А.А. Лисянский, Государственная академия специалистов инвестиционной сферы

В.Г. Шуметов, Орловская региональная академия государственной службы

 

Повышение конкурентоспособности российских промышленных предприятий яв-ляется актуальной задачей, решение которой во многом определяет развитие производст-ва. Если еще в недавнее время основными факторами, сдерживающими развитие реально-го сектора российской экономики, являлись недостаточный внутренний платежеспособ-ный спрос, нехватка оборотных средств, неплатежи, то в настоящее время сдерживающее влияние этих факторов в основном преодолено, и на первый план выходит проблема кон-курирующего давления импортной продукции. Таким образом, важнейшая задача, стоя-щая в настоящее время перед менеджментом российских предприятий, может быть сфор-мулирована как развитие инновационных процессов с целью повышения конкурентоспо-собности.

Первым этапом в решении данной задачи, применительно к условиям конкретного предприятия, должна быть идентификация его конкурентной позиции и определение при-оритетных направлений развития инновационной деятельности. Один из эффективных подходов к указанной задаче состоит в анализе рынков товара, на которых действуют биз-нес-единицы предприятия. Этот анализ необходим, во-первых, с точки зрения привлека-тельности рассматриваемых рынков и, во-вторых, с точки зрения преимуществ, которыми на каждом из этих рынков обладает предприятие. В общем случае задача заключается в классификации каждого рассматриваемого рынка товара по двум независимым измерени-ям: 1) привлекательность базового рынка и 2) конкурентная сила фирмы.

Различные реализации данного подхода разрабатывались многими исследователя-ми и целыми исследовательскими группами. Среди разработанных методов наиболее из-вестными являются метод Бостонской консалтинговой группы (БКГ), называемый  "мат-рица рост - доля рынка", и метод "матрицы привлекательность - конкурентоспособ-ность", разработанный специалистами фирм "Дженерал Электрик" и "МакКинси" [1].

В матрице БКГ используются два критерия: 1) темп роста целевого сегмента в ка-честве индикатора привлекательности и 2) доля рынка относительно самого опасного кон-курента в качестве индикатора конкурентоспособности. Анализ по методу БКГ исходит из следующих двух фундаментальных посылок:

1. В результате действия эффекта опыта, существенная доля рынка означает нали-чие конкурентного преимущества в отношении издержек, и наоборот, относительно не-большая доля рынка соответствует повышенным издержкам. Отсюда следует, что самый крупный конкурент будет иметь наивысшую рентабельность при продажах по ценам рын-ка и для него финансовые потоки будут максимальны.

2. Присутствие на растущем рынке означает повышенную потребность в средствах финансирования роста (т.е. расширения производства, интенсивной рекламы и т.д.). И на-оборот, товары на рынке с малым темпом роста не нуждаются в большом финансирова-нии.

В соответствии с этими посылками, выделяются четыре группы рынков товара, со-ответствующие различным приоритетным стратегическим целям и финансовым потреб-ностям:

а) "дойные коровы" ("медленный рост/высокая доля");

б) "собаки" или "мертвый груз" ("медленный рост/малая доля");

в) "знаки вопроса" или "проблемные дети" ("быстрый рост/малая доля");

г) "звезды" ("быстрый рост/высокая доля").

Суть анализа состоит в определении позиции предприятия в матрице "рост - доля рынка". Положение внутри матрицы подсказывает возможную стратегию: для "звезд" - сохранение лидерства; для "собак" - уход с рынка или низкая активность; для "знаков во-проса" - инвестирование и селективное развитие; для "дойных коров" - получение мак-симальной прибыли.

