ИССЛЕДОВАНИЕ
ВЛИЯНИЯ АПОРОФОБИИ НА СОЗДАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА
INVESTIGATION
OF THE EFFECT OF APOROPHOBIA ON THE CREATION OF INTELLECTUAL CAPITAL
Аракелян Артур Мовсесович, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Управление в сфере культуры, кино, ТВ и индустрии развлечений» ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г. Москва, e-mail: artur.arakelyan@mail.ru
Воронцова Юлия Владимировна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Управление в сфере культуры, кино, ТВ и индустрии развлечений» ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г. Москва, e-mail: jvms2008@yandex.ru
Тихонов Алексей Иванович, Заведующий кафедрой «Управление персоналом», к.т.н., доцент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), e-mail: mai512hr@mail.ru
Arakelyan Artur M.,
Doctor in Economics, Professor, Head of the department «Management in the
sphere of culture, cinema, TV and the entertainment industry» The State
University of Management, Moscow
Vorontsova Yulia V.,
PhD in Economics, Associate Professor, Associate Professor of department «Management
in the sphere of culture, cinema, TV and the entertainment industry» The State
University of Management, Moscow
Tikhonov Aleksey I., Head of the Department «Human Resource Management», Candidate of
Technical Sciences, Associate Professor, Moscow Aviation Institute (National
Research University), Moscow
Аннотация. В
статье представлено исследование влияния апорофобии на создание
интеллектуального капитала в современных нестабильных условиях, характеризующихся
высокой неопределенностью внешней среды. Исследована история вопроса.
Представлен анализ усиления/ослабления апорофобии в зависимости от социальных
условий, уровня образования и др. факторов. Также авторами выделена категория
человеческих ресурсов, способных создавать интеллектуальный капитал под
воздействием усиливающегося чувства апорофобии.
Summary. The
article presents a study of the influence of aporophobia on the creation of
intellectual capital in modern unstable conditions characterized by high
uncertainty of the external environment. The history of the issue is
investigated. The analysis of the strengthening/weakening of aporophobia
depending on social conditions, education level and other factors. The authors
also identified a sort of human resources that can create intellectual capital
under the influence of an increasing sense of aporophobia.
Ключевые слова: апорофобия, инновационный человеческий капитал, интеллектуальный капитал, модель открытых инноваций, социальная реальность.
Keywords: aporophobia, innovative human capital, intellectual capital, open innovation model, social reality.
Современный этап экономического развития характеризуется
стремительным проникновением высоких технологий во все области
жизнедеятельности человека. Однако в сложившихся условиях трудно прогнозировать
кем, когда, как и под воздействием каких факторов будет создаваться
интеллектуальный капитал (нематериальные активы). Исследованию вопроса влияния такого
фактора, как апорофобия на создание интеллектуального капитала положило начало
знакомство с работой испанского философа и профессора Аделы Кортина Ортс “Aporofobia, elrechazoalpobre: Undesafíoparalademocracia” [5], которая ввела данное понятие в серии своих
публикаций уже в середине девяностых годов прошлого века (в словарь же данное
понятие вошло в 2017 г.). Профессор Кортина предложила использовать это слово,
чтобы дать название реальности, которой до этого момента у нее не было. В общем
смысле «апорофобия» означает «боязнь бедности и бедных». Речь идет о причинах
богатства и бедности народов (политических, экономических и др.). Адела Кортина
считает, что «все люди являются апорофобами» [5] по отношению к неимущим иммигрантам, не
желающим ассимилироваться (интегрироваться в их культуру). Такие иммигранты
приносят с собой не ресурсы, а проблемы, создавая, таким образом, предпосылки
для появления апорофобии. Ученый рассматривает данное явление как негативное, с
которым необходимо бороться. Но это лишь некоторый исторический аспект
появления данного понятия. В настоящем исследовании авторы будут рассматривать
данный термин в его дополнительном значении, говоря об «апорофобии» как о «страхе
бедности» (не путать с пениафобией), что в нынешних условиях особенно
актуально.
Апорофобия в настоящее время сосредоточена в обществах,
которые называют «развитыми», в коллективах, которые часто считаются «непроизводительными»,
то есть безработных, трудящихся с низкой профессиональной квалификацией;
молодых людей, ищущих работу, в первую очередь, работников, находящихся в
крайне неблагоприятных условиях труда с точки зрения заработной платы и
преемственности; пенсионеров, не имеющих пенсии или малоимущих, больных или лиц
с тяжелой инвалидностью, не имеющих работы и финансовых ресурсов и т.д. Эти
коллективы часто состоят из людей, которые не остаются в них на всю жизнь, но
коллектив остается [6].
Апорофобия может рассматриваться как часть социальной реальности, а не физического мира. Поэтому следует рассматривать причины усиления или ослабления апорофобии у конкретного индивида (Рис. 1). Для этого необходимо очертить круг факторов влияющих на этот процесс, одним из которых будет повышение уровня жизни индивидов. Как показано на Рис.1 уровень образования не может в полной мере гарантировать высокий уровень жизни, как и люди, имеющие высокий уровень жизни не всегда имеют должный уровень образования. Усиление же апорофобии будет наблюдаться у тех из них, кто находится на более высоком социальном уровне.
По данным федеральной службы государственной статистики 31% россиян испытывают страх перед бедностью (что по пятибалльной шкале составляет 3,21). Однако если посмотреть на диаграмму, представленную на Рис.2, трудно сказать определенно, какая категория испытывает данную фобию в большей степени.
Исследование показало, что три категории
людей, имеющие уровень жизни выше уровня бедности, испытывают чувство
апорофобии, по крайней мере, половина от их общей численности [4]. Страх
бедности часто является барьером для движения в сторону перемен, так как это
может поставить под угрозу достигнутое индивидом финансовое благополучие.
Другое дело – финансовый кризис или нынешние нестабильные неопределенные
условия сохранения работы и/или заработной платы. Данные условия в сочетании с
апорофобией могут одинаково положительно или отрицательно влиять на самый
ценный актив – самого индивида. Но ввиду сложности охвата всех категорий
населения в данном исследовании авторов будут интересовать те из них, кто
обладает уникальными знаниями и умениями, требующимися в новых цифровых
условиях существования.
Гипотетически можно предположить, что
формированию новейших технологий и инноваций способствует «инновационный
человеческий капитал», основу которого составляют инициативные специалисты
различных областей управления и маркетинга, гуманитарных, технических и
естественных наук. Постепенно идет трансформация в парадигме инновационного
развития, переход к модели открытых инноваций, которая характеризуется
повышенной мобильностью трудовых ресурсов, ростом степени интернационализации
науки [1].
Хотя апорофобия является частью структуры
несправедливости, которая делает этот мир более враждебным и непригодным для
жизни, она может выступать в качестве катализатора для создания инновационным
человеческим капиталом интеллектуального капитала (нематериальных активов)
организации, которые создают себе, таким образом, конкурентные преимущества.
Новая ситуация, сложившаяся в России и за
рубежом из-за пандемии коронавируса, требует переосмысления системы управления
– сложной и многогранной категории, являющейся ключевой в экономической
стратегии любого государства. Эта категория требует и более четкой формулировки
самого понятия системы управления и выработки соответствующих систем
показателей и оценок, позволяющих адекватно ее описывать, отслеживать
(осуществлять эффективный мониторинг) ее изменения на всех уровнях управления и
осуществлять при необходимости корректировку выбранного направления [3].
В создании интеллектуального капитала
участвуют люди – процессы – технологии. Пересечение этих трех составляющих
будет формировать область приращения интеллектуального капитала (нематериальных
активов). В России по данным все той же федеральной службы государственной
статистики интеллектуальный капитал составляет 8%.
Исследование проводилось по следующим
направлениям:
определение процента россиян, создающих интеллектуальный капитал (нематериальные активы);
прирост людей, готовых создавать интеллектуальный капитал под воздействием финансового кризиса и апорофобии.
При этом наблюдался незначительный прирост
(0,5%) численности, но с существенным повышением качественного уровня
создаваемого интеллектуального капитала (нематериальных активов). Примером
может служить создаваемый интеллектуальный капитал
профессорско-преподавательским составом ВУЗов. Кроме того, новая конкурентная
среда будет способствовать дальнейшему развитию специализации,
производительности и инновациям [2].
Темпы и повышение качественного уровня создаваемого интеллектуального капитала (нематериальных активов) будут создавать предпосылки для формирования в организациях системы управления знаниями как обязательного элемента их структуры. Здесь важно сформировать взаимосвязь между корпоративными и академическими знаниями путем целенаправленного воздействия на их составляющие, включающие цепочки «научные исследования и разработки – обучение – коммерциализация» и «поиск и генерация идей – обмен и передача знаний – поиск возможностей использования знаний» (Рис.3).
Для
реализации блоков взаимоувязанных цепочек необходимо сформировать методическое,
организационное, информационное и др. обеспечение. В качестве области
эффективного использования указанных взаимосвязанных компонентов рекомендуются
различные инновационные кластеры, в рамках которых концентрация потребностей и
знаний в локализованном пространстве будет создавать благоприятные условия для
развития новых идей [2].
На
рисунке 3 представлено формирование системы управления знаниями внутри
инновационного кластера с учетом взаимосвязей и взаимозависимостей выделенных
элементов, включающих как академические, так и корпоративные знания, а также
необходимое обеспечение процесса управления их уровнем.
Правильная
реализация системы управления знаниями потребует также разработки стратегии
знаний, включающей определение того, какие ресурсы и возможности, основанные на
знаниях, являются ценными, уникальными и неповторимыми, а также как эти ресурсы
и возможности поддерживают позиционирование разработанного в организации интеллектуального
капитала и ее рынков. Стратегия знаний должна учитывать любые возможные
дисбалансы в выравнивании организации. Если организация внутри инновационного
кластера не в состоянии выполнить свою целевую или необходимую функцию, то она
должна либо привести свою стратегию в соответствие со своими ресурсами и
возможностями, либо приобрести/развить ресурсы и возможности, необходимые для
реализации целевой стратегии. В этом процессе организационное обучение и
способность поглощать будут играть ключевую роль. Управление знаниями относится
к актуальным вопросам адаптации и организационного выживания, а также к профессиональной
компетенции во все более динамичных и сложных областях, так как это явное и
систематическое управление деятельностью, практикой, программами и политикой,
связанными с организационным знанием организации. Независимо от области
интересов, все организации, входящие в инновационный кластер, должны показывать
наличие ценного, дефицитного и «неподражаемого» интеллектуального капитала,
правильное использование которого является ключом к формированию устойчивого
организационного капитала.
Управление
знаниями внутри инновационного кластера способствует развитию и применению
знаний, то есть использует индивидуальные знания индивида, его способность к
организационным действиям и другие ресурсы, основанные на знаниях, для достижения
конечных целей инновационно-активных организаций, входящих в инновационный
кластер. Однако до развития этого направления в организациях еще далеко, учитывая эмбриональное состояние имплантации в
них системы управления знаниями.
Список литературы
1. Акопян А.Р., Воронцова
Ю.В., Федотова М.А. Формирование методологии оценки влияния инновационной
политики государства на создание инновационных кластеров: монография.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации, Государственный
университет управления. – Москва: ГУУ, 2020. – 160 с.
2. Воронцова Ю.В., Акопян А.Р., Тихонов А.И. Исследование влияния
инновационной политики государства на формирование инновационных кластеров //
Московский экономический журнал. 2020. №5.
3. Садовская Т.Г., Дадонов В.А.,
Дроговоз П.А. Анализ бизнеса. Ч. 2. Финансово-хозяйственная деятельность
наукоемкого предприятия / Под ред. Т.Г. Садовской. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.
Баумана, 2005. – 328 с.
4. Федеральная служба государственной статистики.
Официальный сайт. [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.gks.ru/
5.
Cortina Orts А. Aporofobia, el rechazo al pobre: Un desafío para
la democracia. – Barcelona: Paidós, 2017. –
398 р.
7. Воронцова Ю.В.,
Аракелян А.М., Тихонов А.И. Методические аспекты создания механизма
диагностирования деятельности организации // Московский экономический журнал. 2020. №4. С. 73.
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 332.14
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10418
СИСТЕМА ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИИ И
США: ПРЕИМУЩЕСТВА И НЕДОСТАТКИ
HIGHER EDUCATION SYSTEM IN RUSSIA AND THE USA: ADVANTAGES AND DISADVANTAGES
Шигапова Дания Калимулловна, кандидат социологических наук, доцент, Казанский
государственный архитектурно-строительный университет, г.Казань
Сайфудинова Назиля Зарифовна, старший преподаватель, Казанский государственный
энергетический университет, г.Казань
Ветчинкина
Альбина Вячеславовна, Казанский
государственный энергетический университет, г.Казань
Shigapova Daniya
Kalimullovna, candidate of social Sciences, docent, Kazan state University of
architecture and civil engineering
Saifudinova Nazilya Zarifovna, senior lecturer, Kazan
state power engineering University, Kazan
Vetchinkina Albina Vyacheslavovna, Kazan state power engineering University,
Kazan
Аннотация. Статья посвящена региональному
планированию в сфере высшего
образования, так как она в последние десятилетия стала одним из основных
направлений развития ведущих стран мира. Основное внимание акцентируется на
сравнении систем образования России и
США. Проанализированы методики преподавания, выбор специализации и уровни
образования. В данной статье рассмотрены основные проблемы функционирования
системы высшего образования, а также уделяется внимание понятию и сути
регионального планирования. На основании проведенного анализа выделены общие
рекомендации для усовершенствования образования в России.
Summary. The article is devoted to regional planning in the
field of higher education, since in recent decades it has become one of the
main directions of development of the leading countries of the world. The main
focus is on comparing the education systems of Russia and the United States.
The methods of teaching, the choice of specialization and educational levels
are analyzed. This article discusses the main problems of the functioning of
the higher education system, and also focuses on the concept and essence of
regional planning. Based on the analysis, general recommendations for improving
education in Russia are highlighted.
Ключевые слова: региональное планирование, система
образования, высшее образование, образование США и России, специализация,
методика преподавания.
Keywords: regional planning, education system, higher
education, education in the USA and Russia, specialization, method of teaching.
На сегодняшний день важную долю
занимает концепция изучения региональных планов и программ. К главным
составляющим, характеризующим стратегию развития региона, относятся его миссия
и стратегическая цель, которые в дальнейшем обусловливают формирование
направлений развития, содержащих в себе определённые программы и проекты
развития территории [1].
Региональное
планирование – одна из форм государственного вмешательства в экономику в
целях смягчения наиболее острых региональных диспропорций и социальных
противоречий.
Оно
предназначено гарантировать единое и наиболее результативное
социально-экономическое формирование региона. Его цель заключается в
предоставлении информационного материала для выработки экономической и
социальной политики и принятия соответствующих управленческих решений.
Сейчас
одним из главных условий социально-экономического развития любой страны считаются человеческие ресурсы, от которых
часто находятся в зависимости благосостояние государства [1]. В обстоятельствах
регулярно возрастающих требований на рынке труда все более остро проявляется
зависимость национальной экономики от человеческого потенциала, в связи с тем
образование становится одной из наиболее значимых сфер регионального
планирования [2].
Актуальность проблемы заключается в том, что в настоящее время составление плана развития регионов является важным фактором, позволяющим улучшить условия существования различных сфер общества, а в особенности это затрагивает систему образования, так как именно она позволяет формировать новые качества экономики и общества, от ее направленности и эффективности в значительной степени зависят перспективы прогрессивного развития человечества.
Рассмотрим систему высшего образования в России и для того, чтобы разработать рекомендации для ее усовершенствования, сравним с США, так как там система высшего образования является интернациональным фаворитом в данной области за рубежом и самое большое число иностранных студентов получает образование именно в учебных заведениях Америки (табл.1).
Из таблицы видно, что системы образования России и США сильно
отличаются в методике преподавания и выборе специализации, а уровни образования
на первый взгляд похожи. Но на самом деле они имеют значительные отличия, что и
будет рассмотрено далее.
Стоит подчеркнуть, что в США
колледжи и университеты не имеют принципиальной разницы. Отличие заключается в том,
что колледжи дают программу только бакалавриата, а университеты и институты
позволяют продолжить учебу в магистратуре и аспирантуре.
Можно назвать аналогом российских
ПТУ технические институты и муниципальные колледжи, которые служат первой
ступенью высшего образования, в случае если после их окончания студент
продолжит обучение в университете на программе бакалавриата. Как правило, колледжи в США
небольшие и имеют узкую направленность. Несмотря на то, что они менее известны,
качество образования в них очень высокое.
Поступить
в США на
бакалавриат можно сразу после того, как выпускник закончил школу и имеет на
руках аттестат о полном среднем образовании
и результаты экзамена SAT (Академический оценочный тест). Также для
каждого выбранного университета абитуриенты пишут эссе. Бакалавриат делится на
профессиональный и академический. Академический бакалавриат предполагает
подготовку бакалавров наук и искусств. Профессиональный бакалавриат готовит
работников сферы бизнеса [6]. Причем выпускники, закончившие эту степень получают
минимальную специализацию. Это нужно для того, чтобы развить у студента широкий
кругозор и профессиональную мобильность. По окончании бакалавриата студент защищает диплом и получает
квалификацию бакалавр. Документ дает возможность студенту в дальнейшем устроится
на работу по профессии или поступить в магистратуру, чтобы продолжить обучение.
Следующей
ступенью после бакалавриата является магистратура. Приобретение степени
магистра может занимать до двух лет. Для поступления в магистратуру необходимо
иметь диплом бакалавра; при этом специальности бакалавриата и магистратуры не
обязательно должны совпадать. Система
обучения похожа на бакалавриат, но сложность и интенсивность учебы значительно
выше. Возрастает и степень индивидуальности и самостоятельности обучения.
Имеется
два вида магистерских программ: профессиональная и академическая. Студенты
профессиональной магистратуры обретают помимо теоретической части еще и широкую практическую
подготовку. Для «академических»
магистров особая значимость в научных исследованиях. Обычно они продолжают
обучение в докторантуре.
Третья
ступень высшего образования предназначена для тех, кто хочет заниматься наукой.
На развитие этой отрасли (особенно в области медицины и биологии) в Америке
ежегодно тратится около 28% ВВП — больше, чем в любой другой стране мира. Многочисленные
изучения ведутся на базе институтов, учащиеся имеют все шансы свободно
пользоваться всeми вoзмoжнoстями универcитетских лaбoрaтoрий и нaучных цeнтрoв
для рaбoты нaд coбствeннoй диcceртaциeй.
В
российских техникумах и колледжах можно получить среднее профессиональное
образование, а высшее – только в вузах. Схема поступления в университет
аналогична американской, различие состоит лишь в том, что выпускники сдают единый государственный
экзамен и не пишут эссе.
Разделение
степени бакалавра на прикладной и академический в России установлено не так
давно. Прикладной бакалавр изучает практику и освоение реальных навыков,
которые могут понадобиться ему в работе. Академический бакалавр подразумевает
упор на теоретическую сторону профессии, считается, что он нацелен на
дальнейшую научную деятельность.
Магистратура
в России является лишь промежуточным звеном между бакалавриатом и аспирантурой,
так как специализированное профессиональное образование студент получает уже на
бакалавриате.
Обучение в аспирантуре содержит
образовательную часть, педагогическую деятельность, практику,
научно-исследовательскую работу. Аспиранты выбирают научное направление, тему
исследования для своей диссертации. Обучение на очной форме длится не менее 3-х
лет, на заочной – не менее 4-х. Выдается диплом об окончании аспирантуры с
присвоением квалификации («Исследователь», «Преподаватель-исследователь»). Согласно
результатам защиты диссертации присваивается степень кандидата наук – первая
степень, официально подтверждающая статус ученого. Кандидаты наук допускаются к
соисканию степени доктора наук (второй степени, подтверждающей статус ученого),
присуждаемой по итогам защиты докторской диссертации.
Если уровни образования в США и
России похожи, то методика преподавания имеет различия.
В
США в учебном процессе значительную часть времени занимает самостоятельная
работа студента [3]. Теоретической части уделяется не более 20-30% времени
обучения дисциплине, при этом большая доля аудиторного времени уделяется
наработке практических навыков.
Поощряются исследования и подготовка проектов. Обширно применяются
компьютерная и мультимедийная техника, интернет. Лекции проводятся в виде
дискуссии, к которой студенты заранее готовятся. Также у преподавателя есть
приемные часы, когда он может принять студентов и ответить на имеющиеся вопросы.
В
США студент после аудиторных занятий должен выполнять самостоятельные работы.
На каждом занятии проверяется их выполнение, ведется коллективный анализ
типичных ситуаций, во время которых студент имеет возможность уяснить наиболее
сложные вопросы по данной теме [4].
Самостоятельная работа студентов также оценивается в баллах или процентах при
выставлении финальной оценки в конце учебного семестра. В итоговой оценке
учитываются практически все аспекты образовательного процесса в течение всего
семестра. Можно отметить, что экзаменационная оценка не важна, успеваемость формируется из того,
насколько активно студент учился во время семестра.
В
российских вузах учебный процесс ориентирован на приобретение теоретических
знаний. Отечественная система высшего образования в большей степени нацелена на очное обучение,
то есть на овладение фундаментальными научными основами, исходя из того, что
ценность прикладного знания исчезает, если оно утрачивает связь с
фундаментальными науками.
В
большинстве российских вузов лекция проходит в виде монолога: студент играет
пассивную роль, просто слушая и записывая слова преподавателя. Более активно
учащиеся могут показать себя на семинарах, где
могут проходить обсуждение по теме дисциплины.
Итоговая
оценка экзамена имеет большое значение. Студент может освоить весь материал и
показать себя блестяще на сессии.
Принцип выбора
специализации в американских и российских вузах тоже значительно отличается.
Американские
абитуриенты подают документы не на какой-то определенный факультет, а в вуз.
Специализацию они предпочитают выбрать
позже. Сделать выбор студентам помогает научный руководитель — это консультант,
который беседует со студентами и рекомендует им курсы, требуемые для их будущей
специальности, следит за успеваемостью и помогает формировать расписание [5].
В университетах США имеется список модулей, в
числе которых имеются обязательные предметы и курсы на выбор самого студента.
Он не обязан выбирать специализацию, однако может подобрать ведущие дисциплины
[6]. Единственным условием является достаточное число заработанных «кредитов»,
которые учащийся приобретает за успешно изученные дисциплины. Система
высшего образования в США направлена на профессиональную мобильность, чтобы
студент был способен выбрать специальность после 1-2 годов обучения.
В
российских университетах студент не может выбрать ведущую дисциплину. Несмотря
на то, что выбор предметов более обширный, обучение в своей специализации, как
правило, начинается уже с 1-2 курса. Причем в российских вузах программа
обучения утверждена заранее. Студент не может выбирать дисциплины, так как они
являются обязательными, и время проведения занятий.
Теперь,
имея представления о системе высшего образования России и США, можно сравнить
их и дать рекомендации для ее улучшения.
Система высшего образования в США
обладает большей независимостью, чем в России. В любой момент студент может
поменять свою специализацию. Он имеет право выбирать любые курсы, что не
предусмотрено в России.
Кроме того, в США огромное время
уделяют научно-исследовательским работам. Часто они выполняются группами, что
способствует получению навыков работы в команде.
Однако в США установлена высокая
стоимость обучения, тогда как в России предусмотрены бюджетные места. У студентов США немного
обязательных предметов, большинство могут получить образование узкой
направленности, что не расширяет кругозор. С другой стороны, выбор профильных
предметов дает возможность учащимся экономить время и работать только над тем,
что вызывает у них интерес.
Для отечественной системы
образования, можно вывести следующие рекомендации:
1. Ориентировать систему высшего образования на получение
практических навыков.
2. Предоставить студентам выбор ведущих дисциплин.
3. Отсрочить выбор специализации до 3 курса.
Исходя из всего вышеописанного,
можно сделать вывод, нужно заострять интерес на необходимости совершенствования
системы высшего образования, чтобы достигнуть уровня современных рыночных требований качества
предоставления государственных социальных услуг и переводу системы
государственного управления на уровень, соответствтующий нуждам современного
инновационно- ориентированного развития российской экономики [7]. Поэтому важно
принимать во внимание опыт других стран,
чтобы создать наиболее оптимальный вариант развития образования в нашей стране.
Список использованных источников
1. Дергачев В. США на мировом рынке
качественного образования [Электрон. ресурс]. –
URL:http://dergachev.ru/Landscapes-of-life/USA/07.html.
2. Зайцева, Е. А. Сравнительный
анализ систем высшего образования в США, Великобритании и Российской Федерации
/ Е. А. Зайцева. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2015. — № 7
(87). — С. 416-419.
3. Кумарин В. Педагогика
стандартности или почему детям плохо в школе. Институт теории образования и
педагогики. – М., 1996.
5. Меркулова Ю.В. О СУЩНОСТИ
РЕГИОНАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ //Успехи современного естествознания. – 2014. – №
11-3. – С. 117-122;
6. Павлова Н. А. Повышение качества
образования в высшей школе США: Проблемы и направления развития // Известия
высших учебных заведений. Поволжский регион. Педагогика. – № 3 (11).
7. Стомпель Е. М., Петелина Ю. Н.
Образование в США: учебно-методическое пособие. — Астрахань: Астраханский
государственный университет, Издательский дом «Астраханский университет», 2013.
С. 43.
