<!DOCTYPE article
PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.4 20190208//EN"
       "JATS-journalpublishing1.dtd">
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="en">
 <front>
  <journal-meta>
   <journal-id journal-id-type="publisher-id">Russian Journal of Management</journal-id>
   <journal-title-group>
    <journal-title xml:lang="en">Russian Journal of Management</journal-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Russian Journal of Management</trans-title>
    </trans-title-group>
   </journal-title-group>
   <issn publication-format="print">2409-6024</issn>
   <issn publication-format="online">2500-1469</issn>
  </journal-meta>
  <article-meta>
   <article-id pub-id-type="publisher-id">39804</article-id>
   <article-id pub-id-type="doi">10.29039/2409-6024-2020-8-3-21-25</article-id>
   <article-categories>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru">
     <subject>Инновационный менеджмент</subject>
    </subj-group>
    <subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en">
     <subject>Innovation management</subject>
    </subj-group>
    <subj-group>
     <subject>Инновационный менеджмент</subject>
    </subj-group>
   </article-categories>
   <title-group>
    <article-title xml:lang="en">Resource justification of the financial security of Russian industrial organizations</article-title>
    <trans-title-group xml:lang="ru">
     <trans-title>Ресурсное обоснование финансовой безопасности российских промышленных организаций</trans-title>
    </trans-title-group>
   </title-group>
   <contrib-group content-type="authors">
    <contrib contrib-type="author">
     <contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-4498-8279</contrib-id>
     <name-alternatives>
      <name xml:lang="ru">
       <surname>Иванова</surname>
       <given-names>Оксана Евгеньевна</given-names>
      </name>
      <name xml:lang="en">
       <surname>Ivanova</surname>
       <given-names>Oksana Evgen'evna</given-names>
      </name>
     </name-alternatives>
     <email>oksivanova44@mail.ru</email>
     <bio xml:lang="ru">
      <p>кандидат экономических наук;</p>
     </bio>
     <bio xml:lang="en">
      <p>candidate of economic sciences;</p>
     </bio>
     <xref ref-type="aff" rid="aff-1"/>
    </contrib>
   </contrib-group>
   <aff-alternatives id="aff-1">
    <aff>
     <institution xml:lang="ru">Костромская государтвенная сельскохозяйственная академия</institution>
    </aff>
    <aff>
     <institution xml:lang="en">Kostroma State Agricultural Academy</institution>
    </aff>
   </aff-alternatives>
   <volume>8</volume>
   <issue>3</issue>
   <fpage>21</fpage>
   <lpage>25</lpage>
   <self-uri xlink:href="https://rusjm.ru/en/nauka/article/39804/view">https://rusjm.ru/en/nauka/article/39804/view</self-uri>
   <abstract xml:lang="ru">
    <p>Одной из составляющих позиций укрепления конкурентоспособности и финансовой независимости российских промышленных организаций является определение взаимосвязанных композиций в контексте национальной и экономической безопасности страны. Верификация информационного потока массива данных в значительной степени является инструментальной базой для определения ключевых фактов при возникновении вызовов и угроз. Поэтому, основной целью работы является построение информационной базы и математическое определение взаимосвязи между отдельными показателями для установления уровня финансовой безопасности российских промышленных производств.  Диалектические методы исследования определяют фундаментальные основы раскрываемого вопроса.  Предложенная методика интегральной оценки финансовой безопасности отражает отдельные позиции в системе оценок финансового риска и сочетает как позитивные, так и негативные черты развития промышленного производства. В результате проведенной многокритериальной оценки и рассчитанного интегрального показателя в статье выделены группы для оценки финансового риска промышленных организаций, что является основанием для оценки конкурентоспособности и финансовой устойчивости как в текущей момент времени, так и в прогнозном будущем.</p>
   </abstract>
   <trans-abstract xml:lang="en">
    <p>One of the components of the positions of strengthening the competitiveness and financial independence of Russian industrial organizations is the definition of interrelated compositions in the context of the national and economic security of the country. Verification of the information flow of a data set is to a large extent a tool base for determining key facts in the event of challenges and threats. Therefore, the main goal of the work is to build an information base and mathematically determine the relationship between individual indicators to establish the level of financial security of Russian industrial production. Dialectical research methods determine the fundamental foundations of the issue being disclosed. The proposed methodology for the integral assessment of financial security reflects individual positions in the system of assessing financial risk and combines both positive and negative features of the development of industrial production. As a result of the multi-criteria assessment and the calculated integral indicator, the article singles out groups for assessing the financial risk of industrial organizations, which is the basis for assessing the competitiveness and financial stability both at the current time and in the forecast future.</p>
