УДК 332.3

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10524

 МОНИТОРИНГ ЗЕМЕЛЬНЫХ РЕСУРСОВ РЕСПУБЛИКИ (САХА) ЯКУТИЯ

MONITORING OF LAND RESOURCES OF THE REPUBLIC (SAKHA) YAKUTIA

Гаврильева Надежда Константиновна, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, кафедры «Землеустройство и ландшафтная архитектура» факультета лесного комплекса и землеустройства, ФГБОУ ВО «Арктический государственный агротехнологический университет» (677000 Россия, г. Якутск, Сергеляхское шоссе, 3 км, д. 3),nadezheda@inbox.ru

Николаева Февронья Васильевна, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент,  кафедры технологии и оборудования лесного комплекса, ФГБОУ ВО «Арктический государственный агротехнологический университет» (677000 Россия, г. Якутск, Сергеляхское шоссе, 3 км, д. 3),  yad250673@mail.ru

Старостина Айталина Анисимовна, кандидат архитектураны, доцент, кафедры «Землеустройство и ландшафтная архитектура» факультета лесного комплекса и землеустройства,ФГБОУ ВО «Арктический государственный агротехнологический университет» (677000 Россия, г. Якутск, Сергеляхское шоссе, 3 км, д. 3),  linastar2005@mail.ru

Гоголева Надежда Ивановна, старший преподаватель кафедры «Экспертиза, управление и кадастр недвижимости», ФГАОУ ВО «СВФУ имени М.К. Аммосова». Инженерно-технический институт (677013 г.Якутск , ул. Кулаковского 50),  GNI83@mail.ru

Gavrileva Nadezhda, candidate of agricultural Sciences, associate Professor, Department of land Management and landscape architecture, faculty of forestry and land management, Arctic state agrotechnological University (677000 Russia, Yakutsk, Sergelyakhskoe highway, 3 km, 3), nadezheda@inbox.ru

Nikolaeva Fevronya, candidate of agricultural Sciences, associate Professor, Department of Technologies and Equipment, faculty of forestry and land management, Arctic state agrotechnological University (677000 Russia, Yakutsk, Sergelyakhskoe highway, 3 km, 3), yad250673@mail.ru

Starostina Aitalina, candidate of architectural Sciences, associate Professor, Department of land Management and landscape architecture, faculty of forestry and land management, Arctic state agrotechnological University (677000 Russia, Yakutsk, Sergelyakhskoe highway, 3 km, 3), linastar2005@mail.ru

Gogoleva Nadezhda, senior lecturer the Department of «Expertise, management and cadastre of real estate», Federal STATE Autonomous educational institution «NEFU named after M. K. Ammosov». Engineering and technical Institute (67701350 Kulakovsky street , Yakutsk), GNI83@mail.ru

Аннотация. В данной статье представлены данные по земельным ресурсам Республики Саха (Якутия). Характеризуется ситуация изменения площадей земельного фонда за пять последних лет. Общая земельная площадь Якутии составляет 308352,3 тыс. га, из них земли сельскохозяйственного назначения занимают 24632,6 тыс. га (8 %), земли поселений — 226,2 тыс. га, особо охраняемые территории -2787,8 тыс. га (0,9 %), земли лесного фонда — 249009,8 тыс. га (80,8 %), земли запаса — 29443,2 тыс. га (9,5 %). Установлено, что за пять лет идет сокращение площадей под лесные насаждений и увеличивается площади промышленного назначения. В статье дается рекомендация о разработке целевой программы по мониторингу земель всех районов Республики Саха (Якутия). Результаты работы которого, стали бы хорошим информационным источником, для разработки путей эффективного использования земель и иной недвижимости, как важнейших составляющих национального богатства Республики Саха (Якутия).

Summary. The article presents data on land resources of the Republic of Sakha (Yakutia). The situation of changes in the area of the land Fund over the past five years is characterized. The total land area of Yakutia is 308352,3 thousand ha, of which agricultural land occupies 24632,6 thousand ha (8 %), settlement land — 226,2 thousand ha,specially protected areas-27,7, 8 thousand ha (0,9%), forest land — 249009, S thousand ha (80.8%), reserve land — 29443,2 thousand ha (9,5%). It is established that for five years there is a reduction in the area for forest plantations and an increase in the area of industrial use. The article recommends the development of a target program for monitoring the lands of all regions of the Republic of Sakha (Yakutia). The results of which would be a good source of information for developing ways to effectively use land and other real estate, as the most important components of the national wealth of the Republic. Evaluation. 

Ключевые слова: земельные ресурсы, сельскохозяйственные угодья, лесной фонд, земли промышленного назначения.

Keywords: land resources, agricultural land, forest Fund, industrial land.

Земельные ресурсы Республики Саха (Якутия) вызывают большой интерес у других регионов страны и мира. Ее уникальная характеристика являются оригинальными и не повторяются не в какой точке мира. Несмотря на ее суровые природно климатические условия в ней имеется огромный сельскохозяйственный потенциал, который является актуальной средой для исследования ученых разных сфер жизнедеятельности. За последний ряд десятилетий происходило огромное количество реформ в земельной политике и нормативно-правовых актах, касающиеся охраны, возделыванию, улучшению и оптимальному использованию земельных ресурсов в целом по России. Этот вопрос до сих пор остается актуальным и не доведенным до совершенства. Не смотря различные программы по улучшению и использованию земель и огромные финансовую поддержку со стороны государства, в во всей России, в том числе и в Республике Саха (Якутия) происходят различные негативные процессы, ухудшающие земельные ресурсы. С этой точки зрения, можно прийти к выводу, что этот вопрос требует очень тщательного изучения проблемы с самого начала – с причин ухудшения и изучения причины их проявления. (1)

В связи с этим с целью наших исследований является изучение динамики изменения земельных ресурсов Республики Саха Якутия.

Исходя из целей задачами исследований являются

• мониторинг земельных ресурсов Республики Саха (Якутия)
• изучение земельного баланса Республики Саха (Якутия)
• изучение динамики изменения земельного фонда

Общая земельная площадь Якутии составляет 308352,3 тыс. га, из них земли сельскохозяйственного назначения занимают 24632,6 тыс. га (8 %), земли поселений — 226,2 тыс. га, особо охраняемые территории -27S7,8 тыс. га (0,9 %), земли лесного фонда — 249009,S тыс. га (80,8 %), земли запаса — 29443,2 тыс. га (9,5 %).

Большая часть площади земельных ресурсов занимает северная группа улусов в которую входят: Анабарский, Оленекский, Жиганский, Кобяйский, Томпонский, Булунский, Аллаиховский, Нижнеколымский, Усть-Янский, Среднеколымский, Верхнеколымский, Оймяконский, Абыйский, Момский, Верхоянский, Эвено-Бытантайский. Общая площадь в этой зоне составляет 194 млн гектар, но на сельскохозяйственные угодья выделено только 276 тысяч гектаров земли. Когда как большая часть земельных ресурсов сельскохозяйственного назначения приходится на Центральную зону республики.(5)

Большую долю площади сельскохозяйственных угодий приходится в центральной группе улусов – 905135, и вилюйской группе улусов – 320338 гектаров. Самая наименьшая приходится в юго-восточной части территории-42110 гектаров. Не смотря на это объём сельскохозяйственных земель имеет прямо пропорциональную связь с общей территорией. Хоть и на территории северной группы улусов общая площадь составляет 194468285 гектаров, площадь сельскохозяйственных угодий в три раза меньше.

В распределении земельного фонда Республики Саха (Якутия) земли промышленного назначения, также земли энергетики, транспорта, связи, радиовещания, телевидения и иного специального назначения составляют (по данным 2018 года) 134,2 тысяч гектаров. За последние пять лет наблюдается увеличение площади на 1,8 тыс. гектаров. Это связано с увеличением развития промышленности в Якутии. И эта тенденция будет постоянно увеличиваться. Следовательно, при увеличении промышленных земель будет уменьшаться расстояние от населенных пунктов и будет увеличиваться негативный фактор как промышленные выбросы в экологию района. Нужно постоянно вести экологический контроль и изолировать отходы, разрушающие почвенную экосистему в округе, которое будет влиять долгие годы на пищевую цепочку в природе, соответственно на здоровье населения. Конечно же, с уменьшение земель запаса, имеет временный характер, в будущем при исчерпании запасов, эта площадь будет увеличиваться за счет остальных категорий земель. (1)

В связи с увеличением площадей промышленного назначения сокращается площади земель запаса. Так за пять лет земли запаса сократились на 771,6 тысяч гектаров. Большое сокращение наблюдается за последние годы. Это может связано с развитием в последние годы алмазно-бриллиантового комплекса и золотодобывающей промышленности, а также разработка новых проектов, угольной, газовой и нефтяной промышленности.(4)

Площадь лесного фонда Республики составляет 256102,7 тыс. га, или 82,5 % её земельного ресурса, лесистость -51,3 %. Больше всего лиственничных лесов – 90,5 % площади основных лесообразующих пород и 77,6 % от всей покрытой лесной растительностью площади республики. Преобладание лиственницы среди основных лесообразующих пород по площади в разрезе лесничеств колеблется от 100 % в лесничестве Жиганском до 62 % в Ленском лесничестве. Вторая по распространенности порода – сосна (7,3 %), и в пределах лесничеств колеблется от 0 % в Жиганском и Индигирском лесничествах до 26,4 % в Ленском лесничестве.

Териитории для этих целей входят в земли сельхоз назначения. Соответвенно, данная категория земель состоит из сельхоз угодий и земель несельскохозяйственных. По РФ сельскохозяйственные угодья занимают 48,4%, а по республике лишь 8,4%, т.е. в 5,8 раза меньше. В структуре земельного фонда России сельхоз угодья охватывают 11,5%, а в Якутии — всего лишь 0,53%. Такая большая разница показателей показывает слабую освоенность сельским хозяйством.(2)

В структуре земель сельскохозяйственного назначения наибольшую площадь занимают лесные земли, не состоящие в структуре лесного фонда. За последние пять лет наблюдается сокращение площадей этих земель, также наблюдается увеличение площадей под пашни.

В Якутии мало сельскохозяйственных земель, но тем не менее не смотря на их низкое производство необходимо высоко оценивать и постоянно охранять от негативного воздействия. При регулярной поддержки Государства земледелие может стать популярным и престижным как и в странах Европы. Для личных подсобных, да и крестьянских (фермерских) хозяйств держать планку стабильного финансового состояния самостоятельно очень трудно, поэтому нужна кооперация

В Республике Саха (Якутия) по данным Управления Росреестра по РС (Я), площадь сельскохозяйственных угодий составляет 1637,7 тыс. га, в тч.: пашни — 104,2 тысяч. гектаров, сенокосы — 718,0 тысяч. гектаров, пастбища — 794,8 тысяч. гектаров, залежи — 19,9 тысяч. гектаров, многолетние насаждения — 1,0 тысяч. гектаров.

Сельского хозяйство в основном размещены по сельскохозяйственным зонам: Центральная, Западная, Вилюйская и Заречная группы улусов. Эти территории расположены в бассейнах рек Лена, Вилюй и Алдан. В упомянутых зонах находится более количество населения и приходится около 89% сенокосов, 99% — пахотных земель, 90% — поголовья КРС и лошадей — 80%.

Как показывают опыты хозяйств и научные исследования, основной причиной снижения урожайности сельскохозяйственных культур являются: низкое естественное плодородие почв. (3)

Основным вспомогательным антропогенным фактором для роста и развития в растениеводстве является внесение минеральных и органических удобрений. Как видно из таблицы 4, за последние 5 лет, применение минеральных удобрений сократилось в два раза. Есть динамика изменений в применении по видам минеральных удобрений. Если ранее применялись больше азотных удобрений, то в последние годы стали больше применять фосфорные удобрения (включая фосфорную муку). Так же уменьшился удельный вес площади с внесёнными минеральными удобрениями во всей посевной площади: в 2014 составляло-36,8 %, а в 2018 стало- 22,7%. Внесение органических удобрений также сократилось по сравнению с 2014 годом. В 2018 году оно составило – 67,88, в 2014 году составляло – 9641 ц. По удельному весу площади с внесенными органическими удобрениями во всей посевной площади, составляет 22,5, а в 2014 году — 11,5%

Площадь земель, которые были нарушены на территории республики, составляет порядка 37180 га земли. Значительные нарушения земель произошли в результате разработки месторождений полезных ископаемых — 30,4 тыс. га (81,8 %), а так же при строительстве — 6,7 тыс. га (18,1%). Наибольшие площади нарушенных земель сформированы в Мирнинском (10,7 тыс. га), Нерюнгринском (8,6 тыс. га) и Алданском (7,5 тыс. га) районах, где имеются производство цветная металлургии и алмазная добыча -24,5 тыс. га (66,0% от общей площади нарушенных земель), геологоразведки — 4,8 тыс. га (13,0 %) и угольной промышленности — 4,6 тыс. га (12,3%). На строительство автодорог на территории республики приходится порядка 0,9 тыс. га (2,3% от общей площади нарушенных земель).(6)

В государственных органах, уполномоченных по проверке природопользования на начало года составило 564040, 9 из них при разработке месторождений полезных ископаемых (включая общераспространенные полезные ископаемые) составило 35763,07, при строительных работах – 14896,72, при лесозаготовительных работах – 560, 58, при размещении промышленных ( в том числе строительных) и твердых бытовых отходов- 1845, 49 гектаров.

Отработано из общей площади нарушенных земель – 5229,99; рекультивировано земель – 4984,06 (8).

Площадь сельскохозяйственных угодий на 1 января 2019 года составляло 16030230 гектаров, из них наибольшая доля приходится у в сельскохозяйственных производственных кооперативах – 130139 гектаров, а наименьшая у коневодов – 1865 гектаров. В среднем на одно предприятие (хозяйство) приходится в зависимости от вида землепользователей разная площадь, например на одно общинно-родовое хозяйство – 43,6, и на крестьянское хозяйство -29,3. В то время для хозяйств сообществ, товариществ с ограниченной ответственностью приходится 940,8, а конезаводам – 932,5. Здесь нужно учесть момент, что зачастую нарушения использования приходится на землях первого и второго пункта. И контроль их использования зачастую проходит поверхностно. А на восстановление земель придется потратиться максимально, что будет негативно сказываться на бюджет того или предприятия. Необходимо регулярно вести контроль использования земель и передерживания режима их целевого назначения по землепользователям

Большое количество залежи земель наблюдается у сельскохозяйственных предприятий, оно составляет-28,7% от общей площади сельскохозяйственных угодий, доля залежи у крестьянско-фермерских хозяйств чуть меньше, оно составляет — 14,7 %. Залежи отсутствуют в общинно-родовых хозяйствах, которые связаны с особенностями крайнего севера.

В хозяйствах по всем категориям земель посевные площади сельскохозяйственных культур с 2005 года относительно к 2018 особо не изменилась. Но в 2010 года наблюдалось снижением площади посевной площади. Но потом ежегодно пошло увеличение от 43566 гектаров в 2010 году и  в 2018 году до 47241 га.

По виду растениеводства: посевные площадь зерновых и зернобобовых культуры в 2005 году с 14920 гектаров, уменьшилось 9573 гектаров в 2018 году; площадь земель картофеля и овощных культур с 10853 гектаров в 2005 году уменьшилось до 8724 гектаров в 2018 году.

Наблюдается постепенное увеличение динамики роста площадей, именно, многолетних кормовых культур. В 2005 году площадь посева составляла 3401 гектаров , а в 2018 году составило 11198 гектаров, что почти в три раза больше. По видам овощных культур заметен высокий рост посева огурцов, помидоров а так же продовольственных бахчевых культур. Эти изменения связаны, прежде всего, с агитацией  потребления населения местных овощных культур, так как ценовая политика овощных культура в республике в связи с высокими ценами завоза остаются всегда высокими. Так же влияет такой фактор, как перенасыщения почвы нитратами, откуда импортируют продукцию, а так же вероятности использования в овощеводстве генно модифицированных материалов для посева.

Вывод

В распределении земельного фонда Республики Саха (Якутия) за последние пять лет наблюдается увеличение площади земель промышленного назначения на 1,8 тысяч. гектаров. Экология в Республике Саха (Якутия) наиболее лучшая остается только в тех территориях, где нет промышленности и ведение каких либо хозяйственных действий. Но с увеличением площади промышленных земель увеличивается негативный фактор как промышленные выбросы в экологию района. В связи с этим рекомендуем постоянно вести экологический контроль  и изолировать отходы, разрушающие почвенную экосистему в округе, которое будет влиять долгие годы на пищевую цепочку в природе, соответственно на физическое состояние социума. (3)

Исходя из выше изложенного, необходимо создать целевую программу по мониторингу земель всех районов Республики Саха (Якутия). Результаты работы которого стали бы хорошим информационным источником, для разработки путей эффективного использования земель и иной недвижимости, как важнейших составляющих национального богатства Республики. Необходимо регулярно вести мероприятия по снижению риска наносимых убытков, потерь и ущерба землям природными и техногенными воздействиями. В результате работы по целевой программе мониторинга земель сократились бы затраты на получение информации о состоянии и использования земель по сравнению с традиционными. В подпрограмме необходимо добавить пункт по прогнозированию развития опасных негативных  процессов, вызывающих ухудшение земель. Развитие рынка недвижимости так же требует усиленного наблюдения за изменениями состояния земель.

Литература

1. Земельный кодекс Российской Федерации Статья 67 «Государственный мониторинг земель»
2. Земельный кодекс Российской Федерации Статья 79 «Особенности использования сельскохозяйственных угодий»
3. Федеральный закон «О государственном регулировании обеспечения плодородия земель сельскохозяйственного назначения» от 16.07.1998 № 101
4. Федеральный закон «Об охране окружающей среды» от 10.01.2002 № 7
5. Концепция государственной земельной политики Республики Саха (Якутия) до 2020 года
6. «Охрана окружающей среды в Республике Саха (Якутия) за 2014-2018 гг.»: Статистический сборник/ Территориальный орган Федеральной службы государственной статистики по Республике Саха (Якутия). – Якутск.: 2019.-61 с.
7. Сельское хозяйство в Республике Саха (Якуия): Стат.сб./ Саха (Якутия) стат.-Якутск, 2019.-211 с.
8. «Строительство в Республике Саха (Якутия).» 2018: Статистический сборник/Саха (Якутия) стат. – Якутск, 2018 – 100 с.

