Введение

Современные условия хозяйствования характеризуются высокой турбулентностью внешней среды, волатильностью рынков, ужесточением регуляторных требований и ростом конкурентного давления. В этой связи обеспечение экономической безопасности предприятия становится не просто функцией защиты, а необходимым условием его устойчивого развития и стратегической конкурентоспособности [4, с. 25]. Однако как показывает анализ научной литературы, многие организации сталкиваются с проблемой своевременного выявления и адекватной оценки угроз, особенно на ранних стадиях их зарождения.

Ключевое противоречие заключается в следующем: традиционные количественные методы (анализ финансовой отчетности, расчет коэффициентов, индикаторный подход) опираются на ретроспективные данные и не всегда способны уловить качественные изменения во внешней среде или внутрифирменном климате. С другой стороны, сугубо экспертные методы, хотя и позволяют работать в условиях неопределенности, страдают от субъективизма и трудоемкости.

Цель данной статьи — теоретически обосновать и систематизировать комплексный методологический подход к диагностике угроз экономической безопасности предприятия, интегрирующий количественные и экспертные методы.

Методы исследования

Методологической основой исследования послужили общенаучные методы анализа и синтеза, системного и структурно-функционального подходов. Для классификации угроз использован метод группировки по сфере возникновения (внешние и внутренние). При описании индикаторного подхода применены методы экономического анализа (коэффициентный, факторный). Для обоснования роли экспертных методов использованы положения теории принятия решений в условиях неопределенности, а также концепция «слабых сигналов» И. Ансоффа. «Обработка экспертных данных предполагает расчет коэффициента конкордации Кендалла для оценки согласованности мнений» [5, с. 76]. Интеграция методов выполнена на основе алгоритмического подхода к построению системы мониторинга.

Сущность и классификация угроз экономической безопасности предприятия

В современной научной литературе экономическая безопасность предприятия трактуется как многогранная категория. Обобщая существующие подходы (например, автора О. Н. Бабуриной [2, с. 28], Е. И. Кузнецовой [4, с. 35] и др.), можно определить ее как состояние защищенности от негативного воздействия внешних и внутренних угроз, обеспечивающее устойчивую реализацию коммерческих интересов и способность к развитию. Ключевым элементом здесь выступает не просто пассивная защита, а активная адаптация и эффективное использование ресурсов.

Все многообразие угроз целесообразно классифицировать по сфере возникновения, выделяя внешние и внутренние угрозы. Внешние угрозы включают макроэкономические (инфляция, валютные колебания), рыночно-конкурентные, политико-правовые и социально-демографические факторы. Они не поддаются прямому контролю со стороны предприятия, но требуют адаптации. «Внутренние угрозы (производственно-технологические, финансовые, кадровые, управленческие) являются следствием неэффективных решений самого предприятия и могут быть минимизированы при надлежащем менеджменте» [1, с. 93]. Однако для целей методологической интеграции, заявленной в данной статье, базовое деление на внешние и внутренние угрозы является недостаточным. Поэтому в рамках авторского подхода оно дополняется классификационным признаком по степени формализуемости:

1. количественно измеримые угрозы (отражаются в индикаторах);
2. трудноформализуемые (качественные) угрозы, идентифицируемые только экспертными методами (репутационные риски, «слабые сигналы»).

Такая двухуровневая классификация создает аналитическую базу для последующей интеграции индикаторного и экспертного инструментария.

Таким образом, предложенная двухуровневая классификация создает необходимую аналитическую базу для последующего выбора адекватных методов диагностики и разработки мер нейтрализации угроз.

Методический инструментарий анализа и предупреждения угроз

Систематизация методов диагностики позволяет выделить три основные группы.

Первая группа — методы анализа внешней среды: PEST-анализ (оценка политических, экономических, социальных и технологических факторов), модель пяти сил М. Портера (анализ конкурентного давления), SWOT-анализ, интегрирующий внешние и внутренние факторы.

Вторая группа — методы диагностики внутренней среды и финансового состояния. Ключевым здесь является индикаторный подход, предполагающий сравнение фактических значений показателей с пороговыми (критическими) значениями. «Наиболее значимыми для диагностики угроз экономической безопасности являются коэффициенты ликвидности, финансовой устойчивости, рентабельности и деловой активности» [7, с. 75]. Заметим, что факторный анализ, в свою очередь, дает возможность выявить первопричины отклонений.

Третья группа — методы прогнозирования и мониторинга (текущий и углубленный мониторинг, регрессионный анализ).

Комплексное применение всех трех групп методов позволяет сформировать непрерывный цикл диагностики — от первичного сканирования среды до углубленного факторного анализа и прогнозирования.

