Методологические подходы к оценке производственного потенциала Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

арендной платы влияет также несколько факторов, причем в 2012 г. произошло изменение их набора, а уровень арендной платы, предлагаемой для офисных помещений, в целом по городу незначительно увеличился. На наш взгляд, для более детального анализа ситуации на рынке аренды необходимо провести классификацию объектов коммерческой недвижимости и рассмотреть влияние ценообразующих факторов для каждой полученной группы в отдельности. В г. Иркутске, как и во многих других регионах, сегодня на рынка недвижимости отсутствует единая классификация объектов коммерческой недвижимости. Разработка данной классификации упростит процесс общения между различными участниками регионального рынка недвижимости и, на наш взгляд, будет способствовать более адекватному ценообразованию на рынке недвижимости: арендные ставки и цены купли-продажи объектов должны соответствовать определенному классу, т.е. самыми дорогим должны быть действительно лучшие объекты. Для региональных рынков недвижимости это особенно актуально.

Библиографический список

1. Гусак А.С., Шерстянкина Н.П. Анализ влияния различных факторов на уровень арендных ставок на региональном рынке коммерческой недвижимости/Современные тенденции в экономике и управлении: новый взгляд: сборник материалов XVII Международной научно-практической конференции. Под общ. ред. С.С.Чернова. -Новосибирск: Издательство НГТУ, 2012. 316с. С. 223-228.

2. Кензина Е.Ю., Хомкалов Г.В. Проблемы развития первичного рынка коммерческой недвижимости. - Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2010, 165с.

3. Околелова Э.Ю. Методы оценки и прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости: автореф. дис. ... док. экон. наук. Воронеж, 2008. 46с.

4. Пупенцова С.В. Модели и инструменты в экономической оценке инвестиций. СПб.: Изд-во «МКС», 2007.

5. Стерник Г.М. Анализ рынка недвижимости для профессионалов / Г.М.Стерник, С.Г.Стерник. - М.: ЗАО «Издательство «Экономика», 2009. 606с.

О.В. Карсунцева

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА

Ключевые слова: производственный потенциал, методы оценки, ресурсы, возможности, результат.

Обязательным условием управления предприятием в современных условиях является оценка и анализ его реального состояния, учитывающего возможности фактической ресурсной базы и перспективы дальнейшего развития. В научных работах представлено большое количество различных показателей, методик проведения оценки состояния

© Карсунцева О.В., 2013

и эффективности использования конкретных видов ресурсов на предприятии, а также методов измерения итоговых результатов хозяйственной деятельности. Однако до сих пор отсутствует целостный системный подход к измерению производственного потенциала, который бы учитывал эффективность использования потенциальных возможностей предприятия в целях обеспечения приемлемого уровня конкурентоспособности. По этой причине возникает необходимость поиска и выбора оптимального метода оценки производственного потенциала предприятия, позволяющего оперативно выявлять внутренние возможности, определять слабые стороны, раскрывать скрытые резервы организации.

Методы оценки и диагностики производственного потенциала, существующие в настоящее время, основываются на некоторых принципиальных подходах, в большинстве своем использующих экономико-статистические зависимости. Эти методы делают возможным целостно изучить и системно проанализировать деятельность промышленных предприятий, установить зависимость и взаимную обусловленность, а также количественную характеристику связи между результативными показателями и факторами производства.

Наибольшее распространение и применение в практике получил корреляционно-регрессионный анализ. Он позволяет решать те же задачи по изучению связей и закономерностей, что и общеизвестный метод аналитических группировок, но имеет значительно больше преимуществ по сравнению с ним. Использование метода аналитических группировок не позволяет установить численное влияние факторов на результативный показатель, форму связи и ее тесноту [4]. Многофакторные уравнения регрессии позволяют выявить и количественно измерить в одном результативном интегрированном показателе все объективные условия и возможности хозяйственной деятельности, а также обеспеченность предприятия производственными ресурсами. При использовании уравнений регрессии возникает дополнительная возможность сопоставлять отдельные промышленные предприятия по уровню потенциала, а, следовательно, получать комплексное представление об эффективности использования производственных ресурсов и возможностей того или иного предприятия.

