Technologies for Increasing Production Efficiency in Industry

Full Text

Введение Усиление трендов на инновационную составляющую систем хозяйствования ставит в необходимость разработку новых подходов и моделей управления экономическими системами макро и микроуровня. В этой связи приобретают актуальность такие направления исследований, как инструментарий оценки эффективности производственной, финансовой, научно-технической, инновационной деятельности отдельных предприятий и промышленных комплексов в целом. В данной статье авторами предпринята попытка систематизировать тренды и показатели финансовой и производственной деятельности промышленных предприятий, составляющих основу для дальнейшего расширения производственных и инвестиционных операций, повышающих ресурсоэффективность производства. Проблематика изучения производственной и финансовой эффективности промышленности в инновационных экономических системах широко исследуется в работах отечественных и зарубежных авторов. В частности, производственная эффективность излагается в трудах I. Hutu [Hutu, 2019]; N. Daneshjo, P. Malega, E.D. Pajerska анализируют производственную эффективность малых промышленных компаний [Daneshjo, Malega, Pajerska, 2019]; Handtmann анализирует различные виды промышленного производства с позиции ресурсоэффективности [Handtmann, 2021]; M. Novotna, T. Volek сосредоточили внимание на факторах производства на примере стран Европейского Союза [Novotna, Volek, 2021]; J.H. Wang, B.Z. Ge, Z.F. Wang представляют анализ эффективности высокотехнологичной промышленности [Wang, Ge, Wang, 2018] и другие. Вопросы финансовой эффективности производства излагаются подробно в следующих работах: A. Tleppayev, S. Zeinolla - финансовая эффективность энергетических компаний [Tleppayev, Zeinolla, 2020]; R. Abaidoo - глобальные и локальные финансовые рынки [Abaidoo, 2021]; X.X. Liu - инвестиционная эффективность промышленности [Liu, 2018]; B. Lao, S. Yi - операционная эффективность промышленного производства [Lao, Yi, 2021] и другие. Вопросы повышения эффективности функционирования инновационных систем представлены в следующих работах: А.В. Михайленко, Д.А. Рубан - региональные инновационные системы и промышленное производство [Михайленко, Рубан, 2019]; Р.А. Перепелкин, И.И. Гущин, В.А. Антошкин, Г.В. Чумаков, М.В. Марочкин, В.В. Витухин - инновационная система и эффективность экономики [Перепелкин и др., 2019]; М. Чернуха, Д.Г. Митрошин - инновационная система промышленности [Чернуха, Митрошин, 2021]; Н.В. Барсегян, А.И. Шинкевич, Ю.А. Абуталипова - цифровая экономика и промышленность [Барсегян, Шинкевич, Абуталипова, 2019]; С.С. Кудрявцева - интеллектуальный капитал в инновационной экономике [Кудрявцева, 2012]; С.С. Кудрявцева, О.В. Минулина - интеллектуальный капитал и инновационная деятельность [Кудрявцева, Минулина, 2021] и другие. Однако в современных исследованиях не в полной мере отражены вопросы совокупной оценки и взаимосвязи производственной и финансовой эффективности на уровне промышленного комплекса, что послужило основанием для постановки цели и задач данной научной статьи. Целью статьи является изучение долгосрочной динамики изменения основных показателей производственной и финансовой эффективности промышленности в инновационной системе российской экономики и выявление комплексных факторов развития промышленного комплекса. Достижение цели становится возможным благодаря решению научных задач: проведение оценки производственной эффективности промышленности в экономике России; представление оценки финансовой эффективности промышленности в экономике России; построение совмещенных экономико-математических моделей производственной и финансовой эффективности промышленности. Методы решения задач В статье использованы следующие научные методы: 1) графический анализ, позволивший отразить тренды изменения основных показателей производственной и финансовой эффективности промышленности; 2) сравнительный анализ, описывающий изменение показателей во времени по сравнению с базовым и предыдущим периодами; 3) методы описательной статистики, позволившие охарактеризовать основные индикаторы производственной и финансовой эффективности промышленности с использованием таких показателей, как средние значения, максимальное и минимальное значение, размах вариации, стандартное отклонение; 4) метод корреляционного анализа, выявивший зависимость между показателями производственной и финансовой эффективности промышленности; 5) методы компонентного и факторного анализа, позволившие объединить локальные показатели производственной и финансовой эффективности промышленности в комплексные факторы эффективности промышленного комплекса российской экономики. Инструментом