МЕТОДИКА АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННО-ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 338.43

doi:10.21685/2227-8486-2021-1-5

МЕТОДИКА АНАЛИЗА И ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННО-ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПИЩЕВОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Т. О. Толстых1, Нгуен Тхи Винь2

1 Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС», г. Москва, Россия 1 2 Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова, г. Москва, Россия 1 [email protected], 2 [email protected]

Аннотация. Актуальность и цели. Цель исследования состоит в разработке методики анализа и оценки инновационно-инвестиционной привлекательности пищевой промышленности. В качестве предмета исследования выступает оценка инновационно-инвестиционной привлекательности пищевой промышленности. Материалы и методы. В предлагаемой методике эффективность рассматривается с позиции степени достижения выбранных показателей развития пищевой промышленности, т.е. результативности. С целью определения приоритетов вес показателей в составе агрегированного определяется экспертным путем в зависимости от уровня развития конкретного региона. Для отдельного региона приоритетом может быть экологическая политика, другой регион может в качестве приоритета иметь повышение уровня занятости. Результаты. Рассмотрен выбор и обоснованы источники финансирования; определены особенности финансирования проектов пищевой промышленности. Выводы. Определено, что прежде чем в проект будут привлекать финансовые ресурсы, инвесторам должна быть предоставлена информация о его эффективности, прогнозах окупаемости, составленной финансовой модели, возможных рисках и другие необходимые данные.

Ключевые слова: методика, инновационно-инвестиционная привлекательность, пищевая промышленность, финансовая модель

Для цитирования: Толстых Т. О., Нгуен Тхи Винь. Методика анализа и оценки инновационно-инвестиционной привлекательности пищевой промышленности // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. 2021. № 1. С. 54-64. doi:10.21685/2227-8486-2021-1-5

METHODOLOGY FOR ANALYZING AND ASSESSING THE INNOVATIVE AND INVESTMENT ATTRACTIVENESS OF THE FOOD INDUSTRY

T.O. Tolstykh1, Nguen Tkhi Vin'2

1 National Research Technological University "MISiS", Moscow, Russia 1 2 Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia 1 [email protected], 2 [email protected]

Abstract. Background. The purpose of the study is to develop a methodology for analyzing and assessing the innovative and investment attractiveness of the food indus-

© Толстых Т. О., Нгуен Тхи Винь, 2021. Контент доступен по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 License / This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.

try. The subject of the research is the assessment of the innovative and investment attractiveness of the food industry. Materials and methods. In the methodology proposed in the article, efficiency is considered from the standpoint of the degree of achievement of the selected indicators of the development of the food industry, that is, effectiveness. In order to determine priorities, the weight of indicators in the aggregate is determined by expert advice, depending on the level of development of a particular region. For a particular region, environmental policy may be a priority, while another region may have an increase in employment as a priority. Results. The result of the study is to consider the selection and justification of funding sources; determining the specifics of financing food industry projects. Conclusions. It is determined that before the project will attract financial resources, investors should be provided with information about its effectiveness, payback forecasts, a financial model drawn up, possible risks and other necessary data.

Keywords: methodology, innovation and investment attractiveness, food industry, financial model

For citation: Tolstykh T.O., Nguen Tkhi Vin'. Methodology for analyzing and assessing the innovative and investment attractiveness of the food industry. Modeli, sistemy, seti v ekonomike, tekhnike, prirode i obshchestve = Models, systems, networks in economics, technology, nature and society. 2021;1:54-64. (In Russ.). doi: 10.21685/2227-84862021-1-5

Введение

Стратегически важная задача развития российской экономики - обеспечение продовольственной безопасности страны. Решение данной задачи предполагает эффективную деятельность предприятий пищевой промышленности, являющихся частью агропромышленного комплекса России и производящих около 95 % всего продовольствия страны.

Актуальность разработки методики анализа и оценки инновационно-инвестиционной привлекательности пищевой промышленности обусловлена тем, что развитие этой отрасли сдерживается комплексом системных факторов. К ним относятся низкое обеспечение предприятий пищевой отрасли сырьем, которое можно использовать для переработки, износ оборудования, низкая конкурентоспособность российских производителей как в России, так и за рубежом, низкий уровень развития инфраструктуры по стадиям товародвижения пищевой продукции (хранение, транспортировка, логистика), высокий уровень волатильности цен на некоторые виды сельскохозяйственного сырья.

