А и управление: актуальные проблемы и поиск путей решения материалы региональной научно-практической конференции молодых ученых и студентов (Пермь, 23 апреля 2014 г.) Пермь 2014



страница5/34
Дата09.08.2019
Размер4.94 Mb.
#126836
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   34

Из таблицы видно, что в 2012 году произошло снижение всех показателей рентабельности компании. Так, рентабельность активов и операционная рентабельность снизились более чем в 1,5 раза, рентабельность капитала в 1,37 раза, чистая рентабельность в 1,64 раза по сравнению с 2010 годом. При этом показатели рентабельности в 2010 – 2011 были стабильными. Данное снижение обусловлено налоговыми претензиями к дочерней компании ОАО «МТС» в Узбекистане и связанными с этим обесценением гудвилла (деловой репутации) и формированием резерва на возможное увеличение суммы налоговых претензий. Убыток от обесценения гудвилла и долгосрочных активов составил 610 811 тыс. долл.

Отношение общего долга к капиталу и общего долга к EBITDA увеличилось в 2012 году по сравнению с 2010 в 1,4 и 1,44 раза соответственно. Коэффициент процентного покрытия при этом почти не изменился (рост на 5%). Таким образом, долговая нагрузки компании несколько увеличилась, а стоимость заимствований, скорее всего, уменьшается.

Генерируемый компанией операционный денежный поток в 2012 году составил 34% выручки или 28% от активов. Т.е., соотношение операционного денежного потока к выручке и активам несколько улучшились по сравнению с 2010 годом (на 2 и 3 процентных пункта соответственно). Соотношение же операционного денежного потока к капиталу возросло с 87% до 111%. На основании этих данных можно сделать вывод о повышении эффективности работы компании.

Таблица 5

Показатели чистой прибыли, балансовой стоимости и выручи на одну акцию, долл. США для ОАО «МТС»



Показатель

2010

2011

2012

Чистая прибыль

1 548 443

1 567 732

1 038 460

Количество акций

1 916 869

1 970 953

1 993 300

Прибыль на одну акцию

0,81

0,80

0,52

Балансовая стоимость на одну акцию

2,17

1,87

1,92

Выручка на одну акцию

5,89

6,25

6,24

Цена акции

259,88

183,18

246,00

Проанализируем теперь популярные о финансовых аналитиков коэффициенты соотношения рыночной цены акций компании и ключевых результатов ее деятельности (прибыли, балансовой стоимости и выручки) в расчете на одну акцию. Для этого мы составим Таблицу 5, рассчитав прибыль, балансовую стоимость и выручку, приходящиеся на одну акцию. В принципе, можно было вычислять указанные коэффициенты, найдя рыночную капитализацию компании как произведение рыночной цены одной акции на их количество – результат был бы тем же.


Рис.2. Динамика коэффициентов P/E, P/BV, P/S ОАО «МТС за 2010 – 2012 год


Анализ коэффициентов P/E, P/BV, P/S показывает, что все три указанные коэффициента уменьшились в 2011 году по сравнению с 2010 годом.

Причиной является уменьшение цены акции при сохранении компанией хороших показателей эффективности. Так, в 2011 году по сравнению с 2010 чистая прибыль на акцию практически не изменилась, выручка на одну акцию возросла, а балансовая стоимость на одну акцию уменьшилась незначительно. Таким образом, привлекательность акций ОАО «МТС» в 2011 году как объекта для инвестирования по этим индикаторам возросла.

Ситуация принципиально изменилась в конце 2012 года. Стоимость акций компании увеличилась вместе с ростом всего российского фондового рынка. Одновременно из-за претензий к дочерней компании ОАО «МТС» в Узбекистане снизилась чистая прибыль компании, как в абсолютном выражении, так и приходящиеся на одну акцию – если в 2011 году на одну акцию приходилось 80 центов чистой прибыли, то в 2012 году – только 51 цент. При этом выручка, приходящаяся на одну акцию, почти не изменилась (6,25 долл. в 2011 году и 6,24 долл. в 2012 году), а приходящаяся на одну акцию балансовая стоимость даже возросла (с 1,87 долл. в 2011 году до 1,92 долл. в 2012 году).

