Главная Коллекция "Otherreferats" Сельское, лесное хозяйство и землепользование Зональні особливості формування и резерви підвищення сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств

Зональні особливості формування и резерви підвищення сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств

Висвітлення результатів дослідження зональних особливостей формування та резервів підвищення сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств. Розроблення математичної моделі класифікації підприємств за інтегральним індексом конкурентоспроможності.

Рубрика Сельское, лесное хозяйство и землепользование
Вид статья
Язык украинский
Дата добавления 12.07.2021
Размер файла 472,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Страница:

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Харківський національний університет імені В.Н. Каразіна

ННЦ «Інститут ґрунтознавства та агрохімії імені О.Н. Соколовського»

Зональні особливості формування и резерви підвищення сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств

Анатолій Кучер

Метою цієї статті є висвітлення результатів дослідження зональних особливостей формування та резервів підвищення сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств України.

Методологія / методика / підхід. У цьому дослідженні ми використовували такі методи: дискримінантний аналіз (для розроблення математичної моделі класифікації підприємств за величиною інтегрального індексу сталої конкурентоспроможності - SCI); економетричне моделювання (для розроблення економетричної моделі залежності SCI аграрних підприємств від основних субіндексів); економіко-статистичний і монографічний (для оцінки й аналізу конкурентоспроможності підприємств); абстрактно-логічний (для теоретичного узагальнення й аналізу результатів дослідження); графоаналітичний (для наочного представлення здобутих результатів). У ролі емпіричної основи використано економічну базу даних 5597 аграрних підприємств, розташованих в Україні, які репрезентують усі ґрунтово-кліматичні зони.

Результати. У цьому дослідженні презентовано емпіричні дані щодо зональних особливостей формування сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств в Україні. Оцінено рівень сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств країни в розрізі трьох ґрунтово-кліматичних зон - степу, лісостепу й полісся, що дало змогу виявити зональні особливості її формування й з урахуванням цього окреслити пріоритети її підвищення. Зроблено дискримінантний аналіз за результатами оцінювання конкурентоспроможності аграрних підприємств, що дозволило побудувати математичну модель класифікації суб 'єктів залежно від досягнутого її рівня.

Оригінальність / наукова новизна. Дістало дальшого розвитку положення про зональні особливості формування сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств. У результаті дискримінантного аналізу вперше розроблено математичну модель класифікації підприємств для кожної групи залежно від рівня конкурентоспроможності. Уперше розроблено багатофакторну лінійну економетричну модель залежності SCI від основних субіндексів, апробація якої дала змогу здійснити кількісну оцінку резервів росту SCI аграрних підприємств України за рахунок поліпшення рівня менеджменту та/або використання ресурсів і розробити прогноз підвищення сталої конкурентоспроможності підприємств у середньостроковій перспективі (до 2025 р.).

Практична цінність / значущість. Результати дослідження можна застосовувати для (і) виявлення резервів підвищення сталої конкурентоспроможності; (іі) оцінювання й прогнозування рівня конкурентоспроможності аграрних підприємств; (ііі) оцінювання відносного рівня ефективності управління формуванням конкурентоспроможності.

Ключові слова: економетрична модель SCI, зональні особливості, резерви, прогноз, стала конкурентоспроможність аграрних підприємств, Україна.

Anatolii Kucher

Zonal features of formation and reserves of increasing the sustainable competitiveness of agricultural enterprises

Purpose. The purpose of this paper is to highlight the results of the study of zonal features of the formation and reserves of increasing the sustainable competitiveness of Ukrainian agricultural enterprises.

Methodology / approach. In this study, we used such methods: discriminant analysis (to develop a mathematical model for classifying enterprises by the Sustainable Competitiveness Index - SCI); econometric modeling (to develop an econometric model of the dependence of the SCI of agricultural enterprises on the main sub-indices); economic-statistical and monographic (for the assessment and analysis competitiveness of enterprises); abstract-and-logical (for theoretical generalization and analysis of the research results); grapho-analytic (for the visual representation of the obtained results). The economic database of the 5597 agricultural enterprises located in Ukraine, which represent all the soil-climatic zones, was used as the empirical basis.

Results. This study presents empirical evidence on the zonal features of the formation of sustainable competitiveness of agricultural enterprises in Ukraine. The level of sustainable competitiveness of agricultural enterprises of the country in the context of three soil-and-climatic zones - the Steppe, Forest-steppe andPolissya was assessed, which allowed us to identify the zonal features of its formation and taking into account this data to determine the priorities for its increase. A discriminant analysis is made based on the results of assessing the competitiveness of agricultural enterprises, which allowed us to build a mathematical model for classifying entities depending on its level.

Originality / scientific novelty. The provision on zonal features of formation of sustainable competitiveness of agricultural enterprises on lands of different quality was further developed. As a result of the discriminant analysis it was developed, for the first time, a mathematical model of classification of enterprises for each group, depending on the level of competitiveness. For the first time, a multi-factor linear econometric model of the dependence of SCI from the main sub-indices was developed, the testing of which allowed us to quantify the SCI growth reserves of Ukrainian agricultural enterprises by improving the level of management and/or use of resources and to develop a forecast for increasing the sustainable competitiveness of enterprises in the medium term (until 2025).

Practical value / implications. The results of the study can be used for (i) identification of reserves for increasing sustainable competitiveness; (ii) estimation and forecasting the level of competitiveness of agricultural enterprises; (iii) assessment of the relative level of effectiveness of the management offormation of competitiveness.

Key words: econometric model of the SCI, zonal features, reserves, forecast, sustainable competitiveness of agricultural enterprises, Ukraine.

Анатолий Кучер

Зональные особенности формирования и резервы повышения устойчивой конкурентоспособности аграрных предприятий

Цель. Целью этой статьи является освещение результатов исследования зональных особенностей формирования и резервов повышения устойчивой конкурентоспособности аграрных предприятий Украины.

Методология / методика / подход. В этом исследовании мы использовали следующие методы: дискриминантный анализ (дляразработки математической модели классификации предприятий по величине SCI); эконометрическое моделирование (для разработки эконометрической модели зависимости SCI аграрных предприятий от основных субиндексов); экономико-статистический и монографический (для оценки и анализа конкурентоспособности предприятий); абстрактно-логический (для теоретического обобщения и анализа результатов исследования); графоаналитический (для наглядного представления полученных результатов). В качестве эмпирической основы использовано экономическую базу данных 5597 аграрных предприятий, расположенных в Украине, которые представляют все почвенно-климатические зоны.

Результаты. В этом исследовании представлены эмпирические данные по зональным особенностям формирования устойчивой конкурентоспособности аграрных предприятий в Украине. Оценен уровень устойчивой конкурентоспособности аграрных предприятий страны в разрезе трех почвенно-климатических зон - степи, лесостепи и полесья, что позволило выявить зональные особенности ее формирования и с учетом этого определить приоритеты ее повышения. Сделан дискриминантный анализ по результатам оценки конкурентоспособности аграрных предприятий, что позволило построить математическую модель классификации субъектов в зависимости от достигнутого ее уровня.

