Формирование стратегии управления конкурентоспособностью предприятий топливной промышленности

УДК 338.45

В.А. Васяйчева*

ФОРМИРОВАНИЕ СТРАТЕГИИ УПРАВЛЕНИЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТЬЮ ПРЕДПРИЯТИЙ ТОПЛИВНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

В статье рассматриваются пути повышения конкурентоспособности предприятий топливной промышленности в связи с обострением конкуренции на рынке нефти и газа как одна из главных задач стратегического развития экономики России на современном этапе. Предложены способы формирования четкой стратегии борьбы за лидирующие позиции, в том числе за счет организации эффективного сотрудничества с партнерами.

Ключевые слова: конкурентоспособность предприятий, конкурентные преимущества, оценка эффективности при сотрудничестве с партнерами, анализ инвестиций в условиях вероятностной неопределенности.

Современные предприятия топливной промышленности развиваются в достаточно сложных нестабильных условиях. Высокий уровень их конкурентоспособности зависит в первую очередь от способности руководства прогнозировать, планировать и оперативно корректировать стратегические планы в соответствии с условиями постоянно меняющейся внешней среды.

Топливная промышленность — основа жизнеобеспечения любого государства. В настоящее время предприятия отрасли столкнулись с целым рядом актуальных проблем, требующих решения. Существующая модель управления конкурентоспособностью, которая базировалась на вовлечении в оборот максимального количества природных, материальных и трудовых ресурсов, в условиях современного развития экономики оказалась бесперспективной. Главным инструментом повышения уровня конкурентоспособности теперь являются не количественные показатели, а качественные: научно-технический прогресс и ресурсосбережение, охрана окружающей среды и рациональное природопользование.

Анализ мировой практики показывает, что руководители крупных предприятий топливной промышленности основной упор делают на инвестициях и прямой поддержке развития отрасли со стороны государства. Формирование эффективной стратегии управления конкурентоспособностью напрямую зависит от расчета целевых финансово-экономических показателей, которые отражают основные сценарии развития инвестиционной политики организации, а также вероятные изменения в ее реализации, возникающие под влиянием ряда внешних и внутренних факторов.

Особенностью разработки данной стратегии является ее коррелирование с динамикой изменения ситуации на мировом рынке топливной промышленности, а также ее проецирование в будущее. Необходимо формирование сведений о по-

* © Васяйчева В.А., 2013

Васяйчева Вера Ансаровна (VeraAVasyaycheva@yandex.ru), кафедра общего и стратегического менеджмента Самарского государственного университета, 443011, Российская Федерация, г. Самара, ул. Акад. Павлова, 1.

тенциальном объеме мирового топливно-энергетического баланса, общем спросе на энергетические ресурсы, инновационных технологиях нефтедобычи, направлениях развития компаний-конкурентов, условиях налогообложения предприятий отрасли, степени влияния политических факторов на уровень развития топливной промышленности и пр.

Следует отметить ряд проблем, который возникает в процессе разработки стратегии управления конкурентоспособностью на многих отечественных предприятиях:

— невозможность проведения количественной оценки некоторых факторов, влияющих на реализацию инвестиционного проекта;

— непредсказуемость возникновения и протекания многих как макро-, так и микроэкономических процессов, которые оказывают воздействие на реализацию общей стратегии развития предприятий топливной промышленности;

— отсутствие вероятностного подхода к прогнозированию состояния рынка топливной промышленности, которая является основополагающей при принятии инвестиционных решений.

Аккумулируемые сведения и сделанные на их основе прогнозы имеют основополагающее значение в процессе принятия решений о выборе и реализации того или иного инвестиционного проекта. Однако выработанного на их основе единого механизма управления конкурентоспособностью предприятий топливной промышленности нет. Существуют лишь базовые модели, характеризующиеся низкой проработанностью и детализацией, а также субъективностью определения многих факторов.

