Использование экономического потенциала системы управления предприятием

В 60-70-х гг. в экономической литературе активно дискутировался вопрос о возможности конструирования единого обобщенного показателя, характеризующего эффективность работы предприятия. Сама по себе идея оценки предприятия с помощью одного показателя была чрезвычайно привлекательной, так как в каждом отдельном случае конкретное предприятие, обеспечивая высокие значения одного из показателей (например, рентабельности), характеризовалось не вполне благоприятными значениями других показателей (например, фондоотдачи). Было бы логично предположить, что после перехода к рыночным условиям хозяйствования потребность в обобщенном показателе еще более усилится. Однако бурная компьютеризация конца 80-х – начала 90-х гг. позволила снять эту проблему за счет упрощения комплексного анализа или других математико-статистических методов.

Тем не менее в настоящее время наблюдается возрождение интереса к оценке работы производственных систем с помощью одного обобщенного показателя. Так, Е. Балацкий предлагает в качестве интегрального показателя эффективности использовать полусумму отношений отраслевой производительности труда и отраслевой фондоотдачи к соответствующим средним значениям по стране; при таком подходе, по мнению Е. Балацкого, учитывается свойство взаимозаменяемости труда и капитала.

Описанный метод основан на принципе равнозначности всех интересующих исследователя показателей, который является достаточно спорным. Еще больше сомнений вызывает возможность использования указанного метода применительно к конкретному предприятию. Тем не менее нельзя отрицать необходимость апробации данного метода на основе данных работы отдельно взятого города.

Анализ эффективности работы промышленных предприятий необходим для того, чтобы:

а) построить типологию предприятий;

б) отобрать тип предприятия с наибольшей эффективностью, ориентируясь на наилучшие значения всех показателей, принятых в качестве признаков конечного результата хозяйственной деятельности;

в) провести с помощью кластерного анализа классификацию всех предприятий, составляющих исходный информационный массив, по отношению к типу с наиболее благоприятными итогами хозяйствования;

г) определить структуру каждого класса с точки зрения принадлежности предприятий, входящих в данный класс, к определенной отрасли.

Очень важным представляется построение типологии предприятий с их последующей классификацией с учетом тех признаков экономики предприятия, которые нельзя отнести к числу итоговых, но которые в совокупности с итоговыми характеризуют его экономический потенциал. Сопоставление места конкретного предприятия в разных вариантах классификации (с учетом и без учета показателей, составляющих потенциал предприятия) дает возможность оценить уровень использования потенциала, т.е. степень преобразования потенциала в конечный результат. Так, если с учетом потенциала предприятие относится к 5-му классу (при делении всех предприятий на 20 классов), а с учетом только конечных показателей – к 8 классу, то можно отметить факт недостаточно эффективного менеджмента, который приводит к недоиспользованию потенциала. В конечном счете указанное различие характеризует качество управления предприятием.

Полученные данные также позволяют оценить и провести индикативный мониторинг структурного развития экономики города.

Воспользуемся результатами анализа, проведенным Кемеровским областным комитетом государственной статистики совместно с Институтом социологии РАН. Анализ проводился в следующем порядке.

На основании статистической отчетности были выбраны 50-60 показателей.

Был выбран метод нормирования показателей (путем приведения их к численности персонала, объему реализации, уровню предшествующего периода).

Вычислялись связи между пронормированными показателями. Указанные связи оценивались на основе коэффициентов парной корреляции и путем построения таблиц двухмерных распределений, а также соответствующих им гистограмм.

Из дальнейшего рассмотрения исключались показатели, не проявившие значимой связи с другими признаками хозяйственной деятельности.

Оставшиеся признаки делились на три блока:

блок А – итоговые показатели хозяйственной деятельности;

блок Б – признаки, характеризующие качество внутрифирменных экономических процессов;

блок В – признаки, оказывающие влияние на экономику предприятия, но не управляемые или слабо управляемые с позиций менеджмента.

Соответственно формировались три варианта набора показателей для построения типологии:

вариант 1 – с учетом только конченых результатов (блок А);

вариант 2 – с учетом уровня экономических процессов (блоки А, Б);

вариант 3 – с полным набором признаков (блок А, Б, В).

При построении типологии предприятия группировались по каждому признаку таким образом, чтобы образовались 3-5 групп (например: с наивысшим уровнем значений, с уровнем значений выше среднего по массиву, с уровнем значений ниже среднего по массиву, с самым низким уровнем значений данного показателя). Из построенной типологии предприятий отбирался наиболее успешный тип, и все предприятия делились на классы по степени их соответствия признакам наилучшего предприятия (чаще всего – на 20 классов, где первый наиболее соответствовал признакам успешно работающего предприятия).