Роль и особенности экспертных методов

В условиях неполноты информации и высокой неопределенности формализованные методы недостаточны. «Экспертные методы позволяют выявлять скрытые угрозы, оценивать качественные факторы (репутационные риски, морально-психологический климат), разрабатывать сценарии развития и проверять достоверность количественных оценок» [6, с. 98].

Наиболее значимыми для диагностики угроз являются:

1. Метод Дельфи — многотуровая анонимная процедура, обеспечивающая сходимость мнений экспертов и нивелирующая влияние авторитетов. Согласованность оценивается с помощью коэффициента конкордации Кендалла (W) формула 1:

W = 12S / (m² · (n³ — n)) (1)

где S — сумма квадратов отклонений суммы рангов от средней суммы;

m — число экспертов;

n — число объектов оценки.

Значение W > 0,6 свидетельствует о высокой согласованности. Если же W ≤ 0,6, то эксперты расходятся во мнениях — тогда необходимо: провести дополнительное обсуждение; уточнить критерии оценки; пересмотреть состав экспертной группы; либо разделить экспертов на подгруппы с разными позициями.

2. Метод анализа иерархий (МАИ) Т. Саати — позволяет структурировать сложную проблему выбора, декомпозировать ее на критерии и альтернативы, провести парные сравнения и проверить согласованность суждений. Для оценки качества экспертных суждений рассчитывается отношение согласованности (ОС) по формуле 2:

ОС = ИС / СИ = ((λ _max − n) / (n − 1)) / СИ (n) (2)

где ИС — индекс согласованности, характеризующий отклонение суждений от идеальной логической транзитивности;

СИ — случайный индекс, зависящий от размерности матрицы n (например, для n = 3–0,58; n = 4–0,90; n = 5–1,12; n = 6–1,24 и т. д.);

λ _max — максимальное собственное значение матрицы парных сравнений. Значение λmax находится как сумма произведений каждого элемента вектора приоритетов на соответствующую сумму столбцов исходной матрицы парных сравнений. На практике λmax рассчитывают с помощью стандартных процедур линейной алгебры или специализированного ПО (например, MS Excel, Expert Choice);

n — количество сравниваемых элементов.

Если ОС ≤ 0,1 (10 %), то согласованность экспертных суждений признается приемлемой, что позволяет использовать результаты парных сравнений для дальнейшего анализа. При ОС > 0,1 необходимо пересмотреть суждения эксперта, устранить логические противоречия и повторно заполнить матрицу парных сравнений.

3. Концепция «слабых сигналов» И. Ансоффа — ориентирована на раннее обнаружение зарождающихся угроз, которые пока не проявляются в количественных индикаторах, но уже дают о себе знать через отдельные жалобы, слухи, изменения тональности публикаций [3, с. 22–23].

Важно подчеркнуть, что экспертные методы не противопоставляются количественным, а органично их дополняют. Комплексное применение обеспечивает наиболее полную картину угроз (таблица 1).

Таблица 1

Сравнительная характеристика количественных и экспертных методов анализа угроз (составлено автором)

Как видно из таблицы, количественные и экспертные методы обладают взаимодополняющими характеристиками, что обусловливает необходимость их интеграции в единую систему диагностики угроз экономической безопасности предприятия.

Интегративный алгоритм диагностики

Обобщая рассмотренные подходы, можно предложить следующий алгоритм диагностики угроз экономической безопасности предприятия:

— сканирование внешней среды (PEST-анализ, анализ пяти сил Портера), а также регистрация и фильтрация слабых сигналов в журнале раннего предупреждения (документе или электронной таблице, где фиксируются слабые сигналы с указанием источника, даты, возможных последствий и статуса отслеживания);

— диагностика внутренней среды (проводится индикаторный, коэффициентный, факторный анализ с сопоставлением фактических показателей пороговым значениям);

— сопоставление количественных и экспертных данных, то есть отклонения индикаторов и слабые сигналы сравниваются с экспертными оценками, а при противоречиях инициируется углубленный анализ;

— экспертная оценка с помощью метода Дельфи. После каждого тура анонимной процедуры рассчитывается коэффициент конкордации Кендалла и, если W меньше 0,6, то организуются дополнительные раунды или производится замена экспертов;

— приоритизация угроз (метод анализа иерархий) — строятся матрицы парных сравнений, проверяется отношение согласованности (ОС≤0,1); рассчитываются веса и рейтинг угроз;

— формирование системы мониторинга — устанавливаются регламент пересчета индикаторов, периодичность экспертных опросов и порядок обновления слабых сигналов;

— обратная связь и адаптация модели — фактически реализовавшиеся угрозы сопоставляются с прогнозами; при расхождениях корректируются пороговые значения индикаторов, веса критериев и состав индикаторов.

