Моделирование процессов первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Бажанова, Ольга Викторовна

• Бажанова, Ольга Викторовна
• кандидат экономических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Бажанова, Ольга Викторовна

Введение.

Глава 1. Исследование процессов проведения сельскохозяйственной переписи.

1.1. Роль и место сельскохозяйственной переписи в системе государственной статистики.

1.2. Особенности организации проведения Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года.

1.3. Основные направления совершенствования процессов обработки материалов сельскохозяйственной переписи.

Выводы по главе.

Глава 2. Разработка экономико-математических моделей процессов первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи.

2.1. Концептуальный подход к разработке моделей и методических материалов.

2.2. Определение состава центров обработки материалов сельскохозяйственной переписи.

2.3. Формирование плана обработки материалов сельскохозяйственной переписи. -3'

Выводы по главе.

Глава 3. Применение методического материала по совершенствованию процессов первичной обработки переписных документов.

3.1. Порядок применения методики определения состава центров обработки переписных материалов.

3.2 Порядок применения методики формирования плана обработки материалов переписи. ^

3.3. Анализ экономической эффективности от внедрения методического материала.

Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование процессов первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи»

В экономическом развитии человечества аграрный сектор играет заметную роль, что влечет за собой особую потребность в исследовании тенденций сельскохозяйственного развития. Эта роль обусловлена следующими факторами.

Во-первых, большая часть населения земного шара живёт в странах с преобладанием аграрного сектора в экономике.

Во-вторых, для большинства стран мира, включая Россию, остается актуальной проблема продовольственной безопасности страны. Продовольственная безопасность страны, как составная часть национальной безопасности, является гарантией стабильного удовлетворения потребностей населения в продуктах питания.

В-третьих, сельское хозяйство помимо обеспечения населения продуктами питания выступает также как источник сырья для перерабатывающей промышленности. Около 70 % предметов потребления во всем мире производится из продукции сельского хозяйства, поэтому от эффективности этой отрасли прямо зависит жизненный уровень населения.

Вклад аграрного сектора в экономический рост основан на его двоякой роли: как поставщика продукции на внутренний и внешний рынки, с одной стороны, и как потребителя ресурсов, произведенных другими отраслями экономики, с другой стороны. Ускорение роста потребления в сельском хозяйстве продукции отраслей промышленности сказывается на темпах развития индустрии.

Анализ развития аграрного сектора играет важнейшую роль при выявлении основных закономерностей общественного развития. Он не может быть выполнен без получения полной информации о текущем состоянии сельского хозяйства.

Планирование развития аграрного сектора, проведение научных исследований и принятие административных решений по дальнейшему его совершенствованию возможно только на основе точных и полных данных о состоянии сельского хозяйства.

Текущий сбор данных о состоянии сельского хозяйства российской статистикой осуществляется путем получения ежегодных отчетов о своей деятельности от сельскохозяйственных предприятий, хранением этих данных в базах данных и проведением соответствующей обработки. Помимо этого, для осуществления указанной цели проводятся разнообразные выборочные обследования. Но объем получаемых таким образом данных не достаточен для формирования более полной картины текущего состояния агрокомплекса и перспектив его изменения. Масштабы выборочных обследований не дают возможности получить представительные данные по каждому региону, требующиеся федеральным и местным органам власти. Более полную и объективную информацию по экономическому состоянию аграрного сектора и социальную картину на селе можно сформировать только на основе обработки данных, полученных при проведении сельскохозяйственной переписи.

Сельскохозяйственная перепись является серьезным мероприятием государственного масштаба, целью которого является получение данных по текущему состоянию аграрного сектора, которые могут в дальнейшем использоваться в планировании его эффективного развития на длительный период.

Проведение переписи включает в себя процессы сбора, обработки, оценки, анализа и публикации информации по сельскохозяйственным предприятиям всех форм собственности и индивидуальных владельцев земли.

Сбор статистической информации в ходе переписи основан на единой статистической методологии на всей территории государства. Своей основной целью сельскохозяйственная перепись имеет получение обобщенных данных о состоянии агропромышленного комплекса в стране на определенную дату.

Данные переписи используются для выявления приоритетов в развитии аграрного сектора экономики и социального уровня сельских районов.

Сельскохозяйственная перепись является основным источником получения отправных базисных статистических данных не только по деятельности сельхозпредприятий, но и вкладе частных собственников земли в аграрный сектор. Перепись позволяет оценить численность населения, занятого в агрокомплексе, аккумулирует статистические данные в отношении сельскохозяйственных предприятий и сельских домохозяйств, представляя все разнообразие в любом диапазоне территориальных единиц - от всей страны и вплоть до отдельных мелких населенных пунктов.

