Информационно-аналитическое обеспечение принятия решения о реализации проекта развития промышленности в особой экономической зоне

Искандаров Д.З.1
1 Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет

Статья в журнале

Экономика, предпринимательство и право (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 14, Номер 2 (Февраль 2024)

Цитировать:
Искандаров Д.З. Информационно-аналитическое обеспечение принятия решения о реализации проекта развития промышленности в особой экономической зоне // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – Том 14. – № 2. – С. 469-488. – doi: 10.18334/epp.14.2.120519.

Аннотация:
Текущая государственная политика в области промышленности характеризуется необходимостью создания стимулов, которые способствуют повышению уровня конкурентоспособности отечественных организаций промышленности на внутреннем и международном рынках. Предполагается, что решение данной проблемы должно быть основано на диверсификации инструментов политики промышленного развития, учитывая состояние отдельно взятой отрасли. Одним из таких инструментов являются инвестиционныепроекты, которые фокусируют средства государства на приоритетных направлениях поддержки, избегая нерационального вложения бюджетных средств. В статье представлен метод информационно-аналитического обеспечения принятия решений о реализации проекта развития промышленности в особой экономической зоне, который основан разработке и применении нейросетевых моделей,прогнозирующих степеньреализуемости проекта на основе входных параметров. В проведенном исследовании под реализуемостью проекта понимается способность проекта быть успешно осуществленным с учетом его финансовых, технических, организационных, экономических и других аспектов. Для оценки каждого из показателей реализуемости возможна разработка отдельной нейронной сети, учитывающей характеристики конкретно взятого проекта. Преимуществами разработанного метода оценки является самообучаемость нейросетевых моделей, что на практике означает повышение их точности в прогнозировании реализуемости проекта. Научная ценность результатов исследования подтверждается широкой теоретико-методологической базой, которая обосновывает целесообразность создания нейросетевых моделей для оценки реализуемости проекта. Практическая значимость исследования заключается в прикладном характере предлагаемого метода оценки, который основан на использовании данных проекта, используемых в профессиональной среде различных участников его реализации в особой экономической зоне

Ключевые слова: менеджмент, нейросетевое моделирование,государственная политика, особые экономические зоны, проекты развития промышленности

JEL-классификация: L51, L52, O25



Введение. Преобразование промышленности в стране происходит в условиях остро изменяющейся конъюнктуры рынка, которая привела к значительным изменениям в подходах к организации производства, связанных с использованием качественно новых технологий информационного обеспечения в технологической и товарной структуре промышленности [9, c.2]. В сложившихся обстоятельствах необходимо осуществить переход к новому технологическому укладу, который будет осуществлен путем создания конкурентоспособных отраслей промышленности в экономике, обеспечивающих новые перспективы для организаций промышленности. Существующие меры поддержки, оказываемые государством, должны быть направлены на стимулирование интенсивного роста промышленности, с постепенным отказом от существующего принципа поддержки, который ориентирован на финансирование текущей деятельности отраслей и постепенный рост, который может оказаться неоправданным в условиях критически необходимого для достижения государством технологического суверенитета.

О важности применения различных методов к оценке уровня организаций промышленности в части их инновационного развития было упомянуто в исследовании Платоновой А.В и Пустынниковой Е.В., [26, c. 57] в этой публикации говорится о значимости получения конкурентных преимуществ для промышленности на местном и международном рынках путем выявления тех организаций, которые способны вывести всю отрасль и экономику страны к новому уровню инновационного развития, используя для этого авторскую методику оценки, которая выступит инструментом для определения тенденций по повышению инновационного потенциала промышленности.

Однако помимо инновационного развития следует заострить внимание на приоритетах «Стратегии пространственного развития Российской Федерации до 2035» [30, c.2], которая значительным образом видоизменяет государственную программу развития промышленности. Одним из важнейших условий промышленного развития декларируется задача по установлению рационального способа распределения производственных сил по стране, решая проблему дифференциации по уровню социально-экономического развития между регионами. Одним из ключевых инструментов реализации этой политики является использование инвестиционных площадок, имеющих преференциальный режим осуществления предпринимательской деятельности, речь идет об особых экономических зонах (ОЭЗ).

На данный момент положение ОЭЗ, как инструмента по привлечению прямых инвестиций достаточно противоречивы. По мнению Счетной палаты, те меры по поддержке деятельности ОЭЗ нельзя назвать однозначно успешными, поскольку они осуществляются в условиях недостаточного проработанного механизма по их созданию [7, c.84]. Кроме того, ряд исследователей пришли к выводу, что не все ОЭЗ эффективны, лишь часть их них можно назвать результативными [23, c.52-53]. Ряд исследователей считают, что причины недостаточной эффективности ОЭЗ могут быть обусловлены завышенными ожиданиями, которые на них возлагают на стадии их формирования и низкие темы роста по вводу объектов инфраструктуры, что отрицательным образом сказывается на привлечении инвесторов к реализации проектов на территории ОЭЗ [11, с.157-160; 24, с.220].

