Журнал экономических исследований, 2019, № 3

ISSN 2500-0527 
 
ЖУРНАЛ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ 
Сетевой научный журнал 
Том 5 
■ 
Выпуск 3 
■ 
2019 
 
Выходит 6 раз в год  
 
 
 
 
 
 
 
      Издается с 2015 года 
 
 
Свидетельство о регистрации средства 
массовой информации  
Эл № ФС77-61337 от 07.04.2015 г. 
 
Издатель:  
ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М» 
127282, г. Москва, ул. Полярная, д. 31В, стр. 1 
Тел.: (495) 280-15-96 
Факс: (495) 280-36-29 
E-mail: books@infra-m.ru 
http://www.infra-m.ru 
 
Главный редактор: 
Прудников В.М., канд. экон. наук, главный 
редактор ООО «Научно-издательский центр 
ИНФРА-М» 
 
Ответственный редактор:  
Титова Е.Н. 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 
 
 
Присланные рукописи не возвращаются.  
Точка зрения редакции может не совпадать 
с мнением авторов публикуемых материалов.  
Редакция 
оставляет 
за 
собой 
право 
самостоятельно 
подбирать 
к 
авторским 
материалам иллюстрации, менять заголовки, 
сокращать тексты и вносить в рукописи 
необходимую 
стилистическую 
правку 
без 
согласования 
с 
авторами. 
Поступившие 
в редакцию материалы будут свидетельствовать 
о 
согласии 
авторов 
принять 
требования 
редакции.  
Перепечатка 
материалов 
допускается 
с письменного разрешения редакции.  
При цитировании ссылка на журнал «Журнал 
экономических исследований» обязательна.  
Редакция 
не 
несет 
ответственности 
за 
содержание рекламных материалов.  
 
© ИНФРА-М, 2019 
Подписано в печать 25.06.2019 
 
САЙТ: http://naukaru.ru/ 
E-mail: titova_en@infra-m.ru 

СОДЕРЖАНИЕ 

Стратегии управления и организационная 

культура

 
Чуланова О.Л., Фомина, Е.В.  
Возможности 
применения 
VR 
и 
искусственного интеллекта в управлении 
персоналом  
 
Сазыкина О.А., Хаметова А.А.  
Анализ 
конкурентных 
преимуществ 
телекоммуникационной компании 
 
Секушина И.А. 
Отечественный 
и 
зарубежный 
опыт 
управления 
социально-экономическим 
развитием малых и средних городов 
 
Экономика ресурсосбережения
 
Лебедева М.А.  
Теоретико-методологические 
аспекты 
оценки природно-ресурсного потенциала 
 
Финансы, денежное обращение и кредит
 
Крылова А.А., Матушевская Е.А.  
Оценка 
финансовой 
устойчивости 
как 
инструмент обеспечения экономической 
безопасности предприятия (на примере 
ПАО «Группа Черкизово») 
 
Сергеева Л.А., Сергеев С.В.  
Влияние изменения котировок отдельных 
финансовых 
активов 
на 
российский 
фондовый рынок. 
 

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ 

Басовский Л.Е. - д-р техн. наук, профессор, 
заведующий кафедрой экономики и управления 
Тульского 
государственного 
педагогического 

университета 
им. 
Л.Н. 
Толстого, 
почетный 

работник 
высшего 
профессионального 

образования Российской Федерации 
Бобылева А.З. – д-р экон. наук, профессор, зав. 
кафедрой финансового менеджмента МГУ 
Еленева Ю.Я. – д-р экон. наук, профессор, 
проректор 
по 
постдипломному 
образованию 
МГТУ «СТАНКИН» 
Плетнев К.И. – д-р экон. наук, профессор, 
профессор 
кафедры 
теории 
и 
практики 
государственного 
регулирования 
рыночной 
экономики РАНХиГС 
Самылин А.И. - д-р экон. наук, профессор ФГОБУ 
ВПО 
«Финансовый 
университет 
при 

Правительстве Российской Федерации» 
Смирнова В.Р. – д-р экон. наук, профессор, 
пророектор по науки РГАИС 
Тюрина В.Ю. – д-р экон. наук, профессор, 
профессор кафедры прикладной экономики и 
управления 
инновациями 
Саратовского 
государственного технического университета им. 
Ю.А. Гагарина 
Черкасов М.Н. – канд. экон. наук, доцент, зав. 
каф. Финансового менеджмента НИУ МАИ 
 