Оригинальность / научная новизна. Получило дальнейшего развития положение о зональных особенностях формирования устойчивой конкурентоспособности аграрных предприятий. В результате дискриминантного анализа впервые разработана математическая модель классификации предприятий для каждой группы в зависимости от уровня конкурентоспособности. Впервые разработана многофакторная линейная эконометрическая модель зависимости SCI от основных субиндексов, апробация которой позволила осуществить количественную оценку резервов роста SCI аграрных предприятий Украины за счет улучшения уровня менеджмента и/или использования ресурсов и разработать прогноз повышения устойчивой конкурентоспособности предприятий в среднесрочной перспективе (до 2025 г.).

Практическая ценность / значимость. Результаты исследования можно применять для (і) выявления резервов повышения устойчивой конкурентоспособности; (іі) оценки и прогнозирования уровня конкурентоспособности аграрных предприятий; (iii) оценки относительного уровня эффективности управления формированием конкурентоспособности.

Ключевые слова: эконометрическая модель SCI, зональные особенности, резервы, прогноз, устойчивая конкурентоспособность аграрных предприятий, Украина.

Постановка проблеми

Проблема формування сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств є відносно новою та актуальною з огляду хоча б на необхідність досягнення цілей сталого розвитку. Фахівці Світового економічного форуму визначили сталу конкурентоспроможність як «сукупність інститутів, політики та факторів, які роблять країну продуктивною в довгостроковій перспективі, забезпечуючи при цьому соціальну та екологічну сталість». На їхню думку, концепція сталої конкурентоспроможності (і) передбачає більший акцент, ніж концепція сталого розвитку, на продуктивності як рушієві процвітання та довгострокового росту, а також (іі) є більш широкою за традиційну конкурентоспроможність, оскільки фокусується також на екологічних і соціальних аспектах, які виходять за рамки простого економічного результату [1; 2]. Окремі аспекти сталої конкурентоспроможності знайшли відображення в публікаціях зарубіжних учених, зокрема таких, як: V. Andreoni, A. Miola [3], A. Bilbao-Terol зі співавторами [4], D. Despotovic зі співавторами [5], E. Doyle, M. Perez-Alaniz [6; 7], A. B. Farah, A. Gomez-Ramos [8], D. Kisel'вkovв зі співавторами [9], P. Mцbius, W. Althammer [10], Z. Nadalipour зі співавторами [11], M. Tvaronavicienи зі співавторами [12], T. Salimova [13], M. Urbaniec [14], M. A. Weresa [15; 16] та ін. Разом із цим результати пошуку за ключовими словами «sustainable competitiveness» у провідних міжнародних агроекономічних журналах, таких як «American Journal of Agricultural Economics», «European Review of Agricultural Economics», «Agricultural Economics» (Czech Republic) засвідчили, що в жодному з них не опубліковано статей, що містять у назві та/або анотації вказану фразу й присвячені цій проблемі в аграрній сфері. Зазначене вище свідчить про актуальність, новизну й науково-практичну значущість проблеми сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств.

Аналіз останніх досліджень і публікацій

Результати теоретичного аналізу свідчать, що питанням оцінювання конкурентоспроможності аграрних підприємств присвячені праці багатьох учених [17; 18]. Деякі з них висвітлюють у своїх працях теоретичні засади конкурентоспроможності та її роль у розвитку підприємницької діяльності [19], інші досліджують питання забезпечення конкурентоспроможності підприємств через стратегічне управління людськими ресурсами [20], вплив конкурентних стратегій на ефективність [21], удосконалення методологічних засад управління конкурентоспроможністю підприємства в умовах кризи [22], формування конкурентної стратегії підприємств аграрного сектора на зовнішньому ринку [23], а також визначають пріоритети забезпечення конкурентоспроможності сільського господарства України на світових ринках [24]. Проблему конкурентоспроможності аграрних підприємств у контексті сталого розвитку розглянуто в працях таких учених, як: A. Kucher [25], K. Levkov [26; 27], O. Mitiai [28], O. Nikolyuk [29], A. Papageorgiou [30] та ін. Проте питання зональних особливостей формування сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств та її прогнозування не знайшли відображення в працях учених.

В Україні ми вперше започаткували новий науковий напрям, пов'язаний із формуванням сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств. Зокрема, у своїх попередніх дослідженнях ми з урахуванням концепції сталого розвитку ввели в науковий обіг поняття «стала конкурентоспроможність аграрних підприємств», запропонували й апробували методику оцінювання сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств [31]; здійснили оцінку й кластерний аналіз сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств [32]; дослідили вплив якості земель на сталу конкурентоспроможність підприємств [33]. Запропонована стаття є логічним продовженням системних наукових досліджень автора із цієї тематики.

Метою цієї статті є висвітлення результатів дослідження зональних особливостей формування та резервів підвищення сталої конкурентоспроможності аграрних підприємств України.

Виклад основного матеріалу дослідження

Методологія дослідження передбачала його здійснення в три етапи. На першому етапі дослідження оцінено конкурентоспроможність усіх аграрних підприємств України в розрізі трьох ґрунтово-кліматичних зон - степу, лісостепу й полісся, що дало змогу виявити зональні особливості її формування й з урахуванням цього окреслити пріоритети її підвищення. На другому етапі зроблено дискримінантний аналіз за результатами оцінювання конкурентоспроможності аграрних підприємств, що дозволило побудувати математичну модель класифікації підприємств залежно від досягнутого її рівня. На третьому етапі побудовано економетричні моделі залежності SCI аграрних підприємств України від основних субіндексів, апробація яких дозволила зробити прогноз підвищення конкурентоспроможності аграрних підприємств за рахунок використання внутрішніх резервів у середньостроковій перспективі.

Результати дослідження показали, що найбільша кількість аграрних підприємств сконцентрована в степовій ґрунтово -кліматичній зоні (48,3 %), найменша (10,8 %) - у зоні полісся, решта (40,9 %) - у зоні лісостепу, де досягнуто найвищого серед аналізованих зон рівня сталої конкурентоспроможності (табл. 1). Аналізуючи зональні особливості, слід зазначити, що невеликі відмінності в середніх індексах конкурентоспроможності свідчать про можливість досягнення її високого рівня в будь-якій ґрунтово-кліматичній зоні. Разом із цим, на основі компаративного аналізу всіх індексів і субіндексів конкурентоспроможності, можна зробити однозначний висновок про те, що аграрні підприємства зони лісостепу були конкурентоспроможними, хоч і на середньому рівні, а суб'єкти господарювання зон полісся та степу виявилися неконкурентоспроможними, причому за більшістю показників степова зона програвала поліській. Цікаво, що за окремими субіндексами конкурентоспроможності, наприклад, за працезабезпеченістю, часткою витрат на оплату праці в структурі виробничих витрат і коефіцієнтом ерозійної небезпеки, підприємства зони полісся перевершували не тільки показники степової, а й лісостепової зони.

