Московский экономический журнал 3/2021

image_pdfimage_print

УДК 316.43; 330.341.2

DOI 10.24411/2413-046Х-2021-10161

СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ МЕТОДОЛОГИИ АНАЛИЗА КОНЪЮНКТУРЫ РЫНКА ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ УСЛУГ

SOCIO-ECONOMIC FACTORS OF EDUCATIONAL SERVICES MARKET METHODOLOGY ANALYSIS

Ягуткина Екатерина Сергеевна, преподаватель, ФГБОУ ВО Белгородский ГАУ

Yagutkina Ekaterina, yagutkin@yandex.ru

Аннотация. Методология факторного анализа рынка образовательных услуг, предполагает учёт разнообразных социально-экономических факторов соотношения спроса и предложения. Знания являются нематериальным активом, поэтому спрос на образовательные услуги формируются с учетом возможности извлечения прибыли и доходности вложенных затрат. Извлечение прибыли является целью организаций в сфере образования. Для увеличения прибыли и гибкой ценовой политики рынок потенциальных обучающихся разбивается на отдельные сегменты или группы. Для рынка образовательных услуг характерны процессы интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции.

Summary. The educational services market factor analysis methodology involves the socio-economic factors variety of supply and demand ratios. Knowledge is an intangible asset, educational services demand is formed by giving the possibility of profit and investment return. Making a profit is the goal of educational organizations. To increase profits and flexible pricing, potential students market is divided into separate segments or groups. The educational services market is characterized by intellectual cooperation processes and innovative integration

Ключевые слова: рынок образовательных услуг, критерии эффективности интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции, востребованные знания, факторы спроса и предложения.

 Keywords: the market of educational services, criteria for the effectiveness of intellectual cooperation and innovative integration, demanded knowledge, supply and demand factors.

Сегодня в России сформировался и успешно развивается рынок образовательных услуг, со всеми позитивными и негативными  процессами и явлениями. Как и на любом рынке, здесь представлены разнообразные по формам собственности, структуре организации, методам достижения поставленных целей и задач хозяйственные субъекты, объединённые стремлением получения прибыли в различных её измерениях. Она может выступать как чистый финансовый результат, облагаемый налогом, а так же как экономический результат, заключающейся в приобретении различных материальных и нематериальных выгод. 

С позиций предмета исследований экономическая категория “конъюнктура рынка  образовательных услуг” – это соотношение спроса и предложения продуктов интеллектуальной собственности необходимых для получения востребованных обществом знаний и специальных профессиональных навыков. Соответственно, категория  «методология факторного анализа» – это система представлений общества о целях, задачах рынка образовательных услуг в России, методах изучения и управления основными тенденциями его развития.

Спрос является основным конъюнктурообразующим фактором. С позиций предмета исследования, категория спрос – это чётко сформулированная потребность на приобретение знаний или проведение научных исследований, способных принести выгоды или способствовать самовыражению их получателя в натуральном (кбт, чел.час. и т.д.)  и стоимостном выражении.  При недооценке факторов спроса возможны ситуации, как недостаточного количества подготовки специалистов, так и подготовки их чрезмерного количества, что одинаково негативно для национальной экономики. Наоборот, при объективном определении спроса и ёмкости рынка трансакционные издержки учебных заведений и общества могут быть оптимизированы [1]. 

В многофакторном анализе конъюнктуры рынка образовательных услуг выделяются следующие виды спроса.

Платежеспособный и неплатежеспособный спрос. Неплатежеспособный спрос удовлетворяется посредством выделения субсидий на выполнение государственного задания по оказанию образовательных услуг. Платежеспособный спрос – это потребность в знаниях, интеллектуальных продуктах участвующих в процессе товарного обращения, за приобретение которых покупатель готов заплатить или поделиться частью собственных ресурсов, например, финансовых, информационных и т.д.

Сопутствующий или сопряжённый спрос. Он присутствует, во-первых, при покупке интеллектуальных товаров, например компьютеров,  профессиональное использование которых требует дополнительного программного обеспечения и профессионального обучения по их применению.

