Методические подходы к оценке эффективности оказания услуг в области транспортировки газа
Methodological approaches to assessing the effectiveness of the provision of services in the field of gas transportation
Воронин Александр Владимирович,
директор института сервиса и отраслевого управления, доктор экономических наук,
профессор, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования «Тюменский индустриальный университет», Тюмень, Россия
Зенкина Марина Валентиновна,
заведующий кафедрой экономики строительства, доктор экономических наук, профессор,
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Тюменский индустриальный университет», Тюмень, Россия
Ленкова Ольга Викторовна, доцент
кафедры менеджмента в отраслях топливно-энергетического комплекса, кандидат
экономических наук, доцент, Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования «Тюменский индустриальный университет»,
Тюмень, Россия
Чернышова Диана Андреевна, Федеральное
государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования
«Тюменский индустриальный университет», Тюмень, Россия
Voronin Alexander Vladimirovich
Zenkina Marina Valentinovna
Lenkova Olga Viktorovna
Chernyshova Diana Andreevna
Аннотация. Рассматривается важность оценки
эффективности оказания газотранспортных услуг в современных условиях.
Систематизированы методические подходы к оценке эффективности и критерии выбора
наиболее предпочтительных из них. Обоснован отбор показателей для оценки эффективности
и их группировка по видам эффективности: экономическая, социальная,
экологическая, технологическая. Отдельно предложено оценивать показатели
энергосбережения и энергоэффективности. Приведены результаты экспертного
оценивания возможности применения некоторых методов для оценки эффективности
оказания услуг по транспортировке газа.
Summary. The importance of evaluating the effectiveness
of the provision of gas transportation services in modern conditions is
considered. Methodological approaches to assessing effectiveness and criteria
for choosing the most preferable ones are systematized. The selection of
indicators for assessing effectiveness and their grouping by type of efficiency
is justified: economic, social, environmental, technological. Separately, it is
proposed to evaluate the indicators of energy saving and energy efficiency. The
results of expert evaluation of the possibility of using some methods to assess
the effectiveness of the provision of gas transportation services are
presented.
Ключевые слова: эффективность оказания услуг,
газотранспортное предприятие
Keywords: service delivery efficiency, gas transportation
company
В современных условиях, которые характеризуются высокой
стратегической значимостью и перспективностью использования газа в качестве
энергоносителя, высокой волатильностью цен на углеводородное сырье, серьезной
экологической нагрузке на окружающую среду со стороны компаний нефтегазового
комплекса, значительной ролью данных
компаний в формировании и реализации социальной политики страны и отдельных
регионов, актуализируется проблема повышения эффективности их функционирования.
При этом возникает объективная сложность в формировании фондов оценочных
индикаторов эффективности, позволяющих адекватно судить о тенденциях в
деятельности отраслевых организаций с учетом специфики их функционирования и
сложнопостроенности.
На данный момент единой методики к оценке эффективности оказания услуг в области транспортировки газа не существует, большинство предприятий в своей деятельности используют различные методики и наборы показателей. В связи с этим представляется возможным выделить основные методические подходы: количественные методы, качественные методы и комплексные методы (таблица 1).
Представленные в таблице 1 методы являются наиболее популярными применительно к оценке эффективности оказания услуг по транспортировке газа, однако предложенный спектр методик не является законченным и может быть дополнен. При этом для выбора того или иного метода оценки эффективности предоставления услуг по транспортировке газа необходимо выделить критерии, которым он должен соответствовать: универсальность; адаптивность; комплексность; системность; ресрусоемкость.
Для оценки эффективности оказания услуг по транспортировке газа необходимо использовать показатели, которые позволят наиболее реалистично отобразить положение дел на производстве. В рамках магистерской работы предпринята попытка систематизировать имеющиеся группы показателей для оценки эффективности оказания услуг по транспортировке газа (рисунок 1).
Каждая из представленных на рисунке 1 групп показателей содержит свои коэффициенты или уточняющие показатели. Наиболее важной при оценке эффективности оказания услуг по транспортировке газа является группа экономических показателей, включающая в себя обобщающие показатели, показатели эффективности труда, использования ОПФ и финансовых средств. Рассмотрим данную группу более подробно (таблица 2).
Представленные в таблице 2 показатели, могут быть оценены
различными способами и методами. Экологическая эффективность оказания услуг по
транспортировке газа предполагает анализ таких показателей как:
отношение
объема, стравленного при проведении ремонтных работ газа к первоначальному
объему, планируемому к стравлению;
удельные
выбросы в атмосферу, тонн / млн. м3;
плата
за сверхнормативное воздействие на окружающую среду;
время
реагирования или коррекции действий связанных с экологическими инцидентами;
выполнение
плана по реализации экологических мероприятий предприятия.
Так же для оценки эффективности оказания услуг по транспортировке газа используются показатели технологической эффективности оказания услуг по транспортировке газа (таблица 3).
Показатели технологической
эффективности оказания услуг позволяют делать выводы о состоянии оборудования и
производственных мощностей по транспортировке газа, что дает возможность
принимать управленческие решения по оптимизации объёмов оказываемых услуг в
случаи необходимости.
Социальная эффективность оказания
услуг может быть оценена по таким показателям как:
зарплатоотдача;
объем
социальных выплат персоналу;
доля
персонала, трудоустроенного на предприятии из общей численности экономически
активного населения территории;
темп
роста уровня заработной платы работников.
Научно-техническая эффективность оказания услуг по
транспортировке газа может быть оценена такими показателями как:
доля сотрудников, занятые в сфере НИОКР;
доля затрат на НИОКР
количество прогрессивных методов.
Рассмотренные группы показателей отражают стандартные требования, предъявляемые различными методиками к оценке эффективности оказания услуг по транспортировке газа, однако стоит отметить, что последние 3-4 года повысился интерес к энергосбережению и энергоэффективности предприятий всех сфер деятельности, в связи с чем в рамках магистерского исследования предлагается дополнить группы показателей для оценки эффективности оказания услуг по транспортировке газа «Показатели энергоэффективности и энергосбережения» (рисунок 2)
Предложенные
для оценки показатели позволят оценить эффективность транспортировки газа еще и
с точки энергозатрат, в число которых относится газ на собственные нужды,
электроэнергия, тепловая энергия и так далее.
Для оценки данных показателей могут быть использованы разнообразные методы оценки эффективности оказания услуг по транспортировке газа, представленные в таблице 1, возможность оценки которых всех составляющих эффективности и удовлетворение критериям, предъявляемым к методам оценки представлена в таблице 4.
Проведенный анализ методов и компонентов, которые они
оценивают в эффективности оказания услуг по транспортировке газа, можно
сказать, что далеко не все методы позволяют наиболее детально рассмотреть
компоненты эффективности оказания услуг по транспортировке газа и соответствуют
всем необходимым принципам, которые предъявляются к методам для оценки. Часть
методов рассматривают только специфичные блоки, например экономическую
эффективность или технологическую.
В продолжение исследования планируется детализировать
комплекс показателей по уровням управленческой иерархии в сложнопостроенной
структуре газотранспортирующей компании, а также провести апробацию
предложенного комплекса показателей и формирование на основе этого комплекса
интегральных оценочных индикаторов, позволяющих осуществлять экспресс-анализ
эффективности оказания услуг и вырабатывать превентивные управленческие
решения.
Список литературы
Баканов, Д.С. О содержании
организационно-экономического механизма управления предприятиями газовой
промышленности / Д.С. Баканов, А.Е. Махметова // Вестник Тамбовского
университета –Тамбов, 2011. — N 12 (104). с. 92-95.
Верхоглазенко В.Н. Критериальное управление развитием
компании: Монография / В.Н. Верхоглазенко. — М.: ИНФРА-М, 2012. — 206 с.
Газеев, М.Х. Современные ограничения и риски развития
газового сектора экономики России [Текст] / М.Х. Газеев, Н.А. Волынская// Известия
высших учебных заведений. Социология. Экономика. Политика. — 2012. — № 3. — с.
37-41.
Горбунова, А.
А. Организационно-экономическое обеспечение стратегического развития
предприятий газовой отрасли в современных условиях : диссертация … кандидата
экономических наук : 08.00.05 / Горбунова Анастасия Александровна; [Место
защиты: Нижегор. гос. ун-т им. Н.И. Лобачевского]. — Нижний Новгород, 2008. –
178 с.
Зиньковская А.А. Методы оценки эффективности управленческих
решений // Международный студенческий научный вестник [Электронный ресурс].
2015. № 4-2. Режим доступа: [http://www.eduherald.ru/ru/article/ view?id=13460]
(дата обращения: 6.01.2020).
Ковалев, И. В. Формирование системы корпоративного
управления в газовой промышленности : на примере дочерних обществ ОАО «Газпром»
: диссертация кандидата экономических наук : 08.00.05 / Ковалев Игорь
Викторович; [Место защиты: Моск. гос. акад. тонкой хим. технологии им. М.В.
Ломоносова]. — Москва, 2011. — 164 с.
Кот А.Д., Сидоренко Е.В. Проблемы и перспективы
реализации контроллинга на российских газотранспортных предприятиях //
Middle-East Journal of Scientific Research. — 2013/ — № 16(12). — с. 1675-1680
Кутаева Т.Н., Савруков Н.Т., Кутаев А.А. Методика
оценки экономической эффективности услуг, предоставляемых организациями потребительской
кооперации // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 12-10. – С. 2169-2173;
Семенов, К.С. Система управления развитием и
инвестициями предприятий газовой отрасли (на примере ООО «Газпром добыча
Астрахань») / К.С. Семенов // Проблемы экономики и управления нефтегазовым
комплексом. — 2014. -N 9. — С. 34-39.
Московский экономический журнал 6/2020
|
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10429
ВЛИЯНИЕ COVID-19 НА ЭКОНОМИКУ РОССИИ
IMPACT OF COVID-19 ON THE RUSSIAN ECONOMY
Калякина Инесса
Македоновна, к.э.н. Политехнический институт (филиал) ДГТУ
в г. Таганроге
Аванесян Эрик
Артурович, Уральский государственный
экономический университет
Сайфуллин Айнур
Саматович, Уфимский
государственный нефтяной технический университет
Kaliakina Inessa Makedonovna
Avanesian Erik Arturovich
Saifullin Ainur Samatovich
Аннотация. В статье рассмотрены особенности
влияния Covid- 19 на экономику России. Автор
приходит к выводу, что результаты пандемии оказали о отрицательное влияние как на развитие
промышленности, так и на развитие сферы услуг. Пик экономического спада
пришелся на начало второго квартала в связи с введением режима самоизоляции в большинстве городов страны. В
результате, согласно статистическим данным, прирост объемов производства в ряде отраслей отсутствовал, а в середине апреля указанные
объемы начали снижаться. С учетом значительных затрат на социальные программы,
связанные с оказанием помощи малоимущим слоям населения в связи с пандемией, расходы государственной казны
возросли в несколько раз.
Соответственно, можно заключить, что
распространение Covid- 19 оказало резко негативное влияние на экономику
нашей страны, поскольку были парализованы долгое время определенные
отрасли, которые служили источниками
доходов бюджета. Также резко снизилась платежеспособность населения, что снизилось
объем притока финансовых средств в сферу услуг.
Последствия
пандемии экономика России будет испытывать на себе достаточно длительное время.
Соответственно, с учетом уже имеющегося
в истории других стран опыта важно как можно быстрее стабилизировать
существующую ситуацию и направить экономическое развитие страны в прогрессивное
русло.
Summary. The
article discusses the impact of Covid — 19 on the Russian economy. The author
concludes that the results of the pandemic had a negative impact on both the
development of industry and the development of the service sector. The peak of
the economic downturn occurred at the beginning of the second quarter due to
the introduction of self-isolation in most cities of the country. As a result,
according to statistics, there was no increase in production volumes in a
number of industries, and in mid-April, these volumes began to decline. Taking
into account the significant expenditures on social programs related to
providing assistance to the poor in connection with the pandemic, the
expenditures of the state Treasury have increased several times. Accordingly, we
can conclude that the spread of Covid-19 had a sharply negative impact on the
economy of our country, since certain industries that served as sources of
budget revenue were paralyzed for a long time. The population’s ability to pay
has also fallen sharply, which has reduced the volume of financial flows to the
service sector.
The Russian economy will
experience the consequences of the pandemic for a long time. Accordingly,
taking into account the experience already available in the history of other
countries, it is important to stabilize the current situation as quickly as
possible and direct the country’s economic development in a progressive
direction.
Ключевые слова: экономика
России, экономический спад, инфляция, промышленность. кризис, Covid- 19,
пандемия.
В
декабре 2019 года Китай оповестила весь мир том, что на территории города Ухань
имеет место распространение заболевания, которая впоследствии получила название
Covid- 19.
В
течение нескольких месяцев китайские врачи осуществляли ожесточенную борьбу с
тем, чтобы заболевание не распространилось за пределы страны. Однако отдельные
случаи заболевания коронавирусной инфекцией стали возникать сначала в европейских
странах, а затем и на других континентах, В результате пандемия постепенно
охватила весь мир [1].
Изначально,
когда на карантине находился только один Китай, весь мир почувствовал
негативное влияние его отсутствия на мировом рынке. В частности, в отдельные
отрасли перестали поставляться запасные части для техники и автомобилей, товары
повседневного спроса китайского производства также были выведены из оборота. Однако Китаю удалось
достаточно быстро восстановить статус-кво, и уже в начале марта китайские
заводы и предприятия заработали в полном режиме.
Следующими
волной эпидемии были накрыты страны Европейского союза, которые за время
течения эпидемии потеряли значительное количество своих граждан. При этом, в ведущих странах Евросоюза был обеспечен
полный режим изоляции населения, в результате чего также большинство
предприятий этих стран были вынуждены
закрыться на карантин.
На Россию эпидемия обрушилась в начале второго квартала 2020 года. С учетом быстрого распространения заболеваемости в большинстве городов нашей страны сначала частично, а затем и полностью были закрыты практически все предприятия за исключением компаний, осуществляющих жизнеобеспечение страны. Результаты не заставили себя ждать. Динамика прирост промышленного производства в целом и основных секторов промышленности в конце 2019 – начале 2020 гг., в % представлена в таблице 1 [3].
Динамика спада промышленного производства России в апреле 2020 года представлена на рис. 1.
Согласно
данным рис. 1, наибольший спад произошел на
обрабатывающих производствах, по отношению к предыдущему году он
составил 10%. В промышленном производства спад составил 6,6%. В таких отраслях, как добыча полезных
ископаемых и производство и распределение электроэнергии, газа и воды спад
составил 3,2% и 3,8 % соответственно [3].
Наиболее
существенное сокращение производства в апреле 2020 г. наблюдалось в ряде
отраслей обрабатывающей промышленности, связанных с производством продукции
инвестиционного назначения и бытовой техники длительного пользования, а также в
добыче прочих полезных ископаемых, что объясняется, в частности, спадом в
производстве строительных материалов. Обвал в выпуске автомобилей и
транспортных средств в целом (за исключением автобусов массой более 5 т)
обеспечил снижение выпуска в промышленности примерно на 2 п.п., а уменьшение
добычи прочих полезных ископаемых (не топливных, и не рудных), а также спад
производства готовых металлических изделий (кроме машин и оборудования) привел
к снижению выпуска в промышленности еще на 1,5 п.п [3].
