Уровни взаимодействия и оценка результативности деятельности энергетических компаний региона

УДК 65.0

УРОВНИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ И ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ КОМПАНИЙ РЕГИОНА

Ю.Н. Арсеньев, Т.Ю. Давыдова, А.П. Коновалов, В.С. Минаев

Исследуются вопросы синергетического взаимодействия российских субъектов хозяйствования в сфере электроэнергетики на примере Тульского региона. Проанализировано состояние электроэнергетики региона с применением адаптивных моделей прогнозирования.

Ключевые слова: электроэнергетика, субъекты хозяйствования, регион, взаимодействие, эффект синергии, текущее и прогнозное состояние.

Чем больше мы познаем, осваиваем и используем окружающий нас мир, тем отчетливее понимаем невозможность его познания во всем многообразии и проявлениях в прошлом, настоящем и будущем. При невозможности познать мир во всей его многогранности можно познать силы, движущие его развитием. Смысл энергетической философии «понять важнее, чем познать», ориентирует нас для сознательных действий в этом направлении и ритме развития, выявления трендов, прогнозов, сценариев и условий. Энергетические трансформации природного ресурса (потенциала) и человеческого труда во «блага» цивилизации (результат) создают новый, более организованный и значимый потенциал и капитал саморазвивающихся систем [1-12].

В постановлении правительства Тульской области «Об утверждении государственной программы Тульской области «Развитие научной и инновационной деятельности в Тульской области» от 24.10.2013 № 574 главной целью считается перевод области на инновационный путь развития, наращивание и совершенствование потенциала научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ. Основными задачами программы является:

- повышение инновационной активности в высокотехнологичных сферах промышленности;

- содействие использованию научного потенциала разработчиков военно-технической продукции в различных отраслях экономики области;

- оказание поддержки и создание условий по внедрению инновационных технологий энерго- и ресурсосбережения;

- стимулирование предприятий и организаций к внедрению инновационных технологий ресурсопотребления, применению альтернативных источников выработки энергии;

- стимулирование инновационной деятельности и создание льготных условий работы предприятий инновационной направленности;

- содействие реализации научно-образовательного потенциала молодежи;

- создание системы информационной поддержки инновационной деятельности; - поддержка межрегионального и международного сотрудничества в области развития науки и технологий.

Многоуровневую интеграцию деятельности субъектов хозяйствования (СХ) региона, в т.ч. энергетических компаний, можно исследовать на операционном (ОУ), функциональном (ФУ), межфункциональном (МФУ) и межорганизационном (МОУ) уровнях (рис.1).

I II Ш

Рис.1. Уровни интеграции деятельности СХ и их взаимосвязи

в регионе

На рисунке: обратные связи: I (II, III) - при изменении функциональной (деловой, корпоративной) стратегии; IV (V) - при изменении рынка потребителей (характеристик бизнес-сети); VI - прямая взаимосвязь организационного и межфункционального уровней по координирующим бизнес-процессам (БП).

Операционный уровень интеграции деятельности присущ внутренней и внешней среде СХ. На межорганизационном уровне интеграции влияние внешней среды стимулирует деятельность СХ на межфункциональном, функциональном и операционном уровнях. Исполнители и менеджмент нижнего и среднего уровней решают задачи соответственно операционного и функционального уровней интеграции. На межфункциональном и межорганизационном уровнях стремятся достичь долгосрочных эффективных результатов, требующих поддержки высшего руководства СХ. Чем выше уровень интеграции деятельности и управления, тем выше потенциал развития СХ, результативность и стратегическая гибкость бизнеса, как конкурентные преимущества любого СХ.

Опора на устойчивые результаты деятельности компаний на каждом из уровней интеграции позволяет раскрыть связи показателей результатов деятельности электроэнергетических компаний (рис.2) в сферах производства, маркетинга, менеджмента логистики, проектов, человеческого капитала, информационных и иных ресурсов. Инновационную активность (Ук) отдельного бизнеса СХ можно оценить по средневзвешенной сумме

инновационных достижений СХ: Ук = '=1 , где к; - степень инноваци-

онной активности 1-го звена, Ь - его удельный вес; п - число звеньев в этой цепочке. Отображая структуру целей графом или деревом целей, включающим состояния (вершины графа) и дуги, взвешиваемые вероятностями, получаем главные цели СХ, различаемые по видам продуктов, услуг, технологий, функций, бизнес-процессов.

