Методика отбора предприятий нефтяной отрасли в кластер на базе вертикальной интеграции
Автор: Димурина Наталья Евгеньевна
Журнал: Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета @izvestia-spgeu
Рубрика: Творчество молодых ученых
Статья в выпуске: 6 (108), 2017 года.
Бесплатный доступ
В статье представлена методика оценки возможности вхождения предприятий-претендентов в нефтяной кластер для определения статуса каждого - ядро кластерного образования, базовые, поддерживающие, вспомогательные, дополняющие предприятия. В основу методики положена теория нечетких множеств. Приведена система показателей для оценки кластерного потенциала предприятий-претендентов по степени приоритетности. Акцентируется внимание на необходимости формирования нефтяного кластера в Ставропольском крае.
Ядро кластера, нечеткое множество, лингвистическая переменная, интегральное свертывание критериев, вертикальная интеграция
Короткий адрес: https://sciup.org/14875947
IDR: 14875947
Текст научной статьи Методика отбора предприятий нефтяной отрасли в кластер на базе вертикальной интеграции
Нефтяная отрасль играет важнейшую, стратегическую роль в современной российской экономике, ее значимость настолько велика, что определяет и эффективность народного хозяйства страны, и положение страны в мире, и геополитические возможности. В Ставропольском крае нефтяная отрасль формирует 6,9% налоговых поступлений. Региональной особенностью краевого рынка нефтепродуктов является практическое выпадение из технологической цепи «добыча–переработка–распределение и сбыт» звена «переработка», так как из-за отсутствия нефтеперерабатывающего завода на территории Ставропольского края поставки нефтепродуктов из других регионов и их реализацию осуществляет ряд дочерних предприятий интегрированного формирования. В этой связи актуализируется задача формирования нефтяного кластера на территории региона.
Отметим, что в последнее время со стороны федеральных и региональных властей делается упор на развитие кластеров, представляющих собой группу географически соседствующих предприятий и организаций, связанных общностью деятельности и взаимодополняющих друг друга. Под кластером понимается совокупность функционально взаимосвязанных в сфере производства и реализации това-
ГРНТИ 06.61.33
Наталья Евгеньевна Димурина – аспирант кафедры финансов и кредита Северо-Кавказского федерального университета (г. Ставрополь).
Статья поступила в редакцию 12.09.2017 г.
ров и услуг предприятий, поставщиков, объектов инфраструктуры, научно-исследовательских и образовательных учреждений, расположенных на территории определенного региона [1]. Результатом объединения всех участников кластера является рост деловой активности предприятий, улучшение инвестиционного климата. Именно в кластере достигается синергетический эффект, что стимулирует конкурирующие предприятия к взаимовыгодному сотрудничеству.
Построение системы показателей оценки возможности вступления предприятий-претендентов в кластер основано на опыте практической деятельности организаций нефтяной отрасли Ставропольского края, а также вспомогательных и обслуживающих организаций. С целью формирования кластера необходимо провести отбор потенциальных предприятий, обеспечивающих и обслуживающих функционирование ядра кластерного образования (базовые, поддерживающие, вспомогательные, дополняющие). Предлагаемая методика включает две группы показателей. Первая – специфические – определяет статус предприятия в кластере, их оценка осуществляется путем присвоения значений 1 или 0 каждому из предприятий, в зависимости от принадлежности претендентов на вхождение в кластер к определенным видам деятельности в соответствии с общероссийским классификатором видов экономической деятельности (ОКВЭД) [2]. Механизм оценки предполагает:
-
• идентификацию ядра кластера Х 1 (06.1 «Добыча сырой нефти и нефтяного (попутного) газа»);
-
• выявление предприятий, занимающихся базовыми (взаимосвязанными) видами деятельности Х 2 (19.2 «Производство нефтепродуктов»; 20 «Производство химических веществ и химических продуктов»);
-
• идентификацию предприятий, занимающихся поддерживающими видами деятельности Х 3 (коды ОКВЭД: 46.71,47.30, 33.12, 49.50.1, 52.10.21, 64 – оптовая и розничная торговля топливом; ремонт и обслуживание машин, используемых в нефтедобыче; транспортирование по трубопроводам нефти и нефтепродуктов; хранение нефти и нефтепродуктов; деятельность по предоставлению финансовых услуг);
-
• определение вспомогательных предприятий Х 4 (коды ОКВЭД: 09.1, 71.12.56, 28.92, 29.1, 35.11, 35.21, 35.3 (оказание услуг в области добычи нефти; гидрометеорологическое обеспечение работ по добыче, транспортировке и переработке нефти; производство машин и оборудования для добычи полезных ископаемых; производство автотранспортных средств; производство, передача и распределение электроэнергии, газа, пара и горячей воды);
-
• выявление дополняющих предприятий Х 5 (72 «Научные исследования и разработки»; 85.2 «Образование профессиональное»).
