CC BY
177
ОЦЕНКА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА ТЕРРИТОРИИ
П. С. ТАРАСОВ, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Маркетинг и реклама» e-mail: [email protected] Е. Н. ВАХРОМОВ, кандидат экономических наук, профессор кафедры «Маркетинг и реклама» Астраханский государственный технический университет e-mail: [email protected]
Эффективность управления производственным потенциалом территории определяется применяемым набором инструментов его измерения: экономико-математических методов и моделей, маркетингового инструментария. Прикладная значимость изложенного в статье подхода к оценке потенциала района методом корреляционно-регрессионного анализа в сочетании с построением матрицы БКГзаключается в возможности вариативного формирования стратегий развития и бизнес-портфеля муниципальных образований.
Ключевые слова: территория, муниципальное образование, потенциал, оценка, корреляция, регрессия, маркетинг, матрица, модель, стратегия.
Одной из базовых категорий экономики является «потенциал», определяющий состояние и возможности развития хозяйственных систем различного уровня (предприятие, регион, национальное хозяйство). Под экономическим потенциалом в макроэкономике понимают совокупные возможности общества максимально удовлетворять потребности в товарах и услугах в процессе социально-экономических отношений по поводу оптимального использования имеющихся в наличии ресурсов.
Экономический потенциал территории «муниципальное образование» 1 представляет собой
1 Здесь уровень «район» как административно-территориальная единица региона.
уровень возможностей для обеспечения эффективности производства и реализации продукции, обусловленный имеющимися в распоряжении ресурсами и способностью к их эффективному использованию и воспроизводству [5]. При определении понятия «экономический потенциал муниципального образования» необходимо обратить внимание на два аспекта: максимально доступные ресурсы (возможности) рассматриваемого муниципального образования на данном историческом этапе развития общества и максимальное удовлетворение потребностей местного сообщества. Причем проблему минимизации объема затрачиваемых ресурсов на удовлетворение определенных потребностей следует отнести к вопросу эффективности управления ресурсами с учетом научно-технического уровня развития общества [4].
Экономический потенциал муниципального образования — сложная система, состоящая из взаимосвязанных частей. Укрупненно он может быть представлен двумя основными структурными составляющими: блоком базовых ресурсных потенциалов и блоком обеспечивающих потенциалов развития [4].
Блок базовых ресурсных потенциалов включает:
1. Природно-ресурсный потенциал, характеризующий возможности развития муниципального образования за счет рационального использования земельных, минерально-сырьевых, лесных, водных
и других ресурсов, определяется количеством и качеством запасов ресурсов, условиями их добычи, переработки и транспортировки.
2. Экономико-географический потенциал характеризует резервы развития муниципального образования путем эффективного использования транспортно-географического положения (пропускная способность путей сообщения, близость к сырьевым запасам и объектам производства), климатических и ландшафтных условий (возможности отдыха, организации санаторно-курортного лечения, различных видов туризма), размещения нового или расширения существующего производства (наличие свободных площадей, степень развития производственной и социальной инфраструктуры, условия экологического характера).
3. Демографический потенциал, характеризующий возможности улучшения качественного состава населения, определяется общей численностью населения, его половозрастным составом, динамикой роста (убыли) населения, миграционными процессами.
Блок обеспечивающих потенциалов объединяет потенциалы, которые призваны способствовать реализации базовых ресурсных потенциалов. В его состав могут входить:
1. Трудовой потенциал, характеризующий возможности развития муниципального образования за счет наличия свободных рабочих мест, подготовки и рационального использования кадров, определяется образовательным, квалификационным, профессиональным составом кадров, отражает их занятость в разрезе отраслей и сфер деятельности, форм собственности, специальностей.
2. Производственный потенциал, характеризующий возможности развития муниципального образования на основе эффективного использования всех структурных составляющих его производственного комплекса, определяется структурой и объемом производства, величиной и эффективностью использования производственных фондов и мощностей, состоянием инфраструктуры [6].