Именно эти факторы способствуют тому, что большинство компаний пищевой отрасли России остаются малоинтересными для инвесторов. В связи с этим целью данной статьи является разработка методики анализа и оценки инновационно-инвестиционной привлекательности пищевой промышленности.

Основная часть

Понятие инвестиционной привлекательности предприятия пищевой промышленности имеет многоаспектный характер и является обобщенной характеристикой различных ее компонентов (рис. 1).

Рис. 1. Компоненты инвестиционной привлекательности предприятия пищевой

промышленности [1, с. 121]

Повышение инвестиционной привлекательности пищевой промышленности возможно только при активизации инновационной деятельности предприятий [2, с. 89]. Однако пока нет комплексной классификации факторов инвестиционной привлекательности пищевой промышленности. Собственная классификация авторов представлена на рис. 2.

Производственно- Ресурсные Институ- Нормативно- Инфра- Экспертные

технологические факторы циональные правовые структурные факторы

факторы факторы факторы факторы

— производи- — экономическое со- — организаци- — правовая — уровень — деловая

тельность труда; стояние предприятия; онно-правовая чистота рыночной репутация;

— технико-тех- — финансовые форма; сделок; инфраструк- — экспортные

пологический ресурсы; — управление — липгтим- туры; возможности

уровень; — степень использо- предприятием; ность деятель- — котировка

— прогрессив- вания ресурсов; — иностранное ности; акций;

ность систем — трудовые и инфор- участие в устав- — степень — состояние

оценки качества; мационные ресурсы; ном капитале открытости информацион-

— степень дивер- — интеллектуальный ной инфра-

сификации про- потенциал структуры

изводства

Рис. 2. Факторы повышения инвестиционной привлекательности предприятий пищевой промышленности в условиях инновационной экономики (разработка авторов исследования)

Использование предлагаемой классификации факторов инвестиционной привлекательности предприятий пищевой промышленности при разработке методики оценки инновационно-инвестиционной привлекательности отрасли позволит целенаправленно и системно проводить инвестиционную политику с учетом требований и принципов инновационной экономики и ее основных характеристик [3, с. 54].

Для отбора показателей рекомендуется использовать следующие принципы:

- сопоставление целей и задач при реализации политики в пищевой отрасли;

- обеспечение сравнения показателей по отдельным предприятиям в динамике;

- принятие во внимание современных тенденций развития промышленности в пищевой отрасли;

- простота и доступность расчетов показателей;

- учет показателей, характеризующих качество жизни населения [4, с. 46].

При определении экономической эффективности считаем, что следует

руководствоваться следующими принципами: проект должен соответствовать интересам инвестора; ключевой критерий - чистая прибыль; временной интервал оценки определяется расчетным периодом; обязательно моделирование денежных потоков; необходимо учитывать особенности функционирования отрасли в РФ [5, с. 120].

В. Н. Волкова описывает следующие подходы к оценке инвестиционной привлекательности: подход, учитывающий факторы риска и неопределенности; подход, основанный на комплексной оценке финансовой, бюджетной и общественно-социальной эффективности [6, с. 99].

Из методов В. Н. Волкова перечисляет следующие: с учетом фактора времени: сравнение затрат, доходов, методы окупаемости, рентабельности; без учета фактора времени: методы окупаемости, внутренней нормы рентабельности, аннуитетов, чистого дисконтируемого дохода.

В. Н. Волкова приводит список важных принципов, которые должны учитываться при осуществлении оценки эффективности. Это принципы комплексности, адекватности, системности, объективности, диверсификации, корректности, ограниченности ресурсов [6, с. 99].

В работе В. Вильямс приводится метод интегральной оценки, при котором различные финансовые показатели сводятся в единый интегральный показатель [7, с. 64].

В работе Я. Белинской рассматриваются основные функциональные модели, используемые при планировании проектов [4, с. 54]. Автор отмечает, что на сегодняшний день современные модели имеют серьезный недостаток. Он заключается в том, что классические расчеты и построения графиков не учитывают всего цикла функционирования проекта, в который в том числе входят этапы планирования, выполнения, контроля, аналитических работ, корректировки и регулирования, получения обратной связи и завершения. Данный автор утверждает, что назрела необходимость разработки принципиально новых вариантов моделей, каждый из которых предназначался бы соответствующему уровню менеджмента (табл. 1).

