V Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2013

Агропромышленный комплекс является доминирующей сферой экономики Республики Дагестан. Однако потенциал его развития реализуется крайне неудовлетворительно. Нельзя назвать удовлетворительно развивающей сферу экономики, в которой среднемесячная заработная плата в 2010г. составила менее 4тыс.руб. Это в 4 раза выше, чем было в 2005г. Однако, если исключить инфляционную составляющую, то заработная плата составит не более 2 тыс.руб. Возникает вопрос: можно ли назвать 2 тыс.руб. вообще заработной платой?

Причин неудовлетворительного положения в экономике АПК республики много. Главные из причин связаны не с экономической практикой в сфере АПК республики, а с экономической политикой, которая всецело зависит от высшего руководства федерального и регионального (республиканского) уровней. К ним можно отнести высокие инвестиционные риски, связанные с неблагополучной (криминогенной) обстановкой в республике, высокий уровень коррупции во властных структурах, недопустимо высокий уровень безработицы, низкая конкурентоспособность экономики республики в целом и сельского хозяйства в частности, низкий уровень развития производственной и социальной инфраструктуры сельского хозяйства и др.

К ним можно добавить и причины, связанные с экономической практикой в сфере АПК самой республики. К числу таких причин можно отнести более низкий, чем в других сферах экономики образовательный уровень сельского населения, острая нехватка специалистов сельского хозяйства в силу непрестижности профессий, ориентированных на аграрный сектор, самая низкая среди сфер экономики заработная плата и вызванный этим оттёк сельской молодёжи в город.

В пределах одного исследования невозможно подробно рассмотреть все причины и аспекты, отрицательно влияющие на экономику АПК республики. Поэтому настоящая статья посвящена проблемам информатизации аграрного сектора, решение которых существенно ограничило бы действие негативных факторов на развитие АПК в целом.

В этой связи отметим, что в республике практически не ведутся работы по разработке и внедрению информационных систем по цепочке «республика–административный район–предприятие». Хотя в научных и высших учебных заведениях республики имеется определенный задел в этом направлении, власть и бизнес не спешат им воспользоваться. В течение ряда лет разработкой компонентов аналитических информационных систем для сферы АПК занимается группа ученых факультета информатики и информационных технологий Даггосуниверситета, которая в частности, разработала комплекс экономико-математических и компьютерных моделей для анализа и прогнозирования социально-экономических показателей предприятий, административных районов и республики в целом, создан и апробирован ряд модулей программного обеспечения, предназначенный для выявления связей, зависимостей и тенденций между различными показателями в различных звеньях АПК Республики Дагестан, разработаны электронные обучающие средства и т.д. [1, 2, 3, 4].

В рамках настоящего исследования нами поставлена цель - разработать модельно-программный инструментарий для автоматизации вычислительных процессов, а также процедур обработки информации, связанных с анализом показателей численности и заработной платы работников организаций.

Для достижения поставленной цели решены следующие задачи:

- созданы базы данных показателей численности и заработной платы работников путем перевода на компьютерную основу сводных данных формы №5-АПК хозяйств Минсельхоза РД за 2005-2010гг. [10];

- разработан алгоритм расчетов аналитических показателей: темпов роста, структуры рабочей силы и затрат на оплату труда, соотношений заработной платы различных категорий работников;

- сформирован комплекс аналитических документов (таблиц, графиков, диаграмм);

- разработана программная оболочка для управления элементами, перечисленными в предыдущих пунктах.

На основе сформулированных программным обеспечением таблиц, графиков и диаграмм проведен анализ показателей численности и заработной платы хозяйств Минсельхоза РД.

Форма № 5-АПК – одна из форм годовой отчетности сельхоз предприятий, которая представляет собой одностраничный документ, состоящий из реквизитной и основной частей. Реквизитная часть содержит название отчетной формы, год, за который она составлена, название организации и др. Основная часть включает в себя перечень категорий работников, их коды, а также численные значения трех экономических показателей: среднегодовой численности работников, начисленной за год суммарной заработной платы и суммарных выплат социального характера.

Категориям работников присвоены трехзначные коды (010; 020; …; 120). Коды являются двухуровневыми. У кодов 1-го уровня третьей цифрой кода является «0». Коды 2-го уровня имеют подкатегории. Так, категория «работники постоянные» (код 1-го уровня «030») включает в себя восемь кодов 2-го уровня (031; 032;…;038), а категория «служащие» (код 1-го уровня «050») содержит два кода 2-го уровня (051 и 052).

Из 22 категорий работников, по которым ведется отчетность (по форме №5-АПК), по 20-ти категориям показатели численности, заработной платы и выплат социального характера являются заданными, а по двум категориям – расчетными.

Математическая запись формул для определения расчетных показателей приведена ниже:

Р010jt=P020jt+P070jt+…+P120jt; Р020jt=P030jt+P040jt+P050jt+P060jt,

где j – индекс показателя; j=1,2,3 – j=1– индекс численных работников; j=2 – индекс заработной платы; j=3 – индекс выплат социального характера;

t – годы; t=1,2,…,6 - соответственно 2005, 2006,…, 2010;

010, 020,…,070 – трехзначные коды категорий работников;

P_010jt – величина j-го показателя в t-м году для работников по категории «По организации – всего» (код - 010);

P_020jt – величина j-го показателя в t-м году по категории «Работники занятые в сельскохозяйственном производстве» (код - 020).

