CC BY
85
М. А. Комиссарова, И. Н. Сторожук
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЭНЕРГОГЕНЕРИРУЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ3
Аннотация
В настоящее время особую актуальность приобретают способы и методы многокритериальной оценки деятельности предприятия, базирующиеся на основе ряда показателей, комплексно характеризующих эффективность производственной деятельности. Сложившаяся в настоящее время в энергогенерирующих предприятиях структура корпоративного управления требует применения различных методов количественной и качественной оценки эффективности деятельности организации с целью выявления слабых звеньев в ней. В статье предложена математическая модель оценки эффективности деятельности энергогенерирующих предприятий на основе модифицированной производственной функции и теории нечетких множеств.
Ключевые слова
Энергогенерирующее предприятие, многокритериальная оценка, эффективность деятельности.
M. A. Komissarova, I. N. Storozhuk
MULTICRITERIAL EVALUATION OF THE EFFICIENCY OF THE POWER GENERATING COMPANIES
Annotation
At the moment special relevance is gained by the ways and methods of a mno-gokriterialny assessment of activity of the enterprise which are based on a basis of a number of the indicators which are in a complex characterizing efficiency of production activity. The structure of corporate management which developed now in the power generating enterprises demands application of various methods quantitative and quality standard of efficiency of activity for the purpose of identification of weak links in activity of the organization. In article the mathematical model of an assessment of efficiency of activity of the power generating enterprises on the basis of the modified production function and the theory of indistinct sets is offered.
Keywords
The power generating enterprise, multicriteria assessment, efficiency of activity.
3 Результаты работы получены при поддержке проекта № 2873 «Теория, методика и технологии профессионального образования по направлениям подготовки соответствующим приоритетным направлениям модернизации и технологического развития российской экономики», выполняемого в рамках базовой части государственного задания № 2015/143.
В любой национальной экономике энергетические предприятия играют, безусловно, важную роль, включающую реализацию определенных социальных целей и способствующую разработке и контролю национальной политики в области стратегического развития экономики и ее отдельных отраслей, таких как транспорт, строительство, энергетика, металлургия и т. д. Однако непрерывные изменения в мировой экономике, при постоянной динамике внешних факторов, приводят к постоянному дерегулированию рынков и развитию новой конкурентной среды. Все это является основополагающей задачей, требующей реформирования предприятий топливно-энергетического сектора в условиях осуществления их деятельности в более корпоративных и конкурентоспособных условиях и сохранения при этом их социальных и стратегических функций.
В таком контексте оценка эффективности деятельности энергетических предприятий является необходимым условием по обеспечению их экономической устойчивости. И сегодня, в условиях российского рынка, данная проблема является наиболее сложной, чем когда-либо прежде. Акцентируя внимание на российских предприятиях, данная статья предлагает изучение возможностей использования мультикретери-альной методологии по оценке эффективности деятельности энергетических предприятий. Считаем целесообразным использовать предлагаемый подход на энергетических предприятиях и представить необходимые рекомендации относительно возможностей и эффективности применяемого подхода.
Создание энергетических предприятий правительством РФ способствует развитию стратегических отраслей экономики страны в условиях поддержки необходимого уровня занятости населения, а также в рамках повышения уровня инвестиций и накопления капи-
тала. В настоящее время производство электроэнергии, ее распределение, количество и качество работы предприятий ТЭК начинает снижаться, при этом значение данных критериев падает ниже ожидаемых значений, в результате чего результаты деятельности компаний данного сектора экономики могут привести к значительным финансовым и управленческим проблемам.
В жизненном цикле многих энергетических предприятий действует регрессивная тенденция. Вначале рост их производительности повышался за счет повышения реальной цены путем предоставления основных услуг по ценам ниже, чем рыночные. Это создавало преимущества для всех групп потребителей. Со временем эти условия изменились, поскольку более мощные и адаптируемые потребители данной услуги имеют тенденцию к увеличению объемов своего потребления. Таким образом, после нескольких десятилетий у предприятий ТЭК произошло снижение производственных мощностей, в результате чего они стали не способны обеспечить растущий спрос на электроэнергию.