В современном обществе информация и знания, как детерминанты развития и функционирования СХ, сменяют труд и капитал. Инновации на базе знаний выступают лимитирующим фактором конкурентоспособности СХ в отличие от капитала, лимитирующего фактора СХ в индустриальной экономике. В условиях «экономики знаний» старая парадигма «сначала сохранение, затем развитие» сменяется новой парадигмой «сохранение через развитие». В динамичных условиях инновационной сферы требуется обеспечение устойчивости равновесия систем управления, создание организационных предпосылок усиления инновационной восприимчивости, внутреннего роста за счет собственных ресурсов, слияния-поглощения, переориентации направлений деятельности, необеспеченных ресурсами; участия внешних СХ (продажа акций, активов), обособления, передачи вида деятельности другим СХ на основе договоров.

Рис.2. Схема взаимосвязи показателей результатов деятельности СХ

На рисунке: на уровне МОУ: 1 - оптимизация объема привлеченного капитала; 2- рост нормы рентабельности участников сети; 3 - повыше-

289

ние точности планирования и прогнозирования спроса; на уровне МФУ: 4

- ускорение оборачиваемости оборотных средств; 5 - рост объема выручки и прибыли; 6 - обеспечение непрерывности бизнес-процессов

- рост рентабельности деятельности (коэффициента загрузки мощностей); 16 (17, 19, 29) - повышение уровня стандартизации (детализации, удельного веса БП; скорости обработки информации); 18 (20, 28) - сокращение цикла БП (времени на принятие управленческих решений; среднего периода реакции на отклонения от плана);) - снижение); 22 (24, 25) - рост скорости доступа к информации (доли продукции, услуг заданного качества; производительности труда основного и дополнительного персонала, производительности труда оборудования); ( - —  ) - логическая связь

между показателями результатов деятельности одного уровня (разных уровней) интеграции.

Управление СХ должно обеспечивать достижение поставленных целей в комплексе с учетом приоритета национальных, коммерческих, социальных и иных ценностей. Успех и эффективность деятельности СХ (рис.3) состоят в единстве интеллекта, информации и идей, постоянного обучения персонала, так как в последующем образование превращается в вид инвестиций, профессиональный опыт становится активом СХ. Управленческие воздействия можно подразделить на группы с учетом как повышения ценности и стоимости продукта для покупателя при преобразовании ресурсов, конечного продукта в желаемой форме, так и без учета ценности, стоимости продукта покупателю при фиксации ресурсов и координации действий.

На операционные издержки по звеньям цепочек ценности влияют основные (управление закупками, производством и сбытом продукции, продажами, обслуживанием, маркетингом), обслуживающие и обеспечивающие функции -управление информационным обеспечением, персоналом, инновациями, финансами. На практике различают: узкий кластер технических инноваций (новые решения по изделиям, материалам, технологиям, обеспечивающим научно-технический прогресс на базе изобретательства; широкий кластер инноваций -инновационный бизнес, обеспечивающий движение экономики в организационно-управленческой, среде бизнеса, маркетинга, логистики, сервиса [1-4].

Неудачи СХ в инновациях обычно связаны с низким уровнем менеджмента, недостатком новых знаний по развитию технологий, продуктов, услуг, процессов, алгоритмов, потребностей покупателей, организационных структур, формирования команд, маркетинга и логистики; качества принятия стратегических решений и самих ЛПР. Для поиска решений удобно применять сети создания стоимости (ССС) с оценкой экономической привлекательности новых технологий, выгод от поддерживающих и «подрывных» инноваций. Ключевой фактор коммерческого успеха инновационного проекта - способность разработчиков учитывать потребности ССС, гибкое изменение стратегии и структуры затрат (рис.4), автоматизация процессов, создание многоцелевых систем управления производством. По оценкам экспертов, средства, направленные на улучшение функционирования систем управления, обеспечивают эффект в соотношении 1:3,520,0. Затраты на исследование систем управления рассматриваются как инновации с расчетом эффективности инвестиционных проектов.

