Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка и реклама
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 3 (67), 2018
ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА
Курносова О. А.
доцент кафедры математического моделирования Автомобильно-дорожного института
Донецкого национального технического университета (г. Горловка),
кандидат экономических наук


Модель оценки эффективности системы логистического сервиса промышленных предприятий
В статье предложена многофакторная детерминированная модель оценки эффективности системы логистиче­ского сервиса промышленных предприятий, которая включает показатели, отражающие затраты на ее совершен­ствование. Разработанная модель позволяет оценить степень влияния качества и результативности логистических услуг на финансовый результат деятельности предприятия и выявить резервы его роста. Апробация модели оценки эффективности системы логистического сервиса выполнена на основе фактических данных металлургических предприятий Донбасса
Ключевые слова: детерминированная многофакторная модель, логистические услуги, метод цепных схем связей, модель оценки эффективности, система логистического сервиса, финансовый результат
УДК 338.3+658; ББК 65.291.59   Стр: 157 - 162

В условиях глобализации и становления экономики знаний прослеживаются тенденции перехода от рынка производителя к рынку потребителя, для успешной работы на котором предприятия вынуждены переориентировать принципы ведения бизнеса в соответствии с потребностями клиентов, реагировать на ускоряющиеся изменения во внешней среде и системно внедрять инновации, улучшая качество продукции и услуг, совершенствуя бизнес-процессы и системы управления. Для удовлетворения запросов клиентов ключевой задачей компаний становится необходимость рационального планирования производства и сбыта, усиление координации между контрагентами в цепях поставок с целью своевременного выявления запросов, быстрой реакции на их изменения, индивидуализации заказов клиентов, концентрации ресурсов и усилий компаний для выполнения заказов. Решение данных задач требует формирования эффективной системы логистического сервиса. Передовой зарубежный опыт показывает, что качественный и эффективный логистический сервис способен обеспечить конкурентные преимущества компаниям в современных условиях, поскольку позволяет существенно сократить длительность производственного цикла, оптимизировать структуру запасов, сократить операционные издержки, ускорить оборачиваемость капитала, обеспечить оптимальное удовлетворение потребностей в качественном обслуживании промежуточных и конечных потребителей.
Актуальность данных проблем обусловливает внимание к ним со стороны ученых и специалистов-практиков. Вопросам совершенствования систем логистического сервиса в различных видах экономической деятельности посвящены труды В.М. Аристова[1], Е.Р.Абрамовой [2], А.В. Бубелы [3], О.Е. Васильевой [4], Н.В. Гайдабрус [5], В.В. Дыбской [6], А.В. Ивановой [6–7], И.А. Кожемякиной [8], Е.В. Крикавского [9], С.И. Кубив[9], В.Б. Мантусова [8], А.И. Мельниченко [3], Т.Н. Одинцовой [10], В.И. Сергеева [11], Т.Н. Скоробогатовой [12], С.М. Хаировой [13], Н.И. Чухрай [14], Р.В. Шеховцова [15], И.Ю. Ягузинской [10] и др. В работах [16–18] осуществлены попытки построения факторных моделей оценки влияния результатов функционирования логистических систем на экономические результаты деятельности предприятий. Вместе с тем, в настоящее время отсутствуют методы и модели, позволяющие не только оценить влияние результатов функционирования системы логистического сервиса на финансовый результат деятельности промышленных предприятий, но и выявить резервы его роста в процессе ее совершенствования.
Поэтому автор настоящей статьи видит свою задачу в разработке модели оценки эффективности системы логистического сервиса для выявления резервов роста финансового результата и определения области управленческих решений при ее совершенствовании.
Организация эффективной системы логистического сервиса обеспечивает установление долгосрочных партнерских отношений с контрагентами во всей цепочке образования себестоимости продукции промышленных предприятий, способствуя стабильности спроса, повышению экономической эффективности деятельности, достижению долгосрочных конкурентных преимуществ компаний на внутренних и внешних рынках сбыта. Логистическое обслуживание цепей поставок должно быть ориентировано на обеспечение максимального соответствия сервиса требованиям современных потребителей, поэтому приоритетными показателями его результативности является уровень и качество обслуживания, соблюдение сроков выполнения заказов, оптимальный уровень запасов ресурсов и готовой продукции, длительность логистического цикла и др.Указанные параметры представляют собой ключевые объекты управления в процессе совершенствования системы логистического сервиса. Поэтому важно системно их отслеживать, анализировать в динамике и оценивать их влияние на финансовый результат деятельности предприятий.