References

1. Land code of the Russian Federation Article 67 » State monitoring of land»
2. Land code of the Russian Federation Article 79 » Features of agricultural land use»
3. Federal law» On state regulation of ensuring the fertility of agricultural land » dated 16.07.1998 No. 101
4. Federal law» on environmental protection » No. 7 of 10.01.2002
5. Concept of the state land policy of the Republic of Sakha (Yakutia) until 2020
6. Territorial body of the Federal state statistics service for the Republic of Sakha (Yakutia) (2019) Ohrana jkrujayuhei sredy v Respublike Saha Iakutia za 2014-2018 gg:2019 (statisticheskii sbornik) [Еnvironmental Protection in the Republic of Sakha (Yakutia) for 2014-2018:2019(Data Book).] Yakutsk: Territorial body of the Federal state statistics service for the Republic of Sakha (Yakutia)
7. Territorial body of the Federal state statistics service for the Republic of Sakha (Yakutia) (2018)Selskoe hoziastvo v Respublike Saha (Iakutia):2019 (statisticheskii sbornik) [Agriculture in the Republic of Sakha (Yakutia):2019(Data Book).] Yakutsk: Territorial body of the Federal state statistics service for the Republic of Sakha (Yakutia)
8. Territorial body of the Federal state statistics service for the Republic of Sakha (Yakutia) (2018) Stroitelstvo v Respublike Saha (Iakutia):2018 (statisticheskii sbornik) [Construction in the Republic of Sakha (Yakutia):2018(Data Book).] Yakutsk: Territorial body of the Federal state statistics service for the Republic of Sakha (Yakutia)

УДК 336.6

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10523

ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ РАСПРОСТРАНЕНИЯ COVID-19 НА ФИНАНСОВОЕ СОСТОЯНИЕ И ИНВЕСТИЦИОННУЮ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ ПАО «ТАТНЕФТЬ» 

ASSESSMENT OF THE IMPACT OF COVID-19 DISTRIBUTION ON THE FINANCIAL CONDITION AND INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF PUBLIC COMPANY «TATNEFT» 

Самсонов Алексей Владимирович, ИНОТЭКУ ФГБОУ ВО «КГТУ», 513980@mail.ru

Васильев Игорь Викторович, начальник Управления профориентационной работы и содействия трудоустройству ФГБОУ ВО «КГТУ», к.э.н., доцент кафедры отраслевых и корпоративных финансов, igor.vasilev@klgtu.ru

Samsonov Alexey Vladimirovich, «KSTU», 513980@mail.ru

Vasiliev Igor Viktorovich, head of Department of vocational guidance and employment promotion of the «KSTU», Ph. D., associate Professor of industrial and corporate Finance igor.vasilev@klgtu.ru

Аннотация. В статье приводится комплексная оценка влияния распространения пандемии COVID-19 на финансовое состояние, финансовые результаты и инвестиционную привлекательность ПАО «Татнефть», по результатам деятельности предприятия в первом полугодии 2020 года. Проводится сравнительный анализ инвестиционной привлекательности крупнейших предприятий нефтегазовой отрасли в России, по результатам деятельности в первом полугодии 2020 года. Для оценки инвестиционной привлекательности использовались бально-рейтинговая оценка, метод сравнения мультипликаторов, метод экстраполяции и метод экспертных оценок. Проведено согласование полученных результатов с использованием метода анализа иерархий и выведена итоговая интегральная оценка инвестиционной привлекательности сравниваемых предприятий.

Summary. The article provides a comprehensive assessment of the impact of the spread of the covid-19 pandemic on the financial condition, financial results and investment attractiveness of PJSC Tatneft, based on the company’s performance in the first half of 2020. A comparative analysis of the investment attractiveness of the largest oil and gas companies in Russia, based on the results of operations in the first half of 2020. Used a score-rating assessment, a method of comparing multipliers, an extrapolation method, and a method of expert evaluations to assess investment attractiveness. The results obtained were coordinated using the hierarchy analysis method and the final integrated assessment of the investment attractiveness of the compared enterprises was derived.

Ключевые слова: финансовое состояние предприятия, инвестиционная привлекательность, метод экстраполяции бально-рейтинговая оценка, метод сравнения мультипликаторов, метод экспертных оценок, анализ иерархий, интегральная оценка инвестиционной привлекательности.

Keywords: financial condition of the enterprise, investment attractiveness, extrapolation method score-rating assessment, method of comparison of multipliers, method of expert assessments, analysis of hierarchies, integral assessment of investment attractiveness.

В современных условиях инвестиционная привлекательность коммерческого предприятия является важным показателем, характеризующим финансовое и экономическое положение субъекта хозяйствования в условиях конкурентного рынка. На уровень инвестиционной привлекательности предприятия оказывает влияние совокупность множества факторов как внутренней, так и внешней среды. Важно отметить, что динамика данного показателя демонстрирует оценку потенциальных инвесторов будущих перспектив развития компании.

Распространение пандемии COVID-19 в 2020 году оказало существенное влияние на мировую экономику и экономический рост, как отдельных стран, так и предприятий различных отраслей экономики в разных странах. В связи с падением мирового спроса на нефтяные энергоносители, инвестиционная привлекательность большинства предприятий нефтегазовой отрасли оказалась под существенным давлением.

Так, по данным Московской биржи, в 2020 году отраслевой «индекс Мосбиржи нефти и газа» снизился почти на 18,55% к концу июля 2020 года [6].

Данный факт свидетельствует о том, что потенциальные инвесторы ожидают существенного ухудшения финансового состояния крупнейших нефтегазовых компаний в РФ, а также снижения дивидендных выплат.

В рамках данного исследования, проведем оценку влияния распространения пандемии COVID-19 на финансовое состояние и инвестиционную привлекательность ПАО «Татнефть» в сравнении с другими предприятиями нефтегазовой отрасли в РФ, полученные результаты согласуем методом анализа иерархий и сделаем соответствующие выводы. В результате исследования сделаем вывод об инвестиционной привлекательности покупки акций предприятий нефтегазовой отрасли РФ и ПАО «Татнефть» в частности.

Для оценки финансового состояния ПАО «Татнефть» используем бухгалтерскую (финансовую) отчетность эмитента за первое полугодие 2020 года составленную по российским стандартам бухгалтерского учета [10].

Оценим динамику основных экономических показателей деятельности ПАО «Татнефть» (таблица 1).

На основании данных, представленных в таблице 1, можно сделать вывод о том, что первое полугодие 2020 года характеризуется существенным ухудшением финансовых результатов нефтегазовой компании по сравнению с первым полугодием 2019 года. Наблюдается существенное снижение выручки (почти на 14%), при одновременном росте себестоимости продаж. Однако валовая прибыль имеет положительное значение и составила 73784715 тыс. руб., издержкоемкость увеличилась до 0,79, следовательно, 79 копеек себестоимости продаж приходится на каждый рубль выручки.

Рентабельность продаж ПАО «Татнефть» по итогам первого полугодия 2020 года имеет составляет 21,46%, что является положительным фактом.

Важно отметить, что для деятельности ПАО «Татнефть» характерна низкая долговая нагрузка, что традиционно поддерживает инвестиционную привлекательность ПАО «Татнефть» на высоком уровне. По итогам первого полугодия 2020 года финансовый рычаг незначительное увеличился с 0,33 до 0,34, что обусловлено снижением заемного капитала нефтегазовой компании на 9,34% при не слишком быстром снижении собственного капитала на 11,71%.

При анализе дебиторской и кредиторской задолженности важно отметить, что краткосрочная дебиторская задолженность ПАО «Татнефть» на 30.06.2020 составляет лишь 87405485 тыс. руб., кредиторская задолженность – 73699895 тыс. руб. Соотношение данных показателей в целом не свидетельствует об угрозе банкротства нефтегазовой компании.

Чистая прибыль ПАО «Татнефть» за первое полугодие 2020 года имеет положительное значение, что обусловлено низкой долговой нагрузкой и отказом от выплаты итоговых дивидендов за 2019 год.

Таким образом, деятельность нефтегазовой компании осталась прибыльной по итогам первого полугодия 2020 года, что свидетельствует об устойчивом финансовом положении ПАО «Татнефть».

Проведем коэффициентный анализ ликвидности, финансовой устойчивости, деловой активности и рентабельности деятельности ПАО «Татнефть» за первое полугодие 2020 года и сравним с соответствующим периодом 2019 года (таблица 2).

Расчет коэффициентов ликвидности и финансовой устойчивости ПАО «Татнефть» представлен в таблице 2.

По данным, представленным в таблице 2, можно сделать вывод о том, что коэффициенты ликвидности демонстрируют существенную негативную динамику и не соответствуют нормативным значениям (за исключением коэффициента срочной ликвидности), данный факт можно свидетельствовать об угрозе нехватки высоколиквидных оборотных активов в случае необходимости быстрой уплаты части кредиторской задолженности. Однако, коэффициенты финансовой устойчивости ПАО «Татнефть» практически не претерпели существенных изменений и соответствуют нормативным значениям, следовательно, ПАО «Татнефть» в первом полугодии 2020 года удалось уверенно вести операционную деятельность, без существенного роста долговой нагрузки.

Расчет коэффициентов деловой активности и рентабельности деятельности ПАО «Татнефть» представлен в таблице 3.

По данным, представленным в таблице 3, можно сделать вывод о том, что на данный момент пандемия COVID-19 в целом не критично повлияла на деловую активность ПАО «Татнефть», снижение оборачиваемости активов обусловлено существенным снижением оборачиваемости дебиторской задолженности, так как в структуре дебиторской задолженности преобладает долгосрочная дебиторская задолженность, следовательно, данное снижение показателей оборачиваемости не свидетельствует о критичных негативных тенденциях в операционной деятельности. При этом оборачиваемость запасов увеличилась с 5,93 до 6,49, что является положительным фактом. Однако коэффициенты рентабельности существенно снизились, что обусловлено одновременным снижением финансовых результатов деятельности и ростом валюты баланса нефтегазовой компании.

Таким образом, можно сделать общий вывод о том, что в результате снижения мировых цен на углеводороды финансовые результаты деятельности ПАО «Татнефть» за первое полугодие 2020 года существенно снизились, о чем также свидетельствует снижение показателей рентабельности. Однако низкая долговая нагрузка и отказ от итоговых дивидендов за 2019 год позволили компании получить чистую прибыль без существенных ухудшений показателей деловой активности и финансовой устойчивости. Данные факты свидетельствуют о высокой эффективности финансового менеджмента анализируемой компании.

Проведем сравнительный анализ инвестиционной привлекательности ПАО «Татнефть» с другими нефтегазовыми предприятиями России, имеющими сопоставимые объемы добычи углеводородов, а именно ПАО «Газпром нефть», ПАО «Лукойл» и ПАО «Сургутнефтегаз». В качестве критериев сравнения используем бально-рейтинговую оценку, метод сравнения финансовых мультипликаторов, метод экстраполяции, метод экспертных оценок.

Проведем оценку инвестиционной привлекательности данных организаций, используя каждую методику, а затем согласуем полученные результаты методом анализа иерархий (для оценки инвестиционной привлекательности по данным методикам используются данные бухгалтерской (финансовой) отчетности предприятий составленной по российским стандартам бухгалтерского учета за первое полугодие 2020 года) [7, 8, 9, 10].

В качестве первого метода оценки инвестиционной привлекательности предприятия используем методику определения кредитоспособности заемщика на основе методологических разработок Сбербанка РФ в соответствии с регламентом предоставления кредитов юридическим лицам Сбербанком России и его филиалами от 8 декабря 1997 г. № 285-р.

В соответствии с методикой, которую использует Сбербанк, рассчитаем следующие коэффициенты для каждого из оцениваемых предприятий:

1) К1 – коэффициент абсолютной ликвидности;

2) К2 – коэффициент критической оценки (срочной ликвидности);

3) К3 – коэффициент текущей ликвидности;

4) К4 – коэффициент соотношения собственных и заемных средств;

5) К5 — коэффициент рентабельности продаж.

Рассчитав данные коэффициенты, определим соответствующую им категорию, а затем выведем итоговый рейтинг для каждого предприятия (результат представлен в таблице 4) [1].

Таким образом, на основании данных, представленных в таблице 4, можно сделать вывод о том, что ПАО «Татнефть», ПАО «НК «Сургутнефтегаз» и ПАО «Лукойл» по итогам первого полугодия 2020 года, согласно методике Сбербанка, можно отнести ко второму классу кредитоспособности, ПАО «Газпром нефть» к третьему. Данный факт свидетельствует о том, что анализируемые компании в целом не имеют существенного риска банкротства.

В качестве второго метода оценки инвестиционной привлекательности анализируемых предприятий сравним финансовые мультипликаторы (таблица 5). Данные для расчета мультипликаторов получены из годовых отчетов эмитентов и данных Московской Биржи [6].

На основании данных, представленных в таблице 5, можно сделать вывод о том, что инвесторы в целом позитивно оценивают финансовые перспективы ПАО «Татнефть», так как данная компания является самой дорогой по отношению к чистой прибыли. Рассчитанные мультипликаторы в сравнении с конкурентами, характеризую ПАО «Татнефть» для потенциального инвестора как дорогую, но крайне эффективную компанию.

Рассчитаем прогнозные значения прибыли до налогообложения и рыночной стоимости акций анализируемых предприятий методом экстраполяции. Прибыль до налогообложения получена из данных бухгалтерской (финансовой) отчетностей, составленной по РСБУ, динамика цен на акции представлена на сайте Московской биржи (таблица 6, 7) [6].

По данным, представленным в таблицах 6 и 7, можно сделать вывод о том, что лидером по приросту прибыли до налогообложения и рыночной стоимости акций к концу 2020 года должна стать ПАО «Татнефть», однако данные результаты трудно прогнозируемы методом простой экстраполяции, так как не учитывают изменения мировых цен на углеводороды.

Для сравнения анализируемых предприятий методом экспертной оценки, сравним кредитные рейтинги крупнейших нефтегазовых предприятий РФ [5, 7, 8, 9, 10]

Так, к концу первого полугодия 2020 года все анализируемые предприятия (кроме ПАО «Сургутнефтегаз») имеют не менее двух оценок от ведущих рейтинговых агентств, результат представлен в таблице 8.

По данным таблицы 8, можно сделать вывод о том, что все анализируемые нефтегазовые компании РФ имеют «инвестиционный» рейтинг.

Отметим, что для ПАО «Татнефть» Fitch Ratings в мае 2020 года подтвердило рейтинг на уровне «BBB-», прогноз рейтинга – «стабильный». Специалисты агентства отмечают, что важным фактором, поддерживающим данный кредитный рейтинг, является низкая долговая нагрузка. Однако негативным фактором инвестиционной привлекательности в 2020 году является наличие  банковских активов ПАО «Татнефть» (в первую очередь банк «Зенит»), так как коммерческие банки вынуждены создавать большие резервы на возможные потери, что может негативно повлиять на ликвидность банковского сектора. Инвестиции в банковские активы, по мнению специалистов Fitch Ratings, свидетельствуют о более низком качестве корпоративного управления по сравнению с конкурентами.

Для ПАО «Лукойл» Fitch Ratings сохранило долгосрочные рейтинги эмитента на уровне «BBB+», прогноз стабильный. Специалисты отмечают низкую долговую нагрузку эмитента, низкую себестоимость на баррель нефтяного эквивалента. Сдерживающим фактором кредитного рейтинга является концентрация активов в России (отсутствие страновой диверсификации).

Таким образом, по данным таблицы можно сделать вывод о том, что пандемия COVID-19 не привела к снижению кредитных рейтингов крупнейших нефтегазовых компаний РФ, не смотря на падение мировых цен на нефть. Текущие рейтинги являются «инвестиционными» и свидетельствуют о низкой вероятности банкротства анализируемых компаний.

Отдельно стоит отметить, что для ПАО «Сургутнефтегаз» отсутствуют рейтинговые оценки, данный факт свидетельствует о недостаточной прозрачности деятельности компании и снижает ее инвестиционную привлекательность.

Для согласования полученных данных и выявления наиболее оптимального объекта инвестирования на начало второго полугодия 2020 года используем метод анализа иерархий.

Для установления относительной важности элементов иерархии используем шкалу отношений. Данная шкала позволяет ставить в соответствие степеням предпочтения одного сравниваемого объекта перед другим некоторые числа (таблица 9) [2, 3].

Используя шкалу отношений, составим матрицу сравнения методик оценки инвестиционной привлекательности организаций (таблица 10) [3].

Аналогично составим матрицы сравнения альтернатив по каждому критерию, методу (таблицы 11 и 12) [3].

Для таблицы 10 найдем сумму элементов каждого столбца, а затем разделим все элементы матрицы на сумму элементов соответствующего столбца. Последним шагом найдем среднее значения для каждой строки, результат представлен в таблице 13 [3].

По данным таблицы 13, наиболее важными методами при оценке инвестиционной привлекательности анализируемых предприятий являются бально-рейтинговая оценка и метод экспертных оценок.

Аналогично проведем расчет средних значений для матриц попарного сравнения по критериям. В итоге получаем столбцы (векторы) весовых коэффициентов объектов сравнения с точки зрения соответствия отдельным критериям. Результат представим в виде матрицы весов альтернатив по каждому критерию (таблица 14) [3].

Последним шагом произведем умножение матрицы вектора весов критериев (таблица 13) и матрицы весов альтернатив по каждому критерию (таблица 14) [3].

Проведя умножение матриц, получаем итоговую интегральную оценку инвестиционной привлекательности сравниваемых предприятий:

Таким образом, наибольшую долю в структуре оценки инвестиционной привлекательности занимает ПАО «Лукойл» (почти 34%), второе место принадлежит ПАО «Сургутнефтегаз» (почти 24,4%). Для ПАО «Татнефть» данный показатель составил около 22,5% и для ПАО «Газпром нефть» почти 18,5%.

Отметим, что акции ПАО «Татнефть» характеризуются высокой стоимостью относительно других компаний в отрасли, что обусловлено высоким уровнем корпоративного управления, низкой долговой нагрузкой и высокой дивидендной доходностью.

По результатам деятельности российских нефтегазовых компаний в первом полугодии 2020 года и оценке их инвестиционной привлекательности можно сделать вывод о том, что все анализируемые компании имеют в целом устойчивое финансовое положение, снижение индекса «Мосбиржи нефти и газа» в целом обусловлено неопределенностью перспектив финансовых результатов и будущих дивидендов компаний. Однако проведенное исследование показывает, что, не смотря на снижение мировых цен на углеводороды из-за пандемии COVID-19, кредитные рейтинги анализируемых компаний не снижаются, при этом финансовое положение предприятий характеризуется как устойчивое.

