Информационно-аналитический механизм повышения экономической безопасности государственного заказчика при реализации национальных проектов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Волков Станислав Евгеньевич

• Волков Станислав Евгеньевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Волков Станислав Евгеньевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА ПОВЫШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ

1.1. Национальные проекты как инструмент достижения стратегических целей государства и обеспечения его экономической безопасности

1.2. Угрозы экономической безопасности при реализации национальных проектов и методологические вопросы их комплексной оценки

1.3. Организация процесса государственных закупок при реализации национальных проектов и повышение экономической безопасности

государственного заказчика

ГЛАВА 2. МЕТОДИЧЕСКИЙ ИНСТРУМЕНТАРИЙ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА ПОВЫШЕНИИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАКАЗЧИКА В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ

2.1. Организационная форма построения информационно -аналитического механизма выявления угроз экономической безопасности государственного заказчика при реализации национальных проектов и его специфика

2.2. Формирование массива исходной информации для выявления угроз экономической безопасности государственного заказчика

2.2.1. Источники информации при решении задач повышения экономической безопасности государственного заказчика

2.2.2. Формирование системы критериев экономической безопасности государственного заказчика и их пороговых значений

2.3 Организация информационного взаимодействия для выявления угроз экономической безопасности при реализации национального проекта.... 87 ГЛАВА 3. РАЗВИТИЕ И ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДОВ И ИНСТРУМЕНТОВ ПОВЫШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАКАЗЧИКА В УСЛОВИЯХ ДОСТИЖЕНИЯ ЦЕЛЕВЫХ ПАРАМЕТРОВ НАЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ

3.1. Методический подход к выявлению угроз экономической безопасности при определении исполнителей государственного контракта

3.2. Применение методики выявления угроз экономической безопасности государственного заказчика при реализации национального проекта

3.2.1. Выявление уязвимых мест в деятельности организаций-исполнителей как источников угрозы

3.2.2. Верификация результатов описательной и диагностической аналитики методом машинного обучения

3.2.3. Оценка угрозы вовлеченности организаций-исполнителей в сомнительную деятельность

3.3. Методический подход к принятию решения об определении организации-исполнителя государственного контракта, реализуемого при

выполнении национального проекта

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Информационно-аналитический механизм повышения экономической безопасности государственного заказчика при реализации национальных проектов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Современный этап развития государственного управления характеризуется активным использованием проектного подхода как инструмента планирования и решения масштабных социально-экономических задач. Особую значимость приобретают национальные проекты, которые связаны с достижением стратегически важных и значимых для страны национальных целей развития.

Реализация национальных проектов предполагает привлечение в качестве участников исполнения проектов хозяйствующих субъектов, на которые возлагается функция выполнения работ, поставки товаров, оказания услуг и пр., потребность в которых удовлетворяется через систему государственных закупок. Все более активными участниками реализации национальных проектов становятся субъекты Российской Федерации, на которые возлагается реализация региональных проектов.

Финансовой основой реализации национальных проектов являются бюджетные средства, которые сегодня составляют значительную часть бюджетных расходов на федеральном и региональном уровне. До конца 2030 года на реализацию национальных проектов из федеральных ресурсов будет направлено 40 трлн. рублей, в связи с чем все более актуальным становится вопрос обеспечения сохранности и экономного расходования бюджетных средств, недопущение их нецелевого расходования и хищений в процессе выполнения работ, предусмотренных национальным проектом [142].

Очевидно, что решение указанной задачи лежит в плоскости проблематики экономической безопасности в части выявления угроз совершения нецелевых или незаконных финансовых операций при исполнении государственных контрактов.

Актуальность повышения экономической безопасности при реализации национальных проектов подтверждается статистикой финансовых нарушений. Так, по сообщению Пресс-службы Следственного комитета РФ в 2024 году количество уголовных дел о преступлениях, совершенных при реализации национальных

проектов, возросло в 2 раза по сравнению с прошлым годом [142]. При этом, основной характер преступлений связан с хищением бюджетных средств, выделенных на реализацию проектов.

Действующим федеральным законодательством установлены требования к участникам государственной закупки, прежде всего, к исполнителям. Однако, несмотря на активизацию деятельности контрольно-надзорных и правоохранительных органов по противодействию финансово-экономическим нарушениям при реализации национальных проектов, ее эффективность является явно недостаточной, о чем свидетельствует приведенная выше статистика.

Очевидно, что преодоление имеющихся проблем должно носить комплексный, системный характер, не ограничиваясь только совершенствованием нормативной правовой базы и мерами организационного характера как полагают многие специалисты.

Одним из направлений повышения экономической безопасности при реализации национального проекта должна стать разработка и реализация эффективных аналитических процедур, обеспечивающих полной и качественной информацией об участниках исполнения государственного контракта как на этапе его планирования и заключения, так и на этапе реализации для принятия на ее основе обоснованных решений. В интересах своевременного и качественного исполнения государственного контракта, а значит, повышения экономической безопасности при реализации национальных проектов, крайне важным является вопрос привлечения к выполнению работ добросовестных и надежных исполнителей и соисполнителей, обеспечивающее исключение или минимизацию рисков нецелевого и неэффективного расходования бюджетных средств.

Организационной формой эффективной реализации аналитических процедур может стать формирование информационно-аналитического механизма повышения экономической безопасности государственного заказчика, что является сегодня крайне актуальной задачей, решение которой позволит на основе анализа данных своевременно выявлять угрозы экономической безопасности, определяя участников исполнения государственного контракта, и обеспечить реализацию

эффективных мер по их минимизации, что, в свою очередь, будет способствовать минимизации бюджетных рисков.

Степень разработанности темы. Вопросы экономической безопасности экономических субъектов различного уровня в настоящее время привлекают большое внимание исследователей и специалистов практиков. Что же касается предметной области настоящего диссертационного исследования, то следует признать, что с разной степенью глубины разрабатываются ее отдельные составляющие.

Теоретические основы исследования экономической безопасности и ее основные методологические вопросы изложены в работах Абалкина Л.И., Банка С.В., Богданова И.Я., Глазьева С.Ю., Казанцева С.В., Льва М.Ю. Митякова С.Н., Сенчагова В.К., Феофиловой Т.Ю. и других.

Вопросам обеспечения экономической безопасности, построения системы обеспечения экономической безопасности посвящены работы Артемьева Н.В., Безденежных В.М., Городецкого А.Е., Караниной Е.В., Кулагиной Н.А., Митякова Е.С., Михайлова Б.П., Панькова В.С., Пименова Н.А., Сараджевой О.В., Сергеевой И.А., Соколинской Ю.М., Тесленко И.Б., Хорева А.И., и др.

Рассмотрение вопросов бюджетной безопасности государства представлены в исследованиях Васюниной М.Л., Загарских В.В., Королевой Л.П., Савиной Т.Н., Уткина Н.И. и других.

Постановка вопроса об экономической безопасности в сфере государственных закупок является относительно новым и мало проработанным направлением исследований, в основном посвященных вопросам коррупции в сфере закупок. Здесь следует выделить работы Ахмелкина И.М., Беликовой А.В., Кикавец В.В., Кузнецова К.В., Хусаинова М.К. и др.

Вместе с тем, несмотря на достаточно большое число исследований, смежных с настоящим исследованием, вопросы обеспечения экономической безопасности государственного заказчика с точки зрения предотвращения или минимизации бюджетных рисков не получили требуемого рассмотрения. Однако, с учетом активного внедрения проектной деятельности в сферу государственного

управления, прежде всего, роста числа реализуемых и планируемых к выполнению национальных проектов, реализация которых связана с существенным увеличением масштабов вовлечения бюджетных средств в сферу государственных закупок, потребность в данном направлении исследований очевидна.

Объектом исследования является экономическая безопасность государственного заказчика как главного распорядителя бюджетных средств при выполнении государственных контрактов при реализации национальных проектов.

Предметом исследования выступают организационно-экономические инструменты, приемы, процедуры и модели принятия решений о составе исполнителей государственного контракта, применение которых способствует повышению экономической безопасности государственного заказчика, участвующего в реализации национального проекта.

Целью исследования является разработка и научное обоснование сущности, содержания и структуры информационно-аналитического механизма повышения экономической безопасности государственного заказчика при реализации национального проекта.

Для достижения цели исследования в рамках диссертации автором поставлены и решены следующие научно-практические задачи:

- раскрыта сущность и содержание экономической безопасности государственного заказчика при реализации национального проекта с учетом его специфических характеристик как главного распорядителя бюджетных средств;

- разработана структурно-логическая схема информационно-аналитического механизма повышения экономической безопасности государственного заказчика как главного распорядителя бюджетных средств при реализации национального проекта;

- предложена система и порядок информационного взаимодействия государственного заказчика и региональных органов власти как основа эффективной реализации информационно-аналитического механизма повышения экономической безопасности при реализации региональных проектов как составной части национального проекта;

- предложены методы и аналитические инструменты повышения экономической безопасности государственного заказчика при реализации национального проекта, обеспечивающие формирование наиболее полной и информационной базы принятия решения при определении надежных и добросовестных исполнителей государственного контракта;

- сформирован методический подход к оценке вовлеченности и причастности организации-исполнителя к сомнительной деятельности для выработки превентивных мер противодействия мошенничеству и отмыванию доходов, полученных преступным путем.

