Оценка уровня воспроизводства основных фондов на автомобилестроительных предприятиях с помощью методики кластерного анализа

Борисова В.В.

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

№ 7 (67), Июль 2012

Цитировать:
Борисова В.В. Оценка уровня воспроизводства основных фондов на автомобилестроительных предприятиях с помощью методики кластерного анализа // Креативная экономика. – 2012. – Том 6. – № 7. – С. 47-52.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=17783251
Цитирований: 1 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Статья посвящена исследованию предприятий автомобилестроительной отрасли по уровню воспроизводства основных фондов во взаимосвязи с уровнем их финансового развития. Использование методики кластерного анализа позволило сформировать однородные группы предприятий и оценить их позиции в выбранных группах в динамике.

Ключевые слова: кластерный анализ, основные фонды, автомобилестроение, воспроизводство

В издательстве открыта вакансия ответственного редактора научного журнала с возможностью удаленной работы
Подробнее...



Автомобильная промышленность многих стран мира, в том числе и России, занимает доминирующее положение среди всех отраслей экономики, поскольку является одним из крупнейших источников рабочих мест, аккумулятором инвестиционных потоков, двигателем инновационного развития и т.д. С позиции совокупных объемов налоговых поступлений автомобильная промышленность уступает лишь производству алкогольной и табачной продукции. Также данная отрасль генерирует прогресс в основных и прикладных науках, являясь движущей силой для развития новых технологий.

Указанные обстоятельства подчеркивают актуальность изучения специфики автомобилестроительной отрасли, в том числе вопросов, связанных с уровнем воспроизводства основных фондов (ОФ) на предприятиях автопрома.

Показатели уровня воспроизводства основных фондов

Оценка уровня развития какой-либо экономической единицы (государства, региона, предприятия) предполагает на начальном этапе формирование научно-обоснованной системы показателей. Под последней понимают комплекс взаимосвязанных показателей, которые характеризуют уровень развития предприятия в выбранном направлении, являющихся по сути системосоставляющими и системообразующими элементами. Отсюда следует, уровень развития воспроизводства основных фондов, который в данной работе анализируется во взаимосвязи с финансовым состоянием предприятия, характеризуется набором разнородных показателей, отображающих его воспроизводственную и ресурсно-финансовую сущность и колеблющихся в определенных диапазонах.

В результате анализа соответствующей научной литературы автором сформирован перечень из 11 показателей (х1 – х11), характеризующих уровень воспроизводства ОФ (R) и финансового состояния предприятий (F).

Данные показатели представлены временными рядами в динамике с фиксацией за период 2005–2010 гг. по каждому анализируемому предприятию автомобилестроительной отрасли, среди которых автором были выбраны следующие машиностроительные предприятия по направлению автомобилестроение (сборка) с присвоением им соответствующего условного обозначения (Пn):

• ОАО «Автофрамос» (П1);

• ООО «Автотор» (П2);

• ООО «Фольксваген Групп Рус» (П3);

• ООО «Дженерал Моторз Авто» (П4);

• ООО «Тойота Мотор Мануфэкчуринг Россия» (П5);

• ЗАО «Форд Мотор Компани» (П6).

С целью анализа процессов воспроизводства ОФ во взаимосвязи с уровнем финансового состояния предприятия необходимо выделить их однородные группы, в которых значения анализируемых параметров находятся в одинаковых пределах.

В связи с этим автор работы считает целесообразным применение методики кластерного анализа, подробно описанной в работе [2]. С целью исследования, предлагается использовать один из итеративных методов – метод k-средних, который не требует ограничений по количеству объектов и показателей, их характеризующих.

Характеристика первого кластера

По предварительному анализу статистической информации предприятий можно заключить, что показатели уровня воспроизводства основных фондов и финансового состояния находятся в таких пределах, которые можно охарактеризовать как «высокий» и «низкий». В этой связи автором предлагается произвести разбиение предприятий на группы с соответствующим названием. Вербальное определение количественного размера показателей как «высокий» и «низкий» в данном исследовании основывается на описании шкалы Харрингтона [1].

Таким образом, при помощи привлечения программного продукта Statistica 6.0 [3] были получены результаты группировки отобранных предприятий за период 2005–2010 гг.:

• HR-HF – кластер предприятий с высоким уровнем воспроизводства основных фондов и финансового состояния (от англ. «hi reproduction – hi finance»);

• LR-LF – кластер предприятий с низким уровнем воспроизводства основных фондов и финансового состояния (от англ. «low reproduction – low finance»).

Результаты расчетов посредством программы Statistica 6.0 подтвердили предположение о наличии двух кластеров, предприятия в которых распределились следующим образом. Составляющие первого кластера характеризуются:

а) высоким уровнем воспроизводства основных фондов

б) стабильно высоким уровнем финансового состояния.

