5 Построение эконометрических моделей производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США как экзогенных моделей методики количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций лесопромышленного комплекса РФ

Для наглядности все логистические факторы, описания в производственно-логистической функции, моделях ЛПК выделены синим цветом.

Общие замечания к данному этапу исследований ЛПК:

  1. Производственная функция ЛПК опирается на статистические данные прямых затрат/связей межотраслевого баланса МОБ. Прямые затраты/связи описывают взаимосвязь трех секторов/отраслей ЛПК со всеми секторами/отраслями экономики без исключения.
  2. В производственно-логистической функции ЛПК будут определены, описаны все прямые логистические связи, цепи поставок трех секторов/отраслей ЛПК со всеми секторами/отраслями экономики без исключения.
  3. Производственная функция ЛПК включает в свой состав производственно-логистическую подсистему, без которой функционирование организаций ЛПК невозможно.
  4. Производственная функция ЛПК и ее производственно-логистическая подсистема в исследовании рассматривается как производственно-логистическая функция/модель.
  5. Производственно-логистическая функция моделируется на основе статистических данных МОБ стандарта NAICS за период 1998-2011 гг. трех секторов/отраслей ЛПК: "Forestry, fishing, and related activities", "Wood products", "Paper products".
  6. Производственно-логистическая функция моделируется на основе статистических данных МОБ по 210-ти факторам трех секторов/отраслей ЛПК, в т.ч. по 30-ти логистическим факторам.
  7. В интегральной модели производственно-логистической функции ЛПК исследуется 70-т интегральных факторов прямых связей/затрат, цепей поставок (веса и структура логистических связей), в т.ч. по 10-ти интегрированным логистическим факторам прямых связей/затрат, цепей поставок — всех организаций по всем секторам/отраслям экономики без исключения с которыми взаимодействуют организации ЛПК.
  8. Статистические данные МОБ стандарта SIC за период 1947-1997 гг. в производственную модель не включены, т.к. будут использованы в других методах моделирования, таких как динамический бифуркационный анализ рисков, коридоров управления, эффективности организаций ЛПК.
  9. Динамический бифуркационный анализ рисков, коридоров управления, эффективности расширен также производственной логистической функцией, подсистемой. Таким образом будет проведен динамический бифуркационно-логистический анализ рисков, коридоров управления, эффективности организаций ЛПК.

Логистическая модель ЛПК
Интегральная модель прямых связей/затрат, в т.ч. логистических затрат интегральный фактор — G4
Итоговая модель прямых связей/затрат, в т.ч. логистических затрат
Производственная модель ЛПК, в т.ч. прямые связи/затраты и логистические связи/затраты

Научно-исследовательская работа по лесопромышленному комплексу США выполнена А.Г.Николаевой. Цель включения части исследования А.Г.Николаевой в книгу заключалась в том, чтобы показать, какие внешние факторы/модели необходимо рассмотреть/рассчитать для дальнейшего использования в методике количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций. Показать как, проведя данные исследования, можно перейти к построению эконометрической модели производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса (ЛПК) США, как некого эталона для дальнейшего погружения данной модели в экономическую среду России для использования как экзогенной эталонной модели в методике количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций ЛПК России. Еще раз подчеркнем, что в книге, чтобы не пугать читателя объемами вычислений и размерами моделей, представлена сокращенная версия эконометрической модели производственно-логистической функции ЛПК США А.Г.Николаевой. Этот пример необходим, чтобы показать, как в концепции авторов правильно реализовывать один из пяти исследовательских векторов – производственный вектор исследований. Динамический вектор исследований для простоты не показан.

Далее авторы дают выдержки из исследований А.Г.Николаевой.

Перед построением производственно-логистической модели лесопромышленного комплекса США, объединяющей добавленную стоимость (VA) и прямые затраты или "Total Intermediate" (II в модели, обозначенную как GII) необходимо осуществить ряд преобразований. Эти преобразования необходимо выполнить ввиду следующих ограничений.