По результатам диагноза фирма может сопоставить различные стратегии, нацелен-ные на поддержание или восстановление сбалансированности портфеля направлений дея-тельности. В частности, появляются возможности:

- разработать сценарии будущего развития, исходя из ожидаемых темпов роста, учитывая цели по долям рынка для каждого бизнеса и используя различные гипотезы в отношении стратегий прямых конкурентов;

- оценить потенциал имеющегося портфеля в терминах суммарных денежных по-токов, которые можно ожидать от каждого направления, с разбивкой по годам в пределах горизонта планирования;

- проанализировать стратегический разрыв между достигнутыми и желаемыми по-казателями;

- определить необходимые меры для ликвидации этого разрыва либо путем улуч-шения показателей существующих направлений, либо закрытием некоторых из них, либо за счет новых направлений, вводимых с целью восстановления сбалансированности порт-феля.

Как известно, матрица БКГ исходит из двух индикаторов: относительной доли рынка и темпов роста базового рынка. Но привлекательность рынка может зависеть и от других факторов: его доступности, размера, наличия сбытовой сети и др., поэтому реко-мендации и выводы, получаемые на основе матрицы БКГ, не всегда приводят к верным результатам. В частности, по отношению к товарам, называемым "собаками", рекоменду-ется стратегия деинвестирования, т.е. уход с рынка. В то же время, эти товары вполне мо-гут приносить значительную прибыль, если они обладают такими отличительными каче-ствами, что покупатели готовы платить за них повышенную цену, компенсирующую по-вышенные издержки фирмы. Такая ситуация возникает в том случае, когда одним из кон-курентных преимуществ предприятия и его продукции является технологическое лидер-ство. В качестве примера можно привести автомобильную продукцию компании "Роллс-Ройс". Данная продукция обладает рядом отличительных преимуществ, обеспечивающих ее рентабельность при достаточно высокой цене и издержках, а также относительно низ-кой доле рынка. Необходимость анализа  ситуаций, когда нельзя принять в качестве базо-вых сформулированные выше посылки, приводят к разработке многокритериальных мат-риц. 

Общая схема построения матрицы "привлекательность - конкурентоспособность" выглядит следующим образом. Рассматриваются две группы индикаторов: первая группа I1, I2, …, Im характеризует привлекательность рынка, вторая - J1, J2, …, Jn - отражает кон-курентоспособность предприятия, либо конкурентоспособность группы товаров, выпус-каемых этим предприятием. Строятся агрегированные индикаторы I и J, количественно выражающие привлекательность рынка и конкурентоспособность:

I = v1I1 + v2I2 + …+ vmIm                                    (1)

J = w1J1 + w2J2 + …+ wnJn,                                     (2)

где  v1,v2, …, vm – коэффициенты, отражающие весомость значений индикаторов I1, I2, …, Im  при оценке значения агрегированного индикатора привлекательности I, w1, w2, …, wn – весовые коэффициенты индикаторов J1, J2, …, Jn.

Индикаторы конкурентоспособности I и J рассчитываются как относительные позиции предприятия по определенным показателям по сравнению с главными конкурентами, причем весовые коэффициенты v1,v2, …, vm и w1, w2, …, wn предполагаются положительными и стандартизованными (нормированными), т.е. выполнены соотношения 

v1 + v2 + … + vm = 1, w1 + w2 + …+ wn = 1.                       (3)

Таким образом, матрица «привлекательность – конкурентоспособность» представляет собой двумерную (по I и J) систему классификации, аналогичную матрице БКГ. При этом по каждому измерению выделяются три уровня (низкий – A, средний – B, высокий – C), т.е. имеем девять комбинаций, каждая из которых отвечает особой стратегической позиции.

Пример многокритериальной матрицы с выделением четырех стратегических позиций приведен в [1]. Для позиции, соответствующей высокому уровню привлекательности рынка и низкому уровню конкурентоспособности (C, A), рекомендуемой стратегией является селективный рост. Для позиции  (A, A) – деинвестирование. Аналогично, для позиций (A, С) и (С, С) рекомендуются соответственно низкая активность и агрессивный рост. Остальные промежуточные зоны (пять оставшихся зон) соответствуют менее четким позициям, которые трудно интерпретировать, поскольку, как отмечено в [1], средняя оценка может означать сочетание высокой оценки по одному критерию с низкой оценкой по другому или же средние оценки по всем критериям.

