Прогнозирование устойчивости потребительской кооперации в условиях цифровой экономики
Автор: Чистякова О.А.
Журнал: Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета @izvestia-spgeu
Рубрика: Экономика предприятий, регионов и отраслей
Статья в выпуске: 1 (145), 2024 года.
Бесплатный доступ
Устойчивость является основным критерием результативности деятельности любых экономических систем. Использование предлагаемых в статье методов прогнозирования устойчивости составляющих ресурсного потенциала потребительской кооперации делает возможным дальнейшее ее исследование, формирование стратегии роста устойчивости и разработку конкретных мер в условиях формирования цифровой экономики. Особое внимание автором уделяется применению вероятностно-статистических подходов с применением цепей Маркова и Шаланова для оценки и прогнозирования устойчивости.
Устойчивость, потребительская кооперация, прогнозирование, ресурсный потенциал, цифровая экономика
Короткий адрес: https://sciup.org/148328349
IDR: 148328349
Текст научной статьи Прогнозирование устойчивости потребительской кооперации в условиях цифровой экономики
Современный этап развития системы потребительской кооперации характеризуется увеличением её стратегического значения для экономики, что приводит к созданию определенных предпосылок выстраивания глобализации кооперативной идентичности. Принципиальное отличие потребительской кооперации от любой коммерческой организации состоит в большей ориентации на реализацию социальной миссии, нежели на повышение результатов экономической деятельности. Кооперативы – это организации, в центре которых люди, а не бизнес [1].
Отличительное состояние социальной миссии и результатов роста обеспечивают устойчивость как состояния, так и развития потребительской кооперации. Хотя социальная цель и является преобладающей, тем не менее, ее реализация невозможна без экономического роста, поскольку для реализации социальной миссии необходимы как денежные, так и материальные ресурсы, то есть экономическая
ГРНТИ 06.54.51
EDN HURGOJ
Статья поступила в редакцию 25.12.2023.
деятельность потребительской кооперации является локомотивом для обеспечения удовлетворения растущих потребностей не только пайщиков, но и всего сельского населения, находящегося в зоне влияния той или иной организации потребительской кооперации.
Следовательно, повышение уровня экономического состояния потребительской кооперации обеспечивает решение социальных задач [2]. Одним из стратегических национальных приоритетов в Российской Федерации является формирование цифровой экономики [3]. Для многоотраслевой системы потребительской кооперации цифровая экономика способствует преобразованию многих традиционных сфер деятельности, в том числе и сферы услуг. В настоящее время потребительская кооперация имеет существенный потенциал для развития, но нестабильность экономики, не вполне благоприятное действующее законодательство и высокий уровень конкуренции оказывают отрицательное влияние. В связи с этим прогнозирование устойчивости организации потребительской кооперации в условиях цифровой экономики является актуальным вопросом, требующим повышенного внимания.
Материалы и методы
Состояние потребительской кооперации можно оценить на основе динамики совокупного объема деятельности (таблица 1).
Таблица 1
Совокупный объем деятельности Центросоюза РФ по отдельным региональным союзам, млн руб.
|
Региональные союзы |
2016 |
2017 |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
|
Центральный |
37722 |
35577 |
34185 |
32673 |
31707 |
32121 |
|
Северо-Западный |
32737 |
30725 |
28991 |
28081 |
27446 |
27290 |
|
Южный |
10447 |
9391 |
8866 |
7917 |
6914 |
6853 |
|
Северо-Кавказский |
3307 |
3505 |
3140 |
3325 |
2634 |
2816 |
|
Приволжский |
88331 |
87489 |
85830 |
71785 |
70250 |
74228 |
|
Уральский |
14132 |
13258 |
12381 |
11643 |
11203 |
11296 |
|
Сибирский |
27025 |
25210 |
20944 |
19937 |
19735 |
20219 |
|
Дальневосточный |
8202 |
7554 |
10018 |
9547 |
8994 |
9318 |
|
Центросоюз |
240185 |
217197 |
209246 |
189648 |
183432 |
189940 |
Составлено автором по данным Центросоюза РФ.
