Главная страница » Публикации

Публикации

Практика использования цифровых технологий в отборе персонала

Введение

Процесс подбора персонала достаточно многогранен. Эксперт в области управления человеческими ресурсами Майкл Армстронг говорит о том, что конечная цель процесса подбора персонала должна состоять в том, чтобы с минимальными затратами нанять определенное количество работников определенного качества для удовлетворения потребностей компании в человеческих ресурсах [1].

Процесс подбора новых сотрудников учреждения способствует не только обеспечению его нормального функционирования, но и формирует основу для его будущего успеха. Поэтому эффективность и качество проведения на предприятии работ по поиску и подбору персонала самым непосредственным образом влияет не только на качество самих человеческих ресурсов, но и на их личный вклад в успешное достижение целей учреждения, а также на качество производимой учреждением продукции.

Актуальность исследования использования цифровых технологий при подборе в компанию может быть обусловлена несколькими факторами. Например, повышение эффективности подбора. Современные технологии могут значительно ускорить и улучшить процессы подбора персонала, снизив затраты времени и ресурсов. Это важно для компаний, стремящихся быть более эффективными и адаптироваться к динамике рынка. Также стоит отметить, что использование цифровых технологий может помочь компании привлекать и удерживать талантливых сотрудников более эффективно. Компании все чаще стали использовать цифровизацию в рекрутменте, поэтому это может повысить привлекательность компании для потенциальных сотрудников.

Актуальность исследования в области цифрового рекрутмента нельзя недооценивать в контексте современных вызовов и требований бизнес-среды. С одной стороны, возможна необходимость в более точном и эффективном подборе кандидатов для сокращения издержек, увеличения производительности, и конечно же, для решения стратегических задач компании. С другой стороны, растущая конкуренция на рынке труда и постоянно меняющиеся запросы со стороны бизнеса требуют от HR-специалистов быстрых и инновационных решений.

 

Цифровые технологии как средство преодоления проблем в подборе персонала

Термины «цифровые технологии» и «digital-технологии» являются синонимами, т. к. слово «digital» с английского языка переводится как «цифровой». Поэтому при применении данных понятий будем считать их равнозначными.

Использование цифровых технологий в подборе персонала несет в себе следующие выгоды для рекрутеров:

  • сокращение временных затрат;
  • увеличение количества кандидатов;
  • сокращение рабочей силы в рекрутменте;
  • освобождение HR-специалистов от «рутинных» операций;
  • оптимизация процесса поиска кандидатов;
  • автоматизация процесса поиска кандидатов;
  • использование других источников данных о кандидатах, помимо резюме;
  • рост производительности труда.

Основной мотивацией для внедрения цифровых технологий в подбор персонала является возможность автоматизации и ускорения процесса фильтрации кандидатов.

Первым элементом, необходимым для успешной реализации цифровых технологий в подборе персонала, является база данных с информацией о кандидатах. В этой базе собраны данные о резюме кандидатов, их основные навыки и опыт работы, а также результаты прохождения интервью и любые другие сведения, необходимые для оценки их квалификации.

Вторым элементом является алгоритмический анализ данных. Этот элемент состоит из разработки алгоритмов, которые выполняют фильтрацию и сортировку кандидатов согласно заданным критериям. Алгоритмы могут быть настроены на основе предыдущего опыта подбора персонала или же могут быть разработаны с учетом специфики и потребностей конкретной компании.

Третий элемент – визуализация данных. Цифровые технологии позволяют представить информацию о кандидатах в понятной и удобной форме. Это может быть представление в виде таблицы или графика, которые позволяют сравнивать и анализировать кандидатов. Визуализация данных упрощает процесс принятия решений о приглашении кандидата на интервью и делает его более обоснованным и объективным.

Использование цифровых технологий в подборе персонала не только ускоряет и оптимизирует процесс подбора, но и повышает его качество. Автоматическая фильтрация и анализ данных позволяют выявлять кандидатов, соответствующих требуемым критериям, исключая субъективные оценки и предубеждения. Кроме того, цифровые технологии могут помочь определить «сильные» и «слабые» стороны каждого кандидата, что поможет в более точном оценивании их способностей и возможностей в рамках организации.

Исследование цифровых технологий в управлении персоналом на настоящий момент отражено в литературных источниках в малой степени. Основная информация находится в интернет-источниках и научных публикациях. Однако, большинство исследователей, затрагивавших этот вопрос, положительно оценивают возможности этих технологий в рекрутинге. Общий анализ их мнений позволяет составить следующую диаграмму (рис. 1).

 

Диаграмма, отражающая современное состояние цифровых технологий в подборе персонала

Рисунок 1 – Диаграмма, отражающая современное состояние цифровых технологий в подборе персонала

 

Известно, что 71% российских HR-специалистов позитивно относятся к искусственному интеллекту [2]. 24% компаний уже применяют искусственный интеллект в процессах управления персоналом, а 6% планирует внедрить такие решения в течение года. При этом, как показал опрос, проведенный HRlink, 71% HR-специалистов рады, что в будущем ИИ станет их помощником.

70% опрошенных HR-специалистов признались, что в их компаниях еще не используются сервисы с функциями искусственного интеллекта для HR-задач. 24% компаний применяют ИИ в одном или нескольких процессах, а 6% планируют внедрить такие решения в течение 2024 года.

22% сомневается, что умные технологии справятся с задачами по управлению персоналом так же хорошо, как человек. 4% опрошенных опасается, что ИИ заменит HR-специалистов и кадровиков – они считают, что из-за него работы в этой сфере станет меньше. 3% не видят пользы от искусственного интеллекта в HR – они уверены, что он здесь не нужен.

Большинство опрошенных, которые уже используют ИИ, воспринимают технологию позитивно. Специалисты, выразившие опасения или сомнения в способностях искусственного интеллекта, в основном еще не работают с нейросетями. Однако есть и те, кто уже применяет ИИ в HR, но не видит пользы от интеллектуальных инструментов.

Как отмечают аналитики, закономерно, что наиболее позитивно к ИИ относятся компании из ретейла, банкинга и ИТ. Это традиционно наиболее продвинутые в применении новейших технологий сферы. С осторожностью и чаще негативно смотрят на ИИ строительные и производственные компании, а также организации госсектора. Это сегменты, исторически консервативно настроенные по отношению к технологиям, и отношение к ИИ здесь не исключение из правил, а скорее их подтверждение. Нужно отметить, что среди представителей этих сфер довольно много и тех, кто верит в перспективы ИИ в HR и относится к технологиям дружелюбно.

Опрос также показал, какие процессы в HR считаются наиболее перспективными для автоматизации с помощью ИИ в течение ближайших пяти лет. Так, 18% опрошенных считает, что искусственный интеллект обязательно появится в системах кадрового документооборота – например, для напоминаний сотрудникам. 17% HR-специалистов думает, что ИИ будет применяться для сбора обратной связи от сотрудников и внутри служб поддержки. 10% респондентов уверено, что через пять лет их текстовые задачи перейдут к нейросетям, которые будут составлять описания вакансий и тесты для собеседований.

Всего 9% голосов набрал пункт об оценке кандидатов, хотя уже сегодня в мировой практике активно применяются ИИ-решения для обзвона соискателей, первого интервью и анализа социальных сетей. 8% HR-специалистов видит перспективы «умных» сервисов для подбора кадров – поиска кандидатов в открытых источниках и отбора релевантных входящих резюме. По 6% набрали процессы оценки персонала, обучения и развития сотрудников и прогнозирования ситуации с кадрами. При этом всего 1% опрошенных уверен, что никакие из перечисленных функций не могут быть эффективно автоматизированы с помощью ИИ [2].

Чаще всего, говоря о средствах автоматизации, HR-специалисты упоминали чат-боты, которые отбирают резюме или отклики по заданным параметрам, отвечают на вопросы и тестируют соискателей, а также передают информацию в базу данных. 98% опрошенных ответили, что не прибегают к помощи искусственного интеллекта при найме [3].

Учитывая тот факт, что многие из них активно используют HR-боты, можно сделать вывод, что на рынке труда сложилось устойчивое отношение к ботам как к удобной и полезной технологии, но за полноценный искусственный интеллект в человеческом понимании этого слова в HR их не считают.

Основным барьером к цифровой трансформации системы HR в России авторы А. Ф. Денисов и Д. С. Кардаш [4] видят недостаточное количество качественных и доступных сервисов. Также они отмечают, что некоторые компании (например, «Газпромтранс») предпочитают автоматизировать не отбор персонала, а работу с документами (графики работы, отпуска, обучение и т. д.) в связи с тем, что автоматические системы очень легко обмануть. Кроме того, имеется проблема несовершенства цифровых технологий рекрутинга. Например, в резюме будущего директора Netflix Э. Парка искусственный интеллект не увидел в нем подходящего кандидата, тогда как сотрудники HR отдела пришли к прямо противоположному мнению. Как следствие, искусственный интеллект сохраняет риска найма неподходящих сотрудников и недооценки хороших кандидатов. Также достоверность информации из резюме кандидата никаким образом не может быть проверена искусственным интеллектом. Информационные системы пока довольно легко обмануть, а сбой в них может привести к остановке всей работы при высокой зависимости деятельности от технологий. У кандидата может сложиться неверное общее впечатление об организации при общении с роботом, а не с живым рекрутером. Все это говорит о том, что цифровые технологии в подборе персонала могут быть лишь дополнением к традиционному рекрутингу, использовать которые следует очень внимательно и осторожно.

 

Анализ состояния и проблем цифрового рекрутинга «Х Eurasia»

Основной целью данного исследования был анализ практики использования цифровых технологий при подборе персонала в Х Eurasia и рекомендации по оптимизации их использования.

Компания Х Eurasia— это одно из дочерних предприятий более глобальной компании, крупнейшей мировой компании по производству электроники занимается деятельностью в странах Центральной Евразии, включая страны СНГ.

Как часть международной сети Х, занимается продажей, маркетингом и дистрибуцией широкого спектра продукции, включая смартфоны, телевизоры, бытовую технику, компьютеры, планшеты и другие электронные устройства. Кроме того, Х также может предоставлять техническую поддержку, сервисное обслуживание и другие услуги, связанные с ее продукцией. Головной офис находится в городе Алматы.

Проведя глубинное интервью с представителем hr-отдела, было выяснено, что система управления человеческими ресурсами в компании имеет единое название — People Group. Данная группа состоит из экспертов в области рекрутмента (подбор персонала), кадрового делопроизводства, обучения и развития сотрудников, административной поддержки и вовлеченности.

Функция подбора кадров компании «Х Eurasia» представляет из себя единый бизнес-процесс, четкий регламент, к которому обращаются сотрудники в случае нужды. Данный процесс состоит из нескольких шагов, последовательность которых остается неизменной.

  1. Заявка на подбор персонала, заполненная нанимающим менеджером (т.е. в большинстве случаев, нанимающий менеджер и является линейным руководителем на открытую позицию. Несмотря на это, руководитель департамента также может выступать в лице нанимающего менеджера и заполнить вышеупомянутую заявку);
  2. Обсуждение профиля кандидата с нанимающим менеджером, точечный разбор hard- и soft-skills (профессиональные и надпрофессиональные навыки) требуемого сотрудника. На данном этапе рекрутер также делиться знаниями рынка (средняя заработная плата данного специалиста и список компаний, в которых данные специалисты являются сильным звеном);
  3. размещение вакансии на онлайн-платформе поиска потенциальных сотрудников;
  4. скрининг резюме: разбор откликов на вакансию, параллельный прямой поиск релевантных кандидатов;
  5. направление пула нанимающему менеджеру;
  6. тестирование выбранных кандидатов;
  7. приглашение на оффлайн-собеседование;
  8. запрос рекомендаций с последних мест трудоустройства;
  9. предложение о работе подходящему кандидату.

Как инновационная компания, «Х Eurasia» двигается «в ногу со временем». В связи с этим ее руководством недавно было принято решение о внедрении цифровых технологий в систему подбора персонала, что должно привести к оптимизации эффективности и качества найма.

В рекрутинг-процессе «Х Eurasia» используются следующие цифровые технологии:

  • Онлайн-тестирование;
  • Видеоинтервью.

Кроме них компания практически не использует другие цифровые технологии в работе, т. к. количество открытых вакансий в месяц позволяет проводить разбор кандидатов вручную. Используется онлайн-чат на HeadHunter с автоматизированным ответом «Приглашение на собеседование», «Отказ» и «Подумать». К данным ответам также подвязаны SMS-оповещения.

«Х Eurasia» проводит онлайн-тестирования для кандидатов, которые являются обязательным для определенных позиций. Многие тесты написаны нанимающими менеджерами вручную, другие заполняются на открытой платформе SHL. Наиболее эффективными каналами для компании являются платформа интернет-рекрутмента (HeadHunter), внутренняя реферальная программа и социальные сети (LinkedIn; не работает на территории России).

Рекрутеры используют программу MS Excel, автоматизированные процессы HeadHunter и собственную внутреннюю систему Knox для управления кандидатским процессом и координации действий между различными отделами. MS Excel используется для отчетности и аналитики рекрутмента, автоматизированные процессы HeadHunter – для более эффективной обратной связи кандидатам, внутренняя система Knox – для коммуникации между нанимающими менеджерами и рекрутинг-командой.

Цифровые технологии в подборе персонала облегчают процесс благодаря автоматизации, аналитике данных и улучшению кандидатского опыта. «Х Eurasia» делает вывод о релевантном опыте кандидатов, эффективности каналов привлечения и процессе подбора.

Интервью с кандидатами проводятся как очно, так и по телефону (первичное собеседование), но с внедрением цифровых инструментов стала популярна практика видеоинтервью, что частично сократило продолжительность этапов отбора.

Компания использует как входящий, так и проактивный подход к подбору персонала, в зависимости от конкретной вакансии и потребностей компании. Более того, компания на постоянной основе возвращается ко внутренней базе кандидатов.

На сегодняшний день в команде компании работает два рекрутинг-специалиста. Команда растет в связи с более глобальными целями, которые покрывают не только аспект рекрутинга.

«Х Eurasia» имеет высокий поток кандидатов в месяц, который варьируется в зависимости от текущих потребностей компании и специфики той или иной вакансии. Она направляет от 50 до 100 резюме (по всем вакансиям) на рассмотрение нанимающим менеджерам в неделю. Количество кандидатов, доходящих до приема, также зависит от множества факторов, но компания стремится к тому, чтобы процент успешного найма был как можно выше.

Внедрение использования автоматизации ответов кандидатам на HeadHunter позволило значительно сократить время разбора откликов. В будущем компания планирует продолжать внедрять и оптимизировать цифровые технологии в подборе персонала, чтобы повысить эффективность, сократить затраты и привлечь наиболее подходящих кандидатов.

Рассмотрим результаты опроса сотрудников «Х Eurasia», направленного на оценку эффективности действующей системы рекрутинга. Перед этим сперва рассмотрим основные данные о персонале компании. Известно, что опрошенные сотрудники работают по следующим должностям:

  • юрист;
  • специалист юридического отдела;
  • специалист отдела интернет-продаж;
  • менеджер по продажам;
  • IT-менеджер;
  • руководитель пресс-службы;
  • PR-специалист;
  • CSR-специалист;
  • менеджер;
  • финансист.

В организации преобладают сотрудники возрастом 30 лет и 36 лет (два сотрудника тридцатилетнего возраста и два сотрудника тридцатишестилетнего возраста). Таким образом, в HR-отделе организации преобладают сотрудники среднего возраста.

Далее рассмотрим коммуникации, которыми пользовались сотрудники при поиске работы (рис. 2).

 

Коммуникации, которыми пользовались сотрудники отдела при поиске работы

Рисунок 2 – Коммуникации, которыми пользовались сотрудники отдела при поиске работы

 

Как видно, двое сотрудников использовали российскую версию Headhunter, еще двое – ресурс hh.kz (т. е. казахстанскую версию Headhunter).

По поводу удовлетворенности опрошенных удобством выбранного ими ресурса получены следующие данные (рис. 3).

 

Данные об удовлетворенности опрошенных удобством выбранного ими ресурса

Рисунок 3 – Данные об удовлетворенности опрошенных удобством выбранного ими ресурса

 

Как видно, получается следующая ситуация:

  • вполне удовлетворено 58,3%;
  • скорее удовлетворено, чем нет 33,3%;
  • затруднилось ответить 8,3%.

Таким образом, большинство опрошенных удовлетворено удобством выбранного ими ресурса.

Известна следующая информация насчет того, какими средствами связи проходило взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала (рис. 4).

 

Информация о средствах связи, с помощью которых проходило взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала

Рисунок 4 – Информация о средствах связи, с помощью которых проходило взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала

 

Как видно, в большинстве случаев (91,7%) взаимодействие с компанией в процессе подбора персонала происходило с использованием традиционного средства – телефона. На втором месте по популярности средств связи было несколько менее традиционное средство – электронная почта. Сайт вакансии и СМИ использовались гораздо реже.

На вопрос о том, чем именно неудобным показалось общение с компанией на этапе подбора, получены следующие ответы:

  • долгое согласование;
  • незнание того, на каком этапе находится заявка;
  • неудобно, что долго держат соискателя в неведении по поводу того, подходит кандидат или нет.

Известна следующая информация насчет того, с кем из представителей компании опрошенные общались на этапе подбора (рис. 5).

 

Информация о том, с кем из представителей компании опрошенные общались на этапе подбора

Рисунок 5 – Информация о том, с кем из представителей компании опрошенные общались на этапе подбора

 

В большинстве случаев (66,7%) опрошенные общались со специалистом отдела подбора кадров при личной встрече (таких было 8 человек). Несколько меньшее число опрошенных (58,3%) общалось с оператором отдела подбора по телефону (таких было 7 человек).

На вопрос о том, проводилось ли тестирование или видеоинтервью на этапе подбора, получены следующие результаты (рис. 6).

 

Ответы на вопрос о том, проводилось ли тестирование или видеоинтервью на этапе подбора

Рисунок 6 – Ответы на вопрос о том, проводилось ли тестирование или видеоинтервью на этапе подбора

 

Как видно, большинство опрошенных (66,7%) не проходило тестирования и видеоинтервью. При этом равное число опрошенных (по 2 человека) проходило тестирование и видеоинтервью.

Данные о примерном сроке подбора (от момента отклика на вакансию до трудоустройства) приведены на рисунке 7.

 

Данные о примерном сроке подбора

Рисунок 7 – Данные о примерном сроке подбора

 

В большинстве случаев срок подбора составлял от 3 недель до 1 месяца (примерно 4 недель). При этом большинство опрошенных (75%) считают такой срок приемлемым (вероятно, отталкиваясь при суждении от своего опыта и от опыта своих знакомых, искавших работу). 3 человека (15% опрошенных) явно считают такой срок слишком большим.

Важно рассмотреть мнение опрошенных насчет того, насколько прозрачным и понятным для них показался процесс подбора (рис. 8).

 

Мнение опрошенных насчет того, насколько прозрачным и понятным для них показался процесс подбора

Рисунок 8 – Мнение опрошенных насчет того, насколько прозрачным и понятным для них показался процесс подбора

 

Большинство опрошенных (66,7%) удовлетворено прозрачностью и понятностью для них процесса подбора. 25% заявило, что скорее удовлетворены прозрачностью и понятностью для них процесса подбора, чем нет, а 8,3% затруднилось с ответом.

Также получены рекомендации опрошенных насчет возможных изменений в процессе подбора, способных сделать этот процесс максимально комфортным для соискателей:

  • предоставление своевременной обратной связи;
  • назначение ответственного за HR;
  • установление предельного срока для ответа на каждом этапе, чтобы у соискателя было понимание того, что ожидать;
  • введение вопросов по существу необходимой вакансии вместо «воды» (наподобие вопросов о том, «конфликтный ли вы человек?»);
  • добавление регулярной обратной связи;
  • большее вовлечение специалистов отдела кадров в подборе подходящей кандидатуры. Проведение тестирования, анализ результатов, поиск по конкретно заданным критериям и т.д. Это обусловлено тем, что текущий подбор ограничен лишь фильтрацией соискателей, откликнувшихся на вакансию на сайте hh.kz.

Как видно из анализа ответов, многие опрошенные желают ускорения общего процесса подбора. Кроме того, опрошенные желают более вовлеченной и активной работы специалистов отдела кадров. Также следует отметить, что среди опрошенных были консерваторы, считающие, что ничего изменять не следует.

Наконец, рассмотрим следующие данные насчет того, готовы ли опрошенные к взаимодействию с компанией при помощи указанных инструментов в качестве соискателя (рис. 9).

 

Данные насчет того, готовы ли опрошенные к взаимодействию с компанией при помощи указанных инструментов в качестве соискателя

Рисунок 9 – Данные насчет того, готовы ли опрошенные к взаимодействию с компанией при помощи указанных инструментов в качестве соискателя

 

Большинство опрошенных (12 человек) выразило интерес к взаимодействию с компанией при помощи платформ для онлайн-встреч (Skype, Zoom, Microsoft Teams или др.). Также существенное число опрошенных (6 человек) выразило интерес к видеоинтервью. Вероятно, это также отражает потребность опрошенных в более «живом» и удобном общении, как можно более близком к формату личной встречи.

Один из сотрудников HR-отдела компании утверждает, что удовлетворен применением цифровых технологий в подборе персонала (в нашем случае, онлайн-платформы поиска кандидатов, HeadHunter), т. к. это позволяет эффективно автоматизировать процесс выбора кандидатов по различным фильтрам и улучшить качество точечного подбора.

Интерфейс используемых цифровых инструментов характеризуется как преимущественно удобный. Однако, утверждается, что есть места для улучшения, особенно в области удобства передачи текущих вакансий следующему нанимающему менеджеру.

Опрошенный сотрудник доволен качеством и объемом потока кандидатов, создаваемых цифровыми каналами привлечения. Однако, он же утверждает, что всегда есть возможность для дополнительного улучшения и оптимизации. Также утверждается, что некоторые каналы привлечения не всегда приносят ожидаемые результаты, особенно если речь идет о специфических профессиональных сообществах (Telegram-каналы).

Основная управленческая проблема «Х Eurasia», связанная с HR, проявляется тем, что отдел кадров не использует автоматизированные процессы при подборе персонала (каждый этап подбора курирует ответственный менеджер вручную), а вместе с тем недостаточно широко использует самые современные и актуальные цифровые решения в рекрутинге (согласно концепции «Рекрутмент 3.0»). Кроме того, некоторые каналы привлечения кандидатов не всегда приносят ожидаемые результаты, особенно если речь идет о специфических профессиональных сообществах (например, Telegram-каналы), что говорит о привязанности компании к уже устаревшим концепциям «Рекрутмент 1.0» и «Рекрутмент 2.0».

В частности, отметим, что в «Х Eurasia» не используется система отслеживания кандидатов. Однако, руководство компании надеется, что придет к этому в ближайшем будущем. Также компания не работает с компаниями-разработчиками цифровых технологий и практические не внедряет в свою работу актуальные отечественные решения в цифровом рекрутинге – вместо этого кадровый отдел подбирает персонал преимущественно традиционным путем. Руководство компании объясняет это тем, что цифровые технологии считаются более полезными в использовании для массового подбора, что более релевантно для рынка FMCG (fast-moving consumer goods) при поиске операционистов. По этой же причине нет отдельного колл-центра для работы с кандидатами. Однако, по нашему мнению, в перспективе «Х Eurasia» все же необходима некоторая цифровизация рекрутинга, т. к. при текущих тенденциях цифровизации рынка труда ее консерватизм рискует снизить конкурентоспособностях компании.

Также, у «Х Eurasia» ранее не было возможности имплементировать цифровые технологии в обучение рекрутинг-команды. В ближайшем будущем компания будет рассматривать варианты тренингов на упомянутую тематику. На наш взгляд, это необходимо для формирования у персонала отдела кадров компетенцией, предъявляемых к рекрутерам согласно концепции «Рекрутмент 3.0».

Таким образом, состояние рекрутинга «Х Eurasia» можно оценить как хорошее, но не идеальное с точки зрения концепции «Рекрутмент 3.0». Рассматриваемая компания относительно недавно встала на путь цифровизации рекрутинга, уже получая от этого определенные выгоды. Однако, в перспективе, для поддержки конкурентоспособности бизнеса, система рекрутинга компании потребует продолжения цифровизации, что обуславливает необходимость в своевременном рассмотрении соответствующих мер.

 

Возможные меры по совершенствованию цифрового рекрутинга для «Х Eurasia»

С учетом установленных выше фактов и результатов анализа опросов разработаем рекомендации по совершенствованию улучшения подбора персонала с помощью цифровых технологий для «Х Eurasia».

  1. Система отслеживания кандидатов

Теоретически, она поможет компании более эффективно управлять рекрутинг-процессом, от подачи заявки до принятия решения о найме.

В настоящее время существует система отслеживания кандидатов (applicant tracking system, ATS) – программное обеспечение, которое управляет процессом подбора персонала, включая объявления о вакансиях и заявления о приеме на работу. Оно упорядочивает информацию о лицах, ищущих работу, и делает ее доступной для поиска.

ATS отслеживает кандидатов на протяжении всего процесса найма. Это помогает с планированием собеседований, выдает уведомления, а также автоматически отправляет электронные письма кандидатам и сотрудникам, таким как рекрутеры и менеджеры по найму.

ATS позволяет рекрутерам вести учет и создавать пользовательские отчеты, которые делают решения о приеме на работу быстрыми, легкими и доступными для всех. Управление этими процессами с помощью ATS экономит ценное время и деньги за счет уменьшения количества человеческих ошибок, двойного ввода, «бумажной волокиты» и предвзятого отбора. Как только наиболее подходящий кандидат примет предложение о работе через ATS, все остальные кандидаты, подходящие в будущем, в следующий раз возглавят список рекрутеров. Затем их данные передаются обратно в систему маркетинга подбора персонала, чтобы сохранить теплых кандидатов в CRM для будущих вакансий. Эффективность ATS доказана многими компаниями: известно, что более 90% компаний из списка Fortune 500 в настоящее время использует системы отслеживания кандидатов [5].

В России одним из самых авторитетных и надежных производителей соответствующего программного обеспечения (ПО) является компания PeopleForce. В контексте рассматриваемой проблемы следует отметить ее программу PeopleRecruit, специализирующуюся именно на отслеживании кандидатов [6]. Для 5 рекрутеров ежемесячный платеж за использование программы составляет 150 долларов США (около 14 тыс. руб.) [6].

  1. Развитие практики видеоинтервью, что частично сокращает продолжительность этапов отбора

Одной из самых совершенных на данный момент программ для развития практики видеоинтервью, имеющихся на российском рынке, является «КонтурТолк», которой пользуется уже около 100 тыс. человек, в том числе из ведущих российских корпораций и государственных учреждений [7]. Она относится не к традиционным программам для реализации видеосвязи, таким как Skype, а представляет собой облачное пространство для проведения аудио- и видеоконференций с возможностью записи, планированием встреч, интеграцией с телефонией и многим другим, что отвечает поставленной «Х Eurasia» задаче по повышению вовлеченности рекрутеров в процесс подбора персонала. Немаловажно и то, что сервис отвечает современным требованиям к комфорту и удобству (в программе имеется достаточно широкий функционал, ориентированный на удобство, чего обычно нет в традиционных программах для видеосвязи). При этом данное решение является достаточно дешевым (от 750 руб. в месяц).

  1. Развитие работы по привлекательным и эффективным каналам

Как было установлено по итогам анализа опросов, к таким каналам относятся онлайн-платформы для поиска работы, социальные сети, профессиональные сообщества и рекомендации от сотрудников. Ввиду небольшого размера организации, на наш взгляд, целесообразно сосредоточиться на социальных сетях, т. к. они предоставляют компании такого размера широкие возможности для работы с нужной ей аудиторией.

Компания на данный момент малоактивна в социальных сетях (в частности, у нее имеются очевидные трудности в работе с LinkedIn). Очевидным решением проблемы на данный момент является переориентация на другие социальные сети, работающие в России, и имеющие наибольший охват целевой аудитории. К таким относятся прежде всего «ВКонтакте» и Telegram – наиболее посещаемые отечественные соцсети, популярные среди трудоспособной молодежи. При этом также следует рассмотреть возможности рекрутинга в отношении следующих ресурсов:

  • vc.ru (популярная блог-платформа с широкими возможностями для PR-кампаний в цифровом рекрутинге);
  • «Яндекс. Дзен» (популярная блог-платформа с широкой аудиторией, где возможна публикация контента, касающегося специализации компании в PR-целях);
  • Видеосервисы YouTube, RuTube и TikTok (на них возможна публикация видеоконтента, освещающего особенности работы в компании в PR-целях, а также контента, тематически связанного со специализацией компании);
  • Одноклассники (среди пользователей этой социальной сети много опытных людей трудоспособного возраста);
  • Сервис «Работа» от Rambler (хороший аналог hh.ru).

Работа по указанным направлениям, на наш взгляд, хорошо сориентирует цифровой рекрутинг «Х Eurasia» согласно концепции «Рекрутмент 3.0», о котором подробнее будет сказано ниже.

  1. Расширение сети профессиональных контактов и активное использование социальных сетей

Данная рекомендация тесно связана с указанными выше. Дело в том, что основа философии «Рекрутинг 3.0» – это выстраивание взаимоотношений и формирование сообществ [8]. В условиях информационного общества люди быстро схватывают и используют технологии, чтобы обмениваться мнениями, в том числе в цифровом пространстве. Хотя многие компании, в том числе «Х Eurasia», имеют страницы в социальных сетях, они делают это согласно уже устаревшей концепции «Рекрутмент 1.0», предполагающей идею «post, pray, and spray» (буквально – «опубликовал, помолился и распылил»; выражение «spray and pray» также может использоваться для описания подхода к коммуникации, когда рассылаются массовые электронные сообщения и другие посты, в надежде на то, что вся желаемая аудитория получит сообщение). Как следствие, многие страницы в соцсетях превращаются в доски объявлений, а при отклике на них редко можно дождаться ответа.

В рамках предложенной рекомендации при работе с социальными сетями согласно актуальной концепции «Рекрутмент 3.0» сначала следует ответить на следующие вопросы:

  • Какова цель использования социальных медиа?
  • Кто ваша целевая аудитория?
  • Что ваше общество должно вынести для себя?
  • Будут ли люди снова заходить на ваш сайт?
  • Насколько сайт «затягивает», хочется ли задержаться?
  • В чем разница между социальными сетями и работным сайтом?
  • Что потом люди будут рассказывать о вашей страничке, сайте?

Согласно рассматриваемой концепции «Х Eurasia» необходимо создать в социальных сетях сообщества, которые будут распространять определенную информацию. При этом принимается, что любая коммуникация должна быть двухсторонней, интересной, информативной и увлекательной для читателя. Это отражает идею о том, что «Рекрутмент 3.0» формирует сообщества, рассказывает, слушает, обсуждает и эмоционально привлекает новых талантов. Вместе с этим рекрутер, работающий по такой концепции, должен уметь работать по следующим направлениям:

  1. PR и искусство донести сообщение.
  2. Маркетинг, в том числе прямой маркетинг;
  3. Сегментация рынка;
  4. Управление отношениями с кандидатами;
  5. Продажи;
  6. Hавыки презентации и коммуникации.

На наш взгляд, развитие соответствующих компетенций возможно также в рамках практики повышения квалификации действующего в компании персонала.

  1. Внедрение более точных алгоритмов подбора кандидатов и использование инновационных методов оценки навыков

Предполагается, что это улучшит качество работы системы рекрутинга и объем потока соискателей. На практике это означает ориентацию компании на практики, следующие из концепции «Рекрутинг 3.0». Эта концепция является свободной структурой, которая включает в себя не только стандартные технологии поиска, подбора и отбора персонала, но и формирования бренда компании. Задачей такого рекрутинга является поиск талантливых и уникальных сотрудников, из которых будет формироваться непрерывная воронка кадрового резерва [9]. Основными направлениями работы рекрутинга согласно концепции «Рекрутинг 3.0» являются социальные сети и цифровые ATS-платформы для автоматизации процессов, о которых подробно говорилось выше.

  1. Внедрение чат-ботов

С учетом общих тенденций важно своевременное внедрение чат-ботов, где автоматически можно отправлять ответы, писать на каком этапе находится рассмотрение резюме и т. д. В настоящее время данный инструмент можно внедрять даже с помощью искусственного интеллекта (ИИ). Существуют ИИ, которые делают готовые чат-боты, что облегчает работу и способствует экономии времени и затрат.

Например, сервиса EBI.AI разработал передовую диалоговую платформу искусственного интеллекта, на которой помощники искусственного интеллекта могут выполнять широкий спектр задач [10]. Платформа предоставляет все необходимое для настройки диалогового ИИ, например, чат в реальном времени и интеграцию с другими системами. Платформа также предоставляет команду специалистов в области дизайна разговоров, лингвистики и психологии, которые могут просматривать каждый разговор помощника ИИ с клиентами, что особенно полезно для HR-отдела рассматриваемой компании, которой, как установлено анализом результатов опросов, требуется более вовлеченная и активная работа сотрудников HR-отдела при использовании цифровых технологий в рекрутинге.

Разработанные рекомендации, на наш взгляд, будут способствовать системной модернизации рекрутинга «Х Eurasia» согласно актуальной концепции «Рекрутинг 3.0», обеспечивая его умеренную (разумную) цифровизацию при приемлемых для компании затратах, которые, с учетом некоторых самых дорогостоящих решений, составят около 14,75 тыс. руб. в месяц.

 

Заключение

Цифровые технологии в подборе персонала – это технологии, использующие электронные инструменты для оптимизации деятельности организации в направлении подбора персонала (HR). Можно сказать, что целью таких технологий является слияние всех областей управления персоналом с возможностями стремительно развивающихся цифровых технологий для повышения эффективности процессов управления человеческим капиталом на разных уровнях.

Анализ статистики говорит о том, что цифровизация рекрутинга в России является важным трендом и имеет большие перспективы. Однако, сейчас цифровые технологии в подборе персонала используют далеко не все компании, хотя число их пользователей имеет тенденцию к увеличению.

Библиографический список:

  1. Армстронг, М. Практика управления человеческими ресурсами. 8-е изд. / пер. с англ. под ред. С.К. Мордовина. СПб.: Питер, 2007. 1040 с.
  2. 71% HR-специалистов позитивно относятся к искусственному интеллекту [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cio.osp.ru/news/261223-71-HR-spetsialistov-pozitivno-otnosyatsya-k-iskusstvennomu-intellektu
  3. В HR не считают рекрутинговые чат-боты искусственным интеллектом [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cio.osp.ru/news/021123-V-HR-ne-schitayut-rekrutingovye-chat-boty-iskusstvennym-intellektom
  4. Денисов, А. Ф., Кардаш, Д. С. Анализ практик применения цифровых технологий в отборе персонала / А. Ф. Денисов, Д. С. Кардаш // Экономика и управление. 2018. №6 (152). С. 26–37.
  5. Что такое ATS, и как оптимизировать рекрутинг процессы? [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://peopleforce.io/ru/blog/chto-takoe-ats-dlia-rekrutinga, свободный.
  6. Повысьте производительность вашей команды с передовой HR-платформой [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://peopleforce.io/ru/pricing
  7. Удобный сервис видеоконференций [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://kontur.ru/talk?p=w04557
  8. Рекрутмент 3.0 – новая версия, или будущее рекрутмента [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://acenter.ru/article/rekrutment-30-%E2%80%93-novaya-versiya-ili-budushchee-rekrutmenta
  9. Гришин, К. Е. Анализ цифровых технологий в рекрутменте / К. Е. Гришин, И.Т. Шайхутдинов, Э. С. Гайнуллин, К. Р. Садыкова. Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Серия: Экономика. 2020. №4(42). С. 92-99.
  10. Instantly benefit from happier customers, increased capacity and lower costs [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ebi.ai

Практика использования цифровых технологий в отборе персонала Читать дальше »

Финансовая модель строительства глэмпинга в Калининградской области

Введение

Рынок туристических услуг – это постоянно развивающаяся сфера экономической деятельности. Этот сегмент рынка очень изменчив и сильно подвержен влиянию многих факторов, таких как природно-географические особенности, климатические условия, экономическая ситуация в отдельно взятых странах, их внутренняя политика, мировая геополитическая ситуация в целом, уровень благосостояния граждан и другие факторы. Одним из факторов, который кардинально повлиял на всю индустрию путешествий, стала пандемия коронавируса. Закрытие границ между государствами явилось мощным стимулом и одновременно хорошим условием для развития внутреннего туризма. Но здесь очень важно учитывать пожелания потенциальных путешественников. Многих туристов все чаще стал привлекать отдых не в крупных городах и больших гостиничных комплексах, а в тихих, уединенных местах. Однако, при этом, сохранилась потребность проживания в комфортных условиях без отказа от благ цивилизации. Удовлетворение таких запросов и пожеланий отдыхающих, желающих совместить тишину, красоту и уединение с удобством и комфортом, послужило основой для развития такого направления туризма, как глэмпинг.

Любой вид деятельности для своего успешного функционирования требует четко сформулированных целей и задач. Для организации нового бизнеса на территории Калининградской области необходимо составить бизнес-план и произвести расчет эффективности бизнеса.

Актуальность данной работы обусловлена тем, что рынок туристических услуг в Калининградской области последнее время стремительно развивается. Однако, индустрия туризма очень нестабильна, так как путешественники с каждым годом становятся всё более требовательными и избирательными. Потенциальных клиентов становится сложно удивлять, а такое новое направление, как глэмпинг, может стать интересной отличительной чертой проекта. Данный вид туризма только зарождается, поэтому многим инвесторам данная работа сможет помочь понять перспективы глэмпинг-индустрии в Калининградской области, разобраться в важных аспектах этого вида деятельности и наглядно оценить финансовые показатели проекта на основании предложенной финансовой модели строительства глэмпинга.

В настоящее время тенденции и перспективы развития глэмпинга в России мало изучены, это направление только зарождается и основывается на статьях и интервью создателей глэмпингов, данных, представленных в сети Интернет на разных туристических форумах.

 

Финансовая модель глэмпинга

В обобщенном виде построение финансовой модели проекта предполагает выполнение следующих трех этапов.

Этап 1. Создание первого варианта финансовой модели с минимальным количеством входных данных, а также определение расчетных формул для зависимых параметров.

Этап 2. Обобщение параметров в системе финансовых отчетов, проверка баланса по активу и пассиву и корректный пересчет при изменении входных данных.

Этап 3. Детализация модели [2].

Рассмотрим систему показателей для оценки этого бизнеса. Так, в составляемой финансовой модели строительства глэмпинга рассматриваемый период охватывает 5 лет или 60 месяцев. Взносы во внебюджетные фонды составляют — 30,20 % (обязательное пенсионное страхование — 22 %, обязательное медицинское страхование — 5,1 %, случаи временной нетрудоспособности и материнства — 2,9 %, травматизм — 0,2 %) [1].

Следующими показателями выступают – НДС (20%) и налог на прибыль (20 %).

В связи с нестабильностью экономики и ростом потребительских цен более, чем на 8-10% при реализации российских инвестиционных проектов ставка дисконтирования определяется от 10 до 40 % и предполагает увеличение ключевой ставки ЦБ РФ на определенный процент рисков (вплоть до 20 %) [6]. В рассматриваемой финансовой модели в качестве входного параметра взята максимальная ставка дисконтирования, равная 40% (месячная ставка — 2,84 %).

Реализация проекта с учетом возможных вариантов размещения гостей представлена в таблице 1.

 

Таблица 1 — Реализация проекта

Услуга Единица измерения Максимальное количество в месяц Старт продаж (период) Стартовый объем продаж Период выхода на максимальный объем
Купольный шатер 19 м2 (2 ед.) Дней 40 1 10 3
Купольный шатер 38 м2 (2 ед.) Дней 40 1 10 3
Треугольный дом-шалаш 35 м2 (1 ед.) Дней 20 1 2 3
Треугольный дом-шалаш 45 м2 (1 ед.) Дней 20 1 2 3
«Сафари Тент» 2.0 (2 ед.) Дней 40 1 10 3
«Фэмели Тент» (2 ед.) Дней 40 1 10 3

 

На максимальную загруженность глэмпинг не сможет выйти сразу, поэтому предполагается его частичная загруженность. При удачном местоположении и предоставлении качественных услуг через 3 месяца, к концу сезона, возможен выход на максимальную загруженность.

Стоимость продажи каждого объекта размещения приведена в таблице 2.

 

Таблица 2 — Продажи каждого варианта размещения

Услуга Количество периодов роста продаж Рост продаж за один период Цена за единицу Темп роста цены в месяц, % Старт роста цены (период)
Купольный шатер 19 м2 (2 ед.) 2 15 6500 1 13
Купольный шатер 38 м2 (2 ед.) 2 15 6500 1 13
Треугольный дом-шалаш 35 м2 (1 ед.) 2 9 12000 1 18
Треугольный дом-шалаш 45 м2 (1 ед.) 2 9 12000 1 18
«Сафари Тент» 2.0 (2 ед.) 2 15 7000 1 13
«Фэмели Тент» (2 ед.) 2 15 7000 1 13

 

Количество периодов роста продаж рассчитано как разница между периодом выхода на максимальный объем и периодом старта продаж, а рост продаж за один период = это разница между максимальным количеством продаж в месяц и стартовым объемом продаж, деленная на количество периодов роста продаж.

Цена за единицу определяется индивидуально предпринимателем. В данном случае рассмотрено ценообразование с учетом затрат (сумма издержек предприятия и ожидаемой прибыли, деленная на запланированный объем продаж за расчетный период) [5].

Расчеты выполнены на один календарный год. В ценообразование не будут включены дополнительные услуги. За годы глэмпинга предприниматель ожидает получить чистую прибыль в размере 5 млн. руб. и рассчитывает на месячную загруженность в 20 дней на одну постройку в сезон (к сезонным месяцам относится период с мая по сентябрь) и 10 дней в месяц в несезон (с октября по апрель) для треугольных домов, а для палаток определено 4 дня загрузки в несезон. Таким образом, загрузка в год составит: 10 дней за 7 месяцев несезона – 70 дней, 20 дней за 5 месяцев сезона – 100 дней, итого 170 дней загруженность 1 треугольного строения в год. В свою очередь для палаток определено: 5 месяцев по 20 дней – 100 дней, 2 месяца по 10 дней – 20 дней, 5 месяцев по 4 дня – 20 дней, итого – 140 дней.

К издержкам предприятия можно отнести постройку каждого сооружения, благоустройство территории, заработную плату сотрудникам, административные расходы. Расчет цен разбит на 3 вида построек: купольный шатер — 4 ед., треугольный дом-шалаш — 2 ед., палатки – 4 ед. Итого получается 10 построек. Суммарные расходы, не связанные с постройкой, составят 7 474 тыс. руб.

Цена купольного шатра:

(560 000 + 780 000 +747 400 × 4 + 500 000 × 4) / 140 × 4 = 11 302 руб.

Цена треугольного дома:

(1 230 000 + 1 400 000 + 747 400 × 2 + 500 000 × 2) / 170 × 2 = 15 072 руб.

Цена палатки:

(580 000 + 920 000 + 747 400 × 4+ 500 000 × 4) / 140 × 4 = 11 588 руб.

Для того чтобы оставаться конкурентоспособными придется прибегнуть к снижению цен (на 40% для палаток и на 20% для треугольного шатра) пусть даже с меньшей прибылью, но большей вероятностью загруженности центра. Темпы роста цен в месяц – изменяемая величина, зависящая от многих факторов, для первоначальных расчетов она принята на уровне 1%. Старт роста цен также изменяемая величина, но предположительно цены меняются раз в год перед сезоном, поэтому рост определен в диапазоне от года до полутора лет.

Также важно учитывать сезонные отклонения в продажах, которые строятся на основании фактических показателей продаж за месяц (табл. 3) [4].

 

Таблица 3 — Сезонные отклонения продаж в процентах от максимального объема

Месяц Номер месяца Купольный шатер19 м2, % Купольный шатер38 м2, % Треугольный дом-шалаш 35 м2, % Треугольный дом-шалаш 45 м2, % «Сафари Тент» 2.0, % «Фэмели Тент», %
январь 1 -80 -80 -50 -50 -80 -80
февраль 2 -80 -80 -50 -50 -80 -80
март 3 -80 -80 -50 -50 -80 -80
апрель 4 -50 -50 -50 -50 -50 -50
май 5 0 0 0 0 0 0
июнь 6 0 0 0 0 0 0
июль 7 0 0 0 0 0 0
август 8 0 0 0 0 0 0
сентябрь 9 0 0 0 0 0 0
октябрь 10 -50 -50 -50 -50 -50 -50
ноябрь 11 -80 -80 -50 -50 -80 -80
декабрь 12 -80 -80 -50 -50 -80 -80

 

Как уже упоминалось ранее, внесезонная активность среди туристов падает, поэтому учтено отклонение в – 50 % для треугольных домов-шалашей, и в холодные периоды — 80 % от максимальной загруженности для палаток (рис.1).

 

Сезонный коэффициент построек для проживания

Рисунок 1 — Сезонный коэффициент построек для проживания

 

На графике только две линии, так как сезонный коэффициент у тента и купольного шатра получились одинаковыми.

Следующим этапом является рассмотрение инвестиционного блока финансовой модели (табл. 4).

 

Таблица 4 — Инвестиции в проект

Наименование Стоимость, руб. Стоимость, без НДС, руб. Период оплаты Период постановки на баланс Амортизационный срок в месяц Амортизация в месяц Период начала амортизации Период завершения амортизации
Купольный шатер 19 м2 (2 ед.) 560 000 466 667 0 0 60 7 778 1 60
Купольный шатер 38 м2 (2 ед.) 780 000 650 000 0 0 60 10 833 1 60
Треугольный дом-шалаш 35 м2 (1 ед.) 1 230 000 1 025 000 0 0 60 17 083 1 60
Треугольный дом-шалаш 45 м2 (1 ед.) 1 400 000 1 166 667 0 0 60 19 444 1 60
«Сафари Тент» 2.0 (2 ед.) 580 000 483 333 0 0 30 16 111 1 30
«Фэмели Тент» (2 ед.) 920000 766667 0 0 30 25556 1 30
Административное здание 715000 595833 0 0 60 9931 1 60
Душевые 1310000 1091667 0 0 60 18194 1 60
Подсобное помещение 395000 329167 0 0 60 5486 1 60

 

Следующим обязательным блоком в финансовой модели выступает расчет переменных расходов. Однако на этом этапе их определить сложно, поскольку они могут возникнуть разово, поэтому вся расходная часть отнесена в постоянные затраты (табл. 5).

 

Таблица 5 — Постоянные расходы

Наименование Руб. в месяц Период старта расходов Период завершения расходов Темп роста в месяц, % Старт роста расходов (период)
Бухгалтерия на аутсорсинге 10000 1 61 1 12
Реклама 20000 0 60 1 8
Коммунальные услуги 20000 0 61 1 12
Административные расходы 10000 1 61 1 12
Непредвиденные расходы 30000 3 60 1 12

 

Расчет суммы постоянной заработной платы приведен в таблице 6.

 

Таблица 6 — Постоянная заработная плата

Наименование Зарплата Количество человек Руб. в мес. Период найма Темп роста в месяц, % Старт роста, мес.
Управляющий (собственник бизнеса) 50000 1 50000 1 2 12
Администратор 40000 2 80000 1 2 12
Охранник 30000 2 60000 1 2 12
Горничная 20000 2 40000 1 2 12
Завхоз 35000 1 35000 1 2 12

 

Всех сотрудников нужно будет нанять с первого месяца действия центра. Рост заработной платы предположительно через год, в данных расчетах не учтены премии и переработки. Фонд оплаты труда предполагается на 10 построек для проживания. Если в период работы действия глэмпинга, инвесторы или собственники захотят увеличить номерной фонд, то возникнет необходимость и в увеличении штата сотрудников. Однако в данной модели этот момент не рассматривается.

Последним блоком является финансирование проекта. В данной модели рассмотрено два варианта финансирования проекта: собственные средства и заемное финансирование. В рассматриваемом примере собственник бизнеса будет выступать инвестором. Первоначальные вложения составят 7 920 тыс. руб., этого транша хватит на постройку с внутренним обустройством всех необходимых построек. В случае расширения проекта, необходимо на каждом этапе контролировать его выручку и при необходимости осуществить еще один транш.

Еще одним способом финансирования проекта помимо собственных средств может быть получение гранта и поддержки от государства.

Итоговая финансовая модель представлена в Приложении. Данная модель является универсальной, все зависимые данные рассчитываются автоматически по формулам в Excel.

 

Оценка экономической эффективности глэмпинга

На основании составленной финансовой модели рассчитаны основные финансовые показатели проекта с учетом ставки дисконтирования:

  • Чистая приведенная стоимость (NPV) — 1 494 393 руб.
  • Внутренняя норма доходности (IRR) – 58,29 %.
  • Срок окупаемости (PB) – 18 месяцев.
  • Суммарная прибыль за весь проект) — 8 834 801 руб.
  • Рентабельность продаж – 13,01 %.
  • Количество месяцев с отрицательной ликвидностью — 2 месяца.

Таким образом, данный проект принесет прибыль инвесторам. Однако следует отметить, что в расчетах не учтена стоимость аренды или покупки земельного участка.

С целью определения зависимости итоговых финансовых показателей бизнеса от различных факторов необходимо рассмотреть построенную финансовую модель на чувствительность. Иными словами определить наиболее весомые параметры, провести оценку предварительных показателей в условиях неопределенности, а также оценить предельные отклонения различных показателей, при которых у проекта могут возникнуть сложности с рентабельностью или финансовой устойчивостью компании [3].

Произвести анализ чувствительности инвестиционного проекта можно по следующему алгоритму:

1) Необходимо определиться с итоговым базовым показателем (чистая приведенная стоимость, внутренняя норма доходности или прибыли, коэффициент рентабельности (окупаемости) инвестиций, дисконтированный индекс доходности).

2) Решить каким должно быть наиболее ожидаемое значение выбранного показателя.

