Первая страница
Наша команда
Контакты
О нас

    Главная страница


Формирование среды для развития эффективной




страница3/12
Дата06.04.2017
Размер2.56 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12

Формирование среды для развития эффективной

структуры хозяйства региона

FORMATION OF ENVIRONMENT FOR DEVELOPMENT OF THE REGION

ECONOMY EFFECTIVE STRUCTURE
Н. Х. Газеев, Э. Н. Брагина

N. H. Gazeev, E. N. Bragina


Ключевые слова: процесс технологической, отраслевой и институциональной перестройки, институциональные, инновационные, конъюнктурные, глобализационные факторы, Тюменская область, теория экономического пространства

Key words: process of technological, branch and institutional reorganization, institutional, innovative, tactical, globalization factors, Tyumen region, theory of economic space
Описывается необходимость изменения институциональной среды регионального экономического пространства как основы формирования адаптивной, экономически и социально эффективной структуры хозяйства региона. Представлена основная схема развития экономики региона, повышение эффективности ее инновационной составляющей.

Necessity to change the institutional environment of the regional economic space as a basis for formation of the adaptive, economically and socially effective structure of the region’s economy is proved. The main scheme of the region economy development, including the improvement of its innovative component efficiency, is presented.
Проблемы социально-экономического развития территорий, повышения устойчивости и конкурентоспособности экономики регионов постоянно анализируются в экономической литературе. Основной подход — это развитие территории на основе ее ресурсного потенциала. В свете истощения природной ресурсной базы, обусловленного историческими факторами, возникает необходимость рассмотрения иных подходов в повышении эффективности экономики региона.

Наиболее полное определение экономики региона представляет теория экономического пространства, которое включает разные виды пространств: социальное, информационное, финансовое, инновационное и др. При этом экономическое пространство выполняет функцию первичного, системообразующего, поглощающего в себя другие пространства (рис.1) [1].




Рис. 1. Структура экономического пространства региона
Структура экономического пространства региона, как и структура экономики региона, может быть охарактеризована двумя подходами: территориальный оттенок понятия экономического пространства обусловлен историческим аспектом его развития, разделение экономического пространства по отраслевому признаку дает оценку дифференциации видов деятельности, что служит одним из признаков социально-экономической устойчивости региона.

На данный момент, территориальное структурирование не является прерогативой экономической науки, хотя она может служить основанием для анализа развития территорий в будущем.



Процесс отраслевой реструктуризации необходимо рассматривать как триединый процесс технологической, отраслевой и институциональной перестройки, причем последняя составляющая — условие осуществления первых двух (рис. 2).


Рис. 2. Процесс отраслевой реструктуризации
Направление структурных изменений территориально-отраслевого среза зависит от ряда факторов, которые по экономическому содержанию делятся на различные группы, в частности, можно выделить следующие их группы (таблица). Для практического использования указанных выше факторов необходимо представить их через соответствующие количественные оценки — индикаторы.

Факторы структуризации экономики региона


Факторы

Показатели

Группы

Индикаторы

  1. Институциональные — характеризуют устройство экономической системы




  1. Формальные

  2. Неформальные

Налоговые льготы и другие финансовые стимулы, работа профсоюзов, пошлины и сборы, региональные правила, касающиеся распространения информации, трансакционные издержки

2. Инновационные факторы определяются техническими и технологическими изменениями национального хозяйства

  1. Сдвиги в технологии

  2. Усложнение общественных потребностей




Распределение производственных ресурсов, затрат труда между разными отраслями и сферами деятельности, пропорции между производством и потреблением, материализация инновационных достижений

3. Конъюнктурные — обусловлены спросом или предложением на региональном рынке

  1. Опережающие

  2. Совпадающие

  3. Запаздывающие

Динамика производства и строительства, уровень товарных запасов, цен, процента, курсы ценных бумаг, прибыли, степень загрузки производственных мощностей, численность безработных, динамика заработной платы и т.п.