По данным «Отчета о численности и заработной плате работников организации» для одного предприятия за один год можно проанализировать структуру каждого из трех показателей, в том числе путем построения соответствующих диаграмм, среднегодовой заработной платы на 1 работника по категориям, соотношения выплат социального характера и начисленной за год заработной платы. Однако на основе такого анализа трудно обосновать и принять какие-либо управленческие решения, провести прогнозные расчеты, выявить связи, зависимости и динамические тенденции.

Для принятия управленческих решений в одной организации требуется анализ данных за два и более лет (с нашей точки зрения не менее чем за 5 лет). В крупных агропромышленных формированиях (на предприятиях и организациях, отраслевых комплексах и подкомплексах, административных районах, регионах и др.) требуется дополнительно сравнительный анализ всех, входящих в такие формирования предприятий и организаций или их групп (статистической выборки). Для подобного анализа требуются отчетные данные этих предприятий по годам.

Иными словами, требуется множество экономических и статистических данных, которые нужно накапливать и хранить в виде баз данных на ЭВМ. Для работы с базой данных требуется соответствующее программное обеспечение. Для малых и средних организаций в качестве такого обеспечения может служить MS Office.

Отметим также, что методы проведения анализа связей, зависимостей и тенденций в динамике не зависят от длины временного периода, за который имеются данные, а также от количества уровней ряда. Однако от длины и уровней ряда, а также их численных значений зависят результаты, получаемые в ходе исследования и возможности их практического применения, в частности для прогнозирования.

В качестве объекта исследования выбраны показатели сводной отчетности хозяйств Министерства сельского хозяйства Республики Дагестан за 2005-2010 гг.[10].

Основой модельно-программного инструментария являются две базы данных: первая (БД1) представляет собой переведенные нами в электронный вид таблицы, каждая из которых содержит данные формы №5-АПК за один год; вторая – одна рабочая база данных (БД2), фрагмент которой приведен в таблице 1. Базы данных созданы, соблюдая требования которым они должны соответствовать.

База данных должна допускать ввод и редактирование данных, а также добавление данных за предыдущие (2004, 2003,..) и последующие (2011, 2012,..) годы, что в свою очередь повышает ценность БД и ее аналитические возможности.

На основе БД2 можно провести анализ динамики и структур показателей по категориям работников.

Для этого в модельно-программном инструментарии предусмотрено:

а) рассчитать среднегодовые величины заработной платы и выплат социального характера в расчете на одного работника;

б) рассчитать среднегодовые величины каждого показателя для каждой категории работников за рассматриваемый интервал времени;

в) рассчитать абсолютные и относительные рост и прирост показателей по годам в процентах к предыдущему и базисному годам;

г) рассчитать отношение социальных выплат к среднегодовой заработной плате;

д) рассчитать коэффициенты опережения темпов роста показателей для различных категорий работников;

Таблица 1

Фрагмент базы данных (БД2) сводных показателей численности и заработной платы работников хозяйств Минсельхоза РД за 2005-2010 гг.

			2005	2006	…	2010
Ср.числен.	По организации - всего	010	29886	24072	…	15009
Ср.числен.	в том числе: Работники занятые в сельском производстве - всего (стр. 030+040+050+060)	020	28708	23171	…	14571
Ср.числен.	в т. ч. Работники постоянные	030	21574	17324	…	9951
Ср.числен.	в том числе: трактористы- машинисты	031	3174	2299	…	1402
…	…	…	…	…	…	…
Ср.числен.	Работники временные	040	2654	2120	…	1871
Ср.числен.	Служащие	050	4480	3728	…	2749
…	…	…	…	…	…	…
Ср.числен.	Работники различных учреждений, учебных заведений и курсов при хозяйстве	110	39		…	7
Ср.числен.	Работники занятые прочими видами деятельности	120	266	314	…	80
Фонд зпл	По организации - всего	010	398412	395973		708254
Фонд зпл	в том числе Работники занятые в сельском производстве - всего (стр. 030+040+050+060)	020	381895	379112		686665
...	…	…	…	…	…	…
Фонд зпл	Работники занятые прочими видами деятельности	120	2565	5412		1591
...	…	…	…	…	…	…
Соц. выплаты	По организации - всего	010	1596	2479		10773
Соц. выплаты	в том числе: Работники занятые в сельском производстве - всего (стр. 030+040+050+060)	020	1498	2400	…	10662
…	…	…	…	…	…	…
Соц. выплаты	Работники занятые прочими видами деятельности	120	0	0	…	0

е) рассчитать удельные веса каждой категории работников в каждом показателе за каждый год;

ж) строить графики, выражающие динамику каждого показателя для каждой категории работников, а также кадровые диаграммы для структурных показателей;

з) выявить наличие связей и зависимостей между показателями для различных категорий работников путем построения графиков;

и) рассчитать параметры и статистические характеристики и на их основе построить уравнения временных рядов и рядов динамики;

к) на основе всех расчетов и процедур обработки информации сформировать комплекс документов для последующего их анализа экономистами-аналитиками, а также специалистами и руководителями, принимающими управленческие решения.

