CC BY
57
УДК 658.5 (045)
А.М. Макаров, А.Д. Щербак, Н.А.Салтыков
ВЛИЯНИЕ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРОМЫШЛЕННОЙ КОРПОРАЦИИ НА ОЦЕНКУ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ХОЗЯЙСТВЕННЫМ ПОРТФЕЛЕМ
Дается оценка эффективности управления набором стратегических бизнес-единиц. Для этого был проведен обзор методологии анализа среды функционирования и ее основных моделей, а также рассмотрена применимость данной методологии для изучения оценки эффективности управления набором стратегических бизнес-единиц с учетом инновационного потенциала предприятия.
Ключевые слова: эффективность, стратегические бизнес-единицы, анализ среды функционирования,
инновационный потенциал, промышленные корпорации.
Изучение показателей и методов оценки эффективности остается важнейшим направлением экономических исследований. Самая распространенная форма меры эффективности выражается как отношение каких-либо выходных параметров (выходов) к входным параметрам (входам), необходимым для производства выходных параметров. Для крупных промышленных корпораций, которые имеют широко диверсифицированную номенклатуру производства, представляет особое значение оценка эффективности управления набором стратегических бизнес-единиц (СБЕ).
СБЕ определяют как сферу бизнеса с определенной позицией на рынке, цели и стратегия которой определяются и выполняются относительно независимо от остальных подразделений корпорации. При этом СБЕ может самостоятельно продолжать работать и в случае выхода из корпорации [1].
Необходимость оценки эффективности управления набором СБЕ обусловлена:
во-первых, ограниченностью ресурсов любого предприятия. Следовательно, распределение этих ресурсов на уровне высшего руководства (выбора объектов инвестирования) играет решающую роль в достижении успеха.
Во-вторых, возрастающим темпом устаревания технологий, что в отдельных случаях способно погубить целые отрасли.
В-третьих, быстрой изменчивостью перспектив рентабельности различных направлений деятельности.
В-четвертых, нестабильностью конкурентного статуса как каждого из обособленных подразделений, так и корпорации в целом.
Вышеперечисленные факторы вынуждают руководство корпораций непрерывно следить за конъюнктурой рынка и эффективностью своей инвестиционной политики.
АСФ как метод оценки эффективности
Существуют различные подходы к количественному измерению эффективности деятельности предприятий, условно их можно разделить на параметрические и непараметрические. Обе группы методов позволяют установить экономическую связь между показателями входов и выходов в виде так называемой производственной функции. Производственная функция отражает каким образом объект анализа комбинирует входные ресурсы, чтобы получить определенные результаты на выходе. Эта функция задает ориентир для определения относительной эффективности объекта.
В случае параметрических методов форма производственной функции задается заранее, а затем определяются постоянные значения производственной функции (веса входов и выходов), которые считаются едиными для всех объектов. В русскоязычной литературе чаще всего используются представители этой группы методов, а именно регрессионный анализ и метод стохастической граничной производственной функции. Но, как указывают авторы в работе [3], результаты применения этих методов зачастую неполноценны, и на их основе пользователь может сделать неверные выводы.
Непараметрические методы не требуют определения формы производственной функции заранее. Оптимизация функциональных параметров происходит в данном случае для каждого объекта отдельно. Непараметрические методы позволяют определить граничные производственные функции,
по которым вычисляется максимально достижимое соотношение входов и выходов для каждого объекта анализа [7].
Одним из наиболее значимых непараметрических методов анализа эффективности по праву является анализ среды функционирования (АСФ). В англоязычной литературе метод называется Data Envelopment Analysis (DEA). Это методология, основанная на применении линейного программирования. Изначально она была разработана для измерения производительности, затем успешно применена для оценки относительной эффективности фирм, которые используют множество идентичных входов для производства множества идентичных выходов [5].
АСФ оставляет на усмотрение пользователя, какие именно входные и выходные параметры использовать, что дает возможность для проведения всеобъемлющего и более объективного анализа. Более того, его особое преимущество заключается в трансформации всех входных и выходных параметров в единый показатель эффективности. Относительно эффективными признаются объекты, чье максимальное соотношение индивидуально взвешенных входов и выходов не превосходится никакими другими объектами анализируемой совокупности. Помимо этого, АСФ представляет собой алгоритм, с помощью которого возможно точное определение референтных пунктов (объектов с максимальной эффективностью) в пространстве, задаваемом входами и выходами. Координаты этих пунктов можно рассматривать как целевые значения, и отсюда вытекают количественные рекомендации для остальных объектов по изменению их входов и выходов с целью повышения эффективности [7]. Применение гибких весов позволяет исключить риск субъективной оценки пользователя в случае с фиксированными весами. Все вышеназванные аргументы делают АСФ подходящим методом для рассмотрения проблемы оценки эффективности набора СБЕ.
