CC BY
16Научная статья
Original article
УДК 338.24:330.34
DOI 10.55186/25876740_2022_6_5_43
РАСЧЕТ РЕНТНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБОБЩЕННЫМ ПОДХОДОМ
CALCULATION OF RENTAL EFFICIENCY BY A GENERALIZED APPROACH
Дмитриев Николай Дмитриевич, ассистент, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (195251, Российская Федерация, г. Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29), тел.: 8 (812) 775-05-30, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0282-1163, [email protected]
Nikolay D. Dmitriev, Assistant, Peter the Great St.Petersburg Polytechnic University (29 Politechnicheskaya str., St.Petersburg, 195251, Russian Federation), tel.: 8 (812) 775-05-30, ORCID: https://orcid.org/0000-0003-0282-1163, [email protected]
Аннотация. Рентная эффективность выступает относительным показателем сверхнормативной прибыли, которую получают экономические субъекты от ведения своей производственно-хозяйственной деятельности. В зависимости от применяемых рентных подходов, тот или иной вид ренты (рентного дохода) может наименоваться и рассчитываться совершенно отличными способами. Цель настоящей статьи заключается в расчете рентной эффективности обобщенным подходом. Данный рентный подход подразумевает вычисление сверхнормативной прибыли предприятия, которая обозначается как интеллектуальный доход,
выражающийся в виде превышения поступлений над среднеотраслевыми показателями. Для получения рентной эффективности предлагается выявить интеллектуальную составляющую доходов путем обобщения ее через сравнительный анализ. Расчет рентной эффективности обобщенным подходом предлагается провести на примере предприятий, осуществляющих производственно-хозяйственную деятельность в сфере металлургического производства. В дальнейшем полученную методику планируется использовать для оценки совокупного уровня рентной эффективности отрасли и апробации подхода на предприятиях из других отраслей.
Abstract. Rental efficiency is a relative indicator of the excess profit that economic entities receive from conducting their production and economic activities. Depending on the rental approaches used, one or another type of rent (rental income) can be named and calculated in completely different ways. The purpose of this article is to calculate the rental efficiency by a generalized approach. This rental approach involves calculating the excess profit of the enterprise, which is designated as intellectual income, expressed in the form of excess receipts over industry averages. To obtain rental efficiency, it is proposed to identify the intellectual component of income by generalizing it through comparative analysis. The calculation of rental efficiency by a generalized approach is proposed to be carried out on the example of enterprises engaged in production and economic activities in the field of metallurgical production. In the future, the obtained methodology is planned to be used to assess the aggregate level of rental efficiency of the industry and to test the approach at enterprises from other industries.
Ключевые слова: рентная эффективность, рентные отношения, обобщенный подход, интеллектуальная рента, экономическая оценка, интеллектуальная трансформация.
Keywords: rental efficiency, rental relations, generalized approach, intellectual rent, economic assessment, intellectual transformation.
Введение
Вопросы формирования экономики знаний в условиях развития постиндустриального общества повышают значимость построения алгоритмов расчета интеллектуальных доходов. Многократное увеличение уровня знаниеемкости в составе экономической деятельности глобально трансформирует сущность предпринимательства, которое вынуждено активнее ориентироваться на интенсивные способы создания эффективности. Инвестиционные вложения должны быть направлены в наиболее перспективные и инновационные производства реального сектора, отвечающие требованиям экономического роста в ключе устойчивого развития. В свою очередь государство заинтересовано в предоставлении льгот и поддержке таких предприятий для стимулирования инновационного роста [1; 2]. С такой позиции интерес определения рентной эффективности заключается в возможности выявления наиболее значимых субъектов для инновационного развития отдельных территорий и в целом национальной экономики.
Сложившиеся концепции региональной экономики подразумевают поиск способов выявления наиболее эффективных субъектов на конкретных территориях и в конкретных отраслях, например для содействия ускоренному инновационному росту или для реализации экспортоориентированного импортозамещения. В таком контексте возникает необходимость в проведении оценки эффективности данных субъектов, что в свою очередь обуславливает разработку действенных алгоритмов. Разработанные алгоритмы допустимо оцифровать и при использовании информационных технологий применить на практике с целью выработки инструментов дальнейшего управленческого воздействия [3; 4]. С такой позиции интерес определения рентной эффективности заключается в возможности выявления наиболее значимых субъектов для организации эффективного территориального развития за счет поддержки инновационных производств, способных обеспечить притоки сверхнормативной прибыли, то есть увеличить налоговые поступления в бюджет.
