Switch to English languageСтрахов Андрей Андреевич
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
E-mail: presidentov@bk.ru
Капустина Надежда Валерьевна
ФГБОУ ВО «Московский государственный университет технологий и управления
имени К.Г. Разумовского (Первый казачий университет)», Москва, Россия
Доктор экономических наук, доцент
E-mail: kuzminova_n@mail.ru
Аннотация. Современные геополитические вызовы и необходимость достижения технологического суверенитета актуализируют задачу формирования эффективной системы управления региональными отраслевыми кластерами в России. Статья посвящена исследованию теоретических основ и практических механизмов реализации современной стратегической триады в управлении кластерными образованиями с применением риск-ориентированного подхода к обеспечению экономической безопасности. Автором проанализированы эволюционные изменения в системе стратегического планирования регионального развития, выявлены ключевые компоненты современной стратегической триады: стратегическое планирование, цифровая трансформация и риск-ориентированное управление экономической безопасностью. В рамках исследования систематизированы механизмы государственной поддержки промышленных кластеров, действующие в период 2021–2024 годов, включая возмещение затрат при реализации совместных проектов импортозамещения на сумму до 300 млн рублей в течение трех лет. Особое внимание уделено анализу практического опыта функционирования 64 промышленных кластеров, зарегистрированных в 54 регионах Российской Федерации по состоянию на 2024 год. Разработана концептуальная модель интегрированного управления кластерным развитием, основанная на синергетическом взаимодействии компонентов стратегической триады и обеспечивающая устойчивое социально-экономическое развитие территорий в условиях внешних вызовов. Научная новизна исследования заключается в обосновании концепции современной стратегической триады как методологической основы управления региональными отраслевыми кластерами, интегрирующей принципы цифровизации, стратегического планирования и риск-ориентированного подхода к экономической безопасности. Практическая значимость работы состоит в разработке комплекса практических рекомендаций по совершенствованию механизмов государственной поддержки кластерного развития и повышению эффективности региональной промышленной политики в контексте достижения стратегических национальных приоритетов Российской Федерации.
Ключевые слова: стратегическая триада; региональные кластеры; риск-ориентированное управление; экономическая безопасность; цифровая трансформация; промышленная политика; стратегическое планирование; технологический суверенитет; импортозамещение
Литвин Андрей Юрьевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Старший преподаватель кафедры «Менеджмента и инноваций»
E-mail: AYLitvin@fa.ru
Аннотация. Данное исследование посвящено анализу возможностей применения современных методов машинного обучения для повышения точности прогнозирования успешности инновационных проектов в условиях цифровой трансформации экономики. Работа базируется на систематическом анализе актуальных подходов к оценке эффективности инновационных проектов и возможностей интеграции алгоритмов машинного обучения в процессы принятия инвестиционных решений. Исследование демонстрирует, что традиционные методы оценки инновационных проектов, основанные на статистическом анализе и экспертных оценках, имеют ограниченную точность прогнозирования в условиях высокой неопределенности инновационной деятельности. Проведенный анализ показывает, что применение алгоритмов машинного обучения позволяет повысить точность прогнозирования успешности проектов на 25–40 % по сравнению с традиционными подходами. Особую эффективность демонстрируют методы ансамблевого обучения, нейронные сети и алгоритмы глубокого обучения при работе с большими массивами данных о параметрах проектов. Исследование выявляет ключевые факторы успешности инновационных проектов, которые могут быть эффективно анализированы с помощью алгоритмов машинного обучения: характеристики команды проекта, рыночная конъюнктура, технологическая готовность, финансовые параметры и временные характеристики реализации. Предложена комплексная модель прогнозирования успешности инновационных проектов, интегрирующая традиционные методы экономического анализа с современными алгоритмами машинного обучения. Модель включает этапы сбора и предобработки данных, отбора признаков, обучения алгоритмов и интерпретации результатов. Практическая значимость исследования заключается в возможности использования разработанных подходов инвестиционными фондами, венчурными компаниями и корпоративными структурами для повышения эффективности отбора и управления портфелем инновационных проектов. Результаты работы также имеют теоретическую ценность для развития методологии оценки инновационных проектов в условиях цифровизации экономических процессов.
