УПРАВЛЕНИЕ ИНВЕСТИЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В СУБЪЕКТАХ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НА ОСНОВЕ СБАЛАНСИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПОКАЗАТЕЛЕЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ОРИГИНАЛЬНАЯ СТАТЬЯ

DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-2-38-49 УДК 330.322(045) JEL D92, L50, L52, L90

(СО ]

Управление инвестиционными процессами в субъектах Российской Федерации на основе сбалансированной системы показателей

В. Н. Мякшина, В. Н. Петров", Т. Н. Песьяковас

а Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова, Архангельск, Россия; ь Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. С. М. Кирова, Санкт-Петербург, Россия; с Управление Федеральной налоговой службы России по Архангельской области и Ненецкому автономному округу,

Архангельск, Россия

АННОТАЦИЯ

Цель исследования заключается в разработке на основе концепции сбалансированной системы показателей методики оценки инвестиционных процессов в субъектах Российской Федерации, позволяющей отслеживать взаимосвязь динамики инвестиционной привлекательности каждого субъекта со сбалансированностью направлений инвестиционной политики. Актуальность разработки практико-ориентированной методики, на основе которой можно определить эффективность решений при выборе направлений инвестирования, обусловлена ограниченностью инвестиционных ресурсов в современных условиях влияния политики на экономику. Научная новизна заключается в предложенной авторами оригинальной сбалансированной системе показателей и методике сбалансированной оценки как инструмента управления инвестиционными процессами. Основными методами исследования являются системный и сбалансированный подходы, методология сбалансированной системы показателей, в качестве частных методов использованы метод многомерной средней (для определения интегральных показателей) и корреляционный анализ (для анализа взаимосвязи инвестиционной привлекательности, рассчитанной на основе разработанной системы показателей, и инвестиционной активности). Основной результат исследования: создание на основе разработанной сбалансированной системы показателей экономической модели оценки сбалансированности направлений инвестиционной политики как механизма согласования интересов частных инвесторов, органов государственного управления и населения. На основе апробации разработанной экономической модели (на примере одного из субъектов Арктической зоны - Республики Коми) авторами сделан вывод: несбалансированность инвестиционных процессов, выявленная на основе разнонаправленности динамики и дифференциации значений показателей по составляющим предложенной системы оценки, ограничивает реализацию инвестиционного потенциала Республики Коми и усиливает структурные диспропорции. Предложенная модель оценки позволяет диагностировать существующие инвестиционные проблемы в субъектах Российской Федерации, находить резервы инвестиционного роста, выявлять приоритетные направления инвестирования, совершенствовать устойчивость управления инвестициями. Ключевые слова: инвестиционная политика; инвестиционная активность; инвестиционная привлекательность; инвестиционно значимые факторы; сбалансированная система оценочных показателей

Для цитирования: Мякшин В. Н., Петров В. Н., Песьякова Т. Н. Управление инвестиционными процессами в субъектах Российской Федерации на основе сбалансированной системы показателей. Финансы: теория и практика. 2023;27(2):38-49. DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-2-38-49

ORIGINAL PAPER

Management of Investment Processes in the Regions of the Russian Federation on the Basis of a Balanced System of Indicators

V. N. Myakshina, V. N. Petrovb, T. N. Pesyakovac

a M.V. Lomonosov Northern (Arctic) Federal University, Arkhangelsk, Russia; b S. M. Kirov St. Petersburg State Forestry University, St. Petersburg, Russia;

c Department of the Federal Tax Service, Arkhangelsk, Russia

ABSTRACT

The purpose of the research is to develop, based on the concept of a balanced system of indicators, a methodology for assessing investment processes in the constituent regions of the Russian Federation, which makes it possible to track

© Мякшин В. Н., Петров В. Н., Песьякова Т. Н., 2023

BY 4.0

the relationship between the dynamics of the investment attractiveness of each region and the balance of investment policy. The relevance of development a practice-oriented methodology, on the basis of which it is possible to determine the effectiveness of decisions when choosing investment directions, is conditioned by the limited investment resources in the current conditions of the impact of politics on the economy. The scientific novelty consists in the original balanced system of indicators and the balanced evaluation methodology proposed by the authors as a tool for managing. The main research methods are systematic and balanced approaches, the methodology of the balanced system of indicators, the method of multidimensional average (for determining integral indicators) and correlation analysis (to analyse the relationship between investment attractiveness calculated on the basis of the developed system of indicators, and investment activity) are used as private methods. The main result of the research: the creation on the basis of the developed balanced system of indicators of an economic model for assessing the balance of investment policies as a mechanism for coordination the interests of private investors, public administration and the population. On the basis of approbation of the developed economic model (on the example of one of the regions of the Arctic zone — the Republic of Komi), the authors concluded: the imbalance of investment processes, revealed on the basis of the multidirectional dynamics and differentiation of the values of indicators by components of the proposed assessment system, limits the implementation of the investment potential of the Republic of Komi and reinforces the structural imbalances. The proposed model of assessment allows diagnose the investment problems in the regions of the Russian Federation, finding investment growth reserves, identifying investment priorities and improving the sustainability of investment management.

