335
YA S H I L I Q T I S O D I Y O T VA TA R A Q Q I Y O T
https://yashil-iqtisodiyot-taraqqiyot.uz
2023-yil, iyul.
№
7-son.
T
ARA
QQIY
O
T
ПР
ОГРЕС
С
PR
OGRESS
О Б З О Р Л И Т Е РА Т У Р Ы
Исследованиями тенденций развития текстильной промышленности в разных странах мира занима-
ются Всемирный банк World Bank, орган ООН Конференция ЮНКТАД по торговле и развитию (UNCTAD),
Международный Консультативный Комитет по хлопку (ICAC), действующий в области производства, ми-
ровой торговли и потребления хлопка.
Кроме того, проблемы развития операционной стратегии хлопковых кластеров рассматриваются
учеными ведущих мировых университетов: Harvard University (США), McGill University (Канада), Oxford
University (Великобритания), Kyung
Hee University, (Республика Корея), Universite de Lorraine (Франция),
Indian Institute of Technology Delhi (Индия), Sabancı Üniversitesi (Турция).
В осуществялемых на мировом масштабе научных исследованиях по совершенствованию операци-
онной стратегии в производственных структурах получены ряд научных результатов. Разработана схема
фонда модернизации технологий (TUFS), которая предоставляет финансовую помощь текстильным и
швейным предприятиям для модернизации их машин и оборудования. Такие меры помогают текстиль-
ной отрасли внедрить новые технологии, повысить производительность и повысить качество своей про-
дукции (Оксфордский университет, Великобритания).
Ученные французского университет Universite de Lorraine разработали операционную стратегию
производства экспортоориентированной продукции, основанная на их специализации в промышленных
экосистемах, которая является еще одним доказательством всеобъемлющей роли кластерных органи-
заций в цифровом переходе.
Со стороны ведущих мировых научно-исследовательских учреждений и высших учебных осуществ-
ляются научные исследования по разработке методик использования операционной стратегии при про-
изводстве экспортоориентированной продукции: изучаются направления государственной поддержки и
перспективы развития операционной стратегии на предприятиях, определяются перспективы использо-
вания инновационных технологий и модернизации межотраслевых связей.
На основе операционной стратегии разрабатываются долгосрочные планы развития предприятия,
связанные с модернизацией оборудования, планированием и контролем производства, выпуском новой
продукции, планированием технологических процессов и методов работы с персоналом.
По мнению Р.Н. Вепровой, “сравнение операционной стратегии с требованиями рынка позволяет
выявлять несоответствия в процессах, оборудовании, планировке, рабочей силе и методах контроля,
определении ценности (приоритетов) каждого направления развития и инвестирования в них”
[11]
.
О.И. Салмина отмечает, что “особая роль операционной стратегии заключается в том, что она об-
уславливает минимально необходимую долгосрочную стабильность функционирования операционной
системы и является базисом
для построения общей стратегии, а также с тем, что эффективность и
рациональность операционного менеджмента целиком и полностью зависят от правильности выбора
операционной стратегии”
[12]
.
М Е Т О Д Ы
В процессе подготовки статьи использованы такие методы, как общенаучные, формально-логиче-
ские, специфические методы исследования ситуации, системного анализа, классификации, обобщения,
горизонтального и вертикального анализа, эконометрическое моделирование, факторного анализа, кор-
реляционно-регрессионного анализа, экономического
анализа и прогнозирования
А Н А Л И З
Для целей оценки факторов, оказывающих влияние на экспортный потенциал хлопково-текстиль-
ных кластеров в разрезе регионов Узбекистана и осуществления среднесрочного прогноза, проведем
эконометрический анализ зависимости объемов экспортируемой хлопково-текстильными кластерами
продукции от экономических показателей развития регионов республики.
В качестве объясняемой переменной (регрессанта) были выбраны экспорт хлопково-текстильной
продукции по регионам Узбекистана (тыс. дол. США) в разрезе регионов как показатель регионального
экспортного потенциала. Объясняемые и объясняющие переменные представлены в таблице 1.
В работе проводится анализ по панельным данным за период с 2018 по 2022 гг. по Республике Ка-
ракалпакстан, двенадцати областям и г. Ташкенту.
Всего в модели заимствовано три объясняющих переменных, общее количество наблюдений – 280
(сведения представлены в приложениях 6–9). В целях обеспечения стабильности регрессоров и умень-
шения выбросов все переменные прологарифмированы. Все стоимостные показатели с учетом ИПЦ
приведены к сопоставимому виду (к ценам 2022 г.).