Проблемы инновационного развития гидроэнергетики в АПК региона
Автор: Соболева Ольга Николаевна
Журнал: Регионология @regionsar
Рубрика: Экономика региона
Статья в выпуске: 1 (78), 2012 года.
Бесплатный доступ
Для изучения готовности руководителей сельскохозяйственных предприятий к внедрению малых гидроэлектростанций выбран дискриминантный анализ. В результате было выявлено, что руководители старшего возраста и с большим опытом работы далеко не готовы к внедрению МГЭС.
Дискриминантный анализ, малые гидроэлектростанции, сельскохозяйственные потребители
Короткий адрес: https://sciup.org/147221404
IDR: 147221404
Текст научной статьи Проблемы инновационного развития гидроэнергетики в АПК региона
Инновационное развитие АПК в России может проходить на основе применения возобновляемых источников энергии: солнца, ветра, воды, биоотходов. Внедрение малых гидроэлектростанций (МГЭС) для нужд сельскохозяйственных производителей является одним из основных направлений повышения экономической эффективности деятельности предприятий АПК. Трудности внедрения таких проектов заключаются не только в обеспечении инвестициями, решении проблем, связанных с экологическими ограничениями, но и в человеческом факторе, таком как готовность руководителей реализовать подобные проекты. Поэтому определение того, чем руководители, готовые к такой работе, отличаются от тех, кто не готов к реализации таких проектов, имеет особую актуальность.
В рамках проведенного исследования нами была поставлена цель определить, какие психографические характеристики помогают провести различия между сельскохозяйственными производителями готовых и неготовых к внедрению МГЭС. Объем выборки составляет 46 экспертов — руководителей сельскохозяйственных предприятий Кировской области. Выборка сбалансирована с точки зрения готовности внедрения (50 % — да, 50 % — нет). В качестве независимых переменных для описания профилей полученных групп использованы возраст руководителя, лет; опыт работы руководителя на рынке, лет; специализация хозяйства (растениеводство — 1,
СОБОЛЕВА Ольга Николаевна, преподаватель экономических дисциплин Вятского техникума экономики, статистики и информатики (г. Киров).
животноводство — 2, переработка — 3, все — 4); местоположение хозяйства (удаленность от центра), км; наличие водных ресурсов (да — 1, нет — 2); себестоимость продукции (выше среднеобластной — 1, среднеобластная — 2, ниже среднеобластной — 3); рентабельность предприятия, %; доля электроэнергии в структуре себестоимости продукции, %*.
Результаты экспертного опроса представлены в табл. 1. Для разграничения групп используем процедуру дискриминантного анализа, его результаты даны в табл. 2. На основе изучения групповых средних и стандартных отклонений можно сделать вывод, что в делении совокупности на две группы самый большой вклад вносит переменная «возраст руководителя». Средний возраст руководителей, готовых к внедрению МГЭС, составляет 46 лет, а не готовых к внедрению — 50 лет. Кроме того, оказалось, что «доля энергии в себестоимости продукции» важнее для различения групп, чем «себестоимость продукции». По местоположению сельскохозяйственных производителей группы различаются мало, хотя стандартное отклонение этой переменной большое.
В результате анализа объединенной внутригрупповой корреляционной матрицы нам удалось выяснить, что «возраст» и «опыт» между собой тесно связаны, так как их коэффициент корреляции составил 0,763, это значение больше нормативного 0,5. Остальные предикторы между собой никак не связаны, так как их коэффициент меньше нормативного значения.
