Практическое вычисление оценок и ранжирование субъектов Федерации — КиберПедия 

Поперечные профили набережных и береговой полосы: На городских территориях берегоукрепление проектируют с учетом технических и экономических требований, но особое значение придают эстетическим...

История развития хранилищ для нефти: Первые склады нефти появились в XVII веке. Они представляли собой землянные ямы-амбара глубиной 4…5 м...

Практическое вычисление оценок и ранжирование субъектов Федерации

2017-07-25 200
Практическое вычисление оценок и ранжирование субъектов Федерации 0.00 из 5.00 0 оценок
Заказать работу

 

Для иллюстрации применения адаптированной методики, приведем исходные данные по регионам России и результаты расчетов, проведенных с использованием методики линейных оценочных форм.

Для демонстрационных расчетов нами использовались статистические данные по регионам России за 2004 год (таблица 4.16):Старо! У Афанасьевой есть новые данные.

Таблица 4.16.

Исходные значения оценочных параметров по регионам России

– субъект РФ погрузка в регионе, тыс. тонн выгрузка в регионе, тыс. тонн Доходная часть бюджета Длина железной дороги, км Население, чел.
  Агинский Бурятский авт. округ     1 053 604    
  Алтайский край     14 281 960    
  Амурская область     8 475 626    
  Архангельская область     11 115 563    
  Астраханская область     4 324 737    
  Белгородская область     12 265 118    
  Брянская область     6 426 265    
  Владимирская область     6 850 684    
  Волгоградская область     12 653 991    
  Вологодская область     12 607 676    
  Воронежская область     10 938 107    
  Еврейская авт. область     1 671 040    
  Ивановская область     6 311 501    
  Иркутская область     19 317 445    
  Кабардино-Балкарская Республика     4 462 200    
  Калининградская область     6 989 176    
  Калужская область     6 316 877    
  Камчатская область     6 079 992    
  Карачаево-Черкесская Республика     2 552 271    
  Кемеровская область     27 527 653    
  Кировская область     7 924 070    
  Коми-Пермяцкий авт. округ     1 400 167    
  Корякский авт. округ     1 003 542    
  Костромская область     3 771 268    
  Краснодарский край     25 904 234    
  Красноярский край     31 100 174    
  Курганская область     5 406 186    
  Курская область     7 910 805    
  Ленинградская область     12 974 577    
  Липецкая область     11 084 855    
  Магаданская область     4 136 135    
  Москва     244 323 006    
  Московская область     52 841 608    
  Мурманская область     7 999 317    
  Ненецкий авт. округ     1 587 884    
  Нижегородская область     16 953 537    
  Новгородская область     5 219 900    
  Новосибирская область     18 191 311    
  Омская область     18 029 242    
  Оренбургская область     11 616 846    
  Орловская область     4 171 479    
  Пензенская область     6 394 690    
  Пермская область     20 108 368    
  Приморский край     15 905 527    
  Псковская область     4 220 261    
  Республика Адыгея     2 240 844    
  Республика Алтай     2 902 013    
  Республика Башкортостан     24 721 289    
  Республика Бурятия     7 863 043    
  Республика Дагестан     11 881 030    
  Республика Ингушетия     2 611 252    
  Республика Калмыкия     1 736 502    
  Республика Карелия     6 256 451    
  Республика Коми     10 257 832    
  Республика Марий Эл     3 902 684    
  Республика Мордовия     10 470 366    
  Республика Саха (Якутия)     22 611 186    
  Республика Северная Осетия-Алания     4 369 324    
  Республика Татарстан     38 273 653    
  Республика Тыва     3 812 111    
  Республика Хакасия     3 312 212    
  Ростовская область     21 321 234    
  Рязанская область     6 238 982    
  Самарская область     22 366 538    
  Санкт-Петербург     59 666 554    
  Саратовская область     11 610 892    
  Сахалинская область     6 816 402    
  Свердловская область     31 006 758    
  Смоленская область     4 883 646    
  Ставропольский край     12 923 626    
  Тамбовская область     5 773 158    
  Тверская область     7 993 611    
  Томская область     9 444 032    
  Тульская область     8 901 275    
  Тюменская область     70 028 415    
  Удмуртская Республика     8 884 066    
  Ульяновская область     5 817 414    
  Усть-Ордынский Бурятский авт. округ     1 298 706    
  Хабаровский край     14 512 729    
  Ханты-Мансийский авт. округ - Югра     73 879 310    
  Челябинская область     21 553 933    
  Чеченская Республика     6 658 741    
  Читинская область     8 085 937    
  Чувашская Республика     7 043 624    
  Чукотский авт. округ     5 679 590    
  Ямало-Ненецкий авт. округ     30 591 507    
  Ярославская область     10 370 845    
Наилучший          
Наихудший          