Таким образом, текущая государственная политика в области промышленности строиться на двух важных приоритетах – это обеспечение промышленного развития, используя проектный подход, который будет ориентирован на достижение сбалансированного размещения производств по стране, фокусируя меры поддержки на тех проектах, которые имеют приоритетное значение для развития промышленности. Второй приоритет – это использование ОЭЗ для привлечения инвестиций в наиболее значимые виды экономической деятельности, которые способствуют совершенствованию различных видов производств и созданию условий для повышения конкурентоспособности отечественных организаций промышленности.

Актуальность исследования и литературный обзор. Согласно Федеральному закону «Об особых экономических зонах Российской Федерации» [34], под ними понимается ограниченная территория, характеризуемая льготным таможенным и налоговым режимами, которые выражены в пониженных ставках по налогам и наличию свободной таможенной зоны.

Виды преференций, которые представляются резидентами, ОЭЗ могут быть различными – финансовыми, которые означают снижение таможенной пошлины на ввозимую продукцию и оборудование; административными, что означает упрощение прохождение ряда бюрократических процедур; инфраструктурными, которые предполагаются возможность доступа и использования объектов инженерно-технических коммуникаций для проектов, которые реализуются на территории ОЭЗ [27, c.149-150]

На текущий момент в стране функционирует 50 ОЭЗ, которые сгруппированы по различным типам деятельности, которая в них разрешена [17, с.1]:

1. Промышленно-производственные тип (ППТ) ОЭЗ

2. Технико-внедренческий тип (ТВТ) ОЭЗ;

3. Портовый тип ОЭЗ (ПОЭЗ)

4. Туристско-рекреационный тип (ТРТ) ОЭЗ.

Со стороны Правительства Российской Федерации заметна особая заинтересованность в учреждении ОЭЗ, из года в год их количество только растет [4, c.11-12]. Смысл создания ОЭЗ, как одного из институтов развития экономики» заключается в приобщении страны к практике международного разделения труда и переходу к экономике открытого типа, направленной на создание продуктов на экспорт, чтобы осваивать международные рынки торговли. Активная политика, проводимая государством в части создания ОЭЗ строится на следующих принципах, сформулируем их:

Во-первых, ОЭЗ – это часть государственной территории, которая обладает «двойным статусом», что выражается в ориентированности на внешний и внутренний рынки одновременно [2, с.2].

Во-вторых, особая заинтересованность страны в их учреждении объясняется тем, что ОЭЗ – это подходящие территории под реализацию крупномасштабных инвестиционных проектов, которые обеспечат промышленное развитие страны. Льготы и преференции, предоставляемые резидентами и инвесторам ОЭЗ направлены на снижение срока окупаемости привлекаемых инвестиций.

В-третьих, ОЭЗ – это ключевой инструмент создания системообразующих условий по обеспечению реализации приоритетных инвестиционных проектов, которые соответствуют целям государственной политики в области промышленности.

Применяемые государством меры по развитию промышленности распределены по многим направлениям, одним из которых является защита инвестиций посредством создания специальных инвестиционных контрактов и фондов по развитию промышленности [9, с. 4]. Возникла тенденция к объединению мер поддержки, что объясняется увеличением объемов финансирования, за использованием этих средств нужен контроль. Происходит формализация мер поддержки, которая выражена в развитии универсальных инструментов финансирования, что характеризуется переходом к поддержке наиболее перспективных проектов, способствующих промышленному развитию.

По мнению исследователей, одним из ключевых признаков проекта является, что цель и результат проекта ошибочно связывают исключительно с получением прибыли, фактически такой взгляд на результат проекта приводит к появлению различных типов проекта – это означает, что получение прибыли может быть достигнуто как за счет расширения бизнеса, так и за счет создания нового [10, c.206]. К сожалению, в таких случаях возникают агентские конфликты между собственниками и исполнителями проекта, которые обусловлены наличием противоречий в их интересах и целях. В случае реализации проектов развития промышленности на территории ОЭЗ уникальным правовым статусом обладает государство, которое может быть, как и инвестором проекта, а с другой является носителем властных полномочий.