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Регламент предоставления кредитов юридическим лицам Сбербанком России и его филиалами от 8 декабря 1997 г. N 285-р (утв. Комитетом Сбербанка РФ по предоставлению кредитов и инвестиций) (с изменениями и дополнениями)
2. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. — М.: Радио и связь, 1993. — 278 с.
3. Самсонов А.В., Васильев И.В. Анализ инвестиционной привлекательности предприятий нефтегазовой отрасли в России // Московский экономический журнал. — 2020. — №2. – С. 439-450.
4. Джурабаева Г. К. Методология оценки инвестиционной привлекательности промышленного предприятия // Известия УрГЭУ. — 2014. — № 10. — С. 64–72.
5. Официальный сайт рейтингового агентства «Эксперт Ра». — [Электронный ресурс]: Raexpert. – Режим доступа: https://raexpert.ru/
6. Официальный сайт ПАО «Московская биржа». — [Электронный ресурс]: Moex. – Режим доступа: https://www.moex.com/
7. Официальный сайт ПАО «Лукойл». — [Электронный ресурс]: Lykoil. – Режим доступа: http://www.lukoil.ru/
8. Официальный сайт ПАО «Газпром нефть». — [Электронный ресурс]: gazprom-neft. – Режим доступа: https://www.gazprom-neft.ru/
9. Официальный сайт ПАО «Сургутнефтегаз». — [Электронный ресурс]: Surgutneftegaz. – Режим доступа: http://surgutneftegas39.ru/
10. Официальный сайт ПАО «Татнефть». — [Электронный ресурс]: Tatneft. – Режим доступа: http://www.tatneft.ru/?lang=ru#

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10522

Влияние технологического прогресса на стратегическую устойчивость металлургических предприятий

Technological progress impact on the strategic sustainability of metal companies

Петижев А.Д., аспирант Департамента «Менеджмент», Финансовый университет при Правительстве РФ (г. Москва), petizhev_amal@mail.ru

Petizhev A.D., post-graduate student of Management Department, Financial University under the Government of the RF (Moscow), petizhev_amal@mail.ru

Аннотация. В современных условиях реализации финансово-экономической деятельности большое влияние на стратегическую устойчивость предприятий металлургической отрасли оказывают процессы цифровизации и постоянно развивающиеся технологии. Целью данного исследования является определение влияния указанных факторов на стратегическую устойчивость, а также изучение технологий, оптимизирующих деятельность металлургических компаний и позволяющих достигать поставленных целей.

Summary. In the current conditions of financial and economic activities, technological progress, total digitalization and continuously evolving technologies have a significant influence on the strategic sustainability of metallurgical enterprises. The purpose of this research is to identify the impact of these factors on strategic sustainability, as well as investigate technologies that optimize the metallurgical companies’ operations and allow to achieve its goals.

Ключевые слова: цифровая трансформация, технологический прогресс, промышленный интернет вещей, металлургия, стратегическая устойчивость, цифровые двойники, большие данные.

Keywords: digital transformation, technological progress, Industrial Internet of Things (IIOT), metal industry, strategic sustainability, digital twin, big data.

Вопросы обеспечения стратегической устойчивости экономических субъектов являются важнейшим инструментом обеспечения высокого уровня их финансовой устойчивости, конкурентоспособности и развития. Актуальность исследования заключается в необходимости изучения факторов, влияющих на функционирование компании и оптимизации её деятельности с целью обеспечения стратегической устойчивости.

В последние годы темпы изменений в рамках развития технологического прогресса и повсеместного внедрения цифровых технологий, были обусловлены несколькими факторами: доступностью капитала, географическим распределением ключевых операций, значительными отличиями в составе применяемого производственного оборудования, принципов, методов и механизмов управления (отчасти в результате централизации отрасли) и внутренней сложностью некоторых операций.

Важнейшей тенденцией для металлургической отрасли, как и для большинства отраслей российской и мировой экономики, является цифровизация производственных и иных процессов, что является основой обеспечения стратегической устойчивости для металлургических предприятий.

В рамках данного исследования проведен анализ понятийного аппарата «стратегической устойчивости», выявлены её особенности, различные подходы российских и зарубежных авторов (табл. 1).

С учётом нарастающих темпов развития технологий и сокращения времени перехода от одной индустриальной революции к последующей[7], крайне важно использовать основные драйверы роста Индустрии 4.0 — цифровые технологии. По данным исследования[8] компании Deloitte и Центра стратегических разработок металлургическая отрасль в России по степени сложности внедрённых цифровых технологий является второй после сферы ТМТ (телекоммуникации, медиа и технологии), а по степени сложности планируемых к внедрению и вовсе первой. На рисунке 1 представлены данные по внедрению цифровых технологий в российские компании металлургической отрасли.

При этом одним из важнейших направлений развития является направление «умное производство», которое подразумевает мониторинг и автоматизацию основных фондов на производстве. В металлургической промышленности используется крайне дорогостоящее оборудование, его техническое обслуживание и амортизационный срок оказывают существенное влияние на объёмы выпуска продукции, величину эксплуатационных расходов и текущие операционные затраты. Для повышения эффективности использования производственного оборудования, необходимо внедрение цифровых технологий, в т.ч. промышленный интернет вещей (IIoT), который является инструментом реализации киберфизических систем на производстве и одной из технологий Индустрии 4.0.

Особое значение при этом имеет обязательность наличия в киберфизических системах визуальных, тепловых и тактильных датчиков на оборудовании, грузовиках, конвейерах и прокатных станах, которые используются для сбора и обмена информацией об оборудовании, производственных процессах и условиях окружающей среды. Более того, для большинства предприятий по добыче и переработке металлов автоматизация с цифровым управлением означает, что специалисты принимают решения и контролируют операции, а машины выполняют физическую работу.

Важно отметить, что необходимо разделять понятия IoT (интернет вещей) и IIoT (промышленный интернет вещей), хотя используемые технологии в этих двух определениях частично пересекаются, например, различные датчики, хабы для сбора показателей с датчиков, облачные вычисления для анализа собираемых данных, тем не менее, различаются технические особенности и цели применения (табл. 3).

Технологический прогресс вносит значительные изменения в развитие промышленности в целом и улучшение методов функционирования металлургических предприятий, в частности. В настоящее время производители стали и металлов сталкиваются с необходимостью решения важнейших задач:

• трансформировать свою операционную модель посредством внедрения новых цифровых технологий (основными эффектами являются повышение операционной эффективности, выраженное в автоматизации процесса проверки исполнимости производственных заказов, снижение объёма незавершенного производства, снижение бумажной бюрократии при взаимодействии бизнес-единиц, снижение влияния человеческого фактора;
• улучшить качество клиентского сервиса путём снижения длительности подготовки коммерческого предложения и предоставления точных сроков поставки заказа (большие данные, которые собираются на всей цепочке производства металлургического предприятия используются в автоматизированных системах планирования, которые позволяют с точностью до недели определить отгрузки продукции и сократить время на подготовку коммерческого предложения для клиента);
• максимизировать загрузку оборудования (формирование оптимальных графиков плавки и литья с учётом простоев и перераспределения задач при поступлении новых заказов для эффективного планирования);
• повысить финансовую устойчивость (уменьшение затрат ремонты и построение графика обслуживания оборудования, путём автоматизации процессов ТОиР[9], позволяющих проводить превентивное обслуживание оборудования и исключить непредвиденные простои, которые крайне негативно влияют на финансовую устойчивость).

Влияние технологического прогресса на стратегическую устойчивость металлургических предприятий обуславливается не только технологиями для автоматизации процессов производства и планирования, но и повышением корпоративной ответственности, что обеспечивает снижение выбросов углекислого газа на производстве, травмоопасности для персонала. Цифровые инструменты (BIM-проектирование, 3D-позиционирование сотрудников в цехах) используются для информирования производственного управления и цехового персонала – реализуемых операциях, что позволяет им эффективнее использовать производственное оборудование и устранять проблемы его функционирования, такие как снижение планового периода полезного использования.

Учитывая опасные условия работы на местах и риски загрязнения окружающей среды, мест дислокации металлургических производств, подключенные датчики, мониторы и аварийные сигналы стали ключевыми инструментами для сообщения о потенциально опасных событиях и условиях и быстрого оповещения сотрудников и руководства о возможных проблемах.

По мере того, как основные представители металлургической отрасли становились всё более крупными и становились частью глобального рынка, цифровизация связывала разрозненные операции и согласовывала корпоративные процессы с помощью систем планирования ресурсов (ERP – Enterprise Resource Planning). На уровне производственных операций применяются системы управления производством (MES – Manufacturing Execution System), которые в настоящее время являются стандартной системой для контроля жизненного цикла заказов на производстве.

Внедрение данных систем является лишь частью цифровой трансформации, которая является сложным и долгим процессом, в ходе которой кроме технических сложностей возникают проблемы с сопротивлением к изменениям персонала компании, которые необходимо преодолеть между различными сторонами (производственный и управленческий персонал) в производственной цепочке. Для решения проблемы позитивного восприятия изменений крайне важно уделять внимание коммуникациям на всех уровнях управления и доведения до сотрудников компании всех положительных параметров и выгод, которые принесёт цифровая трансформация. Автором были рассмотрены примеры использования отдельных составляющих «умного производства» из практики металлургической отрасли (табл. 4).

В сравнении с другими отраслями, такими как телеком или ритейл, процесс цифровой трансформации в металлургической отрасли в настоящее время находится на относительно ранней стадии развития, по причине превалирования физических активов, как специфики отрасли. Металлургические предприятия, которые осознают необходимость использования цифровых технологий и реализуют комплекс соответствующих действий с целью извлечения из них выгоды, становятся первопроходцами в данном направлении с получением решающего конкурентного преимущества – стратегической устойчивости. В свою очередь, компании, которые будут игнорировать цифровые технологии, рискуют потерять свои позиции на рынке с соответствующим снижением финансовой устойчивости, появления признаков несостоятельности и возбуждения процедуры банкротства.

На современном этапе развития влияние технологического прогресса на функционирование промышленных предприятий чрезвычайно важно и существенно. Основным драйвером роста является цифровая трансформация. Данный процесс требует учёта возможностей, которые может предоставить внедрение цифровых технологий для обеспечения стратегической устойчивости. Важно отметить, что не существует универсальной методологии проведения цифровой трансформации – для каждой компании это долгий и сложный путь. Анализ лучших отраслевых практик и развёртывание некоторых проверенных на рынке инструментов могут обеспечить промышленным предприятиям возможность тестирования новых технологий на пилотных проектах и позволить ответить на вопросы – уменьшает ли существующие проблемы тот или иной набор современных технологий и позволяет ли он достигнуть поставленные задачи развития. В случае получения положительных результатов необходимо подготовить компанию к будущим крупномасштабным преобразованиям, если же ожидания не оправданы, стоит продолжить поиск необходимой комбинации инструментов для обеспечения стратегической устойчивости компании.

Список использованной литературы

1. Бараненко С.П., Шеметов В.В. Стратегическая устойчивость предприятия // Москва: Полиграф. – 2004. – 496 с.
2. Григорян Е.С., Яшин Н.С. Методология стратегической устойчивости предприятия // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. — 2015. — №1 (55). – 193 с.
3. Клири Ш., Мальре Т. Глобальные риски: деловой успех в неспокойные времена // Москва: Вопросы экономики. — 2011. — 223 с.
4. Обзор рынка чёрной металлургии // Обзор компании Deloitte и Центра стратегических разработок за второе полугодие 2019 года. – 2019. – 39 с. / [Электронный ресурс] // Официальный сайт «Deloitte» URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/ru/Documents/manufacturing/russian/Deloitte-steel-iron-russia-survey-2019-h2.pdf (дата обращения: 19.05.2020 г.).
5. Петижев А.Д. Глобальные научные революции: пути развития и угрозы потери устойчивости промышленности // Евразийский международный научно-аналитический журнал «Проблемы современной экономики». – 2018. — №3 (67). – 282 с.
6. Сабанчиев Н.А. Теоретико-методические основы организационного обеспечения стратегической устойчивости: автореф. дис. … канд. экон. наук // Москва, 2009. – 22 c.
7. How an integrated sustainability strategy can help you stand out / [Электронный ресурс] // Официальный сайт «Ernst & Young Global» URL: https://www.ey.com/en_gl/assurance/how-an-integrated-sustainability-strategy-can-help-you-stand-out (дата обращения: 17.05.2020 г.).
8. Smart Manufacturing / [Электронный ресурс] // Официальный сайт «World Steel» URL: https://www.worldsteel.org/about-steel/smart-manufacturing.html (дата обращения: 19.05.2020 г.).
9. Sustainability Strategy: Simplified / [Электронный ресурс] // Официальный сайт «Corporate Citizenship» URL: https://corporate-citizenship.com/wp-content/uploads/dlm_uploads/Sustainability-Strategy-Simplified1.pdf (дата обращения: 17.05.2020 г.).

---

[7] Петижев А.Д. Глобальные научные революции: пути развития и угрозы потери устойчивости промышленности // Евразийский международный научно-аналитический журнал «Проблемы современной экономики». – 2018. — №3 (67). – C. 100

[8] Обзор рынка чёрной металлургии // Обзор компании Deloitte и Центра стратегических разработок за второе полугодие 2019 года. – 2019. – С. 36

[9] ТОиР — техническое обслуживание и ремонты производственного оборудования

[10] Smart Manufacturing / [Электронный ресурс] // Официальный сайт «World Steel» URL: https://www.worldsteel.org/about-steel/smart-manufacturing.html (дата обращения: 19.05.2020 г.)

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10521

ПРОБЛЕМЫ КОНСОЛИДИРОВАННОГО ДОЛГА ТВЕРСКОЙ ОБЛАСТИ

PROBLEMS OF CONSOLIDATED DEBT OF THE TVER REGION

Кузнеченко Илья Михайлович, Высшей школы государственного аудита, МГУ им. М. В. Ломоносова, Email: ilya.kuznechenko@yandex.ru

Ефимова Нина Павловна, доктор экономических наук, профессор, МГУ им. М. В. Ломоносова

Kuznechenko Ilia Mikhailovich

Efimova Nina Pavlovna

Аннотация. В статье рассмотрена государственная долговая политика субъектов РФ.   Проблемы государственного долга субъектов РФ, подходы к целесообразности долгового финансирования расходов бюджета. Определяются основные задачи долговой политики региона.

Summary. The article deals with the state debt policy of the Russian Federation subjects.   Problems of public debt of the Russian Federation subjects, approaches to the feasibility of debt financing of budget expenditures. The main objectives of the region’s debt policy are defined.

Ключевые слова: государственный долг, реструктуризация, бюджетные кредиты, структура государственного долга.

Keywords: public debt, restructuring, budget loans, public debt structure.

Стратегия государственных займов и управление суверенным долгом являются важной частью государственной финансовой политики для большинства стран и регионов. От его эффективности напрямую зависит состояние государственных финансов, денежного обращения, инвестиционного климата, международного рейтинга государства, структуры потребления и международного сотрудничества.

Эффективное управление государственным долгом основывается на постановке четких целей управления государственными гарантиями, соотнесении рисков и стоимости государственных заимствований, управлении и мониторинге рисков, связанных с объемом, структурой и графиком платежей по накопленному долгу, а также создании условий для обеспечения постоянного доступа субъекта к рынку долгового капитала.

Проблема государственного долга субъектов Российской Федерации (далее-субъекты Российской Федерации) достаточно актуальна сегодня в связи с накопленным в субъектах Российской Федерации в течение длительного времени дефицитом бюджета, который покрывается различными методами. Этот факт ставит перед государственными органами задачу комплексного изучения вопроса регулирования государственного долга, а также изучения практических путей сокращения его размеров и оптимизации структуры, что позволило бы обеспечить необходимый уровень корреляции между надежностью существующей долговой системы и уровнем затрат на обслуживание этих долгов. Это всего лишь свидетельство актуальности.

Государственная долговая политика, являющаяся неотъемлемой частью бюджетной политики, влияет на макроэкономическую стабильность и социально-экономическое развитие государственно-правового образования. На региональном уровне в последние годы она была реализована многими субъектами Российской Федерации недостаточно эффективно, что создало проблемы как для самого региона, так и для федерального бюджета, предоставившего дополнительные бюджетные кредиты. Состояние государственного долга субъектов Российской Федерации в последние годы характеризуется:

• рост общего долга;
• увеличение расходов на обслуживание долговых обязательств в результате увеличения суммы совокупного регионального долга;
• неоптимальная структура долга по видам долговых инструментов.

Проблемы, связанные с регулированием государственного долга и выбором правильной долговой политики, всегда достаточно актуальны. Интерес к этой теме обусловлен тем, что проблема государственного долга является ключом к стабилизации в стране.

Консолидированный долг субъекта РФ не является объектом системы управления долгом, но служит важным аналитическим инструментом, используемым в процессе управления обязательствами. Консолидированный долг субъекта РФ характеризуется объемом и структурой.

Например, на этапе макроэкономического анализа консолидированный долг субъекта РФ дает информацию о степени устойчивости государственного сектора экономики субъекта РФ.[1] Кроме того, он позволяет анализировать такие вопросы, как степень отвлечения инвестиционных ресурсов в регионе от частного сектора в государственный сектор. Еще одним примером использования данного показателя является оценка чувствительности финансовых рынков региона к рискам, связанным с политикой региональной администрации, которая не может быть получена без точного представления суммы консолидированного долга.

По состоянию на 1 марта 2019 года Тверская область занимает 2-е место в России по этому показателю, причем наиболее значительное сокращение государственного долга приходится на три региона.

Лидерами по динамике стали Чувашская Республика (-42,6%), Тверская область (-42,3%) и Ставропольский край (-30,2%). В девяти других регионах госдолг снизился на 10-27%. В 2018 году госдолг Тверской области сократился на 500 млн рублей, а долговая нагрузка составила 56% от доходов областного бюджета.  [2]Государственный долг Тверской области в 2019 году сократился на 1,4 млрд рублей и по состоянию на 1 января 2020 года составил 23,2 млрд рублей. Расходы на обслуживание госдолга сократились в 3 раза: с 118,7 млн рублей в 2018 году до 39,6 млн рублей.

Это означает, что бюджет и регион экономически и финансово устойчивы, могут реализовывать крупные проекты. Это достижение, которое было достигнуто благодаря работе правительства, глав районов и налогоплательщиков, которые несут ответственность за территорию.

Основные направления государственной долговой политики Тверской области на 2020 год и на плановый период 2021 и 2022 годов (далее — долговая политика) сформированы на основе приоритетов, определенных:

• перечнем поручений Президента Российской Федерации по результатам проверки исполнения решений Президента Российской Федерации по вопросам эффективности принятия мер по сокращению дефицитов региональных бюджетов и уровня долговой нагрузки на бюджеты субъектов  Российской  Федерации  от  4 января  2017 года  №  Пр-32;
• постановлением Правительства Российской  Федерации  от  26 декабря 2016 года № 1482 «Об утверждении Правил предоставления (использования, возврата) из федерального  бюджета  бюджетам  субъектов  Российской Федерации бюджетных  кредитов  на  2017 год»;
• постановлением Правительства Российской Федерации от 13 декабря 2017 года  №  1531  «О  проведении  в  2017 году  реструктуризации обязательств  (задолженности) субъектов  Российской  Федерации  перед Российской  Федерацией  по  бюджетным  кредитам»; — постановлением  Правительства  Российской  Федерации  от  30 декабря 2017 года  №  1701 «О  соглашениях, которые  предусматривают  меры  по социально-экономическому  развитию  и  оздоровлению  государственных финансов  субъектов  Российской  Федерации»;
• постановлением Правительства Российской Федерации от 30 декабря 2018 года № 1762 «О соглашениях, которые предусматривают меры по социально-экономическому развитию и оздоровлению государственных финансов субъектов Российской Федерации».

На основании прогноза Министерства финансов Тверской области в 2020 году долговая нагрузка снизится до 45%, а в 2021 году – до 40 % от собственных доходов областного бюджета.

