Журнал «Менеджмент и бизнес-администрирование»
№4 / 2021

Меры государственной поддержки: процесс эффективного выбора

Завалько Н.А.,

доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры «Государственное и муниципальное управление», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва,

Еремин С.Г.,

кандидат юридических наук, доцент, доцент кафедры «Государственное и муниципальное управление», Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Москва

Аннотация. В статье рассматриваются вопросы, связанные с возможностью предприятий промышленности ориентироваться в существующем спектре мер государственной поддержки и осуществлять их эффективный выбор. Авторы предлагают алгоритм, который позволит предприятиям, проанализировав свои стратегические цели, выделить проекты, которые позволяют реализовать приоритетные направления для конкретного предприятия, и подобрать наиболее эффективные меры государственной поддержи. Произведена апробация алгоритма на основе мер поддержки, которые предоставляет фонд развития промышленности, приведены практики успешной реализации мер поддержки на предприятиях промышленности.

Ключевые слова: финансовые меры поддержки, займы, субсидии, алгоритм выбора меры поддержки.

Government support measures: an effective choice process

Zavalko N.A.,

Doctor of Economic Sciences, Professor, Professor of the Department of State and Municipal Management, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow,

Eremin S.G.,

Candidate of Legal Sciences, Docent, Associate Professor of the Department of State and Municipal Management, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow

Abstract. The article discusses issues related to the ability of industrial enterprises to navigate the existing range of government support measures and make their effective choice. The author proposes an algorithm that will allow enterprises, after analyzing their strategic goals, to identify projects that allow them to implement priority areas for a particular enterprise and select the most effective measures of state support. The algorithm has been tested on the basis of support measures provided by the industrial development fund, practices for the successful implementation of support measures at industrial enterprises are given.

Keywords: financial support measures, loans, subsidies, an algorithm for choosing a support measure.

DOI: 10.33983/2075-1826-2021-4-62-68

Библиографический список

Завалько Н.А. Организация механизма мониторинга инновационной инфраструктуры, включающего сбор замечаний и предложений по административным барьерам // Экономика и предпринимательство. — 2019. — № 8 (109). — С. 472–474.
Кожина В.О., Завалько Н.А. Совершенствование системы контроллинга на предприятии // Экономика и предпринимательство. — 2020. — № 7 (120). — С. 832–835.
Матюнина О.Е., Завалько Н.А., Кожина В.О. и др. Цифровая экономика и ее влияние на государственное и муниципальное управление //Экономика и предпринимательство. — 2018. — № 11 (100). — С. 101–104.
Матюнина О.Е., Завалько Н.А., Кожина В.О. и др. Развитие финансовой инфраструктуры в системе государственного регулирования цифровой экономики // Экономика и предпринимательство. — 2018. — № 12 (101). — С. 26–29.
Таренко Д.С., Завалько Н.А. Состояние сферы малого и среднего предпринимательства в г. Москва // Самоуправление. — 2019. — Т. 2. — № 2 (115). — С. 205–207.
Шедько Ю.Н., Завалько Н.А. Совершенствование инфраструктуры сопровождения и информационной поддержки системы мониторинга и контроля федеральных проектов // Финансовая жизнь. — 2020. — № 3. — С. 44–46.
Matyunina O.E., Zavalko N.A., Kozhina V.O., Rezin A. Formation of an integrated model for providing information support for organizational decisions // CEUR Workshop Proceedings. International Scientific and Practical Conference «Information Technologies and Intelligent Decision Making Systems», 2021. — 46 p.
Yudina E.V., Zavalko N.A., Beketova O.N. and others. Innovative approaches to business modeling at an enterprise // Revista Inclusiones. — 2020. — Т. 7. — № S1–1. — С. 84–92.