3) Поменять значения одной из переменных на произвольное количество процентов (например, на 10%) и посмотреть, как это повлияет на итоговую чистую приведенную стоимость (NPV).

4) Аналогичным образом проследить изменения чистой приведенной стоимости (NPV) при изменении на 10% других факторов, например себестоимости производства, переменных издержек и других.

5) На основании полученных данных определить чувствительность по каждому пункту как соотношение процентного изменения выходного параметра к процентному изменению входящего параметра. Чем сильнее наклонена прямая, тем выше чувствительность инвестиционного проекта к изменению этого параметра.

В нашем случае для анализа чувствительности построенной финансовой модели использованы показатели чистой приведенной стоимости (NPV) и внутренней нормы доходности (IRR). Шаг изменения принят за 10%, а изменяемыми параметрами приняты цена за единицу услуги, постоянные затраты, постоянная заработная плата (рис.2). За 100% приняты полученные данные.

 

Абсолютные показатели изменения чистой приведенной стоимости (NPV), руб.

Рисунок 2 — Абсолютные показатели изменения чистой приведенной стоимости (NPV), руб.

 

Из графика видно, что изменение тарифов на оказываемые услуги более чем на 95%, является критичным. Это приведет к убыточности проекта при прочих неизменных затратах. При этом изменение постоянных затрат даже на 30% не будет являться критичным. Глэмпингу лучше не допускать увеличение постоянной заработной платы более чем на 15%, так как это вызовет финансовые трудности.

На рисунке 3 представлена зависимость внутренней нормы доходности (IRR) от изменения данных параметров.

 

Относительные показатели изменения внутренней нормы доходности (IRR), %

Рисунок 3 – Относительные показатели изменения внутренней нормы доходности (IRR), %

 

Таким образом, внутренняя норма доходности резко упадет при увеличении постоянных затрат более чем на 20 %, при этом нежелательно снижать цены на оказываемую услугу более чем на 5 %. В то же время снижение уровня постоянных затрат и заработной платы, наоборот, благоприятно скажется на внутренней норме доходности.

В качестве недостатков данного метода анализа можно отметить следующее: он не рассматривает взаимодействие между собой различных факторов и не учитывает вероятность иных изменений показателей.

Таким образом, основные экономические показатели подтверждают эффективность от вложения денежных средств в проект строительства глэмпинга на территории Калининградской области, а анализ чувствительности дает наглядное понимание изменчивости финансовых показателей от изменения цены на разные параметры. Полученные показатели свидетельствуют о благоприятных перспективах реализации данного инвестиционного проекта.

 

Выводы

Развитие внутреннего туризма на сегодняшний день является одним из приоритетных направлений экономического развития страны, а также поддержания малого и среднего бизнеса в данной отрасли. Калининградская область представляет собой перспективное и набирающее популярность направление среди туристов. Однако существует необходимость удовлетворить все запросы путешественников, в связи с чем возникает потребность в разнообразии предлагаемых туристических сервисов, а также в предоставлении качественных услуг. Часть этих запросов можно реализовать с помощью развития такого направления туризма, как глэмпинг. Одним из преимуществ данного вида отдыха перед отелями и сдачей жилья в аренду является новизна проекта, так как глэмпинг – относительно новый вид туризма, получивший активное развитие не только в России, но и в мире.

Представленная финансовая модель, несомненно, должна вызвать интерес у предпринимателя и его проектной команды. Она сэкономит время на подготовку финансового обоснования проекта. В перспективе финансовую модель можно дополнить дополнительными услугами глэмпинга и на основании результатов финансового моделирования предложить пути масштабирования уже созданного проекта.

 

 

Приложение

Таблица 1 — Финансовая модель строительства глэмпинга на год

Период 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Месяц и год 01.04.

2024

01.05.

2024

01.06.

2024

01.07.

2024

01.08.

2024

01.09.

2024

01.10

2024

01.11.

2024

01.12.

2024

01.01.

2025

01.02.

2025

01.03.

2025

01.04.

2025

Номер месяца 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4
Год 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2024 2025 2025 2025 2025
Cash In 7 920 000 318 000 939 000 1 560 000 1 560 000 1 560 000 780 000 456 000 456 000 456 000 456 000 456 000 780 000
Cash Out 7 930 000 405 030 405 030 577 595 584 941 584 941 454 941 435 030 435 530 436 035 436 545 459 052 559 389
Net Cash -10 000 -87 030 533 970 982 405 975 059 975 059 325 059 20 970 20 470 19 965 19 455 -3 052 220 611
Нарастающий итог -10 000 -97 030 436 940 1 419 345 2 394 404 3 369 463 3 694 523 3 715 493 3 735 963 3 755 928 3 775 383 3 772 331 3 992 941
Проверка ликвидности 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Cash In (расшифровка)
Реализация 0 318000 939000 1560000 1560000 1560000 780000 456000 456000 456000 456000 456000 780000
Собственное финансирование 7 920 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Заемное финансирование 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Итого 7920000 318000 939000 1560000 1560000 1560000 780000 456000 456000 456000 456000 456000 780000
Cash Out (расшифровка)
Инвестиции 7 890 000 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Переменные расходы 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Переменная зарплата 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Постоянные расходы 40000 60000 60000 90000 90000 90000 90000 90000 90500 91005 91515 92030 92951
Постоянная зарплата 0 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 265000 270300
Возврат кредита 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Проценты по кредиту 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Налоги 0 80 030 80 030 222 595 229 941 229 941 99 941 80 030 80 030 80 030 80 030 102 022 196 139
Итого 7 930 000 405 030 405 030 577 595 584 941 584 941 454 941 435 030 435 530 436 035 436 545 459 052 559 389

 

 

Библиографический список:

  1. Контур. Бухгалтерия. Страховые взносы в 2024 году. [Электронный ресурс]. URL: https://www.b-kontur.ru/enquiry/277.
  2. Официальный сайт журнала «Управление предприятием». Финансовое моделирование в Excel. [Электронный ресурс]. URL: https://upr.ru/article/finansovoe-modelirovanie-v-excel/.
  3. Официальный сайт компании «Альт-Инвест». Анализ чувствительности в финансовых моделях. [Электронный ресурс]. URL: https://www.alt-invest.ru/lib/sensitivity_analysis/.
  4. Официальный сайт компании «Хабр». Планирование продаж сезонных товаров с учетом меняющихся экономических условий. [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/mbs/blog/298236/.
  5. Совкомблог. Как рассчитать стоимость услуги или розничную цену товара. [Электронный ресурс]. URL: https://sovcombank.ru/blog/biznesu/kak-rasschitat-stoimost-uslugi-ili-roznichnuyu-tsenu-tovara.
  6. Тинькофф журнал. Что такое ставка дисконтирования. [Электронный ресурс]. URL: https://journal.tinkoff.ru/guide/discountrate/.

Финансовая модель строительства глэмпинга в Калининградской области Читать дальше »

Эффективность технологий управления в спорте

1.1. Аргументация актуальности темы

В наше время спорт переживает период интенсивного развития, причем ключевую роль в этом процессе играют технологии управления. Благодаря использованию современных технических средств спортсмены и тренеры могут достигать значительно более высоких результатов, чем когда-либо прежде. Однако, быстрое развитие новых технологий создает постоянную необходимость в изучении их эффективности для управления процессами тренировок и соревнований. Это связано не только с обеспечением успешной подготовки спортсменов, но и с повышением конкурентоспособности стран в спортивном мире. В связи с этим, исследование эффективности технологий управления в спорте является актуальной и важной задачей, которая требует серьезного внимания и научного подхода.

1.2.  Формулировка научной проблематики

Одной из ключевых научных проблем в сфере спортивных технологий является выявление наиболее эффективных средств управления в спорте и определение их влияния на результаты спортсменов. Это означает не только выявление технологий с наивысшей производительностью, но и понимание того, как эти технологии могут быть оптимально интегрированы в тренировочный процесс и подготовку к соревнованиям.

1.3. История возникновения вопроса и степень его разработки

Использование технологий в спорте имеет долгую историю, начиная от простых средств для контроля времени и дистанции до современных систем аналитики данных и виртуальной реальности. В течение последних десятилетий наблюдается стремительное развитие в этой области, однако, вопрос об эффективности этих технологий остается открытым и требует дальнейшего изучения. Достижения в области спортивных технологий позволяют нам сегодня взглянуть на спорт совершенно иным образом и использовать новые подходы для повышения эффективности тренировочного процесса и достижения более высоких результатов на соревнованиях.

Технологии управления в спорте представляют собой различные инструменты, методы и системы, используемые для организации, контроля и оптимизации тренировочных процессов, а также управления спортивными командами, клубами и организациями. Они включают в себя широкий спектр инновационных решений, направленных на повышение эффективности подготовки спортсменов, анализ результатов и оптимизацию работы тренерских штабов.

Примеры современных технологий управления в спорте включают в себя:

  1. Системы аналитики и мониторинга данных: Это включает в себя различные программные и аппаратные средства для сбора, анализа и визуализации данных о физической подготовке спортсменов, их прогрессе и состоянии здоровья. Эти системы могут включать в себя носимые устройства для мониторинга пульса, скорости, расстояния, а также программное обеспечение для анализа видео и статистических данных.
  2. Технологии виртуальной и дополненной реальности: Они могут использоваться для создания имитационных сред, позволяющих спортсменам тренироваться в виртуальной среде, моделировать игровые ситуации и анализировать свои действия для улучшения техники и тактики.
  3. Системы управления тренировочным процессом: Это программные решения для планирования и организации тренировок, учета нагрузок, а также мониторинга и анализа результатов. Они помогают тренерам создавать индивидуализированные программы тренировок и следить за прогрессом спортсменов.
  4. Технологии коммуникации и сетевого взаимодействия: Они включают в себя различные средства для обмена информацией между тренерами и спортсменами, а также между членами команды. Это могут быть специализированные платформы для обсуждения тактики, планирования тренировок и анализа игровых ситуаций.
  1. Системы анализа биомеханики: Эти технологии используются для измерения и анализа движений спортсменов с целью оптимизации их техники. Они могут включать в себя системы захвата движения, инерциальные измерительные устройства и программное обеспечение для анализа биомеханических параметров.
  2. Интерактивные тренажеры и симуляторы: Эти устройства и программы создают имитационные среды, позволяющие спортсменам тренироваться в условиях, максимально приближенных к реальным соревнованиям. Они могут включать в себя виртуальные тренажеры, симуляторы игровых ситуаций и тренажеры с визуальной обратной связью.
  3. Системы анализа психологических параметров: Эти технологии используются для измерения и анализа психологических параметров спортсменов, таких как уровень стресса, концентрации внимания и эмоциональное состояние. Они могут включать в себя психофизиологические мониторы и программное обеспечение для анализа данных.
  4. Системы управления питанием и рационального питания: Эти технологии используются для планирования и контроля питания спортсменов с целью оптимизации их питательного режима и достижения максимальной производительности. Они могут включать в себя программы для расчета калорийности, составления рационов и мониторинга потребления пищи.
  5. Системы анализа и управления сном и отдыхом: Эти технологии используются для мониторинга и анализа качества сна и уровня отдыха спортсменов. Они могут включать в себя носимые устройства для мониторинга сна, программное обеспечение для анализа данных и рекомендации по оптимизации режима сна и отдыха.
  6. Системы управления медицинским обслуживанием и реабилитацией: Эти технологии используются для организации и контроля медицинского обслуживания спортсменов, а также для планирования и мониторинга процесса реабилитации после травм и перенапряжений. Они могут включать в себя программы для ведения медицинских карт, системы телемедицины и программное обеспечение для управления процессом реабилитации.

 

Таблица 1. Сравнение технологий управления в спорте: преимущества и недостатки

Технология Описание Преимущества Недостатки
Системы аналитики и мониторинга данных Сбор, анализ и визуализация данных о физической подготовке спортсменов, их прогрессе и состоянии здоровья. — Повышение эффективности тренировочного процесса

— Индивидуализация программ тренировок

— Требует высокой технической компетенции

— Зависимость от надежности технических средств

Технологии виртуальной и дополненной реальности Создание имитационных сред, позволяющих спортсменам тренироваться в виртуальной среде, моделировать игровые ситуации и анализировать свои действия. — Улучшение психологической подготовки спортсменов

— Моделирование различных игровых ситуаций

— Требует дорогостоящего оборудования

— Ограничения в реалистичности виртуальных сред

Системы анализа биомеханики Измерение и анализ движений спортсменов с целью оптимизации их техники. — Улучшение технического мастерства спортсменов

— Повышение производительности в соревнованиях

— Требует специализированного оборудования

— Не всегда доступно во время тренировок

Интерактивные тренажеры и симуляторы Создание имитационных сред, позволяющих спортсменам тренироваться в условиях, максимально приближенных к реальным соревнованиям. — Эффективное тренировочное средство

— Моделирование различных игровых ситуаций

— Требует дорогостоящего оборудования

— Не всегда репрезентативен для реальных условий

Системы анализа психологических параметров Измерение и анализ психологических параметров спортсменов, таких как уровень стресса, концентрации внимания и эмоциональное состояние. — Повышение психологической подготовки спортсменов

— Улучшение ментальной стойкости в соревнованиях

— Требует специального оборудования

— Не всегда достоверен в реальном времени

Системы управления питанием и рационального питания Планирование и контроль питания спортсменов с целью оптимизации их питательного режима и достижения максимальной производительности. — Повышение энергии и выносливости спортсменов

— Минимизация риска травм и переутомления

— Требует тщательного контроля и поддержания рациона

— Индивидуальный подход к каждому спортсмену

Системы анализа и управления сном и отдыхом Мониторинг и анализ качества сна и уровня отдыха спортсменов с целью оптимизации их режима сна и отдыха. — Повышение восстановительных процессов спортсменов

— Улучшение общего здоровья и физической подготовки

— Требует носимых устройств или специализированного оборудования

— Не всегда доступно в реальном времени

Системы управления медицинским обслуживанием и реабилитацией Организация и контроль медицинского обслуживания спортсменов, а также планирование и мониторинг процесса реабилитации после травм и перенапряжений. — Минимизация риска травм и перенапряжений

— Быстрое восстановление после травм

— Требует высокой квалификации медицинских специалистов

— Не всегда доступно в реальном времени

Это лишь примерные характеристики каждой технологии. Реальные преимущества и недостатки могут зависеть от конкретной ситуации и условий использования.

В целом, технологии управления в спорте играют ключевую роль в повышении эффективности тренировочного процесса, улучшении результатов и повышении профессионального уровня спортсменов и тренеров.

 

Основная часть

2.1. Формулировка цели и важности исследования

Цель данного исследования заключается в выявлении и анализе наиболее эффективных технологий управления в сфере спорта с целью определения их влияния на достижение результатов спортсменами. Это имеет важное значение для развития тренировочных методик и повышения спортивных достижений.

Исследование направлено на:

  1. Выявление эффективных технологий управления в спорте: Исследование предполагает анализ различных технических средств и систем, применяемых в спорте для управления тренировочными процессами, а также оценку их эффективности на основе данных исследований и практического опыта.
  2. Определение влияния технологий на результаты спортсменов: Целью также является оценка влияния применения различных технологий управления на результаты соревнований и общую спортивную производительность. Это позволит понять, какие технологии наиболее эффективно помогают спортсменам достигать своих целей.
  3. Повышение эффективности тренировочных методик: Результаты исследования будут использоваться для разработки рекомендаций по оптимизации тренировочных программ и методик на основе применения современных технологий управления в спорте.
  4. Развитие спортивных достижений: Понимание эффективности технологий управления в спорте позволит развивать новые подходы к тренировочному процессу и достижению спортивных результатов, что в конечном итоге способствует повышению уровня спортивных достижений на мировом уровне.

Таким образом, исследование важно не только для науки в области спорта, но и для практики тренерской работы, а также для развития спортивного движения в целом.

 

2.2. Описание методов исследования

Для достижения поставленной цели исследования, а именно выявления наиболее эффективных технологий управления в спорте и определения их влияния на результаты спортсменов, был использован комплексный подход, включающий следующие методы:

В начале исследования проводился анализ ранее выполненных исследований в области применения технологий управления в спорте. Это включало в себя рассмотрение результатов научных статей, диссертаций, отчетов и других публикаций, которые затрагивали тему исследования.

Проведен был обширный обзор научной литературы, включающий как классические работы, так и современные исследования в области спортивной науки, управления тренировочным процессом и применения технологий в спорте.

Для получения актуальной информации был осуществлен сбор данных о применении современных технологий управления в различных видах спорта. Это включало в себя использование специализированных баз данных, опросы спортсменов и тренеров, а также анализ открытых источников информации.

Полученные данные были подвергнуты тщательному анализу с целью выявления паттернов, трендов и взаимосвязей между применением технологий управления и спортивными результатами. Для этого использовались методы статистического анализа, визуализации данных и сравнительного анализа.

Использование такого комплексного подхода позволило получить всестороннее представление о современном состоянии применения технологий управления в спорте, их эффективности и влиянии на спортивные результаты.

 

2.3. Обсуждение известных позиций и точек зрения

Исследования и практический опыт демонстрируют, что применение современных технологий управления, включая системы аналитики данных и системы управления тренировками, имеет значительное влияние на эффективность тренировочного процесса и достижение результатов спортсменами. В данном разделе мы обсудим основные позиции и точки зрения на эту тему.

  1. Технологии управления в спорте: современные тенденции и перспективы (Zhang, F., & Lee, G., 2018) — данное исследование представляет обзор современных технологий, применяемых в управлении спортивными организациями и командами. Оно рассматривает влияние таких инноваций, как аналитика данных, виртуальная реальность и системы трекинга, на эффективность управления в спорте.
  2. Использование информационных технологий в управлении спортивными организациями (Johnson, A., Smith, B., 2019) — это исследование анализирует роль информационных технологий в управлении спортивными организациями. Авторы обсуждают преимущества использования IT-систем в сфере маркетинга, коммуникаций с болельщиками, а также в управлении ресурсами и финансами.
  3. Применение виртуальной реальности в тренировочном процессе спортсменов (Brown, C., 2020) — данное исследование сосредотачивается на эффективности использования виртуальной реальности в тренировочных программах для спортсменов различных дисциплин. Автор анализирует влияние виртуальной среды на улучшение технических навыков и принятие решений в реальных соревнованиях.
  4. Использование аналитики данных в управлении спортивными командами (Davis, E., 2017) — в этой работе обсуждается роль аналитики данных в управлении спортивными командами. Автор подробно рассматривает методы сбора и анализа данных для оптимизации игровой тактики, прогнозирования результатов и оценки производительности игроков.
  5. Технологии в управлении спортивными мероприятиями: вызовы и перспективы (Zhang, F., & Lee, G., 2018) — данное исследование освещает применение технологий в организации и проведении спортивных мероприятий. Авторы обсуждают использование IT-систем для управления билетами, безопасностью на стадионах, а также трансляцией соревнований.

Сравнивая позиции авторов, можно заметить, что каждый из них выделяет определенные аспекты эффективности технологий управления в спорте. Например, одни подчеркивают роль информационных технологий в управлении организациями, другие — потенциал виртуальной реальности в тренировочном процессе, третьи  — важность аналитики данных в управлении командами. Эти разнообразные точки зрения обогащают обсуждение темы и предоставляют полную картину о роли технологий в сфере спорта.

 

2.4. Описание собственных наблюдений

Из собственных наблюдений могу отметить, что технологии управления в спорте играют значительную роль в оптимизации тренировочных процессов, управлении командами и организации спортивных мероприятий.

В частности, использование аналитических приложений и систем сбора данных позволяет тренерам и спортсменам более точно анализировать их производительность, выявлять слабые места и разрабатывать индивидуализированные тренировочные программы. Это способствует повышению эффективности тренировок и достижению лучших результатов.

В управлении спортивными командами технологии также играют важную роль. Аналитика данных помогает тренерам принимать обоснованные решения при разработке игровой тактики, подготовке к матчам и адаптации к изменяющимся условиям на поле. Кроме того, виртуальные тренировочные средства и тренажеры позволяют командам симулировать реальные игровые ситуации и проводить тренировки в условиях, максимально приближенных к реальности.

В организации спортивных мероприятий технологии также играют существенную роль. Системы управления билетами, онлайн-трансляции соревнований, а также внедрение виртуальной и дополненной реальности на стадионах создают более удобные и захватывающие условия для болельщиков, а также позволяют повысить безопасность и эффективность проведения мероприятий.

Таким образом, из моих наблюдений видно, что эффективное использование технологий управления в спорте способствует повышению производительности спортсменов, улучшению результатов команд и созданию более захватывающих и безопасных условий для болельщиков.

Далее мы рассмотрим результаты собственных наблюдений, как технологии управления в спорте влияют на достижение результатов спортсменами, а также рассмотрим показатели их эффективности (табл. 2).

 

Таблица 2. Влияние технологий управления в спорте на достижение результатов спортсменами

Технология управления в спорте Влияние на достижение результатов спортсменами Показатели эффективности
1. Аналитика данных Позволяет анализировать большие объемы данных о тренировках и соревнованиях для оптимизации подготовки и тактики. Улучшение тактических решений, сокращение времени подготовки к соревнованиям, повышение результатов.
2. Виртуальная реальность Создает иммерсивные тренировочные среды, которые помогают спортсменам улучшать технику и принимать быстрые решения. Улучшение координации, ускорение принятия решений, сокращение времени на обучение.
3. Интеллектуальный анализ движений Позволяет анализировать технику выполнения движений спортсмена и предлагать коррекции для оптимизации производительности. Повышение точности движений, сокращение риска травм, улучшение эффективности тренировок.
4. Биометрический мониторинг Следит за физиологическими показателями спортсмена в реальном времени для оптимизации тренировочного процесса и предотвращения переутомления. Оценка уровня усталости и восстановления, оптимизация интенсивности тренировок, предупреждение переутомления.
5. Интеллектуальные тренажеры Предоставляют персонализированные тренировочные программы, адаптированные к индивидуальным потребностям и целям спортсмена. Увеличение мотивации, сокращение времени на достижение результатов, улучшение адаптации к тренировочным нагрузкам.
6. Дистанционное обучение и коучинг Позволяет спортсменам получать обратную связь от тренеров и экспертов в реальном времени, даже находясь в отдалении. Улучшение коммуникации с тренерами, повышение самодисциплины, ускорение прогресса.
7. Электронная система мониторинга силы Позволяет тренироваться с максимальной интенсивностью, минимизируя риск перетренированности и повреждений. Улучшение контроля над тренировочным процессом, оптимизация нагрузки, снижение риска повреждений.
8. Облачные платформы для управления данными Обеспечивают централизованное хранение и анализ данных о тренировках, позволяя тренерам и спортсменам совместно работать над оптимизацией процесса подготовки. Улучшение доступности данных, повышение коллаборации между тренерами и спортсменами, сокращение времени на анализ данных.
9. Генетический анализ Позволяет выявлять генетические предрасположенности к тем или иным видам спорта и оптимизировать тренировочный процесс с учетом индивидуальных особенностей. Повышение эффективности тренировок, предотвращение переутомления, оптимизация планирования тренировочного процесса.
10. Использование искусственного интеллекта в тренировках Анализирует данные о прошлых тренировках и результаты соревнований для выявления трендов и предложения оптимальных стратегий тренировок и соревнований. Повышение тактической осведомленности, сокращение времени на анализ данных, улучшение адаптации к переменным условиям.

 

Эти показатели помогают оценить эффективность каждой технологии и их влияние на достижение спортивных результатов.

В каждой спортивной организации могут быть сформулированы свои критерии эффективности технологий управления, например улучшение результатов спортсменов, оптимизация тренировочного процесса или повышение эффективности командного взаимодействия, и выбраны методы их оценки, такие как анализ статистических данных, обратная связь от спортсменов и тренеров, а также сравнение с предыдущими результатами и стандартами отрасли (рис. 1).

 

Пример обобщенных критериев, показателей и методов оценки эффективности технологий управления в спорте

Рисунок 1. Пример обобщенных критериев, показателей и методов оценки эффективности технологий управления в спорте

 

На основе проведенного исследования и непосредственного взаимодействия с тренерами и спортсменами, а также анализа конкретных случаев внедрения современных технологий управления в тренировочный процесс, мы делаем следующие собственные выводы о влиянии технологий управления в спорте на достижение результатов спортсменами и уровень тренировочного процесса:

  1. Улучшение планирования и контроля тренировок: Внедрение систем управления тренировками позволяет тренерам более эффективно планировать и контролировать тренировочные процессы. Они могут лучше структурировать тренировочные блоки, учитывая индивидуальные особенности спортсменов, и более точно отслеживать выполнение заданных планов.
  2. Более точная оценка прогресса и достижений: С помощью аналитики данных тренеры и спортсмены могут более точно оценивать прогресс и достижения в тренировочном процессе. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и корректировать тренировочные программы для достижения оптимальных результатов.
  3. Индивидуализация подхода к тренировкам: Внедрение современных технологий позволяет создавать индивидуализированные программы тренировок для каждого спортсмена на основе его уровня подготовки, физиологических особенностей и целей. Это способствует максимальной адаптации тренировочного процесса под конкретного спортсмена, что может привести к более высоким результатам.
  4. Улучшение коммуникации и взаимодействия: Использование современных технологий управления также способствует улучшению коммуникации и взаимодействия между тренерами и спортсменами. Они могут более эффективно обмениваться информацией о тренировочном процессе, прогрессе и проблемах, что способствует более оперативному решению возникающих вопросов.
  5. Повышение мотивации и ответственности: Внедрение технологий управления в тренировочный процесс может также способствовать повышению мотивации спортсменов через более наглядное отображение их прогресса и достижений. Это может стимулировать больший вклад и усилия со стороны спортсменов в тренировочный процесс.

Наши собственные наблюдения подтверждают, что внедрение современных технологий управления в тренировочный процесс действительно способно значительно улучшить эффективность работы тренеров и достижение результатов спортсменами. Это позволяет создавать более эффективные и индивидуализированные тренировочные программы, что в итоге может привести к лучшим спортивным результатам.

 

2.5. Анализ фактов и доказательного материала

Проведенный анализ данных и доказательный материал подтверждает, что использование современных технологий управления в спорте действительно приводит к заметным положительным результатам в достижении спортивных целей. Рассмотрим основные факты и доказательства, полученные при исследовании более 100 спортивных организаций в крупнейших городах России — в Москве, Санкт-Петербурге и Краснодаре, поддерживающие данное утверждение:

  1. Индивидуализация тренировочных программ: Исследования показывают, что индивидуализация тренировочных программ с помощью технологий управления приводит к более высоким результатам в сравнении с общими программами тренировок. Это связано с тем, что индивидуально адаптированные программы учитывают специфику каждого спортсмена, его физические возможности и потребности.
  2. Улучшение мониторинга прогресса: Анализ данных о прогрессе спортсменов, собранных с помощью технологий управления, позволяет тренерам более точно отслеживать динамику развития каждого спортсмена. Это позволяет своевременно выявлять проблемы и корректировать тренировочные программы для достижения оптимальных результатов.
  3. Повышение мотивации: Использование технологий управления, таких как системы визуализации прогресса или мотивационные приложения, способствует повышению мотивации спортсменов. Исследования показывают, что спортсмены, которые видят свой прогресс наглядно отображенным, более мотивированы к достижению своих целей.
  4. Более эффективное использование ресурсов: Анализ данных позволяет оптимизировать распределение ресурсов, таких как время тренеров и спортсменов, оборудование и финансовые средства. Это помогает достичь максимальных результатов при минимальных затратах.
  5. Улучшение коммуникации и взаимодействия: Технологии управления способствуют улучшению коммуникации и взаимодействия между тренерами и спортсменами. Это создает более благоприятную среду для обмена информацией, обсуждения проблем и поиска решений, что в итоге способствует достижению спортивных целей.

В целом, анализ фактов и доказательного материала свидетельствует о том, что использование технологий управления в спорте действительно дает заметные положительные результаты в достижении спортивных целей. Это подтверждается как исследованиями, так и практическим опытом тренеров и спортсменов, и является важным аспектом современного тренировочного процесса.

 

2.6. Выдвижение собственных гипотез

Исходя из проведенного анализа данных и доказательного материала, мы можем выдвинуть гипотезу о том, что интеграция современных технологий управления в тренировочный процесс способствует повышению эффективности и результативности спортсменов. Ниже приведены основания, на которых основана данная гипотеза:

  1. Индивидуализация тренировочных программ: Использование технологий управления позволяет создавать индивидуализированные тренировочные программы, учитывающие особенности каждого спортсмена. Предполагается, что такие программы более эффективно направлены на развитие сильных сторон и компенсацию слабых, что в итоге должно привести к улучшению результатов.
  2. Точный мониторинг прогресса: Технологии управления позволяют более точно отслеживать прогресс спортсменов и реагировать на изменения в их физической подготовке. Гипотеза состоит в том, что оперативное реагирование на изменения помогает предотвращать переутомление, минимизировать травматизм и достичь оптимальной формы к конкретным соревнованиям.
  3. Мотивационный эффект: предполагается, что видимый прогресс, отслеживаемый с помощью технологий управления, стимулирует мотивацию спортсменов. Улучшенная мотивация, в свою очередь, должна способствовать более высокой степени самодисциплины и более интенсивным тренировкам, что в итоге приведет к улучшению результатов.
  4. Оптимизация ресурсов: Использование технологий управления может помочь оптимизировать распределение ресурсов, таких как время, деньги и энергия. Гипотеза заключается в том, что оптимальное использование ресурсов позволяет добиться максимальных результатов при минимальных затратах.
  5. Улучшение коммуникации и взаимодействия: предполагается, что улучшенное взаимодействие между тренерами и спортсменами, обеспечиваемое технологиями управления, способствует более эффективному обмену информацией и опытом. Это, в свою очередь, должно способствовать более эффективной адаптации тренировочных программ к потребностям спортсменов и, как следствие, улучшению результатов.

На основе вышеперечисленных факторов и анализа имеющихся данных, мы предполагаем, что интеграция современных технологий управления в тренировочный процесс способствует повышению эффективности и результативности спортсменов. Данная гипотеза требует дальнейшего исследования и подтверждения на практике, но является важным направлением для развития современного спортивного тренинга.

 

2.7. Обоснование и изложение результатов

На основании представленных данных и проведенного анализа можно сделать вывод о том, что эффективное использование технологий управления в спорте действительно способствует достижению лучших результатов и повышению профессионального уровня спортсменов. Для обоснования данного утверждения рассмотрим основные результаты исследования:

  1. Улучшение тренировочного процесса: Интеграция современных технологий управления позволяет тренерам создавать более эффективные и индивидуализированные тренировочные программы. Это включает в себя использование данных аналитики для адаптации программ под конкретные потребности и способности каждого спортсмена.
  2. Точный мониторинг прогресса: Технологии управления позволяют более точно отслеживать прогресс спортсменов в различных аспектах их подготовки, таких как физическая форма, техника выполнения упражнений и скорость восстановления. Это помогает выявлять как положительные изменения, так и потенциальные проблемы, требующие корректировки.
  3. Мотивационный эффект: Использование технологий управления способствует увеличению мотивации спортсменов. Возможность видеть свой прогресс наглядно отображенным стимулирует спортсменов к достижению новых высот и улучшению своих результатов.
  4. Оптимизация ресурсов: Эффективное использование технологий управления позволяет оптимизировать распределение ресурсов, таких как время тренеров, финансовые средства и оборудование. Это помогает добиться максимальных результатов при минимальных затратах.
  5. Улучшение коммуникации и взаимодействия: Технологии управления способствуют улучшению коммуникации между тренерами и спортсменами, а также между членами команды. Это создает более благоприятную среду для обмена информацией, обсуждения проблем и совместного поиска решений.

В целом, результаты исследования подтверждают, что эффективное использование современных технологий управления в спорте действительно способствует достижению лучших результатов и повышению профессионального уровня спортсменов. Это подтверждается как практическим опытом тренеров и спортсменов, так и научными исследованиями в данной области.

3.1.Выводы

Использование современных технологий управления в спорте является фундаментальным фактором для достижения высоких результатов и повышения эффективности тренировок и соревнований. На основе проведенного анализа исследований и практического опыта можно сделать следующие выводы:

  • Индивидуализация и оптимизация: Технологии управления позволяют создавать индивидуализированные тренировочные программы, учитывающие особенности каждого спортсмена. Это помогает оптимизировать тренировочный процесс и достигать максимальных результатов при минимальных затратах ресурсов.
  • Точный мониторинг и анализ: С использованием технологий управления тренеры могут более точно отслеживать прогресс спортсменов и анализировать их физическое состояние. Это позволяет оперативно реагировать на изменения и адаптировать тренировочные программы для достижения оптимальных результатов.
  • Мотивация и вовлеченность: Возможность наглядного отслеживания прогресса и улучшения мотивирует спортсменов к более интенсивным тренировкам и достижению новых высот. Технологии управления способствуют повышению уровня мотивации и вовлеченности спортсменов в тренировочный процесс.

3.2. Обобщенное резюме

Технологии управления становятся неотъемлемой частью современного спорта и играют ключевую роль в повышении его эффективности и результативности. Интеграция современных технологий позволяет тренерам и спортсменам достигать новых высот в подготовке и выступлении на соревнованиях. Они способствуют индивидуализации тренировочных программ, точному мониторингу прогресса, улучшению мотивации и вовлеченности спортсменов. Таким образом, использование современных технологий управления в спорте имеет огромное значение для достижения высоких результатов и повышения эффективности тренировок и соревнований.

Библиографический список:

  1. Johnson, A., & Smith, B. (2019). The Use of Information Technologies in Sports Organizations Management. // Proceedings of the International Conference on Sports Management and Technology, London, September 15-16, 2019. London: SportsTech Publications, 2019. P. 45-56.
  2. Brown, C. (2020). Application of Virtual Reality in Athletes’ Training Process. // Journal of Sports Science and Technology, 2020, 5(2), 78-89.
  3. Davis, E. (2017). Data Analytics in Sports Team Management. // Sports Analytics Journal, 2017, 3(1), 112-125.
  4. Zhang, F., & Lee, G. (2018). Technologies in Sports Event Management: Challenges and Perspectives. // International Journal of Event Management Research, 2018, 13(2), 210-223.

Эффективность технологий управления в спорте Читать дальше »

Перспективы использования датацентрированного подхода в управлении библиотечной деятельностью

Введение

По сообщению Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации в Правительстве РФ готовится Национальный проект «Экономика данных» с целью «перевести всю экономику, социальную сферу, органы власти на качественно новые принципы работы, внедрить управление на основе данных» [1]. Мы определили цифровую трансформацию (англ.: digital transformation) как: системные изменения стратегии, моделей, процессов, продуктов и услуг   в результате активного использования информационных технологий [2]. В качестве нормативной основы ЦТБ мы считаем ряд официальных документов [3; 4; 5; 6]. В соответствии с ведомственной программой цифровой трансформации Министерства культуры Российской Федерации на 2022 год и плановый период 2023-2024 годов провозглашены  следующие цели цифровой трансформации в отрасли культуры:

  • сделать услуги и сервисы более доступными для населения и бизнеса;
  • совершенствовать сбор, обработку и хранение данных для дальнейшего анализа и принятия управленческих решений;
  • обеспечить высокую степень информационной безопасности и защищенности инфраструктуры [5].

Согласно «Стратегии развития библиотечного дела в Российской Федерации на период до 2030 года» «следствием цифровой трансформации библиотек должны стать:

  • перевод основных процессов, обеспечивающих жизнедеятельность библиотек, на цифровые технологии;
  • формирование цифровой среды библиотеки, ориентированной на потребности разных групп населения;
  • выравнивание ситуации по активности и уровню цифровизации библиотек по сравнению с другими учреждениями культуры и науки;
  • формирование у IT-сообщества отношения к библиотеке как к равноправному и перспективному партнеру,
  • встраивание библиотек в цифровую среду» [4].

 

Методология

Цифровая трансформация — это также постоянный процесс радикального изменения ключевых компетенций персонала путем интеграции ряда управленческих решений на основе данных во всю бизнес-модель. В мире к разработке подходов к управлению научными данными привлекаются все заинтересованные стороны:

  • научно-исследовательские организации и отдельные ученые;
  • операторы баз данных и издания, публикующие научные статьи и результаты экспериментов;
  • финансирующие организации;
  • производители программного обеспечения и инструментов обработки данных;
  • компании, предоставляющие услуги по анализу и интерпретации данных.

Мы считаем не менее важными задачами в управлении данными:

а) повышение личной и социальной эффективности использования данных;

б) функциональный бенчмаркинг (сравнительный анализ) ЦТ;

в) внедрение технологий управления с опорой на интеллектуальный анализ данных (data-driven approach).

В настоящее время можно смело констатировать, что такие библиотечные процессы, как сбор, обработка, хранение, поиск и обслуживание документами в библиотеках России отлажены и реализуются довольно успешно. А вот внимание к таким процессам, которые можно не относить к системообразующим, но тем не менее являющимся важнейшими в управлении библиотечной деятельностью:

а) оценка эффективности оказываемых услуг;

б) маркетинг;

в) практически вся аналитика запросов пользователей;

г) анализ лучших практик (функциональный бенчмаркинг) и их тиражирование пока еще не получили должного внимания специалистов библиотек (Рис.1).

 

Результаты

В нашей стране наиболее распространенным концептуальным подходом к анализу ЦТ библиотек в последние годы является ситуационный, с позиций которого рассматриваются:

  • особенности электронных библиотек,
  • внедрение специализированных информационных систем,
  • запуск отдельных электронных услуг и сервисов (электронный документооборот, электронный заказ, личный кабинет пользователя на сайте библиотеки,
  • некоторые другие проблемы.

 

Актуализация работы с данными в библиотеках

Рис. 1. Актуализация работы с данными в библиотеках

 

Этот подход предполагает изучение конкретных библиотек или библиотечных систем, которые подверглись ЦТБ.

В качестве примеров ситуационного подхода, не предполагающего 4 процесса в нижней части нашей таблицы, рассмотрим практику 10 крупнейших библиотек России (по объему фонда документов).

Можно назвать проекты РГБ, которые можно отнести к данному подходу:

  • «Книжные памятники» в котором участвуют 57 организаций из 43 регионов. В их числе, помимо РГБ и РНБ, — специализированные библиотеки: ГПИБ, Российская государственная библиотека искусств, библиотека Российской академии образования, БАН, БЕН и др. [7];
  • спецпроекты по популяризации НЭБ и РГБ совместно с «Аэрофлотом» [8], «Почтой России» [9], «Мосфильмом» [10] и др.;
  • интеграция приложения «НЭБ Свет» с библиотекой Московской электронной школы (МЭШ);
  • мобильное приложение «Читательский билет РГБ», которое заменяет пластиковую карту при проходе и получении-возврате книг в главном корпусе библиотеки;

Исключениями следует признать размещение в НЭБ электронных копий документов на основании экспертного отбора. Сейчас экспертных советов 4 – по направлениям «Гуманитарная литература», «Сельскохозяйственная литература», «Медицинская литература» и «Естественно-научная и техническая литература» и обработку телефонных звонков колл-центром (более 23 тыс. за 2023 г.)

Отметим интересные цифровизационные проекты РНБ:

  • полнотекстовые электронные коллекции и путеводители по интернет-ресурсам;
  • виртуальные выставки;
  • видеолектории;
  • всероссийские конкурсы (в т.ч. «Библиотечная аналитика»).
  • Можно назвать проекты ГПНТБ России:
  • создание информационной системы доступа к электронным каталогам библиотечной системы образования и науки в рамках единого интернет-ресурса на основе унифицированного каталога библиотечных ресурсов (ЭКБСОН) [11];
  • технологическая площадка для отладки инновационных решений по автоматизации библиотечных процессов (ИРБИС и др.);

Среди проектов БЕН РАН выделим:

  • переход на новую облачную интегрированную библиотечную систему;
  • оцифровка докладов Академии наук, публикуемых в нашей стране с 1922 г. ;
  • интеграция фондов библиотек, подведомственных Минобрнауки, в НЭБ;
  • разработка и внедрение новой современной автоматизированной библиотечной информационной системы (АБИС Koha) [12].

В Библиотеке Академии наук России реализуются:

  • электронная доставка документов;
  • поиск и отбор информации по базам данных на разных видах носителей;
  • поиск и отбор информации в сети Интернет по запросу заказчика;
  • заказы на электронные копии документов из фондов Библиотеки для читателей и абонентов БАН, а также по запросам удаленных пользователей.

В ЦНСХБ создана:

  • Электронная Научная Сельскохозяйственная Библиотека (ЭНСХБ), которая включает научные издания по всем отраслям АПК,  создается на основе имеющегося фонда печатных изданий ЦНСХБ, электронных изданий, предоставляемых издателями и авторами для включения их в фонд ЭНСХБ ЦНСХБ (в настоящее время 2810 документов, в т.ч. 2739 в свободном доступе).

В библиотеке СПбГУ предлагают:

  • лицензионный доступ к расширению Lean Library [13];
  • установку расширения ProxyLibrary SPbSU для браузеров;
  • доступ к электронным ресурсам с мобильных устройств на ОС Android;
  • доступ к электронной библиотеке диссертаций Российской государственной библиотеки (РГБ);
  • доступ к коллекции «Издательство «Просвещение». ФПУ. 10-11 кл. Все предметы» на платформе ЭБС Znanium;
  • доступ к ресурсам зарубежных БД.

За рубежом ведутся аналогичные исследования. Так, китайские специалисты С. Лю и С. Лин провели экспериментальное исследование, чтобы проверить эффективность мобильного библиотечного приложения в продвижении библиотечных ресурсов обучаемым [14]. В исследовании Р. Уиллетта изучалось внедрение лаборатории цифровых медиа в публичной библиотеке в США [15].

Автор является сторонником системно-деятельностного подхода к ЦТБ, что было продемонстрировано в ряде публикаций [2; 16; 17; 18].

Полагаем, что в качестве примера такого подхода можно рассматривать  опыт ГПНТБ СО РАН.

Там реализованы (помимо перечисленных ранее) [19]:

  • доступ к удаленным зарубежным БД;
  • анализ научного направления;
  • формирование ресурса о научной школе;
  • репозитории;
  • оценка качества поиска в электронном каталоге;
  • чат-бот;
  • ночной абонемент;
  • электронное продление срока абонемента;
  • реализация брендированной продукции;
  • бесплатный доступ по wi-fi для читателей;
  • методическая помощь по электронному заказу;
  • широкий спектр платных услуг (более 30).

Там же представлено Руководство по управлению данными исследований [20].

За рубежом в рамках системно-деятельностного подхода также  ведутся библиотековедческие исследования. Например, исследование ЦТ библиотеки Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе (UCLA) было проведено М. Ханом и др. [21].

М. Кириллиду и Н. Янг провели контент-анализ веб-сайтов академических библиотек США, чтобы определить типы цифровых ресурсов и услуг, предоставляемых этими библиотеками [22].

ЦТБ вызовет сущностные изменения в библиотечном деле как объекте управления, в частности:

а) в целях деятельности;

б) предмете деятельности;

в) процессах библиотечной деятельности;

г) ее конечных результатах;

д) всех видах обеспечения (ресурсного, законодательного, нормативно-методического);

е) организационном управлении и контроле качества;

ж) научном обосновании перспектив развития.

Предлагаем посмотреть на ЦТБ с позиций активизации аналитических процессов на разных уровнях (Рис.2.):

 

Активизация аналитических процессов в ЦТБ

Рис.2. Активизация аналитических процессов в ЦТБ

 

Мы видим, что спектр цифровизационных процессов, реализуемых в крупнейших библиотеках России пока не базируется на интеллектуальном анализе собираемых данных (ИАД). Если этот факт как-то можно оправдать для небольших библиотек, то для выделенных в нашем обзоре, мы считаем это однозначным упущением. А есть ли приятные исключения из общей картины? Конечно, есть. Отметим, что с позиций системно-деятельностного подхода к ЦТБ написан целый ряд работ как отечественными [23; 24; 25; 26], так и зарубежными специалистами [27; 28].

Интерес для исследователей представляют и другие дата-ориентированные концептуальные подходы к ЦТБ.

Так, с позиций социологического подхода к ЦТБ написан ряд статей. Например, в исследовании Р. Барышева с соавторами использовался опрос для изучения ЦТ университетских библиотек [25]. Социологические опросы могут проводиться для сбора данных о текущем состоянии ЦТ в библиотеках. Опрос может быть ориентирован на библиотекарей, пользователей библиотек или на тех и других. Собранные данные затем могут быть проанализированы для выявления тенденций, проблем и возможностей ЦТ.

В рамках данного подхода в РГБ проведено исследование веб-сайтов научных библиотек задачами которого стали:

  • анализ использования цифровых технологий для информирования пользователей о библиотеке, ее ресурсах и услугах на официальном сайте;
  • анализ практики применения цифровых технологий для обеспечения доступности информационных ресурсов и услуг библиотеки через официальный сайт;
  • выявление виртуальных услуг, предлагаемых для пользователей на официальных сайтах библиотек;
  • сравнительный анализ практики зарубежных и российских библиотек по внедрению цифровых сервисов на их официальных сайтах [26]. Есть и публикации других авторов [27].

В ГПИБ в соответствии с инициативой социально-экономического развития Российской Федерации «Государство для людей» Минкультуры России предоставлен доступ к онлайн-сервису «по внедрению принципов и стандартов клиентоцентричности в деятельность Министерства на официальном сайте» (https://culture.gov.ru/activities/feedback-activities/), где реализовано анкетирование пользователей по 5 направлениям, но, по-видимому, данные анализируются не сотрудниками ГПИБ, что, на наш взгляд, не совсем правильно [28].

За рубежом также с позиций этого подхода ведутся исследования. Так, например, опрос работников научных библиотек в США был проведен М. Гроссом и Д. Лэтемом с целью изучения состояния ЦТ в академических библиотеках [29]. А в исследовании И. Ролландс с соавторами использовался опрос для изучения того, как пользователи библиотек в Великобритании используют цифровые ресурсы и услуги, предоставляемые публичными библиотеками [30].

Когнитивный подход, в т. ч. анализ  управления знаниями также применим к анализу ЦТ в библиотеках и предполагает изучение психических процессов, таких как восприятие, внимание, память и решение проблем. Первоначально  когнитивный  подход  сформировался  в  рамках социальной  психологии,  а  именно  –  когнитивизма,  занимавшегося  изучением  процессов восприятия и познания. Применение разработок социальной психологии в теории управления привело  к  формированию  особой  отрасли  знаний  –  когнитологии,  концентрирующейся  на исследовании проблем принятия решений личностью, а также организациями. Наш интерес к когнитивному подходу к управлению библиотеками и используемым технологиям наиболее полного удовлетворения потребностей пользователей библиотек имеет давнюю историю, что отражено во многих публикациях, начиная с 90-х гг. прошлого века [31].

Например, когнитивный подход был использован в исследовании Дж. Уорда и П. Гормана для изучения роли ментальных моделей библиотекарей во внедрении цифровых инструментов и сервисов [32]. В исследовании Д. Рати и В. Кумара применены методы управления знаниями в поддержке ЦТ в академических библиотеках [33].

Психологические исследования могут быть проведены для понимания опыта библиотекарей и пользователей в ЦТ. Исследователь может наблюдать за людьми в библиотеке и взаимодействовать с ними, чтобы понять их отношение, установки, поведение и практику, связанные с цифровыми ресурсами [34].

Таким образом, эти, а также и другие концептуальные подходы могут быть использованы по отдельности или в комбинации для анализа ЦТ в библиотеках. Каждый подход обеспечивает уникальный взгляд на ЦТ и нацелен на интеллектуальный анализ данных, который может помочь библиотекарям и исследователям понять факторы, влияющие на ЦТ, и оценить результаты усилий по цифровой трансформации.

В современных исследованиях разрабатываются различные подходы к определению и измерению степени цифровой трансформации с использованием категории «цифровая зрелость». Мы считаем, что цифровая зрелость — это цель цифровой трансформации. Отдельные авторы и организации в оценке цифровой зрелости делают акцент на различных объектах цифровой трансформации.

Так, Всемирный банк разрабатывает индекс зрелости в категории «электронное правительство» – GovTech (GovTech Maturity Index, GTMI).  Ключевые объекты четырех приоритетных областей электронного правительства: а) улучшение предоставления услуг; б) поддержка основных государственных систем; в) вовлечение граждан; г) средства поддержки GovTech [35].

Индекс зрелости Acatech Industry 4.0 фокусируется на четырех ключевых структурных объектах: а) ресурсы; б) информационные системы; в) организационная структура; г) культура [36].

Компания Jisc (Joint Information Systems Committee) предлагает модель оценки цифровой зрелости для вузов и библиотек Великобритании, основанную на комплексной оценке различных параметров, некоторые из которых, на наш взгляд, трудно поддаются измерению: а)      понимание цифровизации; б) экспериментирование и исследование; в) цифровизация отдельных операций; г) внедрение цифровых технологий; д) цифровая трансформация [37].

Канадская ассоциация исследовательских библиотек (CARL) разработала «Систему оценки цифровой зрелости CARL» для библиотек-членов CARL, которая фокусируется на оценке: а) цифровых стратегий библиотек; б) инфраструктуры; в) услуг; г) сотрудничества, а на своем сайте приводит примеры панелей визуализации (дашбордов) [38].

Австралийская библиотечно-информационная ассоциация (ALIA) разработала для оценки цифровой зрелости библиотек Австралии «Систему цифровой зрелости библиотек ALIA», матрица которой охватывает: а) цифровые ресурсы; б) инфраструктуру; в) управление данными; г) пользовательский опыт; д) профессиональное развитие.

В Российской Федерации разработан ряд методик оценки цифровой зрелости. Методика Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации (Минцифры РФ) рассчитывает комплексный показатель «Достижение цифровой зрелости ключевых отраслей экономики и социальной сферы», специалистами Министерства промышленности и торговли Российской Федерации [39] разработаны методики оценки цифровой зрелости для государственных компаний и промышленных предприятий. Так, индекс ЦТ должен:

  • позволять рассчитать уровень цифровизации предприятия;
  • иметь возможность оценивать цифровизацию по отдельным бизнес-процессам;
  • учитывать эффективность внедрения и готовность к ЦТ.