EDITORIAL BOARD 

Basovskiy L.E. – Doctor of Technical Sciences, 
Professor, Head of the Economics and Management 
Department, Leo Tolstoy Tula State Pedagogical 
University, Honorary Worker of Higher Professional 
Education of the Russian Federation 
Bobyleva A.Z. - Doctor of Technical Sciences, 
Professor, Head of the Financial Management 
Department, Moscow State University 
Eleneva Yu.Ya. – Doctor of Economic Sciences, 
Professor, Pro-rector for Postgraduate Training, 
MSTU "Stankin" 
Pletnev K.I. – Doctor of Economic Sciences, 
Professor, Department of the Theory and Practice of 
State Regulation of Market Economy, RANEPA 
Samylin A.I. - Doctor of Economic Sciences, 
Professor, Financial University under the Government 
of the Russian Federaton 
Smirnova V.R. - Doctor of Economic Sciences, 
Professor, Pro-rector for Research, Russian State 
Academy of Intellectual Property 
Tyurina V.Yu. - Doctor of Economic Sciences, 
Professor, Department of Applied Economics and 
Innovation Management, Saratov State Technical 
University named after Yu.A. Gagarin 
Cherkasov M.N. – Candidate of Economic Sciences, 
Associate 
Professor, 
Head 
of 
the 
Financial 

Management Department, Moscow Aviation Institute 

Международная торговля
Гладков И.С., Ван Сюйдун 
Занятость и образование населения в Китае 
как факторы развития внешнеторговой 
экспансии: 
особенности 
современной 
эволюции 
 
Гладков И.С., Шэнь Яосюй 
Особенности современных внешнеторговых 
связей Европейского союза и Китая 
 
Гладков И.С., Егоров К.И.  
Проблемы в сфере экспорта российского 
газа в санкционный период 
 
Экономическая теория
 
Тебекин А.В., Егорова А.А.  
Структуралистские 
факторы 
распространения 
«серой» 
теневой 
экономики 
 
Рецензии, аналитика, обзоры
 
Тебекин А.В.  
Итоги 
Гайдаровского 
экономического 

форума (январь 2019 года) 
 
Труды молодых ученых

Егоров К.И.  
Эволюция теорий международной торговли 
и современность: попытки адаптации 
  
Булгакова Н.В.  
Совершенствование системы управления 
оборотным капиталом предприятия 

Ван Сюйдун 
Актуальные демографические процессы в 
современном Китае  
 
Воробьева А.Э.  
Страховой бизнес в России: основные 
проблемы и тенденции развития 
 

Возможности применения VR и искусственного 
интеллекта в управлении персоналом  
 
The possibility of using VR and artificial intelligence  
in personnel management 
 
 
Чуланова О.Л. 
д-р экон. наук, доцент, профессор кафедры государственного и муниципального управления 
и управления персоналом, Сургутский государственный университет, г. Сургут 
e-mail: chol9207@mail.ru 
 
Chulanova O.L. 
Doctor of Economic Sciences, Associate Professor, Professor, Department of State and Municipal 
Management and Personnel Management, Surgut State University, Surgut 
e-mail: chol9207@mail.ru 
 
Фомина Е.В.  
Специалист отдела корпоративных сервисов филиала ПАО «ФСК ЕЭС» - Центральное 
ПМЭС, магистрант направления «Управление персоналом», Сургутский государственный 
университет, г. Сургут 
e-mail: Fomina.ELVY@gmail.com 
 
Fomina E.V. 
Corporate Services’ specialist in branch of PJSC «FGC UES» – Сentral PMES, Master’s Degree 
Student in the direction of "Personnel Management", Surgut State University, Surgut 
e-mail: Fomina.ELVY@gmail.com 
 
Аннотация 
В статье представлены наиболее популярные системы искусственного интеллекта в области 
управления персоналом и их возможности. Представлено авторское видение рисков 
применения искусственного интеллекта в управлении персоналом. 
Ключевые слова: искусственный интеллект, системы искусственного интеллекта, области 
применения 
искусственного 
интеллекта 
и 
его 
возможности, 
риски 
применения 

искусственного интеллекта, Resume Matcher (SAP), Veriato (ранее известный как SpectorSoft), 
программы, рассчитывающие риск и период  ухода сотрудника из компании. 
 
Abstract 
The article describes the most popular systems of artificial intelligence in the field of personnel 
management and their capabilities. The author's vision of the risks of using artificial intelligence in 
personnel management is presented. 
Keywords: artificial intelligence, artificial intelligence systems, areas of application of artificial 
intelligence and its capabilities, risks of using artificial intelligence, Resume Matcher (SAP), 
Veriato (formerly known as SpectorSoft), programs that calculate the risk and the period of leaving 
an employee from the company. 
 
В настоящее время уже достаточно многие современные компании используют 
технологии виртуальной реальности.  Прежде всего, в обучении персонала. Преимущество 
VR перед классическим процессом обучения очевидно – этот фактор вовлеченности и 
виртуальной «близости» объекта изучения. Преимущества VR-обучения бесспорны. Они 

позволяют добиться наглядности, погружения и вовлечения, безопасности (обучение 
профессиям, чья работа связана с взаимодействием со сложными системами, работой в 
критических условиях, позволяет проводить интерактивные тренинги в виртуальном 
пространстве без угрозы для жизни).  Например, отработка профессиональных навыков 
пилотов, пожарных или врачей (в особенности хирургов), производственного персонала [1]. 
Однако, еще большее внимание последние годы уделяется исследованиям 
возможностей искусственного интеллекта. Так, в  отчете Gartner о десяти самых актуальных 
технологических трендах 2017 г. искусственному интеллекту отведено целых три пункта. 
Аналитики заявляют, что машинное обучение достигло той точки, после которой оно будет 
дополнять любой сервис, вещь или приложение. В 2020 г. конкурентная борьба между 
вендорами будет происходить на рынке систем, которые не просто исполняют код, но 
способны обучаться, адаптироваться и действовать автономно. 
Первый из десяти трендов – «продвинутое» машинное обучение, которое включает в 
себя нейронные сети, deep learning (глубинное обучение) и обработку естественного языка 
(NLP, natural-language processing). Такие технологии, к примеру, могут использоваться в 
банковском бизнесе для моделирования трансакций в реальном времени и предиктивного 
анализа, что позволяет выявить признаки фрода и мошеннических операций мгновенно. 
Передовые компании видят, что искусственный интеллект может напрямую влиять на 
прибыль и помогать сократить потери [2]. 
Будет ли искусственный интеллект незаменимым помощником человечества или 
приведет «к концу эры Homo sapiens» неизвестно, но что точно ясно – возможности 
применения искусственного интеллекта в HR огромны. Но при этом существует и ряд 
проблем. Уже сегодня с помощью программ на основе искусственного интеллекта рекрутеры 
осуществляют подборку кандидатов по предварительно заданным параметрам (требованиям 
к должности), руководители анализируют уровень удовлетворенности работой сотрудников 
на основе их переписки по электронной почте, имея возможность выявления лиц, которые с 
большой вероятностью могут покинуть компанию. Кроме того, растет спрос на системы, 
отслеживающие передвижение сотрудников по офису [3-4]. 
В табл. 1 представлены наиболее популярные системы искусственного интеллекта в 
области управления персоналом и их возможности. 
Таблица 1 
Анализ программ искусственного интеллекта в управлении персоналом 

Программа 
Область применения и возможности 

Resume Matcher (SAP) 
Сопоставление резюме кандидатов с требованиями к 

должности. В базе программы десятки тысяч резюме, которые 
она анализирует. Алгоритм имеет возможность чтения статей на 
Wikipedia с описанием требований к должности, ставит пометки 
на резюме, подобно «принят», «отказано», «занесено в short 
list». Имеет возможность находить новые резюме, наиболее 
соответствующие указанным параметрам. Таким образом, 
избавляет рекрутера от необходимости анализа сотен резюме, 
предлагая к рассмотрению не более десятка 

Veriato 
(ранее 

известный 
как 

SpectorSoft) 

Мировой лидер в сегменте решений для мониторинга 

действий пользователей. Предназначена для всестороннего 
мониторинга действий сотрудника на предприятии. Имеет 
возможности удаленного управления и записи разнообразных 
действий. 
Программа 
заявлена 
для 
использования 

коммерческими 
предприятиями, 
образовательными 
и 

государственными 
учреждениями, 
работающими 
в 
среде 

Windows. 

Состоит из 4 компонентов: Recorder автоматически 

записывает все действия, выполняемые на компьютере и в сети 

Программа 
Область применения и возможности 

ПК 
и 
/ 
или 
в 
сети, 
Control 
Center 
осуществляет 

централизованнyю установку, развертывание, настройка и 
просмотр сделанных записей; Data Vault – инструмент 
безопасного хранения собранных записей. Viewer – интерфейс 
для просмотра / обработки собранных данных. Записи Veriato 
INVESTIGATOR организованы по типам активности e-mail, 
Chat/IM, Keystrokes, Web Surfing, Program Activity и Snapshots. В 
Viewer предусмотрена возможность поиска по ключевому слову 
/ фразе. Данный компонент позволяет анализировать переписку 
сотрудников, определяя его отношение к работе. В случае 
обнаружения искусственным интеллектом каких-либо проблем, 
на следующем этапе уже может подключиться HR-специалист к 
решению вопроса. Кроме того, программа не только обращает 
внимание на конкретные слова, но и в целом следит за 
изменениями в поведении сотрудника 