  1. Глобализационные факторы отражаются в степени развития национального и международного разделения труда, в интернационализации хозяйственных связей, вовлеченности в национальные и международные торговые и финансовые организации в процессе экономической и валютно-финансовой интеграции и в некоторых других процессах

  1. Национальные

  2. Международные

Сдвиги в экспортно-импортной структуре,

степень развития национального и международного разделения труда, интернационализация хозяйственных связей, вовлеченность в международные торговые и финансовые организации


Представленная классификация факторов структуризации удобна тем, что прослеживает соответствие этапам процесса отраслевой реструктуризации экономики региона. Каждая группа факторов является ведущей при реализации той или иной фазы реструктуризации (рис. 3).



Рис. 3. Взаимосвязь групп факторов и этапов структуризации экономики региона

Таким образом, основа для реструктуризации экономики региона – это, прежде всего, институциональная перестройка.

Примером институциональной перестройки может быть корректировка структуры среднего бизнеса экономики региона как оплота ее будущей диверсификации. Обладая основным достоинством малого бизнеса — гибкостью, такие предприятия не имеют его основного недостатка — финансовой нестабильности. Это компании, которые смогли без поддержки государства нарастить и удерживать высокий уровень конкурентоспособности. Кроме того, средние предприятия — это потенциал инновационной составляющей экономики региона, поскольку в силу своей мобильности легко принимают технические и технологические нововведения.

Уровень отраслевой дифференциации среднего бизнеса Тюменской области различен и крайне низок (рис. 4).




Рис. 4. Отраслевая структура предприятий среднего бизнеса

по составляющим Тюменской области
Юг Тюменской области характеризуется функционированием средних предприятий всего в четырех отраслях: оптовая торговля, машиностроение, черная металлургия и строительство.

Наиболее высокий уровень отраслевой дифференциации представлен в Ханты-Мансийском автономном округе, но при более детальном исследовании деятельности данных предприятий выясняется, что потребитель (поставщик) их продукции — доминирующая в регионе нефтедобывающая отрасль.

Оптовая торговля — это транспортировка и реализация нефтепродуктов, машиностроение — ремонт и сервис электропогружных установок, насосов и компрессоров, строительство — обустройство нефтяных и газовых месторождений и автодорог. Следовательно, моноотраслевая направленность экономики Югры сохраняется.

Ямало-Ненецкий автономный округ имеет низкий уровень дифференциации. Представленные в среднем бизнесе строительные компании занимаются обустройством автодорог, полагаясь на бюджетные (государственные и окружные) ресурсы и программы.

Таким образом, увеличение показателя отраслевой дифференциации Тюменской области достаточно актуально. Общий алгоритм определения плановой отраслевой структуры региона может быть представлен в виде схемы (рис. 5), где каждый этап предполагает ряд трудностей его реализации.


Рис. 5. Основные этапы формирования оптимальной структуры среднего бизнеса


Контроль деятельности отобранных предприятий



- контроль только со стороны институтов технопарка

- определение срока выхода предприятия на прибыль



Итак, учитывая ограниченность ресурсов, которые региональные власти могут направить на цели структурной политики, выбор приоритетов развития экономики региона имеет большое значение, и использование предложенного алгоритма может в этом помочь.


Сведения об авторах

Газеев Нурислам Хамитович, д. э. н., профессор кафедры «Менеджмент в отраслях ТЭК», Тюменский государственный нефтегазовый университет, г.Тюмень, тел.: 8(3452)416369

Брагина Эльвира Николаевна, аспирант кафедры «Менеджмент в отраслях ТЭК», Тюменский государственный нефтегазовый университет, г. Тюмень, тел.: 8(3452)416369

Gazeev N. H., Ph.D., professor of the chair «Management in FEC branches», Tyumen State Oil and Gas University, phone: 8(3452)416369

Braginа E. N., postgraduate student of the chair «Management in FEC branches», Tyumen State Oil and Gas University, phone: 8(3452)416369

