ПОВЫШЕНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ РОЛИ СБЫТОВОЙ ПОЛИТИКИ КОММЕРЧЕСКОЙ ОРГАНИЗАЦИИ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
INCREASING THE FUNCTIONAL ROLE OF THE SALES POLICY OF THE COMMERCIAL ORGANIZATION IN MODERN CONDITIONS
Лазутина Антонина Леонардовна, кандидат экономических наук, доцент, НГПУ им. К. Минина (Мининский университет), г. Нижний Новгород, ИПТД (Институт пищевых технологий и дизайна) – филиал НГИЭУ, г. Нижний Новгород
Козлова Ирина Михайловна, кандидат педагогических наук, доцент, ИПТД (Институт пищевых технологий и дизайна) – филиал НГИЭУ, г. Нижний Новгород
Сафатова Ксения Сергеевна, НГПУ им. К. Минина (Мининский университет), г. Нижний Новгород
Lazutina А.L., lal74@bk.ru
Kozlova I. M., irmikozlova@mail.ru
Safatova K. S., safatovaksenia2000@mail.ru
Аннотация. В статье раскрывается экономическое содержание и функциональная роль сбытовой системы коммерческой организации в рыночной экономике, – с акцентуацией когнитивных походов к исследованию этой проблемы, с учетом отраслевых и территориальных особенностей, с эффектом масштаба конкурентоспособности сбытовой системы на национальном и мировом рынках. Данная система экономических отношений рассматривается на различных уровнях ее сущности, с учетом требований различных рынков – совершенной и несовершенной конкуренции. Особый упор при этом сделан на исследовании проблематики интеграции интересов производителя, покупателя потребителя и государства с тем, чтобы наиболее полно, своевременно и эффективно выявить и удовлетворить их институционализированные запросы.
Summary. The article discloses the economic content and functional role of the sales system of a commercial organization in a market economy, with an accentuation of cognitive approaches to the study of this problem, taking into account industry and territorial features, with economies of scale of competitiveness of the sales system in national and world markets. This system of economic relations is considered at various levels of its essence, taking into account the requirements of various markets — perfect and imperfect competition. Special emphasis is placed on the study of the integration of the interests of the producer, the buyer of the consumer and the state in order to identify and respond to their institutionalized requests in the most complete, timely and effective manner.
Ключевые слова: Коммерческая организация; сбытовая система; система экономических благ; расширение производства; международная конкурентоспособность; покупатели / потребители; функционирование и развитие; эффект масштаба.
Keywords: Commercial organization; Sales system a system of economic benefits; expansion of production; international competitiveness; buyers/consumers; functioning and development; economies of scale.
Любая коммерческая организация, имеющая критериальной целью получение прибыли – легитимной / законной, социально-ориентированной, справедливо распределяемой исходит из того, что производимые ею экономические блага – товары / услуги / работы – своевременно найдут своего покупателя / потребителя, обладающего необходимыми денежными средствами. При этом ею предполагается, что потребитель / покупатель имеет свободный доступ во времени и в пространстве к данным экономическим благам.
Важную роль в этом процессе играет ее сбытовая система, качество ее организации, функционирования и развития. [1] Последнее означает, что она должна исходить не только из реальных потребностей потребителей / покупателей, но и из их потенциальных нужд; более того она должна ориентироваться не только на текущих, но и перспективных покупателей / потребителей. В этом смысле экономические блага, произведенные и доставленные на рынок должны быть в необходимом количестве, необходимого качества, в нужном месте и в заданное время. [2] Отсюда вытекает вывод о том, что товаропроизводитель (в широком смысле этого слова) должен разработать, принять и реализовать адекватные управленческие решения, совокупность которых и является системой распределения или сбытовой системой.
Сбыт экономических благ является финишной функцией деятельности фирмы / предприятия по формированию, производству и доведению экономических благ до потребителя / покупателя. Именно здесь потребитель / покупатель либо признает, либо не признает (полностью / или частично) усилия фирмы нужными для себя, полезными, потребляет их или отвергает.[3]
Следует отметить, что в реальном секторе национальной экономики налицо ряд причин, которые определяют функциональную роль сбытовых систем.[11]. Во-первых, это их необходимость, поскольку покупатель может и не располагать адекватной информацией об экономических благах, ценах на них, месте их нахождения, времени и стоимости доставки, способах урегулирования конфликтов. Во-вторых, в условиях конкуренции лучшая, наиболее эффективная организация сбытовой системы позволяет идентифицировать и привлечь на свою сторону целевую аудиторию своих покупателей / потребителей, добиваясь и поддерживая их лояльность (в том числе с помощью различных бонусов – скидок; цене за покупку определенного количества товаров, за сумму чека; брендов; торговых марок и так далее). В-третьих, адекватная сбытовая система – собственная или специализированных коммерческих организаций, иных институтов сбыта позволяет рационализировать производственные процессы, высвободившиеся средства от сбыта и направить на расширение производства, на его диверсификацию, снятии с производства устаревшей продукции, перейти на выпуск инновационных экономических благ. В-четвертых, сбытовая система будучи специализированной, эффективно занимается доработкой экономических благ, транспортировкой подготовкой их к продаже (упаковка, фасовка, сортировка, кодировка). Причем в современных условиях, особенно последняя функция получает свое дальнейшее развитие на основе использования цифровых технологий, – в отраслевом / региональном контенте на национальном и международном уровнях. Учитывая это обстоятельство, персонал занятый в системе сбыта должен быть высокопрофессиональным, юридически грамотным, компетентным, социально ответственным, ориентированном на покупателя / потребителя.[4]
Даже этих приведенных причин очевидно достаточно для того, чтобы понять, насколько важна для любой коммерческой организации сбытовая система и ее органическая связь с рынком. [10]
Очевидно, что система сбыта будет качественна, организационно различной для сверхкрупных / крупных предприятий среднего и малого бизнеса / для самозанятых, поэтому для них крайне важно организовать такую систему сбыта экономических благ, которая бы позволила планировать им свою работу и в стратегическом, и в среднесрочном, и в краткосрочном / оперативном смысле, а тем самым снизить риски сбыта / реализации, оптимизации своих расходов – производственных, обращения и, что особенно актуально сегодня, транзакционных издержек: поиска информации о продуцентах, поставщиках, ценах, тарифах, условиях логистики; заключение контрактов, обеспечение их соблюдения; мониторинга; контроль оппортунистического поведения; использование санкционных механизмов на национальном и международном уровнях. Далее, существенную роль в этом процессе играют сферные, отраслевые особенности деятельности коммерческих организаций – аграрно-промышленный комплекс, производственная и социальная инфраструктура и т.д.
Следует подчеркнуть, что система сбыта будет тем эффективнее, чем органичнее она будет привязана к конкретным рынкам, их условиям, принципам. Речь идет о качественных организационных различиях сбытовых систем применительно к рынку свободной конкуренции, рынку несовершенной конкуренции – абсолютной монополии, дуополии, олигополии, а также монополистической конкуренции с дифференциацией продукта и монопсонии. Именно применительно к этим рынкам важную роль в этом процессе играет эффект масштаба, который имеет отраслевую специфику, что кстати далеко не учитывается ни в теории, ни на практике в сбытовой политике. [9]
Сбытовая система коммерческой организации объективно должна быть ориентированной на:
на лучшее удовлетворение платежеспособного спроса покупателей / потребностей потребителей
обеспечение получения предпринимательской прибыли как в текущем периоде, так и дополнительной прибыли в перспективе, причем гарантированно и в обозримом для коммерческой организации периоде.
на долговременную отраслевую / региональную, национальную / международную конкурентоспособность
на формирование позитивного имиджа организации на рынке. признание и разделение его общественности – микро и макросредой.
Сбытовая система коммерческой организации, чтобы быть эффективной, высоко прибыльной должна быть адекватной миссии организации, ее бизнес-концепции (что собой представляет организация, в чем ее конкурентные преимущества, что она хотела бы позиционировать на рынке и т.д.). [8] Отсюда естественным образом вытекают противоречия между собственниками, топ-менеджментом и персоналом организации, деятельность которых совпадая в главном существенном, тем не менее характеризуется наличием существенных противоречий – разнообразных по целям, методам достижения, механизма разрешения конфликтов и т.д. Так, персонал организации очевидным образом старается сохранить статус-кво, активно используя рутины / привычки / стереотипы и другое, однако в условиях нарастающей конкуренции на национальном и международном рынках, коммерческая организация, как открытая система должна «взламывать» существующие отношения, их структуру для того, чтобы полнее, своевременнее, качественнее удовлетворять потребности покупателей / потребителей.[6] В этом смысле, сбытовая система коммерческой организации должна строится не только на базе имеющихся у нее материальных, трудовых, интеллектуальных, финансовых и информационных, креативных и т.д. инновационных ресурсов, но и учитывать, прогнозировать дальнейшее совершенствование потребностей, изменение их структуры, в том числе и поведение конкурентов.
На основе данных концептуальных представлений коммерческая организация должна так строить и перестраивать свою деятельность, чтобы быть впереди своих конкурентов. [5]
Естественно, что вышеизложенное не может игнорировать требование государства к данному феномену. Это означает, что сбытовая система, которую сама создает коммерческая организация, либо привлекает и использует каналы товародвижения сторонних организаций – национальных, международных, должна быть легальной / легитимной, социально ориентированной, клиентоориентированной, с тем, чтобы минимизировать риски и расходы государства на обеспечение ее законопослушного поведения. [7]
И последнее, любая коммерческая организация, как в сфере производства , так и в сфере сбыта / логистики, должны отдавать себе отчет в том, что обмен – это не просто перемещение экономических благ из рук в руки от производителя к потребителю / покупателю, но это и обмен пучком правомочий, что требует соответствующего, адекватного учета в практике их жизнедеятельности.
Baginova V.V., Nerush Yu.M., Fedorov L.S. Strategy and tactics of logistics business. Ed. B.A. Levina. Moscow, 2018.
Volostnov N.S., Lazutina A.L., Smirnova Z.V., Batsyna Y.V., Statuev A.A. Model of integration of social and economic processes as factor of effective management of municipal structures. International Journal of Management. 2020. T. 11. № 5. Page 797-802.
Gerasimova V.A. Psychology of marketing. Economics and entrepreneurship. 2019. № 2 (103). Page 1017-1021.
Konovalova O.N. Global value chains in the world economy. Innovative economy and society. 2017. № 2 (16). Page 2-12.
Lazutina A.L., Morovova I.M. Investment problems at the stages of innovation company development. Competitiveness in the global world: economics, science, technology. 2017. № 3-2 (33). Page 81-83
Besieging S.M., Golikova A.S. Benchmarking as an instrument to increase the competitiveness of the territory as part of the formation and implementation of a strategy for socio-economic development.
Polyakova O.E., Golubeva T.V. Information and analytical support of marketing service in financial organizations in conditions of using social media. In the collection: New information technologies in education and the agricultural sector of the economy. Page 166-170.
Richter K.K., Pakhomova N.V. Digital economy as an innovation of the 21st century: challenges and chances for sustainable development. Problems of the modern economy. 2018. № 2 (66). Page 22-31.
Smirnova Zh. V., Kochnova K.A. Training of employees of service enterprises using information technologies. Journal of Minin University. Volume 7 No. 1. 2019
Starostin V.S. Transformation of marketing technologies in the era of machine intelligence. University Herald. 2018. № 1. Page 28-34.
Chepik I.N. Internationalization of small and medium-sized enterprises. Bulletin of the Belarusian State University of Economics. 2020. № 6 (143). Page 15-23.
Московский экономический журнал 6/2021
|
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10364
Кадровая безопасность как важнейшее направление обеспечения безопасности Камчатского края
Personnel security as the most important direction of ensuring the security of the Kamchatka Territory
Кудряшова Мария Геннадьевна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики и сервиса КамГУ им. В. Беринга, социально-экономический факультет, 683032 Камчатский край, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4, Тел. 8(4152)42-00-28 E-mail: kudryashmg@yandex.ru
Мищенко Наталья Геннадьевна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики и сервиса КамГУ им. В. Беринга, социально-экономический факультет, 683032 Камчатский край, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4, Тел. 8(4152)42-00-28 E-mail: ng_michenko68@mail.ru
Никитина Ирина Юрьевна, кандидат социологических наук, старший преподаватель кафедры экономики и сервиса КамГУ им. В. Беринга, социально-экономический факультет, 683032 Камчатский край, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4, Тел. 8(4152)42-00-28 E-mail: lapirina@yandex.ru
Сапаркина Альбина Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и сервиса КамГУ им. В. Беринга, социально-экономический факультет, 683032 Камчатский край, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4, Тел. 8(4152)42-00-28 E-mail:
Сибирцева Елизавета Игоревна, кандидат филологических наук, доцент кафедры экономики и сервиса КамГУ им. В. Беринга, социально-экономический факультет, 683032 Камчатский край, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4, Тел. 8(4152)42-00-28 E-mail:elisa@rambler.ru
Этингоф Елена Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и сервиса КамГУ им. В. Беринга, социально-экономический факультет, 683032 Камчатский край, г. Петропавловск-Камчатский, ул. Пограничная, 4, Тел. 8(4152)42-00-28 E-mail:130851@mail.ru
Kudriashova Mariia Gennadevna
Mishchenko Natalia Gennadevna
Nikitina Irina IUrevna
Saparkina Albina Vladimirovna
Sibirtseva Elizaveta Igorevna
Etingof Elena Vladimirovna
Аннотация. Цель исследования – анализ проблем в области кадровой безопасности Камчатского края. В статье дано авторское определение понятия «кадровая безопасность региона», проводится анализ кадрового потенциала региона, состояния сферы образования, здравоохранения, туристической отрасли, рынка труда. Выделены основные тенденции демографического и социально-экономического развития региона.
Применяемые методы исследования – анализ, синтез, индукция, дедукция, сравнение, обобщение, абстрагирование, системный анализ, классификация, формализация, сводка и группировка данных.
В результате исследования определены угрозы кадровой безопасности Камчатского края и пути решения рассматриваемых в статье проблем социально-экономического развития Камчатского края применительно к обеспечению кадровой безопасности региона.
Summary. The purpose of the study is to analyze the problems in the field of personnel security of the Kamchatka Territory. The article gives the author’s definition of the concept of «personnel security of the region», analyzes the personnel potential of the region, the state of the education, health, tourism industry, labor market. The main trends of demographic and socio-economic development of the region are highlighted.
The applied research methods are analysis, synthesis, induction, deduction, comparison, generalization, abstraction, system analysis, classification, formalization, summary and grouping of data.
As a result of the study, the threats to the personnel security of the Kamchatka Territory and the ways to solve the problems of socio-economic development of the Kamchatka Territory considered in the article in relation to ensuring the personnel security of the region are identified.
Ключевые слова: регион; кадровая безопасность региона; угрозы кадровой безопасности региона; население; территория; миграция; качество здоровья населения; Камчатский край.
Keywords: region; personnel security of the region; threats to personnel security of the region; population; territory; migration; quality of public health; Kamchatka Territory.
Введение
В начале XXI в. резко обострилась проблема удовлетворения кадровых потребностей экономики северных, арктических и дальневосточных регионов РФ, в частности, Камчатского края. Для анализа кадровой безопасности региона необходимо рассмотреть содержание ряда понятий [1].
Национальная безопасность – это состояние защищенности личности, общества и государства от внутренних и внешних угроз, при котором обеспечиваются реализация конституционных прав и свобод граждан Российской Федерации, достойные качество и уровень их жизни, суверенитет, независимость, государственная и территориальная целостность, устойчивое социально-экономическое развитие Российской Федерации.
Обеспечение национальной безопасности — реализация органами государственной власти и органами местного самоуправления во взаимодействии с институтами гражданского общества политических, военных, организационных, социально-экономических, информационных, правовых и иных мер, направленных на противодействие угрозам национальной безопасности и удовлетворение национальных интересов;
Система обеспечения национальной безопасности — совокупность осуществляющих реализацию государственной политики в сфере обеспечения национальной безопасности органов государственной власти и органов местного самоуправления и находящихся в их распоряжении инструментов.
Экономическая безопасность — состояние защищенности национальной экономики от внешних и внутренних угроз, при котором обеспечиваются экономический суверенитет страны, единство ее экономического пространства, условия для реализации стратегических национальных приоритетов Российской Федерации [2].
В контексте рассматриваемой нами темы к основным вызовам и угрозам экономической безопасности относятся: усиление международной конкуренции за кадры высшей квалификации; недостаточность трудовых ресурсов; неравномерность пространственного развития Российской Федерации, усиление дифференциации регионов и муниципальных образований по уровню и темпам социально-экономического развития.
В этом же документе отмечено: «Обеспечение экономической безопасности обеспечивается в том числе за счёт «…преодоления оттока … квалифицированных специалистов…», отсюда актуальным является определение такого понятия как кадровая безопасность [2].
Кадровая безопасность региона является составляющей экономической безопасности, т.к. обеспечивает снижение числа рисков и угроз, связанных с состоянием человеческих ресурсов, интеллектуальным потенциалом и трудовыми отношениями, складывающимися в субъекте РФ.
Под кадровой безопасностью региона мы понимаем состояние рынка труда региона, при котором минимизируются угрозы в области кадрового обеспечения экономики региона, необходимого для его устойчивого социально-экономического развития. Кадровое обеспечение является одним из самых значимых факторов, влияющих на стабильность и успешность социально-экономического развития любого региона.
Под регионом в указанном выше определении мы понимаем политико-административную единицу, субъект РФ.
Обеспечение кадровой безопасности региона – совокупность реализуемых субъектами обеспечения кадровой безопасности региона мер и используемых средств, а также создаваемых условий, направленных на минимизацию угроз в кадровой сфере.
Субъекты обеспечения кадровой безопасности региона – это органы государственного и муниципального управления, организации и предприятия, заинтересованные в развитии конкретного региона.
Система обеспечения безопасности региона – совокупность субъектов обеспечения кадровой безопасности региона, средства и способы реализации их деятельности. В первую очередь это органы государственной власти и местного самоуправления, т.к. в Стратегии социально-экономического развития Камчатского края до 2030 г. они определены в качестве ключевого звена, обеспечивающего социально-экономическое развитие, создающего условия для повышения конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности Камчатского края.
Угроза кадровой безопасности региона – совокупность условий и факторов, создающих опасность жизненно-важным интересам субъектов социально-трудовых отношений и препятствующих развитию человеческих ресурсов.
Говоря об угрозах кадровой безопасности Камчатского края, необходимо выделить ряд проблем, определяющих характер этих региональных угроз:
проблема отсутствия на рынке труда Камчатского края специалистов необходимой квалификации [5, с. 6];
проблема несоответствия интересов бизнеса, государства и образовательных учреждений [9];
проблема слабой заинтересованности руководства предприятий и организаций в проведении практик и приглашении молодых специалистов на работу;
проблема трудоустройства выпускников по профилю подготовки;
проблема оттока молодежи из региона;
проблема старения экономически активной части населения;
проблема, связанная с особенностями отраслевой структуры регионального социально-экономического комплекса.
