1.3 Система показателей определения эффективности применения кадастров и мониторинга земель

Метод анализа эффективности системы кадастров и мониторинга – это способ получения информации, ее характеристиках, возможном изменении характеристик при изменении самой системы. Прием анализа – практическое, физическое, математическое, информационное действие по измерению или расчету характеристик объекта, затрат на объект, по оценке эффективности объекта.

Под методикой понимается совокупность алгоритмов, методов, правил и приемов получения информации об объекте исследования.

1 группа – экспертные методы, основанные на анализе результатов научных исследований, мнениях экспертов, а также на логических рассуждениях (аналитический метод, метод описания, метод экспертных оценок).

Классификация методов

Экспертные методы

Статистические методы

Математические методы

Методы интеллектуального моделирования

Рисунок 1 – Классификация методов

2 группа – статистические методы, связанные с анализом исходных данных и факторов и их измерением, основанные на построении и анализе временных рядов (графический, балансовый, индексный, ранжирование, многомерный статистический анализ, эконометрия, сравнения и пр.).

Метод сравнения позволяет оценить работу земельной службы (или ее организаций), определить величину отклонения от плановых показателей, установить их причины и выявить резервы. В качестве базы сравнения могут быть средние, максимальные или минимальные величины.

Общая оценка каждого из вариантов рассчитывается по формуле:

Оi = ∑ кj ∙Рij ;

где Оi – общая оценка i-го варианта решения;

кj – оценка j-го критерия;

Рij – результат, который может быть получен при i-м варианте согласно j-му критерию.

Метод ранжирования целесообразно применять при проведении анализа эффективности кадастров в условиях сочетания размерных и безразмерных величин, а также показателей, которые не могут быть описаны количественно. При ранжировании анализируемым показателям присваиваются ранги. Минимальному (максимальному) значению показателя в ряду присваивается ранг 1, следующему по величине показателю присваивается ранг 2 и т.д. При использовании нескольких показателей ранги по анализируемым объектам могут суммироваться.

Индексный метод применяется при изучении сложных явлений, отдельные элементы которых несоизмеримы. Как относительные показатели индексы необходимы для оценки выполнения плановых показателей (например, поступления земельных платежей в бюджеты всех уровней); для определения динамики затрат и доходов от деятельности земельной службы в субъектах РФ, которые всегда имеют отличия в экономических и иных условиях (например, различия в условиях финансирования, в правовом обеспечении земельного кадастра).

Индексы могут рассчитываться по следующей формуле:

I= П_р/П_баз,

где: I – индекс анализируемого объекта;

П_р – показатель анализируемого объекта;

П_баз – показатель, являющийся базой сравнения.

Индексный метод позволяет провести разложение по факторам относительных и абсолютных отклонений обобщающего показателя. В последнем случае число факторов должно быть равно двум, а анализируемый показатель представлен как их произведение.

3 группа – математические методы, основанные на построении полного или частичного математического выражения исследуемого процесса. К этой группе методов относятся: факторные модели парной и множественной корреляции; методы математического моделирования (оптимизационные задачи линейного и динамического анализа); методы экстраполяции; кластерный анализ.

Математические методы позволяют находить наиболее целесообразные решения по перераспределению, использованию и охране земельных ресурсов на любом уровне – от отдельных сельскохозяйственных предприятий до народного хозяйства в целом.

Результаты, полученные математическими методами, позволяют создать наилучшие организационно – территориальные условия, способствующие повышению урожайности сельскохозяйственных культур, улучшению плодородия почв, прекращению и предотвращению процессов эрозии, высокопроизводительному использованию техники.

4 группа – методы интеллектуального моделирования (нейросетевой анализ, нечеткие системы, генетические алгоритмы, гибридные интеллектуальные системы). Эта группа методов позволяет математически описывать сложные процессы, показатели которых имеют качественное и количественное выражение, а также разную размерность. Отличительными особенностями методов четвертой группы являются свойства распознавания, обучения, гибкости обобщения, выявления новых закономерностей в массивах данных.