CC BY
2
ООО «ИКС 5 Финанс» - это не операционная компания в составе Группы Х5, которая создана с целью привлечения капитала на российском долговом рынке для финансирования потребностей X5 Retail Group.
Данная компания не осуществляет никаких коммерческих или некоммерческих закупок, за исключением информационных и консалтинговых услуг, необходимых для основной деятельности. Компания представлена такими партнерами, как «Пятерочка», «Перекресток», «Чижик».
Публичное общество с ограниченной ответственностью Икс5 Ритейл Груп Н.В. находится по адресу: Нидерланды, г. Амстердам, Зуидпдейн, 196.
Основным видом деятельности Группы является развитие и управление магазинами розничной торговли продовольственными товарами. По состоянию на 31 декабря 2023 года в розничную сеть под управлением Группы входили 24 472 магазина, включая магазины «У дома», супермаркеты, гипермаркеты, онлайн-гипермаркеты и т.д. На 31 декабря 2023 года в состав Группы входило магазинов: «Пятерочка» - магазин «у дома» 21 308; «Чижик» - 1500; «Перекресток» - супермаркет - 972 и др.
Группа составляет консолидированную финансовую отчетность по итогам отчетного периода в соответствии с МСФО, принятыми в Евросоюзе, и соответствует их требованиям.
Как известно, в Российской Федерации консолидированная отчетность с 2010 года должна составляться исключительно в соответствии с международными стандартами учета и финансовой отчетности (Федеральный закон «О консолидированной отчетности» от 27.07.2010 № 208-ФЗ).
Преимуществами составления бухгалтерской (финансовой) отчетности в соответствии с международными стандартами учета и отчетности, является то, что она:
- наиболее достоверно отражает реальное положение финансово-хозяйственной деятельности компании, а также ее результатов;
- дает возможность принимать правильные, рациональные и своевременные управленческие решения собственнику, руководству, инвесторам компании;
- обеспечивает более эффективную защиту прав инвесторов, в том числе прав миноритарных акционеров (миноритарный акционер - акционер компании, размер пакета акций которого не позволяет ему напрямую участвовать в управлении компанией. Такой пакет акций называется «неконтролирующим»);
- дает компаниям из разных стран возможность взаимодействовать, разговаривая на «одном языке» бухгалтерских стандартов;
- позволяет сделать бизнес более прозрачным и получать сведения о финансовых реалиях зарубежных партнеров [5].
Таким образом, необходимость применения международных стандартов бухгалтерского финансового учета и отчетности в российской практике продиктована следующими причинами: международная перспектива; прозрачность и сопоставимость; международные аудиторские практики; работа с международными клиентами; карьерные возможности.
Источники:
1. ФЗ «О бухгалтерском учете» (от 06.12.2011 г. №402-ФЗ).
2. ФЗ «О консолидированной финансовой отчетности» (от 27.07.2010 г. № 208-ФЗ).
3. Международный стандарт финансовой отчетности МСФО (IAS) 1 «Представление финансовой отчетности» (введен в действие на территории Российской федерации Приказом Минфина Росии от 28.12.2015 г. №217н (ред. от 13.12.2023)).
4. Кесян С.В. Международные стандарты финансового учета и отчетности: учебное пособие / С.В. Кесян, А.Ф. Кузина. - Краснодар: Новация, 2019. - 177 с.
5. Кесян С.В. Необходимость применения международных стандартов бухгалтерского финансового учета и отчетности в условиях экономических санкций / С.В. Кесян, Е.Е. Сербина / В сборнике: Информационное обеспечение финансовой безопасности аграрного сектора экономики: учет, анализ и контроль. Материалы Международной научно-практической конференции, посвященной 45-летию учетно-финансового факультета Кубанского государственного аграрного университета имени И.Т.Трубилина. 2023. С.103-107.
EDN: NWBDSQ
В.Р. Князев - аспирант, Южный федеральный университет, Ростов-на-Дону, Россия, [email protected],
V.R. Knyazev - postgraduate student, Southern Federal University, Rostov-on-Don, Russia.
