АЛЛОКАЦИЯ РЕСУРСНОГО ПОРТФЕЛЯ ГРУППЫ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

DOI: 10.29141/2658-5081-2022-23-4-5 EDN: LNOZGX JEL classification: D24, D25

С. В. Орехова Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация

И. А. Бутаков ООО «УМК-Сталь», г. Верхняя Пышма, Свердловская область, Российская Федерация; Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, Российская Федерация

Аллокация ресурсного портфеля группы промышленных предприятий

Аннотация. Эффективное применение ресурсов является ключевым фактором обеспечения экономического роста. При интеграции бизнеса достигаются координационные и распределительные эффекты аллокации ресурсов. Первые отражают степень эффективности всей группы с точки зрения размещения ресурсов, вторые иллюстрируют выигрыши и/или издержки отдельных ее участников вследствие наделения их ресурсами. Исследование направлено на разработку и апробацию методического подхода к оценке распределительных аллокативных характеристик ресурсов группы промышленных предприятий. Методологической основой работы являются положения неоклассической и неоинституциональной экономических теорий, в том числе теорий производственных возможностей, отраслевых рынков, контрактов. Применялись общенаучные (системный анализ и синтез, типологизация) и экономико-статистические методы исследования. Информационной базой послужили данные за 2014-2021 гг. об экономической деятельности ООО «УМК-Сталь» - локальной группы промышленных предприятий в составе крупного российского холдинга «Уральская горно-металлургическая компания». Выделено семь типов аллокации ресурсов, которые влияют на координационные и распределительные эффекты группы промышленных предприятий. Предложена методика оценки трех типов распределительной аллокации ресурсов: факторной, ассортиментной и внутриорганизационной. Апробация данного инструментария по трем группам ресурсов (производственным, материальным и трудовым) показала, что ООО «УМК-Сталь» имеет существенную неоднородность, уровень аллокации ресурсного портфеля характеризуется как значительный. Предложенный подход делает возможной разработку ресурсной стратегии с учетом решения проблемы аллокативной ресурсной эффективности группы промышленных предприятий.

Ключевые слова: аллокация ресурсов; ресурсы; холдинг; промышленная группа; ресурсная стратегия; промышленное предприятие .

Для цитирования: Orekhova S. V., Butakov I. A. (2022). Allocation of a resource portfolio in a group of industrial enterprises. Journal of New Economy, vol. 23, no. 4, pp. 87-120. DOI: 10.29141/2658-5081-2022-23-4-5. EDN: LNOZGX.

Информация о статье: поступила 29 июня 2022 г.; доработана 20 августа 2022 г.; одобрена 29 августа 2022 г.

Svetlana V. Orekhova Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russia Ivan A. Butakov OOO MMC-Steel, Verkhnyaya Pyshma, Sverdlovsk oblast;

Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russia

Allocation of a resource portfolio in a group of industrial enterprises

Abstract. Efficient resource allocation is the key to ensuring the economic growth. Business integration generates both coordination and distribution effects of resource allocation. The former reflects the efficiency of the whole group in terms of resources distribution, the latter illustrates benefits and/or costs of its individual participants obtained due to resources dispensed to them. The paper develops and tests a method for assessing distributive allocative characteristics of resources in a group of enterprises. Neoclassical and new institutional economics constitute the methodological basis of the research, including the theories of production possibilities and industrial organisation, and the contract theory. The 2014-2021 data on economic performance of OOO MMC-Steel, a local group of enterprises in control of the Ural Mining Metallurgical Company, one of the largest holdings in Russia, are studied using general (system analysis and synthesis, typology) and economic statistical methods. According to the findings, there are seven types of resource allocation, which impact on the coordination and distribution effects in a group of industrial enterprises. The study develops a method for assessing three types of distributive allocation of resources: factor- and product-based, intra-organisational. The testing of this toolkit in three groups of resources (production, material, and labour) demonstrated that OOO MMC-Steel features a significant heterogeneity, and the level of allocation of resource portfolio is substantial. The proposed approach enables the creation of a resources strategy that takes into account the solutions to the problem of resources' allocative efficiency in a group of industrial enterprises.

Keywords: resource allocation; resources; holding; industrial group; resources strategy; industrial enterprise.

For citation: Orekhova S. V., Butakov I. A. (2022). Allocation of a resource portfolio in a group of industrial enterprises. Journal of New Economy, vol. 23, no. 4, pp. 87-120. DOI: 10.29141/26585081-2022-23-4-5. EDN: LNOZGX.

Article info: received June 29, 2022; received in revised form August 20, 2022; accepted August 29, 2022

Введение

В условиях турбулентности основной стратегией бизнеса является создание жестких форм интеграции, обусловливающих активную консолидацию ресурсов [Бутаков, 2021]. Причины такой стратегии часто, хотя и не всегда, связаны с минимизацией транс-акционных затрат и оптимизацией использования ресурсов за счет эффективного взаимодействия всех его участников.

В широком смысле ресурсная стратегия рассматривается как совокупность решений об объеме и качестве необходимых ресурсов и поведении предприятия на рынке ресурсов. Эти решения основываются на двух группах правил (институтов) - координационных и распределительных [Шаститко, 2010, с. 137], которые, в свою очередь, приводят

к соответствующим эффектам. Координационные правила связаны с вопросами оптимального размещения ресурсов внутри группы, то есть предусматривают оценку эффективности группы как единого объекта. Распределительные правила иллюстрируют эффективность отдельных участников группы, а значит, их мотивацию к внутригруппо-вому взаимодействию.

По мнению Дж. Стиглица, выбор правил определяет не только эффективность использования ресурсов, но и их распределение; рассматривать эти аспекты в отдельности невозможно [Stiglitz, 2002, p. 503].

Цель представленного в статье исследования заключается в теоретическом осмыслении и методическом обеспечении оценки аллокативных характеристик ресурсов группы промышленных предприятий, обусловленных распределительными правилами.

Для достижения поставленной цели необходимо решить три задачи. Во-первых, требуется выделить основные типы аллокативных характеристик ресурсов интеграционных образований. Во-вторых, следует разработать методический инструментарий измерения уровня аллокации ресурсов, обусловленных распределительными правилами. В-третьих, необходимо осуществить структурную оценку ресурсного портфеля группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь» и интерпретировать полученные результаты.

Аллокация ресурсов: теоретический каркас исследования

Согласно экономической теории, аллокация (англ. allocation (от лат. al - около + locatio -размещение)), - это распределение скудных (ограниченных) ресурсов в соответствии с заданными целями [Незамайкин, 2006, с. 72].

Генезис исследований ресурсной аллокации осуществлялся в рамках различных экономических теорий и подходов.

Неоклассическая экономическая теория рассматривает предприятие как систему, результатом деятельности которой является преобразование ресурсов в продукцию. При этом имеются ограничения со стороны используемой технологии, потребителей, конкурентов, поставщиков и других контрагентов. Важным моментом в данной теории является предположение о том, что фирма в любых возможных обстоятельствах выбирает допустимый вариант своего функционирования, максимизирующий ее прибыль [Стри-жакова, 2016, с. 232]. Эффективной является такая комбинация ресурсов, которая позволяет обеспечить производство продукции с минимальными альтернативными издержками. Из этого следует, что выбор ресурсов и их распределение зависят, с точки зрения неоклассиков, от двух основных факторов - технологии и цен на факторы производства. Аллокация факторов производства (далее - факторная аллокация), таким образом, представляет собой некоторое соотношение между факторами труда (количество рабочих мест или издержки на работников) и капитала (инвестиции в технологии и, если упрощенно, автоматизация рабочих мест).

Согласно теории альтернативных издержек и получившей на ее основе развитие теории производственных возможностей, производство различных благ альтернативно друг другу ввиду использования ограниченных ресурсов. Иначе говоря, предприятие должно сделать выбор относительно того, какие виды продукции и в каком количестве оно может производить с учетом ограниченности ресурсов. Этот подход определяет так называемую ассортиментную аллокацию ресурсов.

В группе промышленных предприятий принципиально важным будет вопрос распределения ресурсов между бизнес-единицами. Речь идет о так называемой внутриоргани-зационной аллокации.

Исследователи разделяют ресурсы на две группы: 1) общественные товары - ресурсы, которые могут одновременно и бесконфликтно использоваться в нескольких проектах (подразделениях). К ним относятся торговые марки, технологии, передовые методы управления; 2) частные товары - ресурсы, которыми труднее управлять ввиду конкуренции между подразделениями (например, инвестиции в оборудование) [Коллис, Монтгомери, 2008, с. 37].

Проблема внутрифирменной аллокации возникает именно в отношении группы частных товаров и может быть объяснена тремя обстоятельствами.

Во-первых, в структурах, кроме формально единого целеполагания, возможны различные интересы участников (отдельных предприятий и их менеджеров), которые приводят к проблеме первоначального распределения и дальнейшего перераспределения ресурсов. Если не предполагать «злого умысла», то неэффективность распределения может быть обусловлена различиями в стратегиях управления, «целевых функциях» бизнес-единиц, понимании успешности проектов и процессов функционирования всей группы предприятий.

Э. Г. Фуруботн и Р. Рихтер отмечают, что «фактически рыночная стоимость актива и его аллокация контролируются спросом и предложением. В этом смысле конкурент является самым лучшим контролером использования ресурсов из всех, что может найти общество. Каждый ресурс будет направляться тому собственнику, который ожидает, что этот ресурс принесет ему наивысшую ценность» [Фуруботн, Рихтер, 2005, с. 96]. Таким образом, внутрифирменная координация в иерархических структурах предопределяет появление институциональной ловушки, потому что пучок прав собственности на ресурсы расщеплен, а это смещает реальные стимулы участников экономических взаимодействий. С этой точки зрения управление группой предприятий имеет эффект внутренней монополии на ресурс, который искажает принципы эффективного управления собственностью [Eucken, 1952, p. 275].

В случае же «злого умысла» возникает Х-неэффективность [Leibenstein, 1978], обусловленная существенным расхождением целей агентов и принципалов и неполнотой контрактов. В результате оппортунистического поведения менеджеры предприятий склонны минимизировать издержки своего труда в ущерб задаче максимизировать прибыль, которую ставят собственники. Если контракт между заказчиком и исполнителем определен нечетко, это дает агенту дополнительные возможности оппортунизма. Затруднения в эффективной аллокации ресурсов могут возникать и в результате информационных проблем - несовершенства предвидения и асимметричной информации [Фуруботн, Рихтер, 2005, с. 108]. Таким образом, исследование аллокации ресурсов нашло отражение в теориях агентской проблемы и контрактов.