В ходе переписи получают данных о конкретных видах деятельности, которыми занимаются сельскохозяйственные организации, а также общей площади земли, арендуемой или находящейся в их собственности.

Перепись дает сведения о количестве плодовых насаждений и ягодных культур и занимаемых ими площадях, объемах посевных площадей по видам продукции, а также информацию о количестве сельскохозяйственных животных по видам скота и птицы.

Оценка оснащенности и технической вооруженности сельскохозяйственных предприятий производится на основе получаемых в ходе переписи сведений об используемых ими инфраструктуре (дороги, связь, водо,- электро-, газоснабжение и др.), технических средствах (машины, тракторы, мотоблоки, насосы, электростанции и т.д.) и производственных помещениях (фермы, сооружения для хранения корма и сельхозпродукции). Эти сведения составляют базовую основу для анализа эффективности деятельности сельхозпредприятий, выявления основных направлений их развития.

Данные, полученные в ходе переписи, дают представление о занятости населения на селе и уровне его жизни, позволяют делать выводы о трудовых ресурсах и демографическом составе (количество постоянных и временных работников, их возраст, уровень образования и т.д.), а также об относительном объеме сельхозпроизводства, идущим на продажу и выдаваемым в счет натуральной оплаты труда.

Трудно переоценить роль полученных при проведении переписи данных для проведения научных исследований, которые в первую очередь используются для прогнозирования будущего облика агрокомплекса. Проведение научных исследований дает возможность определить основные направления развития сельскохозяйственного сектора экономики.

Результаты, полученные в ходе проведения сельскохозяйственной переписи, важны не только для государственных структур, но и представляют интерес для бизнес-сообщества, которое использует получаемые данные для определения целесообразности проведения инвестиций в то или иное направление аграрного сектора Росси.

Сельскохозяйственная перепись является не простым подсчетом количественных показателей, она дает интегральную характеристику текущего уровня состояния агрокомплекса и тенденций его развития. Всеобщий характер переписи позволяет получить данные не только по всей стране, но и по каждому ее региону, отдельным территориям и населенным пунктам.

Сельскохозяйственная перепись, проведенная в России в 2006 году, была организована практически впервые за многие годы. Последний раз подобное мероприятие проходило в 1920 г. совместно с переписью населения и кратким учетом промышленных предприятий. Позднее периодически осуществлялись специализированные сельскохозяйственные переписи: посевных площадей сельскохозяйственных культур (в 1964, 1976, 1985 гг.); плодово-ягодных насаждений и виноградников (в 1970, 1984 гг.); поголовья скота (последняя перепись скота была проведена по состоянию на 01 января 1996 г.).

На постсоветском пространстве сельскохозяйственная перепись 2006 года явилась вторым после Всероссийской переписи населения 2002 года крупномасштабным мероприятием такого рода. Она дала возможность оценить произошедшие за последние пятнадцать лет в России экономические изменения в аграрном секторе страны и в социальном развитии жителей сельской местности.

Всероссийская сельскохозяйственная перепись (ВСХП) 2006 года проводилась по Постановлению Правительства Российской Федерации от 31 октября 2005 года № 651 «Об организации Всероссийской сельскохозяйственной переписи» в период с 1 по 25 июля 2006 г. Организационное руководство переписью осуществлялось Федеральной службой государственной статистики (Росстатом). Непосредственную работу по обеспечению мероприятий, связанных с сельхозпереписью, во всех субъектах РФ выполняли территориальные органы госстатистики России (ТОГС).

Рассматривая сельхозперепись с позиции теории управления, следует обратить внимание на ее существенную особенность - она представляет собой совокупность процессов с большим количеством управляемых элементов (ТОГС), значительно удаленных друг от друга и от органа управления (Росстата), что усложняет сам процесс управления сельскохозяйственной переписью.

Решение вопросов эффективного управления сложными процессами является чрезвычайно важной проблемой [13,17-19,26-27,33,45-46,75,91]. Применительно к организации и проведению сельскохозяйственной переписи эффективность управления основана на рациональном использовании выделенных бюджетных финансовых средств и обеспечении выполнения работ в установленные сроки.

Выполнение сельхозпереписи требует проведения значительных финансовых затрат, что в целях экономии бюджетных средств выводит проблему повышения эффективности управления проведением переписи на передний план.

Приоритетным направлением достижения эффективности управления проведением сельхозпереписи является разработка и применение экономико-математических моделей [10,14-16,22-23,41,47,4951,80,87].