Keywords: investment policy; investment activity; investment attractiveness; investment significant factors; balanced system of indicators

For citation: Myakshin V. N., Petrov V. N., Pesyakova T. N. Management of investment processes in the regions of the Russian Federation on the basis of a balanced system of indicators. Finance: Theory and Practice. 2023;27(2):38-49. (In Russ.) DOI: 10.26794/2587-5671-2023-27-2-38-49

ВВЕДЕНИЕ

Анализ структуры инвестиций в субъектах Арктической зоны РФ (далее — АЗ) позволяет сделать вывод о концентрации инвестиционных ресурсов преимущественно в экспортно-сырьевых производствах и неразвитости сектора по глубокой переработке природных ресурсов, спрос на которые на внутреннем рынке остается на высоком уровне. Подобная несогласованность между спросом и предложением говорит о стихийном развитии экономик многих регионов, преимущественно сырьевой направленности.

Подобная структурная диспропорция возникла и существует длительное время в АЗ из-за отсутствия научно обоснованной инвестиционной политики в регионах. Для устранения диспропорций необходим экономический механизм согласования интересов частных инвесторов, государства и населения. В основу такого механизма должна быть положена система показателей, отражающая экономические отношения между государством и частным бизнесом с точки зрения баланса интересов. Речь идет о сбалансированной системе показателей (далее — ССП).

Проблеме оценки инвестиционной деятельности в АЗ и ее регулирования на основе учета интересов различных групп участников инвестиционного процесса не уделяется должного внимания в исследованиях, чем обусловлена актуальность разработки сбалансированной оценочной системы социально-экономических показателей.

В работе предложен новый методологический подход к оценке инвестиционной деятельности: рассматривается возможность использования разработанной ССП как инструмента комплексной оценки деятельности региональных органов власти и управления инвестиционными потоками.

В региональных экономических исследованиях наиболее распространенным является факторный подход, определяющий инвестиционную привлекательность региональных экономических систем [1, 2]. Целью применения большинства современных методик оценки является построение рейтингов, демонстрирующих значительную дифференциацию инвестиционной привлекательности регионов РФ и позволяющих инвесторам получить представление о преимуществах одних регионов по сравнению с другими. Между тем для анализа эффективности региональной инвестиционной политики на начальном этапе исследования требуется проведение анализа динамики изменения инвестиционной привлекательности отдельных регионов.

Имеющиеся результаты инвестиционных рейтингов регионов оказываются несопоставимыми. Основная причина — несовершенство методологического аппарата. Так, использование во многих методиках [3] балльных, преимущественно экспертных оценок, а также статистических (а не экспертных) балльных оценок при исследовании факторов инвестиционной привлекательности приводит к игнорированию реального разброса факти-

ческих значений показателей оценки, которые не должны зависеть от мнения экспертов. Кроме того, для большинства методик характерно отсутствие объективного критерия достоверности (взаимосвязь с инвестиционной активностью региона), что является существенным методологическим недостатком. Результаты данных рейтингов не вполне соответствуют информационным запросам всех групп пользователей. Кроме того, использование данных рейтингов для принятия управленческих решений ограничено структурными различиями региональных экономик. При проведении процедуры стандартизации в современных методиках в качестве нормирующего признака используются в основном среднероссийские значения показателей, поэтому результаты оценки оказываются зависимыми от общероссийских данных.

Для оценки сбалансированности инвестиционной политики конкретного региона необходимо применение измерителей, независимых от изменения инвестиционной привлекательности других регионов. Использование в предлагаемой ССП в качестве нормирующего признака целевых значений показателей позволяет элиминировать влияние общероссийских данных.

Выявление методологических недостатков в исследовании инвестиционной привлекательности регионов РФ послужило основанием для поиска новых подходов к оценке регионального инвестиционного процесса, чем обусловлена необходимость создания авторской методики оценки на основе сбалансированного подхода, предусматривающего соответствие результатов оценки балансу интересов акторов инвестиционной деятельности.

МЕТОДОЛОГИЯ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Концептуальной основой авторской методики является концепция сбалансированной системы показателей (balanced scorecard). ССП (BSC) изначально была представлена Д. Нортоном и Р. Кап-ланом как матричный подход к измерению эффективности организации. Преимущественно используемые для оценки эффективности бизнеса финансовые показатели были дополнены показателями трех других «перспектив» (составляющих): обучение и рост, внутренний бизнес-процесс и клиентская составляющая в соответствии с интересами участников бизнеса [4]. Особенностью второго поколения ССП стало определение причинно-следственных связей между показателями и стратегическими целями как основного критерия выбора показателей. На основе графическо-

го представления основных взаимосвязей были созданы модели стратегических карт [5]. Kaplan и Norton сообщили, что эти изменения позволили ССП перейти от усовершенствованной оценочной системы к базовой системе управления эффективностью. Развитие методологии сбалансированной оценки представлено в источниках [6-10].