ВЗАИМОСВЯЗЬ МЕЖДУ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ УСТОЙЧИВОСТЬЮ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬЮ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ПОЛИТИКИ THE RELATIONSHIP BETWEEN THE ECONOMIC STABILITY OF AN INDUSTRIAL ENTERPRISE AND THE UNCERTAINTY OF ECONOMIC POLICY
Аннотация. Экономическая устойчивость является необходимым условием функционирования промышленного предприятия, обеспечивая как его текущую операционную деятельность, так и стратегические возможности расширения бизнеса. В условиях беспрецедентного ускорения изменений внешней среды для обеспечения превентивной корректировки действий органов государственного управления актуализируется задача исследования влияния реализуемой органами государственной власти экономической политики на экономическую устойчивость промышленных компаний. Целью статьи является исследование взаимосвязи между экономической устойчивостью промышленных компаний и неопределенностью государственной экономической политики. Методы исследования включали корреляционный анализ, контент-анализ, анализ метрик. Для характеристики неопределенности экономической политики использовались значения соответствующего среднегодового индекса для России, рассчитанного исследовательской группой Economic Policy Uncertainty. Для характеристики экономической устойчивости промышленных компаний использовался показатель величины просроченной задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, функционирующим в промышленной сфере. Результаты проведенного корреляционного анализа показали наличие высокой взаимосвязи исследуемых показателей. Сделан вывод о возможности использования индекса неопределенности экономической политики для прогнозирования и управления объемом просроченной задолженности в рамках формирования государственной экономической политики.
Abstract: Economic sustainability is a prerequisite for the functioning of an industrial enterprise, providing both its current operational activities and strategic business expansion opportunities. In the context of an unprecedented acceleration of changes in the external environment, in order to ensure preventive adjustment of the actions of public authorities, the task of studying the impact of economic policy implemented by public authorities on the economic stability of industrial companies is being actualized. The purpose of the article is to study the relationship between the economic sustainability of industrial companies and the uncertainty of state economic policy. The research methods included correlation analysis, content analysis, and metric analysis. The values of the corresponding average annual index for Russia, calculated by the EU Policy Uncertainty research group were used to characterize the uncertainty of economic policy. The size of the tax of overdue loans was used in order to characterize the economic stability of industrial companies granted to legal bodies and individual entrepreneurs operating in the industrial sector. The results of the correlation analysis showed the presence of a high correlation of the studied indicators. The conclusion is made about the possibility of using the index of uncertainty of economic policy for forecasting and managing the volume of overdue debt in the framework of the formation of state economic policy.
Ключевые слова: промышленное предприятие, экономическая устойчивость, государственная экономическая политика, неопределенность, макроэкономическая конъюнктура.
Keywords: industrial enterprise, economic stability, state economic policy, uncertainty, macroeconomic conjuncture.
Введение
Экономическая устойчивость необходима промышленному предприятию как для обеспечения непрерывности своей текущей производственно-хозяйственной деятельности, так и для формирования стратегического материально-ресурсного потенциала в целях долгосрочного развития бизнеса в будущем. Задача поддержания экономической устойчивости требует реализации со стороны руководства формирование соответствующего механизма, который в существующих условиях высокой неопределенности внешней среды должен обладать свойствами адаптивности, то есть встроенной способностью оперативно реагировать на изменение условий хозяйствования.
Экономическая устойчивость промышленного предприятия находится под влиянием большого числа факторов внешней среды, современное состояние которой часто характеризуется исследователями с помощью акронима VUCA [1]:
- Volatility (волатильность) - непрерывное и с высокой скоростью изменение макроэкономической конъюнктуры;
- Uncertainty (неопределенность) - ограниченность инструментов, позволяющих с достаточной степенью точности строить даже краткосрочные прогнозы, что существенно ограничивает возможность количественного обоснования принимаемых управленческих решений;
- Complexity (сложность) - значительное число факторов и причинно-следственных связей между ними, которые усложняют и замедляют процесс принятие стратегических и тактических решений в бизнесе.
- Ambiguity (неоднозначность) - различная трактовка поступающих из внешней среды сигналов, что приводит к увеличению вероятности совершения ошибок при принятии решений.
