Электронное взаимодействие с оценщиком сегодня занимает особое место в развитии оценочной деятельности в России. О взаимоотношениях «оценщик — заказчик» и «оценщик — государство», их взаимосвязи и решаемых задачах журналу «ЭС» рассказал Максим Алексеевич Скатов, председатель Совета директоров ООО «Независимый консалтинговый центр „Эталонъ“», президент СРО «Союз „Федерация Специалистов Оценщиков“».

DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.183.2022.130-135

В статье рассматриваются актуальные вопросы ведения цифрового кадастрового учета, расчета стоимости объекта недвижимости в условиях динамики рыночных индикаторов. Отражена статистика распределения российских городов по показателю среднего уровня цен на недвижимость в разрезе видов рынка в 2020 г. Предложен подход к формированию отчетов по результатам оценки недвижимости.

1. Хрусталев Б.Б., Аюпова З.В. Основные направления эффективного развития рынка коммерческой недвижимости в жилом секторе // Экономика строительства. 2021. № 1. С. 44–53.

2. Зинковский М.А. Экономика и гражданский оборот: некоторые аспекты взаимосвязи // Государственная власть и местное самоуправление. 2021. № 5. С. 29–34.

3. Беляев М.К. Цифровые метаморфозы торговли // Проблемы национальной стратегии. 2021. № 2. С. 85–98.

4. Волович Н.В., Ковалев Д.В. Вопросы оспаривания результатов определения кадастровой стоимости объектов недвижимости. Ч. 1. Методология // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2021. № 2. С. 53–64.

5. Предварительные итоги рынка недвижимости за 2020 год, перспективы 2021 от экспертов российской гильдии риэлторов [Электронный ресурс] // Российская гильдия риэлторов. 22 с. URL: https://rgr.ru/Uploads/Redactor/3b97d3b0-5e08-4c89-889c-4efe3c0acb92/rgr_itogi_2020_goda_predvarit.pdf.pdf.

6. Аналитическая система объектов недвижимости [Сайт]. URL: https://tbankrot.ru/lp/ned.

7. Яблоновская М.Ю. Методы оценки управления информационно-аналитической системой кадастра недвижимости муниципального образования // Поколение будущего: взгляд молодых ученых – 2015: Сб. научных статей 4-й Международной молодежной научной конференции: В 4 т. Курск: Университетская книга, 2015.

8. Яроцкая Е.В., Матвеева А.В., Зайцева Я.В. Основы оценки объектов недвижимости: Учеб. пособие. Краснодар: КубГАУ, 2020. 66 с.

Святослав Юрьевич Рыбас выпустил книгу, которую называют сенсационной. Она во многом построена на беседах автора с первым заместителем председателя КГБ СССР, создателем внутренней контрразведки (Пятое управление КГБ СССР) Ф.Д. Бобковым, с которым его связывали многолетние дружеские, земляческие отношения. В предисловии сказано: «Многие годы я по службе и по дружбе общался с министрами, дипломатами, военачальниками, чекистами, военными разведчиками, учеными, губернаторами, которые были внутри государственной системы и влияли на нее. Эта книга — отражение до сих пор не разгаданной истории о том, как Комитет государственной безопасности, стремясь укрепить Советский Союз, содействовал его трансформации и распаду. Исторический урок для нынешнего российского государства должен быть осмыслен и усвоен». Вышло новое, дополненное издание, фрагменты которого мы публикуем.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.183.2022.142-147

Реальный экономический рост и развитие уже немыслимы без достижений цифровой революции. Однако и по сей день внедрение этих достижений в национальную экономику оказывается далеко не самой простой задачей, поскольку ее решение сопряжено с рядом методологических и концептуальных проблем. Это понимали и в СССР после окончания Второй мировой войны, когда общество впервые в истории задумалось о совершенствовании управления народным хозяйством на основе новейших технологических решений. Новым уникальным решением того времени стал проект автоматизации планирования экономики, официально называемый автоматизированной системой плановых расчетов (АСПР). Подобная система должна была вывести советское планирование на качественно более высокий уровень, однако в результате теоретико-методологических противоречий, которые содержала концепция, советский проект цифровизации изначально пошел неверным путем и так и не был доведен до логического завершения. Вопрос заключается в том, можно ли было реализовать АСПР с теми же мощностями, но с иной теоретико-методологической базой.