Вместе с ростом рыночной стоимости акций эти изменения привели к увеличению коэффициентов P/E, P/BV, P/S в 2012 году, снизив, таким образом, привлекательность инвестиций в ОАО «МТС».

На основании результатов коэффициентного анализа, можно сделать вывод о том, что ОАО «МТС» удалось восстановиться после экономического кризиса 2008-2009 годов. Компания способна генерировать достаточный объем прибыли и показывать высокую эффективность. При этом следует отметить рост долговой нагрузки компании, а также снижение чистой прибыли из-за проблем дочерней компании в Узбекистане.
Список литературы


  1. Ефимова, О. В. Финансовый анализ: современный инструментарий для принятия экономических решений. М.: Омега-Л, 2009. с.198.

  2. Финансовая отчетность ОАО «МТС» за 2010-2012 гг.


Секция 2. Современные проблемы экономической теории и перспективы развития региональной экономики
В.Г. Балеевских

(Науч. руководитель к.э.н. Ковалева Т.Ю.)

ПГНИУ, г. Пермь
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО КЛАСТЕРА В ЭКОНОМИКЕ ПЕРМСКОГО КРАЯ
Понятие «кластер» в экономическую науку было введено профессором Гарвардской бизнес-школы М. Портером. Согласно М. Портеру, кластер есть «сконцентрированные по географическому принципу группы взаимосвязанных компаний, специализированных поставщиков, поставщиков услуг, фирм в родственных отраслях, а также связанных с их деятельностью организаций (например, университетов, агентств по стандартизации, торговых объединений) в определенных областях, конкурирующих, но при этом ведущих совместную работу» [1, с. 256].

В литературе выделяют множество подходов к классификации кластеров. Однако в основе базовой классификации лежит разделение всех кластеров на производственные кластеры и кластеры услуг. Среди последних, особо выделяют образовательные кластеры, трактовка которых, следуя логике настоящей статьи, требует должного пояснения.

В настоящее время сложились два подхода к определению образовательных кластеров. Согласно первому подходу, образовательный кластер представляет собой исключительно группу учебных заведений, локализованных на одной территории, формирующих в качестве конечного продукта образовательную услугу, конкурирующих и взаимодействующих между собой [2, с. 79]. Согласно второму подходу, образовательный кластер – это система географически соседствующих взаимосвязанных образовательных учреждений и компаний, функционирующих на определенной территории (город, регион) и взаимодополняющих друг друга [4]. В связи с этим выделяют и два подхода к формированию образовательных кластеров: первый основан на идее вертикальной интеграции образовательных учреждений, второй – на идее некоммерческого, социального партнерства бизнеса и образовательных учреждений [3, с. 57-60].

Стоит особо подчеркнуть, что в современной научной литературе плюрализм в трактовке кластерных структур породил отсутствие единой системы методов идентификации и диагностики кластеров. Вместе с тем существует ряд базовых методов, разработанных М. Портером и его последователями, которые позволяют выявить кластеры, определить их участников и построит цепочки создания добавленных стоимостей.

Среди широко используемых на практике методов идентификации кластеров, которые успешно применяются как зарубежными, так и отечественными учеными, необходимо выделить расчет коэффициентов локализации и оценку структурных сдвигов.

С помощью коэффициентов локализации сравнивают экономические характеристики отдельных отраслей (численность работников, объемы продаж, валовая добавленная стоимость и т.п.) региона со страной в целом. Если величина коэффициента локализации больше 1, то концентрация данной отрасли в данном регионе выше, чем в стране в целом, и наоборот.

