Оценка эффективности функционирования лесопромышленных комплексов регионов Сибири

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Оценка эффективности функционирования лесопромышленных комплексов регионов Сибири

Ащеулова Е.В.

заместитель директора филиала Байкальского государственного университета экономики и права в г. Братске

Зандер Е.В.

заведующий кафедрой социально-экономического планирования

Сибирского федерального университета (г. Красноярск),

доктор экономических наук, профессор

В статье рассмотрена роль лесопромышленного комплекса в экономике Сибирского федерального округа. Предложена авторская методика анализа эффективности функционирования лесных комплексов на региональном уровне, основанная на методологии анализа среды функционирования (DEA). Данная методика была апробирована на примере ЛПК Сибирского федерального округа по данным за 2011 г. Результаты апробации методики свидетельствуют о ее применимости для исследования в других регионах

Ключевые слова: эффективность функционирования, лесопромышленный комплекс, методология анализа среды функционирования, DEA-анализ

Россия обладает самым крупным в мире лесным фондом, что предопределяет ее ведущее положение на мировом рынке лесной продукции. По данным Федеральной службы государственной статистики в 2011 г. лесные ресурсы России оценивались в 797,1 млн га, что составляло 22% от общей площади лесов планеты [3]. Вместе с тем, в постсоветский период экономического развития страны наметилась выраженная тенденция экстенсивного развития отрасли, связанная с ориентированностью на экспорт круглого леса за рубеж и минимальное удовлетворение внутреннего спроса на лесную продукцию высоких переделов.

Несмотря на то, что после распада Советского Союза лесная отрасль всей страны пережила трудные 1990-е годы, когда объемы лесозаготовок резко сократились из-за нарушения торговых связей, потери многих рынков сбыта, в 2000-х годах лесопромышленный комплекс (ЛПК) России демонстрировал уверенное развитие [1; 2]. Вместе с тем, мировой финансовый кризис 2008-2009 гг. вновь заставил отрасль сократить производство.

Лесопромышленное производство играет важную роль в экономике Сибири. Проследим динамику объемов производства продукции лесного комплекса регионов Сибирского федерального округа в 2000-х гг. (табл. 1).

Таблица 1

Динамика объемов производства основных видов продукции лесопромышленного комплекса Сибирского федерального округа в 2002-2009 гг.

Источник: Данные Федеральной служба государственной статистики

Из табл. 1 видно, что объемы производства всех основных видов продукции лесопромышленного комплекса СФО стабильно росли в течение 2002-2007 гг., то есть до мирового финансово-экономического кризиса. В 2008-2009 гг. наблюдался спад производства от 6% до 29% по различным видам продукции к уровню 2007 г.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что лесная отрасль в России подвержена различным рискам, которые сдерживают ее развитие. Одним из таких рисков является невысокая эффективность деятельности большого количества предприятий лесопромышленного комплекса. Несмотря на то, что данный вопрос широко освещается в литературе (например [5]), практически не существует комплексных исследований эффективности функционирования предприятий лесного комплекса страны в макроэкономическом масштабе. В настоящей работе мы постараемся дать оценку эффективности деятельности лесопромышленных комплексов регионов Сибири с помощью современной методологии DEA.

Методология DEA (англ. Data Envelopment Analysis) разработана А. Чарнсом, У. Купером и Е. Родсом в 1978 г. [6]. В отечественной литературе наиболее распространенным переводом названия этой методологии является «анализ среды функционирования», поэтому мы будем пользоваться в дальнейшем этим названием, либо аббревиатурой DEA.

Анализ среды функционирования позволяет оценивать эффективность функционирования экономических агентов (англ. Decision-Making Units -- подразделений (экономических единиц), принимающих решения), объединенных в совокупности. Эффективность определяется соотношения ресурсов, затраченных на производство продукции, и полученного результата, как правило, выраженного в совокупном выпуске товаров или услуг. Изначально методология DEA была разработана для оценки эффективности некоммерческих организаций в Соединенных Штатах Америки. Тем не менее, в силу своей универсальности, анализ среды функционирования стал применяться в различных сферах экономики, в том числе и для оценок эффективности предприятий лесного комплекса (например, [8; 10] и др.).

Математическая модель, лежащая в основе методологии DEA, является задачей линейного программирования, предполагающая максимизацию эффективности функционирования экономического агента при выполнении условий на использование ресурсов. Рассмотрим данную задачу в общем виде для базовой модели.

Исследуется эффективность функционирования Ek совокупности из k экономических агентов. Предполагается постоянная отдача от масштаба. На условный «вход» экономического агента поступают ресурсы Xrk, r = 1, 2,..., s. Соединяясь в процесс производства продукции, они образуют «выходы» или элементы совокупного выпуска Yik, i = 1, 2,..., m. Эффективность Ek выразим через отношение совокупного выпуска к совокупному потреблению ресурсов:

Здесь ur и vi -- «веса» соответствующих «входов» и «выходов», которые выступят переменным для задачи оптимизации. Очевидно, что все «веса» неотрицательны: u1, u2,..., us 0; v1, v2,..., vm 0.