Несмотря на достаточно широкое использование ССП в управлении эффективностью отдельных предприятий [11-17], исследователями не рассматривалась возможность применения ССП к оценке инвестиционной привлекательности регионов.

Принцип отбора показателей ССП на основе взаимосвязи с ключевыми инвестиционно значимыми факторами [18] позволяет отказаться от использования весовых коэффициентов, что обеспечивает равнозначность показателей и повышает объективность оценки (независимость от экспертных оценок).

При определении интегральных показателей используется формула многомерной средней, при проведении процедуры предварительной стандартизации в качестве нормирующего признака используются целевые значения показателей, что позволяет элиминировать влияние среднероссийских показателей инвестиционной привлекательности.

В данном исследовании термин «целевое значение показателя» означает желаемый уровень соответствующего аспекта инвестиционной привлекательности, который оценивается с применением конкретного показателя и может быть достигнут в течение определенного задачами исследования временного интервала. Целевые значения показателей разработанной ССП определены на основе исследования и сравнительного анализа инвестиционной деятельности в субъектах АЗ.

Результаты процесса оценки сбалансированности направлений инвестиционной политики одного из субъектов АЗ РФ (Республики Коми) на примере составляющей развития ССП представлены в табл. 1.

Состав частных показателей по составляющим разработанной ССП представлен на рис. 1. Конфигурация ССП определяется инвестиционно значимыми (производственно-финансовыми, институциональными, природно-ресурсными, инфраструктурными, политико-экономическими и социальными) факторами, а также информационными потребностями групп пользователей.

Частные показатели разработанной ССП отбирались на основе взаимосвязи с ключевыми факторами, определяющими ситуацию в инвестиционной сфере субъектов АЗ РФ, что дает возможность на основе оценки определять возможные способы

Таблица 1 / Table 1

Расчет показателей составляющей развития сбалансированной системы показателей оценки сбалансированности направлений инвестиционной политики Республики Коми (2011-2018 гг.) / Calculation of Indicators of the Development Component of the Balanced System of Indicators for Assessing the Balance of the Directions of Investment Policy of the Republic of Komi (2011-2018)

Наименование показателя / Indicator name Целевое значение показателей Пщ / Target value of Пщ indicators Отношение фактического и целевого значений показателей Ш/Пщ / Ratio of actual and target values of Ш/Пщ indicators

2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018

1. Показатели интеллектуального потенциала

1. Доля работников с высшим образованием 0,40 0,01 0,01 0,76 0,79 0,81 0,83 0,84 0,86

2. Коэффициент подготовки квалифицированных кадров 0,50 0,31 0,26 0,29 0,28 0,26 0,28 0,09 0,09

Интегральный показатель 0,16 0,13 0,52 0,54 0,53 0,55 0,47 0,47

2. Показатели инновационного потенциала

3. Доля затрат на НИОКР 0,10 0,04 0,04 0,04 0,05 0,04 0,05 0,04 0,04

4. Доля затрат на технологические инновации 0,05 0,06 0,71 0,12 0,06 0,07 0,03 0,05 0,24

5. Коэффициент использования информационных технологий 1,50 0,76 0,65 0,74 0,68 0,82 0,67 0,71 0,86

6. Коэффициент обновления основных фондов 0,15 0,30 0,37 1,34 0,55 0,64 0,37 0,57 0,30

7. Коэффициент инвестиционной емкости реализованной продукции 0,20 1,59 2,32 2,42 2,06 2,08 1,62 1,83 1,17

Интегральный показатель 0,55 0,82 0,93 0,68 0,73 0,55 0,64 0,52

3. Показатели инфраструктурного потенциала

8. Плотность путей сообщения 60,0 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,20

Интегральный показатель 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 0,20

Интегральный показатель по составляющей 0,39 0,55 0,72 0,57 0,60 0,49 0,53 0,47

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

воздействия на динамику инвестиционной активности.

Отбор ключевых инвестиционно значимых факторов осуществлен на основе критерия «максимальная репрезентативность и инвестиционноз-начимость» с учетом специфики регионов АЗ РФ. При этом использован подход, применяемый при определении ключевых факторов успеха в управленческой концепции Balanced Scorecard [4].

Показатели по ВЭД «Добыча полезных ископаемых», «Обрабатывающие производства» отражают отраслевую структуру экономики регионов. Прежде всего учитываются перспективные экономические специализации субъектов АЗ РФ, определенные в Стратегии пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. Для расчета ряда показателей авторами использована методика расчета показателей национальных и федеральных проектов.