Наш подход к оценке эффективности управления хозяйственным портфелем промышленной корпорации
На наш взгляд, оценку набора СБЕ целесообразно начинать с определения эффективности деятельности каждого обособленного подразделения, так как общий финансовый результат корпорации формируется из деятельности каждой обособленной СБЕ. В контексте оценки эффективности набора СБЕ эффективность работы каждого из них целесообразно рассматривать не только относительно его конкурентов, но и относительно альтернативных объектов инвестирования, возможных на момент принятия решения о вхождении в данный бизнес. В данном случае будут учтены не только результаты, достигнутые СБЕ, но и решения высшего руководства относительно стратегического набора в краткосрочной и долгосрочной перспективах.
При этом в рамках оценки корпоративного портфеля как набора СБЕ важно оценить уровень синергетического эффекта, достигнутого в корпорации. Возможность существования синергии является одним из отличительных преимуществ корпорации по отношению к односегментным фирмам. В то же время показатели синергии могут быть и отрицательными, что будет свидетельствовать о наличии «корпоративного дисконта».
В качестве заключительного этапа необходимо уделить внимание эффективности работы внутренних рынков капитала, то есть определить, насколько эффективно высшее руководство распределяет средства внутри корпорации. Данный аспект деятельности является очень важным с точки зрения управления набором СБЕ, так как анализ денежных потоков внутренних рынков капитала позволяет выявить не только их эффективность, но и соответствие стратегии относительно набора СБЕ.
Наш подход перекликается с позицией И. Ансоффа о необходимости формирования стратегии относительно набора СБЕ на основе балансирования между долгосрочными и краткосрочными ориентирами рентабельности и объёмов продаж; рентабельностью и гибкостью; гибкостью и синергизмом [2].
Входы и выходы
Для оценки эффективности управления набором СБЕ мы предлагаем рассматривать три входных параметра по отношению к одному выходному. В качестве входных параметров:
1) инвестиции в основные средства СБЕ;
2) оборотный капитал за вычетом расходов на заработную плату;
3) расходы на оплату труда.
С нашей точки зрения, такой состав входных параметров достаточен для оценки набора СБЕ, которая не предполагает детального анализа каждого подразделения. В то же время каждый из них характеризует наиболее важные аспекты деятельности СБЕ. В качестве выходного параметра универсальным и репрезентативным показателем, на наш взгляд, является прибыль. Такая комбинация параметров косвенно отражает рентабельность производства (прибыль/затраты на производство и реализацию), что важно для сравнения СБЕ с конкурентами. Более того, она отражает и рентабельность инвестиций со стороны головного офиса в СБЕ, что не менее важно для его сравнения с альтернативными вариантами инвестирования для оценки решения относительно стратегического портфеля, о котором было упомянуто выше.
Следует обратить внимание, что во многих корпорациях существуют подразделения, не ориентированные на получение прибыли, что особенно характерно для вертикально интегрированных объединений. Из этого следует, что применение прибыли в качестве выходного параметра для данных СБЕ лишено смысла. В данном случае прибыль можно заменить на выпуск продукции в стоимостном выражении, однако следует отметить, что сбор информации о выпуске СБЕ конкурентов существенно сложнее. Для СБЕ, работающих как на внешний рынок, так и на внутренние подразделения корпорации, возможно применение обоих показателей одновременно в зависимости от конкретной ситуации на предприятии.
Существует еще один важный аспект, который в АСФ влияет на количество используемых для оценки параметров. Работа Р. Банкера, Х. Ченга и В. Купера, посвященная моделированию, затрагивает проблему, связанную со степенями свободы, которые увеличиваются вместе с количеством включенных единиц принятия решения [6]. Единицы принятия решения (DMU, Decision Making Unit) могут включать производственные компании, университеты, школы, банки, больницы, отделения полиции и т.д. [4].