Таблиця 1

Зональні особливості формування конкурентоспроможності аграрних підприємств України, 2016 р., коеф.

Індекси й субіндекси конкурентоспроможності

Ґрунтово-кліматична зона

Степ

Лісостеп

Полісся

Кількість підприємств

2706

2289

602

Інтегральний індекс сталої конкурентоспроможності (SCI)

0,813

1,031

0,878

індекси конкурентоспроможності: технологічної (ITC)

0,745

1,036

0,920

субіндекси за: урожайністю

0,719

1,017

0,882

виробничими витратами на 1 га

0,771

1,056

0,957

економічної (IEconC)

0,910

1,053

0,818

товарною продукцією на 1 га

0,799

1,056

0,892

чистою продукцією на 1 га

0,813

1,044

0,732

окупністю витрат

1,109

1,030

0,945

покриттям виробничих витрат доходом

1,154

1,031

0,918

прибутком на 1 га

0,919

1,014

0,721

маржинальним доходом на 1 га

0,924

1,036

0,593

експертною грошовою оцінкою 1 га землі

0,868

1,040

0,711

умовною нормативною грошовою оцінкою 1 га землі

0,691

1,172

1,028

маркетингової (IMC)

0,789

1,073

0,755

відносною часткою ринку

0,849

1,039

0,828

конкурентоспроможністю на ринку оренди земель

0,728

1,108

0,683

екологічної (IEcolC)

0,802

0,955

0,890

балансом гумусу

0,146

1,048

0,740

викидами парникових газів від спалювання пального

1,262

1,094

1,209

коефіцієнтом дотримання структури посівних площ

0,734

0,671

0,502

коефіцієнтом ерозійної небезпеки

1,068

1,007

1,108

соціальної (ISC)

0,819

1,039

1,006

працезабезпеченістю

0,827

1,213

1,265

витратами на оплату праці на 1 га

0,666

1,057

0,945

часткою витрат на оплату праці в структурі виробничих витрат

0,962

0,988

1,017

оплатою праці 1 працівника

0,821

0,898

0,796

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Також з'ясовано, що окупність виробничих витрат умовним урожаєм була найвищою в зоні полісся, дещо нижчою - у Степу, а найнижчою - у Лісостепу, що може бути пов'язано з дією закону спадної віддачі та диференціацією рівня забезпеченості вологою. Найменше значення субіндекса конкурентоспроможності за балансом гумусу (0,146) свідчить про те, що підприємства зони степу використовували землю з найнижчим ступенем раціональності, у той час як у Лісостепу землекористування було більш збалансованим за середній рівень, однак рекомендованої структури посівних площ не дотримувалися підприємства всіх зон. Отже, для підвищення сталої конкурентоспроможності підприємствам зони степу необхідно першочергово нарощувати технологічну, лісостепу - екологічну, полісся - маркетингову конкурентоспроможність, які були їхніми найбільш слабкими сторонами.

Результати аналізу графоаналітичних моделей (рис. 1) свідчать про подібність зональних особливостей формування конкурентоспроможності підприємств на окремих сегментах аграрного ринку до загальної ситуації.

Рис. 1. Графоаналітичні моделі конкурентоспроможності аграрних підприємств у розрізі ґрунтово-кліматичних зон України, 2016 р.

Примітка. ITC - індекс технологічної конкурентоспроможності; IEconC - індекс економічної конкурентоспроможності; IMC - індекс маркетингової конкурентоспроможності; IEcolC - індекс екологічної конкурентоспроможності; ISC - індекс соціальної конкурентоспроможності.

Джерело: побудував автор на основі власних розрахунків.

Візуальний аналіз графіків свідчить про відносну збалансованість різних видів конкурентоспроможності, за винятком соняшника, де вектор екологічної конкурентоспроможності в багатокутнику є усіченим, причому для всіх ґрунтово-кліматичних зон, що вказує на необхідність її поліпшення.

Зональний розподіл підприємств, що вирощували пшеницю озиму, виявився подібним до загальної ситуації: найбільше їх було в Степу (52,5 %), дещо менше (39,5 %) - у Лісостепу, а найменше (8,0 %) - у Поліссі (табл. 2).

Таблиця 2 Зональні особливості формування конкурентоспроможності аграрних підприємств України на ринку зерна пшениці озимої, 2016 р., коеф.

Індекси й субіндекси конкурентоспроможності

Ґрунтово-кліматична зона

Степ

Лісостеп

Полісся

Кількість підприємств

2238

1683

343

Інтегральний індекс сталої конкурентоспроможності (SCI)

0,917

1,100

0,997

індекси конкурентоспроможності: технологічної (ITC)

0,831

1,100

1,022

субіндекси за: урожайністю

0,832

1,092

1,019

виробничими витратами на 1 га

0,829

1,107

1,026

економічної (IEconC)

1,025

1,059

0,943

товарною продукцією на 1 га

0,876

1,058

0,927

чистою продукцією на 1 га

0,901

1,028

0,794

окупністю витрат

1,079

1,013

1,000

покриттям виробничих витрат доходом

1,094

0,986

0,905

прибутком на 1 га

0,992

0,984

0,803

маржинальним доходом на 1 га

0,914

0,980

0,691

експертною грошовою оцінкою 1 га землі

0,906

1,034

0,780

умовною нормативною грошовою оцінкою 1 га землі

1,309

1,414

1,432

виробничою собівартістю 1 ц

1,057

1,035

1,049

повною собівартістю 1 ц

1,119

1,062

1,052

маркетингової (IMC)

0,866

1,062

0,883

відносною часткою ринку

0,891

1,093

0,953

конкурентоспроможністю на ринку оренди земель

0,737

1,133

0,736

ціною реалізації 1 ц

0,970

0,958

0,960

екологічної (IEcolC)

0,903

1,203

1,166

балансом гумусу

0,554

1,253

1,093

викидами парникових газів від спалювання пального

1,253

1,152

1,240

соціальної (ISC)

0,958

1,076

0,969

працезабезпеченістю

0,922

1,175

1,037

витратами на оплату праці на 1 га

0,897

1,118

0,934

часткою витрат на оплату праці в структурі виробничих витрат

1,132

1,055

1,024

оплатою праці 1 працівника

0,882

0,957

0,883

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

За величиною SCI підприємства зони лісостепу (1,100) виявилися конкурентоспроможними, досягнувши середнього її рівня, а підприємства зони полісся (0,997) та степу (0,917) були неконкурентоспроможними, хоч і наблизилися до порогового рівня. За індексом технологічної (1,022) та екологічної (1,166) конкурентоспроможності суб'єкти зони полісся досягли конкурентоспроможного рівня на ринку зерна пшениці озимої, а для підприємств зони степу така ситуація характерна для економічної конкурентоспроможності. У лісостеповій зоні підприємства найбільш раціонально використовували землі, а в степовій - з найнижчим ступенем раціональності. Для формування високого рівня сталої конкурентоспроможності підприємствам у зоні лісостепу потрібно нарощувати передусім економічну, у зоні полісся - маркетингову, у зоні степу - технологічну конкурентоспроможність, за якими вони наразі мають найгірші позиції порівняно з іншими її видами. Головними способами реалізації цих стратегічних цілей є відповідно підвищення прибутковості використання земель, поліпшення конкурентоспроможності на ринку оренди земель і нарощування врожайності за рахунок сталої інтенсифікації виробництва.