Ключевые слова: машинное обучение; инновационные проекты; прогнозирование успешности; алгоритмы машинного обучения; цифровая трансформация; венчурное финансирование; оценка эффективности проектов; нейронные сети; предиктивная аналитика
Бардахчьян Дмитрий Владиславович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: bardakhchyan@bk.ru
РИНЦ: https://elibrary.ru/author_profile.asp?id=1178089
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу риск-ориентированного подхода в системе налогового контроля как ключевого инструмента оптимизации контрольно-надзорной деятельности налоговых органов в условиях необходимости снижения административной нагрузки на бизнес при одновременном обеспечении эффективности налогового администрирования. Работа представляет систематизацию теоретических основ риск-ориентированного подхода, базирующегося на концепции дифференцированного контроля, предполагающей концентрацию ресурсов налоговых органов на субъектах с высоким уровнем налоговых рисков при минимизации контрольного воздействия на добросовестных налогоплательщиков. Проведенное исследование демонстрирует эволюцию риск-ориентированного подхода от теоретических разработок к практическому внедрению динамической модели управления налоговыми рисками, обеспечивающей оперативное категорирование налогоплательщиков и дифференциацию объема контрольно-надзорных мероприятий. Особое внимание уделено анализу методологических основ оценки налоговых рисков, включающих двенадцать общедоступных критериев самостоятельной оценки рисков для налогоплательщиков, утвержденных ФНС России и используемых при отборе объектов для проведения выездных налоговых проверок. Исследование выявляет значительное повышение эффективности налогового контроля благодаря внедрению риск-ориентированного подхода: снижение общего количества налоговых проверок при росте их результативности, переход от статической к динамической модели риск-анализа, развитие предпроверочного анализа как механизма превентивного воздействия на налогоплательщиков. Работа содержит детальный анализ практических аспектов внедрения риск-ориентированного подхода, включающих категорирование налогоплательщиков по степени риска, применение дифференцированных мер контроля, развитие инструментов дистанционного автоматизированного контроля и системы досудебного урегулирования налоговых споров. Результаты исследования подтверждают эффективность риск-ориентированного подхода в достижении баланса между интересами государства в обеспечении полноты поступления налогов и потребностями бизнеса в снижении административных барьеров. Исследование обосновывает перспективы развития риск-ориентированного подхода в направлении создания системы «умного» государственного регулирования на основе больших данных и машинного обучения.
Ключевые слова: риск-ориентированный подход; налоговый контроль; налоговые риски; категорирование налогоплательщиков; предпроверочный анализ; административная нагрузка; дифференциация контроля; критерии оценки рисков; налоговое администрирование
Сулейманов Арслан Русланович
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: ARSuleymanov13@gmail.com
Аннотация. В рамках исследования проводится комплексный анализ воздействия современных технологий на формирование бизнес-моделей компаний, ведущих деятельность в логистической отрасли. На современном этапе развития логистической отрасли наблюдается использование различных технологических решений, направленных на достижение тактических и стратегических целей. К таким технологиям были отнесены блокчейн, машинное обучение, облачные технологии, искусственный интеллект, а также связанные с ними инструменты и подходы. Кроме того, в работе описана сущность информационных систем в логистике, которые направлены на решение широкого спектра задач и получение качественных и релевантных данных относительно логистического процесса. Особое место в рамках исследование занимает анализ существующих бизнес-моделей логистических организаций. Выделяются как традиционные бизнес-модели, которые также успешно применяются в других отраслях, так и узконаправленные модели, связанные именно с логистической сферой. В работе проводится анализ влияния современных технологий на конкретную информационную систему в логистической отрасли, вследствие чего формируется вывод о том, что влияние каждой конкретной технологии носит уникальный характер. Кроме того, определяются преимущества, которые влияют на бизнес-модели логистических компаний в случае использования современных технологий. При этом отдельное внимание в работе уделяется аспектам, которые отражают большое количество рисков, связанных с внедрением в деятельность логистических компаний инновационных решений. Исходя из этого, подчеркивается важность построения цифровой логистической экосистемы.