Можно также заметить, что энергопредприятия могут перейти из состояния активной, агрессивной и целенаправленной деятельности в пассивное состояние. Это приведет к значительным расходам государственного бюджета в данном секторе экономики, в том числе и в области непродуктивных инвестиций. Поскольку по ряду различных причин возникает необходимость создания новых энергетических предприятий, а уже существующие характеризуются низкой ликвидностью и крайне неэффективны, может возникнуть необходимость возврата к частичной или полной автономии от ОГК. В результате этого возникает проблема, заключающаяся в том, чтобы определить, как происходит эта эволюция у действующих предприятий и как эф-
фективно произвести переход с государственного финансирования на частные инвестиции.
Учитывая вышесказанное возникает вопрос о том, как мы можем оценить деятельность и перспективы развития предприятий топливно-энергетического сектора в реалиях современной экономики с учетом институциональных факторов.
Текущая ситуация на российских предприятиях топливно-энергетического комплекса показывает, что оценка и мониторинг их финансово-хозяйственной деятельности имеет большое значение для правительства, руководителей этих предприятий, а также инвесторов. К методологическим аспектам оценки эффективности энергогенерирующих предприятий можно отнести исследования с использованием описательных и статистических подходов (в основном регрессионного анализа) с целью определения характеристик и показателей эффективности деятельности предприятий.
Изучая работы Л. А. Заде и основываясь на теории нечетких множеств в отношении категорий энергогенерирующих предприятий, а также базируясь на работах отечественных ученых, предлагаем ввести дополнительно средние финансовые показатели. На агрегированном отраслевом уровне в качестве переменных данных предлагается использовать количество работников на величину добавленной стоимости, валовое накопление основного капитала и оборачиваемость средств. На уровне организации в качестве переменных данных используются следующие показатели: основные средства, величина чистой прибыли, величина капитала используемого и номинального уставного капитала. Помимо этого были проведены исследования, на основе которых не были использованы стандартные критерии оценки балансов и отчетов, такие как: ресурсы, гибкость, адаптируемость к меняющимся условиям, социальная справедливость.
Основываясь на регрессионном анализе и экспертном методе, попытаемся определить, какие факторы наиболее тесно связаны с хорошими показателями. Высокая производительность представляет собой зависимую переменную, которая измеряется двумя наборами показателей эффективности: теми, которые связаны с «эффективностью», как, например, величина прибыли или возврат на единицу вложенного капитала, и совокупной производительностью — факторами производства (являющимися отношением добавленной стоимости к труду или используемого капитала), и используемыми мощностями. При этом необходимо произвести изучение влияния следующих факторов: интенсивности фискального контроля, конкуренции, внутренней децентрализации и систем внутреннего управления статистическим контролем качества независимых переменных. Сведя критерии и показатели в единый индекс оценки, считаем возможным разработать методику для принятия новых управленческих решений.
Разрабатываемая система является многокритериальной, базирующейся на знаниях системы принятия управленческих решений в сфере оценки корпоративной эффективности и конкурентоспособности энергогенерирующих предприятий. Основной характеристикой данной системы является сочетание экспертной системы с многомерным статистическим методом (метод главных компонент) и методом нечетких множеств, позволяющих оценить корпоративную составляющую, эффективность, конкурентоспособность и финансовую устойчивость организаций. На рисунке 1 представлена структура многокритериальной системы оценки.
Экспертная система обеспечивает первоначальную оценку предприятия, основанную на методологии, разработанной и используемой при оценке финансовыми экспертами или кредитными
аналитиками. Экспертная система анализирует некоторые финансовые показатели, а также некоторые стратегические переменные, такие как качество управления, долю занимаемого рынка, уровень энергоэффективности, степень внедрения энергоменеджмента в организации и т. д. Это позволяет сгруппировать предприятия следующим образом: неудовлетворительные, средние,
удовлетворительные и с высокой степенью удовлетворительности. Анализ основных компонентов может быть использован при принятии решения, в области выявления наиболее значимых финансовых показателей, а также определения стратегии предприятия с целью выявления организаций данной отрасли с аналогичным финансовым поведением и характеристиками.
