CC BY
57
Е. П. Ардашева
ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ ИНВЕСТИЦИОННОГО И ИННОВАЦИОННОГО
РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ В СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНЧЕСКОГО МЕЗОЭКОНОМИЧЕСКОГО АНАЛИЗА
Формулируются подходы и выдвигаются методические требования к системе управленческого мезоэкономического анализа как компоненты системы управления мезоэкономическими объектами различного типа и масштаба. Представлены результаты инвестиционного и инновационного анализа развития промышленности, химического комплекса России, нефтегазохимического комплекса Татарстан. Анализ выполнен с учетом разработанных методических рекомендаций.
Одним из основных компонентов системы управления является, как известно, блок мониторинга, анализа и прогнозирования состояния управляемого объекта. Особенности такого объекта как мезоэкономика определяют специфику методологических основ и методической базы управленческого мезоэкономического анализа. Для создания и нормального функционирования требуемой управленческо-аналитической системы прежде всего необходима институциональная платформа для выстраивания информационных связей (а следовательно, правил, норм и организационных структур) между управляющей и управляемой подсистемами. Методической базой анализа, как правило, выступает совокупность статистических методов, коль скоро они предназначены для вскрытия закономерностей в явлениях массового характера. Однако, оценка содержания различных вычислительных и статистических методов анализа, с одной стороны, и определение особенностей мезоэкономических объектов и управленческих целей их анализа, с другой стороны, позволили выявить необходимость выработки определенных требований и ограничений в системе управленческого мезоэкономического анализа, и тем самым целесообразность разграничения макро-, мезо- и микроэкономического анализа.
Прежде всего, методическая аналитическая база должна быть четко ориентирована на потребности управленческого звена мезоэкономического объекта. Это значит, что к анализу наряду с общими предъявляются и «управленческие» требования, что отличает данный анализ от, например, научно-исследовательского или учебного. Анализ должен способствовать выявлению «узких мест» и резервов повышения эффективности как объекта в целом, так и отдельных его компонентов, поддержанию устойчивости и обеспечению развития объекта, что вытекает из системно-синергетической методологии управления. Следовательно, анализ должен сигнализировать о необходимости управляющего воздействия и, по возможности, задавать его стратегическую направленность, уровень силы и границы применимости, а также критерии эффективности.
Большое значение имеет также форма представления результатов анализа для целей мезоэкономического управления, она во многом определяет и его содержательную сторону, перечень допустимых статистических и вычислительных методов и особенности их применения. Действительно, результаты анализа должны быть понимаемы не только и
не столько теми, кто выполняет анализ, а теми, кто на основе данного анализа принимает и реализует управленческие решения. Таковыми являются субъекты, представляющие высший менеджмент мезоэкономического объекта (например, представители руководящего звена региона и предприятий, входящих в бизнес-группу, кластер, отрасль). Следовательно, результаты анализа должны быть понятны, достаточно быстро интерпретируемы, визуально и описательно кратко и емко представлены (не перегружены цифровыми, графическими и текстовыми выкладками), касаться главного - ключевых параметров состояния и развития управляемого объекта, его компонентов, среды, их взаимосвязей, выявленных «узких мест», требующих управленческого воздействия.
Поэтому если применяются слишком сложные по своему вычислительному алгоритму методы исследования, то они должны сводиться к нескольким наиболее существенным закономерностям и управленческим рекомендациям. Одновременно, для иллюстративности необходимо предусмотреть подкрепление результатов другими исследованиями, предполагающими более прозрачный расчетный механизм. Например, используемые в анализе расчетные интегральные индикаторы, типологии, факторы-главные компоненты, множественные регрессии, включающие большое количество агрегированных, «свернутых» в них первичных показателей, предусматривающие трансформацию исходной матрицы «переменные-объекты» специальными статистическими методами, могут, безусловно, использоваться для выявления общих закономерностей развития объекта управления, однако, часто оказываются (в силу сложности и существенного искажения исходного массива данных) непригодными для принятия конкретных управленческих стратегий в отношении конкретных объектов (например, предприятий). Эти исследования полезно дополнять анализом каждого отдельного объекта и переменной из исходной многомерной матрицы данных «переменные-объекты». Важно также обеспечить гибкость системы переменных - сегодня в анализе могут присутствовать одни индикаторы, а завтра иные, более адекватные стадии развития объекта управления и его среды.