StaffСop 
По набору функций аналогичен Veriato. Программа, 

осуществляющая 
контроль 
действий 
сотрудников 
и 

анализирующая потоки информации. Имеет возможности 
анализа рабочего времени сотрудников, эффективности работы 
за компьютером, выявление мошеннических действий внутри 
компании, контролирует коммуникации сотрудников, операции 
с документами, сетевые подключения – блокирует доступ к 
сайтам или соц. сетям и пр. 

Похожие возможности предлагают программы Veriato INVESTIGATOR, Spector 360, 
VERIATO RECON 

Радиобейджи Bluvision 
Отслеживание местоположения сотрудника в офисе. 

Имеет 
возможности 
ограничения 
/ 
открытия 
доступа 

определенных сотрудников в некоторые зоны (помещения) 
офиса. Анализ времяпровождения сотрудника за рабочим 
местом / в столовой / коридорах / комнате отдыха и пр.  

Программы, 
рассчитывающие риск 
и 
период 
ухода 

сотрудника 
из 

компании 
(например, 

приложение  компании 
Workday) 

Используя 
общие 
шаблоны 
поведения 
людей, 

основываясь на исследованиях ученых и огромную базу данных 
о сотрудниках, позволяет рассчитать риск того, что сотрудник 
покинет свой пост в определенный период. На результат влияет 
должность, зарплата, наличие проектов. Софт также может 
предложить советы по сохранению ценных сотрудников. 
Основываясь на своей базе данных, искусственный интеллект 
предложит 
повысить 
сотрудника, 
выдать 
премию 
или 

переместить на другую должность. 

Исходя из проведенного анализа, можно полагать, что основной массив программ 
искусственного интеллекта так или иначе направлен на контролирующую функцию 
управления персоналом и при этом можно отметить, что на сегодняшний день у HR 
специалистов, при наличии больших возможностей сбора данных о своих сотрудниках, еще 
недостаточно опыта работы с новыми технологиями. Полученные результаты работы 
машины важно уметь правильно интерпретировать, правильно задавать исходные данные.  
Большой потенциал роста использования искусственного интеллекта в управлении 
персоналом подтверждает и HR-портал [5].  
Можно ожидать развитие алгоритмов, основанных на искусственном интеллекте в 
рекрутинге, исключающие предвзятое отношение во время проведения собеседования, 
предвзятое отношение к образованию, пока HR-специалист интересуется в основном 

навыками работы, большинство исследований показывают, что hard-навыки составляют 
небольшую часть успеха человека. 

В одном из последних исследований, посвященном высокоэффективному Talent 

Acquisition [6], было выявлено, что компании, имеющие наивысшую финансовую отдачу от 
найма, выделяют почти 40% критериев при найме на эмоциональные и психологические 
черты, такие как амбиции, умение учиться, увлеченность, чувство цели. Возможно, 
искусственный интеллект будет способен оценить и это тоже.  

Развитие технологий искусственного интеллекта можно ожидать в областях обучения 

и развития, управления и лидерства. Велики и возможности искусственного интеллекта в 
сфере предотвращения мошенничества, командой Talent Management было установлено, что 
сотрудники, которые крадут или совершают преступления, являются «заразными» для своих 
коллег (перенимание вредных привычек). Искусственный интеллект способен выявлять зоны 
риска и передавать информацию HR-специалисту. В области благосостояния и 
вовлеченности искусственный интеллект способен определять поведение, способствующее 
низкой эффективности. Новое поколение инструментов для опросов может выявлять модели 
стресса и плохого поведения. В случае самообслуживания сотрудников и управления 
кандидатами новые виды интеллектуальных чатов могут сделать взаимодействия разумными 
и легкими [5-6]. 

При наличии широкого спектра алгоритмов, средств роботизированного обучения, 

растущих ожиданий от применения искусственного интеллекта важно понимать, что 
существует ряд рисков. При разработке программ следует учитывать, что искусственный 
интеллект работает на основе «настроек» предыдущих событий, ему необходимы 
«тренировочные» данные. Таким образом, системы могут закреплять ошибки и предвзятость.  
Поэтому «настройки» искусственного интеллекта должны быть максимально прозрачны, 
чтобы мы могли понимать, что алгоритм совершает «правильные» действия. Также 
существует 
риск 
незащищенности 
данных 
и 
непреднамеренного 
неправильного 

использования. Например, используя общие шаблоны поведения людей, программа передала 
сведения HR-специалисту о возможном скором увольнении того или иного сотрудника, в 
ответ на полученную информацию есть риск непредвиденной реакции HR и создания 
неправильного поведения. Важно научиться правильно понимать поведенческую экономику 
и осознавать, что, на сегодняшний день, любая программа искусственного интеллекта это 
инструмент для успешной работы, а не самостоятельная система принятия решений [5].  

Если нынешние тенденции в области производительности и коммерциализации 

сохранятся, мы можем ожидать, что применение цифровых технологий расширится, а 
распространение будет расти. Важное значение имеет формирование компетенций 
конкурентоспособного персонала в цифровой экономике [7]. 

Миллиарды 
инвестиционных 
средств, 
потраченных 
на 
сотни 
компаний, 

разрабатывающих продукты на основе машинного обучения, обработки естественного языка, 
компьютерного зрения или робототехники, позволяют предположить, что на рынок выходит 
много новых приложений.  
 
Литература 

1. Чуланова О.Л., Фомина Е.В. Применение игровых технологий и искусственного 
интеллекта 
в 
обучении 
производственного 
персонала 
на 
предприятиях 
энергокомплекса 
// 
Вестник 
Евразийской 
науки. 
– 
2019. 
– 
№1. 
https://esj.today/PDF/54ECVN119.pdf (доступ свободный). Загл. с экрана. Яз. рус., англ. 

2. Рагимова С. Искуственный интеллект в менеджменте. [Электронный ресурс] URL: 

http://hrm.ru/iskustvennyjj-intellekt-v-menedzhmente (дата обращения 16.04.2019) 

3.  Искуственный интеллект меняет сферу управления персоналом, пер. Н.Беличенко, 
21.03.2017//Ведомости 
[Электронный 
ресурс] 
URL: 

https://www.vedomosti.ru/management/articles/2017/03/21/682005-iskusstvennii-intellektpersonalom (дата обращения 14.04.2019) 

4. Окашин Р. Искусственный интеллект становится новым боссом в офисе // Хайтек, 
14.03.2017 // [Электронный ресурс] URL:  https://hightech.fm/2017/03/14/ai_boss (дата 
обращения 15.04.2019)  

5. Искусственный 
интеллект 
в 
HR// 
HR-портал, 
сообщество 
и 
публикации. 
[Электронный ресурс] URL:  https://hr-portal.ru/article/iskusstvennyy-intellekt-v-hr (дата 
обращения 15.04.2019)  

6. Проект 
Talent 
Management. 
[Электронный 
ресурс] 
URL: 
https://www.talent
management.com.ua (дата обращения 15.04.2019)

7. Чуланова О.Л. Вызовы и тренды на рынке труда: синергия цифровизации и soft skills 
// Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России. Общество с 
ограниченной ответственностью «Научно-издательский центр ИНФРА-М». – 2018. – 
Т. 7. – №. 3. – С. 66–72.   DOI: 10.12737/article_5b509cc15ef214.39898999

Анализ конкурентных преимуществ 
телекоммуникационной компании 
 
Analysis of competitive advantages  
of telecommunication company 
 
Сазыкина О.А.  
Канд. экон. наук, доцент, доцент кафедры «Менеджмент» Пензенского государственного 
университета архитектуры и строительства, г. Пенза 
e-mail: soa02041978@bk.ru 
 
Sazykina O.A. 
Candidate of Economic Sciences, Assосiate Professor, Department of Management, Penza State 
University of Architecture and Construction, Penza 
e-mail: soa02041978@bk.ru 
 
Хаметова А.А. 
студент Пензенского государственного университета архитектуры и строительства, г. Пенза 
e-mail: lic.kisabugaga@yandex.ru 
 
Khametova A.A. 
Student, Penza State University of Architecture and Construction, Penza 
e-mail: lic.kisabugaga@yandex.ru 
 
Аннотация 
Среди телекоммуникационных компаний проблема повышения конкурентоспособности 
является особенно актуальной, т.к. их количество устойчиво растет. Чтобы завоевать 
лидирующие позиции на этом рынке, организации необходимо сосредоточить усилия на 
формировании и наращивании своих конкурентных преимуществ – совокупности тех 
качеств и ресурсов, которые будут выгодно выделять компанию среди конкурентов. 
Объектом данной работы выступило ООО «Tele2» – оператор мобильной связи. Основными 
методами исследования в данной работе являются метод изучения документов, анализ 
внутренней среды, анализ конкурентной среды методом 5 сил М. Портера, SWOT-анализ. 
Выявлены конкурентные преимущества телекоммуникационной компании, предложены 
основные направления их развития, в частности: расширение линейки более гибких тарифов, 
создание и реклама новых продуктов, развитие экосистемы дополнительных услуг, в рамках 
которой реальные и потенциальные абоненты смогут получать бонусы от партнеров «Tele2». 
Ключевые 
слова: 
конкурентные 
преимущества, 
телекоммуникационная 
компания, 
конкурентоспособность. 
 
Abstract 
Among telecommunication companies, the problem of increasing competitiveness is particularly 
relevant, since their number is steadily growing. In order to gain a leading position in this market, 
an organization needs to focus its efforts on forming and increasing its competitive advantages - a 
set of those qualities and resources that will be beneficial to distinguish the company from its 
competitors. The object of this work was LLC Tele2, a mobile operator. The main research methods 
in this paper are the method of studying documents, analysis of the internal environment, analysis 
of the competitive environment using the method of 5 M. Porter, SWOT-analysis. The competitive 
advantages of the telecommunications company are revealed, the main directions of their 

development are proposed, in particular: expanding the range of more flexible tariffs, creating and 
advertising new products, developing an additional services ecosystem, within which real and 
potential subscribers can receive bonuses from Tele2 partners. 
Keywords: competitive advantages, telecommunications company, competitiveness 
 
 
Введение. Одним из критериев успешности любого предприятия считается 
повышение его конкурентоспособности. Главная задача предприятия, стремящегося занять 
устойчивые позиции на рынке, – достичь высокого уровня конкурентоспособности. Среди 
операторов сотовой связи проблема повышения конкурентоспособности является особенно 
актуальной, т.к. количество компаний продолжает устойчиво расти. Новые операторы 
предлагают потребителю разнообразные тарифы, условия подключения и т.д. Чтобы 
завоевать лидирующие позиции на этом рынке, организации необходимо сосредоточить 
усилия на формировании и наращивании конкурентных преимуществ – совокупности тех 
качеств и ресурсов, которые будут выгодно выделять предприятие среди конкурентов. 
Обзор литературы. Научное обоснование понятию «конкурентные преимущества» 
впервые дал М. Портер во второй половине прошлого века. Он считал, что «конкурентное 
преимущество выражается либо в более низких, чем у конкурентов, издержках, либо в 
способности изменять и контролировать цену с надбавкой, которая превышает 
дополнительную стоимость изменения цен» [6]. 
Однако многие исследователи предлагают разные определения данному понятию. 
Г.Л. Азоев в соавторстве с А.П. Челенковым считают, что  «конкурентные преимущества 
являются 
концентрированным 
проявлением 
превосходства 
над 
конкурентами 
в 
экономической, технической, организационной сферах деятельности предприятия, которое 
можно измерить экономическими показателями (дополнительная прибыль, более высокие 
рентабельность, рыночная доля, объем продаж)» [1]. 
Ж.Ж. Ламбен соотносит конкурентное преимущество «с характеристиками или 
свойствами 
(атрибутами) 
товара 
или 
торговой 
марки, 
обеспечивающими 
фирме 
превосходство над прямыми конкурентами» [3]. 
Р.А. Фатхутдинов определяет конкурентное преимущество как «какую-либо 
эксклюзивную ценность, которой обладает система и которая дает ей превосходство перед 
конкурентами» [12]. 
Таким образом, обобщая все вышеперечисленные определения, можно выделить 
требования, 
которым 
должны 
отвечать 
конкурентные 
преимущества. 
Во-первых, 
конкурентное преимущество должно обеспечивать уникальность собственной марки по 
сравнению с конкурирующими в течение длительного времени. Во-вторых, они должны 
удовлетворять специфические потребности клиента. В-третьих, должны строиться на 
специфических 
способностях 
и 
ресурсах 
предприятия, 
которые 
должны 
быть 
оригинальными по сравнению с конкурирующими предприятиями и которые трудно или 
невозможно имитировать [5]. 
На основе анализа различных подходов к классификации конкурентных преимуществ 
Фатхутдинов Р.А. предлагает осуществлять их классификацию по следующим признакам 
[12]: 
1) по отношению к системе (внешние, внутренние); 
2) по сферам возникновения преимущества (природно-климатические, социальнополитические, 
технологические 
(в 
том 
числе, 
информационные), 
культурные, 
экономические)); 
3) по содержанию фактора преимущества (качество товара (услуги), цена товара, 
затраты у потребителя товара, качество сервиса потребителей товара)); 
4) по времени реализации преимущества (стратегические факторы преимущества, 
тактические факторы преимущества); 

5) по месту реализации преимущества (рабочее место, организация, регион, отрасль, 
страна, мировое сообщество); 
6) по виду получаемого конечного результата (научно-технический, экологический, 
социальный, экономический). 
В современной науке нет однозначных методов, с помощью которых можно 
определить конкурентные преимущества предприятия. Многие отечественные и зарубежные 
авторы работали над этой проблемой, но так и не найден единый способ. Однако все 
существующие методы оценки конкурентоспособности предприятия можно условно 
разделить на аналитические и графические. Иерархия методов отражена на рис. 1. 
 