В этой связи эффективность управления ОЭЗ напрямую складывается от результатов реализации проектов государственно-частного партнерства, отражающими достижение целей создания и функционирования ОЭЗ. Таким образом, проекты развития промышленности, имеющие важное положение в проводимой государственной политике по совершенствованию промышленности схожи с проектами государственно-частного партнерства, для оценки эффективности как проектов, так и ОЭЗ применяются традиционные методы оценки инвестиционных проектов [16, c. 13]. Кроме того, необходимо выстроить эффективное и продолжительное взаимодействие между всеми организациями, который участвуют в реализации проекта развития промышленности на территории ОЭЗ, что подразумевает применение проектно-ориентированного и процессного подхода к управлению проектами в ОЭЗ [33, c.37]. Для управляющих компаний ОЭЗ характерно ориентироваться на управление по результатам, связанное с определением наиболее значимых результатов и целей, что означает их ранжирование в порядке приоритетности. По мнению ученых, подход по управлению по результатам характерен для государственных организаций и органов исполнительной власти [13, c.37]

Ко всему прочему на ОЭЗ возлагается задача по созданию устойчивых взаимоотношений между государством и бизнесом, что должно способствовать формированию цепочек воспроизводства и повышению темпов развития инвестиционной и производственной активности в стране, нивелировав дифференциацию по уровню социально-экономического развития между регионами [28, с.142; 5, с.988; 19, с. 100; 15, с. 35–36]. Однако существуют определенные трудности, которые препятствуют достижения этой синхронизации целей между бизнесом и государством, что объясняется существованием разночтений в политике пространственного и территориального развития ОЭЗ [24, c.220-221; 28, c.142].

При этом анализ ряда публикаций позволяет сделать вывод о том, что несмотря на международное признание эффективности использования инструментов кластерного формата развития экономики на основе создания крупномасштабных проектов, все еще существуют объективные трудности в оценке взаимовлияния различных территориально-экономических систем – региона и кластера [21, с.52; 18, с.71; 5, с.988; 19, с. 100; 15, с. 35–36].

Существует объективная потребность в разработке метода, который бы учитывал различные параметры проекта и роль субъектов экономической деятельности, участвующих в его реализации на территории ОЭЗ. Исследования последних лет, посвященные изучению применения технологии нейросетевого моделирования для оценки эффективности реализуемости инвестиционных проектов подтверждают актуальность данного метода оценки. Авторы исследований убеждены, что при моделировании инвестиционных процессов существуют трудности в определении корреляционных зависимостей, которые устанавливают конечный результат реализации проекта [35, c. 1441]. Применяемые же на практике методики эти зависимости не учитывают в полной мере эти зависимости или могут ими пренебречь, что особенно важно при высокой переменчивости условий [8, c. 81]. Трудность в оценке с использованием существующих методов оценки обусловлена неочевидностью факторов, которые влияют на результат проекта, что характерно для нелинейной зависимости между множеством переменных [35, с.1441].

Научная проблема. Формируется научная и практическая необходимость в изучении организационных и управленческих процессов, которые определяют реализуемость проекта развития промышленности в ОЭЗ, с последующим выявлением параметров и показателей, которые выступят информационной базой применения нейросетевых моделей, прогнозирующих степень реализуемости проекта в ОЭЗ.

Ввиду этих обстоятельств, целью настоящего исследования является изучение перспектив реализации проектов развития промышленности на территории ОЭЗ и создание инструмента прогнозирования, который позволит установить степень реализуемости проекта в ОЭЗ, учитывая различные аспекты осуществления инвестиционно-проектной деятельности в подобных условиях экономического функционирования, используя технологию нейросетевого моделирования.

Научная новизна проведенного исследования заключается в разработке информационной базы показателей и построении архитектуры нейросетевых моделей, которые дают возможность учесть особенности реализации проектов на территории ОЭЗ. Преимуществом данного способа моделирования является строгая теоретико-методологическая база и информационная база показателей, которые характеризуют деятельность субъектов экономической деятельности проекта, участвующих в его реализации.

В процессе исследовательской работы была выдвинута авторская гипотеза, что использование нейросетевых моделей для прогнозирования реализуемости проектов в ОЭЗ решат задачу по обеспечению промышленного развития страны. Вероятно, что создание технически сложных и уникальных объектов промышленности на территории ОЭЗ способствует решению ряда проблем, которые сложились в различных отраслях экономики государства. Кроме того, предлагаемый способ информационно-аналитического обеспечения принятия решений о реализуемости проекта в ОЭЗ повысит эффективность управления проектами на территории ОЭЗ, поскольку будет ориентирован на выявление проектов, имеющих наибольшую степень реализуемости и экономическую эффективность.

Методология исследования строиться на применении следующих научных методов: анализ, синтез, литературный обзор, моделирование, изучение нормативных и законодательных документов. Особую значимость для методологии исследования имеет изучение теоретических положений, описывающих порядок функционирования нейросетевых моделей и принципы их построения. Основой для построения моделей являются показатели и параметры осуществления промышленного проекта в ОЭЗ, которые послужили информационной базой для получения входных данных нейросетевых моделей.