3. Научно-инновационный потенциал, характеризующий возможности муниципального образования в сфере повышения конкурентоспособности продукции (работ, услуг) на основе использования достижений научно-технического прогресса, определяется величиной и качеством применяемых фундаментальных и прикладных научных разработок, наличием кадров для их внедрения.
4. Социально-инфраструктурный потенциал, характеризующий резервы муниципального
образования в сфере улучшения медицинского, бытового, культурного, транспортного и жилищно-коммунального обслуживания населения на основе расширения номенклатуры и повышения качества услуг, обеспечения их доступности для населения.
5. Инвестиционный потенциал, характеризующий возможности муниципального образования в привлечении и использовании средств отечественных и зарубежных инвесторов, предпринимателей, населения для решения территориальных проблем развития.
6. Экспортно-импортный потенциал, характеризующий возможности муниципального образования в развитии его внешнеэкономической деятельности путем использования относительной дешевизны основных ресурсов производства — рабочей силы, производственных фондов, технологических знаний, материальных ресурсов, которые выступают в качестве ведущего мотива привлечения зарубежных инвестиций.
Исходя из этого, экономический потенциал муниципального образования — это возможности совокупного объема реализуемых и нереализуемых ресурсов, доступных на данном этапе развития общества, максимально удовлетворяющих внутренние, внешние потребности. Механизмы проведения преобразований, которые включают способы мобилизации ресурсов, создание соответствующих структур и проведение необходимых организационно-технических мероприятий, конкретизируются при разработке стратегического плана социально-экономического развития муниципального образования [2].
Принятие обоснованных и эффективных управленческих решений по стратегии развития, базирующихся на научной основе, невозможно без глубокого и разнообразного анализа экономического потенциала муниципального образования с установлением причинно-следственных связей между факторами, его определяющими.
Многофакторный корреляционно-регрессионный анализ позволяет выявить наиболее важные признаки-факторы, определяющие эффективность производства, и количественно оценить степень их влияния на результат как по отдельности, так и в совокупности. При таком методе изучаются относительные возможности районов (территорий) путем сравнения нормативного выхода продукции, соответствующего данной ресурсообеспеченности при среднем уровне использования ресурсов.
Одно из основных преимуществ уравнений регрессии состоит в том, что возникает возмож-
Предварительный этап: 1) выбор результативного признака; 2) выбор паказателей-факторов
Ввод данных
ГГ
Опр едел ение т есноты связи меж ду р езупьтативным показат ел ем и факторными исказателями (коэффициент корреляции)
И
Вывод формулы регрессионного уравнения
Вывод показателя величины производственного потенциат
ХЕ
Вывод показателя э(| потенпиат
рекгивносги использования производственного
Рис. 1. Порядок расчета производственного потенциала
ность рассчитать так называемый нормативный результат производства, который и служит показателем производственного потенциала, т. е. объем валовой продукции, товарной продукции, урожайность или другой результативный признак, который территория может получить, используя свои фактические производственные ресурсы соответственно среднему уровню их эффективности в исследуемой совокупности.
Алгоритм расчета производственного потенциала, представленный на рис. 1, предполагает несколько этапов.
На предварительном этапе расчета производственного потенциала необходимо определить результативный и факторный признаки. Производственный потенциал отражает объективные возможности муниципального образования по производству продукции, поэтому в основу его была положена производственная функция, представленная формулой: Г = f (хг x2,..., х^ где Г — результативный признак;
х. (/=1,2,..., п) — независимые переменные. В качестве результативного признака могут быть использованы показатели валовой продукции, а факторами, определяющими значение результативного показателя, должны быть объемы ресурсов (трудовых, земельных, основных производственных и материальных оборотных фондов).
Для регистрации факта наличия взаимосвязи между факторными и результативным показателями на следующем этапе определяется коэффициент корреляции [1]. Влияние каждой независимой переменной на результативный признак можно исследовать несколькими способами. Один, самый
очевидный, состоит просто в графическом представлении зависимой переменной как функции от каждой независимой переменной. Один из способов генерирования взаимосвязи зависимой переменной и независимой переменной может быть реализован «на глазок», т. е. как бы визуальным прочерчиванием прямой линии по точкам графиков. Такая линия будет представлять собой линию «средней» взаимосвязи [3].
В зависимости от того, как много элементов используется в качестве независимых факторов, рассчитывается парный коэффициент корреляции или коэффициент множественной корреляции (регрессии). С помощью парного линейного коэффициента корреляции измеряется теснота связи между двумя признаками. Парный коэффициент корреляции чаще всего рассчитывается по формуле:
г =
ух
,5(х- хср) (у,- Уср)
(|(х, - хср)2 - Уср)2
где и у. — значения признаков х и у соответственно для /-го объекта, / =1,., п; п — число объектов;
хср и уср — средние арифметические значения признаков х и у, соответственно.
Линейный коэффициент корреляции изменяется в пределах от — 1 до +1. Равенство коэффициента 0 свидетельствует об отсутствии линейной связи. Равенство коэффициента —1 или +1 показывает наличие функциональной связи. Знак «+» указывает на связь прямую (увеличение или уменьшение одного признака сопровождается аналогичным изменением другого признака), знак «—» указывает на связь обратную (увеличение или уменьшение одного признака сопровождается противоположным по направлению изменением другого признака).
Множественный или совокупный коэффициент корреляции для случая трех признаков, один из которых — результативный и два — факторных, рассчитывается по формуле:
Г
^ (Гух2) 2Гух1 Гух2
У, (х1),(х2)
(Гх1 х2
Множественный коэффициент корреляции является показателем тесноты линейной связи
между результативным признаком и совокупностью факторных признаков. Множественный коэффициент корреляции изменяется в пределах от 0 до 1. Равенство его 0 говорит об отсутствии линейной связи, равенство 1 — о функциональной связи. Указаний на то, является ли связь прямой или обратной, коэффициент не дает. Зная коэффициент корреляции, можно дать качественно-количественную оценку тесноты связи. Используются, например, специальные табличные соотношения [1].
Квадрат коэффициента корреляции — это коэффициент детерминации. Коэффициент детерминации является характеристикой общей силы линейной связи между переменными в регрессионной модели. Термин, используемый в регрессионном анализе для указания относительной доли суммарной вариации переменной-критерия, которая может быть объяснена или принята в расчет с помощью аппроксимирующего регрессионного уравнения. Сравниваются фактические значения у и значения, получаемые из уравнения прямой. По результатам сравнения вычисляется коэффициент детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, т. е. нет различия между фактическим и оценочным значениями у. В противоположном случае, если коэффициент детерминированности равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений у.
Следующий этап расчета производственного потенциала — построение и вывод уравнения производственной функции. Вид производственной функции зависит от формы связи между факторными и результативным показателями.
При наличии линейной связи в двухфакторной модели уравнение зависимости представляет собой уравнение прямой, представленное формулой:
у = а + Ьх.
При наличии нескольких независимых факторов производственная функция может быть представлена в виде линейной функции, выраженной формулой:
у = а + Ь,х, +Ьх+...+ Ьх .
^ 112 2 п п.
После построения производственной функции рассчитывается уровень производственного потенциала при среднем уровне использования ресурсной базы по изучаемой совокупности объектов наблюдения, подставляя фактические значения обеспеченности ресурсами каждого объекта в производственную функцию.
На следующем этапе полученный показатель производственного потенциала сравнивается с
фактическим уровнем результативного показателя. Рассчитанный таким образом показатель и отражает эффективность использования производственного потенциала муниципального образования.
Сравнение и исследование взаимосвязей между фактическим и теоретическим уровнями результативного показателя имеют существенное значение в экономическом анализе. Пусть X и соответственно фактический и теоретический (предсказанный по уравнению) уровни производства для ,-го муниципального образования, а Yр — среднее значение производства в анализируемой совокупности. Нетрудно заметить, что связь между данными величинами можно отразить формулой: (К - Y ) =(К - Y ) + (К - 7 ).
