DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10438

Геоэкологические проблемы агропромышленного комплекса Чеченской Республики: использования земельных и почвенных ресурсов

Geoecological problems of the agro-industrial complex of the Chechen Republic: the use of land and soil resources 

Сатуева Лейла Ломалиевна, кандидат биологических наук, доцент кафедры «Экология и природопользование» ФГБОУ ВО «Чеченский государственный университет», 364024, Российская Федерация, г. Грозный, ул. Шерипова, 32

Satueva Leyla Lomashaliyevna, сandidate of Biological Sciences, Associate Professor of the Department of Ecology and Environmental Management, Chechen State University, 364024, Russian Federation, Grozny, Sherapova Street, 32 

Аннотация. Состояние почвенно-земельных ресурсов имеет определяющее значение для  развития агропромышленного комплекса, а следовательно от этого зависит продовольственная безопасность любой страны. Для Чеченской Республики это особенно важно быстрый рост населения с одной стороны и слабо развитый агропромышленный комплекс с другой, который пока еще не достиг уровня развития 1990 года. Геоэкологические проблемы сельского хозяйства в основном связаны с несоблюдением норм и требований технологий обработки и использования почвенно-земельных ресурсов, что приводит развитию деградационных процессов.

Summary. The state of soil and land resources is of decisive importance for the development of the agro-industrial complex, and therefore the food security of any country depends on it. For the Chechen Republic, this is especially important for the rapid growth of the population on the one hand and the poorly developed agro-industrial complex on the other, which has not yet reached the level of development in 1990. Geoecological problems of agriculture are mainly associated with non-compliance with the norms and requirements of technologies for the cultivation and use of soil and land resources, which leads to the development of degradation processes. 

Ключевые слова: почвенно-земельные ресурсы, рациональное землепользование, геоэкологические проблемы, деградационные процессы.

Keywords: soil and land resources, rational land use, geoecological problems, degradation processes.

Исследования состояния агропромышленного комплекса и его влияния на окружающую природную среду Чеченской Республики представляется сейчас одной из самых актуальных задач.

Геоэкологические проблемы возникающие при деятельности агропромышленного комплекса сказываются главным образом на почвенно-земельных ресурсах.

При деятельности сельского хозяйство, естественно,  оно не может функционировать без оказание определенных воздействий на природную среду, главным образом на почвенные ресурсы, вызывая различные деградационные процессы, значительно снижающие плодородие, а следовательно и урожайность сельскохозяйственных культур.

Земельные ресурсы – земная поверхность, пригодная для проживания человека и для любых видов хозяйственной деятельности. Земельные ресурсы характеризуются величиной территории и ее качеством: рельефом, почвенным покровом и комплексом других природных условий.

На современном этапе формируется многоукладная система, которая призвана создать и объединить эффективно хозяйствующих на земле всех субъектов общества, начиная от государства, предприятий и кончая гражданами. Важнейшим результатом реформ стало появление многообразия форм собственности на землю и платность ее использования. Создается механизм государственного земельного кадастра и мониторинга [6].

В сельскохозяйственном производстве при использовании земельных ресурсов главным принципом должен стать рациональное землепользование, основанное на рациональном природопользовании.

Рациональное землепользование, которое по своей сути, есть геоэкономическое понятие, позволяющее достичь, хороший экономический эффект, от хозяйственной деятельности при малых финансовых вложений, но не только сохраняет, но и улучшает экологическое состояние земельных ресурсов.

Не соблюдение принципов рационального использования земельных ресурсов приводить к сокращении площади высоко плодородных земельных ресурсов, снижении урожайности сельскохозяйственных культур, значительно усугубляя  их экологическое состояние.

Все это вызвало значительный рост деградационных процессов, которые уже сейчас представляют одними если самыми серьезными геоэкологическими проблемами почвенно-земельного фонда страны, которые вызваны такими негативными процессами как химическим загрязнением и монгими процессами как засоление, уплотнение, подтопление и самое главное падает высокими темпами плодородие почв.

Геоэкологические проблемы агропромышленного комплекса делятся на три группы:

• К первой группе относят проблемы, которые связанны с деградационными процессами в  почвах связанные  снижением природного плодородия при серьезных отклонениях от ландшафтно-адаптивного  ведения сельскохозяйственного производства;
• Ко второй группе отнесены те проблемы которые возникают при орошении без соблюдения всех норм и требований технологии полива в тех или зональных условиях (вторичное засоление, подтопление, уплотнение, химическое загрязнение и др.)
• К третье группе отнесены проблемы, которые последние 25 лет в стране приобрели угрожающие размеры, отвод сельскохозяйственных земельных угодий под градостроительные и промышленные строительство.

Деградационные процессы в почвах это процессы, приводящие к потере почвой изначальных своих функциональных свойств как качественно, так и количественно, конечный итог этого процесса потеря природного плодородия почв.

Геоэкономические проблемы,  основаны на серьезных нарушениях агротехнологий сельскохозяйственного производства, которые должны обеспечивать природное плодородие почв.  Основные причины деградации это  серьезные отступления от систем севооборота в землеводческом производстве, нерациональное отношение к почве и немало важное значение имеет и агрономическая неграмотность землепользователя.

Выше перечисленный перечень деградационных процессов в земельных ресурсах, не малый урон наносится такими, как уплотнение почвенного слоя при применении тяжелых технических средств, засоление которое вызвано не нормированным применением удобрений, превышением кислотности, вызываемое при отсутствии известкования, но  и рядом других деградационными процессами.

Государственный мониторинг состояния земельных ресурсов показывает, что в стране продолжается, при чем высокими темпами процессы ухудшения качества земельных ресурсов

Как нам представляется без решения, причем безотлагательно, в не далеком будущем обеспечить продовольственную безопасность страны будет проблематичным.

Устойчивое развитие агропромышленного производство возможно только на основе оптимизации природопользования в отрасли при постоянном, причем расширенном воспроизводстве природного плодородия, это предусматривает переход на рельсы экологизации всего агропромышленного производства. В Чеченской Республике практически исключена практика применения химических удобрений и средств борьбы с вредителями сельскохозяйственных культур, поэтому продукция производимая экологически чистая.

Для успешного ведения сельскохозяйственного производства нужно провести комплексное обследование всего почвенно-земельного ресурса, только тогда можно будет говорить, более объективно о геоэкологическом состоянии агроландшафтов Чеченской Республики претерпевших за много лет очень серьезное антропогенное давление.

Это серьезно изменило природное равновесие  компонентов в экосистеме, активно протекают деградационные процессы, такие как засоление, химическое загрязнение, эрозионные процессы, уплотнение почвенного слоя и многие другие, которые, естественно, снижают в первую очередь урожайность сельскохозяйственных культур.

Одним из самых негативных последствий ведения сельскохозяйственного производства без соблюдения  всех норм и агротехнологий приводит, к снижении, зачастую и потери, в случае если протекают эрозионные процессы, природного плодородия.

Агроландшафты функционируют испытывая в разной степени техногенную нагрузку на все его компоненты, поэтому одним из главных принципов оптимизации природной среды и устойчивого развития важно прогнозировать возможные последствия этих воздействий, нужно рассчитать предел допустимого при этом, обязательно рассчитать условия адаптации к техногенным воздействиям.

При оптимизации природопользовании важно учитывать, что ландшафт, на который идет нагрузка, система целостная, в котором все взаимосвязано. Ландшафт, особенно его производный агроландшафт нужно рассмотреть как систему ресурсодержащая и ресурсовоспроизводящая, в тоже время человек живет и производит все блага здесь же. 

Список использованной литературы

1. Агроклиматический справочник по Чечено-Ингушской АССР. Грозный: Чечено-Ингушское книжное изд-во. 1960. 128 с.
2. Акимцев В.В. Почвы Малой Чечни. Труды СКАНИИ. № 32. Вып. 1. Ростов-на-Дону. 1928. 59 с.
3. Амосов А. Прогноз агропромышленного комплекса до 2003 года. / Экономист. 1998. № 12.
4. Чеченская Республика: природа, экономика и экология. Учебное пособие /И.А. Байраков, Э.Б. Болотханов, А.И. Авторханов, Х.Э. Таймасханов, И.Я. Шахтамиров. – Грозный: Издательство Чеченского государственного университета, 2006. – 375 с.
5. Географический атлас Чеченской Республики. – Грозный: Издательство Чеченского государственного университета, 2013.– 34 с.
6. Головлев А.А. (старший), Головлева Н.М. Почвы Чечено-Ингушетии. – Грозный: Чечено-Ингушское книжное изд-во. 1967. 80 с.
7. Головлев А.А., Головлева Н.М. О роли человека в изменении ландшафтов Чечено-Ингушетии // Сб. науч. Трудов «Человек и природа: пути оптимизации отношений». Орджоникидзе: Северо-Осетинский государственный университет. 1984. С. 85-96.
8. Головлев А.А., Головлева Н.М. Почвы Чечено-Ингушетии. Грозный: Книга. 1990. 352 с.
9. Головлев А.А. Горные ландшафты Чеченской Республики и особенности их освоения: дис. д-ра геогр. наук. М., 2005. 421 с.
10. Головлев А.А. Природно-ресурсный потенциал горной Чечни: (проблемы хоз. освоения, восстановления и охраны ландшафтов) / А. А. Головлев, И.С. Зонн, В.М. Чупахин. Ульяновск: Вектор-С. 2007. 294 с.
11. Государственный доклад «О состоянии и об охране окружающей среды Чеченской Республики в 2019 году». Грозный. 2020. 205 с.
12. Русин В.Ф. Горный и сельскохозяйственный потенциал Чечено-Ингушетии и его рациональное использование. Грозный: Книга. 1989. 256 с.
13. Чеченская Республика в цифрах. Краткий статистический сборник / Р.Д. Дигаев, Л.А. Турлуев, Х.С. Абушева и др. Грозный. 2010. 240 с.

Reference

1. Agroklimaticheskii spravochnik po CHecheno-Ingushskoi ASSR Groznyi CHecheno-Ingushskoe knizhnoe izd-vo. 1960. 128 s.
2. Akimtsev V V Pochvy Maloi CHechni Trudy SKANII 32 Vyp 1 Rostov-na-Donu 1928. 59 s.
3. Amosov A Prognoz agropromyshlennogo kompleksa do 2003 goda Ekonomist. 1998. №12.
4. CHechenskaia Respublika priroda ekonomika i ekologiia Uchebnoe posobie I A Bairakov E B Bolotkhanov A I Avtorkhanov KH E Taimaskhanov I IA SHakhtamirov Groznyi Izdatelstvo CHechenskogo gosudarstvennogo universiteta. 2006. 375 s.
5. Geograficheskii atlas CHechenskoi Respubliki Groznyi Izdatelstvo CHechenskogo gosudarstvennogo universiteta. 2013. 34 s.
6. Golovlev A A starshii Golovleva N M Pochvy CHecheno-Ingushetii Groznyi CHecheno-Ingushskoe knizhnoe izd-vo. 1967. 80 s.
7. Golovlev A A Golovleva N M O roli cheloveka v izmenenii landshaftov CHecheno-Ingushetii Sb nauch Trudov CHelovek i priroda puti optimizatsii otnoshenii Ordzhonikidze Severo-Osetinskii gosudarstvennyi universitet. 1984. S 85-96.
8. Golovlev A A Golovleva N M Pochvy CHecheno-Ingushetii Groznyi Kniga. 1990. 352 s.
9. Golovlev A A Gornye landshafty CHechenskoi Respubliki i osobennosti ikh osvoeniia dis d-ra geogr nauk. M. 2005. 421 s.
10. Golovlev A A Prirodno-resursnyi potentsial gornoi CHechni problemy khoz osvoeniia vosstanovleniia i okhrany landshaftov A A Golovlev I S Zonn V M CHupakhin Ulianovsk Vektor-S. 2007. 294 s.
11. Gosudarstvennyi doklad O sostoianii i ob okhrane okruzhaiushchei sredy CHechenskoi Respubliki v 2019 godu. Groznyi. 2020. 205 s.
12. Rusin V F Gornyi i selskokhoziaistvennyi potentsial CHecheno-Ingushetii i ego ratsionalnoe ispolzovanie Groznyi Kniga. 1989. 256 s.
13. CHechenskaia Respublika v tsifrakh Kratkii statisticheskii sbornik R D Digaev L A Turluev KH S Abusheva i dr Groznyi. 2010. 240 s.

УДК 338

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10437

Экономическое обоснование показателей качества перевозок городского транспорта 

Смирнова Жанна Венедиктовна, кандидат педагогических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород, ИПТД (Институт пищевых технологий и дизайна) – филиал НГИЭУ, г. Нижний Новгород

Мухина Мария Вадимовна, кандидат педагогических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Ватлецов Дмитрий Павлович, аспирант РАНХиГС кафедра история и археология, г. Нижний Новгород

Smirnova Zh.V., z.v.smirnova@mininuniver.ru

Mukhina M.V., mariyamuhina@yandex.ru

Vatletsov D. P., hellicer@mail.ru

Аннотация. В данной статье рассматривается экономическое обоснование показателей качества перевозок городского транспорта. В данном исследовании автором проведено сравнение двух автобусов ПАЗ-320302 (условно названным – автобус малой вместимости) и ПАЗ-320412-05 (условно названным – автобус большой вместимости). Расписаны преимущества данного транспорта. На основании показате­лей качества рассматривается эффективность использования подвижного состава. В статье проведена оценка качества транспортного обслуживания населения. Определен уровень качества и нормативы затрат времени одного пассажира на поездки.

Summary. This article discusses the economic substantiation of indicators of the quality of urban transport transportation. In this study, the author compared two buses PAZ-320302 (conventionally named – a low-capacity bus) and PAZ-320412-05 (conventionally named – a large-capacity bus). The advantages of this transport are described. On the basis of quality indicators, the efficiency of the use of rolling stock is considered. The article assesses the quality of transport services for the population. The level of quality and standards for the time spent by one passenger on travel have been determined.

Ключевые слова: экономическое обоснование, транспорт, эффективность, показатель качества.

Keywords: business case, transport, efficiency, quality indicator.

Пассажирский автомобильный транспорт превратился в один из основных и наиболее распространенных видов пассажирского транспорта страны. Он широко обслуживает транспортные потребности городского и сельского населения, обеспечивая массовые и индивидуальные перевозки пассажиров.

Основной задачей пассажирского автомобильного транспорта является полное и современное удовлетворение потребностей населения в перевозках, повышение эффективности и качества работы транспортной системы.

Актуальность данного исследования обусловлена современными условиями развития и совершенствования экономики. От транспортного обеспечения, его надежности, во многом зависят трудовой ритм предприятий, настроение людей.

Перевозка пассажиров в городах осуществляется автобусами различной вместимости. Располагая данными изучения пассажиропотоков на каждом маршруте, приступают к выбору рационального типа автобусов и определяют необходимое количество автобусов по периодам суток.

Подвижной состав автобусного транспорта должен соответствовать эксплуатационным требованиям, прежде всего в отношении общей вместимости, числа мест и расположения сидений, ширины дверей и удобства посадки и высадки, динамических качеств и проходимости. [6]

Так как разрабатываемый маршрут городской, то для обслуживания пассажиров предлагается автобус городского типа.

В данном исследовании проведем сравнение двух автобусов ПАЗ-320302 (условно названным – автобус малой вместимости) и ПАЗ-320412-05 (условно названным – автобус большой вместимости) таблица 1.

Перед каждым пассажирским автотранспортным предприятием или организацией стоит задача повышения качества обслуживания населения и эффективности использования подвижного состава [2]

Одним из показате­лей качества являлся коэффициент качества К_к, который определя­ется как отношение величины затрат времени на поездку при за­данных теоретически абсолютно комфортных условиях поездки t³_пер, к фактическим затратам времени на поездку в реальных усло­виях t^ф_пер [1]:

Среднесуточное расчетное время на поездку в теоретически ком­фортных условиях с параметрами р_тр =2 км/км², v_c=20 км/ч, t_и=5 мин определяется по формуле [1]:

где F – селитебная (застроенная) площадь города.

Для поездок в часы пик расчетное время определяется анало­гично, но с учетом поправок: t_и =3 мин, а первый член формулы (2) заменяется значением 11,75.

Рекомендуется определять показатель качества транспортного обслуживания в городах согласно выражению [1]:

где t_H – норматив времени, затрачиваемого пассажиром на поездку, мин (предполагалось установить 40 мин для городов с чис­ленностью жителей более 1 млн., 35 мин – от 500 тыс. до 1 млн., 30 мин – от 250 до 500 тыс., 25 мин – менее 250 тыс.);

t_ф– время, фактически затрачиваемое пассажиром на поездку, мин;

y_Н – нормативных коэффициент наполнения, рекомендуемый для городских перевозок в среднем не более 0,4, а в часы пик 0,8;

y_Ф – фактическое значение коэффициента наполнения;

R – показатель регулярности движения.

Оценку качества транспортного обслуживания населения в го­родах рекомендовалось проводить по данным таблица 2.

Нормативы затрат времени одного пассажира на поездки город­ским автобусом приведены в таблице 3.

Можно оценивать качество обслуживания пассажиров на каждом маршруте по часам суток и дням недели по­казателем регулярности движения R транспортных средств, опре­деляемым как:

где – количество рейсов, выполняемых по расписанию;

R_Ф – количество фактически выполняемых рейсов;

К_В.П.Р. – коэффициент выполнения плановых рейсов.

Регулярность движения является определяю­щим показателем качества обслуживания пассажиров, т. к. нару­шение расписания и графиков движения влечет за собой перепол­нение транспортных средств, увеличение затрат времени на ожида­ние, посадку, снижение скорости сообщения. С этим нельзя не согласиться, но и ограничиться одним показателем не представля­ется возможным [3].

По выше изложенным формулам произведем расчеты показателей качества перевозок пассажиров на исследуемом маршруте.

Для исследуемого маршрута:

Рассчитаем коэффициент качества К_и по часу пик:

К_и = (40/(59,6-6))*(0,8/0,914)*1 = 0,784 (Хороший)

Рассчитаем коэффициент качества К_и в среднем за сутки:

К_и = (40/23,23)*(0,3/0,914)*1 = 0,564 (Удовлетворительный)

По полученным данным из технологических расчетов и выше изложенных расчетов, построим векторные диаграммы отображающие уровень качества. Такое представление обеспечивает высокую наглядность возможностей и перспективных направлений повышения качества [4,5].

По данным диаграммы и расчетов можно сделать вывод, что маршрут реорганизован на отличном уровне. Уступает 7 показатель качества (степень неравномерности пассажиропотока). Повлиять на степень неравномерности пассажиропотока не имеется возможным.

Таким образом, на сегодняшний день совершенствование всей пассажирской транспортной системы города и оптимизация отдельных автобусных маршрутов особенно актуально. Социальное и экономическое развитие регионов не возможно без четко налаженного транспортного обеспечения. 