Создание благоприятных условий для поступающего экономического роста зависит от возможностей экономических субъектов привлекать в достаточном уровне инвестиционный капитал в интеллектуальные ресурсы. Именно данные ресурсы должны обеспечить повышение уровня интеллектуализации всей экономики и отдельных ее элементов. Без привлечения такого рода инвестиций практически невозможно создать производства нового технологического уклада. Для промышленных предприятий инвестиционные программы позволяют ускорять инновационную деятельность, во много предоставляя возможность не только проводить инновационное обновление производственных мощностей, но и покрывать потребности владельцев инвестиционного капитала. Следовательно, создание на основе инноваций благоприятных условий для интеллектуального дохода позволит увеличить рентную эффективность и позитивно скажется на инвестиционной составляющей бизнеса [5; 6; 7]. С такой позиции интерес определения рентной эффективности заключается в возможности выявления наиболее значимых субъектов для осуществления инвестиционного развития, которое позволит привлечь дополнительные ресурсы ключевым предприятиям, а также непременно скажется на расширении производства и реализации стратегий инновационного роста, что соответствует интересам как бизнеса, так и других субъектов - инвесторов, территории, страны, общества.
Непосредственно качественная интеллектуальная рента выступает действенным инструментом стимулирования инновационных процессов и является результатом эффективного использования информации и знаний как доминантных факторов производства. В случае увеличения эффективности использования ресурсного потенциала предприятия будет наблюдаться ускорение процессов интеллектуального производства, что будет способствовать превращению интеллектуальной деятельности в приоритетный объект и эффективное средство регулирования воспроизводственной динамики, выступая базисным условием обеспечения ее устойчивости. Данные процессы характерны для инновационных экономик и способствуют совершенствованию взаимосвязей
в рамках национальной инновационной системы как институциональной основы современной экономики. Проведение детализированных расчетов рентной эффективности связано с проработкой таких показателей, как человеческие ресурсы, научно-технологическая и инновационная инфраструктуры, знания и инвестиции [8].
Для России характерен ряд значительных вопросов в области проведения НИОКР и организации производственно-технологической деятельности. Современные экономические условия препятствуют реализации качественных стратегий, способных обеспечить прирост рентной эффективности от активизации эксплуатации интеллектуального ресурса. При этом на практике эффективное использование интеллектуального капитала выступает значимым условием для обеспечения стратегической конкурентоспособности предприятий, в том числе и в отечественной экономике. Эксплуатация интеллектуального ресурса приводит к увлечению рентной эффективности, расчет которой и сравнение полученных данных между различными субъектами позволит определить перспективы экономического развития и выработать рекомендации по совершенствованию ведения бизнеса.
Цель исследования заключается в проведении расчетов рентной эффективности на основе обобщенного подхода. Для этого авторами была проанализирована методика оценки интеллектуальной ренты, которая, согласно обобщенному подходу, подразумевает любое превышение доходов над средненормативным значением. Далее через сравнительный анализ был проведен расчет рентной эффективности на конкретных предприятиях, учитывая средние значения по отрасли.
Материал и методы исследования
Проведение расчетов выстраивается на основе научных подходов к интеллектуальной ренте. Если обратиться к обобщенному подходу и рассмотреть любое превышение дохода над средненормативными значениями как интеллектуальная рента, то возникает сложность в определении значения
интеллектуального капитала (в том числе и инноваций) в приращении дополнительных эффектов. Обобщенный подход с позиции авторов является первичным в определении рентной эффективности, поскольку позволит предоставить первоначальные данные о наличии рентного потенциала, который в дальнейшем может быть детализирован на основе усложненных экономико-математических методов.
Для проведения исследования были проанализированы статьи в области формирования и использования рентных доходов, управления интеллектуальным капиталом, активизации инновационного потенциала, а также другие экономические и управленческие исследования. На основе анализа исследований предложено провести расчет рентной эффективности промышленных предприятий, а также на основе анализа динамики полученных данных предположить перспективы их развития в долгосрочной перспективе.
Далее предлагается провести теоретический обзор для обозначения логики авторского исследования.
Анализ рентной эффективности в статье выстраивается на обобщенном подходе к интеллектуальной ренте. Детализация интеллектуальной ренты позволит в дальнейшем выявить ее качественную характеристику, которая позволит спроецировать значимость различных ее форм на итоговые результаты деятельности предприятия. Например, к таким формам допустимо отнести различные виды неприродных рент: технологическая, управленческая, финансово-кредитная, информационная, культурная, научная, денежная, инновационная, организационно-хозяйственная, институциональная и другие. Перечисленные формы ренты имеют явную интеллектуальную природу и представляют собой следствие применения интеллектуального капитала как фактора производства. В первую очередь рентная эффективность в данном случае зависит от структурной части интеллектуального капитала. Однако ключевым рентным фактором выступает именно человеческий капитал, без которого невозможно практическое использование информационного пространства,
инноваций и институциональной среды для приращения дополнительных доходов
[9; 10].