___________________________________________________________________________________________________________
УДК 330.322.012

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ПРОЕКТОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕФТЕПРОВОДОВ

ASSESSMENT OF THE INTEGRATED RISK OF OIL PIPELINES RECONSTRUCTION PROJECTS


Д. И. Качаева, М. Х. Газеев

D. I. Kachaeva, M. H. Gazeev


Ключевые слова: инвестиционный проект, риски, экономическая эффективность, нефтепровод

Key word: the investment project, risks, cost efficiency, the oil pipeline
Сформирована оперативно-учетная система оценки проектных рисков восстановления нефтепроводов, на основе комплексного управления рисками, позволяющая не только выявить все значимые факторы, определить место их возникновения, но и оценить степень их влияния на результаты проекта нефтетранспортного предприятия.

A operational-accounting system for assessment of design risks in oil pipelines reconstruction based on the integrated risks management was formed. It is shown that this system allows not only to identify all relevant factors, to determine the point of their origin, but also to estimate their impact on the oil transport company’s project results.
Эффективность реализации инвестиционных проектов во многом зависит от методов экономической оценки их результативности. Эта оценка будет надежнее при своевременном и полном учете всех присущих проекту факторов риска. Поэтому актуальным становиться создание регулярной процедуры выявления и идентификации рисков, которая будет обеспечивать сбор данных о его факторах в единую информационную базу. Для формирования системы учета инвестиционных рисков проектов реконструкции необходимо использование как внешних, так и внутренних источников информации.

Проведение качественного анализа позволит принять решение об эффективности проекта и целесообразности его реализации. Процедура качественного анализа, по существу, приведет к количественной стоимостной оценке как негативных последствий идентификационных рисков, так и разработанных антирисковых мероприятий.

Анализируя достоинства и недостатки применения существующих методов оценки риска, можно сделать вывод, что комплексный анализ проекта должен включать в себя использование перечисленных методов в совокупности (табл.1).

Таблица 1
Характеристика методов оценки риска


Наименование

Характеристика

Достоинства

Недостатки

Метод

корректировки

нормы

дисконта


Базовый вариант расчетов пересчитывается с применением различных норм дисконта в зависимости от степени предполагаемой величины риска

Простота и понимание расчетов.

Широкое применение



Корректировка нормы дисконта не дает информации о степени риска. Полученные результаты зависят от величины надбавки за риск. Метод не несет информации о вероятностных распределениях будущих потоков платежей и не позволяет получить их оценку

Анализ

чувствительности



Проводится анализ чувствительности аналитической модели инвестиций к изменению одного параметра

Не учитывается наличие корреляции между составляющими проекта.

Рассматривается влияние только одной варьируемой переменной при неизменных остальных составляющих проекта



Корреляция моделируется разными методами и учитывается в модели. Появляется возможность одновременно моделировать случайные изменения нескольких составляющих с учетом условий коррелированности

Дерево решений

Представляет, насколько поддается количественной оценке то или другое явление в условиях субъективного принятия непрограммируемых решений

Определяет сценарии наилучшего развития событий

Повторение некоторых частей при построении деревьев решений, создание в некоторых случаях трудноинтерпретируемых правил

Метод сценариев

Представляет собой развитие методики анализа чувствительности проекта, одновременному изменению подвергается вся группа переменных

Требуется отбор и аналитическая информация для создания нескольких сценариев

Границы сценариев размыты, а построенные оценки значений переменных для каждого сценария в некоторой степени произвольны



Число случайных сценариев может быть сколь угодно велико, существует метод выбора необходимого числа сценариев, гарантирующего с определенной вероятностью точность результатов моделирования

Имитационное моделирование

Методом Монте – Карло



Эффективный аппарат исследования стохастических систем. Имеется возможность проводить исследование в условиях неопределенности, при неполных и неточных данных

Разработка имитационной модели системы позволяет лучше понять реальную систему

Возможно рассмотрение большого временного периода

Моделирование можно использовать в качестве средства обучения персонала работе с реальной системой.

