Методические рекомендации по оценке эффективности ресурсного потенциала производителей зерна

Всё более востребованной становится в Российской Федерации научная обоснованность аграрной политики, которая позволила бы учесть при стратегическом планировании региональные особенности, влияющие на развитие отраслей народного хозяйства [1].

Проблема оценки эффективности использования ресурсного потенциала сельскохозяйственными организациями в настоящее время приобретает особую актуальность, поскольку современная практика хозяйствования свидетельствует о высокой степени неопределенности среды их функционирования. Кроме того, каждая организация стремится к удержанию и закреплению позиций в сфере своей деятельности, что осуществимо при наличии определенных конкурентных преимуществ [2].

Поскольку ресурсный потенциал – это комплексный показатель, то для экономического анализа важно соблюдать требование сопоставимости – соответствие по способам расчета между величиной, характеризующей результат деятельности предприятия, и величиной, с которой этот результат соотносится. С результатом деятельности предприятия должен соотноситься именно тот фактор, за счет использования, которого этот результат получен [3].

Цель работы – обоснование методических рекомендаций по оценки эффективности ресурсного потенциала производителей зерна.

Материалы и методы

Материалами для исследования послужили данные сельскохозяйственных организаций Нижегородской области о посевной площади, наличии основных средств на начало года и среднегодовой численности работников в зерновом производстве, а также исследования ведущих ученых в данной сфере.

При разработке методического подхода автором использовался метод аналитической иерархии, позволивший определить коэффициенты в уравнении, статистические группировки для определения градации показателя.

Результаты

Разработка методического подхода оценки ресурсного потенциала в географических условиях Нижегородской области должна не оставить своим внимание и трудно оцениваемые агроклиматические особенности.

На наш взгляд, эффективность ресурсного потенциала формируется под воздействием всех производственных факторов и поэтому общий вид формулы будет следующий:

R = S + K + L → max         (1)

eff где Reff – эффективность ресурсного потенциала; S – фактор земля; K – фактор капитал; L – фактор труд.

В качестве основополагающего принципа нами предполагается использовать метод аналитической иерархии.

Использование этого метода позволило в интерактивном режиме найти вариант (альтернативу) решения, который в наибольшей степени согласуется с пониманием нами сути проблемы и требований к ее решению. Метод анализа иерархий, разработанный американским математиком Томасом Саати, широко используется на практике для принятия решений в разных ситуациях. Его универсальность обеспечивает сочетание математики с психологическими аспектами, заложенными в основу данного метода. Такая синергия позволяет понятным и рациональным образом структурировать сложную проблему в виде иерархии, сравнить и оценить (количественно) альтернативные варианты решения [4].

Выбор данного метода для нашего исследования обусловлен тем, что он «представляет собой комплексную схему анализа и моделирования многокритериальных задач принятия решений». Этот метод предлагает декомпозировать цель выбора на более простые составляющие и, получив суждения лица, принимающего решение (ЛПР), определить значимость альтернатив относительно цели выбора [5–10].

В качестве первого уровня иерархии для разработки методики были взяты агроклиматические районы, по которым проводилось попарное сравнении в соответствии с объемом производства зерна в них:

I – Северо-Восточный (I);

• II    – Центральный Левобережный (II);

• III    – Приречный почвозащитный (III);

• IV    – Пригородный (IV);

• V    – Центральный Правобережный (V);

• VI    – Юго-Западный (VI);

• VII    – Юго-Восточный (VII).

На втором уровне были выстроены факторы производства: земля, капитал, труд. Оценка данных факторов проводилась по выявленным ключевым показателям: S – посевная площадь, га; K – наличие основных средств на начало года, тыс. руб.; L – среднегодовая численность работников, чел. (рисунок 1).

Рисунок 1. Иерархия задачи отбора факторов

Figure 1. Hierarchy of the factor selection task

Далее необходимо провести попарное сравнение каждого фактора в отдельном агроклиматическом районе.

• 1.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Северо-Восточном (I) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,655, наличия основных средств на начало года – 0,289, среднегодовой численности работников – 0,055.

• 2.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Центральном Левобережном (II) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,738, наличия основных средств на начало года – 0,092, среднегодовой численности работников – 0,17.

• 3.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Приречном почвозащитном (III) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,722, наличия основных средств

• 4.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Пригородном (IV) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,778, наличия основных средств на начало года – 0,111, среднегодовой численности работников – 0,111.

• 5.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Центральном Правобережном (V) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,747, наличия основных средств на начало года – 0,119, среднегодовой численности работников – 0,134.

• 6.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Юго-Западном (VI) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,194, наличия основных средств на начало года – 0,71, среднегодовой численности работников – 0,096.

• 7.    Попарное сравнение степени влияния факторов в Юго-Восточном (VII) на производство зерна позволило установить, что уровень приоритета посевной площади составил 0,174, наличия основных средств на начало года – 0,753, среднегодовой численности работников – 0,072.

на начало года – 0,227, среднегодовой численности работников – 0,051.

Далее нами было проведено попарное сравнение агроклиматических районов, которое обеспечило возможность учесть влияние природно-климатических особенностей региона.

