CC BY
13УПРАВЛЕНИЕ ЭКОНОМИКОЙ РЕГИОНА: ФИНАНСОВАЯ, МАРКЕТИНГОВАЯ И ИННОВАЦИОННАЯ
ПОЛИТИКА
УДК 332.135
ИССЛЕДОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ОБЛАСТЕЙ ЦЕНТРАЛЬНО-ЧЕРНОЗЕМНОГО РЕГИОНА
Коды JEL: R 11, R 58, O3, Y1.
Бейнар И. А., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической безопасности, Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия E-mail: beinar@mail.ru SPIN-код: 2418-1652
Мяснянкина О. В., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической безопасности, Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия E-mail: myasnolga@yandex.ru SPIN-код: 9238-5769
Наролина Т. С., кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономической безопасности, Воронежский государственный технический университет, г. Воронеж, Россия E-mail: narolina@inbox.ru SPIN-код: 6410-2637
Поступила в редакцию 21.01.2022. Принята к публикации 31.01.2022. Аннотация
Предмет. Целевые показатели инновационного развития субъектов Центрально-Черноземного региона с учетом принципа приоритетного воздействия на инвестиционную составляющую. Диспропорции в инновационной и инвестиционной сфере на мезоуровне как фактор регионального стратегического развития.
Тема. Оценка уровня инновационной привлекательности региона для инвестиций. Цели. Определение степени развития и перспектив совершенствования инновационного развития областей ЦЧР.
Методология. Методологическую основу исследования составляют общенаучные методы: статистического анализа и синтеза, обобщения, системного подхода — и методология моделирования динамики инновационной активности.
Результаты. На основе анализа и оценки текущей ситуации сформирована совокупность целевых показателей, использованных для анализа перспектив инновационного развития субъектов ЦЧР, выявлены необходимые условия соответствия фактических показателей эталонному варианту инновационного развития региона.
Область применения. Инновационная сфера на мезоуровне.
Выводы. В ходе проведенного исследования выявлено определенное расслоение итогов инвестиционной деятельности субъектов региона в приложении к целям их инновационного развития. Лидирующая позиции Воронежской области среди областей ЦЧР определяется по ряду оценочных показателей: объем инновационного производства, величина вложенных инвестиций, снижение уровня цен. К актуальным проблемным моментам, требующим комплексного решения на региональном уровне, относятся вопросы недостаточного уровня ВРП и прибыльности в целом, а также повышения эффективной отдачи от вложенных инвестиций в инновационной сфере и формирование комплекта предложений по выбору приоритетных направлений развития инновационной стратегии.
Ключевые слова: инновационное развитие региона, инновационный потенциал, оценка уровня инновационной привлекательности, инвестиции, инвестиционные вложения в инновационные технологии
UDK 332.135
RESEARCH OF INNOVATIVE ATTRACTIVENESS REGIONS OF THE
CENTRAL CHERNOZEM REGION
JEL Codes: R 11, R 58, O3, Y1.
Bejnar I. A., Candidate of Sciences in Economics, Associate Professor Department of Economic Security, Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
E-mail: beinar@mail.ru
SPIN2418-1652
Myasnyankina O. V., Candidate of Sciences in Economics, Associate Professor Department of Economic Security, Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
E-mail: myasnolga@yandex.ru
SPIN9238-5769
Narolina T. S., Candidate of Sciences in Economics, Associate Professor Department of Economic Security, Voronezh State Technical University, Voronezh, Russia
E-mail: narolina@inbox.ru
SPIN6410-2637
Abstract
Subject. Target indicators of innovative development of the subjects of the Central Black Earth region, taking into account the principle of priority impact on the investment component. Disproportions in the innovation and investment sphere at the meso-level as a factor of regional strategic development.
Topic. Assessment of the level of innovative attractiveness of the region for investment.
Purpose. Determination of the degree of development and prospects for improving the innovative development of the regions of the Central Black Earth.