Также
примерно 1,5 п.п. снижения в равных долях связано с сокращением производства в
металлургии, в сфере ремонта и монтажа машин и оборудования, а также с
уменьшением выпуска компьютеров, электронных и оптических изделий в целом (даже
несмотря на 15%-ный рост выпуска собственно компьютеров, что связано с ростом
спроса вследствие массового перехода к удаленной работе). Что касается добычи
собственно нефти в апреле, то, по данным Минэнерго, она выросла на 1%, а добыча нефти вместе с
газовым конденсатом – на 0,2% по данным Росстата
При
этом в марте-апреле наблюдался очень быстрый отклик промышленности на новые
потребности. Об этом, в частности, говорит почти двукратное увеличение выпуска
в апреле медицинского оборудования и спецодежды, а также 30–40%-ное увеличение
производства консервов и некоторых других видов пищевой продукции. На наш
взгляд, эти факты подкрепляют данные Росстата о наличии в российской
промышленности значительного количества незагруженных производственных
мощностей [3].
Кроме того, на фоне развития пандемии с 1 мая 2020
г. вступило в силу соглашение между нефтедобывающими странами ОПЕК+. Соглашение
подразумевает общее сокращение добычи нефти на 9,7 млн барр. в сутки в мае-июне
2020 г. (далее, до конца 2020 г., на 7,7 млн). При этом процент, на который в
мае сократилась добыча нефти в России, составил 23%. В целом по году с учетом
постепенного восстановления добычи нефти падение составит около 10%, что приведет к
прямому торможению роста промышленности примерно на 2,5% [3].
На
фоне снижения добычи и экспорта при падении цены в 2020 г. значительно
сократятся и налоговые поступления от нефтегазового комплекса, которые в 2019
г. составили почти 41% доходов федерального бюджета. При этом дальнейшие
перспективы использования топливного сектора как основного источника гарантированных
доходов российского бюджета крайне сомнительны, так как пандемия коронавируса
косвенно даст второе дыхание защитникам климата, зеленым технологиям и
деглобализации.
Прогноз
индекса промышленного производства на основании опросов предпринимателей,
производимых Росстатом, говорит о продолжении существенного промышленного спада
в мае-июне. Так, согласно модели, учитывающей ожидания, в мае 2020 г. темп
роста промышленности составит всего лишь около 92% к маю 2019 г., в июне
возможно несущественное «оживление» до 94%. Дальнейшее развитие событий в
России будет иметь свою специфику, что не позволяет копировать антикризисные
меры других стран. В частности, существует угроза кризиса неплатежей и
появления у банков плохих долгов. Появившиеся предложения использовать банк
«Траст», находящийся под управлением Банка России, или специально созданную
структуру для скупки (временной покупки) плохих долгов пока находятся в стадии
обсуждения. Фактическое увеличение кредитной нагрузки на регуляторов в данный
момент не выглядит необходимой мерой. Кроме того, если рецессия будет
углубляться, то имеет смысл использовать нынешний кризис для структурной
перестройки экономики на основе создания комплексных (и положительных, и
отрицательных) стимулов для максимально эффективного использования
предприятиями финансовой помощи. В условиях резко возросшей в апреле
неопределенности как фактора, ограничивающего экономический рост9 , все большее
значение приобретает использование в антикризисной политике не стандартного
кредитования, а подходов, свойственных скорее венчурному финансированию.
С
одной стороны, предложение государством предприятиям беспроцентного кредита на
зарплату в условиях абсолютной неясности даже ближайших перспектив часто не
вызывает интереса — ведь можно не только уйти с рынка, но еще и с грузом новых
долгов. С другой стороны, безвозмездное субсидирование государством всех
компаний даже только в пострадавших секторах с экономической точки зрения тоже
не выглядит очень логичным [4].
Очевидно,
что в условиях чрезвычайно высоких рисков вложений широкий охват венчурной
поддержкой должен быть разбит на этапы и количественно дозирован,
сопровождаться регулярным мониторингом достигнутого успеха и приносить
помогающему значительные компенсации хотя бы в редких случаях. Для этого
помощь, в частности, может предоставляться по британскому образцу
взаимодействия государства с банками в ходе кризиса 2008–2009 гг., то есть в
форме займа в обмен на временную передачу кредитору (уполномоченной
государством компании) акций предприятия – получателя помощи. При погашении
долга акции возвращаются за вычетом миноритарного пакета для оплаты издержек и
услуг заимодавца. Если кредит не возвращается, то происходит полное отчуждение
акций с последующей их продажей на рынке в целях поиска эффективного
собственника (новая приватизация).
Глубока
проработка этого вопроса и поиск новых (прежде всего внебюджетных) источников
финансирования такой схемы весьма важны в условиях жестких бюджетных
ограничений и трудности заимствований при наличии санкций, которые никто не
отменял. При этом, как показывает опыт и дискуссии относительно антикризисной
политики в сырьевых экономиках, в условиях типового режима таргетирования
инфляции возможны разные сочетания не только кредитных (о
чем сказано выше), но также монетарных и бюджетных мер поддержки. При нестабильных
ценовых ожиданиях падение цен на нефть может и должно приводить к росту
ключевой ставки, даже несмотря на временные негативные последствия для
реального сектора экономики.
Однако
если ценовые ожидания в экономике стабилизированы (к чему на фоне фактической дефляции
в промышленности ситуация, видимо, движется сейчас), возможно активное снижение
ставки в направлении выхода ее к нулевой границе или даже в отрицательную
область в реальном выражении (чего не было достигнуто в России с 2016 г.) [2].
Что
касается бюджетного правила, то оно, как показывает анализ литературы и
практики, в нефтедобывающих странах существует как в явной форме (например, как
сейчас в России), так и в неявной, например, в форме покупки пут-опционов,
страхующих от падения цен на нефть при ее продаже (как в течение многих лет в
Мексике). Возможно, что со снижением остроты кризиса могут быть рассмотрены
разные варианты модификации макроэкономической политики. В частности, помимо
прочего, может быть учтен опыт Чили, где цена отсечения на основной сырьевой
товар устанавливается не чиновниками (которые, как показывают исследования, как
правило, чрезмерно оптимистичны), а специальным комитетом экспертов, и может
закрепляться законодательно [2].
Таким образом, последствия пандемии экономика России будет испытывать на себе достаточно длительное время. Соответственно, с учетом уже имеющегося в истории других стран опыта важно как можно быстрее стабилизировать существующую ситуацию и направить экономическое развитие страны в прогрессивное русло.
4.Rethinking the
Macroeconomics of Resource-Rich Countries (2018)
LIST OF REFERENCES
1. Alabugin I. Big brother
is not going to cure you
https://expert.ru/expert/2020/15/bolshoj-brat-ne-vilechit-tebya/
2. Mironov V., Kuznetsov A.
In the fight against the coming recession it is important to draw on the
lessons of past crises // Comments about the State and Business. 2020. № 270.
P. 4. URL: https://dcenter.hse.ru/mirror/pubs/share/direct/356632677.pdf
3. URL:
https://www.gks.ru/enterprise_industrial
4. Rethinking the macroeconomics of resource-rich countries (2018)
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 338.43
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10428
ПРИОРИТЕТНЫЕ
НАПРАВЛЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОГО РАЗВИТИЯ ОТРАСЛИ РАСТЕНИЕВОДСТВА
THE PREFERRED DIRECTIONS OF EFFECTIVE DEVELOPMENT OF
CROP FARMING
Терновых Константин Семенович, доктор экономических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, зав. кафедрой организации производства и предпринимательской деятельности в АПК ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I» г. Воронеж, e-mail: organiz@agroeco.vsau.ru
Леонов Алексей Викторович, руководитель службы агросервиса «Зерновые и масличный рапс» ООО «КВС РУС», г. Липецк, e-mail: Alexey.leonov@kws.com
Леонова Наталья Викторовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики АПК ФГБОУ ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I», г. Воронеж, e-mail: natalya-demcheva@yandex.ru
Золотарева Наталья Александровна, кандидат экономических наук, доцент
кафедры организации производства и предпринимательской деятельности в АПК ФГБОУ
ВО «Воронежский государственный аграрный университет имени императора Петра I»,
г. Воронеж, e-mail:
zna1980@yandex.ru
Маркова
Алена Леонидовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры организации
производства и предпринимательской деятельности в АПК ФГБОУ ВО «Воронежский
государственный аграрный университет имени императора Петра I», г. Воронеж,
e-mail: organiz@agroeco.vsau.ru
TernovykhKonstantin S., Doctor of Economic Sciences, Professor, Meritorious Scientist of the Russian Federation, Head of the Dept. of Farm Production Management and Entrepreneurial Business in Agro-Industrial Complex, Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great, Voronezh, e-mail: organiz@agroeco.vsau.ru
Leonov Alexey V., Head of agroservise «Cereals & Oilseed Rape» OOO «KWS RUS», Lipezk, Alexey.leonov@kws.com
LeonovaNatalia V., Candidate of Economic Sciences, Docent, the Dept. of Economics in Agro-Industrial Complex, Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great, Voronezh, e-mail: natalya-demcheva@yandex.ru
Zolotareva Natalia A., Candidate of Economic Sciences, Docent, the Dept. of Farm Production Management and Entrepreneurial Business in Agro-Industrial Complex, Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great, Voronezh, e-mail: zna1980@yandex.ru
Markova Alena L., Candidate of Economic Sciences, Docent, the Dept. of Farm Production Management and Entrepreneurial Business in Agro-Industrial Complex, Voronezh State Agrarian University named after Emperor Peter the Great, Voronezh, e-mail: malena1411@mail.ru
Аннотация. Любое
предприятие заинтересовано в повышении экономической эффективности
производства. Для этих целей следует повышать производительность труда за счет
внедрения новой техники, освоения новых технологий, повышения квалификации
рабочих и заработной платы, улучшения качества сырья и материалов, повышение
урожайности. В
статье был проведен расчет эффективности при выращивании озимой пшеницы и
гибрида озимой ржи. В результате проведенных мероприятий прибыль
от реализации гибрида озимой ржи в 2,7 раза больше прибыли от реализации озимой
пшеницы, выращиваемой по применяемой традиционной схеме в предприятии, и в 1,6
раза выше прибыли от реализации пшеницы, если бы ее выращивали по предложенной
нами схеме. При этом затраты на 1 га меньше на 6782 руб.
Summary. Each company
is interested in the increase of the economic efficiency of its production. For
these purposes, labor productivity should be increased through the introduction
of new machinery, the development of new technologies, advanced training of
workers and wages, improvement of the quality of raw materials, productivity
growth. The article calculated the effectiveness of growing winter wheat and a
winter rye hybrid. As a result of the measures taken, the profit from the sale
of the winter rye hybrid is 2.7 times higher than the profit from the sale of
winter wheat grown according to the traditional scheme used by the company, and
1.6 times higher than the profit from the sale of wheat if it were grown
according to our scheme. At the same time, the costs per 1 ha are 6782 rubles
less.
Keywords: rye hybrid,
yield, prime cost, price, profitability, economic efficiency
Анализ состояния и
динамики аграрного сектора России за последнее пятилетие показывает, что темпы
экономического роста в сельском хозяйстве были неустойчивыми по многим
причинам, а эффективность аграрного производства все еще остается на критически
низком уровне, при существенных региональных различиях. Основными причинами
относительно низких темпов роста объемов сельскохозяйственного производства и
его эффективности в стране, и в данном регионе в частности, являются: дефицит
финансовых ресурсов, низкие темпы структурно-технологической модернизации
отрасли и обновления основных производительных элементов имущественного
комплекса, снижающиеся качественно-количественные параметры человеческого
капитала при низком уровне его цены, а также воспроизводства природно-экологического
потенциала, недостаточный уровень развития рыночной инфраструктуры.
Целью нашего исследования
явилось изучение состояния и разработка научно обоснованных предложений по
повышению эффективности развития растениеводства в ООО НПКФ «Агротех – Гарант
Березовский» Рамонского района Воронежской области.
Предприятие относится к
числу крупных, специализирующихся на выращивании зерновых культур и сахарной
свеклы.
Изучение разных сторон
организации производства предприятия позволило сделать выводы об эффективности
его функционирования и возможном потенциале дальнейшего развития.
Для повышения экономической эффективности функционирования
предприятия мы предлагаем следующие мероприятия: увеличение урожайности
сельскохозяйственных культур за счет применения нового сортооборота; внедрение
высокопроизводительной техники, совершенствование организации материального
стимулирования труда, снижение трудоемкости, материалоемкости и фондоемкости
продукции.
Одним из приоритетных направлений эффективного развития
отрасли растениеводства является рост урожайности основных сельскохозяйственных
культур. Для этого мы можем предложить покупку более современных гибридных
семян, которые способствуют повышению урожайности быстрыми темпами [1, 3, 9, 10].
В последние годы все большую популярность приобретает
гибридная рожь, особенно в европейских странах. В Германии на ее долю
приходится 60% общей площади посевов ржи, в Дании — 97,5%. Гибриды первого
поколения (F1) являются продуктом скрещивания генетически отдаленных
родительских инбредных линий, благодаря чему возникает гибридная сила, которая
называется гетерозис. Растения F1 выровнены, идентичны друг другу и имеют
высокую производительность по сравнению с популяционными сортами, однако в
последующих поколениях (F2, F3 и т. д.) из-за расщепления эффект гетерозиса
теряется и как следствие — снижается урожайность. В то же время
гарантированность получения достойного урожая — самая высокая из всех зерновых
культур при условии соблюдения технологии возделывания.
В настоящее время рожь — это культура с растущими
перспективами. Гибридная рожь способна давать максимальный урожай на почвах с
невысоким естественным плодородием, проявляя при этом завидную
засухоустойчивость и прекрасную сбалансированность питательных веществ. Ржаное
зерно содержит большое количество балластных и биоактивных веществ, имеющих
важное значение для питания, а также положительно влияющих на здоровье человека
[5, 6].
Компания КВС РУС предлагает гибриды озимой ржи с высоким потенциалом урожайности и отличными хлебопекарными качествами. Мы в своей работе предлагаем в ООО НПКФ «Агротех-Гарант Березовский» Рамонского района Воронежской области сорта озимой пшеницы заменить гибридной рожью компании КВС РУС. Основными характеристиками гибридной ржи являются: высокий потенциал урожайности (до 130 ц/га*); высокие агротехнологические качества; хлебопекарная рожь первого класса с высоким натурой и числом падения. По сравнению с другими зерновыми культурами рожь отличается высокой, стабильной урожайностью и простой технологией возделывания. Невысокие требования к месту произрастания — типично для ржи. Основы этого лежат в высокой продуктивности корневой системы, ранними, дружными всходами и длинной фазой налива зерна [2, 7, 8].
Следует отметить и то, что не вся
рожь одинаково полезна, отличительными особенностями гибридной ржи от
популяционной являются (табл. 2). Преимущества от использования гибридов:
урожай высокого качества, технологичность (устойчивость к полеганию и осыпанию)
Более подробно мы рассмотрели гибрид «Этерно», особенностями которого являются: оптимальное кущение перед зимой за счет быстрого старта; высокие агротехнологические качества, идеальный баланс зерна и биомассы; гибриды селекционной программы Pollen Plus (усиленное образование пыльцы).
Несомненным является факт, что высоких результатов можно
достигнуть при правильной обработке почвы. Нарушение технологических операций
могут повлечь переуплотнение почвы. Чрезмерное уплотнение средних и тяжелых
почв происходит, в основном, в месте образования плужной подошвы, а легких почв
– в подпочвенном слое. Последствия переуплотнения почвы являются: застой воды и
развитие эрозионных процессов; недостаточная аэрация почвы; снижение
микробиологической активности; нарушение процессов минерализации; неполноценное
развитие корневой системы посевов; уменьшение капиллярного подъема грунтовых
вод [4, 6].
В результате имеет место недостаток питательных веществ,
скручивание и обесцвечивание листьев, значительное снижение урожайности.
Гибридная рожь очень хорошо кустится, поэтому норма высева — 2 млн всхожих семян на 1 гектар в идеальных условиях, или в весовом выражении 80-90 кг, в зависимости от массы 1000 семян. При отставании от оптимальных сроков сева норму высева необходимо увеличивать до 2,2-2,5 млн всхожих семян на 1 гектар. После посева желательно прикатать катками, чтобы получить равномерные всходы.Для посева ржи по традиционной технологии, можно использовать любые современные сеялки.
