CC BY
26
РАЗДЕЛ III. СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ И ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ
УДК 004.94:332.1
С.Г. Бильчинская1, И.Н. Сюльжин2, Ю.А. Чернявский1, Е.В. Шабинская3
'Академия управления при Президенте Республики Беларусь, Минск, 220007;
2Белорусский государственный университет, Минск, 220045;
3 Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко Белорусского государственного университета, Минск, 220045 e-mail: Bilchinskaya_SG@pac. by
АНАЛИЗ ДВУХКОМПОНЕНТНОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ КЛАСТЕРАМИ РЕГИОНА
Рассматривается проблема построения и анализа взаимосвязей между существенными параметрами, которые необходимо учитывать при построении двухкомпонентной модели системы управления экономическими кластерами региона, а также влияние внедренных связей на результаты моделирования. Также рассматривается изменение выходных данных системы после введения взаимосвязей при различном поведении экзогенных факторов. Исследовано применение модели для принятия решений о целесообразности привлечения инвестиций.
Ключевые слова: экономические кластеры, ставка дисконтирования, управление инвестициями, моделирование.
S.G. Bilchinskaya1, I.N. Siulzhyn2, Yu.A. Chemyavskiy1, E.V. ShabinskayaYAcademy of Public Administration under the aegis of the President of the Republic of Belarus, Republic of Belarus, Minsk, 220007; Belarus-ian State University, Republic of Belarus, Minsk, 220045; 3A.N. Sevchenko Institute of Applied Physics Problems of the Belarusian State University, Republic of Belarus, Minsk, 22004) Two-component economic clusters of the region management system and its analysis
The report addresses the problem of constructing and analyzing the relationship between the essential parameters that must be considered when building two-component model of economic cluster management. The impact of embedded links on the simulation results and change of the output of the system after the introduction of the relationship with the different behavior of exogenous factors are also considered. The use of models for decision-making on expediency of attracting investment was investigated.
Key words: economic clusters, the discount rate, investment management, modeling.
DOI: '0.'72'7/2079-0333-20'5-34-'02-'07
Двухкомпонентная модель управления экономическими кластерами региона, которая включает в себя промышленные предприятия [1, 2] и добавленные к ним домохозяйства, может быть положена в основу при разработке системы поддержки принятия управленческих решений. Взаимосвязи между параметрами перечисленных компонентов должны быть тщательно проанализированы и исследованы.
Для описания поведения системы необходимо задать систему нелинейных уравнений, построение которой следует организовать следующим образом: сформировать список существенных факторов системы, после чего разделить их на экзогенные и эндогенные и выбрать способ задания для каждого из них (константа, стохастическая функция, зависимость от других факторов). В первую очередь будет рассмотрено взаимное влияние эндогенных параметров модели. Важным этапом работы станет необходимость задать целевую функцию, максимизация (минимизация) которой будет являться конечной целью моделирования [3]. В нашем случае в роли целевой функции выступает чистая прибыль предприятия Пр.
В условиях случайных изменений текущей экономической ситуации прибыль для /-го периода работы предприятия оценивается с учетом значений дисконт-фактора [2].
Пр, = (Сб, - СП - пиз, - впизх-см, + кв,- + нир,м) к,, (1)
где Сбг- - сбыт продукции, СПг- - стоимость производства, ПИЗг- и ВПИЗг- - затраты на поэтапное погашение инвестиционного займа и выплаты по процентам инвестиционного займа, соответственно. Использование в /-м периоде ряда данных из (/-1) периода мотивируется необходимостью учитывать зависимость результатов работы текущего этапа от принимаемых на предшествующем этапе решений относительно затрат на маркетинг М /-1, капитальные вложения КВ /-1 и затраты на научно-исследовательские разработки НИР /-1.
Для более корректного приведения полученной прибыли к текущему моменту применяется вычисление чистой прибыли с учетом дисконтирования. Для этого ожидаемая чистая прибыль умножается на дисконт-фактор, коэффициент, который показывает, какой доход могли бы принести деньги, если бы вместо того, чтобы вкладывать их в деятельность, они были бы положены в банк под действовавший на начальный момент процент. Этот коэффициент представляет собой сумму, которую можно было бы снять с банковского счета в конце периода, если бы в его начале на счет был положен один доллар [4], и вычисляется по формуле:
К = к0 п
]=0
1/(1 + , ] = 0,, -1,, = 0,п-1; (2)
где ] - номер текущего периода, п - количество периодов, Г] - ставка дисконтирования [4] для у'-го периода, которая определяется по формуле:
г. = БПС + К^^ /100, (3)
где БПС - банковская процентная ставка, КР - кредитный рейтинг предприятия. Методика расчета этих параметров приведена в работе [1].