Наибольшее значение имеют Приволжский, Центральный и Северо-Западный региональные союзы, их доля составляла 66,11% в общем совокупном объеме Центросоюза РФ и увеличилась в 2021 году до 70,36%. При этом только по Дальневосточному региональному союзу отмечается незначительный рост объема деятельности с 8202 млн руб. до 9318 млн руб., отчасти объясняемый структурными изменениями в составе федерального округа. Важными показателями результативности деятельности являются показатели хозяйственной деятельности системы потребительской кооперации Российской Федерации в разрезе оборотов по отдельным отраслям потребительской кооперации (таблица 2) [4].
Видно, что совокупный объем деятельности увеличился на 12%, в том числе объем производства вырос на 22,2%, объем закупок – на 13,6%. При этом, объем розничной и оптовой торговли повысился незначительно (6,5%), что связано с высокой конкуренцией в городской и сельской местности, а также с высоким уровнем расходов для осуществления торговли в труднодоступных местах. Положительная динамика наблюдается в сфере услуг системы потребительской кооперации: объем платных услуг увеличился на 30%.
Разработка концепции прогнозирования устойчивости в организации потребительской кооперации подразумевает конкретизацию ее основ. Разработка прогноза предполагает соблюдение в качестве базового условия, его адекватности. Иначе говоря, следует соизмерять саму задачу и использование методологического инструментария прогнозирования. Особое значение приобретают методы прогнозирования многомерного динамического объекта. Как правило, система, которая прогнозируется, является многомерной, что существенно усложняет процесс прогнозирования.
Можно для многомерного объекта сделать прогноз по каждому показателю, а затем определенным способом объединить эти рассуждения. Однако в этом случае нарушаются принципы эмерджентности или целостности, что приводит к утрате точности прогноза системы и снижению адекватности будущих состояний. В этой связи возникает необходимость использования методов системного прогнозирования. В научной литературе существует многообразие подходов к определению и видам прогнозов, в частности, они представлены в трудах Н.Д Анисимова, А.В Антонова, А.К. Базовского, А.Е Бахтина, С.А. Горбаткова [4–8].
В то же время, следует учитывать то обстоятельство, что изучаемый случайный процесс является стационарным или нестационарным. Следовательно, наиболее адекватными методами выступают методы системного прогнозирования. В настоящее время наиболее разработанными методами системного прогнозирования являются цепи Маркова [9].
Таблица 2
Объем деятельности системы потребительской кооперации по отдельным отраслям, млрд руб.
|
Показатель |
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
2021 |
Темп изменения 2022/2000 гг., % |
|
Совокупный объем деятельности |
37722 |
35577 |
34185 |
32673 |
31707 |
32121 |
112,0 |
|
Оборот розничной и оптовой торговли |
32737 |
30725 |
28991 |
28081 |
27446 |
27290 |
106,5 |
|
Объем производственной деятельности |
10447 |
9391 |
8866 |
7917 |
6914 |
6853 |
122,2 |
|
Объем закупок сельхозпродукции и сырья |
3307 |
3505 |
3140 |
3325 |
2634 |
2816 |
113,6 |
|
Оборот общественного питания |
88331 |
87489 |
85830 |
71785 |
70250 |
74228 |
144,4 |
|
Объем платных услуг |
14132 |
13258 |
12381 |
11643 |
11203 |
11296 |
130,1 |
|
Объем прочих отраслей и видов деятельности |
27025 |
25210 |
20944 |
19937 |
19735 |
20219 |
114,3 |
Составлено автором по данным Центросоюза РФ.
Результаты и обсуждение
Рассмотрим методику прогнозирования устойчивости, адаптированную к реальной региональной организации потребительской кооперации относительно цели развития. Наиболее приемлемым с точки зрения достижения желаемой области значений является применение цепей Маркова. В адаптированном нами методическом подходе к организации потребительской кооперации цепи Маркова представляют собой процесс, состояние которого зависит от состояния в данный момент и не зависит от его эволюции за предшествующий период [10]. Основой Марковского процесса является матрица перехода 0.