На відміну від пшениці озимої, більше половини (51,8 %) підприємств виробляли кукурудзу в зоні лісостепу, 37,5 % підприємств - у Степу і 10,7 % - у Поліссі (табл. 3). Показово, що за величиною SCI підприємства жодної зони не досягли конкурентоспроможного рівня, при цьому збереглася та сама закономірність, що й раніше: відносно кращих позицій досягнуто в Лісостепу (0,973), дещо гірших (0,913) у Поліссі й найгірших (0,815) - у Степу. Отже, у результаті кліматичних змін, пов'язаних із потеплінням і зростанням дефіциту вологи, зона степу стає дедалі менш привабливою для організації конкурентоспроможного виробництва зерна кукурудзи. Цей висновок повністю підтверджує субіндекс конкурентоспроможності за врожайністю, який свідчить, що в Степу вона була на 36,1 % нижчою за середній рівень. Конкурентоспроможного рівня вдалося досягти лише за соціальним критерієм підприємствам зони лісостепу. За балансом гумусу кращі позиції займали підприємства Лісостепу й Полісся, водночас за викидами парникових газів від спалювання пального лідирували підприємства Степу. На ринку оренди земель конкурентоспроможного рівня досягли підприємства Лісостепу, у той час як суб'єкти інших зон перебували в зоні неконкурентоспроможності.

Варто ще раз наголосити на ідентифікації нових особливостей формування конкурентоспроможності у зв'язку зі змінами клімату. Так, через глобальне потепління «кукурудзяний пояс» України зміщується дедалі на північ. Тому нині стало можливим економічно вигідне вирощування кукурудзи на зерно в умовах зони полісся. Наприклад, Чернігівський кластер агрохолдингу «Індустріальна Молочна Компанія» на площі 14,3 тис. га одержав урожайність кукурудзи 82 ц/га (середня в області 72 ц/га, в Україні - 62 ц/га) [34].

Таким чином, для формування сталої конкурентоспроможності на рику зерна кукурудзи першочерговими кроками має бути підвищення: для підприємств Лісостепу й Полісся - економічної, а Степу - технологічної конкурентоспроможності за рахунок відповідно збільшення маржинального доходу, умовної нормативної грошової оцінки землі й урожайності кукурудзи, зокрема завдяки її вирощуванню в умовах зрошення в степовій зоні.

Таблиця 3

Зональні особливості формування конкурентоспроможності аграрних підприємств України на ринку зерна кукурудзи, 2016 р., коеф.

Індекси й субіндекси конкурентоспроможності

Ґрунтово-кліматична зона

Степ

Лісостеп

Полісся

Кількість підприємств

1213

1675

348

Інтегральний індекс сталої конкурентоспроможності (SCI)

0,815

0,973

0,913

індекси конкурентоспроможності: технологічної (ITC)

0,677

0,975

0,969

субіндекси за: урожайністю

0,639

0,956

0,949

виробничими витратами на 1 га

0,714

0,994

0,990

економічної (IEconC)

0,767

0,899

0,800

товарною продукцією на 1 га

0,708

0,896

0,812

чистою продукцією на 1 га

0,649

0,883

0,745

окупністю витрат

0,979

1,019

0,992

покриттям виробничих витрат доходом

1,024

0,942

0,872

прибутком на 1 га

0,623

0,840

0,709

маржинальним доходом на 1 га

0,679

0,754

0,514

експертною грошовою оцінкою 1 га землі

0,655

0,884

0,734

умовною нормативною грошовою оцінкою 1 га землі

0,388

0,678

0,557

виробничою собівартістю 1 ц

0,927

1,012

1,014

повною собівартістю 1 грн

1,040

1,081

1,055

маркетингової (IMC)

0,805

0,979

0,875

відносною часткою ринку

0,704

0,957

0,860

конкурентоспроможністю на ринку оренди земель

0,763

1,030

0,817

ціною реалізації 1 ц

0,948

0,950

0,847

екологічної (IEcolC)

0,862

0,983

0,982

балансом гумусу

0,464

0,939

0,930

викидами парникових газів від спалювання пального

1,260

1,028

1,034

соціальної (ISC)

0,963

1,028

0,937

працезабезпеченістю

0,916

1,105

0,988

витратами на оплату праці на 1 га

0,804

1,026

0,919

часткою витрат на оплату праці в структурі виробничих витрат

1,230

1,071

0,947

оплатою праці 1 працівника

0,903

0,912

0,895

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Зональні особливості формування конкурентоспроможності аграрних підприємств України на ринку соняшника та їх розподіл за зонами (табл. 4) виявилися подібними до ринку зерна пшениці озимої.

стала конкурентоспроможність аграрний зональний

Таблиця 4

Зональні особливості формування конкурентоспроможності аграрних підприємств України на ринку соняшника, 2016 р., коеф.

Індекси й субіндекси конкурентоспроможності

Ґрунтово-кліматична зона

Степ

Лісостеп

Полісся

Кількість підприємств

2450

1640

282

Інтегральний індекс сталої конкурентоспроможності (SCI)

0,866

1,024

0,916

індекси конкурентоспроможності: технологічної (ITC)

0,887

1,153

1,106

субіндекси за: урожайністю

0,878

1,130

1,091

виробничими витратами на 1 га

0,896

1,176

1,121

економічної (IEconC)

1,015

1,124

1,033

товарною продукцією на 1 га

0,943

1,193

1,140

чистою продукцією на 1 га

0,947

1,163

0,963

окупністю витрат

1,141

1,080

1,015

покриттям виробничих витрат доходом

1,120

1,076

1,058

прибутком на 1 га

0,991

1,165

1,010

маржинальним доходом на 1 га

0,964

1,197

1,071

експертною грошовою оцінкою 1 га землі

0,947

1,165

0,971

умовною нормативною грошовою оцінкою 1 га землі

0,910

1,109

1,047

виробничою собівартістю 1 ц

1,056

1,019

1,022

повною собівартістю 1 ц

1,135

1,075

1,031

маркетингової (IMC)

0,901

1,119

0,981

відносною часткою ринку

0,938

1,189

1,159

конкурентоспроможністю на ринку оренди земель

0,759

1,165

0,800

ціною реалізації 1 ц

1,005

1,002

0,983

екологічної (IEcolC)

0,528

0,607

0,505

балансом гумусу

-0,141

0,212

0,165

викидами парникових газів від спалювання пального

1,233

1,158

1,320

коефіцієнтом дотримання структури посівних площ

0,491

0,450

0,031

соціальної (ISC)

0,999

1,116

0,955

працезабезпеченістю

0,947

1,194

1,041

витратами на оплату праці на 1 га

0,974

1,218

0,963

часткою витрат на оплату праці в структурі виробничих витрат

1,189

1,096

0,927

оплатою праці 1 працівника

0,887

0,956

0,891

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Попри те, що соняшник найбільше рекомендовано вирощувати в зоні степу, тут він мав найнижчий рівень сталої конкурентоспроможності (0,866), дещо вищим (0,916) він був у зоні Полісся, але конкурентоспроможних параметрів (1,024) удалося досягти лише в зоні лісостепу. Очевидно, що це пов'язано передусім із тими ж змінами клімату, які створили передумови для формування врожайності соняшника в зоні полісся на 9,1 % вищої за середній рівень, у той час як у Степу вона була на 12,2 % меншою. Не в останню чергу це пов'язано з інтенсивністю виробництва соняшника, яка найвищою була в зоні полісся.

