CC BY
41
34 (313) - 2013
ЭКОНОМИКА И УПРАВЛЕНИЕ
УДК 658. 14/.17
оценка уровня экономического потенциала строительного предприятия на основе кластерного анализа
д. в. гусельников,
аспирант кафедры экономики
E-mail: smith75@bk.ru тюменский государственный архитектурно-строительный университет
В статье предложена методика оценки экономического потенциала строительного предприятия на основе кластерного анализа. Использование разработанной методики позволяет установить, какие ключевые показатели оказывают влияние на уровень экономического потенциала. Автор проверил разработанную методику на ведущих предприятиях строительной отрасли г. Тюмени.
Ключевые слова: экономический потенциал, кластерный анализ, уровень доходности, строительная отрасль.
Анализ публикаций по проблеме оценки экономического потенциала строительных организаций [1, 2, 4, 6] выявил слабую ее разработку на уровне отдельных видов экономической деятельности и, особенно, на уровне отдельного предприятия. Таким образом, на сегодняшний день остается актуальным вопрос выработки приемлемой методики оценки экономического потенциала строительного предприятия, с помощью которой можно было бы адекватно описать процесс его формирования. Такая методика должна основываться на понимании строительного предприятия как сверхсложной открытой социально-производственной системы, обладающей синергетическим эффектом и функционирующей во внутренней и внешней средах и связанных с ними специфическими отношениями, поскольку понятийный аппарат категории «экономический потенциал» является сложным, многогран-
ным и неоднородным по своей структуре. Чтобы определить величину экономического потенциала и установить закономерности формирования связей и функционирования входящих в него субпотенциалов, необходимо произвести комплексное исследование с использованием кластерного анализа.
Кластерный анализ - развивающееся научное направление, которое представляет собой уникальный метод по проведению классификации совокупностей объектов, объединенных определенными признаками внутренней и внешней среды, что позволяет выявить степень влияния этих признаков на величину экономического потенциала.
Использование кластерного анализа в разработанной методике отражено на рис. 1. Для апробации данная методика была применена к ведущим предприятиям строительной отрасли г. Тюмени.
На первом этапе алгоритма производятся анализ и отбор показателей, влияющих на экономический потенциал строительного предприятия, по каждому входящему в него субпотенциалу.
Для обеспечения сопоставимости данных путем процедуры фильтрации автор отобрал для каждого предприятия 12 однородных показателей, характеризующих уровень экономического потенциала по каждому субпотенциалу. Результаты отбора представлены в табл. 1.
Второй этап - построение матрицы, содержащей рассчитанные количественные значения
1. Анализ и отбор показателей, характеризующих каждый субпотенциал, влияющий на экономический потенциал строительного предприятия
_у_
5. Определение количества, состава и характера кластеров
V
6. Определение влияния субпотенциалов на экономический потенциал строительного предариятия
V
7. Использование результатов для принятия управленческих решений
Рис. 1. Алгоритм оценки величины экономического потенциала строительного предприятия на основе кластерного анализа
Таблица 1
Показатели, характеризующие экономический потенциал строительного предприятия
Входящий субпотенциал Показатель
Кадровый потенциал Производительность труда ПТ
Зарплатоемкость Зп г емк
Производственный потенциал Фондоотдача Фо
Материалоотдача Мо
Имущественный потенциал Доля дебиторской задолженности й
Коэффициент оборачиваемости запасов коз
Инвестиционный потенциал Доля перманентного капитала йкп
Коэффициент инвестирования ки
Финансовый потенциал Коэффициент общей ликвидности кол
Коэффициент абсолютной ликвидности кал
Маркетинговый потенциал Коэффициент социальной значимости ксз
Доля объемов работ, выполненных собственными силами, к общему объему работ по городу
показателей, отобранных на предыдущем этапе. С целью достижения объективности анализа данные матрицы нормализуются, т. е. приводятся в единую метрику. Результаты выполнения этапа представлены в табл. 2.
На трет ьем и четвертом этапах по нормализованным значениям осуществляется кластеризация показателей, влияющих на экономический потенциал строительного предприятия.
Если нет четкого предположения о количестве кластеров, то автор рекомендует проводить кластеризацию с использованием метода Варда и Евклидова расстояния. Данная рекомендация обоснована следующими аргументами:
- все показатели однородны по своему физическому смыслу и одинаково важны;
- данный метод кластеризации позволяет на разных этапах проследить процесс выделения образующихся группировок и иллюстрируют соподчиненность кластеров.