Такой подход вызывает необходимость научного исследования проведения сельхозпереписи, анализа проходящих в ходе ее процессов и разработки экономико-математических моделей, направленных на повышение эффективности этих процессов. Этот подход наиболее актуален и способствует совершенствованию системы государственной статистики.

Цель и задачи исследования. Основной целью настоящей диссертации является исследование вопросов разработки и применения экономико-математических моделей процессов первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи. Для достижения указанной цели в работе поставлены и решены следующие научные и практические задачи:

• определены основные процессы организации проведения сельскохозяйственной переписи;

• осуществлена классификация процессов проведения сельхозпереписи и обоснованы процессы, требующие применения экономико-математических моделей;

• разработана модель определения состава центров обработки материалов сельскохозяйственной переписи;

• разработана модель формирования плана первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи;

• разработан методический материал, позволяющий применять экономико-математические модели первичной обработки материалов;

• выполнены экспериментальные расчеты с использованием разработанных научно-методических материалов применительно к Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 г.

Объект исследования. Объектом выполненного исследования является процесс первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи.

Предмет исследования. Разработка и применение экономико-математических моделей, обеспечивающих эффективное выполнение первичной обработки материалов ВСХП, составляет предмет настоящего исследования.

Теоретические и методологические основы исследования составили положения современной экономической теории и системного анализа. При выполнении исследования были учтены методологические принципы проведения сельскохозяйственной переписи, принятые Россией на основе международных соглашений [67].

В диссертационной работе использовались труды известных отечественных ученых по проблемам управления экономикой и в области организации проведения сельскохозяйственной переписи (Боярский А.Г., Королев М.А., Ясин Е.Г.), экономико-математического моделирования (Лагоша Б.А., Канторович Л.В.), информационных технологий в статистике (Божко В.П., Голосов О.В., Михеев Ю.А, Романов А.Н., Шураков В.В.).

Научные результаты настоящего исследования получены с применением теории оптимального управления, методов системного анализа и оптимизационных методов.

Научная новизна исследования. В диссертационной работе впервые предложены и разработаны экономико-математические модели применительно к первичной обработке материалов сельскохозяйственной переписи, что определяет научную новизну выполненного исследования.

Научную новизну составляют следующие положения исследования:

• обоснование необходимости применения экономико-математических моделей к организации первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи;

• экономико-математическая модель определения состава центров обработки материалов ВСХП;

• экономико-математическая модель формирования плана первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи;

• методические материалы по применению экономико-математических моделей, оптимизирующих проведение первичной обработки материалов ВСХП.

Теоретическая и практическая значимость работы. Выполненное в диссертационной работе исследование направлено на решение актуальной и чрезвычайно важной государственной задачи - оптимизации процесса первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи.

Положения, выводы и рекомендации исследования, а также разработанные экономико-математические модели и результаты их применения позволяют сократить финансовые средства, необходимые для организации первичной обработки материалов ВСХП на региональном уровне, и уменьшить сроки их выполнения, что значительно повышает эффективность проведения сельскохозяйственной переписи.

Полученные в диссертационной работе результаты могут быть также применены к другим выборочным обследованиям и переписям, выполняемым по аналогичной с ВСХП методологией, в т. ч. предстоящей в 2010 г. Всероссийской переписи населения.

Апробация и внедрение результатов работы. Основные положения диссертационной работы апробированы на исходных данных проведенной в 2006 г. Всероссийской сельскохозяйственной переписи. Результаты моделирования подтвердили возможность экономии бюджетных финансовых средств за счет рационального использования имеющихся технических средств, а также сокращения времени первичной обработки материалов ВСХП.

Полученные в диссертации результаты и рекомендации послужили основой для доклада на X научно-практической конференции «Реинжиниринг бизнес-процессов на основе современных информационных технологий»

МЭСИ, 2007 Г.).

Разработанный методический материал использовался для оценки финансовых потребностей закупки технических средств, используемых при проведении первичной обработки материалов ВСХП, расчета плана очередности обработки массивов переписных документов, а также в учебном процессе МЭСИ.

Публикации. По теме исследования опубликовано 5 работ [5-9] общим объемом 1,8 печатных листа, одна из них в издании, рекомендованном ВАК.

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав (с выводами по каждой главе), заключения и библиографического списка.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Бажанова, Ольга Викторовна

Выводы по главе

В ходе научного исследования проанализированы технологические процессы, выполненные при проведении Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года, и определены такие из них, оптимизация которых позволит повысить эффективность организации этого крупномасштабного государственного мероприятия.

