Кудрін Є. С.

Харківський національний економічний університет

 

Кластерний аналіз агропромислового комплексу України

 

Сільське господарство відіграє важливу роль у загальному економічному розвитку країни, оскільки створює робочі місця, забезпечує населення продовольчими товарами, а промисловість – сировиною. Проведення своєчасного аналізу основних результатів діяльності сільськогосподарських підприємств є запорукою ефективного управління фінансово-економічною діяльністю підприємств галузі в цілому. Саме тому  необхідно виявити регіони України, які за показниками чистого прибутку та середньої кількості зайнятих працівників є лідерами в розвитку сільськогосподарського ринку, а також регіони України, які мають найнижчі показники, тобто є депресивними та потребують вирівнювання їхнього розвитку.

Серед найбільш відомих вчених, які присвятили багато уваги застосуванню методів кластерного аналізу можна виділити Н. А. Волкову,        А. В. Вороніна, С. С. Гаркавенко, Г. М. Квіту, Н. В. Котелевську,                            А. С.  Лавренка, Л. М. Попову , О. В. Стукача та ін..

Метою статті є узагальнення існуючого практичного досвіду застосування кластерного аналізу для виявлення депресивних регіонів агропромислового комплексу України.

 Кластерний аналіз - це багатовимірна статистична процедура, що виконує збір даних, що містять інформацію про вибірку об'єктів, і потім упорядковуючи об'єкти в порівняно однорідні групи. Головне призначення кластерного аналізу - розбиття безлічі досліджуваних об'єктів і ознак на однорідні у відповідному розумінні групи або кластери [2].

Виконання кластерного аналізу здійснено за допомогою ППП «STATISTICA» [1,3]. Для даного аналізу було сформовано вибірку з регіонів України, а саме із 24 областей та Автономної Республіки Крим.  Групування регіонів України було проведено за двома показниками, а саме, величиною чистого прибутку (збитку), що є економічним показником та середньою кількістю працівників зайнятих у сільськогосподарському виробництві, що є соціальним показником. Для групування вибрано такі показники, тому, що величина чистого прибутку показує ефективність фінансово-господарської діяльності, а кількість зайнятих свідчить про масштаби діяльності в даній галузі. Тобто прослідкуємо чи залежить величина чистого прибутку від кількості зайнятих у виробництві.

Вихідні дані для проведення кластерного аналізу представлено в табл. 1.

 

Таблиця 1

 

Вихідні дані для проведення кластерного аналізу, 2012 р. [4]

 

Область України

Чистий прибуток,

тис. грн.

Середня кількість працівників, зайнятих у сільськогосподарському виробництві, осіб

1

Автономна Республіка Крим

34542,4

25565

2

Вінницька

1240461,2

36978

3

Волинська

284761,6

8899

4

Дніпропетровська

1375815,3

34712

5

Донецька

1417135,5

29709

6

Житомирська

228483,3

12867

7

Закарпатська

16619,2

3186

8

Запорізька

526886,3

26553

9

Івано-Франківська

497372,5

4256

10

Київська

4412175,9

46751

11

Кіровоградська

2200776,6

26232

12

Луганська

938051,4

16943

13

Львівська

1246907,7

8127

14

Миколаївська

591891,9

24107

15

Одеська

302418,2

32038


16

Полтавська

2852690,0

46568

17

Рівненська

87889,0

8753

18

Сумська

1001212,7

17967

19

Тернопільська

739681,1

11924

20

Харківська

1676378,0

28250

21

Херсонська

318091,2

22670

22

Хмельницька

1393928,1

19412

23

Черкаська

2540517,1

34701

24

Чернівецька

89881,2

6005

25

Чернігівська

982425,6

25393

В табл. 2 представлено критерії значущості показників.

 

Таблиця 2

 

Критерії значущості показників

 

Назва показника

Критерій значущості Фішера

(F-критерій)

Чистий прибуток (збиток), тис. грн.