В связи с этим вероятность эффективной реализации инвестиционных программ и оптимальность принимаемых управленческих решений становятся практически невозможными. При практической реализации подобных моделей наблюдаются значительные отклонения прогнозируемых показателей от фактических величин (примерно на 25—35 %). Особенно эта разница ощутима в периоды высокого колебания цен на рынке топливной промышленности.

Подобные ситуации приводят к значительному снижению эффективности экономической деятельности предприятий и потере конкурентных преимуществ: крупным финансовым потерям, невыполнению запланированных показателей, срыву реализации инвестиционных проектов, потере доли рынка, перерасходу бюджета.

Возникающие в процессе прогнозирования проблемы возможно решать путем накопления в так называемых банках информации данных, собранных на основе постоянного мониторинга состояния рынка топливной промышленности, анализа и оценки изменений мировых цен на топливные ресурсы, соотношении спроса и предложения в крупнейших странах-потребителях, темпов экономического роста и их корреляции с ростом энергопотребления.

Подобные банки информации существуют в крупных зарубежных компаниях топливной промышленности. С помощью методов экономико-математического моделирования составляются долгосрочные планы-прогнозы развития предприятий. Менеджеры компаний осуществляют управление конкурентоспособностью на основе разработанной собственной модели функционирования рынка топливной промышленности, не используя информации государственных институтов и консалтинговых агентств, которая во многом может носить субъективный характер.

Разработка долгосрочной стратегии управления конкурентоспособностью базируется на нескольких моделях развития предприятия, которые периодически переоцениваются и обновляются под влиянием возникающих изменений (как на макро-, так и на микроуровне). Оптимальным для пересмотра является период от двух до трех лет, что позволяет с максимальной эффективностью корректировать текущие цели и прогнозировать дальнейшие изменения в состоянии организации.

Руководители многих зарубежных фирм разрабатывают подобные модели управления конкурентоспособностью. Например, на базе многолетних исследований в крупном британо-нидерландском нефтяном холдинге «Royal Dutch Shell» был разработан ряд моделей по формированию стратегии компании, в основе которых лежало несколько вариантов развития мировой экономики и мирового рынка топливной промышленности. В данных моделях содержалось подробное описание вероятностного состояния мировой экономики с расширенной конкретизацией общих тенденций развития отрасли.

При сравнении показателей доходности отечественных предприятий топливной промышленности и крупных зарубежных компаний можно увидеть существенную разницу. Несмотря на то что Россия обладает огромными запасами топливных ресурсов, показатели экономической эффективности российских предприятий находятся на довольно низком уровне.

Современные экономисты отмечают, что коэффициент технической эффективности отечественных предприятий (отношение выручки к интегральному индексу объема запасов и численности работников) значительно ниже аналогичного показателя ведущих мировых компаний.

То есть формирование стратегии управления конкурентоспособностью предприятий топливной промышленности РФ базируется на использовании устаревших производственных технологий; нерациональном расходовании средств инвесторов и государственного финансирования; высокой степени субъективизма, допускаемого в процессе анализа инвестиционных проектов и разработки стратегических планов; низком уровне контроля и неэффективном управлении инновационной и инвестиционной деятельностью, что, в свою очередь, приводит к масштабному оттоку средств из отрасли, а также ухудшению основных финансовых показателей [2].

В практике отечественного менеджмента нет четко сформированного механизма управления конкурентоспособностью предприятий топливной промышленности, что влечет за собой возникновение ряда проблем, связанных с выбором оптимального сценария корректировки текущей деятельности организации в соответствии со сложившейся макроэкономической ситуацией.

Процесс эффективного планирования финансовой деятельности предприятий должен быть комплексным и основываться на постоянном мониторинге внешней и внутренней среды. Современные технологии бизнес-планирования в совокупности с пакетом компьютерных программ позволяют оперативно и качественно анализировать и прогнозировать финансовое состояние организации. Тем не менее руководителями предприятий топливной промышленности нечасто используются математические методы и доступное компьютерное обеспечение для обоснования принятых управленческих решений, что обусловлено их инертностью, с одной стороны, и неосведомленностью — с другой [3].

