финансы РЕГИОНА 259
исследовательская статья
ш
https://doi.org/10.17059/ekon.reg.2023-l-20 УДК 332.14:330.332.12 JEL D 92, E22, H54
В. Н. Мякшина) О И, В. Н. Петровб) 0 Т. Н. Песьяковав) ©
а) Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова, г. Архангельск, Российская Федерация б) Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С. М. Кирова,
г. Санкт-Петербург, Российская Федерация в) УФНС России по Архангельской области и Ненецкому автономному округу, г. Архангельск, Российская Федерация
методика оценки эффективности региональной инвестиционной политики субъектов российской
федерации^
Аннотация. Для принятия эффективных управленческих решений в области инвестиционной политики необходимо наличие достоверной объективной информации о результатах ранее вложенных инвестиций и методики комплексной оценки таких результатов. Проведенный анализ современных инвестиционных рейтингов выявил ряд методических проблем, что обуславливает актуальность разработки методики оценки региональной инвестиционной политики на основе представленной авторами оригинальной модели сбалансированной системы показателей как нового и перспективного для России инструмента оценки инвестиционной привлекательности российских регионов. Методологической основой исследования является концепция сбалансированной системы показателей, предложенная Капланом и Нортоном. На основе ключевых инвестиционно значимых факторов определена конфигурация сбалансированной системы показателей, включающая четыре составляющих (развития, при-родно-ресурсную, политико-экономическую и социальную, производственно-финансовую); определены ключевые показатели оценки, взаимосвязанные с ключевыми инвестиционно значимыми факторами и информационными потребностями акторов инвестиционного процесса (органов государственного управления, частных инвесторов, населения); предложены методические приемы оценки и система измерителей на основе целевых значений показателей, взаимосвязанных с целями региональной инвестиционной политики. Определение степени достижения целей региональной инвестиционной политики осуществлено посредством сопоставления фактических значений показателей, информативно отражающих результаты инвестиционной деятельности, и целевых. Определение приоритетных направлений инвестиционной политики регионов по повышению инвестиционной привлекательности осуществлено на основе выявленных значительных отклонений фактических значений показателей от целевых. Разработанная методика апробирована на примере субъектов Арктической зоны Российской Федерации с использованием официальных данных Федеральной службы государственной статистики. Показано, что приоритетное положительное влияние на инвестиционную привлекательность данных регионов оказывает природно-ресурсная составляющая, отрицательное - составляющая развития. Выявленная дифференциация и разнонаправленность динамики интегральных показателей свидетельствуют о несбалансированности отдельных направлений инвестиционной политики данных регионов (за исключением Республики Саха (Якутия)), что ограничивает реализацию инвестиционного потенциала. Определены основные направления повышения инвестиционной привлекательности данных регионов на основе полученных результатов оценки.
Ключевые слова: сбалансированная система показателей, Арктическая зона Российской Федерации, инвестиционная привлекательность, инвестиционная активность, инвестиционные риски, инвестиционный климат, инвестиционный рейтинг, инвестиционная политика, инвестиционно значимые факторы, региональная экономическая система
Для цитирования: Мякшин В. Н., Петров В. Н., Песьякова Т. Н. (2023). Методика оценки эффективности региональной инвестиционной политики субъектов Российской Федерации. Экономика региона, 19(1). С. 259-273. огд/10.17059/екоп.гед.2023-1-20.
1 © Мякшин В. Н., Петров В. Н., Песьякова Т. Н. Текст. 2023.
research article
Vladimir N. Myakshin a) © El, Vladimir N. Petrovb) ©, Tatiana N. Pesiakovac) ©
a) Northern (Arctic) Federal University named after M. V. Lomonosov, Arkhangelsk, Russian Federation b) Saint Petersburg State Forest Technical University named after S. M. Kirov, Saint Petersburg, Russian Federation c) Federal Tax Service of Russia in the Arkhangelsk Region and Nenets Autonomous Area, Arkhangelsk, Russian Federation
Methodology for Assessing the Effectiveness of Investment Policy
in Russian Regions
Abstract. Objective and reliable information on the investment results, as well as the methodology for their comprehensive assessment are necessary to make effective investment decisions. The conducted analysis of modern investment ratings revealed numerous methodological problems. Thus, the present study aims to develop a new and promising tool for examining the investment attractiveness of Russian regions and assessing the effectiveness of their investment policy. Kaplan and Norton's balanced score-card model is used as the main research method. The configuration of the balanced scorecard was determined in accordance with the key investment factors; it includes four components: development; natural resource; political, economic and social; production and financial. The study identified main assessment indicators connected with the key investment factors and information needs of investment actors (pubic authorities, private investors, population). Additionally, the article proposed assessment methods and a measuring system based on the target values of indicators, depending on the objectives of regional investment policy. To determine the achievement of these objectives, the target and actual (showing the investment results) values of indicators were compared. The significant deviation of these values allowed us to establish priorities of regional investment policy. Based on the data from the Federal State Statistics Service, the developed methodology was tested on regions of the Russian Arctic. The natural resource component positively influences the investment attractiveness of these regions, while the development component has a negative impact. The revealed differentiation and multidirectional dynamics of integral indicators indicate an imbalance in certain areas of the investment policy of these regions (excluding the Republic of Sakha (Yakutia)), limiting the realisation of their investment potential. Based on the research results, ways to increase regional investment attractiveness were described.
Keywords: balanced scorecard, Russian Arctic, investment attractiveness, investment activity, investment risks, investment climate, investment rating, investment policy, investment factors, regional economic system
For citation: Myakshin, V. N., Petrov, V. N. & Pesiakova, T. N. (2023). Methodology for Assessing the Effectiveness of Investment Policy in Russian Regions. Ekonomika regiona / Economy of regions, 19(1), 259-273, https://doi.org/10.17059/ ekon.reg.2023-1-20.
Введение
Наличие инвестиционных ресурсов — один из ключевых факторов устойчивого развития любого региона страны. Обеспечение этого условия является главной задачей региональной инвестиционной политики. Решение подобных задач происходит, как правило, двумя методами управления: императивным и дис-позитивным. Императивный метод основан на нормативных актах государственного и муниципального уровней, существенно ограничивающих свободу выбора того или иного варианта поведения субъектов инвестиционного процесса. Диспозитивный метод, наоборот, дает свободу выбора того или иного варианта поведения инвестора в границах установленных норм или обязательных правил поведения. Оптимальное сочетание этих методов управления, вариативность их внутреннего содержания, скорость отклика решений государ-
ственной и муниципальной власти на изменения в региональной экономике, на рынке инвестиционных ресурсов и другие факторы позволяют судить об эффективности инвестиционной политики, практическим выражением которой в любом регионе является объем привлеченных инвестиций. Следует заметить, что абсолютный объем привлеченных инвестиций сам по себе не гарантирует комплексного развития различных видов экономической деятельности региона, включая объекты социально-культурного назначения.
