Модернизация экономики и управления. Книга 1 - [75]

На основании последней структурной составляющей анкеты проводится статистическая обработка данных, включающая расчет итогового мнения экспертов одним из следующих способов:

1) метод средних величин;

2) метод кластеризованных ранжировок.

Дальнейший анализ проводится в отношении оценки экспертной группы (согласованности и взаимосвязи их мнений) и подтверждения достоверности экспертных оценок. На их основании строится диаграмма рангов, включающая итоговую оценку, сформированную на основании обработки мнений всех экспертов.

Прогнозирование количественных показателей методом экстраполяции тенденций начинается с подготовки исходных данных и фильтрации эмпирико-фактологических данных, в результате устанавливается полнота ряда динамики, сопоставимость данных, устраняются случайные возмущения ряда.

Проведенная подготовка исходного динамического ряда позволяет сформировать массив математических функций прогнозирования, что обычно проводится с использованием специализированного программного обеспечения. Логический отбор вида аппроксимирующей функции осуществляется на основе визуального анализа исходного ряда и ряда теоретических расчетных значений.

Оценка параметров математической модели проводится методом наименьших квадратов, методом экспоненциального сглаживания, методом вероятностного моделирования, методом адаптивного сглаживания и т. д.

Качество модели определяет дальнейший ее выбор и получение прогнозных значений.

В случае, если полученные результаты не противоречат результатам экспертных оценок, которые отслеживаются экспертами и исследователями, они принимаются за итоговые. В противном случае прогноз необходимо дополнить мнением экспертов.

На основании проведенного исследования состояния и динамики развития РСЭС построится типология РСЭС с использованием методов кластерного анализа и с учетом экспертных мнений, что позволяет оптимально выбрать центр кластеров (типов), а также исключить ошибки, возникающие при исключительно математической обработке исходных данных.

Глава XII Оценка эффективности функционирования региональных транспортных систем

Для оценки схожих по характеру функционирования и уровню экономического риска регионов в рамках отдельного кластера нами предлагается использовать инструмент DEA (DataEnvelopmentAnalysis; анализ оболочки данных).

Метод Data Envelopment Analysis представляет собой метод количественного анализа эффективности функционирования элементов системы однородных экономических объектов. В процессе анализа исследуемые объекты описываются набором входных и выходных параметров. Входные параметры характеризуют их потенциал и ресурсы, а выходные параметры показывают результаты деятельности РТС.

Сопоставление РТС по уровню эффективности может быть решено в рамках понятия Парето-оптимальности по критериям – минимизации ресурсов и максимизации результатов. Лучшими считаются те региональные системы, которые одновременно имеют меньшие ресурсы и максимальный результат. В смысле Парето-оптимальности лучшими являются объекты, находящиеся на Парето-оптимальной границе. Цель совершенствования их работы может быть формально определена как стремление каждого объекта занять положение на Парето-оптимальной границе. Достигнута она может быть за счет снижения затрат (входоориентированная модель) – при этом результат остается таким же, а величина ресурсов снижается; или за счет максимизации эффекта (выходоориентированная модель) – ресурсы остаются те же, результат возрастает.

Для вычисления показателей эффективности функционирования РТС целесообразно воспользоваться программным продуктом «KonSi Data Envelopment Analysis Analysisfor Benchmarking», предполагающий три этапа технологии оценки [1]. Для целей нашего исследования данная технология была модифицирована в методику оценки эффективности деятельности РТС с использованием инструмента DEA (рис. 1).

На первом этапе методики осуществляется выбор входных и выходных параметров эффективности функционирования РТС. Структура имеющейся в открытом доступе информации позволяет провести анализ эффективности функционирования РТС на базе «ресурсной» концепции эффективности (оценка соотношения результатов и ресурсов транспортной системы региона – финансовых, трудовых, капитальных и проч.) и на базе «затратной» концепции (соотношение себестоимости, коммерческих и управленческих затрат и результатов деятельности РТС).

Рис. 1. Этапы методики оценки эффективности деятельности РТС с использованием инструмента DEA

В зависимости от целей анализа и наличия и качества информации целесообразно использовать следующие показатели:

1) входные параметры;

а) ресурсная концепция: внеоборотные активы; оборотные активы; производственные запасы; финансовые ресурсы; трудовые ресурсы (оплата труда); инвестиционные ресурсы; стоимость основных фондов хозяйствующих субъектов РТС; объем инвестиций в транспортную систему региона; объем кредитных ресурсов, направляемых в транспортную систему региона; качество инфраструктуры;

б) затратная концепция: себестоимость продукции; коммерческие затраты; управленческие затраты; иные виды затрат.