На заседании регионального Правительства 16.10.2019г., утверждены основные направления долговой политики Тверской области на ближайшие три года. По мнению главы региона, работа по снижению государственного долга Тверской области движется в позитивном направлении, что даёт возможности для участия Верхневолжья в национальных проектах.

Давайте проанализируем, какие рекомендации дает Контрольно-счетная палата администрации города Твери. В частности, специалисты КСП отмечают, что у областного центра «есть резервы для увеличения доходной части бюджета». Что, например? Увеличение ставки земельного налога на имущество физических лиц, единого налога на вмененный доход и др. Понятно, что это не единственная рекомендация, но посыл здесь вполне понятен – чиновники будут решать проблемы муниципального долга города Твери за счет населения. Примечательно, что отчет о результатах контрольного мероприятия был направлен председателем УПК Тверской области Т. В. Ипатовой в самом конце 2018 года, после того как депутаты-«Единая Россия» Тверской городской Думы повысили ставки всех вышеперечисленных местных налогов.

На современном этапе представлены различные подходы к решению проблемы чрезмерного роста задолженности и долговой нагрузки субъектов Российской Федерации и муниципальных образований. Таким образом, наиболее распространенным направлением (в рамках официальной политики) является замещение рыночной (коммерческой) задолженности бюджетными кредитами. Однако этот вариант встретил много критических замечаний. В частности, ученые и эксперты отмечают, что это лишь краткосрочная мера, позволяющая «отсрочить долговой кризис регионов».

Как известно, с 1 января 2018 года была проведена реструктуризация накопленных регионами бюджетных кредитов. Президент РФ оценивает эту программу (сроком от 7 до 12 лет) как «максимально льготную», которая позволяет высвободить средства на развитие региональной экономики, улучшение региональных финансов, поддержку граждан и т.д.

Следующим направлением является бюджетно-кредитная амнистия для регионов. Тем не менее, по мнению специалистов и практиков, при таком подходе регионы могут отказаться и от погашения задолженности по коммерческим кредитам.[3] Кроме того, данная мера не способствует эффективной структурной и бюджетной политике, стимулированию» самоподдерживающегося роста » региональной и муниципальной экономики, укреплению финансово-экономической самостоятельности регионов.

Основными направлениями эффективной государственной долговой политики на региональном уровне в перспективе могут стать:

• политика в области государственных заимствований, заключающаяся в обосновании размеров и видов долговых инструментов;
• установлении их влияния на показатели долговой устойчивости;
• оценке возможных рисков и их влияния на макроэкономическую стабильность региона. При этом целесообразно учитывать, что для поддержания ликвидности привлекаются краткосрочные средства (бюджетные кредиты, предоставляемые Федеральным казначейством).

В качестве решения можно также рассмотреть перераспределение части налогов, поступающих в федеральный бюджет, в пользу регионов (например, подоходный налог, НДФЛ, налог на добавленную стоимость). Однако правительство не является сторонником этой меры, и это событие вряд ли положительно скажется на способности эффективно управлять, например, бюджетными потоками и т. д. (то есть это не влечет за собой качественных изменений в бюджетной и долговой политике регионов в лучшую сторону).  

Ряд экспертов предлагают пути решения проблемы, преодоления «плохой стабильности» в ситуации с региональным и муниципальным долгом, такие как увеличение финансовой помощи в виде дотаций на частичное покрытие дефицита бюджета; скорейшие меры по завершению инвентаризации существующих полномочий регионов и реальной оценке финансовых ресурсов. По мнению доктора экономических наук, профессора Н.В. Зубаревича, в целях стимулирования более ответственного поведения самих регионов по отношению к налогам, долгам, развитию региональной экономики и др. необходимо «изменить подходы к грантам и субсидиям». Это позволит избежать «регионального лоббирования в коридорах федеральных ведомств» со стороны местных властей.

Проведение эффективной региональной долговой политики как составной части бюджетной политики позволит привлечь дополнительные финансовые ресурсы на кредитной основе в необходимом объеме без увеличения стоимости обслуживания и ухудшения структуры долговых обязательств по срокам и видам, обеспечить финансовую стабильность и макроэкономическую стабильность публично-правового образования.

В сложных условиях нам удалось сохранить тенденцию удержания долговой нагрузки регионов. По состоянию на 1 июля государственный долг субъектов Российской Федерации составляет 2,138 трлн рублей, что соответствует уровню на начало года.

Начиная со второго квартала 2020 года, на фоне ограничений, связанных с пандемией COVID-19, Министерство финансов ведет мониторинг сбалансированности региональных бюджетов. По мере необходимости регионам оказывается дополнительная финансовая поддержка. Кроме того, Минфин подготовил и реализует предложения по улучшению сбалансированности региональных бюджетов.

Регионам и муниципальным образованиям Российской Федерации предоставлена гибкость в части перераспределения бюджетных ассигнований на финансовое обеспечение мероприятий, связанных с профилактикой и ликвидацией последствий распространения коронавирусной инфекции, осуществлена дополнительная реструктуризация бюджетных кредитов.

Таким образом, необходимо понимать, что важнейшей задачей в настоящее время является стимулирование регионов к проведению ответственной долговой политики, эффективному экономическому и финансовому управлению. Именно поэтому такие меры, как простое списание долга, неэффективны. Во-первых, можно злоупотреблять предоставляемой помощью, повышать неэффективность управления средствами (в частности, их «проедание»). Во-вторых, это может спровоцировать дальнейший рост долга, так как регионы вновь займут, изначально предполагая его списание, оставаясь «безответственными» в плане увеличения дефицита бюджета, нерационального использования региональных активов и т.д.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Асеева О.Ю., Герасимова К.С., Чернышова Н.С. Государственный долг и его роль на современном этапе. В сборнике: Структурные преобразования экономики территорий: в поиске социального и экономического равновесия Сборник научных статей Международной научно-практической конференции. В 2-х томах. 2018. С. 27-31., с. 27.
2. Береза А.Е. Основы управления государственным (муниципальным) долгом. Аллея науки. 2018. Т. 2. № 1 (17). С. 710-713., с. 711.
3. Боканов А. А. Повышение релевантности информации об эффективности использования финансовых ресурсов в сфере обеспечения обороноспособности страны на основе методологии объектно-ориентированного подхода // Вестник Московского университета. Серия 26. Государственный аудит. — 2014. — № 2. — С. 8–14.
4. Калитвенцев Д.А. Государственный долг и методы управления им. Аллея науки. 2018. Т. 2. № 5 (21). С. 271-274., с. 273.
5. Копылова А.Г., Деникаева Р.Н. Проблемы и перспективы развития управления государственным долгом РФ. В сборнике: Финансовые инструменты регулирования социально-экономического развития регионов. Сборник материалов II Всероссийской научно-практической конференции. 2017. С. 196-199., с. 197.
6. Кузнеченко И.М. Проблемы контроля консолидированного долга субъекта федерации (на примере Тверской области). // Развитие государственного и муниципального финансового контроля в условиях цифровой экономики: сборник статей по итогам работы всероссийской научно-практической конференций для студентов и молодых ученых – М.: Высшая школа государственного аудита МГУ. – с.120
7. Ольшанская Н.В. Проблемы управления государственным долгом Российской Федерации. В сборнике: Инновационные технологии в современных научных исследованиях: экономические, социальные, философские, политические, правовые, общенаучные тенденции 2017. С. 45-47.
8. Макейкина С.М., Кудряшова М.Ю. Управление государственным долгом: существующие проблемы и пути их решения. Вектор экономики. 2017. № 8 (14). С. 17.
9. Палешкина В.С. Пути совершенствования системы управления государственным долгом. В сборнике: Роль бухгалтерского учета и налогообложения в финансовом развитии бизнеса. Сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции. Под общей редакцией О.Н. Васильевой. 2017. С. 214-217., с. 215.
10. Рябичева О.И. Управление государственным долгом в России. В сборнике: Финансовые инструменты регулирования социально-экономического развития регионов. Сборник материалов II Всероссийской научно-практической конференции. 2017. С. 333-337., с. 332.
11. Рябченко А.А., Карпова Е.И. Проблемы и пути управления государственным долгом Российской Федерации. В сборнике: Донецкие чтения 2017: Русский мир как цивилизационная основа научно-образовательного и культурного развития Донбасса Материалы Международной научной конференции студентов и молодых ученых. Посвящена 80-летию ДонНУ. под общей редакцией С.В. Беспаловой. 2017. С. 31-32., с. 32.
12. Тихомирова Е.С. Контроль за аудиторскими организациями. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35129316

[1] Боканов А. А. Повышение релевантности информации об эффективности использования финансовых ресурсов в сфере обеспечения обороноспособности страны на основе методологии объектно-ориентированного подхода // Вестник Московского университета. Серия 26. Государственный аудит. — 2014. — № 2. — С. 8–14.

[2] Кузнеченко И.М. Проблемы контроля консолидированного долга субъекта федерации (на примере Тверской области). // Развитие государственного и муниципального финансового контроля в условиях цифровой экономики: сборник статей по итогам работы всероссийской научно-практической конференций для студентов и молодых ученых – М.: Высшая школа государственного аудита МГУ. – с.22 

[3] Тихомирова Е.С. Контроль за аудиторскими организациями. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=35129316

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10520

Переход к системе централизованного бюджетного учета

Transition to the system of centralized budget accounting

Садаев Сулейман Шайх-Ахмедович, Высшая школа государственного аудита МГУ им. М.В. Ломоносова, РФ, Москва E—mail: s.sh.sadaev@mail.ru

Боканов Александр Авангардович, доцент кафедры государственных и муниципальных финансов, Высшая школа государственного аудита МГУ имени М.В. Ломоносова, кандидат экономических наук, РФ, Москва, E—mail: bokanov@inbox.ru

Sadaev Suleiman SHaikh-Akhmedovich

Bokanov Aleksandr Avangardovich

Аннотация. В статье рассматривается вопрос централизации бюджетного учета и отчетности Федеральным казначейством. Для этого была проанализирована деятельность Федерального казначейства за 2016-2019 гг. для понимания концепции централизации функций ведения бюджетного (бухгалтерского) учета и формирования отчетности. Аргументирована необходимость автоматизации всей деятельности субъектов бюджетных правоотношений.

Summary. This article explored the centralization of budget accounting and reporting by Federal Treasury. For understanding the concept of centralization of budget accounting functions and reporting, Federal Treasury activities since 2016 to 2019 y. have been analyzed. In addition, this article describes the need to automation of all budget relationship subject activities.

Ключевые слова: централизация бюджетного учета, автоматизация процессов, электронный документооборот.

Key words: centralization of budget accounting, process automation, electronic workflow.

Введение

Реформирование государственного сектора российской экономики в настоящее время направлено на создание новой системы государственных (муниципальных) учреждений, ориентированных на выполнение государственного (муниципального) задания, развитие их внебюджетной деятельности, повышение эффективности использования бюджетных средств и государственной собственности, формирование достоверной учетной информации, совершенствование системы внутреннего и внешнего бюджетного контроля.

По результатам проверок, проведенных органами государственного финансового контроля, за 2016-2019 гг. выявлено множество нарушений при расходовании бюджетных средств, из них нарушения ведения бухгалтерского учета, составления и представления бухгалтерской (бюджетной) отчетности, недостаточная эффективность использования бюджетных средств.

Учитывая вышесказанное можно констатировать, что актуальность данной темы обусловлена тем, что повышение качества государственного управления остается приоритетным направлением развития страны и требует от Федерального казначейства выработки решений, направленных на обеспечение эффективного управления государственными финансами и государственной собственностью.

Анализ деятельности Федерального казначейства

В рамках деятельности Федерального казначейства на 2018 г. были установлены определенные цели, одна из которых звучала как «Формирование единого информационного пространства финансовой деятельности публично-правовых образований». Данное направление предполагает создание единого централизованного бюджетного (бухгалтерского) учета и формирование бюджетной (бухгалтерской) отчетности публично-правовых образований органами Федерального казначейства. Достижению данной цели должны способствовать уже начатые направления деятельности Федерального казначейства, такие как казначейское сопровождение и единый портал бюджетной системы.

В 2016 году внедрено казначейское сопровождение бюджетных средств. С 2016 года бюджетные средства предоставлялись юридическим лицам через счета, открытые им в Казначействе России. В части субсидий казначейское сопровождение обеспечивает предоставление бюджетных средств только под фактическую потребность. В 2016 году с участием Государственной корпорации по космической деятельности «Роскосмос», Государственной корпорации по атомной энергии «Росатом» и Минпромторга России проведен эксперимент по применению казначейского аккредитива.

Указом Президента Российской Федерации от 2 февраля 2016 г. № 41 «О некоторых вопросах государственного контроля и надзора в финансово-бюджетной сфере» была упразднена Федеральная служба финансово-бюджетного надзора, а ее функции по контролю и надзору в финансово-бюджетной сфере переданы Федеральному казначейству.

В 2017 году в соответствии с положениями постановления Правительства Российской Федерации от 3 марта 2017 г. № 249 «О казначейском сопровождении средств в валюте Российской Федерации, получаемых при осуществлении расчетов в целях исполнения государственных контрактов (контрактов) по государственному оборонному заказу» осуществлялось казначейское сопровождение средств в валюте Российской Федерации, предоставляемых юридическим лицам на основании государственных контрактов, заключенных в целях реализации государственного оборонного заказа, а также контрактов (договоров), заключаемых в рамках их исполнения.

Также в 2017 году обеспечено проведение эксперимента по бюджетному мониторингу при осуществлении казначейского сопровождения средств, получаемых на основании отдельных государственных контрактов, договоров (соглашений), а также контрактов (договоров), заключаемых в рамках их исполнения, по 5 объектам в области транспорта, здравоохранения, сельского хозяйства, космической деятельности, социально-экономического развития Республики Крым.

Результаты от применения казначейского сопровождения- остатки неиспользованных ассигнований в рамках казначейского сопровождения госконтрактов составили 11 миллиардов рублей и 32 миллиарда рублей- остатки при казначейском сопровождении целевых субсидий.

По состоянию на 1 января 2019 года в территориальные органы Федерального казначейства обратилось 103 финансовых органа субъектов Российской Федерации (муниципальных образований) об осуществлении казначейского сопровождения субсидий, предоставляемых из бюджетов субъектов Российской Федерации (местных бюджетов) юридическим лицам, крестьянским (фермерским) хозяйствам, индивидуальным предпринимателям, источником финансового обеспечения которых являются субсидии, предоставляемые из федерального бюджета бюджетам субъектов Российской Федерации в целях софинансирования расходных обязательств указанных субъектов Российской Федерации по поддержке отраслей промышленности и сельского хозяйства. По состоянию на 1 января 2019 года в территориальных органах Федерального казначейства открыто 87 814 соответствующих лицевых счета бюджетным и автономным учреждениям субъектов Российской Федерации и муниципальным бюджетным и автономным учреждениям, что на 1 236 единиц (на 1,4 %) больше по сравнению с 1 июля 2018 года.

Концепция централизации в Федеральном казначействе функций ведения бюджетного (бухгалтерского) учета и формирования отчетности

Единый портал бюджетной системы Российской Федерации создан в соответствии с приказом Министерства финансов Российской Федерации от     27 декабря 2013 г. № 141н «О создании и ведении единого портала бюджетной системы Российской Федерации» и введен в эксплуатацию с 1 июля 2015 года приказом Министерства финансов Российской Федерации от 30 июня 2015 г. № 192 «О вводе в эксплуатацию единого портала бюджетной системы Российской Федерации». 28 декабря 2016 г. утвержден приказ Минфина России № 243н «О составе и порядке размещения и предоставления информации на едином портале бюджетной системы Российской Федерации».

На едином портале бюджетной системы Российской Федерации (budget.gov.ru) обеспечено размещение реестра соглашений. По состоянию на 1 января 2017 года 75 главными распорядителями средств федерального бюджета (далее – ГРБС) в реестр соглашений включены информация и документы о приблизительно 37 727 соглашениях (договорах) о предоставлении из федерального бюджета в установленном порядке субсидий, бюджетных инвестиций юридическим лицам, субсидий, субвенций, иных межбюджетных трансфертов, имеющих целевое назначение, бюджетам субъектов Российской Федерации, а также о законодательных и иных нормативных правовых актах Российской Федерации, определяющих правила (порядки) предоставления субсидий, бюджетных инвестиций, межбюджетных трансфертов.

Важно понимать, что для достижения главной цели- централизации бюджетного учета, необходимо автоматизировать всю деятельность субъектов бюджетных правоотношений, перевести весь бумажный документооборот в электронный.

Таким образом, в 2017 году Федеральным казначейством проведены мероприятия по актуализации нормативно-правовой базы в целях регулирования полномочий по контролю в финансово-бюджетной сфере, регулирующих отношения, подлежащие автоматизации.

С учетом существующих изменений и принятия ряда новых нормативных правовых актов в декабре 2017 года обеспечена подготовка проекта функциональных требований в части автоматизации осуществления Федеральным казначейством полномочий по контролю в финансово-бюджетной сфере, предусматривающих создание единого информационного пространства для взаимодействия всех участников контроля в финансово-бюджетной сфере (Федеральное казначейство и его территориальные органы по субъектам Российской Федерации, в том числе их структурные подразделения (управления, отделы)), ФКУ «ЦОКР», объекты контроля, иные органы исполнительной власти), реализацию сквозного юридически значимого электронного документооборота между вышеуказанными участниками в рамках всех бизнес-процессов (планирование контрольных мероприятий, планирование потребности в проведении экспертиз, подготовка, назначение и проведение контрольных мероприятий, оформление результатов контрольных мероприятий и реализация принятых решений, ведение административного производства, формирование регламентной отчетности и так далее), сквозного мониторинга осуществления контроля в финансово-бюджетной сфере на всех его этапах, а также тесную интеграцию с информационными системами Федерального казначейства и иными внешними информационными системами.

Более наглядно увидеть распределение функций между федеральными органами и Федеральным казначейством и весь процесс по централизации бюджетного учета можно на рисунке 1:

Процесс централизации бюджетного учета требует автоматизации практически всех бизнес-процессов. Способы автоматизации и методы проведения финансового контроля постоянно совершенствуются и основную часть процесса проведения проверок роботизируют и переводят в режим, где участие человека не является необходимым.

Что можно ожидать в перспективе? Одна из самых активно обсуждаемых сегодня областей технологических открытий – это тема искусственного интеллекта (ИИ). Это теоретическая конструкция, которую можно описать как компьютерную систему, способную решать задачи, обычно решаемые с привлечением человеческого разума, способная к самообучению. Однако технологии искусственного интеллекта – также иногда называемые когнитивными (cognitive technologies) – распространяют возможности информационных технологий на задачи, традиционно решаемые людьми. Они позволяют пользователям выйти за вечные рамки ограничений, накладываемых скоростью, издержками и качеством.

Внедрение искусственного интеллекта в систему финансового контроля, будет представляться как непрерывный процесс в реальном времени. Можно сказать, что это будет чем-то вроде отчетности «нового класса», подразумевая представление отчетности в любой момент времени по желанию контрольного органа, только здесь это не будет требовать огромных команд, работающих за сверхурочных специалистов, поскольку все будет выполняться машинами.

