Оценка существенности экономического эффекта при управлении производственными ресурсами

  Главная       Учебники - Сельское хозяйство     Теория и практика управления производственными ресурсами в свеклосахарном подкомплексе АПК

 поиск по сайту           правообладателям

    

 

 

 

 

 

 

 

 

 

содержание   ..  10  11  12  13  14  15  16  17  18  19  20  ..

 

 

1.5. Оценка существенности экономического эффекта при управлении производственными ресурсами

Принятие решений об использовании производственных ресурсов базируется на анализе эмпирических и экспериментальных данных. Любая модель, описывающая поведение результативного показателя (урожайность корнеплодов, сбор сахара), построенная на этих данных, лишь приближенно отражает влияние факторных показателей, будь то дозы удобрений или сроки проведения работ. Ошибка модели зачастую превышает проектную величину эффекта, выраженного в натуральной форме. В связи с этим возникает вопрос, насколько эффективным является управление ресурсами на базе полученных статистических моделей?

Так, в последнем примере, где была рассчитана величина корпоративного эффекта, составившая 862 руб./га, прирост сбора сахара равен 0,10 т/га, массы корнеплодов - 0,3 т/га. Нетрудно найти описания полевых опытов, наименьшая существенная разность которых превышает эти значения.

Следовательно, есть основания полагать, что величина эффекта соизмерима здесь со случайной ошибкой опыта, а потому получение данного эффекта проблематично и в ряде случаев невозможно.

С другой стороны, хотя вариация показателей динамики нарастания урожая всегда имеет место, очень редкими являются случаи, когда в течение уборочного периода происходит уменьшение массы корнеплодов и снижение сахаристости. Поэтому эффект от организованной уборки в большинстве случаев имеет положительное значение и пренебрегать им не следует.

Данные о динамике нарастания массы одного корнеплода в сырьевых зонах сахарных заводов Белгородской области свидетельствуют, что при заметном варьировании темпов по зонам прослеживается устойчивая тенденция к росту урожайности в течение уборочного периода (табл. 1.9). В отдельные годы наблюдаются заметные отклонения от средних показателей, представленных в табл. 1.9.
 

1.1.            Динамика нарастания массы одного корнеплода (в среднем за 1984-1991 гг.) [9]

Сахарные заводы Белгородской области

В % к массе на 1 октября (100%)

1.IX

10.IX

20.IX

Алексеевский

89

94

98

Большевик

88,5

95,5

98

Валуйский

89,5

93

98

Волоконовский

85

92

97

Дмитро-Тарановский

90

96

99

Краснояружский

85

91

97,5

Имени Ленина

87

94

98

Новотаволжанский

84

90

96

Ракитянский

84

94

99

Ржевский

83

92,5

97

Чернянский

86

92,5

97,5

В среднем по области

86

93

98

 

 

Например, в 1986 г. по зоне Новотаволжанского сахарного завода темпы роста массы корнеплодов в течение сентября составили соответственно 73%, 81, 92%, а в 1985 г. - 93%, 98, 100%. Диапазоны варьирования темпов роста представлены в табл. 1.10. За анализируемый период в Белгородской области не зарегистрировано ни одного случая снижения массы корнеплодов в течение уборочного периода. Между тем такие случаи возможны, хотя и очень редки.
 

1.10.       Интервалы варьирования темпов нарастания массы одного корнеплода за 1984-1991 гг. [9]

 

Сахарные заводы

 

В % к массе

а 1 октября

 

Белгородской области

1.

IX

10.

IX

20

.IX

Алексеевский

70.

..95

84

..97

95..

100

Большевик

82.

..94

90

..100

95..

100

Валуйский

81.

..96

88

..99

93..

100

Волоконовский

75.

..97

86

..98

91..

100

Дмитро-Тарановский

86.

..94

91

..100

97..

100

Краснояружский

77.

..93

87

..99

94..

100

Имени Ленина

82.

..96

88

..100

96..

100

Новотаволжанский

73

..93

81

..98

92..

100

Ракитянский

74.

..92

87

..99

96..

100

Ржевский

74.

..89

85

..100

93..

100

Чернянский

79.

..98

85

..100

95..

100

В целом по области

70.

..98

81

..100

91..

100

 

 

Следовательно, вариация темпов нарастания урожая в течение уборочного периода сама по себе не может служить аргументом против организации уборки по принципу: «В начале - на худших участках, в конце

- на лучших».

