Сфера послуг

     Показник, який являє собою результуючу  ознаку, є обсягом реалізованих послуг з технічного контролю та аналізу. Дані [7; 12] , використані нами, відображені на рис. 5.

       

Рис. 5. Обсяг реалізованих послуг з технічного контролю та аналізу 

     Таким чином, можна сказати, що протягом періоду 2000–2008 рр. підприємства цієї галузі збільшили  обсяг реалізації своїх послуг у  грошових одиницях більше, ніж у  дев’ять разів. Це характеризує стрімкий розвиток ринку послуг технічного контролю та аналізу.

     На  другому етапі визначають форму  змін показників у часі, їх межі, рівень коливання ознаки, аналізують кожний показник окремо для подальшої оцінки інтенсивності розвитку та величини структурних зрушень, взаємозв’язків між соціально-економічними явищами. Результатом є отримання характеристик  для показника, який був залучений  до аналізу, що дає можливість обчислити  наступні величини (див. табл. 4).

     Результатом такого аналізу також є включення (виключення) ознаки для подальшого аналізу.

     Третій  етап передбачає визначення взаємозв’язку  між досліджуваними величинами. Вимірювання  взаємозв’язку між двома статистичними  ознаками за допомогою лінійної кореляції  є дієвим засобом статистичного  аналізу. Однак економічні явища відзначаються великою складністю і багатогранністю. Їх рівень формується під впливом цілої множини факторів, які діють з різною силою, за різними напрямами та взаємодіють між собою. Тому побудова однофакторних моделей – парних рівнянь регресії – досить часто буває недостатньою. На практиці виникає потреба проаналізувати взаємозв’язки, які виникають між трьома і більшою кількістю взаємопов’язаних факторів, коли на величину однієї результативної ознаки впливають кілька факторних ознак [20, с. 152- 153]. 

     Таблиця 4. Основні характеристики досліджуваних показників

 

     Умовні  позначення: 

хі –  і-те значення ознаки;

n –  кількість ознак;

x –  середнє значення ознаки;

μ3–  центральний момент 3-го порядку;

μ4 –  центральний момент 4-го порядку.

     З метою подальшої побудови різних багатофакторних моделей на цьому  етапі передбачається відбір факторів на основі статистико-математичних критеріїв. Для цьогопроводиться порівняльне  оцінювання та відсів частини факторів на основі поєднання якісного аналізу  з аналізом парних коефіцієнтів та індексів кореляції, а також оцінюванням  їх суттєвості. Для визначення ступеня  щільності зв’язку кожного фактора  з результативною ознакою і з  кожним з інших факторів-ознак  на третьому етапі застосуємо матрицю  парних коефіцієнтів кореляції. Розглянемо декілька прикладів отриманої залежності.

     Взаємозалежність  кількості підприємств і обсягу вироблених послуг з технічного контролю та аналізу обладнання визначається парним коефіцієнтом кореляції, який становить 0,7518, тобто 56,5% варіації одного показника  статистично пояснюються варіацією  іншого. Із збільшенням кількості  підприємств, що функціонують на ринку  послуг технічного контролю й аналізу, відповідно збільшується обсяг вироблених ними послуг.

     Статистичний  зв’язок показника “обсяг реалізованих послуг з технічного контролю та аналізу” з показником “обсяг послуг з технічного контролю та аналізу, реалізованих підприємствам” вимірюється парним коефіцієнтом кореляції, який становить 0,9946, тобто 98,9% варіації одного показника статистично пояснюються  варіацією іншого. Цей результат  свідчить про наявність тісного  лінійного кореляційного зв’язку. Обсяг послуг, реалізованих підприємствам, є найбільшою часткою в структурі  реалізованих послуг, оскільки в основному  споживачами таких послуг, як ремонт і огляд технічного обладнання, є  підприємства.

     Із  зростанням кількості підприємств  у сфері послуг значна частина яких є споживачами послуг технічного контролю та аналізу, відповідно зростає обсяг послуг, реалізованих таким підприємствам. Коефіцієнт їх взаємозалежності становить 63,4%.