Таблица 1

Функциональные модели инвестиционного проекта [1, с. 98]

Заинтересованное лицо Вид модели

Проектная группа Детальная сетевая

Инвестор Приемо-сдаточная

Генеральный подрядчик Укрупненная сетевая

Поставщик Операционно-логистическая

Органы надзора и регулирования Модель исполнения властных полномочий

Коммерческий отдел Доходная

И. И. Гихман, А. В. Скороход рассматривают методики расчета и конструирования финансовых моделей [8, с. 71]. Авторы сообщают, что использование автоматических программ, специализированных для работы с инвестиционными проектами, с одной стороны, экономит время на расчеты, но с другой стороны, не дает возможности вносить мелкие коррективы, в которых часто возникает необходимость на разных этапах обсуждения проекта.

Особое внимание авторы уделяют имитационному моделированию, рекомендуя использовать его для анализа нескольких альтернативных сценариев развития инвестиционного проекта. И. И. Гихман и А. В. Скороход предлагают использовать системно-динамические модели, позволяющие учитывать свойства моделируемых объектов, демонстрировать изменение поведения объектов в зависимости от изменения факторов, учитывают все обстоятельства инвестиционного проекта комплексно [8, с. 99]. Авторы дают следующие рекомендации по финансовому моделированию: использовать универсальные модели при решении типичных задач; строить модель таким образом, чтобы исходные данные можно было легко корректировать; применять автоматизированный режим формул; используемая символика и расчеты должны быть понятны неподготовленным пользователям, которые будут применять модель; в обязательном порядке следует учитывать нормы законодательства, применяемые в данном случае [9, с. 99]. Данные авторы делают акцент на интеллектуальном анализе, описывая основные принципы использования программ автоматического моделирования и различных методов построения моделей, среди которых выделяют метод опорных векторов [8, с. 99].

При проведении дискретного анализа чувствительности осуществляется сравнение показателей чистой текущей стоимости проекта с учетом денежного потока. Данные значения рассматриваются как рисковые факторы.

Приведем последовательность анализа дискретной чувствительности:

1. Выбирается основной показатель эффективности. Например, чистая текущая стоимость или внутренняя доходность.

2. Отбираются факторы без четкого суждения. В большинстве случаев это капитальные вложения или вложения в оборотный капитал; цена и объем продаж продукции; себестоимость.

3. Устанавливаются предварительно выбранные пределы неопределенного фактора. Могут быть некоторые ограничения.

4. КР1 рассчитывается для всех пределов выбранной неопределенности.

5. Графики чувствительности строятся для всех неопределенностей [10, с. 99].

Главный недостаток этого метода - сложность графического отображения полученной информации. При оценке влияния одного фактора проблем с визуализацией не возникает. Однако при оценке двух элементов график выглядит как определенная плоскость в трехмерном пространстве. Также можно оценить большое количество вариантов и комбинаций, что создает проблему выбора и анализа этих вариантов [11, с. 44].

При рассмотрении эффективности как общеэкономической категории необходимо принимать во внимание удовлетворение потребностей общества в продовольственных товарах наряду с возможностями для расширения производства в пищевой отрасли [12, с. 73].

В предлагаемой методике эффективность рассматривается с позиции степени достижения выбранных показателей развития пищевой промышленности, т.е. результативности. Приведем показатели, используемые в методике оценки эффективности (табл. 2).

Таблица 2

Перечень показателей, характеризующих эффективность промышленной политики в пищевой отрасли

Показатель развития пищевой промышленности Группа

1. Уровень среднемесячной заработной платы сотрудников предприятия, руб. Заработная плата и численность

2. Доля сотрудников, занятых на предприятиях пищевой отрасли, %

3. Доля пищевой отрасли в ВРП, % Структуры экономики

4. Доля предприятий, относящихся к пищевой отрасли, %

5. Доля основных средств предприятий пищевой отрасли, % Основные фонды

6. Доля предприятий пищевой отрасли, применяющих инновационные методы производства, % Инновации

7. Темп роста уровня промышленного развития в пищевой отрасли, % Рост объемов производства

8. Индекс физического объема инвестиций в основной капитал, % Инвестиции

9. Индекс производительности труда в пищевой отрасли, % Эффективность производства

10. Рентабельность пищевых предприятий, %

11. Доля средств очистки окружающей среды на предприятиях пищевой отрасли, % Экология

12. Доля предприятий пищевой отрасли, применяющих цифровые технологии, % Цифровизация

Конкурентоспособное развитие пищевой промышленности в данном методическом подходе основано на многокритериальной оценке, которая предполагает помимо традиционных (объемных) показателей развития промышленности учет современных реалий, влияющих на мировую промышленную конъюнктуру [13, с. 170].