Угрозы кадровой безопасности Камчатского края.
Продолжающееся сокращение численности населения, в первую очередь, за счёт миграционного оттока.
Снижение уровня жизни населения региона.
Приток неквалифицированных кадров, в том числе рост доли неквалифицированной иностранной рабочей силы.
Сохранение теневых социально-трудовых отношений.
Повышение уровня социальной напряженности и др.
Далее рассмотрим проблемы обеспечения кадровой безопасности Камчатского края на основе анализа миграционной ситуации в регионе, состояния рынка труда, сфер образования, здравоохранения и туризма.
Миграционная ситуация в Камчатском крае
На протяжении длительного времени в Камчатском крае формируется следующая ситуация: с одной стороны, в трудоспособный возраст начинает входить новое поколение, которое появилось в 90-е годы прошлого столетия, когда наблюдалась очень низкая рождаемость; с другой стороны, происходит быстрое сокращение трудоспособного населения и ухудшение его качественных характеристик, что обусловлено старением экономически активного населения. При этом часть трудоспособного населения переходит в категорию «старше трудоспособного возраста», и возрастает миграционный отток населения с Камчатского края, что отрицательно отражается на региональном рынке труда.
За период 1992-2019 гг. доля трудоспособного населения Камчатского края сократилась с 273000 чел. до 191001 чел. — на 81999 чел. или 30,03%.
Формирующаяся ситуация будет все более усугубляться и ощутимо влиять на социально-экономическое развитие Камчатского края, так как в настоящее время в крае происходит реализация крупных инвестиционных проектов в рамках ТОР (территория опережающего развития). По прогнозной оценке, данной в «Стратегии социально-экономического развития Камчатского края до 2025 г.», планируется создать около 17000 новых рабочих мест в стратегически важных отраслях для развития региона. Отметим, что уже возникла потребность в специалистах тех специальностей и профессий, которые не готовят учебные заведения Камчатского края, поэтому нужно вводить в образовательных учреждениях региона новые направления и специальности, востребованные на рынке труда. В ситуации прогрессирующего дефицита кадров происходит изменение профессионально-квалификационной структуры трудовых ресурсов, и иммиграция позволяет частично решить вопросы о привлечении дополнительной квалифицированной рабочей силы в регион.
Существует целый ряд ключевых моментов, от которых зависит обеспечение приезжими кадрами: обеспеченность жильем; размер заработной платы; достойные условия труда; развитая инфраструктура региона, комфортная для проживания.
В настоящее время Камчатский край не располагает в достаточной мере благоприятными возможностями для закрепления вновь прибывающего населения, следствием этого является невысокая эффективность миграции, которая характеризуется ежегодной миграционной убылью, за исключением 2017 года (см. таблицу 1) [12,13,14]. Безусловно, большинство регионов за пределами Крайнего Севера являются привлекательными для мигрантов, покидающих Камчатский край.
Правительство Камчатского края ежегодно определяет потребность в привлечении иностранной рабочей силы, в том числе по наиболее важным профессионально-квалификационным группам. Одной из составляющей миграционных процессов в регионе является международная миграция, на ее долю в 2019 году пришлось более четверти (27,1%) всего миграционного потока.
Впервые за последние 14 лет в 2019 году сальдо международной миграции изменилось, и показатель стал отрицательным. Преобладание иммигрантов над эмигрантами составило 704 человека. Уезжает трудоспособное население, т.е. те люди, которые не смогли выполнить требования миграционного законодательства, и не нашли работу в Камчатском крае. Тем не менее, по показателю «общая численность иностранных граждан, осуществляющих трудовую деятельность» имеется прирост 19,29% с 2015 года по 2019 год (см. таблицу 2).
Та часть мигрантов, которая смогла закрепиться в регионе, привозит членов своих семей, что и объясняет рост числа доли мигрантов в возрасте моложе и старше трудоспособного возраста. Увеличение количества иностранных трудовых мигрантов не дает возможности заполнить имеющиеся трудовые ниши, так как уровень их квалификации не отвечает предъявляемым требованиям работодателей [16]. В соответствии с классификацией ООН население территории считается старым, если удельный вес лиц в возрасте 65 лет и старше составляет 7% и более. Для Камчатского края этот показатель составлял 7,78% на 01.01.2011, в течение последних 10 лет тенденция старения населения продолжается и этот показатель на 01.01.2020 г. уже достиг 11,9%. При этом наблюдается устойчивая динамика сокращения с 2011 по 2020 гг. общего количества молодых людей в возрасте 20-29 лет на 36,35%.
Развитие образования в Камчатском крае
Проанализируем ситуацию в сфере профессионального образования, ведь именно здесь находится кузница подготовки качественного кадрового потенциала региона.
Количество организаций, осуществляющих образовательную деятельность по программам подготовки квалифицированных рабочих, служащих и специалистов среднего звена достаточно стабильно, и их количество постепенно увеличивается на 6,66%, в течение последних 9 лет. С 2011 г. по 2019 г. доля выпуска квалифицированных рабочих, служащих от численности обучающихся студентов сократилась на 18,66% (с 45,46% в 2011 году до 26,8% в 2019 году). При этом общий выпуск квалифицированных рабочих, служащих за последние девять лет сократился в 3,21 раза.
У специалистов среднего звена не столь ярко выражена динамика: доля выпуска специалистов среднего звена от численности обучающихся студентов сократилась на 3,6% (с 26,03% в 2011 году до 22,43% в 2019 году). А общее количество выпущенных специалистов среднего звена увеличилось на 19,16%. Одной из наиболее важных причин выявленных тенденций является изменение отраслевой структуры региона.
Одновременно с этим количество ВУЗов сократилось почти вдвое, что обусловлено реформой высшего образования и борьбой с «ВУЗами-однодневками». В настоящее время необходимо отметить стабильное снижение финансирования сферы образования в Камчатском крае, так расходы консолидированного бюджета и бюджетов государственных внебюджетных фондов на образование в процентах к ВРП с 2013 по 2018 гг. сократились на 1,5%.
Также в качестве негативного фактора можно отметить ситуацию с ценообразованием в области оказания платных образовательных услуг. В письме Министерства образования и науки РФ от 06.02.2019 N МН-94/СК «Об установлении стоимости платных образовательных услуг» указывается: «что размер платы в расчете на единицу оказания платных услуг не может быть ниже величины нормативных затрат на оказание аналогичной государственной услуги в отношении контингента, принимаемого на обучение на соответствующий учебный год, определенных в том числе с учетом формы обучения, а также коэффициентов выравнивания, применяемых Министерством…в отношении федеральных государственных учреждений и финансовом обеспечении выполнения государственного задания, утвержденным постановлением Правительства Российской Федерации от 26 июня 2015 года N 640… Вместе с тем Организации в соответствии с частью 5 статьи 54 Закона об образовании и пунктом 9 Порядка определения платы вправе снизить стоимость платных услуг по договору об оказании платных услуг с учетом покрытия недостающей стоимости платных услуг за счет собственных средств». И проблема ВУЗов в Камчатском крае состоит в том, что на сегодняшний день отсутствуют необходимые собственные средства в нужном объеме, которые бы позволили это требование выполнять.
Рассмотрим еще один фактор: качественный состав абитуриентов, поступающих в ВУЗы Камчатского края.
По данным Краевого министерства образования и молодёжной политики уезжают учиться на материк около 60-65 % выпускников школ Камчатского края [6]. Как правило, это абитуриенты с достаточно высокими баллами по ЕГЭ, которые ищут возможность получить достойное образование, у них есть финансовая возможность платить за съемную квартиру и проживание в другом регионе. Главная цель заключается в том, чтобы зарекомендовать себя на новом месте, получить специальность и закрепиться на постоянное место жительства в регионе обучения.
В то же время в Камчатском крае остаются абитуриенты с более низкими баллами по ЕГЭ, которым тяжелее выдержать конкурс в столичных ВУЗах, и таких выпускников школ на Камчатке около 30-35%. Эти выпускники поступают в классические ВУЗы, качество образования в которых проверено и временем, и не одним поколением населения Камчатки. Отметим, что численность обучающихся, получивших аттестат о среднем (полном) общем образовании с 2010/2011 учебного года по 2019/2020 учебный год сократилась на 21,69% (с 2061 человека в 2010/2011 г. до 1614 человек в 2019/2020 г.). Таким образом, можно отследить, как стремительно сокращается контингент абитуриентов, остающихся обучаться в ВУЗах Камчатского края.
Произошло переформатирование структуры студенческой среды и в частных ВУЗах Камчатского края за последние десять лет. Если в 2011/2012 учебном году обучалось на очной форме 1,46% от общего числа студентов, а на заочной форме – 98,54%, то в 2019/2020 учебном году имеем следующее соотношение по очной, очно-заочной и заочной формам обучения: 27,84%, 15,48%, 56,68% студентов соответственно. Одной из причин, повлиявших на формирование такой динамики, является изменение законодательной базы. Например, с 2021 года вступили в силу новые федеральные государственные стандарты высшего образования, в соответствии с которыми обучение по ряду программам бакалавриата в заочной форме возможно только при получении второго или последующего высшего образования – это укрупненные группы направлений «Экономика и управление», в том числе по таким направлениям, как «Экономика», «Менеджмент», «Государственное и муниципальное управление». Отменяется заочная форма обучения по направлению «Психология». По направлению «Юриспруденция» ограничение на первое высшее образование в заочной форме обучения действует уже с 2017 г.
Также набирает популярность обучение на различных курсах в режиме онлайн. При наличии первого профессионального образования, оконченные курсы повышения квалификации или профессиональной переподготовки позволяют сменить профиль трудовой деятельности, не затрачивая на обучение долгие годы.
Количество ВУЗов в Камчатском крае за последние десять лет сократилось практически вдвое, и профессорско-преподавательский состав уменьшился в 3 раза. Новая политика в сфере высшего образования – подушевое финансирование, увеличение нормативного количества студентов, приходящихся на одного преподавателя, привело к резкому увеличению аудиторной нагрузки и быстрому «профессиональному перегоранию» преподавателей, вследствие чего педагоги ищут себе применение в новых профессиональных направлениях. Количество преподавателей в государственных образовательных учреждениях, имеющих ученую степень доктора наук, сократилось на 64%, а кандидатов наук – на 48,31%. Также наблюдается тенденция снижения количества преподавателей, имеющих ученое звание профессора и доцента, которая составила 50% и 52% соответственно.
Состояние рынка труда в Камчатском крае
Для активного развития территории необходим кадровый потенциал, который бы был востребован в организациях и предприятиях региона. Для определения баланса трудовых ресурсов необходим качественный мониторинг и прогноз потребности в кадрах, который обусловлен динамикой развития предприятий (см. таблицу 3).
Можно отметить, что в Камчатском крае идет сокращение количества предприятий и организаций, в том числе и по градообразующим отраслям региона, что приводит к изменению потребности в работниках, в том числе рабочих и служащих. Рассмотрим, как изменилось количество предприятий по градообразующим отраслям.
На протяжении последнего десятилетия наблюдается следующая динамика: с 2011 по 2016 гг. общее количество предприятий и организаций увеличилось на 3,83%, и затем началось постепенное сокращение предприятий и организаций с 11628 в 2016 году до 10166 в 2020 году на 12,57%, но более иллюстративным показателем является количество предприятий, относящихся к «рыболовству и рыбоводству», которые исторически давали основную работу населению Камчатского края. С 2011 по 2018 гг. произошло их общее снижение на 26,75% (проводить сравнение статистических данных за 2019-2020 гг. некорректно, так как в новой редакции ОКВЭД2 по сравнению с его старой версией ОКВЭД-2007 во многих разделах произошли существенные изменения их содержательного наполнения для более точного классифицирования отдельных видов деятельности. В связи с этим в разделах ОКВЭД2 была произведена перегруппировка, в результате чего строки «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство» и «Рыболовство, рыбоводство» были объединены в одну «Сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство, и рыболовство, рыбоводство»).
На сокращение количества предприятий в этой отрасли повлияли такие факторы как сильный износ основных фондов, высокий уровень затрат на добычу и производство рыбной продукции, низкие показатели производительности труда, высокие удельные затраты на ГСМ — в 3-6 раз выше, чем у ведущих конкурентов, низкая рентабельность и доходность инвестиций, низкая степень переработки рыбы-сырца, колебания добычи рыбы и доходов от продаж по годам. Все вышеперечисленные факторы, в сочетании с демографическим спадом и сокращением притока молодежи в 3-5 раз приведут к росту дефицита квалифицированных и высококвалифицированных кадров рыбопромышленного комплекса [3].
Обрабатывающих производств (в том числе «переработка и консервирование рыбо- и морепродуктов») в Камчатском крае стало меньше на 38,69%, что обусловлено низкой конкурентоспособностью производимой продукции, и вызвана эта тенденция высокой стоимостью используемых ресурсов и особенностями ценообразования в регионах Крайнего Севера.
Более оптимистичная ситуация наблюдается в строительной отрасли, где прирост за последние 10 лет составил 7,84%. Однако традиционно в этих отраслях большинство рабочих – приезжие эмигранты, которые оказывают отрицательное влияние на трудоустройство населения, постоянно проживающего в данном регионе.
На 32,01% увеличилось количество предприятий, работающих в области добычи полезных ископаемых с 2011 по 2018 год, и затем произошло некоторое сокращение на 14,29% в 2020 году. В последнее время в регионе активно ведётся добыча полезных ископаемых. Здесь добывают золото, серебро, платина, чёрные и цветные металлы, горючий газ, бурый и каменный уголь. Данная отрасль осуществляет деятельность вахтовым методом работы, поэтому большинство рабочих – приезжие из других регионов.
Динамично в регионе развивается и туристская отрасль. И косвенно это подтверждается общим ростом количества гостиниц и предприятий общественного питания на 23,33% за последние 10 лет.
Предпринимаемые меры на рынке труда оказывают существенное влияние на ситуацию с занятостью населения. В течение последних 10 лет уровень безработных граждан сократился на 3,2%. В структуре заявленной потребности в работниках, доля рабочих профессий составила на 2020 г. – 53,1% (2019 г. – 52,1%, 2018 г. – 56,8%), а доля должностей служащих – 46,9% (2019 г. – 47,9%, 2018 г. – 43,2%) [6].
В разрезе видов экономической деятельности количество заявленных вакансий в государственном управлении и обеспечении военной безопасности за 2020 год увеличилось на 4,9% от всех заявленных вакансий, в строительстве увеличение вакансий составило 6%,в сельском, лесном хозяйстве, рыболовстве и рыбоводстве повышение составило 3,1%, на транспорте – 0,4%, в торговле – 2,6% (см. таблицу 4). Вместе с тем, произошло снижение количества вакансий в образовании – 3,7%, здравоохранении – 2,5%, в обрабатывающих производствах – 1,9%.
Среди вакансий, которые не заполняются в течение года и более (47,7%) – это вакансии, требующие высшего образования по специальностям, подготовка по которым не осуществляется в Камчатском крае. Например, это врачи различной специализации, инженерно-технические кадры, специалисты сельского хозяйства. И второй фактор, определяющий столь длительный период существования вакансии – низкий уровень заработной платы от 25 тыс. руб. до 45 тыс. руб. (для сравнения средний размер заработной платы в Камчатском крае в течение 2020 года составил от 75 тыс. руб. до 100 тыс. руб.).
Агентство по занятости населения и миграционной политике Камчатского края отмечает, что в отчетном периоде 2020 года сформировался устойчивый спрос на рабочих строительных специальностей, таких как бетонщик, монтажник, плотник, штукатур-маляр, каменщик, машинист экскаватора, электрогазосварщик; в рыбной отрасли – обработчик рыбы, матрос, электрик судовой, моторист (машинист) и многие другие специальности по отраслям.
И значительную часть вакансий служащих занимают должности инженеров, бухгалтеров, экономистов, менеджеров, технологов, мастеров по обработке рыбы, капитаны, механики, электрики участка, электромеханики судовые и другие.
Также рынок труда испытывает потребность в преподавателях, педагогах дополнительного образования, воспитателях, психологах, врачах.
В настоящее время на решение работодателя о приеме на работу сотрудников негативное влияние оказывают такие факторы как:
низкая квалификация безработных граждан, состоящих на учете в органах службы занятости. По состоянию на 31.12.2020 года потребность в руководителях и специалистах высшего уровня квалификации в 2,0 раза превысила предложение, при этом только 21,6% граждан, зарегистрированных в качестве безработных, имеют высшее образование;
отсутствие среди безработных граждан специалистов, востребованных работодателем в данный момент времени.
В условиях структурного несоответствия спроса и предложения рынка труда, а также недостаточного количества квалифицированных специалистов, необходимых для Камчатского края, работодатели используют такое мероприятие как помощь по содействию безработным гражданам и членам их семей в переселении в другую местность для трудоустройства по направлению органов службы занятости.
Подводя итоги, отметим, что наиболее важной задачей в настоящее время является достижение баланса спроса и предложения трудовых ресурсов и устранение профессионально-квалификационных диспропорций на рынке труда Камчатского края.
Развитие здравоохранения в Камчатском крае
Кадровая безопасность региона определяется численностью населения и качеством его здоровья. Эти параметры обусловливаются уровнем развития системы здравоохранения, основными критериями оценки которой являются показатели здоровья и обеспеченности населения медицинской помощью. В качестве базы сравнения рассматриваются среднероссийские показатели, Москва, как наиболее развитый российский регион, и Магаданская область, территория с похожими условиями проживания.
Продолжительность жизни при рождении в регионах Дальнего Востока ниже среднероссийских показателей и существенно ниже московской продолжительности жизни. Даже отъезд жителей удаленных территорий в европейскую часть России при достижении пенсионного возраста незначительно снижает смертность в дальневосточных регионах.
Одним из главных индикаторов развития системы здравоохранения является уровень младенческой смертности.
За анализируемое десятилетие в России наблюдается устойчивое снижение этого показателя. До недавнего времени восточные регионы демонстрировали существенно более высокие показатели младенческой смертности по сравнению с общероссийскими показателями. Распоряжение Правительства РФ от 14.04.2016 N 669-р «Об утверждении плана мероприятий по реализации в 2016 — 2020 годах Концепции демографической политики Российской Федерации на период до 2025 года» установило одной из задач государственной демографической политики – снижение младенческой смертности до 5,8‰ к 2020 году. И Камчатка с Магаданом успешно докладывали о достижении целевых показателей в 2017-2018 года. Однако вызывает некоторое сомнение достоверность заявленных результатов. По оценке ВОЗ – одномоментное изменение демографических показателей более чем на 7% представляется подозрительным. Резкое снижение коэффициента младенческой смертности на 30-40% и такой же стремительный рост показателя (выше среднероссийского уровня) в 2019 году заставляет задуматься о наличии некоторых неточностей в медицинской статистике.
