Collective efficiency of network structures — an example of automobile industry

Texto integral

ВВЕДЕНИЕ

В данном исследовании планируется рассмотреть вопросы количественной оценки коллективной эффективности сетевых форм сотрудничества.

О том что сети характеризуются наличием устойчивых кооперационных связей между контрагентами и синергетическим эффектом от их взаимодействия — так называемой коллективной эффективностью, свидетельствуют как теоретические, так и практические исследования современных экономистов.

Однако, уделяя внимание причинно-следственным связям, порождающим коллективную эффективность, исследователи уходят от изучения проблемы ее количественной оценки и разработки инструментария, позволяющего измерить и сравнить коллективную эффективность сетей.

В рамках данной статьи поставлена задача ответить на вопрос, с помощью каких показателей можно оценить коллективную эффективность различных сетевых структур и насколько предложенные показатели адекватны для осуществления данной оценки.

Под коллективной эффективностью понимается положительный экономический результат (рост прибыли/сокращение издержек), возникающий вследствие объединения ресурсов и бизнес-процессов участников сетевого взаимодействия.

Как уже отмечалось выше, много зарубежных исследований посвящено выявлению положительных эффектов, достигаемых за счет сетевых форм экономического взаимодействия.

В частности, М. Грановеттер рассматривает данные эффекты на примере кейрецу — особого типа сетевой организации взаимодействия, который позволяет корпорациям передавать важные задачи на аутсорсинг долгосрочным партнерам, встроенным в прочные отношения взаимных социальных обязательств (Granovetter, 1985, p. 497). Как известно, система кейрецу получила широкое распространение у японских автопроизводителей. В частности, компания Toyota объединила своих поставщиков первого уровня в официальную ассоциацию и отказалась напрямую иметь дело с участниками, не входящими в эту группу.

Здесь необходимо особо отметить, что отношения японских автопроизводителей с поставщиками были нацелены на ускоренное обновление модельного ряда. За счет того, что конструирование новых комплектующих поставщиками осуществлялось параллельно с усилиями головного предприятия (Aoki, 1990), автопроизводителям удавалось значительно сокращать время разработки новой модели. Выигрыш достигался и за счет сокращения интервала между началом проектирования продукции и началом разработки технологии ее производства (Economic survey of Japan …, 1993, p. 226).

Долговременный характер внутрисетевых отношений обусловливает глубокую техническую кооперацию: заказчик может предоставить исполнителям оборудование во временное пользование, раскрыть научно-техническую информацию, открыть доступ инженерам поставщиков в свои лаборатории. Таким образом, источником стратегических выгод для всех участников сети предстают конкурентные преимущества в сфере технологического развития.

Как отмечается в (Kamath, Liker, 1994), система сетевого взаимодействия также позволила значительно упростить логистику и контроль качества за счет наличия небольшого числа проверенных партнеров, и как следствие, сократить транзакционные издержки и время выполнения заказа, а также добиться высоких объемов производства при очень скромных объемах закупок.

Перечень преимуществ сетевого взаимодействия был расширен в последующих исследованиях, выявивших, что долгосрочные сетевые отношения обеспечивают эффективный обмен информацией между участниками сети, ведут к снижению затрат на мониторинг, сохранению доходов в пределах некоторого круга компаний, а также способствуют подтягиванию низкоэффективных участников к высокоэффективным за счет распределения рисков и перераспределения доходов (Cooper, Yoshikawa, 1994, p. 61; Uzzi, 1996, p. 683; Handfield, Bechtel, 2002, p. 368; Holmstrom, Roberts, 1998, p. 82; Lamming, 2000, p. 757; Khanna, Yafeh, 2005, p. 304).

Нельзя не отметить, что в ряде зарубежных исследований делается акцент на так называемой темной стороне сетевых взаимоотношений — отмечается, что сети могут препятствовать развитию запертых в старые, неэффективные отношения участников (Gargiulo, Benassi, 2000, p. 185). По мере роста степени укоренения сети могут сокращать поток новых знаний и бизнес-практик, снижать маневренность и адаптивность сети к различного рода изменениям в условиях, когда чувство ответственности перед другими участниками перевешивает экономическую целесообразность (Glasmeier, 1991, p. 478; Uzzi, 1996, p. 684).

