Иқтисодиёт ва таълим / 2021 №
1
171
ХИЗМАТ КЎРСАТИШ КОРХОНАЛАРИДА ХАРАЖАТЛАРИНИ КАМАЙТИРИШ ВА
УНДАН ОЛИНАДИГАН ФОЙДАНИ КЎПАЙТИРИШ АСОСИДА САМАРАДОРЛИКНИ
ОШИРИШ
Саттаров Шуҳрат Ҳасанович -
Тошкент давлат аграр университети проректори, и.ф.н., доцент
Аннотация.
Ушбу мақолада транспорт корхонаси мисолида харажатларни берилган нормалардан ошмаган
ҳолда максимал фойда олиш модели симплекс усули ёрдамида ечиб берилган. Шунингдек, тахлил ва мулоҳазалардан
келиб чиққан ҳолда Ўзбекистонда хизмат кўрсатиш корхоналарида харажатларни минималлаштириш ва фойдани
максималлаштириш юзасидан тавсиялар баён этилган.
Калит сўзлар:
симплекс усули, харажатлар, мақсад функцияси, ўзгарувчилар, хизматлар.
Аннотация.
В данной работе на примере транспортного предприятия с помощью симплекс-метода решается
модель максимальной прибыли без затрат, превышающих заданные нормы. Также на основе анализа и обзора даны
рекомендации по минимизации затрат и максимизации прибыли на предприятиях сферы услуг в Узбекистане.
Ключевые слова:
симплекс-метод, стоимость, целевая функция, переменные, услуги.
Annotation.
In this paper, in the example of a transport company, using the simplex method, a model of maximum profit
is solved, without
cost exceeding the given norms
. Also, based on the analysis and feedback, recommendations are given on
minimizing costs and maximizing profits at service enterprises in Uzbekistan.
Key words:
simplex method, cost, target function, variables, services.
Кириш.
Ҳозирги кунда дунё ялпи ички
маҳсулотининг 50 %дан зиёд қисми хизматлар
соҳасига тўғри келмоқда[1]. Хизмат кўрсатиш
соҳаси юртимизда ҳам жадал ривожланиш тен-
денциясига эга. Бу соҳани самарали ривожлан-
тириш йўлларидан бири бу корхоналарда ха-
ражатларни оптимал режалаштириш ҳисобла-
нади.
Умуман, иқтисодиёт фанининг мақсади –
инсонларнинг табиат томонидан тақдим этил-
ган чекланган миқдордаги ресурслардан инсо-
ниятнинг чексиз эҳтиёжларини қондириш учун
оқилона фойдаланишни ўрганишдан иборат-
дир[2]. Асрлар давомида инсоният ҳар бир хўжа-
лик фаолиятида меҳнат самарадорлигини оши-
ришга интилиб яшаб келган. Зеро, меҳнат
унумдорлигининг ошиши замирида маълум бир
харажатларнинг камайиши ва инсон турмуш
даражасининг юксалиши туради. Шу боисдан,
корхоналарда харажатларни минималлашти-
риш ва меҳнат унумдорлигини ошириш ҳамда
хизматлар самарадорлигини оширишга қара-
тилган тадқиқотлар ўта долзарб ҳисобланади.
Бугунги кунда харажатларни минимал-
лаштириш ва фойдани максималлаштиришга
қаратилган кўпгина таҳлил усуллари мавжуд.