Во-вторых, проблемой установления оптимального уровня аллокации между предприятиями группы является установление внутренних трансфертных цен. Если предприятие производит стандартное благо, теоретически правильным решением будет взять за основу цену рынка. В противном случае возникает проблема двойной маргинализации (термин П. Милгрома, Дж. Робертса [1999, с. 325]), и предшествующее в цепи поставок предприятие будет склонно назначать слишком высокую цену, позволяющую не только перераспределить доходы в его пользу, но и сократить общую прибыль предпринимательской структуры.

В-третьих, существенными недостатками сложных иерархических структур с большим числом предприятий являются организационная инерция (подробнее см.: [Zenger, Felin, Bigelow, 2011]), верховенство интересов акционеров, бюрократические методы управления, влияние отдельных социальных групп [Friedkin, Jia, Bullo, 2016]. Однако, как

отмечает В. Е. Дементьев, при приближении условий деятельности ряда бизнес-единиц к венчурным формам возможно создание вполне жизнеспособных бизнес-моделей, поскольку жестко иерархическая структура группы предприятий становится сетевой [Дементьев, 2019, с. 374].

В рамках региональной экономики прорабатывается идея эффективного территориального размещения производительных сил путем создания промышленных (производственных) комплексов [Орехова, Азаров, 2020]. Анализ существующего территориального распределения ресурсов позволяет выделить так называемую пространственно-логистическую аллокацию.

Институциональный аспект аллокации связан с предоставлением прав на использование ресурсов. Основной вопрос экономической теории - как должны определяться цены, - является вопросом о том, как должны определяться права собственности и на каких условиях они должны обмениваться [Alchian, 1967, р. 2, 3]. Нобелевские лауреаты Дж. Хикс [Hicks, 1939] и К. Эрроу [Arrow, 1985] предложили модель общего равновесия, на основании которой пришли к выводу о том, что именно эффективная аллокация ресурсов (Парето-эффективная) влияет на равновесие рыночных цен (при условии «отсутствия рынков внешних эффектов» [Фуруботн, Рихтер, 2005, с. 118]).

Вопрос прав собственности на ресурсы тесно переплетается с проблематикой обмена ресурсами и результатами деятельности между агентами рынка (предприятиями). Целесообразность кооперации объясняется трансакционными, а не трансформационными издержками [Орехова, Заруцкая, 2019, c. 558], а стимулы к владению активами определяются их специфичностью. Под специфическими инвестициями (relation-specific investment) подразумеваются вложения, нацеленные на конкретного партнера и представляющие меньшую ценность при взаимодействии с альтернативными партнерами [Агамирова, Дзагурова, 2016, с. 123]. В соответствии с этим ресурсы подразделяются на неспецифические, специфические и идиосинкратические (актив крайней степени специфичности).

С учетом специфики деятельности предприятий промышленности данный аспект соотносится с теорией отраслевых рынков и объясняет, почему индустриальные бизне-сы стремятся сосредоточить права собственности в едином центре, создавая жесткую форму интеграции. Так, еще в 1985 г. П. Джоскоу доказал, что производство, требующее интерспецифических инвестиций в активы, вероятнее всего приведет к вертикальной интеграции [Joscow, 1985]. Это подтвердил и О. Уильямсон, полагавший, что «объединенная собственность является предопределенным решением при ... специфичности активов» [Уильямсон, 1996, с. 167].

Межвременная аллокация представляет собой перераспределение ресурсов, которое должны осуществлять инвесторы с целью минимизации риска и создания стабильных условий для получения дохода, то есть связывается со стратегией вложений [Платко, Красс, 2012, с. 44]. Так, Р. М. Солоу, моделируя поведение экономических субъектов на рынке природных ресурсов, утверждает, что на начальном этапе функционирования рынка экономически эффективным будет являться разработка низкозатратного месторождения [Sollow, 1974]. В качестве аргумента приводится идея о возрастании предельной полезности по мере уменьшения запасов ограниченного ресурса. К моменту исчерпания низкозатратного месторождения предельная полезность ресурса вырастет настолько, что сформировавшаяся в соответствии с ней цена ресурса сделает разработку высокозатратного месторождения рентабельным.

Резюмируя, представим обобщенную классификацию типов аллокации ресурсов группы предприятий (табл. 1).

Таблица 1. Классификация типов аллокации ресурсов Table 1. Classification of resource allocation types

Тип аллокации Характеристика Экономические концепции, описывающие данный тип аллокации

Факторная Распределение ресурсов между основными факторами производства, на практике - между трудом и капиталом (технологиями) Неоклассическая экономическая теория

Ассортиментная Распределение ресурсов между видами изготовляемой продукции Неоклассическая экономическая теория

Внутриорганиза-ционная Распределение ресурсов между подразделениями (бизнес-процессами, проектами) Теория организации. Теория агентской проблемы. Теория контрактов

Пространственно-логистическая Распределение ресурсов по территориям (особенно важно при управлении природно-сырьевыми ресурсами) Теория пространственной экономики. Теория размещения производительных сил

По уровню специфичности активов Выбор между специфическими и неспецифическими ресурсами Теория контрактов. Теория трансакционных издержек

Институциональная Распределение ресурсов в зависимости от прав собственности (упрощенно -принадлежащих организации или нет) Теория прав собственности

Временная Выбор временного интервала для инвестиций в ресурсы Управление проектами. Теория финансов организации

Часть из указанных типов аллокации ресурсов обусловлена распределительными, а часть - координационными институтами. Остановимся на распределительных типах аллокации ресурсов.

Оценка уровня аллокации ресурсов группы промышленных предприятий:

методический инструментарий

В прикладных экономических исследованиях вопросу аллокации ресурсов уделяется много внимания на макроэкономическом и региональном уровнях. Ряд исследователей выделяет серьезную проблему влияния неоптимальной аллокации ресурсов и доходов национальной экономики на асимметричность роста отдельных ее секторов (см., например: [Башмачникова, 2013; Перепёлкин, Перепёлкина, 2015; Астафьева, Шемякина, 2021]). На региональном уровне основной пул работ посвящен анализу территориального распределения аллокации производственных подсистем (например, [Липина, Крейденко, 2016; Брискин и др., 2016]). Исследования аллокации ресурсов на уровне предприятий и их объединений практически отсутствуют.

Общий алгоритм методики расчета уровня аллокации ресурсов группы промышленных предприятий представлен на рис. 1. Базовыми для структурного анализа являяются три группы показателей: центра распределения, разброса данных и структурных сдвигов. Для комплексного анализа аллокации ресурсов группы промышленных предприятий представляется необходимым использовать совокупность этих показателей. Показатели центра распределения позволяют определить состав данных, выделить интервалы,

Рис. 1. Алгоритм оценки уровня аллокации ресурсов группы промышленных предприятий Fig. 1. Algorithm for assessing resource allocation in a group of industrial enterprises

в которых они варьируются, и оценить характеристики «центра» данных. Учитывая, что многие из них дублируют друг друга по смыслу, выделим основные - среднее арифметическое, мода, медиана, минимум, максимум. Показатели разброса данных позволяют оценить уровень разнородности данных в выборке. Наиболее репрезентативными среди них являются стандартное отклонение и вариация. Самый популярный инструмент структурного анализа в российской экономической школе - показатели структурных сдвигов [Сухарев, 2022], отражающие качественное изменение взаимосвязей субъектов, обусловленное неравномерностью их ресурсов и развития. Наибольшей наглядностью и полнотой результатов характеризуются абсолютные (масса структурного сдвига) и относительные (индекс структурного сдвига) показатели.

В соответствии с типами аллокации ресурсов (табл. 1) данная методика предполагает расчет факторной, ассортиментной и внутриорганизационной аллокации. Оценка пространственно-логистической аллокации может быть полезна в случае существенного территориального разнообразия предприятий группы (в текущем исследовании - не рассчитывается).

Как отмечалось ранее, часть ресурсов представляют собой «общественные товары». Поэтому расчету подлежат только те виды ресурсов, которые можно отнести к конкретному предприятию:

• производственные (основные средства), рассчитываемые как совокупность активов, отражающих технико-технологический потенциал конкретного промышленного предприятия, входящего в одну из следующих групп: оборудование, производственные помещения и сооружения, инструмент и сложные измерительные и лабораторные приборы и т. п.;

• материальные (оборотные средства), представляющие собой совокупность основных и вспомогательных материально-производственных запасов, сырья, полуфабрикатов, тары и т. п.;

• трудовые - совокупность затрат на работников предприятия, входящего в группу; для более точной оценки трудовых ресурсов будем использовать долю затрат на оплату труда в себестоимости выпущенной продукции.

Факторная аллокация представляет собой уровень распределения между основными факторами производства (обозначенными выше производственными, материальными и трудовыми ресурсами).

При расчете внутриорганизационной аллокации определяется уровень распределения ресурсов отдельно по каждому виду:

• по производственным ресурсам:

(£(ОС*-ОС)2

г=1_

-■ (1)

где ОС/ - стоимость основных средств /-го подразделения, ОС - среднее значение стоимости основных средств по всем подразделениям, п - количество подразделений; • по материальным ресурсам:

ад-я)2

А1М = *-f-, (2)

где Н/ - стоимость оборотных средств /-го подразделения, Н - среднее значение стоимости оборотных средств по всем подразделениям, п - количество подразделений;

по трудовым ресурсам:

U /ФОТ; ФОТУ1

сг С J

v n

AlL = ---, (3)

ФОТ

где ФОТ/ - размер фонда оплаты труда /-го подразделения, С/ - себестоимость /-го подразделения, n - количество подразделений.

В соответствии с теорией статистики степень разброса данных определяется значением коэффициента вариации по установленной шкале, содержащей четыре интервала: менее 10 %, от 10 до 20 %, от 20 до 33 %, более 33 %. Эта градация составляет основу итогового коэффициента внутриорганизационной (и в дальнейшем - ассортиментной) аллокации ресурсного портфеля (табл. 2). Чем выше коэффициент, тем более неравномерным оказывается распределение ресурсов на предприятиях группы.