Еще в прошлом веке основным источником дохода и стратегической устойчивости считались именно материальные ресурсы и классические факторы производства (труд, земля, капитал), однако постепенно экономическая теория трансформировалась, и совершенно новый фактор производства стал доминировать во всех сферах национального хозяйства. Таким фактором производства выступает информация, которую в контексте производственно -хозяйственной деятельности можно понимать как интеллектуальный капитал. В современных экономических условиях ключевую роль играют не столько здания, оборудование, сколько доходность патентов, товарных знаков, авторских прав и других «неосязаемых» активов, а инвестиции в человеческие ресурсы позволяют получать стратегический эффект и обеспечивать создание рентной эффективности. Рассмотрение происходящих изменений через призму информационного общества и новой экономики, основанной на знаниях, позволяет утверждать, что интеллектуальные ресурсы играют весомую роль в определении стратегических перспектив экономических субъектов на разных уровнях управления [11; 12].
Ускорение трансформации экономических отношений многократно повышает актуальность поддержания эффективности во всех сферах хозяйствования. Так, максимизация экономической эффективности является базовым направлением хозяйственной деятельности любого предприятия. Промышленные предприятия обладают особенной значимостью, поскольку являются ключевыми элементами в структуре экономической безопасности территорий и страны в целом. Для этого требуется изыскать все возможные меры воздействия на отдельные элементы функционирования каждого отдельного предприятия, в том числе и на человеческий капитал, через действенные системы оплаты и стимулирования. Именно предпринимательская деятельность выступает основой рыночной экономики, она должна адаптироваться к быстро
изменяющимся условиям и реализовывать модели управления, способные обеспечить максимальную конкурентоспособность и высокий уровень эффективности, что практически невозможно реализовать без инновационной деятельности и грамотно выстроенной системы управления интеллектуальным капиталом. Именно инновационные предприятия являются драйверами экономического роста, однако именно они позволяют максимизировать эффективность производственно-хозяйственной деятельности и обеспечить прирост интеллектуальной ренты [13; 14; 15].
Условия жесткой конкуренции ставят перед предприятиями ряд вопросов касательно продуктивности использования располагаемых ресурсов, от которой зависит его выживание на рынке. В случае неполноты учета в стратегиях развития интеллектуальных возможностей повышения продуктивности использования ресурсного потенциала появляется целый ряд проблем, препятствующих устойчивому развитию и приводящих к негативным последствиям. Для решения проблемы повышения продуктивности и интенсивности использования ресурсов возникает необходимость в реализации проектов, требующих внедрение передовых технологий и грамотной бизнес-аналитики, что позволяет прогнозировать многие внутренние и внешние процессы, а также повышать операционную эффективность бизнеса в условиях инновационной экономики. Грамотно выстроенная система проектного управления приводит к увеличению эффективности, а применение интеллектуального капитала позволяет усиленно активизировать прирост интеллектуальной ренты. К сожалению, в России данная ситуация осложняется в связи с нестабильностью и неразвитостью организационно-управленческих процессов в предпринимательской деятельности [16].
Производство непрерывно усложняется, ставя определенные барьеры перед поддержанием стратегической конкурентоспособности предпринимательской деятельности, ориентируя ее процессы на усиление интенсивности использования ресурсного потенциала. Такая практика является ключевым условием, поскольку
повышенная конкуренция диктует необходимость в совершенствовании бизнес-процессов и, в частности, их качественных характеристик. В результате переориентации производственных процессов путем активного использования инноваций и достижений научно-технического прогресса происходит прирост рентной эффективности. Ориентация бизнеса на увеличение интеллектуальной ренты должна учитывать управленческий контекст в предпринимательской деятельности, связанный во многом с управлением рисками [17; 18]. Проработанная управленческая система приводит к коммерциализации знаний, которые воплощаются либо в новых, либо в модифицированных товарах и услугах, а монопольное владение ими и предотвращение потенциальных риск-условий позволяет получать дополнительные доходы.
Функционирование бизнес-субъектов в условиях рыночной экономики сопровождается значительными рисками, которые могут привести к негативным последствиям и сокращению объема денежных поступлений от экономической деятельности. Рентная эффективность выступает также значимым обстоятельством для определения направлений обеспечения устойчивости развития промышленного предприятия. При этом данные вопросы остаются актуальными для предприятий, функционирующих как в высокотехнологичном, так и в низкотехнологичном секторе национальной экономики. В зависимости от специфики генерации и интеграции инноваций рентная эффективность будет выше или ниже относительно других экономических субъектов в конкретной отрасли с учетом их технологического базиса, выступающего явным признаком дифференциации. Минимизация рисковых ситуаций выстраивается на методах прогнозирования наихудших сценариев, способных определить наличие барьеров устойчивости [19; 20]. В таком контексте интересно то обстоятельство, что от стратегического развития промышленности зависит устойчивое региональное развитие, использование и развитие промышленного потенциала которого на основе повышения интенсивности эксплуатации ресурсов позволит прогнозировать социально-экономическое положение территории.
