Методика оценки возможности вхождения предприятий-претендентов в региональный нефтегазохимический кластер Оренбургской области Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Методика оценки возможности вхождения предприятий-претендентов в региональный нефтегазохимический кластер

Оренбургской области

Technique of an assessment of possibility of entry of the applicant enterprises into a regional petrochemical cluster of the Orenburg region

Аралбаев Закарья Ташбулатович

аспирант

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет»

[email protected]

Аннотация.В России в последние годы уделяется внимание формированию региональных кластеров, получивших распространение и признанныхинструментом для повышения конкурентоспособности регионови его предприятий. Создание региональных кластеров обусловлено, в первую очередь, наличием производственно-сырьевых ресурсов. В Оренбургской области, обладающего богатыми ресурсами углеводородного сырья, целесообразно создание нефтегазохимического кластера. В данной статье рассматривается методика количественной оценкивозможности вхождения предприятий-претендентов в региональный нефтегазохимический кластер Оренбургской области.

Abstract:In Russia the attention to formation of the regional clusters which gained distribution and recognized as the tool for increase of competitiveness of regions and its enterprises is paid in recent years. Creation of regional clusters is caused, first of all, by existence of production raw material resources. In the Orenburg region, the hydrocarbonic raw materials possessing rich resources, creation of a petrochemical cluster is expedient. In this article the technique of a quantitative assessment of possibility of entry of the applicant enterprises into a regional petrochemical cluster of the Orenburg region is considered.

Ключевые слова: регион, региональный кластер, нефтегазохимический кластер, предприятия-претенденты, кластерный потенциал, кластерный эффект.

Keywords: region, regional cluster, petrochemical cluster, applicant enterprises, cluster potential, cluster effect.

Несмотря на значительное число фундаментальных работ по проблемам формирования кластеров, управлению деятельностью крупных промышленных комплексов и кластерной политике остаются нерешенными вопросы, связанные с разработкой методик, позволяющих оценивать кластерный потенциал предприятий с целью определения возможности их включения в кластер. Существующие работы по данному направлению не доведены до полноценных методик, так как представляют собой либо концептуальные схемы, нуждающиеся в детализации [1-4], либо решения на основе эконометрического моделирования, горизонт применения которых крайне ограничен [2].

В основу предлагаемой методики оценки возможностей вхождения предприятий в региональный нефтегазохимический кластер положены концепции теории промышленной агломерации А.Маршалла, теории инновационных кластеров В.Фельдмана и Д.Одретча[5], а также теория конкурентоспособности М.Портера [6]. Содержание методики отражено в алгоритме оценки кластерного потенциала предприятий-претендентов (рисунок 1).Хотя данная методика разрабатывалась с учетом особенностей нефтегазохимического кластера, тем не менее, она характеризуется достаточной степенью универсальности, количественным обоснованием результатов и их лингвистической и позиционной интерпретацией.

Достоинством предлагаемой методики является возможность формирования широкой информационной базы, так как накапливаемые в информационной системе сведения могут быть получены либо из открытых источников, либо с помощью оценок специалистов-экспертов [3].

Для оценки предприятий с точки зрения достижения кластерного эффекта (синергетического, инновационного) построим интегральный показатель кластерного потенциала, на основе которого предлагается решить задачу отнесения анализируемых объектов к соответствующим статусам в кластере («ядро», базовые объекты, поддерживающие, вспомогательные, дополняющие, предприятия со слабой связью).

2

Рисунок 1- Алгоритм оценки кластерного потенциала предприятий-претендентов

При таком подходе возможно позиционировать предприятие относительно других объектов кластера, рассматривать динамику интегрального показателя кластерного потенциала, и тем самым сформулировать оптимальную стратегию для кластера в целом или отдельных его субъектов.Формирование системы показателей для оценки возможности

3

вступления предприятий-претендентов в кластер базируется на опыте практической деятельности предприятий Оренбургской области, входящих в структуру ОАО«Газпром», его дочерних предприятий, поставщиков, вспомогательных и обслуживающих организаций. Предлагаемая система включает два блока показателей, измеренных с помощью порядковых переменных. Первый блок содержит специфические показатели, с помощью которых идентифицируется статус предприятия в кластере:

- принадлежность к базовым (взаимосвязанным) видам деятельности (1 - предприятие относится к видам деятельности: «Добыча топливно-энергетических полезных ископаемых»; «Производство кокса, нефтепродуктов и ядерных материалов»; «Химическое производство»; 0 - не принадлежит; Х1);

- принадлежность к поддерживающим видам деятельности (1 -предприятие относится к видам деятельности: «Оптовая и розничная торговля; ремонт автотранспортных средств, мотоциклов, бытовых изделий и предметов личного пользования»; «Транспорт и связь»; «Финансовая деятельность»; 0 - не принадлежит; Х2);

- принадлежность к вспомогательным видам деятельности (1 -предприятие принадлежит к видам деятельности:«Производство машин и оборудования»; «Производство транспортных средств и оборудования»; «Производство и распределение электроэнергии, газа и воды»; 0 - не принадлежит; Х3);

- принадлежность к дополняющим видам деятельности (1 -предприятие принадлежит к видам деятельности «Научные исследования и разработки»; 0 - не принадлежит; Х4).

