financeФинансы: теория и практика/Finance: Theory and PracticeFinance: Theory and Practice2587-56712587-7089Financial University under The Government of Russian Federation10.26794/2587-5671-2023-27-2-38-49finance-2076Research ArticleИНВЕСТИЦИОННАЯ ПОЛИТИКАINVESTMENT POlICYУправление инвестиционными процессами в субъектах Российской Федерации на основе сбалансированной системы показателейManagement of Investment Processes in the Regions of the Russian Federation on the Basis of a Balanced System of Indicatorshttps://orcid.org/0000-0002-3989-7367МякшинВ. Н.MyakshinV. N.

Владимир Николаевич Мякшин - доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры финансового права и правоведения

Архангельск

Vladimir N. Myakshin - Dr. Sci. (Econ.), Assoc. Prof., Professor of the Department of Financial Law and Jurisprudence

Arkhangelsk

mcshin@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0003-4991-2249ПетровВ. Н.PetrovV. N.

Владимир Николаевич Петров - доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой лесной политики, экономики и управления

Архангельск

Vladimir N. Petrov - Dr. Sci. (Econ.), Prof., Head of the Department of Forest Policy, Economics and Management

Arkhangelsk

wladimirpetrov@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-5913-8042ПесьяковаТ. Н.PesyakovaT. N.

Татьяна Николаевна Песьякова - заместитель начальника отдела работы с налогоплательщиками

Архангельск

Tatiana N. Pesyakova - Deputy Head of the Department on Work with Taxpayers

Arkhangelsk

safuecon@yandex.ruСеверный (Арктический) федеральный университет им. М. В. ЛомоносоваРоссияM. V. Lomonosov Northern (Arctic) Federal UniversityRussian FederationСанкт-Петербургский государственный лесотехнический университет им. С. М. КироваРоссияS. M. Kirov St. Petersburg State Forestry UniversityRussian FederationУправление Федеральной налоговой службы России по Архангельской области и Ненецкому автономному округуРоссияDepartment of the Federal Tax ServiceRussian Federation2023290420232723849Copyright © Мякшин В.Н., Петров В.Н., Песьякова Т.Н., 20232023Мякшин В.Н., Петров В.Н., Песьякова Т.Н.Myakshin V.N., Petrov V.N., Pesyakova T.N.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://financetp.fa.ru/jour/article/view/2076

