ВЫЯВЛЕНИЕ СТРУКТУР КРУПНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДОВ РЕЙТИНГОВАНИЯ

Вертакова Юлия Владимировна; Зуга Екатерина Игоревна; Плотников Владимир Александрович; Шаныгин Сергей Иванович

DOI: 10.38197/2072-2060-2022-233-1-259-281

выявление структур крупных

экономических систем

с использованием методов рейтингования identification of structures of large economic systems using rating methods

ВЕРТАКОВА ЮЛИЯ ВЛАДИМИРОВНА

Профессор кафедры менеджмента и информационных технологий Курского филиала Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, д.э.н., профессор

YULIA V. VERTAKOVA

Professor of the Department of Management and Information Technologies of the Kursk Branch of the Financial University under the Government of the Russian Federation, Doctor of Economics, Professor

ORCID: 0000-0002-1685-2625

260

ЗУГА ЕКАТЕРИНА ИГОРЕВНА

Доцент кафедры статистики, учета и аудита Санкт-Петербургского государственного университета, к.э.н.

EKATERINA I. ZUGA

Associate Professor, Department of Statistics, Accounting and Audit, St. Petersburg State University, PhD in Economics

ORCID: 0000-0002-2470-4403

ПЛОТНИКОВ ВЛАДИМИР АЛЕКСАНДРОВИЧ

Профессор кафедры общей экономической теории и истории экономической мысли Санкт-Петербургского государственного экономического университета, д.э.н., профессор

VLADIMIR A. PLOTNIKOV

Professor of the Department of General Economic Theory and History of Economic Thought, St. Petersburg State University of Economics, Doctor of Economics, Professor

ORCID: 0000-0002-3784-6195

шАНыГИН СЕРГЕЙ ИВАНОВИЧ

Доцент кафедры статистики, учета и аудита Санкт-Петербургского государственного университета, д.э.н., доцент

SERGEI I. SHANYGIN

Associate Professor, Department of Statistics, Accounting and Audit, St. Petersburg State University, Doctor of Economics, Associate Professor

ORCID:0000-0002-2131-0951

АННОТАЦИЯ

Выполнен агрегированный анализ секторальных структур российской и мировой экономик по данным отчетности крупнейших компаний (согласно рейтингам Forbes). Представленность компаний в категории крупнейших фактически характеризует структуру международного разделения труда. Сопоставлены полученные частичные структуры мировой и российской экономик, сформулированы выводы и рекомендации. Результаты исследования могут быть востребованы при создании и совершенствовании систем поддержки принятия решений крупных компаний, а также приоритетов и государственных программ развития национальной и региональных экономик. ABSTRACT

To test the toolkit, an aggregated analysis of the sectoral structures of the Russian and world economies are carried out according to the reporting data of the largest companies (according to Forbes ratings). The representation of companies in the largest category characterizes the structure of the international division of labour. The obtained partial structures of the world and Russian economies are compared, and conclusions and recommendations are made. The research results can be in demand in the creation and improvement of decision support systems for large companies, as well as priorities and government programs for the development of national and regional economies.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА

Управление компанией; отчетная информация; удельные показатели; рейтинговое исследование. KEY WORDS

Company management; reporting information; unit indicators; rating research.

161

Введение

Развитие и увеличение численности крупных, в том числе международных, производственных комплексов (компаний), существенная вариабельность распределения ресурсов в страновом разрезе, наличие политических и иных барьеров для внешней торговли и движения факторов производства, особенности регулирования в отдельных юрисдикциях и другие причины обуславливают расширение перечня форм организации производства и разделения труда. Развитие транспортных систем и информационно-коммуникационных технологий также способствует интенсификации этих процессов. При этом на рынке естественным путем сформировались специфические характеристики структур отраслей национальных экономик, исторически существуют приоритеты их развития и закономерности объединения в единую мировую экономику.

