Единое окно доступа к образовательным ресурсам

Экономический анализ и статистическое моделирование аграрного производства: Монография

Голосов: 0

В монографии с позиций общей теории систем обоснован стохастический характер функционирования процессов в аграрном секторе экономики, что предполагает проведение наиболее объективного анализа на основе вероятностно-статистического подхода. Рассмотренные методы статистического моделирования позволяют описать производственно-технологические зависимости, оценить ресурсный и производственный потенциал и эффективность функционирования сельскохозяйственных предприятий. Книга рекомендуется для преподавателей, научных работников, аспирантов и студентов. Может быть также полезна практическим работникам, интересующихся вопросами эффективности, анализа и статистического моделирования в аграрном секторе экономики.

Приведенный ниже текст получен путем автоматического извлечения из оригинального PDF-документа и предназначен для предварительного просмотра.
Изображения (картинки, формулы, графики) отсутствуют.
                          Министерство сельского хозяйства РФ
             Федеральное государственное образовательное учреждение
                    высшего профессионального образования
              «Мичуринский государственный аграрный университет»




                                        Б. И. СМАГИН




          ЭКОНОМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И СТАТИСТИЧЕСКОЕ
          МОДЕЛИРОВАНИЕ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА




                                   Мичуринск – наукоград РФ
                                            2007

                                                                             1


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


         УДК 338.432:519.237
         ББК 65.32:65.051.03
             С50
                                     Рецензенты:
                 доктор экономических наук, профессор Б.И. Герасимов
                  доктор экономических наук, профессор Н.И. Куликов

                     Смагин Б.И.
                С 50 Экономический анализ и статистическое моделирование
              аграрного производства. Монография./ Б.И. Смагин. – Мичу-
              ринск: Изд-во МичГАУ, 2007. – 153 с.
              ISBN 978-5-94664-141-8

                     В монографии с позиций общей теории систем обоснован стохастический
              характер функционирования процессов в аграрном секторе экономики, что предпо-
              лагает проведение наиболее объективного анализа на основе вероятностно-
              статистического подхода. Рассмотренные методы статистического моделирования
              позволяют описать производственно-технологические зависимости, оценить ре-
              сурсный и производственный потенциал и эффективность функционирования сель-
              скохозяйственных предприятий.
                     Книга рекомендуется для преподавателей, научных работников, аспирантов
              и студентов. Может быть также полезна практическим работникам, интересующих-
              ся вопросами эффективности, анализа и статистического моделирования в аграрном
              секторе экономики.




                                                                      ББК 65.32:65.051.03




         ISBN 978-5-94664-141-8




             ©Издательство Мичуринского государственного аграрного университета, 2007

         2


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


                                           Содержание
         Введение ……………………………………………………………….                                  4
           1. Статистические закономерности аграрного
         производства………………………………………………………….                                 5
                1.1. Стохастический характер функционирования сельскохо-
                зяйственного производства…………………………….………. 5
                1.2. Специфика статистического моделирования экономиче-
                ских систем……………………………………………………… 22

            2. Теоретико-методологические основы эффективности
         аграрного производства………………………………………                               38
                2.1. Методологические положения эффективности сельскохо-
                зяйственного производства……………………………………… 38
                2.2. Особенности аграрной экономики и их влияние на эффек-
                тивность производства…………………………………………… 67

           3. Статистическое моделирование аграрного
         производства………………………………………………….                                    81

                3.1. Формирование однородных совокупностей………………. 81
                3.2. Производственные функции как основа описания законо-
                мерностей сельскохозяйственного производства…………….. 95
                3.3. Методы вероятностно-статистического моделирования
                в оценке ресурсного и производственного потенциалов
                аграрной сферы………………………………………………….                        109