 

По рассматриваемым показателям , наибольшие погрузку и выгрузку имеет Кемеровская область, максимальные доходную часть бюджета и население имеет Москва, а наибольшую развёрнутую длину железной дороги имеет Свердловская область. Наименьшие значения всех показателей наблюдаются у Корякского автономного округа. Это означает, что абстрактные «наилучший» регион России и «наихудший» регион получат показатели, указанные в двух последних строках таблицы 3.16. При этом, наихудший регион будет совпадать с Корякским автономным округом, а «наилучший» регион является действительно абстрактным, поскольку его показатели составлены из лучших показателей разных регионов.

Линейная оценочная форма (1) для нашего случая имеет вид (весовые коэффициенты определены как обратные величины к показателям наилучшего региона , то есть максимальным возможным):

(4.5)

Будем считать сначала, что все учитываемые экономические параметры оцениваемого региона равнозначны (равновесомы) для компании ОАО «РЖД», т.е. положим все веса равными единице: . Результаты расчетов коэффициента привлекательности регионов по формулам (4.4) и (4.5) с равнозначными весами всех пяти оценочных параметров и ранжирование регионов России приведено в таблице 4.17.

 

Таблица 4.17

Привлекательность регионов и их ранжирование

(равные веса у всех параметров)

Субъект РФ Значение формы Привлекательность %
  Наилучший 5,00000 1,00000 100,00%
  Кемеровская область 2,88510 0,57650 57,65%
  Свердловская область 2,59175 0,51776 51,78%
  Москва 2,55192 0,50978 50,98%
  Московская область 2,10705 0,42070 42,07%
  Краснодарский край 2,04047 0,40737 40,74%
  Челябинская область 1,89122 0,37748 37,75%
  Иркутская область 1,70503 0,34020 34,02%
  Красноярский край 1,57467 0,31409 31,41%
  Ростовская область 1,40415 0,27995 27,99%
  Ленинградская область 1,39186 0,27749 27,75%
  Санкт-Петербург 1,35478 0,27006 27,01%
  Приморский край 1,30875 0,26084 26,08%
  Тюменская область 1,20545 0,24016 24,02%
  Хабаровский край 1,15695 0,23045 23,04%
  Саратовская область 1,13058 0,22517 22,52%
  Пермская область 1,11688 0,22242 22,24%
  Амурская область 1,09843 0,21873 21,87%
  Самарская область 1,06118 0,21127 21,13%
  Новосибирская область 1,04816 0,20866 20,87%
  Оренбургская область 1,04275 0,20758 20,76%
  Читинская область 1,01451 0,20192 20,19%
  Волгоградская область 0,98726 0,19647 19,65%
  Нижегородская область 0,98558 0,19613 19,61%
  Алтайский край 0,98168 0,19535 19,54%
  Архангельская область 0,94428 0,18786 18,79%
  Республика Карелия 0,91389 0,18178 18,18%
  Республика Башкортостан 0,88733 0,17646 17,65%
  Липецкая область 0,85926 0,17084 17,08%
  Вологодская область 0,85714 0,17041 17,04%
  Ханты-Мансийский авт. округ - Югра 0,83801 0,16658 16,66%
  Мурманская область 0,80565 0,16010 16,01%
  Воронежская область 0,77603 0,15417 15,42%
  Республика Коми 0,77005 0,15297 15,30%
  Республика Бурятия 0,75106 0,14917 14,92%
  Тверская область 0,74237 0,14743 14,74%
  Белгородская область 0,72350 0,14365 14,37%
  Тульская область 0,72338 0,14363 14,36%
