Алгоритм отбора предприятий со стабильной предпринимательской активностью для обоснования институциональных и корпоративных решений

Статья представляет собой авторский подход к обоснованию алгоритма отбора предприятий со стабильной предпринимательской активностью в условиях изменения внутренних и внешних условий их функционирования. Динамика институциональных условий деятельности и жизненный цикл предприятий на том или ином рынке зависит от принимаемых государством решений, глобальных трендов, связанных с процессами четвертой промышленной революции и других факторов. В статье отмечается, что методы оценки предпринимательской активности разработаны в рамках достаточно молодой теории бизнес- демографии и в настоящее время в сочетании с современными цифровыми технологиями обработки информации таят в себе существенный аналитический потенциал, который можно использовать для снятия неопределенности при принятии тех или иных государственных институциональных решений. Однако на сегодня отсутствует общепринятый подход к выбору метода применительно к фактической системе показателей оценки динамики функционирования предприятия на рынке. В работе предлагается методика отбора предприятий со стабильной предпринимательской активностью, состоящая из нескольких последовательных этапов: классификация предприятий по показателям бизнес-демографии; формирование кластера предприятий с максимальным периодом жизненного цикла с использованием базовых статистических подходов; оценка предприятий сформированного кластера по показателю полученной выручки с помощью коэффициента согласия Кендалла; отбор предприятий со стабильной предпринимательской активностью по критерию максимизации коэффициента согласия Кендалла. Апробирование предлагаемого алгоритма проведено на основе рынка ИТ-предприятий Ростовской области, осуществляющих свою деятельность по коду 62.02 ОКВЭД «Деятельность консультативная и работы в области компьютерных технологий». В результате сформирована выборка из 13 предприятий, оценка которой показала высокую согласованность по коэффициенту согласия Кендалла (0,704). Проверка по критерию Пирсона показала высокую статистическую достоверность полученного результата. Всё это предоставляет возможность для дальнейшего анализа тех внутренних факторов, за счет которых остальным предприятиям возможно обеспечить повышение уровня предпринимательской активности на изучаемом рынке и тем самым повысить уровень своей конкурентоспособности.

1. Белицкая О.В. Демография российского бизнеса: Ключевые проблемы и тенденции // Естественно-гуманитарные исследования. 2021. № 34 (2). С. 26–30. DOI: 10.24412/2309-47882021-10944.

2. Важенин С.Г., Важенина И.С. Особенности трансформации бизнес-демографии предприятий в современном экономическом пространстве России // Федерализм. 2023. Т. 28. № 3 (111). С. 72–87. DOI: 10.21686/2073-1051-2023-3-72-87.

3. Кочетыгова О.В., Иноземцев Е.С., Головко М.В. Анализ бизнес-демографии организаций Российской Федерации за 2012–2020 годы // Вестник ИЭАУ. 2021. № 31. С. 1–8.

4. Лебедева А.Б., Бакирова Р.Р. Анализ динамики смертности и рождаемости предприятий // Modern Science. 2021. № 7. С. 50–53.

5. Мезенцева Е.В., Королюк Е.В. Бизнес-демография как индикатор эффективности социальноэкономического развития региона // Управленческий учет. 2022. № 2–1. С. 125–130. DOI: 10.25806/uu2-12022125-130.

6. Положенцева Ю.С., Андросова И.В. Перспективы развития бизнес-демографии хозяйствующих субъектов // ЦИТИСЭ. 2019. № 4 (21). С. 136–145. DOI: 10.15350/24097616.2019.4.15.

7. Полуянов В.П. Выбор предприятия-лидера по модели динамической оценки конкурентоспособности // Современная конкуренция. 2023. Т. 17. № 5. С. 73–82. DOI: 10.37791/2687-0657-2023-17-5-73-82.

8. Полуянов В.П. Ранжирование вузов Ростовской области по критерию эффективности их функционирования // Наука и общество – 2021: Материалы международной научной конференции (Ростов-на-Дону, 9 апреля 2021 г.) / под ред. Н.Б. Осипян, И.В. Макаровой, М.И. Жбанниковой. – М.: Московский университет им. С. Ю. Витте, 2021. С. 244–249.

9. Полуянов В.П., Борисов Н.А. Результаты сравнительного анализа инструментов для управления ИТ-продуктами на рынке программных средств // Информационные системы, экономика и управление: Ученые записки. – Ростов н/Д.: Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), 2023. С. 168–174.

10. Полуянов В.П., Полуянов Е.В. Институциональная характеристика рынка компьютерных технологий и консультативной деятельности Ростовской области // Инновационные технологии в машиностроении, образовании и экономике. 2021. Т. 30. № 1 (19). С. 13–19.

11. Полуянов В.П., Полуянов Е.В. Ранжирование районов Ростовской области по показателю качества услуг ЖКХ // Региональные проблемы преобразования экономики. 2019. № 11 (109). С. 122–137. DOI: 10.26726/1812-7096-2019-11-122-137.

12. Полуянов В.П., Полуянова Е.И. Ранжирование филиалов вузов по критерию эффективности их функционирования (на примере Ростовской области) // Инновационные технологии в машиностроении, образовании и экономике. 2021. Т. 30. № 1 (19). С. 20–25.

13. Полуянов В.П., Степаненко К.В. Динамика отдельных показателей функционирования предприятий ИТ отрасли Ростовской области // Донецкие чтения 2023: образование, наука, инновации, культура и вызовы современности: Материалы VIII Международной научной конференции (Донецк, 25–27 октября 2023 г.). – Донецк: Донецкий государственный университет, 2023. С. 349–352.

14. Сомов В.Л., Толмачев М.Н. Тенденции развития основных показателей бизнес-демографии // Вопросы статистики. 2020. Т. 27. № 5. С. 58–64. DOI: 10.34023/2313-6383-2020-27-5-58-64.