Влияние стоимости нематериальных активов на капитализацию продуктовых ритейлеров в целях их устойчивого роста

The objective of the research in the article is the food retail companies that occupy leading positions in the Russian and foreign markets. The subject of the study is financial and economic relations in the field of the use of intangible assets (IA) as a significant factor in increasing the capitalization of food retailers and their sustainable development. The relevance of the problem is due, on the one hand, to the significant contribution of trade to the country’s GDP, on the other hand, to the need to find new drivers for the sustainable development of food retailers in the context of overcoming the negative consequences of the pandemic and the digital economy. The purpose of the study is to assess the impact of the value of intangible assets on the capitalization of food retailers. The authors applied the methods of comparative analysis, calculation of financial and economic indicators, correlation, and regression analysis of statistical data processing. The authors used Student’s t-test and Fisher’s f-test to confirm the quality of the constructed model. The study shows that Russian food retailers, as compared to foreign ones, occupy a smaller market share in the domestic economy and have a smaller share of intangible assets in the non-current assets of companies (except for X5 Retail Group). On the Russian food market, a trend has been revealed towards an increase in the production of goods under private labels and a decrease in the presence of foreign retailers, as well as an increase in the share of online trading that requires the use of intellectual property, including digital intangible assets, and leads to an increase in cash flows. Based on multivariate correlation analysis, it was found that the capitalization of trading companies in the food sector is most affected by the value of intangible assets and return on them. The constructed model of linear two-factor regression allows the authors to conclude that with an increase in the value of intangible assets by 1%, the market capitalization of a company increases by 10% with a constant return on assets. The article provides recommendations for Russian food retailers on the formation and use of a portfolio of intangible assets for value-based business management, which will contribute to their sustainable development.Объектом исследования выступают компании продуктовой розничной торговли, которые занимают лидирующие позиции на российских и зарубежных рынках. Предметом исследования являются финансово-экономические отношения в области использования нематериальных активов (НМА) как значимого фактора увеличения капитализации продуктовых ритейлеров и их устойчивого роста. Актуальность проблематики обусловлена, с одной стороны, существенным вкладом торговли в ВВП страны, с другой — необходимостью поиска новых драйверов устойчивого развития продуктовых ритейлеров в условиях преодоления негативных последствий пандемии и цифровизации экономики. Цель исследования заключается в оценке влияния стоимости нематериальных активов на капитализацию продуктовых ритейлеров. Использованы методы сравнительного анализа, расчета финансово-экономических показателей, корреляционно-регрессионного анализа статистической обработки данных. Для подтверждения качества построенной модели использована t-статистика Стьюдента и F-критерий Фишера. Показано, что российские продуктовые ритейлеры по сравнению с зарубежными занимают меньшую долю рынка в отечественной экономике и имеют более низкую долю НМА в составе внеоборотных активов компаний (за исключением компании Х5 Retail Group). Выявлена тенденция на российском продуктовом рынке к росту производства товаров собственных торговых марок и сокращению присутствия иностранных ритейлеров, а также к увеличению доли торговли в онлайн-формате, что требует использования объектов интеллектуальной собственности, в том числе цифровых нематериальных активов, и приводит к росту денежных потоков. На основе многофакторного корреляционного анализа установлено, что на капитализацию торговых компаний продовольственного сектора наибольшее влияние оказывает стоимость нематериальных активов и их рентабельность. Построенная модель линейной двухфакторной регрессии позволяет сделать вывод, что с увеличением стоимости нематериальных активов на 1% рыночная капитализация компании возрастает на 10% при неизменной рентабельности активов. Приведены рекомендации для российских продуктовых ритейлеров по формированию и использованию портфеля нематериальных активов для стоимостно ориентированного управления бизнесом, что будет способствовать их устойчивому развитию

WINTER HARDINESS OF BREAD WHEAT FROM THE VIR COLLECTION IN ENVIRONMENTS OF THE NORTHWESTERN AND CENTRAL BLACK SOIL REGIONS OF RUSSIA

