сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
сотрудник
Россия
УДК 33 Экономика. Экономические науки
В связи с поставленной задачей импортозамещения для российских предприятий с целью обеспечения экономической безопасности страны диверсификация становится ключевым инструментом дальнейшего развития производственного предприятия. Известно, что диверсификация является одной из наиболее рискованных стратегий развития любой организации. Для производственного предприятия, вынужденно или осознанно выбравшего диверсификацию как инструмент своего развития, необходим механизм, позволяющий комплексно оценить риски диверсификации. В статье рассматривается алгоритм определения предельных целевых затрат как один из факторов оценки уровня рисков при реализации стратегии диверсификации. Предложенный метод позволяет учитывать технические и потребительские характеристики исследуемого объекта в сравнении с конкурентом при определении предельных целевых затрат изделия. На основе данного сравнения определяется возможная цена изделия, которая показывает уровень конкурентоспособности изделия, а значит и позволяет оценить риски при реализации стратегии диверсификации. Предложенный алгоритм оценки был опробован на сложном техническом оборудовании (подъемно-транспортном), однако необходимо отметить, что предлагаемая методика универсальна и может быть применена к любому техническому объекту.
диверсификация, предельные целевые затраты, методы ценообразования, балльно-рейтинговый метод ценообразования
Введение
В современной научной литературе, а также в практике ведения бизнеса диверсификация рассматривается как один из инструментов управления. В ситуации санкций, в которых оказалась Россия в настоящее время, диверсификация призвана обеспечить импортозамещение, производство необходимой продукции для внутренней кооперации, что является основой экономической безопасности страны.
Ряд авторов как [1—3] связывают диверсификацию исключительно с разнородностью финансовых активов, другие [4—6] наибольшее внимание уделяют диверсификации технологической, производственной как составляющей деятельности предприятия. Это — более сложный и более затратный вид диверсификации, но именно производственная диверсификация может обеспечить конкурентоспособность, стабильность и безопасность отечественных промышленных предприятий в долгосрочной перспективе. Все авторы сходятся во мнении, что диверсификация, с одной стороны, является инструментом минимизации рисков, что является одной из основных задач обеспечения экономической безопасности предприятия, а с другой — сама по себе является высоко рискованным процессом [7]. Таким образом, сталкиваясь с необходимостью диверсификации, предприятие должно оценивать все риски, в том числе продуктовые и рыночные. Положение на рынке (особенно внутреннем) на протяжении последних нескольких лет, особенно после появления санкции в отношении российских предприятий и рынка в целом, привело к тому, что диверсификация производственных предприятий стала одном из инструментов импортозамещения [8—10]. Таким образом, производственным предприятиям необходим механизм, позволяющий оценивать риски при диверсификации, в том числе продуктовые и рыночные.
При всем многообразии подходов к оценке уровня рискованности диверсификации оценка конкурентоспособности потенциального товара остается одним из важнейших критериев. Цена изделия является одним из важнейших параметров конкурентоспособности [11, 12, с. 73]. Подход к определению цены на изделие, производимое в рамках диверсификации, должен учитывать такие факторы, как: затраты производства, качество изделия, уровень удовлетворенности потребителей и т. д. Несмотря на разнообразие существующих в ценообразовании подходов, затратные методы остаются самыми распространенными, гораздо реже используются рыночные или нормативно-параметрические методы [13—16].
Каждая из групп методов ценообразования имеет свои достоинства и недостатки [17; 18]. Группа затратных методов ценообразования, например, не позволяет учитывать рыночные условия, но при этом данные методы просты, понятны и проверяемы [13; 14]. Рыночные, наоборот, учитывают уровень конкуренции, параметры товаров-конкурентов, но не рассматривают затраты на производство [15—21]. Для нормативно-параметрических методов необходима база для сравнения, что невозможно обеспечить при разработке и производстве новой (для предприятия или рынка) продукции.
Таким образом, разработка алгоритма определения возможной цены для технического объекта представляется достаточно актуальной. Авторами было проведено исследование большого объема статистических данных, на основе которого был предложен алгоритм расчёта конкурентной цены для подъемно-транспортного оборудования, используемого в крупных логистических центрах.
Алгоритм определения предельных целевых затрат
на новую продукцию
Предлагаемый метод предназначен для определения предельной цены изделия с учетом цен и характеристик продукции конкурентов и построен на элементах методов ценообразования с учетом цен конкурентов и балльно-рейтинговых методов. На рисунке 1 представлены этапы реализации методики.
Рис 1. Этапы реализации методики
Этап 1. Анализ параметров изделия. На данном этапе предполагается изучение изделия с точки зрения его технических и потребительских характеристик. Как известно, потребитель рынка b2b принимает решение о покупке сложной технической продукции, основываясь на целом ряде факторов и параметров. Кроме технических характеристик товара, нередко учитываются такие, как ремонтопригодность, эстетичность, бренд и т. д. Таким образом, целью данного этапа является формирование перечня технических и потребительских характеристик, рассматриваемых конечным потребителем изделия в качестве факторов принятия решения о приобретении.
Под техническими характеристиками в данном исследовании понимаются характеристики назначения изделия. Данные характеристики приводятся производителями как базовая информация о изделии (например, в буклетах компании). Например, для грузоподъемной техники это будет: скорость подъема, масса поднимаемого груза, скорость, габариты, тип топлива и т. д.
Потребительские характеристики — набор параметров, не связанных с характеристиками назначения, но влияющих на решение о приобретении изделия. Перечень таких характеристик уникален, например, он может включать: ремонтопригодность, удобство и стоимость обслуживания, эргономичность, безопасность, эстетичность, экологичность, бренд производителя и т. д.
На основании проведенного анализа формируются группы параметров первого уровня. В ходе проведенного исследования для подъемно-транспортного оборудования были сформированы следующие параметры первого уровня: характеристики назначения (технические параметры, такие как грузоподъемность, высота подъема и др.), обслуживание техники, ремонтопригодность, эргономичность, безопасность, эстетичность, бренд производителя. Данные характеристики раскладываются на конкретные параметры, важные для обслуживающего персонала в процессе эксплуатации, могут быть выявлены путем интервьюирования экспертов. В рамках исследования таким параметрам было присвоено обозначение — параметр изделия второго уровня.
Этап 2. Сбор информации от потребителей и производителей. Данный этап основан:
— на анализе открытой информации о технических характеристиках (характеристиках назначения) конкурентов, которые могут быть собраны из коммерческих предложений и рекламных буклетов;
— основе анкетирования потенциальных потребителей с целью выявления потребительских характеристик.
Результатом этапа является список характеристик, наиболее важных для потребителя при принятии решения о приобретении изделия.
Этап 3. По итогам собранной статистической информации производится расчет значимости каждой характеристики исследуемого объекта, что позволяет произвести расчет цены на основе сравнения параметров изделий разных производителей. Ниже представлен алгоритм обработки результатов анкетирования и полученной из открытых источников информации:
1. Определение значимости групп параметров первого уровня.
На основании анкетирования определена значимость параметров первого уровня. Для дальнейшего анализа берется среднее значение по каждому параметру.
2. Определение значимости параметров второго уровня.
Значимость каждого из параметров второго уровня, рассчитанная по формуле:
(1),
где: Зji — значимость i-того параметра j-той группы;
Зj — значимость j-той группы параметров (результаты первого этапа);
n — количество параметров в j-ой группе.
3. Определение балльной оценки конкретного изделия.
Для анализируемого объекта суммируются баллы по параметрам, входящим в представленную комплектацию, и рассчитывается суммарный балл по изделию. Так как в структуру параметров второго уровня включены все потребительские характеристики, собранные по итогам анкетирования, то суммарный балл по изделию будет менее 100%.
4. Определение структуры цены и возможных изменений цены при изменении набора параметров.
Стоимость 1 балла рассчитывается по формуле:
(2),
где: 1б — стоимость 1 балла;
Ц — цена изделия в определенной комплектации;
Т — суммарный балл изделия.
Далее рассчитывается возможная цена с учетом наличия/отсутствия параметров по сравнению с конкурентами.
Методика расчета возможной цены:
— при отсутствии параметра у исследуемого объекта (в отличие от конкурента) балл вычитается;
— при наличии параметра у исследуемого объекта (в отличии от конкурента) балл прибавляется;
— при совпадении параметров у исследуемого объекта и конкурента балл совпадает с рассчитанным в пункте 3.
Все полученные балльные оценки суммируются для получения общего балла сравнения исследуемого объекта и конкурента.
Возможная цена исследуемого объекта рассчитывается по формуле:
(3),
где: Цо/к — расчетная цена базового объекта по сравнению с конкурентом;
Цб — базовая цена изделия конкурента;
Бк — сумма баллов конкурента;
Бок — сумма баллов исследуемого объекта по сравнению с конкурентом.
Результаты исследования
Исследование было проведено для грузоподъемной техники, эксплуатирующейся на складах различной категории.
В ходе исследования респондентам фокус-группы предлагалось определить значимость 8 групп параметров грузоподъемной техники. Результаты анкетирования представлены на диаграмме (рис. 2).
Рис 2. Структура значимости параметров грузоподъемной техники
(результаты опроса потребителей)
Определение значимости параметров второго уровня проводилось по 60 параметрам. Потенциальным потребителям предлагалось выбрать параметры, необходимые в базовой модели транспортного средства. В таблице приведены выдержки из общего анализа, значимость посчитана по формуле 1.
Таблица 1
Востребованная комплектация базовой модели
грузоподъемной техники
Параметры грузоподъемной техники Необходим в базовой комплектации Опция Значимость (вес)Зji, доля
Обслуживание техники 0,1475
Простота съема батареи + 0,0738
Доступность фильтров и точек смазки + 0,0738
Ремонтопригодность 0,1313
Возможность ремонта гидравлического оборудования без полной замены узла (использование ремкомплектов) + 0,0328
Доступность (для ремонта и обслуживания) наиболее подверженных износу узлов + 0,0328
0,0657
Возможность интегрирования грузоподъемной техники в информационную систему предприятия 0,0188
Наличие операционной системы, поддерживающей удаленный доступ + 0,0038
Наличие передающего устройства (например, Wi-Fi) + 0,0038
0,0112
Эргономичность 0,0500
Наличие зеркала заднего вида + 0,0013
Регулируемость выноса рулевой консоли + 0,0013
Возможность запуска с пин-кода + 0,0013
Возможность бокового сдвига мачты + 0,0013
0,0448
Безопасность 0,1750
Наличие трех независимых систем торможения + 0,0097
Блокировка запуска машины при незапертой батарее + 0,0097
0,1556
Итого 1
Для сравнения были выбраны три конкурента с наиболее близкими техническими параметрами. Учитывая, что каждый продукт в структуре своей цены содержит премию за бренд и эстетичность, в расчетах предлагается «очистить» цены аналогов от данных параметров.
На основании анализа соответствия параметров изделий мнению покупателей была оценена каждая модель в баллах. Суммарный балл по моделям приведен в таблице 3, также в таблице приведен расчет стоимости одного балла (рассчитан по формуле 2).
Далее проведена оценка комплектации исследуемой грузоподъемной техники. На основе оценки определен балл исследуемого объекта по сравнению с конкурентом (табл. 4). Оценка проводилась по алгоритму, описанному в пункте 4 третьего этапа методики.
Таблица 2
Цена грузоподъемной техники в соответствии
с коммерческими предложениями
№ Производитель, модель Цена, руб. Цена без учета премии за бренд, эстетичность, руб.
1 Still, модель Х 2 648 300 2 327 194
2 Linde, модель Y 4 026 765 3 538 520
3 Jungheinrich, модель Z 3 251 800 2 857 519
Таблица 3
Расчет стоимости одного балла
№ Производитель,
модель Цена, очищенная от надбавок за бренд и эстетичность, руб. Итоговый балл,% Стоимость одного балла, руб.