Для автоматизации расчетов следует разработать соответствующие математические и компьютерные модели.

Математическая модель представляет собой совокупность формул на выполнение прямых расчетов. Ее математическая запись (алгоритм расчета) имеет вид:

1. SZPit= GZPit*100/CHit – среднегодовая заработная плата на 1 работника, руб., где i – индекс кода для различных категорий работников, t = 1,2,…T;

2. SGPijt=t=1TPijt/T - среднегодовая величина j-го показателя для i-ой категории работников за T количество лет, где j – показатель, T – количество лет;

3. SZPi=t=1TGZPit/T - фонд годовой заработной платы i-ой категории работников в среднем за T лет, тыс. руб.;

4. RSVit= SVit*100/GZPit – отношение выплат социального характера к величине годовой заработной платы, %;

5. PCHit=CHit-CHiб –прирост среднегодовой численности i-й категории работников в t-году, чел.

6. SPCHi=t=1T-1PCHit/(T-1) – среднегодовой прирост численности работников за T лет, чел.;

7. PSZPit=SZPit-SZPiб - прирост среднегодовой заработной платы 1 работника i-й категории работников в t-году, руб;

8. SGPZPi=t=2TPSZPit/(T-1) – прирост заработной платы одного работника i-й категории в среднем за T лет, руб;

9. TPijt=Pijt*100/Pij(t-1) - темпы роста j-го показателя для i-й категории работников в t-м году в % к предыдущему году;

10. TPBijt=Pijt/Pijb – темпы роста j-го показателя для категории работников с i-м кодом в t-м году в % к базисному году;

11. KOijt=TPijt/T010jt – коэффициент опережения темпов роста j-го показателя для i-й категории работников к темпам роста всех работников (код=010);

12. UPijt=Pijt*100/P010jt- удельный вес категории работников в величине j-го показателя по организации в целом в t-м году, %;

13. KOZPit=SZPit*100/SZP010t – коэффициент опережения среднегодовой заработной платы на 1 работника i-й категории по срвнению с заработной платой на 1 работника в среднем по организации, %.

14. Для исходных показателей вышеописанной модели приняты следующие обозначения: GZPit – начисленная за год заработная плата i-й категории работников;

15. CHit - численность работников i–й категории в t–м году, чел;

16. CHiб – численность i–й категории работников в базисном году, чел.;

17. Pijt – величина j-го показателя i-й категории работников в t-м году;

18. P_ijб – величина j-го показателя i-й категории работников в базисном году;

19. SVit – объем выплат социального характера i-й категории работников в t–м году,

20. тыс. руб.;

21. P010jt - величина j-го показателя i-й категории работников по организации в целом

22. в t-м году.

23. Формулы (1-13) реализуют методику оценки показателей, основывающуюся на методах классической экономики и статистики [7].

24. Наличие показателей за пять и более лет позволяет выявить и описать динамические тенденции или опровергнуть их наличие. Одним из методов выявления тенденций является построение графиков изменения показателей за заданный временной интервал, в нашем случае за 2005-2010 гг.

25. По данным формы №5-АПК можно выявить динамику изменения показателей численности работников и заработной платы при изменении t от 1 до 6 (2005-2010 гг.) для каждой категории работников.

26. Модельно-программный инструментарий позволяет построить графики, выражающие динамику изменения каждого из 3-х показателей. При этом график может быть построен для одного или нескольких категорий работников. В качестве примера на рис.1 приведены графики, выражающие динамику численности работников и среднегодовой заработной платы на 1 работника по четырем основным категориям работников (всего, постоянные работники, временные работники, служащие).

29. (а)

31. (б)

32. Рис.1. График, выражающий динамику численности работников (а) и их среднегодовой заработной платы на 1 человека (б) по основным категориям работников в хозяйствах

33. Минсельхоза РД за 2005-2010 гг.

35. Для структурных показателей (удельные веса категорий работников в показателях за каждый год) предусмотрено построение круговых диаграмм. При этом в диаграмме можно отразить удельные веса всех категорий работников и их групп.

36. Одним из главных назначений круговых диаграмм является сравнение структурных изменений за разные годы.

37. Анализ структуры предполагает определение удельного веса работников каждой категории в численности всех работников, фонде оплаты труда и социальных выплатах за каждый год. В качестве примера на рис.2 приведены диаграммы, выражающие структуру численности основных категорий работников за 2005 и 2010 гг. по сводным данным хозяйств Минсельхоза РД.

38. Для построения графиков и диаграмм нами использован инструментарий «Мастера диаграмм…» из MS Excel.

39. Графики и диаграммы являются необходимыми и важными видами аналитических материалов. Однако главными аналитическими материалами являются таблицы.

42. (а) (б)

43. Рис.2. Диаграммы, выражающие структуры численности по трем основным категориям работников за 2005(а) и 2010 (б) годы в хозяйствах Минсельхоза РД

45. Модельно-программный инструментарий предусматривает создание более 30 аналитических таблиц (см. рис.3), в т.ч. таблиц (АТ1-АТ8) для каждого из трех исходных показателей (8*3=24 таблиц) и 5 таблиц (АТ9 –АТ13), предназначенные для анализа заработной и социальных выплат в расчете на одного работника. Схема взаимосвязей базы данных и аналитических таблиц иллюстрирует рис.3.