Так как мы предлагаем в анализируемом предприятии озимую пшеницу заменить рожью, то необходимо провести расчет показателей эффективности.
Анализ таблиц свидетельствует, что при наименьших затратах достигается большая урожайность при посеве гибридной ржи.
Мы
провели расчет эффективности при выращивании озимой пшеницы и гибрида озимой
ржи. В расчете применены оригинальные СЗР и прайсовые
цены в отчетный период. Разница в схеме использования удобрений и средств
защиты растений при возделывании 1 га озимой пшеницы сорт «Московская 59» и
озимой гибридной ржи «Этерно» заключается в применении фунгицида (абакус ультра
1400 руб. на га), инсектицида Эфория 0,2 л/га – 932 руб. и удобрения 2800
селитра 200 кг/га.
В результате проведенных расчетов прибыль
от реализации гибрида озимой ржи в 2,7 раза больше прибыли от реализации озимой
пшеницы, выращиваемой по применяемой традиционной схеме в предприятии, и в 1,6 раза
выше прибыли от реализации пшеницы, если бы ее выращивали по предложенной нами
схеме. При этом затраты на 1 га меньше на 6782 руб. Мы считаем, что
целесообразно ООО НПКФ «Агротех-Гарант Березовский» выращивать гибрид озимой
ржи «Этерно», так как при наименьших затратах достигается
большая урожайность.
Таким
образом, нам удалось повысить эффективность отрасли растениеводства за счет
интенсификации имеющихся ресурсов, введения современных технологий производства
и использование новейших гербицидов и минеральных удобрений, позволяющих
достичь передового уровня урожайности.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1.
Демчева, Н.В. Экономическая эффективность производства: сущность, критерии и
виды / Н.В. Демчева // Инновационно-инвестиционные преобразования в экономике
агропромышленного комплекса: сб. науч. тр. – Воронеж: ФГБОУ ВПО Воронежский
ГАУ, 2012. – С. 67–69.
2. Каталог «Зерновые
культуры и масличный рапс» / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:
// www.kws.com/by/be/go/id/cyzt (дата
обращения: 22.04.2020).
3.
Леонова, Н.В. Методический подход к
оценке экономической эф-фективности / Н.В. Леонова // Стратегия инновационного
развития агропро-мышленного комплекса в условиях глобализации экономики: матер.
между-народной науч.-практ. конф., – Воронеж: ФГБОУ ВО Воронежский ГАУ, 2015. –
С. 72–75.
4. Леонова, Н.В.
Теоретические основы экономической эффективности производства / Н.В. Леонова //
Современные организационно-экономические проблемы развития АПК: матер.
науч.-практ. конф., посвященной 100-летию со дня создания кафедры организации
производства и предпринимательской деятельности в АПК. – Воронеж: ФГБОУ ВО
Воронежский ГАУ, 2015. – С. 99–102.
6. Стратегия и тактика управления рисками в аграрном производстве / А.П. Курносов, А.В. Агибалов, А.В. Улезько и др.: Под ред. проф. Курносова А.П. – Воронеж: ВГАУ, 2000. – 197 с.
7. Сущность и содержание
экономической эффективности сельскохозяйственного производства / К.С. Терновых,
Н.В. Леонова, А.Л. Маркова // International agricultural journal – Том 62 – №4 –2019 – 19 с.
8.
Терновых, К.С. Проблемы сельскохозяйственных предприятий и пути их решения /
К.С. Терновых, Д.В. Чернов // Совершенствование технологий производства
зерновых, кормовых и технических культур в ЦЧР: сб. науч. тр., посвященных
75-летию проф. В.А. Федотова. – Воронеж: ФГБОУ Воронежский ГАУ, 2011. – С.
24–29.
9. Улезько, А.В. О
доступности и достоверности информации, используемой для управления региональным
агропродовольственным комплексом / А.В. Улезько, Ю.Н. Коваленко, А.А. Толстых
// Экономика сельского хозяйства России. – 2018. – №1. – С. 53–61.
10. Улезько, А.В.
Стратегия формирования и тактика использования ресурсного потенциала аграрных
формирований / А.В. Улезько. – Воронеж: ГП «ИПФ «Воронеж», 2004. – 224 с.
Московский экономический журнал 6/2020
|
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10427
АНАЛИЗ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НЕФТЕГАЗОВОЙ КОМПАНИИ И ПУТИ ИХ ВОЗМОЖНОЙ
ОПТИМИЗАЦИИ
ANALYSIS OF BUSINESS PROCESSES OF AN OIL AND GAS
COMPANY AND WAYS TO OPTIMIZE THEM
Тарасова Анна Николаевна, аспирант Астраханского государственного университета, Россия, г.
Астрахань
Tarasova Anna Nikolaevna, postgraduate student of Astrakhan state
University, Russia, Astrakhan
Аннотация. Цель
исследования – провести анализ бизнес-процессов компании. ПАО «ЛУКОЙЛ» для
возможности их оптимизации. В статье описываются бизнес-процессы верхнего
уровня бизнес-сегмента «Геологоразведка и добыча», а также определяется их
взаимосвязь. Для анализа бизнес-процессов был использован функционально
стоимостный анализ. В результате исследования автором был определен наиболее
затратный подпроцесс «Бурение скважин», что позволило сформулировать вывод о
целесообразности оптимизации данного бизнес-процесса, что в свою очередь
приведет к более качественному взаимодействию между сотрудниками и ясному
пониманию руководителей при организации работ и контроле за их выполнением.
Summary. The purpose of the research is
to analyze the company’s business processes. PJSC LUKOIL to optimize them. The
article describes the top-level business processes of the «exploration and
production» business segment, and defines their relationship. Functional
cost analysis was used to analyze business processes. As a result of the
research, the author identified the most expensive sub-process «drilling
wells», which allowed us to formulate a conclusion about the feasibility
of optimizing this business process, which in turn will lead to better
interaction between employees and a clear understanding of managers when
organizing work and monitoring their performance.
Ключевые
слова: бизнес-процесс; функционально-стоимостный анализ; нефтегазовая отрасль,
геологоразведочные работы.
Keywords: business process; functional
and cost analysis;oil and gas industry, geological exploration.
В современных условиях все активнее растёт конкуренция
среди компаний нефтегазовой отрасли, рынок требует быстрого реагирования на
изменения. В связи с этим компании должны постоянно анализировать свои
бизнес-процессы и искать пути их оптимизации.
К наиболее крупным и успешным отечественным
нефтегазовым компаниям относится ПАО «ЛУКОЙЛ». В рамках данной работы проведем
анализ и систематизацию бизнес-процессов данной компании в бизнес-сегменте
«Геологоразведка и добыча» [4].
Для начала проведем идентификацию имеющихся в данном сегменте бизнес-процессов верхнего уровня и определим их взаимосвязь. Описывая процессы сверху-вниз, будет более понятная картина системы управления в предприятии. При описании бизнес-процессов в укрупнённом виде легче понять сложную систему. Всего в бизнес-сегменте «Геологоразведка и добыча» выделено 18 процессов верхнего уровня, из них 4 – основные бизнес-процессы, что можно увидеть на рисунке 1 [2].
Указанные бизнес-процессы верхнего уровня реализуются в головном офисе ПАО «ЛУКОЙЛ». При этом ответственность за своевременный контроль и реализацию корректирующих действий при возникновении отклонений несет владелец соответствующего бизнес-процесса.
Рассмотрим содержательные характеристики основных бизнес-процессов
верхнего уровня:
Бизнес-процесс О1. «Организация и управление геологоразведочными работами» — это основной процесс, который возникает в процессе обоснования инвестиционного проекта. Он оказывает ключевое влияние на величину минерально-сырьевого потенциала компании. На входе в данный процесс должна быть лицензия на организацию ГРР, а на выходе — уже разведанная местность с подсчетами запасов, готовых к обустройству.
Входом бизнес-процесса О2. «Сопровождение разработки, обустройства и
эксплуатации месторождений» является полностью разведанная площадь и план
обустройства объекта, а на выходе — обустроенная инфраструктура со всеми
коммуникациями.
На входе бизнес-процесса
О3. «Управление строительством скважин» должна быть полностью готовая к
эксплуатации буровая установка, а выходом процесса является пробуренная и
закрепленная скважина, а также акт выполненных буровых работ.
Бизнес-процесс О4. «Инженерно-технологическое
сопровождение деятельности геологоразведки и добычи» выполняет методологическое
и информационно-аналитическое обеспечение за счет формирования, поддержания и
актуализации баз инженерных и стоимостных данных (по технической и проектной
документации; по типовым техническим требованиям; по оборудованию, материалам и
комплектующим; по единой стоимости СМР; по материалам инженерных изысканий; ПД
и т.д.).
Сложность и
трудоемкость разработки бизнес-процессов предопределяет выделение ключевого бизнес-процесса
для дальнейшего изучения — «Организация и управление геологоразведочными
работами», основной функцией которого является планирование и координация
геологоразведочных работ в региональных дочерних обществах [5]
Рассмотрим реализацию указанного бизнес-процесса на примере приоритетного для ПАО «ЛУКОЙЛ» проекта на Северном Каспии, где с 1995 года компания пробурила 26 поисково-разведочных скважин на шельфе Каспийского моря и по итогам разведки открыла месторождения Хвалынское, 170 км, им. Ю. Корчагина, им В. Филановского, им. Ю. Кувыкина, им В. Грайфера (ранее Ракушечное) с запасами более 1 млрд. тут., разведку и разработку которых осуществляет дочернее общество ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефть» [2].
На основе проведенного анализа организационной структуры управления ООО «ЛУКОЙЛ-Нижневолжскнефть» и функциональных обязанностей специалистов, задействованных в процессе «Геологоразведочные работы» была составлена детальная модель указанного бизнес-процесса (рисунок 2).
Наиболее
дорогостоящим является региональный этап, который включает в себя бизнес-процессы
А1. Прогноз нефтегазоносности и А2. Оценка зон нефтегазонакопления, из-за
больших масштабов исследований. Как правило, эту работу берет на себя
государство. Нефтяные компании подключаются на поисковом и разведочном этапах,
получая лицензию на проведение таких работ на той или иной территории, поэтому
в рамках данной работы рассмотрим более подробно поисково-оценочный этап
(бизнес-процессы: А3, А4, А5) и разведочный этап (бизнес-процесс А6) [1].
Для анализа данных процессов
воспользуемся методом функционально-стоимостного анализа, который предполагает
построение функциональной модели бизнес-процесса на основе использования
принципа Эйзенхауэра, с помощью которой будут выделены излишние функции в
результате выявления и конкретизации причинно-следственных связей между
подпроцессами [6].
В целях определения наиболее затратных работ на каждом этапе автором была проведена декомпозиция всех ранее выделенных бизнес-процессов [2]. Величина затрат на выполнение каждой функции (работы) определялась на основе сметы затрат, а вес функции – экспертным методом. Результаты расчетов представлены на рисунках 3, 4, 5 и 6.
Применение метода функционально-стоимостного анализа позволило выделить наиболее затратные виды — «слабые» места — работ по каждому подпроцессу (таблица 1).
Таким образом, на основе проведенного анализа было выявлено, что наиболее затратным является бизнес-процесс «Бурение скважины», что говорит о необходимости более детального изучения данного бизнес-процесса и его возможной оптимизации. Совершенствование бизнес-процесса приведет к более эффективному взаимодействию между сотрудниками, их вовлеченности в работу, а также поможет руководителям при контроле за исполнением данного бизнес-процесса.
Список литературы
Алексеев, А.Г. Оптимизация комплекса
геологоразведочных работ на нефть и газ в Северном Каспии: специальность
25.00.12 «Геология, поиски и разведка нефтяных и газовых месторождений» :
автореф. дисс. на соиск. уч. степ. канд. г-м. наук: / Алексеев Андрей
Германович. – Ростов-на-Дону, 2009. – 17 с.
Тарасова, А.Н. Оптимизация
бизнес-процессов в нефтедобывающей компании / А.Н. Тарасова // Актуальные
проблемы развития экономики региона: материалы Междунар. науч.-практ. конф. –
Астрахань: Изд. Сорокин Роман Васильевич, 2017. — С. 171-173.
Тарасова, А.Н. Оценка эффективности
развития бизнес-процессов на предприятиях нефтегазовой отрасли / А.Н. Тарасова,
Е.П. Карлина, Э.В. Полянская // Вестник АГТУ. — Астрахань, 2018. — С. 45 -50.
Тарасова, А.Н. Реинжиниринг бизнес-процессов
нефтедобывающего предприятия / А.Н. Тарасова // Актуальные проблемы и
достижения региональных экономических систем. Сборник научных трудов по
материалам III Международной научно-практической конференции СтГАУ. —
Ставрополь, 2017 г. — С. 86-90.
Тарасова, А.Н., Карлина, Е.П.
Функционально-стоимостной анализ как метод повышения эффективности
бизнес-процессов нефтегазодобывающих компаний / А.Н. Тарасова, Е.П. Карлина //
Вестник АГТУ. Серия: Экономика, (4). — Астрахань, 2018. — С. 36-44.
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 004.94
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10426
Программа AutoCAD как средство создания компьютерно-графической модели для проведения
исследований при производстве судебной землеустроительной экспертизы
AutoCAD as a means of creating a computer-graphic model for conducting research in the production of land management expertise
Салов Сергей
Михайлович, кандидат педагогических наук, доцент кафедры
информатики ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: sergeymsalov@gmail.com
Самойленко Дмитрий Вячеславович, старший преподаватель кафедры земельного права ФГБОУ ВО Государственный университет по землеустройству, E-mail: dvsamoilenko@mail.ru
Фаткулина Анна Васильевна, кандидат технических наук, доцент кафедры земельного права ФГБОУ ВО
Государственный университет по землеустройству, E-mail: fatkulina_ecology@mail.ru
Salov Sergei Mikhailovich
Samoilenko Dmitrii Viacheslavovich
Fatkulina Anna Vasilevna
Аннотация. В статье предпринята попытка обобщения практического опыта авторов по использованию программного комплекса AutoCAD для создания компьютерно-графической модели исследования при производстве судебной землеустроительной экспертизы. Описаны преимущества использования компьютерно-графической модели в исследовании. Дан исчерпывающий набор графических примитивов, позволяющий построить модель исследования с использованием AutoCAD. Применительно к модели рассмотрены такие специальные методы исследования, как метод перемещения контуров, заключающийся в параллельном переносе и вращении в компьютерно-графической модели одного контура относительно другого до совмещения двух пар идентичных точек или двух лучей, а также аналитическо-графический метод определения координат, заключающийся в определении координат точек объектов исследования с помощью линейных и/или угловых построений относительно точек с известными координатами. Даны рекомендации по структурированию и упорядочению данных в компьютерно-графической модели. Даны рекомендации по построению и верификации чертежей как результата экспертных действий.
Summary. The article is devoted to a generalization of the authors’ practical experience in using the AutoCAD software package to create a computer-graphic model of research in the production of land management expertise. The advantages of using a computer-graphic model in the research are described. An exhaustive set of graphical primitives is given that allows you to build a research model using AutoCAD. The article considers a special research method, the method of moving contours consisting in parallel transfer and rotation in a computer-graphic model of one contour relative to another until the combination of two pairs of identical points or two rays. An analytical and graphical method for determining coordinates is considered, which consists in determining the coordinates of points of research objects using linear and/or angular constructions relative to points with known coordinates. Recommendations are given on structuring and organizing data in a computer-graphic model. Recommendations are given on the construction and verification of drawings as a result of expert actions.
Ключевые слова: компьютерно-графическая модель; верификация модели; верификация чертежа; моделирование; исследование в модели; методы исследования; AutoCAD; судебная землеустроительная экспертиза; землеустроительная экспертиза.