И если посмотреть на показатель перинатальной смертности по анализируемым субъектам Федерации, картина выглядит удручающе. Значительное превышение данного коэффициента в Камчатском крае и Магаданской области свидетельствуют о низком уровне здоровья населения и развитии медицинской помощи.
Показатели заболеваемости по основным классам болезней в анализируемых субъектах несколько ниже среднероссийского уровня. Однако, оценивая общий уровень здоровья, необходимо учитывать возрастную структуру населения.
Жители старших возрастных групп стараются уехать из дальневосточных регионов. Так, на начало 2019 года на Камчатке доля населения старше пенсионного возраста составляла 21%, а в Москве такая же группа – 28%, в Магаданской области – 22%. И даже при более низкой численности пенсионеров с высокой вероятностью развития какого-нибудь заболевания общий уровень заболеваемости на Дальнем Востоке превышает заболеваемость в социально развитой Москве, что свидетельствует о значительно более худшем состоянии здоровья населения в анализируемых регионах.
Показатели обеспечения населения медицинской помощью также свидетельствуют о недостаточном уровне развития системы здравоохранения в Камчатском крае и Магаданской области.
В анализируемых регионах Дальнего Востока наблюдается хроническая нехватка врачей, при условии, что для территорий с низкой плотностью населения нормативы численности необходимого медицинского персонала увеличены. Болезнь проще вылечить на начальном этапе. Однако ранняя диагностика заболеваемости в дальневосточных регионах находится на невысоком уровне, что приводит к необходимости функционирования большего количества медицинских стационаров.
Развитие туризма в Камчатском крае
Специального определения кадровой безопасности в сфере туризма нет. Суммируя представленное в литературе и интернет-источниках, можно сказать, что наиболее часто под кадровой безопасностью в сфере туризма понимается состояние защищенности от внешней угрозы персоналу предприятий сферы туризма и гостеприимства и от внутренней угрозы, исходящей от персонала: его непрофессионализма, невоспитанности, неблагонадежности, невнимательности, нечестности и нечистоплотности, нелояльности или враждебной настроенности и т. п.
Рассмотрим проблемы, которые существуют в обеспечении кадрами сферы туризма Камчатского края и как это влияет на кадровую безопасность региона.
Правительством Камчатского края в настоящее время делается ставка на развитие Камчатки как территории экологического туризма. Создаются различные туристские кластеры для привлечения инвесторов, чтобы в дальнейшем туризм стал одной из отраслей, приносящий доход полуострову.
В Стратегии развития туризма в Камчатском крае [4] организованный туризм рассматривается как фактор устойчивого развития экономики Камчатского края. Природный туризм и экотуризм признаются как особо обогащающие и ценные формы туризма в силу того, что они проявляют уважение к природному наследию и местному населению.
В интервью ведущим информагентствам губернатор Камчатского края заявил [10]:
«Туризм — это приоритетная отрасль для развития региона. Это одна из трех сфер, на которую мы будем делать стратегическую ставку по развитию Камчатского края: туризм, рыбохозяйственный комплекс и логистика». <…>
«Нам предстоит создать базовую инфраструктуру, запустить уже запланированные проекты, которые дальше потянут за собой всю экосистему туризма. Я ориентируюсь на создание к 2025 году 10 тысяч рабочих мест в сфере туризма и считаю это вполне реалистичными планами. А это значит, что по количеству рабочих мест туризм будет сопоставим с нашей базовой отраслью экономики — рыбохозяйственным сектором».
По словам губернатора, на Камчатке предполагается создание инфраструктуры для туризма: строительство средств размещения, аэропорта, изменение логистики пассажиропотока. Кроме того, в перспективе развитие новых видов туризма, например, гастрономического, всевозможных видов активного отдыха фрирайда, круглогодичной рыбалки.
Бывший министр туризма Камчатского края Наталия Максименко, представляя обновленную программу развития туризма на Камчатке, заявила, что нужна сильная команда управленцев в этом деле, и отметила важность кадровой оставляющей [11].
По прогнозу Министерства труда и развития кадрового потенциала Камчатского края с 2020 до 2026 гг. в сфере в потребности в кадрах туризма и гостеприимства составит:
Специалисты с высшим образованием: 389 человек
Специалисты со средним образованием: 311 человек
Сотрудники с курсами: 385 человек [21].
На данный момент в Камчатском крае есть следующие образовательные учреждения, которые занимаются подготовкой кадров в сфере туризма и гостеприимства:
Колледж технологии и сервиса. Реализуют программу, готовящую специалистов гостеприимства со средне-специальным образованием «43.02.14. – Гостиничное дело», а также программу «43.02.11 – Гостиничный сервис» с присвоением квалификации менеджер гостиничного сервиса.
Камчатский филиал Российского университета кооперации. Предлагают программы бакалавриата «43.03.02 – Туризм, профиль «Экотуризм» и «43.03.01 – Сервис, профиль «Анимационный сервис», но на данный момент подготовка по этим профилям не осуществляется, студентов нет.
Камчатский государственный университет имени Витуса Беринга. Программа бакалавриата «43.03.01 – Сервис, профиль «Социально-культурный сервис», на данный момент обучается около 40 человек студентов.
В сфере дополнительного образования – курсы повышения квалификации и переподготовки (чтобы получить диплом о переподготовке, необходимо базовое высшее образование – специалитет или бакалавриат, курсы переподготовки обязательно должны включать программу не менее 250 часов) осуществляют:
КамГУ имени Витуса Беринга (гид-переводчик, экскурсовод)
Камчатский филиал РАНХиГС (гид-переводчик, гид-экскурсовод, инструктор-проводник).
Также курсы проводят Клуб туристов им. Глеба Травина и Камчатский центр детского и юношеского туризма.
Таким образом, в случае успешной реализации масштабных проектов, запланированных Правительством Камчатского края, при создании большого количества рабочих мест мы неминуемо столкнёмся с «кадровым голодом».
На первый взгляд кажется, что подобную нехватку кадров можно будет восполнить из числа мигрантов. Вероятно, с какими-то специальностями так и произойдёт. Однако сфера экологического, этнографического, активного, экстремального туризма достаточно специфична. И качественное оказание услуг во многом возможно только при условии высококвалифицированных специалистов своего направления.
Туристы приезжают на Камчатку ради восхождений на вулканы, сплавов по рекам, рыбалки в дикой природе, охоты, посещения заповедных мест; очень популярны маршруты на сапах в океане, морские прогулки, путешествия на каяках. Безусловно, все эти путешествия предполагают знания и специальную подготовку гидов-проводников, инструкторов.
Чтобы путешествие для туриста было запоминающимся, оно должно быть не только интересным, но и безопасным. Природа Камчатского края уникальна, но таит много опасностей, сотрудники, не имеющие специальной подготовки, не знающие местность, к сожалению, могут быть стать причиной получения туристами травм, угрожающих здоровью и жизни. Экологический туризм предполагает погружение в природу, бережное и ответственное отношение к ней, сохранение в первозданном виде. Несоблюдение правил экологичного отношения к природе становится угрозой региону, которому в результате массовые туристы, привезенные несведущими специалистами, принесут не процветание, а экологическое бедствие. Мировой опыт организации туризма свидетельствует о том, что для успешной работы в этом направлении нужно опираться на местные кадры, тех людей, которые знают землю, знают регион.
На сайте Ассоциации туроператоров Камчатского края [19] еще с 2019 года размещено обращение к властям в связи с нелегальным бизнесом китайских «туроператоров». В связи с отсутствием регламентирующих документов о том, кто имеет право вести турбизнес на территории региона, туристов на Камчатке обслуживает «китайский» бизнес. В результате таких действий регион не получает прибыли от туризма, более того часто такие туроператоры не соблюдают правила бережного отношение к нашей земле, а оказываемые услуги не отличаются качеством.
Недавно в крае прошел ХI съезда предпринимателей Камчатского края. Как результат работы съезда была принята резолюция [20], направленная Губернатору Камчатского края Солодову В.В., Председателю Законодательного Собрания Камчатского края Раенко В.Ф. В резолюции есть обращение к Министерству образования Камчатского края:
«4.1. Рассмотреть возможность создания региональной площадки — Центра компетенций в области туризма для подготовки кадров и повышения квалификации линейного персонала, индивидуальных предпринимателей, самозанятых и незанятого населения, и создании на ней рубрики «Карьера в туризме», для размещения актуальной информации по обучению, трудоустройству, повышению квалификации, потребности в кадрах в индустрии гостеприимства».
Хотелось бы, чтобы Министерство образования привлекло к работе такого Центра и специалистов вузовской науки.
Для обеспечения кадровой безопасности и подготовки кадров в сфере туризма и гостеприимства готовить специалистов нужно именно в своем регионе, чтобы они доподлинно знали его природные, исторические культурные особенности. Развитие этнографического, этнокультурного, гастрономического камчатского туризма возможно только при опоре на коренное местное население.
Заключение
На основе материала, изложенного в данной статье, становится понятно, что без обеспечения кадровой безопасности Камчатского края, как приграничного региона, находящего в АТР, достигнуть стратегические национальные приоритеты не представляется возможным. Вопросы обеспечения кадровой безопасности Камчатского требуют дальнейшего изучения в связи со сложной демографической ситуацией и проблемами в развитии социальной сферы.
Распоряжение Правительство Камчатского края от 16 февраля 2011 года №72-РП «Об утверждении Стратегии развития рыбопромышленного комплекса Камчатского края до 2025 года» [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/446224059(дата обращения: 27.09.2020 г.).
Стратегия развития туризма в Камчатском крае до 2025 года [Электронный ресурс] Режим доступа: http://docs.cntd.ru/document/446224058 (дата обращения 02.2021).
Отчёт о предоставлении государственных услуг в области содействия занятости населения в Камчатском крае в 2019 г. – П.-К., 2020. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://agzanyat.kamgov.ru/otcety-o-deatelnosti(дата обращения: 27.02.2021 г.).
Отчет о предоставлении государственных услуг в области содействия занятости населения в Камчатском крае в 2020 году. Агентство по занятости населения и миграционной политике Камчатского края. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://agzanyat.kamgov.ru/otcety-o-deatelnosti(дата обращения: 27.02.2021 г.).
Выпускники на чемоданах. Почему школьники уезжают с Камчатки?// Аргументы и Факты. — № 30. «АиФ-Камчатка» 25/07/2018). [Электронный ресурс]. Режим доступа:https://kamchatka.aif.ru/edu/vypuskniki_na_chemodanah_pochemu_shkolniki_uezzhayut_s_kamchatki (дата обращения: 27.09.2020 г.).
Из выступления Каюмова В.В., министра транспорта и дорожного строительства // Материалы к заседанию Координационного совета по кадровому обеспечению отраслей экономики и социальной сферы в Камчатском крае. 26.09.2019 г.
Камчатский статистический ежегодник 2017 // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://kamstat.gks.ru/ofstatistics (дата обращения: 21.09.2020).
Камчатский статистический ежегодник 2018 // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://kamstat.gks.ru/ofstatistics(дата обращения: 21.09.2020).
Камчатский статистический ежегодник 2019 // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://kamstat.gks.ru/ofstatistics (дата обращения: 18.10.2020).
Камчатский статистический ежегодник 2020 // Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://kamstat.gks.ru/ofstatistics (дата обращения: 18.10.2020).
Кузнецова Н.В., Носырева И.Г. Виды и структура угроз кадровой безопасности региона // Известия Иркутской государственной экономической академии. — 2013. — № 2. — С. 48–52.
МЕТОД ОЦЕНКИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПОТЕНЦИАЛА КАК СТАДИИ ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПОТЕНЦИАЛА ДЛЯ РАСКРЫТИЯ ПЕРСПЕКТИВЫ ПРЕДПРИЯТИЙ
A METHOD FOR ASSESSING PRODUCTION POTENTIAL AS A STAGE OF ECONOMIC POTENTIAL FOR DISCLOSING THE PROSPECTS OF A COMPANY
Маслов Николай Сергеевич, аспирант, Российский университет транспорта МИИТ, E-mail: Psychik6@gmail.com
Maslov Nikolay Sergeevich, postgraduate student, Russian University of Transport MIIT, E-mail: Psychik6@gmail.com
Аннотация. Экономический потенциал – один из наиболее важных участков, необходимый для полноценного функционирования предприятия. Состоящий из нескольких систем, он представляет собой объединённую методику для определения результатов экономической деятельности и принятия управленческих решений. При этом, на данный момент отсутствует единая трактовка или методика его определения. В данной статье будет рассмотрена не только общая позиция экономического потенциала, но и его система – производственный потенциал, а также, будет предпринята попытка определения методики оценки производственного потенциала, основанной на балльной системе оценки.
Summary. Economic potential is one of the most important areas required for the full functioning of a company. Consisting of several systems, it is a combined methodology for determining the results of economic activity and making management decisions. At the same time, at the moment there is no single interpretation or methodology for its determination. This article will consider not only the general position of economic potential, but also its system — production potential, and also, an attempt will be made to determine the methodology for assessing production potential, based on the scoring system.
Ключевые слова: экономический потенциал, производственный потенциал, метод оценки, элементы экономического потенциала, экономическая эффективность предприятия, результаты деятельности, балльная оценка.
Keywords: еconomic potential, production potential, assessment method, elements of economic potential, economic efficiency of an enterprise, performance results, score.
Экономический потенциал – тема достаточно многогранная. Введение его в научный лексикон можно объяснить желанием объединить и объяснить присутствие различных ресурсов в единую цепь взаимосвязанных показателей, служащих для экономического, стратегического, организационного развития.
Отсутствие твёрдых критериев к его определению, а также вольное описание его структуры приводит к появлению большого количества различных точек зрения, мнений и теорий о его сущности и главных признаках.
Так, в статье «Экономический потенциал: сущность, структура, методы оценки», авторы приходят к мнению, что экономический потенциал, вне зависимости от объекта его исследования (Страна, государство, предприятие), это прежде всего способ, благодаря которому можно определить максимально возможный объём произведённых благ и услуг, которые можно получить при максимально выгодном использование ресурсов[1].
Авторы статьи «Теория и методология оценки экономического потенциала предприятий» относят экономический потенциал к категории экономических ресурсов, которые используются для экономически эффективных результатов деятельности, однако, к общему подходу в определение они добавляют, что при учёте экономического потенциала также следует и учитывать сам процесс формирования ресурсов, способных генерировать положительный результат[2].
В тоже время, Е.В Мельник и М.Б. Герасимова объединяют понятие экономического потенциала и ресурсного подхода и представляют его в виде ресурсного потенциала. «Ресурсный потенциал – совокупность ресурсов организации, обеспечивающих непрерывность и эффективность её деятельности» [3].
Согласно бухгалтерской интерпретации, экономический потенциал представляет собой активы и способы образования активов и их способность в конце экономической деятельности приносить финансовый результат.
Все мнения сходятся в том, что экономический потенциал это есть совокупность отдельных элементов (Ресурсов, возможностей, способностей), связанных вместе для достижения желаемых результатов.
Приводя потенциал к общей идее, его можно выразить схематическим образом (Рис.1).
Данная схема отражает общую концепцию потенциала как совокупности элементов и ресурсов. Однако, на наш взгляд, данный вид представления не совсем корректно показывает суть экономического потенциала.
На данном примере показано, что все совокупные части системы устроены по отдельности, объединяясь только в конце, подводя анализ к завершению. Но таким способом не будет раскрываться необходимая суть для полноты данных. Так, например, ресурсный и финансовый потенциал следует объединить под одним звеном производственного потенциала, тем самым давая возможность отразить разрозненные в начале показатели как часть одной системы, укрепляя позицию производства как основы анализы.
Производственный потенциал можно рассмотреть с двух точек:
Максимальный объём продукции, который можно произвести с помощью всех имеющихся ресурсов. Во многом, данное определение перекликается с определением самого экономического потенциала, однако последний представляет более широко определение.
Имеющиеся возможности и факторы предприятия, обеспечивающие его возможными ресурсами.
Данные определения противоречат друг другу. Если в первом говорится про производство с помощью ресурсов, то во втором – про ресурсы для производства. Поэтому сложно ответить однозначно, что же из себя представляет производственный потенциал – само производство или ресурсы. Для ответа на этот вопрос и необходимо рассмотреть его не с позиции отдельных элементов, а с позиции нескольких совместных величин, где ресурсный потенциал отвечает за эффективное использование доступных на предприятие средств, а финансовый отвечает за поставку и воспроизведение тех самых ресурсов. Тогда, производственный потенциал будет представляет собой финансово-технические возможности для ресурсного обеспечения предприятия и достижения максимального объёма продукции.
К схожему выводу приходит Гиёсов У.Б. – «под производственным потенциалом, следует понимать технико–технологических, ресурсных и производственных возможностей для создания материальных благ» [4.
«Производственный потенциал является особым подходом к управлению, объединяющий отдельные проекты в единую системы по трём направлениям: системе управления, операционной и организационной системе» [5].
Трудовой потенциал тоже может быть включён как часть производственного, однако рассматривая его как отдельную единицу, он используется в более широкой позиции, продолжая представленные производством данные и подводя выявленные итоги к следующей «ступени» наших расчётов. Так, «фондовооружённость» может быть точкой перехода от производительности к труду, представляя оба варианта потенциала, а показатель «среднегодовая выработка управленческого работника» является точкой объединения как трудового, так и организационного потенциала.
Обобщая всё вышесказанное, данную вариацию экономического потенциала можно представить, как упорядоченную систему восходящих факторов, в котором один элемент подводит к другому, раскрывая исследуемые данные в той мере, в которой они нужны при проведение анализа. Так, производственный этап будет первой «ступенью» в проведение определения потенциала как инструмента для выявления перспектив развития предприятия. Взяв за основу представленный выше график, трактовку потенциала как восходящей системы можно представить в виде схемы (Рис.2).
Повторяя вышеописанное, в основание нашей «пирамиды» стоят два фактора: финансовый и ресурсный потенциал. Мы не стали относить их непосредственно в саму структуру экономического потенциала, так как они, по своей сути, больше являются основополагающим элементом, которые образуют производственный этап построения анализа.
На данный момент существует несколько способов оценки производственного потенциала, однако, как и в случае с самим определением, нет единого способа оценка. Поэтому, в данной статье будет предложен способ для оценки производственного потенциала на основание оценки его показателей. Для удобства анализа, разделим его на несколько этапов.
1 этап: Составление и разделение основных показателей по разделам использования.
Данные показатели являются ключевыми для нашего анализа. На их основе будут произведены необходимые расчёты, которые покажут первостепенное состояние организации.