Количество интегрированных факторов прямых затрат, используемых в модели, многократно превышает размер имеющейся статистической выборки МОБ ЛПК США. Поэтому перед построением итоговой производственно-логистической модели ЛПК проведем группировку всех имеющихся факторов прямых затрат в семь интегральных групп G1-G7. И только после этого перейдем к расчету интегральной модели прямых затрат производственно-логистической модели лесопромышленного комплекса США, как это показано на рис.1.

Рис. 1 Векторно-матричная модель построения производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США для интегральных групп G1-G4. Интегральный фактор G4 описывает/моделирует прямые логистические затраты и собственно логистическую модель

Перейдем к расчету и моделированию векторно-матричных моделей построения многофакторной производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США для интегральных групп G1-G4, а также к расчету и моделированию каждого фактора индивидуально. Одно факторное, многофакторное моделирование осуществляется по минимум 5-7 классическим видам функциональных зависимостей. Итоговый вариант расчетов моделей, их коридоров управления представляющих интерес для дальнейшего исследования дан на рис.1. Все промежуточные эконометрические методы, модели рассчитаны, исследованы, но ввиду низкой точности не показаны.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по группе затрат G1, в которую включены следующие отрасли экономики:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G1

G11

111CA

Farms

G12

G12

113FF

Forestry

G13

G13

211

Oil and gas extraction

G14

G13

212

Mining, except oil and gas

G15


213

Support activities for mining

G16

G14

22

Utilities

G17

G15

23

Construction

Замечания ко всем таблицам. Модель – статистические интегральные факторы, которые включены в эконометрическую модель. Выделенные строки – исключенные факторы Ввиду статистической не значимости или отсутствия данных. Жирно выделенные факторы – объединены в единый функционал.

Как видно из таблицы, всего будет использовано семь факторов по группе G1. В то же время исключен несущественный фактор в исследуемых моделях, такой как "Support activities for mining" ввиду того, что данный фактор затрат в ЛПК США отсутствует, проще он равен нулю.

Фактор "Oil and gas extraction", ввиду его малости, был объединён с фактором "Mining, except oil and gas". В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) G1 в следующем виде:

G1=1,8298*G110,0269*G120,6566*G13-0,0042*G140,2593*G150,1046

Или в виде линейной модели:

G1=18863+0.015*G11+0.647*G12+0.023*G13+0.270*G14+0.045*G15

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ разработанной степенной эконометрической модели.

Как видно из модели, доминирующую роль занимает "Forestry, fishing, and related activities", обозначенная в модели как G12, это убедительно доказывает величина эластичности функции (скорости нарастания, скорости влияния, первая производная) в размере 0,6566.

На втором месте по степени значимости занимает "Utilities", обозначенная в модели как G14, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,2593.

На третьем месте по степени значимости занимает "Construction", обозначенная в модели как G15, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1046.

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Farms", обозначенная в модели как G11, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0269.

На пятом месте по степени значимости занимает "Mining", обозначенная в модели как G13, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере -0,0042. Обратите внимание, доля структуры затрат ЛПК США, несмотря на рост цен на мировых рынках нефти, отрицательна, то есть наблюдается более эффективное управление структурой затрат, связанной с энергетикой.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по интегрированной группе прямых затрат G2, в которую включены следующие отрасли:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G21

G21

321

Wood products

G22

G22

327

Nonmetallic mineral products

G23

G23

331

Primary metals

G24

G24

332

Fabricated metal products

G25

G25

333

Machinery

G26

G26

334

Computer and electronic products

G27

G27

335

Electrical equipment, appliances, and components

G28

G28

3361MV

Motor vehicles, bodies and trailers, and parts

G29

G28

3364OT

Other transportation equipment

Как видно из таблицы, всего будет использовано девять факторов по группе G2. В то же время для исключения искажений в исследуемых моделях такие факторы как " Motor vehicles, bodies and trailers, and parts" и " Other transportation equipment" объединены в единую группу. В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) G2 в следующем виде:

G2=3,0815*G210,6500*G220,0069*G230,0143*G240,1503*G250,0533*G260,0899*G270,0256*G280,0209

Или в виде линейной модели:

G2=19453+0.650*G21+0.033*G22+0.012*G23+0.130*G24+0.048*G25+0.078*G26+0.027*G27+0.022*G28

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ разработанной степенной эконометрической модели.