Существующая взаимосвязь очевидна, поскольку в силу аккумулирования больших ресурсных объемов, трудового и инвестиционного потенциалов данные предприятия производят значительный удельный вес общего количества годового выпуска автомобилей, что объясняется их финансовой возможностью удовлетворять собственные воспроизводственные потребности в объеме адекватном своим ресурсам.

Отклонение анализируемых показателей по предприятиям данного кластера в большую сторону составляет 25–35% от среднего уровня по всей совокупности анализируемых предприятий.

Наблюдается сбалансированность между уровнем воспроизводства основных фондов в силу финансовой достаточности приведенных предприятий. На этом основании данный кластер характеризуется как группа предприятий с высоким уровнем воспроизводства основных фондов и финансового состояния (HR-HF).

Количественные значения рассматриваемых составляющих предприятий второго кластера являются ниже среднего уровня по сравнению со всеми анализируемыми предприятиями в целом. Определена прямая зависимость недостаточного уровня воспроизводства основных фондов, что в силу технологической отсталости приводит к сравнительному уменьшению объемов производственного выпуска.

В результате, отмечается снижение прибыли, вызывающее ограниченность в дальнейшем финансировании обновления основных фондов. На этом основании данный кластер характеризуется как группа предприятий с низким уровнем воспроизводства основных фондов и финансовым состоянием (LR-LF).

Анализ кластера…

Анализ группировки предприятий за период 2005-2010 гг. показал наличие изменений в структуре первого и второго кластеров, т.е. отсутствие устойчивости позиций многих предприятий относительно принадлежности их к определенным группам. В этой связи автором работы разработана обобщающая карта кластеризации предприятий с указанием направлений движения предприятий по выделенным кластерам в динамике (таблица 1).

Таблица 1

Динамика структурных изменений в кластерахпо предприятиям автомобилестроения

По результатам информации, приведенной в таблице 1 видно, что самым устойчивым в своем развитии оказалось предприятие П5, оно сохраняло позицию во втором кластере на протяжении всего исследуемого периода. Несмотря на то, что П5 относится к группе предприятий с низким уровнем воспроизводства основных фондов (УВОФ) и низким уровнем своего финансового состояния (УФС), оно стабильно в своем развитии относительно занимаемой ниши по выпуску автомобилей в год.

Средняя стабильность зафиксирована у предприятия П4, которое только один раз мигрировало из второго в первый кластер в 2010 г. Это характеризует положительную динамику в его развитии, то есть можно утверждать, что обновление парка основных фондов в этом году привело к увеличению выпуска и тем самым к росту финансовых показателей.

Нестабильное состояние зафиксировано у предприятий П1, П2, П3, миграция которых по кластерам происходила два раза. Так, П1 и П2 несмотря на свои высокие финансово-экономические показатели были подвержены кризисным явлениям 2008–2009 гг., а именно спаду продаж, что и отразилось на уровне их финансового состояния, хотя показатели УВОФ по прежнему фиксировались на сравнительно высоком уровне. А П3 после попытки войти в первый кластер в 2006 г. уже в 2007 г. вернулось во второй кластер, где и осталось до конца анализируемого срока.

Следует отметить, что у П3 отмечен достаточно высокий показатель инвестиционных потоков, что при прочих равных условиях помогло бы ему занять место в первом кластере. Однако большое количество судебных разбирательств с последующей выплатой штрафов и прочих финансовых санкций приводит к оттоку у данного предприятия финансовых ресурсов, вследствие чего отсутствует возможность обновления или расширения парка основных фондов.

Позиция предприятия П6 на протяжении исследуемого периода менялась три раза, что дает основание охарактеризовать ее как турбулентную. К таким колебаниям данное предприятие привели следующие обстоятельства: увеличение объема производства (2006 г.); остановка конвейера (2007 г.); увеличение производственных мощностей на 30% (2008 г.).

Вывод

Приведенная методика является универсальной и может использоваться для изучения уровня развития любой экономической системы на макро-, мезо- и микроуровнях с целью принятия соответствующих управленческих решений для сформированной группы объектов, однако, не исключая при необходимости применения дифференцированного подхода.


Источники:

1. Литвак В.Г. Управленческие решения / В.Г. Литвак. – М. : ЭКМОС, 1998. – 248 с.
2. Мандель И.Д. Кластерный анализ / И.Д. Мандель. – М. : Финансы и статистика, 1988. – 176 с.
3. Электронный учебник по статистике [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http:// www.statsoft.ru.

Страница обновлена: 22.01.2024 в 16:45:01