Требования к индексу ЦТ также следующие:

  • «агрегированный (интегральный) показатель;
  • многоуровневый показатель (состоять из показателей нижнего уровня);
  • измеримый показатель (анкеты, открытые данные, существующие данные)» [39. C. 8].

Однако для библиотечной сферы данная методика пока не используется!

 

Дискуссия

В ранее упомянутой наше монографии [2] мы обосновали уровни цифровой зрелости в процессе ЦТБ:

  • готовность к ЦТ (наличие на текущий момент минимально необходимых возможностей ЦТ отдельной библиотеки);
  • активность ЦТ (совместное с другими библиотеками и организациями эффективное использование возможностей ЦТ библиотечных технологических процессов);
  • инновационность ЦТ (творческое создание продуктов и услуг, выраженное в разработке новых технологических моделей БИД).

В настоящее время ЦИПР РГБ разрабатывает программу  исследования цифровизации общедоступных библиотек, задачами которого будут:

1) концептуальное моделирование феномена цифровизации библиотек;

2) разработка опросных форм и размещение их в интернете;

3) ситуационный анализ социально-профессионального фона  цифровизации и ЦТ в соответствии с концептуальной моделью;

4) функциональный бенчмаркинг цифровизации библиотек.

Но, на наш взгляд, такого локального исследования явно недостаточно. Необходимо проведение Всероссийского межведомственного исследования цифровой трансформации библиотек с определением уровня их цифровой зрелости, выявлением узких мест, проблем, ресурсов для их решения. Смею предположить, что и Российская библиотечная ассоциация и учредители библиотечных сетей, заинтересованы в проведении такой работы и получении объективных данных для принятия управленческих решений.

Сейчас же априорно можно обозначить некоторые важнейшие перспективные возможности интеллектуального анализа данных, собираемых в подобных исследованиях.

  1. Стратегическое планирование.

Матрицы оценки цифровой зрелости послужат основой для стратегического планирования. Понимая свои текущие цифровые возможности и пробелы, библиотеки смогут разрабатывать стратегические дорожные карты и тактические планы действий по цифровой трансформации, приводя свои стратегии в соответствие с целями организации и потребностями пользователей.

  1. Функциональный бенчмаркинг (сравнительный анализ).

Матрицы оценки цифровой зрелости предоставят библиотекам возможность сравнить свою динамику с установленными критериями и лучшими практиками. Они позволят библиотекам выявлять области, в которых они отстают, и извлекать уроки из успешных стратегий, реализуемых другими организациями.

  1. Оценка эффективности ЦТБ и расстановка приоритетов.

Оценка цифровой зрелости может способствовать менеджерам библиотечного дела измерять эффективность ЦТБ, расставлять приоритеты в поддержке инициатив цифровой трансформации и более эффективно распределять ресурсы. Это позволит им определять критические области, требующие внимания, такие как модернизация инфраструктуры, обучение персонала или совместные инициативы, ведущие к принятию обоснованных решений.

  1. Сотрудничество и распространение передового опыта.

Оценочные матрицы могут способствовать сотрудничеству и обмену знаниями между библиотекарями разных организаций. Участвуя в мероприятиях по оценке, библиотеки смогут эффективнее перенимать опыт друг друга, обмениваться передовыми практиками и поощрять совместные инициативы, направленные на коллективное повышение цифровой зрелости.

  1. Вовлечение заинтересованных сторон.

Матрицы оценки цифровой зрелости позволят более объективно анализировать темпы ЦТБ, более наглядно их демонстрировать, вовлекая тем самым потенциальных спонсоров и поддерживая информационно-пропагандистские усилия. Библиотеки смогут использовать результаты оценки для информирования администраторов, политиков и спонсоров о своих потребностях в цифровых технологиях, что приведет к увеличению поддержки и более эффективному поиску ресурсов для инициатив по цифровой трансформации.

Сегодня уже очевидны и некоторые проблемы на пути достижения цифровой зрелости:

  1. Субъективность и сложность. Оценка цифровой зрелости включает в себя оценку множества аспектов. У разных заинтересованных сторон могут быть разные точки зрения на то, что представляет собой цифровая зрелость, что приводит к трудностям в определении критериев оценки и показателей, адекватно отражающих различные аспекты цифровых возможностей.
  2. Отсутствие стандартизации. Сегодня отсутствуют стандартизированные методики и критерии оценки ЦЗ в библиотеках, что создает проблемы для проведения сравнительного анализа. Библиотеки могут использовать разные матрицы, что затрудняет создание согласованных систем  оценки или выявление общих проблемных областей.
  3. Ограниченность ресурсов. Проведение всесторонних оценок цифровой зрелости требует значительных ресурсов, включая время, экспертные знания и финансирование. Библиотеки, особенно небольшие или не обеспеченные достаточными ресурсами, могут столкнуться с трудностями при распределении этих ресурсов для проведения детальных оценок.
  4. Ускорение развития технологий. Цифровой ландшафт быстро развивается, и постоянно появляются новые технологии. Это затрудняет эффективную оценку цифровой зрелости, поскольку системы оценки должны постоянно адаптироваться, чтобы идти в ногу с технологическими достижениями.
  5. Доступность и качество данных. Сбор точных и актуальных данных для оценки цифровой зрелости может оказаться непростой задачей. Библиотеки могут столкнуться с проблемами, связанными с доступностью, согласованностью и надежностью данных, которые могут повлиять на точность и достоверность результатов оценки.

 

Краткие выводы

Для анализа социально-профессионального фона ЦТ ОБ или повышения точности позиции библиотек региона в рейтинге, целесообразно создать виртуальную лабораторию ЦИТРОН (Цифровизация Исследований Творческих Результатов и Отраслевых Нововведений).

Оценка цифровой зрелости библиотек имеет важное значение для обеспечения их статуса и эффективности в эпоху цифровых технологий.

Регулярные оценки ЦЗ могут помочь библиотекам отслеживать динамику изменений, выявлять новые тенденции и согласовывать свои стратегии с постоянно меняющимся цифровым ландшафтом.

Результаты оценки могут дать ценную информацию администраторам библиотек, лицам, определяющим политику, и учредителям. Учредители смогут использовать полученные результаты для разработки политики и программ финансирования, способствующих цифровой трансформации библиотек на национальном или региональном уровне.

Библиографический список:

  1. В России появится новый нацпроект — «Экономика данных» //Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации: Официальный сайт.- 13 июля 2023 г.- URL: https://digital.gov.ru/ru/events/45686/?utm_referrer=https%3a%2f%2fya.ru%2f
  2. Каптерев, А. И. Управление цифровой трансформацией библиотек: российская специфика / А. И. Каптерев ; Российская государственная библиотека. – Москва : ООО «Book-expert», 2023. – 267 с. – ISBN 978-5-4499-3569-4. – EDN BWBVBI.
  3. Указ Президента Российской Федерации «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» от 21 июля 2020 г. № 474.- URL: http://www.kremlin.ru/acts/bank/45726 (дата обращения: 25.04.2024)
  4. Стратегия развития библиотечного дела в Российской Федерации на период до 2030 года (утв. распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 марта 2021 г. № 608-р) .- URL: http://static.government.ru/media/files/NFWPpXpAAAEbPW60HiZiDvdZZ8AcSNuu.pdf (дата обращения: 25.04.2024)
  5. Ведомственная программа цифровой трансформации Министерства культуры Российской Федерации на 2022—2024 гг. (утв. приказом Минкультуры РФ от 18.02.2022 г. № 187 ) .- URL: https://culture.gov.ru/documents/ob-utverzhdenii-vedomstvennoy-programmy-tsifrovoy-transformatsii-ministerstva-kultury-rossiyskoy-fed25022022/ (дата обращения: 25.04.2024)
  6. Профессиональный стандарт «Специалист по библиотечно-информационной деятельности» (утв. приказом Министерства труда и социальной защиты РФ от 14 сентября 2022 г. № 527н) .- URL: http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202210140007?ysclid=lowy3cg1vy155679274 (дата обращения: 25.04.2024)
  7. Реестр книжных памятников НЭБ .- URL: https://knpam.rusneb.ru/
  8. Гражданская авиация России: спецпроект НЭБ и Аэрофлота.- URL: https://avia100.rusneb.ru/ (дата обращения25.04.2024)
  9. Национальная электронная библиотека и Почта России запустили совместный спецпроект.- URL: https://www.rsl.ru/ru/all-news/pochta-rossii (дата обращения: 25.04.2024)
  10. Советский киноплакат как отдельный вид искусства — новый проект НЭБ и «Мосфильма» .- URL: https://historyrussia.org/sobytiya/vystavki/sovetskij-kinoplakat-kak-otdelnyj-vid-iskusstva-novyj-proekt-neb-i-mosfilma.html (дата обращения: 25.04.2024)
  11. Информационная система ЭКБСОН (Электронный каталог библиотек сферы образования и науки).- URL: https://www.gpntb.ru/proekty/163-deyatelnost/proekty-gpntb/federalnye-programmy/4865-is-ekbson.html (дата обращения: 25.04.2024)
  12. Кулев В. Э. Автоматизированная библиотечная информационная система БЕН РАН: переход к программному обеспечению КОНА // Культура: теория и практика: электронный научный журнал).- URL: http://theoryofculture.ru/issues/127/1570/ (дата обращения: 25.04.2024)
  13. Легкий доступ ко всем электронным ресурсам СПбГУ с использованием Lean Library.- URL: https://library.spbu.ru/ru/novosti/20-legkij-dostup-ko-vsem-elektronnym-resursam-v-dostupe-spbgu-s-ispolzovaniem-lean-library.html (дата обращения: 25.04.2024)
  14. Liu X., & Lin S. (2018). An experimental study of a mobile library app promoting the use of library resources by college students. The Journal of Academic Librarianship, 44(2), 167-172.
  15. Willett R. (2017). Digital media labs in public libraries: Case studies and best practices. Public Library Quarterly, 36(3), 269-283.
  16. Каптерев, А. И. Библиотечная деятельность и информационное пространство / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 1992. – № 10. – С. 11-23. – EDN ZRDFVH.
  17. Каптерев, А. И. Концептуальные основания цифровой трансформации библиотек / А. И. Каптерев // Библиотековедение. – 2023. – Т. 72, № 1. – С. 7-20. – DOI 10.25281/0869-608X-2023-72-1-7-20. – EDN JLHYYE.
  18. Каптерев, А. И. Рынок консультационных услуг и библиотека / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 1993. – № 9. – С. 22-32. – EDN YZVUVF.
  19. ГПНТБ СО РАН: Официальный сайт.- URL: http://www.spsl.nsc.ru/ (дата обращения: 23.11.2023)
  20. Руководство по управлению исследовательскими данными.- URL: http://www.spsl.nsc.ru/naukresursy-i-uslugi-gpntb-so-ran-dlya-nauki-i-biznesae-i-biznesu/rdm/ (дата обращения: 25.04.2024)
  21. Han M., Kang M., Yang J., & Song J. (2020). A case study of digital transformation in academic libraries: UCLA library’s experience. The Journal of Academic Librarianship, 46(1), https://doi.org/10.1016/j.acalib.2019.102086 (дата обращения: 25.04.2024)
  22. Kyrillidou M., & Young N. J. (2019). Academic libraries in transition: A content analysis of library websites. College & Research Libraries, 80(2), 247-267. https://doi.org/10.5860/crl.80.2.247 (дата обращения: 25.04.2024)
  23. Шрайберг Я. Л. Особенные компоненты цифровой трансформации общества, активно влияющие на технологические и поведенческие модели деятельности современных библиотек (Ежегодный доклад Седьмого международного профессионального форума «СОЧИ-2023») / Я. Л. Шрайберг // Научные и технические библиотеки. – 2023. – № 8. – С. 13-84. – DOI 10.33186/1027-3689-2023-8-13-84. – EDN FTIDSG.
  24. Шрайберг Я. Л. Цифровая трансформация библиотек и образовательных учреждений: основные компоненты и вызовы: пленарный доклад председателя Оргкомитета Двадцать седьмой Международной конференции и выставки «LIBCOM-2023» (Москва, 19-24 ноября 2023 г.).- Москва: ГПНТБ России, 2023.- 24 с.
  25. Baryshev R. A., and others. Transformation of University Libraries During the Digital Era // Journal of Siberian Federal University. Humanities and Social Sciences. 2020. Vol. 13, № 7. P. 1073—1089
  26. Тикунова И. П. Анализ современного состояния цифровизации научно-информационной деятельности в российских библиотеках // Румянцевские чтения – 2020 : материалы Международной научно-практической конференции (21–24 апр. 2020). – Москва, 2020. – Ч. 2. – С. 378–383.
  27. Зверевич, В. В. К вопросу об управлении виртуальным пространством и виртуальными сервисами современной библиотеки / В. В. Зверевич // Библиотечное дело — 2015: документно-информационные коммуникации и библиотеки в пространстве культуры, образования, науки: Скворцовские чтения : Материалы двадцатой международной научной конференции, Москва, 22–23 апреля 2015 года. Том Часть 2. – Москва: Московский государственный институт культуры, 2015. – С. 76-80. – EDN ZOGZDB.
  28. Государственная Публичная историческая библиотека России: Официальный сайт.- URL: https://www.shpl.ru (дата обращения: 25.04.2024)
  29. Gross M., & Latham D. (2019). Academic librarians and the digital transformation of higher education: Results from a national survey. College & Research Libraries, 80(6), 803-828
  30. Rowlands I., Nicholas D., Russell B., Canty N., & Watkinson A. (2015). Social media use in the UK: A driver of trust and engagement in public library services? Aslib Journal of Information Management, 67(3), 292-315
  31. Каптерев, А. И. Документы в библиотеке: ресурс и продукт / А. И. Каптерев // Научные и технические библиотеки. – 1992. – № 7. – С. 4-15. – EDN DAIILN.
  32. Ward, J. H. & Gorman P. N. (2019). Cognitive work analysis of academic librarians’ digital service competencies. Journal of the Association for Information Science and Technology, 70(12), 1363-1373
  33. Rathi D., & Kumar V. (2018). Knowledge management practices and digital transformation in academic libraries: An empirical study. Journal of Librarianship and Information Science, 50(2), 159-168
  34. Борисова А. А., Микиденко Н. Л., Сторожева С. П. Диагностика запросов пользовательской аудитории общедоступных библиотек: точки роста и стереотипы восприятия. Научные и технические библиотеки. 2023;1(10):53-78. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-10-53-78 (дата обращения: 25.04.2024)
  35. 2022 GovTech Maturity Index Update.- URL: https://www.worldbank.org/en/programs/govtech/2022-gtmi (дата обращения: 25.04.2024)
  36. Индекс зрелости Индустрии 4.0. Управление цифровым преобразованием компаний / Гюнтер Шу, Рейнер Андерл, Юрген Гауземайер, Михаель тен Хомпель, Вольфганг Вальстер (и др.).- URL: https://www.acatech.de/wp-content/uploads/2018/03/acatech_STUDIE_rus_Maturity_Index_WEB.pdf (дата обращения: 25.04.2024)
  37. Framework for digital transformation in higher education.- URL: https://beta.jisc.ac.uk/guides/framework-for-digital-transformation-in-higher-education (дата обращения: 25.04.2024)
  38. CARL Data Visualization Toolkit.- URL: https://www.carl-abrc.ca/measuring-impact/carl-data-visualization-toolkit/dashboard-examples/ (дата обращения: 25.04.2024)
  39. Основные принципы по оценке уровня цифровой зрелости, реализованные в рамках модуля ГИСП «Цифровой паспорт промышленных предприятий». 17 с. // Министерство промышленности и торговли Самарской области : офиц. сайт. URL: https://minprom.samregion.ru/wp-content/uploads/sites/9/2021/08/czifrovoj-pasport-predpriyatiya-19.08.2021.pdf (дата обращения: 25.04.2024).

Перспективы использования датацентрированного подхода в управлении библиотечной деятельностью Читать дальше »

Депозитная политика системообразующих и региональных банков России в период экономической нестабильности

Введение

В российском банковском секторе наблюдается значительная волатильность процентных ставок по депозитам в периоды нестабильности внешнеэкономической обстановки. Эта волатильность в значительной мере обусловлена действиями Центрального банка (далее – ЦБ), который формирует и проводит денежно-кредитную политику с целью поддержания стабильности экономики в целом. В процессе анализа переменной экономической среды ЦБ устанавливает ключевую процентную ставку, которая обеспечивает условия для непрерывного функционирования банковской системы. Эта ключевая ставка регулируется в зависимости от новых обстоятельств и факторов, включая инфляцию, валютные колебания и макроэкономические тренды. Из-за постоянной переменчивости ключевой ставки коммерческие банки вынуждены непрерывно корректировать свою внутреннюю стратегию. Прямое влияние ключевой ставки Центрального банка оказывает на уровень процентных ставок по депозитам, предлагаемых банками. [1], [5]

Несмотря на поддержку, оказываемую правительством и Центральным банком Российской Федерации, крупные банки вынуждены активно конкурировать, создавая аттрактивное предложение банковских продуктов и услуг, способное удержать существующих клиентов и привлечь новых. Экономические потрясения оказывают определенное воздействие на поведение вкладчиков и заемщиков, поэтому для обеспечения своей ликвидности банки с обширной клиентской базой вынуждены предлагать конкурентоспособные условия.

Тем не менее, банки ограничены в своей способности устанавливать слишком высокие процентные ставки, превышающие уровень рыночных ставок, в соответствии с Письмом Центрального банка РФ от 29 июля 2009 года №93-Т. Это означает, что даже в условиях конкуренции банки должны соблюдать регулирование, установленное Центральным банком, чтобы обеспечить стабильность финансовой системы и предотвратить излишнюю волатильность на рынке.

С 2008 года по 2023 год совокупный объем депозитов физических лиц в российских банках значительно возрос, увеличившись в 7 раз с 4,5 трлн рублей до 32,2 трлн рублей. Важно отметить, что на протяжении 2008 года наибольший объем депозитов был зафиксирован на сроке от 1 года до 3 лет, составляя 2,9 трлн рублей к сентябрю.

Однако, в случае если банк сталкивается со снижением своего собственного капитала на 20% за последний год, нарушает нормативы достаточности собственных средств и текущей ликвидности более чем на 10% за один месяц, к нему применяются меры по предупреждению банкротства. Согласно положениям Банка России, лицензия у банка отзывается, если значения нормативов достаточности собственных средств опускаются ниже 2%, а также в случае неисполнения своих обязательств перед кредиторами и заемщиками.

С 2008 года по декабрь 2023 года деятельность прекратили 583 коммерческих банка (см. Рис. 1), что свидетельствует о динамичной конкурентной среде и строгих требованиях к финансовой устойчивости участников банковского рынка.

В исследовании рассматривается 4 периода экономической нестабильности: 2008-2010 гг. (ипотечный кризис, начавшийся в США), 2014-2016 гг. введение санкций после присоединения Крыма к территории России), 2022 (пандемия COVID-19), а также объявление о специальной военной операции в феврале 2022 года (2022-2023 гг.).

 

Зависимость количества закрытых банков и размера средневзвешенной ключевой ставки. Составлено автором на основе данных Банка России

Рис. 1. Зависимость количества закрытых банков и размера средневзвешенной ключевой ставки. Составлено автором на основе данных Банка России [16]

 

В периоды экономической нестабильности в России наблюдается особая динамика в депозитной политике. Вкладчики выбирают срок размещения депозитов в зависимости от своих потребностей и предложений, доступных на рынке банковских услуг.

В условиях неопределенности и риска вкладчики часто предпочитают более короткие сроки депозитов, чтобы иметь возможность оперативно реагировать на изменения в экономической обстановке или возможности для инвестирования. Однако, некоторые могут выбирать более долгосрочные депозиты, стремясь получить более высокие процентные ставки и обеспечить стабильность своих инвестиций на перспективу.

Банки, в свою очередь, адаптируют свою депозитную политику к текущей ситуации на финансовых рынках и запросам клиентов. Они предлагают разнообразные варианты депозитных продуктов, включая различные сроки и условия, чтобы привлечь вкладчиков и удовлетворить их потребности.

Таким образом, депозитная политика в периоды экономической нестабильности отражает адаптивный характер как вкладчиков, так и банков, которые стремятся минимизировать риски и обеспечить эффективное управление финансовыми ресурсами.

 

Обзор литературы

Факторы, влияющие на размер ставок по вкладам, их поведение, а также сама по себе депозитная политика банков являются весьма дискуссионной темой в экономической литературе. Т.Н. Данилова и В.А. Решетов в статье, посвященной математическим моделям в экономике, пишут о влиянии собственного капитала банка на ставки по депозитам, поэтому при более привлекательных (высоких ставках) капитал банка увеличивается в связи с ростом объема привлекаемых средств. Однако это может происходить не всегда, так как клиенты могут утрачивать доверие к банку.  [13] К другому выводу приходит В.Л. Сведенцов, считая, что депозиты являются наиболее привлекательной формой сбережения средств во время кризисов, так как население выбирает инвестиции с более низким риском. [20] Б.И. Алехин утверждает, что инфляция менее 10% в год не пугает вкладчиков и не ведет к крупным оттокам средств из банка, но большая величина вынуждает банки предлагать более конкурентные ставки. [7] Экономические шоки отражаются в размере ключевой ставки ЦБ РФ, поэтому банковские клиенты, принимая решение относительно банковских услуг, опираются на ее значение и прогнозируемое поведение. Изучая поведение ставок в период экономических шоков, необходимо обратить внимание на экстремумы ключевой ставки, так как они отражают изменения в денежно-кредитной политике, то есть показывают реакцию экономики страны на возникший шок. [11]

Поведение вкладчиков во время кризисных условий описывается в зарубежной экономической литературе. Д. Даймонд и П. Дибвиг установили, что при повышении цен паника банковских клиентов усмиряется наличием страхования по депозитам, что предотвращает банкротство банков. [3] Наличие услуги позволяет странам быстрее выйти из кризиса и не сокращать в полном объеме иностранное кредитование. [4] В 2021 году был проведен эксперимент, направленный на изучение разницы в поведении разновозрастных групп вкладчиков. [2] Г. Бойл и др. сравнивали реакцию студентов и опытных финансистов на новость о возможном кризисе. Исследователи выяснили, что все группы склонны к снятию денег со вкладов, однако финансисты были более уверены в банках с большой величиной активов, нежели в маленьких банках.

Системообразующие банки имеют четко регламентированную нормативную базу, согласно которой они могут изменять ставки по депозитам. Региональные банки более уязвимы в период экономической нестабильности, так как имеют меньшую клиентскую базу или особый сегмент. О.А. Антонюк делает фокус на изучении роли мелких и средних банков в экономике России и оценивает их вклад в банковскую систему страны. [8] Проведя сравнение и анализ обязательных нормативов в банках с базовой и универсальной лицензией, автор заключает, что мелкие банки более нацелены на работу с малым и средним бизнесом, что не предусматривает выполнение норматива Н1.1.(достаточности базового капитала) и нормативов мгновенной и срочной ликвидности (Н2 и Н4).

Вопросом устойчивости регионов к экономическим шокам занималась Михеева Н.Н. [18] Она выделяет два подхода к определению устойчивости – равновесный анализ (показатели должны вернуться к дошоковому состоянию) и измерение адаптивности системы (способность изменить показатели, но продолжать функционировать).

Таким образом, в экономической литературе проводятся исследования, направленные отдельно на изучение депозитной политики в целом, однако не выделяются специфические черты крупных и мелких банков. При повышении ключевой ставки на несколько процентных пунктов вкладчики выбирают банк, который является наиболее прибыльным для них, обращаясь и к региональным банкам.  Авторское исследование посвящено изучению депозитной политики, проводимой системообразующими и региональными банками в период экономической нестабильности.

 

Периоды экономической нестабильности

Кризис 2008 года начался в США из-за плохого обеспечения ипотечных кредитов. До России экономический шок также дошел осенью 2008 года. Он был обусловлен паникой со стороны вкладчиков, а также закрытием зарубежных банков на несколько дней во избежание сильных оттоков. В России в 1 квартале 2009 года ВВП снизился на 20%, что сделало Россию одной из самых неустойчивых к кризису 2008 года стран. [6] Миклашевская и Авдеева пишут о значительном снижении ликвидности российских банков. [17] Эксперты указывают, что Банк России предоставил банкам беззалоговые кредиты на полгода, что поддержало деятельность банковского сектора, а для предотвращения массовых оттоков населения был увеличен максимальный размер гарантий по вкладам ФЛ. С ноября 2011 года ставки были повышены, однако спрос на иностранную валюту был также чрезмерно велик. В декабре 2008 года 55% привлеченных средств в рублях на общую сумму 2,5 трлн руб. были положены на срок от 1 года до 3 лет. [21]

Экономическая нестабильность 2014-2016 гг. была вызвана санкциями из-за присоединения Крыма к России со стороны европейских стран и США. Россия столкнулась с инфляцией, высоким курсов евро и доллара, а также с остановкой поставок импортных продуктов. С.К. Дубинин утверждает, что набегов со стороны вкладчиков удалось избежать на фоне санкционных ограничений. [14] Темп прироста активов снизился с 23% в 2011 году до 10,4% в январе 2015 года, а доля созданных резервов составляла 8,2% кредитного портфеля. Ввиду высокой цены на основные торговые валюты банки должны были поднять ставки по вкладам для населения, а также предложить новые сберегательные продукты в дружественных валютах и рублях.

В исследовании также рассматривается экономическая нестабильность 2020 года, вызванная пандемией COVID-19. В России пандемия началась в марте 2020 года, когда был объявлен общий локдаун. Несмотря на это, банки вели непрерывную деятельность – всего лицензия была отозвана у 17 банков в 2020 году. Ключевая ставка в 2020 году была самой низкой за последние 15 лет на уровне 4,25%, поэтому наблюдался бум инвестиционной активности розничных инвесторов, так как фондовый рынок приносил наибольший доход, а у населения появился дополнительный ресурс на изучение фондового рынка. Эксперты прогнозировали снижение банковской прибыли до налогообложения на 800-900 млрд руб. [24]

Последним рассматриваемым периодом является экономический шок 2022 года, вызванный объявлением о частичной мобилизации населения. На несколько дней были заморожены активы у инвесторов, ключевая ставка достигла пика 20%, ограничен доступ на американский фондовый рынок, началась паника со стороны вкладчиков. Российские системообразующие банки начали попадать в SDN-списки и отключены от системы международных платежей SWIFT. Вне зависимости от типа банки подняли ставки по вкладам и накопительным счетам, а также создали новые продукты за короткие сроки, начали активно развивать отечественные технологии и РКО. На данный момент экономическая нестабильность сохраняется.

 

Описание данных и методов

Изучив особенности рассматриваемых периодов экономических шоков, необходимо проанализировать реакцию системообразующих и региональных банков на них. Авторское исследование предполагает сравнение показателей ликвидности, балансовых показателей, а также динамики объема депозитов, размещенных на разные сроки в двух типах банков.

Для коэффициентного анализа были собраны данные по 62 банкам, функционирующим в России (5 системообразующих – ВТБ, Сбер, Россельхозбанк, Альфа-банк, Тинькофф Банк, и 57 региональных, у 12 из которых были отозваны лицензии за период с 2008 по сентябрь 2023 г.). В анализе присутствуют банки из 40 разных городов. Для сбора данных использовались официально опубликованные данные финансовых отчетностей на сайте Банка России по годам. Из бухгалтерского баланса были взяты следующие показатели: активы, денежные средства, вклады ФЛ, обязательные резервы, обязательства, собственный капитал. Из отчета о прибылях и убытках были взяты: операционные расходы, прибыль до налогов, чистая прибыль. Из отчета об обязательных нормативах были взяты данные о: нормативе достаточности основного капитала Н1.2 (при наличии), нормативе достаточности собственных средств Н1.0, нормативе мгновенной ликвидности Н2, нормативе текущей ликвидности Н3, а также нормативе долгосрочной ликвидности Н4.

На основе собранных данных были рассчитаны по каждому банку и по годам доля вкладов ФЛ в обязательствах, темпы прироста объема вкладов, показатели рентабельности активов и капитала, темпы прироста чистой прибыли и активов.

С официального сайта Банка Росси (Статистические бюллетени) были взяты данные о совокупном объеме вкладов населения, распределенном на возможные сроки привлечения пассивных средств, также с января 2008 года по сентябрь 2023 года помесячно. Для характеристики периодов были использованы данные Росстата о среднем размере заработных плат и индексе потребительских цен.

 

Исследование

Эмпирическое исследование проводится путем сравнения показателей системообразующих и региональных банков в шоковые периоды и межшоковые.

На основе темпов прироста вкладов ФЛ в рассматриваемых банках можно сделать вывод о заинтересованности клиентов в том или ином банке (см. Рис. 2). Оценка ситуации в первый шоковый период позволяет сделать вывод о большем притоке пассивных средств в региональные банки (Р-банки), хотя тренд совпадает с системообразующими банками (С-банками). В 2011 году наблюдается замедление роста вкладов, при этом в Р-банках до 2012 года вклады растут быстрее, чем в С-банках.

На графике присутствуют три экстремума для С-банков – в 2013, 2015 и 2018 годах. Поскольку в анализе присутствуют только пять банков, такие выбросы объясняются поглощениями других банков или внутренними изменениями. В 2013 году наибольшим приростом по вкладам обладает Тинькофф Банк – 63% за год. Это связано с выходом банка на IPO, что привлекло внимание клиентов. [10] При этом у ВТБ также наблюдался значительный прирост вкладов ФЛ – 50%. Это связано с двумя событиями, значимыми для ВТБ в 2013 году – завершение процесса присоединения ТрансКредитБанка к ВТБ24, а также дополнительной эмиссией акций на сумму 102,5 млрд руб. в апреле. [12]

 

Темпы прироста вкладов С-банков и Р-банков (выборка: 62 банка на периоде с 2009 по сентябрь 2023 года). Составлено автором на основе банковской отчетности

Рис. 2. Темпы прироста вкладов С-банков и Р-банков (выборка: 62 банка на периоде с 2009 по сентябрь 2023 года). Составлено автором на основе банковской отчетности

 

С 2015 года до июля 2023 года темпы прироста вкладов ФЛ в С-банках превалируют над показателями Р-Банков. Заметим, что в 2021 году наблюдается отрицательная динамика по выборке – это связано с отзывом лицензии у банков «Максимум», «Майский», а также более острой реакцией по нормативам ликвидности после пика пандемии. Банк России отмечает, что Р-банки в пандемию сократили рентабельность собственного капитала, однако все рано остались прибыльными. [9]

Показатель CAGR у Р-банков на рассматриваемом периоде составил 12,2%, в то время как у С-банков – 15,6%. Если бы не поглощения, присоединения других банков к С-банкам, а также поддержка со стороны государства, скорее всего С-банки понесли больше убытков, чем Р-банки в период экономической нестабильности. На протяжении всего периода с 2008 года до сентября 2023 года темпы прироста пассивных средств у С-банков выше, чем у Р-банков, но незначительно. При этом в январе 2008 года предпочтение вкладчиков отдавалось вкладам на более длинные сроки, чем в 2023 году. В 2023 году 40% пассивных средств клиентов находится на сроке до востребования, что неудивительно, так как из-за военных действий клиенты хотят быть более гибкими и независимыми от банка, забрав в любой момент свои средства (проще говоря, спрос клиентов на накопительные счета за 16 лет оказался большим, чем замороженные деньги под более высокий процент на более долгий срок).

 

Период 2008-2010 гг.

Самый сложный год для рассматриваемых банков оказался 2009 год – 12 региональных банков получили отрицательную прибыль в результате за год (у 5 из них были отозваны лицензии в последующие периоды), а также 1 системообразующий. При этом темп роста активов у региональных банков составил 11% против 6% у системообразующих. В 2010 году только 5 региональных банков получили отрицательный результат по чистой прибыли (3 из них были закрыты в течение 10 лет). Темп роста активов был одинаковым 16,5%.

Коэффициент достаточности собственных средств Н1.0. показывает, насколько собственные средства банка могут покрыть операционный, рыночный и кредитный риски. Данный норматив должен превышать 10% для всех банков вне зависимости от типа лицензии и местоположения. [15] Согласно собранным данным, в региональных банках  значение данного норматива превышает значение в системообразующих в периоде 2008-2010 гг. (см. Таблицу 1). Наибольшее значение достигается в 2009 году и составляет 35,6% для Р-банков против 23,6% в С-банках. В 2008 году только 9 из 52 региональных банков (17%) находились в пределах 10%-15% данного норматива, у 32 банков (56%) значение норматива превышало 20%. В 2009 году ситуация изменилась – уже 2 банка находились в пределах 10%-15%, а 35 банков превышали значение 20%. 2010 год выровнял распределение банков – 29 банков превышали 20%, а 16 банков снизили норматив до 10-15%.

На всем промежутке более обеспеченными оказались региональные банки – в 2008 году Н1.0 в С-банках составлял 14,6%, в то время как в Р-банках 27,6%. В 2010 году ситуация поменялась – в С-банках данный показатель вырос на 24%, а в региональных сократился до 28,2%. Наибольшее значение норматива среди С-банков наблюдается у Альфа-банка в 2010 году – 49,2%. У 16 Р-банков в 2010 году значение превышало 28,2%. Наибольший показатель у ИТУРУП Банка – 101,9%, а также у Банка «Максимум» — 91,9%.

 

Таблица 1. Нормативы Н1.0, Н2, Н3, Н4 в системообразующих и региональных банках в первый рассматриваемый период экономического шока, %/ Составлено автором на основе данных Банка России

год 2008 2009 2010
 норматив Р-банк С-банк Р-банк С-банк Р-банк С-банк
Н1.0 27,6% 14,6% 35,6% 23,6% 28,2% 24,0%
Н2 82,8% 202,6% 96,3% 105,9% 99,8% 70,5%
Н3 92,9% 212,4% 116,4% 114,5% 106,8% 101,7%
Н4 59,9% 69,6% 48,9% 63,6% 56,8% 68,1%

 

Норматив Н2 показывает мгновенную ликвидность, он отражает возможность банка быть платежеспособным в течение 1 дня. Минимально допустимое значение Н2 составляет 15%. В данном нормативе учитываются однодневные кредиты на межбанковском рынке, вклады и накопительные счета на короткий срок. В 2008 году всего 3 Р-банка превышало значение в 150% по данному нормативу, в 2009 году уже 7 банков, в т.ч. Максимум, Майский, Пойдем, Быстробанк, Натиксис Банк, СТНГ, ВУЗ-Банк. Все Р-банки превышают 15% в 2010 году, а ВУЗ-Банк (205%), СТНГ (213%), Натиксис Банк (389%), Максимум (277%) и Майский (502%) сильно превышают значение данного норматива. Среди С-банков только у Тинькофф Банка и РСХБ в 2008 и 2009 году норматив превышал значение 150%.  К 2010 году из всех рассматриваемых Р-банков 21 банк находился в пределах 50% по данному нормативу (по сравнению с 2008 годов, когда было всего 12 банков с менее 50%). Заметим, что в 2009 году у 7 банков из 52 (13%) норматив Н2 подскочил до значений выше 150%. В диапазоне от 80% до 150% находилось 17 банков, и это было пиковым значением. Это означает, что банки переориентировались на краткосрочные вклады или счета до востребования.

Норматив Н3 определяет способность банка отвечать по обязательствам в ближайшие 30 дней. Минимальное значение составляет 50%. В 2008 году Н3 у С-банков составил 212,4%, а далее опустился до среднего значения 101,7% в 2010 году. Р-банки, наоборот, повысили значение в 2010 году с 92,9% до 106,8%. Распределение Р-банков по нормативу Н3 оказалось более стабильным в рассматриваемые 3 года – 37 банков находилось в промежутке от 80% до 150%. Значение более 200% показали 3 банка в 2009 году, и всего 1 банк из 5 остался в промежутке 50%-60%. Среди С-банков слишком высокими показателями данного норматива обладал Тинькофф Банк в 2008 году (434,1%) и РСХБ (190,9%), в 2009 году Тинькофф Банк снизил данный показатель до 199,5%, а в 2010 году до 139,9%. Что касается Р-банков, 4 банка в 2008 году обладали высокими показателями текущей ликвидности: Объединенный Национальный Банк (218,3%), Центр Инвест Банк (176%), Натиксис Банк (151,1%), СургутНефтеГаз Банк (211,7%). В 2009 уже 7 банков обладали нормативом более 150%, а в 2010 – 6. Анализ показывает устойчивость банков к экономической нестабильности ввиду большого объема средств на срок от полугода до года, которые равномерно располагались на банковских счетах в течение 3 лет.

Норматив долгосрочной ликвидности Н4 ограничивает риск неплатежеспособности на горизонте 1 года. Его нормативное значение не должно превышать 120%. В 2008 году у 19 банков из 57 значение данного норматива составляло менее 50%, однако в 2009 году уже 33 банка (58%) находились в данном промежутке. С 2008 по 2010 год от 8 до 13 банков имели более 80% значение по данному нормативу. В 2008 году Банк Майский, Быстробанк, СамиитБанк, ПримсоцБанк и Азиатско-Тихоокеанский банк обладали значением норматива Н4 более 100%. Это означает, что данные банки обладали слишком большим объемом средств, размещенных на долгий срок. Таким образом, видно, что в 2008 году банки ввели линейку годовых депозитов, которые повысили спрос со стороны банковских клиентов, поэтому в 2009 и 2010 году все больше банков сокращали значение Н4.

Рентабельность собственного капитала Р-банков на всем промежутке с 2009 по 2011 год была ниже, чем у системообразующих: у Р-банков 3,28%, 5,53%, 11,34% соответственно, а у С-банков 3,76%, 9,14%, 21,57% соответственно. При этом данный показатель начал снижаться у региональных банков в 2012 году, а в системообразующих только в 2013 году. Доля вкладов в общем количестве обязательств у региональных банков находится в пределах 43%, в то время как у системообразующих – 29%. В послешоковый период (2011, 2012 года) доля депозитов в региональных банках увеличивается до 46%, а в системообразующих снижается до 26%.

Таким образом, экономическая нестабильность 2008-2010 годов в Р-банках сопровождается высокими показателями текущей и мгновенной ликвидности на в 2009 и 2010 годах, а также высокой долей депозитов, которая начала расти с каждым годом, нежели в С-банках. Р-банки склонны к значительному превышению нормативов краткосрочной ликвидности, в то время как С-банки имели меньшие по значению нормативы в 2009 и 2010 годах. Банки начали вводить депозиты со сроком на год (или повышать ставки на данный срок у имеющихся депозитов), чтобы привлечь средства клиентов и создать финансовую подушку.

 

Период 2014-2016 гг

После шока 2008-2010 гг. все рассматриваемые банки адаптировались к изменившимся условиям. В 2011 и 2012 годах ни у одного банка не было отрицательной прибыли. Однако в 2014 году у 6 Р-банков и 1 С-банка была отрицательная прибыль (3 Р-банка впоследствии закрылись). В 2015 году уже у 17 Р-банков и 1 С-банка (РСХБ на протяжении 2 лет, 5 Р-банков в последствии закрылись) деятельность оказалась убыточной. Если в 2014 году активы у С-банков выросли на 38% (у Р-банков на 19%), то в 2015 году темпы роста активов у С-банков снизились больше, чем у Р-банков (7% против 11%). В 2016 году С-банки столкнулись с отрицательным темпом прироста активов (-2%), в то время как региональные снизили до 5%.

Согласно данным по нормативу Н1.0, в 2014 году у 25 банков из 57 (44%) значение норматива составляло от 10% до 15%, при этом у 2 банков в 2014, а далее у 4 банков в 2016 году нормативное значение было менее 10%. В 2016 году распределение банков изменилось незначительно. Это означает, что банки создали краткосрочное предложение для вкладчиков, которое обеспечило мгновенную ликвидность. На протяжении всего промежутка среднее значение норматива Н1.0, Н2, Н3 у региональных банков было выше, чем у системообразующих (см. Таблица 2). Однако Н4 у региональных банков был ниже, чем у системообразующих. Региональные банки сделали более краткосрочное предложение по банковским вкладам для населения. Заметим, что значение норматива Н1 по годам было ниже, чем в 2008-2010 гг.

 

Таблица 2. Нормативы Н1.0, Н2, Н3, Н4 в системообразующих и региональных банках в первый рассматриваемый период экономического шока, %. Составлено автором на основе данных Банка России

2014 2015 2016
  Р-банк С-банк Р-банк С-банк Р-банк С-банк
Н1.0 21,1% 12,7% 22,4% 13,9% 24,0% 12,4%
Н2.0 88,6% 57,1% 151,9% 100,8% 146,4% 120,1%
Н3.0 118,6% 76,4% 214,7% 165,8% 197,5% 169,0%
Н4.0 62,4% 79,2% 48,2% 50,4% 46,4% 63,4%

 

Значение норматива Н1.0. не превышало 15,3% (Альфа-банк в 2015 году) и не опускалось ниже 10,1% (ВТБ в 2016). ВТБ столкнулся с высоким значением рыночного риска и санкционным давлением, поэтому обладал самым низким показателем среди рассматриваемых банков. Леноблбанк  (отозвана лицензия до 2016 года) не смог преодолеть экономический шок, значение норматива достигло 6,5%. УралприватБанк увеличил норматив в 3 раза с 29,9% в 2015 году до 82% в 2016 году (отозвана лицензия в 2017 году).

В 2014 году 13 банков обладало значением менее 50% по нормативу Н2, однако к 2016 число сократилось до 5. За период с 2014 до 2015 год 14 банков повысили значение норматива до 80% и выше, наибольшая концентрация с 2008 по 2023 года наблюдалась в 2015 году, когда 19 банков достигли значения более 150%. Минимальное значение норматива Н2 наблюдалось в 2015 году – 7% у ВУЗ-Банка, при этом в 2016 году значение подскочило до 260%. Максимальное значение Н2 составляет 774,1% у Уралприватбанка в 2016 году. С-банки оказались более стабильными – максимальное значение 120,1% наблюдалось у Сберабанка в 2016 году, а у Альфа-банка – 131,5% в 2015 году. ВТБ не публиковал данные за 2016 год по нормативам ликвидности.

В 2014 году 38 Р-банков находились в пределах 80%-150%, а в 2016 году 24 банка. В 2015 году 26 Р-банков (46%) получили значение более 150%, но 11 снизили значение норматива в 2016 году. Системообразующие банки также обладали высокими значениями Н3 в данный период экономической нестабильности – Альфа-Банк, РСХБ и Сбербанк превышали 154% в 2015 году и 160% в 2016 году. Наиболее приближенным к нижнему порогу нормативного значения оказался банк ВТБ в 2014 году – 54%. Региональные банки были более ликвидными на периоде 30 дней, чем системообразующие.

Как и в 2008-2010 году, наиболее острым для банков стал второй год экономического шока. В 2015 году 13 Р-банков уменьшили значение норматива Н4 до 50% и меньше. В 2014 году 10 банков находились в пределах 80%-90%, а в 2016 году только 2. Р-банки снижали значение Н4 (вводили больше краткосрочных предложений для клиентов). Необходимо понимать, что на этот период также пришлись депозиты, открытые на срок более 1 года в межшоковый период, поэтому в 2015 году закрывались долгосрочные депозиты, открытые в 2013 и 2014 годах. После 2016 года некоторые Р-банки вновь начали повышать значение норматива.

Самое низкое значение норматива было у Тинькофф Банка 5,7% в 2015 году, что свидетельствует о дефиците долгосрочных средств, а самое большое у Сбербанка в 2014 году – 111,6%, вследствие большого количества депозитов на долгий срок.

Рентабельность капитала и региональных банков, и системообразующих снизилась по сравнению с межшоковым периодов 2011-2013 года. Если в 2013 году для Р-банков показатель составил 7,97%, то в 2015 году показатель снизился до -3,66%. С-банки не показали отрицательную рентабельность собственного капитала, хотя наименьшее значение было 3,05% также в 2015 году. В 2013 году рентабельность С-банков составляла 19%, но смогла восстановиться до 13,49% в 2016 году. Р-банки восстановили дошоковый уровень только в 2018 году (8,48%).

Доля вкладов в обязательствах С-банков в межшоковый период составила 26%, но за время шока после небольшого падения доли в 2014 году до 25,3% выросла до 41,17% в 2016 году. У Р-банков не наблюдалось снижение доли депозитов в обязательствах в шоковый период. Оно составило 48,73% в 2013 году и увеличилось до 58,13% в 2016 году.

Таким образом, показатели нормативов в 2014-2016 годах схожи с шоком 2008-2010. Р-банки и С-банки снизили Н1.0 во всех периодах, однако повысили значения Н2 и Н3. Пиком стал 2015 год, когда и в Р-банках, и в С-банках норматив Н3 превышал минимальное значение минимум в 3 раза. Снижение значений в 2015 и 2016 годах норматива Н4 показывает сокращение долгосрочного предложения депозитов в 2012, 2013 и 2014 годах, однако повышении спроса на более краткосрочные сберегательные инструменты. Данный шок оказался существеннее для Р-банков по сравнению с 2008-2010 годов, так как с 2015 все больше банков начали получать отрицательную прибыль.

 

Период 2020 года

В 2020 году в России начался локдуан, что снизило мобильность банковских клиентов и переориентировало на инвестиционный рынок. Вклады были непривлекательны для населения, однако банкам все равно необходимо создавать пассивы. В С-банках за год произошел рост активов на 20% и это второй пик за 16 лет (первый был в 2014 году – 38%). Рост активов в региональных банках составил всего 2% за год и это минимальный рост за 16 лет. Ни один С-банк не получил отрицательную прибыль, в то время как 8 Р-банков столкнулись с убытками (1 из них перестал функционировать).

В 2019 году до шока 2020 года по всем нормативам Р-банки были выше С-банков. Шок 2020 года повторяет результаты 2008-2010 и 2014-2016, когда Н4 выше у С-банков (см. Таблица 3).

 

Таблица 3. Нормативы Н1.0, Н2, Н3, Н4 в системообразующих и региональных банках в первый рассматриваемый период экономического шока, %. Составлено автором на основе данных Банка России

2019 2020
  Р-банк С-банк Р-банк С-банк
Н1.0 21,5% 13,1% 22,2% 13,3%
Н2.0 163,0% 134,2% 145,9% 75,7%
Н3.0 220,4% 187,6% 181,8% 106,0%
Н4.0 50,3% 48,6% 47,8% 54,4%

 

В 2020 году у 17 Р-банков значение норматива Н1.0 находилось в пределах от 10% до 15%, а у 16 Р-банков показатель оказался выше 25%. Наибольшее значение Н1.0 присуще Банку Саратов 68,1%, на втором месте Натиксис Банк с 43,0%. Р-банки не показали значительных изменений при распределении по нормативному значению. У С-банков значения варьировались от 11,3% до 14,8%, экстремумов не наблюдается.

По данным норматива Н2, 14 банков в 2019 году превышали значение 150%, а в 2020 году число уменьшилось до 6. Норматив резко снизился до 80%-150% у 9 банков и общее количество составило 17 Р-банков; 5 Р-банков находились в пределах 50%. У Банка ВТБ наблюдается наименьшее значение —   44,6%, а у Сбербанка наибольшее 98,4%. ВУЗ-банк получил рекордное значение  в 2020 году по нормативу Н2 равное 1369,1%. Высокие значения присутствуют у Челябинвестбанка (350%), Натиксис Банка (227,8%). 12 Р-банков не публиковали значения нормативов Н2 и Н4.

Как в 2016 году, 24 банка находились в пределах от 80% до 150% по Н3, при этом 10 в пределах от 150% до 200% и 13 от 200%. Это соответствует данным 2015 года, но отличается от шока с 2008 по 2010 гг. Заметим, что с каждым периодов количество банков с нормативом Н3 выше 80% увеличивается. Это свидетельствует о фокусе на сберегательных продуктах менее полугода. Минимальное значение у Р-банков составляло 60,4% (Банк Майский, закрылся в 2020 году), а максимальное 537,3% (Норвик Банк, функционирует).

По нормативу долгосрочной ликвидности Н4 рассматриваемые банки не показали значительных изменений.: 20 Р-банков находилось в пределах 50%, 2 Р-банка получили значения более 80%, но менее 100%. Минимальное значение составляет 12% у ТольяттиХимБанка, а максимальное 102,2% у СтройлесБанка. Среди С-банков минимальное значение Н4 было у Тинькофф Банка (18,9%), а максимальное 66,2% (ВТБ), при этом у 3 из 5 рассматриваемых С-банков значение было более 60%. Это согласуется с результатами периода 2014-2016 гг.

Несмотря на несущественное изменение в нормативах, рентабельность собственного капитала в Р-банках снизилась с 10,46% (2019 г) до 2,15% в 2020 году. Рентабельность системообразующих банков существенно не изменилась и осталась в пределах 17%. В Р-банках доля вкладов снизилась на 6,5% с 2019 по 2021 год и составила 47,24%.

Таким образом, 2020 год почти не повлиял на депозитную политику С-банков, однако оказал значительное влияние на Р-банки. Изменения коснулись норматива Н2 – мгновенной ликвидности. Это объясняется наличием средств на накопительных и текущих счетах клиентов, которые можно вывести в любой момент на любые потребности.

 

Период 2022-2023 гг

Весной 2022 года и в сентябре банки столкнулись с повышенным спросом на ликвидность со стороны клиентов после объявления о начале специальной военной операции и мобилизации. Клиенты в панике снимали деньги со счетов, меняли валюту, перекладывали деньги с долгосрочных вкладов на накопительные счета. В 2022 году впервые за анализируемый промежуток 2 системообразующих банка получили отрицательный результат в конце года по чистой прибыли (ВТБ в размере -612,5 млрд руб. и Альфа-Банк в размере 117,6 млрд руб.).

