Использование элементов маржинального анализа при управлении трансформацией структуры активов судостроительного предприятия

Представленное вниманию исследование посвящено вопросам трансформации активов сложного наукоемкого промышленного производства с целью повышения эффективности их использования при одновременном учете интересов как собственников (инвесторов), так и менеджмента и непосредственных участников производственного процесса. Объектом исследования служит судостроительная верфь, обладающая спецификой организации такого производства в Российской Федерации, то есть сочетающего в себе черты и специализации, и кооперации и функционирующего в условиях значительной доли государственного заказа в действующем и перспективном портфелях. Теория управления производственными системами содержит методы, методологии и рекомендации, относящиеся прежде всего к стационарным системам, деятельность которых в условиях совершенной конкуренции описывается равновесными моделями. Основным вектором научных поисков авторов статьи является исследование нестационарных процессов, прогнозирование и разработка методологии управления характеристиками, свойственными производственным системам судостроения в различных рыночных условиях. Эффективное развитие предприятия есть общая цель микроэкономического управления. В статье поставлены задачи по нормированию уровня затрат в судостроении, в частности при постройки головного судна, и по снижению затрат с учетом заданного уровня риска, с учетом циклов строительства. В целях дальнейшего пересмотра и обоснования реализации инновационных программ, необходимого и достаточного реформирования активов предприятия, которые должны предшествовать получению заказов от государственных учреждений. В качестве метода исследования использованы элементы маржинального анализа (CVP-анализ). С его помощью показано влияние структуры активов на важные экономические индикаторы, например область безубыточности процесса постройки судна. В результате исследования в научный оборот введены понятия «область безубыточности» и «область финансовых рисков» как функции от изменения цикла постройки. Предложен экономический индикатор, который может быть использован для определения экономической целесообразности передачи постройки объекта морской техники конкретному предприятию и для обоснования программ реформирования структуры имущественного комплекса. Предложен также методический подход к решению задачи управления инновационными процессами по изменению структуры затрат на судостроительном предприятии с целью уменьшения величины себестоимости постройки и одновременного обеспечения приемлемого уровня риска операционной деятельности.

1. Алехин М.Ю., Ваучский А.Н. Алгоритм формирования кластера средств труда производственных систем судостроения, перспективных для инвестирования // Морские интеллектуальные технологии. 2021. № 4-2(54). С. 96–101. DOI: 10.37220/MIT.2021.54.4.073

2. Бубновская Т.В., Артемьева О.А., Исаенко Л.А., Радченко К.И. Особенности управленческого учета на судостроительном предприятии и оптимизация аналитического учета затрат // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2021. Т. 10. № 4(37). С. 67–71. DOI: 10.26140/anie-2021-1004-0014

3. Де Сото Э. Загадка капитала: Почему капитализм торжествует на Западе и терпит поражение во всем остальном мире. М.: Олимп-Бизнес, 2004.

4. Егорова А.О., Посошков Д.С. Ключевые показатели эффективности деятельности судостроительных предприятий АО «ОСК» за 2020 год // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2021. № 7(57). С. 26–31. DOI: 10.47581/2021/PS-3/IE.7.57.04

5. Зубаткин В.Ю., Аксенов М.Ю. Маржинальный анализ и его роль в принятии управленческих решений // Современные тенденции развития исследовательских компетенций в условиях инновационного кластера. Сборник статей Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Уфа: Общество с ограниченной ответственностью «Аэтерна», 2024. С. 50–52.

6. Костин К.Б., Мамедова Л.Э., Золотов А.С. Исследование инновационных технологий производства на примере южнокорейских судостроительных предприятий «Большой тройки» // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Т. 13. № 12. С. 6649–6664. DOI: 10.18334/epp.13.12.120213

7. Костюк В.Н. Нестационарные экономические процессы. М.: УРСС, 2004.

8. Мамедова Л.Э.Г. Способы эффективного использования ресурсов судостроительного предприятия // Журнал университета водных коммуникаций. 2011. № 2. С. 91–97.

9. Портер М. Конкуренция. М.: ИД Вильямс, 2001.

10. Akhilgova Z.Kh., Yurasova I.O. Practical Aspects of CVP Analysis Application in Russia // Экономика и предпринимательство. 2019. № 10(111). С. 1283–1287.

11. Baumol W.J., Bowen W.G. Performing Arts: The Economic Dilemma. New York: The Twentieth Century Fund, 1966.

12. Jere T. Marginal Analysis as the Basis for Decision Making // Интерактивная наука. 2021. № 4(59). С. 46–50. DOI: 10.21661/r-553800

13. Mamedova L., Gogolukhina M. Organisational and Economic Aspects of Deep Modernization and Foundation Projects of Shipbuilding Yards // Transportation Research Procedia. 2022. Vol. 63. P. 2072–2078. DOI: 10.1016/j.trpro.2022.06.231

14. Manea M., Manea E. Shipbuilding — An Analysis from the Perspective of Enterprise Resources Planning System // World Journal of Engineering and Technology. 2023. Vol. 11. Is. 1. P. 81–112. DOI: 10.4236/wjet.2023.111008

15. Mun J. Empirical Cost Estimation for U.S. Navy Ships // Universal Journal of Management. 2019. Vol. 7. Is. 5. P. 152–176. DOI: 10.13189/ujm.2019.070502

16. Ozkok M., Helvacioglu I.H. A Continuous Process Improvement Application in Shipbuilding // Brodogradnja. 2013. Vol. 64. P. 31–39.

17. Suheon J., Saenal S., Huiqiang S., Yong-Kuk J., Jong Gye S. System Development for Establishing Shipyard Mid-Term Production Plans Using Backward Process-Centric Simulation // International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering. 2019. Vol. 12. P. 20–37. DOI: 10.1016/j.ijnaoe.2019.05.005

18. Wang X.Y., Bai J.H. Factor Flow, Resource Mismatch and Total Factor Productivity // Inquiry into Economic Issues. 2022. Vol. 10. P. 50–61.

19. Xue L., Shi G., Dai D., Xu Y. Two-Stage Efficiency Structure Analysis Model of Shipbuilding Based on Driving Factors: The Case of Chinese Shipyard // Open Journal of Social Sciences. 2020. Vol. 8. P. 182–200. DOI: 10.4236/jss.2020.82015

20. Zhang W., Bo L., Zhang S., Wang Y. Assessing the Relationship between Resource Misallocation and Total Factor Productivity Based on Artificial Neural Network // Computational Intelligence and Neuroscience. 2022. DOI: 10.1155/2022/5148879