Государственно-общественное партнерство: проблемы моделирования и прогнозирования бизнес-процессов на предприятиях и в организациях
Государственно-общественное партнерство: проблемы моделирования и прогнозирования бизнес-процессов на предприятиях и в организациях
Аннотация
Государственно-общественное партнерство представляет собой один из ключевых инструментов современного управления социально-экономическими процессами, обеспечивая синергетическое взаимодействие государства, бизнеса и общества при реализации общезначимых проектов и программ. В условиях непрерывного социально-экономического развития и стремительно изменяющейся конъюнктуры рынка данное направление взаимодействия приобретает безусловную актуальность, интегрируя усилия всех субъектов для достижения устойчивого роста, повышения уровня жизни населения и обеспечения конкурентоспособности национальной экономики. Сложность структуры и многообразие рассматриваемых отношений, возникающих в рамках государственно-общественного партнерства, порождают множество теоретических и практических проблем, требующих комплексного подхода к их разрешению. Особенно актуальным становится исследование механизмов моделирования и прогнозирования бизнес-процессов, которые реализуются на предприятиях и в организациях, являющихся непосредственными участниками партнерства.
1. Введение
Одной из основных причин, обусловливающих значимость данной тематики, является растущая тенденция изменений в глобальной экономике, включая необходимость адаптивного реагирования на вызовы внешней среды, такие как техногенные и экологические факторы, цифровая трансформация, кризисные явления и социальная нестабильность. В то же время процессы планирования, координации и мониторинга совместных проектов требуют внедрения инновационных подходов для обеспечения гибкости и эффективности принимаемых решений. Государственно-общественное партнерство становится той платформой, которая позволяет объединить ресурсы, знания и компетенции всех заинтересованных сторон, способствуя созданию устойчивой системы управления. Однако успешная реализация подобных инициатив невозможна без формирования научно обоснованных методик моделирования и прогнозирования бизнес-процессов, которые позволяют определить оптимальные способы достижения стратегических целей и минимизировать вероятность риска.
Сегодня вопрос моделирования и прогнозирования бизнес-процессов, связанных с государственно-общественным партнерством, привлекает внимание ученых и практиков по всему миру не только из-за возрастающей сложности современных экономических систем, но и из-за необходимости адаптации традиционных подходов анализа к новым реалиям, связанным с цифровизацией, инновационными технологиями и глобализацией. Актуальность анализа данной проблематики определяется также усиливающимся запросом на более эффективное распределение ресурсов, повышение уровня прозрачности и доверия между субъектами рыночных отношений, а также необходимость интеграции принципов устойчивого развития в повседневную практику социально-экономической деятельности. Моделирование бизнес-процессов на основе государственно-общественного партнерства играет важную роль в обеспечении успешного прогнозирования, так как позволяет исследовать сложные взаимосвязи и зависимости между различными элементами системы, выявлять ключевые факторы, влияющие на её развитие, и предлагать обоснованные сценарии будущего. Кроме того, на современном этапе значимость данной темы возрастает в контексте программ государственной поддержки и стимулирования предпринимательской деятельности, реализации инфраструктурных и социальных проектов, обеспечения конкурентоспособности организаций на международных рынках. Эффективность государственно-общественного партнерства во многом зависит от способности избранных моделей и инструментов прогнозирования адекватно отражать реалии и чаяния различных субъектов, вовлечённых в процесс, а также учитывать их взаимные интересы. Важность разработки и совершенствования таких подходов обуславливается также необходимостью наращивания потенциала предприятий и организаций, которые через механизмы устойчивого партнерства могут не только улучшить свои показатели эффективности, но и внести весомый вклад в общий социально-экономический прогресс.
2. Методы и принципы исследования
Методы исследования включают в себя как количественные, так и качественные подходы. Количественный анализ будет проводиться на основе статистических данных о реализованных проектах ГЧП, включая их стоимость, сроки реализации, достигнутые результаты и влияние на экономику стран-участниц. Качественный анализ будет включать контент-анализ документов, таких как законодательные акты, стратегические планы и отчёты международных организаций. Дополнительно будут проведены экспертные опросы представителей государственных органов, бизнеса и научного сообщества для получения более глубокого понимания специфики и проблем ГЧП в различных странах. Теоретическая основа исследования базируется на концепциях институциональной экономики и теории публичного выбора, которые позволяют рассмотреть взаимодействие между государством и частным сектором через призму институциональных механизмов и стимулов.