Для успешного управления крупными производственными комплексами (КПК) необходим широкий спектр различной управленческой информации о внешней среде. Обработка ее обычно нетривиальна, поэтому органы управления используют системы поддержки принятия решений (СППР), позволяющие более глубоко анализировать ситуации и прорабатывать варианты решений. Большое внимание при этом уделяется рациональности форм представления и визуализации информации, адекватности методов ее анализа, что приобретает особую значимость в условиях турбулентной, неустойчивой внешней среды [1]. Именно такая ситуация наблюдается в экономике в последние годы, что актуализирует разработки, подобные тем, что рассмотрены в данной статье.

Практика анализа параметров внешней среды КПК показывает, что отчетные данные о результатах экономического

и социального развития компаний и государств, предоставляемые разными организациями, зачастую противоречивы и часто не позволяют осуществлять детализированные исследования рынка в статике и в динамике. Однако сопоставление и агрегирование информации из разных источников дает возможность независимо и достаточно надежно оценивать экономическую ситуацию и тенденции ее изменения. В частности, хорошо зарекомендовали себя в этом плане рейтинги Forbes, косвенно характеризующие экономические механизмы отраслевых и региональных рынков и позволяющие с иного ракурса освещать их закономерности. Такие экономические системы являются крайне сложными и многоплановыми, успешность их развития зависит от огромного количества факторов, не все из них досконально изучены. В этом аспекте актуальной является разработка формализованных подходов к оцениванию фактической ситуации, формированию основы для обоснования направлений и путей совершенствования экономико-производственных механизмов.

Названным проблемам посвящено большое количество научных трудов ученых разных стран. В частности, в работе В.М. Московкина с соавторами [2] на основе четырех глобальных рейтингов Business Week, Industry Week, Forbes, Fortune по разным показателям сделаны оценки и сопоставления итогов деятельности ста ведущих компаний мира в страно-вом и отраслевом разрезах. Выделены доли трех ведущих стран, ими оказались: США, Франция, Великобритания, на долю которых приходится 45% компаний, 52,4% продаж, 51,6% активов; США, Великобритания, Китай — 52,1% прибыли; США, Германия, Китай — 55,7% общей рыночной капитализации. Выявлены лидирующие сектора экономики:

264

Oil & Gas Operations, Banking, Drugs & Biotechnology — 51% компаний, 57% прибыли, 53,6% общей рыночной капитализации; Oil & Gas Operations, Banking, Telecommunications Services — 53,4% продаж; Oil & Gas Operations, Banking, Insurance — 81,1% активов (показатели рассчитаны относительно объемов финансовых показателей компаний и их количества относительно общего числа стран и секторов). Отдельно для рейтинга Forbes указанными авторами построены страновой и секторальный интегральные финансовые показатели, выделены две страны — США и Китай и три сектора — нефтегазовый, телекоммуникационный и диверсифицированных финансов, на основе рейтинга Business Week выявлено, что 62% инновационных компаний приходятся на США, Японию и Китай.

В ряде публикаций представлены итоги рейтинговых исследований отдельных секторов экономики. Например, в работе В.Л. Уланова [3] выделены позиции нефтегазовых компаний в различных рейтингах: по уровню капитализации в рейтинге FT500 на долю нефтегазового сектора приходится около 8% компаний; в рейтинг Forbes входят около 20 компаний этого сектора. Однако в качестве ключевого рейтинга отмечен Petroleum Intelligence Weekly, куда включены 130 ведущих нефтегазовых компаний мира. Рекомендовано при анализе основываться в большей мере на специализированных рейтингах и продолжать развивать российские системы рейтингования. О необходимости составления региональных рейтингов российских непубличных компаний идет речь в работе П.Е. Ситник [4]. В статье З.О. Гу-касян [5] использован рейтинг финансового состояния для оценивания качества корпоративного управления в трех крупнейших российских компаниях нефтегазового секто-

ра — «Газпром», «ЛУКОЙЛ» и «Роснефть». Место транснациональных компаний России на мировом рынке в сравнении с западными с позиции их конкурентоспособности оценено в статье О. Судариковой [6].

