PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_463

РЕГИОНАЛЬНОЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОТРУДНИЧЕСТВО В РАМКАХ КОРИДОРА СЕВЕРНЫЙ МОРСКОЙ ПУТЬ: ИНТЕРЕСЫ РОССИИ И КИТАЯ

REGIONAL ECONOMIC COOPERATION WITHIN THE NORTHERN SEA ROUTE CORRIDOR: INTERESTS OF RUSSIA AND CHINA

Шэнь Чжисин, аспирант, Санкт-Петербургский государственный университет, Санкт-Петербург, эл. почта：shenzhixing8618@gmail.com

Shen’ Chzhisin, Graduate student, St. Petersburg State University, Saint Petersburg, e-mailshenzhixing8618@gmail.com

Аннотация.  Северный морской путь (далее СМП) считается ключевой артерией Российской Федерации (далее РФ) и Евразии в целом, которая соединяет Азию и Европу. Данный маршрут считается одним из самых коротких и самым сложным для судоходства. СМП вызывает большой интерес для изучения потенциала его развития, так как на арктической арене появился новый игрок: речь идет о Китайской Народной Республики (далее КНР). В данной статье автор поднимает вопрос о будущем СМП в условиях сотрудничества РФ и КНР. В рамках исследования проведен регрессионный анализ движения грузов и судов по СМП; также делаются прогнозы его развития на период до 2025 г. на основе данных цифр автор делает вывод о дальнейшем сотрудничестве между Китаем и Россией, а также дает рассчитывает прогноз дальнейшего движения грузов и судов Китаем по СМП.

Автор приходят к выводу, что перевозки по СМП растут, но медленными темпами, китайское присутствие в настоящее время приобретает значение для данного маршрута, поэтому РФ до 2025 г. будет развивать СМП совместно с КНР, но дальнейшая перспектива неясна с учетом политической обстановки России на международной арене.

Abstract. The Northern Sea Route (hereinafter the NSR) is considered a key artery of the Russian Federation (hereinafter the RF) and Eurasia as a whole, which connects Asia and Europe. This route is considered one of the shortest and most difficult for navigation. The NSR is of great interest for studying the potential of its development, since a new player has appeared in the Arctic arena: we are talking about the People’s Republic of China (hereinafter the PRC). In this article, the author raises the question of the future of the NSR in terms of cooperation between the Russian Federation and China. As part of the study, a regression analysis of the movement of cargo and ships on the NSR was carried out; Forecasts of its development for the period up to 2025 are also made. Based on these figures, the author concludes about further cooperation between China and Russia, and also calculates a forecast for the further movement of cargo and ships by China along the NSR.

The author comes to the conclusion that transportation along the NSR is growing, but at a slow pace, the Chinese presence is currently gaining importance for this route, therefore, the Russian Federation will develop the NSR jointly with the PRC until 2025, but the future prospect is unclear given the political situation of Russia in the international arena.

Ключевые слова: СМП, Китай, Россия, сотрудничество, регрессионный анализ, Арктика, маршрут

Keywords: NSR, China, Russia, cooperation, regression analysis, Arctic, route

ВВЕДЕНИЕ

В современных реалиях наблюдается повышенный интерес многих стран мира к освоению и управлению Арктикой. Стоит отметить, что Китай неарктическая страна, которая проявляет повышенный интерес к данному региону. За небольшой отрезок времени Китай стал важным участником экономических и политических процессов в Арктике. Это связано с тремя основными факторами мировой политической структуры:

• особый интерес к Арктике обусловлен изменениями в структуре глобального и регионального лидерства;
• развития международно-правового режима использования акваторий и территорий в Северном Ледовитом океане;
• в данном регионе формируется международная институциональная структура. Это хорошо видно по активному участию страны в инфраструктурных и логистических проектах, инвестициям в горнодобывающие предприятия российской Арктики.

Современная логистическая система Евразии – это мощная и развитая сеть транспортно-логистических коридоров в Европе; это также широкая сеть транспортных узлов в Азии и слаборазвитая горизонтальная инфраструктура, связывающая эти два элемента евразийской транспортной архитектуры. Важным проектом для развития евразийского инфраструктурного единства с точки зрения протяженности и транспортных возможностей является СМП, имеющий множество отличительных черт; исследование этих особенностей значительно поможет понять возможности его использования.

Особенностью СМП является то, что большая его часть проходит через территорию РФ для других стран это ограничение в использовании данного участка иностранными судами. В то же время Россия ограничена низким уровнем инвестиций в развитие инфраструктуры этого транспортного коридора. СМП – это артерия не только для логистики, он также привлекателен и в плане Арктического шельфа [9], который обладает большими запасами нефти и газа, ценными для всех стран мира.

Российская Федерация является стратегически важным партнером Китая в Арктике [14]. Об этом говорится и в Белой книге по арктической политике, и в выступлениях официальных представителей [12], и в аналитическом отчете [17]. Партнёрство между РФ и Китаем началось с 2001 г., когда был подписан договор о добрососедстве, дружбе и сотрудничестве между странами [13]. С тех пор отношения между странами перешли от «равноправного доверительного партнерства и стратегического взаимодействия» к новому статусу «всеобъемлющего партнерства и стратегического взаимодействия» [6].

Таким образом, партнерство с РФ привлекательно тем, что у России налажены принципы освоения и управления арктическими территориями и СМП. Китай, естественно, как страна, не имеющая опыта на таких территориях и проектах как СМП, наиболее заинтересована в получении этого опыта.

АНАЛИЗ ИНТЕРЕСОВ РОССИИ И КИТАЯ

Как уже писал автор ранее СМП — важный стратегический маршрут для РФ, особенно с учетом ее амбиций в Северном океане [20], охватывает широкий спектр вопросов, что особенно важно, поскольку демонстрирует трудности, связанные с СМП навигации [19] подтверждает это статистическими наблюдениями и дает основание для вывода о неопределенности как основном факторе навигации СМП. Это способствует низким возможностям прогнозирования плотности судоходства на маршруте. Политическое и геополитическое значение маршрута для России продемонстрировано в статье Боброва Ю. [16], где предложены основные рекомендации по законодательным преобразованиям режима судоходства на маршруте. Меры для обеспечения дальнейшего развития СМП, требуют масштабной финансовой поддержки, которая недоступна в текущих условиях [5]. В статье под названием: «Перспективы Северного моря Путь и Северо-Западный проход в двадцать первом веке» автор Вячеслав Хон советует транзитировать больше грузов через маршрут, чтобы обеспечить его финансовую устойчивость. С учетом этого сотрудничество с китайскими структурами по возрождению значения СМП в мировом масштабе является очень важной задачей для России. Автор согласен с этой рекомендацией. Естественно осуществление Россией специальной операции на Украине несет политические последствия, которые также уже сейчас отражаются на маршрутах СМП. Следовательно автор выделяет следящие интересы России в сотрудничестве с Китаем на данном маршруте.

1. Китай – это лидирующая экономика мира, имеющая высокий инвестиционный потенциал, который так необходим России для реализации старых и новых маршрутов;
2. Усложнение путей доставки грузов вынуждают Россию еще больше сближаться в сотрудничестве с Китаем, так как маршрут также проходит через территорию Китая (Рисунок 1).

Если рассматривать интересы Китая, то они также основываются на следующем:

1. Добыча природных ископаемых и получение опыта управления на крайнем севере;
2. Минимизация затрат при транспортировке грузов и расширение новых маршрутов.

Соединенные Штаты Америки (далее США) и страны Европейского Союза (далее ЕС) относятся с опасением к китайско-российскому сотрудничеству [4], так как это сотрудничество может угрожать мирному освоению Арктики.

Если рассматривать официальную документацию по Северному Морскому Пути (далее СМП), то там указывается, что сотрудничество в арктическом судоходстве, направлено на безопасность и остается сбалансированным и в высшей степени прагматичным в соответствии с принципами китайско-российского всестороннего партнерства и стратегического взаимодействия [3]. Тем не менее при взгляде на это двустороннее сотрудничество внутри Арктики [7] динамика может вызвать опасения у западных ученых и политиков по поводу возможного формального союза между двумя государствами [2].

ПРОТИВОРЕЧИЯ В СОТРУДНИЧЕСТВЕ МЕЖДУ КИТАЕМ И РОССИЕЙ

Существует общая двусмысленность двустороннего сотрудничества. С положительной точки зрения – это важное стратегическое значение Тихоокеанской Арктики и Дальнего Востока (далее ДВ) России для обоих стран, тут повышается ценность сотрудничества в плане освоения новых судоходных путей [1]. С отрицательной точки зрения — это дисбаланс в политическом и экономическом развитии, который может осложнить устойчивость партнерства.

Рассмотрим противоречие в политическом развитии, по данным Forbs на Россию наложено самое большое количество санкций в мире во время специальной операции в Украине, что пагубно влияет на политический статус во внешнем мире [10]. Для Китая противоречием становятся дальнейшие взаимоотношения с «недружественными странами» по отношению к России, хоть Китай официально сторону России не принял, тем не менее связи с Россией не разрывает, но в дальнейшем это может сказаться геополитики Китая в мире, так как многие страны Запада настроены скептично на это сотрудничество. Стоит дать пояснение, «Недружественные страны» — государства, которые, по мнению российских властей, совершают в отношении России недружественные действия. Утверждён распоряжением Правительства Российской Федерации [1]. С 5 марта 2022 года в него входят 48 государств [18].

Рассмотрим также противоречия в экономическом развитии. Китай преследует цель — увеличить количество новых судоходных маршрутов и ​​пополнять ресурсы, а также ставит приоритетной задачей партнерские отношения с ключевыми региональными игроками в связи с расширяющейся инициативой «Один пояс, один путь» (далее ОПОП) [8]. Напомним, на 2022 г. в данном проекте ОПОП состоят 134 страны (среди них есть и «недружественные страны», можно предположить, что этот факт может быть приветствием в сотрудничестве). Еще одной преградой может стать инвестиционный потенциал, Китай уже инвестировал более 90 млрд долл. в свой проект [11]. С учетом вышесказанного автор решил исследовать вопрос влияния Китая на грузоперевозки по СМП. Прогноз будет рассчитан с помощью линейной регрессии. Данные, используемые для регрессионного анализа представлены в таблице 1.

Для начало необходимо проиллюстрировать экзогенные (х) и эндогенные (у) переменные:

• Y¹_t— Объём перевозок по СМП с учётом транзитных грузов, млн тонн;
• X¹_t— Объем перевезенных грузов Китаем по СМП, млн тонн.

На основе полученных данных из таблицы 1 составим матрицу парных коэффициентов (Таблица 2).

Автор опирается на методику оценки Чеддока, который описывает степень тесноты связи. От 0,7 до 0,9 – высокая степень корреляции. Как мы видим, значение 0,8 показывает сильную корреляцию. С учетом того, что связь корреляционная достаточно сильная, необходимо рассчитайте коэффициент инфляции дисперсии (далее VIF) для каждой переменной х1 оценить.

Формула VIF:

Построим регрессию по у и х1, где R_square – это R квадрат (Таблица 3).

Соответственно VIF составляет 2,67. Значение VIF от 1 до 5 — это умеренная корреляция, следовательно мультиколлинеарность в нашем примере не является проблемой.

Значение R-квадрат должно быть не меньше 50 %, в нашем случае 62% отвергнуть связь нельзя двух этих величин. Т-критерий Стьюдента нужен для проверки гипотезы о средней и расчета доверительного интервала (Таблица 4).

Суммы квадратов отклонений (SS) составляют 965,84, 578,04 и 1543,89. MS (дисперсия) регрессии составляет 965,84. Так как F для х1 больше критического уровня F-значимость, данные показатели имеют влияние на анализируемый параметр (Объем перевезенных грузов Китаем на объём перевозок по СМП с учётом транзитных грузов) c уровнем значимости 0,05.

Коэффициент 111,98 х1 с вероятность 95% будет лежать в интервале от 83,16 до 140,8. Так как Р-Значение между группами меньше 1, критерий Фишера можно считать значимым. Следовательно, зависимость между объёмом перевозок по СМП с учётом транзитных грузов и объемом перевезенных грузов Китаем существенная.

Линейное уравнение регрессии имеет вид y = 0.0042 x + 0.109

Коэффициентам уравнения линейной регрессии можно придать экономический смысл.

Коэффициент регрессии b = 0.0042 показывает среднее изменение результативного показателя (в единицах измерения у) с повышением или понижением величины фактора х на единицу его измерения. В данном примере с увеличением на 1 единицу y повышается в среднем на 0.0042.

На основе полученных данных составим прогноз дальнейшего сотрудничества двух стран (Рисунок 2).

Как мы видим в ближайшие годы спрос на перевозки грузов по СМП растет, также растет объем перевозок Китаем по СМП, следовательно можно предположить, что сотрудничество будет и дальше крепнуть между странами с учетом прогноза автора.

Изучив проблематику данного маршрута ранее в статье, написанной автором [15], автор предлагает следующее на ближайшие годы для совместного сотрудничества между двумя странами:

• необходимо развивать порты СМП, в частности торговлю, которая осуществляется через эти порты. На сегодняшний день одной из главных проблем СМП является его малое влияние на экономику России и регионов, через которые он проходит.

Для решения этой проблемы необходимо создать специальный налоговый режим для товаров, доставляемых через эти порты: это вызовет интерес российских импортеров к СМП. Эта мера в конечном итоге придаст импульс развитию инфраструктуры портов СМП. Для китайских компаний этот шаг также станет фактором, привлекающим интерес к ввозу товаров в РФ через порты СМП. В то же время есть опасность, что развитие портов будет происходить неравномерно; во избежание этого необходимо использовать поправочный коэффициент для налоговой скидки: чем ближе порт находится к середине СМП (на территории России), тем выше налоговая скидка;

• необходимо усилить работу по развитию нефтедобычи на арктическом шельфе. Этот шаг повлияет на развитие портово-транспортной архитектуры северных регионов, расположенных на территории России, и даст возможность Китаю получать нефть и газ по льготным ценам;
• необходимо снизить себестоимость транспортировки нефти, китайские игроки нефтяного рынка, вероятно, обратятся к возможностям СМП для транспортировки арктической шельфовой нефти. Предлагаемые шаги носят разрозненный характер действий, если говорить о развитии инфраструктуры и привлекательности СМП в целом; а их систематизация необходима на законодательном уровне и должна быть представлена ​​в отдельном документе, регламентирующем развитие северных регионов России.

Из результатов статьи можно сделать следующие выводы:

1. Между Россией и Китаем на данный момент существует сотрудничество в рамках СМП данный факт подтверждает корреляционная связь между объёмом перевозок по СМП с учётом транзитных грузов и объемом перевезенных грузов Китаем.
2. Изучена зависимость Y от X. На этапе спецификации была выбрана парная линейная регрессия. Оценены её параметры методом наименьших квадратов. Возможна экономическая интерпретация параметров модели — увеличение X на 1 ед.изм. приводит к увеличению Y в среднем на 0.0042 ед.изм..;
3. По прогнозам автора до 2025 г. сотрудничество по СМП продлиться между двумя странами, а дальнейшее сотрудничество возможно только когда решатся экономические и политические вопросы России на международной арене;
4. Для России участие Китая в проекте значимо, так как страна нуждается в дополнительных инвестициях по развитию СМП;
5. Долгосрочной основой для сотрудничества стран являются потенциальные выгоды за счет взаимодополняемости ресурсов и капитала;
6. Сдерживающим фактором, который может повлиять на такое сотрудничество, является радикализация позиции «недружественных стран» в отношении двух государств, в том числе и в Арктике.

Список источников

1. Бертельсен и Галлуччи. «Возвращение Китая, Россия после холодной войны и Арктика: изменения на суше и на море», Остронг, Судоходство в арктических водах, с. 75–244;
2. Канцелярия министра обороны. «Годовой отчет Конгрессу. События в области вооруженных сил и безопасности, затрагивающие Китайскую Народную Республику», с. 114;
3. Кремль.ру. «Заседание дискуссионного клуба «Валдай». Владимир Путин выступил на итоговой пленарной сессии XVI заседания Международного дискуссионного клуба «Валдай», с.1;
4. Конгресс США. «Закон о государственной обороне на 2020 финансовый год», с. 1;
5. Куинн, Э. «США ошеломляет публику резкой критикой Китая и России накануне министерской встречи Арктического совета»;
6. Конышев В., Сергунин А. Арктика на перекрестье геополитических интересов. Мировая экономика и международные отношения, 2010, № 9, с. 43–53;
7. Конли и Мелино. «Арктический момент Америки. Соревнование великих держав в Арктике до 2050 г.», с. 25–26;
8. Лантен, «Один из трех путей: роль Северного морского пути в развитии китайско-российских стратегических отношений», с. 3;
9. Серенсен и Клименко. «Зарождающееся китайско-российское сотрудничество в Арктике: возможности и ограничения», с. 37–39;
10. Официальный сайт Forbes [Электронный ресурс] URL: https://www.forbes.ru/society/458287-rossia-stala-mirovym-liderom-po-kolicestvu-vvedennyh-protiv-nee-sankcij (дата обращения 01.07.2022);
11. Официальный сайт РИА новости [Электронный ресурс] URL: https://ria.ru/20190419/1552839636.html (дата обращения 01.07.2022);
12. Полный текст доклада Ху Цзиньтао на 18-м съезде КПК / [Электронный ресурс] URL: http://russian.people.com.cn/31521/8023954.html (дата обращения 01.07.2022);
13. Сухарев Д.В. Стратегическое партнёрство и соразвитие России и Китая на базе экономическо-торговых взаимоотношений. [Электронный ресурс] URL: http://www.rusnauka.com/30_NNM_2012/Politologia/7_119523.doc.htm (дата обращения 01.07.2022);
14. Федерация американских ученых. «Изменения в Арктике: предыстория и вопросы для Конгресса. Отчет. Исследовательская служба Конгресса»;
15. Шэнь Чжисин Глобальное значение северного морского пути и роль Китая в данном транспортном коридоре УДК [Электронный ресурс] URL: http://nauka20-35.ru/Editions (дата обращения 01.07.2022);
16. Bobrova, Julia. 2016. The Northern Sea Route: National Regime in the Changing International Context. № 9, pp. 1-10. Available at [Electronic resource] URL: https://russiancouncil.ru/upload/NorthernSeaRoute-Policybrief9-en.pdf (accessed 01.07.2022);
17. China’s Arctic ambition 2022 Winnipeg Free Press 2022 January 25. Available from [Electronic resource] URL: http://english.gov.cn/archive/white_paper/2022/01/26/content_281476026660336.htm / (accessed 01.07.2022);
18. Government of the Russian Federation. Decree of the Government of the Russian Federation dated March 05, 2022 No. 430-r. Official Internet portal of legal information (March 5, 2022). Retrieved 7 March 2022. Archived from the original on 7 March 2022;
19. Khon, Vyacheslav C.; Mokhov, Igor I.; Semenov, Vladimir A. 2017. Transit navigation through Northern Sea Route from satellite data and CMIP5 simulations. Environ. Res. Lett. 12 024010. DOI: 10.1088/1748-9326/aa5841;
20. 2017. Northern Sea Route Navigation Best Practices and Challenges. Available at [Electronic resource] URL: https://www.ocimf.org/media/73010/Northern-Sea-Route-Navigation-Best-Practices-and-Challenges-1-pdf (accessed 01.07.2022).

References

1. Bertelsen and Gallucci. «The Return of China, Russia after the Cold War and the Arctic: Changes on land and at sea», Ostrog, Shipping in Arctic Waters, pp. 75-244;
2. Office of the Minister of Defense. «Annual report to Congress. Developments in the field of armed forces and security affecting the People’s Republic of China», p. 114;
3. <url> «Meeting of the discussion club «Valdai». Vladimir Putin spoke at the final plenary session of the XVI meeting of the Valdai International Discussion Club, p.1;
4. The US Congress. «The Law on State Defense for fiscal year 2020», p. 1;
5. Quinn, E. «The United States stuns the public with sharp criticism of China and Russia on the eve of the Arctic Council ministerial meeting»;
6. Konyshev V., Sergunin A. The Arctic at the crossroads of geopolitical interests. World Economy and International Relations, 2010, No. 9, pp. 43-53;
7. Conley and Melino. «America’s Arctic moment. Competition of the Great Powers in the Arctic until 2050», pp. 25-26;
8. Lanten, «One of the Three ways: the role of the Northern Sea Route in the development of Sino-Russian strategic relations», p. 3;
9. Sorensen and Klimenko. «Emerging Sino-Russian cooperation in the Arctic: opportunities and limitations», pp. 37-39;
10. Forbes official website [Electronic resource] URL: https://www.forbes.ru/society/458287-rossia-stala-mirovym-liderom-po-kolicestvu-vvedennyh-protiv-nee-sankcij (accessed 01.07.2022);
11. Official website of RIA Novosti [Electronic resource] URL: https://ria.ru/20190419/1552839636.html (accessed 01.07.2022);
12. Full text of Hu Jintao’s report at the 18th CPC Congress / [Electronic resource] URL: http://russian.people.com.cn/31521/8023954.html (accessed 01.07.2022);
13. Sukharev D.V. Strategic partnership and co-development of Russia and China on the basis of economic and trade relations. [Electronic resource] URL: http://www.rusnauka.com/30_NNM_2012/Politologia/7_119523.doc.htm (accessed 01.07.2022);
14. Federation of American Scientists. «Changes in the Arctic: Background and questions for Congress. Report. Congressional Research Service»;
15. Shen Zhixing Global significance of the Northern Sea Route and China’s role in this UDC transport corridor [Electronic resource] URL: http://nauka20-35.ru/Editions (accessed 01.07.2022);
16. Bobrova, Julia. 2016. The Northern Sea Route: National Regime in the Changing International Context. № 9, pp. 1-10. Available at [Electronic resource] URL: https://russiancouncil.ru/upload/NorthernSeaRoute-Policybrief9-en.pdf (accessed 01.07.2022);
17. China’s Arctic ambition 2022 Winnipeg Free Press 2022 January 25. Available from [Electronic resource] URL: http://english.gov.cn/archive/white_paper/2022/01/26/content_281476026660336.htm / (accessed 01.07.2022);
18. Government of the Russian Federation. Decree of the Government of the Russian Federation dated March 05, 2022 No. 430-r. Official Internet portal of legal information (March 5, 2022). Retrieved 7 March 2022. Archived from the original on 7 March 2022;
19. Khon, Vyacheslav C.; Mokhov, Igor I.; Semenov, Vladimir A. 2017. Transit navigation through Northern Sea Route from satellite data and CMIP5 simulations. Environ. Res. Lett. 12 024010. DOI: 10.1088/1748-9326/aa5841;
20. OSIMF. 2017. Northern Sea Route Navigation Best Practices and Challenges. Available at [Electronic resource] URL: https://www.ocimf.org/media/73010/Northern-Sea-Route-Navigation-Best-Practices-and-Challenges-1-pdf (accessed 01.07.2022).