Пусть за два последних периода ретроспективы система обладает следующими значениями показателей:
Х1 = (Х Х-Х.) Х2 = (X2 ,х2,-хПУ
а матрица перехода в общем виде записывается так:
/ 0ц Р12
0 = (021 022
\ Pm 0112
При этом %2 = 0 • X1.
Элементы этой матрицы рассчитываются по формуле:
^Х2
^ = п X j .
(X3 , Х 3 , ^ X . ) нужно выполнить
Чтобы осуществить прогноз очередного состояния системы X3 = следующее преобразование:
X3= 0• х2.
Однако следует учитывать, что Марковский процесс является стационарным случайным, а в природе их достаточно ограниченное количество. В основном распространены нестационарные случайные процессы. К числу таких относится Шалановский процесс, при этом элементы матрицы 0 рассчитываются по формуле:
Xt2
0ij = 0i Х1, где p =
aJ
2 "=i « j ,
при этом tt j =
Zj
J^-ltof
Xi где Zj = —.
j TJ
Результаты прогнозирования устойчивости организации следует использовать при оценке показателей ресурсного потенциала. В качестве управляющих параметров в данном случае выступают основные фонды, оборотные средства, численность работников.
Развитие потребительской кооперации как хозяйственной системы невозможно без наличия основных фондов в виде активной и пассивной их частей. Наличие современных основных фондов обеспечивает рост объемов производства и реализации продукции, уменьшение себестоимости, повышение производительности труда, экономию инвестиций, рост прибыли, что приводит к повышению рентабельности. В конечном счете все это способствует повышению устойчивости организации и, соответственно, уровня жизни населения.
Финансовое состояние организаций потребительской кооперации в большой степени определяется объемами и структурой оборотных средств. Наличие такой зависимости вынуждает организации весьма рационально и экономно использовать оборотные средства в своей хозяйственной деятельности. Повышение эффективности использования оборотных активов дает возможность высвобождения значительных сумм и тем самым обеспечить рост производства без привлечения дополнительных финансовых средств. Они могут быть использованы в соответствии с потребностями организаций потребительской кооперации.
Ключевую роль в формировании цифровой экономики играет численность работников. Основные тренды трансформации кадрового потенциала организации потребительской кооперации в контексте цифровой экономики: появление новых форм занятости; сокращение рабочих мест; развитие отрасли образования специалистов системы потребительской кооперации и изменение роли преподавателя; изучение потребности в новых навыках и компетенциях специалистов.
Прогнозирование ресурсного потенциала региональной организации системы потребительской кооперации в условиях цифровой экономики может оказаться весьма ориентировочным, но необходимым, так как без него не представляется возможным установления стабилизации и устойчивого роста. Прогнозирование цепями Маркова предполагает наличие достаточно длинного временного ряда и обеспечивает устойчивость тенденций его развития (таблица 3). При этом, метод прогнозирования цепями Маркова предполагает использование данных лишь за два последние года ретроспективного периода, после этого можно осуществить прогноз (таблица 4).