Background. Winter wheat resistance to adverse winter­ing conditions is one of the most important adaptive charac­teristics. To obtain high yields, modern wheat cultivars should have various protective reactions. For their success­ful combination in one genotype, the availability of appro­priate initial material is of great importance. In Russia, the accessions from the VIR collection are traditionally used as initial material for wheat breeding. The aims of the present study were (1) to evaluate winter hardiness in accessions from the VIR collection in a field test, and (2) to use the ob­tained data and those on the geographical origin of acces­sions for making up the target sub-collection and perform­ing its eco-geographical studies.Materials and methods. The initial sample for field screening contained 431 acces­sions of common winter wheat from different regions of Russia and the former USSR, and 484 accessions from 18 foreign countries. Winter hardiness of these accessions was tested in the environmental conditions of the North­western region (Pushkin, 59°41′N 30°20′E, 2006/2007, 2007/2008 and 2013/2014) and of the Central Black Soil re­gion (Yekaterinino, 52°59′N 40°50′E, Tambov Province, 2007/2008 and 2008/2009). The degree of winter hardi­ness was determined in accordance with the technique de­veloped at VIR.Results and conclusions. In 2006/2007, in Pushkin, a high and a very high degree of winter hardiness was displayed by 114 accessions with the origin from Rus­sia and the former USSR as well as by 12 accessions from foreign countries. Based on the obtained data and taking into account the diversity of the geographical origin of ac­cessions, the target sub-collection was formed, whose ac­cessions were subjected to eco-geographical two-year field studies (Pushkin, 59°41′N 30°20′E, 2007/2008, 2013/2014, and Yekaterinino, 52°59′N 40°50′N, Tambov Province, 2007/2008, 2008/2009). The Friedman’s variance analysis has shown that variation on winter hardiness in 158 acces­sions from the target sub-collection was determined by the environmental conditions of wheat cultivation (χ2э = 256.7; df = 4; χ2W=0.05 = 9.5) and by genetic differences between ac­cessions (χ2э = 239.3; df = 157; χ2W=0.05 = 187.2) at that effect of the prior was stronger than that of the latter. By using the cluster analysis (k-means algorithm), the target sub-collec­tion structure has been revealed. Twelve accessions that overwintered well at both geographical locations during all the years of testing were identified

МЕТОДОЛОГИЯ ОЦЕНКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА РЕГИОНА В УСЛОВИЯХ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ

The article discusses the innovative development of a region (based on available and newly created innovations) assuming a high quality intellectual potential. The intellectual potential of the region is understood as a set of two interrelated components — the resource potential that determines conditions and possibilities of the innovative activity and the achieved capacity representing the results of this activity. The structure of the region’s intellectual potential is shown. The principal elements of the methodology for its evaluation including the research basis, the semantic domain model, principles, objectives, functions, types, methods of assessment are described. Particular attention is paid to the development of non-financial evaluation methods based on statistical quality, use of a system of indicators, dynamics indices and ratings taking into account the entropy of partial indicators. The industrybased and statistical approaches to the assessment of the intellectual potential of the region are described. В статье рассмотрено инновационное развитие региона (на базе готовых и созданных инноваций), которое предполагает наличие интеллектуального потенциала высокого уровня качества. Под интеллектуальным потенциалом региона понимается совокупность двух взаимосвязанных составляющих — ресурсного потенциала, определяющего условия и возможности осуществления инновационной деятельности, и достигнутого потенциала, представляющего собой результаты деятельности. Приводится структура интеллектуального потенциала региона. Представлены основные элементы методологии его оценки: научный базис, семантическая модель предметной области, принципы, цели, функции, виды, методы. Особое внимание уделяется развитию нефинансовых методов оценки на основе статистики качества, использования системы индикаторов, индексов динамики и рейтингов, учитывающих энтропию частных индикаторов. Описаны производственно-отраслевой и статистический подходы к оценке интеллектуального потенциала региона.