Теоретико-методологическая база управления проектами развития промышленности в особых экономических зонах

Проведенное исследование строится на обширном фундаменте различных школ политической экономии, описывающих особенности осуществления предпринимательской деятельности в различных условиях [3]. Современная экономика нашей страны является открытой и рыночной, поэтому ей характерны положения о товарном воспроизводстве и обращении, двойственном характере труда. Теория французского экономика Жана Батиста Сэя, изложенная в «Трактате политической экономии», посвященная факторам производства и доходам является основополагающей во множестве экономических исследований, в том числе посвященным изучению совершенствованию деятельности субъектов экономической деятельности [31]. Следует обозначить, что для участников реализации проекта, действующих в условиях рынков различной недвижимости значимую роль имеет эластичность спроса по цене.

Теория эластичности (определение коэффициента эластичности, ее кривой) методологически помогает в определении ценовой политики, которая относительно объектов недвижимости в сравнении с промышленной продукцией имеет значительную компоненту «индивидуальных характеристик» в цене. Теория равновесия методологически работает на определение условий излишков и дефицита рынка, предвосхищает поведение участников, последствия воздействия государства на рынок налогами, установлением верхнего и нижнего предела цен.

Определив совокупность общетеоретических положений исследования, перейдем к методологическим основам инструментария проектного управления. В общем виде проект – изменение отдельной системы с изначально четко определенными целями, достижение которых соответствует установленным срокам, результатам, риску, расходованию ресурсов и организационно-правовой и финансовой структуре управления организации. Управление проектами – организация взаимодействий субъектов экономической деятельности, включая внутрифирменное планирование, координацию трудовых, финансовых и материально-технических ресурсов на протяжении проектного цикла, направленные на эффективное достижение его целей путем применения современных методов, инструментов и технологий управления для достижения определенных в проекте результатов по составу и объему работ, стоимости, времени, качеству и удовлетворению участников проекта [22, c. 597].

История проектного управления берет свое начало в США в 1910 г. с диаграммы Ганта (Robert M. Gant) – техника календарного планирования проектов, которая в строительстве нашла широкое применение и актуальна в современных условиях [32]

Дальнейшее развитие теории управления проектами происходит за счет совершенствования методов и инструментов проектного управления, которые определяют логику и порядок настоящего исследования – совершенствование инструментария проектного управления, рассматриваемых в условиях деятельности участников проекта в ОЭЗ (cм. табл. 1)

Таблица 1. Описание методов проектного управления. Составлено автором [22,32]

Год
Название
Описание
1910
Диаграмма Ганта
Метод основан на столбчатых диаграммах, используемых для иллюстрации плана, графика работ по проекту. С помощью данного метода легко визуализировать задачи и подзадачи, четко провести оценку степени готовности проекта. Однако, с помощью данного метода сложно указать зависимость задач друг от друга, отобразить ресурсоемкость того или иного этапа работы. Диаграмма Ганта не является полноценным методом управления проектами, но именно с нее началось развитие проектного управления.
1957
Метод критического пути (CPM)
Компанией Remington Rand (1927) был разработан метод критического пути (CPM) с программной реализацией на ЭВМ UNIVAC. Данный метод направлен на сокращение стоимости проекта. В рамках данного метода происходит анализ всех этапов проекта, выделение связей между ними.
1958
Метод оценки и анализа проектов (PERT)
Для программы "Поларис" (госзаказ U.S. Navy) была разработана и опробована система сетевого планирования PERT. Данный метод используется для планирования и контроля затрат, а также для работы в условиях неопределенности.
1970
Каскадная модель (Waterfall model)
При данном подходе соблюдается четкая последовательность действий: необходимо закончить один этап, чтобы перейти к следующему. Согласно данной модели, проект рассматривается как поток, где каждый шаг заранее определён, а все шаги следуют строго один за другим.
1986
Спиральная модель (Spiral development)
Благодаря данной модели углубляются и последовательно конкретизируются детали проекта, в результате чего выбирается один из разработанных вариантов, который доводится до реализации.
1989
PRINCE2
Это структурированный метод управления проектами (используется в 150 странах) включает менеджмент по контролю и организации проектов. Данный метод описывает процедуры координации деятельности команды проекта при разработке и контроле над проектом..

Принятие решения о реализации проекта развития промышленности, связанного с созданием промышленных объектов, требует проведения оценки экономической эффективности от его реализации, сопоставления эффекта от инвестирования в другие проекты, а также учета альтернативных издержек. Для оценки экономической эффективности крупномасштабных инвестиционно-строительных проектов, которые учтены автором при формировании теоретической базы проектов развития промышленности, связанных с созданием промышленных объектов, используется ряд методов и соответствующие им показатели. Исследованные «классические» методы, используемые при оценке экономической эффективности проектов в целом, можно объединить в две основные группы – простые (статические) и сложные (динамические) [29, c.43]. Классификация методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов приведена на рисунке 2.1.