Как видно из модели, доминирующую роль занимает "Wood products", обозначенная в модели как G21, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,6500. Такая большая величина данного фактора вполне объяснима. Данная отрасль лесопереработки является составной отраслью ЛПК и она определяет, естественно, значимую структуру затрат для ЛПК.

На втором месте по степени значимости занимает "Fabricated metal products", обозначенная в модели как G24, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1503.

На третьем месте по степени значимости занимает "Computer and electronic products", обозначенная в модели как G26, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0899.

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Machinery", обозначенная в модели как G25, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0533.

На пятом месте по степени значимости занимает "Electrical equipment, appliances, and components", обозначенная в модели как G27, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0256.

На шестом месте по степени значимости занимает "Motor vehicles&Other transportation", обозначенная в модели как G28, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0209.

На седьмом месте по степени значимости занимает "Primary metals", обозначенная в модели как G23, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0143.

На восьмом месте по степени значимости занимает "Nonmetallic mineral products", обозначенная в модели как G22, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0069.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по интегрированной группе прямых затрат G3, в которую включены следующие отрасли:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G31

G31

339

Miscellaneous manufacturing

G32

G32

311FT

Food and beverage and tobacco products

G33

G33

313TT

Textile mills and textile product mills

G34


315AL

Apparel and leather and allied products

G35

G34

322

Paper products

G36

G34

323

Printing and related support activities

G37

G35

324

Petroleum and coal products

G38

G36

325

Chemical products

G39

G37

326

Plastics and rubber products

Как видно из таблицы, всего будет использовано девять факторов по группе G3. В то же время для исключения искажений в исследуемых моделях такие факторы как "Paper products" и "Printing and related support activities" объединены в единую группу G36. Фактор "Apparel and leather and allied products" исключён ввиду того, что ЛПК по данному фактору затрат не имеет. В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) G3 в следующем виде:

G3=2,8922*G310,0121*G32-0,0433*G330,0303*G340,5651*G350,0289*G360,3915*G370,0044

Или в виде линейной модели:

G3=33802+0.007*G31+0.013*G32+0.046*G33+0.607*G34+0.050*G35+0.224*G36+0.053*G37

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ разработанной степенной эконометрической модели.

Как видно из модели, доминирующую роль занимает "Paper & Printing", обозначенная в модели как G34, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,5651. Такая большая величина данного фактора вполне объяснима. Данная целлюлозно-бумажная отрасль является составной отраслью ЛПК и она определяет, естественно, значимую структуру затрат для ЛПК.

На втором месте по степени значимости занимает "Chemical products", обозначенная в модели как G36, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,3915.

На третьем месте по степени значимости занимает "Textile mills and textile product mills", обозначенная в модели как G33, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0303.

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Petroleum and coal products", обозначенная в модели как G35, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0289.

На пятом месте по степени значимости занимает "Furniture&Miscellaneous", обозначенная в модели как G31, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0121.

На шестом месте по степени значимости занимает "Plastics and rubber products", обозначенная в модели как G37, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0044.

На седьмом месте по степени значимости занимает "Food and beverage and tobacco products", обозначенная в модели как G32, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0433.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по интегрированной группе прямых логистических затрат G4, в которую включены следующие логистические отрасли:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G41

G41

42

Wholesale trade

G42

G42

44RT

Retail trade

G43

G43

481

Air transportation

G44

G44

482

Rail transportation

G45

G44

483

Water transportation

G46

G45

484

Truck transportation

G47

G46

485

Transit and ground passenger transportation

G48

G46

486

Pipeline transportation

G49

G46

487OS

Other transportation and support activities

G410

G47

493

Warehousing and storage

Как видно из таблицы, всего будет использовано 7 факторов из 10 по логистической группе G4. В то же время для исключения искажений в исследуемых моделях такие факторы как "Rail transportation" и "Water transportation" объединены, по такому же принципу объединены следующие факторы: "Transit and ground passenger transportation", "Pipeline transportation" и "Other transportation and support activities". В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая логистическая модель затрат по интегрированному логистическому фактору (функционалу) G4 в следующем виде:

G4=4,3826*G410,5479*G420,0065*G430,0032*G440,1170*G450,2561*G460,0361*G47-0,0049

Или в виде линейной логистической модели:

G4=15255+0.608*G41+0.008*G42+0.020*G43+0.099*G44+0.211*G45+0.037*G46+0.018*G47

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ логистической модели разработанной степенной эконометрической логистической модели.

