УДК 338.43

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10450

АПК России: внедрение беспроводных технологий

Agribusiness of Russia: implementation of wireless technologies

Сулимин
Владимир Власович, кандидат
экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления,
Уральский государственный экономический университет

Sulimin V.V.

Аннотация. В
период цифровизации экономики, бурного развития Интернета,
информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), устойчивых каналов связи,
облачных технологий и цифровых платформ появились открытые информационные
системы и глобальные промышленные сети, выходящие за пределы отдельного
предприятия, которые взаимодействуют между собой. В статье рассмотрены
современные цифровые технологии, внедренные в настоящее время в
агропромышленный комплекс России. Авторы отмечают, что для повышения
энергоэффективности цифровых систем продолжается работа по разработке моделей
отдельных элементов сети и протоколов маршрутизации беспроводной сенсорной сети
для оптимизации потребления энергии сенсором

Summary.
In the period of the digitalization of the economy, the rapid development of
the Internet, information and communication technologies (ICT), sustainable
communication channels, cloud technologies and digital platforms, open
information systems and global industrial networks have emerged that go beyond
the boundaries of a single enterprise that interact with each other. The
article discusses modern digital technologies, currently implemented in the
agricultural sector of Russia. The authors note that to improve the energy
efficiency of digital systems, work continues on the development of models of
individual network elements and routing protocols of the wireless sensor
network to optimize the energy consumption of the sensor

Ключевые слова:
беспроводные технологии, АПК России, цифровизация экономики.

Keywords: wireless
technologies, agribusiness of Russia, digitalization of the economy.

Цифровизация
реального сектора экономики – сельского хозяйства. Цифровизация реального
сектора экономики – главная составная часть цифровой экономики и определяющий
фактор роста экономики в целом, в том числе и самой цифровой индустрии, как
производителя технологий. Цифровые технологии меняют традиционные модели
бизнеса, производственные цепи и процессы, обусловливающие появление новых
продуктов и услуг, платформ и инноваций [1].

Цифровое
сельское хозяйство является продолжением технологий точного земледелия, которые
в свою очередь сделали прорыв в аграрной отрасли. Информационные технологии
(ИТ) играют ключевую роль в ЦЗ и сегодня развиваются быстрыми темпами.
Появилось много новых технологий для аграрного сектора. Информация поступает от
различных устройств, расположенных в поле, на ферме, от датчиков, агротехники,
метеорологических станций, беспилотников, спутников, партнерских платформ,
поставщиков. Общие данные от различных участников производственной цепочки,
собранные в одном месте, позволяют получать информацию нового качества,
находить закономерности, создавать дополнительную стоимость для всех
вовлеченных участников, применять современные научные методы обработки и на их
основе принимать правильные решения, которые минимизируют риски, улучшают
бизнес производителей .

Электронные
консультанты для аграриев. m-Agri. Министерство аграрной
политики и продовольствия Украины и компания «Киевстар» представили бетаверсию
мобильного приложения m-Agri, который насчитывает 7 основных разделов: рыночные
цены, погода, новости, финансы, база знаний, умный помощник, сообщение. Для
абонентов “Киевстар” предусмотрено пользование приложением без дополнительной
тарификации – независимо от условий тарифного плана.

OceanInvest –
электронный консультант. Приложение работает в режиме
оффлайн, содержит полное портфолио с подробным описанием препаратов; содержит
комплексные схемы защиты сельскохозяйственных культур, контакты региональных
представителей компании.

AmbarExportBot.
Компания Амбар Экспорт БКВ разработала сервис AmbarExportBot для программы
Telegram, который позволяет рассчитать закупочную цену на ячмень, три сорта
пшеницы, кукурузу в различных областях и связаться с менеджером для уточнения
всех деталей.

Картография
сельскохозяйственных угодий и системы мониторинга сельскохозяйственной техники.
Разработки компании “Агрометр”. Агрометр – это
серийный прибор, позволяющий измерять площадь полей сельскохозяйственного
назначения с высокой точностью. Агротрек – система высокоточного параллельного
вождения, которая помогает при выполнении таких полевых работ: опрыскивание,
добавление в почву удобрений, культивация, посев, боронование и др. Стартовая
цена систем начинается от 7 тыс. Грн.

“Агромодуль”
(Компания “Overseer”). Это спутниковая система
GPSмониторингу транспорта и земельных участков, которая позволяет вести учет
сельхозугодий и полевых работ.

Разработка фирмы
“Armatel” “Агроконтроль” – система GPS
мониторинга транспорта и расхода топлива, которая дает возможность осуществлять
контроль за местоположением агротехники и расходом топлива, позволяет
контролировать выдачу топлива с автозаправочной станции и вести учет полевых
работ.

Компания “геометр”
предлагает собственные разработки: GPS приборы для измерения площади полей (от
6800 грн.), Системы параллельного вождения под торговой маркой ГеоТрек (от 22
тыс. Грн.), GPS / Glonass приемники и антенны.

Системы точного
земледелия. Разработка компании SkokAgrо твердомер.
Прибор позволяет выявлять наличие уплотнений в почве, их глубину, насколько
надо обрабатывать почву, позволяет выявить необходимость в культивации, помочь
найти решение для устранения проблем с уплотнением. Начальная цена твердомера –
1200 долларов США.

Фирма
“Конкорд” представила системы точного земледелия,
которые имеют следующие функции: картирование земельных участков (карта рельефа
полей, карта урожайности и потенциала полей, карта вегетационного индекса NDVI
(Normalized Difference Vegetation Index)) анализ почвы полей; электронные и
печатные карты паев хозяйства; анализ и разработка дифференциального внесения
удобрений; комплексное сопровождение хозяйства.

Системы определения
качества и оригинальности сельскохозяйственной продукции.
Компания КWS представила свою ИТ-разработку для подтверждения оригинальности и
качества своей продукции с помощью уникального кода, с голограммой и QR-кодом,
которыми маркируется каждый мешок КWS.

VENTA Lab
представила разработку “Система определения числа падения ПЧП-VL”,
которая измеряет активность ферментов альфа-амилазы в зерне и муке. Активность
альфа-амилазы имеет решающее значение для качества конечного продукта: хлеба,
макарон и лапши.

Soft.Farm
– система организации и ведения сельскохозяйственной деятельности, имеет
инструменты для ведения, контроля и учета работы предприятия.

Беспилотные летательные
аппараты. В сельском хозяйстве дроны и БПЛА позволяют:
рассчитывать вегетационный индекс NDVI; составить ортофотоплан поля с высокой
точностью; определить динамику изменения в состоянии посевов урожайность;
контролировать периметр поля.

AgroDrone. Предлагает
использовать БПЛА для построения электронных карт поля, карт NDVI, мониторинга
поля, для борьбы с вредителями с помощью расселения трихограммы.

Мировой
опыт по исследованию работы беспроводных сетей показал, что автономность,
которая является одним из требований к БСМ, в том числе беспроводной сети для
экспресс-диагностики состояния растений, требует уменьшения энергопитания
каждого узла сети, является проблемой повышения энергоэффективности сети.

Для
повышения энергоэффективности БСМ продолжается работа по разработке моделей
отдельных элементов сети и протоколов маршрутизации беспроводной сенсорной сети
для оптимизации потребления энергии сенсором.

Список
литературы

1. Ojha, T., Misra, S., & Raghuwanshi, N. S. (2017). Sensing-cloud:
   Leveraging the benefits for agricultural applications. Computers and
   Electronics in Agriculture, 135, 96-107. doi:10.1016/j.compag.2017.01.026
2. Ojha, T., Misra, S., & Raghuwanshi, N. S. (2015). Wireless sensor
   networks for agriculture: The state-of-the-art in practice and future
   challenges. Computers and Electronics in Agriculture, 118, 66-84.
   doi:10.1016/j.compag.2015.08.011
3. Oksanen, T., Piirainen, P., & Seilonen, I. (2015). Remote access of
   ISO 11783 process data by using OPC unified architecture technology. Computers and
   Electronics in Agriculture, 117, 141-148. doi:10.1016/j.compag.2015.08.002
4. Vellidis, G., Tucker, M., Perry, C., Kvien, C., &
   Bednarz, C. (2008). A real-time wireless smart sensor array for scheduling
   irrigation. Computers and Electronics in
   Agriculture, 61(1), 44-50. doi:10.1016/j.compag.2007.05.009
5. Sousa, F., Dias, J., Ribeiro, F., Campos, R., & Ricardo, M. (2018).
   Green wireless video sensor networks using low power out-of-band
   signalling. IEEE Access, 6, 30024-30038. doi:10.1109/ACCESS.2018.2841821
6. Srbinovska, M.,
   Gavrovski, C., Dimcev, V., Krkoleva, A., & Borozan, V. (2015). Environmental parameters monitoring in precision agriculture using
   wireless sensor networks. Journal of Cleaner Production, 88, 297-307.
   doi:10.1016/j.jclepro.2014.04.036
7. Othman, M. F., & Shazali, K. (2012). Wireless
   sensor network applications: A study in environment monitoring system. Paper
   presented at the Procedia Engineering, , 41 1204-1210.
   doi:10.1016/j.proeng.2012.07.302
8. Pierce, F. J., & Elliott, T. V. (2008). Regional and on-farm
   wireless sensor networks for agricultural systems in eastern washington. Computers and
   Electronics in Agriculture, 61(1), 32-43. doi:10.1016/j.compag.2007.05.007
9. Pietrelli, A., Micangeli, A., Ferrara, V., & Raffi, A. (2014).
   Wireless sensor network powered by a terrestrial microbial fuel cell as a
   sustainable land monitoring energy system. Sustainability
   (Switzerland), 6(10), 7263-7275. doi:10.3390/su6107263
10. Piromalis, D., &
    Arvanitis, K. (2016). Sensotube: A scalable hardware design architecture for
    wireless sensors and actuators networks nodes in the agricultural domain. Sensors
    (Switzerland), 16(8) doi:10.3390/s16081227v

УДК 159.9.072

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10449

ВЗАИМОСВЯЗЬ
ПОКАЗАТЕЛЕЙ ОТВЕТСТВЕННОСТИ И ЛИЧНОСТНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК У СОТРУДНИКОВ
ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

RELATIONSHIP
OF RESPONSIBILITY INDICATORS AND PERSONAL CHARACTERISTICS OF EMPLOYEES OF
INDUSTRIAL ENTERPRISES

Мухлынина Ольга Викторовна, кандидат психологических  наук, доцент кафедры  ППР, Российский государственный профессионально- педагогический  университет

Mukhlynina
O.V.

Аннотация.
В статье рассматриваются результаты исследованиякомпонентов  ответственности и личностных характеристик специалистов промышленных
предприятий, в единстве гармонически и ангармонических показателей
ответственности.  В
исследовании приняли участие специалисты промышленных предприятий г.
Екатеринбурга (112 человек в возрасте от 21 до 34 лет).   Обнаруженные взаимосвязи подтвердили предположение
о том, что компоненты ответственности у сотрудников промышленных предприятий
взаимосвязаны с личностными характеристиками.

Summary. The article discusses the
results of the research components of responsibility and personal
characteristics of specialists of industrial enterprises, in the unity of
harmonic and anharmonic indicators of responsibility. The study was attended by
specialists of industrial enterprises in Yekaterinburg (112 people aged 21 to
34 years). The found relationships confirmed the assumption that the components
of responsibility in employees of industrial enterprises are interconnected
with personal characteristics.

Ключевые слова: ответственность,
профессиональная ответственность, системный подход, личностные характеристики, динамическая
эргичность, мотивация социоцентрическая, осмысленность,
предметность, интернальность.

Key
words: responsibility, professional responsibility, system approach, personal
characteristics, dynamic ergic, sociocentric motivation, meaningfulness,
objectivity, internality.

Изучения
структуры ответственности специалистов промышленных предприятий обусловлено
неоднозначной и сложной ситуацией, складывающейся на отечественном рынке труда.
Работодатели предъявляют все более высокие требования как к уровню образования,
профессиональной компетентности, результативности деятельности, так и к
личностным качествам сотрудников. Работодатели хотят видеть самостоятельных и
ответственных сотрудников на своих предприятиях.

Анализ научных работ
предметной области показывает, что в психологической науке неоднократно
поднимались и изучаются вопросы ответственности. Одно из главных отличий
ответственного действия от других – это наличие оценки и контроля, сделанного
не только самим субъектом, но и общества в целом, отдельных групп, лиц,
учреждений, инстанций. Именно поэтому перед началом ответственного действия
субъект прогнозирует возможную реакцию окружающих на свои поступки [3],

В течение жизни каждый
человек усваивает общие правила: законы, социальные нормы, обычаи, ценности,
ролевые обязанности, моральный долг. Эти правила помогают ему построить
определенные общественные отношения. Они предполагают, что кроме субъекта
ответственности существует еще и другой субъект (или субъекты), перед которым
необходимо держать ответ, отчитываться. К. Муздыбаев называет этого
другого субъекта (или субъектов) «инстанцией» [5].