Понятно также, что методическая аналитическая база должна учитывать особенности состава мезоэкономического объекта. Мезоэкономический объект (например, в нашем случае интерес представляют отрасль, кластер, региональная отраслевая бизнес-группа) может быть крайне неоднородной совокупностью - в него могут входить субъекты, различные по масштабу деятельности, структуре собственности, предыстории развития, взаимосвязанные и нет, следовательно, в их развитии проявляются принципиально различные закономерности, что должно улавливаться статистическими и иными математическими вычислительными инструментами. Кроме того, размер мезоэкономической совокупности может быть малым, что также налагает жесткие ограничения на применение многих статистических методов анализа, имеющих дело, в основном, с массовыми явлениями и процессами. Кроме того, поскольку речь идет об анализе, необходимом для управления не только всем мезоэкономическим объектом (как целостностью), но и индивидуально его отдельными компонентами (например, предприятиями), то при выполнении мезоэкономического анализа принципиально важно сохранить всю исходную информацию о каждом объекте мезоэкономической системы, а следовательно часто оказывается не применимой так называемая «чистка» исходных данных (отбрасывание из анализа нетипичных объектов и значений переменных («выбросов»)). В итоге, мезоэкономическая совокупность в терминах статистики будет являться выборкой, не подчиняющейся закону нормального (гауссового) распределения данных. Поэтому к ее анализу следует, в основном, применять непараметрические методы,
которые, в отличие от параметрических, не базируются на каком-либо предположении о законе распределения данных, а используют, преимущественно, только предположения о случайном характере величин измерений и о непрерывности генеральной совокупности, из которой они извлечены. В то же время параметрические методы также уместны при условии, что предварительная статистическая проверка показала соответствие данных закону нормального распределения. Например, при неравномерности выборки по абсолютным значениям показателя (скажем, объемов производства), она может соответствовать гауссовому распределению по удельным или темповым показателям (например, по темпам роста производства или выработке на одного работающего).
Следует указать также на еще одно важное методологическое обстоятельство. Оно заключается в высокой чувствительности мезоэкономического мониторинга и соответственно анализа к качеству сводки статистических данных первичного уровня (микроданных). И это существенно отличает мезоанализ от макроанализа. В рамках макроэкономической статистики согласно закону больших чисел удается достичь сравнительной адекватности макропараметров реальному положению дел за счет высокой степени агрегации (в силу большой статистической совокупности) и взаимопогашения отрицательных и положительных ошибок. В рамках же мезоэкономического анализа одна ошибка (или объективная некорректность) в отражении того или иного экономического явления (особенно по крупным предприятиям), допущенная либо при заполнении статформ самим экономическим субъектом, либо в процессе сбора и обработки данных может коренным образом исказить ситуацию по отрасли и даже по региону в целом, а следовательно сделать эти данные непригодными для целей управления. Поэтому подчеркнем, что общим требованием к формированию системы мезоэкономического мониторинга, анализа и управления является обеспечение высокого качества исходных данных, что предполагает их тщательную, многократную проверку, уточнение и обсуждение подходов при их расчете с каждым из анализируемых субъектов (как правило, путем телефонного интервьюирования, опроса, а также принятия дополнительных заверенных ответственными руководителями компаний «расшифровок», «разверток» представленных данных (по факсу, электронной почте, почте)).
Кроме того, достаточно методических сложностей возникает в силу того, что многие предприятия входят в состав интегрированных бизнес-групп, а соответственно переходят на давальческую схему работы, получая в виде дохода оплату за предоставленные услуги. Одновременно в составе интегрированной группы образуются новые структуры, призванные осуществлять управленческую и посредническую деятельность, замыкающие на себе полностью или частично товарные потоки, добавленную стоимость и финансовые результаты группы. При этом они, как правило, не относятся к той же отрасли, к которой относится переведенное на давальческую схему предприятие. Все это требует специального выявления таких «промежуточных» предприятий, их учета и, по возможности, включения в мезоэкономический мониторинг в целях корректного отражения ситуации в отраслях и комплексах. Это в свою очередь предполагает объективно осторожное отношение к данным официальной статистики, которые предоставляются по отраслям (а с 2005 года по видам экономической деятельности).
В то же время подчеркнем, что ряд мезоэкономических объектов представляет собой достаточно большие совокупности (например, промышленность России, сектор крупного бизнеса, экономика региона, инновационная система страны, региона, сектора), и к ним уже применим более широкий спектр статистических и многомерных
вычислительных инструментов. Особенно отметим, что по таким крупным объектам целесообразно выполнять динамический анализ обобщающих переменных, например, темпов роста производства в и т.п., что предполагает использование всевозможных методов анализа временных рядов. В то время как в отношении менее крупных мезообъектов, например, отраслей и кластеров региона, подобный анализ может быть только дополнительным, поскольку, как было указано выше, в силу высокой неоднородности таких объектов, динамика средних величин отражает не типичные для них тенденции, а тенденции развития одного-двух крупных предприятий.