         Заключение……………………………………………………………..                                 140

         Список использованной литературы…………………………..…...…                   142




                                                                                   3


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


                                            Введение

              В процессе функционирования сельскохозяйственное пред-
         приятие испытывает на себе значительное влияние случайных
         факторов. Поэтому наиболее объективный анализ аграрного про-
         изводства возможен лишь в рамках вероятностных категорий.
              В первом разделе данной монографии «Статистические за-
         кономерности аграрного производства», с позиций общей теории
         систем обоснован стохастический характер функционирования
         процессов в аграрном секторе экономики, что предполагает про-
         ведение наиболее объективного анализа на основе вероятностно-
         статистического подхода. Рассматривая же специфику статисти-
         ческого моделирования экономических процессов, обоснован не-
         линейный характер функционирования производственно-
         экономических систем (в том числе и в аграрном секторе эконо-
         мики).
              Учитывая, что основным показателем, характеризующим
         качество функционирования экономической системы, является ее
         эффективность, в работе значительное внимание уделено методо-
         логическим положениям эффективности сельскохозяйственного
         производства и тем специфическим особенностям аграрной эко-
         номики, которые оказывают существенное влияние на эффектив-
         ность производства. Используя аппарат многофакторного регрес-
         сионного анализа, применяемый для построения производствен-
         ных функций, рассмотрена методика исчисления частного и ин-
         тегрального показателей эффективности.
              В третьем разделе «Статистическое моделирование аграрно-
         го производства» рассмотрены теоретические положения и алго-
         ритмы формирования однородных совокупностей как для одно-
         мерных числовых величин (критерии Стьюдента, Крамера-Уэлчи,
         Смирнова, типа омега квадрат Лемана-Розенблатта), так и для
         многомерных (кластерный анализ). Рассмотрены также произ-
         водственные функции как основа описания закономерностей
         сельскохозяйственного производства, их характеристики, основ-
         ные логические предпосылки, лежащие в основе построения и
         возможности применения в экономическом анализе. Особое вни-
         мание в монографии уделено             метода вероятностно-
         статистического моделирования в оценке ресурсного и производ-
         ственного потенциалов аграрной сферы экономики.

         4


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


                   1. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ЗАКОНОМЕРНОСТИ
                         АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА

                 1.1. Стохастический характер функционирования
                        сельскохозяйственного производства

              Конструированию любого экономического объекта, процес-
         са, явления должно предшествовать решение концептуального
         вопроса: что представляет собой изучаемый экономический про-
         цесс, какие стороны производственной и экономической действи-
         тельности служат объектом измерения. Следовательно, необхо-
         димо с общеметодологических позиций определить место и роль
         сельскохозяйственного производства, учитывая при этом особен-
         ности его функционирования. Важное значение при этом имеет
         определение степени сложности и обусловленности действия
         анализируемого объекта, его взаимодействия с внешней средой и
         внутренние взаимодействия между составляющими его элемен-
         тами. Мы считаем, что ответить на эти вопросы можно только с
         позиций общесистемной методологии.
              Слово «система» (systema – составленное из частей, соеди-
         нение), как известно, греческого происхождения. Круг его значе-
         ний в греческом языке весьма обширен: сочетание, организм,
         устройство, организация, союз, строй, руководящий орган. Пер-
         воначально его значение было связано с формами социально-
         исторического бытия.
              В общем, следует отметить, что и в дальнейшем, несмотря
         на некоторые (порой довольно существенные) отличия в опреде-
         лении системы, практически все исследователи основным счита-
         ют свойство целостности [1-19]. Иначе говоря, термин «систем-
         ный» означает «целостно трактуемый». Поэтому даже на уровне
         интуитивных представлений мы признаем в качестве системы
         объект, объединяющий множество материальных элементов и
         функционирующий в качестве единого целого. При этом целост-
         ность системы следует оценивать не как возможность естествен-
         ного объединения в классы заранее имеющихся объектов. Общ-
         ность этих объектов состоит в наличии у них единой природы,
         позволяющей естественным образом сопоставлять между собой
         эти объекты и образовывать из них естественные классы. Эле-
                                                                             5


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


         менты системы образуют полностью связанное множество, кото-
         рое невозможно разложить на несвязанные подмножества. По-
         этому, хотя система может являться частью большей системы, ее
         нельзя разложить на независимые подсистемы. Таким образом,
         исходными являются законы, управляющие поведением целого.
         Если же нас интересуют особенности функционирования частей,
         то их следует вывести из законов, управляющих поведением це-
         лого.
               Основные идеи теории систем группируются вокруг изуче-
         ния специфики целостных свойств системы, не редуцируемых к
         свойствам ее составляющих. В системном подходе мы сначала
         имеем целостную систему, а затем рассматриваем ее как состав-
         ленную из элементов. Казалось бы, мы пришли к понятию мно-
         жества, и никаких новых категорий вводить не требуется. Однако
         особенность состоит в том, что система не есть множество, а
         только представлена как множество.
               Объединение элементов в систему означает в первую оче-
         редь установление взаимосвязей между ними, возникновение це-
         лостности. Эти взаимосвязи образуют организационную структу-
         ру системы и, вообще говоря, ограничивают поведение отдель-
         ных элементов. По образному выражению А.И. Яблонского, за
         устойчивость в коалиции элементы расплачиваются, как правило,
         потерей своей автономии [20,21].
               Закономерность целостности проявляется в системе в воз-
         никновении новых интегративных качеств. Данное свойство сис-
         тем, получившее название эмерджентность (emergence – англ. -
         возникновение, появление нового) отмечается практически всеми
         исследователями, причем у некоторых авторов это свойство на-
         ходит отражение в определении системы [7,22-24]. В силу
         эмерджентности системы нельзя ограничиться изучением лишь
         ее элементов и связей между ними, необходим целостный анализ
         ее. В этой связи Б. Рассел отметил, что если мы определили дей-
         ствие только одной причины, а затем действие только другой
         причины, то мы не сможем найти действие их обеих путем скла-
         дывания двух определенных порознь действий [25]. На основе
         этого можно сделать вывод о том, что функционирование систе-
         мы не может быть описано линейным уравнением, в котором
         значение результативного показателя совпадает с суммой эффек-
         6


