Череповецкий государственный университет, Череповец, Россия:

В. С. Васильцов, профессор кафедры экономики и управления Бизнес-школы, докт. экон. наук, доцент, эл. почта: 3297@rambler.ru
М. С. Ныш, аспирант Бизнес-школы, эл. почта: marianysh@yandex.ru

АО «Северсталь Менеджмент», Череповец, Россия:
А. В. Соловьева, менеджер ПСТП, Контроллинг прокатного производства, эл. почта: asolovieva2@chsu.ru

Разработаны методические подходы к оценке эффективности инвестиций в инновации и ремонт металлургических предприятий России на основе анализа состояния инновационно-технологического потенциала с целью сохранения конкурентоспособности в условиях ужесточения санкций. Проведены анализ источников и направлений инвестиций и сравнение текущей внутренней нормы доходности ведущих компаний металлургического сектора (ПАО «Северсталь», ПАО «ММК», ПАО «НЛМК», ООО «ЕВРАЗ»); исследована их инвестиционная активность и подтверждено преимущественное самоинвестирование развития компаний и интерес к финансовым параметрам и мировым трендам в ущерб материальной составляющей производства. Детализирована проблема разобщенности собственников, менеджеров основного производства, ремонтного хозяйства и топ-менеджмента при принятии инвестиционных решений и предложены методы ее решения за счет использования алгоритма предынвестиционного анализа компании на основе методологии предиктивного анализа больших массивов данных. Методологическая основа — теория стратегического управления и инвестиционного анализа. Применяются следующие методы: классификация, сравнение, группировка, экономико-математическое моделирование, предиктивный анализ и составление алгоритмов. Уточнена методика оценки инвестиционных проектов с использованием показателя модифицированной внутренней нормы доходности (Modified Internal Rate of Return, MIRR). Предложен алгоритм анализа инвестиционной среды металлургических компаний на основе учета сроков эксплуатации оборудования и его ранжирования в зависимости от потребности в ремонте или обновлении. Актуализированный аналитический инструментарий будет интересен отраслевым предприятиям, корпорациям и государственным органам при обосновании стратегии инновационного развития. Разработанные подходы представляют научный интерес при исследовании противоречий между производством, топ-менеджментом, собственниками металлургических компаний и государством.

1. Рябков И. Л., Яшалова Н. Н. Вызовы и угрозы экономической безопасности для предприятий черной металлургии // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2020. Т. 16. № 8 (389). С. 1527–1544. DOI: 10.24891/ni.16.8.1527.
2. Пыжьянова В. Стальная рентабельность процарапала дно // Урал. 2022. № 29. URL: https://expert.ru/ural/2022/29/stalnaya-rentabelnostprotsarapala-dno/?ysclid=l9u6jdzp5b324911249 (дата обращения : 09.11.2022).
3. Синцова Н. Металлурги заявили о риске убытков при высоких налогах и сильном рубле. URL: https://www.rbc.ru/business/26/05/2022/628dfb3f9a79472e3034acbf (дата обращения : 09.11.2022).
4. Баженов Д. В. Влияние санкций на дивиденды российских металлургических компаний // Инновации и инвестиции. 2022. № 7. С. 150–154.
5. Донцова О. И., Засько В. Н. Налоговая нагрузка на предприятия металлургической промышленности России в условиях нового сырьевого суперцикла // Креативная экономика. 2021. Т. 15. № 11. С. 4105–4112. DOI: 10.18334/ce.15.11.113839.
6. Pechenskaya-Polishchuk M. A., Malyshev М. К. Key Factors affecting the corporate tax levied from Russian ferrous metallurgy corporations to regional budgets // Regionology. 2021. Vol. 29, Iss. 1. P. 10–36. DOI: 10.15507/2413-1407.114.029.202101.010-036.

7. Арутюнов А., Милюкова Я. «Собачий вальс» для металлургов: чем грозит инвестору новое повышение налогов. URL: https://www.forbes.ru/finansy-i-investicii/436997-sobachiy-vals-dlya-metallurgov-chemgrozit-investoru-novoe-povyshenie (дата обращения : 09.11.2022).
8. Буданов И. А., Устинов В. С. Социальные приоритеты металлургии // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2021. № 19. С. 192–215. DOI: 10.47711/2076-318-2021-192-215.
9. Altuntas S., Dereli T., Kusiak A. Assessment of corporate innovation capability with a data-mining approach: Industrial case studies // Computers and Industrial Engineering. 2016. Vol. 102. P. 58–68. DOI: 10.1016/j.cie.2016.10.018.
10. Устинов В. С. Подходы к оценке инвестиционной политики в российской металлургии // Научные труды: Институт народнохозяйственного прогнозирования РАН. 2018. № 16. С. 437–452. DOI: 10.29003/m273.sp_ief_ras2018/437-452.
11. Liu X., Zhang D. An improved SPEA2 algorithm with local search for multiobjective investment decision-making // Applied Sciences. 2019. Vol. 9. 1675. P. 1–14. DOI: 10.3390/app9081675.
12. Степнов И. М., Ковальчук Ю. А. Инвестиционная оценка современных бизнес-моделей // Учет. Анализ. Аудит. 2021. № 8 (2). С. 12–23. DOI: 10.26794/2408-9303-2021-8-2-12-23.
13. Инвестиции в России. 2021. Статистический сборник Росстат. — М., 2021. — 273 с.
14. Сообщество инвесторов и трейдеров. URL: https://smart-lab.ru/q/CHMF/f/y/MSFO/cost_of_production/ (дата обращения : 09.11.2022).
15. По материалам для инвесторов. URL: https://www.severstal.com (дата обращения : 09.11.2022).
16. Яшалова Н. Н., Васильцов В. С., Потравный И. М. Декарбонизация черной металлургии: цели и инструменты регулирования // Черные металлы. 2020. № 8. С. 70–75.
17. ТВЭЛ испытал собственную систему предиктивной аналитики. URL: https://www.comnews.ru/digital-economy/content/221619/2022-08-09 (дата обращения : 09.11.2022).
18. Ефимовская К. Северсталь оптимизирует систему ТОиР путем объединения сервисного и производственного персонала. URL: https://integral-russia.ru/2018/02/04 (дата обращения : 09.11.2022).
19. Prochaska L., Schiller D. An evolutionary perspective on the emergence and implementation of mission-oriented innovation policy: the example of the change of the leitmotif from biotechnology to bioeconomy // Review of Evolutionary Political Economy. 2021. Vol. 2, Iss. 1. P. 141–249. DOI: 10.1007/s43253-021-00033-8.
20. Акбердин Р. З. Экономика обновления парка оборудования в машиностроении. — М. : Машиностроение, 1987. — 260 с.
21. Гусамов С. А. Методы и результаты исследований доходности фондов прямых инвестиций // Корпоративные финансы. 2014. Т. 8. № 4 (32). С. 67-78.
22. Как предиктивное обслуживание оборудования помогает избежать аварий и простоев. URL: https://mcs.mail.ru/blog/prediktivnoeobsluzhivanie-oborudovaniya (дата обращения : 09.11.2022).
23. Пешина О. Как мы управляем надежностью производственного оборудования огромной вертикально-интегрированной компании. URL: https://habr.com/ru/company/severstal/blog/676990 (дата обращения : 09.11.2022).