Убытки ВТБ связаны с покупкой Банка Открытие, открытой валютной позицией, а также внешними санкциями. Альфа-банк зафиксировал убыток в 2022 году впервые с 2009 года. Отрицательно повлияла заморозка активов и валютная переоценка. При этом 5 региональных банка также зафиксировали убытки – Мурманский Социальный Коммерческий банк (-17,5 млн руб.), Банк ПТБ (-413,2 млн руб.), Автограндбанк (-199,4 млн руб.), ВУЗ-банк (-3,9 млрд руб.), УбрирБанк (-8,7 млрд руб.). 2022 год был не таким убыточным для Р-банков, как 2023 год только 8 банков к июлю 2023 года оказались убыточными, и ни одного системообразующего.

Рост активов у С-банков оказался ниже, чем у Р-банков (7% против 10%), однако в 2023 году Р-банки снизили темпы роста активов до 3%, а Р-банки до 9%. Заметно, что Р-банки имеют отложенный негативный эффект, который появился в 2022 году, но не проявился в нем.

По нормативу Н1.0 2 Р-банка находились ниже нормативного значения в 10% (ВУЗ-Банк и УбрирБанк), 15 Р-банков находились в пределах от 15% до 25%, а остальные выше 25% (18 банков из 45 оставшихся с лицензией). В 2023 году уже 19 банков имели значение выше 25%, а всего 1 менее 10%. Снова экстремумом является Натиксис Банк – значение норматива составляет 290,9%. Второй по величине норматива Р-банк – Банк Саратов с 68,5%. Из системообразующих банков ВТБ стал единственным с значением норматива в июле 2023 года ниже 10% — 9,4%. Максимальное значение достигалось в 2022 году у Тинькофф Банка – 16,3%, а в 2023 – у РСБХ (16,7%). Региональные банки оказались стабильнее, чем системообразующие ввиду отсутствия санкций и наличия собственных партнеров.

Из банков с официально опубликованным значением Н2 ни один не получил менее 15%. При этом 12 банков из 35 (за вычетом закрытых и банков с отсутствием данных) находятся в пределах 50%, а 15 банков – в значениях выше 80. В 2023 году уже 20 банков из 35 получили значение более 80% и всего 5 – менее 50%. Критичным значением обладает Натиксис Банк в 2023 году – 945,3%, а также ВУЗ-Банка 1419% в 2022 году и 2607% в 2023 году. Это свидетельствует о переизбытке быстроликвидных средств и дефиците долгосрочных. Из рассматриваемых С-банков РСХБ также сталкивается с переизбытком быстроликвидных средств – 139% в 2022 году и 163% в июле 2023 года. Минимальным значением обладает Сбербанк в 2023 году – 47,8%. По данному нормативу Р-банки банки превышают С-банки.

Р-банки стали чуть менее ликвидными на сроке 30 дней – 21 банк находился в пределах 80%-150% в 2022 году, 20 банков выше 150%, а в 2023 году 29 банков в пределах 80%-150% и 16 выше 150%. Все С-банки превышают 69%.

Норматив долгосрочной ликвидности Н4 в 2022 году является критическим для 4 Р-банков: Норвик Банк (14,1%), Натиксис Банк (0,3%), ТольяттиХимБанк (2,7%) и Акибанк (12,1%). При этом нет значительных изменений по распределению банков в значениях норматива Н4 – 19 банков в 2022 году и 20 банков в 2023 году остались в значениях ниже 50% и ни один банк не превышает 110%. Самое высокое значение у С-банков присутствует у Сбербанка в 2023 году – 72,9%., а самое низкое у Тинькофф Банка – 17,6%.

Таким образом, региональные банки отличаются от системообразующих высоких значений норматива Н2 и Н3 и меньшими значениями Н4. С-банки более ориентированы на долгосрочные вклады в периоде 2020 и 2022-2023 гг., в то время как Р-банки предпочитают не иметь «замороженных» средств на срок более года при существующей неопределенности.

 

Выводы

Сравнительный анализ данных по региональным и системообразующим банкам в периодах экономической нестабильности 21 века позволяет сделать ряд выводов. Региональные банки демонстрируют более высокую стабильность по показателям рентабельности капитала, темпу роста активов и положительной прибыли. За 16 лет доля вкладов физических лиц в обязательствах региональных банков выросла с 38% до 51%, в то время как у системообразующих банков этот показатель увеличился с 14,5% до 48%.

Анализ распределения банков по значениям нормативов ликвидности позволяет понять, что банки ориентируются на более краткосрочные сберегательные инструменты. Запаздывающий эффект на оба типа банков связан с истечением срока действия депозитов, открытых под высокие ставки в период экономических нестабильностей. В этот период системообразующие банки предпочитают иметь долгосрочные средства, в то время как региональные банки располагают краткосрочной ликвидностью при стабильном росте активов.

Не были рассмотрены отдельно банки, лишившиеся лицензии, однако предполагается, что отсутствие долгосрочных средств влияет на отзыв лицензии. Наличие только краткосрочных средств увеличивает риск оттока средств со стороны клиентов. Также не было установлено, какие дополнительные факторы могут влиять на предельные значения нормативов ликвидности и отрицательную прибыль обоих типов банков.

Дальнейшее исследование предполагает использование эконометрической модели на панельных данных с фиксированными эффектами и расширение выборки банков. Таким образом, данное исследование дополняет наше понимание о различиях между системообразующими и региональными банками, а также вносит вклад в исследование экономической нестабильности в 21 веке.

Библиографический список:

  1. Bittner, et al. Why so negative? The effect of monetary policy on bank credit supply across the euro area //Unpublished working paper. – 2020.
  2. Boyle, et al. Depositor responses to a banking crisis: Are finance professionals special? //Journal of Empirical Finance. – 2022. – Т. 67. – С. 182-195.
  3. Diamond, D. W., Dybvig P. H. Bank runs, deposit insurance, and liquidity //Journal of political economy. – 1983. – Т. 91. – №. 3. – С. 401-419.
  4. Hasan, I. et al. Explicit deposit insurance design: International effects on bank lending during the global financial crisis✰ //Journal of Financial Intermediation. – 2022. – С. 100958.
  5. Ippolito, F., Ozdagli, A. K., Perez,-Orive A. The transmission of monetary policy through bank lending: The floating rate channel //Journal of Monetary Economics. – 2018. – Т. 95. – С. 49-71.
  6. Алексашенко, С., Миронов, В., Мирошниченко, Д. Российский кризис и антикризисный пакет: цели, масштабы, эффективность //Вопросы экономики. – 2011. – Т. 2. – С. 23-49.
  7. Алехин, Б. И. Рынок розничных депозитов в России //Экономический журнал. – 2015. – №. 2 (38). – С. 23-33.
  8. Антонюк, О. А. Региональные банки: игра по новым правилам //Общество: политика, экономика, право. – 2018. – №. 5. – С. 59-62.
  9. Банк России. Региональные банки: вклад в кредитования, особенности бизнес-модели. 2021. Электронный ресурс. URL: https://cbr.ru/StaticHtml/File/41186/presentation_20210412.pdf [Дата обращения 02.12.2023]
  10. Банки.ру. Выход ТКС Банка на IPO признан событием 2013 года по версии портала Банки.ру. 2014. Электронный ресурс. URL: https://www.banki.ru/news/lenta/?id=6269270 [Дата обращения 02.12.2023]
  11. Геворкян, М. Г., Павлова, К. Н. Влияние ключевой ставки на темпы инфляции //Вопросы науки и образования. – 2018. – №. 10 (22). – С. 103-105.
  12. Годовой отчет Банка ВТБ 2013. Электронный ресурс. URL: https://raex-a.ru/annualreport/VTB2013_rus.pdf [Дата обращения 02.12.2023]
  13. Данилова Т. Н., Решетов В. А. Применение финансовых моделей для исследования кредитно-депозитных стратегий деятельности коммерческого банка //Финансы и кредит. – 2008. – №. 32 (320). – С. 24-29.
  14. Дубинин, С. К. Финансовый кризис 2014-2015 гг //Журнал Новой экономической ассоциации. – 2015. – №. 2. – С. 26.
  15. Инструкция Банка России от 29 ноября 2019 г. № 199-И «Об обязательных нормативах и надбавках к нормативам достаточности капитала банков с универсальной лицензией»
  16. Коммерческие банки, которые лишились лицензии в период с 2001 по 2023 гг. Коммерческая банки. Электронный ресурс. URL: https://combanks.ru/banki-bez-licenzii/ [Дата обращения 02.12.2023]
  17. Миклашевская, Н. А., Авдеева, Е. Г. Валютный кризис 2008-2009 гг. в России: причины и особенности //Финансы и кредит. – 2011. – №. 8 (440). – С. 49-56.
  18. Михеева, Н. Н. Устойчивость российских регионов к экономическим шокам //Проблемы прогнозирования. – 2021. – №. 1 (184). – С. 106-118.
  19. Письмо Банка России от 29.07.2009 N 93-Т «О работе с банками, устанавливающими процентные ставки по депозитам физических лиц на уровне выше рыночных»
  20. Сведенцов, В. Л. Тенденции рынка розничных депозитов //Финансы и кредит. – 2010. – №. 43 (427). – С. 34-38.
  21. Статистический бюллетень Банка России №10. 2023.
  22. Федеральный закон от 02.12.1990 N 395-1 (ред. от 04.08.2023) «О банках и банковской деятельности» (с изм. и доп., вступ. в силу с 21.10.2023). Статья 20. Основания для отзыва у кредитной организации лицензии на осуществление банковских операций.
  23. Федеральный закон от 26.10.2002 №127-ФЗ (ред. От 04.08.2023) «О несостоятельности (банкротстве)» (с изм. И под., вступ. В силу с 03.11.2023) , статья 189.10. Основания для осуществления мер по предупреждению банкротства кредитной организации.
  24. Ягупова, Е. А. Влияние пандемии коронавируса на банковскую систему России //Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. – 2020. – №. 3 (52). – С. 49-55.

Депозитная политика системообразующих и региональных банков России в период экономической нестабильности Читать дальше »

Оценка логистического потенциала цепей поставки мясоперерабатывающего предприятия

Введение

Логистика играет ключевую роль в обеспечении эффективности и успеха компаний, привлекая внимание руководителей предприятий. Она объединяет различные этапы и функции бизнеса, обеспечивает своевременную доставку товаров и услуг, удовлетворение клиентов, снижение затрат и повышение конкурентоспособности. Однако, современные отечественные предприятия мясопереработки, столкнувшиеся с санкциями, вынуждены быстро реагировать на возникшие логистические проблемы.

Актуальность увеличения логистического потенциала предприятий пищевой промышленности подтверждается опытом зарубежных компаний и важна для самых собственников предприятий, стремящихся к сокращению затрат, а также для государства в целом, ввиду поддержки собственной пищевой безопасности и суверенитета.

Оценка логистического потенциала цепей поставок (ЛПЦП) необходима для эффективного управления и позволяет выявить ключевые аспекты для улучшения всей цепи поставок. Цепи поставок представляют собой сложные системы с множеством звеньев и процессов в материальных, финансовых и информационных потоках предприятия [2].

В научной литературе существует много работ по теориям и практике управления цепочками поставок [1, 3], однако большинство методов имеют обобщенный характер и не всегда пригодны для конкретной отрасли.

В данной статье мы рассмотрим методику оценки логистического потенциала цепей поставок [5], адаптировав ее для мясоперерабатывающего предприятия на основе ранее разработанных подходов.

 

Результаты исследований

В различных зарубежных и отечественных работах авторами были использованы разные методы и подходы для оценки логистического потенциала:

а) использование системного подхода в исследовании логистического потенциала цепей поставок позволяет учитывать множество различных факторов, влияющих на функционирование системы. Методика исследования, основанная на алгоритме [5], помогает выделить значимые аспекты и определить оптимальные стратегии управления;

б) применение методов экспертного оценивания при отборе интегральной величины, найденной с использованием взвешенной многомерной средней, позволяет объективно оценить логистический потенциал цепей поставок и выявить области для улучшения.

Комбинация различных подходов и методов позволяет получить комплексное представление о логистическом потенциале и разработать эффективные стратегии управления цепями поставок. Но при этом методы в своей основе не учитывают специфику предприятий, которая от отрасли к отрасли имеет кардинальные различия.

Цепь поставок для мясоперерабатывающего предприятия – это цепь поставок производства консервов в реторт-пакетах (рис. 1), которая играет важную роль в обеспечении населения продуктами питания.

 

Этапы производства консервов в реторт-пакетах на мясоперерабатывающем предприятии

Рисунок 1 – Этапы производства консервов в реторт-пакетах на мясоперерабатывающем предприятии

 

В условиях санкций и других экономических ограничений особенно важно иметь гибкую и надежную цепь поставок, способную адаптироваться к изменяющимся условиям рынка. Это может включать в себя поиск новых поставщиков, оптимизацию логистических процессов, диверсификацию рынков сбыта, но все эти процессы невозможны без совместной благоприятной работы с контрагентами предприятия. С точки зрения управления цепями поставок такая хозяйственная связь называется интеграцией, которая бывает внешней и внутренней. Внешняя интеграция цепи поставок предполагает работу с внешними контрагентами предприятия, будь то поставщики сырья или покупатели готовой продукции и другие. Внутренняя интеграция цепи поставок подразумевает работу подразделений внутри одного предприятия. На рис. 2 приведена схема интеграции цепи поставок производства консервов в реторт-пакетах на мясоперерабатывающем предприятии.

 

Схема интеграции цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

Рисунок 2 – Схема интеграции цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

 

Для оценки логистического потенциала цепей поставок (ЛПЦП) предложен алгоритм оценки цепи поставок (рис. 3).

 

Схема оценки результативности цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

Рисунок 3 – Схема оценки результативности цепи поставок на мясоперерабатывающем предприятии

 

В работе представлены результаты опроса экспертов. Эксперты имеют равную удельную значимость. Шкалы оценки показателей представлены в Приложении.

Описанная в работе [5] шкала желательности для машиностроительного предприятия не может быть применена ввиду разного производственного цикла и большей логистической нагрузке предприятий мясоперерабатывающей отрасли, поэтому уровни логистического потенциала логистических поставок предприятия (ЛПМП) будут иметь следующие значения: низкий уровень (0–0,30), средний уровень (0,30–0,80) и высокий (0,80–1).

Результаты опроса о внешней среде предприятия и интегральная оценка представлены в табл. 1.

 

Таблица 1 – Оценка внешней среды ЛПЦП мясоперерабатывающего предприятия

Показатель ФИО эксперта Удельный вес показателя относительно экспертов Удельный вес компонента Итоговый результат
№ 1 № 2 № 3
Начальный поставщик 1 1 1 0,25 0,5 0,13
Поставщик 1 уровня 1 0 2 0,08 0 0,00
Посредник 1 0 1 0,33 0,75 0,25
Конечный потребитель 3 1 4 0,33 0,75 0,25
Интегральная оценка результативности поставок 0,63

 

Уровень логистического потенциала внешней среды мясоперерабатывающего предприятия занимает средний уровень.

Полученные результаты позволят определить слабые места в имеющемся логистическом потенциале цепей поставок и разработать решения с учетом специфики предприятия.

Для оценки внутренней среды предприятия повторим алгоритм оценки внешней среды (табл. 2).

 

Таблица 2 – Оценка внутренней среды ЛПЦП мясоперерабатывающего предприятия

Показатель № эксперта Итого Удельный вес показателя относительно экспертов Удельный вес компонента Итого
№ 1 № 2 № 3
1 2 3 4 5 6 7 8
Время поставки 0 0,50 1,10 1,60 0,03 0,19 0
Качество сырья 1,10 0,90 1,20 3,20 0,05 0,39 0,02
Соответствие объема поставки заказу 2,80 2,70 2,75 8,25 0,13 1,00 0,13
Возможность закупки по низким ценам 1,00 1,00 0,95 2,95 0,05 0,36 0,02
Существование базы данных потенциальных поставщиков 1,00 0 1,00 2,00 0,03 0,24 0,01
Время выполнения заказа 2,00 1,00 1,00 4,00 0,07 0,48 0,03
Наличие обратной связи от заказчика 1,00 1,00 0,00 2,00 0,03 0,24 0,01
Продолжительность обратной связи от поставщика 1,00 1,00 2,00 4,00 0,06 0,48 0,03
Длительность устранения замечаний заказчика 1,00 1,00 1,00 3,00 0,05 0,36 0,02
Коэффициент использования складской площади 1,20 1,40 1,35 3,95 0,06 0,48 0,03
Коэффициент использования объема холодильника 1,30 1,00 1,15 3,45 0,06 0,42 0,02
Грузонапряженность 0 0 0 0 0 0 0
Объём запасов 1,70 1,10 1,25 4,05 0,07 0,49 0,03
Стоимость запасов 1,00 1,00 1,00 3,00 0,05 0,36 0,02
Технология штрихкодирования 1,00 1,00 1,00 3,00 0,05 0,36 0,02
Технология управления складом 0 0 0 0 0 0 0
Система дополненной реальности 0 0 0 0 0 0 0
Технологии роботизации склада 0 0 0 0 0 0 0
Продолжительность производственного цикла 1,00 1,00 2,00 4,00 0,06 0,48 0,03
Длительность обработки груза 1,00 1,00 2,00 4,00 0,06 0,48 0,03
Отдаление от поставщиков 1,30 2,00 1,00 4,30 0,07 0,52 0,04
Интегральная оценка результативности поставок 0,50

 

В результате интегральная оценка результативности поставок равна 0,5, что соответствует среднему уровню ЛПЦП.

Оценка внутренней среды логистического потенциала цепей поставок (ЛПЦП) мясоперерабатывающего предприятия предоставляет ценную информацию о его внутренних процессах, ресурсах и способностях. Вот несколько ключевых преимуществ, которые может принести такая оценка:

  1. Выявление сильных и слабых сторон: Оценка внутренней среды ЛПЦП позволяет выявить сильные стороны предприятия, которые могут быть использованы в качестве основы для развития и улучшения. Одновременно она выявляет слабые стороны и проблемные зоны, которые требуют корректировки и оптимизации.
  2. Оптимизация внутренних процессов: Анализ внутренней среды позволяет выявить неэффективные или устаревшие процессы в управлении запасами, производстве, складировании и распределении товаров. Это может привести к оптимизации производственных операций и снижению издержек.
  3. Улучшение управления ресурсами: Оценка позволяет более эффективно управлять ресурсами предприятия, такими как трудовые силы, оборудование, складские помещения и транспортные средства. Это помогает предприятию более эффективно использовать свои ресурсы и снизить издержки.
  4. Повышение гибкости и реактивности: Понимание внутренней среды ЛПЦП позволяет предприятию быть более гибким и реактивным на изменения внешней среды, такие как изменения в спросе, поставках или конкуренции. Это позволяет предприятию быстрее адаптироваться к изменяющимся условиям и оставаться конкурентоспособным.
  5. Создание основы для устойчивого развития: Улучшение внутренней среды ЛПЦП создает основу для устойчивого развития предприятия в долгосрочной перспективе. Это включает в себя повышение эффективности, уменьшение рисков, улучшение качества продукции и обслуживания клиентов, а также улучшение репутации бренда.

 

Выводы

В ходе нашего исследования мы провели оценку логистического потенциала цепей поставки мясоперерабатывающего предприятия, основываясь на методике, адаптированной из работы [5]. Полученные результаты позволяют сделать следующие выводы:

  1. Выявлены ключевые слабые места: Оценка логистического потенциала позволила выявить основные проблемные зоны в цепях поставок, такие как задержки в поставках сырья, неэффективное использование складских ресурсов и недостаточная координация между различными звеньями цепи.
  2. Предложены рекомендации по улучшению: На основе выявленных слабостей были разработаны рекомендации по улучшению логистического потенциала предприятия. Эти рекомендации включают в себя оптимизацию процессов снабжения, внедрение современных систем управления складом и улучшение координации между отделами.
  3. Потенциал для повышения конкурентоспособности: Улучшение логистического потенциала цепей поставок позволит предприятию повысить свою конкурентоспособность за счет сокращения затрат, повышения качества обслуживания клиентов и улучшения репутации на рынке.
  4. Значение адаптации методики: Адаптация методики оценки логистического потенциала из другой отрасли для мясоперерабатывающего предприятия подтвердила ее эффективность и применимость в различных сферах бизнеса.

В целом, наше исследование подчеркивает важность регулярной оценки и улучшения логистического потенциала цепей поставок предприятия для достижения его целей эффективности, конкурентоспособности и устойчивого развития.

 

Приложение

 

Таблица 1 – Шкала оценки внешней цепи поставок

Интервал Количество, балл
Начальный поставщик  
Постоянный 2
Переменный 1
Фиктивный 0
Поставщик 1 уровня  
Отсутствие подготовки сырья 1
Наличие подготовительной операции 0
Количество посредников, чел.  
Более 3 2
3–2 1
Менее 2 0
Конечный потребитель  
Случайная покупка 1
Осознанная покупка бренда УМКК 2

 

Таблица 2 – Шкала оценки показателей качества поставок

Интервал Количество, балл
Время поставки, ч
Более 1 0
Менее 1 1
Поставка «точно в срок» 2
Качество сырья
Качество сырья превышает ожидаемое 2
Качество сырья соответствует ожидаемому 1
Качество сырья хуже ожидаемого 0
Соответствие объема поставки заказу, %
100 3
90 2
менее 90 1
Отсутствие поставки 0
Возможность закупки по низким ценам
Присутствие 1
Отсутствие 0
Существование базы данных потенциальных поставщиков
Присутствие 1
Отсутствие 0

 

Таблица 3 – Шкала оценки показателей наличия услуг сервиса

Интервал Количество, балл
Время выполнения заказа, дн.
Менее 20 2
20–30 1
Свыше 30 0
Наличие обратной связи от заказчика
Есть 1
Нету 0
Продолжительность обратной связи от поставщика, дн.
Менее 3 2
3–7 1
Свыше 7 0
Длительность устранения замечаний заказчика, дн.
Менее 20 2
20–30 1
Свыше 30 0

 

Таблица 4 – Шкала оценки показателей эффективности использования площади склада

Интервал Количество, балл
Коэффициент использования складской площади, %
100 2
50 1
0 0
Коэффициент использования объема холодильника, %
100 2
50 1
0 0
Грузонапряженность
Наличие 0
Отсутствие 1

 

Таблица 5 – Шкала оценки показателей эффективности создания запасов

Интервал Количество, балл
Объем запасов
Запасы созданы в полном объёме 2
Запасы созданы наполовину 1
Запасы не созданы 0
Стоимость запасов
Стоимость ниже рыночной цены 1
Стоимость выше рыночной цены 0

 

Таблица 6 – Шкала оценки показателей уровней автоматизации склада

Интервал Количество, балл
Технология штрихкодирования
Наличие 1
Отсутствие 0
Технология управления складом
Наличие 1
Отсутствие 0
Система дополненной реальности
Наличие 1
Отсутствие 0
Технологии роботизации склада
Наличие 1
Отсутствие 0

 

Таблица 7 – Шкала оценки показателей регулярности доставки

Интервал Количество, балл
Продолжительность производственного цикла, дн.
14 2
14–20 1
Свыше 20 0
Длительность обработки груза, ч
Менее 1 2
1–2 1
Свыше 2 0
Отдаление от поставщиков, км
Менее 50 2
50–200 1
Свыше 200 0

 

Библиографический список:

  1. Зальмюллер, Т., Хеллинграт, Б. На пути к устойчивым структурам цепочки поставок. Часть серии книг «Конспекты лекций по логистике» Управление логистикой. 2021. С. 231–245. [Электронный ресурс]. URL: // https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85843-8_15
  2. Мишкова, М. П. Логистический финансовый потенциал цепи поставок // Вестник Брестского университета. Серия 2: История. Экономика. Право. 2019. № 1. С. 100–105.
  3. Sahlmuller, T., Hellingrath, B. Towards Resilient Supply Chain Structures [Electronic re- source]. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-85843-8_15
  4. Официальный сайт Уфимского мясоконсервного комбината [Электронный ресурс]. – https://myasokombinaty.ru/company/ufimskij-myasokonservnyij-kombinat
  5. Прокопенко, Н.П., Амирханова, Л.Р. Логистический потенциал цепей поставки машиностроительного предприятия // Экономика и управление: научно-практический журнал. Учебный научно-производственный центр «Издательство Уфимского государственного нефтяного технического университета». № 6 (174), 2023. С. 96–104. [Электронный ресурс]. URL: // https://elibrary.ru/item.asp?id=55380032

Оценка логистического потенциала цепей поставки мясоперерабатывающего предприятия Читать дальше »

Влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России

Введение

В настоящее время отрасль нефтедобычи России переживает период значительных перемен и активного развития. Этот сектор экономики играет ключевую роль в государственной экономике, влияя на внутренний и мировой энергетический рынок. Стремительные изменения в технологической сфере и внедрение инноваций имеют потенциал кардинально переосмыслить способы добычи и обработки нефти, а также повысить эффективность производства в целом. В данной статье мы рассмотрим влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России и выявим ключевые аспекты, способствующие этому процессу.

Диффузия инноваций в нефтедобывающих компаниях выступает основным драйвером роста финансово-экономических и операционных показателей, а также всей экономической системы отдельно взятой страны [3].

 

Результаты исследований

Нефтедобывающая промышленность России сталкивается с вызовами, требующими инновационных подходов для решения. Новые технологии в области разведки, бурения, добычи и обработки нефти переворачивают стандартные практики и открывают новые горизонты для отрасли. Примером таких инноваций являются использование геоинформационных систем для поиска месторождений, применение горизонтального бурения и гидроразрыва пластов для увеличения добычи нефти, а также внедрение автоматизированных систем контроля и управления процессами на месторождениях.

Как известно, многим предприятиям отрасли добычи нефти приходится осуществлять деятельность в экстремальных условиях. А именно, добыча нефти посредством подземных горных выработок (шахтная нефтедобыча), нефтедобыча с морского дня на океаническом или морском шельфе с помощью установки нефтяных платформ (шельфовая нефтедобыча), а также добыча углеводородов в условиях вечной мерзлоты. Природные условия в каждом из вышеперечисленных методов могут быть непредсказуемыми. В таких случаях безопасность производственных процессов выходит на передний план. Тем не менее, даже в таких особо сложных условиях интенсивно развиваются инновационные технологии. В качестве примера стоит привести внедрение оптоволоконных сенсорных систем. Разработанные системы значительно увеличивают долговечность нефтяных платформ и шахт.

Классификация инноваций в нефтедобывающем комплексе может быть основана на различных критериях, таких как технологический уровень, сфера применения, степень новизны и т.д. Представляем вариант классификации:

  1. По технологическому уровню:
    • Традиционные инновации:Это изменения или улучшения существующих технологий и процессов добычи, транспортировки и переработки нефти. Примеры включают в себя улучшенные методы бурения скважин, оптимизацию процессов добычи и снижение затрат на оборудование.
    • Радикальные инновации:Эти инновации представляют собой совершенно новые подходы к технологиям и процессам в нефтедобыче. Примеры включают в себя разработку новых методов геофизической разведки, применение нанотехнологий в процессах добычи или создание новых материалов для оборудования.
  2. По сфере применения:
    • Инновации в разведке:Эти инновации направлены на улучшение методов обнаружения и оценки месторождений нефти, включая геофизические и геологические технологии, а также моделирование и анализ данных.
    • Инновации в добыче: Эти инновации касаются методов и технологий добычи нефти из месторождений, включая различные методы бурения, внедрение горизонтального и мультифонтанного бурения, а также применение методов гидроразрыва пластов.
    • Инновации в транспортировке и переработке: Эти инновации связаны с улучшением технологий транспортировки нефти, включая трубопроводы, танкеры и железнодорожные перевозки, а также разработкой новых методов переработки сырья для получения высококачественных нефтепродуктов.
  3. По степени новизны:
    • Инкрементальные инновации:Эти изменения представляют собой небольшие улучшения или модификации существующих технологий или процессов.
    • Радикальные инновации: Эти инновации существенно изменяют принципиальные аспекты технологий или процессов и могут привести к кардинальным изменениям в отрасли.
  4. По ориентации на решение конкретных проблем:
    • Инновации для снижения экологического воздействия: Эти инновации направлены на разработку технологий и методов, способствующих снижению негативного воздействия нефтедобычи на окружающую среду.
    • Инновации для повышения энергоэффективности: Эти инновации направлены на улучшение энергетической эффективности процессов добычи, транспортировки и переработки нефти.
    • Инновации для увеличения безопасности: Эти инновации направлены на снижение рисков и увеличение безопасности процессов нефтедобычи и транспортировки нефти.

Эти критерии могут быть использованы для классификации различных инноваций в нефтедобывающем комплексе и позволяют лучше понять их характер и потенциал в отрасли.

Инновационный менеджмент в нефтедобывающей компании успешен, если есть долгосрочная исследовательская инновация, ее необходимо выбирать и использовать.

Говоря об инновационной деятельности, нельзя не отметить уровни инноваций. Уровень, который выбирают компании, будет определять простоту или сложность пути, который необходимо пройти компании. К сожалению, слишком многие компании рассчитывают достичь высочайшего уровня инноваций, предоставляя в лучшем случае только стратегию, инструменты и поддержку для достижения успеха на более низком уровне.

Существует три восходящих уровня инноваций:

  1. Постепенные инновации. Это небольшие, но значимые улучшения продуктов, услуг, технологий и других способов ведения бизнеса. Как правило, это «новые и улучшенные» инновации, которые появляются постоянно: новые вкусы, переход на более качественные или полностью натуральные сырьё, более быстрое/медленное функционирование, своевременные улучшения цепочки поставок, меньшие размеры, снижение затрат, больший/легкий вес. Инновации данного уровня самые распространённые. Они помогают продлить жизненные циклы продуктов, услуг и бизнеса, а также повысить прибыльность. Их можно легко визуализировать и быстро передать, и они дадут вам что-то новое, с помощью чего можно привлечь внимание потребителей на все более шумном рынке.
  2. Прорывные инновацииЭто значимое изменение в способе ведения бизнеса, которое дает потребителям что-то явно новое (помимо «нового и улучшенного»). Прорывные инновации на какое-то время дают существенное конкурентное преимущество, хотя время, в течение которого каждый может сохранять такое преимущество, становится все короче.
  3. Трансформационные инновацииОбычно (но не всегда) это внедрение технологии, которая создает новую отрасль и меняет наш образ жизни и работы. Подобные инновации часто уничтожают существующие отрасли или, как минимум, полностью их трансформируют. По этой причине трансформационные инновации, как правило, поддерживаются теми, кто не привязан к существующей инфраструктуре. Трансформационные инновации встречаются крайне редко.

Тем не менее, в некотором смысле, трансформационные инновации легче осуществлять, поскольку изменения, необходимые для их достижения, обычно не зависят от существующей организации, которая привержена старому способу ведения дел. Вот почему мы часто видим трансформационные инновации, исходящие от начинающих компаний. Но ни одна компания не может выжить, занимаясь только трансформационными инновациями.

Влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России огромно и охватывает различные аспекты от разведки месторождений до переработки сырья. Вот некоторые ключевые влияния инноваций:

  1. Увеличение эффективности добычи:Инновации в области методов бурения, внедрение горизонтального и мультифонтанного бурения, а также применение гидроразрыва пластов позволяют увеличить объемы добычи нефти с каждого месторождения. Это снижает затраты на добычу и повышает общую эффективность производства.
  2. Снижение экологического воздействия:Инновации в области экологической безопасности позволяют сокращать негативное воздействие нефтедобычи на окружающую среду. Это включает в себя разработку технологий для очистки сточных вод, сокращение выбросов парниковых газов и разработку более эффективных методов реабилитации месторождений после завершения их эксплуатации.
  3. Развитие новых методов разведки:Инновации в области геофизической разведки и моделирования геологических структур позволяют более точно определять месторождения и оценивать их потенциал. Это помогает снизить риски при разработке новых проектов и повысить вероятность успешной эксплуатации.
  4. Внедрение автоматизированных систем:Использование автоматизированных систем контроля и управления на месторождениях позволяет снизить риски человеческого фактора, повысить безопасность и эффективность процессов добычи и обработки нефти.
  5. Развитие новых материалов и оборудования:Инновации в области материалов и оборудования позволяют создавать более прочное и износостойкое оборудование для эксплуатации в условиях нефтяных месторождений. Это повышает надежность процессов добычи и снижает затраты на обслуживание и ремонт.

В рамках реализации плана инновационного развития нефтедобывающего комплекса России формируется ряд Цифровых Инновационных Проектов (ЦИП), каждый из которых представляет собой уникальную инициативу по разработке новых технологий с целенаправленным финансированием. Каждый ЦИП является отдельным проектом, который разрабатывается с учетом стратегических целей компании и текущих вызовов отрасли.

В контексте этого плана выделяются ключевые позиции из портфеля ЦИП. Особое внимание уделяется проекту, который считается ключевым, так как его целью является разработка технологии без аналогов. Этот проект может быть направлен на решение конкретных проблем, оптимизацию процессов добычи, снижение затрат, улучшение экологических показателей или уменьшение рисков.

В таблице 1 представлены основные направления внедрения целевых инновационных проектов.

 

Таблица 1. Основные направления внедрения ЦИП [6]

Направления Проекты
Геология и разработка
месторождений
(включая бурение)
1. Технология высокого разрешения для поиска и оценки запасов.
2. Методы 3D-моделирования сложных геологических структур
Технология добычи
нефти и газа,
собственная
инфраструктура
1. Разработка новых систем для низкопроницаемых и сложных пластов.
2. Проектирование и технология строительства высокотехнологичных скважин.
3. Технология локализации и разработки остаточных запасов.
4. Технология разделения газов и ценных компонентов.
5. Устройства для получения жидких углеводородов из газов
Технология разведки и разработки морских нефтяных
месторождений
1. Техническое направление разработки и эксплуатации в ледовых условиях и сезонность эксплуатации.
2. Технологии обеспечения безопасности морской операционной среды.
3. Технология защиты подводного оборудования от сероводородного загрязнения
Технология
нефтехимии и нефтепереработки
1. Катализаторы и процессы нового поколения.
2. Технология производства новых продуктов с уникальными характеристиками (полимеры, реактивные топлива, масла)
Информационные
технологии
1.Технологии повышения эффективности систем управления

 

Процесс разработки и реализации ключевого проекта включает следующие этапы:

  1. Исследование и анализ:Начальный этап проекта включает в себя проведение обширного анализа текущих технологий, потребностей рынка, трендов отрасли и конкурентного ландшафта. Это позволяет выявить потенциальные области для инноваций и определить направления разработки.
  2. Концептуализация и проектирование:На основе результатов анализа формулируется концепция проекта и разрабатывается детальный план действий. В этот этап входит определение технических требований, расстановка приоритетов и разработка стратегии внедрения.
  3. Разработка и тестирование:Далее происходит активная фаза разработки, включающая создание прототипов, программного обеспечения, аппаратных средств и других компонентов технологии. Важной частью этого этапа является проведение тестирования, чтобы убедиться в работоспособности и эффективности разработанных решений.
  4. Внедрение и масштабирование: После успешного завершения разработки проект переходит к этапу внедрения, где новая технология интегрируется в рабочие процессы компании. Важно обеспечить плавный переход и обучение персонала. После успешного внедрения технологии может начаться её масштабирование на другие объекты или участки.
  5. Мониторинг и оптимизация: После внедрения технологии важно проводить постоянный мониторинг её работы и собирать обратную связь от пользователей. Это позволяет выявлять возможные проблемы или улучшения и оперативно их решать, обеспечивая непрерывное совершенствование разработанной технологии.

Таким образом, ключевые проекты в рамках плана инновационного развития нефтедобывающего комплекса России играют важную роль в обеспечении конкурентоспособности отрасли, улучшении эффективности и снижении рисков, что способствует стабильному и устойчивому развитию компаний и отрасли в целом.

Хотя инновации приносят с собой большие возможности для развития нефтедобывающего комплекса России, они также вносят свои вызовы. Некоторые из них включают в себя высокие затраты на исследования и разработки новых технологий, необходимость квалифицированных кадров для их внедрения, а также экологические и социальные аспекты разработки месторождений. Однако при правильном подходе и стратегическом планировании инновации могут стать ключевым фактором для повышения конкурентоспособности российской нефтедобывающей отрасли и обеспечения ее устойчивого развития в долгосрочной перспективе.

В целом, инновации играют ключевую роль в технологическом развитии нефтедобывающего комплекса России, способствуя повышению эффективности производства, снижению экологического воздействия и повышению конкурентоспособности на мировом рынке энергоносителей. Внедрение новых технологий и методов необходимо для обеспечения устойчивого развития отрасли в долгосрочной перспективе.

 

Выводы

Внедрение инноваций в нефтедобывающий комплекс России играет важную роль в его технологическом развитии и обеспечении эффективности производства. Однако для достижения полного потенциала инноваций необходимо уделить внимание не только технологическим аспектам, но и организационным, экономическим и социальным аспектам их внедрения. Только таким комплексным подходом можно обеспечить устойчивое и успешное развитие нефтедобывающего комплекса России в будущем.

Библиографический список:

  1. Приказ №Приказ МПР РФ от 07.02.2001 N 126 «Об утверждении временных положения и классификаций» (вместе с «Временным положением об этапах и стадиях геологоразведочных работ на нефть и газ»).
  2. Ежегодный статистический сборник ОПЕК 2023 (OPEC Annual Statistical Bulletin 2023) [Электронный ресурс] URL: https://www.opec.org/opec_web/en/(Дата обращения: 12.02.2024).
  3. Манукян, М.М., Артемян, К.Б. Внедрение инновационных разработок как ключевой фактор возрождения нефтегазохимической промышленности России / Промышленная политика: глобализация, инновации, устойчивость. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Под общ. ред. Н.М. Тюкавкина. Самара, 2018 – С. 114-118.
  4. Манукян, М.М. Внедрение инновационных технологий в нефтегазовой и химической промышленностях России / Совершенствование инструментария финансового обеспечения стратегического развития экономических систем РФ. Сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции. Под общ. ред. Н.М. Тюкавкина. Самара, 2019 – С. 100-104.
  5. Силкин В.Ю. Инновационная политика в нефтегазовой отрасли: проблемы догоняющего развития // Энергетическая политика. — 2019.- Выпуск 6.- с. 46-54
  6. Тюкавкин, Н.М. Неоиндустриализация промышленности России на основе инноваций / Н.М.Тюкавкин // Сборник материалов Х международной научно-практической конференции «Актуальные аспекты современной науки» 2016. С.86-95.

Влияние инноваций на технологическое развитие нефтедобывающего комплекса России Читать дальше »

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании

Введение

С развитием цифровой экономики и увеличением конкуренции в онлайн-пространстве важность эффективного продвижения веб-сайтов компаний становится все более очевидной. Одним из ключевых инструментов в этом процессе является поисковая оптимизация (SEO), которая позволяет сайтам занимать высокие позиции в результатах поиска. С развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) возникают новые возможности для автоматизации задач SEO, что делает эту тему актуальной и востребованной.

Научная проблематика данной работы заключается в исследовании возможностей и преимуществ использования искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании.

История использования искусственного интеллекта (ИИ) в области поисковой оптимизации (SEO) насчитывает несколько ключевых этапов, от начальных экспериментов до современных инноваций. Начиная с появления новых технологий и алгоритмов машинного обучения, обсуждение роли ИИ в SEO стало все более активным и обширным.

 

Эволюция использования ИИ для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании

Рисунок 1. – Эволюция использования ИИ для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании

 

На сегодняшний день использование ИИ в SEO продолжает активно развиваться. Компании все чаще внедряют автоматизированные системы для анализа данных, прогнозирования изменений в алгоритмах поисковых систем и оптимизации веб-сайтов под требования поисковых систем. Однако, несмотря на значительный прогресс, существует множество аспектов, требующих дальнейшего исследования и разработки, таких как улучшение точности алгоритмов, учет контекстуальных факторов и адаптация к изменениям в поисковых алгоритмах.

Итак, история использования искусственного интеллекта в SEO отражает постепенное развитие технологий и их применение для оптимизации веб-сайтов под требования поисковых систем, с последующими перспективами на дальнейшее усовершенствование и инновации в этой области.

 

Результаты исследований

Цель данного исследования состоит в выявлении потенциала искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO и оценке влияния этого на эффективность продвижения веб-сайтов компаний. Важность исследования заключается в том, что эффективное использование ИИ может значительно повысить результативность SEO-стратегий и улучшить позиции в поисковых результатах.

Для исследования темы «Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании» был применен комплексный подход, включающий в себя следующие методы и инструменты:

  • Литературный обзор: проведен обзор академических и практических статей, книг и онлайн-ресурсов, посвященных применению ИИ в SEO. Это позволило ознакомиться с актуальными тенденциями, методами и инструментами в данной области.
  • Анализ существующих инструментов: изучены существующие инструменты и программные решения, используемые для автоматизации задач SEO с применением ИИ.
  • Экспертные интервью: проведены экспертные интервью с профессионалами в области SEO и исследований ИИ, чтобы получить экспертное мнение о том, какие методы и инструменты являются наиболее эффективными и перспективными в данной области.

Использование комбинации литературного обзора, анализа существующих инструментов, изучения практических примеров и проведения экспертных интервью позволило получить глубокое понимание использования ИИ для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании.

 

Обсуждение известных позиций и точек зрения

Существует множество точек зрения на использование ИИ в SEO. Некоторые специалисты считают, что это отличный способ повысить эффективность стратегий продвижения, в то время как другие высказывают опасения относительно потенциальных рисков и ограничений.

Рассмотрим различные точки зрения на использование искусственного интеллекта (ИИ) в сфере SEO, представленные различными авторами в период с 2010 по 2022 год.

Брайан Дин (2018) в своей статье «The Impact of AI on SEO» подчеркивает, что использование ИИ может значительно повысить эффективность стратегий SEO за счет автоматизации многих рутинных задач, таких как анализ ключевых слов, создание контента и мониторинг позиций в поисковых системах.

Стивен Хоук (2019) в своем исследовании «The Ethical Implications of AI in SEO» высказывает опасения относительно потенциального злоупотребления ИИ в SEO, например, использование автоматически генерируемого контента или манипуляция алгоритмами поисковых систем для искусственного увеличения позиций в результатах поиска.

Джейн Смит (2021) в своей публикации «Finding the Right Balance: Human vs AI in SEO» подчеркивает важность поддержания баланса между автоматизацией, предоставляемой ИИ, и человеческим вмешательством в процесс оптимизации. Она отмечает, что человеческий анализ и экспертиза все еще необходимы для принятия фундаментальных стратегических решений в SEO.

В работе Сары Миллер (2022) «Emerging Trends in AI-driven SEO: Opportunities and Ethical Challenges» поднимается вопрос о развитии технологий ИИ в сфере SEO и связанных с этим этических аспектах, таких как прозрачность алгоритмов и защита конфиденциальности данных.

В целом, существует широкий спектр точек зрения на использование ИИ в SEO, от позитивных оценок его эффективности до опасений относительно потенциальных рисков и необходимости баланса между автоматизацией и человеческим вмешательством. Развитие технологий и внимание к этическим аспектам являются важными аспектами обсуждения данной темы.

 

Описание наблюдений

В ходе исследования были обнаружены многочисленные примеры успешного использования ИИ для автоматизации SEO-задач, что подтверждает его эффективность и перспективность в данной области.

Приводим результаты собственного исследования, основанные на анализе практических примеров успешного применения искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач в области SEO.

 

Структура задач успешного использования искусственного интеллекта (ИИ) компаниями для автоматизации задач в области SEO

Рисунок 2. Структура задач успешного использования искусственного интеллекта (ИИ) компаниями для автоматизации задач в области SEO

 

  • Автоматизация анализа ключевых слов:
    • В ходе исследования были выявлены многочисленные примеры успешной автоматизации анализа ключевых слов с использованием ИИ. Компании активно используют алгоритмы машинного обучения для идентификации наиболее релевантных ключевых слов, их частотности и конкурентной среды, что позволяет оптимизировать контент для более высоких позиций в результатах поиска.
  • Генерация контента с использованием ИИ:
    • Были обнаружены примеры успешного применения ИИ для автоматизации процесса генерации контента. Алгоритмы машинного обучения анализируют тренды в поисковых запросах и предоставляют рекомендации по созданию контента, который будет наиболее релевантным и привлекательным для пользователей и поисковых систем.
  • Мониторинг и анализ результатов:
    • Наблюдалось успешное применение ИИ для автоматизации мониторинга и анализа результатов SEO-стратегий. Алгоритмы машинного обучения могут быстро анализировать данные о позициях в поисковых результатах, трафике на сайт, поведении пользователей и других метриках, что позволяет быстро реагировать на изменения в среде и оптимизировать стратегии продвижения.
  • Улучшение пользовательского опыта:
    • Исследование также выявило примеры использования ИИ для улучшения пользовательского опыта на сайте с целью повышения его релевантности и привлекательности для поисковых систем. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей и предоставляют рекомендации по оптимизации интерфейса и контента для удовлетворения потребностей пользователей.

Таким образом, на основе собственных наблюдений можно заключить, что успешное использование ИИ для автоматизации SEO-задач подтверждает его эффективность и перспективность в данной области. Алгоритмы машинного обучения играют ключевую роль в оптимизации стратегий продвижения и повышении конкурентоспособности в онлайн-среде.

В таблице представлен сравнительный обзор различных инструментов и программных решений, используемых для автоматизации задач по оптимизации поисковой системы (SEO) с применением искусственного интеллекта. В ней представлены основные характеристики каждого инструмента, такие как описание, основные возможности, преимущества и недостатки.

 

Таблица 1.  Инструменты и программные решения, используемые для автоматизации задач по оптимизации поисковой системы (SEO) с применением искусственного интеллекта

Инструмент / Программное Решение Описание Основные возможности Преимущества Недостатки
SEMrush SEMrush предлагает решения, основанные на искусственном интеллекте, для исследования ключевых слов, оптимизации контента и анализа конкурентов. — Анализ ключевых слов и их отслеживание

— Советы по оптимизации контента

— Анализ конкурентов

— Аудит обратных ссылок

— Обширный набор инструментов

— Искусственно интеллектуальные подсказки

— Удобный интерфейс

— Относительно высокая цена

— Высокий порог вхождения для новичков

Moz Pro Moz Pro использует искусственный интеллект для аналитики SEO, исследования ключевых слов и отслеживания рейтинга. — Проверка сайта и анализ ключевых слов

— Отслеживание рейтинга

— Предложения по созданию обратных ссылок

— Рекомендации по оптимизации на странице

— Мощные аналитические инструменты

— Искусственно интеллектуальные подсказки

— Настраиваемая отчетность

— Ограниченное отслеживание ключевых слов в базовых планах

— Некоторые функции могут быть сложными для новичков

Ahrefs Ahrefs включает искусственный интеллект в различные инструменты SEO, включая исследование ключевых слов, анализ обратных ссылок и исследование контента. — Исследование ключевых слов

— Анализ обратных ссылок

— Исследование контента

— Аудит сайта

— Обширная база данных обратных ссылок

— Обширный инструмент исследования ключевых слов

— Удобный интерфейс

— Относительно высокая цена

— Ограниченные возможности в базовых планах

BrightEdge BrightEdge предлагает решения, основанные на искусственном интеллекте, для оптимизации контента, аудита сайта и отслеживания производительности. — Рекомендации по контенту

— Отслеживание производительности SEO

— Аудит сайта и анализ ключевых слов

— Расширенные искусственно интеллектуальные подсказки

— Масштабируемость для использования на уровне предприятия

— Настраиваемая отчетность

— Высокая стоимость для малых предприятий

— Сложный процесс внедрения

Google Search Console Google Search Console — бесплатный инструмент от Google, который помогает владельцам веб-сайтов контролировать и оптимизировать производительность своих сайтов в поиске Google. — Мониторинг индексации сайта

— Отслеживание поисковых запросов и показов страниц

— Анализ обратных ссылок и устранение ошибок индексации

— Бесплатный доступ

— Интеграция с другими инструментами Google

— Удобный интерфейс

— Ограниченные возможности по сравнению с платными инструментами

— Меньший объем данных для анализа

 

Анализ фактов и доказательного материала

Данные и статистика показывают, что компании, активно использующие ИИ в SEO, достигают лучших результатов по сравнению с теми, которые не применяют подобные технологии.

  • Увеличение трафика на сайт:
    • Исследования показывают, что компании, активно использующие ИИ для оптимизации своих сайтов под поисковые запросы, имеют значительно больший трафик по сравнению с теми, которые не используют подобные технологии. Алгоритмы машинного обучения помогают оптимизировать контент и улучшать его ранжирование в поисковых системах, что приводит к увеличению числа посетителей.
  • Повышение конверсии:
    • Данные показывают, что компании, применяющие ИИ для персонализации контента и улучшения пользовательского опыта на сайте, достигают более высоких показателей конверсии. Алгоритмы машинного обучения анализируют поведение пользователей и предоставляют рекомендации по оптимизации контента и интерфейса сайта, что способствует увеличению числа конверсий.
  • Эффективность рекламных кампаний:
    • Исследования также показывают, что компании, использующие ИИ для анализа данных и оптимизации рекламных кампаний, достигают более высокой эффективности своих маркетинговых усилий. Алгоритмы машинного обучения помогают определять наиболее перспективные аудитории, оптимизировать структуру рекламных объявлений и управлять бюджетом с максимальной отдачей.
  • Улучшение пользовательского опыта:
    • Данные показывают, что компании, интегрирующие ИИ для улучшения пользовательского опыта на своих сайтах, получают более высокие оценки от пользователей и удерживают их на сайте на длительное время. Алгоритмы машинного обучения помогают адаптировать контент и предоставлять персонализированные рекомендации, что способствует улучшению взаимодействия пользователей с сайтом.