   </trans-abstract>
   <kwd-group xml:lang="ru">
    <kwd>финансовая безопасность</kwd>
    <kwd>показатель</kwd>
    <kwd>промышленные производства</kwd>
    <kwd>инструментарий</kwd>
    <kwd>блок</kwd>
    <kwd>интегральная оценка</kwd>
   </kwd-group>
   <kwd-group xml:lang="en">
    <kwd>financial security</kwd>
    <kwd>indicator</kwd>
    <kwd>industrial production</kwd>
    <kwd>tools</kwd>
    <kwd>block</kwd>
    <kwd>integral assessment</kwd>
   </kwd-group>
  </article-meta>
 </front>
 <body>
  <p>Обеспечение национальных и экономических интересов России в международном сообществе базируется на преодолении возникающих вызов и угроз различного характера для усиления экономического пространства страны и ее составляющих. Концепция системы безопасности организаций раскрывается в устранение экономических угроз для противодействия вызовам путем формирования системы управления рисками и носит комплексный, сбалансированный характер, не исключающим оценку ресурсного потенциала экономической безопасности и государственного управления [8]. По данным Росстата за последние десять лет в период с 2010 года по 2019 год, в стране отмечается рост валового внутреннего продукта более чем в 2 раза, однако среднегодовой прирост индекса физического объема не превышает 10%. Более 20 % валовой добавленной стоимости в валовом внутреннем продукте приходится на промышленное производство. По справедливому замечанию Е.Е. Матвеевой [6], Е.И. Кузнецовой, И.В. Филатовой [3], В.А. Цветкова, М.Н. Дудина, Н.В. Лясникова [9] необходимость разработки инструментальной основы, направленной на предотвращение рисков, должна иметь целевой вектор, определяемый эффективным использованием ресурсов. На этом фоне вопрос экономической безопасности, как с позиции национальной экономики, так и в региональном и хозяйствующем разрезе, приобретает достаточную актуальность.  Вопрос разработки системы индикаторов для финансового анализа в экономической науке ставился неоднократно со стороны зарубежных и отечественных ученых экономистов [4, 7, 11].  Поэтому, при построении системы диагностических индикаторов необходимо провести отбор лишь тех показателей и характеристик, которые могут отражать самостоятельно, или в сочетании с другими индикаторами, финансовую безопасность российских промышленных организаций. Модификация традиционных показателей финансового положения организаций позволила определить три блока финансовой безопасности при расчете интегрального показателя. В каждый блок включены базовые индикаторы финансовой безопасности, которые отвечают принципам обозримости и достоверности. В исследовании при анализе конкретных ситуаций и выявления ключевых закономерностей применялись такие методы, как: дедукции и индукции, экономико – статистический, анализа и синтеза, научной абстракции, формализации и группировки. Набор показателей, характеризующих финансовую безопасность российских промышленных организаций, представляет временной ряд с 2009 год по 2018 год, характеризующий изменение тех или иных параметров в обозначенном промежутке. Для удобства представления сведений каждому виду экономической деятельности промышленного производства определен код с разбивкой на классы.Экономическое развитие организаций является частью единой социально – экономической системы страны и ее субъектов. В то же время хозяйствующие субъекты представляют собой особую структуру, которой свойственны свои отличительные черты в ресурсно – сырьевой, производственной, научно – технологической и финансовых сферах. Достаточно аргументировано представлена позиция В.В. Акбердиной, А.В. Гребенкиным, О.П. Смирновой [1] в отношении того, что уровень финансовой безопасности российских промышленных организаций определяется в отношении задач по выявлению и оценке всего комплекса угроз, характеризующих надежную защиту от внешних и внутренний факторов, препятствующих функционированию. Основная идея для обозначения элементов финансового поля при оценке финансовой безопасности организаций прослеживается в работах Е.В. Караниной [2], И.К. Шевченко, Ю.В. Развадовской, Е.В. Каплюк, К.С. Рудневой [10], М.