Научный журнал
Вестник Алтайской академии экономики и права
Print ISSN 1818-4057
Online ISSN 2226-3977
Перечень ВАК

RISK MANAGEMENT IN THE STATE ORDER SYSTEM OF THE RUSSIAN INDUSTRY: A MANAGEMENT MODEL UNDER SANCTIONS PRESSURE

Novospasskaya E.D. 1
1 National Research Lobachevsky State University of Nizhni Novgorod
1029 KB
The article examines the risks of economic activity in Russia’s industrial complex in the context of the functioning of the state order system. The author has developed a classification of risks in the state order system into 7 categories based on an analysis of scientific literature and existing practices. Based on correlation analysis of statistical data for 2024–2025, key dependencies were identified: between public procurement expenses and budget expenditures (r = +0.94), the Central Bank’s key rate and non-payments under contracts (r = +0.89), and the budget deficit and inventory growth (r = +0.88). A risk management model based on a probability and impact severity matrix is proposed. A risk register with risk management measures is compiled. A scientific hypothesis is formulated that the «budgetary overhang» is transformed into the accumulation of unsold products in enterprise warehouses, which creates risks for the financial stability of the industrial complex. In the article, the author proves the effectiveness of digitalization of control functions (21% of identified violations by the «Anticartel» system). A risk management model based on a probability and impact severity matrix is developed, allowing for differentiated approaches to control.
state order
risk management
correlation analysis
digitalization of control
compliance
industrial complex

Введение

Практически все управленческие решения сопряжены с риском, и сфера государственного заказа (ГЗ) не является исключением. Повышение эффективности управления рисками может выступить значимым фактором совершенствования системы государственного заказа в условиях санкционного давления и необходимой трансформации контрактной системы [2].

Современное понимание процесса управления рисками основано на качественной систематизации рисков, оценке существенности потерь в результате реализации рисковых событий и их вероятности. Управление рисками в отраслях промышленного комплекса, в том числе в сфере государственного заказа, должно базироваться на системном подходе: идентификация рисков, их анализ, выбор методов управления и контроль целевых параметров экономической системы [9].

Нормативно-правовая база. В Российской Федерации нормативное регулирование риск-менеджмента осуществляется следующими документами: Федеральный закон от 24.12.2002 № 184-ФЗ «О техническом регулировании», ГОСТ Р 51898-2002 «Аспекты безопасности», ГОСТ Р 51897-2011 «Менеджмент риска. Термины и определения» [9]. Согласно Федеральному закону, риск определяется как «вероятность причинения вреда жизни или здоровью граждан, имуществу физических или юридических лиц, государственному или муниципальному имуществу, окружающей среде» [9].

Целью настоящего исследования является выявление, систематизация и количественный анализ рисков хозяйственной деятельности в промышленном комплексе России в контексте функционирования системы государственного заказа, а также разработка модели управления рисками и практических рекомендаций по совершенствованию контрольных механизмов в условиях санкционного давления.

Для достижения поставленной цели решались следующие задачи:

1. Систематизировать нормативно-правовую базу управления рисками в сфере государственного заказа РФ [10, 15].

2. Разработать авторскую классификацию рисков в системе государственного заказа с учетом современной специфики.

3. Выявить и количественно оценить корреляционные зависимости между ключевыми параметрами системы государственного заказа (расходы на госзакупки, цена нефти, ключевая ставка ЦБ, дефицит бюджета, неплатежи, дебиторская задолженность, рост запасов) [1].

4. Разработать модель управления рисками на основе соотношения вероятности допущения рисков и существенности их последствий [разработано автором].

5. Сформировать реестр рисков в системе государственного заказа с указанием причин возникновения, вероятности, существенности и мероприятий по управлению [3].

6. Обосновать гипотезу о трансформации «бюджетного навеса» в накопление нереализованной продукции на складах предприятий [5].

7. Проанализировать изменения административной ответственности в сфере закупок, вступившие в силу в 2025 году [11].

8. Разработать практические рекомендации по совершенствованию системы управления рисками в сфере государственного заказа [6].

Теоретической основой исследования послужили труды отечественных и зарубежных ученых в области риск-менеджмента, государственного управления и контрактного права. Нормативно-правовую базу составили Федеральный закон № 184-ФЗ «О техническом регулировании» [9], Федеральный закон № 44-ФЗ «О контрактной системе» [10]., ГОСТ Р 51897-2011 «Менеджмент риска» [8], и иные нормативные правовые акты.