Таблица 2. Интерпретация итоговых коэффициентов внутриорганизационной и ассортиментной аллокации ресурсов Table 2. Interprétation of the resulting coefficients of intra-organisational and product-based resource allocation

Значение коэффициента Уровень аллокации Интерпретация

Менее 0,1 Отсутствует Изменчивость наблюдаемых значений практически отсутствует, данный вид ресурса распределен по всем подразделениям равномерно

0,1-0,2 Незначительная Изменчивость наблюдаемых значений находится на низком уровне, данный вид ресурса распределен практически равномерно

0,2-0,33 Средняя Изменчивость наблюдаемых значений находится на среднем уровне, данный вид ресурса распределен равномерно, но количество ресурсов у нескольких подразделений отличается значительно

0,33-1,0 Значительная Изменчивость наблюдаемых значений находится на высоком уровне, данный вид ресурса распределен неравномерно, некоторые подразделения имеют значительно большее количество ресурсов, чем другие

1,0-3,0 Неоднородная Наблюдаемые значения неоднородны, подразделения достаточно сильно отличаются по размерам и наличию ресурсов

Более 3,0 Гипер аллокация Наблюдаемые значения крайне неоднородны, размер подразделений напрямую оказывает влияние на количество ресурсов. Крупные подразделения имеют в разы больше ресурсов, чем небольшие

Ассортиментная аллокация позволяет оценить уровень распределения ресурсов между видами продукции группы промышленных предприятий. На практике для такой оценки используют калькуляции и сметы. Расчеты по ним могут существенно искажаться и не отражать реальной аллокации в силу политики управленческого учета, оптимизации налогов и других причин. Кроме того, внутри каждого предприятия не все ресурсы можно отнести на выпуск конкретного вида продукции, особенно в случае большого ассортимента.

Решение выявленной проблемы видится во введении дополнительного показателя р,

который отражает долю конкретного ресурса в общей себестоимости предприятия:

Щ

Рх = -Г, (4)

где р - рассчитываемый показатель, Сг- - себестоимость /-го вида продукции, Щ - стоимость ресурсов, имеющихся у у-го подразделения, в котором выпускается /-й продукт, х - вид ресурсов (производственные, материальные или трудовые).

Итоговые коэффициенты ассортиментной аллокации также рассчитываются отдельно по видам ресурсов:

/Ё(Р£-Р)2

АР = ^ ™ , (5)

где т - число видов выпускаемой продукции.

После выполнения расчетов данные коэффициенты обобщаются в соответствии с табл.3.

Представленная методика позволяет комплексно оценить уровень распределения ресурсов между предприятиями, сделать первичные экономические выводы и принять управленческие решения в целях выравнивания эффективности работы всех структурных единиц группы.

Эмпирическое исследование уровня аллокации ресурсов: пример промышленной группы ООО «УМК-Сталь»

Для апробации методики использовались данные ООО «УМК-Сталь» - локальной группы промышленных предприятий в составе холдинга ОАО «Уральская горно-металлургическая компания» (табл. 3), который является одним из крупнейших производителей черных и цветных металлов в Российской Федерации.

При проведении расчетов уровня распределения ресурсов между предприятиями из рассмотрения исключен Тюменский металлургический завод «Электросталь Тюмени», так как юридически он входит в состав УК ООО «УМК-Сталь».

В соответствии с первым шагом методики был произведен сбор данных по всем предприятиям ООО «УМК-Сталь» за период 2014-2021 гг. по следующим показателям: выручка, себестоимость, основные средства, оборотные средства, фонд оплаты труда.

Второй шаг методики предполагает определение уровня факторной аллокации ресурсов группы промышленных предприятий. Результаты расчета показателей центра распределения и разброса данных обобщены в табл. 4.

Согласно этим результатам, наблюдается существенная неоднородность в использовании ресурсов ООО «УМК-Сталь». Так, производственные ресурсы в стоимостном выражении в 2014 г. превышали материальные в 3,4 раза, а трудовые - в 11,9 раза. Однако к 2021 г. стоимость материальных ресурсов превысила стоимость производственных. За исследуемый период уровень факторной аллокации снизился на 35 %, что может быть связано как с отраслевой спецификой деятельности предприятий (как правило, тяжелая промышленность является фондоемкой), так и с периодами инвестиций в производственные активы.

В табл. 5 представлены результаты расчета структурных изменений факторной аллокации ресурсов.

Таблица 3. Характеристика предприятий группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь»

Table 3. Description of the enterprises of 000 MMC-Steel

Наименование предприятия Роль предприятия в составе группы Территория Основные виды продукции Пояснения

УК ООО «УМК-Сталь» Управляющая компания Свердловская область, г. Верхняя Пышма С 2020 г. основной вид деятельности - сбыт и управление группой

Тюменский металлургический завод «Электросталь Тюмени» Основные пр оизв одств енные предприятия г. Тюмень Лом черных металлов, заготовка литая, проволока и катанка, прокат черных металлов, чугун передельный, электросталь в слитках Входит в юридическое лицо ООО «УМК-Сталь»

ПАО «НМЗ» Основные пр оизв одств енные предприятия Свердловская область, г. Серов Аргон жидкий, заготовка осевая, кислород жидкий технический, купорос железный, трубная заготовка, чугун передельный, шлак доменный гранулированный Является локомотивом группы

ООО «СТРОМОС-С» Вспомогательные пр оизв одств енные предприятия Свердловская область, г. Серов Скрап, доменный присад, лом, сварочный шлак, шлакометаллическая смесь, шлаковый щебень Несущественные объемы производства

ООО «Метресурс-С» Сырьевые предприятия 6 производственных площадок в городах Свердловской области -Серове, Невьянске, Верхней Пыш-ме, Екатеринбурге, Богдановиче, Красноуфимске Лом черных металлов Является поставщиком для ПАО «НМЗ» и МЗ «Электросталь Тюмени»

ООО «Метресурс-П» Сырьевые предприятия 2 производственные площадки в городах Пермь и Кунгур Лом черных металлов Является поставщиком для ПАО «НМЗ». Несущественные объемы производства

АО «Богословское рудоуправление» Сырьевые предприятия Свердловская область, г. Краснотуринск Концентрат железорудный, концентрат железный, катоды медные, щебень, производство драгоценных металлов (золото, серебро), руда железная медисто-магнетитовая Является ключевым поставщиком для ПАО «НМЗ»

АО «Метмаш» Другие предприятия Свердловская область, г. Серов Сдача активов в аренду Не включен в производственные бизнес-процессы группы

Составлено по данным внутренней отчетности ООО «УМК-Сталь».

Таблица 4. Показатели центра распределения и разброса данных факторной аллокации ресурсов группы промышленных предприятий

ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Table 4. Indicators of the distribution centre and data scatter of the factor-based resource allocation for the group of industrial enterprises 000 MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 12 702 466,33 12 931 390,33 12 527 382,00 13 761 859,33

Медиана, тыс. руб. 8 145 131,00 9 039 067,00 8 828 079,00 13 426 017,00

Стандартная ошибка 7 659 174,34 7 439 828,54 6 977 983,21 6 193 991,93

Минимум, тыс. руб. 2 315 753,00 2 440 088,00 2 723 145,00 3 205 415,00

Максимум, тыс. руб. 27 646 515,00 27 315 016,00 26 030 922,00 24 654 146,00

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 13 266 079,11 12 886 161,04 12 086 221,46 10 728 308,72

Дисперсия 175 988 854 880 497,00 166 053 146 449 704,00 146 076 749 184 789,00 115 096 607 932 234,00

Асимметрия 1,36 1,23 1,24 0,14

Размах 25 330 762,00 24 874 928,00 23 307 777,00 21 448 731,00

Вариация 1,04 0,10 0,97 0,78

Показатель 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 13 410 262,33 12 878 718,67 15 547 554,67 18 503 946,33

Медиана, тыс. руб. 12 908 314,00 12 018 854,00 21 333 847,00 21 514 617,00

Стандартная ошибка 5 815 944,94 5 529 813,54 6 009 646,13 7 285 867,59

Минимум, тыс. руб. 3 597 108,00 3 759 725,00 3 530 996,00 4 651 405,00

Максимум, тыс. руб. 23 725 365,00 22 857 577,00 21 777 821,00 29 345 817,00

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 10 073 512,13 9 577 917,999 10 409 012,43 12 619 492,83

Дисперсия 101 475 646 561 514,00 91 736 513 187 212,00 10 834 753 9870 250,00 159 251 599 403 781,00

Асимметрия 0,22 0,40 -1,73 -1,01

Размах 20 128 257,00 19 097 852,00 18 246 825,00 24 694 412,00

Вариация 0,75 0,74 0,67 0,68

Таблица 5. Показатели структурных изменений факторной аллокации ресурсов группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2015-2021 Table 5. Indicators of structural shifts in the factor-based resource allocation of the group of industrial enterprises OOO MMC-Steel, 2015-2021

Ресурсы 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Масса структурного сдвига

Производственные -0,021 -0,033 -0,128 -0,136 -0,134 -0,259 -0,338

Материальные 0,019 0,021 0,111 0,107 0,097 0,244 0,315

Трудовые 0,002 0,012 0,017 0,029 0,037 0,015 0,023

Индекс структурного сдвига

Производственные -0,029 -0,045 -0,177 -0,187 -0,185 -0,356 -0,466

Материальные 0,090 0,099 0,521 0,501 0,455 1,140 1,473

Трудовые 0,035 0,192 0,278 0,471 0,601 0,246 0,379

Отметим, что масса структурного сдвига по трудовым ресурсам возросла в 10,8 раза, тогда как по производственным ресурсам она сократилась в 15,8 раза. Эти тенденции подтверждаются и изменениями индексов структурных сдвигов. Особо выделяются материальные ресурсы, индекс структурного сдвига которых в 2021 г. составил 1,473, что в 16,4 раза больше, чем в начале исследуемого периода. Это также может быть объяснено периодами инвестиций в оборудование и другие виды производственных активов.

В целом в ООО «УМК-Сталь» наблюдается тенденция к сокращению уровня факторной аллокации, что подтверждается показателями всех трех групп.

Третьим шагом оценки уровня аллокации ресурсов группы промышленных предприятий является определение типа внутриорганизационной аллокации. Для расчета показателей использовались данные о стоимости основных средств за 2014-2021 гг. (приложение 1). Показатели центра распределения и разброса данных представлены в табл. 6.

За исследуемый период среднее значение стоимости основных средств колебалось несильно, от 3,1 до 3,9 млрд руб., но медиана составляла от 26 до 90 млн руб. Изменения в распределении связаны прежде всего с изменением стоимости основных средств. При этом к концу 2021 г. эта стоимость у небольших предприятий значительно выросла (например, у ООО «Метресурс-П» - в 13,6 раза). Разница между минимальной и максимальной стоимостью основных средств Управляющей компании ООО «УМК-Сталь» и ОАО «Метмаш» в 2021 г. составила 16,7 млрд руб., что уже говорит о высоком уровне аллокации производственных ресурсов.

Таким образом, несмотря на то, что итоговое значение коэффициента внутриоргани-зационной аллокации по производственным ресурсам за последние 8 лет снизилось на 10 %, наблюдается высокий уровень неоднородности, то есть предприятия существенно различаются размерами ресурсов.