Сбалансированная система показателей

Производственно-

составляющая (1)

Показатели финансового развития

1.1. Доля прибыльных предприятий

1.2. Показатель сбалансированности доходной и расходной частей бюджета региона

1.3. Доля просроченной кредиторской задолженности в общей кредиторской задолженности Показатели экологической безопасности;

1.4. Доля улавливаемых и обезвреживаемых вредных веществ от общего их количества, отходящего от всех стационарных источников загрязнения Показатели эффективности производственно-финансовой деятельности региона

1.5. Уровень износа основных фондов

1.6. Рентабельность активов по ВЭД "Добыча полезных ископаемых"

1.7. Рентабельность активов по ВЭД "Обрабатывающие производства"

1.8. Рентабельность активов по ВЭД "Производство и распределение электроэнергии, газа и воды"

1.9. Рентабельность продаш1ых товаров, продукции (работ, услуг) по ВЭД "Добыча полезных ископаемых"

1.10. Рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг) по ВЭД "Обрабатывающие производства"

1.11. Рентабельность проданных товаров, продукции (работ, услуг) по ВЭД "Производство и распределение электроэнергии, газа и воды"

1.12. Рентабельность трудовых ресурсов

Составляющая развития (2)

=Г

Показатели интеллектуального потенциала

2.1. Доля работников с высшим образованием

2.2. Коэффициент подготовки квалифицированных кадров Показатели инновационного потенциала

2.3. Доля затрат на НИОКР

2.4. Доля затрат на технологические инновации

2.5. Коэффициент использования информационных технологий

2.6. Коэффициент обновления основных фондов

2.7. Коэффициент инвестиционной емкости реализованной продукции Показатели инфраструктурного потенциала

2.8. Плотность путей сообщения, км / тыс. км кв.

Природно-ресурсная составляющая

(3)

Показатели ресурсного обеспечения

3.1. Уровень экономической активности населения

3.2. Производство электроэнергии на душу населения

3.3. Число активных абонентов подвижной радиотелефонной связи, использующих широкополосный доступ к сети Интернет, чел. на 100 чел. населения

3.4. Число активных абонентов фиксированного широкополосного доступа к сети Интернет, чел. на 100 чел. населения

3.5. Показатель обеспеченности предприятий региона собственными финансовыми ресурсами, доля Показатель, характеризующий географическое положение

3.6. Географическое положение региона Показатель, характеризующий климатические условия

3.7. Уровень благоприятности климата в регионе

экономическая и социальная составляющая

(4)

Показатели перспективности экономического развития региона

4.1. Объем ВРП на душу населения

4.2. Динамика показателя ВРП

4.3. Уровень инфляции в потребительском секторе

4.4. Уровень инфляции в промышленном секторе

4.5. Показатель, характеризующий отношения собственности в регионе

4.6. Показатель степени развития предпринимательства

4.7. Открытость экономики региона Показатели социальной безопасности

4.8. Коэффициент общей заболеваемости, количество заболеваний в расчете на тыс. человек населения

4.9. Травмы, отравлен ия и некоторые другие последствия внешних причин

4.10. Число зарегистрированных преступлений на тысячу населения

Показатели удовлетворенное™ работников

4.11. Финансирование социальной сферы

4.12. Численность населения с доходами выше прожиточного минимума

4.13. Уровень безработицы

4.14. Коэффициент соотношения темпов роста ВРП и темпов роста средней заработной платы

Рис. 1 /Fig. 1. Номенклатура ССП для оценки баланса инвестиционной политики субъектов АЗ / BSI Nomenclature to Assess the Balance of Investment Policy of the Regions of the Arctic Zone

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

Алгоритм применения разработанной экономической модели:

1. Формализация целей региональной инвестиционной политики в виде совокупности количественных и качественных индикаторов — целевых значений показателей ССП.

2. Расчет фактически достигнутых значений показателей ССП, информативно отражающих результаты реализации региональной инвестиционной политики.

3. Определение степени достижения целей посредством сопоставления фактических и целевых значений показателей.

4. Формирование инвестиционной политики региона на основе выявленных отклонений фактических значений показателей ССП от целевых (>25%).

Результаты применения разработанной модели оценки предполагается использовать региональными органами управления субъектов АЗ при формировании инвестиционной политики.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЕ

Инвестиционная привлекательность субъектов АЗ оценена на основе четырех составляющих разработанной ССП за 2011-2018 гг. (в качестве базового периода выбран 2011 г.). Результаты оценки представлены в табл. 2.

В качестве основного критерия достоверности разработанной методики рассматривается

результат анализа взаимосвязи инвестиционной привлекательности субъектов АЗ, рассчитанной на основе разработанной ССП, и инвестиционной активности в них (с соблюдением временного лага) (табл. 3).