Второй блок включает общие показатели, с помощью которых оценивается целесообразность включения предприятия в кластер:

- инновационный потенциал предприятия (комплексный показатель, составляющие которого позволяют отразить состояние НИОКР, инновационной деятельности и возможность получения синергетического

эффекта в процессе взаимодействия: 1 - очень высокий уровень инновационного потенциала; 0,75 - высокий уровень; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень; 0 - предприятие обладает очень низким инновационным потенциалом; Х5);

- финансово-экономическое состояние (комплексный показатель, отражающий финансовые результаты предприятия по пятиуровневой шкале: 1 - очень высокий уровень финансово-экономического состояния; 0,75 -высокий уровень; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень; 0 -предприятие характеризуется очень низким финансово-экономическом состоянием; Х6);

- ресурсный потенциал (комплексный показатель, характеризующий обладание ресурсами: природными, капитальными, человеческими, технологическими, информационными и предпринимательскими по пятиуровневой шкале: 1 - очень высокий уровень факторного потенциала; 0,75 - высокий уровень; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень; 0 -предприятие обладает очень низким факторным потенциалом; Х7);

- наличие системы менеджмента качества (комплексный показатель, уровень которого определяется не только внедренными системами, но и возможностью создания на их основе интегрированной системы качества по пятиуровневой шкале: 1 - очень высокий уровень СМК; 0,75 - высокий уровень СМК; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень; 0 - на предприятии не внедрены СМК; Х8)

- зависимость от влияния глобальных рынков (1 - влияние отсутствует; 0,75 - низкий уровень; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень влияния; 0 - предприятие полностью зависит от глобальных рынков и мировой экономической конъюнктуры; Х9);

- территориальная близость к источникам сырья, потребителям продукции, трудовым ресурсам (1 - наблюдается территориальная близость по трем позициям; 0,75 - близость по двум позициям (потребителям продукции, трудовым ресурсам); 0,5 - близость по двум позициям

5

(потребителям продукции, источникам сырья); 0,25 - близость по двум позициям (трудовым ресурсам; источникам сырья); 0 - близость по одной из позиций; Х10);

- наличие кооперации с другими участниками кластера (1 - налажена кооперация с профильными предприятиями; 0,75 - высокий уровень кооперации; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень; 0 - кооперация отсутствует; Х11);

- взаимосвязь с научными и образовательными учреждениями, расположенными в регионе (1 - очень высокий уровень взаимосязи; 0,75 -высокий уровень; 0,5 - средний уровень; 0,25 - низкий уровень; 0 -предприятие не сотрудничает с научными и образовательными учреждениями; Х12).

Таким образом, по каждому из анализируемых предприятий должна быть собрана и обобщена соответствующая информация (таблица 1).

Таблица 1 - Система показателей для оценки кластерного потенциала

предприятий-претендентов

Показатель Обозначение Предпри я- тие 1 Предпри я- тие 2 Предпри я- тиеп

Принадлежность к профильным (взаимосвязанным) видам деятельности Х1 Х11 Х12 Х1п

Принадлежность к поддерживающим видам деятельности Х2 Х21 Х22 Х2п

Принадлежность к вспомогательным видам деятельности Хз Х31 Х32 Х3п

Принадлежность к дополняющим видам деятельности Х4 Х41 Х42 Х4п

Инновационный потенциал Х5 Х51 Х52 Х5п

Финансово-экономическое состояние Хб Х61 Х62 Хбп

Ресурсный потенциал Х7 Х71 Х72 Х7п

Наличие системы менеджмента качества Х8 Х81 Х82 Х8п

Зависимость от влияния глобальных рынков Х9 Х91 Х92 Х9п

Территориальная близость к источникам сырья, потребителям продукции, трудовым ресурсам Х10 Х101 Х102 Х10п

