<<
>>

3.3 Факторный анализ оценки эффективности функционирования промышленного кластера

Мировой финансовый кризис оказал существенное влияние на деятельность предприятий промышленного сектора экономики. Резкое сокращение спроса на производимую продукцию повлекло за собой уменьшение «портфеля» заказов на продукцию предприятий различных отраслей и сфер деятельности, спровоцировав тем самым значительный спад производства со всеми вытекающими из этого последствиями.

На многих предприятиях была приостановлена реализация перспективных инвестиционных проектов по созданию новых высокотехнологичных производств и новых рабочих мест. Наибольшее падение производства наблюдалось в промышленных секторах, включая автомобилестроение, строительство, сельское хозяйство. Не осталась в стороне от кризисных явлений и нефтехимическая промышленность, на предприятиях которой произошло резкое снижение производства пластика, стеклопластика, полипропилена, полистирола и других видов выпускаемой продукции.

Отразился мировой финансовый кризис и на деятельности ПАО «Нижнекамскнефтехим» - одной из крупнейших нефтехимических компаний Европы, занимающей лидирующие позиции по производству синтетических каучуков и пластиков как в стране, так и на мировом рынке. Из-за общего спада мирового спроса на многие виды нефтехимической продукции экспортные продажи ПАО «Нижнекамскнефтехим» сократились на 35% (в долларовом эквиваленте).

В начале 2014 г. ситуация стала постепенно улучшаться и потребление нефтехимической продукции в мире начало расти. Помимо реанимации и налаживания мировых производств по всем технологическим цепочкам выпуска продукции, это стало еще и результатом, так называемого, «отложенного спроса» на различные товары, включая автомобили, бытовую

технику и электронику, товары народного потребления. Спрос на некоторые виды продукции со стороны зарубежных партнеров даже превысил технологические возможности компании.

Проанализируем степень влияния различных факторов на размер получаемой прибыли предприятия (ПВ).

Для этого представим ее величину в виде следующей зависимости:

где Vpn- объем реализованной продукции в натуральном выражении, тн.;

Ц - средняя цена единицы продукции, руб.;

СУд - себестоимость (без учета энергетических затрат) единицы продукции, руб.;

ЭЗУд - энергетические затраты на единицу продукции, руб.

Выбор величины энергетических затрат в качестве одного из анализируемых факторов объясняется тем, что высокий уровень энергоемкости производства отечественных нефтехимических предприятий является одной из важнейших причин, сдерживающих повышение их конкурентоспособности на мировом рынке [105].

Расчет влияния различных факторов на величину прибыли был произведен с использованием метода цепных подстановок. Полученные результаты представлены в табл. 3. Их анализ позволил установить, что в 2014, 2015 и 2018годурост прибыли в ПАО «Нижнекамскнефтехим» обусловлен ростом объемов реализованной продукции в натуральном выражении и средних цен реализации. Отрицательное влияние на прибыль предприятия в 2016 и 2017 году оказало повышение себестоимости и рост энергетических затрат.

Таблица 3.6 - Результаты факторного анализа (рассчитано автором)

Изменение прибыли за счет ияния следующих факторов: Ед.

изм.

2014 г. по сравнению с 2013 г. 2015 г. по сравнению с 2014 г. 2016 г. по сравнению с 2015 г. 2017 г. по сравнению с 2016 г. 2018 г. по сравнению с 2017 г.
- Объема реализованной продукции (Vpn) млн. руб. 70,19 457,86 568,43 668,21 316,48
- Цены (Ц) млн.
руб.
12 391,66 13 121,86 -322,09 4 133,50 22 993,04
- Себестоимости (без учета энергетических затрат) (Суд) млн. руб. -10 792,00 955,48 -4 313,51 -11 648,06 -5 430,09
- Энергетичес­ких затрат (ЭЗуд) млн. руб. -847,46 -528,31 -943,81 -1 775,46 -1 509,64
Общее влияние факторов млн. руб. 822,39 14 006,89 -5 010,98 -8 621,80 16 369,80

Далее проведем операционный анализ прибыли предприятия. Технология его использования позволяет моделировать поведение прибыли при различных комбинациях исследуемых факторов. Это имеет важнейшее значение с точки зрения формирования стратегии развития предприятия, планирования его текущей и перспективной деятельности, оценки возможных последствий принятия различных управленческих решений и т.д.