Рис.3. Организационно-управленческие параметры инновационного СХ

На рисунке: ОПФ - организационно-правовая форма - любая (Люб): ОАО, ЗАО, ООО по ГК РФ; КФУ - конкретные функции управления - реализация инновационной политики (РИП); СФУ - специализация функций управления - горизонтальная комплексность на базе компетенций и знаний (ГККЗ); ФОН - форма организации НИОКР - любая (Люб) в рамках СХ, внешние, кооперация; ИУ - иерархия управления - уменьшение вертикальной комплексности (УВК); ДК - диапазон контроля - увеличение его диапазона (УДК) за счет организационных мероприятий; ТЦД - тенденция к централизации-децентрализации - высокая децентрализация управления; ТПС - тенденция к плоской структуре - высокая плоскость структуры (ВПС); КДП - критерий департаментализации подразделений -результатный или ресурсно-результатный (РРР); ТСт - тип структуры -любой, лучше матричный с системой межфункциональных команд; ВКК -вид корпоративной культуры - высокоэффективный, самоизучающий

(ВэС), ориентир на внешнюю адаптацию, внутреннюю интеграцию и координацию; ОВС (ОМП, 04) - отношения к внешней среде (между подразделениями, человеку) - органично-индивидуальная матричная (ОИМ).

Источником развития любого СХ служит его инновационный потенциал. Разница между наличием инновационных возможностей и их реализацией на практике объясняется отсутствием комплексных методов оценки величин инновационного потенциала и эффективности его применения [5-10].

Эффективность инновационного потенциала (ЭИП) СХ можно определить как ЭИП = РИД/ВИП, где РИД - результат от инновационной деятельности; ВИП - величина инновационного потенциала СХ, при этом темп роста ВИП должен сопровождаться более быстрым темпом роста РИД. Расчет ЭИП СХ электроэнергетики и результаты его инновационной деятельности с оценкой по шкале Харрингтона, показали: РИД = 15,1, ВИП =12,1 тогда ЭИП = 15,1:12,1 = 1,24 (этот показатель следует исследовать в динамике, отслеживая темп роста числителя и знаменателя с тем, чтобы вред от инноваций, связанный с отвлечением финансовых и иных ресурсов, не превысил полученный эффект).

Для прогнозирования объемов реализации электроэнергии потребителям региональным СХ при исходных данных 2008-2011 гг. (столбец 2 табл.1) взята адаптивная модель Хольта-Уинтерса с линейным ростом:

Ур(^к) = (а, + к*Ь0*Рнк_ь

где к - период упреждения (к = 1); ур(^ - расчетное значение экономического показателя для 1-го периода; аь - коэффициенты модели; Б^-ь -значение коэффициента сезонности периода, рассчитываемого (1 + к - Ь) сезонов назад; Ь - период сезонности (для квартальных данных Ь = 4).

Уточнение коэффициентов модели выполнялось по формулам:

* = а 1хЛч_ь + (1 - « 0(ам + Ъм); Ь, = * 3(а, - ам) + (1 - «3Кь <*2хУМ + (1-<*2) х^ <*{ е [0, 1].

Линейная модель, рассчитанная по методу МНК, имеет вид:

л V <> 234,13 6+1,115 х и 1Р(1 р

А

Параметры модели Хольта-Уинтерса аь Ъь модели сведены в табл. 1. Проверка ее качества, адекватности и точности выполнена по ряду остатков ех и четырем условиям: 8ср ~ 0, случайности, независимости уровней и нормальности распределения. Полученная адаптивная модель оказалась адекватной и точной (Аср. = 2,65 %). Применение этой модели для прогноза на 4 квартала 2012 г. по формуле + = [а^ + кЬ^] показало:

- сделанный прогноз реализации электроэнергии на 2013 г. совпал с реальным процессом (рис.4) и составил 962,943 млн кВт*ч;

- операция слияния СХ (табл.2) с другими СХ электроэнергетики региона позволит увеличить норматив технологических потерь электроэнергии при ее передаче по электросетям 6-10-0,4 кВ СХ с 14,24 % до 16,77 %;

- утверждение инвестиционной программы СХ на 2013-2017 гг. позволит установить долгосрочные параметры регулирования, применить метод доходности инвестированного капитала ЯАВ при расчете тарифов на услуги по передаче электроэнергии; уменьшить уровень риска банкротства СХ.