4 1 ср / 4 1 ср / 4 1 ^'
Левая часть равенства отражает общее отклонение фактического значения результативного показателя от среднего по совокупности. Первое слагаемое в правой части равенства определяет отклонение теоретического уровня производства от среднего по совокупности и вызвано объективными условиями, при которых работает данное муниципальное образование. Второе же слагаемое, представляющее собой разность между фактическим объемом производства и его теоретическим уровнем (если не обоснована специфичность работы района), — умелым или неумелым использованием объективных возможностей. Эту разность можно рассматривать как показатель качества работы.
Если разность (X — У.) положительна, то это означает, что 1-е муниципальное образование использовало имеющиеся ресурсные возможности с более высокой эффективностью, чем в среднем по совокупности. Кроме того, интересна величина а,, представляющая собой отношение фактического значения результативного показателя к его теоретическому значению, т. е. а{ = К / У. Величина а,, , = 1, 2,..., п (п — количество лет в анализируемой совокупности) по своей сути представляет собой индекс эффективности использования производственного потенциала.
Таким образом, в результате прохождения всех этапов существует возможность достичь поставленной цели — рассчитать показатели величины и уровня использования производственного потенциала. С помощью многофакторных уравнений регрессии можно получить характеристику муниципального образования с нескольких сторон.
Во-первых, при расчете производственного потенциала выявляются в одном комплексном интегрированном показателе объективные условия хозяйствования и обеспеченность производствен-
ными ресурсами. Возникает дополнительная возможность получить комплексное представление о производственных возможностях того или иного муниципального образования.
Во-вторых, с помощью уравнений регрессии по отклонению фактического и потенциального результатов можно получить более четкое представление об эффективности использования производственного потенциала.
В целях упрощения расчетов и их автоматизации может быть применена программа в системе Excel, делающая доступной указанную методику для использования любым заинтересованным работникам системы управления на районном уровне [7]. Например, функция ЛИНЕЙН рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов, чтобы вычислить прямую линию, которая наилучшим образом аппроксимирует имеющиеся данные. Функция возвращает массив, который описывает полученную прямую. Поскольку возвращается массив значений, функция должна задаваться в виде формулы массива. Уравнение для прямой линии имеет следующий вид: y = mx + bили y = mlxl + m2x2 +... + b (в случае нескольких диапазонов значений x), где зависимое значение y — функция независимого значения x, значения m — коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b — постоянная. Функция ЛИНЕЙН возвращает массив {mn; mn-1;...;m1;b}. ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику.
Рассмотренный метод использовался для оценки производственного потенциала Камызякского района Астраханской области. В настоящее время Камызякский район — это один из крупных, динамично развивающихся промышленных и сельскохозяйственных районов Астраханской области. Основой производственного потенциала развития района являются промышленное производство (добыча и переработка рыбного сырья; переработка
и выпуск молочной продукции; переработка овощной продукции; мукомольно-крупяной продукции; хлебопечение), сельскохозяйственное производство (растениеводство, животноводство). Среди всех отраслей экономики района наиболее значимой является промышленность. В ней формируется около 46,2 % прибыли предприятий, сосредоточено 12,7 % основных фондов предприятий района. Промышленным предприятиям, 25,7 % занятых в экономике района, выплачивается 21 % средств от районного фонда оплаты труда.
При оценке промышленного производственного потенциала в качестве результативного признака выступает показатель объема промышленного производства (тыс. руб.), а факторами, определяющими значение результативного признака, — численность занятых (чел.), инвестиции (тыс. руб.), средняя заработанная плата (руб.).
Исходные данные промышленности за 2002— 2008 гг. представлены в табл. 1.
На следующем этапе расчета промышленного производственного потенциала с помощью функции ЛИНЕЙН в программе Excel на основе данных за 2002-2008 гг. были рассчитаны коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной х и постоянная b. Обработка аналитических материалов за 2002—2008 гг. осуществлялась на ЭВМ. Результаты расчета представлены в табл. 2.