Научная новизна диссертационного исследования заключается в разработке методологических основ построения информационно-аналитического механизма повышения экономической безопасности государственного заказчика при реализации национальных проектов, которые заключаются в выделении государственного заказчика как референтного объекта экономической безопасности, разработке алгоритма взаимодействия заинтересованных сторон при реализации национальных проектов и методических положений анализа и оценки угроз экономической безопасности при реализации национального проекта, авторской типологии организаций по признакам их вовлеченности в сомнительные операции и сомнительную деятельность.

Теоретическая значимость исследования. Основные теоретические положения и разработки, полученные по результатам диссертационного исследования, являются развитием теории национальной экономической безопасности в части обеспечения экономической безопасности государственного заказчика как представителя государственных интересов при реализации национальных проектов.

Разработанный авторский подход к пониманию сущности и содержания экономической безопасности государственного заказчика как главного распорядителя бюджетных средств, интеграция информационно-аналитического механизма в действующие процедуры определения состава участников исполнения государственного контракта; рекомендации по организации информационного

взаимодействия между всеми сторонами, заинтересованными в своевременном и качественном выполнении государственного проекта, в том числе, в сохранности бюджетных средств; и выработке мер предотвращения или минимизации рисков государственного заказчика позволяют углубить понимание сложности и многогранности национальной экономической безопасности в современных условиях. Полученные автором диссертации результаты могут быть полезны для развития теории и практики обеспечения национальной экономической безопасности в части построения стратегических инструментов нивелирования угроз в условиях взаимодействия участников при реализации государственных контрактов, связанных с достижением национальных целей.

Практическая значимость исследования заключается в том, что выводы и рекомендации, полученные в результате исследования, могут быть использованы организациями, выступающими в роли государственного заказчика, а также бизнес-структурами, определенными в качестве основного исполнителя по государственному контракту для повышения эффективности системы обеспечения экономической безопасности сферы государственных закупок в интересах реализации национальных и федеральных проектов. Результаты разработок могут найти применение при создании целостной системы обеспечения национальной экономической безопасности в части минимизации бюджетных рисков. Предложенная система факторов и индикаторов риска государственного заказчика, инструменты обоснования принятия решения в отношении участников государственного контракта, а также механизмы информационного взаимодействия, способны повысить к внешним угрозам и оптимизировать процессы мониторинга и управления рисками.

Результаты диссертации внедрены в практическую деятельность следующих организаций: Межрегиональное управление по центральному федеральному округу Федеральной службы по финансовому мониторингу (МРУ Росфинмониторинга по ЦФО, г. Москва), Главное контрольное управление города Москвы (Главконтроль, г. Москва), Комитет государственного строительного надзора г. Москвы, а также в учебный процесс Федерального государственного

бюджетного образовательного учреждения высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет».

Теоретико-методологическая основой диссертации служат результаты теоретических исследований по исследуемой предметной области, как российских, так и зарубежных ученых, а также смежных с вопросами экономической безопасности направлений, сосредоточенными на изучении экономической безопасности в разрезе иерархических уровней, функциональных и организационных составляющих. В процессе работы акцент сделан на системный и комплексный подходы, которые позволяют учитывать сложные взаимосвязи внутри исследуемых систем. Для достижения поставленных целей использованы общенаучные методы исследования, такие как системный анализ, синтез, обобщение, аналогия, дифференциация и интеграция, а также методы анализа данных.

Информационная основа диссертации сформирована на данных из широкого спектра источников: научных монографий, специализированных законодательных актов, научных статей, статистических сборниках, данных отчетности предприятий. Кроме того, исследование базировалось на материалах научно-практических конференций и семинаров, а также актуальные данные из электронных СМИ и Интернет-ресурсов.

Наиболее существенные результаты, полученные автором в результате проведения диссертационного исследования и представляемые к защите:

- расширена область теоретических знаний об объектах экономической безопасности, дополненная выделением государственного заказчика при реализации национальных проектов как специфического объекта, являющегося референтным объектом экономической безопасности в силу стратегической значимости национальных проектов, целей и задач, на решение которых они направлены, а также выполнения государственным заказчиком функции главного распорядителя бюджетных средств как специфического признака объекта (п. 13.1);

- разработаны основные положения информационно-аналитического механизма обеспечения экономической безопасности государственного заказчика,

выстроенный в логике взаимосвязи и взаимообусловленности состояний «опасность - безопасность», обеспечивающий формирование информационной базы, позволяющей в результате применения аналитических инструментов предвидеть угрозы экономической безопасности путем выявления уязвимых мест в деятельности организаций-исполнителей государственного контракта, установить степень опасности и выявить варианты ее избежания, что позволяет принять относительно безопасное с точки зрения обеспечения экономической безопасности государственного заказчика решение при определении исполнителей работ. Интеграция информационно-аналитического механизма в общий механизм обеспечения экономической безопасности позволяет: расширить представления о его функциональных возможностях, подчеркнуть роль анализа данных как ключевого инструмента управления рисками при исполнении государственных контрактов в рамках национальных, федеральных и региональных проектов (п. 13.4);

- усовершенствован алгоритм информационного взаимодействия сторон, заинтересованных в обеспечении экономической безопасности государственного заказчика при реализации национального проекта, отличающаяся от традиционной включением основанной на взаимодействии правоохранительных и контрольно -надзорных органов, включением в информационно-аналитический обмен органов регионального и/или муниципального управления, которые становятся получателями бюджетных средств для выполнения работ на территории субъекта, где федеральные проекты получают непосредственную реализацию (п. 13.12);

- разработана методика анализа и оценки угроз экономической безопасности при реализации национального проекта как методическая основа информационно-аналитического механизма повышения экономической безопасности государственного заказчика при реализации национального проекта, основанная на трехуровневой последовательной фильтрации данных, реализуемой с применением инструментов описательной, диагностической и прогностической аналитики: первый уровень фильтрации обеспечивает выделение организаций, в деятельности которых есть уязвимые места, представляющие потенциальную

опасность и угрозу экономической безопасности при реализации национального проекта; второй уровень фильтрации - выделение организаций повышенного уровня опасности для экономической безопасности государственного заказчика; третий уровень фильтрации - выявление организаций, имеющих признаки вовлеченности в сомнительные операции и сомнительную деятельность. Особенностью предложенной методики является подход к выбору признаков-индикаторов угроз, основанный на использовании доступной информации, что обеспечивает возможность оперативного анализа, а также используемый принцип построения фильтра, позволяющий выделять наиболее проблемные и опасные организации - угрозоносители - путем комбинирования порогового и интегрального способов оценки экономической безопасности, что существенно повышает точность аналитических процедур и объективность проводимой оценки. Апробация предложенной методики и ее верификация с использованием машинного обучения показали высокую достоверность полученных результатов анализа и оценки (п. 13.12);

- предложена типологическая группировка организаций, формируемая по признакам вовлеченности организации в сомнительные операции и сомнительную деятельность, рассматриваемая как порядковая шкала оценивания уровня угрозы экономической безопасности, и используемая, с одной стороны, как самостоятельный инструмент выработки предписывающих мер противодействия мошенничеству и отмыванию доходов, полученных преступным путем, с другой стороны, как элемент интегральной оценки уровня угроз нецелевого и неправомерного расходования бюджетных средств, исходящих от организаций-исполнителей государственного контракта при реализации национального проекта(п. 13.3).

Степень достоверности и апробация результатов исследования

гарантируется формулировкой целей и задач исследования, использованием надежных данных и научных методов. Результаты исследования были представлены на научных конференциях, форумах, круглых столах и внедрены в

практическую деятельность хозяйствующих субъектов, что подтверждает их значимость и актуальность в современных условиях.

Материалы исследования в части теоретического знания об объектах экономической безопасности, а также вопросы организационно-методического характера, связанные с использованием информационно-аналитического механизма обеспечения экономической безопасности, были использованы автором в образовательном процессе при преподавании дисциплин по специальности высшего образования «Экономическая безопасность», а также образовательной программы «Финансовая разведка», реализуемой по направлению «Экономика» в ФГБОУ ВО «РТУ МИРЭА», при проведении круглых столов, симпозиумов, а также в рамках работы научного кружка студентов.