Вместе с тем в современном научном мире не вызывает сомнения тот факт, что чистый экономический эффект (коллективная экономическая рента) сетевого взаимодействия, даже при наличии ряда возможных недостатков, — положительный, поскольку сетевые формы контрактации способствуют достижению экономической выгоды за счет ряда уже обозначенных преимуществ: экономии транзакционных издержек, усиления рыночной власти участников взаимодействия, обмена опытом, знаниями, технологическими практиками и проч.

Однако попытки количественно измерить выгоды сетевого сотрудничества вызывают определенные сложности. На сегодняшний день можно выделить несколько современных подходов к оценке.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Современные подходы к оценке коллективной эффективности

Для оценки коллективной эффективности сетевых структур большое значение имеет показатель величины созданной добавленной стоимости, а также структура ее распределения между участниками сетевого взаимодействия.

Наиболее распространенными являются следующие подходы к оценке доли участника сети в общей величине добавленной стоимости: сравнение стоимости промежуточной и конечной продукции и оценка доли добавленной стоимости на основе метода «затраты–выпуск».

Первый подход основан на сравнении прямых материальных затрат поставщика конечной продукции (интегратора сети) и отпускной цены самой конечной продукции. Однако использовании этого подхода связано со спорными допущениями: во-первых, прямые затраты интегратора включают не только оплату комплектующих, но и других составляющих, в том числе оплаты труда. Во-вторых, крупные компании несут значительные косвенные затраты, которые иногда многократно превосходят прямые. В-третьих, компания должна окупать капитальные вложения — инвестиции в исследования и разработки, продвижение бренда, изучение рынка, организацию взаимодействия всех участников сети, масштабирование и т. д.

Второй подход связан с оценкой распределения добавленной стоимости с помощью таблиц «затраты–выпуск», использование которых позволяет учесть торговлю промежуточными и готовыми товарами со странами происхождения товаров, а также рассчитать долю стран в созданной добавленной стоимости.

Существует несколько общепризнанных мировых баз данных для применения данного подхода:

• – база данных «затраты–выпуск» WIOD (World Input–Output Database)¹;
• – база данных «затраты–выпуск» Eora (The Eora multi-region input–output table, MRIO)²;
• – база данных ОЭСР (trade in value-added, TiVA)³.

Данный подход также не лишен ряда недостатков. Во-первых, отнесение любых внешнеторговых сделок к участию в сетях создания стоимости представляется спорным; во-вторых, происходит смешение различных сетей — невозможно отделить участников в рамках конкретной сети; в-третьих, не отслеживаются кооперационные связи в рамках одной страны. В результате видится необходимой разработка нового инструментария для оценки распределения добавленной стоимости в сетевых структурах.

Принципиально новый подход к оценке коллективной эффективности сетевых структур был предложен А. С. Плещинским. В своих работах исследователь приходит к выводу, что экономическая эффективность функционирования технологически связанных предприятий во многом определяется механизмом действия трансфертных цен, когда производственные предприятия, составляющие вертикальную технологическую цепочку, рассчитываются между собой за поставляемую продукцию не по рыночным, а по более низким, трансфертным ценам. Возмещение разницы за поставку по внутригрупповым ценам происходит после того как предприятие-потребитель продаст свою конечную продукцию: оно возвращает предприятию-поставщику за внутригрупповую поставку разницу ее стоимости по рыночным и трансфертным ценам с определенным процентом от этой суммы, называемой ставкой по внутригрупповым сделкам (ставкой трансферта). Распределение между агентами их суммарной чистой прибыли осуществляется по согласованной ставке трансферта. Эффект данного взаимодействия можно количественно измерить как разницу между прибылью участников, реализующих сделки по правилам данного механизма, и участников, не использующих данного механизма (Плещинский, 2001, с. 70–71; 2014, с. 113).

