Методика оценки интенсивности развития интеграционных процессов в региональном свеклосахарном подкомплексе

Активизация и дальнейшее развитие интеграционных процессов в агропромышленном комплексе обусловлены необходимостью обеспечения продовольственной безопасности страны и укрепления конкурентных позиций отечественных производителей продуктов питания. Мировой опыт хозяйствования подтверждает целесообразность интегрирования за счет реализации синергетического эффекта. Применительно к реалиям нашего государства развитие интеграционных процессов следует рассматривать прежде всего как «средство выживания» компаний в кризисных условиях. Подобная ситуация характерна для свеклосахарного продуктового подкомплекса. В связи с этим формирование интегрированных структур в региональной свеклосахарной подотрасли позволит не только обеспечить ее стабильную работу, но и значительно повысить инвестиционную привлекательность данной сферы профессиональной деятельности и, как следствие, вновь создаваемой интеграционной группы.

Для исследования текущего и перспективного уровней инвестиционной привлекательности интегрированных структур в региональном свеклосахарном подкомплексе, разработки стратегических и краткосрочных планов их развития, анализа результатов деятельности, а также решения других задач необходимо использовать научно обоснованную методику оценки интенсивности развития интеграционной группы компаний. Заметим, что на данный момент не существует единого подхода к определению интенсивности развития интегрированных структур.

Принимая во внимание тот факт, что деятельность интегрированных формирований в региональном свеклосахарном подкомплексе представляет собой своего рода «сращивание» отраслей сельского хозяйства и промышленности, мы считаем наиболее объективным построение ряда самостоятельных узкоспециализированных моделей, ориентированных на оценку интенсивности развития свеклосеющих организаций и сахарных заводов.

Для обеспечения универсальности формируемых моделей рассмотрим интенсивность развития свеклосеющих организаций и сахарных заводов, образующих интегрированные структуры в региональном свеклосахарном подкомплексе, как обобщенную характеристику сочетания двух базовых направлений, в полной мере описывающих разные аспекты финансово-хозяйственной деятельности экономических агентов: векторов финансового и производственно-экономического развития. Они отражают состояние и динамику функциональных процессов, степень интенсивности которых определяется путем агрегирования ряда индикаторов.

В свою очередь агрегирование результирующих показателей, демонстрирующих состояние и динамику отдельных функциональных процессов, позволит получить сводный уровень интенсивности развития интеграционных процессов, проявляющихся в масштабе интеграционной группы в целом или отдельного ее участника в частности. Впоследствии на основании полученных моделей, учитывающих отраслевую специфику деятельности свеклосеющих предприятий и сахарных заводов, разрабатывается конечная модель оценки интенсивности развития интеграционной группы компаний в свеклосахарном подкомплексе. Такая схема моделирования позволит всесторонне оценить степень интенсивности развития как отдельных участников, так и интегрированных структур в целом.

Процедура моделирования частных оценок финансового и производственно-экономического развития субъектов интегрированных структур в региональном свеклосахарном подкомплексе и интегральной оценки интенсивности их развития предусматривает выполнение следующих действий: 1) построение базы данных и изучение их свойств (сведений о финансово-хозяйственной деятельности свеклосеющих предприятий и сахарных заводов Краснодарского края); 2) выбор перечня параметров, применяемых для создания модели; 3) факторный анализ полученной базы данных; 4) ранжирование организаций по степени интенсивности развития на основе анализа их финансово-хозяйственной деятельности, представление количественных оценок кластеризации компаний в качестве результирующего признака интенсивности развития; 5) построение модели; 6) проверка подготовленной модели на значимость и адекватность [1; 2; 3].

На основании изложенного алгоритма моделирования в рамках данного исследования подготовлены частные модели оценки интенсивности финансового и производственно-экономического развития свеклосеющих организаций и сахарных заводов и интегральные модели анализа обозначенных предприятий для периода глубиной 5 лет (2010-2014 гг.) (таблица 1).

Приведенные модели являются статистически значимыми и обладают высокой предсказательной силой. Более подробные результаты моделирования изложены в предыдущих исследованиях авторов данной статьи [4; 5].

В последние годы отечественный рынок сахара заметно консолидировался: пять крупнейших холдингов обеспечивают порядка 70 % всего производства. Эти компании представляют собой многопрофильные вертикально интегрированные структуры, объединяющие разные отрасли сельского хозяйства и промышленности. Таким образом, ввиду малого числа интегрированных структур, действующих в свеклосахарном подкомплексе, и широкой диверсификации их деятельности рассматривать данные хозяйствующие субъекты в качестве непосредственного объекта исследования не представляется возможным. Соответственно, приведенный ранее алгоритм моделирования не может быть использован при построении интегральных моделей оценки интенсивности финансового и производственно-экономического развития интеграционных групп.

В настоящее время для оценки степени интенсивности бизнес-процессов и социально-экономических процессов на разных уровнях управления применяют способ экспертных оценок и методы количественной диагностики. Использование первого подхода сопряжено с решением ряда проблем: поиском специалистов, определением уровня их профессиональной компетентности, степени достоверности и адекватности экспертных оценок. Иными словами, подобный метод заведомо предполагает отсутствие должной объективности.