Основные положения и результаты диссертационного исследования обсуждены и одобрены на всероссийских, национальных научно-практических конференциях и научных сессиях, в том числе: Национальной научно-практической конференции студентов, магистрантов и преподавателей Российского государственного социального университета. Москва, 2024; 4-й Всероссийской научно-практической конференции «Актуальные вопросы устойчивого развития современного общества и экономики», Курск, 2025 г.; VII Научной сессии "Стратегия формирования экосистемы цифровой экономики в обосновании приоритетов национального развития", посвященной 80-летию Великой Победы. Курск, 2025 г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 12 научных работ, общим объемом 7,55 п.л. (авторский вклад - 5,7 п.л.), в том числе 9 статей в рецензируемых научных изданиях, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией Российской Федерации для опубликования основных научных результатов диссертаций на соискание учёных степеней доктора и кандидата наук, общим объемом - 6,55 п.л. В опубликованных научных работах полностью отражены научные результаты исследования, составляющие научную новизну.

Диссертационное исследование соответствует пунктам паспорта научной специальности 5.2.3. - Региональная и отраслевая экономика (экономическая

безопасность), в т.ч. пунктам: п. 13.3 Типология проблем экономической безопасности. Угрозы и вызовы экономической безопасности; п. 13.5 Критерии экономической безопасности. Пороговые значения критериев экономической безопасности и методы их определения; п. 13.12 Разработка и применение методов, механизмов и инструментов повышения экономической безопасности.

Структура и объем диссертации. Структура диссертации включает в себя введение, основную часть, состоящую из трех глав, заключения, где изложены полученные выводы и рекомендации, список литературы, состоящий из 172 источников и 4 приложений. Итоговый объем диссертации - 216 страниц, содержит 26 таблиц, 21 рисунок и 6 формул.

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ВОПРОСЫ ПОСТРОЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОГО МЕХАНИЗМА ПОВЫШЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ В УСЛОВИЯХ РЕАЛИЗАЦИИ

НАЦИОНАЛЬНЫХ ПРОЕКТОВ

1.1. Национальные проекты как инструмент достижения стратегических целей государства и обеспечения его экономической безопасности

Динамичное и прогрессивное развитие любой страны, ее возможности решать стоящие задачи в значительной степени зависит от того, насколько обеспечена национальная безопасность, высок уровень защищенности не только от реальных угроз, но и от потенциальных. Для Российской Федерации в условиях нарастающих глобальных и внутренних вызовов вопросы национальной безопасности приобретают все большую значимость и становятся не просто одним из направлений государственной политики, но, прежде всего, «основой российской государственности» [82, с.126]. Индикатором повышенного внимания к вопросам национальной безопасности стало принятие в 1992 году закона «О безопасности», создание Совета безопасности Российской Федерации, утверждение Концепции национальной безопасности и, наконец, принятием Стратегии национальной безопасности Российской Федерации [1].

В указанной выше Стратегии сказано, что она является документом стратегического планирования, определяющим национальные интересы и стратегические национальные приоритеты Российской Федерации. Важным является также указание о том, что Стратегия национальной безопасности основана на неразрывной взаимосвязи и взаимозависимости национальной безопасности Российской Федерации и социально-экономического развития страны. Это означает, что обеспечение национальной безопасности является важным условием и фактором устойчивого социально-экономического развития. С другой стороны,

без устойчивого социально-экономического развития обеспечение национальной безопасности становится проблематичным.

Высокую значимость и актуальность вопросов безопасности, не только как основы социально-экономического развития, но вообще, как основы существования страны, государства признается всеми исследователями, выделяется в качестве «главного критерия существования и развития» [100], и рассматривается как одна из характеристик «надёжности функционирования и развития социальных, экономических, технических, экологических и биологических и других систем» [127]. В свою очередь, признание значимости вопросов безопасности объясняет высокий интерес к исследованиям в данной области, рост которого представляется вполне закономерным.

Безопасность как категория является достаточно широким понятием, которое включает в себя различные экономические, политические, социальные процессы и явления, происходящие в стране как сложной социально-экономической системе. Факт комплексно и многогранности понятия «безопасность» отмечен в работе ряда специалистов. Так. В.М. Родачин подчеркивает, что безопасность представляет собой сложное понятие, «многоплановое и многогранное в своих структурных составляющих и проявлениях» [45, с. 9]. Развитием данной позиции является мнение, что «в XXI веке безопасность должна восприниматься концептуально как многоаспектное понятие, включающее в себя не только традиционную военную безопасность, но также и безопасность личности, экономическую безопасность и безопасность доступа к ресурсам, морскую и экологическую безопасность и др.» [148].

То, что понятие «безопасность» является многогранным следует и из Стратегии национальной безопасности [1], в которой названы сферы обеспечения безопасности, что и дает представление о широте рассматриваемого понятия. Как следует из Стратегии национальной безопасности, таких сфер обеспечения безопасности, которые одновременно определены как национальные приоритеты -девять, одним из которых является экономическая безопасность. Данный факт позволяет сделать два основных вывода: во-первых, экономическая безопасность

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Волков Станислав Евгеньевич, 2025 год

как источников угрозы

Применения предложенной методики выявления угроз государственного заказчика рассмотрим в ситуации определения субподрядчиков по национальному проекту «Безопасные и качественные автомобильные дороги».

По одному из государственных контрактов, реализуемых в рамках национального проекта, основным исполнителем является ОАО «Хотьковский автомост» (Московская область). Данная организация за период с 2021 по 2024 год привлечена в качестве исполнителя к реализации 22 государственных контрактов на общую сумму около 51,9 млрд рублей. Преимущественно организация привлекается к работам, связанным со строительством автомобильных дорог. Характеристика контрактов исполнителя приведена в Приложении 1.

ОАО «Хотьковский автомост» (ИНН 5042001439) зарегистрировано 12 октября 1998 года. Основным видом деятельности является строительство автомобильных дорог и автомагистралей. Основные показатели деятельности организации и их динамика представлены в Таблице 3.4.

Таблица 3.4 - Динамика показателей деятельности ООО «Хотьковский автомост»

Показатели 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г. Изменение, %

Среднесписочная численность работников, чел. 1 591 2 268 3 001 2 496 56,9

Чистые активы, млн. руб. 3 921,278 4 121,958 5 376,022 6 441,331 64,3

Выручка, млн. руб. 10 313,244 16 374,627 20 083,264 20 475,7 98,5

Чистая прибыль, млн. руб- 1 562, 403 309, 591 1 420,459 1 135,2 - 27,3

Источник: [172]

Как следует из представленных в Таблице 3.4 показателей за рассматриваемый период наблюдается положительная динамика показателей,

кроме показателя чистой прибыли. В данном случае снижение чистой прибыли произошло из-за роста себестоимости выполняемых работ и увеличения операционных затрат. Такая динамика свидетельствует о снижении эффективности деятельности организации, что является настораживающим фактором, особенно с учетом того, что эта тенденция демонстрирует устойчивость на рассматриваемом временном интервале (Таблица 3.5).

Таблица 3.5 - Динамика показателей эффективности деятельности организации

Показатели 2021 г. 2022 г. 2023 г. 2024 г.

Производительность труда, млн. руб./чел. 6, 482 7,219 6,692 8,203

Рентабельность чистых активов, % 39,837 7,498 26,414 17,621

Рентабельность деятельности, % 15,146 1,887 7,071 5,543

Источник: рассчитано автором по данным таблицы 3.4.

Организация «Хотьковский автомост» для выполнения работ активно привлекает субподрядчиков, число которых составляет 87 организаций, представляющих три субъекта Российской Федерации (Приложение 2).

Рассмотрим исходную совокупность организаций, которые выступают как субподрядчики или потенциальные субподрядчики. Как субподрядчики они не подпадают под правила отбора, предусмотренные для государственной закупки ФЗ № 44, однако тем более важно понимать, в каком они состоянии, есть ли в их деятельности какие-то уязвимые места, которые могут представлять опасность для государственного заказчика и нести в себе угрозы невыполнения работ, предусмотренных национальным проектом.

Визуальный анализ представленной в Таблице 3.6 информации (случайным порядком выбрана часть организаций) говорит о том, что в большинстве случаев сведения, характеризующие результаты деятельности организаций, противоречивы, демонстрируя по каким-то показателям устойчивую тенденцию, по каким-то - разнонаправленное изменение в динамике. В такой ситуации трудно составить достоверное представление о потенциальном субподрядчике, хотя решение необходимо принимать.

