Принципы и инструменты обеспечения комплексного устойчивого развития промышленного комплекса РФ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Важность изучения проблем, связанных с устойчивым развитием и функционированием промышленного комплекса России, исходит из большого количества причин, не только экономических, но и политических, социальных, экологических и других. На них, в свою очередь, базируются новые управленческие парадигмы, связанные с сетевизацией и повышением адаптивности макро- и микросистем, необходимой для приспособления к новым условиям и, непрерывно меняющимся факторам внешней и внутренней среды, к которым можно отнести инновационные технологии, цифровизацию, общий технологический прогресс, а также общую экономическую нестабильность. Понятие устойчивости в данном случае выступает важнейшим критерием, отражающим стабильность, бесперебойность, а также обеспечивающим значимую долю эффективности производственно-экономической системы. Комплексный подход к ее изучению в контексте устойчивости развития базируется на двойственности состояния системы: устойчивое и неустойчивое. В общем смысле устойчивость описывает такое состояние изучаемого объекта, которое обеспечивает неизменность его основных показателей и свойств с течением времени. Состояние неустойчивости, напротив, описывается как отсутствии возможности у объекта реализации своих функций и возможностей, утрату положительных свойств и характеристик в связи с негативным экзо- и эндогенным воздействием. Исходя из того, что процесс функционирования производственно-экономической системы всегда связан с большим количеством рисковых факторов, появляется необходимость определения критической точки – «точки невозврата», после падения характеристик системы, до которой начинается ее изменение, расщепление на составляющие и превращение в другую. Таким образом, комплексный подход позволяет своевременно определять причинно-следственные взаимосвязи между устойчивым и неустойчивым состоянием системы и ее текущими характеристиками, но при этом остаются вопросы, связанные с возможностями и предпосылками перехода системы в одно из этих состояний.

Полный текст

Введение

Система может считаться устойчивой в том случае, если ее характеристики с течением времени позволяют сохранять необходимый уровень стабильности и сохранности свойств, а также адекватно реагировать на экзогенные и эндогенные воздействия, при условии постоянной адаптивности. Ключевыми характеристиками системы в таком контексте должны выступать устойчивость и изменчивость, дополняя друг друга. Правила корпоративного управления советуют главным образом здесь обращать внимание на фактор адаптивности как возможность предприятия своевременно и эффективно нивелировать внешние и внутренние негативные воздействия без потери характеристик и работоспособности системы. Таким образом, при формировании стратегии предприятия и установлении ключевых целей его развития в рамках обеспечения перспективного устойчивого развития особое внимание необходимо уделять изучению и применению аналитических инструментов, учитывающих особенности влияния внешних и внутренних эффектов [1; 2].

В современных условиях большую значимость, среди прочих, приобрели факторы политической природы. Сильно увеличилась значимость неэкономических инструментов особенно в рамках санкций, эмбарго и иных ограничивающих мер, дестабилизирующих экономику и негативно влияющих на экономический рост и устойчивое функционирование различных отраслей. Эти события непосредственно отразились на исследовательском интересе, сместившемся в сторону изучения вопросов устойчивого развития промышленности. Важным условием при этом выступают, как было описано ранее, изучение и совершенствование аналитического инструментария, способствующего грамотно, эффективно и своевременно принимать управленческие решения в условиях нестабильности и неопределенности при сохранении позиций устойчивого функционирования. 

Отмечается, что проблема устойчивого функционирования и развития российской промышленности в условиях санкций должна рассматриваться приоритетным образом с позиций отраслевой специфики, что в первую очередь связано с особенностями функционирования различных отраслевых промышленных комплексов (далее ПК). Повышение эффективности функционирования производственно-экономической системы требует конкретизации стратегических приоритетов устойчивого развития на макроуровне с учетом специфических особенностей функционирования конкретного отраслевого комплекса.

Изучение проблемы устойчивого развития ПК объясняется не только конкретизацией динамических характеристик, но и возможностью определения и выявления существующих тенденций, поиска взаимосвязей между другими системами, поиска слабых сторон и других нюансов функционирования в страновом социально-экономическом аспекте.