Демографический спрос.  Отражает потребность в знаниях, связанную с естественной сменой поколений и их профессиональным обучением. Демографических спрос является одним из основных факторов, формирующим объёмы потребностей знаний в количественном, например, человеко-часах и стоимостном измерениях. Одной из наиболее остро стоящих проблем развития современного российского общества является вымирание населения. Если ситуация в ближайшее время не изменится, то в течение 50 лет Россия перестанет существовать не только как самодостаточное государство, но и как общественная система в целом. Аксиома. Для динамического развития любого общества рождаемость должна превышать смертность, а не наоборот [9]. С позиций воспроизводства рабочей силы, репродуктивная нагрузка на 1 женщину должна составлять не мене 3-х детей. 

Будущий спрос. Это спрос на специалистов новых формаций. Ещё новые биотехнологии проходят стадию экспериментального производства, еще только хозяйствующие субъекты аграрного рынка разрабатывают инновационные бизнес-планы, а учебные заведения уже модернизируют свою систему образования, осуществляя не только набор на новые специальности,  но и за счёт регионального компонента и дисциплин вводимых учёным советом организации, насыщают образовательный процесс новыми перспективными знаниями и компетенциями.     

Знания являются особым нематериальным товаром. Изначально на всех этапах их воспроизводственного процесса: создания, обмена и применения определяющее значение имеют социальные и экономические факторы.

Социальные факторы рассматриваются через призму триады критериев: нравственности, позитивности, конструктивизма.

Критерий нравственности предполагает, что на рынке образовательных услуг представляются знания, отвечающие общечеловеческим моральным ценностям без которых существование человечества в принципе невозможно. Отсюда, целевая функция процесса образования предполагает, что применение знаний должно способствовать повышению качества и продолжительности жизни населения [11]. В основе алгоритма расчёта агрегированного критерия нравственности, лежит соотношение трансакцио́нных издержек на сохранение криминальной стабильности, рассчитанной в условных единицах, например, баллах. Для этого используется следующая формула:

где Jnr – критерий нравственности новых знаний;

Kfz – фактические трансакционные издержки общества, необходимые для поддержания криминальной обстановки на допустимом условном уровне;    

Kiz – инновационные издержки общества, необходимые для поддержания криминальной обстановки на допустимом условном уровне.

Предлагаемая формула предполагает, обратную зависимость. Если значение критерия выше единицы, то применение новых знаний позволяет снизить затраты на охрану общественного порядка на соответствующую разницу относительно единицы. Значения могут рассчитываться в числовых и относительных выражениях [2]. Например, значение критерия 1.1 означает, что внедрение новых знаний позволит сократить  трансакционые издержки на 10%. Ситуация, при которой значения критерия ниже единицы не рассматривается, поскольку характеризуют процесс снижения предельной полезности затрат на создание и применение новых знаний. 

Критерий позитивности ставит запрет на распространение и товарный обмен негативных знаний. Аксиомно, на рынке не могут присутствовать знания, способные привести к разрушению материальных ценностей и ресурсов общества, нанести вред и создать угрозу жизни человека, привести к снижению уровня и качества жизни населения. Целевая функция критерия заключается в реализации закона роста предельной полезности новых знаний, применяемых в воспроизводственном процессе постиндустриального общества [3]. Для расчёта критерия предлагается следующая формула:

где Jpp – критерий позитивности в числовом или относительном выражении;

Pp – прирост позитивных полезностей, в сопоставимом выражении;

Zpp – затраты на создание позитивных полезностей;

Аксиома. Значение критерия позитивности должно быть выше единицы, что означает не только приобретение обществом новых  полезностей, способствующих повышению уровня и качества жизни, но и повышение ресурсоотдачи имеющихся в его распоряжении ресурсов. Варианты равенства и значимости меньше единицы не рассматриваются.    