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

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

инвестиционная политикаинвестиционная активностьинвестиционная привлекательностьинвестиционно значимые факторысбалансированная система оценочных показателейinvestment policyinvestment activityinvestment attractivenessinvestment significant factorsbalanced system of indicatorsReferencesАветисян А. Г. Инвестиционная привлекательность страны: анализ основных факторов. Финансы: теория и практика. 2020;24(4):58–74. DOI: 10.26794/2587–5671–2020–24–4–58–74Avetisyan A. G. Country attractiveness: Analysis of the main factors. Finance: Theory and Practice. 2020;24(4):58–74. DOI: 10.26794/2587–5671–2020–24–4–58–74Кандалинцев В. Г. Управление инвестиционным климатом (на материале стран ЮВА). Юго-Восточная Азия: актуальные проблемы развития. 2016;(30):22–29.Kandalintsev V. Management of investment climate (in South-East Asian countries). Yugo-Vostochnaya Aziya: aktual’nye problemy razvitiya = South East Asia: Actual Problems of Development. 2016;(30):22–29. (In Russ.).Вилков И. Н. К вопросу о рейтингах инвестиционной привлекательности регионов. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2016;(1):90–97.Vilkov I. N. On the question of regions’ investment attractiveness ratings. Vestnik Permskogo universiteta. Seriya: Ekonomika = Perm University Herald. Economy. 2016;(1):90–97. (In Russ.).Kaplan R. S. Focusing your organization on strategy — with the balanced scorecard. Boston, MA: Harvard Business School Publishing; 2004. 75 p.Kaplan R. S. Focusing your organization on strategy — with the balanced scorecard. Boston, MA: Harvard Business School Publishing; 2004. 75 p.Kaplan R. S., McMillan D. Updating the balanced scorecard for triple bottom line strategies. Harvard Business School Working Paper. 2020;(21–028). URL: https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/WP21-028_Triple_Bottom_Line_8.28.20abstract_correction_dd38a54c-48f2–4471–80db-e0ed6f962309.pdfKaplan R. S., McMillan D. Updating the balanced scorecard for triple bottom line strategies. Harvard Business School Working Paper. 2020;(21–028). URL: https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/WP21-028_Triple_Bottom_Line_8.28.20abstract_correction_dd38a54c-48f2–4471–80db-e0ed6f962309.pdfBrown M. G. Keeping score: Using the right metrics to drive world-class performance. New York, NY: Productivity Press; 2020. 226 p.Brown M. G. Keeping score: Using the right metrics to drive world-class performance. New York, NY: Productivity Press; 2020. 226 p.Niven P. R., Lamorte B. Objectives and key results: Driving focus, alignment, and engagement with OKRs. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.; 2016. 224 p.Niven P. R., Lamorte B. Objectives and key results: Driving focus, alignment, and engagement with OKRs. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, Inc.; 2016. 224 p.Khanmohammadi E., Safari H., Zandieh M., Malmir B., Tirkolaee E. B. Development of dynamic balanced scorecard using case-based reasoning method and adaptive neuro-fuzzy inference system. IEEE Transactions on Engineering Management. 2022. DOI: 10.1109/TEM.2022.3140291Khanmohammadi E., Safari H., Zandieh M., Malmir B., Tirkolaee E. B. Development of dynamic balanced scorecard using case-based reasoning method and adaptive neuro-fuzzy inference system. IEEE Transactions on Engineering Management. 2022. DOI: 10.1109/TEM.2022.3140291Kober R., Northcot D. Testing cause-and-effect relationships within a balanced scorecard. Accounting & Finance. 2021;61(S 1):1815–1849. DOI: 10.1111/acfi.12645Kober R., Northcot D. Testing cause-and-effect relationships within a balanced scorecard. Accounting & Finance. 2021;61(S 1):1815–1849. DOI: 10.1111/acfi.12645Vladimir V. F., Mercedes N. C., Francisca C. M.M., José M. V.D. Balanced scorecard: Key tool for strategic learning and strengthening in business organizations. Academic Journal of Interdisciplinary Studies. 2020;9(3):1–11. DOI: 10.36941/ajis-2020–0036Vladimir V. F., Mercedes N. C., Francisca C. M.M., José M. V.D. Balanced scorecard: Key tool for strategic learning and strengthening in business organizations. Academic Journal of Interdisciplinary Studies. 2020;9(3):1–11. DOI: 10.36941/ajis-2020–0036Мякшин В. Н., Шапаров А. Е., Тиханова Д. В. Совершенствование оценки туристского потенциала субъектов Арктической зоны РФ. Экономика региона. 2021;17(1):235–248. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021–1–18Myakshin V. N., Shaparov A. E., Tikhanova D. V. Improving the assessment of the tourism potential of the Russian Arctic. Ekonomika regiona = Economy of Regions. 