CC BY
11ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ
УДК 338.24
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛЕЙ ПРОГРАММЫ ДИВЕРСИФИКАЦИИ
ПРОИЗВОДСТВА
Батьковский Михаил Александрович, кандидат экономических наук,
ведущий научный сотрудник, Кравчук Павел Васильевич, доктор экономических наук, коммерческий директор; НИЦ «Интелэлектрон», Москва, Российская Федерация
Аннотация: Перед предприятиями оборонно-промышленного комплекса в настоящее время поставлена задача диверсификации военного производства. Учитывая специфику создаваемой ими продукции военного назначения, которая производится в плановом порядке, для ее решения разрабатываются программы1 диверсификации. Формирование данной программы1 является сложной управленческой проблемой. Наибольшую сложность при этом представляет задача прогнозирования показателей, характеризующих цели программы1 диверсификации производства. Для ее решения используется модельный инструментарий оптимизации отдельных управленческих задач. Однако он имеет не системный характер. Поэтому в статье представлен научно обоснованный и практически реализуемый инструментарий прогнозирования достижения целей программы>1 диверсификации производства. Ключевые слова: предприятия; диверсификация; оборонно-промышленный комплекс; управление; программа.
PREDICTING ACHIEVEMENT OF PROGRAM GOALS DIVERSIFICATION OF
PRODUCTION
Batkovsky Mikhail Alexandrovich, Candidate of Economic Sciences, Leading Researcher, Kravchuk Pavel Vasilyevich, Doctor of Economic Sciences, Commercial Director;
SIC "Intelelektron", Moscow, Russia
Abstract: The enterprises of the military-industrial complex are currently tasked with diversifying military production. Given the specifics of the military products they create, which are produced in a planned manner, diversification programs are developed to address it. The development of this program is a complex management problem. In this
case, the greatest difficulty is the task of forecasting indicators characterizing the goals of the production diversification program. To solve it, model tools for optimizing individual management tasks are used. However, it is not systemic in nature. Therefore, the article presents scientifically substantiated and practicable tools for predicting the achievement of the goals of the production diversification program.
Keywords: enterprises; diversification; military-industrial complex;management;program.
Для цитирования: Батьковский, М А. Прогнозирование достижения целей программы диверсификации производства / М. А. Батьковский, П. В. Кравчук. - Текст : электронный // Наука без границ. - 2020. - № 6 (46). - С. 119-124. - URL: https://nauka-bez-granic.ru/№-6-46-2020/6-46-2020/
For citation: Batkovsky M.A., Kravchuk P.V. Predicting achievement of program goals diversification of production // Scince without borders, 2020, no. 6 (46), pp. 119-124.
Введение
Одной из важнейших задач планирования диверсификации производства на предприятиях оборонно-промышленного комплекса (ОПК) является прогнозирование ее результатов, которые должны быть представлены в соответствующих программных документах [1]. Её решение связано, как правило, с применением специфических моделей и методов. При этом следует учитывать, что эко-нометрический инструментарий прогнозирования результатов процесса диверсификации не является универсальным [2]. Эффективность его применения определяется многими факторами. Поэтому прогнозирование достижения целей программы диверсификации производства на предприятиях ОПК, у которых колеблются объемы производства, существенно отличается от решения данной задачи на предприятиях с приблизительно равно распределёнными во времени уровнями производства [3; 4].
В последние годы неопределенность внешней среды предприятий резко возросла ввиду изменения внешних условий их производственно-хозяйственной деятельности, экономического кризиса, пандемии коро-навируса и др. Произошло ухудшение политической обстановки в мире, ко-
торое негативно сказывается не только на внешнеэкономической деятельности многих российских предприятий, но и на условиях их инновационного развития. Предпринимаемые меры (импортозамещение, господдержка и др.), направленные на нейтрализацию и сглаживание негативных последствий отмеченных обстоятельств, пока не обеспечивают переход российских предприятий на устойчивый, стабильный и равномерный рост производства. Многие предприятия испытывают колебания объемов производства ввиду санкций, изменения курса валют, отсутствия финансовых ресурсов в требуемых объемах, низкой доходности и других причин [5]. Учитывая отмеченные обстоятельства, задача прогнозирования достижения целей программы диверсификации производства на предприятиях ОПК в современных условиях, приобрела важнейшее научно-практическое значение. Для ее решения целесообразно использовать различные экономико-математические модели [6].