В управлении эффективностью предприятий важную роль отводят многофакторному анализу, который считается одним из наиболее действенных научно-обоснованных методов. Поэтому в современных условиях возрастает значение многофакторных детерминированных связей, построение которых выполняется с помощью индексных функциональных моделей, обладающих широкими аналитическими возможностями. Индексы используются в основном для сравнительной оценки, а модели выполняют аналитическую функцию. Детерминированный факторный анализ предусматривает изучение влияния факторов на результативный показатель в случаях его функциональной зависимости от ряда факторных признаков. Функциональную зависимость можно выразить различными моделями: аддитивная, мультипликативная, кратная, комбинированная (смешанная) [19, с. 124].
Логическое содержание и практическая значимость статистических моделей взаимосвязи необходимо рассматривать в плоскости соотношения причинности и следствия, а также характера взаимосвязей. На этапе модельной спецификации учитывается характер связи и особенности имеющейся информации. По своему содержанию связи бывают стохастические и функциональные или строго детерминированные [20, с. 228].
При построении индексных функциональных моделей необходимо соблюдать ряд требований:
– факторы, влияющие на результативный показатель, должны иметь реальный экономический смысл и в соответствии с требованиями анализа образовать единую систему;
– место фактора в модели должно соответствовать его роли в формировании уровня результативного показателя;
– если между фактором и результативным показателем существует прямая зависимость, то в модели должен использоваться не фактор, а его обратная величина. При обратной зависимости в модель включается обратная величина фактора. При несоблюдении (нарушении) данного условия невозможна экономическая интерпретации результатов анализа, несмотря на математическую корректность модели;
– многофакторная мультипликативная модель строится последовательным разложением качественного фактора на суб-факторы. Это обеспечивает возможность обратного укрупнения показателей объединением в два и более рядом факторов, включенных в модель, однако при этом должна сохраняться логическая связь факторов с результативным показателем [21, с. 156–157].
При построении функциональных детерминированных моделей особое внимание уделяется последовательности расположения факторов в структуре мультипликативной или аддитивной модели. Последовательность факторов в модели не может быть произвольной, она определяется экономическим содержанием показателей и методом их расчета. Каждый последующий фактор-множитель рассчитывается на единицу предыдущего, и, соответственно, произведение любого количества факторов является экономически содержательной величиной. Очередность анализа факторов основывается на особенности построения мультипликативных моделей сложных экономических явлений в форме цепных форм связей. Цепные схемы связи получают методом последовательного расчленения показателя уровня сложного экономического явления на ряд цепных показателей-сомножителей [20, с. 230–231].
Использование индексного метода позволяет построить различные его схемы. При этом общий индекс результативного показателя раскладывается на ряд суб-индексов, характеризующих степень влияния соответствующего фактора на результат. Очередность анализа факторов основывается на особенностях построения многофакторных мультипликативных моделей сложных социально-экономических явлений в форме цепных схем связи. Использование другого подхода предполагает, что цепные схемы связей получают также методом последовательного расчленения показателя уровня сложного социально-экономического явления на ряд цепных показателей-сомножителей. Но особенность такой цепной схемы связи, как в многофакторной мультипликативной модели заключается в том, что числитель расчетной формулы каждого предыдущего показателя-сомножителя является одновременно знаменателем связанного с ним следующего показателя.
Подбор цепных показателей и, следовательно, построение цепных схем связи подчиняется следующим критериям:
– перемножение всех цепных показателей должно дать начальный показатель сложного экономического явления;
– перемножение любого числа последовательно-связанных цепных показателей, начиная с крайнего левого или крайнего правого, должно представлять реальный экономический суб-фактор [20, с. 231; 21, с. 157–158].
При анализе сложных качественных показателей оценку факторов следует начинать с показателя, знаменатель расчетной формулы которого совпадает со знаменателем рассматриваемого результативного показателя. В классической схеме индексного анализа мультипликативных функциональных моделей очередность влияния факторов следующая: количественные факторы по своему влиянию на результативный предшествуют качественным. В случае, когда результативный признак является абсолютной величиной (объемный показатель), построение мультипликативной факторной модели начинается с количественного показателя, на величину которого не влияет структура каких-либо показателей. Если же результативный показатель является относительным (качественным), то первым фактором-сомножителем может быть тот, числитель расчетной формулы которого является числителем результативного показателя, а в последующих сомножителях числитель расчетного соотношения является знаменателем предыдущего [20, с. 234].
