А.В. Пилипук       
     Организация фирменных торгово-сбытовых систем в агропромышленном комплексе Беларуси       
     под ред. В.Г. Гусакова. – Минск: Институт системных исследований в АПК НАН Беларуси, 2011.

   

Глава 4. Формирование и развитие фирменной торговли в рамках продуктовой кооперации

4.2. Методика кластерного анализа (на примере молочнопродуктового подкомплекса)

В соответствии с Государственной программой возрождения и развития села на 2005—2010 годы. преобразования сферы АПК предполагается осуществлять на базе кооперации и интеграции с формированием разноуровневых многоотраслевых и узкоспециализированных объединений, охватывающих технологические цепочки от производства сырья до его переработки и реализации продовольствия. Их задача – объединить деятельность субъектов АПК по производству и переработке сырья, торговых и финансово-кредитных организаций; предусмотреть перспективу перерастания этих структур в крупные конкурентоспособные и экспортоориентированные корпорации , а также их выход на межгосударственный уровень.

Относительно фирменной торговли указанные выше приоритеты предполагают оптимизацию организационно-правовых структур интегрированных формирований и включение в их состав торгово-сбытовых подразделений для реализации произведенной продукции. В связи с этим возникает потребность в использовании определенной методической основы для выявления и сопоставления различных вариантов. В их числе актуальными являются вопросы типологического анализа, необходимого для выделения качественно отличных и одновременно внутренне однородных групп предприятий сферы АПК, на основе которых в дальнейшем можно осуществлять формирование эффективных региональных структур кластерного типа.

Как показывает практика, экономическая целесообразность подобных образований заключается, в попытке максимальной диверсификации производственной деятельности и снижении сбытовых рисков. Важной причиной объединения деятельности различных структур АПК является также снижение трансакционных издержек в результате наиболее эффективной координации работы возможных участников (концентрация ресурсов на приоритетных направлениях, оптимизация схемы налогообложения, координация системы управления и т.д.). Такие формы можно назвать экономическими кластерами, которые основаны на системе согласованных экономических интересов.

Генезис приведенного понятия включает исследования различных периодов и экономических школ. Например, важно выделить А. Маршала ("локализованная промышленность", где описывается концентрация специализированных отраслей в отдельных регионах Англии), И. Толенадо и Д. Солье ("фольеры" или группы технологических секторов Франции), Е. Дахмен ("блоки развития" в Швеции), М. Портера. Последний впервые логически описал и раскрыл феномен кластеров в экономике и выдвинул теорию национальной, государственной и местной конкурентоспособности, которая, по результатам его исследований, базируется на связях предприятий и организаций, формирующих кластер [264].

Таким образом, в данном контексте уместно придерживаться выводов исследований М. Портера, который выделил принципиально новый структурный элемент в совокупности объектов конкуренции. По его определению экономический кластер представляет собой сообщество сконцентрированных по географическому, отраслевому либо иному принципу организаций, либо тесно связанных отраслей, взаимно способствующих росту их конкурентоспособности [253,272, 358]. Вместе с тем установлено, что предприятия и организации, входящие в состав экономического кластера, в совокупности формируют интегрированную систему производства добавленной стоимости одного конечного продукта либо товарной категории с высокой потребительной стоимостью. Следовательно, кластер, как правило, имеет определенную продуктовую специализацию. В этой связи целесообразно называть такие объединения продуктовыми кластерами.

В результате комплексного исследования вопросов кластеризации нами установлено, что в основе процесса создания продуктовых кластеров представляется возможным выделить четыре неотъемлемых условия: конкуренция, кооперация, производственная специализация и экспортная ориентированность.