Якщо за економічним критерієм підприємства всіх зон досягли конкурентоспроможного рівня, то за екологічним критерієм його не досягнуто в жодній зоні. Від'ємний баланс гумусу в ґрунті зони степу вказує на те, що землю тут використовували нераціонально, в інших зонах можна було б зробити висновок про раціональне використання земель за умови, якби підприємства дотримувалися рекомендованої структури посівних площ, чого наразі не спостерігаємо. За маркетинговим і соціальним критеріями конкурентоспроможними були підприємства Лісостепу, інші ж наближалися до порогового рівня, однак його не подолали. Таким чином, для підприємств усіх ґрунтово-кліматичних зон стратегічним пріоритетом забезпечення сталої конкурентоспроможності на ринку соняшника має стати істотне поліпшення її екологічного компонента через покращення балансу гумусу в Степу та приведення до нормативів його частки в структурі посівних площ у зоні полісся та лісостепу. Можливо, дещо інноваційною можна вважати пропозицію щодо перегляду в напрямі збільшення максимально допустимої питомої ваги соняшника в структурі посівних площ у зоні полісся, де його вирощування, з урахуванням теперішніх кліматичних реалій, виявилося більш конкурентоспроможним, ніж у Степу.

Наступний етап дослідження передбачав здійснення дискримінантного аналізу, використання якого в нашій роботі пов'язане з побудовою моделі класифікаційних даних за величиною SCI. При цьому всі 5591 підприємство України об'єднано в п'ять груп відповідно до запропонованої шкали рівнів конкурентоспроможності: І - дуже низький, ІІ - низький, ІІІ - середній, IV - високий, V - дуже високий. У ролі факторів, що визначають величину SCI, обрано п'ять субіндексів (по одному з усіх видів конкурентоспроможності), які сформовано за результатами кореляційного аналізу (табл. 5 і табл. 6, описано нижче). Аналіз кореляційних полів і ліній апроксимації взаємозв'язків SCI й обраних для цього аналізу факторів, а також діаграми їхнього розмаху (рис. 2 і рис. 3) свідчить про обґрунтованість такого підходу.

Узагальнення результатів дискримінантного аналізу за величиною SCI аграрних підприємств України (табл. 7) свідчить про високий рівень надійності побудованої моделі, її статистичну значущість і коректність, що пов'язано передусім із великим масивом даних. Фактичне значення F-критерію Фішера (508,73) істотно більше за табличне (20,185), що вказує на високу статистичну якість моделі. Величина Лямбди Уілкса (0,023) дозволяє зазначити про коректність дискримінантної моделі. Аналіз статистичних характеристик обраних факторів також свідчить про те, що всі вони є статистично значущими, отже, здобуті результати можуть бути використані для практичних цілей.

За результатами виконаного дослідження здобуто дискримінантні функції для кожної групи підприємств залежно від рівня конкурентоспроможності (табл. 8). Розроблена математична модель класифікації має такий вигляд:

Гр. І y = -9,614 + 7,624xi + 0,291x4 + 3,616xjj + 12,025x15 + 1,124xi8 Гр. ІІ y = -13,376 + 12,820x1 + 2,312x4 + 5,685xu + 13,273x15 + 2,853x18 Гр. ІІІ y = -29,723 + 19,982x1 + 4,934x4 + 8,167xn + 15,170x15 + 5,428x18 Гр. ІУ y = -57,863 + 26,878x1 + 8,894x4 + 10,417xn + 17,856xls + 8,820xm Гр. V y = -122,768 + 26,147x1 + 13,023x4 + 21,380xu + 20,886xu + 15,876xm

Таблиця 5

Опис змінних для кореляційного аналізу, дискримінантного аналізу й регресійного моделювання залежності інтегрального індексу сталої конкурентоспроможності (SCI) аграрних підприємств від субіндексів, коеф.

Змінна

Опис показників

y - SCI

Інтегральний індекс сталої конкурентоспроможності

X1

Субіндекс конкурентоспроможності за умовною врожайністю

X2

Субіндекс конкурентоспроможності за виробничими витратами на 1 га

ITC

Індекс технологічної конкурентоспроможності

X3

Субіндекс конкурентоспроможності за товарною продукцією на 1 га

X4

Субіндекс конкурентоспроможності чистою продукцією на 1 га

X5

Субіндекс конкурентоспроможності за окупністю витрат

X6

Субіндекс конкурентоспроможності за покриттям виробничих витрат доходом

X7

Субіндекс конкурентоспроможності за прибутком на 1 га

X8

Субіндекс конкурентоспроможності за маржинальним доходом на 1 га

X9

Субіндекс конкурентоспроможності за експертною грошовою оцінкою 1 га землі

X10

Субіндекс конкурентоспроможності за умовною нормативною грошовою оцінкою 1 га землі

IEconC

Індекс економічної конкурентоспроможності

X11

Субіндекс конкурентоспроможності за відносною часткою ринку

X12

Субіндекс конкурентоспроможності на ринку оренди земель

IMC

Індекс маркетингової конкурентоспроможності

X13

Субіндекс конкурентоспроможності за балансом гумусу

X14

Субіндекс конкурентоспроможності за викидами парникових газів від спалювання пального

X15

Субіндекс конкурентоспроможності за коефіцієнтом дотримання структури посівних площ

X16

Субіндекс конкурентоспроможності за коефіцієнтом ерозійної небезпеки

IEcolC

Індекс екологічної конкурентоспроможності

X17

Субіндекс конкурентоспроможності за працезабезпеченістю

X18

Субіндекс конкурентоспроможності за витратами на оплату праці з відрахуваннями на 1 га с.-г. угідь

X19

Субіндекс конкурентоспроможності за часткою витрат на оплату праці з відрахуваннями в структурі виробничих витрат

X20

Субіндекс конкурентоспроможності за оплатою праці 1 працівника

ISC

Індекс соціальної конкурентоспроможності

Джерело: сформував автор.

Таблиця 6 Матриця лінійних коефіцієнтів парної кореляції між індексами й субіндексами конкурентоспроможності аграрних підприємств України, 2016 р.