Рисунок 1 — Структура многокритериальной оценки финансовой эффективности
энергогенерирующего предпрития
Для повышения эффективности предлагаемого метода считаем целесообразным использование метода многокритериальной оценки рисков, разработанного К. Zopounidis в 1987 г. В данной теории основное место занимает проблема классификации рисков предприятия и их оценки, с помощью кото-
рой можно определить конкурентоспособный уровень фирмы. При помощи данной теории можно определить относительную важность каждого критерия на предприятии, обеспечивая определенный рейтинг или их сегментацию. В случае корпоративной оценки лицо, принимающее решение, зачастую с по-
мощью результатов экспертной системы оказывает значительное влияние на текущий рейтинг предприятия по классам риска. При этом использование метода порядковой регрессии позволит произвести оптимальную оценку на основе
множественных переменных функции, которые должны быть как можно более последовательными в процессе их ранжирования. Модифицированная функция полезности будет иметь следующий
вид [1]:
U (g )= PU (g)+ P2U2 (g2 )+ - + PnUn (gn )
Методологический аппарат теории нечетких множеств обладает апроксимальными свойствами. Определим теоретическое значение множественных операций над нечеткими множествами. Пусть С и Б — два нечетких подмножества обобщенно-универсального множества Г с функ-
Мв(х) соответственно. Пересечение
данных подмножеств, С и Я или их произведение СБ, или их объединение
С и Я , или их отрицание С , либо их сумма С+Б называются «нечеткими подмножествами» универсального (единого) множества Г с функциями принадлежности соответственно.
циями принадлежности Jc(x) и
Мс n D (x) = min (Jc (xX Jd (x Ä JCD (x) = Je (x )jü (xX Je (x) = 1 " Je (x)
JcnD(x)= max(J(x),JD(x)) Jc+D(x)=Jc(x J(x)-Jc(x J(xxe A C1)
Базируясь на законах де Моргана установившим следующие тождества алгебры множествами принимаются:
А и В = А П В, А П В = А и В (2)
Условие 1: если для нечетких множеств справедливы тождества
(3)
(4)
A U B = A П B, A П B = A U B
А + В = АВ, АВ = А + В
Доказательство данного условия базируется в непосредственной проверке справедливости соотношений (3) и (4) путем вычисления значений функций принадлежности участвующих в этих соотношениях нечетких множеств на основе определений, приведенных выше[3].
Условие 2. Если любые нечеткие множеств А, В и С имеют вид
А П (В и С) = (А П В) и (А П С)(5)
При этом равенство принимает вид
А(В + С) = АВ + АС (6)
Отсюда оно справедливо тогда и только тогда, когда при всех у еУ .
{рА (у) - Мл (у ))мб (у )мс (у) = 0
Для доказательства данного условия фиксируем произвольный элемент y eY . При условии, что
<Х = Ja Ь'Х b = Mb Ь'Х c = Jc (У). В результате доказательства тождества (5) необходимо установить, что min(a, max(b,c)) = max(min(a,b), min(a,c))(7)
Рассмотрим различные вариации трех подмножеств, имеющих числовое выражение a, b, c. Пусть сначала a < b < c. Тогда левая часть тождества (7) есть min (a, c) = a, а правая — max(a, a )= a, т. е. равенство (7) справедливо.
Если b < c < a, то в соотношении (7) слева стоит min (a, c)= c, а справа max(b, c) = c, т. е. обе части снова совпадают. Тождество (5) доказано.