Представленный интегративный алгоритм переводит процесс диагностики угроз из режима реактивного «постфактум» в проактивное управление с элементами самообучения. Его реализация создает методологическую основу для построения систем мониторинга экономической безопасности на предприятиях различных отраслей.

Пример применения интегративного алгоритма диагностики угроз

ООО «Технокомпонент» — среднее предприятие по производству электронных модулей для промышленности. Оценка внешней среды позволила выявить рост цен на сырье и появление нового конкурента из Азии. Анализ внутренней среды дал следующие результаты: снижение рентабельности на 8 % за квартал, отток двух ключевых инженеров.

Этап 1. Сканирование внешней среды и регистрация слабых сигналов.

1. PEST-анализ показал повышение пошлин на импортные комплектующие (политический фактор), колебания курса валют (экономический).
2. Журнал раннего предупреждения зафиксировал слабый сигнал: в отраслевом Telegram-канале появилось обсуждение того, что азиатский конкурент предлагает аналогичную продукцию на 15 % дешевле. Пока это только слух, но менеджер по маркетингу отметил его в журнале с тегом «ценовое давление».

Этап 2. Диагностика внутренней среды ООО «Технокомпонент» (индикаторный анализ). Рассчитаны фактические коэффициенты и сопоставлены с пороговыми значениями (таблица 2).

Таблица 2

Результаты индикаторного анализа финансового состояния ООО «Технокомпонент»

Результаты в таблице 2 указывают на то, что финансовая устойчивость снижается, требуется углубленный анализ.

Этап 3. Сопоставление количественных и экспертных данных. Отклонения индикаторов совпали со слабым сигналом о дешевом конкуренте. Противоречий нет, но для оценки вероятности реализации угрозы «ценовой демпинг» инициирован экспертный опрос.

Этап 4. Экспертная оценка (метод Дельфи). Собрана группа из 5 внутренних и внешних экспертов (финансист, маркетолог, производственник, отраслевой аналитик, консультант по безопасности).

Экспертам предложено ранжировать три выявленные угрозы по степени вероятности их реализации в ближайшие 6 месяцев (1 — наименее вероятная, 3 — наиболее вероятная):

1. ценовой демпинг конкурента (качественная угроза);
2. рост стоимости сырья (количественно измеримая);
3. отток кадров (качественно-количественная).

После двух туров анонимного анкетирования получены следующие суммы рангов (по каждому эксперту):

— угроза 1 (демпинг): сумма рангов 14;

— угроза 2 (сырье): сумма рангов 9;

— угроза 3 (отток кадров): сумма рангов 7.

Средняя сумма рангов = (14+9+7)/3 = 10.

Отклонения: 4, –1, –3; квадраты отклонений: 16, 1, 9; сумма квадратов S = 26.

Число экспертов m = 5, число объектов n = 3.

Коэффициент конкордации Кендалла определяем по формуле 1:

W = (12 ⋅ 26) / (25 ⋅ (27–3)) = 312 / 600 = 0,52. Поскольку W=0,52<0,6, согласованность экспертов недостаточно высокая.

Проведен третий тур с уточнением критериев и дополнительным обсуждением. После третьего тура суммы рангов изменились: для угрозы 1–12, для угрозы 2–10, для угрозы 3–8.

Новая сумма квадратов отклонений: (12–10)² + (10–10)² + (8–10)² = 4+0+4 = 8.

W = (12 ⋅ 8) / (25 ⋅ 24) = 96 / 600 = 0,16.

Полученное значение указывает на сохраняющийся разброс мнений. Группа была разделена на две подгруппы (по 2 и 3 эксперта) с близкими исходными позициями. Внутри каждой подгруппы проведено очное обсуждение для выработки единой аргументации. Затем организован четвертый тур для всей группы по методу Дельфи: эксперты в индивидуальном анонимном режиме повторно выставили ранги с учетом аргументов, прозвучавших в подгруппах. Результаты четвертого тура: суммы рангов — демпинг 13, сырье 10, отток кадров 7. Расчет дал W = 0,36 — согласованность повысилась, но осталась умеренной.

Проведен пятый тур (уже без разделения на подгруппы) с фокусом на уточнении вероятности ценового демпинга. После пятого тура получены суммы рангов: демпинг — 15, сырье — 9, отток кадров — 6. Средняя сумма = 10; квадраты отклонений: 25, 1, 16; S = 42.