2 этап: На втором этапе будет произведена экономическая оценка производственного потенциала организации. Рассмотрим мы его на примере ООО «СтальГор». Метод оценки построен на расчётах основных показателей и выставление оценки исходя из результатов.
Метод балльной оценки позволяет эффективно собрать анализируемые данные в одну группу для дальнейшего подведения итогов. Сами баллы были подобраны и сгруппированы на основе выборочного анализа деятельности производственных фирм и представляют собой объективный метод оценки, опираясь как на конкурентные данные, так и на данные собственного производства.
На 3 этапе будет рассматриваться и выставляться общая оценка производственного потенциала исходя из анализа на 2 этапе.
Выставление оценки можно сделать в нескольких видах. Так, для подведения итогов их можно разделить на финансовый и ресурсный потенциал или представить в развёрнутом виде, как показано в табл.2. Для упрощения и удобства статьи, сейчас расчёт будет произведён согласно объединению 1 таблицы. Подведение итогов будет происходить путём выставления одной из 3 оценок, где: 3 – предприятие находится в отличном положение и решения должны быть направлены на поддержание устоявшегося порядка, 2 – предприятие находится в относительно хорошем положение, однако, есть ряд проблем, которые необходимо устранить, 1 – предприятие находится в плохом положение, необходимо срочно принять меры по улучшению ситуации.
Как можно видеть из анализа, в 2018 и 2019 году предприятие находилось в стабильно хорошем состояние. Несмотря на некоторые проблемы и относительно небольшие показатели, она стабильно развивалась и укрепляла свои позиции, как с точки зрения производственных фондов, так и с позиции используемых ресурсов. Однако, в 2020 наступила обратная ситуация, когда производство пошло на спад во всех категориях.
Основная идея данного метода в его простоте. Беря за основу несколько основных показателей (Могу быть взяты и другие показатели) и собрав данные в таблицу, мы выявили основные моменты производственного потенциала, указывая как сильные, так и слабые стороны. Балльная система и выставление оценок помогает сгруппировать разные показатели под одной системой без необходимости отслеживания и анализа отдельных позиций, как показано в таблице 2. С помощью представленного метода можно в быстрые сроки провести анализ производственных мощностей предприятия с целью принятия дальнейших управленческих решений.
Литература
1 — Экономический потенциал: сущность, структура, методы оценки / М.А. Столярова, В.А. Шептухина // Инновационная экономика, перспективы развития и совершенствования. – 2017 — № 2 (20) – С. 162- 165.
2 — Теория и методология оценки экономического потенциала предприятий / Г.Г. Надворная, С.В. Климчук, М.С. Оборин, Т.Е. Гварлиани // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2016. – № 6. – С. 70-90.
3 – М.В. Мельник, Герасимова Е.Б. // Анализ финансово-хозяйственной жизни организации. М.:Форум: Инфра М, 2013. – 192с.
4 — Гиёсов У. Б. Понятие производственного потенциала и основные виды ресурсов, применяемых в производстве // Бюллетень науки и практики. 2020. Т. 6. №3. С. 279-288.
5 — Тушавин В. А. Производственная система как интегрированная система медеджмента качества: роль информационных технологий // Проблемы экономики и управления нефтегазовым комплексом. 2014. №12. С. 54-59.
Московский экономический журнал 6/2021
|
УДК 338.3
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10360
Искусственный интеллект как фокус развития цифровой экономики: теоретические и практические аспекты
Artificial intelligence as the focus of the digital economy: theoretical and practical aspects
Федотова Анастасия Вячеславовна, кандидат экономических наук, доцент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) «МАИ», г. Москва
Fedotova Anastasia V., fedotova_mai@mail.ru
Аннотация. Статья посвящена исследованию развития технологий искусственного интеллекта и представления его фундаментальной основой концепции цифровой экономики, реализующей в рамках концепции «Индустрия 4.0». Целью проводимого в статье исследования является анализ областей эффективного применения методов и инструментов искусственного интеллекта, а также оценка потенциала внедрения искусственного интеллекта в бизнес-сферу. Рассмотрены теоретические и практические аспекты применения технологий искусственного интеллекта в различных секторах экономики. Определено, что высокая цена внедрения технологий и налаживания этапов ее функционирования является значимым барьером для использования искусственного интеллекта. Данные полученные в ходе показали, что организации, которые инвестировали в идентификацию, агрегирование, стандартизацию и маркировку данных, будут иметь хорошие возможности для объединения искусственного интеллекта с аналитикой, IoT и другими технологиями. Установлено, что для успешного объединения и организации работы команд могут быть использованы методы DevOps, которые помещают команды разработки и операционные группы в цикл обратной связи для постоянного сотрудничества и интерактивных изменений новых продуктов. Определены критерии оценки уровня зрелости отраслей искусственного интеллекта.
Summary. The article is devoted to the study of the development of artificial intelligence technologies and its presentation as the fundamental basis of the concept of the digital economy, which is implemented within the framework of the concept of «Industry 4.0». The purpose of the research carried out in the article is to analyze the areas of effective application of artificial intelligence methods and tools, as well as to assess the potential for introducing artificial intelligence into the business sphere. The theoretical and practical aspects of the application of artificial intelligence technologies in various sectors of the economy are considered. It has been determined that the high cost of introducing technologies and establishing the stages of its functioning is a significant barrier to the use of artificial intelligence. The data obtained during the course showed that organizations that have invested in identifying, aggregating, standardizing and labeling data will be well placed to combine artificial intelligence with analytics, IoT and other technologies. It has been found that DevOps techniques can be used to successfully integrate and organize teams, placing development teams and operations teams in a feedback loop for ongoing collaboration and interactive changes to new products. Criteria for assessing the level of maturity of the branches of artificial intelligence have been determined.
Ключевые слова: искусственный интеллект, цифровая модель экономики, тренды рынка, методы DevOps, отраслевое применение искусственного интеллекта, трансформация бизнес-процессов, цифровой маркетинг.
Key words: artificial intelligence, digital economy model, market trends, DevOps methods, industry applications of artificial intelligence, business process transformation, digital marketing.
Введение
В связи с происходящими в современных реалиях цифровыми трансформациями, возникновение и применение новых технологий имеет тенденцию к увеличению. Во все сферы деловой и общественной жизни проникают умные системы, которые могут эффективно действовать в динамично меняющемся мире. Цифровая экономика представляет собой основу всей системы госуправления, экономики, новых моделей бизнеса, основа четвертой промышленной революции. Технология искусственного интеллекта (ИИ) исследуется на протяжении более полувека. В ходе развития данной области науки интерес к столь перспективному направлению ИТ-области варьировался в зависимости от научных достижений и развития прикладных областей применения ИИ. За последние 10 лет произошло много немаловажных достижений в совершенствовании составляющих данной технологии, а также рынок ИТ определил новые возможные варианты использования ИИ. У субъектов хозяйственной деятельности возникает необходимость в использовании этого инструмента для поддержания конкурентоспособности и развития своих подсистем, что побуждает государства включаться в технологическую гонку с целью стимулирования экономики, укрепления своих геополитических позиций, повышения жизненного уровня населения [1]. Такого мнения придерживаются лидеры государств, а также главы крупнейших корпораций. Целью данного исследования является анализ областей эффективного применения методов и инструментов ИИ, а также оценка потенциала внедрения ИИ в бизнес-сферу.
Обзор литературы
В настоящее время ИИ общий термин, который объединяет в себе множество более конкретных понятий, таких, как компьютерное зрение, нейросети, машинное обучение. Это так называемый «ИИ в узком понимании», определение которого дается через описание вариантов применения технологии, которые включают в себя использование больших массивов данных для анализа, моделирования и прогнозирования событий. ИИ в широком понимании (сильный ИИ) это «сверхмашина», которая способна самостоятельно развиваться и принимать решения, не ориентируясь при этом на предварительно предоставленные ей для обработки модели и наборы правил. Термин искусственный интеллект как калька с английского не удовлетворяет экспертов: многие из них говорят о неточном переводе, который искажает суть технологии. Взамен предлагается целый набор терминов: более широкие роботизированный интеллект, нечеловеческий интеллект; или более фокусированные на инструменте нейросеть, (глубокое) машинное обучение. В любом случае, акцент смещается с человека и аналога человеческого интеллекта. Эксперты объясняют термин через инструменты, которые работают автономно и не всегда по образу и подобию человека. Можно даже говорить, что именно иные формы, отличные от человеческого мышления, и приведут к успеху ИИ [2].
В рамках проводимого в статье исследования понятие искусственного интеллекта определяется в самом широком его смысле как совокупность технологий обработки различных типов данных и информации, в частности способных интерпретировать такие данные, извлекать знания и использовать для достижения определенных целей. Машинное обучение, в свою очередь, определяется как класс методов искусственного интеллекта, которые характеризуются выполнением компьютерными системами специфических задач посредством соотнесения их с ранее выполненными задачами сходного типа без использования, установленных в явном виде инструкций. ИИ уже сегодня создает дополнительные источники для роста стоимости бизнеса. Лидеры в сфере ИИ увеличивают свои инвестиции и разрабатывают широкомасштабные стратегии для внедрения. Оценка объема рынка ИИ в Российской Федерации сильно колеблется в зависимости от методики исследований. Рассмотрим более подробно критерии оценки уровня зрелости отраслей искусственного интеллекта (табл.1) [3].
Согласно результатам исследования «Актуальные тенденции рынка искусственного интеллекта и машинного обучения» по итогам 2017 года сегмент ИИ в России ограничивался объемом 700 млн. рублей. Ожидается, что к 2021 году рынок искусственного интеллекта увеличится до 28 млрд. руб. По прогнозам авторов исследования стимулировать его рост будут финансовая сфера, розничная торговля и промышленность. По результатам исследования «Цифровая экономика: глобальные тренды и практика российского бизнеса», проведенного НИУ ВШЭ, на первые позиции с точки зрения наибольшего влияния на бизнес вышли цифровые технологии: интернет вещей и автоматизация производства (60 %), цифровое проектирование и моделирование (58 %), технологии виртуализации, удаленный доступ, удаленный офис и т. п. (57 %), мобильные технологии и кросс-канальные коммуникации (55 %). Анализируя данные, полученные американскими и британскими финансовыми аналитиками, можно сделать очевидные выводы о том, что стремительное развитие робототехники с использованием технологий искусственного интеллекта приведет к очередному скачку производительности. По оценкам экспертов, этот показатель вырастет на 30% в целом по миру, сопровождаясь снижением расходов на рабочую силу в пределах 20-33%. Естественно, в первую очередь так называемые «подрывные инновации» коснутся наиболее развитых стран, что приведет к технологической перезагрузке сразу нескольких важнейших отраслей [4].
Материалы и методы исследования
В рамках исследования были использованы методы количественного и качественного экспертных интервью. Кроме того был проведен анализ вторичных данных. Эксперты исследования российские и международные руководители, и ведущие специалисты в области искусственного интеллекта, вовлеченные в реализацию связанных с ним проектов в различных сегментах (промышленное производство, розничная торговля и др.).
В последнее время произошел впечатляющий рывок в области развития и особенно применения искусственного интеллекта, основанного на использовании нейронных сетей. Получены грандиозные результаты при решении таких задач как распознавание речи, изображений и лиц. Данные технологии основаны на достаточно грубом копировании работы человеческого мозга и не всегда дают ожидаемые результаты. Задача науки понять, как работает ИИ. Технологии часто начинают работать раньше нашего понимания всех подробностей их работы. Без такого понимания неизбежно возникают разного рода инциденты. Основная проблема в теории ИИ – понять, почему работают нейронные сети, несмотря на то, что, с точки зрения классической математики, задача построения нейронных сетей некорректна, т.к. количество наблюдений (обучающих примеров) на несколько порядков меньше числа определяемых параметров, но, тем не менее, на практике сеть работает. Теоретического понимания, почему сеть работает у нас пока нет. Хотя это не должно нас останавливать от того, чтобы эти технологии массово внедрять. Основная задача ученых – как можно скорее узнать, как технологии ИИ работают. Для поднятия ИИ на новый уровень развития и получения предсказуемых и надежных результатов необходимо построить новую или существенно доработать существующую теорию ИИ [5].
Анализируя потенциал искусственного интеллекта, исследователи начали искать новые области его применения, прежде всего – в увязке с совершенствованием бизнес-процессов. Применение ИИ в этой области позволяет сделать бизнес-процессы гибкими и адаптивными, отказаться от традиционных конвейеров и перейти к идее интеграции продвинутых ИИ-систем и людей. Такой подход позволяет радикально изменить взаимодействие машины и человека, формировать интегрированные команды из роботов и людей. Такие команды способны по ходу выполнения производственных операций быстро обрабатывать большие массивы данных, усваивать новую информацию и подстраиваться под непрерывно изменяющиеся условия. Такие возможности ИИ позволяют компаниям по-новому произвести реинжиниринг своих бизнес-процессов, существенно повысить их производительность и снизить издержки. Таким образом, одно из основных направлений развития и внедрения ИИ в промышленности – реинжиниринг бизнес-процессов. Другим направлением развития и внедрения ИИ является дополнение и расширение человеческих возможностей, когда машины выполняют то, что лучше всего они умеют (выполнение повторяющихся, монотонных задач с обработкой колоссального объема данных), а люди выполняют то, что лучше всего умеют они (работа с неоднозначной информацией, умозаключение в сложных случаях, принятие решений в условиях с высоким уровнем неопределенности, творчество и др.). Это направление принято назвать третьей волной бизнес-трансформации [6].
Статистические данные свидетельствуют о том, что в период 2016-2019 гг. доходы мирового рынка искусственного интеллекта увеличились на 350%, с 3221,8 до 11283,76 млн. долл. США (рис.1). К 2025 г. доходы должны возрасти до 89847,26 млн. долл. США
Влияние искусственного интеллекта на мировой ВВП обусловливается повышением производительности труда, персонализацией, сокращением издержек времени, а также улучшением качества продукции, работ и услуг. Ожидается, что рост производительности труда в мире будет составлять 55% от совокупного влияния искусственного интеллекта на мировой ВВП в период 2017-2030 гг. Рассмотрим применение ИИ в различных секторах экономики [7].
Маркетинг и реклама. Внедрение ИИ в сфере маркетинга и рекламы влияет на повышение рентабельности бизнеса, существенное улучшение таргетингов, рост клиентоориентированности. При этом данные выгоды от ИИ могут быть использованы компаниями из любой сферы — банковской, металлургической, транспортной. Рост проникновения технологии Больших Данных на рекламный рынок требует как от рекламодателей, так и от агентств, применения технологий ИИ для эффективной аналитики пользовательских данных с целью получения точных знаний об аудитории и клиентских предпочтениях. При этом ИИ позволяет не только получать полную информацию о пользователях, но и предсказывать их поведение в будущем. ИИ в рекламе используется для таргетинга. Это характерно не только для банков, а для всего digital-маркетинга. Банки располагают информацией о транзакциях, и это даёт преимущество [8].
Ритейл. Искусственный интеллект в розничной торговле находит всё более широкое применение: это не только улучшение коммуникации с покупателями, но и оптимизация ценообразования, работа с товарными запасами, принятие решений о времени и формате акций и распродаж. По мнению экспертов, сегодня любая крупная компания в ритейле использует ИИ. Это связано с объемами данных, которые можно анализировать в режиме реального времени. Кроме того, выгода заметна сразу — за счет использования инструментов автоматизирования процессов. Выделяются два основных инструмента: автоматические (умные) кассы и рекомендательные сервисы. Магазины обеспечивают заказ продукции по данным анализа покупательской активности. Потребителям же предлагаются скидки на товары по данным их покупательской корзины, формируются акции и специальные предложения.
Банкинг. Данный сектор экономики всеми экспертами отмечается как наиболее перспективный для развития ИИ. Объяснением этому может служить тот факт, что банки обладают большим количеством данных, которые можно анализировать. Применение ИИ в банковской сфере можно разделить на два типа: решение внутренних задач банка как организации и клиентский сервис. Для повышения эффективности и упрощения внутренних процессов используются инструменты автоматизации принятия решений и инструменты, увеличивающие количество принимаемых решений (напр., различные варианты скоринга). Также часто используются роботы, автоматизирующие внутренние процессы. Они помогают повысить эффективность базовых рутинных процедур. Машинный интеллект применим для скоринга, для быстрого принятия решений, оценки риска при выдаче кредита, при анализе платежеспособности заемщика. Скоринг используется также для работы с клиентами — это и многочисленные инструменты, позволяющие выявлять кредитоспособных граждан, и формирование индивидуальных предложений по вкладам и тарифам. Еще один инструмент — технология распознавания лиц, которую можно использовать для идентификации клиентов. Потенциал данной технологии также позволяет повысить безопасность.
Телекоммуникации. Телекоммуникационные компании, как и банки, обладают обширной базой данных о своих абонентах. Поэтому одним из первых направлений применения ИИ в телекоммуникациях стал маркетинг, в частности, решения для удержания клиентов и повышения их лояльности. Сегодня телекоммуникационные компании используют чат-боты для ответов на вопросы клиентов, предиктивную аналитику для формирования сетки тарифов и вычисления вероятности использования абонентами тех или иных сервисов. С помощью машинного обучения и основанного на нем поведенческого анализа компании вычисляют мошеннические звонки. ИИ позволяет прогнозировать загрузку сетевых ресурсов и оптимизировать их распределение в соответствии с прогнозами.
Промышленность. Сектор тяжелой промышленности обладает большим потенциалом в сфере внедрения ИИ, в первую очередь, за счет быстрого прототипирования или динамического распределения ресурсов — модификации оборудования. Для производственных компаний самым главным преимуществом ИИ является снижение числа ошибок в работе, связанных с человеческим фактором, сокращение количества выполняемых вручную рабочих процессов, прогнозная аналитика. Совместное исследование компании «Цифра» и Российского союза промышленников и предпринимателей отражает тенденцию повышения спроса на технологии ИИ со стороны промышленников. Согласно исследованию, ИИ в промышленности используется, для увеличения срока службы промышленного оборудования и повышения эффективности его технического обслуживания составляет 44 %. В российской промышленности технологии ИИ применяются в производстве (металлургия, химия, нефтехимия, нефтепереработка и нефтедобыча) — 22 %, в электроэнергетике — 11 %. Оставшиеся 23 % — научные работы университетов, исследующих применение методов ИИ в новых сферах для промышленного сектора. Опрошенные эксперты настоящего исследования также оптимистичны в прогнозах эффективности внедрения ИИ в промышленности и отмечают как преимущество большие базы данных для работы, которые стимулируют развитие ИИ. Данные используются для обучения систем ИИ, для прогнозирования, для разработки рекомендательных систем, которые в дальнейшем используются с целью оптимизации производственных, так и административных процессов. Искусственный интеллект помогает работать с большим количеством факторов, анализировать влияние каждого и делать выводы.
