CC BY
45. Черней О.Т., Груздева К.Е., Смирнова Ж.В. Совершенствование производственно-хозяйственной деятельности предприятий ЖКХ // Инновационная экономика: перспективы развития и совершенствования. 2019. № 8 (42). С. 142-150.
6. Abramova, N.S., Vaganova, O.I., Smirnova, Z.V., Chaikina, Z.V., Kaznacheeva, S.N. Formation of Socio-Economic Culture of Future Engineers (2020) Lecture Notes in Networks and Systems 73, с. 1041-1047
Smirnova Zhanna venediktovna, Ph. D., associate Professor
Kozma Minin Nizhny Novgorod state pedagogical University, Nizhny Novgorod, Russia
(e-mail: z.v.smirnova@mininuniver.ru)
Olga Cherney, Ph. D., associate Professor
Nizhny Novgorod state pedagogical University
Kozma Minin, Nizhny Novgorod, Russia
(e-mail: fiolet1975@mail.ru)
FEATURES OF THE ORGANIZATION OF LABOR MOTIVATION IN THE ENTERPRISE
This article discusses the main features of the organization of motivation of employees of enterprises. The main methods of staff motivation are analyzed. Material and non-material methods of labor motivation are considered on the example of a housing and communal services enterprise. The directions of improvement of the system of labor motivation at this enterprise are determined.
Keywords: labor motivation, enterprises, economic efficiency, management.
УДК 338.246.2: 338.27: 330.43
РАСКРЫТИЕ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКИХ ИМПЕРАТИВОВ В КОНТЕКСТЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНАЛЬНОГО КЛАСТЕРА НА ОСНОВЕ СБАЛАНСИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ Уткин Алексей Игоревич, магистрант (e-mail: alexeyutkin98@mail.ru) Шитик Елена Владимировна, к.т.н., доцент Ивановский государственный университет, г.Иваново, Россия
(e-mail: shitik_65@mail.ru)
В данной статье проведена оценка конкурентоспособности финансово-экономической компоненты кластерной системы Ивановской области на основе стратегических проекций интегрированной сбалансированной системы показателей и выделены инновационные инструменты кластеризации при моделировании экономического потенциала регионального кластера. Разработанная модель экономико-математических императивов позволяет прогнозировать темпы инновационной активности кластеро-образующих предприятий в рамках генерации математического обоснования кластерных функций.
Ключевые слова: региональный инновационный кластер, финансово-экономическая компонента кластера, кластерообразующие предприятия,
сбалансированная система показателей, стратегические проекции, модель экономико-математических императивов.
В условиях циркулярной экономики невозможность конкурентоспособности финансово-экономической компоненты промышленного кластера Ивановской области за счет обеспечения сбалансированности бюджетного процесса и повышения темпов инновационной активности субъектов крупного, среднего и малого бизнеса определила отрицательный эффект для регионального развития, выражающийся в отсутствии адаптации к нарастающим темпам цифровой кластеризации [1; 2; 3]. Возникшая неравномерность отраслевых секторов и доходного потенциала консолидированного бюджета привела к снижению уровня финансовой обеспеченности инновационного кластера при отсутствии экономической значимости и эффективности деятельности кластерообразующих предприятий [3]. Спад их инновационной активности не только обострил проблему отсутствия многоуровневого социально-экономического благосостояния и регионального отраслевого комплекса, но и определил неэффективность реализации совокупного производственного потенциала существующих кластерообра-зующих предприятий.
Разработка и оптимизация интегрированных стратегических проекций регионального кластера в рамках сбалансированной системы показателей позволит комплексно оценивать перспективы результативности кластерных процессов и регулировать их масштабы в условиях воздействия различных рисков. В связи с этим система кластерных функций, основывающаяся на модели экономико-математических императивов, выступает одновременно многосторонним инструментом анализа и управления экономической эффективностью деятельности предприятий и может быть использована в отношении кластерной системы Ивановской области с целью преодоления неустойчивости ее развития [4]. Ключевые прямые и косвенные показатели, формирующие императивы под влиянием позитивных и негативных факторов, должны учитывать специфические особенности состояния кластерообразующих предприятий и оценивать возможности гибкого системного и стратегического управления финансово-экономическими ресурсами как на внутрифирменном и региональном уровнях.