Что касается оценки динамики развития мезоэкономического объекта и связей внутри него и со средой. Поскольку мы поддерживаем методологическую линию о мезоэкономическом управлении как о системно-синергетическом, гибко-динамическом и кооперативном процессе (соуправлении), изменяющемся в соответствии со стадиями развития управляемого объекта, то мезоэкономический анализ должен давать возможность наблюдать развитие объекта как на эволюционной, так и на пред-, пост- и собственно бифуркационной стадии, оценивать устойчивость объекта и сигнализировать о вероятном катастрофическом развитии и смене его качественных параметров (с определением существенных структурных сдвигов, в том числе институциональных), оценивать связи компонентов внутри объекта и со средой, выявлять закономерности влияния внешних и внутренних флуктуаций, их «передаточные», мультипликативные способности, оценивать синхронность и коррелированность развития компонентов внутри объекта друг с другом и с внешними системами. Иными словами, необходимо обеспечить возможность динамического анализа и прогнозирования развития объекта, причем как на длинных временных рядах, позволяющих выявить тенденции устойчивости-неустойчивости, так и на относительно средних (5-10 лет) и коротких (менее 5-3 лет), дающих понимание текущего состояния объекта.
В целом, с учетом вышеуказанных комментариев, в управленческом мезоэкономическом анализе употребительны и представляются действенными следующие основные статистические и вычислительные методы, содержание которых находит широкое обсуждение в научной и учебной литературе:
-параметрические методы (описательная статистика (средние величины, показатели вариации и структурных сдвигов, асимметрия и эксцесс и т.п.), гистограмма и проверка распределения на нормальность, линейная корреляция Пирсона, оценка различия двух выборок по средним величинам и дисперсиям);
-непараметрические методы (критерии различия сдвига (положения), ранговая корреляция Спирмана, Кендала);
-анализ временных рядов (анализ и прогнозирование тренда, корреляционный анализ, спектральный анализ, сглаживание и фильтрация, авторегрессионные модели, Фурье-модели, подходы теории катастроф);
-регрессионный анализ (простая регрессия, множественная линейная и нелинейная регрессии);
-многомерные методы (факторный анализ, кластерный анализ, дискриминантный анализ);
-методы контроля качества (контрольные карты).
Подчеркнем также, что методическая база управленческого анализа должна учитывать основные стратегически значимые аспекты деятельности объекта управления. Значит, перечень оцениваемых признаков-переменных должен быть достаточным для оценки как текущего, так и перспективного развития, а следовательно должен охватывать
такие стороны деятельности, как деловая и инвестиционно-инновационная активность, финансовая устойчивость, экономическая эффективность, кредитно-заемная политика, социально-кадровая политика и т. п.
Место инвестиционного и инновационного анализа в управленческом мезоэкономическом анализе является особым как с точки зрения статических, так и динамических процессов функционирования и развития систем. Инвестиции и инновации, как известно, это ключевые факторы-флуктуации, определяющие состояние системы и ее поведение во времени. Необходимо обращать внимание на диалектический характер инвестиций и инноваций - они, с одной стороны, дают возможность обеспечения качественных изменений в системе, адекватных среде, то есть обусловливают ее динамическую устойчивость в долгосрочной перспективе, с другой стороны, они являются сильнейшими флуктуирующими силами, выводящими систему из состояния устойчивости в текущем периоде. То есть имеет место двойственная роль инвестиций и инноваций как факторов, одновременно снижающих и повышающих устойчивость объекта, но в целом в стратегической перспективе обеспечивающих развитие, в основном, по линии прогресса. Соответственно управление инвестиционными и инновационными процессами также носит двойственный характер. С одной стороны, инвестиции и инновации - это управленческий рычаг для повышения стратегической устойчивости и конкурентоспособности объекта управления, с другой стороны - это инструмент, который требует своевременного и умелого использования, четкого выбора приоритетов (объектов приложения инвестиций и инноваций), наличия определенной системы страхования рисков. Наконец, этот инструмент очень чувствителен к средовым условиям, которые могут как синергетически усиливать эффект инвестиций и инноваций, так и, напротив, приводить к дестабилизации системы. Это относится как к спонтанным мега- и макроэкономическим флуктуациям, так и к управленческим воздействиям в рамках экономической политики, реализуемой в государстве, регионе, компании. Следовательно, управление инвестиционными и инновационными процессами в мезоэкономической системе подчиняется методологическим требованиям, выдвигаемым в отношении отраслевой политики в целом - системности, развития, своевременности, синергетической акупунктуры, наличия органов согласования приоритетов и действий, что создает предпосылки к эффективности управляющих воздействий [1].