Формализованный инструментарий прогнозирования показателей, характеризующих достижение целей программы диверсификации
Разработку прогноза достижения показателей программы диверсификации производства на предприятиях
ОПК можно представить как решение совокупности задач по определению прогнозных значений ее отдельных показателей [7]. Множество всех указанных прогнозов S можно рассматривать как совокупность прогнозируемых показателей:
S = Sau Sß u...u Sffl
(1)
где 5 - универсум прогнозов; Ба, Б^ и Бш - прогнозы, соответственно, а-го, в-го и ш-го типа показателей; и - операция объединения множеств.
Структуру каждого прогноза целесообразно представить как равенство, одним из элементов которого является кортеж, состоящий из двух компонент:
з = (С,Т) (2)
где Б - прогноз достижения показателей программы диверсификации (в - один из вариантов прогноза достижения показателей программы диверсификации); С - множество целей прогноза Б; Т - множество средств достижения целей из множества С для прогноза Б.
Постановка цели прогнозирования содержит желаемый результат реализации программы диверсификации [8; 9]. Каждая ее стратегическая цель g характеризуется некоторым набором и условий их достижения:
g * (и = {и}), (3)
где g - цель прогноза Б; и - множество условий достижения цели g; и - г-ое условие достижение цели g программы диверсификации; Г - многозначное отображение.
Условие достижения цели и {еи измеряется при помощи набора ключевых показателей эффективности:
u * (K = {k}),
(4)
где и - условие достижения цели g; К - множество ключевых показателей
эффективности для цели к; к. - -ый индикатор условия достижения цели и; Г - многозначное отображение.
Ключевой показатель эффективности к е K образован парой из его фактического (первоначального) к^ и прогнозного к, значений:
Г plan
к = {kat, к a }, (5)
1 fact' plan" v '
где к - показатель условия достижения цели и цели g прогноза S; кfact - фактическое (базовое) значение ключевого показателя эффективности к; к , - прогнозное значение ключевого
plan
показателя эффективности к.
Для прогноза, обладающего набором G стратегических целей с набором индикаторов их достижения Kf, можно построить систему прогнозных показателей:
bsc = f[kf._kf......_kf) (6)
где bsc - конкретный показатель рассматриваемой системы; kef - z-ый индикатор достижения цели g е K; m = IK I; K - множество целей программы диверсификации; f - методика подсчета показателя bsc.
Построение указанной системы можно представить на примере разработки прогнозных показателей, характеризующих реализуемость программы диверсификации производства в установленные сроки. Оценку данной реализуемости целесообразно осуществлять путем прогнозирования различных вариантов затрат времени на выполнение программы с учетом сценарного подхода и допустимых коэффициентов роста продолжительности реализации ее задач (выполнения работ отдельных мероприятий), установленных экспертами. Для этого необходимо использовать формулу нахождения математического ожидания времени выполнения работы (ме-
роприятия):
m
(Q + 3R + 2W) / 6,
(7)
где mp - математическое ожидание выполнения работы (мероприятия) p; Q - продолжительность решения задачи при реализации оптимистического сценария выполнения работы; R - программная продолжительность реализации задачи; W - продолжительность решения задачи при реализации пессимистического сценария выполнения работы.
Если пессимистический вариант выполнения программы более вероятен, то стандартное отклонение Op длительности решения задачи равно: tfp = (W - Q) / 6 (8)
Вероятность реализации работы (мероприятия) задачи в запланированные сроки может быть найдена по формуле:
Р=1-5.
