Методическое обеспечение оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Ли Цзюнь

• Ли Цзюнь
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Ли Цзюнь

ВВЕДЕНИЕ

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ

1.1 Подходы к трактовке понятия «технологическое развитие производства»

и «технологический потенциал»

1.2 Уровень технологического развития предприятий черной металлургии как объект анализа и оценки

1.3 Методы и инструменты оценки уровня технологического развития промышленного производства

2 МЕТОДИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ

2.1 Современное состояние и тенденции развития черной металлургии в

РФ

2.2 Разработка инструментария для оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии

2.3 Методика комплексной оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии

3 МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ

3.1 Разработка инструментария для оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии

3.2 Перспективы технологического развития предприятий черной металлургии России

3.3 Основные направления развития технологического потенциала

предприятий черной металлургии России

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методическое обеспечение оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современные процессы глобализации мировой экономики еще интенсивней проявляют необходимость использования современных достижений науки и технологий в производстве, проблемы модернизации экономики России и перевода ее на инновационный путь развития. Для предприятий промышленности России в последние десятилетия наблюдается тенденция увеличения технологического отставания от предприятий развитых стран, что снижает конкурентоспособность и эффективность деятельности российских промышленных предприятий на мировых рынках товаров и услуг.

Введение санкций в отношении отдельных секторов российской экономики, связанных с ограничением доступа на мировые рынки технологий и финансовых ресурсов, совпало с необходимостью решения задачи модернизации и развития технологического потенциала промышленности России, перехода от сырьевого, рентоориентированного развития к несырьевому, наукоемкому производству. В этих условиях огромное значение приобретает активизация внутренних ресурсов государства и предприятий промышленности для наращивания технологического потенциала предприятий.

Важнейшей базовой отраслью промышленности является черная металлургия, которая обеспечивает бесперебойное функционирование и индустриализацию всей экономики страны. Поэтому для предприятий черной металлургии России особую актуальность приобретают вопросы повышения величины технологического потенциала и уровня технологического развития, так как показатели эффективности деятельности отрасли, структура и качество выпускаемой продукции не соответствуют мировым требованиям, лучшим практикам и стандартам.

Недостаточная изученность вопросов формирования и развития технологического потенциала, оценки его величины и уровня

технологического развития предприятий черной металлургии обусловили выбор темы, постановку цели, задач и структуру исследования.

Степень научной разработанности проблемы. Анализ научных публикаций, посвященных теоретическим и прикладным аспектам развития черной металлургии, формированию и развитию технологического потенциала, инструментам и механизмам использования технологического потенциала для обеспечения конкурентоспособности промышленного производства, оценки уровня технологического развития и величины технологического потенциала предприятий промышленности, показал, что вопросы развития технологического потенциала предприятий промышленности охвачены большим спектром исследований российских и зарубежных ученых.

В научных публикациях российских авторов представлен широкий диапазон исследований по проблемам повышения технологической базы производства, в числе которых В.А. Баринов, М.А. Боровская, С.Ю. Глазьев, В.А. Еремкин, Ж.А. Ермакова, Н.А. Ермолина, Г.Б. Клейнер, О.Ю. Красильников, В.А. Красильщиков, В.Г. Ларионов, А.В. Ложникова, Г.С. Мерзликина, О.П. Молчанова, А.Ю. Никитаева, О.А. Романов, О.С. Сухарев, А.И. Татаркин, О.А. Чернова, Ю.В. Яковец и др. Среди зарубежных авторов фундаментальный вклад в управление развитием промышленности в условиях повышения технологической базы внесли Б.Р. Либерман, Р. Морган, Р. Мэтц, Д. Стрикленд, П. Френко, К. Фримен, М. Фридман, Й. Шумпетер и др.

Исследования вопросов наращивания и эффективного использования

технологического потенциала отраслей промышленного сектора экономики,

стратегий обновления технологий отражены в работах А.И. Анчишкина,

Н.Ю. Бухвалова, Е.Н. Кучерова, Ч. Макмиллана, Л.Г. Матвеевой, Р.М.

Нижегородцева, И.М. Степнова, А.В. Стрикунова, Л.И. Стрикуновой, Н.Е.

Фоминой и др. Проблемы наращивания технологического потенциала

предприятий промышленности посредством активизации внутренних

4

динамических способностей освещены в работах А.Г. Амедена, В.И. Куц, Ю.В. Развадовской, А. Сайна, А.В. Сельскова, Дж. Фагерберга, М. Шролека и др.

Вопросы оценки уровня технологического развития предприятий промышленности исследовались в работах Г.Я. Беляковой, Б.А. Демидовой, Н.А. Дубровиной, В.С. Жарова, Л.В. Ерыгиной, С.С. Кабанова, Л.В. Марабаевой, Ж.А. Мингалевой, М. Портера, А.В. Силкиной, О.С. Сухарева, Л.В Стрелковой, С. Штерна и др.

Теоретические и практические вопросы развития предприятий черной металлургии России и их технологического потенциала отражены в работах Ю.Л. Адно, Г.И. Архипова, В.Г. Бобылева, И.А. Буданова, Ф.М. Журавлева, В.П. Лялюк, С.В. Новоселова, Т.М. Петраковой, А.Н. Седых, А.К. Тараканова, В.С. Устинова, Л.Ф. Шайбаковой, О.В. Юзова и др.

Вместе с тем, современные тенденции развития производственных систем требуют более детального обоснования методического обеспечения анализа и оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии с учетом их отраслевой специфики, инструментов и механизмов формирования и развития технологического потенциала предприятий этой отрасли.

Цели и задачи исследования. Цель диссертационного исследования состоит в разработке научно-методических положений и инструментария оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии и величины их технологического потенциала.

Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи:

• исследовать теоретические основы анализа и оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии и величины их технологического потенциала;

• исследовать состояние и тенденции развития предприятий черной металлургии России;

• разработать инструментарий для оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии;

• провести сравнительную оценку уровня технологического развития предприятий черной металлургии России и Китая;

• уточнить составляющие и структуру технологического потенциала предприятий черной металлургии;

• разработать инструментарий для оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии;

• провести анализ перспектив технологического развития предприятий черной металлургии России.

Объект исследования - черная металлургия России как сложная социально-экономическая система и уровень ее технологического развития.

Предметом исследования являются социально-экономические и организационно-управленческие отношения, возникающие в процессах формирования и развития технологического потенциала предприятий черной металлургии.

Область исследования. Исследование проведено в рамках пункта 1.1.20 «Состояние и перспективы развития отраслей топливно-энергетического, машиностроительного, металлургического комплексов» и пункта 1.1.24 «Тарифная политика в отраслях топливно-энергетического комплекса. Методологические и методические подходы к решению проблем в области экономики, организации и управления отраслями и предприятиями металлургического комплекса» паспорта специальности 08.00.05 -«Экономика и управление народным хозяйством: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами (промышленность)».

Теоретическую и методологическую основу исследования составляют системный, комплексный и функционально-целевой подходы к анализу формирования и развития технологического потенциала предприятий, общенаучные методы исследования (сравнение, анализ и

синтез, индукция и дедукция, аналогия), фундаментальные труды ведущих ученых в области экономики и управления промышленным производством.

В процессе исследования использованы методы регрессионного анализа, экспертных оценок. Обработка данных проводилась с использованием прикладной программы «Microsoft Excel».

Информационной базой исследования служат нормативно-правовые и законодательные акты Российской Федерации, официальные данные Федеральной службы государственной статистики, материалы профильных Интернет-ресурсов, статистических и монографических исследований российских и зарубежных ученых.

Научная новизна результатов исследования состоит в разработке методических положений и рекомендаций по анализу и оценке уровня технологического развития предприятий черной металлургии и величины их технологического потенциала.

К основным результатам, составляющим научную новизну исследования, можно отнести следующие:

• разработан инструментарий для комплексной оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии, который содержит совокупность относительных и интегральных показателей, характеризующих определенные стороны технологичности предприятий: производственного процесса, выпускаемой продукции, организации производства и управления. Интегральный показатель сформирован в виде взвешенной суммы субиндексов с учетом их значимости, вычисленной на основе экспертных оценок, обработанных по методу анализа иерархий. Предложенный инструментарий и алгоритмы нормировки значений показателей позволяют проводить оценку уровня технологического развития предприятий как в динамике за ряд периодов, так и сравнительную оценку по разным территориям и странам;

• уточнена структура и основные компоненты технологического

потенциала предприятий черной металлургии, выделены блоки: технологии

7

добычи и улучшения предметов труда, технологии основных производственных процессов, технологии управления и организации производства, система разработки и приобретения технологий. В каждой компоненте сформирована совокупность показателей, характеризующих соответствующие технологии, ресурсы, условия и эффективность их использования и реализации;

• разработана методика количественной оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии, которая отличается от существующих структурой и составом показателей, использованием при нормировании значений показателей эталонов, определенных методом экспертных оценок, интегральным показателем, сформированным с весовыми коэффициентами значимости выделенных компонент потенциала.