Еще один современный подход связан с оценкой доли добавленной стоимости отдельных участников сети через показатели относительной рентабельности (Устюжанина, Евсюков, Комарова, 2019, c. 144–145). За основу сравнения в данном подходе взяты два основных показателя: средняя заработная плата — W и рентабельность активов компании — ROTA = EBIT / TA, где EBIT — операционная прибыль (earning before interests & taxes); TA — балансовая стоимость активов компании. А также два специальных показателя:

– относительного размера заработной платы S_i =W_i / W_f , где W_f , где W_f — средняя заработная плата в компании-интеграторе;

– относительной рентабельности активов R_i = ROTA_i / ROTA_f, где ROTA_f — рентабельность активов компании-интегратора.

Результаты проведенного исследования (Устюжанина, Евсюков, Комарова, 2019) опровергли распространенную точку зрения, что компании-интеграторы присваивают относительно бóльшую долю добавленной стоимости.

Использовать показатели, зависящие от величины добавленной стоимости для оценки эффективности цепочки создания стоимости, предлагает автор (Андреева, 2024). Для этого вводится интегральный показатель — «качество добавленной стоимости». Для его расчета используются такие группы показателей, как «Показатели структуры добавленной стоимости предприятия» и «Показатели эффективности использования ресурсов предприятия». В первую группу показателей входят удельный вес прибыли от продаж в общей сумме добавленной стоимости, коэффициент заработной платы с отчислениями в общей сумме добавленной стоимости, а также удельный вес амортизационных отчислений в общей сумме добавленной стоимости. Во вторую группу — добавленная стоимость на один рубль выручки, производительность труда, добавленная стоимость на один рубль материальных затрат, прирост добавленной стоимости на один рубль инвестиций в основной капитал, добавленная стоимость на один рубль основных средств, а также прирост добавленной стоимости на один рубль затрат на технологические инновации (Андреева, 2024, с. 134–135). Недостатком данного подхода является множественность используемых показателей, затрудняющая возможность сравнения различных цепочек создания стоимости.

В данной статье планируется рассматривать текущую коллективную эффективность сетевых структур с позиций отдельных участников сетевого взаимодействия (через систему микропоказателей). В качестве показателей оценки текущей коллективной эффективности предлагается использовать показатели отношения различных видов прибыли (табл. 1) к совокупным активам.

Таблица 1. Виды прибыли участников сетевого взаимодействия

Источник: составлено автором.

Для измерения коллективной эффективности в данном исследовании предлагается сопоставить между собой рентабельности активов: Return on Total Assets (ROTA = EBIT/TA) участников сетей с различным числом контрагентов.

Рентабельность активов показывает, насколько эффективно компания использует свои активы для получения прибыли. Использование в расчете показателя EBIT (прибыль до уплаты налогов и процентов) объясняется стремлением исключить влияние налоговых и финансовых различий участников сетей — представителей разных стран.

Коллективная эффективность сетевых структур в мировом автомобилестроении

В автомобилестроении к сетям с устойчивыми связями можно отнести компании Ford⁴ (табл. 2) и General Motors⁵ (табл. 3), имеющие сравнительно небольшое число (несколько десятков) поставщиков первого уровня и устанавливающие долгосрочные отношения с надежными поставщиками. К сетям с относительно низкой степенью связей и большим числом поставщиков первого уровня следует отнести компании Volkswagen⁶ (табл. 4), Honda⁷ (табл. 5). Для каждой сети производится оценка центрального агента и шести участников.

Таблица 2. Показатели компаний, входящих в сеть Ford

Источник: рассчитано автором на основе официальной финансовой отчетности компаний, представленной на сайте https://finance.yahoo.com/

Таблица 3. Показатели компаний, входящих в сеть General Motors

Источник: рассчитано автором на основе официальной финансовой отчетности компаний, представленной на сайте https://finance.yahoo.com/

Таблица 4. Показатели компаний, входящих в сеть Volkswagen

Источник: рассчитано автором на основе официальной финансовой отчетности компаний, представленной на сайте https://finance.yahoo.com/

Таблица 5. Показатели компаний, входящих в сеть Honda, млрд евро

Источник: рассчитано автором на основе официальной финансовой отчетности компаний, представленной на сайте https://finance.yahoo.com/

По динамике продаж сети с устойчивыми связями опережают сети с относительно низкой степенью связей (см. рисунок).