Таблица 1. Попарное сравнение влияния агроклиматических районов на производство зерна

Table 1. Pairwise comparison of the impact of agroclimatic areas on grain production

Агрорайон Agroclimatic district	I	II	III	IV	V	VI	VII	Приоритет Рriоritу
I	1	7	1/7	1/9	1/9	1/5	1/9	0,027
II	1/7	1	1	1/5	1/9	3	1/9	0,032
III	7	1	1	1/5	1/9	3	1/9	0,057
IV	9	5	5	1	1/7	5	1/9	0,13
V	9	9	9	7	1	1/9	1/5	0,169
VI	5	1/3	1/3	1/5	9	1	1/9	0,063
VII	9	9	9	9	5	9	1	0,522

Примечание: I – Северо-Восточный; II – Центральный Левобережный; III – Приречный почвозащитный; IV – Пригородный; V – Центральный Правобережный; VI – Юго-Западный; VII – Юго-Восточный Note: I – Northeast; II – Central Left-Bank; III – River soil protection; IV – Suburban; V – Central Right-Bank; VI – Southwest; VII – Sоuthеаst

Попарное сравнение влияния агроклиматических районов на производство зерна в регионе позволило установить, что уровень приоритета Северо-Восточного (I) агрорайона составил 0,027, Центрального Левобережного (II) – 0,032, Приречного почвозащитного (III) – 0,057; Пригородного (IV) – 0,13; Центрального Правобережного (V) – 0,169, Юго-Западного (VI) – 0,063, Юго-Восточного (VII) – 0,522.

Рисунок 2. Диаграмма приоритета

Figure 2. Priority Chart

В результате нами было установлено, что влияние факторов производства с учетом агроклиматических особенностей в регионе на валовый сбор зерна составляет в следующим виде (рисунок 2):

• •    посевная площадь (S) - 0,413;

• •    наличие основных средств на начало года (K) – 0,496;

• •    среднегодовая численность работников (L) – 0,091.

Обсуждение

Математические данные в методическом подходе характеризуются разнородностью. Для устранения метрических несоответствий следует нормировать данные через логарифмирование. Ввиду вышесказанного общий вид формулы оценки эффективности использования ресурсного потенциала применительно к Нижегородской области примет следующий вид:

R   = 0,413 LnS + 0,496 LnK + eff                                         (2)

+ 0,091 LnL ^ max где Reff – эффективность ресурсного потенциала; S – посевная площадь, га; K – наличие основных средств на начало года, тыс. руб.; L – среднегодовая численность работников, чел.

Оценка эффективности ресурсного потенциала в соответствии с предлагаемым методом представлена в таблице 2.

Таблица 2.

Эффективность ресурсного потенциала в агроклиматических районах Нижегородской области

Table 2.

Efficiency of resource potential in agroclimatic districts of Nizhny Novgorod region

Агрорайон Agroclimatic district	R eff	Отклонение от уровня Нижегородской области Deviation from the level of the Nizhny Novgorod region
I	7,711	-0,608
II	7,950	-0,369
III	8,432	0,114
IV	8,444	0,126
V	8,668	0,350
VI	8,186	-0,133
VII	8,386	0,068
Регион Region	8,318	–

В целом по региону уровень эффективности использования ресурсного потенциала в сельскохозяйственных организациях, производящих зерно, составляет 8,318. Уровень эффективности в Северо-Восточном (I), Центральном Левобережном (II) и Юго-Западном (VI) ниже общего регионального уровня и составляет 7,711, 7,950 и 8,186 соответственно. Остальные агроклиматические районы превышают средний уровень по Нижегородской области. При этом самый высокий уровень наблюдается в Пригородном (IV) агрорайоне, который обладает наиболее сбалансированным сочетанием производственных факторов.

Далее нами была проведена статистическая группировка сельскохозяйственных организаций, производящих зерно в Нижегородской области по уровню эффективности использования ресурсного потенциала, которая позволила установить градацию показателя: 4,084–6,544 – низкий; 6,545–9,003 – средний; 9,004–11,463 – высокий.

В результате апробации, предлагаемого методического подхода оценки эффективности использования ресурсного, было установлено, что в Нижегородской области 38 сельскохозяйственных организации с низким уровнем эффективности, 175 – со средним, 127 – с высоким.

Обобщение методических рекомендаций по оценке эффективности использования ресурсного потенциала производителей зерна можно представить в виде блок-схемы (рисунок 3).

Рисунок 3. Блок-схема использования методических рекомендаций по оценке эффективности использования ресурсного потенциала в зерновом производстве

Figure 3. Flowchart of use of methodological recommendations on estimation of resource potential utilization efficiency in grain production

Generalov I.G. et al. Proceedings of VSUET, 2020, vol. 82, no. 4, pp. 285-291

Заключение

Таким образом, методические рекомендации оценки эффективности использования ресурсного потенциала в зерновом производстве включает в себя следующие этапы: отбор факторов; формирование иерархии задач отбора факторов; попарное сравнение влияния агроклиматических районов на производство зерна; попарное сравнение степени влияния факторов в агрорайонах на производство зерна; распределение приоритета между факторами; ввод весовых коэффициентов формулы; распределение производителей зерна по уровню эффективности использования ресурсного потенциала и анализ результатов.

Разработанный методический подход оценки эффективности использования ресурсного

Коллектив автор выражает благодарность за содействие в опубликовании исследования Нижегородскому государственному инженерноэкономическому университету.