Достоверность и обоснованность результатов исследования обеспечивается использованием современных общепризнанных методов и инструментов научных исследований, принципов и методов системного и комплексного подходов. Для подтверждения работоспособности разработанных методик и инструментов проведены апробации на реальных данных по предприятиям черной металлургии России и Китая.

Разработанные положения, выводы и рекомендации репрезентативны, так как они базируются на большом статистическом материале и его корректной экономико-математической обработке.

Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования заключается в том, что на основе системного и комплексного подходов проведено исследование уровня технологического развития и технологического потенциала предприятий черной металлургии. Уточнена структура и основные компоненты технологического потенциала предприятий черной металлургии с учетом их отраслевой специфики, предложен инструментарий для оценки уровня технологического развития

предприятий черной металлургии, разработана методика оценки величины технологического потенциала предприятий.

Разработанные в диссертационном исследовании методические положения доведены до конкретных методик и рекомендаций, которые можно использовать при анализе и оценке уровня технологического развития предприятий черной металлургии и величины их технологического потенциала.

Результаты исследования могут быть использованы в учебном процессе при подготовке специалистов по направлениям «Экономика», «Менеджмент» по профилям подготовки, связанным с металлургическим комплексом.

Апробация результатов исследования. Апробация результатов исследования. Основные теоретические и практические результаты исследования докладывались и обсуждались на всероссийских и международных научных и научно-практических конференциях, в том числе на I Всероссийской научной конференции «Предпринимательство и инновации на рынках Азиатско-Тихоокеанского региона» (Владивосток 2016 г.), Международной научно-практической конференции «Инновационный вектор развития в условиях риска...» (Санкт-Петербург, 2015 г.), XLIX Международной научно-практической конференции «Экономика и современный менеджмент: теория и практика» (Новосибирск 2015 г.), II Международном молодежном экономическом форуме «Россия и Китай: вектор развития» (Благовещенск 2015 г.), LVШ Международной научно-практической конференции «Технические науки - от теории к практике» (Новосибирск 2016 г.), Международной научно-практической конференции молодых ученных «Формирование новой системы мировой экономики: вызовы современности и диспропорции развития» (Владивосток, 2017 г.), III Международной научно-практической конференции «Трансграничные рынки товаров и услуг: проблемы исследования» (Владивосток, 2019 г.).

Публикации по теме диссертации. По результатам диссертационного исследования опубликовано 16 работ, общим объемом 6,64 п.л. (из них авторских - 3,18 п.л.), из которых 8 публикаций в журналах из перечня ВАК.

Объем и структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, содержащего 154 источника, и приложений. Общий объем работы составляет 145 страниц основного текста, содержит 25 таблиц и 10 рисунков.

1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЧЕРНОЙ

МЕТАЛЛУРГИИ

1.1 Подходы к трактовке понятия «технологическое развитие производства» и «технологический потенциал»

В настоящее время общепризнанным является понимание доминирующей роли технологических аспектов организации общества и производства в прогрессе человечества. С этих позиций в истории человеческой цивилизации можно выделить доиндустриальное, индустриальное и постиндустриальные общества, как периоды развития общества и производительных сил.

Согласно классическим представлениям К. Маркса под производительными силами понимается совокупность материально-вещественных элементов производства, рабочей силы и форм организации производства. Рассматривая воспроизводственный аспект производительных сил, К. Маркс выделял производство как исходный и определяющий момент всего процесса воспроизводства, как результат функционирования элементов производительных сил [6]. Следовательно, технологичность производства как качественный признак производительных сил во многом определял и определяет прогресс человеческой цивилизации, уровень благосостояния и качество жизни населения. Основополагающими факторами развития общества и хозяйственных систем являются технологические, которые определяются технологиями производства и его организации.

При таком подходе понятие «технология» имеет ключевое значение, которое проясняет суть научно-технического прогресса и эволюции человеческой цивилизации. Наиболее распространенным является следующее понимание технологии: «способ преобразования вещества, энергии, информации в процессе изготовления продукции, обработки и

переработки материалов, сборки готовых изделий, контроля качества, управления. Технология воплощает в себе методы, приемы, режим работы, последовательность операций и процедур, она тесно связана с применяемыми средствами, оборудованием, инструментами, используемыми материалами» [93].

С нашей точки зрения, это определение более точно характеризует понятие «технология», чем следующее определение: «совокупность средств, процессов, операций, методов, с помощью которых входящие в производство элементы преобразуются в выходящие». Таким образом, технология охватывает машины, механизмы и инструменты, навыки и знания [13]. В этом определении технология отождествляется с конкретным физическим процессом, с конкретной формой производственного процесса, той, формой, которую этот процесс обретает в результате применения той или иной технологии.

О.С. Сухарев отмечает, что технологию не следует понимать исключительно в техническом значении [109]. Технология представляет совокупность методов, принципов, подходов к решению соответствующих (технических, технологических, организационных, социальных и др.) задач. Крупнейший западный специалист в области стратегического управления М. Портер полагает, что технологии в широком смысле существуют не только в тех видах деятельности, которые непосредственно относятся к производству материального продукта, но и пронизывают всю цепочку создания стоимости компании [85].

Ряд исследователей справедливо считает, что процесс промышленного производства представляет собой единство техники, технологии и организации производства и невозможно рассматривать технологическое развитие отдельно от организационного уровня производства. Дубровина Н.А. в работе [34] отмечает, что в технологическом развитии производства необходимо выделять уровень средств, способов и организации

производства, отражающий состояние техники, технологии и организации производственных процессов.

Понятие технологии, технологического развития и его значение для экономического роста исследовались и активно использовались и используются во многих экономических теориях.

В рамках неоклассической экономической теории технологический прогресс рассматривается в качестве одного из основных факторов экономического роста. Количественная оценка влияния технологических сдвигов на экономический рост проводится на основе производственных функций, в которых влияние технологических изменений оценивается как остаточное после оценки влияния основных факторов (труда и капитала), как правило, в виде дополнительного коэффициента.

Подробный анализ моделей, включающих фактор технологического развития, приведен в работе А. Дагаева [28].

При неоклассическом подходе технологическое развитие рассматривается как «черный ящик» в котором имеется вход (исходная информация) и выход (результаты технологического сдвига), а что происходит внутри этого ящика, каким образом входная информация перерабатывается в результаты в модели не указано. Более того, технологическое развитие выступает в качестве экзогенного явления к экономической системе, что-то внешнее, не имеющее источников и влияющих факторов в самой системе.

Это, конечно, не соответствует существующим реалиям. Кроме этого, при таком подходе возникает проблема двойного счета, так как технологический прогресс приводит к изменениям в составе оборудования, машин, используемых в производстве, т.е. приводит к изменению фактора производственной функции - капитала. Аналогично, технологическое развитие влияет на параметры трудовых ресурсов.

Следующим этапом развития моделей с научно-техническим прогрессом в роли фактора экономического роста были модели,

13

учитывающие накопление человеческого капитала (К. Эрроу и Х. Узавы). Новый подход, новые теории экономического роста, учитывают возможность генерации технологических изменений в рамках экономической системы (инвестиции в человеческий капитал, исследования и разработки, инфраструктура научных исследований) [136]. При этом учитывалась также возрастающая отдача от вложений в человеческий капитал, знания и технологии, что позволяет получить более объективную оценку технологического развития.

Существует целый ряд концепций, отражающих динамику технологического развития на различных этапах эволюции человеческой цивилизации. Одним из наиболее известных подходов к исследованию экономической динамики является теория длинных волн Н.Д. Кондратьева. Н.Д. Кондратьев установил наличие длинных волн в развитии капитализма, благодаря эмпирическим исследованиям экономических показателей на длительном промежутке времени (150 лет).

В соответствии с работами Н.Д. Кондратьева, существует три вида равновесных состояний:

1. «Равновесие «первого порядка» - между рыночным спросом и предложением, отклонения от него рождают краткосрочные колебания периодом 3-3.5 года, то есть цикл в товарных запасах.

2. Равновесие «второго порядка», достигаемое в процессе формирования цен производства путем межотраслевого перелива капитала, вкладываемого главным образом в оборудование. Отклонение от этого равновесия приводит к циклам средней продолжительности.

3. «Равновесие «третьего порядка» касается основных

материальных благ: промышленных зданий, инфраструктурных сооружений,

а также квалифицированной рабочей силы, обслуживающей данный

технологический способ производства. Запас основных капитальных благ

должен находиться в равновесии со всеми факторами, определяющими

существующий технический способ производства, со сложившейся

14

отраслевой структурой производства, существующей сырьевой базой и источниками энергии, ценами, занятостью и общественными институтами, состоянием кредитно-денежной системы и т.д.» [68].

При нарушении равновесия появляются длинные циклы конъюнктуры, вызванные необходимостью создания нового запаса «основных капитальных благ», соответствующих новому техническому способу производства.

Несколько иной взгляд на причины циклических колебаний был предложен Й. Шумпетером, который рассматривал инновации в качестве источника изменений в технологиях производства и управления и первопричинах цикличности экономического развития.