Кроме того, для оценки стратегического портфеля желательно не использовать большое количество входов и выходов в связи со сложностью получения данных о конкурентах. Практическое исследование относительной эффективности СБЕ в целом осложнено задачей сбора информации о деятельности сторонних предприятий, что делает разумным рассмотрение небольшого количества наиболее информативных абсолютных показателей.
В то же время в числе этих показателей должны быть представлены наиболее значимые ресурсы, влияющие на эффективность работы компаний. К их числу, наряду с основными фондами, трудовыми ресурсами, оборотными средствами, в настоящее время должен относиться и инновационный потенциал (ИП) подразделений промышленной корпорации.
Мы полагаем, что инновационный потенциал подразделений должен быть учтен уже на этапе оценки эффективности принимаемого решения об инвестировании средств. Учет уровня ИП должен дать более полное представление об инвестиционных перспективах оцениваемого направления. Методология АСФ позволяет это сделать, включив ИП в модель в качестве входа. Для этого необходимо количественное выражение данного показателя.
Понятие инновационного потенциала корпорации, его структуры
Так что же такое «инновационный потенциал»? Следует разобрать данный термин по составляющим. Само слово потенциал, от лат. potentia, означает - сила. Наиболее же частое значение, которое данное слово принимает, звучит следующим образом - совокупность всех средств, запасов, источников, которые могут быть использованы в случае необходимости с какой-либо целью.
На сегодня все же можно говорить, что уже сформирован своеобразный международный стандарт понятия инноваций. Основой для подобных выводов служат два, получивших признание многих экспертов и исследователей, документа: «Руководство Фраскати» и «Руководство Осло». Так, согласно этим документам, понятие «инновация» трактуется как конечный результат творческой деятельности, получивший воплощение в виде новой или усовершенствованной продукции, реализуемой на рынке, либо нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности.
Определения, встречающиеся в литературе, можно условно разделить на следующие группы подходов:
1) наиболее частый подход к рассмотрению исследуемого понятия - ресурсный. То есть авторы отождествляют данное понятие с совокупностью определенных ресурсов, не учитывая целевую харак-
теристику. На наш взгляд, данный подход слишком узок. В реальности ресурсы всегда определенным образом организованы и имеют конкретное натурально-стоимостное выражение, удовлетворяющее текущим потребностям хозяйствующего субъекта и составляя материально-техническую базу.
2) Другой подход описывает ИП как степень готовности, максимальную возможность предприятия, его способность, используя имеющиеся возможности и ресурсы, создавать законченные полноценные инновационные продукты и решения и выводить их на рынок, увеличивая тем самым свою конкурентоспособность.
Таким образом, проанализировав литературные источники, мы считаем, что под термином «инновационный потенциал» необходимо понимать совокупность собственных материально-технических, трудовых, интеллектуальных, управленческих ресурсов, коммуникационных возможностей, а также способность предприятия аккумулировать и эффективно их использовать при поиске, разработке и воплощении в виде готового продукта новаций для достижения конкурентного преимущества.
Следует уделить внимание и вопросу составляющих элементов ИП и их структуре. Единого мнения по вопросу состава также не существует, но позиции большинства авторов во многом пересекаются, включая схожие элементы. Наиболее часто встречаются в научной литературе следующие компоненты: финансовая, кадровая, материально-техническая, информационная, организационноуправленческая.
По нашему мнению, наиболее целесообразно выделить следующие компоненты в составе ИП: финансово-экономическая (1.1); ресурсная (1.2); кадровая (1.3); научно-исследовательская (1.4); организационно-управленческая (2.1); информационно-коммуникационная (2.2); производственнотехническая (2.3); результирующая (3).
На приведенном ниже рисунке (рис. 1) мы структурировали элементы ИП согласно их влиянию друг на друга.
2.2
Рис. 1. Структура взаимного влияния элементов ИП
Как видно из рис. 1, компоненты с 1.1 по 1.4 являются базовыми и лежат в основе ИП. Они также будут являться базовыми и для инновационного процесса, который служит формой реализации ИП. Эти элементы непосредственно влияют на составляющую 2.3, определяя ее минимальный уровень развития. В свою очередь, компонента 2.3 определяет результат всего инновационного процесса (компонента 3): мы не можем реализовать идею, для воплощения которой нашего оборудования недостаточно. Также присутствует обратное влияние компоненты 3 на компоненты 2.3 и 1.4 ввиду того, что основной результат инновационного процесса, а также побочные, могут повысить уровень научной базы предприятия (1.4) или будут толчком для модернизации технической базы предприятия (2.3). Стоит отдельно выделить организационно-управленческую компоненту (2.1), поскольку она является системообразующей, регулирующей и контролирующей. Именно поэтому она вынесена из пирамидальной структуры. Особое место отведено информационно-коммуникационной составляющей (2.2). Она является связующим звеном между всеми остальными компонентами, а также она является инструментом восприятия внешней и внутренней сред. Можно сказать, что компонента 2.2 присутствует в каждой компоненте ИП.
