CC BY
31
Экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами
УДК 332.1
О.А. Баулина
МИКРО-ПОДХОД К ИДЕНТИФИКАЦИИ РЕГИОНАЛЬНЫХ КЛАСТЕРОВ (НА ПРИМЕРЕ СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ ВОЛГОГРАДСКОГО РЕГИОНА)
Волгоградский государственный архитектурно-строительный
университет
Аннотация: В статье изложено применение метода анализа иерархий к оценке стабильности региональных предприятий отрасли строительства и производства строительных материалов малого, среднего и крупного бизнеса с целью выявления потенциальных участников регионального строительного кластера. Представлены результаты проведенной оценки 10 предприятий строительной отрасли региона.
Ключевые слова: региональный кластер, строительная отрасль, стабильность предприятия, метод анализа иерархий.
UDC 332.1
O.A. Baulina
MICRO-APPROACH TO THE IDENTIFICATION OF REGIONAL CLUSTERS (ON THE EXAMPLE OF THE CONSTRUCTION INDUSTRY VOLGOGRAD REGION)
Volgograd State University of Architecture and Civil Engineering
Abstract: the article presents the application of hierarchy analysis method to assess the stability of the regional enterprises of the construction industry and construction materials production small, medium and large businesses to identify potential participants in the regional construction cluster. Presents the results of the evaluation of 10 enterprises of construction industry in the region.
Keywords: regional cluster, the construction industry, the stability of the enterprises, the method of analysis of hierarchies.
Микро-подход изучает непосредст- реальных участников кластера и позволя-
венно предприятия, потенциальных и ет оценить возможность участия послед-
них в кластере. Как нами отмечалось в предыдущих публикациях [1-3], кластер включает большое количество участников, наделенных определенными свойствами, для оценки возможного участия предприятия в кластере, необходимо оценить его финансовый, экономический, организационный, инвестиционный и инновационный потенциалы, интегральная оценка осуществляется с применением метода анализа иерархий, позволяющего ранжировать предприятия на основе расчета вектора глобальных приоритетов.
В числе методов, применение которых возможно в решении задачи оценки стабильности предприятий можно назвать метод регрессионного анализа, теорию нечетких множеств и метод многовариантного анализа, более известный как метод анализа иерархий (МАИ), который является процедурой системного анализа для иерархического представления элементов, определяющих суть любой проблемы [4-6]. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые её составляющие и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решение по парным сравнениям. В ре-
зультате выражается интенсивность взаимодействия элементов в иерархии в численном виде. МАИ включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Принцип идентичности и декомпозиции предусматривает структурирование проблем в виде иерархии или сети, что является первым этапом применения МАИ к решению поставленной нами проблемы. Иерархическое представление модели стабильности строится с вершины (цель — с точки зрения управления - оценка стабильности предприятий), через промежуточные уровни (критерии стабильности, от которых зависят последующие уровни) к самому низкому уровню (который является перечнем альтернатив -строительные предприятиями Волгоградской области, у которых оценивается уровень стабильности).
В нашей модели определено пять критериев, определяющих стабильность, а именно: 1) Финансовая стабильность; 2) Экономическая стабильность; 3) Организационная стабильность; 4) Инвестиционная стабильность; 5) Инновационная стабильность (данные табл. 1).
Таблица 1
Показатели для идентификации потенциальных участников кластера [7-8]
Составляющие Факторы оценки Метод (сущность)
стабильности
1 2 3
Финансовая платежеспособность; ликвидность; рентабельность. Анализ финансовых коэффициентов. Расчет соотношения различных абсолютных и относительных показателей финансовой деятельности.
Экономическая успех на рынке продукции; производственные возможности; технические возможности. Финансово-экономический анализ, "экспресс-анализ", геометрическое моделирование, экспертная оценка.
Организационная обеспеченность персоналом; квалификация персонала; уровень развития организационной культуры. Рассмотрение абсолютных и относительных показателей деятельности предприятия в области организационно-управленческой деятельности, а так же экспертная оценка.
Инвестиционная инвестиционный потенциал; инвестиционные риски; эффективность инвестиционной деятельности; инвестиционная активность Административно-экономическая оценка по принципу сравнительного, регрессионного анализа; трендового и структурного анализа. Анализ может разделяться по объекту, по периоду проведения и глубине аналитического исследования.