Анализ
подходок к изучению ответственности показывает нам многоаспектность и
многогранность ее исследований : учёные интересуются её становлением,
рассматривают поведение человека в отдельных жизненных ситуациях и объясняют её
с помощью раскрытия отдельных аспектов (сторон). В данном исследовании мы
делаем акцент на системный подход к изучению ответственности, который призван
решить задачу исследования качества ответственности и связи ее компонентов с
многообразными психическими проявлениями субъекта. За единицу системного
анализа ответственности ими принимается «гарантирование личностью достижения
результата своими силами» (по К.А. Абульхановой-Славской) [1, с. 118].  Ответственность, как система включает в себя
когнитивный, эмоциональные и поведенческий компонент. Именно такая трёхкомпонентная
модель объясняет весь процесс ответственности, начиная с акта принятия и
заканчивая получение результата, за полученный результат, человек уже отвечает
пред нормами, принципами и обществом [2]

Исходя из
многомерно-функционального анализа отдельных свойств личности (А.И.Крупнов),
ответственность можно определить как достижение результата на основе
взаимодействия регуляторно-динамических и мотивационно-смысловых компонентов.    Такой подход отличается от многих других
тем, что позволяет рассматривать ответственность как ряд (комплекс)
компонентов. В рамках системного подхода В.П.Прядеин определяет
ответственность, как «гарантирование субъектом достижения результата
собственными силами на основе самостоятельно принятого решения, осознанного
долга и совести [7]

 В своей работе мы делаем акцент на
основной  составляющей ответственности –
ее деятельной части, так как  без
внешнего проявления, без конкретных дел и поступков о наличии ответственности у
человека судить не приходится.

Цель
работы: является
выявление взаимосвязей компонентов ответственности и личностных характеристик
специалистов промышленных предприятий.

В
исследовании приняли участие специалисты промышленных предприятий г.
Екатеринбурга (112 человек в возрасте от 21 до 34 лет). Методики исследования: многомерно-функциональная диагностика
ответственности (ОТВ–110) [6]; 16-ти факторный личностный опросник Кеттелла [4].

Полученные результаты были
обработаны в программе
SPSS 20 .

В результате проведенного эмпирического исследования можно сделать следующие выводы.

Динамическая эргичность
(ДЭ) взаимосвязана:

• с общительностью (фактор А, r=0,592,
  р≤0,001). Означает что общительны, открыты и готовые к сотрудничеству
  специалисты склонны к самостоятельному и тщательному выполнению трудных и
  ответственных заданий;
• с эмоциональной стабильностью (фактор С,
  r=0,583,
  р≤0,001). Это означает, что выдержанные эмоционально устойчивые и зрелые
  специалисты более самостоятельны и не нуждаются в дополнительном контроле;
• с смелостью (фактор H, r=0,664, р≤0,001). Предприимчивые
  активные готовые к сотрудничеству с незнакомыми людьми в незнакомых
  обстоятельствах более самостоятельны и способны выполнять ответственное задание
  без дополнительного контроля;
• с дипломатичностью (фактор N, r=0,672, р≤0,001). Эмоциональная
  выдержанность проницательность надежность и расчетливость положительно влияю на
  возможность специалиста выполнять ответственные задания;
• с тревожностью (фактор О, r=-0,628, р≤0,001). Специалисты
  способны справляться со своими неудачами жизнерадостные уверенные в себе и
  своих силах более склонны тщательно и без дополнительного контроля выполнять
  трудные задания;
• с самоконтролем (фактор Q₃,
  r=0,657,
  р≤0,001). Сильная воля и умение контролировать свои эмоции и поведения
  способствует самостоятельному выполнению ответственных заданий;
• с конформностью (фактор F₄,
  r=-0,516,
  р≤0,001). Агрессивные независимые отважные и резкие личности более склонны к
  невыполнению своих обязательств, и нуждаются в контроле.

Мотивация социоцентрическая
(МС)  взаимосвязана:

• с общительностью (фактор А, r=0,660, р≤0,001). Открытые и
  готовые к сотрудничеству специалисты склонны к выполнению ответственных дел
  из-за желания быть среди людей коллектива общества;
• с эмоциональной стабильностью (фактор С,
  r=0,555,
  р≤0,001). Для эмоционально устойчивых зрелых выдержанных специалистов
  общественные интересы преобладают на личными;
• с смелостью (фактор H, r=0,662, р≤0,001). Смелый
  предприимчивый специалист активный в социальных контактах выполняет
  ответственны дела из-за желания быть среди коллектива и общества;
• с дипломатичностью (фактор N, r=0,652, р≤0,001). Эмоционально
  выдержанные проницательные надежные специалисты действуют в интересах трудового
  коллектива и окружающих людей;
• с тревожностью (фактор О, r=-0,619, р≤0,001). Безмятежные со
  спокойным настроением невозмутимые специалисты действуют в интересах группы
  даже если это вызывает у группы неприязнь;
• с самоконтролем (фактор Q₃,
  r=0,622
  р≤0,001). У специалистов с сильной волей и умеющих контролировать свои эмоции
  ставят общественные интересы выше личных;
• с конформностью (фактор F₄,
  r=-0,514,
  р≤0,001). Специалисты пассивные нуждающиеся в поддержке других лиц ориентируют
  свое поведение на коллектив способный оказать им поддержку.

Когнитивная осмысленность
(КО)  взаимосвязана с (Рисунок 3):

• с общительностью (фактор А, r=0,611, р≤0,001). Готовый к
  сотрудничеству, совместной работе отличающийся хорошей приспособляемостью имеет
  глубокое целостное представление об ответственности;
• с эмоциональной стабильностью (фактор С,
  r=0,584,
  р≤0,001). Спокойный зрелый устойчивый в интересах специалист обладает глубоким
  целостным представлением об ответственности;
• с смелостью (фактор H, r=0,593, р≤0,001). Предприимчивый
  способный принимать самостоятельные неординарные решения специалист схватывает
  стержневую основу ответственности;
• с дипломатичностью (фактор N, r=0, р≤0,001). Специалисты обладают
  тактическим мастерством, имеют глубокое представление об ответственности;
• с тревожностью (фактор О, r=-0,625, р≤0,001). Уверенные
  хладнокровные специалисты обладают глубоким понимание ответственности;
• с самоконтролем (фактор Q₃,
  r=0,622,
  р≤0,001). Целенаправленные с сильной волей специалисты схватывают суть
  ответственности;
• конформностью (фактор F₄,
  r=-0,517,
  р≤0,001). Агрессивные независимые личности имеют поверхностные знания об
  ответственности.

Результат предметный
(РП) взаимосвязан:

• с общительностью (фактор А, r=0,558, р≤0,001). Общительные
  готовые к сотрудничеству специалисты демонстрируют добросовестность при
  выполнении коллективных дел;
• с эмоциональной стабильностью (фактор С,
  r=0,521,
  р≤0,001). Эмоционально устойчивые работоспособные специалисты продуктивны при
  выполнении коллективных дел;
• с смелостью (фактор H, r=0,593, р≤0,001). Активные готовые
  к сотрудничеству с незнакомыми людьми специалисты продуктивны при выполнении
  коллективных дел.
• с дипломатичностью (фактор N, r=0,744, р≤0,001). Эмоционально
  выдержанные проницательные специалисты добросовестно выполняют важные для
  коллектива задания;
• с тревожностью (фактор О, r=-0,647р≤0,001). Специалисты,
  уверенные в себе и в своих способностях обладающие гибкостью продуктивны и
  самоотверженные при выполнении коллективных дел;
• с самоконтролем (фактор Q₃,
  r=0,670,
  р≤0,001). Специалисты с сильной волей и умением контролировать свое поведение
  продуктивны при выполнении значимых для коллектива дел.

Эмоции стенические   (ЭС) взаимосвязаны
с:

• с общительностью (фактор А, r=0,586, р≤0,001). Открытость
  готовность к сотрудничеству и приспособляемость специалиста обуславливают
  возможность появление положительных эмоций при выполнении ответственных дел;
• с эмоциональной стабильностью (фактор С,
  r=0,538,
  р≤0,001). Специалисты с эмоциональной устойчивостью получают положительные
  эмоции при выполнении ответственных дел;
• с смелостью (фактор H, r=0,631, р≤0,001). Смелый и готовый
  к сотрудничеству с незнакомыми людьми в незнакомых обстоятельствах специалист
  испытывает положительные эмоции при выполнении ответственных дел;
• с дипломатичностью (фактор N, r=0,659, р≤0,001). Специалисты,
  обладающие тактическим мастерством, могут получать положительные эмоции при
  выполнении ответственных дел;
• с тревожностью (фактор О, r=-0,646, р≤0,001). Спокойные
  хладнокровные уверенные в себе спецалисты с большей вероятностью получают
  положительные эмоции при выполнении ответственных дел;
• с самоконтролем (фактор Q₃,
  r=0,677,
  р≤0,001). Специалисты с самоконтролем сознательность и целенаправленностью
  получают положительные эмоции при выполнении ответственных дел;
• с конформностью (фактор F₄,
  r=-0,532,
  р≤0,001). Специалист чья личность характеризуется пассивностью и зависимостью
  от группы не получат положительных эмоций при выполнении ответственных дел.

Регуляторная интернальность
(РИ)  взаимосвязана
с:

• с общительностью (фактор А, r=0,587, р≤0,001). Общительность и
  непринуждённость специалиста обуславливают независимость субъекта от внешних
  обстоятельств при выполнении ответственных дел;
• с эмоциональной стабильностью (фактор С,
  r=0,526,
  р≤0,001). Эмоциональная устойчивость спокойствие выдержанность способствуют
  независимости специалиста при выполнении ответственных дел;
• с смелостью (фактор H, r=0,620, р≤0,001). Готовность к
  риску и сотрудничество способность принимать самостоятельные неординарные
  решения обуславливает независимость специалиста при выполнении ответственных
  дел;
• с дипломатичностью (фактор N, r=0,657, р≤0,001). Специалист,
  обладающий осторожностью выдержанностью и проницательностью с большой
  вероятностью, не зависит от внешних обстоятельств при выполнении ответственных
  дел;
• с тревожностью (фактор О, r=-0,629, р≤0,001). Беспокойство
  подержанность настроению неуверенность в себе чувствительность к неодобрению
  окружающих побуждают специалистов искать «объективны» причины для отхода от
  ответственных дел;
• с самоконтролем (фактор Q₃,
  r=0,604,
  р≤0,001). Сильная воля и умение контролировать свои эмоции и поведение делаю
  специалиста независимым при выполнении ответственных дел.

Таким образом,
результаты исследования подтверждают, что существует
взаимосвязь между компонентами ответственности и личностными характеристиками.  

Такие характеристики личности, как общительность,
эмоциональная стабильность, смелость, расчетливость,  дипломатичностью
взаимосвязаны с показателями ответственности и повышают ее в целом. В то время
как наличие у сотрудников комфортности и тревожности снижают показатели
ответственности  и соответственно
ответственность  сотрудников в целом.

Библиографический список

1. Абульханова-Славская
К.А. Активность и сознание личности как субъекта деятельности // Психология
личности в социалистическом обществе: Активность и развитие личности. М., 1989.

2.Знаков В.В. Психология субъекта и психология человеческого
бытия // Субъект, личность и психология человеческого бытия / Под ред.
В.В. Знакова и З.И. Рябикиной. М., 2005.

3. Ломов
Б.Ф. О системном подходе в психологии// Методологические и теоретические
проблемы психологии. М.: Наука, 1984. С. 77-130.

4. Капустина А.Н. Многофакторная личностная методика Р. Кеттелла. СПб.,
2001. С. 55-81

5. Муздыбаев К. Психология ответственности / Под ред. В.Е.Семенова. Изд. 2-е, доп. М., 2010. 248 с

6. Прядеин В.П. Психодиагностика личности: Избранные психологические тесты: Практикум /В.П. Прядеин. Сургут: Сургутский гос. пед. ун-т, 2014. 215 с.

7. Прядеин В.П. Ответственность как
системное качество личности: Учеб. пособие. Екатеринбург, 2001.

УДК 378.147

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10448

Электронное правительство: история и сущность

E-government:
history and essence

Сулимин
Владимир Власович, кандидат
экономических наук, доцент кафедры государственного и муниципального управления,
Уральский государственный экономический университет

Sulimin V.V.