Таблица 1

Л

Значения параметров модели Хольта-Уинтерса Ур{

г \ А Ьг аг Ъ

-3 1,146

-2 0,915

-1 0,821

0 1,115 234,14 1,118

1 263,82 235,25 0,660 233,74 1,135

2 214,97 236,37 0,709 234,56 0,916

3 194,11 237,48 0,813 235,62 0,822

4 264,45 238,60 0,823 236,46 1,118

5 280,61 239,71 1,718 240,27 1,154

6 221,65 240,83 1,717 241,98 0,915

7 199,44 241,94 1,620 243,38 0,821

8 274,18 243,06 1,642 245,07 1,118

9 273,14 284,71 0,740 243,706 1,134

10 216,05 223,67 -0,009 241,948 0,844

11 195,71 198,63 -0,329 240,871 0,867

12 267,45 268,93 -0,448 240,145 1,115

13 278,18 271,82 0,060 241,381 1,145

14 217,83 203,78 1,559 246,438 0,868

15 208,57 215,01 0,890 245,767 0,856

16 262,62 275,02 -0,111 243,320 1,093

150

Рис.4. Модели реализации (расчетная и фактическая) электроэнергии

Таблица 2

Финансово-экономические показатели деятельности СХ

Показатели Годы

2009 2010 2011 2012 2013

Полезный отпуск электроэнергии, млн кВт*ч 975,880 952,860 967,190 978,440 962,943

Выручка от транспорта электроэнергии, млн руб. 358,228 462,255 429,605 461,693 454,380

Фактические потери, млн-кВт*ч 196,200 202,810 213,020 205,840 207,635

Себестоимость оплаты потерь электроэнергии, млн руб. 424,572 437,782 476,873 489,382 493,548

Чистый убыток, млн руб. -62,117 11,073 -56,806 -42,147 -39,168

' Прогнозирование с использованием модели Хольта - Уинтерса

Введите количество членов ряда: |-|g Введите шаг прогнозирования: Б

Введите параметр сглаживания k1: mj

Введите параметр сглаживания k2: I G

Введите параметр сглаживания кЗ: |о]з

Перейти к заполнению таблицы

Линейная модель имеет следующий вид: |у=0,16к +238,17 График заданного временного ряда

263 273 263' 253' 243 233' 223' 213 233

— Аппроксимация! * Временной ряд |

' д W

J\l 1

\

1 \

13 12 14 16 16

Показать прогноз на графике; Г Увеличить график

Г Показать таблицу параметров модели

ш

У

263,82

2 214,97

3 194,11

4 264,45

5 280,61 -

Построить график и провести прогноз

Коэффициент сезонности F ^ равен |i_q9

Коэффициент сезонности F ^ равен |о,Э1

Коэффициент сезонности F ^ равен

Коэффициент сезонности F ^ равен р^З

При L=1: 278,11

При L=2: 218,'

О программе

Закрыть

Рис.5. Интерфейс программного модуля к методу Хольта-Уинтерса

Нами разработан компьютерный модуль в среде визуального программирования Delphi (рис.5) для применения комплекса адаптивных мо-

делей в расчетах и прогнозах экономических показателей электроэнергетики региона. Результаты исследований и практические разработки внедрены в производство.

Список литературы

1. Арсеньев Ю.Н., Давыдова Т.Ю., Коновалов А.П. Инновации в экономике электроэнергетики. М.: Тула: Изд-во ТулГУ, 2014. 300 с.

2. Арсеньев Ю.Н., Давыдова Т.Ю., Коновалов А.П. Экономика электроэнергетики региона. М.: Тула: Изд-во ТулГУ, 2014. 287 с.

3. Арсеньев Ю.Н., Давыдова Т.Ю., Минаев В.С. Энергоэффективность, энергосбережение и интеллектуальные сети в электроэнергетике. М.: Тула: Изд-во ТулГУ, 2014. 255 с.