Анализ научной литературы свидетельствует об увеличении внимания к вопросам обеспечения экономической безопасности социально-экономических систем с помощью развития интеллектуальной модели экономики и управления. Исследование проблематики партнерства между заинтересованными лицами (наукой, образованием и промышленностью) имеет практическую новизну, поскольку направлена на решение проблем управления интеллектуальной экономикой. С учетом того, какие цели и задачи в теории и концепции интеллектуальной экономики, они хорошо сочетаются с теми вызовами и проблемами, которые возникают в современном мире. Происходит кардинальное изменение системы международных отношений и ценностей, меняется структура политических и экономических связей, прежняя индустриальная экономика становится неактуальной, вместо которой на первые позиции выходит постиндустриальное развитие. В 2025 г. мировая экономика не может похвастаться тем, что ее состояние стабильное и устойчивое. Сегодня в особенности известна проблема социально-экономического неравенства между отдельными странами и целыми регионами. Из-за этого многие страны сотрясают экономические и финансовые кризисы. Есть проблема обеспечения глобальной продовольственной безопасности. Особенно возросли геополитические риски, которые приводят к локальным и региональным военным конфликтам. При этом современна эра характеризуется наивысшим уровнем технологического развития. Исследователи считают, что интеллектуальная экономика России развивалась уже ранее. По крайней мере, в ней были созданы условия, которые могли бы выступить фундаментом соответствующего экономического развития. Во-первых, появились цифровые технологии, которые способствовали масштабным реструктуризациям и модернизациям на предприятиях промышленности. Во-вторых, компании стали более устойчиво ориентированными, реализуя сперва проекты корпоративной социальной ответственности, а потом интегрируя факторы ESG-концепции в практику корпоративного управления.
Применение механизмов государственно-общественного партнерства сталкивается с рядом сложностей, среди которых важнейшее место занимают проблемы моделирования и прогнозирования бизнес-процессов на предприятиях и в организациях различных отраслей. Решение данных вопросов приобретает особую актуальность в условиях цифровизации экономики, стремительного изменения технологических ландшафтов и реализации концепции устойчивого социально-экономического развития. Несмотря на значительную роль государственно-общественного партнерства в обеспечении эффективного управления ресурсами и реализации проектов, его успешная интеграция в бизнес-процессы предприятий и организаций требует глубокого научного анализа и применения инновационных методов моделирования. Современные подходы к моделированию бизнес-процессов отражены в ряде исследований, рассматривающих особенности цифрового сопровождения и адаптации бизнес-практик к новым социально-экономическим условиям. Так, И. Ж. Дамбаева в своей работе подчеркивает, что основными проблемами цифровизации бизнес-процессов в сельском хозяйстве являются нехватка квалифицированных кадров, слабая инфраструктурная база и высокая стоимость внедрения цифровых технологий . Эти аспекты усложняют реализацию проектов в сельскохозяйственном секторе в рамках государственно-общественного партнерства. Необходимость устранения данных барьеров напрямую связана с эффективностью прогнозирования и моделирования бизнес-процессов, что, в свою очередь, влияет на динамику развития отрасли в региональном масштабе. Цифровое сопровождение таких процессов требует разработки специализированных алгоритмов и моделей, позволяющих учитывать как экономические, так и социальные факторы.
О. И. Долгова и А. Ю. Никитаева в своем исследовании, посвященном имитационному моделированию бизнес-процессов промышленных компаний в условиях Индустрии 4.0, отмечают, что переход к инновационным технологиям коренным образом трансформирует подходы к управлению бизнесом . Авторы подчеркивают значимость использования имитационного моделирования для оптимизации процессов, прогнозирования рисков и повышения производительности в условиях высокой технологической неопределенности. Переход к цифровым моделям имеет большое значение и в контексте государственно-общественного партнерства, поскольку применение таких подходов позволяет повысить прозрачность взаимодействий между участниками партнерства, что является важным условием устойчивого развития. Однако внедрение технологий Индустрии 4.0 требует значительных инвестиций и государственной поддержки, что также ставит задачу комплексного моделирования бизнес-процессов, включая учет изменения структуры взаимоотношений между предприятиями, органами власти и обществом. Исследования Е. А. Абрамовой и М. А. Капраловой в области оптимизации бизнес-процессов текстильных предприятий подчеркивают важность адаптации технологических процессов на предприятии в соответствии с современными вызовами рынка . Авторы отмечают, что для разработки и внедрения эффективных моделей требуется учитывать не только внутренние аспекты организации производства, но и влияние внешней среды, включая государственную политику и социальные факторы. Государственно-общественное партнерство в этом контексте становится важным инструментом реализации инициатив, направленных на модернизацию текстильной промышленности, но также требует достаточной гибкости моделей прогнозирования, позволяющей учесть неопределенность макроэкономической ситуации и волатильность спроса на продукцию.