Вследствие этого в рамках данного исследования обратимся к методам количественной диагностики. Этот подход предусматривает поиск оптимального механизма сочетания определенного набора ключевых индикаторов, отличающихся друг от друга по типовому и функциональному признакам. Так как в ходе сочетания подобных индикаторов мы сталкиваемся с необходимостью их стандартизации и поиском некоего оптимального (нормативного) значения, выступающего объектом сравнения, считаем наиболее целесообразным применить индексный метод количественной диагностики на основании использования многомерной средней, учитывающей степень весовой значимости рассматриваемых индикаторов.

Весовые коэффициенты можно определить при использовании специализированных программных комплексов или с учетом мнения соответствующих вновь привлекаемых экспертов. В данной статье сформированные модели предполагали применение, как правило, программного подхода обоснования коэффициентов. В первую очередь это касается моделей частного порядка. Напротив, для моделей интегрального порядка считаем оправданным обратиться к мнению экспертов. При этом, не относя себя к таковым, интегральные модели мы строили исходя из принципа равновеликого влияния показателей, характерных для интегрированных структур. Вместе с тем предлагаемая схема может предусматривать иной принцип обоснования весовых коэффициентов, который отражает разновеликий уровень последних и базируется на учете мнения специалистов.

Таблица 1 - Модели оценки интенсивности развития свеклосеющих организаций и сахарных заводов [6; 7]

Наименование	Модель	Параметр
Модель оценки интенсивности финансового развития свеклосеющих организаций	Уф^о = 0,083461 + O.000002L3 + 1,412790FU1 + + 0,001047FU8 - 0,004260DA5 - 0,002089DA8 - - 0,001072DA9 - 0.632222DA11 + 1.147777R3	L3 - коэффициент покрытия общий; Fill - коэффициент концентрации собственного капитала; FU8 - коэффициент соотношения привлеченных и собственных средств; DA5 - оборачиваемость средств в расчетах, сут.; DA8 - оборачиваемость кредиторской задолженности, сут.; DA9 - продолжительность операционного цикла, сут.; DA11 - коэффициент погашаемости дебиторской задолженности; R3 - рентабельность основного капитала
Модель оценки интенсивности производственноэкономического развития свеклосеющих организаций	Yn.-3.no = -0,696105 + 0,000174S1 - 0,00002954 т + 0,004115512 + 0,000525313 + 0,000016521 н-+ 0,005222522	S1 - посевная площадь сахарной свеклы, га; 84- производственные затраты на I га посевов сахарной свеклы, р.; 812 - урожайность сахарной свеклы, ц с 1 га убранной площади; 813 - себестоимость производства 1 ц сахарной свеклы, р ; 821 - прибыль (убыток) в расчете на 1 га посевов сахарной свеклы, р.; 822 - рентабельность (убыточность) производства и реализации сахарной свеклы.%
Модель оценки интенсивности финансового развития сахарных заводов	Уф^ = 0,321523 + 0,581017L2 - 0,016521FU2 --D,002660DA10 - 0,733609DA 11 + 0,008147DA12 + + 1,789401R1	L2 - маневренность собственных оборотных средств; FU2 - коэффициент финансовой зависимости; DA10 - продолжительность финансового цикла, сут.; DA11 - коэффициент погашаемости дебиторской задолженности; DA12 - оборачиваемость собственного капитала; R1 - рентабельность продукции
Модель оценки интенсивности производственноэкономического развития сахарных заводов	Yn.^.c.= = -5,445705 + 0,000005521 + 0,085661823 -- 0,375396526 - 0,184480827 + 0,396678828 * + 0,0001578214	821 - переработано сахарной свеклы, т; 823 - выход сахара, %; 826 - расход условного топлива, % к массе переработанной сахарной свеклы; 827 - расход известнякового камня, % к массе переработанной сахарной свеклы; 828 - дигестия (сахаристость) сахарной свеклы при приемке, %; 8214- фактическая среднесуточная производительность сахарного завода, т
Модель оценки интенсивности развития свеклосеющих организаций	Y^.c.0 = 2,055466 + 1,842089Y*=.o + 1 ,a21265Y„»M
Модель оценки интенсивности развития сахарных заводов	Y^c, = 0,776447 - 1,350163УфС8 + 0,7 52154Yn.-3.ca

При построении интегральных моделей интегрированные структуры рассматривались как совокупность групп компаний аграрного и промышленного подкомплексов. В общем виде интегральные модели (Z uht ), характеризующие как отдельные векторы развития интеграционных групп в региональном свеклосахарном подкомплексе, так и в целом интенсивность их развития, можно представить следующим образом:

Zuht = klYl + k2Y2, где ki, k2 - степени значимости соответствующего отраслевого подкомплекса интегрированной структуры, представленного совокупностью предприятий, сгруппированных по отраслевому признаку (при условии, что ki + k2 = 1);

Y i , Y 2 - модели частного или интегрального порядка, характеризующие одно из направлений развития или динамику соответствующего отраслевого подкомплекса в целом.