(9)
Возможные потери времени прогнозируются по формуле, учитывающей длительность решения задачи и степень варьируемости времени исполнения задач в зависимости от воздействия специфических рисков: TAR = To opo o ° - \_... - ср . (10)
где TAR - ожидаемые потери времени для задачи программы; Тнорм. -продолжительность решения задачи, входящей в состав программы; кг а. - квантиль распределения вероятностей; op. - среднее квадратическое отклонение.
При наличии общепрограммного резерва времени или при отсутствии четко определенной даты окончания реализации программы можно рассчитать предельно допустимое превышение длительности для каждой ее задачи. Предлагаемая формула определения безопасного увеличения дли-
тельности выполнения задачи имеет вид:
ш = _ТЛК^х0БВ = ■!««?■■• х0БВ
у ТЛЯ,
Г-1
^{Тнарм. -к^-ср. ) (И)
где БВ. - резерв времени для i-ой задачи программы; TARi - ожидаемые потери времени для i-ой задачи программы; T - продолжительность
Г ' нормг Г "
выполнения задачи в соответствии с календарным планом реализации программы; кг а. - квантиль распределения вероятностей для i-ой задачи программы; op. - среднее квадратическое отклонение; ОБВ - общепрограммный резерв времени.
Заключение
Результаты исследования, представленные в данной статье, получены на основе анализа работ большого числа отечественных и зарубежных экономистов, которые исследовали вопросы, соприкасающиеся с рассматриваемой проблемой. В них определены главные направления совершенствования теоретических основ и инструментария прогнозирования развития предприятий. Однако комплексных исследований, детализирующих указанные направления до разработки моделей и инструментария решения данной задачи на предприятиях ОПК в условиях их диверсификации, до настоящего времени не проводилось. Разработанный инструментарий прогнозирования показателей, характеризующих достижение целей программы диверсификации, является одним из возможных вариантов решения рассматриваемой задачи.
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, в рамках научного проекта № 18-0000012 (18-00-00008) КОМФИ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Батьковский, А. М. Прогнозирование и оценка инновационного развития экономических систем / А. М. Батьковский, Е. Г. Семенова, А. В. Фомина. - Текст : непосредственный // Вопросы радиоэлектроники. - 2015. - № 2. - С. 280-303.
2. Ганин, А. Н. Методы экономического прогнозирования для разработки оптимального варианта плана развития предприятия радиоэлектронного комплекса / А. Н. Ганин. - Текст : непосредственный // Прикладные и экономические исследования. - 2017. - № 2 (18). - С. 11-16.
3. Авдонин, Б. Н. Теоретические основы и инструментарий управления инновационной модернизации предприятий ОПК / Б. Н. Авдонин, А. М. Батьковский, М. А. Батьковский. - Текст : непосредственный // Вопросы радиоэлектроники. -2014. - № 2. - С. 35-47.
4. Мамедов, Ф. М. Формирование системы экономико-математического моделирования стратегии диверсификации предприятия / Ф. М. Мамедов. - Текст : непосредственный // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика. - 2017. - Т. 5. - № 7-2 (33-2). - С. 125-128.
5. Анисимов, Е. Г. Модель прогноза стоимости и сроков диверсификации предприятий оборонно-промышленного комплекса / Е. Г. Анисимов, В. Г. Анисимов, А. М. Сазыкин [и др.]. - Текст : непосредственный // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. - 2019. - № 4 (109). - С. 17-22.
6. Батьковский, А. М. Моделирование инновационного развития высокотехнологичных предприятий радиоэлектронной промышленности / А. М. Батьковский. -Текст : непосредственный // Вопросы инновационной экономики. - 2011. - № 3 (3). -С. 36-46.
7. Куладжи, Т. В. Прогнозирование эффективности производства инновационной продукции в цифровой экономике / Т. В. Куладжи, А. В. Бабкин, С. А. Ю. Мурта-заев. - Текст : непосредственный // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2017. - Т. 7. - № 3 (24). - С. 130-147.