Таким образом, коэффициент множественной корреляции равен 0,99, т. е. колебание результативного признака (объем промышленного производства, тыс. руб.) обусловлено влиянием факторных признаков на 99 %. Затем было выявлено уравнение множественной регрессии:
у=18,2-Х1+4,12-Х2+93,8-Х3+618,33, где Y— объем промышленного производства тыс. руб.;
X1 — численность занятых, чел.; X2 — инвестиции, тыс. руб.; Х3 — средняя з/пл., руб.
Таблица 1
Исходные данные по промышленности за 2002—2008 гг.
Год Численность занятых (Л), чел. Инвестиции (Х2), тыс. руб. Средняя з/пл. (Х3), руб. Объем промышленного производства (^'фактический), тыс. руб.
2002 1 376 9 051 2 155 268 290
2003 1 535 2 645 2 652 284 240
2004 1 769 1 794 2 856 324 250
2005 1 793 3 100 3 450 351910
2006 1 827 3 000 4 344 448 760
2007 1 876 4 500 5 571 585 910
2008 1 801 10 275 6 593 692 500
Таблица 2
Коэффициенты независимых переменных для промышленности
Год Численность занятых (Л), чел. Инвестиции (Х2), тыс. руб. Средняя з/пл. (Х3), руб. Объем промышленного производства (У фактический), тыс. руб)
2002 1 376 9 051 2 155 268 290
2003 1 535 2 645 2 652 284 240
2004 1 769 1 794 2 856 324 250
2005 1 793 3 100 3 450 351 910
2006 1 827 3 000 4 344 448 760
2007 1 876 4 500 5 571 585 910
2008 1 801 10 275 6 593 692 500
Коэффициенты, соответствующие независимой переменной
Х3 Х2 Х1 Ь постоянная
93,8 4,12 18,2 618,33
Коэффициент детерминированности (Г2)
0,995 381 81
После выявления уравнения множественной регрессии возникает возможность рассчитать так называемый «нормативный результат», подставив фактические значения обеспеченности ресурсами каждый год в производственную функцию:
Y (2002) =18,2-1376+4,12-9051 + +93,8-2155+618,33=265090,65,
Y (2003) =18,2-1535+4,12-2645+ +93,8-2652+618,33=288210,
Y (2004) =18,2-1769+4,12-1794+ +93,8-2856+618,33=308098,21,
Y (2005) =18,2-1793+4,12-3100+ +93,8-3450+618,33=369633
Y (2006) =18,2-1827+4,12-3000+ +93,8-4344+618,33=453697,
Y (2007) =18,2-1876+4,12-4500+ +93,8-5571+618,33=575861,
Y (2008) =18,2-1801+4,12-10275+ +93,8-6593+618,33=694153.
Далее, подставив значения Х1, Х2, Х3 в уравнение, было получено теоретическое значение промышленного производственного потенциала. Результаты представлены в табл. 3.
Фактические и нормативные значения производственного потенциала и уровень его использования сведены в табл. 4.
Таблица 3
Нормативный результат промышленного производства за 2002—2008гг.
Год Производственный потенциал (У теоретический), тыс. руб.
2002 265 090,65
2003 288 210
2004 308 098,21
2005 369 633
2006 453 697
2007 575 861
2008 694 153
Из табл. 4 видно, что в 2002, в 2004 и в 2007 гг. разность между теоретическим и фактическим объемами производства положительна. Это означает, что имеющиеся ресурсные возможности были использованы с более высокой эффективностью, чем в среднем по совокупности (0,99). Напротив, в 2003, 2005, 2006, 2008 гг. производственный потенциал был использован не столь эффективно: средний коэффициент равен 0,99.
Крупные промышленные предприятия в основном расположены в г. Камызяк и поселках Волго-Каспийский и Кировский. Можно выделить следующие предприятия: ОАО «Астраханская рыбоконсервная компания» (производство
Таблица 4
Сводная таблица промышленности за 2002—2008 гг.