Самыми распространенными элементами ИИ в промышленности являются автоматизированные инструменты и когнитивные помощники. Также часто используются цифровые двойники — системы, которые на базе машинного обучения помогают оптимизировать организационные процессы. Эти технологии постепенно заменяют рабочих, которые выполняют типичные задачи, что, в свою очередь, приводит к сокращению издержек.
Результаты различных исследований, проведенных в России и зарубежных странах, показывают ряд общих проблем, с которыми сталкиваются организации, внедряющие технологии ИИ. Большинство специалистов разделяют мнение, в соответствии с которым речь идет о принципиально новом явлении, которое становится вызовом не только для группы профессионалов, но для всего социума. По данным аналитических компаний SAS и Deloitte основными трудностями развития ИИ являются [9]:
изменение перечня профессий и востребованных человеческих навыков;
нормативно-правовые риски;
этические вопросы.
Международные исследования обращают внимание на несколько блоков барьеров внедрения и использования ИИ. Организации-пионеры выделяют среди основных барьеров для внедрения технологий ИИ:
нехватку поддержки со стороны руководства;
неясное экономическое обоснование.
Последний вызов наиболее часто называли и российский эксперты в ходе глубинных интервью. Высокая цена внедрения технологий и налаживания этапов ее функционирования является значимым барьером для использования ИИ. Экономическую выгоду не всегда удается продемонстрировать в краткосрочной перспективе, что может являться причиной закрытия отдельных проектов. Стоит также отметить, что ИИ имеет более перспективное развитие при взаимодействии с другими набирающими популярность в 2019 году технологиями. Успешная интеграция ИИ с другими технологиями начинается с данных. Организации, которые инвестировали в идентификацию, агрегирование, стандартизацию и маркировку данных, будут иметь хорошие возможности для объединения ИИ с аналитикой, IoT и другими технологиями. Для успешного объединения и организации работы команд могут быть использованы методы DevOps, которые помещают команды разработки и операционные группы в цикл обратной связи для постоянного сотрудничества и интерактивных изменений новых продуктов. При этом необходимо создание новых ролей для сотрудников в качестве переводчиков и связей между различными группами. Модели также нуждаются в регулярном тестировании, обновлении и замене [10].
Использование DevOps обеспечивает стабильное, быстрое и надежное развертывание ПО, в том числе и благодаря непрерывности тестирования, что позволяет избежать задержек и проблем с качеством, свойственных для классической модели проектной разработки. Культура DevOps может развиваться в компаниях либо эволюционно, когда сотрудники понимают, что появляются процессы, которые можно автоматизировать, либо с целью реализации новых бизнес-целей. Но когда компании нужно поставить на рельсы новые процессы, всегда требуются специалисты, способные внедрить и развить нужные инструменты. Переходя на DevOps, бизнес получает несколько преимуществ. Среди них:
быстрый выход на рынок (например, сокращение времени цикла и более высокие темпы развертывания);
повышение качества (например, повышение доступности, меньше сбоев и т.д.);
увеличение организационной эффективности (например, больше времени тратится на деятельность связанную с увеличением ценности продукта по сравнению с потерями, увеличение количества функционала, переданного заказчику).
Результаты
Сегодня в России, как и во всем мире, интерес к искусственному интеллекту огромный: ведущие страны мира разрабатывают стратегии развития ИИ, технология обсуждается на всех возможных уровнях от научных конференций до социальных сетей. В то же время общепринятого понимания и единого определения того, что такое искусственный интеллект, в настоящий момент не существует. Как следствие, отношение к технологии со стороны общества и индустрии пока неоднозначное: остаются вопросы относительно безопасности использования технологии, ее влияние на социальное благополучие и права человека (в частности, право на приватность). Бизнес и государственные структуры в России уже сегодня пришли к пониманию тех выгод, которые несет в себе внедрение технологии искусственного интеллекта, однако большинство представителей бизнеса пока не до конца осознают, как именно надо применять технологию, чтобы добиться необходимых им результатов. Ситуация постепенно меняется с началом обсуждения этой темы на самых высоких государственных уровнях, а также с появлением различных успешных кейсов использования искусственного интеллекта.
Лидеры развития технологии США, Китай, Япония. Участники настоящего исследования причисляют Россию к числу стран с высоким потенциалом внедрения искусственного интеллекта. Основные типы применения технологии искусственного интеллекта в России, выявленные в ходе исследования, в целом совпадают с общемировыми тенденциями. В российских компаниях это:
агенты (автоматизированные службы поддержки банков, медицинских и телекоммуникационных учреждений, чат-боты клиентских сервисов);
алгоритмы, оптимизирующие процесс принятия решений используются во всех сферах: от промышленности (рекомендательные системы для принятия технологических решений, повышение безопасности производства) до розничной торговли (логистические задачи, изучение поведения покупателей) и банков (формирование индивидуальных предложений, улучшение таргетингов);
автоматизация производственных процессов в компаниях широкого профиля, «умные» устройства (системы распознавания образов).
Выводы/результаты
Лидерами по внедрению и использованию искусственного интеллекта на российском рынке, по мнению экспертов, являются промышленные предприятия, банки, телекоммуникационные компании и ритейл. Промышленные предприятия активно внедряют инструменты автоматизации внутренних и производственных процессов. Рекомендательные сервисы используются на всех этапах производственного процесса, как для мониторинга текущих процессов, так и для прогнозирования будущих событий. Банковская сфера использует различные инструменты скоринга, автоматизируя рутинные функции, оптимизируя и ускоряя процессы принятия решений. Банки используют накопленные знания о своих клиентах и на их основе разрабатывают рекомендательные сервисы. В целях идентификации и обеспечения безопасности используются технологии распознавания образов (биометрия, распознавание лиц). Телекоммуникационные компании используют чат-боты для ответов на вопросы клиентов, предиктивную аналитику для формирования сетки тарифов и вычисления вероятности использования абонентами тех или иных сервисов. С помощью машинного обучения и основанного на нем поведенческого анализа компании вычисляют мошеннические звонки. ИИ позволяет прогнозировать загрузку сетевых ресурсов и оптимизировать их распределение в соответствии с прогнозами.
Список использованной литературы
Дадашев З.Ф., Устинова Н.Г. Влияние искусственного интеллекта на экономику // Эпоха науки. — — №18. — С.53-57. doi:10.24411/2409-3203-2019-00042
Соколова И.С., Гальдин А.А. Практическое применение искусственного интеллекта в условиях цифровой экономики // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. — — №2 (26). — С. 71-79.
Указ Президента Российской Федерации «О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017‑2030 годы» // Режим доступа: http://pravo.gov.ru / proxy / ips / ?docbody=&firstDoc=1&lastDoc=1&nd=102431687 (дата обращения: 09.02.2020)
Мустафина А.Ф. Технология искусственного интеллекта в контексте бизнес-среды // Стратегии бизнеса. — — №7 (63). — С. 8-14.
Ефимова С.А. Развитие искусственного интеллекта // Цифровая наука. — — №6. — С. 49-58
Крюкова А.А., Михаленко Ю.А. Инструменты цифровой экономики // КНЖ. — — №3 (20). — С. 108-111.
Петров А.А. Возможности и направления развития цифровой экономики в России и блокирующие факторы ее развития // Актуальные проблемы российского права. — — №3 (100). — С. 45-66.
Трофимов В.В. Искусственный интеллект в цифровой экономике // Известия СПбГЭУ. — — №4 (118). — С. 105-109.
Щурина С.В., Данилов А.С. Искусственный интеллект как технологическая инновация для ускорения развития экономики // Экономика. Налоги. Право. — — №3. — С. 125-133.
Ilin I.V., Izotov A.V., Shirokova S.V., Rostova O.V., Levina A.I. Method of decision making support for IT market analysis // Proceedings of 2017 20th IEEE International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2017 20. — -P. 812-814.
Московский экономический журнал 6/2021
|
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10358
Анализ виртуального и реального маркетинга территорий
Analysis of virtual and real marketing of territories
Куликова Елена Сергеевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления, Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург
Kulikova Elena Sergeevna, Candidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of State and Municipal Administration, Ural State University of Economics, Yekaterinburg
Аннотация. В статье проанализированы в сравнении возможности традиционного и виртуального территориального маркетинга. Определены причины активного развития и внедрения в последние годы интернет-коммуникаций в процесс продвижения регионов. Представлен обзор тенденций развития виртуальных маркетинговых коммуникаций в ходе комплексного улучшения территорий.
Summary. The article analyzes in comparison the possibilities of traditional and virtual territorial marketing. The reasons for the active development and implementation of Internet communications in the process of promoting regions in recent years have been determined. An overview of trends in the development of virtual marketing communications in the course of complex improvement of territories is presented.
Ключевые слова: маркетинговые коммуникации, интернет-маркетинг территории, виртуальный маркетинг региона.
Keywords: marketing communications, internet marketing of the territory, virtual marketing of the region.
Введение
В настоящее время традиционные информационно-коммуникационные средства не могут обеспечить требуемый уровень гибкости управления территориальным образованием государства. Это обусловлено следующими причинами:
замедлением темпов развития мировой экономики;
активизацией конкурентной борьбы за ограниченные инвестиционные ресурсы;
виртуализацией современного коммуникационного пространства вследствие перехода сферы потребления в онлайн;
ростом потребительского спроса, основанного на возможностях таргетивного и интерактивного маркетинга, использующего для привлечения и удержания клиентов цифровые технологии;
пандемией коронавируса, ставшей катализатором изменения способов взаимодействия бизнеса и потребителей, форм реализации хозяйственной деятельности.
Вследствие перечисленных факторов повысились требования к уровню методической и технологической базы маркетинга территории, удовлетворить которые можно посредством оптимизации продвижения регионов с помощью цифровых технологий [2, с. 183].
Виртуальный маркетинг территорий
Виртуальный маркетинг, то есть систему сведений о территории, распространяемых на основе информационных технологий, отличает от традиционного маркетинга территории целый ряд черт.
В рамках виртуальной деятельности по совершенствованию имиджа территории возможно качественное изучение внешней среды: совокупности сил и субъектов хозяйствования, функционирующих в границах и вне границ региона; рыночной активности, цен, объемов продаж; объемов приобретаемых в пределах рыночного сегмента товаров и услуг; физических лиц, приобретающих для собственных нужд товары и услуги; соперничества коммерческих структур за ограниченные рынки; групп покупателей с тождественными характеристиками.
С помощью цифровых технологий возможно обеспечение высокого уровня организации маркетинговых процессов внутреннего характера: системы методов и принципов деятельности, обеспечивающей преемственность и целенаправленность мер по формированию ассортимента продукции и управлению им; образования цен на продукты и услуги; создания и совершенствования сбытовой сети; рекламы, связей с общественностью, стимулирование продаж.
Повышению эффективности реализации потенциала региона способствуют специфические виды виртуального маркетинга: продажа продукции, обмен информацией посредством электронных средств коммуникации; осуществление финансовых транзакций при помощи компьютерных сетей; взаимодействие с базами данных потенциальных или текущих потребителей; применение в качестве маркетингового инструментария информационных методик и моделей [3, с. 22].
Результаты и обсуждения
Виртуальные способы совершенствования финансово-экономического и социального состояния региона дают возможность действовать без привязки к конкретному локальному рынку определенной территории, минимизировать время, затрачиваемое на поиск компаньонов по бизнесу, реализацию договоров, разработку новых видов продукции.
С помощью цифровой маркетинговой информационной системы сведения распространяются более полно и равномерно, вследствие чего минимизируются информационные транзакционные издержки. Сокращаются и иные издержки, например, накладные расходы на командировки, потери, вызванные несостоявшимися, неправомерными, недобросовестными сделками. Снижаются связанные с неопределенностью риски.
Оптимальный выбор структуры ассортимента товаров снижает затраты, возникшие вследствие преобразования материальных затрат в конечную продукцию, а также затраты на сбыт, сокращает время разработки новых товаров, внедрения их на рынок, способствует обоснованному образованию цен на продукцию, уменьшению количества посредников.
Структура управления максимально сжимается по вертикали, ряд функций сокращается и объединяется. Это ведет к солидаризации ответственности, рационализации всей системы управления.
Огромные возможности для реализации виртуального маркетинга территории предоставляет грамотно организованная информационная система, сохраняющая традиционную структуру, но имеющая совершенно иной характер функционирования, связанный с применением инновационных технологий, открывающих более широкие перспективы в процессе улучшения имиджа и повышения престижа территории [4, с. 360].
Ключевыми блоками виртуальной информационной системы территориального маркетинга являются базы данных, моделей и методик, средств обработки сведений.
По сравнению с бумажными носителями информации, электронные базы содержат гораздо больший объем данных, поскольку поиск партнеров по бизнесу осуществляется путем обращения к серверам присутствия в Сети. Если необходимо предоставить небольшой объем об однородных или общеизвестных товарах, достаточно обратиться к рекламному серверу, состоящему из нескольких Web-страниц. Подробную информацию о регионе можно получить на информирующем сервере. С его помощью исследуют внешнюю среду территории – состояние, перспективы развития рынка, характер изменений спроса и предложений, статистику, экономические прогнозы, данные аналитических и социологических исследований, опросов общественного мнения.
С помощью баз данных можно получить реквизиты региона, необходимые для контрактных отношений, формирования списков рассылок, найти партнеров по бизнесу, изучить сведения о базовой продукции, поставляемой и потребляемой регионом, проанализировать сегментацию рынка, конкуренцию, позиционирование товаров.
С учетом специфики отраслей промышленности, устанавливаются специальные программы, позволяющие эффективно работать с финансовыми, экономическими, статистическими, демографическими, ресурсными данными о территории, исследовать ее товарный рынок – темпы роста объемов продаж, сведения для сегментации, положение бренда на рынке в сравнении с основными конкурентами.
В связи с тем, что большие объемы постоянно обновляющейся информации очень трудно обрабатывать, территория может самостоятельно формировать базы данных, опираясь на демографические, географические, экономические, социальные, поведенческие характеристики потребителей, а также стимулировать их активность рекламой товаров на основе выявленных потребностей [1, с. 68].
Вывод
Подводя итог сказанному можно сделать вывод о том, что виртуальный территориальный маркетинг является более эффективной формой продвижения территории по сравнению с традиционным способом, что обусловлено следующими факторами:
легким доступом к мировым информационным ресурсам;
широким охватом аудитории потенциальных потребителей товаров и услуг;
надежной и быстрой обратной связью;
возможностью всесторонней и качественной оценки маркетинговой политики;
открытостью и доступностью руководства территории для населения.
Список литературы
Богданова, С. В. Особенности интернет-маркетинга в России / С. В. Богданова // Социально-экономическое развитие региона: состояние, проблемы, перспективы: сборник научных трудов по материалам Международной научно-практической конференции, Ставрополь, 31 января 2019 года. – Ставрополь: Издательство «АГРУС», 2019. – С. 65-69.
Гончаров, В. Н. Использование интернет-технологий в маркетинге / В. Н. Гончаров, Е. В. Курипченко // Менеджер. – 2020. – № 3(93). – С. 181-187.
Горохов, М. М. Интернет-маркетинг: стратегия и виды / М. М. Горохов, Д. Е. Докучаев, А. Д. Трефилова // Социально-экономическое управление: теория и практика. – 2019. – № 1(36). – С. 21-24.
Гюмюшлю, А. И. Методы продвижения с использованием Интернет-маркетинга / А. И. Гюмюшлю, Ж. Санду // Практический маркетинг: Материалы IV международной студенческой научно-практической конференции, Москва, 24 апреля 2019 года / Ответственный редактор И.Л. Сурат. – Москва: Негосударственное образовательное частное учреждение высшего образования «Московский экономический институт», 2019. – С. 356-363.
Назаров А.Д. Инструменты интернет-маркетинга в период цифровизации экономики // Наука и бизнес: пути развития. 2018. № 10 (88). С. 100-102.
Назаров А.Д. Эволюция моделей цифрового маркетинга: Data Science // В сборнике: BI-технологии и корпоративные информационные системы в оптимизации бизнес-процессов. Материалы VII Международной научно-практической конференции. Отв. за выпуск Д.М. Назаров, С.В. Бегичева, Е.В. Зубкова. 2020. С. 57-59.
Рущицкая О.А., Рущицкая О.Е., Кружкова Т.И., Назаров А.Д. Маркетинг территорий: реалии цифровой экономики // В сборнике: Экономика и управление: современные проблемы. Материалы Всероссийской национальной научно-практической конференции «Тенденции развития гуманитарного и социально-экономического образования в высшей школе». 2018. С. 109-111.
Московский экономический журнал 6/2021
|
УДК 338.4
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10357
ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ ОТРАСЛИ ИКТ В РОССИИ С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНДЕКСА IDI
AN ASSESSMENT OF THE STATE OF RUSSIA’S ICT INDUSTRY BASED ON THE IDI INDEX
Гаврилов Анатолий Васильевич, ФГБОУ ВО РГАУ- Московская сельскохозяйственная академия имени К. А. Тимирязева (127550, Россия, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49), tolyagav@ya.ru
Gavrilov A.V., Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Russian state agrarian University — MTAA named after K. A. Timiryazev», (127550, Moscow, Russia, Timiryasevskaya str., 49), tolyagav@ya.ru
Харитонова Анна Евгеньевна, кандидат экономических наук, доцент ФГБОУ ВО РГАУ- Московская сельскохозяйственная академия имени К. А. Тимирязева (127550, Россия, г. Москва, ул. Тимирязевская, 49), kharitonova.a.e@rgau-msha.ru
Kharitonova A.E., Сandidate of economic sciences, Senior Lecturer, Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education «Russian state agrarian University — MTAA named after K. A. Timiryazev», (127550, Moscow, Russia, Timiryasevskaya str., 49), kharitonova.a.e@rgau-msha.ru
Аннотация. В статье сделана попытка анализа уровня развития информационно-коммуникационных технологий в Российской Федерации на современном этапе с использованием Индекса развития информационно-коммуникационных технологий (The ICT Development Index – IDI), разработанным специалистами Международного союза электросвязи, МСЭ (International Telecommunication Union – ITU). Он дает оценку уровня развития информационно-коммуникационных технологий в отдельных странах и позволяет сравнить ситуации в разных государствах. Состав индекса изменялся, и в статье приводится попытка показать эти изменения: рассматриваются его составляющие до 2017 г. и предложенные элементы в 2018 г., которые по ряду причин так и не стали использоваться.