Рисунок. Динамика продаж крупнейших автопроизводителей в 2022 г. по сравнению с 2021 г.

Источник: https://www.ixbt.com/news/2023/01/09/prevoshodstvo-tesla-nad-ostalnymi-avtoproizvoditeljami-nagljadno-pokazali-na-grafike.amp.html

Для каждой сети определим показатели средневзвешенной рентабельности (ROTA_av). Для этого необходимо привести к сопоставимому виду размеры совокупных активов (TA) участников сетей, представленных в официальной финансовой отчетности в различных валютах. Возьмем за основу подход, используемый при консолидации балансовых отчетов групп компаний в иностранной валюте: при их составлении все активы и обязательства пересчитываются с использованием валютных курсов на конец отчетного периода. В результате расчетов получаем следующий результат в долларах США (табл. 6).

Таблица 6. Совокупные активы участников сетей в 2019–2021 гг., млрд долл. США

Источник: рассчитано автором на основе официальной финансовой отчетности компаний, представленной на сайте https://finance.yahoo.com/ и курсов валют, представленных на сайтах https://www.macrotrends.net/ и https://www.investing.com/currencies/

Теперь определим показатели средневзвешенной рентабельности (ROTA_av) для каждой сети, используя формулу

$ROT{A}_{av}=ROT{A}_0\left(T{A}_0/TA\right)+ROT{A}_1\left(T{A}_1/TA\right)+\dots +ROT{A}_6\times \left(T{A}_6/TA\right),$

где ROTA₀— рентабельность активов центрального агента; ROTA₁,…, ROTA₆—рентабельность активов, соответствующих порядковому номеру участника сети; TA₀ — совокупные активы центрального агента; TA₁,…, TA₆ — совокупные активы, соответствующие порядковому номеру участника сети. В результате получаем ROTA_av каждой сети (табл. 7).

Таблица 7. ROTA_av сетей в 2019–2021 гг.

Источник: рассчитано автором.

Мы видим, что сети с устойчивыми долгосрочными связями и сравнительно небольшим числом поставщиков первого уровня (Ford, General Motors) демонстрируют в 2021 г. более высокий уровень рентабельности (7,969 и 8,918% соответственно), чем сети с относительно более низкой степенью связей и бóльшим числом поставщиков (Volkswagen, Honda) — 7,855 и 5,609% соответственно.

Однако в 2019–2020 гг. результаты расчетов показывают, что устойчивые сети (например, General Motors) имели показатели рентабельности, близкие менее устойчивым сетям (например, Volkswagen), или даже ниже этих значений (как в случае с Ford). Интерпретировать данный результат можно следующим образом: в 2019–2020 гг., на которые пришелся пик мировой пандемии, устойчивые сети оказались менее адаптивными к вынужденным ограничениям — закрытию границ многих стран и изменению географии поставок, чем сети с более свободными и обширными связями с поставщиками. Иными словами, в условиях внешних шоков сети с невысокой устойчивостью связей оказываются более маневренными и адаптивными, чем более стабильные сети, имеющие высокий уровень обязательств перед партнерами и оказывающимися запертыми внутри долгосрочных сложившихся связей. В то же время устойчивые сети демонстрируют более высокую эффективность в относительно стабильных условиях функционирования.

СРАВНЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ СЕТЕВЫХ И ВЕРТИКАЛЬНО ИНТЕГРИРОВАННЫХ СТРУКТУР

Теперь сравним сетевые структуры (как с устойчивыми, так и неустойчивыми связями) со структурами, делающими ставку на полную автаркию в своей деятельности и отказывающимися от построения сетевых форм контрактации.

В качестве вертикально интегрированного производителя, замыкающего полный цикл автопроизводства, рассмотрим крупнейшего мирового производителя электромобилей, обогнавшего по объемам продаж компанию Tesla — китайскую компанию BYD Company Limited. Рост продаж BYD в 2022 г. по сравнению с 2021 г. составил 315%⁸.

Основанная в 1995 г. компания BYD первоначально выступала производителем аккумуляторных батарей, используя стратегию обратного инжиниринга, или, иначе говоря, копирования. За несколько лет BYD стала главным поставщиком аккумуляторов для мобильных телефонов Nokia и Motorola, ноутбуков Dell, инструментов Black&Decker.