Таблица 1
Информация о респондентах для дискриминантного анализа: анализируемая выборка
Готовность к внедрению МГЭС (да — 1, нет — 2) |
Возраст, |
Опыт, |
Специализация хозяйства |
Местоположение хозяйства, км |
Наличие водных ресурсов (да — 1, нет — 2) |
Себестоимость продук- |
Рента-ность предприятия, % |
Доля, % |
2 |
43 |
7 |
1 |
220 |
2 |
2 |
10 |
1,2 |
2 |
53 |
15 |
2 |
215 |
2 |
1 |
27 |
6 |
2 |
49 |
10 |
1 |
237 |
2 |
2 |
12 |
3 |
1 |
45 |
8 |
2 |
320 |
1 |
1 |
32 |
5,5 |
1 |
39 |
6 |
1 |
295 |
1 |
1 |
18 |
6,8 |
2 |
54 |
12 |
2 |
330 |
1 |
1 |
15 |
6 |
2 |
43 |
10 |
2 |
327 |
2 |
2 |
19 |
6,5 |
Готовность к внедрению МГЭС (да — 1, нет — 2) |
Возраст, |
Опыт, |
Специализация хозяйства |
Местоположение хозяйства, км |
Наличие водных ресурсов (да — 1, нет — 2) |
Себестоимость продук- |
Рента-ность предприятия, % |
Доля, % |
2 |
54 |
14 |
2 |
320 |
2 |
3 |
10 |
5,7 |
1 |
55 |
13 |
1 |
333 |
1 |
2 |
27 |
5 |
2 |
48 |
12 |
1 |
335 |
2 |
1 |
23 |
4 |
1 |
46 |
11 |
2 |
330 |
1 |
3 |
35 |
6 |
2 |
55 |
17 |
2 |
65 |
2 |
1 |
25 |
5,3 |
1 |
38 |
8 |
1 |
68 |
1 |
1 |
22 |
5,8 |
2 |
53 |
12 |
2 |
67 |
2 |
2 |
15 |
6 |
2 |
48 |
11 |
2 |
60 |
2 |
1 |
12 |
5,4 |
1 |
51 |
17 |
2 |
150 |
1 |
1 |
7 |
4 |
1 |
56 |
20 |
2 |
155 |
1 |
1 |
13 |
5 |
2 |
47 |
11 |
1 |
156 |
2 |
1 |
17 |
5 |
2 |
42 |
5 |
2 |
170 |
2 |
1 |
25 |
5,8 |
1 |
37 |
3 |
2 |
430 |
2 |
1 |
5 |
4 |
1 |
60 |
20 |
2 |
150 |
1 |
2 |
15 |
5 |
1 |
57 |
20 |
2 |
360 |
1 |
2 |
37 |
4 |
1 |
48 |
11 |
2 |
360 |
1 |
2 |
30 |
5 |
2 |
54 |
15 |
2 |
370 |
2 |
1 |
17 |
6 |
1 |
35 |
3 |
2 |
370 |
2 |
1 |
21 |
5 |
1 |
45 |
3 |
2 |
135 |
1 |
1 |
13 |
6 |
2 |
58 |
18 |
2 |
140 |
1 |
2 |
30 |
5 |
2 |
58 |
8 |
2 |
140 |
1 |
1 |
30 |
5 |
1 |
42 |
2 |
1 |
137 |
2 |
3 |
17 |
3 |
2 |
51 |
17 |
2 |
130 |
2 |
1 |
25 |
6 |
2 |
35 |
1 |
2 |
175 |
1 |
1 |
13 |
5 |
2 |
48 |
12 |
2 |
180 |
2 |
2 |
25 |
6 |
2 |
54 |
2 |
2 |
173 |
1 |
3 |
20 |
7 |
1 |
51 |
20 |
4 |
150 |
1 |
2 |
20 |
6 |
2 |
48 |
12 |
2 |
170 |
1 |
3 |
35 |
7 |
1 |
41 |
4 |
2 |
160 |
1 |
1 |
30 |
6 |
2 |
45 |
5 |
4 |
350 |
2 |
2 |
15 |
5 |
1 |
49 |
8 |
2 |
330 |
1 |
2 |
12 |
6 |
1 |
43 |
2 |
2 |
45 |
1 |
1 |
27 |
5 |
1 |
47 |
4 |
2 |
40 |
1 |
3 |
35 |
6 |
Готовность к внедрению МГЭС (да — 1, нет — 2) |
Возраст, |
Опыт, |
Специализация хозяйства |
Местоположение хозяйства, км |
Наличие водных ресурсов (да — 1, нет — 2) |
Себестоимость продук- |
Рента- ность предприятия, % |
Доля, % |
1 |
60 |
25 |
4 |
120 |
1 |
2 |
34 |
5 |
2 |
54 |
15 |
2 |
115 |
2 |
1 |
15 |
4 |
2 |
51 |
12 |
2 |
60 |
1 |
2 |
20 |
5 |
1 |
43 |
7 |
2 |
65 |
1 |
1 |
25 |
6 |
1 |
33 |
1 |
2 |
69 |
1 |
2 |
13 |
4 |
1 |
50 |
2 |
2 |
75 |
1 |
1 |
18 |
5 |
Значимость F-статистик указывает, что когда предикторы рассматриваются по отдельности, то только «возраст руководителей хозяйств» и «наличие водных ресурсов» значимо различаются между руководителями, которые готовы к внедрению МГЭС, и между теми, кто не готов к их внедрению.