  Омская область 0,68743 0,13643 13,64%
  Ставропольский край 0,68573 0,13609 13,61%
  Республика Татарстан 0,64501 0,12793 12,79%
  Кировская область 0,59870 0,11866 11,87%
  Пензенская область 0,58576 0,11607 11,61%
  Рязанская область 0,57444 0,11380 11,38%
  Брянская область 0,54053 0,10701 10,70%
  Курская область 0,53775 0,10646 10,65%
  Смоленская область 0,53711 0,10633 10,63%
  Владимирская область 0,51077 0,10105 10,11%
  Ярославская область 0,50640 0,10018 10,02%
  Калининградская область 0,48814 0,09652 9,65%
  Удмуртская Республика 0,48423 0,09574 9,57%
  Новгородская область 0,48242 0,09538 9,54%
  Республика Северная Осетия-Алания 0,46277 0,09144 9,14%
  Орловская область 0,42978 0,08484 8,48%
  Калужская область 0,41888 0,08265 8,27%
  Республика Алтай 0,41719 0,08231 8,23%
  Курганская область 0,41154 0,08118 8,12%
  Псковская область 0,40813 0,08050 8,05%
  Ульяновская область 0,40785 0,08044 8,04%
  Астраханская область 0,40341 0,07956 7,96%
  Ямало-Ненецкий авт. округ 0,39075 0,07702 7,70%
  Сахалинская область 0,35809 0,07048 7,05%
  Республика Хакасия 0,35380 0,06962 6,96%
  Республика Мордовия 0,34793 0,06845 6,84%
  Костромская область 0,31318 0,06149 6,15%
  Томская область 0,30573 0,06000 6,00%
  Чувашская Республика 0,30549 0,05995 5,99%
  Тамбовская область 0,30241 0,05933 5,93%
  Республика Дагестан 0,29968 0,05878 5,88%
  Республика Саха (Якутия) 0,28682 0,05621 5,62%
  Ивановская область 0,26688 0,05222 5,22%
  Чеченская Республика 0,24233 0,04730 4,73%
  Еврейская авт. область 0,20528 0,03988 3,99%
  Республика Марий Эл 0,17224 0,03327 3,33%
  Кабардино-Балкарская Республика 0,15586 0,02999 3,00%
  Республика Калмыкия 0,12853 0,02451 2,45%
  Карачаево-Черкесская Республика 0,08545 0,01589 1,59%
  Республика Адыгея 0,08180 0,01515 1,52%
  Республика Тыва 0,06953 0,01270 1,27%
  Камчатская область 0,06032 0,01085 1,09%
  Республика Ингушетия 0,05508 0,00980 0,98%
  Агинский Бурятский авт. округ 0,03634 0,00605 0,61%
  Магаданская область 0,03497 0,00578 0,58%
  Чукотский авт. округ 0,02856 0,00449 0,45%
  Усть-Ордынский Бурятский авт. округ 0,02737 0,00426 0,43%
  Коми-Пермяцкий авт. округ 0,01917 0,00261 0,26%
  Ненецкий авт. округ 0,01060 0,00090 0,09%
  Корякский авт. округ 0,00612 0,00000 0,00%
  наихудший 0,00612 0,00000 0,00%

 

Если же мы условимся считать, что при оценке региона (проводимой, например, для решения какой-то конкретной практической задачи) показатели погрузки-выгрузки в регионе и доходы бюджета являются для ОАО «РЖД» в два раза более значимыми факторами, нежели численность населения региона и длина железной дороги, то назначим весовые коэффициенты . Результаты расчетов коэффициента привлекательности регионов по формулам (4.4) и (4.5) с новыми весами у пяти учитываемых оценочных параметров и ранжирование регионов России приведено в таблице 4.18.

Таблица 4.18

Привлекательность регионов и их ранжирование

(показатели погрузки-выгрузки и доходы бюджета вдвое более значимы показателей длины дороги и численности населения)