Рисунок 1. Классификация «классических» методов оценки экономической эффективности инвестиционных проектов [29, c.43].

В первую группу включают методы оценки, не учитывающие временную стоимость денег и использующие учетные, то есть отражаемые в бухгалтерской отчетности, показатели: инвестиционные затраты, прибыль, амортизационные отчисления; методы второй группы учитывают временную стоимость денег и базируются на применении концепции дисконтирования денежных потоков [20, c.121].

Вместе с тем, исследованные «классические» методы оценки проектов, в условиях реализации проектов развития промышленности, связанных с созданием промышленных объектов, безусловно применимы и не требуют дополнительной аргументации, но при расширении в настоящем исследовании рамок управленческой ситуации до рассмотрения особенностей их реализации в ОЭЗ, потребовала и расширения подходов и показателей оценивания, прежде всего при рассмотрении их в управленческом аспекте.

Одним из возможный направлений расширения подходов в применении показателей оценивается является применение технологии нейросетевого моделирования, которое в последнее время приобретает особую значимость для экономики и развития промышленности [12, c.186]. Ценность нейросетевого моделирования заключается в том, что они способны анализировать большой объем данных в относительное короткие сроки и выявлять те закономерности, которые трудно обнаружить самостоятельно [14, c.111]. К примеру, в промышленности нейросети могут ускорить технологический цикл производства продукции, автоматизировав процесс маркировки товара на основе анализа символов, выступающих входными данными для нейросети [25, с.126]

Разработка инструментария информационно-аналитического обеспечения принятия решений о реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ

Для разработки информационно-аналитического обеспечения принятия решения о реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ предлагается использовать метод нейросетевого моделирования, который направлен на определение степени реализуемости проекта на основе системы показателей, учитывающих особенности ОЭЗ.

Комплексность моделирования процессов по реализации проектов развития промышленности в ОЭЗ и объемного функционала субъектов экономической деятельности формирует необходимость в распределении количественных результатов расчета показателей по различным параметрам. Установление различных показателей для целей проведения мониторинга и оценки эффективности реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ позволяет синтезировать универсальную систему измерений, характеризующую степень их важности и влияния на перспективы взаимодействия субъектов экономической деятельности, участвующих в создании объектов недвижимости, в том числе и промышленного назначения. Таким образом, нейросетевое моделирование структурирует результаты различных методов измерения, формируя единую систему значений, включающую как количественные, так и качественные данные, что позволяет получить на их основе единый комплексный результат.

Под реализуемостью инвестиционного проекта в настоящем исследовании понимается способность проекта быть успешно осуществленным с учетом его финансовой, технической, организационной, экономической и других аспектов. Это означает, что проект должен быть выполнимым и достижимым в рамках доступных ресурсов, сроков и требований. Соответственно, в рамках данного исследования разработан инструментарий информационно-аналитического обеспечения принятия решения о реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ на основе нейросетевого моделирования.

Оценка реализуемости инвестиционного проекта включает в себя:

1. Финансовую реализуемость: Понимание доступности финансирования, расчет ожидаемой прибыли, оценка затрат и выявление финансовых рисков.

2. Техническую реализуемость: Оценка технологических аспектов проекта, наличие необходимых ресурсов, способность реализовать задачи и технические требования проекта.

3. Организационную реализуемость: Учет способности команды управлять и реализовывать проект, наличие процессов управления и контроля, способность преодолевать возможные препятствия.

4. Экономическую реализуемость: Оценка степени влияния проекта на экономику, его потенциального вклада в доходы и общую эффективность.

5. Юридическую реализуемость: Анализ правовых аспектов, соответствие проекта законодательству, возможные юридические риски.

Под оценкой реализуемости проекта ОЭЗ в исследовании понимается обеспечении различных потенциальных участников проекта (инвесторов, менеджеров и прочих заинтересованных сторон) [6, c.1-2] информацией, которая будет основой принятия обоснованных решений о целесообразности участия в проекте, предварительно оценив его перспективы, риски и потенциальные вознаграждения.

Для оценки каждого показателя реализуемости возможна разработка отдельной нейронной сети, учитывающих характеристики ОЭЗ и для каждого вида реализуемости соответствующие параметры проекта. Структура разработанного инструментария информационно-аналитического обеспечения принятия решения о реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ на основе оценки реализуемости проекта в ОЭЗ представлена ниже:

1. Анализ нормативной правовой базы, льгот ОЭЗ и методик оценки эффективности проектов.