К. Фрименом было введено понятие «технологическая система», под которой понималась совокупность нововведений, включающих как базисные и улучшающие технические инновации, так и организационные инновации, внедряемые на основе доминирующей технико-экономической парадигмы. Соединение инноваций в систему происходит посредством диффузии. Цикл технологической системы определяет динамику длинной волны, подъём в которой обеспечивается диффузией инноваций. Для диффузии должна сложиться соответствующая социальная и политическая среда. Появление радикальной технологии не является залогом её успешного освоения в доминирующей технологической системе, технология становиться инновацией, когда создана соответствующая среда для диффузии [62].

К Перес предложил классификационную доктрину, в которой выделяются технико-экономические парадигмы (уклады) технологического развития экономики. Именно посредством смены этих парадигм или укладов происходит эволюция цивилизации хозяйственных систем. В этой доктрине обозначены этапы технологического развития, но не раскрываются причинно-следственные связи, не раскрывается механизм возникновения, тиражирования и диффузии технологий.

В доктрине дается определение технологической революции и технико-экономической парадигме. Технологическая революция - это мощный

15

кластер новых и динамичных технологий, продуктов и отраслей, способный вызвать подъем в экономике и породить долгосрочную тенденцию к развитию [83]. Технологическая революция представляет собой совокупность связанных технических инноваций, предполагающих использование низкозатратных ресурсов широкого применения (энергия, материал и т.д.), а также новую инфраструктуру.

Особую популярность в России в освещении проблематики технологического развития приобрела концепция технологического уклада, вытекающая из концепции технико-экономической парадигмы К. Перес [110].

Под технологическим укладом некоторые экономисты понимают сформированную в экономике систему, охватывающую все стадии переработки ресурсов, а также непроизводственное потребление, «образуя макроэкономический воспроизводственный контур». Причем каждый новый уклад зарождается в недрах предыдущего, когда этот последний достигает своего расцвета и доминирует в экономике. Доминирующий уклад достигает пределов роста, описываемого функцией насыщения, с происходящим затем снижением прибыльности соответствующих производств этого уклада и перераспределением ресурсов в пользу воспроизводственных цепочек нового технологического уклада. Этот механизм в общих чертах был показан Й. Шумпетером при описании появления новых комбинаций и «новаторов» [110].

В таблице 1.1 приводится периодизация и характеристика этапов технологического развития, ставшая в России общепринятой [24].

Понятие технико-экономической парадигмы, тесно связано с понятием

технологического уклада, но имеет несколько иную и более широкую

трактовку. Концепция технико-экономической парадигмы предполагает

такое видение технологического развития, которое включает не только

технологическую, но также социальную и институциональную структуру

общества. В рамках этого подхода исследуется появление инноваций,

16

базовых технологий, рассматривается отклик на эти изменения социально-институциональной структуры [109].

Эти концепции являются частью эволюционного подхода к развитию экономики. Новые значительные успехи и возможности экономической науки связывают с эволюционной экономикой. Главным принципом в эволюционной экономике являются принципы изменчивости и наследования, а также естественного отбора.

Таблица 1.1 - Периодизация технологического развития

Этап технологичес кого развития Срок, охватываемой этапом технологическог о развития Отрасли промышленности, обеспечивающие базовые технологии этапа и энергетическое обеспечение

Первый 1790-1860 гг. Текстильная промышленность, энергия воды, пара, угля.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ли Цзюнь, 2022 год

Источник: [

30, 133].

За этот период увеличился объем производства листового проката и холоднокатаного листа с защитными покрытиями. Все это стало возможным благодаря реализации крупных инвестиционных проектов на металлургических предприятиях.

В последние годы для российских металлургических предприятий усложнились макроэкономические условия функционирования, связанные с неблагоприятным фоном санкционных мер, которые непосредственно влияют на возможности экспорта произведенной продукции как в страны ЕС, так и в США, в силу заградительных таможенных пошлин. Более того, санкционные меры влияют на возможности финансирования текущей и инвестиционной деятельности предприятий черной металлургии, на снижение внутреннего потребления продукции металлургии, в силу замедления темпов роста экономики страны и уменьшения общего спроса на продукцию черной металлургии. За исключением производства стальных труб и ряда металлоконструкций для инфраструктурных проектов, потребление металлопродукции сокращается практически во всех сферах использования. Изменить ситуацию на рынке комплектующих и полуфабрикатов для машиностроения не смогли принятые в стране нормативные акты.

Для черной металлургии России одной из главных проблем остается проблема спроса. Возникает парадоксальная ситуация, даже при существенном росте производств, являющихся потенциальными потребителями металла, потребление российской металлопродукции сокращается. Например, в 2000-х годах это наблюдалось в таких отраслях, как автомобилестроение, станкостроение, строительная техника, производство бытовой техники [116].

Этому явлению существует целый ряд объяснений. Во-первых, высокая доходность производства металла в России при низкой доходности его потребления. Например, в 2010-2016 гг. при средней рентабельности металлургии в 18%, рентабельность производства готовых металлических изделий составила 6,4%. Рентабельность черной металлургии в России была в 3,75 раза выше, чем в строительстве и производстве транспортных средств, в 2,65 раз выше, чем в производстве машин и оборудования [17]. Внутренние

цены на металл фактически привязаны к мировому уровню, отсутствует взаимосвязь между уровнем спроса на металл и уровнем цен на него.

Во-вторых, продукция черной металлургии России ориентирована в первую очередь на массовый спрос, отсутствует необходимая ориентация на индивидуализацию спроса. В этих условиях, при практическом равенстве цен, многие российские потребители металлопродукции предпочитают импортировать из-за рубежа готовые изделия из металла и металлосодержащую продукцию с более подходящими качественными и количественными параметрами.

Дополнительные ограничения в черной металлургии России возникают в последние годы из-за сравнительной низкой доходности инвестиций в развитие производства, так как фондоемкость отрасли с 2000 года значительно выросла. В черной металлургии России успешно завершен определенный этап реструктуризации отрасли. Практически полностью использованы традиционные направления вложений (модернизация доменного, сталеплавильного производства, непрерывного разлива и внепечная обработка стали) на крупных предприятиях. Построены заводы по переработке металлолома, который раньше уходил на экспорт. Успешно реализованы крупномасштабные проекты с ориентацией на потребности в металлопродукции топливно-энергетических компаний, транспорта и строительства [17]. За этот период значительно выросла и укрепилась материально-техническая база предприятий черной металлургии России (табл. 2.7).

С 2000 года существенно уменьшился уровень износа оборудования, а коэффициент фондоотдачи снизился. При этом коэффициент использования производственных мощностей значительно превышает средние значения мировой практики.

При высокой фондоемкости отрасли, эффективность новых

финансовых вложений снижается и это уменьшает привлекательность рынка

металлов для новых инвесторов. Для обеспечения экономического роста

68

любой отрасли требуются качественные и количественные инвестиции, при этом желательна государственная поддержка с использованием инструментария государственного управления и регулирования.

Таблица 2.7 - Показатели, характеризующие основные производственные фонды предприятий черной металлургии России и их использование

Показатели 2000 2005 2010 2014 2015 2016 2017

Стоимость ОПФ, млрд руб. 229946 385100 714474 1179433 1253456 1359511 1473353

Инвестиции в ОПФ, млрд руб. 23,4 100,8 135 132 110 170 171

Уровень износа оборудования, % 51,7 48,5 42,5 43,1 42,6 42,4 42,0

Коэффициент использования 70,5 81,8 81,3 83,3 82,0 80,0 82,3

производственных мощностей, %

Коэффициент обновления ОПФ, % 0,8 2,1 11,6 10,6 8,1 7,6 5,2

Коэффициент фондоотдачи, доля ед. 0,0016 0,0043 0,0037 0,0025 0,0027 0,0026 0,0028

Индекс 1 1,19 1,38 1,61 1,70 1,73 1,76

производительности труда, доля ед.

Источник: [87, 88, 89, 1

8, 122, 130, 132].

Инвестиции на предприятиях черной металлургии России снижаются также по причине высоких процентных ставок по кредитам нефинансовым организациям и девальвации российской валюты. Объем инвестиций на предприятиях черной металлургии России составляет всего лишь 32%, в сравнении с предприятиями этой отрасли США, около 8% - КНР, 14% -Японии в 2017 г.

Отсутствие значительных инвестиций в развитие черной металлургии России, существенно снижает ее конкурентоспособность, в сравнении с другими странами (рисунок. 2.4).

Источник: составлено автором по данным [150].

Рисунок 2.4 - Инвестиции на предприятиях черной металлургии, млрд

долларов США

В настоящее время человеческий фактор становится решающим элементом в обеспечении и развитии экономического роста, а также является главным источником для повышения и стимулирования инновационной активности хозяйственной деятельности. Учитывая опыт многих развитых промышленных стран, можно отметить, что их первоначальный и повторный экономический рост опирался и опирается в большей степени на технологические инновации и разработки, которые внедрялись и внедряются в промышленном секторе экономики (включая предприятия черной металлургии).

