УДК 330.342.22

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10078 

КОНЦЕПЦИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СТРАТЕГИИ ОАО «РЖД» ДО 2050 ГОДА – ОТПРАВНОЙ ДОКУМЕНТ ДЛЯ ПОЛНОМАСШТАБНОЙ РАЗРАБОТКИ ТРИАДЫ СТРАТЕГИЙ ХОЛДИНГА «РЖД»: ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ, ИНФРАСТРУКТУРНОГО РАЗВИТИЯ И РАЗВИТИЯ БИЗНЕСА НА ДОЛГОСРОЧНЫЙ ПЕРИОД

THE CONCEPT OF THE ENERGY STRATEGY OF JSC “RZD” TO 2050 IS THE STARTING DOCUMENT FOR THE FULL DEVELOPMENT OF TRIAD STRATEGIES RZD: ENERGY, INFRASTRUCTURE DEVELOPMENT AND BUSINESS DEVELOPMENT FOR THE LONG TERM

Ефремов С.В., инженер путей сообщений по управлению процессами перевозок, Executive MBA Stockholm School of Economics, аспирант кафедры экономики и обеспечения экономической безопасности, Нижегородский институт управления – Филиал РАНХиГСЮ (Россия, г. Нижний Новгород)

Efremov S.V., Engineer of communication routes for transportation process management, Executive MBA Stockholm School of Economics, Postgraduate Student of the Department of Economics and Economic Security, Nizhny Novgorod Institute of Management – Branch of RANEPA (Russia, Nizhny Novgorod)

Аннотация. В статье обоснованы причины неотложного применения инновационных технологических решений и альтернативных энергоресурсов в транспортной отрасли в России, а также разработки концепции Энергетической стратегии «РЖД» на долгосрочный период до 2050 года.

Целью настоящей статьи является задача ускорить принятие стратегических решений в области управления энергоэффективностью и энергобезопасностью Российской Федерации и в ключевых государственных компаниях.    

Summary. The article substantiates the reasons for the urgent application of innovative technological solutions and alternative energy resources in the transport industry in Russia, as well as the development of the concept of the Russian Railways Energy Strategy for the long-term period until 2050.

The purpose of this article is to accelerate the adoption of strategic decisions in the field of energy efficiency and energy security management in the Russian Federation and in key state-owned companies.

Ключевые слова: Холдинг «РЖД», топливно-энергетический комплекс «РЖД», топливно-энергетические ресурсы, возобновляемые источники энергии, «зелёная» энергетика, декарбонизированная энергетика, низкоуглеродные технологии, э-мобильность, хранение электроэнергии, безуглеродная экономика, сценарии развития событий и выработки будущих стратегий, энергетическая безопасность компании и страны, Энергетическая стратегия ОАО «РЖД» на период до 2050 года.

Key words: Russian Railways, the fuel and energy complex “Russian Railways”, energy resources, renewable energy, green energy, decarbonisation energy, low-carbon technologies, e-mobility, energy storage, carbon-free economy, the scenarios and to develop future strategies, energy security and the country’s Energy strategy of JSC “Russian Railways” for the period up to 2050.

Идея неотложной разработки Энергетической стратегии ОАО «РЖД» на период до 2050 года обусловлена тем, что в последние годы мировым сообществом современной науки и бизнеса было объявлено о логическом завершении века углеводородов и необходимости разработки инновационных решений применения альтернативных энергоресурсов в России и в мире.

Концепция прогнозной Энергетической стратегии ОАО «РЖД» крайне важна для предупреждающего и сопутствующего технико-технологического и инвестиционного развития отрасли и компании. Своевременно спрогнозированная Энергетическая стратегия ОАО «РЖД» на период до 2050 года позволит эффективно развивать энергетическую и технологическую инфраструктуру, а также прибыльно строить бизнес Холдинга «РЖД» и входящих в него структур.

Принципиально новая Энергетическая стратегия ОАО «РЖД» также может возникать и в результате адаптации деятельности Компании к внешним обстоятельствам фундаментальной трансформации мировой энергетической отрасли. Внимательное отношение к подготовительному процессу разработки Энергетической стратегии ОАО «РЖД» на период до 2050 года во многом определит успех всей инициативы.

Целью проводимого автором статьи исследования является аналитическое прогнозирование деятельности крупнейшего российского транспортного холдинга (ОАО «РЖД») в условиях предстоящих изменений структуры генерации (производства), сбыта и потребления топливно-энергетических ресурсов в стране и в мире.

Для разработки Концепции (структуры) Энергетической стратегии «РЖД» на период до 2050 года автор статьи использовал методики, концепции, модели и инструменты сценарного планирования.

Создаваемая Концепция Энергетической стратегии ОАО «РЖД» на период до 2050 года посвящена идентичности и определению направлений развития бизнеса Холдинга в будущем. Применённые в исследованиях инструменты и методы сценарного анализа, помогут менеджменту отрасли и холдинга глубоко осознать изменения внешней среды и адаптироваться к ним.

По мнению автора статьи, прообраз новой Энергетической стратегии должен отталкиваться от долгосрочной траектории повышения эффективности деятельности Холдинга «РЖД», в соответствии с которой предусмотрены различные формы участия головной (материнской) компании в управлении всеми филиалами и дочерними хозяйствующими обществами и решением главной задачи всех подразделений Холдинга – извлечения прибыли в единый портфель для инвестиционного и стратегического развития отрасли.

Создаваемый прообраз Энергетической стратегии ОАО «РЖД» является функциональной стратегией и всецело зависит от общей Энергетической стратегии Российской Федерации.

Научная новизна проводимого исследования представляется яркими выводами о том, что энергетика и сырьё – это отрасль, в которой в ближайшие десятилетия произойдут самые невероятные и необратимые изменения. Традиционная, в общем понимании, отрасль исчезнет, и на её месте будет встроена новая отрасль (система). Альтернативная энергетика в мире начала развиваться по экспоненте, и на промежутке ближайших 15-25 лет традиционная энергетика, построенная на углеводородах, закончится.

Проведение сценарного анализа начато с исследования внешнего окружения Компании «РЖД», а уже после этого началась разработка и формирование различных сценариев развития событий. На последнем этапе проводимых исследований согласно созданным сценариям будет разрабатываться собственно стратегия Компании.

После проведения всестороннего анализа внешней для «РЖД» среды (внешней внутрироссийской и внешней международной), автором статьи выявлены факторы и тренды изменений на существующих и перспективных рынках топливно-энергетических ресурсов, обозначены сроки появления национального дефицита ТЭР (в целом и в разрезе отдельных их видов) и показано его влияния на российскую экономику, в том числе и Холдинга «РЖД».

На последующих этапах проводимых исследований будут выработаны меры по восполнению и замещению нарастающего дефицита топливно-энергетических ресурсов, а также проведён анализ конкуренции наследуемых и новых топливно-энергетических ресурсов в стране и в мире.

По результатам исследовательских работ автор статьи планирует разработать три наиболее реалистичных сценария стратегического развития экономики страны в области энергобезопасности и энергоэффективности с уклоном нужд наиболее востребованной железнодорожной транспортной отрасли при определённых условиях и состояниях политики и экономики государства.

Исследования, проводимые автором статьи, включают в себя следующие этапы:

• этап обоснования и актуальности темы, определение цели исследования и его задачи;
• разработка современной бизнес-характеристика исследуемой компании ОАО «РЖД» и транспортной отрасли в целом;
• теоретические вопросы формирования стратегии, а также вопросы сценарного планирования будущих состояний экономики страны и исследуемой Компании;
• анализ внутрироссийской внешней среды и окружения ОАО «РЖД», анализа российских рынков производства энергоресурсов и энергопотребления отраслей экономики, в том числе ОАО «РЖД»;
• анализ мировой внешней политической и экономической среды, исследование мирового опыта разработки и реализации энергетических стратегий зарубежных стран (отраслей и транспортных компаний);
• актуальный анализ топливно-энергетического комплекса холдинга «РЖД» и действующей Энергетической стратегии ОАО «РЖД» на ближайшую перспективу, утверждённой в декабре 2016 года;
• ключевые выводы из внутрироссийского и мирового странового анализа внешней для «РЖД» среды, а также выработка идей и направлений для разработки сценариев развития событий и выработки будущих стратегий;
• конкретные предложения о практическом применении основ разработанной Концепции Энергетической стратегии ОАО «РЖД» на период до 2050 года, позволяющие добиться успеха при переходе на новую парадигму топливно-энергетических ресурсов и энергетической безопасности в «РЖД».

По мнению автора статьи разрабатываемая на основе проведённых исследований концепция Энергетической стратегии ОАО «РЖД» на ближайшие 35 лет, призвана стать ценным отправным документом для неотложной полномасштабной разработки триады стратегий Холдинга «РЖД» – энергетической, инфраструктурного развития и развития бизнеса на долгосрочный период.

Автор исследований и статьи стремился к тому, чтобы созданная прогнозная модель и Концепция для России и ОАО «РЖД» подтвердили главные мысли о растущем спросе на электроэнергию и необходимости его полного удовлетворения в мировой экономике с одновременным решением задач энергобезопасности и снижения негативного воздействия на экологию.

Список литературы 

1. Федеральный закон «О стратегическом планировании в Российской Федерации» № 172-ФЗ от 28 июня 2014 г.
2. Транспортная стратегия Российской Федерации на период до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008 г. № 1734-р; изменения утверждены распоряжением Правительства Российской Федерации от 11 июня 2014 г. № 1032-р).
3. Стратегия развития железнодорожного транспорта в Российской Федерации до 2030 года. Постановление Правительства Российской Федерации от 17 июня 2008 г. № 877-р.
4. 5. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года, утверждённая распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 ноября 2009 г. № 1715-р.
5. Указ Президента Российской Федерации от 13 мая 2017 г. № 208 «О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года».
6. Указ Президента Российской Федерации от 1 декабря 2016 г. № 642 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации».
7. Указ Президента Российской Федерации от 7 июля 2011 г. № 899 «Об утверждении приоритетных направлений развития науки, технологий и техники в Российской Федерации и перечня критических технологий Российской Федерации».
8. Распоряжение ОАО «РЖД» от 14 декабря 2016 г. № 2537р «Об утверждении Энергетической стратегии холдинга «Российские железные дороги» на период до 2020 года и на перспективу до 2030 года».
9. Риск – дело благородное? Главная тема номера. Раздел «Менеджмент». Журнал Business Excellence № 8, 2016.
10. Гапанович В.А. Энергоэффективность – путь к снижению затрат и к экологической безопасности. Раздел «Экологический вестник». Журнал Железнодорожный транспорт № 8, 2014.
11. Акулич М. Экспертные методы, сценарный метод и метод ситуационного анализа в маркетинговых исследованиях. www.marketing.spb.ru.
12. Грант Р. Современный стратегический анализ. 7-е изд. – СПб.: Питер, 2014. – 544 с.: ил.
13. Дюков И.И. Стратегия развития бизнеса. Практический подход. СПб.: Питер, 2012.
14. Бизнес в стиле фанк: Капитал пляшет под дудку таланта/ Нордстрем К., Риддерстале Й. – 30-е изд.- М.: Манн, Иванов и Фербер, 2013.
15. Константинов Г.Н. Стратегическое мышление.; – М.: Синтегра СМ, 2015. – 189с. – ISBN 978-5-9906449-0-8.
16. Коростелева Е.М. Использование сценарного планирования как инструмента для формирования стратегии. Россия, Москва. МГУПИ. УДК 338.242.2.
17. Линдгрен, М. Сценарное планирование: связь между будущим и стратегией / М. Линдгрен, Х. Бандхольд; пер. с англ. И. Ильиной. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2009. – 256 с.
18. Мишарин А.С., Клепач А.Н., Белоусов Д.Р. Посткризисное развитие России: модернизация, инновации и социальное государство. Перспективы до 2025 года. — Екатеринбург: ОАО «ИПП «Уральский рабочий», 2011 – 160с.
19. Лапидус Б.М., Мачерет Д.А. Влияние экологической парадигмы на долгосрочное развитие железнодорожного транспорта. Журнал «Экономика железных дорог», 2016. № 9.
20. «Перспективы развития энергетических технологий 2014» (УЕЗ 2014) International Energy Agency. IEA PUBLICATIONS, 9 rue la Federation, 75739 Paris Cedex 15, May
21. Фюкс Р. Зелёная революция: Экономический рост без ущерба для экономики. – М.: Альпина нонфикшн, 2016.

References

1. Federal Law” On Strategic Planning in the Russian Federation ” No. 172-FZ of June 28, 2014.
2. Transport Strategy of the Russian Federation for the period up to 2030 (approved by Order of the Government of the Russian Federation No. 1734-r of November 22, 2008; amendments approved by Order of the Government of the Russian Federation No. 1032-r of June 11, 2014).
3. Strategy for the development of railway transport in the Russian Federation until 2030. Resolution of the Government of the Russian Federation No. 877-r of June 17, 2008.
4. The Energy Strategy of Russia for the period up to 2030, approved by the Decree of the Government of the Russian Federation of November 13, 2009 No. 1715-R.
5. Decree of the President of the Russian Federation of May 13, 2017 No. 208 “On the Strategy of Economic Security of the Russian Federation for the period up to 2030”.
6. Decree of the President of the Russian Federation No. 642 of December 1, 2016 “On the Strategy of Scientific and Technological Development of the Russian Federation”.
7. Decree of the President of the Russian Federation No. 899 of July 7, 2011 “On Approval of Priority Directions for the development of Science, Technology and Engineering in the Russian Federation and the List of Critical Technologies of the Russian Federation”.
8. Order of JSC “Russian Railways” dated December 14, 2016 No. 2537r ” On approval of the Energy Strategy of the holding company “Russian Railways” for the period up to 2020 and for the future up to 2030″.
9. The risk is a noble thing. The main theme of the issue. Section “Management”. Business Excellence Magazine # 8, 2016.
10. Gapanovich V. A. Energy efficiency – the way to reduce costs and environmental safety. Section “Ecological Bulletin”. Journal of Railway Transport No. 8, 2014.
11. Akulich M. Expert methods, scenario method and method of situational analysis in marketing research. www.marketing.spb.ru.
12. Grant R. Modern strategic analysis. 7th ed. – St. Petersburg: Piter, 2014. – 544 p.: ill.
13. Dyukov I. I. Business development strategy. Practical approach. St. Petersburg: Peter, 2012.
14. Business funky: the Capital dance talent/ Nordstrom K., Ridderstrale Th. – 30-e Izd.- M.: Mann, Ivanov and Ferber, 2013.
15. Konstantinov G. N. Strategic thinking.; – M.: Sintegra CM, 2015. – 189с. – ISBN 978-5-9906449-0-8.
16. Korosteleva E. M. the Use of scenario planning as a tool for strategy formation. Russia, Moscow. MGUPI. UDC 338.242.2.
17. Lindgren, M. Scenario planning: the link between the future and strategy / M. Lindgren, H. Bandhold; translated from English by I. Ilyina. – M.: CJSC “Olimp-Business”, 2009 – – 256 p.
18. Misharin A. S., Klepach A. N., Belousov D. R. Post-crisis development of Russia: modernization, innovations and the social state. Prospects until 2025. – Yekaterinburg: JSC ” IPP “Ural worker”, 2011-160s.
19. Lapidus B. M., Macheret D. A. The influence of the ecological paradigm on the long-term development of railway transport. Journal “Economics of Railways”, 2016. No. 9.
20. “Prospects for the development of energy technologies 2014” (UEZ 2014) International Energy Agency. IEA PUBLICATIONS, 9 rue la Federation, 75739 Paris Cedex 15, May 2014.
21. Fuks R. Green revolution: Economic growth without damage to the economy. – Moscow: Alpina Nonfiction, 2016.

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10077

Анализ основных показателей формирования и развития контрактной системы в сфере закупок для обеспечения государственных и муниципальных нужд в Республике Коми

Analysis of the main indicators of the formation and development of the contract system in the field of procurement for state and municipal needs in the Republic of Komi

Статья подготовлена в рамках государственного задания № 0412-2019-0051 по разделу Х 10.1., подразделу 139 Программы ФНИ государственных академий на 2020 год, регистрационный номер ЕГИСУ АААА-А20-120022790009-4

The article was prepared within the framework of state task No. 0412-2019-0051 under section X 10.1., subsection 139 of the Program of the FNI of State Academies for 2020, the registration number of the USISU AAAA-A20-120022790009-4 

Облизов Алексей Валерьевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник, Институт агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар, Россия

Юдин Андрей Алексеевич, кандидат экономических наук, научный сотрудник, Институт агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар, Россия

Тарабукина Татьяна Васильевна, кандидат экономических наук, научный сотрудник, Институт агробиотехнологий им. А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар, Россия

Oblezov Alexey Valeryevich, candidate of economic Sciences, research fellow, Institute of agrobiotechnology them. A. V. Zhuravsky is a separate unit of the INSTITUTE of FITS Komi SC URD RAS, Syktyvkar, Russia

Yudin Andrey Alekseevich, candidate of economic Sciences, research fellow, Institute of agrobiotechnology them. A. V. Zhuravsky is a separate unit of the INSTITUTE of FITS Komi SC URD RAS, Syktyvkar, Russia

Tarabukina Tatiana Vasilevna, candidate of economic Sciences, research fellow, Institute of agrobiotechnology them. A. V. Zhuravsky is a separate unit of the INSTITUTE of FITS Komi SC URD RAS, Syktyvkar, Russia 

Аннотация. Анализ основных показателей формирования и развития контрактной системы в сфере закупок для обеспечения государственных и муниципальных нужд в Республике Коми проведен с учетом положений Федерального закона № 44-ФЗ. Закупка — это форма размещения заказа на поставку товаров и услуг. Закупку проводит заказчик с помощью конкурентных или неконкурентных способов отбора поставщиков. Наблюдения осуществляются на постоянной основе посредством сбора, обобщения, систематизации информации об осуществлении закупок для обеспечения государственных и муниципальных нужд Республики Коми.

Анализ основных показателей развития контрактной системы проведен за три года 2017-2019 гг. на основе данных «Аналитического отчета по результатам оценки эффективности осуществления закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд Республики Коми», который формируется ГКУ Республики Коми «Центр обеспечения организации и проведения торгов».

Анализ основных показателей развития контрактной системы Республики Коми за период 2017-2019 гг. показал положительную динамику. Прослеживается положительная динамика увеличения доли финансового обеспечения контрактов, заключенных по результатам конкурсных процедур в структуре закупок. Положительная динамика наблюдается и по итогам процедур, участниками которых могли быть только СМП и СОНКО.

Summary. The analysis of the main indicators of the formation and development of the contract system in the field of procurement for state and municipal needs in the Komi Republic was carried out taking into account the provisions of Federal Law No. 44-FZ. A purchase is a form of placing an order for the supply of goods and services. The purchase is carried out by the customer using competitive or non-competitive methods of selecting suppliers. Observations are carried out on an ongoing basis by collecting, summarizing, and systematizing information on procurement to meet the state and municipal needs of the Komi Republic.

Analysis of the main indicators of the development of the contract system was conducted three years 2017-2019. on the basis of the “Analytical report on the results of the evaluation of the effectiveness of procurement of goods, works, services for ensuring the state and municipal needs of the Komi Republic”, which is formed of the civil code of the Republic of Komi “to ensure that the organization and tendering”.

The analysis of the main indicators of the development of the contract system of the Komi Republic for the period 2017-2019 showed a positive trend. There is a positive trend of increasing the share of financial support for contracts concluded as a result of competitive procedures in the procurement structure. Positive dynamics is also observed following the results of the procedures, in which only SMP and SONKO could be participants.

Ключевые слова: контрактная система, республика Коми, коммерческие закупки, контрактная служба, госзакупки.

Keywords: contract system, Komi Republic, commercial procurement, contract service, public procurement.

Анализ основных показателей формирования и развития контрактной системы в сфере закупок для обеспечения государственных и муниципальных нужд в Республике Коми проведен с учетом положений Федерального закона №  44-З.

Заказчик размещает закупки разными способами в зависимости от того, как он будет отбирать поставщика. Самые популярные способы – электронный аукцион, конкурс и запрос котировок [1].

Закупки делят на 3 группы в зависимости от заказчиков:

1. Госзакупки по закону № 44-ФЗ государственные и муниципальные организации.
2. Закупки по закону № 223-ФЗ проводят:

Процесс проведения закупки такой же, как по 44-ФЗ, но каждая организация устанавливает свои способы отбора и сроки, выбирает формат проведения закупки [2].

3. Коммерческие закупки – коммерческие организации.

Конкурсы и аукционы проводятся в соответствии с Гражданским кодексом [3].

Вся информация, освещающая тендеры и госзакупки Коми, представлена на специализированных ресурсах в сети, а также в средствах массовой информации республики.

Наблюдения осуществляются на постоянной основе посредством сбора, обобщения, систематизации информации об осуществлении закупок для обеспечения государственных и муниципальных нужд Республики Коми [4].

Анализ основных показателей развития контрактной системы проведен за три года 2017-2019 гг. на основе данных «Аналитического отчета по результатам оценки эффективности осуществления закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд Республики Коми», который формируется ГКУ Республики Коми «Центр обеспечения организации и проведения торгов».

Основой формирования объема закупок является определение совокупного годового объема закупок (СГОЗ).

Определение совокупного годового объема закупок (СГОЗ) дано в п. 16 ч. 1 ст. 3 Закона № 44-ФЗ.

Под совокупным годовым объемом закупок (СГОЗ) понимается общее количество финансовых средств, которые выделяются заказчику для приобретения необходимых товаров, работ и услуг на финансовый год.

Формирование совокупного годового объема закупок осуществляется по схеме, представленной на схеме рисунка 1 [5].

Совокупный годовой объем закупок по Федеральному закону № 44-ФЗ необходим для принятия ряда решений и расчета важных показателей экономической деятельности, в том числе:

• предельного объема закупок, которые можно провести конкурентным способом в форме запроса котировок или неконкурентным способом уединственного поставщика на основании пунктов 4 и 5 части 1 статьи 93 Федерального закона № 44-ФЗ;
• минимального объема привлечения в качестве контрагентов представителей субъектов малого предпринимательства и социально ориентированных некоммерческих организаций.

Отметим, что заказчики самостоятельно определяют структуру СГОЗ в части деления на конкурентные и неконкурентные процедуры.

Совокупный годовой объем закупок (СГОЗ) Республики Коми на 2019 год, согласно отчетным показателям, составил 29,109 млрд. рублей [6].

Динамика значения СГОЗ Республики Коми с 2017 года представлена на диаграмме рисунка 2.

Мы можем наглядно увидеть на диаграмме, как неравномерна динамика изменения СГОЗ за анализируемый период 2017-2019 гг.

Повышение СГОЗ в 2017 году сменилось резким снижением на 10,62% в 2018 году, в 2019 году СГОЗ превысил уровень 2017 года на 0,97%, а уровень 2018 года на 12, 97%.

По итогам 2019 года заказчиками всех уровней Республики Коми завершено заключением контракта 143258 процедур, осуществленных как конкурентными способами, так и неконкурентными способами с единственным поставщиком. 

Соотношение количественных и стоимостных показателей конкурентных и неконкурентных процедур, приведено в таблице 1.

Таким образом, показатели позволяют сделать вывод о том, что в стоимостном выражении финансовое обеспечение контрактов, заключенных в 2019 году по результатам конкурентных процедур, в 2,9 раза превышает объем денежных средств, предусмотренных на оплату контрактов, заключенных в этом же периоде по результатам неконкурентных процедур.

В 2018 году суммарное значение цен контрактов, заключенных по результатам конкурентных процедур в 1,6 раза превышало аналогичное значение по неконкурентным процедурам.

Наглядно соотношение количественных и стоимостных показателей конкурентных и неконкурентных процедур представлено на диаграмме, рисунков 3 и 4.

Представленная на диаграмме информация о конкурентных и неконкурентных закупках по количеству закупок, в результате которых был заключен контракт, показывает негативную динамику [7-8].

Получено незначительное, но увеличение доли неконкурентных закупок по количеству в 2019 году по сравнению с 2018 годом. Финансовое обеспечение контрактов, заключенных по результатам конкурентных процедур, в 2019 году увеличилось более чем в два раза по сравнению с 2018 годом, а суммарное значение цен контрактов, заключенных заказчиками Республики Коми с единственным поставщиком (подрядчиком, исполнителем) – на 15,3% по сравнению с 2018 годом.Основной причиной увеличения доли конкурентных процедур по стоимостному показателю, является увеличение стоимости одной конкретной закупки [9-11].

Следует отметить, что от особенностей построения закупочной системы, в части выбора конкурентного или неконкурентного способа тем, или иным заказчиком, во многом зависит экономическая эффективность контрактной системы региона [12].

Общий показатель экономии в 2019 году составил 4,68%, что меньше показателя 2018 года (5,36) на 0,68%.

Предметом нашего дальнейшего рассмотрения является исполнение (расторжение) контрактов.

В 2019 году 114 295 контрактов (94,57%) исполнено на общую сумму 11,650 млрд. руб. 6497 контракта (5,43%) расторгнуты, на общую сумму 3,878 млрд. руб.

В 2018 году было расторгнуто 1410 контрактов на общую сумму 2,882 млрд. руб. При этом, в 2019 году, как и в 2018 году, более чем в 90% случаев контракты были расторгнуты по соглашению сторон.

В суммовом выражении общий объем контрактов, расторгнутых в 2019 году, составила 3,879 млрд. рублей, в 2018 году -2,458 млрд. руб.

Анализ показал, что в 2019 году количество случаев расторжения контрактов увеличилось, но объясняется это увеличение тем, что, расторжение контрактов по соглашению сторон в большинстве случаев носит «технический» характер, и как правило связано с объемами потребления коммунальных услуг [13].

Участие малых и средних предприятий в госзакупках – один из самых востребованных форматов господдержки бизнеса.

 Одной из наиболее действенных мер поддержки спроса на продукцию малых и средних предпринимателей (МСП) и наращивание ими объемов производства в условиях сниженного платежеспособного спроса населения стал государственный заказ. Анализируя динамику закупок у субъектов малого предпринимательства и социально ориентированных некоммерческих организаций по Республике Коми, рассмотрим показатели статистики, характеризующие динамику за  2017- 2019 гг., данные отразим в таблице 2.

Рассматривая итоги 2019 года по итогам процедур, участниками которых могли быть только субъекты малого предпринимательства и социально ориентированные некоммерческие организации (СМП и СОНКО), отметим, заключено 10107 контрактов на сумму около 5,419 млрд. рублей, что составляет 38,93% от СГОЗ. Следует отметить, что представленные показатели значительно превышают итоги 2017-2018 гг.

Наглядно динамика показана на диаграмме рисунка 5.

Что касается динамики процента размещения закупок у СМП и СОНКО от СГОЗ, то согласно отчетным данным наибольшее значение зафиксировано по итогам 2019 года, превысив значение 2017 года на 0,53%.

На диаграмме рисунка 6 представлена динамика суммарного объема контрактов за 1-ое и 2-ое полугодие в денежном выражении заключенных с СМП и СОНКО (млрд. руб.)  в динамике за 2016-2019 гг. по Республике Коми.

На диаграмме наглядно показана динамика изменения показателей по объемам заключенных контрактов в разрезе полугодий, отражены изменения относительно предыдущих периодов, показан спад и подъем, отражающий изменения размещения закупок у СМП и СОНКО [14-15].

Подводя итог, отметим, что анализ основных показателей развития контрактной системы Республики Коми за период 2017-2019 гг. показал положительную динамику.

 Прослеживается положительная динамика увеличения доли финансового обеспечения контрактов, заключенных по результатам конкурсных процедур в структуре закупок. Положительная динамика наблюдается и по итогам процедур, участниками которых могли быть только СМП и СОНКО.

Список литературы

1. О мерах по формированию Федеральной контрактной системы: указ Президента РФ от 7 августа 1992 г. N 826// Рос.газ. – 1992.- 14 августа.
2. О структуре органов в системе исполнительной власти Республики Коми: указ Главы Республики Коми от 20.10.2020 года
3. О регулировании отдельных вопросов контрактной системы в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных нужд Республики Коми: постановление Правительства Республики Коми от 10.12.2013 года № 482//газета «Республика. – 2013. – 17 декабря.
4. Об осуществлении закупок товаров, работ, услуг у единственного поставщика (подрядчика, исполнителя) с использованием электронного ресурса «Закупки малого объема Республики Коми»: постановление Правительства Республики Коми от 11 января 2019 г. N 1//журнал. Ведомости нормативных актов органов государственной власти Республики Коми. – 2019. – 30 января.
5. О закупках товаров, работ, услуг отдельными видами юридических лиц: Федеральный закон от 18.07.2011 № 223-ФЗ // Собр. законодательства РФ. – 2011. – № 30 (часть I). – Ст.4571.
6. О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд: Федеральный закон от 05.04.2013 № 44-ФЗ//Собр. законодательства РФ. – 2013. – № 14.- Ст. 1652.
7. Алёшин, Н. П. Совершенствование системы закупок для государственных и муниципальных нужд / Н. П. Алёшин. — Текст: непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 4 (294). — С. 87-89. — URL: https://moluch.ru/archive/294/66829/ (дата обращения: 21.11.2020).
8. Гафурова, Г.Т. Государственные закупки как инструмент развития малого и среднего предпринимательства в России[Текст]: / Г.Т. Гафурова, [и др.]/  Экономика региона. –  т.12, вып.4 -2016.
9. Кауфова Ф. Б. Проблемы контрактной системы государственных закупок и пути совершенствования законодательства[Текст]: / Ф. Б. Кауфова // Молодой ученый. – 2017. – № 50. – С. 296–298.
10. Лытнева Н.А. Оценка результатов контрактной системы в сфере управления государственными закупками [Текст]: / Вестник Академии знаний – №34(5) -2019
11. Моргунова Н.В., Хадыкина Е.В. Контрактная система Российской Федерации в сфере закупок товаров, работ, услуг [Текст]: учебное пособие/Моргунова Н.В., [и др.] – 2 изд., перераб. и доп. – Хабаровск: ТОГУ, 2017. – 208 с.
12. Першин, Д.А. Эволюция системы госзакупок в Российской Федерации[Текст]: / Д.А. Першин-Социально-экономические явления и процессы- 2013.-№ 3 (061).- С.1
13. Система государственных закупок: теоретический и практический аспекты:монография [Текст]: / Л. И. Юзвович, Н. Ю. Исакова, Ю. В. Истомина и др. ; под ред. Л. И. Юзвович, Н. Ю. Исаковой. – Екатеринбург: Изд-во Урал.ун-та, 2019. – 233 с.
14. Чемерисов, М.В. Основные цели и положения Федерального закона от 5 апреля 2013 г. № 44-ФЗ «О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд»[Текст]: /М.В. Чемерисов: Режим доступа: URL: http://www.economic.kurganobl.ru/assets/files/goszakaz/44-fz/celi.pdf
15. Шацкий, Д.Е. Теоретические и организационные основы формирования государственной контрактной системы в Российской Федерации [Текст]: / Д.Е. Шацкий// Вестник университета – М: Издательский дом ГУУ (Государственный университет управления)- 2018. – №1.- С.2

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10076 

Анализ экономики российского рынка медиаиндустрии

Analysis of the economy of the Russian media industry market

Третьяков Леонид Александрович, Московский международный университет, г. Москва, Ленинградский проспект, 17,  Leotreo94@mail.ru 

Tretyakov Leonid Aleksandrovich, Moscow international university, 17 Leningradsky Prospekt, Moscow, Leotreo94@mail.ru

Научный руководитель: Новиков Александр Анатольевич, доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедры экономики и финансов, Московский международный университет, a.novikov@mmu.ru

Аннотация. Сегодня развитие медиаиндустрии является одним из драйверов экономического роста развитых государств. В статье рассматривается состояние медиаиндустрии в Российской Федерации, уровень её развития и важность для национальной экономики. В статье сравниваются экономические показатели сегментов медиа в период  пандемии, а также анализируется рынок в динамике роста. Благодаря обширным информационным сведениям о медиандустрии и комплексному анализу литературы, появляется возможность оценить не только рост и развитие медиа-сегмента, а также увидеть слабые стороны. Автор последовательно анализирует литературу и статистические сведения по соответствующей теме, а также рассматривает основные проблемы, которые присущи данной мере в Российской Федерации. В данной статье было важно проанализировать основные тенденции развития медиаиндустрии в ближайшие годы. Особенно явно на фоне распространения пандемии коронавируса свой потенциал продемонстрировали цифровизация экономики и персонализация продуктов и услуг. В период самоизоляции высокие темпы роста наблюдались в сфере потребления мобильного контента, использования цифровых площадок и цифровых услуг.  Такая работа, объединяющая в себе характеристику такой важной в настоящее время сферы экономики, может послужить материалом для её сравнительного анализа. Область практического применения результатов исследования предполагает активное использование материалов работы для выработки рекомендаций по дальнейшему развитию данной отрасли. Кроме того, представляется возможным использования следующей информации для написания дальнейших научных работ и публикаций. Авторы данной статьи предприняли попытку предложить эффективные варианты улучшения экономических показателей в сегменте медиаиндустрии.

Summary. Today, the development of the media industry is one of the drivers of economic growth in developed countries. The article examines the state of the media industry in the Russian Federation, the level of its development and its importance for the national economy. The author consistently analyzes the literature and statistical data on the relevant topic, and also considers the main problems that are inherent in this measure in the Russian Federation. In addition, an attempt will be made to offer an effective solution to them. Thanks to extensive information about the media industry and a comprehensive analysis of the literature, it is possible to assess not only the growth and development of the media segment, but also to see the weaknesses. In this article, it was important to analyze the main trends in the development of the media industry in the coming years. The digitalization of the economy and the personalization of products and services have demonstrated their potential especially clearly against the backdrop of the spread of the coronavirus pandemic. During the period of self-isolation, high growth rates were observed in the consumption of mobile content, the use of digital platforms and digital services. This work, which combines the characteristics of such an important area of the economy at the present time, can serve as material for its comparative analysis. The field of practical application of the research results involves the active use of the materials of the work to develop recommendations for the further development of this industry. In addition, it is possible to use the following information for writing further scientific papers and publications. The authors of this article have made an attempt to offer effective options for improving economic performance in the media industry segment.

Ключевые слова: медиаиндустрия, экономика РФ, экономический рост, Интернет, телевидение.

Key words: media industries, the economy of the Russian Federation, economic growth, Internet, TV.

Введение

Поднимаемая в статье тема отличается особой актуальностью, так как в последнее время медиаиндустрия все больше и больше оказывает влияние на структуру экономики и значительно трансформирует её. Медиаиндустрия сегодня представляет собой крайне сложный и многомерный комплекс, который объединяет в себя большое количество разнообразных предприятий.

В ходе написания статьи будет предпринята попытка добиться решения главной цели: произвести анализ экономики российского рынка медиаиндустрии.

В этом смысле необходимо выполнить следующие задачи:

1. Определить структуру медиаиндустрии в Российской Федерации;
2. Проанализировать экономические показатели, относящиеся к структуре медиаиндустрии;
3. Определить основные источники роста сферы и недостатки, препятствующие её развитию.

Для написания научной статьи была использована широкая научно-техническая база, представленная работами ведущих специалистов в данной области. В первую очередь речь идёт о работах и публикациях таких специалистов как Кириленко В. П., Алексеев Г. В., Мельник Г. С. И другие.

В настоящее время медиаиндустрия становится все более и более значимой сферой для развития экономической системы большинства развитых стран. Эта отрасль представляет собой одну из составляющих понятия «культурная индустрия”, которое было сформулировано исследователем Т. Адорно для демонстрации способности культурной составляющей влиять и определять структуру промышленности и коммерции. Стоит также отметить, что на начальном этапе Адорно и его единомышленники-представители «критической теории” присвоили данному термину негативную характеристику, которая впоследствии трансформировалась в характеристику позитивную.

В свою очередь Д. Хесмондхол, известный специалист в области экономики, считает, что важная роль индустрии культуры определяется прежде всего её способностью формировать и продвигать внутри общества тексты и заниматься промышленным производством.

Безусловно, определяющим параметром медиаиндустрии являются средства массовой информации, которые по ходу своего существования всегда оказывали большое влияние на жизнь государства и аккумулировали значительные средства. Однако можно выделить и другие составляющие этой сферы, которые в последнее время стали играть более существенное значение: реклама, игровая индустрия, Интернет, книги и телевидение. При этом важно понимать, что большая часть таких аспектов, тем не менее, находятся под влиянием СМИ или способствуют их развитию.

Сегодня медиаиндустрия любого государства представляет собой крайне комплексное явление, многомерно влияющее на государство и его население через многочисленные каналы воздействия.

Помимо этого, данная отрасль характеризуется значительным ростом, динамика которого является стабильно положительной в течение длительного времени. Так, объём этого сектора в мировом значении, по прогнозам специалистов, увеличится на 4,5% до 2023 года, составив, таким образом, 2,5 триллиона долларов. В 2018 году этот показатель на уходился на уровне 2,1 триллионов долларов.

Стоит также отметить четко наметившийся тренд активного развития цифровых экосистем, к формированию которых активно подключаются все новые и новые участники (к примеру, Сбербанк).

Еще одним важным трендом становится постепенное внедрение технологии  5G, которая, по расчетам аналитиков, приведет к получению 3,5 триллионов долларов прибыли в течение 15 лет активного использования. К тому же, активное внедрение технологии 5G может способствовать бурного развитию и других важных составляющих медиаиндустрии и дать импульс развитию всего рынка: так, это позволит улучшить состояние Интернета вещей и big data. Это предположение было выдвинуто консалтинговой компанией «PwC» в проведённой в своем исследовании “Всемирный обзор индустрии развлечений и СМИ: прогноз на 2019-2023 годы”.

При этом для современного состояния медиаиндустрии характерно значительный спад традиционных сфер медиаиндустрии и бурное увеличение роли новых цифровых предложений [2, с. 72]. Связано это преимущественно с тем, что увеличивается доля молодой аудитории, для которой медийный контент, потребляемый онлайн, предпочтительнее, чем традиционные сегменты. Следовательно, по этой причине традиционные сегменты вынуждены переориентировать свою деятельность на новые digital-каналы. Мобильный Интернет, который развивается стремительными темпами во всем мире и становится ведущим аспектом медиаиндустрии, рискует столкнуться со значительными барьерами на территории Российской Федерации – таким барьером, безусловно, станет отсутствие 5G на территории государства и его нескорое внедрение. Рассматривая пример Запада, стоит отметить, что там технология является главным драйвером развития мобильного интернета и всей медиаиндустрии, так как значительно увеличивает потенциал использования мобильного Интернета. Кроме того, существует тенденция изменения всего процесса создания медийного контента и модель его потребления обычными пользователями. В первую очередь изменится структура производство и потребления фильмов, шоу, мобильных и компьютерных игр, а также совершенно нового формата – дополненной реальности. Кроме того, массовое внедрение технологий 5G могло бы стать драйвером экономического роста в промышленном секторе для оптимизации производственных процессов, повышения эффективности управления этими компаниями и т. д.

Сегодня еще для большинства стран технологии 5G остаются недоступными (в том числе Российской Федерации), является огромным барьером для дальнейшего развития отрасли.

Тем не менее, Российская Федерация занимает лидирующие позиции в мире в контексте развития медиаиндустрии и демонстрирует постоянный и устойчивый экономический рост. Одним из самых значительных драйверов роста стало проведение чемпионата мира по футболу 2018 года, которое до сих пор продолжает оказывать положительное влияние на российскую медиаиндустрию.

Российская медиаиндустрия занимает лидирующие позиции в мире, несмотря на возросшую конкуренцию со стороны азиатских и африканских стран, которые также демонстрируют существенный рост в данной сфере [3, с. 112]. Тем не менее, Россия стабильно входит в число 15 крупнейших медиа-экономик мира, занимая около 1,2% от общемировой доли медиауслуг.

В 2019 году в Российской Федерации обьем медиаиндустрии составил около 23,5 миллиаржов долларов, что больше аналогичного покзателя за 2018 год на 10% – в 2018 году объем составил 21,7 миллиардов долларов. По прогнозам уже в 2023 году данный оказатель перейдёт за 30 миллиардов долларов, а показатель среднегодового роста в данной сфере, таким образом, составит около 6,5% – в то время как средний по миру показатель составляет 4% [1, с. 90].

Начиная с 2015 года, Россия уделяет активное внимание развитию мобильного Интернета : так, уровень его проникновения за 5 лет увеличился до 85%. Продолдает активно увеличиваться доля мобильного Интернета в общем обьеме трафика. Данная ситуация ситуация объясняется общемировым трендом : для все большего и большего числа людей смартфон становится единственным источников получения информации из Интернета. Рост объема данных об аудитории и ее предпочтениях, получаемых со всего большего числа устройств и датчиков, будет способствовать дальнейшей персонализации продуктов и рекламных предложений.

Активно развивается сфера больших данных, а данные о клиентах стали важной составляющей отрасли. Данный сегмент активно изучают и применяют для извлечения прибыли. Именно конечные потребители всегда являлись драйвером индустрии развлечений и медиа, поэтому игроки рынка будут и дальше стремиться внедрять инновации с прицелом на глубокие и тонкие настройки персонализации [5, с. 149].

Анализируя прибыльность медиаиндустрии, стоит отметить, что ключевую роль в данном контексте играет реклама, которая обеспечивает поступление около 30% всех денежных средств, что составляет 1,9 млрд долларов из общей прибыли сферы. Наибольшее количество прибыли от рекламных контрактов и всей сферы в целом приходится на лето 2018 года, когда было проведено масштабное спортивное мероприятие – Чемпионат мира по футболу. Учитывая общегодовую тенденцию роста и прогресс, достигнутый при проведении ЧМ по футболу, можно отметить, что рост доходности маркетинговой составляющей медиаиндустрии составит примерно 5,5% в год и в 2025 году общий объём выручки может составить около 12 млрд долларов.

Медийный рынок в Российской Федерации характеризуется тем, что одной из его главнейшей составляющей является рынок телевизионной рекламы, Интернет-рекламы и видеоигр. Однако перспективным направлениями, которые в дальнейшем будут задавать тон развития всей медиаиндустрии, можно считать сферу виртуальной реальности, киберспорта и ОТТ-сервисы. Уже сейчас данные сегменты демонстрируют большой рост (30,7, 19,8 и 11,5 процента соответственно). Такое развитие можно проаргументировать тем, что существует так называемый « эффект низкой базы”, о чем свидетельствует прогнозный совокупный объем сегментов к 2023 году – 459 миллиона долларов, или 1,6 процента от общего объема индустрии. Тем не менее инвесторы и крупные медиакомпании уже совершают первые шаги, приобретая успешные сервисы и технологии или запуская собственные проекты.

Для нынешней декады характерен ряд присущих современному укладу экономики тенденций. Так, наиболее отчетливо прослеживается тенденция усиления позиций существующих в отрасли гигантов, которые сливаются между собой, расширяют портфель брендов и т. д. Также несмотря на то, что на медиасферу смена поколений оказывает огромное влияние, её структура не будет изменена радикально, а ведущая роль маркетинга в ней сохранит свои твердые позиции.

Анализ структуры российской медиаиндустрии позволяет утверждать, что для нашего государства также характерна ведущая роль телеиндустрии, которая задает вектор экономического, контентного и технологического развития индустрии. Несмотря на очевидную перспективность Интернет-направлений и их кажущуюся доминацию в сфере, телевидении заметно опережает своего главного конкурента по части прибыли от рекламы: 137 млрд рублей против 103 млрд за 2019 год. Кроме того, телевидение сохраняет лидерство по показателям среднего охвата пользователей в сути: данный показатель колеблется на уровне 60-65% населения, однако разрыв между ТВ и Интернетом заметно сокращается с каждым годом. Хотя растет другой показатель: средняя продолжительность просмотра телевизионных каналов, которая в 2019 году составила 4 ч. 20 мин. против 4 ч. 04. мин. в 2014 году.

Заключение

Таким образом, в ходе написания научной статьи была проанализирована такая сфера экономики как медиаиндустрия и её современное состояние в Россицской Федерации.

Стоит отметить, что в Российской Федерации наблюдаются основные тренды общемирового развития медиаиндустрии, для которого характерно становления цифровой сферы и применения смежных с ней технологий как основа её структуры в будущем.

В этом смысле для России крайне важно способствовать как можно более скорейшему внедрению технологий 5G и прочих технологических трендов для укрепления своего положения в сфере медиаиндустрии.

В общем смысле, структура медиаиндустрии Российской Федерации отличается достаточно высоким уровнем развития и давно зарекомендовала себя как одна из наиболее развитых в мире.

В целом состояние медиаиндустрии в Российской Федерации характеризуется как достаточно развитое, даже по сравнению со странами лидерами в этом сегменте. Российская Федерация традиционно входит в лидеры по уровню развития этой сферы и предоставляет потребителям достаточно качественные медиауслуги и инновационные решения.

Сегодня Россия переживает ряд характерных для развитых государств трендов. Так, налицо тенденция к усилению положения крупных компаний, которые активно практикуют такие процессы, как слияние, расширение портфеля брендов, предоставление услуг по широкому числу направлений.

Список использованной литературы

1. Алексеев Г. В., Морозов Г. Н. Национализация политического класса как фактор обеспечения безопасности страны // Власть. 2017. Т. 25. № 6. С. 88–95.
2. Глазьев С. Ю. Информационно-цифровая революция // Евразийская интеграция: экономика, право, политика. 2018. № 1. С. 70–83.
3. Добринская Д. Е., Мартыненко Т. С. Перспективы российского информационного общества: уровни цифрового разрыва // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2019. Т. 19. № 1. С. 108–120.
4. Кириленко В. П., Алексеев Г. В. Особенности правового положения субъектов международной журналистики // Управленческое консультирование. 2014. № 6. С. 24–32.
5. Мельник Г. С. Тактические медиа как протестный ресурс // Современная периодическая печать в контексте коммуникативных процессов. 2017. № 2. С. 141–152.
6. Riordan M. A. The Digital Divide: Conveying Subtlety in Online Communication // Journal of Computers in Education. 2018. Vol. 5. Is. 1. P. 49–66.

УДК 331

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10075 

К проблеме формирования механизма трудовой мотивации в условиях цифровизации

On the problem of the formation of the mechanism of labor motivation in the context of digitalization

Чупина Ирина Павловна, доктор экономических наук, профессор, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Симачкова Наталья Николаевна, кандидат исторических наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Зарубина Елена Васильевна, кандидат философских наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Журавлева Людмила Анатольевна, кандидат философских наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Фатеева Наталья Борисовна, старший преподаватель, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Chupina Irina, doctor of Economics, Professor, Ural state agrarian University, Yekaterinburg

Zarubina Elena Vasilievna, candidate of philosophy, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Zhuravleva Lyudmila Anatolyevna, candidate of philosophy, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Simachkova Natalia, candidate of historical Sciences, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Fateeva Natalia Borisovna, Senior lecturer, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Аннотация. В современных условиях функционирования экономики все большее значение приобретает роль личности работника. Именно кадровый потенциал в наибольшей степени влияет на эффективность организаций всех форм собственности и деятельности. В статье рассмотрены процессы  формирования механизма трудовой мотивации в условиях цифровизации. Авторы выделили 5 направлений трансформации мотивационных процессов в условиях цифровизации, на основании научного дискурса.

Summary. In modern conditions of the functioning of the economy, the role of the employee’s personality is becoming increasingly important. It is the personnel potential that most affects the efficiency of organizations of all forms of ownership and activities. The article discusses the processes of formation of the mechanism of labor motivation in the context of digitalization. The authors identified 5 directions of transformation of motivational processes in the context of digitalization, based on scientific discourse.

Ключевые слова: цифровые технологии,  управление человеческими ресурсами, автоматизация процессов, механизм трудовой мотивации.

Key words: digital technologies, human resource management, process automation, labor motivation mechanism.

Одной из важнейших задач любого бизнеса является поиск эффективных путей управления трудом, обеспечивающих активизацию человеческого фактора. Успех любого управленческого решения напрямую зависит от эффективности применяемой модели мотивации, которая побуждает работника к достижению личных и общих целей. Обеспечение высокой мотивации к труду основано на изучении сущности этого процесса. [1, с.45]

Мотивация у каждого человека своя, со своим знаком, большинство людей мотивирует заработная плата, однако, простое ее повышение не всегда приводит к желаемому результату.

Есть определённая категория персонала, которым достаточно поставить задачу и определить сроки ее исполнения, задача будет выполнена, дополнительная мотивация для них это негативная мотивация. Есть часть работников, для которых простое повышение зарплаты не является мотивацией, такому персоналу нужно предлагать больше.

Стиму­лирование персонала – это нечто более сложное, чем кажется. Не будем забывать о том, что речь идет о работе с живыми людьми, которые многим отличаются друг от друга, преследуют различные цели, об­ладают различными способностями [4, с. 252].

Известные теоретические подходы к мотивации основаны на идеях, сформулированных психологической наукой, изучающей причины и механизмы целенаправленного поведения человека. С этих позиций мотивация определяется как движущая сила человеческого поведения, в основе которой лежит взаимосвязь человеческих потребностей, мотивов и целей. [3, с.228]

Как считает Герцберг, лучшие методы мотивации  –  внеш­ние условия труда (например, деньги) и содержание труда (например, удовлетво­рение работой).

По мнению Ф. Тейлора, ра­ботниками движут лишь инстинкты, стремление к удовлетворению потребно­стей физиологического уровня. Для более качественного управления должны при­сутствовать такие факторы:

• почасовая оплата;
• принуждение;
• определенные нормы выполненной работы;
• определенные правила, которые опи­сывают порядок поставленных задач.

 Исходя из теории Д. Макклелланда существуют три формы человече­ских мотивов: стремление к принадлежно­сти, стремление к власти, стремление к достижению успеха. Лидеры стремятся к власти. Те руководители, которые при­выкли работать в одиночестве, стремятся к успеху.

Теория А. Маслоу. Работники на пред­приятии удовлетворяют свои иерархичные потребности. То есть, от низжих к выс­шим:физиологические, как еда, питье, те­пло, то есть способы выживания; безопасность. Желания сохранить физиологические начала для поддержания достигнутого уровня жизни; любовь. Желание быть принятым в обществе, коллективе; признание. Желание быть уважае­мым человеком в обществе; самореализация. Желание быть луч­ше. [2, с. 15].

Американскими учеными – историка­ми и социологами Нейлом Хоувом (Nail Howe) и Вильямом Штраусом (William Strauss) создана теория поколений  в 1990- е гг.

Н. Хоув и В. Штраус допустили, что люди примерно одинакового возраста имеют примерно одинаковые идеалы, и с ними работают примерно одинаковые наборы способов мотивации.

Для этого Н. Хоув классифицировал работников по группам и для каждой группы предложил свои стимулы.

Данная теория прижилась в Российских компаниях.

Сущность мотивации можно свести к трем тезисам:

1. Допсихологиеское – особенность человека заключается в необходимости работать больше и качественнее для улучшения уровня жизни.
2. Процессуальные теории мотивации – поведение человека определяется ситуацией (ожидаемой и фак­тической) и индивидуальными особенно­стями восприятия ситуации.
3. Содержательные теории мотивации каждый человек имеет свой собственный индиви­дуальный набор потребностей, в зависи­мости от которых и проявляется его пове­дение. К содержательным теориям в пер­вую очередь относят иерархию потребно­стей Абрахама Маслоу, двухфакторную модель Фредерика Герцберга, теорию Дэ­вида МакКлелланда и пр. [5]

Среди факторов, которые содержат стимулирующие возможности и обеспечивающие деятельность персонала, как минимум, можно выделить следующие группы:

1. Личностные факторы определяются потребностями личности и в совокупности охватывают все аспекты жизни человека и, следовательно, выходят за рамки отношений, которые складываются в организации в процессе работы и другой деятельности.

Можно выделить следующие личностные факторы, косвенно влияющие на различные аспекты организационного поведения,  в частности на выполнение профессиональных обязанностей:

• Основные ценностные ориентации личности;
• Набор целей, которые ставят перед собой личности;
• Индивидуальные свойства, влияющие на поведение личности;
• Настроение, действующее в качестве фона трудовой активности;
• Умение работать и трудолюбие человека. [7, с.531]

2. Факторы профессиональной деятельности. Некоторые аспекты профессиональной деятельности, независимо от сферы, в которой она осуществляется, оказывают непосредственное влияние на мотивацию труда.

Компоненты труда, которые выступают в качестве факторов мотивации, являются:

• Творческая составляющая работы;
• Компонент, который позволяет сотруднику продемонстрировать исключительные данные, физические или интеллектуальные;
• Компонент, который можно назвать конкурентоспособным;
• Развивающийся компонент;
• Исследования, когнитивная составляющая. [6, с.532]

3. Групповые факторы – это свойства первичной группы, которая включает сотрудника непосредственно в процесс выполнения профессиональных обязанностей. Отношения с такой группой могут быть основаны на следующих основаниях:

• Технология (разделение и интеграция рабочих операций);
• Совместимость (действия выполняются в одном рабочем пространстве);
• Иерархическая (на основе различных факторов управления-подчинения).

Экономические, организационные, управленческие и социальные факторы оказывают различное воздействие на мотивацию.

4. Среди экономических факторов, влияющих на динамику мотивации, выделяют следующие:

• изменения в заработной плате, которые могут быть вызваны экономическим ростом организации;
• изменения в стимулах и стимулировании, такие как введение различных льгот и привилегий;
• реконструкция, связанная с изменением ассортимента продукции, слияния с другими организациями и т. д.;
• изменения в маркетинговой политике и позиции в сегментах товарного рынка;
• изменения в экономической политике организации в связи со структурными изменениями на макроуровне. [9, с.533-534]

5. Организационно-управленческие факторы обычно тесно связаны с экономическими факторами, являясь их причиной или следствием. Среди этих факторов наиболее существенное влияние на мотивацию оказывают: уровень формализации организационной структуры, ее сложность, устойчивость и мобильность, дублирование организационных структур на разных иерархических уровнях управления; стиль управления, практикуемый в организации и др. [8, с.535]
6. Факторы, связанные с организацией, обусловлены формированием эффективной внутренней организационной среды, соответствующей ценностям организации. Организационная культура играет важную роль в этой группе факторов. Она регулирует поведение человека, побуждает его к совершению определенных действий, поддерживает существующие нормы. Мотивационное влияние ценностей и норм корпоративной культуры будет тем сильнее, чем больше ценностей сотрудников совпадут с организационными ценностями.
7. Особое место в мотивации занимают социальные факторы.

Существует два уровня социальных факторов. Первый уровень внутренней социальной среды организации. Второй уровень – это внешняя среда вне организации, но, тем не менее, влияющая на социальный климат и социальные отношения внутри организации. [10, с.536]

Мотивированный работник трудится с полной отдачей, что позволяет повысить общую результативность и прибыльность предприятия. [12, с.24]

Что же касается эпохи цифровизации, то руководитель и подчиненный все чаще обмениваются информацией при помощи цифровых технологий в режиме реального времени.

Все перечисленные механизмы трудовой мотивации претерпевают изменения. «Современные IT-ресурсы позволяют уменьшить количество транзакций, использовать новейшие системы оценки результатов деятельности и постановки целей.

Автоматизация позволяет осуществлять непрерывное управление эффективностью (Continuous Performance Management) и обратную связь в режиме реального времени (Real-Time Feedback) [11]».

Используются для этих целей мобильные приложения, что позволяет существенно уменьшить по срокам процедуру согласования целей и подведения итогов, «задавая IT-системам конкретные характеристики с учетом опыта, результативности и квалификации сотрудника».

«При выборе IT-системы управления эффективностью компании ориентируются не только на ее стоимость, но и на множество иных критериев. Ценятся гибкость (адаптация к 378 Economics: Yesterday, Today and Tomorrow. 2019, Vol. 9, Is. 1A Natal’ya S. Zagrebel’naya, Ekaterina R. Bostoganashvili требованиям отрасли и конкретной компании, возможность кастомизации IT-решений); оригинальность системы и, вместе с тем, способность к интеграции с другими IT-системами и с базами данных; возможность использования с мобильного устройства; спектр функциональных возможностей, включая хранение персональных данных сотрудников, портфолио клиентов, масштабируемость решения на большее количество пользователей. Внедрившие CPM компании нуждаются в прозрачности связи результатов с развитием и мотивацией сотрудников».

Подводя итоги, можно выделить 5 направлений трансформации мотивационных процессов в условиях цифровизации, представлены в таблице 1.

Сильные стороны использования цифровизации при мотивации сотрудников:

• вовлечение работников в процесс разработки целей компании;
• достижение повышения самооценки работников и отдачи при достижении результатов;
• эффективность генерации идей;
• скорость;
• структурированность и непрерывность коммуникации.

Таким образом, можно отметить, что подбор способов мотивации – сложнейший процесс, который является индивидуализированным.

Для подбора способа мотивации необходимо тщательно оценить персонал, из массы инструментов найти нужные, соответствующие психологическому портрету работника, постоянно их заменять новыми на основании оценки эффективности.

Качественная система мотивации характеризуется максимальной объективностью, достоверной оценкой личного вклада работника в достижение успеха.

Список литературы

1. Указ Президента РФ от 09.05.2017 №203 “О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 – 2030 годы”. [Электронный ресурс]: // Консультант плюс: справ. правая система. Версия Проф. Электр. дан. – Доступ из локальной сети Науч. б-ки Томск. гос. ун-та.
2. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р «Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/71734878/
3. 5 китов в работе с удалёнными сотрудниками. [Электронный ресурс]. – URL: https://union-sp.ru/blog/rabota-s-udalennymi-sotrudnikami
4. Авдеев В.В. Управление персоналом. Технология формирования команды / В.В. Авдеев. – М: Финансы и статистика, 2017 – 120 с.
5. Амелин С.В., Щетинина И.В. Организация производства в условиях цифровой экономики / С.В, Амелин, И.В. Щетинина // Организатор производства. – 2018. – № 4. – С. 7­18.
6. Аллин О. Н., Сальникова Н. И. Кадры для эффективного бизнеса. Подбор и мотивация персонала; Генезис – Москва,2014. – 248 c.
7. Бакирова Г. Х. Психология развития и мотивации персонала; Юнити-Дана – Москва,2013. – 440 c.
8. Брайн Трейси. Мотивация. – М.: Издательство «Мани, Иванов и Фербер», 2016. – 136 с.
9. Бухт Р., Хикс Р. Определение, концепция и измерение цифровой экономики // Вестник международных организаций, 2018. Т. 13. № 2. С. 143-172.
10. Василенко Н. В. Цифровая экономика: концепции и реальность [Электронный ресурс] // Инновационные кластеры в цифровой экономике: теория и практика: труды науч.- практ. конференции с международным участием 17-22 мая 2017 года / под ред. д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2017. С 173-179. – Электрон. версия печат. публ. – Доступ из науч. электрон. б-ки «eLIBRARY.RU».
11. Зарубина Е. В. Мотивация человеческих ресурсов: понятие, сущность, структура // Аграрное образование и наука. – 2017. – № 4. – 34 с.
12. Зарубина Е. В., Фатеева Н. Б. Количественные методы изучения организационной культуры предприятия  / Е. В. Зарубина, Н. Б. Фатеева  // Аграрное образование и наука. – 2017. – № 4. – С. 36.  

УДК 331

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10074 

Проблемы цифровой трансформация в HR– деятельности

Challenges of digital transformation in HR activities

Чупина Ирина Павловна, доктор экономических наук, профессор, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Симачкова Наталья Николаевна, кандидат исторических наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Зарубина Елена Васильевна, кандидат философских наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Журавлева Людмила Анатольевна, кандидат философских наук, доцент, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Фатеева Наталья Борисовна, старший преподаватель, Уральский государственный аграрный университет, г. Екатеринбург

Chupina Irina, doctor of Economics, Professor, Ural state agrarian University, Yekaterinburg

Zarubina Elena Vasilievna, candidate of philosophy, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Zhuravleva Lyudmila Anatolyevna, candidate of philosophy, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Simachkova Natalia, candidate of historical Sciences, associate Professor, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Fateeva Natalia Borisovna, Senior lecturer, Ural state agrarian University, Ekaterinburg

Аннотация. Современное управление невозможно без внедрения новейших информационных технологий, они дают возможность сократить трудозатраты, а значит сократить численность управленческого персонала, дают возможность повысить производительность и уровень самого управления, что в конечном итоге это приводит к повышению уровня конкурентоспособности. Авторами, определены уровни информатизации функций формирования человеческих ресурсов. Представлены действующие на рынке HR-менеджмента цифровые продукты и проведен их анализ – автоматизируемые функции управления, способы применения, отличия от конкурентов. Обосновывается эффективность автоматизации рабочих процессов.

Summary. Modern management is impossible without the introduction of the latest information technologies, they make it possible to reduce labor costs, and hence reduce the number of management personnel, make it possible to increase productivity and the level of management itself, which ultimately leads to an increase in the level of competitiveness. The authors determined the levels of informatization of the functions of the formation of human resources. Digital products operating on the HR management market are presented and analyzed – automated management functions, methods of application, differences from competitors. The efficiency of workflow automation is substantiated.

Ключевые слова: цифровые технологии,  управление человеческими ресурсами, автоматизация процессов, формирование человеческих ресурсов.

Key words: digital technologies, human resource management, process automation, human resource formation.

Весь мир с огромной скоростью приближается к замене человеческого труда автоматизированным.

По оценкам специалистов, потенциальный экономический эффект от цифровизации экономики России увеличит ВВП страны к 2025 году на 4,1–8,9 трлн руб. (в ценах 2015 года), что составит от 19 до 34% общего ожидаемого роста ВВП [6]. Такие смелые экономические прогнозы связаны не только с эффектом от автоматизации существующих процессов, но и с внедрением принципиально новых, прорывных бизнес-моделей 18 и технологии. В них входят цифровые платформы, цифровые экосистемы, углубленная аналитика больших массивов данных, технологии «Индустрии 4.0», такие, как 3D-печать, роботизация, интернет вещей. По оценке Глобального института McKinsey, только интернет вещей до 2025 года будет ежегодно приносить мировой экономике от 4 до 11 трлн долл. США [5].

Цифровая трансформация задела почти все сферы жизни в тои числе и  HR- деятельность. Руководители организаций по-разному относятся к цифровизации в этой сфере, одни считают не правильным довериться цифровым технологиям, ведь речь идет о работе с людьми, другие считают, что строить работу с персоналом можно посредством информационных технологий, третьи занимают нейтральную позицию. Однако новый уровень развития организации не возможен без диджитализации, без изменения уже ставших традиционными способов работы.

Сегодня мы наблюдаем серьезную трансформацию в таких областях, как банковские услуги, автомобильная промышленность, телекоммуникации, гостиничное дело, здравоохранение, логистика.  Поиск нужной информации занимает все меньше и меньше времени. Появились платформы разговаривающие друг с другом, роботы – менеджеры.

Перед HR-менеджерами появляются новые задачи и возможности прогнозирования и анализа текущего состояния и будущего развития ситуации, более детального просчета рисков. Также встает вопрос об увеличении скорости реагирования HR-менеджеров на запрос руководства, требуются менеджеры более высокой квалификации, способные разобраться в новых технологиях. Возрастает потребность в навыках в области обработки данных, автоматизированном управлении, робототехнике, безопасности цифровых данных. Необходимо учитывать, что та те или иные должности требования к навыкам работы изменяются, требуются специалисты способные логично действовать, прогнозировать.

Внедрение цифровых технологий в процесс управления человеческими ресур­сами позволяет организовать удобную цифровую среду для персонала.[1. С 423]

Сегодня уже предлагается множество сервисов для работы с персоналом:

• «Experium» и «Skillaz» – рекрутинговые системы;
• «KpiDrive» – KPI-Управления и KPI- Мотивации;
• «HRmaps» – продукт для управления персоналом.

Подбор персонала традиционным способом перестает работать, требуется находить все новые способы, использовать все более широкий круг источников для поиска нетипичных работников. Отбор персонала при помощи технологий становится более быстрым (система по заданным критериям отберет нужный персонал из максимально возможных источников), но не всегда эффективным, необходимо из полученного результата  выбрать наиболее подходящий вариант. Важно посмотреть не только на навыки претендента, но и на стиль поведения, встроится ли претендент.

Так, на­пример, процессы адаптации персонала могут быть автоматизированы при помо­щи искусственного интеллекта. Чат-бот может отвечать на вопросы, знакомить но­вичков с внутренними документами орга­низации, предоставлять необходимую ин­формацию и ресурсы для комфортного вхождения в должность [1. С 423].

Оценка персонала, их развитие и мотивация также может осуществляться при помощи новых технологий, можно выстроить карьеру работника, построить его путь,  связав с необходимыми навыками работника, с учетом политики компании. Чтоб не было односторонней связи необходимо проводить опросы и корректировать план развития.

Также система искусственного интеллекта способна изу­чать и анализировать навыки, поведение и действия самых эффективных сотрудни­ков, и на основе этих данных выстраивать образовательные траектории для персона­ла [3].

Рассмотри плюсы и минусы внедрения в управление персоналом информационных технологии.

Цифровизация в каких-то моментах увеличивает нагрузку на менеджеров, а в каких-то сокращает, поэтому нагрузку на HR-менеджеров нельзя отнести, ни к плюсам, ни к минусам.

О.А. Козлова, Е.А. Селезенева считают, что «Мировые практики свидетельствуют об усложнении функциональной нагрузки на персонал в условиях цифровизации. В этом пла­не российские профессиональные стандарты в определенной мере учитывают необходимость наличия цифровых компетенций у сотрудников разных уровней управления. Кроме того, задаче повышения мотивации работников в условиях формирования цифровой экономики, требует налаживания гибкой системы коммуникаций с персоналом, основанной на учете потребностей и интересов» [10].

Компания Coleman Services провела исследование и выяснила, в каких направлениях движется цифровизация в HR сфере. Из 100 процентов опрошенных компаний 77% уже внедрили автоматизацию в кадровое делопроизводство, 55% оценивают персонал при помощи диджиталтехнологий, 38% автоматизировали  функцию выплаты компенсаций и льгот персоналу, 32% – используют информационные технологии в обучении и развитии персонала, функция подбора автоматизирована у 21% опрошенных. [2] Лидером факторов, которые будут оказывать влияние на HR-сферу в ближайшие несколько лет, является имен­но цифровая трансформация, происходя­щая в мире [4]. В условиях цифровизации формы мотивации персонала претерпевают значительную трансформацию. Цифровые технологии дают возможность расширения поля мотивации. Например, могут быть использованы удален­ные формы организации работы, повышение интеллектуализации трудовой деятельности, что ведет к более весомой оплате, снижение трудоемкости процессов под влиянием роботизации и т.д. [7]

Наблюдается преобразование способов трудовой мотивации, например, нормативная мотивация может быть использована в части информирования персонала посредством информационных технологий, информация может рассылаться посредством мессенджеров, побудительный мотив может быть транслирован с использованием сайта организации, внутренних чатов, корпоративной электронной почты, ботов[11].

Принудительная труовая мотивация все чаще используется в условиях цифровизации, чаще всего нетипичная (угрозы, обман, шантаж). В сферу деятельности крупных организаций проникает не достаточно быстро.

Прямая трудовая мотивация наиболее перспективная в условиях цифровизации.  Подразумевает прозрачные, понятные способы воздействия на работника. Работнику из большого объема информации при помощи новых технологий можно выбрать только, те мотивационные способы, которые касаются только его лично. Также можно обеспечить обратную связь, работник самостоятельно создает отчет о выполненном объеме работ и после анализа системой, понимает на какое вознаграждение (наказание) он может рассчитывать.  Бизнес-процессы трудовой мотивации персонала в условиях цифровизации можно представить в виде схемы, рисунок 1.

Прозрачность зависимости результата труда на вознаграждение, как представлено на рисунке 1, исключают конфликт между работником и работодателем, так как ожидаемый результат от проделанной работы будет соответствовать реальному.

В связи с переходом к цифровой экономике наблюдается «размывание» границ профессий, некоторые виды профессий «отмирают», возникают новые. Российские эксперты отмечают, что за 5 лет могут исчезнуть до 10 % существующих в настоящее время профессий. В современной экономике появляются и всё чаще используются новые формы занятости, наблюдается необходимость формирования общих (универсальных) компетенций, чтобы повышать свою конкурентоспособность на современном рынке труда, повышается мобильность человека в течение его трудовой деятельности [8, с. 631].

Число организаций, понимающих, что обладание навыками в области цифровых технологий выступает сегодня на первый план, однако существует серьезный разрыв между навыками молодых специалистов и навыками специалистов старшего поколения. Обучение требует координации усилий со стороны работника, со стороны организации, со стороны исполнительной власти, со стороны учебных заведений. Необходимо обеспечивать информационную безопасность, что является достаточно затратным, а также существует дефицит кадров в этой области[12].

Процесс трудовой мотивации можно подвергнуть частичной «оцифровке», однако невозможно применять цифровые механизмы в этой области полностью. Одним из способов мотивации к работе в новых условиях может являться сам процесс частичной автоматизации, людям свойственно узнавать новое, чувствовать свою значимость  при решении сложных задач с использованием более совершенных технологий[9, с. 86].

Цифровая экономика стимулирует работника получать дополнительные не свойственны его профессии компетенции. Это вызвано необходимостью умения и владения навыками применения автоматизированных информационных технологий, что раньше относилось к должностным обязанностям системных администраторов и программистов. Стимулировать работников расширять знания и умения должны работодатели через формирование мотивационного механизма эффективной трудовой деятельности адекватного реалиям цифровой экономики.

Список литературы

1. Указ Президента РФ от 09.05.2017 №203 “О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 – 2030 годы”. [Электронный ресурс]: // Консультант плюс: справ. правая система. Версия Проф. Электр. дан. – Доступ из локальной сети Науч. б-ки Томск. гос. ун-та.
2. Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р «Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [Электронный ресурс]. URL: http://base.garant.ru/71734878/
3. 5 китов в работе с удалёнными сотрудниками. [Электронный ресурс]. – URL: https://union-sp.ru/blog/rabota-s-udalennymi-sotrudnikami
4. Авдеев В.В. Управление персоналом. Технология формирования команды / В.В. Авдеев. – М: Финансы и статистика, 2017 – 120 с.
5. Амелин С.В., Щетинина И.В. Организация производства в условиях цифровой экономики / С.В, Амелин, И.В. Щетинина // Организатор производства. – 2018. – № 4. – С. 7­18.
6. Аллин О. Н., Сальникова Н. И. Кадры для эффективного бизнеса. Подбор и мотивация персонала; Генезис – Москва,2018. – 248 c.
7. Бакирова Г. Х. Психология развития и мотивации персонала; Юнити-Дана – Москва,2018. – 440 c.
8. Брайн Трейси. Мотивация. – М.: Издательство «Мани, Иванов и Фербер», 2016. – 136 с.
9. Бухт Р., Хикс Р. Определение, концепция и измерение цифровой экономики // Вестник международных организаций, 2018. Т. 13. № 2. С. 143-172.
10. Василенко Н. В. Цифровая экономика: концепции и реальность [Электронный ресурс] // Инновационные кластеры в цифровой экономике: теория и практика: труды науч.- практ. конференции с международным участием 17-22 мая 2017 года / под ред. д-ра экон. наук, проф. А. В. Бабкина. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2017. С 173-179. – Электрон. версия печат. публ. – Доступ из науч. электрон. б-ки «eLIBRARY.RU».
11. Зарубина Е. В. Мотивация человеческих ресурсов: понятие, сущность, структура // Аграрное образование и наука. – 2017. – № 4. – 34 с.
12. Зарубина Е. В., Фатеева Н. Б. Количественные методы изучения организационной культуры предприятия  / Е. В. Зарубина, Н. Б. Фатеева  // Аграрное образование и наука. – 2017. – № 4. – С. 36.  

УДК 336.647/.648

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10073

Финансовые ресурсы предприятия: источники формирования, направления и пути улучшения использования (АО «Карачаево-Черкесскэнерго») 

Financial resources of the enterprise: sources of formation, directions and ways to improve the use (JSC “Karachaevo-Cherkesskenergo”)

Урусова Августина Биляловна, доцент кафедры Финансы и кредит, к.э.н., Северо-Кавказская государственная академия, г. Черкесск, abu-77@list.ru

Хагаева Аминат Вахидовна,  ассистент, Кафедра государственного и муниципального управления, Чеченский государственный университет, г.Грозный, khagaeva.amina@mail.ru 

Urusova Avgustina Bilyalovna,  associate Professor of  Finance and credit, Ph. D., North Caucasus state Academy, Cherkessk, abu-77@list.ru

Hagaeva Aminat Vahidovna, Assistant Professor, Department of State and Municipal Administration, Chechen State University, Grozny, khagaeva.amina@mail.ru

Аннотация. В работе изучены различные подходы к определению сущности финансовых ресурсов современного предприятия. Указаны положительные и отрицательные стороны рассмотренных определений, что в дальнейшем позволило сформулировать собственное. Проведен практический анализ источников формирования финансовых ресурсов АО «Карачаево-Черкесскэнерго», направлений их использования. Выявлены ключевые проблемы, которые характерны для исследуемой организации, а также предложены конкретные мероприятия по автоматизации части операционных процессов для обеспечения более эффективной финансовой деятельности и изменения траектории постоянного уменьшения объема собственного капитала. Определена экономическая эффективность предложенных мероприятий, а именно автоматизации списания задолженности с банковских карт клиентов и обновления приборов для учета используемой электроэнергии.

Summary. In the research different approaches to the definition of the essence of financial resources of modern enterprise were studied. The positive and negative sides of the considered definitions, which further allowed to formulate its own. The practical analysis of the sources of formation of financial resources of JSC “Karachaevo-Cherkesskenergo”, directions of their use was carried out. The key problems that are typical for the researched organization are revealed, and specific measures for the automation of part of the operational processes to ensure more efficient financial activities and change the trajectory of the constant decrease in the amount of equity capital are proposed. The economic efficiency of the proposed measures, namely, the automation of debit debts from the clients’ bank cards and the renewal of devices for metering the electricity used, were determined.

Ключевые слова: источники финансирования, направления использования финансовых ресурсов, пути повышения эффективности использования финансовых ресурсов, автоматизация операционных процессов, приборы учета электроэнергии, структура финансовых ресурсов, структура источников финансирования, динамика финансовых ресурсов. 

Key words: sources of financing, directions of financial resources usage, ways to increase efficiency of financial resources usage, automation of operational processes, electricity meters, structure of financial resources, structure of financing sources, dynamics of financial resources.

Финансовые ресурсы являются одним из наиболее важных элементов хозяйственной деятельности современного предприятия. Актуальность исследования повышается в условиях отсутствия активного экономического роста в стране в течение последних 10 лет. В таких условиях у предприятий есть меньше возможностей для того, чтобы занимать устойчивое положение как на рынке собственных товаров и услуг, так и на финансовом рынке.

Основной группой методов исследования являются статистические, то есть применение горизонтального и вертикального анализа, и других видов анализа по отношению к числовой информации для выявления структуры и динамики финансовых ресурсов, направления их использования.

В качестве экспериментальной базы используются данные отчетности АО «Карачаево-Черкесскэнерго».

Галицких В.Н. предлагает следующее определение: финансовые ресурсы экономического агента представляют собой денежные средства, имеющиеся в его распоряжении [1, c.94]. Это же определение дает и другой автор [2, c.55]. Все же считаем, что такое определение является слишком узким и не учитывает всю многогранность сущности финансовых ресурсов. Прежде всего важно отметить, что форму денежных средств финансовые ресурсы обычно получают лишь на начальном этапе, например, при поступлении средств от поставщиков кредитных ресурсов. В дальнейшем такие кредитные средства направляются в операционный процесс, превращаясь в запасы производственных ресурсов, готовую продукцию, дебиторскую задолженность и обратно в денежные средства. Таким образом, можно проследить постоянный круговорот финансовых ресурсов, их превращение в различные формы активов. Кроме этого, важно отметить, что предприятие может получать финансовые ресурсы от поставщиков непосредственно в материальной форме, но не финансовой. Таким образом, все же не стоит отождествлять финансовые ресурсы с денежными средствами организации. Последние являются лишь частным случаем, причем не самым важным.

Наряду с этим можно рассмотреть и динамическую характеристику финансовых ресурсов предприятия как потока денежных средств и материальных ресурсов в денежном выражении, при котором все поступления являются притоком (формированием), а отрицательные – оттоком (использованием) [5, c.109]. С таким подходом можно согласиться, ведь финансовые ресурсы действительно пребывают в постоянном движении, поступают и покидают организацию в рамках ее нормального операционного, инвестиционного и финансового процесса.

Финансовые ресурсы — это единственный вид ресурсов, который трансформируется непосредственно с минимальным временным лагом в любой другой вид ресурсов [4, c.309; 6, c.90]. Считаем, что в таком определении финансовые ресурсы также отождествляются с денежными средствами. Кроме этого, важно отметить, что любой ресурс можно трансформировать с минимальным временным лагом, но с различным дисконтом по сравнению с номинальной ценой. Например, организация всегда может продать довольно быстро основные средства за 50 % их стоимости, но нельзя говорить о том, что такая сделка будет выгодной. Если же автор имел в виду, что финансовыми ресурсами являются наиболее ликвидные элементы баланса, то, как было сказано, не стоит отождествлять денежные средства с финансовыми ресурсами.

Если обратить внимание на отчетность, то можно отметить, что этот документ состоит из двух частей, а именно активов и источников финансирования. Соответственно, активы отображают текущую форму финансовых ресурсов, в то время как источники финансирования отображают происхождение этого элемента ресурсов.

Таким образом, считаем, что финансовые ресурсы означают как денежные средства, так и различные материальные и нематериальные ресурсы, которые используются предприятием для осуществления своей ежедневной деятельности за счет активизации как внешних, так и внутренних источников их формирования.

Для практического анализа используются данные АО «Карачаево-Черкесскэнерго». Компания занимается продажей электроэнергии. Как показано в таблице 1, ситуация с привлечением финансовых ресурсов является критической, так как АО «Карачаево-Черкесскэнерго» не способно сформировать собственный капитал из-за недостатков текущей бизнес-модели, кроме этого, стоимость средств собственников постоянно снижается. Таким образом, можно ожидать на дальнейшее ухудшение финансовой устойчивости. Зависимость от поставщиков товаров и услуг является чрезмерной и в случае ограничения такой возможности привлечения финансовых ресурсов компания просто обанкротится. Таким образом, текущее положение является шатким.

Что же касается направлений использования финансовых ресурсов, то основу формирует дебиторская задолженность (Рисунок 1). Несмотря на тот факт, что дебиторская задолженность означает отвлечение части капитала для удовлетворения потребностей клиентов, все же это не создает существенных угроз, так как оборачиваемость дебиторской задолженности АО «Карачаево-Черкесскэнерго» выше 12 раз в год, что является приемлемым значением. Поэтому считаем, что все же в сфере использования финансовых ресурсов при формировании активов нет каких-либо существенных проблем, которые бы ухудшали положение дел в компании.

Учитывая текущую ситуацию, сформулированы два мероприятия, которые позволят улучшить ее. Прежде всего, необходимо добавить в кабинете пользователя на сайте компании возможность добавить свою банковскую карту. В дальнейшем это позволит автоматически списывать деньги за услуги, тем самым минимизировать объем дебиторской задолженности. Кроме этого, целесообразно предложить клиентам списывать задолженность за 10 дней до ее формирования исходя из ожидаемых расчетных значений. Это следует обосновать тем, что у клиента будет достаточно времени разобраться с ситуацией в том случае, если деньги не поступят на счет или возникнет какая-либо другая проблема.

Второе мероприятие состоит в том, чтобы обновить приборы для учета электроэнергии, а именно использовать современные экземпляры, которые автоматически передают данные о накопленных показателях. Как результат, это позволит высвободить часть трудовых ресурсов, которые на текущий момент заняты проверкой адекватности показаний. В таком случае можно ожидать на снижение расходов, увеличение финансового результата, что в конечном итоге позволит восстановить возможность накопления собственного капитала (Рисунок 2).

Ежемесячная оплата составляет около 216017 тыс. руб. Если организация будет списывать средства за 10 дней, то это позволит сгенерировать дополнительный объем кредиторской задолженности по авансам в размере 10/30*216017 = 72006 тыс. руб. Средний показатель за год составит 24 002 тыс. руб. Если предположить, что такие средства будут использоваться организацией, например, для осуществления финансовых инвестиций под 7% годовых, то экономический эффект мероприятия составит 1680 тыс. руб.

Что же касается второго мероприятия, то оно позволит сократить различные списания и воровства электроэнергии. Кроме этого, это позволит сократить количество сотрудников, которые занимаются проверкой счетчиков. Например, если сократить 50 человек, занятых такой работой, расходы сократятся в год на 21 млн руб. Обновлять оборудование стоит за счет клиента.

Таким образом, полученные результаты позволяют повысить финансовую эффективность организации и снизить рискованность ежедневной работы.

Такие результаты могут быть использованы на практике для усиления финансово-хозяйственной деятельности АО «Карачаево-Черкесскэнерго». Также полученные результаты могут использоваться другими организациями, которые действуют в той же отрасли.

Подводя итог, отметим, что сформулировано определение сущности финансовых ресурсов. На примере конкретного предприятия предложены два мероприятия, которые позволят усилить политику управления финансовыми ресурсами. Во-первых, целесообразно автоматизировать списание задолженности клиента с его банковской карты, а, во-вторых, следует обновить приборы для учета расходов электроэнергии.

Литература

1. Галицких В.Н., Формирование и использование финансовых ресурсов как фактор экономического роста предприятия / Галицких В.Н. // Актуальные вопросы экономических наук. – 2015. – № 44. – С. 94-98.
2. Кремповая Н.Л., Томилина В.С., Проблемы формирования финансовых ресурсов российскими предприятиями в условиях санкций / Н.Л. Кремповая, В.С. Томилина// Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. — 2016. — № 2 (35). — С. 55-60.
3. Отчетность организации АО “Карачаево-Черкесскэнерго” [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://www.list-org.com/company/750/report (дата просмотра: 09.02.2021)
4. Полинкевич А.Н., Иванова О.Л., Суть и роль финансовых ресурсов предприятий в новой экономике / Полинкевич А.Н., Иванова О.Л. // Экономический форум. – 2015 – № 2. – С. 308-313.
5. Стыров М.М., Финансовые ресурсы предприятий в экономике республики коми россии / М.М. Стыров// Часопис економiчних реформ. — 2017. — № 3 (27). — С. 108-114
6. Хамурзов З.Г., Эффективность управления финансовыми ресурсами предприятия АПК / Хамурзов З.Г. // Вестник научных конференций. – 2015. – № 4-5 (4). – С. 89-90.

УДК 639.313

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10072

МАРКЕТИНГОВЫЙ АНАЛИЗ РЫНКА ТОВАРНОЙ ФОРЕЛИ (НА ПРИМЕРЕ ПЕРМСКОГО КРАЯ)

MARKETING ANALYSIS OF THE MARKET OF COMMERCIAL TROUT (ON THE EXAMPLE OF THE PERM REGION)

Шаихов Р.Ф., к.т.н., доцент, заведующий кафедрой технического сервиса и ремонта машин, Пермский государственный аграрно-технологический университет, Пермь, Россия

Shaihov R.F., Perm State Agro-Technological University, Perm, Russia

Аннотация. Статья посвящена перспективам развития рынка товарной форели в средней части России на примере Пермского края. В условиях развития импортозамещения в стране и закрытия границ в связи с пандемией коронавируса в мире, видится перспективным развитие товарной аквакультуры на территории Пермского края. В статье отражены риски, связанные с технологическим процессом производства форели и методы их минимизации и решения. Наиболее перспективным являются применение энергоэффективных технологий и страхование объектов аквакультуры с использованием механизмов государственной поддержки. Проведен анализ рынка товарной форели Пермского края. В ходе проведенного исследования установлен явный дефицит предложения свежей живой рыбы в регионе и достаточно низкоконкурентная среда.

Summary. The article is devoted to the prospects for the development of the market of commercial trout in the middle part of Russia on the example of the Perm Region. In the context of the development of import substitution in the country and the closure of borders in connection with the coronavirus pandemic in the world, the development of commercial aquaculture in the Perm Region is seen as promising. The article reflects the risks associated with the technological process of trout production and methods of their minimization and solution. The most promising is the use of energy-efficient technologies and insurance of aquaculture facilities using state support mechanisms. The analysis of the market of commercial trout of the Perm Region is carried out. The study revealed a clear shortage of fresh live fish supply in the region and a fairly low-competitive environment.

Ключевые слова: товарная форель, аквакультура, живая рыба, сельхозпроизводитель, рыбоводное хозяйство.

Keywords: commercial trout, aquaculture, live fish, agricultural producer, fish farming.

Рынок разведения товарной форели в России имеет ярко выраженную тенденцию к увеличению объемов производства в краткосрочной и среднесрочной перспективе. Этому способствует и всесторонняя поддержка сельхозпроизводителей со стороны Минсельхоза и Правительства РФ. В последнее время для предприятий рыбоводного комплекса существует как грантовая поддержка («Агростартап», «Поддержка семейных животноводческих ферм» и др.), так и субсидирование части затрат на страхование объектов аквакультуры [1, 2].

Лидирующими регионами по разведению товарной форели являются: Карелия, Мурманская область, Кубань, Ставрополье. Они занимают 80-90% ранка производства форели в России [3]. Однако, в связи с большой протяженностью нашей страны и логистическими трудностями регионы средней части России и Поволжья пытаются активно развивать рыбоводные хозяйства, в том числе и по производству форели. На данных территориях страны рынок товарной форели до сих пор остается низкоконкурентным, т.к. предложение качественной свежей рыбы по приемлемым ценам находится на очень низком уровне. По данным аналитических изданий, рынок товарной форели в РФ растет в среднем на 10-15% в год и в 2021 году достигнет объема 43,5 тыс. тонн.

В замороженном и в охлажденном виде форель можно отнести к средней и высшей ценовой категории. Соответственно, целевой аудиторией для данного продукта являются:

• Физические лица (частные покупатели), имеющие уровень доходов средний и выше среднего по региону, активно покупающие продукты питания в сетевых супермаркетах, следящие за качеством потребляемой пищи и ведущие здоровый образ жизни. При этом каналом продаж будут являться специализированные рыбные магазины и супермаркеты в центральных районах города;
• Предприятия общественного питания, имеющие средний чек среднего и выше среднего уровня по региону. К ним относятся: гостиничные комплексы, туристические базы отдыха с возможностью платной рыбалки, суши-бары, рыбные рестораны и др. Канал продаж необходимо организовать по системе B2B, т.е. прямой контакт с потребителями продукции на основании заключенных договоров;
• Санаторно-курортные предприятия, дома отдыха, предлагающие отдыхающим полный комплекс восстановительных процедур, в том числе и качественное диетическое питание. Ввиду принадлежности части учреждений к муниципальной или федеральной собственности, поставки продукции аквакультуры могут проходить по результатам участия в закупках по ФЗ-44 или ФЗ-223 на электронных торговых площадках.

Маркетинговую политику предприятия необходимо построить на основных преимуществах компании: качество (свежая форель, не подвергавшаяся заморозке, выращенная в экологически чистых водоемах) и логистика (доставка до покупателя необходимого объема продукции в кратчайшие сроки).

Спрос на рыбную продукцию в России стабильно растет как со стороны крупных оптовых покупателей (переработчиков), так и со стороны индивидуальных потребителей. Однако производители товарной форели при организации собственного производства могут столкнуться с рядом рисков, такими как: сезонные, технологические и экономические [4-6].

Первые связаны со спецификой производства товарной форели на открытых водоемах, в том числе реках, озерах и прудах. В зимний период, если водоем замерзает, рыба помещается на «зимовку» под лед, при этом она может не только не набрать необходимый вес, но и потерять до 15% массы. Таким образом, в зависимости от продолжительности данного периода предприниматели могут нести убытки, связанные с уменьшением средней навести форели в водоеме. Сезонные риски частично могут быть компенсированы применением устройств замкнутого водоснабжения (УЗВ). Однако данное оборудование приводит к увеличению накладных расходов и, как следствие, снижению рентабельности производства.

Технологические риски связаны с возможностью загрязнения водоема третьими лицами и промышленными предприятиями. Данный фактор может привести как к приостановке технологического цикла производства рыбы, так и к гибели всего поголовья. Кроме того, возможно получение низкокачественного малькового стада от производителя, что также негативно сказывается на непрерывности технологического процесса производства товарной форели. Для снижения технологических рисков необходимо непрерывно следить за качеством воды в водоеме, количеством загрязняющих веществ, а также закупать мальков только на проверенных рыбозаводах с историей и репутацией.

Третий вид рисков, экономические, в первую очередь связан с применением в технологическом процессе УЗВ. Большая часть оборудования в данном случае работает от электрической энергии и в случае ее отключения возможны необратимые последствия для всего поголовья, в том числе и гибель рыб. Кроме того во многих регионах России стоимость электроэнергии достаточно высокая, что опять же приводит к снижению рентабельности производства и прибыли. Решением данных проблем могут быть применение энергосберегающих технологий в производственном процессе, а также возобновляемые источники энергии. Ввиду наличия на рынке устойчивого дефицита качественной рыбы, такой фактор как конкуренция не оказывает значительного влияния на экономические показатели производителей форели. Кроме того, большая часть населения переходит на здоровое белковое питание, в котором рыба занимает лидирующие позиции.

Специфика выращивания товарной форели на территории Пермского края заключается в том, что полный цикл производства длится в пределах 1,5-2 года. За этот период форель из икры вырастает до массы 1-1,2 кг, что соответствует оптимальным размерам продажи товарной продукции. Кроме того существует несколько характерных этапов при росте форели:

1. Оплодотворенная икра → личинка

         Длительность периода – 1 месяц. Целесообразно осуществлять выклевывание икры в специальных ваннах (инкубаторах), позволяющих контролировать процесс выращивания выклевывания, в том числе температуру воды на уровне 10⁰С, уровень кислорода, загрязнения и др.

2. Личинка → малек весом 1 гр.

         Длительность периода – 1 месяц. Целесообразно осуществлять выращивание мальков в периоде в ваннах, позволяющих контролировать процесс выращивания мальков форели из икры, в том числе температуру воды на уровне 10⁰С, уровень кислорода, загрязнения и др.

Выход на первых двух этапах – примерно 50%.

3. Малек весом 1 гр. → малек весом 8-15 гр.

         Длительность периода – 4 месяца. На данном этапе происходит пересадка малька на открытую воду в мелкоячеистые садки. Выход на данном этапе – примерно 85%. Для организации питания рыб необходимы специальные стартовые корма, имеющие большую энергетическую ценность, высокое содержание протеина и минимальный размер гранул (до 1 мм).

4. Малек весом 8-15 гр. → форель весом 300 гр.

         Длительность периода – 8 месяцев. Выращивание осуществляется на открытых водоемах, т.к. устойчивость рыбы к внешним факторам на достаточно высоком уровне. Выход на данном этапе – примерно 95%. Для организации питания рыб необходимы рыбные корма, имеющие размер гранул 2-4 мм.

5. Форель весом 300 гр. → товарная форель 1-1,2 кг.

         Длительность периода – 8 месяцев. Выращивание осуществляется на открытых водоемах, т.к. устойчивость рыбы к внешним факторам на достаточно высоком уровне. Выход на данном этапе – примерно 95%. Для организации питания рыб необходимы рыбные корма, имеющие размер гранул 4-6 мм.

Ввиду вышеизложенного, для организации производственного участка полного цикла по выращиванию товарной форели в Пермском крае необходимы следующие мероприятия:

1. Организация малькового цеха с наличием бассейнов (ванн) для инкубации оплодотворенной икры и подращивания молоди форели до размеров 8-15 гр.
2. Организация понтонной линии и садков для размещения подрощенной рыбы на открытом водоеме с целью ее содержания и выращивания в период от 8-15 гр. до товарной продукции (1-1,2 кг.)

По данным исследований, проведенных уполномоченным по защите прав предпринимателей в Пермском крае, к началу 2019 года в Пермском крае зарегистрирована 21 организация, осуществляющая деятельность на рынке товарной аквакультуры, все из них относятся к частной форме собственности. Крупными производителями продукции аквакультуры в Пермском крае являются ООО «Добрянский рыбоводный центр», ООО «Яйвинское рыбное хозяйство», КФХ Ланге Ю.Е.

В ходе проведенного анализа рыбных трейдерских площадок fishretail.ru и fishnet.ru, определена средняя оптовая и розничная цена продажи товарной форели (табл. 1)

 В Пермском крае разводят следующие виды аквакультуры: сибирский осетр, стерлядь, форель, муксун, чир, канальный сом, карп.

Товарная продукция аквакультуры представлена в розничных торговых сетях Пермского края, в том числе в ассортименте живая рыба. Однако полноценное производство товарной продукции отрасли на данном этапе сдерживается по ряду причин:

• высокий уровень физического износа и прогрессирующее моральное старение основных фондов;
• нехватка рыбопосадочного материала для зарыбления прудов;
• слабое развитие финансово-кредитных отношений и сложность в получении кредитов;
• отсутствие развитой рыночной инфраструктуры реализации рыбной продукции в крае;
• нехватка квалифицированных кадров.

Для продвижения продукции форелевого хозяйства на рынке можно использовать следующие рекламные каналы: средства массовой информации (ТВ, радио, газеты); социальные сети (распространение вирусных видеороликов о технологии производства и качестве товарной форели); создание собственного сайта; e-mail-рассылка (по базе данных потенциальных потребителей); разработка и распространение печатной продукции (буклеты, визитки, купоны); внедрение системы лояльности для существующей клиентской базы.

Кроме того, достаточно эффективным каналом продвижения товара на рынок является участие предприятия в различных ярмарках фермерских продуктов, конкурсах и соревнованиях по спортивному рыболовству и др.

По результатам проведенных исследований мижно сделать следующие выводы:

1. Производство товарной форели достаточно низкоконкурентная ниша с ярко выраженной тенденцией роста потребительского спроса;
2. Товарная аквакультура неизбежно связана с достаточно высокими рисками, которые на сегодняшний день могут быть частично компенсированы страхованием объектов рыбоводства с 50% субсидированием со стороны государства;
3. При должной организации производственных процессов видится целесообразным организация рыбоводного хозяйства на территории Пермского края.

Литература

1. Русанов Г.А., Темирова С.У. Биотехника выращивания радужной форели в садковом хозяйстве в северо-западной части Ладожского озера // Вестник студенческого научного общества. 2019 – Т. 10. – № 1.  – С. 155-158.
2. Нечаева Т.А. Опыт выращивания радужной форели в садках на Копанском озере // Научное обеспечение развития АПК в условиях импортозамещения: сборник научных трудов по материалам международной научно-практической конференции. Санкт-Петербург, 2020. – С. 231-234.
3. Москаленко С.П., Васильев Д.С. Целесообразность использования продуктов переработки ракообразных в составе комбикормов для радужной форели // Аграрный научный журнал. – 2020. – №2. – С. 55-60.
4. Ильмаст Н.В., Кучко Т.Ю., Савосин Д.С., Захарова Н.И., Алексеева Е.В., Устинова Д.В. Пути повышения эффективности выращивания форели на рыбоводных предприятиях Карелии // Экологические основы прогрессивных технологий: сборник статей Всероссийской научно-практической конференции. 2015. – С. 52-56.
5. Генсон Е.М., Оносов А.Д. Организация системы ТОиР на автотранспортном предприятии при обновлении автобусного парка // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. – 2020. – № 3. – С. 5-11.
6. Синкевич И.М., Рыбалова Н.Б., Шконда М.В. Садковое выращивание радужной форели в ООО «Карельская форель» // Роль молодых ученых в решении актуальных задач АПК: материалы международной научно-практической конференции молодых ученых и обучающихся, посвящается 115-летию Санкт-Петербургского государственного аграрного университета. 2019. – С. 123-125.

 УДК 911.3 / 314.88

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10071

ОЦЕНКА ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ СИТУАЦИИ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ. ПРОСТРАНСВЕННЫЙ АСПЕКТ

ASSESSMENT OF DEMOGRAPHIC SITUATION IN THE ROSTOV REGION. SPATIAL ASPECT

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-35-90094

Бессмертный Илья Валерьевич, младший научный сотрудник кафедры социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: bessmertny74@gmail.com

Меринова Юлия Юрьевна, к.г.н., доцент кафедры социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: yuliyamerinova@yandex.ru

Латун Владимир Владимирович, к.г.н., доцент, заведующий кафедрой социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: vlatun@yandex.ru

Bessmertnyi Ilia V., Junior researcher at the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: bessmertny74@gmail.com

Merinova Yuliya Yu., PhD in Geography, Associate Professor at the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: yuliyamerinova@yandex.ru

Latun Vladimir V., PhD in Geography, Head of the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail:  vlatun@yandex.ru 

Аннотация. Большинство регионов нашей страны характеризуются сложной демографической ситуацией, со все возрастающим демографическим давлением на экономику и социальную сферу региона. Ростовская область является регионом, который на протяжении последних десятилетий испытывает процессы депопуляции, с одной стороны, и централизации располагаемого населения, с другой. Оба этих процесса являются достаточно неблагоприятными в долгосрочной перспективе.

В статье представлена попытка оценки демографической ситуации в разрезе городских округов и муниципальных образований Ростовской области на основе изучения таких показателей населения как плотность, естественное и механическое движение и расчётный коэффициент демографической нагрузки. Изученные показатели были ранжированы по пятибалльной шкале, а суммарный результат представлен в виде картосхемы. Для выявления причин и основных факторов, влияющих на состояние населения, были проанализированы сложившиеся тенденции рождаемости, смертности, миграций и возрастного состава области.

В результате исследования были выявлены основные закономерности пространственной дифференциации демографической ситуации Ростовской области и определены группы административных образований с наиболее благоприятной и сложной ситуацией. Юго-запад области, являясь административным, экономическим, социальным и культурным центром области, а также одним из крупнейших транспортных узлов всего юга России, характеризуется как наиболее устойчивая территория с демографической точки зрения, в то время как наиболее удаленные от центра периферийные районы севера, востока и крайнего юга являются испытывают наибольшие трудности в формировании ключевых показателей развития населения. Рассмотрены возможные причины дисбаланса демографического развития между муниципальными районами региона и предложены рекомендации по улучшению ситуации.

Summary. Most of the regions of our country are characterized by a difficult demographic situation, with ever-increasing demographic pressure on the economy and social sphere of the region. The Rostov region is a region that over the past decades has been experiencing processes of depopulation, on the one hand, and the centralization of the disposable population, on the other. Both of these processes are quite unfavorable in the long term.

The article presents an attempt to assess the demographic situation in the context of urban districts and municipalities of the Rostov region on the basis of studying such indicators of the population as density, natural and mechanical movement and the estimated demographic load factor. The studied indicators were ranked on a five-point scale, and the total result is presented in the form of a schematic map. Authors analyzed the prevailing trends in fertility, mortality, migration and age composition of the region to identify the causes and main factors influencing the state of the population

The study revealed the main patterns of spatial differentiation of the demographic situation in the Rostov region and identified groups of administrative entities with the most favorable and difficult situation. The south-west of the region, being the administrative, economic, social and cultural center of the region, as well as one of the largest transport hubs in the entire south of Russia, is characterized as the most stable territory from a demographic point of view, while the peripheral regions of the north and east that are most remote from the center and the extreme south are experiencing the greatest difficulties in the formation of key indicators of population development. The article deals with possible reasons for the imbalance in demographic development between the municipal districts of the region are considered and recommendations for improving the situation.

Ключевые слова. Ростовская область, демографическая ситуация, балльная оценка, пространственный дисбаланс, демографическая нагрузка.

Keywords. Rostov region, demographic situation, score, spatial imbalance, demographic load.

Введение. В современных условиях исследование особенностей пространственной дифференциации в развитии регионов приобретает все большую значимость в контексте демографической ситуации, так как именно человеческий капитал является основным двигателем экономического и, в конечном счете, комплексного развития территории. Демографические процессы в их территориальном проявлении являются определяющим фактором влияния на социально-экономическое состояние регионов, так как они отражают благосостояние жителей, уровень и качество жизни населения.

Оценка демографической ситуации предполагает концептуализацию данного понятия. В своем исследовании авторы руководствуются дефиницией С.А. Ковалева и Н.Я. Ковальской, которая звучит следующим образом: «демографическая ситуация – сложившееся в данной территориальной группе населения соотношение величин рождаемости, смертности, миграционной подвижности и тенденции их изменения, создающие в данное время определенную половозрастную структуру населения, определенную динамику его численности и условия его дальнейшего воспроизводства». [1, 2]

Первые попытки оценить демографическую ситуацию связаны с именем Т. Мальтуса, который писал, что «население имеет тенденцию расти в геометрической прогрессии, а средства существования могут увеличиваться лишь в арифметической». Исторически доминировала покомпонентная модель изучения демографической ситуации. Основоположниками изучения миграционной составляющей являются американские специалисты в области миграции Дж. Зипф, У. Изард, Дж. Стюарт, С.А. Стауфер. Оценку рождаемости впервые предложил британский статистик Р.Э. Фишер, а жизненного потенциала – швейцарский демограф Л. Херш [3]. В современной демографии оценка демографической ситуации производится как для целей анализа современной состояния рассматриваемой сферы, так и для прогнозирования роста численности населения территории.

Ростовская область является одним из крупных регионов России по численности населения, однако, как и большинство других частей страны она испытывает демографический прессинг, особенно в пространственном отношении. На протяжении последних десятилетий основной тенденцией в размещении населения является концентрация жителей в наиболее развитой юго-западной части области и отрицательная динамика для удалённых районов. Имеющая место сильная дифференциация в пространственном развитии между экономическим центром области и периферией, городскими и сельскими районами, дает стимул к исследованию процессов размещения населения, выявлению нынешнего демографического состояния и перспектив развития городских поселений и муниципальных районов области.

Материалы и методы. Демографическая ситуация (далее – ДС) – это комплексный показатель, учитывающий плотность населения, коэффициенты естественного и миграционного прироста (убыли) и коэффициент общей демографической нагрузки, отражающий возрастную структуру населения.

Расселение населения и его плотность являются неотъемлемыми характеристиками, определяющими демографическую ситуацию на определенной территории. Неравномерность расселения даже в рамках одного субъекта федерации приводит к качественному ухудшению демографической ситуации отдельных районов. Низкая плотность населения и, как следствие, нехватка трудовых ресурсов могут тормозить социально-экономическое развитие территорий. Плотность населения является основным показателем пространственной дифференциации размещения жителей и учитывается как соотношение числа постоянных жителей, приходящихся на единицу общей площади заселенной территории.

Воспроизводство населения происходит за счёт естественного (далее – ЕП) и миграционного прироста (далее – МП). Вследствие этого, демографическая ситуация может рассматриваться отдельно по каждому из четырех компонентов, составляющих ЕП и МП: рождаемость, смертность, интенсивность миграций, ранжированных по 5 балльной шкале (табл. 1).

Под демографической нагрузкой (далее – ДН) понимается обобщенная количественная характеристика возрастной структуры населения, характеризующая нагрузку со стороны неработающей части жителей на работающую [4]. Она складывается как сумма потенциальной нагрузки (коэффициента потенциального замещения) и пенсионной нагрузки. Коэффициент потенциальной нагрузки рассчитывается, как отношение количества населения в возрасте от 0 до 15 лет к числу трудоспособного населения определенной территории. Пенсионная нагрузка для всех муниципальных образований вычисляется, как отношение числа пенсионеров к числу трудоспособных.

Оценка демографической ситуации была проведена на примере муниципальных районов и городских округов Ростовской области. Определение демографической ситуации было осуществлено с применением балльной оценки. В работе проведено ранжирование ключевых показателей по 5-балльной шкале (табл. 2) с последующим формированием интегрального балла и картированием полученного результата.

Оценка демографической ситуации Ростовской области опиралась на фактические данные органов Федеральной службы государственной статистики Российской Федерации (Росстата), Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Ростовской области (Ростовстата); региональных профильных министерств, демографических докладов, отчетов и ежегодников; изучения и анализа информационного материала, полученного из опубликованных источников по данной теме.

Результаты и обсуждения

Согласно Симагину Ю.А., все регионы России по динамике численности населения можно разделить на три основные категории:

1 с ростом численности населения;

2 с сокращением населения, близким к среднему по стране;

3 с существенным сокращением численности населения [5].

Ростовская область относится ко второй группе регионов со средними темпами депопуляции населения, однако процесс депопуляции и, соответственно, сокращения плотности населения неоднороден в пространственном отношении и в целом соответствует центр-периферийной модели развития. В частности, Дружинин А.Г. определяет центральный ареал расселения в Ростовской области как совокупность г. Ростова-на-Дону и тяготеющих к нему близлежащих сельских муниципальных поселений Азовского, Мясниковского и Аксайского районов, а также городов Ростовской агломерации (Аксай, Батайск, Азов и Новочеркасск). Центральный ареал занимает 5,3 % площади региона, концентрирует 40 % населения и абсолютно лидирует по ключевым социально-экономическим показателям. Полупериферия расположена на удалении 180-200 км. от Ростова-на-Дону т. е. в зоне его непосредственного экономического влияния. Периферия занимает 80% площади региона и концентрирует 30 % населения. Своеобразный «центр периферии» находится в г. Волгодонске на востоке области. Вклад периферии в экономические показатели составляет 13-29 % по различным их видам. Уровень жизни составляет не более 75 % от среднего по региону. [6]

В территориальном отношении плотность населения наиболее высока в городах юго-запада области, а также в угледобывающих территориях и бывших моногородах: Шахты, Гуково, Зверево, Новошахтинск и Каменск-Шахтинский. Наиболее густонаселенные сельские муниципальные районы также размещаются на юго-западе региона: Аксайский (98,7 чем/км²) и Мясниковский (52,9 чем/км²) районы.  Наименьшая плотность населения характерна для Заветинского (3,5 чем/км²), Ремонтненского (4,8 чем/км²) и Советского (4,9 чем/км²).

Рассматривая в целом ситуацию в Ростовской области можно выделить две группы территориальных образований с наиболее высокой плотностью населения – юго-запад области (182,7 чел./км²) и ее угледобывающие районы (67,6 чел./км²) – и две с наименьшей плотностью – северо-восток (10,4 чел./км²) и юго-восток (6,3 чел./км²). Максимальная диспропорция наблюдается между юго-западом («центральный ареалом» расселения) и юго-востоком – превышение в 23 раза.

Одними из причин такой резкой диспропорции в размещении населения области могут быть:

1. Сужение рынка труда в сельских районах области, особенно на периферии.
2. Дифференциация территорий по уровню доходов: средняя заработная плата в Ростове-на-Дону составляет 33,8 тыс. руб., в то время как в Донецке она достигает только 19,5 тыс. руб., таким образом разница в доходах горожан доходит до 1,75 раз.
3. Дифференциация районов по комфортности проживания. Низкая доступность объектов культурного, бытового и социального назначения отмечается в большинстве сельских муниципальных районов. В ряде сельских муниципальных районов полностью отсутствуют благоустроенные общественные места отдыха: Милютинский, Обливский, Ремонтненский, Советский районы, они же являются наиболее депрессивными с демографической точки зрения.
4. Дефицит объектов торговли и сферы развлечений характерен для большей части территории области. В городах центрального ареала расселения наблюдается ускоренное развитие объектов торгово-развлекательной сферы, в то время как в сельских районах их качество остается предельно низким.
5. Среди последствий депопуляции населения области и в особенности ее периферийных и полупериферийных районов можно выделить: формирование возрастной пирамиды с преобладанием населения нетрудоспособного возраста, оптимизация социальной инфраструктуры, возрастание нагрузки на оставшуюся инфраструктуру сферы здравоохранения и социального обеспечения лиц с ограниченными возможностями здоровья.

Характер депопуляции отражается в территориальном распределении показателей естественного движения населения: рождаемости, смертности и естественного прироста (убыли).

Ростовская область характеризуется низкой рождаемостью, которая в 1990 году сравнялась с показателем смертности на уровне 12,5 ‰, и продолжила свое падение вплоть до 7,6 ‰ в 1999 году. В течение последующих 17 лет отмечался постепенный рост рождений, однако вернуться к значениям 1990 г. области так и не удалось, а с 2015 г. вновь наблюдается уменьшение данного показателя. В различных районах области показатели рождаемости значительно отличаются. Высокая рождаемость характерна для Батайска, Кагальницкого и Мартыновского районов, где её показатели варьируются от 12,4 до 14 ‰, что на 2,1 – 3,7 ‰ больше среднеобластных значений. Привлекательность Батайска как для внутренних, так и для иностранных мигрантов определяется непосредственной близостью  расположения от Ростова-на-Дону, динамично развивающейся экономикой, интенсивным строительством жилья, лучшей, по сравнению с областным центром, экологической обстановкой. Повышенные значения рождаемости наблюдаются в Ростове-на-Дону, Азове, Таганроге, Аксае, Багаевском, Дубовском, Егорлыкском, Морозовском, Мясниковском, Сальском, Семикаракорском и Целинском районах. Наибольшее значение составляет 12,1 ‰ – в Багаевском районе, а наименьший показатель составляет 10,9 ‰ – в Сальском районе. Так, большая часть городов и районов с повышенными показателями сконцентрированы на юго-западной области (города Ростов-на-Дону, Азов, Таганрог, Аксай и Мясниковский район). В Гуково, Новошахтинске, а также Верхнедонском, Кашарском, Усть-Донецком и Чертковском районах проблема рождаемости стоит наиболее остро. Так, показатели рождаемости в перечисленных административно-территориальных единицах не превышают 7,9 ‰ (в Чертковском районе), а наименьший показатель составляет 6,4 ‰ (в Кашарском районе). Остальные районы области характеризуются пониженной и средней рождаемостью.

Для региона характерна достаточно высокая смертность (до 16,5 ‰), постепенное снижение которой стало наблюдаться только с 2005 года. К муниципалитетам с достаточно низким её уровнем относятся  Ростов-на-Дону (11,2 ‰), Волгодонск (10,2 ‰), Аксайский (10,4 ‰), Заветинский (9,7 ‰) и Мясниковский (11 ‰) районы. Все они за исключением Заветинского района расположены на юго-западе области. Пониженные показатели смертности характерны для Батайска, Веселовского, Волгодонского, Зимовниковского, Октябрьского, Орловского и Ремонтенского районов. Здесь показатели смертности варьируются от 13 ‰ в Октябрьском районе до 11,4 ‰ в Батайске. Крайне негативная ситуация имеет место в угледобывающий районах Восточного Донбасса и на севере области. В остальных районах отмечается повышенная и умеренная смертность.

Таким образом, с 1990-х годов количество рожденных стабильно было меньше количества умерших, что определило продолжающуюся на протяжении последних 30 лет естественную убыль населения. Пониженная рождаемость и повышенная смертность стали следствием комплекса экономических и социальных причин. Экономическая, социальная и политическая ситуация 90-х годов привела к резкому падению рождаемости и значительному росту смертности, сопоставимому в своих масштабах с потерями военного времени, в результате чего поколение «детей 90-х» весьма малочисленно. С середины 2000-х годов общая стабилизация экономической ситуации и рост уровня жизни населения привели к некоторому повышению рождаемости. Тем не менее, он оказался ниже возможного, даже с учетом всех мер поддержки материнства и детства, которые вызвали, по большей части, лишь запланированные рождения. Помимо существующих неблагоприятных демографических факторов (низкой доли детей и молодежи в регионе, гендерного дисбаланса, ухудшения репродуктивного здоровья), отчасти на этот процесс повлияли глубинные социальные транзиции в российском обществе (по меньшей мере, его городской части): повысился средний возраст вступления в брак и рождения первенцев, возросла «стоимость ребенка», сформировалось понимание важности развития человеческого капитала своего ребенка и необходимости для этого наличия материальных накоплений  семьи. Вместе с этим повысился уровень разводов и снизилось число людей, вступающих в брак, что свидетельствует о снижении роли института семьи и брака среди российской молодежи. [9, 10] Все эти причины в совокупности с вновь начавшимся снижением уровня жизни из-за экономических последствий политического кризиса, начавшегося в 2014 году и продолжающего по сей день, а также со вступлением в репродуктивный возраст малочисленного поколения 1990-х гг., стали триггером для повторного снижения уровня рождаемости. При этом уровень смертности сокращается и имеет тенденцию к дальнейшему снижению с поправкой на возможные последствия эпидемии COVID-19, судить о которых пока не представляется возможным.

В результате, повышенный ЕП отмечается в Батайске (2,6 ‰), что обусловлено наибольшим показателем рождаемости при достаточно низкой смертности, и социально-экономическими факторами, поддерживающими эти значения, а также для Аксайского (0,8 ‰) и Мясниковского (0,5 ‰) районов, являющимися частью Ростовской агломерации. Областной центр – г. Ростов-на-Дону характеризуется нулевым приростом населения, за счет невысоких показателей рождаемости. Остальные административно-территориальные образования характеризуются естественной убылью населения. В итоге оптимальная демографическая ситуация наблюдается на юго-востоке, юго-западе и центре области, в противовес северу и угледобывающим районам.

Вторым существенным фактором, влияющим на динамику численности населения и демографическую ситуацию, является миграция. Существуют определенные особенности регионов, влияющие на количественные и качественные показатели миграции. Особенностями Ростовской области являются её приграничное положение, развитая транспортная инфраструктура, представленная всеми видами транспорта, более мягкие климатические условия по сравнению с большей частью территории России и значительный уровень экономического развития, обеспечивающий спрос на трудовые ресурсы. Все эти особенности в совокупности делают регион привлекательным для мигрантов.

В 2017 году в Ростовской области миграционный прирост составил 1 907 человек, что соответствует 17-му месту в России. С 2012 по 2015 гг. миграция в многократно увеличилась, как в абсолютных числах, так и в относительных (промилле), особенно четко это проявляется в сравнении с общероссийской динамикой (рис. 1). Хотя область отстает от коэффициента миграционного прироста в целом по России в среднем на 1-1,5 ‰, она следует в общей со всей страной динамике.

Миграционные потоки в основном направлены из соседних стран, наибольший вклад в миграцию вносят Украина и Армения, а также Узбекистан, Таджикистан и Казахстан. Значительное усиление миграций после 2013 года определяется сложной геополитической обстановкой в Украине, из которой Ростовская область, как приграничный регион, приняла большое количество мигрантов.

Рассматривая пространственную дифференциацию миграции в пределах области видно, что в большинстве районов наблюдается миграционная убыль, особенно сильно влияющая на юг (-8,04‰) и юго-восток (-6.6 ‰) региона. Единственной территорией с приростом является юго-западная часть, что объясняется наибольшей концентрацией городов, с более благоприятным уровнем жизни и относительно высокими темпами экономического развития. Потоки мигрантов, прибывающие в Ростовскую агломерацию, настолько интенсивны, что полностью покрывают выезд из других частей области и даже формируют небольшой механический прирост для области в целом (2,92 ‰ на 2017 год).

В свете сложившейся ситуации с естественным и механическим движением населения, наблюдается сокращение числа жителей, затронувшее с 2003 по 2017 годы значительную часть городов и районов, за исключением Ростова (+6 %) и Батайска (+17,8  %), Аксайского, Азовского и Мясниковского районов, входящих в состав растущей Ростовской агломерации. Большинство районов с ярко выраженной депопуляцией расположены в северной, северо-восточной частях Ростовской области и на её юго-восточной периферии. Стабильность демографической ситуации наблюдается в южной и юго-западной частях области.

Возрастная структура населения является базовым показателем для расчета демографической нагрузки на трудоспособное население Ростовской области и ее отдельных частей. В экономическом отношении доля трудоспособных граждан важна для оценки перспективности и рентабельности организации производств и предприятий сферы обслуживания, так как именно трудоспособные являются одновременно и основным производителем товаров и услуг, и их основным платежеспособным потребителем. В плоскости социального обеспечения населения, наоборот, особую актуальность приобретает учёт доли нетрудоспособных. Понимание ее численности и структуры необходимо для эффективного планирования развития социальной сферы: здравоохранения, образования, социального сопровождения людей в трудной жизненной ситуации и т.п. 

В пространственном отношении, на юго-западе области наблюдается самая высокая доля трудоспособного населения, составляющая 57,4 %. Наибольшее число трудоспособных (58-59 %) характерно для Новочеркасска Ростова и Аксайского района. В Неклиновском, Куйбышевском и Матвеево-Курганском сельских районах этот показатель не превышает 53,5 %, что ниже среднеобластных показателей (55,4 %), вследствие оттока трудоспособных в близко расположенные крупные города в поисках лучших условий приложения труда. Наименьшая доля трудоспособных отмечается на юге (53,2 %) и северо-востоке (38,6%) области, что значительно ниже средниеобластных показателей. В остальных муниципальных образованиях региона доля трудоспособных варьируется в пределах от 40 % до 58 % соответственно.

Показатель нетрудоспособного населения является соотношением пожилых и детских возрастов к общей численности жителей. Доля нетрудоспособных в целом по области возросла за последние 7 лет почти на 16 %, достигнув 44,6 % к 2018 году. Наиболее высокий уровень характерен для северо-востока (51 %) области и угледобывающих районов (47,2 %). Там доля пенсионеров (30,6 % и 31,1 % соответственно) значительно преобладает над долей детей (20,4 % и 18 %). Минимум населения, не занятого трудовой деятельностью, характерен для динамично растущего юго-запада (42,6 %) и аграрного юго-востока (45,2 %) области. Однако уровень пожилых в этих территориях все равно держится на достаточно высоком рубеже в 26%. Достаточно негативной тенденцией, сохраняющейся в последние годы в области, является то, что доля пожилых растет опережающими темпами по отношению к детским возрастам. Так, в динамике с 2011 по 2018 гг. доля пожилого населения увеличилась почти на 3,1 %, в то время как уровень детей возрос только на 1,7 %. Наибольшая доля детей в возрастной структуре населения наблюдается на северо-востоке (20,4 %) и крайнем юге (19,2 %).

В результате, в условиях старения населения, депопуляции и дефицита рабочей силы возрастает демографическая нагрузка. В Ростовской области отмечается её увеличение с юго-запада (прежде всего, Ростова-на-Дону) на юго-восток, достигая максимума в Цимлянском районе.

В результате проведенного исследования демографической ситуации городских округов и муниципальных образований Ростовской области по совокупности показателей плотности, естественного и механического движения, а также общей демографической нагрузки, можно выявить определенные закономерности. Наиболее благоприятная демографическая ситуация отмечается в ключевых городах, входящих в состав Ростовской агломерации (Батайск, Ростов-на-Дону, Новочеркасск), формирующейся Шахтинский агломерации (Шахты, Новошахтинск) и Волгодонской системы расселения. Города, традиционно характеризуются высокой плотностью, миграционной привлекательностью и концентрацией квалифицированных кадров. Вокруг городских округов сложились интенсивно развивающиеся высоко урбанизированные зоны (Аксайский, Мясниковский, Азовский, Октябрьский районы), отличающиеся быстрым приростом населения, как по естественным, так и по миграционным причинам, значительным трудовым потенциалом, интенсивными маятниковыми миграциями в крупные города. По мере удаления от наиболее развитых городов, стабильная демографическая ситуация сохраняется в муниципальных образованиях со средними городами регионального значения (Красный Сулин, Миллерово, Сальск, Усть-Донецк), а также на юго-востоке области. Наиболее сложная демографическая ситуация сохраняется на удаленных от центра и экономической активности периферийных территориях севера и востока области, приграничных с Украиной, и южных аграрных муниципалитетах с низким уровнем урбанизации. Графическое отображение проведенной оценки представлено на рис. 2.

Выводы. Проведенное исследование демографической ситуации территории показывает, что существуют серьезные риски для сбалансированного развития северных и восточных районов Ростовской области. Для нормализации демографической ситуации они нуждаются в проведении государственной политики, направленной на преодоление социально-экономического отставания, в том числе посредством дополнительного финансирования и инвестиционных вложений. Необходима модернизация транспортной, социальной и коммунальной инфраструктуры, углубление диверсификации экономики: развитие животноводческого сектора, организация руральных рекреационных пространств, развитие агротуризма [12], создание точек притяжения для туристов (например, аналогично концепции Лога Парка, реализованного в Каменском районе Ростовской области), развитие производства строительных материалов. Однако даже при интенсивном развитии периферийных районов, основным полюсом роста будет оставаться юго-запад и, при усилении агломерационных связей внутри Ростовско-Шахтинской конурбации, регион Восточного Донбасса. На этих территориях в первую очередь необходимо применять концепцию инклюзивного роста, основой которой является активное вовлечение в процессы производства и распределения материальных благ все более широких категорий населения и снижение уровня дифференциации социально-экономического развития [13]. Этого можно достичь посредством финансирования технологических и производственных стартапов, развития третичного сектора экономики и стимулирования традиционных отраслей производства, в частности через снижение налоговой нагрузки. Следует обратить пристальное внимание на происходящие процессы депопуляции и снижения потенциала развития, и предложить меры по стимулированию экономического роста, что приведет и к улучшению демографической ситуации.

Литература

1. Рубцов В.А., Габдрахманов Н.К., Рожко М.В. Индекс демографической ситуации регионов Приволжского федерального округа // Вестник Удмуртского университета. Серия Биология. Науки о Земле. – 2014. – № 1. – С. 150-154
2. Ковалев С.А., Ковалева Н.М. География населения СССР. М.: Изд-во МГУ, 1980. 287 с.
3. Рыбаковский О.Л., Таюнова О.А. Демографический потенциал: из истории понятия // Народонаселение.— 2019.— № 2.— С. 17-25.
4. Райзберг Б.А. Современный экономический словарь. – 6-е изд., перераб. и доп. / Б.А. Райзберг, Л.Ш. Лозовский, Е.Б. Стародубцева. – Москва: ИНФРА-М, 2011
5. Симагин Ю.А. Роль демографического потенциала в экономическом развитии регионов России // Экономика. Налоги. Право. – 2013. – №6. – С. 43-48
6. Дружинин А.Г., Гонтарь Н.В., Сухинин С.А. Приморский фактор в современной центро-периферийной структуре Ростовской области: специфика проявления и учет в системе управления // Государственное и муниципальное управление. Ученые записки СКАГС. – 2015. – № 4. – С. 33-39
7. Статистический сборник «Сравнительные показатели социально-экономического положения городских округов и муниципальных районов Ростовской области. 2014»: Стат. сб./Ростовстат – Ростов-н/Д, 2015 – 395 c.
8. Статистический сборник «Сравнительные показатели социально-экономического положения городских округов и муниципальных районов Ростовской области. 2017»: Стат. сб./Ростовстат – Ростов-н/Д, 2018 – 395 c.
9. Бессмертный И.В., Меринова Ю.Ю., Латун В.В. Тенденции брачности и разводимости в Ростовской области // Естественные и технические науки. 2019. №2. С. 118-124
10. Силласте Г.Г. Социальные транзиции и формирование нового гендерного порядка // Женщина в российском обществе. 2019. №2. С. 3-16.
11. Бессмертный I.В., Кузменко Д.Р. Прасторавая дыферэнцыяцыя дэмаграфiчнай нагрузкi гарадоў Растоўскай вобласцi // Устойчивое развитие экономики: состояние, проблемы, перспективы: сб. трудов. – Пинск, 2020. С. 7-9
12. Семиглазова В.А. Сопряженность рурального рекреационного пространства и ареалов депопуляции в условиях Ростовской области: территориальный анализ // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2013. №5. С. 74-79.
13. Краснокутский П.А., Змияк С.С., Володина Н.В. Инклюзивный подход как инструмент снижения уровня дифференциации социально-экономического развития регионов (на примере регионов Южного федерального округа) // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2018. №4. С. 178-187.

УДК 911.3 / 314.88

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10070 

ТЕРРИТОРИАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ДЕМОГРАФИЧЕСКОЙ НАГРУЗКИ В РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ

TERRITORIAL FEATURES OF DEPENDENCY RATIO IN THE ROSTOV REGION

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-35-90094

Бессмертный Илья Валерьевич, младший научный сотрудник кафедры социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: bessmertny74@gmail.com

Латун Владимир Владимирович, к.г.н., доцент, заведующий кафедрой социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: vlatun@yandex.ru

Меринова Юлия Юрьевна, к.г.н., доцент кафедры социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: yuliyamerinova@yandex.ru

Кузьменко Денис Романович, студент кафедры социально-экономической географии и природопользования Института наук о Земле Южного федерального университета, г. Ростов-на-Дону, e-mail: denisdon61@yandex.ru

Bessmertnyi Ilia V., Junior researcher at the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: bessmertny74@gmail.com

Latun Vladimir V., PhD in Geography, Head of the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail:  vlatun@yandex.ru

Merinova Yulia Yu., PhD in Geography, Associate Professor at the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: yuliyamerinova@yandex.ru

Kuzmenko Denis R., Student at the Department of socio-economic geography and environmental management of Institute of Earth Sciences, Southern Federal University, Rostov-on-Don, e-mail: denisdon61@yandex.ru 

Аннотация. Согласно существующим прогнозам, возрастная структура населения будет характеризоваться старением, что приведет к росту демографической нагрузки [1]. Пространственное социально-экономическое развитие Ростовской области в последние десятилетия все больше определяется демографической ситуацией в регионе. Ростовская область на нынешнем этапе своего исторического развития характеризуется неблагоприятной демографической ситуацией, выражающейся в депопуляции ее населения. Депопуляция в свою очередь является результатом старения населения с одной стороны и низкой рождаемости с другой. Определение пространственных особенностей распределения демографической нагрузки приобретает особую актуальность поскольку роль структуры проживающего населения в эффективном социально-экономическом развитии территорий исключительно высока. Цель исследования – выявить особенности пространственной дифференциации демографической нагрузки в Ростовской области. Методологической основой работы является классическое понимание демографической нагрузки как нагрузки нетрудоспособного населения на трудоспособную его часть. В расчетах были использованы коэффициенты общей, пенсионной и потенциальной демографической нагрузки. Территориальное районирование проведение по методике А.Д. Хаванского. Результатом исследования является расчет коэффициентов демографической нагрузки для каждого муниципального района области и территориальное районирование в соответствии с рассчитанными показателями. Проведенное районирование показало, что максимальная демографическая нагрузка характерна для севера области, в то время как минимальная – для городов Ростовской агломерации и прилегающих к ним сельским районам.

Summary. According to existing forecasts, the age structure of the population will be characterized by ageing, which will lead to an increase in the demographic burden [1]. The spatial socio-economic development of the Rostov region in recent decades is increasingly determined by the demographic situation in the region. The Rostov region at the current stage of its historical development is characterized by an unfavorable demographic situation, expressed in the depopulation of its population. Depopulation, in turn, is the result of an aging population on the one hand and a low birth rate on the other. Determining the spatial characteristics of the distribution of population burdens is of particular relevance because the role of the structure of the resident population in the effective socio-economic development of the territories is extremely high. The purpose of the study is to identify the features of spatial differentiation of demographic load in the Rostov region. The methodological basis of the work is the classical understanding of the demographic burden as the load of the disabled population on its able-bodied part. The general, pension and potential demographic burden factors were used in the calculations. Territorial zoning is carried out according to the method of A.D. Khavansky. The result of the study is the calculation of demographic load factors for each municipal district of the region and territorial zoning in accordance with the calculated indicators. Zoning showed that the maximum demographic load is characteristic of the north of the region, while the minimum – for the cities of the Rostov agglomeration and the surrounding rural areas.

Ключевые слова. Ростовская область, демографическая нагрузка, пространственное развитие, социально-экономическое развитие, территориальное районирование.

Keywords. Rostov region, demographic burden, spatial development, socio-economic development, territorial zoning.

Введение. Степень социально-экономического развития административно-территориальных образований любого порядка во многом определяется демографической обстановкой, которую характеризуют различные факторы, такие как, пространственная и временная дифференциации демографической нагрузки, доля трудоспособного населения, половозрастная структура общества. Учитывая многогранность демографических процессов, их развитие необходимо рассматривать на разных уровнях организации социальных, экономических, а также пространственных связей. Изучение данных процессов производилось на примере муниципальных образований и природно-ресурсных зон Ростовской области, которые в совокупности характеризуют общую структуру демографического развития и пространственной дифференциации региона. В Ростовской области на всех уровнях административно-территориального устройства прослеживается ряд тенденций, демонстрирующих негативный ход развития демографических процессов, наиболее значимыми из которых являются: дефицит трудовых ресурсов, увеличение демографической нагрузки и старение населения. Некоторые негативные тенденции выражены в области даже сильнее, чем в соседних регионах и стране в целом.

Материалы и методы. Использованы статистические данные по распределению населения в разрезе муниципальных образований и данные по возрастной структуре населения. Рассчитаны показатели общей, потенциальной и пенсионной демографической нагрузки для муниципальных образований региона. Проведен анализ пространственной дифференциации демографической нагрузки, зонирование области производилось путем объединения ее муниципальных районов в ТПАК – территориальные природно-антропогенные комплексы (природно-ресурсные зоны) [2].

В данном исследовании под демографической нагрузкой авторы понимают обобщенную количественную характеристику возрастной структуры населения, характеризующую нагрузку со стороны неработающей части населения на работающую [3].

При этом демографическая нагрузка складывается из двух составляющих: потенциальной нагрузки (коэффициента потенциального замещения) и пенсионной нагрузки. Коэффициент потенциальной нагрузки был рассчитан как отношение количества населения в возрасте от 0 до 15 лет к числу трудоспособного населения определенной территории. Пенсионная нагрузка для всех муниципальных образований была рассчитана как отношение числа пенсионеров к числу трудоспособных.

Общая демографическая нагрузка определялась суммой этих двух коэффициентов. Расчет коэффициентов демографической нагрузки для природно-ресурсных зон Ростовской области проводился аналогичным образом, но ему предшествовал подготовительный этап, который заключался в сборе информации о численности населения необходимых возрастных групп для каждого административно-территориального образования региона и их суммирования для получения возрастной структуры каждой природно-ресурсной зоны. На основании этих расчетных данных и проводился дальнейший анализ.

Для анализа характеристик расселения применены, статистический, картографический, балансовый методы исследования.

Результаты и обсуждения. В условиях современной рыночной экономики пространственное развитие территорий приобретает все большую значимость, однако оно не может рассматриваться без учёта демографического развития. Для оценки демографической ситуации в Ростовской области был выбран комплекс показателей, характеризующих демографическую нагрузку.

Коэффициент общей демографической нагрузки, является важнейшим индикатором, отображающим общую социально-экономическую ситуацию в Ростовской области. В долгосрочной динамике этот показатель возрастает, с 2005 по 2017 год увеличившись на 29,4 % [4] (табл. 1.).

Данная ситуация определяется рядом социально-экономических факторов, в первую очередь, интенсивным процессом старения населения. Доля пожилых в Ростовской области составляет 27,6 %, что значительно выше как уровня ЮФО (26,6 %), так и России в целом (25,4 %). По показателю доли детей Ростовская область также отстаёт на фоне округа и страны. Так, доля детей в области составляет всего 17 %, что на 1,1 % меньше чем в ЮФО и на 1,6 чем в РФ [7]. Но, несмотря на изначально меньшую долю детей, в динамике их число непрерывно увеличивается, за счёт постепенного улучшения качества жизни, вхождения в детородный возраст более многочисленного поколения, стимулирующих мер демографической политики государства. Вместе с этим, в области интенсивно идёт процесс старения населения, растет доля пожилых возрастов, что в совокупности ведет к пропорциональному сокращению доли трудоспособного населения (61,6 до 55,4% за 13 лет) и увеличению общего коэффициента демографической нагрузки. Помимо демографической нагрузки возрастает и кадровый дефицит [8], который является существенной проблемой для области, особенно в территориальном аспекте: в данном случае наблюдается типичный дисбаланс присущий дихотомии центр-периферия. На современном этапе развития обеспеченность трудовыми ресурсами в области ниже среднего. [9]

Депопуляция ведет к ежегодному сокращению рабочей силы области, но этот процесс отчасти компенсируется положительным сальдо миграции. Экономический потенциал территории, выраженный высокой концентрацией крупных промышленных предприятий, в сочетании с развитыми сельским хозяйством, плотной транспортно-логистической сетью, и широкопрофильной сферой услуг предоставляет больше трудовых мест и возможностей для реализации потребностей населения, привлекающих трудовые ресурсы с соседних субъектов и стран. В результате, в настоящее время доля трудоспособного населения в Ростовской области практически идентична показателю по ЮФО (55,3 %) и даже незначительно выше, чем в соседнем Краснодарском крае (55,1 %) [7]. 

Для более детального анализа демографические процессы необходимо рассматривать с точки зрения их пространственной дифференциации внутри Ростовской области.  Авторы в своей работе исходят из того, что потенциальная нагрузка, которая дает представление о возможности потенциального замещения трудоспособного населения со стороны подрастающего поколения, является положительным фактором, пенсионная нагрузка, наоборот, фактор, негативно влияющий на социально-экономическое развитие территории. Критерии оценки демографической нагрузки представлены в таблице 2.

Анализируя пространственную дифференциацию демографической нагрузки, помимо административно-территориальных единиц, авторы используют природно-ресурсное зонирование территории Ростовской области. На основании природного потенциала территории (включая климатический, ресурсный и экологический потенциалы) область разделена на 7 ТПАК: Северо-Западный, Северо-Восточный, Донецкий, Юго-Западный, Юго-Восточный, Центральный и Южный [2]. Все природные зоны региона и входящие в них районы можно условно разделить на группы: с высокими, повышенными, средними, пониженными и низкими показателями (табл. 3, рис. 1).

На дифференциацию показателей демографической нагрузки внутри Ростовской области оказывают влияние различные факторы, среди которых важнейшими являются дисбаланс в социально-экономическом развитии, различная степень транспортной доступности, природные условия и факторы.

Повышенная демографическая нагрузка наблюдается в Юго-Западном ТПАК, однако в сравнению с другими зонами области, нагрузка на трудоспособное население здесь самая низкая, что связано с тем, что рассматриваемый ТПАК является ядром центрального ареала расселения, генерируя основную часть экономического потенциала области, таким образом, привлекая в большом количестве рабочую силу. Следовательно, при повышении числа трудоспособных демографическая нагрузка снижается. Ключевым фактором, определяющим данное положение зоны, является размещение в ней административного центра – г. Ростова-на-Дону. Так, крупная Ростовская агломерация с населением около двух миллионов человек, включающая в себя города: Ростов-на-Дону, Таганрог, Батайск, Азов, Новочеркасск и прилегающие Азовский, Аксайский, Багаевский, Кагальницкий, Мясниковский районы, образуют единую сеть социально-экономических связей, оказывающих большое влияние на развитие самой зоны и всего региона в целом [10]. В данной зоне сконцентрированы большинство ведущих научных, образовательных и исследовательских центров; инновационных предприятий, а также развиты культурно-досуговые, социальные формы инфраструктуры, удовлетворяющие высшие потребности населения. Также в рассмотренной зоне наиболее развит промышленный сектор, в особенности в г. Новочеркасске, Ростове-на-Дону и Таганроге, а также функционируют крупные морские порты: Азов, Ростов, Таганрог. Агломерация, как и зона в целом характеризуется высокой связностью, при этом, стоит отметить, что наибольшую связь с ядром демонстрируют Батайск и Аксай и имеет место дисбаланс в транспортной доступности между городами агломерации и ее сельскими территориями. [11]

Все перечисленные факторы благоприятно влияют не только на показатели демографической нагрузки, но и на рост качества жизни населения в целом, привлекая мигрантов трудоспособного возраста. Основными донорами мигрантов здесь выступают Армения, Азербайджан, Украина и Таджикистан. [12] Среди всех муниципальных образований данного ТПАК, самая низкая демографическая нагрузка наблюдается в городах: Ростов-на-Дону (695), Батайск (759) и Новочеркасск (673), а также в Аксайском муниципальном районе (712), в котором город-спутник Ростова-на-Дону, Аксай, концентрирует в себе 40% всего населения района. Повышенная демографическая нагрузка свойственна для г. Таганрога (878), Куйбышевского (883) и Неклиновского районов (887).

Прочие ТПАК области отличаются высокой демографической нагрузкой, однако она также неоднородна. Второй лучший показатель общей демографической нагрузки характерен для Юго-Восточного ТПАК, что обусловлено развитым животноводческим сектором. Ведением животноводства занимаются иммигрирующие с Северного Кавказа народы, которые, в свою очередь, восполнили убывающее русское население трудоспособного возраста, эмигрирующее в основном на юго-запад области. Таким образом, произошло замещение населения посредством миграционных связей, что помогло сбалансировать демографическую нагрузку в данной зоне и сформировало наиболее выгодные условия для дальнейшего развития агроиндустриального центра. Кроме того, в данной зоне наблюдаются самые высокие показатели потенциальной нагрузки, что также объясняется этническим составом, для которого в большей степени, чем в соседних территориях, свойственен высокий коэффициент фертильности и устойчивость брачного союза, в отличии от русского населения области среди которого высок уровень разводов [13], что может является следствием происходящих ныне социальных транзиций т.е. глубинных изменений кодовых социальных ценностей особенно в сфере брачно-семейных отношений. [14] Минимальными значениями демографическая нагрузки обладают Заветинский (776), и Орловский (797) районы, а максимальные показатели характерны для Ремонтенского района (903).

Аналогичная демографическая нагрузка наблюдается и во втором крупнейшем промышленном центре области – Донецком ТПАК. Его отставание от Юго-Западного ТПАК связано с закрытием с 2000-х годов выработанных угледобывающих шахт – основного сектора экономики данного региона. Реструктуризация угледобывающего сектора способствовала сокращению большей части населения, занятой в этой сфере труда, что увеличило отток трудоспособного населения в соседние районы. Несмотря на то, что с 2016 года городские округа Донецкого ТПАК попали в план развития моногородов России, и в них начали открываться новые предприятия легкой и пищевой промышленности, принципиального изменения демографической ситуации к лучшему пока не произошло. Самая сложная демографическая ситуация сложилась в г. Гуково (914), Белокалитвенском (972) и Каменском (944) районах. Относительно благоприятная обстановка характерна для г. Шахты (834), Новошахтинска (814) и Красносулинского (706) района, что связано с более диверсифицированной структурой экономики (металлургический комбинат, швейное производство хлебокомбинат в Шахтах; химические предприятия, нефтеперерабатывающий завод, производство пластмассовых и пластиковых изделий в Новошахтинске; предприятия стройиндустрии в Красном Сулине) и работой государственных программ по поддержке и развитию шахтерских городов, что в совокупности позволяет несколько сдерживать отток населения.   

Центральный, Северо-Западный, Южный и Северо-Восточный ТПАК имеют самые высокие значения демографической нагрузки. Относительная стабильность демографической ситуации в Центральном ТПАК объясняется ее близким положением к развитому юго-западу области, связь с которым даёт больше возможностей для формирования устойчивого социально-экономического сектора. В крупнейшем городе зоны – Волгодонске – концентрируется многопрофильная промышленная база, специализация которой направлена на энергетическую, машиностроительную и станкостроительную сферы производства, что является благоприятной основой для поддержания устойчивых показателей развития трудовых ресурсов. Максимальные значения демографической нагрузки в Центральной зоне фиксируются в Мартыновском (910) и Семикаракорском (939) районах, а наиболее благоприятная ситуация характерна для Веселовского (798) и Константиновского (822). Северо-Западный и Северо-Восточный ТПАК, обнаруживают в себе типичные черты периферийного развития и характеризуются крайне негативной демографической ситуацией [15]. Трудоспособное население этих территорий стремится переехать в крупные города для повышения своего уровня жизни, молодежь массово уезжает учиться в Ростов-на-Дону и Воронеж. Показатели районов северо-запада колеблются в пределах от 923 в Верхнедонском районе до 825 в Кашарском. В южных районах наиболее негативная ситуация сложилась в Песчанокопском (939) и Целинском (883) районах. Самыми высокими значениями демографической нагрузки обладает Северо-Восточный ТПАК с наиболее негативными показателями в Милютинском (934) и Цимлянском (932) районах. Высокая нагрузка обусловлена не только отсутствием хорошей транспортной связи с развитыми зонами Ростовской области, но и менее плодородными каштановыми почвами, создающими менее благоприятные условия для ведения сельского хозяйства, нежели в Южной зоне, где аграрный сектор наиболее функционален. Также в данной территории практически отсутствуют крупные месторождения полезных ископаемых, что, как и в случае с малоразвитым сельскохозяйственным сектором, влияет на недостаток предприятий, создающих новые рабочие места для населения. Все эти негативные факторы побуждают к отъезду молодое экономически активное население, в результате чего в данной местности остаются лишь пожилые, которые самостоятельно не могут полноценно формировать положительную социально-экономическую обстановку. 

В Южном ТПАК самые высокие коэффициенты демографической нагрузки отмечены в Песчанокопском (939), Целинском (883) и Кагальницком (882) районах, а самый низкий в Егорлыкском районе (865).   Южный ТПАК, характеризующиеся повышенной нагрузкой сильно отдалена от экономических центров, не имеет развитой транспортной сеть и характеризуется низкой плотностью населения. Экономическое развитие в Южном ТПАК в большей степени получило сельское хозяйство и связанные с ним отрасли первичной переработки сельскохозяйственной продукции. Даже развитие сельского хозяйства здесь рискованное, в связи с частыми засухами и дефицитом пресных вод, большую часть вод в этой зоне получают из подземных источников, при этом вода отличается высокой минерализацией, что может негативно влиять на качество почв при ее регулярном использовании для полива.  Крупный промышленных предприятий и развитой сферы услуг в этой зоне также нет. 

Заключение. В Ростовской области пространственная дифференциация показателей общей демографической нагрузки имеет классическую модель распределения, где наименьшие показатели сосредоточены в областном центре (Юго-Западный ТПАК) с мощным социально-экономическим потенциалом и в Юго-Восточном ТПАК, с развитым животноводческим сектором. В свою очередь, высокая демографическая нагрузка характерна для периферийных районов с низко диверсифицированной экономикой.

Несмотря на достаточно негативную ситуацию в большинстве муниципальных образований, Ростовская область имеет потенциал для нормализации демографической ситуации. Это прежде всего возможно посредствам привлечения мигрантов на юго-запад области и дальнейшего поступательного развития научно-производственного кластера и сферы услуг в Юго-Западного и Донецкого ТПАК, что возможно реализовать применяя на практике концепцию инклюзивного роста [16], основой которой является активное вовлечение в процессы производства и распределения материальных благ все более широких категорий населения и снижение уровня дифференциации социально-экономического развития. В свою очередь в периферийных сельских муниципальных районах, характеризующиеся устойчивой депопуляцией имеет смысл развитие руральных рекреационных пространств, что поможет удержать молодое население и привлечь инвестиции [17].

Литература 

1. Белов В.Б., Роговина А.Г. Демографическая нагрузка на трудоспособное население // Бюллетень национального научно-исследовательского института общественного здоровья им. Н.А. Семашко. 2015. №2. С. 16-19
2. Иванченко А.М., Коновалов А.Н., Бессмертный И.В., Хованский А.Д., Латун В.В., Меринова Ю.Ю. Природный потенциал ландшафтов Ростовской области // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2019. №4. С. 62-70.
3. Райзберг Б.А. Современный экономический словарь. – 6-е изд., перераб. и доп. / Б.А. Райзберг, Л.Ш. Лозовский, Е.Б. Стародубцева. – Москва: ИНФРА-М, 2011
4. Бессмертный I.В., Кузменко Д.Р. Прасторавая дыферэнцыяцыя дэмаграфiчнай нагрузкi гарадоў Растоўскай вобласцi // Устойчивое развитие экономики: состояние, проблемы, перспективы: сб. трудов. – Пинск, 2020. С. 7-9
5. Статистический сборник «Сравнительные показатели социально-экономического положения городских округов и муниципальных районов Ростовской области. 2014»: Стат. сб./Ростовстат – Ростов-н/Д, 2015 – 395 c.
6. Статистический сборник «Сравнительные показатели социально-экономического положения городских округов и муниципальных районов Ростовской области. 2017»: Стат. сб./Ростовстат – Ростов-н/Д, 2018 – 395 c.
7. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2018: Р32 Стат. сб. / Росстат. − М., 2018. −1162 с.
8. Стрельченко Е.А. Региональный рынок труда: тенденции и тренды инновационного развития (на примере Ростовской области) // Terra Economicus. 2013. №3. С. 151-154
9. Рейтинг регионов России по обеспеченности трудовыми ресурсами // Экономические исследования. 2011. №7. С. 8-10
10. Меринов Ю.Н., Меринова Ю.Ю. Делимитация Ростовской агломерации // Интернет-журнал «Науковедение» 2014. № 6. С. 84
11. Миргородская Е.О. Оценка территориально-экономической связанности городов в агломерации (на примере Большого Ростова) // Вестник Волгоградского государственного университета. Серия 3: Экономика. Экология. 2017. № 4. С. 6-20
12. Денисова Г.С., Шурыгина Е.Г. Миграционная ситуация в регионах Юга России в 2019 г. в оценках экспертов // Гуманитарий Юга России. 2019. №6. С. 277-289
13. Бессмертный И.В., Меринова Ю.Ю., Латун В.В. Тенденции брачности и разводимости в Ростовской области // Естественные и технические науки. 2019. №2. С. 118-124
14. Силласте Г.Г. Социальные транзиции и формирование нового гендерного порядка // Женщина в российском обществе. 2019. №2. С. 3-16.
15. Сухинин С.А. Социально-экономическое районирование северо-восточной периферии Ростовской области в интересах формирования территориально сбалансированной концепции ее развития // Региональная экономика: теория и практика. 2015. № 21. С. 36-47
16. Краснокутский П.А., Змияк С.С., Володина Н.В. Инклюзивный подход как инструмент снижения уровня дифференциации социально-экономического развития регионов (на примере регионов Южного федерального округа) // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Общественные науки. 2018. №4. С. 178-187.
17. Семиглазова В.А. Сопряженность рурального рекреационного пространства и ареалов депопуляции в условиях Ростовской области: территориальный анализ // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Естественные науки. 2013. №5. С. 74-79.

УДК 338.3

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10069 

Применение открытой OC MINDSPHERE в цифровой трансформации высокотехнологичных предприятий

Application of the open OS MINDSPHERE in the digital transformation of high-tech enterprises

Милованов Павел Дмитриевич, кандидат экономических наук, доцент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) «МАИ», г. Москва

Milovanov Pavel D. kaf507@mai.ru

Пантелеева Раиса Анатольевна, старший преподаватель, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) «МАИ», г. Москва

Panteleeva Raisa A. k501@mail.ru

Аннотация. Статья посвящена особенностям применения открытой операционной системы MindSphere в цифровой трансформации высокотехнологичных предприятий. В теоретической части статьи отмечается, что в настоящее время цифровая трансформация уже оказывает огромное влияние на различные аспекты бизнеса, такие как стратегия, управление партнерами, производство, ценообразование, продажи, продвижение и оргструктура. Определена основная задача платформы MindSphere, которая заключается в обеспечении быстрого и экономически эффективного подключение парка оборудования, сбора и анализа данных с целью получения значимых для производства и бизнеса результатов. Платформа MindSphere объединяет все источники данных: управление жизненным циклом продукта (PLM), планирование ресурсов предприятия (ERP), системы управления производством (MES), системы управления качеством (QMS), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и IOT в один аналитический центр. В ходе проведенного анализа авторами было установлено, что операционная система MindSphere позволяет эффективным образом осуществлять унификацию, поиск, фильтрацию и анализ данных с учетом контекста, что дает значительный синергетический эффект и обеспечивает базу для интеллектуального принятия решений и следовательно значительно снижает затраты и время на поиск источников проблем, позволяет сосредоточиться на оптимизации изделий, производства и обслуживания с учетом создания стоимости и повышения удовлетворенности клиентов. Авторы отмечают, что внедрение решений IOT открывает владельцам бизнеса новое измерение во взгляде на их компанию, основанную на данных, а для самой компании обеспечивает недоступную ранее скорость операционной деятельности, прозрачность процессов и их оптимизацию, также на новый уровень поднимается безопасность труда и другие аспекты деятельности. В заключение статьи авторы приходят к выводам, что платформа MindSphere имеет все необходимые качества, чтобы быть в числе лидеров индустриального интернета вещей (IIOT), обеспечить возможность заказчикам качественным образом трансформировать IOT-данные в полезные бизнес-результаты. 

Summary. The article is devoted to the peculiarities of using the open operating system MindSphere in the digital transformation of high-tech enterprises. The theoretical part of the article notes that digital transformation is already having a huge impact on various aspects of business, such as strategy, partner management, manufacturing, pricing, sales, promotion and organizational structure. The main task of the MindSphere platform has been identified, which is to provide a quick and cost-effective connection of a fleet of equipment, collection and analysis of data in order to obtain significant results for production and business. The MindSphere platform brings together all data sources: Product Lifecycle Management (PLM), Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution Systems (MES), Quality Management Systems (QMS), Customer Relationship Management (CRM) and IOT into one analytical center. In the course of the analysis carried out by the authors, it was found that the MindSphere operating system allows for efficient unification, search, filtering and analysis of data in a context-sensitive manner, which gives a significant synergistic effect and provides a basis for intelligent decision-making and therefore significantly reduces the cost and time for finding sources. problems, allows you to focus on optimizing products, production and services for value creation and increased customer satisfaction. The authors note that the implementation of IOT solutions opens up a new dimension to business owners in looking at their company based on data, and for the company itself it provides the previously unavailable speed of operating activities, transparency of processes and their optimization, and also raising labor safety and other aspects of activities to a new level. … In conclusion, the authors conclude that the MindSphere platform has all the necessary qualities to be among the leaders of the industrial Internet of Things (IIOT), to provide customers with the ability to qualitatively transform IOT data into useful business results.

Ключевые слова: цифровая трансформация производства, промышленный интернет, цифровые платформы, передовые ИТ-решения, улучшение бизнес-процессов.

Key words: digital transformation of production, industrial Internet, digital platforms, advanced IT solutions, improvement of business processes.

Введение

Поддержание конкурентоспособности в современном производстве требует от компаний не только выпуска продукции самого высокого качества, но и максимизации операционной эффективности в глобальных цепочках создания стоимости. Одним из основных факторов, оказывающих давление на рентабельность в различных отраслях промышленности, являются незапланированные простои и отказы оборудования, ведущие к остановке критических сегментов производства. Чаще всего эти проблемы связаны с отсутствием прозрачности в производительности и режимах работы машин и станков, которые не позволяют прогнозировать и предотвращать сбои систем. Согласно последним исследованиям, только 5% всех доступных промышленных данных используются предприятиями для повышения операционной эффективности. Цифровая трансформация уже оказывает огромное влияние на различные аспекты бизнеса, такие как стратегия, управление партнерами, производство, ценообразование, продажи, продвижение и оргструктура. Координация в проектировании и производстве, аналитика данных о продукте и производстве, улучшение сервисов послепродажного обслуживания в дальнейшем должны стать постоянными – как залог устойчивости и эффективности бизнеса.

Для извлечения максимума из всего богатства данных, генерируемых «умной» техникой, необходим «цифровой двойник» цепочки создания продукта – виртуальная копия его жизненного цикла. Необходимо собирать в режиме реального времени и анализировать достоверные данные от уже установленного парка производственного оборудования, систем управления технологическими процессами, логистических и PLM, ERP, MES, MOM-систем. Извлечение, сбор и интеллектуальный анализ этих данных в целях своевременной выработки и принятия оптимальных управляющих решений являются критическим фактором успеха трансформации к гибкой, цифровой модели производства.

Теоретическая основа

В производственных и сервисных подразделениях концерна Siemens уже много лет разрабатывались подходы, технологии, методы сбора и анализа производственных данных для оптимизации затрат, повышения гибкости и роботизации производства, улучшения проектирования и обслуживания изделий. Были созданы различные математические модели предиктивной аналитики работы оборудования, базы промышленных знаний, алгоритмы анализа поставок и сбыта, управления и оптимизации производственными цепочками, которые применялись на различных «цифровых» предприятиях [6].

Операционная система (ОС) MindSphere призвана поддержать более широкий спектр промышленных предприятий на пути цифровой трансформации, предложив им платформу для разработки и интеграции в эту платформу собственных приложений и сервисов, что будет способствовать дальнейшему развитию инноваций в области IOT. Software AG внедрила в ОС MindSphere масштабируемые компоненты своей цифровой бизнес-платформы, чтобы обеспечить клиентам возможности гибкого управления сетями, состоящими из миллионов конечных устройств. Открытая ОС MindSphere, предоставляемая по принципу «платформа как услуга» (PaaS), позволяет развить обширную экосистему партнеров и организовать доставку новых приложений, на основе которых разрабатываются новые бизнес-модели, например, в областях профилактического технического обслуживания, управления данными об энергопотреблении и оптимизации ресурсов. Простой доступ к операционной системе особенно важен, поскольку он дает возможность использовать открытые интерфейсы (API) для разработки OEM-продуктов и приложений по заказу клиентов, а также открытых стандартов подключения (например, OPC UA). Таким образом, ОС MindSphere образует фундамент для новых бизнес-моделей [2].

Основная задача платформы MindSphere – обеспечить быстрое и экономически эффективное подключение парка оборудования, сбор и анализ данных с целью получения значимых для производства и бизнеса результатов. Компании могут использовать MindSphere для создания замкнутого цикла производства, для бесшовной интеграции операционных данных по всей цепочке создания стоимости. Архитектура MindSphere имеет несколько уровней [8]. Сама облачная платформа занимает в ней центральное место, обеспечивая все сервисы и интерфейсы, необходимые для работы слоя приложений, разрабатываемых партнерами, заказчиками и компаниями концерна Siemens. Слой сбора данных позволяет подключать различные источники данных – от двигателей и промышленных контроллеров до различных ИТ-систем предприятия и внешних облачных сервисов. Все эти слои «нанизаны» на систему идентификации и защиты, в частности, все передаваемые в платформу данные защищены SSL/TLS-шифрованием с длиной ключа 256 бит. В слое платформы MindSphere предусмотрено защищенное хранилище данных и единый шлюз аутентификации и доступа к данным MindSphere Gateway. В целом, вопросам информационной безопасности на всех уровнях MindSphere уделяется приоритетное внимание, а решения по обеспечению кибербезопасности, используемые в MindSphere, основаны на международных стандартах ISO 27001, IEC 62443 и др., что обеспечивает высочайший уровень защиты [5].

Важной особенностью слоя платформы, основанного на решении с открытым исходным кодом Cloud Foundry, является возможность работы в различных облачных средах и инфраструктурах виртуализации ресурсов. В настоящее время платформа MindSphere доступна в IaaS-облаке Amazon Web Services, в самых ближайших планах производителя – обеспечить работу MindSphere в Microsoft Azure и далее и в других облачных средах. Слой сбора данных MindConnect призван обеспечить быструю и бесшовную интеграцию с существующими источниками данных, ИТ-системами и устройствами как от Siemens (например, ПЛК Simatic S7–1500 или системы ЧПУ Sinumerik 840D sl), так и от других производителей. Для этого могут быть использованы готовые аппаратные шлюзы MindConnect Nano и MindConnect IoT2040, поддерживающие открытые протоколы S7 и OPC UA. Для подключения устройств может быть использована библиотека с открытым исходным кодом MindConnect Lib, которая позволяет встраивать программные агенты передачи данных в платформу MindSphere практически в любое оборудование, оснащенное микропроцессором и аппаратным интерфейсом сопряжения [1].

Производственное оборудование, машины и станки могут создавать большие потоки данных и сигналы, генерируемые с высокой частотой. Анализ этих сигналов позволяет контролировать и прогнозировать работу оборудования, сравнивая данные реально функционирующей системы с ее цифровой моделью, выявлять аномалии и отклонения. Во многих случаях полностью передавать «сырые», необработанные исходные данные в облачную IoT-платформу неэффективно и дорого с точки зрения пропускной способности каналов связи. Для решения задач обработки сигналов и потоковых данных платформа MindSphere предлагает дополнительные инструменты мониторинга и анализа состояния оборудования «на месте», то есть на производственной площадке. Подсистема CMS X‑Tools – это система мониторинга состояния (Condition Monitoring System, CMS) от Siemens, которая включает библиотеки и инструменты анализа сигналов. Интеграция CMS X‑Tools может обогатить решение на основе MindSphere эффективными возможностями спектрального и вибрационного анализа сигналов частотой до 192 кГц, динамической корреляции потоков данных, поиска аномалий и выявления трендов [4].

Предварительно обработанные и сжатые данные затем передаются на облачную платформу MindSphere для последующего анализа, например, в контексте смежного оборудования и истории его работы. Программные компоненты CMS X‑Tools не нуждаются в специализированном оборудовании и могут быть установлены как на промышленные компьютеры производства компании Siemens, так и на любой стандартный компьютер или сервер под управлением ОС Windows. Решение поддерживает широкий набор быстро подключаемых устройств, которые не требуют дополнительных модулей интеграции с платформой MindSphere [2].

Методология

В качестве методов исследования используется аналитическая оценка прогнозов развития технологий построения и развития цифровых предприятий представленной экспертами компании Siemens PLM Software. Исследование строится на всестороннем анализе и последующей оценке основных результатов реализации процессов технологической трансформации промышленности, с последующим определением ее ключевых областей и направлений. Анализ основан на материалах отечественных и зарубежных ученых, данных представленных ведущими высокотехнологичными предприятиями. Рассмотрим составные компоненты платформы MindSphere [7]:

Исследование и визуализация:

• инструменты исследования, аналитики и визуализации данных на основе Tableau;
• поиск проблемных точек;
• анализ трендов и поиск оптимальных решений.

Создание процессов:

• создание процессов обработки, обогащения данных, реагирования на события на основе Node-RED;
• процессы запускаются вручную, на основе временных событий (или порогов) или через RESTful API.

Анализ потоков:

• быстро настраиваемое приложение для анализа потоков/серий от устройств;
• быстрый анализ и отображение данных для эффективного понимания работы инсталлированного парка;
• передача результатов клиентам и партнерам.

Построение отчетов:

• на основе решения TIBCO Jaspersoft, создание индивидуальных отчетов и панелей отображения данных;
• комбинация различных источников данных, поиск зависимостей и связей в данных;

Моделирование:

• построение предиктивных моделей, включая машинное обучение;
• различные алгоритмы, и библиотеки, включая. TensorFlow, Spark MLlib, NumPy, Scikit Learn, Keras, SciPy, Matplotlib, Pandas, Theano Hi Pengcheng.

Платформа MindSphere объединяет все источники данных: управление жизненным циклом продукта (PLM), планирование ресурсов предприятия (ERP), системы управления производством (MES), системы управления качеством (QMS), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и IOT в один аналитический центр. ОС MindSphere позволяет [5]:

• осуществлять поиск и анализ данных от поставщиков, производителей и клиентов в течение нескольких секунд;
• показывает полную картину всей цепочки создания стоимости;
• дает возможность замыкать цепочки между проектированием, производством и эксплуатацией продукта;
• предоставляет инструменты быстрого контекстного поиска, анализа качества данных, анализа производительности и визуализации.

Следовательно ОС MindSphere позволяет эффективным образом осуществлять унификацию, поиск, фильтрацию и анализ данных с учетом контекста, что дает значительный синергетический эффект и обеспечивает базу для интеллектуального принятия решений. Это значительно снижает затраты и время на поиск источников проблем, позволяет сосредоточиться на оптимизации изделий, производства и обслуживания с учетом создания стоимости и повышения удовлетворенности клиентов [2].

Используя веб-инструменты графического конфигурирования связей, можно в контексте MindSphere создать гибкую интеграцию, объединяющую корпоративные системы, как в облаке, так и локально.

MindConnect API. Интерфейс программирования приложения, позволяющий заказчику как программировать, так и использовать специальные коннекторы взаимодействующие со стандартным API MindSphere.

MindConnect Integration. Опция подключения нескольких систем управления данными к MindSphere, включая системы планирование ресурсов (ERP), управления производством (MES) и диспетчерского управления и сбора данных (SCADA).

MindAccess Developer Plan. План разработчика, обеспечивает создание надежных «IOT»-приложений, используя глубокую аналитику и сервисы, включая управление данными, интеллектуальное обучение и визуализацию, чтобы ускорить процесс разработки. Разработчики могут легко разрабатывать, регистрировать и проверять свои приложения, а также получать доступ к постоянно расширяющемуся списку API и сервисов.

MindAccess Operator Plan. План оператора, который обеспечивает выделенную среду для запуска производственных приложений. Системные администраторы могут беспрепятственно управлять, запускать, отслеживать и публиковать приложения для клиентов и партнеров, используя MindSphere Store.

Цифровизация производства предполагает изменения на всех уровнях [3].

Уровень бизнеса:

• новое конструкторское мышление, фокус на клиентов;
• активная экосистема (открытые инновации, расширенное предприятие, обмен данными);
• модульная структура продуктов и сервисов;
• инновационная культура, гибкость и ориентированность на риск.

Операционный уровень:

• преобразования в проектировании, производстве, маркетинге, продажах, сервисе;
• новые компетенции и роли (продажа новых ценностей, аналитика данных, новые услуги);
• изменения в оргструктуре (новые знания, новая культура, опыт клиента, общая ответственность).

Технологический уровень:

• фокус на масштабируемость, модульность и повторное использование;
• аналитика данных жизненного цикла;
• инфраструктура данных, защита информации;
• гибкость операционной деятельности и минимизация операционных рисков.

Ни один проект IOT (Интернета Вещей) не может быть оторван от специфики бизнеса компании клиента, именно поэтому ни одно из технических или организационных решений не может быть принято без обоюдной подготовительной работы. Итогом такой работы является бизнес-план внедрения IOT–решения. Бизнес-план является лишь гипотезой о том, насколько эффективным окажется решение в действительности, и эта гипотеза проверяется на обязательном этапе пилотного внедрения на малых объемах (короткий срок, малое количество физических объектов и т.п.). Как правило, стоимость такого «пилота» значительно ниже полномасштабного внедрения и будущей выгоды и оправдывает его проведение. Общий подход к решению задач с помощью IOT включает в себя [1].

Сбор, накопление и анализ данных. Этот этап может быть сокращен, если уже есть накопленные данные и опыт в предметной области.

Создание и увязывание моделей. Включает верификацию моделей и определение основных граничных условий их функционирования.

Определение общих правил и автоматизация. Правила реагирования, включая автоматизацию процессов принятия решений.

Внедрение решений IOT открывает владельцам бизнеса новое измерение во взгляде на их компанию, основанную на данных. Для самой компании обеспечивает недоступную ранее скорость операционной деятельности, прозрачность процессов и их оптимизацию. Также на новый уровень поднимается безопасность труда и другие аспекты деятельности. На этапе технической реализации специалисты выполняют [8]:

• разработку сетевой и программной архитектуры решения;
• подготовку ИТ-инфраструктуры, если это необходимо, работа может осуществляться как с мощностями клиента, так и в облачном или гибридном размещении;
• разработку кода клиентских и серверных приложений, а также встроенного программного обеспечения;
• функциональное, интеграционное и нагрузочное тестирование;
• разработку документации.

Рассмотрим ценность цифровой трансформации существующей на предприятии ИТ-инфраструктуры с помощью ОС MindSphere.

Производитель оборудования:

• повышение эффективности/снижение затрат на гарантийную поддержку;
• визуализация и контроль установленного парка;
• автоматическое оповещение о сбоях и авариях;
• новые бизнес модели и услуги;
• направленное обеспечение гарантированного уровня надежности;
• улучшение продуктов через обратную связь и анализ работы;
• использование эксплуатационных данных для проверки, оптимизации моделей и инжиниринга.

Оператор оборудования:

• повышение продуктивности/времени работы оборудования;
• предсказание сбоев для превентивного обслуживания, снижение времени простоев или незапланированных остановок работы;
• оптимизация парка;
• оптимальная конфигурация и максимальная загрузка оборудования, анализ пиков, потребление энергии и т.п.;
• повышение эффективности обслуживания оборудования;
• удлинение циклов обслуживания за счет оптимальной работы. 

Результаты

Задачи оптимизации производства, конечно, не ограничиваются только мониторингом и диагностикой промышленного оборудования. Нужно оперативно учитывать состояние склада, информацию от поставщиков и заказчиков, параметры качества сырья и продукции и т.п. Приложение MindSphere Product Intelligence включает все необходимые интерфейсы и инструменты для сбора и анализа данных из различных источников (поставщиков, производителей и клиентов) в комбинации с промышленными данными. Решение позволяет осуществлять унификацию, поиск, фильтрацию и анализ данных с учетом контекста (например, партии продукта, поставки комплектующих, условий производства, условий эксплуатации). Это обеспечивает возможность интеллектуального принятия решений, снижения затрат и времени на поиск источников проблем [8].

Вне зависимости от своего назначения ключевыми характеристиками IIoT-платформ и приложений, принципиально отличающих их от «традиционных» средств автоматизации, к которым можно отнести и практически все отечественные разработки «IIoT-платформ», являются [5].

Облачная (публичная, гибридная) модель предоставления функций приложений, что, в отличие от модели продажи лицензий для on-premise инсталляций позволяет провайдеру/разработчику накапливать и анализировать данные всех подключенных пользователей приложения. Массив данных и модели их анализа – основной актив любого разработчика таких приложений, на который ориентируются стратегические инвесторы при оценке стоимости разработчика.

Открытость – платформы и сервисы осуществляют интенсивный двусторонний информационный обмен с большим разнообразием внешних систем. Обязательна API-интеграция с ERP и учетными приложениями, с приложениями PLM/SLM, системами поставщиков и покупателей с реализацией сквозной прослеживаемости.

Полнофункциональность – за счет формирования экосистем, состоящих из «базовых» и аналитических IIOT-платформ, приложений IOT ERP и IoT PLM, суммарный функционал таких IIOT-экосистем охватывает бизнес-процессы учета и планирования верхнего уровня (ERP, BI), так и производственные процессы исполнения планов (АСУТП), а также процессы управления продуктами и сервисами на всем их жизненном цикле (PLM/SLM).

Многие предприятия концерна Siemens уже провели глубокую интеграцию аналитики MindSphere в сквозные процессы производства и проектирования изделий. Завод промышленных контроллеров семейства Simatic с помощью аналитики и обмена данными между облачной платформой MindSphere, MES-системой Simatic IT, PLM-системой Teamcenter и ERP-системой SAP смог достичь 75-процентной автоматизации процессов производства для более чем 1 тыс. вариантов изделий. В зависимости от размещенных клиентами заказов завод перестраивает производственные линии в автоматическом режиме до 350 раз в день [6]. Оптимизация загрузки оборудования и процессов позволила увеличить объем продукции в девять раз с начала производства на тех же площадях и притом же количестве персонала. Благодаря адаптивному контролю качества технологических процессов и комплектующих выход годных изделий достигает 99,85%. 

Выводы/результаты

Благодаря быстрому развитию информационных и коммуникационных технологий, а также устойчиво формирующемуся спросу на IOT-решения на рынок ежегодно выходят десятки IOT-платформ. При этом предыдущий опыт развития платформ в таких областях, как социальные сети, транспорт, гостиничный бизнес, и других сегментах показывает, что в результате конкурентного отбора и последующей консолидации на финишную прямую доминирования в своей области выходят три-пять платформ, как обладающих техническими преимуществами, так и предлагающих выгодные и эффективные бизнес-модели. Платформа MindSphere глобальная партнерская экосистема, которая обеспечивает устойчивое предложение IOT решений и гибкие сервисы для соответствия требованиям клиентов. MindSphere предоставляет партнерам беспрецедентную возможность участвовать в цифровом преобразовании компаний независимо от отрасли или размера. Заказчики могут оптимизировать всю цепочку создания стоимости, от проектирования и производства до производительности.

Неготовность российских промышленных предприятий к кардинальной цифровой трансформации является основным сдерживающим фактором для развития экосистем IIOT-платформ и приложений в России. В этой связи российским разработчикам IIOT-платформ и приложений важно понимать, что формирующаяся в настоящее время глобальная экосистема облачных IIoT-приложений и приложений, каждое из которых выполняет свою роль и взаимодействует с другими, пока открыта для новых игроков.

Используя веб-инструменты графического конфигурирования связей, можно в контексте MindSphere создать гибкую интеграцию, объединяющую корпоративные системы, как в облаке, так и локально, а значит, платформа MindSphere имеет все необходимые качества, чтобы быть в числе лидеров индустриального интернета вещей (IIOT), обеспечивающих возможность заказчикам трансформировать IOT-данные в полезные бизнес-результаты. При этом платформа стимулирует развитие широкой экосистемы партнеров, строящих бизнес на инновационных цифровых сервисах. Доступная в России, платформа MindSphere теперь открывает новые возможности цифровой эры также и для российских заказчиков и партнеров. 

Список использованной литературы

1. Исайченкова В.В. Обеспечение повышения конкурентоспособности промышленного предприятия в условиях цифровой экономики // Электронный научный журнал «Век качества». 2019. №2. С.91–105. [Электронный ресурс] − Режим доступа: http://www.agequal.ru/pdf/2019/219007.pdf (дата обращения: 09.02.2021 г.).
2. Абдикеев Н.М., Богачев Ю.С., Бекулова С.Р. Институциональные механизмы обеспечения научно-технологического прорыва в экономике России // Управленческие науки. 2019. Т. 9. № 1. С. 6–
3. Шамаева Н.П. Повышение роли инноваций как фактор устойчивого экономического роста // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2018. Т. 28. № 6. С.785–
4. MindSphere – облачная, открытая операционная система для интернета вещей, способствующая цифровой трансформации бизнеса // CAD/CAM/CAE Observer. 2017. №6. [Электронный ресурс] − Режим доступа: http://www.cadcamcae.lv/N114/68-76.pdf (дата обращения: 09.02.2021 г.).
5. Ananyin V.I., Zimin K.V., Lugachev M.I, Gimranov R.D., Skriprin K.G. (2018) Digital organization: Transformation into the new reality // Business Informatics, No. 2 (44), pp.45–54. DOI: 10.17323/1998-0663.2018.2.45.54.
6. Snowden D. Complex acts of knowing: Paradox and descriptive self-awareness // Journal of Knowledge Management. Vol. 6. No. 2. P.100–111.
7. Skripkin K.G. (2017). How environment influences on organizational design of educational institution: analytical instruments // Modern Information Technologies and IT Education. Vol. 12, no. 3, pp.225–236.
8. Kurtz C.F., Snowden D.J. The new dynamics of strategy: Sense-making in a complex and complicated world // IBM Systems Journal. 2003. Vol. 42. No. 3. P.462–483.