Необходимо заметить, что структура связей и взаимного влияния компонент гораздо сложнее и графический способ отображения дает возможность лишь схематично наметить данную систему.
В настоящее время существуют разработанные методики количественной оценки инновационного потенциала промышленного предприятия. Большинство из них строится на расчете интегрального показателя уровня ИП. В качестве базисной мы считаем целесообразным принять методику,
предложенную группой авторов Н.В. Rejeb, L. Моге№штагаеБ, V. Во1у, N.G. Assielou [8], с одной поправкой: базовыми элементами расчета будут не так называемые практики и подпрактики, а компоненты ИП (Р,) с процессами (Б-ру), направленными на создание и укрепление данных компонентов.
ИП = X Р^
= 1 (1)
ИП е (0,1).
Оценка начинается с соотнесения списка элементов ИП с подпроцессами, которые должны присутствовать на предприятии с развитым ИП, и реального положения вещей. Если подпроцесс на предприятии реализован и функционирует, то Б-ру = «1», если нет, то Б-ру = «0».
Далее производится оценка уровня каждого элемента ИП по формуле (2):
Р1 = (X оценок подпроцессов (Б-ру))/кол-во подпроцессов. (2)
Итоговым расчетом интегрального показателя уровня ИП промышленного предприятия будет суммирование взвешенных при помощи коэффициентов значимости (м>,) элементов ИП.
Применение методологии АСФ в практике оценки эффективности управления набором бизнес-единиц
В качестве практики нами была рассмотрена промышленная диверсифицированная корпорация с целью определения эффективности управления набором СБЕ методом АСФ. Как было упомянуто в начале статьи, оценку целесообразно начинать с нахождения эффективности каждого обособленного подразделения как независимого центра прибыли. В контексте оценки эффективности набора СБЕ, эффективность работы каждой из них целесообразно рассматривать также относительно альтернативных объектов инвестирования, возможных на момент принятия решения о вхождении в бизнес.
Для выполнения этой задачи СБЕ были сгруппированы по видам экономической деятельности. В результате группировки семнадцать подразделений были условно разделены на три группы (5, 4 и 3 СБЕ соответственно), в которых СБЕ ведут однородные направления деятельности. К каждой группе были добавлены по четыре предприятия, обслуживающие те же рынки. Измерение эффективности оставшихся пяти подразделений осуществлялось относительно их непосредственных конкурентов.
Проведенный анализ выявил, что лишь шесть СБЕ из семнадцати эффективны. Результаты оценки представлены на рис. 2.
Рис. 2. Эффективность деятельности подразделений
Нами применен вариант АСФ, согласно которому эффективными признаны подразделения под номерами 6, 7, 9, 11,15 и 17, то есть те, показатель эффективности которых равен 100%. Значение эффективности больше 100% означает, что у СБЕ существует потенциал увеличения выручки при данных затратах. Например, для того чтобы СБЕ № 1 стать эффективной, необходимо увеличить выручку на 19% при неизменных затратах на основные фонды, оборотный капитал и заработную плату. Для неэффективных бизнес-единиц были определены референтные пункты, то есть ориентиры повышения эффективности.
Далее было установлено, что причиной неэффективности шести подразделений стал масштаб производства (№ 2, 3, 4, 13, 14 и 16). У оставшихся пяти неэффективных СБЕ наблюдается техническая неэффективность и неэффективность масштаба производства одновременно.
На основании данных одного из подразделений была проведена оценка управленческого решения относительно инвестирования в данный вид бизнеса. Для этого измерение эффективности выбранной СБЕ производилось относительно альтернативных объектов инвестирования, существовавших на момент принятия решения. Исследуя эффективность предлагаемых альтернатив, мы применили два подхода. В первом случае расчет был произведен без включения в модель в качестве входа значения уровня инновационного потенциала. Во втором случае данные значения были включены. На рис. 3 наглядно представлено сравнение результатов применения двух подходов.