X1

X2

ITC

Xь

X4

X5

X6

X7

X8

X9

X10

Xi

1,000

X2

0,659

1,000

ITC

0,896

0,924

1,000

Xь

0,642

0,669

0,720

1,000

X4

0,534

0,339

0,471

0,732

1,000

X5

0,122

-0,143

-0,022

0,173

0,548

1,000

X6

0,062

-0,088

-0,020

0,423

0,428

0,564

1,000

X7

0,426

0,238

0,356

0,673

0,880

0,726

0,634

1,000

X8

0,329

0,207

0,289

0,754

0,753

0,400

0,737

0,752

1,000

X9

0,477

0,298

0,418

0,702

0,909

0,683

0,598

0,981

0,763

1,000

X10

0,479

-0,052

0,212

0,187

0,304

0,309

0,198

0,308

0,209

0,299

1,000

IEconC

0,556

0,200

0,400

0,698

0,846

0,646

0,659

0,889

0,801

0,888

0,648

Xii

0,575

0,677

0,691

0,894

0,701

0,239

0,506

0,693

0,803

0,717

0,120

X12

0,336

0,347

0,375

0,269

0,304

-0,086

-0,065

0,083

0,195

0,277

0,011

IMC

0,578

0,650

0,677

0,740

0,639

0,099

0,283

0,495

0,636

0,632

0,083

X13

0,945

0,547

0,802

0,556

0,466

0,071

0,004

0,341

0,248

0,390

0,530

X14

-0,309

-0,467

-0,433

-0,304

-0,118

0,105

0,092

-0,088

-0,040

-0,101

0,080

X15

-0,092

-0,151

-0,136

-0,124

-0,066

-0,056

-0,067

-0,101

-0,093

-0,105

0,058

X16

-0,262

-0,212

-0,258

-0,210

-0,209

-0,094

-0,087

-0,166

-0,176

-0,210

-0,113

IEcolC

0,718

0,243

0,508

0,338

0,353

0,093

0,019

0,243

0,175

0,277

0,557

X17

0,194

0,211

0,223

0,228

0,177

-0,165

-0,172

-0,009

-0,062

0,021

0,072

X18

0,285

0,319

0,333

0,322

0,289

-0,140

-0,149

0,058

-0,001

0,109

0,059

X19

-0,104

-0,162

-0,149

-0,096

0,041

-0,084

-0,073

-0,093

-0,088

-0,078

0,008

X20

0,173

0,205

0,209

0,169

0,164

-0,040

-0,009

0,062

0,077

0,106

-0,034

ISC

0,177

0,185

0,199

0,205

0,215

-0,145

-0,141

0,002

-0,034

0,044

0,043

SCI

0,793

0,590

0,750

0,789

0,769

0,241

0,283

0,618

0,577

0,691

0,454

X11

X12

IMC

X13

X14

X15

X16

IEcolC

X17

X18

X19

X20

X11

1,000

X12

0,249

1,000

IMC

0,795

0,785

1,000

X13

0,446

0,312

0,480

1,000

X14

-0,298

-0,079

-0,240

-0,258

1,000

X15

-0,156

-0,038

-0,124

-0,041

0,069

1,000

X16

-0,224

-0,255

-0,303

-0,243

0,081

0,342

1,000

IEcolC

0,222

0,219

0,280

0,812

0,259

0,287

0,038

1,000

X17

0,047

0,146

0,122

0,253

-0,138

0,147

0,080

0,230

1,000

X18

0,146

0,268

0,261

0,319

-0,188

0,118

0,033

0,257

0,758

1,000

X19

-0,161

0,058

-0,066

-0,030

0,056

0,181

0,154

0,065

0,571

0,724

1,000

X20

0,145

0,233

0,238

0,153

-0,086

-0,031

-0,043

0,094

-0,053

0,459

0,418

1,000

ISC

0,051

0,216

0,167

0,230

-0,119

0,146

0,080

0,216

0,804

0,953

0,862

0,478

SCI

0,710

0,482

0,756

0,763

-0,179

0,021

-0,185

0,641

0,454

0,603

0,268

0,340

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Рис. 2. Кореляційні поля та лінії апроксимації взаємозв'язків SCI й обраних для аналізу факторів в аграрних підприємствах України

Джерело: побудував автор на основі власних розрахунків.

Використання розроблених функцій на прикладі конкретних аграрних підприємств дає змогу спрогнозувати належність показника до відповідної групи (класу) за величиною розрахованого максимального класифікаційного значення (у). Апробація здобутої моделі дискримінантного аналізу на прикладі фактичних даних конкретних суб'єктів господарювання різних ґрунтово- кліматичних зон дозволила перевірити достовірність прогнозу. Для всебічної апробації вказаної моделі ми випадковим методом відібрали 10 аграрних підприємств, які мали різну величину SCI, і в такий спосіб представляли всі сформовані групи (класи) за рівнем сталої конкурентоспроможності. Значення факторних ознак цих підприємств істотно відрізнялися.

Рис. 3. Діаграма розмаху обраних для дискримінантного аналізу факторів в аграрних підприємствах України

Джерело: побудував автор на основі власних розрахунків.

Таблиця 7 Результати дискримінантного аналізу за величиною SCI

Показники

Wilks

Lambda

Partial

Lambda

F-remove

(4,558)

p-

level

Toler

1-Toler

(R-Sqr)

Субіндекс конкурентоспроможності за умовною врожайністю (хі)

0,320

0,732

510,966

0,000

0,918

0,082

Субіндекс конкурентоспроможності за чистою продукцією на 1 га (х^)

0,264

0,885

181,243

0,000

0,773

0,227

Субіндекс конкурентоспроможності за відносною часткою ринку (хіі)

0,254

0,921

119,750

0,000

0,670

0,330

Субіндекс конкурентоспроможності за коефіцієнтом дотримання структури посівних площ (хи)

0,240

0,974

36,922

0,000

0,932

0,068

Субіндекс конкурентоспроможності за розміром витрат на оплату праці з відрахуваннями на 1 га с.-г. угідь (хі§)

0,329

0,711

566,368

0,000

0,891

0,109

Примітка. Змінних у моделі: 5; Групув.: SCI (5 гр.); Лямбда Уілкса: 0,023397; прибл. F (20,185) = 508,73 p<0,0000.

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Таблиця 8

Коефіцієнти класифікаційних функцій за величиною SCI для груп аграрних підприємств України, 2016 р.