В работе M.A. Fligner и J.S. Verducci [7] описан прием многоэтапного рейтингования и показана методика его проведения на примере десяти популярных профессий, однако в заключении авторы пришли к выводу о сложности интерпретации результатов на его отдельных этапах. А в статье Y.H. Fan [8] предложен подход к рейтингованию стран согласно их потенциалу, который определяется через четыре ключевых показателя: население и площадь территории; общественное благосостояние; экономическая жизнеспособность; региональная специфика и экологическая обстановка. В работе J. Estevao с соавторами [9] в результате анализа рейтинга легкости ведения бизнеса были разработаны рекомендации по стимулированию роста ВВП для отдельных африканских стран.

Обобщение информации о странах, компаниях, функционирующих в разных секторах экономики, в разных географических и культурологических условиях, через их рейтингование по разным основаниям приводит к необходимости более детального изучения их взаимовлияния. Так, в исследовании S. Makino, Т. Isobe и C.M. Chan [10] изучается, насколько различия в производительности иностранных филиалов транснациональных компаний объясняются влиянием различий между странами. Его результаты показывают, что влияние страны так же сильно, как и влияние сектора, в котором функционирует компания, и эти различия в большей мере проявляются в экономических показателях деятельности филиалов

2

в развивающихся странах. Несколько иные результаты были получены в работе A.M. McGahan и R. Victer [11], согласно которым страновые и отраслевые различия в меньшей мере влияют на прибыльность транснациональных компаний и в большей — на прибыльность отечественных компаний. Но тем не менее при интерпретации результатов любых исследований следует учитывать страну базирования компании и ее особенности. Встречаются исследования, где, наоборот, доказывается значимое влияние прибыльности (эффективности деятельности) компании на ее интернационализацию, в частности, в работе J.C. Jung и P. Bansal [12] — на примере 701 японской компании. S.T. Cavusgil, T. Kiyak, S. Yeniyurt [13] предложили одновременное использование кластеризации и ранжирования стран для оптимального выбора компанией страны для выхода на внешний рынок.

Анализ расходов на НИОКР также является достаточно популярной темой исследований. Так, в работе R. Smith [14] на примере крупнейших компаний США оценена взаимосвязь между инвестициями в исследования и разработки и объемом продаж, прибылью, темпами роста, капиталовложениями и количеством сотрудников компаний. На основании полученных результатов построена модель, позволяющая прогнозировать объем инвестиций в НИОКР. В исследовании B. Bowonder с соавторами [15] была изучена глобальная отраслевая структура расходов на НИОКР на примере 320 ведущих мировых компаний и выделены отрасли, где эти расходы в процентах от объемов продаж являются самыми высокими — биотехнологическая промышленность, фармацевтика и сетевые коммуникации. В работе M. Tubbs [16] утверждается, что при опреде-

лении бюджетов на научные исследования и разработки отдельные компании оценивают расходы на НИОКР транснациональных компаний, при этом подчеркнута важность правильного выбора отрасли для сопоставления. Одним из результатов исследования стал вывод о необходимости увеличения расходов на НИОКР в начале рецессии для получения конкурентных преимуществ, что впоследствии (на других фазах делового цикла) может привести к увеличению продаж и росту рыночной капитализации.

Достаточно много имеется исследований значения и влияния гендерного признака на развитие и итоги деятельности компаний. Такого рода исследования, особенно в западной экономической литературе, в последние годы приобрели большую популярность. Гендерная структура совета директоров, по мнению соответствующих авторов, оказывает большое влияние на развитие компаний в силу множества профессиональных и социальных различий между мужчинами и женщинами, и этот разрыв не исчезнет даже в случае универсализации их культурных ценностей [17]. При этом было выявлено, что финансовые показатели в целом лучше у компаний с высокой неоднородностью состава совета директоров, в том числе и по гендерному признаку [18]. В работе C.A. Peterson и J. Philpot [19] утверждается, что ситуация за последние 20 лет изменилась в сторону увеличения представительства женщин в составе советов директоров крупных компаний, но они по-прежнему редко председательствуют в их ключевых комитетах, но проводилось это исследование только для американских компаний.

Таким образом, известные исследования методов оценивания ситуации, возможных причин успешности деятельности тех или иных компаний являются недостаточными.

268

Также недостаточными являются и инструментальные средства анализа внешней среды деятельности компаний по косвенной информации.