Структурные изменения внутриорганизационной аллокации по производственным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь» за 2014-2021 гг. представлены на рис. 2, 3.

Показатели структурных сдвигов претерпели серьезные изменения практически на каждом предприятии группы. И если у ООО «УМК-Сталь» наблюдается уменьшение и массы, и индекса структурных сдвигов на 0,089 и 0,104 соответственно, то у остальных предприятий, напротив, эти показатели растут, то есть уровень внутриорганизационной аллокации производственных ресурсов сокращается.

Таблица 6. Показатели центра распределения и разброса данных внутриорганизационной аллокации по производственным ресурсам

группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Table б. Indicators of the distribution centre and scatter of intra-organisational allocation data on production resources of the group of industrial enterprises 000 MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 3 949 502,14 3 902 145,14 3 718 703,14 3 522 020,86

Медиана, тыс. руб. 90 701,00 61 885,00 42 133,00 26 636,00

Стандартная ошибка 3 341 153,84 3 338 528,78 3 182 015,33 2 996 627,83

Минимум, тыс. руб. 802,00 579,00 473,00 397,00

Максимум, тыс. руб. 23 797 373,00 23 761 738,00 22 643 152,00 21 328 802,00

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 8 839 862,14 8 832 916,90 8 418 821,23 7 928 332,01

Дисперсия 78 143 162 715 229,00 78 020 420 924 707,00 70 876 550 906 419,00 62 858 448 464 435,00

Асимметрия 2,54 2,56 2,56 2,55

Размах 23 796 571,00 23 761 159,00 22 642 679,00 21 328 405,00

Вариация 2,24 2,26 2,26 2,25

Показатель 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 3 389 337,86 3 265 368,14 3 111 117,29 3 073 516,71

Медиана, тыс. руб. 43 380,00 61 061,00 66 626,00 77 188,00

Стандартная ошибка 2 831 550,80 2 664 686,29 2 496 204,13 2 350 371,34

Минимум, тыс. руб. 1 062,00 5 806,00 5 284,00 10 268,00

Максимум, тыс. руб. 20 184 560,00 19 026 984,00 17 822 162,00 16 799 127,00

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 7 491 579,24 7 050 097,25 6 604 335,34 6 218 498,06

Дисперсия 56 123 759 463 711,00 49 703 871 190 117,00 43 617 245 328 945,00 38 669 718 114 333,00

Асимметрия 2,53 2,50 2,47 2,39

Размах 20 183 498,00 19 021 178,00 17 816 878,00 16 788 859,00

Вариация 2,21 2,16 2,12 2,02

0,06 0,04

S 0,02 g" 0,00 -0,02

Л

¡§ -0,04 -0,06 -0,08

II „1

■1

1

УК ООО «УМК-Сталь» ПАО «НМЗ» ООО «СТРОМОС-С» ООО «Метресурс-С» ООО «Метресурс-П» АО «БРУ» ОАО «Метмаш»

2015 И2016 I 2017 2018 ■ 2019 ■ 2020 2021

Рис. 2. Масса структурных сдвигов для оценки внутриорганизационной аллокации по производственным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь»,

2015-2021

Fig. 2. Mass of structural shifts for assessing intra-organisational allocation of production resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2015-2021

2,0 1,5

о 1,0

W

<L>

^ 0,5 S

0,0 -0,5 -1,0

.■il !..

Я s

° s

о £

« и

кГ 1

>. «

О А С X

I 1||-- ч

о

о О

и

о

Рч H

и

о о о

и

о <ц

Он

н

<и

О О О

и

£ и и

Он H 1)

I

2 & < Сц РЗ

1

о а

г5 * О s

н «и

2015 И2016

2017

2018

2019

2020

2021

Рис. 3. Индекс структурных сдвигов для оценки внутриорганизационной аллокации по производственным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь»,

2015-2021

Fig. 3. Index of structural shifts for assessing intra-organisational allocation of production resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2015-2021

Для исследования внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам использовались данные об объемах оборотных средств за 2014-2021 гг. (приложение 1). Результаты расчета показателей центра распределения и разброса данных внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам представлены в табл. 7.

Таблица 7. Показатели центра распределения и разброса данных внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам

группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2014-2017 Table 7. Indicators of the distribution centre and scatter of intra-organisational allocation data on material resources of the group of industrial enterprises 000 MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 10 18 141,38 1 129 883,38 1 103 509,88 1 678 252,13

Медиана, тыс. руб. 335 174,50 477 102,50 463 266,00 401 053,00

Стандартная ошибка 1 885 191,10 1 530 803,11 1 482 883,33 2 219 700,20

Минимум, тыс. руб. 3 262,00 3 780,00 4 371,00 4 904,00

Максимум, тыс. руб. 5 576 553,00 4 385 917,00 4 249 958,00 5 713 256,00

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 1 885 191,10 1 530 803,11 1 482 883,33 2 219 700,20

Дисперсия 3 553 945 487 071,00 2 343 358 170 769,00 2 198 942 967 352,00 4 927 068 990 758,00

Асимметрия 2,58 1,60 1,58 1,09

Размах 5 573 291,00 4 382 137,00 4 245 587,00 5 708 352,00

Вариация 1,85 1,36 1,34 1,32

Показатель 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 1 613 539,25 1 502 356,75 2 666 730,88 4 192 259,57

Медиана, тыс. руб. 266 830,50 415 416,50 536 379,50 1 049 740,00

Стандартная ошибка 2 302 984,53 2 208 078,76 3 772 831,54 5 400 509,03

Минимум, тыс. руб. 5 363,00 5 867,00 6 496,00 40 599,00

Максимум, тыс. руб. 6 342 729,00 6 344 605,00 10 166 917,00 13 970 969,00

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 2 302 984,53 2 208 078,76 3 772 831,54 5 400 509,03

Дисперсия 5 303 737 727 886,00 4 875 611 814 987,00 14 234 257 807 985,00 29 165 497 773 422,00

Асимметрия 1,47 1,82 1,38 1,15

Размах 6 337 366,00 6 338 738,00 10 160 421,00 13 930 370,00

Вариация 1,43 1,47 1,42 1,29

Среднее значение превышает медиану в 4 раза. Это означает, что более половины всех предприятий группы имеет в разы меньшие по стоимости материальные ресурсы, чем другая часть предприятий. Об этом свидетельствует и показатель размаха, который за 8 лет вырос в 2,5 раза. При этом в целом уровень внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам несущественно снижается, поскольку коэффициент вариации за исследуемый период уменьшился на 0,563.

Анализ структурных изменений внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь» за 2015-2021 гг. представлен на рис. 4, 5.

О H s о «нмз» о и о и 1 о с о £ Он о а

о 5 6 i « и Hi с о о о с < и

о « m s s H с о Ú о s о и <L> о и & <и и о s н 1

1 о Рн H и CL, H 1

2015 И2016 i 2017 2018 ■ 2019 ■ 2020

2021

Рис. 4. Масса структурных сдвигов для оценки внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2015-2021 Fig. 4. Mass of structural shifts for assessing the intra-organisational allocation of material resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2015-2021

3,0 2,5 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 -0,5 -1,0

—

■ ■

i 1 i . I ■

_ 1 m им iil- 1 1 ,

ш ll 1 i ■■ il _■ ■

"14 - -1 1| ■ - и|

$

<u tt S

S

О A

О I О g

^ ik

H

и m

s и

I

S H

° I

C X

о о б о о и 1 о о Ç

о Ú о о U ft о ft

s о <и о U

о РЦ <D Он н li

H и 1 1

2 & «

о t

2015 «2016 i 2017 2018 ■ 2019

2020

2021

Рис. 5. Индекс структурных сдвигов для оценки внутриорганизационной аллокации по материальным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2015-2021 Fig. 5. Index of structural shifts for assessing the intra-organisational allocation of material resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2015-2021

Распределение материальных ресурсов имеет принципиально иные тенденции, чем распределение ресурсов производственных. Доля материальных ресурсов УК ООО «УМК-Сталь», крупнейшего предприятия группы, с каждым годом растет, о чем свидетельствуют показатели массы и индекса структурных сдвигов. Это влечет за собой рост уровня внутриорганизационной аллокации. Для ее оценки по трудовым ресурсам на основании фонда оплаты труда и себестоимости продукции произведен расчет показателя «доля фонда оплаты труда в себестоимости продукции» по каждому предприятию группы ООО «УМК-Сталь» (приложение 2). Показатели центра распределения и разброса данных внутриорганизационной аллокации по трудовым ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь» за 2014-2021 гг. представлены в табл. 8.

Таблица 8. Показатели центра распределения и разброса данных внутриорганизационной аллокации по трудовым ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Table 8. Indicators of the distribution centre and scatter of intra-organisational allocation data on labour resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее

арифметическое, 0,190 0,231 0,227 0,218 0,199 0,205 0,144 0,128

тыс. руб.

Медиана, тыс. руб. 0,107 0,108 0,125 0,107 0,107 0,131 0,116 0,100

Стандартная ошибка 0,060 0,078 0,074 0,075 0,066 0,065 0,051 0,053

Минимум, тыс. руб. 0,038 0,041 0,038 0,026 0,022 0,025 0,022 0,014

Максимум, тыс. руб. 0,425 0,553 0,550 0,536 0,435 0,431 0,364 0,377

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 0,158 0,207 0,198 0,200 0,174 0,171 0,136 0,141

Дисперсия 0,025 0,043 0,039 0,040 0,030 0,029 0,018 0,020

Асимметрия 0,533 0,653 0,711 0,661 0,353 0,308 0,846 1,160

Размах 0,388 0,511 0,511 0,510 0,413 0,406 0,343 0,363

Вариация 0,834 0,899 0,869 0,915 0,872 0,834 0,950 1,102

Показатель «среднее арифметическое» за исследуемый период варьировался от 13 до 23 %, однако медианное (фактическое) значение находилось в диапазоне 10-13 %. Уровень аллокации и по этому виду ресурса внушителен, поскольку, например, доля оплаты труда в себестоимости у ООО «СТРОМОС-С» в 27 раз превышает аналогичный показатель у ООО «Метресурс-С». Также стоит отметить, что в целом разрыв между максимальным и минимальным значениями трудовых ресурсов увеличился более чем в 2 раза (с 11,26 в 2014 г. до 27,32 в 2021 г.).

Анализ структурных изменений внутриорганизационной аллокации по трудовым ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь» представлен на рис. 6, 7.

По трудовым ресурсам наблюдается тенденция к сокращению уровня внутриорганизационной аллокации, что обусловлено изменением структуры распределения ресурсов в пользу небольших предприятий. Масса и индекс структурных сдвигов у УК ООО «УМК-Сталь» и ПАО «НМЗ», наоборот, за период наблюдения сократились, хотя и несущественно. Однако отмеченная тенденция крайне неустойчивая.