Источники:

1. Лебединский Н.П. Основы методологии планирования и автоматизации плановых расчетов: Учеб. для системы переподгот. и повышения квалификации рук. кадров нар. хоз-ва / АНХ при Совете Министров СССР. М.: Экономика, 1989. С. 102.

2. Методы и модели АСПР: итоги и перспективы / Под ред. В.Б. Безрукова, Т.К. Кравченко. М.: Экономика, 1989. С. 6.

3. Аванпроект автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и госпланов союзных республик. М., 1969. С. 12.

4. АСПР — автоматизированная система плановых расчетов (основные принципы проектирования) / Под ред. Е.З. Майминаса. М.: ЦЭМИ АН СССР, 1970. 130 с.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.183.2022.148-163

Теория экономического доминирования в многоуровневой экономике, разработанная А.А. Блохиным, И.В. Ломакиным-Румянцевым, активно проверяется исследователями на различных рынках с 2019 г. — распределение игроков на рынках по уровням доминирования позволяет формулировать возможные стратегии их дальнейшего развития. Данная статья является развитием работ, посвященных исследованию конкуренции на рынке образования, и представляет результаты анализа экономического доминирования национальных образовательных систем на международном рынке высшего образования в 2018–2021 гг. Целью статьи является анализ предметных направлений в рейтинге QS с целью выявления доминирования стран в сфере образования на основе представленности стран в этом рейтинге. Выборка исследования состоит из 58 предметных рейтингов QS subject ranking за 2018–2021 гг. Основной инструмент анализа — матрица SV (strength/variety — рыночная сила/разнообразие), в статье предложена адаптация матрицы SV, когда индекс Линда показывает граничные значения при определении размера доминирующей группы. Матрица SV дает валидные результаты и позволяет как качественно, так количественно оценить позиции стран в образовательных рейтингах. Анализ с помощью матрицы SV позволил выделить 8 из 15 предметных направлений, в которых наблюдается явное доминирование, и определить позиции российских университетов относительно доминирующей группы. Была подтверждена гипотеза о вхождении США в доминирующие группы по большинству направлений социальных наук и менеджмента и выделены те предметные направления, где лидируют высшие образовательные системы других стран. Научная новизна работы заключается в предложении и апробировании метода оценки уровня доминирования национальных образовательных систем на международном рынке образования. Предложенный инструмент позволяет проанализировать позиции разных стран в международном образовательном пространстве, как в динамике, так и в статике (оценивать уровень конкурентоспособности национальных образовательных систем), теоретически осмыслить уровень дифференциации национальных образовательных систем в тех или иных предметных рейтингах, дать оценку концентрации (барьеры входа игроков в рейтинг) и силы конкуренции (насколько сильно отличаются игроки) предметных направлений.

DOI: https://doi.org/10.33917/es-3.183.2022.164-167

Цифровизация является одним из магистральных процессов трансформации современной системы глобальных взаимодействий, изменяя характер социальных связей не только на техническом и экономическом, но и на политическом уровне. При этом технологические инновации также становятся инструментами политического влияния. В этой статье анализируется структура управления одного из ведущих участников мирового финансового рынка — Банка международных расчетов (БМР) и проливается свет на то, какое важное место занимает БМР в глобальной финансовой архитектуре, на примере проекта «Данбар», разрабатываемого в его инновационном хабе. В цифровую эпоху БМР взял на себя новую, ведущую, роль в изучении, разработке и тестировании цифровых инноваций в центрально-банковской сфере. Отмечается, что потенциал использования БМР в политических целях велик, учитывая, что проект «Данбар» вызовет далеко идущие последствия для структуры современных международных отношений.

Источники:

1. Biały B. Social media: from social exchange to battlefield // The Cyber Defense Review. 2017. Vol. 2. No. 2. P. 75.

2. Фарах А.С. Роль Банка международных расчетов в процессе европейской интеграции // Вестник Московского университета. (Серия 27. Глобалистика и геопалитика). 2020. № 4. С. 75–84.