54. Рис. 3. Схема взаимосвязей базы данных и аналитических таблиц

55. Примечание: АТ1, АТ2 – абсолютный прирост показателя к предыдущему и базисному годам;

56. АТ3, АТ4 – темпы прироста показателя к предыдущему и базисному годам;

57. АТ5, АТ6 – темпы роста показателя к предыдущему и базисному годам;

58. АТ7 – коэффициенты опережения темпов роста показателя ( к базисному году) для категорий

59. работников;

60. АТ8 – удельный вес каждой категории работников в показателе в целом по организациям;

61. АТ9 – среднегодовые величины заработной платы на одного работника

62. АТ10 – то же по социальным выплатам;

63. АТ11 – отношения среднегодовой заработной платы 1 работника по категориям к заработной плате

64. в среднем по организации;

65. АТ12 – то же по социальным выплатам;

66. АТ13 – отношения социальных выплат к заработной плате.

69. В качестве примеров рассмотрим две таблицы: таблица 2 и таблица 3.

70. В таблице 2 приведены величины среднегодовой заработной платы работников сельского хозяйства по их категориям в РД по данным за 2005, 2010 и в среднем за 2005-2010 гг., а также рост ее уровня в 2010 г. по сравнению с 2005 г.

71. Таблица 2

72. Среднегодовая заработная плата работников сельскохозяйственных организаций по их категориям по сводным данным хозяйств Минсельхоза РД за 2005–2010 гг., руб.

73. 	2005	2010	В среднем за 2005-2010 гг.	2010 к 2005,раз
    По организации - всего	13331	47189	27118	3,54
    в том числе: Работники занятые в сельском производстве - всего (стр. 030+040+050+060)	13303	47125	27130	3,54
    в том числе: Работники постоянные	13188	48449	26960	3,67
    в том числе: трактористы-машинисты	16257	59843	32721	3,68
    операторы машин. доения, дояры	11197	45759	26655	4,09
    Работники крупного рогатого скота	15695	41712	25765	2,66
    Работники свиноводства	6878	48938	20411	7,12
    Работники овцеводства и козоводства	7559	39430	22717	5,22
    Работники птицеводства	17773	67463	33948	3,80
    Работники коневодства	9050	33857	17607	3,74
    Работники оленоводства	15000	63000	46774	4,20
    Работники временные	6462	26480	15668	4,10
    Служащие	17081	56040	33829	3,28
    из них: руководители	21271	65462	44723	3,08
    специалисты	15392	54676	29153	3,55
    Работники списочного состава других предприятий, учреждений и организаций, привлеченных на сельскохоз работы
    Работники занятые в подсобных промышленных предприятиях и промыслах	15407	64151	33618	4,16
    Работники жилищно-коммунального хозяйства и культурно-бытовых учреждений	11926	47098	29649	3,95
    Работники торговли и общест.питания	9446	38947	18280	4,12
    Работники занятые на строительстве хозспособом	14653	33628	22065	2,30
    Работники различных учреждений, учебных заведений и курсов при хозяйстве	37692	20286	35043	0,54
    Работники занятые проч. видами детел.	9643	19888	16506	2,06

75. Как видно из данных этой таблицы, в 2010 г. произошли существенные изменения по сравнению с 2005 г. За рассматриваемый период для основных категорий работников

76. заработная плата выросла: работников занятых в сельском производстве - в 3,54 раза, трактористов-машинистов - в 3,68 раза, работников крупного рогатого скота – в 2,66 раза, работников птицеводства - в 3,80 раза, руководителей – в 3,08 раз.

77. В 2010 г. по сравнению с 2005 г. разрыв между максимальным и минимальным уровнями среднегодовой заработной платы уменьшился с 3,29 до 2,47 раз. За оба периода минимальной была заработная плата временных работников (6462 и 26480 руб), а максимальной – заработная плата руководителей (21271 и 65462 руб).

78. В таблице 3 приведены данные, характеризующие структуру численности работников по категориям.

79. Таблица 3

80. Структура численности работников сельскохозяйственных организаций по сводным данным хозяйств Минсельхоза РД за 2005–2010 гг. %