Комплексность анализа требует подстраивания и адаптации методологических аспектов системного подхода, а также определения наиболее эффективных инструментов в целях мониторинга состояния ПК и выявления наиболее перспективных путей и перспектив устойчивого развития. Исходя из этого, выделен ряд факторов, определяющих уровень устойчивого развития ПК как действующей, исходя из конкретных условий и наличия внешних эффектов, динамичной системы. Необходимо учитывать следующее:

  • объективность и согласованность по всем структурам в управленческих решениях;
  • единство стандартов и правил для всех подсистем;
  • сформированность за счет определенных взаимосвязей логичной системы взаимоотношений;
  • неразрывность с экзогенной средой.

Отразим вышеописанные характеристики на рисунке.

Экзогенные факторы, влияющие на устойчивое развитие ПК

Промышленный комплекс

экономические

правовые

административные

политические

экологические

Экзогенные факторы, влияющие на устойчивое развитие ПК

Эндогенные ограничения:

 технологические; финансовые; экономические; социальные

экономическая политика государства

государственное регулирование и поддержка

макроэкономические характеристики

развитие глобальных рынков

Проблемы устойчивого развития промышленного комплекса

институциональные

экологические

социально-демографические

производственно-экономические

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок – Взаимосвязь экзогенных факторов и эндогенных ограничений в решении проблемы устойчивого развития промышленного комплекса

Figure – Relationship of exogenous factors and endogenous constraints in solving the problem of sustainable development of the industrial complex

 

Рассматривая управление устойчивым развитием ПК, необходимо анализировать мезоуровень производственно-экономической системы через определение взаимосвязей характеризующих ее свойств, точки соприкосновения со внешней средой в контексте изменения системы, возможности и границы развития, ключевые особенности. Для получения этих сведений важно точно определить отраслевые факторы, ограничивающие и деструктивно влияющие на ПК, взаимосвязи между предприятиями отрасли и рынками, государственные интересы, выявить конкурентные возможности и потенциал.

Что касается микроуровня, то тут особое внимание нужно обратить на подготовленность промышленных предприятий к нивелированию внешних шоков, наличие ресурсов и возможностей устойчивого функционирования в разрезе решения целевых государственных задач, стратегических приоритетов социально-экономического развития России. Таким образом, неблагоприятные факторы, так или иначе, действующие на промышленный комплекс, можно классифицировать ниже (таблица 1).

 

Таблица 1 – Классификация факторов, негативно влияющих на развитие промышленного комплекса

Table 1 – Classification of factors negatively affecting the development of the industrial complex

 

Рассматриваемые факторы очень различны по своей природе, из-за чего в последнее время вырос интерес и спрос на аналитический инструментарий, способный обеспечить устойчивое функционирование на основе управления разными воздействиями через принятие решений [3]. В теории управления устойчивым развитием определяют три ключевых направления [4]:

  • бизнес-процессы;
  • информационные системы;
  • человеческие компетенции.

Отметим, что бизнес-анализ интересен, в первую очередь своими возможностями, так как отражает сразу несколько дисциплин: статистику, информационные системы и изучение управления, притом основная идея бизнес-анализа сегодня заключается во взаимодействии этих трех направлений. Бизнес-анализ базируется на механизмах информационных технологий, включающих:

  • сбор данных;
  • разработку;
  • отбор и ассимиляцию данных;
  • подбор наиболее эффективных инструментов.

Далее, соединяются научные методы, статистические данные и выбранные инструменты, на основе чего определяются методы разработки управленческих решений для конкретной ситуации.

Рассмотрим несколько типов аналитики и их возможности в достижении наших целей: описательный, прогнозирующий и предписывающий [5].

В описательном используются классические статистические методы сбора, анализа и представления данных. Такая аналитика есть не что иное, как интерпретация данных, собранных и обработанных за определенный отработанный деловой цикл для понимания результатов, тенденций и соответствия выбранным бизнес-целям за этот период. Исходя из этого, изучаются причины достижения или недостижения целей на основе результатов, детализируются и исследуются данные, научно обосновываются дальнейшие выводы.

Прогнозный тип аналитики базируется на математическом анализе. На основе существующих исторических данных моделируются модели поведения того или иного показателя во времени и предполагаются возможные исходы и последствия. Сегодня в этой области используются также нейронные сети, машинные методы обучения, интеллектуальная аналитика данных для выявления тенденций, взаимосвязей для понимания возможностей и вариантов развития событий.