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 331.103.2
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10414
НАУЧНАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ ТРУДА
И КОНЦЕПЦИИ LEAN–МЕНЕДЖМЕНТА
SCIENTIFIC ORGANIZATION OF LABOR AND CONCEPT OF LEAN MANAGEMENT
Ядранский Д.Н., доктор экономических наук, доктор социологических наук, профессор кафедры экономики труда и управления персоналом, Уральский государственный экономический университет.
Yadranskii D.N., jadransky@yandex.ru
Аннотация. В статье рассмотрен ряд проблем современного
lean-менеджмента. Так, установлено, что в данной сфере отсутствует русскоязычная терминология. Научная
организации труда (НОТ), которая разрабатывалась как научное направление и
содержит в себе совокупность научно обоснованных концепций повышения
эффективности организации производства в современной практике, почти не
используется. Практика lean-менеджмента, наоборот, находит применение на
отечественных предприятиях, не имея достаточной научной методологии, а представлена
отдельными концепциями, используемыми в частных случаях. Целью статьи, является
совершенствование теоретических основ отечественной практики использования
западных концепций к совершенствованию процесса организации производства и
практических наработок в области lean-менеджмента.
В результате проведенного исследования предложено более
корректно использовать категорию «методология» в описании процессов и процедур
по повышению эффективности организации производства. Применительно к системе
повышения эффективности организации производства использовать термин
«концепция».Установлено,
что на сегодняшний день существует определенная эволюция концепций
совершенствования организации производства. Отдельные
инструментальные подходы к решению задач, направленных на повышение
эффективности организации производства названы нами «основная точка зрения» и
«руководящая идея». В рамках анализа эволюционных подходов предложено
рассматривать три этапа формирования данной концепции: фордизм, постфордизм и
неофордизм. К последнему относятся разработки и инструменты современного этапа
развития организации производства, в том числе и на отечественных предприятиях.
Summary. The article
discusses a number of problems of modern lean management. So, it was
established that in this area there is no Russian-language terminology. The
scientific organization of labor (NOT), which was developed as a scientific
direction and contains a set of scientifically based concepts for improving the
efficiency of production organization in modern practice, is almost never used.
The practice of lean-management, on the contrary, finds application in domestic
enterprises, not having a sufficient scientific methodology, but is represented
by individual concepts used in particular cases. The aim of the article is to
improve the theoretical foundations of domestic practice of using Western
concepts to improve the process of organizing production and practical
experience in the field of lean management.
As a result of the study, it
was proposed to more correctly use the category “methodology” in the
description of processes and procedures to improve the efficiency of production
organization. As applied to the system for increasing the efficiency of
production organization, use the term “concept.” It has been established that
today there is a certain evolution of concepts for improving the organization
of production. Separate instrumental approaches to solving problems aimed at
increasing the efficiency of the organization of production were called by us
“the main point of view” and “guiding idea”. As part of the analysis of
evolutionary approaches, it is proposed to consider three stages of the
formation of this concept: Fordism, postfordism and neo -fordism. The latter
includes the development and tools of the modern stage of development of the
organization of production, including at domestic enterprises.
Современная
управленческая наука ориентирована в большей мере на адаптацию западных
концепций менеджмента к условиям российских предприятий. Отдавая должное
практическому значению указанных концепций, а также их широкой апробации в
различных сферах (в том числе и на отечественных предприятиях), считаем
необходимым показать, что потенциал отечественной научной организации труда
(НОТ), остается не в полной мере раскрытым.
Изучив
инструментальные и экономические возможности, которые создает lean-менеджмент,
мы считаем, что в практике хозяйствующих субъектов существуют различные
направления, которые часто называют «методологии». В рамках концепции
lean-менеджмента, в российской практике имеется достаточно большой опыт их
внедрения, при том, что научно-методического осмысления в российском научном дискурсе недостаточно.
Отсутствует, по сути, русскоязычная терминология. Научная организации труда
(НОТ) в свое время наоборот, получила широкое научное обоснование, но в
практике как целостная методология практически не реализовывалась. На основании
указанного, можно сформулировать цель данной статьи, которая заключается в
интеграции теоретических основ современных подходов к совершенствованию процесса
организации производства и практических наработок в области lean-менеджмента.
Говоря
об отечественной организационной науке, мы предлагаем рассматривать два этапа:
довоенный, который представлял собой
модернизацию тейлоровской системы «научного выдавливания пота», и второй
этап 60-80 годов, который по сути, крайне близок к современному
lean-менеджменту. Эффективность первого этапа позволила обеспечивать прирост
промышленного производства до 40% в год [1]. Эффективность второго,
обеспечивала прирост промышленного производства в районе
5-6% в год [1].По
результатам исследования самого автора и ряда других ученых [2], вопросы
второго этапа НОТ на советских предприятиях были крайне формализированы, и
прикладного значения практически не имели.
Основная
причина такой ситуации заключалась в отсутствии стержневой цели внедрения
результатов НОТ, а также достаточно общий характер рекомендаций, который давал
большое творческое поле для специалистов занимавшихся этим направлением.
Поскольку высшее руководство предприятий было занято «битвой за план», а
полномочия самих специалистов в области НОТ были достаточно ограниченные –
данная модель совершенствования организации производства была сведена
преимущественно к отчетности. Еще одной причиной, которая послужила низкой
эффективности внедрения НОТ явилось отсутствие понимания целей внедрения.
Абстрактная экономия рабочего времени и повышения качества продукта, в условиях
товарного дефицита практически не отражалась на работе предприятий, а
соответственно результаты улучшений для работников оказывались, в большинстве
случаев, неосязаемы.
Многие
из разработок первого этапа НОТ, а также частично разработки второго этапа,
были переосмыслены в японских компаниях, что дало толчок к появлению японской
модели НОТ, названной «бережливым производством». По нашему мнению, «бережливым
производством» называется производственная система Тойоты, TPS.
На ее базе, либо с использованием ее принципов создано достаточно большое
количество разнообразных подходов, называемых «методологиями», в частности QRM
(быстрореагирующее производство), WCM (производство мирового класса) и ряд
других. Однако, прежде чем начинать анализ самих концепций, необходимо уточнить
используемую терминологию. В частности, мы считаем, что предлагаемые подходы в
сущности методологией не являются. В соответствии с классической трактовкой,
«методология – система принципов и способов организации и построения
теоретической и практической деятельности, а также учение об этой системе» [3].
Возможным определением методологии является – «учение о методе научного
познания; и преобразования мира» [4.]. Указанные подходы сложно отнести и к методическим подходам
[5]. Герменефтически, указанные концепции в большей мере попадают под
определение метода, который является способом
практического исследования либо практического существования чего-либо [6]. Правда автор
допускает (с чем соглашаемся и мы), что в практических исследованиях существует
синонимия понятия метод и методика. Однако, принимая во внимание, что указанные
методики не гомогенны, а содержат в себе достаточно разнообразные инструменты,
более корректным нам кажется использование категории «концепция». При этом и данная категорияне имеет однозначной
трактовки. «Концепция», в классической интерпретации –определенный
способ понимания, трактовки каких-либо явлений, основная точка зрения,
руководящая идея для их освещения; ведущий замысел, конструктивный принцип
различных видов деятельности [7]. В данном случае описания «основная точка
зрения» и «руководящая идея» кажутся нам наиболее удачными. Глубокий
терминологический анализ данной категории проведен в монографии Д.Качалова.
Считаем целесообразным привести еще две цитаты, содержащиеся в данной
монографии: «концепция» – внезапное рождение идеи, основной мысли,
художественного или другого мотива; «концепция» – система взглядов на процессы и
явления в природе и обществе [8].
Во всемирной сети Internet есть ряд статьей, освещающей данную проблему. Одна из них объедила в себе сравнительные подходы ряда авторов к реализации концепции «бережливого производства» [9]. Основной акцент направлен на работы авторов систем повышения качества. Однако следует отметить, что все концепции lean-менеджмента рассматривают качество как базовую составляющую. В частности, по мнению Р.Сури, сокращение времени выполнения заказа (главная идея QRM), имеет огромное влияние на все операции, воздействуя не только на время выполнения заказа и сдачу его заказчику, но также на затраты, качество и прочие показатели оперативной эффективности. [10] .Не настаивая на том, что автор статьи охватил всех известных [9] исследователей по данной проблематике (вне авторского внимания остались такие известные разработчики как Хадзиме Ямашина (WCM), Раджан Сури (QRM), мы считаем необходимым обратить внимание на то, что в рамках приведённых концепций отличным является не столько набор инструментов, сколько целевая установка при реализации конкретных подходов.
Однако,
анализируя приведенные в табл. 1 концепции, обращаем внимание, что в
современной российской литературе сама концепция lean-менеджмента не имеет однозначного
научного понимания. Лин-менеджмент, по аналогии с реинжинирнгом, бенчмаркингом
и аутсорсингом относят к группе новых концепций управления [11].
По
нашему мнению, остается открытым еще один вопрос: «что представляет собой сам
lean-менеджмент?». С.Христолюбов, называет это «современными методологиями
организации производства». По аналогии с научной организацией труда (НОТ)
указанный процесс можно назвать организацией труда, однако более корректным
кажется наименование «модель организации производства». Это можно объяснить
тем, что QRM охватывает не только трудовой цикл, но и всю
цепочку заказа. Существуют и иные подходы к
классификации lean-менеджмента. В частности, предложенное рядом российских
авторов наименование «концепция промышленного производства» [12]. Однако на наш взгляд, продвижение элементов
концепции, названной авторами «постфордизмом» в деятельность непромышленных
предприятий, делает предложенное наименование некорректным.
Считаем важным обратить внимание на таблицу, предложенную С.Христолюбовым [13]. При том, что автор ссылается на книгу Раджана Сури [10], в указанной книге данной информации мы не нашли, что не умаляет интереса к предложенной таблице. Автор сопоставляет три типа моделей организации производства, устанавливая их отличия (таблица 2).
При том, что отдельные выводы выглядят дискуссионно
(относительно инновационного потенциала LM, уровня задействования ресурсов
QRM), а методы оптимизации процесса организации производства называются
методами организации производства, вызывает однозначную поддержку попытка
автора установить связь между типом организации производства и методикой его
оптимизации. При этом мы обращаем внимание на то, что во многих источниках
Agile, рассматривается как метод управления проектами (метод разработки
нематериальных продуктов), а роль гибкого производства относится к подходу QRM.
В данном случае Agile Manufacturing мы предлагаем рассматривать как метод
снижения риска в процессе оптимизации производства при помощи инструментов QRM.
Именно такая логика кажется нам оправданной в силу того, что
в концепции QRM во главу угла управления ставится сокращение временных
затрат. Согласно QRM сокращение времени выполнения заказа должно происходить за
счет всех операций предприятия, как внутренних, так и внешних.[14]. При этом
сокращение времени снижает только часть рисков, повышая другие (в т.ч. риск
ошибки).
При
этом А. Горохова подчеркивает, что инструментарий QRM в достаточной мере схож с
инструментарием World Class Manufacturing (WCM; производство мирового класса),
представляющим собой интегрированную модель, включающую различные мероприятия,
способствующие оптимизации процесса производства на основании улучшения
качества продукции, сокращения расходов, повышения гибкости производства [15].
При том, что сам Р.Сури признает, что QRM скорее строится на фундаменте,
созданном этими (авт. существующими) стратегиями, но в то же время вы
поднимаетесь на следующий уровень конкурентоспособности, который необходим,
чтобы успешно действовать на сегодняшнем рынке. [10]. Р.Сури QRM поднимает
стратегию бережливого производства на новый уровень, который соответствует XXI
в. [10].
Теоретические основы современных подходов к совершенствованию процесса организации производства систематизированы и приведены в таблице, предложенной Ю.Бабановым и другими [12]. Мы доработали эту таблицу, оставив в терминологии концепт «фордизм», как базовую характеристику процесса рациональной организации производства. По нашему мнению, современный этап может быть охарактеризован как «постфордмзм» по причине того, что оптимизация современного производственного процесса связана с тем, что часть организационных функций переложена на самого работника (при удаленных формах занятости).
Таким
образом, изложенные в табл. 3 признаки современного этапа, сформулированы нами
на основании наших собственных наблюдений в процессе организационных
преобразований, анализа современной литературы, изучения отечественной и
зарубежной практики рациональной организации производства. Не настаивая на том,
что данная таблица является хрестоматийной,
мы считаем, что неофордизм в своей основе базируясь на основе фордизма,
в конечном счете не прямая новация, а является глубокой модернизацией фордизма.
Основное отличие –
смещение приоритетов по отдельным признакам и рост ориентации менеджмента на
плановые показатели (их выполнение по загрузке, ритмичности,
стабильности и рентабельности).
Рассматривая
проблемы внедрения указанных концепций в российскую практику, ряд авторов (и
собственные наблюдения автора) отмечают, что внедрение производственной системы
осуществляется командным (проектным) методом, и производственный персонал
компании далеко не всегда воспринимает новшество как благо [16].Первым и
основным отличием внедрения указанных концепций в практику отечественных
предприятий является низкая заинтересованность персонала. В японский компаниях
– движущим инструментом для работников является долг перед компанией при том,
что работодатель гарантирует работнику сохранение рабочего места. В
американских компаниях – в качестве причины выступает осязаемый рост дохода в
результате внедрения указанных разработок. В российских компаниях основным
выгодополучателем являются акционеры, при отсутствии гарантий сохранения занятости
на предприятии. Последнее, по нашему мнению, является основной причиной низкого
интереса к практическому внедрению указанных концепций.
Помимо
перечисленных недостатков, как отмечают иные авторы – кроме позитивных
результатов подобное совершенствование влечет за собой более строгие
дисциплинарные требования к каждому работнику, делает заметными и очевидными
любые недоработки, создает новый, более интенсивный уровень коммуникаций и
принятия решений на каждом рабочем месте, в каждом подразделении [17].
Исходя из результатов проведенного нами исследования, мы
предлагаем более корректно использовать категорию «методология» в описании
процессов и процедур по повышению эффективности организации производства.
Применительно к системе повышения эффективности организации производства,
считаем более уместным использовать термин «концепция».
Проведя
теоретический анализ рассмотренных отдельных концепций в области качества и
бережливого производства – установлено, что на сегодняшний день существует определенная
эволюция концепций. Отдельные инструментальные
подходы к решению задач, направленных на повышение эффективности организации
производства названы нами «основная точка зрения» и «руководящая идея». При
этом настаиваем, что выбор инструмента напрямую зависит от предполагаемых целей
изменений. В рамках эволюционных подходов предложено рассматривать фордизм,
постфордизм и неофордизм. К последнему относятся разработки и инструменты
современного этапа развития организации производства, в том числе и на
отечественных предприятиях.
Основными направлениями дальнейших исследований, по нашему
мнению, должны стать изучения, направленные на интеграцию отечественного и
зарубежного опыта организации производства, в частности модернизации
отечественной системы НОТ, которая должна стать основой для модернизации
национальной концепции совершенствования организации производства.
Литература
Смирнов, С. В. Динамика промышленного производства и экономический
цикл в СССР и России, 1861–2012 : препринт WP2/2012/04 [Текст] / С. В. Смирнов
; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». – Москва. : Изд. дом Высшей школы
экономики, 2012. – 76 с., c. 68.
Бурганов, Р. Ф. Научная организация труда: история и современность
[Текст] / Р.Ф. Бурганов… – 2011. – № 44 (Нояб.). – С. 59-64.
Философский энциклопедический словарь / под ред. Л.Ф. Ильичева и
др. – Москва.: Сов.энциклопедия, 1983. – 840 с
Ипполитова Наталья Викторовна Взаимосвязь понятий «Методология» и
«Методологический подход» // Вестник ЮУрГУ. Серия: Образование. Педагогические
науки. 2009. №13 (146). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/vzaimosvyaz-ponyatiy-metodologiya-i-metodologicheskiy-podhod
(дата обращения: 08.05.2020)
Стернин Иосиф Абрамович О понятиях метод, методика, прием //
Вопросы психолингвистики. 2008. №7. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/o-ponyatiyah-metod-metodika-priem (дата
обращения: 08.05.2020)
Советский энциклопедический словарь [Текст] / под ред. А.М.
Прохоров. – 4-е изд. – Москва: Сов. энцикл., 1989. – 1632 с., c. 633
Качалов, Дмитрий
Владимирович. Концепция формирования педагогической культуры у
студентов вуза – будущих учителей в инновационной образовательной среде [Текст]
: монография / Д. В. Качалов ; М-во образования Российской Федерации. – Москва
: Акад. Естествознания, 2011. – 125 с.
Сури Р. Время — деньги. Конкурентное преимущество
быстрореагирующего производства [Электронный ресурс] / Р. Сури ; пер. с англ.
В. В. Дедюхина. — 2-е изд. (эл.). — Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. —
326 с. : ил., с. 20
Баринова Н.В. Совершенствование организационно-управленческой
деятельности с использованием справочно-информационных систем // ИТпортал,
2017. №2 (14), с. 56; Виниченко Виктория Александровна, Суслов Сергей
Александрович Lean- менеджмент на транспорте // АНИ: экономика и управление.
2018. №1 (22). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/lean-menedzhment-na-transporte (дата
обращения: 08.05.2020).
БабановаЮ. В., ЛузинА. Е.
БабановаЮ. В. Лузин А. Е. /
Менеджментв Россииизарубежом. – 2013. №6. С.18-25.
Шипилова К. В., Суров И. А. Разработка модели взаимодействия
концепции контроллинга, QRM И WCM Вестник Челябинского государственного
университета. 2016. № 11 (393). Экономические науки. Вып. 54. С. 101—110
Горохова, А. Е. Факторы развития промышленных предприятий в
условиях становления постиндустриальной экономики / А. Е. Горохова // Экономика
и предпринимательство. — 2014. — № 12 (ч. 2). — С. 870—873.
Ямалиева Л.А., Могилевец В.Д., Имамутдинова С.М.,
Матвеева Д.Р. Проблемы становления Lean-менеджмента в России//Компетентность.
-2014. -№ 6 (117). -С. 16-23
References
Smirnov, S. V. Dinamika promyshlennogo proizvodstva i
ekonomicheskij cikl v SSSR i Rossii, 1861–2012 : preprint WP2/2012/04 [Tekst] /
S. V. Smirnov ; Nac. issled. un-t «Vysshaya shkola ekonomiki». – Moskva. : Izd.
dom Vysshej shkoly ekonomiki, 2012. – 76 s., c. 68.
Burganov, R. F. Nauchnaya
organizaciya truda: istoriya i sovremennost’ [Tekst] / R.F. Burganov… – 2011.
– № 44 (Noyab.). – S. 59-64.
Suri R. Vremya — den’gi. Konkurentnoe preimushchestvo
bystroreagiruyushchego proizvodstva [Elektronnyj resurs] / R. Suri ; per. s
angl. V. V. Dedyuhina. — 2-e izd. (el.). — M. : BINOM. Laboratoriya znanij,
2014. — 326 s. : il., s. 20
Barinova N.V. Sovershenstvovanie organizacionno-upravlencheskoj
deyatel’nosti s ispol’zovaniem spravochno-informacionnyh sistem // ITportal,
2017. №2 (14), s. 56; Vinichenko Viktoriya Aleksandrovna, Suslov Sergej
Aleksandrovich Lean- menedzhment na transporte // ANI: ekonomika i upravlenie.
2018. №1 (22). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/lean-menedzhment-na-transporte (data
obrashcheniya: 08.05.2020).
BabanovaYU. V., LuzinA. E. BabanovaYU. V. Luzin A. E. / Menedzhmentv Rossiiizarubezhom. – 2013. №6.
S.18-25.
SHipilova K. V., Surov I. A.
Razrabotka modeli vzaimodejstviya koncepcii kontrollinga, QRM I WCM Vestnik
CHelyabinskogo gosudarstvennogo universiteta. 2016. № 11 (393). Ekonomicheskie
nauki. Vyp. 54. S. 101—110
Gorohova, A. E. Faktory razvitiya promyshlennyh predpriyatij v usloviyah
stanovleniya postindustrial’noj ekonomiki / A. E. Gorohova // Ekonomika i
predprinimatel’stvo. — 2014. — № 12 (ch. 2). — S. 870—873.
Markova N.A., Markov D.A. Problemy vnedreniya koncepcii berezhlivogo
proizvodstva na predpriyatiyah // Upravlenec. 2018. №6. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/problemy-vnedreniya-kontseptsii-berezhlivogo-proizvodstva-na-predpriyatiyah
YAmalieva L.A., Mogilevec V.D., Imamutdinova S.M., Matveeva D.R.
Problemy stanovleniya Lean-menedzhmenta v Rossii//Kompetentnost’. -2014. -№ 6
(117). -S. 16-23
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 338.436.33
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10413
ВЛИЯНИЕ
МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ РАЗЛИЧИЙ НА СОСТОЯНИЕ И ДИНАМИКУ ПИЩЕВОЙ И ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕЙ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ РФ
INFLUENCE OF INTERREGIONAL
DIFFERENCES ON THE STATE AND DYNAMICS OF THE RUSSIAN FOOD AND PROCESSING
INDUSTRY
Трифонова Елена Николаевна, к.э.н., доцент, старший научный сотрудник, ФГБУН
Институт аграрных проблем РАН, г.Саратов
Trifonova Elena Nikolaevna, Ph.D., associate Professor, senior researcher, Institute of agrarian problems of RAS, Saratov
Аннотация.
В статье предложена методика исследования влияния межрегиональных различий в
развитии пищевой и перерабатывающей промышленности на состояние отрасли на
общероссийском уровне, с использованием инструментов статистического анализа. В
качестве показателя, характеризующего состояние пищевой и перерабатывающей
промышленности субъектов РФ, использован общий интегральный показатель,
разработанный автором. Дана оценка возможной динамики развития пищевой отрасли
на уровне федеральных округов РФ и отдельных регионов с учетом текущей ситуации
в стране до 2022 года. Разработаны рекомендации по формированию критериев
распределения государственной поддержки пищевой и перерабатывающей
промышленности в зависимости от состояния отрасли на уровне отдельных субъектов
РФ.
Summary. The article proposes a method of studying the impact
of interregional differences in the development of the food and processing
industry on the state of the industry at the all-Russian level, using
statistical analysis tools. As an indicator characterizing the state of food
and processing industry of subjects of the Russian Federation, the general
integral indicator developed by the author is used. The assessment of possible
dynamics of development of the food industry at the level of federal districts
of the Russian Federation and individual regions was given taking into account
the current situation in the country until 2022. Recommendations have been
developed on the formation of criteria for the distribution of state support to
the food and processing industry depending on the state of the industry at the
level of individual subjects of the Russian Federation.
Ключевые
слова: пищевая и перерабатывающая промышленность,
федеральные округа РФ, регионы РФ, статистический анализ, прогноз.
Keywords: food and processing industry, federal districts of
the Russian Federation, regions of the Russian Federation, statistical analysis,
forecast.
Поддержание
эффективного функционирования агропромышленного комплекса является
стратегически важным направлением развития экономики страны в условиях
реализации принципа обеспечения продовольственной безопасности России. В
настоящее время, взят курс на расширение экспортных возможностей РФ, в том
числе за счет продукции с высокой добавленной стоимостью, выпуск которой, в
основной своей массе, осуществляется в отраслях пищевой и перерабатывающей
промышленности. На протяжении последних лет предприятия пищевой и
перерабатывающей промышленности обеспечивают положительный темп роста
производства продукции, в частности, за первое полугодие 2019 года по сравнению
с аналогичным периодом прошлого года индекс производства пищевых продуктов
составил 104,3% [1], что свидетельствует о формировании в отрасли существенного
производственного потенциала, способного вывести задачи развития отечественного
агропрома за пределы целевой установки обеспечения внутреннего рынка продуктами
питания собственного производства на уровне, свидетельствующем о достижении
продовольственной безопасности.
Проект федерального
уровня «Экспорт продукции АПК» [2] в рамках национального проекта
«Международная кооперация и экспорт» [3] предусматривает разработку мер,
направленных на наращивание экспорта сельхозпродукции к 2024 году до 45 млрд.
долл. за счет создания новой товарной массы, в том числе с высокой добавленной
стоимостью. Таким образом, важно, чтобы в современных условиях постепенно
смещался фокус с сырьевой ориентации экспорта сельскохозяйственной продукции РФ
в сторону продукции, прошедшей глубокую промышленную переработку. Поскольку
пищевая и перерабатывающая промышленность России является крупной системой как
в межотраслевом, так и в межрегиональном разрезе, интересен анализ влияния
межрегиональных различий в состоянии отраслей переработки на общероссийский
уровень развития пищевой промышленности.
С целью анализа влияния межрегиональных различий на состояние и перспективы развития пищевой и перерабатывающей промышленности РФ нами предложен подход, в основе которого лежит авторская методика расчета общего интегрального показателя для каждого субъекта РФ. Новизна предлагаемого подхода к анализу межрегиональных различий и их влияния на общее состояние отрасли на федеральном уровне заключается в использовании стандартных методов статистического анализа, но применительно к совокупности значений специфического интегрального показателя. Интегральный показатель рассчитывается для каждого субъекта РФ и выражает совокупное влияние выделенных и обоснованных экспертным путем факторов. К основным факторам отнесены показатели, отражающие различные аспекты функционирования пищевой и перерабатывающей промышленности в каждом регионе, а именно, пропорции развития пищевой отрасли и смежных отраслей сельского хозяйства, уровень благосостояния населения, уровень цен, степень внедрения инновационных технологий в пищевые производства, инвестиционные вложения в отрасль. Таким образом, обобщающий интегральный показатель отражает общий уровень инновационного развития пищевой и перерабатывающей промышленности региона, а также потенциальную привлекательность субъекта для инновационных вложений. Подробно обоснование методики расчета общего интегрального показателя отражено в более ранних работах автора [4]. Исходя из методики расчета общего интегрального показателя, полученные значения показателя по регионам сравниваются с единицей, т.е. с общероссийским уровнем развития пищевой промышленности. Чем интегральный показатель больше единицы, тем состояние пищевой и перерабатывающей промышленности региона более выгодно по сравнению со средним уровнем по России, соответственно, чем меньше показатель единицы, тем большими проблема характеризуется отрасль в процессе своего функционирования.