3. Promoting Global Monetary and Financial Stability. The Bank for International Settlements after Bretton Woods, 1973–2020 /Edited by Claudio Borio, Stijn Claessens, Piet Clement, Robert N. McCauley, Hyun Song Shin. NY.: Cambridge University Press, 2020. P. 60.

4. Statutes of the Bank for International Settlements (of 20 January 1930; text as amended on 7 November 2016) [Электронный ресурс] // Bank for International Settlements. 2016. 29 p. URL: https://www.bis.org/about/statutes-en.pdf.

5. Central bank digital currencies: The next disruptor [Электронный ресурс] // Deloitte Development LLC. September 4, 2021. P. 4. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Financial-Services/gx-fsi-central-bank-digital-currencies.pdf.

DOI: 10.33917/mic-2.103.2022.5-38

Денежно-кредитная политика является важнейшим инструментом политики экономического роста, но влияние любого инструмента с течением времени может ослабляться или усиливаться. Это состояние обозначим как накопительный эффект денежно-кредитной политики. Целью исследования выступает определение накопительного эффекта денежно-кредитной политики, с выявлением результативности ее мер в обеспечении роста российской экономики. Методологию исследования составляет монетарная теория, структурный анализ денежной массы, принцип «цели-инструменты» экономической политики и корреляционно-регрессионный анализ, позволяющие выявить наличие накопительного эффекта денежно-кредитной политики, определить ее влияние на релевантные макроэкономические цели: рост ВВП и инфляцию.

Результат исследования состоит в применении введенных показателей чувствительности целей макрополитики к инструментам денежно-кредитной политики, представляющих картину ослабления влияния денежно-кредитной политики на рост российской экономики. Увеличивающаяся монетизация сопровождалась, в частности, снижением темпа роста российской экономики, развертыванием рецессии, последствия которой сказываются на динамике экономического развития, сохраняя жесткий вариант денежно-кредитной политики – при повышении ключевой процентной ставки. Структурный анализ денежной массы по агрегату М2 позволил выявить те компоненты, которые при увеличении тормозят рост и снижают инфляцию, а также определить тесноту связи процентной ставки с изменяющимися компонентами денежной массы. Оценка накопительного эффекта денежно-кредитной политики по двум целям макроэкономического развития – росту и инфляции, и двум инструментам монетарной политики – денежной массе М2 и ключевой процентной ставке, подтвердила наличие отрицательного накопительного эффекта политики для цели роста и положительный накопительный эффект – по уровню инфляции. Для двух целей сразу положительный накопительный эффект монетарной политики подтверждается только для периода 2016-2018 гг. на интервале 2001-2020 гг. Тем самым денежно-кредитная политика, во-первых, обеспечивала сдерживание инфляции вне связи с ростом, во-вторых, обеспечивала по разным целям различные накопительные эффекты – за счет разной чувствительности цели к инструментам. Перспектива исследования видится в создании некоего агрегированного показателя, который бы позволял учесть общее влияние на динамику всего набора мер денежно-кредитной политики, а не раздельно по целям и инструментам, как представлено в настоящем исследовании.

DOI: 10.33917/mic-2.103.2022.39-48

Государство – специфический хозяйствующий субъект. При всем многообразии выполняемых от имени государства задач в совершаемых действиях с государственными средствами и имуществом законный интерес государства на общегносеологическом уровне никак не определен. В статье сделан акцент на необходимости универсальных подходов для разработки критериев оценки нарушенного государственного интереса с позиции эксперта-экономиста, оценивающего эффективность принятых управленческих решений.

Источники:

1. Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая) от 30.11.1994 № 51-ФЗ. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_5142/

2. Уголовный кодекс Российской Федерации. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_law_10699/

3. О Правительстве Российской Федерации: Федеральный конституционный закон от 17 декабря 1997 г. (в ред. от 03.12.2012). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_17107//

4. О защите прав и законных интересов инвесторов на рынке ценных бумаг: Федеральный закон от 05.03.1999 № 46-ФЗ. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_22219/

5. О защите прав потребителей: Федеральный закон от 07.02.1992 № 2300-1. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_305/

6. О контрактной системе в сфере закупок товаров, работ, услуг для обеспечения государственных и муниципальных нужд: Федеральный закон от 05.04.2013 № 44-ФЗ. URL: http://www.consultant.ru/document/Cons_doc_LAW_144624//

7. О приватизации государственного и муниципального имущества: Федеральный закон от 21.12.2001 № 178-ФЗ (ред. от 01.04.2019). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_35155/

8. Об акционерных обществах: Федеральный закон от 26.12.1995 № 208-ФЗ (ред. от 15.04.2019). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_8743/

9. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации до 2020 года (утв. Указом Президента Российской Федерации от 12 мая 2009 г. № 537). URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_191669/942772dce30cfa36b671bcf19ca928e4d698a928/

DOI: 10.33917/mic-2.103.2022.49-57

В статье рассматривается диверсификация производства как направление перспективного стратегического развития предприятия/холдинда. Предложено моделировать и оценивать результаты диверсификации производства с помощью методов динамического программирования и теории графов. Задача состоит в поиске оптимального управления и оптимального состояния для каждого этапа, которые оптимальны для всего процесса в целом.

Источники:

1. Агаларов З.С. Анализ теорий диверсификации производства и концептуальные подходы к ее исследованию // Контроллинг. 2021. № 1 (79). С. 8-17.

2. Агаларов З.С. Механизм управления диверсифицированным промышленным предприятием // Инновации в менеджменте. 2021. № 2 (28). С. 4-11.

3. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия. СПб.: Питерком, 1996. 416 с.

4. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: ИЛ., 1960.  400 с.

5. Беллман Р. Дрейфус С. Прикладные задачи динамического программирования.  М.: Наука, 1965. 460 с.

6. Габасов Р.Ф., Кириллова Ф.М. Основы динамического программирования. Изд. 2-е. Москва: URSS, 2021. 261 с.

7. Кристофидес Н. Теория графов. Алгоритмический подход. М.: Мир, 1978. 432 с.

8. Кузнецов Ю.Н., Кузубов В.И., Волощенко А.Б. Математическое программирование. – 2-е изд., перераб. и доп. Москва: Высшая школа, 1980. 302 с.

9. Ламбен Ж. Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. СПб.: Наука, 1996, 589 с.

10. Лежнёв А. В. Динамическое программирование в экономических задачах: учебное пособие. М.: Лаборатория знаний, 2020. 179 с.

11. Орлов А.И. О развитии теории принятия решений и экспертных оценок. //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2021. № 167. С. 177–198.

12. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник: в 3 ч. Ч. 2: Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2009. 486 с.

DOI: 10.33917/mic-2.103.2022.58-64

В статье рассмотрен вопрос формирования оптимальной структуры активов производственных предприятий по целям их собственников. Предлагается оригинальный подход к оптимизации структуры активов предприятия по критерию максимизации их эффективности для собственников через показатель капитализации предприятия.

Для взаимоувязывания показателей капитализации и прибыли от имеющихся активов производственных предприятий обрабатывающей промышленности авторами предлагается создать модель множественной регрессии, где независимой переменной является капитализация (прибыль), зависимыми – показатели конкретных активов.

После нахождения вкладов (коэффициентов регрессии) каждого актива предлагается сформировать их структуру по принципу портфельного подхода, при котором показатель эффективности всех активов будет стремиться к максимуму и при этом будут учитываться специфические особенности предприятия в каждом конкретном случае [10].

Источники:

1. Азрилинян А.Н. Большой экономический словарь. М.: Институт новой экономики, 1997.

2. Безпалов В.В., Дорофеев А.Ю., Горин Д.С., Мариен Л.С. Проектирование стадий антикризисного организационного инжиниринга агропредприятий в рамках универсального управленческого цикла // Журнал прикладных исследований. 2021. Т. 1. № 4. С. 22-35.

3. Блажевич О.Г. Показатели оборачиваемости и их значимость для оценки эффективности использования активов // Научный вестник: Финансы, банки, инвестиции. 2018. №4 (45). С. 31-38.

4. Бригхем Ю., Эрхардт М.  Финансовый менеджмент: СПб: Питер, 2009.

5. Волощук Л.А, Ткачев С.И, Монина О.Ю. Статистика. Учебно-практическое пособие: Саратов, 2016.

6. Ван Хорн Д., Вахович Д. Основы финансового менеджмента: М.: Диалектика, 2020.