для анализа использован пакет Statistica 12.0. Информационную базу исследования составили статистические материалы Федеральной службы государственной статистики1. Оценка производственной эффективности промышленности в экономике России В инновационной экономике, а Россия безусловно относится к инноваицонно-ориентированным экономическим системам, ключевыми индикаторами производственной эффективности на разных уровнях управления выступают показатели, отражающие уровень наукоемкости, технологичности производства, инновационной активности, ресурсоэффективности, производительности труда. Анализ динамики основного макроэкономического показателя эффективности производства - доли высокотехнологичной продукции в ВВП страны показал, что отмечается ежегодная тенденция его роста, который возрос с 19,1% в 2010 г. до 22,9% в 2021 г. - прирост составил 19,9%. Другой важнейший макроэкономический показатель, оценивающий производственную эффективность в инновационной системе - затраты на НИОКР в ВВП страны, как потенциал для наращивания объемов выпуска высокотехнологичной и наукоемкой продукции, также увеличился с 1,13% в 2010 г. до 1,16% в 2021 г. - прирост составил 3% (рис. 1). Стремительная динамика роста отмечается в повышении уровня инновационной активности промышленных предприятий, которая увеличилась с 9,5% в 2010 г. до 12,9% в 2021 г., что в относительно выражении составило 35,7% за указанный временной период (рис. 2). Рис. 1. Динамика доли внутренних затрат на НИОКР и высокотехнологичной продукции, % к ВВП Fig. 1. Dynamics of the share of domestic spending on R&D and high-tech products, % of GDP Рис. 2. Динамика уровня инновационной активности промышленных предприятий, % от общего количества промышленных предприятий Fig. 2. Dynamics of the level of innovative activity of industrial enterprises, % of the total number of industrial enterprises Рис. 3. Динамика индекса производительности труда и изменения фондовооруженности, % к предыдущему году Fig. 3. Dynamics of the labor productivity index and changes in capital-labor ratio, % of the previous year Оценку эффективности использования трудовых ресурсов в промышленности характеризует индекс производительности труда, который, напротив, в сравнении с рассмотренными выше показателями демонстрировал снижение со 103,4% в 2010 г. до 98,8% в 2021 г. Снижение индекса производительности труда также фиксировалось в 2015 г. - 98,7% и в 2020 г. - 99,6%. В целом за 2010-2021 гг. индекс производительности труда сократился на 4,4%, что указывает на недостаточную эффективность использования трудовых ресурсов в сфере промышленного производства. При этом увеличивается фондовооруженность труда, которая возросла со 102,2% в 2010 г. до 109,3% в 2021 г. - прирост составил 7%. Снижение фондовооруженности труда наблюдалось в 2012 г. - 99,3% и 2015 г. - 96,8% (рис. 3). Таким образом, характеризуя производственную эффективность промышленности в экономике России, отметим, что в долгосрочной динамике наблюдается рост основных показателей - ресуросоэффективности основного капитала, инновационной активности, наукоемкости и уровня технологичности производства при одновременном снижении эффективности использования трудовых ресурсов, о чем свидетельствует динамика значений индекса производительности труда. Оценка финансовой эффективности промышленности в экономике России С позиции макроэкономического анализа показательным является провести характеристику динамики инвестиций в основной капитал в относительном выражении к величине ВВП, как эффективности финансовых вложений в развитие производства относительно изменения прироста валовой добавленной стоимости в экономике. Так, доля инвестиций в основной капитал в ВВП страны увеличилась с 20,4% в 2010 г. до 22,7% в 2021 г. - прирост составил 11% (рис. 4). Положительная динамика наблюдается в приросте рентабельности активов промышленных предприятий и реализованной промышленной продукции. Так, рентабельность активов увеличилась с 6,7% в 2010 г. до 9,3% в 2021 г. - прирост составил 38,8%, рентабельность проданной промышленной продукции - с 10% до 14,5% - прирост составил 45% (рис. 5). Рис. 4. Динамика инвестиций в основной капитал, % к ВВП Fig. 4. Dynamics of investments in fixed assets, % of GDP Рис. 5. Динамика рентабельности активов и проданной промышленной продукции, % Fig. 5. Dynamics of return on assets and sold industrial products, % Таким образом, характеризуя финансовую эффективность промышленности отметим рост основных финансовых показателей как на макроуровне управления экономической системой в виде прироста инвестиций в основной капитал, так и на микроуровне управления в виде прироста рентабельности производственных активов и