Ключевые слова: современные технологии; бизнес-модель; логистическая отрасль; блокчейн; информационные технологии; большие данные; транспортная компания
Позняков Виталий Викторович
УО «Белорусский государственный экономический университет», Минск, Республика Беларусь
Доцент кафедры «Банковского дела»
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: pozniakov@bseu.by
Капустина Надежда Валерьевна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Профессор кафедры «Экономической безопасности и управления рисками»
Доктор экономических наук, доцент
E-mail: NVKapustina@fa.ru
Родкина Татьяна Валерьевна
ФГАОУ ВО «Государственный университет просвещения», Москва, Россия
E-mail: tv.rodkina@gmail.com
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу взаимосвязи миграционных потоков трудовых ресурсов и рисков экономической безопасности Российской Федерации в современных условиях геополитической турбулентности и структурных трансформаций экономики. В работе представлен системный анализ эволюции миграционных процессов в контексте обеспечения экономической безопасности, характеризующий трансформацию институциональных механизмов регулирования миграционных потоков в условиях макроэкономической нестабильности и изменений регуляторной среды. Проведенный анализ демонстрирует амбивалентный характер воздействия трудовой миграции на экономическую безопасность государства, выражающийся в одновременном генерировании как позитивных эффектов компенсации дефицита трудовых ресурсов, так и негативных последствий в виде усиления теневого сектора экономики, обострения социальной напряженности и формирования новых вызовов национальной безопасности. В работе идентифицированы ключевые детерминанты, определяющие характер и масштабы угроз экономической безопасности, генерируемых миграционными потоками, включая неконтролируемость миграционных процессов, дисбаланс структуры миграционных потоков по квалификационному составу, неэффективность интеграционных механизмов и недостаточность координации миграционной политики на федеральном и региональном уровнях. Особое внимание уделено анализу современных тенденций в миграционной политике Российской Федерации, отражающих попытки государства сбалансировать экономические потребности в трудовых ресурсах с императивами обеспечения национальной безопасности. Исследование выявляет значимую дифференциацию воздействия миграционных процессов на различные аспекты экономической безопасности, детерминированную как качественными характеристиками миграционных потоков, так и эффективностью государственного регулирования миграционной сферы. Результаты исследования подчеркивают необходимость разработки комплексной системы мониторинга и оценки миграционных рисков как неотъемлемого элемента системы обеспечения экономической безопасности, основанной на научно обоснованных индикаторах и пороговых значениях, позволяющих своевременно выявлять и нейтрализовать потенциальные угрозы.
Ключевые слова: экономическая безопасность; трудовая миграция; миграционные потоки; миграционная политика; национальная безопасность; демографические процессы; региональная безопасность; трудовые ресурсы; интеграционные процессы
Андреев Алексей Андреевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: finalexxx@mail.ru
Гамиловская Анна Александровна
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Кандидат экономических наук, доцент
E-mail: aagamilovskaya@fa.ru
Аннотация. Представленное исследование посвящено комплексному анализу результативности денежно-кредитной политики Центрального банка Российской Федерации в период с 2015 по 2024 годы. Авторы сосредоточили внимание на оценке способности регулятора контролировать инфляционные процессы и обеспечивать макроэкономическую стабильность в условиях множественных внешних вызовов. Методологическая основа работы включает анализ временных рядов, расчет коэффициентов корреляции и построение регрессионных моделей для выявления взаимосвязей между ключевой ставкой, уровнем потребительских цен и динамикой валового внутреннего продукта. Исследователи применили комплексный подход, сочетающий визуальный анализ данных с количественными методами оценки эффективности монетарной политики. Временные рамки исследования охватывают полный цикл адаптации российской экономики к режиму таргетирования инфляции, включая периоды относительной стабильности и серьезных макроэкономических потрясений. Анализируемый период характеризуется беспрецедентной концентрацией внешних шоков: падением цен на энергоносители, введением международных санкций, пандемией COVID-19 и усилением геополитической напряженности. Результаты исследования демонстрируют неравномерную эффективность денежно-кредитной политики Банка России. В 2017–2019 годах регулятору удалось достичь целевого уровня инфляции в 4 % или максимально приблизиться к нему, что свидетельствует о потенциальной результативности режима инфляционного таргетирования в российских условиях. Однако в периоды мощных внешних воздействий инфляция значительно превышала установленные ориентиры, несмотря на решительное повышение ключевой ставки. Авторы выделяют ключевые ограничения эффективности денежно-кредитной политики: структурные особенности российской экономики, включая относительно низкий уровень финансового посредничества, высокую долю государственного сектора, инерционность инфляционных ожиданий и недостаточную координацию между монетарной и фискальной политикой.
Ключевые слова: денежно-кредитная политика; ключевая ставка; инфляция; экономический рост; Центральный банк; таргетирование; трансмиссионный механизм; макроэкономическая стабильность
Разыграев Антон Антонович
ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики», Москва, Россия
E-mail: a.razygraev@gmail.com
Аннотация. Исследование посвящено комплексному анализу процессов трансформации бизнес-моделей коммерческих банков в условиях активной цифровизации экономических отношений и внедрения инновационных технологических решений. В работе представлен систематический анализ ключевых направлений цифровой трансформации банковского сектора России, включающий рассмотрение технологических драйверов изменений, новых форм клиентского взаимодействия и альтернативных моделей монетизации банковских продуктов. Проведенное исследование демонстрирует фундаментальные изменения в архитектуре банковских бизнес-процессов, обусловленные массовым внедрением технологий искусственного интеллекта, машинного обучения, блокчейна, биометрической идентификации и платформенных решений. Особое внимание уделено анализу эволюции традиционных банковских экосистем в направлении создания интегрированных цифровых платформ, объединяющих финансовые и нефинансовые сервисы. Выявлена трансформация роли банков от классических финансовых посредников к провайдерам комплексных технологических решений и координаторам экосистемных партнерств. Исследование раскрывает механизмы внедрения концепции открытого банкинга, предполагающей использование открытых программных интерфейсов для интеграции с внешними сервисами и создания персонализированных клиентских решений. Анализируется влияние регуляторных инициатив Банка России на формирование новых технологических стандартов и практик цифрового взаимодействия участников финансового рынка. Представлена оценка экономической эффективности цифровых инноваций в банковской сфере, включая показатели снижения операционных издержек, повышения клиентской лояльности и создания новых источников доходов. Выявлены ключевые вызовы и риски цифровой трансформации, связанные с кибербезопасностью, управлением данными и адаптацией организационных структур к новым технологическим реалиям.
Ключевые слова: цифровая трансформация банков; банковские экосистемы; искусственный интеллект в банках; открытый банкинг; финансовые технологии; цифровой рубль; биометрические платежи; автоматизация банковских процессов; платформенная экономика
Куцевалов Дмитрий Андреевич
НОЧУ ВО «Московский университет «Синергия», Москва, Россия
Аспирант
E-mail: kutsevalov.mitya@yandex.ru
Аннотация. Настоящее исследование представляет всестороннюю концептуализацию трансформационных процессов в сфере транспортно-логистического обслуживания под воздействием цифровых технологий и инновационных решений. В работе систематизированы фундаментальные тенденции, определяющие эволюцию отраслевой парадигмы в контексте четвертой промышленной революции и становления цифровой экономики. Проведенный анализ демонстрирует, что внедрение передовых технологических платформ, включающих искусственный интеллект, машинное обучение, интернет вещей, блокчейн-технологии и роботизированные системы, кардинально преобразует архитектуру логистических процессов и формирует принципиально новые модели предоставления транспортно-логистических услуг. Исследование раскрывает механизмы воздействия цифровизации на ключевые компоненты логистической экосистемы, включая автоматизацию складских операций, оптимизацию маршрутов транспортировки, развитие беспилотных транспортных средств и создание интегрированных цифровых платформ управления цепями поставок. Особое внимание уделено анализу инновационных видов услуг, возникающих на стыке традиционной логистики и современных информационных технологий, таких как беспилотная доставка с использованием дронов, роботизированная складская логистика, системы предиктивной аналитики и мультимодальные цифровые платформы. Выявлены качественные изменения в структуре конкурентных преимуществ транспортно-логистических компаний, где технологическая оснащенность и способность к цифровой трансформации становятся определяющими факторами рыночного позиционирования. Проанализированы вызовы и барьеры, препятствующие полномасштабному внедрению цифровых технологий, включая недостаток квалифицированных кадров, высокие инвестиционные затраты, проблемы кибербезопасности и необходимость адаптации нормативно-правовой базы. Исследование подтверждает гипотезу о формировании новой технологической парадигмы в транспортно-логистической отрасли, характеризующейся переходом от традиционных моделей к цифровым экосистемам, обеспечивающим повышение операционной эффективности, снижение логистических издержек и улучшение качества обслуживания клиентов.
Ключевые слова: цифровизация транспорта; логистические инновации; искусственный интеллект; беспилотные технологии; роботизация складов; блокчейн в логистике; интернет вещей; мультимодальные перевозки; цифровые платформы; транспортная аналитика; автоматизация процессов; киберфизические системы
Стариков Данила Андреевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
E-mail: s.danilas.danila@ya.ru
ORCID: https://orcid.org/0009-0007-4689-7764
РИНЦ: https://www.elibrary.ru/author_profile.asp?id=1287691
Аннотация. Современная цифровая экономика характеризуется экспоненциальным ростом объемов данных и их ключевой ролью в формировании конкурентных преимуществ организаций. Использование больших данных (Big Data) в стратегическом менеджменте становится критически важным фактором успешности бизнеса, однако вместе с возможностями приносит комплекс этических дилемм и регулятивных вызовов. Настоящее исследование анализирует эволюцию этических принципов и регулятивных механизмов использования больших данных в контексте стратегического управления организациями, исследуя взаимосвязи между технологическими возможностями, этическими нормами и корпоративной ответственностью. Научная работа базируется на системном анализе нормативно-правовых актов Российской Федерации и международных стандартов, принятых в период 2024–2025 годов, включая анализ современных научных публикаций ведущих исследователей и экспертных материалов профильных ассоциаций. Методологическая основа исследования включает структурно-функциональный анализ, компаративный метод, синтез теоретических подходов и эмпирический анализ практик ведущих российских и международных корпораций. Результаты исследования демонстрируют формирование многоуровневой системы этического регулирования, включающей саморегулирование отраслевых участников, государственные инициативы и международные стандарты. Выявлена необходимость интеграции этических принципов в стратегические бизнес-процессы на уровне корпоративного управления, что требует развития новых компетенций менеджмента и создания специализированных организационных структур. Практическая значимость работы заключается в разработке концептуальной модели этичного использования больших данных в стратегическом менеджменте, учитывающей современные регулятивные требования и потребности цифровой трансформации бизнеса для устойчивого развития организаций.
Ключевые слова: большие данные; этические принципы; стратегический менеджмент; регулятивные механизмы; корпоративное управление; цифровая этика; саморегулирование; информационная безопасность; корпоративная ответственность
Тихомиров Андрей Андреевич
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации», Москва, Россия
Институт финансово-промышленной политики
Cтажер-исследователь
E-mail: aatikhomirov02@mail.ru
ORCID: https://orcid.org/0009-0002-5229-8518
Аннотация. В современных условиях глобальной экономической нестабильности, усиления санкционного давления и колебаний сырьевых рынков, вопросы эффективного корпоративного управления приобретают особую актуальность для российских компаний, особенно в стратегически важных сырьевых отраслях. Настоящее исследование посвящено комплексному анализу влияния системы корпоративного управления на устойчивость бизнеса в условиях внешних вызовов и трансформации экономических условий. Основная цель работы заключается в выявлении ключевых механизмов и каналов воздействия корпоративного управления на показатели устойчивости компании, а также в определении оптимальных моделей управления для металлургических предприятий. Методологическая основа исследования включает комбинацию количественных и качественных методов анализа: проведен детальный анализ финансово-экономических показателей, применены методы сравнительного и трендового анализа, использованы фундаментальные теоретические концепции, включая теорию агентских издержек, теорию ресурсной зависимости и теорию стейкхолдеров. Особое внимание уделено анализу адаптационных возможностей системы корпоративного управления в условиях кризисов. Научная новизна и практическая значимость исследования заключаются в разработке комплексного подхода к оценке эффективности корпоративного управления, выявлении специфических факторов устойчивости для металлургических компаний, а также в формулировании практических рекомендаций по совершенствованию систем управления в условиях нестабильности. Результаты исследования представляют ценность для топ-менеджмента промышленных предприятий, регуляторов и исследователей в области корпоративного управления.
Ключевые слова: корпоративное управление; устойчивость бизнеса; финансовые показатели; металлургическая промышленность; теория агентских издержек; стратегическое управление; принятие управленческих решений; дивиденды