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


         тов действующих элементов, т.е. оно имеет существенно нели-
         нейный характер. Методологическая задача теории систем, таким
         образом, состоит в решении проблем, которые носят более общий
         характер, чем аналитически-суммативные проблемы классиче-
         ской науки.
              Возникновение эмерджентности связано с тем, что наряду с
         действиями элементов, образующих систему, определенный эф-
         фект обусловлен и взаимодействием элементов между собой.
         Свойства объекта не могут быть определены из свойств его изо-
         лированных элементов, без учета их взаимосвязи и взаимозави-
         симости. Таким образом, развитие, усложнение объекта не есть
         простое суммирование развития его отдельных элементов. Высо-
         кая степень взаимосвязи между элементами приводит к тому, что
         изменения в какой-либо части системы приводят к изменению
         функционирования всей системы в целом. А.Д. Холл и Р.Е. Фей-
         джин утверждают, что именно в такой ситуации система и прояв-
         ляет себя как целостность [18]. Таким образом, невозможно изу-
         чить функционирование системы, изучая порознь действие на нее
         различных факторов. В связи с этим У.Р. Эшби отметил, что при
         исследовании сложных систем такой метод, как: «Изменяйте
         факторы по одному», неприменим по существу [26]. Применение
         процедуры, при которой исследуемый объект разлагается на час-
         ти, а затем может быть воссоздан из собранных вместе частей,
         требует выполнения двух условий. Во-первых, необходимо, что-
         бы взаимодействие между частями данного явления отсутствова-
         ло или было бы пренебрежимо мало. Только при этом условии
         части можно реально, логически или математически «извлекать»
         из целого, а затем «собирать». Во-вторых, отношения, описы-
         вающие поведение частей должны быть линейными. Только в
         этом случае имеет место отношение суммативности, т.е. форма
         уравнения, описывающего поведение целого, такова же, как и
         форма уравнений, описывающих поведение частей; наложение
         друг на друга частных процессов позволяет получить процесс в
         целом. Для образований, называемых системами, т.е. состоящих
         из взаимодействующих частей, образующих единое целое, эти
         условия не выполняются.
              Любая наука в своем развитии приходит к осознанию необ-
         ходимости классификации изучаемых ею объектов. По образному
                                                                             7


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


         выражению Э. Кондильяка: «...чтобы установить порядок в на-
         ших мыслях, нам приходится распределять вещи по разным клас-
         сам» [27,c.161]. Классификации не могут быть полностью произ-
         вольными. По мнению А. Рапопорта хорошие классификации –
         такие, которые могут привести к появлению понятий, из которых
         может быть построена далеко идущая теория [28]. Например, Де-
         карт классифицировал тела по их форме и величине объемов. С
         точки зрения теории движения эта классификация оказалась бес-
         плодной, в то время как классификация тел в соответствии с ве-
         личиной их массы оказалась необычайно плодотворной. Очевид-
         но, что хорошая классификация объектов той или иной природы
         предполагает довольно высокий уровень их познания.
              По характеру взаимодействия с внешней средой различают
         открытые и замкнутые системы. В открытой системе происходит
         непрерывный обмен энергией, веществом, информацией с внеш-
         ней средой. Окружающая среда представляет собой совокупность
         всех объектов, изменение свойств которых влияет на систему, а
         также тех объектов, чьи свойства меняются в результате поведе-
         ния системы. В замкнутой системе элементы взаимодействуют
         только между собой. Замкнутые системы не могут быть подсис-
         темами любой системы, а, следовательно, все подсистемы откры-
         ты. Строго говоря, замкнутых систем (кроме Вселенной) вообще
         не бывает. Любые системы подвержены воздействию среды и са-
         ми влияют на нее. Но иногда в методических целях возникает не-
         обходимость абстрагироваться от несущественных (с позиций
         проводимого исследования) взаимодействий системы со средой и
         рассматривать ее как замкнутую.
              По степени сложности системы принято делить на простые
         и сложные. Все исследователи придерживаются практически
         единой точки зрения при определении простой системы. Про-
         стыми называют системы, состоящие из небольшого числа эле-
         ментов, с несложными взаимосвязями и неразветвленной внут-
         ренней структурой, предназначенные для выполнения элемен-
         тарных функций.
              Однозначного же определения сложной системы не сущест-
         вует. Зачастую это связано с тем, что интуиции, связанные с по-
         нятием сложной системы, часто ассоциируются с понятием
         «большой системы» или «громоздкой системы». По меткому за-
         8