Анализ инвестиционных процессов в субъектах Арктической зоны РФ (далее — АЗ РФ) позволяет сделать вывод о концентрации инвестиционных ресурсов преимущественно в экспортно-сырьевых производствах, сосредоточенных в исследуемых регионах. Основные причины возникновения структурных диспропорций: непредсказуемость решений властей
в области инвестиционной политики, отсутствие практикоориентированной методики, на основе которой можно определить эффективность решений при выборе направлений инвестирования. На начальных этапах построения социально-рыночной экономики, в условиях ограниченности финансовых ресурсов необходимо выявлять приоритетные направления инвестирования в те виды экономической деятельности, которые впоследствии станут драйверами комплексного развития экономики регионов АЗ РФ.
Специфика современного периода социально-экономического развития России, обусловленная как внешними (повлекшее экономические санкции влияние политики на экономику, трансформация мировой экономики в результате пандемии, обострение международной обстановки и др.), так и внутренними факторами (неравномерность распределения природных и трудовых ресурсов, производственных мощностей по регионам, различный уровень из развития и др.), обуславливает необходимость проведения инвестиционной политики, учитывающей вышеназванные факторы, экономические интересы бизнеса и социально-экономические цели развития региона. Теоретическим обоснованием данного предположения являются исследования ряда отечественных и зарубежных ученых, посвященные выявлению взаимосвязи между деятельностью органов власти по созданию благоприятных условий ведения бизнеса (делового климата) и уровнем инвестиционной привлекательности (Djankov et al., 2006; Dreher & Gassebner, 2013; Calvino et al., 2016; Braunerhjelm & Eklund, 2014; Chowdhury et al., 2015). Под деловым климатом (business environment) Р. E. Андерсон (Anderson, 2004) понимает комплексную систему мер экономической политики, законов и институтов, обеспечивающих функционирование частного сектора и развитие бизнеса. Р. E. Андерсон предлагает различать понятия «условия ведения бизнеса» и «инвестиционный климат», возражает против использования этих понятий в качестве синонимов. По мнению Р. E. Андерсона, применение термина «инвестиционный климат» препятствует формированию объективного представления о роли частного сектора в экономическом росте. Стремительно меняющаяся политическая и экономическая обстановка в мире заставляет искать новые варианты решения согласования интересов органов власти и частного бизнеса. Для современных условий требуется новый экономический
механизм, согласующий интересы частных инвесторов, органов государственного и муниципального управления и населения. В качестве такого механизма предлагается использовать сбалансированную систему показателей, отражающих экономические отношения между органами власти и частным бизнесом.
Ориентиром для выбора объекта инвестирования для инвесторов, прежде всего, иностранных, являются международные рейтинги. Во избежание копирования методологических изъянов при использовании международных рейтингов применительно к российским регионам необходимо критически оценить различные аспекты методологии. Авторы отечественных исследований совершенствуют рейтинговые методики оценки инвестиционной привлекательности в соответствии с задачами социально-экономического развития России, но при этом остается ряд методологических проблем, решение которых позволит повысить объективность и обоснованность отечественных рейтингов для инвесторов (в том числе для иностранных).
Так, рейтинг Национального рейтингового агентства1 позволяет прослеживать взаимосвязь между уровнем экономического развития регионов и значением рейтинга, в ряде исследований (Вилков, 2016) отмечается отсутствие взаимосвязи между темповым показателем экономического роста и местом региона в рейтинге, при этом более высокому рангу в рейтинге соответствует более высокий объем инвестиций на душу населения.
Недостатки методики:
— место региона в рейтинге определяется преимущественно уровнем его экономического развития;
— данный рейтинг не позволяет оценить такие очень важные для инвестиционной привлекательности характеристики, как сформи-рованность регуляторной, институциональной и инфраструктурной среды для развития бизнеса, комплекс мер по поддержке малого предпринимательства.
Рейтинг «Эксперт РА»2 позволяет определить уровень инвестиционной привлекательности регионов. Более высоким значениям показателей инвестиционной активности соответствуют регионы, имеющие более высокий
1 Рейтинг Национального рейтингового агентства. URL: http://www.ra-national.ru/ru/ratings/provinces (дата обращения: 18.03.2021).
2 Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России. URL: https://raex-a.ru/project/regcongress/2019/ resume (дата обращения: 18.03.2021).
инвестиционный потенциал и низкий уровень инвестиционного риска. На наш взгляд, «Эксперт РА» представляет для инвесторов фактически два рейтинга регионов (по инвестиционному потенциалу и по инвестиционным рискам), при этом методические указания по соединению результатов фактически отсутствуют. Рейтинг позволяет для большинства регионов достаточно адекватно определить уровень инвестиционной привлекательности: инвесторов привлекают регионы с высоким инвестиционным потенциалом и достаточно низким уровнем риска.
Недостатки рейтинга:
— выражена зависимость между размером экономики региона и экономическим потенциалом, что априори обуславливает последние места для относительно маленьких регионов;
— для ряда регионов выявлено несоответствие динамики экономического роста месту в рейтинговой таблице.
В рамках национального рейтинга состояния инвестиционного климата1 оцениваются регуляторная среда, институты для бизнеса, поддержка малого предпринимательства, нфраструктура и ресурсы. Рейтинг достаточно объективно отражает состояние инвестиционной привлекательности регионов, подтверждает прямую зависимость между высокими значениями рейтинга и такими показателями, как темп экономического роста и душевой объем инвестиций.
Преимущества: результаты рейтинга могут применяться в качестве информационной базы для различных видов инвестиционного анализа.
Недостаток рейтинга: сложно объяснить высокий уровень инвестиций на душу населения, сопровождающийся положительной динамикой экономического роста, в регионах, имеющих низкий рейтинг.
Использование данных рейтингов для принятия управленческих решений ограничено структурными различиями региональных экономик. Прежде всего, в указанных рейтингах недостаточно внимания уделяется исследованию взаимосвязей инвестиционной привлекательности с инвестиционной активностью, что не позволяет объяснить несоответствие для ряда регионов интенсивности привлекаемых инвестиций занимаемым местам в рейтинге. Одной из основных причин недостаточной убедительности (обоснованности) резуль-
1 Национальный инвестиционный рейтинг. URL: https://asi. ru/investclimate/rating/ (дата обращения: 18.03.2021).
татов является применение в рейтингах экспертных (субъективных) методов оценивания, которые значительно обесценивают использование объективных статистических данных. Так, использование весовых коэффициентов, определяемых на основе экспертных оценок, при исчислении интегральных показателей является причиной их искажения. При учете коллективного мнения различных экспертных сообществ субъективность также не снижается, а только усредняется.
Важной особенностью комплексного подхода к оценке инвестиционной привлекательности российских регионов, предложенного в методике Совета по изучению производительных сил (СОПС), является оценка инвестиционной привлекательности во взаимосвязи с инвестиционной активностью (Гришина, 2020). Принципиальное отличие от рейтингов методологии СОПС — отказ от использования баллов, экспертных оценок, данных специализированной литературы, то есть исключение параметров, которые не подлежат статистическому наблюдению. Использование данных разных источников (региональной и ведомственной отчетности, экспертных оценок) приводит к противоречивости результатов. При этом использование закрытой специализированной экспертной информации затрудняет воспроизводимость методики и снижает ее убедительность.
Нельзя не отметить, что накладываемое на информационную базу достаточно жесткое ограничение (в частности, отсутствие релевантных данных, предоставляемых государственной статистикой) сокращает возможности выбора частных показателей, учет которых усложнит общий анализ, но позволит повысить объективность и точность оценки регионов. Сказанное замечание подчеркивает несовершенство методологических и содержательных аспектов официальной статистики.
Представленные методологические проблемы обуславливают актуальность поиска новых подходов к оценке инвестиционной привлекательности субъектов Арктической зоны РФ, одним из которых является создание экономического инструментария на основе сбалансированной системы показателей.
Одной из основных задач исследования было создание современной системы мониторинга состояния инвестиционной привлекательности субъектов АЗ РФ, внедрение которой позволит повысить инвестиционную привлекательность проектов, реализуемых в АЗ РФ. Результаты исследования послужат научной
основой для принятия управленческих решений в условиях влияния внешних и внутренних факторов, что будет способствовать укреплению экономических позиций России при освоении Арктики.
Методология и методы исследования
В качестве основы авторской методики использованы принципы предложенной Р. Капланом и Д. Нортоном концепции сбалансированной системы показателей (ССП) или Balanced Scorecard (BSC) (Kaplan & Norton, 2000b).
Предложенная изначально как система оценки производительности, ССП трансформировалась в систему управления эффективностью. При этом были решены следующие задачи: предложены принципы отбора (фильтрации) и группировки показателей в рамках всех составляющих ССП (кластеризации), установлены взаимосвязи стратегических целей и соответствующих им показателей, исследованы причинно-следственные связи между целями и показателями, предложено графическое представление причинно-следственных связей в форме стратегических моделей или стратегических карт (Kaplan & Norton, 2000a). В эволюционном развитии ССП можно выделить три этапа. Первоначально ССП определялась как матричный подход к оценке эффективности организации, включающей четыре перспективы: традиционные финансовые показатели дополнялись показателями для оценки внутренних бизнес-процессов, обучения и роста, взаимоотношений с клиентами. Введение трех дополнительных составляющих системы оценки соответствовало информационным запросам всех участников бизнес-процессов (менеджмента, работников, клиентов). В экономической литературе (Cobbold & Lawrie, 2002; Mooraj et al., 1999) продолжаются полемика по поводу кластеризации, обсуждение проблемы фильтрации редко представлено при описании методов разработки ССП (Irwin, 2002; Radnor & Lovell, 2003). Особенностью второго поколения ССП стало определение причинно-следственных связей между показателями и стратегическими целями как основного критерия выбора показателей (Ahn, 2001; Butler et al., 1997). Переход к графическому представлению причинно-следственных связей позволил создать стратегические карты (стратегические модели) (Kennerley & Neely, 2002). Целью модификации модели ССП на третьем этапе стала координация временных взаимосвязей (Olve et al., 2001; Newing, 1995).
В современной экономике ССП достаточно широко используется как инструмент управления отдельными предприятиями, бюджетными ресурсами (Куклин & Шпак, 2006; Песьякова & Мякшина, 2016; Мякшин и др., 2021), но следует отметить отсутствие применения ССП для оценки инвестиционной привлекательности регионов, поэтому исследования с целью разработки экономического инструментария с использованием ССП для оценки эффективности региональной инвестиционной по повышению привлекательности регионов являются актуальными и востребованными.
Специфика инвестиций в Арктической зоне обусловлена типичными чертами экономики арктических регионов, которые определяются особенностями естественно-географических условий: экстремальными природно-климатическими условиями, приоритетной значимостью природно-ресурсных факторов, определяющих отраслевую структуру экономики, удаленностью от центральных районов страны при неразвитости инфраструктуры, низкой плотностью населения, ограничивающей емкость рынка сбыта продукции и услуг и доступность трудовых ресурсов. Перечисленные природные, социальные, институциональные ограничения определяют повышенные затраты на реализацию инвестиционных проектов. Так, суровые климатические условия, короткий световой день в зимний период, длительный период низких температур значительно увеличивают (на 2-3 месяца по сравнению с центральными и южными регионами) отопительный период, расходы на электроэнергию (при этом для арктических регионов характерны повышенные тарифы на электроэнергию). Это обуславливает значительное повышение доли затрат на отопление и электроэнергию в себестоимости продукции, работ, услуг для арктических регионов. Инфраструктурные ограничения (дальность расстояний, низкая плотность дорожной сети, зависимость сухопутных и водных транспортных сообщений от природно-климатических условий) значительно повышают транспортные затраты в себестоимости продукции, увеличивая время доставки грузов (Татаркин и др., 2016). Дефицит кадров, характерный для арктических регионов, обуславливает необходимость комплекса стимулирующих мер, предусмотренных законодательством РФ: увеличенная продолжительность отпуска, оплата проезда к месту отдыха, повышающий региональный коэффициент оплаты труда, что увеличивает расходы на оплату труда.
Рис. 1. Методика оценки эффективности инвестиционной политики по повышению инвестиционной привлекательности региона
Fig. 1. Methodology for assessing the effectiveness of investment policy aimed to increase the investment attractiveness of the
region
В данном исследовании использована разработанная авторами методика оценки региональной инвестиционной политики, предложен методический подход к оценке деятельности региональных органов власти и управления инвестиционными потоками на основе модели ССП. Основные этапы разработанной методики представлены на рисунке 1. Перспективы применения ССП как механизма
оценки региональной инвестиционной политики обоснованы в процессе апробации.
На первом этапе исследования формируется информационно-эмпирическая база данных об инвестиционной деятельности в субъектах АЗ РФ.