На первом этапе операционного анализа определим силу операционного рычага по каждому фактору. Действие операционного рычага проявляется в том, что любое изменение анализируемого фактора всегда порождает более сильное изменение прибыли. Для определения силы операционного рычага будем использовать следующие формулы:

183

где СОР - сила операционного рычага по анализируемому фактору: по объему реализации - СОР; по цене - СОРц; по себестоимости (без учета энергозатрат) - СОРс; по энергетическим затратам - СОРэз;

МД - маржинальный доход, руб.;

П - прибыль, руб.;

Вр- выручка от реализации продукции, руб.;

СбезЭЗ - себестоимость без учета энергетических затрат, руб.;

ЭЗ - энергетические затраты, руб.

Результаты расчетов, проведенные по результатам деятельности ПАО «Нижнекамскнефтехим», представлены в табл. 3.7.

Таблица 3.7- Сила операционного рычага по анализируемым факторам

(рассчитано автором)

Показатели Ед.

изм.

2013 2014 2015 2016 2017 2018
Сила операционного рычага по объему реализации (СОР) б/р 8,30 8,70 4,84 6,00 10,25 5,49
Сила операционного рычага по цене (СОРц) б/р 9,62 10,01 5,52 6,89 11,88 6,29
Сила операционного рычага по себестоимости (без учета энергетических затрат) (СОРс) б/р 7,30 7,70 3,84 5,00 9,25 4,49
Сила операционного рычага по энергетическим затратам (СОРэз) б/р 1,32 1,31 0,68 0,89 1,63 0,81

Анализ полученных результатов позволяет сделать вывод о том, что наибольшее влияние на величину прибыли ПАО «Нижнекамскнефтехим» оказывает ценовой фактор. Сила операционного рычага при этом колеблется от 5,52 до 11,88. Объем реализации произведенной продукции по своему влиянию на прибыль оказывается на втором месте вслед за ценой. Сила операционного рычага по данному фактору меняется от 4,84 до 10,25.

Сила влияния других факторов несколько ниже. По себестоимости без учета энергетических затрат она находится в пределах от 3,84 до 9,25, по энергетическим затратам в интервале от 0,68 до 1,63.

На втором этапе проведем анализ чувствительности прибыли предприятия к изменению одного из факторов, используя для этого следующую формулу:

Далее, на основе обработки соответствующей информации по результатам деятельности ПАО «Нижнекамскнефтехим» определим шкалу изменения оцениваемых факторов и рассчитаем влияние каждого из них на изменение прибыли (табл. 3.8).

Таблица 3.8 - Анализ чувствительности прибыли при изменении анализируемых факторов (рассчитано автором)

Факторы СОР

2018

Процентное изменение прибыли при изменении фактора на:
-15% -10% -9% -6% -5% -3% +3% +5% +6% +9% +10% +15%
Объем реализации 10,25 -82,4 -54,9 -49,4 -32,9 -27,5 -16,5 16,5 27,5 32,9 49,4 54,9 82,4
Цена 11,88 -94,4 -62,9 -56,6 -37,7 -31,5 -18,9 18,9 31,5 37,7 56,6 62,9 94,4
Себестои­мость (без учета ЭЗ) -9,25 67,4 44,9 40,4 26,9 22,5 13,5 -13,5 -22,5 -26,9 -40,4 -44,9 -67,4
Энергети­ческие затраты -1,63 12,2 8,1 7,3 4,9 4,1 2,4 -2,4 -4,1 -4,9 -7,3 -8,1 -12,2

На основе полученных результатов можно оценить процентное изменение величины прибыли при изменении одного из факторов на определенный процент. Так, например, при увеличении объема реализации на 15% прибыль увеличится на 82,4 %, а при увеличении энергетических затрат на 10% прибыль уменьшится на 8,1 %.