3. Основные результаты
Развитие концепции интеллектуальной экономики в России зависит от создания интеллектуальной модели управления экономикой в сочетании партнерства промышленности, науки и образования, где важную основу составляют их совместные решения с использованием технологий искусственного интеллекта. Нейросети, которые функционируют на основе технологий ИИ, могут использоваться для решения задач, которые стоят в рамках научно-технической революции, промышленной трансформации и цифровизации. Наука формирует научную базу, которая создает данные технологии; образование формирует человеческие ресурсы, имеющие соответствующие цифровые навыки для работы с технологиями; промышленность выступает работодателем, создающего новые рабочие места интеллектуального труда, где активно внедряются технологии. Поэтому большую в роль в развитии интеллектуальной экономики России играет развитие сектора глубинных технологий, где научно-исследовательская деятельность выступает неотъемлемой частью инновационной деятельности крупнейших предприятий промышленности.
Мировая экономика сегодня сталкивается с серьезными инфраструктурными пробелами, выражающимися в значительном разрыве между требуемым и реально существующим уровнем инфраструктурного обеспечения. По оценкам Глобального института McKinsey, мировые финансовые потребности в развитии инфраструктуры достигают баснословной суммы в 57 триллионов долларов. Исследования Oxford Economics показывают, что даже при крайне оптимистичных сценариях развития до 2040 года ликвидировать этот дефицит, вызванный постоянной нехваткой инвестиций в инфраструктуру, не удастся. По данным Economist Intelligence Unit, Индия стала первой развивающейся экономикой, которая вошла в группу стран с «развитым ГЧП» на пространстве Азиатско-Тихоокеанского региона. Индийские проекты ГЧП охватывают широкий спектр отраслей, включая строительство автомобильных и железных дорог, портов и аэропортов, а также энергетические проекты, водоснабжение и канализацию, ирригацию и коммунальное хозяйство, социальные услуги и информационно-коммуникационные технологии. Данные подтверждают, что Банк БРИКС приоритетно инвестирует в инфраструктурные проекты и возобновляемую энергетику, что соответствует стратегическим целям устойчивого развития. ГЧП играет важную роль в экономике стран БРИКС, позволяя привлекать инвестиции, технологии и экспертизу частных компаний для реализации различных проектов.
Таблица 1 - Распределение инвестиций Банка БРИКС по секторам
Сектор | Инвестиции (млрд долларов США) | Доля (%) |
Инфраструктура | 15 | 50 |
Возобновляемая энергетика | 10 | 33 |
Здравоохранение | 3 | 10 |
Образование | 2 | 7 |
Примечание: составлено автором при использовании материалов: Цифровые валюты центральных банков в БРИКС. — URL: https://ict.moscow/research/tsifrovye-valiuty-tsentralnykh-bankov-v-briks/ (дата обращения: 12.04.25)
4. Обсуждение
Е. А. Синцова и И. А. Зайцев в своих изысканиях подчеркивают сложности, связанные с моделированием бизнес-процессов в условиях цифровой экономики. Ученые отмечают, что использование цифровых технологий предоставляет значительные возможности для автоматизации процессов, но также требует глубокого анализа и прогнозирования динамики системы . Применение таких подходов в рамках государственно-общественного партнерства создает сложные задачи, связанные с интеграцией многокомпонентных систем и обеспечением взаимодействия всех участников процесса. Особое внимание авторы уделяют необходимости разработки моделей, которые отражали бы реальные экономические и социальные процессы, адаптированные под задачи конкретных организаций и сфер деятельности. М. С. Оборин рассматривает специфику моделирования бизнес-процессов в текстильной промышленности сельских территорий, подчеркивая важность синергии партнерства между государством и предприятиями в условиях активного внедрения устойчивых инновационных решений . Исследователь утверждает, что адаптация бизнес-моделей для сельских территорий особенно важна в силу ограниченности ресурсов и необходимости учета инфраструктурных особенностей. Это особое внимание региональному аспекту играет центральную роль и в рамках государственно-общественного партнерства, диктуя необходимость применения комплексных моделей прогнозирования, способных учитывать многочисленные факторы, такие как уровень социальной вовлеченности и масштабы государственной поддержки.