2. Формирование информационных баз данных показателей проекта, предприятия, ОЭЗ.

3. Нейросетевое моделирование показателей по группам реализуемости.

В процессе нейросетевого моделирования используется функция активации - гиперболический тангенс, которая является скорректированной сигмоидной функцией:



(1)
Где, e – это основание натуральных логарифмов;

X – аргумент функции, который может являться любым действительным числом.

Характеристики процесса по управлению проектами развития промышленности в ОЭЗ распределены по следующим параметрам реализуемости проекта развития промышленности в ОЭЗ:

· показатели проекта и рисков;

· показатели производства, кадрового обеспечения и реализации;

· показатели деятельности организации в ОЭЗ;

· показатели поддержки проекта в ОЭЗ и эффективности управления.

Источниками для формирования параметров реализуемости и интерпретации значений показателей выступают оценки экспертов, которые обоснованы анализом нормативно-правовой базы, льгот и методик оценки эффективности ОЭЗ и в части реализуемости проектов на их территориях .

Рассмотрим основные компоненты, которые формируют нейронную сеть:

1. Нейроны. В их задачу входит принимать входные данные и сигналы, осуществлять последующую обработку и передачу выходных данных далее по нейронной сети. Как правило, нейроны организованы в слои, которые выполняют определенные функции.

2. Веса. Важность входных данных и сигналов определяется посредством его веса, что необходимо для учета силы данных на работу нейроны. Следует отметить. Что каждое соединение между нейронами имеет собственный вес.

3. Функция активации устанавливает, какие выходные данные и сигналы будут переданы нейроном на следующий слой. Зачастую применяются функции сигмоида или гиперболического тангенса. Цель функции активации заключается в создании имитации работы человеческого мозга посредством применения нелинейного преобразования к взвешенной сумме.

4. Смещение. Следует упомянуть о смещении, являющейся константным значением и дополнительным параметром, который прибавляется к взвешенному значению входных данных, чтобы они активировались при их нулевом значении.

5. Функция потерь. Цель этой функции в установлении точности работы нейронной сети в сравнении с ожидаемыми выходными данными, то есть определения ошибки в её работе.

6. Слои. Под слоями в нейронной сети понимается группа нейронов, которые объединены выполнением определенных вычислений. Как правило, в нейронной сети существует несколько слоев, передающих данные и сигналы.

Простыми словами нейронные сети имитируют работу человеческого мозга, создавав условия для самообучаемости моделей на основе все большего количества поступающих данных, которые формируют необходимую статистику для выявления закономерности исследуемого явления [1, c.29].

В таблице представлена архитектура нейросетевого моделирования параметров реализуемости проекта в ОЭЗ.

Таблица 1. Нейросетевое моделирование рисков проекта в ОЭЗ Составлено автором

Входные данные
Архитектура НС оценки рисков проекта в ОЭЗ
Выходные данные
Виды рисков проекта
Инвестиционный риск

Оценка рисков проекта (Р)

Рыночный риск
Кадровый риск
Технологический риск
Налоговый риск
Где, X1, X2, X3, X4 – это входной слой, представленный входными данными нейросетевой модели, которые выражены числовыми значениями показателей рисков проекта с привлечением экспертов к их оценке;

Y1, Y2, Y3, Y4 – это выходной слой, представленный выходными данными нейросетевой модели, которые преобразованы посредством нелинейной функции сигмоида в вещественное число, лежащее в диапазоне от 0 до 1

Для интерпретации результатов расчета показателей используется следующая шкала оценки показателей (табл. 2), которая основана на привлечении экспертов к оценке и использованию функции сигмоида:



(2)
Это самая распространенная функция активации, ее диапазон значений [0,1]. Соответственно, если в анализируемом случае присутствуют отрицательные значения, то понадобится функция, которая захватывает и отрицательные значения.

Таблица 2. Шкала оценки разработанных показателей Составлено автором


Негативная оценка
Средняя оценка
Положительная оценка
Показатель
Оценка показателей проекта, предприятия, ОЭЗ
(0; 3]
(3; 7]
(7;10]
Оценка рисков, эффективности проекта в ОЭЗ, рыночных, производственных возможностей, кадрового обеспечения, финансового состояния предприятия, оценка поддержки и управления проектом в ОЭЗ
(0; 0.3)
[0.3; 0.7)
[0.7; 1]
Реализуемость проекта
(0; 0.3)
[0.3; 0.7)
[0.7; 1]

Заключение. Разработанный инструментарий информационно-аналитического обеспечения принятия решения о реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ раскрывает порядок применения нейросетевого моделирования для определения реализуемости проекта развития промышленности в ОЭЗ и характера взаимодействия субъектов экономической деятельности в инвестиционно-строительном процессе. Динамика совокупности показателей представляется в наглядной форме, позволяющей оперативно оценивать изменения и осуществлять меры по корректировке процесса реализации проекта в ОЭЗ, что дает возможность руководству организаций и лицам, ответственным за проект, принимать и реализовывать управленческие решения на различных горизонтах планирования..