Первая группа - это заработная плата и численность. В нее вошли показатели, характеризующие уровень заработной платы в регионе и качество жизни населения региона. Следующая группа показателей - это показатели «структуры экономики». Структурная модернизация промышленности остается неизменным приоритетом осуществления промышленной политики

в пищевой отрасли [14, с. 37]. В частности, позитивными эффектами проведения структурной модернизации являются увеличение в экономике доли пищевых производств с более высокой добавленной стоимостью и снижение доли сырьевых отраслей. Также весьма актуальной является проблема высокой степени основных фондов пищевой промышленности, в связи с чем в методику включена группа показателей, характеризующих интенсивность их обновления [3, с. 37].

Блок «Инновации» необходим в связи с тем, что развитие пищевой промышленности невозможно без технического прогресса. Увеличение объема производства и повышение эффективности предприятий пищевой отрасли зависят во многом от внедрения инноваций.

Блок «Инвестиции» определяет возможности модернизации производства, что приводит в свою очередь к необходимости решения проблемы по повышению привлекательности конкретного предприятия или территории в инвестиционном плане.

Блок «Эффективность производства» включает показатели, характеризующие конкурентоспособность пищевых промышленных компаний. Индекс производительности труда и рентабельность активов компаний региона характеризуют их успешное и устойчивое развитие.

В блоке «Экология» особое внимание уделяется экологической безопасности пищевых производств. При условии снижения уровня экологической нагрузки на среду со стороны промышленных предприятий пищевой отрасли реализуется возможность для повышения уровня жизни населения конкретной территории [15, с. 115].

В блоке «Цифровые технологии» особое внимание уделяется цифрови-зации в рамках Индустрии 4.0, что предполагает не только внедрение цифровых технологий, но и повышение уровня квалификации сотрудников предприятий пищевой отрасли [16, с. 180].

Для оценки показателей эффективности развития промышленности в пищевой отрасли используется методика, основанная на вычислении сопоставимых коэффициентов, которые определяют соотношение со средним по России значением. Для их расчета используется следующая формула [17, с. 350]:

К = (1)

X.

'Р

где К - коэффициент сопоставления показателя по региону; X. - анализируемый показатель по региону в абсолютном или относительном выражении; Х'Р - анализируемый показатель по РФ в абсолютном или относительном выражении.

Следующий этап предполагает агрегирование всех рассчитанных по указанным группам показателей в один с использованием формулы

Я = IК, (2)

'=1

где Я] - общий агрегированный показатель эффективности промышленной политики в пищевой отрасли конкретного региона; К. - коэффициент сопоставления показателя по региону; п - количество показателей.

С целью определения приоритетов можно установить экспертным путем вес каждого показателя в агрегированном, в зависимости от уровня развития конкретного региона [18, с. 4]. Для отдельного региона приоритетом может быть экологическая политика, другой регион может в качестве приоритета иметь повышение уровня занятости. Расчет агрегированного показателя с использованием весов осуществляется по формуле

я = . (3)

1=1

где Я - агрегированный показатель по региону; К - коэффициент сопоставления показателя по региону; Ж1 - вес показателя для региона; п - количество показателей.

При этом весовые коэффициенты должны составлять в сумме единицу.

При определении весовых коэффициентов на основе экспертного метода в качестве экспертов могут рассматриваться представители органов власти региона, коммерческих структур, функционирующих в пищевой отрасли, ученые в сфере развития региональной экономики и пищевой промышленности [11, с. 4].

В качестве примера рассмотрим применение метода ранжирования при определении весовых коэффициентов. Берется т показателей и группа экспертов в количестве п. Каждому показателю каждым экспертом присваивается ранг (т, т - 1 и т.д.). Для менее значимого показателя ранг равен единице. Ранги представляются в табличном формате. Определение весовых коэффициентов осуществляется по формуле

Ъ = ~тг~, (4)

IГ

1=1

Таблица 3

Определение рангов методом ранжирования

Эксперт Показатели

Х1 Х2 • • • Хт

1 г11 г12 • • • г\т

2 г21 г22 • г2т

•

п гп1 гп2 • гпт

т Г = I Г, 1=1 г 1 г2 • гт

Достоинством этого метода является простота вычисления весовых коэффициентов, а недостаток - это необходимость привлечения и опроса экспертов, обоснование их числа и квалификации.