62,44334

Середня кількість працівників, зайнятих у сільськогосподарському виробництві, осіб

13,73083

 

Отже, як видно з табл. 2, обидва показники є значимими, так як Fрозр. > F табл..   Fтабл. визначається за допомогою k1 та k2,  (k1 = m, а k2 = nm - 1, де   n – кількість спостережень (25 регіонів України); m – кількість факторів (2, а саме, величина чистого прибутку та середньооблікова кількість зайнятих в сільському господарстві)). Тобто, k1 = 2; k2 = 25 – 2 – 1 = 22. Fтабл. ( р = 0,99; k1 = 2; k2 = 22) = 5,72. Отже, Fрозр.( 62,44334) > F табл. (5,72) по показнику чистий прибуток та Fрозр.( 13,73083) > F табл. (5,72), по показнику середня кількість зайнятих у сільськогосподарській діяльності, що дає змогу стверджувати з вірогідністю 99 % про значимість даної моделі. 

На рис. 1 представлено середні значення змінних для кожного кластеру.

 

 

Рис. 1. Середні значення змінних для кожного кластеру

З рис. 1 видно, що до першого кластеру потрапили регіони, які характеризуються найвищими значеннями ознак у порівнянні з двома іншими кластерами, тобто їх виробничий потенціал є високим. У другому кластері показники мають середні значення чистого прибутку та кількості зайнятих, тобто дані регіони мають значний виробничий потенціал. Регіони, які потрапили в третій кластер, характеризуються найнижчими значеннями ознак, тобто мають відносно низький потенціал.

Отже, за результатами проведеного кластерного аналізу, всю вибірку із 25 регіонів України було розбито на 3 кластери. Результати кластерного аналізу представлено в табл. 3.

 

Таблиця 3

 

Кластер

Область України, яка увійшла до даного кластеру

Кількість регіонів

Значення кластера

 

1

Київська, Полтавська, Черкаська

3

Регіони, які характери-зуються високим вироб-ничим потенціалом

2

 

Вінницька, Дніпропетровська, Донецька, Кіровоградська, Луганська, Львівська, Сумська, Харківська, Хмельницька, Чернігівська

10

Регіони, які характери-зуються значним вироб-ничим потенціалом

3

 

Автономна Республіка Крим, Волинська, Житомирська, Закарпатська, Запорізька, Івано-Франківська, Миколаївська, Одеська, Рівненська, Тернопільська, Херсонська, Чернівецька

12

Регіони, які мають низький виробничий потенціал

 

Отже, групування 25-ти регіонів України проведено за двома показниками – величина чистого прибутку (збитку) та середньою кількістю працівників, зайнятих в сільському господарстві із використанням кластерного аналізу за допомогою програми STATISTICA. За результатами кластеризації були отримані три кластери: до першого з них увійшло три регіони, до другого – десять, до третього – дванадцять. Регіони України, які потрапили до першого кластера, які мають найвищі показники чистого прибутку та середньої кількості зайнятих працівників є лідерами в розвитку сільськогосподарського ринку. Саме ці регіони є пріоритетними конкурентами між собою, для яких характерним є найвищий рівень конкуренції. Відповідно до даних щодо евклідових відстаней між середніми кластерами гострота конкуренції знижується через віддалення кластерів один від одного. Отже, найгостріша конкуренція спостерігається між першим та другим кластером, менш гостра – між першим та третім.

 

Література:

1. Буреева Н.Н. Многомерный статистический анализ с использованием ППП «STATISTICA» / Н. Н. Буреева. – Нижний Новгород: Пламя, 2007. – 114 с.

2. Соколова Л. В. Використання методів кластерного аналізу у практичній діяльності підприємств [Електронний ресурс] / Л. В. Соколова,   Г. М. Верясова, О. Є. Соколов. – Режим доступу: http://archive.nbuv.gov.ua/ portal/natural /vnulp/menegment/2011_720/36.pdf.

3. Халафян А. А.  Статистический анализ данных с использованием ППП «STATISTICA» / А. А. Халафян. – М.: ООО «Бином-пресс». – 512 с.

4. Сайт державного комітету статистики України [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.ukrstat.gov.ua.