Субъект РФ Значение формы Привлекательность %
  Наилучший 8,00000 1,00000 100,00%
  Кемеровская область 4,99777 0,62424 62,42%
  Москва 3,95698 0,49398 49,40%
  Свердловская область 3,74047 0,46688 46,69%
  Краснодарский край 2,98426 0,37223 37,22%
  Московская область 2,94477 0,36729 36,73%
  Челябинская область 2,91925 0,36409 36,41%
  Иркутская область 2,46269 0,30695 30,70%
  Красноярский край 2,27183 0,28306 28,31%
  Санкт-Петербург 2,12249 0,26437 26,44%
  Приморский край 2,10320 0,26196 26,20%
  Ленинградская область 1,93383 0,24076 24,08%
  Ростовская область 1,85133 0,23043 23,04%
  Тюменская область 1,69856 0,21131 21,13%
  Пермская область 1,60675 0,19982 19,98%
  Хабаровский край 1,57808 0,19623 19,62%
  Оренбургская область 1,44950 0,18014 18,01%
  Самарская область 1,41279 0,17555 17,55%
  Новосибирская область 1,39780 0,17367 17,37%
  Липецкая область 1,38448 0,17200 17,20%
  Вологодская область 1,37046 0,17025 17,02%
  Саратовская область 1,35079 0,16779 16,78%
  Алтайский край 1,29472 0,16077 16,08%
  Нижегородская область 1,27964 0,15888 15,89%
  Амурская область 1,27748 0,15861 15,86%
  Мурманская область 1,27698 0,15855 15,85%
  Республика Башкортостан 1,26436 0,15697 15,70%
  Читинская область 1,26127 0,15658 15,66%
  Архангельская область 1,25261 0,15550 15,55%
  Волгоградская область 1,25041 0,15522 15,52%
  Ханты-Мансийский авт. округ - Югра 1,23119 0,15282 15,28%
  Белгородская область 1,09993 0,13639 13,64%
  Республика Карелия 1,09758 0,13609 13,61%
  Республика Татарстан 1,01536 0,12580 12,58%
  Тульская область 0,99576 0,12335 12,33%
  Республика Коми 0,99537 0,12330 12,33%
  Воронежская область 0,99202 0,12288 12,29%
  Омская область 0,95703 0,11850 11,85%
  Республика Бурятия 0,90048 0,11142 11,14%
  Ставропольский край 0,84075 0,10395 10,39%
  Тверская область 0,82953 0,10254 10,25%
  Рязанская область 0,75117 0,09274 9,27%
  Кировская область 0,73851 0,09115 9,12%
  Калининградская область 0,70736 0,08725 8,73%
  Ярославская область 0,69271 0,08542 8,54%
  Брянская область 0,65938 0,08125 8,12%
  Пензенская область 0,65909 0,08121 8,12%
  Курская область 0,65331 0,08049 8,05%
  Смоленская область 0,64374 0,07929 7,93%
  Владимирская область 0,60845 0,07487 7,49%
  Удмуртская Республика 0,59608 0,07333 7,33%
  Ямало-Ненецкий авт. округ 0,59136 0,07273 7,27%
  Новгородская область 0,57257 0,07038 7,04%
  Астраханская область 0,55051 0,06762 6,76%
  Орловская область 0,54743 0,06724 6,72%
  Республика Северная Осетия-Алания 0,51186 0,06278 6,28%
  Курганская область 0,51102 0,06268 6,27%
  Калужская область 0,48899 0,05992 5,99%
  Ульяновская область 0,47654 0,05836 5,84%
  Республика Хакасия 0,47201 0,05780 5,78%
  Псковская область 0,46311 0,05668 5,67%
  Республика Саха (Якутия) 0,45681 0,05589 5,59%
  Республика Мордовия 0,44791 0,05478 5,48%
  Сахалинская область 0,43469 0,05313 5,31%
  Республика Алтай 0,42907 0,05242 5,24%
  Томская область 0,41055 0,05010 5,01%
  Республика Дагестан 0,40721 0,04969 4,97%
  Тамбовская область 0,39234 0,04783 4,78%
  Костромская область 0,37281 0,04538 4,54%
  Чувашская Республика 0,36919 0,04493 4,49%
  Ивановская область 0,32302 0,03915 3,91%
  Чеченская Республика 0,28965 0,03497 3,50%
  Еврейская авт. область 0,24654 0,02958 2,96%
  Республика Марий Эл 0,20437 0,02430 2,43%
  Кабардино-Балкарская Республика 0,18507 0,02188 2,19%
  Республика Калмыкия 0,13963 0,01620 1,62%
  Карачаево-Черкесская Республика 0,11335 0,01291 1,29%
  Республика Адыгея 0,09828 0,01102 1,10%
  Камчатская область 0,08520 0,00938 0,94%
  Республика Тыва 0,08513 0,00938 0,94%
  Республика Ингушетия 0,07052 0,00755 0,75%
  Магаданская область 0,05190 0,00522 0,52%
  Чукотский авт. округ 0,05181 0,00520 0,52%
  Агинский Бурятский авт. округ 0,04066 0,00381 0,38%
  Усть-Ордынский Бурятский авт. округ 0,03289 0,00284 0,28%
  Коми-Пермяцкий авт. округ 0,02490 0,00184 0,18%
  Ненецкий авт. округ 0,01710 0,00086 0,09%
  Корякский авт. округ 0,01023 0,00000 0,00%
  наихудший 0,01023 0,00000 0,00%