Методология исследования

Исследование выполнено применительно к оцениванию и сравнению отраслевых структур российского и мирового рынков по доступным отчетным показателям крупнейших компаний, входящих в верхние части рейтингов Forbes. Цель заключалась в агрегированном сравнении российской и мировой (без России) секторальных структур экономик. Для этого из верхних частей российского и мирового (по отдельности) рейтингов Forbes были выбраны нефинансовые публичные компании, представившие отчетные данные о себе в информационной системе компании «Блумберг» (www.bloomberg.com), и составлены соответственно две выборки — российских компаний (РК) и зарубежных компаний (ЗК). Состав выборок представлен в табл. 1.

Кратко отметим инструментальные особенности расчета использованных характеристик показателей при рейтинго-вании. Средняя величина каждого показателя для каждой компании отдельно (в динамике) определялась следующим образом:

где х. — значение показателя в i-й период наблюдения; i — номер периода наблюдения («1» — для 2001 г., h — для последнего года).

Средняя величина каждого показателя для всех компаний выборки (в статике) для каждого года отдельно определялась следующим образом:

- У}

где у\ — значение показателя в }-й компании; } — условный номер (название) компании; п — количество компаний в выборке (для ЗК п = 23, для РК п = 12).

Таблица 1

Состав выборок компаний

(в скобках указано наименование сектора экономики)

Зарубежные компании Российские компании

Apple Inc (IT) AT&T Inc (Телекоммуникации) Berkshire Hathaway Inc (Многопрофильная) BP PLC (Нефтегазовая) China Mobile Ltd (Телекоммуникации) Daimler AG (Автомобилестроение) Eni SpA (Нефтегазовая) Exxon Mobil Corp (Нефтегазовая) General Electric Co (Многопрофильная ) International Business Machines Corp (IT) Mitsubishi Corp (Многопрофильная) Nestle SA (Производство потребительских товаров) PetroChina Co Ltd (Нефтегазовая) Petroleo Brasileiro SA (Нефтегазовая) Procter & Gamble Co/The (Производство потребительских товаров) Royal Dutch Shell PLC (Нефтегазовая) Samsung Electronics Co Ltd (IT) Sinopec Shanghai Petrochemical Co Ltd (Нефтегазовая) Total S.A. (Нефтегазовая) Toyota Motor Corp (Автомобилестроение) Vodafone Group PLC (Телекоммуникации) Volkswagen AG (Автомобилестроение) Walmart Inc (Оптовая и розничная торговля) ПАО «Газпром» (Нефтегазовая) ПАО «Мобильные телесистемы» (Телекоммуникации) ОАО «Русал» (Металлургия и горнодобыча) ПАО «ЛУКОЙЛ» (Нефтегазовая) ПАО «Магнит» (Оптовая и розничная торговля) ПАО «ГМК „Норильский никель"» (Металлургия и горнодобыча) ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат» (Металлургия и горнодобыча) ПАО «Татнефть» (Нефтегазовая) ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат» (Металлургия и горнодобыча) ПАО «Северсталь» (Металлургия и горнодобыча) ПАО «НОВАТЭК» (Нефтегазовая) X5 Retail Group NV (Оптовая и розничная торговля)

270

Коэффициент вариации значений каждого показателя (между компаниями каждой выборки в статике) для каждого года отдельно вычислялся так:

где о — стандартное отклонение.

По данным «Блумберг» для интервала времени с 2001 г. по настоящее время был проведен анализ следующих официальных отчетных показателей компаний: «Средний возраст директоров (лет)», «Оценка раскрытия информации ESG (баллов)», «Количество сотрудников (чел.)», «2-показатель Альтмана (ед.)», «Выручка на 1 работника (тыс. долл. США)», «Расходы на НИОКР на 1 работника (тыс. долл. США)», «Используемый капитал на 1 работника (тыс. долл. США)», «Чистый доход / Чистая прибыль (убытки) на 1 работника (тыс. долл. США)», «Текущая рыночная капитализация на 1 работника (тыс. долл. США)». Выбор показателей определялся целями анализа. На момент выполнения исследования данные за отдельные годы не были опубликованы, из-за пандемии данные за 2020-2021 гг. в рассмотрение не принимались, для российских компаний часть информации представлена преимущественно с 2006 г. Стоимостные показатели были предварительно представлены в фиксированных ценах 2001 г. [20].