Показники

Групи (класи) за рівнем SCI

I -

p=,04132

II -

p=,63280

III -

p=,28796

IV -

p=,03434

V -

p=,00358

Субіндекс конкурентоспроможності за умовною врожайністю (хі)

7,624

12,820

19,982

26,878

26,147

Субіндекс конкурентоспроможності за чистою продукцією на 1 га (х^)

0,291

2,312

4,934

8,894

13,023

Субіндекс конкурентоспроможності за відносною часткою ринку (хіі)

3,616

5,685

8,167

10,417

21,380

Субіндекс конкурентоспроможності за коефіцієнтом дотримання структури посівних площ (хи)

12,025

13,273

15,170

17,856

20,886

Субіндекс конкурентоспроможності за розміром витрат на оплату праці з відрахуваннями на 1 га с.-г. угідь (хі8)

1,124

2,853

5,484

8,280

15,876

Константа

-9,614

-13,376

-29,723

-57,863

-122,768

Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Результати розрахунку класифікаційних значень SCI (табл. 9) за обраними підприємствами й віднесення їх до відповідних груп засвідчили високий рівень достовірності прогнозу. Такий висновок зроблено на основі того, що всі досліджувані підприємства одержали найбільші класифікаційні значення саме в тих групах, які відповідають їхній величині SCI. В економічному контексті зазначене дає підстави для твердження про те, що досягнутий рівень сталої конкурентоспроможності цих підприємств відповідає теоретично можливому з огляду на фактичний рівень включених у модель факторів. Разом із цим теоретично можливі ще два варіанти: (1) реальний результат кращий за класифікаційне значення, що свідчить про ліпший рівень менеджменту та/або використання конкурентного потенціалу проти середнього рівня, (2) фактично досягнутий рівень менший за класифікаційне значення, що вказує на гірший за середній рівень менеджменту та/або використання конкурентного потенціалу й наявність внутрішніх резервів підвищення конкурентоспроможності за рахунок кращої організації виробництва й збуту.

Отже, застосування побудованої дискримінантної моделі дає змогу виконати реальну (фактичну) оцінку сталої конкурентоспроможності на підставі обраних субіндексів і/або спрогнозувати потенційний рівень SCI. Розроблена дискримінантна модель може бути також використана для оперативного оцінювання величини SCI тих аграрних підприємств, які не потрапили до досліджуваної сукупності, а також для визначення прогнозного рівня конкурентоспроможності, наприклад, для новоствореного суб'єкта агробізнесу та/або під час бізнес-планування. Дискримінантні моделі можна використовувати для виявлення резервів підвищення конкурентоспроможності, проте для цих цілей більше підходять економетричні моделі, оскільки вони дають змогу не лише ідентифікувати наявність чи відсутність таких резервів, а й кількісно їх оцінити залежно від ступеня реалізації конкурентного потенціалу.

Таблиця 9 Результати апробації дискримінантної моделі SCI на прикладі конкретних аграрних підприємств різних ґрунтово-кліматичних зон України, 2016 р.

Показники

Групи (класи) підприємств за рівнем SCI

І

ІІ

ІІІ

rv

V

Дуже

низький (до 0,500)

Низький

(0,501

1,000)

Середній

(1,001

1,500)

Високий

(1,501

2,000)

Дуже

високий

(понад

2,000)

Підприємство № 88 (Запорізька область, Степ)

SCI, коеф.

0,430

Класифікаційне значення

2,459

2,418

-8,787

-30,978

-86,903

Підприємство № 8116 (Житомирська область, Полісся)

SCI, коеф.

0,258

Класифікаційне значення

4,971

4,149

-8,082

-31,360

-88,549

Підприємство № 5268 (Чернігівська область, Полісся)

SCI, коеф.

0,561

Класифікаційне значення

6,827

7,993

-1,400

-21,362

-77,876

Підприємство № 4472 (Херсонська область, Степ)

SCI, коеф.

0,715

Класифікаційне значення

10,396

15,759

11,698

-2,450

-51,986

Підприємство № 20 (Київська область, Лісостеп)

SCI, коеф.

1,388

Класифікаційне значення

21,848

35,216

42,517

40,403

-2,442

Підприємство № 2798 (Миколаївська область, Степ)

SCI, коеф.

1,144

Класифікаційне значення

15,598

25,663

27,922

21,273

-13,006

Підприємство № 22 (Київська область, Лісостеп)

SCI, коеф.

1,513

Класифікаційне значення

18,736

32,464

40,434

41,132

11,046

Підприємство № 3527 (Чернігівська область, Полісся)

SCI, коеф.

1,855

Класифікаційне значення

21,118

40,447

55,539

61,722

33,965

Підприємство № 3368 (Вінницька область, Лісостеп)

SCI, коеф.

2,087

Класифікаційне значення

31,543

57,463

81,701

101,599

119,966

Підприємство № 2983 (Черкаська область, Лісостеп)

SCI, коеф.

2,537

Класифікаційне значення

30,705

59,078

85,199

107,912

128,059

Джерело: авторські розрахунки.

Тому наступний етап дослідження полягав у побудові економетричних моделей залежності SCI аграрних підприємств у цілому й на досліджуваних сегментах ринку від основних субіндексів. Гіпотеза ґрунтується на припущенні, що між величиною субіндексів і рівнем SCI аграрних підприємств є взаємозалежність, при цьому найбільший позитивний вплив на SCI справляє субіндекс конкурентоспроможності за врожайністю. На першій стадії здійснено кореляційний аналіз у цілому по підприємствах, опис змінних для якого наведено в табл. 5. На основі результатів парного кореляційного аналізу (табл. 6) ми відібрали п'ять ключових субіндексів (по одному із кожного виду конкурентоспроможності), які мали найбільш тісний кореляційний зв'язок із результативним показником і водночас слабо корелювали між собою (менше, ніж із результатом).

Установлено, що величина SCI (у) мала високий прямий кореляційний зв'язок із субіндексами конкурентоспроможності за умовною врожайністю (х7, r = 0,793), чистою продукцією на 1 га (х4, r = 0,769), відносною часткою ринку (хц, r = 0,710) і помітний зв'язок із субіндексом за витратами на оплату праці з відрахуваннями на 1 га с.-г. угідь (х18, r = 0,603). Вибір субіндексу за коефіцієнтом дотримання структури посівних площ (хі5, r = 0,021) зумовлений тим, що серед аналізованих показників екологічної конкурентоспроможності тільки він (крім балансу гумусу, який тісно корелював з уже відібраним фактором) справляв позитивний вплив на результативну ознаку.

На підставі цього на другій стадії побудовано економетричну модель залежності SCI від обраних субіндексів (табл. 10).

Таблиця 10

Параметри економетричної моделі залежності SCI аграрних підприємств України від основних субіндексів, 2016 р. (п = 5597)

Ознаки й статистична характеристика

Показники та їхнє значення

Множинна лінійна регресійна модель

y = 0,199 + 0,338x7 + 0,143x4 + 0,136xii + 0,079xi5 + 0,131xi8

Коефіцієнт множинної кореляції (R)

R = 0,964 (тіснота зв'язку дуже висока)

Коефіцієнт множинної детермінації (R2)

R2 = 0,930 (статистично значущий, оскільки значущість F < 0,05)

Коефіцієнти еластичності (E)

Et = 0,319; E4 = 0,141; Eii = 0,138; Eis = 0,059; Eis = 0,124

Частка фактора в загальній варіації (С), %

Сі = 32,5; С4 = 22,3; Cii = 16,3; Cis = 0,2; Cis = 21,8

Критерій Дарбіна- Уотсона (DW)*

DWфакт = 1,913; di = 1,892, du = 1,900 - за 1 % рівня значущості;

DWфакт > du

F-критерій Фішера

Fфакт = 14843; Fтабл = 2,21 - за 95 % рівня ймовірності;

F факт > Fтабл

ї-критерій Стьюдента

їфакт 1029,7; Ітабл 1,96 -- за 95 % рівня Ймовірності; Іфакт > їтабл

Примітка. * Критичне значення DW прийнято за 2000 спостережень. Джерело: авторські розрахунки на основі даних форми № 50-с.г.