Список литературы 

1. Акулов, М.П. Пассажирский комплекс [Текст] / М.П. Акулов // Железнодорожный транспорт. – 2016. – №2. – С. 29-31
2. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2017 [Стат. сб.]. – М.: Росстат, 2017. – 1402 с.
3. Редактор Миротин Л.Б. «Эффективность логистического управления» Изд. Москва “Экзамен”, 2014 г. – 445 с.
4. Редактор Миротин Л.Б. «Логистика. Общественный пассажирский транспорт» Изд. “Экзамен”, 2014 г. – 222 с.
5. Бычков Д.А., Смирнова Ж.В. «Эксплуатация автомобильного транспорта» В сборнике: Перспективы развития технологий обработки и оборудования в машиностроении сборник научных статей 4-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. 2019. С. 48-50.
6. Бычков Д.А., Смирнова Ж.В. «Процесс обучения специалистов, связанных с техническим обслуживанием и ремонтом автомобилей, с помощью современного оборудования»
   В сборнике: Современные подходы к трансформации концепций государственного регулирования и управления в социально-экономических системах сборник научных трудов 8-й Международной научно-практической конференции. 2019. С. 83-84.

УДК 658.5.012.1 

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10436

Отечественный и зарубежный опыт применения инжиниринга

Domestic and foreign experience in the application of engineering

Романовская Елена Вадимовна, кандидат экономических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Андряшина Наталия Сергеевна, кандидат экономических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Назаркина Елена Сергеевна, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Ватлецов Дмитрий Павлович, аспирант, Нижегородский институт управления – филиал РАНХиГС, г. Нижний Новгород

Romanovskaya E.V., romanovskaya_ev@mininuniver.ru

Andryashina N.S., andryashina_ns@mininuniver.ru

Nazarkina E.S., nazarkinaes@std.mininuniver.ru

Vatletsov D.P., hellicer@mail.ru 

Аннотация. В статье рассмотрено возникновение и развитие инжиниринга, как сектора рыночной экономики, проанализирован зарубежный опыт применения инжиниринговых услуг и его отличительные особенности от отечественного, выявлены причины нахождения отечественного опыта в стадии становления и рассмотрены факторы, сдерживающие развитие российского инжинирингового рынка.

Summary. The article considers the emergence and development of engineering as a sector of the market economy, analyzes the foreign experience of using engineering services and its distinctive features from the domestic one, identifies the reasons for the domestic experience at the stage of formation and considers the factors that restrain the development of the Russian engineering market.

Ключевые слова: инжиниринг, инжиниринговые услуги, отечественный или зарубежный опыт применения инжиниринга.

Key words: engineering, engineering services, domestic or foreign experience in the application of engineering. 

В современном мире прослеживается диверсификация сферы услуг многих странах в результате усердной работы по повышению доли данного сектора в ВНП, что продвигает страны по ступени развития выше – в постиндустриальную стадию. Сектор услуг занимает первое место по числу занятости населения, так как включает в свой состав практически все виды услуг, среди которых одним из основных можно назвать инжиниринг –  комплекс услуг коммерческого характера (сферу деятельности которого можно считать независимым) по подготовке процесса производства, обслуживанию строительства таких объектов как: инфраструктурных, промышленных и др. [4].

Возникновение инжиниринга, как сектора рыночной экономики, берет свое начало в XX-ом веке в Великобритании, где первые формы его применения проявлялись в сфере строительства (продажа услуг инженеров), а именно: дорог, портов, систем энергоснабжения и др., в сфере промышленности инженерно-консультационные услуги начали предоставляться немного позднее и важной деталью того периода являлось обслуживание только внутреннего рынка. Отправной точкой дальнейшего развития инжиниринга стал его вывод за рубеж США, чему послужил военный период в 40-е годы XX-ого века (Вторая Мировая Война) – появилась острая необходимость в масштабных строительных работах (строительство аэродромов, портов, военных объектов и т.д.) в других странах. Данные заказы выполнялись в большинстве случаев частными инженерными фирмами США, но также уполномоченными в данном вопросе были специальные отделы американской армии [5].

После разрушительного периода того времени многие страны Европы испытывали высокую потребность в крупных проектах по восстановлению и и модернизации промышленности, а спустя некоторое время страны третьего мира – в масштабной индустриализации. Эта ситуация стала толчком в развитии и предоставлении комплексных инженерных услуг и проектов, включающих в себя (в большинстве случаев) специализированное обучение кадров, параллельное оказание содействия (технического) в освоении передаваемых технологий [8]. Благодаря данному явлению появилось разнообразие инжиниринговых услуг, сформировался и развился рынок:

Если рассмотреть зарубежный опыт применения инжиниринговых услуг, то, например, в США на сегодняшний день в данном направлении зарегистрировано порядка 25 тыс. фирм с разным профилем и объемом деятельности. Такие фирмы разделяются на:

• мелкие фирмы – имеют преимущественно узкую специализацию, то есть их сфера деятельности ограничивается консультированием по частным вопросам, таким как составление балансов, выбор земельных участков и др.;
• фирмы-гиганты – специализируются на выполнении работы, которая напрямую связана со строительным типом инжиниринга, смежно выполняющие все функции по созданию заказанных объектов. (Данный тип имеет больших процент распространения на территории США).

В международной практике на сегодняшний день существуют две крупных категории фирм:

В зарубежных, хорошо развитых промышленных странах, таких как, например, США, Япония, Дания и др. существуют свои достаточно крупные инжиниринговые компании, имеющие филиалы и за пределами их территории, которые осуществляют солидный объем работ в сфере инжиниринга. [4] Как правило, такие фирмы в своей деятельности больше ориентируются на экспорт.

Западногерманские инжиниринговые компании имеют долю в 60% экспортных заказов, а в США и Франции приблизительно около 30%. Для зарубежных инжиниринговых компаний характерным признаком является то, что они в то же время и управляющие (услуги инжиниринга в сфере управления составляют значительную долю – 20-60%) [8]. Удельный вес доходности таких компаний обычно колеблется в пределах 25%-30% – аналогичный показатель производственных компаний. Также для зарубежных компаний характерным являются компании-аналоги, имеющие смешанный характер – инжиниринго-производственный, а также сертифицированные системы управления, финансовую прозрачность. Все компании, работающие в данной сфере, имеют подразделения, которые предназначены для современной информационной поддержки производственной деятельности.

Что касается отечественного инжиниринга, то он значительно отстает от зарубежного и находится в стадии становления – если сравнить с США, то процент промышленного инжиниринга в 21 раз превышает российский [6].

Россия имеет солидный ряд проблем в инжиниринговой отрасли – требует оперативного вмешательства государства. Если произвести сравнительный анализ показателей США и России, то можно увидеть значительные отличия: например, на высокоуровневом инжиниринговом рынке США существует 142 тыс. фирм (и малые, и большие) в данной сфере, где самые развитые и крупные из них занимают только 5% всего рынка. Если же взять Россию, на территории которой преобладают только крупные фирмы, например, Стройгазмонтаж и Стройгазконсалтинг, то можно заметить, что они занимают 40% объемов рынка [8]. Причиной такой отсталости от США является то, что большинство заказов – масштабные капиталоемкие проекты государства и государственных компаний, которые посильны только крупным компаниям, специализирующиеся, в свою очередь, на узком профиле аффилированных инжиниринговых структур (это значительно сказывается на низком уровне конкурентоспособности фирм). К малым и средним компаниям России относятся игроки регионального уровня, у которых прослеживаются проблемы с недостатком собственного капитала или с заемным капиталом (как правило, такие фирмы специализируются на обслуживании таких отраслей как, например, ЖКХ и сетевой комплекс).

Эксперты выделяют четыре основных фактора, которые сдерживают развитие российского инжинирингового рынка [9]:

Не смотря на вышеперечисленные факторы, на сегодняшний день отслеживается положительная экономическая ситуация, стимулирующая отечественный инжиниринг, так как международное давление на Российскую Федерацию в виде санкции подтолкнуло на развитие отечественных технологий. Благодаря им существует большая вероятность для расширения возможностей развития смежных отраслей промышленности и, тем самым, привлечения новых заказчиков [8].

выделить четыре основные группы

Наиболее перспективным направлением инжиниринга в России признается создание технологических партнёрств и локализация технологий из-за рубежа на территории РФ.

На основе анализа отечественного и зарубежного опыта применения инжиниринга, можно уверенно сказать, что зарубежные инжиниринговые компании во много раз превосходят отечественные. Прежде всего, это связано с тем, что зарубежный опыт богаче и намного превосходит уровень развития отечественного инжиниринга, который находится лишь на стадии становления.

Список литературы

1. Garina E.P., Garin A.P., Romanovskaya E.V., Andryashina N.S., Smirnova Z.V. The study of approaches for the coordination of product development systems and production systems in the stage of conceptual design // International Journal of Emerging Trends in Engineering Research. 2020. Т. 8. № 9. С. 5746-5749.
2. Андряшина Н.С., Романовская Е.В., Анисимова А.Е., Закунова Е.Д. Исследование проблем конкурентоспособности предприятия // Московский экономический журнал. 2020. № 12. С. 63.
3. Барабанова Екатерина Ивановна Рынок инжиниринга в России: текущее состояние и зарубежный опыт // Евразийский научный журнал. 2017. №4. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rynok-inzhiniringa-v-rossii-tekuschee-sostoyanie-i-zarubezhnyy-opyt (дата обращения: 01.02.2021).
4. Денисов В.Т., Медведева Ю.П., Денисов Д.Д. Опыт применения международного инжиниринга на действующих предприятиях // Вестник экономической науки Украины. 2010. №1 (17). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/opyt-primeneniya-mezhdunarodnogo-inzhiniringa-na-deystvuyuschih-predpriyatiyah (дата обращения: 22.01.2021).
5. История инжиниринга и его развитие [Электронный ресурс].-Режим доступа: http://protehprom.ru/articles – (Дата обращения: 15.01.2021)
6. Мантуров Д. В. Развитие инжиниринга — важнейшая составляющая формирования инновационной экономики в России // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2013. №2 (91). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-inzhiniringa-vazhneyshaya-sostavlyayuschaya-formirovaniya-innovatsionnoy-ekonomiki-v-rossii (дата обращения: 22.01.2021).
7. Медяник Юлия Владиславовна Рынок инжиниринговых услуг в России: проблемы и перспективы развития // Российское предпринимательство. 2017. №24. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rynok-inzhiniringovyh-uslug-v-rossii-problemy-i-perspektivy-razvitiya (дата обращения: 22.01.2021).
8. Применение инжиниринга и реинжиниринга организации. Отечественный и Зарубежный опыт применения инжиниринга [Электронный ресурс].-Режим доступа: https://vuzlit.ru/1569712/primenenie_inzhiniringa_reinzhiniringa_organizatsii – (Дата обращения: 15.01.2021)
9. Рынок инжиниринговых услуг в России: проблемы и перспективы развития [Электронный ресурс].-Режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/324093006_Rynok_inziniringovyh_uslug_v_Rossii_problemy_i_perspektivy_razvitia – (Дата обращения: 15.01.2021)

УДК 331.21

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10435

Сущность и регулирование оплаты труда в системе стимулирования работников

The essence and regulation of remuneration in the employee incentive system

Романовская Елена Вадимовна, кандидат экономических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Андряшина Наталия Сергеевна, кандидат экономических наук, доцент, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород

Безрукова Наталия Алексеевна, кандидат экономических наук, доцент, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского, г. Нижний Новгород

Цапина Татьяна Николаевна, кандидат экономических наук, доцент, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет имени Н. И. Лобачевского, г. Нижний Новгород

Romanovskaya E.V., romanovskaya_ev@mininuniver.ru

Andryashina N.S., andryashina_ns@mininuniver.ru

Bezrukova N.A., bezrukova1905@mail.ru

Tsapina T.N. tsapina@mail.ru

Аннотация. В рыночной экономике заработная плата рассматривается как величина благосостояния работников, которая гарантирует необходимое воспроизводство труда. Следовательно, все затраты на рабочую силу должны не только обеспечивать воспроизводство рабочей силы, но и вознаграждать за эффективное использование трудовых и материальных ресурсов, что позволит компании получать прибыль, равную сумме, необходимой для развития производства. Заработная плата является движущей силой труда и поэтому оказывает большое влияние на производительность. Авторами сделан вывод, что регулирование оплаты труда напрямую оказывает влияние на карьерный рост, показатели производительности труда и производства готовой продукции. Основные выводы статьи могут быть использованы в научной и практической деятельности организации при рассмотрении вопросов о сущности и тенденциях развития системы стимулирования работников.

Summary. In a market economy, wages are considered as the value of the well-being of workers, which guarantees the necessary reproduction of labor. Consequently, all labor costs should not only ensure the reproduction of labor, but also reward for the effective use of labor and material resources, which will allow the company to make a profit equal to the amount necessary for the development of production. Wages are the driving force of labor and therefore have a great impact on productivity. The authors conclude that the regulation of labor remuneration directly affects career growth, labor productivity indicators and the production of finished products. The main conclusions of the article can be used in the scientific and practical activities of the organization when considering the issues of the essence and trends in the development of the employee incentive system.

Ключевые слова: оплата труда, заработная плата, регулирование, мотивация, стимулирование, персонал.

Keywords: remuneration, salary, regulation, motivation, stimulation, personnel.

Стимулирование труда – это серия методов, предназначенных для мотивации людей в организации. Руководство компании выбирает различные методы и условия применения для повышения эффективности персонала и улучшения финансовых показателей компании [1].

Механизм стимулирования выполняет следующие функции: финансовую, социальную и моральную.

Финансовая функция заключается в том, чтобы мотивировать сотрудников к увеличению производства и эффективности труда, а также к улучшению качества продукции. Нравственная функция заключается в создании хорошей атмосферы в коллективе и поддержании предпринимательского духа. Социальная функция заключается в формировании потребностей человека, а его личность развивается через стимуляцию и мотивацию.

Основная форма оплаты труда – это заработная плата, которая является основной частью системы оплаты труда и вознаграждения за труд и является, по сути, единственным инструментом, влияющим на производительность труда сотрудников. Но, несмотря на важность, заработная плата большинства компаний практически никогда не превышает 70% оклада работника. Заработная плата – это оплата труда всех категорий персонала в организации, которые работают в интересах организации. Поэтому основная функция заработной платы – стимулировать человека к эффективному труду [2].

Система премирования – мощный стимул для сотрудников организации [3]. Система премирования всегда оказывала хорошее влияние на работу. Руководители организаций, разработавшие систему премирования, обеспечивают привлекательность и безопасность высококвалифицированных сотрудников. В то же время у сотрудников возникает желание к достижению наивысшего результата. Это всегда обеспечивает выполнение миссии организации.

Заработная плата сотрудника полностью выплачивается физическим лицам в конкретной организации, то есть разрабатывается и создается лично организацией. При формировании системы оплаты труда можно рекомендовать учитывать следующие пункты:

1. следует учитывать личные вклады всех сотрудников и каждого;
2. начисленную премию следует рассматривать не как вознаграждение за работу, а как вознаграждение за особые достижения;
3. ставить условия и устанавливать показатели, при выполнении которых будет производиться выплата;
4. сумму премиальных выплат должны пояснять документально.

Премия сотрудника основана на следующих положениях:

1. повышение качества продукции;
2. повышение производительности труда и производительности;
3. освоение новые технологии;
4. уменьшение стоимость сырья и материалов.

Кроме того, необходимо настроить функции премирования таким образом, чтобы улучшение определенных функций никак не сказалось отрицательно на других показателях.

На практике широко известна и нестандартная система денежного вознаграждения за труд.

Пособия и компенсации, формально не связанные с результатами работы: выплата премий за перевод из других агентств; расходы, связанные с передачей, продажей и наймом недвижимости супругом; премии и другие выплаты, связанные с выходом на пенсию или увольнением сотрудников.

Участие в прибыли: когда при использовании системы распределения прибыли определяется часть дохода, и создаются на ее основе ресурсы стимулирования. За счет этого финансирования будут вознаграждены сотрудники, у которых есть возможность реально повлиять на доход компании.

Участие в акционерном капитале – исполняется путем приобретения институциональных акций и выплат дивидендов: приобретение акций сотрудников имеет возможность реализовываться в льготной и безвозмездной основе.

К наиболее распространенным существенным неденежным стимулам относятся [5]:

1. оплата транспортных расходов или предоставление транспортных средств сотрудникам.
2. план обязательного и дополнительного социального страхования;
3. обучение персонала;
4. нерегулярное дополнительное вознаграждение;
5. путевки в лечебные учреждения и дома отдыха;
6. гибкий график работы и другие, более комфортные условия труда;
7. система получения льготных кредитов.

При применении установленных материальных стимулов необходимо исходить из следующего факта: материальное стимулирование к труду у разных людей индивидуально. В принципе, материальная поддержка некоторых из них не является мотивацией, то есть степень влияния этих мер стимулирования напрямую зависит от степени сформированности национальной экономики, обычаев общественного строя, материального положения человека, пола и возраста.

Таким образом, система заработной платы – это метод расчета суммы заработной платы, которая может быть выплачена работникам на основе затрат на рабочую силу, понесенных работниками, и результатов в некоторых случаях. Для сотрудников существуют две основные системы компенсации: повременная компенсация и частичная компенсация, а также вспомогательно-премиальную, которая используются при достижении заранее определенных характеристик и сочетаются с любой из основных характеристик. Выбор системы оплаты труда зависит от характеристик научно-технического процесса, формы трудовых институтов, условий выполняемой работы, состояния трудового рациона и порядка учета затрат на рабочую силу.

Список литературы

1. Кузнецова С.Н., Невраева В.А., Лукина О.А., Романовская Е.В. Особенности оплаты труда преподавателей // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2019. Т. 9. № 6-1. С. 152-157.
2. Романовская Е.В. Понятие и механизм реализации реструктуризации промышленных предприятий // Актуальные проблемы экономики и права. 2014. № 2. С. 84-88.
3. Романовская Е.В., Бакулина Н.А., Максимова К.А., Андряшина Н.С. Экономика цифровой эпохи в России: тенденции развития и место в бизнесе // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2019. Т. 9. № 4-1. С. 244-252.
4. Романовская Е.В., Кузнецов В.П., Агафонов В.П., Андряшина Н.С., Артемьева М.В. Проектирование и реинжиниринг бизнес-процессов: учебное пособие / Мининский университет. Нижний Новгород, 2018. 200 с.
5. Романовская Е.В., Семахин Е.А. Маркетинговые особенности создания нового продукта на промышленном предприятии // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия: Экономика и управление. 2015. № 4 (28). С. 64-72.
6. Романовская Е.В., Семахин Е.А., Захарова А.В., Закунова Е.Д. Анализ факторов, влияющих на прибыль предприятия // Московский экономический журнал. 2020. № 5. С. 69.
7. Седых Е.П. Особенности проектного управления образовательными системами // Вестник Мининского университета. 2018. Т. 6. №4 (25). С. 3.