Устойчивое функционирование продуктового объединения кластерного типа основано на внутренней конкуренции (за ресурсы, за потребителей, за лучшие кадры, за научные достижения и пр.), а при выходе на внешний рынок – на кооперации с использованием единых каналов снабжения, реализации и продвижения конечной продукции. Вместе с тем необходимо отметить, что большинство участников кластера не конкурируют между собой непосредственно, а концентрируют ресурсы на обслуживании различных рыночных ниш [263, с. 213] (то есть предприятия не делят последние, а создают, увеличивают и развивают собственные сегменты за счет позиционирования своих продуктов под потребности разных отраслей и рыночных ниш) и совместной разработке новых, пользующихся спросом товаров и услуг. Функционирование и развитие продуктового кластера требуют существенных ресурсов. Основным финансовым источником для их формирования в долгосрочной перспективе становится прибыль от экспорта конечного продукта специализации, конкурентоспособного на внешнем рынке и имеющего высокую потребительную стоимость. Повышение совокупной эффективности кластера достигается за счет производственной специализации, а предприятия объединения в долгосрочной перспективе сосредоточиваются на тех видах деятельности (производство, реклама, торговля, логистика и пр.), которые выполняются ими наиболее эффективно, что ведет к делегированию производства промежуточных продуктов и оказания услуг предприятиям региона, специализирующимся на этих направлениях.

Таким образом, конкуренция создает благоприятные возможности для выделения и развития рыночных сегментов. Специализация ведет к повышению совокупной эффективности системы, поиску и внедрению инновационных технологий и методов хозяйствования. Кооперация повышает совокупную конкурентоспособность предприятий во внешнеторговой деятельности, доходы от которой становятся основным источником развития кластера. Установлено, что такой подход особенно выгоден регионам, так как дает возможность для роста конкурентоспособности местного бизнеса, увеличения доходности региона, а также решает проблемы занятости населения.

Исходя из вышеизложенного установлено, что формирование кластерных структур в аграрном комплексе позволяет реализовать ряд конкурентных преимуществ. Во-первых, в их составе быстро накапливаются целевые ресурсы. Во-вторых, здесь формируется доступная и точная информационная база о потребностях рынка, технологиях, научных достижениях. В-третьих, при совпадении интересов управленческого звена, собственников и производителей возможны быстрые прорывы в инновационном развитии агропромышленного производства.

В связи с тем, что конечный продукт создается в предприятиях перерабатывающей промышленности, формирование продуктовых кластеров в АПК Беларуси должно быть основано на исследовании приоритетных направлений их деятельности. Исходными предпосылками для такой оценки являются:

наличие и состояние производственных мощностей перерабатывающих предприятий;

потенциал роста объемов производства и продаж по определенным видам продовольствия;

объективная необходимость повышения конкурентоспособности национального аграрного комплекса в целом;

исходная структура агропромышленного производства для дальнейшего развития и совершенствования, исходя из перспективных потребностей региона, страны и внешнего рынка;

возможность привлечения различных видов (в том числе частных) инвестиций в основной капитал.

В целях выявления предприятий, на базе которых целесообразно создавать продуктовые кластеры, и организаций, которые могут быть включены в их состав, нами предложено применять статистическую процедуру кластерного анализа, предназначенную для разделения совокупности объектов на однородные группы (кластеры). Если данные выборки представить как точки в признаковом пространстве, то задача кластеризации сводится к определению "сгущений точек". Следовательно, объекты в каждом кластере должны быть похожи между собой и отличаться от объектов в других кластерах.

Основной целью такого анализа должна стать разработка мероприятий по реструктуризации предприятий АПК (потенциальных участников кластера), а именно комплекса мер организационного, технического и технологического характера, направленных на достижение параметров, необходимых для реализации устойчивого социально-экономического развития АПК.

Следует отметить, что кластеризация является описательной процедурой, она не дает оснований для статистических выводов, но предоставляет возможность провести разведочный анализ и изучить структуру данных.