В результате выполненного исследования были разработаны и реализованы следующие модели технологических процессов сельхозпереписи:

• определение состава центров обработки материалов переписи;

• формирование плана обработки материалов переписи.

Модель определения состава центров обработки материалов сельхозпереписи представляет собой модель линейного программирования с целочисленными переменными и реализована методом ветвей и границ.

Апробация модели показала, что ее применение при последующей организации сельскохозяйственной переписи позволит определить такой состав центров, осуществляющих обработку материалов переписи, при котором будут минимизированы расходы на приобретение дорогостоящего оборудования для поведения работ. Это достигается за счет эффективного использования имеющихся в наличии территориальных органов статистики, на базе которых создаются центры, технических средств, пригодных для выполнения первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи.

Разработанная методика, использующая указанную модель, описывает органу управления порядок действий по формированию центров обработки материалов сельхозпереписи на региональном уровне.

Выполненные по методике расчеты показали, что ее использование применительно к Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года позволило бы сократить более, чем на 4 % стоимость затрат на закупку нового оборудования для проведения первичной обработки материалов переписи на региональном уровне.

Разработанная методика и составляющая ее основу модель могут быть использованы при проведении сельскохозяйственных переписей с целью определения оптимального состава центров обработки регионального уровня, а также для решения этого вопроса при организации других сплошных переписей, проводимых по аналогичной технологии.

Методика формирования плана обработки материалов переписи учитывает необходимость последовательного выполнения и двухэтапность обработки информационных массивов сельскохозяйственной переписи. Методика должна быть применена во всех центрах, обрабатывающих материалы сельскохозяйственной переписи двух и более субъектов РФ.

Вычислительная часть методики реализуется в два шага. На первом шаге для каждого субъекта-источника переписных материалов реализуется модель, определяющая очередность выполнения обработки его информационных массивов. Учитывая специфический вид модели показано, что ее необходимо реализовать методом Джонсона.

В результате применения модели для каждого субъекта-источника переписных материалов формируется упорядоченное множество номеров информационных массивов, задающее последовательность их обработки, при которой обеспечивается минимальное общее время выполнения работ для этой совокупности. Таким образом, по завершении первого шага для каждого центра будут сформированы несколько планов обработки информационных массивов (по числу субъектов, предоставившим свои материалы на обработку).

Согласно методике каждый такой план может быть представлен эквивалентной двухэтапной работой, продолжительности которой рассчитываются на основе разработанного на первом шаге плана.

На втором шаге методики реализуется модель, которая планирует очередность последовательного выполнения эквивалентных работ таким образом, чтобы в любой момент времени было обеспечено максимально возможное число завершенных эквивалентных работ при минимизации общего времени их выполнения. Разработанная модель является моделью линейного программирования с булевыми переменными, и была реализована методом ветвей и границ.

Результатом применения методики на втором шаге является упорядоченное множество эквивалентных работ, задающее очередность их выполнения. Возвращаясь от эквивалентных работ к соответствующим им планам с учетом их очередности выполнения, полученной на первом шаге методики, определяются уникальные порядковые номера очередности выполнения срели всех информационных массивов, которые и задают порядок работы центра.

Разработанная методика была апробирована для центра, обрабатывающего информационные массивы сельхозпереписи четырех субъектов. Выборку представляли 250 типовых для ВСХП 2006 года информационных массивов. Результаты моделирования показали, что применение разработанной методики и моделей позволили сформировать такой план, при котором задолго до завершения всех работ в центре полностью будет закончена первичная обработка материалов сельхозпереписи для 75 % субъектов-источников информационных массивов. В конечном итоге это приводит к более раннему завершению обработки информационных массивов на федеральном уровне, и, как следствие, досрочному предоставлению информационных услуг в части указанных субъектов - являющейся основной целью любой сплошной переписи.

Методика формирования плана обработки материалов сельхозпереписи может быть рекомендована к использованию не только при проведении последующих сельскохозяйственных переписей, но и при организации других сплошных переписей, выполняемых по аналогичной технологии.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для определения экономического состояния страны и прогнозирования дальнейших перспектив его развития анализ развития аграрного сектора имеет чрезвычайное важное значение. Его не возможно осуществить без знания информации о текущем состоянии сельского хозяйства. Только на основе точных и полных данных о состоянии агропромышленного сектора можно осуществлять планирование его развития, проводить научные исследования и принимать административные решения по дальнейшему совершенствованию.

Наиболее полные и объективные сведения об уровне агропромышленного сектора и его возможностях дает сельскохозяйственная перепись.