Второе утверждение условия 2 вытекает из того, что в соответствии с определениями операций над нечеткими множествами
№a(b+c) (у ) = a(b + c - bc) = ab + ac - abc
и
jtä+ac (у) = ab + ac - (ab)ac) = ab + ac - a2bc
Эти два выражения совпадают тогда и только тогда, когда a2bc = abc, что и требовалось доказать.
Носителем нечеткого множества F называется совокупность всех точек y eY , для которых JUA (y) > 0 .
Нечеткие множества — частный вид описания объектов нечисловой природы. Поэтому при обработке выборки, элементами которой являются нечеткие множества, могут быть использованы различные методы анализа статистических данных произвольной природы: расчет средних, непараметрических оценок плотности, построение диагностических правил и т. д. [2].
Проверка гипотезы о нечетких множествах исходит из предположения, что ответы экспертов представляют собой нечеткое множество. В данном контексте необходимо учитывать, что при оценке мнения, ответа или выбора показателя экспертом имеет место некоторая погрешность. При условии учета мнения группы экспертов в виде интегральной оценки необходимо учитывать эмпирическое среднее значение этих ответов.
Возникает условие, при котором можно поставить под сомнение адекватность оценки экспертов, в результате чего мы вводим понятие согласованности [4]. Пусть А — нечеткий ответ эксперта. Тогда, при условии, что соответствующая функция принадлежности представляет собой сумму двух слагаемых:
Va (и) = Мм ( A)(u ) + £A (и )> где N(A) — «truth» нечеткое множество, а ^A(u) — «error» эксперта.
В данном контексте необходимо рассмотреть два условия постановки задачи:
1. Доказательство, что мнения экспертов согласованы.
2. Доказательство, что мнения экспертов не согласованы.
При условии, что мнения экспертов А(1), А(2), ..., А (да) согласованные, если
#(А(1)) = К(А(2)) = ..., К(А(ш)).
Проверка данной гипотезы возможна при условии, если количество задействованных в исследовании экспертов велико, тогда приведённые гипотезы можно обследовать отдельно для каждого конкретного элемента рассматриваемого множества. При этом проверку последнего условия необходимо проводить как проверку однородности двух независимых выборок [2].
Важной особенностью этого многокритериального метода является то, что помимо количественных критериев он также дает возможность оценить качественные критерии. Качественные критерии позволяют рассматривать некоторые аспекты предприятия в виде весов, которые не могут быть измерены с помощью количественных методов. Модель многокритериальной оценки, разработанная на данных теориях, используется в качестве основы части экспертной системы (как правило, производства, базирующегося на рейтинге или сегментации модели) для оценки различных предприятий, используемых в качестве баз данных. Применение разрабатываемого многокритериального метода при оценке риска банкротства может быть использовано и при оценке корпоративных рисков и основных финансовых показателей отечественных энергогенерирующих предприятий, соответственно, с удовлетворительными результатами в обоих случаях применения. В данной статье представлена разработка модели для ранжирования энер-гогенерирующих предприятий по определенной шкале классификации в соответствии с их финансовым поведением и показателями деятельности. Это достигается за счет применения многокритериального метода и при помощи модифицированной производственной функции; при этом экспертная система может быть использована в виде взвешенных рангов, учитывающих особый характер деятельности энергогенериру-
ющих предприятий. С их помощью можно оценить корпоративную производительность, мероприятия энергоменеджмента и эффективность промышленных предприятий отрасли. В ходе применения предложенного метода специалистами на практике были использованы ОГК-6, ОГК-2 в качестве аналитиков и экспертов. Развитие модели ранжирования было выполнено таким образом, чтобы соответствовать предпочтениям и суждениям экспертов и аналитиков. Опыт и знания аналитиков и экспертов является, несомненно, важным и полезным фактором для разработки модели оценки.