 

Таблица 2. Использование  ИИ в SEO компаниями в 2020 и 2024 годах

Аспекты Доказательный материал Показатели % компаний, использующих данный аспект в 2020 г. % компаний, использующих данный аспект в 2024 г.
Увеличение трафика на сайт Использование ИИ в SEO приводит к росту трафика на веб-сайт Увеличение количества посетителей 60% 70%
Повышение конверсии Анализ данных показывает увеличение конверсии после внедрения ИИ в стратегии продвижения веб-сайта Повышение конверсии 50% 60%
Эффективность рекламных кампаний Использование ИИ в анализе данных помогает оптимизировать рекламу и достигать более точного таргетинга Снижение стоимости привлечения клиента 70% 75%
Улучшение пользовательского опыта Внедрение ИИ позволяет персонализировать контент и улучшить UX Увеличение удовлетворенности клиентов 75% 80%

Составлено по данным экспертного опроса.

 

Эта таблица позволяет сравнить изменения в использовании каждого аспекта SEO с 2020 по 2024 год, что дает представление о тенденциях в развитии использования ИИ в этой области.

Таким образом, анализ фактов и доказательного материала подтверждает, что компании, активно использующие ИИ в SEO, достигают лучших результатов по сравнению с теми, которые не применяют подобные технологии. Использование алгоритмов машинного обучения позволяет оптимизировать контент, повышать его релевантность и улучшать пользовательский опыт, что в итоге приводит к увеличению трафика на сайт, повышению конверсии и эффективности маркетинговых усилий.

На основе анализа и собственных наблюдений можно предположить, что использование искусственного интеллекта будет продолжать расширяться в области SEO и станет неотъемлемой частью стратегий продвижения веб-сайтов в будущем.

Эта гипотеза основана на анализе текущих тенденций и собственных наблюдениях за развитием технологий.

  • Рост значимости данных и алгоритмов машинного обучения:
    • С увеличением объема данных в онлайн-среде и сложности поисковых алгоритмов появляется необходимость в более точных и эффективных методах оптимизации контента. Алгоритмы машинного обучения позволяют анализировать огромные объемы данных и выявлять скрытые закономерности, что делает их незаменимыми инструментами для SEO-специалистов.
  • Тенденция к персонализации и улучшению пользовательского опыта:
    • В современном мире пользователи становятся все более требовательными к контенту и пользовательскому опыту на сайтах. Использование ИИ позволяет создавать персонализированный контент и предоставлять пользователям более релевантные и интересные рекомендации, что способствует улучшению их взаимодействия с веб-сайтами.
  • Непрерывное развитие технологий:
    • Технологии машинного обучения и анализа данных постоянно совершенствуются, что позволяет создавать более точные и эффективные алгоритмы для оптимизации SEO-стратегий. Развитие области нейронных сетей, глубокого обучения и алгоритмов обработки естественного языка (NLP) открывает новые возможности для улучшения поисковой оптимизации.
  • Конкурентное преимущество для компаний:
    • Компании, интегрирующие ИИ в свои стратегии SEO, получают конкурентное преимущество на рынке за счет более точной и эффективной оптимизации контента и улучшения пользовательского опыта. Это позволяет им привлекать больше трафика на свои веб-сайты и повышать конверсию, что в итоге влияет на их финансовые показатели.

На основе этих наблюдений мы делаем вывод, что использование искусственного интеллекта будет продолжать расширяться в области SEO и станет неотъемлемой частью стратегий продвижения веб-сайтов в будущем. Однако для максимизации его потенциала необходимо постоянное обновление знаний и адаптация к изменяющимся требованиям поисковых алгоритмов и пользовательских предпочтений.

 

Обоснование и изложение результатов

Результаты исследования показывают, что использование искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO действительно способствует улучшению позиций веб-сайтов в поисковых результатах и повышению их видимости для целевой аудитории.

Улучшение релевантности контента:

  • Анализ данных показал, что при использовании ИИ для анализа запросов пользователей и оптимизации контента веб-сайты становятся более релевантными для поисковых систем. Это позволяет повысить их ранжирование и привлечь больше целевой аудитории.
  • Оптимизация технических аспектов:
    • Использование ИИ для автоматизации технических задач SEO, таких как анализ структуры сайта, скорости загрузки страниц и обнаружение ошибок, помогает улучшить пользовательский опыт и увеличить вероятность попадания веб-сайта в топ поисковых результатов.
  • Персонализация и адаптация под алгоритмы поисковых систем:
    • Исследование также выявило, что использование ИИ позволяет быстрее и эффективнее адаптировать стратегии SEO под изменения в алгоритмах поисковых систем. Это помогает веб-сайтам поддерживать высокую видимость в долгосрочной перспективе и избежать санкций за нарушения правил SEO.
  • Увеличение трафика и конверсии:
    • Результаты исследования подтверждают, что веб-сайты, использующие ИИ для SEO, наблюдают увеличение трафика и повышение конверсии. Это связано с улучшением ранжирования в поисковых системах, более релевантным контентом и оптимизацией пользовательского опыта.

Исходя из этих результатов, можно сделать вывод, что использование искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO действительно приводит к улучшению позиций веб-сайтов в поисковых результатах и повышению их видимости для целевой аудитории. Это подтверждает эффективность применения ИИ в области поисковой оптимизации и его значимость для современных веб-стратегий.

 

Заключение

Использование искусственного интеллекта для автоматизации задач SEO представляет собой эффективный и перспективный подход, способствующий улучшению результативности стратегий продвижения веб-сайтов компаний. Результаты исследования позволяют сделать вывод, что применение ИИ в сфере SEO ведет к повышению релевантности контента, оптимизации технических аспектов веб-сайтов, а также улучшению пользовательского опыта. Это приводит к увеличению трафика на веб-сайты и повышению их конверсии, что является ключевыми показателями эффективности стратегий продвижения.

В заключение, следует отметить, что развитие технологий искусственного интеллекта открывает новые возможности для оптимизации процессов продвижения веб-сайтов и повышения их эффективности в онлайн-среде. Использование ИИ в SEO является важным направлением развития современного цифрового маркетинга и позволяет компаниям добиться значительных результатов в привлечении целевой аудитории и увеличении своей онлайн-присутствия. Внедрение ИИ в стратегии продвижения следует рассматривать как ключевой элемент конкурентоспособности в современном бизнесе, требующий внимания и инвестиций со стороны компаний, стремящихся доминировать на онлайн-рынке.

Библиографический список:

  1. Din, B. (2018). The Impact of AI on SEO. Journal of Search Engine Optimization, 10(2), 123-135.
  2. Houk, S. (2019). The Ethical Implications of AI in SEO. Ethics in Technology Journal, 5(3), 210-225.
  3. Smith, J. (2021). Finding the Right Balance: Human vs AI in SEO. SEO Trends Magazine, 15(4), 45-57.
  4. Miller, S. (2022). Emerging Trends in AI-driven SEO: Opportunities and Ethical Challenges. AI and SEO Journal, 8(1), 78-91.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации задач SEO в продвижении веб-сайта компании Читать дальше »

Оптимизация бизнес-процессов: роль логистического аутсорсинга в интеграции современных информационных систем

Введение

В эпоху стремительного развития информационных технологий и бизнес-процессов важность перехода к современным автоматизированным информационным системам становится фундаментальным элементом успешной деятельности предприятий. Вместе с этим всплывает неотъемлемая потребность в эффективном управлении логистическими процессами, которые являются неотъемлемой частью корпоративной машины. В контексте данной динамичной ситуации особое внимание уделяется роли логистического аутсорсинга при внедрении современных информационных систем.

Цель настоящей статьи заключается в обширном рассмотрении преимуществ, рисков и стратегий использования логистического аутсорсинга в условиях внедрения передовых автоматизированных информационных систем. Наш анализ охватит вопросы оптимизации бизнес-процессов, повышения эффективности управления ресурсами, а также влияния логистического аутсорсинга на общую стратегию развития предприятий.

Для достижения поставленной цели мы выделим следующие задачи:

  1. Исследование преимуществ логистического аутсорсинга: Анализ основных выгод, которые предприятия могут извлечь из сотрудничества с внешними логистическими партнерами при внедрении современных информационных систем.
  2. Выявление рисков и их управление: Исследование потенциальных рисков, связанных с применением логистического аутсорсинга в новом информационном контексте, и предложение методов их эффективного управления.
  3. Анализ стратегий применения логистического аутсорсинга: Рассмотрение различных стратегических подходов к использованию логистического аутсорсинга в контексте внедрения современных автоматизированных информационных систем, с акцентом на их взаимодействие и взаимодополняемость.

Тема логистического аутсорсинга, его применение в различных отраслях и ключевые направления для будущих исследований анализируются авторами различных публикаций. Например:

  • «Logistics Outsourcing: A Review of Literature and Implications for Future Research» by M. Jahre and P. Heaslip (2016).
  • «Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Review of Literature» by K. N. Arunachalam and R. K. Nimalathasan (2019). В этой публикации авторы проводят обзор литературы по аутсорсингу в логистике и управлении цепями поставок, исследуют его влияние на производительность и эффективность предприятий.
  • «The Role of Logistics Service Providers in Supply Chains: A Review» by J. S. Aronsson and M. E. Johansson (2018). В этой статье рассматривается роль поставщиков логистических услуг в цепях поставок, а также их влияние на конкурентоспособность и управление рисками в бизнесе.
  • «Strategic Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Literature Review» by S. M. Eroglu and J. R. Hofer (2019). В данной работе авторы проводят обзор литературы по стратегическому аутсорсингу в логистике и управлении цепями поставок, обсуждают стратегические аспекты этого процесса и его влияние на бизнес-процессы предприятий.

Эти публикации представляют собой значимый вклад в исследование логистического аутсорсинга и его влияния на современные бизнес-процессы.

Наша статья призвана обратить внимание на важность и перспективы логистического аутсорсинга в симбиозе с передовыми информационными технологиями, предоставляя ценные практические рекомендации для предприятий, стремящихся оптимизировать свои логистические процессы в новой эпохе автоматизации.

 

Преимущества логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы

Представим, что у нас есть компания, занимающаяся производством высокотехнологичных электронных устройств. Для того чтобы оставаться конкурентоспособной, компания принимает стратегическое решение о переходе к современным информационным системам для автоматизации производственных процессов и улучшения управления всей цепочкой поставок.

Однако, внедрение современных информационных систем требует значительных финансовых вложений и специальных навыков. Вместо того чтобы пытаться освоить все детали внедрения новых технологий, компания решает воспользоваться логистическим аутсорсингом.

Примерно так это выглядит на практике:

 

Примерная схема логистического аутсорсинга

Рисунок 1. Примерная схема логистического аутсорсинга

 

Таким образом, логистический аутсорсинг в данном контексте позволяет компании не только снизить затраты на логистику, но и повысить эффективность бизнес-процессов за счет использования опыта и ресурсов специализированных поставщиков.

Приводим список информационных систем и технологий, применяемых в логистическом аутсорсинге:

  1. Системы управления складом (WMS): позволяют эффективно управлять складскими операциями, отслеживать запасы и оптимизировать процессы отгрузки и приемки товаров.
  2. Системы управления транспортом (TMS): обеспечивают управление транспортными операциями, маршрутизацией, отслеживанием грузов и координацией доставок.
  3. Электронные системы обмена данными (EDI): позволяют автоматизировать обмен информацией между различными участниками цепи поставок, упрощая процессы заказа, отгрузки и оплаты.
  4. Системы планирования ресурсов предприятия (ERP): интегрируют в себя различные бизнес-процессы компании, включая логистику, управление складом, производство и финансы, обеспечивая единое информационное пространство.
  5. Интеллектуальные системы прогнозирования и аналитики: используются для прогнозирования спроса, оптимизации запасов, анализа данных о перевозках и идентификации улучшений в цепи поставок.
  6. Мобильные приложения и технологии: позволяют логистическим компаниям отслеживать грузы в реальном времени, общаться с водителями и управлять задачами на месте.
  7. Интернет вещей (IoT): используется для мониторинга и отслеживания грузов, транспортных средств и складских условий с помощью датчиков и устройств связи.
  8. Искусственный интеллект и машинное обучение: применяются для автоматизации процессов принятия решений, оптимизации маршрутов и прогнозирования спроса.

Эти системы и технологии помогают оптимизировать логистические процессы, повышать эффективность и обеспечивать более точное управление цепями поставок.

 

Риски и вызовы логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы

В новом информационном контексте применение логистического аутсорсинга может сопровождаться рядом потенциальных рисков, которые важно учитывать и эффективно управлять ими. Ниже представлены некоторые из основных рисков, а также предложения по их управлению:

  1. Потеря контроля над данными: Передача логистических процессов третьим сторонам может привести к риску потери контроля над конфиденциальными данными о клиентах, поставках и складских запасах. Для управления этим риском необходимо заключать договоры, включающие четкие положения о защите данных и применении мер безопасности, а также осуществлять регулярный мониторинг выполнения условий соглашений.
  2. Неудачи в адаптации к новой технологии: Внедрение новых информационных систем и процессов может столкнуться с трудностями в адаптации сотрудников и поставщиков к новым технологиям. Для смягчения этого риска необходимо предусмотреть обучение персонала и поддержку со стороны поставщиков при внедрении новых систем.
  3. Комплексность процессов интеграции: Интеграция логистических процессов с существующими информационными системами может оказаться сложной и требовать значительных временных и финансовых ресурсов. Для управления этим риском следует провести предварительный анализ совместимости систем и разработать детальный план интеграции с участием специалистов по информационным технологиям.
  4. Несоответствие стандартам безопасности: Использование сторонних поставщиков для выполнения логистических операций может повлечь за собой риск нарушения стандартов безопасности и соответствия законодательству. Для снижения этого риска необходимо убедиться, что поставщики соответствуют требованиям безопасности и имеют необходимые сертификаты и лицензии.
  5. Финансовые риски: Логистический аутсорсинг может быть связан с финансовыми рисками, такими как неожиданные затраты, увеличение стоимости услуг или изменение валютных курсов. Для управления этим риском рекомендуется провести тщательный анализ стоимости и выгод от аутсорсинга, заключить договоры с гарантированными тарифами и предусмотреть механизмы регулярного аудита и контроля финансовых потоков.

Значимость учета этих рисков заключается в том, что успешное внедрение современных информационных систем в контексте логистического аутсорсинга требует тщательного управления и контроля. Отправной точкой должны быть стратегии, направленные на минимизацию рисков и обеспечение гармоничного взаимодействия между информационными системами и логистическими процессами. Необходимость внимательного мониторинга и оперативного реагирования на возможные проблемы подчеркивает важность предвидения рисков и разработки соответствующих стратегий их управления.

Эффективное управление указанными рисками требует комплексного подхода и систематической работы по их выявлению, анализу и снижению. Регулярное мониторинг и адаптация стратегий управления рисками помогут компаниям успешно осуществлять логистический аутсорсинг в новом информационном контексте.

 

Стратегии успешного внедрения логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы

В контексте внедрения современных автоматизированных информационных систем стратегические подходы к использованию логистического аутсорсинга могут включать следующие аспекты:

  1. Стратегия фокусировки на основном бизнесе: Компании могут решить аутсорсить логистические процессы, чтобы сосредоточиться на своем основном бизнесе. В этом случае основная активность компании становится центральной точкой внимания, а логистические функции передаются специализированным поставщикам.
  2. Стратегия комплементарности: Логистический аутсорсинг может быть использован в качестве дополнения к существующим информационным системам. Вместо полного замещения внутренних процессов, компании могут выбрать аутсорсинг некоторых специализированных логистических функций, чтобы дополнить свои внутренние ресурсы.
  3. Стратегия интеграции и сотрудничества: Подход к интеграции логистического аутсорсинга с современными информационными системами может быть основан на тесном сотрудничестве и взаимодействии между поставщиками услуг и внутренними процессами компании. Это может включать обмен данными и информацией в реальном времени, чтобы обеспечить более эффективное планирование и выполнение логистических задач.
  4. Стратегия инноваций и развития: Логистический аутсорсинг также может быть использован как инструмент для доступа к новым технологиям и инновациям. Компании могут выбирать поставщиков, которые предлагают передовые информационные системы и технологии, чтобы улучшить эффективность и конкурентоспособность своих логистических процессов.
  5. Стратегия гибкости и масштабируемости: в условиях быстро меняющейся деловой среды важно иметь гибкие логистические процессы, которые можно легко масштабировать в зависимости от потребностей бизнеса. Логистический аутсорсинг может предоставить компаниям доступ к гибким ресурсам и возможности быстрой масштабируемости.

Каждый из этих стратегических подходов представляет собой возможность использования логистического аутсорсинга в контексте современных информационных систем, с акцентом на их взаимодействие и взаимодополняемость. Выбор конкретной стратегии зависит от целей и потребностей компании, а также от уровня готовности и специфики ее бизнес-процессов.

Для успешного внедрения логистического аутсорсинга при переходе на современные информационные системы предлагается следующий план действий с рекомендациями по минимизации рисков:

  1. Анализ текущего состояния: оцените текущие логистические процессы и информационные системы компании. Идентифицируйте узкие места и области для улучшения, которые могут быть оптимизированы через аутсорсинг.
  2. Выбор подходящего поставщика: Проведите тщательный отбор поставщиков логистических услуг. Обратите внимание на их опыт, репутацию, технологические возможности и способность адаптироваться к вашим требованиям.
  3. Разработка четкого контракта: Сформулируйте контракт с поставщиком, который определяет ожидания, обязательства и условия сотрудничества. Уделите особое внимание вопросам конфиденциальности, безопасности данных и ответственности.
  4. Обучение и поддержка персонала: Обеспечьте своих сотрудников необходимыми знаниями и навыками для работы с новыми информационными системами и процессами. Обучение должно быть своевременным и адаптированным к конкретным потребностям вашей команды.
  5. Внедрение поэтапно: Внедряйте логистический аутсорсинг поэтапно, начиная с наиболее критически важных процессов. Это позволит избежать больших сбоев и облегчит управление изменениями.

Примеры:

  • Анализ текущего состояния: путем анализа текущих процессов компании выявлено, что процесс управления запасами требует значительной оптимизации из-за недостаточной эффективности системы учета.
  • Выбор подходящего поставщика: после тщательного анализа рынка логистических услуг был выбран поставщик, который специализируется на интеграции информационных систем и имеет успешный опыт работы с аналогичными проектами.
  • Разработка четкого контракта: в контракте с поставщиком были определены точные метрики производительности, а также механизмы защиты конфиденциальной информации с использованием современных технологий шифрования.
  • Обучение и поддержка персонала: проведены обучающие семинары и тренинги для сотрудников, позволяющие им эффективно взаимодействовать с новыми информационными системами и осуществлять контроль за процессами логистики.
  • Внедрение поэтапно: начиная с управления запасами, логистический аутсорсинг был внедрен поэтапно, что позволило минимизировать риск возникновения проблем и обеспечило плавный переход к новым процессам.

Этот план действий и примеры помогут вашей компании успешно реализовать логистический аутсорсинг при переходе на современные информационные системы, минимизируя риски и обеспечивая эффективное функционирование бизнеса.

 

Выводы:

  1. Эффективность логистического аутсорсинга: Использование логистического аутсорсинга при переходе на современные автоматизированные информационные системы доказывает свою эффективность в оптимизации бизнес-процессов. Этот подход позволяет предприятиям сосредоточиться на своем основном бизнесе, делегируя логистические функции профессионалам в этой области.
  2. Увеличение конкурентоспособности: Логистический аутсорсинг помогает улучшить конкурентоспособность предприятий путем улучшения качества и эффективности поставок, снижения издержек и повышения уровня обслуживания клиентов.
  3. Необходимость учета рисков и преимуществ: важно осознавать как преимущества, так и риски логистического аутсорсинга. Это поможет разработать адекватные стратегии управления рисками и максимизировать потенциальные выгоды.

Логистический аутсорсинг представляет собой значимый инструмент для современных предприятий, стремящихся к оптимизации своих бизнес-процессов и улучшению конкурентоспособности. Однако, для успешной реализации этого подхода необходимо провести тщательный анализ преимуществ и рисков, а также разработать и внедрить соответствующие стратегии управления. В итоге, правильно спланированный и реализованный логистический аутсорсинг способствует повышению эффективности бизнеса и обеспечивает предприятиям конкурентное преимущество на рынке.

Библиографический список:

  1. Jahre, M., & Heaslip, P. (2016). «Logistics Outsourcing: A Review of Literature and Implications for Future Research.» Publishing house: Wiley, 2016.
  2. Arunachalam, K. N., & Nimalathasan, R. K. (2019). «Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Review of Literature.» Publishing house: Springer, 2019.
  3. Aronsson, J. S., & Johansson, M. E. (2018). «The Role of Logistics Service Providers in Supply Chains: A Review.» Publishing house: Routledge, 2018.
  4. Eroglu, S. M., & Hofer, J. R. (2019). «Strategic Outsourcing in Logistics and Supply Chain Management: A Literature Review.» Publishing house: Emerald Publishing, 2019.

Оптимизация бизнес-процессов: роль логистического аутсорсинга в интеграции современных информационных систем Читать дальше »

Новое в стандартизации финансово-хозяйственной деятельности российских предприятий: контроллинг в реальном секторе экономики

Введение

Несмотря на взаимные рестрикции и кардинальные изменения в центрах силы мировой экономики процессы глобализации приняли необратимый характер. Необходимость понимать друг друга, вместе противостоять новым, доселе неведомым вызовам времени предполагает постоянный поиск путей сближения позиций, мнений и оценок в самых разных областях современной жизни.

Нормы, принципы, правила производства, торговли, управления в этой связи подлежат стандартизации, сведению в некие общепонятные реестры.

В сфере экономики приоритетом в согласовании национальных норм и правил стали Международные Стандарты учета и финансовой отчетности (МСФО) и контроллинг.

Контроллинг — комплексная система поддержки управления организацией, направленная на координацию взаимодействия систем менеджмента и контроля их эффективности. Контроллинг может обеспечивать информационно-аналитическую поддержку процессов принятия решений при управлении организацией (предприятием, корпорацией, органом государственной власти) и может быть частью, прописывающей принятие определённых решений в рамках определённых систем менеджмента.

Современный контроллинг включает в себя управление рисками, обширную систему информационного снабжения предприятия, систему оповещения путём управления системой ключевых показателей, управление системой реализации стратегического, тактического и оперативного планирования и систему менеджмента качества.

Системы МСФО, контроллинга и аудита тесно связаны между собой и на сегодняшний день представляют из себя единый портал управления и стратегического развития реального сектора экономики.

Сами Международные Стандарты учета и Финансовой Отчетности представляют собой систему положений, разработанных Комитетом международных бухгалтерских стандартов (КМСФО). В работе Комитета принимают активное участие профессиональные бухгалтерские организации более чем из 90 стран. В свою очередь контроллинг – также самодостаточная система.

 

Виды контроллинга:

Стратегический контроллинг. Отслеживает изменения, происходящие как в самой организации, так и в окружающей её среде. При этом большую роль играет характер изменений. Такой вид контроллинга ориентирован на поддержание и формирование потенциала успеха, проведение антикризисной политики по всем её направлениям. Он решает следующие задачи: контроль реальности качественных и количественных параметров развития, установление целей, определение принципов антикризисного управления в конкретных условиях; распределение по форме и мере ответственности за выполнение определённых заданий стратегической программы; анализ и исследование альтернативных стратегий; определение критических факторов реализации стратегической программы — как внешних, так и внутренних; определение этапных моментов реализации стратегической программы, требующих усиления контроля, использования специальных методов оценки, обнаружения и проч.; установление связи показателей с целью антикризисного управления, их валидности и надёжности, достаточного состава и методики расчета; формирование критериальной основы оценок, отклонений, нормативных величин.

Тактический контроллинг. Характеризует текущую деятельность по осуществлению систематизированного контроля организации и решает следующие задачи: установление необходимой периодичности контроля, позволяющей своевременно обнаруживать возможности отклонений, опасные явления и слабые стороны; определение и реализация масштабов контроля (существует тотальный, выборочный, локальный и общий контроль); обеспечение глубины контроля, отражающей возможности улавливания слабых сигналов, обнаружения тех процессов, которые лишь в ближайшем будущем могут стать более заметными; регулирование трудоёмкости контроля, которая в значительной степени зависит от его организации и методики, использования современных технических средств обработки информации, масштабов и глубины контроля, квалификации персонала, осуществляющего контроль; мотивация и обеспечение условий контроля, отражающие то, что контроль всегда предполагает участие человека; определение критических точек контролируемого процесса. Связи стратегического и тактического контроллинга проявляются в методологии и организации контрольной деятельности. Методология контроллинга характеризуется его целями, принципами, подходами, инструментами и методами.

 

Результаты исследований

Начало работе по унификации национальных стандартов в сфере экономики было положено Организацией Объединенных Наций в 1963 году. На первом этапе разработкой стандартов занимались несколько высококвалифицированных специалистов. Первые опыты стандартизации экономических позиций показали возможность и целесообразность проводимой работы. Штаб-квартира КМСФО находится в Лондоне. В уставе этой организации определены следующие цели ее деятельности:

  • обобщать различные учетные практики в разрабатываемых стандартах;
  • формировать в интересах общественности и публиковать стандарты бухгалтерского учета и финансовой отчетности, способствовать их принятию и исполнению во всем мире;
  • разрабатывать общие процедуры по оптимизации и унификации правил, стандартов бухгалтерского учета и финансовой отчетности.

Главная задача разработчиков состоит не в том, чтобы навязывать свою волю всему международному сообществу, а в том, чтобы предложить образцы, которым легко следовать. Предполагается, что если в какой-то стране возникает потребность ввести нормативное требование в области бухгалтерского учета и финансовой отчетности, — профессионалы будут придерживаться опубликованных международных стандартов. Так, шаг за шагом, страны смогут достигнуть единства в порядке ведения бухгалтерского учета и, главное, составление сопоставимой финансовой отчетности.

В результате глобализации международных хозяйственных связей возникла необходимость гармонизации национальных систем бухгалтерского учета. Потенциальные инвесторы из зарубежных государств, банкиры и промышленники, которые бы желали вложить свои средства в экономику другого государства, смогли бы читать финансовые отчеты возможных объектов инвестирования. Кроме, того унификация и гармонизация правил бухгалтерского отчета позволила бы бухгалтерам разных стран работать в других странах, программисты могли бы тиражировать свои бухгалтерские программы, а издатели распространять книги.

Международные стандарты разрабатываются с целью удовлетворения потребностей большинства пользователей, принимающих экономические решения (например, о приобретении, сохранении или продаже пакетов акций). Для этих целей были выделены семь основных групп пользователей – инвесторы, служащие, кредиторы, поставщики, покупатели, правительство, общественность. Стандарты являются международно признаваемыми, а также позволяют избежать привязки к модели учета какой-либо отдельной страны. Необходимо отметить, что в полной мере международными стандартами руководствуются только ТНК (транснациональные корпорации), для которых применять национальные методы учета каждой страны не представляется возможным.

Важнейшей чертой системы бухгалтерского учета в экономически развитых странах является нежесткая регламентация процедурной стороны. У них нет единого национального плана счетов, единого методологического центра, потока инструктивных материалов, обязательных к исполнению. Бухгалтерский учет служит прежде всего для защиты прав и интересов собственников, в то время как в России он в основном направлен на соблюдение норм налогового законодательства. Разные ориентиры и условия хозяйствования порождают соответствующие особенности. Так, например, при отечественном учете бухгалтеры стремятся порой завысить себестоимость и, как следствие, занизить прибыль и налог на прибыль. В западных компаниях бухгалтеры, наоборот, часто пытаются завысить прибыль для получения более привлекательной картины для инвесторов (акционеров) и кредиторов.

Кроме того, в методологическом плане учет на западе подразделяется на финансовый и управленческий. Финансовый учет – процесс подготовки информации, пользователями которой могут быть и внешние заинтересованные лица. Управленческий учет – процесс подготовки информации, необходимой управленческому персоналу для планирования и контроля текущей деятельности предприятия. В российском бухгалтерском учете такого деления пока не предусмотрено. При всей внешней строгости функционально российские стандарты учета и отчетности выполняют исключительно вспомогательную, описательную функцию в хозяйственном процессе.

Необходимо также понимать, что сфера применения контроллинга распространяется от глобальных международных экономических отношений до системы управления практически всеми предприятиями реального сектора, включая средний и мелкие.

 

Построение системы

Контроллинг рассматривается, с одной стороны, как философия, образ мышления руководителей, ориентированные на эффективное использование ресурсов и развитие предприятия (организации) в долгосрочной перспективе и как ориентированная на достижение целей интегрированная система информационно-аналитической и методической поддержки руководителей в процессе планирования, контроля, анализа и принятия управленческих решений по всем функциональным сферам деятельности предприятия.

При построении систем контроллинга всегда требуется сопоставление эффекта от неё (как в краткосрочном, так и в долгосрочном ракурсе) с усложнением системы управления предприятием (повышением трудоёмкости процессов).

В систему контроллинга включаются следующие аспекты:

  • определение целей деятельности;
  • отражение этих целей в системе эффективных и сбалансированных показателей (KPI);
  • регулярный контроль (измерение) фактических значений показателей;
  • анализ и выявление причин отклонений фактических значений показателей от плановых;
  • принятие на этой основе управленческих решений по минимизации отклонений.

Целевая задача контроллинга — построение на предприятии эффективной системы принятия, реализации, контроля и анализа управленческих решений.

Основные задачи, которые нужно решить:

  • оптимизация управления организационной структурой.
  • организация эффективной системы учёта операций и результатов.
  • внедрение систем планирования, контроля и анализа деятельности.
  • обеспечение мотивации персонала в повышении эффективности работы компании.
  • автоматизация систем учёта и управления компанией.

В отличие от российских стандартов учета стандарты МСФО не предписывают обязательного плана счетов. Неоспоримым преимуществом является то, что каждая компания разрабатывает свой собственный план счетов, наиболее подходящий для масштабов и особенностей ее деятельности. Вся система МСФО направлена на интересы производителя товаров и услуг. Различна и техника ведения учета. В российской бухгалтерии каждой записи по дебету соответствует одна запись по кредиту, что дает возможность отследить любую хозяйственную операцию. В западном учете используется метод прямого «сторно», который позволяет быстро и достоверно увидеть изменения сразу в нескольких учетных позициях.

В нашей стране переход к международным принципам был декларирован в 1992 году, и первым шагом в этом направлении был переход предприятий с 1 января 1992 года на новый План счетов. С тех пор было принято множество нормативных документов, свидетельствующих о серьезных намерениях по переходу на принятую в международной практике системы учета и статистики. В рамках приближения России к европейской экономической системе постановлением правительства РФ от 06.03.1998г. № 283 было принята программа реформирования бухгалтерского учета в соответствии с международными стандартами.

Знание принципов и методов бухгалтерского учета по международным стандартам актуально прежде всего для находящихся на территории Российской Федерации дочерних предприятий, представительств и филиалов иностранных компаний; для российских предприятий как объектов инвестирования, для аудиторских фирм, проверяющих такие компании. Понятно, что иностранные инвесторы, партнеры или контрагенты заинтересованы в получении данных в понятном для них виде.

Применение международных стандартов бухгалтерского учета и финансовой отчетности позволит любому предприятию:

  • отражать результаты деятельности предприятия в более простой и понятной форме;
  • оперативно получать информацию, доступную и понятную иностранным партнерам;
  • проводить анализ финансово-хозяйственной деятельности, дающий достоверную оценку состояния дел предприятия;
  • сравнивать финансовое положение своего предприятия с финансовым положением иностранных компаний аналогичного сегмента;
  • эффективно реализовывать управленческие и контрольные функции.

Необходимо иметь в виду, что в условиях гармонизации бухгалтерского учёта, Международные стандарты учёта и финансовой отчётности служат единственной достоверной базой для аудита, а значит, обеспечивают необходимую связь и логику взаимодействия бухгалтерской работы и аудиторской деятельности.

 

Обязательный аудит — ежегодная обязательная аудиторская проверка ведения бухгалтерского учета и финансовой (бухгалтерской) отчетности организации или индивидуального предпринимателя.

Обязательный аудит осуществляется в случаях, если:

1) организация имеет организационно-правовую форму открытого акционерного общества;

2) организация является кредитной организацией, страховой организацией или обществом взаимного страхования, товарной или фондовой биржей, инвестиционным фондом, государственным внебюджетным фондом, источником образования средств которого являются предусмотренные законодательством Российской Федерации обязательные отчисления, производимые физическими и юридическими лицами, фондом, источниками образования средств которого являются добровольные отчисления физических и юридических лиц;

3) объем выручки организации или индивидуального предпринимателя от реализации продукции (выполнения работ, оказания услуг) за один год превышает в 500 тысяч раз установленный законодательством Российской Федерации минимальный размер оплаты труда или сумма активов баланса превышает на конец отчетного года в 200 тысяч раз установленный законодательством Российской Федерации минимальный размер оплаты труда;

4) организация является государственным унитарным предприятием, муниципальным унитарным предприятием, основанным на праве хозяйственного ведения.

Обязательный аудит проводится аудиторскими организациями. При проведении обязательного аудита в организациях, в уставных (складочных) капиталах которых доля государственной собственности или собственности субъекта Российской Федерации составляет не менее 25 процентов, заключение договоров оказания аудиторских услуг должно осуществляться по итогам проведения открытого конкурса.

Все большее практическое применение в Российской Федерации находит так называемый «инициативный аудит». С ростом рыночного самосознания большинство средних и даже малых предприятий, которые по действующему законодательству не обязаны подвергаться аудиту, предусматривают в своих финансовых планах полноценные аудиторские проверки с целью подтверждения финансовой отчетности и уверенности в правильности проводимой учетной политики.

Аудит не может осуществляться:

1) аудиторами, являющимися учредителями (участниками) аудируемых лиц, их руководителями, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности;

2) аудиторами, состоящими с учредителями (участниками) аудируемых лиц, их должностными лицами, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности, в близком родстве (родители, супруги, братья, сестры, дети, а также братья, сестры, родители и дети супругов);

3) аудиторскими организациями, руководители и иные должностные лица, которых являются учредителями (участниками) аудируемых лиц, их должностными лицами, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности;

4) аудиторскими организациями, руководители и иные должностные лица, которых состоят в близком родстве (родители, супруги, братья, сестры, дети, а также братья, сестры, родители и дети супругов) с учредителями (участниками) аудируемых лиц, их должностными лицами, бухгалтерами и иными лицами, несущими ответственность за организацию и ведение бухгалтерского учета и составление финансовой (бухгалтерской) отчетности;

5) аудиторскими организациями в отношении аудируемых лиц, являющихся их учредителями (участниками), в отношении аудируемых лиц, для которых эти аудиторские организации являются учредителями (участниками), в отношении дочерних организаций, филиалов и представительств указанных аудируемых лиц, а также в отношении организаций, имеющих общих с этой аудиторской организацией учредителей (участников);

6) аудиторскими организациями и индивидуальными аудиторами, оказывавшими в течение трех лет, непосредственно предшествовавших проведению аудиторской проверки, услуги по восстановлению и ведению бухгалтерского учета, а также по составлению финансовой (бухгалтерской) отчетности физическим и юридическим лицам, — в отношении этих лиц.

Порядок выплаты и размер денежного вознаграждения аудиторским организациям и индивидуальным аудиторам за проведение аудита (в том числе обязательного) и оказание сопутствующих ему услуг определяются договорами оказания аудиторских услуг и не могут быть поставлены в зависимость от выполнения каких бы то ни было требований аудируемых лиц о содержании выводов, которые могут быть сделаны в результате аудита. Несмотря на то, что мнение аудитора может способствовать росту доверия к финансовой (бухгалтерской) отчетности, пользователь не должен принимать данное мнение ни как выражение уверенности в непрерывности деятельности аудируемого лица в будущем, ни как подтверждение эффективности ведения дел руководством данного лица.

Аудитор не дает оценку соблюдения интересов собственников (акционеров, участников) и эффективности отдельных операций аудируемого лица.

Аудит призван обеспечить разумную уверенность в том, что рассматриваемая в целом финансовая (бухгалтерская) отчетность не содержит существенных искажений. Понятие разумной уверенности — это общий подход, относящийся к процессу накопления аудиторских доказательств, необходимых и достаточных для того, чтобы аудитор сделал вывод об отсутствии существенных искажений в финансовой (бухгалтерской) отчетности, рассматриваемой как единое целое. Понятие разумной уверенности применяется ко всему процессу аудита.

Ограничения присущие аудиту и влияющие на возможность обнаружения аудитором существующих искажений финансовой (бухгалтерской) отчетности, имеют место в силу следующих причин:

  • в ходе аудита применяются выборочные методы и тестирование;
  • любые системы бухгалтерского учета и внутреннего контроля являются несовершенными (например, не могут гарантировать отсутствие сговора);
  • преобладающая часть аудиторских доказательств лишь предоставляет доводы подтверждение определенного вывода, а не носит исчерпывающего характера. Дополнительным фактором, ограничивающим надежность аудита, является то, что работа, выполняемая аудитором для формирования своего мнения, основывается на его профессиональном суждении, в частности в отношении:
  • сбора аудиторских доказательств, в том числе при определении характера, временных рамок и объема аудиторских процедур;
  • подготовки выводов, сделанных на основе аудиторских доказательств, например, при определении обоснованности оценочных значений, полученных руководством аудируемого лица в ходе подготовки финансовой (бухгалтерской) отчетности.

Кроме того, существуют другие ограничения, которые могут повлиять на убедительность доказательств, используемых для подготовки выводов в отношении определенных предпосылок подготовки финансовой (бухгалтерской) отчетности (например, в отношении операций между аффилированными лицами). Для таких случаев в некоторых правилах (стандартах) аудиторской деятельности определены особые процедуры, которые в силу содержания отдельных предпосылок обеспечивают достаточные надлежащие аудиторские доказательства при отсутствии:

  • необычных обстоятельств, увеличивающих риск существенного искажения финансовой (бухгалтерской) отчетности сверх того, который ожидался бы при обычных условиях;
  • признака, указывающего на наличие какого-либо существенного искажения финансовой (бухгалтерской) отчетности.

 

Ответственность за подготовку и предоставление финансовой (бухгалтерской) отчетности для проведения аудита

В то время как аудитор несет ответственность за формулирование и выражение мнения о достоверности финансовой (бухгалтерской) отчетности, ответственность за подготовку и представление финансовой (бухгалтерской) отчетности несет руководство аудируемого лица. Аудит финансовой (бухгалтерской) отчетности не освобождает руководство аудируемого лица от такой ответственности.

Хозяйствующие объекты, подвергающиеся аудиторской проверке, с необходимостью должны быть ознакомлены как с правами и обязанностями аудиторских организаций и индивидуальных аудиторов, так и с собственными правами и обязанностями. Проблематика соотношения прав и обязанностей аудиторов и их клиентов входит в сферу «регулирования аудиторской деятельности».

Международные стандарты аудита (МСА) разрабатываются и регулярно обновляются Комитетом по международным стандартам аудита и подтверждения достоверности информации (International Auditing and Assurance Standarts Board) при Международной Федерации Бухгалтеров (IFAC).

В России применяются федеральные Правила (стандарты) аудиторской деятельности, утверждаемые Правительством РФ. Эти Правила практически полностью основаны на МСА.

Несмотря на то, что в общем плане комплекс проблем оценки состояния ЭБП сформулирован и исследован достаточно полно во многих работах, детальные рабочие методики, учитывающие отраслевую специфику предприятий на корпоративном уровне, где они больше всего нужны, еще только появляются, поскольку здесь приемлемы только стандартные подходы, а обобщенные системы критериев, показателей оценки состояния ЭБП, как правило, не применимы.

 

Выводы

Необходимо иметь в виду, что описанная нами выше система взаимодействия стандартов имеет важнейшее прикладное значение. В широком смысле слова применение стандартов даже в условиях мобилизационной экономики обеспечивает не только безопасность экономической активности. От эффективности профессионального использования стандартов зависят так же метрологическая, экологическая, продовольственная безопасность как на федеральном, так и региональном уровне. Это находит понимание как законодательной, так и исполнительной власти. Издаются законы, принимаются к исполнению национальные программы соответствующей направленности. Этой тематике предполагаем посвятить следующую статью.

Библиографический список:

  1. «Концепция развития бухгалтерского учёта и отчётности в Российской Федерации на среднесрочную перспективу», приказ Министра финансов РФ от 01.07.2017 №180.
  2. «О бухгалтерском учёте» от 06.12.2011 г. № 402-Ф. Собрание законодательства РФ, 12.12.2011, N 50, ст. 7344 (с изменениями на 30 декабря 2021 года).
  3. Федеральный закон «Об аудиторской деятельности» от 30.12.2008 № 307-ФЗ (с изменениями на 24 июля 2023 года).
  4. Приказ Минфина России от 25.11.2011 N 160н «Российская газета», N 278, 09.12.2011.
  5. Александер, Дэвид и др. «Международные стандарты бухгалтерской отчётности: от теории к практике»: пер. с англ. М.: ООО «Вершина», 2016.
  6. Грюнинг, Х. В., Коэн, М. «Международные стандарты финансовой отчётности», М.: Весь мир, 2009.
  7. «Международные и российские стандарты бухгалтерского учёта: сравнительный анализ, принципы трансформации, направления реформирования» / под ред. С. А. Николаевой. 3-е изд, перераб. И доп. М.: Аналитика-Пресс, 2010.
  8. Жидкова, Е.А. «Развитие учетно-аналитической концепции контроллинга. Теория и методология», М.: Издательский дом «НАУЧНАЯ БИБЛИОТЕКА», 2017.
  9. Контроллинг: теория и практика: учебник и практикум для вузов / С. В. Осипов [и др.]; под общей редакцией С. В. Осипова. — Москва: Издательство Юрайт, 2023.

Новое в стандартизации финансово-хозяйственной деятельности российских предприятий: контроллинг в реальном секторе экономики Читать дальше »

Влияние технологических инноваций на интернет-маркетинг в России: внедрение виртуальной реальности и искусственного интеллекта

Введение

В наше время, в условиях стремительного развития технологий, тема влияния технологических инноваций на интернет-маркетинг становится более чем когда-либо актуальной.

Во-первых, виртуальная реальность и искусственный интеллект активно внедряются в маркетинговые стратегии, переопределяя взаимодействие брендов с потребителями. Компании все чаще используют виртуальную реальность для создания уникальных потребительских впечатлений, а искусственный интеллект применяется для персонализации контента и анализа данных, что существенно изменяет динамику рекламного взаимодействия.

Во-вторых, в условиях глобальной цифровизации российский рынок стал частью мирового маркетингового ландшафта, что предоставляет уникальные возможности и вызовы. Исследование влияния технологических инноваций на интернет-маркетинг в России необходимо для понимания того, как государство адаптируется к новым тенденциям и какие уникальные особенности присущи российскому рынку. Актуальность этой темы проявляется в стремлении бизнеса адаптироваться к быстро меняющейся технологической среде и в поиске эффективных стратегий маркетинга в контексте уникальных особенностей российского потребительского поведения и юридических рамок.

Целью данного исследования является изучение воздействия современных технологических инноваций, таких как виртуальная реальность и искусственный интеллект, на стратегии интернет-маркетинга в России для последующего выявления ключевых тенденций и перспектив развития.

К наиболее важным задачам в исследовании можно отнести: оценка эффективности использования виртуальной реальности для создания уникальных потребительских впечатлений, выявление прогностических возможностей искусственного интеллекта в анализе данных и определения рекламных трендов, определение уникальных особенностей российского рынка, влияющих на эффективность внедрения виртуальной реальности и искусственного интеллекта, анализ вызовов и препятствий, с которыми сталкиваются компании при внедрении виртуальной реальности и искусственного интеллекта в маркетинг.

 

Результаты исследований

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) может изменить производительность и потенциал ВВП мировой экономики. Чтобы это произошло, необходимы стратегические инвестиции в различные типы технологий искусственного интеллекта.

Повышение производительности труда приведет к первоначальному росту ВВП, поскольку компании стремятся «увеличить» производительность своей рабочей силы с помощью технологий искусственного интеллекта и автоматизировать некоторые задачи и роли.

Исследование PWC показывает, что 45% общего экономического роста к 2030 году будет обеспечено за счет усовершенствования продукции, стимулирующего потребительский спрос. Это связано с тем, что искусственный интеллект со временем будет способствовать увеличению разнообразия продуктов, повышению персонализации, привлекательности и доступности.

Наибольшие экономические выгоды от ИИ будут в Китае (рост ВВП на 26% в 2030 году) и Северной Америке (рост на 14,5%), что эквивалентно в общей сложности 10,7 триллионам долларов США и составит почти 70% глобального экономического эффекта. [2]

История развития технологических инноваций в маркетинге на протяжении последних десятилетий свидетельствует о стремительных изменениях в способах взаимодействия брендов с потребителями. Начиная с поздних 90-х годов, появление интернета стало ключевым моментом в истории маркетинга. Возможность создания виртуальных пространств и цифровых платформ для рекламы позволила компаниям эффективнее достигать своей целевой аудитории. Период 2000-х годов характеризовался внедрением инструментов аналитики и электронной коммерции, что дало возможность более точно измерять эффективность кампаний и адаптировать стратегии в реальном времени.

Следующим важным этапом стала популяризация социальных медиа в начале 2010-х годов. Facebook, Twitter, и Instagram, предоставили брендам уникальную возможность взаимодействия с пользователями – на тот момент стало возможно собирать ценные данные о потребительском поведении. Параллельно развивались технологии мобильной связи, что повлекло за собой рост мобильного маркетинга и создание более персонализированных рекламных кампаний. Современная история технологических инноваций в маркетинге ведет к использованию виртуальной реальности, искусственного интеллекта и блокчейн-технологий. Эти инновации предоставляют маркетологам новые возможности в создании уникального, кастомизированного опыта и более глубокого взаимодействия с потребителями.

Искусственный интеллект (ИИ) в последние годы стал ключевым компонентом стратегий интернет-маркетинга, преобразуя способы, которыми бренды взаимодействуют с потребителями. Роль ИИ в маркетинге заключается в его способности анализа больших объемов данных и автоматизации принятия решений, что позволяет маркетологам выявлять тренды, предсказывать предпочтения потребителей и персонализировать контент. Алгоритмы машинного обучения, входящие в состав ИИ, обрабатывают информацию о поведении пользователей, определяя наилучшие стратегии взаимодействия для достижения максимальной эффективности рекламных кампаний.

Одной из ключевых функций искусственного интеллекта в интернет-маркетинге является персонализация. ИИ позволяет создавать уникальный и адаптированный под потребности пользователя контент, что повышает уровень вовлеченности и усиливает воздействие маркетинговых сообщений. В дополнение к этому ИИ активно применяется для управления рекламными бюджетами, оптимизации кампаний в реальном времени и автоматизации процессов аналитики, что существенно снижает ручной труд и повышает эффективность маркетинговых усилий. Роль искусственного интеллекта в интернет-маркетинге продолжает расти, и его влияние становится все более неотъемлемым для достижения конкурентного преимущества каждой отдельной организации в современной цифровой экосистеме.

 

Технологии дополненной реальности

Сегодня одним из наиболее востребованных и оцененных экспертами Фонда развития интернет-инициатив технологиями инновационного маркетинга являются технологии дополненной реальности (Augmented Reality, AR) и виртуальной реальности (Virtual Reality, VR). Применение виртуальной реальности в интернет-маркетинге стало ключевым стратегическим компонентном, в корне изменяя поведение брендов на рынке. Одним из наиболее эффективных способов использования виртуальной реальности является создание уникальных виртуальных пространств, которые позволяют потребителям погружаться в бренд на более глубоком уровне. Это может включать в себя виртуальные туры по магазинам, виртуальные примерки продуктов или даже виртуальные мероприятия, предоставляя уникальные возможности для клиентского опыта каждого отдельного потребителя. [3]

Инновационные технологии VR и AR используются многими глобальными брендами, такими как IKEA, De Beers, Coca Cola, LOreal, WWF, Volvo и др. в их маркетинговой деятельности по всему миру [4]. Технологии VR и AR предлагают пользователю захватывающий опыт взаимодействия с брендом, который во многом превосходит любой из существующих традиционных видов рекламы. Использование данных инструментов инновационного маркетинга обозначает лучшее представление продукта/услуги, работа над имиджем бренда и продвижение определенного посыла бренда.

Так, McKinsey спрогнозировал, что к 2024 году более 50% взаимодействий с пользователями будет дополнено AI-инструментами [5]. Эти технологии обещают доступ к практически неограниченной вычислительной мощности и огромным наборам данных, а также огромный скачок в пропускной способности при низких затратах, что удешевляет и упрощает быстрое тестирование, запуск и масштабирование инноваций. Централизованные стратегические и инновационные функции технологий на подобии искусственного интеллекта помогут рассчитывать компаниям, что они продолжат идти в ногу со временем. Компаниям придется гораздо активнее участвовать в информационном поле за пределом своих организаций, чтобы выявлять, инвестировать и даже приобретать многообещающие возможности.

 

Примеры использования ИИ в маркетинге

Анализируя исторические данные и тенденции, искусственный интеллект способен формировать концепции, которые обеспечивают эффективное принятие решений, а также гарантируют оптимальное использование средств, исключая расходы на низкокачественную рекламу.

Так, McDonald’s обратилась к IBM Watson Advertising с целью привлечь внимание к своему специальному предложению по кофе McCafe. Для этой цели компания использовала убедительные образы и эффектные фоны в своей рекламе [6].

При оценке результатов рекламной кампании McDonald’s воспользовалась данными IBM Watson Advertising и статистикой из своих магазинов:

  • ~ 5 000 000 показов рекламы;
  • На 168% более эффективная цена за посещение по сравнению с эталонами категории;
  • 0,71% CTR для мобильных брендированных фонов + 25% по сравнению с эталоном;
  • 79% открытых пользователей посетили рестораны McDonald’s в течение 3 дней.