Наличие кооперации с другими участниками кластера Х11 Х111 Х112 Х11п

Взаимосвязь с научными и образовательными учреждениями Х12 Х121 Х122 Х12п

Оценку группы комплексных показателей, касающихся инновационного потенциала, финансово-экономического состояния, факторного потенциала и систем менеджмента качества, отражающих организационный потенциал анализируемого предприятия-претендента рекомендуется осуществлять совместно с экспертами методом «мозгового штурма». В качестве экспертов выступают менеджеры и специалисты анализируемых предприятий. Экспертная группа формируется координатором проекта от предприятия. Оптимальным является количество экспертов от 7 до 12. Для оценки комплексных или составляющих показателей целесообразно применять пятиуровневую шкалу: 0 - очень низкий уровень показателя; 0,25 - низкий уровень; 0,5 - средний уровень, 0,75 - высокий уровень; 1 - очень высокий уровень показателя. Таблица 1 -Система показателей для оценки кластерного потенциала предприятий-претендентов

Для оценивания инновационного потенциала предлагается система показателей, представленная в таблице 2.

Таблица 2 - Составляющие показатели для оценки инновационного потенциала

Показатель Обозначение Значимость Наделенность Эффективность использования Общаяоценкап оказателя

Уровень финансирования и результативности НИОКР а1 Ь1 С1 й

Уровень технологического лидерства а2 Ь2 С2 d2

Эффективность взаимодействия с внешними источниками разработок аз Ьз Сз dз

Результативность корпоративной системы управления инновациями Yl4 а4 Ь4 С4 d4

Результативность сотрудничества с компаниями а5 Ьз С5 d5

Активность научной деятельности аб Ьб С6 d6

Комплексный показатель Х5 - - - Ей

Для оценки финансово-экономического состояния комплексный показатель формируется на основе свертки составляющих, представленных в таблице 3.

Таблица 3 - Составляющие показатели для оценки финансово-

экономического состояния

Показатель Обозначение Значимость значение Общаяоценкап оказателя

Рентабельность собственного капитала Y21 а1 Ь1 й

Рентабельность активов Y22 а2 Ь2 d2

Рентабельность продаж Y23 аз Ьз dз

Оборачиваемость запасов Y24 а4 Ь4 d4

Коэффициент автономии Y25 а5 Ьз d5

Коэффициент покрытия Y26 аб Ьб d6

Комплексный показатель Хб - - Ей

Комплексный показатель факторного потенциала позволяет всесторонне отразить наличие у предприятия ресурсов следующих видов: природных, капитальных, человеческих, технологических, информационных и предпринимательских (таблица 4).

Таблица 4 - Сведения о предприятии для оценки ресурсного

потенциала

Показатель Обозначение Значимость Наделенность Эффективность использования Общаяоценкаре сурса

Природные Yзl а1 Ь1 С1 й

Капитальные Yз2 а2 Ь2 С2 d2

Человеческие Yзз аз Ьз Сз dз

Технологические Yз4 а4 Ь4 С4 d4

Информационные Yз5 а5 Ьз С5 d5

Предпринимательские Yз6 аб Ьб Сб d6

Комплексный показатель Ху - - - Ей

С точки зрения кластерного эффекта важно оценить не только обладание предприятием факторами производства, но и их значимость, исходя из специфики деятельности предприятия, а также эффективность использования.Одним из важнейших направлений оценки кластерного потенциала является оценивание возможности создания интегрированных систем менеджмента качества на основе: системы менеджмента качества (ISO 9001, СТО Газпром 9001), системы экологического менеджмента (ISO 14001), системы менеджмента профессионального здоровья и безопасности (OHSAS 18001) (таблица 5).Для определения степени влияния отдельных составляющих на кластерный потенциал предприятий в качестве коэффициентов значимости предлагается использовать коэффициенты, определенные по правилу Фишберна, как дающего максимальный эффект в условиях неопределенности:

Таблица 5 - Составляющие показатели для оценки интегрированной системы менеджмента качества

Показатель Обозначение Значимость Эффективность использования Общаяоценкап оказателя

Система менеджмента качества (ISO 9001, СТО Y41 a1 С1 d1

Газпром 9001)

Система экологического менеджмента (ISO 14001) Y42 a2 С2 d2

Система менеджмента профессионального Y43 аз Сз d3

здоровья и безопасности (OHSAS 18001)

Комплексный показатель X8 - - Zdi

к, = 2{П ~1 +1) , (1) г (n + 1)n

где п - число оцениваемых показателей; i - порядковый номер анализируемого показателя.

