Study of correlation relation between volume production of vehicles and equipment and the factors of production used in mechanical engineering


Cite item

Abstract

The materials of the paper contain a study that establishes the dependence of the economic sustainability of the enterprise on the value of various kinds of production costs in the field of mechanical engineering; the algorithm of calculating the reciprocal correlation coefficients reflecting the dependence of the value of output of goods on the associated costs; as well as an attempt to develop a system of socio-economic indicators that contribute to preserve the ecological balance and sustainable economic growth.

Full Text

Рациональное использование природных ресурсов является обязательным условием устойчивого развития любой отрасли хозяйства в стране. Несмотря на то что уже на протяжении последних 15 лет снижение показателей природоемкости определяют одним из основных индикаторов устойчивого развития, существенных сдвигов, направленных на улучшение технологического обновления производства и снижение природоемкости как в автомобилестроительной отрасли, так и в экономике в целом, до сих пор не наблюдается. Вследствие того что экономический рост определяется лишь «сырьевым» компонентом, переход на технологически новый уровень развития производственной деятельности остается проблематичным. Оценивая экономический рост в сфере машиностроения, следует выявить экономическую эффективность функционирования данной отрасли с точки зрения степени целесообразности используемых ресурсов и совокупности факторов производства, необходимых для создания требуемого объема продукции. Поэтому первостепенной задачей на сегодняшний день является количественное измерение устойчивости развития отрасли, выявление соотношения количественных и качественных факторов экономического роста и, следовательно, разработка системы социально-экономических показателей, которые позволили бы оценить степень устойчивости развития предприятий машиностроительной отрасли, определили бы положительную или отрицательную динамику движения к устойчивому развитию. В данной работе представлен алгоритм расчета коэффициентов парной корреляции зависимости величины объема выпуска товаров в сфере машиностроения от размеров производственных затрат. Все расчеты проводились на основе статистических данных в секторе «Производство транспортных средств и оборудования» по показателям российских предприятий за пятилетний период [5]. Таблица 1 отражает исследуемые показатели функционирования предприятий данной отрасли. Таблица 1 Сводные показатели работы организаций по виду экономической деятельности «Производство транспортных средств и оборудования» за период с 2007 по 2011 гг. На начальном этапе вычислим корреляционную связь между годовым объемом выпуска продукции (таблица 2) и размером инвестиций в основной капитал предприятий, выпускающих транспортные средства. В сформированной таблице выборки наблюдаемых значений по горизонтали отражаем наблюдаемые показатели размера капитальных вложений в отрасль «Производство транспортных средств и оборудования» (х), а по вертикали - значения объема выпуска товара (у) в соответствующем периоде. Следует отметить, что при выполнении расчетов коэффициентов взаимной (парной) корреляции будем оперировать статистическими данными в одних единицах измерения - миллиардах рублей. Таблица 2 Выборка показателей размера инвестиций в основной капитал предприятий при соответствующем объеме выпускаемых транспортных средств (ТС) Чтобы вычислить коэффициент взаимной (парной) корреляции R (x,y), воспользуемся формулой 1: (1) где: К - сумма произведений отклонений значений переменных от их математического ожидания, рассчитываемая по формуле (2); σ - среднее квадратичное отклонение дисперсии соответствующей переменной. (2), где: n - количество экспериментов (в нашем случае количество лет наблюдений); М[х], М[у] - математическое ожидание переменных х и у, определяется по формулам (3) и (4) соответственно. ; (3) и (4), где: рi - вероятность наступления i-го события, оценивается как равновероятная величина для каждого случая (таблица 3, таблица 4). Таблица 3 Оценка вероятности получения показателей размера инвестиций в основной капитал предприятий в 2007, 2008, 2009, 2010 и 2011 гг. По формуле (3) рассчитываем математическое ожидание: М [х] = 95,86. Таблица 4 Оценка вероятности получения показателей объема выпуска транспортных средств в 2007, 2008, 2009, 2010 и 2011 г.г. По формуле (4) математическое ожидание для переменной у: М[у] = 1585,2. На основе выявленных коэффициентов определяем К[х;у] = 5747,048. Затем по формулам (5) и (6) определяем дисперсию и переходим к вычислению множителей σ[х] и σ[у] - среднего квадратичного отклонения (формулы (7) и (8)), знаменателя формулы (1). (5) и (6), (7) и (8). Имея в наличии все коэффициенты, используемые в формуле (1), рассчитаем коэффициент парной корреляции R[х; у] = 0,81205. На втором этапе определим влияние размера заработной платы на годовой объем выпуска продукции. Для этого подберем статистические данные по уровню заработной платы за тот же временной промежуток (таблица 5) и с учетом количества занятых в данной отрасли работников установим вероятность получения соответствующего показателя (таблица 6, 7, 8). Таблица 5 Сводные показатели уровня заработной платы и численности работников по виду экономической деятельности «Производство транспортных средств и оборудования» за период с 2007 по 2011 гг. Таблица 6 Выборка значений показателей уровня заработной платы при соответствующем объеме выпускаемых транспортных средств (ТС) Таблица 7 Оценка вероятности получения показателей размера заработной платы в 2007, 2008, 2009, 2010 и 2011 гг. Таблица 8 Оценка вероятности получения показателей объема выпуска транспортных средств в 2007, 2008, 2009, 2010 и 2011 г.г. Математическое ожидание для двух переменных: М[х] = 19,92 и М[у] = 1585,2. Далее определим К[х;у] = 1213,876. Проведем аналогичные расчёты для определения дисперсии (применяя формулы (5) и (6) и вычисления множителей σ[х] и σ[у] - среднего квадратичного отклонения (формулы (7) и (8). ; ; Итак, на основе полученных коэффициентов высчитаем коэффициент парной корреляции R[х; у] = 0,93944622. На последующих стадиях проведем аналогичные вычисления для получения коэффициентов парной корреляции, которые установят зависимость объема выпускаемой продукции от затрат на технологические инновации (нововведения как в области используемого сырья, так и применяемых производственных процессов) и от величины затрат на охрану окружающей среды. Итоговые расчеты занесем в таблицу 9. Таблица 9 Коэффициенты парной корреляции зависимости объема выпускаемой продукции от различных затрат предприятий по виду экономической деятельности «Производство транспортных средств и оборудования» Выводы В ходе проведенного исследования и анализа полученных коэффициентов, представленных в таблице 9, можно констатировать следующие положения: · с учетом того, что коэффициент парной корреляции по зарплате существенно превосходит аналогичный показатель инвестиций в основной капитал, мы можем говорить о том, что в данном случае речь идет об интеллектуализации производственных процессов в машиностроении, и на сегодняшний момент автомобильное производство может быть признано более трудоемким, чем капиталоемким; · очень близок к единице коэффициент, характеризующий деятельность предприятий, связанную с охраной окружающей среды, или его мероприятия по устранению уже нанесенного вреда посредством производственной деятельности; · данный факт свидетельствует о том, что в настоящее время происходит качественный пересмотр основных механизмов функционирования предприятия, и экологический критерий в данной сфере выступает одним из главных параметров оценки целесообразного ведения предприятием своей экономической деятельности, так как доля его влияния на объем производства наивысшая; · этот коэффициент можно рассматривать как один из параметров, позволяющих предприятию продолжать свое функционирование или всерьез задуматься о кардинальном изменении производственного процесса; · весьма невысокие коэффициенты парной корреляции зависимости объема продукции от продуктовой инновационной деятельности подтверждают тот факт, что затраты в данную область рассматриваются предприятиями скорее рискованными, нежели перспективными.
×

