CC BY
49
About the authors: Lyubov I. Zinina, Dr. Sci. (Economy),
the professor of the chair «Statistics, econometrics and information technologies in management» Address: «Ogarev Mordovia State University», 430005, Russia Federation, Saransk, Bolshevistskaya Street, 68 E-mail: [email protected] Spin-код: 5799-9720
Alina A. Prokofeva, bachelor of the chair «Statistics, econometrics and information technologies in management» Address: «Ogarev Mordovia State University», 430005, Russia Federation, Saransk, Bolshevistskaya Street, 68 E-mail: [email protected]
Contribution of the authors:
Lyubov I. Zinina: scientific management, critical analysis of materials, the formulation of the basic concept of the study. Alina A. Prokofieva: preparation of the text of the article, critical analysis of materials, formulation of conclusions, layout and formatting of the article.
All authors have read and approved the final manuscript.
08.00.10 УДК 336.02
ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВОГО СЕКТОРА В ХМАО-ЮГРА
© 2019
Владлена Борисовна Князева, аспирант
Югорский государственный университет, Ханты-Мансийиск (Россия)
Аннотация
Введение: прогнозирование развития финансового сектора региона сегодня является актуальным направлением ввиду повсеместного проникновения различных финансовых организаций во все сферы жизнедеятельности человека.
Материалы и методы: объектом исследования является финансовый сектор ХМАО-Югра. В основе прогнозирования финансового сектора автором использовался корреляционно-регрессионный анализ и построение уравнений тренда, статистический метод. Также для оценки тенденций и трендов развития финансового сектора был проведен опрос среди организаций, имеющих отношение к данной отрасли.
Результаты: на основе уравнений тренда были рассчитаны прогнозные значения факторов на период до 2028 года в трех вариантах: наиболее вероятный, пессимистический, а также оптимистический, с учетом отклонений на основе значений стандартной ошибки уравнений тренда влияющих факторов. Результаты опроса показали устойчивые тенденции в финансовом секторе региона.
Обсуждение: решение обозначенных проблем в исследовании заключается в обеспечении субсидирования местных финансовых предприятий (с финансовым центром в регионе), предоставлении возможности за счет средств регионального бюджета (софинансирование) приобрести и адаптировать имеющиеся федеральные технологии для использования предприятиями, не имеющими на их (технологий) приобретение собственных ресурсов.
Заключение: автор отмечает, что большую часть добавленной стоимости составляет банковский сектор, который необходимо обеспечить возможностью повышения квалификации сотрудников с участием региональных институтов отрасли и оценкой уровня и качества предоставления услуг. Внедрение совокупности технологических и институциональных мер будет способствовать увеличению количества предприятий в отрасли, поддержание здоровой конкурентной борьбы, и, как следствие, увеличение темпов роста добавленной стоимости в финансовом секторе ХМАО-Югры в перспективе.
Ключевые слова: валовая добавленная стоимость в финансовой деятельности, инвестиции в основной капитал в финансовую деятельность, кредитная организация, прогнозирование, финансирование, финансовая деятельность, финансовый сектор.
Для цитирования: Князева В. Б. Прогноз развития финансового сектора в ХМАО-Югра // Вестник НГИЭИ. 2019. № 1 (92). С. 96-106.
THE FORECAST OF DEVELOPMENT OF THE FINANCIAL SECTOR IN HMAO-YUGRA
© 2019
Vladlena Borisovna Knyazeva, the post-graduate student
Yugra state university, Hanty-Mansiyisk (Russia)
Abstract
Introduction: forecasting of development of the financial sector of the region is the relevant direction in view of universal penetration of various financial organizations into all spheres of activity of the person today. Materials and methods: object of a research is the financial sector of HMAO-Yugra. At the heart of forecasting of the financial sector by authors the correlation and regression analysis and creation of the equations of a trend, a statistical method was used. Also for assessment of trends and trends of development of the financial sector survey among the organizations concerning this industry was conducted.
Results: on the basis of the equations of trend expected values of factors until 2028 in three options were calculated: the most probable, pessimistic and also optimistic, taking into account deviations on the basis of values of a standard error of the equations of a trend of the influencing factors. Results of poll showed steady trends in the financial sector of the region. Discussion: the solution of the designated problems in a research consists in ensuring subsidizing of the local financial enterprises (with financial center in the region), granting an opportunity at the expense of means of the regional budget (joint financing) to get and adapt the available federal technologies for use by the enterprises which do not have acquisition of own resources on their (technologies).
Conclusion: the author notes that the most part of added value is made by the banking sector which needs to be provided with a possibility of professional development of employees with participation of regional institutes of the industry and assessment of level and quality of provision of services. Implementation of set of technological and institutional measures will promote increase in number of the enterprises in the industries, maintenance of healthy competition, and, as a result, increase in growth rates of added value in the financial sector of HMAO-Yugra in the long term. Keywords: gross added value in financial activity, investment into fixed capital into financial activity, credit institution, forecasting, financing, financial activity, the financial sector.
For citation: Knyazeva V. B. The forecast of development of the financial sector in HMAO-Yugra // Bulletin NGIEI. 2018. № 1 (92). P. 96-106.
Введение
Прогнозирование развития финансового сектора стало актуальным ввиду повсеместного проникновения различных финансовых организаций во все сферы жизнедеятельности человека.
В первую очередь это касается зарубежных исследователей - прогнозированием финансового сектора занимались ученые и ведущие исследовательские центры США, Великобритании, Франции. Наиболее известные из них - Филипп Агьон, Джим Эккендор [1], Эдвард Хида [2].
Отечественные исследователи также занимались прогнозированием развития финансового сектора, причем не только российского, но и зарубежного. Например, М. А. Сутормина и Е. А. Трофимова изучают состояние и перспективы развития регионального банковского сектора на примере Уральского федерального округа [3], что, безусловно, сопровождается построением прогнозов, а Н. И. Берзон, А. И. Столяров и Т. В. Теплова изучают вызовы, проблемы и перспективы российского финансового рынка, [4] в том числе, рассматривая отдельные показатели по регионам страны.
Кроме того, самый главный банк страны также делает долгосрочный прогноз размера и струк-
туры финансового сектора [5], аналогичное направление развивают и различные рейтинговые агентства, например, РА Expert [6].
Материалы и методы
Методологической основой прогнозирования стал корреляционно-регрессионный анализ и построение уравнений тренда, статистический метод, а также сравнительный институциональный анализ, рассмотренный в статье В. Ф. Исламутдинова [7].
Подбор влияющих факторов для построения динамических рядов осуществлен на основе результатов корреляционного анализа [8] и анкетных опросов [9].
Результаты
Статистический анализ выявил, что значительное влияние на эволюцию добавленной стоимости отрасли оказывают такие внутренние факторы, как:
- количество действующих кредитных организаций и филиалов (коэффициент корреляции в размере 0,667);
- задолженность по кредитам, выданным юридическим и физическим лицам на начало года (коэффициент корреляции в размере -0,367).
По результатам анкетного опроса наиболее важными положительными факторами оказались
объем капитальных вложений (инвестиций), количество предприятий в отрасли, общее состояние экономики, состояние законодательной базы в отрасли. Также положительными факторами, но оказывающим незначительное влияние, оказался размер просроченной дебиторской задолженности. Самыми важными факторами, влияющими отрицательно, стали ключевая ставка ЦБ и уровень конкуренции в отрасли, отрицательными, но влияющими незначительно, - действие санкций и контрсанкций.
Ввиду частичного отсутствия статистических данных по представленной тематике, в регрессионную модель вклюены были следующие факторы:
- объем капитальных вложений (инвестиций) (коэффициент корреляции составил -0,354);
- количество предприятий в отрасли, (количество действующих кредитных организаций и филиалов) (коэффициент корреляции составил 0,667).
Указанные показатели следует включить в уравнение регрессии, в особенности показатель количества действующих кредитных организаций и филиалов, поскольку его значимость подтвердилась как при статистическом анализе, так и в анкетном опросе.
Анализ влияния внешних факторов показал, что сохраняется зависимость добавленной стоимости отрасли от доступности ресурсов, что для фи-
нансового сектора выражается в ставке рефинансирования (ключевой ставкой ЦБ).
Таким образом, в модель регрессии нами было включено четыре фактора: х] - инвестиции;
х2 - количество действующих кредитных организаций и филиалов;
х3 - ставка рефинансирования ЦБ; х4 - задолженность по кредитам, выданным юридическим и физическим лицам.
Уравнение регрессии для финансового сектора приняло следующий вид:
у = -14 822,839 + 1,0196 х! + 281,921 х2 +
+ 437,209 х3 - 0,004 х^ Для каждого фактора было построено уравнение тренда, отражающее основное направление изменений:
хи = -1 736,889 + 501,6591; х21 = 49,867 - 0,5251; х31 = 18,856 - 0,885 1; х* = - 83214,038 + 28 418,776 1. На основе уравнений тренда были рассчитаны прогнозные значения факторов на период до 2028 года в трех вариантах: наиболее вероятный (таблица 1), пессимистический (таблица 2), а также оптимистический (таблица 3) с учетом отклонений на основе значений стандартной ошибки уравнений тренда влияющих факторов.
Таблица 1. Прогнозные значения факторов, влияющих на развитие финансового сектора в ХМАО-Югре (наиболее вероятный прогноз)
Table 1. Expected values of the factors influencing development of the financial sector in HMAO-Yugra (the most probable forecast)
Год / Year
Инвестиции в основной капитал в финансовую деятельность, млн руб. / Investments into fixed capital into financial activity
Количество действующих
кредитных организаций и филиалов на начало года, шт. / The number of the operating credit organizations and branches for the beginning of year
Ставка рефинансирования ЦБ, % / Rate of refinancing of the Central Bank
Задолженность по кредитам, выданным юридическим
и физическим лицам, на начало года, млн руб. / Debt on the credits issued to legal entities and individuals for the beginning of year
2017 6 791,3 40,9 3,81 399 905,2
2018 7 293,0 40,4 2,93 428 323,9
2019 7 794,6 39,9 2,04 456 742,7
2020 8 296,3 39,4 1,16 485 161,5
2021 8 797,9 38,8 0,27 513 580,3
2022 9 299,6 38,3 -0,61 541 999,0
2023 9 801,3 37,8 -1,50 570 417,8
2024 10 302,9 37,3 -2,38 598 836,6
2025 10 804,6 36,7 -3,27 627 255,4
2026 11 306,2 36,2 -4,15 655 674,1
2027 11 807,9 35,7 -5,04 684 092,9
2028 12 309,6 35,2 -5,92 712 511,7
Таблица 2. Прогнозные значения факторов, влияющих на развитие обрабатывающих отраслей (пессимистический прогноз)
Table 2. Expected values of the factors influencing development of the processing industries (the pessimistic forecast)
Год / Year Инвестиции в основной капитал в финансовую деятельность, млн руб. / Investments into fixed capital into financial activity Количество действующих кредитных организаций и филиалов на начало года, шт. / The number of the operating credit organizations and branches for the beginning of year Ставка рефинансирования ЦБ, % / Rate of refinancing of the Central Bank Задолженность по кредитам, выданным юридическим и физическим лицам, на начало года, млн руб. / Debt on the credits issued to legal entities and individuals for the beginning of year
2017 5 718,8 26,0 1,2 348 801,9
2018 6 157,3 24,6 0,2 374 214,6
2019 6 595,9 23,2 -0,9 399 627,4
2020 7 034,5 21,7 -1,9 425 040,1
2021 7 473,0 20,3 -3,0 450 452,8
2022 7 911,6 18,9 -4,0 475 865,5
2023 8 350,2 17,5 -5,0 501 278,2
2024 8 788,7 16,1 -6,1 526 690,9
2025 9 227,3 14,7 -7,1 552 103,6
2026 9 665,9 13,3 -8,2 577 516,3
2027 10 104,4 11,9 -9,2 602 929,0
2028 10 543,0 10,5 -10,2 628 341,7
Таблица 3. Прогнозные значения факторов, влияющих на развитие обрабатывающих отраслей (оптимистический прогноз)
Table 3. Expected values of the factors influencing development of the processing industries (the optimistic forecast)
Год / Year Инвестиции в основной капитал в финансовую деятельность, млн руб. / Investments into fixed capital into financial activity Количество действующих кредитных организаций и филиалов на начало года, шт. / The number of the operating credit organizations and branches for the beginning of year Ставка рефинансирования ЦБ, % / Rate of refinancing of the Central Bank Задолженность по кредитам, выданным юридическим и физическим лицам, на начало года, млн руб. / Debt on the credits issued to legal entities and individuals for the beginning of year
2017 7 863,9 55,9 6,4 451 008,4
2018 8 428,6 56,3 5,7 482 433,2
2019 8 993,4 56,6 5,0 513 858,1
2020 9 558,1 57,0 4,2 545 282,9
2021 10 122,8 57,3 3,5 576 707,8
2022 10 687,6 57,7 2,8 608 132,6
2023 11 252,3 58,1 2,0 639 557,5
2024 11 817,1 58,4 1,3 670 982,3
2025 12 381,8 58,8 0,6 702 407,2
2026 12 946,6 59,1 -0,1 733 832,0
2027 13 511,3 59,5 -0,9 765 256,9
2028 14 076,1 59,8 -1,6 796 681,7
Таблица 4. Ретроспективный прогноз динамики добавленной стоимости отрасли обрабатывающих производств
Table 4. The retrospective forecast of dynamics of added value of the industry of the processing productions
Валовая добавленная стоимость
Год / Year в финансовой деятельности, млн руб. / Ошибка / Error
Gross added value in financial activity
Фактическая / Прогнозная/ Абсолютное / В % к фактическим значениям /
Actual Expected Absolute In % to the actual values
2001 2 489,907 3 309,336 819,43 32,91
2002 2 209,934 2 117,817 -92,12 -4,17
2003 3 586,0985 3 550,939 -35,16 -0,98
2004 5 737,179 5 260,69 -476,49 -8,31
2005 6 996,7 6 123,706 -872,99 -12,48
2006 11 158,7 10 034,9 -1 123,80 -10,07
2007 13 826,7 7 793,456 -6 033,24 -43,63
2008 9 685,8 7 965,562 -1 720,24 -17,76
2009 1 811,6 6 917,679 5 106,08 281,85
2010 1 971,9 5 002,003 3 030,10 153,66
2011 2 440,4 5 043,867 2 603,47 106,68
2012 2 703,6 5 441,048 2 737,45 101,25
2013 2 729,1 3 115,644 386,54 14,16
2014 2 860,5 1 593,251 -1 267,25 -44,30
2015 3 136,8 75,02272 -3 061,78 -97,61
Далее на основе уравнения регрессии был рассчитан ретропрогноз для того, чтобы определить степень адекватности модели (таблица 4).
На основании данных, представленных в таблице, можно увидеть, что наибольшая ошибка составила 44,3 %, в среднем - 8,6 %. Периоды 20092012 гг. и 2015 год исключены при подсчете ошиб-
ки ввиду того, что в данные периоды был финансовый кризис, и отклонения реальных значений от расчетных объясняется финансовой нестабильностью в РФ.
Затем были рассчитаны прогнозные значения добавленной стоимости по финансовому сектору (таблица 5).
Таблица 5. Прогноз динамики добавленной стоимости финансового сектора Table 5. Forecast of dynamics of added value of the financial sector
Год / Year Наиболее вероятный прогноз / The most probable forecast Прогноз пессимистический / Pessimistic forecast Прогноз оптимистический / Optimistic forecast
2017 3 558,185 -2 677,73 9 794,103
2018 3 410,243 -3 192,49 10 012,98
2019 3 262,301 -3 707,25 10 231,86
2020 3 114,36 -4 222,02 10 450,73
2021 2 966,418 -4 736,78 10 669,61
2022 2 818,476 -5 251,54 10 888,49
2023 2 670,534 -5 766,3 11 107,37
2024 2 522,592 -6 281,06 11 326,24
2025 2 374,651 -6 795,82 11 545,12
2026 2 226,709 -7 310,58 11 764
2027 2 078,767 -7 825,34 11 982,87
2028 1 930,825 -8 340,1 12 201,75
В а л ов а я доба в ле н ная стоимость е финансовой д еят ел ьно стн. млн руб. Gross added value in financial activity
15000
10000
Валовая добавленная стоимость в финансовой деятельности; юн руб. ' Gross added value in financialactivity Наиболее вероятный прогноз The most probable forecast Прогноз песснмнстнческнй Pessimistic forecast Прогноз оптимистический ' Optimistic forecast
Рис. 1. Результаты прогнозирования эволюции финансового сектора ХМАО-Югры Fig. 1. Results of forecasting of evolution of the financial sector of KhMAO-Yugra
Графически результаты прогнозирования эволюции финансового сектора ХМАО-Югры выглядят следующим образом (рисунок 1).
Таким образом, прогноз показал среднегодовой темп снижения добавленной стоимости финансового сектора на 3,66 %, что объясняется, во-первых, попаданием в рассматриваемый период финансового кризиса 2009-2012 гг., а во-вторых, постепенным переходом финансовых операций в он-лайн-режим, что значительно уменьшает количество посредников при совершении операций, количество предприятий, занятость в отрасли и, как следствие, добавленную стоимость.
Однако следует отметить, что данный прогноз достоверен при неизменных тенденциях, влияющих факторов. В случае резкого изменения экономической политики, наступления финансового кризиса или иных непредсказуемых событий реальное положение дел в финансовом секторе ХМАО-Югры может значительно отличаться от прогнозируемого.
Для выявления тенденций и трендов развития финансового сектора в округе был проведен опрос среди организаций, имеющих отношение к данной отрасли в ХМАО-Югре. Всего в опросе
приняло участие 29 респондентов из организаций, которые осуществляют деятельность в финансовом секторе.
При этом преобладающее большинство респондентов - 48,28 % являлись менеджерами среднего звена в организациях финансового сектора округа (рисунок 2).
Рис. 2. Структура респондентов о положению в бизнесе (организации) Fig. 2. Structure of respondents by situation in business (organization)
По географическому распределению большая часть опрошенных организаций расположена в го-
роде Ханты-Мансийске (44,8 %) и в городе Сургуте (41,4 %) (рисунок 3).
44,83
41,38 ■ Сургут / Surgut
1 Нефтеюганск / Nefteyugansk
Ханты-Мансийск / Hanty-Mansiyisk
Рис. 3. Структура опрошенных компаний
по географическому положению Fig. 3. Structure of the interviewed companies on a geographical location
Относительно размеров организаций следует отметить, что преобладающая их часть (48,28 %) относят себя к средним (рисунок 4).
Рис. 4. Структура опрошенных
компаний по размеру Fig. 4. Structure of the interviewed companies by the size
По сроку существования преобладают компании, действующие на рынке от 3 до 10 лет (рис. 5).
Рис. 5. Структура опрошенных компаний по сроку существования Fig. 5. Structure of the interviewed companies on existence term
По внутриотраслевой структуре наибольшая доля приходится на подотрасль страхования (52,17 %) и банковского сектора (43,48 %), которые действительно наиболее распространены ХМАО-Югре на фоне других подотраслей сектора.
Большая часть опрошенных (62,07 %) считает, что в финансовом секторе действуют устойчивые тренды. Причем большинство опрошенных (38,89 %) считает, что сейчас наблюдается тренд постепенного расширения объемов и структуры финансовой отрасли.
В то же время при ответе на вопрос о характере преобладающего тренда большинство (33,33 %) опрашиваемых назвало его восходящим (положительным). При этом они определяют характер тренда нисходящим (отрицательным) и стабильным немногим менее - по 27,78 % респондентов.
Результаты выделения влияющих факторов на преобладающий тренд, по мнению опрошенных, свидетельствуют о преобладании всероссийских факторов (55,56 %), что свидетельствует о высоком влиянии на отрасль изменений, принимаемых на федеральном уровне. Большинство опрошенных (61,11 %) считает, что преобладающий тренд является достаточно устойчивым, то есть будет действовать до 5 лет. При этом основными факторами, которые могут оказать влияние на изменение направления тренда, опрашиваемые назвали изменение законодательства и изменение экономической политики - по 72,22 %.
Рис. 6. Структура ответов на вопрос о характере будущего тренда Fig. 6. Structure of answers to a question of the nature of future trend
Причем опрошенные респонденты дали пессимистичные оценки того, какой преобладающий тренд может сложиться в результате изменения создавшихся условий. Большинство респондентов (44,44 %) считает, что тренд изменится на нисходящий (отрицательный).
Обсуждение
Результаты опроса в определенной степени подтверждают прогнозы, полученные на основе обработки статистических данных, но в некоторой степени расходятся. Совпадение состоит в оценке будущего тренда, который, вероятнее всего, станет нисходящим. Расхождение состоит в оценке текущего тренда, так как согласно статистическим данным, отрасль в данный момент находится в стабильном (нейтральном) состоянии, а согласно результатам опроса, финансовый сектор расширяет свой объем и структуру в регионе.
Такое расхождение можно объяснить возможным поверхностным представлением респондентов о других подотраслях финансового сектора, тех отраслях, с которыми респонденты не связаны и не взаимодействуют на постоянной основе. Соответственно, представление о всей отрасли может складываться на основании выводов, сделанных по незначимой выборке факторов.
Для обеспечения хотя бы стабильного (нейтрального) тренда добавленной стоимости в отрасли, необходимо продолжать тенденцию ускоренного темпа технологического развития отрасли -применение дистанционного банковского обслуживания, оказания страховых и иных финансовых услуг с дистанционной идентификацией посредством электронно-цифровой подписи; для малого бизнеса в финансовом секторе - сделать доступными и упрощенными возможность получения займов от Фонда поддержки предпринимательства, разработать дополнительные программы аналогично тем, что поддерживают малый бизнес в отрасли сельского хозяйства. Возможности региона в этом плане позволяют выполнить ряд действий, которые помогут достигнуть желаемого уровня развития отрасли.
Важный момент, который следует учитывать - в регионе практически не осталось финансовых предприятий, которые принадлежат полностью или частично самому региону. В основном, лидирующие позиции занимают предприятия, структура которых предполагает управление из «головного» или «центрального» офиса, находящегося за пределами региона, и, соответственно, большое количество денежных средств, которые и составляют часть добавленной стоимости финансового сектора ХМАО-Югры, перераспределяются за пределы региона. Решить данную проблему при имеющихся политических условиях очень непросто, и при этом возможны следующие варианты ее решения:
1. Обеспечить субсидирование местных финансовых предприятий (с финансовым центром в
регионе), которые только начинают свою деятельность либо восстанавливаются после кризиса.
2. Дать возможность за счет средств регионального бюджета (софинансирование) приобрести и адаптировать имеющиеся федеральные технологии для использования предприятиями, не имеющими на их (технологий) приобретение собственных ресурсов [10; 11; 12; 13; 14].