Keywords: computer-graphic model; model verification; drawing verification; modeling; research in the model; research methods; AutoCAD; land management expertise; expert opinion.
Одной из многочисленных сложностей, возникающих при производстве судебных
землеустроительных экспертиз, является необходимость сопоставления множества
данных, имеющих различную форму представления. Наиболее подходящим способом
сопоставления подобных данных и получения практических результатов является
компьютерно-графическая модель, свойства и особенности создания которой и
рассматриваются в статье. Систематический анализа более пятисот выполненных
авторами судебных землеустроительных экспертиз, а также анализ более двухсот экспертиз,
выполненных сторонними экспертами-землеустроителями, позволил выработать ряд
рекомендаций по использованию системы автоматизированного проектирования AutoCAD как основы для создания компьютерно-графической модели
экспертного исследования, а также по выполнению в ней исследовательских
действий.
Судебная землеустроительная экспертиза – достаточно новый и востребованный род
экспертиз, используемый судами при разрешении земельных споров. На сегодняшний
день не выработаны теория и методология данного рода экспертиз, что существенно
усложняет процесс исследования и часто приводит к гносеологическим и
фактологическим ошибкам [1, с. 447]. Судебная землеустроительная экспертиза
основывается на нескольких так называемых материнских науках, из которых
первостепенное значение имеют землеустройство, геодезия и картография. Целью любого
экспертного исследования является познание фактов объективной действительности.
Установление данных фактов возможно лишь при изучении признаков и свойств
объектов исследования с использованием разнообразных технических средств и
методов познания. Объектами исследования в судебной землеустроительной
экспертизе являются земельные участки и их части, объекты капитального
строительства, сведения о границах зон с особыми условиями использования
территорий, территориальных зон, границах публичных сервитутов, границах
территорий объектов культурного наследия, особо охраняемых природных
территорий, особых экономических зон, охотничьих угодий, территорий
опережающего социально-экономического развития и проч.
Экспертное исследование в рамках производства судебной
землеустроительной экспертизы состоит из нескольких стадий, традиционных для
большинства родов судебных экспертиз: подготовительная (знакомство эксперта с
документами, проведение геодезических работ (измерений) на объектах
исследования, анализ документов и полученных результатов измерений, создание
плана исследования и др.); раздельное исследование (выявление у объектов существенных
для исследования признаков); сравнительное исследование (сопоставление выявленных
признаков друг с другом); оценка и обобщение результатов исследования в заключении
эксперта [2 с. 17; 3, с. 428]. Изучение признаков объектов исследования и
их сравнение в судебной землеустроительной экспертизе происходит в модели. В
силу особенностей описания объектов исследования с помощью указания координат
поворотных точек их границ на плоскости наиболее приемлемым является создание двумерной
графической модели исследуемых объектов. Её преимуществами являются наглядность;
простота создания, изменения и добавления новых объектов исследования; возможность
лёгкого и быстрого проведения сравнительных операций. Очевидно, что для
создания модели исследования на сегодняшний день целесообразно пользоваться
лишь компьютерным аналогом графической модели. Проведённый анализ программных
продуктов показал, что наиболее подходящим продуктом для нужд экспертного
исследования является AutoCAD, который дополняется табличным процессором Microsoft Excel [4, с. 204]. Стоит
отметить, что ведущее государственное экспертное учреждение Российский
федеральный центр судебной экспертизы при Министерстве юстиции Российской
Федерации также использует программный комплекс AutoCAD для производства судебных землеустроительных экспертиз [5, c. 34].
AutoCAD как система автоматизированного проектирования широко используется
инженерами всего мира для самых разных нужд: архитекторами – для проектирования
зданий, инженерами-конструкторами – для проектирования новых узлов и
механизмов, инженерами-машиностроителями – для создания чертежей деталей и
агрегатов и т.д. AutoCAD, обладая широким набором возможностей для отображения,
группировки, визуализации объектов, является незаменимым помощником и для
судебного эксперта-землеустроителя. Программа позволяет существенно повысить
производительность труда, точность построения чертежей, автоматизировать многие
этапы экспертной деятельности [6].
Все построения в AutoCAD происходят в пространстве модели – практически бесконечной плоскости (или
трёхмерном пространстве для 3D-построений) с
заданной системой координат.
Отдельно отметим два важных свойства программы AutoCAD, позволяющие использовать её при производстве судебной землеустроительной
экспертизы. Во-первых, AutoCAD обладает высокой
точностью расположения объектов в модели: фиксация объектов по координатной
сетке возможна с точностью до восьмого знака после запятой, что соответствует
неопределённости в положении объекта в 10 нм при условии, что одна единица
чертежа содержит 1 метр реального пространства. При этом точность в определении
координат, принятая для объектов кадастрового учёта в населённых пунктах
(объекты с наивысшей точностью расположения в ЕГРН), составляет 0,1 м. Угловые
характеристики объектов в AutoCAD фиксируются
также с высокой точностью: минимальная неопределённость угловых параметров
объекта составляет одну десятитысячную угловой секунды. Во-вторых, все
построения, перемещения, «стыковки» объектов, их повороты и проч. выполняются с
математической точностью и строго в соответствии с законами математики и
правилами геометрии. Из того следует, что построения в AutoCAD формируют адекватную картину реальности.
Создание компьютерно-графической модели экспертного
исследования – это процесс сведения пространственных данных об объектах
исследования из разных источников в единое целое в виртуальной среде. Как
правило, данные об объектах исследования, предоставляемые эксперту, имеют самую
разнообразную природу: это могут быть карты или планы местности, выполненные в
разное время, в разных масштабах, в разных системах координат; данные Единого
государственного реестра недвижимости (далее по тексту – ЕГРН), которые также
могут быть предоставлены в различных системах координат; данные из межевых и
технических планов разных лет, а также документов о межевании; данные из
документов бюро технической инвентаризации и проч. Форма представления данных
также может быть разнообразной: фотокопии, ксерокопии карт и планов, таблицы с
координатами объектов исследования, выполненные от руки чертежи земельных
участков и строений, XML-файлы, содержащие
сведения из ЕГРН и проч. И задача эксперта на этапе создания
компьютерно-графической модели состоит в систематизации полученных им данных и
поиске способа их размещения в едином пространстве цифровой
компьютерно-графической модели.
AutoCAD имеет встроенные системы координат (прямоугольную декартову и полярную),
поэтому одной из первых задач эксперта при создании компьютерно-графической
модели является определение базовой системы координат, к которой будут
приведены данных изо всех источников (механизм подобных преобразований
рассмотрен ниже). Как правило, такой системой координат выступает система
координат, принятая для ведения кадастрового учёта на данной территории в
данный момент времени.
В некоторых документах описание формы земельных участков отражено
с помощью горизонтальных проложений и угловых значений (дирекционных углов или
румбов). Наличие возможности в AutoCAD ввода
координат исследуемых объектов в полярной системе координат позволяет эксперту получить
декартовы координат объекта (решить прямую геодезическую задачу), не используя
алгоритмы пересчёта координат из полярной системы в декартову, что,
соответственно, уменьшает вероятность возможной ошибки при перевычислениях.
Для отображения в пространстве модели AutoCAD объектов исследования из всего арсенала графических примитивов эксперту
необходимы лишь некоторые: точка, окружность, отрезок, полилиния, штриховка:
для отображения поворотных точек границ объектов исследования используются
окружности, а для отображения самих границ объектов – полилинии. Штриховка и
заливка – обязательные элементы компьютерно-графической модели экспертного
исследования, позволяющие отображать земельные участки, объекты капитального
строения, область спора и проч. Кроме того, популярным является применение в
модели блоков – особых структур AutoCAD,
объединяющих несколько примитивов и позволяющих рассматривать примитивы вместе
и работать с ними как с единым целым.
Для проведения исследований в модели применяются специальные экспертные методы исследования. Одним из таких методов является метод перемещения контуров, заключающийся в параллельном переносе и вращении в компьютерно-графической модели одного контура относительно другого до совмещения двух пар идентичных точек или двух лучей (Рис. 1). Данный метод применяется для определения координат, а также для сопоставления конфигураций земельных участков, имеющих различные способы описания местоположения границ (графический, разные системы координат). Применение данного метода является возможным в силу того, что все системы координат, используемые в прошлом и настоящем для описания поворотных точек границ земельных участков, объектов капитального строительства и прочих объектов, являются прямоугольными. Этот метод разработан авторами и как альтернатива методу пересчёта координат из одной системы в другую, так как при отсутствии соответствующего опыта, математических навыков, а также параметров перехода данная задача может быть нерешаемой или вызывать известные трудности и, как следствие, ошибки в конечном расположении объектов, что может привести к ошибкам и неверным выводам в исследовании.
Выполнение перемещения контуров осуществляется с
использованием соответствующих команд редактирования графических объектов
(перенос и поворот), а также с помощью востребованной и важной функции AutoCAD – объектная привязка. Данная функция представляет собой механизм,
позволяющий осуществлять автоматизированную и математически точную «стыковку»
характерных точек одного объекта к характерным точкам других объектов, уже
изображённых на чертеже.
К специальным экспертным методам исследования относится также и аналитическо-графический метод определения координат в компьютерно-графической модели. Данный метод заключается в определении координат точек объектов исследования с помощью линейных и/или угловых построений относительно точек с известными координатами. Этот метод используется в случаях, когда невозможно провести непосредственные наблюдения точек объектов исследования геодезическими приборами, например, внутри объектов капитального строительства или при отсутствии доступа к измеряемой точке. Частным случаем применения этого метода является реконструкция положения точек границ земельного участка по заданным расстояниям относительно объектов капитального строительства, имеющимся в материалах технической инвентаризации, в абрисах, составленных в процессе выполнения землеустроительных работ, и др.
Применение данного метода в компьютерно-графической
модели сводится к следующим операциям или их последовательностям: отложить
отрезок в заданном направлении заданной длины; получить точку пересечения
лучей, выходящих под определёнными углами из определённых точек; построить
отрезок заданной длины параллельно данному отрезку; получить точку пересечения
двух (реже трёх) окружностей и проч. Для подобных построений AutoCAD незаменим, так как с лёгкостью и математической точностью решает данные
задачи, не «нагружая» пользователя математическими расчётами, которые иногда выполнить
не под силу человеку, не имеющему соответствующей математической подготовки.
Авторами разработаны не только простые механизмы решения подобных задач в
модели AutoCAD, но и методы контроля полученных при этом результатов.
Проведение измерений в компьютерно-графической модели
также является часто используемой операцией при выполнении исследования в
рамках судебной землеустроительной экспертизы. Измерения необходимы для
получения новых знаний об объектах исследования; для получения ответов на
вопросы, поставленные перед экспертом-землеустроителем судом; для проверки
рабочих гипотез эксперта; для сравнения данных из разных источников и проч.
Механизм измерения и простановки размеров в AutoCAD реализован с помощью одноимённого примитива. В AutoCAD имеются линейные и угловые размеры. Для лучшей «читаемости» печатаемых из
компьютерно-графической модели чертежей авторами разработаны размерные стили и
рекомендации по их использованию.
При построении компьютерно-графической модели
исследования в модели размещается большое количество данных; помещаемые данные
могут многократно (с различными вариациями) описывать один и тот же объект
исследования (например, участок истца по сведениям ЕГРН, по результатам
межевания 20хх года, по данным технической инвентаризации 19хх года; местоположение
границы этого участка по мнению истца и по мнению ответчика и проч.). В связи с
этим возникает острая потребность в их визуальной дифференциации и идентификации.
Этим целям служат цвет границ объектов, характер линий границ (пунктирная, штрихпунктирная,
линии с различными отметками и проч.), но данных элементов, как правило,
недостаточно: часто возникает потребность временно скрыть те или иные объекты в
модели, оставив для анализа и сопоставления свойств лишь часть элементов.
Имеющийся в арсенале AutoCAD механизм
использования слоёв позволяет решать подобные задачи.
Слои в AutoCAD – удобный
способ группировки однородных данных. Важным в использовании слоёв в AutoCAD является то, что элементы, находящиеся на слое, можно делать невидимыми,
неактивными; слои можно фильтровать, блокировать, замораживать; слою можно
задавать единые характеристики, такие как цвет, тип и толщина (вес) линий и
прозрачность, наследуемые впоследствии всеми объектами, размещёнными на слое;
устанавливать параметры печати слоя и его элементов и т.д.
Обобщения, сделанные авторами при выполнении судебных землеустроительных экспертиз, позволили разработать систему слоёв в AutoCAD (Рис. 2), позволяющую, во-первых, структурировать данные, вносимые в компьютерно-графическую модель, во-вторых, размещать данные в группах в соответствии с источником их возникновения, логикой исследования и т.п., в-третьих, структурировать дополнительные построения в модели по характеру этих построений (построение дополнительных точек на объектах, простановка размеров, штриховка объектов и проч.). Название каждого используемого в компьютерно-графической модели слоя состоит из: порядкового номера, указывающего очерёдность рассмотрения объектов и добавления их в модель; описания источника получения данных (ЕГРН, межевое дело и проч.); описания размещённых в слое элементов (точки, границы, штриховка и т.д.). Кроме этого, используются дополнительные слои, содержащие, например, размеры, надписи в чертежах, всё зарамочное оформление чертежей и проч. Стоит отметить, что от экспертизы к экспертизе используются одни и те же цветовые решения для объектов, данные о которых получены из определённых источников. Такое закрепление цветов позволяет эксперту проще ориентироваться в объектах, идентифицировать их лишь по цвету при анализе модели.
Компьютерно-графическая модель является также и средством
построения и печати чертежей. Согласно ст. 25 Федерального закона «О
государственной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации»
«Материалы, иллюстрирующие заключение эксперта или комиссии экспертов,
прилагаются к заключению и служат его составной частью» [7]. Эксперты
по-разному называют чертежи, прилагаемые ими к заключению эксперта. Чаще они
именуются схемами, однако сложившаяся практика представляется неверной. Под
чертежом как правило понимается проекционное изображение предметов в масштабе с
использованием графических элементов (точек, отрезков прямых, кривых линий,
символов, условных обозначений и проч.) [8]. В отличие от чертежа схема может
быть выполнена без учёта масштаба [9]. В связи с этим распечатанные построения
в модели правильнее было бы называть чертежами, так как они выполняются с
сохранением масштаба.
Чертежи, созданные в результате моделирования, не
является фактическими данными или обстоятельствами, указывающими на факты. Они призваны
иллюстрировать процесс исследования, помогать визуально воспринимать полученные
результаты. Чертёж в судебной землеустроительной экспертизе является наглядным
отображением ситуации, возникшей между спорящими сторонами, а также
отображением механизмов её разрешения. Чертежи как результаты экспертных
действий выполняются с сохранением масштаба, но при этом нередко с целью
улучшения расположения объектов необходимо выполнить поворот чертежа (изменить направление
«Север»), разместить на чертеже как объекты целиком, так и некоторые их части
(например, для проявления характеристик, которые не видны на общем чертеже), распечатать
чертежи на бумаге разных форматов (как правило А3 и А4). Очевидно, что
изменение масштаба чертежа влечёт за собой изменение размеров многих его элементов,
что сказывается на скорости подготовки чертежей.
Всё это предъявляет к компьютерно-графической модели
экспертного исследования высокие требования. Во-первых, чертёж должен
выполняться в определённом масштабе; во-вторых, в модели должна быть реализована
возможность поворота чертежей на разные углы; в-третьих, в модели ориентация и
высота пояснительных надписей и размеров при масштабировании или повороте
чертежа должна оставаться неизменной; в-четвёртых, при необходимости в процессе
судебного заседания у эксперта должна быть возможность проведения несложных
измерений на распечатанном чертеже.