Ю Малкиной [5], путем определения надежности и достоверности имеющейся информации, что дает возможность выстроить такую систему показателей, которая оценивает последствия результатов деятельности предприятия. Однако, самым доступным, на взгляд автора, является подход, который трактует понятие «финансовая безопасность» в контексте ее разделения на индикаторы нескольких блоков. В авторской версии система индикаторов финансовой безопасности имеет три блока, охватывающих разные стороны. С этой целью предлагается учитывать такие выделенные области интегрального показателя как: Имущество организаций и источников его формирования, которое представляет собой сферу использования производственной мощности организаций. Платежеспособность и финансовая устойчивость, которая описывает собой обстоятельства, в результате чего отражается степень безопасности вложения средств в предприятие. Финансовые результаты организаций, эффективность использования активов и источников их формирования, как ключевой источник для обеспечения финансовой безопасности организаций с позиции соблюдения внутрифирменных обязательств на микроуровне путем трансформации практических результатов в финансовой сфере. Для проведения многокритериальной оценки финансовой безопасности российских промышленных организаций автором применялся принцип Паретто в результате чего создано эффективное множество по видам экономической деятельности в разрезе выделенных блоков (таблица 1). Цифрами обозначено место вида экономической деятельности промышленного производства по каждому блоку финансовой безопасности. Зеленая цветовая гамма отражает отнесение промышленного производства к первой категории по правилам многокритериальной оценки, красная – к последней категории.Таблица 1 -  Ранжирование промышленного производства по блокам финансовой безопасности Код вида промышленного производстваИмущество организации и источники его формированияПлатежеспособность и финансовая устойчивостьФинансовые результаты организаций, эффективность использования активов и источников их формированияВ.05 - В.061216В.07 - В.091042С.10 - С.123910С.13 - С.14161213С.15141412С. 16151316С.17 - С.18977С.19133С.20 - С.21763С.228811С.2311105С.24 - С.25654С.26 - С.274118С.282159С.29 - С.3051615D.3513214 Согласно полученным данным можно заключить, что обобщенные частные интегральные показатели по всем блокам финансовой безопасности имеют лидирующие позиции по четырем видам промышленного производства. Два вида промышленного производства выделяются как отстающие виды производств, что предполагает проблемы финансового развития, объясняемые как угрозы финансовой безопасности.  В ряде случаев виды промышленного производства с невысокими частными показателями по одному из блоков финансовой безопасности имеют высокие или средние значения по другим блокам. В имущественном блоке промышленных организаций и источников его формирования 62,50 % видов промышленного производства входят в первую категорию и по 18,75 % соответственно – в среднее и последнее поле финансовой безопасности. Во многих видах промышленного производства прослеживается тенденция неудовлетворительной платежеспособности и финансовой устойчивости – 25,00 %, а также финансовых результатов и эффективности использования активов и источников их формирования – 37,50 % от общего количества российских промышленных производств. Проведение типологии видов промышленных производств по уровню финансовой безопасности основывается на аддитивной модели временного ряда. По установленным расчетным методом пороговым значениям интегрального показателя российские промышленные производства сгруппированы в четыре объединения по уровню финансовой безопасности в зависимости от выбранного уровня финансового состояния (таблица 2).  Полученное расслоение следует в наибольшей степени рассматривать как одну из угроз и рисков национальной безопасности страны, требующую обоснованных направлений для их предупреждения и нейтрализации. Таблица 2 - Оценка финансовой безопасности промышленного производства России Уровень финансовой безопасностиКритерийОписаниеОпасный &lt;0,216Организации подвержены высокому финансовому риску. Область опасного состояния, когда все частные интегральные показатели, или их большинство, находятся в последней категории по результатам эффективного множества.Проблемный 0,216 – 0,347Организации находятся в проблемной зоне, когда один из частных интегральных показателей отнесен к первой категории эффективного множества, но имеют место блоки финансовой безопасности, которые находятся или близкие по значению к области опасного состояния.Потенциальный 0,347 – 0,478Область потенциальной финансовой безопасности, когда отдельные блоки находятся в первом ранге эффективного множества в лидирующих позициях, но степень отдачи отдельных параметров не отражает благоприятное значение.