Methodology. The methodological basis of the study consists of general scientific methods: statistical analysis and synthesis, generalization, a systematic approach — and methodology for modeling the dynamics of innovation activity.
Results. Based on the analysis and assessment of the current situation, a set of target indicators was formed, used to analyze the prospects for the innovative development of the subjects of the Central Black Earth Region, the necessary conditions for the compliance of actual indicators with the reference variant of the innovative development of the region were identified.
Application area. Innovation sphere at the meso-level.
Conclusions. In the course of the conducted research, a certain stratification of the results of the investment activity of the subjects of the region in relation to the goals of their innovative development was revealed. The leading positions of the Voronezh Region among the regions of the Central Black Earth are determined by a number of estimated indicators: the volume of innovative production, the amount of investment, the reduction in the price level. The current problematic issues that require a comprehensive solution at the regional level include the issues of insufficient GRP and profitability in general, as well as increasing the effective return on investment in the innovation sector and the formation of a set of proposals for the selection of priority areas for the development of an innovation strategy.
Keywords: innovative development of the region, innovative potential, assessment of the level of innovative attractiveness, investments, investments in innovative technologies.
Введение
Инновационное развитие субъектов Российской Федерации во многом определяется процессами создания и распространения нововведений всех типов — от простого обновления продукции или же исходного материала до новых технологических решений или организационных систем, обусловленных сложностью методологического под-
DOI: 10.22394/1997-4469-2022-56-1-77-85
хода. Формирующиеся при этом новые параметры могут рассматриваться как своеобразные индикаторы роста экономических, научно-технических и социальных показателей хозяйствующих субъектов всех уровней. Однако все определяющие характеристики инновационного процесса — интенсивность расширения, скорость внедрения и уровень эффективности требуют обязательных
своевременных и достаточных инвестиций (как в виде накопления собственного капитала, так и в виде внешних дополнительных вложений) [1]. Ряд экономистов полагает, что главным определяющим фактором перспективных изменений в развитии хозяйствующих субъектов на региональном уровне становится синергетическое сочетание инноваций и инвестиции, обеспечивающее проведение положительных преобразований в научно-технической, хозяйственной и управленческой сферах за счет повышения конкурентоспособности и нивелирования рисков [2, 3, 4].
Кризисные процессы последних пандемийных лет, несомненно, оказали на инновационных процессы всех уровней определенное негативное воздействие. Однако восстановление экономических, производственных и социальных показателей развития любого региона в значительной степени зависит от уже задействованного инновационного потенциала территории и уровня наработанного научного, технического, финансового и кадрового задела. Своевременный мониторинг уровня развития и состояния восприимчивости к инновационным и инвестиционным воздействиям становится при этом действенным инструментом управления инновационной активности региона.
В подобных условиях особую значимость приобретает своевременная, перманентная и всесторонняя оценка интенсивности регионального инновационного развития и принципиальной готовности субъекта федерации к эффективному использованию ресурсов для повышения собственной конкурентоспособности, что и объясняет актуальность исследования привлекательности инновационного потенциала региона с точки зрения перспективных инвестиций
Оценка инновационной привлекательности областей Центрально-Черноземного региона
Базовой задачей трансформации отечественной экономики в ситуации выхода из локального кризиса и сохранения оптимальных темпов обновления производства по-прежнему остается формирование необходимых финансовых, правовых, организационных, технических условий для обеспечения достаточной степени восприимчивости к нововведениям на всех уровнях национального хозяйства.
В качестве объекта исследования инновационной привлекательности выбраны наиболее перспективные области Центрально-Черноземного региона Центрального Федерального округа — Белгородская, Воронежская и Липецкая, связанные общностью исторического потенциала, сходными динамическими изменениями и взаимообусловленными перспективами роста. В процессе определения приоритетных направлений дальнейшего развития имеет смысл рассматривать совокупность
непротиворечивых индикаторов, оказывающих заметное влияние на весь комплекс характеристик инновационного потенциала региона.