W = (12 ⋅ 42) / (25 ⋅ 24) = 504 / 600 = 0,72 (>0,6).

Таким образом, итоговый коэффициент конкордации рассчитан на основе заключительного тура опроса всей группы. В результате наиболее вероятной угрозой признан ценовой демпинг конкурента.

Этап 5. Приоритизация угроз (метод анализа иерархий).

Сравнивались три угрозы:

— ценовой демпинг конкурента (качественная угроза);

— рост стоимости сырья (количественно измеримая);

— отток кадров (качественно-количественная).

Матрица парных сравнений (фрагмент) показала отношение согласованности ОС = 0,08 (<0,1).

Веса: угроза № 1–0,52; № 2–0,30; № 3–0,18.

Этап 6. Формирование системы мониторинга.

Установлен регламент: ежемесячный пересчет индикаторов, экспертный опрос по методу Дельфи — раз в квартал. В журнал раннего предупреждения добавлен сигнал «появление ценовых анонсов конкурента в открытых источниках» с периодичностью проверки 1 раз в 2 недели.

Этап 7. Обратная связь и адаптация.

Через три месяца (факт) — конкурент действительно снизил цены на 12 %. Предприятие заранее запустило программу повышения операционной эффективности (снижение себестоимости на 7 %), что позволило удержать рентабельность. В модель внесены коррективы — снижен пороговый коэффициент ликвидности до 1,3 с учетом отраслевого кризиса.

В результате применения алгоритма угроза идентифицирована на ранней стадии (слабый сигнал), количественно подтверждена индикаторами, приоритизирована экспертными методами. Предприятие перешло от реактивного управления к проактивному, избежав резкого падения прибыли.

Заключение

Проведенное исследование позволяет сделать следующие выводы:

1. Экономическая безопасность предприятия — интегральная характеристика, включающая защищенность от угроз, устойчивость и способность к развитию. Ключевым инструментом ее оценки является индикаторный подход с пороговыми значениями.
2. Классификация угроз на внешние и внутренние создает базу для их системной идентификации. Однако наибольшую сложность для диагностики представляют трудноформализуемые (качественные) угрозы.
3. Методический инструментарий анализа угроз должен носить комплексный характер, сочетая методы анализа внешней среды (PEST-анализ, анализ пяти сил Портера, SWOT-анализ), методы финансово-экономической диагностики (коэффициентный, факторный, индикаторный) и методы прогнозирования (мониторинг, регрессионный анализ).
4. Экспертные методы (Дельфи, МАИ, концепция «слабых сигналов») являются необходимым дополнением к количественному анализу, позволяя выявлять ранние стадии зарождения угроз, оценивать качественные факторы и обосновывать управленческие решения в условиях неопределенности.
5. Предложенный интегративный алгоритм диагностики, объединяющий «жесткие» и «мягкие» методы, может служить методологической основой для построения систем мониторинга экономической безопасности на предприятиях различных отраслей.

Перспективы дальнейших исследований связаны с разработкой конкретных методик расчета пороговых значений индикаторов безопасности с учетом отраслевой специфики, а также с созданием программных инструментов, поддерживающих процедуры экспертного оценивания в режиме реального времени.

Литература:

1. Алябьева М. В. Угрозы экономической безопасности предприятия и их предотвращение: монография. — М.: РУСАЙНС, 2023. — 128 с.
2. Бабурина О. Н. Экономическая безопасность: учебник и практикум для вузов / О. Н. Бабурина. — 2-е изд. перераб. и доп. — Москва: Юрайт, 2024. — 393 с.
3. Копылова О. А., Чучкалова С. В. Основные подходы к анализу и оценке экономической безопасности предприятия // Электронный научный журнал «Вектор экономики». — 2022. — № 8. — С. 20–25.
4. Кузнецова Е. И. Экономическая безопасность: учебник и практикум для вузов / Е. И. Кузнецова. — 3-е изд. перераб. и доп. — Москва: Юрайт, 2025. — 338 с.
5. Меркулова Е. Ю. Общая экономическая безопасность: учебник и практикум для вузов / Е. Ю. Меркулова. — 2-е изд. перераб. и доп. — Москва: Юрайт, 2025. — 528 с.
6. Моденов А. К., Белякова Е. И., Власов М. П., Лелявина Т. А. Экономическая безопасность предприятия: монография. — СПб.: СПбГАСУ, 2023. — 550 с.
7. Сергеев А. А. Экономическая безопасность предприятия: учебник и практикум для вузов / А. А. Сергеев. — 3-е изд. перераб. и доп. — Москва: Юрайт, 2025. — 275 с.