Инновационная социальная инновационность, техническая инновационность. Сочетание экспертной оценки способности персонала менять устойчивые модели поведения с расчетом показателей: обновления ОПФ, динамики прироста инвестиций в НИОКР, динамика доли инновационной продукции на рынке
Для получения данной системы показателей нами проведен технико-экономический анализ хозяйственной деятельности анализируемых предприятий за 2014 г. и произведена выборка показателей, образующих систему лингвистических переменных. Основная задача реализации нашей модели заключается в ранжировании предприятий а также составлению их выборки по критерию «максимально высокая стабильность».
Линейная комбинация
П
тЖГ =WC
k=1 - определяет искомую
нами степень стабильности предприятий по адекватности критериям выбранной лингвистической переменной.
Среднее значение коэффициента уровня стабильности предприятия может быть рассчитано по формуле:
K =
аср
hK
i=1_
n
, (1) Превышение Ка1 над средним значением рассчитываем по формуле:
=
K
aI
К — K
aI аср
К
аср
100%
(2)
Где KaI, KaII, KalII - Kan - объекты анализа (предприятия строительной отрасли) [9].
Отметим, что все расчеты произве-ны с использованием оригинальной торской компьютерной программы «СЭП-Анализ.1» (Свидетельство о го-дарственной регистрации программы для ПЭВМ №2014660103 от 01 октября 2014 г., авторы В. В. Клюшин, О. В. Мак-чук) [10], и электронной таблицы Microsoft Excel-2007.
Таблица 2
Значения вектора локальных приоритетов матрицы бинарных отношений значимостей по составляющим критериям оценки стабильности предприятий
Ранг
Составляющие стабильности Значения вектора локальных
1 Финансовая стабильность 0,50943920 1
2 Экономическая стабильность 0,14662590 3
3 Организационная стабильность 0,02862061 5
4 Инвестиционная стабильность 0,24637840 2
5 Инновационная стабильность 0,06893589 4
Источник: составлено авторами по данным расчета программы «СЭП-Анализ.1»
В табл. 2 приведены результаты расчета парных сравнений для третьего уровня иерархии, иллюстрирующие сравнительную желательность предприятий по отношению к критериям второго уровня. Таким образом, вектора интегральных приоритетов по финансовой стабильности; экономической стабильности; организационной стабильности; инвестиционной стабильности; инновационной стабильности, вычисленные по каждому из 10 предпри-
ятий строительства становятся данными для составления матриц бинарных отношений значимостей по критериям стабильности на уровне 3 иерархии.
Как теперь интерпретировать полученные таким образом приоритеты? Из таблицы 2 становится ясно, что наличие мощного финансового обеспечения на предприятии (финансовая стабильность, ранг 1) предприятия воспринимается администратором как наиболее важный критерий при оценке стабильности.
Таблица 2
Значения векторов локальных приоритетов матриц бинарных отношений значимостей предприятий по критериям оценки стабильности предприятий
Критерии оценки стабильности предприятий
Строительные предприятия
1. Финансовая стабильность 2. Экономическая стабильность 3. Организационная стабильность 4. Инвестиционная стабильность 5. Инновационная стабильность
Вектор локальных приоритетов Ранг Вектор локальных приоритетов Ранг Вектор локальных приоритетов Ранг Вектор локальных приоритетов Ранг Вектор локальных приоритетов Ранг
1. ООО «КЗМК» 0,05555556 9 0,07843138 7 0,03921569 9 0,02380953 10 0,14705880 3
2. ОАО «ЖБИ-2» 0,07407408 7 0,13725490 1 0,11764710 2 0,04761905 8 0,05882354 6
3. ОАО «Строй-монтаж» 0,14814820 1 0,11764710 3 0,09803922 5 0,09523810 4 0,05882354 6
4. ООО "ПСК"ЕвроДом" 0,14814820 1 0,13725490 1 0,17647060 1 0,19047620 2 0,17647060 2
5. ЗАО «Промст-рой» 0,09259259 6 0,07843138 7 0,03921569 9 0,11904760 3 0,05882354 6
6. ООО «Строй-комплект» 0,11111110 4 0,07843138 7 0,11764710 2 0,07142858 7 0,08823531 5
7. ООО «РСМ» 0,12962960 3 0,11764710 3 0,09803922 5 0,21428570 1 0,20588240 1
8. ЗАО СК «Градостроитель» 0,05555556 9 0,05882353 10 0,09803922 5 0,09523810 4 0,02941177 10
9. ОАО «Фирма ЖБИ-6» 0,07407408 7 0,09803922 5 0,11764710 2 0,09523810 4 0,11764710 4
10. ООО «Альфа-строй» 0,11111110 4 0,09803922 5 0,09803922 5 0,04761905 8 0,05882354 6
а
* <
* *
1!
