Данный вывод подтверждается также Вопросом 2 анкеты, предлагающим респонденту выбрать три наиболее важные в настоящий момент логистические темы для его компании. Распределение актуальных логистических тем по важности показано на рис. 7.
Рис. 7. Распределение актуальных логистических тем по важности
Как видно из диаграммы (рис. 7), подавляющее число респондентов (94%) включило контроль и снижение логистических затрат в основную тематику планирования и управления логистикой.
Доли логистических издержек сильно варьируются на опрошенных предприятиях и составляют в среднем 15-20% от продаж. Применительно к отдельным отраслям они составляют в среднем по отрасли следующие значения:
· Логистические услуги 60,6%.
· Автомобильная промышленность 27%.
· Нефтегазовая и добывающая промышленность 24,4%.
· Электротехника и электроника 24,2%.
· Издательство и книготорговля 23%.
· Фармацевтика 21,3%.
· Химическая промышленность 20,5%.
· Легкая промышленность 17,5%.
· Дистрибьюция и ритейл 16,6%.
· Пищевая промышленность 9,7%.
Важным фактом является то, что внедрению логистического контроллинга большинством предприятий (65%) отдается значительный приоритет (высокий и средний), и ожидается от такого мероприятия следующие эффекты: сокращение издержек, повышение качества логистики, оптимизация запасов, повышение лояльности и удержание клиентов, рост объема продаж, сокращение логистического цикла, развитие межотраслевой координации (см. рис. 8).
Рис. 8. Ожидаемые эффекты и приоритет внедрения логистического контроллинга
Основные выводы по результатам исследования логистического контроллинга
1. Только около 13% исследованных компаний имеют логистическую стратегию и сознательно ее формируют.
2. Всего лишь 20% компаний выделяют функцию управления запасами в своей структуре и лишь в 14% этих компаний эта функция принадлежит отделу логистики.
3. В исследованной выборке около 60% компаний сталкиваются с конфликтными ситуациями, затрагивающими сферу деятельности отдела логистики.
4. Около 10% промышленных компаний из обследованной выборки передает функции логистики производства отделу логистики, в остальных компаниях данные функции выполняются производственным отделом.
5. Примерно треть компаний выделяют функцию разработки политики обслуживания и только 11% из них передают эту функцию отделу логистики.
6. Отделы контроллинга в службе логистики имеют только 14% обследованных компаний.
7. В исследуемой выборке координирующие логистические функции никогда не передаются на аутсорсинг.
8. Большинство компаний (95%) оценивают эффективность логистики по операционным логистическим издержкам.
Логистические издержки учитываются в основном обособленно целиком за период (котловой метод). Доля распределения издержек по заказам мала. Издержки на обработку заказов часто учитываются в общих накладных расходах. Потери от иммобилизации средств в запасах не учитываются в подавляющем количестве опрошенных компаний.
Результаты рассмотренных выше исследований, а также анализ специализированных литературных источников, в частности работ [1, 7-10], позволяют поставить несколько вопросов, требующих дальнейшего исследования в разрезе логистических затрат:
1) национальные особенности учета и оценки логистических затрат как с позиций экономики страны в целом, так и для конкретных отраслей и компаний;
2) способы классификации логистических затрат;
3) структура логистических затрат;
4) калькулирование отдельных статей (элементов) затрат;
5) учет и отчетность по затратам в системе логистического контроллинга.
Как показывает практика, до сих пор нет единообразия в структурировании логистических затрат как в национальном масштабе, так и на уровне организаций бизнеса.
В результате анализа затрат по логистике стран Скандинавии: Норвегии, Швеции и Финляндии, а также для США, Италии и Великобритании была предпринята попытка общего структурирования по группам:
· затраты на транспортировку;
· затраты на содержание запасов;
· затраты на складирование;
· затраты на администрирование
с последующей классификацией на прямые и непрямые, объединенной в так называемую «модель Делани» (табл. 4). Стоит отметить, что во всей структуре транспортные затраты имеют самую большую долю [9]. Данная модель сводится к классификации затрат в зависимости от особенностей отрасли.
Таблица 4
Подход стран Скандинавии к структуре логистических затрат (модель Делани)
В аналитическом отчете [10] приведена структура логистических затрат, основанная на обзоре национальных и международных статистических сборников и материалов конференций (табл. 5).
Таблица 5
Подходы к структурированию логистических затрат
Остановимся теперь на проблеме оценки общих логистических затрат на глобальном уровне в различных странах. При этом необходимо учитывать некоторые ограничения и факторы, в частности:
· метрики и методы, которые используются для сбора и анализа данных о логистических затратах внутри отдельной компании не подходят для анализа глобальных показателей;
· затраты могут быть оценены как в абсолютной величине, так и относительной, например, процент в ВВП страны;
· отсутствие стандартов отнесения тех или иных затрат к логистическим, ввиду отсутствия учета таких затрат в принятых международных нормах учета.
При этом надо учитывать, что при оценке затрат в абсолютной величине проблема заключается в несопоставимости размеров экономик, а при относительном измерении (как процент от ВВП) существуют разные подходы к расчету ВВП в зависимости от страны. Например, ВВП, как стоимость всей выпущенной товарной продукции и услуг, включая экспорт, на определенной территории за определенный срок.
По данным Европейской логистической ассоциации и известной в области консалтинга логистики и SCM компании A.T. Kearney наблюдается устойчивый рост логистических затрат на промышленный предприятиях стран ЕС (табл. 6).
Таблица 6
Динамика логистических затрат промышленных предприятий Европы
В работе [7] предложено при оценке общих логистических затрат страны в абсолютном и относительном выражении учитывать:
· Суммарный ВВП.
· Расходы на логистику для обеспечения производства для государственных нужд.