Аннотация. В процессе деятельности государства возрастает
роль и значение информационных технологий как инструмента формирования
управленческих решений, призванного обеспечивать реализацию функций
государства, повышать его эффективность. В статье рассматривается история
становления электронного правительства как инструмента перехода к цифровой
экономики, а также его сущность. Целью статьи является осуществление комплексного исследования развития
концепции «электронного правительства» и ее возможной дальнейшей эволюции для
выявления как положительных, так и отрицательных моментов в функционировании.
Автор проводит библиографический обзор по вышеописанной проблеме, а также
выделяет функции, обязанности и возможности электронного правительства.

Summary. In the process of state
activity, the role and importance of information technologies as a tool for
forming management decisions, designed to ensure the implementation of the
functions of the state, to increase its efficiency, is increasing. The article examines
the history of the formation of e-government as a tool for the transition to a
digital economy, as well as its essence. The purpose of the article is to carry
out a comprehensive study of the development of the concept of
“e-government” and its possible further evolution to identify both
positive and negative aspects in the functioning. The author conducts a
bibliographic review of the above problem, as well as highlights the functions,
responsibilities and capabilities of e-government.

Ключевые
слова: электронное правительство,
правительство, цифровая экономика, цифровизация процессов.

Keywords: e-government, government, digital economy, digitalization of processes.

Электронное управление является одним из инструментов развития
информационного общества, внедрение которого будет способствовать созданию
условий для открытого и прозрачного публичного управления. Открытость,
прозрачность и честность публичного администрирования является залогом
формирования правовой и демократической страны, построенной на европейских
ценностях. Все это собственно и обуславливает актуальность выбранной темы
исследования. За последние годы теме «электронного правительства» было уделено
немало внимания. Среди ученых, которые посвящали труда заявленной проблематике,
можно выделить М. Бонэма, А. П. Голубицкого, П. И. Жежнич, И. В. Клименко, Е.
А. Линева, В.И. Мищишин, Г. Г. Почепцова, С. А. Чукут, А. Б.Шевчука, С.
Шляхтина и др.

Необходимость введения в действие «электронного правительства»
обусловлена не только развитием информационно-телекоммуникационных технологий,
но и попыткой государства быть ближе к гражданам. Следует отметить, что до сих
пор ученые не могут прийти к единой точке зрения относительно определения этого
понятия. Это обусловлено прежде всего тем, что термин «электронное управление»
может означать в разных странах и в разных нормативных актах разные вещи, и
можно предполагать, что он будет столько же определений, сколько авторов [1].

Необходимо согласиться с мнением А. Емельяненко, который отмечает, что
термин «e-government» достаточно сложный для перевода. И «электронное
правительство» – лишь один из вариантов этого перевода. Слово «government»
можно передать как «управление». Итак, речь может идти о «электронную
государство», «электронный государственный аппарат», «электронную
инфраструктуру государства», «государство информационного общества» и др [2]. Поэтому
некоторые ученые часто отождествляют понятие «электронное правительство» и
«электронное управление».

Например, И. Клименко и К. Линев определяют, что электронное управление
«… это автоматизация работы с документами, с заявлениями граждан, справками,
лицензиями, другими актами, легализуют определенную деятельность лица» [ 3, с.
181].

Г. Почепцов и С. Чукут отмечают: «… сама концепция электронного
правительства состоит из двух взаимосвязанных (и одновременно самостоятельных)
проектов. Это внутренняя правительственная информационная инфраструктура,
аналог корпоративной сети и внешняя информационная инфраструктура,
взаимодействует с гражданами и организациями »[4, с. 480]. Впервые такая
трактовка электронного управления определил российский исследователь А. Кошкин
[5, с. 25].

Некоторые ученые, в частности М. А. Соколова, различают понятия
«электронного правительства» и «электронного правительства» и трактуют
последний как процесс самоорганизации общества для принятия коллективных
решений, а также как прозрачные механизмы контроля за реализацией этих решений,
а правительство рассматривается прежде всего как поставщик определенных услуг и
один из институтов регулирования [6]. В контексте исследования уместно также
вспомнить об определении «электронного правительства», предоставленное
Правительством.

Эти понятия можно трактовать как новую форму управления, функционирование
которой осуществляется с помощью информационно-телекоммуникационных технологий
(далее – ИВС), и имеет целью упрощения доступа граждан к государственному
управлению, улучшение работы органов государственной власти. Нельзя не
затронуть и те проблемы (факторы), стоящих на пути внедрения «электронного
правительства» во всем мире.

По мнению квалифицированных экспертов, INTOSAI, тормозами для
производства электронного правительства, в тех или иных странах, являются
следующие факторы:

1) неквалифицированные сотрудники (Unskilled Workforce). Электронное
правительство предоставляет возможность правительственным работникам получить
новые навыки, впрочем, зарплата, которая ниже рыночной, и невозможность
привлечения некоторых видов поощрения могут также снизить возможность
правительства в привлечение и удержание квалифицированных сотрудников, что
приводит как к упадку определенных внешних проектов, так и к задержке в
исполнении своих функций;

2) цифровой распределение (Digital Divide). Не все граждане имеют равные
возможности компьютерного доступа, то из-за нехватки средств, то из-за
отсутствия нужных навыков, физических ограничений;

3) опасения относительно приватности и безопасности (Privacy and
security concern). Забота о распространении информации между органами
исполнительной власти, а также раскрытие или неправильное использование частной
информации являются неотложными вопросами для обсуждения.

Если нарушение приватности самом деле происходить, то это будет иметь
негативное влияние на доверие граждан к правительственным веб-сайтам и
использования услуг веб-баз данных. Одним из самых важных вопросов для
внедрения инициатив «электронного правительства» является компьютерная
безопасность. Некоторые слабые сферы уже достаточно известными: безопасность
программного менеджмента, контроль доступа, развитие программного обеспечения и
контроль над изменениями, определение обязанностей, контроль над операционной
системой [1].

Данная угроза в условиях постоянного развития и совершенствования
«хакерства» в ИТ-сфере чрезвычайно опасной. Можно хотя бы вспомнить недавние
атаки вируса WanaCrypt0r 2.0 на государственные системы и компьютеры во всем
мире. При таких условиях необходимым представляется внедрение мероприятий,
которые бы имели превентивный характер и позволяли бы полностью нивелировать
негативные последствия от таких атак. Безусловно, все эти факторы выступают
тормозящим фактором развития концепции «электронного правительства». Но вместе
с тем, следует согласиться с мнением А. Бондарчука, который, учитывая реальное
состояние развития нашего государства, к негативным факторам, которые влияют на
внедрение рассматриваемой концепции, относит также: трудную ситуацию с бюджетом
страны; устаревшую нормативную базу и деловые процессы; отсутствие четкой управленческой
вертикали в стране по вопросам информационных технологий (ИТ);
несогласованность технической политики различных ведомств; сложность
межведомственного взаимодействия; активное сопротивление или пассивный саботаж
чиновников, не желающих терять рычаги своего влияния, что они при «ручном
управлении» отдельными участками государственного механизма [7].

Таким образом, проблемы, стоящие на пути становления «электронного
правительства», имеют комплексный характер, а значит, требуют и комплексного
решения. По мере внедрения мероприятий, направленных на преодоление тормозящих
факторов, концепция «электронного правительства» проходит несколько этапов в
своей полной реализации.

До недавнего времени, около 3-4 лет назад, «электронное правительство»
по оценкам некоторых специалистов, находилось между вторым и третьим этапами
внедрения. Однако следует констатировать, что за короткий промежуток времени
«электронное правительство» стремительно начал развиваться, пока он
функционирует на уровне четвертого этапа. Именно этот факт будет идти дальше.

На сегодня практически все органы государственной власти (районного
уровня) имеют официальные веб-страницы; создано более 220 электронных
информационных ресурсов в центральных органах исполнительной власти и четыреста
пятидесятой местных органах власти; внедрено около 50 систем электронного
документооборота в органах государственной власти (делопроизводство, контроль
исполнения поручений и т.п.); Государственная фискальная служба, Пенсионный
фонд принимают отчетность в электронной форме; зарегистрировано около 14 000
сертификатов ключей цифровой подписи на органы государственной власти и
местного самоуправления [9]. Кроме того, в 2015 начал свою работу Кабинет электронных
сервисов (далее – КЭС).

В первый год функционирования КЭС были заметны большие проблемы в его
использовании. Основные из них: главная страница или просто «отказывается»
открываться, или переадресация к следующему шагу процедуры получения справки
(выписки, выписки) или регистрации просто не срабатывает, ни с первого раза, ни
с десятого; работает не через любой Интернет-браузер; проблемы с работой
механизмов оплаты заказанного документа или действия [10].

Приведенные недостатки касались технической стороны функционирования
КЭС, и следует отметить, что они остались позади. Сейчас система работает без
перебоев, на сайте указано как примечание, которым Интернет-браузерами она
совместима, вопрос оплаты решен (осуществляется с помощью любой банковской
карты, предпочтение отдается карточке «Приват», поскольку КЭС предусматривает
регистрацию новых пользователей с помощью карточек « Приват »и системы« Privat
24 »).

Сейчас КЭС предлагает:

1) получение документов из государственных реестров Министерства юстиции
в режиме онлайн;

2) регистрационные действия в государственных реестрах в электронном
виде; поиск информации в государственных реестрах (Государственный реестр
вещных прав на недвижимое имущество, Единый реестр предприятий, относительно
которых возбуждено производство по делу о банкротстве, Единый государственный
реестр юридических лиц и физических лиц – предпринимателей, реестр общественных
объединений, Государственный реестр печатных СМИ и информационных агентств как
субъектов информационной деятельности, Единый реестр общественных формирований,
Единый реестр арбитражных управляющих, Единая база данных электронных адресов,
номеров факсов, телефаксов субъектов властных полн Важен, Единый
государственный реестр судебных решений);

3) пользования электронными системами отчетности для лиц, осуществляющих
специализированную профессиональную

4) ссылки на различные информационные источники;

5) поиск законодательных документов, шаблонов (образцов) документов;

6) участие в электронных торгах арестованным имуществом.

К преимуществам КЭС необходимо отнести возможность оплаты услуг в режиме
онлайн, получения сведений в режиме онлайн, придания электронному документу
статуса официального. Последняя означает, что все полученные документы в
электронном виде имеют такой же официальный статус, как и их бумажные аналоги.
Кабинет электронных сервисов Министерства юстиции, в отличие от многочисленных
«единых окон» других ведомств, наиболее соответствует концепции аналогичных
порталов в европейских странах – выбор админуслуги из каталога, оплата
банковской карточкой и мгновенное получение результата в цифровом виде.

В 2017 Правительством было анонсировано внедрение новых электронных
сервисов. Так, 3 февраля состоялась презентация выхода проекта Министерства
юстиции «Онлайн-дом юстиции» на новый уровень. Отныне услугами по повторные
получения документов в сфере регистрации актов гражданского состояния, а также
регистрации и ликвидации физического лица – предпринимателя смогут
воспользоваться все.

Еще одна новация – социальный лифт, где каждый юрист может оставить свою
анкету и она будет автоматически вноситься в предложении по заполнению
свободных вакансий в системе юстиции.

Также здесь можно воспользоваться услугой «СМСМаяк», которая
предусматривает возможность получения информации о каких-либо изменений в
реестрах бизнеса и недвижимости относительно собственного имущества. Кроме
вышеупомянутых сервисов, можно получить информацию по всем реестров Минюста
зарегистрировать общественное объединение или средство массовой информации,
получить данные об электронной цифровой подписи.

Развитие страны как правового и демократического государства,
ориентированной на европейские ценности, невозможно без развития
информационного общества и внедрение электронного управления. Развитие последнего
стремительно набирает обороты, и свидетельством тому является, например,
Кабинет электронных сервисов. Вместе с тем в ближайшем будущем запланирован
ввод в действие системы электронной идентификации пользователей, перевод всех
сервисов по регистрации бизнеса в онлайн-режиме и др. Все эти вопросы безусловно
станут предметом обсуждения в обществе и требовать детального научного
исследования.