При этом одним из необходимых и достаточных условий его соответствия перманентно изменяющимся условиям следует признать возможность переоценки целесообразности разработки инновационного направления и разработки соответствующей инновационной стратегии в любой момент времени. Как следствие, необходимо регулярно проводить комплекс оценочных мероприятий в сфере инновационной активности и привлекательности региона для инвестиций.
На основе анализа оригинальной методики моделирования динамики инновационной активности [5] авторами И. А. Бейнар и Т. С. На-ролиной на примере Воронежской области была предложена модель оценки уровня инновационной привлекательности региона и выделены значимые показатели, позволяющие оценить инновационную перспективность региона с точки зрения привлечения и освоения внешних инвестиций [6].
Оценка основана на попарном сопоставлении ряда показателей (в базовой модели — 14, для целей данного исследования выбрано 8). Порядок связей для каждой пары показателей отражается в матрице эталонных предпочтений:
— значение «1» при наличии прямой взаимосвязи показателей;
— значение «—1» при обратной связи;
— значение «0» при отсутствии связи (если связь нельзя оценить уверенно).
Эталонная матрица предполагает определенные соответствия в опережающих темпах роста одних показателей над другими. В качестве оцениваемых показателей выбраны индексы (I) изменений. Фактическая матрица (матрица фактических предпочтений) может включать ряд несоответствий в порядке связей, которые требуют определенной интерпретации. В целом, эталонными (идеальными) признаются значения показателей, способные обеспечить значимую взаимозависимость достижения инновационной результативности за счет привлекаемых инвестиций.
Предложенная авторами последовательность включения целевых показателей в систему оценки базируется на приоритетности целей социально-экономического развития и роста инновационной привлекательности региона (области). В качестве ведущей характеристики эталонной модели принимается обеспечение региональной эффективности за счет улучшения результатов инновационной деятельности. Степень приближенности фактической матрицы к эталонной по ряду условий определяет перспективный вектор развития области (субъекта федерации).
Проведенный анализ основных социально-экономических показателей и учет реалий развития областей Центрально-Черноземного регио-
на [7] позволил авторам сформулировать заданные условия по ряду избранных характеристик:
1) экономический финансовый результат;
2) валовой региональный продукт;
3) инновационная продукция;
4) товары собственного производства;
5) инвестиции в основной капитал;
6) сводный индекс цен;
7) разработанные передовые производственные технологии.
В рамках названых условий на базе статистических данных [8, 9, 10, 11] была сформи-
рована совокупность целевых показателей, использованных для анализа перспектив инновационного развития субъектов ЦЧР с учетом принципа приоритетного воздействия на инвестиционную составляющую экономической и социальной эффективности областей региона. Системность подхода к отбору анализируемых показателей проявляется в определении последовательности их парного сравнения.
Сводная информация по значениям оценочных показателей за 2018—2019 гг. по трем областям ЦЧР приведена в табл. 1.
Таблица 1
Система оценочных показателей по областям ЦЧР (2018—2019 гг.)
Показатели Белгородская область Воронежская область Липецкая область
2018 2019 2018 2019 2018 2019
1. Сальдированный финансовый результат в экономике, млн р. 296 103,2 208 592,3 32 778,1 21 957,9 143 564,5 171 902,4
2. Валовый региональный продукт, млн р. 86 597,0 887 628,5 918 788,3 943 595,6 580 504,0 592 114,1
3. Стоимость отгруженной инновационной продукции, млн р. 139 301,4 150 727,9 8291,8 33 609,0 48 761,8 26 754,2
4. Объем отгруженных товаров собственного производства, млн р. 895 434,1 939 036,6 836 380,6 545 619,4 891 971,0 722 670,0
5. Инвестиции в основной капитал, млн р 134 551,3 167 366,6 276 800,0 298 800,0 128 533,0 155 038,0
6. Сводный индекс цен, % 104,4 102,8 104,6 102,6 105,3 102,9
7. Число разработанных передовых производственных технологий, ед. 58 43 25 19 - 7
Достижение целей анализа реализуется нове относительных показателей индексного с помощью модели [6], сформированной на ос- вида (см. табл. 2).
