Диверсификация экспорта Вологодской области методами экспертных оценок
Автор: Латышева А.Ю., Матвеев Н.С.
Журнал: Экономика и социум @ekonomika-socium
Статья в выпуске: 2-3 (11), 2014 года.
Бесплатный доступ
Короткий адрес: https://sciup.org/140107803
IDR: 140107803
Текст статьи Диверсификация экспорта Вологодской области методами экспертных оценок
Внешняя торговля товарами является частью международной торговли и представляет собой специфическую форму обмена товарами между продавцами и покупателями разных регионов и стран. Она способствует преодолению ограниченности ресурсов и расширению ассортимента товаров на внутреннем рынке. Это влечет за собой новые возможности для бизнеса, дополнительные рабочие места, повышение дохода граждан и использование новых технологий.
Большую часть в товарной структуре экспорта Вологодской области [1] занимают черные и цветные металлы (58,5% всего экспорта в 2012 году), следом идет продукция химической промышленности (33,3%), древесина и изделия из нее (5,5%), машиностроительная продукция (1,7%) и продовольственные товары (0,21%).
В [2] сделан качественный вывод о недостаточной диверсификации экспорта Вологодской области. Решение этой проблемы позволит также снизить риски во внешней торговле Вологодской области, возникающие из-за циклических мировых кризисов.
В работе решается вопрос о количественных оценках этого процесса с использованием методов экспертных оценок, а именно, метода ранговой корреляции (МРК) и методом парных сравнений (МПС).
Сформулирована задача: определить отраслевую структуру экспортных поставок так, чтобы добиться наибольшей эффективности их использования, в соответствии с их относительной значимостью (весом) во внешней торговле Вологодской области.
Экспорт Вологодской области сгруппирован по пяти основным, наиболее перспективным направлениям: черные и цветные металлы; химическая продукция; древесина и изделия из нее; машиностроительная продукция; продовольственные товары и сырье для их производства. На прочие отрасли приходится меньше 1% стоимости всего экспорта.
В рамках методов экспертных оценок была сформирована группа экспертов в количестве 10 человек, имеющие соответствующие знания и опыт анализа мировой экономики. Им предлагалось расставить приоритеты (ранги) пяти отраслям наиболее значимых для экспорта. Для связанных рангов была проведена операции стандартизации [3].
Результаты опроса экспертов представлены в виде матрицы стандартизированных рангов в таблице 1:
Таблица 1 – Матрица стандартизированных рангов
|
Отрасли |
Эксперты |
Σ рангов |
∆ i |
∆ i 2 |
|||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
||||
|
Черные и цветные металлы |
4 |
4 |
2 |
3 |
2,5 |
3,5 |
5 |
1,5 |
4 |
3,5 |
33 |
3 |
9 |
|
Химическая продукция |
5 |
1 |
1 |
5 |
4,5 |
5 |
3,5 |
3,5 |
2 |
1,5 |
32 |
2 |
4 |
|
Древесина и изделия из нее |
1 |
5 |
3 |
2 |
1 |
1,5 |
1,5 |
3,5 |
4 |
1,5 |
24 |
-6 |
36 |
|
Машиностроительная продукция |
3 |
3 |
5 |
4 |
4,5 |
3,5 |
3,5 |
1,5 |
1 |
5 |
34 |
4 |
16 |
|
Продовольственные товары и сырье |
2 |
2 |
4 |
1 |
2,5 |
1,5 |
1,5 |
5 |
4 |
3,5 |
27 |
-3 |
9 |
|
Итого |
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
15 |
150 150 |
74 |
|
Степень согласованности мнений экспертов определена через коэффициент конкордации, значение которого оказалось очень мало (менее 8%). В случае, когда этот коэффициент меньше 60% обычно предлагается для повышения степени согласованности мнений экспертов применять метод Дельфы.