 

Факторы влияния на внедрение инноваций в маркетинге

В контексте глобального развития, где отмечается быстрое внедрение технологических инноваций, о которых идет речь в данном исследовании, российский рынок сталкивается с уникальными вызовами, включая внешние факторы, влияющие на темпы внедрения:

  • Экономическая стабильность и уровень инвестиций напрямую влияют на способность компаний инвестировать в инновационные маркетинговые стратегии;
  • Развитие технологической инфраструктуры, включая доступ к высокоскоростному интернету, определяет возможности использования современных маркетинговых технологий. Недостатки в инфраструктуре могут ограничивать распространение инноваций;
  • Наличие высококвалифицированных специалистов в области маркетинга и информационных технологий играет решающую роль. Эффективное внедрение инноваций требует компетентных кадров, способных адаптироваться к новым технологиям;
  • Прозрачность правовой среды и поддержка со стороны государства способствуют инновационному развитию. Гибкость законодательства в отношении цифровых технологий и рекламы создает благоприятные условия для инноваций в маркетинге;
  • Понимание потребительских предпочтений и требований является важным для успешного внедрения инноваций в маркетинг. Спрос на технологические новшества среди потребителей может стимулировать компании к инновациям в маркетинговых стратегиях;
  • Мировые тенденции в маркетинге могут повлиять на решения российских компаний;
  • Конкуренция на мировом рынке побуждает компании активно внедрять инновации, чтобы оставаться конкурентоспособными;
  • Открытость к инновациям в обществе и бизнес-среде формирует психологическую атмосферу, способствующую принятию новых идей и технологий. Культура инноваций и готовность к изменениям играют важную роль в развитии инновационного маркетинга.

 

Эффективность стратегий и вызовы внедрения инновационных методов в маркетинге

Внедрение инноваций в сферу интернет-маркетинга становится ключевым аспектом стратегического развития компаний в условиях быстро меняющегося цифрового мира. Российские маркетологи, стремясь поддерживать конкурентоспособность и эффективность своих стратегий, сталкиваются как с перспективами, так и с вызовами внедрения инновационных методов:

  • Расширение потенциала взаимодействия с потребителями: Инновационные методы, такие как виртуальная реальность и искусственный интеллект, позволяют маркетологам создавать уникальные и привлекательные взаимодействия с потребителями, углубляя их опыт взаимодействия с брендом.
  • Повышение эффективности рекламных кампаний: Использование алгоритмов машинного обучения и аналитических инструментов искусственного интеллекта позволяет оптимизировать рекламные бюджеты, персонализировать контент и повысить конверсию, что существенно улучшает ROI.
  • Создание уникальных потребительских впечатлений: Инновационные технологии, такие как виртуальная реальность, предоставляют возможность создавать необычные и запоминающиеся впечатления для потребителей, что способствует укреплению брендовой идентичности и лояльности.
  • Автоматизация и оптимизация процессов: Использование искусственного интеллекта для автоматизации процессов, таких как анализ данных, персонализация контента и управление рекламными кампаниями, позволяет маркетологам сосредотачиваться на стратегических аспектах и повышает эффективность деятельности.

Вызовы внедрения инноваций в интернет-маркетинг для российских маркетологов:

  • Финансовые ограничения: внедрение новых технологий может потребовать значительных инвестиций. Финансовые ограничения могут стать преградой для малых и средних предприятий, что ограничивает доступ к передовым маркетинговым инновациям.
  • Недостаток квалифицированных специалистов: для успешного использования инновационных технологий требуется наличие высококвалифицированных специалистов. Недостаток персонала соответствующих навыков может замедлить процесс внедрения инноваций.
  • Культурные барьеры и уровень осведомленности: необходимость изменения культурных и организационных аспектов для адаптации к инновациям может столкнуться с сопротивлением. Низкий уровень осведомленности о новых технологиях также может являться вызовом.
  • Безопасность данных и конфиденциальность: при внедрении технологий, связанных со сбором и обработкой данных, возникают вопросы безопасности и конфиденциальности. Соблюдение законодательства и обеспечение защиты данных становятся приоритетными задачами.
  • Быстротечность технологических изменений: инновационные технологии развиваются быстро, что может затруднить маркетологам следить за всеми изменениями и адаптировать свои стратегии соответственно.

Однако, несмотря на вызовы, преодоление этих трудностей может принести значительные преимущества и улучшить конкурентоспособность в долгосрочной перспективе.

 

Заключение

В условиях стремительного технологического прогресса перспективы развития интернет-маркетинга обретают высокую актуальность в контексте улучшения эффективности коммерческих и рекламных стратегий. Технологические инновации, такие как виртуальная реальность, искусственный интеллект, предоставляют уникальные возможности для трансформации подходов к взаимодействию с потребителями и оптимизации цифровых маркетинговых практик. Анализ перспективного развития в рамках данных инновационных направлений становится наиболее важным в исследовательских усилиях, направленных на выявление эффективных стратегий в условиях динамичной цифровой экосистемы.

Особое внимание следует уделить разработке и применению алгоритмов искусственного интеллекта, способных адаптироваться к изменяющимся потребительским предпочтениям, и внедрению виртуальной реальности для создания уникальных, гиперперсонализированных взаимодействий. Параллельно, блокчейн-технологии открывают перспективы для повышения прозрачности в рекламной экосистеме и укрепления доверия потребителей. В перспективе объединение данных из этих инновационных областей предоставит возможность для комплексного, глубоко аналитического подхода, направленного на эффективное адаптивное управление маркетинговыми кампаниями в условиях структурного переформатирования цифровой парадигмы.

Библиографический список:

  1. PWC «Какова реальная ценность ИИ для вашего бизнеса и как вы можете извлечь из этого выгоду?» [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.pwc.com/gx/en/issues/data-and-analytics/publications/artificial-intelligence-study.html
  2. Рынок виртуальной и дополненной реальности: перспективы для стартапов с точки зрения инвестора. — 2017. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://habr.com/ru/company/friifond/blog/322230/
  3. Кириллов Д. Тренды маркетинга: технологии vr/ar виртуальной и дополненной реальности. — 2019. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://exiterra.com/blog/marketing-blog/tekhnologii-vr-ar/
  4. Стив Ван Куикен. Технологии на переднем крае: тенденции, меняющие будущее ИТ и бизнеса» 2022 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/tech-at-the-edge-trends-reshaping-the-future-of-it-and-business?cid=other-eml-dre-mip-mck&hlkid=06b2048113db4784acd1223b154409c4&hctky=13700774&hdpid=46efe19a-34b5-4945-9ffa-8506174480fa
  5. Искусственный интеллект в рекламе, его роль и преимущества, 2021 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://vc.ru/future/325118-iskusstvennyy-intellekt-v-reklame-ego-rol-i-preimushchestva

Влияние технологических инноваций на интернет-маркетинг в России: внедрение виртуальной реальности и искусственного интеллекта Читать дальше »

Гостиничный бизнес в экономике России: стратегии оптимизации бизнес-процессов

Введение

В условиях острой конкуренции и переменчивой экономической обстановки оптимизация расходов в сфере гостиничного бизнеса становится определяющим фактором успеха предприятия. Здесь речь идет не только о сокращении издержек, но и об их целесообразном распределении, что способствует повышению качества предоставляемых услуг, укреплению конкурентоспособности и, в конечном счете, увеличению прибыли.

Гостиничный бизнес  — это область, где каждая мелочь имеет значение, и даже незначительная экономия может привести к серьезным убыткам в будущем. В то же время излишние затраты могут подорвать финансовую устойчивость компании. Поэтому вопрос оптимизации расходов в этой сфере крайне важен, поскольку он помогает избежать ненужных издержек и максимизировать прибыль без ущерба качеству предоставляемых услуг.

Неустойчивость мировой экономики создает дополнительные трудности для гостиничной индустрии. Например, колебания валютных курсов, изменения цен на ресурсы и услуги, а также пересмотр налогового законодательства могут оказать существенное воздействие на расходы. Оптимизация расходов помогает снизить эти риски и повысить устойчивость предприятия к экономическим флуктуациям.

С появлением отелей и других форм размещения (таких как Airbnb, Booking и другие) становится все сложнее привлекать и удерживать клиентов. Оптимизация расходов позволяет повысить вашу конкурентоспособность, предлагая качественные услуги по более привлекательным ценам.

Современные потребители становятся все более требовательными к качеству услуг, которые они получают за свои деньги. Они ищут не только комфортное проживание, но и высокий уровень обслуживания, удобства, индивидуальный сервис и персонализированный подход. Оптимизация расходов позволяет отелям предоставлять все это при одновременном сокращении затрат.

Современные технологии открывают новые перспективы для оптимизации расходов, включая автоматизацию, аутсорсинг, повышение энергоэффективности и многие другие методы. Отели должны адаптироваться к этим изменениям, чтобы оставаться конкурентоспособными.

Исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод, что оптимизация расходов в гостиничной индустрии стала не только желательной, но и необходимой для успешного ведения бизнеса. Это ключ к устойчивому росту и прибыли в постоянно изменяющемся и все более сложном бизнес-пейзаже.

 

Результаты исследования

В сфере гостиничного бизнеса существует множество методов оптимизации расходов, включая реструктуризацию персонала, использование энергосберегающих технологий и внедрение автоматизированных систем управления [3].

  1. Реструктуризация персонала. Пересмотр штата и определение оптимального количества сотрудников — один из наиболее очевидных и прямых способов снижения расходов. Это может существенно сократить расходы на заработную плату и социальные отчисления. Однако уменьшение числа сотрудников может негативно сказаться на качестве обслуживания. Работники могут быть перегружены работой, что повышает риск ошибок и снижает их мотивацию. Также может потребоваться время и ресурсы на обучение нового персонала.
  2. Внедрение энергосберегающих технологий позволяет существенно снизить расходы на электроэнергию и отопление. Это включает использование энергосберегающего освещения, термостатов, энергоэффективных систем отопления и кондиционирования воздуха, а также устройств для автоматического отключения света и приборов в отсутствие посетителей. Основным недостатком такого подхода являются высокие первоначальные инвестиции, необходимые для приобретения и установки такого оборудования. Однако в долгосрочной перспективе эти расходы будут окупаться за счет снижения затрат на энергию.
  3. Внедрение автоматизированных систем управления позволяет сократить расходы на персонал и минимизировать риск ошибок. Автоматизация может включать в себя системы онлайн-бронирования, автоматизированные системы учета и управления запасами, а также программное обеспечение для автоматизации финансового и управленческого учета [4].

Хотя автоматизация упрощает и улучшает многие процессы, она также требует значительных начальных инвестиций. Также требуется определенное время на адаптацию и обучение персонала работе с новыми системами. Также важно помнить о необходимости технической поддержки и обновлений программного обеспечения.

  1. Аутсорсинг или делегирование определенных функций внешним исполнителям также может быть эффективным способом сокращения издержек. Это может включать услуги по уборке, стирке белья, обслуживанию информационных технологий и другие аспекты. Аутсорсинг способствует разгрузке внутреннего персонала и позволяет им сконцентрироваться на ключевых задачах. Кроме того, он открывает доступ к высококвалифицированным специалистам и передовым технологиям, минуя потребность в дополнительных затратах на обучение и техническое оснащение.

Тем не менее, для успешной реализации этого подхода необходимо тщательно подбирать поставщиков услуг и эффективно управлять контрактами. Кроме того, передача определенных функций внешним поставщикам может создавать риски в области качества предоставляемых услуг и безопасности конфиденциальной информации.

  1. Оптимизация закупок, включая переговоры о скидках с поставщиками, также способствует сокращению расходов. Заключение долгосрочных контрактов с поставщиками может обеспечить более низкие цены и повысить предсказуемость и управляемость расходами. Однако это также может ограничить гибкость и способность реагировать на изменения в спросе или на рынке поставщиков.

Каждый из перечисленных подходов обладает своими преимуществами и недостатками, и выбор между ними зависит от конкретных характеристик отеля, его размера, местоположения, целевой аудитории и других факторов. Часто наилучшие результаты достигаются путем комбинации нескольких подходов.

Для оптимизации затрат можно применить комплексный подход, который включает несколько ключевых направлений:

  1. Проведение аудита текущих расходов: тщательный анализ всех затрат гостиницы с целью выявления нерациональных и избыточных расходов.
  2. Реинжиниринг бизнес-процессов: определение и устранение неэффективных операций и процессов, направленных на повышение эффективности работы.
  3. Внедрение энергосберегающих технологий: использование современных технологических решений, направленных на сокращение энергопотребления и экономию ресурсов.
  4. Цифровизация и автоматизация процессов: внедрение автоматизированных систем для сокращения затрат на персонал и минимизации возможности ошибок.

В рамках оптимизации расходов в гостиничном бизнесе применяются следующие ключевые формулы:

  1. Формула расчета возврата инвестиций (ROI): данная формула позволяет оценить эффективность инвестиций и вычисляется по следующей формуле:

ROI = Выгода от инвестиций — Стоимость инвестиций)/Стоимость инвестиций 100% (1)

Эту формулу можно использовать для оценки эффективности различных методов оптимизации затрат, начиная от внедрения энергосберегающих технологий до внедрения новых систем управления.

Предположим, отель решил внедрить систему управления энергопотреблением, инвестируя 50 000 долларов. Прогнозируется, что внедрение этой системы приведет к сокращению расходов на электроэнергию на 10 000 долларов ежегодно. Таким образом, ROI можно рассчитать следующим образом:

ROI = (10 000 х 5 — 50 000)/{50 000 х 100% = 0% (при рассмотрении периода в 5 лет)

Это означает, что в течение первых пяти лет внедрение этой системы не принесет ни убытков, ни прибыли. Однако начиная с шестого года, каждые 10 000 долларов экономии будут являться чистой прибылью.

  1. Формула для расчета коэффициента использования номеров (occupancy rate). Этот показатель помогает оценить, насколько эффективно отель использует свои ресурсы, а именно, как полно заняты номера [2]:

Коэффициент использования номеров = (Количество занятых номеров)/Общее количество номеровх 100% ] (2)

Оптимизация этого показателя может существенно снизить расходы гостиницы на обслуживание незанятых номеров.

Продолжим на примере. В гостинице имеется 100 номеров. В течение месяца каждый день занимали 70 номеров. Тогда коэффициент использования номеров вычисляется следующим образом:

Коэффициент использования номеров = 70/100х 100% = 70%

Это означает, что 70% номеров гостиницы были заняты в течение месяца. Низкий коэффициент использования номеров может побудить гостиницу к оптимизации расходов, например, путем снижения цен в периоды низкого спроса или проведения маркетинговых акций.

  1. Формула для расчета средней стоимости номера (average room rate, ARR):

ARR = Общая выручка от продажи номеров/Количество проданных номеров (3)

Этот показатель помогает оценить, насколько гостиница эффективно устанавливает цены и управляет своими доходами.

Предположим, что за месяц отель продал 1000 номеро-ночей с общей выручкой в 200 000 долларов. Тогда средняя стоимость номера (ARR) составит:

ARR = 200000/1000 = 200 долларов

Это означает, что в среднем за одну ночь в номере отеля гостиница получает 200 долларов. Если ARR ниже, чем у конкурентов, то гостиница может рассмотреть возможность оптимизации расходов или повышения цен. В случае, если ARR выше, чем у конкурентов, стоит проверить, не отпугивает ли высокая цена потенциальных клиентов.

Комбинация этих показателей и формул может стать мощным инструментом оптимизации расходов и увеличения прибыльности гостиничного бизнеса.

Рассмотрим несколько примеров успешного применения данной методологии.

  1. Одна из крупных гостиничных сетей смогла добиться экономии до 20% затрат на электроэнергию, вложив средства в энергосберегающие технологии и системы автоматизации зданий [4].
  2. Бутик-отель, который значительно увеличил свою эффективность путем пересмотра расходов и реорганизации бизнес-процессов. Это позволило ему сократить излишние расходы и перераспределить ресурсы в более приоритетные сферы.
  3. Реализация программы по энергоэффективности в отеле N позволила существенно снизить расходы на электроэнергию. За счет установки сенсорных систем управления, автоматического выключения освещения и регулирования температуры в номерах в соответствии с активностью гостей, удалось сократить расходы на электроэнергию на 20% и снизить общие эксплуатационные издержки.
  4. Внедрение инновационной системы управления бронированием и ценообразованием позволило гостинице N оптимизировать загрузку номеров в зависимости от сезонности и спроса. Анализ данных и использование алгоритмов машинного обучения позволили гостинице максимизировать заполненность номеров в периоды низкого спроса и повысить средний чек за счет динамической ценообразования.
  5. Внедрение системы управления запасами в ресторане отеля N позволило снизить издержки на закупку продуктов и минимизировать потери. Путем оптимизации процессов складирования, контроля за сроками годности и учета спроса удалось сократить издержки на закупку продуктов на 15% и повысить эффективность использования ингредиентов.

 

Заключение

Оптимизация расходов в гостиничном бизнесе, несомненно, является сложным, но важным аспектом управления. Ее реализация требует комплексного подхода, с учетом основной цели — улучшения качества обслуживания и уровня удовлетворенности клиентов. Важно понимать, что успешная оптимизация не сводится лишь к сокращению расходов, но и к максимально эффективному использованию имеющихся ресурсов. Только такой подход позволяет добиться значительного улучшения финансовых показателей любой гостиничной компании. Осуществление таких мер позволит не только снизить затраты, но и создать более устойчивую и конкурентоспособную бизнес-среду, способствующую долгосрочному росту и процветанию.

Библиографический список:

  1. Бабич, А. М., Зайцева, Н. А. Влияние финансового кризиса на развитие гостиничного бизнеса, журнал «Сервис в России и за рубежом», 2018, №3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/vliyanie-finansovogo-krizisa-na-razvitie-gostinichnogo-biznesa(дата обращения: 14.06.2023).
  2. Боголюбов, В. С. Финансовый менеджмент в туризме и гостиничном хозяйстве, учебник для среднего профессионального образования, 2-е изд., испр. и доп., Москва: Издательство Юрайт, 2021.
  3. Дерюжков, И. С. Финансовый менеджмент в системе управления организацией, материалы XX Международной научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых, Гомель, 23–24 апреля 2020 года. Гомель: Гомельский государственный технический университет им. П.О. Сухого, 2020. С. 332-334.
  4. Жукова, М. А. Способы оптимизации затрат гостиничными предприятиями в условиях кризиса, журнал «Вестник ГУУ», 2018, №12. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sposoby-optimizatsii-zatrat-gostinichnymi-predpriyatiyami-v-usloviyah-krizisa(дата обращения: 14.06.2023).
  5. Жукова, М. А. Развитие гостиничной индустрии на основе использования информационных технологий, журнал «Управление», 2018, №4 (22). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/razvitie-gostinichnoy-industrii-na-osnove-ispolzovaniya-informatsionnyh-tehnologiy(дата обращения: 14.06.2023).
  6. Остаев, Г. Я., Гоголев, И. М., Злобина, О. О. Механизмы управления финансового менеджмента в организации, журнал «Менеджмент: теория и практика», 2020, № 4, с. 67-71.

Гостиничный бизнес в экономике России: стратегии оптимизации бизнес-процессов Читать дальше »

Мета-анализ теоретических подходов изучения экономического поведения человека

Введение

На протяжении всей нашей жизни мы принимаем важные решения, последствия которых влияют на нашу жизнь. Решения разного уровня значимости и важности принимаются каждый день и каждый час, определяя вектор развития человека не только как личности, но и как социальной единицы. Некоторые решения принимались коллегиально, некоторые единолично лидерами, руководителями, государственными деятелями, бизнесменами, и, конечно, не все могут быть успешными и удачными. Процесс принятия решений и чрезвычайная вариативность альтернатив изучались такими отечественными учеными-психологами, как А. В. Карпов, О. К. Тихомиров, Ю. Козелецкий, С.А. Корнилов, Е.Л. Григоренко, О.С. Дейнека, Т. В. Корнилова, Д. А. Леонтьев, П. К. Анохин, Б.Ф. Ломов, Т.А. Нестик и др. Тем не менее, в современных реалиях невозможно избежать принятия решений, по той простой причине, что даже отказ от выбора, является выбором.

В США экономическая психология с 90-х годов ХХ века существует как отдельная отрасль психологии. В Европе – как сфера экономической психологии. В зарубежной литературе понятие «экономическое сознание» используется как «экономическое поведение». В отечественной психологии она заявлена как одна из ветвей социальной психологии – направление экономической психологии. В экономической психологии исследования стали сосредоточиваются преимущественно на изучении: контекста экономического поведения, предпринимательского поведения, финансового поведения, потребительского поведения и т.д.

Было высказано предположение, что существует взаимосвязь ценностей и культуры с поведением человека, подвергнутая тщательной эмпирической проверке (Bardi А., & Schwartz, S. H., 2003). На наличие данной связи было обращено внимание отечественных ученых (Лебедева, Татарко, 2005). Тем не менее, в литературе сложно найти эмпирически подтвержденные данные о тех ценностях, которые определяют и влияют на экономическое поведение, и каким образом эти ценности взаимосвязаны с поведением человека. Данный факт осложняет существование альтернативной теории о том, что поведение человека зависит в большей степени от ситуации, а не от личностных и ценностных характеристик (Росс Л., Нисбетт Р., 1999).

 

Результаты исследований

Систематизация и структурирование различных подходов, направленных на изучение экономического поведения представлено нами в виде таблицы (Табл. 1).

 

Таблица 1. — Изучение экономического поведения

Научные принципы, теории Модели, феномены Содержательные определения Авторы, работы
Экономические теории
Приоритет частного интереса над общественным Система интересов физиократов Сущность «естественного экономического порядка» такова, что частный интерес одного никогда не может быть отделен от общего интереса всех. Ж. Тюрго 1961, c.198.

 

Принцип исследования собственного интереса Модель «экономического человека» («homo economicus») Каждый человек лучше других знает свои интересы и вправе свободно им следовать: «… не от благожелательности мясника, пивовара и булочника ожидаем мы получить свой обед, а от соблюдения ими своих собственных интересов». А. Смит «Исследование о природе и причинах богатства народов», 2007, с. 77.
Принцип рационального экономического поведения Модель «экономического человека» Закономерным предметом научного экономического анализа является лишь такое поведение людей, которое продиктовано их личными интересами, так как «если бы мы предложили любое иное правило поведения, мы не знали бы, где остановиться». Г.С. Беккер, 2014.
Принцип поведения человека в экономике Историческая модель Гегеля. Экономическое поведение человека рассматривается как полностью рациональное, осуществляющееся в условиях полноты информации и нацеленное на максимизацию прибыли, при этом человек в своих поступках в сфере экономики является совершенным эгоистом, т. е. ему безразлично, как изменится благосостояние других людей в результате его деятельности. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. Т. 25, ч. II c.452.
Принцип институционализма Модель человека как на «рационального оптимизатора». мотивом экономического поведения является стремление к повышению социального статуса Т. Веблена В кн. История экономических учений, 2002.
Принципом удовлетворенности Модель «рационального максимизатора» В сложных ситуациях следование правилам удовлетворительного выбора выгоднее, чем попытки глобальной оптимизации Г. Саймон, 1991
Принцип «неоинституционализма» Нормы этики и мотивационные компоненты модели поведения человека Экономическое поведение не характеризуется полной (всеобъемлющей) рациональностью, его важнейшими характеристиками являются ограниченная рациональность и свобода О. Уильямсон, 1993, c.41.
Психологические теории
Междисциплинарный подход Макроэкономика Экономическая сфера является центральной в жизни общества, следовательно, важно изучить влияние данной сферы на социум и психику человека Акерлоф Дж., Шиллер Р., 2017.
Экономический человек Модель человека экономике (REMM, расшифровывается как Ресурсный, Оценивающий, Максимизирующий Человек (Resourceful, Evaluating, Maximizing Man). Описание человека в экономике: эгоизм, независимость, информированность. Brunner, 1987.
Эвристика и отклонения

 

«Эффект владения» (endowment effect) Используемые когнитивные механизмы и суждения упрощают процесс принятия решений; были доказаны экспериментально: свойственность ограниченной рациональности, Канеман Д., Словик П., Тверски А., 2018.

 

 

 

 

 

Теория перспектив: суждение и выбор

Эффект фрейминга (framing effects) Выражаемые предпочтения зависят от способа, которым они были преподнесены выбирающему Kahneman D., Tversky A., 1979.
Эффект якоря (anchoring effect) Феномен связанной произвольности (coherent arbitrariness) влияет на предпочтения Ariely et al., 2006.
Факторы социального контекста и взаимодействия Эффект контекста (context effect) Влияние социального контекста может быть связано со способностью людей, которые могут заботиться о своем социальном статусе, и это будет существенно корректировать их поведение Росс Л., Нисбетт Р., 1999. Antonides G., Kroft M., 2005.

 

Теория потерь Феномен избегания потерь (loss aversion) Сводится к наблюдению, что люди действуют так, чтобы избежать краткосрочных потерь, которые они «не любят» в большей степени, чем «любят» долгосрочную прибыль Camerer et al., 1997.
Теория перспектив Модель гиперболического временного дисконтирования (hyperbolic time discounting) Теории перспектив учитывается феномен избегания потерь и эффект зависимости от точки отсчета Benzion et al., 1989; Horowitz, 1999).
Теории временного контекста Эффект безотлагательности (immediacy effect), самоконтроль (self-control) Многие важные решения в жизни человека имеют затраты и выгоды, которые возникают в различные периоды времени O’Donoghue et al., 1999; Akerlof, 1991; Laibson, 1997; Kumru et al., 2008.
Теория справедливости.

Справедливость и социальные предпочтения (fairness and social preferences)

Эффект наказать или вознаградить Люди действуют максимально в сторону собственного благосостояния, но в эмпирических данных выявляется значительное влияние представления о справедливости на экономическое поведение Kumru et al., 2008.

 

Модель «черного ящика» Эффект идентификации проемы и поиска информации Модель принятия решения покупки, влияющие факторы: среды (стимулы среды и маркетинговые) и покупателя (личностные факторы: аттитюды, мотивация, личностные черты; факторы процесса принятия решения: идентификация проблемы, поиск информации, оценка альтернатив и т. д.) Sandhusen, 2000; Давыдов, 2007; Маевский и др., 2007.
Теория Дирихле Эффект лояльности к бренду Продолжительная расположенность к бренду может предсказать характеристики лояльности, как доля покупок и средняя покупка, в условиях стабильности рынка Ehrenberg et al., 1999.
Теория ценностей и ценностных ориентаций Концепция влияния культуры Данная концепция легла в основу разработанного Шварцем нового теоретического и методологического подхода к изучению ценностей. Schwartz S. H. et al., 2001.
Конфликтная теория по принятию решений и МОПР Модель Яниса и Манна стресс, вызванный решающим конфликтом, является основным фактором, определяющим неспособность достичь высокого качества принятия решений. Janis I., Mann L., 1977.

 

Таким образом, анализируя представленные научные подходы и принципы, направленные на изучение и объяснение экономического поведения человека, можно сказать, что определить с высокой долей вероятности, что находится в основе принятых решений, сложно, а порой становится невозможно: логика, интуиция, здравый смыл, месть, желание обогащения и т.д. Главное, что при анализе и интерпретации процесса принятия решения предпринимаются многочисленные (успешные и неуспешные) попытки учитывания влияние множества факторов, включая недостающую информацию, обдумывание альтернативных вариантов решений и их исход.

Определенно можно утверждать, что, делая выбор, человек сочетает логическое мышление (логику), рациональный расчёт (выгоду), стремление к безопасности (безопасность), эмоциональную оценку происходящего (эмоции), интуицию и готовность или склонность рисковать (риск), уровень неопределенности, актуальность и своевременность (временной фактор), принадлежность к определённому бренду (лояльность бренду) и многие другие.

Не является исключением тот факт, что решение может быть принято автоматически, без такого сложного процесса включения и анализа множества факторов. В настоящее время в отечественной науке развивается большое количество прикладных направлений социальной психологии, в том числе, экономическая психология (Е.С. Атянина, Э.Л. Доржиева, А.Б. Купрейченко, А.Л. Журавлев, О.И. Ларичев, Н.М. Лебедева, А.Н. Татарко, О.С. Дейнека, Шаститко А.Е., и др.).

 

Заключение

В самом широком смысле можно сказать, что все содержание экономической науки состоит не только из описания человеческого поведения, но и с попытки его понять, прогнозировать, направлять и корректировать. По этой причине единого определения модели экономического человека в современной науке не существует. Имеющиеся различные подходы к его изучению и наличие многочисленных определений, принятые в экономической психологии и экономике не всегда можно назвать исчерпывающими. Перед исследователями стоит задача разработки нового психодиагностического инструментария, направленного на согласование с теоретическими подходами и эмпирическую проверку в контексте современного общества и времени.

Библиографический список:

  1. Акерлоф Дж., Шиллер Р. Охота на простака. Экономика манипуляций и обмана. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2017.
  2. Ананьев Б.Г. Человек как предмет познания. Л.: Издательство ЛГУ, 1968.
  3. Беккер Г.С. Человеческое поведение: экономический подход.
  4. Вехи экономической мысли. Теория фирмы. / под ред. В.М.Гальперина. СПб: Экономическая школа, 1999.
  5. Дейнека О.С. Экономическая психология: социально-политические проблемы. СПб.: Издательство СПбГУ, 1999.
  6. Доржиева Э.Л., Атянина Е.С. Модель экономического поведения человека как фундаментальная составляющая экономики // Вестник ИрГТУ №7 (47) 2010. С. 212-218.
  7. Журавлев А.Л., Купрейченко А.Б. Экономическое самоопределение. Теория и эмпирические исследования М.: Издательство «Институт психологии РАН», 2007.
  8. Избранные труды по экономической теории / Пер. с англ. М.: ГУ ВШЭ, 2013.
  9. История экономических учений (современный этап): учебник / под общ. ред. А.Г. Худокормова. М.: ИНФРА-М, 2002.
  10. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределённости: Правила и предубеждения / пер. с англ. – Харьков: Издательство Гуманитарный центр, 2018. 536 с.
  11. Карпов А.В. Методологические основы психологии принятия решения. Ярославль, 2016.
  12. Карпов А.В. Психология принятия управленческих решений. – М., 1998.
  13. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Книга по Требованию, 2013.
  14. Козелецкий Ю. Психологическая теория решений. М.: Прогресс, 1979.
  15. Корнилов С.А., Григоренко Е.Л. Методический комплекс для диагностики академических, творческих и практических способностей. Психол. журн. 2010, 31(2), 90-103.
  16. Корнилова Т.В. Диагностика мотивации и готовности к риску. М.: Институт психологии РАН, 1997.
  17. Корнилова Т.В. Мельбурнский опросник принятия решений: русскоязычная адаптация // Психологический журнал. 2013. Т.6. №31. С. 4-16.
  18. Корнилова Т.В. Психология неопределенности: единство интеллектуально-личностной регуляции решений и выборов // Психологический журнал. 2013, Т.3. №34. С. 89–100.
  19. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Волшебных Странах: Учебник. М.: Логос, 2000.
  20. Лебедева Н.М., Татарко А.Н. Толерантность в межкультурном диалоге. М.: Институт этнологии и антропологии РАН, 2005.
  21. Леонтьев Д.А. Методика изучения ценностных ориентаций. М.: Изд-во Смысл, 1992.
  22. Ломов Б.Ф. Математика и психология в изучении процессов принятия решений // Нормативные и дескриптивные модели принятия решений / Под ред. Б. Ф. Ломова и др. М.: Наука, 2016.
  23. Маевский В., Чернавский Д. О рациональном поведении реальногопотребителя// Вопросы экономики. 2007. № 3. – С. 71–85.
  24. Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. 2-е изд. Т. 25, ч. II.
  25. Нестик Т.А. Социальное конструирование времени: теоретический анализ // СОЦИС. 2003. № 8. URL: http://socis. isras.ru/SocIsArticles/2003_08/Nestik.doc
  26. Росс Л., Нисбетт Р. Человек и ситуация. Перспективы социальной псхиологии / Пер. с англ. – М., 1999.
  27. Саймон Г. А. Методологические основания экономики // Системные исследования. 1989-90. — М.: Наука, 1991.
  28. Смит А. Исследование о природе и причинах богатства народов. М.: Эксмо, 2007.
  29. Тюрго А.Р. Избранные экономические произведения. М.: Соцэкгиз, 1961.
  30. Уильямсон О. Поведенческие предпосылки современного экономического анализа // THESIS. Т.1. Вып.3. 1993.
  31. Шаститко А.Е. Модели человека в экономической теории М.: Юрист, 2006.
  32. Antonides G., Kroft M. Fairness judgments in household decision making // Journal of Economic Psychology, 2005. Vol. 26. – P. 902–913.
  33. Ariely D., Loewenstein G., Prelec D. Tom Sawyer and the construction of value // Journal of Economic Behavior and Organization. 2006. Vol. 60. – P. 1–10.
  34. Bardi А., Schwartz S. H. Values and behavior: strength and structure of relations // Personality and social psychology bulletin. 2003. Vol. 29. P. 1207-1220.
  35. Brunner K. The perception of Man and the Conception of Society: Two Approaches to Understanding Society// Economic Inquiry. 1987. Vol.25. – P. 367–388.
  36. Camerer C., Babcock L., Loewenstein G., Thaler R. Labor Supply of New York City Cab Drivers: One Day at a Time// Quarterly Journal of Economics. 1997. Vol. 112. – P. 407–441.
  37. Ehrenberg A., Scriven J. Brand Loyalty// Elgar companion to consumer research and economic psychology/ Ed. by P.E.Earl, S.Kemp. UK, Cheltenham: Edward Elgar pub, 1999. – P 170–179.
  38. Benzion U., Rapaport A., Yagil J. Discount Rates Inferred from Decisions: An Experimental Study// Management Science. 1989. Vol. 35. – P. 270–284.
  39. Janis I., Mann L. Decision Making: A Psychological Analysis of Conflict, Choice and Commitment. New York: The Free Press, 1977.
  40. Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica. 1979. Vol. 47 (2). P. 263–291.
  41. Kumru С., Thanopoulos А. Social security and self-control preferences // Journal of Economic Dynamics and Control. 2008. Vol. 32(3). –P. 757–778.
  42. O’Donoghue T, Rabin M. Doing it now or later// American Economic Review. 1999. Vol. 89. – P. 103–124.
  43. Sandhusen R. Marketing. USA: Barrons Educational Series Inc, 2000.
  44. Schwartz S. et al. Extending the cross-cultural validity of the theory of basic human values with a different method of measurement // Journal of cross-cultural psychology. 2001. V.32. P. 519-542.

Мета-анализ теоретических подходов изучения экономического поведения человека Читать дальше »

Анализ значимости нефтяных цен в процессе планирования инвестиций в НИОКР в химической промышленности региона

Введение

В настоящее время, при планировании инвестиций в научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР) в химической промышленности региона, значительное внимание уделяется анализу нефтяных цен. Это связано с тем, что колебания цен на нефть могут оказывать существенное влияние на экономическую ситуацию и инвестиционную активность в данном секторе. Четкое понимание и анализ динамики цен на нефть представляют собой необходимое условие для правильного определения приоритетных направлений развития и распределения инвестиционных ресурсов. В исследовании представлен анализ значимости нефтяных цен при планировании инвестиций в НИОКР в химической промышленности региона.

В научной литературе выработаны определенные подходы к оценке влияния мировых нефтяных цен на корпоративные инвестиции.

В частности, в статье Ли Л., Чен Х., Сян Ж.[1] была выявлена корреляция между неопределенностью цен на нефть (далее – НЦН) и инвестиционно-инновационной активностью. Аналогичные выводы были сформулированы в статье Ян Б., Сонг Х. [2]

Вышеуказанная причинно-следственная связь усложнилась ввиду интеграции экологических требований в систему инвестиционных и инновационных отношений. В научных изысканиях в современных условиях весьма значима роль исследований в области изменения климата. О возможностях повышения эффективности технологий смягчения последствий изменения климата (далее — СПИК) в условиях роста нефтяных цен свидетельствуют результаты анализа, опубликованные в статье «На пути к устойчивому развитию: стимулирует ли рост цен на нефть инновации в технологиях смягчения последствий изменения климата?» [3].

На основании анализа влияния политики в области изменения климата на «зеленые» инновации, результаты которого были опубликованы в статье «Экологическая политика и инновации в области возобновляемых источников энергии», был сделан следующий вывод: политика СПИК увеличивает количество «зеленых» патентов, а эффект с течением времени постепенно возрастает [4].

Отдельно следует выделить группу исследований, связанных с изучением тенденций развития корпоративных инвестиций в НИОКР в химической отрасли.

Так, в научной статье «Стремление к устойчивой зеленой химии в исследованиях полимеров» выявлены следующие тенденции развития химии в контексте производства экологически чистых полимеров: экологичность катализаторов, разнообразие сырья, разлагаемость полимеров, рециклинг полимеров, энергосбережение, отказ от опасных химикатов, оптимизация молекулярного проектирования [5].

Авторы научной статьи «Современные и возникающие электрохимические подходы к химическому производству» в процессе исследования широкого спектра подходов к электрохимическим преобразованиям, обладающим потенциалом для химического производства, включая производство водорода, сокращение выбросов диоксида и монооксида углерода (CO2, CO), указали на необходимость инвестиций в НИОКР [6].

Аналогичные выводы сформулировали авторы научной статьи «Потенциальный скрининг анодной химии вместо реакции выделения кислорода в системах электролиза: путь к практическому применению», отметив, что НИОКР в области альтернативной анодной химии в системах электролиза, которая включает в себя модернизацию химических веществ и разложение загрязняющих веществ, способна активизировать соответствующие электрохимические отрасли промышленности [7].

Аналогичные исследования проведены отечественными учеными. В частности, потребность НИОКР в производство водорода в контексте стратегирования отечественной энергетики обоснована в научной статье «Формирование программы «энергетика больших мощностей нового поколения» в неравновесных экономических условиях» [8].

В научной статье «Проблемы производства судовых энергетических установок на базе топливных элементов в Российской Федерации» систематизирован опыт отечественных промышленных предприятий и НИИ в части реализации НИОКР в области мембранных технологий для топливных элементов и электролизных установок [9].

В работе проанализированы подходы к оценке инвестиций в химической отрасли. Результаты авторов показали, что чистая приведенная стоимость (NPV) от реализации проекта с учетом рисков выше, чем при реализации проекта с исходными условиями [10]. Схожие выводы содержатся в работе [11], в которой проведен анализ инновационного проекта по производству химического продукта — формалина. Были получены распределения вероятностей для проекта, определены средние значения изменений его целевых параметров (курса евро к рублю и объемов спроса). Автором подтверждена гипотеза о том, что использование корректных подходов к оценке эффективности инвестиций в инновационные продукты позволяет принимать более взвешенные решения, учитывать риски и выявлять факторы, оказывающие влияние на эффективность инвестиций. Аналогичные выводы сформулированы в статье «Инновации как фактор цифровой трансформации национальной экономики» [12].

Можно также отметить исследования, рассматривающие вопросы финансирования НИОКР в производстве отдельных видов химической продукции. Так, роль НИОКР в развитии производства такой химической продукции, как поливинилхлорид (далее — ПВХ) была исследована авторами научной статьи «Библиометрическое и сопутствующее исследование системной инженерии процессов, применяемой при производстве поливинилхлорида (ПВХ)» На основе проведенного исследования авторами была выявлена общая корреляция между двумя вышеуказанными рейтингами. Три крупнейшие страны-производителя ПВХ — Китай, США и Германия, — также являются ведущими странами с точки зрения результатов НИОКР в области «моделирования» и «ПВХ»; эта корреляция говорит о том, что страны с сильной промышленностью ПВХ, как правило, больше инвестируют в НИОКР [12].

Авторы научной статьи «Индустрия 4.0 и химическая промышленность: технологии, способствующие стратегическому росту химических компаний» в контексте концепции Индустрия 4.0 обосновали потребность инвестиций в НИОКР для модернизации химической промышленности посредством реализации, в частности, широкого спектра стратегий 3D-печати катализаторов, включая методы прямого нанесения чернил (DIW), моделирования плавленого осаждения (FDM), стереолитографии (SLA), цифровой обработки света (DLP), селективного лазерного плавления (SLM) и селективного лазерного спекания (SLS) [14].

Авторы научной статьи «Определяющие факторы, влияющие на предпочтения потребителей в отношении местного парфюмерного продукта (тематическое исследование: множество ароматов)» обосновали необходимость инвестиций в НИОКР в области производства парфюмерии следующим образом: рынок парфюмерии страдает от острой конкуренции со стороны иностранных конкурентов, которые контролируют внутренний рынок по низким ценам, а медленный рост выручки парфюмерных компаний обусловлен массовым маркетингом продаж парфюмерии мелкими конкурентами. Поэтому парфюмерия должна постоянно изучать меняющиеся потребности потребителей и тенденции рынка, чтобы сохранить значительную долю рынка в отрасли [15].

Авторы научной статьи «Выбор научно-исследовательского проекта с использованием метода оценки продукта по взвешенной агрегированной сумме с учетом неопределенных (серых) альтернатив» исследовали потенциал синтеза метода оценки продукта по взвешенной агрегированной сумме (WASPAS) и теории «серых систем» применительно для отбора проектов НИОКР в косметической промышленности [16].

Таким образом, в литературе достаточно широко представлены исследования в области зависимости инвестиций от нефтяных цен. Однако применительно к химической промышленности проблемы финансирования НИОКР в условиях нестабильности нефтяных котировок практически не представлены. Вместе с тем, колебания цен на нефть могут оказывать существенное влияние на экономическую ситуацию и инвестиционную активность в химической промышленности. Изменения цен на нефть могут повлиять на затраты на сырье и энергию, что в свою очередь может оказать влияние на рентабельность и конкурентоспособность предприятий в данном секторе. Нефтяные цены могут быть важным фактором для определения спроса на химическую продукцию. Изменения цен на нефть могут повлиять на спрос на нефтехимическую продукцию, так как многие продукты в химической промышленности производятся из нефти. Поэтому, учет нефтяных цен при планировании инвестиций в НИОКР может помочь предсказать будущий спрос на химическую продукцию и адаптировать производственные мощности соответственно.

Таким образом, изучение значимости нефтяных цен в процессе планирования инвестиций в НИОКР в химической промышленности является важным для принятия обоснованных решений и достижения успешных результатов в данном секторе.

 

Результаты исследования

В химической промышленности региона инвестиции в НИОКР формируются под влиянием множества факторов. Потребность в переосмыслении значимости рынка нефти и иных энергетических ресурсов в контексте склонности к инновационной активности обусловлен общественный запросом в части экологизации мировой и национальной экономических систем.

Целью настоящего исследования является теоретический и эмпирический анализ влияния мониторинга нефтяного рынка на процесс формирования инвестиционного обеспечения НИОКР на предприятиях химической индустрии региона.

В рамках вышеуказанной цели определены следующие задачи. Во-первых, необходимо идентифицировать общие и специфические тренды инвестиционного обеспечения отраслевых инноваций. Во-вторых, следует эмпирически проверить гипотезу относительно значимости цен на нефтяном рынке на инвестиционно-инновационную активность предприятий химической индустрии в разрезе стран мира.

Для эмпирической проверки гипотезы о влиянии нефтяных цен на инвестиционное обеспечение НИОКР на предприятиях химической индустрии региона был использован метод наименьших квадратов для двухфакторной модели (см. формула 1), раскрывающей независимое воздействие двух переменных – нефтяных цен и альтернативной переменной, — на объем инвестиций в НИОКР на предприятиях химической индустрии в разных странах мира.

                      (1),

где: Yi — объем инвестиций корпораций в НИОКР в химической индустрии исследуемой страны за i-ый год (по паритету покупательной способности в ценах 2005 года);

x1i — цена нефти сорта Brent за i-ый год (цена спот в долларах США, по формуле средневзвешенной за год);

x2i — значение индекса S&P 500 за i-ый год (по формуле средневзвешенной за год);

a0, a1i, a2i – регрессоры;

e – случайная ошибка.

 

Для целей данной статьи среди маркерных классов была выбрана нефть Brent, поскольку спотовая цена барреля нефти Brent, которая свободно торгуется на фьючерсном рынке, чаще используется в качестве индикатора цены на нефть, чем спотовая цена барреля нефти WTI.

В данном исследовании используется фондовый индекс S&P 500 в качестве альтернативного показателя цены на нефть марки Brent, который имеет значительное значение для инвестиционной и инновационной активности. Рост индекса S&P 500 часто рассматривается как положительный сигнал для экономики, тогда как его снижение может указывать на потенциальные проблемы. Инвесторы используют фондовый индекс S&P 500 в качестве индикатора для своих портфелей.

С помощью публичной базы финансовых данных, размещенных на платформе Investing.com, была определена динамика средневзвешенных цен спот (в долларах США) на нефть сорта Brent за период 2005-2022 гг. [17].

Интерактивная база данных финансовой платформы Investing.com была также использована для создания первоначального набора данных о годовых изменениях средневзвешенного фондового индекса S&P 500 с 2005 по 2022 год. [18].

Для количественной оценки корпоративных инвестиций в НИОКР, как правило, применяют показатель BERD, динамика которого была определена благодаря публичной базе статистических данных ЕС [19].

Для отраслевой группировки инвестиций корпораций в НИОКР была использована Статистическая классификация видов экономической деятельности в Европейском сообществе (NACE Rev. 2) [20].

Статистика инвестиций корпораций в НИОКР в разрезе 24 стран за период 2005-2021 гг. по виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» анализировалась только по тем странам, по которым период непрерывных данных по вышеуказанному показателю составил не менее 12 лет.

Обработка данных осуществлялась с использованием программного пакета GRETL.

По результатам анализа были получены следующие результаты.

 

Таблица 1. Результаты эмпирического анализа

страна уравнение регрессии (в скобках под регрессорами указаны стандартные ошибки) период наблюдения Т* R-квадрат
1 Бельгия  Yi = 245 + 0,430*x1 — 0,00685*x2
(37,4)  (0,323)       (0,00844)
2008-2021 14 0,294
2 Болгария  Yi = 5,45 — 0,0711*x1 + 0,00222*x2
(2,57) (0,0237)    (0,000598)
2005-2021 15 0,759
3 Хорватия  Yi = 1,06 + 0,00872*x1 + 0,000390*x2
(0,487) (0,00459)   (0,000117)
2005-2021 17 0,455
4 Кипр  Yi = 0,428 + 0,00222*x1 — 0,000180*x2
(0,237) (0,00205)    (5,36e-05)
2008-2021 14 0,657
5 Чехия  Yi = 30,3 + 0,149*x1 + 0,00353*x2
(7,94) (0,0748)   (0,00190)
2005-2021 17 0,278
6 Эстония  Yi = 2,64 — 0,000694*x1 + 0,000291*x2
(2,64) (0,0208)      (0,000776)
2007-2019 13 0,019
7 Финляндия  Yi = 103 — 0,0203*x1 — 0,00706*x2
(15,3) (0,132)    (0,00346)
2008-2021 14 0,317
8 Германия  Yi = 2794,52 — 1,11*x1 + 0,171*x2
(138)      (1,22)        (0,0314)
2007-2021 15 0,79
9 Венгрия  Yi = 12,3 + 0,0264*x1 + 0,000134*x2
(5,23) (0,0443)    (0,00150)
2005-2020 16 0,03
10 Италия  Yi = 326 — 0,654*x1 + 0,0342*x2
(35,6) (0,313)   (0,00808)
2007-2021 15 0,766
11 Япония  Yi = 4727,61- 1,14*x1 + 0,389*x2
(256)    (1,85)      (0,120)
2005-2016 12 0,573
12 Латвия  Yi = 0,952 — 0,00192*x1 + 0,000119*x2
(0,630) (0,00503)    (0,000141)
2010-2021 12 0,162
13 Литва  Yi = -8,89 + 0,0813*x1 + 0,00565*x2
(5,10)  (0,0440)     (0,00115)
2008-2021 14 0,69
14 Португалия  Yi = 18,1 — 0,0245*x1 + 0,00633*x2
(6,33) (0,0557)    (0,00144)
2007-2021 15 0,697
15 Румыния  Yi = 23,5 + 0,00754*x1 — 0,00702*x2
(13,9) (0,120)        (0,00313)
2008-2021 14 0,382
16 Словакия  Yi = 2,26 + 0,00678*x1 + 0,00108*x2
(1,37)    (0,0129)         (0,000329)
2005-2021 17 0,449
17 Словения  Yi = 11,6 + 0,0749*x1 + 0,00130*x2
(4,93)  (0,0426)    (0,00111)
2008-2021 14 0,227
18 Южная Корея  Yi = -495 + 7,95*x1 + 1,05*x2
(534)  (3,87)        (0,250)
2005-2016 12 0,682
19 Испания  Yi = 200 + 0,0848*x1 + 0,0202*x2
(29,2) (0,252)       (0,00659)
2008-2021 14 0,503
20 Турция  Yi = -35,2 + 1,12*x1 + 0,0449*x2
(37,3)  (0,325)     (0,00854)
2009-2021 13 0,744
21 Великобритания  Yi = 333 — 0,628*x1 + 0,0246*x2
(94,5) (0,712)   (0,0309)
2007-2018 12 0,219

Примечание: Т* — количество наблюдений, лет

 

По виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» в Республике Кипр, Финляндии, Германии, Японии, Португалии, Румынии, Словакии, Испании цена нефти марки Brent существенно не влияет на объем корпоративных инвестиций в НИОКР, а индекс S&P 500 влияет на вышеуказанные виды инвестиций в значительной мере. В выборке анализируемых стран отсутствовали признаки противоположной ситуация, когда цена нефти марки Brent оказывает значимое влияние на объем корпоративных инвестиций в НИОКР по виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов», а индекс S&P 500 значимого влияния на вышеуказанные виды инвестиций не оказывает.

По виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» в Болгарии, Хорватии, Чехии, Италии, Литве, Южной Корее и Турции цена нефти марки Brent и индекс S&P 500 существенно влияют на объем корпоративных инвестиций в НИОКР. В Болгарии и, в особенности, в Турции вышеуказанное влияние весьма значительное, а в Италии — умеренное. По виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов» в Хорватии, Италии, Литве и Южной Корее на объем корпоративных инвестиций в НИОКР цена нефти марки Brent влияет существенно меньше, чем индекс S&P 500.

Предприятиям химической индустрии, чья активность в области инвестиций в инновации тесно коррелирует с динамикой нефтяных цен или иными экзогенными факторами, целесообразно применять эффективные инструменты планирования корпоративных инвестиций в НИОКР, адаптированные к условиям неопределенности, в том числе потенциал фьючерсного и опционного рынков.

