Кузьмин Е.А., Дубровский В.Ж. Региональные аспекты применения адаптивного подхода к управлению

Кузьмин Е.А., Дубровский В.Ж. Региональные аспекты применения адаптивного подхода к управлению портфелем проектов государственно-частного партнерства Научная статья. Опубликована: Известия Уральского государственного экономического университета. 2011. № 1 (33). – С. 53-62 Аннотация. Описан адап... больше
19
Просмотров
Научные работы > Бизнес/Финансы
Дата публикации: 2013-08-03
Страниц: 10

ДУБРОВСКИЙ Валерий Жоресович Доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики предприятий Уральский государственный экономический университет 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45 Контактный телефон: (343) 257-57-40 e-mail: dubr@usue.ru КУЗЬМИН Евгений Анатольевич Аспирант кафедры экономики предприятий Уральский государственный экономический университет 620144, РФ, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45 Контактный телефон: (343) 221-17-45 e-mail: kuzmin@usue.ru Региональные аспекты применения адаптивного подхода к управлению портфелем проектов государственно-частного партнерства1 Ключевые слова: государственно-частное партнерство; регионы; отрасли; адаптивный под- ход; ГЧП-проекты; проектный риск-мененджмент. Аннотация. Описан адаптивный подход к процедуре отбора проектов государственно-частно- го партнерства, приведены принципы построения адаптивной системы управления, определе- ны основные направления риск-менеджмента в адаптивном подходе, описаны функции интег- ральной оценки проектов и базовые условия их реализации. Схематично описана процедура адаптивного подхода с  выделением основных блоков анализа по критерию эффективности. Представлены краткие результаты апробации адаптивного подхода в  разрезе оценки регио- нальных условий деятельности и реализации проектов государственно-частного партнерства. В управлении портфелем проектов государственно-частного партнерства (ГЧП) важ- ной составляющей определения приоритетных проектов для реализации является подбор наиболее рациональных мест их приложения. Для решения указанной задачи, по нашему мнению, целесообразно использовать адаптивный подход, объединяющий различные процедуры в универсальный комплекс приемов и методов генерации изме- нений в системах управления в зависимости от изменения параметров объекта управ- ления, а также возникновения экзогенных факторов. © Дубровский В. Ж., Кузьмин Е. А., 2011 Адаптивный подход предполагает соблюдение ряда общих концептуальных прин­ ципов [1]. К основным принципам систем адаптивного управления относятся: 1. Принцип обратной связи. При помощи обратной связи происходит измерение характеристик управляемого объекта, вырабатываются реакции как управляющие воз- действия. 2. Принцип многоуровневости. Предполагается, что адаптивная система управле- ния состоит из ряда подсистем. 3. Принцип необходимого разнообразия. Согласно данному принципу разнообра- зие управляющей системы должно быть не меньше разнообразия объекта управления. 1  Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, проект № 11-12-66006а/У. 1 (33) 2011 Известия УрГЭУ ◀ 53


ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА В отличие от адаптивных иные («неадаптивные») системы управления должны для под- держания способности управления объектом включать в  себя небольшое число объ- ектов. Адаптивные системы подразумевают отсутствие определенного стационарного закона управления для элементов заданного класса. Чем разнообразнее процесс фун- кционирования системы, тем больше должны изменяться ее параметры и структуры. 4. Принцип открытости. Соответствие системы данному принципу определя- ет все внутренние процессы в адаптивной системе управления. Открытость системы предполагает, что в ней и через нее свободно могут перемещаться различные ресурсы; система воспринимает экзогенные факторы и  оказывает ответное воздействие через эндогенные факторы. 5. Принцип дуального управления. Управляющие воздействия носят двойственный характер: с одной стороны, они призваны управлять объектом, а с другой – служить базой для изучения ее свойств и закономерностей для последующих управляющих воз- действий. Другими словами, структура управляющих воздействий должна изменяться в соответствии с изменениями параметров системы объекта управления. Отметим, что более детально указанные принципы изложены в  работе В. И.  Ску- рихина, В. А. Забродского, Ю. В. Копейченко «Проектирование систем адаптивного уп- равления производством» (Харьков: Высшее образование, 1984). Однако укажем, что адаптивное управление в  процедурах отбора ГЧП-проектов [2.  С.  176−180] должно учитывать наличие в  них так называемых риск-образующих элементов. В  этом кон- тексте обязательными характеристиками и одновременно требованиями к процедурам отбора ГЧП-проектов являются: •  прогнозно-аналитический характер; •  превалирование стратегических функций; • экономико-математическое моделирование; •  вариантность; •  вероятность. Эти характеристики, будучи своеобразными параметрами риск-менджмента в адаптивной системе управления портфелем ГЧП-проектов, не отличаются от класси- ческих параметров, которые принимаются во внимание при разработке риск-профиля любого другого инвестиционного проекта, для обоснования эффективности которого используются преимущественно методы и  инструменты экономико-математического моделирования, но не  качественные методы, поскольку они не  могут в  полной мере измерить риски реализации проектов с соответствующей точностью и надежностью. Далее адекватная оценка рисков в управлении портфелем ГЧП-проектов позволяет определить неэффективные проекты как несущие в  себе потенциально большие рис- ки, в том числе для участников инфраструктуры. Это такие проекты, которые не вы- полняют возложенные на них задачи, а также не позволяют получить ожидаемые как коммерческие, так и социальные эффекты при их использовании. С этой точки зрения использование адаптивной системы преобразует классическое экономико-математи- ческое моделирование в агент-оринтированное [3, 4]. Принципиальной особенностью данного подхода является восприятие моделиру- емой системы как набора автономных агентов, принимающих самостоятельные, неза- висимые решения. Основываясь на изложенных выше принципах построения адаптивных систем уп- равления и положениях агент-оринтированного моделирования, авторы разработали адаптивный подход к процедуре отбора проектов государственно-частного партнерст­ ва, учитывающий не  только дифференцированную многоуровневость применяемых процедур, но и региональные аспекты реализации ГЧП-проектов. Данный подход включает в себя 7 основных блоков анализа (рис. 1): • базовые условия реализации; 54  Известия УрГЭУ 1 (33) 2011

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА •  параметры риск-эффективности проекта; •  риск-функция проекта; • социальные эффекты реализации; •  коммерческие эффекты реализации; • бюджетные эффекты реализации; • экономические эффекты реализации. Рис. 1. Схема адаптивного универсального подхода к процедуре отбора проектов с элементами риск-менеджмента На первом этапе каждое направление оценивается и анализируется отдельно, толь- ко после проведения полного анализа; в  рамках второго этапа данные направления оцениваются в комплексе. Обособлено направление оценки инфраструктурного и  мультипликативного эф- фектов, отражающее воздействие реализации проекта на другие отрасли экономики, сферы социальной деятельности как в данном регионе, так и сопредельных с ним. Роль инфраструктурного эффекта при этом заключается в определении уровня изменения 1 (33) 2011 Известия УрГЭУ ◀ 55


ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА состояния инфраструктуры в  непосредственном месте реализации проекта, а  также степени его влияния на другие сферы деятельности и хозяйствования. В соответствии с вышесказанным можно дать определение понятия «инфраструктурный эффект». Инфраструктурный эффект – это эффект, выражающийся в изменении состояния инфраструктуры в регионе, при котором создается бóльший экономический или ком- мерческий эффект при реализации проектов в комплексе, чем от создания проектов, не направленных на общие мультипликативные результаты деятельности. Экономическая природа инфраструктурного эффекта идентична природе мульти­ пликативного, однако первый затрагивает лишь отдельные области реализации проек- тов государственно-частного партнерства и представляет собой частные экстерналии осуществления проектов. Адаптивный подход к  процедуре отбора проектов государственно-частного партнерства основывается на формировании панели индикаторов и  расчете интег- рального показателя, с помощью которого осуществляется ранжирование как самих проектов, так и мест их приложения с точки зрения территориального и отраслевого аспектов. Для формирования панели индикаторов целесообразно использовать показатели, которые в достаточной степени отражают условия реализации проектов. Общая логика расчета интегрального показателя, определения коэффициентов при интегральном по- казателе представлена системой формул (1)−(2), которая отражает многоуровневость расчета и универсальность подхода к отбору проектов государственно-частного парт- нерства, а также различные факторы, которые могут оказать значительное влияние на итоговый расчет интегрального показателя. Для расчета интегрального показателя необходимо провести ряд предварительных расчетов и действий: 1) определить уровень проведения оценки; 2) формировать панель индикаторов; 3) рассчитать нормированные коэффициенты; 4) произвести итоговый расчет интегрального показателя; 5) ранжировать результаты уровня оценки; 6) ранжировать результаты всех уровней (построение многоугольника рангов). На третьем и четвертом этапах необходимо: 1) произвести расчет нормированных коэффициентов для каждого показателя в панели индикаторов: 1 Ni = , (1) max i − mini где Ni – нормированный коэффициент i‑го индикатора; maxi – максимальное значение i‑го индикатора; mini – минимальное значение i‑го индикатора; 2) рассчитать интегральный показатель в целом по выбранному уровню: n M j -    = ∑Fi × N i , (2) i =1 где Mj–го уровня оценки – интегральный показатель j‑го уровня оценки; Fi – фактическое зна- чение i‑го индикатора; Ni – нормированный коэффициент i‑го индикатора. Описанный подход к расчету позволяет построить независимую оценку показате- лей с той точки зрения, что показателям не устанавливаются весовые коэффициенты; каждый показатель оценивается отдельно, при этом интегральный показатель учиты- вает в равной степени изменение каждого. 56  Известия УрГЭУ 1 (33) 2011

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА Для апробации описанного подхода в качестве примера расчетов можно рассмот- реть один уровень – региональные условия для реализации проектов, в том числе про- ектов государственно-частного партнерства. Для формирования панели индикаторов были выбраны финансовые коэффици- енты, характеризующие условия хозяйствования по субъектам Федерации. Отбор фи- нансовых коэффициентов и финансовых показателей происходил в несколько этапов. Гипотеза выбора репрезентативных индикаторов строилась на проверке перекрестного влияния каждого (множественной корреляции) с уровнем зависимости не более 85%. На основании данной гипотезы были выбраны 10 показателей по каждому субъ- екту Российской Федерации, составленные на основе консолидации отчетных данных предприятий и организаций по всем видам экономической деятельности (ОКВЭД) за январь–октябрь 2010 г. [6]: •  рентабельность продаж, %; •  рентабельность собственного капитала, %; • соотношение заемного и собственного капитала, раз; • обеспеченность собственными оборотными средствами, %; • фондоотдача (оборачиваемость основных средств), раз; •  удельный вес собственного капитала в совокупном капитале (коэффициент авто- номии); • текущая ликвидность (общее покрытие), раз; • быстрая ликвидность (промежуточное покрытие), раз; • абсолютная (немедленная, мгновенная) ликвидность, раз; • оборачиваемость активов, раз. Проверка данных значений по условиям гипотезы не  устранила ни  одного пока- зателя из выбранных. Результаты множественной корреляции представлены в табл. 1. Таблица 1 Множественная корреляция финансовых коэффициентов по субъектам Российской Федерации за январь–октябрь 2010 г. К1 К2 К3 К4 К5 К6 К7 К8 К9 К10 К1 1,000 К2 0,728 1,000 К3 0,303 0,009 1,000 К4 0,144 0,153 0,341 1,000 К5 −0,194 −0,030 −0,036 0,556 1,000 К6 0,298 −0,050 0,846 0,512 0,171 1,000 К7 0,318 0,146 0,572 0,355 −0,025 0,435 1,000 К8 0,347 0,174 0,654 0,229 −0,164 0,451 0,829 1,000 К9 0,355 0,179 0,732 0,548 0,183 0,667 0,614 0,681 1,000 К10 −0,141 −0,015 −0,034 0,453 0,807 0,165 −0,057 −0,201 0,057 1,000 Примечания: К1 – рентабельность продаж, %; К2 – рентабельность собственного капитала, %; К3 – соотношение собственного и заемного капитала, раз; К4 – обеспеченность собственными оборотными средствами, %; К5 – фондоотдача (оборачиваемость основных средств), раз; К6 – удельный вес собственного капитала в совокупном капитале (коэффициент автономии), раз; К7 – текущая ликвидность (общее покрытие), раз; К8 – быстрая ликвидность (промежуточное покрытие), раз; К9 – абсолютная (немедленная, мгновенная) ликвидность, раз; К10 – оборачиваемость активов, раз. 1 (33) 2011 Известия УрГЭУ ◀ 57

