Применение метода анализа среды функционирования (АСФ) для оценки эффективности деятельности бизнес-структур предприятия

ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА СРЕДЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ (АСФ) ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ БИЗНЕС-СТРУКТУР ПРЕДПРИЯТИЯ

1

Хаммершмидт Майк,

профессор, зав. кафедрой маркетинга и ин н о в а ц и о н н о г о менеджмента, Геттингенский Университет

Макаров Александр Михайлович,

д. э. н., профессор, зам. директора, Институт экономики и управления по международным связям ФГБОУ ВПО «Удмуртский государственный университет» aleksandrm.makarov@yandex.ru

Щербак Александр Дмитриевич,

Аспирант, Удмуртский Государственный Университет

ВВЕДЕНИЕ

Вопрос количественного измерения эффективности маркетинговой деятельности является одним из самых актуальных в управлении маркетингом. Количественные методы измерения эффективности делятся на параметрические и непараметрические. Эффективность оцениваемого объекта всегда определяется по сравнению с неким

референтным пунктом, то есть относительно.

Обе группы методов позволяют установить экономическую связь между показателями входа и выхода в виде так называемой производственной функции. Производственная функция в маркетинге отражает, каким образом объект анализа (сбытовая команда, филиал, продукт, рекламная кампания) комбини-

рует входные ресурсы, чтобы получить определенные результаты на выходе. Эта функция задает ориентир для определения относительной эффективности объекта.

В случае параметрических методов форма производственной функции задается заранее, а затем определяются постоянные значения производственной функции (веса входов и выходов), которые считаются едиными для всех объектов. Наиболее известный представитель параметрических методов — регрессионный анализ.

Непараметрические методы не требуют определения формы производственной функции заранее. Это особенно ценно для маркетинга, так как в этой сфере доминируют очень сложные ситуации анализа с нематериальными входами и выходами, и знать заранее форму производственной функции чаще всего невозможно. Оптимизация функциональных параметров происходит в данном случае для каждого объекта отдельно. Непараметрические методы позволяют определить граничные производственные функции, по которым вычисляется максимально достижимое соотноше-

ние входов и выходов для каждого объекта анализа.

АНАЛИЗ СРЕДЫ

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

Одним из наиболее значимых непараметрических методов анализа эффективности по праву является анализ среды функционирования (АСФ)1. Это метод математического программирования, применимый для любого объекта или вида деятельности, относительно которого принимаются решения по поводу входов и выходов. Определение эффективных объектов производится путем сравнения каждого из них со всеми другими. Сравнение может производиться по всем исследуемым входам и выходам, которые должны быть измеримы, но не обязаны иметь единые единицы измерения или быть выражены в денежной форме.

Особое преимущество метода АСФ заключается в трансформации всех входных и выходных параметров в единый показатель эффективности. Относительно эффективными признаются объекты, чье максимальное соотношение индивидуально взвешенных входов и выходов не превосходится никакими другими объектами анализируемой совокупности.

Математически модель АСФ формулируется в виде задачи линейного программирования,

каждый объект описывается парой векторов, один для входа и один для выхода. Описание математической базы метода выходит за рамки нашей работы2.

Метод АСФ обладает заметными преимуществами по сравнению с другими методами анализа эффективности. Он позволяет моделировать сложные ситуации, так как способен связывать между собой множество входов со множеством выходов. Метод приводит к единому, обобщающему показателю эффективности. АСФ представляет собой алгоритм, с помощью которого возможно точное определение референтных пунктов (объектов с максимальной эффективностью) в пространстве задаваемом входами и выходами. Координаты этих пунктов можно рассматривать как целевые значения, и отсюда вытекают количественные рекомендации для остальных объектов по изменению их входов и выходов с целью повышения эффективности. Так как измерение относительной эффективности объекта происходит через процентное расстояние от объектов с максимальной эффективностью, интерпретация значений эффективности делается независимой от шкал измерения входов и выходов.