0,05 0,04 0,03

н 0,02 <и

& 0,01

s

-е*

m

о «

-0,01 -0,02 -0,03 -0,04

Я s

О S

« 9 >» «

1

I Hill. . 1

1 III 1 1

1

О А с

« S

о

8 о

и

о

CL,

H

и

§ V ° &

и и Он H 1)

О О О

и

ft о

<L> Он H

и

s *

< CL,

О <

О

■ 2015 И2016 ■ 2017 2018 ■ 2019 ■ 2020 2021

Рис. 6. Масса структурных сдвигов для оценки внутриорганизационной аллокации по трудовым ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2015-2021 Fig. 6. Mass of structural shifts for assessing intra-organisational allocation of labour resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2015-2021

1,2 1,0 0,8 0,6 $ 0,4

<u

И °'2

S 0,0 -0,2 -0,4 -0,6 -0,8

r

■ ■

О S

° 5 О S

« и >. «

s

с с

го

К

О

о у

V

О

Рч H

и

о о

О

и

и а

Он

н

«и

О 4

U

ft

о

и

Он

H

U

s *

< CL,

m

5 В ^ Я О s

H <D

2015 И2016

2017

2018

2019

2020

2021

Рис. 7. Индекс структурных сдвигов для оценки внутриорганизационной аллокации по трудовым ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2015-2021 Fig. 7. Index of structural shifts for assessing intra-organisational allocation of labour resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2015-2021

Обобщение результатов расчета итоговых коэффициентов внутриорганизационной аллокации представлено на рис. 8.

3,5

2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 Внутриорганизационная аллокация -•- по производственным ресурсам -•- по трудовым ресурсам -•- по материальным ресурсам

Рис. 8. Коэффициенты внутриорганизационной аллокации ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Fig. 8. Coefficients of intra-organisational allocation for ООО MMC-Steel, 2014-2021

Таким образом, ООО «УМК-Сталь» характеризуется неравномерным распределением ресурсов (прежде всего производственных и материальных) между предприятиями группы. УК ООО «УМК-Сталь» (включая «Электросталь Тюмени»), являясь крупнейшим подразделением, обладает значительно большими производственными ресурсами, чем остальные подразделения.

Четвертым, заключительным шагом оценки уровня аллокации ресурсов группы промышленных предприятий является определение ассортиментной аллокации. Себестоимость выпуска продукции ООО «УМК-Сталь» по ассортименту представлена в приложении 3. Для определения коэффициентов ассортиментной аллокации был рассчитан показатель р отдельно по производственным, материальным и трудовым ресурсам. Показатели центра распределения и разброса данных по каждому виду ресурсов представлены в табл. 9-11.

Таблица 9. Показатели центра распределения и разброса данных ассортиментной аллокации по производственным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Table 9. Indicators of the distribution centre and scatter of product-based allocation data on production resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 53 541,04 33 938,80 44 709,40 53 124,34

Медиана, тыс. руб. 20,79 30,73 19,33 63,83

Стандартная ошибка 53 176,95 33 451,91 44 219,53 52 494,48

Минимум, тыс. руб. 0 0 0 0

Максимум, тыс. руб. 1 276 602,78 803 316,38 1 105 964,38 1 312 975,83

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 260 512,78 163 880,24 221 097,63 262 472,36

Дисперсия 67 866 907 586,00 26 856 732 167,00 48 884 164 473,00 68 891 747 768,00

Асимметрия 4,90 4,90 4,99 4,99

Размах 1 276 602,78 803 316,38 1 105 964,38 1 312 975,83

Вариация 4,87 4,83 4,95 4,94

Окончание таблицы 9

Table 9 (concluded)

Показатель 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 14 168,50 2 161,08 2 390,08 1 285,77

Медиана, тыс. руб. 94,11 68,83 245,72 168,79

Стандартная ошибка 13 521,96 1 486,37 1 521,12 651,06

Минимум, тыс. руб. 0 0 0 0

Максимум, тыс. руб. 352 164,67 38 793,57 42 385,53 18 033,14

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 68 948,75 7 579,01 8 049,01 3 445,07

Дисперсия 4 753 930 795,00 57 441 415,00 64 786 507,00 11 868 516,00

Асимметрия 5,10 4,88 4,89 4,58

Размах 3 52 164,67 38 793,57 42 385,53 18 033,14

Вариация 4,87 3,51 3,37 2,68

Таблица 10. Показатели центра распределения и разброса данных ассортиментной аллокации по материальным ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Table 10. Indicators of the distribution centre and scatter of product-based allocation data on material resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 2 654,83 1 351,60 1 128,14 906,97

Медиана, тыс. руб. 115,47 98,31 72,37 129,29

Стандартная ошибка 2 094,52 1 012,13 851,61 566,95

Минимум, тыс. руб. 0,006 0,72 0,006 0,26

Максимум, тыс. руб. 46 365,16 19 444,01 18 043,64 11 336,98

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 9 824,17 4 411,76 3 902,59 2 535,50

Дисперсия 96 514 404,00 19 463 663,00 15 230 171,00 6 428 737,00

Асимметрия 4,60 4,26 4,48 4,06

Размах 46 365,15 19 443,29 18 043,63 11 336,71

Вариация 3,70 3,26 3,46 2,80

Показатель 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 646,01 909,68 577,32 546,04

Медиана, тыс. руб. 132,09 92,84 48,98 109,04

Стандартная ошибка 312,12 596,16 328,10 209,24

Минимум, тыс. руб. 0,26 0,31 0,008 0,02

Максимум, тыс. руб. 6 192,24 12 611,49 8 797,44 4 857,96

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 1 430,31 2 731,97 1 704,84 1 066,93

Дисперсия 2 045 778,00 7 463 640,00 2 906 478,00 1 138 347,00

Асимметрия 3,41 4,33 4,67 3,15

Размах 6 191,98 12 611,18 8 797,43 4 857,95

Вариация 2,21 3,00 2,95 1,95

Таблица 11. Показатели центра распределения и разброса данных ассортиментной аллокации по трудовым ресурсам группы промышленных предприятий ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Table 11. Indicators of the distribution centre and scatter of product-based allocation data on labour resources of the group of industrial enterprises ООО MMC-Steel, 2014-2021

Показатель 2014 2015 2016 2017

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 5 258,38 2 997,10 2 726,85 2 552,19

Медиана, тыс. руб. 143,65 168,03 78,51 194,76

Стандартная ошибка 4 598,53 2 485,10 2 320,93 2 072,91

Минимум, тыс. руб. 0,01 0,10 0,02 0,50

Максимум, тыс. руб. 101 641,56 47 626,48 49 050,28 41 820,56

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 21 569,04 10 836,19 10 635,83 9 270,32

Дисперсия 465 223 495,00 117 422 919,00 113 120 954,00 85 938 889,00

Асимметрия 4,66 4,32 4,55 4,43

Размах 101 641,55 47 625,48 49 050,26 41 820,05

Вариация 4,10 3,62 3,90 3,63

Показатель 2018 2019 2020 2021

Показатели центра распределения

Среднее арифметическое, тыс. руб. 1 725,23 1 140,60 1 496,08 1 765,73

Медиана, тыс. руб. 251,30 181,00 203,20 134,80

Стандартная ошибка 1 277,83 699,93 719,44 876,39

Минимум, тыс. руб. 0,53 0,61 0,10 0

Максимум, тыс. руб. 27 134,80 14 882,04 15 643,30 22 219,10

Показатели разброса данных

Стандартное отклонение 5 855,75 3 207,49 3 738,32 4 637,41

Дисперсия 34 289 822,00 102 87 969,00 13 975 067,00 21 505 608,00

Асимметрия 4,50 4,32 3,23 3,74

Размах 27 134,27 14 881,42 15 643,20 22 219,99

Вариация 3,39 2,81 2,50 2,63

Показатели структурных изменений ассортиментной аллокации также были рассчитаны по каждому виду ресурсов. Иллюстрация расчетов массы структурных сдвигов неинформативная, так как практически все значения показателя близки к 0. Результаты расчета индекса структурных сдвигов представлены в приложении 4.

В течение всего периода 2015-2021 гг. наблюдается ассортиментная гипераллокация, то есть ресурсы распределены по видам выпускаемой продукции крайне неравномерно. При этом, если показатели центра распределения и разброса данных иллюстрируют тенденцию к росту сбалансированного использования ресурсов, то структурные изменения, напротив, свидетельствуют о существенных сдвигах, особенно в период 2018-2021 гг. Итоговые значения коэффициентов ассортиментной аллокации по каждому виду ресурса представлены на рис. 9.

5,4 н 4>9

S

и 4,4 s '

s 3,9

г©Н

^ 3,4

со ' о

« 2,9 2,4 1,9

Ассортиментная аллокация -•- по производственным ресурсам -•- по трудовым ресурсам -•- по материальным ресурсам

Рис. 9. Коэффициенты ассортиментной аллокации ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Fig. 9. Coefficients of product-based allocation for ООО MMC-Steel, 2014-2021

Систематизация результатов эмпирической части исследования свидетельствует о высоком уровне всех типов аллокации ресурсов (табл. 12).

Таблица 12. Результаты эмпирической части исследования Table 12. Results of the empirical part of the study

S s Аллокация ресурсов: показатели Итоговый уровень аллокации

Тип аллокац центра распределения разброса данных структурных сдвигов

Факторная Сокращение разрыва между средним значением и медианой, то есть уменьшение уровня аллокации Сокращение значений показателей, то есть уменьшение уровня аллокации Структурные сдвиги имеются по всем ресурсам, однако доля материальных и трудовых ресурсов растет, тогда как производственных - снижается Высокий, наблюдается тенденция к сокращению

Внутриорганизационная Огромный разрыв между средним и медианой по производственным ресурсам, то есть гипераллокация. По материальным и трудовым ресурсам разрыв меньше, но также высокий По производственным ресурсам наблюдается неоднородная аллокация, по материальным и трудовым - значительная Структурные сдвиги по производственным ресурсам говорят о незначительном сокращении уровня аллокации, по материальным - о росте аллокации. По трудовым ресурсам невозможно определить тенденции По всем видам ресурсов - значительный уровень. Присутствуют тенденции к сокращению аллокации по производственным ресурсам и к росту - по материальным

Ассортиментная Уровень аллокации значительный, наибольший по трудовым ресурсам Гипераллокация по всем ресурсам, наблюдаются тенденции к сокращению ее уровня Тенденция к росту аллокации Гипераллокация. Какие-либо тенденции отсутствуют

Таким образом, ООО «УМК-Сталь» характеризуется высоким уровнем факторной, внутриорганизационной, ассортиментной аллокации ресурсов. Факторная аллокация является гипераллокацией. Между обособленными подразделениями холдинга ресурсы распределены неравномерно, что подтверждается высоким уровнем внутриорганизаци-онной аллокации по производственным и трудовым ресурсам. Ассортиментная аллокация также обладает всеми признаками гипераллокации.