Таблица 3
Показатели ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации
|
Показатели |
Годы |
||||
|
2018 |
2019 |
2020 |
2021 |
2022 |
|
|
Основные фонды, млн руб. ( Х 1 ) |
22813 |
25405 |
26552 |
28317 |
36662 |
|
Оборотные средства, млн руб. (Х2) |
26364 |
30732 |
30920 |
30667 |
32532 |
|
Численность работников, чел. ( Х 3 ) |
1896 |
1891 |
1883 |
1898 |
1914 |
Таблица 4
Фактические и прогнозные значения ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации цепями Маркова
|
Показатели |
Факт |
Прогноз |
||
|
2021 |
2022 |
2023 |
2024 |
|
|
Основные фонды |
28317 |
36662 |
41110 |
46250 |
|
Оборотные средства |
30667 |
32532 |
36493 |
41055 |
|
Численность работников |
1898 |
1914 |
2169 |
2441 |
Рассчитаем элементы матрицы периода Р для прогноза на 2024 год:
|
р11 |
1 = 3 - |
36662 28317 |
= 0,432 |
|
|
Р 12 |
= |
1 — • |
36662 |
= 0,398 |
|
3 |
30667 |
|||
|
Р13 |
= |
1 - • |
36662 |
= 6,439 |
|
3 |
1898 |
|||
|
Р21 |
= |
1 — • |
32532 |
= 0,383 |
|
3 |
28317 |
|||
|
Р22 |
= |
1 — • |
35532 |
= 0,354 |
|
3 |
30667 |
|||
|
Р23 |
1 |
32532 |
= 5,713 |
|
|
3 |
1898 |
|||
|
Р31 |
1 |
1914 |
= 0,023 |
|
|
3 |
28317 |
|||
|
Р32 |
= |
1 - • |
1914 |
= 0,021 |
|
3 |
30667 |
|||
|
рзз |
= |
1 3 |
1914 ------ - 1898 |
= 0,336. |
Матрица перехода имеет вид:
/0,432 0,398 6,439\
Р = ( 0,383 0,354 5,713 ),
\ 0,023 0,021 0,336/
|
тогда |
Х (2023) = Р • Х(2022), 0,432 0,398 6,439 3662 Х(2023) = ( 0,383 0,354 5,713 ) ( 32532 ) = 0,023 0,021 0,336 1914 /0,432 • 36662 + 0,398 • 32532 + 6,439 • 1914\ /15838 + 12948 + 12324\ /41110Х ( 0,383 • 36662 + 0,354 • 32532 + 5,719 • 1914 ) = ( 14042 + 11516 + 10935 ) =( 36453 ). 0,023 • 36662 + 0,021 • 32532 + 0,336 • 1914 843 + 683 + 643 2169 |
Учитывая стационарность случайного процесса:
|
= |
Х (2024) = Р • Х(2023), 0,432 0,398 6,439 4110 Х(2024) = ( 0,383 0,354 5,713 ) ( 36493 ) = 0,023 0,021 0,336 2169 /0,432 • 41110 + 0,398 • 36493 + 6,439 • 2169Х /17760 + 14524 + 13966Х /46250Х ( 0,383 • 41110 + 0,354 • 36493 + 5,719 • 2169 ) = ( 15745 + 12919 + 12391 ) =( 41055 ). \0,023-41110+ 0,021-36493+ 0,336-2169/ \ 946 + 766 + 729 ) \ 2441 / |
Эту цепь можно продолжить и дальше, однако нужно учитывать, что при удалении периода прогноза от базового, достоверность результатов прогнозов снижается, причем существенно.
Осуществим прогноз показателей ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации цепями Шаланова [11]. Для этого необходимо предварительно рассчитать веса показателей. Подробно проиллюстрируем процедуру прогнозирования в таблицах 5 и 6. А затем рассчитаем значимости показателей (таблица 7).