About the authors

O. V Dvortsova

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: olgadvorsova@mail.ru
+7 903 196-52-28

E. A Nayanov

Moscow State University of Mechanical Engineering (MAMI)

Email: nayanow@gmail.com
+7 985 351-51-94

References

  1. Кибзун А.И., Горяинова Е.Р., Наумов А.В., Сиротин А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. Базовый курс с примерами и задачами. - М.: «ФИЗМАТЛИТ», 2002. - 224 с.
  2. Кравцова В.И., Катанаев Н.Т., Аленина Е.Э. Оптимальный выпуск продукции на корпоративных предприятиях промышленности. - Сборник избранных трудов. 4-й Международный научный симпозиум «Современное автотракторостроение и высшая школа России», посвященный -140-летию МГТУ «МАМИ».- М: МГТУ «МАМИ», 2005.
  3. Кремер Н.Ш., Путко Б.А., Тришин И.М. Математика для экономистов: от арифметики до эконометрики. - М.: «Высшее образование», 2007 г. -647 с.
  4. Мировая экономика: глобальные тенденции за 100 лет / Под ред. И.С. Королева. - М.: Экономисть, 2003. - 604 с.
  5. Промышленность России. 2012: Стат.сб./ Росстат - М., 2012. - 445 с.
  6. Тумасянц С.М., Платко А.Ю., Наянов Е.А. Исследование корреляционной взаимосвязи уровней развития промышленности и других отраслей с макроэкономическими показателями // Фундаментальные и прикладные исследования кооперативного сектора экономики. - 2012.- № 2.

Copyright (c) 2013 Dvortsova O.V., Nayanov E.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies