CC BY
26
DOI: 10.34020/2073-6495-2020-1-104-116 УДК 336.6
проверка достоверности отчетности и информации контрагентов в условиях взаимодействия между участниками кластера1
Выжитович А.м.
Сибирский институт управления - филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы
при Президенте Российской Федерации, Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН E-mail: vam_70@mail.ru
В статье рассмотрены актуальные вопросы контроля рисков в условиях кластерного взаимодействия между организациями, которые оказывают существенное негативное влияние при недостоверности отчетности и других данных, используемых деловыми партнерами при сотрудничестве. Уточнены возможные методические подходы по повышению качества информации и отчетности компаний с применением механизмов контроля.
Ключевые слова: достоверность, кластер, контрагент, отчетность, проверка, риск.
VALIDATION OF REPORTING RELIABILITY AND CONTRACTORS
INFORMATION IN THE CONDITIONS OF INTERACTION BETWEEN PARTICIPANTS OF THE CLUSTER
Vyzhitovich A.M.
Siberian Institute of Management - a Branch of the Russian Academy of National Economy and Public Administration under the President of the Russian Federation, Novosibirsk State University of Economics and Management, Institute of Economics and Industrial Engineering SB RAS E-mail: vam_70@mail.ru
The article discusses current issues of risk control in the context of cluster interaction between organizations, which have a significant negative impact on the inaccuracy of reports and other data used by business partners in cooperation. Possible methodological approaches to improve the quality of information and reporting of companies using control mechanisms have been clarified.
Keywords: reliability, cluster, counterparty, reporting, verification, risk.
1 Работа выполнена в рамках проекта НИР ИЭОПП СО РАН XI.172.1.2. (0325-2019-0002) «Научные основы региональной кластерной политики России» АААА-А17-117022250124-7 по государственному заданию.
© Выжитович А.М., 2020
Российская специфика ведения бизнеса характеризуется склонностью к представлению неполной, недостоверной информации недобросовестными организациями в различных целях и по различным причинам, включая личную заинтересованность собственников, руководителей, отдельных сотрудников и других лиц, а также потребность в сохранении конфиденциальности информации коммерческого характера.
Анализ опыта реализации инновационных и промышленных кластерных проектов в Сибирском федеральном округе показывает, что фактор доверия и подтверждения достоверности информации между участниками кластера оказывает сильное влияние на успех, эффективность кластерных проектов.
Достоверность информации находится в фокусе внимания интересов всех участников механизма взаимодействия - государственных органов власти, заказчиков государственных программ поддержки, институтов развития (в том числе центры регионального развития и центры кластерного развития), специализированных организаций, финансово-кредитных институтов, участников кластера и их деловых партнеров, научных и экспертных организаций, общественных организаций и т.д.
Исключение недобросовестных участников кластера по причине склонности применения недостоверных данных выполняется на этапе работы специализированных организаций по проверке поступившей заявки кандидата - потенциального участника кластера. Наличие возможности выяснить негативную информацию о таком недобросовестном партнере создает предпосылки для применения эффективных механизмов противодействия вовлечению в кооперацию ненадежных участников.
Значимость и роль достоверности информации сохраняет актуальность и нарастает в современных условиях.
Ресурсы по финансовой поддержке кластеров в последние годы сократились существенно (ограничены рамками региональных и федеральных программ).
Связь участников с национальными проектами повышает их деловой статус. Развитие цифровой экономики формирует возможности для совершенствования технологий выполнения задачи по подтверждению достоверности данных для принятия различных решений.
Особо актуальными были и остаются подходы к принятию решений по использованию обычных механизмов взаимодействия, включая платное привлечение ресурсов и увеличение уставного капитала.
Целью исследования является разработка методических подходов для участников кластера и специализированных организаций по выявлению признаков недостоверности используемых данных, контролю рисков в условиях кластерного взаимодействия с учетом влияния проверенных данных.
В ходе изучения научной литературы, нормативных актов, рекомендательных документов в части вопросов управления рисками в кластерах отмечается отсутствие единого мнения/недостаточность информации по значимости достоверности данных при взаимодействии между организациями в кластере. Вопрос перечня, классификации рисков в результате использования неверных данных в кластерном проекте раскрыт недостаточно.
Важность достоверности данных в кластерах рассматривалась авторами в различных аспектах. Так, например, К.М. Кривошлыков, характеризуя комплексную оценку степени эффективности и устойчивого развития масложирового регионального кластера представил общие требования, предъявляемые к совокупности критериев. Содержательность и достоверность при этом определены как максимальная информативность для формирования характеристики объекта и управления им, способ сбора и обработки исходной информации. При этом должна существовать возможность проверки точности полученных данных в процессе независимого мониторинга [4].
В табл. 1 рассмотрены различные пользователи информации - участники кластерных отношений, а также их интерес к обеспечению достоверности информации. Учет фактора достоверности имеет важное значение также еще с позиции выполнения требований регулятора - Банка России. Так, Положение Банка России от 28.06.2017 N 590-П «О порядке формирования кредитными организациями резервов на возможные потери по ссудам, ссудной и приравненной к ней задолженности» (п. 2.3) предъявляет требования по включению во внутренние документы критериев оценки представляемой заемщиком информации, в том числе ее полноты, актуальности, достоверности.
Для использования проверки достоверности информации можно использовать опыт работы кредитных организаций при оценке заемщиков, а именно при наличии неполной или недостоверной информации использовать этот фактор при формировании резервов по сомнительным долгам.
Применяемые программные сервисы, методы, способы проверки информации делятся на две группы с точки зрения критерия платности: общедоступные (бесплатные) и ограниченно доступные (платные).
Выделить отдельные особенности по проверке данных на достоверность для промышленных и инновационных кластеров сложно, вопросы по контрольным процедурам информации здесь, по мнению автора, общие.
В кластере потенциально могут быть разные ситуации, приводящие к противоречиям и конфликтам между участниками кластера. В ходе исследования выявлен фактор наличия недостоверных данных в отчетной и иной документации, который оказывает негативное влияние на принятие управленческих решений. Неэффективные решения могут возникнуть от переоценки возможностей контрагентов в рамках кластерного взаимодействия. Объявленные обязательства могут быть невыполненными и оказать отрицательное воздействие на достижение целевых (плановых) показателей как отдельных участников кластера, так и в целом кластера.
В связи с этим становится актуальным совершенствовать механизмы повышения качества, достоверности официальной и управленческой отчетности между участниками кластера с учетом развития цифровой экономики. При этом учет влияния потенциально недостоверной информации как фактора на возникновение противоречий и конфликтов между участниками кластера становится дополнительным инструментом для оценки возможностей, реальных скрытых проблем участников кластеров и их контрагентов.
Таблица 1
Потребности в достоверности информации по кластерным проектам
Участники кластерных отношений Интересы к достоверности информации
Центры кластерного развития Необходимость в точных данных для оценки результатов реализуемой кластерной политики
Областные исполнительные органы государственной власти в регионах Выполнение мониторинга государственных программ с позиции экономической безопасности региона
Органы местного самоуправления муниципальных образований регионов Заинтересованность в улучшении экономических показателей территорий, подтвержденных реальной практикой работы реального сектора экономики
Инфраструктурные организации Формирование долгосрочных отношений с высоким уровнем соблюдения дисциплины контрагентов
Институты развития Создание эффективных механизмов взаимодействия между всеми участниками кластера и отдельных кластерных проектов
Финансово-кредитные институты Наличие базы клиентов с высоким уровнем качества используемой информации для обеспечения возврата выданных кредитов и отсутствия претензий со стороны Банка России
Инвесторы Получение качественной информации для принятия решений по инвестициям в кластерные проекты либо прекращению финансирования
Специализированные организации Формирование достоверной отчетности о выполнении программ развития кластера
Участники кластера Формирование достоверной отчетности о выполнении показателей кластерных проектов, предоставляемой заинтересованным пользователям
Деловые партнеры Формирование доверительных отношений на долгосрочной основе с учетом выполнения обязательств, получения достоверной информации для принятия решений в текущей деятельности
Контрольно-надзорные органы Соблюдение объективности выводов по результатам проверок, формирование групп риска проверяемых объектов с учетом достоверности предоставленной информации
Внешние аудиторы Формирование выводов в аудиторских заключениях с учетом полноты и качества предоставленных документов и другой информации
В качестве методических подходов используется комплекс действий, включающих экспертизу форм отчетности с применением математических методов и аналитических процедур, проверку сведений по официальным коммерческим и некоммерческим базам данных, проведение ревизий и инвентаризаций, осмотр территории местонахождения и помещений партнера, интервью с сотрудниками разных подразделений контрагента, изучение материалов проверок надзорных органов, установление реальности данных на основе проверок службы безопасности компании или партнеров, сбор сведений от деловых партнеров.
Учет принципа достоверности в условиях кластера является приоритетным при принятии экономических решений. Применение технологий по проверке достоверности отчетных данных может способствовать улучше-
нию экономической безопасности организаций в кластере, взаимодействующих между собой и с другими контрагентами. Обеспечение руководства организаций - участников кластера проверенными актуальными сведениями о деловых партнерах является доказательной базой о соблюдении должной осмотрительности организации в интересах защиты интересов при взаимодействии с налоговыми и другими контролирующими органами.
В современных условиях алгоритм анализа финансового положения контрагентов усложняется ввиду наличия различных требований его заказчиков и присутствия множества позитивных и негативных факторов, оказывающих влияние на контрагентов и взаимоотношения с ними. В российской практике финансового анализа отчетности обычно используют бухгалтерский баланс, отчет о финансовых результатах, отчет о движении денежных средств. Каждая из этих форм содержит необходимые показатели, подлежащие проверке на достоверность.
Примером должной осторожности является необходимость подтверждения данных ввиду возможного манипулирования показателями, например, по уменьшению финансовых обязательств, чтобы улучшить значения различных финансовых коэффициентов и абсолютных показателей.
Достоверность сведений в исследовании понимается как соответствие первичных данных фактическому положению дел, реальному движению товарных и денежных потоков.
При проверке отчетных данных применяются различные процедуры, включающие математические и аналитические методы. В случае наличия обоснованных сомнений в достоверности отчетных данных в организацию передается запрос на пояснения ситуации выявленных замечаний, в том числе его учетных политик.
Методический инструментарий проверки достоверности данных в комплексе можно представить в виде следующих взаимосвязанных подходов, включающих экспертизу форм отчетности с применением математических методов и аналитических процедур;, проверку сведений по официальным коммерческим и некоммерческим базам данных, проведение ревизий и инвентаризаций, осмотр территории местонахождения и помещений партнера, интервью с сотрудниками разных подразделений контрагента, изучение материалов проверок надзорных органов, установление реальности данных на основе проверок службы безопасности компании или партнеров, сбор сведений от деловых партнеров.
Важное значение в финансовом анализе приобретает учет достоверности изучаемых данных для усиления доказательной базы в пользу решения о сотрудничестве с контрагентом. В условиях развития цифровой экономики, наличия большого объема данных о контрагенте, наличия различных выявленных случаев недостоверной отчетности, наличия негативного опыта взаимодействия с недобросовестными партнерами возникает необходимость в совершенствовании методических подходов проверки контрагентов в условиях дефицита финансовых ресурсов. Исходя из анализа различных научных источников, сделан вывод о недостаточности разработанных алгоритмов проверки с формированием управленческих отчетов об итогах проверки контрагента. Далее представлен подход, основанный на объединении процедур анализа финансового положения, проверки достоверности
предоставленных данных, а также формировании рабочего документа об итогах проверки для представления руководству о ситуации по надежности контрагента с целью принятия управленческих решений.
Для проверки показателей отчетности был разработан алгоритм действий по изучению контрагента.
1. Документальное оформление порядка проверки контрагента.
2. Проверка данных по электронным сервисам.
3. Запрос недостающих документов и письменных пояснений по уточнению отдельных вопросов.
4. Запрос в налоговый орган по месту налогового учета контрагента об исполнении им своих обязательств по уплате налогов.
5. Изучение выписки из ЕГРЮЛ.
6. Проверка банковских счетов по справкам, электронным сервисам и другим источникам.
7 Анализ информации в аудиторском заключении.
8. Прочие способы проверки.
9. Формирование отчета о проверке контрагента.
10. Обсуждение с уполномоченными лицами организации итогов проверки и принятие решений по работе с контрагентом.
Результаты проверки первоначальных сведений о контрагенте важно оформить в виде отчета, например, по примерной форме (табл. 2), чтобы подтвердить их наличие на определенную дату. При применении общедоступных источников информации для проверки, предоставляемых различными организациями - ФНС РФ, Банка России, арбитражных судов, Службы судебных приставов и др. с учетом подходов в деловой практике [1, 8, 9].
При выявлении негативной информации о контрагенте необходимо провести работу по оценке их влияния на достоверность показателей от-
Таблица 2
отчет о проверке участника кластера за период___
Проверенные вопросы с учетом текущих потребностей в информации деловых партнеров и указанием web-источника Результат проверки с комментариями
Контрагент (полное наименование и местонахождение)
(перечень вопросов формируется под конкретные потребности в проверке информации) (комментарии указываются в зависимости от результата проверки информации)
Оценка риска недостоверности данных Отсутствует риск Низкий риск Средний риск Высокий риск
Возможные принимаемые решения Отметить нужное: Работа с контрагентом допускается Работа с контрагентом допускается после предоставления дополнительной документации и пояснений В сотрудничестве с контрагентом отказать Прекратить сотрудничество с контрагентом Другое
четности. Если есть несоответствия с отчетностью, то анализ финансового положения делается с учетом корректировок на примере исправленной отчетности. Делается оценка существенности изменений показателей анализа по сравнению с данными анализа по первоначально представленной отчетности.
Общая логическая схема работы построена по следующим этапам:
1. Получение исходных данных на основе различных форм отчетности.
2. Применение методического инструментария проверки данных с учетом имеющихся у организации ресурсов.
3. Оценка участника кластерного проекта по имеющимся данным.
4. Оценка участника кластерного проекта по скорректированным данным при выявлении ошибок и искажений.
5. Оценка существенности последствий и рисков недостоверных данных.
6. Принятие решений по работе с деловым партнером.
В качестве показателей оценки рекомендуется применять вариант на основе качественной оценки с позиции риска недостоверности:
- отсутствует риск (нет случаев недостоверных данных);
- низкий риск (имеются случаи неточных данных, не влияющие на показатели финансовой отчетности);
- средний риск (есть случаи использования недостоверных данных, не влияющие существенно на показатели финансовой отчетности);
- высокий риск (есть случаи использования недостоверных данных, влияющие существенно на показатели финансовой отчетности).
Уровень существенности может быть определен в соответствии с правилами аудита или расчетным путем с учетом мнения собственников и топ-менеджеров относительно размера приемлемого риска, например, 1 % от собственного капитала организации.
Для организации контроля достоверности отчетности предлагается использовать способы на базе проверки данных с использованием независимых источников, включая проверку отчетов о выполнении программ, информацию контрольно-счетных органов, статистику арбитражных дел, информацию от деловых партнеров. Проверка достоверности отчетности может быть автоматизирована с использованием программных коммерческих сервисов, например, «Контур-Фокус», «Спарк» и др. Программы контроля необходимо наполнять вопросами, связанными с проверкой правильности ввода данных в финансовую модель и корректность используемых формул, а также с другими процедурами по мере необходимости.
Например, в целях изучения дополнительных подходов по оперативному сбору дополнительной информации об организациях рекомендуется изучить возможности программного обеспечения «Контур-Фокус», разработанного ЗАО «ПФ «СКБ Контур», используемого в работе различных государственных и корпоративных организаций. Программа позволяет выполнить быстрый анализ связанных компаний, поиск упоминаний в интернете, финансовый анализ на базе официально предоставленной отчетности в государственные органы, выполнить наблюдение за изменениями, получить выписки из ЕГРЮЛ и ЕГРИП, информацию о банкротствах, исполнительных производствах, арбитражных делах, государственных контрактах, товарных знаках, сообщениях эмитентов, лицензиях, членах ТПП РФ и других сведениях.
Данные ресурсы позволяют определить фактическую активность по выполнению кластерного проекта, в особенности, если для его реализации создана была отдельная организация. Анализ судебных разбирательств позволяет выяснить наличие конфликтов между участниками проекта и проследить их динамику. Если во взаимодействии в кластере принимает участие государственная/муниципальная организация, применяющая механизмы госзакупок, то анализ базы государственных контрактов дает представление о фактических взаимоотношениях. Анализ связанности компаний позволяет уточнить юридическую и (или) экономическую взаимозависимость организаций. Информация о банкротстве, ликвидации участника кластера может свидетельствовать о прекращении реализации проекта по юридическим основаниям. Введение в практику новых товарных знаков в ходе освоения новых производств может дать представление о реализации планов расширения деятельности.
«Контур-Фокус» и другие сервисы хорошо подходят для выявления недостоверных данных на базе отчетности, но если нужно построить сценарий негативных последствий, то нужны дополнительные модели, в том числе в формате привычного Excel.
В ходе переговоров с деловыми партнерами можно использовать следующую анкету (опросник) для получения дополнительной информации по наличию признаков недостоверности предоставленных данных (табл. 3).
Таблица 3
вопросы для переговоров с потенциальным партнером кластерного проекта
Актуальные вопросы Ответ (комментарий)
Разработана ли в организации Концепция внутреннего контроля/аудита?
По каким показателям выполнения проекта планируется выполнять мониторинг, с какой периодичностью и в какой форме?
Какие угрозы/риски наиболее приоритетны с точки зрения из нейтрализации/минимизации недостоверной информации?
Какие мероприятия по внутреннему контролю/аудиту планируется провести при участии в кластерном проекте?
Планируется ли вовлекать в кластерный проект других участников и с какой целью?
Какие изменения планируется сделать в регламентирующие внутренние документы для контроля за рисками, связанными с недостоверной информацией?
Возникали ли претензии кредиторов и государственных органов по причине выявления недостоверной информации?
Какие были потери в результате применения недостоверной информации за последние 1-3 года?
Какие меры принимались к виновным лицам при выявлении в их действиях признаков формирования недостоверной информации?
Какие внутренние проверки введены для проверки достоверности отчетности и иных данных?
По каким вопросам нужен обмен опытом относительно методических рекомендаций для разработки совместных действий по предупреждению возникновения манипулирования данными?
Анализ по анкете может выполняться различными способами, например, может быть разработана методика оценки достоверности данных на основе балльно-весового подхода.
Риск участника кластера в результате использования недостоверной информации определен автором как вероятность недостижения им запланированных показателей по причине использования некачественных данных для принятия управленческих решений.
В ходе исследования были выявлены отдельные риски, влияющие на результаты деятельности участника кластера, появление которых может быть вызвано неточной информацией. Представление о них с позиции принципа достоверности недостаточно раскрыто в научной литературе. К ним относятся:
- риски негативного изменения финансового положения участника кластера при возврате государственных субсидий при недостижении целевых показателей;
- риски применения недостоверной информации, влекущей возникновение противоречий и конфликтов между участниками кластера;
- репутационные риски участников кластера и кластерного проекта;
- риски неэффективной системы внутреннего контроля участников кластера;
- риски неэффективной кооперации участников кластера в кластерных проектах.
Далее рассмотрены эти риски в контексте влияния на кластерные проекты и прочие отношения в рамках кластерного взаимодействия.
Вместе с получением экономических выгод и деловых возможностей от использования субсидий существует потенциальный риск возврата государственной помощи в бюджет из-за неблагоприятных событий в бизнесе. Угроза возврата государственной помощи в бюджет по этой причине может мотивировать организации манипулировать данными для составления требуемой отчетности в государственные органы, основным собственникам организаций, кредиторам.
Возрастает актуальность совершенствования подходов в сфере контроля оценки рисков контрагента с учетом полученной им субсидии, проверки ее эффективности применительно к специфике условий работы предприятий с учетом воздействия различных внешних и внутренних факторов.
В ходе исследования предлагается использовать сценарный подход по изучению результатов влияния возврата субсидий на деятельность участника кластера.
Система внутреннего контроля кредитора должна предусматривать надежные контрольные процедуры, позволяющие выявлять предпосылки возврата субсидий, использовать информацию о наличии претензий из различных источников, применение прогнозных моделей для оценки рисков.
Контроль оценки рисков должен учитывать существенность влияния на отчетные показатели контрагента событий по возврату субсидий, для чего в качестве инструментария необходимо использовать финансовые модели с возможностями расчетов при различных сценариях по требованиям к контрагенту.
В рамках действующего законодательства и деловой практики в отношении мероприятий инфраструктурной поддержки кластеров в России и регионов организован внешний и внутренний финансовый контроль. Вместе с тем ввиду недооценки значимости такого контроля, перегрузки рабочими вопросами в рамках обычной деятельности могут возникнуть ситуации неподготовленности к проверкам, наличия грубых финансовых и налоговых нарушений, наличия признаков корпоративного мошенничества.
Для решения этих вопросов требуются современные технологии контроля рисков при использовании участниками кластера государственных субсидий с учетом опыта работы контрольно-надзорных органов и практики корпоративного внутреннего аудита.
В настоящее время активно идет работа групп компаний в составе промышленных и инновационных кластеров, формирующих функциональные производственные цепочки контрагентов и значительный объем внутренних расчетов. Это приводит к необходимости использования механизмов защиты репутации кластера для организации противодействия сомнительным транзитным операциям.
Действующие банковские правила позволяют банкам применить право отказа от заключения договора банковского счета (вклада) с клиентом при наличии подозрений о том, что такой договор необходим для совершения операций с целью легализации (отмывания) доходов, полученных преступным путем, или для финансирования терроризма. Кредитная организация вправе также расторгнуть договор банковского счета (вклада) с клиентом в случае принятия в течение года двух и более решений об отказе в выполнении распоряжения клиента о совершении операции. Если клиент недооценивает значимость достоверности информации, то это может формировать мнение у банка о иных целях деятельности клиента, не совпадающих с заявленной банку информацией.
В этой связи необходимо усиливать акцент на предоставление в банк качественно подготовленной и проверенной информации без ошибок. Выявление признаков недостоверной информации в договорной документации, отчетности и иных сведений усиливает недоверие клиенту и приводит к применению мер организационного и экономического характера. Это может создать новые репутационные риски для участников кластера, кластерного проекта и самого кластера.
Для отработки линии защиты от возникающих угроз была разработана деловая игра «Противодействие сомнительным транзитным операциям» с последующей апробацией в учебном процессе в Сибирском институте управления - филиале Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, которую можно применять в организациях при проведении стратегических сессий.
В качестве методических подходов контроля за рисками на уровне кластерных проектов предлагается применять следующий алгоритм:
1. Выявление рисков и их идентификация, уточнение основных проблем, их причин и последствий в результате использования недостоверной информации.
2. Анализ оценки рисков с применением качественных и количественных показателей.
3. Формирование заключения по рискам или карты рисков с включением в отчетность для заинтересованных лиц.
4. Обсуждение результатов и принятие решений по мероприятиям с позиции разных уровней лиц, принимаемых решения (органы государственной власти, институты развития, органы управления кластером).
5. Контроль исполнения мероприятий с составлением формы отчета о контроле за изменениями рисков до и после их проведения.
Разработанная примерная схема решения проблемы повышения эффективности системы контроля на основе метода «Проблемы и решения», разработанного в ИЭОПП [3], с фокусом на проверку достоверности данных, может использоваться как алгоритм достижения желаемого результата (см. рисунок).
О
О
о
о
Схема решения проблем, вызванных применением недостоверной отчетности и иных сведений на основе метода «Проблемы и решения»
Данная схема может использоваться также в дополнение к подходам по мониторингу региональной кластерной политике, применяемым на практике [5, 6].
Результаты исследования позволяют сформулировать следующие выводы.
Ввиду сложности кластерного взаимодействия актуальными становятся механизмы повышения качества, достоверности официальной и управленческой отчетности между участниками кластера. Требования оперативного решения вопросов и наличие больших данных приводят к необходимости применять различные программные сервисы на основе построения баланса интересов в зависимости от цены, полноты и качества нужной информации.
Деятельность участника кластера или его контрагентов с государственным финансированием требует качественного анализа в целях оценки рисков возврата полученных субсидий, эффективных алгоритмов выявления этих негативных последствий, дополнений в методики оценки кредитных рисков, использования сценарного подхода со сравнительным анализом показателей до и после возврата субсидии участником кластера.
Учет принципа достоверности в условиях кластера является приоритетным в контрольных мероприятиях и при принятии экономических решений.
Создание механизмов поддержки в плане информационно-консультационной помощи в сфере управления рисками кооперационных отношений в кластерах может стать одним из направлений управления рисками региональной кластерной политики и кластерных проектов.
Контроль рисков неэффективной кооперации компаний в условиях кластерного взаимодействия должен учитывать специфические функциональные особенности заключения сделок и их реальное исполнение с обоснованием деловой цели в интересах кластера в целом и отдельно для его участников.
С учетом классификации совместных проектов участников кластеров по признакам типа связанности участников, симметричности альянса и организационной формы реализации проекта применение полных и достоверных данных может рассматриваться как основа успешного достижения поставленных целей совместной деятельности.
Современные условия работы формируют потребность в систематической оценке влияния потенциально возможной недостоверной информации как фактора на возникновение противоречий и конфликтов между участниками кластера. В разрабатываемые методики мониторинга, контроля рисков кластерного проекта и отдельных ее участников рекомендуется включать оценку возможностей, реальных скрытых проблем участников кластеров и их контрагентов с позиции достоверной информации. Анализ негативного опыта работы может строиться с учетом выявления неверных управленческих решений на основе определения неправильно оцененных возможностей деловых партнеров.
Достоверность данных оказывает существенное влияние на эффективность управления и контроля в кластерах, на эффективность кооперации в кластере.
Литература
1. Гончаров А.М. Финансовый директор: «Что финансовому директору нужно знать о новом контрагенте?» // Пробл. прогнозирования. 2016. № 5. С. 31-34.
2. Колобова Е.А., Колобов А.Д., Теплова И.Г, Ягольницер М.А. Когнитивная модель кластера как институциональной системы // Креативная экономика. 2017. Т. 11. № 10. С. 1039-1056.
3. Комаров В.Ф., Волкова Л.В., Пирогов В.И. Проблемно-ориентированная методика решения организационно-экономических задач // ЭКО. 2008. № 7. С. 97-110.
4. Кривошлыков К.М. Методические аспекты комплексного подхода к оценке функционирования масложирового продуктового кластера // Масличные культуры. Научно-технический бюллетень Всероссийского научно-исследовательского института масличных культур. 2018. Вып. 2 (174). С. 90-95.
5. МарковЛ.С., Курмашев В.Б., Бурук А.Ф. Декомпозиция кластерной политики // Мир экономики и управления. 2018. Т. 18. № 4. С. 140-155.
6. Марков Л.С., Курмашев В.Б., Бурук А.Ф. Особенности мониторинга региональной кластерной политики // Мир экономики и управления. 2018. Т. 18. № 3. С. 91-103.
7. Марков Л.С., Курмашев В.Б., Низковский А.Ю. Федеральная и региональная кластерная политика России // Мир экономики и управления. 2017. Т. 17. № 4. С. 107-121.
8. Финансовый директор: «Анализ и отчетность. Как спрогнозировать банкротство дебитора». [Электронный ресурс] // Фин. директор. Электрон. журн. 2014. № 2. С. 4-10 (дата обращения: 20.01.2020).
9. Финансовый директор: «Анализ и отчетность. Шесть признаков рискованности дебиторов». [Электронный ресурс] // Фин. директор. Электрон. журн. 2014. № 3. С. 7-12 (дата обращения: 20.01.2020).
Bibliography
1. Goncharov A.M. Finansovyj direktor: «Chto finansovomu direktoru nuzhno znat' o novom kontragente?» // Probl. prognozirovanija. 2016. № 5. P 31-34.
2. Kolobova E.A., Kolobov A.D., Teplova I.G., Jagol'nicer M.A. Kognitivnaja model' klastera kak institucional'noj sistemy // Kreativnaja jekonomika. 2017 T. 11. № 10. F! 1039-1056.
3. Komarov V.F., Volkova L.V., Pirogov V.I. Problemno-orientirovannaja metodika reshe-nija organizacionno-jekonomicheskih zadach // JeKO. 2008. № 7 IF 97-110.
4. KrivoshlykovK.M. Metodicheskie aspekty kompleksnogo podhoda k ocenke funkcio-nirovanija maslozhirovogo produktovogo klastera // Maslichnye kul'tury. Nauchno-tehnicheskij bjulleten' Vserossijskogo nauchno-issledovatel'skogo instituta maslichnyh kul'tur. 2018. Vyp. 2 (174). P 90-95.
5. Markov L.S., Kurmashev V.B., Buruk A.F. Dekompozicija klasternoj politiki // Mir jekonomiki i upravlenija. 2018. T. 18. № 4. P 140-155.
6. Markov L.S., Kurmashev V.B., Buruk A.F. Osobennosti monitoringa regional'noj klasternoj politiki // Mir jekonomiki i upravlenija. 2018. T. 18. № 3. P 91-103.
7. Markov L.S., Kurmashev V.B., Nizkovskij AJu. Federal'naja i regional'naja klaster-naja politika Rossii // Mir jekonomiki i upravlenija. 2017 T. 17 № 4. P 107-121.
8. Finansovyj direktor: «Analiz i otchetnost'. Kak sprognozirovat' bankrotstvo debitora». [Jelektronnyj resurs] // Fin. direktor. Jelektron. zhurn. 2014. № 2. P 4-10 (data obra-shhenija: 20.01.2020).
9. Finansovyj direktor: «Analiz i otchetnost'. Shest' priznakov riskovannosti debitorov». [Jelektronnyj resurs] // Fin. direktor. Jelektron. zhurn. 2014. № 3. P 7-12 (data obra-shhenija: 20.01.2020).