Заключение

Таким образом Федеральное казначейство на протяжении последних нескольких лет ведет активную подготовительную работу к тому, чтобы приступить к поэтапному исключению специалистов учреждений из учетно-расчетных процедур бюджетного процесса. Создается новая информационная система, готовятся изменения в законодательство, на своей подведомственной сети отрабатываются схемы взаимодействия и организации новой формы бюджетного учета. Постепенно традиционные для бухгалтера и экономиста учреждения функции начинает выполнять государственная информационная система, а специалисты централизованной бухгалтерии Федерального казначейства плавно эволюционируют в аналитиков учета.

Результат проекта к 1 января 2021 года должен привести к ведению Федеральным казначейством централизованного бюджетного (бухгалтерского) учета, к формированию бюджетной (бухгалтерской) отчетности, начисления и выплаты заработной платы не менее, чем в 30-ти федеральных органах исполнительной власти и их территориальных органах.

Результат проекта к 2024 году- обеспечение централизации в Федеральном казначействе полномочий по ведению бюджетного учета и формированию бюджетной отчетности федеральных органов исполнительной власти, руководство деятельностью которых осуществляет Правительство Российской Федерации.

Список литературы

1. Конституция Российской Федерации (принята всенародным голосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных Законами РФ о поправках к Конституции РФ от 30.12.2008 N 6-ФКЗ, от 30.12.2008 N 7-ФКЗ, от 05.02.2014 N 2-ФКЗ, от 21.07.2014 N 11-ФКЗ)
2. Бюджетный кодекс Российской Федерации от 31.07.1998 N 145-ФЗ (ред. от 15.04.2019)
3. Указ Президента РФ от 09.03.2004 N 314 (ред. от 12.04.2019) «О системе и структуре федеральных органов исполнительной власти
4. Артюхин Р.Е. «Федеральное казначейство: итоги и задачи» Финансы №3/2014
5. Боканов А. А., Зубков А. Д., Калмыкова Т. Н. Использование искусственного интеллекта для целей финансового контроля в сфере здравохранения // Научно-практическая конференция Стратегические ресурсы развития системы здравоохранения: Сборник научных статей. — Либри Плюс Москва, 2018. — С. 5–12.
6. Бубнова О.А. «Электронныи документооборот и исполнение бюджетов» Финансы №10/2016
7. Доценко Д.В. «Финансовый контроль в казначейской системе» Финансы №10/2017
8. Горбунова О.Н., Грачева Е.Ю. Финансовое право. М.-2017.
9. Жданчиков, П. А. Казначейство. Автоматизированные бизнес- технологии управления финансовыми потоками: учеб. пособие / П. А. Жданчиков ; Гос. ун-т — Высшая школа экономики. — М.: Изд. дом Гос. ун-та — Высшей школы экономики, 2018 — 363 с.
10. Костюченко В.Ф. «История воссоздания и этапы становления казначейской системы в России» Экономическии вестник Ростовского государственного университета Том 3 №4, 2015
11. Леверьева Е. В. Финансовый контроль. Пути повышения эффективности государственного финансового контроля // Молодой ученый. — 2015. — №12. — С. 445-448. — URL https://moluch.ru/archive/92/20280/
12. Финансовое управление и организация государственного финансового контроля в Российской Империи в XIX – начале XX в. http://www.ach.gov.ru/about/history/in-xix-beginning-of-xx-century/financial-management-and-organization-of-the-state-financial-control-in-the-russian-empire-in-the-xi
13. Хоршенина О.Л. «Коллегия Казначейства России: курс на оптимизацию и модернизацию» Бюджет №3/2015

УДК 338.43:658.5(007)

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10519

СОВРЕМЕННЫЕ УСЛОВИЯ РАЗВИТИЯ ЛОГИСТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ И УПРАВЛЕНИЯ ЦЕПЯМИ ПОСТАВОК РЕГИОНАЛЬНОЙ ПРОСТРАНСТВЕННО-ОТРАСЛЕВОЙ СТРУКТУРЫ 

MODERN CONDITIONS FOR THE DEVELOPMENT OF LOGISTICS PROCESSES AND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT IN THE REGIONAL SPATIAL AND INDUSTRIAL STRUCTURE

Статья опубликована в соответствии с Планом научно-инновационной деятельности и научных изданий  ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ на 2020 год, в рамках научно-исследовательской работы на тему: Совершенствование механизма импортозамещения агропродукции в условиях неустойчивой экономики АААА-А16-116021210249-3

Черникова Светлана Александровна, к.э.н., доцент, зав. кафедрой менеджмента. Факультет экономики и информационных технологий, Пермский государственный аграрно-технологический университет имени академика Д.Н. Прянишникова, 614990, Пермь, ул. Петропавловская, 23, E-mail: schernikova2014@yandex.ru 

Chernikova Svetlana Aleksandrovna, CSc, Management Department, Faculty of Economics and Information Technologies, Perm State Agro-Technological University named after Academician D.N. Pryanishnikov. 614990. Perm, st. Petropavlovskaya, 23

Аннотация. В статье рассмотрены результаты исследования современного состояния логистических процессов и управления цепями поставок региональной пространственно-отраслевой структуры позволяет сделать выводы об основных проблемах финансирования логистических процессов и управления цепями поставок.

Выявлены основные направления развития логистических процессов, определена стратегическая цель управления цепями поставок и логистическими процессами.

Summary. The article considers the results of research on the current state of logistics processes and supply chain management in the regional spatial and industrial structure.it allows us to draw conclusions about the main problems of financing logistics processes and supply chain management.

The main directions of development of logistics processes are identified, and the strategic goal of supply chain management and logistics processes is defined. 

Ключевые слова: логистические процессы, управление цепями поставок, региональная пространственно-отраслевая структура, комплексное управление, финансирование, эффективность.

Keywords: logistics processes, supply chain management, regional spatial and industrial structure, integrated management, financing, efficiency.

Исследование современного состояния логистических процессов и управления цепями поставок региональной пространственно-отраслевой структуры позволяет сделать выводы об основных проблемах финансирования логистических процессов и управления цепями поставок.

Восстановление масштабов производства сельскохозяйственной продукции в регионах и стране, усиление интенсификации предприятий аграрной сферы региональной пространственно-отраслевой структуры, заставляют пересматривать отношение к функционированию  и финансированию логистических процессов и управления цепями поставок в региональной пространственно-отраслевой структуре.

Логистика в сельском хозяйстве призвана решать следующие задачи: выбор поставщиков и потребителей; планирование запасов, управление транспортом и организация перевозок, организация складского хозяйства, выполнение заказов, рационализация складских операций на региональных складах, исследования в области логистики, совершенствование логистических систем, организация процесса снабжения и сбыта, установление производственно-хозяйственных и коммерческих связей, управление информационными потоками.

Управление логистическими процессами и цепями поставок сопровождается существенным увеличением количества различных форм коммуникаций, которые усложняют процессы интеграции, координации и кооперации. Возрастают проблемы регионального продвижения продукции сельского хозяйства, товарно-материальных ценностей в рыночном пространстве региональной пространственно-отраслевой структуры.

Эффективное решение возникших проблем видится в комплексном управлении, включающем усовершенствование информационных потоков системы логистики и финансирования логистических процессов и цепей поставок, которое наиболее актуально для крупных субъектов аграрного рынка – агрокомбинатов, агрохолдингов и других инновационно-интегрированных структур.

Сегодня, управление процессом логистических операций и цепей поставок связано с реализацией возможностей по комплексному управлению товарно-материальными потоками между всеми участниками региональной пространственно-отраслевой структуры, а также наличием достаточного количества финансовых ресурсов для организации управления логистическими процессами.

Основной целью комплексного управления является снижения затрат по всей цепи поставок, включающей более одной системы принятия решений, а также рациональное использование финансовых ресурсов предприятий региональной пространственно-отраслевой структуры, следовательно, максимальное получение прибыли.

Использование комплексного управления и экономико-математических моделей позволит оптимизировать цепи поставок по критерию минимума затрат, что будет соответствовать оптимальному использованию финансовых ресурсов [1].

В современных условиях, логистические процессы региональной пространственно-отраслевой структуры рассматривается как система управления цепочками поставок. Сфера логистики не ограничивается функциями внутри предприятия, а в первую очередь является частью пространственно-отраслевой структуры как интегратора.

Логистика как функциональный вид деятельности предприятия заменяет физическое распределение, связанное с поиском новых возможностей повышения эффективности материальных потоков. Основной задачей становится — объединение в единый интегрированный процесс всех стадий: снабжения, производства, транспортировки, хранения и сбыта произведенного продукта, а также связанной с ним информации (рисунок 1).

Процессы снабжения производства входят в сферу управления цепочками поставок [3] и включают в себя значительную долю общих затрат, в зависимости от количества звеньев цепи, участников региональной пространственно-отраслевой структуры. Поэтому, количество звеньев цепи всегда должно быть минимальное.

Интеграция и унификация логистических процессов и цепей поставок, обуславливается необходимостью снижения совокупных издержек, развитием аутсорсинга бизнес-процессов и функций управления, создает предпосылки к сокращению транзакционных и сопутствующих затрат, ведет к росту доходов и прибыли предприятий, а следовательно увеличению капитализации.

Стратегической целью управления цепями поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, является минимизация совокупных затрат участников, что, в свою очередь, должно привести к максимизации прибыли участников цепи по отношению к их активам.

Эффективность цепи поставок региональной пространственно-отраслевой структуры (R_рпос) можно рассматривать как сумму эффективности цепи поставок каждого участника (формула 1), а рассчитать по формуле 2:

где,   D – доход каждого участника, относящийся к вкладу цепочки поставок в продажи     товаров или услуг, млн руб.

С – текущие затраты, расходы понесенные в цепи поставок, млн руб.

А – активы, инвестиции в объекты и оборудование для поддержки процессов цепочки поставок, млн руб.

R₁, R₂,… R_N  – эффективность цепи поставок каждого участника.

1, 2 … N – количество участников региональной пространственно-отраслевой структуры.

Показатель эффективности (R_рпос) учитывает экономический результат  вложений в развитие цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры.

Результатом применения комплексного управления логистическими процессами станет:

• формирование крупных субъектов аграрного рынка – агрокомбинатов, агрохолдингов и других инновационно-интегрированных структур, на основе долго­срочного сотрудничества в цепях поставок;
• устойчивые темпы роста до­ходов и прибыли всех участников цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры;
• минимизация совокупных затрат логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования;
• максимизация экономической эффективности логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования;
• оптимизация соотношения экономической, социальной и интеллектуальной эффективности логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования;
• уменьшение звенности цепей поставок, снижение транспортных, складских и погрузо-разгрузочных расходов.

Основные этапы совершенствования логистического процесса и цепей поставок

Совершенствование существующих логистических процессов и цепей поставок, это затратный и непрерывный процесс, основными этапами которого должны быть:

• определение роли и места предприятия в логистических процессах и цепях поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования. Менеджеры участников цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры должны критически пересмотреть ценовые предложения продукции и услуг своей организации, а также определить необходимые основные компетенции. Разработать конкретные процессы и управленческие решения для поддержки основных компетенций;
• разработка взаимодействия логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования. Менеджеры участников цепи поставок региональной пространственно-отраслевой структуры должны определить: ведущие организации, роль и место своей организации, а также эффективность цепи поставок. Для этого необходимо составить блок-схему с определением критических точек логистических и основных технологических процессов производства продукции и предоставляемых услуг, с целью организации оптимальных взаимосвязей с существующими и потенциальными клиентами, а также принятия обоснованных управленческих решений;
• создание инфраструктуры логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования. В понятие инфраструктуры цепей поставок включаются взаимоотношения с заказчиками товаров и услуг, а также поставщиками каждого участника цепи поставок региональной пространственно-отраслевой структуры. Это требует группировки и ранжирования партнеров на входе и выходе цепи поставок по степени их важности, а также создания дифференцированных отношений с различными группами клиентов. Некоторые отношения требуют интенсивного развития, а другие – применения эффективных и стандартизованных процессов и процедур принятия управленческих решений. Первоначальная классификация партнеров в цепи поставок должна проводиться по следующим признакам: их прибыльность, эффективность, долгосрочность роста, перспективы развития, финансовые возможности;
• повышенной доходности тех участников цепи поставок, кто проводит научно-исследовательские и внедряет инновационные разработки, для покрытия высоких расходов на начальном этапе разработки инновационных продуктов и услуг. В цепях поставок следует поощрять рост качества продукции и поставку ее инновационных видов, установкой специальных цен, на определенный период, обеспечивающих частичное возмещение производителям их повышенных расходов [2];
• развитие интеграционных механизмов логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования, предполагает выявление внутренних и внешних факторов препятствующих сотрудничеству, определение возможностей повышения степени взаимодействия и доверия, а также разработку приоритетных программ на основе принятия рациональных и оптимальных управленческих решений;
• периодический пересмотр и реформирование логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, с учетом объемов финансирования, для повышения их динамичности, оперативности реагирования на изменение внешней среды и таких внутренних факторов развития, как рост ресурсного и инновационного потенциала цепей поставок;
• расширение сотрудничества и повышение координации логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, как основы достижения преимуществ эффективного использования всех имеющихся ресурсов;
• использование современных IT-технологий в логистических процессах и цепях поставок региональной пространственно-отраслевой структуры. Различные программные продукты, стандартные программы и бизнес-приложения в области логистики позволяют оперативно решать вопросы рационального планирования производства и цепей поставок [5].

Вывод

В условиях, когда все участники логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, в результате взаимодействия, имеют высокие финансовые показатели бизнеса, их отношения должны развиваться, тем не менее, достаточно часто этого не происходит. Поэтому, необходим механизм, использование которого в логистических процессах и цепях поставок региональной пространственно-отраслевой структуры, обеспечит преимущества и сохранение стимулов для продолжения сотрудничества.

В основе экономической эффективности логистических процессов и цепей поставок региональной пространственно-отраслевой структуры лежат два базовых принципа – сотрудничество и доверие. Использование этих принципов управления цепями поставок требует учета особенностей распределения доходов в цепях поставок, стратегического планирования, формирования доходов участников цепи и признания общей ответственности за ее эффективное функционирование и развитие.

Список литературы

1. Гордеева С.Е. Логистическое моделирование планирования экономичного размера партии товаров для сети магазинов «Пятерочка» в Самаре / С.Е. Гордеева, А.Ф. Крячков // Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями: межвуз. сб. науч. тр. / редкол.: Н.А. Чечин, С.А. Ерошевский (отв. ред.) и др. — Вып.1, ч.1. — Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2008. – 308 с.
2. Детерминанты развития логистики и управления цепями поставок [Электронный ресурс] / Л.Х. Мухаметзянова // Российское предпринимательство. – 2014 . – №15 . – С. 114-123 . – Режим доступа: https://rucont.ru/efd/530181
3. Современное состояние и тенденции развития логистики и управления цепями поставок в России [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.creativeconomy.ru/articles/7064/
4. Черникова С.А. Инновационно-технологические аспекты совершенствования управления развитием региональной пространственно-отраслевой структуры / Пыткин А.Н., Черникова С.А., Тирон Г.Г. //
   В сборнике: Инновационные технологии управления социально-экономическим развитием регионов России. Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. 2019. С. 113-119.
5. Управление цепочками поставок (SCM) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.hetnet.ru/business/solutions/20/

UDC 004.89: 314.145

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10518

THE IMPACT OF DIGITAL TRANSFORMATION ON THE ECONOMY

The study was supported by the grant from the President of the Russian Federation for state support for research by young Russian scientists – Candidates of Sciences (project MK-698.2019.6)

Plotnikov Andrei Viktorovich, CSc, Management and Marketing Department, Humanitarian Faculty, Perm National Research Polytechnic University. 29 Komsomolsky Av., Perm, Russia, 614990

Kursat Demiryurek, Prof. Dr., Department of Agricultural Economics, Faculty of Agriculture, Ondokuz Mayis University, 55200 Atakum-Samsun, Turkey 

Hiroko Kawamorita, Erasmus+ KA 2 and International Credit Mobility Coordinator, Ondokuz Mayis University, 55200 Atakum-Samsun, Turkey 

Mikhailova Sofya Dmitrievna, Student, Humanitarian Faculty, Perm National Research Polytechnic University. 29 Komsomolsky Av., Perm, Russia, 614990 

Summary. The paper examines modern aspects of the digital transformation of society. The prerequisites of this phenomenon, its influence on the world’s development, and the Russian economy are revealed. The methodological aspects of digital transformation and its impact on the industrial sector, the service sector, including the banking sector, are considered in this study. The necessary development paths for a leading position, creating a domestic integral model of economic transformation through the reorientation of exports, are noted. The need for state support for the digitalization of the economy is highlighted. The problems that arise during the widespread digital transformation for the economic system and society are considered separately.

Keywords: digital transformation, digital economy, Industry 4.0, informational economy.

Introduction

The ubiquitous penetration of digital transformation today is characteristic of all regions of the world. However, each state is at different stages of development of the digital economy. The Russian economy has embarked on universal digitalization with some lag. Therefore, it is significantly inferior to the leaders. The digital transformation of industrial enterprises, the service sector, including the banking sector, makes it possible to increase the efficiency and productivity, is the basis for further changes and improvements in existing business processes. The digital transformation of the Russian economy, among other things, could become a breakthrough in the reorientation of exports. Today, the bulk of Russia’s income comprises the export of mined resources and ferrous metallurgy. It is possible to diversify and increase export revenues through the export of services, the most developing industry of which is digital technologies. As a result of the work, it was concluded that the digital transformation of the world economy in general and the Russian economy, in particular, is the primary source of sustainable and long-term economic growth.

The current development stage of the world community is characterized by the accelerated development and introduction of digital technologies. The widespread penetration of the Internet, mobile devices, the active transition of buyers from the offline to the online environment, is modifying existing business models, contributing to the acceleration of economic growth and the improvement of methods for managing financial flows. Today digitalization is viewed as a strategic task, which should ultimately become a qualitative breakthrough in the development of innovations, public relations, and an impetus for the economy’s real sector.

The digital revolution has covered almost all industries and society fields over the past decade, has been called digital transformation. Digital technologies are transforming the ways of social interaction: in addition to the real world, a virtual one has also arisen, actively competing for the time that a person spends. Cardinal changes are taking place in politics, education, everyday life, and culture. Citizens can use the services of prompt access to various government services that offer solutions to social problems and issues. [1]

Research methods. The work used an empirical research method — comparative analysis. The author compares the development of the Russian digital economy with competitors and identifies the main advantages and disadvantages of the digital transformation of the economy, both in the industrial sector and in the service sector, including the banking sector. In addition to analyzing the current state, development prospects were studied in each direction, which requires special attention, both at the state level and at the regional level. The modeling method used made it possible to visualize the objects under study and their components. For clarity of the ongoing processes, the authors have drawn up several digital transformation schemes for each of the objects of influence: business, government, and society. A diagram of the digital transformation of an industrial enterprise has been drawn up by using the tools of Industry 4.0 and a model for the change of the education system, as the fundamental digital transformation of the state and society.