Данные характеристики внешней среды особенно актуальны для российской экономики, что подтверждается проводимыми «Российским экономическим барометром» опросами. Так, по результатам опроса, проведенного в первой половине 2023 года 42% опрошенных среди факторов, сдерживающих капитальные вложения в промышленности указали неясность общей обстановки - второе место среди обозначенных факторов. Более существенное влияние на инвестиционные расходы бизнеса оказывают лишь высокие цены на оборудование и строительство (61 % опрошенных) [2].
Действительно, за прошедшие 2 года условия ведения бизнеса кардинально изменились. Обострение геополитических противоречий привело к введению беспрецедентных санкций со стороны недружественных стран. Давление направлено, прежде всего, на расшатывание финансовой системы страны и снижение её экономического потенциала.
На текущий момент совместными усилиями государства, бизнеса и общества удалось стабилизировать ситуацию и избежать развития событий по негативному сценарию. Однако многие промышленные компании продолжают испытывать негативное воздействие внешних факторов на потенциал их экономического роста. Так, нехватку финансовых средств ощущают 24 % руководителей промышленных предприятий, а 44 % представителей всех отраслей и субъектов Российской Федерации рассчитывают на средства коммерческих банков или государственную поддержку в качестве источника средств для инвестиций. В результате 6 % опрошенных оценивают угрозу банкротства своего предприятия в ближайшие один-два года как «вполне реальную» [3]. Несмотря на то, что указанная доля на первый взгляд не выглядит существенной, стоит помнить, что по итогам 2022 года лишь 6,8 % требований реестровых кредиторов были удовлетворены в ходе конкурсного производства в процессе банкротства [4]. Следовательно, даже сравнительно небольшое количество прекративших существование предприятий приводят к сотням миллиардов рублей потерь для стейкхолдеров компании. Именно поэтому формирование исследование взаимосвязи неопределенности экономической политики и экономической устойчивости является актуальной темой как с научной, так и с прикладной точек зрения.
Целью данной статьи является исследование взаимосвязи между экономической устойчивостью промышленного предприятия и факторами, характеризующими неопределенность государственной экономической политики. Для достижения указанной цели в ходе работы были решены следующие задачи:
- рассмотрение неопределенности экономической политики как основного фактора внешней среды, оказывающего дестабилизирующее воздействие на состояние промышленных предприятий;
- характеристика основных показателей, определяющих экономическую устойчивость отечественных промышленных предприятий;
- исследование взаимосвязи индекса неопределенности экономической политики и размера просроченной задолженности промышленных компаний.
Литературный обзор
Текущая специфика макроэкономической конъюнктуры приводит к принятию стратегических решений руководством промышленных компаний в условиях повышенной неопределенности. Проблематика функционирования хозяйствующих субъектов в условиях неопределенности достаточно часто рассматривается в экономических исследованиях. Ещё Дж. М. Кейнс считал, что в цену товара должен быть включен резерв под непредвиденные расходы, такие как стихийные бедствия или непрогнозируемые колебания стоимости материалов и оборудования [5]. Вопросы неопределенности в экономике также исследовали А. Маршалл и А. Пигу утверждая, что размер прибыли промышленных предприятий по сути является случайной величиной [6]. В более современных работах неопределенность рассматривается в контексте теории портфельного управления [7].
Как правило, неопределенность негативно отражается на экономическом росте промышленных предприятий, а увеличение неопределенности несет серьезные риски для их финансово-экономического потенциала.
Обзор современной научной литературы позволяет выделить три основных отрицательных следствия макроэкономической неопределенности, оказывающих воздействие на финансово-экономическую устойчивость промышленных предприятий.
Первое следствие - так называемый эффект реальных опционов. Зачастую реализация большинства инвестиционных проектов связана с возникновением невозвратных издержек - затрат, которые невозможно будет возместить при прекращении реализации проекта [8, 9]. При этом в ситуации растущей неопределенности увеличивается риск того, что инвестиционный проект будет свёрнут, а значит возрастает вероятность потерять часть вложенных средств. Это может побудить инвестора отложить реализацию проекта. Таким образом, рост макроэкономической неопределенности приводит к увеличению ценности реального опциона на отсрочку начала проекта. Соответственно это приводит к снижению инвестиционной активности и, следовательно, -экономического роста. Данный вывод подтверждается анализом последствий прошедших макроэкономических шоков. Так, Н. вики й а1. показывают, что именно неопределенностью объясняются 2/3 из 32 %-го спада корпоративных инвестиций в США в период мирового финансового кризиса 2008 года [10]. Рост неопределенности одновременно побуждает компании откладывать наём новых сотрудников, так как их возможное увольнение в случае сокращения деятельности может привести к издержкам, связанным с выплатой выходных пособий. Это также негативно сказывается на занятости, выпуске и располагаемых доходах населения.
Второе следствие неопределенности выражается ростом сбережений населения. Это связано с тем, что в нестабильные времена люди склонны отказываться от крупных покупок и сокращать текущие расходы, предпочитая сберегать денежные средства. Данное утверждение подтверждается современной банковской статистикой [11]. В результате, рост сбережений приводит к снижению потребительского спроса и также негативно влияет на возможности промышленного развития.
Третье следствие неопределённости проявляется в работе финансовых рынков, волатильность которых приводит к падению цен на высокорисковые активы, увеличению кредитных спредов и повышению стоимость заёмных средств для населения и бизнеса [12, 13, 14]. Это также замедляет возможности экономического роста промышленности через снижение потребительского и инвестиционного спроса [15].
Как отмечают исследователи, одним из важнейших видов неопределенности, с которой сталкивается промышленное предприятие - это неопределенность экономической политики, реализуемой государственными институтами [16]. Один из наиболее отслеживаемых инструментов, позволяющих охарактеризовать проводимую денежно-кредитную политику в стране - ключевая ставка, устанавливаемая Банком России. Как видно из данных рисунка 1, за последние 10 лет Банк России корректировал значение ключевой ставки более 50 раз.
Рисунок 1 - Ключевая ставка Банка России (2013-2023 годы)
Источник: Банк России [17]
Учитывая, что, как отмечается в большом числе исследований, ключевая ставка напрямую влияет на стоимость заёмных средств для промышленного предприятия [18, 19, 20], столь частое изменение данного показателя не позволяет с достаточной степенью надёжности прогнозировать инвестиционную деятельность в средне- и долгосрочной перспективе.
Однако с практической точки зрения важно уметь не только констатировать, но и измерять неопределенность внешней среды. Поэтому ряд исследователей уделяют особое внимание разработке соответствующих метрик. Одной из наиболее известных метрик является «индекс страха», отражающий рыночные ожидания 30-дневной будущей волатильности фондового рынка США и рассчитываемый на основе цен опционов на индекс S&P 500 [21]. С 2013 года специалистами Московской биржи рассчитывается российский аналог - индекс волатильности RVI для рынка РТС (Российской торговой системы) [22].
Следует отметить, что несмотря на свою популярность, указанные индексы в большей степени отражают неопределенность на финансовых рынках, нежели чем характеризуют макроэкономическую неопределенность, а поэтому слабо подходят для целей измерения влияния внешней среды на экономическую устойчивость промышленного предприятия. Принципиальные различия между неопределенностью на финансовых рынках и макроэкономической неопределенностью можно продемонстрировать на примере обвала фондового рынка США в «черный понедельник» 19 октября 1987 года, вызвавшие бурный рост волатильности индекса страха, не оказав при этом существенного влияния на макроэкономическую неопределенность. Обратная ситуация имела место быть в период рецессии с 1980 по 1982 год. В те годы «индекс страха» был относительно низким на фоне высокой макроэкономической неопределенности [23].