Список литературы

1. Ирхин Ю.В. «Электронное правительство» :
   теория и практика [Текст] / Ю.В. Ирхин // Государственная служба. – 2008. – №
   4. – С. 163–173.
2. Калугин Е. Создание электронного государства
   России [Текст] / Е.Калугин // Проблемы теории и практики управления. – 2007. –
   № 1. – С. 63–74.
3. Ковалёва Н.Н. Вопросы взаимосвязи
   административно-правового
4. регулирования и использования информационных
   технологий в трудах  профессора В.М.
   Манохина [Текст] / Н.Н. Ковалева // Актуальные проблемы административного права
   и процесса. – 2013. – № 11. – С. 46–48.
5. Ковалёва Н.Н. Государственное управление в
   информационной сфере [Текст] / Н.Н. Ковалёва // Государство и право. – 2013. –
   № 2. – С. 78–87.
6. Ковалева Н.Н. Государственное управление в
   условиях использования информационных технологий [Текст] / Н.Н. Ковалева
   //Вестник Саратовской государственной юридической академии. – 2013. – № 6 (95).
   – С. 40–43.
7. Меркулова Т.В. Развитие электронного
   правительства в Украине на фоне мировых тенденций [Текст] / Меркулова Т.В.,
   Кононова Е.Ю. // Журнал институциональных исследований. – 2010. –№ 4. – С.
   47–58.
8. Ноздрачёв А.Ф. Гражданин и государство в XXI
   веке [Текст] / А.Ф. Ноздрачёв // Журнал российского права. – 2005. – № 9. – С.
   14–26.
9. Просвирнин Ю.Г. Информационная функция
   государства [Текст] / Ю.Г. Просвирнин // Журнал российского права. – 2002. – №
   3. – С. 29–35

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10447

Цифровой маркетинг как современный тренд

Digital marketing as a
modern trend

Назаров
Антон Дмитриевич, ассистент
кафедры бизнес-информатики Уральского государственного экономического
университета

Товмасян
Наталья Дмитриевна, старший
преподаватель кафедры государственного и муниципального управления Уральского
государственного экономического университета

Nazarov A.D.

Tovmasyan N.D.

Аннотация. В период цифровизации экономики, происходит трансформация многих сфер
деятельности. Одной из такой популярных сфер деятельности является маркетинг.
Маркетинг – это неотъемлемая часть любого бизнеса. Основным трендом цифровой
экономики является Big Data или Data Science. В данной статье предлагается
новая концепция взаимодействия 5Е (маркетинг результата), процессы которого
будут основываться на знаниях, полученных в результате анализа данных, а не на
субъективных оценках маркетологов. В заключении, автор выделяет не только
возможности новой эры маркетинга, но и проблемы, возникающие при работе с
цифровым маркетингом у российского бизнеса, таких как: проблема неиспользования
больших данных, проблема централизации данных, проблема деперсонализации
данных, а также проблема понимания топ-менеджерами компаний возможностей
больших данных.

Summary. In the period of digitalization of the economy, there
is a transformation of many areas of activity. One such popular activity is
marketing. Marketing is an integral part of any business. The main trend in the
digital economy is Big Data or Data Science. This article proposes a new
concept of 5E interaction (result marketing), the processes of which will be
based on knowledge gained as a result of data analysis, and not on subjective
assessments of marketers. In conclusion, the author identifies not only the
possibilities of a new era of marketing, but also the problems that arise when
working with digital marketing in Russian business, such as: the problem of not
using big data, the problem of data centralization, the problem of data
depersonalization, and the problem of understanding by top managers of
companies Big Data Capabilities.

Ключевые слова: Big Data, цифровой маркетинг, цифровая экономика, тренды маркетинга.

Keywords: Big Data, digital marketing, Big Data Marketing,
digital economics, marketing trends.

Введение. Процесс цифровизации
всех сфер жизни общества привёл к накоплению объёмных массивов информации.
Развитие информационных технологий приводит к всё большему вовлечению людей во
всемирную сеть интернет. Каждый день появляются терабайты новой информации, в том
числе и в экономической сфере. В этих условиях технологии обработки и анализа
данных становятся необходимостью. Большие данные-одна из самых
быстроразвивающихся сфер информационных технологий: согласно статистике, общий
объем данных удваивается каждые 1,2 года.

Постоянно
растёт и количество данных, передаваемых мобильными сетями. По оценкам Cisco, в
2014 году объем мобильного трафика составлял 2,5 эксабайта в месяц, а в 2019
году он равен 24,3 эксабайтам. Таким образом, Big Data – это устоявшаяся сфера
информационных технологий. Появившись относительно недавно, аналитика больших
данных уже получила распространение во многих сферах экономики.

Термин
«Big Data» означает методы обработки данных огромных объёмов, которые позволяют
распределённо анализировать эту информацию. Неотъемлемой частью любого бизнеса
в настоящее время является наличие product placement в сети Интернет. Это
может быть сайт, страница в социальных сетях, профайл в Яндекс.Маркете, профиль
на видеохостинге Youtube.
Все эти составляющие являются частью цифрового маркетинга. Новые вызовы
экономики побуждают компании пересматривать свои рекламные кампании и способы
продвижения в сети с учетом цифровых технологий маркетинга.

Принято
считать, что цифровой маркетинг – это действия, которые совершают пользователи
в социальных сетях, в сети Интернет. В данной статье будет рассмотрен маркетинг
с точки зрения науки цифр и метрик.

Основная часть. В настоящее время
цифровой маркетинг требует от бизнеса новых компетенций сотрудников, делая
необходимым процесс внедрения технологии интернет-вещей и машинного обучения.
По оценке стратегического агентства CCL, в России, только 12% компаний среднего и крупного
бизнеса начали пересматривать свои бизнес-процессы в контексте машинного
обучения и цифрового маркетинга.

В
частности, ряд компаний FMCG
(Fast
Moving
Consumer
Goods),
то есть продаж быстро оборачиваемых товаров в розничные магазины отказались от
должности директора по маркетингу и ликвидировали данную должность у себя в структуре.
Парадоксальным событием в этом контексте было ликвидирование должности Chief
Marketing Officer и отдела маркетинга гигантом продаж – компанией Coca Cola.
Парадоксальность ситуации заключается в том, что по кейсам вышеуказанной
компании учат людей в бизнес-школах, она входит в ТОП-100 дорогих брендов,
благодаря действиям традиционных маркетологов. Процедуру ликвидации
маркетингового отдела произвела компания Colgate
и ряд других небезызвестных компаний в сегменте FMCG.

Стоит
отметить, что не стоит делать вывод о том, что профессия маркетолога уходит в
прошлое – она эволюционирует, приобретая другое наполнение, и требует других
компетенций. Coca Cola заменила позицию маркетолога на позицию директора по
глобальному развитию. Топ-менеджеры уверяют, что изменение структуры команды в
долгосрочной перспективе станет драйвером развития бренда и будет требовать от
бизнеса фокусироваться на анализе больших данных, с целью узнать о конкрентом
клиенте полную и релевантную информацию.

Тренды,
которые наблюдаются в бизнесе, неразрывно связаны с изменениями в социуме.
Сейчас, любой пользователь сети Интернет живет в «прозрачном доме», оставляя за
собой «цифровой след». Гаджеты, смартфоны, умные устройства в доме собирают
данные о нашей жизнедеятельности, с целью показывать рекламные продукты,
которые необходимы нам. Ярким примером является видеохостинг Youtube и его раздел
«Рекомендации», который основан на нейронных сетях. Он анализирует информацию,
видеоматериалы, которые нравятся вам, и на основе анализа больших данных
предлагает новые видеоролики. Также, когда в социальных сетях Вконтакте, Facebook, Instagram пользователи ставят
лайки, они также оставляют «цифровой след», который будет использован в показе
вам рекомендаций или релевантной рекламе. Еще одним жизненным примером по
принципу «цифровых следов» можно привести голосовые сообщения Вконтакте. Если
пользователь в общении с другим изъявит желание, например, заказать пиццу, то
через некоторое время непременно увидит соответствующую рекламу на страницах
социальных сетей.

В
модели 4P
– в центре является продукт, который был произведен и который необходимо
купить.

На
основе данной модели, получившая бурное развитие в начале 2000-х годов появляется
модель 4С, предложенная Робертом Ф. Лотерборном, где в центре уже находится
клиент. Составляющими 4С являются:

• Cost – цена, стоимость, расходы для
  потребителя;
• Customer needs and wants – нужды и
  желания потребителей, потребительская ценность;
• Convenience (удобство для потребителя);
• Communication (коммуникация).

Классический
пример – компания Apple,
когда покупатель, приобретая смартфон, ноутбук или другой гаджет становится
обладателем не просто продукта, а целой экосистемы с ее сервисами и обновлениями.
В 2019 году доход компании $27.9 млрд. принесли сервисы, носимые устройства,
Mac и iPad.

В
2019 году маркетинг существенно изменился, он перешел от маркетинга продукта к
маркетингу результата. Простым примером в этой области можно привести процесс
получения кредита в банке. Когда потребитель приходит за кредитом, его цель не
кредит, а приобретение автомобиля, как вариант. Поэтому, предлагается
рассмотреть новую концепцию цифрового маркетинга 5E. Ее составляющими будут являться:

• Experience – опыт
• Exchange – индивидуальная цена
• Engagement – вовлечение
• Everyplace – повсюду
• Evangelism – «из уст в уста»

Бизнес,
который сможет адаптироваться к настоящей модели, то есть понять, какой именно
должен быть результат, который хочет получить егор клиент получит безусловно
большое конкурентное преимущество.

С
внедрением аспектов модели 5Е в бизнес и социум традиционная профессия
маркетолога, где основные компетенции были завязаны на креативе и
оригинальности сейчас данная профессия завязана на метриках клиентах и анализе
больших данных.

Отсюда
можно вывести новую форму развития маркетинга – Big Data Driven Marketing, эта такая форма
маркетинга, где все решения принимаются только на основе анализа данных, на
основе гибкой сегментации клиентов.

Гибкая
сегментация клиентов – это многофакторная кластеризация клиентов компании по
группам по множеству критериев, не ограничиваясь стандартными: гендерная
принадлежность, возраст, профессия. На основе данной информации можно выделить
4 стадии «знания» клиента в маркетинге.

• 1 стадия: демография, доход, история e-mail рассылок.
• 2 стадия: поведение с call-центром, поведение на сайте,
  геоданные, профили социальных сетей
• 3 стадия: поисковые данные пользователя,
  опросы, взаимодействие с компанией через приложения, кросс-дейвасность
• 4 стадия: история ответов на
  маркетинговые кампании, полноценный анализ скрытых связей между разными типами
  данных.

Таким
образом, маркетинговые процессы будут основываться на знаниях, полученных в
результате анализа данных, а не на субъективных оценках маркетологов.

Заключение.
Несмотря на огромные возможности маркетинга больших данных, существует такое же
количество проблем для внедрения данной технологии в массовый бизнес, среди
них:

• Проблема использования данных. По данным
  компании IDC
  только 12% компаний ежедневно используют маркетинговые и бизнес-решения.
• Проблема централизации данных.
  Большинство компаний используют различные разнородные данные, но не
  централизуют их, так как возникает проблема интеграции данных из различных
  источников.
• Проблема деперсонализации данных. В
  связи с вступлением 223-ФЗ РФ «О персональных данных», многие компании до настоящего
  времени не обрабатывают их должным образом из-за большого объема.
• Проблема понимания ТОП-менеджерами
  компаний возможностей больших данных.

В заключении, отметим,
что Big
Data
самая современная технология маркетинга, позволяющая проанализировать множество
факторов – от поведения клиентов до погодных условий и демографических
изменений потребителей на развивающихся рынках. Технология создала новый
цифровой мир, который позволяет предприятиям отслеживать цифровую активность
миллионов людей с помощью различных методов, которые позволяют компаниям
индивидуально оценивать поведение потребителей и покупательские привычки.
Генерация и сбор больших данных в режиме реального времени, даст представление
о том, что люди покупают, скачивают и обмениваются информацией. Данные,
собранные как онлайн, так и офлайн, могут быть объединены, чтобы лучше
определить, что потребители любят и хотят видеть, что потребители более склонны
покупать. Но для использования всей мощи технологии анализа больших данных
необходимо сотрудникам и руководителям компаний получить соответствующие
компетенции.

Список использованных источников

1. Erevelles,
   S., Fukawa, N., Swayne, L. (2016). Big Data consumer analytics and the
   transformation of marketing. Journal of Business Research, 69 (2), pp. 897-904.
2. Tirunillai,
   S., Tellis, G.J. (2014). Mining
   marketing meaning from online chatter: Strategic brand analysis of big data
   using latent dirichlet allocation. Journal of Marketing Research, 51 (4), pp.
   463-479.
3. Xu,
   Z., Frankwick, G.L., Ramirez, E. (2016). Effects of big data analytics and traditional
   marketing analytics on new product success: A knowledge fusion perspective.
   Journal of Business Research, 69 (5), pp. 1562-1566.
4. Fan,
   S., Lau, R.Y.K., Zhao, J.L. (2015). Demystifying Big Data Analytics for
   Business Intelligence Through the Lens of Marketing Mix. Big Data Research, 2
   (1), pp. 28-32.
5. Verhoef,
   P.C., Kooge, E., Walk, N. (2016). Creating value with big data analytics:
   Making smarter marketing decisions. Creating Value with Big Data Analytics:
   Making Smarter Marketing Decisions, pp. 1-316.
6. Amado,
   A., Cortez, P., Rita, P., Moro, S. (2018). Research trends on Big Data in
   Marketing: A text mining and topic modeling-based literature analysis. European
   Research on Management and Business Economics, 24 (1), pp. 1-7.
7. Chong,
   A.Y.L., Ch’ng, E., Liu, M.J., Li, B. (2017). Predicting consumer product
   demands via Big Data: the roles of online promotional marketing and online
   reviews. International Journal of Production Research, 55 (17), pp. 5142-5156.
8. Calder,
   B.J., Malthouse, E.C., Maslowska, E. (2016). Brand marketing, big data and
   social innovation as future research directions for engagement. Journal of
   Marketing Management, 32 (5-6), pp. 579-585.
9. Ducange,
   P., Pecori, R., Mezzina, P. (2018). A glimpse on big data analytics in the
   framework of marketing strategies. Soft Computing, 22 (1), pp. 325-342.