С учетом вышеизложенного, для оценки влияния показателей, отражающих затраты на совершенствование системы логистического сервиса на финансовый результат деятельности предприятий, предлагается применить детерминированную многофакторную модель оценки эффективности системы логистического сервиса (1):
(1)
где ОП — операционная прибыль;
И — инвестиции в основной капитал;
ЗИ — затраты на инновации;
ЗК — затраты на качества;
НМА — стоимость нематериальных активов;
ВР — выручка от реализации;
ЗИ/И — удельный вес затрат на инновации в общем объеме инвестиций;
ЗК/И — удельный вес затрат на качество в общем объеме затрат на инновации;
НМА/ЗК — удельный вес затрат на совершенствование бизнес-процессов в общем объеме затрат на качество;
ВР/НМА — эффективность затрат на совершенствование бизнес-процессов;
ОП/ВР — операционная рентабельность продаж.
В основу анализа положена детерминированная модель фактора, позволяющая идентифицировать и охарактеризовать основные показатели, влияющие на операционную прибыль предприятий как ключевой индикатор эффективности функционирования системы логистического сервиса. Показатели, отражающие результат совершенствования системы логистического сервиса, включены в модель впервые. В современных условиях на основе действующих стандартов учета и отчетности сложно идентифицировать затраты на логистический сервис и его совершенствование. Поэтому наряду с традиционными показателями, которые обычно включают в факторные детерминированные модели, нами предлагается использование показателей инновационной активности предприятий, косвенным образом отражающие затраты на совершенствование логистических услуг. Логика включения факторов в предложенную модель продиктована следующим. Требование повышения качества обслуживания конечных и промежуточных клиентов побуждает предприятия инвестировать в развитие логистической инфраструктуры (инвестиции в основной капитал), совершенствовать технологии производства и сбыта, развивать ИТ-архитектуру (затраты на инновации), повышать качество производимой продукции и обслуживания во всей логистической цепочке (затраты на качество), совершенствовать логистические и маркетинговые бизнес-процессы (стоимость нематериальных активов как показатель, отражающий затраты на процессные инновации [22, с. 111–114]), повышать эффективность работы с клиентами (выручка от реализации). Значение выделенных факторов объясняется тем, что они обобщают все стороны функционирования системы логистического сервиса предприятий.
Включение в модель таких новых показателей, как удельный вес затрат на инновации в общем объеме инвестиций, удельный вес затрат на качество в общем объеме затрат на инновации, удельный вес затрат на совершенствование бизнес-процессов в общем объеме затрат на качество и эффективность затрат на усовершенствование бизнес-процессов, позволяет не только оценить влияние логистических услуг на финансовый результат предприятия, но и выявить резервы его роста, обосновать наиболее приоритетные направления совершенствования системы логистического сервиса. Разложение ключевых показателей на факторы (множители), их составляющие, позволяет определить изменение операционной прибыли в динамике и обосновать основные причины, оказывавшие влияние на эффективность системы логистического сервиса.
Данная модель позволяет проанализировать динамику операционной прибыли за счет повышения качества и результативности системы логистического сервиса. Определение влияния каждого фактора, включенного в модель, осуществляется путем умножения результативного показателя за базисный период на разницу между индексами числителя и знаменателя анализируемого фактора и делением на индекс знаменателя результативного показателя, то есть:
(2)
Очевидно, что ∆y = ∆ya + ∆yb + ∆yc.
Если абсолютное влияние факторов однонаправленно, можно определить удельный вес каждого из них. При разнонаправленных действиях такие расчеты не имеют смысла.
В общем виде модель позволяет осуществлять анализ динамики операционной прибыли как на основе абсолютных сдвигов, так и за счет указанных факторов влияния. Абсолютное изменение операционной прибыли определяется по формуле:
∆ОП = ОП1 – ОП0 , (3)
где ∆ОП — изменение операционной прибыли;
ОП1, ОП0 — размер операционной прибыли в базисном и отчетном периодах соответственно.
Количественная оценка влияния факторов на изменение финансового результата осуществляется различными способами: методом цепных подстановок, последовательных разностей, индексов цепных схем связей. Последний метод по сравнению с другими имеет определенные преимущества. При использовании первых двух методов результаты расчетов зависят от последовательности расположения факторов в модели. Метод цепных схем связей не имеет указанных выше ограничений.
