АНАЛИТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА КЛЮЧЕВЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ТРАНСПОРТИРОВКИ ДЛЯ МУЛЬТИМОДАЛЬНЫХ ПЕРЕВОЗОК
Аннотация и ключевые слова
Аннотация (русский):
Экономический рост и процветание страны во многом зависят от степени развития транспортной системы. При этом наличие ряда проблем на уровне базового звена - непосредственно транспортных предприятий в части планирования и оценки - не позволяет менеджерам объективно оценивать транспортно-логистическую деятельность и, как следствие, принимать грамотные управленческие решения. Вопрос оценки ключевых показателей транспортировки как фактор повышения эффективности работы российских транспортных предприятий является предметом исследования. Представлен краткий обзор литературы по вопросам оценки показателей транспортировки и применения методов экономического анализа в экономике транспорта, в частности, интегральный метод анализа. Приведены некоторые примеры его применения для оценки эффективности организации перевозок, отмечены направления дальнейшего развития методики. Рассмотрены факторы влияния отдельных транспортно-логистических функций и операций на показатели эффективности предприятия, рентабельность бизнеса и общеэкономические показатели. Предложена трехуровневая модель, позволяющая провести анализ ключевых показателей KPI (key performance indicators) транспортировки с использованием интегрального метода анализа. Первый уровень предусматривает оценку укрупненных показателей экономической эффективности предприятия; в качестве схемы для расчетов выбрана модель Дюпон, позволяющая проводить анализ рентабельности бизнеса. На втором уровне рассматривается показатель общих транспортно-логистических затрат. На базовом уровне представлены показатели транспортной работы. Таким образом, анализ влияния частных факторов на укрупненные показатели можно провести, используя систему уравнений, позволяющую последовательно, в несколько этапов, рассматривать факторы. Проведена апробация предложенного метода для мультимодальной перевозки, которая показала его преимущества в части получения более точных расчетов, проведения четкой и однозначной оценки транспортной деятельности.