Research results

The Internet also has a significant impact on the economy on changing approaches to business activities. Almost all industries are subject to digitalization to one degree or another. First of all, the most significant changes are observed in trade, retail, and financial services, but the manufacturing sector actively uses modern technologies to reduce costs and increase productivity. Digitalization contributes to integrating both large and small regional companies into the global economy, intensifies competition in the market, and promotes the emergence and active implementation of innovations and technologies. [2] The benefits of digitalization for the population, business, and the state can be represented in Fig. 1.

The ubiquitous penetration of digital transformation today is characteristic of all regions of the world. However, each of the countries is at different stages of developing the digital economy, which is due to several factors. First, it is the availability of a broadband Internet connection. Internet access is often not cheap in developing countries and does not imply speed when working with online services. The second important factor is the digital skills of the population and the level of use of Internet services. This factor mainly follows from the previous one, because learning to work with digital services, online stores, and the possibilities of media content is possible only with a stable connection. The next parameter is the level of integration of information technology (IT) innovations in the business environment. As noted above, the use of digital technology can improve efficiency. The digitization of business and e-commerce is measured. When determining the development of the digital economy, close attention is paid to the possibilities of digital public services. [3]

The Russian economy has embarked on the path of universal digitalization with some lag, therefore, despite the ongoing work of state and private companies in providing access to the Internet for most of the Russian population, in other parameters, Russia is significantly inferior to the leaders. Thus, the most significant lag is observed in companies’ share with their website (43% of Russian companies versus 77% of companies in the European Union (EU) countries). Also, companies using CRM systems in their activities (10% of Russian companies versus 33% of companies in EU). [4]

Striving to reap the full benefits of digital transformation, many companies face the challenge of digital transformation. To achieve this requires creating a formulated strategy that would connect all the gaps between the objects of transformation, including technological processes, information used, personnel, and various departments. [5]

In this regard, most large companies, including the banking sector, seek to revise their management models to ensure long-term efficient operation of the enterprise. Experts offer various ways of forming these models, the most common of which is the appointment of responsible persons by the company’s management, who would create a specialized tool for enterprise transformation. [6] In the current environment, such a tool is a digital platform of a particular enterprise, developed taking into account all the business features, which would digitize production, sales, and customer service. The platform is intended not only for customers and internal use but also for other interested parties: shareholders, counterparties, partners. [7] It is precisely the increase in the efficiency of interaction of all these parties that is the most important goal of digital platforms’ functioning. Efficiency is achieved through mutually beneficial innovative development, shaping the future’s economy and continuous technological renewal. [8] Digitalization has an impact on all components of the economic order. Thus, the digital transformation in industrial production was called «Industry 4.0» and includes a wide range of trends: robotization of production, «Internet of Things,» cloud computing, big data, cybersecurity, etc. These innovations are revolutionizing established business models. [9] This process is of particular importance in developing countries, whose economies are characterized by a lack of investment in digital technologies, imperfect legal and regulatory framework, and an underdeveloped business environment. It is industrial companies that are the foundation of the Russian economy at the current stage of development. [10] The digital transformation model can be represented as the following diagram (Fig. 2)

A significant effect from the introduction of Industry 4.0 tools can be expected in production operations management. For example, in capital-intensive industries, in the extraction of gas, oil, in heavy metallurgy, new technologies will not entail a radical transformation of the business model. Still, they will only provide unique opportunities to improve the efficiency of the enterprise. [11]

For labor-intensive industries, the potential for digital transformation lies in improving the efficiency of the manufacturing process through the Internet of Things, in-depth analytics of large amounts of data, and maximum automation and robotization. According to experts, the most significant effect can be obtained in the manufacturing industry due to the high labor intensity of the industry and the technological lag of Russia from the leading countries in this segment. Manufacturing industries can benefit from digital transformation at all stages of added value, from the development and launch of new products to the market, synchronizing the supply of raw materials and production, and quality control and service. [12]

Thus, the digital transformation of industrial enterprises makes it possible to increase the efficiency and productivity of labor and is the basis for further changes and improvements in existing business processes. It is important to note that the need to develop the infrastructure of traditional production systems, renew capital assets, create high-tech industries, despite the transition to a new digital reality, remains. The introduction of the elements of «Industry 4.0» today makes it possible to increase the efficiency of industrial enterprises’ existing assets by an average of 20% by reducing the cost of raw materials, improving product quality, and accelerating the technological renewal of production lines. [13]

For the Russian economy to achieve leadership on the digital paradigm path, a holistic transformation model must be formed at the state level. The technologies of specific enterprises, associations, the Eurasian Economic Union (EAEU) countries and the processes occurring between the subjects must work together to satisfy customers and the market. Only this approach will maximize enterprises’ profitability, provide a high level of customer service, and build productive relationships between partners. [14] The digital transformation process has been officially enshrined in the Russian Federation since 2017 when the government approved the state program «Digital Economic of the Russian Federation.» The document sets out the state’s main tasks and interests in the formation of the national digital economy. The central structural unit of digital transformation should be regional economic complexes, the development of Information and communications technology (ICT) in which significantly differ from region to region. [15] Also, many sectors of the economy, such as agriculture, cannot ensure the modernization and digitalization of activities on their own. Integrated formations and a wide range of government support for companies and sectors intending to embark on the path of digital transformation, should play a significant role in achieving these goals. [16]

The digital transformation of the Russian economy, among other things, could become a breakthrough in the reorientation of exports. Today, the bulk of Russia’s income comes from mineral resources and ferrous metallurgy. It is possible to diversify and increase export revenues through the export of services, the most developing industry of which is digital technologies. [17] As noted above, in the Russian realities, the development of advanced technologies is associated with government support, especially for small and medium-sized businesses. Large companies only need growth; for example, the banking sector has sufficient funds for innovative development in the domestic economy. They can become a direct source of digital transformation or a source of funding for this process. [18]

Digital transformation has a significant impact on the improvement of business models in the banking sector: there is a transformation of traditional monetary transactions, Internet banking is actively used. Today, only timely innovative development is an opportunity for the sustainable functioning of commercial banks. The coming decades will see an acceleration in the digital evolution of the sector. Those structures that will most effectively manage these processes will gain an advantage in the competition. [19] The primary task of the digital transformation of banks is to understand better customer needs, based on which a pricing strategy for the population and organizations is formed, developed, considering the characteristics of a particular bank. [20]

Other sectors are also being digitized. According to researchers, the digitalization of the legal system is already underway, based on the use of mathematical methods and other technologies to optimize legal relations. [21] Similar processes apply to logistics systems using artificial intelligence, cognitive computing, blockchain, crowdsourcing, and other modern technologies. [22]

The transition to a digital society, in which the digital economy and education are the basis for development, demand the change from a traditional education system to a digital one. Educational organizations should build a personalized educational process saturated with digital technologies. This approach allows practitioners to move from developing competencies to skills in specific human abilities, for example, the ability to expertise. It is the formation of new educational results in students that will help overcome the lag in skills to solve complex problems in an environment rich in ICT. [23] The macro model of digital transformation in the education system is presented in a block diagram (Fig. 3).

The transition of educational institutions to work according to the new model is characterized by the emergence and constant use of the following components:

• personal virtual profile of the student;
• personal curriculum;
• flexible learning environment
• competence-based approach.

The need for timely inclusion in the technological revolution, the implementation of the necessary structural maneuvers in the economic and social spheres, poses an essential task for the state and society: the transition to a digital paradigm of education. [24]

Domestic companies are facing many challenges throughout the process of digital transformation. Even large corporations and commercial banks possessing the necessary financial capabilities are forced to slow down further development for several reasons:

• the lack of a regulatory framework for the digital economy, the essential institutional environment, and a developed financial market;
• lack of qualified personnel, the need for retraining to improve workers’ professionalism in the ICT field;
• the high cost of ensuring information security and the lack of uniform standards for assessing data storage and processing reliability. [25]

After solving all the listed problems and the final transition to a digital society, a new task will arise for the state and the economy. Scientific and technological progress and the rapid development of modern technologies will resume society’s democratic development, overcoming post-socialist contradictions. [26] We are talking about the transition to a post-capitalist future. Due to the development of modern technologies, automation, robotization, reduction of working hours, citizens will be able to receive an unconditional basic income. Such initiatives and tentative ideas have already been successfully tested in several European countries. In the future, digital transformation will be able to solve the main problem of capitalism: the contradiction between social labor over the production of goods and the capitalist form of appropriation of added value.

Conclusion

Thus, the digital transformation of the world economy in general and the Russian economy, in particular, is already today the primary source of sustainable and long-term economic growth. The potential effect of a successful transformation on Russia’s GDP by 2025 is estimated at 4-9 trillion. Rubles, which is 20-35% of the total GDP growth. In addition to increasing labor productivity and efficiency of production processes, digitalization contributes to improving citizens’ quality of life. The effects of digital transformation will be new social lifts and employment opportunities, an increase in the purchasing power of the population, convenient digital services, comfortable living conditions in cities, and social and economic security.

It is necessary to ensure joint efforts of the state and private companies to achieve the government’s goals for the transition to the digital economy. First of all, it is essential to ensure a sufficient volume of qualified personnel for new professions that will appear as automated production. Acceleration of innovative development requires from the state the same active and flexible regulatory policy. The state should also stimulate the population to more actively join the digital transformation process, ensuring the availability of infrastructure and increasing the digital literacy of citizens.

References

1. Киселева Л.С., Семёнова А.А. Цифровая трансформация общества: тенденции и перспективы // Проблемы деятельности ученого и научных коллективов. – 2018. – №4 (34). – С. 157-169.
2. Стародубцева Е.Б., Маркова О.М. Цифровая трансформация мировой экономики // Вестник АГТУ. Серия: Экономика. – – №2. – С. 7-15.
3. Кошевенко С.В. Цифровая трансформация мировой экономики // Экономический журнал. – 2018. – №3 (51). – С. 77-91.
4. Семернина С.А., Сомина И.В. Цифровая трансформация бизнеса: зарубежный опыт // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. – 2018. – №2. – С. 25-31
5. Стеблюк И. Ю. Бизнес-процессы в условиях цифровой трансформации // Экономика и бизнес: теория и практика. – 2019. – №3-2. – С. 113-116. doi:10.24411/2411-0450-2019-10449
6. Полянин А.В., Головина Т.А., Вертакова Ю.В. Цифровая трансформация деятельности предпринимательских структур // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. – 2018. – №4. – С. 636-645.
7. Жилина И.Ю. Цифровая экономика и трансформация предприятий // Социальные и гуманитарные науки: Отечественная и зарубежная литература. Серия. 2, Экономика: Реферативный журнал. – 2018. – №4. – С. 147-152.
8. Кудбиев Шерзод Методологические аспекты цифровой трансформации // International scientific review. – 2020. – №LXVII. – С. 29-36.
9. Алтухова Н.Ф. Условия реализации цифровой трансформации в организации // Экономика. Налоги. Право. – 2018. – №2. – С. 70-74.
10. Авдеева Е. С., Еризко В. В. Цифровая трансформация в экономике // Россия: тенденции и перспективы развития. – 2018. – №13-1. – С. 232-238.
11. Петров Д.С. Стадии цифровой трансформации предприятия // International Scientific Review. – 2020. – – №LXVI. – С. 39-40.
12. Позмогов А. И. Цифровая трансформация промышленного комплекса России // Вопросы управления. – 2019. – №3 (39). – С. 149-154.
13. Куприяновский В.П., Синягов С.А., Намиот Д.Е., Уткин Н.А., Николаев Д.Е., Добрынин А.П. Трансформация промышленности в цифровой экономике — проектирование и производство // International Journal of Open Information Technologies. – 2017. – №1. – С. 50-70
14. Куприяновский В.П., Добрынин А.П., Синягов С.А., Намиот Д.Е. Целостная модель трансформации в цифровой экономике — как стать цифровыми лидерами // International Journal of Open Information Technologies. – 2017. – №1. – С. 26-33.
15. Тимиргалеева Р.Р., Гришин И.Ю. Цифровая трансформация регионального хозяйственного комплекс // Концепт. – 2018. – №12. – С. 21. doi:10.24411/2304-120X-2018-14064
16. Пукач А.М. Цифровая трансформация в молочнопродуктовом подкомплексе АПК // Вестник ОрелГАУ. – 2019. – №4 (79). – С. 153-157.
17. Копылов Д.А. Цифровая трансформация России: переориентация экспорта // ЭТАП. – 2019. – №3. – С. 108-118. doi:10.24411/2071-6435-2019-00029
18. Панфилова Е.Е. Цифровая трансформация бизнеса: тренды и модели // Московский экономический журнал. – 2019. – №11. – С. 312-319. doi:10.24411/2413-046X-2019-10127
19. Алексеева Д.А. Цифровая трансформация банковской системы // Известия СПбГЭУ. – 2019. – №5-1 (119). – С. 159-162.
20. Кощеев В.А., Цветков Ю.А. Цифровая трансформация банковского сектора // Теория и практика сервиса: экономика, социальная сфера, технологии. – 2018. – №4 (38). – С. 40-44.
21. Карцхия А.А. Цифровая трансформация права // Мониторинг правоприменения. – 2019. – №1 (30). – С. 25-29.
22. Рахматуллина В.Р., Горшенин В.Ф. Цифровая трансформация закупочной логистики // Общество, экономика, управление. – 2018. – №4. – С. 40-45.
23. Уваров А.Ю. Модель цифровой школы и цифровая трансформация образования // Исследователь/Researcher. – 2019. – №1-2 (25-26). – С. 22-37.
24. Гарифуллин Б.М., Зябриков В.В. Цифровая трансформация бизнеса: модели и алгоритмы // Креативная экономика. – 2018. – №9. – С. 1345-1358.
25. Савельева Л.А. Проблемы цифровой трансформации корпораций // Интерэкспо Гео-Сибирь. – 2019. – №5. – С. 189-193.
26. Тедеев А.А. Право, цифровая трансформация, цифровой посткапитализм (постановка проблемы) // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. – 2019. – №12 (64). – С. 67-73.

УДК 330 

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10517

Исследование клиентской лояльности в ресторанном бизнесе

Research of customer loyalty in the restaurant business

Косарев Станислав Аркадьевич, директор центра Информационных технологий, Университет Синергия

Родичев Максим Валерьевич, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Кафедры «Менеджмент»

Мебус Анатолий Владимирович, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Кафедры «Менеджмент»

Согомонян Размик Меликович, МГТУ им. Н.Э. Баумана, Кафедры «Экономика и организация производства»

Атоев Владимир Владимирович, МГТУ им. Н.Э. Баумана, кафедра «Промышленная логистика»

Kosarev S.A.

Mebus M.V.

Rodichev A.V.

Sagomonyan R.M.

Atoev V.V.

Аннотация. В статье исследуются основные факторы потребительской лояльности в сфере ресторанного бизнеса. Сформулированы гипотезы, касающиеся потребительского восприятия, уровня значимости гедонистических и утилитарных факторов для повторного посещения ресторана. Проверка гипотез осуществлена с помощью эконометрики и математической статистики. Выделены основные факторы оказывающие влияние на формирование потребительской лояльности, а как следствие формирование конкурентного преимущества на перенасыщенном рынке в условиях финансового кризиса, что позволяет вести экономически эффективную деятельность предприятиям сферы питания и правильно расставлять приоритеты при ведении своей деятельности.

Summary. The article examines the main factors of consumer loyalty in the restaurant business. Hypotheses were formulated regarding consumer perception, the level of significance of hedonistic and utilitarian factors for a repeat visit to a restaurant. Hypothesis testing was carried out using econometrics and mathematical statistics. The main factors influencing the formation of consumer loyalty, and, as a consequence, the formation of a competitive advantage in the oversaturated market in the conditions of the financial crisis, are highlighted, which makes it possible for enterprises in the catering sector to conduct cost-effective activities and correctly prioritize their business.

Ключевые слова: потребительская лояльность, гедонистические факторы, эконометрика, ресторанный бизнес.         

Keywords: consumer loyalty, hedonistic factors, econometrics, restaurant business.

На сегодняшний день в условиях пандемии COVID-19, тяжелой финансовой ситуации в стране и мире, высокой конкуренции на всех рынках и во всех отраслях отрасль питания становится одной из наиболее уязвимых и требует верных стратегических шагов и анализа собственных клиентов. Дело в том, что именно от кафе и ресторанов наиболее безболезненно может отказаться большинство потребителей, ведь всегда дешевле приготовить еду дома [1-2]. Перед отраслью стоит сложная задача – выявить факторы потребительской лояльности, чтобы клиенты вновь и вновь возвращались в стены ресторана. Для этого было проведено анкетирование и обработана информация, полученная от 188 посетителей ресторана «Забой» [3].

Были сформулированы следующие гипотезы, требующие проверки:

1) Существуют различия у посетителей разных возрастных групп в оценке важности эмоционального фактора повторного посещения ресторана;
2) Существуют гендерные различия в оценке важности эмоционального фактора клиентской лояльности потребителей;
3) Гедонистических выгоды оказывают положительное влияние на уровень лояльности клиента ресторана;
4) Для клиентов тематических ресторанов гедонистические выгоды являются более значимыми факторами повторного посещения, чем утилитарные.

Первостепенной задачей, при анализе собранных полевых исследований является выявление ключевых ассоциаций у посетителей ресторана «Забой». Для подавляющего большинства – почти 50 процентов респондентов наиболее важным фактором при визите в ресторан является тематика и тематическое оформление ресторана. Сама кухня (меню ресторана), были выбраны чуть меньше чем четвертью респондентов. Стоит сделать важное замечание, что традиционные совокупные ассоциации «кухня (меню)+ тематическое оформление ресторана» характерны только для 7 процентов опрошенных. Ассоциации типа «расположение ресторана + тематика» возникают только у 5 процентов (см. Таблица 1) [4].

Анализ формализованных показателей (см. Таблица 2), не представляет особого интереса, но требует пояснений. Если анализировать их «напрямую», то необходимо сделать следующее замечание: выбор значения медианы или среднего зависит от того, какое распределение получено в ходе обработки данных. Только в случае нормального распределения для анализа можно взять среднее (оно будет совпадать с медианой), в любом другом необходимо использование медианы, она будет более объективно давать оценку о значении того или иного показателя, нежели среднее.

Большое количество рациональных причин обусловлено их «близостью». Условно «отсутствие желания готовить», «ненавижу готовить» и «когда дома нету еды» — взаимосвязанные и зачастую друг друга дополняющие причины. Условно их можно объединить в одну причину. Важнее рассмотреть выборку клиентов, чтобы проанализировать причины посещения ресторана.

После оценки медианы по уровню удовлетворенности каждой группы посетителей, можно сделать выводы, что в не зависимости от того, по каким причинам пришел потребитель в ресторан (рационалист-гедонист), его уровень лояльности ожидаем как «скорее согласен» (вопрос о лояльности про повторное посещение). Тоже самое можно и сказать и о «удовлетворенности» от посещения ресторана – она равна 5 баллам. Таким образом, уровень удовлетворённости даже у рационалистов аналогично высок. Посещают ресторан гедонисты чаще, чем рационалисты по вполне объяснимым и логичным причинам.