На современном этапе можно констатировать, что бифуркационный, наиболее сложный этап в развитии экономики России преодолен, первичные самоорганизационные процессы приняли относительно затухающую тенденцию, новая модель экономики в целом определена, о чем свидетельствует определенная стабилизация экономических структурных параметров. Однако, трансформации, свойственные постбифуркационному этапу развития (а именно его наступление, вероятно, следует считать фундаментальным состоянием современной российской экономики), еще достаточно долго будут являться факторами неустойчивости. Наряду с переходным состоянием мировой экономики, вызванным движением к постиндустриальной модели, следует помнить и о том, что российская экономика еще не обрела того уровня устойчивости, который характерен для эволюционного этапа развития системы и в то же время накапливает потенциал для рывка к выбору нового аттрактора развития. Поэтому в соответствии с законами синергетики даже малых управленческих воздействий должно быть достаточно для получения значимых результатов. Таковыми прорывами могли бы стать удачные решения в области инвестиций и инноваций, а также в целом в рамках отраслевой, инвестиционной (а в широком смысле - мезоэкономической) политики.
В частности, с использованием методов спектрального анализа [2, с.230-245] и теории катастроф [3, с .100-106] нами было дано описание периодических свойств процессов инвестиционной и промышленной динамики в российской экономике, установлены факт неустойчивости и форма нелинейной связи между ними, а также определены зоны их особого поведения, что ценно в прогностических целях, а также необходимо для выработки решений в системе государственной экономической, инвестиционной и промышленной политики. В частности, выявлена закономерность, согласно которой существует синхронное колебание изучаемых процессов периодичностью примерно 3,2-3,5 года, следовательно, в 2006г. было пройдено очередное (после 2002г.) резонансное охлаждение инвестиционной и промышленной активности и затем начался подъем, что уже «засвидетельствовали» данные 1 кв. 2007 года. Очевидно, наблюдалось именно сравнительное охлаждение (а не спад) активности, и коснулось оно в большей степени промпроизводства, а инвестиции продолжили свое неровное, но, в целом высокоскоростное движение. Поэтому важно понимать, что был пройден весьма опасный период, поскольку в ситуации неустойчивости (близости катастрофы) и «понижательного резонанса» развитие могло пойти по линии регресса - вслед за охлаждением промышленной активности мог последовать и глубокий инвестиционный спад. Благо, этот период пройден относительно благополучно, и сейчас следует «повышательный резонанс» инвестиционной и промышленной активности.
Необходимо воспользоваться этой ситуацией в рамках реализации промышленной политики. В качестве количественных ориентиров такой политики, согласно интерполяции по построенным моделям катастроф, можно рекомендовать удержание темпов прироста промышленного производства на уровне не ниже как минимум 8-10,5% (в краткосрочной перспективе), а как максимум необходимо стремиться к уровню темпов промпроизводства не ниже 12-14% (в среднесрочной перспективе). Это, вероятно, позволит удерживать инвестиции в районе 20% прироста и выше. Более того, учитывая особенности резонансных эффектов и неустойчивость связи между изучаемыми процессами, можно предполагать, что промышленная политика, будучи своевременной и согласованной с самоорганизационными процессами в экономике, способна дать импульс к скачку, прорыву на еще более высокий уровень динамики инвестиций в основной капитал, промышленного производства, и, соответственно, за счет эффекта «мультипликатора-акселератора» ВВП в целом.
Что касается иллюстрации адаптации статистических инструментов к анализу инвестиционной и инновационной активности несколько менее крупного мезообъекта -отрасли российской промышленности (химии и нефтехимии) - здесь хорошо себя зарекомендовали многомерные методы факторного, кластерного и дискриминантного анализа [2, с. 314-371; 4]. Для исследования была сформирована матрица данных размером 50^95, то есть рассчитаны значения 50 переменных для 95 предприятий химической и нефтехимической промышленности России. В качестве источника информации для расчетов послужили данные бухгалтерской отчетности за 2005 год (формы №1 и №2), а также отраслевая статистика численности, структуры себестоимости и экспорта. Выполнены сначала факторный анализ по методу главных компонент (выделено 10 главных факторов, объясняющих 73,3% общей дисперсии), затем кластерный (в новой факторной системе, по стратегии дивизивной кластеризации), результаты которого были верифицированы методами дискриминантного анализа. На этой основе охарактеризованы наиболее типичные группы в российской химии и нефтехимии (выделено 5 кластеров),
выявлены основные закономерности в состоянии, структуре и тенденциях развития отрасли.
Особый акцент в исследовании сделан на выявление связи параметров инвестиционного и инновационного положения отрасли с показателями экономической эффективности, масштаба деятельности, экспортной стратегии и места в технологической цепочке. Например, прослеживается четкая закономерность - чем ниже стадия переработки, на которой позиционируется кластер, тем он более экспортоориентирован, экономически активен, эффективен, финансово устойчив и платежеспособен, имеет более высокий уровень добавленной стоимости. По выделенным кластерам очерчивается также прямая связь экспортного фактора с фактором размера предприятий и масштаба их деятельности. Средние и небольшие предприятия, специализирующиеся на выпуске конечной продукции потребительского и промышленного назначения, напротив, испытывают сложности и отличаются невысокой инвестиционно-инновационной активностью, без чего их развитие бесперспективно, особенно в условиях конкуренции с импортом, тем более в случае вступления России в ВТО.