Проблема исследования заключается в выборе в качестве экономико-математических императивов унифицированных критериев финансовой устойчивости кластерообразующих предприятий на основе сбалансированной системы показателей. Данный перечень критериев предполагает комплексный охват сфер деятельности регионального кластера и оценивает стратегические направления его воздействия на финансово-хозяйственную систему Ивановской области. Оценка экономического развития кластера должна опираться на определение стратегических проекций, позволяющих прогнозировать резервы «точек роста» экономической
системы региона и повысить эффективность деятельности кластерообра-зующих предприятий (раскрыть их потенциал в рамках интегрированной сбалансированной системы показателей).
Цель работы - построение модели экономико-математических императивов кластерной системы с последующим выделением инструментов кластеризации для комплексной оценки и моделирования экономического потенциала инновационного кластера Ивановской области на основе сбалансированной системы показателей.
Расхождение унифицированных критериев финансовой устойчивости кластерообразующих предприятий и показателей доходного потенциала консолидированного бюджета Ивановской области за 2015-2019 гг., представленное в таблице 1, отражает существование проблем, препятствующих оптимизации кластерных функций за счет экономико-аналитических императивов. Исходные данные получены на основе результатов исследования инновационного развития субъектов Российской Федерации [15].
Таблица 1 - Соотносимость унифицированных критериев финансовой устойчивости кластерообразующих предприятий и показателей доходного потенциала консолидированного бюджета Ивановской об-
ласти за 2015-2019 гг.
Год Ивановская область
Интегральные оценки финансовой устойчивости (по 10-балльной шкале) - всего, баллов из них: Доходы консолид. бюджета -всего, млрд. руб. из них:
Цик-личность изменений Ориентация на «сверхдоходы» Формирование конкурентных прему-ществ Налог. и неналог. доходы Безвозмезд. поступ.
2015 8 1,52 5,54 0,94 36,40 23,00 13,40
2016 7 4,55 2,30 0,15 37,20 25,50 11,70
2017 5 0,72 3,34 0,94 39,20 25,80 13,40
2018 2 1,50 0,10 0,40 36,61 26,96 9,65
2019 2 1,73 0,09 0,18 37,68 28,03 9,65
В соответствии с данными таблицы принцип единства стимулирующих механизмов достижения успеха финансово-экономического регулирования, предлагаемый авторами различных методик построения и анализа сбалансированной системы показателей [4; 5; 6; 7] для определения инструментария комплексной оценки, применительно к специфике экономико-математических императивов кластерообразующих предприятий не может быть использован в полной мере. В современных реалиях следует сравнивать условия ресурсного обеспечения миссии организации со стратегическими задачами региональной экономической политики. Многосторонний механизм управления эффективностью деятельности кластерообразующих предприятий Ивановской области должен учитывать последствия функционально-математической неравномерности инновационного развития
хозяйствующих субъектов в условиях цифровизации. В связи с этим адекватным принципом построения модели экономико-математических императивов региональной кластерной системы с последующим прогнозированием стратегических проекций интегрированной сбалансированной системы показателей оценки эффективности кластера Ивановской области должно стать различие уровней инновационной активности экономических систем предприятий с раскрытием условий конкурентных преимуществ. На рисунке отражена схема процесса прогнозирования эффективности кластерообразующих предприятий с использованием экономико-математических императивов.
Темпы инновационной активности
Модель устойчивого развития
Развитие внутренних источников привлечения финансовых ресурсов
Организация многоуровневой системы v оннторнига.ннвестнроваиня
Создание благоприятных условий ятя нинованионной адаптации
ОАО ХБК «Шуйские ситиы» Факт (убыль) Прогноз (прирост)
-4.3%
1.5%
ЗАО «Ивановонскож» Факт (убыль) Прогноз (прирост)
-5.9%
0.5%
ПАО Швейная сЬиома «Айвенго» Факт (убыль) Прогноз (прирост)
-6.3%
1.0%
ООО «Тенковская швейная (Ьабвика» Факт (убыль) Прогноз (прирост)
-6.7%
0.5%
Рисунок 1 - Модель экономико-математических императивов оценки и прогнозирования экономической эффективности кластерообразующих предприятий Ивановской области на основе сбалансированной системы показателей
Принцип единства стимулирующих механизмов достижения успеха финансовой деятельности, предлагаемый авторами различных методик построения и анализа сбалансированной системы показателей [1; 2; 3; 4] для определения инструментария комплексной оценки, применительно к специфике кластерообразующих предприятий Ивановской области не может быть использован в полной мере. В современных реалиях следует сравнивать условия ресурсного обеспечения миссии организации при комплексном учете влияющих факторов [8; 11]. В связи с этим адекватным принципом построения сбалансированной системы показателей для комплексной оценки эффективности деятельности кластерообразующих предприятий Ивановской области, таких как ОАО ХБК «Шуйские ситцы», ООО «Профессионал», АО «Полет» Ивановский парашютный завод, должно стать различие уровней инновационной активности экономических систем предприятий с раскрытием условий конкурентных преимуществ.
Таблица 2 - Инновационные инструменты кластеризации для комплексной оценки и моделирования экономического потенциала инновационного кластера Ивановской области на основе сбалансированной _ системы показателей (авторский вариант)_
Инновационная стратегия кластеризации Интегрированные проекции сбалансированной системы показателей
Финансовая стабильность Сбалансированность внутренних процессов Удовлетворенность потребителей Инновационное развитие
1 2 3 4 5
Инструменты (индикаторы) достижения высокого уровня инвестиционной привлекательности
Инновационно- кластерный подход Уровень финансовой цикличности экономических систем Уровень надежности экономической политики Уровень влияния на интересы потребителей Уровень инновационной активности кластерных ресурсов
Критериальный подход Уровень финансовой эмерд-жентности кластерных сегментов Уровень зависимости производства от конкурентных преимуществ Уровень цикличности общественного воспроизводства Уровень развития региональных инновационных сегментов
Функционально- критериальный подход Уровень оптимизации финансово- информационных потоков Уровень функционального соответствия конкурентных преимуществ Уровень функциональности интересов потребителей Уровень взаимозаменяемости кластерных производств
Инструменты (индикаторы) стабилизации развития приоритетных видов экономической деятельности
Инновационно- кластерный подход Уровень финансовой цикличности экономических систем Уровень взаимозаменяемости кластероем-ких производств Уровень компро-миссности региональной кластерной политики Уровень инновационной активности кластерных ресурсов
Критериальный подход Уровень наращивания долговых обязательств кластерообра-зующих предприятий Уровень «рассогласованности» конкурентных преимуществ Уровень цикличности общественного воспроизводства Уровень развития региональных инновационных сегментов
Функционально- критериальный подход Уровень охвата финансово-экономической цифровизации Уровень функционального соответствия конкурентных преимуществ Уровень функциональности интересов потребителей Уровень взаимозаменяемости кластерных производств
Инструменты (индикаторы) стабилизации производственной активности
Инновационно- кластерный подход Уровень финансовой цикличности экономических систем Уровень надежности экономической политики Уровень компро-миссности региональной кластерной политики Уровень инновационной активности кластерных ресурсов
Критериальный подход Уровень налоговой нагрузки предприятий Уровень зависимости производства от конкурентных преимуществ Уровень критери-альности рейтин-гования кластеро-образующих предприятий Уровень развития региональных инновационных сегментов