На следующем этапе на основе подхода, применяемого при определении ключевых факторов успеха в управленческой концепции
Balanced Scorecard (Kaplan & Norton, 2000a), определены ключевые инвестиционно значимые для субъектов АЗ РФ факторы.
Конфигурация ССП определяется инвестиционно значимыми (производственно-финансовыми, институциональными, природно-ресурсными, инфраструктурными, политико-экономическими и социальными) факторами, а также информационными потребностями групп пользователей (частных инвесторов, государства и населения).
Частные показатели разработанной ССП отбирались на основе взаимосвязи с ключевыми факторами, определяющими ситуацию в инвестиционной сфере субъектов АЗ РФ, что дает возможность на основе оценки определять возможные способы воздействия на динамику инвестиционной активности. Оценка степени взаимосвязи осуществлена на основе метода тестирования показателей.
ССП включает четыре составляющие (развития, природно-ресурсную, политико-экономическую и социальную, производственно-финансовую), в рамках которых представлены 12 интегральных показателей, объединяющих 41 частный индикатор.
Конфигурация ССП соответствует целям и приоритетным задачам государственной политики регионального развития РФ1, часть частных показателей (30 %) рассчитана в соответствии с Методикой расчета показателей национальных и федеральных проектов2. Состав частных показателей по составляющим разработанной ССП представлен на диаграммах (рис. 3-6).
На следующем этапе обосновываются целевые значения для ключевых (частных) показателей системы оценки. В соответствии с предлагаемым методическим подходом целевые значения ключевых показателей, составляющих ССП, должны отражать цели региональной инвестиционной политики. Фактические значения показателей характеризуют результаты инвестиционной политики (степень до-
1 Об утверждении Основ государственной политики регионального развития Российской Федерации на период до 2025 года. Указ Президента Российской Федерации от 16.01.2017 г. № 13. URL: http://www.kremlin.ru/acts/ bank/41641 (дата обращения: 05.11.2021).
2 Методика расчета показателей национальных и федеральных проектов (программ), реализуемых в рамках исполнения Указа Президента Российской Федерации от 7 мая 2018 г. № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года». URL: https://www.gks.ru/metod/proekt.htm (дата обращения: 06.11.2021)
стижения целей). Для определения целевых значений проанализированы показатели инвестиционной деятельности субъектов АЗ РФ и сравнены с международными практиками в Арктической зоне. В качестве целевых определены значения, максимальные для прямых и минимальные для обратных показателей. При реализации целей (возможно, по отдельным направлениям) формулируются новые стратегические цели, и на этой основе определяются новые целевые значения соответствующих показателей.
Следующий шаг методики предполагает оценку эффективности региональной инвестиционной политики на основе сравнения фактических (расчетных) и целевых значений показателей. При определении интегральных показателей используется формула многомерной средней, при проведении процедуры предварительной стандартизации в качестве нормирующего признака используются целевые значения показателей, что позволяет элиминировать влияние среднероссийских показателей.
Интегральный показатель по каждой составляющей и в целом по ССП рассчитывается по формуле:
п П
I = 1 , (1)
=1П,
П..
где I — интегральный показатель; —- — отношение фактического и целевого значений прямых частных показателей (для обратных показателей применяется формула -^р); к — весовой коэффициент значимости каждого показателя; / = 1, ..., п — количество частных показателей для данной составляющей.
Отбор показателей на основе взаимосвязи с ключевыми инвестиционно значимыми факторами обеспечивает равнозначность показателей, что позволяет отказаться от использования весовых коэффициентов (к = 1) и повысить объективность оценки (независимость от экспертных оценок) (Myakshin & Ре^о% 2019).
Заключительным этапом методики является определение приоритетных направлений инвестиционной политики региона на основе выявленных значительных отклонений фактических значений показателей ССП от целевых.
На наш взгляд, следует различать частные инвестиции, то есть инвестиции, осуществляемые частными лицами и частными компаниями, и инвестиции, осуществляемые государством или корпорациями, основным акционером которых является государство. По этому
Таблица
Расчет коэффициентов корреляции между показателями инвестиционной привлекательности и инвестициями в основной капитал субъектов АЗ РФ
Table
Calculation of correlation coefficients between indicators of investment attractiveness and investment in fixed capital
for regions of the Russian Arctic
Показатель Инвестиционная привлекательность (М — 2 года) / инвестиции в основной капитал (год N
2013/2015 2014/2016 2015/2017 2016/2018 2017/2019
Коэффициент корреляции Ро Спирмана 0,720" 0,745" 0,533 0,895" 0,733"
Значимость 2-сторонняя 0,029 0,021 0,139 0,001 0,025
* Значимо на уровне 5 % Источник: рассчитано авторами.
критерию свыше 90 % инвестиций в АЗ РФ являются государственными, то есть осуществляются корпорациями, контрольный пакет акций которых принадлежит государству («Газпром нефть», «Роснефть» и т. д.) (Марков, 2021). Такая ситуация вносит существенные искажения в оценку инвестиционной актив -ности как результата инвестиционной привлекательности, поскольку предложенная методология ориентирована, прежде всего, на оценку инвестиционной привлекательности для частных инвесторов.
Данные корреляционного анализа выявляют наличие достаточно тесной взаимосвязи между интегральными показателями инвестиционной привлекательности, рассчитанными на основе ССП, и инвестициями в основной капитал с соблюдением временного лага два года, что подтверждает обоснованность предложенной методики и достоверность результатов оценки (табл.).
Значение коэффициента ранговой корреляции Спирмена варьируется от 0,720 до 0,895, что свидетельствует о среднем и высоком уровне корреляции между данными показателями. Флуктуация коэффициента корреляции за период 2015/2017 является допустимой при проведении корреляционного анализа, выявление причин требует дополнительного исследования. Уровень двухсторонней значимости для всех коэффициентов корреляции не превышает 0,05 (минимальное значение 0,004, максимальное — 0,050), что свидетельствует о достаточной надежности рассчитанных коэффициентов корреляции.
Результаты и обсуждение
Разработанная ССП апробирована на примере субъектов АЗ РФ, на основе результатов оценки построен рейтинг инвестиционной привлекательности (рис. 2).
Ямало-Ненецкий автономный округ Красноярский край Мурманская область Республика Коми Республика Карелия Республика Саха(Якутия) Чукотский автономный округ Ненецкий автономный округ Архангельская область без автономного округа
0
0,2
0,4
0,6
0,8
1
1,2
Рис. 2. Рейтинг инвестиционной привлекательности субъектов АЗ РФ за 2018 г. (источник: рассчитано авторами) Fig. 2. Investment attractiveness rating of regions of the Russian Arctic in 2018
Алгоритм методики универсален, а ее оценочные показатели носят объективный характер и не зависят от актуальности данных, по этой причине в работе в качестве примера использованы данные за 2011-2018 гг.