В целом, на «фактор экспорта и места предприятия в цепочке переработки сырья» переменная «уровень цен на экспортируемую продукцию» проецируется с противоположным знаком по сравнению с показателями доли экспорта в выручке от продаж и доли отгрузки в дальнее зарубежье в стоимости экспортной выручки. Следовательно, из России экспортируется в основном относительно дешевая химическая продукция, то есть невысокой степени передела природного сырья. В таком контексте экспорт не может однозначно характеризоваться как положительный индикатор деятельности отрасли, как показатель ее истинной конкурентоспособности на мировом рынке. Скорее в таком качестве экспорт ставит отечественную химическую промышленность на уровень донора продуктов низших стадий переработки с относительно невысокой инновационно-технологической компонентой. К ним можно отнести нефтепродукты, минеральные удобрения, нефтехимические мономеры и даже синтетический каучук и крупнотоннажные полимеры, поскольку ввозятся в страну те же полимеры, но уже более прогрессивных видов. В целом же импортируются сложные в технологическом смысле пластмассы, компаунды, композиты, разнообразные готовые изделия с полимерными компонентами, лаки и краски, другая продукция строительного назначения, автокомпоненты, продукция «тонкой малотоннажной химии» - фармацея, катализаторы, стабилизаторы-наполнители и т.п.
В то время как в российской химии и нефтехимии факторы внутренних и внешних инвестиций и нематериальных активов выделяются в самостоятельную, слабо коррелированную с другими факторами категорию. Особенно это касается «фактора нематериальных активов», который далеко не доминирует. Наименьшая доля дисперсии, объясняемая данным фактором, а также тот факт, что выраженные в нем переменные менее всех прочих коррелированны с какими-либо другими признаками, свидетельствует о высокой степени специфичности данного фактора и о его малой значимости для текущей деятельности предприятий отрасли. Однако, это не абсолютно отсутствующий признак -его слабое присутствие прослеживается в отраслевой выборке, что должно быть замечено и поддержано.
Таким образом, современная общенациональная и региональная отраслевая политика должна быть дифференцирована (селективна), поскольку удалось выделить принципиально различные по своим характеристикам группы предприятий. И прежде всего необходимо решение задачи ускоренного стимулирования отраслевой
инвестиционной и инновационной активности. В частности, для крупных предприятий актуальным является софинансирование их масштабных проектов за счет средств Инвестиционного фонда России или других фондов развития (включая созданные на базе Стабилизационного фонда), а также организация перекредитования предприятий, имеющих крупные иностранные займы. В качестве условия инвестиционной поддержки можно установить обязательства поставки продукции для предприятий-переработчиков на внутреннем рынке, стимулируя тем самым усиление интеграционных тенденций в отрасли, повышение ее системности. В свою очередь в отношении средних и относительно некрупных предприятий нужно вести речь о совмещении инвестиционного и инновационного процессов. Это реально сделать путем концентрации ресурсов в рамках территориально-отраслевых инновационных кластеров (особых зон, промокругов, технопарков и др.), желательно вблизи смежных кластеров других отраслей. Позитивно, что подобная стратегия находит сегодня в России и регионах реальное воплощение.
Для полноты анализа перейдем еще на одну ступень с позиций масштаба мезообъектов - к оценке инвестиционной и инновационной активности регионального нефтегазохимического комплекса на примере Республики Татарстан. Состав основной анализируемой группы предприятий1 определен исходя из исторически сложившихся особенностей модели региональной отраслевой политики. Данная группа предприятий входит в систему управленческого мезоэкономического мониторинга и анализа, осуществляемого ОАО «Татнефтехиминвест-холдинг» с 1997 года в целях реализации эффективной отраслевой политики (частно-государственного соуправления развитием нефтегазохимического комплекса).
Предприятия группы ведут свое существование с добифуркационного периода, то есть это те предприятия, которые созданы и достаточно долго функционировали в советской экономике. Соответственно изначально они находились в государственной собственности. Их переход через точку бифуркации потребовал от государства (региональный уровень) принятия различных управленческих решений институционального характера - от степени участия в уставном капитале до реализации тех или иных мер поддержки и регулирования в рамках отраслевой политики, направленных на содействие адаптации предприятий в новых условиях хозяйствования. Исключение составляют некоторые предприятия, которые как самостоятельные субъекты производства появились недавно. Однако их производственный комплекс либо уже существовал в составе других предприятий, либо создавался (или создается сейчас) в рамках реализации стратегических решений, выработанных совместно государством и компаниями, входящими в комплекс.