При сопоставлении фактического и потенциального результатов производственной деятельности возможны три ситуации.

1. Высокий уровень эффективности использования производственных ресурсов и возможностей предприятия, если наблюдается существенное положительное абсолютное отклонение фактического и потенциального результатов производства.

2. Средний уровень эффективности использования производственных ресурсов и возможностей предприятия, если абсолютная разница фактического и потенциального результатов производственной деятельности незначительно отклоняется от 0 (или их отношение близко к 1).

3. Низкий уровень эффективности использования производственных ресурсов и возможностей предприятия, если абсолютное отклонение фактического и потенциального результатов производства имеет отрицательный характер.

Рассматриваемый метод позволяет решить задачу достижения определенных производственных результатов, которые бы соответствовали существующим природно-эко-номическим условиям деятельности предприятия. Результат производства должен быть не ниже величины производственного потенциала и увеличиваться по мере роста обеспеченности предприятия производственными ресурсами. При всех достоинствах корреляционно-регрессионного метода, полученные на его основе весовые значения, а также их вероятностная основа, имеют несколько серьезных недостатков [2].

1. Методы вариационной статистики, включающие корреляционно-регрессионный анализ, позволяют делать оценку вклада отдельного фактора в вариацию результативного производственного показателя вокруг среднего уровня, но не вклад в сам этот уровень. По этой причине в основе рассматриваемого метода лежит не прямой синтез ресурсов, а опосредованный через расчет результативного показателя. Неизвестна доля конкретных видов производственных ресурсов в таком потенциале, так как свободный член уравнения невозможно разложить по факторам.

2. Регрессионный анализ позволяет правильно объяснять закономерности лишь в рамках рассматриваемой совокупности, охваченной моделью. Из-за этого один и тот вид ресурса получает нетождественную оценку в разных моделях, что проявляется в отсутствии у регрессионных оценок свойства аддитивности.

На основных принципах регрессионного анализа базируются различные методики определения производственного потенциала промышленного предприятия. Например, Ю.В. Василенко отмечает методы распознавания образов и методы, основанные на применении производственных функций [5]. Метод распознавания образов базируется на недостаточных, с точки зрения экономического обоснования, а иногда и противоречивых факторах, что не позволяет объективно учитывать их влияние на производственный результат, например, уровни управления, организации производства и труда. В итоге значение нормативной отдачи каждого ресурса получается несколько завышенной на предприятиях с высоким уровнем и заниженной на предприятиях с низким уровнем управления, организации производства и труда. Еще одним недостатком этого метода является использование парной регрессии вместо более универсальной - множественной регрессии. Это ведет к большой погрешности в расчетах коэффициентов регрессии, а также неустойчивости полученных результатов.

Метод, основанный на применении производственных функций, делает возможным более точно отображать многосложные нелинейные зависимости. Его недостатками являются базирование на существующей специализации производства, а также высокая агрегированность факторов производства, не идентифицирующая внутреннюю структуру ресурсов. При расчете производственных функций применяется метод множественной регрессии, который может привести к нестабильности полученных результатов в динамике и пространстве. Еще одним недостатком этого способа является высокая трудоемкость расчетов, требующих проведения большого объема вычислений при построении производственных функций.

Данные обстоятельства затрудняют процесс построения производственных функций. По этой причине, часто на практике строится только одна производственная функция по суммарному объему продукции предприятия в целом с высоким уровнем агрегирования ресурсов (факторов) производства: обеспеченность предприятия фондовыми, кадровыми, природными ресурсами и др. Этот способ удобен для анализа, так как является менее трудоемким, не требующим большого объема расчетных процедур. Тем не менее, он, как и другие рассмотренные выше методы, ведет к некоторым погрешностям, возникающим при определении производственного потенциала [4].