Таблица 2
Темпы роста оценочных показателей (по состоянию на 2019 г.), %
Показатели Белгородская область Воронежская область Липецкая область
1. Сальдированный финансовый результат в экономике, ^ 70,4 66,9 119,9
2. Валовый региональный продукт, 12 102,5 102,7 102,0
3. Стоимость отгруженной инновационной продукции, 13 108,2 405,3 54,9
4. Объем отгруженных товаров собственного производства, 14 104,8 112,6 81,0
5. Инвестиции в основной капитал, 15 124,4 107,9 120,6
6. Сводный индекс цен, 16 98,5 98,1 97,7
7. Число разработанных передовых производственных технологий, 17 74,1 76,0 700
Анализ данных табл. 1 и 2 показывает определенное сходство профилей областей ЦЧР только по трем оценочным показателям: ВРП, инвестициям и уровню цен. При этом значения важнейшего макроэкономического показателя — валового регионального продукта — по всем исследуемым областям демонстрируют повышение темпа роста и имеют минимальный размах: от 102,0 до 102,7 %, что свидетельствует об определенной однородности хозяйственных процессов, происходя-
щих в Центральном Черноземье. Сводный индекс цен тоже имеет позитивную тенденцию к снижению (на 1,5—2,3 %) и характеризует общность территориальных рыночных тенденций.
По остальным показателям, однако, единой картины не наблюдается, поскольку лидирующие позиции последовательно занимают каждая из трех областей. Так, Липецкая область значительно превосходит остальные по темпам роста финансового результата: рост составляет почти 20 %;
в то время как у Белгородской и Воронежской областей наблюдается явное снижение в среднем на 30 %. Особенно же выделяется темп роста разработанных производственных технологий (на 700 %!), однако в абсолютном значении достижения не выглядят столь же впечатляющими, учитывая, что увеличение происходит с 0 до 7 единиц. Воронежская область лидирует по показате-
лю стоимости инновационной продукции (405 %) и объему отгруженных товаров собственного производства (112,6 %). На фоне названных областей показатели Белгородской области не отличаются ярко выраженными величинами, однако по темпам увеличения инвестиций она уверенно превосходит соседей (124,4 %). Профили анализируемых субъектов ЦЧР представлены на рис. 1.
I Белгородская область ■ Воронежская область «Липецкая область Рис. 1. Профили областей ЦЧР в разрезе оценочных показателей
В целом, следует отметить значительную неравномерность развития оценочных характеристик и, соответственно, экономических процессов в инновационной и инвестиционной сферах ведущих областей ЦЧР. Особенно — в рамках заявленного предмета исследования — обращает на себя внимание корреляция величины инвестиций и ВРП (в долевом соотношении относительно средних значений по ЦФО) (рис. 2).
Так, Воронежская область характеризуется сравнительно низкими значениями ВРП (что вполне может объясняться нерациональным ис-
пользованием экстенсивных факторов развития); Белгородская область определенно демонстрирует большую отдачу от вложений. Чтобы избежать напрасного поглощения инвестиций, динамика ВРП однозначно должна превалировать над инвестиционной. Другими словами, для равномерного развития той же Воронежской области требуется обеспечить опережающий рост ВРП, в то время как в реальных условиях наблюдается даже некоторое снижение показателей (например, доля ВРП Воронежской области в 2017 г. составляла 3,5 % в общей величине ВРП ЦФО [12], а в 2018 г. — 3,2 % [9]).