8. Гункин, Е. М. Применение экономико-математического моделирования в планировании производственной деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса / Е. М. Гункин. - Текст : непосредственный // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. - 2019. - № 2. -С. 33-38.
9. Устинова, Л. Н. Алгоритм прогнозирования стратегии инновационной деятельности предприятий / Л. Н. Устинова, А. Ш. Низамова, М. Ю. Вирцев. - Текст : непосредственный // Экономический анализ: теория и практика. - 2017. - Т. 16. - № 11 (470). - С. 2111-2122.
REFERENCES
1. Batkovskiy А.М., Semenova E.G., FominaA.V. Prognozirovaniye i otsenka innovatsionnogo razvitiya ekonomicheskikh arian [Forecasting and evaluation of innovative development of economic systems]. Voprosy radioelektroniki, 2015, no. 2, pp. 280-303.
2. Ganin A.N. Metody ekonomicheskogo prognozirovaniya dlya razrabotki optimal'nogo ariant plana razvitiya predpriyatiya radioelektronnogo kompleksa [Economic forecasting methods for developing the optimal version of the development plan for the enterprise of the electronic complex]. Prikladnyye i ekonomicheskiye issledovaniya, 2017, no. 2 (18), pp. 11-16.
3. Avdonin B.N., Batkovskiy А.М., Batkovskiy М.А. Teoreticheskiye osnovy i instrumentariy upravleniya innovatsionnoy modernizatsii predpriyatiy OPK [Theoretical Foundations
and Instrumentation for the Management of Innovation Modernization of Defense Industry Enterprises]. Voprosy radioelektroniki, 2014, no. 2, pp. 35-47.
4. Mamedov F.M. Formirovaniye sistemy ekonomiko-matematicheskogo modelirovaniya strategii diversifikatsii predpriyatiya [Formation of a system of economic and mathematical modeling of an enterprise diversification strategy]. Aktual'nyye napravleniya nauchnykh issledovaniy XXI veka: teoriya i praktika, 2017, vol. 5, no. 7-2 (33-2), pp. 125-128.
5. Anisimov E.G., Anisimov V.G., Sazykin A.M. et al. Model' prognoza stoimosti i srokov diversifikatsii predpriyatiy oboronno-promyshlennogo kompleksa [Model for forecasting the cost and timing of diversification of enterprises of the military-industrial complex]. Izvestiya Rossiyskoy akademii raketnykh i artilleriyskikh nauk, 2019, no. 4 (109), pp. 1722.
6. Batkovskiy А.М. Modelirovaniye innovatsionnogo razvitiya vysokotekhnologichnykh predpriyatiy radioelektronnoy promyshlennosti [Modeling the innovative development of high-tech enterprises in the electronics industry]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki, 2011, no. 3 (3), pp. 36-46.
7. Kuladzhi T.V., Babkin A.V., Murtazaev S.A.Yu. Prognozirovaniye effektivnosti proizvodstva innovatsionnoy produktsii v tsifrovoy ekonomike [Forecasting the effectiveness of innovative products in the digital economy]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta, 2017, vol. 7, no. 3 (24), pp. 130-147.
8. Gunkin E.M. Primeneniye ekonomiko-matematicheskogo modelirovaniya v planirovanii proizvodstvennoy deyatel'nosti predpriyatiy oboronno-promyshlennogo kompleksa [The use of economic and mathematical modeling in the planning of production activities of enterprises of the military-industrial complex]. Izvestiya Tul'skogo gosudarstvennogo universiteta. Ekonomicheskiye i yuridicheskiye nauki, 2019, no. 2, pp. 33-38.
9. Ustinova L.N., Nizamova A.Sh., Virtsev M.Yu. Algoritm prognozirovaniya strategii innovatsionnoy deyatel'nosti predpriyatiy [Algorithm for predicting the strategy of innovative enterprises]. Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika, 2017, vol. 16, no. 11 (470), pp. 2111-2122.
Материал поступил в редакцию 27.05.2020 © Батьковский М.А., Кравчук П.В., 2020