Благоприятный &gt;0,478Частные интегральные показатели расположены в первых позициях эффективного множества, степень использования применяемых индикаторов отвечает финансовой безопасности промышленных организаций. На основе полученных данных рассчитаны среднее значения выбранных индикаторов для оценки финансовой безопасности промышленных организаций в динамике за 2009 – 2018 года (таблица 3). Таблица 3 - Среднее значение индикаторов уровня финансовой безопасности российских промышленных организацийИндикаторОпасныйПроблемныйПотенциальныйБлагоприятныйТемп роста имущества организаций к значению предыдущего года, %108,6108,8110,3113,6Темп роста денежных средств организаций к значению предыдущего года, %112,4113,9113,5132,7Доля просроченной кредиторской задолженности в общей сумме кредиторской задолженности организаций, %6,05,18,67,8Отношение медленореализуемых активов к легкореализуемым активам организаций, %2114,22096,41475,61299,1Коэффициент текущей ликвидности, %139,9137,7150,0149,9Коэффициент автономии, %46,654,656,053,8Оборачиваемость оборотных активов организаций, дни225,4140,9164,9189,8Оборачиваемость кредиторской задолженности организаций, дни106,874,762,456,1Рентабельность проданной продукции (товаров, работ, услуг) организаций, %6,77,717,922,5Рентабельность активов организаций, %1,33,87,88,8Удельный вес убыточных организаций, в % от общего числа организаций29,531,031,732,5  Источник: Расчет произведен по данным Росстата РФ по классификатору кодов ОКВЭД ОК 029-2007Значительное расслоение финансовой безопасности промышленного производства наблюдается по блоку «Финансовые результаты организаций, эффективность использования активов и источников их формирования» для представленных индикаторов. Так, уровень рентабельности проданной продукции (товаров, работ услуг) для «благоприятной» зоны финансовой безопасности демонстрирует различие в 15,80 % от «опасной» зоны. Следует отметить, что отличительной особенностью видов промышленных производств, отнесенных к «потенциальному» уровню финансовой безопасности, является высокий уровень удельного веса убыточных организаций по видам экономической деятельности от общего числа организаций. Основными видами производств является для этой зоны – добыча металлических руд и прочих полезных ископаемых, а также производство кокса и нефтепродуктов. Очевидно основная причина заключается в наличие регионального и технологического монополизма, частно – государственного партнерства при реализации проектов, сохранение перекрестного субсидирования. Обратную закономерность показывают ряд индикаторов для «опасной» зоны финансовой безопасности российских промышленных организаций. Так, величина медленореализуемых активов по отношению к легкореализуемым активам в 8,15 раз больше значения, зафиксированного для «благоприятной» зоны. Результаты настоящего исследования представляют обоснованные базовые элементы финансовой безопасности российских промышленных организаций, обеспечивающие в совокупности взаимодействие имущественного, платежеспособного и результативного потенциала. Таким образом, при оценке уровня финансового безопасности российской промышленности необходимым условием считается значимость каждого из выбранных индикаторов. Автором предложен инструментарий модификации показателей финансовой безопасности и композиции частных интегральных показателей.  При этом сформирован комплексный подход оценки финансовой безопасности с применением интервальных границ на основании имущественного блока организаций и источников его формирования, блока платежеспособности и финансовой устойчивости, а также финансовых результатов и эффективности использования активов и их источников. Предложенная авторская модель содержит субъективную оценку для методологии мониторинга и развития инструментария управления финансовой безопасностью промышленных организаций. </p>
 </body>
 <back>
  <ref-list>
   <ref id="B1">
    <label>1.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Акбердина В. В., Гребенкин А. В., Смирнова О. П. Комплексный инструментарий оценки экономической безопасности отраслей экономики: региональный аспект // Экономика региона. - 2017. - Т. 13, вып. 4. - С. 1264-1279</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Akberdina V. V., Grebenkin A. V., Smirnova O. P. Complex tools for assessing the economic security of economic sectors: regional aspect // Economy of the region. - 2017 .-- T. 13, no. 4. - S. 1264-1279</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B2">
    <label>2.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Каранина Е.В. Финансовая безопасность (на уровне государства, региона, организации, личности): монография. - Киров: ФГБОУ ВО «ВятГУ», 2015. - 239 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Karanina E.V. Financial security (at the level of the state, region, organization, individual): monograph. - Kirov: FGBOU VO &quot;VyatSU&quot;, 2015. - 239 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B3">
    <label>3.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Кузнецова Е.И., Филатова И.В. Разработка инструментария управления экономической безопасностью хозяйствующего субъекта // Вестник Московского университета МВД России - 2018. - № 5. - С.273 - 275.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Kuznetsova E.I., Filatova I.V. Development of tools for managing the economic security of an economic entity // Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia - 2018. - No. 5. - P.273 - 275.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B4">
    <label>4.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Li Da Xu, Eric L. Xu &amp; Ling Li. Industry 4.0: state of the art and future trends // International Journal of Production Research. - 2018. - № 56. - pp. 2941-2962.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Li Da Xu, Eric L. Xu &amp; Ling Li. Industry 4.0: state of the art and future trends // International Journal of Production Research. - 2018. - No. 56. - pp. 2941-2962.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B5">
    <label>5.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Малкина М.Ю. Вклад регионов и отраслей в финансовую нестабильность российской экономики // Terra Economicus. - 2018. - № 16 (3). - С. 118-130.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Malkina M.Yu. The contribution of regions and industries to the financial instability of the Russian economy // Terra Economicus. - 2018. - No. 16 (3). - S. 118-130.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B6">
    <label>6.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Матвеева Е.Е. Механизмы обеспечения экономической безопасности региона // Вестник Московского университета МВД России. - 2018. - № 6. - С.281 - 288.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Matveeva E.E. Mechanisms for ensuring the economic security of the region // Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. - 2018. - No. 6. - P.281 - 288.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B7">
    <label>7.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Meytus, V.Y. Problems of Constructing Intelligent Systems. Knowledge Representation // Cybern Syst Anal. - 2019. - № 55. - pp. 521-530.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Meytus, V.Y. Problems of Constructing Intelligent Systems. Knowledge Representation // Cybern Syst Anal. - 2019. - No. 55. - pp. 521-530.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B8">
    <label>8.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Филатова И.В. Актуальные проблемы безопасности национальной экономики // Вестник Московского университета МВД России. - 2018. - № 3. - С.269 - 270.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Filatova I.V. Actual problems of the security of the national economy // Bulletin of the Moscow University of the Ministry of Internal Affairs of Russia. - 2018. - No. 3. - P.269 - 270.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B9">
    <label>9.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Цветков В.А., Дудин М.Н., Лясников Н.В. Аналитические подходы и методы оценки экономической безопасности региона //  Экономика региона. - 2019. - Т. 15, вып.1.  - С. 1 - 12.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Tsvetkov V.A., Dudin M.N., Lyasnikov N.V. Analytical approaches and methods for assessing the economic security of the region // Economy of the region. - 2019 .-- T. 15, issue 1. - S. 1 - 12.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B10">
    <label>10.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Шевченко, И. К., Развадовская, Ю. В., Каплюк, Е. В., Руднева, К. С. Разработка показателей оценки динамических способностей предприятий промышленности // Terra Economicus. - 2020. - № 18 (1). - С. 121-139.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Shevchenko, IK, Razvadovskaya, Yu. V., Kaplyuk, EV, Rudneva, KS Development of indicators for assessing the dynamic capabilities of industrial enterprises // Terra Economicus. - 2020. - No. 18 (1). - S. 121-139.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
   <ref id="B11">
    <label>11.</label>
    <citation-alternatives>
     <mixed-citation xml:lang="ru">Эриашвили Н.Д., Соколов А.П., Маилян С.С., Суглобов А.Е., Крылов Т.А., Кузнецова Е. И., Сараджева О.В., Барикаев Е.Н., Филатова И.В., Осипов В.С., Богоиолов В.А. Экономическая безопасность. - М.: Юнити-Дана, 2018. - 503 с.</mixed-citation>
     <mixed-citation xml:lang="en">Eriashvili N.D., Sokolov A.P., Mayilyan S.S., Suglobov A.E., Krylov T.A., Kuznetsova E.I., Saradzheva O.V., Barikayev E.N., Filatova I.V., Osipov V.S., Bogoiolov V.A. Economic security. - M .: Unity-Dana, 2018 .-- 503 p.</mixed-citation>
    </citation-alternatives>
   </ref>
  </ref-list>
 </back>
</article>