Состоявшаяся в 2006 году в России сельскохозяйственная перепись фактически явилась первым сплошным обследованием агропромышленного сектора страны (до этого редко выполнялся только краткий учет по отдельным сельскохозяйственным показателям), выполнение которого потребовало больших расходов бюджетных финансовых средств и ограниченных сроков на получение результатов переписи.

Являясь крупномасштабным государственным мероприятием, сельскохозяйственная перепись представляет собой совокупность сложных организационных и технологических процессов. В этой связи чрезвычайно важное значение приобретают научные исследования по вопросам эффективного управления процессами организации и проведения сельскохозяйственной переписи, направленные на экономию бюджетных средств и своевременное выполнение решаемой государственной задачи.

В настоящей диссертационной работе эффективность управления сельскохозяйственной переписью обеспечивается разработкой и применением экономико-математических моделей к ее технологическим процессам.

Выполненное научное исследование посвящено организации первичной автоматизированной обработки материалов сельскохозяйственной переписи и направлено на обеспечение эффективности следующих ее технологических процессов:

• определение состава центров обработки материалов сельхозпереписи;

• формирование плана обработки материалов сельхозпереписи.

На основании выполненного анализа указанных процессов были сформулированы математические постановки задач, разработаны экономико-математические модели и предложены методы их реализации.

При решении проблемы определения состава центров обработки материалов сельскохозяйственной переписи должны быть учтены, кроме объемов решаемых задач, текущая оснащенность территориальных органов статистики оборудованием, пригодном для применения на этапе автоматизированной обработки машиночитаемых документов.

В процессе первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи требуется спланировать работу в каждом центре таким образом, чтобы не только обеспечить минимизацию общего времени обработки всех переписных массивов данных, но и гарантировать в любой момент времени с начала выполнения работ максимально возможное число субъектов-источников переписных материалов, для которых полностью завершена обработка информационных массивов.

В диссертационной работе задачи исследования сначала были представлены вербальным описанием, на основе которых далее сформулированы математические постановки задач и разработаны соответствующие экономико-математические модели и необходимые для их применения научно-методические материалы.

Экономико-математическая модель определения состава центров обработки материалов сельхозпереписи была разработана для выбора из общего числа территориальных органов статистики наиболее подходящих для выполнения функции центров обработки переписного материала, сформированного после анкетирования. В основу решения поставленной задачи положен экономический фактор, определяющий сохранение бюджетных финансовых средств на приобретение технических средств, использующихся в центрах для выполнения автоматизированной обработки материалов сельхозпереписи.

В разработанной экономико-математической модели для каждого территориального органа статистики учитывается наличие оборудования, которое может быть выделено из имеющегося у него количества для применения в первичной обработке материалов сельхозпереписи без нанесения ущерба выполнению своих повседневных функций. В модели предусмотрена также возможность перераспределения объемов работ между центрами с учетом стоимости доставки подлежащих обработке машиночитаемых документов.

Главной целью разработанной экономико-математической модели явилось определение такого оптимального состава центров обработки, сформированных при территориальных органах статистики, при котором будет достигнута минимальная стоимость закупаемых технических средств для применения их в процессе первичной обработки материалов сельхозпереписи.

Разработанная на основе экономико-математической модели методика позволяет практически решить поставленную задачу.

Апробация разработанной модели и методики была выполнена на исходных данных Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года.

Результаты применения методики показали, что принятое административным способом решение о создании центров обработки материалов сельхозпереписи во многом совпадает с оптимальным решением, полученным на основе разработанных в ходе научного исследования материалов (что, несомненно, подтверждает компетентность принятого решения). Вместе с тем, расчеты показали, что организация центров обработки на основании результатов, полученных при применении методики, позволила бы сократить более чем на 4 % общую стоимость закупаемого технического оборудования.

Методика может быть применена для определения состава центров обработки материалов последующих сельскохозяйственных переписей, а также других сплошных обследований, выполняемых по аналогичной технологии.

Методика формирования плана обработки материалов сельхозпереписи разработана с целью сокращения общего времени выполнения первичной обработки информационных массивов и создания возможности для предоставления итоговых результатов переписи по отдельным субъектам до завершения полной обработки переписных материалов на региональном уровне. Она реализует две экономико-математические модели и применяется для планирования работ в каждом центре.

Первая модель минимизирует продолжительность обработки информационных массивов. В ней учтена особенность обработки каждого массива данных, выполняемой последовательно в два этапа. Модель применяется отдельно для каждого субъекта-источника формирования машиночитаемых документов.

Вторая модель применяется в тех центрах, которые обрабатывают материалы переписи нескольких субъектов. Результатом применения модели является сформированная очередность обработки их машиночитаемых документов.