Для иллюстрации полученных результатов по данным таблицы построим график эластичности прибыли к анализируемым факторам (рис. 3.8).

Рисунок3.8 - График эластичности прибыли к анализируемым факторам

(составлено автором)

Чем выше наклон прямых, тем выше эластичность прибыли к изменению анализируемых факторов. Угол же наклона прямых определяется силой операционного рычага: чем больше сила операционного рычага по анализируемому фактору, тем больше угол наклона.

График, представленный на рисунке, значительно расширяет

аналитические возможности при принятии решений, позволяя, во-первых, определить возможное изменение прибыли при изменении различных факторов; во-вторых, выявить факторы, за счет изменения которых можно добиться достижения оперативных и стратегических целей развития предприятия; в-третьих, дать обоснованную оценку величины необходимых изменений для достижения желаемых результатов.

Следующим этапом проведения операционного анализа является анализ безубыточности, который отличается от традиционного тем, что последний проводится с целью нахождения точки безубыточности и запаса финансовой прочности, имеющих отношение исключительно к объему реализации. Причем под запасом финансовой прочности в данном случае понимается тот объем выручки, на который в настоящий момент предприятие превышает ее критическое значение.

Технология проведения операционного анализа, в основе которой лежит классический анализ безубыточности производства, проводимый, как правило, только лишь применительно к оценке объема реализации, позволяет адаптировать его к исследованию влияния других факторов, включая затраты и цену.

Проведем анализ безубыточности ПАО «Нижнекамскнефтехим» по каждому из анализируемых факторов. Для этого определим точку безубыточности и запас финансовой прочности для каждого элемента операционного рычага по следующим формулам:

где ЭФП (%) - запас финансовой прочности в процентах;

ЭФП (А) - запас финансовой прочности в абсолютных единицах.

Результаты расчетов представлены в табл. 3.8.

Таблица 3.8 - Сводная оценка результатов анализа безубыточности

(рассчитано автором)

Факторы СОР (2018 г.) Значение (2018 г.), тыс. руб. Точка безубыт., тыс. руб. ЗФП (А), тыс. руб. ЗФП (%)
Объем реализации 5,49 188 900 616 154 492 489 34 408 127 18,21
Цена 6,29 73,16 61,53 11,63 15,90
Себестоимость (без учета энергетических затрат) -4,49 134 666 813 164 659 422 -29 992 609 -22,27
Энергетические затраты -0,81 24 212 000 54 103 358 -29 891 358 -123,46

Анализ полученных результатов позволил установить, что критичными с точки зрения возможной потери величины прибыли при изменении одного из рассматриваемых факторов являются следующие их значения: уменьшение объема реализации на 18,21 %; уменьшение цены на 15,9 %; увеличении себестоимости (без учета энергетических затрат) на 22,27 % и рост энергетических затрат на 123,46 %.

По данным таблицы можно построить график запаса финансовой прочности предприятия по анализируемым факторам (рис. 3.9).

График запаса финансовой прочности по анализируемым факторам позволяет определить величину прибыли предприятия при изменении любого из них, а также оценить, насколько изменится численное значение исследуемого фактора при заданной величине изменения прибыли.

Таким образом, рассмотренная технология проведения операционного анализа формирует необходимые условия для моделирования различных комбинаций исследуемых факторов, позволяя выбирать наиболее приемлемый вариант их сочетания с точки зрения достижения конечных

результатов функционирования предприятия.

Рисунок 3.9. - График запаса финансовой прочности по анализируемым факторам (составлено автором)

По итогам третьей главы, рассматривающей вопросы моделирования параметров устойчивого развития промышленных кластеров России и Татарстана, сделаны следующие основные выводы:

1. Важным принципом создания инфраструктуры является целевая ориентация, предполагаемая наличие научных, производственных, и социальных целей в кластере. Присутствие целей способствует созданию соответствующих сегментов инфраструктуры, каждый из которых реализует конкретные функции для достижения поставленной цели. Важным моментом создания инфраструктуры, объединяющим в себе задачи инновационной и промышленной политики, служит формирование парковых территориально- производственных структур научного, научно-промышленного и научно­технического формата. Основой парковых образований являются научно­технологические парки, центры трансфера технологий, бизнес-инкубаторы, инновационно-технологические центры, инновационно-промышленные

комплексы.