В статье рассматривается положение России в рейтинге стран, оцениваемых по IDI, в 2007 и 2017 г., где РФ шагнула с 50-го на 45-е место. Скачок в рейтинге был вызван быстрым распространением услуг мобильной и интернет-связи, расширением спектра предоставляемых услуг (телевизионное вещание, мобильные платежи, облачные сервисы, фиксированный широкополосный доступ в интернет, фиксированная телефонная связь, тестирование сетей 5G). Основываясь на оценке специалистов МСЭ, можно сказать, что российский рынок ИКТ динамично развивается, разрабатываются и предлагаются инновационные услуги и технологии в области ИКТ, увеличивается количество абонентов сотовой и интернет-связи.
Дальнейший рост сектора ИКТ видится в модернизации его инфраструктуры, повышении и распространении компьютерной грамотности населения, обеспечении его заинтересованности в спросе на услуги отрасли и увеличении предпринимательской активности.
Для анализа положения отрасли ИКТ в РФ были использованы статистические данные отчетов МСЭ и UNCTAD за период с 2002 по 2020 гг.
Summary. The paper offers an analysis of the level of development of information and communication technologies (ICT) in the Russian Federation at the present stage using the ICT Development Index (IDI), which has been developed by specialists of the International Telecommunication Union (ITU). IDI assesses the level of development of ICT in individual countries and makes it possible to compare situations in different countries. The composition of the index has changed, and the paper will evaluate these changes: the present authors consider its components up to 2017 and also the elements proposed in 2018, which for a number of reasons have never been put in use.
The paper examines the position of Russia in the ranking of countries based on the 2007 and 2017 IDI; over the period, the Russian Federation ascended from the 50th to the 45th place. The increase in the ranking was caused by the rapid spread of mobile and Internet services and by the expansion of the range of provided services (television broadcasting, mobile payments, cloud services, fixed broadband Internet access, fixed telephony, 5G network tests). Based on the assessment by ITU specialists, it can be said that the Russian ICT market is growing dynamically, innovative services and technologies in the field of ICT are being developed and provided, and the number of mobile and Internet subscribers is increasing.
The pre-requisites for the further growth of the ICT sector may include the modernization of infrastructure, raising computer literacy of the population, ensuring its demand for the industry’s products, and increasing entrepreneurial activity.
In the framework of the present analysis of the state of the ICT industry in Russia, statistical data from ITU and UNCTAD reports for the period of 2002-2020 were used.
Ключевые слова: Российская Федерация, информационно-коммуникационные технологии, сектор ИКТ, Международный союз электросвязи, Индекс развития информационно-коммуникационных технологий.
Key Words: Russian Federation, information and communication technologies, ICT sector, International Telecommunication Union, ICT Development Index.
В условиях быстро изменяющегося мира стремительно изменяется и отрасль информационно-коммуникационных технологий – ИКТ. Крайне важно, чтобы решения, которые могут иметь огромные политические, социальные и финансовые последствия, принимались на основе тщательного анализа статистических данных, характеризующих этот сектор экономики. От уровня развития ИКТ будет зависеть и скорость, и качество дальнейшего технологического прогресса [1]. Оценим уровень развития информационно-коммуникационных технологий в Российской Федерации.
В 1965 г. был создан Международный союз электросвязи, МСЭ (International Telecommunication Union – ITU). Эта организация призвана содействовать международному сотрудничеству в области связи и ведет статистику, дающую возможность охарактеризовать состояние развития информационных технологий в отдельных странах и в мире в целом.
МСЭ учреждена Организацией Объединенных Наций по ИКТ. Членами МСЭ являются 193 страны, а также порядка 900 компаний, университетов и международных и региональных организаций, более 20 тыс. специалистов. Эта организация – самая обширная сеть экспертов и руководителей из разных областей в глобальной системе ИКТ. Список членов МСЭ изменяется в соответствии с основными тенденциями в отрасли. За последние несколько лет к МСЭ присоединились важные представители таких секторов, как автомобилестроение, финансы, здравоохранение, промышленность и жилищно-коммунальные услуги.
По статистическим данным МСЭ, в 2018 г. 3,9 млрд. человек использовали Интернет, в 2020 г. численность пользователей составила уже 4,5 млрд. Динамику роста количества домохозяйств, использующих Глобальную сеть, можно рассмотреть в разрезе развивающихся и развитых стран (рис. 1).
С 2002 по 2020 гг. число домохозяйств, подключенных к интернету, в среднем по миру выросло в 5 раз; в развитых странах – в 2,6 раза; в развивающихся – более, чем в 14 раз. Эксперты прогнозируют, что к 2030 г. пользователями интернета станут 80% домохозяйств мира, т. е. им будет охвачено около 6 млрд человек [2, 3].
В то время как чуть более половины населения мира пользуется Интернетом, среди молодых людей в возрасте от 15 до 24 лет этот показатель в среднем по миру достигает почти 70% (рис. 2).
В 2008 г. МСЭ разработал Индекс развития информационно-коммуникационных технологий (The ICT Development Index – IDI), который с 2009 до 2017 г. ежегодно становился достоянием гласности. Это динамический составной показатель, предназначенный для оценки и сравнения состояния развития ИКТ внутри стран и между ними. IDI впервые был опубликован в 2009 г., и с тех пор публиковался ежегодно до 2017 г. [4].
IDI основан на трехэтапной концептуальной структуре, призванной широко представить поток того, как ИКТ способствуют экономическому и социальному воздействию. На первом этапе инфраструктура ИКТ должна быть в наличии, и она должна быть широко доступной, она оценивается с помощью следующих показателей:
а) Инфраструктура ИКТ и показатели доступа
Обеспеченность фиксированной телефонной связью (в расчете на 100 жителей);
Численность абонентов мобильной сотовой связи (в расчете на 100 жителей);
Пропускная способность интернета (бит / с) (в расчете на 1 пользователя Интернета);
Обеспеченность домохозяйств компьютерами (в %);
Обеспеченность домохозяйств доступом в Интернет (в %).
Во-вторых, инфраструктуру необходимо использовать с усилением эффектов за счет способности (или навыков) эффективного использования и оцениваются следующим образом:
б) показатели использования ИКТ
Использование Интернета населением (в % от общего числа населения);
Обеспеченность населения фиксированными широкополосными подписками (в расчете на 100 жителей);
Наличие активных мобильных широкополосных подписок (в расчете на 100 жителей).
Эти два этапа, в свою очередь, определяют результаты (третий этап):
c) Индикаторы навыков использования ИКТ
Продолжительность среднего срока обучения (количество завершенных лет);
Коэффициент охвата населения образованием (% населения, получившего среднее и высшее образование);
Коэффициент зачисления в высшие учебные заведения (% населения, зачисленного в ВУЗы).
Таким образом, IDI был сгруппирован в три субиндекса, которые измеряют доступ к ИКТ, использование ИКТ и навыки в области ИКТ (табл. 1).
Разработка IDI следовала стандартному процессу, включающему выбор показателей, вменение отсутствующих данных, многомерный анализ, взвешивание и агрегирование, а также анализ чувствительности.
IDI использовался для определения уровня развития информационно-коммуникационных технологий в отдельных странах и сравнения ситуации в одних странах с другими. Также он помогал отслеживать прогресс или регресс в области ИКТ в развитых и развивающихся странах и оценивать показатель различия между странами мира с точки зрения уровня развития их ИКТ [5]. Это позволяло делать предположения о показателях дальнейшего развития. В последний раз оценка по 11 индикаторам IDI проводилась в 2017 г.
В 2007 г. Российская Федерация занимала 50 место среди стран, оцениваемых по IDI – после Уругвая (49 место) и перед Украиной (51 место) (рис. 3).
В течение 10 последующих лет, в аналогичной оценке в 2017 г., Россия улучшила свое положение на несколько пунктов и стала занимать 45-е место между Португалией и Словакией.
Такой скачок в рейтинге и соответственно в развитии ИКТ в России был обеспечен быстрым распространением услуг мобильной связи. Процесс вовлечения населения в потребление услуг мобильной связи начался в первой половине 1990‑х гг. Первые сети CDMA-2000 появились в 2002 г., Evolution-Data Optimized – в 2005 г., а 3G/UMTS – в 2007 г. Услуги LTE на коммерческой основе начали предоставляться в 2011 г. В 2012 г. была введена в эксплуатацию первая сеть UMTS‑900.
В настоящее время в РФ есть четыре крупных оператора электросвязи (МегаФон, ВымпелКом, МТС и Tele2), их совокупная доля на рынке мобильных услуг составляет 99%. Чтобы поддерживать конкуренцию и дать своим абонентам больше свободы выбора, с 2014 г. операторы ввели переносимость номеров подвижной связи. До конца 2018 г. было перенесено более 4,7 млн. телефонных номеров.
В 2014 г. две крупные компании заявили о своем партнерстве в области создания сетей LTE (стандарта высокоскоростной, беспроводной передачи данных, используемого для мобильных телефонов и других аппаратов/терминалов, работающих с данными). Уже к началу 2018 г. почти треть станций мобильной связи стали предлагать услуги LTE.
Операторы постоянно совершенствуют свои услуги, и кроме мобильной сотовой и широкополосной связи, они стали предлагать и телевизионное вещание, и мобильные платежи, и облачные сервисы, и фиксированный широкополосный доступ в интернет, а также услуги фиксированной телефонной связи. В 2016 г. совместными усилиями мобильных операторов МегаФон, МТС и Tele2 по Wi‑Fi стали предоставляться голосовые услуги с помощью с помощью технологии LTE.
В 2017 г. российская государственная комиссия по радиочастотам стала разрабатывать решения, касающиеся распределения полос частот для создания зон тестирования сетей 5G. В целях содействия развитию этих сетей российская компания МТС и известная шведская компания Ericsson, крупнейший поставщик коммуникационных технологий и сопутствующих им услуг, заключили соглашение о сотрудничестве.
На рост рейтинга России также повлияло развитие услуг фиксированной широкополосной связи. Ее рынок образовался в 2002 г., и он насчитывал тогда всего несколько тысяч абонентов. Бурное развитие этих услуг началось в 2006 г., и считается, что и в сегодняшних реалиях происходит их стабильный рост. Лидером рынка услуг фиксированной широкополосной связи является «Ростелеком», который обслуживает около 35% пользователей этой услуги.
С самого начала расчета индекса IDI признавалась необходимость постоянного совершенствования методов измерения и его обновления состава в ответ на технологические разработки [6]. Поскольку широкополосная и современная беспроводная связь становится все более важной для стран для полной реализации преимуществ ИКТ, в 2016 г. специалистами МСЭ была выявлена необходимость пересмотра первоначальный набор показателей. Результаты были обсуждены в 2017 г., и был принят пересмотренный набор показателей, который стал использоваться с 2018 г.
В результате изменений были исключены показатели обеспеченности населения фиксированной телефонной связью, численности абонентов мобильной сотовой связи и обеспеченности населения фиксированными широкополосными подписками (в расчете на 100 жителей). По ряду причин рейтинг IDI на 2018 год, основанный на пересмотренном наборе представленных индикаторов, не мог быть выпущен и рассчитан. В основном, данные, собранные по новым требованиям МСЭ для расчета индекса, передавались странами-участниками в неполном виде [7]. Страны-участники признали сложность новой методологии и ее дороговизну, и его совершенствование продолжается и в 2021 г.
Последний отчет, касающийся Российской Федерации, специалисты МСЭ выпустили в 2018 г. по данным 2017 г. (табл. 3).
Российский рынок ИКТ, по оценкам специалистов МСЭ, динамично развивается, операторы связи не останавливаются на достигнутом, разрабатывают и предлагают инновационные услуги и технологии. Также несмотря на то, что Россия имеет обширную территорию, подлежащую мобильному покрытию, услуги мобильной и Интернет-связи все же доступны большинству населения: по оценке на начало 2020 г., из 145,9 млн человек 118 млн, т.е. 81%, пользуются Интернетом.
Чтобы добиться стабильного повышения темпов роста в секторе ИКТ, следует модернизировать его инфраструктуру, обеспечить рост спроса на услуги отрасли, способствовать увеличению предпринимательской активности, уделить особое внимание повышению и распространению компьютерной грамотности населения.
Список литературы
Berisha-Shaqiri, A. Information Technology and the Digital Economy [Электронный ресурс] / A. Berisha-Shaqiri, M. Berisha-Namani // Mediterranean Journal of Social Sciences. – 2015. –V. 6, N 6.
What is an Internet User? // Internet User Forecast by Country. – Computer Industry Almanac, 2008. – P. 12–14. https://search-ebscohost-com.uoro.idm.oclc.org/login.aspx?direct=true&db=bth&AN=31601486&site=ehost-live
McKeown, N. What should the Internet be in 20 years? / N. McKeown // Network World. – 2007. – №24(12). – P. 14.
Jeffrey J. The ICT Development Index and the digital divide: How are they related? / echnological Forecasting and Social Change. – 2012. – vol. 79, I. 3. – Pp. 587-594.
Sheth, A. Computing for Human Experience: Semantics-Empowered Sensors, Services, and Social Computing on the Ubiquitous Web / Sheth // IEEE Internet Computing. – 2010. – vol. 14, no. 1.
Dobrota M., Jeremic V., Markovic A. A new perspective on the ICT Development Index / Information Development. – 2012. – vol. 28, I. 4. – Pp. 271-280.
Ziemba P., Becker J. Article Analysis of the Digital Divide Using Fuzzy Forecasting / Symmetry. Symmetry– 2019. – vol.11, 2 – P. 166.
Московский экономический журнал 6/2021
|
УДК 352.07
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10356
НАПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОРГАНОВ ВЛАСТИ И МЕСТНОГО САМОУПРАВЛЕНИЯ С НАСЕЛЕНИЕМ
DIRECTIONS OF INTERACTION OF GOVERNMENT BODIES AND LOCAL SELF-GOVERNMENT WITH THE POPULATION
Нагоев Алим Бесланович, доктор экономических наук, доцент, профессор кафедры менеджмента и маркетинга, Российский государственный социальный университет, г. Москва
Налчаджи Татьяна Александровна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры менеджмента и маркетинга, Кабардино-Балкарский государственный университет имени Х.М. Бербекова, г. Нальчик
Бисчекова Фатима Руслановна, кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и маркетинга, Кабардино-Балкарский государственный университет имени Х.М. Бербекова, г. Нальчик
Хандохова Залина Арсеновна, кандидат экономических наук, доцент кафедры менеджмента и маркетинга, Кабардино-Балкарский государственный университет имени Х.М. Бербекова, г. Нальчик
Nagoev A.B., A_Nagoev@mail.ru
Nalchazhi T.A., Naltan@rambler.ru
Bischekova F.R., Bischa07@mail.ru
Handohova Z.A., Handohova82@mail.ru
Аннотация. Статья посвящена результатам исследования процессов взаимодействия органов местного самоуправления (далее МСУ) с населением региона. Выявлены основные причины обращения в органы власти и самоуправления, дана оценка отношения населения к работе органов местного самоуправления, предложны направления совершенствования работы с обращениями граждан. Дана оценка эффективности взаимодействия населения с органами власти. По результатам проведенного мониторинга разработаны направления совершенствования взаимодействия органов местного самоуправления с жителями.
Summary. The article is devoted to the results of the study of the processes of interaction between local governments and the population of the region. The main reasons for appealing to the authorities and local authorities have been revealed, the attitude of the population to the work of local governments has been assessed, and the directions for improving the work with the appeals of citizens are offered. The effectiveness of the interaction between the population and the authorities is assessed. As a result of the monitoring, ways to improve the interaction of local governments bodies with residents have been developed. Local government, appeal of citizens, improvement of work with appeals of citizens.
Ключевые слова: органы местного самоуправления, обращение граждан, совершенствование работы с обращениями граждан.
Key words: local government, appeal of citizens, improvement of work with citizens’ appeals.
Введение. В условиях развития деятельности органов местного самоуправления (МСУ) в Российской Федерации актуальной проблемой становится организация взаимодействия органов МСУ с населением.[1] Целью подобного взаимодействия является стимулирование участия граждан в процессах самоорганизации для самостоятельного решения социальных проблем по месту их возникновения. Кроме того, усиление взаимодействия с населением направлено на информирование граждан о преобразованиях, о социальных программах, проектах, реализуемых на уровне муниципальных районов. В настоящее время в России наблюдается снижение контактов между людьми, проявляющееся в неспособности взаимодействия населения с органами МСУ и активными группами [3,6].
Важной задачей в этих условиях должно стать активизация участия населения в социальных процессах за счет роста социального взаимодействия между жителями муниципальных районов и органами МСУ как наиболее близкому уровню власти.
В современной отечественной науке исследования проблем МСУ не предлагают обоснованных решений для организации процессов взаимодействия органов МСУ с местным населением, что делает направление исследования актуальным.
1.Задачи повышения эффективности взаимодействия органов власти с населением. Административная реформа имеет целью создание системы государственного управления различными социальными процессами и явлениями, как в целом по стране, так и на региональном уровне. Важная роль в реализации этих процессов принадлежит МСУ, как одной из форм волеизъявления жителей региона.
Инструментом реформирования взаимодействия населения и власти становится муниципальная гражданская служба, функции которой можно рассматривать как представительство власти на региональном уровне[4].
В настоящее время функции по взаимодействию с общественностью муниципальной службы реализуются недостаточно эффективно. Как правило, местное население недостаточно активно участвует в решении имеющихся проблем муниципальных образований, а также не владеет информацией, характеризующей деятельность органов МСУ [5]
Решить проблемы вовлечения населения в работу органов МСУ необходимо, развивая деятельность служб по связям с общественностью, которым должна принадлежать ведущая роль.
Как показывает практика, организация процессов взаимодействия населения и власти носит формальный характер, проявляется в формах и методах, которые не доступны для населения. Вместе с тем, в последние годы происходят изменения в процессах осуществления взаимодействия жителей и органами муниципальной власти, особенно это проявляется в возникновении новых способах коммуникации, в том числе использование Интернета.
Современная реальность предполагает повышение роли общественных институтов и местного населения в решении местных проблем. Однако, недостаточно, чтобы проблемы местных сообществ решались только органами МСУ [2]
2. Состояние взаимоотношений органов власти с населением. В процессе проведенного исследования проведен мониторинг обращений населения в органы МСУ на примере Эльбрусского муниципального района КБР.
Проведенный анализ обращений граждан, организаций и общественных объединений за 2020 г. показывает, что в администрацию Эльбрусского муниципального района поступило 747 обращений граждан, организаций и общественных объединений (далее — обращений граждан). Тенденция к увеличению числа повторных обращений в значительной степени объясняется ростом количества идентичных обращений, направленных заявителем одновременно в несколько инстанций.
За прошедший год 202 граждан воспользовались возможностью направления электронных обращений, что составляет 27% от общего числа обращений, направленных в администрацию Эльбрусского муниципального района. Структура обращений жителей представлена в табл. 1.
В качестве одной из целей проводимого мониторинга определено изучение отношения населения Эльбрусского муниципального района к работе местной администрации.