УДК [373.015.325:159.947]:159.072

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10446

ИССЛЕДОВАНИЕ
ВОЛЕВОЙ АКТИВНОСТИ ПЕДАГОГОВ КАК ФАКТОРА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО
БУДУЩЕГО

RESEARCH
OF TEACHERS ‘ VOLITIONAL ACTIVITY AS A PREDICTOR OF PROFESSIONAL FUTURE

Жданова Наталья Евгеньевна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры психологии образования и профессионального развития, Российский государственный профессионально-педагогический университет

Zhdanova N.E.

Аннотация.
В статье рассматриваются результаты исследования волевой
активности педагогов образовательных организаций. Для изучения особенностей волевой
активности педагогов был организован сбор данных у 60 респондентов, из которых педагоги
дошкольных образовательных организаций – 31 человек и 29 человек педагогов
общеобразовательных школ. Обнаруженные закономерности подтвердили предположение
о том, что существуют значимые различия в выраженности волевой активности между
педагогами ДОУ и педагогами школы.

Summary. The article considers the results of research of
volitional activity of teachers of educational organizations. To study the
features of teachers ‘ volitional activity, data was collected from 60 respondents,
of which 31 were teachers of preschool educational organizations and 29 were
teachers of secondary schools. The found patterns confirmed the assumption that
there are significant differences in the expression of volitional activity
between teachers of pre-school AND school teachers.

Ключевые слова: волевая
активность, развитие волевых качеств, волевая регуляция поведения, педагоги
общеобразовательных организаций.

Keywords: volitional activity, development of volitional
qualities, volitional regulation of behavior, teachers of educational
organizations.

Воля – это сознательное регулирование человеком своего
поведения
и деятельности, выраженное в умении преодолевать внутренние и внешние трудности
при совершении целенаправленных действий и поступков.

В трудах Л.М. Митинסй были выделены бסлее пятидесяти личнסстных свסйств педагסга (как прסфессиסнальнס-значимых качеств, так
и сסбственнס личнסстных характеристик) [2].

В
исследовании Т.В. Зобниной и Л.П. Кисляковой было проведено изучение
взаимосвязи уровня субъективного контроля и силы воли у студентов – будущих
педагогов [1].

В статье М.В.
Щепеткиной рассматривается феномен проявления волевых качеств личности,
необходимых педагогу-музыканту для осуществления профессиональней деятельности
[6].

В
эмпирическом исследовании А.П. Кожевиной и Д.А. Кондратюк получены значимые
различия в уровне факторов волевой организации личности педагогов дошкольных
учреждений высшей и первой квалификационных категорий [3].

Таким образом
роль волевой активности в развитии личности и прогнозировании профессионального
будущего педагогов не вызывает сомнений. Однако детального изучения механизмов развития
волевой активности у педагогов почти не проводится и научные представления об
этом процессе достаточно фрагментарны. Вместе с тем, развитие волевой
активности у педагогов является одной из профессиональных задач, которые связаны
и видами деятельности и составляют паспорт компетенций педагога.

Цель
работы: является
выявление различий в выраженности волевой
активности между педагогами ДОУ и педагогами школы для определения направлений деятельности по личностному и профессиональному развитию педагогов.

Для реализации
поставленной цели применялись диагностический инструментарий: опросник «Волевые
качества личности» (М.В. Чумаков) [5]; методика диагностики волевой
активности «Воля» (В.П. Прядеин) [4].

Исследование было
проведено на выборке педагогов школы
и детского сада. Общее количество участников исследования составило 60
испытуемых. Среди них 29 учителей школы и 31 воспитателей детского сада.

Результаты
описательной статистики по диагностике волевых качеств личности в подвыборке
педагогов представлены на рисунке 1, в подвыборке воспитателей на рисунке 2.

Высокий
уровень ответственности выявлен у 24% учителей и 42% воспитателей детских
садов. Для таких педагогов и воспитателей характерна ответственность,
дисциплинированность. Они старательно выполняют свои обязательства. Низкий
уровень ответственности наблюдается у 24% педагогов и 26% воспитателей. Такие
воспитатели и учителя не склонны перегружать себя обязательствами и работой.

Только
17% педагогов и 13% воспитателей имеют низкий уровень выраженности такого волевого
качества личности, как инициативность. Такие испытуемые, как правило,
пассивные, их устраивает существующее положение дел. Они не склонны что-то
менять и не стремятся к лидерству.

Высоким
уровнем инициативности обладает 21% учителей и 19% воспитателей. Такие педагоги
деятельные, у них на высоком уровне развиты лидерские качества. Существует
стремление что-то изменить в своей жизни.

В подвыборках педагогов (62%) и воспитателей (56%) преобладает средний уровень выраженности решительности как волевого качества личности.

С
одной стороны, педагоги и воспитатели готовы к принятию решений, знают, что и
как необходимо делать, чтобы достигнуть результата.
С другой стороны, система образования на сегодняшний момент достаточно
неоднозначна, и принятое решение не всегда будет трактоваться правильным.
Поэтому педагоги вынуждены ставить под сомнения, казалось бы, уже принятое
решение.

Высокий
уровень решительности наблюдается у 38% воспитателей и 17% педагогов. Такие
педагоги и воспитатели быстро
и уверенно принимают решения. Они не склонны к длительным сомнениям, колебаниям
при осуществлении задуманного.

В подвыборках педагогов (45%) и воспитателей (49%) на среднем уровне выраженности находятся такое волевое качество личности,
как самостоятельность. Для педагогов и воспитателей не составляет труда противостоять мнению ученической группы и доказывать им правоту, но сложнее противостоять мнению администрации. 29% учителей и 35% воспитателей обладают высоким уровнем самостоятельности.

Эти
педагоги и воспитатели не нуждаются в постоянной психологической поддержке. Они
стремятся к принятию собственных решений и принятию собственного мнения.

В
подвыборке учителей преобладает средний уровень выраженности выдержки, как
волевого качества личности (66%). Это проявляется в умении сознательно
затормаживать импульсы, мешающие осуществлению цели.
В подвыборке воспитателей 55% обладают низким уровнем развития выдержки. Для
большинства воспитателей трудно сдерживать эмоции, они с трудом переносят
дополнительные нагрузки.

У
педагогов (52%) и воспитателей (45%) преобладает средний уровень развития
такого волевого качества личности, как настойчивость. Педагоги и воспитатели
достаточно настойчивы в достижении цели. Однако, неудачи могут выбивать их из
колеи на продолжительное время. Низким уровнем настойчивости обладают 34%
учителей и 35% воспитателей.

Энергичность
как волевое качество личности у педагогов (66%)
и воспитателей (74%) представлено на среднем уровне выраженности.

42%
воспитателей обладают высоким уровнем внимательности. Данное волевое качество
личности является основополагающим в их деятельности.

Работа с маленькими детьми требует большой концентрации внимания. В подвыборке педагогов школы 52% испытуемых обладают средним уровнем внимательности. Целеустремленность как волевое качество личности находится на среднем уровне выраженности как в подвыборке учителей (66%), так и в подвыборке воспитателей (77%). Для сравнительного анализа были выбраны критерии Манна – Уитни. Данные сравнения выборки выявили значимые различия между подвыборками по некоторым шкалам. Результаты сравнительного анализа в подвыборках в таблице.

Таким
образом, существуют достоверные различия между педагогами
и воспитателями в уровне выраженности следующих волевых качеств личности:
ответственность (U = 290,0; p = 0,016); самостоятельность (U = 313,5; p = 0,042); настойчивость (U = 286,5; p = 0,014); внимательность (U = 258,0; p = 0,004).

Педагоги
школы более ответственные и обязательные, чем воспитатели детских садов.
Учителя старательно выполняют свои обязанности, порой берут на себя чрезмерные
обязательства. Скорее всего, это связано со спецификой работы образовательных
организаций.

Учителя
школы демонстрируют более высокий уровень самостоятельности, чем воспитатели. Они
в большей степени самостоятельны в принятии решений, могут противопоставить
свое мнение мнению других людей, так как они лучше знают, как преподавать свой
предмет. Они хорошо знают особенности детей, могут аргументировать свою точку
зрения. Воспитатели же больше подвержены влиянию администрации и родителей. Им
сложно дается принятие самостоятельного решения.

Педагоги
школы в большей степени склонны проявлять настойчивость, чем воспитатели в
детском саду. Задача педагога – научить ребенка конкретным действиям, дать
определенные знания. Педагоги в данном случае настойчиво движутся к достижению
цели. Кроме того, с педагогов в школе требуют результат в виде отметок ребенка
на итоговой аттестации. Положительный результат сложно получить, если педагог
будет отказываться от намеченного плана действий, будет мягким и идти на поводу
у своих обучающихся. Уровень внимательности педагогов школы выше,
чем у воспитателей в детском саду. Для учителей характерно погружение
в свой предмет, они способны в течение длительного времени удерживать
концентрацию внимания. Педагоги достаточно собраны, у них эффективнее
получается организовать себя.

В
результате полученных данных, можно сделать вывод о том, что знание
профессионально-значимых личностных качеств современного педагога, их роли в
профессиональной деятельности способствует стремлению каждого педагога к
совершенствованию этих качеств,
что в конечном итоге ведет к качественным изменениям в учебно-воспитательной
работе с детьми.

На основании проведенного психологического исследования можно предположить, что проявления волевой активности может явиться фактором в прогнозировании профессионального будущего педагогов. Осסбеннסсть педагסгическסй деятельнסсти заключается в тסм, чтס этס деятельнסсть с סтсрסченным результатסм. Цели סбучения и вסспитания обучащихся дסстигаются в течение длительнסгס времени. Чтסбы сסхранять высסкий урסвень вסлевסй активнסсти, эффективнס решать педагסгические задачи, пסвышать педагסгическסе мастерствס, педагסгу важнס сфסрмирסвать
в себе вסлевые качества, пסзвסляющие дסбиваться סтдаленных целей.

Библиографический список

1. Зобнина, Т. В., Кислякова, Л. П. Исследование взаимосвязи уровня
субъективного контроля и силы воли у студентов – будущих педагогов // Вестник
Костромского государственного университета. Серия: Педагогика. Психология.
Социогенетика. 2020. Т. 26. № 1. С. 92-95.

2. Ключко, О. И., Сухарева, Н. Ф. Педагогическая
психология: учебное пособие / Ключко О.И., Сухарева Н.Ф. – М. – Берлин Директ-Медиа,
2015. –234 с.

3. Кожевина, А. П., Кондратюк, Д.
А. Волевая организация личности педагогов дошкольных учреждений // Global and Regional Research. 2020. Т.2. № 1. С.
510-516.

4. Прядеин, В. П. Психодиагностика
личности : Избранные психологические тесты : Практикум. –  Сургут : Сургутский гос. пед. ун-т, 2014.
–  215 с.

5. Чумаков, М. В. Опросник диагностики волевых качеств личности
(ВКЛ). Руководство. НПЦ «Психодиагностика». Ярославль. 2004. 16 с.

6. Щепеткина, М. В. Волевые
качества личности в профессиональной деятельности педагога-музыканта //
Искусствознание: теория, история, практика. 2016. № 2(16). С. 66-70.