Заключение

Трансформация экономических систем ведет к структурным, стратегическим и поведенческим изменениям индустриальных бизнес-моделей, перераспределению ресурсов.

Причины неэффективного распределения ресурсов в крупных промышленных группах могут иметь как объективный, так и субъективный характер. Объективные факторы связаны с несвоевременным реагированием бизнеса на меняющиеся сигналы рынка, предшествующими проектами, стратегиями и обязательствами. В условиях турбулентности такая проблема встает наиболее остро.

В то же самое время есть ряд субъективных факторов неэффективного распределения и использования ресурсов, вызванных в первую очередь проблемами институциональной эффективности в целом и проблемой «принципал - агент» в частности. Это связано с тем, что сложность управления ресурсами из-за их многообразия, распределения между подразделениями, отсутствия мотивации создавать конкурентоспособный (качественный) продукт на промежуточных стадиях ввиду его гарантированной покупки верхними звеньями технологической цепочки может перевесить потенциальные выгоды от максимальной кооперации ресурсов.

Отсутствие универсального инструмента оценки уровня аллокации распределения ресурсов для сложных иерархических структур привело к необходимости разработки оригинальной методики. Данная методика позволяет пошагово оценить различные типы ресурсной аллокации, что делает возможным дальнейший расчет аллокативной ресурсной эффективности группы промышленных предприятий и разработку на его основе оптимальной ресурсной стратегии.

Приложение 1. Стоимость основных и оборотных средств по предприятиям ООО «УМК-Сталь» в 2014-2021 гг., тыс. руб. Appendix 1. Value of fixed assets and working capital for the industrial enterprises of 000 MMC-Steel in 2014-2021, thousand rubles

Предприятие 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Стоимость основных средств

ООО «УМК-Сталь» 23 797 373 23 761 738 22 643 152 21 328 802 20 184 560 19 026 984 17 822 162 16 799 127

ПАО «НМЗ» 3 409 204 3 161 635 3 044 961 2 998 111 3 097 291 3 254 102 3 406 904 3 934 510

ООО «СТРОМОС-С» 20 251 23 201 20 787 18 746 13 309 11 281 6 857 14 444

ООО «Метресурс-С» 90 701 61 885 42 133 26 636 43 380 61 061 66 626 77 188

ООО «Метресурс-П» 802 579 473 397 1 062 5 996 5 284 10 937

АО «Богословское рудоуправление» 320 334 298 547 272 397 274 842 379 555 492 347 464 576 668 143

ОАО «Метмаш» г. Серов 7 850 7 431 7 019 6 612 6 208 5 806 5 412 10 268

Стоимость оборотных средств

ООО «УМК-Сталь» 1 059 808 1 993 640 1 863 285 4 046 897 3 136 797 2 629 746 10 166 917 13 970 969

ПАО «НМЗ» 5 576 553 4 385 917 4 249 958 5 713 256 6 342 729 6 344 605 6 086 727 8 359 317

ООО «СТРОМОС-С» 11 902 37 721 42 474 52 403 58 582 62 650 69 891 56 891

ООО «Метресурс-С» 132 478 117 067 119 710 233 314 96 861 147 107 160 679 229 821

ООО «Метресурс-П» 22 082 23 921 28 992 45 978 60 398 18 444 25 458 40 599

АО «Богословское рудоуправление» 537 871 837 138 806 822 568 792 436 800 683 726 912 080 1 049 740

ОАО «Метмаш» г. Серов 3 262 3 780 4 371 4 904 5 363 5 867 6 496 -

Приложение 2. Доля фонда оплаты труда в себестоимости продукции по предприятиям ООО «УМК-Сталь», 2014-2021 Appendix 2. The share of labour costs in the output cost price for the enterprises of 000 MMC-Steel, 2014-2021

Предприятие 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

ООО «УМК-Сталь» 0,07 0,11 0,12 0,11 0,11 0,13 0,03 0,02

ПАО «НМЗ» 0,11 0,10 0,11 0,11 0,10 0,11 0,12 0,10

ООО «СТРОМОС-С» 0,43 0,43 0,39 0,40 0,37 0,39 0,36 0,38

ООО «Метресурс-С» 0,04 0,04 0,04 0,03 0,02 0,03 0,02 0,01

ООО «Метресурс-П» 0,05 0,04 0,04 0,03 0,03 0,03 0,03 0,02

АО «Богословское рудоуправление» 0,33 0,34 0,33 0,32 0,33 0,32 0,29 0,27

ОАО «Метмаш» г. Серов 0,30 0,55 0,55 0,54 0,44 0,43 0,15 0,10

Приложение 3. Себестоимость выпуска продукции ООО «УМК-Сталь» в разрезе ассортиментных групп, 2014-2021

Appendix 3. The cost price of 000 MMC-Steel output by product range, 2014-2021

Продукция Подразделение 2014 2015 2016 2017

Лом черных металлов УМК-Сталь 6 205,08 - 11 061,44 -

Заготовка литая УМК-Сталь 55 976 474,64 - - -

Проволока и катанка УМК-Сталь 774 077 431,40 - - -

Прокат черных металлов УМК-Сталь 3 391 250 225,00 1 053 281 339,00 989 929 995,60 1 361 370 249,00

Чугун передельный УМК-Сталь - - - -

Электросталь в слитках УМК-Сталь 731 274,66 - - -

Лом Метресурс-С 757 417,00 854 879,00 812 846,00 1 266 448,00

Концентрат железорудный БРУ 1 367 577 087,00 1 384 085 565,00 1 377 134 140,00 1 507 490 088,00

Концентрат железный БРУ - - - -

Катоды медные БРУ - - - -

Щебень БРУ 130 389 273,00 82 298 030,00 133 013 610,00 181 337 026,00

Производство ДМ (золото) БРУ - - - -

Производство ДМ (серебро) БРУ - - - -

Руда железная медисто-магнетитовая БРУ - - 4 529 200,00 45 608 700,00

Аргон жидкий ГОСТ 10157-2016 НМЗ 8 552 000,00 7 083 820,00 3 212 436,00 1 504 240,00

Заготовка осевая ОС кр 280 НМЗ 932 894 076,56 267 696 492,41 723 144 110,12 1 685 455 696,53

Кислород жидкий технический ГОСТ 6331-78 НМЗ 5 015 258,52 5 112 477,48 1 996 086,00 1 743 066,00

Купорос железный ГОСТ 6981-94 НМЗ 2 516 580,00 3 158 378,30 3 211 700,00 4 657 386,00

Трубная заготовка ник 40ХН кр 160 НМЗ 767 112 197,84 2 121 783 576,50 1 477 855 040,99 2 530 531 634,39

Чугун передельный НМЗ 520 731 784,15 768 486 836,22 744 691 226,93 1 019 191 832,50

Шлак доменный гранулированный ГОСТ 3476-2019 НМЗ 25 053 233,77 35 639 198,96 39 774 842,57 51 635 701,12

Лом черных металлов Метресурс-П 1 023 835 427,00 465 120 182,00 523 121 152,00 521 251 404,00

Скрап (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 2 391 818,34 48 551 253,00 30 458 305,00 35 677 161,00

Доменный присад (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 3 712 272,38 52 271 748,00 55 046 406,00 73 226 232,00

Лом (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 183236,13 6 903 060,00 3 073 734,00 3 738 280,00

Сварочный шлак (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С - 2 557 892,00 1 747 540,00 1 460 374,00

ШМС (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С - - - -

Шлаковый щебень (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 45 078 673,16 397 450,00 401 724,00 510 899,00

Шлаковый щебень перепродажа СТРОМОС-С 6 478 000,00 10 650 995,00 16 603 153,00 15 567 534,00

Сдача активов в аренду Метмаш 3 540,00 3 087,00 1 987,00 1 806,00

Окончание приложения 3

Appendix 3 (concluded)

Продукция Подразделение 2018 2019 2020 2021

Лом черных металлов УМК-Сталь - - 88 280,00 246 940,00

Заготовка литая УМК-Сталь - - 3 468 555 972 6 995 997 128

Проволока и катанка УМК-Сталь - - - -

Прокат черных металлов УМК-Сталь 1 631 256 682,24 904 022 326,40 11 054 987 275,00 25 509 505 792,00

Чугун передельный УМК-Сталь - - 286 056 661,30 795 557 795,00

Электросталь в слитках УМК-Сталь - - 9 211 278,50 10 585 769,50

Лом Метресурс-С 1 626 239,00 1 539 603,00 1 817 791,00 3 313 645,00

Концентрат железорудный БРУ 1 292 172 911,00 1 581 498 530,00 1 941 974 449,00 2 670 904 257,34

Концентрат железный БРУ - - - 92 788 388,75

Катоды медные БРУ - - - 698 960 668,55

Щебень БРУ 162 385 014,00 306 410 742,00 141 537 988,00 136 130 880,48

Производство ДМ (золото) БРУ - - 387 688 000,00 816 473 013,17

Производство ДМ (серебро) БРУ - - 22 672 000,00 46 606 780,74

Руда железная медисто-магнетитовая БРУ 143 819 091,00 187 896 300,00 137 896 125,00 -

Аргон жидкий ГОСТ 10157-2016 НМЗ 1 993 480,00 4 636 520,00 6 787 140,00 11 480 619,94

Заготовка осевая ОС кр 280 НМЗ 2 890 996 291,61 4 066 748 204,31 1 537 801 706,63 3 480 589 059,01

Кислород жидкий технический ГОСТ 6331-78 НМЗ 1 638 004,00 2 000 796,00 10 924 274,60 5 442 087,69

Купорос железный ГОСТ 6981-94 НМЗ 437 088 036,18 4 350 622,00 1 867 152,18 5 238 786,09

Трубная заготовка ник 40ХН кр 160 НМЗ 1 419 320 259,91 2 510 971 250,01 1 713 903 496,27 1 285 817 120,87

Чугун передельный НМЗ 837 794 344,15 589 002 763,40 1 621 727 589,65 1 324 390 186,15

Шлак доменный гранулированный ГОСТ 3476-2019 НМЗ 70 073 115,07 71 299 645,08 38 642 049,91 17 277 400,07