Таблица 3.6 - Предприятия-субподрядчики (Московская область)

Наименование контрагента ИНН контрагента Выручка 2022, в руб Выручка 2023, в руб Выручка 2024, в руб Чистая прибыль 2022, в руб Чистая прибыль 2023, в руб Чистая прибыль 2024, в руб

АВЮФ КФУ 1655327626 2 286 000 600 000 8 000 127 000 -157 000 13 000

АНО "ДВД "РОССИЯ"" 9703137862 - 4 718 353 000 8 430 602 000 - -3 917 000 74 533 000

АНО "НИИ ТСК" 7721277481 145 147 000 147 132 000 182 698 000 2 845 000 6 325 000 16 872 000

АНО "РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ "ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ" 1308083280 5 424 000 5 672 000 5 167 000 189 000 123 000 -112 000

АНО "ФК "ХИМКИ" 5047246200 436 395 000 236 775 000 298 438 000 8 280 000 312 000 267 000

АНО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО ДПО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО "ЦОИПК", АНО ДПО "ЦОИПК" 7723448260 4 709 000 5 479 000 23 449 000 67 000 108 000 117 000

АНО "ЦПП И ПВ" 5029251937 - - - - - -

АНО ДПО "АПБИКС" 7722400956 68 083 000 97 321 000 91 224 000 80 000 143 000 16 383 000

АНО ДПО "ИПК ТЕХНОПРОГРЕСС" 7725257260 497 634 000 584 195 000 547 094 000 -22 391 000 -33 333 000 -36 621 000

АНО ДПО "ПЕРВЫЙ ЦЕНТР ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ" 7841292058 18 554 000 19 046 000 23 241 000 2 860 000 3 304 000 3 468 000

АНО ДПО "ПЛАТФОРМА" 1840079880 46 009 000 45 238 000 31 034 000 1 072 000 -2 396 000 237 000

АНО ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР РСС" 7707491282 3 830 000 156 436 000 118 204 000 65 000 21 892 000 -9 451 000

АНО ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР СКБ КОНТУР" 7715091714 385 323 000 438 299 000 435 694 000 -95 562 000 -101 565 000 -65 689 000

АНО ДПО ЦПКС ПСК 5406970591 17 103 000 114 061 000 72 846 000 3 962 000 65 238 000 36 509 000

АНО НТЦ "ТЕХНОПРОГРЕСС" 7723534776 87 704 000 76 271 000 107 960 000 -5 012 000 -1 816 000 5 292 000

АНОО ДПО "ЦПИПК" 2309156550 - - - - - -

АО "ДОЙЧЕ ФИНАНС ВОСТОК" 7707282610 1 759 058 000 1 358 452 000 2 129 638 000 477 397 000 194 845 000 7 708 000

АО"ПСВ" 6321097210 298 808 000 18 869 000 607 042 000 11 037 000 9 756 000 77 024 000

Продолжение Таблицы 3.6

Наименование контрагента ИНН контрагента Чистые активы 2022, в руб Чистые активы 2023, в руб Чистые активы 2024, в руб Основные средства в 2022, в руб Основные средства в 2023, в руб Основные средства в 2024, в руб

АВЮФ КФУ 1655327626 - - - - - -

АНО "ДВД "РОССИЯ"" 9703137862 - 4 720 589 000 19 023 928 000 - 28 861 000 3 257 755 000

АНО "НИИ ТСК" 7721277481 - - - 27 119 000 20 744 000 22 182 000

АНО "РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ "ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ" 1308083280 189 000 434 000 322 000 177 000 177 000 177 000

АНО "ФК "ХИМКИ" 5047246200 -264 008 000 -279 017 000 -854 008 000 6 090 000 7 623 000 14 223 000

АНО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО ДПО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО "ЦОИПК", АНО ДПО "ЦОИПК" 7723448260 33 000 141 000 258 000 46 000 33 000 19 000

АНО "ЦПП И ПВ" 5029251937 - 1 344 243 000 1 009 941 000 - - -

АНО ДПО "АПБИКС" 7722400956 - - - - - -

АНО ДПО "ИПК ТЕХНОПРОГРЕСС" 7725257260 -8 883 000 -42 216 000 -78 837 000 1 276 000 2 568 000 180 000

АНО ДПО "ПЕРВЫЙ ЦЕНТР ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ" 7841292058 10 800 000 14 104 000 1 301 000 - - -

АНО ДПО "ПЛАТФОРМА" 1840079880 3 429 000 1 049 000 1 286 000 23 000 195 000 132 000

АНО ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР РСС" 7707491282 442 000 22 335 000 12 884 000 21 000 117 000 1 065 000

АНО ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР СКБ КОНТУР" 7715091714 -94 355 000 -55 920 000 23 376 000 98 000 837 000 327 000

АНО ДПО ЦПКС ПСК 5406970591 33 558 000 98 796 000 135 305 000 1 254 000 317 000 112 616 000

АНО НТЦ "ТЕХНОПРОГРЕСС" 7723534776 -3 809 000 -5 625 000 -333 000 6 304 000 4 402 000 3 716 000

АНОО ДПО "ЦПИПК" 2309156550 - - - 3 661 000 1 865 000 4 344 000

АО "ДОЙЧЕ ФИНАНС ВОСТОК" 7707282610 2 869 948 000 3 064 793 000 2 486 035 000 149 597 000 107 226 000 55 489 000

АО"ПСВ" 6321097210 98 961 000 108 717 000 87 741 000 - - 222 000

Источник: [172]

Сформируем выборочную совокупность организаций-исполнителей (Таблица 3.6) с указанием значений признаков, выбранных для выявления уязвимых, проблемных мест организации. В данном случае инструментом анализа данных является табличная форма как инструмент описательной аналитики, позволяющая дать характеристику организации в систематизированном виде.

Для иллюстрации применения методики из всей совокупности организаций-субподрядчиков Московской области были выбраны 10 организаций. Используя доступные открытые источники информации, о которых шла речь ранее, были зафиксированы значения анализируемых признаков и проведено их сравнение с критериальными значениями (Таблица 3.7).

Таблица 3.7 - Выявление уязвимых мест как источников угрозы

Наименование контрагента Молодой возраст (1-3 года) Минимальный УК Минимальный собственный капитал Средняя численность сотрудников 0-1 человек Недостоверные сведения в ЕГРЮЛ/ЕГРИП Приостановление движения денежных средств по счетам Нахождение в стадии реорганизации, ликвидации, банкротства Отрицательные или низкие показатели отчета о финансовых результатах

А 1 2 3 4 5 6 7 8

АВЮФ КФУ - - - - - - - +

АНО "ДВД "РОССИЯ"" + - - - - - - +

АНО "НИИ ТСК" - - - - - - - -

АНО "РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ "ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ" - - - - - - - -

АНО "СПЕЦИАЛИСТ" - - - - - - - -

АНО "ФК "ХИМКИ" + - + - - - - +

АНО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО ДПО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО "ЦОИПК", АНО ДПО "ЦОИПК" - - - - - - - -

АНО "ЦПП И ПВ" - - - - - - - -

АНО ДПО "АПБИКС" - - - - - - - -

АССОЦИАЦИЯ "ФК "ОЛИМП- ДОЛГОПРУДНЫЙ" - - - - - + + -

Продолжение Таблицы 3.7

Наименование контрагента Налоговая нагрузка ниже среднеотраслево й в регионе по данным ФНС России Нахождение в реестре ЦБ РФ нелегальных участников финансового рынка Участие в судебных спорах в качестве ответчика Наличие исполнительных производств Нахождение в реестре ФАС России недобросовестных поставщиков Нахождение в перечне террористов/ экстремистов Росфинмониторинга Наличие негативной информации в СМИ

А 9 10 11 12 13 14 15

АВЮФ КФУ - - - + - - -

АНО "ДВД "РОССИЯ"" - - - - - - -

АНО "НИИ ТСК" - - - - - - -

АНО "РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ "ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ" - - - - - - -

АНО "СПЕЦИАЛИСТ" - - - - - - -

АНО "ФК "ХИМКИ" - - - - - - -

АНО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО ДПО "ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ", АНО "ЦОИПК", АНО ДПО "ЦОИПК" - - - - - - -

АНО "ЦПП И ПВ" - - - - - - -

АНО ДПО "АПБИКС" - - - + - - -

АССОЦИАЦИЯ "ФК "ОЛИМП-ДОЛГОПРУДНЫЙ" + - + + - - -

Источник: сформировано по данным официальных сайтов ЦБ РФ, ФАС РФ, Росфинмониторинга, информации в открытой печати.

Кроме таблицы как инструмента описательной аналитики в данном случае в качестве инструмента предлагается использовать визуальный мониторинг данных [140, с. 88]. Применительно к задаче выявления организаций-исполнителей, в поведении которых есть признаки опасности, то есть, организаций -угрозоносителей, визуальный мониторинг представляет собой отслеживание (просмотр) показателей деятельности организаций, не прибегая к расчетам.

В целях интерпретации получаемых в результате анализа материалов мы используем утверждение, что угроза, как правило, является следствием наличия уязвимых мест. Это значит, что. выявив уязвимые места в деятельности организации, мы получим информацию об источниках угрозы.

Для выявления источников угрозы по каждой рассматриваемой организации фиксируется факт наличия или отсутствия критериального значения индикатора уязвимости. Особенность процедуры состоит в том, что наличие уязвимости фиксируется через альтернативные варианты: либо организация обладает определенным значением, либо не обладает. То есть, сам факт наличия у организации признака с критериальным значением указывает на то, что, во-первых, данная область деятельности организации является уязвимым местом, а значит, источником опасности; во-вторых, позиция заслуживает более внимательного рассмотрения, как потенциальная угроза для государственного заказчика.

Из 10 организаций - соисполнителей, включенных в Таблицу 3.6, уязвимые места отсутствуют лишь у 5 организаций; у 5 организаций количество выявленных уязвимых мест варьирует от 1 до 3, что требует рассмотрения данных организаций как источников угрозы.