Перечисленные выше требования к распечатываемым из компьютерно-графической модели чертежам удовлетворяются в AutoCAD с помощью следующих элементов: видовых экранов, возможности индивидуальной ориентации осей системы координат для каждого видового экрана, использовании свойства аннотативности текста (надписей и обозначений на чертеже) и размеров при изменении масштаба отображения элементов чертежа. Для отрисовки элементов чертежа авторами также разработаны наборы аннотативных блоков, сохраняющих свои визуальные размеры при изменении масштаба чертежа (например, обозначения пунктов ГГС, пунктов сети сгущения, поворотных точек границ объектов и проч.). Возможность верификации чертежей – ещё одно немаловажно требование к компьютерно-графической модели. Под верификацией понимается возможность контроля масштабов, в которых выполнены чертежи, а также упомянутая ранее необходимость проведения измерений на распечатанных чертежах. Предлагаемый авторами метод верификации чертежей основан на использовании динамического блока «Линейный масштаб» (Рис. 3) – объекта, указывающего, какое количество единиц модели содержится в единице чертежа:
Масштабная линейка (блок «Линейный масштаб») нужного
масштаба помещается в правом или левом нижнем углу чертежа, эксперт проводит
проверку соответствия расстояний между штрихами масштабной линейки расстояниям
на чертеже и лишь после этого чертёж отправляется на печать.
Таким образом, система автоматизированного проектирования AutoCAD является наиболее подходящей средой для создания компьютерно-графической
модели исследования при производстве судебной землеустроительной экспертизы,
так как она, во-первых, удовлетворяет требованиям к модели удовлетворительно
описывать объективную реальность, во-вторых, позволяет единообразно размещать
данных, полученные из самых разных источников, в-третьих, позволяет
сопоставлять и сравнивать между собой практически любое количество объектов
исследования, не загромождая пространство модели, в-четвёртых, обладает
внутренними ресурсами для принятой авторами классификации объектов
исследования, в-пятых, обладает возможностью верификации, что сводит к нулю
ошибки построения.
Список использованной литературы
Салов С.М., Самойленко Д.В. О ключевых проблемах низкого качества судебных землеустроительных экспертиз Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях: материалы VII Международной научно-практической конференции. Москва: РГ-Пресс; 2019:447-451.
Липски С.А. и др. Судебная землеустроительная экспертиза: Учебно-методическое пособие по выполнению выпускной аттестационной работы по дополнительной профессиональной программе (программе профессиональной переподготовки). Москва: ФГБОУ ВО ГУЗ; 2019.
Аверьянова Т.В. Судебная экспертиза: Курс общей теории. М.: НОРМА; 2006.
Самойленко Д.В., Салов С.М. Некоторые проблемы судебной землеустроительной экспертизы, возникшие с внедрением цифровых технологий в геодезические работы. Современные проблемы цифровизации криминалистической и судебно-экспертной деятельности: материалы научно-практической конференции с международным участием (г. Москва, 5 апреля 2019 г.). Москва: РГ-Пресс; 2019:201-205.
Тишкин В.В. и др. Проблемы определения фактических границ (координат) объектов исследования при производстве судебной землеустроительной экспертизы. Теория и практика судебной экспертизы. М.: Российский Федеральный центр судебной экспертизы при Министерстве юстиции Российской Федерации; 2014;3(35):19-38.
Федеральный закон «О государственной судебно-экспертной деятельности в Российской Федерации» от 31.05.2001 N 73-ФЗ. Доступно по: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_31871/ (дата обращения: 17.03.2020).
Salov S.M., Samoylenko D.V. On the key problems of low quality of judicial land management expertise. Teoriya i praktika sudebnoj ekspertizy v sovremennyh usloviyah: materialy VII Mezhdunarodnoj nauchno-prakticheskoj konferencii. Moscow: RG-Press; 2019:447-451. (in Russian).
Samoylenko D.V., Salov S.M. Some problems of judicial land management expertise that arose with the introduction of digital technologies in geodetic works. Sovremennye problemy cifrovizacii kriminalisticheskoj i sudebno-ekspertnoj deyatel’nosti: materialy nauchno-prakticheskoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem (g. Moskva, 5 aprelya 2019 g.) Moscow: RG-Press; 2019:201-205. (in Russian).
Tishkin V.V., Seryogina E.V., Kazyulin R.A., Omelyanyuk G.G. Problems in determining the actual property boundaries (coordinates) in the course of forensic land survey. Teoriya i praktika sudebnoj ekspertizy. M.: Russian Federal Center for Forensic Expertise under the Ministry of Justice of the Russian Federation; 2014;3(35):19-38.
Формирование
и оценка эффективности организационно-технологических решений строительного
производства на основе синтеза методов логико-математического моделирования
строительной деятельности и экономического моделирования деятельности
предприятия
Formation and evaluation of
the effectiveness of organizational and technological solutions of construction
production based on the synthesis of methods of logical and mathematical
modeling of construction activities and economic modeling of the enterprise
Николаев Юрий Николаевич, к.э.н., доцент, доцент Волгоградский государственный технический университет (ВГТУ), Россия, г. Волгоград
Прокопов Сергей Владимирович, к.и.н., доцент Волгоградский филиал РЭУ им. Г.В. Плеханова, Россия, г. Волгоград
Михайлов Олег Васильевич, Волгоградский государственный технический университет (ВГТУ), Россия, г. Волгоград
Овсепян Овсеп Славикович, Волгоградский государственный технический университет (ВГТУ), Россия, г. Волгоград
Мазин Савелий Александрович, Волгоградский государственный технический университет (ВГТУ), Россия, г. Волгоград
Nikolaev Yuriy Nikolaevich, Ph. D., associate Professor, associate Professor of Volgograd state University state technical University (VSTU), Volgograd, Russia
Prokopov Sergey Vladimirovich, PhD, associate Professor Volgograd branch Plekhanov Russian University of Economics, Volgograd, Russia
Mikhailov Oleg Vasilievich, Volgograd state University state technical University (VSTU), Volgograd, Russia
OvsepynOvsep Slavikovich, Volgograd state technical University (VSTU), Russian Federation, Volgograd
Mazin Savely Alexandrovich,Volgograd state University state technical University (VSTU), Volgograd, Russia
Аннотация. С
точки зрения системного анализа и моделирования строительное производство
относится к классу сверхсложных систем, в которой переплетены социальные,
технические, организационно-технологические, экономические и пр. подсистемы и
процессы. Основой, конечно же, является организационно-технологический строительных
процесс, от эффективности планирования и организации которого зависят основные
результативные показатели строительного производства – продолжительность,
стоимость и качество готовой строительной продукции, а в конечном итоге,
экономическая эффективность деятельности строительного предприятия. В общем
случае для формирования организационно-технологических решений производства
строительных работ используются стандартные методы и подходы, основанные на
типовых решениях (типовые технологические карты, карты трудовых процессов и
пр.). Оценка эффективности комплекса решений по производству строительных работ
основана на вычислении прямых расходов и в конечном итоге полной сметной
стоимости строительства в сочетании с временными показателями (сроками и интенсивностью),
в некоторых случаях с учетом трудоемкости, материалоемкости и пр. показателей
производства.
С одной стороны,
подход, основанный на наборе типовых решений, упрощает процесс планирования
строительного производства, с другой, ограничивает возможности в поиске
наилучшей комбинации решений, при наличии альтернативных вариантов технологии и
организации процессов.
С этой точки зрения,
нами предлагается для формирования решений по производству строительных работ
использовать метод логико-математического моделирования процессов на вариантной
основе (с использованием методов комбинаторики), а в рамках оценки
эффективности альтернативных решений, помимо вычисления традиционных
показателей сроков и полной сметной стоимости строительства использовать
экономическую модель строительного предприятия, позволяющую оценить
эффективность организационно-технологических решений строительства через призму
конечных показателей экономической эффективности строительного предприятия –
чистой прибыли и рентабельности его деятельности.
Summary. From the point of view of system analysis and modeling, construction production
belongs to a class of highly complex systems, in which social, technical,
organizational, technological, economic, etc.subsystems and processes are
intertwined. The basis, of course, is the organizational and technological
construction process, on the effectiveness of planning and organization of
which depend the main performance indicators of construction production – the
duration, cost and quality of finished construction products,and ultimately,
the economic efficiency of the construction company. In General, standard
methods and approaches based on standard solutions (standard process maps,
labor process maps, etc.) are used to form organizational and technological
solutions for construction work.Evaluating the effectiveness of a set of
solutions for construction work is based on calculating direct costs and
ultimately the full estimated cost of construction in combination with time
indicators (timing and intensity), in some cases taking into account the labor
intensity, material intensity, etc. of production indicators.
On
the one hand, the approach based on a set of standard solutions simplifies the
process of planning construction production, on the other hand, limits the
ability to find the best combination of solutions, if there are alternative
options for technology and process organization.
From
this point of view, we propose to generate solutions for the production of construction
works to use the method of logical-mathematical modeling of processes in
variant-based (using methods of combinatorics), and the evaluation of the
effectiveness of alternative solutions, in addition to calculating traditional
measures of time and full estimated cost of construction to use the economic
model of construction enterprise, it allows you to evaluate the effectiveness
of organizational and technological solutions for construction through the
prism of final indicators of economic efficiency of the construction
company-net profit and profitability of its activities.
Ключевые
слова:
экономическая модель предприятия, логико-математическая модель
организационно-технологического процесса, оценка экономической эффективности
предприятия, комбинаторный подход к многовариантному формированию решений.
Keywords: economic model of the enterprise, logical and mathematical model of
the organizational and technological process, assessment of the economic
efficiency of the enterprise, combinatorial approach to multivariate decision
making.
Экономическая эффективность строительного предприятия
связана с соблюдением принципов:
1) Экономичности. Мера уровня экономичности
формулируется на основе соотношения эффекта и затрат, связанных с его
достижением. Примерами критериев экономичности могут служить следующие:
достижение заданного экономического результата
(экономического эффекта) при минимальных затратах;
получение максимального результата (экономического эффекта)
при заданном объеме затрат.
2) Устойчивости, т.е. превышения имеющихся в наличие денежных
средств над потребностью в денежных средствах для расчета по обязательствам
(уплате налогов, выплате з/п, расчетам с поставщиками и т.п.). Предприятие
может поддерживать устойчивость собственными средствами, путем отсрочки части
обязательных платежей или благодаря краткосрочным кредитам. При утрате
устойчивости предприятие может быть признано банкротом.
3) Прибыльности, т. е.
превышение полученных доходов (выручки) над расходами.
Последнее условие является
основной экономической целью деятельности предприятия, что и определяет предлагаемую
нами структуру экономической модели строительного предприятия.
Введя обозначения основных экономических элементов (дохода, элементов расходов и прибыли), получим выражение, с помощью которого возможно оценить основной экономический результат деятельности строительного предприятия, т.е степень достижения его основной цели – получения максимальной для определенных условий прибыли:
С – доход (выручка) предприятия за определенный период времени (сумма
денежных средств, полученная от реализации продукции, оказания услуг,
выполнения работ, реализации имущественных прав и пр.);
СМ – материальные расходы за соответствующий период времени (стоимость материалов, сырья, полуфабрикатов и пр. материальных ресурсов, потребленных в процессе производства и реализации продукции, оказания услуг, выполнения работ);
CR – расходы на оплату труда (начисленная заработная плата на предприятии, а также иные выплаты работникам в денежном и неденежном выражении);
CA – сумма начисленной амортизации за соответствующий период времени (фонд денежных средств, предназначенный для восстановления или замены амортизируемого имущества предприятия);
– сумма налогов, сборов, отчислений (налоги,
например — на добавленную стоимость, на прибыль, на имущество, единый
социальный налог, земельный и пр.; сборы, например – лицензионные, регистрационные
и т.д.; отчисления, например – в фонд обязательного пенсионного страхования, на
обязательное страхование имущества, резервные фонды и пр.);
CL – прочие расходы предприятия, связанные с производством и реализацией продукции, оказанием услуг, выполнением работ (например – расходы на рекламу, расходы на научно-исследовательские работы, расходы на маркетинговые исследования, транспортные расходы, представительские расходы, расходы на обслуживание кредитов и займов и пр.);
CP – прибыль предприятия, т.е. сумма денежных средств, остающаяся в распоряжении предприятия после осуществления всех обязательных платежей.
Основным подходом экономической оценки и управления предприятием является
рассмотрение всего многообразия аспектов организации и управления деятельностью
предприятия через призму того, как то или иное решение отразиться с одной стороны
– на доходах предприятия, с другой – его расходах, а в конечном итоге на
прибыли и рентабельности его деятельности. Данный подход универсален и применим
для экономической оценки и управления практически любым объектом управления на
предприятии – основными и оборотными средствами, трудовыми ресурсами,
ценообразованием и т.п.
В случае, если показатель (1) Cp≥0, можно говорить о том, что деятельность
компании, по крайней мере, является безубыточной, т.е. доходы равны расходам
при отсутствии прибыли (Cp=0). Или в случае, если Cp>0, можно констатировать, что деятельность предприятия является прибыльной,
т.е. доходы превышают расходы. Об экономически эффективной деятельности можно
говорить в том случае, если доходы не просто превышают расходы предприятия, а
полученная прибыль обеспечивает рентабельность предприятия на уровне, который
не меньше среднего уровня рентабельности для аналогичных предприятий,
находящихся в схожих экономических условиях деятельности. Если решение
выражения (1) дает отрицательное значение, то можно говорить об убыточной
деятельности предприятия в рассматриваемый период времени (т.е. расходы
превышают доходы), что является крайне опасной ситуацией, ставящей предприятие
на грань выживания. Если расходы превышают доходы, можно говорить о
недостаточности денежных средств для осуществления обязательств – расчета с
работниками по з/п, перечисления средств в бюджет, расчета с поставщиками
материалов, сырья и т.п. Невыполнение каждого из перечисленных обязательств
может привести к серьезным нежелательным для предприятия последствиям, вплоть
до признания его банкротом.
Выражение (1) является базовым, через призму которого возможно рассматривать
экономические последствия принятия того или иного управленческого решения – их
отражения, с одной стороны, на доходе предприятия, с другой стороны, на его
расходах и, в конечном счете, на главном показателе экономической деятельности
предприятия – прибыли или рентабельности. Аналогично и комплекс
организационно-технологических решений производства строительных работ возможно
оценить на основе предложенной экономической модели.
Одним из наиболее весомых факторов, определяющих экономические условия деятельности предприятий, являются налоговые условия. Налоги, сборы и отчисления предприятия занимают значительную долю в его расходах и в зависимости от вида деятельности и применяемого режима налогообложения могут составлять более 50% от цены продукции. Это определяет необходимость умения вычислять величину налогов и сборов в рамках решения практически любой экономической задачи – прогноза прибыли и рентабельности, расчета цены, экономической оценки инвестиций и т. д. Более того, можно сказать, что практически ни одну экономическую задачу невозможно решить без умения вычислить сумму налогов.
Налоговые условия деятельности предприятий можно представить в виде схемы, представленной на рис. 1.
В рамках общего режима налогообложения нами будут
учитываться четыре основных вида налога для данного режима:
Налог
на добавленную стоимость (НДС);
Единый
социальный налог (ЕСН);
Налог
на имущество;
Налог
на прибыль.
Естественно, что состав
налогов, сборов и отчислений с предприятия значительно шире, чем представленный
выше. И при решении реальных экономических задач необходимо учитывать все
налоговые платежи. Но в учебных целях такое упрощенное рассмотрение
налогообложения вполне обоснованно и корректно, особенно с учетом того, что
основные четыре налога имеют наибольшие вес в общей величине налогов и сборов с
предприятия. Кроме того, в рамках этих четырех налогов будут рассмотрены
основные налоговые базы – добавленная стоимость, начисленная з/п, амортизируемое
имущество и валовая прибыль предприятия.