Критерий конструктивизма является основой для развития процессов интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции, участвующих в воспроизводственном процессе знаний общества заинтересованных сторон. С позиций предмета исследования, рассматриваемая категория «интеллектуальная кооперация» – это система отношений общества, способствующая формированию мультипликационного эффекта за счёт объединения знаний из различных источников и наук. Соответственно, категория «инновационная интеграция» – это система отношений общества, способствующая образованию мультипликатора, связанного со специализацией участников воспроизводственного процесса знаний на выполнении раздельных, обособленных функций: обучения основополагающим знаниям, научных исследований и создания новых знаний, товарного обмена и применения знаний в сфере материального производства. Процессы интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции не разделимы между собой, поскольку в их основе лежат объективно двойственные оценки; максимум прибыли от объединения знаний и минимум затрат на их создание и применение. 

Отличительной чертой критерия конструктивизма является его агрегированное содержание и сложно определяемое мультипликативное воздействие с положительным воздействием множества производных различного порядка. Поэтому, при расчёте числовых значений воздействия данного критерия используется метод сложения прямых и производных экономических эффектов, а так же система методов нейрономического многофакторного игрового моделирования [10]. Применение методов главных компонент позволяет учесть бесконечное множество разнонаправленных факторов, какими бы они на первый, как правило, ошибочный взгляд не являлись. Метод главных компонент является незаменимым в моделировании сложных процессов трансформации социально-стратификационных процессов, формирующих основные группы социально-активного населения. Во-первых, он позволяет нивелировать эффект мультиколлинеарности, при котором действие одних факторов приписывается другим. Во-вторых, выделение агрегированных совокупных факторов многомерного анализа позволяет рассчитать двойственный характер факторных нагрузок: а) агрегированных факторов социальных процессов и явлений общества; б) индивидуальных числовых характеристик изучаемых факторов – аргументов, формирующих агрегированное воздействие совокупных факторов.           

Для расчёта числовых значений совокупного критерия конструктивизма используется следующая формула:

где Jk – числовое агрегированное значение критерия конструктивизма, выраженное в сопоставимом, как правило, стоимостном выражении;

∑PK – суммарная полезность процессов кооперации;

∑PI – суммарная полезность процессов интеграции.

Экономические факторы рассматриваются через призму аксиомы приоритета приобретаемой полезности новых знаний, над утратой используемых для их создания ресурсов.

Современный кризис аграрного сектора национальной экономики в значительной степени является след­ствием кризиса управления, который в свою очередь является производной недостатка знаний.

С этих позиций представляется целесообразным выделить категории «интеллектуальный кризис» и категорию «интеллектуальная катастрофа». Смысловое значение предлагаемой категории «интеллектуальный кризис» заключается в том, что здесь рассматривается система отношений общества, при которой для преодоления непрерывно возникающих вызовов  угроз, обществу требуется создавать новые фундаментальные знания. Старые, прикладные знания не позволяют не только преодолеть новые проблемы, но даже понять объективные причины их возникновения. Соответственно, предлагаемая категория «интеллектуальная катастрофа» – это система отношения общества, при которой не только не создаются новые знания, но и уже созданные знания безвозвратно теряются. Вследствие этого, происходит деградация общества, выражающаяся в сокращении не только численности, но и падении жизненного уровня населения.    

Экономические факторы предполагают материальную заинтересованность всех участников воспроизводственного процесса знаний [4]. Представляется, что для её оценки целесообразно использовать следующую систему взаимосвязанных критериев.

Во-первых, на основе критерия взаимной экономической целе­сообразности, который предполагает, что при развитии интеграци­онных связей каждый из участников воспроизводственного процесса знаний получит больше прибы­ли на единицу вложенных средств, по сравнению со всеми другими вариантами собственного развития, а так же хозяйст­вующими субъ­ектами аналогичного профиля не участвующими в процессах интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции.  При этом критерий экономи­ческой целесообразности предлагается определять по следующей формуле:

где Jp – критерий экономической целесообразности;

Pk – прибыль от  участия  в  процессах развития рынка образовательных услуг;  

Pa – прибыль от участия в альтернативных проектах.