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


         мечанию Д.С. Данина, довольно часто сложность понимают как
         сложенность из чего-то [29]. Принципиальная разница состоит в
         том, что «большие системы» – это многократно повторенные (аг-
         регированные) обычные системы и отличаются от них исключи-
         тельно громоздкостью описания. И.Б. Новик отметил, что в дан-
         ном случае мы наблюдаем так называемую аддитивную слож-
         ность, которая по своей сути есть не что иное как «суммирован-
         ная простота» [11]. Простое увеличение числа элементов не по-
         рождает качественно новых системных явлений, которые не на-
         блюдались бы в простейшем элементе. Следовательно, нет необ-
         ходимости в применении новых символов, отражающих новые
         системные понятия, возникающие при простом объединении
         элементов. Сложные же системы – это объект особой природы.
         Н.Н. Кузюрин отмечает, что на современном этапе развития нау-
         ки нет строгого математического определения сложной системы,
         охватывающего все интуитивные представления о реальных
         сложных системах. Одним из наиболее трудных моментов при
         всех попытках математического описания сложных систем явля-
         ется формализация понятия сложности [30].
              Однако довольно часто в качестве основного признака
         сложной системы берется количество элементов, образующих
         данную систему. Мы же считаем этот признак наименее сущест-
         венным, так как имеются системы, содержащие огромное коли-
         чество элементов, но обладающие примитивным поведением и
         выполняющие элементарные функции. Г. Николис и И. Приго-
         жин рассматривая 1см3 газа или жидкости, отмечают, что здесь
         мы имеем дело с системами, в которых содержится огромное
         число взаимодействующих элементов-молекул. В 1см3 скопилось
         около 1019 молекул, движущихся во всевозможных направлениях
         и непрерывно сталкивающихся друг с другом. Достаточно ли
         этого, чтобы считать такую систему сложной? Несмотря на вы-
         шеупомянутые впечатляющие числа, интуиция все-таки подска-
         зывает отрицательный ответ на этот вопрос, поскольку здесь нет
         какой-либо координированной активности, формы или динамики.
         По существу такая система выглядит как прототип неупорядо-
         ченного неправильного движения, которое физики часто называ-
         ют молекулярным хаосом [31].

                                                                             9


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com


              Сложные системы отличаются от прочих систем сравни-
         тельно низким уровнем наших знаний о характере их функцио-
         нирования, особенностями взаимодействий с внешней средой и
         отношений к внешним воздействиям, спецификой протекающих
         в них эволюционных процессов и т.п. Поэтому сложность можно
         трактовать как меру понимания поведения системы.
              На наш взгляд, представляет интерес понятие сложности,
         которое определил Ю.М. Горский. Сложность – это обобщенная
         характеристика элементов системы и в зависимости от того, что
         понимается под элементом, эта характеристика будет отражать
         сложность состава, либо структуры, либо свойств системы [32].
         Сложность состава является функцией либо числа элементов,
         входящих в систему, либо их разнообразия. Сложность структу-
         ры системы – это функция числа связей либо их разнообразия.
         Аналогично, сложность свойств системы – функция числа
         свойств либо их разнообразия. Таким образом, сложность (G)
         системы можно представить в виде:

                                           Gi(n) = ϕ (n)
                                           Gi(N) = ϕ (N),

              где n, N – соответственно число и разнообразие рассматри-
         ваемых элементов.
              Кроме дифференцированной оценки сложности по составу,
         структуре, свойствам в принципе можно производить эквива-
         лентную оценку сложности системы. Однако в этом случае необ-
         ходимо определить веса отдельных составляющих сложности и
         вид их вхождения в эквивалентный показатель.
              Некоторые ученые считают, что сложность системы имеет
         меру – это интервал времени, на который можно правильно пред-
         сказать поведение системы. Чем короче данный временной ин-
         тервал, тем выше сложность. Системы, сколь угодно длительное
         наблюдение за которыми недостаточно для предсказания их по-
         ведения, имеют бесконечную сложность [22]. Очевидно, что
         «очень сложные системы» (понятие, введенное У.Р. Эшби) в не-
         котором смысле аналогичны системам, имеющим бесконечную
         меру сложности. Под «очень сложными системами» У.Р. Эшби

         10


PDF created with FinePrint pdfFactory Pro trial version www.pdffactory.com



    
Яндекс цитирования Яндекс.Метрика