Источник: сост. по данным расчета авторов с использованием программного обеспечения «СЭП-Анализ.1»
Фактически он почти в 2 раза важнее инвестиционной стабильность (ранг 2) (вектор локальных приоритетов 0,50943920 против 0,24637840) и намного более важен, чем организационная стабильность (ранг 5), которая имеет низкий приоритет, равный 0,02862061 (что почти в 18 раз меньше).
Следующим этапом является приме-
нение принципа синтеза, позволяющий произвести расчет интегрального (глобального) вектора приоритетов по итоговому значению стабильности предприятий.
Таким образом, проведенная с использованием МАИ оценка стабильности показала, что из 10-ти предприятий, функционирующих в сфере строительного бизнеса в 2014 г. лишь три предприятия
(ОАО «Строймонтаж», ООО "ПСК"ЕвроДом", ООО «РСМ») получили положительную разницу между средним значением глобальных приоритетов и значениями соответствующих линейных комбинаций по каждому из исследуемых предприятий (+18,7%; +37,4%; +34,7% соответственно). Ос-
тальные предприятия находятся в аутсайдерах по значениям стабильности, данные рисунка 1.
Метод оценки стабильности с при-нением процедуры анализа иерархий, на взгляд авторов, довольно универсален и легко применим на практике [11-12].
Интегральный показатель стабильности строительных предприятий
Таблица 3
Исследуемые предприятия отрасли строительства и производства строительных материалов
Стабильность в динамике по годам анализируемого периода
Интегральные приоритеты
Ранг (рейтинг)
Абсолютное отклонение от среднего значения глобального вектора приоритетов
Отклонение от среднего значения глобального вектора приоритетов, %
1. ООО «КЗМК»
0,05692841
10
-0,043071591
-75,7
2. ОАО «ЖБИ-2»
0,07701584
-0,022984161
-29,8
3. ОАО «Строй-монтаж»
0,12304820
0,023048199
18,7
4. ООО "ПСК"ЕвроДом"
0,15974270
0,059742699
37,4
5. ЗАО «Промст-_рой»_
0,09317856
-0,006821441
-7,3
6. ООО «Строй-комплект»
0,09515259
-0,004847411
-5,1
7. ООО «РСМ»
0,15308250
0,053082499
34,7
8. ЗАО СК «Градостроитель»
0,06522531
-0,034774691
-53,3
9. ОАО «Фирма ЖБИ-6»
0,08705316
-0,012946841
-14,9
10. ООО «Альфа-строй»
0,08957274
-0,010427261
-11,6
Среднее значение вектора интегральных приоритетов стабильности
0,1
Источник: сост. по данным расчета с использованием программного обеспечения «СЭП-Анализ.1»
Данный метод дает еще один гибкий инструмент по определению наиболее предпочтительных предприниматель-
ских субъектов для участия в кластере [13-15].
8
3
1
5
4
2
9
7
6
a si
го ф а
± ю
g ф
£ £
Ф .Û
S I
Ф lO
а g
0 m
? е
1 Е
Ф S
х а
S s
60 40 20 0 -20 -40 -60 -80 -100
. 0 / С. !. f. о о \1 9 1 О 8 Ж О-с 0
строите «РСМ» . ООО компле АО :трой» ООО вроДом ОАО монтаж «ЖБИ-2 «КЗМК О «А^ф рой» «Фирма И-6» ЗАО СК
/ » " » ь» а-
Объекты (предприятия отрасли строительства и производства стройм атериалов)
-♦—2014 г.
Рисунок 1 - Графическая интерпретация отклонения компонент интегрального вектора приоритетов стабильности предприятий от его среднего значения
Его применение позволит повысить точность решений органов управления (федеральных, региональных, муниципальных, ведомственных и др.) по поводу межрегионального и отраслевого распределения ресурсов, а на уровне отдельных предприятий - наиболее эффективно работать с собственным и привлеченным капиталом [16-17]. Помимо этого, применение данного мето-
да в расширенном варианте (с увеличением числа и качества критериев оценки финансовой, экономической, организационной, инвестиционной, инновационной составляющих стабильности, а также с вовлечением максимально возможного числа оцениваемых предприятий) позволяет в целом оценить стабильность отдельно взятой отрасли.