Из рисунка 2. 5 видно, что инновационная активность предприятий черной металлургии России сравнительно низкая. Например, удельный вес организаций, осуществлявших технологические инновации, составлял в 2017 г. всего лишь 8,3%, что ниже, чем у предприятий этой отрасли в КНР примерно в 4 раза.

Источник: составлено автором и рассчитано по данным [152].

Рисунок 2.5 - Сравнительная оценка инновационной активности предприятий черной металлургии, %

Таким образом, функционирование черной металлургии в России в ближайшие годы будет происходить в условиях усиления рисков и неопределенностей как в экономических и экологических условиях, так и в области государственного регулирования, ужесточения политики протекционизма. Поэтому ожидать значительного развития черной металлургии России в ближайшие годы нет оснований.

2.2 Разработка инструментария для оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии

Проведенный анализ методических подходов к оценке уровня технологического развития предприятий черной металлургии позволил определиться с тем, что для разработки комплексной методики оценки технологического развития предприятий черной металлургии целесообразно использовать положительные моменты всех трех подходов, рассмотренных в параграфе 1.3 диссертации.

На первом этапе разработки комплексной методики оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии выделим блоки частных показателей, характеризующих уровень технологического развития, используя функционально-целевой подход. При этом предварительно выделим основные структурные элементы предприятия, которые определяют его уровень технологического развития. Структурные элементы предприятия черной металлургии можно представить в виде системы взаимосвязанных элементов (рис. 2.6).

Рисунок 2.6 Основные структурные элементы предприятия черной

металлургии

Предприятие черной металлургии является сложной социально-экономической системой. Деятельность предприятия можно представить в виде своеобразного процесса кругооборота ресурсов, осуществляемого посредством организации трех процессов:

1) производство продукции при использовании имеющихся ресурсов;

2) реализация производственной продукции, маркетинговая деятельность;

3) воспроизводство израсходованных ресурсов с помощью их пополнения на средства, полученные предприятием от реализации произведенной продукции.

Кроме этих трех основных производственно-финансовых процессов, на предприятии должны осуществляться три вспомогательных процесса, поддерживающих и обеспечивающих основные процессы:

• осуществление технологических нововведений (инноваций);

• проведение инноваций в области маркетинга и реализации продукции;

• внедрение инноваций в воспроизводственные процессы.

Предметом технических инноваций является обновление и

совершенствование процесса производства; предметом реализационно-маркетинговых инноваций - активизация маркетинга и улучшение реализации продукции; предметом воспроизводственных инноваций -обновление процесса воспроизводства ресурсов [47].

Все эти процессы приводят к изменению уровня технологичности всего предприятия. Поэтому при оценке уровня технологического развития предприятий черной металлургии необходимо учитывать, что предприятие является сложной системой с многочисленными, взаимосвязанными элементами, уровень технологического развития которых должен быть взаимоувязан и сопоставим. В противном случае, если существуют технологические несоответствия и противоречия, предприятие не сможет успешно и эффективно функционировать.

Технологии производства продукции, которые используются в производственной подсистеме предприятия, имеют приоритетное значение при выборе необходимого сырья и ресурсов для производственного процесса. Оборудование, станки, машины и механизмы, используемые в процессе производства продукции, во многом определяются и должны соответствовать тем технологиям и способам переработки исходного сырья в готовую продукцию, которые реализуются в этом процессе производства.

73

Следовательно, основные производственные фонды предприятия должны соответствовать технологиям, которые используются в производственной подсистеме предприятия.

Технологии организации и управления производством, реализации продукции, снабжения, вспомогательных и обеспечивающих процессов имеют также огромное значение для успешного функционирования предприятия и эти технологии должны соответствовать технологиям основного производственного процесса.

Для оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии важное значение имеет технологичность и инновационность выпускаемой продукции. Если технологии производства низкие, то невозможно выпустить высокотехнологичную и инновационную продукцию, но вот обратное возможно. На высокотехнологичном оборудовании, используя передовые технологии, можно выпускать продукцию, которая уже морально устарела и не пользуется спросом. Поэтому необходимо отдельно оценивать технологичность выпускаемой продукции при комплексной оценке технологического развития всего предприятия.

Многие факторы влияют на уровень технологического развития предприятий черной металлургии как на микроуровне, так и на мезо и макроуровне. При этом часть факторов влияет непосредственно и в данный момент, а влияние многих факторов проявляется через некоторое время, имеет временной лаг, часть факторов имеет только косвенное влияние. Поэтому важно отличать факторы, влияющие на уровень технологического развития, от показателей, которые характеризуют этот уровень в данный момент времени, и не подменять одних другими, что, к сожалению, часто происходит в существующих методиках оценки уровня технологического развития предприятий и производств.

Используя функционально-целевой подход выделим следующие блоки показателей оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии:

• технологичность выпускаемой продукции;

• технологичность организации производства и управления.

В каждом блоке выделяем показатели, которые комплексно характеризуют технологичность соответствующей подсистемы общей производственной системы предприятия, имеют однозначное количественное значение и применяются в практике статистического анализа деятельности предприятий черной металлургии.

В блок технологичности производства включаем показатели, характеризующие уровень технологичности основных производственных процессов на предприятиях черной металлургии:

1.1. Доля конвертерного производства стали;

1.2. Доля электросталиплавления в общем объеме производства

стали;

1.3. Доля непрерывной разливки стали;

1.4. Доля холоднокатаного листа в общем объеме производства листового проката.

В блок технологичности выпускаемой продукции включаем следующие показатели:

2.1. Доля продукции с высокой добавленной стоимостью в общем объеме произведенной продукции;

2.2. Доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции;

2.3. Доля листового проката с защитными покрытиями в общем объеме холоднокатаного листа;

2.4. Трудоемкость выпускаемой продукции.

В блок технологичности организации производства и управления

включаем показатели, которые в целом характеризуют технологичность

процессов организации производства и управления всей деятельностью

предприятия, включая вспомогательные и обеспечивающие процессы на

75

предприятии. В этот блок включаем на предварительном этапе следующие показатели:

3.1. Уровень износа оборудования;

3.2. Объем инвестиций в основные фонды на 1000 рублей основных фондов;

3.3. Уровень рентабельности продукции;

3.4. Индекс производительности труда;

3.5. Коэффициент использования производственных мощностей;

3.6. Коэффициент обновления основных производственных фондов;

3.7. Коэффициент фондоотдачи;

Показателей в этом блоке достаточно много, и они характеризуют одни и те же аспекты производства и управления деятельностью предприятий черной металлургии. Поэтому между этими показателями возможны корреляционные зависимости и взаимовлияния. Это необходимо проверить с помощью корреляционного анализа.

Рассмотрим значения показателей блока технологичности организации производства и управления за период с 2000 по 2017 год на примере предприятий черной металлургии России (табл. 2.8).

Так как показатели имеют различные единицы изменения, то их значения нормируем, используя следующие формулы:

т? _ Хфак-Х-тт ^ л ч

* —~Г~' (21)

лтах лтт

^ _ Хтах-Хфак ^ ^^

Хтах—Хтт

где X - нормированные значения показателя; Хфак - фактическое значение показателя; Хт1П - наименьшее значение показателя за исследуемый период, Хтах - наибольшее значение показателя за период наблюдений.

Формула (2.1) используется для нормировки значений показателей, для которых с ростом их значений характеризуемое показателем свойство улучшается, а формулу (2.2) - в противном случае.

Таблица 2.8 - Значения некоторых показателей, характеризующих деятельность предприятий черной металлургии

в России в 2000 - 2017 гг.

Год Уровень износа оборудования, %. *31 Инвестиции в ОПФ на 1000 руб. ОПФ, руб. ^32 Уровень рентабельности продукции, %. ^33 Индекс производительности труда, ед. ^34 Коэффициент использования производственных мощностей, %. ^35 Коэффициент обновления ОПФ, %. *36 Коэффициент фондоотдачи, ед. ^37

2000 51,7 0,1018 25,8 1 70,5 0,8 0,0016

2001 53,4 0,1198 12,3 0,96 73,5 1,4 0,0015

2002 52,7 0,1016 18,5 1,04 74,5 1,6 0,0017

2003 50 0,1129 21,8 1,14 79,8 1,1 0,0023

2004 49,3 0,2147 36,2 1,18 81,3 2 0,0034

2005 48,5 0,2618 23,4 1,19 81,8 2,1 0,0043

2006 48 0,2707 24 1,32 85,5 2,2 0,0038

2007 44 0,2417 24 1,31 86,8 2,5 0,004

2008 43,5 0,3666 22,8 1,37 79,8 14,8 0,0052

2009 43 0,2552 14,3 1,29 76,5 13,4 0,0033

2010 42,5 0,189 14,5 1,38 81,3 11,6 0,0037

2011 40,9 0,2362 11 1,56 81,5 12,3 0,0039

2012 42,1 0,1964 8,6 1,57 80,5 12,4 0,0032

2013 42,7 0,1257 6,7 1,59 81 11,9 0,0028

2014 43,1 0,1119 15,5 1,61 83,3 10,6 0,0025

2015 42,6 0,0878 20,7 1,7 82 8,1 0,0027

2016 42,4 0,1250 20 1,73 80 7,6 0,0026

2017 42 0,1161 17,9 1,76 82,3 5,2 0,0028

По формуле (2.2) нормируем показатель «Уровень износа оборудования», который обладает следующим свойством, чем больше значения показателя, тем хуже ситуация с оборудованием предприятий черной металлургии. По формуле (2.1) нормируем все остальные показатели в этом блоке. После этого все показатели будут однонаправленными: чем больше значения показателя, тем лучше ситуация с технологичностью предприятий черной металлургии.