Как видно из модели, доминирующую роль занимает "Wholesale trade", обозначенная в логистической модели как G41, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,5479.

На втором месте по степени значимости занимает "Truck transportation", обозначенная в логистической модели как G45, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,2561.

На третьем месте по степени значимости занимает "Rail&Water transportation", обозначенная в логистической модели как G44, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1170.

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Transit&Other&Pipeline transportation and support activities", обозначенная в логистической модели как G46, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0361.

На пятом месте по степени значимости занимает "Retail trade", обозначенная в логистической модели как G42, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0065.

На шестом месте по степени значимости занимает "Air transportation", обозначенная в логистической модели как G43, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0032.

На седьмом месте по степени значимости занимает "Warehousing and storage", обозначенная в логистической модели как G47, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере -0,0049.

Перейдем к расчету и моделированию векторно-матричных моделей построения многофакторной производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США для интегральных групп G5-G7, а также к расчету и моделированию каждого фактора индивидуально. Одно факторное, многофакторное моделирование осуществляется по минимум 5-7 классическим видам функциональных зависимостей. Итоговый вариант расчетов моделей, их коридоров управления представляющих интерес для дальнейшего исследования дан на рис.2.

Рис. 2 Векторно-матричная модель построения производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США для интегральных групп G5-G7

Все промежуточные эконометрические методы, модели рассчитаны, исследованы, но ввиду низкой точности не показаны.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по интегрированной группе прямых затрат G5 (рис.2), в которую включены следующие отрасли:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G51


511

Publishing industries (includes software)

G52


512

Motion picture and sound recording industries

G53

G51

513

Broadcasting (except internet) and telecommunications

G54

G52

514

Other information services

G55

G53

521CI

Federal Reserve banks, credit intermediation

G56

G54

523

Securities, commodity contracts, and investments

G57

G54

524

Insurance carriers and related activities

G58


525

Funds, trusts, and other financial vehicles

G59

G55

531

Real estate

Как видно из таблицы, всего будет использовано 5 факторов из 9 по группе G5. В то же время для исключения искажений в исследуемых моделях такие факторы как " Securities, commodity contracts, and investments" и "Insurance carriers and related activities" объединены в единую группу. В то же время для исключения несущественных факторов в исследуемых моделях таких как "Publishing industries (includes software)", " Motion picture and sound recording industries " и "Funds, trusts, and other financial vehicles" ввиду того, что данные факторы затрат в ЛПК США отсутствуют, проще они равны нулю. В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) G5 в следующем виде (рис.2):

G5=16,0878*G51-0,0182*G520,1820*G530,0226*G540,1864*G550,4454

Или в виде линейной модели (рис.2):

G5=3550+0.125*G51+0.048*G52+0.029*G53+0.314*G54+0.405*G55

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ разработанной степенной эконометрической модели (рис.2).

Как видно из модели, доминирующую роль занимает "Real estate", обозначенная в модели как G55, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,4454.

На втором месте по степени значимости занимает "Securities&Insurance, commodity contracts, and investments", обозначенная в модели как G54, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1864.

На третьем месте по степени значимости занимает "Other information services", обозначенная в модели как G52, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1820.

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Federal Reserve banks, credit intermediation, and related activities", обозначенная в модели как G53, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0226.