Множество энергогенерирующих предприятий, использованных для исследования, состоит из основных 6 предприятий ОГК, которые обязаны официально публиковать свои финансовые отчеты. Целью разрабатываемой методики является определение множества в разрезе социально-экономических аспектов (показателей) при оценке российских энергогенери-руюших предприятий с использованием усовершенствованной модели оценки. Анализируемое множество предприятий было разделено на две части. Первая
Временным интервалом анализа является период 2011-2014 гг. Финансовые данные, были получены из официальной годовой финансовой отчетности, они представлены как по РСБУ, так и по МСФО. Тем не менее разнообразие энергогенерирующих предприятий и входящих в них организаций, рассматриваемых в данной статье, запрещает использование предприятий, которые входят в состав Государственной корпорации «Росатом». Такое широкое
часть была выделена для определения ряда показателей и их оптимальных значений и состоит из трех энергогене-рирующих компаний, которые, по мнению эксперта, являются репрезентативными образцами. В результате анализа эксперт выявил те энергогенерирующие предприятия, которые можно считать условно лучшими и условно худшими в соответствии с их финансовым показателем (данные критерии оценки, которые используются в исследовании, будут рассмотрены далее). При этом необходимо было принять во внимание структуру самих ОГК, в состав которых входят как прибыльные, так избыточные энергогенерирующие предприятия. Это позволило развить модель оценки в соответствии с компетенциями и уровням эксперта. Затем данную модель мы применили ко второй группе рассматриваемых предприятий, используя множество экстраполяции, которые состоят из оставшихся трех ОГК.
В таблице 1 представлены российские энергогенерирующие предприятия, которые входят в выборку исследования и разделены на группы множественной экстраполяции.
разнообразие энергогенерирующих предприятий затрудняет использование набора качественных критериев, применяемых для оценки характеристик этих предприятий.
Используя подробные финансовые данные изучаемых организаций, изначально мы взяли 15 финансовых коэффициентов, в том числе рентабельности, платежеспособности и других финансово-экономических показателей деятельности предприятия (табл. 2).
Таблица 1 — Группировка российских энергогенерирующих предприятий
Рекомендуемое множество Экстраполируемое множество
ОГК 4 ОГК 1
ОГК 5 ОГК 2
ОГК6 ОГК 3
Таблица 2 — Группировка российских энергогенерирующих предприятий
Показатели прибыли
Операционная прибыль / активы Валовой прибыль / активы
Чистая прибыль / активы Выручка / чистая прибыль
Показатели ликвидности
Текущие активы / текущие обязательства Собственный капитал / краткосрочные обязательства
Совокупные активы / краткосрочные обязательства Собственный капитал / оборотные активы
Высоколиквидные активы / краткосрочные обязательства
Показатели хозяйственной деятельности
Среднегодовой остаток оборотных средств / себестоимость реализованной продукции Величина собственного оборотного капитала
Остаток товарно-материальных запасов / выручку Величина чистых активов
Среднегодовая стоимость ОПФ / выручка (объем реализации продукции) Величина собственного капитала
Однако включение в анализ такого большого набора финансовых коэффициентов может привести к разработке сложной модели оценки. Таким образом, было принято решение сократить количество критериев, которые будут рассматриваться в разрабатываемой модели, для того, чтобы иметь возможность разработать простую и в то же надежную модель оценки, которая отвечает предпочтениям экспертного аналитика. Поскольку вся методология многокритериальной оценки базируется на включении опыта эксперта в разрабатываемую модель, было принято решение не использовать статистическую методологию (анализ основных компонентов) для оценки финансовых отношений, чтобы были учтены иные факторы, существенно влияющие на процесс построения модели. Следует также отметить, что разнообразие предприятий, входящих в ОГК, делает исследование более трудоемким.
Для определения наиболее значимых критериев оценки был использован статистический подход. Посредством прямой процедуры оценки были выбраны шесть финансовых показателей: (§1) операционная прибыль / активы, (§2)
валовая прибыль / активы, (§3) чистая прибыль / активы, (§4) текущие активы / текущие обязательства (§5), среднегодовой остаток оборотных средств / себестоимость реализованной продукции и (§6) остаток товарно-материальных запасов / выручку. Первые два отношения (т. е. §1 и §2) показывают значимость показателей рентабельности энергопредприятий, отношения §3 и §4 связанны с их платежеспособностью, а коэффициенты §5 и §6 оценивают эффективность их управленческой деятельности.