Такое укрупнение в значительной
степени упрощает механизм расчета налоговых платежей при формировании сметы,
калькуляции затрат, цены продукции (работ, услуг) и может использоваться в
учебных целях, а также при выполнении укрупненных экономических оценок,
расчетов, прогнозов.
Правила вычисления
налога на добавленную стоимость в общем случае представляют собой следующую
последовательность:
1) Начисляется сумма налога:
– сумма начисленного налога;
С
– доход (выручка) предприятия за период отчетности (с учетом НДС);
– налоговая ставка.
Ставка налога на добавленную стоимость зависит от типа деятельности, услуг, продукции,
работ и может принимать значение 0%, 10% и 20%. Для большей части товаров,
продукции и услуг ставка налога на добавленную стоимость составляет 20% (или 0,2
как доля от налоговой базы), в связи с чем, именно это значение будет нами
использоваться в экономических расчетах.
2) Определяется сумма уплаченного налога при приобретении материальных ресурсов (материалов, сырья, полуфабрикатов и пр.). При приобретении материальных ресурсов налог на добавленную стоимость, входящий в стоимость приобретенных материальных ресурсов, уплачивает предприятие-«продавец», в связи с этим, данная сумма возмещается предприятию-«покупателю». Происходит это путем уменьшения начисленного налога на добавленную стоимость на величину возмещаемого налога (уплаченного «продавцом»). Возмещаемая часть налога определяется:
– сумма возмещаемого
(уплаченного) налога при покупке материальных ресурсов (материалы, сырье,
полуфабрикаты и пр.);
СМ –
материальные расходы предприятия, т.е. на приобретение сырья, материалов,
полуфабрикатов и прочих материальных ресурсов, с учетом НДС;
СL – прочие расходы
предприятия (расходы на рекламу, представительские расходы, транспортные
расходы и пр.), с учетом НДС.
3) Вычисляется сумма платежа по налогу на добавленную стоимость:
Как видно по выражению (4)
разница С-СМ-СL
это и есть добавленная стоимость, т.е. стоимость, добавленная к стоимости
приобретенных у сторонних организаций материальных ресурсов, оказанных услуг и
выполненных работ для производства и реализации собственной продукции (оказания
услуг, выполнения работ). По этой причине рассматриваемый налог и получил
название «налог на добавленную стоимость». В действительности налоговой базой
по НДС выступает не доход, а добавленная стоимость. Действующие правила
бухгалтерского учета доходов и расходов (без НДС) избавляют от необходимости
вычисления добавленной стоимости.
Вычисление налоговых платежей с фонда оплаты труда (ФОТ) выполняют по отношению к размеру начисленной заработной платы. В данном случае под налоговыми платежами с ФОТ понимаются страховые взносы и налог на доходы физических лиц. Величина платежа по страховым взносам рассчитывается следующим образом:
– величина платежа
предприятия по страховым взносам;
СR – сумма начисленной заработной платы на предприятии за рассматриваемый период времени;
– совокупный тариф
страховых взносов, 30,2% или как доля от налогооблагаемой базы – 0,302 (с
учетом взноса на травматизм).
В соответствии с
Налоговым кодексом предприятие начисляет и оплачивает за своих сотрудников НДФЛ
в размере:
– сумма НДФЛ к уплате;
– действующая ставка НДФЛ,
13% или как доля от налогооблагаемой базы – 0,13.
Суммарные платежи предприятия с начисленной за рассматриваемый период времени заработной платы NalCK, составляют:
Общие расходы
предприятия, связанные с оплатой труда (сумма реальной или чистой заработной
платы работников, т.е. денежных средств, непосредственно полученных работниками
в кассе предприятия или переведенных на зарплатные счета, страховых взносов и
налога на доходы физических лиц), составляют:
– реальная (чистая) заработная плата
работников.
Для вычисления налога на имущество необходимо установить стоимость имущества фирмы в отчетный период. Его стоимость зависит от величины амортизационных отчислений и принятых предприятием правил определения его износа. Правила определения амортизационных отчислений приводятся в Налоговом кодексе, а также в рекомендациях и инструкциях соответствующих министерств и ведомств.
Сумма налоговых
платежей по этому виду налога составляет:
– величина платежа
предприятия по налогу на имущество;
СF – среднегодовая (средняя) стоимость имущества предприятия;
– действующая ставка
налога (в Волгоградской области ставка установлена на уровне 2,2% или как доля
от базы – 0,022);
k
– количество периодов отчетности в году (квартал – 4, месяц – 12).
Среднегодовая стоимость имущества формы – сумма
остаточной стоимости имущества на начало каждого месяца нового периода
отчетности с добавлением остаточной стоимости имущества на начало месяца, который
следует за периодом отчетности, деленное на число месяцев в периоде отчетности с
добавлением единицы:
t
– количество месяцев в отчетном периоде.
СFi
– остаточная стоимость имущества предприятия.
В некоторых случаях при
решении экономических задач средняя стоимость имущества может определяться
упрощенно как средняя стоимость на начало и конец рассматриваемого периода:
Объектом обложения налогом на прибыль является валовая
прибыль организации от реализации продукции, товаров (работ, услуг), имущества
и доходы от внереализационных операций, уменьшенные на сумму расходов по этим
операциям. В расходы включаются суммы всех видов налогов и акцизов, затраты на
производство товаров (работ, услуг), на подготовку и освоение производства,
переподготовку кадров и другие виды затрат (всего около 300 позиций,
определенных Налоговым кодексом РФ).
Налогом на прибыль облагается сумма денежных средств, оставшаяся в распоряжении предприятия после осуществления всех расходов, связанных с производством и реализацией продукции:
– величина платежа предприятия по налогу на прибыль;
– действующая ставка налога
на прибыль, составляющая 20% или как доля от базы – 0,2;
СP
– валовая прибыль предприятия.
При начислении налога
прибыль предприятия, необходимо учитывать классификацию расходов, определенную
Налоговым кодексом РФ.
Чистая прибыль
предприятия определяется как доход (выручка) предприятия, полученный за
отчетный период времени, уменьшенный на величину расходов предприятия за тот же
период времени, включая рассмотренные выше налоги:
Для формирования
альтернативных организационно-технологических решений производства строительных
работ нами предлагается использовать логико-математическое моделирование с
применением комбинаторного подхода. Существующие
подходы к вариантному проектированию чаще предполагают оптимизацию и выбор
лучших вариантов на каждом этапе проектирования, например сравнение и выбор
строительного крана на этапе подбора строительных машин; оптимизация
календарного линейного или сетевого графика на этапе календарного планирования
[1]. Предлагаемый нами подход принципиально отличается генерацией альтернатив
на каждом этапе проектирования с выбором лучшего варианта только после
окончания всех этапов проектирования, что позволяет оценить эффективность
решений, принимаемых на определенных этапах проектирования, для всего комплекса
решений на всех этапах проектирования, т.е. системно. Рассмотрение всех
возможных комбинаций технологий, альтернатив по составу используемых
организационно-технологических ресурсов, вариантов календарной модели
строительного процесса предоставляет наибольшие возможности в нахождении
лучшего варианта решения (задача выбора лучшего варианта из всех принципиально
возможных) [2].
Процесс создания строительной продукции является
многоуровневым. Каждый из уровней направлен на выполнение работ, являющихся
частью строительного объема более высокого уровня: элемент конструкции –
конструкция – часть здания – здание или сооружение – комплекс зданий или
сооружений [3]. Большая часть строительных работ представляет собой комплексные
технологические процессы, включающие подпроцессы различной сложности.
Комплексный технологический процесс состоит из набора простых технологических
процессов, которые в свою очередь состоят их технологических операций.
Как правило, технологическое проектирование осуществляется
именно на уровне простых технологических процессов, рассматриваемых как уровень
элементарных технологических процессов. Соответственно, календарное
планирование, задачи организации строительного производства реализуются на
уровне комплексных технологических процедур (этапов, комплексов работ).
Для описания
функционирования элементарных технологических процедур применяются следующие
исходные показатели [4]:
затраты времени (Нвр) –
затраты машинного (рабочего) времени на производство единичного объема работ;
производительность (Р) – объем
производства продукции (осуществления работ) в единицу времени;
единичные нормы расхода материальных
ресурсов – затраты материальных ресурсов (строительных материалов, конструкций,
изделий и т.п.) на единичный объем работ;
единичные расценки (СЕД) –
стоимость затрат ресурсов на единичный объем произведенной продукции
(выполненных работ);
повременные расценки (стоимость
машино-часа – Смаш.-ч., стоимость человеко-часа – Счел-ч.)
– стоимость эксплуатации строительных машин, использования рабочих в единицу
времени.
Для определения
значений исходных для организационно-технологического проектирования факторов в
качестве источников информации используются нормативные, нормативно-справочные
документы (ГЭСНы, ФЕРы, ТЕРы, ЕНиРы и т.п.).
Последовательность вариантного принятия
организационно-технологических решений проведения строительных работ в
укрупненном виде включает последовательность выполнения следующих задач:
Разложение
на составляющие комплексных технологических процедур до уровня простых
процессов (установление состава работ на уровне элементарных технологических процедур);
Определение
других возможных вариантов технологии выполнения конкретных процессов;
Определение
других возможных организационно-технологических решений (далее ОТР)
осуществления процессов для каждого из видов технологии производства работ (определяются
все возможные варианты комплектации организационно-технологическими ресурсами,
исходя из имеющихся в наличии у строительной организации ресурсов);
Установление
продолжительности, интенсивности, себестоимости производства работ для каждого вида
ОТР;
Определение
вариантов комплексного процесса путем перебора всех возможных комбинаций
осуществления строительных процессов на уровне простых технологических процедур
(альтернативных технологий и ОТР производства работ).
Построение
для каждого варианта комплексного процесса календарной модели производства
работ на вариантной основе (рассматриваются все возможные осуществимые варианты
совмещения процессов и т.п.).
Для
каждого полученного варианта осуществления строительного процесса (комбинации
технологий, ОТР и календарной модели строительного процесса) формирование
решений по организации строительного производства (комплекс задач стройгенплана).
Определение
продолжительности и стоимости для каждого варианта комплекса решений
производства работ.
Для целей моделирования организационно-технологических
решений производства строительных работ выделим три типа технологий:
Немеханизированные
(с использованием только ручного труда);
Механизированные
(с использованием ручного труда и строительных машин);
Полностью
механизированные (с использованием только строительных машин).
Такая группировка технологических процессов позволяет при
моделировании учесть специфику каждого из представленных видов технологических
процессов. В частности, для немеханизированного типа вариантное формирование решений определяется
вариантами комплектации и организации работы бригад и звеньев; для полностью
механизированных – вариантами комплектации процесса строительными машинами,
имеющимися в распоряжении строительной организации; для механизированных –
вариантами рациональной организации совместной работы строительных машин и
рабочих. Рассмотрим порядок автоматизированного вариантного формирования ОТР на
уровне простых технологических процессов.
Вариантность ОТР выполнения немеханизированных
технологических процедур реализуется путем рассмотрения возможных вариантов
осуществления строительного процесса по численности бригады рабочих от
минимальной, соответствующей одному звену, до максимальной, соответствующей
общему числу рабочих, имеющихся в распоряжении строительной организации с
учетом кратности составу одного звена.
Тогда число вариантов осуществления немеханизированного
технологического процесса будет рассчитываться по следующей формуле:
nmax = N/Nmin (14)
N – общее число работников, имеющихся у строительной
организации для выполнения определенного вида работ;
Nзв – численность одного звена для
выполнения работ (для определения состава звена возможно использовать
рекомендации соответствующего сборника ЕНиР).
Численность
рабочих для каждого варианта определяется следующим образом:
Ni = ni × Nзв, где ni = 1… nmax (15)
Для механизированных технологических процессов вариантность
технологических решений определяется с помощью состава строительных машин,
которые имеются в распоряжении у строительной организации для выполнения данного
технологического процесса. Вариантное формирование этого типа технологических
процессов реализуется путем полного перебора возможных к реализации комбинаций
использования строительных машин [5].
Для механизированной
процедуры (при участии строительных машин и работников) число последних определяется
с помощью следующей формулы:
N = РМ ´ НВР (16)
РМ – общая
эксплуатационная производительность строительных машин, которые используются
для выполнения данной процедуры. Коэффициент определяется следующим образом:
РМ =
Р1 + Р2 + … +Рn (17)
НВР – норма временных
затрат на данную процедуру.
Числовое значение, которое было получено с помощью выражения
(3), возможно округлить до целого значения как в большую, так и в меньшую
сторону (при округлении в большую сторону решение будет связано с простоями
рабочих, в другом – простоями основных строительных машин).
Оба варианта принимаются при организационно-технологическом проектировании
как возможные варианты ОТР для реализации простой технологической процедуры. В
ином случае требуется дополнить алгоритм выбором предпочтительного варианта с
простоем машин либо работников, который определяется в связи с прямыми или
косвенными потерями от простоя соответствующих ресурсов.
Интенсивность производства работ определяют как темп
строительства зданий и сооружений с помощью технологических системам, которые
состоят из машин и работников. При этом следует учитывать, что ряд
технологических процедур могут осуществлять только машины (большинство земляных
работ) или только работники (кирпичная кладка). Несмотря на это, в большинстве строительных
процедур обычно применяются смешанные системы, которые включают оба этих
компонента. Интенсивность определяют как объем продукции (выполненных работ),
произведенный в единицу времени.
Интенсивность технологических процессов, которые выполняются
сугубо людьми без участия машин, определяют исходя из общей производительности
рабочих, задействованных в данной процедуре, с помощью следующего уравнения:
IP = N / НВР, где (18)
N – число работников, задействованных
в процессе.
1/НВР – производительность одного работника.
Интенсивность процесса, который полностью механизирован, рассчитывается
с помощью общей рабочей производительности строительных машин, которые
участвуют в данной процедуре:
IМ = РМ = Р1 + Р2 + … +Рn (19)
Темп производства строительной продукции смешанного механизированного процесса, в котором участвуют строительные машины вместе с работниками, определяют на основании общей производительности рабочих и производительности строительных машин. При этом следует учитывать, что интенсивность выполнения работ берется в наименьшем из значений рабочей производительности машин или общей производительности работников:
I –
интенсивность производства строительно-монтажных работ смешанной системой (машины
– работники).
Рм – общая рабочая производительность
строительных машин.
N – число работников.
Нвр – норма времени по затратам трудовых
ресурсов на один объем работ;
N/Нвр – общая производительность работников.
Общее время технологической процедуры рассчитывается с помощью следующего выражения:
Vi – объем работ для i-го технологической процедуры.
Iiv – интенсивность
производства работ для v-го варианта ОТР проведения i-го технологической процедуры.
Затраты на производство строительно-монтажных работ
зависят от затрат ресурсов (машинного и рабочего времени, материалов и изделий,
инструментов и т.п.), а также издержек, которые определяются с помощью
концентрации ресурсов подрядной организации на стройплощадке (издержки, которые
связаны со строительством временных зданий и сооружений для рабочих, прокладка
временной системы коммуникаций, создание коммунальных ресурсов и т.п., которые
в свою очередь зависят от числа рабочих и строительных машин на стройплощадке).
Чтобы определить прямые расходы, которые связаны с осуществлением строительных работ, следует использовать следующую формулу:
СРiv – единичная оценка
стоимости человеко-часа для i-го процесса варианта его
выполнения v;
Niv – количество работников для i-го процесса варианта его
выполнения v;
СМivj – единичная оценка
стоимости одного машино-часа для машины j-го типа;
kМivj – кол. одновременно эксплуатируемых
строительных машин j-го типа;
Тiv – время выполнения работ
для i-го процесса варианта его выполнения v;
Сmk – стоимость единицы
строительного материала k-го типа;
Нmivk – норма расхода
строительного материала k-го типа в i-том процессе варианта его
выполнения v;
Vi – объем строительно-монтажных работ для i-го
процесса.
