Научная статья

Original article

УДК 336.1

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_144

ТЕРМИН FINTECH: ОПРЕДЕЛЕНИЕ, СЕМАНТИКА И СУЩНОСТЬ

FINTECH TERM: DEFINITION, SEMANTICS AND ESSENCE

Назаров Д.М., д.э.н., доцент, заведующий кафедрой бизнес-информатики, Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург

Марамыгин М.С., д.э.н., профессор, профессор кафедры финансов, денежного обращения и кредита, Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург

Nazarov D.M., Doctor of Economics, Associate Professor, Head of the Department of Business Informatics, Ural State University of Economics, Yekaterinburg

Maramygin M.S., Doctor of Economics, Professor, Professor of the Department of Finance, Money Circulation and Credit, Ural State University of Economics, Yekaterinburg

Аннотация. С момента своего создания Fintech играет ключевую роль в инновациях в сфере финансовых, банковских и небанковских услуг. Термин Fintech в течении последних нескольких десятков лет применялся в различных контекстах, часто непоследовательно и неоднозначно. В настоящее время нет единого мнения о том, что означает термин Fintech. В этой статье исследуется семантика термина Fintech и предпринимается попытка дать определение в результате анализа более 100 научных статей, в которых упоминается этот термин. Цель данного исследования состоит в том, чтобы предложить определение нормативное и научное определение, которое является четким и лаконичным и может быть использовано в достаточно широкой сфере используя методы сематического анализа.

Abstract. Since its inception, Fintech has played a key role in innovation in financial, banking and non-banking services. The term Fintech has been applied in various contexts over the past few decades, often inconsistently and ambiguously. There is currently no consensus on what the term Fintech means. This article explores the semantics of the term Fintech and attempts to define it by analyzing over 100 scientific articles that mention the term. The purpose of this study is to propose a definition of a normative and scientific definition that is clear and concise and can be used in a fairly wide area using the methods of sematic analysis.

Ключевые слова: финансовые услуги, инновации, банковское дело, финансовые учреждения, технологии, исследования, терминология

Keywords: financial services, innovation, banking, financial institutions, technology, research, terminology

В своей статье об эволюции Fintech Arner et al. [2] представляют генезис термина «Fintech» как непрерывный процесс, в ходе которого финансы и технологии эволюционировали вместе. В аналогичном ключе рассматривается этот термин в работе Chishti и Барберис [7]. Авторы приводят целый ряд примеров того, как коллиниарность развития финансовой сферы и информационных технологий привели к инновациям в секторе финансовых услуг на уровне бизнеса, государства и банковской сферы. Заметим, что такие инновации были связаны прежде всего с интернет-банкингом, мобильными платежами, краудфандингом, одноранговой се-тью кредитования, онлайн-идентификацией и др.

По мнению большинства исследователей [1-12] Fintech не только стимулировал инновации в финансовом секторе, но привел к изменению формата финансовых услуг в промышленности, торговле и сельском хозяйстве, в системе управления бизнес-процессами на всех уровнях. Финтех оказал свое влияние на качество обслуживания клиентов, на процесс взаимодействия клиента с поставщиком услуг, изменил динамические параметры развития банковской сферы и привел к значительным изменениям во всей экосистеме финансовых услуг. Это позволило ученым констатировать факт: Fintech это фундаментальный сдвиг, глобальная революция в сфере финансовых технологий, значимый прорыв в финансовой сфере, способный изменить рынок финансовых и банковских услуг. Однако пока нет единого определения феномена Fintech, как собственно и понимания этого термина в различных контекстах. Все это подчеркивает острую потребность в формировании в науке общего понимания этого термина. Необходимо установить базовое общее понимание этого, чтобы оценить природу развития банковских и финансовых услуг и создать прочную основу для построения научных исследований, практик использования менеджерами финансовой сферы и других отраслей экономики.

В британском словаре Oxford English Dictionary под  Fintech пони-мают  «компьютерные программы и другие технологии, используемые для поддержка или предоставление банковских и финансовых услуг: финтех – один из самых быстрорастущих области для венчурных капиталистов» [25].

Другой очень популярный словарь нашего времени, Википедия, предполагает, что «финансовые технологии также известная как финтех, это экономическая отрасль, состоящая из компаний, использующих ин-формационные технологии чтобы сделать финансовые услуги более эффективными» [10]. 

Научное осмысление этого термина подразумевает использование формальной логики, которая позволяет, с одной стороны, трактовать тер-мины достаточно широко, чтобы охватить основные качества класса объектов, определяемых этим термином, а с другой стороны, обнаружить до-статочно узкое понимание, чтобы отличить объекты, входящие в один класс [8]. 

Получение такого содержательного определения требует от нас в це-лом понимать существующие типы определений и их алгоритмы их получения [26]. В своей работе «Эссе о человеческом понимании» Джон Локк выделил две категории дефиниций:

• первая категория включает настоящие или эссенциалистские определения, характеризующиеся приписыванием некоторой сущности неизменного набора качеств и свойств объекта или объектов;
•  вторая категория включает в себя так называемые сокращенные, именные или словесные определения [22].

Последний тип определения особенно полезен для науки, поскольку они обычно заменяют длинное выражение более коротким. Примечательно, что Иммануил Кант, например, утверждал, что номинальные определения «служат просто для различения вещей», тогда как настоящие определения дают представление «о возможность вещей» [21]

Следуя рассуждениям этим рассуждениям двух великих философов о природе определений, можно утверждать, что термин Fintech нуждается, по крайней мере, в двух надежных определениях:

• первое настоящее (научное) или эссенциалистское определение является предпосылкой серьезных теоретических и эмпирических исследований на основе системного научного подхода и позволяет сформулировать рабочие концепции в универсальных терминах;
• второе номинальное определение термина будет представлять собой языковую конвенцию, обуславливающую понимание или непонимание этого термина в определенной языковой среде. Номинальное определение должно быть общепризнанным исследовательским и профессиональным сообществом для сопоставимости различных результатов исследований и практической деятельности. [27].

Для анализа сущности термина Fintech применим историко-логический подход. В научной статье вице-президент банка Bank Manufacturers Hanover Trust, г-н Абрахам Леон Беттингер  дал следующее определение «FINTECH – это аббревиатура (сокращение) устойчивого сочетания «финансовые технологии», под которыми подразумевалось объединение опыта работы в банке, современных методов управления и компьютера» [4].

В своей исследовательской работе 2015 года об эволюции термина Fintech [2] утверждают, что этот термин восходит к началу 1990-х и относится к «финансовым сервисным технологиям». Действительно в статье, опубликованной СМИ American Banker, упоминается проект под названием «Финтех», который был инициирован Citigroup для облегчения усилий заинтересованных сторон проекта по технологическому сотрудничеству. В этом контексте Fintech использовался как проектный лейбл (название проекта). Проверить реальное время происхождение термина ни академические круги, ни практики проверить не могут, однако смысловое значение термина уже тогда очень напоминало сущностные характеристики его со-временной трактовки.

Большинство же определений этого термина было предложено именно в последние годы, поскольку популярность в науке и практике технологий и услуг FinTech выросло кратно.

Чтобы выявить семантический смысл термина FinTech необходимо применить методы семантического анализа, которые позволят определить значение слова и изменения его значения [6]. Семантический анализ связан с пониманием значения языкового смысла термина с целью получения определенного знания.

Термин Fintech используется уже более 40 лет поэтому необходимо в динамике изучить смысловые характеристики термина, опираясь на научный контент, прежде всего на английском языке и попытаться уловить значение этого слова в историческом аспекте.

По сути, наша задача будет сводиться к тому, что должно быть сформулировано два определения номинальное и настоящее. Для этого будет выбран максимально широкий контент, представляющий собой различные определения от максимально возможного количества авторов.

В качестве базы были выбраны крупнейшие мировые индексы, научные журналы открытого доступа, а также поисковая система Google. Поиск осуществлялся, по ключевым словам, в разных языковых формах: «fintech», «FinTech», «Финтех».

На первом этапе осуществлялся поиск термин Fintech в заголовках статей (запрос типа intitle:”fintech” -реклама ext:pdf аналогично для других словоформ) (см. рис. 1). Конечно, эти запросы можно объединить, используя логическое “OR”, однако это делать нецелесообразно в силу предотвращения смешивания смыслов.

На втором этапе поиск был расширен до полного текста публикации, включая рефераты, аннотации и ключевые слова. Для этого использовалось служебное слово intext (см. рис. 2).

На третьем этапе реализован полный поиск по всей сети интернет с помощью поисковой системы Google, чтобы получить количественную оценку того, как много к настоящему времени было опубликовано много контента, связанного с термином Fintech. Для этого использовался обычный запрос “fintech”. Этот поиск дал 108 000 000 результатов. Это означает, что тема очень популярна в науке и бизнесе.

Четвертый шаг заключался в ранжировании результатов поиска. Сравнивая результаты первых трех этапов можно заметить, что в науке эта тема не настолько популярна, как в финансовом бизнесе. Вероятность нахождения научного контента в сети интернет по теме Fintech низка и составляет менее 0, 001, учитывая все упоминания (второй этап), и менее 0,000001 учитывая статьи в формате pdf в заголовках которых встречается слово Fintech.

Пятый этап был связан с внимательным изучением отобранных статей с целью поиска любого потенциального определения термин Fintech. Для этого мы использовали сервис Google Scholar и Google Trend [15,16] (см. рис. 3).

Полученные результаты поиска были распределены во временных интервалах и выбраны самые цитируемые статьи. Не все выбранные статьи находятся в свободном доступе, поэтому дальнейший анализ проводился на тех статьях, которые находятся в свободном доступе (open access) и в рецензируемых журналах.

Полученные определения были обработаны с помощью методик семантического анализа, сущность которых заключалась в разделении определяемого термина – FinTech, и определяющими синтаксическими структурами, используемыми различными авторами [5,13].

Синтаксическая структура строилась исходя из определяемого объекта и совокупности атрибутов, которые авторы использовали для определения термина Fintech. Важным элементом в любом определении считалась цель и результаты применения термина.

На основе анализа контента поисковой системы Google, с помощью сервиса Google Scholar (Академия Google) нами были получены следующие результаты: с 1972 -1990 в научных статьях термин использовался 164 раза, с 1991-2000 годы: 428 раз, с 2001-2010 годы: 1120 раз, с 2011-2016 годы: 6290 раз, с 2017 года по 2021 год: 26100 раз. Такие результаты свидетельствуют о резко увеличивающемся росте интереса научного сообщества к проблеме FinTech и ее концептуализации в научных исследованиях. Анализ научных статей показал, что в основном все определения термина даются на английском языке. Всего таких определений нами было найдено примерно около 100.

Приведем несколько типичных определений термина FinTech:

• FinTech представляет собой цифровые инновации и инновационные бизнес-модели на базе технологий в финансовом секторе [9]
• FinTech – это множество стартапов, работающих в финансовом сек-торе экономики, который регулируется относительно небольшим числом крупных, себя компаний, хорошо зарекомендовавших себя на финансовом рынке [14]
• FinTech – это отрасль, состоящая из организаций, использующих но-вые финансовые технологии для поддержки или предоставления финансовых услуг [1].
• FinTech – это сфера деятельности, основанная на использовании программного обеспечения для предоставления финансовых услуг. Fintech-компании, как правило, представляют собой стартапы, основанные с це-лью реновации существующих финансовых систем [29].
• FinTech происходит от объединения двух взаимодополняющих областей: финансовых услуг и решений, основанных на использовании информационных технологий [24].
• FinTech – «экономическую отрасль, состоящую из компаний, которые используют технологии для повышения эффективности финансовых систем» [23]

Финансовые технологии, также известные как FinTech, представляют собой новый сектор в финансовой индустрии, который включает в себя весь спектр технологий, используемых в финансах для облегчения торгов, корпоративного бизнеса или взаимодействия и услуг, предоставляемых розничным потребителям [3].

Благодаря технологическому прогрессу в финансовой отрасли были разработаны новые модели сервисов, которые открывают дополнительные возможности для клиентов. Под общим названием FinTech понимаются инновационный бизнес, который стремятся бросить вызов существующим финансовым учреждениям, используя информационные технологии для предоставления ценности клиентам иным образом [7].

Русскоязычные трактовки термина определим аксиоматически следующим образом.

FinTech (financial technology) – это:

• отрасль экономики, включающая в себя организации, как правило в форме стартапов, которые используют информационные технологии для предоставления финансовых услуг в онлайн форме.
• новый сектор финансовой сферы, совершающий глобальные изменения в традиционных финансовых направлениях, таких как мобильные платежи, переводы денег, займы, привлечение средств и даже управление активами
• бизнес-направление, в основе которого лежит использование компьютерных и мобильных сервисов для предоставления финансовых услуг [12, 28,  31, 54].

Для определения семантического смысла воспользуемся следующим формализмом. Будем трактовать каждое определение, как кортеж:

Определение = <Объект, Атрибуты, Включает в себя, Цель, Результат>

Декомпозируем весь массив проанализированных определений на 4 типов, при этом основанием для декомпозиции будем считать первый эле-мент кортежа – Объект. Объектом дефиниции FinTech, согласно проведен-ному анализу, можно считать сектор, технологию, сервис, индустрию. Результаты сематического анализа представлены в таблице 1.

Семантический анализ выявил следующие общие черты в том, что касается смысловой нагрузки определений:

• 40% определений утверждают, что FinTech является сектором или отраслью или бизнесом;
• 20% дефиниций определяют этот феномен как технологию;
• 15% определений трактуют FinTech как сервис или модель;
• остальные 25% указывают на FinTech как индустрию или в широком смысле деятельность.

Если посмотреть на элемент Атрибуты, используемые вместе с термином FinTech, то почти все определения в разных контекстах используют «финансовый», «инновационный».

Целевой параметр FinTech научное сообщество и практики трактуют, как повышение эффективности, упрощение моделей финансовых услуг. Однако целевой параметр используется примерно в 50% определениях.

Результат, как сематический элемент используют лишь в 20%-25% определениях.

После проведенного анализа можно предложить номинальное или словесное определение:

FinTech – это инновационная финансовая индустрия, которая при-меняет технологии для улучшения финансовой деятельности.

Новейшие финансовые технологии (FinTech) являются одним из трендов развития цифровой экономики во всем мире и, конечно, в России. Именно на этот феномен обращается особое внимание в программе «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденной распоряжением Правительства Российской Федерации 28 июля 2017 года [32]. Поэтому для формулировки более современного определения можно использовать атрибут «цифровая». Поэтому номинальная трактовка приобретет следующий вид:

FinTech – это инновационная финансовая индустрия, которая при-меняет цифровые технологии для улучшения финансовой деятельности.

Приведенное выше определение представляет собой синтез, основанный на совокупности определений Fintech в научной литературе и различных интернет источниках. В принципе в таком виде это определение может считаться и эссенциалистским. Следовательно, можно считать, что это определение не только практическое, но и может быть использовано научным сообществом, поскольку позволяет достаточно широко охватить существенные характеристики объекта исследования. Представляя собой синтез многих ранее предложенных определений, это определение обобщает многое, но он не может быть исчерпывающим или достаточно четким для всех авторов и при любых обстоятельствах.

Поэтому смело можно утверждать, что предложенное определение может служить лишь отправной точкой и одной из главных причин этого может считаться временной фактор, который определяет развитие любого контекста.

В этой связи хочется провести аналогию между пониманием термина «информационные технологии», которые полвека назад ассоциировались с магнитными носителями, компьютерной техникой и т.д., а сейчас смысл этого термина заключается в разработке и использовании разного рода сервисов, пользовательских интерфейсах, ботах, интернет вещей и др. Кроме этого, можно констатировать факт, Информационные технологии постепенно превращаются в цифровые.

И поэтому, в период, начиная с 2018 года этот термин расширился и теперь включает любые технологические инновации в финансовом секторе, включая инновации в финансовой грамотности и образовании, ритейл, банковское дело, инвестиции и даже криптовалюты, такие как биткоин. Именно поэтому FinTech ассоциируется с «инновационной финансовой индустрией».

Таким образом, предложенное определение может помочь справится с некоторой двусмысленностью термина FinTech, однако не является единственным в своем роде. Наличие такого объяснения термина FinTech значительно повышает эффективность коммуникаций и снижает вероятность недоразумений при интерпретациях в различных контекстах.

В заключении хотелось бы остановится на формулировке настоящего (научного) или эссенциалистского определения. На наш взгляд, для того, чтобы подчеркнуть концептуальность определения в нем необходимо добавить слова «модель, моделирование». Это объясняется просто. Действительно, FinTech порождает цифровые технологии, которые не только упрощают оказание финансовых услуг, но и меняют бизнес-модели финансовой деятельности, меняют бизнес в целом, ярким примером здесь могут служить мировые тренды «Uber», «Яндекс.Go» и др. Если мы уберем из них цифровые технологии», то бизнеса не станет. Поэтому научное определение будет иметь следующий вид:

FinTech – это инновационная финансовая индустрия, которая при-меняет цифровые технологии, совершенствует и изменяет полностью бизнес-модели финансовой деятельности.

В этой статье была предпринята попытка извлечь из имеющегося контента извлечь семантический смысл термина «FinTech». В итоге были предложены два определения этого термина: нормативное и научное. Признавая то, что процесс создания общего смысла наукоемких терминов сложная задача, тем не менее нам удалось найти значимые различия в определениях, выявленные в научной литературе и интернет источниках. Используя методы семантического анализа было изучен массив более, чем из 100 определений Fintech, которые использовались в научной литературе и выявлены основные общие черты, которые были формализованы в виде кортежа. Это исследование имеет значение как для ученых, так и для практиков и в целом, стейкхолдеров различных отраслей экономики.

Таким образом, проделанная работа способствует созданию согласованного мнения в новой области исследований и, таким образом, помогает заложить основу для серьезной научной работы в этой области, а также облегчает процесс изучения технологий FinTech, повышая их направленность.

 Список источников 

1. Agarwal, S.; Zhang, J. FinTech, lending and payment innovation: A review. Asia Pacific J. Fin. Stud. 2020, 49, 353–367.
2. Arner, D. W., Barberis, J. N., & Buckley, R. P. (2015). The Evolution of Fintech: A New Post-Crisis Paradigm? ,  (2015/047). Hong Kong.
3. Barberis, J. (2014). The rise of Fintech: Getting Hong Kong to lead the digital financial transition in APAC. Retrieved from Hong Kong:
4. Bettinger,   (1972).  FINTECH:  A  Series  of  40  Time  Shared  Models  Used  at Manufacturers Hanover Trust Company. Interfaces, 2(4), 62-63.
5. Brown, J. R. (1998). What is a Definition? Foundations of Science, 3(1), 111-132.
6. Brйal,   (1900).  Semantics: Studies in the science of meaning.  London:  William Heinemann.
7. Chishti, ,  &  Barberis,  J.  (2016).  The FinTech Book: The Financial Technology Handbook  for  Investors,  Entrepreneurs  and  Visionaries.  Chichester,  UK:  John Wiley & Sons Ltd 
8. Copi,   M.,  Cohen,  C.,  &  McMahon,  K.  (2013).  Introduction  to  Logic  (New International Edition ed.). London: Pearson Education Limited.
9. Drummer, D., Jerenz, A., Siebelt, P., & Thaten, M. (2016). FinTech: Challenges and Opportunities -How digitization is transforming the financial sector. McKinsey, Dusseldorf.
10. Financial Technology [Электронный ресурс] / Свободная Энциклопедия «Википедия». – Электрон. дан. – 2016. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Financial_technology, свободный. Дата обращения: 13.03.2021 г.
11. Fintech Definition [Электронный ресурс] / Газета «Fintech Weekly» – Электрон. дан. – Кельн, 2015. URL: https://www.fintechweekly.com/fintechdefinition, свободный. Дата обращения: 13.03.2021 г.
12. Global fintech investment market 2016-2020 [Электронный ресурс] // Официальный сайт: Technavio. Электрон. дан. URL: http://www.technavio.com/report/global-fintech-investment-market
13. Goddard,   (2011).  Semantic  analysis:  A  practical  introduction.  Oxford:  Oxford University Press.
14. Goldstein, I.; Jiang, W.; Karolyi, G.A. To FinTech and Beyond. Rev. Financ. Stud. 2019, 32, 1647–1661.
15. (2021).  Академия Google  AdWords  –  Keywords.  Accessed  17th  March  2021. https://www.google.com/scholar
16. (2021). Google Trends – fintech search term. Accessed 22nd Mach 2021. https://www.google.com/trends/
17. Grebe, M., Mцnter, N., Noakes, B., T’Serclaes, J.-W. D., Wade, B., & Walsh, I. (2016). Banking on Digital Simplicity. Global Retail Banking. Accessed 10th October 2016. https://www.bcgperspectives.com/Images/BCG-Banking-on-Digital-Simplicity-May-2016_tcm80-209207.pdf
18. Heap, T., & Pollari, I. (2015). FINTECH 100  – Leading Global  Fintech Innovators Report 2015.  Accessed 10th October 2016. Journal of Innovation Management 
19. Hughes, J. (2016). Is a Fintech Career in Y our Future? Accessed 21 October 2016. http://www.masterstudies.com/Schools_and_Universities/Contact-us.html
20. Jun, ,  &  Yeo,  E.  (2016).  Entry  of  FinTech  Firms  and  Competition  in  the  Retail Payments Market. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 45(2), 159-184.
21. Kant,   (1992).  Lectures  on  Logic,  ed.  and  trans.  J.  Michael  Young.  Cambridge: Cambridge University Press, 557, 561.
22. Locke, J. (1841). An essay concerning human understanding.
23. Mackenzie,   (2015).  The  Fintech  Revolution.  London Business School Review, 26(3), 50-53.
24. Micu, I., & Micu, A. (2016). Financial Technology (Fintech) And Its Implementation On The Romanian Non-Banking Capital Market. SEA-Practical Science(11), 379-384.
25. Oxford English    (2016).  fintech.  Accessed  19  July  2016. http://www.oxforddictionaries.com/definition/english/fintech
26. Robinson, R. (1963). Definition. Oxford: Oxford University Press.
27. Scherer, K. R. (2005). What are emotions? And how can they be measured? Social science information, 44(4), 695-729.
28. The Pulse of Fintech – Q3 2016 [Электронный ресурс] // Официальный сайт: KPMG International Cooperative. Электрон. дан. URL: https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights/2016/ 03/the-pulse-of-fintech-q1-2016.html
29. Xie, P., & Zou, C. (2012). Research on Business Models of Internet Finance. Financial Research, 12, 11-22.
30. Карта Fintech Рынка [Электронный ресурс] // Официальный сайт: Rusbase. Электрон. дан. URL: http://rb.ru/ fintech/?_utl_t=vk
31. Обзор отрасли финансовых технологий // EY: Assurance|Tax|Transactions|Advisory. 2016. С. 1-158.
32. Постановление Правительства РФ от 28.07.2017 № 1632-р «Об утверждении государственной программы “Цифровая экономика РФ”» // Правительство РФ. Банк данных: Нормативные документы Правительства Российской Федерации [Официальный сайт]. URL: https://government.consultant.ru/documents/371961 6 (дата обращения 20.03.2021)

References

1. Agarwal, S.; Zhang, J. FinTech, lending and payment innovation: A review. Asia Pacific J Fin. Stud. 2020, 49, 353–367.
2. Arner, D. W., Barberis, J. N., & Buckley, R. P. (2015). The Evolution of Fintech: A New Post-Crisis Paradigm? , (2015/047). hong kong.
3. Barberis, J. (2014). The rise of Fintech: Getting Hong Kong to lead the digital financial transition in APAC. Retrieved from Hong Kong:
4. Bettinger, A. (1972). FINTECH: A Series of 40 Time Shared Models Used at Manufacturers Hanover Trust Company. Interfaces, 2(4), 62-63.
5. Brown, J. R. (1998). What is a Definition? Foundations of Science, 3(1), 111-132.
6. Bréal, M. (1900). Semantics: Studies in the science of meaning. London: William Heinemann.
7. Chishti, S., & Barberis, J. (2016). The FinTech Book: The Financial Technology Handbook for Investors, Entrepreneurs and Visionaries. Chichester, UK: John Wiley & Sons Ltd
8. Copi, I. M., Cohen, C., & McMahon, K. (2013). Introduction to Logic (New International Edition ed.). London: Pearson Education Limited.
9. Drummer, D., Jerenz, A., Siebelt, P., & Thaten, M. (2016). FinTech: Challenges and Opportunities – How digitization is transforming the financial sector. McKinsey, Dusseldorf.
10. Financial Technology [Electronic resource] / Free Encyclopedia “Wikipedia”. – Electron. Dan. – 2016. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Financial_technology, free. Date of access: 03/13/2021
11. Fintech Definition [Electronic resource] / Newspaper “Fintech Weekly” – Electron. Dan. – Cologne, 2015. URL: https://www.fintechweekly.com/fintechdefinition, free. Date of access: 03/13/2021
12. Global fintech investment market 2016-2020 [Electronic resource] // Official website: Technavio. Electron. Dan. URL: http://www.technavio.com/report/global-fintech-investment-market
13. Goddard, C. (2011). Semantic analysis: A practical introduction. Oxford: Oxford University Press.
14. 14 Goldstein, I.; Jiang, W.; Karolyi, G.A. To FinTech and beyond. Finance. Stud. 2019, 32, 1647-1661.
15. (2021). Google AdWords Academy – Keywords. Accessed 17th March 2021. https://www.google.com/scholar
16. (2021). Google Trends – fintech search term. Accessed 22nd May 2021. https://www.google.com/trends/
17. Grebe, M., Mcnter, N., Noakes, B., T’Serclaes, J.-W. D., Wade, B., & Walsh, I. (2016). Banking on Digital Simplicity. Global Retail Banking. Accessed 10th October 2016. https://www.bcgperspectives.com/Images/BCG-Banking-on-Digital-Simplicity-May-2016_tcm80-209207.pdf
18. Heap, T., & Pollari, I. (2015). FINTECH 100 – Leading Global Fintech Innovators Report 2015. Accessed 10th October 2016. Journal of Innovation Management
19. Hughes, J. (2016). Is a Fintech Career in Y our Future? Accessed 21 October 2016. http://www.masterstudies.com/Schools_and_Universities/Contact-us.html
20. Jun, J., & Yeo, E. (2016). Entry of FinTech Firms and Competition in the Retail Payments Market. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 45(2), 159-184.
21. Kant, I. (1992). Lectures on Logic, ed. and trans. J. Michael Young. Cambridge: Cambridge University Press, 557, 561.
22. Locke, J. (1841). An essay concerning human understanding.
23. Mackenzie, A. (2015). The Fintech Revolution. London Business School Review, 26(3), 50-53.
24. Micu, I., & Micu, A. (2016). Financial Technology (Fintech) And Its Implementation On The Romanian Non-Banking Capital Market. SEA-Practical Science(11), 379-384.
25. Oxford English Dictionary. (2016). fintech. Accessed 19 July 2016. http://www.oxforddictionaries.com/definition/english/fintech
26. Robinson, R. (1963). definition. Oxford: Oxford University Press.
27. Scherer, K. R. (2005). What are emotions? And how can they be measured? Social science information, 44(4), 695-729.
28. The Pulse of Fintech – Q3 2016 [Electronic resource] // Official website: KPMG International Cooperative. Electron. Dan. URL: https://home.kpmg.com/xx/en/home/insights/2016/03/the-pulse-of-fintech-q1-2016.html
29. Xie, P., & Zou, C. (2012). Research on Business Models of Internet Finance. Financial Research, 12, 11-22.
30. Fintech Market Map [Electronic resource] // Official site: Rusbase. Dan. URL: http://rb.ru/fintech/?_utl_t=vk
31. Overview of the financial technology industry // EY: Assurance|Tax|Transactions|Advisory. S. 1-158.
32. Decree of the Government of the Russian Federation of July 28, 2017 No. 1632-r “On approval of the state program “Digital Economy of the Russian Federation”” // Government of the Russian Federation. Databank: Normative documents of the Government of the Russian Federation [Official site]. URL: https://government.consultant.ru/documents/371961 6 (accessed 20.03.2021)

Для цитирования: Назаров Д.М., Марамыгин М.С. Термин Fintech: определение, семантика и сущность // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: 

© Назаров Д.М., Марамыгин М.С, 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 334

ББК 65

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_141 

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ КАК КОНКУРЕНТНОЕ ПРЕИМУЩЕСТВО ПРЕДПРИЯТИЯ 

MACHINE LEARNING AS A COMPETITIVE ADVANTAGE OF THE COMPANY 

Романов Игорь Андреевич, аспирант, Санкт-Петербургский государственный экономический университет; IgorRomanov96@yandex.ru

Romanov Igor Andreevich, Postgraduate student, St. Petersburg State University of Economics; IgorRomanov96@yandex.ru

Аннотация. В данной статье рассматривается понятие и значимость машинного обучения на современном этапе. Изучаются основные преимущества наличия машинного обучения на предприятии в условиях конкуренции.

Abstract. This article examines the concept and significance of machine learning at the present stage. The main advantages of having machine learning in an enterprise in a competitive environment are explored.

Ключевые слова: машинное обучение, предприятие, производство, конкуренция, преимущества, оптимизация

Key words: machine learning, enterprise, production, competition, advantages, optimization 

Цель

Целью данного исследования являлось определение места машинного обучения как одно из драйверов конкурентного преимущества предприятия.

Исследование

Как известно, конкурентные преимущества какого-либо предприятия так или иначе реализуются в товарах, которые на нем выпускаются и реализуются на рынке. Таким образом, реализация продукции, которое имеет какое-либо конкурентное преимущество или ее изготовление при помощи какого-либо конкурентного преимущества, а также структура всей работы предприятия за счет определенного конкурентного преимущества, позволяет предприятию получать дополнительный эффект. Полученный с продажи доход, который включает в себя этот дополнительный эффект, заново поступает в систему, где было применено конкурентное преимущество [15].

К факторам, которые определяют уровень производства, относят, в том числе и машинное обучение, которое представляет собой одно из ключевых ответвлений искусственного интеллекта как такового. Важнейшим алгоритмом работы машинного обучения всегда является обучение на основе полученных изначальных данных.

В наше время машинное обучение представляется одним из самых продвинутых инструментов для бизнесменов и владельцев предприятий, для создателей онлайн-площадок и магазинов, для юристов и ученых. А системы машинного обучения, по своей сути, могут в короткие сроки использовать знания, которые накапливаются при обучении из огромных массивов информации, что делает их незаменимыми в распознавании образов, речи, различных объектов и так далее [14].

Так, например, ученый может сортировать терабайты онлайн-статей с помощью машинного обучения, чтобы создать индивидуальный список предлагаемых источников для своих исследований. Кроме того, значительно сокращается время, необходимое юристам для поиска соответствующих прецедентов [6]. Человек же, делая все это самостоятельно, без помощи машины, тратит в десятки, а то и в сотни раз больше времени.

Безусловно, в наши дни технический прогресс развивается с гораздо большей скоростью, чем это было раньше. Сейчас очень сложно представить, к примеру, обработку огромных посевных площадей при помощи лошадей и плуга или покос травы вручную. Ведь, когда существует технология, которая сокращает время, трудозатраты и денежные расходы, то почему бы ее не использовать? Именно поэтому ее и используют и именно поэтому уже в самом ближайшем будущем можно представить повсеместное внедрение машинного обучения, которое будет казаться такой же нормой, как сейчас кажется использование сельскохозяйственной техники вместо животных или вместо утомительного и долгого людского труда.

Ускорение ритма жизни требует более оперативной реакции и гибкости от предприятий, а скорость реагирования машины, алгоритм которой можно в любой момент корректировать, в значительной степени превышает скорость работы любого человека. Еще одним плюсом в копилку преимуществ использования машинного обучения является банальная монетизация. Если человеку уже собрал некоторые данные, почему бы не проанализировать их при помощи машины и не начать более разумно и успешно их применять [11].

Многие разработанные в последние годы технологии, сделанные на основе машинного обучения, позволяют в определенной степени получить все данные по работникам предприятия за минимальные сроки. Таким образом, подобная автоматизация освобождает людей от рутинной работы и предоставляет им все необходимые для последующего анализа структурированные данные в готовом виде.

Известно, что в машинном обучении применяется не только программирование, но и математическая статистика/анализ, алгоритмы работы с полученными данными, оптимизация, теория вероятности. Все свежая информация моментально попадает в базу данных, обрабатывается там, анализируется и классифицируется, а в дальнейшей, на основе данной обработки, реализуется алгоритм машинного обучения, которое в наше время делится на два вида:

• с начальными данными, когда перед началом машинного обучения уже существует определенная база данных. К примеру, данные об основных партнерах предприятия (масштабы, названия, бюджеты и так далее), которые вносятся в компьютер и на основе которых машина сама начинает добавлять новую информацию. При этом, машина может ошибаться, поэтому на первых этапах обучения данный процесс полностью контролируется со стороны человека ответственного за это;
• без начальных данных, когда машине приходится все делать самостоятельно: полученные данные она классифицирует, ориентируясь на определенный «эталон». При этом, участие человека при таком обучении сводится к нулю.

Важно отметить, что в наши дни на базе машинного обучения уже работают сотни различных предприятий по всей Земле. По сути, все поисковые системы, исправление орфографии, рекомендации по музыке, играм, кино – это все машинное обучение, которое с каждым запросом, с каждым переносом письма в «спам», с каждым добавлением в «избранное», с каждым «лайком/дизлайком» начинает не только понимать человека лучше, но и работает более точно [12].

Важно отметить тот факт, что машинное обучение может быть конкурентным преимуществом для любой современной компании из любой сферы деятельности. Самое типичное применение, к примеру, в сфере онлайн-форм, которая часто испытывает серьезные проблемы из-за фишинга. Преступники пытаются использовать продукт для создания фишинг-форм, с помощью которых будут обманывать людей и воровать их учетные данные. Инструменты на основе машинного обучения позволяют многим компания обнаруживать кого следует «забанить», а кому необходимо предоставить доступ к продукту. Таким образом, применение машинного обучения для поиска возможной фишинговой активности позволяет компаниям предоставлять свои сервисы тем, кому они действительно нужны и тем, кто ценит безопасность своих личных данных.

Другая сфера, в которой очень часто применяется машинное обучение – это маркетинг. Машина классифицирует пользователей сайтов путем изучения отдельных слов и фраз, которые они используют в формах. Используя данный процесс классификации, маркетинговая служба устраивает индивидуализированные рекламные кампании по электронной почте для различных типов пользователей, которые сами по себе не предоставляли нам никакой демографической информации [1].

Таким образом, машинное обучение активно используется и в онлайн среде различных предприятий. Так, например, боты на сайтах предприятий реагируют на появление на сайте клиентов и анализируют их действия или взаимодействуют с другими программами. На основании поведения пользователя (посещение тех или иных разделов, поиск по сайту, и так далее) машина предлагает ему необходимую информацию и решения его задачи в качестве подсказок или открывающихся чат-ботов [11].

Машина способна моментально обрабатывать и анализировать огромное количество информации, что не под силу ни одному человеку. К примеру, анализ продукции всех конкурентов предприятия. Сколько продукции и какое количество предприятий сможет проанализировать, структурировать один человек за день? Может быть 5 предприятий, если они выпускают не слишком большое число разнообразной продукции. Машина же при этом сможет сделать тоже самое в считанные секунды, а за день проанализирует сотни и тысячи предприятий и выдаст готовый отчет по установленным заранее параметрам. Именно это и представляется одним из ключевых конкурентных преимуществ машинного обучения [12].

По сути, интерес к машинному обучению на предприятиях появился достаточно давно, но реальная готовность компаний вкладывать существенные средства в реализацию подобных проектов появилась лишь десять лет назад. 5 лет назад – это стало своеобразным трендом, который привел внедрение машинного обучения к фазе быстрого роста.

Безусловно, в любой промышленности очень высока цена ошибки и если человек делает что-то неправильно (в частности, при работе с техникой), то в лучшем случае производство работает плохо, не так эффективно, как могло бы, а в худшем произойдут необратимые процессы и понадобится дорогостоящий ремонт оборудования.

Современные работники промышленности – это весьма открытые к новым технологиям люди, которые стараются разобраться в том, что мы им предлагает современный техногенный мир. При этом, важнейшей задачей любого предприятия является прогнозирование выхода оборудования из строя, диагностика моментов нетипичного поведения оборудования. То есть, в процессе прогнозирования необходимы разного рода данные, которые могут не собираться, нужна информация о том, как это оборудование работает. Но человек, при этом, не всегда может уловить закономерность, потому как некоторые закономерности в данных являются логичными и далеко не всегда означают, что оборудование работает некорректно и вот-вот выйдет из строя.

Так, например, человеку сложно определит то, насколько долго может проработать какой-то участок трубопровода под землей в зависимости от того, где он закопан, как глубоко, что показывают последние данные внутреннего обследования труб или магнитного контроля, как часто меняются режимы и какими они были. Машинное обучение может это спрогнозировать, может определить момент, когда труба придет в негодность и оптимально спланировать ее замену.

Это еще одно конкурентное преимущество машинного обучения, ведь если у другой компании произойдет поломка трубы под землей, то ремонт и замена не только неожиданно ударят по бюджету, но и остановят процесс производства и предоставления услуг [9].

По сути, можно сказать, что машинное обучение на предприятии – это практика изучения данных на предмет скрытых закономерностей, которые могут быть полезны для разработки прогнозов будущей производительности. Именно поэтому к числу основных конкурентных преимуществ машинного обучения на предприятии, помимо обозначенного ранее, относят:

• службу поддержки;
• профилактическое обслуживание;
• промышленную автоматизацию и автоматизацию всех процессов;
• прогнозирование;
• улучшенные условия труда [2].

Можно отметить тот факт, что все больше разного рода предприятий в наше время применяют в своей работе развивающиеся инструменты исследования больших данных. Современное промышленное производство чаще обычного предполагает наличие автоматизированного технологического процесса за счет машинного обучения, за которыми так или иначе стоят разного рода экономические показатели предприятия. Именно поэтому машинное обучение выглядит более действенным инструментом, который дополняет классические подходы к оптимизации производства.

Таким образом, к числу самых распространенных преимуществ, которые вытекают из применения машинного обучения и которые нацелены на получение предприятием дополнительной выручки или на сокращение издержек принято относить:

• рост производительности технологического процесса;
• рост качества продукции;
• оптимизация технологического обслуживания и ремонта оборудования;
• оптимизация расходов на испытание продукции;
• управление жизненным циклом продукции и услуг
• использование в НИОКР
• выявление угроз безопасности;
• управление ценообразованием и цепочками поставок [10].

Так, при использовании предприятием любого из этих перечисленных выше преимуществ важно учитывать все появляющиеся нюансы, с которыми неизбежно столкнется любое предприятие, а также основные факторы, которые так или иначе определят успех проектов машинного обучения [13].

Безусловно и то, что многие современные предприятия достигают обозначенного успеха за счет использования машинного обучения пока только в ограниченно ряде сфер своей деятельно, но это только начало более глобального процесса, ведь сначала будет большое число различных экспериментов с машинным обучением, а уже затем потребуется интегрировать модели машинного обучения в бизнес-приложения и процессы, чтобы обеспечить масштабирование данной технологии на всем предприятии.

В настоящее время для полноценной интеграции в масштабе всего предприятия многие организации пока еще не обладают необходимыми навыками, процессами и инструментами. Именно поэтому, для того чтобы наиболее эффективно применять машинное обучение в полном масштабе предприятия, важно вкладывать средства в решения MLOps (совокупность «машинного обучения» и «операций»), которые включают в себя процессы, инструменты и технологию, оптимизируют и стандартизируют каждый этап жизненного цикла машинного обучения, от разработки модели до практического применения. Таким образом, развивающееся направление MLOps может дать еще большую гибкость и скорость жизненному циклу машинного обучения.

По сути, для полноценного перехода от экспериментов с машинным обучением к применению данной технологии, предприятиям требуются надежные и эффективные процессы MLOps, которые не только обеспечивают организациям конкурентное преимущество, но и позволяют внедрять другие сценарии использования машинного обучения.

Данная технология дает новые преимущества для предприятия, среди которых:

• формирование группы более эффективных специалистов путем совершенствования их навыков и более плодотворной среды совместной работы;
• рост прибыли;
• более качественное обслуживание заказчиков;
• быстрый рост доходов.

Использование машинного обучения на предприятиях

В вертикальных отраслях технологии и методы машинного обучения успешно развертываются, обеспечивая организациям ощутимые и реальные результаты.

Например, с финансовой стороны предприятия могут успешнее выявлять и удовлетворять потребности своих клиентов, используя прогнозные модели машинного обучения, в которых учитываются огромные объемы взаимосвязанных измерений. Прогнозные модели машинного обучения также способны выявлять и ограничивать риски. Предприятия могут обнаруживать киберугрозы, отслеживать и фиксировать мошеннические действия клиентов и прогнозировать риски, связанные с новыми продуктами.

Так, предприятия из отрасли производства широко внедряют автоматизацию и все чаще оснащают оборудование и процессы необходимыми инструментами, используя при этом моделирование машинного обучения для реорганизации и оптимизации производства, которые, в свою очередь, позволяют оперативно удовлетворять спрос и реагировать на изменения в будущем. Конечным результатом работы машинного обучения является гибкий и отказоустойчивый производственный процесс. Таким образом, к основным сценариям применения ML относятся:

• прогнозирование временных рядов;
• классификация и кластеризация данных;
• распознавание речи, жестов и изображений;
• кредитный скоринг;
• ранжирование данных;
• прогноз оттока клиентов, спама, мошенничества;
• технический анализ.

Результаты исследований

Таким образом, можно сказать, что машинное обучение – это возможность заменить человеческий труд машинным. Машинное обучение на производстве – это не только возможность оптимизировать процесс работы, но и способность обезопасить его (вычислить возможную поломку, рассчитать срок службы того или иного прибора, и так далее), потому как в промышленности очень высокая цена ошибки. В чем преимущества наличия машинного обучения на предприятии? В том, что: гораздо больший объем данных обрабатывается за меньшее время; совершается меньше ошибок; происходит постоянный анализ и структурирование данных. По сути, успехи проектов машинного обучения на промышленных предприятиях определяется большим числом факторов, учет которых позволяет, так или иначе, оптимизировать распределение всевозможных ресурсов, обезопасить предприятие от неоправданных вложений и от каких-либо ошибок. При этом, все это зависит от правильности выбора алгоритмов машинного обучения на конкретном предприятии. машинное обучение может показывать необходимые результаты на любых задачах с огромным объемом структурированных данных. Машинное обучение в разы повышает возможности, скорость, гибкость и отказоустойчивость любого современного предприятия, что дает серьезные конкурентные преимущества. Именно поэтому дальновидные предприятия выбирают машинное обучение для обеспечения целостного развития, высокой производительности сотрудников и удовлетворенности своих заказчиков.

Список источников

1. 2017: год революции машинного обучения. [Электронный ресурс]: https://apptractor.ru/info/articles/2017-god-revolyutsii-mashinnogo-obucheniya.html (Дата обращения: 20.11.2021)
2. Burns E. 5 major benefits of machine learning in the enterprise. [Электронный ресурс]: https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/5-major-benefits-of-machine-learning-in-the-enterprise (Дата обращения: 20.11.2021)
3. Dans E. Machine learning as a competitive advantage. [Электронный ресурс]: https://medium.com/enrique-dans/machine-learning-as-a-competitive-advantage-f2691b73f829 (Дата обращения: 20.11.2021)
4. Voskoglou M., Abdel-Badeeh M.S. Machine learning techniques for teaching mathematics // Physics and mathematics education. 2020. №2(25). Pp.17-25.
5. Le D.T., Dao M.H., Nguyen Q.L.T. Comparison of machine learning algorithms for DDOS attack detection in SDN // Information management systems. №3. Pp.59-69.
6. Machine Learning – The New Competitive Advantage For Enterprise Business. [Электронный ресурс]: https://www.conceptatech.com/blog/machine-learning-is-the-new-competitive-advantage-for-enterprise-business (Дата обращения: 20.11.2021)
7. Mohsen A., Promita D. Machine Learning: The New «Big Thing» for Competitive Advantage // International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining. №5(4). Pp.277-305.
8. Wakefield K. A guide to the types of machine learning algorithms and their applications. [Электронный ресурс]: https://www.sas.com/en_ie/insights/articles/analytics/machine-learning-algorithms.html (Дата обращения: 20.11.2021)
9. Зачем заводам машинное обучение, 2017. [Электронный ресурс]: https://habr.com/ru/company/smileexpo/blog/429940/ (Дата обращения: 19.11.2021)
10. Машинное обучение — форма искусственного интеллекта, 2021. [Электронный ресурс]: https://www.hpe.com/ru/ru/what-is/machine-learning.html#resources (Дата обращения: 19.11.2021)
11. Машинное обучение в маркетинге – чем оно поможет вашему бизнесу? 2018. [Электронный ресурс]: https://club.cnews.ru/blogs/entry/mashinnoe_obuchenie_v_marketinge_chem_ono_pomozhet_vashemu_biznesu_ (Дата обращения: 18.11.2021)
12. Машинное обучение, как конкурентное преимущество: завтра будет поздно, 2018. [Электронный ресурс]: https://spark.ru/startup/digital-contact/blog/35205/mashinnoe-obuchenie-kak-konkurentnoe-preimuschestvo-zavtra-budet-pozdno (Дата обращения: 19.11.2021)
13. Плосская О. Машинное обучение в промышленности – формула успеха // Открытые системы. СУБД. – 2018. – №3. [Электронный ресурс]: https://www.osp.ru/os/2018/03/13054409 (Дата обращения: 19.11.2021)
14. Справочник. Искусственный интеллект и машинное обучение. [Электронный ресурс]: https://spravochnick.ru/informacionnye_tehnologii/iskusstvennyy_intellekt_i_mashinnoe_obuchenie/#mashinnoe-obuchenie (Дата обращения: 20.11.2021)
15. Фатхутдинов Р.А. Теория управления конкурентными преимуществами объектов, 2005. [Электронный ресурс]: https://www.cfin.ru/management/strategy/competit/obj_edge.shtml (Дата обращения: 20.11.2021)

References

1. 2017: god revolyucii mashinnogo obucheniya. [E`lektronny`j resurs]: https://apptractor.ru/info/articles/2017-god-revolyutsii-mashinnogo-obucheniya.html (Data obrashheniya: 20.11.2021)
2. Burns E. 5 major benefits of machine learning in the enterprise. [Электронный ресурс]: https://searchenterpriseai.techtarget.com/feature/5-major-benefits-of-machine-learning-in-the-enterprise (Дата обращения: 20.11.2021)
3. Dans E. Machine learning as a competitive advantage. [Электронный ресурс]: https://medium.com/enrique-dans/machine-learning-as-a-competitive-advantage-f2691b73f829 (Дата обращения: 20.11.2021)
4. Voskoglou M., Abdel-Badeeh M.S. Machine learning techniques for teaching mathematics // Physics and mathematics education. 2020. №2(25). Pp.17-25.
5. Le D.T., Dao M.H., Nguyen Q.L.T. Comparison of machine learning algorithms for DDOS attack detection in SDN // Information management systems. №3. Pp.59-69.
6. Machine Learning – The New Competitive Advantage For Enterprise Business. [Электронный ресурс]: https://www.conceptatech.com/blog/machine-learning-is-the-new-competitive-advantage-for-enterprise-business (Дата обращения: 20.11.2021)
7. Mohsen A., Promita D. Machine Learning: The New «Big Thing» for Competitive Advantage // International Journal of Knowledge Engineering and Data Mining. №5(4). Pp.277-305.
8. Wakefield K. A guide to the types of machine learning algorithms and their applications. [Электронный ресурс]: https://www.sas.com/en_ie/insights/articles/analytics/machine-learning-algorithms.html (Дата обращения: 20.11.2021)
9. Zachem zavodam mashinnoe obuchenie, 2017. [E`lektronny`j resurs]: https://habr.com/ru/company/smileexpo/blog/429940/ (Data obrashheniya: 19.11.2021)
10. Mashinnoe obuchenie — forma iskusstvennogo intellekta, 2021. [E`lektronny`j resurs]: https://www.hpe.com/ru/ru/what-is/machine-learning.html#resources (Data obrashheniya: 19.11.2021)
11. Mashinnoe obuchenie v marketinge – chem ono pomozhet vashemu biznesu? 2018. [E`lektronny`j resurs]: https://club.cnews.ru/blogs/entry/mashinnoe_obuchenie_v_marketinge_chem_ono_pomozhet_vashemu_biznesu_ (Data obrashheniya: 18.11.2021)
12. Mashinnoe obuchenie, kak konkurentnoe preimushhestvo: zavtra budet pozdno, 2018. [E`lektronny`j resurs]: https://spark.ru/startup/digital-contact/blog/35205/mashinnoe-obuchenie-kak-konkurentnoe-preimuschestvo-zavtra-budet-pozdno (Data obrashheniya: 19.11.2021)
13. Plosskaya O. Mashinnoe obuchenie v promy`shlennosti – formula uspexa // Otkry`ty`e sistemy`. SUBD. – 2018. – №3. [E`lektronny`j resurs]: https://www.osp.ru/os/2018/03/13054409 (Data obrashheniya: 19.11.2021)
14. Spravochnik. Iskusstvenny`j intellekt i mashinnoe obuchenie. [E`lektronny`j resurs]: https://spravochnick.ru/informacionnye_tehnologii/iskusstvennyy_intellekt_i_mashinnoe_obuchenie/#mashinnoe-obuchenie (Data obrashheniya: 20.11.2021)
15. Fatxutdinov R.A. Teoriya upravleniya konkurentny`mi preimushhestvami ob“ektov, 2005. [E`lektronny`j resurs]: https://www.cfin.ru/management/strategy/competit/obj_edge.shtml (Data obrashheniya: 20.11.2021)

Для цитирования: Романов И.А. Машинное обучение как конкурентное преимущество предприятия // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-9/

© Романов И.А., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК: 338.2

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_137

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ВКЛАДА АГРАРНЫХ ВУЗОВ В РАЗВИТИЕ СЕЛЬСКИХ АГЛОМЕРАЦИЙ

METHODOLOGY FOR ASSESSING THE CONTRIBUTION OF AGRICULTURAL UNIVERSITIES TO THE DEVELOPMENT OF RURAL AGGLOMERATIONS

Широкорад И.И., доктор исторических наук, профессор, ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству»

Фадеева О.М., директор Центра стратегического развития аграрного образования, ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству»

Болдырев Б.П., кандидат философских наук, доцент, ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству»

Shirokorad I.I., Shirokorad_irina@mail.ru

Fadeeva O.M., olesya.fadeeva@mail.ru

Boldyrev B.P., boris.boldyrev.45@mail.ru

Аннотация. Система высшего аграрного образования является неотъемлемым сегментом российского высшего образования, которая призвана выполнять важнейшую задачу кадрового обеспечения АПК с целью устойчивого социально-экономического развития сельских агломераций на всей территории страны. В предложенной статье обобщается опыт проведения оценки вклада отраслевых образовательных организаций высшего образования Минсельхоза России в развитие АПК регионов Российской Федерации.

Abstract. The system of higher agricultural education is an integral segment of Russian higher education, which is designed to fulfill the most important task of staffing the agro-industrial complex for the purpose of sustainable socio-economic development of rural agglomerations throughout the country. The proposed article summarizes the experience of assessing the contribution of sectoral educational organizations of higher education of the Ministry of Agriculture of Russia to the development of the agro-industrial complex of the regions of the Russian Federation.

Ключевые слова: АПК регионов, отраслевое высшее аграрное образование в регионах, методика оценки образовательных организаций высшего образования аграрной направленности, сельские агломерации

Keywords: аgro-industrial complex of the regions, branch higher agrarian education in the regions, methods of evaluation of educational institutions of higher education of agrarian orientation, rural agglomerations

Направления развития системы высшего аграрного образования как фактора пространственного развития сельских агломераций определены в документах стратегического планирования и заключаются в следующем:

• достижение национальной цели развития Российской Федерации до 2030 года: «возможности для самореализации и развития талантов» в части выполнения целевого показателя – «создание эффективной системы высшего образования» (Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года») [1];
• реализация Стратегии пространственного развития Российской федерации на период до 2025 года в части «совершенствования территориальной организации оказания услуг отраслей социальной сферы (здравоохранения, образования, культуры, физической культуры и спорта, социального обслуживания)» (Распоряжение Правительства Российской Федерации от 13.02.2019 № 207 –р) [2];
• выполнение задач, определенных Основами государственной политики регионального развития Российской Федерации на период до 2025 года (Указ Президента Российской Федерации от 16.01.2017 № 13 «Об утверждении основ государственной политики регионального развития Российской федерации на период до 2025 года») [3];
• достижение целей Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017-2025 годы в части «совершенствования системы подготовки и дополнительного профессионального образования кадров для агропромышленного комплекса, ориентированной на быструю адаптацию к требованиям научно-технического прогресса» (Постановление Правительства Российской Федерации от 25.08.2017 г. № 996) [4].

Для оценки вклада отраслевых образовательных организаций высшего образования системы Минсельхоза России необходимы выработка методологических подходов с учетом специфики аграрного отрасли экономики.

К числу ведомственных вузов Минсельхоза России относятся (рисунок 1):

На рисунке 1 видно, что отраслевая система высшего аграрного образования включает 54 вуза и 14 филиалов образовательных организаций, из них – 38 высших учебных заведений и 11 филиалов имеют сельскохозяйственную направленность (преобладает контингент обучающихся по аграрным направлениям подготовки и специальностям) и 19 образовательных организаций, с учетом филиалов, не имеют специфики деятельности, т.е. контингент обучающихся по сельскохозяйственным специальностям в вузе не доминирует.

Система высшего аграрного образования сельскохозяйственной отрасли является территориально распределенной. В таблице 1 представлено распределение отраслевых образовательных организаций высшего образования и приведенного контингента обучающихся в них студентов по направлениям подготовки и специальностям сельскохозяйственного профиля по федеральным округам.

Как видно из таблицы 1, исходя из демографической ситуации и уровня социально – экономического развития регионов, наибольшее число высших учебных заведений аграрного профиля сконцентрированы в Центральном и Приволжском федеральных округах (50%), в Европейской части страны – свыше 80%.

Аграрные вузы являются центрами подготовки кадров для отраслей АПК с учетом специализации сельскохозяйственного производства в регионах, в связи этим необходима научно обоснованная оценка вклада каждой организации высшего образования в развитие сельских агломераций на местах.

Существует ряд методик, позволяющих оценить вклад образовательных организаций высшего образования в социально-экономическое, научно-инновационное развитие региона и иные сферы общественной жизни.

Современные авторы выделяют несколько моделей оценки в зависимости от выбранного предмета анализа:

• традиционный подход к оценке экономического влияния («economic based» approach)
• навыко-ориентированный подход («skill-based» approach)
• оценка вклада университета как фасилитатора инновационной деятельности региона [5].

Для построения модели оценки вклада аграрных вузов в социально-экономическое развитие регионов и сельских агломераций использовались элементы имеющихся методик при их адаптации к специфике аграрной отрасли и образования. Рассматривались три группы критериев, определяющих: вклад образовательной организации в развитие человеческого капитала в сельском хозяйстве региона (субъект Российской Федерации); в инновационное развитие региона и в социально-экономическое развитие субъекта. Перечень критериев представлен на рисунке 2.

Модель оценки вклада отраслевых организаций высшего образования аграрного профиля в развитие регионов содержит три ключевых блока: описательно-характеризующий, аналитико-оценочный и результативно-рекомендательный.

Апробация модели оценки вклада отраслевых организаций высшего образования в развитие АПК регионов, проведенная на примере восьми субъектов Российской Федерации во всех восьми федеральных округах (по одному субъекту в федеральном округе и одному аграрному вузу в субъекте методом случайной выборки) позволяет говорить о ее универсальности в части возможности производить аналогичные исследования в отношении образовательных организаций иных отраслей экономики с учетом специфики их деятельности.

Список источников

1. Указ Президента Российской Федерации от 21.07.2020 № 474 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года»;
2. Стратегии пространственного развития Российской федерации на период до 2025 года, утвержденная Распоряжением Правительства Российской Федерации от 13.02.2019 № 207 –р. URL: http://static.government.ru/media/files/UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf;
3. Указ Президента Российской Федерации от 16.01.2017 № 13 «Об утверждении основ государственной политики регионального развития Российской федерации на период до 2025 года» URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201701160039;
4. Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на 2017-2025 годы, утвержденная Постановлением Правительства Российской Федерации от 25.08.2017 г. № 996. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201708300023;
5. Оценка вклада региональных систем высшего образования в социально-экономическое развитие регионов России. URL: https://ioe.hse.ru/data/2017/04/03/1168588296/САО%2011%20электронный.pdf;
6. Широкорад И.И., Фадеева О.М., Пафнутова Е.Г., Олексенко О.М. Становление и развитие аграрных высших учебных заведений в России. Монография. – М.: ГУЗ, 2021;
7. Fadeeva O.M, Shirokorad I.I, Pafhutova E.G. Caracteristicas del sistema de educacion superior de la federacion de rusia: aspecto regional characteristics of the higher education system in the Russian Federation: regional aspect. Themed collection of papers from Foreign International Scientific Conference «Trends in the development of science and Global challenges» by HNRI «National development» in cooperation with AFP. December 2021. – Managua (Nicaragua).: HNRI «National development», AFP, 2021. – P. 24-27;
8. Fadeeva O.M., Shirokorad I.I, Pafnutova E.G., Oleksenko O.M. Monitoring of agricultural landscapes to the innovative development of regions. The European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Conference on Land Economy and Rural Studies Essentials (LEASECON 2021);
9. Shirokorad I.I, Fadeeva O.M., Pafnutova E.G., Oleksenko O.M. Territorial organisation of educational services a factor of the sustainable spatial development. The European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Conference on Land Economy and Rural Studies Essentials (LEASECON 2021)
10. Uslu B. A path for ranking success: what does the expanded indicator-set of international university rankings suggest? // Higher Education. 2020. Volume 80, Issue 3, November 2020, Pp. 949–972. DOI: 10.1007/s10734–020–00527–0.

References

1. Decree of the President of the Russian Federation No. 474 dated 21.07.2020 “On National Development Goals of the Russian Federation for the period up to 2030”;
2. Spatial development strategies of the Russian Federation for the period up to 2025, approved by the Decree of the Government of the Russian Federation dated 13.02.2019 No. 207 -R. URL: http://static.government.ru/media/files/UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf;
3. Decree of the President of the Russian Federation No. 13 dated 16.01.2017 “On approval of the fundamentals of the State policy of regional Development of the Russian Federation for the period up to 2025” URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201701160039;
4. The Federal Scientific and Technical Program for the Development of Agriculture for 2017-2025, approved by the Decree of the Government of the Russian Federation dated 25.08.2017 No. 996. URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001201708300023;
5. Assessment of the contribution of regional higher education systems to the socio-economic development of Russian regions;
6. Shirokorad I.I., Fadeeva O.M., Paphnutova E.G., Aleksenko O.M. Formation and development of agrarian higher educational institutions in Russia. Monograph. – M.: GUZ, 2021;
7. Fadeeva O.M, Shirokorad I.I, Pafhutova E.G. Caracteristicas del sistema de educacion superior de la federacion de rusia: aspecto regional characteristics of the higher education system in the Russian Federation: regional aspect. Themed collection of papers from Foreign International Scientific Conference «Trends in the development of science and Global challenges» by HNRI «National development» in cooperation with AFP. December 2021. – Managua (Nicaragua).: HNRI «National development», AFP, 2021. – P. 24-27;
8. Fadeeva O.M., Shirokorad I.I, Pafnutova E.G., Oleksenko O.M. Monitoring of agricultural landscapes to the innovative development of regions. The European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Conference on Land Economy and Rural Studies Essentials (LEASECON 2021).
9. Shirokorad I.I, Fadeeva O.M., Pafnutova E.G., Oleksenko O.M. Territorial organisation of educational services a factor of the sustainable spatial development. The European Proceedings of Social and Behavioural Sciences EpSBS. Conference on Land Economy and Rural Studies Essentials (LEASECON 2021);
10. Uslu B. A path for ranking success: what does the expanded indicator-set of international university rankings suggest? // Higher Education. 2020. Volume 80, Issue 3, November 2020, Pp. 949–972. DOI: 10.1007/s10734–020–00527–0.

Для цитирования: Широкорад И.И., Фадеева О.М., Болдырев Б.П. Методика оценки вклада аграрных вузов в развитие сельских агломераций // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-5/

© Широкорад И.И., Фадеева О.М., Болдырев Б.П., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 336.64

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_3_136

ОПТИМИЗАЦИЯ УПРАВЛЕНИЯ НЕМАТЕРИАЛЬНЫМИ АКТИВАМИ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЙ КОМПАНИИ 

INTANGIBLE ASSET MANAGEMENT OPTIMIZATION OF A METALLURGICAL COMPANY

Кокорев Александр Сергеевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры истории и экономической теории, Академия Государственной противопожарной службы МЧС России, г. Москва,                                            e-mail: askokorev78@mail.ru

Kokorev Alexander Sergeevich, PhD in Economics, associate Professor, Department of History and Economic Theory, Academy of the State Fire Service of the EMERCOM of Russia, Moscow. E-mail: askokorev78@mail.ru 

Аннотация. В статье представлены результаты анализа и оценки эффективности управления нематериальными активами одного из ведущих мировых лидеров цветной металлургии ПАО «РУСАЛ». Анализ проведен на основе финансовой отчетности, размещенной в публичном доступе, за 2016–2020 гг. Статья также содержит сравнительный анализ доли нематериальных активов во внеоборотных активах и в общей сумме активов компаний, являющихся пятеркой крупнейших в черной и цветной российской металлургии. Автором обозначены проблемы управления внеоборотными активами с акцентом на отраслевую специфику и определены направления оптимизации системы управления нематериальными активами металлургической корпорации.

Abstract. The article presents the results of the analysis and evaluation of the effectiveness of intangible assets management of one of the world’s leading non-ferrous metallurgy companies PJSC RUSAL. The analysis was carried out on the basis of publicly available financial statements from 2016 to 2020. The article also contains a comparative analysis of the share of intangible assets in fixed assets and in the total assets of the five largest in the Russian ferrous and non-ferrous metallurgy. The author outlines the problems of managing fixed assets with an emphasis on industry specifics and determines the directions for optimization of the intangible assets managing system of a metallurgical corporation.

Ключевые слова: нематериальные активы, управление внеоборотными активами, оптимизация, металлургическая компания

Keywords: intangible assets, fixed asset management, optimization, metallurgical company

Нематериальные активы (далее по тексту – НМА) представляют особую ценность для корпораций в последнее время. Это связано с тем, что рост стоимости компании стал выступать основополагающим критерием оценки эффективности её деятельности, при этом инвесторы обращают всё больше внимания на нефинансовые факторы роста. Именно НМА обеспечивают инновационную составляющую конкурентной борьбы между компаниями, принадлежащими одной отрасли [3]. Исследования, проводимые в части корреляционно-регрессионного анализа влияния стоимости идентифицируемых НМА на уровень капитализации российских компаний, показывают заметную взаимосвязь между данными показателями [4].

В металлургической отрасли НМА играют достаточно важную роль. Результаты интеллектуальной деятельности, такие как инновации в материаловедении, в процессе добычи и обработки металла, разработка состава покрытия, ресурсосберегающие технологии при производстве, повышение потребительских характеристик продуктов являются ключевыми факторами в повышении рентабельности деятельности металлургических компаний, в борьбе с конкурентами. Помимо этого, крупные компании переводят внутреннюю деятельность (как в рамках создания стоимости, так и в рамках работы с партнёрами) в цифровой формат, а также улучшают портфель продуктов, вводя инновационные цифровые разработки и услуги на основе анализа больших данных. Например, цифровая маркировка продуктов, торговые интернет-платформы и множество других инноваций отражается в учёте НМА. Помимо этого, торговый знак, бренд отличительные знаки компании также являются объектом внимания со стороны инвесторов. Всё это также включается в состав НМА.

Такие активы, согласно российской системе учёта, регулируются Положением по бухгалтерскому учёту «Учёт нематериальных активов» ПБУ 14/2007 [3], а также статьёй 257 «Порядок определения стоимости амортизируемого имущества» и 258 «Амортизационные группы (подгруппы). Особенности включения амортизируемого имущества в состав амортизационных групп (подгрупп)» Налогового кодекса Российской Федерации (часть вторая) [1]. В ПБУ отсутствует прямое определение нематериальных активов. Для их идентификации перечислены критерии, согласно которым объект можно причислить к НМА. В Налоговом кодексе статья 257 даёт конкретное определение нематериальных активов – созданные или приобретённые налогоплательщиком результаты интеллектуальной деятельности или иные объекты интеллектуальной собственности (права на них), используемые при производстве продукции свыше 12 месяцев, приносящие владельцу экономические выгоды и имеющие надлежащее документарное оформление [1].

Управление НМА – это менеджмент всех операций, связанных с НМА, начиная с создания самого актива и оформления прав на него, заканчивая выбытием объекта из состава активов. Главной целью данного вида деятельности является создание условий, при которых НМА будет приносить наибольшую выгоду компании, при этом, не создавая дополнительной налоговой нагрузки. [6].

Выделяют следующие основные этапы управления НМА в металлургических компаниях:

1. Оценка возможностей эффективного использования НМА и целесообразности его введения – этот этап является самым важным для любой организации, ему должно уделяться особенное внимание. В силу особенности отрасли внеоборотные активы занимают большую часть имущественного комплекса или активов баланса (здания заводов, сталелитейное оборудование, станки и так далее). Однако именно успешное внедрение НМА повышает конкурентоспособность предприятия среди других, выравнивает «перекос» состава активов и улучшает финансовое положение компании. Как правило, крупные металлургические компании создают специализированные отделы по созданию различных сегментов НМА (отдел НИОКР, маркетинга, IT и так далее), в каждом из них разработан ряд критериев эффективности внедрения под определённый вид создаваемых (приобретаемых) активов. Общими будут расчёт финансовых показателей по первоначальным данным: рентабельности, коэффициентов износа, морального старения, скорости исчерпания, срока полезного использования и прочие, при наличии возможности их рассчитать.
2. Идентификация имеющихся, создание новых, приобретение НМА – на этом этапе компания, в соответствии со стандартами РСБУ и налоговым учётом идентифицирует актив, который был создан самой организацией или приобретён у сторонней, и отражает его наличие в балансе. Особенность данного этапа в металлургической отрасли заключается в том, что большой процент НМА создаётся в самой организации в связи со спецификой деятельности (создание нового сплава, способа обработки изделия, придания ему новых свойств). В связи с этим, особенно важен следующий этап управления НМА.
3. Правовое оформление НМА – поскольку в металлургии достаточно большой спектр возможностей ля создания инновационных решений, их необходимо своевременно и надлежащим образом оформлять. Открытие любого нового сплава с улучшенными технологиями сразу же создаёт конкурентное преимущество, поэтому его состав необходимо сразу запатентовать. Также отличительные знаки и наименование, бренд, особенно в случае крупных публичных компаний, играют особенную роль, так как имя и репутация промышленной компании высоко ценится при выборе поставщика, например, сталелитейной продукции. Всё это в итоге составляет деловую репутацию (гудвилл) компании, который хоть и учитывается отдельно от НМА, однако входит в ПБУ «Учёт нематериальных активов».
4. Оценка стоимости НМА [6] – необходима для корректного принятия актива на баланс (первоначальной стоимости для бухгалтерского и налогового учёта, справедливой стоимости для отчётности), начисления амортизации по нему, для определения выгоды от коммерциализации актива, для определения специальной стоимости при судебных разбирательствах, для определения стоимости отчуждения, стоимости для замещения. Этот этап включает в себя следующий укрупнённый алгоритм:

• определение цели оценки;
• определение сферы использования и назначения НМА;
• определение выгоды и дохода от использования НМА – этот момент является ключевым при определении стоимости активов. Проводится комплексная правовая технико-экономическая экспертиза оцениваемого объекта;
• выбор методов оценки: доходный, затратный и сравнительный;
• согласование результатов.

5. Коммерциализация НМА – необходима в том случае, если компания собирается продавать результаты своей интеллектуальной деятельности. На сегодняшний день вопрос коммерциализации стоит наиболее остро, так как научные изыскания в металлургической промышленности сопровождаются большими издержками. Организация прикладных научных исследований зачастую недоступна даже крупным участникам рынка, а компании с достаточными ресурсами не развивают данное направление в рамках своей побочной деятельности.
6. Мониторинг эффективности и рентабельности использования НМА, оценка эффективности функционирования предприятия с использованием НМА – включает в себя проверку на обесценение и проведение коэффициентного анализа для отслеживания динамики изменения полезности актива, а также влияния на стоимость компании.
7. Выбытие НМА – включает в себя отчуждение в связи с передачей прав собственности или в связи с потерей способности приносить выгоду компании. На этом этапе необходимо определить остаточную стоимость и снять актив с баланса по правилам РСБУ.

Таким образом, управление НМА в металлургической компании имеет свои особенности, которые необходимо учитывать для более эффективного использования таких активов.

Далее в статье приведены практические аспекты темы в виде результатов анализа и оценки эффективности управления НМА одного из гигантов цветной металлургии ПАО «РУСАЛ».

Позиция компании в отношении управления НМА раскрывается в Примечаниях к ежегодным консолидированным финансовым отчётам. Для анализа эффективности управления НМА использована отчётность, составленная в соответствии с МСФО [13].

Все затраты, связанные с исследовательской деятельностью, признаются компанией в составе прибыли или убытка. Затраты, связанные с разработкой (в данном случае под ней понимается планирование, создание и тестирование новых видов продукции, или проектирование производственных процессов, снижающих издержки) могут быть капитализированы при возможности их надёжной оценки. К таким затратам относятся затраты на материалы, оплату труда разработчикам, затраты по займам и остальным расходам, которые были непосредственно понесены при разработке. При невыполнении условий затраты относятся к прибыли (убытку) за период.

Капитализированные затраты, как правило, отображаются по строке Себестоимость.

Амортизация начисляется линейным способом, указаны сроки полезного использования двух групп НМА: для программного обеспечения – 5 лет, для прочих – от 2 до 8 лет.

ПАО «РУСАЛ» развивает собственные научные центры, которые являются разработчиками и поставщиками НИОКР, инжиниринговых и консультационных услуг для компании и для всего рынка цветной металлургии, поэтому компания имеет достаточно большую долю НМА. Такими центрами являются:

1. Институт легких материалов и технологий – научно-производственный центр, изучающий материаловедение и выпуск порошков и разрабатывающий новые материалы, изделия на основе алюминия, технологии производства. Институт включает в себя центр аддитивного производства, реализующий полный замкнутый технологический цикл от создания до коммерциализации новых материалов.
2. Инженерно-технологический центр – основная научно-техническая база, реализующая проекты НИОКР по технологии электролиза, литья, сплавов, разработки инновационного оборудования, экологии и утилизации отходов производства. Можно выделить несколько масштабных разработок центра: энергоэффективные конструкции электролизеров; EcoFriendy технология футеровки электролизеров; производство инновационной оснастки для литья сплавов; технология производства обожжённых анодов; АСУТП 4-го поколения (с использованием обработки Big Data, цифрового двойника процесса «Виртуальный электролизер», системы токораспределения по анодам) и другое.
3. Всероссийский Алюминиево-магниевый Институт – проектный институт в области технологии добычи и обогащения сырья, дальнейшей его переработки для производства легких цветных металлов. Институт является разработчиком и проектировщиком полного технологического пакета по производству глинозема, алюминия, магния и других технологий, в том числе уникальной технологии производства глинозема из нефелинового концентрата. В интеллектуальной базе Института более 250 патентов и научно-технологический архив созданных технологий.
4. Сибирский научно-исследовательский, конструкторский и проектный институт алюминиевой и электродной промышленности – является разработчиком систем газоудаления и очистки, где используются современные системы проектного документооборота и системы цифрового проектирования с использованием 3D моделирования. В интеллектуальной базе Института более 110 патентов, а также собственный архив.

Как можно заметить, на базе институтов разрабатывается и используется огромное количество НМА: от создания новых видов продукции и материалов до цифровизации документооборота и архивов, поэтому компании важно правильно и эффективно использовать такие активы.

Для анализа и оценки эффективности управления НМА, как правило, используют несколько подходов:

1. Сравнительный анализ (бенчмаркинг) – помогает выявить ряд ключевых особенностей, характерных для отрасти, найти средний показатель, в сравнении с которым можно оценить уровень эффективности управления НМА в организации. Как правило, для такого анализа берётся ряд организаций, которые можно сопоставить (они должны принадлежать одной отрасти, иметь схожий объём производства и состав активов, иметь равные доли на рынке и так далее).
2. Анализ динамики – позволяет оценить наличие или отсутствие прогресса компании в части управления НМА, отследить изменения во времени и спрогнозировать возможное развитие состояния показателя в будущем.
3. Коэффициентный анализ – позволяет оценить финансовое состояние компании в части эффективности использования НМА. Для его проведения может быть использован набор показателей (табл. 1).

Для проведения сравнительного анализа ПАО «РУСАЛ» среди крупнейших российских металлургов были выбраны следующие компании:

• ПАО «МЕЧЕЛ» – одна из ведущих мировых компаний в горнодобывающей и металлургической отраслях. Бизнес компании состоит из четырех сегментов: горнодобывающего, металлургического, ферросплавного и энергетического.
• ПАО «Новолипецкий Металлургический Комбинат» (НЛМК) – одна из крупнейших металлургических компаний в мире. Группа производит широкий спектр листового и сортового стального проката, является ведущим поставщиком слябов и трансформаторной стали в мире.
• ПАО «Северсталь» – один из крупнейших в мире вертикально интегрированных сталелитейных и горнодобывающих компаний с активами в России и США, а также – Украине, Латвии, Польше и др.
• ПАО «Норильский никель» – крупнейший в мире производитель палладия, один из крупнейших производителей никеля, платины и меди.
• ПАО «Корпорация ВСМПО-Ависма» — крупнейший в мире производитель титана и изделия из него. Компания глубоко интегрирована в мировую авиакосмическую индустрию.

Компании-аналоги подбирались с учётом сферы деятельности – добыча и производство базовых ресурсов, объёмов производства и доли на рынке.

По каждой компании рассчитана доля НМА в общей сумме долгосрочных активов (табл.2). Важно отметить, что специфика отрасли существенно влияет на распределение активов (естественно предположить, что доля НМА будет существенно ниже, чем материальных активов), однако такой дисбаланс может быть скорректирован путём увеличения состава НМА.

Анализируя приведённые в таблице данные, можно с уверенностью сказать, что компания ПАО «РУСАЛ» проводит достаточно эффективную политику управления НМА в части отражения в балансе: компания имеет наибольшую долю НМА в долгосрочных активах в сравнении с компаниями-аналогами. Также стоит отметить, что ПАО «РУСАЛ» имеет наибольшую сумму НМА среди приведённых компаний.

В абсолютном значении суммы НМА металлургических компаний показывают ежегодный рост, что сигнализирует о возрастании спроса на них со стороны компаний (рис. 1).

Для проведения анализа динамики нематериальных активов ПАО «РУСАЛ» выбран временной промежуток с 2017 по 2020 год включительно. Стоит отметить, что в 2020 году на показатели существенно повлиял кризис, вызванный пандемией коронавируса, поэтому в основном наблюдается спад показателей баланса (табл.3). По данным таблицы можно сделать вывод о динамике доли НМА во внеоборотных активах и в суммарных активах – она снижается с течением времени. На это влияет не только общий рост активов, но и снижение непосредственно нематериальных активов. Динамика темпов роста нестабильна, однако в части доли НМА во внеоборотных активах прослеживается тенденция её сокращения. Темпы роста НМА опережают темпы роста выручки – активы неэффективно генерируют доход компании.

Коэффициентный анализ НМА (табл.4) позволил выявить следующие тенденции: коэффициент отдачи НМА (иначе коэффициент оборачиваемости, характеризует их эффективность) с 2018 г. сокращается, причиной тому служит скорее падение общего операционного дохода (выручки от продаж), так как рост НМА не наблюдается. Рентабельность активов также снижается с 2018 г., на что повлияло в том числе и ежегодное сокращение чистой прибыли.

Стоит принимать во внимание то, что НМА являются лишь частью имущества компании, поэтому его анализ учитывает косвенное влияние на экономический результат.

Таким образом, можно констатировать, что ПАО «РУСАЛ» проводит достаточно эффективную политику управления НМА. Однако, как можно заметить из анализа, темпы роста НМА опережают темпы роста выручки, что свидетельствует о недостаточной эффективности их использования.

Далее обозначим направления повышения эффективности управления НМА металлургическими компаниями на основе проведенного анализа и выявленных проблем.

Поскольку в металлургии НМА не являются ведущей статьей внеоборотных активов для осуществления основного вида деятельности, то компании, как правило, не уделяют повышенного внимания менеджменту эффективности таких активов. На практике наибольшие трудности вызывают идентификация и классификация НМА, а также определение их стоимости и выбор схемы амортизации. По этим причинам, компании, занимающие небольшую долю на рынке, предпочитают не тратить ресурсы на выделение и идентификацию НМА, что снижается их конкурентоспособность и привлекательность для инвесторов. Для решения данной проблемы компании могут привлекать сторонних экспертов к проведению качественной и всесторонней оценки НМА.

Другой проблемой является длительный срок оформления прав пользования как на активы, созданные компанией, так и на приобретённые у других лиц. Проблема заключается в несовершенстве законодательства. Недостаточное правовое регулирование, низкий уровень правовой охраны, сложность с выбором ресурсов для оформления – все эти препятствия для компаний снижают полезный эффект от внедрения НМА. Для их преодоления важно комплексно подойти к проработке законодательных актов, поскольку на данном этапе они не отвечают запросам индустрии.

Также стоит отметить, что НМА в цветной металлургии – это, прежде всего, отражение уровня цифровизации компании. Цветная металлургия является энергозатратным производством, поэтому любая «умная» оптимизация помогает сокращать издержки в разы. Помимо этого, многие виды изделий отличаются многоступенчатым переделом промежуточных изделий. Это также способствует применению цифровых технологий.  Искусственный интеллект, цифровые двойники, цифровое зрение, сквозные технологии оптимизация маржинальности процесса – всё это помогает управлять качеством изделия, оптимизировать издержки, улучшать технологию процесса на основе анализа исторических данных. Поэтому компаниям стоит внедрять различные НМА для того, чтобы комплексно и качественно повысить уровень производства и продукции [15, 17].

Отдельно для компании ПАО «РУСАЛ» стоит выделить следующие направления повышения эффективности работы с НМА:

1) Повышение раскрываемости информации.

Компания не раскрывает состав НМА, что затрудняет анализ влияния каждой группы на финансовый результат. Это может быть связано с коммерческой тайной, но несмотря на это, указание используемых НМА может повысить интерес не только инвесторов, но и поставщиков приобретённых НМА.

2) Увеличение доли НМА.

Компания в последнее время часто публикует информацию о выпуске новых видов сплавов, что свидетельствует о росте НМА, однако общая стоимость, отражённая в балансе, не только не увеличивается, но сокращается с течением времени. Это свидетельствует о том, что активы быстрее выбывают из состава активов, чем пополняются новыми, что может служить индикатором неэффективной работы с НМА.

3) Ускоренная амортизация для отдельных групп активов.

Хорошим показателем служит выделение ПО как отдельной группы активов для начисления амортизации (по ним установлен меньший срок полезного использования), однако в связи с ускоренными темпами цифровизации таких активов может быть больше, компании стоило бы пересмотреть политику начисления амортизации и расширить перечень амортизируемых групп, по которым начисляется ускоренная амортизация (в соответствии с нормативными актами). Ускоренная амортизация не только поможет высвободить больше финансовых ресурсов, но и увеличит оборачиваемость нематериальных активов.

4) Внедрение «умных материалов» [13].

Умные материалы могут обеспечить два ключевых преимущества. Во-первых, внедрение интеллекта в продукты с помощью умных материалов может сделать возможной полную прослеживаемость. Эта технология позволит узнать, где и когда были получены и изготовлены материалы, а также их состав, тем самым отвечая на этические и экологические проблемы. Во-вторых, разработка интеллектуальных материалов, облегчающих проектирование для демонтажа, поможет достичь полностью безотходной экономики. Такие материалы становятся альтернативой, которая дает практические преимущества и получение дополнительного дохода от сокращения продаж поддельных материалов.

5) Технологические инновации.

Технологические инновации также могут способствовать решению проблем ресурсоэффективности и нулевого производства. Анализ больших данных по всей цепочке создания стоимости, сетевые технологии и низкоуглеродистое первичное производство являются ценными направлениями для реализации. Инновации позволяют гибко управлять производственными процессами, ускоряя рентабельность на несколько процентных пунктов в год (2–3 п. п.). С помощью промышленного интернета вещей можно существенно сократить издержки на передачу данных между внедрёнными в производство системами. Так, с помощью данной технологии была создана рекомендательная система для оператора дуговой сталеплавильной печи, которая позволила без модернизации текущего производственного оборудования достигнуть сокращения времени работы под током при каждой плавке с 55 минут до 41 минуты при полном соблюдении всех требований по качеству (в том числе по содержанию FeO в шлаке, содержанию фосфора и азота в полупродукте [15].

6) Роботизация и автоматизация логистики и производственных процессов.

Формирование отчетов и рутинных данных, заполнение форм и сверка данных может быть оптимизирована введением RPA (роботизации бизнес-процессов): средний срок окупаемости внедрения роботов составляет 1 год, при этом, среди эффектов от внедрения роботизации отмечается увеличение скорости выполнения задач (71%), автоматизация монотонных процессов (70%), снижение затрат (69%) и снижение рисков и ошибок при выполнении задач (68%) [15].

Роботизация позволит сокращать затраты на логистику с каждым годом все быстрее. ПАО «РУСАЛ» уже применяет систему мониторинга транспорта [16], однако полная роботизация складской и внутрикорпоративной логистики поможет существенно сократить время сбора и отправки грузов и исключить травматичность и влияние человеческого фактора.

В заключение отметим, что металлургия – это энергоёмкое производство, поэтому любые инновации по экономии электроэнергии значительно оптимизируют затраты и увеличат прибыль. Все инновации являются составляющими НМА для компании, поэтому грамотное управление ими поможет существенно улучшить финансовые результаты корпорации.

Список источников

1. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 N 117-ФЗ (в последней редакции) // СПС «КонсультантПлюс».
2. Приказ Минфина России от 30.03.2001 N 26н (в последней редакции) «Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету «Учет основных средств» ПБУ 6/01» // СПС «КонсультантПлюс».
3. Приказ Минфина России от 27.12.2007 N 153н (в последней редакции) «Об утверждении Положения по бухгалтерскому учету «Учет нематериальных активов» (ПБУ 14/2007)» // СПС «КонсультантПлюс».
4. Приказ Минфина России от 17.09.2020 N 204н «Об утверждении Федеральных стандартов бухгалтерского учета ФСБУ 6/2020 «Основные средства» и ФСБУ 26/2020 «Капитальные вложения» (в последней редакции) // СПС «КонсультантПлюс».
5. Мельник М.В., Кривцов А.И., Лихтарова О.В. Комплексный экономический анализ: учебное пособие. — 2-е изд., — М.: ИНФРА-М, 2021. — 368 с. – Текст: электронный. – URL: https://znanium.com/catalog/product/1127687 (дата обращения: 12.01.2022).
6. Нематериальные активы и интеллектуальная собственность корпорации: оценка и управление: учебник / Б.Б. Леонтьев, В.Б. Леонтьева, О.В. Лосева [и др.] ; под ред. М.А. Федотовой, Т.В. Тазихиной. — М.: КноРус, 2021. — 187 с. — ISBN 978-5-406-08648-3. — URL:https://book.ru/book/940208 (дата обращения: 12.01.2022). — Текст: электронный.
7. Морозова Т.В., Малицкая В.Б. Международные стандарты финансовой отчетности. Материальные и нематериальные активы. Практика. – М.: ИНФРА-М, – 2022. – 293 с.
8. Финансы России – 2020. — Текст: электронный // Федеральная служба государственной статистики: [сайт]. — URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_51/Main.htm (дата обращения: 12.01.2022).
9. Косорукова, И.В., Анализ финансово-хозяйственной деятельности: учебник / И.В. Косорукова, О.В. Мощенко, А.Ю. Усанов. — М.: КноРус, 2022. — 341 с. — ISBN 978-5-406-09624-6. — URL:https://book.ru/book/943228 (дата обращения: 12.01.2022). — Текст: электронный.
10. Мокрова, Л.П., Управление нематериальными активами и деловой репутацией: монография / Л.П. Мокрова. — М.: Русайнс, 2020. — 135 с. — ISBN 978-5-4365-5573-7. — URL:https://book.ru/book/941464 (дата обращения: 10.01.2022). — Текст: электронный.
11. Ажлуни А.М.Б Бирючков Д.Н. Методы эффективного управления промышленными многоуровневыми металлургическими компаниями // Вестник аграрной науки. – 2019. – №3. – С. 63–70.
12. Войко Д. В., Войко А. В. Нематериальные активы: вопросы учета и управления в условиях цифровизации экономики // Вестник ГУУ. 2019. №9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nematerialnye-aktivy-voprosy-ucheta-i-upravleniya-v-usloviyah-tsifrovizatsii-ekonomiki (дата обращения: 14.01.2022). — Текст: электронный.
13. Горбач, К. “Умный” цветной металл / К. Горбач // Control Engineering Россия. — 2019. — URL: https://controlengrussia.com/sistemy-upravlenija-predprijatiem/z-smelting/ (дата обращения: 10.02.2022). — Текст: электронный.
14. Консолидированная финансовая отчетность за год, закончившийся 31 декабря 2020 года // RUSAL URL: https://rusal.ru/upload/iblock/a56/a564e1a079c04f503b720d8848178d28.pdf (дата обращения: 26.12.2021).
15. Тенденции развития роботизации в РФ RPA | 2020. — Текст: электронный // Deloitte: [сайт]. — URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/tax/deloitte-rpa-survey.pdf (дата обращения: 12.02.2022).
16. Цифровизация промышленности. Опыт РУСАЛА // integration24.ru [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://integration24.ru/2018/06/09/cifrovizaciya-promyshlennosti-opyt-rusala/ (дата обращения: 12.02.2022).
17. Кокорев А.С. Факторы конкурентоспособности и финансовой устойчивости компании. Московский экономический журнал, -№ 9. – Москва. – 2020. – 56 с.

References

1. Tax Code of the Russian Federation (part two) dated 05.08.2000 N 117-FZ (as amended) // ATP ConsultantPlus.
2. Order of the Ministry of Finance of Russia dated March 30, 2001 N 26n (in the latest edition) “On approval of the Accounting Regulation “Accounting for fixed assets” PBU 6/01” // SPS “ConsultantPlus”.
3. Order of the Ministry of Finance of Russia dated December 27, 2007 N 153n (in the latest edition) “On Approval of the Accounting Regulation “Accounting for Intangible Assets” (PBU 14/2007)” // SPS “ConsultantPlus”.
4. Order of the Ministry of Finance of Russia dated September 17, 2020 N 204n “On Approval of the Federal Accounting Standards FSBU 6/2020 “Fixed Assets” and FSBU 26/2020 “Capital Investments” (as amended) // SPS ConsultantPlus.
5. Melnik M.V., Krivtsov A.I., Likhtarova O.V. Complex economic analysis: textbook. – 2nd ed., – M .: INFRA-M, 2021. – 368 p. – Text: electronic. – URL: https://znanium.com/catalog/product/1127687 (date of access: 01/12/2022).
6. Intangible assets and intellectual property of a corporation: assessment and management: textbook / B.B. Leontiev, V.B. Leontiev, O.V. Loseva [and others]; ed. M.A. Fedotova, T.V. Tazihina. — M.: KnoRus, 2021. — 187 p. – ISBN 978-5-406-08648-3. — URL: https://book.ru/book/940208 (date of access: 01/12/2022). — Text: electronic.
7. Morozova T.V., Malitskaya V.B. International Financial Reporting Standards. Tangible and intangible assets. Practice. – M.: INFRA-M, – 2022. – 293 p.
8. Finance of Russia – 2020. – Text: electronic // Federal State Statistics Service: [website]. — URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_51/Main.htm (date of access: 01/12/2022).
9. Kosorukova, I.V., Analysis of financial and economic activity: textbook / I.V. Kosorukova, O.V. Moshchenko, A.Yu. Usanov. — M.: KnoRus, 2022. — 341 p. – ISBN 978-5-406-09624-6. — URL: https://book.ru/book/943228 (date of access: 01/12/2022). — Text: electronic.
10. Mokrova, L.P., Management of intangible assets and business reputation: monograph / L.P. Mokrov. — M.: Rusajns, 2020. — 135 p. – ISBN 978-5-4365-5573-7. — URL: https://book.ru/book/941464 (date of access: 01/10/2022). — Text: electronic.
11. Azhluni A.M.B Biryuchkov D.N. Methods of effective management of industrial multi-level metallurgical companies // Bulletin of agrarian science. – 2019. – No. 3. – S. 63–70.
12. Voiko D. V., Voiko A. V. Intangible assets: issues of accounting and management in the context of digitalization of the economy // Bulletin of the State University of Management. 2019. No. 9. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/nematerialnye-aktivy-voprosy-ucheta-i-upravleniya-v-usloviyah-tsifrovizatsii-ekonomiki (Date of access: 01/14/2022). — Text: electronic.
13. Gorbach, K. “Smart” non-ferrous metal / K. Gorbach // Control Engineering Russia. — 2019. — URL: https://controlengrussia.com/sistemy-upravlenija-predprijatiem/z-smelting/ (date of access: 02/10/2022). — Text: electronic.
14. Consolidated financial statements for the year ended December 31, 2020 // RUSAL URL: https://rusal.ru/upload/iblock/a56/a564e1a079c04f503b720d8848178d28.pdf (Accessed on 26.12.2021).
15. Trends in the development of robotization in the Russian Federation RPA | 2020. – Text: electronic // Deloitte: [website]. — URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/tax/deloitte-rpa-survey.pdf (accessed 02/12/2022).
16. Digitization of industry. RUSAL experience // integration24.ru [Electronic resource] – Access mode: https://integration24.ru/2018/06/09/cifrovizaciya-promyshlennosti-opyt-rusala/ (date of access: 02/12/2022).
17. Kokorev A.S. Factors of competitiveness and financial stability of the company. Moscow Economic Journal. – Moscow. – 2020, – No. 9. – 56 p.

Для цитирования: Кокорев А.С. Оптимизация управления нематериальными активами металлургической компании // Московский экономический журнал. 2022. № 3. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-3-2022-4/

© Кокорев А.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 3.

Научная статья

Original article

УДК 331.2

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_131

ПРЕОДОЛЕНИЕ  ЭЙДЖИЗМА  НА РЫНКЕ ТРУДА КАК УСЛОВИЕ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕКРУТМЕНТА

OVERCOMING AGEISM IN THE LABOR MARKET AS A CONDITION FOR INCREASING THE EFFICIENCY OF RECRUITMENT

Сатонина Неля Николаевна, к.пс.н., доцент, доцент кафедры “Экономика и управление организацией” ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», E-mail: nn_satonina@rambler.ru

Чечина Оксана Сергеевна, д.э.н., доцент, заведующая кафедрой “Экономика промышленности и производственный менеджмент” ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», E-mail: ChechinaOS@yandex.ru

Нигматуллин Альмир Рафаэлевич, младший научный сотрудник кафедры “Экономика промышленности и производственный менеджмент” ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», E-mail: nar63samgtu@gmail.com

Овчинников Дмитрий Евгеньевич, к.с.н., доцент, доцент кафедры “Экономика промышленности и производственный менеджмент” ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», E-mail: ovchinnikovde1971@yandex.ru

Satonina Nelya Nikolaevna, Candidate of Psychological Sciences, Associate Professor, Department of Economics and Organizational Management, Samara State Technical University, E-mail: nn_satonina@rambler.ru

Chechina Oksana Sergeevna, Doctor of Economics, Associate Professor, Head of the Department “Industrial Economics and Production Management” Samara State Technical University, E-mail: ChechinaOS@yandex.ru

Nigmatullin Almir Rafaelevich, Junior Researcher, Department of Industrial Economics and Production Management, Samara State Technical University, E-mail: nar63samgtu@gmail.com

Ovchinnikov Dmitry Evgenievich, Candidate of Sociological Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Industrial Economics and Production Management, Samara State Technical University, E-mail: ovchinnikovde1971@yandex.ru

Аннотация. Посткарантинный российский рынок труда характеризовался наличием острой проблемы не только в части сложности и длительности закрытия вакансий, но даже  получения откликов от кандидатов, в определенной степени удовлетворяющих требования вакантной должности. На фоне повышения активности бизнеса четко просматривалось  «проседание» рынка кандидатов, уменьшение  количества не только квалифицированных профессионалов, но и соискателей в целом. Руководители бизнеса и служб управления персоналом, несмотря на максимум усилий по поиску и привлечению сотрудников, столкнулись буквально с проблемой так называемого «идеального шторма» на рынке труда. В статье проведен анализ комплекса причин существующей ситуации дефицита соискателей, рассмотрена проблем эйджизма, пути повышения эффективности рекрутинга.

Abstract. The post-quarantine Russian labor market was characterized by an acute problem not only in terms of the complexity and duration of filling vacancies, but even in obtaining feedback from candidates who, to a certain extent, meet the requirements of a vacant position. Against the background of increased business activity, one could clearly see the “subsidence” of the candidate market, a decrease in the number of not only qualified professionals, but also applicants in general. Heads of business and services of personnel management, despite the maximum efforts to find and attract employees, literally faced the problem of the so-called “perfect storm” in the labor market. The article analyzes the complex of reasons for the current situation of a shortage of applicants, considers the problems of ageism, ways to increase the effectiveness of recruiting.

Ключевые слова: рынок труда, вакансии, демографические показатели, эйджизм, трудовое законодательство

Keywords: labor market, vacancies, demographic indicators, ageism, labor legislation

Рынок труда выступает важной частью экономической системы и ресурсных рынков, в частности.  Он значительно влияет  на социально-экономическую жизнь страны, ее региональное развитие, трансформационные преобразования. Современный рынок труда, в том числе под влияниям таких факторов как цифровизация и пандемия, претерпел существенные и стремительные изменения.

В настоящее время на российском рынке труда можно наблюдать серьезный дисбаланс спроса и предложения с позиции активности работодателя и соискателя [1]. На смену массовому высвобождению сотрудников, приостановлению набора персонала, вызванных ограничительными мерами и экономической рецессией,  с началом 2021 года пришел значительный рост работодательской активности и спроса на кандидата.

По данным агентства HeadHunter, которое является ведущей онлайн-платформой по подбору персонала в России и странах СНГ,   по состоянию на ноябрь 2021 года на hh.ru отмечался 60% рост  активных вакансий по сравнению с  ноябрем 2020 года [2]. Самый значительный прирост произошел в следующих сферах: административный персонал, начало карьеры, студенты, добыча сырья, консультирование, искусство, массмедиа.

За период октябрь-ноябрь 2021г. значительно вырос спрос на топ-менеджеров, специалистов в сфере строительства, недвижимости, безопасности, продаж.

Однако, в отличие от неожиданно высоких темпов работодательской активности, соискательская оставалась примерно на уровне ноября 2020г., то есть более низкой, чем в 2019 году, до распространения пандемии [2].

Данная ситуация объясняется кумулятивным эффектом нескольких  факторов.

Один из них, по нашему мнению, связан с истощением миграционного потока — как внешнего, так и внутреннего. По данным Росстата, в прошлом 2020 году миграционный прирост был значительно ниже, чем во все предыдущие годы.

В абсолютных цифрах миграционный прирост населения России сократился на 179 300 человек, или на 62,7%. Это произошло в результате уменьшения числа прибывших в Российскую Федерацию и увеличения числа выбывших за ее пределы. Число прибывших в Россию сократилось на 102 000 человек, или на 14,7%, в том числе за счет иммигрантов из государств — участников СНГ на 77 600 человек, или на 12,7% [3].

Более того, В 2021 году Росстат констатировал высокий показатель естественной убыли населения- 700000 человек. Резкое уменьшение количества мигрантов в совокупности с отрицательным естественным приростом населения  обусловило снижение численности населения РФ в целом [3]. Если в прошлые годы, до карантинных ограничений миграционный прирост в определенной мере компенсировал  данные негативные процессы, то  в условиях карантинных ограничений и снижения курса рубля произошло не восполнение снижения численности населения.

Следствием демографического кризиса является сокращение трудоспособного и занятого населения. По данным Росстата, по итогам II квартала 2021 г. уровень занятости населения в среднем по России составил 59,2%,  преимущественно за счет энергодобывающих регионов и городов федерального значения [4].

За последнее десятилетие значительно уменьшилась — с 12 до 7 миллионов человек -самая привлекательная для работодателя возрастная когорта -молодежь в возрасте 20-24 лет. Серьезное сокращение пришлось и на возрастную группу 25-29 лет (рожденные в кризисный период 1992-1996 гг.), крайне важную для экономики категорию работоспособных молодых специалистов, которые уже успели приобрести определенный опыт[5]. Количество же более младшего поколения говорит о дальнейшем развитии проблемы критической  ограниченности трудовых ресурсов в будущем.

Таким образом, возрастная когорта молодых людей в возрасте 20–24 и 25–29 лет за последнее десятилетие сократилась практически в два раза и составляет всего 15 % рынка труда.

Следовательно, не смотря на то, что многие работодатели отдают предпочтение молодежи, как наиболее управляемому и невысоко оплачиваемому контингенту, на тех позициях, где нет сложных задач, и как наиболее быстро обучаемому и перспективному, в технологичных сферах, продолжительный период времени рынок труда однозначно будет рынком «зрелого кандидата».

Тем не менее, в условиях демографической ямы и роста пенсионного возраста, со стороны бизнеса остается предвзятое отношение к «возрастным соискателям». Работодатели зачастую не считают возможным рассматривать соискателей старше 45 и даже 40 лет.

К сожалению, проблемы, связанные с эйджизмом невозможно решить только с помощью фрагментарного государственного регулирования. Действительно, запрет на дискриминацию закреплен в статье 3 Трудового кодекса РФ [6], в Кодекс об административных правонарушениях несколько лет назад введена статья 13.11.1, согласно которой запрещается «распространение информации о вакантных рабочих местах (должностях), содержащей ограничения дискриминационного характера» [7].

В ноябре 2018 г. был принят федеральный закон № 352-ФЗ, который дополнил Уголовный кодекс РФ статьей 144.1, предусматривающей ответственность за необоснованный отказ в приеме на работу или необоснованное увольнение лиц, достигших предпенсионного возраста[8].

Однако, действующее законодательство, оставляет широкие возможности так называемой неявной, косвенной дискриминации. Невзирая на тщательное отслеживание модераторами платформ по подбору персонала соответствия объявлений о вакансиях требованиям законодательства, нанимающим менеджерам несложно определить возраст кандидата по его другим автобиографическим сведениям, и в качестве причины для официального отказа от приема на работу привести доводы, не связанные с дискриминационной составляющей. Работодатели также легко обходят ст. 144.1 УК, так как доказать факт дискриминации представляется весьма проблематичным. Таким образом, выше названные правовые нормы в большей степени способствуют увеличению уровня эйджизма, так как  повышают потенциальные издержки работодателя, связанные с наймом пожилых и создают риск судебных разбирательств.

В конце сентября 2018г. служба исследований HeadHunter по заказу Департамента труда и социальной защиты населения города Москвы провела исследование по оценке положения лиц старшего возраста на российском рынке труда, в котором приняло участия порядка 11 тыс. человек. В части вопроса о готовности нанимать работников пенсионного возраста (с учетом, что исследование проводилось до пенсионной реформы) были получены следующие ответы:

• Да, мы готовы и принимаем таких кандидатов – 38%.
• Да, мы готовы, но пока ни разу не наняли – 28%.
• Нет, мы не готовы – 34%.

Таким образом, даже по результатам данного экспресс-опроса, как минимум каждый шестой работодатель в умеренной или значительной степени придерживается эйджистских взглядов.

Следует отметить, эта проблема существует в масштабе не только  нашего государства – почти половина (49%) сотрудников, опрошенных в рамках глобального исследования Deloitte «Мировые тренды в области человеческого капитала – 2018», отмечает, что их компании не ставят себе задачей обеспечение сотрудникам старшего возраста карьерного развития [10]. В России, согласно исследованию Hays, лишь 27% компаний старается предоставить равные возможности разным категориям сотрудников, проводя так называемую политику разнообразия и инклюзии, при этом 65% компаний даже не слышали о такой политике [11].

Данная ситуация объясняется  опасениями несоответствия быстро устаревающих знаний требованиям современных технологий, меньшей производительностью труда «предпенсионеров», сниженной мотивацией освоения новых навыков, проблемами управления возрастными сотрудниками, особенно если потенциальный руководитель значительно моложе подчиненных.

Однако, тенденции «взросления» рабочей силы является объективной реальностью для российского рынка труда. По данным Росстата и исследованиям агентства HeadHunter средний возраст работающих в РФ составляет 41,7 лет, количество занятых после 40 лет составляет более 50% трудовых ресурсов страны (38,1 млн.чел) [9]. Нежелание бизнеса рассматривать этот контингент соискателей в качестве потенциальных сотрудников в условиях кадрового разрыва(то есть недостаточности на рынке труда работников, обладающих необходимыми навыками и квалификацией), представляется крайне нецелесообразным. Это  приводит к необоснованным потерям  компаний, связанных с неиспользованием преимуществ и потенциала данного сегмента рынка труда, а именно:   

• многолетний профессиональный опыт;
• заинтересованность в долгосрочной занятости;
• адекватность зарплатных запросов;
• широкий круг профессиональных связей;
• возможность поставить работу на первое место в связи с отсутствием маленьких детей;
• авторитетность для потенциальных клиентов молодых специалистов.

Целесообразно учесть и результаты  исследований лидера международного консалтинга компании McKinsey которые показывают, что разнообразие коллектива работников в том числе и по возрасту в значительной степени способствует устойчивости бизнеса.

Задача преодоления возрастных стереотипов должна решаться как на уровне государства, так и организаций.

В современных реалиях необходимо изменение парадигмы подбора и найма персонала, а именно:

• рассмотрение подбора и найма не как рутинной операционной работы, а как бизнес-процесса, который подлежит управлению и мониторингу;
• формирование и развитие культуры найма;
• максимальное расширение «воронки кандидатов»;
• обучению нынешних руководителей 28-30 лет управлению сотрудниками от 40 и старше.

На уровне государства необходимо не только совершенствование норм детализирующие запрет дискриминации и инфорсмент трудового законодательства, а также проведение экспертных опросов при участии высших учебных заведений, представителей работодателей с целью выявления потребности в обучении работников организаций в возрасте старше 50 лет.

В заключении следует констатировать, что прежде всего, критический уровень демографически-профессиональной ситуации на рынке труда будет способствовать повышению толерантности работодателя к более возрастным кандидатам. 

Список источников

1. Электронный ресурс. Режим доступа: https://naro-fominsk.hh.ru/article/28795 Новая реальность рынка труда: что говорят статистика и аналитика
2. Индекс HeadHunter. Общедоступная система для мониторинга рынка труда. Электронный ресурс. Режим доступа: https://stats.hh.ru/?utm_ source=hh.ru&utm_medium=article&utm_campaign=article_ index
3. Электронный ресурс. Режим доступа: https://rosinfostat.ru/migratsia/
4. Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.csr.ru/upload/iblock/910/gu0jvroy1430pyl036j27lveh1dk5qpi.pdf Рынок труда в России: безработица и мероприятия по содействию занятости. 2021 Фонд «Центр стратегических разработок» (ЦСР).
5. Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.e-xecutive.ru/sections/hr-news/news/2095551-trudosposobnoe-naselenie-v-vozraste-20-24-let-za-desyatiletie-sokratilos-vdvoe
6. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34683/0d18caafb87d28222d0cb617c21634cc407ee0f5/
7. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34661/9774665d4f55ce4c5ce09fcdcc66c820ba9f8e40/
8. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/f4869839e8fe2f91733ec2782c8f402155575a9c/
9. Электронный ресурс. Режим доступа: Новая реальность рынка труда: что говорят статистика и аналитика/https://hh.ru/article/28795
10. Электронный ресурс. Режим доступа: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/about-deloitte/press- releases/2018/human-capital-trends.html
11. Электронный ресурс. Режим доступа: https://www.pressreader.com/russia/rbc/20181002/281694025717263

References

1. Electronic resource. Access mode: https://naro-fominsk.hh.ru/article/28795 Novaya real`nost` ry`nka truda: chto govoryat statistika i analitika
2. Indeks HeadHunter. Obshhedostupnaya sistema dlya monitoringa ry`nka truda. Electronic resource. Access mode: https://stats.hh.ru/?utm_ source=hh.ru&utm_medium=article&utm_campaign=article_ index
3. Electronic resource. Access mode: https://rosinfostat.ru/migratsia/
4. Electronic resource. Access mode: https://www.csr.ru/upload/iblock/910/gu0jvroy1430pyl036j27lveh1dk5qpi.pdf Ry`nok truda v Rossii: bezraboticza i meropriyatiya po sodejstviyu zanyatosti. 2021 Fond «Centr strategicheskix razrabotok» (CzSR).
5. Electronic resource. Access mode: https://www.e-xecutive.ru/sections/hr-news/news/2095551-trudosposobnoe-naselenie-v-vozraste-20-24-let-za-desyatiletie-sokratilos-vdvoe
6. Electronic resource. Access mode: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34683/0d18caafb87d28222d0cb617c21634cc407ee0f5/
7. Electronic resource. Access mode: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_34661/9774665d4f55ce4c5ce09fcdcc66c820ba9f8e40/
8. Electronic resource. Access mode: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_10699/f4869839e8fe2f91733ec2782c8f402155575a9c/
9. Electronic resource. Access mode: Novaya real`nost` ry`nka truda: chto govoryat statistika i analitika/https://hh.ru/article/28795
10. Electronic resource. Access mode: https://www2.deloitte.com/ru/ru/pages/about-deloitte/press- releases/2018/human-capital-trends.html
11. Electronic resource. Access mode: https://www.pressreader.com/russia/rbc/20181002/281694025717263

Для цитирования: Сатонина Н.Н., Чечина О.С., Нигматуллин А.Р., Овчинников Д.Е. Преодоление  эйджизма  на рынке труда как условие повышения эффективности рекрутмента // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-65/

© Сатонина Н.Н., Чечина О.С., Нигматуллин А.Р., Овчинников Д.Е. 2022. Московский экономический журнал, 2022, №2.

Научная статья

Original article

УДК 316.4

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_129

К ВОПРОСУ О ВНЕДРЕНИИ И РАЗВИТИИ ПРОФЕССИОНАЛЬНЫХ КОМПЕТЕНЦИЙ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ РЕГИОНАЛЬНЫХ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

ON THE ISSUE OF THE DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF PROFESSIONAL COMPETENCIES IN THE CONDITIONS OF DIGITALIZATION OF REGIONAL SOCIO-ECONOMIC SYSTEMS 

Щербик Евгений Ефимович, к.э.н., доцент кафедры коммерции и менеджмента, ФГБОУ ВО Нижневартовский государственный университет, E-mail: zemaid@rambler.ru

Петрова Вера Станиславовна, канд. культурологи, доцент кафедры коммерции и менеджмента, ФГБОУ ВО Нижневартовский государственный университет, E-mail: glowandice@inbox.ru

Shcherbik Evgeny Efimovich, Ph.D. in Economics, Associate Professor of the Department of Commerce and Management, Nizhnevartovsk State University, E-mail: zemaid@rambler.ru

Petrova Vera Stanislavovna, Ph.D. Culturologists, Associate Professor of the Department of Commerce and Management, Nizhnevartovsk State University, E-mail: glowandice@inbox.ru

Аннотация. Актуальность тематики статьи обусловлена тем, что процесс управления персоналом компании и процесс формирования профессиональных компетенций персонала являются постоянно действующими факторами получения конкурентных преимуществ и эффективной деятельности любой организации в целом. Проблема заключается в сложности формирования и грамотного использования модели профессиональных компетенций персонала в условиях цифровизации. В статье приведены результаты исследований, касающихся исследования социально-экономических условий для разработки и внедрения модели компетенций. Исследованы особенности профессиональных компетенций в условиях цифровизации, а также особенности развития цифровой экономики. Кроме того, проведена оценка тенденций воздействия цифровой трансформации практики формирования профессиональных компетенций. Выявлены проблемы развития и внедрения компетенций. Данные результаты проведенного исследования являются основой разработки региональной модели профессиональных компетенций для цифровой экономики.

Abstract. The relevance of the topic of the article is due to the fact that the process of personnel management of the company and the process of formation of professional competencies of personnel are constantly acting factors for obtaining competitive advantages and effective activities of any organization as a whole. The problem lies in the complexity of the formation and competent use of the model of professional competencies of personnel in the conditions of digitalization. The article presents the results of research related to the study of socio-economic conditions for the development and implementation of the competence model. The features of professional competencies in the conditions of digitalization, as well as the features of the development of the digital economy, are investigated. In addition, the assessment of trends in the impact of digital transformation of the practice of forming professional competencies was carried out. The problems of development and implementation of competencies are identified. These results of the conducted research are the basis for the development of a regional model of professional competencies for the digital economy.

Ключевые слова: профессиональные компетенции, цифровая экономика, социально-экономическая система региона, квалификационная яма, ХМАО – Югра

Keywords: professional competencies, digital economy, socio-economic system of the region, qualification pit, KhMAO-Yugra

В связи с особенностью непропорционального развития регионов России, а также наличием особенностей в социально-экономической сфере, стоит обратить внимание на региональные аспекты в развитии экономики страны, ведь они играют немаловажную роль. [1] При изучении проблемы современных подходов к развитию и внедрению профессиональных компетенций в цифровой экономике необходимо затронуть вопрос предпосылок цифрового развития ХМАО – Югры.

В первую очередь, стоит уделить внимание значимости цифровизации, о которой говорит действующая государственная программа ХМАО – Югры «Информационное общество Ханты-Мансийского автономного округа – Югры на 2018-2025 гг. и на период до 2030 г.», которая доказывает активность внимания государства к вопросу цифрового развития региона, которая уже оказала свое влияние на преодоление регионального дисбаланса.

Стоит отметить, что большое значение в регионе уделяется развитию системы электронного взаимодействия между населением и органами власти, с этой целью создана инфраструктура электронного правительства, также осуществляется предоставление государственных услуг с преимуществами федерального портала, действует система предоставления государственных и муниципальных услуг на базе многофункциональных центров.

Для более полного понимания стоит уделить внимание рейтингу субъектов РФ, представленному Минкомсвязью в 2020 г., согласно которому Югра набрала 28 баллов по индексу цифровизации бизнеса за счет использования облачных сервисов, электронных продаж и RFID технологий, что является показателем выше среднего [2]. Также регион входит в пятерку лидеров по объемам финансирования информатизации (в 2018 г. – 2,6 млрд. руб.) [3].

Для привлечения заинтересованного предпринимательского сообщества в регионе ежегодно осуществляется ряд мероприятий, в том числе: Международный IT-Форум с участием стран БРИКС и ШОС, грантовая поддержка малого и среднего предпринимательства, работающего в сфере ИКТ [4].

Внедрение информационно-коммуникационных технологий в автономном округе происходит уже более двух десятилетий, причем преимущественно программно-целевым методом. В результате в настоящее время успешно функционируют организационная структура, правовая основа для формирования цифровой экономики.

Таким образом, особенности текущих региональных социально-экономических условий связаны с острой необходимостью перехода на новую модель экономического развития, в основе которой лежит более высокая эффективность использования потенциала человека. Однако список необходимых качеств постоянно обновляется. Поэтому качества, которые необходимо развивать, должны обеспечивать способность к постоянному обучению и изменению своего поведения в условиях быстро меняющегося мира, а также затрагивать все три группы компетенций, особое внимание, уделяя «цифровым» навыкам.

Следовательно, очевидна необходимость совершенствования профессиональных компетенций и очевидные преимущества внедрения этого процесса в организацию, существуют определенные проблемы и риски, которые необходимо учитывать при разработке плана мероприятий. Вместе с тем, по мере перехода стран к инновационной экономике одной из главных проблем на рынке труда становится невозможность найти достаточное количество кадров с нужной квалификацией.

В мире эта проблема известна как «skills gap» – кадровый разрыв. Одной из ключевых причин кадрового разрыва является не физическое отсутствие работников, а несоответствие их знаний и компетенций требующимся от них видам деятельности (рисунок 1).

Работники, излишне квалифицированные для занимаемой ими позиции, могли бы претендовать на места во многих видах деятельности, требующих высокопроизводительных трудовых ресурсов. Навыки и умения этих людей могли бы быть использованы с большей выгодой для работодателя, экономики и общества. Вместе с тем кадры, недостаточно квалифицированные для выполняемой работы, не справляются с ней и, очевидно, требуют до или переобучения, а в некоторых случаях не могут быть переучены. Это напрямую влияет на эффективность работодателей [6].

Квалификационная яма представляет серьезную угрозу для роста мировой экономики. В глобальном масштабе это оборачивается снижением темпов развития и ростом объема недополученных доходов. В 2016 году в странах ОЭСР снижение производительности труда по причине квалификационного дисбаланса составляло в среднем 6%, в результате чего в 2017 году мировой ВВП недополучил $5трлн.

Экономические последствия квалификационной ямы – это скрытый налог на производительность труда. Нанимая недостаточно квалифицированного работника, работодатель либо теряет в производительности и недополучает выгоду, либо вынужден дополнительно обучать или переучивать такого сотрудника. Скрытый налог возникает и в обратной ситуации, когда в обучение работника были вложены средства, но он длительное время не использует полученные знания и навыки в полной мере и постепенно теряет квалификацию, а его мотивация снижается.

Однако проблема не только экономического характера. Она угрожает стабильности и благополучию общества, вызывая состояние неопределенности и обеспокоенности у работников по поводу их дальнейшего трудоустройства, развития карьеры и уровня доходов.

Опасения работников усиливаются на фоне новостей о массовых увольнениях. В мире крупных корпораций существуют различные причины сокращений персонала: автоматизация производства, появление новых технологий, изменение бизнес-модели, смена рыночной парадигмы, сокращение неконкурентоспособных подразделений и т. д. Но каковы бы ни были причины, массовые увольнения остаются фактором повышения социальной напряженности.

Эксперты опасаются, что несоответствие спроса и предложения навыков увеличит потери мирового ВВП до 11%, а в России – до 1,8%. В России, по оценкам BCG, потери ВВП из-за квалификационной ямы могут составить 0,6% в краткосрочном периоде. Если не предпринять активных мер, потери российского ВВП могут увеличиться до 1,8%.

Также проблема несоответствия требуемых от работника и имеющихся у него навыков создает риски и для государства. В среднесрочной и долгосрочной перспективе можно ожидать еще большего увеличения разрыва между странами по показателям экономического роста и глобального разделения труда. Наиболее конкурентоспособными окажутся те страны, трудовые ресурсы которых будут в максимальной степени готовы к высокотехнологичной экономике будущего – экономике знаний.

Сегодняшняя конкуренция осуществляется не только за рынки сбыта, но и за человеческий капитал, когда молодые люди видят востребованность определенной профессии и видят, что высокий уровень квалификации дает больше шансов найти работу. Для страны, участвующей в этой конкуренции, крайне важно заполучить таких молодых специалистов.

Сдвиг в сторону цифровой экономики требует наличия у работников как умения работать с цифровыми технологиями, так и универсального набора навыков. Специализация постоянно углубляется, отдельные профессиональные задачи выделяются в самостоятельные области знаний.

Одним из актуальных обстоятельств, на которое необходимо обращать внимание – COVID-19. Теоретическая угроза внешней среды стала реальной и начала оказывать непосредственное влияние на деятельность как отдельных граждан и организаций, так государств и мира в целом.

Весной 2020 г. в России был реализован уникальный опыт повсеместного внедрения дистанционного формата в деятельность множества организаций. Необходимость соблюдения режима изоляции вынудила работодателей в срочном порядке выводить сотрудников на удаленную работу.

Согласно экспертным оценкам, к концу апреля количество трудящихся на дистанции в нашей стране увеличилось в восемь раз [7]. Также по данным аналитической компании Gartner, около 1/3 всех организаций отказались от постоянных сотрудников и наняли внештатных (фрилансеров, IT- консультантов и др.) [8].

По результатам опроса международной сети организаций в области консалтинга и аудита PwC, большинство руководителей считают, что вызванные пандемией изменения, выразившиеся в переходе на удаленный режим работы (78%), ускорении автоматизации (76%) и снижении численности сотрудников в офисах (61%), останутся с нами надолго. В целом 61% опрошенных говорят, что в будущем их бизнес-модель будет более цифровой – это то изменение, которое только ускорилось в результате пандемии [9].

Респонденты также считают, что пандемия повысила значение темы персонала. Меры поддержки работников в этот период предусматривали защиту здоровья и безопасности (92%), обеспечение благополучия (61%) и финансовую поддержку (24%). Также 42 % участников опроса сделали взносы в общественные организации, а почти треть (32%) сократили собственное вознаграждение. Руководители компаний, которым удалось максимально сохранить персонал (36%) и принять меры по защите здоровья и безопасности сотрудников (92%), считают, что это положительно повлияет на долгосрочную репутацию их организации.

Для 41% руководителей крупнейших компаний мира цифровизация бизнеса станет главным приоритетом в долгосрочной перспективе.

В 2020 году компанией KPMG – одной из крупнейших в мире сетей, оказывающих профессиональные услуги, и одной из аудиторских компаний Большой четвёрки был составлен аналитический отчет о действиях HR в ситуации пандемии (рисунок 2).

По результатам исследования, большинство компаний сократили программы обучения сотрудников. Но большинство все равно стремится переводить эти процессы на дистанционный формат. Почти половина компаний (49%) перевела очные собеседования в онлайн-формат. 55% перевели часть обучения в онлайн-форму и часть – отложили на поздний срок [10].

Некоторые из введенных сейчас практик компании рассматривают как опции для введения на регулярной основе: удаленная работа (36%), онлайн- отбор (46%), онлайн-обучение (41%).

В целом одной трети организаций удалось успешно перевести на удаленную работу более 75% сотрудников уже в первые недели карантина.

Теперь, когда 81% мировых трудовых ресурсов участвуют в той или иной мере в «эксперименте» по работе из дома, гибкий график и удаленная работа с высокой вероятностью могут стать новой нормой, – отмечается в исследовании BCG.

Немаловажным моментом в условиях удаленной работы является вопрос охраны труда и безопасности не только жизнедеятельности сотрудников, но и их рабочего процесса. Так, сфера охраны труда подверглась значительным изменениям в условиях пандемии. В первую очередь, многими организациями было введено ограничение выездов работников за границу, рабочих командировок и незапланированных отпусков. Кроме этого, работодатели должны были незамедлительно провести инструктаж сотрудников и дезинфекцию помещений, приобрести средства индивидуальной защиты.

Удаленная работа может быть эффективной только при использовании компьютерной техники и достаточной цифровой грамотности. Специалист должен быть включен в соответствующую цифровую культуру, то есть сотрудник должен обладать необходимыми цифровыми компетенциями.

Многие профессиональные навыки доказали свою практическую востребованность в условиях пандемии. Вместе с этим предъявляется принципиально новые требования к набору знаний и компетенций сотрудников. В целом, пандемия оказала существенное разностороннее воздействие на мировую экономику. В первую очередь подвергся влиянию и трансформировался рынок труда. Технологический прогресс и молниеносное введение удаленных форм работы заставили экономическую цифровизацию расти стремительными темпами [11].

Вопрос о скорейшей цифровизации трудовой сферы, связанной с текущим положением, активно решается со стороны государственных органов всего мира путем пересмотра и изменения стратегии развития и помощи гражданам в адаптации к неустойчивым условиям.

Изучив теоретические основы построения модели профессиональных компетенций в условиях цифровой экономики, можно сделать выводы о том, что текущий этап развития общества связан с острой необходимостью перехода на новую модель экономического развития, в основе которой лежит более высокая эффективность использования потенциала человека.

Основным фактором эффективности процесса перехода является повышение уровня профессиональных компетенций как сотрудников организаций, так и трудовых ресурсов в целом. Необходимый уровень сформированности тех или иных компетенций зависит от конкретного вида деятельности организации. Однако наиболее перспективным направлением развития является категория «цифровых» навыков, которые необходимы в условиях цифровизации экономики, но категория «мягких» навыков также остается актуальной как в профессиональной деятельности, так и в обыденной жизни, вместе с тем «твердые» компетенции теряют свою актуальность и требуются лишь в ограниченном масштабе.

В процессе усовершенствования профессиональных навыков также необходимо учитывать последствия и возможные проблемы при внедрении определенных моделей и смещении интересов в сторону какой-либо категории компетенций.

В ходе исследования выявлены следующие проблемы:

• несоответствие знаний и компетенций у сотрудников, которые требуются от них видам деятельности;
• необходимость изменения подхода к формированию компетенций в связи с цифровизацией экономики;
• потребность в адаптации под условия дистанционной работы и обучения в связи с пандемией.

Переход к новой модели развития должен сопровождаться повышением экономической и социальной эффективности организационных структур, кооперационных связей, которые образуют люди и организации в ходе трудовой и исследовательской деятельности.

Список источников

1. Галынчик Т.А. Технология и инструментарий форсайт исследования цифровой экономики в ХМАО-Югре / Т.А. Галынчик, Е.Е. Щербик // Финансовая экономика. – 2018. – № 7 (Ч.18). – С. 2184-2186.
2. Векторы цифровой экономики: реализация приоритетов развития региона / И.А. Волкова, Т.А. Галынчик, В.С. Петрова, Е.Е. Щербик. – Москва: Издательство “Знание-М”, 2020. – 212 с.
3. Институт менеджмента инноваций НИУ ВШЭ. Доклад «Цифровая экономика: глобальные тренды и практика российского бизнеса» / под ред. Д.С. Медовникова. – М, 2017. – 121 с.
4. Официальный сайт Международный IT-Форум с участием стран БРИКС и ШОС URL: https://itforum.admhmao.ru/ (дата обращения 16.02.2022).
5. The Boston Consulting Group. Россия 2025: от кадров к талантам. URL: http://d-russia.ru/wp-content/uploads/2017/11/Skills (дата обращения 02.2022).
6. Кибанов А.Я. Основы управления персоналом / А.Я. Кибанов. – М.: ИНФРА-М, – 105 с.
7. Цифровая грамотность и удаленная работа в условиях пандемии. Совместный аналитический доклад ВЦИОМ и Social Business Group. Москва, 05.2020. URL: https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=10280 (дата обращения 22.02.2022).
8. Smarter With Gartner. Nine Future of Work Trends Post-COVID-19. URL: https://www.gartner.com/en/human-resources/trends/future-of-work- trends-post-covid-19 (дата обращения 05.02.2022).
9. PwC and Global CEO Survey: How business can emerge stronger, 2020. URL: https://pwc.com/gx/en/ceo-agenda/ceo-panel-survey.html (дата обращения 03.02.2022).
10. KPMG Действия HR в ситуации пандемии, 2020. URL: https://home.kpmg/ru/ru/home/insights/2020/03/hr-actions-in-pandemic-survey.html (дата обращения 02.2022).
11. Горелов Н.А. Проблемы жизнедеятельности работников в условиях пандемии и чрезвычайных ситуаций: социально-трудовой контекст / Н.А. Горелов, О.Н. Кораблева, В.В. Никитина // Экономика труда. – 2020. – №7. – С.565-576.

References

1. Galynchik T.A. Technology and tools of foresight research of digital economy in KhMAO-Yugra / T.A. Galynchik, E.E. Shcherbik // Financial Economics. – 2018. – No. 7 (Part 18). – pp. 2184-2186.
2. Vectors of the digital economy: implementation of regional development priorities / I.A. Volkova, T.A. Galynchik, V.S. Petrova, E.E. Shcherbik. – Moscow: Publishing house “Znanie-M”, 2020. – 212 p.
3. HSE Institute of Innovation Management. The report “Digital Economy: global trends and practice of Russian business” / edited by D.S. Medovnikov. – M, 2017– – 121 p.
4. Official website of the International IT Forum with the participation of the BRICS and SCO countries URL: https://itforum.admhmao.ru / (accessed 02/16/2022).
5. The Boston Consulting Group. Russia 2025: from cadres to talents. URL: http://d-russia.ru/wp-content/uploads/2017/11/Skills (accessed 10.02.2022).
6. Kibanov A.Ya. Fundamentals of personnel management / A.Ya. Kibanov. – M.: INFRA-M, 2019. – 105 p.
7. Digital literacy and remote work in a pandemic. Joint analytical report of VTSIOM and Social Business Group. Moscow, 15.05.2020. URL: https://wciom.ru/index.php?id=236&uid=10280 (accessed 22.02.2022).
8. Smarter With Gartner. Nine Future of Work Trends Post-COVID-19. 2020. URL: https://www.gartner.com/en/human-resources/trends/future-of-work – trends-post-covid-19 (accessed 05.02.2022).
9. PwC and Global CEO Survey: How business can emerge stronger, 2020. URL: https://www.pwc.com/gx/en/ceo-agenda/ceo-panel-survey.html (accessed 03.02.2022).
10. KPMG HR actions in a pandemic situation, 2020. URL: https://home.kpmg/ru/ru/home/insights/2020/03/hr-actions-in-pandemic-survey.html (date of appeal 08.02.2022).
11. Gorelov N.A. Problems of workers’ vital activity in conditions of pandemic and emergency situations: social and labor context / N.A. Gorelov, O.N. Korableva, V.V. Nikitina // Labor economics. – 2020. – No. 7. – pp.565-576.

Для цитирования: Щербик Е.Е., Петрова В.С. К вопросу о внедрении и развитии профессиональных компетенций в условиях цифровизации региональных социально-экономических систем // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-63/

© Щербик Е.Е., Петрова В.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

 

Научная статья

Original article

УДК 331

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_128

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КОНЦЕПЦИИ WELLBEING НА ЭФФЕКТИВНОСТЬ УДАЛЕННОЙ КОМАНДЫ

RESEARCHING THE IMPACT OF THE WELLBEING PROGRAM ON REMOTE TEAM EFFICIENCY

Семина Анастасия Павловна, старший преподаватель кафедры 512 «Управление персоналом» ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», город Москва

Syomina Anastasya Pavlovna, Senior Lecturer of Department 512 “Personnel Management”, “Moscow Aviation Institute (National Research University)”, Moscow

Аннотация. Группа – это число людей, представляющих собой коллективную единицу или обладающих едиными характеристиками; число людей, разделяющих взгляды, обычаи и т.д. В то время как команда по определению американского ученого Джона Катценбаха и Питера Хокинса из Великобритании – небольшое число людей с взаимодополняющими навыками, приверженные общей цели, установившие показатели ее достижения и разделяющие коллективный подход, при котором каждый является ответственным перед остальными членами команды. Коллективный подход включает в себя методы эффективных встреч и взаимодействия, поднимающего командный дух и сонастройку, эффективное вовлечение всех ключевых заинтересованных сторон, а также способы непрерывного развития и обучения отдельных лиц и всей команды. Согласно исследованиям различных компаний все больше внимания уделяется программам благополучия, и они оказывают прямое влияние на деятельность компании.

Abstract. A group is a number of people who are a collective unit or have common characteristics; the number of people who share views, customs, etc. Whereas the team, as defined by the American scientist John Katzenbach and Peter Hawkins from the UK, is a small number of people with complementary skills, committed to a common goal, setting indicators for its achievement and sharing a collective approach in which everyone is accountable to the rest of the team members. A participatory approach includes methods for effective meetings and interactions that build team spirit and alignment, effective engagement of all key stakeholders, and ways for individuals and the entire team to continuously develop and learn. According to research by various companies, wellness programs are becoming more and more important, and they have a direct impact on the company’s operations.

Ключевые слова: команда, группа, удаленные команды, эффективность команды, программа благополучия

Key words: team, group, remote teams, team effectiveness, group, well-being program

Введение. Согласно исследованию компании Deloitte «Международные тенденции в управлении персоналом – 2021», проведенном в 2021 году, планирование деятельности компании с заботой о сотрудниках стало одной из главных тенденций 2021 года. В 2022 году тенденция сохраняется. Организация должна рассматривать благополучие работников не только как баланс между работой и личной жизнью, а работу как атрибут жизни, т.е. благополучие должно учитываться при планировании самой работы [1].

Также в этом исследовании отмечают еще одну важную тенденцию – это использование современных технологий как инструмента повышения эффективности команды и создание суперкоманды.

Согласно исследованию Института Гэллапа, что при отсутствии программы well-being 55% сотрудников показывают низкую эффективность.

Согласно опросу журнала «Директор по персоналу» до внедрения программы благополучия компании сталкивались с такими проблемами, как снижение производительности и качества (78%), повышение уровня конфликтности и невыполнения показателей (71%), повышение уровня текучести (66%), повышение расходов HR-бюджета (65%), понижение уровня продаж (57%), снижение оценки клиентами (49%), увеличение числа больничных (42%).

Согласно опросу журнала «Директор по персоналу» более половины организаций в своей программе well-being предлагают сотрудникам ДМС или чекапы (64%), половина организаций – обучение на выбор сотрудников (48%). Меньше приходится доля на развлекательные тимбилдинги (19%), психологическую помощь (26%) и свободный график на выбор (11%). Практически не уделяют внимание спорту, диетологу, комфортным зонам отдыха (менее 10%) [2].

В данной статье будет рассмотрен вопрос влияния благополучия сотрудника на его эффективность работы в команде, а также объединение людей и технологий для создания новых принципов работы, которые в большей степени учитывают интерес сотрудников и команды.

Основная часть

Денис Конанчук, директор Департамента корпоративного обучения Московской школы управления «Сколково», отметил: «одним из открытий исследования для меня стал фокус не на результаты отдельных сотрудников, а на ценность команд. Самые востребованные компетенции 2021 года, по мнению HR-сообщества, это создание эффективных команд и кроссфункциональное взаимодействие. Отвечая на вызов неопределенности, организации стараются разрушить барьеры между функциональными подразделениями и работать более гибко. Мы ожидаем, что 2021 год станет годом кроссфункциональных команд и гибких организаций». Более того по исследованию школы управления «Сколково» в топ списка актуальных тем корпоративных программ вошла тема создания высокоэффективных команд.

Концепция Well-being – комплексная программа, направленная на поддержание физического и психологического здоровья человека, главная цель которой – привлечение и удержание кадров, снижение уровня текучести, а также повышение эффективности команды и вовлеченность в бизнес-процессы[3].

Согласно исследованию Baker McKenzie: 79% страдают от синдрома профессионального выгорания, 90% россиян испытывают истощение время от времени, 80% – перегрузки на работе негативно влияют на здоровье, 33% — испытывают стресс 2-3 раза в неделю, а 13% живут в нем постоянно.

В начале 2021 года агентство Health Pulse провело исследование программы wellbeing среди 73 тыс. пользователей, работающих в 460 компаниях в 190 странах мира. Результат исследования: 47% опрошенных из-за пандемии работают не в офисе. Это повлияло на спрос на онлайн-тренировки и приложения для соблюдения распорядка дня. Согласно исследованию Garmin в среднем на 175 сократилось количество шагов в день. На 40% возник спрос на wellbeing программы и на 80% – индивидуальный коучинг. Согласно данным исследовательского института Gallup, 87 % работников в мире не испытывают интереса к своей профессиональной деятельности. Согласно исследованию HeadHunter, 60 % россиян недовольны своей работой. Из них 56 % назвали причиной низкого уровня удовлетворённости работой ежедневный дискомфорт на рабочем месте.

Благополучие лежит в основе удовлетворенности и влияет на мотивацию на рабочем месте (рисунок 1).

В ходе опроса 80% из примерно 9 тыс. респондентов в исследовании Deloitte обозначили, что забота о физическом и психологическом состоянии работника, снижение его уровня стресса, соблюдение баланса между работой и личной жизнью, охрана труда и безопасность сотрудника являются самыми важными факторами успеха деятельности организации.

В последнее время всё большее внимание уделяют вопросам трансформации рабочих процессов (переход на удаленный или смешанный режим работы) и благополучия сотрудников, так как для этого есть некоторые предпосылки:

• Напряженность вследствие заболеваний коронавирусной инфекцией;
• Эмоциональное выгорание сотрудников вследствие напряженной работы на дому;
• Высокая текучесть персонала, а также отсутствие кадров на рынке труда;
• Уменьшение вовлеченности некоторых категорий сотрудников;

Согласно исследованию кадрового агентства CIPD:

• Благосостояние сотрудников продолжает занимать важное место в корпоративной повестке дня. Отмечается обнадеживающее снижение доли тех, кто сообщает, что их организация «гораздо более реактивна, чем проактивна» (27% по сравнению с 41% в прошлом году) в отношении здоровья и благополучия.
• Три четверти (75%) респондентов считают, что высшее руководство ставит на повестку дня благополучие сотрудников, по сравнению с 61% в прошлом году, а две трети (67%) сообщают, что линейные руководители осознают важность благополучия сотрудников по сравнению с 58% в прошлом году.
• Большинство организаций принимают дополнительные меры для поддержания здоровья и благополучия сотрудников в ответ на COVID-19, чаще всего посредством увеличения чаще всего за счет повышенного внимания к психологическому здоровью, адаптации поддержки к потребностям отдельных лиц и предоставления дополнительной поддержки для людей, работающих дома [4].
• Финансовое благополучие по-прежнему игнорируется. В начале квартала лишь 23% респондентов сообщают, что их организация уделила больше внимания финансовому благополучию в ответ на пандемию [5].

CIPD определяет концепцию well-being как «создание среды для достижения удовлетворенности, которая позволяет сотруднику процветать и полностью раскрывать свой потенциал на благо себя и своей организации».

Существуют несколько концепций благополучия.

В 2010 году Институт Gallup было проведено исследование, в результате которого установили, что благополучие состоит из 5 элементов: профессия, здоровье, финансы, социальные связи и общественная вовлеченность. Благополучие Институт определяет как внутреннее ощущение человека, проявляющееся в сочетании любви к тому, чем мы занимаемся каждый день, хороших отношений с окружающими, устойчивого материального положения, крепкого здоровья и гордости своим вкладом в жизнь общества, а также взаимосвязь этих пяти элементов. Исследованием Gallup установлено, что хотя 66 % людей преуспевают по крайней мере в одной из этих областей, лишь 7 % успешны во всех пяти [6].

Другая модель – PERMA Мартина Селигмана. Аббревиатура PERMA расшифровывается следующим образом: Positive Emotion — положительные эмоции; Engagement — вовлеченность; Relationships — взаимоотношения; Meaning — смысл; Accomplishments — достижения. В большинстве случаев именно эту модель используют в компаниях.

Для определения уровня благополучия необходимо проводить тесты: тест на стресс, эмоциональный интеллект, определение степени оптимизма.

Этапы разработки well-being программы:

• Изучение персонала компании, определение портрета сотрудника, его потребностей и желаний.
• Разработка самой стратегии программы под портрет сотрудника.
• Продвижение программы внутри компании: руководство становится амбассадорами данного проекта, на личном примере показывают участие в нём.
• Продвижение внутри компании: создание команды, которые будет продвигать данный проект и всячески его рекламировать.
• Продвижение внутри компании: разработка мотивационной компании – вознаграждение, баллы, подарки за заботу о себе.
• Поддержание достигнутого успеха: систематическое информирование сотрудников о программах в офисе, на общих собраниях, на видеоконференциях и т.д.

В таблице 1 показаны компания и характеристика их направления Well-being.

Деятельность членов команды может быть по-разному организована в зависимости от того, какую роль занимает менеджер в управлении ее членами. Так Ричард Хакман выделил четыре типа команды в зависимости от внутренней ее организации:

1. Manager-led (ведомые), где менеджер решает, кто что делает и как;
2. Self-managed (самоуправляемые), где руководитель определяет цели и задачи, и команда решает, как они будут их достигать;
3. Self-defining teams (самоопределяющиеся команды), где все коллективно определяют цели и процессы в соответствии со стратегией, спущенной им «сверху»;
4. Self-governing teams (саморегулируемые), где люди сами определяют, что, как и зачем они выполняют.

Структура команд также соотносится со степенью, в которой люди зависят друг от друга в достижении целей [7,8]. Например:

• Каждый делает одно и то же, простые задачи, независимая работа;
• Работа последовательная (все зависит от человека, находящегося в процессе перед ними, как на производственной линии);
• Каждый выполняет множество заданий, с различной степенью взаимосвязанности (как в футбольной команде);
• Команды, решающие проблемы, в которых структура и границы задач могут быть размытыми, а роли могут меняться.

Таким образом, деятельность внутри команды может быть организована различными способами. Большую роль в формировании структуры играет то, насколько члены команды владеют навыками самоорганизации, активного слушания, постановки целей, и то, как распределены роли внутри команды. Внутренняя структура зависит также зависит от внешних факторов таких, как в какой отрасли работает данная команда, какая корпоративная культура принята в организации и др. [9].

Удаленная команда отличается от команды в офисе и имеет свои особенности. Руководителю для успешной работы команды необходимо организовать комфортное цифровое общение между участниками команды, оптимизировать количество этих сервисов. Кроме того, необходимо проводить регулярные видеоконференции, которые помогут поддержать ритм работы команды. Необходимо обеспечить непрерывную обратную связь от сотрудников, измеряя их уровень счастья и стресс.  90% сотрудников компании Centric Software работают удаленно еще до коронавируса рекомендуют проводить командные ритуалы, такие как ежедневные или ежемесячные встречи для того, чтобы сохранять ритм работы команды; использовать неформальные средства коммуникации, которые используются для общения и создания идей, средство, которое позволяет поддерживать социальную связь; мотивация – уделять внимание команде, делегировать обязанности, использовать теорию множественного интеллекта. Теория множественного интеллекта Говарда Гарднера говорит о том, что люди родились с 8 различными типами интеллекта. Каждый развивает свой интеллект в зависимости от генетики, образования и жизненного опыта [10].

Гипотеза исследования. Компании, в которых уделяют внимание программе well-being более эффективна на рынке, чем та, которая не реализует данные программы.

Методология исследования. Методология проведенного исследования предполагает использование системного подхода, нацеленного на анализ влияния формирования и продвижения программ благополучия на сотрудников компании. Таким образом, мы рассматриваем не только отдельные составляющие аспекты достижения эффективности в работе команды, а именно, анализируем исследования в области программ благополучия, отмечаем различия между обычными и удаленными командами, анализируем опыт компаний, которые внедрили well-being, прописываем четкий порядок действий при формировании и продвижении собственной программы в компании.

Для нахождения различий между командой и удаленной командой проводился сравнительный анализ данных понятий. На основании подобранных источников литературы были выделены различия.

Для определения того, чтобы определить эффективность программы well-being, был проведен анализ различных исследований Deloitte, Института Гэллапа, журнала «Директор по персоналу», Baker McKenzie, Health Pulse,  Garmin, Head Hunter, кадрового агентства CIPD  и проч. Помимо анализа соответствующей литературы, для нахождения и систематизации данных по исследованиям, в ходе работы были рассмотрены 2 концепции благополучия, а также даны этапы разработки well-being программы . Прибегая к помощи эмпирических методов исследования, на основании наблюдения и сравнения того, как в разных компаниях реализуются программы well-being, обозначились 5 основных принципов, на которых должна быть построена программа благополучии: карьерная самореализация, финансовая эффективность, физическое здоровье, психологическая устойчивость и социальная востребованность. В результате такого исследования, были найдены статистические данные о том, что, забота о здоровье и психологическом состоянии сотрудника влияет на эффективность работы команды и компании в целом (80%, исследование Deloitte)

При помощи качественных и количественных методов сбора и обработки информации удалось показать не только на примерах формирование и внедрение программы благополучия, но и статистически продемонстрировать, какой процент компаний уделяет внимание well-being.

Выводы и рекомендации

Организации, которые трансформировали свои рабочие процессы, и забота о сотруднике стала неотъемлемой частью работы, способны обеспечить стабильное и комфортное существование для сотрудников, а также эффективно функционировать. В статье проведен анализ различных исследований по состоянию сотрудников, а также создания условий для их эффективной работы. Исследованы концепции благополучия, а также даны рекомендации по формированию и внедрению программы well-being. Дано определение удаленной команды и проанализирован вопрос отличия удаленных команд от команд, работающих в офисе. Рассмотрены типы команд по Ричарду Хакману.

Список источников

1. Insights. Date Views 10.03.2022 www2.deloitte.com/global/en.html.
2. 55% сотрудников работают вполсилы, если в компании нет well-being программы. Date Views 10.03.2022 www.hr-director.ru/news.
3. Семина, АП., 2021. Влияние командной формы организации труда на эффективность организации. Формирование “суперкоманды”. Московский экономический журнал, 11.
4. Семина, АП. and МА. Федотова, 2020. Обзор практики компаний в работе с командами. Экономика, предпринимательство, право, 2: 365-376.
5. Семина, АП., 2020. Анализ моделей и подходов в формировании команды компании. Вестник алтайской академии экономики и права, 12-2: 399-404.
6. Employees Want Wellbeing From Their Job, and They’ll Leave to Find It // Gallup. Iseult Morgan. 2021.
7. Семина, АП. and МА. Федотова, 2019. Формирование и развитие эффективной команды. Московский экономический журнал, 13: 63.
8. Семина, А.П., 2019 Команда как групповая форма организации труда. Вестник алтайской академии экономики и права, 12-1: 128 -133.
9. Семина, АП., 2020. Цифровизация процессов управления персоналом: SMM в HR. Дискуссия, 1(98): 62-68.
10. Как управлять удаленной командой и #КакПомогаютТехнологии, рассказывает Кристоф Террей. Date Views 10.03.2022 www.centricsoftware.com/ru/blogs/хаки-по-управлению-удаленной-командой/.

 References

1. Deloitte.Insights. Date Views 10.03.2022 www2.deloitte.com/global/en.html.
2. 55% sotrudnikov rabotayut vpolsily`, esli v kompanii net well-being programmy`. Date Views 10.03.2022 www.hr-director.ru/news.
3. Semina, AP., 2021. Vliyanie komandnoj formy` organizacii truda na e`ffektivnost` organizacii. Formirovanie “superkomandy`”. Moskovskij e`konomicheskij zhurnal, 11.
4. Semina, AP. and MA. Fedotova, 2020. Obzor praktiki kompanij v rabote s komandami. E`konomika, predprinimatel`stvo, pravo, 2: 365-376.
5. Semina, AP., 2020. Analiz modelej i podxodov v formirovanii komandy` kompanii. Vestnik altajskoj akademii e`konomiki i prava, 12-2: 399-404.
6. Employees Want Wellbeing From Their Job, and They’ll Leave to Find It // Gallup. Iseult Morgan. 2021.
7. Semina, AP. and MA. Fedotova, 2019. Formirovanie i razvitie e`ffektivnoj komandy`. Moskovskij e`konomicheskij zhurnal, 13: 63.
8. Semina, A.P., 2019 Komanda kak gruppovaya forma organizacii truda. Vestnik altajskoj akademii e`konomiki i prava, 12-1: 128 -133.
9. Semina, AP., 2020. Cifrovizaciya processov upravleniya personalom: SMM v HR. Diskussiya, 1(98): 62-68.
10. Kak upravlyat` udalennoj komandoj i #KakPomogayutTexnologii, rasskazy`vaet Kristof Terrej. Date Views 10.03.2022 www.centricsoftware.com/ru/blogs/xaki-po-upravleniyu-udalennoj-komandoj/.

Для цитирования: Семина А.П. Исследование влияния концепции well-being на эффективность удаленной команды // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-62/

© Семина А.П., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 33

ББК 65

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_126 

ВАРИАНТЫ ПОДДЕРЖКИ ТРАНСПОРТНОЙ ТУРИСТИЧЕСКОЙ ОТРАСЛИ В ЦЕЛЯХ ПРЕОДОЛЕНИЯ ПОСЛЕДСТВИЙ ПАНДЕМИИ 

OPTIONS FOR SUPPORTING THE TRANSPORT AND TOURISM INDUSTRY IN ORDER TO OVERCOME THE CONSEQUENCES OF THE PANDEMIC 

Евдокимова Ольга Геннадьевна, кандидат технических наук, доцент, Петербургский Государственный Университет Путей Сообщения Императора Александра I, РФ, г.Санкт-Петербург

Виноградова Алиса Борисовна, Петербургский Государственный Университет Путей Сообщения Императора Александра I, РФ, г. Санкт-Петербург 

Evdokimova Olga, candidate of Engineering Sciences, assistant professor in Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University, Russia, St. Petersburg

Vinogradova Alisa, Emperor Alexander I St. Petersburg State Transport University, Russia, St. Petersburg 

Аннотация. Туристическая отрасль стимулирует развитие сферы услуг, транспортной инфраструктуры, предприятий малого и среднего бизнеса и может способствовать развитию регионов. Санитарные ограничения, которые повлекла пандемия COVID-19, отрицательно сказались на всей экономике, особенно на транспортном и туристическом секторах. Рассмотрены существующие способы поддержки туристической отрасли и сформулированы актуальные применимые на практике новые варианты поддержки авиатранспорта, как драйвера развития внутреннего туризма в России, с учетом сложившейся ситуации в экономике в целом.

Abstract. The tourism industry stimulates the development of services, transport infrastructure, small and medium-sized businesses and can contribute to the development of regions. The sanitary restrictions caused by the COVID-19 pandemic have had a negative impact on the entire economy, especially on the transport and tourism sectors. The existing ways of supporting the tourism industry are considered and new options for supporting air transport as a driver for the development of domestic tourism in Russia are formulated, taking into account the current situation in the economy as a whole.

Ключевые слова: варианты поддержки, туристическая отрасль, пандемия

Keywords: support options, tourism industry, pandemic 

Введение. Пандемия коронавирусной инфекции COVID-19 и принятые карантинные меры отразились на всех секторах российской экономики. В число наиболее пострадавших вошла туристическая отрасль. По данным Всемирной туристической организации ООН (UNWTO) Международный туризм сократился за первые 10 месяцев 2020 года более чем на 70%, до уровня 1990 года. Самое заметное снижение числа путешествий, как отмечают в открытых источниках, отмечено в Азиатско-Тихоокеанском регионе – за 10 месяцев оно сократилось на 82%. На Ближнем Востоке спад составил 73%, в Африке – 69%. Международные прибытия в Европу и Америку сократились на 68%. Снижение в Европе оказалось наименьшим благодаря кратковременному восстановлению туризма в летние месяцы. После начала второй волны пандемии COVID-19 в регионе вновь были введены ограничения. Однако, по данным UNWTO, 91% стран в регионе в целом ослабили ограничения на поездки.

По оценке правительства России, недополученные доходы в индустрии туризма составили не менее 1,5 трлн рублей. [1].

Аналитический обзор туристического спроса

Мировая экономика в 2020 и 2021 годах теряет огромное количество средств, причиной этому является простой транспортных средств, недвижимости из-за отсутствия клиентов, падение доходов населения.

За 2020 год уменьшилось и общее количество коллективных средств размещения туристов.

Согласно данным, опубликованным в открытых источниках [2] в 2019 году среди туристов преобладал спрос на туры в сфере выездного туризма, а в течение 2020 года происходит переориентирование на внутрироссийский сектор. Данная тенденция сохранится и в 2021 году (Рис.1).

При формировании национального туристического рейтинга [2] за критерии для оценки развития туристической отрасли российских регионов, их туристической привлекательности и туристического потенциала, популярности среди отечественных и иностранных туристов были приняты следующие параметры:

• уровень развития туристической отрасли и гостиничной инфраструктуры (по данным Росстата за 2020 год и 9 месяцев 2021 года);
• доходность отрасли туризма и гостеприимства, ее вклад в экономику региона (по данным Росстата за 2020 год и 9 месяцев 2021 года);
• развитие санаторно-курортной отрасли региона (по данным Росстата за 2020 год и 9 месяцев 2021 года);
• популярность региона у туристов, приезжающих на несколько дней (по данным Росстата за 2020 год и 9 месяцев 2021 года);
• популярность региона у иностранцев: число иностранных граждан, размещенных в коллективных средствах размещения (по данным Росстата за 2020 год и 9 месяцев 2021 года),
• туристская уникальность и привлекательность региона: количество объектов культурного наследия, включенных в государственный реестр (по данным Росстата за 2020 год);
• уровень преступности в регионе: количество совершенных преступлений на 100 тысяч населения региона (по данным Росстата за первые 11 месяцев 2021 год, рассчитан на 100 тысяч проживающих);
• интерес к региону в Интернете как к месту отдыха: количество запросов в поисковых системах об отдыхе в регионе (рассчитывается по количеству запросов в период с 1 декабря 2020 года по 30 ноября 2021 года в поисковой системе «Яндекс» по ключевым словам: «Отдых в + наименование региона»),
• продвижение туристического потенциала региона в информационном пространстве: количество публикаций и сообщений в СМИ с упоминанием региона (рассчитывалось по количеству публикаций в СМИ в период с 1 декабря 2020 года по 30 ноября 2021 года, в том числе на индексируемых новостных ресурсах, по ключевым словам: «Туризм в + наименование региона», по данным системы мониторинга СМИ «ПрессИндекс»).

Всего в 2019 году смогли совершить путешествие 11 826 тыс. российских туристов, а в 2020 году – 5 866 тыс. Если до 2019 года наблюдалась восходящая динамика количества российских туристов, отправленных в поездки в зарубежные страны, то в 2020 году – в регионы России (Рис.2). [2].

Зарубежные турпоездки в 2020 году сократились на 77,5% по сравнению с 2019 годом, тогда как по России – на 39%.

В связи с закрытием границ в большей степени пострадали туроператоры, специализирующиеся на международном выездном туризме. В структуре туроператоров, ориентирующихся на внутренний туризм, преобладают субъекты малого и среднего предпринимательства, которые понесли меньше потерь благодаря программам господдержки.

Однако спрос на внутренний туризм продолжает расти в России. Массовая вакцинация населения повышает желание потребителей путешествовать, но до выздоровления отрасли еще далеко.

При этом в первый год пандемии COVID-19 самыми популярными регионами нашей страны для турпоездок, как и в 2019 году, стали Краснодарский край, Московская область, Москва и Санкт-Петербург (Рис.3).

Частота поездок в Санкт-Петербург в 2020 году сократилась почти на 80%, в Москву – на 72%, в Московскую область – на 50%.

Согласно Национальному туристическому рейтингу, по итогам 2020 года в Топ-10 «Золотой двадцатки» вошли такие наиболее привлекательные и комфортные с точки зрения инфраструктуры для российских туристов регионы РФ, как Московская область, Москва, Санкт-Петербург, Крым и Краснодарский край (Рис.3). По каждому из перечисленных выше критериев на основе анализа открытых источников и ведомственной статистики за 2020–2021 годы были подготовлены таблицы и проведено соответствующее ранжирование. Первое место в каждой таблице давало 8,5 балла. За каждое последующее место снималось по 0,1 балла. В итоге была сформирована объединенная таблица.

По данным аналитических агентств за май 2021 года, 69% россиян планируют туристические поездки по России и 36% – в зарубежные страны. В рамках внутреннего туризма большинство российских туристов (70%) планируют пляжный отдых (Рис.6), отмечая, что наиболее предпочтительная продолжительность тура составляет от 8 до 14 дней.

На основе аналитической статистики можно сделать вывод, что целью большинства людей является пассивный отдых. Тенденция на внутренний туризм сохранится до полного или хотя бы более свободного посещения стран. Следовательно, уклон в развитии отрасли туризма и сферы обслуживаний нужно сделать именно на этом.

Очевидно, что увеличение туристских потоков внутри России опосредованно окажет положительное влияние на такие сферы как культура, индустрия развлечений, деятельность предприятий питания, а также сферу транспорта.

Роль транспорта в развитии туризма

В сентябре 2020 года на федеральном уровне была обоснована Стратегия развития туризма в России до 2035 года.  Разработанная стратегия включает в себя развитие туристических макротерриторий с установлением и расширением туристических точек привлекательности («магнитов»). К таким макротерриториям отнесены, в частности, «Большое золотое кольцо», «Большой Урал», «Большая Волга», «Байкал» и другие.

Транспорт является одной из важнейших частей экономики любой страны.

Транспортные услуги являются одними из самых важных в туристическом бизнесе. На них приходится большая часть стоимости тура. Путешественники используют различные виды транспорта для поездок. Основная часть в секторе транспортных услуг принадлежит авиации. Туристы, путешествующие на дальние расстояния, пользуются услугами авиационных компаний.

Транспорт также как и туризм является одной из отраслей очень сильно пострадавших от введенных санитарных ограничений в период пандемии.

Автомобильный транспорт занимает второе место среди видов транспорта, используемых для путешествий. Этот вид транспорта еще называют транспортом всеобщего применения. Он используется от трансфертов и экскурсий до внутримаршрутных перевозок, а также арендуется туристами для личного пользования.

Примерно на одном уровне находится и железная дорога. В пределах нашей страны она имеет широкое распространение по сравнению с авиационным или автомобильным транспортом. Преимуществом железной дороги являются более низкие тарифы, а также распространено использование проездных билетов, системы скидок, что позволяет передвигаться по стране, экономя собственные денежные средства.

Водный речной и морской транспорт реализует услуги круизного типа. Водные путешествия имеют как преимущества, так и недостатки. К достоинствам водного транспорта относятся обстановка, отвечающая любым запросам клиента, возможность размещения одновременно большого количества людей, реализация различных видов и целей туризма, полноценный отдых, полный комплекс жизнеобеспечения. Недостатками водного транспорта можно назвать невысокую скорость передвижения транспортных средств, высокие тарифы, ограничение мобильности.[4]

Железнодорожный транспорт – это самый безопасный вид наземного транспорта. Смертность в результате аварий поездов составляет 0,9 пассажиров на 160 млн км.

Автомобильный транспорт. На 160 млн км пройденного пути в ДТП гибнет 1,6 человек. Согласно этой статистике, автомобиль можно смело отнести к наиболее опасному виду транспорта. Каждый год на дорогах мира погибает около 1,2 млн человек, что в тысячу раз больше, чем в авиакатастрофах. Таким образом, больше шансов попасть в ДТП на пути к аэропорту, чем погибнуть в самом самолете.

Рассмотрим Авиационный транспорт подробнее.

Воздушный транспорт – самый быстрый вид транспорта. Основная сфера применения воздушного транспорта-пассажирские перевозки на расстояниях свыше тысячи километров. Также осуществляются и грузовые перевозки, но их доля очень низка. В основном авиатранспортом перевозят скоропортящиеся продукты и особо ценные грузы, а также почту. Самым безопасным считается самолет, после него идет водный и железнодорожный транспорт. Данные рассчитываются, исходя из количества пострадавших при использовании того или иного вида транспорта.

Вероятность разбиться в самолете в среднем по миру равна 1 на 10 миллионов 989 тысяч рейсов. На 100 млн миль погибает 0,6 человек. Если взять для примера 2014 год, то во всем мире случилась 21 авиакатастрофа. Из них 10 – грузовые судна, 11 – пассажирские. В общей сложности погибло 990 человек.

Пандемия коронавируса сократила вдвое объемы авиапассажирских перевозок в России в 2020 году. Сильнее всего упали перевозки «Аэрофлота» — на 61%, а наименьшее падение показал лоукостер «Победа» — на 12%. Остальные авиакомпании, входящие в топ-5, сократили перевозки на 30–50%. Скорость восстановления отрасли зависит от того, как быстро будут сниматься ограничения на международные полеты. При этом, отмечают эксперты, авиакомпаниям необходимо повысить тарифы на перевозки, чтобы сделать их рентабельными. Стремительное снижение объемов перевозок началось в марте и достигло дна апреле (–92,1%) и мае (–91,3%) после установления фактического запрета на полеты за рубеж, кроме вывозных и грузовых рейсов, а также после введения карантинных ограничений на территории РФ.

Постепенное смягчение ограничений с наступлением летнего сезона, а также переориентация авиакомпаний на внутренние перевозки, в том числе по туристическим направлениям, позволили замедлить падение. Сейчас Министерство Транспорта Российской Федерации осуществляет программу субсидирования воздушных перевозок по следующим направлениям: на Дальний Восток, в г. Симферополь, в г. Калининград [5]. Больше всего субсидируемых направлений – из Минеральных Вод.

Стоит отметить, на сегодняшний день в России авиаперевозки – самый дорогой транспорта. Для примера произведем сравнение стоимости поездки из Санкт-Петербурга в Читу на различных видах транспорта на 2 декабря 2021 года (таблица 1).

Роспотребнадзор предъявил к авиаперевозчикам самые строгие требования, направленные на минимизацию рисков распространения новой коронавирусной инфекции такие как, мониторинг температуры сотрудников и пассажиров, обязательное ношение масок, перчаток, использование антисептиков, а также дезинфекция салонов и оборудования, включающие социальную дистанцию на борту авиалайнера. По словам авиаэкспертов, при соблюдении требований рассадки «через одно кресло и ряд» салон авиалайнера невозможно заполнить салон даже наполовину, что повлекло увеличение себестоимости перевозки на одного пассажира в разы.

По данным агрегаторов для путешественников цены на авиабилеты в некоторые города России с вылетом в апреле-июне подскочили на 15–120% по сравнению с 2019 годом.

Цены приведены в сравнении с 2019 годом, так как год назад существенное подорожание авиабилетов не приводило к изменению спроса. Больше всего подорожали билеты из Москвы в Набережные Челны, Томск, Нижнекамск, Чебоксары. Авиаперевозчики не могут удерживать тарифы на прежнем уровне из-за растущих затрат, низкой рентабельности и накопленного убытка 2020 года, пояснили эксперты.

Что же касается зарплат, то средняя зарплата в России в сентябре 2021 г. выросла в годовом выражении на 9,6% и достигла 54 687 руб., свидетельствуют данные Росстата. За январь — сентябрь номинальные зарплаты выросли на 9,3% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года.

В реальном выражении (с учетом инфляции) в сентябре текущего года зарплаты в России выросли на 2% по сравнению с сентябрем 2020 г. За первые девять месяцев 2021 г. этот показатель увеличился на 3% в годовом выражении, подсчитали в ведомстве. Согласно последнему прогнозу Минэкономразвития, по итогам 2021 г. рост реальных зарплат составит 3,1%.

Из вышесказанного можно сделать вывод, что большинству граждан достаточно трудно финансово осуществлять поездки авиатранспортом.

Однако следует отметить, что для удаленных перевозок актуально именно авиасообщение, т.к. это скорость перемещения с учетом ограниченного установленного законодательством ежегодного отпуска в 28 календарных дней.

Меры по поддержке внутреннего туризма

Транспорт оказывает прямое влияние на социальную сферу, обеспечивая путешествия. Время в пути является важным элементом при принятии решения об отдыхе, при выборе конкретного пункта назначения, особенно в международном туризме.

Туризм определяет функционирование и взаимодействие между видами транспорта, путями и терминалами, которые поддерживают туристские курорты с точки зрения пассажиропотока и грузопотока в направлении и из пунктов назначения, а также предоставление соединительных видов транспорта в регионе, генерирующем туризм. [6].

Из-за того, что авиатранспорт является самым дорогим, но и самым удобным, люди вынуждены экономить и урезать бюджет, чтобы позволить себе комфортные условия поездки. В связи с этим, возникает идея туристического кешбэка. Кешбэк – скидка в виде возврата части стоимости покупки на счёт покупателя.

Туристический кешбэк – программа Государственного субсидирования поездок по России, разработанная Федеральным агентством по туризму действовавшая до 10 сентября 2021 года. В рамках этой Программы туристы могли оплатить путешествие картой «Мир» и получить кешбэк 20% от его стоимости.

Было возможно получить возврат за покупку таких товаров как:

• за туристические пакеты туроператоров: транспорт (перелет, ж/д проезд или автобусный проезд) и проживание в отелях от 2 ночей;
• железнодорожные туры с ночевками в поезде и/или отелях;
• круизные туры;
• проживание в классифицированных объектах размещения (гостиницы, санатории, пансионаты, парк-отели, базы отдыха, гостиничные комплексы, оздоровительные комплексы и т.д.) от 2 ночей.

Данные о наиболее популярных направлениях среди российских путешественников, которые приобрели туры и отели по действовавшей программе туристичекого кэшбэка осенью 2020 года были проанализированы и представлены на рисунке 5.

Согласно [7] выявленные основные тенденции в подходе к планированию будущих поездок. Большая часть опрошенных, в первую очередь, отдаёт предпочтение возможности бесплатной отмены бронирований.

Большинство экспертов сходятся во мнении о том, что сложившаяся в 2020 году ситуация приведёт к значительным изменениям на рынке мирового туризма, в том числе, и изменениям в предпочтениях туристов и формате путешествий. Так, например, группа специалистов, проанализировав данные агрегатора авторских туров и экскурсий – платформы «Туту Путешествия», выделяет ряд трендов, которые будут влиять на туристскую отрасль в 2021 году и далее:

• люди будут путешествовать чаще, но их поездки будут короче (причина – ускорение темпов жизни);
• путешествовать будет удобнее, т.к. увеличатся пользовательские запросы на обеспечение комфорта всех стадий поездки – значительно сократится количество путешествий в больших сборных группах и увеличится число мест размещения с высоким уровнем сервиса (даже в труднодоступных местах);
• индивидуализация и кастомизация во всём. [8]

Это позволяет судить о том, что люди скорее выберут 1 поездку, но качественную, чем несколько, в которых пострадает их чувство спокойствия. Сейчас все чаще проявляется тенденция, что отпуск – это полный отдых, за который люди готовы заплатить чуть подороже, но они должны расслабиться полностью, отстраниться от работы, проблем и домашних хлопот. Человек пытается набраться сил и энергии, чтобы по прибытии домой «со вторым дыханием» браться за свои обязанности. Сервисы, предоставляющие услуги по туризму, должны это учитывать и акцентировать внимание на персональных желаниях людей, что может способствовать накоплению постоянных клиентов и развитию бизнеса.

Выводы и предложения

Официальной программой Ростуризма кэшбэк за покупку непосредственно самих авиабилетов по России не был предусмотрен. Сейчас напрямую с авиабилета нельзя получить кешбэк, а только с покупки тура. [9]

Предлагается ввести прямые кэш-бэки на авиабилеты по внутренним направлениям, которые нуждаются в развитии и привлекательны с туристической точки зрения (возможно с привязкой к уже разработанным маршрутам Ростуризмом).

По направлениям, которые представлены выше, предлагается введение кешбэка на авиабилеты, т.к. это наиболее популярные места, к которым вряд ли россияне и туристы из других стран потеряют интерес в ближайшие годы. Также предлагается введения возврата средств на путешествия на Дальний Восток. Это край с богатой культурой и невероятной историей, чудесными пейзажами и видами.

Так как вышеперечисленные места находя в приличном удалении друг от друга, то, соответственно, для большой части городов России они являются удаленной точкой, то для такой поездки предпочтителен выбор именно авиасообщения. Введение кешбэка на данные направления увеличит приток туристов и поможет развить гостиничный бизнес и сферу обслуживания. Также поможет в поддержке малого бизнеса в разных отраслях.

Введение прямых возвратов с покупки авиабилетов позволит создать постоянный туристический поток в удаленные и привлекательные районы нашей страны, в свою очередь, и у авиакомпаний, осуществляющих местные и региональные перевозки, появится постоянный пассажиропоток, что сейчас так необходимо для восстановления после перерыва в обслуживании.

Введение кешбэка на авиабилеты поможет людям преимущественно выбирать авиасообщение по равнению с другими видами транспорта.

Поддержка авиакомпаний государством и людьми невероятно важна, т.к. это огромный механизм, который если остановится, то сдвинуть его с «мертвой точки» будет практически нереально. Авиакомпании планируют свои рейсы за месяцы, а иногда за годы вперед. Простои приводят к колоссальным растратам начиная с обслуживания самолета (технических осмотров, уборки) заканчивая работой сотрудников аэропортов. Кроме того, если самолет не вылетел вовремя, то по закону компанию ждет большой штраф. Также при перевозке пассажиров возможны перевозки скоропортящихся продуктов, так что отмена полета сказывается и на других сферах.

Список источников

1. Карпова Г.А., Валеева Е.О. Проблемы и перспективы развития туризма в условиях пандемии// Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета.-2021.-№1(27).-С.97-104
2. Аналитическое исследование. Российский туризм после пандемии: перспективы восстановления турбизнеса//URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/rossiyskiy-turizm-posle-pandemii-perspektivy-vosstanovleniya-turbiznesa/ (дата обращения 25.02.2022)
3. Национальный туристический рейтинг 2021 //URL: http://russia-rating.ru/info/20156.html (дата обращения 25.02.2022)
4. Какой вид транспорта самый безопасный // URL: https://turvopros.com/samyiy-bezopasnyiy-vid-transporta-statistika/(дата обращения 25.02.2022)
5. Субсидирование воздушных перевозок// URL:https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-subsidirovanie (дата обращения 25.02.2022)
6. Овсова О. В. Роль транспорта в развитии туризма [Текст] / О.В. Овсова// Проблемы научно-практической деятельности. Перспективы внедрения инновационных решений: Сб. ст. Всероссийской науч.-прак. конф. / Отв. ред. А.А. Сукиасян – Ижевск, 2019 С. 167-169
7. Туризм. Прогноз развития отрасли после COVID-19. Июль 2020. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://innoagency.ru/files/Tourism_Prognoz_Covid19.pdf (дата обращения 25.02.2022)
8. Какие тренды будут влиять на туризм в 2021 году. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ratanews.ru/news/news_29122020_5.stm (дата обращения 29.12.2022).
9. Кэшбэк за авиабилеты по России по карте Мир-2022 //URL: https://tourcashback.ru/aviabilety(дата обращения 29.12.2022).

References

1. Karpova G.A., Valeeva E.O. Problemy` i perspektivy` razvitiya turizma v usloviyax pandemii// Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo e`konomicheskogo universiteta.-2021.-№1(27).-S.97-104
2. Analiticheskoe issledovanie. Rossijskij turizm posle pandemii: perspektivy` vosstanovleniya turbiznesa//URL: https://delprof.ru/press-center/open-analytics/rossiyskiy-turizm-posle-pandemii-perspektivy-vosstanovleniya-turbiznesa/ (data obrashheniya 25.02.2022)
3. Nacional`ny`j turisticheskij rejting 2021 //URL: http://russia-rating.ru/info/20156.html (data obrashheniya 25.02.2022)
4. Kakoj vid transporta samy`j bezopasny`j // URL: https://turvopros.com/samyiy-bezopasnyiy-vid-transporta-statistika/(data obrashheniya 25.02.2022)
5. Subsidirovanie vozdushny`x perevozok// URL:https://favt.gov.ru/dejatelnost-vozdushnye-perevozki-subsidirovanie (data obrashheniya 25.02.2022)
6. Ovsova O. V. Rol` transporta v razvitii turizma [Tekst] / O.V. Ovsova// Problemy` nauchno-prakticheskoj deyatel`nosti. Perspektivy` vnedreniya innovacionny`x reshenij: Sb. st. Vserossijskoj nauch.-prak. konf. / Otv. red. A.A. Sukiasyan – Izhevsk, 2019 S. 167-169
7. Turizm. Prognoz razvitiya otrasli posle COVID-19. Iyul` 2020. [E`lektronny`j resurs]. Rezhim dostupa: https://innoagency.ru/files/Tourism_Prognoz_Covid19.pdf (data obrashheniya 25.02.2022)
8. Kakie trendy` budut vliyat` na turizm v 2021 godu. [E`lektronny`j resurs]. Rezhim dostupa: https://ratanews.ru/news/news_29122020_5.stm (data obrashheniya 29.12.2022).
9. Ke`shbe`k za aviabilety` po Rossii po karte Mir-2022 //URL: https://tourcashback.ru/aviabilety(data obrashheniya 29.12.2022).

Для цитирования: Евдокимова О.Г., Виноградова А.Б. Варианты поддержки транспортной туристической отрасли в целях преодоления последствий пандемии // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-60/

© Евдокимова О.Г., Виноградова А.Б., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 339.338

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_125 

ИНСТИТУЦИОНАЛЬНО-ПРАВОВОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОНКУРЕНЦИИ ТОРГОВЫХ ФИРМ

INSTITUTIONAL AND LEGAL SUPPORT OF COMPETITION OF TRADING FIRMS 

Кухаренко Андрей Андреевич, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, г. Краснодар, E-mail: i@akuharenko.ru

Гайдук Наталья Викторовна, кандидат экономических наук, доцент,  доцент кафедры информационных систем, ФГБОУ ВО Кубанский ГАУ, г. Краснодар, E-mail: gayduknv@mail.ru

Kukharenko Andrey Andreyevich, Department Institutional Economics and Investment Management, Kuban State Agrarian University, Krasnodar, E-mail: i@akuharenko.ru

Gaiduk Natalia Viktorovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Information Systems, Kuban GAU, Krasnodar, E-mail: gayduknv@mail.ru 

Аннотация. В статье приведены результаты исследований институциально-правового обеспечения торговых фирм. Законодательное регулирование экономики осуществляется с целью  предоставления гарантий независимости коммерческих фирм, здоровой конкуренции хозяйствующих субъектов, предотвращения попыток незаконного вмешательства в ведение бизнеса, а также судебной охраны нарушенных прав предпринимателей. Свободный рынок не всегда может самостоятельно регулировать свободную конкуренцию его участников, поскольку крупный бизнес имеет значительные экономические преимущества и заинтересован в монополизации и устранении конкурентов. Поэтому требуется вмешательство государство в части издания соответствующих нормативно-правовых актов для предупреждения монополизации рынка.

В статье рассматривается нормативно-правовое регулирование конкуренции торговых фирм. Проанализирована вся иерархия законодательного обеспечения рассматриваемой сферы правоотношений. Изучены соответствующие статьи Конституции Российской Федерации и  Гражданского кодекса РФ, а также Федеральные законы № 147-ФЗ «О естественных монополиях», № 135-ФЗ «О защите конкуренции», № 381-ФЗ «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» и  действующий региональном уровне в Краснодарском крае Закон № 879-КЗ «О государственной политике Краснодарского края в сфере торговой деятельности». Современному конкурентному праву присущ межотраслевой характер и не кодифицированность, большую роль в правоприменительной практике играют разъяснения Президиума и Приказы ФАС РФ.

Авторами изучена роль государства в установлении цен на товар и произведен обзор четырех правовых режимов ценообразования на товары. Также проанализировано место Российской Федерации в мировом рейтинге конкурентоспособности и направления дальнейшего совершенствования законодательства, которые позволят увеличить показатели конкуренции в нашей стране, в частности назрел вопрос об отмене естественных монополий в ряде отраслей экономики страны.

Abstract. The article presents the results of studies of institutional and legal support of trading firms. Legislative regulation of the economy is carried out in order to provide guarantees of independence of commercial firms, healthy competition of economic entities, prevention of attempts to illegally interfere in doing business, as well as judicial protection of violated rights of entrepreneurs. The free market cannot always independently regulate the free competition of its participants, since big business has significant economic advantages and is interested in monopolizing and eliminating competitors. Therefore, state intervention is required in terms of issuing relevant regulatory legal acts to prevent monopolization of the market.

The article deals with the regulatory and legal regulation of competition of trading firms. The entire hierarchy of legislative support of the considered sphere of legal relations has been analyzed. The relevant articles of the Constitution of the Russian Federation and the Civil Code of the Russian Federation, as well as Federal Laws No. 147-FZ «On Natural Monopolies», No. 135-FZ «On Protection of Competition», No. 381-FZ «On the Basics of State Regulation of Trade Activities in the Russian Federation» and the current regional level in the Krasnodar Territory Law No. 879-KZ «On the State Policy of the Krasnodar Territory in the Field of Trade Activities» were studied. Modern competition law is characterized by an intersectoral nature and non-codification, an important role in law enforcement practice is played by the explanations of the Presidium and the Orders of the FAS of the Russian Federation.

The authors studied the role of the state in setting prices for goods and reviewed four legal regimes for pricing goods. It also analyzes the place of the Russian Federation in the world ranking of competitiveness and the directions of further improvement of legislation, which will increase the indicators of competition in our country, in particular, the question of the abolition of natural monopolies in a number of sectors of the country’s economy is ripe.

Ключевые слова: конкуренция, антимонопольное законодательство, рыночная экономика, монополистическая деятельность, защита конкуренции, торговая фирма, открытый рынок

Keywords: competition, antitrust law, market economy, monopolistic activity, protection of competition, trading firm, open market 

Введение. Основной задачей законодательного регулирования экономики является предоставление гарантий независимости коммерческих фирм, обеспечение абсолютного соперничества хозяйствующих субъектов, пресечение случаев незаконного вмешательства в ведение бизнеса, судебная охрана нарушенных прав предпринимателей.

Однако на практике сам свободный рынок не всегда может обеспечить его участникам возможность свободно конкурировать между собой. Крупный бизнес, имея очевидные экономические преимущества, проявляет стремление к устранению конкурентов и монополизации [12].

Государство, предвидя этот процесс и все негативные последствия, которые повлечет уменьшение количество коммерческих фирм в различных секторах экономики, пользуется своим правом на издание нормативно-правовых актов, которые должны предупредить монополизацию рынка.

1. В Российской Федерации современное законодательство, регулирующее конкуренцию торговых фирм, начало формироваться с принятием Конституции. Основной Закон страны установил новую экономическую формацию, изменил государственный строй, гарантировал предпринимателям поддержку конкуренции и свободу экономической деятельности (ч. 1 ст. 8) [1]. Таким образом, в стране установился режим независимой коммерческой деятельности.

Необходимо отметить, что данные нормы Конституции РФ носят общий характер и явились фундаментом, на основании которого в дальнейшем были приняты иные специальные Законы.

2. Так, спустя год после принятия Основного Закона страны, вступил в законную силу нормативно-правовой акт, регулирующий исследуемую сферу правоотношений, а именно Часть Первая Гражданского кодекса РФ (таблица 1).

Кроме того, данная часть Гражданского кодекса РФ установила такой институт, как право собственности физических и юридических лиц.

Таким образом, Часть Первая ГК РФ закрепила основные принципы деятельности хозяйствующих субъектов, однако детально в ней не расписано содержание правового режима конкуренции.

Принятые в дальнейшем части Гражданского кодекса регулировали правоотношения субъектов при заключении гражданско-правовых договоров, с наследованием и международным частным правом, в области смежных и авторских прав.

В последующем в нашей стране нормативно-правовые акты, регулирующие и устанавливающие конкуренцию торговых фирм, принимались в разных отраслях права и не имели вид кодифицированности.

1. Федеральным законом от 17.08.1995 № 147-ФЗ «О естественных монополиях», далее по тексту – Закон № 147-ФЗ, в стране введены правовые основы для деятельности естественных монополий [3].

Отраслями экономики страны, которые попали под действие вышеуказанного закона, являются: трубопроводная транспортировка газа, нефти и нефтепродуктов; железнодорожные перевозки; услуги по общедоступной электросвязи и почтовой связи; услуги по передаче и управлению электрической и тепловой энергии; услуги по водоснабжению и водоотведению с использованием централизованных систем и прочее.

Авторы считают, что Закон № 147-ФЗ принят в условиях и в период перехода от плановой к рыночной экономике.

Законодатель установил нормы, которые носят сдерживающий характер и затрудняют в дальнейшем преобразования определенных сфер экономики страны от состояния естественных монополий в организацию конкурентного рынка.

В настоящее время оправдан отказ от естественных монополий в таких отраслях экономики, как жилищно-коммунальная сфера и услуги связи.

2. Полагаем, что наиболее существенную роль в укреплении свободы экономической деятельности и обеспечении защиты конкуренции сыграло принятие Федерального закона от 26.07.2006 № 135-ФЗ «О защите конкуренции» – далее по тексту Закон № 135-ФЗ.

Указанным федеральным законом даны определения таким терминам, как «конкуренция», «недобросовестная конкуренция», «монополистическая деятельность», запрещено предпринимателям согласовывать действия, ограничивающие конкуренцию.

Также Законом № 135-ФЗ установлено, что действия предпринимателей, связанные с дискредитацией, введением в заблуждение, некорректным сравнением, незаконным использованием исключительных прав и результатов интеллектуальной деятельности и нарушением режима тайны, установленной и охраняемой законом, признаются недобросовестной конкуренцией.

Остановимся подробнее на понятии доминирующего положения хозяйствующего субъекта.

Закон № 135-ФЗ в ч. 1 ст. 5 определяет, что таким положением признается ситуация, когда доля оборота для одного субъекта на рынке определенного товара превышает 50 %, а также менее чем 50 %, если доминирующее положение установлено антимонопольным органом [4].

3. В начале 2010 года в нашей стране вступил в силу Федеральный Закон от 28.12.2009 № 381-ФЗ «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» (далее по тексту – Закон № 381-ФЗ), которым фирмы, осуществляющие торговую деятельность, обязаны руководствоваться.

Закон № 381-ФЗ дает определения таким ключевым терминам, как «торговая деятельность», «оптовая торговля», «розничная торговля», «торговый объект» и прочее. В нем содержатся статьи с рядом запретов для торговых фирм (таблица 2).

Рассмотрим подробнее ст. 13 Закона  № 381-ФЗ.

Данной нормой Законодатель установил запрет на заключение между поставщиком продовольственной продукции и торговой сетью договоров комиссии, поручения, агентского или смешанных договоров, а также ограничения на включение определенных условий в договор поставки продовольственных товаров.

Полагаем, что указанное вето негативно сказывается на продвижении продовольственных товаров и конкуренции в данной сфере экономики, а также нарушает установленный ч. 1 ст. 1 ГК РФ принцип свободы договора.

1. На региональном уровне в Краснодарском крае действует Закон от 31.05.2005 № 879-КЗ «О государственной политике Краснодарского края в сфере торговой деятельности».

Данным краевым Законом предоставляются гарантии по мерам поддержки товаропроизводителей Краснодарского края в сфере торговой деятельности; кроме того, краевые власти обязаны разрабатывать региональную программу развития торговой деятельности, а также формировать торговый реестр [9].

В остальном содержание краевого закона дублирует нормы федерального законодательства.

2. Также следует отметить, что огромную роль в установлении порядка и законности в правоприменительной деятельности играют разъяснения Президиума и Приказы ФАС РФ.

Так, примером является Приказ ФАС России от 28.04.2010 № 220, которым утвержден Порядок проведения анализа конкуренции на товарном рынке. В данном нормативном акте даны подробные разъяснения и чёткие критерии наличия признаков нарушения Закона № 135-ФЗ, в том числе порядок проведения процедуры установления доминирующего положения предпринимателя на рынке.

Правовые режимы ценообразования на товары

Отдельного внимания требует рассмотрение роли государства в установлении цен на товар, поскольку в данном случае прослеживается взаимосвязь: чем больше возможности влиять на цену товара у государства, тем пропорционально меньше конкуренции в данной торговой отрасли, и наоборот. 

Несмотря на декларированную независимость коммерческой деятельности фирм, государство установило ряд ограничений в ценообразовании на товары.

Авторы выделяют четыре таких правовых режима.

А. Установление четких тарифов, определяющих плату за различные услуги, предоставляемые предприятиям и населению.

Примером может служить п. 2 ч. 1 ст. 8 Федерального закона от 27.07.2010 № 190-ФЗ «О теплоснабжении» [7]. Данной нормой права установлено, что теплоснабжающие организации обязаны поставлять тепловую энергию (мощность) потребителям по строго установленному уровню тарифов.

То есть коммунальная фирма лишена возможности и права свободно устанавливать цену для потребителей за оказанные услуги. Стоимость в данном случае тепловой энергии строго установлена государством.

Б. Регистрация предельной отпускной стоимости на товар. Исполнительный орган власти устанавливает верхнюю границу стоимости продукции, выше которой запрещена реализация.

Образом данного режима, может случить ч. 1 ст. 61 Федерального закона от 12.04.2010 № 61-ФЗ «Об обращении лекарственных средств» [6], которой регламентирована обязанность Правительства РФ устанавливать и регистрировать предельную отпускную цену производителя на лекарственный препарат, включенный в перечень жизненно необходимых и важнейших лекарственных препаратов.

В данном случае производитель лекарственных препаратов не имеет право продать медикаменты по стоимости выше, чем это установило Правительство РФ.

В. Право исполнительного органа власти устанавливать предельно допустимые цены при наступлении на рынке определенных условий.

Частью 5 ст. 8 Закона № 381-ФЗ предусмотрено право Правительства РФ на установление предельно допустимых розничных цен на продовольственные товары первой необходимости.

По сути, это предусмотренная возможность государства прямо регулировать цены на продовольственные товары.

Надо отметить, что воспользоваться этим полномочием Правительство может в случае, если в течение 60 дней подряд на территории отдельного субъекта РФ произойдет рост розничных цен на товары десять и более процентов [8].

Вместе с тем, с момента принятия права по установлению предельно допустимых розничных цен на продовольственные товары первой необходимости по настоящее время Правительство РФ им так и не воспользовалось.

Г. Остальной свободный рынок с независимым от государства ценообразованием.

Место России в мировом рейтинге конкурентоспособности

Согласно мировому рейтингу конкурентоспособности за 2021 г., наша страна заняла 45 место из 64 государств списка [10].

Данный рейтинг составлен на основе мнений экспертов Всемирного центра конкурентоспособности и характеризует наличие инвестиций в инновации, диверсификацию экономической деятельности и благоприятную государственную политику.  В таблице 3 представлены динамика позиций Российской Федерации в рейтингах с 2017 по 2021 гг. по различным показателям.

Как видно из анализа данной таблицы наибольшее отставание нашей страны заметно по таким показателям, как «Эффективность государственного управления» и «Эффективность бизнеса».

Вывод: Проблемы совершенствования законодательного регулирования свободной конкуренции в нашей стране имеются и связаны с наличием противоречий.

Так, одними нормативно-правовыми актами запрещена монополистическая деятельность, в то же время имеются законы, которые разрешают монополистическую деятельность (для естественных монополий).

Таким образом, содержание антимонопольного законодательства неоднородно, поскольку присутствует два противоположных порядка:

• разрешающий монополистическую деятельность (для естественных монополий);
• запрещающий монополистическую деятельность.   

Полагаем, что проблемой в реализации свободы конкуренции в современной России является высокая доля государственного сектора в экономике.

Данный факт имеет негативные последствия в виде неэффективного управления, создания излишнего бюрократического аппарата, деформирует свободный рынок, в результате чего у предпринимателей снижается стимул к экономической деятельности.

Неблагоприятное влияние на конкуренцию коммерческих фирм оказывают запреты и санкции [11], установленные законодательством в сфере торговой деятельности, которые противоречат основным принципам частного права. 

Также отрицательно влияет на развитие конкуренции в нашей стране значительные административные барьеры в предпринимательской сфере, наличие естественных монополий, непризнание важности конкуренции в бизнес-среде и среди населения, нестабильность макроэкономических условий.

Полагаем, что дальнейшее совершенствование законодательства, направленного на развитие конкуренции, окажет положительное влияние на экономику страны, позволит сформировать независимое бизнес-сообщество, повысить важность соперничества среди предпринимателей, что в конечном счете приведет к снижению уровня цен для конечных потребителей.

Список источников

1. Конституция Российской Федерации, принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 года. // Текст опубликован в «Российской газете» от 25 декабря 1993 года № 237.
2. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 № 51-ФЗ // Текст опубликован в «Российской газете» № 238-239 от 08.12.1994.
3. Федеральный закон от 17.08.1995 № 147-ФЗ «О естественных монополиях» // Опубликован в «Собрание законодательства РФ», 21.08.1995, № 34, ст. 3426.
4. Федеральный закон от 26.07.2006 № 135-ФЗ «О защите конкуренции»// «Российская газета», № 162, от 27.07.2006.
5. Федеральный закон от 28.12.2009 № 381-ФЗ «Об основах государственного регулирования торговой деятельности в Российской Федерации» // Опубликован «Российская газета», № 253, 30.12.2009.
6. Федеральный закон от 12.04.2010 № 61-ФЗ «Об обращении лекарственных средств» // Опубликован в «Российской газете», № 78, 14.04.2010.
7. Федеральный закон от 27.07.2010 № 190-ФЗ «О теплоснабжении» // Опубликован в «Российской газете», № 168 от 30.07.2010.
8. Постановление Правительства РФ от 15 июля 2010 г. №  530 «Об утверждении Правил установления предельно допустимых розничных цен на отдельные виды социально значимых продовольственных товаров первой необходимости» // Опубликовано в «Российской газете» от 26 июля 2010 г. № 163.
9. Закон Краснодарского края от 31.05.2005 № 879-КЗ «О государственной политике Краснодарского края в сфере торговой деятельности». – Режим доступа: //https://docs.cntd.ru/document/461608112?marker=B448P7&section=text.
10. Индекс глобальной конкурентоспособности 2017–2022 гг. Российская Федерация. – Режим доступа: https://www.imd.org/centers/world-competitiveness-center/rankings/world-competitiveness/.
11. Угрозы и возможности развития рынка информационных технологий России в санкционный период / Гайдук Н. В., Вороков А. С. // Московский экономический журнал. 2019. № 10. С. 276-284.
12. NANOTECHNOLOGY MARKET RESEARCH: DEVELOPMENT AND PROSPECTS / Golubev S.S., Sekerin V.D., Gorokhova A.E., Gayduk N.V. // Espacios. 2018. Т. 39. № 36. С. 4.

References

1. Konstituciya Rossijskoj Federacii, prinyata vsenarodnym golosovaniem 12 dekabrya 1993 goda. // Tekst opublikovan v «Rossijskoj gazete» ot 25 dekabrya 1993 goda № 237.
2. Grazhdanskij kodeks Rossijskoj Federacii (chast pervaya) ot 30.11.1994 № 51-FZ // Tekst opublikovan v «Rossijskoj gazete» № 238-239 ot 08.12.1994.
3. Federalnyj zakon ot 17.08.1995 № 147-FZ «O estestvennyh monopoliyah» // Opublikovan v «Sobranie zakonodatelstva RF», 21.08.1995 № 34, st. 3426.
4. Federalnyj zakon ot 26.07.2006 № 135-FZ «O zashchite konkurencii» // «Rossijskaya gazeta», № 162, ot 27.07.2006.
5. Federalnyj zakon ot 28.12.2009 № 381-FZ «Ob osnovah gosudarstvennogo regulirovaniya torgovoj deyatelnosti v Rossijskoj Federacii» // Opublikovan Rossijskaya gazeta № 253, 30.12.2009.
6. Federalnyj zakon ot 12.04.2010 № 61-FZ «Ob obrashchenii lekarstvennyh sredstv» // Opublikovan v «Rossijskoj gazete», № 78, 14.04.2010.
7. Federalnyj zakon ot 27.07.2010 № 190-FZ «O teplosnabzhenii» // Opublikovan v «Rossijskoj gazete», № 168 ot 30.07.2010.
8. Postanovlenie Pravitelstva RF ot 15 iyulya 2010 g. № 530 «Ob utverzhdenii Pravil ustanovleniya predelno dopustimyh roznichnyh cen na otdelnye vidy socialno znachimyh prodovolstvennyh tovarov pervoj neobhodimosti» // Opublikovano v «Rossijskoj gazete» ot 26 iyulya 2010 g. № 163.
9. Zakon Krasnodarskogo kraya ot 31.05.2005 № 879-KZ «O gosudarstvennoj politike Krasnodarskogo kraya v sfere torgovoj deyatelnosti». – Rezhim dostupa: //https://docs.cntd.ru/document/461608112?marker=B448P7&section=text.
10. Indeks globalnoj konkurentosposobnosti 2017–2022 gg. Rossijskaya Federaciya. – Rezhim dostupa: https://www.imd.org/centers/world-competitiveness-center/rankings/world-competitiveness/.
11. Ugrozy i vozmozhnosti razvitiya rynka informacionnyh tekhnologij Rossii v sankcionnyj period / Gajduk N. V., Vorokov A. S. // Moskovskij ehkonomicheskij zhurnal. 2019. № 10. S. 276-284.
12. NANOTECHNOLOGY MARKET RESEARCH: DEVELOPMENT AND PROSPECTS / Golubev S.S., Sekerin V.D., Gorokhova A.E., Gayduk N.V. // Espacios. 2018. Т. 39. № 36. S. 4.

Для цитирования: Кухаренко А. А., Гайдук Н. В. Институционально-правовое обеспечение конкуренции торговых фирм // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-59/

© Кухаренко А. А., Гайдук Н. В., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.

Научная статья

Original article

УДК 33

doi: 10.55186/2413046X_2022_7_2_123

ПОДХОДЫ К ОРГАНИЗАЦИИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА ОБУЧАЮЩИХСЯ В РАМКАХ ОСВОЕНИЯ ИМИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ДИСЦИПЛИН

APPROACHES TO THE ORGANIZATION OF THE EDUCATIONAL PROCESS OF STUDENTS IN THE FRAMEWORK OF THEIR DEVELOPMENT OF ECONOMIC DISCIPLINES

 Рафикова Венера Мунировна, Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета, v.m.rafikova@strbsu.ru

Калякина Инесса Македоновна, доцент., к.э.н.,  Политехнический институт (филиал) Донского Государственного технического университета (ДГТУ) в г. Таганроге

Брежнева Оксана Винеровна, Стерлитамакский филиал Башкирского государственного университета , o.v.brezhneva@strbsu.ru

Филиппова Ольга Владимировна, Санкт-Петербургский Государственный Аграрный Университет, olgaphilippova@yandex.ru

Баринова Алина Сергеевна, Государственный университет управления, Направление: финансовые рынки и Инвестиции

Rafikova Venera Munirovna, Sterlitamak branch of Bashkir State University, v.m.rafikova@strbsu.ru

Kaliakina Inessa Makedonovna, Polytechnic Institute (branch) Don State Technical University (DSTU) in Taganrog

Brezhneva Oksana Vinerovna, Sterlitamak branch of Bashkir State University , o.v.brezhneva@strbsu.ru

Filippova Olga Vladimirovna, St. Petersburg State Agrarian University,olgaphilippova@yandex.ru

Barinova Alina Sergeevna, State University of Management , Direction: Financial Markets and Investments

Аннотация. В работе рассмотрены подходы к организации образовательного процесса обучающихся в рамках освоения ими экономических дисциплин. Автор отмечает, что современное общество требует междисциплинарных и цифровых навыков, которые могли бы укрепить способности учащихся применять свои знания для расширения личных и социальных возможностей, а также для коммуникации и творчества через медиа и информационные каналы. Особую роль данные навыки играют при организации экономического образования в высшей школе, поскольку не только  расширяю рамки образовательных технологий, но еще и позволяют повысить качество обучения за счет повышения мотивации студентов, поскольку технические, информационные, коммуникативные навыки, а также возможные креативные подходы к решению проблем и критическое мышление выступают залогом успешного освоения экономических дисциплин.

Abstract. The paper considers approaches to the organization of the educational process of students in the framework of their development of economic disciplines. The author notes that modern society requires interdisciplinary and digital skills that could strengthen the ability of students to apply their knowledge to expand personal and social opportunities, as well as for communication and creativity through media and information channels. These skills play a special role in the organization of economic education in higher education, since they not only expand the scope of educational technologies, but also allow to improve the quality of education by increasing the motivation of students, since technical, information, communication skills, as well as possible creative approaches to problem solving and critical thinking are the key to the successful development of economic disciplines.

Ключевые слова:  образовательный процесс, инновационные подходы, экономические дисциплины, информационно-коммуникационные технологии, искусственный интеллект

Keywords: educational process, innovative approaches, economic disciplines, information and communication technologies, artificial intelligence

В процессе преподавания экономических дисциплин в вузах в современный период, как и по другим направлениям обучения,  у педагогов возникает необходимость обращения к инновационным технологиям преподавания и обучения [2].  Среди таких технологий одно из ведущих мест занимают информационно-коммуникационные технологии. Причина обращения к указанным технологиях связана, во-первых, с необходимостью совершенствования образовательного процесса, а, во-вторых, с тем, что данные технологии уже сейчас постоянно используются студентами в повседневной жизни, и, следовательно, близки и понятны им [3].

ИКТ реализуются сегодня через мобильные приложения, программное обеспечение и другие мультимедийные ресурсы, которые предоставляют пользователям информацию в цифровой форме. Рост и развитие ИКТ привели к интеграции и усилению внимания к ИКТ в образовательной среде. 

ИКТ позволяют реализовать основные постулаты теории самоопределения (SDT) в процессе преподавания экономических дисциплин. SDT обеспечивает подходящую основу для понимания мотивации. В рамках SDT определяется, что три основные психологические потребности воспринимаемой компетентности, автономии и связанности являются центральными понятиями для понимания инициации и регуляции поведения. Удовлетворяя эти три потребности, люди движутся к более самостоятельному и внутренне мотивированному поведению [6].

 SDT предполагает, что педагогический климат, который способствует внутренней мотивации, приведет к более высокому уровню вовлеченности, повышению концентрации и усилий, а также к более активному участию в образовательно процессе. Таким образом, крайне важно предоставить учащимся мотивационно поддерживающую среду для улучшения  результатов обучения.

Параллельно с внедрением ИКТ в образовательный процесс преподавания экономических дисциплин педагоги сегодня интенсифицируют работу  в области повышения грамотности в области искусственного интеллекта (ИИ).  Грамотность в области искусственного интеллекта (ИИ) широко признана как новый набор технологических установок, способностей и компетенций, позволяющих людям эффективно и этично использовать ИИ в повседневной жизни [1]. 

По мере того, как ИИ становится все более и более важным в профессиональной деятельности и повседневной жизни, исследователи начинают определять грамотность  в области ИИ на основе термина «грамотность», который применяется для определения наборов навыков в различных дисциплинах. В прошлом грамотность обычно понималась как способность читать и писать. В настоящее время этот термин был распространен на новые области, такие как средства массовой информации, цифровые технологии, информация, компьютеры и искусственный интеллект. 

Учащиеся, обладающие этими навыками, могут использовать соответствующие технологии и компьютеры очень продвинутыми способами для  получения новых профессиональных знаний и навыков.

Поскольку ИИ стал одним из важных технологических навыков в двадцать первом веке, преподавателям необходимо использовать определенные технологии, чтобы учащиеся, освоившие их, могли жить, учиться и работать в нашем цифровом мире с помощью технологий, управляемых ИИ [5]. 

Исследователи уже начали разрабатывать педагогику для студентов, чтобы узнать о принципах работы. Они учатся применять концепции и приложения ИИ для решения проблем в различных контекстах (например, Ng & Chu, 2021a ; Rodríguez-García et al., 2020 ). Например, исследователи оценили LearningML, конструктор моделей машинного обучения, чтобы побудить учащихся понимать приложения ИИ и то, как они могут повлиять на нашу жизнь.

Другие авторы разработали неформальный учебный процесс для учащихся, позволяющий стилизовать и создавать стилизованное изображение на основе ИИ, а также исследовать ИИ с помощью геймификации и онлайн-сотрудничества в социальной сети.

Значительное количество исследований выявило, что написание цифровых экономических историй (DSW) является эффективным педагогическим подходом, основанным на запросах, для улучшения цифровых навыков 21 века, включая информационную, медийную и технологическую грамотность в таких дисциплинах, как STEAM-образование, информатика и исследования в области [4]. 

Создание цифровых историй может иметь большой потенциал для объединения педагогики (например, обучения на основе запросов) и связанных с ними цифровых навыков (например, поиск информации, цифровое рисование, использование инструментов, управляемых искусственным интеллектом). Это может повысить способность обучающихся приобретать и применять знания об ИИ, а также создавать свои истории, чтобы реструктурировать свои знания и продемонстрировать свое понимание ИИ.

 В процессе DSW учащиеся могут использовать инструменты на основе ИИ, такие как программное обеспечение для корректуры, инструменты для перевода и системы рекомендаций, чтобы упростить создание своих историй. 

Грамотность искусственного интеллекта (ИИ) похожа на классическую грамотность, такую ​​как цифровая грамотность, и что она должна появиться как новый набор навыков грамотности в ответ на эту новую эру интеллекта. Несмотря на разнообразие определений, общая идея заключается в том, что грамотность в области ИИ – это новый набор технологических установок, способностей и компетенций, с помощью которых люди эффективно и этично используют ИИ в повседневной жизни. Термин «грамотность ИИ» был изначально трактован, как способность понимать базовые знания и концепции, лежащие в основе этих технологий, основанных на искусственном интеллекте [4]. 

Также грамотность в области ИИ служит набором компетенций, которые позволяют людям критически оценивать технологии ИИ, эффективно общаться и сотрудничать с ИИ. Исследователи сегодня добавляют ИИ к технологической грамотности каждого учащегося двадцать первого века в рабочих условиях и повседневной жизни и предлагают, чтобы ИИ стал фундаментальным навыком для всех, а не только для ученых-компьютерщиков. Грамотность в области ИИ концептуализируется как когнитивные уровни в спектрах изучения ИИ с нескольких точек зрения, а именно: знать и понимать, использовать и применять, создавать и оценивать.

Тридцать лет назад компьютерные приложения завоевали популярность во многих отраслях. Это вызывает необходимость в том, чтобы пользователи стали компетентными в использовании компьютерных систем, связанных с их конкретной задачей или работой. Таким образом, термин «цифровая грамотность» появился для оценки основных понятий и навыков, связанных с компьютером. Значение цифровой грамотности возрастает по мере того, как все больше людей зависят от использования компьютерных технологий для развития новых социальных и экономических возможностей. Точно так же вслед за цифровым прогрессом начали появляться технологии искусственного интеллекта, которые имитируют человеческий интеллект в машинах, чтобы компьютеры могли учиться, рассуждать и воспринимать. ИИ начал приобретать все большее значение в научных и инженерных исследованиях, а также в академической среде и стал повсеместным в нашей повседневной жизни в 2010-х годах.

Первое наиболее фундаментальное определение грамотности в области ИИ сосредоточено на основных концепциях, навыках, знаниях и отношении к ИИ, которые не требуют предварительных знаний. Вместо того, чтобы просто быть конечными пользователями приложений ИИ, учащиеся должны понимать его технологии и принципы работы, особенно когда инструменты обучения ИИ (например, обучаемые машины, робототехника) становятся более подходящими для учащихся по возрасту для реализации своих моделей машинного обучения [5]. 

После знания концепций ИИ применение концепций и приложений ИИ в различных контекстах является вторым когнитивным уровнем, которого могут достичь учащиеся в процессе изучения экономических дисциплин. При использовании ИИ соображения, ориентированные на человека, и сосредоточение внимания на этическом использовании концепций и приложений ИИ также будут важными вопросами для общественного блага.

 Мышление ИИ относится к построению логики и алгоритмов, чтобы помочь учащимся понять, как использовать базы знаний для решения проблем, обработки семантики и обработки неструктурированных данных. Например, отдельные исследователи использовали мышление ИИ для проведения анализа данных с помощью вычислений и интерпретировали новые результаты машинного обучения обнаружения скрытых закономерностей в данных. Все эти способности указывали на то, что учащиеся могут применять свои концепции ИИ для выражения решений в различных контекстах.

ИИ дополняет человеческий интеллект с помощью цифровой автоматизации и намекает на грамотность ИИ, чтобы вовлечь учащихся в мыслительную деятельность более высокого порядка. Помимо знания и использования ИИ с концепциями и практиками, исследования расширили грамотность ИИ до других компетенций, которые позволили учащимся критически оценивать технологии ИИ, эффективно общаться и сотрудничать с ИИ, а также создавать артефакты на основе ИИ. Например, большую ценность представляют расширенные научные и технологические знания студентов, которые затем применялись в обучении, основанном на научных исследованиях, для решения практических задач [6]. 

Катализируемые мировым движением STEM и создателей, исследователи по-новому сосредоточили внимание на влиянии создания, чтобы предоставить учащимся новые возможности для участия в конструкционистских практиках с цифровыми технологиями. Конструктивистские практики подчеркивают важность цифровых инструментов, средств массовой информации и контекста обучения  и поощряют учащихся накапливать новые знания и понимать окружающий мир, осмысливая свой опыт и создавая значимые артефакты. 

DSW представляет собой сочетание педагогики и технологий для развития способностей учащихся и приобретения различных предметных знаний. Это помогает учащимся изучать новые когнитивные концепции и комбинировать различные семиотические системы, а также комбинировать закадровые аудиотексты, изображения, видео и другие мультимедийные элементы для создания медиа-артефактов. Это мощный инструмент когнитивного развития, сочетающий язык, визуальное и цифровое представление, который может улучшить использование учащимися изображений, звука и методов редактирования фильмов для выражения причинно-следственной связи и развития от одной сцены к другой [5]. 

Во время обучения в DSW у студентов есть возможность научиться применять свои предыдущие знания, проводить исследования, размышлять над своим повседневным жизненным опытом.

Таким образом, современное общество требует междисциплинарных и цифровых навыков, которые могли бы укрепить способности учащихся применять свои знания для расширения личных и социальных возможностей, а также для коммуникации и творчества через медиа и информационные каналы. Особую роль данные навыки играют при организации экономического образования в высшей школе, поскольку не только  расширяю рамки образовательных технологий, но еще и позволяют повысить качество обучения за счет повышения мотивации студентов, поскольку технические, информационные, коммуникативные навыки, а также возможные креативные подходы к решению проблем и критическое мышление выступают залогом успешного освоения экономических дисциплин.

Список источников

1. Бадыков Р.И., Лёхин А.С.. Чернова С.В. Внедрение технологии искусственного интеллекта в образование // Скиф. 2019. №9 (37).
2. Дробахина А.Н. Информационные технологии в образовании: искусственный интеллект // Проблемы современного педагогического образования. 2021. №70-1.
3. Пырнова О.А., Зарипова Р.С. Технологии искусственного интеллекта в образовании // Russian Journal of Education and Psychology. 2019. №3.
4. Eisenlauer, S. Karatza Multimodal literacies: Media affordances, semiotic resources and discourse communities Journal of Visual Literacy, 39 (3–4) (2020), pp. 125-131
5. Julie, H. Alyson, C. Anne-Sophie Designing digital literacy activities: An interdisciplinary and collaborative approach 2020 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), IEEE (2020), pp. 1-5
6. Long, B. Magerko April). What is AI literacy? Competencies and design considerations Proceedings of the 2020 CHI conference on human factors in computing systems, ACM (2020), pp. 1-16

References

1. Badykov R.I., Lekhin A.S. Chernova S.V. Introduction of artificial intelligence technology in education // Skif. 2019. №9 (37).
2. Drobakhina A.N. Information technologies in education: artificial intelligence // Problems of modern pedagogical education. 2021. No.70-1.
3. Pyrnova O.A., Zaripova R.S. Artificial intelligence technologies in education // Russian Pedagogical and Psychological Journal. 2019. №3.
4. In. Eisenlauer, S. Karaca Multimodal literacy: the availability of the media, semiotic resources and discourse community, the Journal of visual literacy, 39 (3-4) (2020), p. 125-131
5. X. Julie, J. Allison, K. Anne-Sophie Development of measures for digital literacy: interdisciplinary and collaborative approach 2020 Conference of the IEEE Frontiers in Education (FIE), IEEE (2020), pp. 1-5
6. D. Long, B. Magerko April). What is literacy in the field of artificial intelligence? Competencies and Constructive Considerations Proceedings of the CHI 2020 Conference on the Human Factor in Computing Systems, ACM (2020), pp. 1-16

Для цитирования: Рафикова В.М., Калякина И.М., Брежнева О.В., Филиппова О.В., Баринова А.С. Подходы к организации образовательного процесса обучающихся в рамках освоения ими экономических дисциплин // Московский экономический журнал. 2022. № 2. URL: https://qje.su/ekonomicheskaya-teoriya/moskovskij-ekonomicheskij-zhurnal-2-2022-57/

© Рафикова В.М., Калякина И.М., Брежнева О.В., Филиппова О.В., Баринова А.С., 2022. Московский экономический журнал, 2022, № 2.