Проведенный анализ показывает, что если значение предлагае­мого коэффициента выше единицы, то развитие интеллектуальных связей системы науки и образования выгодно, следовательно, есть смысл создавать новые ор­ганизационные структуры с совместным капиталом заинтере­сованных сторон. Причем чем выше значение коэффициента, тем больше стремление и заинтересованность партнеров в реализации совместных научно-образовательных производств. И, наоборот, чем меньше значение коэффици­ента, тем менее устойчивы межхозяйственные связи. А если зна­че­ние коэффициента экономической целесообразности меньше единицы, то, как правило, рвутся даже сло­жившиеся, уже наработанные связи интеллектуального производства.

Во-вторых, на основе критерия структурного паритета, кото­рый  предполагает, что прибыль, получаемая на завершаемом этапе производственного процесса связанного с реализацией конечного продукта – знаний, должна разделяется на паритетной основе между всеми участниками интеграционного процесса, согласно величины вложенного материального и интеллектуального капитала. Интеллектуальная рента является формой материализации нематериальных товаров и услуг рынка знаний. Общественно-необходимые затраты создаваемых полезностей являются базой сравнения приобретаемых с новыми знаниями полезностей. Окупаемость  затрат  на  всех стадиях интеграционного процесса создания и применения новых знаний должна быть рав­нозначна. В противном случае возникают противоречия между его участниками, что ведет к разрыву межхозяйственных связей.

где Jp – индекс структурного паритета;  

Ozk – общая окупаемость затрат конечного интеллект-продукта;   

Ozsp – окупаемость затрат структурного участника процесса интеллектуального воспроизводства.

Значение предлагаемого коэффициента выше единицы указывает на привилегированное положение участника интеграционного процесса. Значение коэффициента ниже единицы, соответственно, указывает на дис­криминационное положение. Однако, в обоих случаях происходит нарушение структурного паритета, что не­избежно ведет к возникно­вению противоречий между хозяйствующими субъектами рынка образовательных услуг на различных этапах интеллектуального воспроизводства и разрыву интеграционных связей.

В третьих, на основе критерия пропорциональности, смысловое содержание которого предполагает адекватное развитие интеллектуального и материально-технического каптала, а так же производственных мощностей заинтересованных участников интеграционных про­цессов интеллектуального воспроизводства. Образовательные услуги по подготовке и переподготовке кадров, должны оказываться в объеме, необходимом для реализации стратегии инновационного прорыва. В противном случае неизбежны потери прибыли, связанные либо с недополучением инновационной продукции, либо бесполезными затратами, связанные с бесполезными затратами на подготовку и переподготовку кадров.

Коэффициент пропорциональности предлагается рассчитывать по следующей формуле:

где  Jpr – коэффициент пропорциональности, указывающий степень загруженности участника интеграционного процесса обладающего максимальными интеллектуально-производственными мощностями;

Rmax – участник интегра­ции с максимальными производственными ресурсами;

Rmin – участник интегpации с минимальными производственными ресурсами.

В – четвертых, на основе критерия непрерывности, который предполагает решение двойственных задач. Во-первых, планомерное и непрерывное по времени использование научно-технического оборудования. Во-вторых, непрерывный процесс подготовки и переподготовки кадров, в связи с развитием научно-технического прогресса и потребностями инновационного производства.  

Для его оценки предлагается использовать следующую формулу:

где Knepr – коэффициент непpеpывности;

 tф – время фактической загрузки оборудования, учебно-научных организаций и комплексов;

tr  – рекомендуемое время загрузки оборудования.

Расчетное значение коэффициента непрерывности ниже единицы указывает на то, что в национальной экономике происходят негативные процессы формирования технологической отсталости от постиндустриальных стран мира.

В пятых, на основе критерия прямолинейности взаимосвязи предприятий науки, образования и материального производства. Он предполагает наличие оптимального количества участ­ников процесса интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции, ликвидацию излишних звеньев и посредников.  Для его расчёта предлагается использовать  следующую формулу:

где Kpm – коэффициент прямолинейности интеграционных связей;

kopt – оптимальное количество участников процесса инновационного воспроизводства;

kф – фактическое количество участников и посредников.