реализованной промышленной продукции. Моделирование производственной и финансовой эффективности промышленности Однако для оценки не только количественной, но и качественной характеристики производственной и финансовой эффективности в промышленности имеет смысл проанализировать описательные статистики по рассмотренным выше показателям. Так, расчет дескриптивной статистики показал, что наибольший уровень нестабильности, высокая волатильность среди индикаторов эффективности в экономике России была характерна для индекса фондовооруженности, где максимальное значение показателя составляло 113,5% в 2014 г., минимальное - 96,8% в 2015 г. при среднем значении в 2010-2021 гг. 103,9%, в следствие чего размах (разница максимального и минимального значения) составил 16,7%. Далее по степени неустойчивости динамики следовал показатель рентабельности проданной промышленной продукции с максимальным значением 14,5% в 2021 г. и минимальным значением 6,7% в 2017 г. при среднем значении 9,2% и размахом, равным 7,8%. Также высокий размах наблюдался у показателя рентабельности активов при минимальном значении 2,5% в 2014 г., максимальном - 9,3% в 2021 г. при среднем значении 5,3%; размах составил 6,8% (табл. 2). Таблица 2 Описательные статистики производственной и финансовой эффективности промышленности [Descriptive statistics of production and financial efficiency of the industry] Показатель [Index] Среднее значение [Mean value] Минимум [Minimum] Максимум [Maximum] Размах [Range] Стандартное отклонение [Standard deviation] Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, % [Share of domestic spending on research and development in GDP, %] 1,1 1,0 1,2 0,2 0,1 Уровень инновационной активности, % [Level of innovative activity, %] 10,7 8,4 14,6 6,2 1,8 Индекс производительности труда, % [Labor productivity index, %] 101,5 98,7 103,8 5,1 1,8 Индекс изменения фондовооруженности, % [Index of change in capital-labor ratio, %] 103,9 96,8 113,5 16,7 4,5 Доля высокотехнологичной продукции в ВВП, % [Share of high-tech products in GDP, %] 21,4 19,1 24,4 5,3 1,4 Рентабельность активов, % [Return on assets, %] 5,3 2,5 9,3 6,8 1,8 Рентабельность проданных товаров, % [Profitability of sold goods, %] 9,2 6,7 14,5 7,8 2,2 Доля инвестиций в ОК в ВВП, % [Share of investment in fixed assets in GDP, %] 21,0 20,0 22,7 2,7 0,8 Корреляционный анализ на основе линейной корреляции Пирсона показал, что присутствует взаимосвязь между следующими показателями производственной и финансовой эффективности промышленности: рентабельность проданных промышленных товаров и рентабельность активов - коэффициент корреляции составил 0,8, указывает на прямую зависимость и является статистически значимым (Р ≤ 0,05); индекс производительности труда и доля высокотехнологичной продукции в ВВП с коэффициентом корреляции -0,6, показывающим обратную зависимость (Р ≤ 0,05); индекс производительности труда и доля затрат на НИОКР в ВВП с коэффициентом корреляции -0,6, показывающим также обратную зависимость (Р ≤ 0,05) (табл. 2). Представленные результаты корреляционного анализа могут указывать на достижение повышения наукоемкости и уровня технологичности производства преимущественно на основе более эффективного использования физического капитала, нежели человеческого в силу отрицательного коэффициента корреляции с индексом производительнсоти труда, что в целом не характерно для инновационной экономики, где прирост наукоемкости и технологичности производства достигается с использованием человеческого потенциала, сферы науки и знаний, где доминирующим фактором развития является человек и его компетенции. Используя методику компонентного анализа было установлено, что восемь исходных показателей производственной и финансовой эффективности промышленности для представления их в обобщенном виде, характеризующих эффективность производственной-финансовой деятельности, целесообразно рассматривать в трех группах факторов влияния, о чем свидетельствуют полученные собственных значений факторов, которые больше единицы, что также подтверждается «кривой каменистой осыпи», где максимальное «замедление» доли объясняющей дисперсии наблюдается после третьего фактора (табл. 3, рис. 6). Таблица 3 Компонентный анализ производственной и финансовой эффективности промышленности [Component analysis of industrial and financial efficiency of the industry] Номер показателя [Indicator number] Собственное значение [Own value] % от общего [% of total] Накопленное собственное значение [Cumulative own value] Накопленный % [Accumulated %] 1 3,1 38,9 3,1 38,9 2 1,7 21,1 4,8 60,0 3 1,2 15,4 6,0 75,4 4 0,8 9,8 6,8 85,3 5 0,5 6,7 7,4 91,9 6 0,5 5,9 7,8 97,8 7 0,2 2,0 8,0 99,8 8 0,0 0,2 8,0 100,0 Рис. 6. Доля