Год Объем производства (У фактический), тыс. руб. Производственный потенциал (Утеоретический), тыс. руб. Коэффициент использования производственного потенциала, а1
2002 268 290 265 090,65 1,012 069
2003 284 240 28 8210 0,986 225
2004 324 250 308 098,21 1,052 424
2005 351 910 369 633 0,952 052
2006 448 760 453 697 0,989 118
2007 585 910 575 861 1,017 45
2008 692 500 694 153 0,997 619
пищевых продуктов); ОАО «Волго-Каспийский судоремонтный завод» (строительство и ремонт судов); КОЭСП-2 МВД РФ (текстильное и швейное производство); МУИПП «Дельтаполиграф» (издательская и полиграфическая деятельность).
Влияние отдельных элементов ресурсного потенциала на результативность производственной деятельности можно оценить графическим способом, выявив коэффициент парной корреляции.
ю
> 800000
о 700000
^ 600000
£ 500000 400000
£2 300000
| 200000
2 100000
ф
0
И2 = 0,5041
ю
—^
—V А
г
500 1000 1500 2000
Численность занятых,чел.
2500
3000
Рис. 2. Графическое представление регрессионной модели между численностью занятых (чел.) и объемом производства (тыс. руб.)
ш 800000
^ 700000 2 600000 2 500000 £ 400000
8 300000
о. 200000 с
5 100000
ф
л
ю 0
И2 = 0,2704
2000 4000 6000 8000
Инвестиции, тыс. руб.
10000 12000
Рис. 3. Графическое представление регрессионной модели между инвестицией (тыс. руб.) и объемом производства (тыс. руб.)
0,990
Б
ч:
ю О
800000 700000 600000 500000 400000 300000 200000 100000 0
2000 4000 6000
Средняя заработанная плата, руб.
8000
Рис. 4. Графическое представление регрессионной модели между средней заработанной платой (руб.) и объемом производства (тыс. руб.)
Функция объема промышленного производства (тыс. руб.) от численности занятых (чел.) представлена на рис. 2.
Из рис. 2 видно, что коэффициент парной корреляции Я составляет 0,71. Это свидетельствует о том, что между данными переменными наблюдается сильная связь.
Графическое представление регрессионной модели между инвестицией (тыс. руб.) и объемом производства (тыс. руб.) показано на рис. 3.
В данном случае коэффициент парной корреляции Я равен 0,52. Это говорит о том, что между данными переменными наблюдается не очень сильная или заметная связь.
Функция объема промышленного производства (тыс. руб.) от средней заработанной платы представлена на рис. 4.
Коэффициент парной корреляции Я равен 0,99, что характеризует очень плотную (сильную) связь между объемом промышленного производства (тыс. руб.) и средней заработанной платой (руб.).
Таким образом, было выявлено, что объем промышленного производства продукции очень сильно зависит от заработанной платы, коэффициент корреляции Я составляет 0,99. Сильная связь наблюдается с численностью занятых (Я=0,71) и заметная связь — с инвестицией (Я=0,52). В обрабатывающих производствах наибольшие инвестиции направлены на судоремонт (34,8 %), на переработку и консервирование рыбо- и морепродуктов (33,1 %), на переработку и консервирование овощей (23,6 %). В «рыбоводстве, рыболовстве» 96,8 % инвестиций использованы в рыбоводстве и 3,2 % — в рыболовстве. Не менее важным фактором производства служат трудовые ресурсы. В сегодняшнем мире научно-технического прогресса человеческие ресурсы — самый производительный капитал. Вместе с тем динамика численности занятых в промышленности колебалась незначительно. Динамика среднемесячной номинальной начисленной заработной платы однозначно указывает на ее небольшой размер. В 2008 г. она была увеличена на 18 % и составила 6 593 руб.
Метод на основе корреляционно-регрес-сионого анализа позволил оценить не только промышленный, но и аграрный потенциал. Индекс эффективности использования аграрного производственного потенциала МО «Ка-мызякский район» в 2002, 2005, 2007 и 2008 гг. и в промышленности в 2002, 2004 и 2007 гг. больше 1. Это свидетельствует о том, что в данных
0
0
0
2
х
3 1,5
с
£
ф
I—
0,5
О
О (ЦП ОД 1
относи теть идя доля рынки
Рис. 5. Матрица БКГ (по данным за 2008 г.)