Для цитирования: Шэнь Чжисин. Региональное экономическое сотрудничество в рамках коридора северный морской путь: интересы России и Китая // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-13/

© Шэнь Чжисин, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_462

КООПЕРАЦИЯ МАЛЫХ И КРУПНЫХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ КАК ИНСТРУМЕНТ СТИМУЛИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

SMALL AND LARGE INDUSTRIAL ENTERPRISES’ COOPERATION AS A TOOL FOR STIMULATING THE INNOVATIVE DEVELOPMENT OF THE REGION

Габунов Вадим Вадимович, аспирант, Дальневосточный институт управления – филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ, Хабаровск, Унитарная некоммерческая организация «Фонд развития инноваций Краснодарского края», E-mail: gabunovv@mail.ru

Gabunov Vadim Vadimovich, postgraduate student, Far Eastern Institute of Management – branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation, Khabarovsk, Unitary Non-profit Organization «Fund for the Development of Innovations of the Krasnodar Territory», E-mail: gabunovv@mail.ru

Аннотация. Социально-экономическое развитие Дальневосточного федерального округа является приоритетной задачей, закрепленной в стратегических документах Правительства Российской Федерации и указах Президента РФ. Драйвером для ускорения развития территорий Дальнего востока России являются отрасли авиастроения и судостроения. Ориентация на инновационный путь развития требует значительных вложений в инициацию и реализацию инновационных проектов, что для предприятий авиастроения и судостроения, является значительным риском способным повлиять на традиционное направление по выпуску морских и воздушных судов. По этой причине возникает потребность в поиске новых моделей экономического роста, за счет использовании потенциала наличия крупных предприятий на территории, а также способности подстраиваться под изменившиеся условия рынка. Такой моделью может стать создание вокруг крупных предприятий пояса малых инновационных компаний.

Abstract. The priority task that enshrined in the strategic documents of the Government of the Russian Federation and decrees of the President of the Russian Federation is a socio-economic development of the Far Eastern Federal District. The aviation and shipbuilding industries are the drivers for accelerating the development of the territories of the Far East of Russia. Orientation towards an innovative development path requires significant investments in the projects’ implementation and enterprises a significant risk for aircraft and shipbuilding and can affect the traditional production of ships and aircraft. For this reason, there is a need of searching for new models of economic growth, including the use of the potential of large enterprises as well as the ability to adapt to changing market conditions. The creation of a belt of small innovative companies around large enterprises can help in problem solving.

Ключевые слова: авиастроение, судостроение, малый бизнес, риски, кооперация, кластер, инновации, Хабаровский край

Key words: aircraft industry, shipbuilding, small business, risks, cooperation, cluster, innovations, Khabarovsk region

Введение

В 2020 году Президентом РФ принят указ «О мерах по социально-экономическому развитию Дальнего Востока». В рамках исполнения указа необходимо обеспечить превышение среднероссийских темпов роста показателей экономического развития и прекращение миграционного оттока населения с территории ДФО.

Согласно указу, экономическое развитие должно быть обеспечено за счет поддержки и развития, в том числе предприятий авиастроительной и судостроительной отраслей.

Авиастроение и судостроение считаются высокотехнологическими отраслями, использующие передовые производственные технологии в производстве морских и воздушных судов. В частности, в принятой государственной программы «Развитие авиационной промышленности на 2013–2025 годы» говорится что «авиационная промышленность играет системообразующую роль в экономике Российской Федерации: поскольку авиапром тесно связан с прочими, обеспечивающими его развитие отраслями……способно оказать значительное влияние на темпы перехода страны на инновационные рельсы развития».[1]

На территории Дальневосточного федерального округа, основная концентрация производственных сил авиастроения и судостроения, приходится на территории Хабаровского и Приморского края. Особенную позицию занимает территория Хабаровского края, где сосредоточены предприятия оборонно-промышленного комплекса, функционирующие в обоих отраслях (- авиа и – судостроения).

Промышленный комплекс авиастроения и судостроения Хабаровского края, традиционно являются стратегическими отраслями, не только регионального, но и федерального значения.

Так, по оценкам зарубежных экспертов, самолеты Сухого, выпускаемые на авиационном предприятии в Комсомольске-на-Амуре, входят в пятерку лучших военных самолетов мира [Ефременко, Габунов, 2020. С. 98]. А модель самолёта SukhoiSuperjet 100(SSJ100) считается первым российским проектом, не основанным на модернизации советских самолётов, а от начала и до конца разработанным в рыночной среде и с учётом её требований.[2]

Предприятия авиастроения и судостроения являются предприятиями финишной сборки и входят в состав вертикально-интегрированных корпораций. В частности, в Хабаровском крае представлена финишная сборка разнообразных летательных аппаратов.[3]

В то же время возможности предприятий судостроения и авиастроения выходят за пределы процессинга и включают предоставление сервисных и ремонтных услуг.

Очевидно, что имеющийся технологический и производственный задел позволяют предприятиям края, инициировать и реализовывать инвестиционные проекты, направленные на формирование новых производств, что могло в перспективе создать новые рабочие места и увеличить прирост инновационной продукции, генерируемой промышленным комплексом края.

Учитывая организационную зависимость и статус крупных предприятий края, существует высокая вероятность низкой рентабельности проектов направленных на организацию новых производств, что влечет за собой нецелесообразность инициации подобных проектов.

В результате возникает потребность в поиске моделей реализации инвестиционных проектов, позволяющих снизить экономические и организационные потери. Необходимы целенаправленные действиях по снижению влияния возможных угроз и убытков, связанных с реализацией проектов.

Методы и материалы

Крупные промышленные предприятия, как и любая предпринимательская деятельность, функционируют в условиях рисков, которые могут негативно сказаться на прибыли от предстоящего проекта, объемов финансирования, сроках его реализации.

Достижение конкурентоспособности отечественной продукции может быть обеспечено не только за счет концентрации крупных предприятий ОПК на территории, но и за счет развития науки и технологической базы. И предприятия ОПК являются ключевым фактором в формировании технологической базы для инициирования и внедрения инноваций, тем самым предприятия влияют и на развитие инновационного потенциала региона [Бакулина и др., 2017. С. 38].

В реальных хозяйственных ситуациях, в условиях действия разнообразных факторов риска могут использоваться различные способы снижения финального уровня риска, воздействующие на те или иные стороны деятельности предприятия. Многообразие применяемых в хозяйственной практике промышленных предприятий методов управления риском можно разделить на четыре типа: методы уклонения от риска; методы локализации риска; методы распределения риска; методы компенсации риска [Гужин, Ежкова, 2017. С. 187].

Применительно к крупным предприятиям авиастроительной и судостроительной отрасли, наиболее интересным выглядит метод локализации рисков.

Метод локализации рисков представляет собой создание специальных структур, подразделений, на которых концентрируется большая часть риска. К таким структурам относится, например, создание венчурных предприятий или же специальных подразделений внутри корпорации. Таким образом, риску подвергнется не все предприятие, а только лишь какая-то из его частей, способная противостоять риску, используя потенциал головной компании [Корнеева, Пупенцова, 2020. С.37].

Формирование стратегии локализации рисков применительно к промышленному предприятию позволяет на всех стадиях инвестиционного процесса учитывать риск и будущую доходность привлечения и использования ресурсов предприятия.

Ключевая задача в рамках локализации рисков – обеспечение конкурентоспособности промышленного предприятия за счет создания отдельной предпринимательской единицы, в виде малого инновационного предприятия, который будет реализовывать инвестиционный проект и нести связанные с этим риски.

Эффективность усиления роли в экономике малого и среднего бизнеса на практике продемонстрировали американские и европейские модели развития. Малый бизнес в силу своей мобильности быстрее подстраивается под изменившиеся условия рынка. Осуществляет поиск наиболее эффективных моделей сбыта продукции, поиска новых рыночных ниш. Открытие новых рынков неизбежно ведет к риску и изобретательности в целях снижения издержек, внедрении инновационных решений.

Малый и средний бизнес как институт (совокупность норм и правил, а также заинтересованных сторон), комплексно влияет на развитие территории: создание рабочих мест, удовлетворении локального спроса и потребностей в специализированных видах товаров и услуг, поступления налогов в различные уровни бюджетов, с инновационной деятельностью через поиск новых решений и их последующая продажа, а также взятие на себя субъектами малого и среднего бизнеса предпринимательских рисков при использовании ресурсов региона (трудовых, технологических, финансовых и пр.) [Виленский, 2021. С. 25].

Результаты исследования

Форма локализации риска, при которой создается не просто отдельная структурная единица, входящая в состав крупного предприятия, а именно малое предприятие, является спин-офф проектом.

Под спин-офф предприятием подразумевается организация, созданная на базе уже действующего материнского предприятия с целью реализации какого-либо инновационного проекта, с возможностью использования материальных и нематериальных ресурсов предприятия-инвестора [Сергеева, Третьякова, 2018. С. 48].

Спин-офф компании основываются на базе технологии или разработки, созданной материнской компанией с одной целью – вывести объект научно-исследовательской деятельности на рынок [Порхун, 2011. С.104].

Первые спин-офф компании зародились в Америке, в основном они базировались на мощностях университетов, включающих коллективы научных сотрудников, задача которых было ускорение процесса вывода на рынок научных разработок.

В рамках исследования наиболее наглядно применение механизма создания спин-офф компании можно продемонстрировать на примере выпуска наукоемкой продукции и запуск механизма ее непрерывного обновления.

Примером производства такой продукции является производство твердосплавных инструментов.

Авиационная промышленность предъявляет особые требования к конструкциям, особенно к конструкциям основной части воздушных судов. Производительность, точность, качество поверхности после механической обработки фрезерованием во многом зависит от совершенства конструкции режущего инструмента – фрезы.

В большинстве случаев технология производства твердосплавного инструмента состоит из 3 частей:[4]

1) изготовление твердосплавных заготовок;

2) сборка/пайка;

3) механическая обработка.

На каждом из этапов требуются значительные инвестиционные затраты, связанные с закупкой оборудования и наймем персонала.

Одной из первых компаний, организовавших производство твердосплавных инструментов в рамках Комсомольской агломерации, где сосредоточены основные производственные площадки выпускающие воздушные судна, являлась ГНПП «Технология».

Основными направлениями деятельности компании являлось производство изделий из твердых сплавов, бурового, режущего и специального инструмента; упрочнение быстроизнашивающихся деталей машин твердыми сплавами и наплавочными материалами.[5]

Дальнейший выпуск производства твердосплавных инструментов продолжила многопрофильное предприятие ЗАО «Дальневосточная Технология». В настоящее время информации о деятельности предприятия отсутствует.

Кроме перечисленных предприятий, попытку организации современного производства твердосплавных инструментов и корпусов для фрез планировало осуществить Новосибирская компания «Акор-инструмент». Объем заявленных инвестиций оценивался более 674,7 млн рублей, а количество создаваемых новых рабочих около 80.[6]

Производственная мощность планируемого предприятия должна была обеспечить выпуск около 250 тысяч единиц инструмента в год. Предприятие ориентировалась как на внутренний, так и на международный рынок, в частности Азиатско-Тихоокеанский регион. В настоящее время предприятие «Акор» не функционирует, а информация о практических достигнутых значениях отсутствует.

Продемонстрированные примеры отражают сложность в достижении результатов как экономических, так и социальных в случае, когда за реализацию проекта, имеющего узкий сегмент рынка, берется крупное предприятие.

Одним из рисков, который приводит к закрытию проекта, при организации подобного производства, для крупного предприятия является снижение реализации. Текущий спрос не направленный на производственные мощности оборудования, приводит к скоплению товара на складе, простаивание оборудования и соответственно отрицательный операционный рычаг.

В случае с малыми предприятиями, мы получаем более мобильные структуры, готовые подстраиваться под изменения рынка, прикладывать усилия для развития бизнеса. В ситуации, когда на балансе компании будет находится оборудование, она будет стараться расширять рынки сбыта, с целью сокращения сроков хранения товара на складке и совершать от грузки не только на внутренний рынок, но также и на экспорт.

В результате происходит сокращение операционных расходов, связанных с реализаций не крупногабаритного товара, тогда как для крупного промышленного предприятия будет происходить обратный эффект, мелкосерийное производство будет убыточным.

Проекты, образуемые в форме спин-офф компаний, позволяют достигать наибольший эффект от сотрудничества, связанный с временным интервалом выведения на рынок новых продуктов. Товарооборот и использование ресурсов головной компании, значительно повышают эффективность реализации проекта малыми компаниями, под которые они и создаются [Hessels, 2020. P. 2].

Взгляд крупных компаний в сторону инициации и создания спин-офф проектов, обусловлен в первую очередь нарастающей конкуренцией за рынки и конечных потребителей, в связи с этим поиск новых моделей развития для головных структур является актуальной задачей.

Наиболее популярным направлением созданием малых форм предпринимательства среди крупных компаний в России стало внедрение программ «корпоративного предпринимательства», направление на стимулирование работников компании к разработке проектов и запуску стартапов. Наемный работник, реализуя коммерческий проект, развивает его с помощью ресурсов, менторов, финансовых средств крупной компании в которой он трудится.

Примером реализации внутренних спин-офф проектов можно найти среди таких крупных компаний как АО «Лаборатория Касперского», ПАО «КАМАЗ», «Яндекс», ГК «Росатом».

В АО «Лаборатория Касперского» в рамках развития внутреннего предпринимательства можно привести проект «Polys». Это система дистанционного голосования на базе блокчейн-технологий. Проект образовательной платформы «Kaspersky Cybersecurity Awareness». Эти тренинги по информационной безопасности для сотрудников, которые сейчас приносят выручку в несколько миллионов долларов в год, также начались с идеи одного внутреннего предпринимателя. За неполных четыре года существования проект вырос и относится к общему портфолио защитных продуктов «Лаборатории Касперского».[7]

Интересным выглядит опыт ПАО «КАМАЗ». В рамках поддержки сотрудников компании, стремящихся реализоваться через предпринимательскую деятельность, компания не только выделило ресурсную базу, но и выделило финансирование на реализацию проектов. Среди созданных стартапов при участии «КАМАЗ» можно выделить «Онлайн конфигуратор» (проект по подбору поставщиков спецтехники для лизинговых компаний) и «КамаТара» (маркетплейс по аренде многооборотной тары).[8]

Среди корпораций, реализующих программы диверсификации путем созданий спин-офф проектов, в том числе привлекая внутренние кадровые ресурсы компании, можно выделить ГК «Росатом». Среди стартап проектов, реализуемых корпорацией, выделяются не только цифровые продукты, но производственные проекты.

К таким относится ООО «Роботикс Гирс», специализирующаяся на разработке волновых редукторов из полимерных материалов. Российский рынок волновых редукторов оценивается в 270 млн. руб. в год: не только в робототехнике, но и в медицине, радио-электронном и видеонаблюдении, а также военно-промышленном комплексе. Команда входит в экосистему проектов «Росатома», были привлечены гранты от федеральных институтов развития. Объем заказов за 2021 год — 3 млн. руб. Планируемая выручка в 2022 году – 10 млн рублей. По прогнозам, целевая выручка к 2025 году составит 300 млн. руб.[9]

Приведенные примеры демонстрируют положительные эффекты от реализации программ по созданию спин-офф проектов крупными компаниями. Это не только поиск новых направлений развития бизнеса, укреплений позиций на рынке, но и возможность повысить эффективность бизнес-процессов компании за счет внедрения новых технологий.

Но в тоже время, подобные проекты являются узкопрофильными и способствуют развитию одной корпорации, усилению ее вертикально-интегрированных структур, когда эффект от реализации таких проектов может выходить далеко за пределы крупной компании и позитивно влиять на всю территорию, на которой создаются и концентрируются малые инновационное компании.

Вероятность появления инноваций, то есть переход от единичного успеха реализации проекта, к регулярному воспроизводству знаний и вывод на рынок наукоемкой продукции, возможен в рамках создания множества малых компаний, имеющих технологическую и географическую близость с крупным бизнесом.

Формирование пояса малых технологических компаний вокруг «якорного» предприятия, отражает современный подход к построению эффективной модели хозяйствования в форме кластера.

Реализация кластерной политики «способствует росту конкурентоспособности бизнеса за счет эффективного взаимодействия участников кластера, связанного с их географически близким расположением, расширением доступа к инновациям, технологиям, ноу-хау, специализированным услугам и высококвалифицированным кадрам, снижением транзакционных издержек, а также с реализацией совместных кооперационных проектов». [10]

Формирование вокруг крупных предприятий пояса малых технологических компаний, открывает более широкие возможности для повышения конкурентоспособности участников кластера.  По мимо снижения рисков, кластерная модель развития повышает инвестиционную активность его участников к разработке и реализации инновационных проектов.

Мировой опыт реализации кластерной политики подтверждает, что наибольший синергетический эффект возможен в рамках выстраивания и взаимодействия малого и крупного бизнеса.

Так, крупное автомобилестроительное предприятие США имеют 2-2,5 тыс. субконтракторов. Такие гиганты американского автомобилестроения, как Chrysler, Ford и General Motors, изготавливают самостоятельно чуть больше 1/3 комплектующих, остальная часть продукции изготавливается малыми и средними компаниями. Развитию американской модели промышленной кооперации активно способствовало система государственных заказов, в частности для оборонного сектора [Кочерова, 2016. С. 2].

Интересен опыт Австралии в построении кластерной модели экономики и развитии кооперации малого и крупного бизнеса. Модель кооперации было осуществлено через создание специальной инновационной инфраструктуры – технопарков. Одним из крупных технопарков Австралии является «Информационно-коммуникационный технологический кластер Балларат». Технопарк выделяется тем, что на его площади 29 га размещаются 30 предприятий Австралии и филиалы международных корпораций: «Aviarc Australia», «Cenrte for E-commerce and Communications», «State Revenue Office», «Uniti», «iGlass», «Lateral Plains Pty Ltd». Количество занятых 1400 человек. Технопарк приносит около 350 млн. австр. долл. дохода ежегодно [Исследование и анализ мирового опыта…, 2012. С. 103].

Один из самых успешных и известных кластеров в России – Псковский электротехнический кластер, созданный в 2016г. В рамках кластера был реализован проект по организации производства транспортной тележки и металлоформы. АО «Воронежский опытно-механический завод» специализируется на производстве грузоподъемного оборудования, строительное оборудование и прочее.[11]

Для реализации проекта по производству различных металлоформ и транспортной тележки, было создано малое предприятие ООО «ВОМЗ». С момента реализации проекта выручка компании на 2020 год составила 36,4 млн руб., среднесписочная численность 45 человек.

В Хабаровском крае предпринимаются попытки создания индустриального и инженерного центра в границах города Комсомольска-на-Амуре.

В рамках реализации программы по локализации производств авиационных комплектующих, разработанной «Объединенной авиастроительной корпорацией» совместно с Правительством Хабаровского края были запущены производственные проекты в таких направлениях:

1) АО «Промтех-на-Амуре» осуществлен запуск производства кабельной продукции;

2) ООО «ПАКС-Восток» осуществлен запуск производства элементов бортовых кабельных сетей (далее – БКС) воздушных судов;

3) ООО «СКИФ-М ДВ» запущено производство твердосплавного инструмента.

АО «Промтех-на-Амуре» является дочерним предприятием компании АО «Промтехкомплект». Компания специализируется на производстве бортовых кабельных сетей, и организация механообрабатывающего производства для авиационной промышленности. Основное производство сконцентрировано в Московская область, пос. Путилково. В 2018-2019 гг. предприятием «Промтех-на-Амуре» реализовано продукции на сумму 55,7 млн.руб., численность работающих достигла 33 человек.

ООО «ПАКС-Восток» является дочерним предприятием компании ООО «ПАКС», которая специализируется на решении конструкторских и производственных задач в области промышленного производства бортовых кабельных сетей и приборов авиационной техники. Компания является единственным серийным поставщиком элементов БКС для самолетов семейства «Сухой СуперДжет — 100». Предприятием получена лицензия Минпромторга России, завершены работы по сертификации системы менеджмента качества, закреплено военное представительство Минобороны России. В 2020 году компании удалось реализовать продукции на сумму 24,5 млн руб., численность работающих в компании составила 7 человек.

ООО «СКИФ-М ДВ» является дочерним предприятием компании «СКИФ-М», которое специализируется на производстве твердосплавных инструментов новых поколений для обработки авиационно-космических материалов. Компания имеет собственное конструкторское бюро, специализирующиеся на разработке технических процессов обработки деталей и управляющих программы станков с ЧПУ. Компания «СКИФ-М ДВ» осуществляет изготовление монолитного твердосплавного инструмента для «КнААЗ им. Ю.А. Гагарина». В 2020 году предприятием «СКИФ-М ДВ» реализовало продукции на сумму 159,3 млн. руб., численность работающих составила 14 человек.

Перечисленные проекты, направлены на обеспечение нужд авиастроения. Проекты, связанные с судостроением не представлены на территории края.

Запуск подобных производств, положительным образом сказывается на взаимодействии и кооперации крупных предприятий с сегментами малого бизнеса.

В то же время, подобных усилий недостаточно для ускорения социального и экономического развития территории, благодаря концентрации на ней мощных производственных комплексов, обеспечивающих выпуск продукции, востребованной на внутреннем и внешнем рынках.

Ускорение процессов создания и выведения на рынок новых продуктов может способствовать концентрация малых инновационных предприятий в рамках инфраструктурного объекта: технопарка или бизнес-инкубатора.

В 2018 году в Комсомольске-на-Амуре состоялось открытие краевого бизнес-инкубатора, направленного на создание благоприятных условий для устойчивого функционирования и развития малого и среднего предпринимательства. Общая площадь нежилых помещений бизнес-инкубатора составляет 2 118,5 кв. м, из них производственные площади – 237,2 кв. м. Офисные помещения располагаются на первом, втором и третьем этажах. Первых резидентов бизнес-инкубатор принял в конце 2021 года.

Дополнительным стимулирующим фактором открытия новых производств могут стать территории опережающего социально-экономического развития, предоставляющие для своих резидентов налоговые послабления и иные меры поддержки, ускоряющие запуск производства.

Крупные производственные предприятия, должны стать ключевыми партнерами в развитии инфраструктуры поддержки бизнеса, непосредственно участвовать в определении перспективных направлений реализации инновационных проектов, а также участвовать в отборе резидентов.

Опыт других стран и субъектов Российской Федерации, показывает, что включение более широкого круга участников в инновационный процесс, положительным образом сказывается на «выживаемости» проектов на ранней стадии, а близкое географическое расположение «игроков» рынка ускоряют процессы разработки инновационной продукции.

В ходе разработки инновационного продукта образуются побочные результаты интеллектуальной деятельности, которые могут быть использованы в новом цикле инновационного процесса. При кооперации малых предприятий и крупного бизнеса происходит диверсификация их деятельности, позволяющая обоим участникам увеличить собственный жизненный цикл и повысить рыночное влияние за счет формирования новых сегментов рынка [Невмывако, 2021. С. 178].

С одной стороны, малые и средние фирмы в кластере находятся под постоянным конкурентным давлением, которое побуждает их к совершенствованию производственного процесса и адаптации к изменяющимся потребностям покупателей. С другой стороны, участие в кластере облегчает малым фирмам доступ к новым технологиям [Богачкова и др., 2016. С. 42].

В производственной сфере не до конца использован потенциал малого предпринимательства. Этот потенциал связан с возможностью эффективного и долгосрочного сотрудничества крупных промышленных предприятий и малого бизнеса, основанный на способности малых компаний к более быстрой перенастройке технологического уклада и соответствию текущим запросам рынка [Кунин, 2011. С. 29].

Выводы

Дальневосточный федеральный округ характеризуется дифференциацией территорий в ресурсах, кадрах, отраслевой специализацией и не только. Наличие крупных промышленных предприятий на территории является одним из ключевых факторов, способствующих организации инвестиционных и инновационных процессов, направленных на создание новых производств в регионе.

Реализации инвестиционных проектов для крупных предприятий, является высокорискованными мероприятиями. По этой причине поиск и внедрение механизмом снижения таких рисков является актуальной задачей.

Развитие кооперации малого и крупного бизнеса в промышленном секторе, путем создания спин-офф проектов, может дать мультипликативный эффект для всех участников этого процесса, в том числе дать толчок к развитию территории, повысить ее трудовой и институциональный потенциал.

Формирование на территории кластерных инициатив и выстраивание кооперационных связей крупного и малого бизнеса, может стать важным фактором повышения привлекательности территории для постоянного проживания, что весьма актуально для Дальнего Востока России.

Оказать положительное влияние на создание новых производств и формирования производственных цепочек за счет малых инновационных компаний, могут территории опережающего социально-экономического развития, в границах которых действуют специальные правовые режимы, предлагающие различные преференции, в том числе и налоговые, для резидентов таких территорий.[12]

Смещение государственной политики в сторону поддержки и развития малого и среднего предпринимательства продиктован экономическими реалиями, в которых наибольший вклад в социально-экономическое развитие принадлежит более мобильным хозяйствующим субъектам, быстрее реагирующим на изменения рынка.

Список источников

1. Бакулина А. А. Развитие инновационного потенциала региона силами оборонной промышленности / А. А. Бакулина, П. П. Топчий, А. М. Солонинкина // Управленческие науки. 2017. № 4. С. 36–45.
2. Бутов А. М. Рынок продукции гражданского авиастроения [Электронный ресурс] // Национальный исследовательский институт Высшая школа экономики Институт «Центр развития». 2018. – Режим доступа: https://dcenter.hse.ru/data/2018/11/19/1141804200/Рынок%20продукции%20гражданского%20авиастроения%202018.pdf (дата обращения:12.02.2022).
3. Богачкова Л. Ю. Развитие малого и среднего бизнеса в условиях кластерного строительства: мировой опыт и российская практика / Л. Ю. Богачкова, Н. Ю. Усачева, А. А. Усачев; Федер. гос. авт. образоват. учреждение высш. образования «Волгогр. гос. ун-т». – Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2016. – 59 с.
4. Виленский А.В. К вопросу о влиянии малого и среднего предпринимательства на развитие российских регионов: реалии и возможности / А.В. Виленский // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2021. № 4. С. 24-38.
5. Гужин А.А. Риск-менеджмент и методы управления рисками / А.А. Гужин, В.Г. Ежкова // Инновации и инвестиции. 2017. № 2. С. 185-189.
6. Ефременко В.Ф. Развитие инновационного территориального кластера авиастроения и судостроения хабаровского края/ В.Ф. Ефременко, В.В Габунов // Власть и управление на Востоке России. 2020. № 3. С. 97-106.
7. Кабалинский Д. Предполётный разговор [Эл. ресурс]. URL: https://expert.ru/expert/2007/21/shans_rossiyskogo_ aviaproma/ (дата обращения:15.02.2022)
8. Корнеева В.М. Современные методы управления рисками на предприятиях / В.М. Корнеева, С.В. Пупенцова // Проблемы социально-экономического развития Сибири. 2020. № 2 (40). С. 33-38.
9. Кочерова В.В. Зарубежный опыт обеспечения взаимодействия малого и крупного бизнеса / В.В. Кочерова //International Scientific Review. 2016.№ 11 (21). С. 58-61.
10. Кунин В. А. Управление рисками промышленного предпринимательства (теория, методология, практика). — СПб.: Изд-во Санкт-Петербургской академии управления и экономики, 2011. — 184 с.
11. Невмывако В.П. Промышленно-технологическая кооперация крупного бизнеса и структур малого и среднего предпринимательства: опыт РФ и зарубежных стран в сфере технологического импортозамещения / В.П. Невмывако // Экономика и социум: современные модели развития. 2021. Т. 11. № 2. С. 169-202.
12. Порхун Е.Ю. Возможность применения моделей «спин-офф» и «спин-аут» при организации инновационных компаний / Е.Ю. Порхун // Креативная экономика. 2011. Том 5. № 5. С. 104.
13. Сергеева И.Г. Использование спин-офф компаний в схеме финансирования инновационной деятельности промышленных предприятий / И.Г. Сергеева, Е.А. Третьякова // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2018. № 4. С. 46-51.
14. Laurens K Hessels, What can research organizations learn from their spin-off companies? Six case studies in the water sector / Laurens K Hessels, Caro Mooren, Emmy Bergsma [Эл. ресурс]. URL: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0950422220952258 (дата обращения:24.03.2022)

References

1. Bakulina A. A. et al. (2017). Development of regional innovative potential by the defense industry. Upravlencheskie nauki. No. 4. Pp. 36–45. (In Russ.)
2. Butov A. M. (2018). The civil aviation products’ market. Natsional’nyi issledovatel’skii institut Vysshaya shkola ekonomiki Institut «Tsentr razvitiya». Available at:https://dcenter.hse.ru/data/2018/11/19/1141804200/Рынок%20продукции%20гражданского%20авиастроения%202018.pdf. (In Russ.)
3. Bogachkova L.Yu. et al. (2016) Small and medium-sized businesses’ development in the conditions of cluster construction: world experience and Russian Federation practice. Volgograd. Publ.: . Volgograd State University. 59 p. (In Russ.)
4. Vilenskii A.V. (2021). On the question of the impact of small and medium-sized entrepreneurship on the development of Russian regions: realities and opportunities. Vestnik Instituta ekonomiki Rossiiskoi akademii nauk. 4. Pp. 24–38. (In Russ.)
5. Guzhin A.A., Ezhkova V.G. (2017). Risk management and its methods. Innovatsii i investitsii. No. 2. Pp. 185-189. (In Russ.)
6. Efremenko V.F., Gabunov V.V. (2020). Development of the innovative territorial cluster of aircraft and shipbuilding of the Khabarovsk territory. Vlast’ i upravlenie na Vostoke Rossii. No. 3. Pp. 97-106. (In Russ.)
7. Kabalinskii D. Pre-flight conversation. Ekspert. (In Russ.). Available at: https://expert.ru/expert/2007/21/shans_rossiyskogo_ aviaproma/ (accessed:15.02.2022)
8. Korneeva V.M., Pupentsova S.V. (2020). Modern methods of enterprise risk management. Problemy sotsial’no-ekonomicheskogo razvitiya Sibiri. No. 2 (40). Pp. 33-38. (In Russ.)
9. Kocherova V.V. (2016) Foreign experience in ensuring interaction between small and large businesses. International Scientific Review. No. 11 (21). Pp. 58-61. (In Russ.)
10. Kunin V.A. (2011). Industrial business risk management (theory, methodology, practice). Saint-Petersburg. Publ.: Saint-Petersburg University of Management Technologies and Economics. 184 p. (In Russ.)
11. Nevmyvako V.P. (2021). Industrial and technological cooperation of large businesses and SME-structures: the experience of the Russian Federation and foreign countries in technological import substitution. Ekonomika i sotsium: sovremennye modeli razvitiya. Vol. 11. No. 2. Pp. 169—202. (In Russ.)
12. Porkhun E.Yu. (2011). The possibility of usage of spin-off and spin-out models in organization of innovative companies. Kreativnaya ekonomika. Vol. 5. No. 5. P. 104. (In Russ.)
13. Sergeeva I.G., Tret’yakova E.A. (2018). Usage of spin-off companies in the scheme of financing innovation activities of industrial enterprises. Nauchnyi zhurnal NIU ITMO. Seriya: Ekonomika i ekologicheskii menedzhment. No. 4. S. 46-51. (In Russ.)
14. Laurens K Hessels, What can research organizations learn from their spin-off companies? Six case studies in the water sector / Laurens K Hessels, Caro Mooren, Emmy Bergsma. Available at:https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0950422220952258 (accessed:03.2022)

Для цитирования: Габунов В.В. Кооперация малых и крупных промышленных предприятий как инструмент стимулирования инновационного развития региона // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-12/

© Габунов В.В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

[1] Бутов А. М. Рынок продукции гражданского авиастроения // Национальный исследовательский институт Высшая школа экономики Институт «Центр развития». 2018. 83 с. URL: https://dcenter.hse.ru/data/2018/11/19/1141804200/Рынок%20продукции%20гражданского%20авиастроения%202018.pdf (дата обращения:12.02.2022)

[2] Кабалинский Д. Предполётный разговор.URL: https://expert.ru/expert/2007/21/shans_rossiyskogo_ aviaproma/ (дата обращения:15.02.2022)

[3] Официальный сайт Министерства промышленности и торговли Хабаровского края URL: https://minprom.khabkrai.ru/ (дата обращения:25.02.2022)

[4] Официальный сайт АО «СИЗ «ТВИНТОС». URL: https://tvintos.ru/ (дата обращения:01.03.2022)

[5]Информационно-аналитическое издание «Евразия Вести». URL: http://eav.ru/publ1.php?publid=2004-08a24 (дата обращения:04.03.2022)

[6] Официальный портал Правительства Хабаровского края. URL: https://www.khabkrai.ru/Gorod-Prezidentskogo-vnimaniya/Novosti/163065 (дата обращения:05.03.2022)

[7] Интернет издание RB.RU.URL: https://rb.ru/longread/intrapreneurship/ (дата обращения:10.03.2022)

[8]Официальный сайт Фонда развития интернет-инициатив. URL: https://www.iidf.ru/media/articles/accelerator/kamaz-akselerator/ (дата обращения:12.03.2022)

[9] Инновационный хаб госкорпорации «Росатом».URL: https://ih.rosatom.ru/ (дата обращения:12.03.2022)

[10] Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года/ Утверждена распоряжением Правительства РФ от 8 декабря 2011 г. N 2227-р.

[11] Отраслевой портал «Энергетика и промышленность России». URL: https://www.eprussia.ru/epr/364/5392533.htm (дата обращения:16.03.2022)

[12] Министерство Российской Федерации по развитию Дальнего Востока и Арктики. URL: https://minvr.gov.ru/activity/territorii-operezhayushchego-razvitiya/ (дата обращения:20.03.2022)

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 332.122

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_461

АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ НАЛОГОВОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ МАГАДАНСКОЙ ОБЛАСТИ ПУТЕМ СОЗДАНИЯ ОСОБОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЗОНЫ

ANALYSIS OF THE RESULTS OF TAX REGULATION OF THE MAGADAN REGION BY CREATING A SPECIAL ECONOMIC ZONE

Егорова Дарья Алексеевна, доцент, к.э.н., Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления, Финансовый университет при Правительства Российской Федерации, Россия, Москва

Иванов Александр Юрьевич, Финансовый университет при Правительства Российской Федерации, Россия, Москва  dgin.98@mail.ru

Egorova Daria Alekseevna, Associate Professor, Candidate of Economics, Department of Corporate Finance and Corporate Governance, Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia, Moscow

Ivanov Aleksandr Iurevich, Financial University under the Government of the Russian Federation, Russia, Moscow

Аннотация. В данной статье оценивается эффективность введение территориальных налоговых льгот как инструмента стимулирования экономики Магаданской области. В рамках работы будет представлены общие положения по налоговым льготам, основные показатели Магаданской области, а также будет проведен отраслевой анализ динамики выручки и прибыли организаций. В заключении будет представлена оценка результатов налогового регулирования Магаданской области и даны рекомендации по ее улучшению.

Abstract. This article evaluates the effectiveness of the introduction of territorial tax incentives as a tool to stimulate the economy of the Magadan region. As part of the work, general provisions on tax incentives, the main indicators of the Magadan Region will be presented, as well as an industry analysis of the dynamics of revenue and profits of organizations. In conclusion, an assessment of the results of the tax regulation of the Magadan region will be presented and recommendations for its improvement will be given.

Ключевые слова: налоговое регулирование, налоговые льготы, особая экономическая зона, Магаданская область

Key words: tax regulation, tax incentives, special economic zone, Magadan region

Введение

Современная экономическая конъюнктура характеризуется высоким уровнем развития экономической системы, которая включает в себя такие виды экономических субъектов, как: государство, организации и домохозяйства. Причем, стоит обратить внимание, что еще Джон Кейнс обратил внимание на несостоятельность рыночной экономики и выявил необходимость в дополнительном регулировании экономической системы со стороны государства. Государственные и муниципальные органы власти играют значительную роль в формировании страновых результатов за счет использования различных методов монетарной и фискальной политики. Одной из сторон налогово-бюджетной политики государства является налоговое регулирование, которое имеет три основных инструмента влияния на экономику: налоговые ставки, налоговая база и налоговые льготы.

Одним из примеров регулирования экономики за счет предоставления налоговых льгот – это создание особых экономических зон. При их создании государство предоставляет экономическое преимущество ряду компаний по территориальному признаку с целью увеличения темпов экономического роста по одному конкретному региону. На территории Российской Федерации существует несколько крупных особых экономических зон, одна из которых находиться на территории Магаданской области. Данная экономическая зона существует уже продолжительное время начиная с середины 1999 года [2].

При введении территориальных налоговых льгот фискальная функция налогов утрачивается, что не позволяет государственным органам генерировать достаточное количество финансовых ресурсов. Дефицит бюджета снижает способность государства к перераспределению денежных средств, что снижает способность государства регулировать экономику, формируя возможность неблагоприятного и стихийного развития экономии на территории. Данная ситуация формирует необходимость оценки результатов налогового регулирования экономики посредством введения территориальных налоговых льгот, в том числе особых экономических зон.

Материалы и методы

Экономика региона включает в себя большое количество показателей, которые отражаю те или иные аспекты развития конкретной территории. При анализе влияния территориального налогового регулирования целесообразно обозначить его основные направления для понимания какие конкретно метрики необходимо использовать для формулирования конечной оценки.

Регулирование экономики Магаданской области происходило в первую очередь за счет введение налоговых льгот и снижения уровня налоговых ставок. В рамках рассматриваемого преобразования были затронуты следующие налоги: налог на прибыль организаций и налог на добычу полезных ископаемых.

В отношении налога на прибыль были сделаны два основных изменения законодательства. Во-первых, на основании статьи 284 пункта 10 Налогового кодекса Российской Федерации доля налога на прибыль организаций, которая зачислялась в федеральный бюджет в размере 3% от налогооблагаемой прибыль, снижена до 0% [1]. Во-вторых, на основании статьи 284 пункта 1 Налогового кодекса Российской Федерации предоставлена возможность устанавливать пониженную ставку законом Магаданской области относительно доли, зачисляемой в региональный бюджет в размере 17% от прибыли организаций.

Если говорить о налоге на добычу полезных ископаемых, то стоит акцентировать внимание, что на основании стать 342 пункта 2.3 Налогового кодекса Российской Федерации для всех организаций-участниц Особой экономической зоны в Магаданской области, которые добывают полезные ископаемые, за исключением углеводородного сырья и общераспространенных полезных ископаемых, устанавливается понижающий коэффициент для налоговых ставок статьи 342 в размере 0,6 [1].

На основании предоставленных льгот можно предположить, что для оценки эффективности мероприятий необходимо провести динамический анализ по данному региону в разрезе трех разделов: демографический, отраслевой, крупнейшие компании.

В рамках демографического анализа необходимо проверить динамику количества физических лиц в данном регионе, так как одной из самых существенных проблем малоразвитых субъектов является существенных отток трудовых ресурсов, что осложняет ведение хозяйственной деятельности.

В рамках отраслевого анализа необходимо рассмотреть разделение компаний по отраслям, а также развитие каждой из отраслей. С помощью такой оценки можно будет назвать сильные и слабые стороны региона, а также спрогнозировать его дальнейшее развитие. Помимо прочего отраслевой анализ позволяет оценить развитость инфраструктуры региона, что напрямую влияет на привлекательность субъекта для населения страны.

Анализ крупнейших компаний позволяет оценить риски развития, а также сформировать более полное представление о регионе. В случае если большую часть доходов генерирует одна компания, то можно говорить о развитии моногорода, который ведет к монопсонии и существенным ограничениям в развитии. При этом в случае широкой диверсификации доходов можно говорить о повышении темпов роста за счет формирования конкурентного рынка в данном регионе.

Результаты и их обсуждение

Для целей первичной оценки результатов территориального налогового регулирования рассмотрим динамику среднегодовой численности населения в Магаданской области, а также ее изменения в течение периода с 2011 по 2021 год.

На основании данных таблицы можно сделать вывод, что существует ярко выраженная динамика уменьшения численности населения. Причем данная динамика в большей степени присуща жителям городов, а не сельских поселений. В большей степени причиной снижения среднегодовой численности населения является межрегиональная миграция, например, в 2021 году она составила 1000 человек из которых 383 трудоспособных, в 2020 – 944 человек из которых 443 трудоспособных, а в 2019 – 1517 человек из которых 828 трудоспособных [4].

Иными словами, можно сказать, что несмотря на налоговые преференции население Магаданской области не считает данную область привлекательной и предпочитают релокацию в другую. Стоит заметить, что тенденция к переезду есть не только у трудоспособного населения, но также и у нетрудоспособного, детей и стариков. На основании выше сказанного, можно сделать вывод, что налоговые льготы не смогли увеличить привлекательность Магаданской области для населения за последние 20 лет.

Для более полного понимания экономических результатов налогового регулирования Магаданской области необходимо проанализировать динамику инвестиций в основной капитал компаний.

Как видно из таблицы, ежегодная сумма инвестиций в Магаданской области имеет ярко выраженный тренд к росту. На протяжении последний 10 лет объем инвестиций пришел к моде, которая равняется примерно 40 миллиардам рублей в год. В рамках анализа динамики можно заметить суммы ежегодных инвестиций более 40 миллиардов в год, однако стоит заметить, что в следующем году норма инвестиций снижалась до 40 миллиардов рублей в год. Иными словами, за счет налогового регулирования инвестиционная привлекательность Магаданской области существенно возросла.

Если сравнивать абсолютные данные за 2020 год с другими субъектами, то Магаданская область будет занимать 17 место с конца. Иными словами, уровень привлекаемых инвестиций в данный регион все еще низкий и находится на одном уровень с Республикой Мордовией, Новгородской областью и Кабардино-Балкарской Республикой.

Если говорить про отраслевой анализ, то в первую очередь необходимо обратиться к данным агрегированной выручки компаний по отраслям за последние 4 года. За счет чего можно будет сформировать понимание развития экономики субъекта.

На основании приведенных выше данных можно сделать вывод, что регион имеет положительную динамику выручки по ряду отраслей, однако существенную долю в выручки составляют именно компании, специализирующиеся на добыче полезных ископаемых, которые составляют больше половины всей экономики данного субъекта. В 2017 году в городе Магадан в горнодобывающей отрасли были заняты 69,5% от всего населения Магаданской области [7], что показывает существенность данной отрасли в экономике субъекта.

Второе место по доле выручки занимает торговля, рост выручки которой обоснован развитием сферы торговли оборудования для добычи и области оптовой торговли топливом и подобными продуктами. Иными словами, можно говорить, что в отрасли добычи на 2020 год сконцентрировано не менее 70% всего региона.

Если говорить про остальные сферы, то стоит заметить, что для них свойственен сравнительно слабый рост, который также обусловлен развитием добывающей промышленности. Прочие отрасли Магаданской области составляют всего 2% всей экономики региона, однако включают в себя десять отраслей, в том числе: гостиницы и общественное питание — 0,47%, здравоохранение – 0,17%, образование – 0,02%, культура и спорт – 0,01%, финансы и страхование – 0,01%.

Иными словами, несмотря на достаточно быстрый рост добывающей промышленности инфраструктурный отрасли не имеют достаточного роста и развития. Многие отрасли, например образование и здравоохранение пользуется в большей степени поддержкой государства, однако из-за налоговых льгот и дефицита бюджета государство не может реализовать финансовую поддержку данных отраслей. Исходя из того, что налоговые преференции предоставлены по налогу на прибыль организаций и налогу на добычу природных ископаемых, стоит оценить налоговые базы по этим двум налогам с целью определения возможных налоговых доходов бюджета в случае отмены налоговых льгот в Магаданской области.

Налоговая база по налогу на добычу полезных ископаемых формируется на основе данных по обработке месторождений. Для формирования примерного представления о росте налоговой базы за последний период предположим допущение, что объем добычи полезных ископаемых растет пропорционально выручке, это означает, что за последние 2 года рост налоговой баз по налогу на добычу полезных ископаемых составил примерно 25% ежегодно, а за период с 2017 года по 2020 год налоговая база увеличивалась в трехкратном размере. При этом стоит отметить, что налог все еще взымается, но с понижающем коэффициентом, из чего следует, что сниженная ставка по налогу на добычу полезных ископаемых компенсируется ростом налоговой базы по данному налогу.