объясняющей дисперсии в изменении показателей производственной и финансовой эффективности промышленности, % Fig. 6. The share of explanatory variance in the change in indicators of industrial and financial efficiency of the industry, % Используя методику факторного анализа и полученные результаты компонентного анализа восемь исходных индикаторов производственной и финансовой эффективности были сгруппированы в три комплексных фактора. В методике факторного анализа применялся инструментарий вращения компонент и коэффициент корреляции показателя с фактором принят при значении по модулю 0,6 и выше (табл. 4). В первый комплексный фактор - уровень технологичности и наукоемкости производства - включены следующие показатели: индекс производительности труда с коэффициентом корреляции по модулю 0,94, доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП - 0,77 и доля высокотехнологичной продукции в ВВП - 0,64. Собственное значение фактора составило 2,23 и было наибольшим среди других факторов с долей объясняющей дисперсии в изменении производственной и финансовой эффективности в промышленности 28%. Во второй комплексный фактор - финансовая деятельность - включены следующие показатели: рентабельность активов с коэффициентом корреляции 0,99, рентабельность реализованных промышленных товаров - 0,83. Собственное значение второго комплексного фактора составило 1,99 с долей объясняющей дисперсии в изменении производственной и финансовой эффективности в промышленности 25%. В третий комплексный фактор - инновации и капитал - включены следующие показатели: уровень инновационной активности с коэффициентом корреляции 0,78, индекс изменения фондовооруженности - 0,76. Собственное значение третьего комплексного фактора составило 1,80 с долей объясняющей дисперсии в изменении производственной и финансовой эффективности в промышленности 23%. Таким образом, в целом на данные комплексные факторы, объединяющие восемь показателей, приходится 76% изменений в производственной и финансовой эффективности промышленности. На рис. 7 представлена визуализация компонент факторного анализа производственной и финансовой эффективности промышленности. Таким образом, представленные результаты моделирования позволили оценить совокупное влияние локальных индикаторов производственно-хозяйственной деятельности макро и микросистем на совокупную производственную и финансовую эффективность промышленности в экономике Росси в целом. Таблица 4 Группировка показателей производственной и финансовой эффективности промышленности в факторы [Grouping of indicators of industrial and financial efficiency of the industry into factors] Показатель [Index] Фактор 1 (уровень технологичности и наукоемкости производства) [Factor 1 (level of technology and science intensity of production)] Фактор 2 (финансовая деятельность) [Factor 2 (financial activity)] Фактор 3 (инновации и капитал) [Factor 3 (innovation and capital)] Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, % [Share of domestic spending on research and development in GDP, %] 0,77 0,34 0,01 Уровень инновационной активности, % [Level of innovative activity, %] -0,10 0,15 0,78 Индекс производительности труда, % [Labor productivity index, %] -0,94 0,05 -0,03 Индекс изменения фондовооруженности, % [Index of change in capital-labor ratio, %] 0,21 0,02 0,76 Доля высокотехнологичной продукции в ВВП, % [Share of high-tech products in GDP, %] 0,64 -0,13 0,59 Рентабельность активов, % [Return on assets, %] 0,02 0,99 -0,08 Рентабельность проданных товаров, % [Profitability of sold goods, %] 0,09 0,83 0,27 Доля инвестиций в ОК в ВВП, % [Share of investment in fixed assets in GDP, %] 0,54 0,42 0,43 Абсолютное значение фактора [The absolute value of the factor] 2,23 1,99 1,80 Доля объясняющей дисперсии [Share of explanatory variance] 0,28 0,25 0,23 Выводы По результатам проведенного в статье исследования необходимо резюмировать следующие выводы. 1. В экономике России наблюдается тенденция роста производственной эффективности промышленности, которая характеризуется такими индикаторами, как уровень инновационной активности, доля высокотехнологичной продукции в ВВП, доля затрат на НИОКР в ВВП; исключение составил индекс производительности труда, который демонстрировал нестабильную динамику изменений в 2010-2021 гг. и снижение относительно базового года сравнения - 2010 г. 2. Показатели финансовой эффективности промышленности в долгосрочном периоде демонстрировали прирост, среди них: доля инвестиций в основной капитал в ВВП, рентабельность производственных активов и реализованной промышленной продукции. 