В работе эта проблема решается методом последовательных исключений экспертов. Для этого сначала для каждой отрасли рассчитаются средние суммы рангов, приходящиеся на одного эксперта. Из таблицы 1 видно, что для 10 экспертов они равны (3,3; 3,2; 2,4; 3,4; 2,7). Затем определяются модули отклонения рангов каждого эксперта по отраслям от средних сумм рангов. Результаты расчетов представлены в таблице 2.
Таблица 2 – Матрица модулей отклонений рангов от средних сумм рангов
|
Отрасли |
Эксперты |
|||||||||
|
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
|
Черные и цветные металлы |
0,7 |
0,7 |
1,3 |
0,3 |
0,8 |
0,2 |
1,7 |
1,8 |
0,7 |
0,2 |
|
Химическая продукция |
1,8 |
2,2 |
2,2 |
1,8 |
1,3 |
1,8 |
0,3 |
0,3 |
1,2 |
1,7 |
|
Древесина и изделия из нее |
1,4 |
2,6 |
0,6 |
0,4 |
1,4 |
0,9 |
0,9 |
1,1 |
1,6 |
0,9 |
|
Машиностроительная продукция |
0,4 |
0,4 |
1,6 |
0,6 |
1,1 |
0,1 |
0,1 |
1,9 |
2,4 |
1,6 |
|
Продовольственные товары и сырье |
0,7 |
0,7 |
1,3 |
1,7 |
0,2 |
1,2 |
1,2 |
2,3 |
1,3 |
0,8 |
|
Сумма |
5 |
6,6 |
7 |
4,8 |
4,8 |
4,2 |
4,2 |
7,4 |
7,2 |
5,2 |
Наибольшая сумма модулей отклонений у эксперта 8 и равна 7,4.
Эксперта 8 исключаем и для оставшихся экспертов рассчитываем коэффициент конкордации. Он равен 0,159 (15,9%).
Повторяем алгоритм для оставшихся девяти экспертов, рассчитываем коэффициент конкордации т.д.
Окончательно остается пять экспертов (1, 4, 5, 6 и 7). Для них коэффициент конкордации равен 0,851, что говорит о хорошей согласованности оставшихся пяти экспертов (таблица 3).
Таблица 3 – Матрица стандартизированных рангов для пяти экспертов
|
Отрасли |
Эксперты |
Σ рангов |
∆ i |
∆ i 2 |
||||
|
1 |
4 |
5 |
6 |
7 |
||||
|
Черные и цветные металлы |
4 |
3 |
2,5 |
3,5 |
5 |
18 |
3 |
9 |
|
Химическая продукция |
5 |
5 |
4,5 |
5 |
3,5 |
23 |
8 |
64 |
|
Древесина и изделия из нее |
1 |
2 |
1 |
1,5 |
1,5 |
7 |
-8 |
64 |
|
Машиностроительная продукция |
3 |
4 |
4,5 |
3,5 |
3,5 |
18,5 |
3,5 |
12,25 |
|
Продовольственные товары и сырье |
2 |
1 |
2,5 |
1,5 |
1,5 |
8,5 |
-6,5 |
42,25 |
Веса (относительная важность) каждой отрасли формуле (1):
f 1/ r i
^' ri ’
i можно найти по где – r сумма рангов i –й отрасли.
Например, для первой отрасли:
f 1 =
= 0,134
В статье [4] получены значении весов методом парных сравнений (МПС) с использованием аддитивной модели.
Ранжированные веса отраслей, полученные МРК и МПС представлены в таблице 4:
Таблица 4 – Ранжированные веса отраслей, полученные МРК и МПС
|
Отрасли |
Веса |
МРК |
МПС |
|
Древесина и изделия из нее |
f 3 |
0,345 |
0,315 |
|
Продовольственные товары и сырье для их производства |
f 5 |
0,284 |
0,283 |
|
Черные и цветные металлы |
f 1 |
0,134 |
0,158 |
|
Машиностроительная продукция |
f 4 |
0,131 |
0,171 |
|
Химическая продукция |
f 2 |
0,105 |
0,072 |
Ранжировки весов по значимости, полученные обоими методами одинаковые, кроме весов f 1 и f 4 .