В современном технонаучном рынке происходит переконфигурирование ряда объектов нематериального характера в активы. Вместо предпринимательских стратегий, основанных на материальном производстве, бизнес все чаще опирается на рентные доходы или присвоение стоимости через права собственности и контроля, монопольные условия и регулирующие или рыночные механизмы и практики. Рентные доходы предприятий становятся существенным фактором оптимального сбалансированного пути своего развития. Интенсификация использования нематериальных активов в глобальных производственно-сбытовых цепочках привела к распространению информационной ренты, возникающей в результате эффекта масштаба и сетевых внешних интеллектуальных эффектов, в том числе путем влияния на общество и институциональную среду [21; 22].
Далее предлагается представить обзор методики, на основе которой будет проведен расчет рентной эффективности промышленных предприятий обобщенным подходом. Рентная эффективность с позиции обобщенного подхода выступает долей интеллектуальной ренты в составе прибыли предприятия.
Расчет интеллектуальной ренты на уровне промышленного предприятия:
Ж1е = I - C - N^1 (1)
1^е - интеллектуальная рента (обобщенная) на уровне предприятия;
I - доходы предприятия;
С - расходы предприятия;
Кр!е - нормативная прибыль предприятия за год.
Нормативную прибыль предприятия допустимо рассчитывать через среднеотраслевой коэффициент рентабельности. Возможно использование не только показателя рентабельности активов, но и других среднеотраслевых значений, например рентабельности собственного капитала. Обобщенный подход к расчету нормативной прибыли производимой продукции:
Npie = A * ROAa, (2)
Npie - нормативная прибыль предприятия за год;
A - объем активов предприятия на конец года;
ROAia - нормативный коэффициент рентабельности активов в отрасли.
Среднеотраслевые показатели позволяют учитывать интеллектуальное положение предприятия относительно конкурентов в отрасли. Однако данное положение является обобщенным, для более детализированного анализа необходимо вводить поправочные коэффициенты. В то же время предложенная методика подходит для первичного отбора предприятий и ограничения выборки для проведения дальнейших расчетов.
Для сравнения предприятий с различными масштабами производства предлагается использовать относительный показатель, способный отразить процентное состояние интеллектуальной ренты в общем объеме полученной прибыли. Данный показатель отражает рентную эффективность:
% IRie = IRie /P, (3)
%IRie - процент интеллектуальной ренты в общем объеме полученной прибыли;
IRie - интеллектуальная рента на уровне промышленного предприятия;
P - прибыль предприятия.
Чем выше процент интеллектуальной ренты, тем выше эффективность инновационного производства. За показатель прибыли допустимо брать различные показатели: прибыль от продаж, валовая прибыль, EBIT, EBITDA.
Предложенная методика позволяет произвести расчет рентной эффективности, проанализировать ее динамику и построить многофакторные модели зависимости. Сравнение промышленных предприятий между собой
позволит сделать выводы о качестве корпоративного управления и их положении в отрасли. Справедливо сделать вывод, что чем выше объем интеллектуальной ренты, тем более эффективно используются ресурсы предприятия относительно конкурентов.
Результаты исследования и их обсуждение
Предлагается провести расчет рентной эффективности обобщенным подходом на примере промышленных предприятий. Для исследования было отобрано 5 промышленных предприятий, функционирующих на территории Российской Федерации в металлургическом производстве (ОКВЭД 24 - Класс «Производство металлургическое»; включен в Раздел С. Обрабатывающие производства). Данные предприятия были отобраны в связи с их стратегической значимостью, поскольку металлургия является одной из важнейших отраслей промышленности. Отобранные предприятия являются лидерами отрасли, реализуют проекты инновационного развития, следовательно, предприятия обладают достаточным объемом нематериальных ресурсов. Стоит отметить, что в технологически развитых странах данной сфере присущ значительный уровень интеллектуальной ренты в составе прибыли, иногда в несколько раз превышающий нормативный доход.
Для проведения расчетов за показатель разницы доходов и расходов была взята прибыль (убыток) от продаж. Для вычисления нормативной прибыли был взят показатель среднеотраслевой рентабельности активов ^ОА;а). Примечание: использование показателя ROAia более целесообразно при проведении оценки предприятий разных размеров, однако в случае сравнения предприятий равного размера можно произвести замену показателя.
В таблице 1 приведена среднеотраслевая динамика рентабельности активов за анализируемый период (Производство металлургическое).
Таблица 1. Динамика среднеотраслевой рентабельности активов
Год: 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
КОЛ1а 2,40% 2,30% 3,00% 3,30% 2,90% 3,00% 3,20% 3,00% 4,60%
В таблице 2 представлены данные прибыли (убытка) от продаж анализируемых предприятий. Примечание: название предприятий изменены в целях сохранения коммерческой тайны.
Таблица 2. Прибыль (убыток) от продаж анализируемых предприятий (тыс. руб.)