     Зв’язок обсягу вироблених і реалізованих послуг з технічного контролю та аналізу визначений показником парного коефіцієнта кореляції як 0,9977, тобто 99,5% варіації одного показника статистично пояснюються варіацією іншого. Такий високий рівень показника свідчить про щільний зв’язок між факторною і результативною ознаками.

     На  основі цієї матриці можна також  здійснити попередній вибір між  різними варіантами вимірювання  факторів та виключення деяких з них.

     На  четвертому етапі відбувається остаточний відбір факторів у процесі побудови різних варіантів багатофакторних моделей – рівнянь множинної регресії, а на п’ятому етапі – оцінювання суттєвості їх параметрів. За допомогою статистико-математичних критеріїв завершується відбір факторів та уточнюється їх форма зв’язку з результативною ознакою.

     У загальному вигляді формула лінійного рівняння множинної кореляції має вигляд:

     Y (x1, х2 ... хn) = a + b1x1 + b2x2 + …+ bnxn,

де a, b1, b2, bn – параметри рівняння множинної  регресії;

x1, х2... хn – факторні ознаки.

     Економіко-статистичні  моделі повинні задовольняти таким вимогам:

     − виражатись статистичними категоріями;

     − піддаватись перевірці на основі статистичних критеріїв (Стьюдента, Фішера та ін.);

     − ґрунтуватись на великій кількості  достовірних даних для реального  відображення існуючих взаємозв’язків і закономірностей.

     Розглянемо  найбільш цікаві рівняння множинної регресії, отримані нами при оцінюванні щільності взаємозв’язку факторних і результативної ознак на ринку послуг з технічного контролю та аналізу обладнання.

     Y = –1,245 + 0,143х1 – 0,015х2 + 0,002х3 + 0,051х4  – 0,001х5 + 0,001х6,

     де Y – обсяг реалізованих послуг з  технічного контролю та аналізу;

     х1 – кількість підприємств на ринку  технічного контролю та аналізу;

     х2 – середня кількість позаштатних працівників (ті, що працюють за угодами, та зовнішні сумісники) на ринку технічного контролю й аналізу;

     х3 – фонд оплати праці підприємств  на ринку технічного контролю та аналізу;

     х4 – середньооблікова кількість штатних працівників у сфері послуг;

     х5 – середня кількість позаштатних працівників у сфері послуг;

     х6 – кількість неоплачуваних працівників  у сфері послуг [27, с. 58 - 59].

     Коефіцієнт  множинної кореляції визначає міру зв’язку залежної змінної з усіма незалежними факторами. Коефіцієнт множинної кореляції становить 0,9850. Перевіривши отримані результати за критеріями Фішера, Стьюдента, зазначимо, що отримали статистично адекватний результат. Тобто зміна обсягу реалізованих послуг на 97% пояснюється зміною таких показників: кількість підприємств на ринку технічного контролю та аналізу; середня кількість позаштатних працівників (ті, що працюють за угодами, та зовнішні сумісники) на ринку технічного контролю та аналізу; фонд оплати праці підприємств на ринку технічного контролю та аналізу; середньооблікова кількість штатних працівників у сфері послуг; середня кількість позаштатних працівників у сфері послуг; кількість неоплачуваних працівників у сфері послуг.

     Розглянемо  вплив сукупності факторних ознак на результативну ознаку на прикладі такого рівняння:

Y = –1262,32 + 93,31х1 + 1,23х2 + 0,45х3 + 582,49х4 – 1150,21х5 + 3,63х6 – 3,18х7 + 39,76х8 – 0,64х9 + 2,14х10 + 0,06х11,

     де Y – обсяг реалізованих послуг з  технічного контролю та аналізу;

     х1 – кількість підприємств на ринку  технічного контролю та аналізу;

     х2 – обсяг послуг з технічного контролю та аналізу, реалізованих населенню;

     х3 – обсяг послуг з технічного контролю та аналізу, реалізованих нерезидентам;