Рис. 2. Корреляция инвестиций в основной капитал и ВРП по областям ЦЧР (в долях относительно средних значений по ЦФО)
Оценка взаимного влияния исследуемых показателей производится с помощью матрицы, отражающей их соотношения. Эталонная матрица иллюстрирует идеальные соотноше-
ния, которые предполагают превышения темпов роста предыдущих показателей над темпами роста последующих в порядке нумерации их индексов (рис. 3).
1 2 3 4 5 6 7
1 X 0 0 -1 -1 -1 -1
2 0 Х -1 0 0 0 0
3 0 1 Х 1 0 0 0
4 1 0 -1 Х -1 0 0
5 1 0 0 1 Х 1 1
6 1 0 0 0 -1 Х 0
7 1 0 0 0 -1 0 Х
Рис. 3. Эталонная матрица
Фактические матрицы, отражающие реальные взаимозависимости системы анализируемых показателей, приведены на рис. 4.
Сопоставление фактических матриц по областям ЦЧР с эталонной матрицей позволяет учесть наличие и определить количество несоответствий (расхождений) во взаимосвязях показателей по абсолютному значению: в матрице Белгородской области — 12 несоответствий
(6 зеркальных), в матрицах Воронежской и Липецкой — по 10 (5 зеркальных). С точки зрения оценки динамики по Воронежской области, в частности, приходится констатировать определенное снижение: в 2016 г., например, количество расхождений составляло всего 6 [6], т. е. стремление общего уровня оценочных показателей к эталонному уровню нельзя назвать прямолинейным.
1 2 3 4 5 б 7
1 X 0 0 -1 -1 -1 -1
2 0 X -1 0 0 0 0
3 0 1 X 1 0 0 0
4 1 0 -1 X -1 0 0
5 1 0 0 1 X 1 1
6 1 0 0 0 -1 X 0
7 1 0 0 0 -1 0 X
а) Белгородская область
Рис. 4. Фактиче
1 2 3 4 5 б 7
1 X 0 0 -1 -1 -1 -1
2 0 X -1 0 0 0 0
3 0 1 X 1 0 0 0
4 1 0 -1 X 1 0 0
5 1 0 0 -1 X 1 ]
б 1 0 0 0 -1 X 0
7 1 0 0 0 -1 0 X
б) Воронежская область
матрицы соотношения
1 2 3 4 5 б 7
1 X 0 0 1 -1 1 -1
2 0 X 1 0 0 0 0
3 0 -1 X -1 0 0 0
4 -1 0 1 X -1 0 0
5 1 0 0 1 X 1 -1
б -1 0 0 0 -1 X 0
7 1 0 0 0 1 0 X
в) Липецкая область
по областям
Приближенность реальных значений изучаемых показателей к эталонным должна отражать степень взаимосвязи привлекаемых в область (регион, субъект федерации) инвестиций и роста эффективности инновационной деятельности в результате освоения этих вложений [7]. Соответствие динамики изменений оценочных показателей (темпов роста, индексов) эталонному варианту определяется с помощью определенных условий, выраженных в виде ряда неравенств.
1. Условие инновационного развития области:
12 > 13 > 14 > 15 > 1т > 1, 12 > 13 > 14 > 15 > 1в,
(1)
Согласно методике [5] последовательность индексов в неравенствах определяется ожидаемым (предполагаемым) влиянием показателей. Индекс цен корректирует ценовое влияние при учете изменений стоимости региональной инновационной продукции (в части добавленной стоимости); в свою очередь, объемы собственного производства и инновационной продукции во многом определяются эффективностью инвестиционных вложений, чей прирост во многом инспирируется развитием передовых технологий.
Сопоставление выполнения условий инновационного развития исследуемых областей ЦЧР представлено системой неравенств в табл. 3.
где I — индексы оценочных показателей табл. 2.