УДК 336.02

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10434

Выбор спецификации тренд – сезонной модели прогнозирования стоимости товара 

Selection of the specification of a trend-seasonal model for forecasting the cost of goods

Чесноков Евгений Александрович, кандидат физико – математических наук, доцент, Санкт – Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения

Chesnokov Evgeny Alexandrovich, PhD of  Physico – mathematical Sciences, Associate Professor, St. Petersburg State University of Aerospace Instrumentation, E-mail: eachesn@yandex.ru 

Аннотация. Статья посвящена анализу различных тренд – сезонных моделей прогнозирования стоимости товара. На основании использования различных статистик проведено комплексное сравнение моделей как с точки зрения удобства использования и простоты интерпретации результатов, так и с точки зрения точности получаемых по ним прогнозов. Особое внимание уделено выбору способа выделения тренда, а также идентификации сезонных колебаний малой амплитуды. Полученные результаты в равной мере могут быть использованы для прогнозирования объемов продаж или объемов выпуска продукции по данным временных рядов.

Summary. The article is devoted to the analysis of various trend-seasonal models for forecasting the cost of goods. Using various statistics, a comprehensive comparison of models was carried out taking into account both the convenience of use and the clarity of interpretation of the results, and the accuracy of the forecasts obtained from them. Special attention is paid to the choice of the method for selecting the trend, as well as identifying seasonal small amplitude fluctuations. The results obtained can equally be used to predict sales volumes or output volumes based on time series data.

Ключевые слова: временной ряд, прогнозирование, регрессия, тренд – сезонная модель, гармонический ряд, коэффициент сезонности.

Keywords: time series, forecasting, regression, trend-seasonal model, harmonic series, seasonality coefficient.

1. Введение

Прогноз стоимости товара, объема продаж или объема производимой продукции являются важными составляющими при планировании деятельности различных организаций. Особую актуальность прогнозирование стоимости товаров с ярко выраженными сезонными колебаниями традиционно представляет для торговых организаций и предприятий аграрно-промышленного комплекса. Один из основных способов получения прогноза состоит в анализе временных рядов, сформированных для интересующей нас переменной по данным за некоторый предшествующий интервал времени.

С развитием компьютерных технологий и появлением ряда мощных статистических пакетов (Statistica, STATA, EViews и др.) стало возможным практическое использование различных моделей временных рядов: авторегрессионные модели, модели скользящей средней, ARMA, ARIMA и другие. В то же время, неизменно популярными остаются и классические регрессионные модели, основанные на выделении объективно-обусловленной (детерминированной) составляющей временного ряда (смотри, например, [1-8]). Последняя, в свою очередь, может быть разделена на трендовую, циклическую и сезонную компоненты. Трендовая, плавно меняющаяся часть временного ряда, отвечает за описание монотонных экономических процессов, таких как увеличение объема выпуска продукции в результате роста уровня технологий или же монотонный рост цен, вызванный инфляционными процессами. Для циклической составляющей характерны многолетние периоды экономической активности. Сезонная составляющая имеет годовой период колебаний экономического показателя.

Популярность классических регрессионных моделей обусловлена в первую очередь простотой интерпретации получаемых результатов, а также минимумом программного обеспечения, необходимого для их использования. Во многих случаях оказывается достаточным статистического пакета EXCEL (смотри, например, [4]).

Построение тренд – сезонных моделей осуществляется, как правило, в два этапа. На первом этапе выделяется тренд и формируется детрендированный (с исключенным трендом) временной ряд. Здесь возможны два основных подхода: аддитивный (тренд вычитается из исходных значений ряда) и мультипликативный (исходный ряд делится на тренд). Аддитивные модели более просты математически, что особенно важно при построении доверительных интервалов (смотри, например, [5]). С другой стороны, более естественным представляется использование мультипликативных моделей (смотри, например, [7]), в которых сезонные колебания определяются в процентах от среднегодового значения рассматриваемой величины, а не в абсолютных размерных значениях, как это имеет место в случае аддитивных моделей. Руководствуясь указанными соображениями, авторы различных работ в равной степени используют как аддитивные, так и мультипликативные модели. В то же время, сколько-нибудь подробного сравнительного анализа аддитивных и мультипликативных моделей на предмет их точности, насколько известно автору настоящей работы, до сих пор не проводилось.

На втором этапе, при построении тренд – сезонной модели, детрендированный ряд подвергается анализу на предмет наличия сезонных колебаний и выделяется сезонная составляющая ряда. Здесь также практикуются два подхода. Первый состоит в использовании ежемесячных или ежеквартальных коэффициентов сезонности, представляющих собой среднемесячные или среднеквартальные абсолютные (для аддитивных моделей) или относительные (для мультипликативных моделей) отклонения исследуемой величины от среднегодового значения (смотри, например, [1-2,8]). Второй подход основан на разложении периодической сезонной компоненты в дискретный ряд Фурье (смотри, например, [3-7]). Оба подхода, при сохранении всех членов ряда, обеспечивают одинаковую точность аппроксимации статистических данных.

Зачастую предпочтение отдается первому подходу из-за простоты интерпретации параметров (коэффициентов сезонности). В то же время, в большинстве случаев хороший прогноз можно получить, сохраняя только первую гармонику в ряде Фурье. При этом, как будет показано дальше, второй подход позволяет дать еще более наглядную интерпретацию параметров.

Следует отметить, что большинство работ посвящено исследованию экономических показателей, заведомо имеющих ярко выраженную сезонную составляющую. Например, в работах [6-8] приводятся прогнозы цен на различные виды сельскохозяйственной продукции. В таких случаях не возникает вопроса о значимости сезонных колебаний. В то же время, вопрос о наличии значимых сезонных колебаний далеко не всегда представляется очевидным. Выявление сезонных колебаний малой амплитуды путем сравнения различных статистик также является одной из задач настоящей работы.

2. Описание тренд – сезонных моделей

Тренд – сезонные экономические модели предполагают учет монотонного изменения экономического показателя во времени (тренда) одновременно с его сезонными периодическими изменениями. В случае прогноза стоимости товара тренд обусловлен, как правило, монотонным ростом цен по причине инфляции или же монотонным ростом (падением) спроса при вводе или выходе некоторого вида товара из употребления. Сезонная составляющая связана с сезонными колебаниями спроса или объема выпуска товара. В зависимости от вида товара, а также от множества влияющих на его производство и спрос экономических факторов, динамика цен на товар может иметь более или менее ярко выраженные трендовую и сезонную компоненты. На рис. 1 приведена динамика цен на различные виды товаров за период 2010 – 2019 гг.

Наряду с уравнением регрессии, параметры которого оценены по методу наименьших квадратов, и линией тренда, на каждом рисунке приведено значение коэффициента детерминации , показывающее в какой доле изменение стоимости товара за весь период учитывается в рамках предложенного тренда.

Как видно из рис. 1а, цены на огурцы, как и следовало ожидать, имеют ярко выраженные сезонные колебания, заметно превосходящие по амплитуде монотонный рост цен, определяемый линией тренда. Согласно коэффициенту детерминации, в случае огурцов трендовый рост объясняет лишь 8% от общей вариации цен.

Полную противоположность демонстрируют собой цены на бензин (рис. 1в). Здесь вариация цен за рассмотренный временной интервал на 99% воспроизводится линейным трендом, в то время как наличие периодических сезонных колебаний представляется весьма неоднозначным.

Динамика цен на сапоги (рис. 1б) демонстрирует промежуточный вариант ценообразования. Напряду с ярко выраженным трендом, который на 98% объясняет вариацию цен, имеют место и хорошо наблюдаемые на диаграмме периодические сезонные колебания, амплитуда которых, тем не менее, мала в сравнении с монотонным возрастанием цены за весь период. Отметим, что для случая, приведенного на рис. 1б, характерно изменение скорости монотонного роста. Линейная зависимость оказывается при этом малоподходящей, и предпочтение было отдано кубической спецификации тренда.

После получения уравнения тренда f_t, формируется детрендированный ряд.

В случае аддитивной модели, задаваемой уравнением

где f_t – тренд, φ_t – сезонная детерминированная компонента, є_t – случайная составляющая ряда, детрендированный ряд получается простым вычитанием тренда

Для случая мультипликативной модели, задаваемой уравнением

очистка от тренда выполняется по формуле

Если монотонно растущий тренд интерпретировать как среднегодовую цену, то сезонная компонента φ_t представляет собой среднемесячное отклонение цены в месяце  от среднегодовой для аддитивной модели и среднемесячное относительное отклонение цены от среднегодовой для мультипликативной модели. Как правило, для растущего тренда, предпочтение мультипликативной модели отдают при наличии визуально наблюдаемого роста амплитуды сезонных колебаний от года к году. Для малых амплитуд сезонных колебаний (рис. 1б,в) такой подход оказывается неприменимым. Для случая, изображенного на рис. 1а, возможно говорить о визуальном увеличении амплитуды сезонных колебаний во второй половине рассмотренного временного интервала, однако, связано это увеличение, по-видимому, с кризисом цен 2014 г., который, в свою очередь, не может быть учтен в рамках плавной монотонной спецификации тренда.

Во всех перечисленных случаях для выбора аддитивной или мультипликативной спецификации тренд – сезонной модели, а также для идентификации сезонных колебаний малой амплитуды, можно предложить следующий подход. Для детрендированных рядов, полученных в рамках аддитивного и мультипликативного подходов, строится вторая регрессия по факторам сезонности. Далее рассматриваются показатели качества построенных регрессий. Значимость уравнения в целом по F – статистике Фишера (p_F<0,05), а также значимость хотя бы одного из параметров по t – статистике (p_yk<0,05 или p_aj<0,05 или p_bj<0,05) свидетельствуют о значимости (доказывают наличие) сезонных колебаний. Сравнение различных значимых моделей между собой может быть выполнено на основе рассмотрения скорректированного коэффициента детерминации R²_adj. При прочих равных условиях предпочтение следует отдавать модели с наибольшим значением R²_adj.

В зависимости от используемого набора факторов сезонности различают индикаторные и тригонометрические модели (смотри, например, [9]).

Спецификация индикаторной модели имеет вид

где y_tk – индикатор месяца (квартала), равный единице, если месяц (квартал) t имеет порядковый номер k в году и нулю во всех остальных случаях, T- период сезонных колебаний (T=12 для ежемесячных данных и T=4 для ежеквартальных). Параметры y_k, оцениваемые по методу наименьших квадратов, носят название коэффициентов сезонности и представляют собой среднемесячные (для аддитивных моделей с ежемесячными данными) и среднемесячные относительные (для мультипликативных моделей) отклонения цены от среднегодовой. Простота интерпретации параметров является несомненным преимуществом  индикаторных моделей.

Спецификация тригонометрической модели задается уравнением

где j – порядковый номер гармоники тригонометрического ряда.

В зависимости от выбора способа выделения тренда (аддитивный или мультипликативный) и выбора спецификации сезонной компоненты (индикаторная или тригонометрическая), можно выделить четыре класса тренд – сезонных моделей:

АИМ – аддитивная индикаторная модель,

МИМ – мультипликативная индикаторная модель,

АТМ – аддитивная тригонометрическая модель и

МТМ – мультипликативная тригонометрическая модель.

Хотя точность аппроксимации дискретных рядов на основе моделей (5) и (6) одинакова, интерпретация параметров в тригонометрических моделях (6) весьма затруднена. Исключение составляет наиболее часто встречающаяся ситуация, когда значимость первой гармоники (значимость параметров a₁ или b₁ по t – статистике) намного превосходит (p – значение намного меньше) значимость остальных гармоник. В этом случае допустимо без существенной потери точности ограничиться одной гармоникой и перейти к спецификации

параметры которой имеют предельно ясную интерпретацию.

Здесь

– амплитуда сезонных колебаний,

 

– порядковый номер месяца в году, на который приходится максимум цены товара. Отметим, что минимум цены, в рамках приближения (7), достигается ровно через полгода. Фаза a₀ задается уравнением

a₀=arcos(a₁/c), если b₁≥0 и уравнением

a₀=2π – arcos(a₁/c), если b₁<0.

Модели вида (7), с одной гармоникой, мы будем обозначать АТМ1 и МТМ1 в случаях аддитивной и мультипликативной спецификаций соответственно.

Отметим, что как в случае индикаторных моделей, так и в случае тригонометрических, все сезонные факторы являются ортогональными, так что удаление из ряда любого числа незначимых факторов никак не влияет на точность оценки параметров при оставшихся факторах.

3. Сравнение результатов

В соответствии с подходом, изложенным в предыдущем разделе, в табл. 1 приведены значения скорректированного коэффициента детерминации R²_adj, а также отмечена значимость сезонных уравнений регрессии по F – статистике Фишера для сравнительного анализа качества различных тренд – сезонных моделей.

Для непосредственной оценки точности прогноза по каждой модели приведены значения средней относительной ошибки є, рассчитанные по формуле

по данным цен y_t на 2020 г., y^fc_t – прогнозные значения по модели.

Для большей наглядности и лучшего понимания результатов на рис. 2 приведены диаграммы сравнения реальных цен на товары в 2020 г. и их прогнозные значения, полученные по различным моделям на основании данных за предшествующие 10 лет.

Для товара с ярко выраженной сезонностью (огурцы, рис. 1а, 2а) АТМ1 оказалась как наиболее простой, так и наиболее точной, несмотря на более высокое значение R²_adj для мультипликативных моделей. Мультипликативные модели демонстрируют завышенную амплитуду сезонных колебаний, что связано с непрогнозируемым ростом амплитуды в результате кризиса цен 2014 г. При прогнозировании по всем моделям максимум цен приходится на февраль, минимум – на август. Амплитуда сезонных колебаний цен по АТМ1 составляет 52 рубля или 53% от среднегодовой цены товара.

Для товара с хорошо выраженным трендом и малой амплитудой сезонных колебаний (сапоги, рис. 1б, 2б) АТМ1 также оказалась наилучшей. Мультипликативные модели уступают в точности прогноза, по-видимому, по причине несколько искусственной (обусловленной подбором наилучшей аппроксимации, а не объективными соображениями) кубической спецификации тренда. По результатам различных моделей, максимум цены приходится на ноябрь – январь, минимум – на июнь – август каждого года. Согласно АТМ1 амплитуда сезонных колебаний составляет 115 рублей или 2% от стоимости товара.

Наибольший интерес представляют результаты анализа цен на бензин (рис. 1в, 2в). АТМ1 и МТМ1 в равной степени демонстрируют как наилучшую аппроксимацию данных, на основе которых они были оценены (сравнение по R²_adj), так и наилучшую точность прогноза на следующий год (сравнение по ). Значимость сезонных колебаний удается установить только на основе рассмотрения тригонометрических моделей сезонности. Особенно четко она проявляется в коротких АТМ1 и МТМ1 моделях, значимых не только по t – статистике коэффициентов, но и по F – статистике Фишера. Несмотря на четко выраженный тренд, мультипликативные модели не имеют преимущества над аддитивными. Все тренд – сезонные модели прогнозируют завышенное среднегодовое значения цены на бензин, что обусловлено снижением роста цены в силу влияния трудно учитываемых факторов, но корректно воспроизводят заметный рост цен в летний период. Максимум цен приходится на сентябрь – октябрь, минимум – на март – апрель каждого года.

Отметим, что выявленные сезонные колебания цен на бензин составляют лишь 0,26 рубля по амплитуде или 0,8% от среднегодовой цены товара. Выявленные колебания подтверждаются сравнением реальных цен с прогнозными, что свидетельствует о возможности корректного учета сезонных колебаний малой амплитуды на фоне ярко выраженного тренда, по крайней мере, по тригонометрическим моделям.   

4. Заключение

В заключении приведем ряд качественных выводов, которые могут быть сделаны по результатам проведенного анализа.

Использование мультипликативных моделей при анализе сезонных колебаний стоимости товара представляется наиболее естественным, поскольку подорожания и скидки происходят, как правило, в процентном отношении к предыдущей стоимости товара, а не в абсолютном денежном эквиваленте. Действительно, во многих случаях аппроксимация динамики цены товара мультипликативными моделями дает лучшее качество подгонки. Однако, далеко не всегда прогноз по мультипликативным моделям обеспечивает большую точность. Для хорошей точности прогноза по мультипликативным моделям необходимо наличие хорошо детерминированного тренда. В случаях же, когда тренд слабо выражен, спецификация его вызывает сомнения или же присутствуют некоторые структурные изменения экономической ситуации во времени, точность прогноза по мультипликативным моделям может оказаться заниженной и предпочтение следует отдавать аддитивным моделям. Исключение составляет случай, когда для предварительных прогнозов, в целях экономии времени, мы сразу хотим получить численные значения амплитуды сезонных колебаний в процентном отношении к среднегодовой цене.

Тригонометрические модели в большинстве случаев являются более удобными в сравнении с индикаторными. В случае невырожденных сезонных колебаний малой амплитуды использование тригонометрических моделей, особенно моделей с одной гармоникой, позволяет установить значимость сезонных колебаний, в то время как все коэффициенты сезонности могут оказаться незначимыми. В случае хорошо выраженных сезонных колебаний, близких по форме к синусоиде, как правило, можно ограничиться приближением тригонометрической модели с одной гармоникой, параметры которой C и t₀ сразу же определяют амплитуду сезонных колебаний, точки максимума и минимума цен.

Подводя итог вышесказанному, можно рекомендовать следующий алгоритм построения классической тренд – сезонной модели.

На первом шаге визуально анализируется диаграмма динамики цен и подбирается спецификация тренда. Если тренд четко выражен, имеет хорошо объяснимую с экономической точки зрения спецификацию, и отсутствуют структурные изменения в характере временного ряда, при этом амплитуда сезонных колебаний монотонно меняется от начала к концу интервала,  следует выбирать мультипликативный способ исключения тренда. Аналогично поступаем в случае, когда  мы заинтересованы в наискорейшем получении модели, коэффициенты которой показывают величину сезонных колебаний сразу же в процентном отношении. В остальных случаях тренд исключается аддитивным образом.

Если сезонные колебания на диаграмме ярко выражены, но имеют форму, далекую от синусоиды, выбирается индикаторная модель сезонности, что сразу же позволяет получить оцененные на значимом уровне коэффициенты сезонности. В противном случае оценивается тригонометрическая модель со всеми гармониками. Если значима только первая гармоника или значимость ее заметно превосходит остальные (  – значения гораздо меньше), окончательно переходим к тригонометрической модели с одной гармоникой.

Отметим также, что все вышесказанное в равной мере относится к ежеквартальным временным рядам, однако гармонический характер сезонных колебаний прослеживается в этом случае менее четко.

Список литературы

1. Попова Е.В., Кочкарова П.А., Савинская Д.Н., Недогонова Т.А. Тренд – сезонные временные ряды: особенности выявления и прогнозирования  // Вестник АГУ, серия «Экономика». – 2019. – Вып.3(245). – С.103 – 109.
2. Магомедова Е.С., Османова П.Х. Исследование тренд – сезонных экономических процессов // Вестник Дагестанского государственного университета. – 2008. – Вып.1. – С.23 – 31.
3. Протасов Ю.М., Юров В.М. Сравнительная оценка способов моделирования экономических временных рядов с периодическими колебаниями // Вопросы региональной экономики. – 2017. – №2(31)ю – С.181 – 187.
4. Юров В.М. Технология прогнозирования периодических экономических процессов на основе методов гармонического анализа в MS EXCEL // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. – 2018. – №3. – С.19 – 28.
5. Юров В.М. Определение доверительных интервалов при прогнозировании тренд – периодических экономических процессов с использованием методов гармонического анализа // Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика. – 2019. – №4. – С.89 – 97.
6. Бузина Т.С., Полковская М.Н. Моделирование производства аграрной продукции с учетом сезонности цен // Экономика. Информатика. – 2020. – Т.47. – №1. – С.117 – 125.
7. Зоркальцев В.И., Полковская М.Н. Аддитивная и мультипликативная модели выявления тренда в сезонных колебаниях: приложение мультипликативной модели к динамике цен на сельскохозяйственную продукцию // Управление большими системами. – 2020. – №86. – С.98 – 115.
8. Бурда А.Г., Бурда С.А. Исследование сезонности цен и объемов производства молока на Кубани // Вестник Академии знаний. – 2020. – №38(3). – С.62 – 69.
9. Колемаев В.А. Эконометрика: М.: ИНФРА-М, 2006. – 160с.

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10433

ТЕОРИИ КОНВЕРГЕНЦИИ В ИСТОРИИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ НАУКИ

CONVERGENCE THEORIES IN THE HISTORY OF ECONOMIC SCIENCE

Дементьева А.А., аспирант, ФГБОУ ВО «Кубанский государственный аграрный университет им. И.Т. Трубилина», г. Краснодар

Dementieva   A.A., anastasion.dementyeva@mail.ru

Аннотация. Процессы конвергенции и формирования новых форм объединений в мировом хозяйстве оказывают значительное влияние на развитие различных сфер экономики. Целью исследования является обобщение теоретических положений теорий конвергенции в историческом аспекте, их систематизация и анализ. В статье определены теоретические основы конвергенции, рассмотрены основные теории конвергенции в историческом аспекте, дана характеристика концепций бета- и сигма-конвергенции. Особое внимание уделено рассмотрению различных теорий конвергенции применительно к сельскому хозяйству, так как оно является ключевым фактором высокоэффективного развития экономики. Сформировано предположение, что конвергенция может рассматриваться как взаимодействие отраслей сельского хозяйства, где в роли схожих признаков в отраслевой конвергенции выступают составляющие систем растениеводства и животноводства. Сделан вывод, что конвергенция представляет собой важнейшую идею развития общества и является ключевым фактором развития науки.

Summary. The processes of convergence and the formation of new forms of associations in the world economy have a significant impact on the development of various sectors of the economy. The aim of the study is to generalize the theoretical provisions of the theory of convergence in the historical aspect, their systematization and analysis. The article defines the theoretical foundations of convergence, considers the main theories of convergence in a historical aspect, gives a characteristic of the concepts of beta and sigma convergence. Particular attention is paid to considering various theories of convergence in relation to agriculture, since it is a key factor in highly efficient economic development. It has been suggested that convergence can be considered as the interaction of agricultural sectors, where the components of crop and livestock systems play the role of similar features in industrial convergence. It is concluded that convergence is the most important idea of the development of society and is a key factor in the development of science.

Ключевые слова: конвергенция, теории, история науки, экономика, сельское хозяйство.

Keywords: convergence, theories, history of science, economics, agriculture.

В современном мире наблюдается тенденция усиления интегративных, конвергентных аспектов в развитии экономических, социальных и политических отношений, как на уровне национальных экономик, так и в развитии международных отношений.

При этом теории конвергенции изменялись с течением времени, в разные периоды истории их роль и значение были отличны: начиная от конвергенции как борьбы и единства противоположностей и заканчивая конвергенцией как интегрирующим процессом.

В этой связи, обобщение и глубокий анализ теорий конвергенций в истории экономической науки является чрезвычайно актуальным.

В научной литературе представлено большое количество определений термина «конвергенция». В общем виде термин «конвергенция» происходит от латинского convergere – приближаться, сходиться. Таким образом, его синонимами могут быть слова: «сходство», «сближение», «уподобление».

Сам термин был заимствован из биологии, где он характеризует возникновение у отличных организмов в процессе развития сходных внешних признаков. Постепенно термин стали рассматривать в многообразных коннотационных аспектах и он заимствоваться различными науками: лингвистка, политология, экономика и т.д. По этой причине подходы к пониманию конвергенции требуют междисциплинарного изучения (табл. 1).

Таким образом, термин «конвергенция» употребителен как в естественных, так и в гуманитарных науках.

В этой связи с учетом объекта и предмета данного исследования, целесообразно рассмотреть более подробно определение термина «конвергенция» во взаимосвязи экономической науки. Необходимо отметить, что в экономической литературе представлены различные трактовки данного понятия. Например, в современном словаре иностранных слов дано следующее определение применительно к экономике: конвергенция» – это сближение разных экономических систем, сглаживание отличий между ними, связанное с наличием общих социально-экономических проблем и существованием одинаковых объективных закономерностей развития. В целом в экономической теории под конвергенцией понимается процесс сближения экономических параметров к определенному уровню.

Теория конвергенции возникла в Древней Греции благодаря воззрениям Гераклита Эфесского в V веке до нашей эры, и прошла несколько этапов развития.

Гераклит видел основу развития мира в принципах взаимодействия и единства, объединения и разъединения целого: «Все отделяется друг от друга и вновь соединяется». Именно этот тезис сформировал осмысление закономерного развития общества как борьбы единства и противоположностей, что предшествовало современной теории конвергенции.

В дальнейшем эти идеи нашли отражение в диалектике Гегеля.

В экономической науке термин «конвергенция» получил признание в 1960-1970 гг. после появления в 1961 г. статьи Я. Тинбергена «Показывают ли коммунистическая и свободная экономики образец конвергенции?» под влиянием прогрессирующего обобществления капиталистического производства в связи с научно-технической революцией, возрастанием экономической роли буржуазного государства, внедрением элементов планирования в капиталистических странах.

Первая теория конвергенции связана с формированием цивилизационного подхода, теории «смешанной экономики» и зародившихся в индустриальных странах середины XX века моделях «государств благосостояния». Под цивилизационным аспектом понимания теории конвергенции подразумевается, что благодаря научно-техническому прогрессу, а также рациональным методам ведения бизнеса со временем пути развития противоположных систем экономики сблизятся к единой траектории. В указанном подходе акцент делался на исследование социалистического и капиталистического обществ, в частности на развитие направлений их двухстороннего сближения и формирования новой смешанной экономики. Представителем этого подхода развития теории конвергенции является П.А. Сорокин [13], который считал, что историческое развитие «современного индустриального, а впоследствии и постиндустриального общества создает условия для сближения и взаимной инфильтрации двух противоположных систем – западного капитализма и восточного коммунизма».

Я. Тинберген [18] предложил теорию конвергенции, основанную на концепции «оптимального строя». Он считал, что вследствие синтеза двух систем: «капиталистической эффективности» и «социалистического равенства», формируется «оптимальный строй», основой которого являются деловое сотрудничество стран и мирное сосуществование.

Следует отметить, что между исследователями существует различие взглядов не только на систему функционирования конвергенции, но и на ее пределы. Например, американский экономист и социолог Дж. Гэлбрейт [9] связывал конвергенцию двух полярных систем, в первую очередь, со значительными инвестициями, большими объемами производства и прогрессивной техникой и называл ее основным результатом данных факторов. Итог подобного крупномасштабного преобразования он видел в развитии «нового индустриального общества».

А.Д. Сахаров сформировал другое направление теории конвергенции, в котором главная идея заключается в том, что конвергенция рассматривается как средство выхода из состояния «холодной войны» и возможность движения к ядерному разоружению за счет научно-технического прогресса и социально-экономического развития [12]. В труде «Размышления о прогрессе, мирном сосуществовании и интеллектуальной свободе» А.Д. Сахаров сформировал идею «программы конвергенции с социализмом», основанную на принципах сближения с социализмом на международном уровне, продвижении социальных реформ, направленных на мирное взаимодействие между государствами, и кроме того, предусмотрел возможность изменения форм собственности.

Одновременно с развитием теорий конвергенции сформировалось противоположное направление – дивергенция, подразумевающее расхождение между системами и анализируемыми показателями. Данная концепция характерна для экономического детерминизма и наибольшее развитие получила в работах Ф. фон Хайека о «вакуум-гипотезе».

Все перечисленные теории конвергенции рассматривались как конвергенция капиталистической и социалистической системы к лучшему обществу. Позже теоретическое содержание и практический смысл термина «конвергенция» утратили политический аспект.

В конце XX века – начале XXI века с крахом экономической системы социализма теории конвергенции преобразовались и распространились на анализ конвергенции систем разных государств и регионов, имевших прежде системные отличия по различным показателям.

Дальнейшее развитие теории конвергенции в направлении системного взаимопроникновения противоположных экономических систем получила концепция Брадфорта Дж. Делонга и Ст. Доурика [16], согласно которой процессу конвергенции полярных экономических моделей предшествовал процесс индустриализации, не зависимый от традиций, культуры и направления развития того или иного государства. В результате изучения конвергенции как процесса, влияющего на глобализацию Брадфорд Дж. Делонг и Ст. Дорик выдвинули идею о том, что наименее развитые и бедные страны никогда не смогут сблизиться с самыми богатыми странами по такому показателю, как уровень доходов.

Следующее направление теории конвергенции основано на процессе распространения знаний и значительных инвестициях в образование и науку. Одним из сторонников этой концепции является Т. Пикетти [17]. Он считал, что распространение конвергенции зависит в основном от наличия и развития в государстве институтов образования, их финансового обеспечения.

В странах Европейского союза (ЕС) уделяется значительное внимание анализу процессов конвергенции между западными государствами, проводятся многочисленные исследования, направленные на уменьшение различий уровней социально-экономического развития стран ЕС. При этом существуют специально разработанные Еврокомиссией регулирующие документы как на уровне Евросоюза, так и на уровне отдельных стран Европы, определяющие вектора развития данных процессов.

Исследования процессов конвергенции, проводимые российскими исследователями, немногочисленны. Так, исследования Н.П. Кузнецовой и Г.В. Черновой [5] продемонстрировали общие направления развития финансового рынка на примере финансовой конвергенции и глобализации. С.В. Головина и С.В. Пугин [2] разработали теоретико-методологические подходы к анализу процессов конвергенции субъектов РФ. Труды А.В. Бровковой [1], направлены на анализ конвергенции между регионами России на основе сравнения их социально-экономического развития. Д.Ю. Руденко и К.Ю. Зинковская [11] исследовали конвергенцию между странами, и доказали, что глобализация способствует более высокому уровню роста развивающихся стран по сравнению с развитыми. Отечественные научные работы по эмпирическому анализу, как правило, основаны на сопоставлении региональных различий с помощью методов экономико-математического анализа с учетом сравнения противоположных показателей развития субъектов РФ, а также исследовании конвергенции в конкретных отраслях экономики (например, Толмачев М.Н. по сельскому хозяйству) [14].

Таким образом, анализ различных работ, посвященных конвергенции, позволяет сделать вывод о наличии большого разнообразия теорий конвергенции.

Наибольшее распространение в экономической литературе получили концепции бета- (b) и сигма-конвергенции (d).

Впервые термин «b-конвергенция» был введен в работе Р. Барро и Х. Сала-и-Мартин [15]. Под b-конвергенцией понималась отрицательная взаимозависимость темпов роста и начального уровня развития, то есть менее развитые страны (или регионы) имеют более высокие темпы экономического роста, чем более развитые, что в долгосрочной перспективе должно привести к выравниванию уровня экономического развития этих стран (регионов).

Концепция d-конвергенции определяет уменьшение во времени вариации уровней экономического развития систем.

В целом можно отметить, что анализ b- и d-конвергенции имеет большое значение, в связи с тем, что демонстрирует, возможности выравнивания уровней развития экономических систем, позволяя тем самым влиять на управление этим процессом.

При наличии разнообразных подходов к конвергенции, в научных трудах практически не представлены работы, составляющие теоретико-методологические основы конвергенции в сельском хозяйстве. Прежде всего, это проявляется в недостаточной теоретической разработанности исследуемой проблемы, а также малоизученностью существующей практики.

Полагаем, что конвергенция в сельском хозяйстве может рассматриваться как фактор высокоэффективного развития экономики.

Так, конвергенция сельского хозяйства может учитываться при реализации мер государственной поддержки, направленных на обеспечение продовольственной безопасности страны, так как неравномерность производства продукции сельского хозяйства может влиять на рост цен продуктов продовольствия.

Рассмотрению вопросов конвергенции в сельском хозяйстве посвятили свои работы американские ученые П. Бонд, Н. Гингрич, С. Веннери, М. Дастур, Дж. Кантон, П. Кьюкс, М. Роко, М.П. Уильямс, Дж. Уотсон, Хиршбайн, C.H. Хутнер.

Отечественные научные работы по конвергенции в сельском хозяйстве (например, Толмачев М.Н. [14], Морозова Н.С. [7]), как правило, основаны на сопоставлении региональных различий, исследуемых с помощью методов экономико-математического анализа с учетом сравнения противоположных показателей развития сельского хозяйства субъектов РФ.

Распространенным методом анализа конвергенции в сельском хозяйстве является оценка наличия b-конвергенции. Анализ существования b-конвергенции в сельском хозяйстве основан на выявлении тенденции к уменьшению разрыва между странами или регионами одной страны производства продукции сельского хозяйства на душу населения. При проведении анализа b-конвергенции в первую очередь оценивают наличие абсолютной b-конвергенции, которая подразумевает оценку парной регрессионной зависимости по уровню производства продукции сельского хозяйства на одного жителя.

Таким образом, под конвергенцией сельского хозяйства понимается выравнивание сельскохозяйственного производства на одного жителя разных стран или регионов.

В настоящее время термин «конвергенция» используется при описании интегрирующих процессов.

В рамках исследования рассмотрим конвергенцию как взаимодействие отраслей сельского хозяйства.

В роли схожих признаков в отраслевой конвергенции выступают те составляющие систем растениеводства и животноводства, которые взаимодействуя, оказывают положительное влияние друг на друга. Как правило, взаимодействие между отраслями сельского хозяйства определяется как объединение сельскохозяйственных культур и скота в скоординированных рамках, чаще на уровне хозяйства, хотя объединение может рассматриваться и на региональном уровне.

Проведенное исследование позволяет нам сформулировать определение отраслевой конвергенцией в сельском хозяйстве как процесс взаимодействия отраслей растениеводства и животноводства на основе рационального сочетания их подотраслей и межотраслевого взаимодействия с целью достижения максимальной экономической эффективности производства [8].

Таким образом, выделим пять взаимосвязанных элементов отраслевой конвергенции в сельском хозяйстве. Необходимо отметь, что данные элементы взаимодействуют по принципу цепочки: животноводство – органическое удобрение – земля – растениеводство – кормовая база.

Все элементы отраслевой конвергенции представляют собой сложную взаимосвязанную систему, где каждый из элементов влияет на всю систему в целом посредством воздействия на сопредельные части.

Таким образом, конвергенция растениеводства и животноводства образует сложный многоступенчатый производственный механизм, с множеством точек соприкосновения. С одной стороны, взаимодействие отраслей растениеводства и животноводства осуществляется через кормовую базу. С другой – взаимодействие отраслей животноводства и растениеводства осуществляется на этапе удаления навоза из животноводческого помещения и организации его трансформации в высококачественное органическое удобрение, а также на этапе организации внесения этого удобрения в почву.

Резюмируя можно сделать вывод, что конвергенция представляет собой важнейшую идею развития общества и является ключевым фактором развития науки в XXI веке.

Литература

1. Бровкова А.В. Совершенствование подходов к статистическому анализу социально-экономического неравенства и конвергенции регионов России / А.В. Бровкова. // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. – 2014. – №2. – С. 113-117.
2. Головина С.Г., Пугин С.В. Оценка процессов конвергенции (дивергенции) в развитии районов Курганской области / С.Г. Головина, С.В. Пугин // Вестник АГАУ. – 2014. – №12 (122). – С. 162-166.
3. Жеребило Т.В. Словарь лингвистических терминов / Т.В. Жеребило // Изд. 5-е, испр. и доп. – Назрань: ООО «Пилигрим», 2010. – 486 с.
4. Ибрагимова К.К. Словарь-справочник терминов по экологии и охране природы: Учебное пособие / К.К. Ибрагимова, И.И. Рахимов, А.И. Зиятдинова. – Казань, изд-во «Отечество», 2012. 148 с. – С.47.
5. Кузнецова Н.П., Чернова, Г.В. Конвергенция в сфере финансовых услуг / Н.П. Кузнецова, Г.В. Чернова // Вестник СПбГУ. Серия 5. – 2001. – Выпуск 4. – №23. – С.129-136.
6. Любецкая Е.М. Словарь терминов и персоналий по курсу «Философия»/ Е.М. Любецкая. – Смоленск: НОУ ВПО СИБП, 2014. – 64 с.
7. Морозова Н.С. Сущностные характеристики процессов конвергенции развития сельских территорий региона / Н.С. Морозова // Социально-экономические явления и процессы. – 2015. – Т. 10. – №5. – С. 75-79.
8. Нестеренко М.А. Коннотационные аспекты отраслевой конвергенции / М.А. Нестеренко, А.А. Дементьева // Животноводство Юга России. – 2017. – №2(20). – С. 24-27.
9. Новое индустриальное общество: Пер. с англ. / Дж. Гэлбрейт. М.: ООО «Издательство АСТ»: ООО «Транзиткнига»; – СПб.: Terra Fantastica, 2004. – 602 с.
10. Райзберг Б.А. Современный экономический словарь. 6-е изд., перераб. и доп. / Б.А. Райзберг, Л.Ш. Лозовский, Е.Б. Стародубцева. – М.: ИНФРА-М, 2011.
11. Руденко Д.Ю., Зинковская К.Ю. Процессы конвергенции в глобальной экономике / Д.Ю. Руденко, К.Ю. Зинковская // Век глобализации. – 2015. – №1. – С. 114-124
12. Сахаров А.Д. Размышления о прогрессе, мирном сосуществовании и интеллектуальной свободе / А.Д. Сахаров. – Режим доступа: http://www.sakharov-center.ru/sakharov/works/40.html.
13. Сорокин П.А. Общие черты и различия между Россией и США. Из истории развития межнациональных отношений в России (фрагменты из книги «Россия и Соединенные Штаты», 1944) / П.А. Сорокин // СОЦИС. – 1993. – № 8. – С. 133-145.
14. Толмачев М.Н. Теоретические и эмпирические подходы к конвергенции сельскохозяйственного производства / М.Н. Толмачев // Вестн. Волгогр. гос. ун-та. Сер. 3: Экономика, Экология. – 2012. – № 1 (20). –
    С. 193–199.
15. Barro R.J., Sala-i-Martin X. Economic Growth and Convergence across the United States. – Working Paper 3419. – Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research (August), 1990. – 69 p.
16. Dowrick St., Bradford, J. DeLong Globalization and Convergence. –Globalization in Historical Perspective. University of Chicago Press, 2003.
17. Piketty, Th. Capital in the Twenty-First Century. – Harvard University Press, 2014. – 640 p.
18. Tinbergen, J. Do Communists and free economies show a Converging Pattern? // Soviet Studies. Vol. 12. Issue 4. 1961. Pp. 333-341. URL:http://dx.doi.org/10.1080/09668136108410255.

References

1. Brovkova A.V. Sovershenstvovanie podkhodov k statisticheskomu analizu sotsial’no-ehkonomicheskogo neravenstva i konvergentsii regionov Rossii / A.V. Brovkova. // Vestnik Saratovskogo gosudarstvennogo sotsial’no-ehkonomicheskogo universiteta. – 2014. – №2. – S. 113-117.
2. Golovina S.G., Pugin S.V. Otsenka protsessov konvergentsii (divergentsii) v razvitii raionov Kurganskoi oblasti / S.G. Golovina, S.V. Pugin // Vestnik AGAU. – 2014. – №12 (122). – S. 162-166.
3. Zherebilo T.V. Slovar’ lingvisticheskikh terminov / T.V. Zherebilo // Izd. 5-e, ispr. i dop. – Nazran’: OOO «PiligriM», 2010. – 486 s.
4. Ibragimova K.K. Slovar’-spravochnik terminov po ehkologii i okhrane prirody: Uchebnoe posobie / K.K. Ibragimova, I.I. Rakhimov, A.I. Ziyatdinova. – Kazan’, izd-vo «OtechestvO», 2012. 148 s. – S.47.
5. Kuznetsova N.P., Chernova, G.V. Konvergentsiya v sfere finansovykh uslug / N.P. Kuznetsova, G.V. Chernova // Vestnik SPBGU. Seriya 5. – 2001. – Vypusk 4. – №23. – S.129-136.
6. Lyubetskaya E.M. Slovar’ terminov i personalii po kursu «FilosofiYA»/ E.M. Lyubetskaya. – Smolensk: NOU VPO SIBP, 2014. – 64 s.
7. Morozova N.S. Sushchnostnye kharakteristiki protsessov konvergentsii razvitiya sel’skikh territorii regiona / N.S. Morozova // Sotsial’no-ehkonomicheskie yavleniya i protsessy. – 2015. – T. 10. – №5. – S. 75-79.
8. Nesterenko M.A. Konnotatsionnye aspekty otraslevoi konvergentsii / M.A. Nesterenko, A.A. Dement’eva // Zhivotnovodstvo Yuga Rossii. – 2017. – №2(20). – S. 24-27.
9. Novoe industrial’noe obshchestvo: Per. s angl. / Dzh. Gehlbreit. M.: OOO «Izdatel’stvo AST»: OOO «TranzitknigA»; – SPb.: Terra Fantastica, 2004. – 602 s.
10. Raizberg B.A. Sovremennyi ehkonomicheskii slovar’. 6-e izd., pererab. i dop. / B.A. Raizberg, L.Sh. Lozovskii, E.B. Starodubtseva. – M.: INFRA-M, 2011.
11. Rudenko D.Yu., Zinkovskaya K.Yu. Protsessy konvergentsii v global’noi ehkonomike / D.Yu. Rudenko, K.Yu. Zinkovskaya // Vek globalizatsii. – 2015. – №1. – S. 114-124
12. Sakharov A.D. Razmyshleniya o progresse, mirnom sosushchestvovanii i intellektual’noi svobode / A.D. Sakharov. – Rezhim dostupa: http://www.sakharov-center.ru/sakharov/works/40.html.
13. Sorokin P.A. Obshchie cherty i razlichiya mezhdu Rossiei i SSHA. Iz istorii razvitiya mezhnatsional’nykh otnoshenii v Rossii (fragmenty iz knigi «Rossiya i Soedinennye ShtatY», 1944) / P.A. Sorokin // SOTSIS. – 1993. – № 8. – S. 133-145.
14. Tolmachev M.N. Teoreticheskie i ehmpiricheskie podkhody k konvergentsii sel’skokhozyaistvennogo proizvodstva / M.N. Tolmachev // Vestn. Volgogr. gos. un-ta. Ser. 3: Ehkonomika, Ehkologiya. – 2012. – № 1 (20). – 193–199.
15. Barro R.J., Sala-i-Martin X. Economic Growth and Convergence across the United States. – Working Paper 3419. – Cambridge, Mass.: National Bureau of Economic Research (August), 1990. – 69 p.
16. Dowrick St., Bradford, J. DeLong Globalization and Convergence. –Globalization in Historical Perspective. University of Chicago Press, 2003.
17. Piketty, Th. Capital in the Twenty-First Century. – Harvard University Press, 2014. – 640 p.
18. Tinbergen, J. Do Communists and free economies show a Converging Pattern? // Soviet Studies. Vol. 12. Issue 4. 1961. Pp. 333-341. URL:http://dx.doi.org/10.1080/09668136108410255.

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10432

Современное развитие инноваций в агропромышленных комплексах

Modern development of innovations in agro-industrial complexes

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 as part of the 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 AAAAA-A20-120022790009-4 

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

Тарабукина Татьяна Васильевна, научный сотрудник Института Агробиотехнологий им.А.В. Журавского – обособленное подразделение ФГБУН ФИЦ Коми НЦ УрО РАН, г. Сыктывкар

Романов Геннадий Григорьевич, заведующий кафедрой «Ландшафтная архитектура, строительство и землеустройство», доцент кафедры «Ландшафтная архитектура, строительство и землеустройство», Сыктывкарского лесного института (филиала) ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова», г. Сыктывкар

Yudin Andrey Alekseevich, Candidate of Economic Sciences, Researcher at the A.V. Zhuravsky Institute of Agrobiotechnologies – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi National Research Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Tarabukina Tatyana Vasilyevna, research associate of the Institute Agrobiotechnologies named after A. V. Zhuravsky – a separate division of the Federal State Budgetary Institution of the Komi Scientific Center of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences, Syktyvkar

Romanov Gennady Grigor’evich, Head of the Department “Landscape Architecture, Construction and Land Management”, Associate Professor of the Department “Landscape Architecture, Construction and Land Management”, Syktyvkar Forest Institute (branch) of the St. Petersburg State Forestry University named after S. M. Kirov, Syktyvkar

Аннотация. На сегодняшний день, в связи с обострением рыночной конкуренции и в условиях прогрессирующего кризиса, оптимальной формой развития и сохранения отечественного сельскохозяйственного комплекса является усиление интеграции. Создание АПК связано с укреплением сельскохозяйственных и производственных связей, которые ориентированы на повышение эффективности общественного производства. В 60-е гг. ХХ в. возник термин «агропромышленная кооперация и агропромышленная интеграция». Также в конце 20-х гг. были сформированы агроиндустриальные комбинаты, занимавшиеся производством, переработкой и реализацией одного вида сельскохозяйственных товаров. Вместе с тем несовершенная материально-техническая база, экономическая и политическая ситуация и другие причины не способствовали их развитию. В связи с этим в начале 70-х гг. широкое распространение получила интеграция промышленного и сельскохозяйственного производства. Агропромышленный комплекс представляет собой совокупность различных типов производственной деятельности, которые взаимодополняют друг друга и ориентированы на изготовление конечного товара из сельскохозяйственного сырья. В АПК разнообразные виды деятельности представлены самостоятельными отраслями, которые обеспечивают изготовление сельскохозяйственных товаров, их переработку, хранение и продажу, изготовление средств производства для АПК и его обслуживание. В процессе агропромышленной интеграции происходит усиление производственных, организационных и технологических связей аграрного сектора с производством и сферой услуг, результатом чего является формирование комплексов разного таксономического уровня. Этапом развития АПК выступает возникновение агропродовольственных цепочек, объединяющих все стадии – от изготовления сельскохозяйственной продукции до её продажи конечному покупателю. Сегодня развитию интеграции в АПК РФ благоприятствует возрождение уничтоженных производственно-хозяйственных связей между сельским хозяйством и такими отраслями, как перерабатывающая промышленность, торговля, транспорт, формирование условий, которые способствуют выходу субъектов хозяйствования из состояния кризиса и стабилизируют экономическую ситуацию.

Summary. Today, due to the aggravation of market competition and in the conditions of a progressive crisis, the optimal form of development and preservation of the domestic agricultural complex is strengthening integration. The creation of the agro-industrial complex is associated with the strengthening of agricultural and industrial ties, which are focused on improving the efficiency of public production. In the 60s of the twentieth century, the term “agro-industrial cooperation and agro-industrial integration” appeared. Also in the late 20s. agroindustrial combines were formed, which were engaged in the production, processing and sale of one type of agricultural goods. At the same time, the imperfect material and technical base, the economic and political situation and other reasons did not contribute to their development. In this regard, in the early 70s, the integration of industrial and agricultural production became widespread. The agro-industrial complex is a set of different types of production activities that complement each other and are focused on the production of the final product from agricultural raw materials. In the agro-industrial complex, various types of activities are represented by independent industries that provide the production of agricultural goods, their processing, storage and sale, the manufacture of means of production for the agro-industrial complex and its maintenance. In the process of agro-industrial integration, the production, organizational and technological ties of the agricultural sector with production and the service sector are strengthened, which results in the formation of complexes of different taxonomic levels. The stage of development of the agro-industrial complex is the emergence of agri-food chains that combine all stages-from the manufacture of agricultural products to its sale to the final buyer. Today, the development of integration in the agro-industrial complex of the Russian Federation is favored by the revival of destroyed industrial and economic ties between agriculture and such industries as the processing industry, trade, transport, the formation of conditions that contribute to the recovery of economic entities from the crisis and stabilize the economic situation.

Ключевые слова: инновационное развитие, агропромышленный комплекс, промышленность, технологии, сельское хозяйство.

Keywords: innovative development, agro-industrial complex, industry, technologies, agriculture.

Традиционно агропромышленная интеграция является условием экономического развития сельскохозяйственного комплекса, поскольку формирование эффективного сельскохозяйственного производства в первую очередь возможно на базе инновационных наукоёмких технологий изготовления, транспортировки, переработки, хранения и реализации сельскохозяйственных товаров [1]. Научно-технический прогресс способствовал разделению труда в сельском хозяйстве на прямое производство сельскохозяйственного сырья и его переработку на промышленных предприятиях отрасли. Таким образом, агропромышленная интеграция инновационной деятельности представляет собой процесс слияния субъектов различных хозяйственных отраслей на базе интенсификации их взаимосвязей и развития их сотрудничества. Экономическая интеграция в сфере сельского хозяйства выражается в усилении и развитии наукоёмких связей, совместном применении ресурсов, централизации капитала, в формировании оптимальных условий хозяйствования. Сотрудничество хозяйствующих субъектов представляет собой фундамент исследования экономического содержания интеграционного процесса. Взаимодействие экономических субъектов в социальном контексте является результатом интеграции. На основании этого интеграцию стоит рассматривать через призму сотрудничества субъектов хозяйствования. С целью определения содержания управления инновационной деятельностью в аграрном секторе экономики необходимо уточнить его сущность и особенности.

В соответствии с трёхсекторной моделью экономики, предложенной А. Фишером, аграрный сектор объединяет отрасли, связанные с добычей сырья и его первичной переработкой. В пределах аграрного сектора важнейшей отраслью является сельское хозяйство, что и дало ему впоследствии название «аграрный». В свою очередь, аграрный сектор является частью АПК [3]. В экономике любой страны и жизнедеятельности общества аграрный сектор играет значительную роль, что обусловлено многофункциональным характером сельского хозяйства как поставщика не только продовольствия, но и ряда важнейших общественных благ и услуг.

С понятием «многофункциональность сельского хозяйства» органично связано понятие «системность», означающее, что функции сельского хозяйства представляют его различные целевые и ролевые аспекты. Попытки их изолированного рассмотрения, по нашему мнению, неизбежно приведут к потере целостности исследования и неадекватным результатам. Некоторые учёные обосновывают существование строго определённого количества функций сельского хозяйства.

Так, В.И. Савкин отмечает 5 функций сельского хозяйства (экономическую, социальную, экологическую, инновационную и информационную) [2].

Другие учёные выделяют только базовые из них. К примеру, Т.И. Заславская к «народнохозяйственным» функциям сельскохозяйственного комплекса относит: социально-демографическую, производственную, природоохранную культурную, рекреационную, пространственно-коммуникационную, а также функцию социального контроля над местностью [5].

А.В. Петриков акцентирует внимание на значимости сельского хозяйства в решении глобальной энергетической проблемы, а также добавляет в вышеприведённый перечень функций применение сельскохозяйственных товаров для изготовления заменителей нефтепродуктов (биодизеля и этанола) [4]. Сегодня на мировых рынках сельскохозяйственных товаров конкурентная борьба ведётся за счёт уменьшения производственных расходов путём использования продуктивных животных и растений, усовершенствования технологий производства, обеспечивающих высокие конкурентные преимущества.

Конкурентоспособность в современных экономических условиях определяется не только экономическим, но и техническим потенциалом. Научно-технологическая составляющая конкурентоспособности реализуется в инновационном или усовершенствованном виде товара, новейших технологиях, обеспечивает экономию общественного труда и повышает конкурентоспособность отрасли и экономики страны в целом [8].

Основной целью аграрного производства выступает расширенное воспроизводство – рост выхода сельскохозяйственных товаров на единицу труда, земли, капитала и/или прочих ресурсов, которые используются в производственном процессе, что прочно связано с этапами интенсификации, главными направлениями которой в отрасли являются: мелиорация земель; комплексная механизация; увеличение энерговооружённости труда; усовершенствование применяемых производственных технологий производства на базе развития специализации и агропромышленной интеграции [9].

В свою очередь, интенсификация тесно взаимосвязана с законами экономии рабочего времени и повышающейся производительности труда. Объективные экономические связи, которые лежат в основе указанных законов, представляют собой двигатель научно-технологического прогресса, без которого интенсификация в аграрном экономическом секторе невозможна [10].

 К показателям темпов научно-технологического прогресса стоит отнести результативность (повышение производительности труда, производственных объёмов; уменьшения трудозатрат, энергоёмкости и материалоёмкости; повышение качества и расширение номенклатурного товарного ряда) и ресурсность (повышение фондо- и энерговооружённости производства).

На основании вышеприведённой информации необходимо выделить также инновационно-технологическую функцию сельского хозяйства, которая заключается в том, что использование в аграрном секторе ресурсо-, влагосберегающих технологий, технологий точного земледелия, агронанотехнологий и других не только предоставит возможность увеличить плодородие почвы, урожайность растений, продуктивность животных, производительность труда работников, но и будет способствовать росту конкурентоспособности аграрного сектора, что в свою очередь выступает гарантом устойчивого экономического развития государства [11].

Особенности отраслей аграрного сектора экономики влияют на организацию, структуру и процесс управления [12]:

• использование в сельскохозяйственном производстве земли и живых организмов обусловливает особенности технологии, организации и управления сельскохозяйственным производством, требует более тщательного технологического руководства, повышения оперативности в принятии и реализации управленческих решений;
• территориальная удалённость подразделений влияет на выбор структуры управления, степень централизации функций руководства и предъявляет повышенные требования к организации оперативного управления всем производством. Как правило, в крупных многоотраслевых хозяйствах структура управления строится по территориальному признаку, в специализированных – по отраслевому, что также оказывает влияние на всю систему управления в аграрном секторе экономики;
• зональность в размещении и специализации аграрного производства определяет специфический подход к системе земледелия и животноводства в разных зонах страны;
• несовпадение периода производства и рабочего периода в сельском хозяйстве определяет особенности организации и управления отраслями. В связи с вышеотмеченным целесообразно рассматривать аграрный сектор экономики как сложную социально-экономическую систему и использовать системно-комплексный подход к управлению инновационной деятельностью в данной сфере.

Как показали исследования, важным направлением в деятельности предприятий АПК являются процессы инноваций и модернизации, т.к. дальнейшее эффективное развитие АПК в целом невозможно без перехода на инновационный путь развития. Инновационная деятельность нами рассматривается как центральное направление и главный инструмент модернизации при создании, освоении и распространении нововведений. Понятие инновации как экономической категории начинает формироваться в первой половине XX в. и означает введение нового, т.е. процесс использования какого-либо новшества, нововведения [13].

В связи с этим в литературе наряду с термином «инновация» широко используются и такие термины, как: «новшество», «новации», «нововведение». Однако между этими понятиями ставить знак равенства, на наш взгляд, неправомерно.

Понятие «инновация» впервые ввёл Й. Шумпетер, описывая «новую комбинацию производственных факторов, мотивированную предпринимательским духом…». Он выделил 5 типичных изменений, задающих форму и содержание экономического развития: использование новой техники, новых технологических процессов или нового рыночного обеспечения производства; внедрение нового способа производства; освоение нового рынка сбыта; получение нового источника сырья или полуфабрикатов; изменения в организации производства и его материально-технического обеспечения.

На наш взгляд, понятие «инновация» может включать в себя не только конечный результат инновационной деятельности, получивший воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, внедрённого на рынок, нового или усовершенствованного технологического процесса, используемого в практической деятельности, либо в новом подходе к социальным услугам, но и любой промежуточный положительный результат инновационной деятельности, растущие темпы модернизации и инноватизации затрудняют процесс определения конечного результата, изменяющиеся условия хозяйствования и повышение конкуренции приводят к необходимости постоянного поиска новых решений поставленных задач [14].

 Считаем целесообразным дополнить определение понятия «инновация» формулировкой «процесс управления». Под процессом управления в определении «инновации» понимаем совокупность отдельных видов деятельности, которые направлены на упорядочение и координацию функционирования и развития предприятия и его составных подразделений с целью достижения инновационного развития.

 Таким образом, применительно к АПК инновации представляют собой деятельность, направленную на научно-технические, организационно-экономические, институциональные изменения и получившую воплощение в виде нового или усовершенствованного продукта, нового или усовершенствованного технологического процесса, процесса управления, либо в новом подходе к социальным услугам, обладающих экономическим, экологическим, ресурсосберегающим, социальным, бюджетным эффектом.

В научной литературе под инновационной деятельностью авторы понимают: вид деятельности, комплекс мероприятий, процесс разработки инноваций (А.А. Шутьков, К.П. Янковский и др.) [15]. Однако в исследуемых работах не раскрывается стратегический аспект инновационной деятельности.

Таким образом, инновационная деятельность – это экономическая категория, которая определяет вид деятельности, направленный на создание и реализацию инноваций, предопределяющих перспективы развития общественного производства. Функцией инновационной деятельности является функция изменения, а целью – создание условий для появления новых идей, создания инноваций. Инновационная деятельность как бизнес-процесс состоит из следующих основных стадий: поиск инновационных идей и отбор наиболее перспективных из них; разработка бизнес-плана инновационного проекта; экспертная оценка бизнес-плана; экспериментальное производство инновационного проекта; внедрение инновационного продукта; массовое производство инновационного продукта [11].

Инновационная деятельность в аграрном секторе экономики – это сложный динамичный процесс, обусловленный многофункциональным характером и особенностями аграрного производства, направленный на создание и реализацию инноваций в аграрном секторе экономики. При формировании эффективной модели управления инновационной деятельностью в аграрном секторе экономики обязательным условием является определение её ключевых особенностей.

Таким образом, по нашему мнению, инновационный процесс в АПК представляет собой непрерывный поток превращения в новые технологии научных разработок, организационно-экономических, технических или технологических идей, направленных на повышение эффективности производства. При этом особенностью инновационного процесса в АПК является не создание принципиально новой продукции, а применение новых технологий в производстве [13]. Считаем целесообразным рассмотреть взаимосвязи и взаимодействия инновационного развития АПК в условиях государственной политической системы и её законодательной базы, в рыночной среде, адекватной государственному устройству. В Государственной программе развития сельского хозяйства и регулирования рынков сельскохозяйственной продукции, сырья и продовольствия на 2013–2020 гг. (утверждённой Постановлением Правительства РФ 14.07.2012 № 717) отмечено, что основными проблемами развития АПК России являются технико-технологическое отставание сельского хозяйства России от развитых стран мира из-за недостаточного уровня доходов сельскохозяйственных товаропроизводителей для осуществления модернизации, а также стагнация машиностроения для сельского хозяйства и пищевой промышленности.

Обобщая проблемы, препятствующие стимулированию инновационной деятельности в АПК страны, отметим, что необходимо законодательно возродить долгосрочное программно-целевое планирование и прогнозирование, а также использовать при разработке программ развития динамические межотраслевые модели экономики [10]. На наш взгляд, инновации ускоряют процесс расширенного общественного воспроизводства, т.к. будучи осуществляемыми через инвестиции в основной и оборотный капитал, они способствуют росту как общественного продукта, так и внутренних накоплений, в свою очередь являющихся ресурсом для дальнейшей модернизации. По мнению авторов, на основании проведённых исследований раскрыто положение о том, что инновации и модернизация являются непременным условием развития АПК. Установлено, что совершенствование управления АПК как подсистемы сложной развивающейся производственно-экономической системы становится в последнее время особенно актуальным. В рамках синергетических представлений развитие АПК в системе инноваций и модернизации представляет собой качественные изменения её структуры и функционирования за счёт корпоратизации взаимодействия её компонентов.

Список литературы

1. О стратегическом планировании в Российской Федерации: федеральный закон от 28.06.2014 № 172-ФЗ (03.07.2017) // Собр. законодательства РФ. – 2014. – № 26 (ч.1). – Ст.3378.
2. Об утверждении Доктрины продовольственной безопасности Российской Федерации: указ Президента РФ от 30.01.2010 № 120 // Собр. законодательства РФ. – 2010. – № 5. – Ст.502.
3. Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Развитие рыбохозяйственного комплекса»: постановление Правительства РФ от 15.04.2014 № 314 (ред. от 31.03.2017) // Собр. законодательства РФ. – 2014. – № 18 (ч.II). – Ст.2160.
4. Об утверждении Стратегии развития пищевой и перерабатывающей промышленности Российской Федерации на период до 2020 года: распоряжение Правительства РФ от 17.04.2012 № 559-р (ред. от 13.01.2017) // Собр. законодательства РФ. – 2012. – № 18. – Ст.2246.
5. Об утверждении прогноза социально-экономического развития Республики Коми на период до 2030 года: распоряжение Правительства Республики Коми от 13.10.2015 № 388-р // http:// docs.cntd.ru/document/432804335
6. Алексеев, К.И. Меры поддержки сельхозорганизаций России на региональном уровне / К.И. Алексеев // АПК: Экономика, управление. – 2015. – № 7. – С.69–77.
7. Ван, С. Экономические преобразования в Китае: анализ и сопоставление с российским реформационным опытом / С. Ван, Г. Фан // Российский экономический журнал. – 2012. – № 9–10. – С.38–50. 26. Васильева, Л.Н. Методы управления инновационной деятельностью: учеб. пособие / Л.Н. Васильева, Е.А. Муравьева. – М.: КноРус, 2015.
8. Глазьев, С.В. Перспективы развития евразийской экономической интеграции: от ТС-ЕЭП к ЕЭС / С.В. Глазьев // Российский экономический журнал. – 2013. – № 1.
9. Демина, Н.Ф. Инновационная и инвестиционная деятельность в АПК: монография / Н.Ф. Демина, С.А. Булыгина. – Красноярск: Красноярский ГАУ, 2015.
10. Желнина, Е.В. Социальная технология подготовки персонала как фактор инновационной активности промышленного предприятия / Е.В. Желнина. – Тольятти: Технокомплект, 2015.
11. Карданова, Л.И. Инновационные тенденции в развитии производственного рынка региона: монография / Л.И. Карданова, А.Ю. Гунько, И.Ю. Ширшова. – Ставрополь, 2011.
12. Квасов, И.А. Моделирование размещения объектов энергетики с учётом инвестиционной привлекательности регионов России и Казахстана / И.А. Квасов. – М.: Научные технологии, 2014.
13. Квасов, И.А. Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов стран Таможенного Союза / И.А. Квасов, Е.Г. Бутурлакина // Вестник Российского Нового Университета. – 2014. – № 2. – С.152–162.
14. Крылатых, Э.Н. Многофункциональность агропродовольственной сферы: методология исследований для разработки стратегии развития / Э.Н. Крылатых. – М.: Энциклопедия Российских деревень, 2012.
15. Развитие научного наследия Н.И. Вавилова в современных селекционных исследованиях // Материалы Всероссийской науч.- практ. конф., посвящённой 130-летию со дня рождения Н.И. Вавилова. – Луганск, 2017. – С.125.

УДК 528.441.21

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10431

ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ КАДАСТРОВОГО ДЕЛЕНИЯ В РЕГИОНАХ РОССИИ НА ПРОВЕДЕНИЕ КАДАСТРОВЫХ РАБОТ

INVESTIGATION OF THE IMPACT OF CADASTRAL DIVISION IN THE REGIONS OF RUSSIA ON THE CONDUCT OF CADASTRAL WORKS

Мезенина Ольга Борисовна, доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой Землеустройство и кадастры, Уральский государственный лесотехнический университет, г. Екатеринбург

Бекетов Алексей Дмитриевич, кафедра Землеустройство и кадастры, Уральский государственный лесотехнический университет, г. Екатеринбург

Mezenina Olga Borisovna, mob.61@mail.ru

Beketov Alexey Dmitrievich, alexeybeketov96@mail.ru 

Аннотация. В статье рассматривается существующие особенности кадастрового деления территории РФ и возникающие в связи с этим проблемы в работе кадастрового инженера (КИ). Интерес к теме вызван в результате исследования подходов определения границ кадастрового деления  в регионах России. Мы убедились, что все субъекты РФ вырабатывали свои подходы, которые во многом были похожие, но также имели и некоторые существенные различия. Наше исследование построено в основном на примерах Свердловской области и Пермского края, в статье представлены идентичность и отличия в определении границ кадастрового деления территории. По проведенному анализу сделаны некоторые выводы и даны предложения.

Summary. The article considers the existing features of the cadastral division of the territory of the Russian Federation and the problems arising in this regard in the work of a cadastral engineer (CI). The interest in the topic was aroused as a result of the study of approaches to determining the boundaries of cadastral division in the regions of Russia. We were convinced that there was no single one developed earlier, all the subjects of the Russian Federation developed their own approaches, which were similar in many respects, and also had some significant differences. Our study is based on the example of the Sverdlovsk Region and the Perm Region, where the main differences and similarities of the boundaries of the cadastral division of the territory are considered. Based on the analysis, some conclusions and suggestions were made

Ключевые слова: Единый государственный реестр недвижимости (ЕГРН), кадастровое деление территории, объект недвижимости, граница населенного пункта, кадастровый инженер.

Keywords: Unified state register of real estate, cadastral division of the territory, real estate, border of the settlement, cadastral engineer.

Из теории. Кадастровое деление территории Российской Федерации является одним из существующих видов деления территории по определенному признаку. Например, кроме кадастрового деления территории существуют административно-территориальное деление и градостроительное зонирование (деление) территории.

Понятие «кадастровое деление территории» включает в себя несколько смысловых понятий:

Кадастр – упорядоченный список, реестр каких-либо важных объектов, официально составляемый государством на основании данных наблюдений, осуществляемых периодически или непрерывно [1].

Территория – это часть поверхности с определёнными границами. Территорией прежде всего называется земельное пространство, на которое распространяется юрисдикция государства или территориального образования в его составе [1].

Немного истории. В связи с импульсивным развитием кадастра недвижимости в нашей стране, в начале 2000-ых годов возникла острая необходимость в создании кадастрового деления территории всей страны. В Свердловской области работы по созданию электронных карт кадастрового деления территорий кадастровых районов Свердловского кадастрового округа выполнялись ФГУП УралНИИгипрозем. Единого подхода по созданию кадастрового деления на период с 2000-2002 годы выработано не было, но существовали общепринятые принципы по формированию границ кадастрового округа и кадастрового района.

Создание кадастрового деления в отношении кадастрового района, и разбивка его на кадастровые кварталы происходила следующим образом. На основе имеющихся картографических материалов в бумажном виде был произведен процесс оцифровки карты различного масштаба. Путем оцифровки на персональных компьютерах (далее – ПК) использовался инструмент – «полилиния» в результате чего, получались замкнутые полигоны, представляющие из себя один кадастровый квартал. Координаты «Х;Y» полученных объектов автоматически записывались и сохранялись в виде пространственных данных.

При отображении границ кадастровых кварталов на межселенных территориях использовался планово-картографический материал M 1:10000, при этом на земли сельскохозяйственного назначения и земли лесного фонда использовались топографические карты M 1:25000; на территории населенных пунктов, поселений и садоводческих товариществ использовался крупномасштабный плановый материал М 1:500, 1:2000, 1:5000. Если на территории поселений отсутствовал крупномасштабный плановый материал, то при создании электронных карт кадастрового деления использовался плановый материал М 1:10000.

Как было сказано ранее, единого подхода по созданию границ кадастрового деления разработано не было, но все субъекты РФ вырабатывали свои подходы, которые во многом были похожи, а также имели некоторые существенные различия. При создании границ кадастровых кварталов в отношении населенных пунктов, был взят за основу принцип: «Граница кадастрового квартала равняется границе архитектурно-планировочной единицы», таким образом в крупных населенных пунктах кадастровые квартала образовывались из границ жилых районов, центральных городских автодорог, железнодорожных путей, мест рекреации и водных объектов. Если населенный пункт был маленьким по площади, то границы кадастрового квартала как правило совпадали с границами такого населенного пункта. Подход к созданию кадастрового деления на межселенной территории зависел от распределения земель региона по назначению. В регионах где преобладают земли лесного фонда границы кадастровых кварталов ориентировочно соответствовали границам лесных кварталов, если же в регионе преобладают земли с/х назначения, то границы кадастровых кварталов совпадают с границами смежных с/х угодий.

Рассмотрим ведение кадастрового деления в субъектах и проблемы, с этим связанные при работе кадастрового инженера.

На примере Свердловской области и Пермского края рассмотрим отличия и идентичность в определении границ кадастрового деления территории.

На рисунке 1 видно, что в обоих рассматриваемых субъектах границы кадастровых кварталов созданы по материалам лесоустройства и ориентировочно совпадают с границами кадастрового деления.

На рисунке 2 видна разница в подходах формирования кадастрового деления в регионах. Справа отображен фрагмент публичной кадастровой карты на территории Пермского края, это межселенная территория лесного фонда и водного объекта – река. Границей кадастрового квартала является река, при оцифровке река была выделена в отдельный квартал. Слева отображена межселенная территория Свердловской области, в отличие от Пермского края, линейные водные объекты на территории Свердловской области не выделяются в отдельные квартала. При оцифровке картографического материала была выбрана точка – условная середина реки, по которой проходит граница двух смежных кварталов.

На сегодняшний день непросто сделать вывод в пользу одного или другого вариантов, как было правильно сделать кадастровое деление в отношении территорий, занятых водными объектами. С одной стороны, это несет лишнюю финансовую нагрузку для кадастрового инженера при выполнении кадастровых работ в отношении линейных объектов, так как необходимо запрашивать сведения из ЕГРН о кадастровом плане территории, в котором зачастую отсутствуют сведения о земельных участках. С другой стороны, на сегодняшний день проводится работа по внесению в ЕГРН сведений о Водоохранных зонах и Прибрежных защитных полосах, где в некоторых случаях (например, русло реки не изменилось) можно считать границу квартала за береговую линию водного объекта.

На рисунке 3 видна разница в подходах формирования кадастрового деления в регионах.

Справа отображен фрагмент публичной кадастровой карты на территории Пермского края, это межселенная территория между двумя на селенными пунктами связанными железнодорожным путем (59:17:4136001) и автодорогой (59:17:4116002), которые выделены из общего лесного массива в отдельные кадастровые квартала. Слева отображена межселенная территория Свердловской области, изображен населенный пункт д. Малиновка, она связана с другими населенными пунктами ж/д сообщением (коридор ж/д дороги проходит с С на Ю). При создании кадастрового деления в Свердловской области крупные ж/д и авто дороги не были выделены в отдельные квартала.

За все время существования кадастрового деления территории РФ накопилось немало проблем и вопросов у кадастровых инженеров, заказчиков кадастровых работ и простых пользователей Публичной кадастровой карты (ПКК). Разберем в статье, на наш взгляд, следующие по теме позиции: образование реестровых ошибок и противоречивых сведений, не корректно отображенных на публичной кадастровой карте; затруднение в работе кадастровых инженеров при использовании сведений.

Первой проблемой является некорректное или неполное отображение сведений на Публичной кадастровой карте. Одним из ярких примеров неполного отображения сведений на карте является ПКК территории Пермского края, а именно граница упраздненного Коми-Пермяцкого АО.

На рисунке 4 отображена ситуация, когда сведения из ЕГРН не полностью отображаются на Публичной кадастровой карте, в частности включен слой сведений «Зоны с особыми условиями использования территории», при этом они отображаются только на территории кадастрового округа 59 – Пермский край (зеленым цветом), а на территории ранее созданного кадастрового округа 81- Коми-Пермяцкий АО такие сведения не отображаются, хотя в ЕГРН установлена граница субъекта – Пермского края, которая включает в себя в том числе Коми-Пермяцкий АО [2,3].

Вторым примером некорректного отображения сведений является наложение границ кадастровых округов и районов.

На рисунке 5 отображен фрагмент территории Пермского края, Чайковского городского округа (59:12) и Республики Башкортостан, Нефтекамский район (02:33).

Красными линиями с белой окантовкой отображены границы кадастровых округов и одновременно границы районов, которые имеют наложения между собой либо несостыковки, которые образуют пустоту между районами. При этом если включить на публичной кадастровой карте слой «Границы», то мы увидим установленную границу между двумя субъектами, которая проходит в другом месте, чем в описании границ кадастрового деления.

Из выше сказанного хочется отметить, что противоречивые и некорректно отображенные сведения вводят в заблуждение абсолютно любого пользователя ПКК. На сегодняшний день столкнувшись с такими противоречиями остается только один достоверный способ получить верные сведения ЕГРН – это платное получение сведений.

Второй проблемой является несоответствие границы кадастрового квартала, установленной границе населенного пункта.

На рисунке 6 отображен фрагмент территории Свердловской области, Верхотурского городского округа, д Заимка кадастровый квартал 66:09:0501001. Граница кадастрового квартала было создана в период 2000-2002 годы, а граница населенного пункта была установлена в 2019 году, за этот временной период территория населенного пункта выросла и стала выходить за границы кадастрового деления.

На наш взгляд, в сложившейся ситуации есть потребность в корректировке границы кадастрового квартала, в связи с тем, что при выполнении кадастровых работ в отношении объекта, расположенного на границе кварталов или в отношении линейного объекта, проходящего через весь населенный пункт увеличивается финансовая составляющая на получение исходных данных. При запросе исходных данных потребуется запрос сведений из ЕГРН в объеме 3 кадастровых кварталов 66:09:0501001, смежного с ним и условного квартала 66:09:0000000. Стоимость запроса сведений в отношении оного кадастрового квартала составляет 350 рублей, если бы граница кадастрового квартала совпадала с границей населенного пункта, а если складывается ситуация, описанная выше, то необходим запрос сведений в размере 3 шт. общей стоимостью 1050 рублей [2,3,5].

Третьей проблемой при существующем кадастровом делении является большой объем сведений в пределах одного кадастрового квартала. Ярким примером является Нижневартовский район (86:04:0000001) в Ханты-Мансийском АО, площадь Нижневартовского р-на составляет 117 тыс. кв. м., что составляет 1/5 часть всей территории Ханты-Мансийского АО. Учитывая особенность региона, в котором расположено огромное количество объектов трубопроводного транспорта, соответственно в кадастровом квартале 86:04:0000001 сконцентрировано огромное количество информации, более 49 тыс. земельных участков, более 65 тыс. объектов капитального строительства и более 80 тыс. ЗОУИТ. Общий объем сведений, содержащихся в кадастровом квартале 86:04:0000001 составляет более 8 ГБ. Сведения, получаемые из ЕГРН содержатся в формате XML, для дальнейшей работы их необходимо преобразовать в удобный формат, например, AutoCAD, MapInfo и другие, но при этом возникают сложности потому что, объем одного файла очень большой (более 8 ГБ) и часто нет возможности преобразовать файл так чтобы все слои ЕГРН содержались в одном файле, приходится использовать либо сторонние обработчики файлов, либо послойно получать каждый слой ЕГРН. Данная ситуация связана с тем что, площадь кадастрового квартала 86:04:0000001 равна площади Нижневартовского района – это более 117 тыс. кв. км., при создании кадастрового деления территории, не было разделения такой огромной территории на несколько кварталов,  что привело к переизбытку сведений в пределах одного кадастрового квартала равного площади целого района.

Четвертой проблемой в существовании кадастрового деления является образование реестровых ошибок, путем изменения границ кадастрового района.

На рисунке 7 отображен фрагмент территории Пермского края, на стыке двух районов Чайковский и Еловский. Ранее граница кадастрового района 59:19 проходила по краю объекта капитального строительства (на рис. 7 слева желтым цветом), а граница кадастрового района 59:12, расположена на том же месте и сейчас. Получается, что между кадастровыми районами было пустое пространство (дыра), при этом осуществляя постановку на кадастровый учет объектов недвижимости включая до 2017 года крайней координатой являлась точка в существующей на тот момент границы кадастрового района. Дело в том, что в 2017 году в ЕГРН были внесены границы обоих районов, в связи с чем была изменена граница кадастрового района и приведена в соответствие с границами муниципального района, из-за этого образовывается погрешность в протяженности линейных объектов, проходящих по территории нескольких кадастровых районов. На примере одного района такая погрешность составила 73 метра, данный линейный объект проходит по территории 3 субъектов – кадастровых округов, и 7 муниципальных – кадастровых районов. Подобная ситуация с пробелом между концом объекта и границей кадастрового района встречается во всех 7 кадастровых районах, суммарная погрешность составляет 389 метров, это существенное различие в общей протяженности объекта. Дыры между кадастровыми округами в ЕГРН были одной из самых загадочных и насущих проблем, до момента внесения в ЕГРН границ субъектов РФ и муниципальных районов. Можно понять ситуацию, когда дыры между единицами кадастрового деления образовывались на стыке субъектов, так как каждый субъект имеет свою систему координат и при создании кадастрового деления, каждый использовал различные ключи для пересчета координат, при этом не стояла задача свести границы, то непонятна ситуация как образовались дыры либо наложения границ кадастровых районов внутри одного округа. Данная проблема стала постепенно решаться, в период с 2016 года по н.в., когда в ЕГРН стали массово вносить сведения о границах субъектов и районов, во многих случаях сотрудники Росреестра стали устранять противоречивые сведения, образовавшиеся в системе кадастрового деления территории РФ [2,3,5].

Итак, в заключении – каждый регион сам вырабатывал подход и практику создания границ. Единое правило во всех регионах – количество кадастровых округов должно было соответствовать количеству административно-территориальных единиц РФ, а количество кадастровых районов должно было соответствовать количеству административно-территориальных единиц субъекта РФ. Границы кадастровых округов и районов устанавливались также методом оцифровки карт (упомянутым ранее), описание таких границ на тот момент существовало в виде текстового описания или графического изображения на бумажных носителях.

На  сегодняшний день количество кадастровых округов, содержащихся в ЕГРН составляет – 91, а количество существующих административно-территориальных единиц в РФ составляет – 85. Это связано с тем, что существующие автономные округа (далее – АО) вошли в состав субъектов РФ, наиболее ярким примером является Коми-Пермяцкий АО и Пермская область. В 2005 году на основании референдума, проведенного в 2003 году из двух существующих субъектов, был образован новый субъект – Пермский край. Еще одним ярким примером является вхождение в 2007 году, в состав Красноярского края Эвенкийского АО и Таймырского АО [1,2,3].

По официальным данным, Россия обладает богатейшими природными ресурсами на планете. Достаточно упомянуть такой факт, что земельные участки составляют почти 1,767 млрд. гектаров. Это требует не только соблюдение правильности применения природных ресурсов, но и их обязательного учета и регистрации с точным оформлением границ при грамотной работе кадастрового инженера, обеспеченного всеми необходимыми знаниями и данными.

Литература

1. Официальный сайт Википедия – свободная энциклопедия https://ru.wikipedia.org.
2. Официальный сайт Федеральной службы государственной регистрации, кадастра и картографии – Росреестр https://rosreestr.gov.ru.
3. Российская Федерация. Министерство экономического развития РФ. [Электронный ресурс]: Приказ от 24 ноября 2015 года № 877 «Об утверждении порядка кадастрового деления территории Российской Федерации, порядка присвоения объектам недвижимости кадастровых номеров, номеров регистрации, реестровых номеров границ» // Информационно-правовая система «Консультант Плюс».
4. Российская Федерация. Законы. Градостроительный кодекс Российской Федерации [Электронный ресурс]: Федеральный закон от 29.12.2004, № 190-ФЗ // Информационно-правовая система «Консультант Плюс».
5. Царенко А.А., Шмидт И.В., Киреева С.А. Установление границ населенных пунктов как основная функция территориального планирования // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Естественные науки. 2018. Т. 42, №3. С. 404-413.

УДК 504.05 

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10430

ДИНАМИКА АНТРОПОГЕННОЙ НАГРУЗКИ РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ

DYNAMICS OF ANTHROPOGENIC LOAD OF THE ROSTOV REGION

Иванченко Анастасия Михайловна, преподаватель, Институт наук о Земле, Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону

Хаванский Александр Дмитриевич, доктор геогр. наук, профессор, Институт наук о Земле, Южный федеральный университет, г. Ростов-на-Дону

Ivanchenko A.M., a.m.ivan@yandex.ru

Khavanskiy A.D., khovansk@yandex.ru

Аннотация. В статье приводятся результаты анализа антропогенной нагрузки в Ростовской области за 30-ти летний период. Рассматривается динамика основных факторов демографической, промышленной, сельскохозяйственной и транспортной антропогенной нагрузки. Показано, что за 30 лет в регионе объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу и сбрасываемых сточных вод уменьшился почти в 4 раза. Все это привело к снижению промышленной нагрузки, особенно в городах Ростовской и Донецкой агломераций. В регионе резко увеличилась сельскохозяйственная нагрузка, особенно в Северо-Западной, Северо-Восточной и Юго-Восточной зонах, где произошло увеличение посевных площадей в 1,5 раза, а также рост сбора зерновых культур в 3-5 раз. Транспортная нагрузка, несмотря на увеличение численности автомобилей, уменьшается за счет снижения выбросов загрязняющих веществ, обусловленного улучшением качества топлива и технологии выпуска отработанных газов. Общая антропогенная нагрузка последовательно снижается за весь исследуемый период в Юго-Западной, Донецкой, Центральной, Южной зонах, в то время как в Северо-Восточной, Северо-Западной и Юго-Восточной зонах общая антропогенная нагрузка возрастает за счет увеличения сельскохозяйственной нагрузки.

Summary. The article presents the results of anthropogenic load analysis in the Rostov region over a 30-year period. The dynamics of main factors of demographic, industrial, agricultural and transport anthropogenic load is considered. For 30 years, emissions volume of pollutants into the atmosphere and discharged wastewater has decreased by almost 4 times. This led to reduction in the industrial load, especially in the agglomerations of Rostov and Donetsk. The agricultural load in the region has increased, especially in North-Western, North-Eastern and South-Eastern zones, where was increase in sown areas by 1.5 times, as increase in grain harvest by 3-5 times. Transport load has decreased by reducing emissions of pollutants, despite increase in number of cars, which is due to improved fuel quality and exhaust gas technology. During the entire research period, the total anthropogenic load consistently decreases in South-Western, Donetsk, Central and Southern zones, while in the North-Eastern, North-Western and South-Eastern zones, the total anthropogenic load increases due to significant increase of the agricultural load.

Ключевые слова: антропогенная нагрузка, Ростовская область, динамика, демографическая, промышленная, сельскохозяйственная, транспортная нагрузки.

Keywords: anthropogenic load, Rostov region, dynamics, demographic, industrial, agricultural, transport loads.

Введение

Антропогенная нагрузка на окружающую среду является ключевым фактором формирования экологической ситуации. Определение и анализ антропогенной нагрузки имеет важное значение в комплексной экологической оценке территории и разработке мероприятий по снижению антропогенного воздействия.

Антропогенная нагрузка на определенной территории формируется под воздействием многих факторов. Поэтому необходимо выделить наиболее значительные факторы и сгруппировать их по характеру воздействия на окружающую среду.

Все факторы антропогенного воздействия на окружающую среду можно разделить на четыре группы и представить в виде демографической, промышленной, сельскохозяйственной и транспортной нагрузок, которые при суммировании дадут общую антропогенную нагрузку.

Оценка и анализ формирования антропогенной нагрузки в Ростовской области представлены в работе А.Д. Хаванского и др., 2020 [1].

Для понимания особенностей формирования антропогенной нагрузки, помимо основных факторов воздействия на окружающую среду, важным является выявление изменений этих факторов во времени и определение временной динамики антропогенной нагрузки.

Целью работы является выявление и анализ динамики основных факторы воздействия на окружающую среду и антропогенной нагрузки в Ростовской области.

Материалы и методы

В настоящее время существуют разные подходы к определению антропогенной нагрузки (Б. И. Кочуров, 1997 [2]; В. Е. Закруткин и др., 2000 [3]; А. Д. Хаванский, 1998 [4]). Однако общепринятая методика оценки антропогенной нагрузки на окружающую среду не разработана.

Для оценки антропогенной нагрузки Ростовской области была использована методика, разработанная В. Е. Закруткиным и др., 2000 [3], которая в последствии была доработана и уточнена (Хаванский и др., 2007 [5]; Меринова, Хаванский, Меринов, 2015 [6]; Хаванский и др., 2020 [1]).

В качестве исходных данных используются официальные статистические материалы и документы о состоянии окружающей среды в регионе, а также материалы министерств и ведомств Правительства Ростовской области и РФ.

Для выявления динамики антропогенной нагрузки выполнен анализа и сравнение показателей основных факторов воздействия на окружающую среду и видов антропогенных нагрузок за 30-ти летний период с 1990 г. по 2019 г. Вместе с этим производилось сопоставление результатов оценок антропогенной нагрузки за 1996, 2000 и 2016 гг.

Результаты и обсуждения

Динамика антропогенной нагрузки определяется изменениями основных факторов ее формирования. Основными показателями демографической нагрузки являются численность населения, его плотность и изменение численности населения.

Динамика показателей демографической нагрузки представлена на Рис. 1 и 2.

За рассматриваемый период численность населения Ростовской области уменьшилась на 100 тыс. чел., или на 2,3% от общего числа жителей в 1990 г (4326,2 тыс. чел.). Пиками показателя «Численность населения» (Рис. 1) в 2002 и 2010 года можно пренебречь, так как в эти периоды происходило уточнение данных через Всероссийскую перепись.

Изменение числа жителей складывается из естественного и миграционного прироста (убыли) населения. На протяжении практически всего рассматриваемого периода в регионе происходила естественная убыль населения – смертность превышала рождаемость (Рис. 2). Значительный миграционный прирост наблюдался в конце 90-х начале 00-х. Однако, миграционный прирост не компенсировал естественную убыль населения и в регионе четко прослеживается тенденция сокращения общего количества жителей.

В пространственном отношении положительная динамика численности населения отмечается только в Юго-Западной зоне в городах Ростове-на-Дону и Батайск, а также в Аксайском и Мясниковском районах. Наибольшее сокращение населения за прошедшие годы наблюдалось в городах Восточного Донбасса, а также в сельских районах Северо-Западной и Северо-Восточной зон.

К основным факторам воздействия промышленности на окружающую среду относятся: выбросы загрязняющих веществ в атмосферу от стационарных источников, сбросы загрязняющих веществ в водные объекты, отходы производства и потребления.

Динамика показателей промышленной нагрузки представлена на Рис. 3. С начала периода наблюдения до 2000 г. прослеживается устойчивое сокращение выбросов в атмосферу и сбросов загрязненных сточных вод. Это связано со снижением производственной деятельности промышленных предприятий и ужесточением природоохранного законодательства. С 2000-х годов снижение вышеперечисленных показателей замедлилось, а колебания зависят преимущественно от объемов промышленной продукции.

Количество образующихся отходов производства и потребления от года к году существенно изменяется. Это связано как с колебаниями объемов образования промышленных отходов, так и недостатками статистической отчетности по отходам.

Следует отметить, что уровень образования твердых коммунальных отходов коррелирует с численностью населения, несмотря на сокращение численности, количество коммунальных отходов незначительно растет что связано скорее всего с увеличением потребительского спроса. Пики образования отходов производства, по всей вероятности, связаны с наращиванием промышленных мощностей и производством большего объема продукции.

Основные объемы промышленного производства приходятся на городские округа, в которых сосредоточена большая часть промышленных предприятий, и поэтому именно города в значительной мере определяют динамику промышленной нагрузки. С 1992 г. выбросы в атмосферу от производств сократились в шахтерских городах в 3-10 раз, в Волгодонске – в 8 раз, в городах Ростовской агломерации – в 3-4 раза (Таблица 1).

 Наибольший объем отходов производится в городах Донецкой и Юго-Западной зон (почти 2/3 отходов). Отходы Ростова-на-Дону формируются преимущественно из твердых коммунальных отходов, тогда как в городах Новочеркасске, Шахты, Зверево, Гуково и Каменск-Шахтинске большая часть приходится на отходы производства.

При определении сельскохозяйственной нагрузки учитывались степень распаханности территории, валовый сбор зерновых и поголовье скота.

Динамику показателей сельскохозяйственной нагрузки определяют валовые сборы зерновых при практически неизменных значениях посевных площадей и поголовья скота (Рис. 4).

Валовые сборы зерновых культур зависят от многих факторов, урожайные годы чередуются с неурожайными, поэтому в динамике этого показателя отмечаются подъемы и спады. Однако на графике (Рис. 4) четко прослеживается существенный рост значений валовых сборов зерновых, особенно в последние годы. За последнее десятилетие показатель валовых сборов зерновых на большей части посевных площадей увеличился в 3-4 раза, а в отдельных районах – в 5-8 раз. Наибольшее увеличение валовых сборов зерновых произошло в районах Северо-Западной, Северо-Восточной и Юго-восточной зон.

Переход на рыночные отношения в 90-х годах привел к резкому сокращению поголовья практически всех видов сельскохозяйственных животных. Численность крупного рогатого скота после стремительного спада продолжает стагнировать. Показатель поголовья свиней отличается динамичностью, но продолжает уменьшаться по сегодняшний день. Только количество овец и коз с начала 00-х постепенно увеличивается. Также с 1998 года наблюдается небольшой рост посевных площадей.

В качестве основных факторов формирования транспортной нагрузки приняты: число автотранспортных средств, объем эмиссии загрязняющих веществ автотранспортом, площадь земель под автомобильными дорогами.

Динамика показателей транспортной нагрузки (Рис. 5) показывает, что за исследуемый период наблюдения значительно увеличилась численности автомобильного транспорта и в то же время произошло снижении количества выбросов загрязняющих веществ от автотранспорта. Такое противоречие объясняется корректировкой методик расчета выбросов от передвижных источников, а также улучшением качества топлива и технологии выпуска отработанных газов.

Большая часть современных автомобилей оборудована каталитическими нейтрализаторами, которые способствуют снижению вредных выбросов.

В рассматриваемый период были приняты стандарты Евро-4, 5 и 6, что также привело к значительному снижению вредных выбросов от автотранспорта [12].

Отмечается рост километража дорог с твердым покрытием. Резкий скачек данного показателя в 2012 году является результатом реализации региональной целевой программы. За два следующих года были внесены в реестр ранее неучтенные автотранспортные пути и приведены в соответствие с основными нормами другие маршруты.

На основании приведенных выше данных, можно сформулировать следующие общие тенденции в динамике отдельных видов антропогенной нагрузки.

Численность населения Ростовской области с начала периода исследования сократилась на 2%. Такое снижение численности населения приведет к незначительному уменьшению демографической нагрузки, которое не окажет существенного влияния на изменение общей антропогенной нагрузки в регионе.

Значительные изменения произошли в промышленной нагрузке, за последние 30 лет объем сбрасываемых сточных вод уменьшился почти в 4 раза с 828 млн. м³ до 202 млн. м³, масса выбросов загрязняющих веществ снизилось в 3,4 раза с 544 тыс. тонн до 158 тыс. тонн. Все это привело к снижению промышленной нагрузки, особенно в городах Ростовской и Донецкой агломерациях. Интенсивное снижение показателей промышленной нагрузки происходило до 2004 г., затем значения показателей стабилизировалось.

За исследуемый период в регионе резко увеличилась сельскохозяйственная нагрузка, особенно в Северо-Западной, Северо-Восточной и Юго-восточной зонах. По сравнению с другими территориями здесь произошло увеличение посевных площадей с 3,8 млн. га в 1996 г. до 4,6 млн. га в 2016 г, а также рост сбора зерновых культур в 3-5 раз.

Характер изменения показателей транспортной нагрузки неоднозначен, но воздействие транспорта на окружающую среду, несмотря на увеличение численности автомобильного транспорта, уменьшается за счет снижения выбросов загрязняющих веществ.

Расчёт антропогенной нагрузки Ростовской области выполнялся и в более ранних исследованиях других авторов [3, 5, 6]. Однако, при общей методике определения антропогенной нагрузки в указанных выше работах для расчета отдельных видов нагрузки применялись другие и чаще косвенные показатели. Например, при определении демографической нагрузки использовался только показатель плотность населения, промышленной нагрузки – вредность производства и объем производимой промышленной продукции, транспортной нагрузки – плотность автомобильных и железных дорог. В настоящем исследовании акцент был сделан на применении прямых показателей антропогенной нагрузки.

Несмотря на некоторую разницу в используемых показателях, можно провести сравнение результатов оценки демографической, промышленной, сельскохозяйственной и транспортной нагрузок за разные промежутки времени (Рис. 6).

Из представленных графиков видно, что демографическая нагрузка на территориях Юго-Западных, Донецких, Центральных и Южных районов постепенно снизилась. Нагрузка Северных и Юго-Восточных районов напротив выросла в сравнении с 2006 годом, но уменьшилась или осталась прежней по отношению к 1996 году.

Промышленная нагрузка существенно снизилась в Юго-Западной и Донецкой зонах, а увеличилась в Юго-Восточной. Оставшиеся территории остались практически без изменений.

Значительные преобразования сельскохозяйственной нагрузки наблюдаются в Северо-Восточной, Северо-Западной и Юго-Восточной зонах. По сравнению с другими территориями здесь сельскохозяйственная нагрузка усилилась. Поспособствовало этому увеличение посевных площадей, а также рост сбора зерновых культур.

Значения транспортной нагрузки во всех зонах стала ниже за счет значительного сокращения объемов выбросов загрязняющих веществ, отходящих от передвижных источников.

Общая антропогенная нагрузка последовательно снижается за весь исследуемый период в Юго-Западной, Донецкой, Центральной, Южной зонах. В районах Северо-Восточной и Северо-Западной зон общая антропогенная нагрузка возрастает за счет увеличения сельскохозяйственной нагрузки (Рис. 7).

В целом, представленная информация (Рис. 7) за все периоды исследований свидетельствует об общей тенденции к уменьшению антропогенной нагрузки на территорию Ростовской области, которая найдет свое отражение в улучшении состояния окружающей среды при сохранении характера воздействий.

Выводы

1. За 30 лет в регионе объем выбросов загрязняющих веществ в атмосферу и сбрасываемых сточных вод уменьшился почти в 4 раза. Все это привело к снижению промышленной нагрузки, особенно в городах Ростовской и Донецкой агломераций. Интенсивное снижение промышленной нагрузки происходило до 2004 г., затем значения показателей стабилизировалось.
2. В регионе резко увеличилась сельскохозяйственная нагрузка, особенно в Северо-Западной, Северо-Восточной и Юго-восточной зонах. По сравнению с другими территориями здесь произошло увеличение посевных площадей в 1,5 раза, а также рост сбора зерновых культур в 3-5 раз.
3. Транспортная нагрузка, несмотря на увеличение численности автомобилей, уменьшается за счет снижения выбросов загрязняющих веществ, обусловленного улучшением качества топлива и технологии выпуска отработанных газов.
4. Общая антропогенная нагрузка последовательно снижается за весь исследуемый период в Юго-Западной, Донецкой, Центральной, Южной зонах. В районах Северо-Восточной, Северо-Западной и Юго-Восточной зон общая антропогенная нагрузка возрастает за счет увеличения сельскохозяйственной нагрузки.

Библиографический список

1. Khavanskiy A.D. Assessment of anthropogenic pressure on the environment in Rostov region / A.D. Khavanskiy, V.V. Latun, Y.Y. Merinova, A.M. Ivanchenko, L.A. Nedoseka // E3S Web of Conferences 8. Ser. «Innovative Technologies in Science and Education, ITSE 2020», 2020. – P. 1004.
2. Кочуров Б.И. География экологических ситуаций (экодиагностика территории) / Институт географии РАН, Фонд «Независимый центр экологической безопасности потребителей». – М.: УрГУ, 1997. – 132 с.
3. Экологический атлас Ростовской области / под ред. В. Е. Закруткина и др. – Ростов н/Д: изд-во СКНЦ ВШ, 2000. – 120 с.
4. Хаванский А.Д. Комплексная оценка состояния природной среды / А.Д. Хованский, А.Ю. Митропольский, А.В. Марченко – Ростов н/Д: РГУПС, 1998. – 45 с.
5. Хаванский А.Д., Хорошев О.А., Орлинский А.С. и др. Экологический атлас ООО «Кавказтрансгаз» / под редакцией В.В. Зиновьева, А.Д. Хаванского. – Ростов н/Д: Изд.-во ООО «Наш регион», 2007 – 64 c.
6. Меринова Ю.Ю. Комплексная оценка экологического состояния городских округов Ростовской области / Ю.Ю. Меринова, А.Д. Хованский, Ю.Н. Меринов; Южный федеральный университет. – Ростов-на-Дону: Издательство Южного федерального университета, 2016. – 184 с.
7. Регионы России. Основные характеристики субъектов Российской Федерации. 2005: Стат. сб. / Росстат. – М., 2006. – 685 с. (2002-2019 гг.)
8. Научно-исследовательский вычислительный центр Московского государственного университета имени М. В. Ломоносова: сайт. – 2021. – URL: https://rcc.msu.ru/ (Дата обращения: 09.04.2021).
9. Государственный доклад «О состоянии окружающей природной среды в Ростовской области в 2000 году» / Департамент природных ресурсов по Южному региону. Администрация Ростовской области. – Ростов н/Д, 2001. – 180. (1993-2001 гг.)
10. Территориальная схема размещения отходов: сайт. – 2019. – URL: http://www.tbo-rostov.ru/ (дата обращения: 10.12.2019).
11. Экологический вестник Дона: О состоянии окружающей среды и природных ресурсов в Ростовской области в 2008 г. / Комитет по охране окружающей среды и природных ресурсов администрации Ростовской области. – Ростов н/Д, 2009. – 355. (2004, 2006-2007, 2009-2019 гг.)
12. Зубарева Е. Г., Курень С. Г., Юртаев А. А. Экологический мониторинг токсичности отработавших газов автомобилей в ЮФО // Инженерный вестник Дона. – 2018. – № 1 (48). – С. 33-41.

DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10429

Оценка качества финансового менеджмента МЧС России в условиях реорганизации государственных учреждений

Assessment of the quality of financial management of the EMERCOM of Russia in the context of the reorganization of state institutions 

Кружкова Ольга Владимировна, канд. экон. наук, доцент Академии ГПС МЧС России, Россия, г. Москва

Кузнецова Екатерина Сергеевна, канд. техн. наук, доцент Академии  ГПС МЧС России, Россия, г. Москва

Мироненко Роман Владимирович, канд. техн. наук, начальник научно-исследовательского отделения проблем управления системами обеспечения ПБ Академии ГПС МЧС России, Россия, г. Москва

Соловьева Татьяна Николаевна, старший преподаватель  Академии  ГПС МЧС России, Россия, г. Москва

Соковнин Артем Игоревич, канд. техн. наук, заместитель начальника кафедры организации деятельности пожарной охраны Академии ГПС МЧС России, Россия, г. Москва

Kruzhkova Olga Vladimirovna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Academy of GPS of the Ministry of Emergency Situations of Russia, Russia, Moscow

Kuznetsova Ekaterina Sergeevna, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor of the Academy of GPS of the Ministry of Emergency Situations of Russia, Russia, Moscow

Mironenko Roman Vladimirovich, Candidate of Technical Sciences, Head of the Research Department of Problems of Management of Security Systems of the Academy of GPS of the Ministry of Emergency Situations of Russia, Russia, Moscow

Solovyova Tatyana Nikolaevna, Senior lecturer of the Academy of GPS of the Ministry of Emergency Situations of Russia, Russia, Moscow

Sokovnin Artem Igorevich, Candidate of Technical Sciences, Deputy Head of the Department of Organization of Fire Protection Activities of the Academy of GPS of the Ministry of Emergency Situations of Russia, Russia, Moscow

Аннотация. Целью исследования является анализ управления финансами в государственных учреждениях в условиях ликвидации юридических лиц и реорганизации территориальных органов МЧС России на базе современных методик оценки.

В данной статье на основе методов анализа и сравнения разработан алгоритм оценки управления финансами с целью категорирования государственных учреждений по заданным показателям, проведен анализ уровня качества финансового менеджмента в МЧС России, что объясняет актуальность исследования. 

Summary. The purpose of the study is to analyze financial management in state institutions in the conditions of liquidation of legal entities and reorganization of territorial bodies of the Ministry of Emergency Situations of Russia on the basis of modern assessment methods.

In this article, based on the methods of analysis and comparison, an algorithm for evaluating financial management has been developed in order to categorize state institutions according to specified indicators, an analysis of the level of quality of financial management in the EMERCOM of Russia has been carried out, which explains the relevance of the study.

Ключевые слова: оценка качества финансового менеджмента, главный администратор бюджетных средств, МЧС России, показатели оценки качества, реорганизация государственных учреждений.

Keywords: assessment of the quality of financial management, chief administrator of budget funds, EMERCOM of Russia, quality assessment indicators, reorganization of state institutions. 

Большое количество научных работ посвящено оценке качества финансового менеджмента (далее – ОКФМ). Часть из них посвящена рассмотрению становления и развития методологического и методического подходов к ОКФМ, анализу основных недостатков и ограничений применения данного инструмента [1-5]; часть работ анализирует зарубежный опыт осуществления ОКФМ, обосновывая важность подобных исследований длительным периодом применения и возможностью адаптации ряда принципов на территории Российской Федерации [6-8]; существуют работы, базирующиеся на постулате «ОКФМ – эффективный инструмент управления финансовыми ресурсами», но при этом не приводится механизм действия данного инструмента [9-11]; остальные работы, как правило, приводят расчетные показатели ОКФМ по различным ГАБС [12-17].

Министерство финансов Российской Федерации с целью фиксации отрицательных тенденций при оценке управления государственными финансами формирует рейтинг главных администраторов средств бюджета (далее – ГАБС). Мониторинг качества финансового менеджмента проводится на основании:

• бюджетной отчетности, представляемой в Федеральное казначейство главными администраторами средств федерального бюджета;
• данных и материалов, представленных в Министерство финансов Российской Федерации главными администраторами средств федерального бюджета;
• общедоступных (опубликованных или размещенных на официальных сайтах) сведений.

Алгоритм проведения представлен на рисунке 1.

Итоговые показатели оценки включают: долю положительных изменений сводной бюджетной росписи федерального бюджета и лимитов бюджетных обязательств на период проведения мониторинга; полноту, своевременность принятия и исполнения бюджетных обязательств; отклонение от прогноза кассовых выплат по расходам федерального бюджета; качество управления средствами федерального бюджета в части межбюджетных трансфертов, субсидий и субвенций; отклонение от прогноза поступлений доходов на текущий финансовый год по главному администратору доходов федерального бюджета; несоответствие расчетно-платежных документов, представленных в органы Федерального казначейства на период мониторинга, требованиям бюджетного законодательства; иные показатели качества финансового менеджмента. Важным является учет отраслевых особенностей, влияющих на качество финансового менеджмента. Заключительная оценка производится по 100 балльной шкале.

В 2020 году по-новому заработала система оценки качества финансов главных администраторов бюджетной системы, ключевым моментом которой стала минимизация субъективистского подхода.  

Методология системы оценки, будучи открытой и простой, позволяет ГАБС своевременно получать информацию о состоянии качества финансового менеджмента и оперативно реагировать на негативные изменения при управлении бюджетными средствами.

Эффективность деятельности оценивается с помощью 105 показателей, каждый из которых имеет свой вес в группе и затрагивают все виды расходов (рисунок 2).

Преимуществом  новой системы, является то, что нарушения по каждому конкретному показателю заставят ГАБС разработать меры по повышению уровня управления финансами.

Категорирование учреждений по результатам оценки уровня управления финансами представлено на рисунке 3.

В статье проанализировано качество управления федеральными ресурсами в МЧС России.

Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий является федеральным органом исполнительной власти, осуществляющим функции по выработке и реализации государственной политики, нормативно-правовому регулированию, а также по надзору и контролю в области гражданской обороны, защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера, обеспечения пожарной безопасности и безопасности людей на водных объектах, а также осуществляет управление, координацию, контроль и реагирование в области гражданской обороны, защиты населения и территорий от чрезвычайных ситуаций, обеспечения пожарной безопасности и безопасности людей на водных объектах. На реализацию своих функций МЧС России ежегодно получает финансовые ресурсы в объеме, представленном на рисунке 4, а показатель ОКФМ позволяет судить об эффективности распоряжения ими.

Пояснения к рисунку 4:

*за период 2008-2019 расходы представлены по исполнению согласно отчету Федерального Казначейства РФ

** за период 2020-2023 гг. представлены планируемые расходы

Дана сравнительная оценка уровня управления финансами  МЧС России в общем рейтинге ГАБС (рисунки 5, 6).

Можно сделать вывод, что наилучшие результаты по оценке показателя качества финансового менеджмента, а значит и по показателям процедур бюджетного планирования, исполнения бюджета, ведения бюджетного учета, составления и представления бюджетной отчетности ведомство показывало в 2008 году и в период с 2012 по 2014 годы, об этом говорит наивысший балл по итоговому показателю, а наихудшие – входит в десятку главных распорядителей бюджетных средств, которые показали наихудший результат, 2016–2017 годы – падение балла по итоговому показателю.

С 1 января 2020 года МЧС России перешло на новую организационную структуру и структуру управления [19], произошло сокращение количества юридических лиц и проведена оптимизация управленческих и обеспечивающих структур. Изменение количества подведомственных участников бюджетного процесса связано с тем, что ряд казенных, бюджетных и автономных учреждений с 01.01.2020 года были ликвидированы или переведены в центральное подчинение МЧС России. Правопреемниками ликвидированных учреждений стали Центральный аппарат и Главные управления МЧС России по субъектам Российской Федерации.

Результаты годового мониторинга ОКФМ, осуществляемого территориальными органами и учреждениями МЧС России за 2020 год представлены на рисунке 7.

Оценку «максимальная ОКФМ» и «отличная ОКФМ» не получило ни одно из подведомственных учреждений МЧС России, «высокая ОКФМ» у 7,3% учреждений, «хорошую ОКФМ» получили 23,9% учреждений, «средняя ОКФМ» у 18,3%, «удовлетворительная ОКФМ» и «низкая ОКФМ» соответственно у 34,9% и 15,6% учреждений (рисунок 8) .

Большинство главных управлений (78%) МЧС  России вошли в группу класса В, что свидетельствует о среднем хорошем и высоком качестве управления выделенными финансовыми ресурсами.

Около 15% попали в группу С – низкое качество управление финансовыми ресурсами. Около 7% попали в группу А.

Следует отметить, что при оценке уровня управления финансами не учитывался масштаб и объем выделяемых ресурсов государственным учреждениям МЧС России, что может приводить к субъективным факторам и искажению выводов. Исследование предполагается продолжить в данном ключе, что будет отражено в следующей публикации.

Список литературы

1. Корниенко, Е. Л. Аудит, финансовый контроль и оценка качества финансового менеджмента, на уровне главных распорядителей средств областного бюджета (на примере Министерства культуры Челябинской области) / Е. Л. Корниенко, С. С. Титова // Научный альманах. – 2015. – № 11-1(13). – С. 311-315. – DOI 10.17117/na.2015.11.01.311.
2. Бычков, С. Опыт и перспективы оценки качества финансового менеджмента федеральных органов государственной власти / С. Бычков, А. А. Болдырь, А. М. Лавров // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. – 2015. – № 3(25). – С. 5-15.
3. Бычков, С. С. Развитие методологии и практики оценки качества финансового менеджмента главных администраторов средств федерального бюджета / С. С. Бычков, А. И. Кокарев, А. М. Лавров // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. – 2018. – № 1(41). – С. 9-25.
4. Руденко, А. Е. Использование результатов оценки качества финансового менеджмента в целях внутреннего финансового контроля / А. Е. Руденко // Бухучет в здравоохранении. – 2018. – № 1. – С. 44-48.
5. Андрианов, А. П. Оценка качества финансового менеджмента в субъектах РФ / А. П. Андрианов // Наука XXI века: актуальные направления развития. – 2017. – № 1-1. – С. 375-380.; 6. Азохова, А. И. Анализ системы оценки качества финансового менеджмента в общественном секторе Российской Федерации / А. И. Азохова // Вестник науки и образования. – 2020. – № 15-1(93). – С. 41-43.
6. Азохова, А. И. Обзор зарубежных методик оценки качества финансового менеджмента в общественном секторе / А. И. Азохова // Проблемы науки. – 2020. – № 7(55). – С. 41-43.
7. Абдуллаева, Д. Зарубежные методики оценки качества финансового менеджмента в общественном секторе / Д. Абдуллаева, В. В. Белухин // Modern Science. – 2021. – № 3-2. – С. 41-44.
8. Писклюкова, Е. В. Оценка качества финансового менеджмента в общественном секторе: зарубежный опыт и отечественная практика / Е. В. Писклюкова // Архитектура финансов: иллюзии глобальной стабилизации и перспективы экономического роста : Сборник материалов VIII Международной научно-практической конференции, Санкт-Петербург, 04–06 апреля 2017 года / Под научной редакцией И.А. Максимцева, В.Г. Шубаевой, И.Ю. Евстафьевой. – Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2019. – С. 190-193.
9. Никитина, А. Х. Оценка финансового менеджмента как инструмент эффективного управления финансовыми ресурсами / А. Х. Никитина // Экономический вестник Республики Татарстан. – 2012. – № 2. – С. 69-72.
10. Коновалова, А. А. Основные критерии и подходы к оценке эффективности и качества финансового менеджмента / А. А. Коновалова // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации : Сборник статей IX Международной научно-практической конференции. В 4-х частях, Пенза, 15 января 2018 года. – Пенза: “Наука и Просвещение” (ИП Гуляев Г.Ю.), 2018. – С. 247-249.
11. Манышин, Д. М. Повышение эффективности управления государственными и муниципальными финансами на основе оценки качества финансового менеджмента / Д. М. Манышин // Экономическая наука – хозяйственной практике : материалы сессий XIV Международной научно-практической конференции, Кострома, 06–07 сентября 2012 года / ответственный редактор редактор Н. В. Исаев. – Кострома: Костромской государственный университет им. Н.А. Некрасова, 2012. – С. 213-218.
12. Пимкин, В. В. Оценка качества финансового менеджмента главных распорядителей бюджетных средств / В. В. Пимкин // Научная дискуссия: инновации в современном мире. – 2015. – № 10(41). – С. 43-50.
13. Ваканова, Н. Ю. Оценка качества финансового менеджмента на муниципальном уровне / Н. Ю. Ваканова // Проблемы управления финансами в условиях цифровой экономики : Сборник материалов Международной научно-практической конференции студентов и магистрантов, посвященной 100-летию Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, Барнаул, 28 февраля 2018 года / Под редакцией Т.В. Пироговой, М.А. Селивановой. – Барнаул: Алтайский государственный университет, 2018. – С. 270-273.
14. Васюнина, М. Л. Финансовый менеджмент главных распорядителей средств федерального бюджета: оценка качества и направления совершенствования / М. Л. Васюнина // Муниципальная академия. – 2016. – № 3. – С. 107-112.
15. Грехов, Д. В. Показатели качества финансового менеджмента главных распорядителей бюджетных средств Ярославской области / Д. В. Грехов, К. Г. Нахапетян // Сборник научных трудов по материалам международной очно-заочной научно-практической конференции “финансы: уроки истории и вызовы современности”, Ярославль, 03–04 декабря 2014 года / Под общей редакцией Л.В. Вороновой. – Ярославль: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования “Ярославская государственная сельскохозяйственная академия”, 2015. – С. 40-44.
16. Мирясова, Э. Э. Наличие результатов оценки качества финансового менеджмента главных распорядителей средств бюджета субъекта Российской Федерации / Э. Э. Мирясова // Экономика, бизнес, финансы: актуальные вопросы и современные аспекты : сборник статей Международной научно-практической конференции, Пенза, 05 января 2020 года. – Пенза: “Наука и Просвещение” (ИП Гуляев Г.Ю.), 2020. – С. 66-68.
17. Иванова, А. А. Оценка качества финансового менеджмента главного распорядителя бюджетных средств / А. А. Иванова // Вестник молодых ученых Санкт-Петербургского государственного университета технологии и дизайна. – 2018. – № 2. – С. 445-451.
18. Перераспределение государственных ресурсов на обеспечение пожарной безопасности в России / О. В. Кружкова, Е. С. Кузнецова, Т. Н. Соловьëва, А. И. Соковнин // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. – 2021. – № 2. – С. 110-117. – DOI 10.25257/FE.2021.2.110-117.
19. Преобразование структуры МЧС России в рамках реформирования и оптимизации бюджетного финансирования / А. М. Гурович, О. В. Кружкова, Е. С. Кузнецова, Т. Н. Соловьева // Пожары и чрезвычайные ситуации: предотвращение, ликвидация. – 2019. – № 4. – С. 16-21. – DOI 10.25257/FE.2019.4.16-21.
20. Пояснительная записка к отчету министерства финансов Российской Федерации «О результатах ежеквартального мониторинга качества финансового менеджмента, осуществляемого главными администраторами средств федерального бюджета, по состоянию на 1 июля 2020 года».