Немаловажным также фактором, очерчивающим границы именно такой, а не иной группы предприятий, а также определяющим данную группу как мезоэкономическую систему, является то, что предприятия в рамках региональной отраслевой политики были тесно взаимоувязаны между собой товарно-сырьевыми потоками, а затем и отношениями собственности (одни предприятия становились собственниками других), и таким образом их развитие взаимозависимо и взаимообусловлено, а следовательно и управление ими в
1 В группу входят ОАО «Татнефть», ОАО «Таиф-НК», ЗАО «Нижнекамский НПЗ», ОАО «Нижнекамскнефтехим», ОАО «Казаньоргсинтез», ОАО «Нижнекамскшина», ОАО «Нэфис Косметикс», ОАО «Нижнекамсктехуглерод», ОАО «Казанский завод синтетического каучука», ЗАО «Кварт», ОАО «Химический завод им.Карпова», ОАО «Татнефть-НК-ойл», ОАО «НефтехимСэвилен», ОАО «Хитон», ОАО «Тасма-холдинг», ООО «Менделеевсказот», ОАО «Эластик»
рамках отраслевой политики (а также и анализ) должно осуществляться как единым объектом.
Инвестиционная активность предприятий нефтегазохимического комплекса в 19992006гг. характеризуется в целом как высокая, если рассматривать совокупные показатели в динамике лет, учитывать вклад комплекса в промышленные инвестиции в регионе и привлекательность для внешних инвестиций (в том числе иностранных), а также проводить сравнения с инвестициями в химию и нефтехимию России. Современное состояние комплекса - это результат усилий в рамках региональной отраслевой политики, реализации «переходной» стратегии повышения управляемости, снижения раздробленности, сохранения потенциала комплекса. Внедрен программно-целевой подход как инструмент среднесрочного прогнозирования и планирования, как система согласованных и преемственных действий субъектов экономики региона и нефтегазохимического комплекса, направленных на повышение его устойчивости и конкурентоспособности. Выполнена Программа развития комплекса на 1999-2003 годы, сейчас действует Программа до 2008 года.
За время реализации программ среднегодовые темпы роста производства в химии и нефтехимии составляли более 9% в год. Всего за 10 лет (с 1999 по 2008гг.) производство в отрасли должно быть увеличено примерно в 2,7 раза. Показательно также, что доля химии и нефтехимии Татарстана на протяжении последних 6 лет в общероссийских инвестициях в отрасль составляла порядка 19% при доле в производстве 10-12%, то есть инвестиционная активность явно выше. Перспективы развития комплекса связываются с продолжением реализации инвестиционно-инновационной программы, основные векторы которой - увеличение переработки добываемой в республике нефти, развитие действующих предприятий нефтехимии, стимулирование развития малого и среднего отраслевого бизнеса, максимальная диффузия новых перерабатывающих производств по территории республики. Инвестиции, прежде всего, связаны с трансфером зарубежных технологий, оборудования, сопровождаются привлечением иностранных займов и кредитов, что является закономерным решением для ускоренного восстановления промышленности и экономического роста. В то же время заметно стремление к переходу к активной инновационной стратегии. В контур нефтегазохимического кластера все более вовлекаются субъекты отечественной научно-технической сферы.
Очевидно, что предпосылкой реализации стратегии инновационного развития является кадровый потенциал комплекса. В последние годы (1999-2006гг.) в комплексе сложилась стабильная возрастная и квалификационная структура персонала. Средний возраст работников - 39,8 лет, средний стаж - 12,2 года. На 100 рабочих приходится 35 руководителей, специалистов и прочих служащих. Квалификационная структура варьирует по предприятиям. Нельзя однозначно назвать ту или иную структуру оптимальной. Высокая доля специалистов нерабочих профессий может быть требованием конкуренции, когда объективно необходимо содержать большие службы маркетинга, сбыта, информационных технологий, экономического анализа и планирования, научных подразделений, служб качества. В то же время, когда предприятие имеет не лучшее состояние производства и финансов, то высокая доля руководителей и специалистов может свидетельствовать о недостаточной обеспеченности производства рабочими кадрами.
Корректно следует оценивать и возрастной состав. Предприятия комплекса, имеющие наибольшую долю молодежи (до 30 лет) в структуре кадрового состава - это средние компании, компании, относительно недавно созданные, и компании, динамично
развивающиеся в последние годы. У основной группы крупных и средних предприятий -значения близки к среднему уровню. Минимальная доля молодежи и самая высокая доля персонала старше 50 лет наблюдается на «старых» казанских предприятиях, ранее в значительной степени ориентированных на оборонную высокотехнологичную тематику. Конечно, проблема заключается не только в том, что в кадровом составе недостаточно молодежи, но и в том, что пока даже на самых продвинутых предприятиях не обеспечивается преемственность в знаниях между поколениями работников. Простое увольнение старых кадров и набор новых проблемы не решает, даже, напротив, может привести к снижению устойчивости производства с точки зрения промышленной безопасности, экологии, обеспечения требуемого уровня качества продукции. Очевидно, необходима нормальная система воспроизводства кадров - от пропаганды имиджа отраслевых профессий, курирования программ обучения в вузах и профтехучреждениях, качественного рекрутинга кадров, постоянного повышения их квалификации и ротации, достойного социального пакета, условий и оплаты труда, и наконец, до передачи знаний и поддержки пенсионеров.