Установлено, что можно выделить шесть этапов кластерного анализа (рис. 4.7):


Рис. 4.7 – Этапы выполнения кластерного анализа

Примечание – Схема составлена автором по материалам [184]

Первый этап – формулировка проблемы кластеризации путем определения переменных, на базе которых она будет производиться. Затем выбирается соответствующий способ измерения расстояния между данными переменными. Мера расстояния показывает, насколько объекты, подвергнутые кластеризации, схожи или различны между собой. В настоящий момент в литературе описывается несколько методов кластеризации. Исходя из этого задачей третьего этапа является выбор наиболее подходящего решения для выявленной проблемы. Далее на основе определенных процедур принимается решение о числе кластеров, и производится анализ относительно переменных, использованных для их получения, а также для профилирования кластеров можно использовать дополнительные явно выраженные переменные. Завершающим этапом является оценка достоверности процесса кластеризации.

Таким образом, кластер целесообразно характеризовать как группу объектов, имеющих общие свойства и два основных признака – внутренняя однородность и внешняя изолированность. Анализ показал, что в отличие от других статистических методов процедуры кластерного анализа используются в большинстве случаев, когда отсутствуют какие-либо априорные гипотезы относительно классов, что позволяет более корректно произвести описательную стадию исследования [385].

В настоящий момент можно выделить ряд различных методов кластеризации, основанных на использовании матриц сходства, оценке функций плотности статистического распределения, эвристических алгоритмах, математическом программировании и др. [184, с. 747]. Вместе с тем анализ показывает, что преобладающая часть этих алгоритмов методически исходят из одной предпосылки – гипотезы компактности, то есть признаки, принадлежащие одному и тому же кластеру, близки между собой, а измерения, принадлежащие разным классам, хорошо разделимы.

В качестве объектов для исследования нами выбрана совокупность из 68 молокоперерабатывающих предприятий, входящих в систему Министерства сельского хозяйства и продовольствия Беларуси (МСХП). Такой выбор обусловлен тем, что в настоящее время молочнопродуктовый подкомплекс занимает одно из ведущих мест в структуре АПК Беларуси.

Доля производства молокопродуктов предприятиями перерабатывающей промышленности в Беларуси составляет более 40 % от общего объема организаций, входящих в систему МСХП. Молочная промышленность является одной из отраслей АПК, ориентированных на экспорт. Следовательно, анализ подтверждает, что молочнопродуктовый подкомплекс может быть представлен как наиболее удачный пример для проведения кластерного анализа, основной целью которого становится выделение группы молокоперерабатывающих предприятий, которые могут стать генераторами и центрами развития конкурентоспособности экономических кластеров в молочнопродуктовом подкомплексе.

Для выявления и описания сходств между объектами (предприятиями) нами определена совокупность переменных, отражающих объем производства по 9 основным видам молокопродуктов по каждому из рассматриваемых предприятий (в % от произведенного в республике):

Х1 – масло животное;

Х2 – сыры жирные;

Х3 – сыры твердые;

Х4 – цельномолочная продукция;

Х5 – сухое цельное молоко (СЦМ);

Х6 – мороженое;

Х7 – сухое обезжиренное молоко (СОМ), заменитель цельного молока (ЗЦМ), сухая сыворотка;

Х8 – казеин;

Х9 – консервы сгущенные.

Вместе с тем анализ показал, что включение даже одной или двух не имеющих отношения к группированию переменных может существенно исказить результаты кластеризации [184, с. 751]. В этой связи в качестве ограничивающего выбор переменных нами принят показатель, отражающий наличие внутренней монопольной власти по категориям молокопродуктов.

В качестве показателя, определяющего способность отдельных предприятий влиять на рынок, нами предложено использовать индекс Херфиндаля-Хиршмана (IHH), который широко известен в научной литературе как характеризующий наличие на рынке монопольной власти [122, с. 107; 347, с. 278]. Индекс отражает концентрацию отраслевого рынка, или степень распределения "рыночной власти" между всеми его участниками, (формула 4.5) и определяется как сумма квадратов долей всех предприятий, действующих на рынке:

, (4.5)

где i = 1,2, … n;

n – число предприятий, производящих определенный вид продукции;

S – удельный вес предприятия в общей массе рыночного производства.