Ключевые слова:
транспортировка, мультимодальная перевозка, ключевые показатели эффективности KPI, интегральный метод анализа
Текст
Введение Важная роль в решении вопроса экономического роста и национального процветания России принадлежит развитию транспортной системы. Выход страны на высокие темпы социально-экономического развития подразумевает проведение ряда оптимизационных процедур транспортной отрасли, что позволит повысить конкурентоспособность и инвестиционную привлекательность российской экономики. На государственном уровне проблемам развития транспортного комплекса России уделяется особое внимание. Это отражается в формировании и реализации Транспортной стратегии Российской Федерации на период до 2030 г. [1], федеральных целевых программ, а также в значительных объемах финансирования отраслевых инфраструктурных проектов (в 2011-2013 гг. на эти цели выделено 2,2 трлн руб., в 2014-2016 гг. около 2,4 трлн руб. [2]). При этом наличие ряда проблем на уровне базового звена - непосредственно транспортных предприятий, в частности, в планировании и оценке деятельности - не позволяет отечественной транспортной отрасли развиваться более быстрыми темпами. В настоящее время, согласно статистическим данным [3], вклад Российской Федерации в мировой экспорт транспортных услуг не превышает 2 %. Учитывая динамичность современной рыночной среды, а также повышение значимости транспортировки как отрасли, необходимо проводить комплексный анализ деятельности транспортных предприятий, позволяющий получать точные результаты и, как следствие, объективно определять ресурсы для дальнейшего роста и развития. Анализ работы транспортных предприятий может быть проведен с помощью ключевых показателей деятельности KPI. При этом особое внимание стоит уделить методам анализа и оценки, дающим точные и однозначные результаты. Применение интегрального метода анализа для оценки эффективности перевозок Анализ ряда источников [4-9] показал, что помимо широко распространенных методов сравнения (индексный, бенчмаркинг и др.) [5, 7] для оценки KPI целесообразно использовать методы экономического анализа, в частности, интегральный метод анализа (ИМА), позволяющий проследить влияние отдельных факторов на результирующую функцию. Интегральный метод анализа основан на использовании определенного интеграла, который на отрезке от a до b функции f(x) представляет собой приращение первообразной этой функции f(x), т. е. F(b) - F(a). Вопрос применения ИМА в экономике транспорта нашел отражение в работах [4, 9], где представлены расчетные зависимости, позволяющие подставлять исходные данные в уже готовые формулы, не проводя весь процесс интегрирования. Однако на данном этапе развития методики интегрального метода анализа широкое применение метода ограничивается использованием ограниченного количества формул, представленных в авторитетных трудах по данной теме. В табл. 1 указаны наиболее распространенные модели и расчетные формулы, используемые для ИМА. Таблица 1 Модели факторных систем при интегральном методе анализа Базовая модель факторных систем Ввод дополнительных переменных Расчетная формула для факторов - - * Аналогично для ** Аналогично для На основе предложенных в табл. 1 формул в работе [10] были выведены расчетные зависимости для переменных, входящих в состав модели общих транспортно-логистических затрат - TLC: (1) где Сп - цена единицы продукции у поставщика, руб./ед.; А - потребность в продукции, ед.; С0 - затраты, связанные с процедурой заказа, руб./заказ; S - размер партии заказа, ед.; Сt - затраты на транспортировку, руб.; f - доля затрат от цены продукции на хранение текущего запаса; f* - доля затрат от цены продукции на хранение страхового запаса; j - доля от затрат на хранение товара в пути (рассчитывается как процент от стоимости товара); Кр - коэффициент нормального закона распределения; σl - среднее квадратическое отклонение дневного расхода продукции, ед.; τ - время транспортировки, дни; D - время расчетного периода, дни; Cso - нехватка запасов, в долл. США (издержки, связанные с дефицитом товара); Е(kp) - интеграл потерь; Сш - средняя величина штрафа за непоставку «точно вовремя», руб.; F(τ > τ0) - вероятность превышения времени транспортировки над эталонным значением; λ - доля возвратной продукции от всей потребности; - затраты на транспортировку возвратного потока, руб.; S* - партии поставки возвратной продукции, ед.; φ - коэффициент учета габаритов товара, т или м3. Разработанная модель TLC отличается от уже существующих тем, что впервые помимо затрат на оформление заказов и хранения текущего и страхового запасов были учтены 8 типов затрат, прямо или косвенно связанных с ключевой логистической функцией - транспортировкой. Каждый тип затрат представлен в виде зависимости, дающей возможность учесть максимальное количество факторов, влияющих на размер TLC. На основе ИМА авторы [10] вывели формулы для расчета влияния отдельных факторов на TLC (табл. 2). Таблица 2 Формулы оценки влияния факторов (показателей транспортно-логистических операций) на TLC* Фактор Расчетная зависимость Потребность в продукции за год А, ед. где Затраты, связанные с процедурой заказа С0, руб./заказ Затраты на транспортировку Сt, руб. Затраты на хранение (в процессе транспортировки товара) Сts, руб./ед. Размер партии заказа S, ед. где; q = 0,5Cs Затраты на хранение товара (текущий и страховой запас) Сs, руб./ед. Страховой запас Sss, ед. Продолжение табл. 2 Формулы оценки влияния факторов (показателей транспортно-логистических операций) на TLC* Фактор Расчетная зависимость Товар, находящийся вне склада, Sso, ед. Затраты на дистрибуцию,Сso., руб./ед. Время в пути τ, дни Штрафы за опоздание, руб./ед. Вероятность выполнения заказа «точно вовремя» Доля возвратного потока Размер возвратного потока где k = λφA * Составлено по [10]. Оценка влияния транспортировки на рентабельность бизнеса Следующий этап в оценке влияния отдельных транспортно-логистических функций и операций на показатели эффективности предприятия состоит в изучении их влияния на рентабельность бизнеса и общеэкономические показатели. В работе [11] для оценки влияния отдельных показателей на рентабельность бизнеса с помощью ИМА была исследована сложная функция - модель Дюпон (в основе модели - показатель рентабельности активов ROA, (return on assets)): (2) где ; А - потребность в продукции в течение рассматриваемого периода; Сп - цена единицы продукции; С0 - затраты, связанные с организацией и выполнением одного заказа; S - размер партии заказа (поставки); f - доля затрат на хранение, зависящая от цены единицы продукции; σS - среднее квадратическое отклонение страхового запаса; kp - коэффициент (параметр), соответствующий вероятности отсутствия