 
Рис. 1. Иерархия методов оценки конкурентоспособности предприятия 
 
Остановимся более подробно на некоторых методах оценки конкурентоспособности 
предприятия. Начнем с аналитических методов [2]: 
1. 
Методика 
рейтинговой 
оценки 
конкурентоспособности 
предприятия 
– 
установление иерархии компаний на основе сравнения их достижений в финансовой и 
других областях.  Рейтинговые методики могут учитывать не только материальные активы, 
но и нематериальные активы (репутация руководства, организационные способности и др.), 
например: общее качество руководства, качество продукции или услуг, финансовая 
стабильность, степень социальной ответственности и др. 
2. Оценка конкурентоспособности на основе расчета рыночной доли. Величина 
изменения рыночной доли позволяет определить группы хозяйствующих единиц: с быстро 
улучшающейся, 
с 
улучшающейся, 
с 
ухудшающейся 
и 
быстро 
ухудшающейся 
конкурентными позициями.  
3. Оценка конкурентоспособности на основе нормы потребительной стоимости 
предполагает оценку совокупности маркетинговых, организационных и управленческих 
решений компании. Данный метод позволяет достаточно точно выявить и оценить реальные 
потребности потенциальных потребителей. 
Среди графических методов оценки конкурентоспособности наиболее известны 
следующие [7]: 
1. Матрица Бостонской консультативной группы, используемая для анализа 
актуальности продуктов компании, исходя из их положения на рынке относительно темпа 
роста рынка и занимаемой ими доли на рынке.  
2. Матрица «Привлекательность рынка-преимущества конкуренции» позволяет 
определить положение каждого хозяйственного подразделения (продукта) на основе 

количественных оценок долгосрочной привлекательности отрасли и силы / позиции 
подразделения в конкуренции. 
3. Модель пяти конкурентных сил Портера, с помощью которой можно оценить 
степень конкуренции в отрасли и определить возможности увеличения прибыльности 
компании. Назначение модели в том, что организация должна осуществить поиск такой 
сферы деятельности, в которой она защищена от действия конкурентных сил, или там 
имеется возможность использовать эти силы в своих интересах.  
Следует отметить, что на развитие конкурентных преимуществ и повышение 
конкурентоспособности 
любой 
организации 
значительное 
влияние 
оказывают 
стратегические решения [8, 9, 10, 11]. 
Методические подходы к исследованию. Объектом исследования выступило ООО 
«Tele2» – оператор мобильной связи, который работает в России с 2003 г. и продолжает 
здесь традиции бренда, который Ян Стенбек создал в Швеции. За это время из небольшого 
регионального оператора «Tele2» стал одной из крупнейших телекоммуникационных 
компаний России. 
Основными методами исследования в данной работе являются метод изучения 
документов (использованы материала сайта компании [4]), анализ внутренней среды, анализ 
конкурентной среды методом 5 сил М. Портера, SWOT-анализ. 
Результаты исследования. Анализ конкурентной среды методом 5 сил М. Портера 
позволил сделать следующие выводы: 
1. Наибольшее влияние на компанию оказывают внутриотраслевые конкуренты. В 
настоящее время жителям России доступны услуги сразу четырех федеральных операторов 
связи – «МТС», «МегаФон», «Билайн» и «Tele2», оказывающих свои услуги на территории 
более чем 65 регионов страны. Такая сильная конкуренция мотивирует компании постоянно 
работать над качеством своих услуг, а также искать способы предоставления этих услуг по 
наиболее низким ценам. 
2. Угроза вторжения новых игроков достаточно низкая. Барьеры входа на рынок 
сотовой связи достаточно высоки, поэтому мала вероятность появления новой компании, 
которая сможет достичь уровня лидеров. Начинающие сотовые операторы столкнутся со 
следующими трудностями: высокие затраты на приобретение и введение в эксплуатацию 
базовых станций; сложности в получении лицензии от Министерства связи; высокие затраты 
на популяризацию бренда и защиту торговой марки. 
3. Не менее важным фактором, оказывающим влияние на деятельность компании, 
является рыночная власть покупателей. Безусловно, вряд ли кто-то из абонентов сможет 
полностью отказаться от услуг сотовой связи, а вот сэкономить на связи будут рады 
практически все. 
4. Влияние поставщиков достаточно низкое, так как большей частью поставляется 
лишь специальное оборудование, которое имеет срок службы в несколько лет. Главными 
поставщиками компании «Tele2»  являются зарубежные производители («Huawei», 
«Ericsson» и т.д.). 
5. Степень влияния товаров-заменителей довольно низкая, т.к. услуги, которые 
выполнят те же функции и основываются на тех же технологиях, есть только у прямых 
конкурентов компании. А если говорить глобально о замене услуг всей сотовой связи, то 
таких аналогов в настоящее время не имеется. 
Анализ внутренней среды ООО «Tele2» проведен по основным составляющим: анализ 
кадров, финансового состояния, технологическое развитие, а также анализ маркетинговой 
политики. В результате были выявлены сильные и слабые стороны компании.  
Среди сильных сторон можно выделить: иностранное происхождение компании, 
низкие 
цены 
на 
услуги, 
высокое 
качество 
предоставляемых 
услуг, 
высококвалифицированные, опытные сотрудники, получающие награды на различных 
конкурсах, инновационные технологии, увеличивающаяся зона покрытия, корпоративная 
политика. 