На пятом месте по степени значимости занимает "Broadcasting (except internet) and telecommunications", обозначенная в модели как G51, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0182.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по интегрированной группе прямых затрат G6 (рис.2), в которую включены следующие отрасли:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G61

G61

532RL

Rental and leasing services and lessors of intangible assets

G62

G62

5411

Legal services

G63

G63

5415

Computer systems design and related services

G64

G64

5412OP

Miscellaneous professional, scientific, and technical services

G65

G65

55

Management of companies and enterprises

G66

G66

561

Administrative and support services

G67

G67

562

Waste management and remediation services

G68

G68

61

Educational services

В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) G6 в следующем виде (рис.2):

G6=7,9757*G610,2041*G620,0563*G63-0,1054*G640,5478*G650,1429*G660,0230*G670,0429*G680,0041

Или в виде линейной модели (рис.2):

G6=13633+0.125*G61+0.048*G62+0.029*G63+0.314*G64+0.308*G65+0.129*G66+0.023*G67+0.024*G68

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ разработанной степенной эконометрической модели (рис.2).

Как видно из модели, доминирующую роль занимает "Miscellaneous professional, scientific, and technical services", обозначенная в модели как G64, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,5478.

На втором месте по степени значимости занимает "Rental and leasing services and lessors of intangible assets", обозначенная в модели как G61, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,2041.

На третьем месте по степени значимости занимает "Management of companies and enterprises", обозначенная в модели как G65, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1429.

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Computer systems design and related services", обозначенная в модели как G63, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,1054.

На пятом месте по степени значимости занимает "Waste management and remediation services", обозначенная в модели как G67, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0429.

На шестом месте по степени значимости занимает "Administrative and support services", обозначенная в модели как G66, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0230.

На седьмом месте по степени значимости занимает "Educational services", обозначенная в модели как G68, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0041.

Проведем анализ структуры затрат производственно-логистической модели ЛПК США по интегрированной группе прямых затрат G7 (рис.2), в которую включены следующие отрасли:

Исходная модель

Модель

Code

Commodity Description

G71


621

Ambulatory health care services

G72


622HO

Hospitals and nursing and residential care facilities

G73


624

Social assistance

G74

G71

711AS

Performing arts, spectator sports, museums…

G75

G71

713

Amusements, gambling, and recreation industries

G76

G71

721

Accommodation

G77

G72

722

Food services and drinking places

G78

G73

81

Other services, except government

G79


GFG

Federal general government

G710

G74

GFE

Federal government enterprises

G711


GSLG

State and local general government

G712

G74

GSLE

State and local government enterprises

G713

G74

Used

Scrap, used and secondhand goods

G714

G74

Other

Noncomparable imports and

Как видно из таблицы, по группе G7 включено четырнадцать факторов, а использовано только 4 значимых фактора. Для исключения искажений в исследуемых моделях такие факторы как " Performing arts, spectator sports, museums, and related activities " ," Amusements, gambling, and recreation industries ", «Federal government enterprises», «State and local government enterprises» и «Noncomparable imports and rest-of-the-world adjustment» объединены в единую группу. В то же время для исключения несущественных факторов в исследуемых моделях таких как " Ambulatory health care services ", " Hospitals and nursing and residential care facilities " , « Social assistance », « Federal general government », и " State and local general government " ввиду того, что данные факторы затрат в ЛПК США отсутствуют, проще они равны нулю.

В результате сокращения, удалений были введены новые обозначения, под G71 понимается следующий интегрированный фактор «Accommodation&Performing arts&Amusements, spectator sports, museums, and related activities», под G72 - «Food services and drinking places», под G73 – «Other services, except government», под G74 – «Federal&State&Scrap&Noncomparable, used and secondhand goods».

В результате эконометрического анализа была получена следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) G7 в следующем виде (рис.2):

G7=2,9694*G710,0612*G720,2154*G730,4327*G740,3163

Или в виде линейной модели (рис.2):

G7=4032+0.127*G71+0.134*G72+0.406*G73+0.333*G74

Проведём экономический кластерный, классификационный (дискриминантный) факторный анализ разработанной степенной эконометрической модели (рис.2).

Как видно из модели, доминирующую роль занимает " Other services, except government",, обозначенная в модели как G73, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,4327. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.406).

На втором месте по степени значимости занимает "Federal&State&Scrap&Noncomparable, used and secondhand goods", обозначенная в модели как G74, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,3163. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.333).