Затем для того, чтобы проверить итоговое количество кластеров, на четвертом этапе алгоритма производится кластеризация показателей методом к-средних. Данный метод позволяет осуществить проверку гипотезы о количестве и составе кластеров. Если же представление о числе кластеров известно заранее, то осуществить кластеризацию можно сразу методом к-средних.
В данной работе автор выполнил кластерный анализ
О й
К =
Н К S
а с
3
а с о
U
о х л
4
V
h =
О
а н о
4
ct =
Я X
<и н о
х
«
X
¡е
U
<и т х
5 о X о
m а
Я
*
S
3 2
К =
4
и «
<и
4 <и
S3
О
X
«
=
X
<и
5
X
еп
■а
X X
а и о
м =
ч «
а о х а я х а н а
«ииПм^Мхэном -ч1гвхэчнэмшх» ООО 0,1289 0,0469 0,1557 0,3338 0,0503 0,1802 0,1113 0,2382 0,1039 0,0008 0,1797 0,0136
«НИНЕИ^-ДЭ^» ОУ£ чо m <N 4 6 ,0 2 3 2 ,3 7 5 8 ,0 3 2 3 ,6 41 0 ,8 5 6 7 ,6 91 7 ,3 6 4 ,61 3 3 3 5 6 ,0
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
«jKBXHOWHodxaiioiijaj» ООО 9 8 m 61 2 ,2 9 6 2 ,6 3 4 5 ,2 7 9 9 7 ,0 7 8 0 ,5 2 0 8 4 8 3 ,0 8 3 3 ,2 3 2 ,0
0, 0, 0, 0, 0 0, 0, 0, 0, 0, 0,
ООО 8 8 4 6 7 8 4 ,4 3 5 8 9 9 4 7 9 6 61 8 ,5 5 7 5 ,5 3 8 3 4 0 9 3 3 ,2 51 2 ,0
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
«ЖВХНОМЧЕИЯЭЧНЭМШХ» ООО 2 2 9 ,2 0 2 2 8 ,4 3 2 6 ,2 4 0 7 ,0 2 4 6 ,4 4 0 9 ,5 9 5 3 ,6 8 7 ,21 5 3 5 ,5 2 9 7 8 0 3 ,0
0, 0 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
«эяонипэ» ОУ£ чо 2 ^ 9 61 6 01 ,2 2 7 3 ,5 4 91 ,0 4 8 5 ,0 7 0 11 61 2 7 0, 9 9 7 5 9 2
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
«osz-inro» ove чо 0 4 4 0 ,2 9 7 4 ,6 8 3 ,91 9 2 9 ,0 4 5 3 71 0 ,6 9 0 ,01 8 3 2 ,4 71 6 ,0 7 9 7 6 51 ,0
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
щ — «Hodx3tBJH3WMX» ООО 0,9324 0,3512 0,037 0,2072 0,0196 0,0000001 0,0000001 0,1102 0,2981 0,1798 0,2277
- — «gX-iiiilretiiirexaw 2 t-- 2 2 0,6703 5 0 0 0,8928 7 3 0,2299 0,2223 9 7 5 6
в п щ aHHairaBdn^» OVO 0, ,0 0, 0, 0, ,7 0, ,21 0, ,21 0, ,01 0,
С «0£-яиньо1гэ1/хо» OV£ 9 8 3 ,2 o 3 ,4 чо 7 00 2 <N 00 5 ,7 8 4 ,4 чо СЛ 6 ,3 91 5 4 00 5 ,0
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
«wodii£Bjj)ii;>ire£» OVO 2 8 9 ,2 3 3 9 7 9 ,01 6 6 7 4 3 9 ,0 8 2 8 ,3 5 9 7 ,3 5 0 ,0 4 9 0 ,2 4 6 ,41 7 2 9 ,2 8 6 4
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
«H0dx30jd3HG4H3WMX» OVO чо 2 2 2 6 ,0 7 5 ,01 8 7 3 ,2 81 5 9 8 ,0 91 2 ,6 9 8 9 ,0 6 3 ,3 2 8 0 ,0 41 3 ,2 0,01
0, 0, 0, 0, 0, 0 0, 0, 0, 0, 0,
«вмСетгенжвхнсш -хмэипмомдиэ» OVO 0,3618 0,1909 0,357 0,2366 0,0791 0,1951 0,2433 0,0496 0,1567 0,0792 0,1957 0,321
«ЛЭЙ!» OVO 81 8 ,3 5 0 9 ,0 8 4 ,3 2 7 7 ,0 3 5 ,71 7 4 8 7 3 ,8 9 9 7
0, 0, 0, 0, 0, 0 0, 0,
«ИИПВЕИНВХЭМ -ЕВХЧНЭМШХ» ООО 0,2612 0,1074 0,155 0,1948 0,0646 0,1852 0,0653 0,0683 0,1124 0,0374 0,1794 0,0572
«Hodxadol/HawMX» OVO ,3 4 0 2 ,0 6 2 0 ,3 4 9 2 4 0 ,0 9 9 7 ,3 2 6 3 ,0 9 7 9 01 ,0 6 8 0 ,0
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 0,
«iiiilretiiirexaw aHHairaBdn^» 0V£ 0,1766 0,0972 0,0547 0,383 0,0732 0,3295 0,4748 0,472 0,2042 0,006
л ч о tT o © -J5 -„J „ § ю o
о и
показателей, влияющих на величину экономического потенциала строительного предприятия, используя метод Варда с помощью программы Statistica 6.1.