Значение коэффициента выше единицы указывает на наличие лишних промежуточных звеньев, посред­ников, ведущих к потери при­были. Значение коэффициента ниже единицы, означает, что отсутствие необходимых структурных подразделений ведёт к удорожаю и снижению объёмов интеллектуальной продукции хозяйствующих субъектов рынка образовательных услуг.  

В – шестых, на основе критерия ритмичности, который харак­теризует равномерность оказания научно-образовательных услуг по мере необходимости их возникновения. Для его оценки предлагается использовать сле­дующую формулу:

где Kritm – коэффициент ритмичности;

Vф     – фактический объем оказания научных и образовательных услуг; 

Vп  – плановый объем.

Важнейшим элементом анализа конъюнктуры рынка образовательных услуг является диагностика процессов трансформации стратификационных групп, связанных с желанием и необходимостью приобретения новых знаний и образовательных услуг.   

Для проведения социологических исследований в рамках инициативных НИР учебно-научной лабораторией ФГБОУ ВО Белгородского ГАУ  использовались социологические анкеты и опросы среди жителей Белгородской области.

Результаты исследований показывают, что профессиональная форма обучения социально-стратификационных процессов характерна для людей желающих самореализоваться и получить признание в обществе. В условиях кризиса, большинство респондентов хотели бы работать сами на себя. В мае 2019 г. в сравнении с маем 2015 г. количество желающих работать на себя выросло на 1,9%, что является позитивной тенденцией, поскольку в условиях нестабильности выход из кризиса предполагает изменение сознания россиян, овладение новыми знаниями.

В целом, результаты проведённых социологических исследований позволяют выделить две стратификационных группы.

Первая. Стратиффикационная  группы желающих получить новые профессиональные знания. Для этой группы белгородцев  характерно самоощущение нахождения на этапе социального развития – 45,7%  и признания в обществе – 37,7%, что в сумме означает 83,4%. Это самая позитивная группа, поскольку большинство респондентов связывают свою дальнейшую судьбу с развитием Белгородской области. Для преодоления кризиса, большинство жителей, входящих в данную группу надеются сами на себя, готовы много работать и готовы к конструктивному взаимодействию с региональными органами власти [8]. Системный кризис российского общества негативно отразился на трансформации профессиональной формы социально-стратификационных процессов. Около 25% опрошенных респондентов недовольны региональной системой  среднего и высшего профессионального образования. Ещё более 30% затрудняются с ответом. Только чуть более 40% опрошенных респондентов положительно оценивают региональную систему образования, что недостаточно в условиях кризиса и приобретения новых знаний для поиска путей его преодоления, о чём свидетельствует 95% ответов респондентов, отмечающих, что знания необходимо непрерывно обновлять.

Формирование нового социально-экономического уклада постиндустриального общества определяет качественные изменения региональных трансформаций профессиональной формы образования. Происходит смещение от гуманитарных знаний и, прежде всего, юридических и экономических к технологическим, необходимых для создания и развития собственной предпринимательской деятельности. Кроме этого, в формирующемся постиндустриальном обществе, знания превращаются в нематериальный  ресурс, коммерческий актив, позволяющий получить материальные блага. Отсюда, более 58% респондентов отмечают, что им необходимы знания и профессиональные навыки, приносящие прибыль. Их применение позволит не только пережить трудные времена, но и динамично развиваться активно участвуя в программах государственного и частного партнерства.       

Трансформации профессиональной формы обучения региональных социально-стратификационных процессов предполагают изменения организации учебного процесса [8]. Вместо традиционных академических занятий в виде лекций и семинаров, большинство респондентов хотели бы участвовать в бизнес-тренингах  более 30% опрошенных. Обучение в виде деловых игр и решения практических задач поддерживает более 47,5% опрошенных. Отсюда преподаватель образовательных учреждений должен быть предпринимателем, обладающим профессиональными навыками, коммерческого использования предлагаемых знаний, особенно это важно для подготовки управленческих кадров для АПК региона [5,6].   Данной точки зрения придерживается более половины респондентов.