УДК 
625.12

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10445

ЭКОЛОГО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ
ОЦЕНКА ЛЕСНЫХ РЕСУРСОВ ЧЕЧЕНСКОЙ РЕСПУБЛИКИ

ECOLOGICAL AND ECONOMIC
ASSESSMENT OF FOREST RESOURCES OF THE CHECHEN REPUBLIC

Сатуева Лайла Ломалиевна, доцент кафедры «Экология и природопользование», кандидат
биологических наук, Чеченский государственный университет

Алахвердиев Фазиль Джалалович, профессор,
доктор биологических наук, профессор кафедры экологии и природопользования, Чеченский
государственный университет

Satueva Lila Lamaline, associate Professor, the
Department “Ecology and nature management”, candidate of biological
Sciences, Chechen state University

Allahverdiev Fazil Jalalovich, Professor, doctor of biological Sciences, Professor of
the Department of ecology and nature management of the Chechen state University

Аннотация.
Леса выступают в качестве важнейшего природного ресурса Чеченской Республики. В
представленной статье осуществляется комплексный анализ значимости леса, а
также потенциала региона в данной сфере. Анализируются статистические данные,
на основе которых лесные ресурсы распределяются по видам и местностям.
Графически изображается процентное соотношение распределения видов древесины в
зависимости от местности, а также соотношения обеспеченности лесными
насаждениями в республике.

Выявляются негативные тенденции в данной
сфере, оценивается эффективность использования лесных ресурсов. Формулируется и
обосновывается вывод о том, что сегодня существует объективная необходимость в
оптимизации деятельности, направленной на восстановление лесов, которые
подвергались активной вырубке еще пятнадцать лет назад, а также в повышении
эффективности их использования.

Summary. Forests are the most important natural resource of the Chechen
Republic. This article provides a comprehensive analysis of the significance of
the forest, as well as the potential of the region in this area. Statistical
data are analyzed on the basis of which forest resources are distributed by
species and localities. Graphically shows the percentage distribution of wood
species depending on the area, as well as the ratio of availability of forest
stands in the Republic.

Negative
trends in this area are identified, and the efficiency of forest resources use
is evaluated. The conclusion is formulated and justified that today there is an
objective need to optimize activities aimed at restoring forests that were
actively cut down fifteen years ago, as well as to increase the efficiency of
their use.

Ключевые слова: лесной массив, регион, древесина, районирование, горная местность, равнина, лесные ресурсы.

Keywords: forest area, region, wood, zoning, mountain area, plain, forest
resources.

На
территории Чеченской Республики лесной потенциал приобретает особое значение в
поддержании экологического равновесия. Более того, имеющиеся лесные комплексы
выступают в качестве значимого структурного элемента экономического развития
региона.

Лесные
массивы оказывают определенное влияние на климат субъекта, играют роль в
процессах циркуляции тепла в атмосфере, а также активно способствуют
формированию запаса влаги в почве и воды в озерах и реках. Также стоит
акцентировать внимание на том, что лес создает необходимые препятствия для
распространения ветровой и водной эрозии. Отметим, что к лесным ресурсам
относится не только лес в целом и его древесный потенциал в частности, но и
различного рода промысловые ресурсы, например, лекарственные растения, грибы,
дикорастущие плоды и ягоды.

На
территории республики все леса формируют единый государственный лесной фонд. По
данным учета 2010 года, суммарная площадь земель государственного лесного фонда
составляет порядка 366,5 тыс. га. Отдельно статистика формирует данные о
лесопокрытой площади, под которой понимают территорию, фактически занятую
лесом. Также отдельно подсчитывается общий запас древесины на корню (м³).
В качестве ключевой особенности решения вопросов относительно воспроизводства и
дальнейшего использования леса на территории республики выступает
неправомерность территориального распределения лесных массивов. В связи с этим,
для определения площади, которая покрыта лесом в районном разрезе, для
достижения целей настоящего исследования были использованы архивные материалы,
предоставленные Госкомимуществом ЧР по состоянию на 1.01.1998г.

Так, в рамках расчета удельного веса по охвату территории и по площади, покрытой лесами в районном разрезе, удалось выявить процентное соотношение, отраженное в таблице 1. Также удалось констатировать, что состав административных районов в период, в котором составлялись используемые нами статистические данные, несколько отличался от современного состава. Так, были преобразованы Галанчожский, Старо-Юртовский и Чеберлоевский районы. В настоящее время Галанчожский районо относится к Ачхой-Мартановскому району, Старо-Юртовский к Грозненскому и Чеберлоевский к Веденскому району.

Что касается процентного соотношения, то по всем районам Чеченской Республики, лесопокрытая зона с указанием общей площади отражена на рисунке 1. Из диаграммы, представленной на рисунке 1, явно следует, что районами с максимальным покрытием лесами являются такие районы, как Веденский, Шатойский, Итум-Калинский и Ножай-Юртовский район. В свою очередь, показатель величины территории максимален в таких районах, как Шелковской, Наурский, Грозненский и Итум-Калинский районы. Можно констатировать, что по охвату территории преобладают северные равнинные районы республики, а по показателям обеспеченности лесами первенство принадлежит горным районам.

Принимая во внимание ландшафтные особенности рассматриваемой республики, что необходимо для расчета показателей обеспеченности лесами, стоит акцентировать внимание условном районировании. Так, стоит разделить все районы на три основные зоны, среди которых выделить равнинную зону (Наурский и Шелковской), предгорно-равнинную зону (Надтеречный, Сунженский) и горные районы. Горная часть в данном случае будет представлена такими районами, как Веденский, Ножай-Юртовский, Шатойский, Шаройский и Итум-Калинский районы. В рамках такого деления представляется возможным рассчитать процентное соотношение обеспеченности республики лесом в таблице 2 и отразить это на рисунке (рисунок 2).

На основе данных расчетов можно получить процентное соотношение следующего виды: обеспеченность лесом горной территории – 49 %, равнинной территории – 7 % и предгорно – равнинной территории – 44 %. Картографическая схема данных расчетов отражена на рисунке 2. Рассматривая данные показатели более детально, стоит отметить, что в горной зоне наибольшим процентом лесистости будут обладать такие районы, как Веденский, Ножай-Юртовский и Шатойский. Показатели данных районов – 61,8%, 45,7% и 41,0% соответственно. Что касается предгорно-равнинной зоны, то максимальные показатели обеспеченности лесом были выявлены в таких районах, как Ачхой–Мартановский (35,9%), Шалинский (34,3%) и Курчалойский (28,7%) районы. В общем виде процент лесистости на территории республики имеет значения от 61 % (по Веденскому) до 3% (по Наурскому).

Также графически представлен показатель лесистости по районам на рис.3.

В результате
проведенного исследования, основанного на материалах статистики можно
заключить, что в настоящее время имеет место объективная необходимость в более
детальном подходе к оценке роли и значимости лесного потенциала Чеченской
Республике.

Возвращаясь к анализу
значения лесных ресурсов для экономики Чеченской Республики, стоит отметить,
что данная роль едва ли характеризуется как постоянная. Так, в дореволюционный
период древесина выступала в качестве основного строительного материала, а
также активно использовалась в качестве топлива. В период расцвета
лесозаготовки на территории республики, лес выступал базисом для развития
деревообработки. По мере того, как развивался хозяйственный комплекс
республики, использование лесов стало сокращаться, в том числе, на фоне
развития нефтехимической, топливно-энергетической и машиностроительной отрасли.

К началу кризиса
деревообрабатывающая, а также лесная промышленность имела вид комплекса
производств, которые культивировали лесные насаждения, занимались их переработкой,
активно применяя лес при производстве мебели и пиломатериалов. Так,
промышленная разработка леса велась в Черных горах Сунженского,
Урус-Мартановского, Шатойского, Ачхой-Мартановского и Веденского районов. Стоит
отметить, что лесоразработки были механизированы, так как активно применялись
трелевочные тракторы, электропилы и передвижные электростанции. Более того,
была механизирована вывозка и валка леса.

Сравнительно недавно на
территории республики еще велась активная вырубка леса, в связи с чем,
ежегодный вывоз древесины составил порядка 120-130 тыс. м³. В связи с этим,
регион вполне закономерно отнесли к числу субъектов, которые характеризуются
истощением лесных ресурсов. Как следствие, на первый план вышла деятельность,
направленная на сохранение леса, в связи с чем, в 1989 году они были переведены
в первую категорию. Фактически это означало тот факт, что начиная с данного
года, сплошная вырубка лесов была прекращена, и началось воспроизводство лесных
массивов. Также в данном исследовании стоит акцентировать внимание на том, что
на территории региона достаточно длительный период времени не осуществлялся
надлежащий уход за лесной растительностью, велась бесконтрольная вырубка лесных
насаждений, не проводились лесовосстановительные работы. Как и другие отрасли,
лесное хозяйство пострадало от военных компаний. Так, в период военных действий
была повреждена 1/6 часть всего лесного массива. Данный вывод подтверждается
статистическими данными, в соответствии с которыми, площадь погибших лесных
насаждений в 2008 году составила порядка 12620 га [1].

В завершении стоит
отметить, что общая характеристика лесных ресурсов, как правило, базируется на
двух показателях, которые по праву можно признать ключевыми. Так, это размеры
лесной площади и запасы древесины на корню. В рамках настоящего исследования
был проведен анализ размеров лесной площади, а в отношении показателей запасов
древесины стоит привести следующие данные. Так, суммарный запас древесины на
территории Чеченской республики составляет 46,0 млн. км³. С позиции
использования лесных насаждений в промышленности, особое внимание стоит уделить
породному составу древесины.

Так, породный состав
древесины имеет следующий вид: бук– 49%, береза –11%, граб – 10%, дуб – 9,6%;
клен – 3,4%; липа. Ольха и ясень – по 3%, сосна – 2,5%; осина, тополь и ива – по
2,5%; прочие – 3%. Твердолистовые составляют 69,5 %, хвойные – 2,5 %, а
мягколиственные – 28 %. В зависимости от района, наибольшие запасы лесных
ресурсов характерны для таких районов, как Ачхой-Мартановский (16,7%),
Шатойский (13,9%) и Итум-Калинский (13,7%).

На практике особой
значимостью обладают буковые леса, которые произрастают исключительно на
Кавказе. Обусловлено это тем, что древесина бука активно используется для
производства мебели, обладающей высоким качеством, а также применяется для
производства паркета и некоторых иных изделий. В связи с этим, восточный бук не
случайно называют «царем» чеченского леса [2]. Кроме того, леса региона богаты
пищевыми лесными ресурсами. Использование леса для ведения охоты на современном
этапе не применяются, так как охотничьи и рыболовные общества, которые
действовали на территории республики до 1992 года, сегодня практически не
осуществляют свою деятельность. Также стоит отметить наличие в республике
сельскохозяйственных земель, пригодных для ведения и организации сельского
хозяйства. Так, данные земли представлены сенокосами площадью 1,8 тыс. га, пашнями
площадью 0,8 тыс. га и пастбищами площадью 8,5 тыс. га.  Однако сегодня для ведения сельского хозяйства
данные площади почти не используются, что едва ли можно признать положительной
тенденцией [3]

В целом Южный и
Северокавказский регион являются наиболее отстающими региона по закладке лесных
культур [4]. В связи с этим, ситуация, которая сегодня имеет место в лесной
промышленности, нуждается в принятии неотложных мер, направленных на сохранение
и культивацию лесных массивов на территории Чеченского региона. Стоит отметить,
что определенные меры в данном сегменте уже приняты, в частности, существенно
ограничена вырубка лесов, однако данные меры едва ли можно признать полными без
восстановительных работ, что представляется вполне естественным.

Литература

1.
Лапина С.А., Чеченская Республика. Экономический потенциал и стратегическое
развитие, книга. – М.: Проспект, 2007 – 168 с.;

2.
Шевченко Н.Е., Очерк истории изучения лесов Центрального Предкавказья //
Вопросы лесной науки. – 2019. – № 2. – С. 1-26;

3.
Лесной план Чеченской республики, книга. – М.: Норма, 2008-117 с.;

4.
Официальный сайт Министерства сельского хозяйства РФ [Электронный ресурс] Режим
доступа: http://mcx.ru/
(дата обращения: 17.06.2020);

5.
Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики [Электронный
ресурс] Режим доступа: https://www.gks.ru/
(дата обращения: 17.06.2020);

6. Архивные материалы Госкомимущества ЧР. Справочно-информационная система Гарант [Электронный ресурс] Режим доступа: https://base.garant.ru/105990/ (дата обращения: 17.06.2020).