Ограничения модели естественно представить следующим образом, предполагая, что эффективности функционирования конкретного экономического агента не может превышать единицу:

Для применения метода решения задач линейного программирования, данную систему ограничений необходимо перевести от дробной формы к линейной, перейдя к системе ограничений вида:

Тогда базовая задача определения эффективности функционирования экономического агента запишется следующим образом.

лесопромышленный комплекс региональный

Решив эту задачу для каждого экономического агента k, получим оптимальный план и значения Ek, которые будут отражать относительную эффективность функционирования соответствующего экономического агента, то есть то, насколько эффективно он использует поступающие ресурсы для производства продукции. Чем ближе показатель Ek к единице, тем выше эффективность экономического агента. Те из них, чья эффективность достигла строгой единицы, являются наиболее эффективными. Соответственно, чем ниже данный показатель, тем больше ресурсов затрачивает экономический агент, производя меньше продукции (или же она имеет более низкое качество и, как следствие, дешевле стоит).

Как отмечалось выше, методология DEA применяется во всем мире для оценки эффективности лесного комплекса. Отметим наиболее интересные работы, использующие данную методологию. Эффективность управления лесными угодьями исследовалась К. Као и И. Янгом [8], сектор лесозаготовки рассмотрен С. Лебелом и У. Стюартом [9], лесопильные производства изучались С. Фотиу [7]. Также отметим недавнюю работу М. Лимаейи [10], в которой рассмотрена эффективность функционирования лесных компаний Ирана, осуществляющих комплексную переработку леса от стадии заготовки до стадии производства продуктов высоких переделов. Все эти работы объединяет микроэкономический объект исследования -- лесная компания.

В настоящей работе мы предлагаем применить методологию DEA для анализа эффективности функционирования лесных комплексов регионов Сибири.

Будем рассматривать производственную функцию в форме Кобба-Дугласа:

Y = F(K, L).

Здесь Y -- совокупный выпуск продукции, K -- затраты капитала, L -- затраты труда. С точки зрения методологии DEA, на «вход» экономического агента подаются ресурсы капитала K и труда L, а на «выходе» производится продукция общей стоимостью Y. В этих терминах эффективность функционирования экономического агента запишется как

Ek = uYk / (v1Kk + v2Lk),

а система ограничений примет вид:

uYj - (v1Kj + v2Lj) 0, j = 1, 2,..., n;

uYk - (v1Kk + v2Lk) = 1,

при условии, что u 0; v1, v2 0.

Тогда итоговая задача оптимизации выглядит следующим образом.

Ek = uYk / (v1Kk + v2Lk) > max,

uYj - (v1Kj + v2Lj) 0, j = 1, 2,..., n;

uYk - (v1Kk + v2Lk) = 1,

u 0; v1, v2 0.

В качестве информационной базы исследования служат данные Федеральной службы государственной статистики (Росстата) за 2011 г. [3; 4]. В соответствии с применяемой с 2005 г. методологией статистического учета ОКВЭД, лесная промышленность представлена показателями, отнесенными к подразделам DD «Обработка древесины и производство изделий из дерева» и DE «Целлюлозно-бумажное производство; Издательская и полиграфическая деятельность».

Соотнесем существующую в России номенклатуру наблюдаемых статистических показателей и перечень показателей, необходимых для оценки с помощью предложенной модели.

Показатель валового выпуска Y представлен в системе статистике как «Объем отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ, услуг собственными силами, по “чистым” вида деятельности», номинирован в тысячах рублей, поэтому может использоваться «как есть» без каких-либо дополнительных манипуляций.

Показатель затраченного ресурса «труд» L предлагается вычислять как произведение показателей системы государственной статистики «Среднесписочная численность сотрудников» и «Среднемесячная номинальная начисленная заработная плата на одного работника по полному кругу организаций», умножая на 12 месяцев и приводя к единице измерения «тысячи рублей». Таким образом, мы получим совокупную сотрудникам лесопромышленных предприятий региона номинальную заработную плату, выплаченную в течение года.

К сожалению, в системе государственной статистики не публикуется показатель совокупного используемого капитала в разрезе видов экономической деятельности и субъектов федерации. Мы предлагаем вычислить данный показатель самостоятельно на основе, имеющейся в системе статистики. Для этого будем использовать показатели «Финансовый результат прибыльных компаний», «Финансовый результат убыточных компаний» и уже вычисленные нами показатели Y и L.

Обозначим как R+ финансовый результат прибыльных компаний, а финансовый результат убыточных компаний -- как R-. Очевидно, что если сложить данные показатели, в результате получим совокупный финансовый результат R.

Нетрудно заметить, что

K = Y - L - R.