Чтобы рассчитать стоимости строительно-монтажных работ, также можно применить следующую формулу:
СРiv – расценка стоимости труда
рабочих на единичный объем работ для i-го процесса v-го
варианта его выполнения;
СМiv – расценка стоимости применения машины на единичный объем работ для i-го процесса v-го варианта его выполнения.
Алгоритм логико-математической модели автоматизированного создания
ОТР проведения строительных работ на уровне простых технологических процедур продемонстрирован
на рисунке 2.
Таким образом, предложенный
подход и созданный на его основе алгоритм автоматизированного формирования ОТР
на вариантной основе позволили создать ряд компьютерных программ, показавших
свою эффективность в решении задач вариантного проектирования строительного процесса
и нахождения наилучших способов реализации строительного процесса для различных
условий, которые зависят от возможностей строительной организации, пожеланий
заказчика и генподрядчика и прочих факторов.
Применение
предложенного подхода к моделированию возможных ОТР проведения строительных
работ в совокупности с их оценкой посредством описанной выше экономической
модели строительного предприятия (1) позволит существенно повысить
эффективность организации и управления строительным производством и
деятельности строительного предприятия.
Список
литературы
Гусаков А.А., Богомолов Ю.М., Брехман
А.И. Системотехника строительства: энциклопедический словарь / под ред. А.А.
Гусакова. 2-е изд., доп. и перераб. М. : Изд-во АСВ, 2004. c. 37.
Николаев Ю. Н. Компьютерные технологии
проектирования строительного производства : учебное пособие и лабораторный
практикум / Ю. Н. Николаев; М-во образования и науки Рос. Федерации, Волгогр.
гос. архит.-строит. ун-т. — Волгоград : ВолгГАСУ, 2015. с. 7-9.
Олейник П.П. Организация строительного
производства. П.П. Олейник. – Москва: Издательство
Ассоциации строительных вузов, 2010, с. 26.
Project
Sustainability Management/ Applications manual. Second edition. Published by
International Federation of Consulting Engineers (FIDIC), 2013.- 28
p.,
p.
11-12.
ФОРМИРОВАНИЕ КОНЦЕПЦИИ
УПРАВЛЕНИЯ СТОИМОСТЬЮ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ РЕСУРСОВ
FORMATION OF ТНЕ CONCEPT «PERSONNEL VALUE
ANALYSIS»
Воронцова Юлия Владимировна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Кафедра управления в сфере культуры, кино, телевидения и индустрии развлечений», ФГБОУ ВО «Государственный университет управления», г. Москва, e-mail: jvms2008@yandex.ru
Федотова Марина Александровна, кандидат экономических наук,
доцент, доцент кафедры «Управление персоналом» ФГБОУ
ВО «Московский авиационный институт
(национального исследовательского университета)», г. Москва, e-mail: fedotova-ma@yandex.ru
Vorontsova Yulia V., PhD in
Economics, Associate Professor, Associate Professor of department «Management
in the sphere of culture, cinema, television and entertainment industry» The
State University of Management, Moscow, e-mail: jvms2008@yandex.ru
Fedotova
Marina A., PhD in Economics, Associate Professor, Associate
Professor of department «Human resource management» Moscow Aviation Institute
(National Research University), Moscow, e-mail:
fedotova-ma@yandex.ru
Аннотация. В статье авторами
рассматриваются концептуальные основы процесса управления стоимостью
человеческих ресурсов. Дана разработанная авторами концептуальная схема данного
процесса, представлено и раскрыто содержание основных блоков этой схемы. Кроме
того, в статье представлен оригинальный авторский механизм, получивший название
«Personnel value analysis» (PVA), включающей в себя элементы традиционных
приемов и методов.
Управление стоимостью человеческих
ресурсов авторами предлагается рассматривать как целенаправленное воздействие
на затраты, связанные не только с формированием интеллектуального капитала, но
и с реализацией отдельных функций управления человеческими ресурсами. Перспективным
решением задачи рационального выполнения оценочных расчетов является
использование авторской подхода «Анализ стоимости человеческих ресурсов» (PVA).
А более точная оценка человеческих ресурсов позволяет рассматривать
интеллектуальный капитал, как один из главных ресурсов в промышленной
организации.
Дополнительный акцент работы выделение:
проблем развития промышленности в России связанное с недостаточно использование
собственного интеллектуального капитала организации. Особо остро эта проблема
стоит перед высокотехнологичными наукоемкими производствами, где
интеллектуальные ресурсы играют основополагающую роль.
Summary. In the article, the authors consider the
conceptual foundations of the process of managing the cost of human resources.
A conceptual scheme of this process developed by the authors is given, and the
content of the main blocks of this scheme is presented and disclosed. In
addition, the article presents the original author’s mechanism, called
«Personnel value analysis» (PVA), which includes elements of
traditional techniques and methods.
The
authors propose to consider human resource cost management as a targeted impact
on the costs associated not only with the formation of intellectual capital,
but also with the implementation of certain functions of human resource
management. A promising solution to the problem of rational performance of
estimation calculations is the use of the author’s approach «human
resource cost Analysis» (PVA). A more accurate assessment of human
resources allows us to consider intellectual capital as one of the main
resources in an industrial organization.
An
additional focus of the work is the following: problems of industrial
development in Russia
associated with insufficient use of the organization’s own intellectual
capital. This problem is particularly acute for high-tech knowledge-intensive
industries, where intellectual resources play a fundamental role.
Ключевые слова: персонал, управление
персоналом, человеческие ресурсы, интеллектуальный
капитал, человеческий капитал, инструментарий управления, мониторинг, стоимость
человеческих ресурсов, анализ стоимости человеческих ресурсов
Keywords: personnel, personnel management, human
resources, intellectual capital, human capital, management tools, monitoring,
human resource cost, human resource cost analysis
На
современном этапе развитие промышленности в России невозможно себе представить
без высококвалифицированного персонала, потенциал которого достаточно сложно
определить с помощью количественных показателей. В связи с этим, актуальным
является эффективное управление динамичным процессом как его формирования, так
и развития. Действия, направленные на оценку интеллектуального капитала, должны
быть, прежде всего, направлены на выявление основных характеризующих его
показателей, а также на затраты, связанные с реализацией отдельных функций
(формированием, оценкой и др.) управления интеллектуальным капиталом. Таким
образом, возникает направление поиска качественной и количественной оценки
интеллектуального капитала промышленных организаций. Одним из эффективных
решений означенной проблемы является применение экономико-математических
моделей и методов для формирования логически обоснованных взаимосвязей и
взаимозависимостей между отдельными частными показателями, характеризующими
интеллектуальный капитал промышленных организаций, и функционально-стоимостными
характеристиками деятельности промышленной организации в целом, что позволяет
решить данную проблему не в «узком сегменте» управления персоналом, а
охватывать ее в целом, с ориентацией на обеспечение экономической безопасности
промышленных организаций [2-5].
Для
формирования основных теоретико-методических положений и практических
рекомендаций с учетом специфики управленческой деятельности промышленных
организаций при управлении стоимостью человеческих ресурсов (УСЧР) была
разработана концептуальная схема (Рис. 1), включающая в себя несколько этапов,
представляющих собой формирование интеллектуального капитала с учетом логически
обоснованных взаимосвязей и взаимозависимостей между качественными и
количественными показателями деятельности промышленной организации: первый этап
— подготовительный, включающий в себя оценку интеллектуального капитала
организаций; второй — методическое обеспечение данного процесса; третий —
управление интеллектуальным капиталом с учетом его стоимости, а также
разработку механизма управления им, экономическое обоснование этого процесса и
его практическое применение. Гармоничное сочетание указанных составляющих в
комплексе будет очерчивать поле методического обеспечения процесса управления
интеллектуальным капиталом. Реализация выделенных этапов разработанной авторами
концептуальной схемы формирует необходимость разработки модулей, позволяющих
реализовывать каждый из отдельных элементов схемы, а также при необходимости
рационально объединять эти модули, что позволит обеспечить решение проблемы
управления стоимостью человеческих ресурсов в комплексе мер, направленных на
обеспечение экономической безопасности промышленных организаций.
Любые действия, связанные с определением стоимости человеческих ресурсов, будут исходить из целей организации, то есть того желаемого результата, которого она хочет достигнуть в результате своего функционирования. Эти действия должны быть направлены на выбор конкретного вида/типа человеческого ресурса, так как любая конкретная цель включает в себя и конкретные работы по ее достижению. А это связано, прежде всего, с теми ресурсами, которые задействованы для ее достижения.
После того,
как станет понятно, кто будет выполнять конкретный набор работ по достижении
конкретной цели, необходимо определить (в том числе, оценить) наличие и возможности
развития интеллектуального капитала у конкретного типа человеческого ресурса.
Для этого исходно можно использовать традиционный инструментарий оценки
персонала организации (тестирование, экспертные оценки и др.).
После определения диапазона
развития интеллектуального капитала необходимо рассмотреть различные механизмы
воздействия на его уровень. Для этого требуется сформировать критерии отбора
таким образом, чтобы они отражали все необходимые элементы в части не только
интеллектуального уровня человеческих ресурсов, но и учитывали возможность его
развития с помощью мотивационных систем, как традиционных, так и нестандартных.
Как показывает практическая
деятельность, менеджеры различного уровня часто сталкиваются с невысокой
мотивацией работников и, прежде всего, с их неудовлетворенностью заработной
платой и/или характером выполняемых работ. Психологические исследования
показали, что ожидания работников организации чаще всего связаны с такими
факторами, как:
материальное вознаграждение
(оплата труда и материальное поощрение);
внутреннее удовлетворение
трудом, проявляющееся в интересе к работе, возможностями карьерного роста и
др.;
удовлетворенность
социально-психологическими отношениями в коллективе.
В последнее время во многих
организациях реализуются следующие меры по повышению мотивации труда своих
сотрудников [3,4]:
внедряются системы как
поощрительных, так и контрольно-регулирующих мер по оценке деятельности;
проводятся различного рода
аттестации и переаттестации;
заработная плата ставится в
прямую зависимость от степени ответственности работника организации,
интенсивности его труда в соответствии с должностными требованиями;
создаются возможности для
профессиональной учебы и качественного повышения квалификации.
Все это оказывает
положительное влияние на мотивацию труда, что, в свою очередь, повышает его
эффективность, а, следовательно, ведет к получению высоких результатов
деятельности организации в целом.
Таким образом, можно
выделить основные формы мотивации труда персонала организации:
формирование системы расчета
заработной платы в соответствии с вкладом работника в результаты деятельности
организации;
формирование и внедрение
системы льгот, предоставляемых организацией своим работникам;
формирование и внедрение
системы нематериальных льгот и привилегий (гибкий график работы, увеличение
срока оплачиваемого больничного листа и др.);
разработка способов
привлечения работников к участию в управлении организацией и других мероприятий
с целью повышения их ответственности за полученные результаты;
формирование благоприятного
социально-психологического климата в организации;
формирование системы
карьерного роста сотрудников, включая оплату их дополнительного обучения, и
повышения квалификации.
Для формирования эффективной
мотивационной системы необходимо учитывать взаимосвязи и взаимозависимости
факторов, характеризующих условия выполнения функциональных обязанностей
персонала организации; факторов, определяющих тяжесть их выполнения, а также все
виды ответственности. Для учета всех этих составляющих была разработана
гипотетическая пространственная модель, представленная на Рис. 2.
В данную гипотетическую
модель вошли три составляющие:
факторы, характеризующие
условия выполнения функциональных обязанностей персоналом организации;
факторы, определяющие
тяжесть выполнения функциональных обязанностей персоналом организации;
ответственность.
Представленные в модели
характеристики предлагается оценивать с помощью эвристических методов,
моделирующих действия лица, принимающего решение.
Данный этап концептуальной
схемы является достаточно трудоемким и должен содержать по возможности полный
перечень инструментальных средств для оперативности его использования. При
реализации данного блока схема лицу, принимающему решение (ЛПР), нужно
понимать, что данную работу придется выполнять сотруднику HR-отдела, который, в
свою очередь, должен быть высококвалифицированным, чтобы осуществить такой
анализ. На этом этапе предлагается также участие в качестве экспертов
сотрудников специализированных подразделений организации. Затем необходимо
приступить к самому процессу определения стоимости человеческих ресурсов.
Данный процесс следует
начинать с определения затрат на формирование интеллектуального капитала, что,
в свою очередь, дает возможность оценить/определить направления потоков таких
затрат по конкретным видам человеческих ресурсов. Экономическое обоснование их
стоимости дается с помощью классических показателей эффективности и
результативности деятельности организации, проводится анализ конечных
результатов, рассматривается возможность различного рода корректировок. На этом
заканчивается этап методического обеспечения процесса управления стоимостью
человеческих ресурсов. В дальнейшем требуется их эффективный мониторинг с целью
формирования интеллектуального капитала организации, который влияет на величину
стоимости бизнеса. Необходимо отметить, что данный процесс может носить
«усеченный» характер, если высококвалифицированные кадры набираются извне.
Однако нужно понимать, что выявление их возможностей – процесс не менее
трудоемкий, чем описанный выше.
Наиболее рациональным
решением задачи выполнения оценочных расчетов по данному направлению является
использование концепции, позволяющей: предоставлять необходимую информацию
менеджеру для принятия им управленческих решений, обеспечивать методиками
численного измерения стоимости интеллектуального капитала, а также мотивировать
руководство формировать представление о сотрудниках не как о расходах, а как об
активах, которые необходимо оптимизировать.
Управление стоимостью человеческих ресурсов авторами предлагается рассматривать как целенаправленное
воздействие на затраты, связанные не только с формированием интеллектуального
капитала, но и с реализацией отдельных функций управления человеческими
ресурсами.
Перспективным решением
задачи рационального выполнения оценочных расчетов является использование
авторской методики «Анализ стоимости человеческих ресурсов» («Personnel Value
Analysis» — PVA), включающей в себя элементы традиционных приемов и методов и
являющейся, по сути, оригинальной.
Таким образом, оценка
человеческих ресурсов позволяет рассматривать интеллектуальный капитал, как
один из главных ресурсов в промышленной организации.
В этой связи одной из
основных проблем развития промышленности в России является неполное
использование собственного интеллектуального капитала организации. Особо остро
эта проблема стоит перед высокотехнологичными наукоемкими производствами, где
интеллектуальные ресурсы играют основополагающую роль. Поэтому руководитель
высшего звена должен уметь грамотно и тонко управлять собственным человеческим
капиталом для достижения целей организации и ее развития.
Арсенал инструментальных
средств, которые могут использоваться при прогнозировании, планировании, а
также при учете и анализе стоимости человеческих ресурсов, достаточно обширный,
поэтому при выборе наиболее предпочтительных методов требуется более подробная
характеристика, как самих методов, так и специфики складывающихся ситуаций и
требований к получаемым результатам [1].
Использование специальных
методов позволяет также грамотно подойти и к формированию интеллектуального
капитала организации и эффективно управлять им с целью получения желаемых
результатов деятельности организации.
При управлении стоимостью
человеческих ресурсов важное значение имеет политика конкретной организации в
области формирования ее интеллектуального капитала, опирающаяся на критерии
подбора персонала для решения конкретных задач, стоящих перед организацией.
Часто в организации вследствие несогласованности подходов к использованию
интеллектуального капитала возникают конфликты целей развития организации, что
отражается на величине получаемой прибыли. Чрезвычайно важным в данной области
является использование слаженного инструментария для управления стоимостью человеческих
ресурсов и постоянный контроль конечных показателей эффективности деятельности
организации.
Список литературы
Воронцова Ю.В. Теория и
практика управления затратами в промышленной организации. Монография. – М.:
Издательский дом ГУУ, 2018.
Митрофанова Е.А., Софиенко
А.В. Управление персоналом. Теория и практика. Аудит, контроллинг и оценка
расходов на персонал: учебно-практическое пособие/ под. ред. А.Я. Кибанова. –
Москва: Проспект, 2019.