Одним из наиболее важных направлений анализа финансовой деятельности и управления конкурентоспособностью предприятия является, по мнению автора, научно обоснованная оценка уровня эффективности при сотрудничестве с бизнес-партнерами, исключение малозначащих, невыгодных для предприятия партнеров и своевременная корректировка планов с учетом проведенного анализа.

Следующий алгоритм ранжирования партнеров по уровню их значимости и планирование дальнейшего развития финансовой деятельности предприятия является актуальным на современном предприятии топливной промышленности [1].

1. Определение экспертным путем значимости сотрудничества с тем или иным партнером.

2. Выбор из множества вариантов наиболее выгодного партнера на основе методов экономико-математического моделирования: метод экспертных оценок, метод иерархии приоритетов.

3. Оценка уровня эффективности при сотрудничестве с бизнес-партнерами в условиях вероятностной неопределенности.

Для проведения анализа партнеров на основе метода экспертных оценок требуется экспертная группа, численность которой не должна быть менее 9 человек. Коллективно определяются критерии оценки партнеров-производителей. Экспертами устанавливается важность каждого из критериев и выявляются наиболее значимые из них. При обработке результатов экспертных оценок анализируется согласованность мнений экспертов. В качестве меры согласованности используется, например, дисперсионный коэффициент конкордации (или согласованности) Кендалла.

Результатом обработки мнений экспертов является установление наиболее значимых критериев для дальнейшей оценки партнеров.

Посредством метода иерархии приоритетов отбирается наиболее выгодный для сотрудничества партнер. Алгоритм метода следующий.

1. Составить матрицу сравнений А = (а у) между отобранными экспертами критериями (а.у — относительные оценки экспертных весов критериев партнеров,

= Щ_= Ъ=1

причем, ау Ъ а и аи = Ъ — в случае сравнения критерия с самим собой,

== =

соблюдается условие согласованности матрицы: а * 'а*у = ^ ' ^ ~ ^ ~ ау). Определить

* 3 у

нормализованные веса каждого из критериев к - =-

2a j 22«"

г j

2. Составить матрицу сравнений В = (b) по каждому из критериев между имеющимися бизнес-партнерами (bv — относительные оценки экспертных весов бизнес-партнеров). Определить нормализованные веса значимости каждого бизнес-

Рг =—-

партнера г 22b •

г j

-! TU .Г = ^max ~ П

3. На каждом шаге вычислять индекс согласованности: J =-—.

n -1

4. Построить вектора приоритетов для определения глобальных нормализованных весов каждого партнера по формуле

wk = (к1 • Pik + к2 • Pik +  + Кп  Рпк)-100%, к = 1,т ,

здесь рк - вес k-го партнера относительно i-го критерия.

5. Ранжировать партнеров по уровню их значимости.

В качестве наиболее приоритетного выбирается тот партнер-производитель, вес которого wk — максимальный.

Инструментарием, повышающим надежность выводов прогнозирования вероятности возникновения коммерческих рисков предприятия при сотрудничестве с бизнес-партнерами, является математическая модель ситуации принятия решения о сотрудничестве в условиях вероятностной неопределенности, основанная на применении критериев Байеса, Лапласа, Вальда, Сэвиджа, Гурвица.

Критерий Байеса используется в предположении, что вероятности q3 появления коммерческих рисков nj известны. В качестве показателя эффективности сотрудничества с бизнес-партнером Д применяется средневзвешенный выигрыш при стратегии Af с весами qx , q2 . . . qп, т. е. величина

b, = £ ajqj; i = 1, т.

j=1

Оптимальным, по Байесу, партнером является производитель с максимальным показателем эффективности производства.