Метод АСФ позволяет определить цели в области эффективности и дает указания для каждого объекта, какие задачи

должны быть решены, чтобы он мог считаться эффективным. Для управленческой практики преимущество АСФ заключается также в том, что менеджерам нет необходимости договариваться о способе интеграции отдельных показателей в общий критерий эффективности, а также о том, что какой объект будет ориентиром для их объекта (метод определяет это сам). По этой причине уменьшается доля субъективизма в оценке эффективности. Следует упомянуть также, что АСФ не предъявляет высоких требований к информационной базе.

В сравнении с традиционными методами оценки эффективности АСФ обладает еще одним существенным преимуществом. Суть его заключается в отсутствии риска субъективного суждения при определении весов для параметров, включенных в оценку. Метод АСФ предполагает нахождение оптимальных весов для каждого параметра путем линейного программирования. Иными словами, для каждого оцениваемого субъекта определяется такой набор весов, при котором искомый показатель эффективности будет максимальным.

Из этого обстоятельства также вытекает дополнительное преимущество метода АСФ. В силу того, что набор весов для каждого субъекта принятия решений3

' В англоязычной литературе метод называется DEA (Data Envelopment Analysis).

2 С ней можно познакомиться, например, в: Bauer H., Stokburger G., Hammerschmidt M. Marketing Performance. Gabler, 2006. S. 277-288.

3 В англоязычной литературе DMU (Decision Making Unit).

оптимальный, на его основе можно судить о сильных и слабых сторонах рассматриваемого объекта. То есть чем выше вес параметра (входа или выхода), тем лучше этот параметр у данного объекта относительно остальных, и наоборот.

Количественное измерение эффективности с помощью метода АСФ возможно для любого субъекта принятия решений4, так как метод позволяет пользователю самостоятельно выбирать входы и выходы для расчета интегрированного показателя эффективности. Определение входов и выходов для применения АСФ имеет ключевое значение, так как выбор различных параметров, включенных в оценку, может существенно влиять на результаты5,6.

Рассмотрим практическое применение метода на примере трех предприятий, относящихся к различным видам экономической деятельности.

ПРИМЕР ИСПОЛЬЗОВАНИЯ

АСФ ДЛЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ

ПРЕДПРИЯТИЙ

Речь пойдет о применении метода для оценки эффективности деятельности бизнес-структур диверсифицированной промышленной корпорации. В качестве входов нами были использованы

инвестиции в основные средства стратегических бизнес-единиц (СБЕ) корпорации, их оборотный капитал и расходы на оплату труда сотрудников. В качестве выхода была рассмотрена выручка СБЕ. При выборе показателей, включаемых в оценку, была учтена проблема, связанная со степенями свободы, изучению которой была посвящена работа Р. Банкера, Х. Ченга и В. Купера7. Результаты оценки представлены в таблице 1.

Из таблицы 1 видно, что в 2008 году четыре СБЕ, а в 2009 — три

СБЕ из семнадцати были эффективными, причем лишь одна СБЕ была эффективной оба года. У двенадцати подразделений наблюдается снижение абсолютного показателя эффективности, у четырех этот показатель вырос в 2009 относительно 2008 года. В промышленности существенную роль играет масштаб производства, который влияет на общую эффективность предприятия. Показатель эффективности масштаба производства подразделений, равный 100%, означает оптимальный объем производства в сравниваемой группе.

Таблица 1

Результаты расчетов эффективности СБЕ корпорации «Х»

СБЕ 2008 2009 Индекс Малмквиста

Эффективность деятельности, % Эффективность масштаба производства, % Эффективность деятельности, % Эффективность масштаба производства, %