СБЕ Альтернатива Альтернатива Альтернатива Альтернатива
12 3 4
■ Без учета И Г) ■ С учетом И П Рис. 3. Сравнение результатов оценки с учетом и без учета ИП
Расчеты показали, что при учете уровня инновационного потенциала при анализе эффективности альтернатив мы получим более полное представление о соотношении между различными направлениями. В нашем случае выбранная руководством СБЕ получила статус эффективной только при включении ИП в модель, что свидетельствует о высоком значении этого показателя. Основываясь на этом факте, можно предположить, что принятие решения об инвестировании принималось именно исходя из высокого уровня ИП и благоприятных перспектив его реализации.
Вывод
В современных условиях перед руководством компаний постоянно возникает вопрос определения эффективности осуществляемой деятельности. Анализ среды функционирования является современным и универсальным инструментом для оценки деятельности субъектов принятия решений, позволяющим получить единый показатель эффективности, учитывающий множество различных входных и выходных параметров предприятия. Несомненное преимущество метода заключается в том, что пользователь может самостоятельно выбирать входы и выходы для измерения эффективности, что позволяет адаптировать АСФ под множество оценок с различными целями.
В данной статье была рассмотрена применимость методологии анализа среды функционирования для измерения эффективности управления набором СБЕ промышленной корпорации. Результаты применения метода дают понимание причин неэффективности отдельных СБЕ, выявляют ориентиры для повышения их эффективности, свидетельствуют об эффективности принятых решений относительно набора бизнес-единиц. Основываясь на этих данных, высшее руководство может судить об эффективности выбранной стратегии развития в целом.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Hax A.C., Majluf N.S. The Corporate Strategic Planning Process // WP #1396-83. 1983. P. 7.
2. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.
3. Cooper W. W., Seiford L.S., Tone K. DEA. A Comprehensive Text with models // Springer, 2007. P. 2-336.
4. Ramanathan R. An Introduction to Data Envelopment Analysis. A Tool for Performance Measurement // Sage Publications, 2003. P. 25.
ЭКОНОМИКА И ПРАВО
5. Duzakin E., Duzakin H. Measuring the Performance of Manufacturing firms with Super Slack Based Model of DEA // European Journal of Operational Research #182. 2007. P. 1414-1415.
6. Banker R.D., Chang H., Cooper W.W. Simulation Studies of Efficiency, Returns to Scale and Misspecification with non-linear Functions in DEA // Annals of Operational Research, 66. 1996. P. 233-253.
7. Hammerschmidt M., Bauer H. Messung der Werbeeffizienz - Ein Zweistufiger DEA-Ansatz // Marketing Review St. Gallen. 2. 2008. P. 34-40.
8. Rejeb H.B., Morel-Guimaraes L., Boly V., Assielou N.G. Measuring innovation best practices: Improvement of an innovation index integrating threshold and synergy effects // Technovation (28). 2008. P. 838-854.
Поступила в редакцию 08.06.12
A.M. Makarov, N.A. Saltykov, A.D. Shcherbak
Influence of innovative potential of an industrial corporation on the estimation of the efficiency of a business
portfolio management by objective
Upon the Data Envelopment Analysis and the analysis of its main models, we estimated the management efficiency for
a set of strategic business units. In addition, we considered the applicability of said technique subject to the innovative
potential of an enterprise.
Keywords: efficiency, strategic business units, Data Envelopment Analysis, innovation potential, industrial corporations.
Макаров Александр Михайлович, доктор экономических наук, профессор E-mail: makarov@uni.udm.ru
Щербак Александр Дмитриевич, аспирант E-mail: alexander.shcherbak@gmail.com Салтыков Никита Андреевич, аспирант E-mail: saltykov.n.a@gmail.com
ФГОБУ ВПО «Удмуртский государственный университет» 426034, Россия, г. Ижевск, ул. Университетская, 1 (корп. 4)
Makarov A.M.,
doctor of economics, associate professor E-mail: makarov@uni.udm.ru
Shcherbak A.D., postgraduate student E-mail: alexander. shcherbak@gmail. com.
Saltykov Nikita Andreevich, postgraduate student E-mail: saltykov.n.a@gmail.com
Udmurt State University
462034, Russia, Izhevsk, Universitetskaya st., 1/4
