ВВЕДЕНИЕ 8
ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ 9
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МНОГОМЕРНОГО
СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 11
1.1. Дисперсионный анализ 11
1.2. Факторный анализ 20
1.3. Кластерный анализ 25
2. МНОГОМЕРНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПОДРАЗДЕЛА DM 30
2.1. Корреляционный анализ показателей DM 31
2.2. Факторный анализ показателей DM 33
2.3. Кластерный анализ регионов 36
2.4. Выводы 53
3. ФИНАНСОВЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ,
РЕСУРСОЭФФЕКТИВНОСТЬ И РЕСУРСОСБЕРЕЖЕНИЕ 56
3.1. Оценка коммерческого потенциала и перспективности проведения научных исследований с позиции ресурсоэффективности
и ресурсосбережения 56
3.1.1. Потенциальные потребители результатов исследования 56
3.1.2. Анализ конкурентных технических решений 57
3.1.3. SWOT- анализ 59
3.1.4. Оценка готовности проекта к коммерциализации 61
3.1.5. Методы коммерциализации результатов научно-технического
исследования 62
3.1.6. Инициация проекта 64
3.1.7. Организационная структура проекта 65
3.1.8. Ограничения и допущения проекта 65
3.2. Планирование научно - исследовательских работ 66
3.2.1. Иерархическая структура работ проекта 66
3.2.2. Структура работ в рамках научного исследования 67
3.2.3. Определение трудоемкости выполнения работ и разработка
графика проведения научного исследования 68
3.3. Бюджет научно - технического исследования (НТИ) 72
3.3.1. Расчет материальных затрат НТИ 72
3.3.2. Основная заработная плата 72
3.3.3. Дополнительная заработная плата исполнителей темы 74
3.3.4.Отчисления во внебюджетные фонды (страховые отчисления) .... 74
3.3.5. Расчет затрат на научные и производственные командировки .... 75
3.3.6. Контрагентные расходы 75
3.3.7. Накладные расходы 75
3.3.8. Формирование бюджета затрат НТИ 76
3.4. Определение ресурсной (ресурсосберегающей), финансовой,
бюджетной, социальной и экономической эффективности исследования 77
3.4.1. Динамические методы экономической оценки инвестиций 77
3.4.2. Чистая текущая стоимость (NPV) 78
3.4.3. Дисконтированный срок окупаемости 79
3.4.4. Внутренняя ставка доходности (IRR) 79
3.4.5. Индекс доходности (рентабельности) инвестиций (PI) 80
3.5. Вывод 83
4. СОЦИАЛЬНАЯ ОТВЕТСТВЕННОСТЬ 84
4.1. Анализ опасных и вредных факторов 85
4.2. Производственная безопасность 86
4.2.1. Характеристика помещения, микроклимат 86
4.2.2. Характеристика помещения, микроклимат 87
4.2.3. Производственный шум 88
4.2.4. Освещенность рабочей зоны 90
4.3. Рабочее место, оценка условий труда на рабочем месте 93
4.3.1. Психофизиологические факторы 95
4.3.2. Анализ опасных производственных факторов и обоснование
мероприятий по их устранению (техника безопасности) 96
4.4. Электробезопасность 96
4.5. Экологическая безопасность 99
4.6. Пожарная безопасность 101
4.7. Чрезвычайные ситуации 103
4.8. Выводы и рекомендации 105
4.9. Законодательная и нормативная база 105
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 107
СПИСОК ПУБЛИКАЦИЙ СТУДЕНТА 108
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 112
ПРИЛОЖЕНИЕ А 115
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 134
ПРИЛОЖЕНИЕ В 135
Объектом исследования являются социально-экономические показатели (СЭП) предприятий России подраздела DM «Производство транспортных средств и оборудования» в разрезе форм собственности.
Цель работы - исследование деятельности предприятий подраздела «Производство транспортных средств и оборудования» обрабатывающей промышленности России в разрезе форм собственности с использованием методов многомерного статистического анализа.