    Наименование	Код	2005	2010	В среднем за 2005-2010 гг.
    По организации - всего	010	100,00	100,00	100,00
    в том числе: Работники занятые в сельском производстве - всего (стр. 030+040+050+060)	020	96,06	97,08	96,48
    в том числе: Работники постоянные	030	72,19	66,30	69,69
    в том числе: трактористы-машинисты	031	10,62	9,34	9,80
    операторы машинного доения, дояры	032	5,10	6,18	5,57
    Работники крупного рогатого скота	033	4,58	6,20	5,36
    Работники свиноводства	034	0,16	0,21	0,28
    Работники овцеводства и козоводства	035	7,77	9,24	8,68
    Работники птицеводства	036	1,73	0,55	0,68
    Работники коневодства	037	0,07	0,09	0,08
    Работники оленоводства	038	0,02	0,05	0,03
    Работники временные	040	8,88	12,47	9,90
    Служащие	050	14,99	18,32	16,89
    из них: руководители	051	4,48	6,06	4,93
    специалисты	052	9,11	10,31	10,59
    Работники списочного состава других предприятий, учреждений и организаций, привлеченных на сельскохозяйственные работы	060	0,00	0,00	0,00
    Работники занятые в подсобных промышленных предприятиях и промыслах	070	1,90	1,59	1,69
    Работники жилищно-коммунального хозяйства и культурно-бытовых учреждений	080	0,32	0,34	0,35
    Работники торговли и общественного питания	090	0,31	0,13	0,18
    Работники занятые на строит. хозспособом	100	0,39	0,29	0,35
    Работники различных учреждений, учебных заведений и курсов при хозяйстве	110	0,13	0,05	0,04
    Работники занятые проч. видами деятельности	120	0,89	0,53	0,91

81. Сравнение данных за 2010 г. с данными за 2005 г. показывает:

82. - увеличение удельного веса работников занятых в сельхоз производстве (с 96,1 до 97,1 %); руководителей (с 4,5 до 6,1 %), специалистов (с 9,1 до 10,3 %), работников временных (с 8,9 до 12,5 %);

83. - уменьшение удельного веса постоянных работников (с 72,2 до 66,3 %), трактористов-машинистов (с 10,6 до 9,3 %), всех категорий работников занятых не в сельхоз производстве (суммарно с 3,9 до 2,9).

84. Происшедшие структурные изменения нельзя назвать, на наш взгляд, позитивными.

85. Одним из основных достоинств модельно-программного инструментария является возможность выявления тенденций изменений показателей, связей и зависимостей между показателями для различных категорий работников, а также возможность построения уравнений временных рядов и рядов динамики, выражающих эти тенденции, связи и зависимости.

86. В качестве инструмента выявления тенденций, связей и зависимостей используются графики точек рассеивания. По расположению точек на графике можно в первом приближении выявить наличие или отсутствие тенденции, связей и зависимостей, а также определить предполагаемые виды уравнений временных рядов и рядов динамики для их математической записи.

87. На рис. 4 приведены графики точек рассеивания для среднегодовой заработной платы на одного работника в целом по организации (а), для работников занятых в сельском производстве (б), для постоянных работников (в) и служащих (г).

89. (а)

90. (б)

91. (в)

92. (г)

93. Рис. 4. Графики точек рассеивания для зависимости среднегодовой заработной

94. платы одного работника от фактора времени, построенные по сводным

95. данным хозяйств Минсельхоза РД за 2005-2010 гг.

96. Примечание: (а) - в целом по организации, (б) - для занятых в сельском

97. производстве, (в) - для постоянных работников, (г) – для служащих

99. На рис. 5 приведены графики точек рассеивания для зависимости среднегодовой заработной платы одного работника в целом по организации (а), для работников занятых в сельском производстве (б), для постоянных работников (в) и служащих (г) от численности категорий работников.

100. Графики, приведенные на рис.4 и 5 позволяют предположить, что между величинами, для которых они построены, налицо определенные зависимости. Однако по графикам точек рассеивания чаще всего невозможно однозначно ответить на вопрос о виде уравнения временного ряда или рядов динамики.

101. Поэтому разработанный нами модельно-программный инструментарий предусматривает возможность построения пяти видов уравнений: линейного, показательного, степенного, гиперболического и параболического видов.

102. Эти уравнения в случае временных рядов имеют вид:

103. yt=b+mt; yt=bmt; yt=btm; yt=b+mt; yt=b+m1t+m2t2,

104. где yt – величины показателя, для которого требуется построить уравнение временного ряда;

105. t – годы (t=1,2,…), по данным которых строятся уравнения;

106. b, m – параметры уравнения (b – свободный член,m – коэффициент регрессии).

107. Уравнение временного ряда – это зависимость вида y_t=f(t), а уравнение рядов динамики – вида y_t=f(x_t)

110. (а)

112. (б)

114. (в)

116. (г)

117. Рис. 5. Графики точек рассеивания для зависимости среднегодовой заработной платы одного работника от численности работников, построенные по сводным

118. данным хозяйств Минсельхоза РД за 2005-2010 гг.

119. Примечание: (а) - в целом по организации, (б) - для занятых в сельском производ

120. стве, (в) - для постоянных работников, (г) – для служащих

122. В качестве примера в таблице 4 приведены параметры и статистические характеристики для уравнений временных рядов, выражающих зависимость среднегодовой заработной платы на одного сельхоз работника от фактора времени.

123. Сущность параметров временных рядов и каждой из статистических характеристик, приведенных в таблице 4, и методика их расчета приводится в учебной и методической литературе по эконометрике [см., например, 9]. Поэтому ограничимся следующими выводами, которые можно сформулировать по таблице 4:

124. Таблица 4

125. Параметры и статистические характеристики для уравнений временных рядов, выражающих зависимость среднегодовой заработной платы работников сельскохозяйственных организаций от фактора времени по сводным данным хозяйств Минсельхоза РД

126. за 2005–2010 гг.