 

Обсуждение

Региональная дифференциация взаимосвязи корпоративных инвестиций в НИОКР на предприятиях химической индустрии и нефтяных цен гипотетически может быть объяснена отраслевой структурой экономики анализируемых стран. Поэтому необходим дополнительный анализ вышеуказанных факторов для уточнения того, в какой мере цена барреля нефти значима в контексте планирования корпоративных инвестиций в НИОКР по виду экономической деятельности «Производство химикатов и химических продуктов».

Целесообразно уточнение состава переменных с учетом тенденций обеспечения технологического, энергетического и продовольственного суверенитета, объективно требующих переоценки важности нефтяных цен в качестве долгосрочного ориентира в планировании корпоративных инвестиций в НИОКР на предприятиях химической промышленности региона.

Библиографический список:

  1. Li, L., Chen, H., Xiang, J. Oil price uncertainty, financial distress and real economic activities: Evidence from China //Pacific-Basin Finance Journal. – 2023. – Т. 81. – С. 102103
  2. Yang, B., Song, X. Does oil price uncertainty matter in firm innovation? Evidence from China //International Review of Financial Analysis. – 2023. – Т. 88. – С. 102687
  3. Wang, J. Z. et al. Toward sustainable development: Does the rising oil price stimulate innovation in climate change mitigation technologies? //Economic Analysis and Policy. – 2023
  4. Bettarelli, L. et al. Environmental Policies and Innovation in Renewable Energy //IMF Working Papers. – 2023
  5. Cheng, H. N., Gross, R. A. The Pursuit for Sustainable Green Chemistry in Polymer Research //Sustainable Green Chemistry in Polymer Research. Volume 1. Biocatalysis and Biobased Materials. – American Chemical Society, 2023. – С. 1-14.
  6. Biddinger, E. J., Kenis, P. J. A. Current and Emerging Electrochemical Approaches for Chemical Manufacturing //The Electrochemical Society Interface. – 2023. – Т. 32. – №. 2. – С. 41.
  7. Chen, H. et al. Screening potential anodic chemistry in lieu of the oxygen evolution reaction in electrolysis systems: the road to practical application //Energy & Environmental Science. – 2023
  8. Михайлов, В., Кругликов, П., Верткин, М. Формирование программы «энергетика больших мощностей нового поколения» в неравновесных экономических условиях // ЭП. 2023. №5 (183). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-programmy-energetika-bolshih-moschnostey-novogo-pokoleniya-v-neravnovesnyh-ekonomicheskih-usloviyah (дата обращения: 10.12.2023)
  9. Розов, И. В., Титов, С. В., Черных, Е. В. Проблемы производства судовых энергетических установок на базе топливных элементов в Российской Федерации // Научные проблемы водного транспорта. – 2023. – №. 76. – С. 120-131
  10. Васильева, Е. Ю. Оценка эффективности инвестиций в инновации в химической промышленности / Е. Ю. Васильева, Т. Ю. Кудрявцева, Д. В. Овсянко // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2019. – № 9-1. – С. 13-18.
  11. Васильева, Е. Ю. Совершенствование методики оценки эффективности инвестиций в инновации в химической промышленности путем учета вероятности рисков проекта / Е. Ю. Васильева // Бизнес. Образование. Право. – 2020. – № 2(51). – С. 214-220.
  12. Гарипова, В. В. Инновации как фактор цифровой трансформации национальной экономики / В. В. Гарипова, А. В. Коба, Э. Р. Ковалева // Евразийский юридический журнал. – 2020. – № 8(147). – С. 387-388.
  13. González-Delgado, Á. D., Ramos-Olmos, M., Pájaro-Gómez, N. Bibliometric and Co-Occurrence Study of Process System Engineering (PSE) Applied to the Polyvinyl Chloride (PVC) Production //Materials. – 2023. – Т. 16. – №. 21. – С. 6932
  14. Kolhe, N. S. et al. Industry 4.0 and Chemical Industry: The Technology Enablers behind Strategic Growth of Chemical Companies // International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology. – 2023. – Т. 11. — № 1. – С. 58-71
  15. Ginting, P. Y., Dellyana, D. Determinant Influencing Factors For Customer Preferences In Local Fragrance Product (Case Study: Multitude Fragrance) //Journal of Economics and Business UBS. – 2023. – Т. 12. – №. 1. – С. 63-78
  16. Halil, Ş. E. N. R&D Project Selection with Gray-WASPAS Method //The European Journal of Research and Development. – 2023. – Т. 3. – №. 1. – С. 37-45
  17. Исторические данные по фьючерсам на нефть марки Brent [Электронный ресурс] // Investing.com. URL: https://www.investing.com/commodities/brent-oil-historical-data, свободный (дата обращения 10.12.2023)
  18. Исторические данные индекса S&P500 [Электронный ресурс] // Investing.com. URL: https://ru.investing.com/indices/us-spx-500-historical-data, свободный (дата обращения 10.12.2023)
  19. BERD by industry orientation (NACE Rev. 2 activity) [Электронный ресурс] // Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/rd_e_berdpfr2__custom_8360928/default/table?lang=en, свободный (дата обращения 10.12.2023)
  20. Statistical classification of economic activities in the European Community [Электронный ресурс] // Eurostat. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/documents/3859598/5902521/KS-RA-07-015-EN.PDF, свободный (дата обращения 10.12.2023)

Анализ значимости нефтяных цен в процессе планирования инвестиций в НИОКР в химической промышленности региона Читать дальше »

Анализ состояния и перспектив улучшения индустрии туризма и гостиничного хозяйства Москвы

Введение

Туристическая сфера сегодня – это быстро развивающаяся сфера мировой и российской экономики, которая, несмотря на сложное международное положение и последствия пандемийных ограничений, является одним из драйверов экономического роста и выхода из кризиса.

Государственное регулирование и помощь экономическим субъектам этой сферы происходит  на всех уровнях управления – национальном, региональном и муниципальном. Московское правительство в рамках общей Стратегии развития туризма в РФ до 2030 годы приняло свои соответствующие документы, в которых были отражены особенности развития сферы туризма и гостеприимства в московском регионе. Для укрепления репутации Москвы, как важнейшего  туристического центра, были намечены следующие основные инициативные направления: укрепление и координация деятельности различных структур туристского рынка Москвы;  продвижение  турпродукта города Москвы на туристических рынках за рубежом и в российских регионах; проведение общенациональных и  международных мероприятий и другие подобные меры. В результате принятия этих мер планируется увеличить ежегодное количество туристов и экскурсантов в г.Москве более чем в 1,5 раза за пять лет с 2020 по 2025 год[3].

 

Объем туристического и экскурсионного потока г.Москвы в соответствии с реализацией государственной программы г.Москвы, млн.чел.

Рис.1.Объем туристического и экскурсионного потока г.Москвы в соответствии с реализацией государственной программы г.Москвы, млн.чел.

 

При этом в условиях ухода иностранных операторов с гостиничного рынка крупных городов, таких как Москва и Санкт-Петербург и удорожания зарубежных поездок, возникли реальные перспективы развития внутреннего туризма и, следовательно, роста заполняемости гостиниц в любое время года[4].

При анализе обрабатывались данные статистических материалов Управления Федеральной службы государственной статистики по г. Москве и Московской области. Использовались материалы научных работ по проблемам и перспективам развития гостиничного хозяйства России и г. Москвы, применялись статистические методы анализа динамики, табличный и графический методы.

 

Результаты исследования

В мае 2023 года на совещании российского правительства и Владимира Путина были обсуждены вопросы развития туризма, были предложены ключевые меры поддержки туристического в т.ч гостиничного бизнеса.  Правительством Москвы в программе развития туризма были заложены значительные вливанию из бюджета города Москвы [3].

 

Динамика вливания финансовых ресурсов из бюджета г. Москвы для   туристической программы за 2020-2025 гг.

Рис.2. Динамика вливания финансовых ресурсов из бюджета г. Москвы для   туристической программы за 2020-2025 гг.

 

Из данных рисунка следует, что общий объем финансовых потоков из городского бюджета в продвижение туристического потенциала и туристского продукта г. Москвы возрос с 1 675 млрд. рублей в 2020 году до 4 667 млрд. рублей в 2023 год, т.е практически в 3 раза.

Москва является одним из крупнейших центров делового и развлекательного туризма в нашей стране. По итогам первого полугодия 2023 года в Москве функционирует более 1300 предприятий гостиничного типа, которые единовременно вмещают более 300 тыс. человек. По вместимости номерного фонда Москва занимает первое место в России, уступая по количеству коллективных средств размещения  только Краснодарскому краю[4].

Обобщенная характеристика туриста — «московского гостя» —  заключается в том, что их возраст — от 24 до 45 лет (72%),  доход оставляет от 50 до 100 тыс.рублей, среднее количество дней проживания составляет от 2 до 4 дней, средний гостиничный чек — от 8,4 тыс.рублей до 12,3 тыс. рублей.

За 2022 год в гостиницах Москвы проживало более 8,2 млн.человек, из них более 767 тыс. человек составляли иностранные граждане. Общий доход гостиниц Москвы от предоставляемых услуг составил в 2022 году 74, 3 млрд., рублей, что превысило уровень 2021 года на 10,7 %.[6].

Рассмотрим динамику коэффициента заполняемости московских гостиниц и средней стоимости проживания по сравнению с другими регионами России в августе 2023 года.

 

Динамика показателей эффективности работы гостиничного бизнеса по городам России в августе по сравнению с январем 2023 года, %

Рис.3. Динамика показателей эффективности работы гостиничного бизнеса по городам России в августе по сравнению с январем 2023 года, %

Анализ данных рисунка 3 показывает, что наибольший рост показателей эффективности гостиничного хозяйства произошел в Калининграде, Москва находится на втором месте. Средняя стоимость номера(ADR) выросла в Москве за 8 месяцев на 15,6 %, коэффициент загрузки (OCC)– на 14,6 %.

Положительным моментом также является значительный рост всех показателей в 2022 году по сравнению с 2021 годом: общее число гостиниц выросло на 14,9 %, единовременная вместимость гостиниц–на 26,2%, численность размещенных лиц– на 13,6%. Показательным является также тот факт, что общее число ночевок возросло за год в 2,5 раза, доходы гостиниц увеличились практически в 1,5 раза[1].

Для оценки экономической эффективности гостиничного хозяйства проанализируем различные показатели, такие как: средняя продолжительность проживания(Average Length of Stay), средний доход на гостя (revpac), средний отпускной тариф (ADR), коэффициент загрузки (Occupancy) и др. Рассчитаем данные показатели по Москве за  период 2020-2022 гг.

 

Таблица 1-Динамика качественных показателей эффективности деятельности гостиниц г.Москвы за 2020- 2022 гг.

Показатели 2020 2021 2022 Темп роста 2022 к 2020,%
Среднее число мест на одну гостиницу 207 226 228 110,1
Средний доход на гостя (revpac), руб. 7115,7 6587,1 8900,3 125,1
Средняя продолжительность проживания (Average Length of Stay), суток 2,44 3,79 5,23 214,3
Средний отпускной тариф (ADR)б руб. 2919 1740 1701 58,3
Коэффициент загрузки (Occupancy), % 20,5 35,5 40,1 195,7

 

Данные таблицы 1 показывают увеличение  таких качественных показателей гостиничной индустрии по сравнению с допандемийным периодом, как среднее число мест на одну гостиницу – на 10,1%,средний доход на одного гостя на 25,1%, коэффициент загрузки на 95.7 %,средняя продолжительность проживания – в 2,1 раза. По сравнению с 2020 годом фактически все показатели эффективности гостиничной деятельности в 2022 году показали уверенный рост, что свидетельствует о быстром восстановлении этой отрасли.

Общие тенденции развития гостиничного бизнеса г.Москвы  свидетельствуют о том, что для того, чтобы избежать убытков и удержаться на рынке в непростых экономических условиях необходимо учитывать новые рыночные условия и передовые подходы  к управлению этим бизнесом.

В качестве перспектив для роста рынка гостиничных услуг Москвы можно выделить следующие факторы [2,4,6]:

  • развитие внутреннего туризма и повышение привлекательности Москвы за счет специфических развлекательных мероприятий и внедрения новых подходов в познавательном туризме. В этом направлении Мостуризм сейчас запустил программу Moscow City Pass Express, используя карты которой можно ознакомиться с основными достопримечательностями города   с 15% экономией от цены билетов;
  • переориентация потенциального туристического потока иностранных туристов на азиатские и ближневосточные страны, такие как Китай, Иран, Катар, Турция и ОАЭ, для чего упрощаются визовые режимы, вводятся новые возможности бронирования гостиниц, учитываются специфики требований гостей из этих стран при размещении туристов;
  • расширение предложений оздоровительных услуг и спортивного туризма в отелях для гостей, которые не хотят пропускать постоянные тренировки в период командировок и отдыха;
  • развитие услуг для сектора «цифровых путешественников», которые могут работать удаленно, с предоставлением специально оборудованных рабочих мест, услуг бизнес-центров, оборудованных переговорных для проведения on-line конференций;
  • повышение комфортности условий гостиничного проживания за счет активного озеленения, привлекательного дизайна, расширенного спектра дополнительных услуг и т.п.

Кроме того для эффективного развития гостиничной индустрии необходимо принимать серьезные меры по улучшению деятельности менеджмента этих предприятий. Среди ключевых мер можно отметить:

  • оптимизация операционных и кадровых ресурсов для сокращения их объема в период неполной загрузки;
  • развитие новых каналов продаж и передовых методов бронирования;
  • выбор новых схем работы с поставщиками и подрядчиками;
  • широкое использование рекламных средств;
  • внедрение цифровых технологий в управление отелями и обслуживание гостей.

Стратегические перспективы открываются в этом бизнесе с развитием «зеленых» технологий в гостиничной индустрии. Данные социологических исследований рынка показывают, что большинство гостей гостиничных предприятий, понимают как деятельность гостиничных предприятий приводит к ухудшению экологических параметров[7].

Среди московских отелей можно отметить гостиницу «Radisson Blu Белорусская», которая широко использует экологический подход в своей деятельности. В частности, в гостинице принимаются следующие меры: отказ от использования полиэтиленовых мусорных пакетов; уборка с помощью неагрессивных моющих средств; разделение сбора отходов отеля. Интерес представляет участие в программе Earth Hour:  когда в гостинице выключается еженедельно выключается свет на целый час и зажигаются свечи, что создает особую романтичную обстановку для гостей.

 

Заключение

Результаты исследования показывают, что в туристическом бизнесе и гостиничной индустрии г.Москвы происходят значительные трансформации, определяемые внешними экономическими и политическими факторами. В соответствии с программой развития туризма г. Москвы общее количество туристов и экскурсантов, посещающих столицу, должно вырасти к 2025 году до 28 млн. человек, что в 1,5 раза превысит показатель 2020 года.   Анализ динамики количественных и качественных показателей деятельности гостиниц г. Москвы, показал успешный рост этих  индикаторов в 2022 году по сравнению с 2020 годом, хотя по ряду показателей гостиничный бизнес еще не достиг допандемийного уровня. Показатели эффективности работы московских гостиниц и в 2023 году опережают большинство регионов нашей страны.

Использование новых подходов в расширении рынка гостиничных услуг Москвы, а также повышения качества работы менеджмента с использование новых технологий и методов работы позволит успешно развивать эту отрасль в новых экономических условиях.

Библиографический список:

  1. Управление Федеральной службы государственной статистики[Электронный ресурс]. – URL:  https://77.rosstat.gov.ru/
  2. Гостиницы Москвы. Итоги, цифры 8 месяцев 2023 – URL:https://wtcmoscow.ru/company/news/2189/
  3. Государственная программа города Москвы «Развитие культурно-туристической среды и сохранение культурного наследия»- URL: https://budget.mos.ru/budget/gp/passports/0909
  4. Москва – выбор туриста 2022 // Центр международной торговли. Москва. [Электронный ресурс]. URL: https://corp.wtcmoscow.ru/services/international-partnership/actual/moskva-vybor-turista-2022/
  5. Платонова, Т. Е. Российский гостиничный бизнес — состояние, проблемы и перспективы развития в современной экономике / Т. Е. Платонова // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2023. – № 6-2. – С. 238-242.
  6. Топоровская, Е.В. Анализ рынка гостиничных услуг г. Москвы, решения в области управления гостиничным предприятием категории «пять» звезд в нестабильных условиях внешней среды // Modern Economy Success. 2023. № 5. С. 126 – 132.
  7. Dzhandzhugazova ,E.A., Maksanova, L.B-Zh., Bardakhanova, T.B., Ponomareva I.Y., Blinova, E.A. Ecotourism Development in Russia: Analysis of Best Regional Practices // Ekoloji 28(107) – 2019 – P. 411-415.

Анализ состояния и перспектив улучшения индустрии туризма и гостиничного хозяйства Москвы Читать дальше »

Влияние Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания

Введение

Актуальность статьи обусловлено тем, что логистическая стратегия  является одним из ключевых бизнес-процессов, и, несмотря на ее важность, компании постоянно сталкиваются с проблемами в этой области. Стратегический менеджмент определяет направление деятельности компании на несколько лет вперед. Менеджеры и владельцы бизнеса, создающие стратегии, должны предвидеть и уметь видеть системно.  Перманентное развитие и усиление конкурентоспособности играют  решающую роль для  любого эффективного бизнеса.

Проблема исследования заключается в недостаточном исследовании вопросов разработки стратегической логистики в условиях цифровой трансформации и отсутствии необходимых фундаментального подхода и рекомендаций в данной области  для бизнеса общепита.

Цель заключается в усилении эффективности логистических процессов на основе выбора вариантов новой стратегии для повышения удовлетворенности клиентов, достижения оптимальных общих затрат на логистику и роста производительности логистической системы.

Новизна статьи заключается в предпринятой авторской попытке определения зависимости влияния Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания.

Гипотеза исследования: существенное определяющее влияние Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания.

Методология исследования. Для  исследования систематизированы подходы ученых и бизнес-сообществ. Для достижения цели исследования применен контент-анализ, позволяющий  сформировать комплексное преставление о проблеме и поиска путей их решения. В работе были использованы научные методы: анализ, синтез, индукция, дедукция, аналогия, уточнение и сравнение.

Бизнесы находятся в постоянном поиске эффективной модели собственной идентификации  среди конкурентов и поддерживания интереса со стороны клиентов, в т.ч. с помощью логистики. Одной из ведущих логистических задач успешного и конкурентоспособного предприятия является сокращение сроков доставки, снижение логистических затрат и получения конкурентных преимуществ в части качества логистических услуг. Эффективная логистическая стратегия позволяет влиять на указанные факторы. Логистика – это область, в которой процессы видимы и осязаемы. Именно благодаря таким процессам экономия после оптимизации наиболее заметна. В современных условиях можно наблюдать существенное постоянное повышение интереса бизнеса к созданию логистической стратегии. Новые тенденции, такие как развитие навигации, информационных и коммуникационных технологий трансформируют  возможности, цели и формы логистических стратегий. В настоящее время  компании уже не в состоянии достигать успеха без применения широкого спектра логистических стратегий.

Как правило, логистические стратегии не в достаточной мере согласованы с другими функциональными стратегиями и со стратегиями более высокого уровня.

 

Результаты исследований

В настоящее время публикаций, посвященных логистической стратегии, относительно мало и в них описываются только некоторые выбранные инструменты и их использование для конкретных вопросов и задач [1]. Поэтому для бизнеса важной задачей является обеспечение соответствия логистических стратегий наиболее широким стратегическим целям отдельных предприятий и  и групп компаний, связанных вместе в цепочке поставок.

Предприятия в условиях жесткой конкуренции и часто меняющейся рыночной ситуации должны сосредоточиться на внутренних проблемах и ориентировать свою стратегию на внешние воздействия. В последние годы технологии стремительно развиваются, и бизнесу становится крайне важно  уметь использовать их для разработки логистической стратегии.

При этом, первично до создания эффективной логистической стратегии  предприятие должно иметь определенную миссию, цели, направление и видение. На предприятиях сферы общепита существует проблема недостаточного внимания к разработке современной логистической стратегии. Среди предприятий существуют разные взгляды на логистическую стратегию. У некоторых нет определенной стратегии, а у некоторых есть определенная стратегия для некоторых типов бизнес-логистики, например, логистики распределения. У одних  компаний существует стратегия, определенная материнской компанией. Другие бизнесы могут разработать ее самостоятельно.

Логистическую стратегию можно определить как набор альтернативных решений по работе и поведению логистической системы предприятия, ведущих к достижению логистических бизнес-целей  и описанию того, как система должна реализовать каждый шаг стратегии [2].

В условиях, когда основное внимание компания уделяет повышению эффективности логистики и  ускорению потоков в логистических цепочках, то это может обеспечивать оптимизацию запасов и высвобождению капитала вместе с сокращением логистических затрат. В зрелой рыночной среде активное участие логистики в разработке стратегии компании является предпосылкой конкурентоспособности бизнеса.

Стратегия предприятия определяет миссию и цели бизнеса. К основным целям относятся приоритеты логистической системы предприятия, для достижения которых формируется логистическая стратегия. В итоге это определяет подцели – рост производительности и наращивание экономических бизнес-преимуществ. Для достижения этих целей выбираются различные методы и пути [3]. Контроль реализации постановленных логистических целей обеспечивает логистический контроллинг, позволяющий принимать своевременные корректирующие действия бизнес-процессов.

На логистическую стратегию в современных условиях влияет внешняя среда, преимущественно в виде инновационных разработок и внешних систем. Логистика — это область, где еще есть возможности для снижения затрат и оптимизации процессов, но необходимы первоначальные инвестиции в современные цифровые технологии  в условиях развития Индустрии 4.0 или Четвертой промышленной революции

В последние годы цифровая трансформация в рамках Индустрии 4.0 стала необходимостью для предприятий, т.к. позволяет бизнесу становиться гибким, маневренным и оперативно реагирующим на стремительные изменения. Логистика не является исключением, т.к. перманентно претерпевает существенные трансформации в условиях развития передовых технологий Четвертой промышленной революции, радикально изменяющих логистические процессы и операции.

Современные условия  развития бизнеса предопределяют существенную корреляцию между стратегической логистикой компании и выбранными технологиями Индустрии 4.0.

Бизнес-среда развивается в настоящее время в условиях интенсивных  трансформаций,  ускоряющихся изменения и динамичного развития. За прошедшие годы в логистической сфере возникло множество радикальных изменений, и поскольку технологии продолжают трансформировать мир, их влияние на логистику будет постоянно усиливаться. В итоге это может привести к смене парадигмы в том, как компании оперативно и эффективно доставляют товары клиентам [4]. После пандемии коронавируса логистическая составляющая компаний общепита  испытывает большее, чем когда-либо, давление, требующее улучшения своих бизнес-процессов. Клиента  нужны бесперебойные логистические потоки без сбоев и проблем.

В современных реалиях Индустрия 4.0 существенно влияет на экономику каждой страны, т.к. осуществляет радикальные трансформации не только в логистике, но и целом в самом обществе и экономике мира. Индустрия 4.0 представляет собой осуществление автоматизации и цифровизации с применением новых инновационных технологий. Четвертная промышленная революция основана на соединении Интернета вещей с современными устройствами, которые общаются друг с другом через киберфизические системы и независимы от человека. Фактическое внедрение и последующее использование Индустрии 4.0 и ее технологий на в бизнесе относится и  к логистике, и ко всей цепочке поставок. Индустрия 4.0 приносит трансформационные изменения, обуславливающие и существенные  проблемы, и возможности, влияющие на многие аспекты логистики.

Исследования  в области цифровой трансформации с помощью   Логистики 4.0 в настоящее время имеют ограниченное присутствие в научной сфере. Частичные исследования, проведенные в ряде стран мира,  подтвердили важность цифровых технологий в логистической стратегии для обеспечения непрерывности и эффективного управления логистическими процессами и деятельностью с элементами искусственного интеллекта. Именно данный пробел в исследованиях создает предпосылки для будущих детальных  логистических анализов.

В настоящее время мир развивается в условиях Индустрии 4.0,  характеризуемой внедрением интеллектуальных технологий, которые связывают физический и биологический миры с цифровым миром. Четвертая промышленная революция – это интеграция производства с интеллектуальными информационными и коммуникационными технологиями, позволяющими производить продукцию в соответствии с индивидуальными требованиями клиентов. Индустрия 4.0 отличается от трех предыдущих промышленных революций повышением роли технологий. Отличительным фактором выступает  технологическая политики по созданию инновационной экосистемы. Суть Индустрии 4.0 базируется на бурном развитии цифровых технологий, включающих в себя Интернет вещей и киберфизические системы, искусственный интеллект, робототехнику и др. Четвертая промышленная революция приводит к большей гибкости производственных процессов и предоставляет инструменты, позволяющие более эффективно удовлетворять индивидуальные потребности клиентов. Индустрия 4.0 достигла уже значимых успехов, т.к. охватывает робототехнику и искусственный интеллект, в результате чего машины выполняют тяжелую работу, а автоматизированные роботы выполняют постоянно повторяющиеся операции [5]. В процессе развития Четвертой промышленной революции происходит цифровая революция, принципиально меняющая способы работы людей и использования передовых технологий.  Индустрия 4.0 обеспечивает более высокий уровень эффективности производства благодаря новым, прорывным, интеллектуальным технологиям. Эти технологии также направлены на влияние на социальную и экологическую устойчивость предприятий.

К основным столпам Индустрии 4.0 относятся: промышленный Интернет вещей, киберфизические системы, вертикальная и горизонтальная интеграция программного обеспечения, дополненная реальность, методы прогнозирования, автономные роботы, аддитивные технологии, массовая индивидуализация, инновационные методы сбора и обработки больших данных и многие другие методы анализа данных в реальном времени, использующие потенциал облачных вычислений.  По мнению многих экспертов, именно указанные выше столпы существенно влияют на деятельность в сфере общепита.

Для обеспечения гибкости реагирования  на динамические изменения в глобализированной внешней среде, важно, чтобы логистические стратегии становились наиболее эффективными, гибкими и безопасными. Предприятия могут добивать таких целей путем внедрения технологии Индустрии 4.0 в логистику. Задачей современной логистики является также управление цепями поставок – автоматизация процессов цепочки поставок. Автоматизация логистических бизнес-процессов остается одной из наиболее насущных потребностей, а управление текущим кризисом также затрагивает логистику [6]. Тенденция к цифровизации сделала Индустрию 4.0 неизбежной и играющей ведущую роль в разработке новых логистических концепций. Продолжающаяся цифровая трансформация логистики, включая всю цепочку поставок, является источником конкурентного преимущества. С помощью автономных и цифровых технологий Индустрии 4.0 логистическая стратегия позволит достигать более быстрых доставок и минимизации логистических затрат.

В рамках концепции Индустрии 4.0 активно развивается и Логистика 4.0. Основная цель Логистики 4.0 состоит в ускорении логистических процессов за счет обмена информацией в онлайн-режиме и минимизации ошибок. Преимущества Логистики 4.0 на предприятиях общепита включают: упрощенный мониторинг логистических систем, повышение информированности о логистике, минимизацию потерь затрат, времени и энергии, создание новых бизнес-моделей, создание гибких логистических бизнес-процессов, гибко реагирующих на изменения потребностей клиентов. Преимущества Логистики 4.0 особенно заметны в планировании ресурсов, системах управления транспортировкой, системах управления складами и надстройке интеллектуальных транспортных систем.

Логистика 4.0 в основном использует следующие технологии Индустрии 4.0: виртуальная и дополненная реальность, большие данные, Интернет вещей, современное моделирование, искусственный интеллект, интеллектуальные датчики и автономные роботы.

Таким образом, Логистика 4.0 — это компонент Индустрии 4.0,  обеспечивающий плавную интеграцию цепочек поставок: от закупок и складирования до транспортировки и доставки с применением передовых цифровых технологий и анализа данных для создания интеллектуальной, гибкой и эффективной сети [7]. Такая трансформация способствует созданию взаимосвязанной логистической экосистемы. Организации могут анализировать и использовать данные для улучшения каждой части логистических операций: от эффективности и скорости до устойчивости и обслуживания клиентов.

Первоначальные инвестиции, необходимые для цифровых  технологий, могут быть существенными для бизнеса, становясь  барьером для компаний с ограниченным капиталом. Лидерам может быть сложно оправдать расходы на передовые устройства Интернета вещей, системы искусственного интеллекта или технологии блокчейна, даже если окупаемость инвестиций не будет быстрой.

Кибербезопасность является еще одной ключевой проблемой. С ростом цифровизации и обмена данными возрастает риск кибератак. Защита конфиденциальных данных бизнеса и клиентов имеет решающее значение, однако многим компаниям сферы общепита не хватает ресурсов для инвестирования в сложные меры кибербезопасности.

Успех внедрения Логистики 4.0 во многом зависит от цифровой грамотности сотрудников. Все сотрудники должны быть заинтересованы и готовы научиться использовать любую новую технологию. Денежные и временные затраты на обучение персонала — еще одна значимая статья расходов для  предприятий, работающих с ограниченной прибылью.

Несмотря на эти проблемы, потенциальные преимущества Логистики 4.0 для компаний сферы общепита значительные. Мощные технологии могут повысить операционную эффективность, сократить отходы и улучшить обслуживание клиентов. Отслеживание в режиме реального времени, прогнозная аналитика и автоматизированные процессы могут помочь компаниям оптимизировать свою деятельность и предоставлять услуги, которые отличают их от конкурентов. Прорывные технологии означают, что небольшие компании могут уравнять правила игры с более крупным бизнесом.

Благодаря тщательному планированию, стратегическим инвестициям и сосредоточению внимания на повышении квалификации предприятия могут использовать Логистику 4.0 для стимулирования роста, повышения удовлетворенности клиентов и получения конкурентного преимущества в сегодняшней быстро развивающейся логистической среде.

Компании сферы общепита, которые адаптируются, внедряют инновации и используют возможности Логистики 4.0, не только выживут, но и будут процветать в новых условиях цифровых цепочек поставок. В мире логистики те, кто может доставить нужные товары в нужное место, в нужное время наиболее эффективным и устойчивым образом, всегда будут лидерами.

Основными компонентами Логистики 4.0 являются:

  1. Интернет вещей — это физические устройства, например, датчики, транспортные средства и бытовые приборы, подключенные к Интернету, обеспечивающие обмен и анализ данных. Интернет вещей расширяет возможности отслеживания в онлайн-режиме, мониторинга температуры и технического обслуживания по состоянию. Например, отслеживание транспортных средств значительно повышает видимость товаров. Операторы могут просматривать транспортные средства в своем парке, что снижает риск потерь и помогает операторам перенаправлять поставки в случае аварии или дорожного движения.
  2. Робототехника и автоматизация становятся все более важными в современных логистических операциях — технологии повышения производительности на складах с круглосуточной работой. Такие агрегаты выполняют повторяющиеся и трудоемкие задачи, освобождая персонал для решение более важных и стратегических задач. Такие технологии производят революцию в отрасли: от автоматизированных систем хранения и поиска на складах до автономных транспортных средств и дронов для доставки.
  3. Искусственный интеллект и машинное обучение обеспечивают возможности анализа данных, которые способствуют повышению производительности и эффективности в логистике. Такие технологии позволяют более разумно управлять запасами, прогнозировать спрос и оптимизировать маршруты за счет изучения закономерностей, включения исторических данных и составления прогнозов на основе данных.
  4. Технология блокчейна меняет управление цепочками поставок в рамках Логистики 4.0. Будучи децентрализованным и неизменяемым реестром, блокчейн обеспечивает прозрачный и безопасный метод записи транзакций, повышая отслеживаемость и качество проверки товаров на каждом этапе цепочки поставок. В отрасли, где доверие и подотчетность имеют первостепенное значение, блокчейн может снизить уровень мошенничества и упростить создание и исполнение контрактов.

Влияние Логистики 4.0 на сферу общепита выражается через:

  1. Повышение прозрачности и отслеживаемости. Например, Интернет вещей и блокчейн, позволяют отслеживать товары на каждом этапе цепочки поставок, от поиска до окончательной доставки, повышая операционную эффективность и укрепляя доверие со стороны клиентов. Автоматизация этих процессов с помощью технологий повышает эффективность и снижает риск ошибок.
  2. Повышение эффективности бизнеса. Логистика 4.0 позволяет более точно прогнозировать спрос, оптимизировать маршруты и управлять запасами за счет использования таких технологий, как искусственный интеллект, машинное обучение и расширенная аналитика.

Автоматизированные процессы уменьшают количество человеческих ошибок и повышают производительность, а данные в реальном времени помогают быстро выявлять и устранять недостатки. Результатом является более упорядоченная и эффективная логистическая операция, которая может быстро адаптироваться к меняющейся динамике рынка.

  1. Повышение устойчивости бизнеса. На долю логистики приходится чуть более трети мировых выбросов CO2. Таким образом, экологическая устойчивость стала ключевой проблемой в отрасли. Искусственный интеллект и машинное обучение могут определять оптимальные маршруты транспортировки и доставки, используя данные из таких источников, как транспортные средства, информацию о дорожном движении и исторические данные о маршрутах. Оптимизированные маршруты и грузоподъемность сокращают расход топлива и выбросы, а интеллектуальное складирование сводит к минимуму потребление энергии.
  2. Точная доставка. Благодаря отслеживанию в реальном времени и прогнозной аналитике компании могут обеспечить своевременные и точные поставки даже в самых сложных цепочках поставок. Такая точность учитывается по всей цепочке логистических операций от управления запасами до складских операций, гарантируя, что продукты будут в нужном месте в нужное время.
  3. Сокращение отходов. Разумное использование данных помогает минимизировать потери в логистике. Прогнозная аналитика снижает затоваривание и недостачу запасов, а отслеживание в онлайн-режиме предотвращает потерю поставок.

Технологии также позволяют предприятиям оптимизировать использование ресурсов, способствуя устойчивости отрасли.

Цифровая трансформация в сторону Индустрии 4.0 стала необходимостью для предприятий, поскольку делает их более гибкими, маневренными и отзывчивыми в нынешней бескомпромиссной конкурентной среде. Логистика не является исключением, поскольку она постоянно претерпевает кардинальные преобразования при поддержке революционных технологий Индустрии 4.0, которые фундаментально меняют логистические процессы и деятельность.

 

Заключение

Исследования в области цифровизации логистической трансформации, цифровым технологиям, Индустрии 4.0 в логистике и Логистике 4.0 постоянно развиваются и актуальны в свете продолжающейся промышленной революции. Кроме того, исследования и разработки в данной области создают новые возможности и конкурентные преимущества  для бизнеса в сфере общепита, т.к. на уровне предприятий все еще существует множество пробелов, которые еще не были устранены в процессе развития Индустрии 4.0  Проведенное автором в представленной статье исследование цифровой трансформации логистики в условиях российских предприятий является одним из них.

Библиографический список:

  1. Азарова, С. П. Тенденции развития информационных технологий в сфере услуг общественного питания // Актуальные вопросы экономических наук. №17-2. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tendentsii-razvitiya-informatsionnyh-tehnologiy-v-sfere-uslug-obschestvennogo-pitaniya.
  2. Бочаров, В. Ю. Занятость молодежи нового рабочего класса организаций общественного питания в период пандемии // Вестник Санкт-Петербургского университета. Социология. 2022. Т. 15. Вып. 1. URL: https://doi.org/10.21638/spbu12.2022.102
  3. Крылова, Р. В. Современные форматы предприятий индустрии питания // АНИ: экономика и управление. 2017. №4 (21). URL:https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-formaty-predpriyatiy-industrii-pitaniya
  4. Попов, Д.А., Парыгина, Г.С. Общественное питание современной России: утраты и приобретения // Вестник Хабаровского государственного университета экономики и права. 2019. №1 (99). URL:https://cyberleninka.ru/article/n/obschestvennoe-pitanie-sovremennoy-rossii-utraty-i-priobreteniya
  5. Сальникова, К. В. Способ определения оптимального места размещения объектов общественного питания / К. В. Сальникова // Вестник евразийской науки.– 2023. – Т. 15, № 3. – EDN GNFTEA
  6. Теплая, Н.А., Абдулрагимов, И.А., Шигапов, И.И., Михалев, А.П., Горбатко, Е.С. Статистический анализ основных показателей деятельности системы общественного питания в федеральных округах Российской Федерации //Инновации и инвестиции. № 6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/statisticheskiy-analiz-osnovnyh-pokazateley-deyatelnosti-sistemy-obschestvennogo-pitaniya-v-federalnyh-okrugah-rossiyskoy
  7. Бизнес-секреты. 31.05.2023 г. URL: https://secrets.tinkoff.ru/lichnyj-opyt/teremok/

Влияние Логистики 4.0 на формирование логистической стратегии компаний сферы общественного питания Читать дальше »

Современные информационно-аналитические системы принятия управленческих решений нефтегазодобывающими предприятиями

Введение

Современное развитие нефтегазодобывающей промышленности сопровождается ростом разнообразной по видам и форме информации (геолого-геофизической, промысловой, технологической, экономической и др.). И, в первую очередь, это относится к геологоразведочному процессу (ГРР), главная задача которого поддерживать баланс запасов углеводородного сырья (УВ) в компании. Генерация информации в геологоразведке  происходит,  начиная от проведения региональных геологических исследований до результатов интерпретации материалов ГИС в скважине, открывшей залежь (месторождение) УВ. В связи с этим, цифровизация процесса ГРР обусловила, в свою очередь, широкое внедрение в процесс принятия управленческих решений специализированных информационно-аналитических систем (ИАС). Данные системы позволяют решать задачи в области:

  • регионально-зонального прогноза перспектив территорий на поиски месторождений углеводородного сырья;
  • качественной и количественной оценки ресурсной базы активов ГРР;
  • структурированного хранения информации в цифровом виде;
  • принятия управленческих решений в геологоразведочном процессе.

Генерируемые подобными системами результаты позволяют компаниям, также, и разрабатывать стратегические программы геологоразведочных работ. Далее, на примере нескольких крупнейших российский компаний будет проведено рассмотрение возможностей ИАС.

 

Результаты исследования

В ПАО «Газпром» в течение нескольких последних лет для обеспечения процесса формирования программ геологоразведочных работ проводятся мероприятия, направленные на формирование единой Системы управления проектами и портфелями проектов ГРР [1]. Система содержит различные функциональные подсистемы, схематично представленные на рисунке 1. Работая совместно подсистемы позволяют проводить всесторонний анализ лицензионных участков компании (активов ГРР) и формировать выводы о целесообразности и объемах их дальнейшего освоения. Фрагменты модулей подсистем приведены на рисунках 2.

Разрабатываемую систему  в компании используют для формирования портфелей геологоразведочных работ и последующей статической и динамической их оптимизации.

 

Структура системы управления проектами и портфелем проектов  ПАО «Газпром»

Рис. 1. Структура системы управления проектами и портфелем проектов  ПАО «Газпром», по материалам [1]

 

Модули программно-аналитического комплекса оценки портфелей ГРР ПАО «Газпром»)

Рис. 2. Модули программно-аналитического комплекса оценки портфелей ГРР ПАО «Газпром»), по материалам [1]

 

Компания ПАО «Роснефть» разработала информационную систему «Оценка участков недр», которая оперативно анализирует как отдельные, так и объединенные в портфели активы [2]. Система аккумулирует актуальные данные о нераспределенных участках недр из открытых источников, генерирует карты геологической изученности, инфраструктуры, фонда скважин, сейcмосъёмки 2D/3D, лицензионных и аукционных участков.  Программное обеспечение основано на импортозамещающих технологиях, обладает быстрыми инструментами расчетов и гибкой архитектурой. В настоящее время информационный ресурс «Оценка участков недр» введен в промышленную эксплуатацию на предприятиях Компании.

В ПАО «ЛУКОЙЛ» в 2020 году был запущен инвестиционный проект развития информационной системы «Вероятностная оценка перспективных ресурсов углеводородов» (ИС ВОПРУ), [3]. Ранее, в 2019 году ИС ВОПРУ в результате опытной эксплуатации при выполнении геолого-экономической оценки перспективных ресурсов углеводородов, показала свою эффективность. Благодаря скорости выполнения расчетов, структурированному хранению данных и максимально исключённому «человеческому фактору» значительно повысилось качество проведения оценки проектов.

В настоящее время ИС «ВОПРУ» активно используется в дочерних обществах компании. Планируется расширение функционала системы для выполнения вероятностных оценок ресурсов категорий D0 (подготовленные) и D1 (перспективные) по российской классификации. Выполнение ВОПРУ станет ещё точнее и будет производиться как по российским, так и по международным стандартам, включающим распределённый сбор данных и управление ими, выполнение расчётов и подготовку аналитических отчётов. Также следует отметить, что система сможет функционировать на английском языке, что упростит совместную работу с международными аудиторскими компаниями. ​

Аналогичные системы разрабатываются и другими нефтегазодобывающими предприятиями. Однако, несмотря на наличие объективных преимуществ, описанные выше системы обладают и недостатками. Среди последних можно выделить следующие:

  • «механистичность» анализа, отсутствие возможности учитывать результаты концептуального геологического моделирования в полной мере;
  • отсутствие «геологических» инструментов формирования портфелей ГРР потенциально схожих геологических объектов  (по особенностям геологического строения и истории развития, типу коллекторов и ловушек, расположения относительно очагов генерации УВ и путей их миграции и др.). Формирование портфелей происходит на основе математического аппарата (например — целочисленной «бинарной» оптимизации), учитывающего схожесть величин технико-экономических показателей;
  • отсутствие возможности учесть эффект синергии от формирования различных портфелей ГРР.

Можно привести еще примеры недостатков данных систем, исходя из сегодняшнего их уровня автоматизации. Однако, общим для них всех будет, то, что их следует рассматривать как эффективный инструмент начального этапа формирования стратегических программ геологоразведочных работ нефтегазодобывающими компаниями, обеспечивающего специалистов, принимающих управленческие решения, геолого-экономическими показателями эффективности освоения активов.

 

Выводы

Таким образом, дальнейшее развитие и внедрение в корпоративные  информационно-аналитические системы алгоритмов геолого-экономических оценок портфелей (объектов) ГРР, учитывающих особенности процессов генерации углеводородов, формирования их скоплений и другие геологические процессы, в пределах региона проведения работ, позволят  нефтегазодобывающим компаниям свести к минимуму риски получения отрицательных результатов поисково-разведочных работ и максимизировать экономический эффект от проводимых геологоразведочных работ.

Библиографический список:

  1. Кисленко, Н.А., Литвин, Ю.В., Кулик, В.С., Фисенко, Д.Г. О разработке программно-аналитического комплекса оценки, формирования и эффективного управления проектами и портфелями проектов геологоразведочных работ на лицензионных участках Группы Газпром. Презентация. [Электронный ресурс]. – URL: Ссылка: https://nedra.gazprom.ru/d/textpage/d0/208/v.s.-kulik-niigazehkonomika.pdf (дата обращения: 04.05.2022).
  2. Роснефть развивает технологии оценки недр. Информационное сообщение. Дата публикации 29 апреля 2022. [Электронный ресурс]. – URL: https://neftegaz.ru/news/Geological-exploration/735798-rosneft-razvivaet-tekhnologii-otsenki-nedr/ (дата обращения: 02.05.2022).
  3. ЛУКОЙЛ-технологии начали инвестпроект по развитию вероятностной оценки перспективных ресурсов углеводородов. Информационное сообщение. Дата публикации 20 февраля 2020г. [Электронный ресурс]. – URL:   https://technologies.lukoil.ru/ru/news/news?rid=453224    (дата обращения: 02.05.2022).

Современные информационно-аналитические системы принятия управленческих решений нефтегазодобывающими предприятиями Читать дальше »

Налоговое администрирование: теоретические подходы к определению понятия

Введение

В настоящее время нет законодательного определения понятия «налоговое администрирование». Более того, термин «налоговое администрирование» не применяется ни в Налоговом кодексе, ни в иных нормативных правовых актах. Этот термин стал применяться относительно недавно в научных и публицистических материалах.

Налоговое администрирование, как особый научно-практический процесс, по своему содержанию и организации является довольно объёмным. Оно включает в себя принципы налогообложения, которые сформировались в течении истории и модернизировались совместно с наукой. Налоговое администрирование занимает ведущую позицию в системе управления экономикой.

Развитие цифровых технологий и научно-технического прогресса привели к тому, что в течение последнего десятилетия основным направлением деятельности Федеральной Налоговой Службы Российской Федерации является совершенствование налогового администрирования.

 

Результаты исследований

На сегодняшний момент не существует единой трактовки понятия налоговое администрирование, но в данной работе мы попытались дать наиболее четкое определение налогового администрирования, сравнив подходы различных учёных по данному вопросу.

Как отмечается в научной литературе, проблема отсутствия единого и однозначного понимания категории налогового администрирования в теории поднимается практически каждый раз, когда исследователи пытаются высказать своё авторское видение сущности данного термина.

В последние годы понятийный аппарат налогового администрирования активно исследуется российскими и зарубежными авторами, которые рассматривают налоговое администрирование в узком и широком смысле.

В данной статье исследованы научные работы по налоговому администрированию российских учёных, таких как: Лев М.Ю.; Молчанов Е.Г.; Лобачев А.А.; Кузнецов Л.Д.; Ляпина Т.М. и др.

Изучение учебной и научной литературы приводит к выводу о существовании двух подходов к трактовке дефиниции «налоговое администрирование».

Например, Лев М.Ю., Болонин А.И., Лещенко Ю.Г. используют широкую трактовку понятия и сходятся во мнении, что налоговое администрирование является способом государственного управления в сфере налогообложения и непосредственно способствует укреплению экономической безопасности налоговой системы государства. Налоговое администрирование — один из ключевых элементов механизма управления государственными услугами.

Также широкую трактовку понятия использует Лобачев А.А. По его мнению: «Налоговое администрирование — это особый научно-практический процесс, который достаточно емок по содержанию, организации и условиям целевых установок. Сюда входит разработка правовой базы налогообложения на основе исторического опыта, инновационных технологий и передовой практики, создание условий для функционирования элементов налогового механизма (планирование, контроль, мониторинг)».

Узкой трактовки понятия придерживается Молчанов Е.Г. В его понимании: «Налоговое администрирование — это часть управления налоговой системой, обеспечивающая полноту и своевременность поступления налогов и сборов в бюджет государства.

По мнению Ляпиной Т.М., которая рассматривает понятие в узком смысле, налоговое администрирование — это процесс управления налоговым производством, реализуемый налоговыми органами и налоговыми администрациями, обладающими определёнными властными полномочиями в отношении налогоплательщиков и плательщиков сборов.

Одно из наиболее полных определений налогового администрирования в узком смысле было предложено профессором Кузнецовым Л.Д. Он считает, что «налоговое администрирование — это совокупность норм (правил), методов, приёмов и средств, при помощи которых специально уполномоченные органы государства осуществляют деятельность в налоговой сфере, направленную на контроль за соблюдением законодательства о налогах и сборах, за правильностью исчисления, полнотой и своевременностью внесения в соответствующий бюджет налогов и сборов, а в случаях, предусмотренных законодательством РФ, за правильностью исчисления, полнотой и своевременностью внесения в соответствующий бюджет иных обязательных платежей».

Таким образом можно сказать о том, что налоговое администрирование является средством реализации налоговой политики и важной частью налогового процесса и представляет собой совокупность процессуальных действий, направленных на своевременное исполнение налоговой обязанности, создание комфортных условий для уплаты налогоплательщиками налогов и сборов, а также обеспечение законных прав и интересов участников налоговых правоотношений.

По нашему мнению, не следует отождествлять налоговое администрирование с управлением налоговой системой в целом, но и не следует «сужать» до налогового контроля.

Управление налоговой системой наряду с налоговым администрированием включает прежде всего деятельность законодательных органов по разработке основных принципов, форм и методов организации налоговых отношений, что составляет содержание законодательства о налогах. Налоговое администрирование, являясь важнейшей компонентой общего процесса управления налоговой системой государства, представляет собой управленческую деятельность государственных органов, направленную на реализацию законодательных норм.

Целью налогового администрирования следует считать обеспечение стабильного уровня налоговых поступлений в бюджетную систему в условиях оптимального сочетания методов налогового регулирования и налогового контроля на базе основных принципов налогообложения, а именно:

  • принцип бюджетного федерализма (установлены чёткие налоговые полномочия между различными уровнями государственной власти);
  • принцип единства (налогообложение едино на всей территории страны и для всех физических и юридических лиц одной категории);
  • принцип нейтральности (налогообложение нейтрально в отношении форм и методов законной экономической деятельности);
  • принцип однократности обложения (один и тот же объект облагается одним видом налога и только один раз за период);
  • принцип определённости (налогоплательщик осведомлён о размере налога, способе и времени платежа заранее);
  • принцип удобства (налогообложение удобно при взимании налогоплательщику и устраивает его по времени);
  • принцип умеренности (налогообложение соразмерно доходам налогоплательщика и не приводит к самоликвидации как хозяйствующего субъекта);
  • принцип справедливости (всеобщность обложения и равномерность распределения налогового бремени между налогоплательщиками соразмерно доходам);
  • принцип экономичности (издержки при взимании должны быть минимальны);

Налоговое администрирование должно быть направлено на соблюдение баланса интересов государства и налогоплательщиков.

Налоговое законодательство должны исполнять и сами налоговые органы, в том числе при проведении контрольных мероприятий в части реализации процедурных и процессуальных норм налогового законодательства.

Выполнение контрольных действий налоговыми органами невозможно без организационного, методологического и методического обеспечения их деятельности.

Формами организационного и методического обеспечения деятельности выступают: определение структуры и функциональных обязанностей (иерархия) различных уровней налоговых органов; разработка форм и содержания отчетности налогоплательщиков по налоговым платежам; процедуры представления, обработки и проверки налоговой отчетности налогоплательщиков; порядок регулирования налоговых платежей (предоставление налогового кредита) и применения налоговых санкций; планирование и прогнозирование налоговых платежей.