Анализируя литературу, мы может отметить неоднозначность мнений исследователей по поводу «порога» коэффициента локализации, что обуславливает определенные разногласия в результатах идентификации кластеров. Например, М. Портер считает достаточным значение коэффициента, равное 0,8, Дж.Кортрайт – 1,5.

Метод структурных сдвигов имеет много интерпретаций. Его разновидностью является метод Shift-Share. Данный метод предполагает, что экономическое развитие региона можно измерить при помощи трех компонентов структурных сдвигов на уровнях: национальная экономика, отрасль в стране, региональная экономика. Именно показатель регионального вклада «сигнализирует» о наличии или отсутствии кластера.

В целях идентификации образовательного кластера в Пермском крае мы применили данные методы на базе региональной статистики по занятости. Представим полученные результаты.

Для расчета коэффициента локализации для отрасли образования Пермского края был использован показатель среднесписочной численности работников (без внешних совместителей и работников несписочного состава) в данной отрасли:



(1)

где LQi – коэффициент локализации i-й отрасли; li – численность занятых в i-й отрасли в регионе; l – общая численность занятых в регионе; Li– численность занятых в i-й отрасли в стране; L – общая численность занятых в стране.

Оценки коэффициента локализации представлены на рисунке.

Рис. 1. Значение коэффициента локализации ВЭД «Образование» в Пермском крае за 2002-2012 гг.

Составлено автором по данным Госкомстата [7].
Значение коэффициента локализации, превышающее 1, в Пермском крае соответствовало периодам 2002-2008 гг. Т.е. в 2002-2008 гг. доля среднесписочной численности работников отрасли «Образование» в Пермском крае превышала долю среднесписочной численности работников в данной отрасли по России в целом.

Значение коэффициента локализации от 0,8 до 1 наблюдалось в 2009-2012 гг. Следовательно, можно сделать вывод, что в регионе присутствуют признаки потенциального кластера в сфере образования. Анализ динамики коэффициента локализации говорит о незначительном сокращении потенциала кластерного развития в последние годы.

Для оценки структурных сдвигов (SS) как суммы трех факторов (национального (NS), отраслевого (IM) и регионального (RS)) по показателю среднесписочной численности работников (без внешних совместителей и работников несписочного состава) использовалась формула:

(2)

; (3)

; (4)

, (5)

где SS – структурный сдвиг (Shift-Share); NS – национальный вклад; IM – отраслевой вклад; RS – региональный вклад; - занятость в регионе в отрасли i в период t-1; - занятость в регионе в отрасли i в период t; - занятость в стране в период t; - занятость в стране в период t-1; - занятость в стране в отрасли i в период t; - занятость в стране в отрасли i в период t-1.

Результаты представлены в таблице.

Таблица 1



Оценка структурных сдвигов ВЭД «Образование» в Пермском крае за 2002-2012 гг. (чел.)

Периоды

2003/ 2002

2004 / 2003

2005/ 2004

2006/ 2005

2007/ 2006

2008/ 2007

2009/ 2008

2010/ 2009

2011/ 2010

2012/ 2011

человек

NS

-1 919

-2 003

-2 495

-258

2 091

990

-4 401

-1 637

-1 843

53

IM

3 705

2 175

340

-1 081

-2 149

-2 057

3 286

-965

-1 086

-1 743

RS

-1 357

-1 615

-5 976

-3 241

-3 075

-2 273

-1 535

-5 304

-4 667

-3 660

SS

429

-1 442

-8 131

-4 579

-3 133

-3 340

-2 650

-7 906

-7 596

-5 349

%

NS

-447,4

138,9

30,7

5,6

-66,8

-29,6

166,1

20,7

24,3

-1,0

IM

863,6

-150,9

-4,2

23,6

68,6

61,6

-124,0

12,2

14,3

32,6

RS

-316,2

112,0

73,5

70,8

98,1

68,1

57,9

67,1

61,4

68,4

SS

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

100,0

Составлено автором по данным Госкомстата [7].
Как видно из таблицы, региональный фактор (RS) вносит существенный вклад в изменение итогового показателя. Его вклад в общее изменение показателя SS в 2012 г. составил 68%, что существенно больше, чем вклад национальной экономики (на NS приходится 1%) и вклад отраслевого фактора (32,6%).