С 2005 г. компания запустила автомобильное производство, используя ранее апробированную успешную стратегию обратного инжиниринга и копируя ведущих автопроизводителей (Mercedes, Toyota, Mitsubishi), а в настоящее время она оказалась единственной в мире компанией, которая делает электромобили самостоятельно и по полному циклу.

Ранее идею полного цикла стремилась реализовать и компания Tesla, заявляя, что «проектирует и производит в автомобилях гораздо больше деталей, чем другие производители, которые используют традиционную базу поставок и выполняют “проектирование по каталогам”»⁹. Однако в настоящее время у компании применяются компоненты целого ряда международных компаний-поставщиков — ZF Friedrichshafen AG, Denso, Mahle, Marelli, Minebea Mitsumi, Faurecia, EFC International, Ronal, Cooper Standard, Rollax и многих других.

Таблица 8. Показатели компании BYD Company Limited

Источник: рассчитано автором на основе официальной финансовой отчетности компаний, представленной на сайте https://finance.yahoo.com/

Как видим из данных в табл. 8, рентабельность активов вертикально интегрированного китайского автопроизводителя BYD Company Limited демонстрирует в среднем более низкие значения, чем у сетевых структур, что видится объективным — построение производства полного цикла требует значительно большего наращивания совокупных активов, что закономерно приводит к более низким показателям эффективности.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Для измерения и сравнения коллективной эффективности участников сетей в данном исследовании был предложен прокси-показатель — рентабельность активов (ROTA) участников сетей. На основании рентабельности активов участников был определен показатель средневзвешенной рентабельности (ROTA_av) для каждой сети.

Данный показатель был апробирован на глобальных сетях создания стоимости в автомобилестроении и доказал адекватность и возможность применения для количественной оценки эффективности сетей. Состоятельность показателя подтвердилась возможностью содержательной интерпретации полученных результатов.

Проведенная нами оценка позволила сделать вывод, что устойчивые сети демонстрируют более высокую эффективность в относительно стабильных условиях функционирования, в то время как в условиях внешних шоков сети с невысокой устойчивостью связей становятся более адаптивными и показывают более высокую эффективность, чем стабильные сети с высоким уровнем обязательств перед партнерами и долгосрочными сложившимися связями.

Сравнение сетевых структур (как с устойчивыми, так и с неустойчивыми связями) с вертикально интегрированной структурой, замыкающей полный цикл автопроизводства, показало более низкий уровень эффективности у последней, что объясняется необходимостью наращивания значительно большего размера совокупных активов для осуществления производства полного цикла.

***

Исследование при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект 23-28-01241) «Разработка теоретической модели переформатирования глобальных сетей создания стоимости под влиянием внешних шоков».

The research was carried thanks to grant of the Russian Scientific Foundation (project 23-28-01241) (“Development of a theoretical model for transforming global value chains under the influence of external shocks”).

¹ https://www.rug.nl/ggdc/valuechain/wiod/wiod-2016-release

² https://www.worldmrio.com/quality/

³ https://www.oecd.org/sti/ind/measuring-trade-in-value-added.htm

⁴ https://ru.talkingofmoney.com/who-are-ford-s-main-suppliers

⁵ https://ru.talkingofmoney.com/who-are-general-motors-main-suppliers

⁶ https://www.automotivelogistics.media/oems/mastering-complexity-and-getting-sustainable-at-vw/41819.article

⁷ https://www.prnewswire.com/news-releases/honda-honors-its-2020-top-oem-and-service-parts-suppliers-in-north-america-301310464.html

⁸ https://autonews-ru.turbopages.org/autonews.ru/s/news/6305fc2b9a794785e8bc2000

⁹ https://dvizhok.su/parts/iz-chego-delayut-elektromobili-tesla-izuchaem-spisok-postavshhikov-komponentov-dlya-tesla-model-y?ysclid=ljo2kvnjae225361778

Sobre autores

I. Komarova

Autor responsável pela correspondência
Email: Komarova.IP@rea.ru
Rússia, Moscow

Bibliografia