Обеспечивает более реалистичное воспроизведение системы, чем математический анализ



Нет никакого способа доказать, что работа модели полностью соответствует работе реальной системы. Моделирование связано с многочисленными повторениями последовательностей, которые основываются на генерации случайных чисел, имитирующих наступление тех или иных событий

Применение метода Монте – Карло основывается на отказе от детерминированности через введение в качестве исходных данных случайных величин, то есть на наличии вероятностной неопределенности. Далее представлен алгоритм комплексной оценки рисков инвестиционного проекта.




Рис. 1. Алгоритм комплексной оценки рисков
Для иллюстрации предложенного подхода приведен анализ рисков эффективности проекта реконструкции участка линейной части нефтепровода. Анализ чувствительности проводится по следующим факторам риска, влияющим на эффективность проекта: инвестиционные затраты, эксплуатационные затраты, ставка дисконта (табл. 2).

Таблица 2
Определение чувствительности ЧДД к изменению факторов


Инвестиционные затраты

Показатель

75 %

80 %

90 %

100 %

110 %

120 %

125 %

ЧДД, млн р.

201,1

161,2

81,3

1,4

-57,2

-158,3

-198,3

ВНД, %

32,2

30,1

26,7

23,8

20,9

17,7

16,4

Эксплуатационные затраты

ЧДД, млн р.

2,0

1,9

1,7

1,4

1,2

0,9

0,8

ВНД, %

27,8

27,1

25,7

23,8

21,7

18,9

18,2

Ставка дисконта

ЧДД, млн р.

-12,7

-9,9

-4,2

1,4

7,1

12,7

15,5

ВНД, %

11,9

15,1

19,9

23,8

27,6

31,1

33,2

Следующим методом количественной оценки рисков является метод «дерево решений».

Представлены показатели эффективности реализации инвестиционного проекта, полученные
при расчетах с использованием данного метода (табл. 3).

Таблица 3
Показатели эффективности реализации инвестиционного проекта,

полученные при расчетах с использованием «дерева решений»


Показатели эффективности, полученные при расчетах с учетом рисков проекта в норме дисконта

Коэффициент дисконтирования с учетом поправки на риск, %

20

Чистый дисконтированный доход, млн р.

1,4

Показатели эффективности, полученные при расчетах

с использованием «дерева решений»



Вероятность наступления события, д.е.

0,15

ЧДД с учетом вероятности получения негативных результатов, млн р.

0,5


Для разделения возможных сценариев развития событий используется «дерево решений», учитывающее вероятность наступления негативного для проекта события (рис. 2). Для определения вероятности возникновения негативных факторов прибегли к оценке экспертов.

Рис. 2. Расчет ЧДД с помощью «дерева решений»
Для анализа рисков и оценки надежности показателей эффективности данного инвестиционного проекта были использованы: анализ чувствительности, который выявил чувствительность проекта к двум факторам; метод расчета с построением «дерева решений», учитывающий вероятность наступления негативного для проекта события. Далее для расчета применим метод Монте-Карло, сущность которого состоит в том, что он отражает распределение значений показателей экономической эффективности при заданных интервалах изменения основных факторов риска. Диапазоны определяются исходя из ожидаемых в будущем рыночных тенденций и прогноза экономической ситуации в стране.

Для практической реализации метода Монте-Карло в модели эффективности инвестиций разработан набор прикладных подпрограмм для пакета MS Excel на встроенном языке программирования VBA, позволяющих автоматизировать рутинные операции и ускорить расчет (рис. 3, 4).









Рис. 3. Интегральное распределение

прогнозного ЧДД

Рис. 4. Плотность вероятности распределения итоговых значений ЧДД

Представленные расчеты позволяют оценить риск получения убытков, под которым понимается вероятность получения отрицательного значения для показателя чистого дисконтированного потока в результате осуществления проекта.