Юрченко Т.И., Воронцова Ю.В.
Управление доходами и затратами организации: теория и практика // «Вестник
университета» №11, 2012. С. 164-174.
Тихонов А.И., Михайлов А.А.,
Федотова М.А. Управление персоналом аэрокосмической
промышленности. Базовый курс. Ставрополь: ЛОГОС.
2018. – 108 с.
Московский экономический журнал 6/2020
|
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10423
ОЦЕНКА
ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ
ПРЕДПРИЯТИЙ И СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ КООПЕРАТИВОВ ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ
EVALUATION OF THE EFFICIENCY OF AGRICULTURAL
PRODUCTION OF AGRICULTURAL ENTERPRISES AND AGRICULTURAL COOPERATIVES OF THE
PENZA REGION
Шифрин
Игорь Олегович, аспирант, Пензенский Государственный
Технологический Университет, г. Пенза, РФ
Shifrin Igor, PhD student, Penza State Technological University, Penza, Russia
Аннотация. Статья
посвящена анализу эффективности сельскохозяйственного производства
сельскохозяйственных предприятий и сельскохозяйственных кооперативов,
являющихся одним из видов сельскохозяйственных предприятий. Автором проанализирована
урожайность растениеводства и продуктивность животноводства, финансовая
устойчивость предприятий, получение субсидий и сельскохозяйственными
предприятиями и сельскохозяйственными кооперативами за период с 2015 по 2018
годы. Даны рекомендации по повышению эффективности сельскохозяйственного
производства и эффективности функционирования сельскохозяйственных предприятий.
Summary. The Article is devoted to the analysis of the efficiency of
agricultural production of agricultural enterprises and agricultural
cooperatives, which are one of the types of agricultural enterprises. The
author analyzes crop productivity and livestock productivity, financial
stability of enterprises, and the receipt of subsidies by agricultural
enterprises and agricultural cooperatives for the period from 2015 to 2018.
Recommendations are given to improve the efficiency of agricultural production
and the efficiency of agricultural enterprises.
На территории Пензенской области за 2018 год сельскохозяйственным производством занимались 152 сельскохозяйственных предприятий. По сравнению с 2015 годом их величина снизилась на 33 % и составляла 226 единиц. Удельный вес сельскохозяйственных кооперативов в общем числе сельскохозяйственных предприятий на протяжении с 2015 по 2018 годы снижался[1].
Как видно из таблицы 1
количество сельскохозяйственных кооперативов в общей доле сельскохозяйственных
предприятий на территории Пензенской области за период с 2015 по 2018 годы
показал динамику на снижение[1].
Оценку эффективности сельскохозяйственного производства сельскохозяйственных предприятий и кооперативов отражает динамика урожайности основных культур растениеводства и динамика продуктивности животноводства.
Следует отметить, что
за рассматриваемый период с 2015 по 2018 годы сельскохозяйственные предприятия
и сельскохозяйственные кооперативы повысили урожайность картофеля и ржи,
увеличив ее на 153 % и 158 % соответственно к 2018 году. Незначительно
увеличилась урожайность пшеницы и подсолнечника, не превысив показатели урожайности
2015 года в 1,5 раза[1].
Отрицательную динамику
по урожайности и продуктивности показало производство кукурузы, сахарной
свеклы, яйценоскость кур в сельскохозяйственных предприятиях и кооперативах за
рассматриваемый период.
Положительную динамику
продуктивности показало производство молока, шерсти, выращивание свиней и
крупного рогатого скота.
Вместе с тем оценка финансовой устойчивости сельскохозяйственных предприятий и сельскохозяйственных кооперативов позволяет определить факторы повышения экономической эффективности.
Показатели финансовой
устойчивости (табл. 3) за период с 2017 по 2018 годы снижались и не
соответствовали значениям, при которых предприятия развиваются. Так значение
коэффициента текущей ликвидности должно быть в переделах 200 % и более. Его
значение в 2018 году указывает на превышение оборотных активов над
краткосрочными обязательствами всего лишь на 104,7 %. Снижение коэффициента
автономии менее 50 % указывает на рост зависимости предприятий и кооперативов
от заемных средств. Снижение рентабельности проданных товаров указывает на
величину низкой прибыли у сельскохозяйственных предприятий и кооперативов за
2017-2018 годы[2,3,4].
Вследствие недостаточного роста продуктивности животноводства и урожайности растениеводства в сельскохозяйственных предприятиях и сельскохозяйственных кооперативах отмечается ухудшение финансовой устойчивости. Налоговые платежи, отчисляемые сельскохозяйственными предприятиями и сельскохозяйственными кооперативами, превышают в несколько раз величину субсидий, выделяемых им (рисунок 1).
В 2018 году
сельскохозяйственные предприятия и сельскохозяйственные кооперативы получили из
федерального и регионального бюджетов, внебюджетных фондов субсидии в размере
2220,2 млн. рублей. Вместе с тем налоговые отчисления, по результатам их
финансово-хозяйственной деятельности, составили 6480,8 млн. рублей. Превышение
величины налоговых отчислений над величиной субсидий превышает в 2,92 раза.
Недостаточное
количество предоставляемых субсидий и высокие налоговые отчисления являются
препятствием в повышении эффективности сельскохозяйственного производства
сельскохозяйственными предприятиями и кооперативами.
Для повышения
эффективности сельскохозяйственного производства, а также эффективности
функционирования сельскохозяйственных предприятий и сельскохозяйственных
кооперативов следует предпринять ряд изменений в институциональной среде в
части совершенствования налоговых платежей:
установить максимальный порог отчислений всех налоговых платежей сельскохозяйственных предприятий и сельскохозяйственных кооперативов не превышающий уровень субсидий, предоставляемых предприятию;
перенести сроки налоговых отчислений сельскохозяйственным предприятиям и сельскохозяйственным кооперативам на конец 3 квартала ежегодно.
Установление
максимального порога всех налоговых платежей и перенос срока их отчислений
позволит повысить финансовую устойчивость сельскохозяйственных предприятий и
снизить зависимость от получения кредитов и расходов по уплате процентов.
Вместе с тем необходимо
оказать финансовую поддержку сельскохозяйственным предприятиям и
сельскохозяйственным кооперативам с целью обеспечения доступности кредитов:
предоставление льготных долгосрочных кредитов на погашение накопленных долговых обязательств;
предоставление льготных краткосрочных и долгосрочных кредитов на пополнение оборотных средств;
В этой связи у
сельскохозяйственных предприятий и сельскохозяйственных кооперативов появятся
дополнительные финансовые средства на обновление материально-технической базы,
развитие инфраструктуры, закупки органических и минеральных удобрений, что
окажет положительное влияние на эффективность сельскохозяйственного
производства.
Список литературы
1 Агропромышленный комплекс России в
2018 году. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации: официальное
издание. – Москва, 2019. – с. 536.
2 Пензенская область. Статистический
ежегодник. Пензастат: официальное издание. – Пенза, 2018. – с. 363.
3 Пензенская область. Статистический
ежегодник. Пензастат: официальное издание. – Пенза, 2019. – с. 356.
4 Пензенская область 2018 в цифрах.
Статистический справочник. Пензастат: официальное издание. — Пенза, 2019. – с.
124.
List of references
1 agro-industrial complex of Russia in 2018. Ministry
of agriculture of the Russian Federation: official publication. — Moscow, 2019.
— p. 536.
2 Penza region. Statistical yearbook. Pentastat:
official edition. — Penza, 2018. — p. 363.
3 Penza region. Statistical yearbook. Pentastat:
official edition. — Penza, 2019. — p. 356.
4 Penza region 2018 in numbers. Statistical reference.
Pentastat: official edition. — Penza, 2019. — p. 124.
Московский экономический журнал 6/2020
|
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10422
ЦИФРОВИЗАЦИЯ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА В ЦЕЛЯХ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ
СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПЕНЗЕНСКОЙ ОБЛАСТИ
DIGITALIZATION
OF AGRICULTURAL PRODUCTION IN ORDER TO IMPROVE THE EFFICIENCY OF AGRICULTURAL
ENTERPRISES IN THE PENZA REGION
Шифрин
Игорь Олегович, аспирант, Пензенский Государственный
Технологический Университет, г. Пенза, РФ
Shifrin Igor, PhD student, Penza State Technological University,
Penza, ussia
Аннотация. Статья
посвящена цифровизации сельскохозяйственного производства сельскохозяйственных
предприятий. Автором рассмотрены причины снижения эффективности
функционирования сельскохозяйственных предприятий и мероприятия по реализации
цифровых технологий в сельском хозяйстве, предпринимаемые Правительством
Российской Федерации для повышения эффективности. Кроме того, наглядно
рассмотрен цифровой цикл сельскохозяйственного производства, являющийся основой
реализации цифровой трансформации сельскохозяйственных предприятий. Вместе с
тем остаются нерешенные задачи обеспечения современными IT-технологиями сельскохозяйственных
предприятий ввиду устойчивого снижения прибыли. Для решения этих задач
сельскохозяйственным предприятиям необходимо оказать государственную поддержку
на период формирования цифровой трансформации сельскохозяйственного
производства.
Summary. The Article is devoted to the digitalization of
agricultural production of agricultural enterprises. The author considers the
reasons for reducing the efficiency of agricultural enterprises and measures to
implement digital technologies in agriculture, taken by the Government of the
Russian Federation to improve efficiency. In addition, the digital cycle of
agricultural production, which is the basis for implementing the digital
transformation of agricultural enterprises, is clearly considered. At the same
time, there are still unsolved problems of providing modern IT technologies to
agricultural enterprises due to a steady decline in profits. To solve these
problems, agricultural enterprises need to provide state support during the
formation of the digital transformation of agricultural production.
Ключевые
слова: цифровизация, сельскохозяйственные предприятия,
эффективность, функционирование, хозяйствующие субъекты, цифровой цикл
управления.
Прибыль сельскохозяйственных предприятий Пензенской области за период с 2015 по 2018 годы снизилась практически в 10 раз с 5514,5 млн. рублей до 524,6 млн. рублей. Более того, прибыль сельскохозяйственным предприятиям обеспечили субсидии из федерального и регионального бюджетов [1].
На рисунке 1 приведена динамика снижения
прибыли сельскохозяйственных предприятий, функционирующих на территории
Пензенской области за период с 2015 по 2018 годы.
Текущая динамика прибыли
сельскохозяйственных предприятий свидетельствует о снижении их эффективности и
обусловлено следующими причинами:
— низкая эффективность хозяйствующих
субъектов с недостаточным государственным влиянием на процессы формирования
материально-технической базы и организационно-экономической ситуации
информационных систем;
— недостаточным интересом хозяйствующих
субъектов в развитии информационных систем.
Министерством сельского хозяйства
Российской Федерации разработан ведомственный проект «Цифровое сельское
хозяйство» на основании Программы «Цифровая экономика Российской Федерации» и
Указа Президента Российской Федерации №204 «О национальных целях и стратегических
задачах развития Российской Федерации».
Ведомственным проектом «Цифровое
сельское хозяйство» предусматривается внедрение в сельскохозяйственное
производство хозяйствующих субъектов современных цифровых технологий:
«Эффективный гектар» — создание единой информационной системы земель сельскохозяйственного назначения с указанием о состоянии и использовании земельных участков с перспективой планирования эффективного использования земель сельскохозяйственного назначения;
«Смарт-контракты» — создание личных кабинетов для получателя субсидий и других видов государственной поддержки хозяйствующим субъектам с перспективой автоматизации смарт-контрактов;
Агроэкспорт «От поля до порта» — моделирование экспортных потоков с увязкой прогнозных урожаев и подвижного состава для транспортировки;
«Земля знаний» — создание электронной образовательной среды для обучения 55 тысяч специалистов агропредприятий в течение 3 лет.
Согласно целевым показателям
ведомственного проекта «Цифровое сельское хозяйство» планируется к 2021 году
реализовать:
снижение затрат хозяйствующих субъектов на 20%;
увеличение производительности труда на 200 %;
заключение смарт-контрактов до 100 %[2].
Вышеуказанные показатели могут быть
достигнуты при условии внедрения на каждом хозяйствующем субъекте типового
цикла управления цифровым сельскохозяйственным производством.
Структура управления сельскохозяйственным производством сельскохозяйственными предприятиями посредством использования цифровых технологий приведена на рисунке 2.
Управление событиями и данными в сельскохозяйственном производстве представляет собой совокупность аналитических и когнитивных технологий, приведенных на рисунке 3.
Принципиально важным для эффективного
сельскохозяйственного производства является своевременное поступление
достоверной и актуальной информации сельскохозяйственным предприятиям.
Информатизация позволяет управлять рисками в сельскохозяйственном производстве.
На сегодняшний момент наиболее
эффективным и высокоскоростным методом передачи информации на большие
расстояния является использование информационно-коммуникационных технологий.
В настоящее время сельскохозяйственные
предприятия Пензенской области недостаточно обеспечены современной компьютерной
техникой, в ряде муниципальных образований отсутствует высокоскоростной
интернет, а устойчивое снижение прибыли не позволяет инвестировать собственные
средства на развитие сквозных цифровых технологий.
В этой связи для полноценной реализации
ведомственного проекта «Цифровое сельское хозяйство» экономически
целесообразно:
выделить из федерального и регионального бюджетов грантовую поддержку на приобретение современной компьютерной техники сельскохозяйственным предприятиям и внедрение ее в единое цифровое поле функционирования цифровых платформ;
предусмотреть для сельскохозяйственных предприятий недорогие тарифы для доступа к высокоскоростной передаче данных с бесплатным технологическим присоединением, в случае необходимости;
обеспечить функционирования на всей территории муниципальных образований региона покрытия сети 3G;
временно, на период внедрения цифровизации в сельскохозяйственное производство сельскохозяйственными предприятиями, снизить налогообложение (федеральных и региональных налоговых отчислений) сельскохозяйственным предприятиям, реализующим цифровые технологии в сельскохозяйственное производство;
увеличить размер субсидии на предоставление кредита с 90 % до 150 % от уровня ключевой ставки Центрального Банка Российской Федерации в целях инвестирования финансовых средств сельскохозяйственных предприятий на развитие IT-технологий.
Вместе с тем реализация цифровизации
сельскохозяйственного производства хозяйствующими субъектами обеспечит
устойчивый рост производства сельскохозяйственной продукции на территории
Пензенской области за счет повышения эффективности использования ресурсов, что
в свою очередь окажет положительное влияние на рост прибыли
сельскохозяйственных предприятий.
Список литературы
1 Агропромышленный комплекс России в
2018 году. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации: официальное
издание. – Москва, 2019. – с. 536.
2 Ведомственный проект «Цифровое
сельское хозяйство» [Электронный источник]/ URL: https://www.mcxac.ru/ (дата
обращения 12.12.2019).
3 Пензенская область. Статистический
ежегодник. Пензастат: официальное издание. – Пенза, 2018. – с. 363.
4 Пензенская область. Статистический
ежегодник. Пензастат: официальное издание. – Пенза, 2019. – с. 356.
5 Пензенская область 2018 в цифрах.
Статистический справочник. Пензастат: официальное издание. — Пенза, 2019. – с.
124.
List of references
1
agro-industrial complex of Russia in 2018. Ministry of agriculture of the
Russian Federation: official publication. — Moscow, 2019. — p. 536.
3 Penza
region. Statistical yearbook. Pentastat: official edition. — Penza, 2018. — p.
363.
4 Penza
region. Statistical yearbook. Pentastat: official edition. — Penza, 2019. — p.
356.
5 Penza
region 2018 in numbers. Statistical reference. Pentastat: official edition. —
Penza, 2019. — p. 124.
Московский экономический журнал 6/2020
|
УДК 005.336.4:331.101.36-058.34
DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10421
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.