Инвестиционная активность отражает степень использования регионом инвестиционной привлекательности и, следовательно, должна использоваться с учетом инвестиционного лага, характеризующего запаздывание инвестиционного предложения (принятия инвестором решения об инвестировании) от инвестиционного спроса (определенного изменением условий инвестирования).

В данном исследовании используется простейшая лаговая модель

У, = / (-т), (1)

что означает следующее: значение эндогенной переменной у (инвестиционная активность) в момент t определяется значением экзогенной переменной х (инвестиционная привлекательность) в момент ? - т , где т — временной лаг.

В научной литературе используются различные статистические модели определения величины лага. Одна из них основана на сопоставлении данных о взаимосвязанных величинах со сдвигом во времени за достаточно длительный период времени, при этом задаются различные величины возмож-

Таблица 2/ Table 2

Динамика интегральных показателей инвестиционной привлекательности субъектов АЗ (2011-2018 гг.) / Dynamics of Integral Indicators of Investment Attractiveness of Arctic Zone Regions

(2011-2018)

Год / Year Красноярский край / Krasnoyarsk region Ямало-Ненецкий автономный округ / Yamalo-Nenets Autonomous District Мурманская область / Murmansk Oblast Республика Коми / Komi Republic Архангельская область без НАО / Arkhangelsk Oblast without NAD Республика Карелия / Republic of Karelia Республика Саха (Якутия) / Republic of Sakha (Yakutia) Чукотский АО / Chukotka Autonomous District Ненецкий АО / Nenets Autonomous District

2011 0,842 0,326 0,639 0,628 0,332 0,527 0,535 0,437 0,697

2012 0,745 0,490 0,612 0,623 0,389 0,511 0,579 0,408 0,656

2013 0,723 0,634 0,589 0,588 0,436 0,507 0,525 0,502 0,473

2014 0,793 0,591 0,663 0,557 0,500 0,512 0,529 0,502 0,415

2015 0,840 0,624 0,717 0,599 0,537 0,564 0,522 0,526 0,509

2016 1,016 1,039 0,650 0,618 0,642 0,577 0,592 0,466 0,546

2017 0,828 0,918 0,659 0,604 0,569 0,593 0,564 0,462 0,510

2018 1,664 1,036 0,706 0,655 0,642 0,631 0,577 0,502 0,488

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

ного лага. Величина лага (два года) определялась по характеру кривой отдачи, отвечающей выбранным определенным требованиям тесноты связи. Учитывая, что статистические методы оценки основаны на результатах прошлых периодов и могут быть недостаточны для обоснования решения задач в новых условиях, в данном исследовании, кроме того, использован экспертно-логический подход, основанный на определении временного лага для различных видов экономической деятельности (ВЭД) [19].

Расчет инвестиционной активности произведен на основе двух индикаторов: темпа изменения реальных инвестиций и душевого объема этих инвестиций [20].

Значение коэффициента корреляции Ро Спир-мана варьируется от 0,667 до 0,850, что свидетельствует о среднем и высоком уровне корреляции между уровнями инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности. Отмечена флуктуация коэффициента корреляции за период 2014-2016 гг., что является допустимым при проведении корреляционного анализа, выявление причин требует дополнительного исследования. Уровень двухсторонней значимости для всех ко-

эффициентов корреляции не превышает 0,05 (минимальное значение 0,004, максимальное — 0,050), что свидетельствует о достаточной надежности рассчитанных коэффициентов корреляции. Данные корреляционного анализа подтверждают обоснованность предложенной методики и достоверность результатов оценки.

Продемонстрируем аналитические возможности разработанной ССП применительно к Республике Коми. Аналогичный анализ может быть осуществлен для любого субъекта РФ.

Среди составляющих ССП максимальное значение принимает интегральный показатель по природно-ресурсной составляющей (0,95), при положительной динамике, что служит основанием для вывода об определяющей роли ресурсных факторов в формировании инвестиционной привлекательности Республики Коми. Частные показатели, входящие в состав природно-ресурсной составляющей, близки к целевым или превышают их (исключение составляет уровень экономически активного населения), чем обусловлено высокое значение интегрального показателя (рис. 2).

Оценка финансовых и производственных факторов позволяет сделать вывод о положительном

Таблица 3/ Table 3

Расчет коэффициентов корреляции между показателями инвестиционной привлекательности и инвестиционной активности субъектов АЗ / Calculation of Correlation Coefficients Between Investment Attractiveness and Investment Activity of Arctic Zone Regions

Показатель / Indicator Инвестиционная привлекательность Investment attractiveness i (N — 2 года) / Инвестиционная активность (год N) / N — 2 years) / Investment activity (year N)

2010/2012 гг. 2011/2013 гг. 2012/2014 гг. 2013/2015 гг. 2014/2016 гг. 2015/2017 гг. 2016/2018 гг.

Коэффициент корреляции Ро Спирмана 0,483 0,717" 0,850" 0,783" 0,310 0,667" 0,762"

Значимость двухсторонняя 0,187 0,030 0,004 0,013 0,417 0,050 0,017

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors Примечание/Note: * значимо на уровне 5% / * Is significant at the 5% level.