 

Видно, что в соответствии с целями проведенной оценки, в результате придания большего веса первым трем оценочным параметрам рейтинг регионов изменился (например, Москва и Свердловская область поменялись местами). Этот пример показывает возможность настройки и адаптации предложенной методики под конкретные практические задачи, стоящие перед руководством ОАО «РЖД» и требующие проведения оценок и ранжирования регионов России по степени их экономической привлекательности для той или иной производственной задачи.

Настройка и адаптация методики оценки и ранжирования регионов России с помощью линейных форм, а так же уточнение получаемых результатов, производится:

1. За счет использования новых и более точных исходных статистических данных.

2. За счет расширения списка учитываемых оценочных параметров – экономических показателей регионов России.

3. За счет проведения расширенных экспертных оценок (с привлечением большего числа специалистов) для установления значений весовых коэффициентов , более точно отражающих значимость того или иного оценочного параметра для компании ОАО «РЖД» в конкретной производственной задаче.

Таким образом, предложенный метод оценки регионов линейными формами дает уникальную возможность – получение абсолютной оценки региона в зависимости от максимально возможного на настоящий момент гипотетического уровня, определяемого состоянием экономики страны. Преимуществами предложенной методики так же являются простота в использовании, наглядность, значительная скорость обработки исходных данных, легкость настройки на нужное направление оценки с помощью подбора весовых коэффициентов, широта областей применимости методики.

 

Выводы по главе 3

 

1. Предложенный метод формирования сравнительных и абсолютных оценок привлекательности элементов организационных сетей с помощью линейных оценочных форм является универсальным методом, имеющим широкую область применимости. Он позволяет учитывать произвольное количество оцениваемых факторов и обладает возможностью настройки и адаптации к конкретным практическим задачам оценки, выбора направления оценки хозяйствующих субъектов в интересах крупной компании.

2. Проблема научно обоснованного и практически пригодного выбора нормировочных коэффициентов линейной оценочной формы, исключения возможных спекуляций при проведении оценок, решается определением нормировочных коэффициентов на основании максимальных значений оценочных показателей по всей рассматриваемой совокупности элементов организационной сети.

3. Введение в рассмотрение гипотетических абстрактных наилучших и наихудших предприятий, построенных по совокупности рассматриваемых реальных предприятий, позволяет, с использованием нормированных линейных оценочных форм, получать абсолютные оценки элементов организационной сети по отношению к стандартам развития рассматриваемой отрасли. Абсолютные оценки показывают, в какой степени оцениваемые предприятия соответствуют максимально возможным отраслевым стандартам на настоящий момент развития отрасли.

4. Предложена общая схема формирования оценок привлекательности предприятий в структуре организационных сетей на основании четырех основных групп факторов – экономических, параметров устойчивости, организационно-правовых и сигнальных. Каждой группе факторов сопоставлен соответствующий консолидированный показатель, оценивающий эту группу факторов. Для каждого консолидированного показателя предложена методика его определения. Окончательная оценка эффективности взаимодействия и привлекательности узлов организационных сетей формируется сведением указанных четырех консолидированных показателей в интегральную цветовую оценку.

5. Предложенная методика формирования сравнительного консолидированного показателя экономической привлекательности предприятий опирается на аппарат линейных оценочных форм и является универсальной. Она позволяет учитывать любое количество экономических и производственных параметров рассматриваемого предприятия и проводить ранжирование групп однопрофильных предприятий по степени экономической привлекательности для взаимодействия с компанией, в интересах которой проводятся оценки.

