Экономические науки/10. Экономика предприятия

Жабин И.И., к. э. н. Пяткин В.В.

Московский государственный университет приборостроения и информатики, Россия

Комплексный механизм управления образовательными услугами вузов в малых городах

Рынок  услуг высшего профессионального образования в большинстве   малых городов характеризуется усилением конкурентной борьбы между участниками рынка. В большинстве малых городов России подобные услуги  оказывают несколько вузов, при этом, часто по одним и тем же  специальностям и направлениям. Также на рынке образовательных услуг малых городов присутствуют средние профессиональные учебные заведения с похожими специальностями и направлениями подготовки.

 В тоже время, выбор специальностей, по которым вузы малых городов ведут обучение студентов, обоснован в большей степени модой, без учета реальных потребностей экономики региона в специалистах той или иной отрасли.

Особенностью  подготовки специалистов в малых городах является  то, что  для малого города требуются ограниченное количество молодых специалистов (иногда для обеспечения потребностей малого города достаточно всего несколько специалистов определенного профиля). Спрос на рынке труда малого города сильно зависит от состояния исторически сложившихся отраслей экономики, и состояния градообразующих предприятий. При этом,  77% малых городов с монопрофильной градообразующей базой неблагополучны в экономическом отношении. Сегодня в таких городах  проживает около 25% городского населения страны.

Увеличение числа филиалов вузов, отрываемых в малых городах, усиление конкурентной борьбы между ними,  сохранение тяжелого положения с трудоустройством выпускников вузов малых городов свидетельствует о низкой эффективности функционирования существующих механизмов управления образовательными услугами вузов, находящихся в малых городах.   

Существующие модели и механизмы управления образовательными услугами вузов не учитывают особенностей функционирования образовательного учреждения в зависимости от его места расположения и вида оказываемых услуг.

Существующие методы оценки привлекательности рынка образовательных услуг разработаны для регионального уровня не  учитывают специфики малых городов и районов. Между тем, значительная часть вузов открывают филиалы именно в малых городах. Особенно это актуально для Московской области, где в малых городах открываются филиалы и представительства столичных вузов. 

В настоящее время в недостаточной степени изучена проблема управления процессом создания и функционирования высшего образовательного учреждения в условиях малого города. В научных исследованиях недостаточное внимание уделяется вопросам определения образовательной открытости малого города и  управления  согласованием спроса на образовательные услуги вузов со стороны населения малого города и спроса на выпускников вузов со стороны предприятий и организаций.

Особенность рынка образовательных услуг вузов в малых городах выражается в специфической структуре спроса на образовательные услуги со стороны жителей малых городов. Часть потребителей образовательных услуг вузов в малом городе стремятся получить образование за пределами малого города в крупном образовательном центре либо в  вузах других малых городов.

Существующие модели и механизмы, позволяющие оценить уровень эффективности функционирования вуза в малом городе не учитывают  структуру спроса на образовательные услуги  и спроса на выпускников вузов в малых городах и территориальное расположение малого города относительно крупных образовательных центов.

Все вышесказанное указывает на необходимость совершенствования существующих механизмов управления образовательными услугами вузов с целью адоптации  подобных   механизмов к условиям малых городов.

Для совершенствования существующих механизмов управления образовательными услугами вузов предлагается разработать  комплексный механизм управления образовательными услугами вузов в малом городе.

Комплексный механизм управления образовательными услугами вузов предназначен для оценки эффективности  деятельности высшего образовательного учреждения  в малом городе.

Комплексный механизм может применяться в следующем порядке:

На первом этапе производится оценка образовательной привлекательности малого города на основе расчета интегрального показателя образовательной привлекательности и сравнения его с эталонным значением.

На втором этапе необходимо сформировать потоковую модель высшего учебного заведения в малом городе с учетом его транспортной доступности.

Далее, на  основе полученной потоковой  модели, можно решить задачу определения пропускных способностей   вуза в малом городе, для  минимизации рассогласования между спросом на выпускников и их предложением, с учетом территориального расположения малого города и задачу определения минимальных значений ресурсов, необходимых для полного или частичного удовлетворения спроса на выпускников и образовательные услуги вуза  малого города с учетом территориального фактора.