№ 2013 20 14 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
A -640661 33465579 54783527 56863902 68472528 113704389 60643006 59435634 213240559
B 12038000 40670000 72078000 79689000 86463000 116461508 83261267 73756288 243392735
C 15061708 39825952 67180706 67873542 69263850 100984681 63030001 83213493 230592058
D -1091307 16535482 10786193 13213550 6503259 27315889 4003277 24594179 55573217
E 21338066 26213749 14233960 16697307 29940150 59993619 45987960 53028756 75603960
В таблице 3 представлены данные по объемам активов анализируемых предприятий.
Таблица 3. Активы анализируемых предприятий (тыс. руб.)
№ 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
A 469104386 502357945 565428177 537830160 559474994 578445456 537183756 569499288 704458010
B 266344000 291972000 307978000 295195000 351567922 387023028 391483189 428126099 578009427
C 399926531 459955378 482503870 448226602 432402919 390636201 497065920 517967147 633641690
D 103676745 108610189 125780953 158508902 153860057 205585636 161667883 190929284 177380025
E 311745761 300429302 316214313 307500692 337350450 377121248 396463788 362082404 350275482
В таблице 4 представлены полученные значения нормативной прибыли по анализируемым предприятиям.
Таблица 4. Нормативная прибыль анализируемых предприятий (тыс. руб.)
№ 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
A 11258505 11554233 16962845 17748395 16224775 17353364 17189880 17084979 32405068
B 6392256 6715356 9239340 9741435 10195470 11610691 12527462 12843783 26588434
C 9598237 10578974 14475116 14791478 12539685 11719086 15906109 15539014 29147518
D 2488242 2498034 3773429 5230794 4461942 6167569 5173372 5727879 8159481
E 7481898 6909874 9486429 10147523 9783163 11313637 12686841 10862472 16112672
В таблице 5 представлены полученные значения интеллектуальной ренты по анализируемым предприятиям.
Таблица 5. Интеллектуальная рента анализируемых предприятий (тыс. руб.)
№ 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
A 0 21911346 37820682 39115507 52247753 96351025 43453126 42350655 180835491
B 5645744 33954644 62838660 69947565 76267530 104850817 70733805 60912505 216804301
C 5463471 29246978 52705590 53082064 56724165 89265595 47123892 67674479 201444540
D 0 14037448 7012764 7982756 2041317 21148320 0 18866300 47413736
E 13856168 19303875 4747531 6549784 20156987 48679982 33301119 42166284 59491288
Графически динамика данных показателей изображена на рисунке 1.
220000000 200000000 180000000 160000000 140000000 120000000 100000000 80000000 60000000 40000000 20000000 о
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
Рисунок 1. Динамика интеллектуальной ренты анализируемых предприятий (тыс. руб.)
Для проведения качественного сравнительного анализа предприятий предлагается рассчитать рентную эффективность, которая выражается как процент интеллектуальной ренты в общем объеме полученной прибыли. В таблице 6 и на рисунке 2 представлена динамика рентной эффективности анализируемых предприятий.
Таблица 6. Рентная эффективность анализируемых предприятий
№ 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021
A 0% 65% 69% 69% 76% 85% 72% 71% 85%
B 47% 83% 87% 88% 88% 90% 85% 83% 89%
C 36% 73% 78% 78% 82% 88% 75% 81% 87%
D 0% 85% 65% 60% 31% 77% 0% 77% 85%
1 E 65% 74% 33% 39% 67% 81% 72% 80% 79%
2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Рисунок 2. Рентная эффективность анализируемых предприятий
Анализируемые предприятия являются лидерами и формируют высокий уровень рентного дохода по сравнению со своими конкурентами со значительно меньшими оборотами, которые не способны обеспечить поток инвестиционных вложений в инновационное развитие и воспроизводить интеллектуальную стоимость в большом объеме. Исходя из полученных значений также можно сделать вывод, что в отдельные периоды не у всех предприятий наблюдается наличие интеллектуальной ренты и рентная эффективность находится на 0% (предприятие «А» в 2013 и 2019 годах; предприятие <Ю» в 2019 году), что связано с превышением нормативной прибыли над доходом анализируемых предприятий. Из графика видно, что у предприятий «В» и «С» рентная эффективность за весь период стабильно возрастает, что говорит об их хорошем стратегическом положен.
Полученные результаты свидетельствуют о достаточно продуманной стратегии развития предприятия «А». Несмотря на сложности, которые испытывала компания в 2013 году (полное отсутствие интеллектуальной ренты и нахождение в рейтинге аутсайдеров), рентная эффективность возросла, а в 2018 и 2021 годах превышала 80%, что свидетельствует о существенном уровне интеллектуализации субъекта относительно рынка.