Процесс построения производственных функций заключается в определении связи между производственными ресурсами и результатами производства. Технология оценки производственного потенциала в этом случае сводится к обоснованию:

- выбора результативного показателя;

- структуры уравнения многофакторной модели;

- расчета нормативного значения результата хозяйственной деятельности и сравнение его с фактическим.

Опираясь на результаты анализа ресурсной многофакторной модели, можно судить об уровне использования производственного потенциала предприятия, находить оптимальное количество необходимых ресурсов для достижения заданных целей и условий производства. Вместе с тем, рассматриваемый подход позволяет учитывать только количественно-материальную сторону процесса формирования производственного потенциала предприятия, не учитывая при этом качественную сторону организационно-управленческого фактора. В конечном итоге этот важнейший фактор процесса формирования производственного потенциала исключается из корреляционно-регрессионного анализа, искажаются коэффициенты регрессии.

В настоящее время в практике функционирования предприятий активно используется метод анализа иерархий, предложенный американским ученым Т. Саати в 1973 году [6]. Его использование делает возможным решение проблемы учета организационно-управленческого фактора. Метод анализа иерархий - это универсальный математический аппарат, который применяется для решения многокритериальных оптимизационных задач. Этот метод можно использовать в областях, где аналитические способы проявляют себя крайне неэффективно, а применение экспертных оценок не всегда ведет к успеху. Метод анализа иерархий основан на том, что любую проблему можно представить структурно как иерархию элементов, образующих ее суть. Конструкция иерархии строится таким образом, что вершиной обычно выступает конкретная цель, а промежуточные уровни представляют собой критерии, оказывающие влияние на последующие уровни иерархии. Количество критериев в иерархии зависит от отраслевых условий хозяйствования, от цели проводимой оценки, а также от самого объекта исследования. Критерии могут быть поделены на субкритерии, в результате чего количество иерархических уровней увеличивается. Безусловным достоинством метода аналитических иерархий является возможность использовать его в качестве инструмента оценки и сравнения величины производственного потенциала различных предприятий. Ограничивают широкое применение данного метода высокая трудоемкость расчетов, а также существующая тесная зависимость полученных результатов от субъективных взглядов экспертов.

В последнее время широкое распространение в практике оценки производственного потенциала получил стоимостной метод. Алгоритм оценки производственного потенциала методом стоимостного соотношения ресурсов осуществляется в несколько эта-

1 этап. Стоимостное выражение величины каждого структурного элемента производственного потенциала.

2 этап. Расчет интегральной величины производственного потенциала с помощью простого арифметического суммирования значений всех элементов.

3 этап. Формулировка вывода об эффективности использования как общей величины производственного потенциала предприятия, так и его структурных элементов путем сопоставления производственного результата с массой использованного ресурса или же соотношением результата производственной деятельности с величиной производственного потенциала.

Рассмотрим некоторые наиболее существенные недостатки, возникающие при использовании стоимостного метода оценки производственного потенциала предприятия. Во-первых, простое стоимостное суммирование не учитывает степень и характер воздействия каждого элемента производственного потенциала на конечные результаты

и на эффективность производственной деятельности предприятия, а, следовательно, не обеспечивает точность в расчетах. Во-вторых, простое арифметическое суммирование оправдано лишь в тех ситуациях, когда положительное или отрицательное изменение величины каждого элемента производственного потенциала в равной степени влияло бы на эффективность хозяйственной деятельности предприятия. В-третьих, стоимостной метод достаточно трудоемок, носит синтетический характер и нуждается в доработке процедуры определения сопоставимых единиц. В-четвертых, каждая группа ресурсов (элементов) производственного потенциала характеризуется своей индивидуальной воспроизводственной и инфляционной динамикой. Эти особенности не учитываются с точки зрения получения синергетического эффекта, что не дает права считать данный метод объективным.