Полученные результаты

Рейтингование компаний было произведено в пределах каждой из выборок отдельно по средним за рассматривае-

° ■ 100%

у

мый период времени величинам указанных показателей, отдельно по их среднегодовым приростам и совместно (одновременно). При рейтинговании по среднему значению подсчитывалось количество повторений названия каждого из секторов в верхних 50% позиций, при рейтинговании по величине прироста — для всех положительных его значений. Не проводился рейтинговый анализ по показателям «Расходы на НИОКР на 1 работника» для российских компаний из-за отсутствия данных и «Средний возраст директоров». В полученных выборках из российского (РК) и мирового (ЗК) рейтингов Forbes компании принадлежали секторам экономики, указанным в табл. 2. На рис. 1-3 приведены нормированные результаты рейтингового анализа отчетных показателей компаний (NR) двух выборок [19]. Нормирование выполнено по формуле:

NR = — ■ 100%,

п

где A — сумма числа всех повторений каждого наименования (номера) сектора, к которым принадлежат компании, оказавшиеся в верхних частях рейтингов по всем показателям; m — количество использованных показателей; n — количество компаний в выборке.

Рейтингование компаний по среднему за период времени значению для каждого показателя (см. рис. 1) выявило, что и среди зарубежных, и среди российских наиболее преуспевающими являются нефтегазовые (4-й сектор), кроме того, среди российских — металлургические и горнодобывающие (7-й сектор). Остальные сектора представлены в рейтингах в меньшей мере. В «топах» рейтингов российских компаний вообще отсутствуют 1-й, 3-й, 5-й, 6-й сектора, в «топах» зарубежных —

Рис. 1. Относительная частота повторения секторов при рейтинговании компаний по среднему значению показателей, %

Та бл и ца 2

Структура выборок компаний

Условный номер (код) сектора Направление деятельности (сектор экономики) Выборка ЗК Выборка РК

Кол-во компаний, шт. % от объема выборки Кол-во компаний, шт. % от объема выборки

1 1Т 3 13,04 0 0,00

2 Телекоммуникации 3 13,04 1 8,33

3 Автомобилестроение 3 13,04 0 0,00

4 Нефтегазовая 8 34,78 4 33,33

5 Производство потребительских товаров 2 8,70 0 0,00

6 Многопрофильные 3 13,04 0 0,00

7 Металлургия и горнодобыча 0 0,00 5 41,67

8 Оптовая и розничная торговля 1 4,35 2 16,67

Всего 23 100,00 12 100,00

7-й сектор, что свидетельствует о необходимости целенаправленного развития экономики России для постепенно выхода ее из «сырьевого» типа, смещения структуры российской экономики в пользу опережающего развития высоко- и средне-технологичных, а также наукоемких производств, на что обращают внимание многие исследователи [21, 22].

Рейтингование компаний по величине среднегодового прироста для каждого показателя (рис. 2) показало примерно тот же результат: среди «лучших» в обоих выборках — нефтегазовые компании (4-й сектор), в России еще и металлургические и горнодобывающие (7-й сектор). Кроме того, в России достаточно быстро развиваются компании оптовой и розничной торговли (8-й сектор). Не представлены в «топах» среди зарубежных компании 7-й сектора, среди российских — 1-й, 3-й, 5-й, 6-й секторов. Можно констатировать в дополнение к предыдущему выводу, что и по темпам роста экономика России развивается несколько неравномерно в отраслевом разрезе. Достаточно высокое по темпам развитие сферы торговли при низком уровне тем-

Рис. 2. Относительная частота повторения секторов при рейтинговании компаний по величине среднего ежегодного прироста показателей, %

2 74

пов роста остальных секторов экономики может привести к зависимости России от стран-производителей продукции, что особенно опасно в условиях усиления геополитической напряженности и непрекращающейся «войны санкций».