Заключение
Исследуя структуру финансового сектора, нужно отметить, что большую часть добавленной стоимости составляет банковский сектор, развивать и поддерживать который действительно необходимо. Примером может служить ПАО Банк ФК Открытие (бывший «Ханты-Мансийский банк»), уровень сервиса которого значительно упал по сравнению с периодом до объединения (до 2016 года). Снижение уровня сервиса снижает клиентскую базу, в том числе перенаправляя ее в онлайн-сервисы с финансовой аккумуляцией за пределами региона (банки «Тинькофф», «Точка», «Альфа-банк»), которые по большей части не имеют даже стационарных офисов в регионе, и осуществляют обслуживание клиентов только в онлайн-режиме. Решение проблемы возможно путем:
1) обеспечить возможность для повышения квалификации сотрудников предприятий финансового сектора с участием региональных институтов отрасли [15; 16; 17];
2) оценивать уровень и качество предоставления услуг предприятиями финансового сектора и создание для них своеобразной системы мотивации при обеспечении ими высокого качества данных услуг [18; 19].
Такие меры могут способствовать значительному увеличению темпов роста добавленной стоимости финансового сектора в ХМАО-Югре и уменьшению перераспределения ее за пределы региона.
На данный момент вхождение новых предприятий на рынок отрасли довольно затруднено. Основные проблемы кроются в том, что отрасль приближается к олигополистической картине конкуренции, конечно, при официальном свободном (открытом) рынке.
Решение представленной проблемы должно основываться на применении мер институционального характера:
1. Дополнительное субсидирование новых предприятий, входящих в отрасль, в том числе бизнес-проектов молодых предпринимателей.
2. Увеличение контроля за монополизацией отрасли путем введения на уровне регионального законодательства дополнительных мер взыскания
при даже незначительном отхождении от данных норм действующими в отрасли предприятиями.
Внедрение совокупности таких технологических и институциональных мер может простимулировать увеличение количества предприятий в отрасли, поддержание здоровой конкурентной борьбы, и, как следствие, увеличение темпов роста добавленной стоимости в финансовом секторе ХМАО-Югры в перспективе.
Статья подготовлена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований и Департамента образования и науки ХМАО-Югры, грант на реализацию научного проекта № 17-12-86010-0ГН «Долгосрочное прогнозирование эволюции экономики ресурсодобывающего региона с учетом пройденного пути и особенностей институциональной среды (на примере Ханты-Мансийского автономного округа - Югры)».
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Disaggregating Fintech: Brighter Shades of Disruption. By Jim Eckenrode and Val Srinivas. Deloitte Center for Financial Services. 2016.
2. Global Risk Management Survey, 10th Edition. By Edward Hida. Deloitte Insights. 2017.
3. Сутормина М. А, Трофимова Е. А. Состояние и перспективы развития регионального банковского сектора на примере Уральского федерального округа // Фундаментальные исследования. 2016. № 9. С.203-208.
4. Берзон Н. И., Столяров А. И., Теплова Т. В. Российский финансовый рынок: вызовы, проблемы и перспективы [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.hse.ru/data/2016/06/21/1116115948/ Финансо-вые%20рынки.pdf (дата обращения 10.05.2018).
5. Долгосрочный прогноз размера и структуры финансового сектора. Аналитическая записка Центрального банка РФ. 2017. № 9.
6. Стратегия развития финансового рынка России до 2020 года [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://raexpert.ru/sproject/bfsr/finstrategy-2020 (дата обращения: 20.03.2018).
7. Исламутдинов В. Ф. Сравнительный институциональный анализ как новый метод изучения региональной специфики // Вестник Югорского государственного университета. 2015. № S4 (39). С. 308-312.
8. Князева В. Б. Исследование эволюции, институциональных условий и факторов развития финансового сектора в ХМАО-Югре // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука технологии. 2017. № 11 (58). С. 1055-1061.
9. Большаник П. В., Евланов Е. А., Исламутдинов В. Ф., Исламутдинова Д. Ф., Ковалев В. З., Рыбина В. Б., Санников Д. В., Татьянкин В. М., Тей Д. О., Устюжанцева А. Н., Шубина В. И. Исследование эволюции, институциональных условий и факторов развития отраслей экономики северного ресурсодобывающего региона (на примере Ханты-Мансийского автономного округа - Югры). Ханты-Мансийск: Югорский государственный университет. 2017. 445 с.
10. Кузнецов Н. В. Финансовое обеспечение электроэнергетических предприятий россии в условиях реализации программ развития отрасли // Фундаментальные исследования. 2014. № 8-6. С. 1431-1438.
11. Тураева Т. В. Статистический критерий для прогнозирования тренда прибыльности инвестиций в инфокоммуникационные структуры // Экономика и качество систем связи. 2017. № 4 (6). С. 19-25.