В ходе проведения мониторинга нами выявлен индекс оценки деятельности органов местного самоуправления, который составил 42,6% в среднем по муниципальному району. Данное значение формируется на основе позитивных ответов респондентов в вопросах оценки качества предоставления услуг в муниципальном образовании и эффективности работы органов местного самоуправления.
При исследовании показателей оценки эффективности деятельности органов местного самоуправления складывались ответы по следующим параметрам:
1.Оценка населением эффективности работы главы муниципального образования:«высокая» — 6,3%, «средняя» — 55,3%;
2.Оценка населением эффективности работы администрации муниципального образования: «высокая» — 6,2%, «средняя» — 53,9%.
Индекс удовлетворенности деятельностью органов исполнительной власти Эльбрусского муниципального района населением составил 27,3%.
Направления совершенствования работы с обращениями граждан. Расширение качества и системности работы с обращениями граждан должно стать одним из стратегических приоритетов развития Эльбрусского муниципального района.
Для совершенствования работы с обращениями граждан в Эльбрусском муниципальном районе разработаны следующие проектные предложения (рис. 1):
Исследования показали, что существуют определенные проблемы в работе с обращениями граждан, что связано с тем, что обращения принимаются в основном в традиционной (бумажной) форме – лично или по почте. По-нашему мнению, расширение электронного способа подачи обращений, возможность отслеживать состояние обращения позволит повысить эффективность работы с обращениями граждан.
4.Заключение. Проведённое исследование позволило сделать ряд выводов:
В последние годы происходит изменение структуры и содержания МСУ, меняется его роль в управлении социально-экономическими процессами, что модернизирует характер взаимодействия населения и органов власти. В результате этих преобразований муниципальная служба становится независимым элементом в структуре социального управления с характерными чертами управленческой деятельности на уровне региона.
Участие населения в решении вопросов местного значения становится основополагающим принципом работы органов МСУ. Население имеет возможность осуществлять муниципальное управление посредством выборов, референдумов и пр. форм взаимодействия , определенных законодательством.
Важным условием развития МСУ и его гарантией является правовое обеспечение. Основным документом правового обеспечения процессов взаимодействия органов МСУ с жителями и общественными объединениями, является Конституция РФ.
В настоящее время активно развиваются новые способы коммуникаций, в том числе электронные, в рамках реализации программы «Электронная Россия» как на региональном, так и на муниципальном уровне.
Для выявления характера взаимодействия органом местного населения проведен анализ обращений граждан, поступивших в Администрацию Эльбрусского муниципального района. Проведенный анализ показал, за исследуемый период было принято заявлений от 278 человек. В ходе приемов, заявителям, в большинстве случаев, даны мотивированные разъяснения по решению вопросов или сообщено о сроках их решения, вопросы, требующие дополнительного изучения, направлены на дополнительную проработку с поручениями по решению вопросов.
Из 2401 обращений граждан, поступивших в 2020 г. в, рассмотрены и даны ответы на 865 обращений или 36%. 461 обращение находится на рассмотрении или 19,2% . Всего удовлетворено 1075 обращений граждан или 44,7%.
По результатам проведенного исследования можно сделать вывод о том, что в целом на территории Эльбрусского муниципального района население доверяет руководству района. Жители в целом положительно относятся к органам местного самоуправления. Основные проблемами в регионе респондентами названы инфраструктура, жилищно-коммунальное хозяйство, медицина и занятость.
Обращения граждан являются одним из источников информации о социально-экономическом положении различных групп населения или их месте проживания, об их настроениях и потребностях. Своевременное и качественное разрешение проблем, содержащихся в обращениях, в значительной мере способствует удовлетворению нужд и запросов граждан, снятию напряженности в обществе, повышению авторитета органов власти и управления, укреплению их связи с населением.
Литература
Борщевский Г. А. Институт государственной службы в политической системе российского общества: монография / Г. А. Борщевский. – М.: Издательство Юрайт, 2021. – 293 с.
Дзакоев З. Л. Опыт проектного управления в муниципальном образовании / З. Л. Дзакоев, Н. Р. Хачатурян // Матрица научного познания. – 2020. – № 3. – С. 15-21.
Лапин А. Е., Борисов Н. И. Обращения граждан как инструмент повышения эффективности взаимодействия населения и власти // Вестник Удмуртского университета. 2013. № 1.
Лихачева, Е.А. Перспективы организации работы с обращениями граждан в органах местного самоуправления / Е.А. Лихачева, И.Н. Михайлюк // Политическое управление: научный информационно-образовательный электронный журнал [Сетевое электронное издание, ISSN 2221-7703]. 2013. № 03 (06). С.59-63.
Останков Д.Б. Проблемы взаимодействия органов государственной власти и местного самоуправления в Российской федерации // Современные проблемы науки и образования. – 2015. – № 2-2.
Чазова И. Ю. Оценка эффективности системы государственного управления / И. Ю. Чазова // Евразийский союз ученых. – 2020. – № 1-4(70). – С. 53-59.
Московский экономический журнал 6/2021
|
УДК 338
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10355
ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОДОВОЛЬСТВЕННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ЗА СЧЕТ РЫНКА МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ
ENSURING FOOD SECURITY THROUGH THE DAIRY MARKET
Галанина Елена Германовна, кандидат экономических наук, доцент, Самарский государственный университет путей сообщения, Нижегородский филиал, г. Нижний Новгород
Яшкова Наталья Вячеславовна, кандидат экономических наук, доцент, Самарский государственный университет путей сообщения, Нижегородский филиал, г. Нижний Новгород
Егоров Евгений Евгеньевич, кандидат экономических наук, доцент, Заведующий кафедрой инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Булганина Светлана Викторовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Ильичева Елена Константиновна, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Galanina E.G., galanina.64@mail.ru
Yashkova N.V., nv-jaschkova@yandex.ru
Egorov E.E., eeegorov@mail.ru
Bulganina S.V., bulgsv@mail.ru
Ilyicheva E.K., lenailichova2308@gmail.com
Аннотация. В статье описаны результаты маркетингового исследования рынка молочной продукции с целью обеспечения продовольственной безопасности нижегородского региона. Проводится исследования факторов выбора молочной продукции потребителями. Акцентировано внимание на покупку глазированных сырков. Рассмотрен потрет потребителя молочной продукции. Авторами раскрываются ключевые факторы формирования спроса на глазированные сырки, отмечена регулярность потребления продукции и предпочтения нижегородцев по ценовому диапазону покупки, выявлены предпочтения по вкусу и начинке. Проведена оценка важности критериев выбора молочной продукции покупателями. Сделаны выводы о перспективах развития рынка молочной продукции.
Summary. The article describes the results of a marketing research of the dairy market in order to ensure food security in the Nizhny Novgorod region. The research of factors of choice of dairy products by consumers is carried out Attention is focused on the purchase of glazed curds. A portrait of a consumer of dairy products is considered. The authors reveal the key factors in the formation of demand for glazed curd cakes, note the regularity of product consumption and the preferences of Nizhny Novgorod residents by the price range of purchase, and reveal preferences for taste and filling. The assessment of the importance of the criteria for choosing dairy products by buyers. Conclusions are made about the prospects for the development of the dairy market.
Продовольственная безопасность, являясь составной частью экономической безопасности страны, может рассматриваться в следующих направлениях – социальной, как обеспечение потребности населения в продовольствии в соответствии с установленными нормативами по качественному и количественному составу, в частности может изучаться спрос на молочную продукцию и ее виды, проводится оценка доступности в необходимых объемах молочной продукции для региональных потребителей и анализироваться сырьевой фактор обеспеченности молочной перерабатывающей промышленности на предприятиях страны [2, 4].
Большое влияние на формирование стратегии обеспечения продовольственной безопасности региона является изучение спроса и критерии выбора покупателями нижегородского региона молочной продукции, в частности глазированных творожных сырках. Данный сегмент рынка активно развивается в последнее время, однако не стал альтернативной заменой творога или других кисломолочных продуктов и десертов [1, 3].
В настоящее время ассортимент глазированных сырков довольно широкий на региональном рынке, представлен различными производителями, отличатся разным вкусом (ванильные, шоколадные, фруктовые с наполнителями в виде джемов, сгущенного молока, печенья и шоколадной крошки покрытые глазурью из шоколада в составе которого от 15% до 70% какао масла), при этом данный сегмент рынка постоянно развивается и предлагаются потребителями новинки продукции по составу и проценту жирности, используемым наполнителям в разном ценовом диапазоне.
Материалы и методы исследования.
С целью изучения изучаться спрос на молочную продукцию в нижегородском регионе и анализа критериев выбора глазированных сырков в апреле 2021 года было проведено маркетинговое исследование.
Гипотеза исследования: Основными критериями выбора глазированных сырков являются вкус, состав продукции и цена.
Метод – опрос Google-forms, который состоял из ряда вопросов о критериях выбора молочной продукции потребителями. Выборка 32 респондента, жители Нижнего Новгорода. На основе ответов были получены следующие результаты, диаграммы и графики. Анализируя демографический состав опрошенных, выявлено, что меньше приняло участие в исследовании мужчин – 21,9%, а больше женщин – 78,1%, которые чаше покупают молочную продукцию. Возраст респондентов 16-20 лет – 87,5%, 12,5 % – 21-30 лет, опрошена преимущественно молодежь (рисунок 1, 2).
Результаты исследования.
В ходе опроса выявлено, что большинство людей (87,5%) положительно относятся к молочным продуктам, 9,4% – нейтрально, а 3,1% — отрицательно. Определяя какие молочные продукты чаще покупают нижегородцы, 59,4% респондентов ответили, что – молоко, 21,9% при покупке молочного продукта предпочтение отдают кефиру, глазированы сырки выбрали – 31,3% респондентов, 40,6% людей чаще покупают творог, а 46,9% покупателей отдают свое предпочтение йогурту (рисунок 3).
При ответе на вопрос: «Любите ли Вы глазированные сырки?», 87,5% респондентов дали положительный ответ, а 12,5% – отрицательный (рисунок 4). Частота покупки глазированных сырков следующая (рисунок 5): 53,1% приобретают продукцию раз в месяц, 25% – раз в две недели, 18,8% – раз в неделю, 3,1% респондентов – каждый день.
В опросе было предложено респондентам оценить от 1 до 5 важность каждого из критериев при выборе молочной продукции (по цене, марке, вкусу, наполнителю, акциям стимулирования сбыта при покупке). Анализирую критерии выбора глазированных сырков можно отметить следующее: в большей степени покупатели ориентируются на вкус (4,81 балл из 5), далее ценой (3,68 баллов из 5), важность торговой марки и состава наполнителя оценено по 3,43 баллов и 3,40 баллов из 5 соответственно, в меньшей степени на покупку влияют акции стимулирования сбыта (3,34 баллов из 5), что видно из рисунка 6.
Определяя по какой цене нижегородцы хотят приобретать глазированные сырки, половина респондентов (46,9%) ответили, что приемлемой стоимостью является диапазон от 20 до 40 рублей; 21,9% – рассматривают свой выбор от 16 до 20 рублей; а15,6% хотят покупать продукцию от 10 до 15 рублей; лишь 9,4% респондентов отдают свое предпочтение сыркам дороже 41 рубля (рисунок 7).
Обсуждение и выводы. Отмечено, что 59,4% респондентов предпочитают сырки с начинкой, а 40,6% любят глазированные сырки без начинки (рисунок 8).
Анализируя выбор начинок глазированных сырков определено, что больше половины потребителей (53,1%) предпочитают сырки с вареной сгущенкой , 50% респондентов отметили, что предпочитают в качестве наполнителя кокосовую стружку, а 34,4% – печенье, 21,9% – любят с клубничной и 18,8% – с черничной начинкой (рисунок 9).
Нужно отметить, что лояльность к торговым маркам глазированных сырков средняя, 78,1% — важно приобрести продукцию определенного бренда, но по приемлемой цене, а 12,5% указали, что важна только цена. Чаще всего нижегородцы смотрят на акции (указали 81,3%) и далее выбирают какой из марок отдать предпочтение, лишь 12,5% людей не покупают молочную продукцию по акции, а руководствуются вкусом, наполнителем и другими параметрами выбора, а 6,3% приобретают глазированные сырки только при наличии скидок.
Гипотеза: Основными критериями выбора глазированных сырков являются вкус, состав продукции и цена в данном исследовании, подтверждена.
Проведенное маркетинговое исследование показало, что потребители глазированных сырков приобретают продукцию разных вкусов, марок по доступной цене хорошего качества. Рассматриваемая молочная продукция нравится молодежи, так и покупателем старшего возраста. Для обеспечения продовольственной безопасности нижегородского региона необходимо расширять ассортимент и повышать качество молочной продукции предприятиями молочной перерабатывающей промышленности для обеспечения спроса среди населения регионов России разных возрастных групп.
Bulganina S.V., Lebedeva T.E., Myavlina N.Zh., Yashkova N.V. Research of consumer demand factors on the market of fermented milk products // Moscow economic journal. 2020.No. 1.P. 39.
Byvsheva A.F., Yashkova N.V. Zoning of dairy production and food security of the region // In the collection: ECONOMIC SECURITY AND STATE REGULATION: SUPPORT MECHANISMS. Collection of articles based on the materials of the international scientific and practical conference. Saratov, 2020.S. 29-31.
Yashkova N.V., Bulganina S.V., Lebedeva T.E., Lisenkova E.V., Zubrenkova O.A. Trends in the formation of the regional milk market in the Nizhny Novgorod region // Moscow economic journal. 2020.9 # 3.P. 5.
Yashkova N.V., Bulganina S.V., Lebedeva T.E., Fedorova T.E., Sidorova N.P. Development of the regional market for dairy products // Moscow economic journal. 2020.No. 3.P. 57.
Московский экономический журнал 6/2021
|
УДК 338
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10354
РЕГИОНАЛЬНЫЕ ОСОБЕННОСТИ ФОРМИРОВАНИЯ РЫНКА МОЛОЧНОЙ ПРОДУКЦИИ НА ПРИМЕРЕ ЙОГУРТОВ
REGIONAL FEATURES OF THE FORMATION OF THE DAIRY MARKET ON THE EXAMPLE OF YOGHURTS
Яшкова Наталья Вячеславовна, кандидат экономических наук, доцент, Самарский государственный университет путей сообщения, Нижегородский филиал, г. Нижний Новгород
Егоров Евгений Евгеньевич, кандидат экономических наук, доцент, Заведующий кафедрой инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Булганина Светлана Викторовна, кандидат технических наук, доцент, доцент кафедры инновационных технологий менеджмента, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Ильичева Елена Константиновна, Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина, г. Нижний Новгород
Цапина Татьяна Николаевна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики фирмы, Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского
Yashkova N.V., nv-jaschkova@yandex.ru
Egorov E.E., eeegorov@mail.ru
Bulganina S.V., bulgsv@mail.ru
Ilyicheva E.K., lenailichova2308@gmail.com
Tsapina T.N., tsapina@mail.ru
Аннотация. В статье описаны результаты исследования особенностей формирования регионального рынка молочной продукции. Акцентировано внимание на покупке и параметрах выбора йогуртов жителями Нижнего Новгорода. Уточнен потрет потребителя. Авторами раскрываются ключевые факторы формирования спроса на молочную продукцию: частоту и место покупки, виды приобретаемой молочной продукции. Раскрываются и подробно обсуждаются факторы формирования рынка йогуртов. Анализ результатов опроса, проведенного в апреле 2021 года показал, что спрос на йогурты высокий, люди употребляют продукцию в среднем с частотой 2-4 раза в неделю. Основным местом покупки являются гипермаркеты и продуктовые магазины. При выборе йогуртов покупатели руководствуются в первую очередь вкусовыми и качественными параметрами, а также ценой. Лояльность к маркам молочной продукции средняя, потребители знают и покупают йогурты разных торговых марок. Сделаны выводы о возможностях и перспективах развития данного рынка.
Summary. The article describes the results of a study of the peculiarities of the formation of the regional dairy market. Attention is focused on the purchase and selection parameters of yoghurts by the residents of Nizhny Novgorod. The consumer’s portrait has been clarified. The authors reveal the key factors in the formation of demand for dairy products: frequency and place of purchase, types of purchased dairy products. The factors of formation of the yoghurt market are revealed and discussed in detail. An analysis of the results of a survey conducted in April 2021 showed that the demand for yoghurts is high, people consume products on average with a frequency of 2-4 times a week. The main places of purchase are hypermarkets and grocery stores. When choosing yoghurts, buyers are guided primarily by taste and quality parameters, as well as price. Loyalty to brands of dairy products is average, consumers know and buy yoghurts of different brands. Conclusions are made about the possibilities and prospects for the development of this market.
Введение. Рынок молочной продукции является ключевой составляющей рынка пищевой промышленности. В настоящее время региональный рынок молочной продукции представлен широким ассортиментом продукции (молоко, творог, кефир, ряженка, бифидок, йогурты и другие). Конкуренция на рынке молочной продукции высокая [1, 5], поэтому необходимо регулярное изучения ключевых факторов, влияющих на положительную динамику развития.
Йогурт – это кисломолочный диетический продукт, содержащий кальций, минералы, витамины группы В. Потребители приобретают различные виды йогуртов разных производителей, с учетом своих вкусовых предпочтений, разной жирностью, вязкостью, в удобной упаковке [2].
Материалы и методы исследования. Целью исследования является определение особенностей формирования рынка молочной продукции, в частности йогуртов.
Гипотеза исследования: Основными параметрами выбора йогуртов является качество, вкус и цена.
С целью изучения спроса на молочную продукцию и анализа параметров выбора йогуртов было проведено маркетинговое исследование [3, 4] в форме опроса в апреле 2021 года средствами google forms. Выборка составила 44 человека, жители Нижнего Новгорода (54,5% мужского и 45,5% женского пола). Возраст респондентов разный: 20,5% до 15 лет, 45,5% – от 16 до 21 года, 20,5% – 22 до 30 лет, 11,4% – от 31 до 45 лет, остальные старше. Половина респондентов являются обучающимися (54,5%), лишь 22,5% состоят в браке и у четверти опрашиваемых есть дети (рис. 1 – 4).
Результаты исследования. В ходе опроса было выявлено, что половина нижегородцев (50%) посещают продуктовые магазины 2-4 раза в неделю, 27,3% – чаще – 1-2 раза в неделю, а 22,7% – указали, что ежедневно (рис. 6). При этом большинство респондентов являются покупателями молочной продукции (указали 81,8%), что отражено на рисунке 7.
Нужно отметить, что половина покупателей (47,7%) получают информацию о новинках молочной продукции посещая магазин, 22,7% опрошенных узнают информацию из интернета, 18,2% респондентов из рекламных акций, а 11,4% обращают внимание на рекламу по радио и телевидению.