Продолжение таблицы 2
1 2 3 4 5
Функционально- критериальный подход Уровень охвата финансово-экономической цифровизации Уровень зависимости от структурных и технологических изменений Уровень функциональности интересов потребителей Уровень взаимозаменяемости кластерных производств
Инструменты (индикаторы) формирования максимального экономического потенциала
Инновационно-кластерный подход Уровень финансовой цикличности экономических систем Уровень взаимозаменяемости класте-роемких производств Уровень ком-промиссности региональной кластерной политики Уровень результативности сегментов цифровой кластеризации
Критериальный подход Уровень финансовой эмерд-жентности кластерных сегментов Уровень «рассогласованности» конкурентных преимуществ Уровень внедрения кластерной парадигмы Уровень развития региональных инновационных сегментов
Функционально- критериальный подход Уровень охвата финансово-экономической цифровизации Уровень функционального соответствия конкурентных преимуществ Уровень функциональности интересов потребителей Уровень лидерства в кла-стерно-сетевой системе
Инновационные инструменты кластеризации, подходящие для моделирования экономического потенциала регионального инновационного кластера и повышения его эффективности, представлены в виде структурно-логической модели (таблица 2). Предлагаемый авторский подход является совершенно новым, поскольку учитывает внутренние взаимосвязи производственно-инновационной активности предприятий и процессов возрождения отраслевого комплекса региона [9; 10; 12; 13; 14].
В рамках стратегических проекций «Финансовая стабильность», «Сбалансированность внутренних процессов» и «Инновационное развитие» ключевые инструменты кластеризации (уровень оптимизации финансовых потоков, уровень результативности производственных расходов и уровень конкурентоспособности и инновационно-цифровой активности) с учетом экономико-математических императивов генерируют тенденции и перспективы повышения эффективности региональной кластерной системы примерно на 75%. При этом проекция «Финансовая стабильность» является основополагающей для развития всей кластерной экономики и превосходит по значимости три другие проекции сбалансированной системы показателей. Выявленная степень генерации определяет отраженные в интегрированной модели возможности преодоления проблем сокращения объемов кредитования предприятий, отсутствия инвестирования основного капитала, наращивания долговых обязательств и сокращения налоговой базы. В свою очередь, ключевые инструменты в рамках проекции «Удовлетворенность потребителей» (уровень координации работы с клиентами) генерируют развитие регионального кластера всего лишь на 25% и не оказывает значительное влияние на стратегические перспективы преодоления проблем. В условиях обострения проблем, происходящих под влиянием негативных факторов инвестирования, эффективность деятельности кла-
стерообразующих предприятий Ивановской области и регионального кластера в целом на основе представленного в таблице инструментария можно комплексно оценить как недостаточно высокую.
Таким образом, разработанные инструменты кластеризации образуют комплексную стратегическую систему развития экономического потенциала кластера Ивановской области на основе проекций сбалансированной системы показателей, учитывающую цели устойчивого развития организаций и специфические особенности протекания инновационных и социально-экономических процессов. Представленные в модели экономико-математические императивы и темпы убыли (прироста) отражают нестабильность изменений процессов оптимизации кластерных функций на основе проекций сбалансированной системы показателей и предполагают воздействие на все сферы деятельности кластера с учетом специфики циркулярной экономики Ивановской области.
Список литературы
1. Батукова Л. Р., Белякова Г. Я. Сбалансированная система показателей как система управления бизнесом: проблемы и перспективы развития // Фундаментальные исследования. 2015. № 2-21. С. 4705-4709.
2. Бунимович И. Д. Подход к разработке стратегии развития региональной инновационной системы на основе системы сбалансированных показателей // Управление устойчивым развитием. 2016. № 3 (04). С. 18-24.
3. Виноградов И. М. Математическая энциклопедия. М.: Советская энциклопедия, 1977. 5760 с.