Полученные результаты свидетельствуют о хорошей стратегической перспективе предприятия «В» и грамотной стратегии его развития. Несмотря на сложности, которые испытывала компания в 2013 году, рентная эффективность возрастает и держит дальнейший тренд на рост. С 2014 года доход предприятия достигался в большей части от интеллектуальной ренты. Следовательно, данное предприятие выступает эффективным субъектом относительно рынка.
Полученные результаты свидетельствуют о достаточно продуманной стратегии развития предприятия «С». Несмотря на сложности, которые испытывала компания в 2013 году, рентная эффективность значительно возросла, а в 2017, 2018, 2020 и 2021 годах превышала 80%, что свидетельствует о существенном уровне интеллектуализации субъекта относительно рынка.
Полученные результаты свидетельствуют о недостаточно продуманной стратегии развития предприятия <Ю». Потоки интеллектуальной ренты неоднозначны в своей динамике. Рентная эффективность отсутствовала в 2013 и 2019 годах. В то же время в 2014 и 2021 рентная эффективность превышала 80%. Можно сделать вывод, что предприятие недостаточно продуктивно управляет своими интеллектуальными ресурсами и не в полной мере использует свой потенциал.
Полученные результаты свидетельствуют о недостаточно продуманной стратегии развития предприятия «Е». Потоки интеллектуальной ренты неоднозначны в своей динамике, однако рента образовывалась стабильно за весь анализируемый период. В 2018, 2020 и 2021 годах рентная эффективность находилась в значении близком к 80%. Можно сделать вывод, что предприятие недостаточно продуктивно управляет своими интеллектуальными ресурсами и имеется возможность для совершенствования стратегии развития.
Предприятиям «А», <Ю» и «Е» следует принять определенные меры по недопущению сокращения рентного дохода, а также более рационально использовать имеющиеся интеллектуальные ресурсы или внести корректировки в стратегию развития. Несмотря на лидерские позиции данных предприятий, их
рентная эффективность свидетельствует о наличии определенных сложностей в системе управления. В то же время стратегические перспективы предприятий можно назвать благополучными, так как уровень рентного дохода достаточно высокий в течение всего анализируемого периода.
Средняя доля интеллектуальной ренты в данной отрасли находится в диапазоне между 35% и 53% в российской экономической среде. Данные значения являются весьма скромными по сравнению с развитыми странами, где интеллектуальная рента достигает 80%. Достижение таких показателей вряд ли возможно в ближайшей перспективе в связи с нестабильностью экономической и политической ситуации в России. В то же время активизация инновационных процессов безусловно окажет положительное влияние на перспективы экономических субъектов и территорий.
Заключение
Любой экономический субъект от своей деятельности стремится получить не только нормативную прибыль, но и дополнительный доход, поскольку именно возрастание доходов свыше уровня своих конкурентов является главным фактором достижения конкурентных преимуществ в условиях рынка. Создание различных институтов поддержки промышленного сектора не всегда приводит к реализации прорывных проектов в сегменте экономики знаний, однако реализация действенных стратегий управления интеллектуальным ресурсом приводит к образованию рентной составляющей, что соответствует интересам предприятий и регионов.
В рамках исследования на основе авторской методики был проведен расчет рентной эффективности обобщенным подходом и проанализирована ее динамика. Проведенный анализ наглядно продемонстрировал возможность выявления ренты. Сравнение предприятий между собой позволяет сделать выводы о качестве управления и положении субъектов в отрасли. Чем выше уровень рентной эффективности, тем выше продуктивность использования нематериальных элементов. Систематическое использование знаний, опыта и других
нематериальных составляющих для получения конкурентного преимущества даст возможность устойчиво развиваться в стратегической перспективе. Так, предприятия, обладающие стабильным потоком ренты, являются стратегически благополучными, тогда как отсутствие ренты свидетельствует о негативном развитии и неграмотном менеджменте предприятия.
Поскольку формирование интеллектуальной ренты должно стать детерминантом устойчивого развития, то целесообразно разработать пути максимизации рентной эффективности от интеллектуального капитала. Современная наука признает, что стратегия интеллектуального развития выступает необходимым драйвером развития инновационной экономики. Однако стратегическая концентрация ресурсов требует изучения факторного анализа составляющих рентного дохода. В дальнейшем более качественная проработка рентных доходов предприятий позволит разделить интеллектуальную ренту на отдельные разновидности ренты. Также имеет смысл провести подробное исследование поправочных коэффициентов для оценки влияния инфраструктуры и территориального положения субъектов на рентную эффективность.
Благодарности
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 20-310-90033.
The reported study was funded by RFBR, project number 20-310-90033.
Литература
1. Трофимова Н.Н. Проблемы и перспективы формирования экономики знаний в условиях постиндустриальной экономики // Стратегии бизнеса. 2021. № 1. С. 4-8.