Библиографический список
1. Баулина, О. А., Клюшин, В. В. Концептуальные основы кластерного развития региона [Электронный ресурс] / О. А. Баулина, В. В. Клюшин; М-во образования и науки Рос. Федерации, Волгогр. гос. архит.-строит. ун-т. — Электронные текстовые и графические данные (4,3 Мбайт). — Волгоград : ВолгГАСУ, 2015. — Научное электронное издание. — Систем. требования: РС 486 DX-33; Microsoft Windows XP; Internet Explorer 6.0; Adobe Reader 6.0. — Официальный сайт Волгоградского государственного архитектурно- строительного университета. Режим доступа: http://www.vgasu.ru/publishing/on-line/ — Загл. с титул. экрана.
2. Баулина, О.А. Перспективы развития строительной отрасли Волгоградской области на базе кластерного подхода //Современные научные исследования и инновации. 2015.№ 1-2 (45). С. 81-88.
3. Баулина, О.А. Государственно-частное партнерство как механизм развития жилищного строительства в регионе в условиях нестабильной экономики // Инвестиции, строительство и недвижимость как материальный базис модернизации и инновационного развития экономики Материалы Пятой Всероссийской научно-практической конференции с международным участием: в 2 частях. под редакцией Т.Ю. Овсянниковой. Томск, 2015.
4. Ивлева Н.А., Иголкин С.Л. К задаче выбора инструментов для реализации процедуры кластеризации филиалов банковской сети. // Территория науки. 2007. № 2. С. 216223.
5. Караева Ф.Е. Оптимизационная модель устойчивости финансового состояния предприятия // Успехи современной науки и образования. 2015. № 4. С. 23-26.
6. Тхамокова С.М., Шогенова М.Х. Управленческий анализ деятельности организации// Успехи современной науки и образования. 2016. № 2. С. 7-9
7. Беляев М.К., Соколова С.А. Разработка инновационных строительных проектов и проведение проектного анализа: учебно-методическое пособие. Волгоград, 2015.
8. Беляев М.К., Соколова С.А. Система факторов развития современных пригородных зон // Экономика и предпринимательство. 2014. № 12-2 (53-2). С. 375-379.
9. Саати, Т., Кернс, К. Аналитическое планирование. Организация систем. - М.: Радио и связь, 1991. — 224 с.
10. Свидетельство о государственной регистрации программы для ПЭВМ №2014660103 от 01 октября 2014 г., авторы В. В. Клюшин, О. В. Максимчук.
11. Клюшин, В. В. Теоретико-методологические основы формирования и оценки уровня стратегического экономического потенциала экономических систем // Современные технологии управления. - 2014. - № 12 (48). - С. 22-26.
12. Saaty, Thomas L. (2008-06). «Relative Measurement and its Generalization in Decision Making: Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors - The Analytic Hierarchy/Network Process». RACSAM (Review of the Royal Spanish Academy of Sciences, Series A, Mathematics) 102 (2): 251-318.
13. Жильников А.Ю. Алгоритм формирования кластера (на примере Белгородской области)// Территория науки. 2013. № 3. С. 58-65
14. Иголкин С.Л., Смольянинова И.В. Перспективы развития социального партнерства в системе «образование-наука-бизнес» на основе кластерного подхода // Инновационные подходы к решению социально-экономических, правовых и педагогических проблем в условиях развития современного общества материалы I международной научно-практической конференции. 2015. С. 409-412.
15. Шаталов М.А., Ахмедов А.Э., Блашенцев Б.О. Формирование региональных экономических систем на основе кластерного подхода // Научно-исследовательские публикации. 2015. Т. 1. № 1 (21). С. 20-26.
16. Старикова М.С. Развитие форм интеграции в промышленности // Успехи современной науки. 2015. № 4. С. 46-52
17. Шаталов М.А., Ахмедов А.Э., Мычка С.Ю. Кластерный подход развития регионов // Территория науки. 2015. № 2. С. 142-145.
Информация об авторе: Information about author:
Баулина Оксана Александровна, Baulina Oksana Aleksandrovna,
кандидат экономических наук, доцент, candidate of economic sciences, associate professor,
Волгоградский государственный архитектурно- Volgograd State University of Architecture and Civil строительный университет, г. Волгоград, Россия Engineering, Volgograd, Russia