На основе совокупности рассчитанных интегральных показателей по каждому региону в рамках одного года проведен статистический анализ на базе ряда показателей (табл.1) с использованием стандартных возможностей редактора Excel. В качестве основного показателя нами выбрано стандартное отклонение, поскольку оно дает возможность сравнивать между собой значения показателей различных групп. Стандартное отклонение (или среднеквадратическое отклонение) в статистике и в теории вероятностей – это наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания [5]. Другими словами, стандартное отклонение показывает насколько значения данных выборки отличается от среднего значения, т.е. насколько велик разброс в значениях данных. Чем больше значение стандартного отклонения, тем более неравномерна выборка показателей, а чем ближе значение показателя к нулю, тем больше степень группировки данных выборки в диапазоне среднего значения. Однако, несмотря на широкое, интуитивно понятное, использование среднего (арифметического) значения, у него есть существенный недостаток – искажение результата, если в выборке присутствуют, так называемые, выбросы, т.е. данные, существенно отличающиеся от общей выборки. Для того, чтобы исключить искажение полученных результатов из-за влияния на среднее значение выбросов, нами предприняты два направления дальнейшего исследования. Во-первых, в качестве контрольного значения средней величины мы дополнительно определили медиану, т.е. некоторое значение, которое делит совокупность данных на две равные части, одна половина выборки оказывается меньше этой величины, а другая – больше. В отличии от среднего арифметического значения, медиана характеризуется свойством робастности, предполагающим независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов. Во-вторых, для совокупностей данных по каждому федеральному округу, мы определили выбросы с помощью метода, основанного на определении межквартального диапазона с использованием стандартного коэффициента расширения со значением 1,5 для определения верхней и нижней границ диапазона, за пределами которого находятся «выбросы». После определения данного диапазона и исключения полученных выбросов из рассмотрения, мы еще раз определили стандартное отклонение, среднее значение и медиану по новым совокупностям. Подобный, «двойной контроль» был использован с целью определения, насколько существенным по факту оказывается влияние на результаты исследования статистически найденных «выбросов».
В данном исследовании
под разными группами совокупностей принимаются федеральные округа РФ, поскольку
одной из задач анализа является сравнение насколько велик разброс значений
интегрального показателя внутри каждого федерального округа. Поскольку
изменение общего интегрального показателя из года в год находится в достаточно
узком диапазоне, будем считать, что выводы, сделанные по статистическому
анализу в рамках одного года, правомерно экстраполировать на обобщенную
характеристику состояния пищевой и перерабатывающей промышленности России и
влияние на нее межрегиональных различий, сформированных путем образования в
каждом субъекте РФ своего уникального инновационно-инвестиционного климата,
установившихся связей отраслей переработки и сельского хозяйства, а также в
целом сложившихся экономических и социальных условий жизнедеятельности региона.
В целом значение общего
интегрального показателя по России находится в диапазоне от 0,1 до 5,12. При
этом стандартное отклонение для всей совокупности регионов России составило
0,8, что свидетельствует об определенной неравномерности распределения значений
исследуемого показателя. Данный факт вполне объясним тем, что данная
совокупность объединяет большое количество объектов исследования с разными
природно-климатическими и социально-экономическими условиями хозяйствования.
Даже определив статистические выбросы по отношению к верхней границе диапазона,
а их всего 3 – это Калининградская, Мурманская области и Камчатский край,
стандартное отклонение составляет 0,6 от среднего значения 1,11 в большую и
меньшую сторону, что достаточно много, учитывая тот факт, что формальной
границей соответствия развития региона среднероссийскому уровню является
единица, которая, кстати, не соответствует ни среднему значению по совокупности
данных, ни значению медианы (ни до, ни после определения выбросов). Выделенные
из выборки субъекты занимают особое положение среди других регионов по уровню
развития пищевой и перерабатывающей промышленности в силу уникальных
природно-климатических факторов, где ведущими отраслями специализации является
добыча и переработка рыбы и рыбной продукции. Причем объемы производимой
продукции позволяют обеспечивать ею как внутренние рынки, так и внешние, что,
безусловно, необходимо учитывать при оценке возможностей расширения экспортного
потенциала России. Данный факт косвенно указывает на то, что обобщенный
результат состояния пищевой и перерабатывающей промышленности по России
является сложным системным образованием с безусловным синергетическим эффектом,
а не простой совокупностью результатов отдельных частей единой системы. В связи
с чем интересен аналогичный анализ, но на уровне более мелких структурных
элементов системы, а именно, федеральных округов, с целью выявления наиболее
неравномерных выборок данных для установления возможных предпосылок оказания
влияния отдельных элементов системы на ее генеральный уровень.
Как видно из данных
таблицы 1, степень концентрации значений интегрального показателя около среднего
значения отличается в зависимости от округа. Самым большим разбросом значений
исследуемого показателя характеризуются Северо-Западный и Дальневосточный
федеральные округа, со значениями стандартного отклонения до определения
выбросов 1,09 и 1,53 соответственно. При этом в Северо-Западном ФО метод
определения межквартального диапазона не выдал в качестве результата какое-либо
значение интегрального показателя в качестве выброса. В данном округе в
принципе большой разброс в значениях интегрального показателя, что
характеризует объединение регионов с различным уровнем развития пищевой
промышленности. Данный факт подтверждает и большая разница между средним
арифметическим значением показателя и медианой. Явно выделяются Калининградская
(3,48) и Мурманская (3,12) области со значением интегрального показателя больше
трех, благодаря высокому уровню развития и существенному экономическому
результату функционирования рыбной промышленности. Кроме того, выше всех
средних значений результата расчета интегрального индекса зафиксирован в
Псковской области (2,56). Несмотря на то, что Псковская область в целом не
относится к самым экономически развитым регионам, для развития пищевой и
перерабатывающей промышленности сложились достаточно благоприятные условия.
Хотя отраслью специализации области является добыча и переработка торфа,
уникальные природно-климатические условия позволили наладить производство
лечебной воды из природных источников, кроме того, существует большой потенциал
в развитии рыбной промышленности из-за богатых водных ресурсов и, самое
главное, на территории Псковской области в 2012 году создана особая
экономическая зона в виде индустриального парка «Моглино», что является
безусловным стимулом для реализации различного рода инвестиционных проектов
из-за ряда налоговых льгот и таможенных преференций, что обеспечивает
инвесторам снижение издержек при реализации проектов на 30-40% [6] по сравнению
с общероссийским уровнем. В частности, на территории «Моглино» в 2017 году
построен завод ПАО «Сибирский гостинец» по производству пищевых ингредиентов.
Регионами с самыми низкими значениями интегрального показателя в СЗФО оказались
Республика Коми и Архангельская области, где в силу разных причин, пищевая и
перерабатывающая промышленность не ориентирована на наращивание объемов
производства продукции. Что касается Дальневосточного федерального округа, то
первоначальная неравномерность в распределении интегрального показателя, судя
по величине стандартного отклонения, сглажена на втором этапе расчетов путем
исключения из выборки Камчатского края, характеризующегося развитой рыбной
промышленностью, результаты деятельности которой значимы на общероссийском
уровне. При этом значение медианы что на первом этапе расчетов, что на втором,
практически одинаковые, а стандартное отклонение оказалось одно из самых низких
по всем округам (за исключением ПФО после пересчета с учетом выбросов), что
свидетельствует о ровной ситуации в уровнях развития пищевой и перерабатывающей
промышленности остальных регионов. Однако, стоит уточнить, что этот уровень
развития пищевых производств ниже общероссийского.
Из таблицы 1 видно, что,
помимо уже рассмотренного Северо-Западного ФО, еще в трех федеральных округах
статистический анализ не зафиксировал наличие выбросов в выборке данных, а
именно, в Северо-Кавказском, Уральском и Сибирском федеральных округах. Причем
в Уральском и Сибирском федеральных округах величины среднего арифметического
значения и медианы практически совпадают, что свидетельствует об относительно
равномерном распределении значений общего интегрального показателя по всем
входящим в состав округов регионам. Однако, так же, как и в Дальневосточном ФО,
практически все значения показателя меньше единицы, что свидетельствует об
уровне развития пищевой промышленности ниже, чем в среднем по России. В обоих
федеральных округах лишь несколько исключений, где значение интегрального
показателя немного выше единицы – это Республика Алтай (1,07) и Алтайский край
(1,78), Новосибирская (1,53) и Омская (1,09) области в Сибирском регионе, а
также Курганская (1,4) и Челябинская (1,2) области в Уральском ФО. Что касается
Сибирского ФО, то он практически полностью (за исключением Алтайского края)
включен в список регионов, неблагоприятных для ведения сельского хозяйства, что
влечет за собой проблемы в развитии пищевой промышленности, как основного
потребителя сельскохозяйственного сырья. В результате тенденций укрупнения
бизнеса в агропромышленном комплексе, в том числе в сфере переработки, в
Алтайском крае сформировались достаточно благоприятные условия для развития
различных отраслей пищевой и перерабатывающей промышленности, базирующейся на
переработке местного сельхозсырья, а в Новосибирской и Омской областях развитие
получили в большей степени производства, не связанные с переработкой
сельхозсырья, а именно, там размещены заводы по производству пива,
безалкогольных напитков и минеральных вод крупных федеральных и мировых
производителей [7]. Несмотря на то, что основной отраслью специализации
Курганской области является машиностроение, удовлетворение населения в
продуктах питания по большей части осуществляется за счет внутреннего
производства. Именно, благодаря достаточно обширному списку пищевых
производств, осуществляемых в регионе, оказалось возможным в определенной
степени создать вполне благоприятные условия для работы предприятий пищепрома. Пищевая
промышленность Челябинской области является одной из самых динамично
развивающихся на Урале. По словам замминистра сельского хозяйства Челябинской
области Александра Раевского, [8], 27% всех макаронных изделий России
производится в Челябинской области, 8% муки от общего производства РФ,
производители круп занимают по разным сегментам до 50% всей производимой крупы
в стране. Регион обладает хорошим потенциалом в наращивании ряда производств,
ориентируясь на экспорт, поскольку существует профицит производства по
некоторым товарным группам по сравнению с нормами потребления, в частности, по
хлебобулочным и макаронным изделиям – в 3,1 раза, по мясопереработке – в 1,7
раза, а по яйцам – в 1,8 раза. Во многом такая ситуация наблюдается благодаря
привлечению значительных инвестиций, в том числе, с использованием
государственных средств.
Несмотря на то, что в Северо-Кавказском
ФО величина стандартного отклонения при статистическом анализе совокупности
значений общего интегрального показателя примерна такая же, как и в двух
предыдущих случаях, величины среднего значения и медианы сильно отличаются
между собой, что свидетельствует о существовании неравномерности в
распределении значений интегрального показателя, однако, отсутствие выделенных
выбросов показывает, что все, так называемые, «всплески» в значениях не выходят
за пределы межквартильного диапазона. Самая неблагоприятная ситуация в пищевой
и перерабатывающей промышленности сложилась в Ингушетии (0,33) и Чеченской
республики (0,33), что повторяет ситуацию на уровне общего экономического
развития регионов. Самое высокое значение интегрального показателя зафиксировано
в Алании (1,84). Успех Северной Осетии (Алании) в развитии пищевой
промышленности является точечным и связан, кроме благоприятных
природно-климатических условий для функционирования сельского хозяйства, с тем,
что в Республике действует комплекс заводов ОАО «Исток», по производству
шампанских вин, который по производительности является вторым в Европе [9]. В
остальных регионах ситуация аналогичная, когда благоприятные
природно-климатические условия для ведения сельского хозяйства делают возможным
развитие отдельных отраслей переработки: винодельческой, консервной, мясной,
молочной.
Из оставшихся
федеральных округов самое большое значение стандартного отклонения
зафиксировано в Южном ФО, при этом, как и в большинстве округов (кроме
Уральского ФО и Сибирского ФО), среднее значение и медиана больше единицы, что
в целом положительно характеризует состояние пищевой промышленности в данной
группе, но с достаточно большим диапазоном значений общего интегрального показателя.
При определении границ допустимого диапазона значений показателей выборки
выявлен один выброс – это Республика Адыгея (2,62), в которой пищевая
промышленность является ведущей отраслью [10] и представлена выпуском мясной,
кондитерской, молочной, консервной и макаронной продукции, а также
винно-водочными изделиями. При пересчете статистических показателей после
исключения Адыгеи из выборки, величина стандартного отклонения значительно
снизилась, а величина медианы сохранилась на уровне среднероссийского значения
общего интегрального показателя. В Приволжском ФО и Центральном ФО значения
стандартного отклонения практически одинаковые. Однако, существенно различаются
средние значения величин среднеарифметического отклонения и медианы. В ЦФО, в
единственном из всех округов, все значения интегральных показателей, входящих в
выборку больше единицы, что свидетельствует о более благополучном экономическом
положении отраслей переработки, чем в том же ПФО. После исключения найденных
выбросов, а именно Белгородская область (2,72) в ЦФО, а также Республики Марий
Эл (2,07) и Мордовия (2) в ПФО, различия в стандартных отклонениях стали более
явными. В трех названных регионах пищевая промышленность отличается достаточно
высоким уровнем развития. В частности, успешность отраслей переработки в Марий
Эл связана с эффективной работой точечных концентрированных производств, в
первую очередь, по переработке мяса. Такие предприятия, как Агрохолдинг «Йола»,
ООО «Мясокомбинат «Звениговский» и т.п., являются крупнейшими в России и объединяют
все стадии производства: от выращивания кормовых и зерновых культур до выпуска различных
видов консервной, колбасной и другой мясной продукции [11]. В Республике
Мордовия развиты такие производства, как мясная, молочная, сыроваренная
промышленности, а также регион известен на всю страну своими брендами пива
(«Толстяк», «Клинское», «Т», «Сибирская корона», «Жигулевское», «Волжанин» и
др.), выпускаемыми на Саранском пивоваренном заводе. Белгородская же область славится
своим подсолнечным маслом (группа компаний «Эфко», с их брендами «Слобода» и «Altero»),
а также развитой отраслью по переработке мяса.
Анализ значений общего
интегрального показателя по округам, являющегося обобщенной характеристикой
состояния пищевой и перерабатывающей промышленности в ФО, характеризуется в
большей степени системными свойствами, а не является результатом простого
аддитивного эффекта от деятельности отраслей регионов, входящих в состав
соответствующего округа. При этом к наиболее благополучным федеральным округам
в плане уровня развития пищевой и перерабатывающей промышленности причислены
Центральный, Северо-Западный и Южный федеральные округа, со значением
интегрального показателя выше среднего по России, который равен единице. Ниже
среднего по РФ оказались интегральные показатели остальных федеральных округов,
причем самое низкое значение показателя в Уральском ФО (0,53). Данную
закономерность подтверждает и, в определенной степени, объясняет проведенный
статистический анализ по каждому федеральному округу.
На рисунке 1 представлена визуализация некоторых статистических показателей, рассчитанных для федеральных округов РФ за 2018 год. На представленной двухмерной модели отображена зависимость трех параметров для каждого округа: общего интегрального показателя (по оси Х), медианы (по оси Y) и стандартного отклонения (размер пузырька). Мы воспользовались методом визуализации неопределённых процессов, широко используемым американскими коллегами [12], для наглядного представления возможной тенденции в развитии изучаемых процессов. На рисунке 2 изображено оценочное значение анализируемых параметров для 2022 года, что в сравнении с рисунком 1 дает представление о возможных изменениях, которые произойдут с пищевой и перерабатывающей промышленностью России в разрезе федеральных округов, с учетом текущей экономико-политической и социальной ситуации в стране.
На ближайшую
перспективу на состояние пищевой и перерабатывающей промышленности на
общероссийском уровне, безусловно повлияет складывающаяся ситуация, связанная с
ограничениями, накладываемыми на производителей в связи с распространением
коронавирусной инфекции, а также в целом снижение экономической активности
большинства государств-партнеров России по внешнеторговым отношениям. По
официальной информации [13], в апреле 2020 года промышленное производство в
России снизилось на 6,6% по сравнению с соответствующим месяцем 2019 года и на
9,2% по сравнению с мартом текущего года. Однако, в текущей ситуации
производство продуктов питания оказалась одной из отраслей,
продемонстрировавших рост на 3,7% в январе-апреле 2020 года, по сравнению с
аналогичным периодом прошлого года. Это связано с тем, что, во-первых,
деятельность пищевых производств не была приостановлена, а во-вторых в апреле
зафиксирован ажиотажный спрос на продукты питания длительного хранения
(макароны, крупы, консервы и т.п.). Однако, в отдаленной перспективе, в связи
со снижением доходов населения, стоит ожидать не только снижения спроса на ряд
товаров пищевой промышленности, но и структурные сдвиги в потреблении некоторых
товарных групп. Например, с большой долей вероятности, структура потребления
мяса претерпит изменения. Стоит ожидать снижения спроса на более дорогие
говядину и свинину, на фоне компенсации в потреблении мясом птицы, а также в
целом снижения потребления мясных полуфабрикатов с
высокой степенью готовности продукта. По нашей оценке, данная ситуация скажется
и на параметрах функционирования пищевой промышленности на уровне регионов. Возможно
(рис.1 и рис.2), еще больше усилится дифференциация регионов по состоянию
пищевой отрасли. При этом сместятся значения медианы, а также изменится степень
рассеивания значений общего интегрального показателя вокруг среднего
арифметического значения внутри федеральных округов. В складывающихся условиях
зафиксированный в последние годы ежегодный прирост производства российской
пищевой отрасли порядка 4-5%, скорее всего, снизится до 3-4% за счет снижения
внутреннего спроса, а также существует риск уменьшения спроса на внешних
рынках. При этом для реализации федерального проекта «Экспорт продукции АПК», по
нашей оценке [14], минимально необходимый ежегодный прирост отрасли для
достижения заложенных в Проекте критериев, должен находится в диапазоне 10-12%.
По результатам
проведенного анализа можно сделать вывод, что не все регионы, зафиксированные в
качестве «выбросов» на уровне федеральных округов, имеют одинаковое влияние на
итоговую ситуацию в общероссийском масштабе. На уровне РФ наиболее нетипично
проявила себя ситуация в пищевой и перерабатывающей промышленности трех
субъектов: Калининградской, Мурманской областях и Камчатском крае. Как уже было
отмечено, данные регионы обладают исключительными преимуществами в развитии
рыбной отрасли не только на внутреннем, но и на внешнем рынках, однако,
учитывая соотношения в значениях интегральных показателей названных регионов в
сравнении со среднероссийским показателем и их незначительное
количество, вряд ли результат их деятельности критически сказывается на финансовых
показателях развития пищевой и перерабатывающей промышленности на уровне РФ. Результаты
анализа показывают, что в масштабах страны данные по отдельным регионам хоть и сглаживаются
и выборка из всех субъектов РФ представляется более равномерной, нежели в
системах более низкого уровня, таких, как федеральные округа, ситуация на
уровне субъекта, все же оказывает влияние на общероссийский уровень развития
отрасли. В подтверждении сказанного, из таблицы 1 видно, что значение медианы,
рассчитанной для общей выборки по РФ как до определения выбросов, так и после
их исключения из анализа, колеблется около единицы, что практически совпадает с
теоретически рассчитанным уровнем общего интегрального показателя для России,
однако, все же изменяет основные расчетные параметры модели. При этом
выявленные на уровне федеральных округов, так называемые, выбросы, предлагается
рассматривать в качестве «точек роста» пищевой и перерабатывающей
промышленности на общероссийском уровне, способных увеличить экспортные
возможности РФ по товарным группам, характеризующимся глубокой степенью
переработки сельхозсырья и, как следствие, высокой добавленной стоимостью.
Однако, стоит учитывать масштаб производства и потенциальные возможности роста
каждого региона. Например, исходя из рассчитанного нами оценочного
интегрального показателя, регион-лидер в Южном федеральном округе – Адыгея – является
перспективным для наращивания производства, однако, не может быть признан в
качестве ключевого агента на общероссийском уровне. Регионы, для пищевой и
перерабатывающей промышленности которых, значение общего интегрального
показателя стабильно из года в год больше единицы, целесообразно рассматривать,
как субъекты РФ, обладающие существенным потенциалом в наращивании
производственных возможностей по приоритетным товарам, что необходимо учитывать
при разработке поддерживающих мероприятий на федеральном и местных уровнях. Во
всех остальных случаях государственная помощь пищепрому должна осуществляться
исходя не только из соображений финансовой эффективности, но и социальной
поддержки местного населения, заключающейся в обеспечении жителей всеми
необходимыми продуктами питания, а также поддержания приемлемого уровня
занятости в экономике региона. Таким образом, необходимо выработать четкие
критерии в разнице подходов к помощи бизнесу со стороны государства, учитывая
межрегиональные различия и специфику функционирования отрасли переработки в
каждом конкретном субъекте РФ.
Список использованной литературы
1. Итоги работы
предприятий пищевой и перерабатывающей промышленности России за январь–май 2019
г. // Пищевая промышленность. 2019. №8. С.6.
2. Паспорт федерального
проекта «Экспорт продукции АПК» (утв. протоколом заседания проектного комитета
национального проекта «Международная кооперация и экспорт» от 14 декабря 2018
г. № 5) / Режим доступа:
http://mcx.ru/ministry/departments/departament-informatsionnoy-politiki-i-spetsialnykh-proektov/industry-information/info-federalnyi-proekt-eksport/
3. Паспорт
национального проекта (программы) «Международная кооперация и экспорт» (утв.
президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным
проектам, протокол от 24.12.2018 N 16) / Режим доступа:
http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=319212&fld=134&dst=1000000001,0&rnd=0.17069973844255604#016457529724494757
4. Трифонова Е.Н.
Методика компаративного (сравнительного) анализа уровней инновационного
развития пищевой промышленности российских регионов // Инновационная
деятельность, 2013, №3 (26), с.128-134.
5. Среднеквадратическое
отклонение // Википедия. Свободная энциклопедия / Режим доступа:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Среднеквадратическое_отклонение
6. Промышленное
производство // Комитет по экономическому развития и инвестиционной политике
Псковской области / Режим доступа:
http://economics.pskov.ru/normativnye-akty/promyshlennoe
7. Пищевая и
перерабатывающая отрасли промышленности // Официальный сайт Алтайского края /
Режим доступа: https://www.altairegion22.ru/territory/industry/food_ind/
8. В чем секрет бурного
развития пищевой промышленности на Южном Урале // Полит74.ru от 12.02.2020 /
Режим доступа:
https://polit74.ru/economics/v_chem_sekret_burnogo_razvitiya_pishchevoy_promyshlennosti_na_yuzhnom_urale/
9. Республика Северная Осетия-Алания –
информация о промышленности Северной Осетии // Промышленный портал Метапром /
Режим доступа: https://metaprom.ru/regions/rso-a.html
10. Промышленность
республики // 01.реги0н.рф / Режим доступа:
http://01.реги0н.рф/promyshlennost-respubliki/
11. Эколого-географический
атлас Республики Марий Эл / Режим доступа:
https://гео12.рф/atlas/5-2-аграрно-промышленный-комплекс/
12. Халлман Д. Увидеть
неопределенность. Как с помощью методов визуализации данных изучать
неопределенные процессы // В мире науки. — 2019. — № 11. — С. 68–71.
13. Росстат представил
данные о промышленном производстве в апреле 2020 года // Федеральная служба
государственной статистики / Режим доступа: https://www.gks.ru/folder/313/document/86353
14. Трифонова Е.Н.
Оценка перспектив реализации федерального проекта «Экспорт продукции АПК» с
учетом существующих тенденций развития пищевой промышленности РФ //
Региональные агросистемы: экономика и социология: Ежегодник [Электронный
ресурс]. – Саратов: ИАгП РАН, №3, 2019, с.64-69 – URL: http://www.iagpran.ru
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 519.852
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10412
О
ДИВЕРСИФИКАЦИИ ИНДЕКСНОГО ФОНДА
THE DIVERSIFICATION OF AN INDEX FUND
Северина Любовь Александровна,
Пермский национальный исследовательский политехнический университет
Севодин Михаил Алексеевич, научный руководитель,
к.ф.-м.н., доцент, Пермский национальный исследовательский политехнический
университет
Severina
Liubov Aleksandrovna
Sevodin
Mikhail Alekseevich
Аннотация.В работе предложены новые подходы к решению задачи
оптимизации портфеля ценных бумаг. Указано направление, по которому можно
объединять известные модели составления оптимальной структуры портфеля,
базирующиеся с одной стороны на активном способе управления, а с другой стороны
на пассивном. Совместное использование названных методов проведено в виде
диверсификации или метода EGP, которые,
помимо своих обычных целей, еще и приводят к портфелю, по составу максимально
приближенному к структуре индексного фонда. В качестве одного из возможных
здесь направлений исследований предложено вводить дополнительную целевую
функцию, которая описывает степень совпадения распределения долей ценных бумаг
портфеля инвестиций с распределением, построенным по методу индексного фонда.