1 Still, модель Х 2 327 194 76,35 30 480,6
2 Linde, модель Y 3 538 520 75,91 46 614,68
3 Jungheinrich, модель Z 2 857 519 75,35 37 923,28
Таблица 4
Оценка комплектации исследуемого объекта (ричтрака)
в сравнении с конкурентами, в долях
Параметры грузоподъемной техники Still Linde Jungheinrich
Характеристики назначения 0,35625 0,35625 0,35625
Обслуживание техники 0,1475 0,1475 0,1475
Ремонтопригодность 0,13125 0,13125 0,13125
Возможность интегрирования ричтрака в информационную систему предприятия 0 0 0
Эргономичность 0,00125 0,0025 0,01
Наличие зеркала заднего вида -0,00125 -0,00125 0
Регулируемость выноса рулевой консоли 0,00125 0,00125 0,00125
Возможность выполнения нескольких действий одновременно (например, движение вперед и подъем вил) 0,00125 0,00125 0,00125
Наличие демпфированного рабочего места оператора 0,00125 0,00125 0,00125
Сумма баллов по остальных показателям -0,0025 0,005 0,00625
Итоговый балл 0,71401 0,71526 0,73248
Итоговый балл в % 71,4 71,52 73,24
Расчет возможной цены исследуемого объекта (грузоподъемной техники) в соответствии с проведенным анализом значимости параметров приведен в таблице 5.
Таблица 5
Расчетный диапазон цен для исследуемого объекта
(грузоподъемной техники)
№ Производитель, модель Цена, очищенная от надбавок за бренд и эстетичность, руб. Итоговый балл,% Итоговый балл по исследуемому объекту,% Цена исследуемого объекта, руб.
1 Still, модель Х 2 327 194 76,35 71,4 2 176 315
2 Linde, модель Y 3 538 520 75,91 71,52 3 333 882
3 Jungheinrich, модель Z 2 857 519 75,35 73,24 2 777 501
Таким образом, мы получаем возможный ценовой коридор для грузоподъемной техники с заданными техническими характеристиками от 2,1 млн до 3,3 млн рублей.
Заключение
Предложенная методика может быть использована для оценки стоимости любого объекта. Особенностью данной методики является обоснованность результата, возможность оценивать объект исследования в сравнении с конкурентами. Еще одним немаловажным преимуществом методики является вариативность результата. По итогам расчета мы получаем не конкретную цифру (возможную цену), а «коридор цен». «Коридор цен» дает свободу выбора и обоснования цены в соответствии с уровнем конкурентоспособности (на основании цен и потребительских характеристик) по сравнению с основными конкурентами, что, в свою очередь, позволяет минимизировать риски при реализации стратегии диверсификации.
Однако данная методика имеет и ряд недостатков, снижающих ее привлекательность и широкое использование. К таким недостаткам, во-первых, относится необходимость сбора большого объема информации, в том числе технических характеристик. Во-вторых, субъективная оценка значимости параметров нижнего уровня. Если верхний уровень параметров оценивается на основании анализа результата опроса потребителей, то нижний уровень оценить на основании опроса не представляется возможным. Первичный сбор для описанной модели предполагает проведение опросов или фокус-группы с потенциальными потребителями, что также усложняет процесс реализации предлагаемой модели.
При принятии решения о выборе направлений диверсификации производственного предприятия необходимо учитывать конкурентные ограничения. Предложенная методика позволяет оценить рыночные ограничения, в первую очередь выраженные в цене продукта, что позволяет минимизировать рыночные и продуктовые риски при диверсификации. Однако необходимо отметить, что предложенная методика позволяет оценивать и технико-технические параметры сравниваемых объектов. На основе такого сравнения строится модель конкурентоспособности и определения цены объекта. Особенно это необходимо при проектировании, производстве и реализации производственным предприятием новой для себя, но привычной для рынка продукции, выбранной в целях диверсификации производства. Кроме всего вышеизложенного, предлагаемый подход позволяет оптимизировать комплектацию промышленного продукта в соответствии с требованиями потребителей.
1. Задорожний С.В., Иванов Д.С. Проблема диверсификации рисков портфеля на российском рынке финансовых активов // Экономика и социум. 2015. № 1-3 (14). С. 154-157.