4. Канхва В. С. Управление производительностью труда в организациях текстильной промышленности на основе сбалансированной системы показателей // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2019. № 2 (380). С. 34-39.
5. Красникова А. В. Повышение эффективности управления устойчивым развитием предприятия на основе применения сбалансированной системы показателей // Эконо-минфо. 2015. № 23. С. 43-47.
6. Мардас А. Н. Эконометрические подходы к формированию сбалансированной системы показателей // Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика. 2007. Вып. 3. С. 110-118.
7. Соколов Я. В., Пятов М. Л. Финансовый результат как цель бухгалтерского учета // Бухгалтерский учет. 2007. № 21. С. 56-59.
8. Уткин А. И. Методические основы использования проекций сбалансированной системы показателей для повышения эффективности деятельности кластерообразую-щих предприятий Ивановской области // Многоуровневое общественное воспроизводство: вопросы теории и практики. 2020. Вып. 18 (34). С. 60-67.
9. Уткин А. И., Маринцев Д. А. Управление экономическими рисками инновационного развития региональных бюджетов на основе сбалансированной системы показателей // Экономика и бизнес: теория и практика. 2019. № 11-3 (57). С. 98-106.
10. Уткин А. И., Сперанский С. Н. Управление доходным потенциалом кластерооб-разующих предприятий Ивановской области // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2019. № 3 (381). С. 14-20.
11. Уткин А. И., Тихомирова В. П. Критериальный подход к формированию финансовой проекции сбалансированной системы показателей // Вестник Ивановского государственного университета. Сер.: Экономика. 2020. Вып. 2 (44). С. 98-105.
12. Уткин А. И., Шитик Е. В. Разработка и обоснование сбалансированной системы показателей оценки экономического развития цифрового кластера Ивановской области // Вестник Академии знаний. 2020. № 1 (36). С. 254-262.
13. Уткин А. И., Шитик Е. В. Регулирование доходного потенциала региональных бюджетов: учет и оценка корректирующих операций // Вестник Ивановского государственного университета. Сер.: Экономика. 2019. Вып. 3 (41). С. 37-46.
14. Уткин А. И., Шитик Е. В. Стимулирование инновационного развития доходного потенциала региональных бюджетов на основе сбалансированной системы показателей // Вестник Ивановского государственного университета. Сер.: Экономика. 2019. Вып. 4 (42). С. 43-49.
15. Рейтинг инновационного развития субъектов Российской Федерации. Выпуск 6 / Г. И. Абдрахманова, С. В. Артемов, П. Д. Бахтин и др.; под ред. Л. М. Гохберга; Нац. исслед. ун-т «Высшая школа экономики». - М.: НИУ ВШЭ, 2020. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://issek.hse.ru/mirror/pubs/share/315338500 (дата обращения: 26.07.2020).
Utkin Alexey Igorevich, graduate student Ivanovo State University, Ivanovo, Russia (e-mail: alexeyutkin98@mail.ru)
Shitik Elena Vladimirovna, Cand. Tech. Sci., associate professor Ivanovo State University, Ivanovo, Russia (e-mail: shitik_65@mail.ru)
DISCLOSURE OF ECONOMIC AND MATHEMATICAL IMPERATIVES IN THE CONTEXT OF MODELING THE ECONOMIC POTENTIAL OF REGIONAL CLUSTER THROUGH BALANCED SCORECARD
Abstract. This article evaluates financial and economic component's competitiveness of the cluster system in Ivanovo region on the basis of strategic projections of integrated balanced scorecard and highlights innovative clustering tools for modeling the economic potential of regional cluster. The resulting economic and mathematical imperatives model makes it possible to predict the pace of cluster-forming enterprises' innovation activity within generating a mathematical justification for cluster functions.
Keywords: regional innovative cluster, financial and economic component of the cluster, cluster-forming enterprises, balanced scorecard, strategic projections, economic and mathematical imperatives model.