По данному фактору можно сделать предварительный вывод, что имеется в той или иной форме помощь государства ЛПК.

На третьем месте по степени значимости занимает " Food services and drinking places", обозначенная в модели как G72, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,2154. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.134).

На четвёртом месте по степени значимости занимает "Accommodation&Performing arts&Amusements, spectator sports, museums, and related activities", обозначенная в модели как G71, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0612. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.127).

Перейдем к расчету и моделированию векторно-матричных моделей построения многофакторной производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США для интегральных результирующих групп GO, GII,VA, а также к расчету и моделированию каждого фактора индивидуально. Одно факторное, многофакторное моделирование осуществляется по минимум 5-7 классическим видам функциональных зависимостей. Итоговый вариант расчетов моделей, их коридоров управления представляющих интерес для дальнейшего исследования дан на рис.3.

Рис. 3 Векторно-матричная модель построения производственно-логистической функции лесопромышленного комплекса США для интегральных результирующих групп GO, GII,VA

Все промежуточные эконометрические методы, модели рассчитаны, исследованы, но ввиду низкой точности не показаны.

Рассчитаем модель прямых связей/затрат для ЛПК , более известную как «Industry Intermediates» по сформированным ранее 7 интегральным функционалам (см. рис.1,2,3), проведя все промежуточные вычисления и сведя все затраты по ЛПК, построим модель прямых затрат, в т.ч. логистических затрат (логистический интегральный фактор - G4).

GII=6.4837*G10.2117*G20.1642*G30.3314*G40.1783*G50.0302*G60.0443*G70.0204

Или в виде линейной модели, в т.ч. логистический интегральный фактор - G4:

GII=112800+0.236*G1+0.223*G2+0.373*G3+0.168*G4+0.031*G5+0.112*G6+0.038*G7

Как видно из модели (см. рис.1,2,3), доминирующую роль занимает G3, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.3314. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.373).

На втором месте по степени значимости занимает G1, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.2117. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.236).

На третьем месте по степени значимости занимает логистический интегральный фактор G4, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.1783. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.168).

На четвёртом месте по степени значимости занимает G2, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.1642. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.223). Отметим, что в линейной модели наблюдаются бифуркационные выбросы по отношению к логистическому интегральному фактору G4.

На пятом месте по степени значимости G6, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.0443. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.112).

На шестом месте по степени значимости занимает G5, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.0302. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.031).

На седьмом месте по степени значимости занимает G7, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.0204. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.038).

Построим итоговую модель прямых затрат (см. рис.1,2,3) по сформированным ранее интегральным функционалам, раскрыв каждый из них в свою функциональную зависимость. Уточним, логистическая структура затрат ЛПК США по интегрированной группе прямых логистических затрат раскрыта в функционале G4 (выделено синим цветом)

GII=6.4837*(1,8298*G110,0269*G120,6566*G13-0,0042*G140,2593*G150,1046)0.2117*

*(3,0815*G210,6500*G220,0069*G230,0143*G240,1503*G250,0533*G260,0899*G270,0256*

*G280,0209)0.1642*(2,8922*G310,0121*G32-0,0433*G330,0303*G340,5651*G350,0289*

*G360,3915*G370,0044)0.3314*(4,3826*G410,5479*G420,0065*G430,0032*G440,1170*

*G450,2561*G460,0361*G47-0,0049)0.1783*(16,0878*G51-0,0182*G520,1820*

*G530,0226*G540,1864*G550,4454)0.0302*(7,9757*G610,2041*G620,0563*G63-0,1054*

*G640,5478*G650,1429*G660,0230*G670,0429*G680,0041)0.0443*(2,9694*G710,0612*

*G720,2154*G730,4327*G740,3163)0.0204

Исследуем интегральный показатель добавленной стоимости, в частности «Value Added» (см. рис.3), который, в свою очередь, описывается тремя интегральными функционалами, обозначаемыми в модели как:

VA11 «Compensation of employees», VA12 « Taxes on production and imports, less subsidies», VA13 «Gross operating surplus».