Чтобы установить зависимости между параметрами компонентов, следует использовать закон спроса и предложения [5] - один из фундаментальных экономических законов. Он позволяет получить четкую зависимость между присутствующим на рынке предложением того или иного товара или ресурса и актуальной ценой на него. Таким образом, объем продаж, один из ключевых индикаторов работы предприятия, который непосредственно влияет на полученный объем прибыли, перестает быть случайной величиной и становится зависимым от выставленной цены продажи. Спрос можно представить в виде шкалы, показывающей количество продукта, которое потребители готовы и в состоянии купить по каждой конкретной цене из ряда возможных в течение определенного периода времени. Таким образом, при наличии заданной цены предложения кривая спроса позволяет получить объем реализованной продукции.
Коренное свойство спроса заключается в следующем: при неизменности всех прочих параметров снижение цены ведет к соответствующему возрастанию величины спроса. И, напротив, при прочих равных условиях повышение цены ведет к соответствующему уменьшению величины спроса. Существует отрицательная, или обратная, зависимость между ценой и величиной спроса. Экономисты назвали эту обратную зависимость законом спроса [5].
Внедрение этой зависимости позволяет использовать модель экономической системы для поддержки принятия управленческих решений по привлечению инвестиций и расширению производства, так как при неизменности прочих условий появление большего количества товаров на рынке неизбежно приведет к снижению цены на него [6].
Главное условие эффективности экономической политики, согласно теории Я. Тинбергена [7], заключается в равенстве числа поставленных целей (целевых показателей) числу доступных для реализации инструментов экономической политики. Применительно к случаю моделирования работы предприятия это означает, что, имея один инструмент контроля его деятельности, можно
добиваться максимизации только одного выходного параметра. В нашем случае в роли инструмента выступает текущая цена сбыта продукции, которая неразрывно связана с объемом сбываемой продукции, а в роли целевого показателя - чистая прибыль предприятия [3], максимизация которой является основной задачей моделирования. Она вычисляется по формуле (1).
Рассмотрим три основных возможных сценария привлечения инвестиций и увеличения объема производимой продукции. Чтобы упростить построение модели, предположим, что в регионе присутствуют два конкурирующих между собой предприятия. Первый сценарий (назовем его базовым) предполагает, что в самом начале моделирования первое предприятие привлекает инвестиции и направляет полученные средства на капитальные инвестиции и научно -исследовательскую работу. В итоге наблюдается рост производства и снижение себестоимости единицы продукта. Второе из имеющихся предприятий в это время сохраняет постоянный объем производства, в отсутствие увеличения расходов на НИР себестоимость также остается неизменной. Помимо этого, второе предприятие также не наращивает задолженность, в результате чего имеет меньшие выплаты по привлеченным заимствованиям. В то же время в работе первого предприятия следует учитывать необходимость возврата привлеченных средств. Второе предприятие в нашем моделировании будет являться эталонным, и целевые показатели работы первого предприятия будут сравниваться с соответствующими величинами второго. Результаты моделирования представлены на рис. 1 [8].
Рис. 1. Зависимость чистой прибыли предприятия за период от времени работы при благоприятно меняющихся внешних условиях
Как видно, вначале у предприятия, находящегося на пути увеличения производства, происходит увеличение прибыли, связанное с привлеченными внешними заимствованиями. Спустя некоторое время (периоды 2-4) в связи с падением стоимости продукции начинает снижаться чистая прибыль, причем объем ее снижения из-за возросших постоянных расходов оказывается значительнее, чем у предприятия, которое сохранило прежние объемы. Однако итоговая суммарная дисконтированная чистая прибыль первого предприятия оказывается выше, чем у второго. Это свидетельствует, что при заданных параметрах моделирования увеличение производства является оправданным.
Стоит отметить, что в данном сценарии моделирования было проведено внедрение изменяющихся внешних факторов. При этом разрабатываемая модель учитывает также изменения кривой рыночного спроса. В данном случае было рассмотрено влияние благоприятного изменения двух детерминант спроса - благосостояния населения и удачной маркетинговой политики. В результате этого увеличение производства оказалось оправданным.
Помимо изменяющихся внешних факторов, которые не зависят от процессов, протекающих в регионе, на итоговую прибыль также влияют внутренние факторы. Главный из них - платежеспособный спрос - увеличивается в результате проводимой предприятием политики по привлечению квалифицированной рабочей силы, что благотворно сказывается на благосостоянии региона.