Методика факторного анализа влияния факторов на формирование и динамику результативного показателя проводится следующим образом: изначально оценивается абсолютный показатель изменения операционной прибыли, а затем осуществляется анализ, за счет каких факторов возможна его положительная или отрицательная динамика. Отрицательное влияние факторов определяет область управленческих решений при совершенствовании системы логистического сервиса на промышленных предприятиях.
Влияние факторов, отражающих результат совершенствования системы логистического сервиса на абсолютное изменение операционной прибыли, определяется следующим образом:
– изменение размера инвестиций:
ОП0(IИ – 1); (4)
– изменение удельного веса затрат на инновации в общем объеме инвестиций:
ОП0(IЗИ – IИ); (5)
– изменение удельного веса затрат на качество в общем объеме затрат на инновации:
ОП0(IЗК – IЗИ); (6)
– изменение удельного веса затрат на совершенствование бизнес-процессов в общем объеме затрат на качество:
ОП0(IНМА – IЗК); (7)
– изменение эффективности затрат на совершенствование бизнес-процессов:
ОП0(IВР – IНМА); (8)
– изменение операционной рентабельности продаж:
ОП0(IОП – IВР). (9)
Для выполнения факторного анализа финансового результата сначала рассчитывают индексы исходных показателей, на основе которых построена модель (1). Они находятся делением значений показателей в отчетном и базисном годах.
Следовательно, использование предложенной многофакторной детерминированной модели оценки эффективности системы логистического сервиса в практике управления позволяет повысить обоснованность управленческих решений за счет включения в нее новых показателей, отражающих затраты на совершенствование логистических услуг. Это обеспечивает аналитическую поддержку принимаемых решений при определении направленийинновационного развития.
Апробация предложенной модели выполнена по данным «Енакиевский металлургический завод» («ЕМЗ») и «Донецкий металлургический завод» («ДМЗ»), которые являются предприятиями полного металлургического цикла, до 2014 г. имели высокий производственный потенциал, активно внедряли различные виды инноваций, имели хорошо разветвленную и настроенную логистическую сеть внутри страны и за ее пределами. На внутреннем рынке предприятия являются конкурентами [23–26].
Вследствие экономической блокады со стороны Украины в начале 2017 г. из-за невозможности поставок сырья и материалов железнодорожным транспортом были остановлены основные производственные агрегаты, находящиеся на территории производственных площадок. В марте 2017 г. предприятия перешли под внешнее управление ЗАО «Внешторгсервис» и переименованы в «Донецкий металлургический завод» ЗАО «Внешторгсервис», филиал № 1 и «Енакиевский металлургический завод», ЗАО «Внешторгсервис», филиал № 2. В апреле 2017 г. «ЕМЗ» возобновил производство на основе сырья, поставленного из Российской Федерации. Потребителями продукции завода являются предприятия Донбасса, продукция экспортируется в РФ, страны Европы и Азии. Восстановление работы «ДМЗ» осуществлено на основе сырья на давальческой основе, полученного из РФ (концерн «Северсталь»). Переход анализируемых предприятий под внешнее управление обеспечил восстановление работы стержневой для экономики Донбасса цепи поставок «уголь-кокс-металл», возможность экспорта металлопродукции на внешние рынки при посредничестве ЗАО «Внешторгсервис».
На основе модели оценки эффективности системы логистического сервиса оценено абсолютное изменение операционной прибыли под влиянием традиционных факторов производства и затрат на совершенствование логистических услуг. Это позволило выявить резервы повышения финансового результата «ЕМЗ» и «ДМЗ». Исходные данные для реализации модели приведены в таблице 1.