Для измерения непосредственно макроэкономической неопределенности в экономической науке имеются несколько подходов. Например, K. Jurado et al. предлагают использовать в качестве показателя неопределенности волатильность ошибок в макроэкономических прогнозах [24]. Несколько иной подход к измерению макроэкономической неопределенности предлагает S. Baker et al., разработавшие индекс «Неопределенности экономической политики» (Economic Policy Uncertainty, EPU), который рассчитывается на основании частоты совместного упоминания слов «неопределенность» и «экономика» при обсуждении экономической политики на страницах 10 ведущих печатных изданий в США [25]. Аналогичный индекс рассчитывается и для российской экономики. Для этого используются данные делового издания «Коммерсантъ» с оценкой количества публикаций, содержащих термины, связанные с неопределенностью, а также термины, относящиеся к экономической политике (например, «налоги», «расходы», «регулирование» или политические институты.
В целом можно сказать, что имеющиеся исследования неопределенности экономической политики в большей степени направлены на поиск адекватного инструментария оценки уровня самой неопределенности, а также ее влияния на экономический рост в целом. В то же время, вопросам осмысления влияния неопределенности экономической политики на возможности экономического развития отдельных отраслей и сфер деятельности уделяется недостаточно внимания. Кроме того, в имеющихся публикациях недостаточно раскрыта специфика формирования финансово-экономической устойчивости промышленных компаний в условиях неопределенности. Все это обусловливают актуальность данного исследования.
Методы и материалы
Для проверки гипотезы о наличии связи между неопределенностью экономической политики и экономической устойчивостью промышленных предприятий был использован корреляционный анализ.
Для характеристики неопределенности экономической политики использовались значения соответствующего среднегодового индекса для России, рассчитанного исследовательской группой Economic Policy Uncertainty, рассчитывающей значение данных индексов для стран по всему миру [26].
Для характеристики экономической устойчивости промышленных компаний использовался показатель величины просроченной задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям, функционирующим в промышленной сфере. Источником данных послужила информация Банка России. При этом в соответствии с позицией Министерства финансов Российской Федерации, просроченной считается задолженность с даты ее исполнения [27]. Соответственно, если предприятие допускает дефолт по долгу (отказывается в срок выполнять свои обязательства), еще преждевременно говорить о банкротстве, однако уже можно сделать вывод о нестабильном экономическом положении.
В качестве периода исследования выбран 2010-2023 годы, охватывающие основные макроэкономические кризисы, затронувшие российскую экономику. Выбор начала периода наблюдения обосновывается окончанием острой фазы мирового финансового кризиса 2008 года.
Для проведения анализа использовались предоставляемые Excel аналитические инструменты. Также в исследовании применяются методы контент анализа, графоаналитического анализа, анализа метрик.
Результаты и обсуждение
Среднегодовое значение индекса неопределенности экономической политики в России за исследуемый период с 2010 года по август 2023 года отражено на рисунке 2.
Величина просроченной задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям с 2010 года по сентябрь 2023 года.
Как видно из приведенных данных, за рассматриваемый период рост просроченной задолженности по кредитам происходил на фоне роста индекса неопределенности экономической политики. При этом с 2010 года объём просроченной задолженности к 2023 году увеличился в 4,4 раза и достиг 2,86 трлн руб. Наибольший рост наблюдался в 2015 году (+ 51% по сравнению с 2014 годом), что можно объяснить экономическим кризисом 2014 года (с учетом отложенного эффекта).
Рисунок 2 - Среднегодовое значение индекса неопределенности экономической политики
с 1994 года по август 2023 года
Источник: составлено автором по данным Economic Policy Uncertainty [26]
3 500 3 000 2 500 2 000 1500 1000 500
2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 9м 2023
Рисунок 3 - Размер просроченной задолженности по кредитам, предоставленным юридическим лицам и индивидуальным предпринимателям (млрд руб.)
(Источник: составлено автором по данным Банка России [28])
Предполагая, что неопределенность экономической политики влияет на экономическую устойчивость промышленных предприятий, проведем корреляционный анализ.
Полученное значение индекса корреляции между исследуемыми рядами данных составляет 0,79, что свидетельствует о высокой положительной взаимосвязи между объемом просроченной задолженности и индексом неопределенности экономической политики. При этом значение R-квадрат равно 0,62, что говорит о том, что более 60 % наблюдаемой вариации может быть объяснена входными данными модели.