Промежуточные этапы исследования отражены в представленной методике (рис. 1), для расчета интегральных показателей использована формула (1).
В качестве информационно-эмпирической базы исследования использована информация Федеральной службы государственной статистики РФ по субъектам РФ1, а также территориальных органов статистики РФ.
Используя полученные на основе ССП результаты оценки, определим основные направления повышения инвестиционной привлекательности данных регионов.
Рост инвестиционной привлекательности ЯНАО, Красноярского края, Республики Карелия обусловлен, в основном, ростом показателей финансового развития при незначительном росте или отсутствии динамики по остальным составляющим: так, для ЯНАО рост показателя по производственно-финансовой составляющей в 3 раза, по природно-ресурс-ной — в 1,4 раза, по политико-экономической и социальной — в 1,3 раза сопровождался снижением в 1,1 раза по составляющей развития. Инвестиционная привлекательность Красноярского края выросла вследствие роста производственно-финансовых показателей (в 2,8 раза) при отсутствии динамики по политико-экономической и социальной составляющей и при незначительном росте показателей природно-ресурсной составляющей и составляющей развития (в 1,1 раза). Для Республики Карелия рост показателей финансового развития и природно-ресурсной составляющим (в 1,6 раза и в 1,2 раза) сопровождался отсутствием динамики по политико-экономической и социальной и составляющей развития.
Для Мурманской области и Чукотского автономного округа рост инвестиционной привлекательности обусловлен, в первую очередь, влиянием природно-ресурсных факторов (рост по составляющей соответственно в 1,8 и 1,6 раза) при снижении в 1,1 раза интегрального показателя финансового развития и незначительной положительной динамике (рост в 1,11,2 раза) показателей по остальным составляющим. Уровень инвестиционной привлека-
1 Регионы России. Социально-экономические показатели - 2020 г. URL: https://gks.ru/bgd/regl/b20_14p/Main.htm (дата обращения: 05.11.2021).
тельности Ненецкого АО снизился в 1,4 раза вследствие снижения показателей политико-экономической и социальной (в 2 раза) и производственно-финансовой (в 3,7 раза) составляющих при росте показателей природно-ре-сурсной составляющей и развития (в 1,5 раза и 1,3 раза).
Выявленная разнонаправленность динамики показателей ССП является индикатором несбалансированности основных направлений инвестиционной политики данных субъектов АЗ РФ.
Для Архангельской области (без НАО) рост инвестиционной привлекательности преимущественно произошел под влиянием роста показателей финансового развития (в 3,2 раза) при положительной динамике интегральных показателей по остальным составляющим (составляющей развития — в 1,2 раза, политико-экономической и социальной — 2,2 раза, при-родно-ресурсной — в 1,4 раза).
Для семи субъектов АЗ РФ максимальное значение среди интегральных показателей, составляющих ССП, принимает показатель по природно-ресурсной составляющей (исключение составляют Красноярский край и ЯНАО), минимальное — по составляющей развития (за исключением Чукотского АО и Ненецкого АО). Для ЯНАО и Красноярского края (занимающих, соответственно, первое и второе места в рейтинговой таблице) показатель по производственно-финансовой составляющей принимает максимальное значение, минимальное — для Чукотского АО и Ненецкого АО.
Инвестиционную привлекательность субъектов Арктической зоны РФ в значительной степени определяет природно-ресурс-ная составляющая. Для Республики Карелия, Архангельской области без НАО, Республики Саха (Якутия) характерно отклонение показателя производства электроэнергии на душу населения от целевого значения (для остальных субъектов АЗ РФ данный показатель близок к целевому). Близки к целевым значениям показатели обеспеченности субъектов АЗ РФ собственными финансовыми ресурсами (за исключением Республики Саха (Якутия), ЯНАО), уровня экономически активного населения, что свидетельствует о приоритетном положительном влиянии фактора ресурсного обеспечения на инвестиционную привлекательность. Выявлено снижение уровня экономически активного населения, что является индикатором недостаточно эффективной работы по кадровому обеспечению экономического развития (рис. 3).
1. Уровень экономической активности населения, доля
2,00
7. Уровень благоприятности климата в регионе
6. Географическое положение региона
5. Показатель обеспеченности предприятий региона собственными финансовыми ресурсами, доля
2. Производство электроэнергии на душу населения, киловатт-часов/чел.
3. Число активных абонентов подвижной радиотелефонной связи,
использующих широкополосный доступ к интернету, чел. на 100 чел. населения
4. Число активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к интернету, чел. на 100 чел. населения
Республика Карелия Республика Коми Республика Саха (Якутия) • ЧАО
Ненецкий автономный округ Архангельская область без автономного округа Мурманская область
ЯНАО ■
целевое значение
Рис. 3. Диаграмма ключевых показателей природно-ресурсной составляющей ССП регионов АЗ РФ за 2018 г. (источник: составлено авторами)
Fig. 3. Diagram of key indicators of the natural resource component of the balanced scorecard for regions of the Russian Arctic
in 2018
Для всех субъектов АЗ РФ характерно отклонение от целевых значений износа основных фондов, доли прибыльных предприятий, рентабельности по ВЭД «Добыча полезных ископаемых» (исключение составляют Республика Саха (Якутия), Мурманская область). Близки к целевым значениям показатели рентабельности по ВЭД «Обрабатывающие производства» (за исключением Ненецкого АО, Чукотского АО, Республики Саха (Якутия)), экологической безопасности, сбалансированности регионального бюджета, рентабельности трудовых ресурсов (за исключением Ненецкого АО, Архангельской области (без НАО), Республики Карелия). Препятствует реализации инвестиционного потенциала субъектов АЗ РФ (исключение составляют Красноярский край и ЯНАО) нестабильность финансового положения, о которой свидетельствуют колебания значений показателей эффективности производственно-финансовой деятельности. Негативно характеризует производственный потенциал стабильно высокий износ основных фондов.
Показатель экологической безопасности имеет положительную динамику при значении, близком к целевому (рис. 4).
Диаграмма для политико-экономической и социальной составляющей иллюстрирует недостаточную сформированность рыночных институтов: показатели открытости экономики (за исключением ЯНАО), степени развития предпринимательства, отношений собственности в регионе, душевой показатель ВРП (исключение составляют ЯНАО и НАО) значительно ниже целевых.