Таблица 1
Исходные данные для реализации модели оценки эффективности системы логистического сервиса металлургических предприятий, тыс. руб. [23–26]
Показатели20132014201520162017
«Донецкий металлургический завод» ЗАО «Внешторгсервис», филиал №1
Инвестиции в основной капитал41334463186894117541,63818052
Затраты на инновации413,6556,260,1458237,8684
Затраты на качество371,8425,417,065496,58
Стоимость нематериальных активов7519,630801091,21194,6226,6
Выручка от реализации3140633123355823253983973284099932863657
Операционная прибыль1572798384732940919106052979-15328016
«Енакиевский металлургический завод» ЗАО «Внешторгсервис», филиал №2
Инвестиции в основной капитал38504416202546581862670364475699
Затраты на инновации362093,6248060,381726,15
Затраты на качество112855,636012,2262355,37
Стоимость нематериальных активов74011131294642941285
Выручка от реализации2685847310876764229939356358486637231807
Операционная прибыль-809432,8-554523,2-20376146505272- 6099053

Вследствие экономической блокады, которая повлекла за собой потерю сырьевой базы, рынков сбыта и разобщенность логистических цепочек, обусловив полную остановку производственных мощностей, в 2016–2017 гг. на предприятиях приостановлены планируемые и уже реализуемые инновационные проекты технической реструктуризации и организационного развития. Это иллюстрирует отсутствие показателей, отражающих результаты инновационной активности. В 2016 г. на «ЕМЗ»получена операционная прибыль, в то время как после кризисных 2008–2009 гг. фиксировалась негативная динамика данного показателя, и, начиная с 2009 г., предприятие получало операционный убыток. Финансовый результат «ЕМЗ» в значительной степени зависит от тенденций развития мирового рынка металлопродукции (цена и динамика спроса на сталь, метизы, железную руду, уголь, кокс). Следует также отметить, что «ЕМЗ» по сравнению с «ДМЗ» является более инновационно-активным. Это объясняется тем, что «Енакиевский металлургический завод» до 2017 г. входил в ООО «Метинвест Холдинг», который способствует рациональному развитию бизнес-процессов и операционных систем для обеспечения стабильной деятельности компаний на рынках металлопродукции [24]. Однако, для продвижения продукции на внешние рынки вследствие дипломатической изоляции Донбасса «ЕМЗ» вынужден использовать широкую сеть посредников и контрагентов, которые строят сложные и затратные схемы цепей поставок, внося в себестоимость металлопродукции большой процент собственной прибыли, что снижает конкурентные возможности завода. Кроме того, производственная мощность «ЕМЗ» на данный момент загружена всего на 36% потенциальной мощности, а для обеспечения безубыточности объемы производства должны быть почти вдвое выше.
«ДМЗ» по сравнению с «ЕМЗ» работает более эффективно. На протяжении всего анализируемого периода получена операционная прибыль. Это определяется устойчивостью цепи поставок и надежностью связей с постоянными ключевыми клиентами, стабильностью спроса на продукцию завода на мировом рынке.
Для анализа динамики операционной прибыли рассчитаны темпы роста исходных показателей в 2013–2014 гг. с целью сравнения деятельности металлургических предприятий в довоенный год и в начале военных действий в Донецком регионе (табл. 2).

Таблица 2
Динамика показателей развития ЧАО «ДМЗ» и ЧАО «ЕМЗ» в 2013–2014 гг.
Показатели2013,
тыс. руб.
2014,
тыс. руб.
Темп роста
в 2014 к 2013
ЧАО «Донецксталь — металлургический завод»
Инвестиции в основной капитал413344631868940,771
Затраты на инновации413,6556,21,345
Затраты на качество371,8425,41,144
Стоимость нематериальных активов7519,630800,410
Выручка от реализации31406331233558230,744
Операционная прибыль157279838473292,446
ЧАО «Енакиевский металлургический завод»
Инвестиции в основной капитал38504416202544,208
Затраты на инновации362093,6248060,30,685
Затраты на качество112855,636012,220,319
Стоимость нематериальных активов740111310,153
Выручка от реализации268584731087676424,050
Операционный убыток809432,8554523,20,685

Как показывают данные табл. 2, в 2014 г. размер инвестиций в основной капитал «ДМЗ» снизился на 22,9%, стоимость нематериальных активов — на 59,0%, выручки от реализации — на 25,6%. При этом зафиксирован рост затрат на инновации (на 34,5%) и затрат на качество (на 14,4%), что обеспечило повышение операционной прибыли на 144,6%. «ЕМЗ» в 2014 году увеличил инвестиции в основной капитал на 320,8% и выручку от реализации на 305,0% при одновременном снижении размера затрат на инновации (на 31,5%), затрат на качество (на 68,1%), стоимость введенных нематериальных активов (на 84,7%). Операционный убыток снизился на 31,5%. На результат работы предприятий в настоящее время влияют такие факторы, как: последствия боевых действий в регионе, разрушение инфраструктуры, фискальная и экономическая политика, тарифы на рынке логистических услуг, валютный курс, цены на продукцию машиностроения, цены на сырье и энергоносители, степень использования производственных мощностей и др.