Более детальный анализ аспектов развития промышленного комплекса пищевой отрасли возможен при рассмотрении каждого полученного сопоставимого коэффициента как в динамике, так и по сравнению с другими территориями. В результате анализ, проведенный на основе представленной мето-

дики, позволит выявить слабые и сильные места в развитии промышленности региона, что будет способствовать дальнейшему улучшению разработки промышленной политики в пищевой отрасли.

Заключение

Для предложенной методики по расчету показателей может использоваться база Росстата, что определяет возможность проведения сравнения конкретных регионов и регионов и РФ в целом.

Динамика показателей доступна для изучения, но систематизация показателей возможна на основе агрегированного показателя с учетом единого нормативного значения.

В рамках данной статьи таким показателем является усредненное значение по России. При этом в последующих исследованиях необходимо рассмотреть сравнение отдельного показателя не со средним значением, а с модой показателя по регионам РФ. Мода определяет частоту возникновения признака в совокупности. Для РФ характерно неравномерное развитие регионов. При этом статистические службы не используют моду при проведении сравнения.

Поэтому в данной методике показатели развития пищевой промышленности конкретного региона будут сравниваться со средним уровнем по России. Поскольку выбранные показатели являются относительными и отражают в основном качественные характеристики развития, данное сравнение представляется возможным.

Список литературы

1. Промышленная политика в условиях новой индустриализации : монография / под ред. С. А. Толкачева. М. : МАКС Пресс, 2015. 252 с.

2. Балацкий Е. Модель динамики курса «доллар/евро» // Экономист. 2018. № 9. С. 89-98.

3. Минаков И. А., Толстых Т. О. Маркетинг и конкурентоспособность сельскохозяйственной продукции : монография. Мичуринск-наукоград : Мичуринский государственный аграрный университет, 2007. - 109 с.

4. Белинская Я. Валютный курс и ограничение инфляции // Экономист. 2018. № 4. С. 45-61.

5. Вентцель А. Д. Курс теории случайных процессов. М. : Наука. Физматлит, 2018. 250 с.

6. Волкова В. Н. Теория систем и системный анализ. М. : ИД Юрайт, 2018. 140 с.

7. Вильямс Б. Торговый хаос. М. : ИК Аналитика, 2017. 150 с.

8. Гихман И. И., Скороход А. В. Введение в теорию случайных процессов. М. : Наука, 2018. 180 с.

9. Винс Р. Математика управления капиталом. Методы анализа рынка для трейдеров и портфельных менеджеров. М. : Альпина, 2018. 180 с.

10. Ермолина Л. В. Экономическое содержание категории «эффективность». Понятие стратегической эффективности // Основы экономики, управления и права. 2013. № 2. С. 98-102.

11. Черникин О. С. Оценка эффективности реализации государственных программ. Опыт Тверской области // Вестник Тверского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. 2014. № 4-2. С. 359-367.

12. Левицкая Н. В., Савельев И. И. Анализ методик оценки эффективности реализации государственных программ отдельных субъектов Российской Федерации // Эффективное антикризисное управление. 2016. № 4. С. 72-77.

13. Чиркова М. Б., Толстых Т. О. Управление коммерческой деятельностью на предприятиях АПК // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2012. № 1. С. 179-184.

14. Симченко О. Л. Формирование системного подхода к повышению эффективности промышленных предприятий-резидентов индустриальных парков // Современная экономика: проблемы и решения. 2018. № 3. С. 37-48.

15. Троянова Е. Н., Фендель Д. А. Современные методы оценки эффективности деятельности предприятия // Бизнес. Образование. Право. Вестник Волгоградского института бизнеса. 2015. № 4. С. 141-144.

16. Чиркова М. Б., Толстых Т. О. Планирование и управление потенциалом АПК // Вестник Воронежского государственного аграрного университета. 2012. № 1. С. 169-175.

17. Унгаева И. Ю., Унгаев А. А. К вопросу оценки эффективности реализации государственных программ // Вестник ВСГУТУ. 2014. № 6 (51). С. 114-119.

18. Шаш Н. Н. Управление эффективностью государственных программ: методологические основы разработки программного бюджета // Управленец. 2015. № 1. С. 4-15.

References

1. Tolkachev S. A. [ed.] Promyshlennaya politika v usloviyakh novoy industrializatsii: monografiya = Industrial policy in the context of new industrialization: monograph. Moscow: MAKS Press, 2015:252. (In Russ.)

2. Balatskiy E. The "dollar / euro" exchange rate dynamics model. Ekonomist = Economist. 2018;9:89-98. (In Russ.)

3. Minakov I.A., Tolstykh T.O. Marketing i konkurentosposobnost' sel'skokho-zyaystvennoy produktsii: monografiya = Marketing and competitiveness of agricultural products: monograph. Michurinsk-naukograd: Michurinskiy gosudarstvennyy agrarnyy universitet, 2007:109. (In Russ.)