     	линейн	гипер	показ	степ			параб
     	3830,2	42358,8	10187,5	12233,0			10778,8
     m	6904,6	-31516,0	1,2973	0,6848		m1	1497,8
     seb	3165,2	6604,7	0,0428	0,0624		m2	781,4
     sem	758,80	13255,23	0,0103	0,1076		seb	2290,8
     sey	2919,2	7120,1	1067,2	3533,6		se1	1470,4
     r2	0,9650	0,6533	0,9954	0,9311		se2	207,2
     df	3	3	3	3		sey	794,0
     F	82,8	5,7	644,8	40,5		r2	0,9957
     SSreg	25564502	253478258	0,0047	0,0131		df	2
     SSresid	705561189	477647433	1,0028	0,1769		F	231,0
     A	9,7	23,7	3,5	11,8		SSreg	3151864
     Ycp	30068	30068	30068	30068		SSresid	727973827
     						A	2,6
     						Ycp	30068

127. Примечание: b, m – параметры уравнений временных рядов, остальные

128. обозначения представляют собой статистические характеристики, с помощью

129. которых оценивается качество полученных уравнений временных рядов и их

130. приемлемость для практического применения

132. а) по величине индекса детерминации (r2), выражающей степень тесноты связи, все зависимости можно считать приемлемыми, но не в равной степени. При этом по степени тесноты связи виды уравнений временных рядов можно расположить в следующей последовательности (по степени убывания силы связи): параболического и показательного видов (r2 для этих уравнений равны); линейного, степенного и гиперболического видов (величина r2 для уравнения гиперболического вида существенно меньше, чем для всех остальных видов уравнений);

133. б) по величинам стандартной ошибки (sey), F-критерия Фишера и средней ошибки аппроксимации (А) уравнение временного ряда параболического вида предпочтительнее

134. остальных видов, затем следует уравнение показательного вида, третью позицию занимает уравнение линейного вида;

135. в) по уравнению параболического вида можно найти точку оптимума (min или max), т.е. значение t, при котором yt=minили max; для этого находят производную yt по t (dy/dt), приравнивают ее нулю и решают полученное уравнение относительно t. В нашем случае параболическое уравнение временного ряда записывается в виде:

136. yt=10778,8+1497,8t+781,4t2.

137. Тогда dyt/dt = 1497,8+2*781,4t = 0. Откуда следует, что t = –1497,8/1562,8 = –0,9584≈–1. При t = –1, yt=10778,8+1497,8-1+781,4-12=12932.

138. Таким образом. при t = –1 yt= 12932. Точка с такими координатами является вершиной параболы. Подставляя в уравнение параболы вместо t любое из возможных его значений, отличное от t=–1, можно убедиться, что вершина параболы характеризует собой точку минимума. Фактор времени t принимает значения t=1,2, …,6 (что соответствуют 2005, 2006, …, 2010 гг.). Следовательно, можно предположить, что t=–1 означает 2003 г.

139. г) в соответствии с уравнением линейного вида yt=3830,2+6904,8t при сложившейся тенденции увеличение t на единицу (на один год) сопровождается ростом среднегодовой заработной платы на одного работника по категории «всего» на 6905 руб.

140. В уравнениях рядов динамики в отличие от уравнений временных рядов результативный экономический показатель (y_t) зависит от одного или нескольких показателей- факторов (x1t, x2t, …). Поскольку рассматриваемый нами временной интервал является малым, то мы ограничимся построением однофакторных моделей. Модульно-программный инструментарий предусматривает построение пяти видов уравнений рядов динамики. Математически эти уравнения записываются следующим образом:

141. yt=b+mxt; yt=bmxt; yt=bxtm; yt=b+m/xt; yt=b+m1xt+m2xt2,

142. где xt – величины показателя-фактора, от которого зависит результативный показатель y_t.

143. Методика расчета параметров и статистических характеристик для уравнений рядов динамики такая же, как и для уравнений временных рядов.

144. В таблице 5 приведены параметры и статистические характеристики для уравнений, выражающих линейные зависимости среднегодовой заработной платы работников сельскохозяйственных организаций от численности работников основных категорий по сводным данным хозяйств Минсельхоза РД за 2005–2010 гг.

145. Таблица 5

146. Параметры и статистические характеристики для уравнений, выражающих линейные

147. зависимости среднегодовой заработной платы работников сельскохозяйственных

148. организаций от их численности по сводным данным

149. хозяйств Минсельхоза РД за 2005–2010 гг.

     	всего	в сельхоз	постоян	служащие
     	75087,4	75564,2	72294,1	111648,4
     m	-2,2364	-2,3449	-2,9721	-22,629
     seb	8855,5	8985,2	7973,9	17633,6
     sem	0,41	0,43	0,52	5,05
     sey	5037,0	5059,3	4966,3	6951,9
     r2	0,8820	0,8810	0,8911	0,8337
     F	29,9	29,6	32,7	20,1
     A	18,0	18,1	17,6	20,6
     Ycp	27996	27974	28181	33719

151. Величины индекса детерминации (r²) для всех четырех уравнений практически равны между собой. Т.е. по степени тесноты связи – они равноценны. У трех зависимостей из четырех незначительны различия и по другим статистическим характеристикам (смотри, например, величины стандартной ошибки - sey, F-критерия и средней ошибки аппроксимации - A). Чуть уступает по этим характеристикам зависимость для категории работников «служащие».