Показано, что итогом такого подхода является двухкритериальная задача
оптимизации с ограничениями. В заключение работы авторы приводят практическую
иллюстрацию предлагаемой модели, результаты которой показывают возможность
практического использования разработанной методики.
Summary. This
paper describes a new way to solve the problem of optimization of the
securities portfolio. It describes the direction in which it is possible to
combine known models of drawing up an optimal portfolio structure based on the
one hand on the active control method, on the other hand on the passive.
Sharing these practices carried out in the form of diversification or method
Elton-Gruber, which in addition to its ordinary purpose, and even lead to the
portfolio composition as close as possible to the index fund structure. As one
of the possible lines of research are proposed to introduce additional
objective function that describes the degree of coincidence of the distribution
of shares of the securities portfolio with the distribution constructed by the
method of the index fund. It has been shown that the outcome of this approach
is two factor optimization model with constraints. In conclusion, the authors
give a practical illustration of the proposed model, the results of which
indicate the possibility of the practical use of the developed method.
Ключевые слова: портфель
ценных бумаг, доходность, риск, структура индекса.
Keywords:
portfolio, profitability, risk, index structure.
1.Введение. Так как на
финансовом рынке невозможно найти ценную бумагу, которая одновременно будет
ликвидной, а также иметь высокий доход и являться высоконадежной (т.е. иметь
нулевой риск), следует прибегнуть к портфельному инвестированию, которое
подразумевает под собой распределение инвестиционного потенциала между
различными группами активов. В широком смысле, слово «инвестировать» означает
расстаться с деньгами сегодня, чтобы в дальнейшем получить большую сумму.
Приняв решение о необходимости инвестирования денежных
средств в финансовые активы, инвестор начинает чаще всего работает не с
отдельным определенным активом, а с некоторой совокупностью этих активов,
называемым портфелем ценных бумаг, или инвестиционным портфелем.
Под инвестиционным портфелем понимается некий набор
ценных бумаг, принадлежащих физическому или юридическому лицу, выступающая как
целостный объект управления.
В зависимости от поставленных целей и задач, при
формировании какого-либо портфеля ценных бумаг, выбирается определенное
процентное соотношение между активами входящими в его состав. Как правило,
портфель представляет собой определенный набор из ценных бумаг.
Основной задачей, при формировании портфеля ценных
бумаг является грамотный учет всех потребностей инвестора и состав портфеля
ценных бумаг, сочетающий в себе допустимый риск и приемлемую доходность.
Но так как рынок очень изменчив, мало просто
составить хороший портфель, т.к. портфель, который хорош сегодня, уже завтра
может стать неэффективным. Поэтому необходимо грамотно вести оптимальное
управление портфелем ценных бумаг. Модели управления портфелем ценных бумаг
могу быть активными или пассивными.
Под активной моделью управления портфелем ценных
бумаг, понимается своевременное варьирование состава финансовых инструментов в
портфеле в случае нарушения инвестиционных целей. В активной модели важно
постоянно определять и привлекать к портфелю ценных бумаг эффективные рыночные
инструменты и в это же время избавляться от неэффективных, на данный момент,
активов.
Пассивные же методы управления, в свою очередь,
основываются на предположении о информационной достаточности рынка ценных
бумаг. В данном случае исходят из представления о невозможности стабильного
отклонения от среднерыночных уровней доходности финансовых инструментов.
Исходя из этого можно сделать вывод, что наиболее
интересным будет рассмотрение совместного использования пассивного и активного
методов управления портфелем ценных бумаг. [1]
В данной работе делается попытка объединения названных методов. В качестве представителей активного управления берутся диверсификация (модель Марковица) [2] и метод EGP [3], а в качестве представителя пассивного управления – метод индексного фонда. В настоящей статье предлагается под результатом объединения этих методов понимать соответствующим образом построенную в работе двухкритериальную задачу с ограничениями. В заключении работы полученные результаты иллюстрируются на конкретном примере.
2. Метод EGP и модель Марковица. В методе EGP ставится задача нахождения оптимальных удельных весов инвестиций в различные ценные бумаги ПЦБ [3]. ПустьRit– доходность i-й ценной бумаги в моментt. Она выражена в процентах прибыли.
uде St – стоимость i-й ценной бумаги в моментt.
Тогда доходность портфеля в момент t:
где ki – доля инвестиций в i-ю ценную бумагу, входящую в состав ПЦБ,
Математическое ожидание доходности портфеля также является взвешенной средней ожидаемых доходов от отдельных ЦБ:
Рискованность данного ПЦБ оценивается стандартным отклонением
вычисляемым на основе дисперсии его доходности:
где U2i– дисперсия доходности i-й ценной бумаги, Uij-ковариации между доходностями i-й и j-й ценными бумагами:
В методе EGP построение оптимального ПЦБ соответствует максимизации следующей функции
где Rf-норма доходов ЦБ с фиксированным процентом, для этих бумаг риск равен нулю, т. е. Uf=0. Максимальное значение функции
соответствует решению системы уравнений
Итак, решение системы определяет оптимальную структуру портфеля при заданном наборе ЦБ и норме доходов Rf по ЦБ с фиксированным процентом.
Перейдем теперь к модели Марковица. В отличии от (1), в этой модели эффективный ПЦБ-это портфель, имеющий минимальный риск при данном уровне доходности портфеля (или, имеющий максимальную доходность при заданном уровне риска). Поиск решения здесь сводится к построению в плоскости
кривой, называемой эффективным фронтом (каждая точка кривой удовлетворяет названному критерию оптимальности и соответствует конкретной структуре ПЦБ). Для этого для каждого
минимизируется функция
Задача (2) решается методами квадратичного программирования. Далее по определенным для каждого
долям ПЦБ определяются доходность и риск, которым соответствует точка на эффективном фронте.
3. Учет индексного фонда. Учет индексного фонда проведем с помощью аналогов
кривой Лоренца [4] и коэффициента Джини [5].
Для начала построим
идеальную кривую Лоренца, то есть биссектрису первого координатного угла,
которую назовем кривой
. Далее будем строить аналог кривой Лоренца – кривую
распределения
долей ценных бумаг ПЦБ. При построении индексов будем использовать систему условного взвешивания, то есть находить долю каждой ценной бумаги в общем объеме продаж. Эту долю будем брать за вес, который назначается каждой ценной бумаге при использовании метода индексного фонда. Таким образом, имеются значения долей
Упорядочив доли по не убыванию вложенных в них средств и переномеровав, получим новую последовательность
Далее на координатной плоскости отметим точки
Очевидно, что Sk равно общему числу вклада в k первых долей, а SN соответствует сумма всех долей. Соединяя соседние точки отрезками прямых, получаем ломаную линию, концами которой являются начало координат и точка (1,1), которую назовем кривой Гk.
По аналогии построим на координатной плоскости ломаную соответствующую решению, полученному методов EGP. На входе будем иметь упорядоченную последовательность
Полученную кривую обозначим за
Аналогично коэффициенту Джини [5] введем для данного распределения
коэффициент близости к распределению индексного фонда
где
-площадь фигуры, ограниченной отрезком биссектрисы первого координатного угла Г и кривой Гk,
– соответственно площадь между
Заметим, что
и что чем меньше будет значение этого коэффициента, тем ближе кривая Гk к кривой
Таким образом, можно говорить о двух задачах.
Задача 1(диверсификация индексного фонда):
Задача 2(оптимизация типа EGP индексного фонда):
4. Пример. Рассмотрим задачу 2. В качестве инструментов, входящих в портфель, выберем акции таких компаний как, Сбербанк ПАО (SBER), Газпром ПАО (GAZP), Роснефть ПАО (ROSN) ОАО ЛУКОЙЛ (LKOH), ОАО ГМК Норильский никель (GMKN), ОАО НОВАТЭК (NVTK), Газпром нефть (SIBN), ОАО Татнефть (TATN), Яндекс Н.В. (YNDX), Банк ВТБ (ОАО) (VTBR), ОАО Мобильные ТелеСистемы (MTSS), ОАО Ростелеком (RTKM), ОАО Аэрофлот (AFLT), ОАО Акрон (AKRN). На входе мы имеем данные о стоимости акций и объем продаж на период 01.11.2019-28.02.2020. Все данные взяты с сайта http://ru.investing.com, на котором представлены актуальные данные котировок акций.
Так как мы имеет две целевые функции (функцию доходности и функцию объема продаж), задачу будем решать методом уступок [6], в данном случае за целевую функцию возьмем функцию объема продаж. Результаты приведем в виде кривых Гk. При решении данной задачи получим следующее решение (Рисунок 1-Рисунок 4):
На следующем графике (Рисунок 5) представлены кривые построенные при выбранной уступке в 20%. Зеленым обозначена кривая Г (идеальная кривая Лоренца), синим кривая (полученная на основе метода EGP), оранжевым кривая
(полученная на основе решения задачи 2).
Для вычисления коэффициента Джини воспользуемся формулой площади Гаусса, получим следующее
из этого следует, что коэффициент Джини равен:
Из представленных выше данных можно сделать вывод о том, что в приведенном примере, результаты, полученные при нахождении оптимального портфеля ценных бумаг методом уступок, являются наиболее интересными для рассмотрения, так как доходность данного портфеля (0,1645678) более высокая, нежели доходность портфеля, полученная при нахождении весов методом EGP (0,074991626).
Jekonomiko-matematicheskie metody i
modeli: Ucheb. posobie/N.I. Holod, A.B.
Kuznetsov, Ya.N. Zhihar i dr.; Pod red. A.B. Kuznetsova. -2-e izd. – Mn.: BGEU,
2000.-412s.
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК
330.341.1+331.445
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10411
К ПРОБЛЕМЕ НОРМИРОВАНИЯ ТРУДА НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ТОРГОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ
TO THE PROBLEM OF LABOR REGISTRATION AT THE
TRADE SERVICE ENTERPRISES
Гурджанян Шогик Араевна, аспирант Уральский государственный
экономический университет
Gurdzhanyan Shogik, post-graduate student Ural state University of Economics, tshgstars@mail.ru
Аннотация. В статье рассматривается проблема нормирования на
предприятиях торгового обслуживания. Анализируется существующий опыт,
рассматриваются работы предшественников, анализируется современная практика. По
результатам проведенного анализа предлагается экспертно-аналитический метод
нормирования, основанный на последовательной реализации 2-х этапов
нормотворчества. Экспертного установления норм труда (на период до 2-х
месяцев). По истечению указанного периода предлагается проведение полевого
этапа исследования путем применения классическим методов изучения затрат
рабочего времени. Составлена таблица с оценкой допустимости применения
конкретных методов для анализа затрат рабочего времени представителей основных
торговых профессий.
Summary. The article discusses the problem of rationing at trade service
enterprises. Existing experience is analyzed, the work of predecessors is
considered, modern practice is analyzed. Based on the results of the analysis,
an expert-analytical method of rationing is proposed, based on the consistent
implementation of the 2 stages of rulemaking. Expert establishment of labor
standards (for a period of up to 2 months). At the end of the specified period,
it is proposed to conduct the field phase of the study by applying the
classical methods of studying the costs of working time. A table has been
compiled with an assessment of the admissibility of using specific methods for
analyzing the costs of working time of representatives of the main trading
professions.
Ключевые слова: нормирование, торговое предприятие, виртуальная занятость, разработка норм, трудозатраты.
Key words: rationing, commercial enterprise, virtual employment, development of norms, labor costs.
Проблема нормирования
на предприятиях торговли в современной российской научной литературе рассматривается
достаточно фрагментарно. Советские исследования, носившие научный характер представлены
были преимущественно-отраслевыми совещаниями указанной проблематики [1] и диссертацией
[2]. В поздний советский [3], постсоветский [4] период работы в данном направлении
представлены преимущественно учебными пособиями. Единственным, целостным научным
исследованием, которое постсоветского периода, нам удалось найти является
диссертация М. Командирова [5]. По нашему мнению, данный факт указывает на недостаточное
научно-методическое освещение указанной проблемы. Б. Кычанов также отмечал
описанную нами ситуацию с тем, что сейчас для нормирования труда в торговой
отрасли характерна слабая база нормативных материалов. [6]. По нашему мнению, особенно
мало материалов по нормированию виртуальной (дистанционной) занятости.
Можно так же
констатировать, что практически отсутствует современная нормативная база
нормирования. Как утверждает Б. Кычанов, в торговле для применения в качестве
нормативных заслуживают внимания следующие документы:
межотраслевые
нормы времени на погрузку, разгрузку вагонов, автотранспорта и складские работы
(постановление Минтруда России от 17 октября 2000 г. № 76);
межотраслевые
укрупненные нормативы времени на работы по документационному обеспечению
управления (постановление Минтруда России от 25 ноября 1994 г. № 72);
нормативы
времени на ремонт торгово-холодильного оборудования (постановление Минтруда
России от 8 октября 1992 г. № 21);
нормативы
времени на уборку служебных и культурно-бытовых помещений (постановление
Госкомтруда СССР от 29 декабря 1990 г. № 469);
нормы
обслуживания для уборщиков производственных помещений промышленных предприятий
(постановление Госкомтруда СССР и Секретариата ВЦСПС от 18 сентября 1985 г. №
321/19-28);
рекомендации
по определению норм выработки и расценок для оплаты труда кондитеров
предприятий общественного питания, разработанные Центральным институтом научной
организации труда, управления и рационализации Центросоюза СССР (1991 г.). [6].
Следует отметить два ограничения, в использовании указанных норм:
Во-первых,
они не охватывают основных работников торговли – самих продавцов
(консультантов, кассиров, марчандайзеров и пр.).
Во-вторых, cсогласно статьи 162 Трудового Кодекса
РФ «Введение, замена и пересмотр норм труда» – Локальные нормативные акты,
предусматривающие введение, замену и пересмотр норм труда, принимаются
работодателем с учетом мнения представительного органа работников [7]. С учетом
отечественной специфики торговых предприятий – нормы не обязательно
формируются, а если внедряются, то фактически без согласования. Подводя итог
проведенному анализу, можно констатировать практически полное отсутствие не
только самих норм, но условий для их формирования (накопленной статистический
базы, контроля и наблюдения за трудовым процессом).
По мнению В.
Циганкова, численность персонала и структура штатов разрабатываются для
отдельных типов магазинов и предприятий общественного питания с учетом их
торговой площади, специализации, режима работы, форм обслуживания и объема
товарооборота. При этом в структуре персонала торгового предприятия
(руководители, специалисты, торгово‑оперативный персонал, МОП, охрана, ученики)
обязательно выделяют обслуживающий персонал, то есть тех работников торгового
предприятия, которые непосредственно участвуют в торговом обслуживании граждан.
Следует
отметить, что при определении численности продавцов и кассиров и т.д.
рекомендуется учитывать такие факторы, как интенсивность покупательских
потоков, спрос населения, его сезонность, использование современных технологий
продажи товаров и методов торговли [8]. При всей справедливости данных
утверждений, для предприятий, ориентированных на дистанционную занятость,
нормирование перечисленных выше сотрудников теряет актуальность (а по сути –
смысл).
Как
указывает Б. Кычанов, недостатки в разработке методических подходов к планированию
численности работников торговых организации приводят к недооценке этих вопросов
на практике, где имеют место низкий коэффициент занятости многих работников (нередко
менее0,5сменноговремени), низкая производительность труда на предприятии. По
мнению автора, в торговле немало операций, где могут и должны применяться нормы
времени (операции предпродажной подготовки товаров, фасовка, сортировка, транспортировка
и выгрузка товаров и т.п.). Укрупненной нормой труда для торгово-оперативного персонала
магазина может считаться план выручки от реализации товаров, например, месяца. Соответственно,
вопросы нормирования труда должны тесно взаимодействовать с вопросами планирования
на предприятиях торговли. [6].
По нашему
мнению, высказанная Б. Кычановым мысль, справедлива, однако недостаточно
инструментальна, поскольку не указывает на механизм расчета подобных
нормативов, например, для сотрудников различных отделов, в периодах различных
акций, в период кризисных процессов или существенного изменения характера
торговли.
Как
справедливо отмечает А. Командиров, хозяйственная деятельность предприятия розничной
торговли зависит от многих внешних факторов, возникающих на всех направлениях его
деятельности (в их числе практически все рабочие места). Наиболее важные из них
– покупательский спрос (интенсивность покупательского потока) и доставка товара
от производителей поставляемой продукции. Другие – аренда помещений, взаимодействие
с государственными органами и пр.–возможно спрогнозировать и учесть при определении
штатной численности персонала предприятия, обеспечивающего его эффективное функционирование.
При этом одним из ключевых моментов для определения оптимальной численности работников
становится использование ими перекрываемого рабочего времени и минимизация его потерь
[9]. Фактически, данной мыслью исследователь подходит к постановке вопроса о
целесообразности разработки единых норм труда. По нашему мнению, применение
аналитически-расчетных норм труда для предприятия торговли (обслуживания) – не
рационально. Больший интерес представляет формирование универсальной
методологии, которая дает возможность быстро адаптировать нормы численности к
меняющимся рыночным условиям.
Специфика применения отдельных методов и инструментов изучения затрат рабочего времени для целей нормирования труда приведена в табл. 1
Как можно
видеть из построенной нами табл. 1 – для изучения затрат времени далеко не всех
торговых работников можно (целесообразно и технически возможно) использовать
все методы изучения затрат. Особенно необходимо констатировать, что специфика
торговых предприятий заключается в том, что часть их персонала может быть
переведена на удаленный режим работы. Однако значительная часть – не может быть
переведена. При этом, только у лиц занятых прямыми продажами возможно реально
отследить и затраты времени при общении с клиентами. При этом фотография
рабочего времени для большинства специалистов в режиме дистанционной занятости
использована быть не может поскольку не раскрывает всех аспектов трудовых
функций (особенно потерь).
Обратив внимание на тезис М. Командирова о том, что
оптимизация численности персонала на предприятиях розничной торговли автором
предлагается по двум основным направлениям:
1)с использованием рассчитанных ранее норм времени;
2) выявление фактических потерь рабочего времени и
определение резервов рабочего времени [10, с. 14]. Однако, обращает на себя
внимание, что в литературе отсутствуют целостные нормы труда для работников
торговли. В исследовании самого М. Командирова приводятся определенные
показатели, которые исследователь называет нормами, однако по его данным норма
времени на один и тот же вид работ может отличаться в несколько раз. По нашему
мнению, в практике работы торговых предприятий, предприятий сферы услуг и
подобных, более оправдано в практическом плане использовать метод нормирования
названный нами экспертно-аналитическим. По смысловой нагрузке указанные методы
близки к методам, предложенным Д. Ядранским и Е. Чумак для нормирования
управленческого персонала. Так, авторы считают, что наиболее адекватными на практике
являются комбинированные модели нормирования. Первым этапом они предлагают провести
инжиниринг бизнес-процесса. При этом строится два бизнес процесса: фактический
и идеальный. Вторым этапом – является оценка временных трудозатрат на
анализируемый процесс [11].
Суть предлагаемого нами метода сводится к тому, что на
основании экспертной оценки устанавливаются определенные нормы численности
торгового персонала (персонала сферы услуг). По результатам первых 2-х месяцев
работы проводится аналитическая оценка эффективности занятости. После ее
проведения методами изучения затрат рабочего времени,указанными в табл. 1 –
проводится анализ эффективности существующих затрат, уточнение конкретных
трудовых операций, разработка мероприятий по устранению потерь и повышению продуктивности
труда. Только в результате двухступенчатой системы (на первом этапе экспертной,
на втором этапе аналитической) становится возможным определить нормативную
численность персонала рассматриваемого предприятия непромышленной сферы. В
данном случае, мы предлагаем говорить не о номах времени как таковых, а но
показателях нормативной численности. При этом оцененные резервы рабочего
времени позволяют видеть возможные пути оптимизации предприятия в случае
кризисной ситуации. Показатели и резервы рабочего времени, в предлагаемом нами
методе целесообразно определять по каждому участку работ(поставки, торговля, логистика.
склад).
В условиях
дистанционной занятости проблема нормирования труда видится нам особенно
сложной. При этом, решение ее методами экспертной оценки (на первом этапе) с
дальнейшей корректировкой путем применения аналитических методов так же
возможно и целесообразно.
Литература
Тезисы доклада “О состоянии и
мерах по улучшению организации и нормирования труда в розничной торговле”
[Текст] / Науч.-исслед. ин-т труда. Отд. организации и заработной платы в
непроизв. отраслях нар. хоз-ва. – Москва : [б. и.], 1977. – 21 с.
Цымбаленко, Федор Прохорович.Труд и
нормирование его в советской торговле [Текст] : Автореферат дис. на соискание
ученой степени кандидата экономических наук / Моск. ордена Труд. Красного
Знамени ин-т нар. хозяйства им. Г. В. Плеханова. – Москва : [б. и.], 1959. – 20
с.
Браславская, Лариса Григорьевна.
Совершенствование нормирования труда работников розничной торговли / Л. Г.
Браславская. – Киев :Выщашк., 1988. – 36,[3] с.
Кузибецкая, Галина Владимировна.
Организация, нормирование и оплата труда на предприятиях отрасли (торговля)
[Текст] : учебно-практическое пособие / Г. В. Кузибецкая ; М-во образования и
науки Российской Федерации, Российский гос. торгово-экономический ун-т,
Волгоградский фил., Каф. экономики. – Волгоград :Информресурс, 2011. – 92, [4]
с.
Командиров, Максим Анатольевич.
Повышение эффективности организации труда предприятий розничной торговли на
основе нормирования труда : диссертация … кандидата экономических наук :
08.00.05 / Командиров Максим Анатольевич; [Место защиты: Науч.-исслед. ин-т
труда и соц. страхования]. – Москва, 2015. – 215 с.
Кычанов Б.И. Современное состояние и
пути улучшения нормирования труда в торговле / Кычанов Б.И. Сибирский
торгово-экономический журнал. 2012. № 15. С. 96-99
Цыганков В.А. Особенности
нормирования труда в торговле и общественном питании / Цыганков В.А. Бизнес.
Образование. Право. 2014. № 4 (29). С. 32-36
Командиров М.А. Рационализация
использования фонда рабочего времени на предприятиях розничной торговли. Командиров
М.А. Труд и социальные отношения. 2014. № 1. С. 57-64
Командиров, Максим Анатольевич.
Повышение эффективности организации труда предприятий розничной торговли на
основе нормирования труда : Автореферат дис. … кандидата экономических наук :
08.00.05 / Командиров Максим Анатольевич; [Место защиты: Науч.-исслед. ин-т
труда и соц. страхования]. – Москва, 2015. – 21 с.
Ядранский Д.Н., Чумак Е.В.
НОРМИРОВАНИЕ ТРУДА УПРАВЛЕНЧЕСКОГО ПЕРСОНАЛА: КРИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ
ПОДХОДОВ / Ядранский Д.Н., Чумак Е.В. ModernEconomySuccess.
2019. № 4. С. 138-145.
References
1. Tezisy
doklada “O sostoyanii i merakh po uluchsheniyu organizatsii i
normirovaniya truda v roznichnoy torgovle” [Tekst] / Nauch.-issled. in-t
truda. Otd. organizatsii i zarabotnoy platy v neproizv. otraslyakh nar.
khoz-va. – Moskva : [b. i.], 1977. – 21 s.
2. Tsymbalenko,
Fedor Prokhorovich.Trud i normirovanie ego v sovetskoy torgovle [Tekst] :
Avtoreferat dis. na soiskanie uchenoy stepeni kandidata ekonomicheskikh nauk /
Mosk. ordena Trud. Krasnogo Znameni in-t nar. khozyaystva im. G. V. Plekhanova.
– Moskva : [b. i.], 1959. – 20 s.
3. Braslavskaya,
Larisa Grigor’yevna. Sovershenstvovanie normirovaniya truda rabotnikov
roznichnoy torgovli / L. G. Braslavskaya. – Kiev :Vyshchashk., 1988. – 36,[3]
s.
4. Kuzibetskaya,
Galina Vladimirovna. Organizatsiya, normirovanie i oplata truda na
predpriyatiyakh otrasli (torgovlya) [Tekst] : uchebno-prakticheskoe posobie /
G. V. Kuzibetskaya ; M-vo obrazovaniya i nauki Rossiyskoy Federatsii,
Rossiyskiy gos. torgovo-ekonomicheskiy un-t, Volgogradskiy fil., Kaf.
ekonomiki. – Volgograd :Informresurs, 2011. – 92, [4] s.
5. Komandirov,
Maksim Anatol’yevich. Povyshenie effektivnosti organizatsii truda predpriyatiy
roznichnoy torgovli na osnove normirovaniya truda : dissertatsiya … kandidata
ekonomicheskikh nauk : 08.00.05 / Komandirov Maksim Anatol’yevich; [Mesto
zashchity: Nauch.-issled. in-t truda i sots. strakhovaniya]. – Moskva, 2015. –
215 s.