дефицита P(S); Сд - потери, вызванные дефицитом запаса; E(kp) - интеграл потерь (для нормального закона распределения); z - коэффициент безопасности; Сц - цена товара при реализации продукции конечному потребителю, руб.; АКпр - стоимость активов компании, за исключением стоимости основных фондов и запасов продукции, руб.; ОФ - стоимость основных фондов компании; Сх - затраты на хранение единицы продукции в год; k - страховой запас (вероятность отсутствия дефицита). В модели Дюпон (2), в отличие от общих затрат (1), есть слагаемые, где один и тот же фактор встречается и в числителе, и в знаменателе, причем в составе произведения или дроби. Для таких сложных функций в известных нам источниках не встречается расчетных зависимостей на основе ИМА. В работе [11] была сделана попытка решить уравнение (2) с помощью введения переменных, позволяющих исключать дроби в числителе и знаменателе (так называемый «цикл»). Например, для формирования расчетных зависимостей фактора А вводятся следующие обозначения: (3) (4) (5) Однако выполненные расчеты для аналогичных зависимостей с учетом подстановок типа (3)-(5) дают неверные результаты. Таким образом, декомпозиция моделей с исключением факторов и их заменой, а также с введением новых факторов с целью упрощения базовой зависимости некорректна, т. к. приводит к потере точности расчетов. При этом вывод формул чисто математическим путем нецелесообразен ввиду сложности и громоздкости расчетов. Анализ ключевых показателей (KPI) транспортировки с помощью трехуровневой модели оценки В качестве альтернативного подхода для анализа показателей транспортировки целесообразно использовать укрупненные аналитические модели. Например, рассмотрим модель Дюпон. Упростим уравнение (2): в знаменателе исключим ОФ, т. к. этот параметр не отражает степень влияния транспортных показателей на ROA. Все прочие составляющие знаменателя важно проанализировать, в контексте модели Дюпон они отражают структуру ROA, т. к. имеют прямое отношение к транспортировке. В числителе объединим и обозначим как Сх. Показателем Сд можно пренебречь, т. к. данный компонент, на наш взгляд, существенно не влияет на ROA. Тогда уравнение (2) примет вид где Т - объем продаж; Сз - затраты на выполнение заказа. Анализ формулы показал, что дальнейшая декомпозиция Сз, Сх и Т некорректна, т. к. на данном этапе развития методики ИМА не существует формул для решения подобных задач (с точки зрения использования существующей логики и формул, представленных в работах [4, 9]), и нецелесообразна (с точки зрения вывода формул строго математическим путем). Тем не менее, провести анализ влияния частных факторов на укрупненные показатели можно, используя систему уравнений, позволяющую в несколько этапов последовательно анализировать факторы. На рис. предложена система уравнений для оценки транспортных затрат на трех уровнях. Декомпозиция транспортных затрат в контексте трехуровневой модели оценки логистической деятельности На рис. приняты следующие обозначения: Ск, Сз, Схс и Схт, Сс, Сд, Сш, Сл - затраты на приобретение, оформление заказа, хранение страхового и текущего запасов, складские затраты, потери от дефицита, штрафные санкции и латентные затраты соответственно. Vcp - техническая скорость, км/ч; L - планируемое расстояние перевозки, км; tп/р - время погрузки/разгрузки; γ - коэффициент холостого пробега (например, от парка до первой точки маршрута плюс маршрут от последней точки до парка); k - количество ездок за один маршрут (как правило, k = 2: маршрут от точки А в точку В и обратно); g - тариф, у.е./час. На высшем уровне (модель Дюпона, рис.) Ст входит в состав общих затрат в виде двух базовых компонентов - в модель общих транспортно-логистических затрат непосредственно входит Ст, и на третьем уровне представлены факторы, влияющие на изменение Ст. Апробация предложенного метода Анализ ключевых показателей транспортировки, на наш взгляд, следует начинать с третьего уровня (рис.), где рассматриваются показатели производственной деятельности. В качестве примера рассмотрим мультимодальную перевозку с участием двух видов транспорта - железнодорожного и автомобильного, т. к. именно эти типы перевозок являются наиболее популярными и востребованными как в России, так и за рубежом. Тогда формула третьего уровня (рис.) примет вид где Vжн - норма пробега железнодорожного транспорта; Vэк - эксплуатационная скорость; tнк - время на начально-конечные операции, сут.(ч.); tж.доп - время на дополнительные операции на железнодорожном транспорте. С помощью ИМА получим расчетные зависимости для определения влияния технических показателей на транспортные затраты при мультимодальной перевозке (табл. 3). Таблица 3 Анализ влияния частных показателей транспортной работы на результирующий показатель транспортных затрат при мультимодальной перевозке Фактор Рабочая формула k y g L Таким образом, мы можем оценить транспортные показатели технического характера и размер транспортных затрат ИМА по каждому виду транспорта, что позволит получить более точные расчеты, чем использование усредненных значений. Удобству дальнейших расчетов способствует последующее программирование данных формул или внесение их в табличный редактор MS Ecxel. Исходные данные и результаты расчетов внесем в табл. 4. Таблица 4 Оценка влияния факторов на транспортные затраты с помощью ИМА Фактор План, 0 Факт, 1 Δ ИМА k 2 2 0 0 y 0,85 0,99 0,14 7 444,804 g 1 000 1 025 25 1 204,642 L 200 190 -10 -1 887,81 Vжн 18 20 2 -2 011,12 Vэк 20 21 -1 -862,933 tп/р 0,9 0,89 0,01 -18,647 5 tж.доп 1,8 1,9 0,1 186,475 tнк 1,8 1,9 0,1 372,95 Итого 46 598,89 51 016,8 4 417,909 4 428,357 Анализ полученных результатов показал, что транспортные затраты увеличились, главным образом, вследствие невысокой скорости подвижного состава обоих видов транспорта. Причем время погрузки/разгрузки, по сравнению со скоростью, оказывает не такое большое влияние на целевой показатель Cт. Следующий этап расчета включает анализ транспортных затрат в составе общих затрат на перевозку (рис., второй уровень) и оценку общей экономической эффективности в контексте транспортно-логистической составляющей (рис., первый уровень). Заключение Транспортировка в единой интегрированной стратегии, согласованной с более широкими корпоративными целями, - это участок, где высокие показатели менеджмента могут привести к получению стратегического конкурентного преимущества. Посредством грамотного управления транспортировкой можно добиться улучшения результатов работы всей перевозки. Предложенный в статье метод позволяет проводить четкую и однозначную оценку транспортной деятельности, что даст возможность менеджменту повысить эффективность и снижать затраты транспортных предприятий.
Список литературы