Причиной стабильно низкого значения интегрального показателя социальной безопасности является высокий коэффициент общей заболеваемости. Значение темпового показателя ВРП составляет 0,9 от целевого, что оказывает положительное влияние, при этом остается низким объемный (душевой) показатель ВРП (рис. 5).
Диаграммы для частных показателей составляющей развития, определяющей перспективность экономики субъектов АЗ РФ
12. Рентабельность трудовых ресурсов, %
1. Доля прибыльных предприятий, доля 10,00
11. Рентабельность проданных
товаров, продукции (работ, услуг) по ВЭД «производство и распределение электроэнергии, газа и воды» , %
10. Рентабельность проданных
товаров, продукции (работ, услуг) по ВЭД «обрабатывающие производства», %
9. Рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг) по ВЭД «добыча полезных ископаемых», %
8. Рентабельность активов по ВЭД «производство и распределение электроэнергии, газа и воды», %
• Ненецкий автономный округ Архангельская область без АО
• Мурманская область ЯНАО
• целевое значение
2. Показатель сбалансированности доходной и расходной частей бюджета региона, доля
3. Доля просроченной кредиторской задолженности в общей кредиторской задолженности, доля
4. Доля улавливаемых и обезвреживаемых вредных веществ от общего их количества, отходящего от всех стационарных источников загрязнения, доля
5. Уровень износа основных фондов, доля
6. Рентабельность активов по ВЭД «добыча полезных ископаемых", %
7. Рентабельность активов по ВЭД «обрабатывающие производства», %
Республика Карелия Республика Коми Республика Саха (Якутия) • ЧАО
Рис. 4. Диаграмма ключевых показателей производственно-финансовой составляющей ССПрегионов АЗ РФ за 2018 г.
(источник: составлено авторами) Fig. 4. Diagram of key indicators of the production and financial component of the balanced scorecard for regions of the Russian
Arctic in 2018
14. Коэффициент соотношения темпов роста ВВП и темпов роста средней заработной платы
1. Объем ВРП на душу населения, руб на чел. 2,00 1,80
2. Динамика показателя ВРП, доля
13. Уровень безработицы, доля
12. Численность населения с доходами выше прожиточного минимума
11. Финансирование социальной сферы
10. Число зарегистрированных преступлений на тысячу населения
9. Травмы, отравления и некоторые другие последствия внешних причин
3. Уровень инфляции в потребительском секторе, %
4. Уровень инфляции в промышленном секторе
5. Показатель характеризующий отношения собственности в регионе
6. Показатель степени развития предпринимательства
•Ненецкий автономный округ Архангельская область без ОА •Мурманская область ЯНАО
•целевое значение
8. Коэффициент общей заболеваемости, количество заболеваний в расчете на тыс. человек населения
7. Открытость экономики региона, тыс. долл./чел.
Республика Карелия Республика Коми Республика Саха (Якутия) • ЧАО
Рис. 5. Диаграмма ключевых показателей политико-экономической и социальной составляющей ССП регионов АЗ РФ
за 2018 г. (источник: составлено авторами) Fig. 5. Diagram of key indicators of the political, economic and social component of the balanced scorecard for regions of the
Russian Arctic in 2018
1. Доля работников с высшим образованием, доля 2,50
. Плотность путей сообщения, км / тыс. км. кв
7. Коэффициент инвестиционной емкости реализованной продукции
6. Коэффициент обновления основных фондов
2. Коэффициент подготовки квалификацированных кадров, доля
3. Доля затрат на НИОКР, доля
4. Доля затрат на технологические инновации, доля
• Ненецкий автономный округ Архангельская область без АО
> Мурманская область ЯНАО
• целевое значение
5. Коэффициент использования информационных технологий, доля
Республика Карелия Республика Коми Республика Саха (Якутия) • ЧАО
Рис. 6. Диаграмма ключевых показателей составляющей развития ССП регионов АЗ РФ за 2018 г. (источник: составлено авторами)
Fig. 6. Diagram of key indicators of the development component of the balanced scorecard for regions of the Russian Arctic in 2018
(рис. 6), показывают отклонения от целевых значений показателей использования информационных технологий (за исключением Красноярского края, Архангельской области (без НАО), Республики Карелия), инфраструктурного потенциала, коэффициента подготовки квалифицированных кадров, коэффициента обновления основных фондов (за исключением Республики Саха (Якутия), НАО, ЯНАО), затрат на технологические инновации (за исключением Красноярского края).
Индикатором низкой эффективности инновационной деятельности служит отрицательная динамика доли затрат на НИОКР и на технологические инновации. Не решена проблема модернизации основных фондов, что является препятствием для внедрения инноваций. Близок к целевому значению показатель доли работников с высшим образованием, превышает целевое значение инвестиционная емкость реализованной продукции (за исключением Республики Карелия и Красноярского края), что является фактором, положительно влияющим на инвестиционную привлекательность. Низкое значение инфраструктурного потенциала выявляет необходимость развития транспортной инфраструктуры субъектов АЗ РФ. Коэффициент подготовки квалифицированных кадров в 10 раз меньше целевого, чем обусловлено несоответствием кадровой политики потребностям экономических отраслей специализации.
Проведенное исследование выявило нарушение сбалансированности отдельных направлений инвестиционной политики, в частности, по повышению инвестиционной привлекательности по составляющей развития, что ограничивает реализацию инвестиционного потенциала субъектов АЗ РФ (за исключением Республики Саха).
Выявленная для Республики Саха (Якутия) дифференциация интегральных показателей незначительна (колебания в пределах 0,5-0,6), что позволяет сделать вывод о сбалансированности направлений региональной инвестиционной политики.
Заключение
Результаты исследования подтверждают сформированную гипотезу: сдерживающим фактором реализации инвестиционного потенциала субъектов АЗ РФ является несбалансированность основных направлений региональной инвестиционной политики, которая проявляется в значительной дифференциации интегральных показателей по составляющим ССП и разнонаправленности их динамики.
Сбалансированная оценка региональной инвестиционной политики служит инструментом для принятия управленческих решений, что косвенно будет служить повышению инвестиционной привлекательности регионов для частного бизнеса. На основе полученных результатов исследований проанализирована
динамика интегральных показателей ССП, выявлена определенная закономерность изменения частных и интегральных показателей, характеризующих различные аспекты инвестиционной привлекательности.
Основной результат исследования — создание экономической модели, позволяющей выявлять проблемы инвестиционной политики субъектов Российской Федерации и определять приоритетные направления инвестирования, а также создание на основе разработанной сбалансированной системы показателей рейтинговой методики оценки инвестиционной привлекательности.