Таблица 3
Условия инновационного развития областей ЦЧР
Область ЦЧР Система неравенств
Белгородская область 1,025 < 1,082 > 1,048 < 1,244 > 0,741 1,025 < 1,082 > 1,048 < 1,244 > 0,985
Воронежская область 1,027 < 4,053 > 1,126 > 1,079 > 0,760 1,027 < 4,053 > 1,126 > 1,079 > 0,981
Липецкая область 1,020 > 54,9 < 0,810 < 1,206 < 7,00 1,020 > 54,9 < 0,810 < 1,206 > 0,977
В целом по исследуемым субъектам федерации наблюдается определенное стремление реальной ситуации к эталонному варианту: по Белгородской области 4 несоответствия сопод-чиненности оценочных показателей из 8 возможных, по Воронежской — 2, по Липецкой — 5. Наибольшее приближение к эталону, т. е. обеспечение необходимого и достаточного условия инновационного развития исследуемых областей, наблюдается в сфере нивелирования ценового влияния на стоимость продукции — и собственного производства и непосредственно инновационной. Признаки же целевой эффективности инвестиций присутствуют только в Воронежской области, в двух других областях инвестиционные вложения явно не обеспечивают рост инновационного производства [13]. 2. Условие привлекательности инновационного потенциала субъекта федерации для внешних инвестиций: 11 > 14 > 15 > 1т > 1, (2) 11 > 14 > 15 > 1в (2) Приоритетом для реализации этого условия как, впрочем, и первого, выдвигается освоение передовых технологий, которые, как следует из предыдущего анализа, внедряются и развиваются в областях Черноземья крайне неравномерно. Внешним инвестициям интересен в первую очередь финансовый результат, который в данном случае определяется ростом ВРП на базе инвестиционных вложений в инновационные технологии. В табл. 4 представлена система неравенств, отражающая процесс сопоставления выполнения условий привлекательности инновационного потенциала областей ЦЧР для внешних инвестиций.
Таблица 4 Условия привлекательности областей ЦЧР для внешних инвестиций
Область ЦЧР Система неравенств
Белгородская область 0,704 < 1,048 < 1,244 > 0,741 0,704 < 1,048 < 1,244 > 0,985
Воронежская область 0,669 < 1,126 > 1,079 > 0,760 0,669 < 1,126 > 1,079 > 0,981
Липецкая область 1,199 > 0,810 < 1,206 < 7,00 1,199 > 0,810 < 1,206 > 0,977
Общие тенденции приближенности условий реальной матрицы к эталонной сохраняются и в этом случае: по данным Белгородской области 4 несоответствия, Воронежской — 2, Липецкой — 3. Другими словами, стремление результатов анализа показателей Воронежской области к эталону превалирует в обоих случаях. Однако именно для данного субъекта ЦЧР характерно значительное снижение финансового результата относительно среднего по региону (67 % от среднего по ЦЧР [8]). Результат Белгородской области немногим, впрочем, лучше — 70 %, в то время как в Липецкой превышает средне-региональный почти на 20 %, однако даже там темпы роста прибыли отстают от темпов роста собственного производства. В целом, лишь в Воронежской области собственное про- изводство вполне эффективно использует вложенные инвестиции (рост на 12 % против 8 %). Заключение По результатам проведенного исследования можно сделать вывод об определенном расслоении итогов инвестиционной деятельности субъектов региона в приложении к целям их инновационного развития. Наибольшее количество стремящихся к эталону соответствий по рассмотренным показателям принадлежит Воронежской области. Среди преимущественно положительных характеристик отмечены следующие факторы: — объем производства (в том числе инновационного); — величина вложенных инвестиций; — снижение уровня цен.
Однозначно недостаточными следует признать достижения области по уровню ВРП и прибыльности в целом. Пока трудно сказать, можно ли характеризовать имеющиеся соотношения как позитивную тенденцию, для этого однозначно потребуется не только оценка состояния инновационной привлекательности как Воронежской области, так и региона в целом после выхода из пандемийного кризиса, но и выявление конкретных причин расхождений, для чего могут быть использованы методы математического моделирования.