12. Феофилова Т. Ю., Лопатников В. С. Государственный контроль и аудит: институциональное обеспечение и перспективы развития в целях обеспечения экономической безопасности региона. Вестник Воронежского государственного университета инженерных технологий. 2017. Т. 79. № 2 (72). С. 326-336.
13. Агибалов А. В., Запорожцева Л. А., Ткачева Ю. В., Марышева Ю. В. Теоретические основы воспроизводства экономического потенциала корпорации в условиях финансового кризиса. Вестник Воронежского государственногоуниверситета инженерных технологий. 2018. Том 80. № 3 (77). С. 435-443.
14. Закиева Р. Р. Образовательный менеджмент // Профессиональное образование в современном мире. 2018. Т. 8. № 2. С. 1836-1843.
15. Воронов В. В., Лавриненко О. Я. Доходы населения латвии: уровень, дифференциация, динамика // Социологические исследования. 2011. № 9 (329). С. 47-53.
16. СанталоваМ. Социальная политика: де-юре и де-факто // Человек и труд. 2006. № 6. С. 30-31.
17. Kheifets B. A., Chernova V. Yu. Tools for estimating the effectiveness of import-substituting modernization: case in the agriculture of Russia // European Research Studies Journal. 2018. V. 21. № 3. P. 179-191.
18. Ромашкин В. В., Сираждинов Р. Ж., Сибиряев А. С. Процесс подготовки квалифицированных кадров для государственной гражданской службы: актуальные проблемы и пути их решения // Вестник университета (государственный университет управления). 2015. № 9. С. 207-212.
19. Дивина Л. Э. Система эффективного управления деятельностью предприятия // Финансы и учет. 2015. № 2 (28). С. 17-19.
Дата поступления статьи в редакцию 22.10.2018, принята к публикации 29.11.2018.
Информация об авторах: Князева Владлена Борисовна, аспирант
Адрес: Югорский государственный университет, 628012, Россия, Ханты-Мансийск, ул. Чехова, 16 E-mail: [email protected] Spin-код: 6211-4729
Автор прочитал и одобрил окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Disaggregating Fintech: Brighter Shades of Disruption. By Jim Eckenrode and Val Srinivas. Deloitte Center for Financial Services. 2016.
2. Global Risk Management Survey, 10th Edition. By Edward Hida. Deloitte Insights. 2017.
3. Sutormina M. A, Trofimova E. A. Sostoyanie i perspektivy' razvitiya regional'nogo bankovskogo sektora na primere Ural'skogo federal'nogo okruga [State and the prospects of development of the regional banking sector on the example of the Ural Federal District], FundamentaVny'e issledovaniya [Basic researches], 2016. No. 9, pp. 203-208.
4. Berzon N. I., Stolyarov A. I., Teplova T. V. Rossijskij finansovyj rynok: vyzovy', problemy i perspektivy [Elektronnyj resurs]. Available at: https://www.hse.ru/data/2016/06/21/1116115948/ Finansovy'e%20ry'nki.pdf (accessed 10.05.2018).
5. Dolgosrochnyj prognoz razmera i struktury finansovogo sektora [Long-term forecast of the size and structure of the financial sector], Analiticheskaya zapiska Central'nogo banka RF, 2017, No. 9.
6. Strategiya razvitiya finansovogo rynka Rossii do 2020 goda [Elektronnyj resurs]. Available at: https://raexpert.ru/sproject/bfsr/finstrategy-2020 (accessed 20.03.2018).
7. Islamutdinov V. F. Sravnitel'nyj institucional'nyj analiz kak novyj metod izucheniya regional'noj spetsifiki [Comparative institutional analysis as new method of studying of regional specifics], Vestnik Yugorskogo gosu-darstvennogo universiteta [Bulletin of the Yugra state university], 2015, No. S4 (39). pp. 308-312.
8. Knyazeva V. B. Issledovanie evolyutsii, institutsional'nyh uslovij i faktorov razvitiya finansovogo sektora v HMAO-YUgre [Research of evolution, institutional conditions and factors of financial sector development in KHMAO-Yugra], Konkurentosposobnost' v global'nom mire: ekonomika, nauka tekhnologii [Competitiveness in the global world: Economics, science and technology], 2017. № 11 (58). pp. 1055-1061.
9. Bol'shanik P. V., Evlanov E. A., Islamutdinov V. F., Islamutdinova D. F., Kovalev V. Z., Ry'bina V. B., Sannikov D. V., Tat'yankin V. M., Tej D. O., Ustyuzhanceva A. N., Shubina V. I. Issledovanie evolyutsii, institute-sional'nyx uslovij i faktorov razvitiya otraslej ekonomiki severnogo resursodobyvayushchego regiona (na primere Xanty'-Mansijskogo avtonomnogo okruga - Yugry') [A research of evolution, institutional conditions and factors of development of the branches of economy of the northern resource-extraction region (on the example of Khanty-Mansi Autonomous Okrug)], Xanty'-Mansijsk, Yugorskij gosudarstvenny'j universitet, 2017, 445 p.