Аналогично по описанному выше алгоритму был проведен анализ информации об организациях всех трех рассматриваемых регионов Российской Федерации: Московская область, Калужская область, Тамбовская область. По каждому региону численность субподрядчиков различна, а значит различна численность исходной совокупности для выделения групп. В результате, мы имеем различные ситуации по регионам: если в Московской области максимальное число негативных фактов у организации составляет 5, то в Калужской области - 6, а в

Тамбовской области - 7. То есть, организации Тамбовской области характеризуются большим числом имеющихся уязвимых мест, что свидетельствует о большей угрозе, исходящей от этих организаций.

На основе визуального сравнения фактических значений с критериальными сформируем таблицу с исходной информацией для оценки уровня опасности каждого субподрядчика.

Выделение организаций, в деятельности которых отсутствуют уязвимые места, являющиеся источниками угрозы, несомненно, позволяет определить в составе исполнителей работ, предусмотренных национальным проектом, наиболее надежные для экономической безопасности государственного заказчика организации. Однако, как правило, абсолютно благонадежных и безопасных организаций встречается не так много и их может быть недостаточно для выполнения всех работ, необходимых для достижения целевых показателей национальных проектов. С этой точки зрения важно среди организаций, имеющих уязвимые места, выбрать наименее опасные, чтобы минимизировать риски реализации национального проекта.

Инструментом для решения указанной задачи может стать диагностика как комплексная оценка уровня опасности, исходящей от организации, оценка того, насколько организация является угрозоносителем.

С точки зрения повышения достоверности оценки, интегрированной в сводной оценке, следует принять во внимание, что учитываемые характеристики имеют разную значимость. А это значит, что каждой из них следует придать определенный вес. Задача определения весовых коэффициентов для признаков является типичной при формировании сводной оценки и предполагает, что «в состав интегрального критерия локальные критерии обычно входят с весовыми коэффициентами, учитывающими уровень важности каждого из этих локальных критериев. Поэтому, для получения строго математически обоснованного результата выбора наилучшего варианта решения, необходимо не только правильно выбрать необходимый набор локальных критериев, но и достаточно корректно оценить их весовые коэффициенты» [167].

В предлагаемой методике принято, что все рассматриваемые характеристики являются одинаково значимыми, так как важно не само значение признака, а факт его наличия. Имеющиеся различия в значимости рассматриваемых в анализе характеристик не существенны для понимания, какая организация является угрозоносителем. Таким образом, каждой из вошедших в систему оценки характеристик, имеющейся у рассматриваемой организации, присваивается весовой коэффициент, равный 1.

Сводная оценка организации-субподрядчика формируется исходя из логики, что СО = Сумма баллов, характеризующих уязвимость организации,

Где СО - сводная оценка организации.

Данный этап анализа предполагает суммирование баллов по всем выявленным негативным фактам, исходя из правила 1 факт = 1 балл. По результатам выполнения данного этапа каждая организация получает свою балльную оценку, характеризующую ее как угрозоносителя исходя из количества выявленных уязвимых мест.

Ключевым вопросом предлагаемой методики является распределение организаций-субподрядчиков по уровню исходящей от них опасности. по числу уязвимых мест - источников угрозы.

Распределение организаций-субподрядчиков по уровню опасности, исходящей от них, предполагает решение двух методологических вопросов:

- выделение группировочного признака;

- определение величины интервала группировки.

В случае оценки исполнителей по уровню угрозы, исходящей от них, с учетом сформулированной сущности экономической безопасности государственного заказчика существенным будем считать признак наличия негативных фактов в «биографии» конкретного потенциального исполнителя, фактов, которые рассматриваются как уязвимые места. Наличие уязвимых мест представляет опасность для качественного и своевременного выполнения работ, предусмотренных проектом, а значит, такие организации требуют повышенного внимания при принятии решения об их привлечении к выполнению проекта. Таким

образом, в качестве основания группировки выбирается число негативных фактов - уязвимых мест у организации-субподрядчике.

Определив основание группировки, следует принять решение о количестве выделяемых в исследуемой совокупности групп, то есть, то число групп, на которые разделяется исследуемая совокупность.

В нашем исследовании априори было выделено три уровня опасности: высокий, средний, низкий, каждый из которых указывает на степень надежности организации. Если по результатам сводной оценки организация попадает в группу высокой опасности, то от привлечения такой организации в качестве исполнителя следует отказаться или хотя бы воздержаться до принятия дополнительного решения. Конечно, риски есть всегда, но в данном случае, информация об имеющихся уязвимых местах способствует минимизации рисков. Поэтому в данном случае количество групп определено не в зависимости от численности исходной совокупности и размаха вариации группировочного признака в ней, а исходя из основной логики исследования и решаемых задач.

Особенностью предлагаемого подхода является учет региональной составляющей, что является элементом развития аналитического инструментария, особенно принимая во внимание значительную долю задач национальных проектов, решаемых в рамках региональных проектов. Проблема определения исполнителя в данном случае усложняется тем, что их выбор, особенно когда речь идет о конкретном регионе, может быть не столь велик и надо выбирать из ограниченного круга организаций.

В предложенной методике учет региональных особенностей реализован через дифференциацию границ групп организаций, относимых по наличию индикаторов угроз к разным уровням опасности. Обозначим такой подход к выделению групп как ситуационный, строящийся с учетом конкретной региональной ситуации.

Определим величины интервала группировки для каждой группы:

5 — 0

= 5—0 = 1,66 (3.1)

и 6-0 о л Ко = — = 2,0

Ы = — = 2,33

(3.2)

(3.3)

Полученные результаты дают возможность сформировать региональные шкалы оценивания организаций, которые представлены на Рисунке 3.4.

Шкала оценивания организации Тамоовскои ооласти Рисунок 3.4 - Региональные шкалы распределения организаций-исполнителей по уровню угроз Источник: составлено автором

Распределение организаций - исполнителей по выделенным группам, дает, во-первых, понимание ситуации в региональном разрезе, а во-вторых, содержит оценочные выводы, определяющие последующие направления аналитической работы. Итоговое распределение организаций - исполнителей по уровню опасности представлено в Таблице 3.8.

Таблица 3.8 - Распределение организаций-исполнителей по уровню опасности

3

Регион Число организаций с уровнем опасности, ед. Число организаций, ед.

высокий средний низкий

Московская область 9 33 45 87

Калужская область 11 22 11 44

Тамбовская область 5 13 10 28

Всего 25 68 66 159

В процентах к итогу, % 15,7 42,8 41,5 100,0

Источник: рассчитано автором по результатам анализа отчетности организаций с учетом шкал оценивания рисунка 3.4.

Как видно из данных Таблицы 3.8 число организаций-субподрядчиков с низким уровнем опасности составляет менее половины, а вот организаций с высоким и средним уровнем угроз значительно больше - 93 в абсолютном выражении и 58,5% - в относительном.

Несомненно, учет региональной составляющей имеет важное значение. Но с точки зрения объективности оценки факт наличия в деятельности организации уязвимого места является источником угрозы, независимо от местонахождения организации.

Предложенная методика выявления источников угроз экономической безопасности государственного заказчика в силу своей простоты может рассматриваться как универсальная, что означает возможность ее применения в любых ситуациях, где требуется оценить организацию с точки зрения риска взаимодействия с ней. Предложенная система характеристик, по значениям которых можно судить о наличии признаков угрозы, используется для оценки благонадежности исполнителей, т.е. при потребности в той или иной услуге требуется выбрать наименее опасного исполнителя/субподрядчика. Если есть список потенциальных исполнителей, то матрицу можно применить уже на начальном этапе отбора, если требуется оценить собственные риски, то оценку всех своих текущих исполнителей можно проводить с определённой очередностью.

Таким образом мы сравниваем пул всех имеющихся исполнителей между собой, выделяя те, взаимодействие с которыми сопряжено с рисками для государственного заказчика, из чего следует дальнейшее принятие решения. Если мы вступили в экономические отношения со сторонней организацией, значит на первом этапе потенциальный исполнитель прошел отбор по предложенной

3.2.2. Верификация результатов описательной и диагностической аналитики

методом машинного обучения

Для верификации полученных результатов был использован метод машинного обучения.

Для применения алгоритмов метода необходимо формализовать исходные данные, на которых будет проводиться машинное обучение. С этой целью с каждой организацией-субподрядчиком мы свяжем вектор из логических переменных (0/1), где «0» будет означать, что соответствующий критерий не применим к организации, а значение «1» будет означать применимость данного критерия.

Фрагмент таблицы, которая получается в результате такого анализа, представлен в Таблице 3.9.

Для использования этой информации в математической модели будем использовать матрицу А размерности т на п, где т - количество потенциальных исполнителей, а п=15 количество логических критериев. Эта таблица выглядит следующим образом:

(3.4)

где ау = 0 или а^ = 1 в зависимости от выполнения критерия ] к организации 1.