Таким образом, результатом моделирования стало выявление видов эмоции и параметров, характерных для всех трех видов лояльности – повторного визита, рекомендации и публикации отзыва в интернете, причем для клиентской лояльности типа «повторный визит» и «рекомендации» характеры одни и те же эмоции («удовлетворенность» и «восторженность»), а для «отзыва в интернете» — совершенно другие («развлечение» или ожидание, удивление, гендерный признак и уровень дохода). В результате чего можно сделать следующие выводы:

1) гипотеза о различии у посетителей разных возрастных групп в оценке важности эмоционального фактора для повторного посещения ресторана не подтвердилась.

2) гипотеза о наличии гендерных различий в оценке важности эмоционального фактора клиентской лояльности потребителей подтвердилась частично; Только «отзывы в интернете», как один из элементов клиентской лояльности, зависят от гендерного признака.

3) гипотеза, предполагающая, что гедонистические выгоды оказывают положительное влияние на уровень лояльности клиента ресторана подтвердилась.

4) гипотеза о том, что для клиентов тематических ресторанов гедонистические выгоды являются более значимыми факторами повторного посещения, чем утилитарные подтвердилась, более того, утилитарные факторы являются незначительными для повторного визита в ресторан.

Литература

1. Анализ рынка услуг ресторанов и кафе в России в 2019 году // http://businesstat.ru/
2. Хусенова C.Х. Ресторанный бизнес в России // Экономика и бизнес: теория и практика.   №8.  С. 132-134.
3. Ахмедов Н. А., Карпушенко П. Б. Маркетинг ресторанных услуг // Маркетинг в России и за рубежом. 2007. № 3. С. 16-24.
4. Мордовченков Н.В., Сидякова В.А. Определение качества услуг по средствам маркетинговых исследований ресторанов // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2015. №6. С. 101-115.
5. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 4-е, доп. и перераб. Учебник для вузов. Гриф УМО. — Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. — 572 с
6. Прикладная статистика. Учебник для вузов. — М.: Экзамен, 2006. — 672 с
7. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений : учебник. Гриф УМО. — М. : КноРус, 2011. — 568 с.

УДК
33

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10512

РОЛЬ
ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО КАПИТАЛА В УСЛОВИЯХ
РАЗВИТИЯ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ РЕГИОНА

THE ROLE OF HUMAN CAPITAL IN THE DEVELOPMENT OF THE REGION’S DIGITAL ECONOMY

Чугреев Александр Сергеевич, аспирант кафедры экономики, отделения социально-экономических наук, Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ» (НИЯУ МИФИ) Обнинский институт атомной энергетики (ИАТЭ)

Chugreev Alexander S., Post-graduate student of the Department of Economics, Department of social and economic Sciences, Obninsk institute for nuclear power engineering (OINPE)

Аннотация. Актуальность исследования заключается в том, что цифровизация экономики является одним из определяющих факторов ее развития. Степень развития экономики региона зависит от уровня развития человеческого капитала. Уровень информатизации регионов России существенно отличается друг от друга. Одним из показателей развития информатизации экономики во взаимосвязи с человеческим капиталом являются показатели цифровизации знаний и навыков использования информационно-коммуникационных технологий. Показатель информатизации региона определяется рейтингом по соответствующим индексам. Индекс готовности российских регионов к информационному обществу определяется показателями факторов электронного развития, среди которых учитывается человеческий капитал, как составляющая экономической среды и ИКТ-инфраструктуры. Помимо этого учитываются показатели использования ИКТ в образовании, бизнесе, здравоохранении, культуре, государственном и муниципальном управлении, а также использовании ИКТ в домохозяйствах и населением. Информатизация общества и активное внедрение принципов электронного правительства – один из ключевых приоритетов развития российских регионов, активно поддерживаемый федеральным центром. Информатизация сектора государственных услуг, образования, медицины и других социально-экономических сфер – колоссальный проект, требующий огромных инвестиций, но при этом способный качественно повысить конкурентоспособность региона и уровень жизни населения. Цель статьи проанализировать взаимосвязь уровня информатизации и экономического развития регионов России, определить влияние человеческого капитала на процесс информатизации. Методы исследования: сравнительный и статистический анализ данных рейтинга цифровизации регионов. Результаты исследования: в статье проанализирован уровень информатизации регионов России, выделены регионы-лидеры, определено влияние показателей ИКТ бюджетов, уровень цифровой грамотности регионов. Определены дальнейшие перспективы развития цифровизации регионов России.

Summary. The relevance of the research is that the digitalization of the economy is one of the determining factors of its development. The degree of development of the region’s economy depends on the level of human capital development. The level of informatization of Russian regions differs significantly from each other. One of the indicators of the development of informatization of the economy in relation to human capital is the indicators of digitalization of knowledge and skills in the use of information and communication technologies. The region’s informatization index is determined by a rating based on the corresponding indexes. The readiness index of Russian regions for the information society is determined by indicators of e-development factors, including human capital as a component of the economic environment and ICT infrastructure. In addition, indicators of the use of ICT in education, business, health, culture, state and municipal administration, as well as the use of ICT in households and the population are taken into account. informatization of society and active implementation of e-government principles is one of the key priorities for the development of Russian regions, which is actively supported by the Federal center. informatization of public services, education, medicine and other socio-economic spheres – a huge project that requires huge investment, but it is able to improve the region’s competitiveness and standard of living of the population. The purpose of the article is to analyze the relationship between the level of informatization and the economic development of Russian regions, to determine the impact of human capital on the process of informatization. Research methods: comparative and statistical analysis of regional digitalization rating data. Research results: the article analyzes the level of informatization of Russian regions, identifies the leading regions, and determines the impact of ICT budget indicators, the level of digital literacy in the regions. Further prospects for the development of digitalization of Russian regions have been identified.

Ключевые слова: человеческий капитал; цифровизация; ИКТ-бюджет; регион; рейтинг, цифровая экономика.

Keywords: human capital; digitalization; ICT budget; region; rating, digital economy.

Введение

При переходе к инновационной системе управления, стремительном внедрении информационных технологий в условиях цифровизации экономики одним из определяющих факторов ее развития является человеческий капитал. В экономически развитых странах мира на долю человеческого капитала как фактора инновационного развития общества приходится от 60 до 80% благосостояния страны. Этот показатель в России определяется в среднем на уровне 45%. Из этого следует, что необходимы меры по совершенствованию системы управления и повышению рационального использования человеческого капитала. Повышению уровня информатизации в РФ в последние годы уделяется повышенное внимание. В стране действуют ФЦП «Цифровая экономика» на период 2017-2024 годы. Правительство поручило трем министерствам Минэкономразвития России, Минфину России, Минкомсвязи России при содействии государственной корпорации «Банк развития и внешнеэкономической деятельности (Внешэкономбанк)» создать механизмы финансирования высокотехнологичных и инновационных проектов, реализация, которых будет осуществляться в рамках программы «Цифровая экономика Российской Федерации» [1].

Правительство РФ в результате реализации программы планирует к 2024 году создать высокотехнологичные, конкурентоспособные предприятия, способные использовать самые современные цифровые технологии. Эти предприятия в своих технологических процессах всесторонне будут использовать новые цифровые технологии. Такие как нейротехнологии, квантовые технологии, промышленный интернет робототехнику, виртуальные и дополненные реальности и др. Разработчики программы надеются не позднее 2024года создать в стране не менее 500 малых и средних предприятий работающих «в сфере создания цифровых технологий». Вузам рекомендовано увеличить план приема и подготовки специалистов в сфере IT технологий. Планируется, что к 2024 году Вузы будут выпускать не менее 120 тыс. специалистов в год. Помимо этого, программой предусмотрено развитие научно исследовательской деятельности. В период с 2020 по 2022 студентами, аспирантами, учеными должно быть реализовано не менее 30 исследовательских проектов в области цифровой экономики. На разработку проектов выделено не менее 100 млн. руб. из федерального бюджета. Для реализации программы планируется создать также некоммерческую организацию. В её состав войдут «Яндекс», Mail.Ru Group, Rambler & Co, «Ростех», «Росатом», Сбербанк, «Ростелеком», фонд «Сколково» и Агентство стратегических инициатив. НКО будет формировать запросы от бизнеса, проводить мониторинг программы «Цифровая экономика», оценивать эффективность реализации программы, а также станет совещательным органом управления, определяющим стратегические и технические вопросы [2].

Одним из показателей степени развития информатизации экономики во взаимосвязи с человеческим капиталом являются показатели цифровизации знаний и навыков использования информационно-коммуникационных технологий. Индекс готовности российских регионов к информационному обществу определяется показателями факторов электронного развития, среди которых учитывается человеческий капитал, как составляющая экономической среды и ИКТ-инфраструктуры. Помимо этого, учитываются показатели использования ИКТ в образовании, бизнесе, здравоохранении, культуре, государственном и муниципальном управлении, а также использовании ИКТ в домохозяйствах и населением [3].

Информатизация
регионов РФ

Степень информатизации региона является одним показателей его экономического развития. Показатель информатизации региона складывается из многих индексов. Помимо этого уровень информатизации будет зависеть от затрат региона на развитие цифровых технологий.

Ежегодно правительство РФ увеличивает финансирование сферы цифровых технологий. По данным Росстата в 2019 году сумма вложений на ИКТ российских регионов составила 161,4 млрд. Это на 35% больше, чем в прошлом году Аналитики столь стремительный рост объясняют созданием и внедрением в практику Единой государственной информационной системы здравоохранения (ЕГИСЗ). В конце декабря 2018 года на заседании президиума Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам был утвержден паспорт национального проекта «Здравоохранение», Значительная часть средств в ходе реализации проекта будет потрачена на разработку единого цифрового контура здравоохранения на основе ЕГИСЗ. Согласно данным представленным в паспорте проекта суммарный бюджет регионов России для его реализации превысит 88 млрд. руб. Большую часть средств планируют выделить в 2020 г. – 43,2 млрд., в 2019 г. было выделено 12,8 млрд., а в 2021 г. 12,2 млрд.

Основная часть средств, составляющая 72,8% от суммы всех региональных ИТ-расходов приходится на долю регионов занимающих первые десять позиций. Состав тройки лидеров по данным рейтинга «CNews: ИКТ в регионах» остается неизменным на протяжении нескольких лет. Со значительным отрывом лидером является Москва (74,3 млрд.). Далее следует Санкт-Петербург (14,9 млрд.) и замыкает тройку лидеров Московская область (9,1 млрд.). Однако некоторые регионы, причем не центральные значительно поднялись в рейтинге. Это Свердловская и Тюменская области, а так же Ямало-Ненецкий автономный округ. Внутри топ-10 можно отметить стремительный прогресс Пермского края, перешедшего с 10 на 4 место. В таблице 1 представлен топ 10 регионов России по размеру ИКТ-бюджетов [4].

Приведенные в таблице данные наглядно демонстрируют значительную разницу в ИКТ-бюджетов регионов РФ, Самые маленькие ИКТ-бюджеты у Костромской (79,2 млн.), Еврейской автономной (108,9 млн.) и Тверской областей (121,3 млн.). Таким образом, бюджет лидера рейтинга – Москвы – превышает бюджет расположенной на 85 месте Костромской области в 938 раз.

На протяжении трех последних лет Ненецкий автономный округ занимает первое место по показателю региональных ИТ-расходов на душу населения. В 2018 г. ИК затраты на каждого проживающего в Ненецком автономном округе составили 9332 рублей, а в 2019 г. планируется потратить 14380 рублей. Второе место занимает Чукотский автономный округ ИКТ-бюджет равен 6246 рублей на каждого проживающего. Следует отметить, что к началу 2020 года. в этих регионах должен появиться высокоскоростной магистральный интернет. Замыкает тройку лидеров Москва с показателем 5592 рублей [4].

На последнем месте по уровню ИТ-расходов на душу населения в 2019 г. находится Омская область 82,5, занимающая 77 место в общем рейтинге. Менее 100 ИТ-бюджета приходится также на каждого жителя Тверской области (83 место в общем рейтинге) [4].

Цифровая грамотность населения

Рассматривая вопросы информатизации, следует обратить внимание на цифровую грамотность населения. Использование ИКТ населением зависит от экономических показателей региона. Коэффициент корреляции доходов составляет 0,76, показатель уровня развития человеческого капитала определяется меньшим значением коэффициента корреляции и составляет (0,47). Этот факт можно объяснить низкими уровнем доходов населения во многих регионах РФ. Недостаток средств становится препятствием для приобретения домохозяйствами современных информационно-коммуникационных товаров и соответственно услуг цифровизации. В феврале 2019 года в рамках Cyber Security Forum в Москве, в МИА «Россия Сегодня» состоялась презентация результатов ежегодного всероссийского исследования РОЦИТ «Индекс цифровой грамотности граждан РФ за 2018» [4].

В 2018 году РОЦИТ в партнерстве с исследовательской группой ЦИРКОН провел очередное ежегодное всероссийское исследование «Индекс цифровой грамотности граждан РФ». Подобное мероприятие проводится уже в четвертый раз. По результатам исследования определяется среднее значение Индекса. Показатель индекса за 2018 год составил 4,52 пункта, что на 14,7% меньше в сравнении с прошлым годом (5,99 пт.) и на 2,7% меньше, чем в начале измерений в 2015 году (4,79 пт.) [4].

Столь значительное падение среднего значения индекса можно объяснить целым рядом причин. Среди которых в первую очередь можно назвать увеличение диспропорций между уровнем цифровых компетенций, цифрового потребления и цифровой безопасности россиян. Данные исследований, проводимых в 2015 и 2016 году показывают, что цифровая грамотность населения была наиболее слабой стороной. Показатели индекса в 2017 и 2018 годах свидетельствуют о значительном росте цифровых компетенций населения, где эксперты ставят их на первое место по значению. При этом, по сравнению с прошлыми годами в знаниях и навыках россиян значительно увеличился разрыв между цифровыми компетенциями и цифровой безопасностью.

Основными показателями развития цифровой грамотности в 2018 году названы развитие инфраструктуры и вовлеченности россиян в информационные процессы. При этом отмечается рост и расширение спектра цифровых компетенции.

С каждым годом растет уровень цифровой грамотности населения. Наглядный пример данные предоставленные Mediascope. Так в первом полугодии 2015 года среднемесячная мобильным интернетом, составляла 51,6%. В 2018 году этот показатель достиг уже 67,6%. Следует отметить, что доля граждан, использующих мобильный интернет. С каждым годом увеличивается по сравнению с теми, кто использует интернет на стационарных цифровых устройствах.

Данные за 2018 год показывают, что увеличивается число россиян, которые активно используют финансовые онлайн-сервисы. Растет число жителей зарегистрированных на портале госсуслуг.

Развитие цифровых технологий, дальнейшее совершенствование средств коммуникации, побуждает пользователей к постоянному процессу освоения информационных технологий, разбираться в принципах действия новых моделей телефонов и компьютерной техники. Не обладая необходимыми информационными компетенциями невозможно осуществлять платежи, передавать данные и совершать ряд других операций. Формирование цифровой грамотности способствует развитию критического мышления. Действия в онлайн-среде становятся более осознанными, целенаправленными и широкомасштабными. Становятся актуальными вопросы информационной безопасности. Многие пользователи начинают понимать разницу между лицензионными и пиратскими программами. Возникают вопросы безопасности онлайн-платежи, Соответственно все большую значимость приобретает уровень цифровой безопасности. Следует отметить, что значительная часть населения оценивает его как невысокий.

Исследование, проведенное в 2018 году показывает значительное различие уровня развития цифровой грамотности регионов и федеральных округов [4].

Наиболее стабильные показатели развития цифровой грамотности населения среди федеральных округов можно наблюдать в Северо-Западном, Уральском и Приволжском ФО. За 4 года измерений они сохранили свои позиции в общем рейтинге. Стабильность определяется за счет устойчивого и равномерного развития всех показателей цифровой грамотности. При этом, темпы развития в этих округах отличаются достаточно значительно.

Наибольший рост продемонстрировали 2 федеральных округа: Дальневосточный и Сибирский. В частности, Дальневосточный ФО поднялся с третьего места на второе. Также руководство ДФО уделяет значительное внимание в области цифровой безопасности. Растет в ДФО уровень цифрового потребления, поэтому перемещение с 3-го места на 2-е вполне закономерно. Однако опередить Центральный ФО ему удалось, прежде всего, за счет значительного развития цифровых компетенций (скачок с 7-го места на 2-е). Потенциал этого региона был отмечен еще в первой волне измерений. Также стоит отметить положительную динамику Сибирского ФО, который за 4 года исследований переместился с 7-го места на 5-е за счет нивелирования диспропорций между субиндексами цифровых компетенций, цифровой безопасности и цифрового потребления [4].

Индекс
цифровая Россия

Для того чтобы реально оценить уровень информатизации регионов и страны, необходимы числовые критерии оценки. Специалисты Центра финансовых инноваций и безналичной экономики Московской школы управления СКОЛКОВО, используя разработанные критерии по оценке уровня цифровизации и специфике Российской экономики, создали авторскую методологию определения индекса информатизации. Данная методология учитывает количественные показатели и экспертную оценку, основанную на анализе метаданных, отражающих процессы цифровизации регионов. Предложенный разработчиками СКОЛКОВО Индекс «Цифровая Россия» отражает продвижение и успешность реализации инициатив, связанных с цифровизацией на региональном уровне. Значение индекса определяется баллами. Например, предложенная инициатива должна иметь не только теоретическое обоснование, но и нести конкретные действия. Наглядный пример создание цифровой инфраструктуры городов. Одним из условий высокой оценки инициатив является их согласованность и отсутствие противоречий с государственной стратегией развития информатизации региона. Показатели индекса учитывают также социально-экономические и бизнес эффекты. При он высоких значениях этих показателей регион получает 100 баллов (максимальное значение). Процесс определения значения Индекса основан на событиях, отражающих уровень цифровизации регионов, с использованием данных из открытых источников [5].

Процесс цифровизации оценивается не только с точки зрения достижения целей, но и с точки зрения его публичности. Индекс «Цифровая Россия» оценивает этот процесс на основе публичных упоминаний в открытых источниках, с учетом достоверности, цитируемости и тональности событий.

Каждое событие отнесено в один из семи ключевых субиндексов:

1. нормативное
   регулирование и административные
   показатели;
2. кадры
   и учебные программы;
3. исследовательские
   компетенции и технологические заделы;
4. информационная
   инфраструктура;
5. информационная
   безопасность;
6. экономические
   показатели;
7. социальные
   эффекты
   [5].