В результате эконометрического анализа была рассчитана следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) VA в следующем виде (см. рис.3):

VA=2,4247*VA110,6045*VA120,0351*VA130,3515

Или в виде линейной модели (см. рис.3):

VA=53940+0.611*VA11+0.032*VA12+0.357* VA13

Как видно из модели (см. рис.3), доминирующую роль занимает VA11 «Compensation of employees», это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,6045. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.611).

На втором месте по степени значимости занимает VA13 «Gross operating surplus», это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,3515. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.357).

На третьем месте по степени значимости занимает VA12 «Taxes on production and imports, less subsidies», это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0,0351. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.032).

В данной модели проявляется высокая мотивация персонала в лесопромышленном комплексе, которая практически доминирует над всеми остальными показателями, налоговое бремя или льготы при этом ничтожно малы. Отметим, что интегрированный фактор VA11 «Compensation of employees» в дальнейшем необходимо раскрыть с помощью моделей по численности персонала, по оплате труда с учетом профессиональных групп, профессий.

Далее для выявления процессов синергетики, бифуркаций необходимо сравнить полученные модели по персоналу ЛПК США с моделями по промышленности, представленные ниже (см. рис. 4, см. по модель Manufacturing). Показан только средний вариант модели. Модели коридора управления (минимум, максимум) Manufacturing рассчитаны, но не показаны.

Рис. 4 Общая модель по 23 профессиональным группам SOC по 15-ти основным секторам экономики по МОБ в классификационной модели Input-Output стандарта США NAICS в матричном виде и в виде регрессионных уравнений за период 1998-2011гг. См. по модели Manufacturing. Показан только средний вариант модели. Модели коридора управления (минимум, максимум) рассчитаны, но не показаны

Средняя модель численности по МОТ/SOC по 23 профессиональным группам персонала по промышленности в рамках МОБ. Логистическая профессиональная группа персонала представлена функционалом G53 ("Transportation and Material Moving Occupations").

Manufacturing=k0*G11^0,05700*G13^0,03610*G15^0,02379*G17^0,06326*G19^0,00936*G21^0,00001*G23^0,00050*G25^0,00008*G27^0,00648*G29^0,00165*G31^0,00008*G33^0,00135*G35^0,00283*G37^0,00596*G39^0,00010*G41^0,03185*G43^0,09684*G45^0,00249*G47^0,01612*G49^0,04963*G51^0,50894*G53^0,08558

Модель Min численности по МОТ/SOC по 23 профессиональным группам персонала по промышленности в рамках МОБ. Логистическая профессиональная группа персонала представлена функционалом G53 ("Transportation and Material Moving Occupations").

Manufacturing=k0*G11^0,05690*G13^0,03575*G15^0,02279*G17^0,06264*G19^0,00886*G21^0,00001*G23^0,00045*G25^0,00007*G27^0,00633*G29^0,00156*G31^0,00006*G33^0,00130*G35^0,00263*G37^0,00592*G39^0,00008*G41^0,03174*G43^0,09728*G45^0,00236*G47^0,01586*G49^0,04955*G51^0,51224*G53^0,08561

Модель Max численности по МОТ/SOC по 23 профессиональным группам персонала по промышленности в рамках МОБ. Логистическая профессиональная группа персонала представлена функционалом G53 ("Transportation and Material Moving Occupations").

Manufacturing=k0*G11^0,05709*G13^0,03644*G15^0,02477*G17^0,06385*G19^0,00986*G21^0,00002*G23^0,00055*G25^0,00009*G27^0,00661*G29^0,00173*G31^0,00011*G33^0,00140*G35^0,00302*G37^0,00601*G39^0,00012*G41^0,03197*G43^0,09642*G45^0,00261*G47^0,01636*G49^0,04971*G51^0,50572*G53^0,08554

После чего провести анализ рисков, коридоров управления и эффективности по персоналу исследуемых организаций, как в целом по промышленности, так и по ЛПК, в частности. Это необходимо для выявления возможных трансформаций, процессов синергетики, бифуркаций. Понятно, что аналогичные исследования необходимо провести по всем интегральным факторам, которые определяют модель производственно-логистической функции ЛПК.