2. Дмитриев Н.Д. Применение налогового стимулирования инвестиций в инновации с целью развития реального сектора отечественной экономики // Комплексное развитие территориальных систем и повышение эффективности
регионального управления в условиях цифровизации экономики: сборник конференции. 2020. С. 48-56.
3. Шумилина М.А., Нефедова К.А., Чистяков М.С., Золкин А.Л. Территориально-отраслевой центр экспортоориентированного импортозамещения: институционализация на основе кластерного подхода // Экономические механизмы стратегического управления развитием промышленности: сборник конференции. 2021. С. 84-88.
4. Кирдяшкина А.И., Припадчева И.В. Развитие человеческого капитала в условиях цифровизации экономики // Стратегия социально-экономического развития общества: управленческие, правовые, хозяйственные аспекты: сборник конференции. 2020. С. 212-217.
5. Бойко Е.В., Дубаневич Л.Э., Роков А.И. Обеспечение инвестиционных вложений в интеллектуальные ресурсы // Эпомен. 2021. № 61. С. 36-42.
6. Дмитриев Н.Д. Особенности разработки инвестиционной программы инновационно-активного предприятия // Управление в современных системах: сборник конференции. 2019. С. 467-473.
7. Глушкова Ю.О. Внешнеэкономическая деятельность как основной фактор развития предприятия // Проблемы и перспективы развития региональной инфраструктуры: сборник конференции. 2014. С. 15-17.
8. Назарычева Т.М. Особенности формирования интеллектуальной ренты в новой экономике // Экономика и предпринимательство. 2013. № 9. С. 743749.
9. Буевич А.П. К вопросу о формировании и распределении интеллектуальной ренты в инновационной экономике // Экономика и социум. 2014. № 4-1. С. 882-887.
10. Яковец Ю.В. Рента, антирента, квазирента в глобально-цивилизационном измерении. М.: Академкнига, 2003. 240 с.
11. Zhilenkova E., Budanova M., Bulkhov N., Rodionov D. Reproduction of intellectual capital in innovative-digital economy environment // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 497. p. 012065.
12. Roy D. Intellectual property strategy for competitive advantage // International Journal of Intellectual Property Management. 2013. Vol. 6. № 1-2. pp. 3661.
13. Роков А.И., Дубаневич Л.Э., Самрат Р. Повышение экономической эффективности труда за счет изменения системы оплаты // E-SCIO. № 9. С. 53-62.
14. Дубаневич Л.Э., Рэй С., Цзэн Я. Развитие способов проведения оценки эффективности инновационного предприятия // Russian Economic Bulletin. 2022. № 1. С. 168-174.
15. Zaytsev A., Rodionov D., Dmitriev N. Development of a toolkit for rating evaluation of the wage system at an industrial enterprise // Proceedings of the 17th International Conference on Intellectual Capital, Knowledge Management and Organisational Learning. 2020. pp. 400-411.
16. Жильцов С.А., Проворова И.П., Гумерова Л.Д. Повышение эффективности производственных процессов в проектном управлении // Управленческий учет. № 6-3. 2022. С. 667-676.
17. Ильченко С.В., Ли Ш., Роков А.И. Совершенствование процессов управления качеством на производстве // Russian Economic Bulletin. 2022. № 1. С. 175-180.
18. Буньковский Д.В. Инструменты управления предпринимательскими рисками // Вопросы управления. 2019. № 1. С. 65-76.
19. Rodionov D.G., Konnikov E.A., Konnikova O.A. Approaches to ensuring the sustainability of industrial enterprises of different technological levels // Journal of Social Sciences Research. 2018. № 3. pp. 277-282.
20. Родионов Д.Г., Зайцев А.А., Дмитриев Н.Д. Стресс-тестирование в промышленном производстве: моделирование барьера устойчивости // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 11-1. С. 119-130.
21. Birch K. Technoscience Rent: Toward a Theory of Rentiership for Technoscientific Capitalism // Science Technology and Human Values. 2020. Vol. 45. № 1. pp. 3-33.
22. Durand C., Milberg W. Intellectual monopoly in global value chains // Review of International Political Economy. 2020. Vol. 27. № 2. pp. 404-429.
Literatura
1. Trofimova N.N. Problemy i perspektivy formirovaniya ehkonomiki znanii v usloviyakh postindustrial'noi ehkonomiki // Strategii biznesa. 2021. № 1. S. 4-8.
2. Dmitriev N.D. Primenenie nalogovogo stimulirovaniya investitsii v innovatsii s tsel'yu razvitiya real'nogo sektora otechestvennoi ehkonomiki // Kompleksnoe razvitie territorial'nykh sistem i povyshenie ehffektivnosti regional'nogo upravleniya v usloviyakh tsifrovizatsii ehkonomiki: sbornik konferentsii. 2020. S. 4856.