За последние три года региональный фактор является определяющим. Высокие значения показателя регионального вклада свидетельствуют о важности данной отрасли в регионе и ее кластерном потенциале.

Таким образом, можно сделать вывод, что сфера образования Пермского края имеет хороший фундамент для создания образовательных кластеров различного типа.

На сегодняшний день основными направлениями, перспективными для создания отраслевого образовательного кластера в Пермском крае, являются АПК, машиностроение, нефтехимия, строительство и торговля. В регионе действует положение о профессионально-образовательном кластере. Поэтому перспективы кластерного подхода в образовании в Пермском крае связаны с созданием данного кластера в перечисленных отраслях. На данный момент Пермская торгово-промышленная палата совместно с отраслевыми министерствами региона, профильными образовательными учреждениями и предприятиями Пермского края предпринимает действия по созданию профессионально-образовательного кластера в АПК и машиностроении.

Решение о создании агрообразовательного кластера в Пермском крае было принято на апрельском форуме "Агротехнологии-2013", на котором представители учебных заведений и бизнеса обсуждали вопросы привлечения кадров в АПК. Участниками кластера являются Министерство сельского хозяйства и продовольствия Пермского края, Министерство образования Пермского края, Пермская торгово-промышленная палата, Пермская сельскохозяйственная академия, профильные техникумы и сельскохозяйственные предприятия [5]. Можно сказать, что развитие агрообразовательного кластера в Пермском крае, пройдя подготовительный этап, сейчас находится на организационном этапе, когда проводится стратегическое и тактическое планирование деятельности кластера, планируется индивидуальная деятельность участников, апробируется индивидуальный план по реализации общей цели, обсуждаются итоги индивидуальной работы. Однако о наступлении контрольно-аналитического этапа, когда подводится анализ деятельности кластера, говорить еще рано.

Еще одним образовательным кластером, действия по формированию которого уже предприняты, является профессионально-образовательный кластер, создаваемый в секторе машиностроения. В отличие от агрообразовательного кластера, данный кластер находится еще только на подготовительном этапе. В ноябре 2013 г. представителями Министерства образования и науки, Министерства промышленности, предпринимательства и торговли Пермского края, машиностроительных предприятий региона, профильных средних учебных заведений и руководством Пермской торгово-промышленной палаты было принято решение о создании профессионально-образовательного кластера машиностроительной отрасли Пермского края [6].

Анализ реализации кластерного подхода к развитию образованию на территории Пермского края позволил нам выделить следующие проблемы, тормозящие достижение намеченных целей:

1) слабые связи и взаимодействие между бизнесом и образовательными учреждениями в рамках образовательного кластера. Данная проблема приводит к тому, что синергетический эффект от создания кластера значительно снижается. Проблема, в основном, проявляется в следующих аспектах: отсутствие инвестиций со стороны бизнеса в образовательный процесс и развитие образовательных учреждений (финансирование остается преимущественно бюджетным); отсутствие совместных разработок и исследований, а также других действий, направленных на развитие отрасли; отсутствие новых вводимых учебных дисциплин в соответствии с новыми требованиями рынка труда. В общем виде можно сказать, что прямые и обратные связи между образовательными учреждениями и бизнесом заключаются в том, бизнес получает необходимые подготовленные кадры (прохождение практик, а впоследствии обязательное трудоустройство), а образовательные учреждения готовят данные кадры при непосредственном участии в разработке образовательных программ бизнеса;