Концептуальная модель оценки стоимости цифровых интеллектуальных активов

The object of the study is the valuation and commercialization of digital intellectual assets. The subject of the study is a conceptual model for assessing the value of digital intellectual assets, reflecting the regulatory framework, objects, subjects, principles, approaches and methods of evaluation involved in civil turnover. The relevance of the study is related to the development of the digital economy and emerging new types of digital assets, including digital intellectual assets, which require their identification and the formation of a theoretical and methodological basis for valuation. The purpose of the study is to build a conceptual model for estimating the value of digital intellectual assets for subsequent commercialization with consideration of the identified identification characteristics, substantiated principles, factors, approaches and methodological tools. The methods of comparative analysis, generalization, classification, logical, semantic and functional modeling, cost estimation are used in the paper. The trends of digitalization of the economy are analyzed, the identification features of digital intellectual assets are determined based on the study of the concepts of “digital asset”, “intellectual asset”, “object of valuation”. A semantic model of the valuation of digital intellectual assets is proposed, illustrating the relationship of its conceptual elements. A process-functional model for estimating the value of digital intellectual assets in IDEF0 notation is constructed. It is concluded that digital intellectual assets as objects of valuation in the conditions of the current regulatory regulation are: 1) the results of intellectual activity created with the use of digital technologies, for which digital rights are fixed in the information system in the form of NFT tokens; 2) digital rights to use intellectual property objects that exist in digital or other forms. Their cost can be determined by the method of analogues, the method of discounted cash flows or the cost of creation method, depending on the purpose of the assessment, the identified factors and taking into account the principles of evaluation.Объектом исследования выступают цифровые интеллектуальные активы для целей стоимостной оценки и коммерциализации. Предметом исследования является концептуальная модель оценки стоимости цифровых интеллектуальных активов, отражающая нормативно-правовую базу, объекты, субъекты, принципы, подходы и методы оценки в целях вовлечения в гражданский оборот. Актуальность исследования связана с развитием цифровой экономики и возникающими новыми видами цифровых активов, в том числе цифровых интеллектуальных активов, что требует их идентификации и  формирования теоретико-методологического базиса стоимостной оценки. Цель исследования заключается в  построении концептуальной модели оценки стоимости цифровых интеллектуальных активов для последующей коммерциализации с  учетом выявленных идентификационных характеристик, обоснованных принципов, факторов, подходов и методического инструментария. Использованы методы сравнительного анализа, обобщения, классификации, логического, семантического и функционального моделирования, стоимостной оценки. Проанализированы тенденции цифровизации экономики, определены идентификационные признаки цифровых интеллектуальных активов на основе изучения понятий «цифровой актив», «интеллектуальный актив», «объект стоимостной оценки». Предложена семантическая модель оценки стоимости цифровых интеллектуальных активов, иллюстрирующая взаимосвязь ее концептуальных элементов. Построена процессно-функциональная модель оценки стоимости цифровых интеллектуальных активов в нотации IDEF0. Сделан вывод о том, что цифровые интеллектуальные активы как объекты стоимостной оценки в условиях действующего нормативно-правового регулирования представляют собой: 1) результаты интеллектуальной деятельности, созданные с применением цифровых технологий, на которые зафиксированы цифровые права в информационной системе в форме NFT-токенов; 2) цифровые права на использование объектов интеллектуальной собственности, существующих в цифровой или иной форме. Их стоимость может определяться методом аналогов, методом дисконтированных денежных потоков или методом стоимости создания в зависимости от цели оценки, выявленных факторов и с учетом принципов оценки

Состояние и развитие социально значимых видов деятельности промышленного производства Челябинской области

.

Оценка стоимости цифровых интеллектуальных активов: принципы, факторы, подходы и методы

The object of the study is digital assets and digital intellectual assets as objects of valuation. The subject of the research are the principles, factors, approaches and methods of assessing the value of digital assets, including digital intellectual assets, in order to involve them in civil turnover in modern realities. The relevance of the problem is caused, on the one hand, by the formation of new types of assets — digital, including intellectual — in the context of digitalization of the economy and public relations, on the other — by the uncertainties arising during their identification, as well as the need to substantiate the applicability of valuation principles, approaches and methods to determine the value of such assets for further involvement in civil turnover. The purpose of the study is to substantiate the principles, factors, approaches and methods applicable to the valuation of digital intellectual assets, their approbation on specific examples (domain names). Methods of statistical and comparative analysis, generalization, classification, and valuation were used. The essential characteristics of digital intellectual assets have been defined: intangible nature, creation with the help of digital technology; manifestation of value in the information system; the ability to civil (property) turnover as objects of intellectual rights. The applicability of valuation principles, income and comparative approaches to the valuation of digital intellectual assets is substantiated. The factors influencing the value of digital intellectual assets, as well as specific factors characteristic of one of the types of digital intellectual assets — domain names are identified. An example of using the analogs method to estimate the cost of a second-level domain name in the framework of a comparative approach is shown. It is concluded that digital intellectual assets satisfying all essential characteristics can be put on the balance sheet as intangible assets, and their market value is determined on the basis of income or comparative approaches using the principles of evaluation and identified factors.Объектом исследования выступают цифровые активы и цифровые интеллектуальные активы как объекты стоимостной оценки. Предметом исследования являются принципы, факторы, подходы и методы оценки стоимости цифровых активов, в том числе цифровых интеллектуальных активов, в целях их вовлечения в гражданский оборот в современных реалиях. Актуальность проблематики обусловлена, с одной стороны, формированием новых видов активов — цифровых, в том числе интеллектуальных — в условиях цифровизации экономики и общественных отношений, с другой — неясностями, возникающими при их идентификации, а также необходимостью обоснования применимости оценочных принципов, подходов и методов к определению стоимости таких активов для дальнейшего вовлечения в гражданский оборот. Цель исследования заключается в определении идентификационных характеристик цифровых интеллектуальных активов, обосновании принципов, факторов, подходов и методов, применимых к их стоимостной оценке, с последующей апробацией на конкретных примерах (доменные имена). Использованы методы статистического и сравнительного анализов, обобщения, классификации, стоимостной оценки. Определены сущностные характеристики цифровых интеллектуальных активов: нематериальная природа, создание с помощью цифровой технологии; проявление ценности в информационной системе; способность к гражданскому (имущесвенному) обороту в качестве объектов интеллектуальных прав. Обоснована применимость оценочных принципов, доходного и сравнительного подходов к оценке стоимости цифровых интеллектуальных активов. Выявлены факторы, влияющие на стоимость цифровых интеллектуальных активов, а также специфические факторы, характерные для одного из видов цифровых интеллектуальных активов — доменных имен. Показан пример использования метода аналогов к оценке стоимости доменного имени второго уровня в рамках сравнительного подхода. Сделан вывод о том, что цифровые интеллектуальные активы, удовлетворяющие всем сущностным характеристикам, могут быть поставлены на баланс как нематериальные активы, а их рыночная стоимость определяется на основе доходного или сравнительного подходов с использованием принципов оценки и выявленных факторов