2. Перспективы развития производственного сектора экономики Нижнекамского муниципального района будет определять нефтехимический кластер, поскольку основу промышленности района составляют крупные предприятия, представляющие наукоемкие отрасли - нефтехимию и нефтепереработку. Крупнейшими предприятиями муниципального района являются ПАО «Нижнекамскнефтехим» (далее ПАО «НКНХ»), ОАО «ТАИФ-НК», ПАО «Нижнекамскшина» (далее ПАО «НКШ»), АО «ТАНЕКО».

3. Методика оценки эффективности создания и функционирования кластерного образования, его кластерного потенциала основывается на обобщенных критериях, которые включают совокупность частных показателей различных сфер деятельности, достаточно полно раскрывающих сущность выбранных критериев. В основу разработанного методического подхода положено определение потенциала кластеризации, как наличие конкурентных преимуществ предприятий, готовых войти в состав кластера.

4. Для выделения предприятий, способных сформировать ядро кластера, а также определения ключевого предприятия нефтехимического кластера Нижнекамского муниципального района предлагается использовать анализ потенциала кластеризации по разработанной методике, включающей четыре блока: производственно-ресурсный потенциал, кадровый потенциал, финансовый потенциал, инвестиционный потенциал. Результаты расчетов по разработанной методике свидетельствуют о том, что создание нефтехимического кластера на территории Нижнекамского муниципального района необходимо и имеет ряд преимуществ.

5. С использованием метода цепных подстановок произведен расчет влияния различных факторов на величину прибыли. Установлено, что рост прибыли в ПАО «Нижнекамскнефтехим» обусловлен ростом объемов реализованной продукции в натуральном выражении и средних цен

реализации. Отрицательное влияние на прибыль предприятия оказало повышение себестоимости и рост энергетических затрат.

6. Технология проведения операционного анализа, в основе которой лежит классический анализ безубыточности производства, позволяет моделировать поведение прибыли при различных комбинациях исследуемых факторов и адаптировать его к исследованию влияния других факторов, включая затраты и цену. На основе полученных результатов оценено процентное изменение величины прибыли при изменении одного из факторов: при увеличении объема реализации на 15% прибыль увеличится на 82,4 %, а при увеличении энергетических затрат на 10% прибыль уменьшится на 8,1%. Преимущество изложенного методического подхода заключается в том, что при его использовании не требуется большого объема исходной информации.

<< | >>
Источник: ДЫРДОНОВА АЛЕНА НИКОЛАЕВНА. УПРАВЛЕНИЕ УСТОЙЧИВЫМ РАЗВИТИЕМ ПРОМЫШЛЕННЫХ КЛАСТЕРОВ. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. Казань - 2019. 2019

Еще по теме 3.3 Факторный анализ оценки эффективности функционирования промышленного кластера:

  1. 3.2 Результаты использования ресурсного подхода к оценке производственного профиля и эффективности функционирования промышленного кластера
  2. 5.4 Результаты исследования устойчивости функционирования механизма промышленного кластера
  3. 2.1 Методология оценки эффективности промышленного кластера на основе интеграции ресурсов
  4. 5.3 Апробация предлагаемой модели прогнозирования для оценки необходимых ресурсов для эффективной работы промышленного кластера
  5. 2.3 Оценка конкурентоспособности интеграции предприятий промышленного кластера: сетевой подход
  6. Оценка уровня научно-технического развития и эффективности функционирования малых инновационных предприятий в условиях формирующейся инфраструктуры
  7. 2.2 Принципы оценки устойчивости промышленного кластера на основе критерия энергоэффективности его участников
  8. 3.1 Уровень развития институциональной среды и состава участников промышленного кластера
  9. 1.3 Направления развития инновационного потенциала промышленных кластеров
  10. 2 МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОГО КЛАСТЕРА