2. Шаталов М.А., Мычка С.Ю. Диверсификация как метод снижения финансовых рисков в условиях нестабильности экономики // Теория науки. 2014. № 6. С. 168-171.
3. Глотова А.С., Грачева Е.Д. Диверсификация как механизм нейтрализации финансовых рисков // Теория и практика современной науки. 2017. № 1 (19). С. 264-266.
4. Логинова В.В., Мицура О.С. Сущность диверсификации производства // Научный аспект. 2020. № 2. С. 417-422.
5. Макаренко Р.В. Типология видов и форм диверсификации // Производства экономика и управление: проблемы, решения. 2020. № 5 (101). С. 11-14.
6. Кузнецова Е.Ю., Подоляк О.О., Кузьмин В.В. Факторы диверсификации производства // Организатор производства. 2016. № 2 (69). С. 5-13.
7. Подоляк О.О., Кузьмин В.В. Диверсификация как механизм обеспечения экономической безопасности реального сектора экономики России // На страже экономики. 2017. № 3 (3). С. 43-49.
8. Исаева Е.В. Оценка потенциала импортозамещения отраслей отечественной промышленности и принцип отбора проектов по импортозамещению // Экономические науки. 2018. № 169. С. 58-60.
9. Палаш С.В. Моделирование экономических эффектов импортозамещения в обрабатывающей промышленности Российской Федерации // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2019. № 1 (12). С. 59-69.
10. Донцова О.И., Толкачев С.А., Комолов О.О Российская промышленность: влияние санкций и перспективы импортозамещения // Экономика, предпринимательство и право. 2019. № 4 (9). С. 271-288.
11. Кознов А.Б. Цифровые технологии как фактор повышения конкурентоспособности организаций в условиях четвертой промышленной революции // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 5-2. С. 81-83.
12. Пермякова У.В., Ялунина Е.Н., Закирова Э.Р., Берсенева Ю.А. Роль ценообразования и бизнес-планирования в условиях современной экономической системы // Московский экономический журнал. 2019. № 12.
13. Пэйфэн Л. Особенности ценообразования в условиях рыночной конкуренции // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 4-3. С. 52-54.
14. Risvanti I. Cost plus pricing method in determining the selling price of the banana chips // JOSAR (Journal of Students Academic Research). 2018. Vol. 3. No. 2. Pp. 50-60. DOI:https://doi.org/10.35457/josar.v1i02.607
15. Jiapei L., Shao-gang Ch. Research on differential pricing method under a special nonlinear supply constraint // International Conference on Education Research, Economics and Management (ICEREM 2019). 2019. Pp. 140-143. DOI:https://doi.org/10.12783/dtem/icerem2019/30822
16. Гасанова А.Г., Рябичева О.И. Ценообразование в России: основные направления развития // Тенденции развития науки и образования. 2019. № 57-4. С. 81-85.
17. Yang D, Huang H.T., Xin Jin T., Guang Xu X. Comparative analysis of several transmission pricing methods // Advanced Materials Research. 2015. № 1092-1093. DOI:https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMR.1092-1093.418.
18. Murali M., Kumari M.S., Sydulu M. A comparison of fixed cost based transmission pricing methods // Electrical and Electronic Engineering. 2012. № 1 (1). Pp. 33-41. Doi:https://doi.org/10.5923/j.eee.20110101.06
19. Tong K.Z. A recursive pricing method for autocallables under multivariate subordination // Quantitative Finance and Economics. 2019. No. 3 (3). Pp. 440-455. Doi:https://doi.org/10.3934/QFE.2019.3.440.
20. Chen X, Chen J., Chen Y., Yang J, Li D. A Privacy Data Pricing Method Based on Heuristic Reinforcement Learning // International Conference on Artificial Intelligence and Security ICAIS 2019: Artificial Intelligence and Security. 2019. Pp. 553-565. DOI:https://doi.org/10.1007/978-3-030-24268-8_51
21. Орлов А.И. Метод ценообразования на основе оценивания функции спроса // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). 2020. № 4 (158). С. 250-267.