· Расходы на логистику для обеспечения индустриального производства.
· Общий коэффициент торговли.
ВВП и общий коэффициент торговли являются базовыми показателями для формирования информации об уровне развития и размере экономики, что позволяет в дальнейшем идентифицировать группы для сопоставления логистических затрат в рамках анализа стран по критерию социально-экономического развития и тем самым исключать проблемы неадекватного сопоставления экономик. Данный подход был представлен в виде модели затрат на основе Искусственной Нейронной сети с учетом следующих переменных: географические местоположение, экономические факторы, уровень дохода, показатели транспорта и размер экономики. [10].
Помимо задачи определения структуры и классификации логистических затрат, наиболее корректной для России, важно оценить опыт других стран по части формирования источников данных. Так, следует выделить три наиболее часто использующихся подхода для сбора необходимой информации при оценке логистических затрат:
Сбор данных на основе опроса
В данном случае возникает проблема составления опросной формы таким образом, чтобы снизить возможность влияния оценочных (экспертных), субъективных показателей на результат, поскольку оценка логистических затрат происходит с позиции пользователя логистическими услугами. Такой подход лежит в основе национальных отчетов Финляндии, Германии (BVL), Швейцарии и Таиланде и в большинстве своем составляет 30% от всех существующих на сегодняшний день, по данным [10] отчетов о логистических затратах.
Сбор данных с использованием различных статистических ресурсов: национальных (например, Росстат) или международных (Всемирный Банк).
В данном случае проблема снова сводится к определению конкретного перечня статей логистических затрат для дальнейшей оценки. То есть статистические источники - это некоторый серьезный, но, в то же время довольно ограниченный ресурс, поскольку кроме цифр он не имеет под собой методологического обоснования содержащихся данных. Оценка затрат в данном случае производится с позиции провайдера логистических услуг. Данный подход распространен в ряде таких стран, как США, Южная Африка, Бразилия, Норвегия и топ-10 европейских держав. Составляет 23% всех анализируемых отчетов.
Сбор данных при помощи метода анализа конкретной ситуации (case study).
Данный подход актуален при осуществлении консалтинговых услуг или подготовке национальных отчетов компаниями большой четверки. В общем объеме данный подход используется в 47% отчетов.
Следует также отметить, что чем меньше уровень аутсорсинга логистики в компании, тем больше вероятность учесть все необходимые логистические затраты, принимая за основу стандартные форматы финансовой отчетности. Так, с учетом существующих низких темпов развития рынка аутсорсинга в России, попытка сбора статистической информации по логистическим затратам различных компаний для дальнейшего анализа может оказаться успешной.
Для того, чтобы сформулировать основные требования к классификации и оценке логистических затрат в России, следует рассмотреть существующие методики и аналитические отчеты по данной тематике. Хотелось бы еще раз отметить важность рассмотрения этого вопроса. Дело в том, что ввиду скудности статистических источников и отсутствия на государственном уровне регулирования сбора соответствующей информации для проведения различных исследований и сопоставлений, данные о нашей стране представлены не совсем корректно. Такой вывод можно сделать исходя из позиционирования России в нижних строчках международных рейтинговых систем и отсутствия какой-либо динамики, невзирая на изменения международных экономических процессов. Таким образом, выполнение задачи формулирования и внедрения наиболее корректной системы оценки логистических затрат в абсолютном и относительном выражении, позволит добиться более уточненной оценки позиций нашей страны в мировом экономическом сообществе, а также будет способствовать повышению уровня эффективности принимаемых стратегических и управленческих логистических решений как внутри страны, так и на международном уровне.
Что касается анализа отечественных научных исследований по вопросу оценки логистических затрат, то ниже рассмотрен укрупненный обзор возможных подходов.
Метод искусственных нейронных сетей [7]. Впервые метод был сформулирован и предложен группой американских ученых во главе с Д. Баурсоксом. Данный подход позволяет комплексно проанализировать взаимосвязь факторов, влияющих на формирование логистических затрат на уровне национальной экономики. С другой стороны, метод имеет некоторые ограничения при применении его в российских условиях. Так, например, как отмечается в работе [2, c.11] для реализации этого подхода необходима разработка модели нейронной сети для России, а для этого важно понимать архитектуру сети, методология создания которой, разработана американскими исследователями. Другим ограничением этого подхода является отсутствие в России достаточной статистической базы и общепринятой структуры логистических затрат. Исходя из этого, данный подход может быть применен, с учетом указанных выше ограничений, и только после проведения ряда мероприятий по разработке методики структурирования и классификации издержек и сбору статистической информации на государственном уровне.
Метод экспертных оценок [1]. Является наиболее распространенным в мире, на котором строятся известные рейтинговые системы (в частности, рейтинг LPI Всемирного банка). Существенным недостатком данного подхода, отмеченным выше, является субъективность полученных результатов. Именно эта проблема ограничивает использование Индекса Эффективности Логистики (LPI), поскольку сама методика формирования списка респондентов не позволяет получить действительно объективный результат, ограничивая выборку узкоспециализированными логистическими провайдерами, чем увеличивает субъективность оценки составляющих индекса.
Подход к оценке логистических затрат на основе модели множественной регрессии, который рассматривается в ряде работ отечественных авторов, в частности в диссертации И.А. Семенова [2], также может быть применен для оценки логистических затрат в России. Данный метод представляется наиболее объективным, поскольку позволяет проверить корреляционную зависимость между логистическими затратами и макроэкономическими индикаторами, в частности, ВВП, средняя заработная плата, численность населения, общая протяженность автомобильных и железных дорог и т.д. Данный метод был успешно апробирован для снижения влияния субъективных факторов на результат при оценке уровня развития логистики, исходя из данных рейтинга LPI и макроэкономических показателей [11].