Лом черных металлов Метресурс-П 373 998 882,00 232 606 265,00 223 965 150,00 197 228 459,00

Скрап (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 32 519 771,00 30 026 726,00 30 237 101,00 26 615 987,00

Доменный присад (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 63 019 170,00 56 454 259,00 54 433 756,00 46 929 619,00

Лом (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 3 264 570,00 3 114 849,00 3 423 124,00 2 869 980,00

Сварочный шлак (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 1 429 521,00 1 381 015,00 793 769,00 888 657,00

ШМС (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 211 475,00 1 017 050,00 2 308 289,00 -

Шлаковый щебень (договор переработки шлаковых отвалов) СТРОМОС-С 417 893,00 346 565,00 331 734,00 345 502,00

Шлаковый щебень перепродажа СТРОМОС-С 33 019 164,00 30 371 833,00 22 059 916,00 33 658 207,00

Сдача активов в аренду Метмаш 1 768,00 1 809,00 1 818,00 2 583,00

Приложение 4. Структурные показатели ассортиментной аллокации ООО «УМК-Сталь», 2015-2021 Appendix 4. Structural indicators of product-based allocation for 000 MMC-Steel, 2015-2021

Таблица 4.1. Индекс структурных сдвигов ассортиментной аллокации по производственным ресурсам

Table 4.1. Index of structural shifts in product-based allocation for production resources

Продукция 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Лом черных металлов -1,00 1,15 -1,00 -1,00 -1,00 372,98 2166,86

Заготовка литая -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 1627,81 6807,19

Проволока и катанка -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00

Прокат черных металлов -0,51 -0,65 -0,57 0,98 6,71 84,69 408,76

Электросталь в слитках -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 330,11 787,55

Лом 1,61 1,66 4,51 14,68 68,79 63,32 196,69

Концентрат железорудный 0,71 0,36 0,24 1,79 16,39 18,28 35,01

Щебень 0,07 0,38 0,57 2,67 34,34 13,73 18,25

Аргон жидкий ГОСТ 10157-2016 0,41 -0,52 -0,81 -0,10 12,13 14,63 43,73

Заготовка осевая ОС кр 280 -0,51 0,00 0,99 10,91 104,56 31,47 123,32

Кислород жидкий технический ГОСТ 6331-78 0,73 -0,49 -0,62 0,26 8,66 41,91 35,16

Купорос железный ГОСТ 6981-94 1Д4 0,64 1,04 666,76 40,86 13,62 68,36

Трубная заготовка ник 40ХН кр 160 3,71 1,48 2,63 6,11 78,26 43,01 54,85

Чугун передельный 1,51 0,84 1,15 5,19 26,39 60,35 83,74

Шлак доменный гранулированный ГОСТ 3476-2019 1,42 1,04 1,27 9,75 67,92 29,38 21,98

Лом черных металлов -0,01 0,00 0,00 -0,04 -0,30 -0,35 -0,46

Скрап (договор переработки шлаковых отвалов) 26,96 13,26 14,59 71,26 519,89 733,99 598,95

Доменный присад (договор переработки шлаковых отвалов) 18,39 15,61 19,62 89,23 630,00 851,51 680,57

Лом (договор переработки шлаковых отвалов) 50,88 17,79 20,33 93,69 704,33 1085,13 843,45

Шлаковый щебень (договор переработки шлаковых отвалов) -0,99 -0,99 -0,99 -0,95 -0,68 -0,57 -0,59

Шлаковый щебень перепродажа 1,26 1,87 1,51 26,09 193,54 196,99 279,13

Сдача активов в аренду 0,45 -0,28 -0,41 1,21 14,97 13,66 20,45

Таблица 4.2. Индекс структурных сдвигов ассортиментной аллокации по материальным ресурсам Table 4.2. Index of structural shifts in product-based allocation for material resources

Продукция 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Лом черных металлов -1,00 1,50 -1,00 -1,00 -1,00 4,81 13,05

Заготовка литая -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 24,30 43,13

Проволока и катанка -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00

Прокат черных металлов -0,62 -0,59 -0,66 -0,28 -0,67 0,33 1,66

Электросталь в слитках -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 4,14 4,11

Лом 1,91 1,93 2,08 11,98 4,69 6,75 10,74

Концентрат железорудный 0,48 0,66 2,38 4,14 1,83 2,28 3,66

Щебень -0,08 0,68 3,26 5,78 4,75 1,51 1,49

Аргон жидкий ГОСТ 10157-2016 1,40 0,22 -0,44 -0,09 0,48 1,85 3,17

Заготовка осевая ОС кр 280 -0,17 1,51 4,71 11,05 10,91 4,91 10,59

Кислород жидкий технический ГОСТ 6331-78 1,96 0,29 0,10 0,27 0,09 6,82 2,37

Купорос железный ГОСТ 6981-94 2,64 3,14 4,85 6,74 3,72 1,66 5,46

Трубная заготовка ник 40ХН кр 160 7,02 5,24 9,43 6,19 7,94 7,02 4,20

Чугун передельный 3,28 3,64 5,19 5,25 2,09 10,17 6,90

Шлак доменный гранулированный ГОСТ 3476-2019 3,12 4,15 5,52 9,87 6,78 4,53 1,14

Лом черных металлов -0,04 -0,04 -0,21 -0,41 -0,15 -0,26 -0,51

Скрап (договор переработки шлаковых отвалов) 13,61 7,81 9,97 11,21 6,41 7,43 9,84

Доменный присад (договор переработки шлаковых отвалов) 9,13 9,26 13,51 14,25 7,98 8,78 11,31

Лом (договор переработки шлаковых отвалов) 26,11 10,61 14,01 15,01 9,04 11,46 14,25

Шлаковый щебень (договор переработки шлаковых отвалов) -0,99 -0,99 -0,99 -0,99 -1,00 -1,00 -0,99

Шлаковый щебень перепродажа 0,18 0,77 0,77 3,58 1,77 1,27 4,06

Сдача активов в аренду 0,72 0,03 0,10 0,34 -0,12 0,01 -1,00

Таблица 4.3. Индекс структурных сдвигов ассортиментной аллокации по трудовым ресурсам Table 4.3. Index of structural shifts in product-based allocation for labour resources

Продукция 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021

Лом черных металлов -1,00 2,48 -1,00 -1,00 -1,00 28,41 52,84

Заготовка литая -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 127,11 168,10

Проволока и катанка -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00

Прокат черных металлов -0,35 -0,43 -0,24 0,06 -0,14 5,74 9,18

Электросталь в слитках -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 -1,00 25,04 18,59

Лом 0,98 0,87 1,71 3,52 5,08 3,76 5,44

Концентрат железорудный 0,87 0,76 0,94 1,36 2,83 1,75 1,53

Щебень 0,17 0,78 1,45 2,11 6,78 1,10 0,35

Аргон жидкий ГОСТ 10157-2016 0,82 -0,15 -0,55 -0,17 1,78 1,34 1,88

Заготовка осевая ОС кр 280 -0,37 0,75 3,67 9,98 21,37 3,87 6,99

Кислород жидкий технический ГОСТ 6331-78 1,24 -0,10 -0,10 0,16 1,05 5,43 1,33

Купорос железный ГОСТ 6981-94 1,75 1,89 3,78 6,14 7,87 1,19 3,46

Трубная заготовка ник 40ХН кр 160 5,07 3,36 7,52 5,55 15,80 5,60 2,59

Чугун передельный 2,24 2,24 4,05 4,70 4,81 8,20 4,45

Шлак доменный гранулированный ГОСТ 3476-2019 2,12 2,59 4,32 8,91 13,61 3,56 0,48

Лом черных металлов -0,05 -0,02 -0,07 -0,14 -0,28 -0,55 -0,73

Скрап (договор переработки шлаковых отвалов) 20,53 10,69 10,99 14,39 23,08 15,66 9,92

Доменный присад (договор переработки шлаковых отвалов) 13,94 12,61 14,86 18,21 28,17 18,33 11,40

Лом (договор переработки шлаковых отвалов) 38,96 14,40 15,40 19,16 31,60 23,62 14,37

Шлаковый щебень (договор переработки шлаковых отвалов) -0,99 -0,99 -0,99 -0,99 -0,99 -0,99 -0,99

Шлаковый щебень перепродажа 0,74 1,35 0,93 4,77 7,99 3,49 4,10

Сдача активов в аренду 1,10 0,36 0,43 0,98 2,09 1,05 2,73

Источники

Агамирова М., Дзагурова Н. (2016). Правомерность вертикальных ограничивающих соглашений с позиции «взвешенного подхода» и характер специфических инвестиций // Экономическая политика. Т. 11, № 6. С. 122-137.

Астафьева О. Е., Шемякина Т. Ю. (2021). Ресурсный потенциал предприятия как фактор устойчивого развития промышленности в современных экономических условиях // Вестник ВГУИТ. Т. 83, № 4. С. 326-329. DOI: 10.20914/2310-1202-2021-4-326-329.

Башмачникова Е. В. (2013). Исследование проблемы взаимосвязи экономического роста и инвестиций для развития региона // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия «Экономика». № 5 (31). С. 25-29.

Брискин Е. С., Козлова Л. Е., Мельникова Е. В., Мельников А. С. (2016). Об оптимальном управлении ресурсами // Известия Волгоградского государственного технического университета. № 3 (182). С. 107-110.

Бутаков И. А. (2021). Жесткая форма кооперации промышленных предприятий сырьевого сектора: институциональная ловушка или способ выживания // Управленец. Т. 12, № 3. С. 31-43. DOI: 10.29141/2218-5003- 2021-12-3-3.

Дементьев В. Е. (2019). Жизнеспособность иерархических организаций в условиях изменчивости экономической среды // Российский журнал менеджмента. Т. 17, № 3. С. 367-386. https://doi. org/10.21638/11701/spbu18.2019.304.

Коллис Д., Монтгомери С. (2008). Создание корпоративных преимуществ // Корпоративная стратегия: сборник статей. Москва: Альпина Бизнес Букс. С. 9-40.

Липина С. А., Крейденко Т. Ф. (2016). Модернизация территориальной аллокации инновационных систем как способ повышения конкурентоспособности регионов // Региональная экономика. Юг России. № 3 (13). С. 4-14.

Милгром П., Робертс Дж. (1999). Экономика, организация и менеджмент: в 2 т. Т. 2. Санкт-Петербург: Экономическая школа. 424 с.

Незамайкин В. Н. (2006). Аллокационные проблемы в управлении природными ресурсами // Финансы и кредит. № 4 (208). С. 72-77.

Орехова С. В., Азаров Д. А. (2020). Промышленный комплекс: эволюция исследовательской программы // Journal of New Economy. Т. 21, № 2. С. 5-23. DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-2-1.