На пятом этапе было выявлено 5 кластеров предприятий, в каждом из которых представители имеют схожую величину экономического потенциала. Результаты кластерного анализа методом Варда представлены на рис. 2 и в табл. 3.
Чтобы оценить каждый кластер, автором был разработан интегральный показатель, который служит индикатором того, каким уровнем экономического потенциала обладает данный кластер:
F (х) =¿ 5/,
i=i
где F (х) - интегральный показатель;
l = 1,6 - номера субпотенциалов;
5l - средняя из нормализованных значений показателей в l-м субпотенциале.
В подтверждение объективности результатов рассчитанный интегральный показатель сравнивается со средним по каждому кластеру показателем уровня доходности активов ROA (Return On Assets), так как большинство западных и отечественных ученых в своих работах используют именно эту модель, разработанную фирмой Дюпон при решении задачи повышения эффективности функционирования и прибыльности предприятия [3, 5, 7]. По мнению автора, прибыльность предприятия также является основным фактором, на который необходимо повлиять для повышения уровня экономического потенциала. Поэтому показатель уровня доходности активов является индикативным
Рис. 2. Вертикальная древовидная диаграмма кластеров строительных предприятий г. Тюмени по величине экономического потенциала
Таблица 3
Группировка предприятий строительной сферы г. Тюмени
по кластерам
№ кластера Предприятие
1 ОАО «ТДСК»
2 ОАО «Тюмендорстрой», ООО «Тюменгазстрой», ЗАО «СМП-280»
3 ООО «Тюменьгазмеханизация», ОАО «Сибкомплектмонтажналадка», ОАО «Тюменьэнергострой», ОАО «Запсибгазпром», ЗАО «Спинокс», ООО «Тюменьстальконструкция»
4 ЗАО «Управление механизации», ОАО «Управление механизации-15»
5 ЗАО «0тделочник-20», ООО «Тюменьсвязьмонтаж», ООО «ДСК-Сервис», ООО «Регионстроймонтаж», ЗАО «ДСК-Дизайн»
показателем для оценки эффективности деятельности предприятия и уровня качества его работы, но не для управления процессом повышения уровня экономического потенциала в целом. Результаты выполненных расчетов представлены в табл. 4.
Корреляционная связь между интегральным показателем и средним по каждому кластеру показателем уровня доходности активов составила 91,6 %, что говорит о весьма высокой взаимосвязи показателей.
Таблица 4
Оценка уровня экономического потенциала по кластерам строительных предприятий г. Тюмени
№ кластера F (x) Доходность, %
1 3,375 27,2
5 2,001 7,0
4 1,963 3,1
2 1,779 2,8
3 1,034 2,6
Данные табл. 4 позволяют утверждать, что предприятия с самым высоким уровнем экономического потенциала (F(x) = 3,375) вошли в состав кластера 1 (ОАО «ТДСК»). Вторым по величине уровня экономического потенциала (F(x) = 2,001) стал кластер № 5 (ЗАО «Отде-лочник-20», ООО «Тю-меньсвязьмонтаж», ООО «ДСк-Сервис», ООО «Регионстроймонтаж», ЗАО «ДСК-Дизайн»). Самый наименьший уровень (F(x) = 1,034) показали предприятия, вошедшие в состав кластера № 3 (ООО «Тюменьгазмеха-низация», ОАО «Сибком-плектмонтажналадка», ОАО «Тюменьэнерго-строй», ОАО «Запсибгаз-пром», ЗАО «Спинокс», ООО «Тюменьстальконс-трукция»).
Для верификации полученных результатов на шестом этапе установлено, что главными показателями при решении вопроса о распределении объектов по кластерам являются:
- доля дебиторской задолженности;
- доля объемов работ, выполненных собственными силами, к общему объему работ по городу;
- коэффициент оборачиваемости запасов. Расчеты, выполненные с использованием кластерного анализа методом ^-средних, представлены в табл. 5.