Если говорить про налоговую базу по налогу на прибыль организаций, то целесообразно обратиться к данным по структуре и динамики прибыли в Магаданской области за последние 4 года.

Общая динамика прибыль в Магаданской области характеризуется существенным ростом, и удваивается на ежегодной основе. При этом структура прибыли региона является ассиметричной, так как примерно 97% прибыли сконцентрировано у пяти крупнейших отраслей экономики.

Наибольшую долю в прибыль Магаданской области занимает прибыль компаний отрасли добычи полезных ископаемых, которая за последние 4 года выросла практически в 23 раза.

Если говорить о динамике прибыли всех прочих сфер, то стоит сказать, что в период с 2017 года по 2020 год сумма прибыли по всем отраслям без учета, сферы добычи полезных ископаемых увеличилась чуть более чем в 2 раза. В прочие отрасли Магаданской области внесены в большей степени те сферы, которые зачастую считаются неприбыльными, такие как: образование, здравоохранение, культура и спорт и коммунальное хозяйство. Так, что при анализе динамики налоговой базы по налогу на прибыль организаций учитывать их не имеет смысла. Однако такие сферы как транспортировка и хранение, строительство и обрабатывающая промышленность имеют возможность формировать налоговую базу по налогу на прибыль. Тем не менее в рамках Магаданской области данные сферы показываются свой низкий уровень развития и необходимость в дополнительном стимулировании.

Для анализа крупнейших компаний региона будет рассмотрено десять крупнейших компаний по выручке, а также проанализирован их вклад в экономику всего региона и отдельной отрасли.

Структура крупнейших компаний на 60% состоит из компаний отрасли добычи полезных ископаемых, остальные 40% разделены между отраслями торговли, энергетики и сельского, лесного и рыбного хозяйства.

В добывающей промышленности шесть крупнейших компаний отрасли формируют более 80% выручки, что говорит о серьезной асимметрии и позволяет предполагать о наличии олигополии. Абсолютное большинство компаний добывающей промышленности сконцентрирована на добыче золота и серебра.

Крупнейшие компании в сфере торговли формируются за счет двух представителей, которые занимают более 77% отрасли торговли, а также почти 15% от общего объема выручки Магаданской области. Данные компании заняты в сферах смежных с добычей полезных ископаемых и предоставляют оптовые закупки топлива и оборудование для добычи. Тем самым можно говорить, что торговая отрасль Магаданской области в первую очередь нацелена на корпоративных потребителей, в то время как частный потребительский сектор торговли развит хуже.

Отрасль электроэнергетики и рыболовства представлены двумя крупными компаниями, которые в сумме составляют 5% от выручки региона. Что позволяет говорить об относительной отраслевой диверсификации данного региона и использовании не только преимущества региона в сфере полезных ископаемых, но и географических особенностей.

Заключение

На основании проведенного анализа можно сформулировать следующие выводы в рамках оценки эффективности функционирования Особой экономической зоны в Магаданской области.

Во-первых, добывающая отрасль существенно выросла как в аспекте выручки, так и прибыли, что позволяет говорить о формировании «локомотива» Магаданской области в первую очередь в сфере золотодобычи.

Во-вторых, развитие золотодобычи помогает развиваться другим отраслям экономики, однако только в рамках поддержки добывающей промышленности, что с одной стороны формирует дополнительные рабочие места, а с другой снижет диверсификацию экономики субъекта по отраслям, так как все побочные отрасли напрямую зависят от успешности основной.

В-третьих, уровень развития логистики, строительства и обрабатывающей промышленности все еще не достиг достаточного уровня, даже несмотря на существенный рост в сфере добывающей промышленности, что формирует необходимость дополнительного государственного регулирования в данных отраслях Магаданской области.

В-четвертых, большая часть прочих отраслей экономики Магаданской области находятся в упадке, что продиктовано двумя основными причинами: снижением влияния бюджетной политики и низкой рентабельностью других сфер.

Снижение влияние бюджетной политики региона напрямую связано с осуществление налогового регулирования путем предоставления налоговых преференций для стимулирования роста экономики.

Низкая рентабельность других сфер обусловлено их общественной направленностью. В рамках классического государственного регулирования данные отрасли поддерживаются за счет государственного бюджета или некоммерческих организаций, однако из-за недостатка свободных финансовых ресурсов на территории региона данные отрасли не получили необходимого финансирования.

В-пятых, повышение объема инвестиций в основные средства до уровня более 40 миллиардов рублей в год, что является прямым следствием повышения инвестиционной привлекательности субъекта в рамках осуществления налогового регулирования путем введения статуса Особой экономической зоны. Однако стоит сказать, что рост ежегодных инвестиций приостановился и можно предполагать, что объем инвестирования основные средства не будет превышать установленный уровень. Рост инвестиций в регионе возможен в случае дополнительного повышения инвестиционной привлекательности при развитии промышленной и социальной инфраструктуры.

В-шестых, наблюдается ежегодное снижение среднесписочной численности населения, который связан с миграцией трудоспособного населения в другие регионы Российской Федерации. В большей степени данное снижение связано с отсутствием развития необходимой социальной инфраструктуры необходимой для комфортной жизни.

В результате проведенной работы можно заключить, что налоговое реформирование путем формирование Особой экономической зоны в Магаданской области оказало благоприятное влияние на формирование отрасли добывающей промышленности. Вместе с этим в краткосрочном периоде снижение ставки по налоговым льготам компенсируется ростом налоговой базы за счет увеличения инвестиционной привлекательности. Однако рост инвестиционной привлекательности уже достиг своего максимального уровня из-за чего возникает возможность увеличить государственные налоговые доходы за счет снятия налоговых льгот. Увеличение суммы поступлений в бюджет позволит повысить влияние государства в данном регионе и перераспределить средства на развитие социальной инфраструктуры, что в свою очередь повысить привлекательность региона и снизит миграцию из него.

Список источников

1. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 N 117-ФЗ (ред. от 14.07.2022) // Консультант Плюс URL: http://www.consultant.ru/
2. Федеральный закон «Об Особой экономической зоне в Магаданской области» от 31.05.1999 N 104-ФЗ // Консультант Плюс URL: http://www.consultant.ru/
3. Инвестиции в основной капитал // Официальный сайт Федеральной службы государствен-ной статистики URL: https://rosstat.gov.ru/investment_nonfinancial (дата обращения: 26.08.2022)
4. Компании Магаданской области // Информационный ресурс СПАРК URL: https://spark-interfax.ru/statistics/region/44000000000 (дата обращения: 26.08.2022)
5. Миграционный прирост населения по полу, возрасту и потокам передвижения Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики URL: https://rosstat.gov.ru/folder/12781 (дата обращения: 26.08.2022)
6. Численность постоянного населения в среднем за год // Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики URL: https://rosstat.gov.ru/folder/12781 (дата обращения: 26.08.2022)
7. Чайка, Е. Е. Горнорудная промышленность Магаданской области как фактор социально-экономического развития региона / Е. Е. Чайка, У. В. Мизеровская // Инновационная экономика. – 2019. – № 3(20). – С. 81-96. – EDN ZPDWJM.

References

1. Nalogovy`j kodeks Rossijskoj Federacii (chast` vtoraya) ot 05.08.2000 N 117-FZ (red. ot 14.07.2022) // Konsul`tant Plyus URL: http://www.consultant.ru/
2. Federal`ny`j zakon «Ob Osoboj e`konomicheskoj zone v Magadanskoj oblasti» ot 31.05.1999 N 104-FZ // Konsul`tant Plyus URL: http://www.consultant.ru/
3. Investicii v osnovnoj kapital // Oficial`ny`j sajt Federal`noj sluzhby` gosudarstven-noj statistiki URL: https://rosstat.gov.ru/investment_nonfinancial (data obrashheniya: 26.08.2022)
4. Kompanii Magadanskoj oblasti // Informacionny`j resurs SPARK URL: https://spark-interfax.ru/statistics/region/44000000000 (data obrashheniya: 26.08.2022)
5. Migracionny`j prirost naseleniya po polu, vozrastu i potokam peredvizheniya Oficial`ny`j sajt Federal`noj sluzhby` gosudarstvennoj statistiki URL: https://rosstat.gov.ru/folder/12781 (data obrashheniya: 26.08.2022)
6. Chislennost` postoyannogo naseleniya v srednem za god // Oficial`ny`j sajt Federal`noj sluzhby` gosudarstvennoj statistiki URL: https://rosstat.gov.ru/folder/12781 (data obrashheniya: 26.08.2022)
7. Chajka, E. E. Gornorudnaya promy`shlennost` Magadanskoj oblasti kak faktor social`no-e`konomicheskogo razvitiya regiona / E. E. Chajka, U. V. Mizerovskaya // Innovacionnaya e`konomika. – 2019. – № 3(20). – S. 81-96. – EDN ZPDWJM.

Для цитирования: Егорова Д.А., Иванов А.Ю.  Анализ результатов налогового регулирования Магаданской области путем создания особой экономической зоны // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-11/

© Егорова Д.А., Иванов А.Ю.,  2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 37:004

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_458

ТРАНСФОРМАЦИЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ, СВЯЗАННАЯ С РАСПРОСТРАНЕНИЕМ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

TRANSFORMATION OF THE EDUCATIONAL ENVIRONMENT ASSOCIATED WITH THE DISTRIBUTION OF DIGITAL TECHNOLOGIES

Карикова Анастасия Сергеевна, ассистент Департамента менеджмента и инноваций Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, E-mail: askarikova@fa.ru

Karikova Anastasia Sergeevna, assistant of the Department of Management and Innovation of the Financial University under the Government of the Russian Federation, E-mail: askarikova@fa.ru

Аннотация. В статье рассматриваются возможности использования цифровых технологий для сохранения конкурентных преимуществ организациями высшего образования в условиях стремительных изменений на рынке образовательных услуг. Были рассмотрены виды обучения, получившие широкое распространение, в результате распространения цифровых технологий. Несмотря на преимущества нового электронного обучения, у многих возникают вопросы о его эффективности как полной альтернативы традиционным методам. В работе была проанализирована эффективность предложенных форм, а также рассмотрены механизмы устойчивого развития, способствующие успешной цифровой трансформации организаций высшего образования.

Abstract. The article discusses the possibilities of using digital technologies to maintain competitive advantages by higher education organizations in the face of rapid changes in the market of educational services. The types of training that have become widespread as a result of the spread of digital technologies were considered. Despite the benefits of the new e-learning, there are a lot of questions about its effectiveness as a complete alternative to traditional methods. The work analyzed the effectiveness of the proposed forms, as well as considered the mechanisms for sustainable development that contribute to the successful digital transformation of higher education organizations.

Ключевые слова: цифровизация, цифровые технологии, электронное обучение, смешанное обучение, дистанционное обучение, организации высшего образования

Key words: digitalization, digital technologies, e-learning, blended learning, distance learning, higher education organizations

В условиях ускоренной цифровой трансформации, толчком для которой послужила, в том числе, пандемия, рынок образовательных услуг столкнулся с новыми вызовами. Развитие цифровых технологий повлекло за собой снижение стоимости образования, стирание языковых барьеров, увеличение числа дистанционных студентов. В связи с этим университеты вынуждены выходить на рынок массовых открытых онлайн-курсов, формировать цифровые компетенции обучающихся, профессорско-преподавательского состава и административных работников и активно внедрять цифровые технологии в образовательную деятельность.

Цифровые технологии предоставили вузам широкие образовательные возможности, которые стали полезны как обучающимся, так и преподавателям, и поспособствовали росту образования в развивающихся странах посредством дистанционного обучения или участия в курсах повышения квалификации. Это привело к одному из экономических путей обучения, ставшим необходимым в этот период, — экономике знаний. Экономика знаний означает необходимость перехода от потребления знаний к производству информации [1]. Экономика знаний вращается вокруг получения, обмена, использования, создания и производства знаний для улучшения качества жизни в различных областях [2]. Экономика знаний базируется на четырех основных столпах:

1) Инновации зависят от исследований и разработок через эффективную систему, связывающую образовательные учреждения с промышленными учреждениями для постоянного развития.

2) Инфраструктура, построенная на информационных и коммуникационных технологиях, облегчает подготовку, распространение, обмен и адаптацию информации и знаний к местным потребностям [1].

3) Управление, основанное на прочной экономической основе, может обеспечить все правовые и политические рамки, направленные на повышение производительности и роста.

4) Образование является наиболее важным и существенным фактором производительности и экономической конкурентоспособности [3].

Переход к экономике знаний потребует ряда технологических преобразований, которые будут способствовать мониторингу эффективности образовательного контента и индивидуализации обучения студентов [4].

Руководители университетов, представители бизнеса и студенты из разных стран думают, что преобразования в вузах необходимы и неизбежны. Это связано с уменьшением государственной финансовой поддержки, а также с изменением требований со стороны обучающихся и потенциальных работодателей к организации оказания образовательных услуг и их качественному содержанию. Основополагающим элементом в развитии высшего учебного заведения является его гибкость и умение быстро реагировать на внешние вызовы, соответствовать ожиданиям студентов по технологичности и качеству оказываемых образовательных услуг [6]. Рассмотрим виды обучения, ставшие наиболее популярными, в результате распространения цифровых технологий.

Дистанционное обучение. Под дистанционным обучением понимается получение образовательных услуг на расстоянии, в основном, без посещения вуза, с помощью новых компьютерных и коммуникационных технологий. Одним из наиболее эффективных способов дистанционного обучения является создание позитивной электронной образовательной среды. Каждый студент, обучающийся дистанционно, должен чувствовать, что он является важной частью группы и имеет возможность эффективно коммуницировать с преподавателем и другими обучающимися.

Электронное обучение. Под электронным обучением понимается обучение, основанное на использовании электронных средств. Цель эффективного электронного обучения — получить образование, которое выходит за пределы пространства, времени, материальных возможностей и различий в способностях и потребностях людей. Электронное обучение имеет несколько характеристик, таких как масштабируемость, совместная работа, гибкость и адаптация к потребностям учащегося. Системы электронного обучения также могут использоваться для непрерывного обучения, индивидуализации образования, снижения экономических затрат, улучшения качества образовательных услуг и увеличения интерактивного компонента в образовательных программах.

Смешанное обучение. Смешанное обучение предполагает наличие инвариантной составляющей, представляет собой сочетание очного и дистанционного компонента, представленного в разных пропорциях, с использованием различных средств обучения и управления учебной деятельностью [7]. Среда онлайн-обучения, являющаяся частью смешанного обучения, поддерживается системой управления обучением. Средства коммуникации и методы оценки, которые используются при смешанном обучении, являются содержанием системы управления обучением.

Коммуникация может быть синхронной или асинхронной:

Синхронное общение — это любое общение, происходящее в режиме реального времени, не всегда требующее системы управления обучением, например, виртуальные классы, видеоконференции и чаты.

Асинхронная коммуникация — общение без синхронизации по времени, преподаватели и студент обмениваются данными с временными перерывами, например, при помощи электронной почты или групповых обсуждений в LMS.

Смешанное обучение применяют в образовательном процессе по следующим схемам:

А) Чередование: учебное время распределено между индивидуальным электронным обучением и обучением в аудитории вместе с преподавателем, который может также осуществлять дистанционную поддержку при электронном обучении.

Б) Гибкая модель: в этой модели обучение в классе и электронное обучение являются взаимоисключающими при преподавании одного и того же предмета в соответствии с определенным расписанием, но наибольшее внимание уделяется электронному обучению. Во время обучения в аудитории преподаватель оказывает индивидуальную поддержку учащимся только по запросу и посредством таких мероприятий, как обучение в малых группах, групповые проекты или индивидуальные занятия [8].

В) По запросу: учащийся получает образование по одному или нескольким предметам полностью в электронном виде, преподаватель сопровождает его также онлайн. Студент может изучать материал в электронном виде внутри или за пределами учебного заведения.

Г) Полезная виртуальная модель: предполагает освоение большей части учебной программы с помощью электронных ресурсов информационно-образовательной среды; очные встречи с преподавателем носят периодический характер (обязательными являются процедуры очных консультаций, собеседований, экзаменов).

Преимущества смешанного обучения заключаются в следующем:

• Значительно снижены расходы на обучение по сравнению с электронным обучением;
• Смешанное обучение обеспечивает достаточную гибкость для удовлетворения всех индивидуальных потребностей и стилей обучения учащихся всех уровней и возрастов;
• Обогащение человеческих знаний и повышение качества образовательного процесса, а затем качества образовательного продукта и эффективности преподавателей;
• Обогащает опыт учащихся и результаты образования, а также расширяет возможности формального и неформального обучения [9];
• Обеспечивает гибкость с точки зрения реализации на уровне программы и поддерживает текущие институциональные стратегические направления в обучении и преподавании, включая возможности расширения специализации и интернационализации учебных программ.

Несмотря на преимущества нового электронного обучения, у многих возникают вопросы о его эффективности как полной альтернативы традиционным методам. Проанализировать эффективность перечисленных форм можно следующим образом:

Образовательный контент

Многие преподаватели прибегают к педагогическому дизайну для подготовки учебного материала, который позволяет достичь поставленных целей с высокой эффективностью [10]. Этот дизайн обычно основан на изучении образовательных потребностей учащихся, определении целей и соответствующих средств для их достижения, а также инструментов для измерения степени обучения и обратной связи [11]. Среди моделей, используемых в педагогическом дизайне, можно назвать ADDIE (анализ, проектирование, разработка, внедрение, оценка), ASSURE (анализ, учет стандартов, выбор инструментов, разработка, оценка результатов), SAM (модель последовательного приближения) и другие.

Учебные пособия

Выбор учебных пособий является фундаментальной проблемой в традиционном и электронном педагогическом дизайне. Однако в последнем случае проблема более обширна в связи с острой необходимостью использования интерактивного обучения, которое повышает внимание учащихся, непосредственно вовлекая их в качестве участников дискуссии, а не просто слушателей, что значительно повышает фактор мотивации и позволяет достичь лучших результатов [12]. Преподаватель должен приложить значительные усилия, чтобы определить соответствующие интерактивные средства для каждой цели. Процесс вовлечения учащихся и поддержания их внимания с помощью цифровых технологий непрост, но обойтись без них в современных реалиях невозможно. То же самое относится и к процессу оценивания, в частности к итоговому. Несмотря на то, что письменные экзамены являются наиболее распространенным методом оценивания, наблюдается значительный сдвиг в сторону альтернативных методов оценивания. Для того, чтобы избежать мошенничества при электронной сдаче итоговых испытаний, применяют технологии прокторинга (процедура наблюдения и контроля за дистанционным испытанием).

Удовлетворение различных потребностей и стилей обучения

Рассмотрение разнообразия стилей обучения является частью элементов планирования справедливого и эффективного образовательного процесса. Есть четыре основных стиля обучения: визуальный, аудиальный, письмо/чтение и кинестетический. Ответственность преподавателя заключается в том, чтобы разнообразить применяемые методы для удовлетворения различных потребностей. Сосредоточиться на выступлении с его стороны во время лекции может быть уместно для аудитории, но это скучно для визуала и активиста. Цифровые технологии помогают скомбинировать учебные материалы так, чтобы охватить все стили.

Подготовка преподавателя

Одной из самых больших проблем, стоящих перед традиционным преподавателем, является готовность использовать современные технологии в процессе обучения [13]. Среди преподавателей есть те, кто чувствует важность изучения и использования цифровых технологий, так и те, кто не считает, что им это необходимо. Цифровая трансформация стала шоком для этой группы, которая сейчас стоит перед свершившимся фактом, который требует от них использования технологий, выходящих за рамки пользования электронной почтой и загрузки файлов в облачные хранилища. Цифровая трансформация требует подготовки (переподготовки) профессорско-преподавательского состава, включающей в себя формирование способностей оцифровывать учебно-методический материал, разрабатывать интерактивные пособия и осуществлять учебный процесс в онлайн и/или смешанном режиме, включая навыки эффективной коммуникации. Преподаватели, работающие в эпоху цифровой трансформации, должны уметь создавать, обрабатывать, передавать сложную информацию, уметь критически мыслить, уметь принимать решения в условиях многокритериальности, быть гибки к условиям постоянных перемен, к принятию новой информации и знаний, уметь креативно мыслить, уметь решать проблемы цифровой реальности [6].

Доступность технологий

Технологическая готовность является важным элементом успеха идеи электронного обучения. Студент (или преподаватель) может иметь необходимое устройство (компьютер, планшет и др.), но не иметь доступа к стабильному и скоростному интернету. Отсутствие необходимой ИТ-инфраструктуры – одна из проблем с которой организации высшего образования столкнулись во время ускоренной цифровой трансформации спровоцированной пандемией. ИТ-архитектура является критически важной основой для внедрения новых технологий в организации [14] от гибкости ее настраивания, возможности интеграции решений и масштабирования во многом зависит эффективность применения внедряемых технологий.

Рассмотрим механизмы устойчивого развития, способствующие успешной цифровой трансформации организаций высшего образования.

Изменение учебных планов и программ: необходимо работать над принятием новой стратегии создания курсов, основанных на компетенциях, а не на целях, на качестве, а не на количестве, и на плюрализме и разнообразии, а не на односторонности.

Улучшение образовательного предложения в регионах: в соответствии с принципом равных возможностей образовательное предложение должно быть расширено и улучшено, чтобы каждый желающий мог завершить свое обучение.

Забота о человеческих ресурсах: учитывая новаторскую роль человеческих ресурсов в повышении уровня оказываемых образовательных услуг, необходимо уделить особое внимание условиям труда, материальному обеспечению и непрерывному обучению.

Децентрализация на уровне администрации: создание адекватных механизмов управления и укрепление политики делегирования полномочий.

Адекватное финансирование и рационализация расходов: любой проект, направленный на улучшение и развитие, нуждается в достаточном финансировании для достижения желаемого.

Использование зарубежного опыта: изучение зарубежного опыта и успешных практик цифровой трансформации, проведение обязательных социологических и других исследований перед внедрением.

Таким образом, цифровая трансформация образования может уменьшить проблемы, стоящие перед образовательной системой и всеми ее элементами (преподаватели, обучающиеся и др.). Цифровые технологии могут помочь в решении многих учебных задач, облегчить обучение студентов и доступ к образовательному контенту. Все вышеупомянутые эффективные методы обучения являются одними из наиболее важных опробованных решений, и их результаты были отмечены и способствовали достижению желаемых образовательных целей.