Следующий рассматриваемый сценарий предполагает более значительное расширение производства. В данном случае вслед за первым этапом привлечения инвестиций следует второй.
Он наступает в тот момент, когда чистая прибыль, приносимая предприятием, становится выше либо равной чистой прибыли предприятия, сохранившего изначальные объемы. После получения подтверждения того, что начальное привлечение инвестиций оказалось оправданным, происходит второе увеличение объема выпускаемой продукции, которое также сопровождается снижением себестоимости и ростом внутреннего платежеспособного спроса. Однако, как видно из результатов, приведенных на рис. 2, данные эффекты оказываются менее значимые, нежели снижение рыночных цен и рост постоянных расходов. Таким образом, оптимальным объемом производства при заданных условиях является тот, который был установлен при базовом сценарии развития.
вооо 7 SCO 7000 6500 6000 5500 Чистая прибыль 5000 4500 ФОСО
X
П ♦
■ ■ •
♦ ♦ й о . „ и „
■ ■ и
♦ ♦ ♦
*
0 2 4 6 8 10 12 Период ♦ При значительноувеличившемся объеме производства ИПри постоянном объеме производства
Рис. 2. Зависимость чистой прибыли предприятия за период от времени работы при значительном увеличении объема производства
После того как была внедрена взаимосвязь между внутренними параметрами модели, рассмотрим влияние изменений на значение выходного параметра - чистой прибыли (рис. 3). В данном случае при неизменных внешних условиях (в частности, кривой спроса) было принято решение об увеличении объема производства и, одновременно с этим, снижении цены сбыта до уровня, позволяющего реализовать произведенную продукцию. Как видно из графика, чистая прибыль в итоге оказалась ниже, чем при неизменном объеме производства [9].
Рис. 3. Зависимость чистой прибыли предприятия за период от времени работы при отсутствии изменений внешних условиях
На данном графике показано, что прибыль предприятия, расширившего производство, находится на одном уровне со вторым в течение первых трех периодов, когда идет активный процесс
привлечения инвестиций. В дальнейшем же прибыль находится значительно ниже изначального уровня из-за давления постоянных расходов, кроме того, происходит ее непрерывное снижение, связанное с необходимостью процентных выплат по привлеченным заимствованиям.
Помимо детерминистических факторов, которые легко поддаются учету и прогнозированию, модель включает в себя также один стохастических фактор. В его роли выступает банковская процентная ставка. На ее основе вычисляются два параметра модели:
1) процентные выплаты по займам;
2) дисконт-фактор.
Влияние банковской процентной ставки на эффективность вложенных средств можно оценить по следующей формуле:
п л , п
X Пр) - Пр2 > Е (З,- * г + ВПИЗ,-) , (4)
I=1 I=1
где Прг- - чистая прибыль соответствующего предприятия за период, Г] - ставка дисконтирования на период, вычисляемая по формуле (3), Зг- - дополнительные заемные средства, привлеченные предприятием. Данное неравенство выполняется при базовом сценарии развития региона (рис. 1) при любых изменениях процентной ставки, допустимых в модели. Это связано с тем, что генерируемым моделью процентным ставкам присуща некоторая способность к самокоррекции: в случаях когда происходит снижение деловой активности, ставки стремятся вниз. В случаях когда наблюдается оживление деловой активности, происходит обратный процесс.
При этом существует возможность задания таких параметров работы первого предприятия, когда размер банковской процентной ставки оказывает решающее влияние на его эффективность, в частности, это происходит при крупных заимствованиях, таких, как рассмотренные на рис. 3. В данном случае при помощи формулы (4) можно рассчитать, при каких условиях такой сценарий развития окажется целесообразным. Также, если учесть волатильность процентных ставок, возможен расчет вероятности того, что при том или ином управленческом решении возможно достижение роста чистой прибыли относительно предприятия-конкурента.
Заключение
1. Используемое в экономике понятие о кривых спроса может быть применено для задания характера связи между существенными параметрами двухкомпонентной модели системы управления экономическими кластерами региона и исследования их взаимного влияния, а также влияния на выходные параметры симуляции. В частности, было исследовано влияние роста объемов производства на цену сбыта и чистую прибыль предприятия.
2. Усовершенствованная модель позволяет оценивать последствия принятия управленческих решений по расширению производства и делать выводы об их целесообразности при различных состояниях внешней среды.
3. Расширение производства влечет за собой рост чистой прибыли в условиях положительных изменений внешних факторов. В случае неизменных внешних условий роста чистой прибыли моделируемого предприятия в сравнении с предприятием, сохранившим объем производства неизменным, не зафиксировано.