К негативным тенденциям трансформационных процессов профессионального обучения следует отнести инертность мышления респондентов, которые в своих неудачах винят внешние, независящие от людей факторы около – 70%. Только менее 2% респондентов обладают способностью критического анализа причин собственных допущенных ошибок. Отсюда, выход из сложившегося системного социально-экономического кризиса в значительной степени зависит социально-психологических аспектов.

 К позитивным социальным факторам развития регионального рынка образования следует отнести наличие в Белгородской области квалифицированных трудовых ресурсов. Более 30% респондентов имеют высшее образование (ВУЗ), 25 % среднее техническое образование (техникум), около 40% специальное профессиональное образование (колледж). Однако, конкурентная борьба и кризис ведут к ускоренному моральному их старению.

Стратиффикационная группа нежелающих получить новые профессиональные знания. Эту диаметрально-противоположную стратификационную  группу составляют региональные респонденты не желающие приобретать новые знания и навыки, поскольку не верят в преодоление кризиса, не связывают свою дальнейшую судьбу с Белгородской областью. Они относят свое индивидуальное развитие к этапу старения и умирания. Как правило, это возрастные респонденты пенсионного и предпенсионного возраста. Их численность в общем количестве опрошенных респондентов порядка 50-60 чел, что составляет около 1,0% населения Белгородской области.  

Высокий уровень квалификации и профессиональной формы трансформации населения региона, сформировал в обществе запрос на социальные реформы, в том числе и образования. Только 7% населения верят, что кризис разрешится сам собой, как только поднимутся цены на нефть. Тем, не менее, к безусловному позитиву следует отнести тот факт, что более половины респондентов  считают, что для выхода из кризиса надо получить новые знания, технологии и увеличить собственное производство.

Заключение.  Социально-экономические факторы методологии  анализа конъюнктуры рынка образовательных услуг предполагает использование сложного многомерного анализа с использованием системы критериев эффективности процессов интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции.   

 Список литературы

  1. Акупиян О.С. Разработка информационной системы прогнозирования потребности АПК в профессиональной рабочей силе / О.С. Акупиян, А.А. Акупиян / Научный альманах. 2017. № 2-1 (28). С. 23-25.
  2. Аничин В.Л. Особенности применения индексного метода к анализу стоимости человеческого капитала / В.Л. Аничин, Ю.Ю. Ващейкина / Вестник Курской государственной сельскохозяйственной академии. 2018. № 3. С. 140-144.
  3. Безаев И.И. Проблемы инновационного развития сельского хозяйства России / И.И. Безаев / Вестник Нижегородской государственной сельскохозяйственной академии. 2012. Т. 2. С. 33-38
  4. Ваганова О.В. Формирование сетевой модели интеграционных отношений субъектов инновационного процесса / О.В. Ваганова/ Приоритетные научные направления: от теории к практике. 2012. № 1. С. 118-123.
  5. Добрунова А.И. Проблемы подготовки управленческих кадров для АПК Белгородской области / А.И. Добрунова // Инновационные пути развития АПК на современном этапе. Материалы XVI Международной научно-производственной конференции, 2012 С.286.
  6. Добрунова А.И. Управление формированием и реализацией эффективной кадровой политики в аграрном секторе // А.И. Добрунова, Г.И. Худобина, Н.Ю. Яковенко, Н.П. Епифанцев. – Белгород, 2019. 190с.
  7. Дорофеев. А.Ф. Система воспроизводства кадрового потенциала как ключевой фактор успешного развития агропромышленного комплекса региона / А.Ф. Дорофеев, Н.Н. Никулина/Инновации в АПК: проблемы и перспективы № 1. 2019. С. 106 – 115
  8. Капинос Р.В. Духовное православное образование: современное состояние и перспективы научной деятельности. / Труды Белгородской духовной семинарии. 2017. № 6. С. 72-85
  9. Манаева И.В., Экономико-математическая модель прогнозирования социально-экономического развития моногорода / И.В. Манаева, С.Н. Растворцева / Экономический анализ: теория и практика. 2016. № 10 (457). С. 131-13
  10. Петросов Д.А. Теоретические основы многокритериального экспертного оценивания инновационных агро-бизнес проектов (модели, метоы и программная реализация). Монография / Д.А. Петросов, В.А. Ломазов, А.И. Добрунова, В.А. Игнатенко. – Белгород, 2018.
  11. Савватеев Е.В. Разработка схемы баз данных информационно-аналитического сопровождения системы мониторинга и прогнозирования кадрового обеспечения вхождения России в ВТО/ Е.В. Саватеев / Гуманитарные науки в XXI веке. 2015. № XXIX. С. 43-46.