Таблица 5
Показатели ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации
|
Годы |
^ |
^ 2 |
^ 3 |
|
2018 |
22813 |
26364 |
1896 |
|
2019 |
25405 |
30732 |
1891 |
|
2020 |
26552 |
30920 |
1883 |
|
2021 |
28317 |
30667 |
1898 |
|
2022 |
36662 |
32532 |
1914 |
|
5 |
27951 |
30243 |
1876 |
|
4616 |
2056 |
10,3 |
Таблица 6
Фактические и прогнозные значения ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации цепями Шаланова
|
Показатели |
Факт |
Прогноз |
||
|
2021 |
2022 |
2023 |
2024 |
|
|
Основные фонды |
28317 |
36662 |
37461 |
38451 |
|
Оборотные средства |
30667 |
32532 |
332211 |
34091 |
|
Численность работников |
1898 |
1914 |
1966 |
2024 |
Рассчитаем элементы матрицы β для прогноза на 2023
г.:
0 11 = 0,031
0 12 = 0,073^
0 13 = 0,896^
0 21 = 0,031
0 22 = 0,073
0 23 = 0,896^
0 31 = 0,031
0 32 = 0,073^
0 зз = 0,896^
= 0,041
= 0,087
== 17,307
= 0,036
= 0,002
= 15,358
= 0,002
= 0,005
1914 = 0,904
Матрица перехода имеет вид:
0, 0410,087
0 = ( 0,0360,077
0,0020,005
17,307
15,358 ), 0,904
тогда
Х (2023) = 0 • Х(2022);
|
= |
0,041 0,087 17,307 36662 Х(2024) = (0,036 0,077 15,358) (32532) = 0,002 0,005 0,904 1914 /0,041 • 36662 + 0,087 • 32532 + 17,307 • 1914\ /1503 + 2831 + 33126\ /37461Х ( 0,036 • 36662 + 0,077 • 32532 + 15,358 • 1914 ) = ( 1320 + 2505 + 29395 ) =( 33221 ). \ 0,002-36662+ 0,005-32532+ 0,904-1914 / \ 73 + 163 + 1730 / \ 1966 / |
Таблица 7
Параметры расчета значимости показателей
|
Параметры |
Ƶ 1 |
Ƶ 2 |
Ƶ 3 |
∑ |
|
x ; = x j |
27951 |
30243 |
1876 |
|
|
-_ 1 z - |
6,06 |
14,71 |
182,14 |
|
|
( г ; )2 |
36,67 |
216,37 |
33173,49 |
7 33426,53 = 182,83 |
|
г; « = ^te) |
0,033 |
0,081 |
0,996 |
1,11 |
|
0,«_ J=^=1“J |
0,031 |
0,073 |
0,896 |
1,0 |
Для прогноза на 2024 год нужно продолжить динамический ряд (таблица 8).
Вычислим значимости показателей (таблица 9). А затем рассчитаем элементы матрицы 0 для процесса за 2024 год:
0 11 = 0,069^
0 12 = 0,152*
0 13 = 0,779'
0 21 = 0,069'
0 22 = 0,152'
0 23 = 0,779'
= 0,071
= 0,063
== 15,247
= 0,063
= 0,155
= 13,521
0 = 0,069- 1966 = 0,8 01
-
31 ,
032 = 0,152" -2966 = 0,0 0 9
-
32 ,
0 = 0,779- 1966 = 0,8 01
0 = (
0, 071 0,063 0,004
0,175
0,155
0,009
15,47 13,521), 0,801
Х (2024) = 0 • Х(2023);
0,071
0,175
15,247 37461
Таблица 8
Показатели ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации
|
Годы |
X |
x |
x |
|
2018 |
22813 |
26364 |
1896 |
|
2019 |
25405 |
30732 |
1891 |
|
2020 |
26552 |
30920 |
1883 |
|
2021 |
28317 |
30667 |
1898 |
|
2022 |
36662 |
32532 |
1914 |
|
2023 |
37461 |
33221 |
1966 |
|
X |
29535 |
30739 |
1908 |
|
а/ |
4883 |
2286 |
27,7 |
Х(2024) = 0,069 0,155 13,521
=(
0,004 0,009
0,071 • 37461 + 0,175 • 33221 + 15,247 • 1966 0,063 • 37461 + 0,155 • 33221 + 13,521 • 1966 0,004 • 37461 + 0,009 • 33221 + 0,801 • 1966
0,801 1966
)=(
2660 + 5814 + 29976
2360 + 5149 + 26582 150 + 299 + 1575
) (38451
34091 ).
После этого, сведем в единую таблицу состояние и прогноз развития организации (таблица 10).