При проверке значимости дискриминантной функции в нашем примере можно отметить, что лямбда Уилкса 0,515 преобразуется в хи-квадрат статистику, равную 26,57 с 8 степенями свободы. Значимость составила 0,001, что свидетельствует о высокой значимости различий средних значений, т. е. о статистической надежности и достоверности полученных результатов.
При дискриминации между группами наиболее важным предиктором является «наличие водных ресурсов» (1,099), за ним следует «возраст руководителей» (0,882). Аналогичное наблюдение получено из проверки структурных корреляций. Таким образом, для предприятий разумно создать профили двух групп с точки зрения двух предикторов, которые кажутся наиболее важными. Это наличие водных ресурсов и возраст руководителя.
При сложении элементов, лежащих на диагонали матрицы, и разделении полученной суммы на общее количество случаев определяется коэффициент результативности, или процент верно классифицированных случаев. В нашем примере коэффициент результативности равен (22+17)/46 = 0,85, или 85 %.
Таблица 2
Средние значения внутри группы |
|||||||||||||
Готовность к внедрению МГЭС (да — 1, нет — 2) |
Возраст руководителя, |
Опыт заботы руководителя на рынке, |
Специализация хозяйства |
Местоположение хозяйства |
Наличие водных ресурсов |
Себестоимость продук- |
Рентабельность предприятия, % |
Доля энергии в структуре себестоимости |
|||||
1 |
46.56 |
9.47 |
2.0 |
202 |
1.13 |
1.61 |
22.00 |
5.17 |
|||||
2 |
49.78 |
11.00 |
1,91 |
195.86 |
1.69 |
1.60 |
19.78 |
5.25 |
|||||
В целом |
48.17 |
10.23 |
1.95 |
198.95 |
1.41 |
1.60 |
20.89 |
5.20 |
|||||
Стандартное отклонение в группах |
|||||||||||||
1 |
7.72 |
7,40 |
0,73 |
126.41 |
0.34 |
0.72 |
9,44 |
0.91 |
|||||
2 |
5.59 |
4,59 |
0,59 |
99.67 |
0.47 |
0.72 |
6,99 |
1.28 |
|||||
В целом |
6.86 |
6.14 |
0.66 |
112.60 |
0.49 |
0.71 |
8.29 |
1.10 |
|||||
Объединенная внутригрупповая корреляционная матрица |
|||||||||||||
VAR2 |
VAR3 |
VAR4 |
VAR5 |
VAR6 |
VAR7 |
VAR8 |
VAR9 |
||||||
VAR2 |
1.000 |
||||||||||||
VAR3 |
0.763 |
1.00 |
|||||||||||
VAR4 |
0.254 |
0.291 |
1.000 |
||||||||||
VAR5 |
0.69 |
0.021 |
-0.044 |
1.000 |
|||||||||
VAR6 |
0.169 |
-0.075 |
-0.132 |
0.249 |
1.000 |
||||||||
VAR7 |
0.247 |
0.037 |
0.104 |
0.061 |
-0.119 |
1.000 |
|||||||
VAR8 |
0.071 |
0.205 |
0.129 |
-0.061 |
0.315 |
0.201 |
1.00 |
||||||
VAR9 |
0.328 |
0.017 |
0.264 |
0.036 |
0.332 |
0.029 |
0.330 |
1.00 |
|||||
Функция |
Собственное значение |
Процент вариации |
Канон, корреля- |
После функции |
Коэффициент Уилкса |
Хи-квадрат |
Степени свободы |
Значимость |
|||||
1 |
0.943 |
100.0 |
0.697 |
0 |
0.515 |
26.57 |
8 |
0.001 |
|||||
Коэффициент X |
Значение F |
Значимость |
F Крит. |
||||||||||
VAR2 |
0.944 |
2.617 |
0.113 |