6. Kychanov
B.I. Sovremennoe sostoyanie i puti uluchsheniya normirovaniya truda v torgovle
/ Kychanov B.I. Sibirskiy torgovo-ekonomicheskiy zhurnal. 2012. № 15. S. 96-99
7. Trudovoy
kodeks Rossiyskoy Federatsii ot 30.12.2001 N 197-FZ (red. ot 24.04.2020)
http://www.consultant.ru/cons/cgi/online.cgi?req=doc&base=LAW&n=351274&fld=134&dst=101030,0&rnd=0.7362534789201445#045701090426312185
8. Tsygankov
V.A. Osobennosti normirovaniya truda v torgovle i obshchestvennom pitanii /
Tsygankov V.A. Biznes. Obrazovanie. Pravo. 2014. № 4 (29). S. 32-36
9. Komandirov
M.A. Ratsionalizatsiya ispol’zovaniya fonda rabochego vremeni na
predpriyatiyakh roznichnoy torgovli. Komandirov M.A. Trud i sotsial’nye
otnosheniya. 2014. № 1. S. 57-64
10. Komandirov,
Maksim Anatol’yevich. Povyshenie effektivnosti organizatsii truda predpriyatiy
roznichnoy torgovli na osnove normirovaniya truda : Avtoreferat dis. …
kandidata ekonomicheskikh nauk : 08.00.05 / Komandirov Maksim Anatol’yevich;
[Mesto zashchity: Nauch.-issled. in-t truda i sots. strakhovaniya]. – Moskva,
2015. – 21 s.
К ВОПРОСУ
О МИГРАЦИОННОЙ ПОЛИТИКЕ РФ ПО ПРИТОКУ КВАЛИФИЦИРОВАННЫХ КАДРОВ
TO THE
QUESTION ABOUT MIGRATION POLICY OF THE RUSSIAN FEDERATION ON THE SUPPLY OF
QUALIFIED PERSONNELS
Чумак Е.В., кандидат наук по государственному управлению, доцент кафедры менеджмента и предпринимательства, Уральский государственный экономический университет.
Chumak E.V., lena22021977@yandex.ru
Аннотация. В статье на основании эмпирических данных проведен анализ
ситуации с квалифицированными и высококвалифицированными работниками –
трудовыми мигрантами на российском рынке труда. Актуальность темы поясняется
существованием постоянно растущей потребности в квалифицированном персонале
исполнительского профиля. Обоснование путей совершенствования миграционной
политики РФ относительно привлечения и эффективного использования
квалифицированных работников является
основной научной проблемой и целью данной статьи. В ее рамках предлагается
рассмотреть две основные задачи: первая – оценить масштабы потребности
экономики РФ в квалифицированных кадрах и возможности их удовлетворения за счет
внутренних источников; вторая – сформулировать проблемы миграционной политики
РФ по использованию трудовой миграции квалифицированной рабочей силы.
Методы
исследования: метод экономического, логического и структурного анализа,
логическое моделирование, анализ литературных источников. В качестве
теоретической парадигмы определена необходимость разработки государственной
миграционной политики в области привлечения трудовых мигрантов.
Проведенные исследования дали возможность очертить
проблемы отечественного рынка труда, связанные с использованием трудовых
мигрантов, среди которых существенный
приток малоквалифицированных специалистов. Установлено, что работники россияне
в силу роста уровня образования все больше ориентированы на рабочие места,
связанные с высшим и средне-специальным образованием. Соответственно рабочие
места, не требующие образования, заполняются за счет мигрантов (что замедляет
процесс автоматизации рабочих мест). Определены основные источники притока
квалифицированной рабочей силы. На основании изученной динамики миграционных
потоков спрогнозировано, что Украина, рассматриваемая на современном этапе как
один из главных источников притока квалифицированных трудовых мигрантов, в
ближайшей перспективе перестанет выполнять указанную функцию. Это приведет к дефициту квалифицированных
кадров при том же количестве трудовых мигрантов.
Summary. Based on
empirical data, the article analyzes the situation with qualified and highly
skilled workers – labor migrants in the Russian labor market. The relevance of
the topic is explained by the existence on the Russian labor market of an
ever-growing need for qualified performing staff. Justification of ways to
improve the migration policy of the Russian Federation regarding the attraction
and effective use of skilled workers is the main scientific problem and the
purpose of this article. Within the framework of the article, it is proposed to
consider two main tasks: the first is to assess the scale of the needs of the
Russian economy in qualified personnel and the possibilities of satisfying them
from internal sources; the second is to formulate the problems of the migration
policy of the Russian Federation on the use of labor migration of skilled
labor.
Research methods: method of economic, logical and structural analysis,
logical modeling, analysis of literary sources. As a theoretical paradigm, the
need for the development of a state migration policy in the field of attracting
labor migrants is determined.
The studies made it possible to outline the problems of the domestic
labor market associated with the use of labor migrants, including a significant
influx of low-skilled specialists. It has been established that Russian workers,
due to the growth in the level of education, are more and more oriented towards
jobs related to higher and secondary special education. Accordingly, jobs that
do not require education are filled at the expense of migrants (which slows
down the process of automation). The main sources of skilled labor inflow are
identified. Based on the dynamics of migration flows, it is predicted that
Ukraine, considered at the present stage as one of the main sources of influx
of skilled labor migrants, will cease to fulfill this function in the near
future. This will lead to a shortage of qualified personnel with the same
number of labor migrants.
Keywords: labor
migrants, migration, skilled workers, employment, need, prospects.
Рассматривая вопросы развития экономики РФ, мы часто сталкиваемся с проблемой стратегической обеспеченности трудовыми ресурсами. Встречающиеся в литературе мысли об использовании труда иностранных мигрантов являются неоднозначными, имеют свои положительные моменты, но также содержат угрозы для экономического развития России [1]. Мы так же придерживаемся схожей мысли. Однако предлагаем изучить данную проблему в несколько ином формате. Мы полностью разделяем мнение тех авторов, которые отмечают, что использование труда мигрантов является выгодным для любого государства (любой экономики). При этом, оценивая динамику качественного притока мигрантов в РФ, которая приведена в табл. 1, мы обратили внимание на определенную закономерность.
Как показывает
табл. 1, в РФ появилась позитивная динамика прироста квалифицированных и
высококвалифицированных работников среди трудовых мигрантов. Так, если в 2016
году численность указанных категорий от общей численности составила 1,81%, то к
2019 году данный показатель составил 2,16%. При этом рост указанных показателей
составляет 0,03%, 0,21%, 0,12% в год. По нашему мнению, указанная тенденция
роста, составляющая в среднем 0,12% в год, является недостаточной для успешного
развития экономики. При том, что отток квалифицированных рабочих из РФ существенный, но статистически не изученный [3],
есть необходимость в формировании концепции политики квалифицированной трудовой
миграции РФ.
Обоснование
путей совершенствования миграционной политики РФ относительно привлечения и
эффективного использования
квалифицированных работников
является основной научной проблемой и целью данной статьи. В рамках
статьи предлагается рассмотреть две основные задачи: оценить масштабы
потребности экономики РФ в квалифицированных кадрах и возможности их
удовлетворения за счет внутренних источников и сформулировать проблемы
миграционной политики РФ по использованию трудовой миграции квалифицированной
рабочей силы.
Методами
исследования выступают: метод экономического, логического и структурного
анализа, логическое моделирование, анализ литературных источников. Основной
теоретической парадигмой является необходимость разработки государственной
миграционной политики в области привлечения трудовых мигрантов основываясь на
максимально продуктивном их включении в хозяйственную деятельность. Основная
гипотеза исследования – необходимо прогнозировать не только ожидаемую
количественную потребность в трудовых мигрантах, но и источники возможного
покрытия такой потребности.
Оценивать
потребность экономики России в квалифицированных кадрах можно либо на основании
научных прогнозов [4], либо на основании
экспертных прогнозов [5], либо опираясь на нормативные документы. Так, согласно
«дорожной карте», предложенной в качестве плана развития, в России необходимо к
2025 г. создать 25 млн. современных рабочих мест [6].
Говоря о
экспертных прогнозах, можно обратиться к докладу консалтинговой группы
Мак-Кинси, по оценкам которой, к 2020 г. нехватка высококвалифицированных
кадров будет составлять 38-41 млн. человек, а работников с необходимыми
техническими навыками – 45 млн. человек. Дефицит квалифицированной рабочей силы
с высшим образованием достигнет 40 млн. человек. При этом спрос на такие кадры
будет предъявляться как в развитых, так и в развивающихся странах. [7]. По
данным экспертов Всемирного банка по РФ, «даже если сильно постараться, только
половина рабочих рук, потерянных из-за демографического кризиса и снижения доли
трудоспособного населения, может быть восполнена за счет мобилизации внутренних
трудовых ресурсов (это справедливо, по крайней мере, на период до 2030 г.)» [8].Следует
обратить внимание на еще одну особенность современного спроса на квалифицированную
рабочую силу. Б.Зарицким. Указанная ситуация описана для Германии, однако, по
нашим наблюдениям, она может оказаться и достаточно показательной для России.
Сегодня в Германии остро ощущается дефицит высококвалифицированных кадров
практически во всех отраслях. Нарасхват идут дипломированные инженеры,
экономисты, математики, физики, специалисты в области фармацевтики и
медицинской техники. Главное требование к кандидатам – молодость и наличие
университетского либо вузовского диплома. Указанная ситуация происходит на фоне
16% безработицы. По мнению автора – если разрыв между качеством
профессиональной подготовки рабочей силы и потребностями экономики будет
увеличиваться и дальше, то в самом недалеком будущем значительная часть
населения может лишиться шансов найти себе приемлемую работу [9]. Говоря о
прогнозной потребности РФ в квалифицированной рабочей силе, необходимо обратить
внимание на еще одну закономерность. Зависимость установлена Всемирным банком и
связана с динамикой денежных переводов из РФ и ценой на нефть [10]. По нашему
мнению, данный график характеризует связь сырьевой составляющей в экономике и
доходами трудовых мигрантов. Поскольку из основных (по миграционному притоку)
стран в РФ приезжают работники не нефтяной отрасли, пояснить данный феномен
можно только общей динамикой российского рынка труда.
Российский автор, Д.Жестерев, оценивая обеспеченность квалифицированными кадрами Российский союз промышленников и предпринимателей, опубликовал следующие выводы: 1) наибольший дефицит в кадрах компании отмечают по двум профессиональным группам: специалисты высшей квалификации, (что констатировали 60% респондентов) и квалифицированные рабочие (70% респондентов). По мнению исследователя, это свидетельствует о том, что отрасли, основывающиеся на внедрении и использовании высокотехнологичного оборудования, нуждаются в соответствующих специалистах [5]. Не усматривая прямой корреляции между данными РСПП и выводами автора, делаем вывод, что общая составляющая трудовых мигрантов в структуре трудовых ресурсов РФ составляет боле 2%. Следует констатировать, что по данным официальной статистики [11] указанные данные подтверждают, что экономика РФ требует мигрантов, поскольку тенденция роста удельного веса данной категории работников в общей численности рабочей силы имеет тенденцию к росту. Нами была проанализирована также удельный вес численности наемных работников по отношению к численности трудовых мигрантов (так как по нашей гипотезе большинство мигрантов являются именно наемными работниками). Полученные данные позволяют констатировать, что численность работников-мигрантов не создает принципиальной нагрузки на рынок рабочих мест. С одной стороны, общая их численность не превышает 4% от общей численности занятых, а с другой стороны – увеличение численности трудовых мигрантов происходит на фоне сокращения общей численности безработного населения. В табл. 1, нами был выполнен расчет числа чистой безработицы (при условии, что все безработные РФ заполняли бы рабочие места мигрантов). По полученным данным констатировано сокращение данного показателя более чем на 40% за 13 лет.
Анализируя результаты анализа в табл. 1, необходимо констатировать общую ситуацию с динамикой российской рабочей силы по уровню образования. На основании полученных данных [11] можно констатировать, что уровень образования рабочей силы в РФ несколько повышается.
При этом
существенно повысился уровень рабочей силы с высшим образованием и сократился
со средним. Не имея достоверной информации о фактическом соответствии
квалификации рабочей силы требованиям рабочих мест, предполагаем, что частично
указанные изменения произошли из-за роста требований к рабочей силе. С другой
стороны, рост количества рабочей силы с высшим образованием и сокращение со
средним и основным общим составил соответственно 5,6% и 3,2%. В количественном
выражении это, соответственно 4061 тыс. человек и 2321 тыс. человек. Общая
численность мигрантов из СНГ 1676 тыс. человек, соответственно. Мы
предполагаем, что подавляющая часть из них замещает русское население именно на
работах, не требующих образования.
Отчасти,
указанная ситуация коррелирует с миграционной политикой Южной Кореи. Как
утверждает В.Тен, – общий курс миграционной политики Южной Кореи акцентирован
на въезд низкоквалифицированной рабочей силы [12]. Однако, опыт ряда других
стран (в том числе США, Германия), наоборот, ориентирован на привлечение
наиболее образованной рабочей силы. Как правило, национальное миграционное
законодательство упрощает канал въезда для КС (квалифицированные специалисты) и
ВКС (высококвалифицированные специалисты), на них также накладывается меньше
ограничений по передвижению внутри страны и трудоустройству [3].
Учитывая,
что в условиях современного этапа развития Российского образования многими
авторами ставятся серьезные вопросы относительно эффективности высшего
образования, по нашему мнению, рост конкуренции может стимулировать, как
минимум, развитие послевузовской (самостоятельной) подготовки трудовых
ресурсов. Так же следует отметить, что заданные российскими авторами более 10
лет назад вопросы об отечественном высшем образовании не получили в полной мере
адекватного ответа [13]. В данном контексте интересной кажется вывод
О.Аксеновой, о том, что тревогу должны вызывать качество и структура нашей
экономики, в которой выпускник не может найти применения полученным знаниям [14].
Фактически, инвестиции в высшее образование являются длительными и
дорогостоящими (при этом достаточно рискованными в плане дальнейшей востребованности).
Соответственно сглаживание разницы в текущем спросе и предложении на рынке
рабочей силы путем привлечения мигрантов уже обладающих необходимым уровнем
образования – оказывается для государства экономически выгодным способом
решения проблем рынка национального труда. В современной практике подобные
подходы реализуются для закрытия вакансий медработников и иных специалистов с
длительным периодом подготовки. Однако указанный вариант не всегда одновременно
решает весь спектр внутренних проблем, в том числе с ориентацией на
профессиональный выбор населения, сохранение уже сформированных в стране
трудовых ресурсов.
Так, как
отмечает А.Максимова, доля лиц, имеющих высшее образование среди временных
трудовых мигрантов, выехавших для работы за рубежом, гораздо выше (41–50% в
2012–2016 гг.), чем среди эмигрантов (11–14% в 2012–2016 гг.). Однако, часть из
них, по окончании трудовых контрактов возвращаются, поэтому не следует считать,
что таким образом исчисляются чистые потери человеческого капитала страны [3]. Мы соглашаемся с мнением К.Кязимова, отмечающего,
что для современной РФ иммиграция становится важнейшим элементом поддержания
потенциала экономического развития и сохранения стабильности в регионах страны.
Привлечение иммигрантов должно сопровождаться повышением качества их рабочей
силы и повышением производительности труда [15]. Соответственно, возникает
вопрос о качестве трудовых мигрантов, которые, оставаясь (принимая гражданство)
не только номинально решали демографические проблемы, но и обеспечивали
постоянно увеличивающийся рост производительности труда. При этом К.Кязимов
настаивает на необходимости обучения мигрантов, востребованным в регионе
профессиям. По нашему мнению, такой подход целесообразен только при постоянной
миграции (вступлении в гражданство).
Следует
обратить внимание и на проблему, затронутую Д.Жестеревым, который отмечает, что
доля высококвалифицированных иностранных специалистов и в сфере торговли – выше
по причине того, что отдача от вложенных средств в этой сфере наиболее быстрая
[5]. Вполне возможна указанная ситуация и при дополнительной подготовке
мигрантов (приоритеты сместятся с отраслей дающих долгосрочную продуктивность в
отрасли – дающие быструю окупаемость). Д.Жестерев поднимает и еще одну важную
проблему российской трудовой миграции – подавляющая часть
высококвалифицированных кадров (до 70%) оседает в Москве, еще какая-то часть в
Санкт-Петербурге, а в другие регионы они не привлекаются.[5].
Рассматривая
перспективы использования трудовой миграции в РФ – необходимо учесть результаты
реализованной пенсионной реформы, которая также приведет к росту численности
трудовых ресурсов. Е.Питухин, выстраивая данный прогноз отмечает, что
численность занятых, с учетом пенсионной реформы, к 2030 году, по сравнению с
2019 годом, сократится всего на 1,6 млн. чел. (без реформы снижение составило
бы 4,8 млн. чел).Благодаря пенсионной реформе, экономика страны к 2030 году
получит бонус в виде «дополнительных» 3,2 млн. работников, что можно
охарактеризовать как усиление экстенсивной стратегии развития страны. Также
результаты прогнозирования автора показали, что средний возраст занятого
населения России к 2030 году станет почти на год больше и достигнет 43 лет. [16]. По прогнозу А.Васильевой, сокращение
численности трудоспособного населения будете еще более значительным и составит 6.3
млн.чел. При этом, по мнению автора, приток мигрантов из других регионов будет
практически сохраняться [17].
Обращаем внимание на точность не только прогнозов, но и статистических данных в рамках исследований миграционных потоков. Так, по данным Международной организации
миграции, в
2019 году РФ приняла около 11,6 миллиона международных мигрантов. Большинство
иммигрантов прибыли из соседних стран, в первую очередь из стран Содружества
Независимых Государств. Наибольшее число из Украины (более 3 млн) [18]. При этом, по официальным данным
МВД России [19], численность
поставленных на миграционный учет жителей Украины составляет 1641730, а снятых
– 1309198. Таким образом сальдо оставшихся – 332532 человека. В
указанном варианте статистики, очевидно, существует конфликт методологий. Для
некоторой проверки полученной информации, нами были взяты данные Всемирного
банка [20] и международной организации миграции [18] о суммах переводов из РФ.
Полученная информация свидетельствует что в 2005 году мигранты отослали
из РФ 6,8 млрд. долл., а в 2019 году больше 21 млрд. долл. Такие данные приведены
в новом докладе Международной организации по миграции. В наибольшей степени от переводов
из России зависят Таджикистан и Киргизия. По данным Всемирного банка в страны
СНГ из РФ в 2018 году было отправлено более 16 млрд. долл.
Полученные данные позволили косвенно подойти к вопросу о источниках квалифицированной рабочей силы, и роли трудовой миграции для экономики стран выезда.
Исходя из сумм переводов на одного занятого в экономике РФ, можно предположить, что наиболее существенные доходы получают жители Киргизии. Украины и Армении. И если в первом случае, возможно, что мигранты, легально находящиеся в РФ, оказывают помощь переводами мигрантам нелегалам (которых, по мнению источника [21], на территории РФ 640 тысяч). Выходцы из Армении и Украины, вероятно, имея более высокую квалификацию, претендуют на более высокий доход. Однако, оценивая прогнозную динамику трудовой миграции из Украины можно констатировать, что приток украинцев несколько сокращается, что можно видеть в табл.4.
Как показывает табл. 4, общее сокращение составило 32,8%. Таким образом, сокращающаяся динамика притока мигрантов свидетельствует о том, что в РФ необходимо изучать возможность привлечения квалифицированных и высококвалифицированных трудовых мигрантов из других стран.
При этом,
следует отметить и еще одну важную составляющую проведенных в табл. 2 расчетов
– влияние трудовой миграции непосредственно на экономику стран-доноров. Не имея
достоверных данных о суммах, привозимых мигрантами, мы оценивали только влияние
переводов на экономику анализируемых стран. Исходя из приведенных цифр, даже
переводы составляют ощутимую часть ВВП государства (в районе 10%). Что касается
количества занятых, то для Молдовы и Таджикистана значение работы в РФ огромно,
поскольку в экономике РФ работает до 40% экономически активного населения
указанных стран. Для Армении и Украины указанный показатель соответственно 22%
и 15%, что так же достаточно существенно. Однако следует отметить, что Украина
создает предпосылки для усложнения трудовой миграции в РФ. Соответственно,
следует ожидать сокращения притока рабочей силы.
Нужно так же
отметить, что из Украины в РФ в качестве квалифицированных работников едут лица
уже имеющие стаж по специальности, востребованной в РФ (шахтеры, нефтяники,
квалифицированные работники машиностроительных предприятий).
Неквалифицированная часть мигрантов из Украины ориентирована преимущественно на
страны ЕС. Такая специализация украинских трудовых мигрантов связана с тем, что
на Украине добывающие и обрабатывающие отрасли имели (имеют) достаточно большую
вовлеченность трудовых ресурсов, но ограниченные перспективы. Говоря о
проблемах привлечения украинских трудовых мигрантов, следует отметить, что и
Украина сама начинает испытывать дефицит трудовых ресурсов [22]. Таким образом, даже при благоприятной политической ситуации,
приток трудовых мигрантов из Украины будет объективно сокращаться.
Таким
образом, можно сделать вывод, что на современном этапе экономика РФ объективно
нуждается в трудовых мигрантах. Однако, не смотря на цели, которые ставятся
руководством государства относительно создания инновационных (продуктивных)
рабочих мест, в основном приезжие работники используются на
малоквалифицированных работах. Значительный рост уровня образования российских
работников привел к тому, то значительное количество малоквалифицированных
рабочих мест заполняется трудовыми мигрантами. Однако, зачастую, такие рабочие
места оказываются малопродуктивными и могут быть экономически целесообразны
только при условии низкой оплаты труда. Низкая заработная плата ограничивает
привлекательность таких рабочих мест для самих работников. Как показал анализ
статистики, объем переводов из РФ имеет крайне тесную корреляцию с ценой нефти.
На этом основании предполагаем, что в условиях современной ценовой
нестабильности на нефтяном рынке – существуют дополнительные риски
привлекательности российского рынка труда для мигрантов.
Реализация
тактических мероприятий, направленных на обучение уже приехавших мигрантов в
принимающей стороне (в данном случае РФ), по нашему мнению, также является
недостаточно адекватной мерой, поскольку, во-первых, процесс обучения в стране
исхода будет дешевле (как минимум за счет того, что нет необходимости содержать
мигранта; во-вторых, существует необходимость в направлении готовых
специалистов именно в те сферы экономики, которые в них максимально нуждаются,
но, как было отмечено выше, специалисты, в основном, остаются в московском
регионе.
Так же мы
полностью соглашаемся с А.Максимовой [3] в том, что современная статистическая
база дает очень ограниченное представление о реальной квалификации трудовых
мигрантов, а так же практически не представляет достоверной информации об
оттоке квалифицированных кадров из РФ, что делает практически невозможным
построение реальных балансов потребности в квалифицированных и
высококвалифицированных работниках.
По нашему
убеждению, направлением дальнейших исследований в указанной сфере должны стать
разработки, направленные на формирование государственной политики решения
вопросов трудовой миграции и занятости населения в целом, с целью сглаживания
(а не усугубления) дисбалансов на региональных и отраслевых рынках труда.
Литература
Корецкая-Гармаш
В. А. Использование труда мигрантов — угроза или преимущество для развития
российской экономики : Экономика региона. — 2016. — Т. 12, вып. 2. — С. 471-484
doi 10.17059/2016–2–13
Максимова А. С. Миграция высококвалифицированных специалистов из
России: методика оценки и тенденции // Статистика и экономика. 2019. №3. URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/migratsiya-vysokokvalifitsirovannyh-spetsialistov-iz-rossii-metodika-otsenki-i-tendentsii
(дата обращения: 04.05.2020).
Гуртов Валерий Алексеевич, Питухин Евгений Александрович
Прогнозирование потребностей экономики в квалифицированных кадрах: обзор
подходов и практик применения // Университетское управление: практика и анализ.
2017. №4 (110). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-potrebnostey-ekonomiki-v-kvalifitsirovannyh-kadrah-obzor-podhodov-i-praktik-primeneniya
(дата обращения: 04.05.2020).
Жестерев
Д.В. Потребность в
иностранной квалифицированной рабочей силе для экономики регионов России / Д.В.
Жестерев / Моделирование демографического развития и социально-экономическая
эффективность реализации демографической политики России Материалы
международной научно-практической конференции. Финансовый университет при
Правительстве Российской Федерации, Институт социально-политических
исследований РАН. 2015. С. 381-389
Указы
Президента РФ № 596 от 7 мая 2012 г. «О долгосрочной государственной
экономической политике»; № 599 от 7 мая 2012 г. «О мерах по реализации
государственной политики в области образования и науки»; № 473 от 29 декабря
2014 г. «О территориях опережающего социально-экономического развития в
Российской Федерации»
Доклад
«The world at work: jobs, pay, and skills for 3,5 billion people» The McKinsey
Global Institute (MGI) June 2012. [Электронный ресурс]. URL:
http://www.mckinsey.com/global-themes/employment-and-growth/theworld-at-work
(дата обращения: 15.01.2015)
Migration and Development Brief. The
World Bank. April 11. 2014. Р. 3. URL: https://siteresources.worldbank.org/
INTPROSPECTS/Resources/334934–1288990760745/ MigrationandDevelopmentBrief22.pdf
(дата обращения: 09.03.2016)
Зарицкий
Б.Е. Германские парадоксы: нехватка квалифицированных специалистов на фоне
растущей безработицы / Б.Е. Зарицкий / Вестник Финансовой академии.
2002. № 3-4 (23-24). С. 87-99
Труд
и занятость в России. 2017: Стат.сб./Росстат – Mосква, 2017. – 261 c.; Труд
и занятость в России. 2019: Стат.сб./Росстат-
Mосква, 2019 135 c
Тен
В.А. Миграция из России и стран Средней Азии в Республику Корея в 1990-е–2000-е
гг. // Вестник МГОУ. Серия: История и политические науки. 2014. № 5. С. 74–81.