     х4 – кількість підприємств державної форми власності на ринку технічного контролю та аналізу;

     х5 – кількість відокремлених підрозділів підприємств державної форми власності на ринку технічного контролю та аналізу;

     х6 – обсяг вироблених послуг у сфері послуг;

     х7 – обсяг реалізованих послуг у  сфері послуг;

     х8 – середньооблікова кількість штатних працівників у сфері послуг;

     х9 – середня кількість позаштатних працівників у сфері послуг;

     х10 – фонд оплати праці підприємств  на ринку технічного контролю та аналізу;

     х11 – фонд оплати праці, в тому числі позаштатних працівників у сфері послуг.

     Значення  коефіцієнта множинної кореляції  в цьому випадку становить 0,9902. Перевіривши отримані результати за критеріями Фішера, Стьюдента, зазначимо, що це рівняння, як і в попередньому випадку, дає статистично адекватний результат. Тобто зміна обсягу реалізованих послуг з технічного контролю та аналізу на 98% пояснюється зміною таких показників: кількість підприємств на ринку технічного контролю та аналізу; обсяг послуг з технічного контролю та аналізу, реалізованих населенню; обсяг послуг з технічного контролю та аналізу, реалізованих нерезидентам; кількість підприємств державної форми власності на ринку технічного контролю та аналізу; кількість відокремлених підрозділів підприємств державної форми власності на ринку технічного контролю та аналізу; обсяг вироблених послуг у сфері послуг; обсяг реалізованих послуг у сфері послуг; середньооблікова кількість штатних працівників у сфері послуг; середня кількість позаштатних працівників у сфері послуг; фонд оплати праці підприємств на ринку технічного контролю та аналізу; фонд оплати праці, в тому числі позаштатних працівників у сфері послуг [20, с. 159 - 161].

 

2. .Оцінка рівня конкурентоспроможності підприємств сфери послуг

    У механізмі ринкової взаємодії як на макро так і на макрорівні конкуренція  виконує роль основної рушійної сили розширеного відтворення ефективної самоорганізації . Створення стійких  конкурентних позицій економіки  України передбачає підвищення рівня  конкурентоспроможності виробників. Вітчизняні підприємства повинні зосереджувати  увагу не тільки на ефективності виробництва, але й на ефективності функціонування в конкурентному середовищі, а  тому виникає необхідність науково  – методичного забезпечення оцінки та діагностики структур їхніх ринків діяльності [8, с.34].

    Конкурентоспроможність  є одним з вагомих показників стану господарчої системи, який визначає перспективи його подальшого розвитку, можливості досягнення стратегічних цілей та завдань. Погоджуючись із думкою більшості українських і зарубіжних вчених, зазначимо, що нині відсутня загальноприйнята методика визначення та оцінки конкурентоспроможності підприємства. Проте науковцями розроблена досить велика кількість різноманітних та надзвичайно цікавих методичних підходів до визначення рівня конкурентоспроможності підприємств.

    Наприклад, доречна класифікація, яку пропонують В.А. Сідун та Ю.В. Пономарьова щодо оцінки конкурентоспроможності підприємства за методом різниць, методом рангів, методом балів і методом еталону [10, с.65]. За допомогою рис. 1 систематизуємо методи визначення конкурентоспроможності.

    Діагностику конкурентоспроможності ринків слід проводити  за допомогою показників ринкової влади, які визначають ступінь концентрації ринку та показують стан підприємства і його вплив на ринок, а також  аналізують ринкову ситуацію в цілому.  
 
 

                
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Рис.6. Методи оцінки конкурентоспроможності підприємства.  

    Залежно від методу оцінки конкурентоспроможності, може розраховуватися загальний  показник конкурентоспроможності потенціалу підприємства або шляхом зіставлення  з показниками підприємств –  конкурентів даватися пряма оцінка рівня конкурентоспроможності за кожним напрямком.

    Як  показує практика, найбільша конкурентна  активність спостерігається, коли конкуренти володіють приблизно рівними  частками ринку.