Пока же большинство предприятий в основном сконцентрировано на минимально необходимых элементах из этого набора - это оплата и условия труда, другие виды соцобеспечения и поддержки. В то же время, например, доля затрат на профессиональное обучение работников занимает всего от 0,4 до 1% от полных затрат предприятий на рабочую силу. Но по количеству работников, прошедших профессиональную подготовку, в последние 8 лет наметился явный прогресс. Сейчас профподготовкой охвачено 62% от численности работников основных предприятий комплекса. Это примерно 60 тысяч человек, в том числе в химии, нефтехимии и нефтепереработке - 25 тысяч человек. В основном, работники проходят повышение квалификации. В химии и нефтехимии - это 80% от общего числа работников, прошедших профподготовку. В нефтедобыче важное значение имеют также и такие направления, как обучение вторым (смежным) профессиям и переподготовка. Это связано с тенденцией сокращения избыточной численности и оптимизацией структуры занятых вслед за оптимизацией добывающих мощностей из-за сокращения выработанных и нерентабельных скважин.
Другие составляющие системы воспроизводства кадров развиты пока недостаточно. Поэтому в комплексе уже ощущается дефицит квалифицированных кадров. Сказывается и известная нестыковка потребностей производства и образования, и развернувшаяся между республиканскими предприятиями комплекса гипертрофированная конкуренция за ограниченное число имеющихся квалифицированных специалистов. Неожиданно острым фактором может стать и интерес западных компаний к российским отраслевым кадрам, поскольку в мире (особенно в США и Европе) назревает «кадровый голод» в технических специалистах вообще, и в частности, в специалистах для нефтедобычи, нефтепереработки, химии и нефтехимии. Очевидно, что если отечественным отраслевикам сейчас не вступить в конкуренцию в кадровой политике, то можно проиграть, как говорят западные эксперты, «борьбу за таланты».
Это существенно осложнит не только текущую конкурентоспособность комплекса, но скажется и на его перспективах, особенно через негативные последствия для инновационного потенциала. Доля инновационной продукции в объеме произведенной продукции по основным компаниям химии и нефтехимии постепенно увеличивается, и сегодня составляет более 16%. Растет и финансирование технологических инноваций. За 1999-2006гг. суммарные затраты на технологические инновации в комплексе составили более 33 млрд. рублей. С 2005 года к наиболее активным в этой деятельности компаниям
(ОАО «Татнефть» и ОАО «Нижнекамскнефтехим») добавилось ОАО «Казаньоргсинтез», у которого появились значительные инвестиции в строительство производств поликарбоната и бисфенола-А, а также полиэтилена и бутэна-1. Однако, пока в структуре затрат на технологические инновации основную долю (64%) имеет статья «покупка машин и оборудования». Значит, инновации носят пассивный (имитационный) характер - в основном, инвестируется покупка готовых зарубежные технологий с их последующей адаптацией.
Как следствие, объемы защиты интеллектуальной собственности компаний комплекса невысокие, особенно, в химии, нефтехимии и нефтепереработке. ОАО «Нижнекамскнефтехим», например, в 2006 году получил 28 патентов. ОАО «Казаньоргсинтез» - пять патентов, по одному патенту получили ОАО «Кварт» и ОАО «Нижнекамсктеуглерод». У остальных компаний патентной активности не отмечено. Что касается оценки нематериальных активов, то из татарстанских компаний существенные нематериальные активы на балансе (конечно, только в сравнении с российскими компаниями химии и нефтехимии) имеет ОАО «Нэфис Косметикс» - порядка 80 млн. рублей. Другие татарстанские предприятия их почти не имеют, тогда как в числе российских лидеров-конкурентов - ОАО «Каучук», ОАО «Киришинефтеоргсинтез», ОАО «Салаватнефтеоргсинтез», ОАО «Хенкель-Эра». Кстати, «Хенкель» с декабря 2006 по апрель 2007 года проводила конкурс на лучшую инновацию, к участию в котором были пригашены независимые изобретатели со всего мира [5]. Безусловно, пока аналогичные российские компании с отечественным капиталом не готовы к подобным шагам. Снова возвращаемся к фиксации факта жесткой, активной глобальной борьбы за новые идеи и таланты, в которой отечественный бизнес пока практически не присутствует.