Рассмотрим корреляционную матрицу нормированных значений показателей, представленных в блоке технологичности организации производства и управления (табл. 2.9).

Таблица 2.9 - Корреляционная матрица показателей, включенных в блок технологичности организации производства и управления.

Показатели *31 ^32 ^33 ^34 ^35 *36 ^37

*31 1 0,20 -0,41 0,89 0,57 0,81 0,47

^32 0,20 1 0,19 -0,11 0,33 0,31 0,91

^33 -0,41 0,19 1 -0,36 0,09 -0,58 0,16

^34 0,89 -0,11 -0,36 1 0,56 0,60 0,21

^35 0,57 0,33 0,09 0,56 1 0,17 0,60

*36 0,81 0,31 -0,58 0,60 0,17 1 0,43

^37 0,47 0,91 0,16 0,21 0,60 0,43 1

Показатель Х37 «Коэффициент фондоотдачи» имеет тесную корреляционную связь с показателем Х32 «Инвестиции в ОПФ на 1000 руб. ОПФ», коэффициент корреляции - 0,91. Поэтому из этих двух показателей в блоке технологичности организации производства и управления необходимо оставить один для сокращения количества показателей, характеризующих один и тот же аспект. С этих позиций лучше оставить показатель «Коэффициент фондоотдачи», т.к. влияние инвестиций на технологичность необходимо выявлять с учетом временного лага, который не всегда

однозначно определяется, если нет достоверных статистических данных за продолжительный период времени.

Показатель Х31 «Уровень износа оборудования» имеет тесную корреляционную зависимость от показателей Х34 «Индекс производительности труда» и Х36 «Коэффициент обновления основных производственных фондов», коэффициент корреляции соответственно - 0,89 и 0,81. Поэтому показатель Х31 также удаляем из блока технологичности организации производства и управления. Остальные показатели в матрице корреляции (табл. 2. 9) не имеют коэффициентов корреляции близких к 1 и их можно оставить в соответствующем блоке.

На основе результатов корреляционного анализа в блоке технологичности организации производства и управления оставляем следующие показатели:

Х33 - Уровень рентабельности продукции;

Х34 - Индекс производительности труда;

Х35 - Коэффициент использования производственных мощностей;

Х36 - Коэффициент обновления ОПФ;

Х37 - Коэффициент фондоотдачи.

Сформированные совокупности показателей в каждом из выделенных блоков будем использовать в разрабатываемой в диссертационном исследовании методике комплексной оценки уровня технологичности предприятий черной металлургии.

2.3 Методика комплексной оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии

Несмотря на положительную в целом динамику развития предприятий

черной металлургии России, в последние годы наблюдаются существенные

элементы неустойчивости и нестабильности, которые провоцируются как

внутрироссийскими, так и общемировыми факторами и условиями развития

79

черной металлургии. Одним из основополагающих факторов такой нестабильности является наличие большого числа избыточных мощностей в черной металлургии в мире. Использование сталеплавильных мощностей в мире в 2016 г. составляло только 69,25%, а в 2017 году - 72,3% [12].

Завершение крупных металлоемких программ индустриализации Китая также оказывает существенное влияние на ситуацию в черной металлургии в мире. В последние годы Китай активно реализует программу сокращения производственных мощностей в черной металлургии, при этом избавляются от малоэффективных и «непрофильных» производств. Вместе с тем, предприятия черной металлургии России продолжают инвестировать в собственное технологическое и техническое развитие, с 2000 по 2017 годы объем инвестиций составил около 2,2 трлн. руб. Инвестиционные вложения были направлены на фундаментальную модернизацию производственной базы предприятий черной металлургии.

В этих условиях важное значение приобретает оценка уровня технологического развития предприятий черной металлургии, которая позволяет определить перспективность и целесообразность инвестиций в те или иные производственные фонды предприятий черной металлургии, их влияние на уровень технологического развития предприятий.

Предварительный анализ факторов, характеризующих уровень технологического развития предприятий черной металлургии, позволил выделить три блока частных показателей, которые планируется использовать в методике оценки уровня технологического развития:

1. Блок технологичности производства;

2. Блок технологичности выпускаемой продукции;

3. Блок технологичности организации производства и управления.

В каждом блоке присутствуют показатели, которые с разных сторон характеризуют технологичность одного объекта, дополняя друг друга. Поэтому интегральный показатель по блоку целесообразно формировать, с

нашей точки зрения, в виде аддитивной суммы с равными весовыми коэффициентами:

где ^ - субиндекс (интегральный показатель) I -го блока, п - количество показателей в ¿-ом блоке, ^¿у - нормированные значения у'-го показателя ¿-го блока.

Для оценки уровня технологичности предприятий черной металлургии сформируем интегральный показатель Я , характеризующий уровень технологического развития предприятий черной металлургии:

где - весовые коэффициенты, которые вычисляются методом анализа иерархий, ^ - субиндекс ¿-го блока показателей технологичности.

Для количественного определения весовых коэффициентов в формуле (2.4) используется метод анализа иерархий, который достаточно подробно описан в литературе [96]. Соответствующая иерархия представлена на рисунке 2.7.

Иерархия, построенная для решения этой задачи, состоит из трех уровней. В вершине главная цель - оценка уровня технологического развития предприятий черной металлургии, на втором уровне - основные сферы деятельности предприятий черной металлургии, а на третьем уровне -выделенные блоки показателей для оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии.

(2.3)

я = £3=1^,

(2.4)

Добыча (закупка) и обогащение сырья

Вспомогательные и обеспечивающие производства

Организация производства и управление

Основное производство

Сбытовая деятельность

Финансово-инвестиционная деятельность

Технологичность производства

Оценка уровня технологического развития предприятий черной металлургии

Технологичность продукции

Технологичность управления

Рисунок 2.7. Иерархия задачи оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии.

Для вычисления весовых коэффициентов методом анализа иерархий необходимо решить следующие задачи:

1. Декомпозиция задачи в виде иерархии элементов, влияющих на главную цель - определение уровня технологического развития черной металлургии.

2. Организация и проведение анкетирования экспертов для последовательного попарного сравнения всех элементов иерархии по уровню влияния на элементы предыдущего уровня иерархии.

3. Представление экспертных суждений в виде обратно симметричных матриц и проверка их на согласованность.

4. Проведение количественных расчетов в компьютерной программе «Метод анализа иерархий».

5. Определение среднего итогового вектора - коэффициентов значимости выделенных блоков показателей оценки уровня

технологического развития предприятий черной металлургии.

82

В качестве экспертов выступили специалисты предприятий черной металлургии и исследователи в этой области. Общее количество экспертов -12 человек. Анкета опроса экспертов представлена в Приложении А. Используя вычислительные процедуры метода анализа иерархий, вычислены весовые коэффициенты . Пример расчетов коэффициентов в компьютерной программе для одного эксперта представлен в Приложении Б. Результаты обработки мнений экспертов представлены в таблице 2.10.

Таблица 2.10 - Результаты вычисления весовых коэффициентов методом анализа иерархий.

Эксперты «2 «3

1 0,395 0,212 0,393

2 0,401 0,182 0,417

3 0,372 0,192 0,436

4 0,412 0,207 0,381

5 0,384 0,196 0,420

6 0,426 0,205 0,369

7 0,387 0,241 0,372

8 0,434 0,178 0,388

9 0,389 0,206 0,405

10 0,327 0,294 0,379

11 0,445 0,162 0,393

12 0,411 0,176 0,413

Средние значения 0,399 0,204 0,397

Формула (2.4) принимает следующий вид:

Я = 0,399 • ^ + 0,204 • + 0,397 • ^ (2.5)

Интегральный показатель оценки уровня технологического развития

предприятий черной металлургии Я принимает значения из интервала [0;1].

При этом, чем значение Я больше, тем уровень технологического развития

предприятий черной металлургии выше.

83

Разработанную методику апробируем на примере предприятий черной металлургии России. В таблицах 2.11 и 2.12 представлены исходные данные, значения показателей, характеризующих уровень технологического развития предприятий черной металлургии России, выделенных в блоках 1 и 2 соответственно. Исходные данные по показателям, сформированных в блоке 3, представлены в параграфе 2.2.