IHH принимает значения от 0 (в случае идеальной конкуренции, когда на рынке бесконечно много продавцов, каждый из которых контролирует ничтожную долю рынка) до 10000 (когда на рынке действует только одно предприятие, производящее 100 % продукции). Следовательно, чем больше значение индекса, тем меньше концентрация продавцов на рынке. Основное преимущество индекса – способность "чутко" реагировать на перераспределение долей между предприятиями, действующими на рынке. Он представляет сопоставимую информацию о возможности организации влиять на рынок в условиях разных рыночных структур.

Проведенные нами исследования уровня рыночной конкуренции в молочнопродуктовом подкомплексе показали, что по большинству категорий (Х1, Х2, Х3, Х4, Х7, Х8) индекс Херфиндаля-Хиршмана не превышает 600, что говорит о достаточном уровне конкуренции для формирования на их основе экономических кластеров (табл. 4.5).

Таблица 4.5 Значение индекса Херфиндаля-Хиршмана

IHH

Х1

Х2

Х3

Х4

Х5

Х6

Х7

Х8

Х9

Масло животное

Сыры жирные

Сыры твердые

Цельно-

молочнаямол. продукция

СЦМ

Мороженое

СОМ, ЗЦМ, сухая сыворотка

Казеин

Консервы сгущенные

294

469

524

481

1904

1270

560

539

4579

Вместе с тем анализ показал высокую "монопольную власть" отдельных предприятий по трем группам молокопродуктов (Х5, Х6, Х9,). Например, ОАО "Рогачевский МКК" производит 59 % продукции в категории "Консервы сгущенные", занимая тем самым доминирующее положение в данном рыночном сегменте. Следовательно, для повышения достоверности кластеризации с целью выделения групп предприятий, на основе которых возможно будет сформировать эффективные экономические кластеры, нами сокращен список переменных. Из него были исключены категории, где существует высокий уровень монопольной власти отдельных предприятий. В результате "усечения" сформирована совокупность признаков, отражающих рыночную долю по шести видам продукции по каждому из 67 предприятий. Из выборки исключено ОАО "Могилевская ФМ" в связи с тем, что на данном предприятии производится только мороженое, которое не вошло в совокупность признаков.

Анализ показал, что алгоритмы кластерного анализа следует формулировать в терминах дистанций, которые представляют собой расстояние между объектами. За меру однородности объектов нами принята наиболее часто используемая метрика – евклидово расстояние [184, с. 754]. Данная метрика имеет определенные преимущества. Например, расстояние между двумя объектами не изменяется при введении в анализ нового объекта, который может оказаться несущественным [385]. Примененный метод является эффективным приемом группировки параметров схожести объектов: чем ближе они между собой в данной метрике, тем объекты более подобны и наоборот. Без этого само понятие "кластер" во многом теряет смысл [1].

Методика измерения евклидова расстояния предполагает вычисление геометрического расстояния в многомерном пространстве и в классическом варианте, рассчитывается следующим образом [385]:


, 4.6)


где dikрасстояние между i-м и k-м объектами;

i, k… – объекты наблюдения;

1…N – количество переменных, которыми описываются объекты (описания объектов);

j = 1…N – индекс переменной (количество показателей, характеризующих функциональную составляющую объектов j= 1,2,3…N);

хij, хkj – численные значения j-й переменной, для i-го и j-го объектов, соответствующие признаку N (значения показателей каждой функциональной составляющей i-го и j-го кластера).

Вместе с тем анализ показал, что евклидово расстояние отражает меру сходства или близости объектов между собой по всей совокупности используемых признаков. Иными словами, служит интегральной мерой сходства объектов между собой, что выражается через двухместную действительную функцию D (x1, x2), которая, как показал анализ, обладает следующими свойствами:

D (x1, x2) ≠ 0 – невозможность возникновения отрицательного расстояния;

D (x1, x2) = 0 только в том случае, когда x1 = x2 – сходство тождественных объектов;

D (x1, x2) = D (x2, x1) – симметричность расстояния;

D (x1, x2) + D (x2, x3) ≠ D (x1, x3) – неравенство треугольника (длина любой стороны треугольника не больше суммы длин двух оставшихся).