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10444

ЭВОЛЮЦИЯ РАЗВИТИЯ
ВЗГЛЯДОВ НА ЭКОНОМИКУ ЗНАНИЙ В РОССИИ И МИРЕ: СУЩНОСТЬ, ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И
СОВРЕМЕННЫЕ ВЫЗОВЫ ЭКОНОМИКИ ЗНАНИЙ

EVOLUTION
OF VIEWS ON THE KNOWLEDGE ECONOMY IN RUSSIA AND THE WORLD: THE NATURE, KEY
CONCEPTS AND CONTEMPORARY CHALLENGES OF THE KNOWLEDGE ECONOMY

Чернянская Ирина Владимировна, аспирант ВФ РЭУ им. Г.В. Плеханова, Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова (воронежский филиал), г. Санкт-Петербург, irinache90@gmail.com

Chernyanskiy Irina Vladimirovna, post-graduate student of the Plekhanov Russian University of Economics, Plekhanov Russian University of Economics (Voronezh branch), Saint Petersburg, irinache90@gmail.com

Аннотация. Объектом исследования выступает концепция
экономики знаний. Предметом исследования являются концепции экономики знаний,
предложенными авторитетными мировыми и российскими учеными.  Знания – один из самых важных ресурсов,
определяющих конкурентоспособность и потенциал развития фирм, а также на
макроуровне знание сегодня является базовым ресурсом, определяющим
конкурентоспособность стран и регионов. Об экономике знаний много говорят,
ориентацию на преобразование экономики в сторону экономики знания на
стратегическом уровне принял ряд государств, 
существуют международные организации, оказать содействие странам в
информатизации общества и ориентации экономики на экономику, основанную на
знаниях, как на экономическую модель XXI
века. В этой связи становится очевидным необходимость формирования четкого
понимания понятия экономики знаний, причин его возникновения и понимания
ключевых проблем, связанных со становлением новой экономической модели. В
статье приведен обзор взглядов мировых и российских ученых на вопрос экономики
знаний, а также сформулированы проблемы развития экономики и обобщения,
касающиеся определения понятия и ключевых характеристик экономики знания.

Summary. The object of the research is the concept of
Knowledge economy. The subject of the study is the concept of Knowledge
economy, proposed by authoritative world and Russian scientists.  Knowledge is one of the most important
resources that determines the competitiveness and development potential of
firms. Furthermore, at the macro level, nowadays knowledge is the basic
resource that determines the competitiveness of countries and regions. There
are a lot of talks about the Knowledge economy. The focus on the transformation
of the economy towards the knowledge economy at the strategic level has taken by
a number of countries. There are some international organizations which assist
countries in the Informatization of society and the economy orientation to the
knowledge-based economy as the economic model of the XXI century. In this
regard, it becomes obvious that there is a need to form a clear understanding
of the Knowledge economy concept, reasons of its occurrence and understanding
of the key problems associated with the formation of a new economic model. The
article provides an overview of world and Russian scientists’ views on the
issue of knowledge economy, as well as the problems of economic development and
generalization concerning the definition of the concept and key characteristics
of the knowledge economy.

Ключевые слова: экономика знания, информационная экономика, информационное общество, управление человеческими ресурсами, НИОКР, ИКТ.

Key words: Knowledge economy, information economy,
information society, human resource management, research and development, R
& d, ICT

Изучение экономики знаний в мире тесно сопряжено с формированием
теорий развития постиндустриального общества. Одним из основателей идеи
развития постиндустриального общества, на чьи труды и идеи как правило
опираются современные исследователи считается Американский социолог Дэниел Белл
(до Белла идея постиндустриальной экономики было сформулирована еще до начала
Второй мировой войны А. Пенти и введена в научный оборот Д. Рисменом). В своем
фундаментальном труде «Грядущее постиндустриальное общество» [2] автор приводит
следующие характеристики, присущие становлению новой эпохи. По мнению Бела,
отличительными особенностями постиндустриального общества являются:

1. Замена организующего начала экономической
   деятельности на теоретическое знание, пришедшее на смену капиталу в
   индустриальном обществе;
2. «Кибернетическая революция», обусловившая
   изменение в темпах и технологии производства товаров.

Белл также сформулировал несколько групп основных компонентов модели
будущего. Например, касательно сферы экономики ученый ученый говорил о
переориентации производства с производства товаров на производство услуг, в
сфере занятости преобладающим становится класс профессиональных специалистов и
техников, менеджмент сосредоточит свое внимание на создании новой
«интеллектуальной технологии», связанной с электронно-вычислительной техникой
(в наши дни это нашло отражение в повсеместном распространении CRM систем).

Работы Белла легли в основу концепции экономики,
основанной на знаниях, предложенной в 1960-х Фрицем Махлупом, по праву
считающимся родоначальником этого научного течения.

Махлуп в своей работе «Производство и
распространение знаний в США» [9] впервые сформулировал понятие «Экономика
знаний», обозначив им сектор экономики, ориентированный на производство знаний.

Махлуп определил типологию знаний, а именно:

1. Практические знания – профессиональные знания, навыки
   предпринимательской деятельности, ведения хозяйства и т.д.;
2.  
3. Интеллектуальные знания – отвечают за образованность каждого члена
   общества;
4. «Знания-развлечения» – бесполезные знания, стремление овладевать
   которыми вызвано диссонансом между природной любознательностью человека и его
   нежеланием заниматься исследовательской, научной деятельностью. При этом отмечается,
   что знания-развлечения тесно связаны не только со СМИ, но и с брендами, начиная от аксессуаров, заканчивая
   техникой, которые навязывают человеку стандарты поведения и необходимость их
   покупки для повышения своего социального статуса в обществе;
5. Духовные знания – знания религиозные, также являющиеся знаниями,
   потенциально способными быть использованными для манипулирования общественным
   сознанием, однако, в последнее время уровень влияния этих знаний на
   общественное сознание существенно снизился;
6. Нежелательные знания – знания, приобретенные человеком случайно,
   против его воли (например, цвет автомобиля или содержание рекламы).

Махлуп обозначил ряд причин, обуславливающих необходимость изучения экономики, основанной на знаниях. Среди них:

1. Увеличение доли знаний в национальном бюджете;
2. Социальное значение знаний, которое значительно превышает личную
   выгоду;
3. Знания являются как фактором, так и индикатором экономического
   роста;
4. Тесная связь знаний с новыми информационными и коммуникационными
   технологиями;
5. Изменения в спросе на рынке труда: переход от ручного труда к
   умственному;
6. Совершенствование и изменение структуры источников национального
   дохода стран

Фриц Махлуп стал первым исследователем,
правильно определившим постиндустриальную экономику не как обслуживающую
отрасль знаний, а как самостоятельный, новый вид экономических отношений.

Позже, в 1970-х американский ученый Марк Порат издал первый
фундаментальный труд о том, что измеряет и оценивает информационную экономику,
его работа стала весьма цитируемой в научных экономических трудах. [1]

Порат отмечает, что информационный сектор экономики разительно
отличается от области материи и энергетики. Первый предполагает преобразование
информации из одной модели в другую, а второй ыключает в себя сельское
хозяйство и промышленность.

Важным критерием оценки состояния экономики Порат считает количество
занятых в информационном секторе: автор утверждает, что экономика становится
информационной тогда, когда информационная работа преобладает над другими
секторами.

Кроме того, Порат проводит разделение информационной экономики на
первичный и вторичный информационный сектор. К первичному автор относит
производство и изобретение знаний, производство информационных товаров, отдельные
виды государственной и частной деятельности (обучение, почта), брокерские
отрасли, реклама. Ко вторичному относит те сферы экономики, которые существуют
для поддержки производства товаров (например, операторы ЭВМ или библиотечная
деятельность).

Другой авторитетный экономист, Питер Друкер в своей книге «Эпоха разрыва»
[4] отметил первостепенную важность вопроса о том, какой именно ресурс является
наиболее важным в новой экономике. Друкер говорит о том, что в современном мире
решающее ресурсное значение перешло к информации, как к фактору, определяющему
уровень конкурентоспособности и производительности фирм. Также Друкер говорит о
том, что «экономика знаний» требует структурных изменений – централизованное
планирование и государство, которым управляет бюрократия, не будут эффективны,
так как основой такой экономики являются инновации, которые может осуществлять
только частное мелкое предпринимательство. Инновации для автора – это в первую
очередь новые формы организации бизнеса – как внешней, так и внутренней. Друкер
считает, что основой экономики является частный предприниматель. Друкер отмечает,
что для развития экономики необходима децентрализация производства, возрождение
мелкого частного предпринимательства, реформирование крупных корпораций. Автор
говорит о том, что для
повышения эффективности этих структур необходима децентрализация процесса
принятия решений в рамках компаний. Необходимо предоставление максимального
числа полномочий и ответственности отдельным членам фирм в соответствии с их
квалификацией, максимальное вовлечение их в процесс управления. Это приведет к
развитию «внутреннего предпринимательства», которое позволит возродить
инновационный процесс в рамках этих структур

Относительно государственного предпринимательства Друкер высказывается
довольно категорично, говоря о том, что только частный бизнес способен
обеспечить развитие экономики, а государство способно только неэффективно
тратить ресурсы в виду развитой бюрократии, создавая барьеры для внедрения
новшеств. Друкер утверждает, что любое структуры, связанные с политикой, к
которым, по его мнению, относятся также партии и профсоюзы мешают
экономическому прогрессу. Поэтому экономист выделяет две основные задачи,
которые стоят перед государством в условиях новой экономики:

1. Приватизация
   государственной собственности;
2. Оказание
   помощи новым владельцам этой собственности до того момента, пока они не станут
   на ноги.

В нашей стране разработкой темы экономики знаний занимались такие
ученые, как В.Л. Макаров, Г.Б. Клейнер, Б.З. Мильнер, В.П. Максаковский и ряд
других выдающихся ученых. Рассмотрим подробнее взгляды на вопрос экономики
знаний в России на сегодняшний день.

Пионером и основоположником сферы научного освоения экономики знаний в
России считается академик В.Л. Макаров. Его доклад «Экономика знаний, уроки для
России», представленный на конференции РАН в 2003 году определил основные
направления исследований в этой области в нашей стране.

Макаров обратил внимание на то, что определение Ф. Махлупа,
применяемое для экономики знаний и характеризующее это направление
исследований, как накопление знаний о сфере производства знаний, на сегодняшний
день теряет актуальность и должно быть использовано для определения типа
экономики, в котором знания играют решающую роль, а производство знаний
является источником роста. Макаров говорит о том, что термин «Экономика знаний»
тождественен понятиям «инновационная экономика», «выскотехнологичная
цивилизация», «общество знаний», «информационное общество» .[7]

Однако Макаров отмечает, что вопрос относительно того, является ли
экономика знания принципиально новым видом экономики, или же представляет собой
всего лишь новый этап постиндустриальной экономики, остается открытым, говоря о
том, что благосостояние  все еще
определяется  производственными процессами,
а нематериальные активы всего лишь повышают конкурентоспособность организации.

Макаров пристально рассматривает экономические показатели знаниевой
экономики, углубляясь в вопросы спроса и предложения на рынке знаний. Так,
автор отличает интересные экономические особенности знаниевых продуктов:
относительно спроса в докладе звучит утверждение о том, что сегодня рынок
знаний столкнулся с явлением, когда потребитель знаний их же и производит и
приводит в пример опыт General Motors и их научно-исследовательского центра, отмечая, что знания, как
фактор производства, способны значительно и резко увеличить доходы компании.

При этом В.Л. Макаров говорит, что важной функцией государства в
отношении формирования экономики знаний в России становится стимулирование
спроса на знания. Относительно вопроса измерения знаний Макаров говорит о том,
что знания могут быть измерены с одной стороны затратами на производство
знаний, включающими в себя расходы на исследования и разработки, высшее
образование и программное обеспечение, а с другой –  по рыночной стоимости знаний.

Как утверждает автор, экономику знаний можно охарактеризовать двумя
путями:

1. Со
   стороны входа – на основе оценки общего объема затрат (суммарных инвестиций) на
   развитие ее базового сектора, в котором вырабатываются и распространяются ее
   новые знания.
2. Со
   стороны выхода – оценивая выход по валовой добавленной стоимости отраслей,
   которые потребляют hi-tech, высокие технологии, оборонная
   промышленность, сфера высокотехнологичных услуг, также включаются такие сферы,
   как образование здравоохранение, культура и управление.

В качестве особенности рынка знаний Макаров обозначает, что рынок
знаний фактически – это триада рынков: рынка знаний, рынка услуг и рынка труда.
Эти рынки нельзя рассматривать изолированно, так как они находятся в тесном
взаимодействии.

Кроме того, академик выделил ряд особенностей знания, как объекта
экономической деятельности, существенно отличающих экономику знаний по
действующим закономерностям и механизмам:

1. Дискретность
   знания, как продукта – ставит под сомнение возможность применения знания
   стандартных рыночных механизмов.
2. Доступность
   знания всем без исключения возникает проблема защиты авторского права и
   формирования репутации.
3. Знания –
   это информационный продукт. А информация не исчезает после того, как ее
   потребили. Это обостряет проблемы конкуренций на рынке знаний.