Таким образом, прогноз указанного индекса неопределенности экономической политики можно с определенной степенью достоверности использовать для прогнозирования и управления объемом просроченной задолженности.
Заметим, что в зарубежной литературе управление экономической устойчивостью промышленного предприятия достаточно часто рассматривается как управленческая оптимизация финансовой политики [29, 30, 31]. K. Poston et al. обращают внимание на необходимость постоянного прогнозирования возможной (угрожаемой) экономической нестабильности, чтобы не допустить предбанкротного состояния предприятия [32]. При этом под влиянием мирового финансового кризиса, в прикладном значении мэйнстримом стал анализ и предсказание банкротств компаний в условиях растущей неопределенности внешней среды.
Заключение
Одним из основных факторов, влияющих на устойчивость развития промышленных предприятий, является проводимая государственная экономическая политика. Высокий уровень неопределенности условий функционирования во многом негативно влияет на финансовое положение предприятий. Основным результатом данного исследования является подтверждение гипотезы о наличии взаимосвязи между экономической устойчивостью промышленного предприятия и неопределенностью экономической политики. Новизна данного результата состоит в том, что в развитие существующих представлений о влиянии неопределенности экономической ситуации на условия функционирования экономических агентов, оно позволяет обратить внимание на взаимосвязь стабильности проводимого властями экономического курса и показателями финансово-экономической деятельности хозяйствующих субъектов. Это создает предпосылки для разработки методологических приемов анализа процессов промышленного развития.
Основное ограничение полученных результатов состоит в том, что в качестве показателя экономической устойчивости выбрано значение размера просроченной задолженности по кредитам, тогда как на практике устойчивость определяется большим количеством фактором. Тем не менее, полученные в исследовании результаты имеют важное значение, поскольку позволяют обратить внимание на возможность прогнозирования показателей финансово-экономической деятельности промышленных компаний и разработкой превентивных мер для поддержания устойчивости их развития в рамках реализации национальной экономической политики. Это имеет особое значение в условиях стоящей перед российской экономикой задаче укрепления и наращивания промышленного потенциала страны, а также достижения технологического суверенитета. Важность данной задачи предопределяет вектор дальнейших исследований автора, направленный на анализ других факторов, определяющих экономическую устойчивость промышленного предприятия.
2 840 2 885
Источники:
1. Troise C., Corvello V., Ghobadian A., O'Regan N. (2022) How can SMEs successfully navigate VUCA environment: The role of agility in the digital transformation era. Technological Forecasting and Social Change, 174, 121227. DOI: https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121227.
2. Ежеквартальный бюллетень «Российский экономический барометр» (2023) [online] Available at: https://www.imemo.ru/publications/periodical/reb-quarterly [Accessed: 10.02.24].
3. Аукуционек С.П., Батяева А.Е. (2023) Экономическая ситуация в промышленности в первой половине 2023 г. Экономическое развитие России, 9, 28-32.
4. Статистический бюллетень Федерального ресурса по банкротству. Единый федеральный реестр юридически значимых сведений о фактах деятельности юридических лиц, индивидуальных предпринимателей и иных субъектов экономической деятельности (Федресурс). (2022). [online] Available at: https://download.fedresшs.rUnews/Статистаческий%20бюллетень%20Федресурс%20банкротствоo/o202022.pdf [Accessed: 10.02.24].
5. Кейнс Дж. М. (1948). Общая теория занятости, процента и денег / пер. с англ. М.: ИЛ.
6. Маршалл А. (1983). Принципы политической экономии /пер. с англ. : соч. в 3 т. Т. 1. М. : Прогресс.
7. Prabheesh K.P., Kumar S., Shareef A. O. (2023) Revisiting the impact of foreign portfolio investment on stock market performance during COVID-19 pandemic uncertainty: Evidence from India. MethodsX, 10, 101988. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mex.2022.101988.
8. Lee J., Chun W., Roh K., Heo S., Lee J. (2023) Applying real options with reinforcement learning to assess commercial CCU deployment. Journal of CO2 Utilization, 77, 102613. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4535371.