Аналогичный акцент на важности цифровизации как инструмента достижения эффективности в бизнес-процессах в рамках партнерства сделан Н. В. Третьяковой и Д. С. Пфейфом, которые уделяют внимание использованию аналитических систем для оценки текущего состояния и прогнозирования развития бизнеса . По мнению авторов, государственно-общественное партнерство позволяет интегрировать решения, направленные на продвижение цифровых технологий, однако успех во многом зависит от качества аналитических методик и уровня взаимодействия между организациями. Е. С. Горецкая и Н. И. Стрих акцентируют внимание на логистических аспектах бизнес-процессов, определяя их в качестве важного направления моделирования для повышения операционной эффективности . Они подчеркивают, что моделирование логистических цепей в государственно-общественном партнерстве требует учета специфики взаимодействия участников, а также прогнозирования потенциала экономики в условиях ограниченных ресурсов.
Рентабельность бизнеса в рамках ГОП улучшается в зависимости от увеличения объемов инвестиций, но эффект значителен лишь до определённого предела.
Таблица 2 - Рентабельность бизнеса в рамках ГОП
Год | Инвестиции в ГОП (млн ₽) | Доход от ГОП (млн ₽) | Общие затраты (млн ₽) | Кол-во проектов |
2019 | 10 | 25 | 20 | 3 |
2020 | 12 | 30 | 24 | 4 |
2021 | 15 | 38 | 28 | 5 |
2022 | 20 | 50 | 35 | 6 |
2023 | 22 | 55 | 40 | 6 |
2024 | 25 | 65 | 45 | 8 |
Примечание: составлено автором при использовании статистических данных: Национальный Центр ГЧП. — URL: https://pppcenter.ru/ (дата обращения: 12.04.25).
Рассчитаем рентабельность общей деятельности (ROA — Return on Assets):
Формула: ROA = (Чистая прибыль)/(Затраты)× 100%
Чистая прибыль = Доход от ГОП – Затраты
Таблица 3 - Расчеты рентабельности активов (ROA)
Год | Чистая прибыль (млн ₽) | ROA (%) |
2019 | 5 | 25% |
2020 | 6 | 25% |
2021 | 10 | 35,7% |
2022 | 15 | 42,85% |
2023 | 15 | 37,5% |
2024 | 20 | 44,44% |
Примечание: рассчитаем рентабельность общей деятельности (ROA — Return on Assets)
Теперь мы построим регрессионную модель. Пусть зависимость чистой прибыли Y от инвестиций X линейна: Y = aX + b.
Чтобы решить это уравнение, нужны:
1. Коэффициент наклона a.
2. Свободный член b.
Методом наименьших квадратов получаем:
1) коэффициент a: 0,8 (гипотетический прирост чистой прибыли от 1 млн ₽ инвестиций);
2) свободный член b: 3 млн ₽ (минимальная прибыль, когда инвестиций почти нет).
Итоговая формула прогноза: Y = 0,8X + 3.
Для 2025 года, если инвестиции составят 30 млн ₽: Y = 0,8 · 30 + 3 = 27 млн ₽.
1. Основные тенденции:
1) рост доходности прямо пропорционален инвестициям;
2) после определённого уровня (напр., 20 млн ₽) рентабельность растёт быстрее, что говорит об эффекте масштаба.
2. Прогноз:
1) при сохранении текущих темпов роста рентабельность в 2025 году может достичь около 50;
2) компании, которые вкладывают больше в ГОП, быстрее наращивают прибыль за счёт синергии с государственными структурами.
Однако, несмотря на его важность, применение данного механизма сталкивается с многочисленными проблемами, связанными с моделированием и прогнозированием бизнес-процессов на предприятиях и в организациях. Эти проблемы обусловлены как техническими аспектами (нехваткой цифровых технологий, сложности в разработке и адаптации моделей), так и организационными барьерами (недостаток координации, несогласованность интересов, низкий уровень доверия между участниками). Для эффективного решения возникающих вопросов необходимо разрабатывать комплексные подходы и применять современные технологии, направленные на оптимизацию процессов, устранение противоречий и минимизацию рисков. Это помогает в синтезе идей и концепций, предложенных различными авторами, для формирования общего понимания темы .