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА Результаты множественной корреляции свидетельствуют о том, что ряд показателей находятся в обратной зависимости: рентабельность продаж и фондоотдача, рентабель- ность собственного капитала и коэффициент автономии, соотношение собственного и земного капитала и оборачиваемость активов, фондоотдача и быстрая ликвидность и др. Это объясняется отличиями в расчетах коэффициентов и использовании данных. Однако, согласно полученным результатам множественной корреляции, обратная за- висимость не превышает 20%. Следующий этап апробации – расчет нормированных коэффициентов по каждому индикатору (показателю) – финансовому коэффициенту (табл. 2). Таблица 2 Нормированные коэффициенты К1 К2 К3 К4 К5 К6 К7 К8 К9 К10 0,019 0,005 0,228 0,006 0,192 1,129 0,364 0,436 1,003 0,742 Использование полученных нормированных коэффициентов и имеющихся факти- ческих данных позволяет рассчитать интегральный показатель. Результаты расчета с ранжированием по убыванию приведены в табл. 3. Таблица 3 Интегральный показатель адаптивного подхода к процедуре отбора ГЧП-проектов (региональный уровень) Субъект Российской Федерации Интегральный коэффициент (TOP‑30 по интегральному коэффициенту) (Mрегион) Ханты-Мансийский автономный округ – Югра (Тюменская область) 6,533 Пермский край 5,533 Липецкая область 5,196 Мурманская область 5,183 Волгоградская область 5,092 Магаданская область 4,753 Республика Башкортостан 4,672 Чукотский автономный круг 4,430 Амурская область 4,327 Тюменская область 4,309 Вологодская область 4,275 Ненецкий автономный округ (Архангельская область) 4,227 Оренбургская область 4,223 Москва (город федерального значения) 4,199 Красноярский край 3,929 Алтайский край 3,863 Кемеровская область 3,813 Ставропольский край 3,809 Владимирская область 3,790 Новгородская область 3,786 Республика Хакасия 3,762 Краснодарский край 3,762 Республика Бурятия 3,743 Республика Татарстан 3,721 Челябинская область 3,703 Республика Марий Эл 3,697 58  Известия УрГЭУ 1 (33) 2011