Практическая польза предлагаемой автором технологии нейросетевого моделирования заключается в возможности дальнейшего развития инструментов оценки реализуемости проектов в ОЭЗ, учитывая множество параметров и показателей не только в линейной, но в нелинейной зависимости. Существование подобных моделей раскрывает широкие возможности по развитию промышленного потенциала страны и усовершенствованию механизма государственно-частного партнёрства. Представленный в исследовании метод информационно-аналитического обеспечения принятия решения о реализации проекта развития промышленности в ОЭЗ может стать одним из ключевых элементов инструментария управления проектами развития промышленности в ОЭЗ в контексте приоритетов проводимой государственной политики РФ.

Предстоящие направления исследования должны быть направлены на выявление параметров проекта, которые могут стать основой формирования информационной базой показателей для последующих нейросетевых моделей и обеспечить постоянство в их самообучении. Кроме того, следует установить особенности работы моделей в зависимости от типа реализуемого проекта на территории ОЭЗ и определить те льготы, преимущества и преференции, которые в наибольшей степени влияют на эффективность реализации проектов на территории ОЭЗ.


Источники:

1. Алаудинов Б. Р., Алиев А. А., Магомедов И. А. Что такое нейросети и как их используют в финансовой деятельности? // Тенденции развития науки и образования. – 2022. – № 92-10. – c. 28-30. – doi: 10.18411/trnio-12-2022-464.
2. Ахметшина Л. Г. Принципы и тенденции формирования особых экономических зон в регионе // Российское предпринимательство. – 2011. – № 8-2. – c. 150-154.
3. Бартенев С.А. История экономических учений. / учебник — 2!е изд., перераб. и доп. - М. : Магистр : ИНФРАМ, 2013.
4. Гуляева Д.А., Гусев И.Е.,Баскакова Е.А., Бухарова М.М., Князева Е.А., Кравченко Е.И., Лабудин М.А., Мальбахов М.К., Парамзина Е.А., Семенов А.П., Шпиленко А.В. Бизнес-навигатор по особым экономическим зонам России – 2022. Выпуск 6. / Ассоциация кластеров, технопарков и ОЭЗ России. - Москва: АКИТ РФ, 2022. – 253 c.
5. Булавко О.А. Особые экономические зоны как катализатор развития российской промышленности // Экономика, предпринимательство и право. – 2020. – № 4. – c. 987-996. – doi: 10.18334/epp.10.4.100775.
6. Буньковский Д. В. Участники инвестиционного проекта промышленного предприятия // Агрофорсайт. – 2018. – № 5(17). – c. 6.
7. Бюллетень Счетной палаты Российской Федерации, 2022, № 2. Преференциальные режимы. [Электронный ресурс]. URL: Bul-2-2022.pdf (sptulobl.ru) (дата обращения: 03.02.2023).
8. Воронков А. М. Современный инструментарий анализа инвестиционных процессов на основе нейронно-сетевого моделирования // Вестник науки. – 2023. – № 12(69). – c. 78-85.
9. Государственная программа Российской Федерации «Развитие промышленности и повышение её конкурентоспособности». [Электронный ресурс]. URL: https://frprf.ru/download/gosrp.pdf?ysclid=ls7p8ynm670353911 (дата обращения: 03.02.2024).
10. Грошева Н. Б. Определение участников инвестиционного проекта // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. – 2009. – № 4(25). – c. 205-207.
11. Зубарев А. Е., Федорова В. А. Оценка эффективности функционирования особых экономических зон в Российской Федерации // Вестник Тихоокеанского государственного университета. – 2014. – № 4(35). – c. 153-160.
12. Ишмуратов К. А. Нейросети и их роль в экономике // Академическая публицистика. – 2023. – № 6-1. – c. 183-191.
13. Калгин А. С. Управление по результатам на региональном уровне: контроль или результативность? // Вопросы государственного и муниципального управления. – 2012. – № 3. – c. 35-60.
14. Матыцина Н. П., Соловьев Я. Ю. Применение нейросети в сфере бизнеса // Символ науки. – 2023. – № 12-2. – c. 110-112.
15. Махмудова О.Х., Махмудова Т. Х. Свободные экономические зоны (ОЭЗ) как особая форма международной экономической интеграции // Актуальные вопросы экономических наук. – 2016. – № 50-2. – c. 31-36.
16. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция, исправленная и дополненная) (утв. Минэкономики РФ, Минфином РФ и Госстроем РФ от 21 июня 1999 г. N ВК 477