4. Belinskaya Ya. Exchange rate and inflation control. Ekonomist = Economist. 2018;4:45-61. (In Russ.)

5. Venttsel' A.D. Kurs teorii sluchaynykh protsessov = Course in the theory of random processes. Moscow: Nauka. Fizmatlit, 2018:250. (In Russ.)

6. Volkova V.N. Teoriya sistem i sistemnyy analiz = Systems theory and systems analysis. Moscow: ID Yurayt, 2018:140. (In Russ.)

7. Vil'yams B. Torgovyy khaos = Shopping chaos. Moscow: IK Analitika, 2017:150. (In Russ.)

8. Gikhman I.I., Skorokhod A.V. Vvedenie v teoriyu sluchaynykh protsessov = Introduction to the theory of random processes. Moscow: Nauka, 2018:180. (In Russ.)

9. Vins R. Matematika upravleniya kapitalom. Metody analiza rynka dlya treyderov i portfel'nykh menedzherov = The mathematics of money management. Market analysis methods for traders and portfolio managers. Moscow: Al'pina, 2018:180. (In Russ.)

10. Ermolina L.V. Economic content of the "efficiency" category. The concept of strategic effectiveness. Osnovy ekonomiki, upravleniya i prava = Fundamentals of economics, management and law. 2013;2:98-102. (In Russ.)

11. Chernikin O.S. Evaluation of the effectiveness of the implementation of state programs. Experience of the Tver region. Vestnik Tverskogo gosudarstvennogo universi-teta. Ser.: Ekonomika i upravlenie = Bulletin of the Tver State University. Ser.: Economics and Management. 2014;4-2:359-367. (In Russ.)

12. Levitskaya N.V., Savel'ev I.I. Analysis of methods for assessing the effectiveness of the implementation of state programs of individual subjects of the Russian Federation. Effektivnoe antikrizisnoe upravlenie = Effective crisis management. 2016;4:72-77. (In Russ.)

13. Chirkova M.B., Tolstykh T.O. Management of commercial activities at agricultural enterprises. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Bulletin of the Voronezh State Agrarian University. 2012;1:179-184. (In Russ.)

14. Simchenko O.L. Formation of a systematic approach to improving the efficiency of industrial enterprises-residents of industrial parks. Sovremennaya ekonomika: prob-lemy i resheniya = Modern economy: problems and solutions. 2018;3:37-48. (In Russ.)

15. Troyanova E.N., Fendel' D.A. Modern methods of evaluating the efficiency of the enterprise. Biznes. Obrazovanie. Pravo. Vestnik Volgogradskogo instituta biznesa = Business. Education. Right. Bulletin of the Volgograd Institute of Business. 2015;4:141-144. (In Russ.)

16. Chirkova M.B., Tolstykh T.O. Planning and managing the potential of the agro-industrial complex. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta = Bulletin of the Voronezh State Agrarian University. 2012;1:169-175. (In Russ.)

17. Ungaeva I.Yu., Ungaev A.A. On the issue of evaluating the effectiveness of the implementation of state programs. Vestnik VSGUTU = Bulletin of VSGUTU. 2014;6(51):114-119. (In Russ.)

18. Shash N.N. Managing the effectiveness of government programs: methodological foundations for the development of the program budget. Upravlenets = Manager. 2015;1:4-15. (In Russ.)

Информация об авторах /Information about the authors

Татьяна Олеговна Толстых

доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры промышленного менеджмента, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС» (Россия, г. Москва, Ленинский проспект, 4); профессор кафедры экономики промышленности, Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова (Россия, г. Москва, Стремянный переулок, 36) E-mail: [email protected]

Нгуен Тхи Винь

аспирант,

Российский экономический университет имени Г. В. Плеханова (Россия, г. Москва, Стремянный переулок, 36) E-mail: [email protected]

Tat'yana O. Tolstykh

Doctor of economical sciences, professor, professor of sub-department of industrial management, National Research Technological University "MISiS", (4 Leninsky avenue, Moscow, Russia); professor of sub-department of industrial economics, Plekhanov Russian University of Economics

(36 Stremyanny lane, Moscow, Russia)

Nguyen Thi Vinh

Postgraduate student, Plekhanov Russian University of Economics

(36 Stremyanny lane, Moscow, Russia)