Для применения правила Фишберна показатели изначально должны быть проранжированы с точки зрения влияния на кластерный эффект с учетом специализации кластера. Коэффициенты значимости показателей для нефтегазохимического кластера представлены в таблице 6. Исходя из особенностей видов деятельности, может быть предложен другой порядок, а, соответственно, изменятся коэффициенты значимости. Расчет интегрального показателя кластерного потенциала рекомендуется осуществлять на основе линейной свертки по формуле (2):

Р =! кХч, ] = 1 т, (2)

г=1

где Pj - интегральный показатель кластерного потенциала для анализируемого предприятия;

т - число анализируемых предприятий.

Таблица 6 - Коэффициенты значимости показателей системы оценки кластерного потенциала

Показатель Обозначение Обозначение коэффициента значимости Значение

Принадлежность к профильным (взаимосвязанным) видам деятельности Х1 к1 0,15

Принадлежность к поддерживающим видам деятельности Х2 к2 0,14

Принадлежность к вспомогательным видам деятельности Хз кз 0,13

Принадлежность к дополняющим видам деятельности Х4 к4 0,12

Инновационный потенциал Х5 кз 0,10

Финансово-экономическое состояние Хб кб 0,09

Факторный потенциал Х7 ку 0,08

Наличие системы менеджмента качества Х8 к8 0,06

Зависимость от влияния глобальных рынков Х9 к9 0,05

Территориальная близость к источникам сырья, потребителям продукции, трудовым ресурсам Х10 кю 0,04

Наличие кооперации с другими участниками кластера Х11 кц 0,03

Взаимосвязь с научными и образовательными учреждениями Х12 к12 0,01

Для того чтобы по значению интегрального показателя кластерного потенциалаопределить статус предприятия-претендентанеобходимо разработать соответствующий классификатор, правила формирования которого представлены выражением (з):

^ =

(з)

'ядро" , если Х1 = 1Л Р} > 0,5, 'базовое предприятие", если Х1 = 1Л Р}. > 0,4, 'поддерживающее предприятие", если Х2 = 1 ЛР;. > 0,4, ' вспомогательное предприятие ", если Хз = 1 Л Р^ > 0,4, 'дополняющее предприятие", если Х4 = 1 Л Р}- > 0,5, ' предприятие со слабой связью", в остальных случаях,

где Sj - лингвистическая переменная, определяющая статус предприятия в кластере.

В таблице 7 представлены последовательность и результаты расчета интегрального показателя кластерного потенциала для предприятия ООО«Газпромдобыча Оренбург».

Так как исходная информация носит преимущественно качественный характер, то ее необходимо предварительно обработать («оцифровать») с помощью экспертов на основе правил, установленных на этапе формирования системы.

Подготовленная по каждому предприятию информация агрегируется и выполняется последовательный расчет для каждого из выбранных предприятий-претендентов интегрального показателя кластерного потенциала.

Затем проводится распознавание позиции каждого из анализируемых предприятий.

Таблица 7 - Результаты расчета показателя кластерного потенциала для предприятия ООО «Газпром Добыча Оренбург»_

Показатель Обозначение Значимость показателя Значимость составляющих Значение составляющих Порядок расчета комплексного показателя Значение показателя

1 2 3 4 5 6 7

Принадлежность к профильным (взаимосвязанным) видам деятельности Х1 0,15 - - - 1

Принадлежность к поддерживающим видам деятельности Х2 0,14 - - - 0

Принадлежность к вспомогательным видам деятельности Хз 0,13 0

Принадлежность к дополняющим видам деятельности Х4 0,12 0

Инновационный потенциал (комплексный показатель) Хз 0,10 - - Сумма произведений значений составляющих на их значимость 0,88

Уровень финансирования и результативности НИОКР - 0,17 1 - -

Уровень технологического лидерства - 0,17 1 - -

Эффективность взаимодействия с внешними источниками разработок - 0,17 1 - -

Результативность корпоративной системы управления инновациями Yl4 - 0,17 1 - -

Результативность сотрудничества с компаниями - 0,16 0,75 - -

Активность научной деятельности - 0,16 0,5 - -

Финансово-экономическое состояние (комплексный показатель) Хб 0,09 - - Сумма произведений значений составляющих на их значимость 0,79

Рентабельность собственного капитала Y2l - 0,17 1 -

Рентабельность активов Y22 - 0,17 1 -

Продолжение таблицы 7

1 2 3 4 5 6 7

Рентабельность продаж Y23 - 0,17 0,75 -

Оборачиваемость запасов Y24 - 0,17 0,5 -

Коэффициент автономии Y25 0,16 0,75 -

Коэффициент покрытия Y26 0,16 0,75 -

Факторный потенциал (комплексный показатель) Х7 0,08 - - Сумма произведений значений составляющих на их значимость 0,96