Рейтингование компаний по среднему за период значению и одновременно по величине среднегодового прироста для каждого показателя (рис. 3) выявило, что наиболее успешными компаниями были и в России, и в остальном мире нефтегазовые (4-й сектор). Среди лучших зарубежных отсутствуют компании 7-го сектора, среди российских — 1-го, 2-го, 3-го, 5-го, 6-го секторов.

Рис. 3. Относительная частота повторения секторов при рейтинговании компаний одновременно по среднему значению и по величине среднего ежегодного прироста показателей, %

По характеру приведенных на рис. 1-3 графиков (контрастности различий между секторами) можно предположить, что включение в анализ отчетных данных за пропущенные при анализе годы не должно привести к принципиальным изменениям [20].

Заключение

В современной мировой экономике значительную роль по многим аспектам играют крупные производственные комплексы, в том числе в России. Каждый из них является существенно многофакторной системой, управление ими представляет собой многоплановый процесс с наличием неопределенных ситуаций, неоднозначностей при совместной интерпретации значений показателей, условности результатов прогнозирования развития и т.п. По этим причинам в управлении ими почти всегда используются системы поддержки принятия решений, на которые возлагаются первичный рутинный анализ ситуаций, разработка предварительных прогнозов и рекомендательных вариантов управленческих решений.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

Представленная методика рейтингового анализа отчетных показателей компаний может использоваться для экономического анализа как структур региональных рынков, при отсутствии официальной информации, так и структур крупных производственных комплексов. Установлено, что в современной мировой экономике нефтегазовый сектор развивается наиболее интенсивно, Россия в этом плане — не исключение, однако многие другие сектора экономики нашей страны развиты относительно слабо. Хорошая развитость металлургии и горнодобычи в России, в отличие от других стран, создает условия для создания более весомого представительства страны на мировом рынке, но поставлять на рынок наша страна должна преимущественно продукты высоких переделов, а не первичное сырье.

Повышенные темпы развития сектора оптовой и розничной торговли, с одной стороны, являются положительным моментом для России, учитывая ее территориальную

и

протяженность и климатическую разнородность регионов. С другой стороны, без обеспечения торговли отечественной продукцией страна может оказаться чрезмерно зависимой от других государств и чувствительной к колебаниям экономической и политической ситуации в мире.

Библиографический список

1. Плотников В.А., Шаныгин С.И. Влияние макроэкономической среды на управление организацией с учетом фактора импорто-замещения // Управленческое консультирование. 2017. № 9 (105). С. 44-56.

2. Московкин В.М., Шигорина Н.А., Фрейзер Дж. Сравнительный анализ функционирования ведущих компаний мира на основе их глобальных рейтингов // Бизнес Информ. 2012. № 1. С. 25-35.

3. Уланов В.Л. Об индексах и рейтингах компаний минерально-сырьевого сектора экономики // Минеральные ресурсы России. Экономика и управление. 2015. № 1. С. 57-63.

4. Ситник П.Е. Использование показателей экономической прибыли для построения регионального рейтинга российских непубличных компаний // Корпоративные финансы. 2008. Т. 2. № 4 (8). С.114-121.

5. Гукасян З.О. Рейтинг крупнейших нефтегазовых компаний — основа оценки качества корпоративного управления // Наука и бизнес: пути развития. 2015. № 2 (44). С. 85-91.

6. Сударикова О. Международные конкурентные позиции ТНК России // Международная экономика. 2013. № 8. С. 15-21.

7. Fligner M.A., Verducci J.S. (1988) Multistage Ranking Models. Journal of the American Statistical Association, vol. 83, no 403, pp. 892-901.

8. Fan Y.H. (2015) Criteria for Ranking of Nation-States Through Regional Knowledge Evaluation. The American Economist, vol. 60, no 2, pp. 162-175. https://doi.org/10.1177/056943451506000206

9. Esteväo J., Lopes J.D., Penela D., Soares J.M. (2020) The Doing Business ranking and the GDP. A qualitative study. Journal of Business Research, vol. 115, pp. 435-442. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.11.067

10. Makino S., Isobe T., Chan C.M. (2004) Does Country Matter? Strategic Management Journal, vol. 25, no 10 (Oct., 2004), pp. 1027-1043. https:// doi.org/10.1002/smj.412

11. McGahan A.M., Victer R. (2010) How Much Does Home Country Matter to Corporate Profitability? Journal of International Business Studies, vol. 41, no 1 (Jan., 2010), pp. 142-165.