Материалы и методы исследования

Эмпирическую базу исследования составили:

статистические данные Федеральной антимонопольной службы (ФАС) России о контрольной деятельности в сфере закупок за 2024–2025 гг. [6];

данные Министерства финансов РФ о расходах бюджета и дефиците бюджета [5];

данные Министерства экономического развития РФ о динамике закупок у единственного поставщика и конкуренции [2];

аналитические обзоры и материалы российских и зарубежных информационных агентств [4];

данные о ключевой ставке ЦБ РФ и неплатежах по государственным контрактам [2].

Методы исследования, использованные в работе:

1. Метод системного анализа – для идентификации и классификации рисков в системе государственного заказа.

2. Метод корреляционного анализа – для количественной оценки связей между ключевыми параметрами системы (расчет коэффициентов корреляции Пирсона, определение силы связи) [3].

3. Метод матричного моделирования – для разработки модели управления рисками на основе двух критериев (вероятность и существенность последствий) (разработано автором).

4. Метод реестрового учета – для систематизации рисков и формирования реестра с указанием причин, вероятности, существенности и мероприятий по управлению [7].

5. Метод статистического анализа – для обработки данных ФАС России, Минфина РФ, Минэкономразвития РФ [5].

6. Метод прогнозирования – для обоснования прогнозных оценок рисков на 2026–2027 гг. на основе выявленных корреляционных зависимостей [5].

Анализ базируется на статистических данных за 2024–2025 гг. и прогнозных оценках на 2026–2027 гг. Динамика геополитической и макроэкономической ситуации может вносить коррективы в выявленные корреляционные зависимости, что требует регулярного обновления эмпирической базы и уточнения модели.

Результаты исследования и их обсуждение

Классификация рисков в системе государственного заказа

На основе анализа научной литературы и практики функционирования контрактной системы выделены следующие категории рисков (таблица 1).

Классификация рисков представлена на рисунке.

Вероятность допущения рисковых ситуаций определяется следующими факторами:

значения показателей качества финансового менеджмента объекта контроля;

наличие значительных изменений в деятельности объекта контроля (реорганизация, изменение типа учреждения);

наличие нарушений, выявленных по результатам ранее проведенных контрольных мероприятий;

полнота исполнения предписаний и представлений;

наличие обращений (жалоб) граждан и юридических лиц.

Существенность последствий рисковых ситуаций определяется:

объемами финансового обеспечения деятельности объекта контроля;

значимостью мероприятий, в отношении которых возможно проведение контрольного мероприятия;

величиной объема принятых обязательств;

осуществлением закупок товаров, работ, услуг для государственных нужд.

Классификация рисков Примечание: составлено автором

Таблица 1

Классификация рисков в системе государственного заказа

Категория риска

Содержание

Примеры

Природно-естественные

Стихийные силы природы

Стихийные бедствия, климат, форс-мажор

Финансово-экономические

Финансовые и экономические факторы

Неплатежи, дебиторская задолженность, бюджетный дефицит, валютные риски

Социальные

Социальные факторы

Кадровый дефицит, старение персонала

Политические

Политические факторы

Санкции, геополитическая нестабильность

Законодательные

(нормативно-правовые)

Изменение НПА, неполнота регулирования

Поправки к 44-ФЗ, изменения нац. режима

Организационно-

управленческие

Нерациональные управленческие решения

Ошибки выбора поставщика, коррупция, снижение конкуренции

Технико-технологические

Отказы оборудования,

аварии

Срывы сроков, утечка информации, кибератаки

*Источник: разработано автором.

Важным фактором, влияющим на управление рисками в системе государственного заказа, является изменение мер административной ответственности. Федеральный закон от 28.12.2024 № 500-ФЗ «О внесении изменений в Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях» внес существенные коррективы в практику привлечения к ответственности за нарушения в сфере закупок [11].

Закон вступил в силу с 1 марта 2025 года. Ключевые изменения включают [11]:

введение новых составов правонарушений в сфере закупок по 44-ФЗ и 223-ФЗ;

замену административного штрафа предупреждением за отдельные правонарушения, совершенные впервые (например, за нарушение порядка расторжения контракта при одностороннем отказе от его исполнения) [11];

ужесточение размеров штрафов за отдельные нарушения: за неверный выбор способа закупки – от 30 до 50 тыс. руб., за нарушение срока оплаты – до 300 тыс. руб. для юридических лиц [11];

введение дисквалификации должностных лиц за повторные нарушения (например, за повторную приемку некачественных товаров) на срок от 1 до 2 лет [7];

оптимизацию структуры КоАП РФ – все составы административных правонарушений в сфере закупок изложены в едином комплексе из 6 новых статей (7.30.1 – 7.30.6 КоАП РФ) [7].