Используя матрицу А, можно провести простейший скоринг-анализ следующим образом. Для каждой организации установим итоговый уровень риска, который может быть «низким», «средним» или «высоким». Отнесение организации к указанным уровням итогового риска будем осуществлять следующим образом:

«низкий» - количество выполненных критериев от 0 до 1; «средний» - количество выполненных критериев от 2 до 3; «высокий» - количество выполненных критериев от 4 и выше.

Наименование контрагента инн контрагента Молодой возраст (1-3 года) Минпмяльнын УК Мннимпльныи собственный кап пт ал Средняя ЩКЛ«1ШОС1£ сотрудников 0-1 человек Не до стоке рные сведения в ЕГРЮ.ТЕГРИП 1 Ijiii |) г т и du . 1 енпе двпжен[[я денежные средств по счетам! т Нахенлдение в стадии ре 0 рГЙ 33 33 J й □ 33 EL ликвидации. Ззжкротствза Отрицательные или низкие показатели отчета о финансовых результатах

АВЮФКФУ 1655327626 - - - - - - - 1

AHO "ДВД 'РОССИЯ '" 9703137862 1 - - - - - - 1

AHO "НИИ ТСК" 7721277481 - - - - - - - -

AHO "РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ "ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ" 1308083280 - - - - - - - -

AHO -СПЕЦИАЛИС Г 1841999985 - - - - - - - -

АНО "ФК 'ХИМКИ" 5047246200 1 - 1 - - - - 1

AHO TTF.HTT ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ". AHO ДПО 'ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И подготовки КАДРОВ" AHO "ЦОИПК" AHO ДПО 7723448260 - -

AHO "ЦППИПВ" 5029251937 - - - - - - - -

AHO ДПО "АПБИКС" 7722400956 - - - - - - - -

AHO ДПО 'ИПК ТЕХНОПРОГТЕСС" 7725257260 - - 1 - - - - 1

AHO ДПО "ПЕРВЫЙ TTF.HTT ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ" 7841292058 - -

AHO ДПО 'ПЛАТФОРМА" 1840079880 - - - - - - - 1

AHO ДПО "УЧЕБ НЫЙ ЦЕНТР РСС" 7707491282 - - - - - - - -

AHO ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР СКБ 7715091714 - - 1 - - - - 1

AHO ДПО цпкс пек 5406970591 - - - - - - - -

AHO НТЦ "ТЕХНОПРОГТЕСС" 7723534776 - - 1 - - - - 1

АНОО ДНО "ЦИНИК" 2309156550 - - - - - - - -

АО "ДОЙЧЕ ФИНАНСВОСТОК" 7707282610 - - - - - - - -

АО ВТБ ЛИЗИНГ 7709378229 - - - - - - - -

АО'ТТСВ" 6321097210 - - - - - - - -

АРК 9710054462 - - - - - - - 1

АССОЦИАЦИЯ "НЦРКК" 9710062262 - - - - - - - -

АССОЦИАЦИЯ "СРО "ЛИГА ИЗЫСКАТЕЛЕЙ'' 7725256098 - - - - - - - -

АССОЦИАЦИЯ "СРО "СОВЕТ ПРОЕКТИРОВЩИКОВ" 7725255760 - -

Источник: Составлено автором

Однако такой анализ обладает важным недостатком (об этом шла речь выше при описании методики оценки), заключающимся в том, что в этом алгоритме каждый критерий имеет одинаковый вес, то есть мы полагаем, что вклад каждого фактора в общий уровень риска одинаков. В то же время многие критерии, несомненно, имеют различный содержательный вес.

Для решения задачи учета веса каждого из рассматриваемых признаков можно использовать весовые коэффициенты, с помощью которых можно будем учитывать вес каждого критерия. Однако при использовании весовых коэффициентов возникает принципиальный вопрос о выборе значений этих коэффициентов. Для решения этой задачи чаще всего используют экспертные оценки, которые являются субъективными оценками, что сказывается на объективности присвоения весовых значений рассматриваемым признакам.

Другой путь состоит в том, чтобы использовать квантили для отнесения каждого потенциального исполнителя к той или группе риска. Такой подход является объективным и отражает положение оцениваемого исполнителя относительно всей группы.

Этот метод не требует «субъективных» параметров и позволяет получать объективное разбиение на основании близости многомерных объектов.

Опишем метод Кохонена для разбиения множеств организаций на два кластера.

1. Инициализация

1.1. Создание прототипов: создаются прототипы (референтные векторы) для каждого класса.

1.2. Инициализация весов: весовые векторы всех прототипов инициализируются случайными значениями или выбираются из обучающего набора данных.

2. Обучение

Обучение сети происходит итерационно. На каждой итерации обрабатывается один входной образец.

2.1. Выбор входного образца: случайным образом выбирается входной вектор X из обучающего набора данных и соответствующий ему класс.

2.2. Поиск ближайшего прототипа:

Для каждого прототипа вычисляется расстояние (например, евклидово) между входным вектором и весовым вектором прототипа. Определяется ближайший прототип (называемый победителем).

2.3. Обновление весов:

Если ближайший прототип относится к тому же классу, что и входной вектор, то вес прототипа обновляется в направлении входного вектора:

Если ближайший прототип относится к другому классу, то вес прототипа обновляется в противоположном направлении:

Коэффициент обучения а(1:) постепенно уменьшается с течением времени.

Процесс машинного обучения продолжается до тех пор, пока не выполнится одно из следующих условий:

завершено заданное количество итераций.

изменения весов становятся незначительными.

3. Классификация

После завершения обучения классификация новых входных векторов осуществляется следующим образом:

Для нового входного вектора X вычисляются расстояния до всех прототипов и определяется ближайший прототип. Класс нового входного вектора определяется классом ближайшего прототипа.

Если применять указанный метод к множеству объектов, которое не содержит заданного в методе количества классов, то результат применения метода будет неустойчивый. Напротив, если многократное применение этого метода показывает одинаковое разбиение на классы, то можно считать, что

В использованном примере списка потенциальных контрагентов в Московской области, содержащем 85 организаций, после применения метода Кохонена вся совокупность была разбита на два кластера. Первый кластер содержал 59 организаций, а второй 26 организаций.

Отметим, что при разбиении этих организаций на кластеры не использовались никакие настраиваемые параметры, что исключает субъективный фактор. Однако полученное в результате применения метода Кохонена разбиение имеет также содержательное объяснение. Среди критериев, которые применялись к организациям, есть два важных критерия, связанных с судебными спорами:

- участие в судебных спорах в качестве ответчика

- наличие исполнительных производств

Очевидно, что для оценки рисков недобросовестного исполнения контрактов эти критерии играют принципиальную роль. Это получает объективное подтверждения на основании полученного разбиения организаций на два кластера. Поскольку второй кластер, содержащий 26 организаций, включает в себя организации, которые:

- во-первых, имеют выполненный критерий «Участие в судебных спорах в качестве ответчика» - очень часто.

- во-вторых, имеют выполненным критерий «Наличие исполнительных производств» - всегда.

При этом у организаций из первого кластера, содержащего 59 организаций, ни один из этих критериев не выполнен.

После того, как мы получили два кластера с организациями построим разбиение множества организаций на квартили отдельно для каждого кластера.

Для первого кластера, содержащего 59 организаций, получается следующее разбиение на квартили, указанные в Таблице 3.10.

№ Название организации Скоринг балл Квантиль

1. АНО "НИИ ТСК" 0 1

2. ГАУ "Управление госэкспертизы РС (Я))" 0 1

3. ДА "СЭО" 0 1

4. Местная религиозная организация Православный приход кафедрального собора в честь успения Пресвятой Богородицы Г. Улан-Удэ 0 1

5. Мордовское республиканское отделение «Российский фонд мира» 0 1

6. МРООВОП РМ 0 1

7. ЧУ ДПО "МВИПК" 0 1

8. ООО "НПО ЗЕМСНАРЯД" 0 1

9. ООО "ФЛИТ ФИНАНС" 0 1

10. ООО МКК "СИМПЛФИНАНС" 0 1

11. СНПА "Промышленная безопасность" 0 1

12. Централизованная религиозная организация "Улан-Удэнская и Бурятская Епархия русской православной церкви 0 1

13. ЧОУ ДПО "Охрана труда. Учебный центр" 0 1

14. ЧОУ ДПО "ПРОМТЕХГАРАНТ" 0 1

15. ЧОУ ДПО "Саранский дом науки и техники РСНИИОО" 0 1

16. ЧОУ ДПО УЦ "ПРОГРЕСС" 0 1

17. ГАУ "Госэкспертиза Республики Мордовия" 0 1

18. БАДМАЕВА ЕВ. 0 1

19. ЧУДПО "ЦИВССМ" 0 1

20. Ассоциация СРО "СТРОИКОРПОРАЦИЯ" 0 1

21. АНО ДПО "ПЕРВЫЙ ЦЕНТР ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ И ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ" 0 1