При ответе на вопрос: «Где Вы предпочитаете приобретать молочную продукцию?» (рисунок 9), 34,1% респондентов ответили, что чаще покупают молочную продукцию в гипермаркете, 25% опрошенных в универсаме/магазине, в обычном магазине предпочитает покупать 20,5% опрошенных, 11,4% респондентов чаще покупают молочную продукцию в фермерских магазинах, остальные 9% респондентов разделили свое предпочтения между ларьков и вариантом ответа «везде». В ходе маркетингового исследования выявлено, что большинство респондентов отдают предпочтение йогурту (40,9%), молоку (38,6%), творогу (11,4%), реже кефиру (4,5%) и другим молочным продуктам (4,5%).
Обсуждение и выводы. Акцентируя внимание на выбор йогуртов потребителями молочной продукции, отмечено, что большинство людей (47%) употребляют йогурт 1-2 раза в неделю, 2-4 раза в неделю (31,8%), есть и такие, кто не употребляют йогурт в готовом виде в пищу, а используют как ингредиент для выпечки (11,4%), есть нижегородцы (9,1%), которые употребляют йогурт почти каждый день (рисунок 11).
Определяя спрос по видам йогуртов можно сделать вывод, что половина опрошенных (45,5%), отдают предпочтение йогурту с кусочками фруктов, фруктовый наполнитель имеет чуть меньшую популярность (38,6%) среди респондентов и всего 15,9% покупают йогурт без добавок (рисунок 12). Полужирный йогурт имеет наибольшую популярность среди опрошенных (65,1%), 23,3% респондентов предпочитают нежирный йогурт, остальные (11,6%) отдают голос за йогурт с жирностью менее 2,7% (рисунок 13).
Изучая требования потребителей молочной продукции к расфасовке и упаковке йогурта, выявлено, что объем йогурта в упаковке 250 гр имеет популярность среди опрошенных респондентов (по 38,6%), такое же процентное соотношение имеет вариант ответа «другое», остальные (22,7%) предпочитают йогурт в упаковке объемом 100 гр (рисунок 14). При этом мнения опрошенных относительно материала упаковки разделились: пластиковая упаковка популярна у 29,5% нижегородцев, и почти столько же (27,3%) отдают свое предпочтение йогуртам в бутылочках, 20,5% людей выбирают йогурт в картонной упаковке, 11,4% покупают йогурт в полиэтеленовой упаковке, оставшиеся 6,8% и 4,5% отдали свой голос за йогурт в пакетах и термосвариваемые стаканчики соответственно (рисунок 15).
Наибольшую известность среди опрошенных нижегородцев имеют такие торговые марки как Danone (86,4%), Агуша (77,3%), Био-баланс (68,2%), Домик в деревне (68,2%) и Чудо(79,5%). Чуть меньшую популярность имеют марки Campina (31,8%), Б.Ю. Александров (31,8%), Веселый молочник(47,7%), Вкуснотеево (38,6%), Простоквашино (61,4%). Меньше всего свое предпочтение респонденты отдают таким маркам как Ручьи (15,9%), Красная цена (2,3%), Слобода (2,3%), Ичалки (2,3%), что показано на рисунке 16. Среди открытых вариантов ответов чаще всего были названы такие марки, которые чаще покупают люди, как Чудо, Danone, Веселый молочник, Био-баланс, Простоквашино, Агуша и другие. Большинство респондентов (47,7%) при покупке молочной продукции редко меняют свои предпочтения, когда проходят различные акции и скидки, что говорит о высокой лояльности к бренду у каждого второго потребителя, другие (36,4%) регулярно пробуют что-то новое, остальные 13,6% являются верными приверженцами одной марки (рисунок 17).
Определяя, какими критериями обусловлен выбор покупателя, респондентам предложено было отметить от 1 до 10 важность каждого параметра. Так на первом месте потребители ориентируются при выборе йогурта на его вкус (получена средневзвешенная оценка 7,84 балла из 10) на втором месте руководствуются качеством продукции (оценено 7,66 баллов из 10), на третьем месте выбирают по цене (6,82 балла из 10) и полезным свойствам (6,55 баллов из 10).
Гипотеза: Вкус, цена и качество является основным критериями выбора йогуртов в данном исследовании, подтверждена.
Анализируя дальнейшее развитие рынка молочной продукции можно сделать выводы, что для привлечения потенциальных покупателей необходимо расширять ассортимент, предлагая покупателям новые вкусы в различной упаковке. Возможно проведения акций стимулирования сбыта: подарок при покупке или проведение дегустации йогуртов в магазинах (по мере снятия COVID-19 ограничительных мер в торговле продуктами питания).
Казанцева А.В., Жильцов А.Н., Булганина С.В. Маркетинговые исследования рынка йогуртов // В сборнике: Инновационные технологии управления. сборник статей по материалам IV Всероссийской научно-практической конференции. Нижегородский государственный педагогический университет имени Козьмы Минина. 2017. С. 109-112.
Yashkova N.V., Bulganina S.V., Mukhina M.V., Golovanova S.O. Issledovaniye sprosa na molochnuyu produktsiyu // Nauka Krasnoyar’ya. 2019. T. 8. № 5-3. S. 165-170.
Московский экономический журнал 6/2021
|
УДК 330.43
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10352
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К ОЦЕНИВАНИЮ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИГРОКОВ ХОККЕЙНОЙ КОМАНДЫ
MODERN APPROACHES TO EVALUATING THE EFFECTIVENESS OF HOCKEY TEAM PLAYERS
Лебедева Людмила Николаевна, кандидат физико-математических наук, доцент, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, Санкт-Петербург
Шмаков Николай Николаевич, аналитик, Ассоциация «Хоккейный клуб «Авангард», г. Омск
Lebedeva L.N., PhD in Mathematics, Associate Professor, Saint Petersburg State University of Economics, St.Peterburg
Shmakov N.N., Data-analyst, Hockey club «Avangard», Omsk
Аннотация. В работе рассмотрены современные подходы к оцениванию эффективности игроков хоккейного клуба. Задача оценивания игроков на основе данных об игровой активности с применением методов анализа данных особенно актуальна в условиях введения ограничений на зарплатные бюджеты клубов Континентальной хоккейной лиги. На основе анализа методов спортивной аналитики, применяемых в хоккее, предложен метод оценивания, базирующийся на показателе ожидаемых голов. Обоснован набор признаков, используемый для получения оценок вероятностей, применяемых для вычисления результирующего показателя, выбран метод для получения оценок. Предложенный подход апробирован на реальном наборе данных, доказана несмещенность полученных оценок вероятностей. На основе предложенного подхода построен рейтинг игроков хоккейного клуба. Предложенный метод оценивания позволит повысить обоснованность принимаемых решений при определении системы вознаграждений, условий контрактов и трансфера игроков.
Summary. The paper considers modern approaches to evaluating the effectiveness of hockey club players. The task of evaluating players based on data on game activity using data analysis methods is especially relevant in the context of the introduction of restrictions on the salary budgets of Continental Hockey League clubs. Based on the consideration of sports analytics methods used in hockey, an evaluation method based on the indicator of expected goals is proposed. The set of features used to obtain probability estimates used to calculate the resulting indicator is justified, the method for obtaining estimates is chosen. The proposed approach is tested on a real data set, the unbiased nature of the obtained probability estimates is proved. Based on the proposed approach, the rating of hockey club players is built. The proposed assessment method will improve the efficiency of decisions made in determining the terms of contracts and players transfers.
Хоккей с шайбой – популярный и зрелищный вид спорта, которым интересуется огромное количество болельщиков. Но большой спорт сегодня – это бизнес, в котором обращаются огромные финансовые потоки. Структурированность и объемы финансовых потоков этого бизнеса зависят от вида спорта. Хоккей в нашей стране занимает особое место. В подготовке спортсменов и тренеров, в разработке игровых стратегий в СССР были достигнуты значительные успехи и накоплен большой опыт, который унаследовал хоккей современной России. Но управление профессиональным спортом предъявляет жесткие требования к системе менеджмента, которая по сравнению с советской изменилась кардинально. На национальном уровне можно выделить два важных управленческих решения: это создание в 2008 году Континентальной хоккейной лиги (дале – КХЛ) и введение в 2020 году ограничений как сверху, так и снизу на зарплатные бюджеты клубов. В контексте проводимого исследования наиболее важным оказалось именно последнее решение. Данное решение было направлено на преодоление расслоения команд по причине различных объемов доступного финансирования – богатые клубы имели возможность за счет более высоких зарплат и выгодных контрактов переманивать игроков, усиливая свою команду и ослабляя конкурентов. Лимитирование зарплатных бюджетов потребовало более взвешенных и обоснованных решений при определении системы вознаграждений, условий контрактов и переходов игроков. Для руководства ведущих хоккейных клубов сегодня особенно актуальна задача максимизации эффективности команды при выполнении бюджетного ограничения. Потребовались новые подходы к оцениванию эффективности игроков по накопленной игровой статистике с применением методов анализа данных. Проведем анализ возможных подходов и их результатов их применения.
Первым видом спорта, в котором стали успешно применяться методы анализа данных для оценивания эффективности игроков, стал бейсбол. Отчасти это объясняется тем, что бейсбол может быть дискретно разделен, и эффект от взаимодействия между членами команды не очень высок. Успешное применение методов прогнозной аналитики в бейсболе изменило этот вид спорта [2].
Такого же успеха пытаются достичь и в других видах спорта.
Перенести на командные виды спорта, в которых результат в значительной степени зависит от эффективного взаимодействия игроков, методы позволившие получить хорошие результаты в бейсболе не удастся. Для футбола и хоккея стали разрабатывать подходы, учитывающие командную специфику этих видов спорта. Долгое время основным показателем для оценки игроков являлся показатель, получивший название «плюс-минус». Он до сих пор вычисляется во всех лигах из-за своей простоты. Показатель плюс-минус в хоккее вычисляется для каждого игрока во время его нахождения на площадке в равных составах по следующей формуле:
где Y – результат броска; X – факторы, влияющие на результат броска.
Учитывать следует только те броски, для которых оценка вероятности превышает некоторое пороговое значение. Переходя к интегральному показателю, введение такого порога можно избежать, что позволит корректно оценивать все выполненные броски. С учетом этого от показателя (1) можно перейти к показателю ожидаемых голов:
– ожидаемое количество забитых голов командой в равных составах при нахождении игрока p в равных составах;
– ожидаемое количество пропущенных голов командой в равных составах при нахождении игрока p на площадке;
m, n – количество бросков собственной команды и команды-соперника;
b – метка нахождения игрока на площадке в момент броска.
Показатель ожидаемых голов устраняет низкую информативность и зависимость от случайности показателя плюс-минус.
Созданная или допущенная опасность при этом учитывается для всех игроков команды, находящихся в момент броска на площадке, без учета их влияния на игровую ситуацию. Модификация показателя ожидаемых голов с целью нивелирования данного недостатка была произведена в футболе, поскольку именно в этом виде спорта этот недостаток особенно ощутим. В хоккее в организации атаки и обороны принимает участие все звено, поэтому присвоение равной ответственности за итоговых результат всему звену не будет считаться существенной ошибкой. В футболе же вовлеченность игрока в атаку или оборону определяется положением мяча, типом атаки и игровой схемой, которая имеет большую вариативность из-за большего числа полевых игроков. Для определения справедливой цены трансфера и суммы заработной платы футболистам, агентам и менеджерам потребовался инструмент, который бы смог справедливо разделить созданную опасность в атаке на игроков, которые ее сформировали. Такой показатель был назван ожидаемые угрозы. В модели Каруна Синдха [5] футбольное поле было разбито на 192 квадрата, для каждого из которых была вычислена вероятность забить гол и сделать передачу в другие квадраты. Эти значения определяют опасность зоны, под которой понимается вероятность забить гол за следующие 5 действий на поле, если при начальном действии мяч находится в данной зоне, поэтому эта величина оценивает позицию игрока не только с точки зрения опасности для прямого удара (как показатель ожидаемых голов), но и возможности создать опасность в последующем владении мячом. Для вычисления этой вероятности используется следующая формула:
где xT(x,y) – ожидаемая опасность зоны (x,y), то есть вероятность забить гол за следующие пять действий на поле, если в начальный момент мяч находится в этой зоне;
s(x,y) – вероятность нанести удар из выбранной зоны;
g(x,y) – вероятность забить гол из выбранной зоны;
m(x,y) – вероятность сделать передачу из выбранной зоны;
T(x,y)→(z,w) – вероятность перехода мяча из зоны (x,y) в зону (z,w);
V(z,w) – опасность выбранной зоны.
На первом этапе оценивания применяется только модель ожидаемых голов, так как опасность может быть создана только одним действием – ударом по воротам, то есть позиция оценивается так, что удар по воротам – единственный способ создания опасности. На второй итерации новое значение ожидаемой угрозы будет учитывать значение ожидаемых угроз из других зон, полученных из первой итерации, тоже самое повторяется и для остальных итераций. Так для каждой зоны определяется ее потенциальная опасность, после чего опасность передачи вычисляется как разница между значениями опасности зоны начала и приема передачи. Сегодня аналогичные модели применяются в футбольные аналитике. Имеются случаи, когда игроки заказывают о себе исследование о собственном влияния на игру команде и роли в ней, результаты которых используются при переговорах о новом контракте [1].
Хоккей является более сложным видом спорта, поэтому внедрение такой модели сталкивается со значительными проблемами. Во-первых, опасность зоны в хоккее определяется динамическими факторами: скоростями и координатами всех игроков на льду во время технико-тактического действия. Во-вторых, хоккей насыщен физический борьбой – игроки, находящиеся в самой опасной зоне, часто испытывают на себе существенные физическое давление, что не позволяет нанести им акцентированный бросок или делает его менее качественным. Поэтому в модели ожидаемых угроз в хоккее необходимо учитывать как статические, так и динамические условия и характеристики зон.
Попытка реализации модели ожидаемых угроз в хоккее проведена в статье «Оценка индивидуального вклада событий в хоккее» [3]. Главным недостатком этой модели является цена данных, необходимых для ее построения и корректной работы. Данные, которые содержат не только события, но и соответствующие координаты всех игроков, являются очень дорогими, что существенно ограничивает область применения таких моделей.
С учетом данного фактора, на основе проведенного анализа было принято решение для оценивания эффективности игроков использовать показатель ожидаемых голов. Для оценки показателя (3) можно использовать различные подходы. Они отличаются используемыми данными и алгоритмами для решения задачи бинарной классификации.
Предложенная в данной работе модель ожидаемых голов отличаются от других по следующим параметрам:
для построения модели использована выборка большого объема – 120 тысяч бросков, выполненных в 1153 матчах в 4 ведущих лигах мира;
модель не оценивает броски по пустым воротам (в рейтинге игрока они также не учитываются);
при построении используется алгоритм градиентного бустинга CatBoost, который качественно работает с разнородным признаковым пространством;
для отбора признаков в модель использован жадный алгоритм включения признаков, который на каждой итерации добавляет признак, дающий наибольший прирост метрики.
В используемом признаковом пространстве содержатся разнородные данные: от угла, скорости и дистанции броска до типа броска и состава на льду, то есть пространство может быть охарактеризовано как разнородное. Именно поэтому для ее решения использован метод градиентного бустинга и алгоритм CatBoost, который позволяет качественно взаимодействовать с категориальными признаки без бинарной кодировки для каждой категории. Некоторые категории были объединены, признаки, содержащие дублирующие информацию, были удалены. После предобработки и очистки каждый бросок описывался тринадцатью признаками.
Градиентный бустинг значительно слабее подвержен переобучению в отличии от других моделей, однако для получения наиболее качественной модели необходимо удалить незначимые признаки. Для этого был использован алгоритм жадного включения признаков в модель. В качестве функционала качества была использована метрика AUC-ROC, которая обычно применяется в задаче с дисбалансом классов (в используемой выборке 4.6% имеют класс «1», то есть являются голами). Каждый признак проверяется алгоритмом на включение на основании среднего прироста метрики на пяти промежутках. На каждой итерации добавляет один признак, который дает наибольший прирост. Добавление происходит до тех пор, пока максимальный прирост от включения признака остается положительным. Таким образом было отобрано семь признаков.
На основе отобранных признаков и признака-результата была построена модель ожидаемых голов, которая для каждого броска выдает прогнозируемую метку класса (гол или не гол) и вероятности меток класса. Полученное значение метрики AUC-ROC равно 0.8233. Алгоритм отобрал следующие признаки, отсортированные по очередности добавление (важности):
дистанция броска;
угол броска ;
был ли пас через центральную линию;
скорость броска;
тип состава на льду;
в одно касание ли бросок;
пройденная дистанция бросавшего игрока с шайбой.
Поскольку рейтинг игроков строится на выходных вероятностях, необходимо проверить соответствие предсказанных вероятностей фактическим (историческим) и провести калибровку в случае значительного расхождения.
Для модели ожидаемых голов ошибка калибровки на тестовой выборке при ее делении на 100 промежутков (330 наблюдений в каждом) составила 0.007, то есть в среднем модель ошибается на 0.7% при разбиении на 100 промежутков. Стандартное отклонение по промежуткам равно 0.001. Разброс предсказанных значений для 100 промежутков относительно исторических данных представлен на рисунке 1.
Идеальный случай калибровки – это биссектриса, визуально отклонения от нее незначительны, что подтверждает низкое значение ошибки калибровки. Следовательно, оценки вероятностей не смещены, и модель ожидаемых голов может использоваться для рейтинговая хоккеистов.
Таким образом, построена модель ожидаемых голов, на основе которой возможно корректное рейтингование игроков хоккейной команды. Модель базируется на несмещенных оценках вероятностей броска быть голом, полученных на основе значимых признаков. Возможно уточнение оценок при добавлении признаков об экранировании вратаря – степени его закрытости игроками атаки и обороны, а также позиционных данных. Введение в модель этих признаков позволит повысить точность показателя ожидаемых голов и построить показатель ожидаемых угроз, однако, это потребует значительных затрат, связанных с получением соответствующих данных.
Литература
Алфимов М. Де Брюйне образцово выбил контракт без агента – продвинутой статистикой доказал, что ему недоплачивают / М. Алфимов. – Текст: электронный. // sports.ru: [сайт]. – 2021. – 29 апр. – URL: https://www.sports.ru/tribuna/blogs/konigsbergen/2915652.html (дата обращения: 26.05.2021).
Льюис М. MoneyBall. Как математика изменила самую популярную спортивную лигу в мире / М. Льюис — М: Манн, Иванов, Фербер – 2014.
Douglas E. V-ICE / E. Douglas, S. Clement, N. Wan, I. Greengross. – Valuing Individual Contributing Events (V-ICE) in Hockey – 2021.
Shea S. Hockey Analytics: A Game-Changing Perspective / S. Shea, C. Backer – United States: CreateSpace Independent Publishing Platform, 2017. – 186 p.