4. Бушуев В.В. Энергия российского Экоса (энергетика - экономика - экология). Ч. 1. Энергия и энергетика. М.: ИАЦ «Энергия», 2001.

5. Бушуев В.В., Голубев В.С. Основы эргодинамики. М.: Энергия, 2002.

6. Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта. Эволюция, психология, информатика. Л.: Машиностроение, 1990. 448 с.

7. Вернадский В.И. Биосфера. М.: Наука, 1975. 376 с.

8. Голубев В.С. Модель эволюции геосфер. М.: Наука, 1990.

9. Энергосбережение. Введение в проблему. Н.И. Данилов, А.И. Евпланов, В.Ю. Михайлов, Я.М. Щелоков. Екатеринбург: Изд-во «Сократ», 2001. 208 с.

10. Данилов Н.И. Энергосбережение - от слов к делу. Екатеринбург: Энерго-Пресс, 2000. 232 с.

11. Данилов-Данильян В.И., Лосев К.С. Экологический вызов и устойчивое развитие. М.: Прогресс-Традиция, 2000.

12. Менеджмент и маркетинг в электроэнергетике. А.Ф. Дьяков, В.В. Жуков, Б.К. Максимов, В.В. Молодюк. М.: ИД МЭИ, 2007.

Арсеньев Юрий Николаевич, д-р техн. наук, проф., проф., arsenev45@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет, Тульский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской,

Давыдова Татьяна Юрьевна, канд. пед. наук, доц., davtj@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный педагогический университет им. Л.Н. Толстого,

Коновалов Александ Петрович, заместитель главы администрации Советского района г. Тулы, konovalovap@mail. ru, Россия, Тула,

Минаев Владимир Сергеевич, канд. техн. наук, доц., minaevvs@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

ASSESSMENT OF INFLUENCE OF LEVELS OF INTERACTION OF THE REGION AND THE ENERGY COMPANIES ON PRODUCTIVITY THEIR ACTIVITY

Y.N.Arsenyev, T.Y. Davydova, A.P. Konovalov, V.S. Minaev

Questions of synergetic interaction of the Russian regions and their subjects of managing in the power industry sphere on the example of the Tula region are investigated. The condition of power industry of the region with application of adaptive models and the forecast for the future is analysed.

Key words: power industry, subjects of managing, region, interaction, effect of a synergy, current and expected state.

Arsenyev Yurj Nikolaevich, doctor of technical sciences, professor, arse-nev45@,mail.ru, Russia, Tula, Tula State University, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration, a branch in the city of Tula,

Davydova Tatjana Yuryevna, candidate of pedagogical sciences, docent, davtj@,mail.ru, Russia, Tula, Tula Stste Pedagogical University,

Konovalov Alexandr Petrovich, representative of non-commercial Partnership "market Council"in the collegial Executive body of the Tula region on the issues of state regulation of tariffs, konovalovap@mail. ru, Russia, Tula,

Minaev Vladimir Sergeevich, candidate of technical sciences, minaevvs@mail. ru, Russia, Tula, Tula State University

УДК 338.518

ТИП СТРАТЕГИЧЕСКОГО ПАРТНЕРСТВА

Г.В. Коршунова

Выявлены условия установления стратегических партнерских отношений между предприятиями. Обосновано применение аутсорсинга в качестве варианта стратегического партнерства.

Ключевые слова: партнерство, клиент, поставщик, аутсорсинг, приоритетный поставщик, выбор эффективного варианта стратегического партнерства.

Анализ взаимосвязей в рамках клиент-поставщик показывает, что тип стратегического партнерства определяется характером взаимоотношений между клиентом и поставщиком [5, 6]. Стратегические партнерские отношения могут возникнуть в следующих ситуациях: в случае стратегического выбора о сотрудничестве обеими сторонами; на основе разделения задач и ответственности за их осуществление между взаимодействующими фирмами; при совместной деятельности клиента и поставщика на всех этапах жизненного цикла продукции - от разработки до поставки потребителям [7].

Для определения системы эффективных долгосрочных партнерских отношений необходимо:

- определить закупки, которые предстоит совершить клиентской фирме, и решить вопрос о том, какие комплектующие было бы выгодно изготавливать в рамках партнерских отношений;