Следовательно, симметричная матрица расстояний D будет иметь следующий вид:

, (4.7)

где d – расстояние между различными объектами, которые соответствуют определенному кластеру 1…р;

р – число кластеров.

Таким образом, перед началом кластеризации все объекты считаются отдельными кластерами. Следовательно, в нашем случае изначально имеется 402 (6 продуктовых групп для 67 предприятий, 6 х 67 = 402) кластера, каждый из которых включает по одному элементу.

Проведенные исследования показали, что для большого числа наблюдений (более 30) следует применять метод k-средних, который имеет следующий алгоритм [184,131]:

на нулевом шаге за центры искомых k кластеров принимают случайно выбранные k наблюдений – точки d1p, d2p, …, dkp; каждому кластеру присваивают единичный вес;

на первом шаге находят расстояния от точки dkp+ 1 до центров кластеров, построенных на предыдущем шаге, а точку dkp+ 1 относят к кластеру, расстояние до которого минимально, после чего рассчитывают новый центр тяжести этого кластера (как взвешенное среднее по каждому показателю) и вес кластера увеличивают на единицу; все остальные кластеры остаются неизмененными (с прежними центрами и весами);

на втором шаге аналогичную процедуру выполняют для точки dkp+2;

и так далее до dkp+402.

Для проведения расчетов по кластеризации методом k-средних нами использован специализированный программный пакет Statistica 6.0, где данная процедура выполняется автоматически. В результате решения задачи были выявлены 5 различных кластеров.

Анализ средних значений в кластерах по рассматриваемым перемен


ным показывает, что каждая из выделенных групп имеет четко выраженные отличия от других кластеров (рис. 4.8).

Рисунок 4.8 Показатели средних кластерных центров по переменным в выявленных кластерах

Примечание. Составлено автором по материалам кластерного анализа

Например, в первый кластер вошли 7 предприятий, занимающих наибольшую долю рынка в категории "Казеин – Х8" и относительно высокие показатели по таким продуктам, как "Масло сливочное – Х1" и "Цельномолочная продукция – Х4" (ОАО "Молочные продукты" – 11,5%, ОАО "Оршанский ЗПС" – 8,5% и др.). Ко второму кластеру отнесены четыре предприятия, которые в больших объемах производят цельномолочную продукцию (ОАО "Савушкин продукт" – 12,3%, КПУП "Гормолзавод №3" – 10,6, ОАО "Гормолзавод №1" – 7, ОАО "Гормолзавод №2" – 5%). Тогда как четвертый кластер представляет собой группировку, в которую вошло 41 предприятие, не имеющее какой либо выраженной специализации.

Для проведения адекватной проверки надежности результатов кластеризации нами были использованы следующие методы [184, с. 763]:

1.Анализ евклидова расстояния между кластерными центрами, который показал, что выявленные классы объектов хорошо разделены (>1) (табл. 4.6);

Таблица 4.6 Евклидово расстояние между кластерными центрами

Кластер №1

Кластер №2

Кластер №3

Кластер №4

Кластер №5

Кластер №1

0,000000

Кластер №2

3,925416

0,00000

Кластер №3

3,607168

3,68515

0,00000

Кластер №4

2,626204

3,38728

2,83789

0,00000

Кластер №5

4,468990

4,63256

4,45060

4,13276

0,00000

Примечание. Таблица составлена автором по материалам кластерного анализа

Кластеризация, выполненная несколько раз, при случайном изменении порядка случаев в выборке показала, что полученное решение является стабильным.

Результаты проведенной выше кластеризации были применены нами для качественного описания выбранной совокупности предприятий. На основе полученной информации представляется возможным выработать структуру и состав экономического кластера в молочнопродуктовом подкомплексе республики. Предприятия, вошедшие в классы, где сложились наибольшие объемы производства по определенным категориям (1,2,3,5 кластеры, приложение И), могут стать точками роста, вокруг которых следует группировать различными методами (реорганизация, присоединение и др.) производителей до настоящего времени не сумевших занять определенные рыночные ниши (4-й кластер).