12. Jung J.C., Bansal P. (2009) How Firm Performance Affects Internationalization. MIR: Management International Review, vol. 49, no 6, pp. 709-732.

13. Cavusgil S.T., Kiyak T., Yeniyurt S. (2004) Complementary approaches to preliminary foreign market opportunity assessment: Country clustering and country ranking. Industrial Marketing Management, vol. 33, pp. 607-617. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2003.10.005

14. Smith R. (2006) Modeling R&D Investments. Research Technology Management, vol. 49, no 6 (November-December 2006), pp. 16-22. https://doi.org/10.1080/08956308.2006.11657404

15. Bowonder B., Racherla J.K., Mastakar N.V., Krishnan S. (2005) R&D Spending Patterns of Global Firms. Research Technology Management, vol. 48, no 5 (September-October 2005), pp. 51-59. https://doi.org/10. 1080/08956308.2005.11657338

16. Tubbs M. (2007) The Relationship between R&D and Company Performance. Research Technology Management, vol. 50, no 6 (November-December 2007), pp. 23-30. https://doi.org/10.1080/0895 6308.2007.11657470

17. Adams R.B., Funk P. (2012) Beyond the Glass Ceiling: Does Gender Matter? Management Science, vol. 58, no 2, Special Issue on Behavioral Economics and Finance (Part 2 of 2) (February 2012), pp. 219-235. https://doi.org/10.1287/mnsc.1110.1452

278

18. Anderson R.C., Reeb D.M., Upadhyay A., Zhao W. (2011) The Economics of Director Heterogeneity. Financial Management, vol. 40, no 1 (Spring 2011), pp. 5-38. https://doi.org/10.1111/j.1755-053X.2010.01133.x

19. Peterson C.A., Philpot J. (2007) Women's Roles on U.S. Fortune 500 Boards: Director Expertise and Committee Memberships. Journal of Business Ethics, vol. 72, no 2 (May, 2007), pp. 177-196. https://doi. org/10.1007/s10551-006-9164-8

20. Шаныгин С.И. Экономико-математические методы и модели поддержки принятия решений в интегрированных организационных структурах. Дис. ... д-ра экон. наук. СПб.: — СПбГЭУ, 2020.

21. Квинт В.Л., Бодрунов С.Д. Стратегирование трансформации общества: знание, технологии, ноономика: монография. — СПб., 2021. 351 с.

22. Вертакова Ю.В., Плотникова Н.А., Плотников В.А. Промышленная политика России: направленность и инструментарий // Экономическое возрождение России. 2017. № 3 (53). С. 49-56.

References

1. Plotnikov V.A., Shanygin S.I. (2017) Influence of the macroeconomic environment on the management of the organization, taking into account the factor of import substitution // Management consulting, no 9 (105), pp. 44-56 (in Russian).

2. Moskovkin V.M., Shigorina N.A., Fraser J. (2012) Comparative analysis of the functioning of the world's leading companies on the basis of their global ratings // Business Inform, no 1, pp. 25-35 (in Russian).

3. Ulanov V.L. (2015) On indices and ratings of companies in the mineral resource sector of the economy // Mineral resources of Russia. Economics and Management, no 1, pp. 57-63 (in Russian).

4. Sitnik P.E. (2008) Using indicators of economic profit to build a regional ranking of Russian non-public companies // Corporate finance, Vol. 2, no 4 (8), pp. 114-121 (in Russian).

5. Ghukasyan Z.O. (2015) Rating of the largest oil and gas companies -the basis for assessing the quality of corporate governance // Science and business: ways of development, no 2 (44), pp. 85-91 (in Russian).

6. Sudarikova O. (2013) International competitive positions of TNCs of Russia // International Economics, no 8, pp. 15-21 (in Russian).