Аннотация

В современных условиях, характеризующихся высокой степенью неопределенности макроэкономического окружения, компании горно-металлургического сектора должны быть нацелены на формирование долгосрочных стратегий, позволяющих им не только адаптироваться к внешним факторам, но и наращивать конкурентоспособность как на отечественном, так и на мировом рынках. Эффективность реализуемых стратегий во многом определяется обоснованностью выбора альтернатив. В статье доказана важность стратегического выбора вариантов долгосрочного развития горно-металлургических предприятий, выявлены особенности стратегий компаний и актуальных направлений их развития. Представлен обзор современных методов оценки альтернатив, включающих в себя метод многокритериальной теории полезности MAU, методы ELECTRE, метод TOPSIS, метод вербального анализа решений ВАР, простой метод многокритериальной оценки SMART, метод аналитических сетей ANP, метод МАИ, определены преимущества и недостатки существующих подходов. Определены возможности и доказана глубокая целесообразность использования методов оценки альтернатив при стратегическом планировании развития горно-металлургических компаний, выявлены основные ограничения и предложены рекомендации по их адаптации для учета специфики отрасли.

Ключевые слова

горно-металлургические компании, стратегическое планирование, альтернативы развития, методы оценки, стратегический выбор

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Адно Ю. Л. Основные проблемы перехода к «зеленой металлургии» // Сталь. 2022. № 4. С. 41–47.
2. Анализ многокритериальных методов принятия управленческих решений (на примере задачи выбора поставщиков материально-технических ресурсов) / сост. М. В. Кочкина [и др.]. Набережные Челны: НЧИ К(П)ФУ, 2017. 31 с.
3. Артяева М. А., Пономаренко Т. В. Выбор стратегических альтернатив при развитии производственного потенциала в горно-металлургической компании // Управление экономическими системами. 2019. № 3(121). С. 24.
4. Бринза В. В., Германова А. В., Кузнецов И. С. Альтернативы посткризисного развития металлургических предприятий: прогнозирование последствий // Экономика промышленности. 2010. № 3. С. 10–19.
5. Вертакова Ю. В., Бабич Т. Н., Брагина А. В. Стратегические ориентиры модернизации промышленных предприятий России // Экономика в промышленности. 2021. Т. 14. № 3. С. 288–297. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2021-3-288-297
6. Глушакова О. В., Черникова О. П. Институализация ESG-принципов на международном уровне и в Российской Федерации, их влияние на деятельность предприятий черной металлургии. Часть 1 // Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 2023. Т. 66. № 2. С. 253–264. https://doi.org/10.17073/0368-0797-2023-2-253-264
7. Говорухин В. А., Кучина Е. В. Устойчивое развитие предприятий металлургической промышленности в контексте ESG-трансформации // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2023. Т. 17. № 2. С. 92–100. https://doi.org/10.14529/em230207
8. Квинт В. Л. К анализу формирования стратегии как науки // Вестник ЦЭМИ. 2018. № 1. https://doi.org/10.33276/S0000121-6-1
9. Квинт В. Л. Концепция стратегирования. Кемерово: Кемеровский государственный университет, 2020. 170 с. https://doi.org/10.21603/978-5-8353-2562-7
10. Костюхин Ю. Ю. Стратегическое управление российской металлургией в условиях вызовов и рисков // Управленческие науки. 2022. Т. 12. № 2. С. 21–32. https://doi.org/10.26794/2304-022X-2022-12-2-21-32
11. Ларичев О. И. Новый способ анализа неструктуризованных проблем: вербальный анализ решений // Проблемы системного анализа и управления: сборник трудов Института системного анализа Российской академии наук / под ред. С. В. Емельянова. М.: Эдиториал УРСС, 2001. С. 57–91.
12. Неволин А. Е., Череповицын А. Е., Соловьева В. М. Методы формирования стратегических альтернатив для горно-металлургических компаний на примере ПАО «ГМК “Норильский никель”» // Север и рынок: формирование экономического порядка. 2023. Т. 26. № 3(81). С. 44–60. https://doi.org/10.37614/2220-802X.3.2023.81.003
13. Панкратьев П. С. Поддержка принятия решений при размещении электростанций на основе двухуровневого многокритериального анализа с применением методов MAUT и МАИ // Системные исследования в энергетике // Труды молодых ученых ИСЭМ СО РАН. Вып. 44. Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2014. 175 с.
14. Прохорова И. С., Устинов В. С., Елхова А. В. Цифровая зрелость металлургической отрасли России: драйверы и проблемы роста в новых геополитических условиях. Часть II. Ключевые направления цифровой трансформации // Вестник университета. 2023. № 12. С. 44–52. https://doi.org/1010.26425/1816-4277-2023-12-44-52
15. Рогозин О. В. Сравнительная оценка алгоритмов поддержки принятия решений на основе качественных характеристик // Образовательные технологии. 2010. № 4. C. 84–105.
16. Романова О. А., Сиротин Д. В. Стратегический вектор развития металлургии России в условиях новой реальности // Известия Уральского государственного горного университета. 2022. № 3(67). С. 133–145. https://doi.org/10.21440/2307-2091-2022-3-133-145
17. Самарина В. П., Склярова Е. А., Жилинкова А. П. Перспективы развития российской металлургии в условиях новых экономических вызовов геополитического генезиса // Фундаментальные исследования. 2023. № 3. С. 17–22. https://doi.org/10.17513/fr.43437
18. Стратегирование технологического суверенитета национальной экономики / В. Л. Квинт [и др.] // Управленческое консультирование. 2022. № 9(165). С. 57–67. https://doi.org/10.22394/1726-1139-2022-9-57-67
19. Cherepovitsyn A., Solovyova V. Prospects for the development of the Russian rare-earth metal industry in view of the global energy transition—a review // Energie. 2022. Vol. 15(1). P. 387–405. https://doi.org/10.3390/en15010387
20. Dmitrieva D., Solovyova V. Russian arctic mineral resources sustainable development in the context of energy transition, ESG agenda and geopolitical tensions // Energies. 2023. Vol. 16(13). P. 5145. https://doi.org/10.3390/en16135145
21. Hwang C. L., Yoon K. Multiple attribute decision making: Methods and applications. Berlin: SpringerVerlag, 1981.
22. Ingaldi M., Ulewicz R. The business model of a circular economy in the innovation and improvement of metal processing // Sustainability. 2024. Vol. 16. P. 5513. https://doi.org/10.3390/su16135513
23. Kravchenko T. K., Druzhaev A. A. Adaptation of ELECTRE family methods for their integration into the Expert Decision Support System // Business Informatics. 2015. Vol. 32. P. 69–78.
24. Milkova M. A., Andreichicov A. V., Andreichicova O. N. Decision-making under uncertainty: A heuristics overview and the analytic network process // Journal of the Higher School of Economics. 2019. Vol. 4. P. 730–751.
25. Saaty T. L. Axiomatic foundation of the Analytic Hierarchy Process // Mgmt Science. 1986. Vol. 32(7). P. 841–855.
26. Saaty T. L. Decision making for leaders: The analytic hierarchy process for decisions in a complex world. RWS Publications, 1990. 292 p.