Таким образом, мы получили выражение для капитальных затрат.

Теперь мы обладаем необходимой базой данных для определения эффективности функционирования лесопромышленных комплексов регионов Сибири. После выполнения необходимых расчетов имеем следующие результаты (табл. 2).

Таблица 2

Результаты оценки эффективности функционирования предприятий лесопромышленного комплекса регионов Сибирского федерального округа в 2011 г.

Из табл. 1 видно, что по эффективности функционирования лесопромышленного комплекса в 2011 г. регионы СФО расположились следующим образом: от наиболее эффективного к наименее эффективному: Иркутская область, Республика Тыва, Республика Алтай, Республика Бурятия, Томская область, Республика Хакасия, Алтайский край, Новосибирская область, Кемеровская область, Красноярский край, Омская область и Забайкальский край.

Итак, наиболее эффективным лесопромышленным комплексом обладает Иркутская область, где показатели эффективности по обоим подразделам ОКВЭД в точности равны 1. На наш взгляд такой результат объясняется тем, что именно Иркутская область является безоговорочным лидером лесной промышленности Сибири. В 2011 г. выпуск продукции лесопромышленного комплекса Иркутской области в стоимостном выражении составил примерно 40% от совокупного выпуска всего лесопромышленного комплекса СФО. Это обусловлено еще и тем, что на территории региона работают высокоэффективные современные лесопромышленные компании с зарубежным капиталом, такие как «Группа Илим».

На первый взгляд удивительно, почему Республики Тыва и Алтай, в которых лесная промышленность практически не развита, заняли второе и третье место в представленном выше рейтинге. Такое положение, по всей видимости, объясняется своего рода эффектом масштаба: в данных регионах работают небольшие лесные компании, которые, стремясь избежать дополнительной налоговой нагрузки, скрывают часть своего производства от официального учета.

Наиболее тревожная ситуация складывается во втором по величине лесном регионе Сибири, Красноярском крае, который производит более 23% от общего выпуска ЛПК СФО. По рейтингу эффективности функционирования лесопромышленный комплекс Красноярского края оказался явным аутсайдером, заняв 10-е место из 12. Это объясняется, как минимум, низкой производительностью труда в ЛПК региона. При этом выпуск продукции здесь примерно на 40% ниже, чем в Иркутской области, а на лесопромышленных предприятиях Красноярского края занято на 2 тыс. сотрудников больше. Это говорит о том, что для устойчивого долгосрочного функционирования ЛПК региона необходима модернизация производства, которая позволит повысить эффективность путем интенсификации труда.

Подводя итог, отметим, что в данной статье мы рассмотрели роль лесопромышленного комплекса в экономике Сибирского федерального округа, обосновали актуальность изучения проблем эффективности функционирования лесопромышленных предприятий регионов Сибири. Затем мы предложили использовать средства анализа среды функционирования (DEA) в качестве методологии исследования. На основе данной методологии нами разработана методика анализа эффективности функционирования лесных комплексов на региональном уровне. Данная методика была апробирована на примере ЛПК Сибирского федерального округа по данным за 2011 г. Результаты оценки эффективности позволяют говорить о том, что данная методика может быть в дальнейшем применена для исследования в других регионах.

Литература

1. Блам Ю.Ш., Бабенко Т.И., Машкина Л.В. Экспорт лесопродукции Сибирского федерального округа // Регион: экономика и социология. - 2005. - № 4. - С. 93-104.

2. Колесникова А.В., Брезгин В. С. Лесопользование в России и в Китае: сравнительный анализ // ЭКО. - 2012. - № 11. - С. 105-121.

3. Промышленность России. 2012: Стат. сб. / Росстат - М., 2012.

4. Сельское хозяйство, охота и охотничье хозяйство, лесоводство в России. 2011: Стат. сб. / Росстат - М., 2011.

5. Тарасов А.В., Горшенина Н.С., Анчиков Э.В. Вертикальная интеграция в лесном комплексе России // Лесной вестник. - 2001. - № 4. - С. 239-243.

6. Charnes A., Cooper W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision-Making Units // European Journal of Operational Research. - 1978. - № 2(6). - P. 429-444.

7. Fotiou S.I. Efficiency measurement and logistics-an application of DEA in Greek sawmills // Proc. Logistics in the forest sector. Timber Logistics Club, Helsinki, Finland. P. 189-204.

8. Kao C., Yang Y. Measuring the efficiency of forest management // Forest Science. - 1991. - Vol. 5. - № 37. - P. 1239-1252.

9. Lebel L.G., Stuart W.B. Technical efficiency evaluation of logging contractors using a nonparametric model // Journal of Forest Engineering. - 1998. - Vol. 2. - № 9. - P. 15-24.

10. Limaei S. M. Efficiency of Iranian forest industry based on DEA models // Journal of Forestry Research. 2013.

Размещено на Allbest.ru