В [1] приведены наборы индикаторов привлекательности рынка в секторе текстильной промышленности и индикаторов, используемых для оценки конкурентных преимуществ предприятий, действующих в этом секторе (табл. 1, 2).

 

 

В соответствии с методом многокритериальной матрицы, для применения этих индикаторов необходимо:

а) оценить по пятибалльной шкале значение каждого из семи индикаторов привлекательности, представленных в табл. 1;

б) оценить значения весовых коэффициентов v1 – v7 индикаторов привлекательности;

в) рассчитать значение агрегированного индикатора привлекательности I по формуле (1).

Те же расчеты необходимо выполнить для индикаторов конкурентоспособности из табл. 2. При этом, поскольку значения каждого из индикаторов находятся в диапазоне [1…5], то из (3) следует, что значения агрегированных индикаторов также будут находиться в этом диапазоне. Поэтому  найденные значения агрегированных индикаторов в соответствии с используемыми диапазонами оценок будут идентифицироваться как «низкие», «средние» или «высокие». Другими словами, для каждого из индикаторов I и J будет определена позиция A, B или C. Если при этом пара индикаторов (I, J) получит одну из позиций (C, A); (A, A); (A, C); (C, C), то, в соответствии с приведенными выше рекомендациями, выбирается приоритетная стратегия – селективный рост, деинвестирование, низкая активность либо агрессивный рост.

Более детально, имеющиеся стратегические альтернативы таковы.

1.             Инвестировать, чтобы удерживать занятую позицию и следовать за эволюцией рынка.

2.             Инвестировать в целях улучшения занимаемой позиции, смещаясь по матрице вправо, в сторону повышения конкурентоспособности.

3.             Инвестировать, чтобы восстановить утерянную позицию.

4.             Снизить уровень инвестиций с намерением «собрать урожай».

5.             Деинвестировать и уйти с рынка или из сегмента с низкой привлекательностью, где фирма не в состоянии добиться надежного конкурентного преимущества.

Описанная методика обладает недостатком, затрудняющим ее применение в характерных для многих отраслей российской промышленности ситуациях. Предположим, что в соответствии с расчетами привлекательность рынка оценивается как высокая, и в то же время уровень конкурентоспособности рассматриваемого предприятия находится на недостаточно высоком уровне. В этом случае естественным выводом является необходимость повышения конкурентоспособности. В связи с тем, что основным средством достижения конкурентных преимуществ являются инновационные процессы, возникает вопрос о приоритетных направлениях инновационной деятельности. Если при этом использовать описанный выше метод, то эти приоритетные направления определяются на основе индикаторов конкурентоспособности из табл. 2 и оценочных значений весовых коэффициентов из формулы (2). Точнее, необходимо, чтобы инновационная деятельность была направлена на увеличение значений таких индикаторов конкурентоспособности, рост которых  обеспечивает максимальное приращение агрегированного индикатора J. Описанная выше методика предполагает, что веса в формуле (2) не связаны с весами в формуле (1). Это означает, что фактически выбор приоритетных направлений инновационной деятельности не должен зависеть от того, какими факторами обусловлена привлекательность рыночного сегмента, в котором предприятие стремится достигнуть конкурентных преимуществ. Вместе с тем, достаточно очевидно, что направления роста конкурентоспособности различны для рынков с высоким темпом роста и рынков товаров, дающих возможность неценовой конкуренции. Выявленное противоречие показывает, что анализируемый метод многокритериальной матрицы является не вполне удачным развитием метода матрицы БКГ.   

В этой связи предлагается модификация метода многокритериальной матрицы, позволяющая в достаточной мере устранить этот недостаток. В ее основу ставится тезис о том, что весомость того или иного индикатора конкурентоспособности зависит от того, какими факторами обусловлена привлекательность рассматриваемого рыночного сегмента.