Коефіцієнт множинної кореляції для цієї моделі свідчить про наявність дуже високого зв'язку між факторними й результативною ознакою, а коефіцієнт множинної детермінації показує, що мінливість величини SCI пояснюється на 93,0 % варіацією включених у модель п'яти факторів. Установлено, що всі субіндекси справляли позитивний вплив на SCI, що відповідає логіко-економічним припущенням, проте ступінь їхнього впливу був різним. Так, підвищення субіндексу конкурентоспроможності за умовною врожайністю на 1 % сприяло зростанню SCI на 0,319 %, за чистою продукцією - на 0,141 %, за відносною часткою ринку - 0,138 %, за розміром витрат на оплату праці з відрахуваннями - на 0,124 %, за коефіцієнтом дотримання структури посівних площ - на 0,059 %.

Розкладання загального обсягу варіації SCI показало, що найбільш істотний вплив на нього справляли хі (32,5 %), х4 (22,3 %), хц (16,3 %) та х18 (21,8 %). Розроблена модель є статистично адекватною та достовірною, про що переконливо свідчать обчислені значення критеріїв Дарбіна-Уотсона, Фішера та Стьюдента. Результати аналізу стандартних помилок, t-статистики й P-значення підтвердили статистичну значущість усіх регресорів і вільного члена за рівня значущості 0,95. Отже, розроблена модель є статистично якісною та надійною, тому може бути використана для (1) виявлення внутрішніх факторів і резервів росту сталої конкурентоспроможності підприємств, (2) оцінювання відносної ефективності управління формуванням SCI, (3) прийняття управлінських рішень та/або (4) прогнозування SCI.

Апробація розробленої економетричної моделі дала змогу кількісно визначити вплив кожного чинника на SCI та виявити резерви його росту на підставі порівняльного аналізу аутсайдерів і лідерів. На базі цього розроблено середньостроковий прогноз (до 2025 р.) підвищення конкурентоспроможності аграрних підприємств за рахунок використання внутрішніх резервів через підтягування середніх показників аутсайдерів (тобто неконкурентоспроможних підприємств) до лідерів, а лідерів - до ТОП-100 найкращих (табл. 11).

Таблиця 11 Прогноз підвищення конкурентоспроможності аграрних підприємств України за рахунок використання внутрішніх резервів у середньостроковій перспективі (до 2025 р.)

Змінні

Середні значення змінних за групами підприємств, коеф.

Різниця середніх значень між:

Регре-

сори,

коеф.

Резерв росту (або конкурентна перевага), коеф.

аутсай

дерів

лідерів

ТОП-100

лідерів

лідерами й аутсайдерами

ТОП-100

і

лідерами

аутсайдерів до лідерів

лідерів до ТОП- 100

xi

0,749

1,303

1,859

0,554

0,556

0,338

0,187

0,188

Х4

0,678

1,403

2,279

0,725

0,876

0,143

0,104

0,125

xii

0,748

1,314

1,979

0,566

0,665

0,136

0,077

0,090

Х15

0,522

0,539

0,560

0,017

0,021

0,079

0,001

0,002

Х18

0,637

1,453

2,154

0,816

0,701

0,131

0,107

0,092

y

0,749

1,241

1,876

0,492

0,635

-

0,476

0,497

Джерело: авторські розрахунки на основі економетричної моделі (табл. 10).

Аналізуючи здобуті результати, можна зробити такі висновки: якщо середня величина субіндексів конкурентоспроможності за умовною врожайністю підприємств-аутсайдерів зросте на 0,554, за чистою продукцією на 1 га - на 0,725, за відносною часткою ринку - на 0,566, за коефіцієнтом дотримання структури посівних площ - на 0,017 і за розміром витрат на оплату праці з відрахуваннями на 1 га с.-г. угідь - на 0,816, то вони зможуть реалізувати резерв росту SCI на 0,187, 0,104, 0,077, 0,001 та 0,107 відповідно. Отже, загальний резерв зростання становить 0,476, тобто прогнозне значення SCI дорівнює 1,225, відповідно аутсайдери можуть у цілому трансформуватися в конкурентоспроможні підприємства. Зрозуміло, що досягти такого результату можливо лише за умови відповідного зростання всіх субіндексів і належного ресурсного забезпечення, проте таке завдання можна вважати реальним.

Подібного висновку можна дійти на основі порівняльного економічного аналізу підприємств-лідерів із ТОП-100 найкращими суб'єктами. Так, за рахунок росту субіндекса конкурентоспроможності за умовною врожайністю в підприємствах-лідерах на 0,556 і доведення його до рівня середнього показника ТОП-100 абсолютних лідерів відкривається можливість підвищення SCI на 0,188. Водночас досягнення середньої величини субіндексів конкурентоспроможності за чистою продукцією на 1 га, відносною часткою ринку, коефіцієнтом дотримання структури посівних площ і розміром витрат на оплату праці з відрахуваннями на 1 га с.-г. угідь, що спостерігали в ТОП-100, дозволить підвищити SCI у середньому на 0,125, 0,090, 0,002 і 0,092 відповідно. Отже, загальний резерв зростання конкурентоспроможності лідерів у разі їх підтягування до ТОП-100 становить 0,497, який можна використати за умови істотного підвищення всіх уключених у модель первинних субіндексів. У такому разі прогнозний рівень SCI становить 1,738, що відповідає високому рівню сталої конкурентоспроможності. Варто також зазначити, що в обох випадках найбільш істотного зростання SCI можна досягти завдяки підвищенню умовної врожайності, що, з одного боку, підтверджує наше припущення, а з іншого боку, свідчить про необхідність приділення цьому показнику особливої уваги з боку менеджерів аграрних підприємств.

Про ступінь досяжності й можливості використання зазначених резервів свідчить той факт, що 53,9 %, тобто 3019 аграрних підприємств за наявного конкурентного потенціалу без залучення додаткових ресурсів за рахунок поліпшення рівня менеджменту й/або раціонального використання ресурсів могли б досягнути вищого рівня сталої конкурентоспроможності (табл. 12).

Установлено, що 3019 аграрних підприємств можуть за рахунок належного рівня менеджменту підвищити свій SCI у середньому на 6,9 %, з яких 704 мають змогу збільшити SCI у середньому на 15,2 %, а 148 суб'єктів агробізнесу за рахунок цього можуть трансформуватися в конкурентоспроможні. Апробація економетричної моделі дала змогу також кількісно визначити відносну ефективність управління формуванням сталої конкурентоспроможності, зокрема з'ясовано, що в 46,1 % агарних підприємств це управління можна визнати відносно ефективним, а в решти - відносно неефективним проти середнього рівня, а відповідно є резерви його поліпшення.

Страница:


Подобные документы

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.

© 2000 — 2023, ООО «Олбест» Все права защищены