4.08 |
|||||||||
VAR3 |
0.948 |
0.701 |
0,407 |
||||||||||
VAR4 |
0.996 |
0.193 |
0.663 |
||||||||||
VAR5 |
0,999 |
0.340 |
0,855 |
||||||||||
VAR6 |
0,671 |
21.616 |
0,000 |
||||||||||
VAR7 |
1.000 |
0.000 |
1.000 |
||||||||||
VAR8 |
0,982 |
0.818 |
0.371 |
||||||||||
VAR9 |
0.999 |
0.056 |
0.813 |
||||||||||
Коэффициенты канонической дискриминантной функции |
Структурная матрица |
Нормированные коэффициенты канонической дискриминантной функции |
Канонические дискриминантной функции, оцененные по центроидам |
||||||||||
VAR2 |
0.882 |
0,722 |
0,131 |
Гоуппа |
Функция 1 |
||||||||
VAR3 |
-0.411 |
0.251 |
-0.067 |
1 |
-0.950 |
||||||||
VAR4 |
0.136 |
-0.140 |
-0.203 |
2 |
0.950 |
||||||||
VAR5 |
-0.230 |
0,130 |
-0,002 |
||||||||||
VAR6 |
1.099 |
-0.068 |
2.666 |
||||||||||
VAR7 |
0.027 |
0.037 |
0.037 |
||||||||||
VAR8 |
-0.059 |
-0,029 |
-0,007 |
||||||||||
VAR9 |
0.393 |
0.000 |
0.351 |
||||||||||
Константа |
-10.331 |
||||||||||||
Результаты классификации для случаев, отобранных для анализа |
|||||||||||||
Фактическая группа |
Количество случаев |
Предсказанная группа — 1 |
Принадлежность к группе 2 |
||||||||||
Группа |
1 |
23 |
22 (85 %) |
1 (15 %) |
|||||||||
Группа |
2 |
23 |
16 (15 %) |
17 (85 %) |
|||||||||
Процент правильно классифицированных по группам случаев (85,0 %) |
Исследуемая группа руководителей, готовых к внедрению МГЭС, составила 22 чел. из 23. Корректные результаты классификации составили 95,7 %, а ошибочные — 4,3 %. Исследуемая группа руководителей, не готовых к внедрению МГЭС, состоит из 17 чел., 6 чел. были по ошибке причислены к группе руководителей, готовых к внедрению МГЭС. В итоге корректные результаты классификации составили 84,8 %, а ошибочные — 15,2 %, что также свидетельствует о высокой достоверности полученных результатов.
Таким образом, из 46 опрошенных руководителей сельскохозяйственных предприятий 23 оказались готовы к внедрению в своих хозяйствах МГЭС. Средний возраст руководителей, готовых к внедрению МГЭС, составил 46 лет, опыт работы на рынке данной группы респондентов — 9 лет. Уровень рентабельности данных сельскохозяйственных предприятий в среднем составил 22 %, что выше на 4 % группы респондентов, не готовых к внедрению МГЭС. Наиболее существенными различиями между производителями являются наличие водных ресурсов и возраст руководителя. Обе группы сельскохозяйственных производителей оказались практически одинаковыми по факторам: «доля электроэнергии в структуре себестоимости продукции» и «сам размер себестоимости продукта».
Список литературы Проблемы инновационного развития гидроэнергетики в АПК региона
- Моосмюллер Г., Ребик Н.Н. Маркетинговые исследования с SPSS: учеб. пособие. URL: http: socioline.ru (дата обращения: 16.10.2011).