152. Уравнения рядов динамики линейного вида отличаются от других видов одним важным преимуществом: их параметр m всегда можно экономически интерпретировать. Нередко можно интерпретировать и параметр b. В нашем случае параметр m показывает, что при увеличении численности работников (показателя-фактора xt) на 1 тыс. чел. среднегодовая заработная плата на 1 работника (результативный показатель yt) уменьшается, а при уменьшении численности – заработная плата увеличивается (это объясняется знаком (–) параметра m).

153. Как видно из таблицы, при увеличении (уменьшении) численности работников в хозяйствах Минсельхоза РД на 1 тыс. чел. среднегодовая заработная плата на 1 работника уменьшается (увеличивается) по категориям работников: «служащие» на 22 тыс. руб., «постоянные работники» на 3,0 тыс. руб., «работники занятые в сельхозпроизводстве» на 2,3 тыс. руб. и «работники всего» на 2,2 тыс. руб.

154. Соответствующие уравнения рядов динамики имеют вид:

155. yt=75087,4-2,2364xt; yt=75564,2-2,3449xt;

156. yt=72294,1-2,9721xt; yt=111648,4-22,63xt;

157. В таблице 6 приведены параметры и характеристики уравнений рядов динамики пяти видов, выражающих одну и ту же зависимость - среднегодовой заработной платы на 1 работника по категории «работники всего» от численности работников этой категории.

158. Как видно из этой таблицы, значения индекса детерминации для четырех видов уравнений из пяти являются очень высокими: для уравнений параболического и степенного вида они находятся в пределах 0,995-0,996; для уравнений гиперболического и показательного вида – в пределах 0,972-0,979.

159. Для уравнения линейного вида r2=0,884, т.е несколько меньше чем для других видов, но тоже является высоким.

160. В соответствии с величинами индекса детерминации все пять видов уравнений рядов динамики являются приемлемыми для описания искомой зависимости.

161. Это наглядно иллюстрируют и графики, приведенные на рис.5.

164. Таблица 6

165. Параметры и статистические характеристики для уравнений, выражающих зависимость среднегодовой заработной платы работников сельскохозяйственных организаций от

166. численности всех работников по сводным данным хозяйств Минсельхоза РД

167. за 2005–2010 гг.

     	линейн	гипер	показ	степ			параб
     	73909,5	-22809,0	150895,5	6599432,3			160724,6
     m	-2143,5	1019330,5	0,9200	-1,8360		m1	-10345,8
     seb	9459,6	4606,6	0,1728	0,0948		m2	181,3
     sem	447,68	86614,39	0,0082	0,0728		seb	11542,2
     sey	5310,5	2273,1	1,250	1,041		se1	1076,8
     r2	0,8843	0,9788	0,9720	0,9953		se2	23,7
     df	3	3	3	3		sey	747,8
     F	22,9	138,5	104,1	635,9		r2	0,9962
     SSreg	84604882	15500891	0,0282	0,0009		df	2
     SSresid	646520809	715624800	0,9793	0,1891		F	260,5
     A	13,7	5,9	7,7	2,9		SSreg	2795848
     Ycp	30068	30068	30068	30068		SSresid	728329844
     						A	2,5
     						Ycp	30068

170. (а)

172. (б)

173. Рис.6. Графики точек рассеивания без линии тренда (а) и с линией тренда (б),

174. выражающие зависимость среднегодовой заработной платы на 1-го работника

175. от численности работников по сводным данным хозяйств

176. Минсельхоза РД за 2005–2010 гг.

178. Приемлемость всех пяти видов уравнений следует и из величин остальных статистических характеристик в частности стандартной ошибки, F-критерия Фишера и средней ошибки аппроксимации (см. таблицу 6). При этом наиболее предпочтительны уравнения параболического и степенного видов, которые практически равноценны. За ними следуют уравнения гиперболического и показательного видов, которые также равноценны. Пятую позицию занимает уравнение линейного вида, которое уступает остальным четырем видам по статистическим характеристикам.

179. Математическая запись этих уравнения имеет вид:

180. yt=73909,5-2143,5xt; yt=-22809+1019330xt;

181. yt=150895*0,9200xt; yt=6599432*xt-1,836;

182. yt=160724-10345,8xt+181,3xt2.

183. По уравнению линейного вида можно утверждать, что при сложившихся за 2005-2010 гг. связях и тенденциях уменьшение (увеличение) численности всех работников хозяйств Минсельхоза РД на 1 тыс. чел. сопровождалось увеличением (уменьшением) среднегодовой заработной платы на одного работника на 2144 руб.

184. Параметры уравнений гиперболического и показательного видов, как известно, экономически нельзя истолковать. Однако из этого не следует, что строить уравнения такого вида бесполезно. Возможность истолкования параметров является особенностью (весьма положительной) только для уравнений линейного и степенного видов.