Таблица 2.11 - Значения некоторых показателей, характеризующих уровень технологичности производства (блок 1) предприятий черной металлургии в России в 2000 - 2017 гг.

Показатели 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Доля конвертерного производства стали, % 58,0 58,6 61,3 61,4 60,1 60,2 62,3 62,1 63,4 64,2 64,8 65,3 65,9 66,7 66,2 68,0 66,5 67,0

Доля электросталиплавления в общем объеме производства стали, % 14,7 15,1 15,0 16,0 17,6 19,8 19,7 21,9 22,6 26,8 27,2 28,7 29,1 29,6 30 28,7 30,9 30,4

Доля непрерывной разливки стали, % 50 51 55 58 61 66 68,5 71,1 69,5 75 77 77 82 87,3 88,3 91 91 92

Доля холоднокатаного листа в общем объеме производства листового проката, % 31,6 32,6 32,7 33,9 34,4 32,9 33,6 32 32,3 31,5 32,1 32,3 31,9 32,2 31,1 29,8 29,1 29,6

Источник: [87, 88, 89, 118, 122, 130, 132].

Таблица 2.12 - Значения некоторых показателей, характеризующих уровень технологичности продукции (блок 2) предприятий черной металлургии в России в 2000 - 2017 гг.

Показатели 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Доля продукции с высокой добавленной стоимостью, % 33,2 32,9 32,9 33 33,4 34,1 34,3 35,5 35 36,2 35,9 36,4 36,6 36,8 37,3 37,1 36,8 37

Доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, % 2,3 3,8 4,1 3,7 4,3 3,5 3,7 4,4 4,2 4,7 4,3 5,8 5,5 6,7 7 7 6,9 7,1

Доля листового проката с защитными покрытиями в общем объеме холоднокатаного листа, % 21,9 22,4 24,8 26,9 27,4 30 36,4 40,2 38,4 41,6 55,4 62,9 58,6 63,5 65,1 66,3 66,3 72,1

Трудоемкость выпускаемой продукции, чел.час/ т 27,4 27,8 25,8 23,3 22,4 21,6 19,9 19,2 18,5 18,5 16,4 16,1 15,2 14,7 13,4 13,1 13,1 12,6

Источник: [87, 88, 89, 118, 122,

30, 132].

Таблица 2.13 - Значения субиндексов и интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России

Показатели 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

*! - субиндекс блока 1 0,12 0,19 0,29 0,38 0,41 0,41 0,51 0,48 0,52 0,60 0,67 0,71 0,74 0,82 0,76 0,74 0,71 0,74

- субиндекс блока 2 0,024 0,081 0,141 0,178 0,249 0,273 0,355 0,490 0,453 0,564 0,629 0,778 0,767 0,873 0,947 0,946 0,924 0,983

- субиндекс блока 3 0,14 0,08 0,17 0,31 0,51 0,48 0,54 0,56 0,73 0,48 0,56 0,61 0,55 0,52 0,57 0,59 0,56 0,55

Интегральный показатель 0,109 0,126 0,211 0,310 0,417 0,409 0,487 0,514 0,590 0,548 0,617 0,683 0,669 0,708 0,725 0,724 0,691 0,716

Результаты расчетов субиндексов по блокам и интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России представлены в таблице 2.13.

За период с 2000 года по 2014 год значения интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России выросли с 0,109 до 0, 725, более чем в 6,6 раз. Это показывает значительное повышение уровня технологического развития отрасли. За эти годы произошла коренная модернизация материально-технической базы черной металлургии России, произошли позитивные структурные сдвиги, которые повлияли на производственный потенциал отрасли.

Уровень технологического развития предприятий черной металлургии России последовательно возрастал с 2000 по 2008 год, а в 2009 году снизился относительно 2008 года. Значения интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии в 2015 - 2017 гг. ниже, чем в 2014 году. В уровне технологического развития отрасли в эти годы наблюдалась определенная стагнация.

Разработанная методика оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии предназначена для оценки уровня технологического развития одного объекта в динамике, за ряд периодов. Апробация методики на примере предприятий черной металлургии России наглядно демонстрирует, что такая оценка динамики в уровне технологического развития предприятий одной страны не позволяет получить общую картину технологичности отрасли, без сопоставлений с уровнем технологического развития предприятий черной металлургии других стран, занимающих лидирующие позиции на рынках продукции этой отросли. Предложенную методику легко модифицировать для сравнительной оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии разных территорий, разных стран. Для этого достаточно изменить только порядок нормировки показателей, так как сами частные показатели,

используемые в методике, уже имеют относительный характер.

88

объектов используем следующие формулы для нормирования значений показателей:

X = (2.6)

Х-тах

V _ л Хфак-Хтт п\

х = —ТГГ—, (2.7)

Х-тах Хт1П

где X - нормированное значение показателя Х, Хфак - фактическое значение показателя Х, Хтах - наибольшее значение показателя Х по всем сравниваемым объектам, Хт1П - наименьшее значение показателя Х по всем сравниваемым объектам.

Формула (2.6) используется для нормировки значений показателей, для которых с ростом их значений характеризуемое показателем свойство улучшается, а формулу (2.7) - в противном случае.

Модифицированную методику оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии апробируем на примере России и Китая.

Исходные данные для сравнительной оценки по предприятиям Китая представлены в таблице 2.14.

Таблица 2.14 - Значения некоторых показателей, характеризующих уровень технологического развития предприятий черной металлургии Китая.

о Показатели 2015 2016 2017

Доля конвертерного производства стали, % 94,1 93,7 90,7

Доля электросталиплавления в общем объеме производства стали, % 5,9 6,3 9,3

Доля непрерывной разливки стали, % 89 90 90

Доля холоднокатаного листа в общем объеме производства листового проката, % 4,1 4,3 5,0

Доля продукции с высокой добавленной стоимостью, % 11,9 11,1 11,8

Доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, % 7,5 7,8 8,1

Доля листового проката с защитным покрытием в общем объеме холоднокатаного листа, % 17,8 16,2 14,8

Трудоемкость выпускаемой продукции, чел.-час./т 5,47 5,07 4,42

Уровень рентабельности продукции, % 6,7 7,4 10,6

Индекс производительности труда 1 1,1 1,26

Коэффициент использования производственных мощностей, % 62 65 58

Коэффициент обновления ОПФ 8,0 3,5 3,2

Коэффициент фондоотдачи 0,0152 0,0152 0,0177

Рассчитано по данным: [27, 101, 152, 147].

Субиндексы по блокам показателей, нормированных по формулам (2.6), (2.7), и интегральный показатель уровня технологического развития предприятий черной металлургии России и Китая рассчитываем по формулам (2.3) и (2.5). Результаты расчетов субиндексов по блокам и интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России и Китая представлены в таблице 2.15.

Таблица 2.15 - Значения субиндексов и интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России и Китая в период 2015-2017 гг.

Показатели Россия Китай

2015 2016 2017 2015 2016 2017

^ - субиндекс блока 1 0,91 0,92 0,92 0,57 0,58 0,60

- субиндекс блока 2 0,70 0,71 0,73 0,59 0,60 0,63

^ - субиндекс блока 3 0,79 0,77 0,70 0,74 0,66 0,72

Интегральный показатель 0,817 0,816 0,792 0,645 0,618 0,656

Вычисления показывают, что значения интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России

в период 2015 - 2017 гг. изменяются от 0,817 до 0,792. Причем в эти годы значения показателя устойчиво снижались. Это связано со снижением значений интегрального показателя ^ - технологичности организации производства и управления, на которое повлияло значительное снижение коэффициента обновления ОПФ и рентабельности продукции в отрасли за этот период. При этом значения интегрального показателя для предприятий России в этот период были выше, чем для предприятий Китая. Разность между значениями интегрального показателя для предприятий России и Китая в 2015 году составляла 0,172, а в 2017 году - 0,136. Следовательно, разрыв между уровнями технологического развития предприятий черной металлургии России и Китая к концу 2017 года сократился. На это существенное влияние оказала программа сокращения избыточных мощностей в отрасли, реализуемая в Китае.

В целом, разработанная методика позволяет комплексно оценить уровень технологического развития предприятий черной металлургии, в динамике по годам и в сравнении с уровнем технологического развития предприятий черной металлургии других территорий и стран.

Выводы по главе 2. Основой для развития черной металлургии России является хорошая сырьевая база. В отрасли сформировались крупные холдинговые структуры, преимущественно дивизиональной формы организации, производства которых расположены как в России, так и в других странах мира. В черной металлургии России успешно завершен определенный этап реструктуризации отрасли. За последние десятилетия значительно выросла и укрепилась материально-техническая база предприятий черной металлургии России.