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА Окон ча ние т абл. 3 Субъект Российской Федерации Интегральный коэффициент (TOP‑30 по интегральному коэффициенту) (Mрегион) Республика Коми 3,653 Псковская область 3,629 Нижегородская область 3,626 Удмуртская Республика 3,611 Интегральный коэффициент на региональном уровне отражает наиболее благо- приятные базовые условия хозяйствования, в том числе условия реализации проектов государственно-частного партнерства. По представленным в таблице расчетам наибо- лее благоприятным с точки зрения выбранных индикаторов на региональном уровне является Ханты-Мансийский автономный округ  – Югра со  значением интегрального коэффициента 6,533. Такое положение ХМАО объясняется наличием большого ресур- сного потенциала, в первую очередь по добыче углеводородов (нефти и газа). Далее в  одну группу можно выделить Пермский край, Липецкую, Мурманскую и Волгоградскую области, значения интегрального коэффициента по которым изменя- ются в диапазоне от 5,092 до 5,533. Региональный уровень (уровень субъекта Федерации) не является единственным, аналогичные расчеты можно произвести в  границах муниципального образования (сельского и  городского поселений, муниципального района, городского округа, тер- ритории города федерального значения) [7], а также в рамках совокупности отраслей (видов экономической деятельности) по указанным территориям. После многоуровневых расчетов по определению наиболее подходящих (макси- мально эффективных при прочих равных условиях) проектов государственно-част- ного партнерства к  реализации, а  также выбора места и  отрасли их приложения, не- обходимо оценить консолидированное значение интегрального показателя по всем уровням. Это осуществляется двумя способами: 1) при графическом анализе – построение многоугольника рангов (рис. 2): Рис. 2. Многоугольник рангов 2) при количественном анализе  – необходимо рассчитать значение консолидиро- ванного интегрального показателя как произведение всех интегральных показателей по предлагаемой формуле: n M  = ∏M j −   , (3) j =1 где Mконс – консолидированный интегральный показатель по всем уровням; Mj‑го уровня – интегральный показатель j‑го уровня. 1 (33) 2011 Известия УрГЭУ ◀ 59

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА В качестве сравнения полученного результата расчета частных интегральных пока- зателей возможно нахождение его нормального значения. Данное значение позволит определить две группы объектов – со значением показателя ниже и выше нормы. Для расчета данного коэффициента можно использовать модифицированный ва- риант расчета простого частного интегрального показателя, описанный выше: n M   = ∑ni × N i , j -  (4) i =1 где M j -    – нормальное значение интегрального показателя j‑го уровня оценки;  ni – нормальное значение i‑го индикатора; Ni – нормированный коэффициент i‑го ин- дикатора. Формула позволяет не  только сгруппировать объекты, но и  служит основой для вероятностного анализа динамики интегрального показателя, а также исходной базой для расчета консолидированного интегрального показателя по всем уровням оценки. Дополнительным параметром оценки рисков реализации проектов как в заданной отрасли (вид экономической деятельности), так и  на определенной территории явля- ется уровень трансакционных издержек в  себестоимости товаров, продукции (работ, услуг) либо по отношению к уровню трансакционных издержек в выручке (нетто) от продажи или валовой добавленной стоимости товаров (работ, услуг). Для примера в  качестве апробации адаптивного подхода процедуры отбора про- ектов государственно-частного партнерства была рассчитана одна из разновидностей абсолютного индекса риска проекта (в  данном случае  – объекта анализа) на основе транзакционного подхода. Расчет абсолютного индекса риска производился путем от- несения трансакционных издержек предприятий и организаций к величине себестои- мости товаров (работ, услуг) по следующей общей формуле: CTi I (R)~-   = i , (5) Vi оптимальность I(R)i–проекта → min (коммерческие цели), где I(R)i‑го проекта  – абсолютный индекс риска проекта; Vi  – изменение выпуска (в  стои- мостном или натуральном выражении) по проекту; CTi – изменение трансакционных издержек проекта. Критерием оптимальности данного показателя является его стремление к  мини- мальным значениям. Поскольку данный показатель засчитывается в  диапазоне от 0 до 1, то наименьшее значение будет приближено к 0. На основании этого в табл. 4 при- веден расчет абсолютного индекса риска по субъектам Российской Федерации с  це- лью определения территории с наиболее не подходящими условиями хозяйствования, в том числе реализации проектов государственно-частного партнерства. Исходной базой для расчета индекса послужили данные по совокупной величине себестоимости товаров, продукции (работ, услуг) и величине коммерческих и управлен- ческих расходов предприятий и организаций по всем видам экономической деятельнос- ти, зарегистрированным на территории субъектов Федерации за январь–октябрь 2010 г. По расчетам, представленным в  табл.  4, субъектом Российской Федерации с  на- иболее высоким уровнем трансакционных издержек и, соответственно, с наибольшим риском реализации проектов является Ненецкий автономный округ – значение абсо- лютного индекса риска 0,500. Высокий показатель индекса риска по данному региону объясняется низкой развитостью инфраструктуры, отсутствием достаточных произ- водственных объектов и, как следствие, значительными объемами коммерческих и уп- равленческих затрат по ведению текущей деятельности. 60  Известия УрГЭУ 1 (33) 2011