При проведении анализа необходимо было последовательно решать ряд возникающих методических проблем. Укажем наиболее важные.

Прежде всего необходимо обосновать, какие признаки должны входить в блок А (конечные результаты хозяйствования). Не вызывает сомнений, что в этой группе должны быть рентабельность, производительность труда и фондоотдача, а также удельная прибыль (балансовая прибыль, отнесенная к численности персонала). Однако экономическая ситуация второй половины 90-х годов, характеризующаяся острым дефицитом платежных средств, взаимными неплатежами, взаимозачетами, широким использованием неденежных форм расчетов, невыплатами заработной платы, потребовала включить в число итоговых признаков также размер выплаченной заработной платы, денежную часть выручки (в расчете на численность персонала), кредиторскую и дебиторскую задолженность в долях от годового объема выручки.

При отборе показателей блоков Б и В их значимость определялась в первом приближении на основе полной матрицы парных коэффициентов корреляции. В него вошли:

· показатели, характеризующие скорость оборота;

· показатели, характеризующие себестоимость;

· длительность задержки выплат заработной платы.

Факторный и кластерный анализ проводились с помощью широко используемого социологами пакета программ SPSS.

Типообразующим признаком успешно работающего предприятия (с учетом его потенциала) на всех этапах являлась скорость оборота оборотных средств. При этом картина не менялась, если типология строилась не для всего массива информации, а для отдельно взятой отрасли промышленности – химической, машиностроительной.

Для каждого из трех вариантов набора показателей все предприятия были разбиты на 20 классов; при этом чем меньше номер класса, тем ближе признаки этого класса к типу наиболее успешно хозяйствующего предприятия. В некоторых случаях проводилось укрупнение классов в квинтили. В частности, в таблице 1.4.1 приведена динамика распределения предприятий именно по квинтилям.

Таблица 1.4.1

Распределение предприятий города Киселевска по квинтилям

(удельные веса в % к общему числу предприятий)

 

Квин- тиль	Номер класса
Вариант	Вариант	Вариант
I	1-4	-	20.0	19.1	18.8	22.3	22.3	19.1	22.8	30.3
II	5-8	-	15.3	13.2	27.1	22.9	21.4	26.9	24.2	17.2
III	9-12	-	19.4	19.4	21.6	16.3	17.0	23.8	20.2	19.7
IV	13-16	-	22.1	22.3	21.9	20.4	18.7	19.1	21.9	14.4
V	17-20	-	23.2	26.1	10.5	17.9	20.6	11.1	10.6	18.3

 

Из таблицы видно, что доля предприятий в лучших квинтилях (I и II) была в 2000 и 2002 гг. выше в вариантах, учитывающих потенциал предприятия, по сравнению с вариантов, учитывающим только конечные результаты. Это свидетельствует о недостаточном уровне менеджмента. В 2003 г. существенной разницы (по сумме долей предприятий I и II квинтилях) не отмечено, так что есть основания для утверждения о постепенной адаптации российских менеджеров к рыночной экономике.

Распределение предприятий по отраслям и классам в 2003 г. приведено в таблице 1.4.2. Из этой таблицы видно, что в первых четырех (лучших) классах находятся 9 из 13 химических предприятий; 18 из 25 предприятий, связанных с переработкой зерна и изготовлением из него продукции конечного потребления; 11 из 25 предприятий мясомолочной промышленности; 18 из 55 машиностроительных предприятий.

Таблица 1.4.2

Распределение предприятий по отраслям и классам в 2003 г.

(вариант 1 – с учетом только конечных результатов)

 

№ класса	Число предприятий по отраслям
энерге-тика	химии-ческая	машино-строе-ние	Ремонт-нотехни-ческие	лесная и дере-вообр.	строй-матер-иалы	стеколь-ная	текстиль-ная	хлопчато-бумажная	льня-ная	лег-кая	Хлебо-пекар-ная	Мясо-молоч-ная
Всего
Ср. н. кл.	8,9	4,8	8,3	11,8	10,7	8,7	9,4	14,9	12,9	16,6	12,8	3,8	6,5

 

Однако в этих классах отмечено лишь 4 из 29 предприятий энергетики, 3 из 24 ремонтно-технических; ни одно текстильное предприятие не вошло в указанную группу классов.

Если отраслевые различия, как и следовало ожидать, существенно влияют на место предприятия в классификации, то совсем иная картина вырисовывается при анализе использования потенциала.