3. Shumilina M.A., Nefedova K.A., Chistyakov M.S., Zolkin A.L. Territorial'no-otraslevoi tsentr ehksportoorientirovannogo importozameshcheniya: institutsionalizatsiya na osnove klasternogo podkhoda // Ehkonomicheskie mekhanizmy strategicheskogo upravleniya razvitiem promyshlennosti: sbornik konferentsii. 2021. S. 84-88.
4. Kirdyashkina A.I., Pripadcheva I.V. Razvitie chelovecheskogo kapitala v usloviyakh tsifrovizatsii ehkonomiki // Strategiya sotsial'no-ehkonomicheskogo razvitiya obshchestva: upravlencheskie, pravovye, khozyaistvennye aspekty: sbornik konferentsii. 2020. S. 212-217.
5. Boiko E.V., Dubanevich L.EH., Rokov A.I. Obespechenie investitsionnykh vlozhenii v intellektual'nye resursy // Ehpomen. 2021. № 61. S. 36-42.
6. Dmitriev N.D. Osobennosti razrabotki investitsionnoi programmy innovatsionno-aktivnogo predpriyatiya // Upravlenie v sovremennykh sistemakh: sbornik konferentsii. 2019. S. 467-473.
7. Glushkova YU.O. Vneshneehkonomicheskaya deyatel'nost' kak osnovnoi faktor razvitiya predpriyatiya // Problemy i perspektivy razvitiya regional'noi infrastruktury: sbornik konferentsii. 2014. S. 15-17.
8. Nazarycheva T.M. Osobennosti formirovaniya intellektual'noi renty v novoi ehkonomike // Ehkonomika i predprinimatel'stvo. 2013. № 9. S. 743-749.
9. Buevich A.P. K voprosu o formirovanii i raspredelenii intellektual'noi renty v innovatsionnoi ehkonomike // Ehkonomika i sotsium. 2014. № 4-1. S. 882-887.
10. Yakovets YU.V. Renta, antirenta, kvazirenta v global'no-tsivilizatsionnom izmerenii. M.: Akademkniga, 2003. 240 s.
11. Zhilenkova E., Budanova M., Bulkhov N., Rodionov D. Reproduction of intellectual capital in innovative-digital economy environment // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 497. p. 012065.
12. Roy D. Intellectual property strategy for competitive advantage // International Journal of Intellectual Property Management. 2013. Vol. 6. № 1-2. pp. 3661.
13. Rokov A.I., Dubanevich L.EH., Samrat R. Povyshenie ehkonomicheskoi ehffektivnosti truda za schet izmeneniya sistemy oplaty // E-SCIO. № 9. S. 53-62.
14. Dubanevich L.EH., Rehi S., Tszehn YA. Razvitie sposobov provedeniya otsenki ehffektivnosti innovatsionnogo predpriyatiya // Russian Economic Bulletin. 2022. № 1. S. 168-174.
15. Zaytsev A., Rodionov D., Dmitriev N. Development of a toolkit for rating evaluation of the wage system at an industrial enterprise // Proceedings of the 17th International Conference on Intellectual Capital, Knowledge Management and Organisational Learning. 2020. pp. 400-411.
16. Zhil'tsov S.A., Provorova I.P., Gumerova L.D. Povyshenie ehffektivnosti proizvodstvennykh protsessov v proektnom upravlenii // Upravlencheskii uchet. № 6-3. 2022. S. 667-676.
17. Il'chenko S.V., Li SH., Rokov A.I. Sovershenstvovanie protsessov upravleniya kachestvom na proizvodstve // Russian Economic Bulletin. 2022. № 1. S. 175-180.
18. Bun'kovskii D.V. Instrumenty upravleniya predprinimatel'skimi riskami // Voprosy upravleniya. 2019. № 1. S. 65-76.
19. Rodionov D.G., Konnikov E.A., Konnikova O.A. Approaches to ensuring the sustainability of industrial enterprises of different technological levels // Journal of Social Sciences Research. 2018. № 3. pp. 277-282.
20. Rodionov D.G., Zaitsev A.A., Dmitriev N.D. Stress-testirovanie v promyshlennom proizvodstve: modelirovanie bar'era ustoichivosti // Vestnik Altaiskoi akademii ehkonomiki i prava. 2020. № 11-1. S. 119-130.
21. Birch K. Technoscience Rent: Toward a Theory of Rentiership for Technoscientific Capitalism // Science Technology and Human Values. 2020. Vol. 45. № 1. pp. 3-33.
22. Durand C., Milberg W. Intellectual monopoly in global value chains // Review of International Political Economy. 2020. Vol. 27. № 2. pp. 404-429.
© Дмитриев Н.Д. 2022. International agricultural journal, 2022, № 5, 658-680.
Для цитирования: Дмитриев Н.Д. РАСЧЕТ РЕНТНОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБОБЩЕННЫМ ПОДХОДОМ // International agricultural journal. 2022. № 5, 658-680.