Абсолютное влияние каждого из факторов, включенных в модель, на размер операционной прибыли оценено методом цепных схем связи с использованием индексов исходных показателей (табл. 3).
Расчеты свидетельствуют о том, что в 2014 г. размер операционной прибыли «ДМЗ» вырос на 2274,5 млн руб., а на «ЕМЗ» операционный убыток в 2014 г. сократился на 254,1 млн руб.

Таблица 3
Динамика операционной прибыли ЧАО «ДМЗ» и ЧАО «ЕМЗ» под влиянием затрат на совершенствование системы логистического сервиса, тыс. руб.
Факторы модели20132014Темп роста в 2014 к 2013Расчет влияния факторов
ЧАО «Донецксталь — металлургический завод»
Инвестиции413344631868940,771-360168
Удельный вес затрат на инновации в общем объеме инвестиций0,000100060,000174531,744902433,49
Удельный вес затрат на качество в общем объеме затрат на инновации0,8990,7650,851-315525,4
Удельный вес затрат на совершенствование бизнес-процессов в общем объеме затрат на качество20,227,240,358-1155326
Эффективность затрат на совершенствование бизнес-процессов;4176,607583,061,816525424,35
Операционная рентабельность продаж0,050,163,2892677692,5
ЧАО «Енакиевский металлургический завод»
Инвестиции38504416202544,208-2596637
Удельный вес затрат на инновации в общем объеме инвестиций0,940,150,1632851549,8
Удельный вес затрат на качество в общем объеме затрат на инновации0,310,150,466296230,01
Удельный вес затрат на совершенствование бизнес-процессов в общем объеме затрат на качество0,070,030,479134594,75
Эффективность затрат на совершенствование бизнес-процессов;3629,0396169,4426,500-3154231
Операционная рентабельность продаж-0,03-0,010,1692723403,2

Негативное влияние на динамику операционной прибыли «ДМЗ» в 2014 г. оказали показатели: инвестиции в основной капитал, удельный вес затрат на качество в общем объеме затрат на инновации, удельного веса затрат на совершенствование бизнес-процессов в общем объеме затрат на качество. Негативное влияние на динамику операционной прибыли «ЕМЗ» оказали показатели: инвестиции и эффективность затрат на совершенствование бизнес-процессов.
Отрицательное влияние включенных в многофакторную детерминированную модель факторов определяет область управленческих решений, направленных на стимулирование предприятий к совершенствованию систем их логистического сервиса. Низкое значение показателя удельного веса затрат на инновации в общем объеме инвестиций «ДМЗ» указывает на несовершенство стратегии развития предприятия и отсутствие системности при внедрении инноваций: при росте затрат на технологическое перевооружение практически отсутствуют инвестиции на совершенствование технологий логистического обслуживания. На «ЕМЗ» следует делать акцент на повышение отдачи от инвестиций на совершенствование бизнес-процессов, восстановление и развитие логистической инфраструктуры предприятия.
Таким образом, предложенная модель оценки эффективности системы логистического сервиса является достаточно простым, но результативным инструментом управления при выборе стратегии развития системы логистического сервиса на промышленных предприятиях. Совершенствование логистических услуг должно осуществляться с учетом организационных, финансовых, информационных, правовых, институциональных, экологических, социальных и других аспектов функционирования предприятий. Предложенная в исследовании многофакторная детерминированная модель позволяет всесторонне их учесть. Системный подход при внедрении нововведений для обеспечения удовлетворения запросов современных клиентов обеспечит предприятиям конкурентные преимущества в долгосрочной перспективе.


Литература
1. Аристов В.М. Формирование моделей системы оценки качества логистических услуг в цепях поставок // Вестник Ленинградского государственного университета им. А.С. Пушкина. — 2012 — Т.6. — №4. — С. 48–58.
2. Абрамова Е.Р. Концепция управления логистическим сервисом в цепях поставок: монография. — М.: ООО «Издательство «Спутник+», 2016. — 99 с.
3. Мельниченко О.І. Моделювання впливу задач логістичного сервісу на кінцевий результат функціонування логі­стичних систем / О.І. Мельниченко, А.В. Бубела // Управління проектами, системний аналіз і логістика. Технічна серія. — 2011. — Вип. 8. — С. 144–146.