17. Министерство экономического развития Российской Федерации. Особые экономические зоны. URL: Особые экономические зоны | Министерство экономического развития Российской Федерации (economy.gov.ru)
18. Миролюбова Т.В., Кощеев Д. А. Системно-пространственная методика оценки влияния промышленного кластера на социально-экономическое развитие региона // Journal of New Economy. – 2022. – № 4. – c. 69-86. – doi: 10.29141/2658-5081-2022-23-4-4.
19. Моргунова Р.В., Фадеева П. Д. Управление отношениями со стейкхолдерами в крупных региональных проектах (ОЭЗ «Доброград - 1» Владимирская область) // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2023. – № 6(138). – c. 99-105. – doi: 10.36871/ek.up.p.r.2023.06.01.012.
20. Мясникова Е. Ю. Показатели эффективности инвестиционного проекта // Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями: Межвузовский сборник научных трудов. – 2017. – № 1. – c. 123-126.
21. Ноздрина С. Е. Специализация и приоритетные промышленные проекты регионов России // Экономическая среда. – 2015. – № 4(14). – c. 51-56.
22. Овчинникова Д. В. Управление проектами в бизнесе // Бенефициар. – 2018. – № 22. – c. 13-14.
23. Оруч Т. А. Особые экономические зоны России: оценка эффективности деятельности и практика привлечения инвестиций // Вестник Самарского университета. Экономика и управление. – 2020. – № 2. – c. 49-55. – doi: 10.18287/2542-0461-2020-11-2-49-55.
24. Ниязбекова Ш. У., Назаренко О. В., Буневич К. Г., Иванова О. С. Особые экономические зоны России: анализ, проблемы и пути их решения // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. – 2019. – № 2(47). – c. 213-222.
25. Пенкин Д.А., Тихонова Ю.А., Елисеева П.А. Нейросети в промышленности // Актуальные научные исследования в современном мире. – 2021. – № 12-9(80). – c. 126-127.
26. Платонова А. В., Пустынникова Е. В. Инновационное развитие предприятий обрабатывающей промышленности: тенденции и перспективы // Вестник университета. – 2020. – № 1. – c. 57-64. – doi: 10.26425/1816-4277-2020-1-57-64.
27. Плотникова В. В. Методы анализа инвестиционных проектов в особых экономических зонах // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. – 2019. – № 5(79). – c. 149–151.
28. Сиваш О. С. Особые экономические зоны и их влияние на устойчивое развитие инвестиционного процесса // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. – 2018. – № 4(45). – c. 142-152.
29. Смирнов В. К., Авдеев Д.А., Нахратова Е.Е. Показатели эффективности инвестиционного проекта как критерии принятия его к реализации // InternationalScientificReview. – 2016. – № 21(31). – c. 43-45.
30. Стратегия пространственного развития Российской Федерации на период до 2025 года. [Электронный ресурс]. URL: UVAlqUtT08o60RktoOXl22JjAe7irNxc.pdf (government.ru) (дата обращения: 04.02.2024).
31. Сэй Ж. Б. Трактат по политической экономии. / Экономические софизмы, Экономические гармонии, Фредерик Бастиа ; вступ. ст. и коммент. сост. М. К. Бункиной и А. М. Семенова. - Москва : Академия народного хозяйства при Правительстве Российской Федерации : Дело, 2000.
32. Файзуллин К. В. Современные методики планирования в строительном комплексе // Вестник Московского университета МВД России. – 2014. – № 11. – c. 242-247.
33. Фартушина А. С. Формирование системы управления особой экономической зоной: теоретический аспект // Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Экономика. – 2017. – № 3. – c. 36-40. – doi: 10.24143/2073-5537-2017-3-36-40.
34. Федеральный закон «Об особых экономических зонах в Российской Федерации» от 22.07.2005 N116-ФЗ (последняя редакция) / [Электронный ресурс] – Режим доступа: Федеральный закон "Об особых экономических зонах в Российской Федерации" от 22.07.2005 N 116-ФЗ (последняя редакция) \ КонсультантПлюс (consultant.ru) (дата обращения: 02.02.2024)
35. Хрусталев Е. Ю., Шрамко О. Г. Использование метода нейронных сетей для прогнозирования эффективности инвестиционных вложений // Экономический анализ: теория и практика. – 2017. – № 8(467). – c. 1438-1454. – doi: 10.24891/ea.16.8.1438.
36. Щедрина Б. Э., Курбатов К.А. Управление проектами - стадии и жизненный цикл проектов // Аллея науки. – 2017. – № 16. – c. 594-599.

Страница обновлена: 25.02.2024 в 21:10:47