Список источников

1. Макаров В.Л. Экономика знаний: уроки для России // РСМ. 2004. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomika-znaniy-uroki-dlya-rossii-rossii (дата обращения: 30.08.2022).
2. Аль-Самарраи, Х., Тенг, Б.К., Альзахрани, А.И. и Алаван, Н., 2018 г. Удовлетворенность непрерывностью электронного обучения в высшем образовании: единая точка зрения преподавателей и студентов. Исследование в области высшего образования, 43 (11), стр. 2003-2019.
3. Сидрал, В. А., Оливейра, Т., Ди Феличе, М. и Апарисио, М., 2018. Детерминанты успеха электронного обучения: эмпирическое исследование. Компьютеры и образование, 122, стр. 273-290.
4. Апарисио, М., Бакао, Ф. и Оливейра, Т., 2016. Теоретические основы электронного обучения, стр. 292-307.
5. Спайс М. Цифровая трансформация в высшем образовании. Блог Navitas Ventures. [Электронный ресурс]. URL: https://medium.com/navitas-ventures/digitaltransformation-in-higher-education-17688f19fd5.
6. Долганова О.И., Мирзоян М.В. Многокритериальная оценка готовности вуза к цифровой трансформации // Креативная экономика. -2019. -№13-4. -с.811-825.
7. Семенова И.Н., Слепухин А.В. Дидактический конструктор для проектирования моделей электронного, дистанционного и смешанного обучения в вузе // Педагогическое образование в России. 2014. №8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/didakticheskiy-konstruktor-dlya-proektirovaniya-modeley-elektronnogo-distantsionnogo-i-smeshannogo-obucheniya-v-vuze (дата обращения: 26.08.2022).
8. Москаль П., Дзюбан К. и Хартман Дж., 2013 г. Смешанное обучение: опасная идея? Интернет и высшее образование, 18, стр. 15-23.
9. Стейн, Дж. и Грэм, Ч.Р., 2020 г. Основы смешанного обучения: руководство, основанное на стандартах. Рутледж.
10. Гросс, О., Гарабедян, Н., Ричард, К., Читрини, М., Санние, Т. и Ганайр, Р., 2020. Образовательное содержание и проблемы, возникающие при обучении представителей пользователей услуг в качестве коллег-исследователей в смешанном исследовании, стр. 1–11.
11. Мубайед А., Инджадат М., Нассиф А.Б., Лутфийя Х. и Шами А., 2018 г. Электронное обучение: проблемы и исследовательские возможности с использованием машинного обучения и анализа данных. IEEE Access, 6, стр. 39117-39138.
12. Сахин, М., Суле, С. и Сечер, Ю.Э., 2016. Проблемы использования аудиовизуальных средств в качестве разминки при обучении английскому языку. Образовательные исследования и обзоры, 11 (8), стр. 860–866.
13. Паркс, Р. А., Оливер, В. и Карсон, Э., 2016 г. Статус обучения в средних и старших классах: изучение профессионального развития, социальной востребовательности и готовности учителей к смешанной педагогике на юго-востоке США. Журнал исследований в области онлайн-обучения, 2 (2), стр. 79-101.
14. Глобальное исследование цифровых операций в 2018 г. «Цифровые чемпионы». PwC. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/iot/digital-champions.pdf

References

1. Makarov V.L. Ekonomika znanij: uroki dlya Rossii // RSM. 2004. №1. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ekonomika-znaniy-uroki-dlya-rossii-rossii (data obrashheniya: 30.08.2022).
2. Al-Samarraie, H., Teng, B.K., Alzahrani, A.I. and Alalwan, N., 2018. E-learning continuance satisfaction in higher education: a unified perspective from instructors and students. Studies in Higher Education, 43(11), pp.2003-2019.
3. Cidral, W.A., Oliveira, T., Di Felice, M. and Aparicio, M., 2018. E-learning success determinants: Brazilian empirical study. Computers & education, 122, pp.273-290.
4. Aparicio, M., Bacao, F. and Oliveira, T., 2016. An e-learning theoretical framework. An e-learning theoretical framework, (1), pp.292-307.
5. Spies M. Digital Transformation in Higher Education. Navitas Ventures Blog. [E`lektronny`j resurs]. URL: https://medium.com/navitas-ventures/digitaltransformation-in-higher-education-17688f19fd5.
6. Dolganova O.I., Mirzoyan M.V. Mnogokriterial`naya ocenka gotovnosti vuza k cifrovoj transformacii // Kreativnaya ekonomika. -2019. -№13-4. -s.811-825.
7. Semenova I.N., Slepuxin A.V. Didakticheskij konstruktor dlya proektirovaniya modelej e`lektronnogo, distancionnogo i smeshannogo obucheniya v vuze // Pedagogicheskoe obrazovanie v Rossii. 2014. №8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/didakticheskiy-konstruktor-dlya-proektirovaniya-modeley-elektronnogo-distantsionnogo-i-smeshannogo-obucheniya-v-vuze (data obrashheniya: 26.08.2022).
8. Moskal, P., Dziuban, C. and Hartman, J., 2013. Blended learning: A dangerous idea? The Internet and Higher Education, 18, pp.15-23.
9. Stein, J. and Graham, C.R., 2020. Essentials for blended learning: A standardsbased guide. Routledge.
10. Gross, O., Garabedian, N., Richard, C., Citrini, M., Sannié, T. and Gagnayre, R., 2020. Educational content and challenges encountered when training service user representatives as peer researchers in a mixed study on patient experience of hospital safety. Research Involvement and Engagement, 6(1), pp.1-11.
11. Moubayed, A., Injadat, M., Nassif, A.B., Lutfiyya, H. and Shami, A., 2018. E-learning: Challenges and research opportunities using machine learning & Data analytics. IEEE Access, 6, pp.39117-39138.
12. Sahin, M., Sule, S. and Seçer, Y.E., 2016. Challenges of Using Audio-Visual Aids as Warm-Up Activity in Teaching Aviation English. Educational Research and Reviews, 11(8), pp.860-866
13. Parks, R.A., Oliver, W. and Carson, E., 2016. The status of middle and high school instruction: Examining professional development, social desirability, and teacher readiness for blended pedagogy in the southeastern United States. Journal of Online Learning Research, 2(2), pp.79-101.
14. Global`noe issledovanie cifrovy`x operacij v 2018 g. «Cifrovy`e chempiony`». PwC. [E`lektronny`j resurs]. URL: https://www.pwc.ru/ru/iot/digital-champions.pdf

Для цитирования: Карикова А.С. Трансформация образовательной среды, связанная с распространением цифровых технологий // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-8/

© Карикова А.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 336.221

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_455

К ВОПРОСУ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ

ON THE ISSUE OF IMPROVING THE TAXATION OF TRANSPORT ORGANIZATIONS

Коротких Юлия Сергеевна, к.э.н., доцент кафедры тракторов и автомобилей ФГБОУ ВО Российский государственный аграрный университет – МСХА имени К.А. Тимирязева, доцент Департамента налогов и налогового администрирования ФГОБУ ВО Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, E-mail: skt.at@yandex.ru

Korotkikh Yulia Sergeevna, Cand. Sci. (Econ.), Assoc. Prof. of the Department of Tractors and Automobiles Federal State Budetary Educational Institution of Higher Education «Russian Timiryazev Agrarian University», Assoc. Prof. of the Department of Taxes and Tax Administration of the Faculty of Taxes, Audit and Business Analysis of the Financial University, E-mail: skt.at@yandex.ru

Аннотация. В статье приведены результаты исследований налогообложения транспортных организаций, а также рассмотрены вопросы по взиманию платы за проезд по платным автомобильным дорогам федерального значения грузовых автомобилей разрешенной массой свыше 12 тонн. Развитие рынка транспортных услуг на территории Российской Федерации является одним из главных факторов развития экономики нашей страны. Ведение бизнеса в области грузовых и пассажирский перевозок имеет специфические особенности, а именно транспортный налог является самым дискуссионным налогом среди налогоплательщиков и органов власти, первые утверждают, что транспортные организации облагаются «тройным» налогообложением в виде транспортного налога, системы взимания платы за проезд по автомобильным дорогам общего пользования федерального значения  «Платон» для автомобилей грузоподъемностью свыше 12 тонн, а также взимание платы по автомобильным дорогам общего пользования федерального значения. Автором представлена сущность транспортного налога, как источника пополнения региональных бюджетов для развития автомобильных дорог, рассмотрены особенности взимания платы с транспортных организаций, в ходе которых дана ее оценка на формирование различных видов бюджетов страны, а также предложен вариант реформирования транспортного налога, так как в настоящее время данный вид налога не учитывает многих факторов в частности пробега автомобилей за налоговый период. В связи с тем, что данный налог в настоящее время носит имущественный характер, это в свою очередь сказывается на необъективности его исчисления, так как не оценивается нанесенный вред автомобильным дорогам каждого автомобиля, на основании этого, предложенный автором способ реформирования транспортного налога позволит объективно осуществлять его взимание с каждого владельца.

Abstract. The article presents the results of research on the taxation of transport organizations, as well as the issues of charging tolls on toll roads of federal significance for trucks with a permitted weight of more than 12 tons. The development of the transport services market on the territory of the Russian Federation is one of the main factors in the development of our country’s economy. Doing business in the field of freight and passenger transportation has specific features, namely, the transport tax is the most controversial tax among taxpayers and authorities, the former claim that transport organizations are subject to «triple» taxation in the form of a transport tax, a toll collection system on public roads of federal significance «Platon» for vehicles with a carrying capacity over 12 tons, as well as the collection of fees on public highways of federal significance. The author presents the essence of the transport tax as a source of replenishment of regional budgets for the development of highways, examines the peculiarities of charging fees from transport organizations, during which its assessment is given for the formation of various types of budgets of the country, and also suggests a variant of reforming the transport tax, since currently this type of tax does not take into account many factors, in particular mileage cars for the tax period. Due to the fact that this tax is currently of a property nature, this in turn affects the bias of its calculation, since the damage caused to the highways of each car is not assessed, based on this, the method of reforming the transport tax proposed by the author will allow it to be collected objectively from each owner.

Ключевые слова: транспортный налог, грузовые перевозки, грузовые автомобили, федеральный бюджет, региональный бюджет, транспортная организация, Платон

Keywords: transport tax, freight transportation, trucks, federal budget, regional budget, transport organization, Platon

Введение

Грузовые перевозки являются неотъемлемой частью экономической отрасли нашей страны и способствуют социально-экономическому развитию регионов, повышению качества жизни населения.

Объем грузовых перевозок на коммерческой основе внутри нашей страны ежегодно растет. На рисунке 1 представлены данные о перевозках грузов на коммерческой основе в разрезе субъектов Российской Федерации.

Представленные данные на графике 1 свидетельствуют о значительном росте грузовых перевозок в допандемийный период. Кроме этого, в ЦФО в период пандемии наращивались объемы перевозок. В связи с этим в стране увеличился и парк грузовых автомобилей (Рисунок 2).

Несмотря на высокие темпы роста грузовых перевозок и числа грузовых автомобилей в настоящее время наблюдается высокая конкуренция на рынке грузовых перевозок, что приводит к высокой себестоимости и убыточности автомобильных перевозок. Кроме этого, на убыточность транспортных предприятий влияет ряд основных экономических затрат, которые вызывают множество разногласий среди грузовладельцев и органов власти [1]:

• транспортный налог;
• система взимания платы за проезд по федеральным дорогам «ПЛАТОН» (для грузовиков грузоподъемностью свыше 12 тонн);
• проезд по платным участкам автомобильных дорог.

Результаты и их обсуждение

Транспортный налог является региональным налогом и представляет собой один из основных источников пополнения бюджетов субъектов Российской Федерации. Он регулируется 28 главой Налогового кодекса Российской Федерации, а также законами субъектов Российской Федерации. Значение транспортного налога в налоговой системе страны обусловлено тем, что он является одним из источников финансирования строительства, содержания и ремонта автомобильных дорог общего пользования, а также ремонта дворовых территорий многоквартирных домов и проездов к ним [6].

В таблице 1 представлены данные о налоговой базе и структуре начислений по транспортному налогу по организациям на примере Тульской области.

Представленные данные в таблице 1 также свидетельствуют о росте количества налогоплательщиков транспортного налога среди организаций. Положительная динамика в первую очередь связана с развитием транспортных логистических компаний в последние годы и доступными возможностями приобретения грузовых автомобилей в кредит и лизинг.

Тем не менее, в настоящее время транспортный налог вызывает множество споров как со стороны налогоплательщиков, отмечающих высокие налоговые ставки, так и со и органов власти, неспособных обеспечить высокую собираемость налога [5, 7].

Законом установлены конкретные налоговые ставки по каждому транспортному средству за лошадиную силу, однако стоит заметить тот факт, что владельцы с одинаковыми мощностями автомобилей за год могут наносить вред дорожному полотну в разной степени. К примеру, один владелец автомобиля, с мощностью двигателя 150 л.с. проезжает за год 1000 км, другой владелец, с аналогичной мощностью двигателя – 10 000 км. И один и другой заплатит одинаковую сумму транспортного налога, однако ущерб, нанесенный автомобильным дорогам, будет совершенно различный. С целью совершенствования транспортного налога считаем необходимым рассмотрение вопроса о применении дифференцированных налоговых ставок, учитывая количество пройденных километров транспортным средством за налоговый период [2, 4].

Еще одной из составляющей экономических затрат транспортных предприятий с 2015 года является система взимания платы за проезд по автомобильным дорогам федерального значения транспортными средствами, имеющими разрешённую максимальную массу свыше 12 тонн – «Платон». Система создана в целях обеспечения соблюдения установленного действующим законодательством порядка взимания платы в счет возмещения вреда, причиняемого автомобильным дорогам общего пользования федерального значения.

Так, вначале реализации системы налогоплательщики, на которых зарегистрированы транспортные средства освобождались от уплаты транспортного налога в отношении каждого автомобиля, имеющего разрешенную максимальную массу свыше 12 тонн, зарегистрированного в реестре транспортных средств системы взимания платы («Платон»), если сумма платы за возмещение вреда, уплаченная в налоговом периоде в отношении такого транспортного средства, превышала сумму исчисленного налога за данный налоговый период или равна ей. Введенные правила носили временный характер и начиная с 2019 года, для владельцев таких автомобилей льгота, согласно которой владельцы большегрузов на сумму платы уменьшали транспортный налог, была отменена и была введена норма, в силу которой разрешается учитывать расходы в виде платежей в систему «Платон» при расчете налога на прибыль в полном объеме в составе прочих расходов на основании статьи 264 НК РФ [3].

После отмены вышерассмотренных норм возникало много разногласий, однако, учитывая тот факт, что средства, получаемые от налогоплательщиков за транспортный налог идут в региональный бюджет и расходуются, соответственно, на региональные дороги, а средства, получаемые от платы за систему «Платон» идут в федеральный бюджет на строительство, ремонт, а также развитие придорожной инфраструктуры федеральных дорог не должно вызывать споров о двойном взимании платы за дороги.

Рассмотрим динамику протяженности автомобильных дорог общего пользования федерального значения (Рисунок 3).

Представленные данные на графике 3 свидетельствует об увеличении протяженности автомобильных дорог общего пользования федерального значения в 2021 году на 18,4 % по сравнению с 2016 годом.

По данным Федерального дорожного агентства «РОСАВТОДОР» с 2020 по 2022 годы общий объем отремонтированных дорог за счет средств госсистемы за время работы увеличится до 3,3 тыс. км, количество мостовых сооружений превысит 130. Капремонт с увеличением до четырех полос движения будет выполнен на 44 участках федеральных автодорог общей протяженностью 600 км, проходящих по территориям 23 регионов страны. Ранее за счет дополнительного финансирования от «Платона» были построены и отремонтированы более 2 000 км проблемных дорог в 40 городах и регионах, 700 км федеральных трасс на выбранных грузоперевозчиками участках 10 автодорог и 31 мост в 20 субъектах РФ.

Кроме этого, по решению Правительства РФ до 2025 года порядка 20 тыс. км региональных дорог станут федеральными, что увеличит их протяженность почти на 40% [3].

Таким образом не вызывает сомнений о целесообразности введения системы взимания платы за проезд по федеральным дорогам автомобилей грузоподъемностью свыше 12 тонн.

Кроме системы «Платон» в России существуют платные федеральные дороги. В настоящее время существует ряд платных автомобильных дорог: М-1 «Беларусь», М-3 «Украина», М-4 «Дон», М-11 «Нева», Автомобильная дорога ЦКАД. Во избежание двойной платы за проезд для автомобилей разрешенной массой свыше 12 тонн на законодательном уровне на основании Федерального закона от 08.11.2007 №257-ФЗ (ред. От 15.04.2022 ) ст. 31.1 установлено, что взимание платы в счет возмещения вреда, причиняемого автомобильным дорогам такими транспортными средствами не применяются к платным автомобильным дорогам, платным участкам автомобильных дорог.

Заключение

Таким образом рассмотренные выше затраты транспортных организаций на содержание автомобильных дорог не вызывают сомнений в целесообразности таких сборов. Оценив действующие системы пополнения дорожных фондов необходимо рассмотреть вопрос о реформировании налогообложения транспортного налога, а именно следует, по мнению автора, учитывать такой фактор как пробег автомобиля за налоговый период, что позволит более точно оценивать нанесенный ущерб автомобильным дорогам по каждому конкретному автомобилю.

Список источников

1. Абакарова Р.Ш. Транспортный налог: направления совершенствования // Экономика и предпринимательство. 2022. № 2 (139). С. 108-111.
2. Бакаева А.С., Семенова А.В., Фадеев К.А.К вопросу о целесообразности совершенствования транспортного налога в Российской Федерации // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 34. С. 1948-1953.
3. Дорош Л.Ч. Экономическое обоснование применения системы Платон // Ростовский научный вестник. 2021. № 11. С. 109-117.
4. Изиева В.С. Транспортный налог и проблемы администрирования в РФ // Академическая публицистика. 2020. № 4. С. 224-227.
5. Каширина М.В., Салихов Г.М.Актуальные проблемы и пути реформирования транспортного налога в России // Московский экономический журнал. № 5 (1), 2018. С. 378-392.
6. Шумяцкий Р.И.Транспортный налог в России: новые подходы в исчислении // Сибирская финансовая школа. 2021. № 2 (142). С. 80-82.
7. Яловая А.С., Чернов Ю.И.Транспортный налог в российской федерации: основные проблемы и пути их решения // Эпомен. 2022. № 68. С. 356-362.

References

1. Abakarova R.Sh. Transportny`j nalog: napravleniya sovershenstvovaniya // E`konomika i predprinimatel`stvo. № 2 (139). S. 108-111.
2. Bakaeva A.S., Semenova A.V., Fadeev K.A. K voprosu o celesoobraznosti sovershenstvovaniya transportnogo naloga v Rossijskoj Federacii // Innovacii. Nauka. Obrazovanie. 2021. № 34. S. 1948-1953.
3. Dorosh L.Ch. E`konomicheskoe obosnovanie primeneniya sistemy` Platon // Rostovskij nauchny`j vestnik. № 11. S. 109-117.
4. Izieva V.S. Transportny`j nalog i problemy` administrirovaniya v RF // Akademicheskaya publicistika. № 4. S. 224-227.
5. Kashirina M.V., Salixov G.M. Aktual`ny`e problemy` i puti reformirovaniya transportnogo naloga v Rossii // Moskovskij e`konomicheskij zhurnal. № 5 (1), 2018. S. 378-392.
6. Shumyaczkij R.I. Transportny`j nalog v Rossii: novy`e podxody` v ischislenii // Sibirskaya finansovaya shkola. 2021. № 2 (142). S. 80-82.
7. Yalovaya A.S., Chernov Yu.I. Transportny`j nalog v rossijskoj federacii: osnovny`e problemy` i puti ix resheniya // E`pomen. 2022. № 68. S. 356-362.

Для цитирования: Коротких Ю.С. К вопросу совершенствования налогообложения транспортных организаций // Московский экономический журнал. 2022. № 8.  URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-5/

© Коротких Ю.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 37.041

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_454

ФОРМИРОВАНИЕ ПОТРЕБНОСТИ В САМООБРАЗОВАНИИ У СТУДЕНТОВ ВУЗА

FORMATION OF THE NEED FOR SELF-EDUCATION AMONG UNIVERSITY STUDENTS

Герасимова Вера Александровна, аспирант кафедры методологии образования, ФГБОУ ВО «Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского», grishkova09@mail.ru

Gerasimova Vera Aleksandrovna, Postgraduate student of the Department of Educational Methodology, Saratov National Research State University named after N.G. Chernyshevsky, grishkova09@mail.ru

Аннотация. В статье проведено исследование процесса формирования потребности в самообразовании у студентов вуза. Автор указывает, что с учетом меняющейся образовательной среды, которая, скорее всего, сохранит потребность организации смешанных форм образования, формирование потребностей студентов к самообразованию  представляет собой  необходимое направление работы педагогов, поскольку  повышение  у  студентов навыков самостоятельной работы и обращение их на основе самостоятельного решения к поиску новых знаний и освоению отсутствующих ранее навыков позволит повысить эффективность образовательного процесса.

Abstract. The article studies the process of formation of the need for self-education among university students. The author points out that, taking into account the changing educational environment, which is likely to retain the need for the organization of mixed forms of education, the formation of students’ needs for self-education is a necessary direction of teachers’ work, since increasing students’ skills of independent work and turning them on the basis of an independent decision to search for new knowledge and mastering previously absent skills will increase efficiency the educational process.

Ключевые слова: студенты вуза, потребность в самообразовании, личностный рост, педагогическое взаимодействие

Keywords: university students, the need for self-education, personal growth, pedagogical interaction

Самообразование выступает необходимым условием развития  активной личности в течение всей жизни. Необходимость развивать умения самостоятельного получения знаний и умений вызвана особенностями динамичного развития окружающего мира, когда, изменения в науке и технологиях происходит ежедневно, и оставаться в статичном состоянии – значит, остановиться в развитии.

Потребность в самообразовании у студентов  вузов в современных условиях  возникает также и по причине сложившейся неблагоприятной ситуации, вызванной развитием и распространением коронавирусной инфекции. Переход   вузов на дистанционный формат работы стал стимулом обращения студентов к новым формам работы, которые часто были не возможны   без самообразования[6].