Мау
В., Кузьминов Я., Синельников-Мурылев С.- Страна, где много-много плохих
вузов// Эксперт.- 2009.- № 37, С.53-56.
Аксенова
О.А. Экономика, рынок труда и образование: когнитивный диссонанс / Актуальные
проблемы гуманитарных и естественных наук. 2015. № 2-1. С. 123-127
Кязимов
К.Г. Обучение и трудоустройство мигрантов как условие социально-экономического
развития трудодефицитных регионов // Миграция и социально-экономическое
развитие. — 2016. — Том 1. — № 3. — С. 179–192
Питухин
Е.А. Прогнозирование
численности занятых в экономике России с учетом воздействия пенсионной реформы
2018 года / Инженерный вестник Дона. 2018. № 4 (51). С. 160.URl: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2018/5404
Васильева
А.В. Прогноз трудовой миграции,
воспроизводства населения и экономического развития России / Экономика региона. 2017. Т. 13. № 3.
С. 812-826
Слівінська Н. М., Ткачук О. М. Трудова міграція
України: сучасний стан і перспективи розвитку. Матеріали науково-практичної конференції
«Соціально-економічні та демографічні проблеми збереження та розвитку трудового
потенціалу регіонів». – Тернопіль, ТНЕУ, 2009.– С. 219-224.; Ляшенко
О.М., Шампанюк Ю.І. Особливості трудової міграції України / Молодий вчений • №
4 (31) • квітень, 2016 р. С. 121-125
References
Koreckaya-Garmash
V. A. Ispol’zovanie truda migrantov — ugroza ili preimushchestvo dlya razvitiya
rossijskoj ekonomiki : Ekonomika regiona. — 2016. — T. 12, vyp. 2. — S. 471-484
doi 10.17059/2016–2–13
Statisticheskie svedeniya po
migracionnoj situacii/ Oficial’nyj portal ministerstva vnutrennih del
Rossijskoj Federacii URL: https://mvd.rf/Deljatelnost/statistics/migracionnaya
Maksimova A. S. Migraciya
vysokokvalificirovannyh specialistov iz Rossii: metodika ocenki i tendencii //
Statistika i ekonomika. 2019. №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/migratsiya-vysokokvalifitsirovannyh-spetsialistov-iz-rossii-metodika-otsenki-i-tendentsii
(data obrashcheniya: 04.05.2020).
ZHesterev D.V. Potrebnost’ v
inostrannoj kvalificirovannoj rabochej sile dlya ekonomiki regionov Rossii /
D.V. ZHesterev / Modelirovanie demograficheskogo razvitiya i
social’no-ekonomicheskaya effektivnost’ realizacii demograficheskoj politiki
Rossii Materialy mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Finansovyj
universitet pri Pravitel’stve Rossijskoj Federacii, Institut
social’no-politicheskih issledovanij RAN. 2015. S. 381-389
Ukazy
Prezidenta RF № 596 ot 7 maya 2012 g. «O dolgosrochnoj gosudarstvennoj
ekonomicheskoj politike»; № 599 ot 7 maya 2012 g. «O merah po realizacii
gosudarstvennoj politiki v oblasti obrazovaniya i nauki»; № 473 ot 29 dekabrya
2014 g. «O territoriyah operezhayushchego social’no-ekonomicheskogo razvitiya v
Rossijskoj Federacii»
Doklad «The world at work: jobs, pay,
and skills for 3,5 billion people» The McKinsey Global Institute (MGI) June
2012. [Elektronnyj resurs]. URL:
http://www.mckinsey.com/global-themes/employment-and-growth/theworld-at-work
(data obrashcheniya: 15.01.2015)
Migration and Development Brief. The
World Bank. April 11. 2014. R. 3. URL: https://siteresources.worldbank.org/
INTPROSPECTS/Resources/334934–1288990760745/ MigrationandDevelopmentBrief22.pdf
(data obrashcheniya: 09.03.2016)
Zarickij B.E. Germanskie paradoksy:
nekhvatka kvalificirovannyh specialistov na fone rastushchej bezraboticy / B.E.
Zarickij / Vestnik Finansovoj akademii. 2002. № 3-4 (23-24). S. 87-99
MigrationandDevelopmentBrief. The
World Bank. 2018.
https://www.worldbank.org/en/topic/labormarkets/brief/migration-and-remittances
Trud i zanyatost’ v Rossii. 2017:
Stat.sb./Rosstat Moskva, 2017. 261 c.;
Trud i zanyatost’ v Rossii. 2019: Stat.sb./Rosstat Moskva, 2019 135 c.
Ten V.A. Migraciya iz Rossii i stran
Srednej Azii v Respubliku Koreya v 1990-e–2000-e gg. // Vestnik MGOU. Seriya: Istoriya i politicheskie
nauki. 2014. № 5. S. 74–81.
Mau
V., Kuz’minov YA., Sinel’nikov-Murylev S.- Strana, gde mnogo-mnogo plohih
vuzov// Ekspert.- 2009.- № 37, S.53-56.
Aksenova O.A. Ekonomika, rynok truda
i obrazovanie: kognitivnyj dissonans / Aktual’nye problemy gumanitarnyh i
estestvennyh nauk. 2015.
№ 2-1. S. 123-127
Kyazimov
K.G. Obuchenie i trudoustrojstvo migrantov kak uslovie
social’no-ekonomicheskogo razvitiya trudodeficitnyh regionov // Migraciya i
social’no-ekonomicheskoe razvitie. — 2016. — Tom 1. — № 3. — S. 179–192
Pituhin
E.A. Prognozirovanie chislennosti zanyatyh v ekonomike Rossii s uchetom
vozdejstviya pensionnoj reformy 2018 goda / Inzhenernyj vestnik Dona. 2018. № 4
(51). S. 160.URl: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2018/5404
Vasil’eva
A.V. Prognoz trudovoj migracii,
vosproizvodstva naseleniya i ekonomicheskogo razvitiya Rossii / Ekonomika
regiona. 2017. T. 13. № 3. S. 812-826
Otdel’nye
pokazateli migracionnoj situacii v Rossijskoj Federacii za yanvar’ – dekabr’
2019 goda s raspredeleniem po i regionam / Oficial’nyj sajt Ministerstva
vnutrennih del Rossijskoj Federacii URL: https://mvd.rf/Deljatelnost/statistics/migracionnaya/item/19365693/
Migraciya i denezhnye perevody.
Oficial’nyj sajt Mezhdunarodnogo banka
https://www.worldbank.org/en/topic/labormarkets/brief/migration-and-remittances
Petrov A. Nelegaly zarabatyvayut
men’she / Internet izdanie RG.RU /
https://rg.ru/2019/01/10/tret-trudovyh-migrantov-iz-kirgizii-hotela-by-ostatsia-zhit-v-rossii.html
Slіvіns’ka N. M., Tkachuk O. M. Trudova mіgracіya Ukraїni: suchasnij
stan і
perspektivi rozvitku. Materіali naukovo-praktichnoї konferencії «Socіal’no-ekonomіchnі ta demografіchnі problemi
zberezhennya ta rozvitku trudovogo potencіalu regіonіv». – Ternopіl’, TNEU, 2009.– S. 219-224.; Lyashenko O.M., Sнampanyuk YU.І. Osoblivostі trudovoї mіgracії Ukraїni / Molodij
vchenij • № 4 (31) • kvіten’,
2016 r. S. 121-125.
Московский экономический журнал 6/2020
|
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10409
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬЮ ОРГАНИЗАЦИИ (СУКС) И КРИТИКА МАТЕМАТИЧЕСКОГО ПОДХОДА
THE ORGANIZATIONAL COMPETITIVENESS MANAGEMENT SYSTEM (OCMS) AND THE CRITIQUE OF THE MATHEMATICAL APPROACH
Иванкова Марина Александровна, кандидат экономических наук, ведущий экономист, АО «Атомэнергопроект», г. Москва
Ivankova, M.A., ivankova0505@gmail.com
Аннотация. В статье излагаются основные принципы построения и функционирования математического аппарата оценки конкурентоспособности организации и продукции Системы управления конкурентоспособностью организации (СУКС). На основе этого обосновывается объективность системной математической оценки с учетом существующего опыта применения математических методов в решении экономических задач. А также в статье приведены основные критические замечания и ограничения использования ряда известных математических методов Теории управления, и, на основе этого, выявлены отличия и преимущества математического аппарата Системы управления конкурентоспособностью организации перед такими методами.
Summary. This article presents the basic principles of modeling and operation of the mathematical apparatus for assessing of the organization and the product competitiveness within the Organizational competitiveness management system (OCMS). The objectivity of the system mathematical assessment is substantiated, on this ground, In view of the experience of applying mathematical methods, gained in the process of meeting economic problems and challenges. This paper also concentrates on the main critical remarks and limitations of using a number of well-known mathematical methods of the Management theory, there have been revealed the differences and advantages of the mathematical apparatus of the Organizational competitiveness management system, on this basis.
Ключевые слова: система управления конкурентоспособностью организации,
управление конкурентоспособностью, показатели конкурентоспособности, оценка
конкурентоспособности, анализ конкурентоспособности, математический подход,
теория управления.
Завоевание прочных позиций организации в конкурентной борьбе в
стремительно меняющихся политических и экономических условиях современного
рынка, часто возникающих локальных и глобальных экономических кризисов –
чрезвычайно актуальная задача. Решение этой задачи в первую очередь связано с
наращиванием и удержанием конкурентных преимуществ организации и ее продукции. Это
обеспечит организации увеличение объемов производства, рост доходов и приведет
к ее экономической устойчивости, сильной позиции на рынке.
Современная Экономическая наука
вообще и Теория управления в частности вынуждены отвечать все возрастающим
потребностям общества и бизнеса усовершенствованием механизмов управления
организацией, направленных на повышение конкурентоспособности организации и продукции.
Стремительное развитие информационных технологий и, как следствие,
автоматизированных систем управления позволяет сократить время обработки все возрастающего
объема разнородной информации об организации в быстроменяющихся условиях
современного рынка. Но для обеспечения принятия эффективного управленческого
решения современная организация нуждается в совершенствовании существующих и
разработке новых аналитических механизмах управления, способных объективно и
своевременно оценивать текущее состояние организации и продукции, а также их
эффективность и конкурентоспособность на рынке. Проведение таких оценок
невозможно без совершенствования существующих или разработки новых
математических методов. Основываясь на этом, можно смело утверждать, что в
современных условиях актуальной является острая потребность в развитии математических
методов в Экономической науке вообще и Теории управления в частности.
Имеющийся разнообразный опыт применения тех или иных математических
методов решения экономических задач, принятия решений должен стать основой и
ориентиром для исследователей, берущихся за создание новых математических
методов. Важно также учесть возникшие в ходе применения таких методов вопросы и
выявленные ограничения.
В предыдущих работах [1, 2, 3, 4, 5] мы показали актуальность создания
системы управления конкурентоспособностью организации (СУКС) как человеко-машинной
организационно-экономической системы, которая позволяет руководству организации
сознательно воздействовать на способность организации сохранять и расширять
рынки сбыта за счет целенаправленной деятельности по созданию конкурентных
преимуществ как по отношению к качественным характеристикам продукции, так и
производителям-конкурентам, осуществляемой с целью получения желаемых
результатов, а именно для повышения уровня конкурентоспособности выпускаемой
продукции и организации в целом. Были разработаны подходы к построению такой
системы, применены процессный, системный и математический подходы при ее
создании, изложены особенности применения стандартных характеристик больших
систем в СУКС, предложен механизм определения частных и обобщенных показателей
конкурентоспособности организации и продукции, разработаны математические
модели оценки конкурентоспособности организации и продукции.
Целью данной статьи является анализ
функционирования математического аппарата СУКС, осуществляющего количественную
оценку конкурентоспособности организации и продукции, и обоснование
объективности такой оценки с учетом имеющегося опыта применения математического
подхода в экономике вообще и для решения задач Теории управления в частности.
2 Математический аппарат Системы управления конкурентоспособностью организации
Прежде чем обосновать объективность математического
аппарата Системы управления конкурентоспособностью организации (СУКС) с позиции существующего опыта применения
математических методов в решении экономических задач, а также определить
преимущества этого математического аппарата в сравнении с математическими методами
принятия решений изложим основные принципы его построения и функционирования [3, 4, 5].
Основным
методом, на базе которого проводится оценка конкурентоспособности продукции в
СУКС, является смешанный метод. В рамках данного метода применяется
дифференциальный метод, базирующийся на использовании частных показателей, их
сравнении и сопоставлении, а также комплексный метод, основанный на применении
комплексных (обобщенных, групповых) показателей, их сопоставлении. В [3, 5] обосновано, что смешанный
метод позволяет: оценить степень конкурентоспособности для частных показателей
продукции в сравнении с показателями товара-образца; рассчитать обобщенные
показатели конкурентоспособности продукции по нормативным, техническим и
затратным параметрам продукции; определить интегральный показатель
конкурентоспособности продукции. Кроме того, данный метод может быть применен и
при оценке частных, обобщенных и интегрального показателя конкурентоспособности
организации, без учета взаимосвязей показателей, прогнозирования их в будущем,
их ранжирования, сложной иерархической структуры обобщенных и интегрального
показателей.
Основным методом, на базе которого проводится
оценка конкурентоспособности организации в СУКС, является метод моделирования. В
[3, 5] обосновано, что моделирование – наиболее приемлемым методом при
формировании СУКС организации и определении уровня конкурентоспособности
организации.
Моделирование позволяет создать экономико-математический механизм определения конкурентных преимуществ организации, частных (с учетом их взаимосвязей), обобщенных показателей внешней и внутренней среды, напрямую или опосредованно влияющих на конкурентоспособность организации, интегрального показателя конкурентоспособности организации, количественно отражающего уровень ее конкурентоспособности. При помощи перечисленных показателей система управления конкурентоспособностью организации, с учетом заложенных в ней характеристик (таких, как: адаптивность, гибкость, устойчивость, чувствительность, быстродействие, точность [3]), сможет оценить и управлять конкурентоспособностью организации в целом.
2.1 Классы точности оценки конкурентоспособности организации и продукции
На начальном этапе необходимо определить насколько детально возможно или необходимо осуществить количественную оценку конкурентоспособности организации и продукции. Полнота исходной информации напрямую влияет на точность оценки конкурентоспособности организации и продукции. Получаемая в зависимости от полноты исходной информации точность оценена и предложена в таблице 1.
Оценка конкурентоспособности организации и продукции может
быть осуществлена при наличии лишь поверхностной или недостаточно точной
информации о продукции и организации. Например, на этапе предпроектной,
проектной оценки характеристик продукции нового типа, когда есть необходимость
оценить приблизительно ее потенциальную конкурентоспособность на рынке. Или на
этапе предварительного решения о входе организации на новый рынок оценить ее
потенциальную конкурентоспособность на этом рынке. Или на этапе
предварительного решения о входе организации на новый рынок. Таким образом, даже
в условиях незначительного количества исходных данных СУКС обеспечивает
количественную оценку конкурентоспособности организации и продукции. Такая
оценка дает общее представление об уровне конкурентоспособности организации и
продукции руководству организацией.
Кроме того, иногда даже при наличии подробной информации, руководству
организацией необходимо осуществить приблизительную, но быструю оценку
конкурентоспособности организации и продукции, не углубляясь в более точный, но
занимающий больше времени процесс проведения такой оценки. В этом случае СУКС
также может осуществить такой вид оценки, точность которой соответствует данным
таблицы 1.
По мере уточнения информации, даже если это уточнение может
быть осуществлено не одновременно по всем направлениям проведения оценки
конкурентоспособности организации и продукции, осуществляется детализация
оценки.
2.2 Математический аппарат оценки конкурентоспособности организации и продукции СУКС
Оценка конкурентоспособности организации и продукции в
СУКС начинается с определения частных показателей конкурентоспособности организации
и продукции.
Частные показатели конкурентоспособности организации и
продукции позволяют оценить возможное влияние факторов внешней и внутренней
среды на создание и реализацию продукции, функционирование организации. Частные
показатели являются статистической основой для формирования обобщающих и интегральных
показателей конкурентоспособности организации и продукции, исходной базой
формирования управленческих решений по созданию определенного вида продукции,
ее обновлению, снятию с производства или функционированию организации.
Частные показатели конкурентоспособности продукции являются
коэффициентами оценки уровня конкурентоспособности продукции. Они позволяют
оценить возможное влияние факторов внешней и внутренней среды на создание и
реализацию продукции. К внешним факторам для определения конкурентоспособности продукции относятся:
потребительский спрос, стоимость сырья и материалов, инфляция, госстандарты,
нормы и правила. К внутренним факторам для определения конкурентоспособности
продукции относятся: технические характеристики продукции, производительность
труда, технологическое оснащение производства.
Частные показатели конкурентоспособности организации –
отдельные показатели внешней и внутренней среды организации, напрямую или
опосредованно влияющие на ее конкурентоспособность.
К внешним факторам для определения
конкурентоспособности организации относятся: политические, экономические,
социальные, отраслевые условия; конкуренция, существующая на рынке между
производственными организациями, а также между поставщиками сырья, материалов.
К внутренним относятся факторы, действующие изнутри организации: технический
уровень производства, квалификация кадров, стратегия развития,
финансово-экономическая политика организации.
Формирование частных показателей конкурентоспособности
продукции и организации осуществляется посредством сравнения показателей
внешней и внутренней среды организации со значением аналогичных показателей продукции-образца
и организации-образца.
Очевидно, проблема выбора продукции-образца и
организации-образца для сравнения частных показателей является ключевой. Важно
отметить, что приближение значений показателей продукции и организации к
показателям образца должно повышать конкурентоспособность продукции и
организации. В [3] мы подробно останавливались на этом вопросе. В
зависимости от цели определения конкурентоспособности продукции и организации в
качестве базовых значений могут быть выбраны:
целевые значения показателей продукции и организации –
достижение которых повышает конкурентоспособность продукции и организации
(например, достижения научно-технического прогресса в области, являющейся
определяющей для продукции и организации);
значения показателей продукции и организации конкурентов,
превосходящие значения соответствующих показателей продукции и организации,
конкурентоспособность которых оценивается СУКС;
другие значения.
Обобщенные показатели конкурентоспособности продукции
выбираются таким образом, чтобы их содержание имело определенное рациональное
значение для изучения некоторого свойства продукции применительно к
определённым условиям её создания, эксплуатации, реализации или потребления.
Обобщенный показатель конкурентоспособности продукции
отражает взаимодействие совокупности (суммарной или определенной другим
способом) частных показателей, учитывая их весомость в данном обобщенном
взаимодействии. При формировании обобщенных показателей важно правильно
определить значимость (весомость) частных показателей, его составляющих.
При построении математического аппарата СУКС следует уделить внимание
иерархии обобщенных показателей конкурентоспособности организации, учитывающей системно
сложность функционирования организации, взаимосвязи и взаимозависимости всех
бизнес-процессов организации [3, 5].
Среди обобщенных показателей конкурентоспособности организации показатели
первого уровня обобщения будут состоять из частных показателей
конкурентоспособности организации с учетом их веса в данном обобщенном
показателе. Взаимосвязи и взаимозависимости частных и обобщенных показателей
конкурентоспособности организации определяются с использованием процессного и
системного подходов [3, 5].
Интегральные показатели, количественно отражающие уровень конкурентоспособности
продукции и организации, определяются соответственно на основе частных и
обобщенных показателей конкурентоспособности продукции и организации с помощью
математического аппарата, подробно описанного в [3].
Согласно [3] взаимосвязь между частными показателями конкурентоспособности организации можно продемонстрировать на примере оценки степени износа оборудования. В рамках производственной деятельности организации необходимо предусмотреть возможность своевременной замены оборудования в силу морального или физического износа. Частный показатель износа различных видов или групп основных фондов (в частности, оборудования):
где зи – стоимость износа основных фондов;
фп – первоначальная стоимость всех или отдельных видов, групп
основных фондов.
Этот коэффициент позволяет
определить долю изношенного оборудования организации на данный момент.
Доля вновь введенного оборудования вычисляется по формуле:
где uобн– частный показатель обновления основных фондов;
фввед – стоимость вновь введенных основных фондов за определенный период;
фкг – стоимость основных фондов на конец года того же
периода.
Коэффициент конкурентоспособности продукции по отдельной характеристике, описываемой соответствующим частным показателем, может быть рассчитан по формуле:
где si – значение i-го анализируемого частного показателя
продукции из множества частных показателей (si
S);
si0 – значение i-го
базового частного показателя продукции-образца из множества его частных
показателей (si0
S0);
Ki – коэффициент
конкурентоспособности по i-му частному показателю продукции.
Образцом
здесь является продукт конкурента или другой образец продукта, с которым
сравнивается продукт организации для оценки уровня конкурентоспособности.
Заметим, что при вычислении, например, коэффициента конкурентоспособности по издержкам или цене зависимость обратная:
Из
формул (3) и (4) выбирается та, согласно которой рост показателя Ki соответствует увеличению
конкурентоспособности. Например, если затраты на покупку материала ниже затрат
конкурента на покупку такого же материала, то по этому показателю
рассматриваемая продукция более конкурентоспособна, что и должно быть отражено
в формуле в виде обратной зависимости параметров (4).
В [5] изложено подробное описание формул определения обобщенных и интегрального показателей конкурентоспособности продукции. Приведем здесь лишь математическую модель определения конкурентоспособности продукции, которая позволяет системно учитывать влияние всех частных и обобщенных показателей конкурентоспособности продукции на достижение поставленной цели – повышение конкурентоспособности продукции:
где
– коэффициент
конкурентоспособности продукции по i-му
частному показателю;
N1 – количество частных показателей конкурентоспособности
продукции;
N2 – количество обобщенных показателей конкурентоспособности
продукции;
ai – весовой показатель коэффициента конкурентоспособности продукции Кi;
для любого обобщенного показателя Qi;
j(i) – количество частных показателей конкурентоспособности продукции в i-ом обобщенном показателе;
KI – интегральный показатель конкурентоспособности
продукции;
М – количество обобщенных показателей конкурентоспособности продукции в интегральном показателе;
для интегрального показателя KI.
– величина i-го анализируемого частного показателя организации из множества частных показателей
– величина i-го частного показателя организации-образца из множества частных показателей образца
Hi – коэффициент
конкурентоспособности i-го частного
показателя организации.
Заметим, что при вычислении, например, показателя конкурентоспособности трудоемкости зависимость обратная, так как, при прочих равных, снижение трудоемкости приводит к повышению конкурентоспособности:
Из формул (6) и
(7) выбирается та, согласно которой рост коэффициента Hi соответствует
увеличению конкурентоспособности. Например, если затраты на покупку материала
ниже затрат конкурента на покупку такого же материала, то по этому показателю
наша организация более конкурентоспособна, что и должно быть отражено в формуле
в виде обратной зависимости параметров (7).
Так как обобщенные показатели состоят из частных, то в рамках описания зависимостей частных показателей различного вида учитываются зависимости между соответствующими им обобщенными показателями конкурентоспособности организации. Для обеспечения объективной оценки конкурентоспособности организации их необходимо учитывать в виде системы функциональных зависимостей частных показателей, представленной в общем виде:
где fi – i-ая функция, отражающая взаимозависимость Ni частных показателей конкурентоспособности организации (ui,1,…,ui,Ni) при i=1…w.
Причем
U – множество всех частных
показателей конкурентоспособности организации;
w – количество функциональных
зависимостей fi в системе F(U).
По аналогии с обобщенными показателями конкурентоспособности продукции
формируются обобщенные показатели конкурентоспособности организации. Количество
обобщенных показателей должно быть оптимальным для определения
конкурентоспособности организации.
Для организации системы обобщенных показателей
конкурентоспособности имеет более сложную иерархию в силу сложности
организационной системы, производственного процесса, взаимосвязей и
взаимодействия одних показателей с другими.
На верхнем уровне иерархии (P) обобщенных показателей конкурентоспособности организации
находятся обобщенные показатели, характеризующие конкурентоспособность
организации по всем основным направлениям ее деятельности:
материально-техническое снабжение, обеспечение технического обслуживания и
ремонтов, планирование и обеспечение работы кадров, обеспечение наличия
финансовых ресурсов, производство, реализация продукции т.д.
Количество таких показателей зависит от сложности
производственной деятельности организации.
Подробнее описание формул
определения обобщенных показателей конкурентоспособности организации для всех
уровней иерархии представлено в [3, 5].
Приведем здесь математическую модель, определяющую конкурентоспособность организации, учитывая оптимальность обобщенных показателей конкурентоспособности организации и существующие взаимосвязи частных и обобщенных показателей конкурентоспособности организации:
гдеfi1 – i1-ая функция, отражающая взаимозависимость Ni1частных показателей конкурентоспособности организации
причем
U –
множество всех частных показателей конкурентоспособности организации;
If – количество функциональных
взаимозависимостей;
R1,j1 – j1-ый обобщенный показатель конкурентоспособности первого уровня обобщения; – количество частных показателей конкурентоспособности организации;
M1,j1 – количество частных
показателей конкурентоспособности организации;
J1 – количество показателей R1,j1на первом уровне обобщения;β0,i – весовой коэффициент i-го частного показателя на первом уровне обобщения (i=1… M1,j1). Причем выполняется условие:
Rp,jp – jp-ый обобщенный показатель
конкурентоспособности организации p-го
уровня обобщения;
Mp,jp – количество обобщенных показателей предыдущего уровня Rp-1,jp, составляющих показатель Rp,jp;
Jp – количество показателей Rp,jp на p-ом уровне обобщения;
RP,i – обобщенный показатель конкурентоспособности организации по i-му бизнес-процессу;
BP,i – весовой коэффициент показателя RP,i, отражающий долю конкурентоспособности, формируемой в рамках данного бизнес-процесса организации;
MP – количество обобщенных
показателей конкурентоспособности наивысшего уровня иерархии (основных
бизнес-процессов организации);
HI,орг – интегральный показатель конкурентоспособности организации.