Результаты индекса являются показателем состояния и динамики развития цифровизации в субъектах РФ. Полученные данные отображают развитие цифровой экономики или продуктов, связанных с ней. Показатели индекса особо важны для государственных и муниципальных органов власти. В частности, государственные органы могут использовать результаты для выявления лидирующих и отстающих регионов. Благодаря этому можно будет разработать грамотную поможет стратегию развития цифровой экономики в стране. Не менее важными показатели индекса являются для бизнеса, а именно для определения собственных маркетинговых и продуктовых стратегий в области цифровой экономики и развития ГЧП проектов в субъектах РФ [5].

Заключение

Цифровизация общества и активное внедрение принципов электронного правительства – один из ключевых приоритетов развития российских регионов, активно поддерживаемый федеральным центром. Цифровизация сектора государственных услуг, образования, медицины и других социально-экономических сфер – колоссальный проект, требующий огромных инвестиций, но при этом способный качественно повысить конкурентоспособность региона и уровень жизни населения. Государственная программа «Информационное общество» предполагает ряд мероприятий, финансируемых за счет федерального бюджета. Однако реализация курса цифровизации общества требует и определенного уровня развития региона.

Таким образом, результаты проведенного исследования свидетельствуют о существенной неравномерности уровня развития ИКТ в отдельных российских регионах. В известной степени ситуация в России на уровне национальной экономики повторяет ситуацию в мире.

Библиография

1. ФЦП Цифровая
   экономика. Распоряжение Правительства
   РФ от 28 июля 2017 г. № 1632р. 
   [Электронный ресурс] URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf.
   (дата обращения 08.05.2020г)
2. Правительство
   поручило ВЭБу финансирование проектов
   «Цифровой экономики». [Электронный ресурс] URL:  https://www.rbc.ru/economics/24/08/2017/599e62ac9a7947f377bfb1ea.
   (дата обращения 08.05.2020г)
3. CNews
   выпустил рейтинг регионов по тратам
   на ИКТ. [Электронный ресурс] URL: https://clck.ru/PYWs5.
   (дата обращения 08.05.2020г)
4. Цифровая
   грамотность россиян. Цифры и тренды.
   [Электронный ресурс] URL: http://www.zircon.ru/upload/iblock/a63/Index_cifrivii_gramotnosti_2019_rocit.pdf.
   (дата обращения 08.05.2020г)
5. Индекс
   Цифровая Россия. [Электронный ресурс] URL:
   https://finance.skolkovo.ru/downloads/documents/FinChair/Research_Reports/SKOLKOVO_Digital_Russia_Report_Full_2019-04_ru.pdf.
   (дата обращения 08.05.2020г)

УДК 331.101.3

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10511

ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМЫ МОТИВАЦИИ СОТРУДНИКОВ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА РОСИИИ

RESEARCH OF EMPLOYEE MOTIVATION SYSTEM AT THE ENTERPRISES OF THE RUSSIAN DEFENSE INDUSTRY COMPLEX

Горбачёв Антон Сергеевич, старший преподаватель, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г.Москва

Иванова Арина Александровна, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г.Москва

Моисеенко Анна Михайловна, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г.Москва

Колов Андрей Викторович, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», г.Москва

Ишкова Карина Сергеевна, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Воронежский государственный университет инженерных технологий»

Gorbachev A.S., gorbachev@bmstu.ru

Ivanova A.A., arina.iv.gur@mail.ru

Moiseenko A.M., annetmoiseenko@yandex.ru

Kolov A.V., andkolov@yahoo.com

Ishkova K.S., kari.ish@yandex.ru

Аннотация. В статье исследуется важная проблема оценки уровня мотивации персонала на предприятиях оборонно-промышленного комплекса России, представлены модель оценки уровня мотивации сотрудников и инструменты для изучения системы мотивации сотрудников на предприятии.

Проведен анализ полученных в ходе исследования результатов и предложен комплекс мер по повышению системы мотивации сотрудников на предприятии.

Summary. The article presents the important problem of assessing the level of personnel motivation at enterprises of the military-industrial complex of Russia, presents a model for assessing the level of employee motivation and tools for researching the employee motivation system at an enterprise.

The analysis of the results obtained in the course of the research is carried out and a set of measures is proposed to improve the system of employee motivation at the enterprise.

Ключевые слова: Мотивация, методы мотивации, типы личности, стимулирование, оборонно-промышленный комплекс.

Keywords: Motivation, methods of motivation, personality types, incentives, defense industry complex.

Актуальность данной темы заключается в том, что используемый российскими предприятиями набор методов мотивации может быть достаточно ограничен. Низкий уровень трудовой мотивации из-за незаинтересованности его работников в эффективном и хорошо оплаченном труде на предприятиях оборонно-промышленного комплекса может сильно повлиять на безопасность и обороноспособность страны.

Предприятия оборонно-промышленного комплекса испытывают острую потребность в эффективном инструментарии исследования трудовой мотивации для проведения адекватных изменений, направленных на ее совершенствование с целью повышения трудовой мотивации персонала.

В исследовании выделены тенденции развития трудовой мотивации, разработана методика исследования трудовой мотивации для определения основных направлений ее развития с учетом специфики предприятий оборонно-промышленного комплекса.

На предприятиях оборонно-промышленного комплекса работают люди разных возрастных групп, среди опрошенных были выделены 3 группы: 25-35 лет, 35-50 лет и 50+ лет. Данная методика учитывает не только возрастные группы, но и приоритеты потребности, типы личности и оценку мотивированности сотрудников в разных подразделениях. После проведения опроса были выделены группы научных работников и производственных рабочих.

С целью выработки рекомендаций по совершенствованию трудовой мотивации на предприятии оборонно-промышленного комплекса, был составлен анонимный опрос, включающий в себя 2 методики:

1. Пирамида потребностей А. Маслоу. [1]
2. Методика определения мотивационных профилей Ю.К. Балашова и А.Г. Коваля.

Исходя из ответов респондентов, можно увидеть к какой группе и типу они относятся. [3]

Для оценки мотивации сотрудников была разработана модель уровня мотивированности, по которой сотрудникам предлагалось оценить себя по шкале от 1 до 5, где 1 – совсем не мотивирован, а 5 – очень хорошо мотивирован, остальные значения шкал представлены в таблице 1.

Для анализа эффективности применения мотивации сотрудников ОПК будем использовать следующую схему. Под качественным достижением результата будем понимать достижение результата в заданный промежуток времени без превышения расходов и не хуже требуемого качества. [2]

Для достижения результата труда сотрудника необходим ряд составляющих:

• Усилие (мотивация сотрудника)
• Компетентность сотрудника
• Работоспособность оборудования

Обеспечение рабочего места всем необходимым: комплектующими, расходными материалами и т.д.

Под эффективностью мотивации будем понимать отношение эффекта мотивации к затратам на мотивацию: Эффективность мотивации = (Эффект мотивации) / (Затраты на мотивацию).

Под эффектом мотивации будем понимать достижение результата при условии отсутствия проблем с другими тремя составляющими необходимыми для достижения результата (усилие, компетентность сотрудника, работоспособность оборудования, обеспечение рабочего места всем необходимым).

В качестве меры измерения результата отдельного сотрудника можно предложить ряд показателей, как в денежной, так и в натуральной форме. Например, в денежной форме:

• создаваемая прибыль на конкретном рабочем месте;
• средняя прибыль на работника при невозможности подсчета предыдущего пункта;
• создаваемая добавленная стоимость на конкретном рабочем месте;
• средняя добавленная стоимость при невозможности подсчета предыдущего пункта.

Стоит отметить, что в связи с нормированием прибыли по гособоронзаказу, но высокой добавленной стоимостью при производстве высокотехнологичной продукции предприятиями оборонно-промышленного комплекса, предпочтительнее использовать показатели добавленной стоимости. При производстве гражданской продукции, когда прибыль не нормируется, но является источником для развития предприятия, целесообразнее использовать показатели прибыли.

При оценке результата стоит учитывать также отсутствие возможных штрафов, которые могут возникнуть из-за несвоевременного или некачественного выполнения работ и величину перерасходов, которые могут возникнуть из-за низкого качества управления проектами. [4]

Показатели в натуральной форме могут вводиться исходя из специфики производства и особенности рабочих мест, и в данной работе не рассматриваются.

В качестве второй составляющей расчета эффективности (затраты) будет пониматься оценка стоимости реализации мер материальной и нематериальной мотивации. Под материальной мотивацией понимается передача любого материального имущества, в том числе денег, сувениров, льгот на покупку продукции и т. д. Под нематериальной мотивацией подразумевается создание для работника нематериальных благ без передачи материального имущества (удовольствие, комфорт, уважение, значимость и т. д). Очевидно, что для создания методов нематериальной мотивации требуются вполне материальные затраты, оценка которых будет производиться для определения затрат на мотивацию.

К примеру, оценим эффективность мотивации сотрудника производственного цеха и сотрудника научно-исследовательского отдела, в котором ведутся НИОКР.
Для сотрудников производственного цеха затраты на материальную мотивацию включают премии, сверхурочные, надбавки, компенсации, социальные (медицинское обслуживание, страхование). Такие затраты за год в среднем составили 110 000 рублей на одного работника.
Затраты на нематериальную мотивацию, в том числе улучшение условий и организации труда, материального обеспечения, закрепляющие существующее положение грамоты, почетные звания, а также ориентирующие на изменения, повышения в должности, обучение, а также неформальные мероприятия, повышающие лояльность к организации, в среднем за год на одного сотрудника составили 60 000 рублей.

Для сотрудников научно-исследовательского отдела затраты на материальную мотивацию включают премии, сверхурочные, надбавки, компенсации, социальные (медицинское обслуживание, страхование). Такие затраты за год в среднем составили 90 000 рублей на одного работника.

Затраты на нематериальную мотивацию, в том числе улучшение условий и организации труда, материального обеспечения, закрепляющие существующее положение грамоты, почетные звания, а также ориентирующие на изменения, повышения в должности, обучение, а также неформальные мероприятия, повышающие лояльность к организации, в среднем за год на одного сотрудника составили 130 000 рублей.
Показатели эффективности системы мотивации могут быть как социально-психологическими, так и экономическими. Оценке могут поддаваться только экономические эффекты, такие как повышение производительности труда, уменьшение текучести кадров, создаваемая прибыль на конкретном рабочем месте. Социально-психологические показатели, такие как повышение удовлетворенности трудом, благоприятный психологический климат в коллективе, отсутствие нежелательных для предприятия действий работников тоже являются важными, имеют влияние на экономические показатели, но не могут быть представлены в количественной оценке. [5]

В случае с работником производственного цеха, создаваемая прибыль в расчете на одно рабочее место за год увеличилось на 1,7%, что в денежном выражении составляет 595 000 рублей. А в случае с работником научно-исследовательского подразделения, генерируемая прибыль в расчете на одно рабочее место за год выросла на 0,9%, что в денежном выражении составило 315 000 рублей.

Оценка эффективности мотивации для работника производственного цеха получается следующей: (595 000)/(110 000+60 000)=3,5 получается, что создаваемая прибыль на одно рабочее место более чем в 3 раза окупает затраты на мотивацию.

В случае с работником научно-исследовательского подразделения коэффициент равен: (315 000)/(90 000+ 130 000)=1,4.

Анализируя полученные результаты можно сделать вывод, что эффективность работы в обоих подразделениях выросла.

В данном исследовании принимали участие сотрудники предприятия оборонно-промышленного комплекса. Всего опрошенных было 200 человек, из которых 100 – сотрудники производственного цеха и 100 – сотрудники научно-исследовательского отдела.

Контакты респондентов собирались следующим образом: во время работы над исследованием было составлено информационное письмо для участников исследования, в которых была описана цель и задачи данной работы с просьбой пройти анкетирование.

При этом сотрудникам были высланы бланки анкет (приложение А), со следующими инструкциями: «Анкета состоит из 15 вопросов. На вопросы 1-3, 15 нужно ответить письменно, в 4 вопросе для каждого утверждения выбрать ответы «да» или «нет», в вопросах 5 – 14 нужно выбрать один вариант ответа. Данная анкета анонимна. Не старайтесь произвести своими ответами благоприятное впечатление. Отвечайте на вопросы максимально искренне и свободно».

Исходя из того, что сбор ответов и обработка результатов в текущей эпидемиологической ситуации были затруднены, было принято решение провести анкетирование с использованием онлайн-инструментов для некоммерческого создания анкет. Анкеты рассылались с помощью сотрудника организации через корпоративную почту, при этом на такую рассылку в общем итоге откликнулось 30 человек. Все вопросы анкеты были отмечены, как обязательные к заполнению. Все результаты анкетирования были автоматически собраны в таблицу. При этом были соблюдены все соглашения об анонимности и конфиденциальности: при регистрации ответов не собирались данные (электронная почта, телефон и имя респондента). Конверсия (отношение заполненных анкет к количеству отправленных писем) составила 55,6%.

Результаты исследования могут быть полезны на предприятии. Руководитель отдела персонала также получил копию результатов исследования и ответов всех респондентов. В сводной таблице результатов содержатся: сведения о возрасте, поле, подразделении (в таблице для краткости: подразделение 1 – производственное подразделение, подразделение 2 – научно-исследовательский отдел), а также сводка ответов по всем вопросам анкеты.

Проанализировав полученные результаты, можно сделать вывод, что в зависимости от подразделения и возраста сотрудников меняются потребности и мотивационный тип, а значит, от этих показателей предприятие должно отталкиваться при создании системы мотивации. [6]

Также можно заметить связь между теорией А. Маслоу и методикой определения мотивационных профилей Ю.К. Балашова и А.Г. Коваля. Чем выше уровень потребностей, тем выше мотивационный тип сотрудника предприятия. [7]

Для менеджмента предприятия оборонно-промышленного комплекса можно предложить следующие меры по повышению эффективности системы мотивации сотрудников:

Сотрудникам, как производственного, так и научно-исследовательского подразделений, в возрасте 25-35 лет в первую очередь нужно удовлетворить физиологические потребности, следовательно, основным стимулом для них будет зарплата, дополнительные выплаты, материальные поощрения. Также следует давать такую работу, которая позволила бы им общаться. Нужно поддерживать командную работу и создавать условия для социальной активности сотрудников организации вне ее рамок. К примеру, проводить корпоративы, тимбилдинги и т. д. [8]

Для сотрудников производственного подразделения в возрасте 35-50 лет важна прилюдная оценка их достоинств. Следует иногда хвалить и выделять. Например, после достижения высоких результатов выдавать грамоты, вешать на доску почета. Но ни в коем случае нельзя применять негативные формы стимулирования, особенно публично, это может сильно сказаться на работе сотрудника в худшую сторону. Еще для таких сотрудников важно продвижение по карьерной лестнице, условия работы и ее содержание. Таким людям не интересна и рутинная работа, для них больше подходят проектные работы.

Сотрудникам научно-исследовательского подразделения в возрасте 35-50 лет следует предоставлять важную и сложную работу, требующую от них полной отдачи и ответственности. Нужно поощрять и развивать их творческие способности и предоставлять возможность для обучения и развития, которые позволят полностью использовать их потенциал. Данной группе сотрудников необходима свобода и отсутствие мелочного контроля. Для них в первую очередь важны интересы производства. Для мотивации данной группы можно использовать повышение в должности и целевые премии, но главным стимулом к работе будет привлечение к управлению. [9]

Сотрудникам обоих подразделений в возрасте старше 50 лет следует предлагать более ответственную работу, обеспечивать им положительную обратную связь с достигнутыми результатами. Следует привлекать подчиненных к формулировке целей и выработке решений, делегировать им дополнительные права и полномочия.

Важно обеспечивать им обучение и переподготовку, которая повышает уровень их компетенции. Для сотрудников этой возрастной группы важно чувствовать себя частью компании.

Так же можно сказать, что для сотрудников с более высокими потребностями, выше оценка мотивированности, по сравнению с сотрудниками с более низкими потребностями. Это говорит о том, что в первую очередь нужно применять меры для совершенствования мотивации сотрудников с более низкими потребностями, так как они в данный момент меньше заинтересованы в эффективном выполнении работ. Впоследствии, после удовлетворения потребностей этих сотрудников, можно начинать применять меры по отношению к сотрудникам с более высокой оценкой мотивированности. Это поможет более эффективно распределить силы и затраты на мотивацию. [10]

Подводя итог, можно сказать, что для всех сотрудников обоих подразделений важно видеть, что их труд нужен и ценен. Большая часть сотрудников хочет развиваться и строить карьеру в предприятии. Для этого стоит уделять больше внимания их обучению, проводить тимбилдинги, направлять сотрудников на различные курсы. Так же стоит давать сотрудникам более ответственную работу и поощрять за хорошие результаты. Например, в конце каждого года проводить подведение итогов и награждать наиболее проявивших себя сотрудников ценными призами. Также следует время от времени обновлять кадровый состав.

Подводя итоги проделанной работы можно сказать, что для повышения мотивированности сотрудников нужно учитывать комплексную оценку специфики мотивации личности, а также делать акцент на сотрудниках с более низкой оценкой мотивированности.

Список литературы

1. Алексина С.Б. Методы стимулирования. [Текст] / С.Б. Алексина , Г.Г. Иванов // -М.: ФОРУМ, 2013. — С. 205
2. Багрянцева К.В. Составление интегрированных типов внутренней мотивации на основе объединения методик по выявлению мотивационных профилей и источников мотивации сотрудников предприятия ОПК [Текст] / К.В. Багрянцева// Сфера знаний: вопросы продуктивного взаимодействия наук в 21 веке. — Казань: ООО «СитИвент», 2018. — С. 20-23.
3. Балашов Ю.К., Коваль А.Г. Мотивация и стимулирование персонала: основы построения системы стимулирования [Текст] / Ю.К. Балашов, А.Г. Коваль // Маркетинг в России и за рубежом. — 2002. — № 7. — с. 40-43.
4. Герчиков В.И. Нематериальное стимулирование персонала [Текст] / В.И. Герчиков // Мотивация и оплата труда. — 2005. — №1. — С. 2-10.
5. Закирьянова Л.Р., Стожко К.П. Материальное стимулирование персонала предприятия в современных условиях [Текст] / Л.Р. Закирьянова, К.П. Стожко // Молодежь и наука. — 2016. — №10. — С. 15.
6. Кошелева Н.Н. Корреляционный анализ и его применение для подсчета ранговой корреляции Спирмена [Текст] / Н.Н. Кошелева // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. — 2012. — №3. — С. 5-7.
7. Мексон М., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. [Текст] / М. Мексон, М. Альберт, Ф. Хедоури // — М.: ДЕЛО, 1997.- С. 1200
8. Самулевич В.В. Разработка методов трудовой мотивации персонала на государственных предприятиях: автореф. дис. … канд. экон. наук: 08.00.05. [Текст] / В.В. Самулевич // — Нижний Новгород, 2006. — С. 139
9. Шалагинова Л.В. Самоменеджмент. Практическое руководство. [Текст] / Л.В. Шалагинова // — СПб.: БВХ-Петербург, 2014. — С. 56
10. Шигапова М.Ю. Полисемия понятий «мотивация» и «мотивирование» [Текст] / М.Ю. Шигапова// Актуальные проблемы современной экономики. — Омск: Омский государственный университет путей сообщения, 2019. — С. 42-44.