Данные изменения, с одной стороны, снижают административную нагрузку на добросовестных участников закупок (через институт предупреждения), с другой стороны – ужесточают ответственность за наиболее значимые нарушения, что способствует снижению рисков в системе государственного заказа [12].

Модель управления рисками в промышленном комплексе

При формировании модели управления рисками важным является определение условия целесообразности внедрения системы контроля:

Таблица 2

Матрица управления рисками

Существенность последствий

Вероятность низкая

Вероятность средняя

Вероятность высокая

Высокая

Умеренный ущерб Целесообразен контроль

Высокий ущерб Целесообразен контроль

Очень высокий ущерб Необходим контроль

Средняя

Низкий ущерб Контроль не требуется

Умеренный ущерб Целесообразен контроль

Высокий ущерб Целесообразен контроль

Низкая

Низкий ущерб Контроль не требуется

Низкий ущерб Контроль не требуется

Умеренный ущерб Контроль не требуется

Источник: разработано автором.

Издержки на формирование и поддержание системы контроля рисков ≤ Потенциальный ущерб от риска, где потенциальный ущерб определяется как произведение существенности последствий и вероятности наступления рискового события (таблица 2).

Реестр рисков в системе государственного заказа

На основе предложенной классификации и матрицы управления сформирован систематизированный реестр рисков (таблица 3).

На основе анализа статистических данных за 2024–2025 гг. выявлены следующие корреляционные зависимости (таблица 4).

Из анализа ключевых рисков следуют выводы.

Риск неплатежей в системе госзаказа. В 2025 году российский бизнес столкнулся с резким ростом неплатежей со стороны государственных заказчиков. Количество административных дел о неплатежах выросло на 20%, а жалоб малого бизнеса – на 141% [1].

Таблица 3

Реестр управления рисками в системе государственного заказа

Описание риска

Причины риска

Вероятность

Мероприятия по управлению

Риски неисполнения

обязательств банками

Разбалансировка финансово-хозяйственной деятельности банков

высокая

Мониторинг финансового состояния банков

Потеря рентабельности

Ограничения индексами-дефляторами, ошибки калькулирования

высокая

Управление себестоимостью, обоснование ценообразования

Неплатежи

по контрактам

Ключевая ставка ЦБ 21%, дефицит оборотных средств

высокая

Мониторинг дебиторской задолженности, факторинг

Ошибки в выборе

поставщиков

Недобросовестность,

банкротство

умеренная

Проверка репутации, реестр недобросовестных поставщиков

Изменение

законодательства

Новые требования (реестры, сертификаты)

высокая

Мониторинг изменений, участие в рабочих группах

Валютные риски

Колебания курсов, политические факторы

высокая

Хеджирование, прогнозирование

Снижение конкуренции

Рост закупок у единственного поставщика (с 18% до 23%)

высокая

Контроль обоснованности закупок у ЕП

Демпинг

Участие с заведомо заниженными ценами

высокая

Антидемпинговые меры (ПП № 1875)

Коррупция

Снижение прозрачности, рост закупок у ЕП

высокая

Комплаенс-контроль, система «Антикартель»

Источник: разработано автором с использованием [9].

Таблица 4

Корреляционные зависимости рисков в системе госзаказа

Параметры корреляции

Коэффициент (r)

Сила связи

Интерпретация

Ключевая ставка ЦБ ↔ Неплатежи по контрактам

+0,89

Сильная

Высокая стоимость кредитов → рост неплатежей

Неплатежи ↔ Дебиторская задолженность

+0,94

Очень сильная

Каскадный эффект распространения неплатежей

Дефицит бюджета ↔ Рост запасов

+0,88

Сильная

Бюджетный дефицит → накопление нереализованной продукции

Доля закупок у единственного поставщика ↔ Коррупционные риски

+0,76

Умеренная

Снижение конкуренции → рост коррупционных рисков

Цифровизация ↔ Выявление нарушений

+0,72

Сильная

Рост цифровизации → повышение эффективности контроля

Объем госзакупок ↔ Количество жалоб

+0,84

Сильная

Рост объемов → рост конфликтности

*Расчеты автора по данным ФАС России, Минфина РФ [3].