Comparative study of melaphen and kinetin influence on the growth and energetic process of plant cells

The results obtained for the unicellular algae Chlorella vulgaris as an object indicate that synthetic preparation melaphen, like kinetin, participates in regulation of many physiological processes in plants. It is concluded from the data on unidirectional action of natural phytohormone kinetin and melaphen on the plant cell. However, their action mechanism can be not identical

Assessment and Classification Models of Regional Investment Projects Implemented through Concession Agreements

Imposed wide-ranging sanctions require stricter control over the use of budget funds in order to increase the return on investment and minimise the risks of inappropriate spending. Thus, regional development based on the implementation of investment projects with public participation through concession agreements becomes particularly important. The article considers the construction of classification models for the assessment of such projects to identify high-risk concession agreements. State customers can use these models to make informed decisions when choosing a contractor and to improve the efficiency of public property management. For an objective assessment of the integrity of contractors based on financial and other factors, the study used screening models and built-in tools of the SPARK information and analytical system, as well as the methods of descriptive analysis of big data, machine learning and the nearest neighbours approach for clustering regional investment projects according to the risk of improper execution of concession agreements. The presented approach was tested on 1248 regional investment projects implemented through concession agreements. As a result, the research identified two clusters: projects with low risk (83.8 %) and high risk (16.2 %) of improper performance of obligations by the concessionaire. To assess the models’ accuracy and sensitivity to outliers, the confusion matrix and Spearman’s coefficient were utilised, which showed a sufficiently high accuracy of the resulting classification. The constructed models can be used for selecting regional investment projects, as well as for monitoring implemented projects in order to identify potential risks of their non-completion and timely take necessary response measures.Развитие регионов на основе механизмов реализации инвестиционных проектов с участием государства в рамках концессионных соглашений приобретает особую значимость в условиях масштабных санкционных ограничений, требующих ужесточения контроля за эффективностью использования бюджетных средств с целью повышения отдачи от вложенных инвестиций и минимизации рисков их ненадлежащего освоения. В статье рассматривается построение классификационных моделей оценки таких проектов, позволяющих выявить концессионные соглашения повышенного риска, что позволит государственному заказчику принимать обоснованные решения при выборе исполнителя проекта и обеспечить эффективность управления государственным имуществом. Особенностью предложенного подхода к построению классификационных моделей является использование скрининг-моделей и встроенных инструментов информационно-аналитической системы СПАРК для объективной оценки добросовестности концессионеров на основе финансовых и иных факторов, а также методов дискриптивного анализа больших данных, машинного обучения и метода ближайших соседей при кластеризации региональных инвестиционных проектов по уровню риска ненадлежащего исполнения концессионных соглашений. Подход апробирован на выборке из 1248 региональных инвестиционных проектов, реализуемых в рамках концессионных соглашений. В итоге выделены два кластера проектов с низким и высоким уровнем риска ненадлежащего исполнения концессионером своих обязательств перед государством объемом 83,8 % и 16,2 % соответственно. Для оценки точности и чувствительности к выбросам полученной классификационной модели применялись матрица ошибок и метрика Спирмена, которая показала достаточно высокую точность полученной классификации. Применение построенных моделей возможно как на этапе отбора региональных инвестиционных проектов, так и на этапе мониторинга уже реализуемых проектов для выявления потенциальных рисков их незавершения и своевременного принятия государственным заказчиком необходимых мер реагирования