22. АНО "ЦИП И ИВ" 0 1

23. "АНО ""ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ"", АНО ДПО ""ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ"", АНО ""ЦОИПК"", АНО ДПО ""ЦОИПК...... 0 1

24. АНО "СПЕЦИАЛИСТ" 0 1

25. АНО "РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ "ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ" 0 1

26. АНО ДПО ЦПКС ПСК 0 1

27. АНОО ДПО "ЦПИПК" 0 1

28. АНО ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР РСС" 0 1

29. АССОЦИАЦИЯ "НЦРКК" 0 1

30. АССОЦИАЦИЯ "СРО "ЛИГА ИЗЫСКАТЕЛЕЙ" 0 1

31. АССОЦИАЦИЯ "СРО "СОВЕТ ПРОЕКТИРОВЩИКОВ" 0 1

32. АО"ПСВ" 0 1

33. ЛЕОНОВ М.А. 1 1

34. ЧОУ ДПО УЦ "СЭМС" 1 1

35. ООО "РОМЭКС" 1 1

36. ООО "АНКАМИКС ВОСТОК" 1 1

37. ГВАЙ ЕВ. 1 1

38. ГАЛИМОВА Л.Р. 1 1

39. АУ РБ "ГОСЭКСПЕРТИЗА" 1 1

40. АНО ДПО "ПЛАТФОРМА" 1 1

41. НУЗ "МСЧ "РЕЗИНОТЕХНИКА" 1 1

42. ООО ЧОО "АРЕС" 2 2

43. ООО "КБ28" 2 2

44. ООО "ЖБИ" 2 2

45. ООО "ГТК-МАГИСТРАЛЬ" 2 2

46. ООО "ГКС" 2 2

47. АНО ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР СКБ КОНТУР" 2 2

48. ООО "МЕТИКС" 2 2

49. НОЧУ ДПО "УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР "ПЕРСПЕКТИВА" 2 2

50. ООО "РОУДРЕСУРС" 3 2

51. ООО "СК "ОН" 3 2

52. ООО "ДАБЛ ВИКТОРИ" 3 2

53. АНО ДПО "ИПК ТЕХНОПРОГРЕСС" 3 2

54. АНО "ФК "ХИМКИ" 3 2

55. ООО "АСФАЛЬТЛИЗИНГ" 3 2

56. ООО "АВТОЛИГА" 3 2

57. ООО "МЕГАСТРОЙ" 4 2

58. ООО "КОМПАНИЯ А-ХО ТРЕЙД" 4 2

59. ООО "ОПТИМАЛЬНЫЕ ОКНА" 5 2

Источник: составлено автором

Для второго кластера, содержащего 26 организаций, разбиение на квантили приведено в Таблице 3.11.

Таблица 3.11 - Разбиение на квантили по рискам.

№ Название организации Скоринг балл Квантиль

1. АНО ДПО "АПБИКС" 1 1

2. ООО "НПФ "ДОРОЖНЫЙ ЭЛЕМЕНТ" 1 1

3. АССОЦИАЦИЯ "ЦОК СТРОИТЕЛЕЙ СИБИРИ" 1 1

4. МРО В ДПО 1 1

5. ООО ГК "РМ" 2 1

6. ООО "СОВКОМБАНК ЛИЗИНГ" 2 1

7. ООО "РГ ЛИЗИНГ" 2 1

8. ООО "ЛК ЭВОЛЮЦИЯ" 2 1

9. РОО "ФЕДЕРАЦИЯ ЛЕГКОЙ АТЛЕТИКИ РБ" 2 1

10. ООО "АЛЬФАМОБИЛЬ" 2 1

11. ООО "БК-РЕСУРС" 2 1

12. ООО "КАРКАДЕ" 2 1

13. ОАУ "УЛЬЯНОВСКГОСЭКСПЕРТИЗА" 2 1

14. АО ВТБ ЛИЗИНГ 2 1

15. АО "ДОЙЧЕ ФИНАНС ВОСТОК" 2 1

16. ООО "АГР ЛИЗИНГ" 2 1

17. ФАУ "ГЛАВГОСЭКСПЕРТИЗА РОССИИ" 2 1

18. ООО "МОССПЕЦСТРОИ" 3 3

19. АРК 3 3

20. АНО НТЦ "ТЕХНОПРОГРЕСС" 3 3

21. ООО "ПРОГРУПП" 4 3

22. ООО "ФСО ФК "ОЛИМП" 4 3

23. ООО "ВЕСТАРСТРОЙ" 5 3

24. ООО "ГСУ" 5 3

25. АССОЦИАЦИЯ "ФК "ОЛИМП-ДОЛГОПРУДНЫЙ" 5 3

26. ООО "ПРОМ-СНАБ1" 5 3

Источник: составлено автором

Мы видим, что в последнем разбиении организаций по квантилям у нас совсем нет организаций из второго квантиля.

Обобщая полученное разбиение организаций на кластеры и квантили, можно сделать следующий вывод относительно экономических рисков, которые могут возникнуть при заключении с этими организациями контрактов.

Во-первых, наибольшим риском обладают организации, отнесенные ко второму кластеру, поскольку для этих организаций является характерным участие в судебных делах, что является негативной характеристикой.

Во-вторых, организации из второго кластера разбиваются на два множества согласно вычисленному квантилю.

В-третьих, организации, отнесенные к первому кластеру, имеют меньший риск при заключении с ними контрактов. При этом эти организации разбиваются на три квантиля по возможным экономическим рискам, возникающим при заключении с ними контрактов.

Приведем общий алгоритм анализа организаций по рискам на основании выбранных критериях.

1 шаг.

Для каждой организации вычисляем применимость логических критериев. В результате получаем матрицу, у которой каждая строка состоит из 0/1.

2 шаг.

На основании полученной на шаге 1 матрицы осуществляем разбиение организаций с помощью метода Кохонена на 2 и более кластеров. Количество кластеров определяется автоматически с помощью метода Кохонена.

3 шаг.

Для каждого кластера, полученного на 2 шаге, вычисляем скоринг балл, как количество выполненных критериев для каждой организации.

4 шаг.

Для каждого кластера на основании скоринг балла, вычисленного на 3 шаге, разбиваем организации на квантили.

5 шаг.

Интерпретируем на основании содержательных критериев разбиение организаций на различные кластеры с целью установления организации из какого кластера имеют больший экономический риск.

6 шаг.

Организации в каждом кластере ранжируем по вычисленным квантилям.

7 шаг.

Получаем итоговый анализ рисков по каждой организации.

Для верификации корректности работы алгоритма классификации организаций, являющихся потенциальными контрагентами для государственных заказов, был проведен дополнительный анализ экономических параметров деятельности организаций, на основе открытых данных. Этот анализ включал в себя количественные показатели хозяйственной и коммерческой деятельности с помощью методов машинного обучения. В результате этого анализа мы оценивали достоверность классификации алгоритма на основании метода Кохонена.

Для верификации мы выбрали 37 организаций из числа организаций потенциальных контрагентов в Московской области. Эти организации рассматривались ранее в качестве примера работы алгоритма классификации контрагентов по рискам. Количественный анализ включал в себя следующие методы машинного обучения:

- линейный классификатор (логистическая регрессия, БУК);

- нелинейные методы (случайный лес, нейронные сети).

Для реализации этих методов машинного обучения мы использовали следующий паттерн для обучающей выборки:

1. название организации

2. проверяемый номер кластера

3. среднее значение выручки за 2022, 2023, 2024 года

4. среднее значение чистой прибыли за 2022, 2023, 2024 года

5. среднее значение чистых активов за 2022, 2023, 2024 года

6. среднее значение основных средств за 2022, 2023, 2024 года

Таким образом, с каждой организацией связывался проверяемый номер

кластера и четырехмерный числовой вектор. На основании числового вектора была произведена независимая классификация на два класса, которая в дальнейшем использовалась для вычисления уровня достоверности исходной кластеризации каждой организации, являющейся потенциальным контрагентом.

Уровень достоверности исходной классификации определялся как вероятность отнесения организации к исходному кластеру на основе методов машинного обучения для кластеризации с использованием количественных экономических характеристик, содержащихся в числовом векторе.

Приведем результат расчета для вычисления уровня достоверности кластеризации в Таблице 3.12.