Рис. 2 / Fig. 2. Диаграмма частных показателей производственно-финансовой составляющей ССП оценки инвестиционной политики Республики Коми за 2011-2018 гг. / Diagram of the indicators of the production and financial component of the BSI evaluation of investment policy of the Republic of Komi for 2011-2018

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

Примечание /Note: нумерация показателей соответствует номенклатуре ССП для производственно-финансовой составляющей (рис. 1) / the order of indicators corresponds to the BSI nomenclature for the production and financial component (Fig. 1).

Рис. 3 / Fig. 3. Диаграмма частных показателей природно-ресурсной составляющей ССП инвестиционной политики Республики Коми за 2011-2018 гг. / Diagram of indicators of the natural resource component of the BSI investment policy of the Republic of Komi for 2011-2018

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

Примечание/Note: нумерация показателей соответствует номенклатуре ССП для природно-ресурсной составляющей (рис. 1) / the order of indicators corresponds to the BSI nomenclature for the natural resource component (Fig. 1).

влиянии данных факторов на инвестиционную привлекательность, значение интегрального показателя близко к целевому (0,82). Диаграмма производственно-финансовой составляющей (рис. 3) иллюстрирует отклонения от целевых значений фактических значений частных показателей доли прибыльных предприятий, просроченной кредиторской задолженности, показателя экологической безопасности производства, уровня износа основных фондов.

Для политико-экономической и социальной составляющей интегральный показатель в 20112018 гг. принимает значения в интервале 0,46-0,53 (в 2 раза ниже целевого), что снижает интегральный показатель в целом по ССП. На диаграмме политико-экономической и социальной составляющей (рис. 4) отчетливо прослеживается отклонение показателей развития рыночных институтов, а также душевого показателя объема ВРП, общей заболеваемости, уровня безработицы от целевых значений.

Интегральный показатель по составляющей развития (0,47) имеет минимальное значение по сравнению с остальными составляющими ССП, что обусловлено в первую очередь снижением показателя инноваци-

онного потенциала. На диаграмме (рис. 5) прослеживается отклонение от целевых значений показателей, определяющих перспективы экономического развития Республики Коми. Отрицательная динамика коэффициентов обновления основных фондов и инвестиционной емкости является индикатором снижения в перспективе инвестиционной активности.

Несбалансированность направлений инвестиционной политики подтверждается разнонаправ-ленностью динамики и дифференциацией значений показателей ССП: для природно-ресурсной составляющей интегральный показатель превысил интегральный показатель по составляющей развития в 2,3 раза. При этом реализацию инвестиционного потенциала ограничивают выявленные отклонения от целевых значений как частных, так и интегральных показателей по составляющим развития, политико-экономической и социальной.

Анализ результатов оценки с применением ССП выявил направления повышения инвестиционной привлекательности Республики Коми: приоритетное развитие обрабатывающих отраслей, относящихся к перспективной экономической специализации;

Рис. 4 / Fig. 4. Диаграмма частных показателей политико-экономической и социальной составляющей ССП инвестиционной политики Республики Коми за 2011-2018 гг. / Diagram of the indicators of the political, economic and social components of the BSI investment policy of the Republic of Komi for 2011-2018

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

Примечание/Note: нумерация показателей соответствует номенклатуре ССП для политико-экономической и социальной составляющей (рис. 1) / the order of indicators corresponds to the BSI nomenclature for the political, economic and social component (Fig. 1).

развитие туризма, оказывающего не только прямое, но и косвенное (через мультипликативный эффект в смежных отраслях) позитивное воздействие на экономику Республики Коми; развитие транспортной инфраструктуры и на этой основе развитие такой отрасли перспективной специализации, как транспортировка и хранение; реализация комплекса мер по поддержке малого бизнеса на основе развития институтов рыночной экономики; внедрение инноваций и на этой основе развитие экспортно ориентированных производств.

ВЫВОДЫ

Использование модели сбалансированной системы показателей позволит реализовать на практике устойчивое управление инвестиционными процессами, повысить инвестиционную привлекательность реализуемых проектов. ССП может выявить и представить с помощью системы ко-

личественных показателей лучшие региональные практики повышения инвестиционной привлекательности.

Основным результатом исследования является разработка и научное обоснование экономической модели оценки сбалансированности направлений инвестиционной политики на основе ССП, которая даст возможность определить реальные меры повышения инвестиционной привлекательности субъектов РФ.