Критерий Лапласа исходит из предположения, что максимальная средняя эффективность сотрудничества с партнером Ai достигается при равенстве всех вероятностей. В этом случае показатели эффективности сотрудничества рассчитываются по формуле

п 1 п -

= z aijqj =-! a,j; i =1 m

j=1 nj=1

Критерий Вальда применяется в случае, если вероятности возникновения рисковых ситуаций неизвестны и нет возможности получить о них какую-либо стати -стическую информацию. Показатели эффективности каждого сотрудничества с партнером рассчитываются по формуле

wt = min а3; i = 1, т.

1<j<n

Оптимальной по критерию Вальда считается та система сотрудничества, показатель эффективности которой будет максимальным, т. е. обеспечивается максимин:

w = max w, = max min aij.

1<i<m 1<i<m 1< j<n 1

Критерий Гурвица позволяет занять более уравновешенную позицию, которая находится где-то между точкой зрения крайнего оптимизма и крайнего пессимизма. Оптимальным, по Гурвицу, считается тот партнер, показатель эффективности которого принимает наибольшее значение:

g = maxgt = max{g minа3 +

1<i<m 1<i<m 1<1<п 7 1<1<п J

Параметр g выбирается из субъективных соображений, т. к. на практике достаточно трудно найти количественную характеристику для тех долей оптимизма и пессимизма, которые присутствуют при принятии решения. Чаще всего g полагают равным 0,5.

Применение изложенных методов позволило на основе расчетов ранжировать бизнес-партнеров предприятия ООО «Самаранефтетехнология» и выбрать 7 наиболее надежных из 12 исследуемых по 9 критериям.

Итак, в результате предлагаемой процедуры возможно определить вероятность получения максимального дохода при сотрудничестве с тем или иным бизнес-партнером с учетом возникновения различных коммерческих рисков: рисков финансовых потерь, изменения конъюнктуры рынка, инфляции, изменения стоимости материалов, коррупции, длительности исполнения заказа клиентов магазина и пр.

Представленные автором рекомендации являются универсальными и могут быть использованы с целью совершенствования управления любого предприятия, любой формы собственности. Практическая значимость исследования состоит в том, что предложенный комплекс мероприятий возможно использовать при анализе и выборе бизнес-партнеров, инвестиционных проектов и финансовом прогнозировании и планировании их дальнейшей реализации.

Библиографический список

1. Васяйчева В.А., Сахабиева Г.А., Сахабиев В.А. Совершенствование управления организацией // Вестник Самарского муниципального института управления: теоретический и научно-методический журнал. 2012. № 4 (23). С. 22—30.

2. Васяйчева В. А., Сахабиева Г. А., Сахабиев В. А. К вопросу о повышении конкурентоспособности предприятий топливной промышленности // Стратегические ориентиры развития экономических систем в современных условиях: межвуз. сб. ст. / под общ. ред. Н.А. Дубровиной. Самара: Изд-во «Самарский университет», 2013. Вып. 1. С. 43-49.

3. Михайлова Е.В., Никишов В.Н., Сараев Л.А. Обобщение модели Бюльмана — Штрауба для оценки убыточности динамического портфеля рисков // Вестник Самарского государственного университета. 2011. № 10(91). С. 117—128.

V.A. Vasyaycheva*

FORMATION OF THE STRATEGY OF MANAGEMENT BY COMPETITIVENESS OF FUEL INDUSTRY COMPANIES

In the article ways to increase competitiveness of enterprises of fuel industry in connection with the aggravation of competition on the market of oil and gas as one of the main tasks of strategic development of economics of Russia on the modern stage are viewed. Ways of formation of clear strategy of fight for leading positions including the organization of effective collaboration with partners are suggested.

Key words: competitiveness of enterprises, competitive advantages, evaluation of effectiveness in collaboration with partners, investment analysis in a probabilistic uncertainty.

* Vasyaycheva Vera Ansarovna (VeraAVasyaycheva@yandex.ru), the Dept. of General and Strategic Management, Samara State University, Samara, 443011, Russian Federation.