Преимуществами разработанного инструментария являются объективность, обусловленная использованием данных федеральной статистики, причинно-следственные взаимосвязи между ключевыми факторами инвестиционной привлекательности и ключевыми показателями ССП, воспроизводимость (возможность применения методики для любого субъекта РФ), кроме того, открытость для изменений и дополнений в будущем с учетом изменения тенденций социально-экономического развития субъектов Арктической зоны РФ, сбалансированность информационных потребностей акторов инвестиционной деятельности.
Разработанная ССП может найти применение в рамках мониторинга ряда направлений социальных и экологических националь-
ных проектов по созданию безопасных и качественных автомобильных дорог, по повышению производительности труда и поддержки занятости, по развитию малого и среднего предпринимательства, в сфере науки, в сфере образования, в сфере цифровой экономики.
Разработанная ССП может использоваться для определения перспективных экономических специализаций субъектов РФ.
Предложенный сбалансированный подход может найти применение для оценки деятельности органов исполнительной власти субъектов РФ, в частности, возможно использование показателей ССП, определяющих перспективы развития региона, безопасность экологии региона, уровень удовлетворенности работников, уровень производственно-финансовой эффективности, уровень инновационной деятельность, развития инфраструктуры.
Новизной исследования является разработка оригинальной сбалансированной системы показателей, отражающей результаты и дальнейшие направления развития инвестиционной деятельности субъектов Арктической зоны Российской Федерации.
Результаты исследования предполагается использовать для государственного регулирования инвестиционной деятельности в регионах.
Дальнейшим направлением исследования является решение задачи сбалансированности инвестиционных ресурсов в субъектах АЗ РФ.
Список источников
Вилков, И. Н. (2016). К вопросу о рейтингах инвестиционной привлекательности регионов. Вестник Пермского университета. Сер. Экономика, 1(28), 90-97.
Гришина, И. В. (2020). Прогнозирование поступления инвестиций в основной капитал регионов на период до 2024 года: методы и результаты разработки территориального разреза прогноза развития России. Региональная экономика. Юг России, 8(1), 49-62.
Куклин, А. А., Шпак, Н. А. (2006). Повышение эффективности бюджетного управления на основе системы сбалансированных показателей. Экономика региона, 4, 134-148.
Марков, Б. (Ред.). (2020). Деятельность крупных нефтегазовых компаний в Арктической зоне России. Сколково. URL: https://energy.skolkovo.ru/downloads/documents/SEneC/Research/SKOLKOVO_EneC_RU_Arctic_Vol2.pdf (дата обращения: 10.07.2021)
Мякшин, В. Н., Шапаров, А. Е., Тиханова, Д. В. (2021). Совершенствование оценки туристского потенциала субъектов Арктической зоны РФ. Экономика региона, 17(1), 235-248.
Татаркин, А. И., Балашенко, В. В., Логинов, В. Г., Игнатьева, М. Н. (2016). Методический инструментарий оценки инвестиционной привлекательности возобновляемых ресурсов северных и арктических территорий. Экономика региона, 12(3), 627-637.
Песьякова, Т. Н., Мякшина, Р. В. (2016). Управление качеством образовательного процесса на основе сбалансированной системы показателей. Экономика образования, 3, 51-67.
Ahn, H. (2001). Applying the balanced scorecard concept: an experience report. Long range planning, 34(4), 441-461.
Anderson, R. E. (2004). Just get out of the way: How government can help business in poor countries. Cato Institute.
Braunerhjelm, P. & Eklund, J. E. (2014). Taxes, tax administrative burdens and new firm formation. Kyklos, 67(1), 1-11.
Butler, A., Letza, S. R. & Neale, B. (1997). Linking the balanced scorecard to strategy. Long range planning, 30(2), 242-253.
Calvino, F., Criscuolo, C. & Menon, C. (2016). No country for young firms?: Start-up dynamics and national policies. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, No. 29. OECD Publishing, Paris.
Chowdhury, F., Terjesen, S. & Audretsch, D. (2015). Varieties of entrepreneurship: institutional drivers across entrepreneurial activity and country. European Journal of Law and Economics, 40(1), 121-148.
Cobbold, I. & Lawrie, G. (2002). The development of the balanced scorecard as a strategic management tool. Performance measurement association, 35(1), 37-56.
Djankov, S., McLiesh, C. & Ramalho, R. M. (2006). Regulation and growth. Economics letters, 92(3), 395-401.
Dreher, A. & Gassebner, M. (2013). Greasing the wheels? The impact of regulations and corruption on firm entry. Public Choice, 155(3), 413-432.
Irwin, D. (2002). Strategy mapping in the public sector. Long Range Planning, 35(6), 637-647.
Kaplan, R. S. & Norton, D. P. (2000). Having trouble with your strategy? Then map it. Harvard Business Review, 78(5), 167-176.
Kaplan, R. S. & Norton, D. P. (1993). Putting the Balanced Scorecard to work. Harvard Business Review, 71(5), 134140.
Kennerley, M. & Neely, A. (2002). Performance measurement frameworks: a review. Business performance measurement: Theory and practice, 2(3), 145-155.
Mooraj, S., Oyon, D. & Hostettler, D. (1999). The balanced scorecard: a necessary good or an unnecessary evil? European Management Journal, 17(5), 481-491.
Myakshin, V. & Petrov, V. (2019). Evaluating the investment attractiveness of a region based on the balanced scorecard approach. Regional Science Inquiry, XI(1), 55-64. Retrieved from: http://www.rsijournal.eu/?p=3403 (Date of access: 26.06.2019).
Newing, R. (1995). Wake up to the balanced scorecard! Management Accounting, 73(3), 22-23.
Olve, N. G., Roy, J. & Wetter, M. (2001). Performance drivers: A practical guide to using the balanced scorecard. John Wiley & Sons.
Radnor, Z. & Lovell, B. (2003). Defining, justifying and implementing the Balanced Scorecard in the National Health Service. Journal of medical marketing, 3(3), 174-188.
References
Ahn, H. (2001). Applying the balanced scorecard concept: an experience report. Long range planning, 34(4), 441-461.
Anderson, R. E. (2004). Just get out of the way: How government can help business in poor countries. Cato Institute.
Braunerhjelm, P. & Eklund, J. E. (2014). Taxes, tax administrative burdens and new firm formation. Kyklos, 67(1), 1-11.
Butler, A., Letza, S. R. & Neale, B. (1997). Linking the balanced scorecard to strategy. Long range planning, 30(2), 242-253.
Calvino, F., Criscuolo, C. & Menon, C. (2016). No country for young firms?: Start-up dynamics and national policies. OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, No. 29. OECD Publishing, Paris.