1 79,94 97,63 71,97 97,45 0,92

2 80,39 93,55 74,16 97,91 0,96

3 81,94 92,58 74,40 99,75 0,94

4 79,69 85,43 83,27 88,91 1,06

5 93,41 93,41 90,02 90,02 1,00

6 100,00 100,00 97,97 97,97 0,97

7 83,89 98,09 78,16 99,59 0,93

8 95,99 99,63 80,93 99,40 0,85

9 87,08 96,00 85,87 99,98 1,00

10 81,68 89,35 74,88 98,76 0,87

11 100,00 100,00 100,00 100,00 1,00

12 80,31 97,35 79,97 99,95 1,01

13 100,00 100,00 91,19 91,19 0,87

14 76,85 90,70 100,00 100,00 1,32

15 95,20 95,20 100,00 100,00 1,06

16 78,64 98,32 82,01 96,92 1,04

17 100,00 100,00 93,55 99,43 0,93

4 Ramanathan R. An Introduction to Data Envelopment Analysis. A Tool for Performance Measurement. Sage Publications, 2003. P. 25.

5 Thanassoulis E. Introduction to the theory and application of Data Envelopment Analysis: a foundation text with integrated software. Norwell, Mass.: Kluwer Academic Publishers, 2001. P. 114-128.

6 Priddey H., Harton K. Comparing the Efficiency of Stores at New Zeeland Post. Proceedings of the 45th Annual Conference of the ORSNZ, 2010. P. 18-27.

7 Banker R., Chang H., Cooper W. Simulation Studies of Efficiency, Returns to Scale and Misspecification with non-linear Functions in DEA, Annals of Operational Research, 66, 1996. P. 233-253.

Сравнение СБЕ между собой отражает один из наиболее важных аспектов управления на уровне высшего руководства корпорации — управление денежными потоками внутренних рынков капитала. Анализ денежных потоков внутренних рынков капитала позволяет выявить не только их эффективность, но и соответствие стратегии относительно набора СБЕ. И. Ансоффом был разработан подход для формирования стратегии относительно набора СБЕ на основе балансирования между следующими ориентирами:

1. Краткосрочные перспективы роста.

2. Долгосрочные перспективы роста.

3. Краткосрочная рентабельность.

4. Долгосрочная рентабельность.

5. Стратегическая гибкость.

6. Синергизм. Необходимость балансирования обусловлена разнонаправ-ленностью трех групп ориентиров — долгосрочными и краткосрочными ориентирами рентабельности и объемов продаж; рентабельностью и гибкостью; гибкостью и синергизмом8.

Индекс Малмквиста отражает рост или снижение совокупной производительности факторов производства, значение индекса больше 1 соответствует росту производительности факторов, и наоборот. В контексте оценки эффективности деятельности бизнес-структур индекс Малмк-

виста свидетельствует об эффективности перераспределения средств между СБЕ. В данном случае у одиннадцати СБЕ значение индекса менее 1, что говорит о снижении производительности их факторов производства, у оставшихся шести наблюдается индекс больше 1. Основываясь на этих данных, высшее руководство рассмотренной корпорации может судить об эффективности деятельности своих СБЕ, перераспределении средств между подразделениями, а также сопоставить результаты анализа выбранной стратегии развития.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА ДЛЯ

ТОРГОВЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Метод АСФ также может быть

весьма полезным для оценки эффективности деятельности однородных бизнес-структур предприятия. В данном случае подходящим объектом исследования является торговая сеть. Нами были использованы данные конкретной торговой сети для определения относительной эффективности каждого магазина. В качестве входов были использованы издержки обращения, товарные запасы, количество покупателей и общая площадь магазинов. В качестве выходов были взяты в расчет товарооборот и прибыль. Результаты расчетов представлены в таблице 2.