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА Таблица 4 Абсолютный индекс риска (трансакционный подход) по субъектам Российской Федерации Субъект Российской Федерации Трансакционные издержки (TOP-30 по трансакционным издержкам) I (R)~− i Ненецкий автономный округ (Архангельская область) 0,500 Республика Ингушетия 0,335 Еврейская автономная область 0,298 Республика Дагестан 0,282 Карачаево-Черкесская Республика 0,222 Мурманская область 0,209 Республика Тыва 0,206 Новгородская область 0,186 Республика Калмыкия 0,184 Республика Бурятия 0,183 Курская область 0,181 Владимирская область 0,180 Архангельская область 0,178 Республика Карелия 0,175 Забайкальский край 0,167 Москва (город федерального значения) 0,166 Республика Коми 0,161 Республика Башкортостан 0,158 Пермский край 0,158 Новосибирская область 0,158 Кемеровская область 0,158 Кировская область 0,155 Оренбургская область 0,151 Калужская область 0,149 Липецкая область 0,145 Астраханская область 0,141 Нижегородская область 0,140 Томская область 0,138 Хабаровский край 0,137 Ямало-Ненецкий автономный округ (Тюменская область) 0,137 Реализация проектов государственно-частного партнерства с позиции государства свидетельствует о том, что выбор мест приложения проектов строится по обратному принципу в сравнении с коммерческими проектами. Высокий индекс абсолютного рис- ка определяет территории, на которых потребность в создании новых инфраструктур- ных проектов наибольшая. Позиция бизнеса диаметрально противоположная – выбор строится на основе наименьшего показателя индекса абсолютного риска. Оценка и многоуровневый анализ на основе интегральных показателей, индексов абсолютного и  относительного риска являются достаточными для обоснованного от- бора проектов государственно-частного партнерства по критерию «наименьшие риски реализации проектов  – набольшие эффекты по различным направлениям (социаль- ным, коммерческим, бюджетным, экономическим)», в том числе ГЧП-проектов, имею- щих массу региональных особенностей реализации и условий хозяйствования. 1 (33) 2011 Известия УрГЭУ ◀ 61

ПРИКЛАДНАЯ ЭКОНОМИКА Источники 1. Dumont G., Huzmezan M. Concepts, Methods and Techniques in Adaptive Control // Proceedings American Control Conference (ACC 2002). Anchorage, AK, USA, 2002. Vol. 2. 2. Попов Р. А. Антикризисное управление. М. : Высш. шк., 2005. 3. Pushnoi G. S., Bonser G. L. Method of Systems Potential as «Top-Bottom» Technique of the Complex Adaptive Systems Modelling // Intelligent Complex Adaptive Systems / ed. by Ang Yang, Yin Shan. Hershey–London : IGI-Publishing, 2008. 4. Samuelson D. A., Macal Ch. M. Agent-Based Simulation Comes of Age // OR/MS Today. 2006. August. URL  : http://www.agsm.edu.au/bobm/teaching/SimSS/orms-agent_files/agent. html. 5. Об утверждении Методики расчета показателей и применения критериев эффек- тивности региональных инвестиционных проектов, претендующих на получение го- сударственной поддержки за счет бюджетных ассигнований Инвестиционного фонда Российской Федерации  : приказ Министерства регионального развития РФ от 30  ок- тября 2009 г. № 493. 6. О  принятии и  введении в  действие Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД) : постановление Госстандарта РФ от 6 ноября 2001 г. № 454‑ст. 7. Об общих принципах организации местного самоуправления в Российской Феде- рации : федер. закон от 6 октября 2003 г. № 131‑ФЗ (ред. от 29 декабря 2010 г.). 62  Известия УрГЭУ 1 (33) 2011

Chkmark
Всё

понравилось?
Поделиться с друзьями

Отзывы