Chowdhury, F., Terjesen, S. & Audretsch, D. (2015). Varieties of entrepreneurship: institutional drivers across entrepreneurial activity and country. European Journal of Law and Economics, 40(1), 121-148.
Cobbold, I. & Lawrie, G. (2002). The development of the balanced scorecard as a strategic management tool. Performance measurement association, 35(1), 37-56.
Djankov, S., McLiesh, C. & Ramalho, R. M. (2006). Regulation and growth. Economics letters, 92(3), 395-401.
Dreher, A. & Gassebner, M. (2013). Greasing the wheels? The impact of regulations and corruption on firm entry. Public Choice, 155(3), 413-432.
Grishina, I. V. (2020). Forecasting of Capital Investments into the Fixed Capital in Regions Until 2024: Methods and Results of Territorial Forecast for Russia. Regionalnaya ekonomika. Yug Rossii [Regional Economy. South of Russia], 8(1), 49-62. DOI: https://doi.org/10.15688/re.volsu.2020.L5 (In Russ.)
Irwin, D. (2002). Strategy mapping in the public sector. Long Range Planning, 35(6), 637-647.
Kaplan, R. S. & Norton, D. P. (1993). Putting the Balanced Scorecard to work. Harvard Business Review, 71(5), 134140.
Kaplan, R. S. & Norton, D. P. (2000). Having trouble with your strategy? Then map it. Harvard Business Review, 78(5), 167-176.
Kennerley, M. & Neely, A. (2002). Performance measurement frameworks: a review. Business performance measurement: Theory and practice, 2(3), 145-155.
Kuklin, A. A. & Shpak, N. A. (2006). Improvements of budget management efficiency based on strategy management system. Ekonomika regiona [Economy of region], 4, 134-148. (In Russ.)
Markov, B. (Ed.). (2020). Deyatelnost krupnykh neftegazovykh kompaniy v Arkticheskoy zone Rossii [Activities of Major Oil and Gas Companies in the Arctic Region]. Skolkovo. Retrieved from: https://energy.skolkovo.ru/downloads/ documents/SEneC/Research/SKOLKOVO_EneC_RU_Arctic_Vol2.pdf (Date of access: 10.07.2021). (In Russ.)
Mooraj, S., Oyon, D. & Hostettler, D. (1999). The balanced scorecard: a necessary good or an unnecessary evil? European Management Journal, 17(5), 481-491.
Myakshin, V. & Petrov, V. (2019). Evaluating the investment attractiveness of a region based on the balanced scorecard approach. Regional Science Inquiry, XI(1), 55-64. Retrieved from: http://www.rsijoumal.eu/?p=3403 (Date of access: 26.06.2019).
Myakshin, V. N., Shaparov, A. E. & Tikhanova, D. V. (2021). Improving the Assessment of the Tourism Potential of the Russian Arctic. Ekonomika regiona [Economy of region], 17(1), 235-248. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-1-18 (In Russ.)
Newing, R. (1995). Wake up to the balanced scorecard! Management Accounting, 73(3), 22-23.
Olve, N. G., Roy, J. & Wetter, M. (2001). Performance drivers: A practical guide to using the balanced scorecard. John Wiley & Sons.
Pes'iakova, T. N. & Myakshina, R. V. (2016). Quality management of educational process based on the balanced score-card. Ekonomika obrazovaniya [Economics of Education], 3, 51-67. (In Russ.)
Radnor, Z. & Lovell, B. (2003). Defining, justifying and implementing the Balanced Scorecard in the National Health Service. Journal of medical marketing, 3(3), 174-188.
Tatarkin, A. I., Balashenko, V. V., Loginov, V. G. & Ignatyeva, M. N. (2016). Methodological Tools for Assessing the Investment Attractiveness of Renewable Resources in Northern and Arctic Territories. Ekonomika regiona [Economy of region], 12(3), 627-637. (In Russ.)
Vilkov, I. N. (2016). On the question of regions' investment attractiveness ratings. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Ekonomika [Bulletin of Perm University Herald. Economy], 1(28), 90-97. (In Russ.)
Информация об авторах
Мякшин Владимир Николаевич — доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансового права и правоведения, Высшая школа экономики, управления и права, Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова; Scopus Author ID: 57209616266; https://orcid.org/0000-0002-3989-7367 (Российская Федерация, 163002, г. Архангельск, набережная Северной Двины, 17; e-mail: mcshin@yandex.ru).
Петров Владимир Николаевич — доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой лесной политики и управления, Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С. М. Кирова; Scopus Author ID: 57194908541; https://orcid.org/0000-0003-4991-2249 (Российская Федерация, 194021, г. Санкт-Петербург, Институтский переулок, д. 5, литер У; e-mail: wladimirpetrov@mail.ru).
Песьякова Татьяна Николаевна — кандидат экономических наук, Заместитель начальника отдела работы с налогоплательщиками, УФНС России по Архангельской области и Ненецкому автономному округу; Scopus Author ID: 57219988663; https://orcid.org/0000-0002-5913-8042 (Российская Федерация, 163000, г. Архангельск, ул. Свободы, д. 33.; e-mail: safuecon@yandex.ru).
About the authors
Vladimir N. Myakshin — Dr. Sci. (Econ.), Associate Professor, Professor of the Department of Financial Law and Jurisprudence, Higher School of Economics, Management and Law, Northern (Arctic) Federal University named after M. V. Lomonosov; Scopus Author ID: 57209616266; https://orcid.org/0000-0002-3989-7367 (17, Severnaya Dvina Emb., Arkhangelsk, 163002, Russian Federation; e-mail: mcshin@yandex.ru).
Vladimir N. Petrov — Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of the Department of Forest Policy and Management, Saint Petersburg State Forest Technical University named after S. M. Kirov; Scopus Author ID: 57194908541; https://orcid. org/0000-0003-4991-2249 (5/U, Institutskiy Lane, Saint Petersburg, 194021, Russian Federation; e-mail: wladimirpetrov@ mail.ru).
Tatiana N. Pesiakova — Cand. Sci. (Econ.), Deputy Head of the Department for Work with Taxpayers, Federal Tax Service of Russia in the Arkhangelsk Region and Nenets Autonomous Area; Scopus Author ID: 57219988663; https://orcid. org/0000-0002-5913-8042 (33, Svobody St., Arkhangelsk, 163000, Russian Federation; e-mail: safuecon@yandex.ru).
Дата поступления рукописи: 27.07.2021. Received: 27 Jul 2021.
Прошла рецензирование: 10.11.2021. Reviewed: 10 Nov 2021.
Принято решение о публикации: 15.12.2022. Accepted: 15 Dec 2022.