На рис. 3 представлено влияние показателей субпотенциалов на общий уровень экономического потенциала строительной сферы г. Тюмени.
Данные рис. 3 показывают, что наибольшее отклонение от средних значений достигнуто именно по следующим показателям:
- доля дебиторской задолженности;
- доля объемов работ, выполненных собственными силами, к общему объему работ по городу;
- коэффициент оборачиваемости запасов.
Таблица 5
Уровень значимости показателей при распределении строительных предприятий г. Тюмени по кластерам
Показатель Внешнее Евклидово расстояние между показателями Внутреннее Евклидово расстояние между показателями F-статистика (уровень значимости)
ПТ 0,778057 0,306819 7,6076
ЗЗ емк 0,106050 0,711320 0,4473
ф о 0,422173 0,866122 1,4623
М о 0,781205 0,238230 9,8376
й дз 0,761147 0,017109 133,4638
к оз 1,361565 0,280734 14,5500
й кп 0,697923 0,609923 3,4328
к и 1,066755 0,287810 11,1194
к ол 0,612864 0,148415 12,3881
к ал 1,059310 0,491856 6,4611
к сз 0,079432 0,550351 0,4330
й б дсоб 0,831447 0,095804 26,0358
Зп емк Мо ко з кп кал ¿/д соб
Рис. 3. Значимость показателей при распределении предприятий строительной сферы г. Тюмени по кластерам
На основании этого можно сказать, что предприятиям войти в кластер № 1 с самым высоким уровнем экономического потенциала удалось в основном за счет высокого уровня финансового, имущественного и маркетингового потенциалов. Предприятия, вошедшие в кластер № 5, занимающий второе место по уровню экономического потенциала, также характеризуются высоким
уровнем финансового, имущественного и инвестиционного потенциалов. Кластер № 4 и кластер № 2 имеют довольно схожие значения показателей и характеризуются относительно низким уровнем имущественного потенциала, что повлияло в итоге на снижение уровня экономического потенциала. Однако кластер № 4 имеет высокий уровень инвестиционного потенциала, что поз-
волило ему занять место выше, чем кластер № 2, для предприятий которого характерен высокий уровень производственного потенциала. Самый низкий уровень экономического потенциала показали предприятия, вошедшие в кластер № 3, у которого все показатели субпотенциалов находятся на уровне ниже среднего.
Таким образом, в рамках седьмого этапа для принятия управленческих решений в целях повышения уровня экономического потенциала предприятиям рекомендуется не концентрироваться на повышении определенного субпотенциала, а стараться обеспечить их сопряженный рост. Однако в первую очередь следует уделить внимание инвестиционному и финансовому потенциалам, так как инвестиционный портфель должен повышать эффективность производственных показателей, финансовый же потенциал не может улучшиться самостоятельно, здесь предприятиям в целях недопущения негативного воздействия необходимо уделять внимание ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности.
В заключение следует отметить, что предложенная методика определения уровня экономического потенциала строительного предприятия на основе кластерного анализа не только позволяет четко определить, каким уровнем экономического потенциала предприятие обладает, но и наглядно показывает, за счет каких составляющих данный уровень формируется и какие показатели оказывают наибольшее
влияние на тот или иной субпотенциал, что позволит в дальнейшем выработать конкретную стратегию для достижения целевых позиций в отрасли.
Список литературы
1. Алексеева А. И., Васильев Ю. В., Малеева А. В., Ушвицкий Л. И. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика. 2006. С. 672.
2. Виноградова В. В., Пономаренко Т. В. Оценка экономического потенциала компании. СПб.: Изд-во политех. ун-та. 2007.
3. Савицкая Г. В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебник. 3-е изд., испр. и доп. М.: ИНФРА-М. 2006. С. 330.
4. Сосненко Л. С. Анализ экономического потенциала действующего предприятия. М.: Экономическая литература. 2004. С. 208.
5. Стоун Д., Хитчинг К. Бухгалтерский учет и финансовый анализ: подготовительный курс: пер. с англ. Ю. А. Огибина и др. / под общей ред. Б. С. Лисовика и М. Б. Ярцева. СПб: АОЗТ «Литера плюс». 1994. С. 272.
6. Урванцев В. П. Методические рекомендации по оценке совокупного потенциала и конкурентных позиций строительных организаций на рынке подрядных работ. Новосибирск: ССО РААН, Регион-М. 2004. С. 47.
7. Холт Р. Н. Основы финансового менеджмента: пер. с англ. М.: Дело. 1993. С. 128.