Визуализация результатов исследования, полученных на основе вышеупомянутых шести финансовых коэффициентов с установленными первоначально заданными значениями, явилась основой для разработки модифицированной функции полезности для оценки производительности российских энер-гогенерирующих компаний. На основе мнения экспертов-аналитиков и опыта отечественных энергопредприятий была произведена оценка деятельности данных организаций и проставлен рейтинг от 1-10, в порядке от худшего к лучшему в соответствии с их финансовыми результатами деятельности за исследуемый период. Далее, с использованием
теории нечетких множеств, была разработана функция полезности, позволяющая адекватно оценить рейтинг эффективности деятельности отечественных энергогенерирующих предприятий. Предложенная модель может быть ис-
пользована для поддержки оценки финансовой деятельности других российских предприятий в режиме реального времени. Обработка эмпирических данных позволила нам представить функцию полезности в следующем виде:
u(g )= 0.2459и (g )+0.1630и2 (g2 )+0.0400и3 (g )+0.1334и4 (g4 )
+
0.2038U5 (g5 )+0.2139U6 (g6 )
Предельная полезность функции, состоящей из шести финансовых пока-
зателей, проиллюстрирована на схемах, представленных на рисунке 2.
Прибыль до налогообложения / совокупные активы
120 100 80 60 40 20 0 -20 -40 -60 -80
Чистая прибыль / соактивы
200 150 100 50 0 -50 -100 -150 -200 -250 -300
Рисунок 2 — Модифицированная модель функции полезности для энергогенерирующих предприятий
Хотя предложенная модифицированная модель функции полезности полностью согласуется с порядком оценки предприятий, было решено использовать ее и для оценки финансово-хозяйственной деятельности энерго-генерирующих предприятий при помощи множественной экстраполяции. Использование множественной экстраполяции позволит оценить способность разрабатываемой модели обеспечить эффективную оценку производительности энергогенерирующих предприятий.
Тем не менее это направление исследований может быть расширено при наличии более подробной информации об эффективности работы каждого предприятия, в том числе качественных переменных, таких как качество управления, положение на рынке, корпоративная модель и т. д. Такой детальный анализ деятельности энергогенерирую-щих предприятий также может включать в себя исследование их особой социальной и стратегической роли (например, для некоммерческих организаций или корпоративной модели).
Библиографический список
1. Дорожкин, A.M., Пакина, Т. А. Феномен научной неопределенности: анализ проблемы // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. Сер. Социальные науки. — 2010. — № 4. — С. 45.
2. Орлов, А. И., Луценко, Е. В. Системная нечеткая интервальная математика : моногр. — Краснодар : КубГАУ. 2014. — С. 452.
3. Zadeh, L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning // Information Sciences. — 1975. — Vol. 8. — P. 199-249, 301-357. — Vol. 9. — P. 43-80.
4. Zadeh, L. A. Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility // Fuzzy Sets and Systems. — 1978. — № 1. — Vol. 1. — P. 3-28.
Bibliographie list
1. Dorozhkin, A. M, Pakina, T. A. Fenomen of scientific uncertainty: the analysis of a problem // Bulletin of Nizhny Novgorod university of N. I. Loba-chevskiy. Social sciences series. — 2010.
— №4. — P. 45.
2. Lutsenko, A. I., Orlov, E. V. System indistinct interval mathematics : monograph. — Krasnodar : KUBGAU, 2014.
— P. 452.
3. Zadeh, L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning // Information Sciences. — 1975. — Vol. 8. — P. 199-249, 301-357. — Vol. 9. — P. 43-80.
4. Zadeh, L. A. Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility // Fuzzy Sets and Systems. — 1978. — № 1. — Vol. 1. — P. 3-28.