На третьем этапе проводится оценка возможности создания в малом городе образовательного комплекса на базе вуза на основе  решения задачи максимизации прибыли образовательного комплекса с учетом территориального фактора и задача включения образовательных учреждений в образовательный комплекс на основе минимизации общих затрат образовательного комплекса на преподавание определенной специальности.

Таким образом, комплексный механизм управления образовательными услугами вузов, учитывающий  структуру спроса на образовательные услуги и территориальное расположение малых городов позволит оценить эффективность функционирования вуза в малом городе, с учетом потребности экономики  региона и малого города в необходимых специалистах. Этот механизм управления может применяться не только самими вузами, но и администрациями малых городов, органами управления образованием, наукой, культурой   региона, Совета ректоров субъекта федерации  при принятии решения об открытии нового филиала вуза в том или ином малом городе. Совершенствование механизмов управления образовательными услугами вузов позволит сформировать новую методологическую базу, необходимую государственным органам управления образованием в процессе реформирования системы высшего образования РФ. 

 

Литература:

1. А.Г. Назаров, «МАЛЫЕ ГОРОДА РОССИИ: СТАНОВЛЕНИЕ, РАЗВИТИЕ, ИСТОРИЧЕСКАЯ СУДЬБА» Экологический центр ИИЕТ РАН, Институт «Открытое общество», Москва

2. Менеджмент, маркетинг и экономика образования: Учебное пособие. Под редакцией Егоршина А.П.- Н. Новгород: НИМБ, 2001. – 624с.

3. Ченцов Александр Алексеевич  ИННОВАЦИОННЫЕ СТРАТЕГИИ НА РЫНКЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

4. Стратегическое планирование деятельности филиала ВУЗа и проблемы становления высшего образования в малых городах. Шевченко Надежда Владимировна ДВГУ, колледж, г. Партизанск

 

e-mail: iv121@yandex.ru

Экономические науки/10. Экономика предприятия

Жабин И.И., к. э. н. Пяткин В.В.

Московский государственный университет приборостроения и информатики, Россия

Управление оборотными средствами промышленных предприятий и роль в этом прогнозирования цен на входящие в них активы

 

Переход нашей страны к рыночной экономике и ее все более высокая интеграция в мировую экономическую систему предоставили промышленным предприятиям, как определенные возможности, так и привели к возникновению ряда серьезных проблем. К одной из самых значительных  проблем в экономике промышленных предприятий на данный момент можно отнести управление их оборотными средствами.

До недавнего времени в нашей стране эта задача в основном сводилась обеспечению потребности производственного процесса необходимым запасом сырья и материалов, а решение заключалось в  установлении норм на те или иные необходимые в производственном процессе материально-сырьевые запасы. С началом экономических реформ ограничиваться в вопросе управления оборотными средствами, данными методами стало невозможно по нескольким причинам:

Во-первых главной задачей любых хозяйствующих субъектов стало получение прибыли, а следовательно выросла значимость управления денежными средствами входящим состав оборотных средств промышленных предприятий.

Во-вторых на управление оборотными средствами стала оказывать влияние рыночная конъюнктура: рост и падение цен и спроса на сырье, материалы и готовую продукцию, несвоевременность расчетов за продукцию и т.п.

В целом, текущую экономическую ситуацию характеризуют крайняя нестабильность цен на различные сырьевые и материальные активы (достаточно вспомнить только колебания цен на нефть), значительные колебания курсов валют и котировок ценных бумаг.    

В данных условиях задача управления  оборотными средствами приобрела многокритериальный характер, а к основным критериям при этом можно отнести следующие:

1. Обеспечение финансовой устойчивости предприятия (т.е. постоянное поддержание платежеспособности предприятия на уровне достаточном для осуществления плановых платежей, необходимых для организации бесперебойного производственного цикла).  

2. Поддержание непрерывного производственного цикла  (т.е. обеспечение производства нужным количеством требуемых ему ресурсов – производственных и сбытовых запасов.)    

3. Избежание замораживания средств в производственных и сбытовых запасах. 

4. Сокращение издержек связанных с обеспечением  наличия того или иного количества экономических активов входящих в оборотные средства.

5. Минимизация  рисков потерь в следствии колебания цен на экономические активы входящие в оборотные средства.