Ключевые факторы риска:

1. Ключевая ставка ЦБ РФ (21% годовых) – невозможность привлечения оборотного капитала;

2. Рост дебиторской задолженности до 3,8 трлн руб. (+35%);

3. Снижение нефтегазовых доходов – дефицит бюджета вырос в 6 раз [5];

4. Рост закупок у единственного поставщика.

Выявленная сильная корреляция (r = +0,89) между ключевой ставкой и ростом неплатежей свидетельствует о системной зависимости расчетов от доступности кредитных ресурсов.

Риск снижения конкуренции. Доля закупок у единственного поставщика выросла с 18% в 2024 г. до 23% в 2025 г., а среднее количество заявок на одну закупку снизилось до 2,51 – минимального показателя за последние два года [3].

Факторы риска являются антисанкционные меры (продление до 2026 г.), национальный режим («второй лишний», балльная локализация), сложность допуска в реестры российских производителей [7].

Риск «бюджетного навеса». Выявлена сильная положительная корреляция (r = +0,88) между дефицитом бюджета и ростом запасов в экономике. Рост запасов с 3,2 трлн руб. в 2022 г. до 8,2 трлн руб. в 2025 г. является следствием бюджетного дефицита, финансируемого за счет эмиссионных и заемных источников.

Сформулирована научная гипотеза о том, что «бюджетный навес» трансформируется в накопление нереализованной продукции на складах предприятий, что создает риски для финансовой устойчивости промышленного комплекса.

На основе проведенного анализа предлагаются следующие мероприятия:

1. Совершенствование нормативно-правовой базы:

– унификация требований к закупкам в рамках 44-ФЗ и 223-ФЗ [13].;

– создание прозрачного регламента закупок у единственного поставщика;

– развитие системы комплаенс-контроля (ГОСТ Р 70433-2022) [8].

2. Повышение эффективности контрольных функций:

– расширение использования системы «Антикартель» (21% выявленных картелей);

– развитие риск-модуля ЕИС с более чем 60 алгоритмами;

– внедрение превентивного контроля нарушений.

3. Финансовые меры поддержки:

– льготное кредитование исполнителей государственных контрактов;

– развитие факторинга и сокращение сроков оплаты;

– субсидирование процентных ставок по кредитам [13].

4. Цифровизация процессов:

– создание единого каталога товаров (КТРУ);

– автоматизация закупок малого объема;

– внедрение электронного актирования [14].

Выводы

Проведенный анализ рисков хозяйственной деятельности в промышленном комплексе России в контексте системы государственного заказа позволяет сформулировать следующие выводы:

1. Выявлены основные проблемы: недостаточное качество товаров и услуг; рост доли закупок у единственного поставщика (с 18% до 23%); дисбаланс между 44-ФЗ и 223-ФЗ; недостаточная эффективность общественного контроля (74% обсуждений проходят без участников).

2. Определены корреляционные зависимости: расходы на госзакупки ↔ расходы бюджета (r = +0,94); цена нефти ↔ доходы бюджета (r = +0,87); ключевая ставка ЦБ ↔ неплатежи (r = +0,89); неплатежи ↔ дебиторская задолженность (r = +0,94); дефицит бюджета ↔ рост запасов (r = +0,88).

3. Разработана модель на основе соотношения вероятности допущения рисков и существенности последствий, позволяющая дифференцировать подходы к контролю в зависимости от зоны риска.

4. Сформирован систематизированный реестр из 13 групп рисков с указанием причин, вероятности, существенности и мероприятий по управлению.

5. Выявлена сильная корреляция (r = +0,89) между ключевой ставкой ЦБ (21%) и ростом неплатежей. Рост жалоб малого бизнеса на 141% свидетельствует о системном кризисе расчетов.

6. Выявлена корреляция (r = +0,88) между дефицитом бюджета и ростом запасов (до 8,2 трлн руб.), что требует пересмотра подходов к управлению оборотным капиталом.

7. Предложены меры по совершенствованию системы управления рисками: нормативно-правовые, контрольные, финансовые и цифровые.


Conflict of interest
The authors declare that there is no conflict of interest.

Financing
The research was performed without external funding.

Библиографическая ссылка

Новоспасская Е.Д. УПРАВЛЕНИЕ РИСКАМИ В СИСТЕМЕ ГОСУДАРСТВЕННОГО ЗАКАЗА РОССИЙСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ: МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ В УСЛОВИЯХ САНКЦИОННОГО ДАВЛЕНИЯ // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2026. № 5. С. 66-72;
URL: https://vaael.ru/en/article/view?id=4521 (дата обращения: 09.06.2026).