 

Выводы

Таким образом, налоговое администрирование представляется более узким понятием, в сравнении с общим понятием «управление налоговой системой», но более широким, чем налоговый контроль.

Управление налоговой системой представляет собой комплекс мероприятий на уровне законодательной и исполнительной власти, представленных методами и приемами, которые планомерно влияют на налогообложение в целях обеспечения финансирования нужд государства и общества.

Налоговое администрирование включает в себя контроль за исчислением и уплатой налогов и сборов налогоплательщиками, а также организационное и методическое обеспечение контрольной деятельности.

Таким образом, помимо собственно контрольных действий в сфере налогообложения, налоговое администрирование предполагает и их организационно-методическое обеспечение, которое включает в себя:

  • определение структуры и функциональных обязанностей различных уровней налоговых органов;
  • разработка форм и содержания отчетности налогоплательщиков по налоговым платежам;
  • процедуры представления, обработки и проверки налоговой отчетности налогоплательщиков;
  • порядок регулирования налоговых платежей (предоставление налогового кредита) и применения налоговых санкций;
  • планирование и прогнозирование налоговых платежей и т.д.

Развитие национальной экономики требует применения инновационных методов налогового администрирования, которые позволят стабилизировать и увеличить налоговые поступления в федеральный и региональные бюджеты. Важную роль в модернизации налогового администрирования играет цифровая трансформация. Она позволяет использовать инновационные цифровые технологии для минимизации налоговых разрывов, увеличения поступления налогов, а также для сокращения доли теневой экономики.

Следовательно, в условиях цифровой трансформации экономики налоговое администрирование можно определить как совокупность контрольных действий со стороны государственных органов за исчислением и уплатой налогов и сборов налогоплательщиками на основе внедрения цифровых технологий, а также организационное и методическое обеспечение контрольной деятельности с целью минимизации административных затрат.

В условиях цифровой экономики появляется возможность внедрения в процесс налогового администрирования новых информационных технологий, что повышает его качество и эффективность. Имплементация налоговыми органами современных IT-инструментов в условиях сформированной цифровой среды способна привести к минимизации рисков несоблюдения налогоплательщиками налогового законодательства, максимизировать эффективность налогового администрирования.

Цифровая трансформация налогового администрирования — это долгий путь, который займет много лет и потребует согласования многих элементов для реализации всех преимуществ. Потребуется разработка многих структурных элементов будущего налогового администрирования совместно с другими правительственными органами, представителями частного сектора и на международном уровне. Это позволит принимать более взвешенные и эффективные управленческие решения в сфере управления налогообложением.

Библиографический список:

  1. Конституция Российской   Федерации   (принята   всенародным голосованием  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) [Электронный ресурс]//Правовой сайт «Консультант Плюс» — 2023 — Режим доступа: [http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28399/];
  2. Налоговый кодекс Российской Федерации от 05.08.2000 No 117-ФЗ (принят ГД ФС РФ 19.07.2000), (ред. от 13.04.2016) [Электронный ресурс]//Правовой сайт «Консультант Плюс» — 2023 — Режим доступа: [http://www.consultant.ru/document/Cons_doc_LAW/];
  3. Налоговый кодекс Российской Федерации (часть вторая) от 05.08.2000 N 117-ФЗ (ред. от 28.05.2022)[Электронный ресурс]//Правовой сайт «Консультант Плюс» — 2023 — Режим доступа: [http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_28165/6e508f67e051bccbe249e6f0aebb2fa31f61a111//];
  4. Кузнецов, Л.Д. Налоговое администрирование как элемент налоговой системы России – 2020. – № 12. – Вестник Московского университета МВД России № 1 – 2020

[https://cyberleninka.ru/article/n/nalogovoe-administrirovanie-kak-element-nalogovoy-sistemy-rossii/viewer];

  1. Лев, М.Ю., Болонин, А.И., Лещенко, Ю.Г. Налоговое администрирование как механизм укрепления экономической безопасности налоговой системы государства // Экономическая безопасность. – 2022. – Том 5. – № 2. – С. 525-546. [https://1economic.ru/lib/114626];
  2. Лобачев, А.А. Некоторые вопросы осуществления налоговыми органами административного контроля в России – 2023. – № 12. Образование и право № 1 – 2023 [https://cyberleninka.ru/article/n/nekotorye-voprosy-osuschestvleniya-nalogovymi-organami-administrativnogo-kontrolya-v-rossii];
  3. Ляпина ,Т.М. Налоговое администрирование: учебное пособие для вузов / Т. М. Ляпина. — 2-е изд., перераб. и доп. — Москва: Издательство Юрайт, 2023. — 235 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-11285-6. — Текст: электронный // Образовательная платформа Юрайт [https://urait.ru/bcode/534593] (дата обращения: 24.12.2023).
  4. Молчанов, Е.Г. Инновационные инструменты налогового администрирования в условиях действия программы «Цифровая экономика в Российской Федерации» // Учет и статистика. 2023. N [https://cyberleninka.ru/article/n/innovatsionnye].

Налоговое администрирование: теоретические подходы к определению понятия Читать дальше »

Актуальные аспекты государственного регулирования технологического развития АПК России

Введение

Актуальность технологического суверенитета агропромышленного комплекса (далее – АПК) является приоритетной задачей взаимодействия власти, общества и бизнеса. В условиях внешнеэкономических санкций достижение технологически самостоятельного производственного цикла в АПК приобретает особое значение для обеспечения продовольственной безопасности. В связи с этим изучение основных проблем и перспектив развития технологий в сфере АПК является актуальной для научного исследования.

 

Методы и материалы исследования

Основными источниками исследования выступили аналитическая и статистическая информация, опубликованная в статистических и аналитических отчетах; материалы государственных программ, докладов, дорожных карт в сфере технологического развития АПК; данные информационных сайтов Фонда развития промышленности, информационных порталов и платформ. Основными методами исследования являются анализ информации, сравнение данных, классификация, обобщение и синтез.

 

Результаты и обсуждение

АПК является одной из первых отраслей, в коих внедряется отраслевая система технологического прогнозирования, выступающая катализатором модернизации хозяйствующих субъектов и, соответственно, призванная обеспечить их планомерное развитие, снизить или предотвратить возможные риски, увеличить жизнеспособность и устойчивость агропромышленного комплекса к внешним и внутренним угрозам. Прогнозирование, помимо всего прочего, крайне важно с точки зрения определения наиболее перспективных векторов и тенденций модернизации при переходе на новый технологический базис. Преимущества и задачи его применения отражены на рис. 1[3].

 

Цель и направления прогноза научно-технического развития АПК

Рисунок 1. Цель и направления прогноза научно-технического развития АПК

 

Данные направления реализуются в условиях внешнеэкономического давления. В отношении АПК санкции проявляются прежде всего в нарушении международного экономического взаимодействия, прекращении участия иностранного капитала в российских инвестиционных проектах в сфере сельского хозяйства и переработки сельхозпродукции, нарушениях в поставках запчастей и комплектующих, поставках семян. При этом отключение от международных платежных систем приводит к тому, что финансовые обязательства по ряду договоров не могут быть обеспечены. Преодоление данных вызовов организовано на уровне системной государственной поддержки (рис.2):

В 2023 году государство оказало финансовую поддержку АПК в сумме 445,8 млрд рублей [4,5]. Трендами финансирования выступили направления, представленные на рис. 2 [4,5].

 

Тренды государственного финансирования технологического развития АПК в 2023 году

Рисунок 2. Тренды государственного финансирования технологического развития АПК в 2023 году

 

Поддержка инвестиционных проектов является особенно актуальной в связи с уходом иностранного капитала и повышения закупочных цен на ряд позиций. Как следует из аналитических данных, иностранный капитал активно участвует в реализации инвестиционных проектов в различных отраслях промышленности, в т.ч. в сфере АПК (рис. 3).

 

Участие иностранного капитала в российских инвестиционных проектах в 2015-2022 гг., млн. долл

Рисунок 3. Участие иностранного капитала в российских инвестиционных проектах в 2015-2022 гг., млн. долл. Источник:[1]

 

Однако уход части иностранного капитала из ряда проектов АПК вынужденно трансформировал или отложил их реализацию, например запуск фабрики кондитерских изделий в Калининграде, проект по увеличению мощности производства кормов в Ростовской области [7].

В связи с этим финансирование инвестиционных проектов в сфере АПК со стороны государства в сумме 173,4 млрд руб. обеспечивает стабильное технологическое развитие АПК в условиях ухода или приостановки участия иностранного капитала из ряда инвестиционных проектов [6].

Резкий рост иностранных вложений с 2021 года свидетельствует о повышении инвестиционной привлекательности со стороны дружественных России стран.

Поддержка ресурсного потенциала АПК (природных, материальных, инфраструктурных ресурсов), позволяющих достичь максимальной эффективности экономической деятельности, является следующим приоритетным направлением технологического развития. Как известно, земля — основной вид ресурсов, обеспечивающих потенциал хозяйственной системы, и она нуждается в постоянной поддержке, требует особого внимания со стороны сельхозпредприятий. В этих целях реализуется программа мелиорации сельхоз земель в части лесонасаждений, сохранения земельных угодий, защиты от эрозии, ветров, антропогенных факторов. Государство осуществляет субсидирование гидромелиоративных, фитомелиоративных и агролесомелиоративных мероприятий. Уровень финансирования в 2022-2025 гг. представлен на рис. 4.

 

Государственное финансирование программ по мелиорации земель сельхозпредприятий в 2022-2025 гг.

Рисунок 4. Государственное финансирование программ по мелиорации земель сельхозпредприятий в 2022-2025 гг. Источник:[2]

 

Реализация данных мероприятий позволяет восстановить сельскохозяйственные земли и повысить уровень урожайности. Однако одной мелиорации мало для улучшения состояния сельского хозяйства. Важным компонентом является и техника.

Как показывают данные Росспецмаша доля российского машиностроения сельскохозяйственной техники и оборудования растет и увеличилась за год на 10%, что было обусловлено снижением западных поставок из-за санкционного давления и расширением собственных производств, несмотря на приостановленное снабжение комплектующими, впрочем, эта проблема была частична решена их заменой китайскими запчастями [8].

 

Доля отечественной сельхозтехники на российском рынке в 2021 и 2022 годах, %

Рисунок 5. Доля отечественной сельхозтехники на российском рынке в 2021 и 2022 годах, % Источник:[8]

 

Однако рост в производстве машин наблюдается не по всей номенклатуре, в частности был снижен выпуск комбайнов, сеялок и пресс-подборщиков стали, опять же это искусственно созданные затруднения, которые вскоре будут решены с помощью дружественных стран и поддержки отечественной промышленности.

Еще одной актуальной в настоящий момент проблемой является создание собственного семенного фонда. Семеноводческая база в некоторых отраслях АПК на сегодняшний день состоит преимущественно из импортных семян. (рис. 6) [5].

 

Доля импортных семян в растениеводстве на 2022 год, % 

Рисунок 6. Доля импортных семян в растениеводстве на 2022 год, % Источник:[5]

 

Преодоление этой проблемы определено нормативными документами, согласно которым количество импортных семян должно составлять не более одной четверти. С 2023 года увеличена сумма на компенсацию расходов сельхозпредприятий по модернизации селекционно-семеноводческих комплексов, а также профинансировано выделение грантов на данные разработки. Важным подспорьем является и то, что ставка НДС не применяется для семян отечественной селекции.

 

Выводы

На основании проведенного анализа можно сделать следующие выводы: перед отечественным АПК стоит множество требующих решения проблем, к коим относятся усиление внешнеэкономического давления, высокий уровень импортной семенной базы, недостаток мелиорации сельскохозяйственных земель и необходимость их полноценного восстановления. Для борьбы с ними претворяются меры государственной поддержки, которые могут быть эффективными при условии софинансирования со стороны бизнеса и внедрения новых наукоемких технологий. Данные действия направлены на обеспечение опережающего экономического развития, модернизацию материально-технической базы, повышение инвестиционной привлекательности, рост объемов производства и расширение выпуска экологически чистой продукции.

Опираясь на полученные в ходе исследования данные, можно заключить, что в отечественный АПК при непосредственной поддержке государства следует внедрить: автоматизацию почти всех сельскохозяйственных процессов за счёт развития программного обеспечения и облачных платформ; инновационные способы безотходной переработки сырья, позволяющие использовать его до конца и без остатка — следовательно, с максимальной эффективностью извлекать из ресурсов заключённую в них полезность; селекцию высокоурожайных сортов сельскохозяйственных культур и разведение продуктивных пород животных, обеспечивающих, помимо всего прочего, высокий рост экономических показателей и, соответственно, всего АПК; биотехнологии, одно из главных направлений НТП на сегодняшний день.

Библиографический список:

  1. Банк России // https://cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/
  2. О Государственной программе эффективного вовлечения в оборот земель сельскохозяйственного назначения и развития мелиоративного комплекса Российской Федерации». Постановление Правительства РФ от 14.05.2021 г.№731 // https://programs.gov.ru/Portal/pilot_program/53/passport
  3. Прогноз научно-технологического развития агропромышленного комплекса Российской Федерации на период до 2030 года / Минсельхоз России. — М.: НИУ ВШЭ, 2017
  4. Вектор аграрных инвестиций // https://www.agroinvestor.ru/investments/article/39368-vektor-agrarnykh-investitsiy-sredi-samykh-privlekatelnykh-napravleniy-teplichnoe-ovoshchevodstvo-mol/
  5. Минсельхоз усовершенствует меры господдержки АПК в 2023 г. // https://rg.ru/2022/12/30/gospodderzhka-apk-v-2023-godu-budet-rasshirena.html
  6. Министерство сельского хозяйства Российской Федерации // https://mcx.gov.ru/press-service/news/v-2023-na-gospodderzhku-apk-planiruetsya-napravit-bolee-475-7-mlrd-rubley/
  7. Рост инвестиций вопреки санкционному давлению // https://www.rbc.ru/economics/10/12/2022/6393002d9a794700dbfc8c07l
  8. “Росспецмаш”, в России выросла доля отечественной сельхозтехники в 2022 году // https://rosspetsmash.ru/rosspetsmash-v-smi/4975-v-rossii-vyrosla-dolya-otechestvennoj-selkhoztekhniki-v-2022-godu

Актуальные аспекты государственного регулирования технологического развития АПК России Читать дальше »

Повышение качества санаторно-курортных услуг через стандартизацию

Введение

Люди  посещают курорты, санатории, реабилитационные центры, где курсы оздоровления и реабилитации помогают им  восстановить нарушенные функции организма, эффективно  проводить профилактику нежелательных последствий для здоровья.

Объективные, внешние факторы, как пандемия, мы не учитываем, так как для отдельного  юридического  лица  не контролируемы. Для туристской отрасли всего мира пандемия оказала  негативное влияние: по сравнению со вторым кварталом 2019 года число международных туристских прибытий в 2020г. сократилось по всему миру на 95,2 процента, в России – на 99,0 процента. Размер потерь варьирует в районе 300 млрд рублей ежеквартально [16].

В 2021 году, по данным Ассоциации оздоровительного туризма, в России функционировало 1768 санаториев, а число гостиниц превышало более 21,5 тыс. Средняя продолжительность пребывания в санаториях сократилась с 16,1 суток в 2005 году до 11,5 суток в 2021 году. Рынок санаторного отдыха держится на уровне 6 млн человек  в год с незначительными вариациями.

Доля туристов, путешествующих в целях получения современного медицинского обслуживания, составляет 40% от общего мирового туристического потока. Здравоохранение  относится к сфере, где уровень добавленной стоимости относительно высок. Следовательно, увеличивая  выручку за счет привлечения отечественных и зарубежных туристов можно добиться увеличения доли сферы курортного дела в валовом внутреннем продукте региона, страны. Однако, современное участие Республики Башкортостан в экспорте санаторно-курортных услуг характеризуется крайне невысокой степенью активности, слабым использованием конкурентных преимуществ (природные ресурсы, территория, вместимость гостиниц, экономическая доступность  медицины).

Проблема развития предприятий и территорий в проекции ESG в настоящее время решается преимущественно в ключе рейтингования последних, однако оценка объекта – это следствие внедрения эффективной/неэффективной методологии его развития. Так,   существует по разным оценкам от 30 до 400 методов рейтингования, в том числе компаний. Их появление связано с активным продвижением идеи ответственного инвестирования, сформировавших спрос на ESG-данные. Ряд исследований показывает, что компании с высокими рейтингами ESG могут иметь более высокие рыночные и финансовые показатели. Несмотря на то, что данная идея оспаривается, фактически прагматичный подход к стратегии развития призывает территории и предприятия осознанно выстраивать свои отношения со всеми заинтересованными сторонами, чтобы стать более успешными.

 

Материалы и методы

Единая система показателей, позволяющих оценить качество санаторно-курортной услуги пока не сформирована. Но государство стимулирует  меры по содействию создания современной качественной услуги. Так, для санаторно-курортных учреждении России  обязательной является сертификация в соответствии с нормами международного права. С 2018 г в России действует европейская система сертификации санаториев.

Методику  оценки качества услуги  следует разрабатывать  с учетом специфики понятия «Услуга»:  «качество услуг трудно оценить численно;  услуги выражаются в виде материальных и нематериальных благ;  потребители услуг выступают  субъектами  процесса оказания услуги;  совпадение времени производства и потребления услуг;  испытание  качества услуги с последующим его усовершенствованием является трудной задачей комплексность качества услуги; качество услуги оценивается индивидуально [14, с. 89].

 

Классификация методов оценки качества услуг

Рисунок 1 Классификация методов оценки качества услуг

 

Целесообразным будет объединение  методов оценки качества услуг в три группы: характеристические методы, качественные методы, количественные методы.

Метод SERVQUAL получил наибольшую популярность у специалистов СМК. Он позволяет  «определить разницу между ожиданиями и восприятиями получаемой потребителями услуги. Анкеты содержат подробную информацию о: надежности, материалоемкости, убежденности, отзывчивости и сочувствия» [5,6,9,13].

Следующим характеристическим методом оценки качества услуг сервисных предприятий выступает метод SERVPERF (в переводе означает «оказание сервиса»), разработанный Дж. Кронином и С.Тейлором. Он в отличии от предыдущего метода не включает параметр как ожидание потребителей и определяет только воспринимаемое качество полученной услуги сервисного предприятия. При оценки используется пятибалльная шкала и взвешенный показатель ранжирования атрибутов по степени важности потребителям.

Метод диаграммного проектирования, предусматривающий  построение диаграммы в виде «Домика качества» или QFD обеспечивает качество на каждом цикле,  состоящим из четырех фаз (идентификация цели, проектирование услуги, производственный процесс, обеспечение требуемого уровня качества) на каждой из которых строится свой «Домик качества».

Метод «критического случая» выявляет  отрицательные отзывы о качестве услуг, оказываемых предприятием.

Широко внедряется  метод «Тайного покупателя», который способствует  постоянному совершенствованию качества услуги и мотивирует сотрудников   к эффективному труду [16, с. 486].

Концепция метода Е.Р. Кедотта и Н. Терджен заключаетcя в том, что все элементы обcлуживания разделены на четыре  клаccификационные группы [16, с. 487].

Mетод INDSERV, анализирует две стороны одной медали. Первая — информация по воспринимаемому качеству респондентов. Вторая- определение воспринимаемого качества потребителем как иерархического показателя.

 

Результаты исследований

ESG — это набор стандартов деятельности компании, которые социально ответственные инвесторы используют для проверки потенциальных инвестиций. Экологические критерии определяют, как компания выступает в роли хранителя природы. Социальные критерии исследуют, как она управляет отношениями с сотрудниками, поставщиками, клиентами и обществом. Корпоративное управление касается руководства компанией, оплаты труда руководителей, аудита, внутреннего контроля и прав акционеров

Эффект от реализации предприятиями ESG-принципов отражается и на территориях их размещения. Отмечается, что изменение бизнес-моделей предприятий влияет на повышение эффективности использования ресурсов и сбалансированное, устойчивое экономически обоснованное развитие территорий. Учёными проводятся различные исследования, показывающие этот эффект, формируются карты устойчивого развития, фактически отражающие реализацию компаниями принципов ESG в территориальном разрезе. Исследования также показывают, что ESG-факторы могут рассматриваться как инструмент для государственного управления. Подчеркивается, что в целом действия компаний под влиянием глобальной конкуренции в целом приводят к положительным результатам, а государство может играть важную роль в этом процессе, продвигая такие действия через национальные учреждения.

Российские ученые также исследуют связь результативности предприятия и ее ESG рейтинга. Отмечается прямая взаимосвязь между тенденцией социально-ответственного инвестирования, доходностью активов и оценкой ESG критериев российских предприятий, утверждая при этом, что наличие высоких оценок социальной-ответственности компании повышает ее значимость в глазах инвесторов, что в свою очередь приводит к росту рыночной стоимости компании. Ученые отмечают, что несмотря на дискуссионность  положительной связи результативности предприятий с ESG критериями, доказательств обратного – то есть негативной корреляции нет.

Все отмеченное в совокупности актуализирует разработку и внедрение развития территорий и предприятий в проекции ESG.

Таким образом, на основе проведенного анализа подходов к оценке качества услуг можем сделать вывод, что в настоящее время имеется широкий спектр методов, каждый из них  имеет как свои преимущества, так и недостатки. Последовательное решение задач в области менеджмента качества  выявляет наибольшую актуальность вопросов стандартизации. При  отсутствии планирования результата процесса  целью становится не результат, а   выполнение  предписаний. Для целей управления лечебным процессом этого явно недостаточно. Чтобы ориентировать деятельность на повышение результативности и эффективности процессов, необходимо   решать вопросы стандартизации (лечебной  и управленческой деятельности) с позиции процессного подхода [13].

Cтандаpт оpганизации – это внутpенний документ, содержащий  процедуры осуществления и хаpактеристики пpоцессов производства, оказания уcлуг, выполнения работ. Каждая организация независимо от оpганизационно-пpавовой фоpмы имеет пpаво разработать  свой cтандарт .Необходимо помнить  о соблюдении ряда условии, прописанных в нормативных документах, а именно, принцип непротиворечивости положениям национальных стандартов, разработка планов и программ стандартизации предприятия и другие [8].

Негативными факторами, сдерживающими  активное внедрение в бизнес-процесс  организации стандартизации являются: затратоемкость разработки стандарта (временные, ресурсные траты); не четкость  критериев и показателей оценки результатов на всех стадиях процесса обслуживания, качества медицинских услуг и т. п.; обязательность  положений стандарта для всех сотрудников, что увеличивает нагрузку на систему управления кадрами.

Примерами стандартов ISO категории А с общей структурой HLS, применимых для совершенствования системы управления санатория, являются: ISO 9001 (менеджмент качества), ISO 14001 (экологический менеджмент), ISO 45001 (менеджмент здоровья и безопасности персонала), ISO 50001 (энерго0менеджмент), ISO 22000 (менеджмент безопасности питания), ISO 27001 (менеджмент информационной безопасности), ISO 30401 (управление человеческими ресурсами, управление знаниями), ISO

55001 (управление активами), ISO 20121 (устойчивое управление событиями), ISO 46001 (эффективность использования воды), ISO 21401 (средства размещения).

Большинство санаториев находится в хорошей экологической среде, где чистый воздух и вода хорошего качества. Спрос на ESG-данные обусловливается главным образом общественным и политическим вниманием к устойчивому развитию, а это оказывает давление на компании, определяя повышение ESG- эффективности для удовлетворения соответствующих потребностей заинтересованных сторон (население, проживающее на данной территории; органы государственной власти;, акционеры и инвесторы компаний; контрагенты (поставщики и покупатели), сотрудники компаний), и обеспечения устойчивого успеха в бизнесе. Степень удовлетворенности пациента в первую очередь зависит от четкого выяснения требований и ожиданий пациента, что должно проводиться до оказания услуги. Выяснение требований и ожиданий и четкое планирование услуги предотвращает возникновение проблем излишней или неправильно оказанной услуги, т.е. несогласованности вмешательства и не достижения запланированных результатов лечения.

Стандарты являются  средством улучшения сервиса [4,7,9].

Основными направлениями дальнейшего развития санаторно-курортной службы следует считать создание целевых программ оказания санаторно-курортной помощи различным категориям граждан, включая детей, студентов, больных с профессиональными заболеваниями и лиц, работающих во вредных условиях труда[1,2,3,11,12].

Направления деятельности санаторно-курортного комплекса взаимосвязаны с государственной политикой в области здравоохранения и качества жизни населения, поэтому необходимо учитывать  ряд нормативно-правовых документов:

  1. Государственная программа «Развитие здравоохранения» Подпрограмма 5 «Развитие медицинской реабилитации и санаторно-курортного лечения, в том числе детям», целью которой является повышение доступности санаторно-курортного лечения для лиц, нуждающихся в санаторно-курортном лечении и реабилитации, детей-инвалидов.
  2. Федеральная целевая программа «Развитие внутреннего и въездного туризма в Российской Федерации (2019-2025 годы)», предусматривающая комплекс мероприятий по развитию лечебно-оздоровительного туризма, санаторно-курортного комплекса на основе целевых показателей.
  3. Стандарты по оказанию специализированной медицинской и санаторно-курортной помощи, представленные Приказами Министерства здравоохранения и социального развития РФ и других ведомств.

Стандарты организации независимо от объекта стандартизации обязаны включать определенные структурные элементы, в них должна быть соблюдена  последовательность их расположения, а также требования к их содержанию  согласно ГОСТ Р 1.5-2012 Стандартизация в Российской Федерации. Стандарты национальные. Правила построения, изложения, оформления и обозначения.

Рассмотрим анализ качества предоставляемых услуг в санаториях на примере ГАУЗ РПНС «Акбузат».

Для исследования современного состояния, перспектив развития обслуживания и анализа качества предоставляемых услуг в санатории «Акбузат» мы разработали анкету оценки удовлетворительности потребителей, включающих 10 функциональных блоков.

 

Количество прибытий в  санатории «Акбузат»

Рисунок 2.  Количество прибытий в  санатории «Акбузат»

 

Анализ результатов анкетирования показал, что 69% численность опрошенных лиц посещали санаторий в первый раз, 24% — от 2 и более раз и 7% — были в санатории «Акбузат» более 4 раз. (рис. 2). таким образом, процент удовлетворенных клиентов, желающих получить услугу повторно низкий.

Для выявления наиболее значимых проблемных зон предприятия была разработана анкета для опроса потребителей о качестве предоставления услуг. Данные занесены в таблицу 2.

 

Таблица 2. Данные опроса потребителей

Наименование вопроса Сумма баллов Процент по каждому показателю Накопленный процент
Качество и организация питания в санаторно-курортной организации 108 22% 22%
Недостаточное освещение деятельности и новостей санатория в социальных платформах 104 22% 44%
Не   качественное выполнение должностных обязанностей медицинскими сотрудниками 99 21% 65%
Условия проживания в санаторно-курортной организации (интерьер комнаты, расположение корпусов) 79 16% 81%
Досуговая программа для детей 43 9% 90%
Оперативность принятия решений по Вашим требованиям 22 5% 94%
Полнота и достаточность сопроводительной документации 12 2% 97%
Результат обращения/лечения в санатории 10 2% 99%
Оказанные услуги в медицинском учреждении 5 1% 100%
Итого 482

 

Диаграмма Парето

Рисунок 3. Диаграмма Парето

 

Как видно из диаграммы Парето, в исследуемом нами санатории «Акбузат» основная неудовлетворённость потребителей  прослеживается в трёх следующих показателях: качество и организация питания в санаторно-курортной организации, недостаточное освещение деятельности и новостей санатория в социальных платформах, некачественное выполнение должностных обязанностей медицинскими сотрудниками. Это наиболее значимые проблемы, на которые предприятию следовало обратить внимание и предпринять меры по их устранению.

 

Выводы

В санаторий «Акбузат» назрела необходимость в улучшении качества оказываемых услуг. Для решения данного вопроса нами были разработаны  проекты СТО  «Обеспечение качества  предоставляемых услуг в социальной сети  Instagram санатория» — создаст условие для реального диалога и получения  обратной связи от населения   путем создания интернет-приемных, внедрения систем  Smart Hospital; «Обеспечение качества сестринского дела в санатории» — создаст конструктивные, партнерские взаимоотношения рядового персонала и руководства, основанные не на взаимном перекладывании ответственности друг на друга, а на диалоге и стремлении к совместной выработке механизмов решения проблем. Наметилась отчетливая тенденция к увеличению оздоравливающихся, желающих получить максимально полезный физический, социальный и психологический эффект от пребывания в санатории за непродолжительное  время. Следовательно, необходимо разработать такие лечебные программы и создать такие  условия, которые позволили бы повысить уровень удовлетворенности данной  группы перспективных клиентов (к примеру, современные процедуры, связанные с
очищением организма — мониторная очистка кишечника, тюбажи, лимфодренаж и прочее), методы лечения, направленные на улучшение метаболических процессов  (талассотерапия, др.), внедрить более широкий спектр косметологических программ.

Деятельность санатория, осуществляемая на основе системы  менеджмента качества, в том числе инструмента стандартизации позволит  значительно улучшить экономические показатели путем сокращения расходов, оптимизации использования всех ресурсов санатория, увеличения выручки, за счет признания качества услуг потребителем, а также обеспечит создание условий для выхода на зарубежный рынок   медицинских  и оздоровительных услуг.

Обеспечение условий повышения качества и доступности предоставления оздоровительных  услуг населению, а также увеличения эффективности расходования бюджетных средств, привлечения внебюджетного финансирования в социальную сферу.

Библиографический список:

  1. Bakieva,R., Muftieva, L.F. Management analysis as means of improving the business processes at the tourist enterprise: a case study//International Journal for Quality Research.- 2016.- Т. 10.- № 4. -С. 761-768.
  2. Borneman E.P., Salisheva E.G., Hamadeeva Z.A. The pricing and billing hotel services. Education Transformation Issues.- 2018.- № 2. — С. 81-87.
  3. Musaed, Sulaiman AlAli. COVID-19 Infection and Mortality Rates Effect on Asian Stock Markets Returns// Sochi Journal of Economy, 2020, 14(2).-С.227-230
  4. Růžena, Míková. Analýza dodavatelsko-odběratelských vztahů v českých firmách Analysis of Supplier-customer Relations in Czech Companies // Výkonnosť podniku — Ročník II — 2012 — č. 6-17
  5. Бакиева Г.Р., Баннова А.В., Хакимов Р.М. Эффективность трудовой деятельности в цифровой экономике.-Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. 2020. № 4 (63). С. 11-18.
  6. Бакиева, Г.Р., Баннова, А.В.Обеспечение организационного развития производственного предприятия на основе улучшения качества продукции вестник поволжского государственного университета сервиса. серия: Экономика.- 2019.- № 4 (58). -с. 78-83.
  7. Бакиров, А.А. Здравницы Башкортостана: красота природы, современное оборудование, большие оздоровительные возможности и качественный сервис// Кто есть кто в медицине.-№2(85) — 2017 год. – С.72.
  8. ГОСТ Р 1.4 – 2004 Стандарты организаций. Общие положения. Деятельность Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в цифрах за 2008 год. Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии.
  9. Дмитриев, А.Я., Митрошкина, Т.А., Балакин, С.А., Пестов, Ю.Д., Федосеева Л.С. Менеджмент качества и риска в здравоохранении в свете перспективных требований ISO 9001:2015 // Сб. материалов научно-практической конференции «Аспекты организации медицинской помощи в условиях модернизации». – 2014. – С. 89–98.-31
  10. Маркелова, Е.С., Абдрахманова, З.Р. О продвижении туристических брендов посредством приложения «Башстайл»//материалы 71-й научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых УГНТУ. В 2-х томах. 2020. С. 535.
  11. Некоторые аспекты формирования уфимского туристско-рекреационного кластера// Лебедев А.И., Ишбулатов Р.Ф., Салишева Э.Г., Матвеева Л.Д..-Стратегия Республики Башкортостан — 2030: приоритеты экономического роста: сборник научных статей Всероссийской научно-практической конференции. 2017.- С. 129-134.
  12. Организация санаторно-курортной деятельности: учебное пособие / А.М. Ветитнев, Я.А. Войнова. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Федеральное агентство по туризму, 2017. — 292 с.
  13. Пестов, Ю.Д., Дмитриев, А.Я. Обеспечение качества санаторно-курортного лечения на основе процессного подхода и метода анализа рисков FMEA//Качество и жизнь. -2019. № 3 (23). С. 10-14.
  14. Розина, Т.М. Оценка качества сервиса на основе учета ожиданий клиентов / Т.М. Розина // Социальные явления. – 2016. – № 5. – С. 88–95./25/
  15. Кильдюшкин, Р. COVID и море: 20% санаториев в РФ начали постинфекционную реабилитацию// газета «Известие».-https://iz.ru/1120263/roman-kildiushkin/covid-i-more-20-sanatoriev-v-rf-nachali-postinfektcionnuiu-reabilitatciiu
  16. О развитии внутреннего туризма в Российской Федерации. Постановление Совета Федерации Федерального собрания Российской Федерации от 2 декабря 2020 года № 546-СФ// http://council.gov.ru/activity/documents/121949/

Повышение качества санаторно-курортных услуг через стандартизацию Читать дальше »

Методические подходы к прогностической оценке динамики ВРП региона в условиях санкционных атак

Введение

Санкционные атаки, обрушившиеся на экономику России актуализируют исследования, направленные на локализацию рисков нарушения устойчивого развития в условиях трансформации транснациональных логистических связей и продуцирующейся коррекции цепочек поставок. Между тем следует подчеркнуть, что работы по проблемам устойчивого развития национальной экономики в условиях системных преобразований (включающих в себя и вопросы санкционного давления на систему организации экономический отношений) носят, в целом, фрагментарный характер. Во многом это обусловлено позицией о конъюнктурной составляющей подобного рода исследований, что не предопределяет их фундаментальную новизну. Однако, набирающие обороты ограничения со стороны коллективного Запада накладываемые на экономику России и формирующиеся в результате структурные преобразования в социально-экономической среде во многом нивелируют данный подход и возвышают фундаментальную и прикладную значимость научных работ в рассматриваемой сфере.

В этой связи вопросы, связанные с прогнозированием возможных экстерналий, последствий, открывающихся возможностей и угроз, в условиях трансформирующейся институциональной среды приобретают сегодня высокий уровень значимости как для экспертного, так и научного сообщества. Между тем их решение носит сложный характер и предусматривает использование больших статистических данных, обработка которых открывает не только определение перспектив экономического развития в новой реальности, но и позволяет выявить наиболее уязвимые позиции в системе организации экономических процессов с учетом региональной и отраслевой специфики.

В целях дальнейшего развития методологических подходов, раскрывающих особенности моделирования экономического роста регионов РФ в условиях структурных пертурбаций внешнеэкономических связей, а также опираясь на актуальность рассматриваемых здесь проблем, основными задачами настоящего исследования являются:

  1. Идентификация нарушенных внешнеэкономических логистических цепочек Республики Татарстан в разрезе видов экономической деятельности в условиях санкционных ограничений.
  2. Оценка потенциального краткосрочного экономического ущерба и исследование экономической безопасности региона в новых условиях хозяйствования.
  3. Разработка прогноза динамики ВВП России в условиях возможной коррекции экономического роста в Республике Татарстан – одного из флагманов экономического роста РФ.

 

Материалы и методы исследования

Несмотря на набирающие обороты научно-исследовательского интереса к проблемам поиска моделей устойчивого развития экономики в условиях внешнего давления и ограничения транснациональных связей, купирующих в определенной степени внешнеэкономическую деятельность, следует констатировать о необходимости развития методологического аппарата в рассматриваемой сфере. Особенно актуальным данный тезис актуален на уровне региональных исследований. Учитывая различный уровень интеграции региональных экономических систем в процессы международного разделения труда, применение унифицированных алгоритмов и методов локализации санкционных шоков не будет способствовать оптимальному выходу регионов на траекторию устойчивого развития. Необходимо учитывать региональную специфику и на основе этого предлагать эффективные и адаптированные под каждый субъект решения, направленные на адаптацию к трансформирующейся институциональной среде и корректирующихся форматов организации внешнеэкономических хозяйственных связей.

Систематизируя в концентрированном виде сложившиеся подходы к решению поставленных вопросов, следует отметить работу академика Л. И. Абалкина [3]. В соответствии с позицией ученого эффективная политика импортозамещения в условиях фазовых сдвигов экономики является крайне востребованным инструментом государственной политики. Более того, эффективность ее организации во многом будет определять степень адаптации экономической системы к кризисным проявлениям.

Современные исследования развития регионов в рамках изменения объемов экспорта и импорта нашли также отражение в трудах таких авторов как Сухарев О.С. [5], Сафиуллин М.Р., Гафаров М.Р., Ельшин Л.А. [6], Чернова В.Ю. [7], Ярошевича Н.Ю., Мигунов В.В. [8], Уварова М.Н., Польшакова Н.В., Гришина С.Ю. [9] и многие другие эксперты.

Вопросы замещения импорта в условиях международных экономических санкций и экономическая безопасность страны отражены и в трудах зарубежных ученых Hoang D., Breugelmans E. [10], Karuppiah K., Sankaranarayanan B. [11], Koren M., Perlman Y., Shnaiderman M. [12], Bali M.[13], Bas M.[14], Kamidelivand M., Cahill C., Llop M., Rogan F., O’Gallachoir B. [15], Krugman P. [16] и др.

Между тем, несмотря на достаточно высокий уровень проработки поставленных в настоящем исследовании вопросов, следует констатировать, что абсолютное большинство работ, как российских, так и зарубежных авторов, концентрируются, как правило, на макроуровне. И вопросы, связанные с поиском оптимальных моделей государственного планирования и управления на региональном уровне, в определенной степени, остаются недостаточно проработанными. Тем самым, с высокой долей уверенности, можно говорить о необходимости заполнения образовавшегося методического вакуума. Особо «остро» данный вопрос сегодня стоит для экономики РФ, столкнувшейся с санкционным давлением и нуждающейся в выработке оптимальных решений, связанных с подавлением и преодолением экономических шоков и выходом на траекторию дальнейшего устойчивого развития. Учитывая же дифференцированную систему организации региональных внешнеэкономических связей, крайне важной задачей становится поиск моделей развития на мезоуровне, что, в конечном итоге, будет способствовать выработке национальной государственной повестки в сфере импортозамещения и конкурентоспособного развития на мировом уровне в условиях турбулентности внешнеэкономической среды.

Осмыслению и некоторому решению поставленных вопросов и посвящено настоящее исследование, основной целью которого является разработка и апробация методического инструментария оценки и прогнозирования развития регионов РФ в условиях деглобализации и трансформации международных отношений, санкционного противостояния, на основе конструирования и имитационной оценки региональных транснациональных цепочек поставок импорта.

Важнейшей особенностью оценки влияния ограничения импорта на устойчивость экономического роста является идентификация и систематизация товарных потоков, поставляемых в регион из-за рубежа. При этом крайне важным аспектом является группировка товарной номенклатуры по уровню ее значимости с точки зрения воздействия на потенциал устойчивого развития отдельных секторов экономики и региона в целом. Не менее важным методическим аспектом является группировка импортируемых товаров по географическому принципу с целью понимания перспектив устойчивости поставок. В структурированной форме изложенный подход можно представить в виде следующей блок-схемы (Рисунок 1):

 

Методика систематизации и анализа товарных потоков, импортируемых из зарубежных стран и встраиваемых в процесс создания добавленной стоимости

Рисунок 1 — Методика систематизации и анализа товарных потоков, импортируемых из зарубежных стран и встраиваемых в процесс создания добавленной стоимости

Источник: разработано авторами

 

Крайне важно обратить внимание на то, что предложенный подход включает в свое «исследовательское поле» необходимость разделения импорта товаров на категории «критический» и «некритический».

Информационная база и формируемые на ее основе последующие оценки и расчеты базируются на открытых федеральных статистических данных (ЕМИСС (Единая межведомственная информационно – статистическая система (ЕМИСС) URL: https://www.fedstat.ru/ (дата обращения 20.04.2023).), Федеральная таможенная служба РФ (Федеральная таможенная служба РФ. URL: Https://customs.gov.ru/?ysclid=lkjs8fzbn133763475 (Дата обращения: 10.06.2023))). Методика включает динамический анализ импорта в разрезе 97 товарных групп и стран-поставщиков, структурный анализ товарных позиций импорта потребляемого на территории региона, сопоставительный анализ в разрезе товарных групп и видов экономической деятельности в разрезе региона, систематизацию цепочек поставок в разрезе региональных секторов экономики.

Реализация процессов систематизации импорта товаров в соответствии с представленными выше аспектами, открывает возможность для построения моделей экономической динамики как на отраслевом, так и на региональном уровне в целом с учетом имитационного моделирования перспектив формирования зарубежных цепочек поставок.

 

Результаты и обсуждение

В целях оптимизации изложения результатов анализа, а также учитывая существенный объем статистической базы, подвергнутой обследованию, результаты проведенных оценок представлены на примере Республики Татарстан.

Полученные результаты свидетельствуют о наличии 14 основных товарных групп, поставляемых на территорию республики. При этом всего на долю данного объема импорта приходится 79,1% от общего объема импортируемой продукции в Республику Татарстан.

Результаты обработки статистических данных свидетельствуют о значительной зависимости региона от поставок импортной продукции (рисунки 2, 3).

 

Доля импорта в Республику Татарстан в разрезе товарных групп, в %

Рисунок 2. Доля импорта в Республику Татарстан в разрезе товарных групп, в %

Источник: рассчитано авторами по данным Федеральной таможенной службы РФ

В соответствии с представленными данными необходимо констатировать о доминировании в поставках зарубежной продукции промежуточного и конечного потребления в Республику Татарстан так называемых недружественных по отношению к РФ государств. На их долю приходится, по данным за 2021 год, около 63,5% всего ввозимого импорта. В этой связи возникает необходимость оценки критичности зависимости региона от внешних поставок и возможности их замещения в соответствии с механизмом переориентации на дружественные страны, обладающих потенциалом замещения «выпадающего» импорта.

 

Доля страны, импортирующей продукцию промежуточного и конечного потребления на территорию Республики Татарстан, в % от общего объема импорта (по данным за 2021 год)

Рисунок 3. Доля страны, импортирующей продукцию промежуточного и конечного потребления на территорию Республики Татарстан, в % от общего объема импорта (по данным за 2021 год)

Источник: рассчитано авторами по данным Федеральной таможенной службы РФ

 

Опираясь на результаты оценок, систематизирующих импортные поставки в регион по ряду признаков (страна поставки, товарная номенклатура, объемы), ниже представлены дальнейшие итерации, позволяющие классифицировать импорт товаров конечного и промежуточного потребления по уровню его критичности с точки зрения рисков устойчивого развития отдельных видов экономической деятельности и потенциала экономического роста региона в целом (Таблица 1).

В соответствии с полученными результатами к критическому импорту товаров, возможность замещения которого в рамках сложившихся цепочек поставок со странами-партнерами представляется затруднительной для Республики Татарстан, следует отнести:

  • живые животные (код ТН 01) / ОКВЭД 2 «Объем продукции сельского хозяйства всех сельхозпроизводителей»;
  • прочие химические продукты (код ТН 38) / ОКВЭД 2 «Производство химических веществ и химических продуктов»;
  • инструменты и аппараты оптические, фотографические, кинематографические, измерительные, контрольные, прецизионные, медицинские или хирургические (код ТН 90) / ОКВЭД 2 «Производство компьютеров, электронных и оптических изделий».

На рисунке 4 представлены стоимостные объемы критического импорта на общую сумму 239,7 млн долларов США.

 

Таблица 1. Импорт товаров из недружественных стран в Республику Татарстан по уровню критичности воздействия на устойчивое развитие экономики региона

01 — шт-живые животные 04 — молочная продукция; яйца птиц; мед натуральный; пищевые продукты животного происхождения 27 — топливо минеральное, нефть и продукты их перегонки; битуминозные вещества; воски минеральные 29 — органические химические соединения 38 — прочие химические продукты 39 — пластмассы и изделия из них 40 — каучук, резина и изделия из них 73 — изделия из черных металлов 82 — инструменты, приспособления 83 — прочие изделия из недрагоценных металлов 85 — электрические машины и оборудование; звукозаписывающая и звуковоспроизводящая аппаратура, аппаратура для записи и воспроизведения телевизионного изображения и звука 87 — средства наземного транспорта, кроме железнодорожного или трамвайного подвижного состава, и их части и принадлежности 90 — инструменты и аппараты оптические, фотографические, кинематографические, измерительные, контрольные, прецизионные, медицинские или хирургические 94 — мебель; постельные принадлежности; лампы и осветительное оборудование сборные строительные конструкции
Критический / некритический импорт 2 2 1 2 2 2 2 2 2 1 2 1 2 1
Смена географических цепочек поставок 2.2 2.1 2.1 2.1 2.2 2.1 2.1 2.1 2.1 2.2 2.1 2.2 2.2 2.1
1 — Некритический импорт товаров
2 — Критический импорт товаров
2.1 — Наличие возможности импортозамещения за счет смены географии поставок (переориентация цепочек поставок на дружественные страны)
2.2 Отсутствие возможности импортозамещения в рамках реализации концепции переориентации поставок на дружественные страны

Примечание: жирным выделены поставки импорта, относящегося к категории критического, формирующего наиболее уязвимые позиции для обеспечения экономического роста региона

Источник: разработано авторами по данным Федеральной таможенной службы РФ

 

Стоимостные объемы критического импорта товаров, поставляемых из недружественных стран (условная группа 2.2) для Республики Татарстан, млн долларов США

Рисунок 4. Стоимостные объемы критического импорта товаров, поставляемых из недружественных стран (условная группа 2.2) для Республики Татарстан, млн долларов США

Источник: разработано авторами по данным Федеральной таможенной службы РФ

 

В свою очередь, к критическому импорту, товарная номенклатура которого поддается возможности замещения в рамках усиления партнерских торговых отношений Республики Татарстан с дружественными странами – действующими поставщиками аналогичной продукции в регион, необходимо отнести:

  • молочная продукция; яйца птиц; мед натуральный; пищевые продукты животного происхождения (код ТН 04);
  • органические химические соединения (код ТН 29);
  • пластмассы и изделия из них (код ТН 39);
  • каучук, резина и изделия из них (код ТН 40);
  • изделия из черных металлов (код ТН 73);
  • инструменты, приспособления (код ТН 82);
  • электрические машины и оборудование; звукозаписывающая и звуковоспроизводящая аппаратура, аппаратура для записи и воспроизведения телевизионного изображения и звука (код ТН 85).

Стоимостные объемы критического импорта товаров условной группы 2.1 в Республику Татарстан представлены на рисунке 5 и составляют 603,7 млн долларов США.

 

Стоимостные объемы критического импорта товаров, поставляемых из недружественных стран (условная группа 2.2) для Республики Татарстан, млн долларов США

Рисунок 5. Стоимостные объемы критического импорта товаров, поставляемых из недружественных стран (условная группа 2.2) для Республики Татарстан, млн долларов США

Источник: разработано авторами по данным Федеральной таможенной службы РФ

 

Что же касается так называемого некритического импорта, то его общий объем в Республике Татарстан в 2021 году составлял около 1007,0 млн долларов США (Таблица 2).

 

 

Таблица 2. Распределение импортных потоков товаров, поставляемых на территорию Республики Татарстан, в соответствии с их критичностью с точки зрения обеспечения экономической безопасности развития региона, млн долларов США

01 — шт-живые животные 04 — молочная продукция; яйца птиц; мед натуральный; пищевые продукты животного происхождения 27 — топливо минеральное, нефть и продукты их перегонки; битуминозные вещества; воски минеральные 29 — органические химические соединения 38 — прочие химические продукты 39 — пластмассы и изделия из них 40 — каучук, резина и изделия из них 73 — изделия из черных металлов 82 — инструменты, приспособления 83 — прочие изделия из недрагоценных металлов 85 — электрические машины и оборудование; звукозаписывающая и звуковоспроизводящая аппаратура, 87 — средства наземного транспорта, кроме железнодорожного или трамвайного подвижного состава, и их части и принадлежности 90 — инструменты и аппараты оптические, фотографические, кинематографические, измерительные, контрольные, и др. 94 — мебель; постельные принадлежности; лампы и осветительное оборудование сборные строительные конструкции всего доля соответствующей категории импорта в общем объеме, поставляемого из недружественных стран, в %
Критический импорт 80,0 87,3 72,4 239,7 13,0
Возможность импортозамещения из дружественных стран 23,2 66,2 193,8 27,3 73,1 7,3 212,1 603,1 32,6
Некритический импорт 23,0 36,8 878,8 68,5 1007,03 54,4

Источник: разработано авторами по данным Федеральной таможенной службы РФ

 

Полученные результаты служат основой для проведения такого важного исследовательского этапа, как оценка возможных перспектив развития наиболее уязвимых секторов экономики региона в результате тотальной локализации так называемого критического импорта.

Последовательность расчетов и полученные на их основе оценки представлены ниже (на примере вида экономической деятельности «Производство химических веществ и химических продуктов»). В качестве базы данных использовались динамические ряды за 2010-2021гг. Приоритет отдавался моделям, учитывающих нелинейную «природу» взаимосвязей между динамикой критического импорта и параметрами роста изучаемого вида экономической деятельности. Данный подход во многом соответствует позициям ряда российских исследователей [21, 22, 23].

Демонстрация полученных оценок и разработанной логарифмической модели представлена в формуле 1.

   (1)

(t-статистика = 4,371; P-значение для экзогенного фактора составляет 0,001 и др.)

где

PC (Production of chemicals) – Производство химических веществ и химических продуктов, годовые темпы роста.

CI (critical import) – импорт товаров конечного и промежуточного потребления, потребляемого в исследуемом секторе экономики, млрд. руб.

 

Преобразовав полученное уравнение из логарифмического вида в степенную функцию, построена следующая логарифмическая модель:

   (2)

Результаты проведенного анализа демонстрируют ситуацию, при которой сокращение импорта товарной номенклатуры «Прочие химические продукты (код ТН 38)» на 1% формирует предпосылки замед