2) отсутствие конкуренции между образовательными учреждениями. Отсутствие конкуренции в данном случае не мотивирует учреждения образования к повышению качества собственного образовательного процесса, не способствует их ориентации на совершенствование. Проблема проявляется в том, что в процессе подготовки компетентных кадров образовательное учреждение взаимодействует только с бизнесом и органами власти, при этом наблюдается отстраненность от других образовательных учреждений;

3) сложность управления и организации работы внутри кластера. Проблема проявляется в отсутствии специально созданного органа (менеджера кластера) для продвижения и управления кооперацией внутри кластера. На сегодняшний день единственным оператором подобных кластеров является Пермская торгово-промышленная палата, чьи функции на территории края многогранны. Кроме того, данный орган сосредоточен главным образом на подготовке квалифицированных кадров, необходимых бизнесу, а подобного рода задача является лишь одной из многих, которые должен решать образовательный кластер.

Для решения выше обозначенных проблем развития образовательных кластеров в Пермском крае могут быть реализованы следующие меры:

- организация центра сертификации квалификаций выпускников образовательных учреждений, входящих в кластер. Данная мера будет мотивировать учебные заведения в подготовке наиболее высококлассных специалистов, используя принцип конкурентного образовательного пространства кластера;

- организация мероприятий, направленных на развитие творческой и одаренной молодежи в общеобразовательных учреждениях. Данная мера позволит усилить связи между учебными заведениями и бизнесом. Таким образом, будет создан механизм формирования кадрового потенциала для определенной отрасли на так называемом нулевом уровне. Инструментами взаимодействия могут стать: разработка программ и ведение элективных курсов и занятий в общеобразовательных учреждениях; проведение профильных олимпиад и конференций; организация научно-исследовательской деятельности совместно с бизнесов и учреждениями профессионального образования;

- создание профильных центров непрерывного образования как органа управления и кооперации внутри образовательного кластера. Данная мера позволит скоординировать взаимодействия участников образовательного кластера с учетом потребностей всей системы образования и образовательного процесса, без перекосов потребностей в каких-либо отдельных направлениях, например, получения квалифицированных кадров;

- привлечение в образовательный кластер различного рода научно-исследовательских центров. Такими центрами могут стать университеты со статусом «национальные исследовательские», НИИ, бизнес-инкубаторы. Данная мера позволит сформировать и использовать инновационный потенциал кластера, что впоследствии станет конкурентным преимуществом региона. Подобного рода мероприятия способны значительно укрепить связи между участниками кластера;

- введение налоговых льгот и льготного кредитования для предприятий, активно участвующих в финансировании деятельности образовательного кластера. Данная мера будет стимулировать развитие источников финансирования образовательных проектов в кластерах со стороны бизнеса.

Таким образом, в Пермском крае принимаются меры по созданию отраслевых образовательных кластеров, по решению проблем кластерного развития территории в целом, что свидетельствует о хороших перспективах развития кластеров в экономике региона.


Каталог: upload -> iblock -> 92e
iblock -> Перечень работ и услуг по содержанию и ремонту общего имущества в многоквартирном доме
iblock -> Часы-смартфон
iblock -> Руководство пользователя для телефона Apple iPhone 6
iblock -> Руководство по эксплуатации Методика калибровки Технические характеристики. Минимальный радиус кривизны поверхностей контролируемых изделий, 6мм
iblock -> Технические требования
iblock -> Технологические карты
iblock -> Оптимизация процесса восстановления измененных и уничтоженных маркировочных обозначений на блоках двигателей транспортных средств
iblock -> Инструкция по эксплуатации Температурный gsm извещатель Grinson T7 Благодарим Вас за выбор температурного gsm извещателя Grinson T7
92e -> Методические материалы по проблемам злоупотребления алкоголем для медицинских работников Как употребление алкогольной продукции и спиртсодержащих жидкостей влияет на здоровье?


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   34




База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2022
обратиться к администрации

    Главная страница