Вместе с тем формирование эффективной кластерной стратегии развития молочнопродуктового подкомплекса в АПК Беларуси предполагает разработку методологической основы построения системы взаимодействия молокоперерабатывающих предприятий, сельхозпроизводителей, торговых посредников, государственных органов и других технологически связанных организаций и учреждений.

Как показал анализ, во главу стратегии могут быть положены экономические интересы в области производства и сбыта продовольствия. Такая направленность не только дает основания для динамичного развития предприятий АПК, но и позволяет выработать механизмы развития конкуренции и поддержания сбалансированности спроса и предложения, что в свою очередь является неотъемлемым условием эффективного функционирования экономических кластеров. Как отмечает М. Портер, способность таких кластеров эффективно использовать внутренние ресурсы имеет принципиальное значение, так как конкурентоспособность страны, по его мнению, необходимо рассматривать через призму внешнеэкономической деятельности не отдельных предприятий, а кластеров – объединений фирм или различных отраслей. Следовательно, наличие внутренней конкуренции является важным условием достижения перспективных конкурентных преимуществ на внешнем рынке.

Как показывает анализ, взаимосвязь национальных экономических интересов и стратегии развития экономических кластеров может быть представлена в форме иерархической модели управления конкурентоспособностью экономических кластеров в аграрном секторе (рис. 4.9).


Рис. 4.9. Взаимосвязь национальных экономических интересов со стратегией развития кластера

Также применение кластерной стратегии в управлении национальными экономическими интересами ведет к общему усилению конкурентоспособности страны, регионов, отраслей и отдельных предприятий. М. Портер, проанализировав конкурентные возможности более 100 отраслей в десяти странах, установил, что наиболее конкурентоспособные транснациональные компании обычно не разбросаны бессистемно по разным странам, а имеют тенденцию концентрироваться в одной стране, а порой даже в одном регионе страны. Это объясняется тем, что одна или несколько фирм, достигая конкурентоспособности на мировом рынке, распространяет свое положительное влияние на ближайшее окружение: поставщиков, потребителей и конкурентов. Их успехи, в свою очередь, оказывают влияние на дальнейший рост конкурентоспособности данной компании

В итоге формируется продуктовый кластер – сообщество предприятий, организаций и тесно связанных отраслей, взаимно способствующих росту добавленной стоимости конечного продукта, повышению совокупной конкурентоспособности системы и эффективности деятельности каждого из партнеров по кластеру. Для всей экономики государства кластеры выполняют роль точек роста внутреннего рынка. Вслед за первым могут образовываться новые кластеры, и конкурентоспособность сбыта внутри страны и за рубежом в целом увеличивается. Она держится именно на сильных позициях отдельных кластеров, тогда как вне их эффективное развитие экономики в глобальном масштабе представляется довольно затруднительным.

Таким образом, факторы развития мировой экономики и растущей конкуренции определяют условия, в которых традиционное деление экономики страны на секторы и отрасли утрачивает свою актуальность. Ведущую роль в мировой экономике начинают играть экономические кластеры – системы взаимосвязей фирм и организаций.

В данной связи возникает необходимость анализа и выявления потенциальных кластерных структур в аграрном секторе, для чего нами впервые в республике предложено применять статистическую процедуру кластерного анализа в АПК, которая позволяет выделять группы предприятий, на базе которых можно формировать устойчивые и конкурентоспособные на международном рынке кластерные образования.

Исследования, проведенные в данном разделе, показали, что в совокупности из 67 молокоперерабатывающих организаций, рассмотренных нами в качестве примера при проведении кластерного анализа, 41 предприятие до настоящего времени не смогло занять значимых рыночных ниш, что указывает на возможность их группировки вокруг производителей, имеющих определенный рыночный потенциал. Результаты такого анализа позволяют формировать конструктивные предложения о реорганизации малоэффективных предприятий национального аграрного комплекса и о значительном повышении конкурентоспособности наиболее успешных производителей.