4. Модель позволяет выявить границы, в рамках которых расширение производства является целесообразным в точки зрения увеличения чистой прибыли. Чрезмерное расширение, как показывает модель, оборачивается значительным падением прибыли.
5. Наличие двух предприятий и конкуренции между ними за инвестиционные ресурсы и рынки сбыта позволяет использовать модель для выработки оптимальной стратегии управления на конкурентном рынке.
Литература
1. Методика моделирования случайных изменений текущей экономической ситуации в деловой игре «Управление предприятием на конкурентном рынке» / Е.В. Шабинская, Т.Г. Проть-ко, И.Н. Сюльжин, И.В. Белицкая, О.В. Александрова, Ю.А. Чернявский // Электроника инфо. -2014. - № 4. - С. 36-42.
2. Методика выбора премиального вознаграждения сотрудникам аппарата управления с учетом чистой прибыли, себестоимости и сбыта выпускаемой предприятием продукции / И.Н. Сюльжин, Т.Г. Протько, С.Ю. Протасеня, Ю.А. Чернявский, Е.В. Шабинская // Электроника инфо. - 2015. - № 1. - C. 30-36.
3. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.Т. Введение в системный анализ. - М.: Высшая школа, 1989. -349 с.
4. Арсенов В.В. Инвестиционное проектирование: учеб.-метод. пособие. - Мн.: БНТУ, 2005. -90 с.
5. Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс: принципы, проблемы и политика. - М.: ИНФРА-М, 1999. - 974 с.
6. КейнсДж. Общая теория занятости, процента и денег. - М. - 1978. - 458 с.
7. Tinbergen Jan. Economic Policy: Principles and Design (Contributions to Economie Analysis). -U.S.: Elsevier Science Publishing Co Inc., 1967. - 304 с.
8. Сюльжин И.Н. Анализ взаимосвязей между компонентами СППР // Материалы третьей Междунар. науч.-практ. конф. «Прикладные проблемы оптики, информатики, радиофизики и физики конденсированного состояния» (НИУ «Институт прикладных физических проблем имени А Н. Севченко» БГУ, Минск, Беларусь, 28-29 апреля 2015). - Минск, 2015. - С. 197-199.
9. Сюльжин И.Н., Шабинская Е.В. Программная реализация алгоритма расчета дисконтированной интегральной прибыли // Прикладные проблемы оптики, информатики, радиофизики и физики конденсированного состояния: материалы третьей Междунар. науч.-практ. конф. (НИУ «Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко» БГУ, Минск, Беларусь, 28-29 апреля 2015). - Минск, 2015. - С. 200-203.
Информация об авторах Information about authors
Бильчинская Светлана Геннадьевна - Академия управления при Президенте Республики Беларусь; 220007, Беларусь, Минск; кандидат физико-математических наук; доцент; заместитель директора Центра информационных технологий; Bilchinskaya SG@pac.by
Bilchinskaya Svetlana Gennadevna - Administration under the aegis of the President of the Republic of Belarus; Minsk, Belarus, 220007; Candidate of physico-mathematical sciences; Assistant professor; Deputy director of the IT Centre; Bilchinskaya_SG@pac.by
Сюльжин Иван Николаевич - Белорусский государственный университет; 220030, Беларусь, Минск; ассистент кафедры интеллектуальных систем; ivan.syulzhin@yandex.ru
Syulzhin Ivan Nikolaevich - Belarusian State University; Minsk, Belarus, 22030; Assistant of the Intellectual systems department; ivan.syulzhin@yandex.ru
Чернявский Юрий Александрович - Академия управления при Президенте Республики Беларусь; 220007, Беларусь, Минск; кандидат технических наук; доцент; директор Центра информационных технологий; cit@pac.by
Chernyavskij Yurij Aleksandrovich - Administration under the aegis of the President of the Republic of Belarus; Minsk, Belarus, 220007; Candidate of technical sciences; Assistant professor; Director of the IT Centre; cit@pac.by
Шабинская Елена Владимировна - Институт прикладных физических проблем имени А.Н. Севченко Белорусского государственного университета; 220045, Беларусь, Минск; кандидат технических наук; доцент; ведущий научный сотрудник лаборатории вычислительных систем; shabinskaya@rambler.ru
Shabinskaya Elena Vladimirovna - A.N. Sevchenko Institute of Applied Physics Problems of the Belarusian State University; Minsk, Belarus, 220045; Candidate of technical sciences; Assistant professor; Leading researcher of Computer Systems Laboratory; shabinskaya@rambler.ru