Применение рассмотренной модели оценки уровня инновационной привлекательности региона позволяет вычленять условия соответствия фактических показателей эталонному варианту инновационного развития. В этом случае моделирование рассматривается в качестве инструментария оценки достижения цели — выявление проблемных моментов повышения эффективной отдачи от вложенных инвестиций в инновационной сфере области (региона) и формирование комплекта предложений по выбору приоритетных направлений развития инновационной стратегии, а также позволяет дифференцировать ожидаемые темпы роста инвестиций в инновации.
Информация о конфликте интересов
Мы, авторы данной статьи, со всей ответственностью заявляем о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2020. — Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13204
2. Бейнар И. А. Проблемы стратегического управления инновационными процессами в информационной сфере / И. А. Бейнар // Социально-экономическое обеспечение развития хозяйственных формирований : сборник научных трудов. — Воронеж, 2016. — С. 31—34.
3. Силкина Г. Ю. Моделирование динамики инновационных процессов : дис. ... доктора экономических наук: 08.00.13 / Г. Ю. Силкина. — Нижний Новгород, 2000. — 365 с. — Режим доступа: http:// www.dissercat.com/ content/modeHrovanie-dinamiki-innovatsionnykh-protsessov#ixzz5H6qfV5qE (дата обращения: 04.09.2021).
4. Лисовцева Л. Н. Перспективы развития государственно-частного партнерства в Воронежской области / Л. Н. Лисовцева, О. В. Мяс-
нянкина // Проблемы менеджмента, маркетинга и финансов : материалы международной научно-практической конференции. — Воронеж, 2013. — С. 39—44.
5. Панягина А. Е. Формирование целеори-ентированной инвестиционной политики региона : монография / А. Е. Панягина. — Москва : Сам полиграфист, 2016. — 252 с.
6. Бейнар И. А. Оценка уровня инновационной привлекательности региона на основе модели динамики инновационной активности / И. А. Бейнар, Т. С. Наролина // Регион: системы, экономика, управление. — 2018. — № 2 (41). — С. 112—122.
7. Бейнар И. А. Оценка инновационной направленности стратегического развития региона / И. А. Бейнар, Т. С. Наролина // Управление социально-экономическим развитием регионов: проблемы пути и их решения : сборник научных статей 8-й Международной научно-практической конференции. — 2018. — С. 55—58.
8. Российский статистический ежегодник. 2020: Стат. сб. / Росстат. — Москва, 2020. — 700 с.
9. Воронежский статистический ежегодник. 2020: Стат. сб./ Воронежстат. — Воронеж, 2020. — 336 с.
10. Липецкий статистический ежегодник. 2019: Стат. сб. / Липецкстат. — Липецк, 2019. — 297 с.
11. Статистический ежегодник. Белгородская область. 2020: Стат. сб. / Белгородстат. — Белгород, 2020. — 512 с.
12. Воронежская область в цифрах. 2017: Стат. сб. / Воронежстат. — Воронеж, 2017. — 80 с.
13. Инвестиции в Воронеж. — Режим доступа: http s: //www. invest -in-voronezh. ru/ ru/#home
LIST OF LITERATURE
1. Regions of Russia. Socio-economic indicators. 2020. — URL: https://rosstat.gov.ru/ folder/210/document/13204
2. Bejnar I. A. Problems of strategic management of innovative processes in the information sphere / I. A. Bejnar // Socioeconomic support for the development of economic formations: a collection of scientific papers. — Voronezh, 2016. — P. 31—34.
3. Silkina G. Yu. Modeling the dynamics of innovation processes : dis. ... Doctor of Economics: 08.00.13 / G. Y. Silkina. — Nizhny Novgorod, 2000. — 365 p. — URL: http:// www. dissercat.com/content/modelirovanie-dinamiki-innovatsionnykh-protsessov#ixzz5H6qfV5qE (date of address: 04.09.2021).