Методика была апробирована для планирования работ центра, обрабатывающего информационные массивы четырех субъектов (выборка состояла из 250 типовых информационных массивов).

Результаты применения методики показали, что она обеспечивает для каждого центра формирование плана первичной обработки материалов сельхозпереписи с минимальной общей продолжительностью при достижении в любой момент времени максимального количества субъектов, для которых полностью завершена обработка информационных массивов.

В выполненном расчете для 75 % субъектов полностью обработка переписных материалов была завершена по истечении 20 % времени, спланированного на выполнение всех работ.

Методический материал позволяет использовать экономико-математическую модель при планировании обработки материалов последующих сельскохозяйственных переписей, а также других переписей с аналогичной технологией проведения

Задачи, поставленные для научных исследований, выполнены в полном объеме, а их результаты подтвердили эффективность применения при проведении последующих сельхозпереписей и других сплошных статистических обследований.

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ

АРМ - автоматизированное рабочее место

АПК РУ - аппаратно-программный комплекс регионального уровня

АПК ФУ - аппаратно-программный комплекс федерального уровня

АС - автоматизированная система

БД - база данных

ВСХП - Всероссийская сельскохозяйственная перепись

ГМЦ - Главный межрегиональный центр обработки и распространения статистической информации

ИМ - информационный массив

Минкультуры - Министерство культуры и массовых коммуникаций Российской Федерации

Минобороны РФ - Министерство обороны Российской Федерации

Минобрнауки Министерство образования и науки Российской

Федерации

МВД РФ - Министерство внутренних дел Российской

Федерации

Минюст РФ - Министерство юстиции Российской Федерации

ММД - массив машиночитаемых документов

МЧД - машиночитаемый документ

ОКВЭД - общероссийский классификатор видов

ООН - Организация объединенных наций

ПЭВМ - персональная электронно-вычислительная машина

Росстат - другое название ФСГС РФ

РФ - Российская Федерация

СМИ - средства массовой информации

ТОГС - территориальные органы государственной статистики России ФСБ РФ - Федеральная служба безопасности Российской

Федерации

ФСГС РФ - Федеральная служба государственной статистики

Российской Федерации ЦО - центр обработки материалов сельхозпереписи

ЭММ - экономико-математическая модель

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Бажанова, Ольга Викторовна, 2007 год

1. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. -М.: Наука, 1990.-236 с.

2. Акоф Р.Л., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир, 1971.-428 с.

3. Афанасьев В.Н., Маркова А.И. Статистика сельского хозяйства. -М.: Финансы и статистика, 2003. 272 с.

4. Афанасьев М.Ю., Багриновский К.А, Матюшок В.М. Прикладные задачи исследования операций. М.: Инфра-М, 2006. - 275 с.

5. Бажанова О.В., Божко В.П. Анализ процессов поведения ВСХП-2006. // Математические и инструментальные методы в инновационной экономике. Сб. научн. труд. М.: МЭСИ, 2006.

6. Бажанова О.В. Организация распределения ресурсов при выполнении первичной обработки материалов Всероссийской переписи 2006 г. // Математические и инструментальные методы в инновационной экономике. Сб. научн. труд. М.: МЭСИ, 2006.

7. Бажанова О.В. К вопросу об определении состава центров первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи. // Вестник РГТЭУ № 3 (№19). М.: РГТЭУ, 2007.

8. Бажанова О.В. Формирование плана первичной обработки материалов сельскохозяйственной переписи. // Математические иинструментальные методы в инновационной экономике. Сб. научн. труд. М.: МЭСИ, 2007.

9. Банк В.Р., Зверев В.С. Информационные системы в экономике. -М.: Экономист, 2006.-477 с.

10. Барановская Т.П. Информационные системы и технологии в экономике М.: Финансы и статистика, 2005. - 416 с.

11. Башкатов Б.И. Статистика сельского хозяйства. М.: Экмос, 2001.-352 с.

12. Бигель Дж. Управление производством. М.: Мир, 1973. - 304 с.

13. Божко В.П. Опыт обработки статистической информации и основы коммерческой деятельности в области ее распространения // Сб. научн. труд. -М.: МЭСИ, 1998.

14. Божко В.П. Организационно-методологические основы построения АСИС. -М.: МЭСИ, 1992. 161 с.

15. Божко В.П. Совершенствование статистической информационной системы России на современном этапе развития экономики. М.: Финансы и статистика, 1999. - 215 с.

16. Благодатских В.А. и др. Экономика, разработка и использования программного обеспечения ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1995. - 278 с.