Новизна исследования заключается в предложенной методике сбалансированной оценки инвестиционной деятельности субъектов РФ, позволяющей учитывать цели участников инвестиционного процесса; разработанной оригинальной сбалансированной системе показателей. Обоснована целесообразность использования предложенной методики для оценки инвестиционной привлекательности и эффективности инвестиционной поли-

Рис. 5 / Fig. 5. Диаграмма частных показателей составляющей развития ССП инвестиционной политики Республики Коми за 2011-2018 гг. / Diagram of the indicators of the BSI investment policy development of the Republic of Komi for 2011-2018

Источник/Source: составлено авторами / Compiled by the authors.

Примечание /Note: нумерация показателей соответствует номенклатуре ССП для составляющей развития (рис. 1) / The order of indicators corresponds to the BSI nomenclature for the development component (Fig. 1).

тики региональными органами государственного управления субъектов РФ. Полученные результаты подтверждают: реализацию инвестиционного потенциала субъектов АЗ ограничивает нарушение сбалансированности отдельных направлений региональной инвестиционной политики, выявленное на основе разработанной ССП.

Значительно увеличивает сферу применения предложенной методики возможность ее воспроизведения в различных социально-экономических

условиях. Перспективным направлением исследования является совершенствование структуры ССП при формировании социально-рыночной экономики России.

Выполненное исследование вносит вклад в теорию инвестиций в части формирования новых теоретических и методологических подходов к управлению региональными инвестиционными процессами на основе концепции сбалансированной системы показателей.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ / REFERENCES

1. Аветисян А. Г. Инвестиционная привлекательность страны: анализ основных факторов. Финансы: теория и практика. 2020;24(4):58-74. DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-4-58-74

Avetisyan A. G. Country attractiveness: Analysis of the main factors. Finance: Theory and Practice. 2020;24(4):58-74. DOI: 10.26794/2587-5671-2020-24-4-58-74

2. Кандалинцев В. Г. Управление инвестиционным климатом (на материале стран ЮВА). Юго-Восточная Азия: актуальные проблемы развития. 2016;(30):22-29.

Kandalintsev V. Management of investment climate (in South-East Asian countries). Yugo-Vostochnaya Aziya: aktual'nye problemy razvitiya = South East Asia: Actual Problems of Development. 2016;(30):22-29. (In Russ.).

3. Вилков И. Н. К вопросу о рейтингах инвестиционной привлекательности регионов. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2016;(1):90-97.

Vilkov I. N. On the question of regions' investment attractiveness ratings. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Ekonomika = Perm University Herald. Economy. 2016;(1):90-97. (In Russ.).

4. Kaplan R. S. Focusing your organization on strategy — with the balanced scorecard. Boston, MA: Harvard Business School Publishing; 2004. 75 p.

5. Kaplan R. S., McMillan D. Updating the balanced scorecard for triple bottom line strategies. Harvard Business School Working Paper. 2020;(21-028). URL: https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/WP21-028_Triple_ Bottom_Line_8.28.20abstract_correction_dd38a54c-48f2-4471-80db-e0ed6f962309.pdf

6. Brown M. G. Keeping score: Using the right metrics to drive world-class performance. New York, NY: Productivity Press; 2020. 226 p.

7. Niven P. R., Lamorte B. Objectives and key results: Driving focus, alignment, and engagement with OKRs. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.; 2016. 224 p.

8. Khanmohammadi E., Safari H., Zandieh M., Malmir B., Tirkolaee E. B. Development of dynamic balanced scorecard using case-based reasoning method and adaptive neuro-fuzzy inference system. IEEE Transactions on Engineering Management. 2022. DOI: 10.1109/TEM.2022.3140291

9. Kober R., Northcot D. Testing cause-and-effect relationships within a balanced scorecard. Accounting & Finance. 2021;61(S 1):1815-1849. DOI: 10.1111/acfi.12645

10. Vladimir V. F., Mercedes N. C., Francisca C. M.M., José M. V.D. Balanced scorecard: Key tool for strategic learning and strengthening in business organizations. Academic Journal of Interdisciplinary Studies. 2020;9(3):1-11. DOI: 10.36941/ajis-2020-0036

11. Мякшин В. Н., Шапаров А. Е., Тиханова Д. В. Совершенствование оценки туристского потенциала субъектов Арктической зоны РФ. Экономика региона. 2021;17(1):235-248. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-1-18 Myakshin V. N., Shaparov A. E., Tikhanova D. V. Improving the assessment of the tourism potential of the Russian Arctic. Ekonomika regiona = Economy of Regions. 2021;17(1):235-248. (In Russ.). DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-1-18

12. Песьякова Т. Н., Мякшина Р. В. Управление качеством образовательного процесса на основе сбалансированной системы показателей. Экономика образования. 2016;(3):51-67.

Pes'iakova T.N., Miakshina R. V. Quality management of educational process based on the balanced scorecard. Ekonomika obrazovaniya = Economics of Education. 2016;(3):51-67. (In Russ.).

13. Dwivedi R., Prasad K., Mandal N., Singh S., Vardhan M., Pamucar D. Performance evaluation of an insurance company using an integrated Balanced Scorecard (BSC) and Best-Worst Method (BWM). Decision Making: Applications in Management and Engineering. 2021;4(1):33-50. DOI: 10.31181/dmame2104033d

14. Mamabolo A., Myres K. Performance measurement in emerging market social enterprises using a balanced scorecard. Journal of Social Entrepreneurship. 2020;11(1):65-87. DOI: 10.1080/19420676.2018.1561499

15. Aliakbari Nouri F., Shafiei Nikabadi M., Olfat L. Developing the framework of sustainable service supply chain balanced scorecard (SSSC BSC). International Journal of Productivity and Performance Management. 2019;68(1):148-170. DOI: 10.1108/IJPPM-04-2018-0149

16. Sharma D., Sharma U. Analysis of balanced scorecard usage by private companies. Pacific Accounting Review. 2021;33(1):36-63. DOI: 10.1108/PAR-06-2019-0076

17. Lu M.-T., Chang S.-C., Huang L.-H. Using the sustainability-balanced scorecard for assessing sustainability issues of the green energy companies. Technological and Economic Development of Economy. 2022;28(2):483-499. DOI: 10.3846/tede.2022.16334

18. Myakshin V., Petrov V. Evaluating the investment attractiveness of a region based on the balanced scorecard approach. Regional Science Inquiry. 2019;11(1):55-64.

19. Лиокумович Д. А., Рутковская Е. А. Оценки инвестиционного лага: анализ, методы, результаты. Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2010;8:135-148.

Liokumovich D. A., Rutkovskaua E. A. Estimation of investment lag: Analysis, methods, results. Nauchnye trudy: Institut narodnokhozyaistvennogo prognozirovaniya RAN = Scientific Articles: Institute of Economic Forecasting. Russian Academy of Sciences. 2010;8:135-148. (In Russ.).

20. Гришина И. В., Полынев А. О., Шкуропат А. В. Социально-экономическое положение регионов России в 2020 г. : методология и результаты ежемесячного мониторинга. ЭКО: всероссийский экономический журнал. 2021;(7):111-128. DOI: 10.30680/Eœ0131-7652-2021-7-111-128

Grishina I. V., Polynev A. O., Shkuropat A. V. The socio-economic performance of Russia's regions in 2020: The Methodology and results of monthly monitoring. EKO: vserossiiskii ekonomicheskii zhurnal = ECO Journal. 2021;(7):111-128. (In Russ.). DOI: 10.30680/Eœ0131-7652-2021-7-111-128

ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ / ABOUT THE AUTHORS

Владимир Николаевич Мякшин — доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансового права и правоведения, Северный (Арктический) федеральный университет им. М. В. Ломоносова, Архангельск, Россия

Vladimir N. Myakshin — Dr. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Professor of the Department of Financial Law and Jurisprudence, Northern (Arctic) Federal University. M. V. Lomonosov, Arkhangelsk, Russia http://orcid.org/0000-0002-3989-7367 Автор для корреспонденции / Corresponding author: mcshin@yandex.ru

Владимир Николаевич Петров — доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой лесной политики, экономики и управления, Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. С. М. Кирова, Архангельск, Россия Vladimir N. Petrov — Dr. Sci. (Econ.), Prof., Head of the Department of Forest Policy, Economics and Management, St. Petersburg State Forest Engineering University named after Kirov, Arkhangelsk, Russia http://orcid.org/0000-0003-4991-2249 wladimirpetrov@mail.ru

Татьяна Николаевна Песьякова — заместитель начальника отдела работы с налогоплательщиками, Управление Федеральной налоговой службы России по Архангельской области и Ненецкому автономному округу, Архангельск, Россия

Tatiana N. Pesyakova — Deputy Head of the Department on Work with Taxpayers, Department of the Federal Tax Service of Russia for the Arkhangelsk Region and the Nenets Autonomous District, Arkhangelsk, Russia http://orcid.org/0000-0002-5913-8042 safuecon@yandex.ru

Заявленный вклад авторов:

В. Н. Мякшин — разработка концепции статьи, анализ данных, интерпретация результатов. В. Н. Петров — постановка проблемы, выводы и написание рекомендаций, аннотация. Т. Н. Песьякова — обзор литературы, сбор данных, интерпретация результатов.

Authors' declared contribution:

V. N. Myakshin — article development, data analysis, interpretation of the results.

V. N. Petrov — statement of the problem, conclusions and writing recommendations, abstract.

T. N. Pesyakova — literature review, interpretation of the results.

Конфликт интересов: авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов. Conflicts of Interest Statement: The authors have no conflicts of interest to declare.

Статья поступила в редакцию 20.03.2022; после рецензирования 20.04.2022; принята к публикации 27.01.2023.

Авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.

The article was submitted on 20.03.2022; revised on 20.04.2022 and accepted for publication on 27.01.2023. The authors read and approved the final version of the manuscript.

¿b