Предписывающий тип аналитики работает на основе моделирования, как и прогнозный, за исключением того, что тут определяются наилучшие альтернативы в целях повышения эффективности и производительности во многих сферах экономической деятельности, таких как финансирование, инвестирование или иные важные операции. Итак, можно видеть, что в структуре аналитического подхода содержится большое количество методов изучения и воздействия и соответствующих им инструментов [6–7] (таблица 2).

 

Таблица 2 – Группировка аналитических подходов и инструментов

Table 2 – Grouping of analytical approaches and tools

 

Рассматривая аналитические инструменты в комплексе и взаимосвязи, можно выстроить логическую последовательность их взаимодействия. Итак, в первую очередь собираются и систематизируются данные от конкретных исследуемых структур, необходимых для дальнейшего анализа. Далее непосредственный анализ данных, в структуре которого значатся: аналитическая часть, прогнозирование процессов, моделирование и оптимизация модели. На третьем этапе полученные результаты обобщаются, интерпретируются и при необходимости визуализируются в виде диаграмм, графиков и иных визуальных форм для лучшего понимания ситуации. На основе действующих определенных тенденций при помощи моделирования можно получить знания о будущих проблемах и своевременно проработать систему мероприятий по их предотвращению. На заключительном этапе полученные знания и данные преобразуются в мероприятия, на основе которых формируются перспективные цели и действия превентивного характера, направленные на устранение слабых сторон и заблаговременное предупреждение шоковых ситуаций [8].

 

Выводы

В сегодняшних условиях неопределенности и нестабильности экономики стратегия предприятий промышленного комплекса должна строится на основе идей комплексного устойчивого развития и функционирования, которое должно учитывать и отражать стратегические приоритеты и отраслевую специфику комплекса.  На основе аналитики различных уровней возможно заблаговременно определять и своевременно устранять негативные воздействия внутреннего и внешнего характера, влияющие на стабильность, устойчивость и эффективность функционирования производственно-экономических систем, а следовательно, всего промышленного комплекса. Грамотный выбор аналитического и управленческого инструментария способен обеспечить адекватный количественный или качественный анализ и оценку уровня устойчивого развития предприятия и обеспечить его функционирование в перспективе.

 

×

Об авторах

Екатерина Сергеевна Подборнова

Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: kate011087@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0002-5135-7961

кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики инноваций

Россия, 443086, Российская Федерация, г. Самара, Московское шоссе, 34

Список литературы

  1. Кривчанская А.В., Алферов В.Н. Сравнительный анализ подходов к определениям понятий «устойчивость» и «устойчивое развитие организации» // Стратегии бизнеса. 2019. № 3 (59). С. 26–31. URL: https://www.strategybusiness.ru/jour/article/viewFile/520/438.
  2. Медников М.Д., Соколицын А.С., Соколицына Н.А. Формирование стратегий управления фирмой в условиях неопределенности рыночной среды. Санкт-Петербург: Политехнический университет, 2018. 109 c.
  3. Laursen G., Thorlund J. Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting. New Jersey: John Wiley & Sons, 2010. 407 р. URL: https://books.google.ru/books?id=4BMlDQAAQBAJ&printsec=
  4. frontcover&hl=ru#v=onepage&q&f=false.
  5. Holsapple C., Lee-Post A., Pakath R. A Unified foundation for business analytics // Decision Support Systems. 2014. Vol. 64. Рp. 130–141. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.dss.2014.05.013.
  6. Гусева И.Б., Далекин П.И., Шкарина С.О. Стратегический менеджмент и контроллинг при построении прогнозов промышленного предприятия. Нижний Новгород: Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, 2019. 182 c. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=39642451. EDN: https://elibrary.ru/nwoqfn.
  7. Mortenson M.J., Doherty N.F., Robinson S. Operational research from Taylorism to Terabytes: A research agenda for the analytics age // European Journal of Operational Research. 2015. Vol. 241. Issue 3. Р. 583–595. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ejor.2014.08.029.
  8. Davenport T.H. Analytics 3.0 // Harvard Business Review. 2013. № 91 (12). Р. 64–68. URL: https://hbr.org/2013/12/analytics-30.
  9. Liberatore M.J., Luo W. The analytics movement: Implications for operations research // Interfaces. 2010. Vol. 40 No. 4. Р. 313–324. DOI: https://doi.org/10.1287/inte.1100.0502.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Вестник Самарского университета. Экономика и управление, 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».