Таблица 3.12 - Уровень достоверности кластеризации

№ Название организации Проверяемый Уровень

кластер достоверности

1. АНО НТЦ ТЕХНОПРОГРЕСС 2 0.14

2. ООО АНКАМИКС ВОСТОК 1 0.53

3. ООО ФЛИТ ФИНАНС 1 0.55

4. МРО ВДПО 2 0.61

5. НУЗ МСЧ РЕЗИНОТЕХНИКА 1 0.63

6. ооо нпф дорожный элемент 2 0.64

7. ООО БК-РЕСУРС 2 0.67

8. ООО АСФАЛЬТЛИЗИНГ 1 0.74

9. ООО МОССПЕЦСТРОЙ 2 0.77

10. АО ДОЙЧЕ ФИНАНС ВОСТОК 2 0.8

11. ООО РГ ЛИЗИНГ 2 0.81

12. ООО АГР ЛИЗИНГ 2 0.82

13. АНО ФК ХИМКИ 1 0.83

14. ООО ГТК-МАГИСТРАЛЬ 1 0.83

15. ЧОУ ДПО УЦ СЭМС 1 0.83

16. АНО ДПО ЦПКС ПСК 1 0.84

17. СНПА ПРОМЫШЛЕННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ 1 0.86

18. ООО ГК РМ 0.86

19. ООО СОВКОМБАНК ЛИЗИНГ 0.87

20. ООО ЖБИ 1 0.87

21. ООО НПО ЗЕМСНАРЯД 1 0.89

22. ООО ЛК ЭВОЛЮЦИЯ 0.91

23. АОПСВ 1 0.93

24. АНО ДПО УЧЕБНЫМ ЦЕНТР РСС 1 0.94

25. ООО АВТОЛИГА 1 0.96

26. АНО ДПО УЧЕБНЫМ ЦЕНТР СКБ КОНТУР 1 0.96

27. ООО КАРКАДЕ 0.96

28. ЧУДПО ЦИВССМ 1 0.96

29. АНО ДПО ПЛАТФОРМА 1 0.96

30. АНО ДПО ИПК ТЕХНОПРОГРЕСС 1 0.96

31. АНО ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ, АНО ДПО ЦЕНТР ОБУЧЕНИЯ И ПОДГОТОВКИ КАДРОВ, АНО ЦОИПК, АНО ДПО ЦОИПК 1 1

32. АССОЦИАЦИЯ НЦРКК 1 1

33. ООО РОУДРЕСУРС 1 1

34. ООО ОПТИМАЛЬНЫЕ ОКНА 1 1

35. ООО МЕТИКС 1 1

36. ООО КОМПАНИЯ А-ХО ТРЕИД 1 1

37. АНО РЕДАКЦИЯ ГАЗЕТЫ ВРЕМЯ И ЖИЗНЬ 1 1

Источник: составлено автором

Из этой таблицы мы видим, что только одна организация имеет низкий уровень достоверности кластеризации, все остальные организации имеют уровень достоверности выше 0,5. При этом 31 из 37 организаций имеют уровень достоверности выше 2/3. Распределение уровней достоверности представлено на Рисунке 3.5.

Распределение уровней достоверности кластеризации

Рисунок 3.5 - Распределение уровней достоверности кластеризации.

Источник: составлено автором

Таким образом, можно заключить, что предложенная методика оценки организаций-субподрядчиков как источников опасности и угрозы для государственного заказчика, обеспечивает высокий уровень достоверности получаемых результатом, что подтверждается результатами кластеризации организаций по уровню риска, на основе качественных критериев с использованием метода машинного обучения.

Предложенный метод диагностики организаций при рассмотрении вопроса о целесообразности их привлечения в качестве исполнителей по государственному контракту имеет потенциал развития. В частности, при формировании условий для участия организаций в конкурсе на выполнения государственных контрактов можно включить условия, которые сделают маловероятным или невозможным участие в конкурсе организаций, которые имеют высокий скоринг-балл рисков, выявленных предложенным алгоритмом. Можно также предложить разработку новой информационно-аналитической системы для поддержки принятия решений в области формирования условий государственных контрактов, которая будет основана на предложенном алгоритме. В качестве обучающей информации предлагается использовать

ретроспективную информацию и динамическое ранжирование списка потенциальных исполнителей государственных контрактов в результате применения алгоритма анализа организаций по рискам на основании выбранных критериях.

3.2.3. Оценка угрозы вовлеченности организаций-исполнителей в

сомнительную деятельность

Наиболее серьезную угрозу экономической безопасности при реализации национальных проектов представляют случаи нецелевого расходования бюджетных средств при выполнении федеральных и региональных проектов, связанные с сомнительным поведением организаций - исполнителей и осуществлением сомнительной деятельности.

Учитывая значимость выявления организаций, осуществляющих операции сомнительного экономического смысла, еще в 2001 году был принят Федеральный закон «О противодействии легализации (отмыванию) доходов, полученных преступным путем, и финансированию терроризма» от 07.08.2001 N 115-ФЗ [84]. Согласно данному нормативному документу к сомнительным относятся те сделки, которые не характерны для деятельности организации, то есть, не соответствуют направлениям деятельности; сделки, которые проводятся с нарушением законодательства; сделки, схема которых отличается особой сложностью и является невыгодной для одной из участвующих в ней сторон. Также в число поводов усомниться в чистоте операции входят «операции с валютой и ценными бумагами, покупка с целью последующей перепродажи; выдача наличных средств с назначением на предъявителя; открытие вклада в пользу третьего лица; выдача наличных с непонятной целью и нечетким назначением. Подозрительными считаются операции с денежными средствами или иным имуществом, предположительно совершаемые в целях легализации

(отмывания) доходов, полученных преступным путем, и финансирования терроризма» [13].

В более позднем документе - Письме Банка России сказано, что «сомнительные операции - это операции, осуществляемые клиентами кредитных организаций, имеющие необычный характер и признаки отсутствия явного экономического смысла и очевидных законных целей, которые могут проводиться для вывода капитала из страны, финансирования "серого" импорта, перевода денежных средств из безналичной в наличную форму и последующего ухода от налогообложения, а также для финансовой поддержки коррупции и других противозаконных целей» [154].

Специалисты и исследователи также не обошли стороной вопрос терминологического определения сомнительных операций. Так, например, в работе Зубаревой Л.В., Пучковой Н.В. дается определение подозрительной деятельности, под которой авторы понимают «операции сомнительного характера, осуществляемые банками и экономическими субъектами национальной экономики, включающие в себя операции с большими объемами наличных денег, обналичивание денежных средств через счета и платежные карты физических лиц» и пр. [87, с. 38]. В публикации Сергуниной В.В. «действия экономического субъекта, относительно которых имеются подозрения или разумные основания полагать, что имели место совершенные преступления или попытка совершить преступление, связанное с ПОД/ФТ» [124, с. 34] отнесены к подозрительной деятельности. Как видно из нормативно закрепленных определений и исследовательских содержательно они являются весьма близкими, из чего можно сделать вывод, что сомнительная и подозрительная деятельность можно рассматривать как синонимы.

Кроме нормативного закрепления сущности сомнительных и подозрительных операций законом предусмотрено и в последующем подтверждено Правилами определения перечня организаций и физических лиц, в отношении которых имеются сведения об их причастности к экстремистской деятельности или терроризму, и доведения этого перечня до сведения

организаций, осуществляющих операции с денежными средствами или иным имуществом, и индивидуальных предпринимателей, утвержденными постановлением Правительства Российской Федерации от 06.08.2015 №2 804 [14], что Федеральная служба по финансовому мониторингу формирует перечень организаций и физических лиц, в отношении которых имеются сведения об их причастности к экстремистской деятельности или терроризму.

Таким образом, объектом углубленного анализа должны либо организации, у которых по результатам выполнения описательной и диагностической аналитики выявлены признаки неблагонадежности, а также все организации, попавшие в группу высокого уровня опасности.

С точки зрения отношения и участия организации - исполнителя к сомнительным операциям предлагается выделить три типа поведения организации:

- предрасположенность организации к сомнительным и/или неправомерным действиям и операциям;

- вовлеченность организации в неправомерные действия и сомнительные операции;

- причастность организации к неправомерным действиям и сомнительным операциям.

Ключевым признаком первого типа - «предрасположенность» является склонность организации к действиям, которые по своей сути либо имеют сомнительный, либо даже незаконный характер. Согласно словарям русского языка, слово «сомнительный» имеет достаточно много значений. В контексте рассматриваемого вопроса под сомнительной операцией или сомнительной деятельностью мы будем понимать операцию/деятельность, не внушающую доверия, подозрительную [28, с. 269]. Речь идет именно о склонности, то есть присутствии в деятельности организации определенных признаков, указывающих на склонность к сомнительным действия. Но факты, подтверждающие осуществление таких действий, вовлеченность организации в такого рода операции, отсутствуют. Предрасположенность в данном случае

рассматривается как возможность организации в определенных действиях или даже деятельности, побуждающим мотивом для которых является, чаще всего, стремление максимизировать доход организации. При этом, основанием для принятия решения об осуществлении сомнительных действий может быть либо действительно тяжелое финансово-экономическое или проблемное состояние организации и подобного рода действия представляются руководству как возможность решения имеющихся проблем; либо неумеренное, не подкрепленное имеющимися возможностями желание максимизировать прибыль. Может быть ситуация, когда сфера деятельности организации является высоко прибыльной и уже внешние силы пытаются склонить руководство организации к сомнительным или незаконным действиям. Предрасположенность к сомнительным или даже противоправным действиям обычно является предпосылкой реализации подобных действий, хотя, конечно, возможны случаи несовпадения склонностей и реализации. Таким образом, отнесение организации