Таблица 9
Параметры расчета значимости показателей
|
Параметры |
Ƶ 1 |
Ƶ 2 |
Ƶ 3 |
∑ |
|
X1 = x |
29535 |
30739 |
1908 |
|
|
--Х йу = " / |
6, 05 |
13,45 |
68,88 |
Окончание табл. 9
|
Параметры |
Ƶ 1 |
Ƶ 2 |
Ƶ 3 |
∑ |
|
(z;) 2 |
36,58 |
180,81 |
4744,57 |
^ 4961,89 - 70,44 |
|
„ - z; “1 - О |
0,086 |
0,191 |
0,978 |
1,255 |
|
Pj “ J J-^-1 « J |
0,069 |
0,152 |
0,779 |
1,0 |
Таблица 10
Показатели ресурсного потенциала региональной организации потребительской кооперации
|
Годы |
Основные фонды, млн руб. |
Оборотные средства, млн руб. |
Численность работников, чел. |
|
|
2018 |
22813 |
26364 |
1898 |
|
|
2019 |
25405 |
30732 |
1891 |
|
|
2020 |
26552 |
30920 |
1883 |
|
|
2021 |
28317 |
30667 |
1898 |
|
|
2022 |
36662 |
32532 |
1914 |
|
|
2023 |
по Маркову |
41110 |
36493 |
2169 |
|
по Шаланову |
37461 |
33221 |
1966 |
|
|
2024 |
по Маркову |
46250 |
41055 |
2441 |
|
по Шаланову |
38451 |
34091 |
2024 |
|
Заключение
Различия в прогнозах аргументируются тем, что на результаты влияют значимости показателей. Прогнозирование цепями Маркова предполагает равенство значимостей для всех показателей, а сам процесс является стационарным. Значимости, рассчитанные с учетом того, что процесс является стационарным, существенно отличаются от значимостей показателей при стационарном режиме развития процесса. Учитывая то, что процесс развития нестационарный, прогнозирование цепями Шаланова дает более адекватные результаты. Предложенный метод позволяет выявить ключевые характеристики и обладает большим приоритетом в целях принятия управленческих решений согласно заданному вектору развития устойчивости на основании принятой Программы развития системы потребительской кооперации на 2023-2027 годы [13].
Список литературы Прогнозирование устойчивости потребительской кооперации в условиях цифровой экономики
- Родригес Р. Вторая волна кооперации. Новосибирск, 2009. 16 с.
- Социально-экономическая трансформация системы потребительской кооперации и проблемы ее развития на этапе становления постиндустриальной экономики / А.А. Степанов [и др.]. М.: ИД Центросоюза, 2013. 191 с.
- Указ Президента РФ от 09 мая 2017 г. «Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы».
- Наговицина Л.П., Бакайтис В.И. О программе развития потребительской кооперации // Вестник Сибирского университета потребительской кооперации. 2023. № 1. С. 3-11.
- Анисимова Н.Д. Системный анализ. Цели–средства. М.: Спутник+, 2020. 163 с.
- Антонов А.В. Системный анализ. М.: Высш. шк., 2004. 454 с.
- Базовский А.К. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. М.: ИНФРА–М, 1999. 236 с.
- Бахтин А.Е. Математическое моделирование централизованного и рыночного распределения ресурсов // Математическое моделирование в экономике. Новосибирск: НГАЭУ, 1996. C. 5-22.
- Горбатков С.А., Фархиева С.А. Системный анализ и математическое моделирование в менеджменте. Уфа: БашГУ, 2020. 86 с.
- Шмидт А.В. Применение цепей Маркова при определении стратегии функционирования и развития предприятия по критерию экономической устойчивости // Вестник ЮУрГУ. Серия: Экономика и менеджмент. 2011. № 8 (225).
- Джурабаева Г.К. О степени риска в инвестиционной деятельности промышленных предприятий // Гуманитарные и социально-экономические науки. 2005. № 1 (16). С. 102-106.
- Алтухов С.И., Джурабаева Г.К., Шаланов Н.В. и др. Экономика. Финансы. Менеджмент: вопросы теории, методологии, практики. Новосибирск, 2021.
- Программа развития системы потребительской кооперации на 2023-2027 годы / Центральный союз потребительских обществ – Центросоюз Российской Федерации. М., 2023.