Весной 2020 года университеты по всему миру были вынуждены перевести очное обучение в онлайн из-за вспышки коронавирусной болезни 2019 (COVID-19). В целом, этот внезапный переход к онлайн-обучению, названный экстренным дистанционным обучением , а впоследствии и экстренным дистанционным обучением , поставил перед студентами множество задач. Так, переход к экстренному дистанционному обучению дал студентам больше самостоятельности и увеличил потребность в контроле над собственным учебным процессом.

В условиях реализации дистанционной формы обучения в вузе  перед педагогами встала важная задача – не  только грамотно построить процесс онлайн-обучения,  но и осуществить работу по формированию у студентов вуза потребности к самообразованию, поскольку без таковой результативность самого процесса образования может быть сведена   нулю [4]. Кроме того, педагогам также было необходимо  отслеживать адаптацию студентов к  новой форме образования параллельно с контролем применения ими различных форм самообразования.

Как в очной, так и в онлайновой среде высшего образования студенты университетов уже обладают значительной автономией. Им необходимо планировать, отслеживать и контролировать свой собственный процесс обучения во время самообучения и, таким образом, осуществлять самообразование. В самообразовании можно выделить три основные категории стратегий обучения: когнитивные, метакогнитивные и стратегии управления ресурсами. Когнитивные и метакогнитивные стратегии используются для обработки информации, мониторинга и контроля понимания, тогда как стратегии управления ресурсами используются для создания оптимальных условий обучения. Стратегии управления ресурсами относятся к управлению внешними ресурсами, например, при поиске помощи или организации своего рабочего места, а также к управлению и регулированию внутренних ресурсов, таких как регулирование усилий, управление временем, регулирование внимания и мотивация [5].

Учитывая внезапный переход к экстренному дистанционному обучению в начале пандемии COVID-19 в сочетании с внешними стрессовыми факторами, такими как неуверенность в ситуации, отвлечение внимания дома и снижение социального взаимодействия, а также более высокие уровни автономии, стратегии управления ресурсами могли сыграть важную роль в успешной адаптации к дистанционному обучению в чрезвычайных ситуациях. Студенты, в первую очередь, приняли эффективные когнитивные и метакогнитивные стратегии благодаря своему опыту независимости во время учебы в вузе, но им пришлось быстро адаптировать эти стратегии, чтобы применить их в новой ситуации.  В литературе отмечено, что эффективные стратегии управления ресурсами положительно связаны с когнитивными, эмоциональными и мотивационными аспектами обучения. Что касается когнитивных факторов, стратегии управления ресурсами, в частности регулирование усилий, управление временем и регулирование внимания (концентрация и устранение отвлечений), они были положительно связаны с академической успеваемостью как при личном общении, так и при личной встрече или в  среде онлайн-обучения [2].

Что касается эмоциональных факторов, негативные эмоции негативно влияют на аспекты стратегии управления ресурсами, такие как организация академического учебного времени и мотивация вкладывать усилия в учебу. Кроме того, было обнаружено, что стратегии управления ресурсами, такие как регулирование усилий и управление временем, а также внутренняя мотивация, положительно связаны с академической адаптацией.

Тем не менее, адаптация к более высоким уровням автономии и самообразования, а также успешное применение этих стратегий управления ресурсами – непростая задача для многих студентов. Недавний систематический обзор показал, что студенты, решившие участвовать в онлайн-обучении (смешанном), с трудом используют эти стратегии адекватно; они сталкиваются с саморегуляцией, мотивационным контролем, поиском помощи и своими технологическими компетенциями в качестве основных проблем.

Появляется все больше свидетельств того, что процессы саморегуляции и самообразования, включая стратегии управления ресурсами, различаются у разных людей. Кроме того, было показано, что студенты  с лучшими навыками саморегуляции обучения имеют более высокую академическую успеваемость и  повышенный интерес к самообразованию. Учитывая индивидуальные различия в области самообразования и саморегулируемого обучения, студенты могут по-разному реагировать в ситуации экстренного дистанционного обучения: некоторым из них может быть трудно сосредоточиться, тогда как другие могут удвоить свои усилия, чтобы  эффективно адаптироваться в новой среде. Это соответствует социальной когнитивной структуре саморегуляции, которая предполагает саморегулируемое обучение как взаимодействие между личными, поведенческими факторами и факторами окружающей среды.

Обучение находится в определенных контекстах, и процессы саморегуляции могут различаться в зависимости от контекста. Например,  специалисты изучили профили  самообразования и саморегулируемого обучения для студентов, обучающихся онлайн и смешанного обучения. Было выявлено пять профилей саморегуляции, причем студенты, обучающиеся онлайн, с большей вероятностью принадлежат к более адаптивным профилям. Студенты с самыми высокими оценками также имели самые высокие уровни управления временем, регулирования усилий и мотивации, что указывает на то, что индивидуальный подход к обучению влияет на производительность [4]. Выявление подгрупп студентов, например, тех, кто испытывает серьезные трудности, и тех, кто способен легче адаптироваться, и понимание различных профилей адаптации во время экстренного дистанционного обучения может дать важную информацию о том, как оказывать индивидуализированную поддержку студентам в области развития навыков самообразования.

Однако, как показывает практика, большинство студентов не могут воспользоваться преимуществами более высокого уровня автономии, связанного с экстренным дистанционным обучением, и учитывая важность этих навыков для академических достижений и развития уровня самообразования в онлайн-обучении, необходимо поддерживать таких студентов в их саморегулируемом обучении. Так, необходимо изучить, например, могут ли подсказки, включенные в онлайн-лекции, помочь студентам в профилях с низкой адаптацией отслеживать и контролировать свое понимание и улучшать регуляцию внимания и мотивацию.

Различие между студентами в их способности к формированию навыков самообразования и адаптации к экстренному дистанционному обучению может быть дополнительно объяснено личностными факторами. Некоторые студенты, например, чувствуют себя в большей безопасности, участвуя в онлайн-образовании. С другой стороны, более экстравертированные студенты могут больше страдать от изоляции и ограниченного сотрудничества в образовании. И если первый фактор может позитивно влиять на развитие потребностей в самообразовании, то второй будет иметь влияние отрицательное [3]. Кроме того, возраст может быть косвенным показателем большего опыта в высшем образовании и, следовательно, лучшей способности к саморегулированию. Индивидуальная поддержка, зависящая от способности к развитию навыков самообразования и потребностей в них,  может быть полезной.

Таким образом, с учетом меняющейся образовательной среды, которая, скорее всего, сохранит потребность организации смешанных форм образования, формирование потребностей студентов к самообразованию  представляет собой  необходимое направление работы педагогов, поскольку  повышение  у  студентов навыков самостоятельной работы и обращение их на основе самостоятельного решения к поиску новых знаний и освоению отсутствующих ранее навыков позволит повысить эффективность образовательного процесса.  Личность, которая готова на поиск нового по личной инициативе, всегда будет востребована в новой общественной формации; так как выход за пределы  вуза предполагает самостоятельный поиск себя в профессии, такие студенты  будут способны не только грамотно решать поставленные перед ними задачи, но и осуществлять поиск нестандартных решений, способствующих росту результативных показателей компании, в которой они будут работать.

Список источников

1. Антипов П.Л. Самообразование студентов вузов в контексте новой парадигмы образования // Теория и практика общественного развития. 2013. №12.
2. Калугин Ю.Е., Зуйкова М.А. Готовность к профессиональному самообразованию студентов вуза // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. 2013. №3.
3. Качалов Д.В. Формирование культуры самообразования у студентов вуза // Мир науки. Педагогика и психология. 2016. №5.
4. Медведев И. Ф. Содержание и технологии самообразования студентов в техническом вузе // МНКО. 2011. №4-1.
5. Мерецкая Т,В. Особенности профессионального самообразования студентов педагогических вузов // Новые импульсы развития: вопросы научных исследований. 2020. №1-2.
6. Kitsantas, A., Winsler, A., and Huie, F. (2008). Self-regulation and ability predictors of academic success during college: a predictive validity study.  Adv. Acad.20, 42–68. doi: 10.4219/jaa-2008-867

References

1. Antipov P.L. Self-education of university students in the context of a new paradigm of education // Theory and practice of social development. 2013. No.12.
2. Kalugin Yu.E., Zuikova M.A. Readiness for professional self-education of university students // Humanities, socio-economic and social sciences. 2013. №3.
3. Kachalov D.V. Formation of a culture of self-education among university students // The world of science. Pedagogy and psychology. 2016. No.5.
4. Medvedev I. F. Content and technologies of self-education of students in a technical university // MNKO. 2011. №4-1.
5. Meretskaya T, V. Features of professional self-education of students of pedagogical universities // New impulses of development: issues of scientific research. 2020. No.1-2.
6. Kitsantas A., Winkler A. and Hewil F. (2008). Self-regulation and abilities predicting academic success in college: A study of predictive validity. J. Adv. Acad. 20, 42-68. doi: 10.4219/jaa-2008-867

Для цитирования: Герасимова В.А. Формирование потребности в самообразовании у студентов вуза // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-4/

© Герасимова В.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 681.5

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_453

АНАЛИЗ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ АВТОМАТИЗАЦИИ БИЗНЕС ПРОЦЕССОВ ОРГАНИЗАЦИИ

ANALYSIS OF MATHEMATICAL METHODS FOR AUTOMATION OF BUSINESS PROCESSES OF ORGANIZATION

Шевченко Евгения Владимировна, НИУ «Высшая школа экономики», shevchenkozhvv@gmail.com

Радкевич Евгения Витальевна, инженер-физик НИЯУ «Московский инженерно-физический институт» (МИФИ), sidorenkoeve@inbox.ru

Горбачев Сергей Алексеевич, НИУ «Московский государственный строительный университет», gorbsergo@mail.ru

Горбачев Семен Алексеевич, НИУ «Московский авиационный институт», gorbsemgo@gmail.com

Титов Александр Юрьевич, специалист ГОУ ВПО «Кубанский государственный университет», altiu@bk.ru

Shevchenko Evgeniia Vladimirovna, Higher School of Economics, shevchenkozhvv@gmail.com

Radkevich Evgeniia Vitalevna, Engineer-physicist of the Moscow Engineering Physics Institute (MEPhI), sidorenkoeve@inbox.ru

Gorbachev Sergei Alekseevich, NRU «Moscow State University of Civil Engineering», gorbsergo@mail.ru

Gorbachev Semen Alekseevich, NRU «Moscow Aviation Institute», gorbsemgo@gmail.com

Titov Aleksandr Iurevich, specialist of the State Educational Institution of Higher Education «Kuban State University», altiu@bk.ru

Аннотация. Возрастающая сложность программных компонентов в системах автоматизации требует систематического подхода к тестированию, чтобы обеспечить эффективное и действенное тестирование в случае изменений. Мы представили адаптированный подход разработки через тестирование (TDD) для программного обеспечения в области автоматизации и провели начальное технико-экономическое обоснование с использованием выбранных моделей из семейства диаграмм UML. Будущая работа включает в себя применение процессного подхода в более широком контексте приложений у отраслевых партнеров, изучение автоматического кода и тестовых сценариев с инструментальной поддержкой на основе этих моделей. А также технологический процесс генерации для поддержки системных инженерных процессов при разработке систем автоматизации.

Abstract. The increasing complexity of software components in automation systems requires a systematic approach to testing to ensure efficient and effective testing in case of changes. We presented an adapted test-driven development (TDD) approach for automation software and conducted an initial feasibility study using selected models from the UML diagram family. Future work includes applying the process approach to the broader application context of industry partners, examining automated code and instrumented test cases based on these models. As well as the technological process of generation to support system engineering processes in the development of automation systems.

Ключевые слова: автоматизация, математические методы, системный анализ, технико-экономические показатели, электротехника, моделирование и кодирование, менеджмент организации

Key words: аutomation, mathematical methods, systems analysis, technical and economic indicators, electrical engineering, modeling and coding, organisation management

Введение

Потребности бизнеса в гибких системах автоматизации, таких как эффективная реконфигурация производственных предприятий, способствуют переносу функций автоматизации с аппаратных на программные компоненты. Программные компоненты, встроенные в общую отраслевую и/или потребительскую платформу, обеспечивают высокую гибкость за счет автоматической реконфигурации и быстрого реагирования на часто меняющиеся требования. Тем не менее, в области проектирования систем автоматизации мы наблюдали сильное внимание к разработке аппаратного обеспечения и ограниченные инженерные процессы в разработке программного обеспечения. Таким образом, существует потребность в укреплении потенциала разработки программного обеспечения путем (а) внедрения систематических подходов к процессу, (б) конструктивных подходов к разработке программного обеспечения и (в) эффективных аналитических мероприятий по обеспечению качества для оценки качества (программного) продукта, как проработанное аппаратное решение.

В машиностроении на обработку деталей уходит всего 2-3% всего времени. Значительное время уходит на межоперационное хранение и транспортировку. Производительность автоматического склада определяет экономические показатели предприятия в целом. Кроме того, ассортимент и аварийный запас продукции, хранящейся на складе, должны обеспечивать стабильную работу в условиях изменения производственной программы. Данная статья посвящена алгоритму, лежащему в основе цифрового взаимодействия автоматического склада как киберфизической системы. Внедрение интерактивных цифровых технологий обеспечило широкое применение гибких производственных систем (ГПС). Это позволяет обобщить их составные элементы для формирования их структуры [1], в которой автоматический склад (АС) является одним из важнейших элементов, во многом определяющих показатели всего производства. По информации, предоставленной компаниями-производителями, в среднем завод использует до 40 % производственных площадей под складские помещения с высокой стоимостью, при этом их объемные площади используются очень мало [2]. Кроме того, фактическое время обработки изделий составляет около 3% и менее, откуда следует, что темп и характер работы АРМ накладывают ограничения на производительность ФМС, производительность и разнообразие номенклатуры, влияющие на степень гибкости всего производства и основных технико-экономических характеристик. Идентификация эффективного программного процесса, основанного на тестировании, для создания тестовых сценариев на основе моделей в области промышленной автоматизации. Современный автоматизированный склад промышленного производства оснащен датчиками для определения типа, размера, веса, срока годности каждой SKU. Также есть роботы для перемещения SKU, алгоритмы управления и интерфейс для взаимодействия с внешними сервисами. При разработке такой киберфизической системы необходимо оптимизировать ее основные параметры. При проектировании систем сверху вниз модели могут быть уточнены на основе моделей структуры и поведения из семейства диаграмм UML за 11 шагов. Исследование моделей, которые поддерживают генерацию тестовых случаев в контексте проектирования систем автоматизации. Результаты технико-экономического обоснования показали, что модели могут поддерживать статическое и динамическое моделирование. Статические модели необходимы в качестве основы для описания системы. Диаграммы поведения и взаимодействия позволяют напрямую выводить тестовые примеры на основе моделей. Тем не менее, выбор моделей сильно зависит от сложности и размера проекта.

Методы: Эмпирические, математические.

Если задача повышения гибкости основного оборудования ФМС решается в целом, как разработкой программного обеспечения, так и большим разнообразием обрабатывающих инструментов и приспособлений, то автоматические склады в настоящее время заняты в основном отработкой алгоритмов работы робот-укладчик, имеющий определенный предел, обусловленный жестко детерминированной структурой подавляющего большинства [3] конструкций АРМ. Поскольку все товары (SKU — единица хранения), поступающие на АРМ, имеют цифровую маркировку (штрих-код, QR-коды, RFID), в котором разрешено межмашинное взаимодействие (M2M), информация о габаритах и ​​весе товаров доступна серверу управления складом.

Чтобы повысить степень гибкости автоматических складов и сделать их более соответствующими другим элементам ФМС, необходимо обеспечить возможность гибкой перестройки его конструкции под параметры хранимых товаров. Исследования и анализ современных складов показывают, что в настоящее время, с учетом технических возможностей, наиболее рациональным решением является реализация автоматических складов с ячейками изменяемых размеров. Для эффективной разработки таких систем необходимо разработать методы расчета их основных показателей с учетом основных особенностей работы в составе ФМС. Есть несколько отчетов об использовании моделей UML в области систем автоматизации. Модели могут поддерживать (а) систематическое проектирование систем и компонентов автоматизации и (б) систематическое создание тестовых сценариев на различных уровнях на основе подходов к моделированию, предоставляемых UML. В этой работе мы сосредоточимся на прямом процессе генерации тестовых случаев, адаптированном к области систем автоматизации, то есть с использованием (а) концепции «сначала тестирование» и (б) моделей генерации тестовых случаев. Некоторые статьи ссылаются на адаптивные стратегии тестирования программного обеспечения, например, для онлайн-модификаций тестовых случаев в процессе тестирования. Тем не менее, в этой статье под адаптацией понимается изменение общепринятых практик генерации тестовых сценариев, основанных на разработке программного обеспечения для бизнеса. Мы представляем адаптированный процесс TDD для создания тестовых случаев в области систем промышленной автоматизации и определяем набор моделей, который позволяет систематически выводить тестовые примеры, которые можно запускать автоматически. Мы оцениваем адаптированный процесс TDD в эмпирическом технико-экономическом обосновании, основанном на промышленном примере использования, чтобы проанализировать сильные и слабые стороны подхода.

Обсуждение

Автоматические склады, проектируемые и эксплуатируемые в настоящее время, представляют собой систему многоячеечных стеллажей, обслуживаемых роботом-укладчиком, размеры ячеек определяются при проектировании и не изменяются после строительства склада. Объем V товаров, хранящихся на складе, является переменным, а пределы диапазона его изменения обусловлены мощностями используемого в ФМС оборудования и вспомогательных средств (транспорт, роботы и т.п.) и заранее известны, что может выразить соотношением Vmin < V < Vmax. Кроме того, объемы товаров в потоке поставок на такие склады являются весьма стохастическими величинами, которые можно охарактеризовать плотностью распределения, на которую также влияют такие основные факторы, как направленность производства, используемое оборудование, а также производственная программа, осуществляемый контроль над процессом выбора производственной программы как того рычага, с помощью которого можно влиять на показатели ФМС в целом и на работу автоматического склада в частности.

Описанная модель жесткого склада послужит отправной точкой для анализа. Видно, что на таком складе объем ячеек соответствует максимальному складированию товаров Vmax, кроме того, за счет разработки оптимальных алгоритмов управления в одной ячейке может храниться несколько единиц товаров меньшего объема. Пусть n — количество штучных товаров в ячейке относительно объема V (признак D1); другая характеристика D2, соответствующая идеальному варианту размещения при многократных объемах товаров на складе, в то время как любая характеристика размещения на жестком складе всегда будет ниже D2.

Из полученных значений можно определить важнейший параметр склада – коэффициент использования объема, который численно равен величине отношения занятого объема ячеек, в которых хранятся товары [4], к их общему количеству. объем, и обозначается как KV.

Далее, при обычно используемом нормированном распределении [5] влияние оказывает только значение отношения Vmax /Vmin. Для количественного описания дискретности и степени перегруппировки и, следовательно.

Граница известна, что даже при неполной информации всегда позволяет провести предварительную оценка выгоды перестройки. Величина KV является функцией закона распределения объемов, показатель дискретности и характеристики грузоподъемности. Несмотря на кажущуюся сложность предложенного уравнения, результаты расчета по этой формуле можно представить достаточно наглядно. Компоненты программного обеспечения обеспечивают все большую часть добавленной стоимости в системах автоматизации и становятся более сложными для создания и тестирования. Разработка через тестирование (TDD) программных систем успешно используется для гибкой разработки программных систем для бизнеса. Тестовые примеры определяют внедрение системы и могут выполняться автоматически после внесения изменений в программное обеспечение (непрерывная интеграция и стратегия сборки). Однако процессы TDD необходимо адаптировать для разработки систем автоматизации управления, когда реальные системы сложно моделировать и тестировать автоматически. В этой статье мы представляем адаптированный процесс TDD из области разработки программного обеспечения для бизнеса в разработку промышленной автоматизации. Мы определяем набор моделей UML, которые позволяют систематически выводить тестовые примеры. На основе первоначального эмпирического исследования мы оцениваем адаптированный процесс TDD на основе промышленного варианта использования, чтобы определить сильные и слабые стороны этого подхода. Основные результаты исследования заключались в том, что модели UML позволили эффективно выводить тестовые примеры в контексте исследования.[6]

Различные требования к системам автоматизации (например, критичные ко времени требования, циклические операции контроллеров, безопасность) требуют систематической оценки возможных методов разработки программного обеспечения для бизнеса и их применимости в области систем автоматизации. В области разработки систем автоматизации мы обнаружили ряд новых проблем, которые могут быть решены с помощью концепции программных компонентов: изменения требований и свойств системы (например, во время разработки систем, технического обслуживания) могут решаться с помощью программных компонентов. Тем не менее, изменения должны тестироваться систематически и эффективно. Таким образом, мы видим потребность в тестовой среде для обеспечения инструментальной поддержки систематического тестирования. [7-9]

Выводы

Итак, вышеприведенные данные позволяют определить изменение основных параметров АР после перехода к их организации с переставляемыми размерами ячеек. Полученные результаты касаются только функционирования собственно складской зоны и могут быть представлены в виде алгоритмов, объединяющих конкретные характеристики товаропотоков (включая количественные и качественные показатели товаров), структурные характеристики АРМ, а также данные робота-укладчика, а только те, которые были необходимы при расчетах и ​​взяты в наиболее обобщенном виде. Для разработки гибкой автоматической складской системы необходимо определить взаимосвязь между двумя указанными группами параметров, с добавлением динамических и конструктивных характеристик робота-штабелера, что позволит связать их воедино в единое целое. Это необходимо по той причине, что в ФМС взаимодействие с АРМ происходит практически всегда через робота-укладчика, который поэтому является важным звеном производственной цепочки, и в нашем случае его разработка должна производиться совместно с разработкой конструкции склада с переставляемыми размерами ячеек.

Список источников

1. Пищухин, А.М. Автоматизация на основе мультиструктурных систем. — Оренбург: ОГУ 2001.
2. ГОСТ 23004-78. Механизация и автоматизация технологических процессов в машиностроении и приборостроении. Основные термины, определения и обозначения. М.: Издательство стандартов.- 1978.
3. Теория автоматического управления. Ч.1 Теория линейных систем автоматического управления.- М.: Высшая школа, 1986.
4. Пищухин, А.М. О решении задачи порождения метасистемы. / Пищухин А.М., Сахарова Н.С., Ахмедьянова Г.Ф. // Фундаментальные исследования. 2014. № 11-8.
5. Евсюков, В.Н., Пищухин А.М. Системность процесса управления: Учебное пособие.-Оренбург: ОГУ, 2000.
6. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач.-М.: Радио и связь, 1990.
7. Третьяк, Л.Н. Автоматизация управления процессом производства пива с заданными свойствами / Л.Н. Третьяк // Вестн. Оренбург.гос. ун-та. — 2010. — № 10.
8. Первозванский, А.А. Курс теории автоматического управления.-М.: Наука, 1986.
9. Пищухин, А.М. Теоретические основы выбора средств автоматизации технологических процессов: Учебное пособие. — Оренбург: ГОУ ОГУ 2004.