Как видно из таблицы, три магазина из 20 были эффективны-

Таблица 2

Оценка эффективности торговой сети

Магазин 2008 2009 Динамика рентабельности, % Индекс Малмквиста

Рентабельность продаж, % АСФ, % Рентабельность продаж, % АСФ, %

№1 -7,33 73,72 2,97 75,55 10,30 0,99

№2 13,59 87,42 12,38 100,00 -1,21 1,01

№3 6,04 93,20 7,41 100,00 1,37 1,04

№4 6,62 76,07 10,49 83,08 3,87 1,04

№5 22,17 100,00 26,09 100,00 3,91 1,00

№6 14,53 100,00 7,82 97,24 -6,71 0,99

№7 6,01 84,92 7,67 88,91 1,66 0,99

№8 4,61 76,79 6,24 83,63 1,63 1,05

№9 3,65 82,03 5,79 72,57 2,13 0,86

№10 10,78 83,26 11,82 91,33 1,04 1,05

№11 22,05 100,00 22,52 94,39 0,47 0,99

№12 10,91 100,00 9,98 100,00 -0,93 1,00

№13 0,26 77,20 10,97 96,44 10,71 1,11

№14 16,81 100,00 17,43 100,00 0,63 1,00

№15 13,90 92,71 13,27 92,49 -0,63 0,97

№16 10,25 81,98 4,56 82,82 -5,69 0,97

№17 10,47 83,55 12,66 86,14 2,20 1,04

№18 8,98 74,01 5,84 75,87 -3,14 0,97

№19 8,10 84,63 3,64 86,54 -4,46 1,00

№20 14,89 99,31 13,43 97,45 -1,46 0,99

8 Ансофф И. Стратегическое Управление. М.: Экономика, 1989. С.64-66.

ми как в 2008, так и в 2009 годах, причем каждому из них соответствует достаточно высокий уровень рентабельности продаж. Но более интересным является тот факт, что трем магазинам-лидерам по уровню рентабельности в 2008 и 2009 годах соответствует эффективный статус, полученный методом АСФ, за исключением магазина № 11 в 2009 году. Также аутсайдеру по уровню рентабельности соответствуют одни из худших показателей эффективности. С помощью метода АСФ также были выявлены магазины-лидеры, которые чаще остальных выступали ориентирами для неэффективных магазинов, в 2008 году — №12 и № 6, в 2009 - № 12 и № 5.

Сравнение динамики показателей рентабельности продаж и индекса Малмквиста, выявляет их совпадение по смыслу у двенадцати магазинов из семнадцати, бывших неэффективными хотя бы 1 раз в 2008 и 2009 годах. У шести магазинов наблюдается положительная динамика рентабельности и индекс Малм-квиста больше единицы, у других шести - отрицательная динамика рентабельности и индекс Малмквиста меньше единицы.

Однако следует обратить внимание на тот факт, что у пяти магазинов выявлены расхождения в результатах оценки различными методами. У исследуемых магазинов под номерами 1,

7, 9 и 11 выявлена положительная динамика показателя рентабельности продаж, в то время как индекс Малмквиста свидетельствует о снижении совокупной производительности факторов. Также у магазина № 2 отмечена отрицательная динамика рентабельности, одновременно с индексом Малмквиста больше единицы. Математически индекс Малмквиста рассчитывается как произведение «эффекта догоняющего» и «эффекта сдвига границы эффективности»9. Границу эффективности образует набор эффективных магази-нов10. Эффект догоняющего отражает отношение показателей эффективности второго временного периода относительно первого. В данном случае у магазинов под номерами 1 и 7 наблюдается рост показателя эффективности, рассчитанного методом АСФ, следовательно, индекс Малмквиста имеет значение меньше единицы вследствие отрицательного влияния сдвига границы эффективности. Сле-

15

10

5 __ л

дуя той же логике у магазинов под номерами 9 и 11 причинами снижения совокупной производительности факторов стали одновременное снижение показателей эффективности и сопутствующее отрицательное влияние эффекта сдвига границы. На рисунке 1 сопоставлены показатели динамики рентабельности продаж и индекса Малмквиста (для сопоставимости графиков индекс преобразован).