References

  1. Akupiyan O.S., Akupiyan A.A. Razrabotka informatsionnoy sistemy prognozirovaniya potrebnosti APK v professional’noy rabochey sile / Nauchnyy al’manakh. 2017. № 2-1 (28). p. 23-25.
  2. Anichin V.L., Vashcheykina YU.YU. Osobennosti primeneniya indeksnogo metoda k analizu stoimosti chelovecheskogo kapitala / Vestnik Kurskoy gosudarstvennoy sel’skokhozyaystvennoy akademii. 2018. № 3. p. 140-144.
  3. Bezayev I.I. Problemy innovatsionnogo razvitiya sel’skogo khozyaystva Rossii / Vestnik Nizhegorodskoy gosudarstvennoy sel’skokhozyaystvennoy akademii. 2012. T. 2. p. 33-38
  4. Vaganova O.V. Formirovaniye setevoy modeli integratsionnykh otnosheniy sub”yektov innovatsionnogo protsessa / Prioritetnyye nauchnyye napravleniya: ot teorii k praktike. 2012. № 1. p. 118-123.
  5. Dobrunova A. I. Problems of management training for agrarian and industrial complex of the Belgorod region / A. I. Dobrinova // Innovative development of agriculture on the modern stage. Proceedings of the XVI International scientific and industrial conference, 2012 P. 286
  6. Dobrunova A. I. Management of formation and implementation of effective personnel policy in the agricultural sector / / A. I. Dobrunova, G. I. Khudobina, N. Yu. Yakovenko, N. P. Epifantsev. – Belgorod, 2019. 190C.
  7. Dorofeyev. A.F., Nikulina N.N. Sistema vosproizvodstva kadrovnogo potentsiala kak klyuchevoy faktor uspeshnogo razvitiya agropromyshlennogo kompleksa regiona /Innovatsii v APK: problemy i perspektivy № 1, 2019, p. 106 – 115
  8. Kapinos R.V. Dukhovnoye pravoslavnoye obrazovaniye: sovremennoye sostoyaniye i perspektivy nauchnoy deyatel’nosti. / Trudy Belgorodskoy dukhovnoy seminarii. 2017. № 6. p. 72-85
  9. Manayeva I.V., Rastvortseva S.N. Ekonomiko-matematicheskaya model’ prognozirovaniya sotsial’no-ekonomicheskogo razvitiya monogoroda / Ekonomicheskiy analiz: teoriya i praktika. 2016. № 10 (457). p. 131-13
  10. Petrosov D. A. Theoretical foundations of multi-criteria expert evaluation of innovative agro-business projects (models, methods and software implementation). Monograph / D. A. Petrosov, V. A. Lomazov, A. I. Dobrunova, V. A. Ignatenko. – Belgorod, 2018.
  11. Savvateyev Ye.V. Razrabotka skhemy baz dannykh informatsionno-analiticheskogo soprovozhdeniya sistemy monitoringa i prognozirovaniya kadrovogo obespecheniya vkhozhdeniya Rossii v VTO / Gumanitarnyye nauki v XXI veke. 2015. № XXIX. p. 43-46