Особого внимания заслуживает индексный метод оценки производственного потенциала промышленных предприятий. Его суть состоит в том, что каждый элемент производственного потенциала того или иного предприятия сопоставляется со средним значением этого же элемента, но по всей совокупности исследуемых предприятий. Полученный результат (индекс) характеризует относительную эффективность производственного потенциала конкретного предприятия. Данная методика основана на применении многофакторной корреляционной модели, но ее отличие от подобных заключается в способе оценки и применении параметров статистической модели.

В.Г. Андрийчук разработал и предложил следующий алгоритм данной оценки [1]. Первый этап. Выбор показателя результативности производственной деятельности, определение и обоснование структуры производственного потенциала. Второй этап. Выбор типа многофакторной корреляционной модели и факторных признаков таким образом, чтобы уравнение регрессии отражало качественную форму связи исследуемых процессов. Третий этап. Определение индекса производственного потенциала. Для этого В.Г. Андрийчук предлагает с помощью полученного уравнения многофакторной модели рассчитать результативный показатель производственного потенциала, а затем соотнести его со средним значением результативного показателя по всей совокупности исследуемых предприятий. Четвертый этап. Представление полученных результатов исследования и определение направлений их реализации.

Следует отметить определенную ограниченность индексов в оценке влияния отдельных видов ресурсов на формирование конечных результатов производственного потенциала предприятия. Несмотря на это, изучаемый метод имеет очевидные достоинства, заключающиеся в простоте расчета результативных показателей производственного потенциала, сопоставимости и универсальности оценок. Все это делает возможным применение индексного метода в качестве инструмента оценки производственного потенциала.

В практике зарубежных предприятий для оценки производственного потенциала широко используются матричный метод и его разновидность модель МсК^еу, индикаторные методы, а также технология бенчмаркинга. В центре внимания матричного метода находится идея конкуренции. Кривая жизненного цикла товара является методологической базой исследования. Главным инструментом данного подхода является матрица, построенная в координатах «темпы роста емкости рынка - доля предприятия на рынке». Таким образом, исследуемые предприятия занимают определенное место на матрице согласно своим параметрам и условиям рынка.

Модель МсК^еу представляет собой разновидность матричной оценки и используется как инструмент портфельного анализа для определения величины и конкурентоспособности производственного потенциала предприятия. Данная многофакторная ана-

литическая модель приобрела наибольшую популярность в 70-80-е гг. в США. Впервые в модели МсК^еу стали учитываться не только количественные, но и качественные характеристики потенциалообразующих факторов предприятия, например, уровень менеджмента, маркетинговые преимущества, кадровое обеспечение и др. В основе аналитической модели МсК^еу лежит будущая прибыль или будущая капиталоотдача компании. Следовательно, основной акцент делается на анализе влияния на прибыль дополнительных инвестиций в тот или иной вид бизнеса компании в краткосрочной перспективе. Все фактические бизнес-направления компании рассматриваются по количественным (объемы продаж, прибыль, капиталоотдача и др.) и качественным параметрам (уровень конкуренции, общественная потребность, изменчивость доли рынка и технологии, лояльность персонала и др.) как возможные кандидаты на получение дополнительных инвестиций.

В настоящее время в практике зарубежного бизнеса для оценки производственного потенциала предприятия широко применяется индикаторный метод, основанный на разработке специальных индикаторов, которые представляют собой характеристики, позволяющие в формализованном виде проанализировать состояние параметров исследуемого объекта. Индикаторный метод учитывает не только уровень управления, организации производства и труда на предприятии, но и дает количественную оценку их влияния на результаты производственной деятельности. Кроме этого, индикаторный метод позволяет спрогнозировать оптимальное развитие и использование производственного потенциала, а также разработать стратегию и тактику управления. Однако существенным недостатком рассматриваемого метода является то, что индикаторы производственного потенциала устанавливаются путем экспертного анализа, поэтому такая оценка во многом носит субъективный характер. Следовательно, не смотря на все достоинства, использование индикаторов в оценке производственного потенциала предприятия требует серьезных доработок.