Орехова С. В., Заруцкая В. С. (2019). Интеграция бизнеса: эволюция подходов и новая методология // Журнал экономической теории. Т. 16, № 3. С. 554-574. DOI: 10.31063/2073-6517/ 2019.16-3.21.

Перепёлкин В. А., Перепёлкина Е. В. (2015). Динамическая модель анализа секторной структуры национальных экономик с сырьевой специализацией экспорта // Самарский научный вестник. № 1 (10). С. 98-103.

Платко А. Ю., Красс М. С. (2012). Аллокация и децентрализация при эколого-экономических преобразованиях // Вестник Финансового университета. № 4 (70). С. 44-56.

Стрижакова Е. Н. (2016). Показатели оценки эффективности использования ресурсов промышленных предприятий // Вестник Брянского государственного технического университета. № 2 (50). С. 232-243.

Сухарев О. С. (2022). Структурные исследования современной российской экономической школы: основные подходы и перспективы // Вестник Пермского университета. Серия «Экономика». Т. 17, № 1. С. 5-26. DOI: 10.17072/1994-9960-2022-1-5-26.

Уильямсон О. И. (1996). Экономические институты капитализма: фирмы, рынки, «отношен-ческая контрактация». Санкт-Петербург: Лениздат.

Фуруботн Э. Г., Рихтер Р. (2005). Институты и экономическая теория: Достижения новой институциональной экономической теории. Санкт-Петербург: Издательский дом Санкт-Петербургского государственного университета. 702 с.

Шаститко А. Е. (2010). Новая институциональная экономическая теория. 4-е изд. Москва: ТЕИС. 828 с.

Alchian A. A. (1967). Pricing and society (Occasional Paper no. 17). London, Institute of Economic Affairs. 22 p.

Arrow K. J. (1985). The potentials and limits of the market in resource allocation. In: Feiwel G. R. (ed.). Issues in contemporary microeconomics and welfare (pp. 107-124). London: Macmillan. DOI: 10.1007/978-1-349-06876-0_2.

Eucken W. (1952). Grundsatze der Wirtchaftspolitic. Tübingen: J. C. B. Mohr (Paul Siebeck). 396 p. (In German)

Hicks J. R. (1939). Value and capital: An inquiry into some fundamental principles of economic theory. Oxford: Clarendon Press. 352 p.

Friedkin N. E., Jia P., Bullo F. (2016). A theory of the evolution of social power: Natural trajectories of interpersonal influence systems along issue sequences. Sociological Science, vol. 3, pp. 444-472. DOI: 10.15195/v3.a20.

Joscow P. L. (1985). Vertical integration and long-term contracts: The case of coal-burning electric generating plants. Journal of Law, Economics, and Organization, vol. 1, no. 1, pp. 33-80.

Leibenstein H. (1978). General X-efficiency theory and economic development. Oxford University Press. 200 p.

Sollow R. M. (1974). The economics of resources or the resources of economics. The American Economic Review, vol. 64, no. 2, pp. 1-14.

Stiglitz J. (2002). Information and the change in the paradigm in economics. The American Economic Review, vol. 92, no. 3, pp. 460-501.

Zenger T. R., Felin T., Bigelow L. (2011). Theories of the firm-market boundary. The Academy of Management Annals, vol. 5, no. 1, рр. 89-133. https://doi.org/10.5465/19416520.2011.590301.

Информация об авторах Орехова Светлана Владимировна - доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры информационных технологий и статистики. Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, РФ. E-mail: bentarask@list.ru

Бутаков Иван Александрович - главный бухгалтер. ООО «УМК-Сталь», г. Верхняя Пышма, Свердловская область, РФ; аспирант кафедры экономики предприятий. Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург, РФ. E-mail: butakov@steel.ugmk.com

■ ■ ■

References

Agamirova M., Dzagurova N. (2016). The legality of vertical restraints by the rule of reason and the character of the specific investments. Ekonomicheskaya politika = Economic Policy, vol. 11, no. 6, pp. 122-137. (In Russ.)

Astafyeva O. E., Shemyakina T. Yu. (2021). The resource potential of the enterprise as a factor of sustainable industrial development in modern economic conditions. Vestnik VGUIT = Proceedings of VSUET, vol. 83, no. 4, pp. 326-329. DOI: 10.20914/2310-1202-2021-4-326-329. (In Russ.)

Bashmachnikova E. V. (2013). Study of the problem of the relationship between economic growth and investment for the regional development. Vestnik Povolzhskogo gosudarstvennogo universiteta servisa. Seriya "Ekonomika" = Bulletin of Volga Region State University of Service. Series "Economics", no. 5 (31), pp. 25-29. (In Russ.)

Briskin E. S., Kozlova L. E., Melnikova E. V., Melnikov A. S. (2016). About optimal resource management. Izvestiya Volgogradskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Journal of Volgograd State Technical University, no. 3 (182), pp. 107-110. (In Russ.)

Butakov I. A. (2021). Rigid form of cooperation between industrial enterprises in the natural re-

sources sector: Institutional trap or survival strategy. Upravlenets = The Manager, vol.12, no. 3, pp. 31-43. DOI: 10.29141/2218-5003- 2021-12-3-3. (In Russ.)

Dementiev V. E. (2019). Viability of hierarchical organizations under variability of economic envi-ron-ment. Rossiyskiy zhurnal menedzhmenta = Russian Management Journal, vol. 17, no. 3, pp. 367-386. https://doi.org/10.21638/11701/spbu18.2019.304. (In Russ.)

Collis D., Montgomery S. (2008). Creation of corporate advantage. In: Corporate strategy: A collection of papers (pp. 9-40). Moscow: Alpina Biznes Buks Publ. (In Russ.)

Lipina S. A., Kreydenko T. F. (2016). Modernisation of the territorial allocation of innovative systems as a way to increase the competitiveness of regions. Regionalnaya ekonomika. Yug Rossii = Regional Economy. South of Russia, no. 3 (13), pp. 4-14. (In Russ.)

Milgrom P., Roberts J. (1999). Economics, organization and management: in 2 vol. Vol. 2. Saint Petersburg: Ekonomicheskaya shkola Publ. 424 p. (In Russ.)

Nezamaykin V. N. (2006). Allocation problems in natural resources management. Finansy i kredit = Finance and Credit, no. 4 (208), pp. 72-77. (In Russ.)

Orekhova S. V., Azarov D. A. (2020). Industrial complex: Evolution of a research programme. Journal of New Economy, vol. 21, no. 2, pp. 5-23. DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-2-1. (In Russ.)

Orekhova S. V., Zarutskaya V. S. (2019). Business integration: The evolution of approaches and new methodology. Zhurnal ekonomicheskoy teorii = Russian Journal of Economic Theory, vol. 16, no. 3, pp. 554-574. DOI: 10.31063/2073-6517/2019.16-3.21. (In Russ.)

Perepelkin V. A., Perepelkina E. V. (2015). A dynamic model for analysing the sectoral structure of national economies with a raw material export specialisation. Samarskiy nauchnyy vestnik = Samara Scientific Bulletin, no. 1 (10), pp. 98-103. (In Russ.)

Platko A. Yu., Krass M. S. (2012). Allocation and decentralization in ecological and economic transformations. Vestnik Finansovogo universiteta = Bulletin of the Financial University, no. 4 (70), pp. 44-56. (In Russ.)

Strizhakova E. N. (2016). Indicators for evaluating the effectiveness of using resources of industrial enterprises. Vestnik Bryanskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta = Bulletin of the Bryansk State Technical University, no. 2 (50), pp. 232-243. (In Russ.)

Sukharev O. S. (2022). Structural studies of the modern Russian economic school: Basic approaches and prospects. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya "Ekonomika" = Perm University Herald. Economy, vol. 17, no. 1, pp. 5-26. DOI: 10.17072/1994-9960-2022-1-5-26. (In Russ.)

Williamson O. I. (1996). The economic institutions of capitalism: Firms, markets and relational contracting. Saint Petersburg: Lenizdat Publ. (In Russ.)

Furubotn E. G., Richter R. (2005). Institutions and economic theory: The contribution of the new institutional economics. Saint Petersburg: Saint Petersburg State University. 702 p. (In Russ.)

Shastitko A. E. (2010). New institutional economics. 4th ed. Moscow: TEIS Publ. 828 p. (In Russ.)

Alchian A. A. (1967). Pricing and society (Occasional Paper no. 17). London, Institute of Economic Affairs. 22 p.

Arrow K. J. (1985). The potentials and limits of the market in resource allocation. In: Feiwel G. R. (ed.). Issues in contemporary microeconomics and welfare (pp. 107-124). London: Macmillan. DOI: 10.1007/978-1-349-06876-0_2.

Eucken W. (1952). Grundsatze der Wirtchaftspolitic. Tübingen: J. C. B. Mohr (Paul Siebeck). 396 p. (In German)

Hicks J. R. (1939). Value and capital: An inquiry into some fundamental principles of economic theory. Oxford: Clarendon Press. 352 p.

Friedkin N. E., Jia P., Bullo F. (2016). A theory of the evolution of social power: Natural trajectories of interpersonal influence systems along issue sequences. Sociological Science, vol. 3, pp. 444-472. DOI: 10.15195/v3.a20.

Joscow P. L. (1985). Vertical integration and long-term contracts: The case of coal-burning electric generating plants. Journal of Law, Economics, and Organization, vol. 1, no. 1, pp. 33-80.

Leibenstein H. (1978). General X-efficiency theory and economic development. Oxford University Press. 200 p.

Sollow R. M. (1974). The economics of resources or the resources of economics. The American Eco-

nomic Review, vol. 64, no. 2, pp. 1-14.

Stiglitz J. (2002). Information and the change in the paradigm in economics. The American Economic Review, vol. 92, no. 3, pp. 460-501.

Zenger T. R., Felin T., Bigelow L. (2011). Theories of the firm-market boundary. The Academy of Management Annals, vol. 5, no. 1, pp. 89-133. https://doi.org/10.5465/19416520.2011.590301.

Information about the authors

Svetlana V. Orekhova, Dr. Sc. (Econ.), Associate Prof., Prof. of Information Technologies and Statistics Dept. Ural State University of Economics, Ekaterinburg, Russia. E-mail: bentarask@list.ru Ivan A. Butakov, Chief Accountant. OOO MMC-Steel, Verkhnyaya Pyshma, Sverdlovsk oblast, Russia; Postgraduate of Enterprises Economics Dept. Ural State University of Economics, Ekatrinburg, Russia. E-mail: butakov@steel.ugmk.com

© OpexoBa C. B., ByTaKOB M. A., 2022