В соответствии с этим положением, вместо набора весов w1, w2, …, wn предлагается строить матрицу весов (wij), i=1, 2, …, m; j=1, 2, …, n. При этом строка матрицы с номером i представляет собой набор весов индикаторов конкурентоспособности J1, J2, …, Jn, при условии, что основным рассматриваемым индикатором привлекательности рынка является Ii. В частности, можно использовать приведенные выше группы индикаторов. В этом случае первым индикатором привлекательности рынка I1 является доступность рынка; соответственно, первая строка матрицы (wij) – набор весов, определяющих приоритеты индикаторов привлекательности с точки зрения доступности рынка.

Матрица БКГ в таком случае интерпретируется следующим образом – при условии, что главный индикатор привлекательности рынка – темп его роста, главным  индикатором конкурентоспособности является доля рынка, занимаемая предприятием. Другими словами, в этом случае (wij) – матрица, состоящая из одного элемента, равного 1. 

Направления повышения конкурентоспособности определяются на той основе, что значения индикаторов конкурентоспособности должны соответствовать значениям индикаторов привлекательности рынка. Идеальной является ситуация, когда выполняются соотношения

                      w11J1 + w12J2 +…+ w1nJn = I1,

                     w21J1 + w22J2 +…+ w2nJn = I2,                                   (4)

                        …………………………..

                      wm1J1 + wm2J2 +…+ wmnJn = Im

Таким образом, соответствие конкурентоспособности предприятия уровню привлекательности рынка определяется соотношениями (4).

Метод БКГ представляет собой частный случай системы (4). В этом случае (4) представляет собой одно равенство J=I, где I – привлекательность рынка, выраженная темпом его роста, а  J – доля рыночного сегмента, занимаемая продукцией предприятия.

Для определения приоритетных направлений инновационной деятельности с целью повышения  конкурентоспособности необходимо оценить значения индикаторов I1, I2, …, Im, построить матрицу весов (wij) и решить систему (4) относительно неизвестных J1, J2, …, Jn. Найденные значения интерпретируются как целевые значения индикаторов J1, J2, …, Jn. Эти целевые значения индикаторов сравниваются с фактическими (текущими) значениями J01, J02, …, J0n, и на основе результатов этого сравнения определяются приоритетные направления инновационной деятельности. Для этого предлагается использовать отношения целевых значений индикаторов к текущим – J1/J01, J2/J02, …, Jn/J0n. Приоритетные направления инновационной деятельности должны обеспечивать рост тех индикаторов, для которых соответствующие отношения являются максимальными.

Следует отметить, что система (4) может не иметь точного решения. В этом случае необходимо найти приближенное решение, по методу наименьших квадратов, т.е. путем минимизации функционала

F(J1, J2, …, Jn)=(w11J1 +…+ w1nJn-I1)2 +…+(wm1J1 +…+ wmnJn-Im)2    (5)

на множестве 1ЈJjЈ5.

Приведем некоторые рекомендации по практическому использованию приведенного выше алгоритма.

1. Построение матрицы весов (wij) необходимо вести методами экспертного оценивания; в качестве экспертов необходимо привлекать не только специалистов-производственников, работающих на  рассматриваемом предприятии, но и высококвалифицированных специалистов, обладающих теоретическими знаниями. В ходе построения матрицы весов необходимо ответить на вопрос о том, какие факторы конкурентоспособности являются ведущими по отношению к заданным факторам привлекательности рынка. В качестве процедуры оценки весов предлагается использовать алгоритм парных сравнений, лежащий в основе метода анализа иерархических систем Т. Саати [2] и реализованный в программной среде пакета Expert Decide [3].  