  

Решение первой задачи в современных условиях невозможно без создания финансовых резервов на случай срывов оплаты или непредвиденных расходов. При этом очевидно, что наиболее эффективным использованием такого финансового резерва может являться его краткосрочное инвестирование в наиболее ликвидные и доходные финансовые активы. Решение данной задачи возможно на основе широко известной финансовой модели Риск-Доходность, которая  может основываться как на максимизации дохода от вложений при определенном уровне риска, так и на минимизации риска при требуемом уровне дохода. Следует заметить, исходя из основной задачи резерва, что требования к ликвидности в данном случае должны доминировать над требованиями к доходности. То есть в данном случае, вероятно, следует  выбрать минимизацию риска при определенном уровне дохода (min R, D>D0). В качестве меры риска на практике обычно используется среднеквадратическое отклонение, которое явля­ется оценкой вероятного отклонения фактической доходности от ожидаемой. Суммарный риск определяется следующим образом:

 ,                                                   (1)

               где: 

               n – число экономических активов

     - обозначает ковариацию доходностей активов  i и j.

В качестве меры Доходности каждого актива обычно используется  т.н. средняя или ожидаемая доходность,  которая рассчитывается следующим образом:

      dj   =  ,                                                    (2)                                                 

               где:

               pj (t) - цена активов   j -го типа на начало периода t

               pj(t+1) - цена активов   j -го типа на конец периода t.

             Общий или суммарный доход от увеличения стоимости всех активов можно определить следующим образом:    

    ,                                                               (3)

                где:      

                 j – номер актива

                N - количество используемых активов

                dT = (d1 , ... , dN) - вектор доходностей активов

                x = (x1 , ... , xN)T  - вектор долей вложений в активы.

Как видно из вышеуказанных формул определение ожидаемой доходности j-го актива  является основой механизма оптимизации инвестиций, от точности прогноза которой во многом зависит качество всего решения. Однако применение для этих целей средней доходности является наиболее простым и вместе с тем наиболее грубым методом, точность прогноза при котором довольно низка. Традиционное использование средней (со времен Г.Марковица и У. Шарпа) объясняется простотой математического аппарата и малой трудоёмкостью вычислений, то есть факторами, которые были актуальны до эпохи массового использования вычислительной техники. В настоящее время появилось большое количество разнообразных методов прогноза основанных как на статистических методах, так и на более сложных математических моделях, позволяющих получить более точное решение.

Следует принять во внимание еще один аспект данной проблемы. Как ранее указывалось, при управлении оборотными средствами промышленных предприятий особое значение имеет управление производственными запасами сырья и материалов спрос и цены, на которые также подвержены значительным колебаниям.

Следовательно, при управлении свободными оборотными средствами промышленное предприятие наряду с традиционными  краткосрочными высоко ликвидными инвестиционными активами (акциями, облигациями и т. д.) можно рассматривать в качестве таковых и используемые в производственном процессе запасы сырья и материалов. Такой подход при правильной организации дает возможность одновременно снизить риск нехватки данного материала и получить дополнительный экономический выигрыш от ценовых колебаний. Тем  боле что очевидно, что полностью отказаться от запасов не представляется возможным, так как  простои или сбои поставок приведут к гораздо большим потерям по сравнению с затратами на содержание запасов.

Поскольку оборотные средства промышленных предприятий состоят из активов имеющих разную экономическую сущность (денежные средства, сырье, материальные и сбытовые запасы и т.д.), следовательно, и закономерности изменения их цен будут различаться. Таким образом, применение какой-либо одной методики для прогнозирования доходности всех используемых видов активов сразу вряд ли будет правильным. Вероятнее всего для каждого вида актива будет необходимо подобрать свой наиболее подходящий метод прогнозирования.          

Литература:

 

1. Экономика Предприятия: Учебник/ под ред. проф. О.И. Волкова - М.:Инфра-М 2001 , г.

2. Р.А. Радионов , А.Р. Радионов Управление  сбытовыми запасами и оборотными средствами предприятия М.:- Дело и Сервис ,1999 г .

3.     У. Ф. Шарп, Г. Дж. Александер, Дж. В. Бейли Инвестиции

М.: - Инфра-М ,1998.

e-mail: iv121@yandex.ru