Практическое вычисление оценок и ранжирование субъектов Федерации

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