10. Kuznecov N. V. Finansovoe obespechenie ehlektroehnergeticheskih predpriyatij rossii v usloviyah realizacii programm razvitiya otrasli [Financial support of electric power enterprises of Russia in the conditions of implementation of industry development programs], Fundamental'nye issledovaniya [Fundamental research], 2014. No. 8-6. pp.1431-1438.
11. Turaeva T. V. Statisticheskij kriterij dlya prognozirovaniya trenda pribyl'nosti investicij v infokommunika-cionnye struktury [Turaev Statistical criterion to predict the trend of the profitability of investment in information and communication structure], Ehkonomika i kachestvo sistem svyazi [Economy and quality of communication systems], 2017. No. 4 (6). pp. 19-25.
12. Pheophilova T. Y., Lopatnikov V. S. Gosudarstvennyj kontrol' i audit: institucional'noe obespechenie i pers-pektivy razvitiya v celyah obespecheniya ehkonomicheskoj bezopasnosti regiona [State control and audit: Institutional
provision and development prospects in order to ensure economic security of the region], Vestnik Voronezhskogo go-sudarstvennogo universiteta inzhenernyh tekhnologij [Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies], 2017, Vol. 79, No. 2 (72). pp. 326-336.
13. Agibalov A. V., Zaporozhtseva L. A., Tkacheva Y. V., Marysheva Y. V. Teoreticheskie osnovy vosproiz-vodstva ehkonomicheskogo potenciala korporacii v usloviyah finansovogo krizisa [The theoretical basis of economic potential reproduction of the corporation in the financial crisis conditions], Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo universiteta inzhenernyh tekhnologij [Proceedings of the Voronezh State University of Engineering Technologies], 2018, Vol. 80, No. 3 (77), pp. 435-443.
14 Zakieva R. R. Obrazovatel'nyj menedzhment [Educational management], Professional'noe obrazovanie v so-vremennom mire [Professional education in the modern world], 2018. Vol. 8. No. 2. pp. 1836-1843.
15. Voronov V. V., Lavrinenko O. Ya. Dohody naseleniya latvii: uroven', differenciaciya, dinamika [Income of the population of Latvia: level, differentiation, dynamics], Sociologicheskie issledovaniya [Sociological research], 2011. No. 9 (329). pp. 47-53.
16. Santalova M. Social'naya politika: de-yure i de-fakto [Social policy: de jure and de facto], Chelovek i trud [People and work], 2006. No. 6. pp. 30-31.
17. Kheifets B. A., Chernova V. Yu. Tools for estimating the effectiveness of import-substituting modernization: case in the agriculture of Russia, European Research Studies Journal. 2018. Vol. 21. No. 3. pp. 179-191.
18. Romashkin V. V., Sirazhdinov R. Zh., Sibiryaev A. S. Process podgotovki kvalificirovannyh kadrov dlya gosudarstvennoj grazhdanskoj sluzhby: aktual'nye problemy i puti ih resheniya [The process of training qualified personnel for the civil service: actual problems and solutions], Vestnik universiteta (gosudarstvennyj universitet upravle-niya) [Bulletin of the University (state university of management)]. 2015. No. 9. pp. 207-212.
19. Divina L. Eh. Sistema ehffektivnogo upravleniya deyatel'nost'yu predpriyatiya [The system of effective management of the enterprise], Finansy i uchet [Finance and accounting], 2015. No. 2 (28). pp. 17-19.
Submitted 22.10.2018; revised 29.11.2018.
About the author: Vladlena B. Knyazeva, the post-graduate student
Address: Yugra state university, 628012, Russia, Khanty-Mansiysk, Chekhov Str., 16 E-mail: [email protected] Spin-code: 6211-4729
Author have read and approved the final manuscript.
08.00.05
УДК 334.73:631.115.8
СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ КООПЕРАЦИИ
© 2019
Оксана Владимировна Мамай, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры «Менеджмент и маркетинг» Самарская государственная сельскохозяйственная академия, Кинель (Россия) Наталья Николаевна Липатова, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Экономическая теория и экономика АПК» Самарская государственная сельскохозяйственная академия, Кинель (Россия) Мария Николаевна Купряева, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры «Менеджмент и маркетинг» Самарская государственная сельскохозяйственная академия, Кинель (Россия)
Аннотация
Введение: центральным элементом агропромышленного комплекса является сельское хозяйство. Его эффективность влияет на продовольственную безопасность, социально-экономическое развитие регионов и страны. Среди множества факторов устойчивого роста аграрного комплекса особое место отводится сельскохозяйственной