Затем оценивается возможность включения в кластер предприятий, выявленных и объединенных в 5 групп в зависимости от статуса предприятия в кластере. Оценка проводится на основе качественных характеристик, базирующихся на теории нечетких множеств. Под нечётким множеством А будем понимать совокупность пар, составленных из элементов х универсального множества X и функций принадлежности цА(х), зачастую принимающих значения от 0 до 1. Оно выражается формулой:
А = {(х, ^ А (х)) /хеХ} , где цА(х) - функция принадлежности, указывающая, в какой степени (мере) элемент х принадлежит нечеткому множеству А [4].
Для определения значений показателей используем лингвистическую переменную, множество значений которой ( Т ) следующее: Т = {очень низкий уровень, низкий уровень, средний уровень, высокий уровень, очень высокий уровень}. Область определения нечетких переменных X представляет собой интервал {0, 1}. Функции совместимости значений Т приведены в таблице 1. Из таблицы 1 видно, что очень низкому уровню соответствует пара {0,00; 1,00}, низкому уровню – {0,25; 1,00}, среднему – {0,50; 1,00}, высокому – {0,75; 1,00}, очень высокому – {1,00; 1,00}.
Оценку показателей по каждому из рассматриваемых предприятий-претендентов рекомендуется осуществлять методом «мозгового штурма» вместе с экспертами, которыми могут выступать менеджеры и специалисты анализируемых предприятий. По каждому из рассматриваемых предприятий собирается и обобщается соответствующая информация, и результаты оценки с применением пятиуровневой шкалы, сводятся в таблицу 2. В целях исследования нами использован аппарат многокри- териального выбора вариантов, где Q (N, j) - значение исходного размерного критерия; N = 1,N номер выбираемого предприятия; N* – количество предприятий, j = 1,J – номер числового критерия; J – количество критериев [3]. Коэффициенты важности (α) для критериев рассчитаны экспертным путем, при этом их сумма равна единице. Интегральное свертывание критериев произведено по формуле [5]:
J
Кев (N)= ^a(j)K(N,j), j=1
где КСВ (N) - значение свернутого критерия для N -го предприятия; a (j) = a j - значение весового коэффициента j -го критерия; К (N, j) - значение нормализованного критерия.
Таблица 1
Структура лингвистической переменной «шкала оценки показателей второго блока»
Значения лингвистической переменной |
Значения базовой переменной |
||||
0,00 |
0,25 |
0,50 |
0,75 |
1,00 |
|
Функция совместимости |
|||||
Очень низкий уровень |
1,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
Низкий уровень |
0,00 |
1,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
Средний уровень |
0,00 |
0,00 |
1,00 |
0,00 |
0,00 |
Высокий уровень |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
1,00 |
0,00 |
Очень высокий уровень |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
1,00 |
Таблица 2
Система показателей для оценки кластерного потенциала предприятий-претендентов по степени приоритетности
Показатель |
Обозначение |
Предприятие 1 |
Предприятие 2 |
Предприятие n |
Эффективность инновационной деятельности |
Y 1 |
y 11 |
y 12 |
y 1n |
Оценка финансово-экономического состояния |
Y 2 |
y 21 |
y 22 |
y 2n |
Оценка наличия взаимосвязей внутри кластера |
Y 3 |
y 31 |
y 32 |
y 3n |
Анализ взаимоотношений с научными и образовательными учреждениями региона |
Y 4 |
y 41 |
y 42 |
y 4n |
Оценка ресурсного потенциала |
Y 5 |
y 51 |
y 52 |
y 5n |
Анализ территориального расположения кластера относительно источников сырья, потребителей продукции, трудовых ресурсов |
Y 6 |
y 61 |
y 62 |
y 6n |
Оценка наличия системы менеджмента качества |
Y 7 |
y 71 |
y 72 |
y 7n |
В качестве ядра может выступать основная вертикально интегрированная нефтяная компания (ВИНК) региона – ООО «РН – Ставропольнефтегаз», а также малые нефтяные компании – ОАО «Кировское нефтегазодобывающее управление» и ООО «Журавское». К предприятиям, занимающимся базовыми (взаимосвязанными) видами деятельности, можно отнести ООО «Ставролен» – дочернее предприятие ПАО «ЛУКОЙЛ» и ООО ПФ «Минерал». Среди предприятий, занимающихся поддерживающими видами деятельности, следует отметить ООО ТК «Ставойл», ООО «Ставропольская топливная компания», ООО «Буденновск-Нефтебаза», АО «НК «Роснефть»-Ставрополье», ООО «Ставропольское УТТ», ООО «Сервис нефтегазовых компаний», НО «Фонд содействия инновационному развитию Ставропольского края» и др. В числе вспомогательных предприятий – АО «Ставропольнеф-тегеофизика», ЗАО Грачевский завод «Гидроагрегат», ЗАО «Специализированное управление № 6 Нефтегазмонтаж». В качестве дополняющих выступают ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» и ОАО «Северо-Кавказский научно-исследовательский проектный институт природных газов».