В работе разработана комплексная методика оценки уровня

технологического развития предприятий черной металлургии. Используя

функционально-целевой подход, в работе выделены блоки частных

показателей, характеризующих уровень технологического развития, В

каждом блоке выделены показатели, которые комплексно характеризуют

91

технологичность соответствующей подсистемы общей производственной системы предприятия, имеют однозначное количественное значение и применяются в практике статистического анализа деятельности предприятий черной металлургии. Сформирован интегральный показатель, характеризующий уровень технологичности предприятий черной металлургии России, с весовыми коэффициентами, вычисленными методом анализа иерархий.

Разработанная методика апробирована на примере предприятий черной металлургии России. За период с 2000 года по 2014 год значения интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России выросли с 0,109 до 0, 725, более чем в 6,6 раз. Это показывает значительное повышение уровня технологического развития отрасли. За эти годы произошла коренная модернизация материально-технической базы черной металлургии России, произошли позитивные структурные сдвиги, которые повлияли на производственный потенциал отрасли.

Предложенная методика была модифицирована для сравнительной оценки уровня технологического развития предприятий черной металлургии разных территорий, разных стран и апробирована на примере России и Китая. Вычисления показывают, что значения интегрального показателя уровня технологического развития предприятий черной металлургии России в период 2015 - 2017 гг. изменяются от 0,817 до 0,792. Причем в эти годы значения показателя устойчиво снижались. При этом значения интегрального показателя для предприятий России в этот период были выше, чем для предприятий Китая. Разность между значениями интегрального показателя для предприятий России и Китая в 2015 году составляла 0,172, а в 2017 году - 0,136. Следовательно, разрыв между уровнями технологического развития предприятий черной металлургии России и Китая к концу 2017 года сократился.

3. МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ ЧЕРНОЙ МЕТАЛЛУРГИИ

3.1 Разработка инструментария для оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии

Технологический потенциал предприятий черной металлургии состоит из элементов, обладающих определенным сроком службы и подверженных физическому и моральному износу, что приводит к их выбытию и снижению уровня технологического развития предприятий черной металлургии. С другой стороны, возрастает конкуренция на рынках металлопродукции и повышаются требования рыночной среды к выпускаемой продукции, изменяются ее потребности, что вызывает необходимость увеличения уровня технологического развития отрасли, повышения величины технологического потенциала предприятий черной металлургии.

Величина технологического потенциала предприятий черной металлургии обусловлена не только количеством имеющихся и доступных технологий и ресурсов, возможностей, но также их качеством, структурой, степенью сбалансированности составляющих, рациональностью и эффективностью их использования.

В настоящее время в научной литературе не сформирован единый, общепринятый методический инструментарий оценки уровня технологического потенциала предприятий и производственных систем. Существующие методики и методические подходы нацелены на анализ и оценку лишь отдельных составляющих технологического потенциала предприятий, что не позволяет получить объективную оценку полностью всего потенциала, с учетом его состава и структуры, включая важную его нематериальную составляющую.

В Японии успешно используется для формирования и реализации научно-технической политики государства инструментарий оценки государства инструментарий оценки уровня инновационного и технологического потенциала, который включает расчет следующих показателей [143]:

• объем экспортных поставок технологий;

• объем экспорта инновационных и наукоемких товаров;

• общий баланс, приходящийся н торговлю технологиями;

• удельный вес обрабатывающей промышленности в добавленной стоимости;

• объем внутренних затрат на инновационное развитие и НИОКР;

• численность занятых инженеров и ученых в научно-исследовательской и опытно-конструкторской деятельности;

• число зарегистрированных патентов внутри страны и за рубежом.

Оценка потенциала проводится в виде суммы всех показателей, с

учетом их доли в суммарном значении, и результат представляют в виде лепестковой диаграммы.

Данный инструментарий позволяет сравнивать однотипные объекты по указанным показателям, но не позволяет сформировать целостную картину о технологическом потенциале производственных систем.

Известна также американская методика оценки технологического и научного потенциала, которая основана на четырех агрегированных показателях: состояние технологической инфраструктуры, состояние социально-экономической инфраструктуры, оценка продуктивности, оценка национальной ориентации [3]. В этой методике вместе с объективными показателями, статистическими индикаторами и показателями, используются экспертные оценки: оценка взаимосвязи между наукой и промышленностью, диффузии технологических новшеств в производство и способности промышленности внедрять новые технологические решения, оценка усилий

государства по созданию условий, благоприятствующих привлечению иностранного капитала, предпринимательской активности и т.д.

Процесс оценки технологического потенциала по этой методике является трудоемким и носит ярко выраженный субъективный характер, из-за большого объема экспертных оценок.

Для оценки инновационно-технологического потенциала в зарубежной практике используются следующие методике:

• The Boston Consulting Group, которая включает два блока показателей - «затраты на инновации» и «инновационная эффективность» [153].

• European Innovation Scoreboard 2011 - инструментарий Европейской комиссии, разработанный в рамках Лиссабонской стратегии, чтобы обеспечить сравнительную оценку инновационной деятельности государств - членов ЕС [142].

• Инновационный индекс EIU (Economist Intelligence Unit) состоит из двух блоков показателей: «затраты на инновации» и «результаты от инноваций» [140].

Эти методики разработаны для оценки инновационно -технологического потенциала стран, территорий, содержат высокий процент балльных оценок и их сложно адаптировать к оценке технологического потенциала металлургических предприятий.

Существует целый ряд методик, разработанных российскими учеными, для оценки технологического и инновационного потенциала производственных систем и территорий. Условно методики можно разбить на две группы: индексные оценки и рейтинговые оценки.

К первой группе относится методика оценки технологического и инновационного потенциалов на базе эволюционного развития Кортова С.В. [48].

В этой методике используются показатели: индекс наукоемкости (отношение объема затрат на научную сферу и покупку технологий к объему

95

годового валового выпуска), коэффициент технологической независимости (отношение объема внутренних затрат на технологическое и инновационное развитие к объему импортируемых технологий), индекс технологического обмена (отношение доходов к платежам при торговом обороте технологий и результатов научно-исследовательской деятельности).

К этой группе можно отнести также методику Назруллаевой Е.Ю., в рамках которой оценивается величина технологического потенциала отраслей промышленности. В этой методике технологический потенциал оценивается по основным факторам промышленного производства и уровню загрузи производственных мощностей [72]. Исходные данные для расчетов по этой методике формируются на основе статистических данных из статистических сборников и включают следующие данные: объем промышленного производства, индекс промышленного производства, данные по основным фондам, среднесписочная численность работников и количество часов отработанных в среднем одним работником; данные по материальным ресурсам: уровень загрузки производственных мощностей в промышленном секторе, инвестиции в основные фонды, затраты на приобретение сырья и материалов.

Данная методика оценивает состояние технологического потенциала предприятий, но не учитывает динамические способности и нематериальную составляющую технологического потенциала.

В методике Орловой Е.Р. и Микеевой А.С. для оценки уровня и потенциала технологического развития предприятия приборостроения формируется сводный индекс по выделенным составляющим, который характеризует общую оценку величины технологического потенциала предприятия [80].

В качестве составляющих выступают:

• технологический уровень предприятия (технологический уровень основных и вспомогательных производственных процессов, технологический уровень управленческих процессов);

• потенциал технологического развития (кадровый потенциал предприятия, инновационный потенциал, финансово-инвестиционный потенциал).

Каждая составляющая технологического потенциала в данной методике характеризуется совокупностью относительных показателей, принимающих значения в интервале [0;1]. Авторы этой методики сознательно выбирали в качестве показателей только индексы со значениями в интервале [0,1], что, с нашей точки зрения, существенно повлияло на возможности методики охарактеризовать комплексно технологический потенциал предприятия.

Печенкова В.В. и Мартемьянов В.В. предложили методику расчета интегрального индекса технологического развития регионов на основе статистической информации по 63 регионам РФ. В качестве частных показателей выступили следующие: удельный вес затрат на технологические инновации в ВРП, удельный вес объема продукции инновационно-активных предприятий и организаций в ВРП, удельный вес инновационной продукции в ВРП [61]. Интегральный индекс технологического развития регионов сформирован в виде суммы выделенных показателей с весовыми коэффициентами, вычисленными как удельный вес факторных нагрузок соответствующих показателей.

В настоящее время существует достаточно много методик, в которых вычисляются рейтинги инновационного развития стран и территорий [15, 69, 115, 46, 92, 146, 154].

В работе [129] отмечено, что методики расчета рейтинга инновационного развития регионов, хотя и имеют некоторые сходства (особенно в схемах расчета), существенно отличаются друг от друга и прежде всего, разным количеством показателей, включенных в рейтинг (от 8 до 36), а также методическими схемами построения рейтинга. Результаты рейтинга, хотя и имеют некоторые сходства, однако они тоже значительно различаются.

В некоторых рейтингах отсутствуют процедуры сглаживания и трансформация данных, используется только нормировка. Это приводит к непропорциональному влиянию отдельных показателей на результат. Например, при простой нормировке по методу «макс-мин» большие значения показателей (в частности, для Москвы) влияют на смещение оценок остальных регионов к нулю.