Это несоответствие объясняется тем, что аддитивная модель МПС для нахождения весов предполагает одинаковую степень предпочтения отраслей друг перед другом, что и приводило к несоответствию полученных МРК и МПС.
результатов
В работе рассматривается нахождения весов . Составляется сравнений: элементы матрицы a отрасли к оценке j-ой отрасли (2):
мультипликативная модель
МПС для
обратно симметричная матрица парных определяются как отношение оценки i-ой
ац = - , 4 -j
Эти оценки y i определяются по следующей шкале соответствий рангов и оценок (таблица 5):
Таблица 5 –соответствие рангов и оценок отраслей
|
Ранг |
5 |
4 |
3 |
2 |
1 |
|
Оценка, y |
1 |
3 |
5 |
7 |
9 |
При таком подходе решаетс я основная проблема заполнения матрицы парных сравнений – обеспечение транзитивности суждений экспертов.
Вычисляются коэффициенты важности отраслей по матрице парных сравнений (3):
n b= n П aj,
\ j = 1
Веса (относительная важность) находятся по формуле (4):
f= in,
L b
j = 1
Например, дл первого эксперта матрица МПС и веса отраслей будут следующими (таблица 6):
Таблица 6 –матрица МПС и веса отраслей для эксперта 1
|
Ранг |
Оценка |
№ отрасли № отрасли |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
b i |
f i |
|
4 |
3 |
1 |
3/3 |
3/1 |
3/9 |
3/5 |
3/7 |
0,762 |
0,120 |
|
5 |
1 |
2 |
1/3 |
3/1 |
1/9 |
1/5 |
3/7 |
0,254 |
0,040 |
|
1 |
9 |
3 |
9/3 |
9/1 |
9/9 |
9/5 |
3/7 |
2,286 |
0,360 |
|
3 |
5 |
4 |
5/3 |
5/1 |
5/9 |
5/5 |
5/7 |
1,270 |
0,200 |
|
2 |
7 |
5 |
7/3 |
7/1 |
7/9 |
7/5 |
7/7 |
1,778 |
0,280 |
Результаты вычислений весов для экспертов 4,5,6,7, а также средневзвешенные по компетенции экспертов веса приведены в таблице 7:
Таблица 7 – Cредневзвешенные веса отраслей, полученные МПС для 4,5,6 и 7 экспертов
|
Эксперты |
Значимость экспертов |
Средневзвешанные веса |
||||
|
1 |
4 |
5 |
6 |
7 |
||
|
0,12 |
0,2 |
0,24 |
0,16 |
0,04 |
0,120 |
0,152 |
|
0,04 |
0,04 |
0,08 |
0,04 |
0,16 |
0,040 |
0,088 |
|
0,36 |
0,28 |
0,36 |
0,32 |
0,32 |
0,360 |
0,338 |
|
0,2 |
0,12 |
0,08 |
0,16 |
0,16 |
0,200 |
0,134 |
|
0,28 |
0,36 |
0,24 |
0,32 |
0,32 |
0,280 |
0,288 |
Сравнительный анализ весов, полученных МПС и МРК представлены в таблице 8:
Таблица 8 – Ранжированные веса отраслей, полученные МРК и МПС
|
Отрасли |
Веса |
МРК |
МПС |
|
Древесина и изделия из нее |
f 3 |
0,345 |
0,338 |
|
Продовольственные товары и сырье для их производства |
f 5 |
0,284 |
0,288 |
|
Черные и цветные металлы |
f 1 |
0,134 |
0,152 |
|
Машиностроительная продукция |
f 4 |
0,131 |
0,134 |
|
Химическая продукция |
f 2 |
0,105 |
0,088 |
Таким образом, по мнению экспертов для решении проблемы диверсификации ВО необходимо принимать решении, чтобы структура экспорта стремилась к следующим значениям: доля отрасли «Древесина и изделия из нее» - 0,345 , «Продовольственные товары и сырье для их производства»- 0,284, «Черные и цветные металлы»- 0,134, «Машиностроительная продукция» -0,131, «Химическая продукция»- 0,105.