К слабым сторонам ООО «Tele2» относятся: малая доля рынка, небольшой набор 
тарифов, большие издержки на обслуживание сети, небольшое время присутствия на рынке. 
На основании результатов исследования можно определить возможности и угрозы, 
оказывающие влияние на деятельность компании и представить все это в формате матрицы 
SWOT-анализа (табл. 1). 
 
 
Таблица 1 
Матрица SWOT-анализа ООО «Tele2» 

 

Возможности: 
1. Расширение спектра 
предоставляемых услуг. 
2. Проблемы у конкурентов. 
3. Разработка уникального 
продукта. 
4. Смягчение системы 
налогообложения  

Угрозы: 
1. Усиление конкурентов. 
2. Изменение в 
законодательстве. 
3. Экономические проблемы 
в стране. 
4. Изменение предпочтений 
клиентов 

Сильные стороны: 
1. Иностранное 
происхождение компании. 
2. Низкие цены на услуги. 
3. Высокое качество 
предоставляемых услуг. 
4. Высококвалифицированные, опытные сотрудники, 
получающие награды на 
различных конкурсах. 
5. Инновационные 
технологии. 
6. Увеличивающаяся зона 
покрытия. 
7. Корпоративная политика 

1. Предлагать абонентам 
новые виды услуг, которых 
нет у конкурентов. 
2. Привлекать к работе 
новых, молодых 
специалистов с креативным 
мышлением. 
3. Следовать выбранной 
стратегии предоставления 
качественной связи по 
низкой цене 

1. Разрабатывать такие 
тарифы, которые смогут 
привлечь большее число 
абонентов различного 
возраста, пола, социального 
положения и т.д. 
2. Улучшать свой имидж не 
только в глазах абонентов, 
но и представителей 
государства. 
3. Увеличивать долю рынка, 
чтобы не было возможности 
усиления у конкурентов 

Слабые стороны: 
1. Малая доля рынка. 
2. Небольшой выбор тарифов. 
3. Большие издержки на 
обслуживание сети. 
4. Небольшое время 
присутствия на рынке. 

1. Разработать такие 
продукты, которые позволят 
сократить издержки на 
обслуживание. 
2. Улучшать финансовое 
положение за счет новых 
привлекательных продуктов. 

1. Внедрять продукты, 
которые позволят обойти 
конкурентов и занять 
большую долю рынка. 
2. Разработать стратегию 
создания продуктов, при 
которых и клиенты будут 
удовлетворены, и издержки 
будут минимальны. 

 
Если раньше «Tele2» удавалось привлекать людей низкими ценами, то сейчас это 
становится невозможным. И если раньше «Tele2» только и делала, что реагировала на 
активность коллег по рынку, выпускала аналогичные конкурентам продукты, но с дисконтом 
в 20–30%, то теперь оператору следует работать проактивно, стараясь быть первым в запуске 
высокотехнологичных услуг и сервисов. 
Согласно матрице SWOT-анализа компании можно предложить развитие следующих 
конкурентных преимуществ:  
 расширение линейки более гибких тарифов; 
 создание и реклама новых продуктов;