Исходя из изложенного, сформируем интегральные модели оценки интенсивности развития интегрированных структур в региональном свеклосахарном подкомплексе (таблица 2).

Таблица 2 – Интегральные модели оценки интенсивности развития интегрированных структур в свеклосахарном подкомплексе

Наименование	Модель
Индексная модель оценки интенсивности финансового развития интеграционной группы компаний	Z ф.инт = 0,5Y ф.с.о + 0,5Y ф.с.з
Индексная модель оценки интенсивности производственно-экономического развития интеграционной группы компаний	Z п.-э.инт = 0,5Y п.-э.с.о + 0,5Y п.-э.с.з
Сводная индексная модель оценки интенсивности развития интеграционной группы компаний	Z uht = 0,5Y инт.с.о + 0,5Y инт.с.з

Результирующий параметр выступает комплексным показателем, величина которого рассчитывается как усредненная сумма репрезентативных параметров, характеризующих разные аспекты интенсивности развития хозяйствующего субъекта. В качестве репрезентативных критериев выступают количественные оценки кластеризации организаций по параметрам. Заметим, что кластеризация компаний по тому или иному результирующему признаку может быть проведена на основе использования единой системы оценок (таблица 3).

Таблица 3 – Базовые критерии кластеризации результирующих параметров индексных моделей

Показатель	Диапазон кластеризации по уровню результирующего признака
	Крайне неудовлетворительно	Неудовлетворительно	В районе допустимых значений	Удовлетворительно	Хорошо
Результирующий индекс	< -1,5	-1,5 ... -0,5	-0,5 ... 0,5	0,5 ... 1,5	> 1,5
Оценка	-2	-1	0	1	2

Подводя итог, можно констатировать, что цели исследования были достигнуты, а совокупность разработанных регрессионных зависимостей полностью отвечает заявленным требованиям. Так, созданные модели носят максимально универсальный характер, учитывают отраслевую специфику предприятий регионального свеклосахарного подкомплекса и отличаются простотой используемого инструмента. Немаловажным является и то, что представленные методики, сформированные на основании базы данных организаций свеклосахарного подкомплекса Краснодарского края, могут быть с легкостью адаптированы для оценки интенсивности развития интеграционных групп компаний, функционирующих в разных регионах страны.

На современном этапе условия деятельности организаций не отличаются стабильностью. Хозяйствующие субъекты подвергаются воздействию геополитических и социально-экономических факторов, уровень влияния которых на протекающие и ожидаемые бизнес-процессы неоднозначен. Учитывая этот факт, акцентируем внимание на возможности использования созданных моделей исключительно для разработки кратко- или среднесрочных планов и прогнозов финансово-хозяйственной деятельности предприятий на срок не продолжительнее 1-3 лет.

С изменением условий хозяйствования возможна и определенная корректировка уровня значимости параметров, включенных в модели. Одни индикаторы способны приобрести статус значимых факторов, другие – напротив, потерять актуальность. В связи с этим возникает необходимость проведения актуализации построенных моделей не реже одного раза в 3 года (при наличии возможности – раз в год).

Отличительной особенностью предлагаемой методики является прикладной характер, что позволяет констатировать возможность ее использования представителями разных сфер деятельности. К их числу следует отнести федеральные, региональные и местные органы управления, органы управления отраслевых и межотраслевых комплексов и подкомплексов, субъектов хозяйствования, консалтинговые компании, НИИ, образовательные учреждения.

Ссылки:

• 1.    Лалаян Г.Г., Перцухов В.И. Оценка интенсивности развития предприятий сахарной промышленности в условиях активизации интеграционных процессов в региональном свеклосахарном подкомплексе // Экономика и предпринимательство. 2016. № 1, ч. 2 (66-2). С. 749–752.

• 2.    Лалаян Г.Г., Перцухов В.И. Оценка интенсивности развития свеклосеющих организаций с учетом усиления интеграционных процессов в региональном свеклосахарном подкомплексе [Электронный ресурс] // Теория и практика общественного развития. 2016. № 3. URL: http://teoria-practica.ru/rus/files/arhiv_zhurnala/2016/3/economics/lalayan-pertsu-khov.pdf (дата обращения: 15.04.2016).

• 3.    Перцухов В.И. Методология оценки и прогнозирования уровня финансового потенциала и уровня финансового риска территориальных образований [Электронный ресурс] // Там же. 2011. № 3. URL: http://teoria-practica.ru/-3-

  2011/ekonomika/pertsuhov.pdf (дата обращения: 10.04.2016).

• 4.  Лалаян Г.Г., Перцухов В.И. Оценка интенсивности развития предприятий …

• 5.  Лалаян Г.Г., Перцухов В.И. Оценка интенсивности развития свеклосеющих организаций …

• 6.  Лалаян Г.Г., Перцухов В.И. Оценка интенсивности развития предприятий …

• 7.  Лалаян Г.Г., Перцухов В.И. Оценка интенсивности развития свеклосеющих организаций …