2021;17(1):235–248. (In Russ.). DOI: 10.17059/ekon.reg.2021–1–18Песьякова Т. Н., Мякшина Р. В. Управление качеством образовательного процесса на основе сбалансированной системы показателей. Экономика образования. 2016;(3):51–67. Pes’iakova T.N., Miakshina R. V. Quality management of educational process based on the balanced scorecard. Ekonomika obrazovaniya = Economics of Education. 2016;(3):51–67. (In Russ.).Песьякова Т. Н., Мякшина Р. В. Управление качеством образовательного процесса на основе сбалансированной системы показателей. Экономика образования. 2016;(3):51–67. Pes’iakova T.N., Miakshina R. V. Quality management of educational process based on the balanced scorecard. Ekonomika obrazovaniya = Economics of Education. 2016;(3):51–67. (In Russ.).Dwivedi R., Prasad K., Mandal N., Singh S., Vardhan M., Pamucar D. Performance evaluation of an insurance company using an integrated Balanced Scorecard (BSC) and Best-Worst Method (BWM). Decision Making: Applications in Management and Engineering. 2021;4(1):33–50. DOI: 10.31181/dmame2104033dDwivedi R., Prasad K., Mandal N., Singh S., Vardhan M., Pamucar D. Performance evaluation of an insurance company using an integrated Balanced Scorecard (BSC) and Best-Worst Method (BWM). Decision Making: Applications in Management and Engineering. 2021;4(1):33–50. DOI: 10.31181/dmame2104033dMamabolo A., Myres K. Performance measurement in emerging market social enterprises using a balanced scorecard. Journal of Social Entrepreneurship. 2020;11(1):65–87. DOI: 10.1080/19420676.2018.1561499Mamabolo A., Myres K. Performance measurement in emerging market social enterprises using a balanced scorecard. Journal of Social Entrepreneurship. 2020;11(1):65–87. DOI: 10.1080/19420676.2018.1561499Aliakbari Nouri F., Shafiei Nikabadi M., Olfat L. Developing the framework of sustainable service supply chain balanced scorecard (SSSC BSC). International Journal of Productivity and Performance Management. 2019;68(1):148–170. DOI: 10.1108/IJPPM-04–2018–0149Aliakbari Nouri F., Shafiei Nikabadi M., Olfat L. Developing the framework of sustainable service supply chain balanced scorecard (SSSC BSC). International Journal of Productivity and Performance Management. 2019;68(1):148–170. DOI: 10.1108/IJPPM-04–2018–0149Sharma D., Sharma U. Analysis of balanced scorecard usage by private companies. Pacific Accounting Review. 2021;33(1):36–63. DOI: 10.1108/PAR-06–2019–0076Sharma D., Sharma U. Analysis of balanced scorecard usage by private companies. Pacific Accounting Review. 2021;33(1):36–63. DOI: 10.1108/PAR-06–2019–0076Lu M.-T., Chang S.-C., Huang L.-H. Using the sustainability-balanced scorecard for assessing sustainability issues of the green energy companies. Technological and Economic Development of Economy. 2022;28(2):483–499. DOI: 10.3846/tede.2022.16334Lu M.-T., Chang S.-C., Huang L.-H. Using the sustainability-balanced scorecard for assessing sustainability issues of the green energy companies. Technological and Economic Development of Economy. 2022;28(2):483–499. DOI: 10.3846/tede.2022.16334Myakshin V., Petrov V. Evaluating the investment attractiveness of a region based on the balanced scorecard approach. Regional Science Inquiry. 2019;11(1):55–64.Myakshin V., Petrov V. Evaluating the investment attractiveness of a region based on the balanced scorecard approach. Regional Science Inquiry. 2019;11(1):55–64.Лиокумович Д. А., Рутковская Е. А. Оценки инвестиционного лага: анализ, методы, результаты. Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2010;8:135–148.Liokumovich D. A., Rutkovskaua E. A. Estimation of investment lag: Analysis, methods, results. Nauchnye trudy: Institut narodnokhozyaistvennogo prognozirovaniya RAN = Scientific Articles: Institute of Economic Forecasting. Russian Academy of Sciences. 2010;8:135–148. (In Russ.).Гришина И. В., Полынев А. О., Шкуропат А. В. Социально-экономическое положение регионов России в 2020 г.: методология и результаты ежемесячного мониторинга. ЭКО: всероссийский экономический журнал. 2021;(7):111–128. DOI: 10.30680/ECO0131–7652–2021–7–111–128Grishina I. V., Polynev A. O., Shkuropat A. V. The socio-economic performance of Russia’s regions in 2020: The Methodology and results of monthly monitoring. EKO: vserossiiskii ekonomicheskii zhurnal = ECO Journal. 2021;(7):111–128. (In Russ.). DOI: 10.30680/ECO0131–7652–2021–7–111–128

The authors declare that there are no conflicts of interest present.