482
производительности труда на 77 % (R
2
=0,77) определяется изменчивостью факторов,
учтенных в модели.
Статическую надёжность коэффициента множественной
корреляции обычно
проверяют с помощью F критерия. При этом проверяется гипотеза об отсутствии в
генеральной совокупности связи между функцией и совокупностью учтённых факторов-
аргументов, т.е. о том, что в действительности R=0. При этом обычно используется таблица F
распределения, а расчётное значение F – критерия при 5 % или 1 %
уровне ошибки
сравнивается с табличными. Если при данном числе степеней свободы расчётное значение
окажется больше табличного, гипотеза отвергается и коэффициент множественной
корреляции можно считать статистически значимым.
Таким образом, в модели производительности труда коэффициент множественной
корреляции можно считать достаточно надёжным, так как расчетное значение F –критерия F
расч. -36,72 существенно превышает табличное F табл =4,45 при р=0,01
После определения существенности коэффициента множественной корреляции
строится доверительный интервал, определяемый следующим образом. Доверительный
интервал для коэффициента множественной корреляции
можно считать значимым, если
расчетное значение t
R
критерия существенно превышает его табличное при заданном
коэффициенте доверия. В нашем случае это очевидно, так как расчётное
значение
t
R –
критерия: t
R
(расч)
=23,08 значительно превышает табличное t
R
(табл)=2,80 при р=0,01.
Значимый доверительный интервал для коэффициента множественной корреляции
подчеркивает достоверность отобранной нами исходной информации.
Надёжность же коэффициента множественной корреляции, определяемой с помощью
критерия Фишера(F-критерия), характеризует адекватность построенной модели.
Коэффициенты а
i
(i=1,2,3) показывают, насколько возрастает
величина У при увеличении
соответствующих х
i
на 1.
Экономико-математическая модель производительности труда в натуральном
масштабе показывает, что увеличение величины затрат на внедрение новой техники на 1
млн.сум повышает среднюю выработку одного работающего на 0,011 млн.сум. Рост
коэффициента использования производственной мощности на 1 % будет способствовать
увеличению средней выработки на 0,057 млн,сум. Повышение доли ИТР в общей численности
работников предприятия на 1 % приводит к увеличению
средней выработки одного
работающего на 0,024 млн.сум.
Весомый вклад в исследование экономико-математического моделирования внесли
зарубежные экономисты: Бем-Баверк, Вальрас, В.Паррето, Дж.Хикс, П.Самуэльсон,
В.Леонтьев, В.К.Дмитриев и др. При исследовании развития экономико-математического
моделирования в нашей стране авторы опирались на работы экономистов и специалистов в
этой области, таких как С.С.Гулямов, Т.Ш.Шадиев, С.А.Салимов, А.А.Алмурадов и др.
Вместе с тем числе в облaсти оргaнизaции и упрaвления предприятиями
aвтомобильного трaнспортa из зaрубежных ученых внесли свой вклaд З.И.Aксенов, В.П.
Бычков, Н.К. Горшенин, Ю.Х. Гукетлев, И.Демьянович, В.И.Тaбaков и Л. Б.Миротин. Ученые
нaшей стрaны, тaкие кaк Г.A. Сaмaтов, Т.Ю. Кaдыров, М.Н. Рaвшaнов, М.Н. Ирисбековa, М.Б.
Кaлонов, Г.A.Aбдилaкимов, Е.A.Кaмaловa, З.К.Усмaнов, A.М.Мергaнов, Р.Г.Сaмaтов
проводили нaучные исследовaния в облaсти оргaнизaции инновaционных и инвестиционных
процессов нa aвтомобильном трaнспорте.
На основе разработанных моделей основных технико-экономических показателей
работы предприятия могут быть определены основные резервы и
источники повышения этих
показателей.
Для достижения этой цели, целесообразно:
1. Дополнительные капитальные вложения и инвестиции направлять на создание новых
реструктурированных предприятий.
483
2. Расширить сырьевую базу предприятия за счёт увеличения общего объёма
производства и выпуска экспортоориентированной продукции.
3. Разработанная нами прогнозная модель производительности труда свидетельствует
о реальной возможности повышения производительности труда, которая возрастает за период
2011-2025 гг. на 85 %.
Построение многофакторных корреляционных моделей важнейших показателей
работы автомобильных предприятий позволяет с достаточной обоснованностью применять
полученные результаты для выявления резервов повышения эффективности производства, а
также для отбора значимых факторов в моделях прогнозирования этих показателей.