3. Наибольшая волатильность в показателях производственной и финансовой эффективности промышленности была характерна для рентабельности производственных активов и реализованной промышленной продукции, а также для индекса изменения фондовооруженности. 4. Выявлена положительная взаимосвязь между рентабельностью проданных промышленных товаров и рентабельностью активов, а также отрицательная - между индексом производительности труда, долей затрат на НИОКР и долей высокотехнологичного сектора в ВВП страны, что косвенно может указывать на прирост валовой добавленной стоимости в экономике России преимущественно за счет интенсивного использования физического капитала. 5. Комплексными факторами повышения производственной и финансовой эффективности промышленности предложено рассматривать уровень технологичности и наукоемкости производства, финансовую деятельность, инновации и физический капитал. Заключение Таким образом, следует указать, что полученные в статье выводы и результаты могут рассматриваться как основа для совершенствования методических разработок по оценке производственной и финансовой эффективности разноуровневых экономических систем, что имеет важное научное и практическое значение для развития инновационной экономики. Представленный в статье аналитический материал и предложенный инструментарий является логичным с позиции системного анализа в вопросах управления процессами производства, финансово-хозяйственной и инновационной деятельности в целом. 1 Федеральная служба государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru (дата обращения: 03.04.2022). Таблица 2 Коэффициенты корреляции и уровень их статистической значимости между показателями производственной и финансовой эффективности промышленности [Correlation coefficients and the level of their statistical significance between indicators of production and financial efficiency of the industry] Показатели [Index] Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, % [Share of domestic spending on research and development in GDP, %] Уровень инновационной активности, % [Level of innovative activity, %] Индекс производительности труда, % [Labor productivity index, %] Индекс изменения фондовооруженности, % [Index of change in capital-labor ratio, %] Доля высокотехнологичной продукции в ВВП, % [Share of high-tech products in GDP, %] Рентабельность активов, % [Return on assets, %] Рентабельность проданных товаров, % [Profitability of sold goods, %] Доля инвестиций в ОК в ВВП, % [Share of investment in fixed assets in GDP, %] Доля внутренних затрат на исследования и разработки в ВВП, % [Share of domestic spending on research and development in GDP, %] 1,0 0,1 -0,6 0,2 0,3 0,3 0,3 0,5 - p = 0,667 p = 0,030 p = 0,549 p = 0,348 p = 0,343 p = 0,423 p = 0,079 Уровень инновационной активности, % [Level of innovative activity, %] 0,1 1,0 0,0 0,3 0,3 0,1 0,2 0,4 p = 0,667 - p = 0,904 p = 0,337 p = 0,366 p = 0,870 p = 0,493 p = 0,241 Индекс производительности труда, % [Labor productivity index, %] -0,6 0,0 1,0 -0,2 -0,6 0,0 -0,1 -0,4 p = 0,030 p = 0,904 - p = 0,545 p = 0,028 p = 0,892 p = 0,676 p = 0,183 Индекс изменения фондовооруженности, % [Index of change in capital-labor ratio, %] 0,2 0,3 -0,2 1,0 0,5 0,0 0,3 0,4 p = 0,549 p = 0,337 p = 0,545 - p = 0,109 p = 0,901 p = 0,333 p = 0,236 Доля высокотехнологичной продукции в ВВП, % [Share of high-tech products in GDP, %] 0,3 0,3 -0,6 0,5 1,0 -0,1 0,2 0,5 p = 0,348 p = 0,366 p = 0,028 p = 0,109 - p = 0,676 p = 0,470 p = 0,110 Рентабельность активов, % [Return on assets, %] 0,3 0,1 0,0 0,0 -0,1 1,0 0,8 0,4 p = 0,343 p = 0,870 p = 0,892 p = 0,901 p = 0,676 - p = 0,003 p = 0,151 Рентабельность проданных товаров, % [Profitability of sold goods, %] 0,3 0,2 -0,1 0,3 0,2 0,8 1,0 0,3 p = 0,423 p = 0,493 p = 0,676 p = 0,333 p = 0,470 p = 0,003 - p = 0,388 Доля инвестиций в ОК в ВВП, % [Share of investment in fixed assets in GDP, %] 0,5 0,4 -0,4 0,4 0,5 0,4 0,3 1,0 p = 0,079 p = 0,241 p = 0,183 p = 0,236 p = 0,110 p = 0,151 p = 0,388 - Рис. 7. Визуализация компонент факторного анализа производственной и финансовой эффективности промышленности Fig. 7. Visualization of the components of the factor analysis of the production and financial efficiency of the industry

About the authors

Svetlana S. Kudryavtseva

Kazan National Research Technological University

Email: sveta516@yandex.ru
Dr. Sci. (Econ.), Assistant Professor; Professor at the Department of Logistics and Management Kazan, Russian Federation

Ravil A. Khaliulin

Kazan National Research Technological University

Email: rav.haliulin@yandex.ru
graduate student Kazan, Russian Federation

Vepa Kakadzhanov

Kazan National Research Technological University

Email: tacmuhammet.88@mail.ru
graduate student Kazan, Russian Federation

References

Supplementary files