9. Zhou Y., Yang J., Jia Zh. (2023) Optimizing energy efficiency investments in steel firms: A real options model considering carbon trading and tax cuts during challenging economic conditions. Resources Policy, 85 (A), 104042. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.104042.
10. Gulen H., Ion M. (2016) Policy Uncertainty and Corporate Investment. Review of Financial Studies, 29 (3), 523-564. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2188090
11. ВТБ отметил рост сбережений россиян в банках до 41,4 трлн рублей за 10 месяцев. ТАСС. (2023) [online] Available at: https://tass.ru/ekonomika/191797297ysclid4ownruw59s358799742 [Accessed: 10.02.24].
12. Sheikh U., Asadi M., Roubaud D., Hammoudeh Sh. (2024) Global uncertainties and Australian financial markets: Quantile time-frequency connectedness. International Review of Financial Analysis, 92, 103098. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4589813.
13. Tedeschi M., Foglia M., Bouri E., Dai P.-F. (2024) How does climate policy uncertainty affect financial markets? Evidence from Europe. Economics Letters, 234, 111443. DOI: https://doi.org/10.1016/j.econlet.2023.111443.
14. Yin H., Chang L., Wang Sh. (2023) The impact of China's economic uncertainty on commodity and financial markets. Resources Policy, 84, 103779. DOI: https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2023.103779.
15. Song S. (2022) Determining investment size and local embeddedness under host market uncertainty and growth rates. International Business Review, 31 (2), 101945. DOI: https://doi.org/10.1016/jibusrev.2021.101945.
16. Езангина И. А., Маловичко А. Е. (2021) Рынок венчурного инвестирования в условиях пандемии: реалии времени и перспективы будущего. Финансы: теория и практика, 25 (5), 92-116. DOI: https://doi.org/10.26794/2587-5671-2021-25-5-92-116.
17. Ключевая ставка Банка России [online] Available at: https://cbr.ru/hd_base/KeyRate/ [Accessed: 10.02.24].
18. Турыгин О.М. (2020) Рост инвестиций в основной капитал экономики региона за счет увеличения заемного финансирования. Экономика региона, 16 (4), 1348-1361. DOI: https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2020-4-23.
19. Koetter M., Krause Th., Sfrappini E., Tonzer L. (2022) Completing the European Banking Union: Capital cost consequences for credit providers and corporate borrowers. European Economic Review, 148, 104229. DOI: https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2022.104229.
20. Coulier L., De Schryder S. (2024) Assessing the effects of borrower-based macroprudential policy on credit in the EU using intensity-based indices, Journal of International Money and Finance, 142, 103022. DOI: http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2729179.
21. Zhu Sh., Liu Q., Wang Y., Wei Y., Wei G. (2019) Which fear index matters for predicting US stock market volatilities: Text-counts or option based measurement? PhysicaA: Statistical Mechanics and its Applications, 536, 122567. DOI: https://doi.org/10.1016/].physa.2019.122567.
22. Индекс волатильности российского рынка. Московская биржа. (2023) [online] Available at: https://www.moex.com/ru/index/rvi/ [Accessed: 10.02.24]
23. Черноокий В.О. (2018) Как измерить неопределенность. Ведомости. [online] Available at: https://www.vedomosti.ru/opinion/articles/2018/03/13/ 753289-izmerit-neopredelennost [Accessed: 10.02.24].
24. Jurado K., Ludvigson S., Ng S. (2013) Measuring Uncertainty. American economic review, 105 (3), 1177-1216. DOI: https://doi.org/10.1257/aer.20131193
25. Baker S. R., Bloom N., Davis S. J. (2016) Measuring economic policy uncertainty. Thequarterly journal of economics, 131 (4), 1593-1636.
26. Economic Policy Uncertainty (2023) [online] Available at: http://www.poHcyuncertainty.com/russia_monthly.html [Accessed: 10.02.24].
27. Письмо Минфина России от 24 мая 2019 г. № 02-09-07/37960 «О дате возникновения просроченной дебиторской задолженности» [online] Available at: https://base.garant.ru/72337212/ [Accessed: 10.02.24].
