Модернизация экономики и управления. Книга 1 - [76]

2) выходные параметры: выручка, прибыль от продаж, чистая прибыль хозяйствующих субъектов РТС; объем произведенного транспортом ВРП.

По нашему мнению, более актуальным для стратегического планирования будет исследование эффективности РТС согласно ресурсной концепции. Анализ на базе затратной концепции должен его дополнять и использоваться на этапе мониторинга реализации стратегии с целью выявления эффективности производимых затрат на ее реализацию.

Второй этап проводится в соответствии с технологией оценки KonSi Data Envelopment Analysis Analysis в разрезе двух направлений:

1. Оценка эффективности функционирования РТС близких регионов. Сравнительный анализ и выявление лидеров и аутсайдеров позволяет идентифицировать пространственные особенности функционирования РТС. Кроме того, целесообразно дополнительно провести анализ в рамках выделенных ранее кластеров. В этом случае среди РТС, подверженных одинаковому или схожему влиянию факторов риска, будут выделены те, которые наиболее эффективно используют свои ресурсы, тем самым нивелируя воздействие факторов риска. По результатам такого анализа целесообразно построение наглядных профилей РТС, отражающих риск и эффективность их функционирования. На их основании возможно построение стратегий, одновременно решающих две задачи:

а) повышение эффективности РТС за счет либо снижения ресурсов (затрат), либо повышения результатов;

б) снижение уровня экономических рисков функционирования РТС.

2. Оценка эффективности функционирования подотраслей РТС близких регионов. Такой анализ дает возможность выявить «лучшую практику» среди РТС и их подотраслей, благодаря чему «отстающие» виды транспорта смогут перенять ее и тем самым повысить уровень эффективности в своем регионе, выровнять результативность деятельности видов транспорта внутри своего региона.

Анализ, проведенный в трех направлениях, позволяет выделить РТС-лидеров и аутсайдеров, оценить эффективность в разрезе видов транспорта конкретных регионов. Полученные результаты служат основой для проведения третьего этапа. Построение прогнозов для лидеров основано на экспресс-методике, базирующейся на прогнозировании трендов входных и выходных параметров. Прогноз параметров аутсайдеров подвергается корректировке в соответствии с принятыми решениями о сокращении затрат или росте результатов.

Четвертый этап методологически повторяет второй, однако его задачей является исследование результативности применяемых мер в отношении аутсайдеров.

Далее дадим оценку эффективности функционирования РТС каждого кластера. Для расчетов использовались указанные в предыдущем пункте параметры.

В первом кластере было выделено 5 лидеров, которые сохраняют свои позиции независимо от выбранной модели анализа (табл. 1).

По модели минимизации были выявлены РТС-лидеры следующих субъектов Федерации: Красноярского края, Московской области, Омской области, Тюменской области, Ярославской области.

Среди РТС-аутсайдеров наиболее близким к лидерам оказалась РТС Пермского края (0,957).

Первый кластер, обозначенный нами ранее как «Объемные РТС», включил в основном региональные транспортные системы Сибири, Московскую области и ряд приграничных субъектов (Ярославская область, Ростовская область), через которые проходят транзитные грузы.

Таблица 1. Показатели эффективности функционирования РТС первого кластера (Объемные РТС)

Следует отметить, что к наиболее эффективным отнесены те РТС, которые связаны с территориями ресурсного характера, с развитой добывающей промышленностью, которая составляет в настоящее время «костяк» российской экономики. Результативность и эффективность РСЭС субъекта федерации сказывается и на транспорте, что подтверждает и наши более ранние выводы.

Вычисление эффективности по модели минимизации с учетом суперэффективности выявило одного big-лидера – это РТС Тюменской области.

Модель максимизации выявила тех же РТС-лидеров, что свидетельствует об их эффективной деятельности и в направлении использования ресурсов, и в направлении роста и оптимизации результатов.

Вместе с тем по модели максимизации результатов было выделено три big-лидера: РТС Красноярского края, РТС Омской области, РТС Ярославской области.

Далее рассмотрим одного из аутсайдеров кластера – РТС Кемеровской области. Сравнение региональной транспортной системы Кемеровской области с идеалом по входоориентированной модели приведено в таблице 2, по выходоориентировнной – в таблице 3.

В данном случае под идеалом подразумевается такая комбинация значений входных и выходных параметров, при котором РТС займет позицию на Парето-оптимальной границе. В случае использования входоориентированной модели изменений происходят по входным параметрам, выходоориентированной – по выходным.

Согласно результатам расчета эффективности по входоориентированной модели РТС Кемеровской области могла бы достичь Парето-оптимальной границы, если бы такой же результат был ею достигнут при меньших ресурсах.

Таблица 2. Сравнение РТС Кемеровской области (РТС-аутсайдера) с РТС-идеалом (РТС-целью) (входоориентированная модель)

Расчет по выходоориентированной модели показывает, что даже увеличение выручки почти в 1,5 раза (+46 %) не дает возможности РТС полностью и эффективно использовать свои ресурсы. Для достижения идеала РТС требуется снижение объема инвестиций, плотности железнодорожных путей и числа работников. Наиболее реальным в данной ситуации представляется только снижение числа работников.