4. Васильева О.Е. Эффективность сервисного обслуживания продукции. — М.: ЗАО Изд-во «Экономика», 2007. — 175 с.
5. Гайдабрус Н.В. Основні аспекти аудиту логістичного сервісу // Маркетинг і менеджмент інновацій. — 2015. — № 2. — C. 234–242.
6. Дыбская В.В. Формирование политики обслуживания потребителей с точки зрения логистики / В.В. Дыбская, А.В. Иванова // Логистика и управление цепями поставок, 2015. — №4. — С. 55–67.
7. Иванова А.В. Стратегические основы управления логистическим сервисом на предприятиях оптовой торговли // Инновационные технологии в логистике и управлении цепями поставок: сб. науч. ст. /Под общ. ред. В.И. Сергеева. — М.: Эс-Си-Эм Консалтинг, 2015. — Гл. III. — С. 104–112.
8. Мантусов В.Б. Управление международным корпоративным логистическим сервисом на рынке бытовой техники в России и Европейском Союзе (на примере Германии): монография / В.Б. Мантусов, И.А. Кожемякина. — М.: Восток-Запад, 2015. — 125 с.
9. Крикавський Є.В. Логістичний продукт та логістична послуга / Є.В. Крикавський, С.І. Кубів // Економіка логістичних систем: монографія; за наук. ред. Є. Крикавського та С. Кубіва. — Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2008. — С. 122–136.
10. Ягузинская И.Ю. Методологические основы управления логистическим сервисом / Ягузинская И.Ю., Одинцова Т.Н. — Саратов: Вузовское образование, 2016. — 168 c.
11. Сергеев В.И. Управление качеством логистического сервиса // Логистика сегодня. — 2008. — № 5. — С. 270–280.
12. Скоробогатова Т.Н. Логистические системы в сервисе: монография. — Симферополь: ДОЛЯ, 2007. — 416 с.
13. Хаирова С.М. Логистический сервис в глобальной экономике: монография. — М.: Издательский дом «МЕЛАП», 2004. — 200 с.
14. Чухрай Н.И. Логістичне обслуговування: підручник. — Львів: Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2006. — 292 с.
15. Шеховцов Р.В. Сервисная логистика: проблемы теории и методологии: монография. — Ростов-на-Дону, 2002. — 115 с.
16. Эльяшевич И.П. Модель Дюпон и ее применение для оценки экономической эффективности стратегических решений в логистике // Логистика и управление цепями поставок. — 2012. — № 2 (49). — С. 73–80.
17. Селиванов А.В. Особенности факторного анализа воздействия логистических затрат на технико-экономические показатели предприятия // Решетневские чтения. — 2014. — № 18. — Т. 2. — С. 449–451.
18. Курносова О.А. Оценка влияния качества логистического сервиса на финансовый результат деятельности предприятий // Актуальные проблемы экономики и управления: теоретические и прикладные аспекты: материалы Второй международной научно-практической конференции, г. Горловка, 21 апреля 2017 г. / отв. ред. Е.П. Мельникова / Автомобильно-дорожный институт ГОУВПО «ДонНТУ». –Горловка: АДИ ДонНТУ, 2017. — С. 366–369.
19. Петров А.М. Методические приемы детерминированного факторного анализа / А.М.Петров, О.В. Антонова // KANT, 2016. — № 1 (18). — C. 123–128.
20. Шамилева Л.Л. Статистическое моделирование и прогнозирование: курс лекций. Учебное пособие. — Донецк: Каштан, 2008. — 310 с.
21. Сидорова А.В. Экономико-статистические методы в управлении сферой услуг: монография. — Донецк: ДонНУ, 2002. — 239 с.
22. Сидорова А.В. Управление развитием предприятий на основе процессных инноваций: монография / А.В. Сидорова, О.А. Курносова. — Донецк: ДонНУ, 2012. — 204 с.
23. ПАТ «Єнакієвський металургійний завод»: система розкриття інформації на фондовому ринку України. — Режим доступу: http://smida.gov.ua/reestr/?kod=00191193
24. Енакиевский металлургический завод: официальный сайт. — Режим доступа: https://emz.metinvestholding.com
25. ПАТ «Донецький металургійний завод»: система розкриття інформації на фондовому ринку України. — Режим доступу: https://smida.gov.ua/reestr/?kod=00191164
26. Донецксталь. Металлургический завод: официальный сайт. — Режим доступа: http://dmz.donetsksteel.com/

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2018
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия