УДК 336.14:334.724.2

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10306

ОЦЕНКА
ЭКОНОМИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ОРГАНИЗАЦИЙ ОМСКОЙ ОБЛАСТИ В
КОНТЕКСТЕ ВНЕДРЕНИЯ БЮДЖЕТИРОВАНИЯ

EVALUATION ECONOMIC CONDITION OF AGRICULTURAL ORGANIZATIONS OF OMSK REGION IN THE CONTEXT OF IMPLEMENTATION OF BUDGETING

Шумакова Оксана Викторона, доктор экономических наук, профессор, ректор, Омский государственный аграрный университет, г. Омск

Блинов
Олег Анатольевич, кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой, Омский
государственный аграрный университет, г. Омск

Баетова Динар Рахметуловна, кандидат педагогических
наук, доцент, Омский государственный аграрный университет, г. Омск

Shumakova O.V., ov.shumakova@omgau.org

Blinov O.A., oa.blinov@omgau.org

Baetova D.R., dr.baetova@omgau.org

Аннотация: В
статье рассматривается экономическое состояние сельскохозяйственных организаций
Омской области, которое, с одной стороны, обуславливает необходимость внедрения
бюджетирования в исследуемых организациях, с другой стороны, обуславливает
различие в системе бюджетов. Исследование проводилось по 280
сельскохозяйственным организациям Омской области с использованием опросных
листов и бухгалтерской статистической отчетности за 2015-2017 года. Анализ
активов, финансовых результатов, финансовой устойчивости и инвестиционного
потенциала исследуемых организаций позволил провести разделение исследуемой
выборки организаций на 6 базовых групп для каждой из которых разработана
рекомендуемая система бюджетов.

Summary: The article considers the economic condition of agricultural
organizations in the Omsk region, which, on the one hand, necessitates the
introduction of budgeting in the organizations under study, and on the other
hand, makes a difference in the budget system. The study was conducted on 280
agricultural organizations of the Omsk
region using questionnaires and statistical accounting reports for 2015-2017.
The analysis of assets, financial results, financial stability and investment
potential of the studied organizations allowed us to divide the studied sample
of organizations into 6 base groups for each of which a recommended budget
system was developed.

Ключевые слова: бюджетирование,
сельскохозяйственные организации, финансовая устойчивость, финансовые
результаты.

Keywords: budgeting,
agricultural organizations, financial stability, financial results.

Введение. В ситуации экономической
неопределенности прогнозирование будущего, возможных условий
предпринимательской деятельности на основе опережающего планирования с помощью
системы бюджетирования является одним из вариантом финансового менеджмента и
достижения плановых показателей деятельности организации [1]. Имея общую
методологическую базу, систему бюджетирования возможно адаптировать под
состояние и возможности каждой компании в соответствии с целями и задачами, как
текущими, так и перспективными [2]. При этом экономическое состояние, масштабы
деятельности сельскохозяйственных организаций характеризуется значительным
различием, как внутри одного региона, так и между регионами, что обусловлено
природно-климатическими особенностями, а также особенностями сельского
хозяйства как отрасли. Уровень экономического состояния сельскохозяйственных
организаций обуславливает особенности внедрения системы бюджетирования в
организации: структуру бюджетов, количество центров финансовой ответственности,
период внедрения системы бюджетирования и т.д. [3] В связи с этим целью
является исследование экономического состояния сельскохозяйственных организаций
Омской области для дальнейшей группировки сельскохозяйственных организаций и
выявления особенностей внедрения бюджетирования.

Методы и методология
проведения исследования. Для исследования экономического состояния
сельскохозяйственных организаций Омской области анализировались такие
показатели как активы, финансовые результаты, показатели
финансовой устойчивости, инвестиционного потенциала. Кроме того, необходимо
было также провести анализ структуры производимой и реализуемой продукции. В
ходе анализа отдельных показателей использовался горизонтальный и вертикальный
анализ, табличный и графический методы. При анализе финансовой устойчивости
использовалась методика А.Д.Шеремета, Р.С. Сайфулина.

В исследовании приняли участие 280 сельскохозяйственных организаций Омской
области различных организационно-правовых форм: общества с ограниченной ответственностью,
акционерные общества и сельскохозяйственные производственные кооперативы.

Ход исследования: Для реализации задач исследования, на
первом его этапе был разработан опросный лист для проведения мониторинга
экономического состояния сельскохозяйственных организаций Омской области.
Опросный лист включает вопросы, предназначенные как для руководителя
организации, так и для руководителей финансово-экономических служб. Затем
совместно с Министерством сельского хозяйства и продовольствия Омской области
был определен перечень из 280 сельскохозяйственных организаций, подлежащих
исследованию. По указанным сельскохозяйственным организациям была собрана
информация по материалам опросных листов, а также бухгалтерской статистической
отчетности. Кроме этого информация уточнялась и дополнялась путем проведения
видео-конференцсвязи со специалистами финансово-экономических служб, их
телефонного опроса, а также выезда непосредственно в сельскохозяйственные
организации области.

Результаты и обсуждение. По
итогам изучения показателей активной части баланса и состава основных средств
сельскохозяйственных организаций Омской области необходимость внедрения системы
бюджетирования обуславливается следующими особенностями:

• высокий
  уровень дебиторской задолженности (только 7% предприятий не имеет дебиторской
  задолженности, 87,6% предприятий имеют дебиторскую задолженность до 100 млн
  руб);
• разнородные
  по своему составу и сроку эксплуатации основные средства (17,8 % машин и
  оборудования приходится на транспортные средства, у 3% организаций стоимость
  основных средств равна «0», в группу с наибольшей стоимостью основных средств
  вошли крупные сельскохозяйственные комплексы, располагающие мощной материальной
  базой стоимостью более 1 млрд  руб.:  ООО РУСКОМ-Агро Кормиловского района, ОАО
  Омский бекон Омского района, ООО СИБАГРОХОЛДИНГ Омского района, OOO Морозовская
  птицефабрика Омского района) .
• увеличение
  запасов на 27,5% (против сокращения совокупной прибыли на 25%, что
  обуславливает необходимость совершенствования управления запасами, в т.ч.
  посредством вне6дрения системы бюджетирования);
• недостаточный       объем денежных средств на фоне роста
  объема запасов, что обуславливает необходимость ведения бюджета денежных
  средств.

Также в активной части баланса были проанализированы показатели численности и состава поголовья сельскохозяйственных животных сельскохозяйственных организаций Омской области. (таблица 1). Очевидно, что долю продуктивного скота имеют предприятия, которые либо совмещают растениеводство с животноводством, либо специализируются исключительно на животноводстве. Это обуславливает необходимость внедрения в системе бюджетирования отдельных центров финансовой ответственности.

• продукция
  мукомольно-крупяного производства – 24 предприятия (8,6% опрошенных), в том
  числе:

1. мука пшеничная (сорта «Экстра», крупчатка, хлебопекарная высшего сорта) – 6 предприятий (2,1% опрошенных),
2. мука пшеничная прочая, мука пшенично-ржаная – 6 предприятий (2,1% опрошенных),
3. крупа из прочих зерновых культур – 1 предприятие (СПК Славянин) (0,4% опрошенных),
4. прочая продукция мукомольно-крупяного производства (крупа, мука грубого помола, гранулы и прочие продукты из зерновых культур) – 22 предприятия (7,9% опрошенных),
5. корма готовые для сельскохозяйственных животных и птицы (кормовые материалы масложировой промышленности, продукты кормовые крахмалопаточного производства, корма растительные) – 5 предприятий (1,8% опрошенных),
6. комбинированные корма (комбикорма) – 6 предприятий (2,1% опрошенных);

• производство
  масел растительных – 3 предприятия Павлоградского, Русско-Полянского, Азовского
  муниципального районов;
• овощи
  и фрукты переработанные (замороженные, сушеные, расфасованные в пакеты) – 1
  предприятие (СПК Плодопитомник Черлакский) (0,4% опрошенных),
• прочая
  продукция первичной переработки (растениеводство) – 1 предприятие (АО Знамя)
  (0,4% опрошенных).

Первичной переработкой
продукции животноводства занимаются 75 предприятий (26,8% опрошенных), в том
числе:

• молоко
  питьевое пастеризованное – 0 предприятий (0% опрошенных),
• производство
  мяса сельскохозяйственных животных парного, остывшего, охлажденного или
  замороженного и прочих продуктов убоя – 73 предприятия (26,1% опрошенных), в
  том числе:

1.  мясо крупного рогатого скота (говядина) парное, охлажденное, замороженное – 64 предприятия (22,9% опрошенных);
2.  свинина парная, охлажденная, замороженная – 7 предприятий (2,5% опрошенных);
3. баранина и козлятина парная, охлажденная, замороженная – 2 предприятия (ООО Племзавод Овцевод, ООО Первый Шаг) (0,7% опрошенных);
4. мясо сельскохозяйственной птицы свежее, охлажденное, замороженное – 3 предприятия (1,1% опрошенных);
5. прочее мясо и пищевые субпродукты сельскохозяйственных животных и птицы парные, охлажденные, замороженные – 28 предприятий (10% опрошенных);

• прочая
  продукция первичной переработки животноводства – 12 предприятий (4,3%
  опрошенных).

Производят продукцию промышленной переработки 21 предприятие (7,5% опрошенных). Таким образом, построение системы бюджетирования в сельскохозяйственных организациях должно проходить с учетом производимой продукции. По результатам проведенного анализа в 2017 году 32,38% сельскохозяйственных предприятий Омской области относились к абсолютному типу финансовой устойчивости, темп прироста составил 7,06% (таблица 2). Таким образом, 91 предприятие формирует свои запасы за счет собственного оборотного капитала, они не испытывают необходимости привлечения заемных ресурсов для ведения текущей деятельности, а только для инвестиционной.

Постоянна по объему, но не по составу, четвертая группа предприятий с кризисной финансовой устойчивостью. Доля этой группы предприятий максимальна в течение всего анализируемого периода (38%). Для них характерен недостаток собственного и заемного капитала для формирования запасов. Однако необходимо отметить, что анализируемая отчетность сформирована по состоянию на конец года, при этом существуют сельскохозяйственные предприятия, откладывающие реализацию готовой продукции на весенний период, т.е. размер запасов временно имеют завышенное значение. По этой причине необходимо рассмотреть количество предприятий с отрицательным собственным оборотным капиталом, а это 96 предприятий из кризисной группы. Однако из 96 предприятий 16 предприятий имеют отрицательное значение собственного капитала, при этом их количество увеличилось на 3 ед. или на 23%. 80 предприятий, относящихся в 2017 году к кризисному типу финансовой устойчивости, обладают собственным капиталом, вследствие чего возможно наличие ресурсов улучшения финансовой устойчивости. У 16 же предприятий убытки привели к отрицательному значению собственного капитала, вследствие чего для выявления ресурсов антикризисных мер необходим анализ и планирование движения денежных средств.

По данным, представленным в таблице 3, 53,28% предприятий растениеводства характеризуются кризисной финансовой устойчивостью, практически все они с отрицательным значением собственного оборотного капитала. Доля предприятий с абсолютной финансовой устойчивостью меньше, чем в общей совокупности предприятий, и составила от 25,2% до 27,42%.

Согласно данным таблицы 4, общая тенденция преобладания кризисной и абсолютной финансовой устойчивости сохраняется в совокупности предприятий, специализирующихся на животноводстве, однако в отличие от предприятий растениеводства, в данном случае преобладает группа с абсолютной финансовой устойчивостью. Её доля достигает 44,44% в 2017 г. Доля предприятий с кризисной финансовой устойчивостью — 33,33%. При этом группа полностью состоит из предприятий с отрицательным значением собственного оборотного капитала.

Как демонстрируют данные
таблицы 5, наилучшая ситуация по структуре по типам финансовой устойчивости
наблюдается по совокупности предприятий со смешанным производством. Доля
предприятий с абсолютной финансовой устойчивостью преобладает в течение всего
анализируемого периода, при этом доля предприятий с кризисной финансовой
устойчивостью соизмерима с долей предприятий неустойчивого типа финансовой
устойчивости. Кроме этого, в группе с кризисной финансовой устойчивостью
присутствуют предприятия с положительным значением собственного оборотного
капитала.

Таким образом,
необходимость внедрения бюджетирования сельскохозяйственных предприятий Омской
области обусловлена следующими аспектами. Заемный капитал используется 67,22%
сельскохозяйственными организациями Омской области, на привлечение которого
необходим временной промежуток. По этой причине данные предприятия должны
заранее планировать свои расходы по финансированию текущей деятельности,
учитывая при этом вероятность их увеличения. За анализируемый период изменялась
финансовая устойчивость 32,38% предприятий, при этом в 14,59% предприятиях она
ухудшилась. Данные предприятия обладают пограничными значениями финансовой
устойчивости. Для того чтобы осуществлять текущую деятельность, не испытывая
финансовых затруднений, также необходимо осуществлять финансовое планирование
(бюджетирование). По отраслевой принадлежности наихудшая структура по типам
финансовой устойчивости характерна для совокупности сельскохозяйственных
предприятий Омской области, специализирующихся на растениеводстве.
Бюджетирование для этих предприятий наиболее актуально в связи с особенностями
финансового цикла (наибольший объем финансовых ресурсов для финансирования
текущей деятельности необходим в осенний и весенний периоды, что не совпадает с
периодами притока денежных средств). Финансовый леверидж 22% предприятий свыше
1, в связи с чем обслуживание заемного капитала этих предприятий требует
повышенного внимания, которое может реализовываться посредством ведения бюджета
движения денежных средств. Относительные коэффициенты финансовой устойчивости
подтверждают ситуацию по типам финансовой устойчивости и показывают, что только
для 17 предприятий не возникает вопрос заемного финансирования оборотных
активов.  Для остальных же сельскохозяйственных
предприятий Омской области вопросы привлечения заемного капитала актуальны, что
требует рассмотрения вопроса возможности его погашения при сохранении
максимально возможной выручки от реализации готовой продукции.

По итогам изучения
финансового инвестиционного потенциала сельскохозяйственных организаций Омской
области у 16,7% (47 ед.) сельскохозяйственных товаропроизводителей финансовый
инвестиционный потенциал. Из анализируемых предприятий 58,7 % для расширения
производства необходимо привлекать инвесторов, так как собственных средств для
расширенного воспроизводства у них не достаточно. Для расширения масштабов
производства и реализации новых инвестиционных проектов 14,6 % предприятий
выборки могут использовать как собственные средства, так и привлекать инвесторов.
И только 7,1% сельскохозяйственных предприятий области располагают достаточным
финансовым инвестиционным потенциалом для ведения производственной деятельности
в расширенных масштабах.

Группировка
сельскохозяйственных организаций (СХО) для выявления особенностей
бюджетирования осуществлялась с учетом наличия центров финансовой
ответственности как структурных подразделений и центров финансовой
ответственности как видов деятельности.

Так как в подавляющем
большинстве сельскохозяйственных организаций центр формирования прибыли – это
одно структурное подразделение (отдел сбыта) или один сотрудник (отвечающий за
реализацию продукции) [5], [6], то данный центр:

1) присутствует во всех
сельскохозяйственных организациях;

2) является единственным
в организации.

С учетом описанных
результатов вся совокупность анализируемых сельскохозяйственных организаций
была разделена на типы в соответствии с базовыми подходами к этапам, затратам
труда на внедрение и дальнейшую эксплуатацию рекомендуемых систем
бюджетирования, параметров оценки эффективности внедрения этих систем в
сельскохозяйственных организациях. Всего был выделен 21 тип
сельскохозяйственных организаций, при этом в качестве базовых определены 6
типов (групп предприятий), представленных ниже.

1 группа – 99 предприятий
– ЦФО Растениеводство производство,

2 группа – 33 предприятия
– ЦФО Растениеводство производство + ЦФО Животноводство производство,

3 группа – 18 предприятия
– ЦФО Растениеводство производство + ЦФО Животноводство производство + ЦФО, не
связанные с с.-х. производством,

4 группа – 17 предприятия
– ЦФО Растениеводство производство + ЦФО Животноводство производство + ЦФО
Животноводство переработка,

5 группа – 19 предприятия
– ЦФО Растениеводство производство + ЦФО Животноводство производство + ЦФО Животноводство
переработка + ЦФО, не связанные с с.-х. производством,

6 группа – 21 предприятие
– ЦФО Растениеводство производство + ЦФО Животноводство производство + ЦФО
Животноводство переработка + ЦФО Растениеводство переработка + ЦФО, не
связанные с с.-х. производством.

Таким образом,
предложенный критерий типизации позволяет сформировать финансовую структуру по
каждой группе сельскохозяйственных предприятий. При этом выделенные центры
финансовой ответственности рассматриваются в качестве центров прибыли, что
позволяет контролировать доходы и расходы в рамках бюджета как отдельных ЦФО,
так и предприятия в целом. Каждой выделенной группе предприятий соответствует
своя система бюджетов, что обусловлено уникальным сочетанием центров финансовой
ответственности. В ходе проводимого исследования была разработана система
бюджетов для сельскохозяйственных организаций Омской области.

Область
применения полученных результатов. Полученные в ходе
исследования результаты могут быть использованы сельскохозяйственными организациями
Омской области при внедрении бюджетирования, при совершенствовании финансового
менеджмента на предприятии. Государственными органами власти Омской области
полученные результаты могут использоваться в качестве рекомендаций для
сельскохозяйственных организаций области. Обучающимися образовательных
учреждений по направлениям подготовки 38.03.01 Экономика полученные результаты
могут использоваться при рассмотрении вопросов бюджетирования.

Заключение.
В ходе проведенного исследования было проведено исследование экономического
состояния сельскохозяйственных организаций Омской области и их группировка для
формирования системы бюджетов для каждой группы. Характеристика экономического
состояния и выявление необходимости и особенностей внедрения бюджетирования
проводилось по активам предприятий, по финансовым результатам и особенностям их
учета, финансовой устойчивости и инвестиционному потенциалу исследуемых
предприятий. По результатам анализа экономического состояния было выделено 6
базовых групп сельскохозяйственных организаций, для каждой из которых
сформированы рекомендуемая система бюджетов.

Литература

1. Вохминцева
   А.А. К вопросу о сущности бюджетирования и построении эффективной системы
   бюджетирования на предприятии// Актуальные проблемы экономики и управления в
   XXI веке: сборник научных статей V Международной научно-практической
   конференции. -Новокузнецк: Сибирский государственный индустриальный
   университет, 2019 – с 13-17
2. Родина
   Е. Е., Петрякова Ю. И. Бюджетирование в системе контроллинга// Московский экономический
   журнал  — 2017 — №4 – с.77
3. Домащенко
   Г.А., Самохина Н.А. Формирование системы бюджетирования экономических
   субъектов: монография – Омск: ООО «Полиграфический центр КАН» , 2017 – 124 с.
4. Голова
   Е.Е., Гончаренко Л.Н. Совершенствование механизма формирования и распределения
   затрат на предприятии молочной промышленности// Фундаментальные
   исследования  — 2018 — №8 – с.37-41
5. Алиев
   О.М Современные проблемы и тенденции развития бюджетирования в регионе (на
   примере республики Дагестан) // Международный журнал прикладных и
   фундаментальных исследований – 2016 — №10-4 – с. 619-622
6. Волошина
   В.С. Роль бюджетирования в управлении коммерческо – сбытовой деятельностью
   аграрных формирований// Учет, налогообложение, экономика и финансы: современное
   состояние и актуальные проблемы: материалы Всероссийской научно-практической
   конференции.- Краснодар: Издательство: ФГБУ «Российское энергетическое
   агентство» Минэнерго России Краснодарский ЦНТИ- Филиал ФГБУ «РЭА» Минэнерго
   России, 2019 г
   – с. 36-41
7. Блинов
   О.А., Безверхая Е.А. Проблемы постановки бюджетирования в сельскохозяйственных
   организациях // Омский научный вестник. 2012. –№ 5 (112). – С. 73-76.
8. Днищева
   О.М., Новиков Ю.И., Блинов О.А. Учет и анализ финансовых результатов в ФГУП
   «Боевое» Россельхозакадемии // Сибирская деревня: история,
   современное состояние, перспективы развития: Материалы Х Международной
   научно-практической конференции, посвященной 60-летию освоения целинных и
   залежных земель. В 3-х частях. Под редакцией Т.Н. Золотовой, В.В. Слабодцкого,
   Н.А. Томилова, Н.К. Чернявской. – 2014. – С. 177-182.

ОБЗОР ТИПОЛОГИИ
ТРАНСПОРТНО-ПЕРЕСАДОЧНЫХ УЗЛОВ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ГРАДОСТРОИТЕЛЬНЫМ УСЛОВИЯМ
ГОРОДА МОСКВА

REVIEW OF THE TYPOLOGY OF TRANSPORT HUBS IN RELATION TO URBAN CONDITIONS OF THE CITY OF MOSCOW

Берендяев Никита Владимирович, НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ (НИУ МГСУ)

Berendyaev Nikita Vladimirovich, NATIONAL RESEARCH MOSCOW STATE University of civil ENGINEERING (NRU MGSU)

Аннотация: Цели исследования: рассмотреть типологию ТПУ применительно к
градостроительным условиям города Москва.

Методы исследования: в
процессе исследования применялись общенаучные методы, такие как: наблюдение, анализ,
сравнение, обобщение.

Результаты исследования:
По результатам работы подготовлена на публикацию научная статья, содержащая
краткое описание обзора типологии ТПУ.

Главные выводы: ТПУ –
являются важнейшим элементом инфраструктуры города, в первую очередь, для
осуществления комфортных и безопасных пересадок пассажиров.

Summary:
the purpose of the study: to consider the typology of TPU in relation to the
urban conditions of the city of Moscow.

Research methods: General scientific methods such as observation,
analysis, comparison, generalization were used in the research process.

Research results: Based on the results of the work, a scientific article
containing a brief description of the review of the TPU typology was prepared
for publication.

Main conclusions: TPU is the most important element of the city’s
infrastructure, primarily for the implementation of comfortable and safe
transfers of passengers.

Ключевые слова: транспортно-пересадочные узлы, организация строительства,
инвестиции, метро, пассажиры, комфорт, благоустройство.

Keywords:
transport hubs, construction organization, investment, metro, passengers,
comfort, improvement.

Введение. В современном
градостроительстве поиск решений транспортной проблемы является одним из более
актуальных направлений исследований.

Эволюция
градостроительства опирается на повышение удобства и комфортности городской
среды в соответствии с современными потребностями и способностями людей. Транспортно-пересадочный
узел (ТПУ) Москвы представляет собой пространство, которое не только объединяет
виды транспорта: железную дорогу, метро, Московское центральное кольцо и общественный
городской транспорт, но и обеспечивает районы необходимой инфраструктурой.

К числу наиболее важных научных
трудов можно отнести результаты следующих научных деятелей: Е.В.Булгакова, А.А
Савичева, О. В. Моисеева, В. И. Клевеко.

В статье будет рассмотрен
обзор ТПУ, выявлены преимущества, а также рассмотрена организация строительства
и взаимодействие участников при реализации инвестиционно-строительного проекта
ТПУ в городе Москва.

Методы . Научные положения работы основаны на анализе научных источников, а
также на исследованиях строительных решений по материалам проектирования и
строительства ТПУ.

Результаты. Московский регион – один из самых густонаселенных мегаполисов мира, который уже сам по себе является огромным транспортным узлом в масштабах страны. В границах города и по его окраинам действуют большинство имеющихся на данный момент в мире транспортные системы. Город является конгломератом административных, политических, экономических функций. От него и через него проходят многочисленные межрегиональные и международные маршруты различных видов транспортного сообщения.

На данный момент в Москве
предпринимаются меры для улучшения транспортной ситуации в целом, в том числе в
рамках целевой программы по строительству транспортно-пересадочных узлов [1].

Преимуществами транспортно-пересадочного
узла являются:

• разделение транспортных потоков;
• сокращение времени на пересадку;
• комфортное пересаживание;
• принятие общественного транспорта;
• организация торговых зон для удобства транзитных пассажиров;
• доступность для граждан, включая инвалидов;
• разгрузка железнодорожных и автовокзалов;
• благоустроенная территория;
• удобная навигация.

Представляется
необходимым выделить три основных типа ТПУ:

1. Местные транзитные
узлы общественного транспорта. Это унимодальные узлы транспорта с минимальной
нормой пассажиропотока. Они занимают небольшие территории, и их создание требует
только локального обустройства на территориях дорожной сети и объектах
инфраструктуры.

2. Муниципальный
общественный ТПУ. Это мультимодальные узлы со средним или высоким уровнем
пассажиров. Необходимость пассажирского трансфера между видами транспорта
требуют большого территориального ресурса.

3. Городские,
региональные и другие транзитные узлы общественного транспорта высокого уровня
с высокими и очень высокими показателями пассажиропотока.

Плоскостные ТПУ считаются самыми простыми из видов ТПУ. Они в наименьшей степени затратные в применении и облегчают транспортную систему [4]. Первые парковки были оборудованы на станциях метро на местах старых ларьков и парковки, где были полностью выстроены удобные пешеходные дорожки и комфортные зоны ожидания общественного транспорта и машиномест. Главной задачей парковки признаётся принятие транзитного личного транспорта жителей г. Москвы, которые добираются на работу в центр города. Разрабатываемые проектные предложения должны включать архитектурно-функциональную концепцию ТПУ и потенциал развития дорожной сети. В рамках проектов должны быть предусмотрены маркетинговые исследования потенциальных инвестиционных доходов и операционных расходов. 

ТПУ включают помещения, гостиницы или жилые комплексы, автостоянки, остановки и пешеходные мосты.

Капитальные
ТПУ целые строения, которые требуют больше времени и затрат на строение, чем
некапитальные.  В капитальных ТПУ граждане
защищены от «невзгод» погоды. Пересесть с одного вида транспорта на другой
пассажиры смогут, не выходя из помещения. Стандартного какого — либо набора ТПУ
не существует, ТПУ индивидуален и имеет свои преимущественные особенности.
Места и процесс функционирования определяют сотрудники ГУП «НИиПИ Генплана
Москвы» на основе сведений, исходя из потребностей районов города,
загруженности дорожной и пешеходной сети, а также интересов граждан.

Здания должны
проектироваться так, чтобы, совершая пересадку, гражданам не пришлось
пробираться через центры развлечений и офисные здания [3]. Территории пересадки
проектируют, а также оборудуют большими распределительными залами, рассчитывая
ширину коридоров и перронов залов ожидания в зависимости от пассажиропотока.

Наиболее перспективные
районы расположены в непосредственной близости от станций метро, таких как
Кунцевская, Очаковская и Варшавская, которые планируется построить «комплекс
градостроительной политики и градостроительства Москвы». Еще три участка,
отведенные под ТПУ, были перенесены ближе к станциям метро. Так, Дегунино
заменено на ТПУ Ховрино, Матвеевская заменена на ТПУ Аминьевская проезжая
часть, а ТПУ ст. Сколково планируется построить на базе железнодорожной
станции  Трехгорка. Строительство планируется к 2022-2024 годам.

Основные данные для
исследования были собраны из официального планирования ТПУ, разработанные в
последние годы в г. Москва. Сравнение данных и результаты экспериментальных
исследований дали интересные результаты. В общий список доля транспортных
технологических объектов составляет 85%, поэтому доля коммерческих объектов не
превышает 15 %.  Такие данные являются
показателем заинтересованности городских властей в привлечении инвестирования. Как
правило, ТПУ строятся за счет средств городского бюджета, а коммерческая – за
счет инвесторов.

На сегодняшний день цифры
следующие:

• 134 капитальных узлов находятся в работе;
• 55 узлов построят на станциях, за счет средств инвестиционной программы (АИП);
• по 16 проектам определены инвесторы.

Инвестиционные компании
вложили в строительство более 1,7 миллиарда рублей. Мосинжпроект осуществил на
торгах 14 проектов объектов ТПУ. Сегодня ТПУ строятся на базе: ст. Селигерская,
ст. Лермонтовский проспект, ст. Рассказовка, ст. Технопарк, ст. Шелепиха, ст. Некрасовка,
ст. Ходынское поле, ст. Ховрино, ст. Озерная, ст. Парк Победы и ст. Рязанская [4].

В дальнейшем на торги
выставлено также 26 проектов уже в разных районах Москвы. На базе данных хабов возможно
будет спроектировать объекты самого разного назначения — от спортивных и
развлекательных центров до офисов и жилых домов. Для привлечения инвестора
наиболее привлекательной частью ТПУ – является торгово-развлекательная часть и
общественное питание. В меньшей степени привлекательна часть ТПУ такая как
(галереи, переходы, обеспечивающие передвижение пассажиропотоков по ТПУ) – по
причине того, что не поступает доход для частного инвестора, и в идеале должна
быть передана на обслуживание муниципальным организациям после ввода объекта в
эксплуатацию. 

Заключение . В данной статье была рассмотрена типология ТПУ, выявлены сущность и преимущества, рассмотрена организация строительства и взаимодействие участников при реализации инвестиционно — строительного проекта ТПУ в городе Москва. Как выяснилось, для привлечения инвестора более привлекательной частью ТПУ – является торговая и развлекательная, в наименьшей степени отведены галереи и переходы.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Постановление
Правительства Москвы от 6 сентября 2011 г. № 413-ПП в рамках Программы
комплексного развития общественного транспорта, приложение 1 в новой редакции
от 15 ноября 2012 г.
№ 649-ПП, от 8 июля 2014 г.
№ 378-ПП, от 30 июля 2014 г.
№ 434-ПП.

2. Булгакова Е.А.,
Савичева А.А. Современные тенденции проектирования транспортно-пересадочных
узлов в инфраструктуре мегаполиса // Евразийский союз ученых. 2015. № 4 (13).

3.. Учет безопасности
движения пешеходов и стоимости строительства при выборе рационального типа
пешеходного перехода / О. В. Моисеева, В. И. Клевеко // Мир
науки и инноваций. 2015. — Вып. 2(2).

3. Журнал «ИНЖЕНЕРНЫЕ СООРУЖЕНИЯ МОСИНЖПРОЕКТ».  [Электронный ресурс] —Режим доступа: http://www.mosinzhproekt.ru/page/71/

4. Подземная урбанизация как необходимое условие устойчивого развития современных городов. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.undergroundexpert.info/mnenija-jekspertov/item/1900-podzemnaya-urbanizatsiya-kak-uslovie-razvitiya

LIST OF REFERENCES

1. Resolution Of the government of Moscow of September 6, 2011 No.
413-PP within the program of complex development of public transport, Appendix
1 in new edition of November 15, 2012 No. 649-PP, of July 8, 2014 No. 378-PP,
of July 30, 2014 No. 434-PP.

2. Bulgakova E. A., Savicheva A. A. Modern trends in the design of
transport hubs in the infrastructure of the metropolis / / Eurasian Union of
scientists. 2015.  No. 4 (13).

3.. Accounting for pedestrian safety and construction costs when
choosing a rational type of pedestrian crossing / O. V. Moiseeva, V. I. Kleveko
/ / World of science and innovation. 2015. — Vol. 2(2).

3. The journal «ENGINEERING CONSTRUCTION MOSINZHPROEKT».  [Electronic resource] — access Mode:
http://www.mosinzhproekt.ru/page/71/

4. Underground urbanization as a necessary condition for sustainable
development of modern cities. [Electronic resource]. – Mode of access:
http://www.undergroundexpert.info/mnenija-jekspertov/item/1900-podzemnaya-urbanizatsiya-kak-uslovie-razvitiya

УДК
336.74

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10305

АГЕНТ-ОРИЕНТИРОВАННОЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ В УСЛОВИЯХ ОБРАЩЕНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ
ЦИФРОВОЙ ВАЛЮТЫ

AGENT-BASED MODELING OF MONETARY POLICY UNDER THE CIRCULATION OF CENTRAL BANK DIGITAL CURRENCY

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-010-01014 «Денежно-кредитная политика в условиях обращения национальной цифровой валюты»

Леонов Михаил Витальевич, кандидат экономических наук, доцент, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, Ижевск

Земцова Надежда Владиславна, кандидат
экономических наук, доцент, Ижевский государственный технический
университет имени М.Т. Калашникова, Ижевск

Глухова
Мария Николаевна,
преподаватель,
Ижевский
государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, Ижевск

Leonov
M.V., leonov@istu.ru

Zemtsova
N.V., fik@istu.ru

Glukhova
M.N., fik@istu.ru

Аннотация: В
статье рассматривается модель денежно-кредитной политики в условиях обращения
национальной цифровой валюты. Авторами приводится сравнительный анализ
использования агент-ориентированных моделей и моделей общего равновесия. В
статье показано, что введение в обращение цифровой валюты приведет к изменению
эффективности денежно-кредитной политики. В сформулированной авторами модели
экономика состоит из шести типов агентов, которые взаимодействуют друг с другом
на разных рынках. Предложенный алгоритм взаимодействия позволяет учесть
неоднородность индивидуальных характеристик агентов, возможность динамического
развития системы в целом.

Summary: The article discusses the model of monetary policy under the circulation
of the central bank digital currency. The authors provide a comparative
analysis of the use of agent-based models and general equilibrium models. The
article shows that the introduction of digital currency in circulation will
lead to a change in the effectiveness of monetary policy. In the model
formulated by the authors, the economy consists of six types of agents that
interact with each other in different markets. The proposed interaction
algorithm allows consider the heterogeneity of the individual characteristics
of agents, the possibility of dynamic development of the system as a whole.

Ключевые слова: национальная
цифровая валюта, денежно-кредитная политика, агент-ориентированное
моделирование, процентный канал, денежно-кредитная трансмиссия.

Keywords: central bank digital currency, monetary policy, agent-based modeling, interest channel, monetary transmission.

Национальная цифровая валюта представляет собой альтернативную вещественной форму денежных средств в виде записей на счетах в центральном банке. Существующие варианты практической реализации предполагают как полную централизацию всех счетов экономических агентов, так и использование инфраструктуры коммерческих банков в рамках концепции полного банковского резервирования. Изначально при разработке концепции обсуждалась возможность реализации цифровой валюты на основе системы распределенных реестров. Однако, такие недостатки как полная анонимность, невозможность контроля со стороны государства и не восстанавливаемость утерянных записей в сочетании с низкой производительностью и высокой энергозатратностью, ограничили направление технологической реализации обращения цифровой валюты в данном направлении.

Традиционные наличные
формы денег могут сосуществовать параллельно с цифровой валютой. Наряду с
возможными ограничениями на денежные банкноты крупного номинала, важным
фактором использования цифровой валюты является сокращение транзакционных
издержек ее использования в расчетах. Кроме того, практически возможным
становится начисление процентных доходов по остаткам на счетах в цифровой
валюте. В связи с этим целесообразно предположить, что в макроэкономической
модели в качестве средства платежа и сбережений могут выступать наличные,
цифровая валюта и банковские депозиты.

Описательный анализ
влияния обращения национальной цифровой валюты на макроэкономические показатели
изложен в работах Ю. Джу и С. Хендри [1], Дж. Чапман и К. Вилкинс [2].
Целесообразно предположить, что денежно-кредитная политика в условиях обращения
цифровой валюты будет отличаться от существующей практики, в связи с тем, что
меняется характер экономических взаимоотношений. Если экономические агенты
предпочтут иметь большие остатки цифровой валюты, то центральный банк будет
вынужден аккумулировать большие объемы государственных ценных бумаг,
соответственно, их предложение для коммерческих банков сократиться. С другой
стороны, при низких процентных ставках население предпочтет держать свои
остатки на счетах в цифровой валюте, что снизит спрос на банковские депозиты.
Кроме того, в дополнение к краткосрочной процентной ставке, у центрального
банка может появиться дополнительный инструмент регулирования в форме
процентной ставки по цифровой валюте. Так как счета в цифровой валюте являются
заменителями для банковских депозитов, можно ожидать усиление влияния
процентного канала трансмиссии денежно-кредитной политики.

В нашей модели
предполагается, что доходы работников начисляются в цифровой валюте. С учетом
структуры потребления, доступности банковских услуг и индивидуальных
характеристик экономические агенты самостоятельно определяют какую часть своих
доходов они конвертируют в наличные средства, а какую часть размещают в
банковские депозиты. Конвертация совершается по фиксированному курсу, то есть
номинал наличных и цифровой валюты совпадает.

Переход к цифровой валюте
также изменяет механизм трансформации сбережений и инвестиций в экономике. За
счет отказа от финансовых посредников при совершении расчетов и платежей,
экономические агенты сокращают свои издержки и структуру финансовых вложений.
Для финансового рынка это в свою очередь означает расширение роли центрального
банка, усиление конкуренции и снижение процентных ставок. Возможность
размещения денежных остатков на счетах в Центральном банке приводит к тому, что
экономические агенты становятся более восприимчивы к изменению регулятором
процентных ставок.

Как правило, в рамках
монетарной экономики модели общего равновесия используются для выбора
оптимального денежного правила центральным банком [3]. Неокейнсианская
составляющая предполагает использование концепции реальных бизнес циклов с
существованием монополистической конкуренции и жесткости цен. Кроме того,
ключевым переменным фактором производства выступает труд, используемый для
производства однородными фирмами. Деньги в такой модели фактически выступают
лишь как мера стоимости, а жесткость цен позволяет наблюдать влияние
денежно-кредитной политики на выпуск только в краткосрочной перспективе.
Ключевыми элементами модели общего равновесия являются:

• уравнение равновесия на товарном рынке IS, выведенное как решение задаче оптимизации потребительской полезности,
• уравнение кривой Филлипса, полученное как решение модели Кальво, когда фирмы меняют свои цены в заданные моменты времени,
• уравнение правила Тейлора, описывающее денежно-кредитную политику Центрального банка.

Критическими недостатками
моделей общего равновесия является невозможность исследования поведения
экономики в условиях выхода из равновесия [4]. Максимизируя целевую функцию
репрезентативного агента в условиях бюджетного ограничения, исследователь
сталкивается с необходимостью решения комплексной системы нелинейных уравнений.
Логарифмическая линеаризация позволяет упростить вычислительный процесс,
однако, приводит к сужению возможностей исследования трансмиссии
денежно-кредитной политики. В связи с этим денежное предложение задается
экзогенно с постоянным темпом роста.

Предпосылками использования
агент-ориентированного моделирования стали возросшие вычислительные возможности
и ограничения макроэкономических моделей, в первую очередь, моделей общего
динамического стохастического общего равновесия. Такое исследование
предполагает использование вычислительных методов для построения и дальнейшего
анализа моделей, включающих в себя взаимодействующих между собой разнородных
экономических агентов. При принятии экономических решений агенты могут не
только учитывать ограниченность доступной информации, но и особенности своего
окружения, а также оказывать влияние на принятие решения другими агентами.

Эволюция
агент-ориентированных моделей в макроэкономике представлена в обзоре А. Халдейн
и А. Туррел [5]. Основной отличительной особенностью является возможность
получения агрегированной динамики макроэкономических показателей без наложения
дополнительных ограничений на поведение отдельных агентов. В связи с этим
агенты могут быть неоднородными по всем своим характеристикам, без
необходимости введения линейных взаимосвязей. Моделируемая экономическая
система может изменяться в течение времени, отражая фундаментальные изменения в
поведении агентов и ресурсных ограничениях.

Одной из первых
комплексных работ, посвященных исследованию денежно-кредитной политики с
использованием агент-ориентированного моделирования, является статья Д. Дози и
др. [6]. В дополнение к реальному сектору экономики в модель был введен
банковский сектор, который привлекает депозиты и выдает кредиты
производственным компаниям. Основными каналами денежно-кредитной политики в
работе являются изменение процентной ставки и резервных требований. Авторы
делают вывод, что денежно-кредитная политика наиболее эффективна в условиях
относительно равномерного распределения благосостояния в обществе, а динамика
процентных ставок определяет долгосрочные темпы роста экономики и волатильность
выпуска.

М. Ленгник исследовал
вопросы нейтральности денег в краткосрочном периоде с использованием
агент-ориентированной модели [7]. Основные выводы автора заключаются в
возможности получения в рамках модели сходных с фактически наблюдаемыми
макроэкономическими результатами в условиях отсутствия допущений о полной
рациональности агентов и агрегирования полезности.

В работе М. Раберто и др.
агент-ориентированная модель применяется для анализа эффективности различных
модификаций правила Тейлора [8]. Трансмиссия денежно-кредитной политики
осуществляется через кредитный канал, а деньги не обладают свойством
нейтральности в долгосрочной перспективе. Таргетирование разрыва выпуска
позволяет удерживать стабильной динамику цен и повысить общественное
благосостояние в целом. А. Мандел использовал более сложную модель с
несколькими секторами экономики и неоднородными агентами и показал, что
использование правила Тейлора ведет к повышению волатильности в экономике [9].

В работе С. Чинкотти и
др. предпринята попытка оценить эффективность нетрадиционных инструментов
денежно-кредитной политики, в частности операции количественного смягчения,
предполагающие операции по выкупу с рынка еврооблигаций [10]. Результаты
исследования демонстрируют положительные последствия использования операций
количественного смягчения, несмотря на рост инфляции и волатильности выпуска в
долгосрочной перспективе.

С. Гуалди предложил агент-ориентированную
модель, в которой сделана попытка отобразить последовательность операций на
децентрализованном рынке [11]. В зависимости от значения параметров поведения
экономических агентов, например, инфляционных ожиданий, в отсутствии
денежно-кредитной политики устойчивое состояние экономики может
характеризоваться как высокой, так и низкой инфляцией. При введении в экономику
центрального банка, принимающего решения на основании правила Тейлора,
единственным равновесным состояние экономики становится низкая инфляция при
низком объеме выпуска. Ослабление ограничений на динамику уровня цен приводит к
росту занятости и стабилизации процентных ставок в экономике на положительных
значениях, что противоречит прогнозам в рамках стандартной модели общего
равновесия. Ф. Петерс и др. углубили описанную выше агент-ориентированную
модель, выделяя каналы денежной трансмиссии в том числе и на финансовую
стабильность [12]. Технической особенностью является применения вычислительного
инструментария ML3,
позволяющего программировать динамические модели взаимодействия агентов.

Ф. Гири развил
разработанное ранее семейство агент-ориентированных моделей для оценки
эффективности денежно-кредитной политики в условиях крупномасштабных шоковых событий
[13]. В работе получило обоснование широко распространённое мнение о негативном
влиянии неожиданного существенного увеличения процентных ставок на
экономическую активность. При этом в период восстановления экономики возврат
значений процентных ставок к нормальному уровню может спровоцировать повторную
рецессию. Наконец, сохранение ставок на уровне нижней границы в краткосрочном
периоде в посткризисном периоде позволяет избежать снижения экономической
активности.

Предлагаемая нами модель исследования эффективности денежно-кредитной политики основана на теоретических подходах к агент-ориентированному моделированию, предложенному в работах Дж. Шасфурта и др. [14], А. Каяни и др. [15]. Модель представляет собой закрытую экономику, в которой отсутствуют внешнеторговые связи с остальным миром. Экономика состоит из шести типов агентов, которые взаимодействуют друг с другом на разных рынках: домохозяйства, фирмы, производящие капитальные (средства производства) и потребительские товары, коммерческие банки, центральный банк, а также правительство.

Потребительские фирмы
(или производители товаров группы Б согласно приятой в советском периоде
классификации экономических отраслей) производят однородную продукцию,
используя наемный труд и средства производства, выпущенные капитальными фирмами
(или производители товаров группы А). В свою очередь, капитальные фирмы
выпускают средства производства, отличающиеся по производительности и
трудоемкости. Оба типа фирм могут обращаться в коммерческие банки для
финансирования инвестиций и оборотных средств.

Коммерческие банки, в
свою очередь, привлекают депозиты домохозяйств и фирм, размещая их в
государственные ценные бумаги или выдавая кредиты фирмам. Центральный банк
устанавливает для коммерческих банков обязательные требования к показателям
достаточности капитала и ликвидности. Кроме функции надзора за состоянием
банковского сектора, Центральный банк является эмитентом национальной валюты в
наличной и цифровой формах. Центральный банк проводит денежно-кредитную
политику, устанавливая краткосрочные процентные ставки в экономики, а также
осуществляя операции на открытом рынке с государственным ценными бумагами.
Основной целью Центрального банка в нашей модели является обеспечение ценовой
стабильности, а правительства – обеспечение полной занятости.

Функции правительства
заключаются в обеспечении общественными благами, для чего на государственную
службу нанимаются домохозяйства, заработная плата которым выплачивается за счет
собираемых налогов. Кроме того, правительство выплачивает пособия по
безработице домохозяйствам, не имеющим работы.

Взаимодействие агентов
осуществляется на основании протокола в четко заданной последовательности на
следующих рынках:

• рынок потребительских товаров (домохозяйства и потребительские фирмы),
• рынок средств производств (потребительские и капитальные фирмы),
• рынок труда (домохозяйства, потребительские и капитальные фирмы, правительство),
• финансовый рынок (все агенты).

Основные уравнения,
описывающие процесс принятия решения отдельными экономическими агентами,
приведены в Приложении 1. Последовательность взаимодействий повторяется на
каждой итерации, при этом применяются изменившиеся в ходе предыдущей итерации
значения параметров каждого агента:

• домохозяйства формируют ожидания относительно своего потребления, занятости и сбережений на текущий период. Оба типа фирм определяют плановые объемы выпуска исходя из текущих запасов продукции. При этом фирмы поддерживают запасы на минимальном уровне для поддержания устойчивости деятельности. Коммерческие банки списывают с балансов просроченную задолженность. Если обанкротившиеся компании обладали какими-то остатками продукции, то банки реализуют их по текущим ценам и направляют средства на погашение задолженности;
• коммерческие банки определяют требуемую доходность работающих активов. Алгоритм расчета процентной ставки по кредитам учитывает внутреннюю стоимость фондирования и необходимость соблюдения требований по достаточности капитала. Ставка по депозитам для домохозяйств и фирм определяется исходя из операционной эффективности, ожидаемого уровня рентабельности, а также нормативов ликвидности. Деятельность коммерческих банков характеризуется положительным эффектом отдачи от масштаба;
• оба типа фирм определяют цены на свою продукцию. Цены устанавливаются в индивидуальном порядке с учетом рыночной силы, а также плановым издержкам на труд и капитал. Значение марк-апа также зависит от загрузки мощностей фирмы в текущем периоде и товарных запасов готовой продукции;
• потребительские фирмы на основании плановых объемов выпуска, уровня загрузки имеющихся мощностей и доходности капитала формируют инвестиционный спрос на средства производства. Как и в иных случаях выбора продавца, потребительские фирмы выбирают поставщиков с наименьшим уровнем цен;
• исходя из ожидаемого спроса потребительские и капитальные фирмы формируют спрос на кредиты. Потребность в заемных средствах определяется операционным денежным потоком, ожидаемыми расходами, выплату дивидендов, а также необходимостью поддержки минимального уровня ликвидности.
• исходя из прогнозных значений выпуска и уровня запасов продукции, фирмы определяют потребность в трудовых ресурсах. Соответственно, при снижении выпуска фирма принимает решение об увольнении части работников, а при увеличении выпуска или сокращении запасов – планирует найм на открытом рынке. Правительство также пытается заполнить имеющиеся вакансии, которые возникли по причине добровольных увольнений части работников. Важно отметить, что в государственном секторе число рабочих мест постоянно и не изменяется в зависимости от масштабов экономики;
• оба типа фирм обращаются к коммерческим банкам с кредитной заявкой и выбирают наиболее подходящие кредитные условия. Коммерческие банки оценивают уровень рискованности и рассчитывают вероятность возможного дефолта. В итоге коммерческий банк принимает решение об одобрении кредитной заявки в полном объеме или отказывает в предоставлении кредита;
• домохозяйства адаптируют свои ожидания относительно ставки заработной платы и формируют предложение труда. Одновременно возникает фрикционная безработица, когда часть работников по независящим от уровня оплаты труда причинам увольняются и ищут новое место работы на общих основаниях;
• центральный банк реализует денежно-кредитную политику, устанавливая процентные ставки для операций с коммерческими банками и процентную ставку на остатки по счетам в цифровой валюте. Кроме того, центральный банк определяет коэффициент достаточности капитала и контрциклическую надбавку, рассчитываемую в соответствии с требованиями Базельских соглашений;
• работодатели и безработные домохозяйства взаимодействуют на рынке труда. Работодатели нанимают домохозяйства, запрашивающие наименьшую заработную плату;
• потребительские и капитальные фирмы выпускают свою продукцию. Объем выпуска определяется имеющимися человеческими и капитальными ресурсами;
• правительство определяет налоговую ставку, которая позволит иметь сбалансированный бюджет. При этом в доход бюджета поступает вся прибыль, полученная центральным банком в текущем периоде;
• домохозяйства формируют спрос на потребительские товары исходя из ожидаемой заработной платы и изменения прочего богатства. Склонность к потреблению каждого домохозяйства определяется процентной ставкой по депозитам. При этом домохозяйства также выбирают самый дешевый из доступных товаров. Оставшуюся долу активов домохозяйства распределяют между банковским депозитом и остатками на счетах в цифровой валюте. Пропорции распределения зависят от соотношения процентных ставок, а также транзакционных издержек, индивидуальных мотивов предосторожности и доступности банкоматной сети. Домохозяйства выплачивают налоги со всех своих доходов, за исключением банковских процентов;
• потребительские фирмы выходят на рынок средств производства и приобретают необходимый капитал, который будет использоваться в следующем периоде. Оставшиеся в распоряжении денежные средства компании распределяют в виде дивидендов или размещают в срочные депозиты или оставляют как остатки на счетах в цифровой валюте;
• на этапе расчетов все участники взаимодействуют друг с другом по выполнению принятых обязательств. Фирмы и правительство выплачивают заработную плату своим работникам, а также пособия по безработице. Фирмы расплачиваются по кредитным обязательствам перед банками, а правительство выплачивает доход по размещенным ценным бумагам. Центральный банк также начисляет и выплачивает процентный доход по размещенным коммерческими банками резервами, а также на остатки по счетам в цифровой валюте. Коммерческие банки выполняют обязательства перед вкладчиками по выплате процентного дохода по депозитам. Все расчеты, связанные с заработной платой и операциями с ценными бумагами, в обязательном порядке проводятся в цифровой валюте;
• домохозяйства выбирают коммерческие банки с наиболее привлекательными условиями по депозитам. При этом во внимание принимаются возможные издержки переключения, связанные со сменой банка;
• в случае отрицательных чистых активов потребительские и капитальные фирмы, коммерческие банки переходят в режим банкротства. Мы используем подход, предложенный в работе A. Каяни и др. [15], когда оздоровление происходит за счет средств собственников. Такое допущение обеспечивает неизменность общего числа фирм и коммерческих банков на рынке, однако, не позволяет учитывать экономический эффект от изменения отраслевой структуры;
• правительство рассчитывает свои доходы и расходы и принимает решение об изменении объема государственного долга (сокращение долга за счет выкупа ценных бумаг или дополнительная эмиссия для покрытия дефицита). Ставка по государственным ценным бумаги базируется на ставках, установленных центральным банком, а основным покупателем являются коммерческие банки, размещающие в них свои избыточные резервы. Невыкупленные коммерческими банками государственные ценные бумаги приобретает центральный банк;
• в случае наличия неразмещенных денежных средств коммерческие банки размещают их на рынке межбанковского кредитования. В случае если спрос на рынке превышает предложение денежных средств или наоборот, центральный банк балансирует ситуацию.

По мере развития агент-ориентированного моделирования появляется большое количество программного обеспечения, позволяющего реализовать на практике алгоритмы взаимодействия в рамках заданной системы. Основываясь на анализе научных статей последних лет, наиболее востребованными являются Java Macro Agent Based, Repast Suite, NetLogo. Ключевыми критериями при выборе программного обеспечения являются возможности проведения оценки и калибровки параметров, сравнение динамики семейства моделей.

Развитие предложенной нами модели позволит в дальнейшем создать теоретический фундамент исследования денежно-кредитной политики как в текущих условиях организации денежного обращения и осуществления платежей, так и при использовании цифровой валюты.        

Литература

1. Zhu
   Y., Hendry S. A. Framework for Analyzing Monetary Policy in an Economy with
   E-money. Bank of Canada, 2019. 54 p.
2. Chapman
   J., Wilkins C. A. Crypto «money»: Perspective of a couple of Canadian central
   bankers. Bank of Canada Staff Discussion Paper, 2018. №. 2019-1.
3. Christiano
   L. J., Trabandt M., Walentin K. DSGE models for monetary policy analysis
   //Handbook of monetary economics. Elsevier, 2010. Т. 3. С. 285-367.
4. Fagiolo
   G., Roventini A. Macroeconomic Policy in DSGE and Agent-Based Models Redux: New
   Developments and Challenges Ahead //Journal of Artificial Societies and Social
   Simulation. 2017. Т. 20. №. 1.
5. Haldane
   A. G., Turrell A. E. Drawing on different disciplines: macroeconomic agent-based
   models //Journal of Evolutionary Economics. 2019. Т. 29. №. 1. С. 39-66.
6. Dosi
   G. et al. Fiscal and monetary policies in complex evolving economies //Journal
   of Economic Dynamics and Control. 2015. Т. 52. С. 166-189.
7. Lengnick
   M. Agent-based macroeconomics: A baseline model //Journal of Economic Behavior
   & Organization. 2013. Т. 86. С. 102-120.
8. Raberto
   M., Teglio A., Cincotti S. Integrating real and financial markets in an
   agent-based economic model: an application to monetary policy design //Computational
   Economics. 2008. Т. 32. №. 1-2. С. 147-162.
9. Mandel
   A. Agent-based dynamics in the general equilibrium model //Complexity
   Economics. 2012. Т. 1. №. 1. С. 105-121.
10. Cincotti
    S., Raberto M., Teglio A. Credit money and macroeconomic instability in the
    agent-based model and simulator Eurace //Economics: The Open-Access,
    Open-Assessment E-Journal. 2010. Т. 4.
11. Gualdi
    S., Tarzia, M., Zamponi, F., Bouchaud, J. Monetary policy and dark corners in a
    stylized agent-based model //Journal of Economic Interaction and Coordination.
    2017. Т.
    12. №. 3. С.
    507-537.
12. Peters
    F., Reinhardt O., Uhrmacher A. M. The impact of monetary policy on financial
    stability: using an agent-based model to explain rebound effects //Proceedings
    of the 2018 Winter Simulation Conference. IEEE Press, 2018. С. 4206-4207.
13. Giri
    F., Riccetti, L., Russo, A., Gallegati, M. Monetary policy and large crises in
    a financial accelerator agent-based model //Journal of Economic Behavior &
    Organization. 2019. Т. 157. С.
    42-58.
14. Schasfoort
    J., Godin A., Bezemer D., Caiani A., Kinsella, S. Monetary policy transmission
    in a macroeconomic agent-based model //Advances in Complex Systems. 2017. Т.
    20. №.8. С. 1-35.
15. Caiani
    A., Godin A., Caverzasi E., Gallegati M., Kinsella S., Stiglitz, J. Agent
    based-stock flow consistent macroeconomics: Towards a benchmark model //Journal
    of Economic Dynamics and Control. 2016. Т. 69. С. 375-408.

УДК
336.74

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10304

ТРАНСФОРМАЦИЯ ДЕНЕЖНО-КРЕДИТНОЙ ПОЛИТИКИ В УСЛОВИЯХ ОБРАЩЕНИЯ ЦИФРОВОЙ ВАЛЮТЫ

TRANSFORMATION OF MONETARY POLICY UNDER THE CIRCULATION OF CENTRAL BANK DIGITAL CURRENCY

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-010-01014 «Денежно-кредитная политика в условиях обращения национальной цифровой валюты»

Глухова
Мария Николаевна,
преподаватель,
Ижевский
государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, Ижевск

Леонов Михаил Витальевич, кандидат экономических наук, доцент, Ижевский
государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, Ижевск

Земцова Надежда Владиславовна, кандидат экономических наук, доцент, Ижевский государственный технический университет имени М.Т. Калашникова, Ижевск

Glukhova
M.N., fik@istu.ru

Leonov
M.V., leonov@istu.ru

Zemtsova
N.V., fik@istu.ru

Аннотация: Обращение
национальной цифровой валюты может принципиально изменить эффективность
различных инструментов денежно-кредитной политики, включая скорость и степень
приспособления рыночных ставок, а также кредитной и деловой активности в
экономике. Авторами показано, что одним из ключевых изменений может стать
снижение эффективной границы процентных ставок. При ограничении обращения
наличных денежных средств процентный канал может существенно повысить свою
эффективность, а сокращение роли традиционных финансовых посредников будет
способствовать снижению значимости кредитного канала трансмиссии.

Summary: Circulation of the central bank digital currency can fundamentally
change the effectiveness of various instruments of monetary policy, including
the speed and degree of adaptation of market rates, as well as credit and
business activity in the economy. The authors showed that one of the key
changes could be a decrease in the effective border of interest rates. By
limiting the circulation of cash, the interest channel can significantly
increase its efficiency, and a reduction in the role of traditional financial
intermediaries will reduce the importance of the transmission credit channel.

Ключевые слова: национальная
цифровая валюта, денежно-кредитная политика, финансовые инновации, денежная
трансмиссия, эффективная граница процентных ставок.

Keywords: central bank digital currency, monetary policy, financial innovation, money transmission, effective interest rate margin.

Денежно-кредитная политика как отдельный инструмент воздействия правительства и Центрального банка на экономическую активность начала использоваться еще с восемнадцатого столетия [1]. В условиях существования товарных денег, обеспеченных золотом и серебром, содержание денежно-кредитной политики заключалось в регулировании содержания драгоценных металлов в монетах, а также потоков золота и серебра между странами. При эволюционном переходе к фиатной форме денег, ключевыми инструментами политики становятся номинальная денежная масса и процентные ставки [2].

Постановка денежно-кредитной политики подразумевает
формирование операционных процедур, включая не только выбор инструмента
политики, но и количественную оценку эффекта [3]. В качестве ключевых каналов
влияния денежно-кредитной политики на экономическую активность и динамику цен
выделяют процентный, кредитный и рыночный каналы. В большинстве развитых стран
мира, доминирующим режимом осуществления денежно-кредитной политики является
инфляционное таргетирование, предполагающее обеспечение ценовой стабильности
через управление процентными ставками на денежном рынке. При реализации
таргетирования действия Центрального банка заключаются в воздействии на
краткосрочные процентные ставки в целях контроля текущего уровня цен и
инфляционных ожиданий в установленном диапазоне [4]. Краткосрочные ставки
оказывают влияние на долгосрочные ставки на финансовом рынке, влияя таким
образом на инвестиционную и сберегательную активность. Определение сущности
трансмиссии денежно-кредитной политики позволяет выявить потенциал и ограниченность
применения различных инструментов в условиях трансформации экономических
отношений и общих тенденций развития общества.

Одним из ключевых вызовов для денежно-кредитной политики в
среднесрочной перспективе является введение в обращение национальной цифровой
валюты. Ещё в 1999 году нобелевский лауреат М. Фридман сформулировал
предпосылки возникновения в обществе цифровых денег, которые приведут к
изменению роли государства в денежном обращении [5]. Распространение технологий
безналичной оплаты и доступности информационно-телекоммуникационных устройств
создают условия для появления общедоступной безналичной формы денежных средств
– национальной цифровой валюты. Её обращение может принципиально изменить
эффективность различных инструментов денежно-кредитной политики, включая
скорость и степень приспособления рыночных ставок, а также кредитной и деловой
активности в экономике.

Являясь законным средством платежа, национальная цифровая
валюта может использоваться в расчетах всеми экономическими агентами без
привлечения финансовых посредников [6]. При этом одной из возможных элементов
организации денежного обращения является использование инфраструктуры
коммерческих банков для обслуживания счетов в цифровой валюте. Распространение
практики платежей с помощью банковских карт приводит к тому, что люди
аккумулируют всё большую долю своих текущих финансовых активов на расчетном
счете в коммерческом банке, снижая спрос на наличные денежные средства.
Ограничения в использовании наличных в расчетах, удобство и низкие издержки при
использовании цифровой валюты относительно банковских карт приведет к тому, что
банковская система может лишиться основного источника фондирования. В таких
странах как США и Китай, низкие депозитные ставки привели к формированию индустрии
фондов денежного рынка [7].

В рамках теоретических моделей денежно-кредитной политики
влияние национальной цифровой валюты на макроэкономические процессы может
описано следующим набором причинно-следственных связей. Во-первых, обращение
национальной цифровой валюты трансформирует спрос на наличные деньги.
Во-вторых, повышается чувствительность функции сбережений от процентной ставки,
а также изменяются предпочтения относительно способов сбережения. В-третьих,
инвестиции могут привлекаться на открытом рынке без участия традиционных
финансовых посредников, в связи с чем снижается не только их рыночная власть,
но и изменяется их роль в кредитовании и распределении финансовых ресурсов.

Следует выделять краткосрочный и долгосрочный эффект
введения национальной цифровой валюты. С одной стороны, это приведет к
сокращению транзакционных издержек для всех участников экономических отношений
и может оказать единовременное влияние на снижение уровня цен. Однако, в
долгосрочной перспективе денежно-кредитная политика будет по-прежнему играть
определяющую роль в обеспечении ценовой стабильности.

Одним из ключевых изменений при осуществлении
денежно-кредитной политики может быть снижение эффективной границы процентных
ставок. В условиях попадания экономики в ловушку ликвидности дальнейшее
снижение процентных ставок не приводит к стимулированию экономической
активности [8]. Ключевыми факторами спроса на деньги в наличной форме выступают
транзакционные издержки, мотив предосторожности и спекулятивный мотив. Так как
экономические агенты могут переводить свои активы в наличные денежные средства,
то считается что номинальная доходность ограничивается нулевой процентной
ставкой. Между тем, в настоящее время роль наличных денежных средств в
экономике и уровень их использования имеет устойчивый тренд к снижению. Как
указывают некоторые исследователи, хранение наличных сопровождается издержками,
связанными с безопасностью, транспортировкой и хранением, поэтому отрицательная
номинальная процентная ставка может быть введена и без негативных последствий в
форме вывода активов в наличные денежные средства [9]. В 2016 году Европейский
центральный банк наряду с центральными банками Японии, Швейцарии и Швеции
устанавливали отрицательные ключевые процентные ставки.

При введении в обращение национальной цифровой валюты и
ограничении обращения наличных денежных средств процентный канал может
существенно повысить свою эффективность. Снижение процентной ставки не вызовет
перетекания ресурсов в наличные или счета до востребования. Если введение цифровой
валюты будет предполагать существование у всех экономических агентов расчетного
счета в Центральном банке, то это снизит транзакционные издержки и асимметрию
информации на денежном рынке, стимулирует конкуренцию среди финансовых
посредников за привлечение и удержанием клиентских ресурсов, что, в конечном
итоге, повысит скорость реакции рыночных ставок на действия регулятора.

Сокращение роли традиционных финансовых посредников в лице
коммерческих банков и усиление роли рыночных механизмов распределения финансовых
ресурсов будет способствовать снижению значимости кредитного канала
трансмиссии. Существенным недостатком такого развития финансовой системы может
стать ухудшение эффективности трансформации сбережений в инвестиции. В отличие
от профессиональных финансовых посредников, специализирующихся на управлении
рисками и ликвидностью, домохозяйства и большинство коммерческих организаций
сталкиваются с ограничениями по поиску и анализу информации, а также принятию
инвестиционных решений. В связи с этим можно ожидать, что при начислении
процентного дохода на денежные остатки по счетам в Центральном банке,
экономические агенты будут предпочитать именно их для размещения своих
накоплений. На финансовых рынках, в свою очередь, возможно возрастание
волатильности и рисков формирования спекулятивных пузырей, в связи с инертным
поведением и нерациональными основаниями при принятии решений экономическими
агентами.

Обращение национальной цифровой валюты также способно
оказать влияние на результативность использования нетрадиционных инструментов
денежно-кредитной политики (количественное смягчение, балансовые операции,
сигналы о будущих изменениях ключевой ставки (forward guidance)). Основной целью применения такого
инструментария является снижение долгосрочных процентных ставок, что может
более эффективно стимулировать совокупный спрос. Благодаря количественному
смягчению финансовые активы становятся все более заменяемыми, что в сочетании
со снижением транзакционных издержек расширяет возможности регулятора по
управлению процентными ставками на рынке.

В целом, существующие опасения центральных банков развитых
стран мира в части введения в обращение национальной цифровой валюты отражают
риски, связанные с устойчивостью функционирования банковской системы при
предоставлении экономическим агентам доступа к единой платежной системе и
размещения депозитов на счетах в Центральном банке. Однако, дальнейшее развитие
технологий будет способствовать развитию альтернативных способов организации
расчетов и размещения временно свободных денежных средств. Одним из вариантов
адаптации существующей финансовой системы к условиям цифровой экономики
является ее умеренная модернизация при сокращении транзакционных издержек для
экономических агентов. Например, в настоящее время Банк России находится в фазе
практического внедрения системы быстрых платежей, которая позволяет сократить
временные и финансовые издержки при осуществлении платежей и переводов [10]. В
ряде случаев предлагается переход на систему полного банковского
резервирования, когда кредитные организации будут обязаны формировать резервы в
Центральном банке на весь объем размещенных клиентами средств. В целом, в
периоды нестабильности, можно ожидать сокращения размещения денежных средств в
кредитных организациях и перетока клиентские средств на счета в Центральном
банке, что приведет к изменения денежной трансмиссии в части реальных эффектов
от применения инструментов денежно-кредитной политики на ее промежуточные и
конечные цели.

Литература

1. Bordo M. D., Schwartz A. J. Monetary policy
   regimes and economic performance: the historical record //Handbook of
   macroeconomics. 1999. Т.1. С. 149-234.
2. Уолш К.
   Монетарная теория и монетарная политика. М.: Дело, 2014. 632 с.
3. Дробышевский С., Киюцевская А., Трунин П.
   Мандат и цели центральных банков: эволюция и уроки кризиса// Вопросы экономики.
   2016. № 5. С. 5-24.
4. Трунин П. В., Божечкова А. В., Киюцевская А.
   М. О чем говорит мировой опыт инфляционного таргетирования?// Деньги и кредит.
   2015. № 4. С. 61-67.
5. Cavicchioli M. Milton Friedman predicted
   Bitcoin in 1999 URL:
   https://en.cryptonomist.ch/2019/07/08/milton-friedman-bitcoin (дата обращения: 15.08.2019).
6. Barontini C., Holden H. Proceeding with
   Caution-A Survey on Central Bank Digital Currency //Proceeding with Caution-A
   Survey on Central Bank Digital Currency (January 8, 2019). BIS Paper. 2019. №.
   101.
7. Huang R. H. The regulation of shadow banking
   in China: International and comparative perspectives //Banking & Finance
   Law Review. 2015. Т. 30. – №. 3. С. 481.
8. Кузнецова
   О. С., Мерзляков С. А., Пекарский С. Э. Воздействие на доверие населения как
   способ преодоления ловушки ликвидности //Вопросы экономики. 2019. №. 6. С. 56-78.
9. Моисеев С. Р. Деньги с отрицательной
   процентной ставкой //Деньги и кредит. 2017. №. 10. С. 16-26.
10. Чепаков Д. А. Фундаментальная
    характеристика и особенности функционирования систем быстрых платежей
    //Известия Санкт-Петербургского государственного экономического
    университета. 2019. №. 2 (116). С. 173-178.

УДК 339.7

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10303

ДОЛГОВАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ ЦЕНТРАЛИЗОВАННЫХ ФИНАНСОВ: РОССИЯ НА ФОНЕ БРИКС И G7

DEBT STABILITY OF PUBLIC FINANCE: RUSSIA IN COMPARISON TO BRICS AND G7

Душевина Елена Михайловна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики, Саратовская государственная юридическая академия, Саратов

Найденова Наталия Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики, Саратовская государственная юридическая академия, Саратов

Шкрябина Анна Евгеньевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики, Саратовская государственная юридическая академия, Саратов

Dushevina Elena Mikhailovna, PhD in Economics, associate professor of the
department of economics, Saratov State Law Academy, Saratov

Naidenova Nataliia Vladimirovna, PhD in Economics, associate professor of the department of economics, Saratov State Law Academy, Saratov

Shkryabina Anna Yevgenevna, PhD in Economics, associate professor of the department of economics, Saratov State Law Academy, Saratov

Аннотация: В
статье анализируется долговая устойчивость национальных экономик в условиях
общемировой тенденции роста долговой нагрузки и увеличения внешних
заимствований развитых и развивающихся стран. Авторы используют различные абсолютные
и относительные показатели для выявления вероятности наступления
долгового, финансового кризисов и необходимости реорганизации государственных
финансов. Особое
внимание уделяется основным трендам долговой устойчивости, соотношению долговых
и макроэкономических (ВВП, ВНД, импорт) показателей, а также изменениям объемов
золотовалютных резервов и доли золота в них. 

Summary: The article analyzes the debt stability of national economies in the context of the rise in debt burdens and growing external borrowing by advanced and emerging economies. The authors use various absolute and relative indicators to identify the rick of debt and financial crises and the need to reorganize public finances. Special attention is paid to the main trends, the ratio of debt and macroeconomic (GDP, GNI, imports) indicators, as well as changes the amount of international reserves and the share of gold in them.

Ключевые
слова: совокупный валовой долг, совокупный чистый долг, внешний
долг, долгосрочный долг, золотовалютные резервы.

Keywords: general gross debt, general net debt, total external
debt, long term debt, international reserves (includes gold).

Необходимым условием успешного
социально-экономического развития любой страны является стабильное
функционирование её финансовой и денежно-кредитной систем. Неуверенность
экономических субъектов относительно динамики процентных ставок, налогов,
валютных курсов, завышающая риски инвестиционной деятельности, вызывает
снижение экономической активности. Поддержание финансовой стабильности и
безопасности предполагает постоянный мониторинг основных показателей состояния
централизованных и децентрализованных финансов, денежно-кредитной системы и
сопоставление их с пороговыми значениями индикаторов финансовой безопасности. Особенно
это актуально для развивающихся экономик, для которых характерна высокая волатильность
валютных курсов, биржевых индексов, процентных ставок. Финансовые системы этих
стран, в том числе и России, более уязвимы к нарушению равновесия мировой
финансовой системы, утратившей в последние годы способность эффективного функционирования. За десять лет,
прошедших со времени мирового финансового кризиса, движение финансового
капитала по-прежнему слабо контролируется; масштабы теневой банковской
деятельности и использования непрозрачных финансовых инструментов выросли; объемы
финансовых сделок, на порядок превышающих объемы сделок на рынках товаров и
услуг, способствуют гипертрофированному развитию финансового сектора; банки укрупняются
за счет государственных средств. Увеличивающийся разрыв между материально-вещественными
и финансовыми потоками вызвал появление нового термина – «финансиализация» (financialization) экономики, для
количественного измерения которой был предложен показатель «финансовой глубины»
(financial
depth),
определяемый как отношение суммы финансовых активов к ВВП [1].

Устойчивой общемировой тенденцией после мирового
финансового кризиса стало повышение долговой нагрузки на всех уровнях
финансовой системы: централизованном (государственном) и децентрализованном (корпоративном,
домашних хозяйств). Сохраняющиеся низкие процентные ставки и достаточно мягкие
условия финансирования приводят к поиску новых доходных активов, в том числе и
с повышенными рисками, к перетоку капитала в страны с формирующимися рынками:
по данным МВФ, средний внешний долг последних вырос до 160 % экспорта, что 1,6
раза больше, чем в кризисный 2008 г. В некоторых странах этот показатель
превысил 300 %. В случае замедления темпов экономического роста и ужесточения
финансовых условий возросшая долговая нагрузка, необходимость перефинансирования
и обслуживания долга способны дестабилизировать мировую финансовую систему [2].

В рамках данной статьи оставим вне поля зрения изучение
проблем долговой устойчивости на децентрализованном уровне финансовой системы,
сосредоточившись на исследовании централизованных, поскольку высокая долговая
нагрузка в сфере государственных финансов вызывает особые опасения. Значительные
объемы правительственного долга, увеличивающие государственные расходы и
вызывающие рост процентных ставок, могут вызвать «эффект вытеснения» частных
инвестиций и чистого экспорта. Данный эффект может быть очень значительным в
развивающихся экономиках, в которых инвестиции и чистый экспорт
высокочувствительны к динамике рыночной ставки процента, а спрос на деньги
малочувствителен к её повышению. Сокращение частных инвестиций и чистого экспорта
приводит к замедлению экономического развития.

Оценка уровня долговой нагрузки на экономику
осложняется тем, что номинальные значения правительственного и внешнего долга не
являются надежными показателями при оценке реального долгового бремени.
Использование номинальных значений оправдано, когда подавляющая часть долга
обслуживается на рыночных условиях. В противном случае, возникает необходимость
использования относительных показателей на основе макроэкономического
(сопоставление долговых обязательств с объемом ВВП, экспорта, международных
резервов) и бюджетного (сопоставление долговых обязательств с доходами бюджета)
подходов, а также чистой текущей стоимости долга (Net Present Value), учитывающей график погашения и
стоимость обслуживания долговых обязательств.

Международные экономические организации и международные
рейтинговые агентства используют различные долговые показатели в аналитических
целях, для оценки долговых обязательств и условий предоставления займов, для
присвоения рейтингов и т.д. Среди них такие, как номинальный объем общего
долга; соотношение объема общего долга и объема ВНД (GNI), объема ВВП (GDP); соотношение объема долга
центрального  правительства и годового
объема ВВП (GDP);
соотношение объема общего, а также внешнего долга и годового объема экспорта;
объема государственного внешнего долга и доходов государственного бюджета;
годовой суммы платежей по погашению и обслуживанию внешнего долга страны и
объема ВВП (GDP);
годовой суммы платежей по погашению и обслуживанию внешнего долга страны и
годового объема экспорта товаров и нефакторных услуг; годовой суммы платежей по
погашению и обслуживанию государственного внешнего долга и доходов
государственного бюджета; соотношение объема международных резервов и объема
общего долга; объема накопленных золотовалютных резервов и годовой суммы платежей
по обслуживанию внешнего долга страны.

Федеральная служба государственной статистики
Российской Федерации и Центральный банк Российской Федерации отслеживают
показатель номинального объема внешнего долга, приходящегося на душу населения
(в долл. США), и пять коэффициентов внешней долговой устойчивости нашей страны:
соотношение объема внешнего долга РФ и годового объема ВВП; объема внешнего
долга РФ и годового объема экспорта товаров и услуг; годовой суммы платежей по
внешнему долгу РФ в соответствии с графиком (основной долг, включая
обязательства «до востребования», и проценты) и годового объема ВВП; годовой
суммы платежей по внешнему долгу РФ в соответствии с графиком (основной долг,
включая обязательства «до востребования», и проценты) и годового объема
экспорта товаров и услуг; объема международных резервов и годовой суммы
платежей по внешнему долгу РФ в соответствии с графиком (основной долг, включая
обязательства «до востребования», и проценты).

Поскольку отдельные показатели не могут охватить всех
аспектов финансового положения и долговой устойчивости национальной экономики, для
наиболее объективной оценки необходимо оперировать наибольшим числом
показателей.

Характеризуя долговую устойчивость российской
экономики на централизованном уровне финансовой системы, проанализируем тенденции
долговой нагрузки на экономику, основываясь на сопоставлении ряда показателей, опубликованных
в открытом доступе для стран G7
и стран-партнеров России по БРИКС.

По данным МВФ за период с 2009 по 2018 гг. долговая нагрузка, измеряемая показателем соотношения совокупного правительственного валового долга (General government gross debt) к годовому объему ВВП (GDP), увеличилась практически во всех странах G7, исключая Германию (рис. 1).

Наиболее устойчивая тенденция роста задолженности
отмечена в течение анализируемого периода в Японии и Франции. В 2018 г.
наибольших значений данный показатель достигал в Японии и Италии – 237,13 и 132,16
% соответственно. В Великобритании, Италии, Канаде, США он увеличивался с 2009
по 2016 гг., особенно значительно в Великобритании – на 24,17 п.п., затем
произошло некоторое снижение относительного показателя долга. В Германии
отношение совокупного правительственного долга к ВВП повышалось в период
2009-2012 г., достигнув 79,84 %, затем стало устойчиво снижаться и в 2018 г. составило
61,69 %. В Великобритании, Канаде, США в 2018 г. данный показатель составлял 86,82;
89,94; 104,26 % соответственно. Относительные долговые показатели США, с одной
стороны, ниже, чем Японии или Италии. Но, с другой стороны, учитывая особую
роль финансовой системы США в мировой экономике и доминирование доллара в
международных расчетах, абсолютные размеры американского государственного
долга, достигшего рекордных 22 трлн долл. (на 01.02.2019 г.) [5], игнорировать
нельзя.

МВФ оценивает уровень риска наступления долгового кризиса с помощью пороговых значений показателя соотношения объема правительственного долга и годового объема ВВП: 30 % – низкий; 40 %– средний; 50 % – высокий. Следовательно, согласно приведенным выше данным, в последние годы практически во всех странах G7 данный показатель превышает уровень высокой степени риска. В 2018 г. это превышение составило: в Японии в 4,7 раза; Италии в 2,6; США в 2,1; Франции в 2; Великобритании в 1,7. Наименьшее превышение фактического показателя над пороговым значением высокой степени риска было в 2018 г. в Германии и составило 1,2 раза. В группе стран БРИКС в период 2009–2018 гг. показатель соотношения совокупного правительственного валового долга (General government gross debt) и годового объема ВВП (GDP) стабильно увеличивался в Южно-Африканской республике (ЮАР), Китае и, начиная с 2014 г., в Бразилии. (рис. 2).

В 2018 г. Бразилия стала «лидером» среди стран БРИКС с показателем 87,89 %. Второе место заняла Индия, несмотря на то, что в целом за анализируемый период относительный показатель долга у неё снизился с 72,53 до 68 %. Самыми быстрыми темпами в группе показатель соотношения совокупного правительственного валового долга к годовому объему ВВП увеличился в Южно-Африканской республике – более чем на 26 п.п. И, хотя данный показатель в Китае был ниже, за 10 лет он также вырос – на 16 п.п. Наименьшими темпами за анализируемый период показатель увеличился в России – на 4,72 п.п. Максимальных значений он достигал в 2015 г., составив 16,32 %, что было не только существенно ниже показателей всех сопоставляемых стран, как из группы БРИКС, так и G7 за аналогичный период, но и не превышало низкий уровень риска наступления долгового кризиса. В 2018 г. показатель соотношения совокупного правительственного валового долга к годовому объему ВВП России составлял 14,61 %. Следовательно, несмотря на тенденцию роста показателя в период 2009-2018 гг., он не несет риска долгового кризиса и не представляет угрозы финансовой безопасности. Еще одни показатель, отслеживаемый МВФ, это соотношение совокупного правительственного чистого долга (General government net debt) и годового объема ВВП (GDP). За период 2009–2018 гг. среди стран G7 наибольшее значение данного показателя наблюдалось в Японии, где он вырос с 122,75 до 153,2 % (рис. 3). Устойчивая тенденция его роста отмечалась в Италии, занявшей второе место в группе с показателем 120,19 %, а также во Франции, у которой он составил 89,53 % в 2018 г. У Великобритании относительный показатель правительственного чистого долга повышался до 2015 г., затем произошло его снижение до 77,47 % в 2018 г., что на 20,45 п.п. выше показателя 2009 г. В США данный показатель достиг максимального за анализируемый период значения в 2016 г., составив 81,24 %. В 2018 г. он снизился, однако превышение над значением показателя 2009 г. составило 17 п.п. За 2009–2017 гг. относительный показатель правительственного чистого долга Канады повысился на 3,37 п.п. Но, несмотря на повышение, в 2018 г. его значение было наименьшим в группе G7, составив 26,77 %. Единственной страной группы с устойчивой тенденций снижения данного показателя стала Германия, у которой в 2018 г. он составлял 42,71 %, тем самым сократившись за анализируемый период на 17 п.п.

Из стран БРИКС МВФ приводит данные о динамике соотношения совокупного правительственного чистого долга (Generalgovernmentnetdebt) и годового объема ВВП (GDP) лишь по двум странам: Бразилии и Южно-Африканской республике. В Бразилии его динамика менялась: с 2009 по 2013 г. он сокращался, а с 2014 по 2018 г. – стабильно увеличивался, достигнув 54,15 % (рис. 4). Южно-Африканская республика продемонстрировала устойчивую тенденцию повышения относительного показателя правительственного чистого долга до 51,05 % в 2018 г, удвоив значение за прошедшие 10 лет.

Всемирный банк рассчитывает показатели общего объема внешнего долга (абсолютные и относительные), в том числе долгосрочного (государственного и частного). Абсолютные размеры общего внешнего долга всех стран БРИКС в 2018 г. по сравнению с 2008 г. возросли: более чем двукратное увеличение наблюдалось в ЮАР, Индии, Бразилии, а общий внешний долг Китая увеличился в 5,16 раза. В России данный показатель также вырос, однако прирост составил всего 8,3 % (табл. 1). Отношение общего размера внешнего долга к ВНД также возросло во всех странах, кроме Индии, где показатель 2018 г. не отличался от 2008 г. и был равен 19 %. Наименьшие значения относительных показателей внешнего долга в сравнении с ВНД и экспортом среди стран БРИКС демонстрировал в 2018 г. Китай (14 и 68 % соответственно), а наибольшие – Южно-Африканская республика (51 и 153 %) и Бразилия (30 и 186 %). С 2008 по 2018 гг. показатели соотношения международных резервов к внешнему долгу Бразилии, России и Южно-Африканской республики сократились на 6, 14 и 18 п.п. соответственно. Максимальное же снижение произошло в Китае и Индии – на 354 и 37 п.п.

Абсолютный показатель объема долгосрочного внешнего долга в 2018 г. вырос по сравнению с 2008 г. во всех странах БРИКС, менее всего в России на 18 %, а более всего – в Китае в 3,81 раза (табл. 2). Объем государственного и гарантированного государством долгосрочного долга в составе общего внешнего долга также увеличился во всех странах БРИКС. В России он вырос на 51896 млн долл. В тот же период частный негарантированный долгосрочный долг страны возрос незначительно на 9517 млн долл. В остальных странах он вырос существеннее: в Китае – на 388453; в Бразилии – на 150978; в Индии – на 125254; в Южно-Африканской республике – на 38286 млн долл.

Следовательно, несмотря на рост с 2008-2018 гг. объема внешнего долга, а также государственного и гарантированного государством долгосрочного долга в составе общего внешнего долга России, низкие темпы их прироста за анализируемый период, а также устойчивое снижение за 2017-2018 гг. объема внешней задолженности на 79266 млн долл. и относительных показателей общего внешнего долга в сравнении с ВНД (с 43 до 28 %) и экспортом (с 143 до 81 %) свидетельствуют о повышении уровня финансовой безопасности России, начиная с 2017 г. [6, 7].

Следующим показателем, характеризующим долговую устойчивость страны, является фактическая величина международных (золотовалютных) резервов, измеряемая в долл. США. В группе G7 в течение периода с 2007 г. по 2018 г. Япония значительно опережала своих партнеров по данному показателю. Максимального значения объем международных резервов Японии достиг в 2011 г., составив 1296 млрд долл., что превышало аналогичный показатель США, занимавших 2-е место в группе, более чем в 2 раза (рис. 5). У США максимальным за анализируемый период объем международных резервов был в 2012 г., когда достиг 574,268 млрд долл. В период 2013–2015 гг. резервы США снижались, однако, начиная с 2016 г., вновь стали расти. В целом за анализируемый период фактическая величина международных (золотовалютных) резервов во всех странах G7 увеличилась: в меньшей степени у Японии – в 1,3 раза; в наибольшей – у Великобритании – в 2,22 раза.

Среди стран БРИКС за период с 2008–2018 гг. безусловным лидером по объему фактических международных резервов являлся Китай (рис. 6). Рекордным для него был 2014 г., когда объем резервов составил 3900 млрд долл., что превысило не только показатели его партнеров по БРИКС, в том числе России – в 10,1; Бразилии – в 10,73; Индии – в 11,99; Южно-Африканской республики – в 79,39 раза, но и показатели Японии и США в 3,09 и 8,98 раза соответственно.

Фактическая величина международных (золотовалютных)
резервов в России имела противоречивую динамику: в 2008–2010 гг. они и росли, и
снижались; в 2011–2013 гг. преобладала тенденция роста; в 2014–2016 гг. –
сокращались, но начиная с 2017 г. вновь стали увеличиваться.

Таким образом, среди анализируемых стран к 2018 г. наибольшие объемы международных (золотовалютных) резервов, измеряемых в долларах США, накопили Китай и Япония.   Вместе с тем, расстановка сил меняется, если проанализировать показатели объемов находящихся в распоряжении центральных банков запасов золота, измеряемых в тоннах, и их долю в структуре международных резервов. Согласно данным Банка России на 01.01.2018 г. самые большие запасы золота в международных резервах имели страны G7. Безусловным лидером являются США, золотые резервы которых составили 8 133,5 тонн (рис. 7). На втором месте – Германия с объемом 3373,7 тонн, на третьем и четвертом месте были Италия и Франция, золотые резервы которых превысили 2,4 тыс. тонн. Пятую строчку занял Китай с золотыми резервами в 4,4 раза меньше, чем у США. Объем золотых резервов России составил 1838,8 тонн, что соответствовало шестому месту в мире. На протяжении 2018 г. золотые резервы наращивали Россия, Индия и Китай. В результате чего по состоянию на 01 января 2019 г. Россия с объемом золотых резервов 2113,1 тонны вошла в ТОП-5 стран, оттеснив Китай на 6-ое место.

По показателю доли золота в международных резервах и объемам золотых резервов лидировали также страны из группы G7. Самая высокая доля золота в международных (золотовалютных) резервах была у США и на 01 января 2019 г. составляла 74,6 % (рис.8). Второе и третье места стабильно занимали Германия и Италия, с долей 70,1 и 66,3 % соответственно. На 0,8 п.п. от Италии отставали Нидерланды, занявшие четвертую строчку, за ними – Франция. У России, занимавшей шестое место в мире, доля золота в международных (золотовалютных) резервах по состоянию на 01 января 2018 г. составила 17,7 %, что на 57,6 п.п. ниже, чем у США, но на 15,5 п.п. превысило показатель Китая. В 2018 г. накапливание Россией золотых резервов привело к увеличению их доли на 0,8 п.п.

Следовательно, по показателю доли золота в международных резервах и объемам золотых резервов мировыми лидерами являются США, Германия и Италия. Россия в последние годы увеличивала данные показатели, так темп прироста золотых резервов страны в 2018 г. составил 14,9 %, что позволило ей приблизиться к Франции и Италии. Однако по показателю доли золота в международных резервах Россия значительно отстает от мировых лидеров.

Еще один показатель – достаточности величины международных (золотовалютных) резервов для финансирования импорта в течение n месяцев. Абсолютным лидером в группе G7 по данному показателю остается Япония, несмотря на его сокращение с 18,4 в 2009 г. до 14,7 месяцев в 2018 г. (рис. 9). У остальных стран анализируемой группы, помимо Италии, величина международных резервов была достаточной для финансирования импорта в течение не более, чем 2-х месяцев.

В группе БРИКС за период 2009–2018 гг. наблюдалась разнонаправленная динамика величины достаточности международных резервов для финансирования импорта товаров и услуг, выраженная в месяцах (рис. 10).

Наиболее значительное снижение отмечено у Китая: с 25,7 до 13.4 месяцев. В тоже время, у Бразилии данный показатель вырос в 2015-2016, достигнув 17 месяцев, однако в 2017-2018 гг. тренд развернулся и значение снизилось до 13,6. Все это привело к смене лидера по показателю величины достаточности международных резервов в месяцах импорта среди стран БРИКС: в 2016 г. и 2018 г. Китай сменила Бразилия. У России данный показатель снижался в период 2009–2014 гг. с 16,45 до 8,5 месяцев. С 2015 по 2018 гг. – значение колебалось в диапазоне от 12,4 до 13,2, составив в 2018 г. 12,9 месяца, что соответствует 3 месту среди стран БРИКС. Следует отметить, что самое низкое значение данного показателя в данной группе стран, составившее 4,2 месяца и отмеченное в 2011 г. в Южно-Африканской республике, в 2,8 раза превышало среднее его значение по странам G7. Это обусловлено необходимостью развивающихся стран иметь большие объемы резервов для финансирования импорта и поддержания финансовой безопасности, следовательно, ставит их в неравное положение со странами, валюты которых выполняют функцию мировых денег и менее волатильны.

По данным Центрального банка РФ внешний долг Российской
Федерации на 01.10.2019 г. составлял 471,6 млрд долларов [10]. Объем
фактических международных резервов России в 2017–2018 гг. увеличился с 432,74
млрд долл. (на 01.01.2018 г.) до 468,5 млрд долл. (на 01.01.2019 г.). В 2019 г.
резервы продолжали расти, достигнув на 01.12.2019 г. 542 млрд долл. США [11],
тем самым объем международных резервов Российской Федерации превышает величину
внешнего долга. К началу 2019 г. показатель достаточности величины
международных (золотовалютных) резервов для финансирования импорта повысился до
16 месяцев [12].

Сравнительный анализ ряда показателей, характеризующих
долговую устойчивость на уровне централизованных финансов и финансовую
безопасность России, стран БРИКС, а также стран группы G7, позволяет сделать следующие
выводы:

• в
  период 2009–2018 гг. во всех странах G7,
  за исключением Германии, превалировал тренд роста как показателя соотношения совокупного
  правительственного валового долга к годовому объему ВВП, так и показателя соотношения
  совокупного правительственного чистого долга и годового объема ВВП;
• у стран БРИКС в анализируемом периоде соотношение совокупного
  правительственного валового долга к годовому объему ВВП также преимущественно увеличивалось, в том числе иу России, однако, несмотря на тенденцию роста, данный показатель в
  России остается самым низким среди анализируемых стран;
• несмотря
  на рост объема государственного и гарантированного государством долгосрочного
  долга в составе общего внешнего долга, снижение объема внешней задолженности и
  относительных показателей общего внешнего долга, начиная с 2017 г., свидетельствуют
  о повышении уровня финансовой безопасности России;
• за
  период 2008–2018 гг. во всех анализируемых странах фактическая величина
  международных (золотовалютных) резервов увеличивалась;
• показатель
  фактической величины международных (золотовалютных) резервов России в
  анализируемом периоде имел противоречивую динамику, однако, начиная с 2017 г.,
  резервы увеличиваются; в 2018 г. фактическая величина международных
  (золотовалютных) резервов России превысила уровень США, Германии, Франции, Италии,
  Великобритании, Канады; однако их величина остается существенно ниже, чем у
  лидеров: по сравнению с Китаем в 6,76; Японией – в 2,71 раза;
• в 2019 г. объем фактических международных (золотовалютных) резервов превысил
  объем внешнего долга России;
• мировыми лидерами по показателю объемов находящихся в распоряжении центральных
  банков запасов золота, измеряемых в тоннах, и показателю доли золота в
  структуре международных резервов являются США, Германия и Италия;
• у России по данным ЦБ РФ на 01.01.2019 г. было пятое место в мире по показателю
  объемов, находящихся в распоряжении центрального банка, запасов золота,
  измеряемых в тоннах, и шестое место по доле золота в структуре международных
  резервов;
• в России, как и её у партнеров по БРИКС, за исключением Китая, в период с 2014
  по 2018 гг. наметилась тенденция повышения показателя достаточности
  международных резервов для финансирования импорта, выраженная в месяцах; к
  началу 2019 г. по данным ЦБ РФ данный показатель в России увеличился до 16
  месяцев.

Таким
образом, уровень долговой нагрузки на уровне централизованных финансов России за
анализируемый период не вышел за рамки пороговых значений индикаторов
финансовой безопасности. В странах БРИКС, в том числе и России, относительные
долговые показатели ниже, чем в странах G7, долговое финансирование экономик
которых увеличивается на протяжении прошедших десяти лет. Финансовая
безопасность стран G7
поддерживается значительными фактическими международными (золотовалютными)
резервами и высокими показателями доли золота в международных резервах. Вместе
с тем, в прошедшие два года соотношение объема правительственного долга и
годового объема ВВП практически во всех странах G7 находится на высоком уровне риска, значительно
повышая вероятность наступления долгового, финансового кризисов и обусловливая
необходимость реорганизации их государственных финансов.

Список использованной литературы

1. Худякова
   Л. Реформа глобальных финансов в контексте устойчивого развития // Мировая
   экономика и международные отношения. 2018. № 7. С. 38-47.
2. МВФ.
   Доклад по вопросам глобальной финансовой стабильности, октябрь 2019 г.
   [Электронный ресурс] – URL:
   https://www.imf.org/ru/Publications/GFSR/Issues/2019/10/01/global-financial-stability-report-october-2019.
3. IMF.
   World economic outlook reports, October 2018 [Электронный ресурс] – URL: https://www.imf.org/en/Publications/WEO/Issues/2018/09/24/world-economic-outlook-october-2018/.
4. IMF.
   World economic outlook reports, October 2019 [Электронный ресурс] – URL:
   https://www.imf.org/external/pubs/ft/weo/2019/02/weodata/download.aspx.
5. Мировые
   финансы. [Электронный ресурс] – URL:
   http://global-finances.ru/gosdolg-ssha/.
6. The World Bank. International Debt Statistics 2019. [Электронный
   ресурс] – URL:
   https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/30851.
7. The
   World Bank. International Debt Statistics 2020 [Электронный ресурс] – URL: https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/32382
8. Всемирный банк. [Электронный ресурс] –
   URL: https://data.worldbank.org/indicator/FI.RES.TOTL.CD?locations;
   https://data.worldbank.org/indicator/FI.RES.TOTL.MO?locations.
9. Банк России. Структура международных
   резервов отдельных стран, 2019 г. [Электронный ресурс] – URL: http://www.cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/.
10. Банк России. Оценка внешнего долга
    Российской Федерации на 1 октября 2019 года. [Электронный ресурс] – URL: 
    http://www.cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/ext-debt/.
11. Банк России. Официальный сайт.
    Международные резервы РФ. Ежемесячные значения на начало отчетной даты.  – URL: http://www.cbr.ru/hd_base/mrrf/mrrf_m/.
12. Банк России. Достаточность международных
    резервов отдельных стран для покрытия импорта товаров и услуг, 2019 г.
    [Электронный ресурс] – URL: http://www.cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/.
13. Банк России. Серия докладов об
    экономических исследованиях. Анализ долговой нагрузки в отраслях российской
    экономики. № 29. Февраль 2018 г. [Электронный ресурс] – URL: http://www.cbr.ru/Content/Document/File/36151/wp29.pdf
14. Статистический бюллетень Банка России. № 1
    (308). 2019. С. 211-219. [Электронный ресурс] – URL: http://www.cbr.ru/Collection/Collection/File/14261/Bbs1901r.pdf.

УДК 336.7

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10302

АНАЛИЗ СТРАТЕГИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ РАЗВИТИЯ ЗЕРНОПРОДУКТОВОГО КОМПЛЕКСА РОСТОВСКОЙ ОБЛАСТИ

ANALYSIS OF STRATEGIC FACTORS GRAIN PRODUCT COMPLEX DEVELOPMENT ROSTOV REGION

Курочкин
Валентин Николаевич, доктор технических наук, старший научный сотрудник

Лебедь
Евгений Алексеевич

Азово-Черноморский инженерный институт-филиал
Донского государственного аграрного университета, г. Зерноград, Ростовская
область, Россия

Kuroschkin Valentin
Nikolaevich, Doctor of Technical Scienes, Senior Researcher

Lebed Evgeny Alekseevich

Azov-Black Sea Engineering Institute, a branch of the
Don State Agrarian University, Zernograd city, Rostov region, Russia

Аннотация: Выбытие аграрной техники 
превышает его обновление. Численность тракторов, зерноуборочных
комбайнов сокращается при увеличении посевных площадей зерновых культур.
Потребность в финансовых ресурсах для обновления при закупках отечественной
техники того же функционала, что и зарубежная техника, ниже в 1,2 –1,5 раза
меньше. Растениеводство в перспективе имеет возможность повышения
производительности труда, что позволит 
сократить  потребность в
механизаторах до 1,87 тыс.  В
перспективе  годовая выработка в
среднем  на механизатора составит 616 т.
зерна. Это приведет к увеличению сельского незанятого населения. С учетом
прогноза целесообразно развивать технологию стратегического управления.

Summary: The retirement of
agricultural machinery exceeds its renewal. The number of tractors, combine
harvesters decreases with an increase in the sown area of ​​grain crops. The
need for financial resources for updating, when purchasing domestic equipment,
the same functionality as foreign equipment, is 1.2–1.5 times lower.

Crop production in the
future has the opportunity to increase labor productivity, which will reduce
the need for machine tools to 1.87 thousand. In the long term, the annual
output for the machine operator will average 616 tons of grain. According to
the results of the analysis, it is advisable to develop the technology of
strategic management.

Ключевые
слова: сельское хозяйство,
растениеводство, регион, развитие, управление, стратегия, фактор, анализ,
зерно.

Key words: agriculture, crop
production, region, development, management, strategy, factor, analysis, grain.

Актуальность.
В практике стратегического развития
зернопродуктового комплекса (ЗПК) Ростовской области, как и в других
экономических ситуациях, значимыми факторами производства растениеводческой
продукции будут три: труд,  капитал и природные
факторы. Региональный АПК имеет следующую особенность: сельскохозяйственное
производство происходит на сельскохозяйственных угодья, имеют место взаимосвязь
хозяйств населения и сельскохозяйственных организаций [1].

Указанные выше факторы разделяются на входящие,
управляющие и независимые (конструктивные), которые или вообще невозможно
изменить, или изменения могут быть, но требуют значительного времени, поэтому
возникает потребность в стратегическом анализе деятельности
сельскохозяйственных регионального организаций АПК.

Научная гипотеза: анализ факторов стратегического развития
зернопродуктового комплекса Ростовской области необходим для управления  стратегией 
её развития.

Цель исследований. Анализ факторов
стратегического развития зернопродуктового комплекса Ростовской области с
целью  получения данным для управления
его развитием.

Изучив 
природный фактор, установили, что «Ростовская область занимает по
площади сельхозугодий третье место в России, по площади посевов –  второе и четвертое  по численности сельских жителей. В Ростовской
области производится 4 % валовой сельскохозяйственной продукции, четверть
масличных культур, и почти десятая часть зернового производства». Одним из
основных конкурентных преимуществ Ростовской области являются земельные ресурсы
и климатические условия, которые служат фундаментальной основой для развития
агропромышленного комплекса [1 и 2, с. 98].

Структура земельного фонда включает: земли
сельскохозяйственного назначения – 87,31 %; земли промышленности, энергетики,
транспорта, связи, радиовещания, телевидения, информатики, космического
обеспечения, обороны, безопасности и иного специального назначения за пределами
поселений – 0,92 %; земли особо охраняемых территорий и объектов – 0,11 %;
земли лесного фонда – 3,39 %; земли водного фонда – 2,15 %; земли запаса – 1,77
%.  В структуре земель
сельскохозяйственного назначения пашни занимают 64,86%; кормовые угодья – 27,31
%; многолетние насаждения – 0,40 %.  Основу пахотных земель области составляют
черноземы (4…5 % черноземов России). Ростовская область по уровню плодородия
почв сельхозугодий в России занимает 10-е место по пашне, 50-е место по
сенокосам, 61-е место по пастбищам, 13-е место в целом по сельхозугодиям [3, 5].
В структуре посевных площадей доля  озимой
пшеницы наибольшая среди других культур. Площади возделывания увеличились на
39,98 %, рост площадей идет  ежегодно, причем
он увеличивался в после кризисные годы. 
На  фоне увеличения посевов озимых
уменьшились площади, занятые овсом (1,87 раза), рожью (2,44 раза), кукурузой на
зерно (1,13 раза), гречихой (12,45 раз).

Посевные площади масличные стали меньше в 1,6 раза, в т.ч. подсолнечником засеяли площадь в 2,38 раза меньше (рис. 1). Снизился клин ржи в2,44 раза, овса посеяли меньше в 1,87 раза. Сократились посевы  фуражных культур, в т.ч.  ярового ячменя – в 1,5  раза (табл. 1) [5, 7, с. 98].

Перечисленные культуры входят в полевой и прифермский севообороты, сокращение площадей посевов этих культур привело к нарушению севооборотов, что чревато снижением качества зерновых культур [6, с. 6–7]. Возделывание сельскохозяйственных культур и выращивание сельскохозяйственных животных осуществляется в сельскохозяйственных организациях, крестьянских хозяйствах и хозяйствах населения (личных подсобных хозяйствах) с использованием трудовых ресурсов, которые также являются существенным фактором производства (табл.2).

Ростовская область – это индустриальный и аграрный регион одновременно. Трудовые ресурсы распределены между этими отраслями народного хозяйства следующим образом. Две трети трудовых ресурсов заняты в промышленности, оставшаяся часть – в сельском хозяйстве. Меньшая в сравнении с индустрией численность занятых в  аграрном секторе экономики объясняется успехами механизации и автоматизации процессов растениеводства. Потенциал современных тракторов и шлейфа сельскохозяйственных машин к ним таков, что один механизатор на круг обрабатывает  250 га пашни и посевов. Это означает, что на 2500 га севооборота достаточно имеет 10 трактористов по опыту холдингов.  Использовали в качестве норматива нагрузку на механизатора в 250 га пашни, разделили посевную площадь (см. табл. 1) на 250 и получили прогноз численности механизаторов. Он составил 17,87 тыс. чел. Негатив состоит в тот, освободившиеся трудовые ресурсы вольются в ряды безработных, что создаст социальную напряженность. Состояние дел с занятостью сельского населения пока не внушает опасений, резкое увеличение производительности труда пока остается будущей угрозой. Отсутствие необходимых финансовых ресурсов для приобретения основных средств растениеводства, наличие мелких сельхозпредприятий, фермерских хозяйств с низкой производительностью труда поддерживают в настоящее время стабильный процент занятости (табл.3).

Исходя из этого, можно
констатировать, что для АПК Ростовской области узким местом в повышении
производительности является финансовый ресурс и мелкотоварность производства, в
связи с чем возникла необходимость содействия развитию и становлению
вертикально интегрированных структур, имеющих механизмы стратегического
управления и возможности инкорпорирования мелкотоварных производств.

Основные производственные фонды аграрного сектора региона  характеризуется следующими основными средствами (табл. 4). Балансовая (полной учетная) стоимость фондов постоянно увеличивается,  возрастание обеспечивается превышением  поступления техники и введение в строй производственных объектов над  выбытием, коэффициент обновления техники в 7,42 раза больше, чем коэффициент ликвидации (табл. 5). Анализ динамики основных производственных фондов аграрного сектора региона  по сумме ОПФ крупных и средних сельскохозяйственных показал следующее.  Производительность труда в растениеводстве может быть значимо повышена, а требующиеся для возделывания сельскохозяйственных культур трудовой ресурс может быть существенно снижен при условии улучшения показателей обновления машинно-тракторного парка и других основных средств растениеводческой отрасли. Выполнили сопоставительный анализ цен на отечественную и зарубежную технику для растениеводства одинакового класса мощности и производительности по показателю цена/функционал, то есть отношение стоимости к выполняемым функциям на основе данных, предоставленных производителями сельскохозяйственной техники на выставке «День поля» в г. Зерноград в июне 2019 г.

Выявили следующее «за весь период по основным энергетическим машинам – тракторам, комбайнам – наблюдаются следующие тенденции: численность тракторов, зерноуборочных комбайнов и других сложных машин сокращается при увеличении посевных площадей зерновых культур» [7, с. 104]  (табл. 6).  Ранее нами был установлен факт более эффективного использования МТП в сельскохозяйственных организациях и их объединениях в сравнении с фермерскими хозяйствами [8, с. 178–212].

На базе
сопоставительного анализа цен на отечественную и зарубежную технику для
растениеводства одинакового класса мощности и производительности
установили:  по соотношению
цена/функционал отечественная техника имеет преимущество в 1,2 – 1,5 раза.  Таким образом, установлено по крайней мере
два вывода: имеется значимый потенциал роста производительности труда в
растениеводстве при интенсивном обновлении МТП; финансовые ресурсы при закупках
отечественной техники того же функционала, что и зарубежная техника, требуются
в 1,2 –1,5 раза меньше. Исходя из данных статистического наблюдения, МТП и
другое оборудование, используемое в растениеводстве, работает за верхними
пределами установленных сроков эффективной службы.

Оборудование,
выработавшее свой ресурс, требует существенно больше средств на поддержание
работоспособности, и имеющиеся финансовые ресурсы расходуются на ремонт, а не
на приобретение новой техники. Это говорим также и о нецелевом использовании амортизационного
фонда, который во многих сельскохозяйственных организациях не сформирован
нормативно, то есть в Уставе коммерческих организаций [9, с. 15]. Как
следствие, замена морально и физически изношенных  машин производится не вовремя, в целом срок службы
МТП выше установленных заводом-изготовителем норм. Замедление обновления МТА
также провоцируется инфляционными процессами, по причине которых
амортизационный фонд не покрывает издержки на обновление МТП. При ориентировке
на МТП зарубежного производства амортизационный фонд, формирующийся от имеющего
парка машин, в разы меньше требуемых финансовых средств и предприятие
использует два выхода из создавшегося положения: кредитование (коммерческий
кредит или лизинг),  расходование на эти
цели прибыли.

Выводы.
В результате стратегического анализа
установлено следующее. Выбытие МПТ превышает его обновление. Имеется значимый
потенциал роста производительности труда в растениеводстве при интенсификации
обновления МТП.  Потребность в финансовых
ресурсах для обновления при закупках отечественной техники того же функционала,
что и зарубежная техника, ниже в 1,2 –1,5 раза меньше. Сельскохозяйственное
производство Ростовской области в перспективе имеет возможность повышения
производительности труда в растениеводстве до того предела, при котором
потребность в механизаторах сократится до 1,87 тыс. работников, а. годовая
выработка в среднем  на механизатора
составит 616 т. при среднем валовом производстве зерна в 11 млн. т.Уже
имеющийся резерв сельского незанятого населения увеличится, среднедушевой доход
сельского населения будет продолжать снижаться. В свою лепту в снижение доходов
внесет и повышение пенсионного возраста, так как сельское население в основном
возрастное. Избыток молодежи будет перетекать в города, чем усугубит
демографическую ситуацию на селе.

Предложения. В силу вышеизложенных результатов
стратегического анализа актуальной задачей является создание на селе новых
рабочих мест, например,  как в
Израильских мошавах и кибуцах, кооперативах Китая. С этой целью целесообразно
способствовать развитию и становлению вертикально интегрированных структур,
имеющих механизмы стратегического управления и возможности инкорпорирования
мелкотоварных производств. Положительный опыт в регионе имеется, достаточно назвать
донские холдинги «Урал-Дон» и «Юг Руси», Белгородский «Мираторг»,
«Агрокомплекс» Краснодарского края и др., имеющие эффективную технологию
стратегического управления. Добавленная в процессе переработки стоимость
увеличит валовой региональный продукт.

Литература

1. Постановление Правительства Ростовской области от 23 мая 2012 г. N
424 «Об утверждении Концепции развития агропромышленного комплекса
Ростовской области на период до 2020 г.» [электронный ресурс]. – Код доступа: http://www.aero.garant.ru/?utm_source=base&utm_medium=button&utm_content=Podobrat_komplekt&utm_campaign=knopka-v-shapke#form_title

2. Курочкин В.Н. Анализ тенденций развития АПК Ростовской области//
В.Н. Курочкин. – Вестник аграрной науки Дона. 2014. – Т. 1. – № 25. –  С. 56–70.

3.  Стратегия  социально-экономического развития Ростовской
области на период до 2030 года  //
Официальный портал Правительства Ростовской области.[электронный ресурс]. Код
доступа:http://old.donland.ru/documents/Ob-utverzhdenii-Strategii-socialno-ehkonomicheskogo-razvitiya-Rostovskojj-oblasti-na-period-do-2030-goda?pageid=128483&mid=134977&itemId=28439

4. Статистический ежегодник: Ростовская область в цифрах.–
Ростов-на-Дону: Росстат, 2018 – Табл. 12.13–12.14. –  с. 401–405.

5. Концепция развития агропромышленного комплекса Ростовской области
на период до 2020 года / Утверждена постановлением Правительства Ростовской
области от 23.05.2012 № 424 [электронный ресурс]. – Код доступа: https://www.donland.ru/activity/1136/

6. Бондаренко А.М. Механизация процессов переработки навоза
животноводческих предприятий в высококачественные органические удобрения:
монография // А.М. Бондаренко,  В.П.
Забродин, В. Н. Курочкин. – Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт –
филиал ФБГОУ ВО «Донской ГАУ», 2010. – 184 с.

7. Курочкин В.Н. Управление стратегическим развитием вертикально
интегрированных структур АПК регионального кластера: монография // В.Н.
Курочкин. –  Зерноград:
Азово-Черноморский инженерный институт – филиал ФБГОУ ВО «Донской
ГАУ», 2017. – 193 с.

8. Бондаренко А.М. Эффективность функционирования хозяйственных
обществ и их объединений в АПК: монография // А.М. Бондаренко, В.Н. Курочкин. –
Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт – филиал ФБГОУ ВО
«Донской ГАУ», 2009. – 184 с.

9. Андреева Н.А.и др. Научно-методические аспекты  учета и анализа деятельности торговых организаций // Н.А.Андреева, В.Н. Курочкин, О.В.  Медведева,  С.Н. Угримова. – Ростов-на-Дону: 2012.– 170 с.

10. Digital agriculture as a driver of innovative development of AIC. Fomin A.A., Shapovalov D.A., Lepekhin P.P. International Agricultural Journal. 2019. Т. 62. № 2. С. 5.

11. Проект «цифровое сельское хозяйство» — драйвер инновационного развития АПК. Фомин А.А. АПК: Экономика, управление. 2019. № 11. С. 72-76.

12. Тенденции и проблемы развития земельного законодательства. Материалы к Парламентским слушаниям Совета Федерации Федерального Собрания Российской Федерации и к Столыпинским чтениям в Государственном университете по землеустройству 19 апреля 2018 года / Под общ. ред. С.Н. Волкова, А.А Фомина. Москва, 2018.

13. Оценка земельных ресурсов и агробизнеса. Цыпкин Ю.А., Алтухов А.И., Баутин В.М., Близнюкова Т.В., Бордияну И.В., Борисычев Р.Г., Губарев Е.В., Демченко А.А., Долгушкин Н.К., Донцова Л.В., Дудченко А.Л., Дуранин М.Ю., Камаев Р.А., Комов Н.В., Орлов С.В., Павленко Д.П., Пакулин С.Л., Папцов А.Г., Феклистова И.С., Фомин А.А. и др. Москва, 2019. Сер. Оценка бизнеса

14. О проблемах учета земель сельхозначения в Российской Федерации. Лайкам К.Э., Фомин А.А. Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 2 (368). С. 7-12.

15. Import substitution in the agro-industrial complex of Russia. Fomin A. International Agricultural Journal. 2018. Т. 61. № 1. С. 1.

16. Инновационные направления устойчивого развития агропромышленного комплекса. Цыпкин Ю.А., Фомин А.А., Пакулин С.Л., Козлова Н.В., Феклистова И.С. Международный сельскохозяйственный журнал. 2019. № 6 (372). С. 84-88.

УДК  334.7

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10301

Существующие подходы,
позволяющие определить экономико-правовую природу договора технологического
присоединения к электрическим сетям

Existing approaches to determine the economic and legal nature of the contract for technological connection to electric networks

Загоруйко Игорь Юрьевич, доктор экон. наук., профессор, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», Пермский военный институт войск
национальной гвардии Российской Федерации, г. Пермь

 Zagoruyko Igor Yuryevich, Doctor of Economics, Federal State Educational Institution of Higher
Education «Perm State Agrarian-Technological University named after academician
D.N. Pryanishnikova», The Perm Military Institute of the National Guard Troops
of the Russian Federation

Аннотация: Данное
исследование, проведенное в статье, изучает, договор технологического
присоединения. Отмечаем, что в определенный момент начали формироваться в
процессе изучения договора технологического присоединения к электрическим
сетям, с экономической и юридической точки зрения его применения. Экономико-правовая
конструкция договора технологического присоединения к электрическим сетям
является относительно новой для отечественного экономической и правовой науки.
Большинство исследователей делают акцент на изучении практических проблем,
возникающих в процессе применения норм права и экономических механизмов.
Безусловно, эмпирические и прикладные исследования важны для развития экономической
и правовой практики, однако специфика экономико-правовых отношений, возникающих
при подключении к электрическим сетям, а также множество неисследованных
вопросов и аспектов порождают необходимость разработки надлежащей теории
рассматриваемого договора, определения его правовой природы и места в системе
гражданско-правовых договоров, а также подробной характеристики его субъектов,
объекта и содержания.

Summary: This study,
conducted in the article, studies the technological connection agreement. We
note that at some point they began to take shape in the process of studying the
contract for technological connection to electric networks, from the economic
and legal point of view of its application. The economic and legal design of
the contract for technological connection to electric networks is relatively
new for domestic economic and legal science. Most researchers focus on the
study of practical problems that arise in the application of legal norms and
economic mechanisms. Of course, empirical and applied research is important for
the development of economic and legal practice, however, the specifics of
economic and legal relations arising when connected to electric networks, as
well as many unexplored issues and aspects, necessitate the development of an
appropriate theory of the treaty under consideration, definitions its legal
nature and place in the system of civil law contracts, as well as the
fractional characteristics of its subjects, object and content

Ключевые слова: экономика, договор, государство, экономические
инструменты, энергетика, рынок, потребление, прибыль.

Key words: economy, contract, state, economic
instruments, energy, market, consumption, profit.

Экономико-правовое
знание, теория договора технологического присоединения к электрическим сетям
начали формироваться только в период появления в российском праве
рассматриваемой договорной конструкции после принятия Федерального закона «Об
электроэнергетике» от 26.03.2003 № 35-ФЗ и утверждения Правил технологического
присоединения к электрическим сетям Постановлением Правительства РФ от
27.12.2004 № 861 (далее также – Правила технологического присоединения).
Федеральный закон «Об электроэнергетике» (далее – Закон об электроэнергетике)
был назван первым из приоритетных законопроектов при разработке нормативной
правовой базы в Основных направлениях реформирования электроэнергетики
Российской Федерации[11].

В первую
очередь исследования реформированной сферы электроэнергетики были связаны с
установлением научных фактов-классификаций, которые позволили определить
особенности проявления существенных признаков в исследуемых договорных
конструкциях данной сферы. Одной из основных целей правового регулирования в
сфере электроэнергетики является обеспечение беспрепятственного доступа к
электроэнергии и бесперебойного энергоснабжения потребителей[8].

В дальнейшем исследованию начал подвергаться сам договор
технологического присоединения, начали появляться эмпирический и теоретический
уровни знаний о правовой природе, сущности, предмете и других признаках. Знания
начали формироваться в процессе изучения договора технологического
присоединения к электрическим сетям, юридической практики его применения.
Конструкция договора технологического присоединения к электрическим сетям
является относительно новой для отечественного законодательства, что служит одной
из причин её недостаточной научной разработанности.

Большинство исследователей делают акцент на изучении
практических проблем, возникающих в процессе применения норм права в судебной
практике и их толковании судами. Безусловно, эмпирические и прикладные исследования
важны для развития юридической практики, однако специфика правоотношений,
возникающих при подключении к электрическим сетям, а также множество
неисследованных вопросов и аспектов порождают необходимость разработки
надлежащей теории рассматриваемого договора, определения его правовой природы и
места в системе гражданско-правовых договоров, а также подробной характеристики
его субъектов, объекта и содержания.

Отрасль электроэнергетики является одной из базовых отраслей
экономики большинства развитых и развивающихся стран. Большинство вопросов
договорных отношений данной сферы контролируются и регулируются государствами,
поскольку электроэнергетика во многом определяет возможности производства
национального продукта[12].

Технологическое присоединение к объектам электросетевого
хозяйства осуществляется на основании договора об осуществлении
технологического присоединения, заключаемого между сетевой организацией и
обратившимся к ней лицом. Правовое регулирование отношений, возникающих из
рассматриваемого договора, предусмотрено Гражданским кодексом РФ, ФЗ «Об
электроэнергетике» от 26.03.2003 № 35-ФЗ, а также принятым в соответствии с ним
Постановлением Правительства РФ от 27.12.2004 № 861, которым утверждены правила
технологического присоединения к электрическим сетям.

В п.1 ст.26 Закона об электроэнергетике законодателем дана
краткая характеристика договора технологического присоединения. Вместе с тем,
понятия договора данный пункт не содержит и раскрывает только обязанности
сетевой организации по подготовке технических условий, проектированию,
строительству, реконструкции объектов электросетевого хозяйства, урегулированию
отношений с третьими лицами[2].

Правила технологического
присоединения также не раскрывают понятия данного договора в том виде, который
характерен для определения понятий отдельных договоров в ГК РФ. Однако
Постановление № 861 подробно определяет большинство аспектов договорных
правоотношений по технологическому присоединению. Правилами технологического
присоединения определен его порядок, процедура заключения и исполнения
договора, закреплены существенные условия договора, установлены требования к
выдаче технических условий, порядку проведения проверки выполнения заявителем и
сетевой организацией технических условий.

Из-за отсутствия легально закрепленного понятия договора
технологического присоединения на практике возникла проблема определения его
правовой природы, от разрешения которой зависит применение или не применение
тех или иных норм права, регулирующих сходные с технологическим присоединением
правоотношения. Правовая природа позволяет через юридические характеристики
того или иного явления увидеть структуру, место и роль среди других
правовых явлений[6]. Существуют четыре основных подхода к определению правовой
природы договора об осуществлении технологического присоединения.

Первый
подход к определению правовой природы договора технологического присоединения
сводится к тому, что рассматриваемый договор признается подвидом договора
возмездного оказания услуг. Согласно позиции С.А. Свиркова, по договору
технологического присоединения сетевая организация принимает на себя
обязательство осуществить комплекс мероприятий по присоединению заявителя к
сети энергоустановок, а последний обязуется выполнить ряд технических условий и
оплатить указанную услугу сетевой организации по утвержденному тарифу. Автор
отмечает, что предметом договора является «осуществление действий, направленных
на достижение определенного положительного эффекта нематериального характера –
обеспечение для субъекта доступа к сети» [10].

Согласно
второй, менее распространенной точке зрения, договор технологического
присоединения является смешанным, так как по своей правовой природе он содержит
элементы договоров подряда и возмездного оказания услуг. А.Д. Жанэ разделяет
правовую природу данного договора на две части: осуществление мероприятий по
присоединению относит к работе, а действия по техническому осмотру
присоединяемых энергопринимающих устройств к услугам[4].

Существует также точка зрения, согласно которой
технологическое присоединение следует рассматривать как работу, поскольку
важным является сам результат присоединения, а не его процесс. По мнению Е.В.
Кирюхиной предметом рассматриваемого договора является осуществление
мероприятий, в результате которых осуществляется непосредственное присоединение
к сети. При этом, «технологическое присоединение как объект гражданских прав
представляет собой работу по осуществлению мероприятий, направленных на
подключение и обеспечение работы энергопринимающих устройств в электрической
сети» [5]. Аналогичного мнения придерживается О.А.
Городов. По мнению автора, ряд косвенных признаков договора технологического
присоединения позволяет рассматривать его как договор подряда[3].

Следует согласиться с мнением В.К. Серовой, согласно которому
в договорах технологического присоединения, как правило, не содержится условий
о том, что результат создания новых объектов передается от одной стороны
другой, поскольку объекты остаются во владении лиц, которые их создали.
Созданные электросетевые объекты остаются на балансе сетевой организации, что
преследует цель обеспечения их надлежащей эксплуатации. Ю.А. Мазурова
указывает, что последствием оказания услуг по технологическому присоединению, в
том числе и строительства объектов электросетевого хозяйства, является то, что
заявителю в будущем будет подаваться энергия. Автор, основываясь на анализе
судебной практики, делает вывод о том, что указанные объекты заявителям
принадлежать (или перейти в собственность) по договору технологического
присоединения не могут[7].

В связи с этим в юридической науке выделяется следующая
проблема: потребитель, внося плату за технологическое присоединение, фактически
осуществляет вложения в основные средства сетевой организации, не получая на
них каких-либо имущественных прав[9]. При этом, сетевая организация указанные
объекты электросетевого хозяйства использует в своей деятельности по передаче
электроэнергии и получает за это плату.

Четвертый подход к определению правовой природы
рассматриваемого договора сводится к тому, что договор технологического присоединения
является непоименованным в Гражданском кодексе РФ. Данный договор на
техническое присоединение, согласно которому исполнитель обязуется провести
работы по подключению сетей заказчика к точкам тепло- и электроснабжения, не
может быть квалифицирован как договор на оказание услуг или как смешанный
договор, включающий элементы договора возмездного оказания услуг и подряда.
Судом сделан вывод о том, что договор является непоименованным.

Данный подход не может применяться, поскольку основан на
неверном толковании норм права. Согласно п. 2 ст. 421 ГК РФ стороны могут
заключить договор, как предусмотренный, так и не предусмотренный законом или
иными правовыми актами. В силу п. 4 ст. 3 ГК РФ на основании и во исполнение ГК
и иных законов, указов Президента РФ Правительство РФ вправе принимать
постановления, содержащие нормы гражданского права[1]. Следовательно, признать
договор технологического присоединения не поименованным нельзя, поскольку
правовое регулирование данного договора как раз осуществляется иным правовым
актом, а именно Постановлением Правительства РФ № 861.

Можно сделать вывод о том, что в юридической науке и на
практике нет единого подхода к разрешению проблемы определения правовой природы
договора технологического присоединения. Квалификация договора как смешанного
или подрядного недопустима, поскольку предметом рассматриваемого договора
являются действия сетевой организации (исполнителя) по технологическому
присоединению, а овеществленного результата работ, который передавался бы
заказчику, нет. Если применять нормы о договоре подряда, то к регулированию
отношений по технологическому присоединению будут применяться нормы о праве
подрядчика на удержание, об одностороннем отказе от договора, о сокращенном
сроке исковой давности и другие нормы, которые не могут быть применимы к
отношениям, регулируемым рассматриваемой договорной конструкцией.

Полагаем, что для разрешения указанного спора существует
объективная необходимость правильного определения понятия рассматриваемого
договора и отнесения его к виду договора возмездного оказания услуг. Отношения
по технологическому присоединению к объектам электросетевого хозяйства специфичны,
однако предмет, а именно – действия исполнителя, которым является сетевая
организация, соответствует признакам договора возмездного оказания услуг.

Договор технологического присоединения является публичным,
что прямо закреплено в п. 1 ст. 26 Закона об электроэнергетике. Публичность
рассматриваемого договора раскрывается в Правилах технологического
присоединения следующим образом: сетевая организация обязана выполнить в
отношении любого обратившегося к ней лица мероприятия по технологическому
присоединению при условии соблюдения им Правил и наличии технической
возможности технологического присоединения.

Важно отметить, что
законодательство в сфере электроэнергетики не содержит такого основания для
отказа в заключении договора как отсутствие технической возможности. Правилами
технологического присоединения установлены особенности присоединения заявителей
в данной ситуации. В сравнении отметим, что присоединение к
газораспределительным сетям может не соответствующей организацией при
отсутствии технической возможности. В данном случае в присоединении отказывают
заявителю с мотивированным указанием причин отсутствия технической возможности
и указывают срок появления технической возможности подключения объекта.

Список литературы

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая): Федеральный
   закон от 30.11.1994 № 51-ФЗ // Российская газета. 08.12.1994. № 238 — 239.
2. Об электроэнергетике: Федеральный закон от 26.03.2003 № 35-ФЗ //
   Российская газета. 01.04.2003. № 60.
3. Договоры в сфере электроэнергетики: научно-практическое пособие /
   Городов О.А. М., 2007. С. 136.
4. Жанэ А.Д. Комментарий к Федеральному закону «Об электроэнергетике»
   (постатейный). М.: Юстицинформ, 2005.
5. Кирюхина Е.В. Некоторые вопросы правового регулирования договора
   технологического присоединения к электрическим сетям // Юридический мир. 2009.
   № 6.
6. Комиссарова Е.Г. Формально логические аспекты понятия «правовая природа»
   // Вестник Пермского университета 2012. Выпуск 2(16).
7. Мазурова Ю.А. Право собственности на подстанцию, построенную по договору
   об осуществлении технологического присоединения к объектам электросетевого
   хозяйства // Комментарий судебно-арбитражной практики / под ред. В.Ф. Яковлева.
   М.: Юридическая литература, 2009. Вып. 16
8. Матиящук С.В. Комментарий к Федеральному закону от 26 марта 2003 г. №
   35-ФЗ «Об электроэнергетике» (постатейный). М.: Юстицинформ, 2012.
9. Репетюк С., Мозговая О., Файн Б. Регулирование деятельности по
   технологическому присоединению потребителей к электрическим сетям: Российский и
   мировой опыт // Экономическая политика. 2016. №1. С. 63.
10. Свирков С.А. Договорные
    обязательства в электроэнергетике. М.: Статут, 2006.
11. Федоров А.Н., Борисов
    А.Н. Комментарий к Федеральному закону «Об электроэнергетике» (постатейный).
    М.: Деловой двор, 2011.
12. Фомичева И.В. Роль государства
    в демонополизации электроэнергетики // Известия вузов. Северо-Кавказский
    регион. Серия: Общественные науки. 2011. № 6. С. 99.

УДК 334.7

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10300

Основные требования существующих отграничений государственно-частных партнерств от иных смежных экономико-правовых
конструкций

The main requirements of the
existing demarcations of public-private partnerships from other related
economic and legal structures

Загоруйко Игорь Юрьевич, доктор экон. наук., профессор, Федеральное государственное бюджетное
образовательное учреждение высшего образования «Пермский государственный
аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова», Пермский
военный институт войск национальной гвардии Российской Федерации, г. Пермь

 Zagoruyko Igor Yuryevich, Doctor of Economics, Federal State
Educational Institution of Higher Education «Perm State Agrarian-Technological
University named after academician D.N. Pryanishnikova»,The Perm Military
Institute of the National Guard Troops of the Russian Federation

Аннотация: В ходе исследование в данной статье анализируется государственно-частное
партнерство, которое имеет отличительные характеристики по сравнению с
традиционными государственно-частными договорными соглашениями. Во-первых,
частный сектор предоставляет финансирование для реализации инфраструктурного
проекта. Во-вторых, государственно-частные партнерства имеют относительно
длительный характер, охватывающий 15-20 лет. В-третьих, это стратегическая роль
вкладов частного сектора на различных этапах проекта. Например, этап
проектирования, строительство и эксплуатация. В-четвертых, распределение риска
от государственного к частному сектору. Существует пять видов риска, а именно
строительный риск, который включает в себя проблемы проектирования и задержки
проекта, финансовый риск, который включает в себя проценты, обменные курсы.
Производственный риск, который включает в себя наличие актива, непрерывность и
качество предоставления услуг. Риск спроса, который включает в себя потребность
в услугах. В-пятых, государственно-частное партнерство является надежным
решением для предоставления инфраструктуры и государственных услуг.

Summary: In the course of the study, this article analyzes
public-private partnerships that have distinctive characteristics compared to
traditional public-private contractual agreements. Firstly, the private sector
provides financing for the implementation of the infrastructure project.
Secondly, public-private partnerships are relatively long-lasting, spanning
15-20 years. Thirdly, this is the strategic role of private sector
contributions at various stages of the project. For example, the design phase,
construction and operation. Fourth, the distribution of risk from the public to
the private sector. There are five types of risk, namely construction risk,
which includes design problems and project delays, financial risk, which
includes interest, and exchange rates. Production risk, which includes the
presence of an asset, the continuity and quality of the provision of services.
Demand risk, which includes the need for services. Fifth, public-private
partnerships are a reliable solution for the provision of infrastructure and
public services..

Ключевые слова: экономика, государственно-частное партнерство,
государство, экономические инструменты, конкуренция, требования, условия,
государственное развитие.

Key words: economy, public-private partnership, state, economic
instruments, competition, requirements, conditions, state development.

Для
создания качественных и эффективных условий развития государственно-частных
партнерств, а также снижение рисков переквалификации заключенных соглашений и
злоупотребления публичным субъектом правами, путем обхода закона о
государственных закупках, необходимо выявить критерии позволяющие отграничить
государственно-частные партнерства от иных форм взаимодействия бизнеса и
государства.

Наличие
общих и частных элементов, определяющих термин «государственно-частное
партнерство», а также особенности правовой природы отношений взаимодействия
бизнеса и государства в России, Франции и США, позволяют выделить признаки,
характеризующие государственно-частные партнерства как во всех исследуемых
странах, так и характерные для каждой страны в отдельности.

Е.П.
Губин и П.Г. Лахно выделяют следующие признаки государственно-частные
партнерства:

1. Наличие юридического оформления вне зависимости от
   формы;
2. Паритетные начала являются основанием данных
   отношений;
3. Публичная направленность, т.е. главная цель –
   удовлетворение публичного интереса;
4. Государственно-частные партнерства осуществляются
   для решения определенных задач – для оказания услуг или для обеспечения
   функционирования определенного объекта инфраструктуры, т.е. государственно-частные
   партнерства в каждом отдельном случае представляет собой инвестиционный проект.
5. Союз частного
   предпринимательства и государства основывается на перераспределении рисков с
   целью достижения лучших результатов, распределения затрат на осуществление
   проекта консолидации ресурсов, активов и вкладов сторон [3].

Данные
позиции позволяют прийти к выводу о том, что в российской науке признаки,
позволяющие отграничить государственно-частные партнерства от иных
правоотношений бизнеса и государства, основаны исключительно на понятии ГЧП
данного законодателем. По нашему мнению, не менее важными критериями являются
предмет, субъекты и объекты правоотношений, основанных на соглашении о
государственно-частном партнерстве.

Для
американского права характерны следующие критерии и признаки государственно-частных
партнерств, позволяющие отграничить его от смежных экономико-правовых институтов:

1. Распределение рисков между партнерами;
2. Объединение ресурсов публичного и частного
   партнеров;
3. Договорный характер проекта;
4. Передача частному сектору обязанностей, традиционно
   считающихся публичными;
5. Полная ответственность публичного партнера за объект
   [4].

Майкл
Геддс пишет: «Термин государственно-частное партнерство характеризуется
следующими признаками:

1. Долгосрочный или среднесрочный характер соглашения;
2. Данные партнерские отношения основаны на общих
   устремлениях;
3. Наличие действий инвестиционного характера со
   стороны частного партнера;
4. Распределение рисков, доходов и затрат со стороны
   всех партнеров;
5. Наличие цели в виде предоставления результатов и
   услуг в интересах государства и общества на постоянно совершенствующейся основе».

Хотелось
бы отметить, что в отличие от контрактов государственного заказа, государственно-частное
партнерство ориентировано на особое значение частного партнера с экономической
точки зрения. Это обусловлено необходимость таких признаков государственно-частного
партнерства, как инвестиционная ориентированность и распределительная система
рисков, доходов и расходов, направленных в первую очередь для удовлетворения
интересов частного бизнеса [6].

Государственно-частное
партнерство имеет отличительные характеристики по сравнению с традиционными
государственно-частными договорными соглашениями. Во-первых, частный сектор
предоставляет финансирование для реализации инфраструктурного проекта. Во-вторых,
государственно-частные партнерства имеют относительно длительный характер,
охватывающий 15-20 лет. В-третьих, это стратегическая роль вкладов частного
сектора на различных этапах проекта. Например, этап проектирования,
строительство и эксплуатация. В-четвертых, распределение риска от
государственного к частному сектору. Существует пять видов риска, а именно
строительный риск, который включает в себя проблемы проектирования и задержки
проекта, финансовый риск, который включает в себя проценты, обменные курсы.
Производственный риск, который включает в себя наличие актива, непрерывность и
качество предоставления услуг. Риск спроса, который включает в себя потребность
в услугах. В-пятых, государственно-частное партнерство является надежным
решением для предоставления инфраструктуры и государственных услуг.

Для
партнерских отношений во Франции характерно следующее:

• в отличие от государственных контрактов, партнерские
  соглашения заключаются на длительный срок (более десяти лет);
• в отличие от делегирования государственного
  управления, вознаграждение держателя партнерского контракта не зависит от
  операционных доходов, а основано на соблюдении критериев эффективности и
  доступности;
• договор о партнерстве отличается от срочной аренды,
  в том смысле, что последний, по сути, позволяет передавать права на
  строительство частному партнеру на государственной земле [5].

В
целях определения особенностей признаков государственно-частного партнерства в
России, Франции и США, считаем необходимым раскрыть и дополнить некоторые из них.

Договорный характер. Основанием возникновения прав и
обязанностей сторон государственно-частного партнерства в России, Франции и США
является соглашение, оформленное в виде договора или контракта. В России такое
соглашение оформляется в виде гражданско-правового договора, в США в виде
контракта, во Франции в виде административного договора.

Субъекты соглашения о государственно-частном
партнерстве. Б.М. Гонгало и П.В. Крашенинников отмечают, что нужно различать
стороны сделки и лиц, участвующих в сделке. С учетом того, что государственный
орган может являться как стороной соглашения о государственно-частном
партнерстве, так и стороной государственного контракта, важно определить круг
лиц, которые могут выступать стороной партнерского договора. В данном случае
российский законодатель пошел по пути законодательного закрепления перечня лиц,
которые не могут выступать в качестве частного партнера. Так, в соответствии со
ст. 5 Закона о государственно-частных партнерствах не могут являться частными
партнерами государственные и муниципальные учреждения и унитарные предприятия;
публично-правовые компании; хозяйственные товарищества и общества,
хозяйственные партнерства, находящиеся под контролем Российской Федерации,
субъекта Российской Федерации и муниципального образования и др. Важно
отметить, что в соответствии с ч. 5 ст. 3 Закона о государственно-частных
партнерствах в качестве частного партнера может выступать только российское
юридическое лицо. В ходе исследования отмечаем, что иностранные юридические
лица не могут выступать в качестве участника государственно-частного
партнерства. Обусловлено это тем, что объект соглашения находится в частной
собственности. Субъектами концессионных соглашений выступают в том числе
индивидуальные предприниматели и иностранные юридические лица. По мнению В.Г.
Истомина, это не исключает возможности заключения соответствующих соглашений и
с индивидуальными предпринимателями, поскольку в соответствии со ст. 23 ГК РФ к
предпринимательской деятельности граждан, осуществляемой без образования
юридического лица, применяются нормы, регулирующие деятельность коммерческих
организаций[1].

С
точки зрения Закона о государственно-частном партнерстве, публичный партнер —
это исключительно публично-правовое образование (Российская Федерация, либо
субъект Российской Федерации, либо муниципальное образование), причем союз «либо»
в определении публичного партнера, приведенном в указанном п. 4       ст. 3 Закона о государственно-частном
партнерстве, указывает на то, что публично-правовое образование того или иного
уровня может быть стороной соглашения о государственно-частном партнерстве исключительно
в единственном числе, т.е. множественность лиц на стороне публичного партнера в
таких соглашениях не допускается — публичный партнер может быть только один. На
это также указывает ч. 3 ст. 20 Закона, согласно которой с победителем
совместного конкурса, проводимого двумя и более публичными партнерами, каждым
партнером заключается отдельное соглашение о государственно-частном партнерстве.
Следовательно, даже в случае участия в проекте государственно-частном
партнерстве нескольких публичных партнеров и проведения данными партнерами
совместного конкурса на право заключения проектного соглашения данные публичные
партнеры не становятся сторонами одного соглашения, каждый из публичных
партнеров становится стороной своего, отдельного соглашения о государственно-частном
партнерстве, общее количество которых, соответственно, равняется количеству
публичных партнеров, заключивших соглашение о проведении совместного конкурса[2].
Во Франции согласно Кодекса о государственных закупках в случае возникновения
ситуации при которой выполнение партнерского соглашения подпадает под
компетенцию нескольких государственных заказчиков, между данными заказчиками
заключается соглашение на основании которого определяется заказчик, который
вступит в правоотношения с частной стороной партнерского договора. Стоит
отметить, что в отличии от российского законодательства, во Франции субъектный
состав соглашения о государственно-частном партнерстве и государственного
контракта полностью совпадают. В качестве частного партнера может выступать
любое физическое или юридическое лицо, или государственное образование, группу
таких лиц или организаций, включая временные объединения предприятий. Публичный
партнёр — государственные, региональные или местные органы власти, органы,
регулируемые публичным правом, или ассоциации, образованные одним или
несколькими такими органами, или один или несколько таких органов, регулируемых
публичным правом.

В
США в качестве частного партнера выступают любые коммерческие компании, а
публичный субъект в каждом штате определяется индивидуально. В качестве
публично субъекта могут выступать агентства, комиссии, управления и др.

Объекты соглашения. Ст. 7 Закона о
государственно-частных партнерствах РФ определены объекты в отношении которых
могут заключаться партнерские соглашения. Перечень таких объектов является
закрытым и включает в себя такие объекты, как частные автомобильные дороги и
мосты, аэропорты; объекты здравоохранения, образования и культуры; воздушные и
морские суда, гидротехнические сооружения и др. В данный перечень не вошли
объекты инфраструктуры, имеющие, по мнению законодателя, стратегическое
значение для государства и поэтому не подлежащие передаче в собственность частного
партнера на основании соглашения о государственно-частном партнерстве. В
частности, это справедливо для автомобильных дорог (за исключением частных),
метрополитена, объектов, отнесенных к имуществу государственной авиации или к
единой системе организации воздушного движения, объектов обеспечения
обороноспособности, безопасности и правопорядка, государственного и
муниципального управления, объектов тепло-, газо- и энергоснабжения,
централизованных систем горячего водоснабжения, холодного водоснабжения и (или)
водоотведения. По этой же причине из перечня допустимых объектов соглашений о государственно-частном
партнерстве автоматически исключается то имущество, в отношении которого
законодательством Российской Федерации установлены принадлежность исключительно
к государственной, муниципальной собственности или запрет на отчуждение в
частную собственность либо на нахождение в частной собственности. Закон о
концессионных соглашениях включает более широкий перечень объектов, обусловлено
это тем, что у концессионера не возникает право собственности на объект
соглашения.

Французское
законодательство не определяет круг объектов соглашения о государственно-частном
партнерстве. Данный подход, по нашему мнению, связан с тем, что частная
собственность в отношении объекта соглашения государственно-частном партнерстве
во Франции не возникает.

В
США каждый штат определят открытый (Аляска, Аризона, Флорида) или закрытый
перечень объектов (Калифорния, Иллинойс). Часть штатов заключают соглашения о государственно-частном
партнерстве исключительно в отношении объектов транспортной инфраструктуры к
которым относятся дороги, мосты и туннели (Невада, Алабама).

Элементы соглашения. Статьей 6 Закона о
государственно-частных партнерствах РФ предусмотрены обязательные и факультативные
элементы, которые фактически являются предметом соглашения о
государственно-частном партнерстве. В качестве обязательных законодатель
определяет обязательства частного партнера в виде:

• строительства и (или) реконструкции объекта
  соглашения;
• полного или частичного финансирования создания
  данного объекта;
• эксплуатации и (или) технического обслуживания
  объекта соглашения.
• возникновение у частного партнера права
  собственности на объект соглашения.

К
факультативным элементам соглашения законодатель отнес следующие позиции:

• проектирование частным партнером объекта соглашения;
• осуществление частным партнером полного или
  частичного финансирования эксплуатации и (или) технического обслуживания
  объекта соглашения;
• обеспечение публичным партнером частного финансирования
  создания частным партнером объекта соглашения, а также финансирование его
  эксплуатации и (или) технического обслуживания;
• наличие у частного партнера обязательства по
  передаче объекта соглашения о государственно-частном партнерстве, объекта
  соглашения о муниципально-частном партнерстве в собственность публичного
  партнера по истечении определенного соглашением срока, но не позднее дня
  прекращения соглашения;
• обеспечение публичным партнером эксплуатации объекта
  соглашения в случае, если частный партнер осуществляет только техническое
  обслуживание этого объекта соглашения.

Учитывая
императивный исчерпывающий характер данной нормы можно сделать вывод о том, что
предметом соглашения о государственно-частном партнерстве могут быть
исключительно элементы, предусмотренные ст. 6 Закона о государственно-частных
партнерствах. Так, финансирование создания объекта и возникновение права собственности
у частного субъекта на объект соглашения не может быть предметом
государственного контракта.

Для
концессионных соглашений свойственны следующие элементы:

• создание (реконструкция) концессионером за свой счет
  объекта соглашения;
• право собственности на объект соглашения принадлежит
  конценденту;
• концессионер обладает правом использования
  (эксплуатации) объекта соглашения.

Список литературы

1. Истомин
   В.Г. Государственно-частное и муниципально-частное партнерство: характеристика
   возникающих отношений в контексте развития правового регулирования //
   Конкурентное право. 2016. № 2. С.
   44 — 48.
2. Комментарий к Федеральному закону «О
   государственно-частном партнерстве, муниципально-частном партнерстве в
   Российской Федерации и внесении изменений в отдельные законодательные акты
   Российской Федерации» (научно-практический, постатейный) / под ред. В.Ф.
   Попондопуло, В.В. Килинкарова. М.: Инфотропик Медиа, 2016. 352 с.
3. Предпринимательское
   право Российской Федерации: Учебник / Е.Г. Афанасьева, А.В. Белицкая, В.А.
   Вайпан и др.; отв. ред. Е.П.
   Губин, П.Г. Лахно. М.: Норма, 2017. 992 с.
4. Cour des comptes. Les partenariats public-privé des
   collectivités territoriales : des risques à maîtriser, Rapport, Paris 2015.
   URL: https://www.ccomptes.fr/sites/default/files/EzPublish/125-RPA2015-
   partenariats-public-prive.pdf. (дата обращения: 25.12.2019).
5. Custos Dominique, John Reitz. Public-Private
   Partnerships // The American Journal
   of Comparative Law, vol. 58, 2010, pp. 555–584.
6. Geddes M. Making Public Private Partnerships Work:
   Building Relationships and Understanding Cultures. – Hants: Gower Publishing,
   Ltd., 2008. – 137 p. – P. 2.

УДК
338.1

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10299

Оценка стоимости
инновационно-технологических компаний на примере ПАО «Ростелеком»

Valuation of innovation and technology companies on the
example of PJSC «Rostelecom»

Передера Жанна Сергеевна, Федеральное государственное автономное образовательное
учреждение высшего образования «Дальневосточный федеральный университет», г. Владивосток

Peredera Zhanna Sergeevna, the Department of
Finance and Credit, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia

Аннотация: В
работе исследована специфика телекоммуникационного рынка России, а именно
проанализирована динамика абонентской базы, среднего чека, суммарного дохода,
структура рынка по основным игрокам, региональное распределение услуг
широполосного доступа. Исследованы позиции компании ПАО Ростелеком,
сформулированы основные барьеры развития: итоги демпинговых войн, низкая
лояльность клиентской базы, отток дорогостоящей абонентской базы и услуг
телефонии, истощение коммерчески привлекательных зон для строительства.
Результаты исследования использованы для оценки стоимости компании с помощью
сравнительного и доходного подходов. На основе практического кейса выявлены
недостатки существующих подходов и предложены мероприятия по их преодолению.

Summary: The article examines the
specifics of the telecommunications market in Russia, namely, the dynamics of
the subscriber base, the average check, the total income, the structure of the
market by major players, the regional distribution of broadband access
services. The positions of PJSC Rostelecom are investigated, the main
development barriers are formulated: the results of dumping wars, low loyalty
of the customer base, outflow of expensive subscriber base and telephony
services, depletion of commercially attractive zones for construction. The
results of the study are used to assess the value of the company using
comparative and revenue approaches. Based on a practical case, the shortcomings
of existing approaches are identified and measures to overcome them are
proposed.

Ключевые слова: оценка, стоимость компании, IT-сектор,
сравнительный подход, доходный подход, дисконтирование, капитализация.

Keywords: valuation, company value, IT
sector, comparative approach, income approach, discounting, capitalization.

Всемирная глобализация обуславливает развитие интернет-пространства. Темп роста российского рынка телекоммуникационных услуг соответствует среднемировому, но отстает от роста в Германии, Швейцарии, США и других развитых странах. Качество услуг в России одно из лучших, оптические сети активно строятся и обмениваются xDSL на GPON (Рисунок 1).

Абонентская база растет с большой скоростью благодаря программам устранения цифровой безграмотности и повсеместного внедрения цифровых услуг банками, ЖКХ и другими компаниями массового сегмента. Рост доходов в сегменте обеспечен ростом ARPU (Рисунок 2).

Преимущество локальных операторов состоит в мобильности, которая позволяет им быстро застраивать территории, решать текущие проблемы и персонализировать клиентскую базу, что позволяет им даже после выхода в географию крупного конкурента оставаться лидером занимаемого региона. Сами по себе регионы высокодифференцированные, что обуславливается общим социально-экономическим развитием, уровнем конкурентной напряженности и климатическими условиями (Рисунок 3).

Результатом анализа рыночной
ситуации является позиционирование телеком-компании на рынке с выводами о
типичном покупателе, среднерыночном периоде экспозиции актива данного типа на
открытом рынке, вероятном характере использования объекта.

ПАО «Ростелеком», как лидер
отрасли, действует на рынке с высокой компрессией:

• рынок
  сжат из-за ранее прошедших демпинговых войн;
• churn rate у компании высок из-за низкого
  уровня NPS, дополнительно оттекает
  дорогостоящая база с высоким ARPU из
  удаленных районов России, например, Оленек;
• высок
  отток по телефонии, которая является самой высокомаржинальной основной услугой;
• выручка
  за счет новых подключений снижается, стройка в привлекательных коммерческих
  зонах исчерпывается.

Все это в совокупности осложняет оценку компании. При определении рыночной стоимости бизнеса в соответствии с международными стандартами и принятой в России практикой могут использоваться три принципиально различных подхода, внутри которых могут быть варианты и различные методы расчётов (Рисунок 4).

Затратный подход является одним
из трудоемких и применяется, как правило, для оценки контрольного пакета акций
компаний, функционирующих в условиях приближающегося банкротства и ликвидации
предприятия. Кроме того, большую долю активов компании составляют основные
средства, данных о качественных и количественных характеристиках которых, как
правило, нет – отсутствуют в открытом доступе, несмотря на юридическую форму компании.
Таким образом, применение методов затратного подхода без необходимой и
достаточной информации может привести к существенному искажению итогового
результата.

Методы доходного подхода основаны
на принципе прогнозирования с помощью ретроспективного анализа и могут
достаточно точно отражать рыночную стоимость оцениваемой организации, поскольку
при расчете учитывается финансовое положение компании, текущее состоянии
экономики страны в целом и отрасли в частности.

Преимуществом применения сравнительной
оценки является то, что она отражает текущее состояние рынка, поскольку этот
подход измеряет относительную, а не внутреннюю стоимость. Таким образом, на
рынке, где повышаются курсы всех акций интернет-компаний, сравнительная оценка
приведет к более высокой стоимости таких акций, чем оценки дисконтированных
денежных потоков. Фактически, сравнительная оценка в целом будет приводить к
значениям стоимости, которые окажутся ближе к рыночному курсу. Однако
применение метода сделок или метода рынка капитала является затруднительным
ввиду отсутствия компаний-аналогов. Поэтому, зачастую, применяется метод
отраслевых коэффициентов. Метод заключается в определении ориентировочной
стоимости предприятия с использованием соотношений или показателей, основанных
на данных о продажах компаний по отраслям и отражающих их конкретную специфику.

Так, при оценке стоимости
компании ПАО «Ростелеком», принадлежащей одной из сложных отраслей и имеющей
пул дополнительных видов деятельности, исключается применение затратного
подхода ввиду нецелесообразности и отсутствия необходимой информации,
относящейся к внутренним данным организации.

Согласно сравнительному подходу методу отраслевых коэффициентов (мультипликаторов), в телеком-отрасли принято применять следующее отраслевое соотношение для определения стоимости бизнеса (Таблица 1).

Прогнозное значение выручки на конец 2019 года, согласно данным годового отчета ПАО «Ростелеком», составляет 325 649 481 тыс. р. В соответствии с отраслевым соотношением можно рассчитать стоимость всего бизнеса по формуле (1).

Исходя из стоимости всего бизнеса, рассчитывается стоимость обыкновенных акций в случае, если приобретается миноритарный пакет акций, например, 5%-ый пакет обыкновенных акций. Согласно официальным данным ПАО «Ростелеком», компания выпустила 2 574 914 854 штук обыкновенных акций и 209 565 147 – привилегированных акций. Для расчета составляется уравнение с двумя неизвестными (формула (2).

– стоимость 1 обыкновенной акции;

– стоимость 1
привилегированной акции.

Согласно данным Bcs Express, соотношение между величинами котировок привилегированных и обыкновенных акций в телеком-отрасли составляет 0,43, следовательно, уравнение с двумя неизвестными преобразовывается и выглядит следующим образом (формула (3) [5].

Отсюда стоимость 1 обыкновенной акции – 244 рубля (округленно). Таким образом, стоимость пакета размером 129 млн шт. (5-ый пакет обыкновенных акций) составляет: 31 463 824 347 рублей. Но так как пакет акций является миноритарным, то необходимо произвести корректировку на скидку за неконтролируемый характер, расчет которой носит дискуссионный характер [7]. Однако можно сделать допущение и воспользоваться данными аналитических организаций (Таблица 2).

Следовательно, расчет 5%-ого пакета обыкновенных акций с учетом скидки за неконтролируемый характер выглядит следующим образом (формула (4).

27 187 890 618
рублей – рыночная стоимость 5% пакета обыкновенных акций ПАО «Ростелеком»,
согласно методу отраслевых коэффициентов сравнительного подхода.

При оценке стоимости бизнеса с помощью доходного подхода метода дисконтирования денежных подходов необходимо рассчитать текущую стоимость компании (Таблица 3).

Немаловажным этапом метода дисконтированных денежных потоков является расчет ставки дисконтирования и её корректировка (Таблица 4).

После этого на основе расчета и прогнозирования доли финансовых показателей и изменения оборотного капитала рассчитываются свободные денежные потоки и в последующем дисконтируются (Таблица 5).

Чтобы определить всю стоимость компании, необходимо стоимость в прогнозном периоде скорректировать на терминальную стоимость, отражающую прогнозируемые денежные потоки за пределами прогнозируемого периода [4]. Для этого рассчитывается мультипликатор Terminal Value (далее TV) и корректируется на EBITDA последнего прогнозного периода по формуле (5).

Отсюда, капитализируя, можно найти значение терминальной стоимости (формула (6).

Таким образом, стоимость компании всего, рассчитанная доходным подходом методом дисконтированных денежных потоков, равняется 304 332 722 878, 28 рублей (формула (7).

Аналогично сравнительному подходу, основываясь на общей стоимости бизнеса и соотношении обыкновенной и привилегированных акций, можно рассчитать стоимость 1 обыкновенной акции, а, следовательно, и миноритарного пакета акций (формула (8).

– стоимость 1 обыкновенной акции;

– стоимость 1 привилегированной акции.

Преобразовывая, получаем формулу (9).

Отсюда,
стоимость 1 обыкновенной акции – 144 рубля (округленно).

Стоимость пакета размером 129 млн шт. составляет: 14 677 015 238 рублей.Так как 5%-ый пакет акций является миноритарным, необходимо произвести корректировку на скидку за неконтролируемый характер (формула (10).

12 682 408
867 рублей – рыночная стоимость 5% пакета обыкновенных акций ПАО «Ростелеком»,
согласно методу дисконтирования денежных доходов доходного подхода.

Выбор итоговой стоимости зависит от степени достоверности имеющейся информации. Каждый из методов, представленных в рамках подходов к оценке, имеет свои положительные и отрицательные стороны. В целях корректного определения рыночной стоимости объектов оценки, полученные по примененным подходам, взвешиваются на основе их объективности (Таблица 6).

Таким образом, исходя и практического кейса применения
существующих подходов оценки стоимости бизнеса IT-отрасли, можно сделать вывод о том, что используемые
методы не совершены. Сравнительный подход затруднителен ввиду монополизации
рынка лейтмотивами секторов экономики, что приводит к отсутствию
компаний-аналогов и значительной переоценке стоимости бизнеса. В свою очередь,
доходный метод в отличие от сравнительного учитывает внутренние потоки
организации, но имеет существенные допущения по отношению рыночной
составляющей. Поэтому, выбор и применение подходов к оценке бизнеса имеет
субъективный характер, который формализуется только на основе доказательной
базы оценщика.

Так как инновационно-технологический сектор является
многогранным и быстро изменяющимся, стоит на основе комбинирования
рассмотренных подходов вывести корректирующий коэффициент, который позволит
нивелировать переоценку и учесть рыночные реалии.

Список использованных источников

1. Об оценочной деятельности в Российской Федерации [Электронный ресурс] : от 29.07.1998 г. № 135-ФЗ : принят Гос. Думой 16.07.1998 г. – Электрон. дан. – Режим доступа : http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_19586.
2. Общие понятия оценки, подходы к оценке и требования к проведению оценки (ФСО № 1) [Электронный ресурс] : от 20.05.2015 г. № 297 : Приказ Минэкономразвития РФ от 20.05.2015 г. – Электрон. дан. – Режим доступа : http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_70707.
3. Цель оценки и виды стоимости (ФСО № 2) [Электронный ресурс] : от 20.05.2015 г. № 298 : Приказ Минэкономразвития РФ от 20.05.2015 г. – Электрон. дан. – Режим доступа : http://base.garant.ru/71034722.
4. Антилл, Н. Оценка компаний: анализ и прогнозирование с использованием отчетности по МСФО / Н. Антилл, Л. Кеннет. – М.: Альпина Бизнес Букс, 2017. – 440 с.
5. Официальный сайт Bcs Express [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа : https://bcs-express.ru.
6. ПАО Ростелеком [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа : https://www.company.rt.ru.
7. Хитчнер, Дж. Р. Премии и скидки при оценке бизнеса / Дж. Р. Хитчнер. – М.: Маросейка, 2018. – 176 с.
8. TMT-Consulting [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа : http://tmt-consulting.ru.

УДК 338.1

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-10298

Анализ и оценка рисков компаний телекоммуникационного
рынка: ПАО «Ростелеком»

Analysis and risk
assessment of telecommunications market companies: PJSC Rostelecom

Передера Жанна
Сергеевна, Федеральное
государственное автономное образовательное учреждение высшего образования
«Дальневосточный федеральный университет», г. Владивосток

Peredera Zhanna Sergeevna, the Department of
Finance and Credit, Far Eastern Federal University, Vladivostok, Russia

Аннотация:
В работе проанализированы риски основного игрока телекоммуникационного рынка
России, ПАО «Ростелеком». Исследованы базовые категории, рассмотрена специфика
рынка. Изучены основные причины высокой компрессии в отрасли, а именно, отток
абонентской базы и снижение ARPU. Рассмотрены
риски кибербезопасности и партнерства, которые особенно актуальны для компании,
являющейся агрегатором данных об абонентах и выступающей подрядчиком по
государственным задачам, а также использующей инструменты внешнего роста. В
результате анализа сформирована карта, на которой проведено ранжирование рисков
по значимости и вероятности наступления.

Summary: The article analyzes the risks
of the main player in the Russian telecommunications market, PJSC Rostelecom.
The basic risks are investigated, the specifics of the market are considered.
The initial main causes of high compression in the industry, namely the
subscriber base outflow and a decrease in ARPU. The risks associated with
security threats and interactions with users who are data aggregators and also
use external growth tools are also considered. As a result of the analysis, a
map was formed in which the ranking of risks by significance and probability of
occurrence was carried out.

Ключевые слова: риск-менеджмент,
анализ рисков, телекоммуникационный рынок, ARPU, абонентская база.

Keywords: risk management, risk analysis, telecommunications
market, ARPU, subscriber base.

В 2018 году объем
мирового рынка телекоммуникационных услуг и платного телевидения достиг 1,62
трлн долл. США, увеличившись на 1% год к году. Российский рынок достиг значения
1,7 трлн р. благодаря рекордному за последние 5 лет темпу прироста – 3,4%.
Доход от деятельности в сфере телекоммуникаций в 2018 году составил 1,2%
мирового ВВП, в России эта доля равна 1,4%, Японии, Великобритании, США и
Канаде – 1,7–1,8% [3].

Крупнейший российский
провайдер цифровых услуг и решений, компания ПАО «Ростелеком», включающая в
себя семь макрорегиональных филиалов и несколько десятков дочерних организаций,
среди которых ПАО «Башинформсвязь», ООО «Центр хранения данных», АО
«РТКомм.Ру», ПАО «Центральный телеграф» и другие [2].

Компания в 2019 году уже подвела итог финансовой деятельности за 9 месяцев (Таблица 1).

Согласно анализу, представленных данных, в телекоммуникационной компании на отчетную дату в сравнении с прошлым годом наблюдается 4% рост в выручке и значительный рост в чистой прибыли и чистом денежном потоке, соответственно, на 29% и 223%. Однако, несмотря на рост ключевых показателей, деятельность компании ПАО «Ростелеком», как и любая компания, сопряжена с некоторыми рисками, которые в большинстве своем обусловлены сложившейся конъюнктурой рынка. Так, каждый класс финансовых активов, представленных в балансе компании ПАО «Ростелеком», в определенной степени подвержен кредитному риску. Финансовые инструменты, в которых сконцентрирован кредитный риск, – это преимущественно торговая и прочая дебиторская задолженность (Рисунок 1).

Сумма дебиторской
задолженности компании снижается. Однако резервы по сомнительным долгам имеют
тенденцию к увеличению. То есть сомнительная дебиторская задолженность ПАО «Ростелеком»
и резервы по ним растут. Что характеризует существование кредитного риска для
компании.

Согласно данным Федеральной службы государственной статистики, темп роста
дебиторской задолженности в целом по организациям Российской Федерации в 2018
году по сравнению с 2017 годом составил 116%, темп роста просроченной
дебиторской задолженности — 114%.

Дебиторская задолженность
компании представлена задолженностью государственных и прочих общественных
организаций, коммерческих организаций и частных лиц, каждая из которых несет
отличный от другой кредитный риск. Собираемость дебиторской задолженности от
государственных и прочих общественных организаций зависит преимущественно от
политических и экономических факторов, а собираемость задолженности от
коммерческих организаций и частных лиц –от их кредитоспособности. А именно, платежеспособность
и финансовая устойчивость.

Однако, важно понимать, что большая часть акций компании принадлежит
государственным институтам, соответственно, при возникновении риска ожидаются
финансовые вливания, так как организация выполняет социально-значимые задачи.

Другим финансовым риском,
присущим компании, является риск изменения процентных ставок Ростелекома,
который преимущественно связан с обязательствами с плавающей процентной
ставкой, номинированными в долларах США, российских рублях и Евро, и
финансовыми инструментами, номинированными в российских рублях. Прочие
заимствования несущественно подвержены риску изменения процентных ставок.

Как показывает динамика
финансовых обязательств ПАО «Ростелеком» с плавающей процентной ставкой в 2018
году произошло их существенное увеличение по сравнению с 2017 годом, и есть
риск, что в будущем они будут расти. При этом, как отмечено в финансовой
отчетности компании, процентные ставки зависят от колебаний ставки
рефинансирования Банка России и ставки Моспрайм.

Но при всем этом наиболее
значимые риски компании связаны с конъюнктурой рынка, например, инвестиционный.
На текущий момент компания обеспечила сетями GPON самые удаленные населенные пункты, в том числе в 2019
году построен ВОЛС на Курильские острова. Рентабельность инвестиций снижается,
рост продаж в новую строительную емкость отсутствует, компания все чаще
переходит к внешним источникам: осуществляет инвестиции в долевые инструменты,
вложения в ассоциируемые и совместные предприятия, а именно, в ООО «Т2 РТК
Холиднг», АО «Цифровое телевидение», Группа Сейлфиш, ООО «Телеком-5», АО «КГТС»
(Ассоц.), ООО «БУМ», Б4Н Групп Лимитед (Ассоц.). В результате ПАО «Ростелеком» присущ и риск партнерства – риск, связанный с
осуществлением сделок M&A, влияющий на ключевые показатели деятельности
компании. Так, за период с 2000 по 2019 год с участием компании совершено более
25 сделок слияния и поглощения. При этом факторами, влияющими на реализацию
данного риска, являются недостаток планирования из-за некорректных KPI и личных мотивов менеджмента и потери в процессе
интеграции в связи с затяжным процессом и отсутствием коммуникации. Все это
влечет за собой переоценку актива и отток абонентов из-за высокой платы
переключения и низкого уровня NPS [4].

Примечательно, что доходность
компании – это прямая производная от абонентской базы, которая снижается,
особенно, по услуге фиксированной связи, являющейся наиболее маржинальной и
обеспечивающей доходность бизнеса. В связи с этим, компания ищет замещение
эффекта через новые продукты, например, видеонаблюдение, антивирус, домофония,
но успешных кейсов нет. Также важно, что, как правило, отключая одну услугу,
клиент отключает и оставшиеся или переходит на более дешевый тариф, что
приводит к риску снижения ARPU, который
тождественен по значимости с риском снижения абонентской базы [5]. У
провайдеров нет других инструментов конкуренции, кроме цены. Важно отметить,
что в сопоставлении «цена – качество» российская фиксированная связь наилучшая.
В Америке, например, используется медная сеть за цену, которая в России платится
за GPON. В Сингапуре, чья сеть
считается лучшей, за оптическое подключений средний чек кратно выше
российского. Как итог на рынке растет компрессия, развиваются конвергентные
предложения, операторы проводят демпинг для набора абонентской базы. Например,
ТрансТелекомСвязь оптимизируется на магистральных каналах и предоставляет связь
по качеству ниже средней, но по наименьшему тарифному плану. Вымплеком за два с
половиной месяца подключили 100 тыс. домохозяйств, выведя на рынок предложение
приобретения за 1 рубль в месяц фиксированного интернета и телевидения [7].

ПАО «Ростелеком» владеет
одной из крупнейших баз данных в России о своих клиентах, существует риск кражи
или обобщенно – риск кибербезопасности. Подтверждают существование этого риска
следующие маркеры:

• Россия ежегодно снижает позиции в
  рейтинге Глобального индекса кибербезопасности, в 2018 году занимала 28 место;
• кибератаки происходят каждые 14
  секунд по всему миру
• убытки компаний от хакерских
  взломов в 2018 году составили 3 трлн долл. США;
• в 2019 году более 60 млн клиентов ПАО
  «Сбербанк» оказались в открытом доступе в результате кражи данных.

Для
демонстрации значимости сформирована карта рисков ПАО «Ростелеком», которая
построена на оценке тяжести ущерба и вероятности наступления события (Рисунок 2).

Для демонстрации значимости сформирована карта рисков ПАО «Ростелеком», которая построена на оценке тяжести ущерба и вероятности наступления события (Рисунок 2).

Наибольшая вероятность соответствует
кредитному риску, а наиболее значимым является риск оттока абонентов, что
обуславливается не только оттоком абонентов, но и их миграцией из наиболее
доходных регионов. Например, в результате миграции населения из Петропавловска-Камчатского,
где ARPU равно 1
тыс. р., во Владивосток с ARPU
300 руб. компания теряет выручку, а также драйверы роста. В целом, все
факторы не носят критического характера, что в первую очередь связано со связью
с государством.

Для контроля рисков
предложены мероприятия по их нивелированию, а именно, заключение сделки
факторинга с банками по переуступке дебиторской задолженности. Отвлечь
менеджеров от сделок слияний и поглощений, сформировав экспертную группу, – это
снизит риск партнерства, когда интеграции совершаются по личным мотивам. Также
для нивелирования вероятности снижения ARPU и абонентской базы предлагается развивать внедрение в
ключевые показатели эффективности сотрудников параметры лояльности клиентской
базы.

Список использованных источников

1. Бусов, В. И. Анализ влияния ключевых показателей рынка широкополосного доступа в России на стоимость телекоммуникационных компаний / В. И. Бусов, Т. Ф. Хань // Экономические исследования. – 2019. – № 5. – С. 80–85.
2. Ерлыгина, Е. Г. Тенденции развития рынка телекоммуникационных услуг / Е. Г. Ерлыгина, В. Д. Филимонова // Телекоммуникации. – 2019. – № 5. – С. 285–290.
3. Ефремов, А. А. Мировой рынок телекоммуникационных услуг: тенденции и принципы / А. А. Ефремов // Вопросы новой экономики. – 2018. – № 5. – С. 31–35.
4. Кинзяков, А. Ф. К вопросу эффективности сделок по слиянию и поглощению в телекоммуникационной сфере / А. Ф. Кинзяков, Д. В. Сыровой // Научный альманах. – 2016. – № 3–1 (17). – С. 162–166.
5. Медиа о разработке и продвижении IT-проектов AppTractor [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа : https://apptractor.ru.
6. ПАО Ростелеком [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа : https://www.company.rt.ru.
7. TMT-Consulting [Электронный ресурс]. – Электрон. дан. – Режим доступа : http://tmt-consulting.ru.