References

1. Pishchukhin, A.M. Automation based on multistructural systems. — Orenburg: OSU 2001.
2. GOST 23004-78. Mechanization and automation of technological processes in mechanical engineering and instrument making. Basic terms, definitions and designations. M .: Publishing house of standards. — 1978.
3. Theory of automatic control. Part 1 Theory of linear automatic control systems. — M .: Higher school, 1986.
4. Pishchukhin, A.M. On the solution of the problem of generating a metasystem. / Pishchukhin A.M., Sakharova N.S., Akhmedyanova G.F. // Fundamental research. 2014. No. 11-8.
5. Evsyukov, V.N., Pishchukhin A.M. Consistency of the management process: Textbook. — Orenburg: OSU, 2000.
6. Clear J. Systemology. Automation of solving system problems. — M : Radio and communication, 1990.
7. Tretyak, L.N. Automation of beer production process control with specified properties / L.N. Tretiak // Vestn. Orenburg.state. university — 2010. — No. 10.
8. Pervozvansky, A.A. Course of the theory of automatic control. -M.: Nauka, 1986.
9. Pishchukhin, A.M. Theoretical foundations for the choice of means of automation of technological processes: Textbook. — Orenburg: GOU OGU 2004.

Для цитирования: Шевченко Е.В., Радкевич Е.В., Горбачев С.А., Горбачев С.А., Титов А.Ю. Анализ математических методов для автоматизации бизнес процессов организации // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-3/

© Шевченко Е.В., Радкевич Е.В., Горбачев С.А., Горбачев С.А., Титов А.Ю., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_452

РАЗВИТИЕ НАВЫКОВ БИЗНЕС-МОДЕЛИРОВАНИЯ У СТУДЕНТОВ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СПЕЦИАЛЬНОСТЕЙ

DEVELOPMENT OF BUSINESS MODELING SKILLS AMONG STUDENTS OF ECONOMIC SPECIALTIES

Шнайдерман Анжела Вадимовна, старший преподаватель, Кафедра экономической теории и анализа, Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета, a.v.shnajderman@strbsu.ru

Балахнин Владислав Владимирович, НИУ «Высшая Школа Экономики», vvbalakhnin@icloud.com

Калякина Инесса Македоновна, доцент, к.э.н., кафедра Экономика и управление, Политехнический институт (филиал) Донского Государственного технического университета (ДГТУ) в г. Таганроге, Inessakalyakina@yandex.ru

Корнюхин Андрей Алексеевич, Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет, andreykornyukhin@yandex.ru

Валинуров Альберт Маратович, Сургутский Государственный университет — (СурГУ), albert.valinurov.96@gmail.com

Schneiderman Angela Vadimovna, Senior Lecturer, Department of Economic Theory and Analysis, Sterlitamak Branch of Bashkir State University, a.v.shnajderman@strbsu.ru

Balakhnin Vladislav V., Higher School of Economics,vvbalakhnin@icloud.com

Kalyakina Inessa Makedonovna, Associate Professor, Candidate of Economics, Department of Economics and Management, Polytechnic Institute (Branch) Don State Technical University (DSTU) in Taganrog, Inessakalyakina@yandex.ru

Kornyukhin Andrey Alekseevich, St. Petersburg State University of Economics, andreykornyukhin@yandex.ru

Valinurov Albert Maratovich, Surgut State University — (SurGU), albert.valinurov.96@gmail.com

Аннотация. В статье рассмотрены особенности развития навыков бизнес-моделирования у студентов экономических специальностей. Автор отмечает, что компьютерное бизнес-моделирование формирует у студентов многоуровневый опыт обучения и развивает межличностные навыки, такие как стратегические способности, принятие решений и анализ данных, а также знания, получаемые в результате их взаимодействия с другими людьми и их размышлений о своих действиях и результатах. Эти результаты соответствуют компетенциям выпускников высшей школы, востребованным современными компаниями.

Abstract. The article discusses the features of the development of business modeling skills among students of economic specialties. The author notes that computer business modeling forms students’ multi-level learning experience and develops interpersonal skills, such as strategic abilities, decision-making and data analysis, as well as knowledge gained as a result of their interaction with other people and their reflections on their actions and results. These results correspond to the competencies of high school graduates demanded by modern companies.

Ключевые слова: студенты-экономисты, бизнес-моделирование, компьютерные модели, развитие навыков моделирования

Keywords: economics students, business modeling, computer models, development of modeling skills

Существующие образовательные модели подчеркивают необходимость подготовки студентов экономических специальностей к их будущей профессиональной карьере, а также поощряют развитие их компетенций и навыков, стремясь найти баланс между техническими («жесткими») навыками и социальными («мягкими») навыками. Внедрение информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) обеспечивает новые сценарии обучения и обучающие процессы обучения в форме не только понимания и знаний, но также ноу-хау и экспериментирования[2].

Компьютерные  модели и деловые игры имитируют ситуации рыночной конкуренции того же уровня и сложности, что и те, которые учащиеся могут найти в реальной ситуации, которые трудно воспроизвести в классе, например, быть владельцем компании или быть в состоянии сделать решения на высоком уровне. Они обеспечивают всестороннее видение в качестве прокси для реального обучения [1]. Студенты могут развивать соответствующие трансверсальные компетенции, такие как командная работа, общение или предварительная деятельность, путем тестирования реальных бизнес-сценариев. Кроме того, они могут включать сетевые элементы и краудсорсинг, которые способствуют формированию и выявлению лидерских навыков [5].

Кроме того, инструменты моделирования позволяют учащимся применять свои теоретические знания и развивать свои социальные навыки как в классе, так и за его пределами. Они позволяют университетам лучше использовать свои ресурсы и сокращать расходы, обеспечивая при этом доступ к качественному образованию. Расширение или глобализация высшего образования является одним из наиболее заметных достижений общества всеобщего благоденствия, но текущий социально-экономический контекст требует пересмотра устойчивости традиционной университетской модели не только в отношении ее экономической жизнеспособности, но и в отношении социальные аспекты [7].

Компьютерное моделирование и деловые игры являются частным случаем геймификации, то есть восходящей тенденцией с точки зрения игрового обучения. Исследование геймификации является относительно новым, и специалисты подчеркивают преимущества использования геймификации в обучении. Например, его использование повышает эффективность процесса обучения, облегчая только практическое применение междисциплинарных знаний, полученных в классе, но также и путем развития основных навыков межличностного общения для работы в фирме, таких как работа в команде, критическое мышление или решение проблем [4].

Хотя компьютерное моделирование и деловые игры как инструмент поддержки обучения требуют, чтобы профессора настраивали механику, динамику и эмоции, чтобы игра достигла своей цели, результаты поощряют развитие аналогичного опыта в других областях знаний. Мощные технологии обучения, такие как симуляторы, позволяют достигать высоких знаний и приобретать новые компетенции посредством большей приверженности, участия, удовольствия и общей удовлетворенности учащихся.

Компьютерные модели, симуляции и  деловые игры приобретают все большее значение в качестве методов преподавания и обучения в высших учебных заведениях в последние годы. Специалисты разработали типологию симуляций и игр, которая различает компьютерные и некомпьютерные симуляции и игры. В центре внимание исследователей лежит способность компьютерных моделей и деловых игр повышать мотивацию и вовлеченность учащихся в процесс обучения, что можно отнести, в том числе, к использованию социальных сетей и цифровых ресурсов. Это подтверждается тем фактом, что нынешнее поколение студентов университетов включает в себя как поколение миллениалов (в основном студенты, заканчивающие бакалавриат), так и поколение Z (новые студенты, поступающие в университеты), которые часто пользуются Интернетом и социальными сетями, поскольку они частью их жизни и социализации с самого начала [5].

Компьютерные модели, симуляции или  деловые игры, используемые педагогами, пытаются имитировать или представлять аспекты реального мира, чтобы облегчить обучение, и они могут выступать в качестве моста между традиционным обучением в классе и обучением в реальном мире. Например, студенты могут принимать решения по аспектам маркетинга, финансов, производства или человеческих ресурсов в компьютерной бизнес-симуляции и видеть результаты этих решений на рынке без какого-либо взаимодействия с реальными фирмами, виртуально преодолевая определенные проблемы. Кроме того, с точки зрения обучения учащиеся могут учиться в процессе совершения ошибок, поскольку люди больше стремятся исследовать причины своих неудач, чем успеха  и повторять свои действия, поскольку этот опыт обучения создает и изменяет их знания посредством адаптации и непрерывной трансформации.

Правильное сочетание приемов моделирования,  игрового обучения и заданий в соответствии с их способностями может привести учащихся к так называемому состоянию «потока». Это состояние описывается как состояние полной концентрации и участия в выполняемой задаче, потеря представления о времени и интереса к стимулам, не связанным с выполняемой задачей, и влечет за собой достижение большей производительности в течение затраченного времени, что может подразумевать большее приобретение знание, являющееся результатом как концентрации, так и мотивации [6].

Специалисты указывают, что состояние концентрации вызывается четырьмя общими элементами хороших игр: целями, правилами, обратной связью и добровольным участием. В целом исследования показывают, что обучение в этом состоянии является эффективным и действенным способом обучения и приобретения навыков участниками [4].

Учеба в университете – это не игра, но это не означает, что усилия нельзя поощрять за счет использования элементов и приемов игрового дизайна, игрового мышления, игровой механики и аналитики компьютерных игровых технологий в бизнес-моделях, деятельности и т. д., то есть применять практики геймификации.

Термин «геймификация» был определен несколькими способами. Одно из определений фокусируется на процессе геймификации и включает использование элементов игрового дизайна для мотивации поведения пользователя в неигровых контекстах. Другие определение фокусируется на опыте геймификации — процессе улучшения услуги с возможностями игрового опыта для поддержки создания пользователем общей ценности [6].

Еще одна группа специалистов определяет геймификацию как междисциплинарную концепцию, которая охватывает ряд теоретических и эмпирических знаний, технологических областей и платформ и движима мотивацией. Согласно другой позиции, геймификацию следует рассматривать как пятую теорию обучения при сравнении поведенческого, когнитивистского, конструктивистского и коннективистского подходов по каждому элементу процесса обучения. Геймификация как теория обучения использует систему оценки, основанную на сообществе и подкреплении, которая сильно отличается от предыдущих теорий, за исключением концепции коннективистской теории и явно включает концепцию создания знаний.

Многие авторы предлагали различные системы отсчета, в которых используются элементы и инструменты, характерные для  компьютерного моделирования и деловых игр. Понимание механики, динамики, эмоций и эстетики геймификации и их взаимосвязи необходимо для успеха геймификации в процессе обучения и развития трансверсальных компетенций, которые задаются университетами и востребованы компаниями [7].

Компьютерные модели различных деловых ситуаций, симуляции и игры способствуют трудоустройству, если они  построены на более глубоком обучении. Учащиеся могут развить соответствующие твердые и социальные навыки и поэкспериментировать с различными формами деятельности, прежде чем приступить к работе в реальном мире.

Исследователи указывают, что игровая механика – это агенты, объекты, элементы и их взаимоотношения в игре. Механика определяет игру как систему, основанную на правилах, определяя, что это такое, как она работает, как игроки участвуют в игре и взаимодействуют с ней и так далее. Элементами механики являются очки, уровни, достижения, виртуальные товары, таблицы лидеров, виртуальные призы и другие [4]. Динамика игры – это поведение, возникающее у игроков в игре, а также стратегии и взаимодействия, возникающие во время игры. В геймификации механизм командной работы  при построении компьютерных моделей может привести к совместной динамике, в то время как индивидуальная структура игры может привести к более конкурентной динамике. Наконец, эстетика игры – это эмоциональные реакции игроков на игру. Они являются результатом того, как игроки следуют механике и генерируют динамику.

Однако, если геймификация понимается как инструмент поддержки обучения, необходимо уточнить, какие образовательные цели можно продвигать и как, поскольку эти три взаимосвязанных принципа могут создавать явные и неявные контексты и проблемы. Кроме того, разные элементы служат разным образовательным целям, и хотя в бизнес-симуляционных играх можно освоить как мягкие, так и твердые навыки, необходим комплексный подход, соответствующий технологиям и сценариям обучения [3].

Приобретение компетенций вместе с развитием знаний, связанных с предметом, являются целями, которые ставят перед собой преподаватели при использовании компьютерного моделирования и деловых игр. Практические исследования отдельных специалистов подтверждают положительное восприятие студентов как инструмента для улучшения этих компетенций, включая «компетенции», в том числе «стратегический потенциал», «принятие решений» и «анализ информации» [7].

Таким образом, компьютерные модели и бизнес-симуляторы могут быть интегрированы в процесс обучения. Симуляции и игры становятся все более популярными методами преподавания и обучения в секторе высшего образования в последние годы, и тот факт, что эти модели не были разработаны специально для образовательных целей, может повлиять на их учебный потенциал. Современные подходы  к преподаванию позволяют использовать компьютерные деловые игры в качестве фасилитаторов в рамках финансового предмета как для преподавателей, которые способствуют немедленному применению конкретных знаний, полученных в классе, так и для студентов бакалавриата и магистратуры, которые приобретают навыки и поведение, необходимые на рабочем месте.

Компьютерные подели и бизнес-симуляции повышают ценность обучения студентов и способствуют развитию межличностных навыков и знаний в безопасной учебной среде, уменьшая последствия или последствия неверных представлений и ошибок. Студенты считают, что их усилия приводят к результатам, которые являются полезными и ценными, поскольку компьютерные деловые игры позволяют им приобретать некоторые академические навыки, необходимые для получения университетской степени, одновременно развивая другие конкретные межличностные навыки, необходимые для их будущей карьеры, и они позволяют им плавный переход между учебой и работой.

Список источников

1. Бийбосунов Б. И., Бексултанов Ж. Т., Юсупов К. М., Жумалиева Ж. Проблемные задачи цифровизации системы высшего образования Кыргызстана // Colloquium-journal. 2020. №6 (58).
2. Горностаева Т.Н., Горностаев О.М. Компьютерное моделирование в школьном и вузовском курсе информатики // Мир науки. Педагогика и психология. 2019. №6.
3. Anderson, J. Dron Three generations of distance education pedagogy Int. Rev. Res. Open Distance Learn., 12 (3) (2011), pp. 80-97
4. Barata, S. Gama, J. Jorge, D. Goncalves Improving participation and learning with gamification Proceedings of the First International Conference on Gameful design, research, and Applications, ACM (2013), pp. 10-17
5. J. Blažič, F. Novak, B. Gradinarova Challenges of Business Simulation Games — A New Approach of Teaching Business E-Learning — Instructional Design, Organizational Strategy and Management (2015), pp. 227-250
6. Buil, S. Catalán, E. Martínez Encouraging intrinsic motivation in management training: the use of business simulation games Int. J. Manag. Educ., 17 (2) (2019), pp. 162-171
7. Hamari, K. Huotari, J. Tolvanen Gamification and economics The Gameful World: Approaches, Issues, Applications, 15, MIT press (2015), pp. 139-161

References

1. Biybosunov B. I., Zh Beksultanov. T., Yusupov K. M., Zhumalieva Zh. Problematic tasks of digitalization of the higher education system of Kyrgyzstan // colloquium-journal. 2020. №6 (58).
2. Gornostaeva T.N., Gornostaev O.M. Computer modeling in the school and university computer science course // The world of science. Pedagogy and psychology. 2019. No.6.
3. T. Anderson, J. Drone Three generations of pedagogy of distance education / ed. J. Open Distance Learning., 12 (3) (2011), pp. 80-97
4. G. Barata, S. Gama, J. Jorge, D. Goncalves Improving participation and Learning through Gamification Proceedings of the First International Conference on Game Design, Research and Applications, ACM (2013), pp. 10-17
5. A.Ya. Blazic, F. Novak, B. Gradinarova Problems of business simulation games — A new approach to teaching business e-learning — Educational Design, Organizational strategy and Management (2015), pp. 227-250
6. I. Buil, S. Catalan, E. Martinez Encouraging intrinsic motivation in management training: Using business simulation games Int. J. Manag. Educational., 17 (2) (2019), pp. 162-171
7. J. Hamari, K. Huotari, J. Tolvanen Gamification and the economics of the Game world: Approaches, problems, applications, 15, MIT press (2015), pp. 139-161

Для цитирования: Шнайдерман А.В., Балахнин В.В., Калякина И.М., Корнюхин А.А., Валинуров А.М. Развитие навыков бизнес-моделирования у студентов экономических специальностей // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022-2/

© Шнайдерман А.В., Балахнин В.В., Калякина И.М., Корнюхин А.А., Валинуров А.М., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 338.001.36

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_8_451

ПОТЕНЦИАЛ РЕГИОНА КАК ФАКТОР ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ КОМПАНИИ

REGIONAL POTENTIAL AS A FACTOR OF INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF THE COMPANY

Сафиуллин Камиль Ильдарович, магистр, ФГБОУ ВО Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова, E-mail: Kam2ts3@gmail.com

Кузнецов Ярослав Артемович, Московский государственный университет имени М.В.Ломоносова, E-mail: yaroslavz1@inbox.ru

Герзелиева Жанетта Ильясовна, к.э.н., доцент кафедры Государственных и муниципальных финансов ФГБОУ ВО Российский экономический университет им. Г. В. Плеханова, E-mail: Gerzelieva.ZI@rea.ru

Safiullin Kamil Ildarovich, master student, Plekhanov Russian University of Economics, E-mail: Kam2ts3@gmail.com

​​Kuznetsov Yaroslav Artemovich, Moscow State University, E-mail: yaroslavz1@inbox.ru

Gerzelieva Zhanneta Ilyasovna​, Candidate of Economic Sciences, docent, Plekhanov Russian University of Economics, E-mail: Gerzelieva.ZI@rea.ru

Аннотация. Статья посвящена анализу региона как фактору инвестиционной привлекательности компании. Анализ региона проведен на примере Республики Татарстан, занимающего лидирующее позиции среди регионов Российской Федерации. Важность анализа региона в формате инвестиционной привлекательности, обусловлена тем, что внешние факторы влияют на деятельность компании, оказывая влияние на внутренние показатели. Для разумного привлечения инвестиций в бизнес, среда нахождения компании должна способствовать её развитию, а также совершенствоваться и идти в ногу со временем. В результате исследования представлен анализ потенциала Республики Татарстан как фактора инвестиционной привлекательности компании, выявлены региональные показатели в динамике, влияющие на инвестиционную привлекательность региона в качестве фактора инвестиционной привлекательности компании, а также сделан вывод о потенциале инвестиционной привлекательности Республики Татарстан. Тема потенциала региона как фактора инвестиционной привлекательности компании носит актуальный характер, так как определяет финансовое благополучие компании, возможности дальнейшего развития, текущее положение и конкурентные преимущества на рынке. Целью исследования является анализ инвестиционной привлекательности Республики Татарстан по ключевым индикаторам. К методам, примененным в данной работе, можно отнести аналитический, статистический. Результатом исследования стала характеристика инвестиционной привлекательности Республики Татарстан.

Abstract. The article is devoted to the analysis of the region as a factor in the investment attractiveness of the company. The analysis of the region was carried out on the example of the Republic of Tatarstan, which occupies a leading position among the regions of the Russian Federation. The importance of analyzing the region in the format of investment attractiveness is due to the fact that external factors affect the company’s activities, influencing internal indicators. In order to reasonably attract investment in a business, the company’s location environment must be conducive to its development, as well as to improve and keep up with the times. As a result of the study, an analysis of the potential of the Republic of Tatarstan as a factor in the investment attractiveness of the company is presented, regional indicators in dynamics are identified that affect the investment attractiveness of the region as a factor in the investment attractiveness of the company, and a conclusion is made about the potential of the investment attractiveness of the Republic of Tatarstan. The topic of the region’s potential as a factor of the company’s investment attractiveness is relevant, as it determines the company’s financial well-being, opportunities for further development, current position and competitive advantages in the market. The purpose of the study is to analyze the investment attractiveness of the Republic of Tatarstan in terms of key indicators. The methods used in this work include analytical, statistical. The result of the study was a characteristic of the investment attractiveness of the Republic of Tatarstan.

Ключевые слова: инвестиции, анализ региона, инвестиционная привлекательность, фактор инвестиционной привлекательности компании

Key words: investments, analysis of the region, investment attractiveness, investment attractiveness factor of the company

Введение

Важность анализа региона местоположения компании заключается в том, что территориальный субъект, в котором находится компания, оказывает существенное влияние на общий экономический фон, в том числе и инвестиционно-привлекательный. Чем более развитым является округ, республика, область, тем выше уровень жизни в нем, проще и быстрее развиваются перспективные компании, оказывается информационная и финансовая поддержка. Таким образом, чем более инвестиционно-привлекательным является регион, тем выше инвестиционная привлекательность компании.

Цель

Целью исследования является анализ инвестиционной привлекательности Республики Татарстан по ключевым индикаторам инвестиционной привлекательности.

Основная часть исследования

Анализ инвестиционного потенциала Республики Татарстан как фактора инвестиционной привлекательности компании.

Основной категорией инвестиционно-привлекательного объекта является инвестиционный потенциал. В соответствии со статьей 1 Федерального закона от 25.02.1999 N 39-ФЗ, «инвестиции — денежные средства, ценные бумаги, иное имущество, в том числе имущественные права, иные права, имеющие денежную оценку, вкладываемые в объекты предпринимательской и (или) иной деятельности в целях получения прибыли и (или) достижения иного полезного эффекта» [1]. Исходя из закона Российской Федерации и значении слова потенциал — (совокупность всех имеющихся возможностей), под инвестиционным потенциалом следует интерпретация что это возможность получения прибыли в будущие периоды времени. В современных исследованиях [2] акцентируется внимание, что инвестиционный потенциал территории, как комплексное и многогранное понятие, является одним из факторов инвестиционной привлекательности компаний. В данном исследовании акцентируем внимание на потенциале Республики Татарстан.