1. Транспортная стратегия РФ на период до 2030 года: Распоряжение Правительства РФ от 22 ноября 2008 г. № 1734-р. URL: http://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/94460/.

2. О федеральном бюджете на 2014 год и на плановый период 2015 и 2016 годов: Федеральный закон от 2 декабря 2013 г. № 349-ФЗ. URL: http://base.garant.ru/70525334/.

3. www.mintrans.ru/documents/detail.php?ELEMENT_ID=21090.

4. Баканов М. И., Шеремет А. Д. Теория экономического анализа: учеб. М.: Финансы и статистика, 1999. 416 с.

5. Бауэрсокс Д. Дж., Клосс Д. Дж. Логистика: интегрированная цепь поставок. М.: Олимп-Бизнес, 2001. 640 с.

6. Бородулина С. А. Реинжиниринг бизнес-процессов на транспорте: учеб. пособ. СПб.: СПбГИЭУ, 2012. 238 с.

7. Кристофер М. Логистика и управление цепочками поставок / пер. с англ.; под общ. ред. В. С. Лукинского. СПб.: Питер, 2005. 316 с.

8. Лукинский В. С., Лукинский В. В., Плетнева Н. Г. Логистика и управление цепями поставок. М.: Юрайт, 2016. 359 с.

9. Пинхасик Е. Э. Анализ работы пассажирских автотранспортных предприятий интегральным методом. М.: Транспорт, 1989. 80 с.

10. Lukinskiy V. S., Lukinskiy V. V., Zamaletdinova D. A. Integrated method of analysing logistics costs in supply chain // International Journal of Supply Chain and Inventory Management. 2015. Vol. 1, no. 1. Pp. 48-61.

11. Шульженко Т. Г. Управление логистическими функциями в цепях поставок: теория и методология: дис. … д-ра экон. наук. СПб.: Санкт-Петерб. гос. инж.-экон. ун-т, 2012. 358 с.