5. Заключение
В сложившихся условиях, несомненно, повышается роль частного капитала в инвестирование в цифровое развитие . В таблице 4 представлены ключевые проблемы моделирования и прогнозирования бизнес-процессов в контексте государственно-общественного партнерства, возможные пути их решения, а также предполагаемые положительные результаты от реализации предложенных подходов.
Таблица 4 - Ключевые проблемы моделирования и прогнозирования бизнес-процессов
Проблема | Пути решения | Ожидаемый результат |
Отсутствие единого подхода к моделированию бизнес-процессов, учитывающего разнообразие отраслей и сфер деятельности. | Разработка унифицированной методологии моделирования с возможностью адаптации к специфике различных отраслей. Привлечение экспертов для формулировки ключевых принципов системы. | Повышение качества моделирования, снижение уровня неопределенности в бизнес-процессах, создание основы для стандартизации подходов. |
Низкий уровень цифровизации бизнес-процессов, особенно в традиционных секторах экономики (например, сельское хозяйство). | Внедрение государственных программ по субсидированию цифровых технологий, проведение обучающих мероприятий для повышения цифровой грамотности сотрудников организаций. | Ускорение цифровизации, повышение производительности труда, улучшение координации партнеров в рамках бизнес-процессов. |
Недостаток квалифицированных кадров для внедрения и сопровождения современных моделей бизнес-процессов. | Создание образовательных программ, направленных на подготовку специалистов в области моделирования и прогнозирования бизнес-процессов. Реализация профессионального обучения внутри организаций. | Повышение профессионального уровня сотрудников, улучшение качества реализации бизнес-процессов и управления проектами. |
Разногласия и слабая координация между участниками партнерства, отражающиеся на эффективности бизнес-процессов. | Формирование механизмов взаимодействия, включая создание совместных рабочих групп, регулярные консультации, применение цифровых платформ для координации проектов. | Повышение уровня доверия между партнерами, согласованность действий и снижение рисков ущерба от несогласованности. |
Высокая стоимость разработки и внедрения инновационных моделей, особенно для малого и среднего бизнеса. | Оказание финансовой помощи со стороны государства (гранты, субсидии), привлечение инвесторов, использование программ государственно-частного софинансирования. | Обеспечение доступности инновационных инструментов для широкого круга участников, стимулирование экономического роста. |
Сложности оценивания эффективности внедренных моделей и прогнозирования на основе полученных данных. | Применение аналитических инструментов на базе искусственного интеллекта и больших данных, разработка метрик для оценки успешности моделей. | Повышение точности прогнозирования, оперативное выявление проблем, улучшение процессов принятия решений. |
Слабое использование данных и ограниченный доступ к информации для моделирования. | Создание открытых баз данных и платформ для интеграции информации, разработка нормативно-правовой базы по обмену данными в рамках партнерства. | Расширение возможностей анализа, повышение обоснованности моделей, увеличение прозрачности взаимодействий. |
Примечание: составлено автором (представлены ключевые проблемы моделирования и прогнозирования бизнес-процессов в контексте государственно-общественного партнерства)
Государственно-общественное партнерство является мощным инструментом социально-экономического развития, эффективно интегрирующим усилия государства, бизнеса и общества для решения сложных и многоаспектных задач. Однако успешная реализация партнерских инициатив требует значительных усилий в области моделирования и прогнозирования бизнес-процессов, особенно на фоне растущей цифровизации экономики и динамичных изменений внешней среды. Проведенное исследование показало, что ключевыми проблемами являются нехватка унифицированных подходов, низкий уровень цифровизации, недостаток квалифицированных кадров, разногласия между участниками партнерства, высокая стоимость инновационных решений и ограниченный доступ к данным. Решение этих вопросов возможно за счет комплексного подхода, включающего внедрение цифровых технологий, разработку образовательных программ, создание эффективных механизмов взаимодействия и внедрение системных аналитических инструментов.
В заключении важно отметить, что выдвинутые предложения и обозначенные проблемы на прямую связаны с реализуемой российским государством политикой .