Проанализировав данные таблицы 3, обозначим условия определения статуса предприятия-претендента по значению интегральной свертки критериев кластерного потенциала в виде следующего набора логических правил:
«ядро», если Х1=1 Л KCB(N) >0,68;
«предприятие, занимающееся базовыми видами деятельности», если Х2=1^ КСВ (N)≥0,66;
«предприятие, занимающееся поддерживающими видами деятельности», если Х 3 =1^ К СВ (N)≥0,57;
«вспомогательное предприятие», если Х 4 =1^ К СВ (N) ≥0,57;
«дополняющее предприятие», Х5=1^ КСВ (N) ≥0,82, где Аj – лингвистическая переменная, определяющая статус предприятия в кластере.
Результаты интегрального свертывания критериев для оценки вхождения в региональный нефтяной кластер
Таблица 3
Предприятие |
К СВ |
Ядро кластера |
|
ООО «РН – Ставропольнефтегаз» |
0,840 |
ОАО «Кировское нефтегазодобывающее управление» |
0,538 |
ООО «Журавское» |
0,653 |
Предприятия, занимающиеся базовыми (взаимосвязанными) видами деятельности |
|
ООО «Ставролен» |
0,678 |
ООО ПФ «Минерал» |
0,643 |
Предприятия, занимающиеся поддерживающими видами деятельности |
|
ООО ТК «Ставойл» |
0,598 |
ООО «Ставропольская топливная компания» |
0,455 |
ООО «Ставнефть» |
0,545 |
ООО «Кавказ-дизель» |
0,563 |
ООО «Торговый дом ЮТК» |
0,555 |
ООО «Юг Промхимтех» |
0,618 |
ООО «Буденновск-Нефтебаза» |
0,663 |
АО «НК «Роснефть»-Ставрополье" |
0,663 |
ОАО «Ставропольнефтепродукт» |
0,365 |
ООО «БИМ-НЕФТЕПРОДУКТ» |
0,348 |
ООО «БУСТЕР» |
0,348 |
ООО «Аркор-Юг» |
0,393 |
ООО «Смарт-Транзит» |
0,528 |
ООО «Ставропольское УТТ» |
0,545 |
ООО «Сервис нефтегазовых компаний» |
0,483 |
НО «Фонд поддержки предпринимательства в Ставропольском крае» |
0,643 |
НМО «Фонд микрофинансирования субъектов малого и среднего предпринимательства в Ставропольском крае» |
0,625 |
НО «Фонд содействия инновационному развитию Ставропольского края» |
0,768 |
ПАО "Сбербанк России" |
0,805 |
ПАО Банк ВТБ 24 |
0,805 |
ПОДР ЛПДС «Незлобная» ОАО «Черномортранснефть» |
0,580 |
ФЛ НПС «Камыш-Бурун» ОАО «Черномортранснефть» |
0,580 |
НПС-4 |
0,580 |
Вспомогательные предприятия |
|
АО «Ставропольнефтегеофизика» |
0,573 |
ЗАО Грачевский завод «Гидроагрегат» |
0,625 |
ООО «Реотек» |
0,383 |
ЗАО «Специализированное управление № 6 Нефтегазмонтаж» |
0,268 |
АО «Теплосеть» |
0,723 |
МУП «Водоканал» |
0,723 |
ПАО «Ставропольэнергосбыт» |
0,723 |
Дополняющие предприятия |
|
ФГАОУ ВО «Северо-Кавказский федеральный университет» |
0,893 |
ОАО «Северо-Кавказский научно-исследовательский проектный институт природных газов» |
0,750 |
Таким образом, суть представленного механизма отбора претендентов в кластер, основанного на положительных сторонах макро- и микроподходов, заключается в идентификации ядра кластера и предприятий, которые будут занимать определенный статус в кластере (базовые (взаимосвязанные), поддерживающие, вспомогательные, дополняющие). Формирование нефтяного кластера в Ставропольском крае позволит повысить производительность фирм, создать возможности для внедрения инноваций и улучшить социально-экономическое развитие региона.
Режим доступа: http://fuzzy-group.narod.ru/files/Fuzzy_Modeling/Lection06.Fuzzy.and.linguistic.variables.pdf (дата обращения 28.03.2017).
Список литературы Методика отбора предприятий нефтяной отрасли в кластер на базе вертикальной интеграции
- Методические рекомендации по реализации кластерной политики в субъектах Российской Федерации (утв. Министерством экономического развития РФ от 26.12.2008 г. № 20636-АК/Д19).
- Общероссийский классификатор видов экономической деятельности ОК 029-2014 (КДЕС РЕД. 2).
- Нечеткая и лингвистическая переменные. Нечеткие величины, числа и интервалы . Режим доступа: http://fuzzy-group.narod.ru/files/Fuzzy_Modeling/Lection06.Fuzzy.and.linguistic.variables.pdf (дата обращения 28.03.2017).
- Нечеткое множество. . Режим доступа: http://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/1060607 (дата обращения 28.03.2017).
- Фетинина Е.П., Кораблина Т.В., Соловьева Ю.А. Типологические аспекты многокритериального выбора вариантов. . Режим доступа: https://www.freelancejob.ru/upload/546/69040338601917.pdf (дата обращения 30.03.2017)