17. Бурков В.Н., Ириков В.А. Модели и методы управления организационными системами. М.: Наука, 1994. - 270 с.

18. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Сов. радио, 1978.-348 с.

19. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1973. - 283 с.

20. Вентцель Е.С. Исследование операций. М.: Сов. радио, 1972. - 551с.

21. Волков С.И., Романов А.Н. Организация машинной обработкиэкономической информации. М.: Финансы и статистика, 1988. - 400 с.

22. Волкова H.A., Столярова O.A. Экономика сельского хозяйства и перерабатывающих предприятий. М.: Колосс, 2005. - 239 с.

23. Гагарина Л.Г., Виснадул В.Д., Игошин A.B. Основы технологии разработки программных продуктов. М.: Форум, 2006. - 192 с.

24. Гвишиани Д.М. Организация и управление. М.: Наука, 1970. - 382с.

25. Гершгорн A.C. Математическое программирование и его применение в экономических расчетах. М.: Экономика, 1968. - 200 с.

26. Голосов О.В. Экономическое стимулирование системной обработки информации. М.: Финансы и статистика, 1982. - 200 с.

27. Гражданский Кодекс Российской Федерации.

28. Грешилов A.A. Математические методы принятия решения. М.: МГТУ, 2006.-286 с.

29. Гэри М., Джонсон Д. Вычислительные машины и труднорешаемые задачи. М.: Мир, 1982.-415 с.

30. Давыдов Э.Г. Исследование операций. М.: Высшая школа, 1990.383 с.

31. Данилов В.И., Сотсков А.И. Механизмы группового выбора. М.: Финансы и статистика, 1991. - 258 с.

32. Данелян Т.Я. Основы теории сложных систем. М.: Наука, 1984.256 с.

33. Землянский A.A. Информационные технологии в экономике. М.: Колосс, 2004.-336 с.

34. Зинченко А.П. Сельскохозяйственные предприятия. Экономико-статистический анализ. -М.: Финансы и статистика, 2002. 160 с.

35. Измайлов А.Ф., Солодов М.В. Численные методы оптимизации. М.:1. ФМЛ, 2005.-228 с.

36. Имеряков С.М. Теория и практика развития сельскохозяйственной кооперации в России. -М: Академический проект, 2005. 160 с.

37. Карминский A.M., Нестеров В.П. Информатизация бизнеса. М.: ИНФРА-М, 1997.- 155 с.

38. Коваленко Н.Я. Экономика сельского хозяйства. М.: Юкмос, 2004.-384 с.

39. Кавешников Н.Т. Управление природопользованием. М.: Колосс, 2006.-360 с.

40. Катулев А.Н.,Северцев H.A. Математические методы в системах поддержки принятия решений. М.: Высшая школа, 2005. 312 с.

41. Корбут Ф.Ф., Финкельштейн Ю.Ю. Дискретное программирование. -М.: Наука, 1969.-368 с.

42. Королев МА., Мишенин А.И., Хотяшов Э.Н. Теория экономических информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1984. - 223 с.

43. Королев Ю.Б., Мазлоев В.З., Мефед A.B. Управление в АПК. М.: Финансы и статистика, 2003. - 376 с.

44. Кротов В.Ф. Основы теории оптимального управления. М.: Высшая школа, 1990. - 434 с.

45. Кузнецов В.В. Экономика сельского хозяйства. М.: Феникс, 2003.-352 с.

46. Кундышева Е.С. Математическое моделирование в экономике. М.: ИД Дашков, 2007. - 205 с.

47. Лагоша Б.А. Экономико-математические методы. М.: МЭСИ, 1998.-315 с.

48. Лагоша Б.А., Шаркович В.Г., Дегтярева Т.Д. Методы и модели совершенствования организационных структур. М.: Наука, 1988. - 186 с.

49. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.- 192 с.

50. Литвак Б.Г. Управленческие решения. М.: Наука, 1998. - 205 с.

51. Макарец Л.И., Макарец М.Н. Экономика производства сельскохозяйственной продукции. М.: Лань, 2002. - 204 с.

52. Минаков И.А. Экономика сельскохозяйственного предприятия. -М.: Колосс, 2003. 528 с.

53. Миркин Б.Г. Проблемы группового выбора. М.: Статистика, 1974.-319с.

54. Мишенин А.И. Теория экономических информационных систем. -М.: Финансы и статистика, 1999. 168 с.

55. Мушик Э., Мюллер П. Методы принятия технических решений. -М.: Мир, 1990.-152 с.

56. Мышкис А.Д. Элементы теории математических моделей. М.: КомКнига, 2007. - 192 с.