Природные Y31 - 0,17 1 - -

Капитальные Y32 - 0,17 1 - -

Человеческие Y33 - 0,17 1 - -

Технологические Y34 - 0,17 1 - -

Информационные Y35 - 0,16 1 - -

Предпринимательские Y36 - 0,16 0,75 - -

Наличие системы менеджмента качества (комплексный показатель) Х8 0,06 Сумма произведений значений составляющих на их значимость 1

Система менеджмента качества (ISO 9001, СТО Газпром 9001) Y41 0,5 1 - -

Система экологического менеджмента (ISO 14001) Y42 0,25 1 - -

Система менеджмента профессионального здоровья и безопасности (OHSAS 18001) Y43 0,25 1 - -

Зависимость от влияния глобальных рынков Х9 0,05 - - - 0,75

Территориальная близость к источникам сырья, потребителям продукции, трудовым ресурсам Х10 0,04 - - - 0,75

Наличие кооперации с другими участниками кластера Х11 0,03 - - - 0,5

Взаимосвязь с научными и образовательными учреждениями Х12 0,01 - - - 0,5

Интегральный показатель кластерного потенциала 0,54

Формирование позиционной матрицы кластера осуществляется последовательным упорядочением предприятий по их статусу, а затем, внутри каждой из групп, по значению интегрального показателя (таблица 8).

Таблица 8 - Формирование позиционной матрицы кластера в зависимости от интегрального показателя кластерного потенциала

Значениеинтег

Статус в структуре кластера Предприятие ральногопоказа

теля

Ядро Предприятие 1 Р1

-

Предприятие к Р2

Базовые предприятия Предприятие к+1 Рк+1

-

Предприятие т Рт

Вспомогательные Предприятие т+1 Рт+1

-

Предприятие V Pv

Поддерживающие Предприятие v+1 Pv+1

-

Предприятие w Р А w

Дополняющие Предприятие w+1 Р№+1

-

Предприятие z Pz

Предприятия со слабой Остальныеанализируемыепредприятия -

связью

В методике предусмотрена процедура добавления новых объектов анализа либо пересмотр текущих позиций.

Для координационного совета кластера готовится аналитический отчет, в котором отражается внутрикластерная расстановка, а также вырабатываются рекомендации, направленные на совершенствование кластерной политики.

В ходе апробации методики было исследовано 58 предприятий, отобранных в качестве претендентов для оценки возможностей вхождения в региональный нефтегазохимический кластер Оренбургской области. Структура нефтегазохимического кластера Оренбургской области представлена на рисунке 2.

Рисунок 2 - Структура нефтегазохимического кластера Оренбургской

области

Ядро кластера представлено 4 предприятиями: ООО «Газпром Добыча Оренбург»; ОАО «ТНК-ВР Оренбург», филиал ОАО «ТНК-ВР Менеджмент»; ОАО «Оренбургнефть»; ОАО «Орскнефтеоргсинтез».

К базовым объектам отнесено 8 предприятий; к поддерживающим -13; к вспомогательным - 18 организаций, 6 - дополняющие.

По низким значениям интегрального показателя кластерного потенциала 9 предприятий были признаны как «предприятия со слабой связью». Анализируя структуру кластера, следует отметить низкую долю организаций, статус которых «дополняющие».

Заключение

Формирование в Оренбургской области нефтегазохимического кластера позволит повысить лидирующие позиции региона по социально-

экономическому развитию и, как следствие, повысить качество жизни населения.

Методика характеризуется достаточной степенью универсальности, количественным обоснованием результатов и их лингвистической и позиционной интерпретацией.

Библиографический список

1. Багаутдинова, Н.Г. Формирование промышленных кластеров на основе вертикально-интегрированных компаний как фактор устойчивого развития региональной экономики // Экономика и управление. - 2009. - №1. - С. 51-54.

2. Батталова, А.А. Механизм развития топливно-энергетического комплекса на основе создания кластера / автореферат диссертации ... кандидата экономических наук : 08.00.05 Уфа, 2013. - 24 с.

3. Ягодина, Н. В. Формирование межотраслевых кластеров в легкой промышленности/ автореферат диссертации ... кандидата экономических наук : 08.00.05 Омск, 2010. - 22 с.

4. Быкова А. Исследование инновационных кластерных эффектов на примере предприятий Пермского края. Режим доступа: http://www.hse.ru/data/187/803/1228/ report.pdf. Дата обращения 10.10.2014 г.

5. Audretsch D., Feldman M. Innovative clusters and the industry life cycle // Review of Industrial Organization 11. 1996. P. 253-273.

6. Porter M. Clusters and the new economics of competition // Harvard Business. Review, 76. 1998. P. 77-90.