Оказывается, использоваться быстроменяющуюся конъюнктуру могут лишь те предприятия, которые и без того работают относительно устойчиво. Может возникнуть вопрос: является ли указанная особенность следствием низкого качества управления или ситуация на рынке благоприятствует лишь предприятиям с определенным профилем деятельности?

Более детальный анализ показал, что отраслевая принадлежность не оказывает существенного влияния на успешное использование рыночной конъюнктуры, и, таким образом, эффективное использование потенциала и складывающейся конъюнктуры есть результат грамотного менеджмента.

Изложенный подход позволяет оценить динамику изменения экономической устойчивости каждого предприятия относительно промышленности области в целом. Можно, в частности, прогнозировать степень риска инвестора, намеренного вложить средства в развитие этого предприятия. Например, данные таблицы 1.4.2 и 1.4.3 (ниже) подтверждают хорошо известное снижение устойчивости предприятий энергетической отрасли. Однако из 29 предприятий этой отрасли не все работают одинаково; 7 предприятий работали в течение 2000-2003 гг. устойчиво, а 5 из них даже улучшали свою позицию относительно других предприятий отрасли и областной промышленности в целом. Отсюда вытекает и оценка возможного риска.

Одним из преимуществ используемых в данном анализе является выявление параметров, в наибольшей степени влияющих на конечные результаты, что дает возможность определить рычаги управления экономикой отраслей промышленности.

Применение кластерного анализа в качестве основы индикативного мониторинга позволяет оценить с достаточно высокой надежностью особенности хозяйственной деятельности каждого включенного в анализ предприятия и предложить меры по совершенствованию методов экономического управления.

Таблица 1.4.3

Индикативный мониторинг структурного развития города Киселевска в 2000-2003 гг. на основе комплексной оценки успешности работы предприятий (кластерный анализ)

 

Отрасль промышлен-ности	Средний номер класса (всего – 20)	Измен. конеч-ного результа-та	Измен. потен-циала	Уровень использо-вания потен-циала
С учетом полного потенциала	Без учета рентного потенциала	С учетом только конечных результатов
Энергетика	-	7,1	9,4	6,7	7,3	9,2	7,2	7,6	8,9	Сниж	Сниж	Н
Химическая	-	7,7	5,2	10,4	7,6	4,4	10,2	6,3	4,8	Рост	Рост	Н
Машиностр.	-	8,9	8,8	11,6	9,1	8,8	11,9	9,4	8,3	Рост	Рост	Н
Ремонтно-техническая	-	13,5	12,4	14,8	14,3	12,1	14,9	14,4	11,8	Рост	Рост	Н
Лесная и деревообр.	-	11,1	11,0	13,2	11,9	10,9	13,6	11,5	10,7	Рост	Рост	Н
Производство стройматер.	-	8,4	9,5	9,1	8,2	9,4	9,8	9,0	8,7	Рост	Рост	Н
Стекольная	-	11,1	10,5	11,2	11,2	9,8	11,9	11,0	9,4	Рост	Рост	Н
Текстильная	-	14,8	13,1	15,5	14,9	13,6	16,4	16,0	14,9	Рост	Рост	Нед.
В том числе: хлопчатобум.	-	14,5	10,2	16,3	14,7	11,6	16,8	16,0	12,9	Рост	Рост	Нед.
льняная	-	15,0	16,2	14,3	15,0	15,3	16,1	16,0	16,5		Сниж	Нед.
Легкая	-	12,9	12,3	14,3	13,4	12,5	14,4	13,7	12,8	Рост	Рост	Н
Хлебопекарная	-	4,0	4,1	3,0	4,7	4,1	3,3	5,0	3,8	Рост	Сниж	Н
Мясомолочная	-	5,9	5,9	7,2	6,4	5,8	8,0	7,4	6,5	Рост	Рост	Нед.
Промыш. города	-	9,8	9,6	11,1	10,0	9,4	11,4	10,2	9,3	Рост	Рост	Н

 

Сокращения: Н – норма; Нед. – недоиспользование.

Тем не менее метод, предложенный Е. Балацким, в силу его простоты может быть использован для приблизительных оценок экономической структуры промышленности ежеквартально и даже ежемесячно, в то время как оперативные возможности данного подхода значительно ниже.

Таким образом, анализ признаков предприятий позволяет отличить объективные трудности отрасли от проблем, связанных с управлением: рекомендовать предприятию конкретные меры по стабилизации и затем улучшению финансово-экономической ситуации, использованию экономического потенциала; определить влияние того или иного предприятия на результаты работы промышленности; прогнозировать эффективность действий органов власти в рамках проводимой ими промышленной политики.