Рассчитанные интегральные показатели
конкурентоспособности организации и продукции, анализ составляющих их частных и
обобщенных показателей конкурентоспособности с учетом весомости в интегральном
показателе позволят руководству организации определить так называемое «узкое
место» конкурентоспособности продукции и организации. Узким местом
конкурентоспособности организации и продукции называются частные и обобщенные
показатели конкурентоспособности организации и продукции, значение которых ниже
некоего минимально допустимого для того, чтобы продукция и организация могли
считаться конкурентоспособными по данному признаку, а весомость которых значима.
Анализ показателей конкурентоспособности организации и
продукции, являющихся узким местом, позволит целенаправленно установить причины
низкой конкурентоспособности организации и продукции по выявленному признаку. Это,
в свою очередь, даст возможность своевременно принять управленческое решение по
регулированию конкурентоспособности организации и продукции: разработать ряд
мер по повышению показателей конкурентоспособности, значение которых слишком
мало (использование более современных материалов, средств и методов обработки,
смены поставщика, рынка сбыта, пр.).
Таким образом, организация своевременно устранит «узкое
место» в своей деятельности, предвосхитит возможные потери от прибыли из-за
низкой конкурентоспособности продукции, укрепит свои позиции на рынке, повысит
общую конкурентоспособность.
Отметим важное условие положительности
для всех частных показателей конкурентоспособности организации и продукции. Иначе организация или продукция, являясь
неконкурентоспособной хотя бы по одному из своих показателей
конкурентоспособности, не обладает одним из необходимых для успешного ее
функционирования и удержания конкурентных позиций на рынке конкурентных
преимуществ, что является «узким местом» в формировании конкурентоспособности
организации и продукции, риском потерять часть рынка сбыта и проиграть в
конкурентной борьбе. В худшем случае нулевое значение какого-либо из показателей
конкурентоспособности организации может привести к ее банкротству.
2.3 Системный и процессный подходы
Математический аппарат СУКС оперирует взаимосвязанными и взаимозависимыми
данными этой системы. Эти взаимосвязи и взаимозависимости данных отражают
особенности построения и функционирования СУКС [3, 5]. Поэтому мы отвечаем на критические замечания к
математическому подходу в экономике с позиции построения и функционирования
математического аппарата СУКС, принимая во внимание особенности построения и
функционирования СУКС.
Построение и функционирование
математического аппарата оценки конкурентоспособности организации и продукции СУКС
осуществляется на базе применяемых при построении и функционировании СУКС
системного и процессного подходов [3, 5].
Каждый показатель
конкурентоспособности организации и продукции в СУКС учитывает:
системную и процессную сложность [3, 5] своего формирования в рамках конкретной организации;
влияние на его формирование всех бизнес-процессов организации
(технических, экономических, организационных и пр.), показателей внешней среды
организации;
приоритетность такого влияния.
Результаты оценок и анализа конкурентоспособности
организации и продукции и результаты оценок и анализа влияющих на конкурентоспособность
организации и продукции показателей внешней и внутренней среды организации попадают
в отчет о конкурентоспособности организации и отражаются в вариантах
управленческих решений.
Системный и процессный
подходы позволяют учесть взаимозависимости, существующие между частными и
обобщенными показателями конкурентоспособности организации и продукции. То есть
позволяют определить изменение одного или нескольких показателей
конкурентоспособности при изменении каких-либо показателей внешней или
внутренней среды организации.
Системный подход позволяет
выявить все влияющие на конкурентоспособность организации и продукции
показатели внешней и внутренней среды организации, обеспечивает объективность проводимой
оценки за счет корректного учета всех составляющих конкурентоспособности организации
и продукции, их весомости.
Для обеспечения более точной
системной оценки конкурентоспособности организации и продукции необходимо детализировать
показатели внешней или внутренней среды организации.
Процессный подход
обеспечивает оценку влияния различных бизнес-процессов на формирование
конкурентоспособности организации и продукции.
Более точная оценка влияния
бизнес-процессов организации на формирование интегральной оценки
конкурентоспособности организации осуществима посредством детализации основных
бизнес-процессов организации – их разделения на несколько более мелких. Тогда на
этапе каждого такого разделения необходимо определить частные и обобщенные
показатели конкурентоспособности каждого бизнес-процесса, их весомость в
формировании интегральной оценки конкурентоспособности организации. Показатели
конкурентоспособности бизнес-процессов являются составляющими интегрального
показателя конкурентоспособности организации.
Уровень детализации показатели
внешней или внутренней среды организации и основных бизнес-процессов
организации зависит от глубины проводимого анализа и необходимости достижения
той или иной точности конечной оценки конкурентоспособности организации и
продукции.
Применение системного и процессного
подходов при построении СУКС и последующем управлении с ее помощью
конкурентоспособностью организации и продукции [3, 5, 8, 9] позволяет при оценке и анализе конкурентоспособности организации
и продукции:
выявить все влияющие на конкурентоспособность организации и
продукции факторы внешней и внутренней среды организации, определить степень их
влияния;
обеспечить установление функциональных взаимосвязей и
взаимозависимостей между показателями конкурентоспособности организации и
продукции и показателями внешней среды организации;
учесть сложность организационной структуры организации, ее
технических, экономических, организационных и пр. процессов, их влияние на
формирование конкурентоспособности организации и продукции;
обеспечить установление функциональных взаимосвязей и
взаимозависимостей между показателями конкурентоспособности организации и
продукции за счет установленных функциональных взаимозависимостей и
взаимосвязей между бизнес-процессами организации;
анализировать чувствительность изменения уровня конкурентоспособности
организации и продукции к изменениям значения того или иного показателя
(технического, экономического, организационного и пр.) внешней и внутренней
среды организации;
обеспечить системное выявление «узких мест»
конкурентоспособности организации и продукции и управление по слабым сигналам (Раздел
2.3) конкурентоспособностью организации и продукции.
В данной статье мы не будем
останавливаться на вопросах определения взаимосвязей и взаимозависимостей
различных бизнес-процессов организации. Подробнее этот вопрос был изучен в [3, 5, 10, 11]. С
этой целью для каждого бизнес-процесса организации необходимо определить
частные и обобщенные показатели его конкурентоспособности, их весомость, на
базе чего определить интегральный показатель конкурентоспособности
бизнес-процесса и весомость самого бизнес-процесса в формировании интегральной
оценки конкурентоспособности организации.
На базе
проведенных количественных оценок конкурентоспособности организации и продукции
и за счет использования вышеперечисленных возможностей СУКС может своевременное
реагировать на негативные изменения внешней и внутренней среды организации и принимать
своевременные управленческие решения по регулированию конкурентоспособности –
то есть осуществлять управление по слабым сигналам.
2.3.1 Управление по слабым сигналам
Управление по слабым сигналам подразумевает
способность системы заблаговременно обнаруживать негативное влияние на
конкурентоспособность организации и продукции тех или иных факторов внешней и
внутренней среды организации. Это увеличивает время реакции на такие изменения,
дает возможность своевременно принять управленческие решения по адаптации к ним
и избежать риска снижения конкурентоспособности организации и продукции.
На ранней стадии проявления потенциальной опасности,
когда информации еще не достаточно, ответные меры будут соответственно носить
общий характер и направлены на сохранение стратегической гибкости, то есть
возможности организации приспосабливаться к временным и/или постоянным
изменениям внешней и внутренней среды, не утрачивая конкурентных преимуществ и
не снижая уровня своей конкурентоспособности. По мере поступления конкретной
информации будут конкретизироваться и ответные меры организации, конечной целью
которых станет либо устранение опасности (изменение поставщика), либо
использование создавшихся возможностей (адаптаций к новой политической
ситуации).
Такой подход в контексте
стратегического управления называется «постепенным усилением ответных мер» и
«реагированием на слабые сигналы».
В рамках управления по
слабым сигналам СУКС сообщает руководству организации о том, что некий показатель
конкурентоспособности приближается к своему критического значению. Также сообщаются
влияющие на этот показатель конкурентоспособности показатели внешней и
внутренней среды организации с учетом приоритетности их влияния и другие
показатели конкурентоспособности организации и продукции, взаимосвязанные с
рассматриваемым. Далее в рамках СУКС осуществляется анализ значений выявленных
показателей на предмет определения причины снижения значения рассматриваемого
показателя конкурентоспособности.
2.3.2 Отчет о конкурентоспособности организации и продукции
Выполненные математическим
аппаратом СУКС оценки являются базой для проведения в рамках СУКС анализа и
формирования аналитического (управленческого) отчета о конкурентоспособности организации и
продукции. Такой отчет является сводным. Его данные содержат результаты
проведения оценок и анализ особенностей формирования конкурентоспособности
организации и продукции, варианты управленческих решений по повышению
конкурентоспособности.
Полученный отчет дает
руководству организации дополнительную к уже имеющейся от других систем
управления организации, целевую информацию в контексте управления
конкурентоспособностью. Это позволяет более точно воспринимать сложившееся
состояние организации с точки зрения конкурентоспособности организации и
продукции, принимать целенаправленное управленческое решение по сохранению и
повышению уровня конкурентоспособности организации и продукции и удержанию их
конкурентных преимуществ.
Аналитический отчет о состоянии конкурентоспособности организации и продукции, формируемый в СУКС, в зависимости от запроса руководителя может содержать как подробную, детальную, так и сокращенную информацию о конкурентоспособности продукции, организации, отдельного ее бизнес-процесса. Приоритет выдаваемой для изучения аналитической информации также может быть задан: по отдельному виду продукции, по отдельному бизнес-процессу организации и т.п. Таким образом, как проводимая оценка конкурентоспособности, так и ее результаты могут быть представлены в удобной форме в зависимости от требуемой точности и требуемого времени обработки исходной информации, проведения оценки и анализа конкурентоспособности организации и продукции.
3 СУКС и математический подход в экономике
Современная экономика
немыслима без математических методов. В 21-м веке, когда информационные
технологии, базирующиеся на вычислительных процессах, получили колоссальное
развитие и продолжают стремительно наращивать вычислительные возможности,
экономическая наука не может не воспользоваться этим благом. Любые современные
экономические системы пронизаны информационными технологиями. Разрабатываются все
более сложные системы управления организацией, ее бизнес-процессами с
применением математических методов обработки информации. Они получают свое
развитие и применение в современных организациях, облегчая, в частности,
процессы принятия управленческих решений. Все нарастающая сложность
технологических, организационных, экономических и других бизнес-процессов
организации делают практически невозможным принятие управленческих решений без
вспомогательных механизмов, способных анализировать информацию о состоянии
организации и предоставлять требуемую аналитическую отчетность. Это позволяет
повышать эффективность принимаемых управленческих решений в организации.
Помимо этого, процесс
управления современной организацией является сложным, многоуровневым,
нуждающимся в разработке все новых, эффективных, актуальных для быстроменяющихся
условиях рынка вычислительных механизмов принятия решений.
В то же время,
математические методы общепризнаны как важный инструмент анализа и язык для
точного выражения концепции и отношений.
Развиваясь из Школы Теории
управления, Математический подход дает количественную основу для принятия
решений и рассматривает управление как систему математических моделей и
процессов [12].
Учитывая вышеизложенное, совершенствование
существующих и разработка новых математических методов в экономике –
естественный и неизбежный процесс. При этом необходимо учесть имеющуюся практику
использования таких методов.
Применение математических
методов в современной экономике требует решения ряда методологических проблем.
Вопросы применения математики в решении экономических задач вообще, и применения
методов принятия решений в частности являются дискуссионными еще с 1960-х годов
и продолжаются по настоящее время [12, 13, 14, 15, 16, 17].
Конструктивная критика использования
математических методов в экономике – результат сложного и разнообразного опыта.
Возникшие вокруг применения математических методов в решении экономических
задач вопросы дают бесценный материал для разработки новых и совершенствования
имеющихся математических методов. Полученный опыт позволяет избежать выявленных
сложностей применения таких математических методов, их недостатков, сделать вновь
создаваемые или совершенствуемые математические методы более адаптированным к
решению экономических задач в современных условиях.
В этой части мы предпримем
попытку ответить на наиболее распространенные вопросы и критику применения
математических методов в экономике и, в частности, методов принятия решений с
позиции особенностей построения и функционирования Системы управления
конкурентоспособностью организации и ее математического аппарата.
Прежде всего, обозначим, что
полностью разделяем позицию O. Моргенштерн [18]: «Ограничения (использования математики в
экономике – прим. автора) возрастали, главным образом, из-за того, что
ошибочная экономическая модель была создана и проанализирована математически
или потому, что математика просто использовалась в неадекватной, если даже
некомпетентной манере».
А
также мы полностью разделяем следующие утверждения [12, 19]:
«математические модели
помогают в систематическом анализе проблем, но модели не заменяют здравого
смысла».
математические методы количественного анализа предоставляют
инструменты для анализа, но они не могут рассматриваться как независимая
система управленческой мысли.
Изложим
здесь несколько распространенных критических утверждений по отношению к
использованию математических методов в экономике [20] и ответим на них. Придержемся
сквозной нумерации таких критических утверждений в этой статье.
Утверждение 1: Может
возникнуть любое количество переменных и непредвиденных элементов, влияющих на
результат (предпринимательской деятельности): изменения в моде и технологиях,
государственная политика, деятельность профсоюзов, конкуренция, цены и даже
погода. Ни один из этих элементов не является полностью предсказуемым; Ни один
из них не может быть точно определен прошлыми результатами. Такова
природа предпринимательской функции и, действительно, самой реальности. Попытки
математически количественно оценить эти элементы заранее или придать
количественное значение субъективным суждениям самих предпринимателей – это
безумие. Они обречены на неудачу, которая заключается в грубой простоте и
неточности. Ирония заключается в том, что математическая экономика стремится к
точности чисел и, тем не менее, болота в статических уравнениях, которые
неизбежно не могут начать учитывать все соответствующие факторы. Экономист
Генри Хэзлитт говорит нам, что если математическое уравнение неточно, оно хуже,
чем бесполезно; это мошенничество: Это дает нашим результатам просто ложную
точность. Это дает иллюзию знания вместо откровенного исповедания невежества,
неопределенности или неопределенности, которая является началом мудрости [21].
Наш ответ на Утверждение 1: В СУКС не
ставится задача построения прогнозов как таковых на базе накопленной ранее
информации. Задачи системы управления конкурентоспособностью организации:
осуществить объективную, системную количественную оценку
конкурентоспособность организации и продукции;
проанализировать системно результаты проведенной оценки и
выявить, какие показатели конкурентоспособности продукции и организации в
большей или меньшей степени повлияли на результат оценки;
выявить «слабые» места конкурентоспособности организации и
продукции;
предоставить руководству организации аналитический отчет с
полученными результатами и рекомендуемыми (но не навязанными) вариантами
управленческих решений по повышению или сохранению уровня конкурентоспособности
организации и продукции, удержанию их конкурентных преимуществ.
Управленческое решение
принимает руководство организации. СУКС является вспомогательным аналитическим
механизмом.
СУКС обладает механизмом управления по слабым сигналам (Раздел 2.3.1),
который является, в определенном смысле, механизмом прогнозирования. Этот
механизм призван оказать дополнительную помощь руководству в выявлении
нарастающей негативной для конкурентоспособности организации и продукции тенденции
изменения во внешней или внутренней среде организации.
Кроме того, в СУКС, как в любой системе управления организацией,
применяется механизм прогнозирования, где построение прогнозов осуществляется
на базе данных о предыдущих состояниях организации, статистике изменения
показателей ее конкурентоспособности [3]. Выявление тенденций изменения
показателей конкурентоспособности организации и продукции носят вспомогательный,
справочный характер. Они не претендуют, как в любой системе управления, на
исключительно правильный прогноз, способный предсказать любые, даже сложно
предсказываемые изменения. В случае, если современная экономическая наука
создаст уникальный механизм прогнозирования, способный предугадывать любые,
даже маловероятные события на рынке, СУКС может адаптироваться к его
использованию в рамках своего функционирования.
Основная оценка СУКС осуществляется на базе актуальных и объективных данных
в режиме реального времени, поступающих от других систем управления
организацией, отчетности организации, операторов СУКС, актуализирующих
информацию.
Что касается точности
проводимых в СУКС оценок, то, согласно таблице 1, она определяется, исходя из
объёма наличествующей информации о значимых для определения
конкурентоспособности организации и продукции факторах о внешней и внутренней
среде организации.
Таким образом, руководство
организации всегда в курсе того, насколько точна произведенная количественная
оценка конкурентоспособности организации и продукции.
Утверждение 2: «…. уравнения не дают никакой
информации о человеческом действии, посредством которого достигается гипотетическое
состояние равновесия».
Наш ответ на Утверждение 2: Эффективное управление организацией
есть результат ряда точных, своевременных управленческих решений конкретных лиц,
их принимающих. Но принятие таких решений было бы трудно осуществимо или,
порой, неосуществимо вообще в современных условиях в отсутствие механизма
объективной и комплексной оценки технической, производственной, экономической,
организационной ситуации в организации. СУКС является механизмом,
предоставляющим такую оценку и ее анализ в части конкурентоспособности
организации и продукции, варианты управленческих решений по повышению
конкурентоспособности организации и продукции. Тем не менее, окончательное
решение остается за руководством организации. СУКС является вспомогательным
механизмом для руководства организации на пути к целевому управлению
конкурентоспособностью организации и продукции.
Утверждение 3: Еще одна слабость, присущая
математическому подходу, обсуждается Генри Хэзлиттом в его великой книге
«Неудача «новой экономики». Там Хазлитт показывает, что «математическое
утверждение, которое должно быть научно полезно, должно, как и словесное
утверждение, по крайней мере быть поддающимся проверке, даже если оно не
проверено» [21].
Наш ответ на Утверждение 3: Математический аппарат оценки
конкурентоспособности организации и продукции СУКС прошел удачную апробацию на
стадии своей разработки [3] и показал свою эффективность и объективность. Стоит
отметить, что для каждой конкретной организации перечень показателей
конкурентоспособности, их приоритетность отличаются (в зависимости от сферы
деятельности организации, ее целей, ситуации на рынке и пр.). Сходимость
результатов может быть проверена опросом среди потребителей, экспертно в
сравнении с продукцией и организацией-конкурентами и пр.
Утверждение 4: математический подход не одобряется
верующими в рынок. Типичный гражданин – неэкономист – также отталкивается им,
но по другой причине: запутанное множество сложных уравнений просто выходит за
рамки его понимания.
Наш ответ на Утверждение 4: На этапе функционирования СУКС
оценка конкурентоспособности организации и продукции, а также формирование
аналитических отчетов и вариантов управленческих решений осуществляются
автоматически. Ввод исходных данных и их обновление осуществляется автоматически
от систем управления, функционирующих в организации, или через удобный
интерфейс операторами. Создание такого интерфейса в современных условиях осуществимо
с помощью ряда известных методов. Поэтому на этапе функционирования внедренной
в организации СУКС пользователи не нуждаются в специальной математической
подготовке. Математический аппарат СУКС скрыт от непосредственного пользователя.
Ответим также с позиции
особенностей построения и функционирования СУКС и ее математического аппарата на
критику, представленную в [12], где перечислены недостатки математического
подхода Теории управления.
Утверждение 5: В реальной жизни руководители должны быстро принимать решения, не
дожидаясь полной информации для разработки моделей.
Утверждение 6: Различные математические инструменты помогают в принятии решений. Но
принятие решений – это часть управленческой деятельности. У руководства есть
много других функций, кроме принятия решений.
Наш ответ на Утверждения 5 и 6: Количественная оценка и
анализ конкурентоспособности организации и продукции в СУКС может быть выполнен
с различной точностью (Таблица 1). При меньшей точности потребуется меньше
исходных данных, что ускорит проведение оценки и анализа. Кроме того, СУКС
предоставляет руководству аналитический отчет о конкурентоспособности организации
и продукции, содержащий более или менее (в зависимости от потребности
руководителя) подробную аналитическую информацию и оценки конкурентоспособности
с вариантами управленческих решений (Раздел 2.3.2).
Утверждение 7: Этот (математический – прим. автора) подход предполагает, что все
переменные для принятия решений являются измеримыми и взаимозависимыми. Это предположение нереалистично.
Наш ответ на Утверждение 7: Математический аппарат СУКС не навязывает ни
характер зависимостей между показателями, ни значения показателей. Формулы 5 и
9 – математические модели оценки конкурентоспособности организации и продукции соответственно
позволяют задавать как взаимосвязанные частные и обобщенные показатели
конкурентоспособности организации и продукции, так и несвязанные между собой. Подробнее
об установлении взаимосвязей см. Раздел 2.3 и формулы 1, 2.
Что касается неизмеримых
показателей (нам думается, что речь идет о качественных показателях), то они
могут быть оценены экспертно. Существует множество активно используемых методов
экспертной оценки качественных показателей, в частности, метод анализа иерархий
[7], его модифицированная автором версия [3]. Наличие или отсутствие некоторого
признака может быть задано, например, как 1 и 0 (например, факт наличия услуги
доставки товара: 1 – товар может быть доставлен курьерской доставкой, 0 –
только самовывоз).
Утверждение 8: Иногда информация, доступная в бизнесе для разработки математических
моделей, не соответствует дате и может привести к неправильному принятию
решений.
Наш ответ на Утверждение 8: Подобные ситуации распространены достаточно широко. Их
наличие не связано с точностью и эффективностью самих математических методов.
Неточность исходной для проведения оценки и анализа информации является для
применяемого математического метода неустранимой погрешностью. Такую погрешность
можно минимизировать, например, принятием ряда организационных мер по
своевременному обновлению входящей для СУКС информации. При формировании
управленческого решения руководитель или другое лицо, принимающее решение,
должны располагать максимально актуальной информацией об организации и ее
продукции. Отметим, что даже в отсутствие математического метода руководитель
организации не сможет принять эффективное управленческое решение, если не будет
располагать актуальными необходимыми исходными данными.
При создании системы управления
конкурентоспособностью организации важно организационно решать вопросы по
построению единых баз данных для всех систем управления организацией, являющихся
подсистемами для СУКС [3], и самой СУКС. Это необходимо для быстрого получения
целостной и своевременной информации о деятельности организации ее руководством
для принятия своевременного управленческого решения.
Утверждение 9: Одно из важнейших требований, выдвигаемых математическим методам в
экономике вообще [13] и в принятии управленческих решений в частности, является
требование о том, что применение таких методов не должно искажать реальную экономическую
картину. Получаемая математическая модель может дать приближенное представление
о событии, явлении (результаты могут быть предоставлены с определенной
оцененной точностью), но никак не искаженное, ведущее к ложным выводам, а
значит к принятию ложных управленческих решений.
Наш ответ на Утверждение 9: Как было сказано выше (Раздел 2.3), объективность
результатов оценки конкурентоспособности организации и продукции математический
аппарат СУКС осуществляет за счет применяемых при построении и функционировании
СУКС системного и процессного подходов и четкого определения точности
проводимой оценки (Таблица 1).
Кроме того, математический
аппарат определения уровня конкурентоспособности организации и продукции,
функционирующий в СУКС, не имеет каких-либо избыточных, не соответствующих
реальности, требований и условий (см. подробнее Таблица 2). А также объективность
проводимой оценки обеспечивается за счет установления приоритетности частных и
обобщенных показателей конкурентоспособности организации и продукции.
Помимо
ряда изложенных выше критических утверждений по отношению к использованию
математических методов в экономике, существует ряд выявленных вследствие
разнообразного и сложного опыта применения ограничений применения тех или иных
методов математического подхода Теории управления.
В таблице 2 приведены
распространенные математические методы Теории управления, решаемые ими задачи или
критические замечания и ограничения их использования; а также отличия и преимущества
математического аппарата количественной оценки конкурентоспособности организации
и продукции СУКС.
Дополнительно к данным таблицы
2 отметим, что ни один из перечисленных математических методов Теории
управления не осуществляет целенаправленную количественную оценку
конкурентоспособности организации и ее продукции с учетом заданной точности. Приведенные
методы не позволяют обеспечить такую оценку системно, учитывая сложность
формирования конкурентоспособности организации и продукции, сложность
организационной структуры данной организации, ее бизнес-процессов, взаимосвязи
и взаимозависимости этих бизнес-процессов и функционирующих в организации
систем управления, влияющие на конкурентоспособность организации и продукции факторы
внутренней среды организации (финансовая, техническая, управленческая и пр. отчетность,
отчеты систем управления организации, экспертные оценки, пр.), а также влияние
внешней среды организации – спрос на продукцию организации, ее ценовая
политика, особенности отраслевого рынка, данные о
продукции/организациях-конкурентах.
4 Выводы
Проведенное в
статье исследование является обоснованием объективности математических оценок,
проводимых математическим аппаратом СУКС. Основываясь на таких оценках, а также
проводимом на их базе в СУКС автоматизированном анализе, можно не только
определить место организации на рынке – уровень ее конкурентоспособности, но и
обеспечить управление конкурентоспособностью организации и продукции на основе
актуальных данных [3, 5].