57. Новосельцев В.Н. Теория управления и биосистемы. М.: Наука, 1978.-285 с.

58. Основные методологические и организационные положения по подготовке и проведению Всероссийской сельскохозяйственной переписи 2006 года. Приказ Росстата № 182 от 30 ноября 2005 г.

59. Пантелеев А.В., Летова Т.А. Методы оптимизации в примерах и задачах. М.: Высш. шк., 2002. - 544 с.

60. Пациорковский В.В., Сельская Россия. М.: Финансы и статистика, 2003.-368 с.

61. Петранева Г.А. Экономика сельского хозяйства и менеджмент. М.: Академия, 2005. - 192 с.

62. Петранева Г.А. Экономика и управление в сельском хозяйстве. М.:1. Академия, 2003. 352 с.

63. Петриков А.В, Шмелев Г.И. Теоретическое наследие аграрников-экономистов 50-80-х годов и современная реформа в сельском хозяйстве: Люди. Идеи. Факты. М.: Академия, 2000. - 414 с.

64. Подчасова Т.П., Португал В.М. и др. Эвристические методы календарного планирования. Киев.: Техника, 1980. - 140 с.

65. Попов Н.А. Основы рыночной агроэкономики и сельского предпринимательства. М.: РУДН, 2001. - 352 с.

66. Рекомендации Статистической комиссии ООН. 1999. - 358 с.

67. Ромакин М.И. Математический аппарат оптимизационных задач. -М.: Статистика, 1975. 110 с.

68. Романов А.Н. и др. Информационные технологии в статистике. -М.: Финансы и статистика, 1999. 270 с.

69. Саати Т. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы. М.: Мир, 1973. - 348 с.

70. Сагайдак Э.А. Экономика и организация сельскохозяйственного производства: М.: Финансы и статистика, 2005. - 360 с.

71. Соболь И.М., Статников Р.Б. Наилучшие решения где их искать. -М.: Наука, 1982.-205 с.

72. Схрейвер А. Теория линейного и целочисленного программирования, т. 1. М.: Мир, 1991. - 452 с.

73. Сычев Е.Б. Разработка и применение экономико-математических моделей процессов проведения Всероссийской переписи населения. // Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. -М., 2004.

74. Тамм Б.Г. Анализ и моделирование производственных систем. М.: Высшая школа, 1990. - 434 с.

75. Танаев B.C., Шкурба В.В. Введение в теорию расписаний. М.: Наука, 1975.-256 с.

76. Taxa H., Хэмди А. Введение в исследование операций, кн. 1. М.: Мир, 1985.-479 с.

77. Терехов JI.JI. Экономико-математические методы. М.: Статистика, 1968.-300 с.

78. Ткач А.В. Сельскохозяйственная кооперация. М.: Дашков и К, 2005.-364 с.

79. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте. М.: ИНФРА-М, 2003. - 123 с.

80. Федеральный закон от 11 июня 2003 г. №74 ФЗ «О крестьянском (фермерском) хозяйстве).

81. Федеральный закон от 7 июля 2003г. № 112—ФЗ «О личном подсобном хозяйстве».

82. Федеральный закон от 15 апреля 1998 г. № 66-ФЗ «О садоводческих, огороднических и дачных некоммерческих объединениях граждан».

83. Хоружий Л.И. Проблемы теории, методологии, методики и организации управленческого учета в сельском хозяйстве. М.: Финансы и статистика, 2004. - 496 с.

84. Четыркин Е.М. Методы финансовых и коммерческих расчетов М.: Дело, 1995.-320 с.

85. Шакиров Ф.К. Организация сельскохозяйственного производства. -М.: Колосс, 2004.-504 с.

86. Шапкин Н.С., Мазаева Н.П. Математические модели и методы исследования операций. М.: ИД Дашков, 2007. - 243 с.

87. Шмелев Г.И. Производство сельскохозяйственных продуктовнаселением России. M.: Академия, 2003. - 283 с.

88. Шураков В.В. Машинная обработка статистической отчетности. -М.: Статистика, 1977. 224 с.

89. Шураков В.В., Дайнтбегов Д.М., Мизрохи C.B. Автоматизированное рабочее место для статистической обработки данных. -М.: Финансы и статистика, 1990. 190 с.

90. Юдин Э.Г. Системный подход и принципы деятельности. М.: Наука, 1978.-276 с.

91. Юрин Д.В. Совершенствование обработки информации в управлении. М.: Экономика, 1981. - 159 с.

92. Якубайтис Э.Я. Информационные сети и системы. М.: Финансы и статистика, 1996. - 232 с.