Метод Монте-Карло выявляет при одновременном изменении всех трех факторов влияние на итоговые показатели экономической эффективности проекта, результаты которого могут быть более весомыми и привести к неожиданным результатам. Инвестор с помощью данного метода будет обеспечен полным набором данных, характеризующих риск проекта, и на этой основе сможет принять взвешенное решение о выделении средств.

Преимущества использования комплексного анализа рисков на предприятиях трубопроводного транспорта обусловлены следующими причинами:


  1. высокая неопределенность приводит к тому, что результаты реализации проекта существенно отличаются от прогнозных, поэтому во избежание серьезных потерь необходимо оценить, какова вероятность реализации неэффективного проекта;

  2. высокие риски требуют от разработчиков проекта реализации мероприятий по управлению рисками, с помощью предлагаемого подхода можно заранее оценить, насколько те или иные мероприятия по управлению рисками смогут снизить рискованность проекта и как это отразится на эффективности проекта.


Сведения об авторах

Газеев Мансур Хамитович, д. э. н., профессор, Тюменский государственный нефтегазовый университет, тел.: 8(3452)416369

Качаева Диляра Ильдаровна, ассистент кафедры «Менеджмент в отраслях ТЭК», тел.: 89634558815, e-mail:
dolka72@mail.ru

Gazeev M. H., professor, Doctor of Economics, Head, Tyumen State Oil and Gas University, phone: 8(3452)416369

Kachaeva D. I., assistant at Department «Management in FEC branches», Tyumen State Oil and Gas University, phone: 89634558815, e-mail: dolka72@mail.ru


Каталог: docs
docs -> Малярова Татьяна (гобой)
docs -> Сто восемь минут…
docs -> Коммуникативная стратегия славянофильского журнала «русская беседа» (1856-1860 гг.) 10. 01. 10 Журналистика
docs -> Кристева Любовь Петровна (фио учителя, составившего рабочую программу учебного предмета) г. Москва 2016 год. Пояснительная записка рабочая программа
docs -> Состав делегации Кыргызской Республики для участия в работе девятого заседания Межправительственной кыргызско-китайской комиссии по торгово-экономическому сотрудничеству
docs -> Города десногорска
docs -> Датировка в лирике: типология и поэтика
docs -> «Жизнь замечательных людей»
docs -> Книга для чтения в семье и в школе скромное приношение детям, вступившим в XXI столетие По благословению Патриарха Московского и Всея Руси Алексия II
docs -> Программа по дисциплине «История мировой литературы и искусства» для студентов факультета связи с общественностью заочного отделения с дистанционной формой обучения
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   12

  • Рис. 1. Структура экономического пространства региона
  • Рис. 2. Процесс отраслевой реструктуризации
  • Факторы структуризации экономики региона
  • Рис. 3. Взаимосвязь групп факторов и этапов структуризации экономики региона
  • Рис. 4. Отраслевая структура предприятий среднего бизнеса по составляющим Тюменской области
  • Рис. 5. Основные этапы формирования оптимальной структуры среднего бизнеса
  • Сведения об авторах Газеев Нурислам Хамитович
  • Брагина Эльвира Николаевна
  • Bragin а E. N.
  • КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ПРОЕКТОВ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕФТЕПРОВОДОВ
  • Таблица 1 Характеристика методов оценки риска
  • Рис. 1. Алгоритм комплексной оценки рисков
  • Таблица 2 Определение чувствительности ЧДД к изменению факторов
  • Таблица 3 Показатели эффективности реализации инвестиционного проекта, полученные при расчетах с использованием «дерева решений»
  • Рис. 2. Расчет ЧДД с помощью «дерева решений»
  • Рис. 3. Интегральное распределение прогнозного ЧДД Рис. 4. Плотность вероятности распределения итоговых значений ЧДД
  • Сведения об авторах Газеев
  • Качаева Диляра Ильдаровна