28. Сведения о размещенных и привлеченных средствах БанкРоссии. [online] Available at: https://cbr.ru/statistics/bank_sector/sois/#a_63140 [Accessed: 10.02.24].
29. Di Tommaso M., Prodi E., Pollio Ch., Barbieri E. (2023) Conceptualizing and measuring "industry resilience": Composite indicators for postshock industrial policy decision-making. Socio-Economic Planning Sciences, 85, 101448. DOI: https://doi.org/10.1016/).seps.2022.101448.
30. Jolles M., Meyermans E., Vasicek B. (2023) Determinants of macroeconomic resilience in the euro area: An empirical assessment of national policy levers. Economic Systems, 47 (3), 101093. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecosys.2023.101093.
31. Sreenivasan A, Suresh M. (2023) Readiness of fnancial resilience in start-ups Journal of Safety Science andResilience, 4 (3), 241-252. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.jnlssr.2023.02.004.
32. Jabeur S., Mefteh-Wali S., Carmona P. (2021) The impact of institutional and macroeconomic conditions on aggregate business bankruptcy. Structural Change and Economic Dynamics, 59, 108-119. DOI: https://doi.org/10.1016/j.strueco.2021.08.010.
EDN: NUOJIE
Е.В. Кожина - к.э.н., доцент кафедры экономики судостроительной промышленности, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],
E.V. Kozhina - candidate of economic sciences, associate professor of the Department of Economics of the Shipbuilding Industry, St Petersburg State Maritime Technical University, St Petersburg, Russia;
О.П. Санжина - д.э.н., профессор кафедры экономики судостроительной промышленности, Санкт-Петербургский государственный морской технический университет, Санкт-Петербург, Россия, [email protected],
O.P. Sanzhina - doctor of economics, Professor of the Department of Economics of the Shipbuilding Industry, St. Petersburg State Maritime Technical University, St. Petersburg, Russia.
УПРАВЛЕНИЕ ПРОЕКТАМИ СУДОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ТРАНСФОРМАЦИИ: ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ АСПЕКТ PROJECT MANAGEMENT OF A SHIPBUILDING ENTERPRISE UNDER DIGITAL TRANSFORMATION:
THEORETICAL ASPECT
Аннотация. Необходимость внедрения эффективных систем управления проектной деятельностью верфей, а также использование в данном процессе автоматизированных программных решений обусловлены общими тенденциями цифровизации и автоматизации экономических систем и общества в целом. Совершенствование управленческих процессов на основе внедрения современных технических решений является на сегодняшний день одним из ключевых факторов развития отечественного судостроения. Грамотный подбор и интеграция в производственный процесс автоматизированных систем управления проектами позволит существенно упростить и рационализировать планирование, координацию деятельности цехов и подразделений при изготовлении судостроительной продукции, повысить эффективность распределения ресурсов и сократить сроки строительства судов. Повышение результативности деятельности и производительности труда при соблюдении требуемых параметров качества и одновременном снижении вероятности принятия ошибочных решений в условиях многозадачности обуславливает неоспоримые преимущества автоматизированных систем по сравнению с ручным управлением.
Abstract. The need to implement effective systems for managing the design activities of shipyards, as well as the use of automated software solutions in this process, are due to the general trends of digitalization and automation of economic systems and society as a whole. The improvement of management processes based on the introduction of modern technical solutions is currently one of the key factors in the development of domestic shipbuilding. The competent selection and integration of automated project management systems into the production process will significantly simplify and streamline planning, coordination of workshops and departments in the manufacture of shipbuilding products, increase the efficiency of resource allocation and shorten the construction time of ships. Increasing the effectiveness of activities and labor productivity while observing the required quality parameters and simultaneously reducing the likelihood of making erroneous decisions in multitasking conditions causes undeniable advantages of automated systems compared with manual control.
Ключевые слова: Управление проектами, проектная деятельность, автоматизация, цифровизация, судостроительное предприятие, судостроение, судостроительная промышленность.
Keywords: Project management, project activity, automation, digitalization, shipbuilding enterprise, shipbuilding, shipbuilding industry.