Актуальность работы заключается в том, что в связи с интенсивными процессами создания предприятий в иностранной и совместной собственности в отдельных отраслях промышленности России возникает потребность сравнения предприятий в российской собственности, иностранной и совместно собственности по СЭП. В частности, наиболее интенсивной отраслью создания таких предприятий является подраздел DM «Производство транспортных средств и оборудования» обрабатывающей промышленности России. Объемы производства предприятий в иностранной и совместной собственности в этом подразделе достигли 42% в 2013 году и стали сопоставимыми с предприятиями в российской собственности. В связи с вышесказанным, актуальной темой является проблема сравнительного анализа поведения предприятий подраздела DM в разрезе форм собственности, показателей и регионов России.
В процессе исследования проводился многомерный статистический анализ: корреляционный, кластерный, факторный
анализы СЭП, кластерный анализ регионов РС и ИСС, параметрический и непараметрический анализы кластеров регионов.
В результате исследования на основе корреляционных связей построена кластерная модель СЭП, уменьшающая количество 9 исходных показателей до 6-ти; факторная модель показателей, объясняющая общую изменчивость исходных показателей на 99%; кластерные модели регионов в РС и ИСС; получены оценки уровней значимости различий предприятий в РС и ИСС по СЭП.
Для проведения расчетов и построения моделей использованы пакеты MS Excel, Statistica.
Магистерская диссертация выполнена в текстовом редакторе Microsoft Office Word 2010.
ВВЕДЕНИЕ
С 2006 года в Российской экономике наблюдаются
высокоинтенсивные процессы создания предприятий в иностранной и совместной собственности в отдельных отраслях промышленности. В частности, наиболее интенсивной отраслью создания таких предприятий является подраздел DM «Производство транспортных средств и оборудования» обрабатывающей промышленности России. Объемы производства предприятий в иностранной и совместной собственности в 2013 году достигли 42% и стали сопоставимыми с предприятиями в российской собственности в этом подразделе. Возникает проблема сравнительного анализа поведения предприятий подраздела DM в разрезе форм собственности, показателей и регионов России.
Целью настоящей работы является исследование деятельности предприятий подраздела «Производство транспортных средств и оборудования» обрабатывающей промышленности России в разрезе форм собственности с использованием методов многомерного статистического анализа, таких как: корреляционный, кластерный, факторный, параметрический и непараметрический дисперсионный анализы.
Выявление закономерностей процессов развития промышленных предприятий в российской (РС) и иностранной + совместной (ИСС) собственности подраздела DM в разрезе регионов России является составной задачей, предполагающей поэтапное решение:
1) построение факторного экономического пространства регионов России на основании корреляционного и факторного анализов социальноэкономических показателей развития промышленности предприятий подраздела DM регионов России;
2) проведение статистического сравнительного анализа результативности развития предприятий промышленности регионов в РС и ИСС в рамках дисперсионного анализа соответствующих факторных экономических пространств;
3) интерпретация полученных результатов экономическими выводами.
В работе проведен многомерный статистический анализ СЭП предприятий регионов России подраздела промышленности DM в РС (58 регионов) и ИСС (18 регионов).
В ходе данного исследования проведены корреляционный, факторный, кластерный и дисперсионный анализы. На основании данных анализов можно сделать следующие выводы:
1) Построено 6-мерное факторное экономическое пространство регионов
России на основании корреляционного и факторного анализов социальноэкономических показателей развития промышленности предприятий
подраздела DM регионов России;
2) В результате проведения статистического сравнительного анализа результативности развития предприятий промышленности регионов в РС и ИСС в рамках дисперсионного анализа соответствующих факторных экономических пространств, было выявлено, что предприятия ИСС выпускают больше продукции, чем предприятия РС, несмотря на то, что количество занятого населения в основном больше на предприятиях РС; средняя ЗП выше на предприятиях ИСС, чем на предприятиях РС.
3) Созданные иностранные предприятия, ориентированные на российский рынок, сократили занятость предприятий РС в подразделе DM. Модели создания крупных зарубежных предприятий (Санкт-Петербург и Калужская область) были неэффективны для России с точки зрения социальных результатов. Тем не менее, они могут генерировать другие положительные эффекты (инвестиции, высококачественная продукция, налоги и т. д.).
Данная модель оценивания различий предприятий регионов в РС и ИСС может быть применена к любой базе экономических показателей, а также учтена при разработке мер государственного стимулирования.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