Руководствуясь
известным изречением М. Портера «Идею конкурентной стратегии можно выразить в
двух словах: “быть непохожим”. Это означает продуманный выбор ряда
видов деятельности, которые позволят предоставлять уникальный портфель
создаваемой ценности» [37], оценки МА СУКС и анализ СУКС позволяют выявить
такие отличия – конкурентные преимущества – продукции или организации, которые дают
им возможность занимать лидирующие позиции на рынке.
Как упоминалось
выше, МА СУКС и СУКС в целом позволяют оценить такие конкурентные преимущества
количественно и системно, с учетом влияющих на них факторов внешней и
внутренней среды с определенной точностью. Это даст возможность объяснить
уникальность конкурентоспособной организации, принципы, позволяющие ей
удерживать свои конкурентные позиции. Причем такие оценка и анализ
конкурентоспособности могут быть проведены в СУКС в том числе и для организации/продукции-конкурента.
Таким образом, выявленные оцененные и проанализированные системно и
целенаправленно уникальные конкурентные преимущества той или иной организации/продукции-конкурента
позволят учесть опыт конкурента в функционировании своей организации.
Согласно [37]
«Устойчивого успеха добьются те компании, которые как можно раньше определят и
обеспечат уникальную конкурентную позицию для видов своей деятельности». Механизм
оценки и анализа конкурентоспособности организации и продукции, сформированный
в СУКС, позволит сформировать уникальную конкурентную стратегию повышения такой
конкурентоспособности. Такой механизм
позволит обеспечить удержание конкурентных преимуществ организации и продукции,
предотвращения потери доли рын ка в его быстро меняющихся условиях и в периоды
все чаще возникающих кризисов.
Литература
Иванкова M.A. (2007). Построение
математической модели системы управления конкурентоспособностью организации // М., Издательство «ООО НПЦ «Энергоинвест»,
Интеграл. –№5. – С. 72-73
Иванкова M.A. (2007). Особенности применения стандартных характеристик
больших систем в системе управления конкурентоспособностью организации //
Доклад к V научно-практической конференции
магистров, аспирантов и молодых ученых «Экономический рост и трансформация
отраслевых рынков в транзитивной экономике» ГОУ ВПО «РУДН», 10 октября 2007г.
Иванкова M.A. (2008). Диссертация на соискание степени
кандидата экономических наук «Концептуальные подходы к управлению конкурентоспособностью
машиностроительных организаций (на примере ОАО «Ново-Вятка»).
Иванкова M.A. (2013). Использование
процессно-стоимостного подхода при оценке и анализе экономической эффективности
проектов АЭС на всех этапах жизненного цикла // М., Издательство «ООО НПЦ «Энергоинвест», Интеграл, №3/2012.
стр.38-41
Ivankova M.A. (2015). Process Approach
And Modelling In Organisation Competitiveness Management System // Scientific & Academic Publishing/
Management, Vol. 3 No. 5, 2015, pp. 273-278
Cost estimate classification system –
As applied in engineering, procurement, and construction for the process
industries (2016). AACE International Recommended Practice No. 18R-97. // TCM Framework: 7.3 – Cost Estimating and
Budgeting. Rev. March 1, 2016. https://web.aacei.org/docs/default-source/toc/toc_18r-97.pdf?sfvrsn=4
Саати Т., Томас Л. (1993). Принятие решений. Метод анализа иерархий. –М.: Радио и
связь. – 320 с.
Черемных О.С., Черемных С.В. (2005). Стратегический
корпоративный реинжиниринг: процессно-стоимостной подход к бизнес управлению. Training manual. – M., Финансы и статистика
Wuthrich, N. (2017). Review of Peter Spiegler’s “Behind the model: a
constructive critique of economic modeling. Cambridge
University Press, 2015, 201 pp.”, Erasmus Journal for Philosophy and
Economics, Vol. 10, Issue 1, Spring 2017, pp. 124-132
Hazlitt, H. (1959). The Failure of
the “New Economics. Princeton, New Jersey: D. Van Nostrand Company, Inc.
Грешилов А.А. (2014).
Математические методы принятия решений: учеб. пособие – 2-е изд., испр. и доп.
М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. –
647 с. http://baumanpress.ru/books/456/456.pdf
Аникеева К.А. (2014). Преимущества и недостатки
имитационного моделирования в экономических исследованиях. Финансовый университет при Правительстве РФ, Москва.
Кобелев Н.Б. (2003).
Особенности имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело. – 336 с.
Cheema, D.S.
(2005). Operations Research. Laxmi Publications”, FirewallMedia, New Delhi
Раяцкас Р.Л., Плакуновa М.К. Количественный анализ в экономике. М.: Наука, 1987. – 376 с.
Дмитриев В.И. (1989). Прикладная теория
информации. Учебник для студентов ВУЗов
по специальности «Автоматизированные системы обработки информации и
управления». – М.: Высшая школа – 320 c
Porter M., (1996). What is strategy?, Harvard Business Review 74(6), pp.
61–78.
References
Ivankova,
M.A. (2007). Development of the mathematical model of the organisation
competitiveness management system. Energoinvest Publishing, Integral, Vol.5 pp. 72-73
Ivankova,
M.A. (2007). Particular
features of applying the standard characteristics of large systems in the
Organisation competitiveness management system, 5th Scientific and practical conference of the masters, graduate students and young scientists «Economic growth and transformation of sectoral
markets in a transitive economy» 10.10.2007, Peoples’ Friendship University of Russia.
Ivankova, M.A. (2008), PhD thesis
«Conceptual demands for management to competitive advantages in organisations
into the development of the Russian machinery based on the experience of
JSC Novo-Vyatka», Moscow, Russia.
Ivankova, M.A. (2012). The application
of the process-cost approach in assessing and analyzing of the NPP projects’
economic effectiveness, at all stages of its life cycle. Energoinvest Publishing, Integral, Vol.3. pp.38-41
Ivankova, M.A. (2015). Process
Approach And Modelling In Organisation Competitiveness Management System, Scientific & Academic Publishing/
Management, Vol. 3 No. 5, pp. 273-278
Cost estimate classification system –
As applied in engineering, procurement, and construction for the process
industries, (2016), AACE International Recommended Practice No. 18R-97 // TCM
Framework: 7.3 – Cost Estimating and Budgeting. Rev. March 1, 2016. available
at: https://web.aacei.org/docs/default-source/toc/toc_18r-97.pdf?sfvrsn=4
Saati, Т. and Томаs,
L. (1993), Prinyatiye resheniy. Metod analiza ierarhiy [Decision making. Method
of hierarchies analysis]. Radio and connection, Moscow, Russia
Cheremnyh, О.S.
and Cheremnyh, S.V. (2005). Strategicheskiy korporativniy reinzheniring:
processno-stoimostnoy podhod k bizness upravleniyu [Strategic
corporate reengineering: a process-value approach to business management. Training manual], Finance and
statistics Publishing, Moscow, Russia
Olum, Y. (2004). Modern management
theories and practices. 15th East
African Central Banking Course, Kenya
School of Monetary Studies
Birukov, B.V. (1963). Krakh metaphizicheskoy koncepcii universalnosti predmetnoy oblasti v
logike [The collapse of the metaphysical
concept of universality of the subject area in logic], High
School,Moscow. 49 pp.
Mises, L.
(1960). Epistemological problems of economics. Princeton.
Seligmen, B.
(1968). Osnovniye
techeniya sovremennoy economicheskoy mysli. Progress, Moscow, Russia
Wuthrich, N. (2017). Review of Peter Spiegler’s “Behind the model: a
constructive critique of economic modeling. Cambridge
University Press, 2015, 201 pp.”, Erasmus Journal for Philosophy and
Economics, Vol. 10, Issue 1, Spring 2017, pp. 124-132
Anikeeva, K.A. (2014). Preimuschestva I nedostatki imitacionnogo
modelirovaniya v economicheskih issledovaniyah [Advantages and disadvantages of
simulation modeling in economic researches], Financial University under the Government of the Russian Federation
(Finance University). Moscow, Russia
Kobelev, N.B. (2003). Osobennosti imitacionnogo
modelirovaniya slozhnih economicheskih system [Features
of imitating modeling of the economic systems]. Delo, Мoscow, 336 pp.
Rayatskas, Р.L. and Plakunov, М.К.
(1987). Kolichestvenniy analiz v economike [Quantitative analysis in Economics].Academy of Sciences, USSR, 392 pp.
Dmitriev,
V.I. (1989), Prikladnaya teoriya
ingormacii [Applied information theory]. Manual for university students in the specialty «Automated Information Processing Systems
and Management»,High School, Moscow, 320 pp.
Porter M., (1996). What is strategy? Harvard
Business Review 74(6), pp. 61–78.
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК
338
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10406
МАРКЕТИНГОВОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ КРИТЕРИЕВ ВЫБОРА
ФИТНЕС КЛУБОВ
MARKETING RESEARCH OF CRITERIA
OF CHOICE OF FITNESS CLUBS
Уткина Евгения
Олеговна, Нижегородский
государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний
Новгород
Гуреева
Евгения Павловна, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы
Минина, г. Нижний Новгород
Булганина
Светлана Викторовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры
инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный
педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Лебедева
Татьяна Евгеньевна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры
инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный
педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Utkina E.O., zhenya.utkina.01@mail.ru
Gureeva E.P., jenu58628@gmail.com
Bulganina S.V., bulgsv@mail.ru
Lebedeva T.E., tatyana.lebedeva@bk.ru
Аннотация. В статье описаны результаты
исследования факторов выбора, услуг и фитнес центров. Уточнен потрет
потребителя. Авторами раскрываются ключевые факторы формирования спроса на
данные услуги и услуги фитнес индустрии в целом: отношение к спорту и здоровому
образу жизни, посещение спортивных залов, фитнес-центров, студий, залов;
частота посещений, справедливая цена; наличие дополнительных услуг, требования
к тренерскому персоналу и индивидуальным тренировкам. Раскрываются и подробно
обсуждаются факторы формирования рынка. Сделаны выводы о возможностях и
перспективах развития данного рынка.
Summary. The article
describes the results of a study of factors of choice, services and fitness
centers. Refined consumer portrait. The authors reveal the key factors in the
formation of demand for these services and the fitness industry as a whole:
attitude to sports and a healthy lifestyle, visiting gyms, fitness centers,
studios, gyms; frequency of visits, fair price; availability of additional
services, requirements for coaching staff and individual training. The factors
of market formation are disclosed and discussed in detail. Conclusions are made
about the opportunities and prospects for the development of this market.
Количество
фитнес-клубов на мировом рынке специалисты оценивают в 153 000 объектов,
которые посещают 131,7 млн чел. Лидирующие позиции в мире принадлежат странам
американского континента. Российский рынок фитнес-услуг в настоящее время
находится в стадии становления и отстает от западного на 20–30 лет. При этом он
неоднороден и, безусловно, Москва опережает регионы. Как показывает статистика,
в России на 143 млн населения приходится около 3000 фитнес-клубов, которые
посещают чуть более 0,2% населения. Но россияне активно посещают не только
крупные центры, но и небольшие тренажерные залы и студии, которые не попадают в
категорию фитнес-клубов, с учетом контингента этих спортивных организаций количество
россиян, занимающихся фитнесом, может составлять до 2,5-3%.
Сейчас в Нижнем
Новгороде работает 137 фитнес-центров, открытию новых центров способствует
низкая насыщенность нижегородского рынка. В этой связи тема исследования является
актуальной.
Целью исследования
является определение факторов выбора фитнес-клуба.
Гипотеза исследования:
Основными факторами выбора фитнес-клуба является цена абонемента и близость к
дому.
С целью изучения спроса
и свойств услуги фитнес- центров был проведен опрос в марте 2020 года средствами
google
forms.
Выборка составила 50 человек. В опросе приняли участие большее количество женского пола (70%), чем мужского (30%). Возрастная характеристика респондентов распределилась следующим образом: 44 % – 17-22 лет, 38 % в возрасте 23-28 лет, 10 % респондентов от 29-33 и 8 % опрошенных отметили свой возраст в районе 34 лет и старше (рисунок 1).
Большинство
респондентов считают себя спортивными людьми (66 %), 34% респондентов считают
иначе.
Респонденты отдают предпочтение в фитнес – центрах таким услугам, как плавание (40%), фитнес-бодибилдинг (38%), коньки (36%), единоборства (16%), интеллектуальные виды спорта (12%). Минимальное количество опрошенных проголосовало за экстремальный вид спорта (4%) и стрелковый спорт (2%) (рисунок 2).
Из фитнес услуг респонденты предпочитают силовые тренировки (40%), плавание (28%), персональные тренировки (26%), групповые занятия (18%), йога и восточные единоборства (12%), функциональный тренинг (8%), пилатес (6%).
Основным критерием выбора клуба для респондентов, в первую очередь, является – цена (70%), после отдают предпочтение близости к дому (42%), набору программ (26%), отсутствию тесноты в зале и наличие бассейна (24%), современные тренажеры (20%), а так же приветливый и профессиональный штат сотрудников (14%).
Самым важным критерием при выборе центра для опрашиваемых, является тренажерный зал (60%), бассейн (42%), наличие персональных тренировок (34%), групповые занятия (28%), медицинского центра (24%), spa – комплекса(20%), парковки (18%), косметологических услуг (6%).
Почти одинаково требование к оборудованию залов. Оно должно быть Современным (30%), разнообразным (30%), наглядным по эксплуатации (26%) и с наличием пособия по его эксплуатации (26%).
В фитнес – центрах почти половина опрашиваемых хочет видеть профессионализм персонала (44%), хорошую физическую форму тренера (26%), доброжелательность (14%), определенный пол тренера (8%) и определенный возраст (6%).
Удобство расположения (48%) и стоимость (46%) являются самыми главными факторами выбора фитнес – центра. А так же : совет друзей (34%), пакет услуг и репутация клуба (20%), активная рекламная компания (14%) и популярность среди молодежи (12%).
Для 50 % опрошенных людей решающим фактором при выборе центра является близость к дому, для 16 % не имеет значения перечисленные факторы, 14% опрашиваемых проголосовало за близость к месту работы и для 10% респондентов близость к университету и к метро является решающим фактором при выборе.
Многим были бы интересны скидки на
продление абонементов (40%), акция – приведи друга (26%), дополнительные услуги
по специальной цене (20%) и праздничные спец предложения (14%).
38% опрашиваемых устоил бы режим работы с 7:00 до 24:00. 32 % респондентов хотели бы, что бы фитнес – клуб работал в круглосуточном режиме, для 20% респондентов время не является важным фактором и 10% человек желали бы график с 5:00 – до последнего клиента. 36 % опрашиваемых планируют посещать фитнес – клуб до 4 раз в неделю, 32 % планируют посещать 1 раз в неделю, 10 % желают посещать до двух раз в месяц, 10% затрудняются в ответе, 6% готовы посещать клуб каждый день.
66 % клиентов фитнес – клубов готовы платить за годовой абонемент менее 20 000 рублей, 24 % клиентов готовы отдавать до 30 000 рублей, 8% гостей готовы отдавать за годовой абонемент до 50 000 рублей и 2% респондентов приемлемой стоимостью назвали сумму свыше 50 000 рублей.
Таким образом, по
результатам исследования, основными критериями выбора фитнес-клуба являются
цена и близость к дому. Также большое значение имеет наличие бассейна.
Приветливый штат сотрудников и современные тренажеры имеют не такое большое
значение для посетителей.
Посетители в возрасте
от 20 до 30 лет готовы платить минимальную сумму за абонемент. Люди старшего
возраста готовы оплачивать услуги, предоставляемые фитнес-клубами по средней
цене и цене выше среднего.
Гипотеза: Цена
абонемента и близкое месторасположение по отношению проживания является
основным фактором выбора фитнес клуба – данном исследовании, подтверждена.
МАРКЕТИНГОВОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
ВОСТРЕБОВАННОСТИ ПРИГОРОДНОГО ТРАНСПОРТА И ВОЗМОЖНОСТИ ЕГО РАЗВИТИЯ
MARKETING
RESEARCH OF THE NEED FOR SUBURBAN TRANSPORT AND OPPORTUNITY OF ITS DEVELOPMENT
Панько Юлия
Владимировна, кандидат
экономических наук, доцент, Российский университет транспорта (МИИТ), г. Москва
Гуреева
Евгения Павловна, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы
Минина, г. Нижний Новгород
Булганина
Светлана Викторовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры
инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный
педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Лебедева
Татьяна Евгеньевна, кандидат педагогических наук, доцент, доцент кафедры
инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный
педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Panko J.V., panko_roat_dot@bk.ru
Gureeva E.P., jenu58628@gmail.com
Bulganina S.V., bulgsv@mail.ru
Lebedeva T.E., tatyana.lebedeva@bk.ru
Аннотация. В статье описаны результаты
исследования изменения рынка перевозчиков на пригородных маршрутах в Нижнем
Новгороде и области. Попытки оптимизировать транспортную логистику
муниципального транспорта региона с одной стороны получили высокую оценку в
стране, а с другой стороны привели к недовольству потенциальных потребителей. Авторами
статьи были проанализированы критерии выбора пригородного транспорта в Нижнем
Новгороде. Получена независимая оценка рынка пассажирских перевозок в городе. Раскрываются
и подробно обсуждаются факторы формирования рынка транспортных услуг. Сделаны выводы
о возможностях и перспективах развития данного рынка. Проведенный авторами
анализ предоставляет возможность для реализации мероприятий по улучшению и
совершенствованию данной сферы. Сформулированные выводы соответствуют
поставленным в статье целям и полученным результатам исследования.
Summary. The
article describes the results of a study of changes in the market of carriers
on suburban routes in Nizhny Novgorod and the region. Attempts to optimize the
transport logistics of municipal transport in the region, on the one hand, were
highly appreciated in the country, and on the other hand led to dissatisfaction
of potential consumers. The authors of the article analyzed the selection
criteria for suburban transport in Nizhny Novgorod. An independent assessment
of the passenger transportation market in the city was received. The factors of
formation of the transport services market are disclosed and discussed in
detail. Conclusions are made about the opportunities and prospects for the development
of this market. The analysis carried out by the authors provides an opportunity
for the implementation of measures to improve and improve this area. The
conclusions formulated correspond to the goals set in the article and the
results of the study.
Ключевые
слова: пригородный
транспорт, транспортный комплекс города, транспортная инфраструктура, опрос,
исследование.
Keywords: suburban
transport, transport complex of the city, transport infrastructure, survey,
research.
Согласно
данным исследования экспертов МГУ, созданная в Нижнем Новгороде транспортная
инфраструктура уступает лишь московской, петербургской и новосибирской [3]. Нижний
Новгород вошёл в пятерку российских городов с наиболее развитым транспортным
комплексом, говорится в исследовании межфакультетской группы учёных МГУ им. М.
В. Ломоносова. Согласно опубликованной информации, эксперты оценивали различные
социально-экономические аспекты развития транспортной инфраструктуры, такие как
качество и доступность транспортных услуг для всех основных категорий
пользователей транспортной системы (пассажиров общественного транспорта,
велосипедистов, пешеходов и владельцев личных автомобилей), эффективность
грузовой логистики, безопасность дорожного движения и воздействие транспорта на
окружающую среду [1,2].
Однако
в действительности, не все так радужно и безоблачно как бы хотелось. Очередные
транспортные реформы не на шутку всколыхнули общественность. Незадолго до
Нового 2020 года в Нижнем Новгороде были пересмотрены городские и пригородные
маршруты, произошли отмены ряда популярных у горожан маршрутов. Ещё у ряда
маршрутов изменили пути следования. Соцсети захлестнул шквал негодования от
нижегородцев, которые теперь вынуждены ездить с пересадками или подолгу ждать
автобуса. Причём об их отмене администрация объявила менее, чем за сутки.
В
настоящее время часть проблем снята за счет компенсации отменённых маршрутов
муниципальным транспортом, однако, ожидание транспорта и его переполненность
продолжают волновать нижегородцев.
В нынешней непростой
ситуации, когда в условиях выхода из карантина по COVID-19 возобновляют свою работу
нижегородские предприятия, проблема транспорта вновь возвращается в число
наиболее актуальных,. В весенне-летнее время многие жители перемещаются на дачи
в пригород и именно оттуда лежит их маршрут на работу.
Но главный
пассажиропоток формируется на пригородных маршрутах из жителей жилых комплексов
таких как «Окский берег», «Времена года» и др., находящихся в пригороде Нижнего
Новгорода. Компенсировать недостаток пригородных маршрутов могут не только
муниципальные предприятия транспорта. Но и коммерческие извозчики, главное
понять необходимость услуг именно в этот сегменте.
Именно этими
обстоятельствами обусловлена актуальность проводимого исследования.
Целью исследования является оценка потребительского спроса на пригородные автобусы. Выборка составила 130 человек различной возрастной категории. Исследование проводилось среди жителей Нижнего Новгорода в мае 2020 года средствами google forms. Сроки проведения: март – май 2020 г. По результатам маркетингового исследования большинство (76,6%) опрошенных респондентов находятся в возрасте от 20 до 30 лет; женщин (73,3%) и 26,7% – мужчин. На вопрос «Пользуетесь ли Вы пригородными автобусами?» большинство (70%) из опрошенных респондентов подтвердили, что пользуются пригородными автобусами (рисунок 1).
При этом, в общей сложности более 1 раза в неделю пользуются 43,4 % и 23,3% респондентов пользуются ежедневно (рисунок 2).
Такая популярность пригородных маршрутов обусловлена оптимальным временем поездки до города или пересадочного узла (метро). Большинство (40%) из опрошенных респондентов ответили, что время поездки занимает до 30 минут. 23,3% опрошенных респондентов указали время от 30 до 60 минут, 20% ответили больше часа, 16,7 % отметили, что их время движения занимает ровно один час (рисунок 3).
Основной целью поездок
для большинства, как показало исследование,
является (63,3%) поездка на работу и домой; поездки на отдых (43,3%),
(30%) поездки на учебу и с учебы; (30%) поездки на дачу; (20%) респондентов
используют пригородные автобусы для поездок по работе (исполнение трудовых
обязанностей требующие разъездов).
Большинство (63,3%) из опрошенных респондентов, попавших в опрос, указали, что за месяц тратят меньше 1000 рублей. По 16% респондентов (по 5 респондентов) приходится на такие ответы, как: 1000-3000 руб. и 3000-5000 руб.
Приятной неожиданностью стал тот факт, что подавляющее большинство респондентов указали, что стоимость проезда соответствует качеству предоставляемых услуг (рисунок 4).
Также большинство отметили, что оценивают качество обслуживания пригородных автобусов на хорошо и удовлетворительно (рисунок 5).
Также в ходе исследования
было установлено, что именно не устаивает нижегородцев, пользующихся услугами
пригородного транспорта. По результатам исследования большинство респондентов
(56,7%) отмечают как «минус» – уровень комфорта и устаревший (некомфортный)
подвижной состав. К другим основным причинам можно отнести: большие интервалы
движения (длительное ожидание автобуса) (53,3%), цена билета (36,7%),
обслуживание (20%), неудобные остановочные пункты (13,3%), безопасность проезда
(10%).
Среди вариантов по
улучшению ситуации респонденты назвали:
Увеличение
количества рейсов – 40%;
Более
удобное расписание – 60 %;
Проведение
мероприятий по повышению культуры обслуживания пассажиров – 16,7%;
Проведение
технических мероприятия повышения качества перевозок – 36,7%;
Увеличение
количества пунктов отправления – 26,7%;
Введение
льгот – 46,7 %.
Таким образом, по
результатам маркетингового исследования большинство (70%) из опрошенных
респондентов подтвердили, что пользуются пригородными автобусами. Большинство
респондентов (63,3%) пользуются пригородными автобусами с целью поездки на
работу и поездки при этом занимают до 30 минут (40%). В основном, респонденты указали,
что за месяц тратят на пригородные автобусы в месяц меньше 1000 рублей. По
результатам маркетингового исследования, большинство (по 36,7%) отметили, что
оценивают качество обслуживания пригородных автобусов положительно и готовы
были бы рассмотреть дополнительные коммерческие маршруты.
Литература
Булганина
С.В., Лебедева Т.Е., Круглова О.В. Анализ факторов формирования спроса на
услуги каршеринга в Нижнем Новгороде//Московский экономический журнал. 2020. №
3. С. 41.
Лебедева Т.Е.,
Ищенко А.Д. Исследование факторов выбора услуг такси среди нижегородцев//Наука
Красноярья. 2019. Т. 8. № 2-2. С. 53-56.
Терентьев О.В.
Транспортное обслуживание населения в городах В сборнике: В мире научных
открытий Материалы III Международной студенческой научной конференции. 2019. С.
395-399.
Referents
1. Bulganina S.V., Lebedeva T.E., Kruglova O.V. Analiz faktorov formirovaniya sprosa na uslugi karsheringa v Nizhnem Novgorode//Moskovskij ekonomicheskij zhurnal. 2020. № 3. S. 41.
2. Lebedeva T.E., Ishchenko A.D. Issledovanie faktorov vybora uslug taksi sredi nizhegorodcev//Nauka Krasnoyar’ya. 2019. T. 8. № 2-2. рр. 53-56.
3. Terent’ev O.V. Transportnoe obsluzhivanie naseleniya v gorodah V sbornike: V mire nauchnyh otkrytij Materialy III Mezhdunarodnoj studencheskoj nauchnoj konferencii. 2019. рр. 395-399.