В последнее время во всех ключевых вопросах бизнеса активно применяется технология бенчмаркинга. На Западе бенчмаркинг в качестве деловой практики стали широко использовать в конце 1970-х годов XX века. Суть метода применительно к оценке производственного потенциала заключается в поиске для каждого ключевого показателя его эталонного (лучшего) значения путем сопоставления с предприятиями-лидерами данной отрасли. Безусловным преимуществом использования индикаторного метода оценки является возможность сравнения не только показателей производственного потенциала, но и применяемых стратегий, технологий, методов управления и т.д. Например, причины роста конкурентоспособности американских корпораций во многом связаны с чрезвычайно эффективным копированием лучшей практики для своего бизнеса относительно других фирм. На исследование передового мирового опыта хозяйствования, поиск лучших примеров для изучения и внедрения в свой бизнес американские компании затратили несколько десятилетий. В результате чего были определены «функциональные эквиваленты», которые теперь постоянно совершенствуются лучшими достижениями. По мнению Роберта С. Кэмпа, бенчмаркинг - это процесс поиска «лучших практик, ведущих к наилучшему функционированию» [7]. Дэвид Т. Кериз считает, что бенчмаркинг - это постоянный процесс формирования потенциала, основанный на сопоставлении того или иного предприятия с теми компаниями, которые признаны лидерами на данном рынке (отрасли) [3]. Использование технологии бенчмаркинга позволяет в перспективе ликвидировать слабые позиции компании на рынке, сформировать производственный потенциал, соответствующий рыночной конъюнктуре, а тем самым добиться роста конкурентоспособности компании в целом. Главное преимущество бенчмаркинга заключается в

том, что он позволяет предложить пути эффективного формирования элементов производственного потенциала. Вместе с тем данный метод не позволяет измерить величину самого потенциала предприятия.

Матричные, индикаторные методы, бенчмаркинг активно используются зарубежным бизнесом как инструменты оценки производственного потенциала и конкурентоспособности предприятий. Все они заслуживают пристального внимания и их можно применять в отечественной практике как в самостоятельном исполнении, так и в трансформированном виде в качестве дополнения к уже существующим подходам оценки производственного потенциала предприятий того или иного сектора экономики.

Библиографический список

1. Андрийчук В.Г., Наконечный С.И. Экономико-математические модели использования наличных производственных ресурсов // Машинная обработка информации. 1981. № 33. С. 33 - 42.

2. Бажанов В.Ю., Кравченко Ю.А. Исследование статистических данных методами корреляционно-регрессионного анализа // Вестник Московского финансово-юридического университета. 2012. № 2. С. 108-115.

3. Бочарова И.Ю. Бенчмаркинг в корпоративном управлении // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2012. № 8. С. 31-39.

4. Бубнов Ю.Т. Методология оценки и формирования конкурентоспособного потенциала промышленного предприятия (на примере машиностроительного комплекса Самарской области): диссертация ... д-ра экон. наук. Саранск, 2000. - 352 с.

5. Василенко Ю.В. Факторы и эффективность использования производственного потенциала \\ Экономика сельского хозяйства. 1987. № 9. С. 52-60.

6. Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1989. — 316 с.

7. Robert C. Camp. Benchmarking: The Search for Industry, Best Practices that Lead to Superior Performance. - ASQC Quality Press, 1989.

А.Н. Корнеев

ТАМОЖЕННЫЙ СОЮЗ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ, РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ И РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН: СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ

Ключевые слова: интеграционный процесс, Таможенный союз Российской Федерации, Республики Беларусь и Республики Казахстан, единое экономическое пространство.

Первым шагом к формированию такого объединения как Таможенный союз стало подписание в январе 1995 г. Соглашения о Таможенном союзе между Российской Федерацией и Республикой Беларусь, к которому затем присоединились Республика Казахстан

© Корнеев А.Н., 2013