6. Основанная на статистическом анализе и аппарате теории вероятностей методика определения коэффициента устойчивости и стабильности предприятий организационной сети даёт объективную информацию о надежности настоящих или предполагаемых экономических партнеров. Методика легко алгоритмизуема и позволяет с помощью серии компьютерных экспериментов определять значения коэффициента устойчивости оцениваемого предприятия на основании статистической информации о его партнёрах.

7. Выделенные в отдельную группу оценочных факторов организационно-правовые и сигнальные показатели предприятий формализованы и классифицированы с точки зрения интересов крупной компании. Методика линейных оценочных форм позволяет получить объективные оценки по рассматриваемым группам факторов, которые являются важнейшими составляющими итоговых оценок сил взаимодействия и качества взаимодействия между элементами организационных сетей. Методы получения оценок факторов непроизводственного характера надёжны, объективны и удовлетворяют практическим требованиям к точности получаемых оценок.

8. Универсальная методика оценки притяжения и привлекательности с помощью линейных оценочных форм допускает адаптацию для оценок не отдельных предприятий, а целых хозяйствующих комплексов. На примере проведения оценок привлекательности и ранжирования регионов России с точки зрения интересов компании ОАО «РЖД» показан процесс адаптации методики линейных оценочных форм к задачам оценки хозяйствующих комплексов. Полученная методика решения долгое время стоявшей задачи оценки и ранжирования регионов России с точки зрения интересов железнодорожного транспорта, является чрезвычайно актуальной и важной с практической точки зрения. Эта методика и её результаты необходимы для обоснованного и эффективного выстраивания политики взаимодействия компании ОАО «РЖД» с регионами России.

 

Литература к главе 4

 

1. Сизый С.В. Фомин В.К. Оценки экономической привлекательности предприятий с использованием линейных форм. Вестник УрГУПС. Екатеринбург: УрГУПС, 2009. № 3-4. С. 33–41. ISSN 2079-0392.

2. Сизый С. В. Определение привлекательности и ранжирование регионов России с точки зрения интересов компании ОАО «РЖД» с помощью методики линейных оценочных форм. – Экономика железных дорог. 2010. №8. С.15 – 27. ISSN 1727-6500

3. Сай В.М., Сизый С.В., Фомин В.К. Оценки предприятий взаимодействующих с железной дорогой. – Экономика железных дорог. 2010. №1. С.18 – 27. ISSN 1727-6500

4. Сай В.М., Сизый С.В. Организационные структуры как мультиоператорные сети. Задачи прочности и устойчивости. – Транспорт Урала, № 2(21), 2009. С. 5–9. ISSN 1815–9400.

5. Сай В.М., Шутюк С.В. Интегрированный коэффициент эффективности серии проектов при одновременном взаимодействии ОАО «РЖД» с рядом региональных хозяйствующих субъектов // Транспорт Урала. – 2005 – № 2(5) С. 11–16.

6. Шутюк С.В., Сай В.М., Афанасьева Н.А. Математическая модель согласования программ развития ОАО «РЖД» в регионе и субъекта РФ. –Экономика железных дорог. – 2005.- № 12– С. 18-22.

7. Сай В.М., Фомин В.К. Моделирование системы взаимоотношений железной дороги с хозяйствующими субъектами/ Транспорт Урала. – 2008. – № 4(19). – С. 15-19

8. Фаддеев Д.К. Лекции по алге


Поделиться с друзьями:

Кормораздатчик мобильный электрифицированный: схема и процесс работы устройства...

Опора деревянной одностоечной и способы укрепление угловых опор: Опоры ВЛ - конструкции, предназначен­ные для поддерживания проводов на необходимой высоте над землей, водой...

Папиллярные узоры пальцев рук - маркер спортивных способностей: дерматоглифические признаки формируются на 3-5 месяце беременности, не изменяются в течение жизни...

Своеобразие русской архитектуры: Основной материал – дерево – быстрота постройки, но недолговечность и необходимость деления...



© cyberpedia.su 2017-2024 - Не является автором материалов. Исключительное право сохранено за автором текста.
Если вы не хотите, чтобы данный материал был у нас на сайте, перейдите по ссылке: Нарушение авторских прав. Мы поможем в написании вашей работы!

0.068 с.