4. Lisovtseva L. N. Prospects for the development of public-private partnership in the Voronezh region / L. N. Lisovtseva,
0. V. Myasnyankina // Problems of management, marketing and finance : materials of the international scientific and practical conference. Voronezh. — 2013. — P. 39—44.
5. Panyagina A. E. Formation of a goal-oriented investment policy of the region : monograph / A. E. Panyagina. — Moscow : The polygraphist himself, 2016. — 252 p.
6. Bejnar I. A. Assessment of the level of innovative attractiveness of the region based on the model of dynamics of innovation activity /
1. A. Bejnar, T. S. Narolina // Region: systems, economics, management. — 2018. — № 2 (41). — P. 112—122.
7. Bejnar I. A. Assessment of the innovative orientation of the strategic development of the
УДК 65.01
region / I. A. Bejnar, T. S. Narolina // Management of socio-economic development of regions: problems of the way and their solutions : collection of scientific articles of the 8th International Scientific and Practical Conference. — 2018. — P. 55—58.
8. Russian Statistical Yearbook. 2020: Stat. sat. / Rosstat. — Moscow, 2020. — 700 p.
9. Voronezh Statistical Yearbook. 2020: Stat. sat./ Voronezhstat. — Voronezh, 2020. — 336 p.
10. Lipetsk Statistical Yearbook. 2019: Stat. sat. / Lipetsk. — Lipetsk, 2019. — 297 p.
11. Statistical Yearbook. Belgorod region. 2020: Stat. sat. / Belgorodstat. — Belgorod, 2020. — 512 p.
12. Voronezh region in numbers. 2017: Stat. sat. / Voronezhstat. — Voronezh, 2017. — 80 p.
13. Investments in Voronezh. — URL: https:// www.invest-in-voronezh.ru/ru/#home
ЭВОЛЮЦИЯ РУКОВОДСТВ И СТАНДАРТОВ GLOBAL REPORTING INITIATIVE ПО ОТЧЕТНОСТИ В ОБЛАСТИ УСТОЙЧИВОГО РАЗВИТИЯ
Коды JEL: M14
Борзаков Д. В., кандидат экономических наук, доцент, Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия, 394018.
E-mail: borzakovd@mail.ru
Поступила в редакцию 10.01.2022. Принята к публикации 21.01.2022.
Аннотация
Цель. Исследование действующих версий стандартов Global Reporting Initiative (GRI) по подготовке отчетности в области устойчивого развития.
Обсуждение. Публикация нефинансовой отчетности для целей информирования и коммуникации с заинтересованными сторонами становится сегодня привычной корпоративной практикой, особенно для крупных компаний, оказывающих существенное воздействие на общество и окружающую среду. Тем не менее, в условиях высокой степени многообразия методологических подходов, до настоящего момента не существует единой системы отчетности в области устойчивого развития. Ведущей методологией, имеющей длительную историю и широкий опыт применения компаниями, остаются Руководства и Стандарты Global Reporting Initiative. В течение ближайшего года компании по всему миру должны будут адаптироваться к требованиям седьмой версии системы отчетности — GRI Standards 2021, что повлечет за собой ряд существенных изменений в процессе разработки отчетности.
Результаты. Сравнительный анализ GRI Standards и GRI Standards 2021 позволил вывить следующие основные отличия: включение в модульную иерархическую структуру отраслевых стандартов, применение элементов отчетности которых, по сути, станет обязательным и повысит сопоставимость информации; конкретизация ключевых концепций отчетности, обеспечивающих единую логическую модель ее разработки; пересмотр состава и содержания общих элементов отчетности с учетом значимости таких аспектов устойчивого развития, как защита прав человека, должная осмотрительность и комплаенс.
Ключевые слова: устойчивое развитие, отчетность в области устойчивого развития, GRI Standards.