Также различия в результатах анализа объясняются тем, что оценка с помощью метода АСФ включает в расчет все выбранные входы и выходы, в то время как показатель рентабельности продаж учитывает только отношение прибыли к товарообороту.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ АСФ ДЛЯ

ОЦЕНКИ РАБОТЫ СЛУЖБ

СБЫТА11

Было проведено исследование внешней службы сбыта предприятия фарминдустрии, специализирующегося на лекар-

0 -5 -10 -15 -20

1 2 3 4 5 6 7 Л 9 /10 11 12 13 14 17 1^,19/20

Динамика рентабельности Индекс Малмквиста

Рис. 1. Сопоставление показателей динамики рентабельности и индекса

Малмквиста

9 В англоязычной литературе «Catch-up effect» и «Frontier shift effect» соответственно.

10 Cooper W., Seiford L., Tone K. DEA. A Comprehensive Text with models. Springer, 2007. Р. 323-347.

11 Возможности применения метода для анализа работы сбытовых служб описаны, в частности, в работе: Bauer H., Stokburger G., Hammerschmidt M. Marketing Performance. Gabier, 2006. S. 277-288.

ствах для лечения диабета. Эта служба делится на 19 команд. В качестве входов были определены число ставок в каждой команде, число отработанных дней, расходы на рекламу, доля аптек в сбыте продукта, объем продаж инсулина, число жителей на квадратный километр в обслуживаемом командой районе. В качестве выхода использован объем продаж команды в тысячах евро.

Анализ с помощью АСФ показал, что 13 команд можно считать эффективными, 6 относятся к неэффективным. Анализ позволяет определить, какие эффективные команды и на сколько процентов являются ориентирами для каждой неэффективной команды. Далее определяются команды-лидеры, которые наибольшее количество раз выступали референтными объектами для неэффективных команд.

Следующий шаг заключается в определении причин неэффективности через вычисление доли каждого входа в общем потенциале улучшения результатов сбытовых команд. Наибольший вклад в рассматриваемом примере имели количество ставок (21,5%) и количество дней работы (24,3%), а также рекламные расходы (19,2%). Наименьший вклад — доля аптек в сбыте (2,54%). Также можно определить в процентах вклад каждой команды в общую «неэффективность».

На уровне отдельных сбытовых команд анализ может заключаться в следующем. Для каждой команды, имеющей резервы роста эффективности, определяется виртуальный референтный пункт, бенчмарк, показывающий, насколько эффективно эта команда может действовать в ее условиях. Он образуется из результатов отдельных эффективных команд в пропорциях, вычисленных с помощью АСФ. Затем определяются пути достижения результатов данного референтного пункта. Для каждой команды определяются сильные и слабые места, связанные с использованием входных ресурсов, и разрывы между целевой и фактической эффективностью их использования.

Возможности использования анализа среды функционирования для определения эффективности маркетинговой деятельности не исчерпываются вышесказанным. Можно с уверенностью утверждать, что данный метод имеет большие перспективы в теории и практике маркетинга.

ВЫВОДЫ

Анализ среды функционирования является полезным и универсальным современным инструментом для оценки деятельности субъектов принятия решений, позволяющий получить единый показатель эффективности, учитывающий множество различных входных и выходных параметров предприятия. Несомненное пре-

имущество метода заключается в том, что пользователь может самостоятельно выбирать входы и выходы для измерения эффективности, что позволяет адаптировать АСФ под множество оценок с различными целями.

В данной статье были рассмотрены три различных субъекта принятия решений — промышленная корпорация, торговая сеть и служба сбыта предприятия фарминдустрии. В каждом из рассмотренных случаев метод АСФ позволил провести оценки, отражающие наиболее важные аспекты их деятельности, рассчитать интегрированный показатель эффективности каждой бизнес-структуры, выявить лидеров, которые могут выступать ориентирами для неэффективных подразделений и т. д. Выбор показателей производился для каждого субъекта индивидуально, исходя из их значимости в формировании результатов деятельности. Благодаря нефиксированным весам, используемым при расчетах, в оценке отсутствует риск субъективного суждения весомости того или иного показателя.

На уровне отдельно взятых бизнес-структур предприятия оценка может быть расширена. Основываясь на результатах весов показателей, могут быть выявлены сильные и слабые стороны каждого подразделения, а также определены пути повышения эффективности их деятельности.