отраслях имеющиеся ресурсные возможности были использованы с высокой эффективностью, с более высокой эффективностью, чем в среднем по совокупности (0,99). Объем промышленного производства продукции очень сильно зависит от заработанной платы, коэффициент корреляции Г составляет 0,99. Сильная связь наблюдается с численностью занятых (Г=0,71) и заметная связь — с инвестицией (Г=0,52).
Методами оценки экономического потенциала территории в дополнение к корреляционно-регрессионному анализу являются экспертные оценки эффективности использования потенциала, рейтинговый метод оценки потенциальных возможностей, модель БКГ для принятия стратегических решений. В совокупности они позволяют выявить тренды развития территории в отраслевом разрезе, структурные сдвиги в экономике района, получить информацию о том, какие отрасли, представленные в экономике района, имеют больший потенциал развития, а какие, наоборот, подвержены тенденции сокращения.
Для принятия решений по наиболее эффективному использованию выявленного потенциала муниципального образования и активизации возможных точек роста конкурентоспособности построена модель БКГ, представленная на рис. 5.
Матрица БКГ по отраслям территории позволяет более точно сфокусировать усилия на рентабельных отраслях экономики для создания конкурентных преимуществ (сегменте рынка, где можно сохранить лидирующее положение, и который можно защитить от атак конкурентов), сбалансировать бизнес-пор-
тфель района (портфель содержит бизнес-единицы, приносящие текущую финансовую прибыль и бизнес-единицы, которые обеспечат долгосрочную прибыльность). Самостоятельным аспектом действий является деятельность по сохранению и расширению имеющихся производственных мощностей и по привлечению в район новых бизнесов. Первый вид деятельности нацелен на сохранение и расширение местных предприятий, которые уже локализовались в районе. Сохранение бизнеса предполагает усилия, направленные на то, чтобы избежать ухода местных предприятий из района, или их банкротства. Если это случится, то это приводит к потере части доходов бюджета, негативно повлияет на уровень занятости и увеличит социальную напряженность. Конкретная деятельность сосредоточивается на создании возможностей для предприятий, чтобы они могли расширяться, создавать новые рабочие места, получать доступ к капиталу, поставлять продукцию на местный рынок, создавать предпринимательские сети.
Проведенные исследования, использованные методы исследования показывают их состоятельность для оценки потенциала такого специфического объекта исследования, как муниципальное образование, возможность и необходимость их применения при разработке стратегии социально-экономического развития территории (района, региона).
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Бараз В. Р. Корреляционно-регрессионный анализ связи показателей коммерческой деятельности с использованием программы Excel: учеб. пособие. Екатеринбург: ГОУ ВПО «УГТУ - УПИ», 2005. 102 с.
2. Гапоненко А. Л. Стратегическое управление: учеб. для студентов вузов. 2-е изд., стер. М.: ОМЕГА-Л, 2006. 464 с.
3. Гилберт А. Черчилль. Маркетинговые исследования. СПб.: Питер, 2000. 752 с. (Серия «Маркетинг для профессионалов»).
4. Ковалев В. А. Эффективность использования ресурсного потенциала в муниципальном образовании. М.: ПроСофт-М, 2007. 186 с.
5. Сикацкий В. А. Теоретические вопросы использования экономического потенциала в новых условиях. Спб.: ИСЭП, 2003. 278 с.
6. Сыров А. Н. Оценка экономического потенциала территорий // Регионология. №2. 2008. С. 32—33.
7. Щуков В. Н. Экономический потенциал регионов России и эффективность его использования: учеб. пособие. Иваново: ИГТА, 2002. 58 с.
"Вопросите лышх знаки" l l CTJ ошапьство "Звезды"
^тюжьшшенно jKSSXi плата ;та гые услуги
MOW' рь! у 5отБСЙвшЛАЖ ЙШярастекиЕБОИс тво Щ л
Р° тс зничга!^^ рЛОЕПЯ ' обще га ; таенное тание животноводство
"Собаки" "Донные коровы"