Республика Татарстан является одним из наиболее экономически развитых субъектов Российской Федерации. Проанализируем статистические показатели, характеризующие инвестиционный потенциал региона, через совокупность частных потенциалов, на основании методики «РАЭКС-Аналитика», модифицировав ее для целей исследования: производственного, трудового, потребительского, финансового, инновационного, природно-ресурсного и инфраструктурного потенциалов [3]. Основными источниками данных являются отчеты ведомств Республики Татарстан, а также статистические данные Федеральной службы государственной статистики.

Производственный потенциал оценивается через отношение валового регионального продукта к объему отгруженных товаров собственного производства, выполненных работ и услуг собственными силами организаций промышленного производства. На основании изучения данных о валовом региональном продукте можно сделать вывод об устойчивом положении региона и росте социально-экономического развития рисунок 1.

Снижение валового регионального продукта наблюдается только в 2020 г., что обусловлено снижением деловой активности под преимущественным влиянием пандемии COVID-19. Итоги 2021 г. свидетельствуют о восстановлении ситуации. В связи с текущей ситуацией в 2022 г. (санкционное давление со стороны США и стран Евросоюза, нестабильность на финансовых рынках, изменение валютных курсов, изменения в рамках денежно-кредитной политики ЦБ РФ) Министерство финансов прогнозирует снижение валового регионального продукта до 3,10 млрд руб. [5], что также необходимо учитывать при формировании инвестиционного потенциала региона.

Объем отгруженных товаров собственного производства имеет тенденцию к увеличению: с 2254,18 млрд руб. в 2017 г. до 4005,90 млрд руб. в 2021 г. Объем по итогам февраля 2022 г. составил 767,02 млрд руб. [6]. По данным показателей рассчитан производственный потенциал как отношение валового регионального продукта к объему отгруженных товаров собственного производства за 2017-2021 гг.: 0,94 п. в 2017 г., 0,87 п. в 2018 г., 0,90 п. в 2019 г., 0,90 п. в 2020 г. и 0,81 п. в 2021 г. Снижение производственного потенциала обусловлено сниженными темпами роста валового регионального продукта по сравнению с объемами отгруженных товаров собственного производства в 2021 г.

Трудовой потенциал оценивается как отношение доли трудоспособного населения региона к доле занятых с высшим и среднеспециальным образованием. Происходит рост численности трудоспособного населения, а также рост населения с высшим образованием. Так, в 2017 г. доля занятых составляла 62,6%, при этом доля с высшим и среднеспециальным образованием составляла 73,2%. В 2021 г. доля занятых уже достигла 68,8%, а доля занятых с образованием (высшим и средним специальным) — 79,6%. Наращивание потенциала свидетельствует о сильной образовательной базе, располагаемой на территории Республики Татарстан. Напряженность на рынке труда снижается, что является положительной тенденцией рисунок 2.

Потребительский потенциал постепенно восстанавливается после тенденций 2020 г. и уже превышает пандемийный уровень. Среднедушевые доходы населения растут более высокими темпами чем расходы, что позволяет рассчитать потребительский потенциал в следующих значениях: 1,27 п. в 2017 г., 1,13 п. в 2018 г., 1,12 п. в 2019 г., 1,25 п. в 2020 г. и 1,26 п. в 2021 г.  Однако, современные тенденции свидетельствует об ухудшении ситуации в связи с высокими темпами инфляции.

Финансовый потенциал рассчитывается как отношение налогов и сборов к инвестициям в основной капитал. Данные по инвестициям в основной капитал представлены на рисунке 3.

За последние 5 лет инвестиции поступили из 29 стран, из которых наиболее активными являются США, Германия, Турция, Китай, Нидерланды, при этом преобладающая часть инвестиций направлена ​​на развитие обрабатывающих производств, а также развитие финансовая и страховая деятельность. По итогам значение инвестиций в основной капитал показывают рост до 683,30 млрд руб. по итогам 2021 г. В регионе разработаны положения стратегического развития.

Республика Татарстан отличается значительным финансовым потенциалом и развитой инфраструктурой, которая представлена следующими объектами: индустриальные парки, технопарки, бизнес-инкубаторы, особые экономические зоны, территории опережающего развития. По итогам 2021 г. в 5 городах расположены ТОСЭР, действуют 2 ОЭЗ («Алабуга» и «Иннополис»), способствующие привлечению инвестиций и реализации социально значимых проектов, в том числе в нефтехимической и автомобильной промышленности.

Приоритетные отрасли показаны на рисунке 4, среди которых выделяется сектор информационных технологий и телекоммуникаций.

В инвестиционную инфраструктуру Республики Татарстан входят:

• особые экономические зоны, технопарки, промпарки, промплощадки;
• льготы и преференции для инвесторов;
• административная и государственная поддержка инвесторов.

В таблице 1. представлены данные о инфраструктуре Республики Татарстан по данным InfaOne.

Индекс развития инфраструктуры Республики Татарстан на 2021 г. равнялся 6,03, что было больше, чем у 73 регионов России. За год индекс уменьшился на 0,02 п. Лучше среднероссийского уровня в регионе развиты все пять отраслей из пяти. По оценке InfaOne, потребность в дополнительном финансировании испытывает транспортная сфера Татарстана. В 2021 г. регион вложил в инфраструктуру 62,2 млрд руб., что на 29,1% больше, чем в 2020 г, и составляет 17,1% расходов его бюджета [8].

Рассчитаны показатели частных потенциалов, входящие в состав инвестиционного потенциала региона. Систематизируем результаты анализа в таблице 2.

На выше представленных данных в таблице 2, можно рассчитать инвестиционный потенциал как сумму средневзвешенных значений частных потенциалов. Также необходимо акцентировать внимание на весовых значениях каждого из показателей. На основании изучения научной литературы, а также в рамках изучения методики оценки инвестиционной привлекательности региона, установлены следующие весовые коэффициенты, в соответствии с исследованиями: для производственного потенциала весовой коэффициент в размере 0,10, для трудового потенциала — 0,10, для потребительского потенциала — 0,05, для финансового потенциала — 0,20, для инновационного потенциала — 0,30, для природно-ресурсного потенциала — 0,10, для инфраструктурного потенциала — 0,15 [9]. Рассчитаны показатели инвестиционного потенциала региона, что отражено на рисунке 5.

На основании изучения результатов расчетов можно сделать вывод о его постоянном повышении, за исключением 2020 г., когда происходит незначительное снижение вследствие негативных факторов внешней среды.

Заключение

На основании изучения статистических данных, данных аналитических агентств, а также в результате самостоятельных расчетов и систематизации данных по вопросам формирования инвестиционной привлекательности Республики Татарстан, следует сделать вывод, что инвестиционный потенциал увеличивается за анализируемый временной период, что обусловлено высокими значениями производственного потенциала, трудового потенциала и финансового потенциала региона. Высокие значения частных потенциалов обусловлены высокими показателями социально-экономического положения региона и развитой инфраструктурой, в частности, для IT-сектора экономики.

Список источников

1. Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений: [федеральный закон от 25.02.1999 N 39-ФЗ (ред. от 30.12.2021)] // Консультант Плюс. — http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_22142/bb9e97fad9d14ac66df4b6e67c453d1be3b77b4c/ (дата обращения: 09.03.2022)
2. Гейман, О.Б. Методический подход к управлению инвестиционной привлекательностью промышленных предприятий (на примере предприятий радиоэлектронной промышленности): автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 / Гейман Ольга Борисовна. — М., 2018. — 27 с.; Гусейнова, Д.А. Управление инвестиционной привлекательностью агропромышленных предприятий (на примере Республики Дагестан): дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 / Гусейнова Даражат Абсаламовна. — Махачкала, 2018. — 161 с.; Есипенко, И.В. Управление инвестиционной привлекательностью электроэнергетических предприятий: автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 / Есипенко Ирина Вячеславовна. — М., 2012. — 29 с.; Иванова, Н.В. Управление инвестиционной привлекательностью региона на основе развития высокотехнологичного сектора промышленности автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 / Иванова Надежда Валерьевна. — СПб., 2013. — 20 с.; Петрушина, Л.О. Экономический анализ и оценка инвестиционной привлекательности коммерческой организации: дис. … канд. экон. наук: 08.00.12 / Петрушина Людмила Олеговна. — М., 2018. — 194 с.
3. Методика составления рейтинга инвестиционной привлекательности регионов России компании «РАЭКС-Аналитика» [Электронный ресурс] // RAEX. — URL: https://raex-a.ru/update_files/3_13_method_region.pdf
4. Валовой региональный продукт [Электронный ресурс] // Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Татарстан. — URL: https://tatstat.gks.ru/folder/136134
5. Прогноз социально-экономического развития Республики Татарстан на 2022 год и на плановый период 2023 и 2024 годов [Электронный ресурс] // Министерство финансов Республики Татарстан. — URL: https://minfin.tatarstan.ru/proekt-byudzheta-i-materiali-k-nemu-845677.htm?pub_id=2956777
6. Отчеты ведомств [Электронный ресурс] // Открытый Татарстан. — URL: https://open.tatarstan.ru/reports/categories
7. Инвестиционная привлекательность Республики Татарстан [Электронный ресурс] // Агентство инвестиционного развития Республики Татарстан. URL: https://tida.tatarstan.ru/air/forinvestors.htm
8. Индекс развития инфраструктуры России 2021 [Электронный ресурс] // InfaOne. — URL: https://infraoneresearch.ru/index_id/2021
9. Иванова, Н.В. Управление инвестиционной привлекательностью региона на основе развития высокотехнологичного сектора промышленности автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.05 / Иванова Надежда Валерьевна. — СПб., 2013. — 20 с.; Петрушина, Л.О. Экономический анализ и оценка инвестиционной привлекательности коммерческой организации: дис. … канд. экон. наук: 08.00.12 / Петрушина Людмила Олеговна. — М., 2018. — 194 с.

References

1. On investment activities in the Russian Federation carried out in the form of capital investments: [Federal Law No. 39-FZ of 25.02.1999 (ed. of 30.12.2021)] // Consultant Plus. — http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_22142/bb9e97fad9d14ac66df4b6e67c453d1be3b77b4c / (accessed: 09.03.2022)
2. Gaiman, O.B. Methodological approach to managing the investment attractiveness of industrial enterprises (on the example of radio-electronic industry enterprises): abstract. dis. … Candidate of Economic Sciences: 08.00.05 / Gaiman Olga Borisovna. — M., 2018. — 27 p.; Huseynova, D.A. Management of investment attractiveness of agro-industrial enterprises (on the example of the Republic of Dagestan): dis. … candidate of Economic Sciences: 08.00.05 / Huseynova Darazhat Absalamovna. — Makhachkala, 2018. — 161 p.; Esipenko, I.V. Management of investment attractiveness of electric power enterprises: abstract. dis. … cand. economics: 08.00.05 / Esipenko Irina Vyacheslavovna. — M., 2012. — 29 p.; Ivanova, N.V. Managing the investment attractiveness of the region based on the development of the high-tech sector of industry abstract. dis. … Candidate of Economics: 08.00.05 / Ivanova Nadezhda Valeryevna. — St. Petersburg, 2013. — 20 p.; Petrushina, L.O. Economic analysis and assessment of the investment attractiveness of a commercial organization: dis. … Candidate of Economic Sciences: 08.00.12 / Petrushina Lyudmila Olegovna. — M., 2018. — 194 p.
3. Methodology for compiling the rating of investment attractiveness of Russian regions of the company «RAEX-Analytics» [Electronic resource] // RAEX. — URL: https://raex-a.ru/update_files/3_13_method_region.pdf
4. Gross regional product [Electronic resource] // Territorial body of the Federal State Statistics Service for the Republic of Tatarstan. — URL: https://tatstat.gks.ru/folder/136134
5. Forecast of socio-economic development of the Republic of Tatarstan for 2022 and for the planning period of 2023 and 2024 [Electronic resource] // Ministry of Finance of the Republic of Tatarstan. — URL: https://minfin.tatarstan.ru/proekt-byudzheta-i-materiali-k-nemu-845677.htm?pub_id=2956777
6. Reports of departments [Electronic resource] // Open Tatarstan. — URL: https://open.tatarstan.ru/reports/categories
7. Investment attractiveness of the Republic of Tatarstan [Electronic resource] // Investment Development Agency of the Republic of Tatarstan. URL: https://tida.tatarstan.ru/air/forinvestors.htm
8. Russian Infrastructure Development Index 2021 [Electronic resource] // InfaOne. — URL: https://infraoneresearch.ru/index_id/2021
9. Ivanova, N.V. Managing the investment attractiveness of the region on the basis of the development of the high-tech sector of industry abstract. dis. … Candidate of Economic Sciences: 08.00.05 / Ivanova Nadezhda Valeryevna. — St. Petersburg, 2013. — 20 p.; Petrushina, L.O. Economic analysis and assessment of the investment attractiveness of a commercial organization: dis. … Candidate of Economic Sciences: 08.00.12 / Petrushina Lyudmila Olegovna. — M., 2018. — 194 p.

Для цитирования: Сафиуллин К.И., Кузнецов Я.А., Герзелиева Ж.И. Потенциал региона как фактор инвестиционной привлекательности компании // Московский экономический журнал. 2022. № 8. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-8-2022/

© Сафиуллин К. И., Кузнецов Я. А., Герзелиева Ж. И., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 8.

PDF-файл статьи

Научная статья

Original article

УДК 911.3:332(510)

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_7_450

A REVIEW ON THE DEVELOPMENT OF REGIONAL ECONOMIC DISPARITIES IN CHINA IN RECENT 10 YEARS

ОБЗОР РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДИСПРОПОРЦИЙ В КИТАЕ ЗА ПОСЛЕДНИЕ 10 ЛЕТ

Guo Yongchao, 2-year postgraduate student, Smolensk State University, Xinxiang South Taihang travel Co. LTD. Xinxiang City, Henan Province, China

Го Юнчао, аспирант 2 курса Смоленского государственного университета, Xinxiang South Taihang travel Co. LTD. Город Синьсян, провинция Хэнань, Китай

Abstract. With the rapid development of China’s economy, regional economic differences have become a hotspot in social research. This paper collects literatures on China’s regional economic disparities from 2012 to 2021, and summarizes them from five aspects: research scale, research method, evolution of regional economic disparities, influencing factors and countermeasures.

Аннотация. С быстрым развитием экономики Китая региональные экономические различия стали горячей точкой в социальных исследованиях. В этом документе собрана литература о региональных экономических диспропорциях Китая с 2012 по 2021 год и обобщена по пяти аспектам: масштаб исследования, метод исследования, эволюция региональных экономических диспропорций, влияющие факторы и контрмеры.

Keywords: China, regional economic differences, the research reviewed

Ключевые слова: Китай, региональные экономические различия, обзор исследований

In 1978, China carried out “reform and opening up”and entered a period of rapid economic development, with some regions rapidly leading the economy. However, with the progress of science and technology, economic development and industrial reform, China’s regional economic differences are increasingly obvious, becoming the focus of social attention. This paper will sort out the research literature on China’s regional economic disparities in the past 10 years from the following five aspects.

Research Scale

Most of the literatures analyzed regional economic differences from the national level, and some scholars studied them from the economic zone, provincial level, city and county level (Table 1).

Research Methods

Most literatures use the combination of qualitative and quantitative research, using economic coefficient, spatial model and other methods for data analysis.

Zhang Weishi (2012) provided a new perspective to explain the generation mechanism of China’s regional disparities based on the theoretical analysis framework of soft input. Guan Xingliang (2012), based on the connotation and characterization method of spatial field energy, discussed the spatio-temporal characteristics of the three regions in China.Zhang Li (2014) empirically tested the relationship between institutional quality and regional economic growth differences in China by using unit root test, co-integration test and Granger causality test.

Sun Jiuwen (2014) used standard deviation coefficient, coefficient of variation, Gini coefficient, Theil index and geographically weighted regression model (GWR) to analyze the evolution law of regional economic development differences in China from 1978 to 2012. Peng Xin (2015) used Gini coefficient, Mann-Kendall, Markov chain, spatial autocorrelation, spatial error model and geographically weighted regression method to conduct a phased study on China’s regional economic differences. Feng Changchun (2015) used Theil index second-order decomposition and ESDA spatial statistical method to explore the spatio-temporal evolution of regional economic differences in China. Li Qiang (2021) analyzed the evolution characteristics and driving mechanism of China’s economic development pattern from 2000 to 2018 by using multiple temporal and spatial analysis methods including imbalance index,coefficient of variation, Natural Breaks (Jenks) classification, ESDA and geographic detector model.

Jiang Xiaojun (2019) measured the time series evolution and scale nesting characteristics of regional economic differences at different spatial scales with comprehensive index model, difference index model and scale nesting model.

Influencing factors

Through sorting out the research literature, it is found that there are many factors leading to regional economic differences in China, including location resources, policy system, scientific and technological innovation, capital, industrial transfer and other factors.

3.1 Location Resources

Cai Jingfeng (2015) put forward spatio-temporal difference is the internal reasons for the difficult balanced development of regional economy.He Xionglang (2013) pointed out that the factors promoting economic development mainly lie in the quality of factor endowment.

3.2 Policy System

Han Fuguo (2012) conducted multidimensional data analysis on the finalists of the five China Local Government Innovation Awards (2001-2010) and found that administrative reform was significantly correlated with economic growth. Huang Hui (2013), Zhang Li (2014) and Yang Dongmei (2016) believe that institutional differences are an important reason for regional economic growth differences in China.Zhang Pengfei (2018) pointed out that different economic policy orientations among regions determine regional differences in economic growth performance.

3.3 Scientific and technological innovation

Qi Weina (2014) found that the increase of R&D expenditure and technology market turnover had a positive effect on the economy. Li Zaijun (2017) pointed out that the difference in comprehensive innovation ability has a great overall impact on economic difference.Ye Xiuqun (2015) showed that technological innovation and the improvement of higher education had an obvious positive promoting effect on regional economic growth.

3.4 Capital

Lin Muxi (2012) found that social capital has a significant impact on regional growth differences. Zhang Jiazi (2015) believes that foreign direct investment is an important reason for the difference in regional economic development in China, while Chen Yuanyuan (2014) believes that domestic investment has the greatest force on regional economy.

Empirical studies by Wang Hanfeng (2018) and Tang Shenlu (2019) show that FDI has a direct impact on regional economic disparities in China, and domestic investment is an important force to promote economic growth.

3.5 Industrial transfer

The results of Zhuang Yun (2019) show that the transformation of regional development strategy and industrial transfer play an important role in narrowing China’s regional economic differences. Li Jingjing (2019) points out that industrial transfer can promote China’s regional economic growth and reduce the imbalance of regional economic.

3.6 Other Factors

In addition to the above influencing factors, some scholars also put forward other influencing factors, as shown in Table 2.

Strategy

In view of the current regional economic differences in China, various scholars put forward suggestions and strategies, mainly focusing on the following aspects: First, policy support, change ideas and actively seek development; Secondly,regional integration to improve urban agglomeration spatial governance system;Thirdly,Strengthening infrastructure construction to lay a foundation for coordinated development; Fourth, pay attention to personnel training and enhance the driving force of regional economic development.

Conclusion

Through combing the literature on the development of regional economic disparities in China in recent 10 years, it is found that the research scale is wide and the research methods are diverse. However, in the economic development of various regions, scientific and reasonable measures should be taken to ensure the coordinated development of different regions.

References

1. Zhang Weishi. Comparative Study on Soft Input and Regional Economic Development in China [D]. Lanzhou University, 2012
2. Guan Xingliang, Fang Chuanglin, Luo Kui. Evaluation of regional economic development differences in China based on spatial field energy [J].Geographical Science, 2012,32(09),1055-1065
3. Zhang Li, Huang Hanmin, Guo Suwen. Granger causality analysis of institutional quality and regional economic growth differences in China: based on China’s regional panel data [J].East China Economic Management, 2014,28(02),59-63
4. Sun Jiuwen, Yo Peng. Research on regional Economic Disparities in China based on the perspective of spatial heterogeneity [J]. Shanghai Economic Research, 2014,(05),83-92
5. Peng Xin. Regional economic disparities in China at different spatial scales [D]. Nanjing Normal University,2015.
6. Feng Changchun, Zeng Zanrong, Cui Nana. Spatio-temporal evolution of regional economic disparities in China since 2000 [J]. Geographical Research, 2015,34(02),234-246
7. Li Qiang, Wei Jianfei, XU Bin, Pu Yuchi. Evolution and driving mechanism of multi-scale pattern of regional economic development in China from 2000 to 2018[J]. Economic Geography, 201,41(12),12-21
8. Jiang Xiaojun. Spatio-temporal Evolution characteristics and Driving mechanism of Regional economic disparities in China at multiple scales [D]. Northeast Normal University.2019
9. Cai Jingfeng. Analysis on the Spatio-temporal Differences of Regional Economic Development in China [J]. Modern Economic Information, 2015,(01),467+476
10. He Xionglang, Zheng Changde. Reflection and prospect of new economic geography[J].Journal of Shanghai University of Finance and Economics, 2013,15(06),48-55
11. Han Fuguo. The relationship between local government innovation and regional economic growth: a cross-case study based on the differences of local government innovation in China [J].Journal of Zhejiang University (Humanities and Social Sciences Edition), 2012,42(02),161-177
12. Huang hui. Institutional analysis of regional differences in China’s economic growth [J]. Economic Geography, 2013,33(01),35-40
13. Yang Dongmei, Jiang Ming. An empirical study of China’s regional economic growth disparities [J].China Development, 2016,16(06),72-78.
14. Zhang Fengfei, Li Guoqiang, Hou Linke, Liu Mingxing. Rethinking the differences in regional economic growth: historical causes and evolutionary logic. Economic Quarterly, 2019,18(01),151-166
15. QI Weina, Zhang Yaohui. Entrepreneurship, knowledge spillover and regional economic growth differences: An Empirical Analysis based on panel Data of 30 Provinces and cities in China [J]. Journal of Economic and Management Research, 2014,(09),23-31
16. Li Zaijun. Evolution characteristics of unbalanced geographical development of Regional economy in China: A Review from the perspective of Capital Circulation Logic [D]. Nanjing Normal University, 2017

Для цитирования: Guo Yongchao. A review on the development of regional economic disparities in china in recent 10 years // Московский экономический журнал. 2022. № 7. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-7-2022-60/

© Guo Yongchao, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 7.