185. В уравнении степенного вида параметр m, равный –1,836, является показателем степени для фактора xt. Его принято называть коэффициентом эластичности. Он показывает, на сколько процентов изменится результативный показатель yt, если показатель-фактор xt увеличится на 1%. В нашем случае при связях и тенденциях, сложившихся за 2005-2010 гг., увеличение (уменьшение) численности работников Минсельхоза РД на 1% приводило к уменьшению (увеличению) среднегодовой заработной платы на 1 работника на 1,836%.

186. По уравнению параболического вида можно определить численность работников xt, при которой среднегодовая заработная плата на 1 работника yt будет максимальной или минимальной.

187. В нашем случае xt=28,5 тыс. чел. (10345,8/(2*181,3)),

188. yt=13134 руб. (160724,6-10345,8*28,5+181,3*28,52).

189. Подставляя вместо xt любое, другое возможное значение, нетрудно убедиться, что точка (28,5; 13134) является для рассматриваемой параболы точкой минимума.

190. Иными словами сложившуюся зависимость заработной платы от численности работников можно рассматривать как одну из ветвей параболы (см. рис. 6).

191. Компоненты разработанного модельно-программного инструментария и взаимосвязи между ними иллюстрирует схема, приведенная на рис.7.

193. Рис.7. Компоненты АРМ для анализа показателей «Отчета о численности и заработной плате работников организации» (форма №5–АПК)

194. Примечание к рис.3:

195. БД-1 – база данных для исходной информации из формы №5–АПК;

196. БД-2 – база данных аналитических показателей;

197. АР1 – алгоритм расчета показателей для категорий работников с кодом 010 и 020;

198. АР2- математическая модель (алгоритмы расчетов) показателей аналитических таблиц;

199. МД – мастер диаграмм MS Excel ,используемый для построения графиков и диаграмм.

201. Модельно-программный инструментарий (МПИ) может быть использован для поддержки принятия решений, связанных с оценкой показателей численности работников и оплатой их труда для любого звена сферы аграрного сектора (хозяйства, административного района и региона в целом).

202. Для применения МПИ на уровне административного района предварительно следует составить сводный отчет на основе отчетов хозяйств. Аналогично для его применения на уровне региона (республика) возникает необходимость составления сводного отчета по региону на основе отчетов административных районов. Процесс составления сводных отчетов, в свою очередь, может быть автоматизирован, создав предварительно базы данных показателей хозяйств.

203. Для автоматизации расчетов и процедур обработки информации в составе МПИ разработана программная оболочка на языке Delphi [9]. При запуске Delphi-приложения формируется главное меню, схематическая структура которого приведена на рис. 8.

220. Рис 8. Схема структуры главного меню модельно-программного инструментария для связей, зависимостей и тенденций показателей формы №5-АПК годового отчета

221. агропредприятия

223. Подобные модельно-программные инструментарии можно создавать и для оценки связей, зависимостей и тенденций показателей других форм годовой отчетности агропредприятий.

224. Интегрировав такие инструментарии можно разработать единую трехуровневую информационную систему подготовки принятия решений в регионе.

225. Одной из важных сфер применения модельно-программного инструментария является прогнозирование, для автоматизирования которого требуется разработка математической и компьютерной моделей. Но это тема другого исследования.

226. По мнению авторов, настоящее исследование обладает научной новизной, к элементам которой относятся: структурированная база данных, математическая и компьютерная модели и методика их разработки, методика оценки связей, зависимостей и тенденций, основывающаяся на методах классической экономики и статистики и эконометрическом моделировании.

227. Литература

228. 1. Адамадзиев К.Р. Разработка автоматизированных рабочих мест экономистов. Учебное пособие.- Махачкала: Изд.-полиг.центр ДГУ, 2005.- 70с.

229. 2.Адамадзиев К.Р., Гуснидинова А. Ю., Ахмедов А.С. Статистико-эконометрический анализ показателей производства и затрат сельскохозяйственной продукции (на примере Республики Дагестан). Материалы XXXVII Международной конференции и дискуссионного научного клуба «Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе (IT+SE`10). Приложение к журналу «Открытое образование», 2010, с. 225-227

230. 3.Адамадзиев К.Р., Касимова Т. М., Анасова Д.М. Оценка развития виноградарства в административных районах Республики Дагестан статистическими и эконометрическими методами. Материалы IX региональной научно-практической конференции «Компьютерные технологии в науке, экономике и образовании». -Махачкала: ИПЦ ДГУ, 2008

231. 4. Адамадзиев К.Р., Курбанов Н.М. Анализ влияния сельского хозяйства на экономику регионов методами статистических группировок и регрессионного анализа .Экономика природопользования, 2007, №3

232. 5. Вендеров А.М. Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2003. -352с.

233. 6.Диго С.М. Базы данных. Проектирование и создание: Учебное пособие. - М.: Изд. центр ЕАОИ, 2008. – 720 с.

234. 7. Ковалев В.В. Финансовый анализ: методы и процедуры. -М.: Финансы и статистика, 2005. -560 с.

235. 8.Осипов Д.Л. Базы данных и Delphi. Теория и практика.- М.: BHV,2010.-552с.

236. 9.Эконометрика. Учебник для вузов. Под ред. И.И. Елисеевой. 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2005. -576 с.

237. 10.Данные сводной годовой отчетности хозяйств Минсельхоза РД за 2005-2010 гг.

27

Код для цитирования: Скопировать