Перейдём к исследованию/разработке итоговой производственно-логистической модели лесопромышленного комплекса, объединяющей добавленную стоимость (VA) и прямые затраты или "Total Intermediate" (II в модели обозначенную как GII). В результате эконометрического анализа была рассчитана следующая эконометрическая модель затрат по интегрированному фактору (функционалу) GO в следующем виде (см. рис.3).

GO=1.9936*VA0.3705*GII0.6270

Или в виде линейной модели (см. рис.3):

GO=128594+0.407*VA+0.593*GII

Как видно из модели (см. рис.3), доминирующую роль занимает GII, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.6270. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.593). Напомним, что эластичность логистических прямых затрат составила 0,1783, для линейной логистической модели весовой коэффициент составил 0,168.

На втором месте по степени значимости занимает VA, это убедительно доказывает величина эластичности функции в размере 0.3705. (Для линейной модели весовой коэффициент составил 0.407).

Построим итоговую модель производственно-логистической функции ЛПК, состоящей из добавленной стоимости и прямых затрат, в т.ч. логистических прямых затрат (см. рис.1,2,3) по сформированным ранее интегральным функционалам, раскрыв каждый из них в свою функциональную зависимость. Для простоты восприятия и прочтения эконометрической зависимости прямые затраты выделены коричневым цветом, логистические прямые затраты выделены синим цветом:

GO=1.9936*VA0.3705*GII0.6270 = 1.9936*(2,4247*VA110,6045*VA120,0351*VA130,3515)0.3705*

*(6.4837*(1,8298*G110,0269*G120,6566*G13-0,0042*G140,2593*G150,1046)0.2117*

*(3,0815*G210,6500*G220,0069*G230,0143*G240,1503*G250,0533*G260,0899*G270,0256*

*G280,0209)0.1642*(2,8922*G310,0121*G32-0,0433*G330,0303*G340,5651*G350,0289*

*G360,3915*G370,0044)0.3314*(4,3826*G410,5479*G420,0065*G430,0032*G440,1170*

*G450,2561*G460,0361*G47-0,0049)0.1783*(16,0878*G51-0,0182*G520,1820*

*G530,0226*G540,1864*G550,4454)0.0302*(7,9757*G610,2041*G620,0563*G63-0,1054*

*G640,5478*G650,1429*G660,0230*G670,0429*G680,0041)0.0443*(2,9694*G710,0612*

*G720,2154*G730,4327*G740,3163)0.0204)0.6270

Отметим, что функционал VA11 «Compensation of employees» по численности, оплате труда, пенсионному и медицинскому страхованию требуют также детального раскрытия, как было показано ранее на примере модели по МОТ/SOC по 23 профессиональным группам персонала по промышленности в рамках МОБ по промышленности с последующей детализации по собственно профессиям. Аналогично необходимо понимать, что функционал VA13 «Gross operating surplus» также требует раскрытия по всем интегральным факторам. Отметим, что "Другая Добавленная стоимость" состоит из следующего национального дохода и компонентов учетных записей:

"Другая Добавленная стоимость" =Потребление основного капитала/амортизация (раскрыть в свою очередь по всем интегральным функционалам).

+ Чистые процентные доходы.

+ Доход владельцев.

+ Общая прибыль.

+ Личный Доход арендной платы.

+ Деловые Трансфертные платежи, и субсидии, минус текущий излишек (активное сальдо) правительственных предприятий.

В случае раскрытия всех интегральных функционалов производственно-логистической функции ЛПК с учетом коридоров управления, рисков, эффективности в рамках нейронного моделирования функциональное описание займет около 30-50 странниц текста в зависимости от размера шрифта.

Проведя данные исследования, можно перейти к построению эконометрической модели ЛПК США, как некого эталона для дальнейшего погружения данной модели в Российскую среду для использования как экзогенной эталонной модели в методике количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций ЛПК России.

В заключении отметим, что эконометрические модели производственно-логистической функции для предприятий различных отраслей должны пониматься и использоваться как экзогенные модели методики количественной оценки рисков, коридоров управления и эффективности организаций любых отраслей.