Часть рейтингов включает весовые коэффициенты для различных блоков и/или показателей, в других рейтингах все показатели считаются равнозначными и вычисляется простое среднее арифметическое. Большинство методик использует кластерный анализ на различных этапах, однако в этих методиках отсутствует оценка качества проведенной кластеризации, зачастую даже не указывается алгоритм ее проведения. В большинстве рейтингов блоки, на которые делятся показатели, выбираются «априори», возможно экспертным заключением. И наконец, следует отметить, что недостатком для всех рейтингов является отсутствие этапа верификации результатов.

На основе проведенного анализа в работе [129] и был построен обобщенный алгоритм для создания рейтингов, претендующий на определенную универсальность.

Анализ существующих методик оценки величины технологического потенциала производственных систем и территорий позволил установить, что в полной мере ни одна из них не может использоваться для оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии, что обуславливает необходимость разработки авторского методического инструментария оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии.

С нашей точки зрения, основные составляющие технологического потенциала черной металлургии (рис. 3.1) такие же, как и у технологического потенциала производственной системы, которые были представлены в первой главе в таблице 1.3.

В блок 1 входят технологии добычи и обогащения железных руд, технологии коксования угля и окускования железорудного сырья, условия и возможности использования технологий добычи и улучшений сырья и материалов.

Рисунок 3.1. Основные составляющие технологического потенциала предприятий черной металлургии.

В блок 2 входят технологии плавки и разливки металла, технологии внепечной обработки металлов, технологии проката металла, условия и возможности использования технологий производственных процессов.

В блок 3 входят технологии управления персоналом, финансами, технологии управления инвестициями и логистическими потоками, технологии сбыта продукции и закупки материалов, условия и возможности использования технологий организации производства и управления.

В блок 4 входят компоненты, связанные с разработкой собственных технологий и приобретением с последующим внедрением чужих технологий,

условия и возможности разработки, приобретения и внедрения технологий.

99

В каждой составляющей технологического потенциала предприятий черной металлургии присутствует нематериальная часть, которая характеризует эффективность использования имеющихся технологий и ресурсов, возможностей и включает наработанные приемы, компетенции, механизмы, традиции, сложившиеся правила, корпоративную культуру и многое другое. Все это необходимо учитывать при анализе и оценке величины технологического потенциала предприятий черной металлургии.

При оценке величины технологического потенциала предприятий черной металлургии необходимо так же учитывать следующее:

• величина технологического потенциала определяется не только используемыми в настоящее время технологиями, ресурсами, возможностями, но и потенциальными, не используемыми по каким-либо причинам в настоящее время;

• величина технологического потенциала определяется не только и не столько имеющимися у предприятий технологиями, возможностями, ресурсами, но и способностями предприятий к эффективному их использованию;

• для оценки величины потенциала нужно учитывать не только размеры ресурсов, количественные оценки возможностей технологий, но и показатели эффективности использования ресурсов и возможностей, а также качественные характеристики имеющихся ресурсов, запасов и возможностей;

• для оценки величины технологического потенциала необходимо в каждой его составляющей выделить нематериальную часть и ее оценить, используя совокупность адекватных показателей.

Для принятия управленческих решений в области технологического развития предприятий черной металлургии важна объективная информация об имеющемся уровне технологического развития предприятий и величине их технологического потенциала.

В настоящее время многие вопросы, связанные с оценкой величины

технологического потенциала предприятий черной металлургии, являются

100

недостаточно разработанными, отсутствует общепризнанная, типовая методика такой оценки.

В диссертационном исследовании разработана методика оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии. В каждом блоке технологического потенциала предприятий черной металлургии, представленном на рисунке 3.1, выделяются показатели, характеризующие соответствующие технологии, ресурсы и эффективность их использования. С нашей точки зрения, эффективность использования технологий и ресурсов характеризует величину и уровень развития нематериальной части соответствующего блока технологического потенциала предприятий черной металлургии, т.е. объем, качество и величину созданных условий, механизмов, наработок в соответствующей сфере технологического потенциала.

Формирование совокупности показателей в каждой составляющей технологического потенциала предприятий черной металлургии проводилось на основе принципов комплексного подхода. Выбирались показатели, которые со всех сторон характеризуют количество соответствующих ресурсов и технологий, их качество и эффективность использования, являются доступными и используются в статистическом учете деятельности предприятий черной металлургии.

В блок 1 включаем следующие показатели:

1. Объем произведенного концентрата железорудного, млн т.

2. Объем произведенного кокса, млн т.

3. Коэффициент использования производственных мощностей по производству железной руды, %.

4. Коэффициент использования производственных мощностей по производству кокса, %.

5. Объем произведенных железорудных окатышей (окисленных), млн

т.

В блок 2 включаем следующие показатели:

101

1. Удельный вес конвертерного производства стали, %.

2. Удельный вес непрерывной разливки стали, %.

3. Коэффициент использования производственных мощностей по прокату черных металлов, %.

4. Объем произведенных стальных труб, млн т.

5. Доля листового проката с защитными покрытиями в общем объеме холоднокатаного листа, %.

В блок 3 включаем следующие показатели:

1. Уровень рентабельности произведенной продукции, %.

2. Трудоемкость выпускаемой продукции, чел.-час./т.

3. Коэффициент использования производственных мощностей, %.

4. Уровень износа оборудования, %.

5. Коэффициент фондоотдачи, доля ед.

В блок 4 включаем следующие показатели:

1. Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, %.

2. Отношение затрат на инновационную деятельность к общему объему отгруженной продукции, %.

3. Доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, %.

4. Объем инвестиций в основные производственные фонды на 1000 руб. стоимости ОПФ.

Для каждого показателя X, представленного в блоках 1-4, эксперты определили эталонное значение - , которое используется при нормировании значений показателей по формулам:

1 = ^ (3.1)

■т? _ ^тях-^фак /-«ч

Л = "Т—(3.2)

Лтя^ лэ

где X - нормированное значение показателя, Хфак - фактическое значение показателя, Хтах - наибольшее значение показателя за период наблюдений, Хэ - эталонное значение показателя.

Формула (3.1) используется для нормировки значений показателей, которые монотонно возрастают, т.е. с улучшением характеризуемого показателем свойства исследуемого объекта, значения показателя возрастают, а формула (3.2) - в противном случае. По формуле (3.2) нормируем показатели «Уровень износа оборудования», «Трудоемкость выпускаемой продукции». По формуле (3.1) все остальные показатели из блоков 1-4.

После такой нормировки все показатели будут однонаправленными: чем лучше свойство, которое характеризует показатель, тем больше значения показателя.

Инструментарий оценки величины технологического потенциала предприятий черной металлургии рассмотрим на примере предприятий России. В таблице 3.1 представлены исходные данные и эталонные значения показателей блоков 1 - 4 разрабатываемой методики.

Таблица 3.1 - Некоторые значения показателей, характеризующих технологический потенциал предприятий черной металлургии России.

№ Показатели 2005 2010 2015 2016 2017 Эталон

1.1 Объем произведенного концентрата железорудного, млн т 95,1 95,9 101 101,4 95 120

1.2 Объем произведенного кокса, млн т 31,7 27 28,2 28,5 27,7 40

1.3 Коэффициент использования производственных мощностей по производству железной руды, % 97 89 90,5 94 95 100

1.4 Коэффициент использования производственных мощностей по производству кокса, % 90 78,6 80,6 81 79 100

1.5 Объем произведенных железорудных окатышей (окисленных), млн т 35,7 38,4 41 42,9 48,6 70

2.1 Удельный вес конвертерного производства стали, % 60,2 64,8 68 66,5 67 90

2.2 Удельный вес непрерывной разливки стали, % 66 77 91 91 92 100

2.3 Коэффициент использования производственных мощностей по прокату черных металлов, % 86 81,1 80,4 81 83 100

2.4 Объем произведенных стальных труб, млн т 6,7 9,2 11,4 10,4 10,9 15

2.5 Доля листового проката с защитными покрытиями в общем объеме холоднокатаного листа, % 30 55,4 66,3 66,3 72,1 80

3.1 Уровень рентабельности произведенной продукции, % 23,4 14,5 20,7 20 17,9 30

3.2 Трудоемкость выпускаемой продукции, чел.-час./т 21,6 16,4 13,1 13,1 12,6 5

3.3 Коэффициент использования производственных мощностей, % 81,8 81,3 82 80 82,3 90

3.4 Уровень износа оборудования, % 48,5 42,5 42,6 42,4 42 30

3.5 Коэффициент фондоотдачи, доля ед. 0,0043 0,0037 0,0027 0,0026 0,0028 0,008

4.1 Удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, % 11,9 22,4 21,6 17,7 18,4 50

4.2 Отношение затрат на инновационную деятельность к общему объему отгруженной продукции, % 3,8 2,8 1,1 1,4 1,2 10

4.3 Доля инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, % 3,5 4,3 7 6,9 7,1 30

4.4 Объем инвестиций в основные производственные фонды на 1000 руб. стоимости ОПФ. 0,2618 0,189 0,0878 0,125 0,1161 0,3