То же относится и к мировым нефтегазовым компаниям. Exxon Mobil на НИОКР в среднем в год тратит 670 млн. долларов, несколько меньше Shell, ВР, Chevron, за последние 10 лет Exxon Mobil получил 10 тыс. американских патентов [6, с. 30]. После энергетического кризиса 70-х годов прошлого века Exxon Mobil стал лидером в разработке энергосберегающих технологий, в результате чего в период с 1973г. по 1998г. на нефтеперерабатывающих и нефтехимических предприятиях корпорации энергозатраты сократились на 37% [7, с. 5]. Показательно также, что ряд компаний реализует масштабные технологические программы университетской подготовки, формирует международные исследовательские сети научно-исследовательских лабораторий [8], а также все шире использует различные так называемые неклассические организационные формы производственной и научно-инновационной деятельности - сетевые, виртуальные, самообучающиеся организации [9]. В российских нефтяных и газовых компаниях вследствие расширения финансовых возможностей также начинает реализовываться стратегия финансирования собственных НИОКР - некоторые исследователи отмечают опыт ОАО «Газпром», ОАО «Лукойл», ОАО «Роснефть» [7, с.7-8; 10, с.17-18]. В силу особенностей нефтедобычи ОАО «Татнефть» также вынуждено уделять значительное внимание новым технологиям. Отметим, например, что в 2006 году произошел заметный скачок в объеме патентов - их получено более пятисот. Почти половина продукции относится к инновационной. Однако, в абсолютном выражении инновационная активность, конечно, пока отстает от мирового уровня.
В настоящее время в нефтегазохимическом комплексе Татарстана в корпоративных научно-технологических центрах занято более 2 тыс. человек, всего таких центров -порядка семнадцати. Но в динамике лет прослеживается тенденция сокращения как количества центров, так и численности занятых в них. Очевидно, что это тревожный
сигнал, если только не учитывать перенесение центра тяжести инновационной активности в систему инновационной инфраструктуры, развивающейся в стране и регионах, что следует всемерно поддерживать.
Таким образом, развитие нефтегазохимического комплекса региона идет в направлении расширения выпуска прогрессивной продукции потребительского и промышленного назначения. Стоит задача более активного включения в этот процесс кадрового и инновационного потенциала как самого комплекса, так и субъектов отечественной инновационной системы. Инновации особенно востребованы в области добычи и переработки высоковязкой, высокосернистой нефти и природных битумов, тяжелых остатков нефтепереработки, а также в области производства синтетических каучуков, полимеров, композитов, резино-технических изделий, синтетических моющих средств и автомобильных масел и др. Кроме того, рассматривается возможность внедрения биотехнологий, нанотехнологий, технологий сверхкритической экстракции, волновых технологий и ряд других.
Итак, в статье представлены методические особенности и некоторые результаты управленческого мезоэкономического анализа в приложении к мезообъектам разного масштаба и природы - инвестиционной и промышленной сферам России, российской химии и нефтехимии, нефтегазохимическому комплексу-кластеру Республики Татарстан. Следует говорить о необходимости продолжения исследований для формирования целостной системы управленческого мезоэкономического анализа, встроенной в систему отраслевой политики, а, если восходить на более высокий уровень обобщения, в систему мезоэкономического управления.
Литература
1. Ардашева Е.П. Методологические основы и региональный опыт отраслевой политики. - М.: Современные технологии, 2006.
2. Кулаичев А.П. Методы и средства комплексного анализа данных. - М.: ФОРУМ-ИНФРА-М, 2006. 512с.
3. Басовский Л.Е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка. - М.: ИНФРА-М, 2002.
4. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: Пер. с англ. О. Ким, У. Мьюллер, Р. Клекка и др. / Под ред. И. С. Енюкова. - М.: Финансы и статистика, 1989. 215с.
5. Инновации. 2006. №7. с.112.
6. Доклад: «Инновационный бизнес: основа ускоренного роста экономики Российской
Федерации» / Иванова Н.И., Литовченко С.Е., Шеховцов М.В., Костров С.А. и др. // Инновации. 2006. №5. с. 26-43.
7. Бучнев О.А., Тимофеев С.А., Нагаева Н.Ю., Маслова О.И. Отраслевая наука: отечественный и зарубежный опыт развития // Нефть, газ и бизнес. 2006. №8. С.4-8.
8. Ковалев А. Опыт исследовательской деятельности в зарубежных нефтяных компаниях // Нефть России. 1999. №2.
9. Жукова Е.Н. «Корпорация будущего»: неклассические организации в нефтяном бизнесе // Нефть, газ и бизнес. 2006. №12. с.30-33.
10. Курашев В.Д. Организация НИОКР в нефтяных компаниях на примере НК «Лукойл» // Газовая промышленность. 2005. №3.
© Е. П. Ардашева - канд. экон. наук, нач. отдела экономического анализа ОАО «Татнефтехиминвест-холдинг».