Основной проблемой здесь является качество прогноза урожайности и соответствующее разделение участков земли на лучшие и худшие. До сих пор мы рассматривали фактические данные об урожайности по датам уборочного периода. При планировании уборки свеклы приходится оперировать прогнозными значениями, которые могут заметно отклоняться от реальных значений урожайности.

Так, если мы сравним данные о массе одного корнеплода по состоянию на 1.IX.1984 по зонам сахарных заводов им. Ленина и Ракитян-ского, то можно предположить, что лучшие виды на урожай имели в этот момент хозяйства сырьевой зоны первого завода: 407 г при плотности посевов 67,4 тыс.шт./га против 373 г при плотности 66,6. Месяцем позже более высокая урожайность наблюдалась уже по зоне Ракитянского завода: 461 г против 422 г при тех же показателях плотности посевов. Таким образом, в данном случае прогноз о более высокой урожайности в зоне завода им. Ленина не подтвердился.

Рассмотренный пример служит также иллюстрацией того, что разделение участков земли по потенциальной продуктивности не стабильно даже в течение одного уборочного периода. Это обстоятельство представляет собой главное препятствие для прогнозирования урожайности.

Сравним два возможных способа прогнозирования урожайности на месяц вперед по имеющейся информации о состоянии посевов на 1.IX. Оценим также возможность получения корпоративного эффекта при организации уборочных работ, в основу которой положены результаты прогнозирования урожайности. Это позволит выяснить, какова вероятность получения корпоративного эффекта от упорядочения уборочных работ и чему равна его величина при использовании доступных способов прогнозирования урожайности.

В качестве прогнозируемого показателя примем массу одного корнеплода по состоянию на 1.Х. Первый способ прогнозирования состоит в умножении среднего темпа роста на наблюдаемую массу корнеплода. Средний темп роста за восемь лет по одиннадцати сырьевым зонам сахарных заводов Белгородской области составил 116%, т.е. масса одного корнеплода увеличивалась за сентябрь в среднем на 16%. Сопоставление прогнозных значений, полученных описанным способом, с фактическими данными (88 заводо-лет) позволяет заключить, что такой способ прогнозирования объясняет 61% вариации результативного признака.

Второй способ прогнозирования основывается на допущении, по которому темп роста массы одного корнеплода зависит от исходной массы корнеплода и плотности посевов. На обоснованность такого предположения, хотя бы в части влияния исходной массы, указывает выполненная группировка собранных данных (табл. 1.11).

Между исходной массой корнеплода и темпом ее роста прослеживается обратная зависимость, особенно на фоне высокой плотности посевов. Влияние плотности посевов на темп роста массы корнеплода практически не выражено.

 

1.1.            Влияние на темп роста массы одного корнеплода исходной массы корнеплода и плотности посевов, %

Группы заводо-лет по массе одного корнеплода по состоя­нию на 1.IX, г

Подгруппы заводо-лет по плотности посевов, тыс. шт./га

В сред­нем

46,6-57,2

57,3-67,9

68,0 - 78,5

284 - 367

119,5

117,5

121,3

118,7

368 - 450

110,6

118,8

113,8

115,4

451 - 534

110,7

111,6

111,0

111,2

В среднем

114,4

117,4

115,0

116,0


 

Построенная по этим же данным регрессионная модель

Ух = 137,4427 - 0,0613 Х1 + 0,0375 X2, (1.5)

где УХ - ожидаемый темп роста массы корнеплода, %; Х1 - исходная масса одного корнеплода, г; Х2 - плотность посевов, тыс.шт./га,

использована для прогнозирования массы одного корнеплода. Выполненные расчеты показывают, что этот способ прогнозирования объясняет 68% вариации результативного признака.

Однако, если использовать результаты прогнозирования для определения наилучшей последовательности уборки (здесь мы условно приняли сырьевые зоны за отдельные хозяйства одной зоны), то оказывается, что только в половине случаев указанные способы прогнозирования позволяют организовать уборку лучше, чем при отсутствии какой-либо информации, а в 44% случаев - хуже.

Следовательно, при подобной точности прогноза получение корпоративного эффекта имеет вероятность 50%, а в 44% случаев возможен корпоративный ущерб. Лишь при высокой точности прогноза относительно динамики урожайности, объясняющего более 95% вариации результативных показателей, оправдана организация уборочных работ, опирающаяся на результаты прогнозирования. В этом случае вероятность получения корпоративного эффекта превышает 90%, а сам он может быть признан существенным.