Суть выводов, вытекающих из кластерного анализа, заключается в том, что в аграрном секторе Беларуси нами предлагается выделить "особую" группу предприятий – "лидеров рынка", которые должны стать точками или полюсами роста АПК республики. В результате возникает эффект "агломерации", то есть концентрации соперников, их покупателей и поставщиков, что должно способствовать росту специализации и объемов производства по основным видам продукции, рассмотренным нами в кластерном анализе.

Например, установлено, что производство сыров целесообразно сконцентрировать в шести предприятиях (5-й кластер): ОАО "Березовский СК"; ОАО "Кобринский МСЗ"; ОАО "Пинский МК"; ОАО "Гродномолкомбинат"; ОАО "Щучинский МСЗ"; ОАО "Слуцкий СК". Это предполагает: рост специализации названных производителей; привлечение инвестиций в разработку новых продуктов (сыров), рост (в том числе через интеграцию с организациями, которые не имеют определенной специализации) и обновление производственных мощностей; увеличение доли маркетинговых (исследования рынка, анализ потребителей, коммуникации, сбыт, в том числе фирменная торговля) затрат в себестоимости продукции.

Следовательно, основной задачей кластерного анализа нужно признать создание эффективной системы организации и функционирования агропромышленного производства Беларуси, нацеленной на рост конкурентоспособности на внутреннем и внешнем рынке независимо от конъюнктуры и условий мировой экономики. Во главу стратегии кластерного развития АПК республики следует поставить соответствие национальным экономическим интересам, которые выражаются в необходимости обеспечивать стабильность и конкурентоспособность национального аграрного комплекса. Вместе с тем развитие кластерной политики предполагает усиление роли маркетинговых функций, в частности, функций фирменной торговли, которая при должном внимании должна занимать системообразующее место, в связи с чем условия возрастающей конкуренции требуют выделения фирменной торговли как центрального звена между потребителем (покупателем) и производителем (продавцом).

, Проведенный во второй главе анализ позволил установить, что выявленные нами закономерности функционирования фирменной торговли, а также тенденции и динамика изменения условий среды ее функционирования предполагают необходимость усиления значимости мероприятий, нацеленных на повышение конкурентоспособности фирменного продукта как в текущий момент, так и в перспективе. В настоящее время приемлемыми и достаточными в фирменной торговле являются действия экстенсивного характера (увеличение объемов продаж и прибыли за счет реализации продукции в регионах, где существует неудовлетворенный платежеспособный спрос на продовольствие, например, в агрогородках и сельских населенных пунктах). В долгосрочном плане наиболее перспективной следует признать политику, направленную на формирование партнерских структур кластерного типа, способствующих росту совокупной прибыли всех заинтересованных субъектов (сельскохозяйственные товаропроизводители, предприятия перерабатывающей промышленности, организации оптовой и розничной торговли).

Таким образом, для роста конкурентоспособности фирменных продуктов и повышения эффективности фирменной торговой деятельности в АПК Беларуси необходимо решить ряд принципиальных задач. Во-первых, разработать эффективную модель последовательных мероприятий фирменной торговли агропромышленной продукцией, цель которой должна заключаться в приведении структуры предложения в соответствие с меняющейся в настоящий момент структурой спроса (рост требований потребителей к качеству фирменного продукта, то есть комплекса из физического товара, услуги и бренда); во-вторых, определить комплекс организационно-экономических условий для формирования устойчивого территориально-отраслевого партнерства взаимосвязанных предприятий и организаций (в том числе фирменных торговых структур); в-третьих, выработать определенный организационно-экономический механизм функционирования фирменной торговли, который позволит с наибольшей результативностью реализовать производственный потенциал предприятий национального агропромышленного комплекса.

Предыдущая страница | Оглавление | Следующая страница



Защита от автоматического заполнения   Введите символы с картинки*