Шулардан энг кенг тарқалгани бу чизиқли дас-
турлаш усули ҳисобланади. Миллс ва Гилсон-
ларга кўра агар корхона 2 тадан кўп турдаги
хизматларни таклиф этса, унда ушбу корхонада
харажатларни минималлаштириш таҳлили, ха-
ражатлар самарадорлиги таҳлили, даромадли-
лик таҳлили ҳамда нафлилик таҳлилини ўтка-
зиш мумкин[3]. Ҳар бир таҳлил усулини қўл-
лашда корхонанинг мақсадидан келиб чиқиш
лозим. Масалан, харажатлар самарадорлиги таҳ-
лили маълум бир дастур ёки лойиханинг нати-
жаларидан келиб чиқиб, бир бирлик харажат-
нинг умумий натижага таъсирини баҳолашга
қаратилган[3]. Шунга ўхшаш харажатларни
минималлаштириш таҳлили одатда икки ёки
ундан ортиқ хизмат кўрсатиш усуллари орасида
энг кам харжлисини аниқлашга қаратилган
бўлади. Бунда ҳар бир усулдан даромад деярли
бир хил бўлиши талаб этилади. Даромадлилик
ва нафлилик таҳлиллари эса бир бирига жуда
ўхшаш бўлиб, биринчиси ишлаб чиқарувчи ёки
хизмат кўрсатувчи нуқтаи назардан, иккинчиси
эса истеъмолчи нуқтаи назардан хизмат ёки
товарларнинг ижтимоий қийматини таҳлил
қилишга йўналтирилган.
Адабиётлар таҳлили.
Хизмат кўрсатиш
корхоналарида харажатларни камайтириш ва
шу асосда фойдани максималлаштириш бўйича
кўплаб олимлар тадқиқотлар олиб боришган.
Хусусан, Жоэл Дин 1951 йилда корхоналарда
қарор қабул қилишни оптималлаштириш маса-
ласини ёритиб чиққан[4]. Бунда у биринчи мар-
та учта саволни бош масала сифатида беради,
яъни нима ишлаб чиқариш, қандай ишлаб чи-
қариш ва ким учун ишлаб чиқариш.
Дарҳақиқат, кўплаб қарор қабул қилиш
жараёнлари оптимизация масалаларига келти-
рилиши мумкин. Замонавий тадқиқотларда
оптимизация масалаларини ечишда ўйинлар
назарияси[5], метаэвристика[6], неврал тармоқ-
лар[7], симуляция[8], тасодифий тўпламлар[9],
эконометрика[10], прогнозлаш[11] ва чизиқли
дастурлаш[12] каби усуллар қўлланиб келмоқ-
да. Улар орасида оптимизация масаласини
ечишда энг кўп қўлланиладигани бу чизиқли
дастурлаш усули ҳисобланади. Аммо сўнгги
пайтларда корхоналар фаолиятини мураккабла-
шуви ва глобализация жараёнларининг тезла-
шуви оқибатида бизнес жараёнларнинг чизиқ-
лидан ночизиқли мураккаб жараёнларга ўзгари-
ши кузатилмоқда[13]. Шу туфайли, йирик кор-
хоналар фаолиятини режалаштиришда замона-
ХИЗМАТ КЎРСАТИШ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 №
1
172
вий усуллардан симуляция, мета эвристика ҳам-
да неврал тармоқлар энг кўп қўлланилмоқда.
Шуни таъкидлаш жоизки, ҳар бир оптимизация
усули ўзига хос шартлар бажарилгандагина
қўлланилиши лозим.
Оптимизация усулларини қўллашда хиз-
мат кўрсатиш корхонаси фаолият юритадиган
бозор конъюктурасини инобатга олиш талаб
этилади. Рақобат кучли бўлган бозорларда,
масалан, ахборот технологиялари бозорининг
энг йирик ўйинчилари бўлган Google, Amazon,
Facebook каби компаниялар муҳим қарорларни
қабул қилишда симуляция ва мета эвристика
усулларидан фойдаланишади. Симуляция усули-
да корхона рақобатчилари қабул қилиши мум-
кин бўлган қарорлар, яъни маълум бир омил-
ларнинг таъсирида бозор иштирокчиларининг
рационал қарорларини инобатга олган ҳолда
оптимал қарорлар тўпламини топишга қаратил-
ган. Мета эвристика усули кўплаб алгоритмлар-
ни ўзида бирлаштирган ҳолда улар орасидан
энг оптималини топишга қаратилган. Умуман
олганда, мета эвристикани симуляция ва бошқа
оптимизация усулларининг гибриди деб ҳисоб-
лаш мумкин[14].
Монополистик бозор шароитида ишлай-
диган корхоналар эса нарх бўйича доминант-
ликни инобатга олувчи ўйинлар назариясига
асосланган максимал нафлиликни олишга йў-
налтирилган алгоритмлардан фойдаланиш мақ-
садга мувофиқ[15].
Юқорида таъкидлаб ўтилган оптимизация
моделлари, шубҳасиз, бугунги кунда жуда кенг
қўлланилади. Аммо, уларнинг асосида ҳамон
чизиқли дастурлаш базавий алгоритмлари ёта-
ди. Масалан, Паннинг 2019 йилда еттита опти-
мизация усулини солиштириши натижасида
аралаш чизиқли алгоритмлар самарадорлик бў-
йича энг юқори натижага эришганини аниқла-
ган[16].
Ушбу мақолада биз фақат битта корхона-
да хизматларни ташкил этишни оптимал режа-
лаштиришни мақсад қилганмиз, шундан келиб
чиққан ҳолда таҳлил усули сифатида симплекс
усули танланди.
Тадқиқот усуллари.
“KARVON TRANS”
МЧЖнинг асосий фаолияти транспорт хизмат-
ларини кўрсатишга йўналтирилганлиги ҳамда
унинг маҳаллий бозорда рақобатчилари сони
кўплигини инобатга олган ҳолда корхонани
рақобатли эркин бозор шароитида фаолият
юритади деб қабул қилдик. Биз тадқиқотимиз
давомида чизиқли дастурлашнинг симплекс
усулидан фойдаландик. Симплекс усулининг
алгебраик кўриниши қуйидагича:
Бунда
ўзгарувчилар: масалан, хизмат-
лар ассортименти,
ҳар бир хизматни яра-
тишга кетадиган харажатлар миқдорлари мат-
рицаси,
мақсад функцияси, яъни соф тушум-
ни максималлаштириш функцияси ҳисоблана-
ди. Симплекс усулининг асосий мазмуни шунда-
ки, бу усулда мақсад функциясининг ўзгарув-
чиларига аввалига тасодифий қийматлар бери-
лади ва қайсидир ўзгарувчиларнинг ўсиши
ҳисобига мақсад функциясининг максимал қий-
матга эришиши аниқланади.
Хизмат кўрсатиш корхоналарида мақсад
функциясини қуйидагича тузамиз:
бир кун-
да хизматни сотиб олган истеъмолчилар сони,
хизмат кўрсатиш нархи,
хизмат кўрса-
тишга кетган бир кунлик ўртача харажатлар,
бир кунлик ўртача корхона айланма маб-
лағлари ҳажми.
=
max, яъни берилган давр-
гача хизмат кўрсатиш корхонасида хизматларни
кўпроқ сотиш орқали даромадни максималлаш-
тириш вазифаси қўйилади.
=
, бунда берилган давргача
хизмат кўрсатишга кетган харажатлар корхона-
нинг ўртача айланма маблағлари ҳажмидан
ошмаслиги лозим.
=
айланма маблағлар эса ўз навбатида олдинги
даврдаги корхона фойдаси ҳамда
бошқа
маблағлар: кредит, лизинг ва корхонанинг лик-
видлиги юқори активларидан ташкил топади.
Таҳлил жараёнида қуйидаги гипотезалар-
га асосландик:
берилган хизматларга талаб даража-
си ўзгармас;
ХИЗМАТ КЎРСАТИШ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 №
1
173
мақсад
функциясига
берилган
омиллардан ташқари ташқи омиллар сезиларли
таъсир қилмайди.
Таҳлил ва натижалар.
“KARVON TRANS”
МЧЖ транспорт хизматларини кўрсатувчи кор-
хона мисолида биз чизиқли дастурлаш масала-
сини тузишда зарур бўлган ўзгарувчиларни кор-
хонанинг молиявий ҳисоботлари ҳамда эксперт-
лар фикрига асосландик.
Ҳал қилувчи ўзгарувчилар-корхонада
хизматлар ассортименти:
такси хизмати;
автобус хизмати;
микро-автобус хизмати.
1-жадвал
Транспорт хизматларини ташкил этишга кетадиган 1 соатлик харажатлар
:
Хизматлар бўйича харажатлар ва меҳнат сарфи
Харажатлар ва меҳнат сарфи
Такси
Автобус
Микро-автобус
Иш вақти (соат)
8
8
8
Иш ҳақи (1 соатга сўм)
8200
7250
7800
Сотиш ва амортизация харажатлари, сўм
3125
4200
3700
Бир хизматдан 1 соатлик кутилаётган фойда, сўм
3122
3513
3023
Ресурслар заҳираси бўйича чекловлар:
Корхона 1 соатда энг кўпи билан 152 соат
меҳнат сарфи (транспорт воситалари сони x иш
вақти), иш ҳақини эса соатига кўпи билан 200
минг сўм ҳамда соатлик сотиш ва амортизация
харажатлари нормасини 70 минг сўм этиб бел-
гилаган. Биз юқоридаги масалани MS Excelда
Solver (Поиск решения) дастуридан фойдалан-
ган ҳолда симплекс усули орқали ечдик.
Таҳлил натижалари қуйида акс этган:
2-жадвал
Симплекс усулида таҳлил натижалари (Барқарорлик ҳисоботи)
Имя
Окончательное
Приведен. Целевая функция Допустимое Допустимое
Значение
Стоимость
Коэффициент
Увеличение Уменьшение
Такси (енгил автомобил) хизмати
9,12
0
3122
391
508,16
Автобус хизмати
9,88
0
3513
682,97
391
Микро-автобус хизмати
0
-308,14
3023
308,14
1E+30
Имя
Окончательное
Тень
Ограничение
Допустимое Допустимое
Значение
Цена
Правая сторона Увеличение Уменьшение
Меҳнат сарфи (соат)
152
248,17
152
27,2
18,67
Иш ҳақи (1 соатга сўм)
146410,4
0
200000
1E+30
53589,5
Сотиш ва амортизация харажатлари
70000
0,36
70000
9800
10625
3-жадвал
Таҳлил натижалари (Чегаравий ҳисобот)
Переменная
Значение
Нижний
Целевая
функция
Верхний
Целевая
функция
Имя
Предел
Результат
Предел
Результат
Такси (енгил автомобил) хизмати
9,12
0
34721,51
9,12
63182,53
Автобус хизмати
9,88
0
28461,02
9,88
Микро-автобус хизмати
0
0
0
0
2-жадвалга кўра “KARVON TRANS” МЧЖ
агар бир кунда 9 та такси хизмати ҳамда 9 та
автобус хизматини кўрсатса, берилган минимал
харажатлар чегарасидан чиқмаган ҳолда энг
максимал 1 соатлик фойда 63 минг сўмга эга
бўларкан (2-жадвал). Бунда таксидан тушган
фойданинг 391 сўмгача ошиши (допустимое
увеличение) ва 508 сўмгача пасайиши (допусти-
мое уменьшение) мавжуд оптимал қийматларни
ўзгартирмайди. Автобус учун эса ушбу қиймат-
лар чегараси 683 сўмгача ўсиш ва 391 сўмгача
пасайишга тенг. Лекин агар фойда миқдори
ушбу чегара қийматлардан ўтса, мақсад функ-
циясининг оптимал қийматлари ҳам ўзгаради.
2-жадвалдан микроавтобус хизматларини
кўрсатиш соатига 308,14 сўм зарар келтириши-
ни кўришимиз мумкин. Яъни, микроавтобус
хизматида сотиш ва амортизация ҳамда иш ҳақи
харажатларининг фойда даражасига нисбатан
юқори эканлиги бунга сабаб бўлди. Шу сабаб-
дан, ушбу хизмат турини юқоридаги шартлар
мавжуд бўлганда таклиф этиш зарарли дейиши-
миз мумкин. 2-жадвалнинг иккинчи қисмида
транспорт хизматларини кўрсатишга кетадиган
харажатлар ўзгариши бўйича маълумотлар бе-
рилган. Бунда ҳар бир омил учун бошқа омил-
лар ўзгармаган ҳолда оптимал қийматларга
эришиш чегаралари берилган. Масалан, меҳнат
сарфининг 1 соатга ошиши корхона фойдасини
248 сўмга, сотиш ва амортизация харажатлари-
нинг 1 сўмга ортиши эса фойдани 36 тийинга
оширар экан. Бу ҳолда иш ҳақининг ортиши
фойдага ҳеч қандай таъсир кўрсатмайди.
3-жадвалга кўра такси хизматидан макси-
мал 1 соатлик фойда 34 минг сўм, автобус хиз-
матларидан келадиган максимал фойда 28 минг
ХИЗМАТ КЎРСАТИШ
Иқтисодиёт ва таълим / 2021 №
1
174
сўм атрофида ташкил этишини кўришимиз мум-
кин. Умуман олганда, хизматни ташкил этишга
сарфланадиган ресурсларнинг турли комбина-
циялари, ҳар бир ресурснинг берилган ҳажми-
дан ва улардан фойдаланиш нархидан келиб
чиқиб оптимал тўпламини топиш - бу харажат-
ларни минималлаштирган ҳолда максимал фой-
дага эришиш масаласи билан эквивалент ҳисоб-
ланади.
Таклиф ва хулосалар.
Тадқиқот натижа-
ларидан келиб чиқиб, шуни айтиш мумкинки,
“KARVON TRANS” МЧЖда берилган шартлар
амал қилганда микро-автобус хизматидан фой-
даланиш унумдорликка салбий таъсир этади.
Албатта, бу ҳолатни ўзгартириш учун сотиш ва
амортизация харажатларини янада камайтириш
лозим. Такси хизматларини кўрсатишни соатига
9 тага етказиш орқали оптимал фойдага эри-
шиш мумкин. Бунда биз “KARVON TRANS” МЧЖ
автопаркининг автомобиллар заҳирасини таҳ-
лилга киритмадик, чунки бу омил фойдага
қисқа муддатда таъсир кўрсатмайди. Албатта,
бизнинг таҳлилимиз субъектив омиллар: йўл-
лардаги тирбандлик давомийлиги ва сони, ҳай-
довчиларнинг маҳорати, автомобилнинг техник
ҳолати кабиларни инобатга олмаган. Бу омил-
ларни миқдорий баҳолаш қийинлиги бунга асо-
сий сабаб ҳисобланади. Шунга қарамай, мавжуд
омиллар ўзгармаган ҳолда юқорида биз ишлаб
чиққан натижа оптимал қийматни беради.
Автобус билан хизмат кўрсатишни ҳам 9
тага етказиш берилган талаб даражаси ўзгар-
маган ҳолда оптимал фойда беради. Масалан,
корхона ўнта автобус хизматини кўрсатиб бош-
ласа, қайсидир ҳайдовчи кетма-кет сменада иш-
лашига тўғри келиши мумкин. Бу эса табиийки,
транспорт хизматини кўрсатиш сифатини па-
сайтириб, ноҳуш ҳолатларга олиб келиши мум-
кин. Ёки бошқа сценарий: корхона такси хизма-
тини камайтириш ҳисобига автобус хизматини
кўпайтириши мумкин, аммо амортизация хара-
жатларининг ўсиши сабабли якуний фойда ба-
рибир оптимал фойдага етмайди. Шу боис, юқо-
ридаги 2-3 жадвалларда келтирилган симплекс
таҳлили натижалари мавжуд шартлар амал қил-
ганда мақсадли функциянинг оптимал қиймат-
ларини беради.
Юқоридаги фикр ва мулоҳазалардан ке-
либ чиққан ҳолда Ўзбекистонда хизмат кўрса-
тиш корхоналарида харажатларни минимал-
лаштириш ва фойдани максималлаштириш
учун қуйидагиларни амалга ошириш тавсия
этилади:
-
меҳнат унумдорлигини ошириш, хизмат
кўрсатишни рақамлаштириш ва инновацион
технологияларни жорий этиш;
-
корхонада хизмат кўрсатишга кетадиган
харажатларни доимий ва ўзгарувчан харажат-
ларга ажратиб олиш орқали бошқарув қарорла-
рининг таъсир доирасини аниқлаб олиш;
-
корхона фаолият олиб бораётган бозор
ҳолатини ўрганиш ва рақобатчилар таклиф қи-
лаётган хизматларни ва ўз хизматларини тан-
қидий таҳлил қилиш. Ҳар бир хизматни яратиш-
га кетадиган харажатларни миқдорий қайд этиб
бориш;
-
корхонада ресурслар заҳираси, кўрсати-
ладиган хизматлар ассортименти, уларни таш-
кил қилишга кетадиган харажатларни акс эт-
тирган ҳолда математик модел тузиш ва MS
Excel-Solver дастури ёрдамида ечиш.
-
таҳлил натижасига асосланиб бошқарув
қарорларини қабул қилиш.
Манба ва адабиётларрўйхати:
1.
https://data.worldbank.org/indicator/NV.SRV.TOTL.ZS
2.
Samuelson, P. A., & Temin, P. (1976). Economics. 10th ed. New York: McGraw Hill.
3.
Mills & Gilson (1988). Health economics for developing countries: A survival kit. HEFP working paper 01/88.
4.
Dean, Joel. 1951. Measurement of profits for executive decisions. The Accounting Review 26: 185–96.
5.
Sadeghi, Ali, and Mostafa Zandieh. 2011. A game theory-based model for product portfolio management in a competitive market. Expert
Systems with Applications 38: 7919–23.
6.
Buer, Tobias, and Herbert Kopfer. 2014. A pareto-metaheuristic for a bi-objective winner determination problem in a combinatorial reverse
auction. Computers & Operations Research 41: 208–20.
7.
Göçken Mustafa, Mehmet Özçalıcı, Aslı Boru, Ay¸se Tu˘gba Dosdo˘gru. 2016. Integrating metaheuristics and artificial neural networks for
improved stock price prediction. Expert Systems with Applications 44:320–31.
8.
Ivanov, Dmitry. 2017. Simulation-based ripple effect modelling in the supply chain. International Journal of Production Research 55: 2083–
2101.
9.
Graham, J. Edward, Carlos Lassala, and Belén Ribeiro-Navarrete. 2019. A fuzzy-set analysis of conditions influencing mutual fund performance.
International Review of Economics & Finance 61: 324–36.
10.
Longo, Francesco, Luigi Siciliani, Hugh Gravelle, and Rita Santos. 2017. Do hospitals respond to rivals’ quality and efficiency? a spatial panel
econometric analysis. Health Economics 26: 38–62.
11.
Al Shehhi, Mohammed, and Andreas Karathanasopoulos. 2020. Forecasting hotel room prices in selected GCC cities using deep learning.
Journal of Hospitality and Tourism Management 42: 40–50.
12.
Vanderbei, Robert J. 2015. Linear Programming. Berlin: Springer.
13.
Grasas, Alex, Angel A. Juan, Javier Faulin, Jesica de Armas, and Helena Ramalhinho. 2017. Biased randomization of heuristics using skewed
probability distributions: A survey and some applications. Computers & Industrial Engineering 110: 216–28.
14.
Dunke, Fabian, and Stefan Nickel. 2017. Evaluating the quality of online optimization algorithms by discrete event simulation. Central
European Journal of Operations Research 25: 831–58.
15.
Lu, Xiaoshan, Jian Li, and Fengmei Yang. 2010. Analyses of location-price game on networks with stochastic customer behavior and its
heuristic algorithm. Journal of Systems Scienceand Complexity 23: 701–14.
16.
Pan, Quan-Ke, Liang Gao, Li Xin-Yu, and Framinan M.Jose. 2019. Effective constructive heuristics and meta-heuristics for the distributed
assembly permutation flowshop scheduling problem. Applied Soft Computing 81: 105492.
ХИЗМАТ КЎРСАТИШ