2.  Вместо точечных оценок индикаторов более предпочтительным является использование интервальных оценок. Это обусловлено тем, что в таблицах 1 и 2 значения ряда индикаторов определяются на основе интервальных оценок. Например, целый интервал от 15% до 20% понимается как средний уровень потенциала валовой прибыли с соответствующей оценкой в пятибалльной шкале. Кроме того, некоторые индикаторы (острота конкуренции, отличительные свойства товара, метод продаж и др.) фактически являются качественными переменными. Для замещения точных оценок интервальными предлагается использовать технику операций с нечеткими числами [4, 5]. Для простоты можно ограничиться использованием треугольных нечетких чисел.

3. В настоящее время корректные процедуры поиска минимума нечетких функционалов типа (5) недостаточно проработаны. Однако, поскольку веса в соотношениях (4) положительны, можно считать, что максимально (минимально) возможным значениям индикаторов I1, I2, …, Im соответствуют максимальные (минимальные) целевые значения индикаторов J1, J2, …, Jn. Если каждый из индикаторов I1, I2, …, Im является треугольным нечетким числом, то процедуру минимизации функционала (5) предлагается проводить трижды – для минимально и максимально возможных значений I1, I2, …, Im, а также для их промежуточных значений. В ходе этих расчетов будут определены соответствующие вершины треугольников для J1, J2, …, Jn. Таким образом, целевые значения индикаторов J1, J2, …, Jn будут треугольными нечеткими числами. Текущие их значения также целесообразно представить в виде набора нечетких чисел. Для указанных расчетов удобно использовать электронные таблицы FuzzyCalc [6]. 

4. Набор нечетких чисел J1/J01, J2/J02, …, Jn/J0n необходимо использовать для определения приоритетных направлений инновационной деятельности. Данные числа интерпретируются следующим образом. Предположим, что каждое из треугольных нечетких чисел Jk/J0k  задается вершинами Ak, Bk, Ck, как это изображено на рис. 1. На рис. 1 значение Bk, соответствующее максимуму функции принадлежности, больше, чем 1. Это говорит о том, что необходим комплекс мероприятий, обеспечивающих рост индикатора Jk. В соответствии с этим, приоритетные направления инновационной деятельности должны обеспечивать рост тех индикаторов конкурентоспособности, для которых показатели Bk максимальны. Разность между числами Ck и Ak характеризует уровень неопределенности показателя Jk/J0k.

Чем больше площадь заштрихованной фигуры на рис. 1, тем более реальна воз-можность недостижения целевого значения индикатора Jk. Таким образом, площадь дан-ной фигуры характеризует уровень инновационного риска по отношению к индикатору Jk. В качестве показателя уровня риска Rk можно использовать отношение площади заштри-хованной фигуры к площади всего треугольника. Показатель Rk меняется в диапазоне от 0 до 1. В случае Ck<1 любое из возможных целевых значений индикатора Jk не выше теку-щего его значения, т.е. нет необходимости в обеспечении роста Jk. В этом случае Rk=0. В случае Ak>1 минимально возможное целевое значение индикатора больше текущего зна-чения. На рис. 1 в этом случае будет заштрихован весь треугольник, т.е. Rk =1, что соот-ветствует максимальному уровню риска.

Описанный алгоритм апробирован при определении приоритетных направлений инновационного развития на примере одного из приборостроительных предприятий, ос-новным видом деятельности которого является выпуск базовых комплектующих изделий для электронных приборов.

 

Литература:

1.             Ламбен Жан-Жак. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. Пер. с французского. СПб.: Наука, 1996.

2.             Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

3.             Кузнецов А.И. Expert Decide для Windows 95, Windows 98 и Windows NT. Версия 2.0. Руководство пользователя / Под редакцией В.Г. Шуметова. Орел: ОРАГС, 2000.

4.             Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь. 1990.

5.             Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

6.             Решение бизнес-задач средствами нечеткой логики / Работа с пакетом FuzzyCalc. М.: ТОРА-ЦЕНТР. 1996.

 

Вернуться к разделу

Транспортное дело России №03 (2008)