В России идеи Макарова относительно принципиального отличия экономики
знаний, от других типов экономики развил Г.Б. Клейнер. Он обратился к вопросу
микроэкономики знаний, отмечая, что знания сегодня становятся не только
ресурсом, но и определяющим фактором экономического роста. В числе
отличительных особенностей экономики знания Клейнер выделил несколько основных
моментов:

1. Знания в
   экономике становятся полноценным товаром.
2. В
   экономике знаний любой товар (не только когнитивный) несет в себе уникальные
   знания. В экономике знаний важно не просто создавать копию нового товара, важно
   использовать, для создания нового товара уникальные знания, которые он несет в
   себе.
3. В экономике
   знаний знания – это один из основных факторов производства, кроме капитала,
   труда, и земли.

Клейнер отмечает, что экономикой знания можно называть такое состояние
экономики страны, при котором знания становятся полноценным товаром, любой
новый товар несет в себе уникальные знания, и знания становятся одним из
основных факторов производства [5].

Другим исследователем, работающим над темой экономики знания в России,
является В.П. Глухов. Он связывает экономику знаний, больше с наукой и
наукоемким производством. Предпосылкой Глухов указывает научно-техническую
революцию, и выделяет два этапа.

1. 40-50-е
   годы, когда цель научной деятельности состояла в создании систем вооружения, и
   обеспечений военно-технического превосходства;
2. 60-70-е
   годы, цели обеспечения стабильных темпов экономического роста, повышения
   глобальной конкурентоспособности ключевых отраслей. В настоящее время, по
   мнению автора, научно-техническое развитие находиться на этапе, цель которого
   заключается в решении социально – экономических задач, которые требуют,
   смещения приоритетов, научно-технической политики, в сторону информационных
   услуг, медицины, и экологии.

Отмечается так же, что экономический рост сегодня, отождествляется
исключительно с научно-техническим прогрессом. Приводя в пример производство и
реализацию наукоемкой продукции в странах большой семерки, на долю которых
приходится 80-90% производства этой продукции, и весь ее экспорт [3].

При этом экономическое значение, интеллектуальной собственности, по
мнению Глухова, в том, что она дает возможность получения дополнительного
дохода, от монопольного использования новых технологий или продажи патентов и
лицензий. Экономику знаний Глухов представляет, как систему методов создания,
условий, для функционирования и поддержки научно-исследовательской
деятельности, а объектом деятельности в экономике знаний, называет
фундаментальные и прикладные научные исследования. При этом автор указал ряд
утверждений, касающихся экономики знаний в современном мире.

1. Наукоемкая продукция, выступает ключевым фактором повышения
благосостояния общества. На пример на семь высокоразвитых государств
приходиться 80-90% наукоемкой продукции.

2. Важнейшая характеристика благополучия
страны подчеркивающая значимость интеллектуального уровня населения отражена в
индексе развития человека. Экономические процессы должны быть ориентированы на
увеличение этого показателя.

3. Вовлечение результатов, научно-технической
деятельности хозяйственный оборот – это главное направление подъема в экономике
РФ.

4. Требуют решения проблемы, связанной с
доведением результатов НИОКР до стадии коммерциализации, связанные с
ограничениями госбюджета, и необходимостью привлечения иных средств
финансирования.

5. Существует сложность оценки коммерчески ценных идей, оформленных патентами и свидетельствами, связанная с проблемой правильного выбора вида оцениваемой стоимости и выборе метода ее оценки, а также с трудностями сбора достоверной информации об аналогичных сделках и других факторов влияющих на оценку. Т.Е. Степанова, говорит о том, что знания, внедренные в процесс общественного производства помогают в выборе стратегии при достижении точки бифуркации системы. График бифуркаций и флуктуаций изображен на рисунке 2.

Данный график иллюстрирует
наличие различных траекторий движения в точках бифуркации (О, О₁) и
различного рода флуктуации (кривые ОВ₁, ОВ₂). «…Это
свидетельствует о том, что в экономическом развитии любой страны всегда
достигается некое критическое состояние, выход из которого связан с изменением
основных параметров развития системы ‑ ее институциональной основы, механизма
государственного регулирования, деятельности рыночных субъектов и т.п. И
вариантов таких изменений может быть несколько…» говорит Степанова, определяя
знание, как главный ресурс в выборе оптимальной и эффективной стратегии
поведения страны или компании[15].

Экономику, основанную на знаниях Степанова, определяет, как экономику,
ставшую менее технократичной и более гуманизированной. На первый план в экономике
знания, по мнению автора, выходят задачи, связанные с решением проблем
социальных технологий и экологии.

Степанова видит ряд угроз в текущем сценарии развития экономики,
основанной на знаниях на мировом уровне. Во-первых, говорит автор, многие
страны, преступившие ступень развития общества и перешедшие к индустриальному
обществу, оказываются не готовы к смене указанных ориентиров. Во-вторых, на
сегодняшний день, в мировой экономике наблюдается усиление различий между
центрами и отстающими государствами, что формирует угрозу для
периферийных стран превратиться в своеобразные резервуары опасных для
цивилизации научных изысканий и полигонов для их апробаций.

Б.З. Мильнер в своей работе «Управление знаниями в современной
экономике», ссылаясь на работы Ф. Махлупа, отмечает, что в период с 1962 года,
когда термин был применен впервые и обозначал сектор экономики, ориентированный
на производство знаний, ситуация в этой области значительно изменилась.
Согласно мнению Мильнера, сегодня под экономикой знания следует понимать не
только коньюнктуру рынка знаний и информации и организацию предприятий,
производящих знания, но и тип экономики, где знания играют решающую роль, а
создание и использование знаний становится источником роста, определяющим
конкурентоспособность компании, регионов и стран [10].

В качестве определения понятия экономика знания Мильнер приводит
определение Всемирного банка – экономика знания – это экономика, которая
создает, распространяет и использует знания для ускорения собственного роста и
повышения конкурентоспособности.

Ссылаясь на работы К. Келли, Мильнер говорит о том, что новой
экономике присущи такие черты, как:

• глобальный характер изменений;
• оперирование неосязаемыми благами: идеями, информацией и взаимоотношениями;
• тесное взаимопереплетение и взаимодействие сегментов новой экономики.

При этом в числе главных отличительных черт экономики знания Мильнер
называет ускоренное развитие и использование нематериальных активов и
нематериальной среды хозяйственной деятельности.

Основу экономики знания, по его мнению, составляет производство,
распределение и использование знаний, а инфраструктуру –  сеть «Интернет».

В числе предпосылок к формированию новой экономики Мильнер называет:

1. Превращение
   знания в главенствующий фактор производства
2. Увеличение
   доли сферы услуг и рост уровня предложения знаниеёмких услуг для бизнеса
3. Рост
   значения человеческого капитала и инвестиций в системе формирования
   профессиональных компетенций
4. Развитие
   и масштабное использование новых информационных технологий
5. Инновации,
   которые становятся основным источником экономического роста

С.В. Паникарова и М.В. Власов в своей работе «Управление знаниями и
интеллектуальным капиталом» дают следующее определние экономики знаний: это
такой тип экономики, говорят авторы, при котором знания играют решающую роль, а
их производство – это источник роста экономики.

Развитие экономики знания авторы связывают с переходом мира на новый
этап развития.

В числе причин возрастания роли знаний в экономике они называют:

1. развитие
   науки и техники, появление наукоемких продуктов;
2. информационный
   прогресс, повышение доступности информации;
3. общее
   повышение уровня образования людей и их интеллектуального потенциала;
4. истощение
   дешевых природных ресурсов;
5. рост
   процесса глобализации.

Ссылаясь на работы Д. Белла [14] , Паникарова и Власов связывают
развитие экономики знаний, как принципиально нового типа экономики, со
становлением нового типа общества и процессом перехода общества о
индустриального этапа к постиндустриальному. По Белу следующим этапом, после
постиндустриализма станет информационное общество, а затем произойдет переход к
знаниям. Главное значение, как фактора производства, переходит от мускульной
силы к информации, основным действующим лицом на рынке становится профессионал.

Характерными чертами экономики постиндустриального общества авторы
называют:

1. информация
   выступает в качестве основного производственного ресурса;
2. последовательная
   обработка полезных ископаемых выступает главенствующим типом производственной
   деятельности
3. характер
   базовых технологий переходит переходит в плоскость наукоемкого производства.

В.П. Максаковский [8] в своей работе «Экономика знаний» приводит
достаточно подробное описание понятия и структурных элементов экономики,
основанной на знаниях.

За основу Максаковский берет определение экспертов ООН и приводит
следующее утверждение: «Экономика знаний – это экономика, в которой знания
создаются, распространяются и используются для обеспечения хозяйственного роста
и международной конкурентоспособности страны».

Основной предпосылкой к формированию экономики знаний Максаковский
называет переход к информационному обществу. Кроме того, автор дает достаточно
подробную характеристику ключевых свойств экономики знания:

1. Образование.
   Автор рассматривает образование, как систему передачи знаний, навыков и умений
   от человека к человеку. Роль образования Максаковский видит в том, что только
   хорошо образованное и обученное население способно разрабатывать и использовать
   новое.
2. Высокий
   уровень научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок. Роль
   НИОКР в том, что они служат едва ли не главным индикатором состояния науки, а
   также степени развития инновационной деятельности.
3. Высокий
   уровень развития информационно-коммуникативных технологий – способов, методов,
   приемов использования средств вычислительной техники для хранения, обработки и
   передачи данных.

Роль ИКТ, согласно точке зрения Максаковского, в том, что ИКТ являются
важнейшим фактором глобализации экономики знаний, а быстрый темп развития ИКТ в
мире делает процесс глобализации ближайшей перспективой развития организации.

Важную роль в новой экономике играет человеческий фактор. Раскрытие и освоение творческого потенциала человека становится важной задачей менеджмента. Большое внимание этому аспекту развития экономики знания уделяет М.Ю. Павлов в своей работе «Формирование и использование творческого потенциала человека в экономике, основанной на знаниях», говорит о том, что в условиях становления постиндустриального общества компании должны учитывать влияние человеческого фактора на производственные процессы. Сегодня способность быстро реагировать на изменяющиеся условия среды и профессионализм сотрудников, являются определяющими условиями обеспечения конкурентоспособности предприятия [13].

Таким образом, резюмируя все рассмотренные выше взгляды на становление и развитие экономики знаний, можно сформулировать следующие обобщения, представленные в таблице 1.

Итак, в обобщение всего вышесказанного, можно сформулировать следующие
выводы:

1. экономика
   знания – это экономика, в которой ключевыми факторами производства выступают
   человеческий потенциал и переработка информации. При этом от того, насколько
   эффективно осваиваются новые знания компаниями или государствами, зависит
   уровень конкурентоспособности их на рынке;
2. инфраструктура
   экономики знания – образование, НИОКТ, ИКТ, доступность сети Интернет, уровень
   развития научных институтов;
3. знания
   могут выступать ключевым ресурсом антикризисного управления, определяя
   выбранную компанией или государством стратегию;
4. экономика
   знания переориентирует фокус внимания производства с материального и
   финансового сектора на вопросы освоения человеческого потенциала, решение
   социальных, экологических проблем, проблем науки и образования. Менеджмент в
   этих условиях становится более психологичным.

В заключении хотелось бы обратиться к точке зрения В.Л. Макарова. По
его мнению, на сегодняшний день экономика знаний в России, как область научных
исследований, находится в стадии формирования и накопления информации.
Приведенные выше концепции, разработанные российскими учеными, ставят перед
исследователями серьезные задачи и открывают большие перспективы. Общество
сегодня находится в таком состоянии, когда в одном временном промежутке в одном
пространстве находятся представители трех поколений, последнее из которых
формировалось под влиянием стихийно развивавшегося научно-технического
прогресса. Не принимать во внимание этот факт было бы легкомысленно и
недальновидно, так как представители нового поколения уже очень скоро станут
полноценными участниками экономических, научных, социальных, производственных и
других общественных процессов.

Подходы к решению поставленных задач, которые будут использовать
представители информационного поколения, будут принципиально отличаться от тех
подходов, которые когда-либо использовались в истории человечества, так как
взгляды и сознание людей сегодня формируется под влиянием ранее не
существовавших факторов, ключевым из которых является повсеместная и
моментальная доступность практически любой информации в мире.

Стремительный переход мировой экономики от индустриального к
постиндустриальному этапу развития сказался на многих аспектах
жизнедеятельности человека, в частности, на экономических отношениях. Многие
исследователи отмечают, что человечество сегодня вступает в эру знаний. Во
главу угла при определении уровня жизни общества становятся такие критерии, как
доступность информации, уровень образования, наличие доступа в сеть Интернет.
Наша жизнь в последние несколько десятилетий стала напрямую зависеть от нового,
прежде не существующего пространства – информационного, причем его роль в жизни
общества с каждым годом становится все более и более значительной.
Информационное пространство подняло темпы роста экономики, а также многие
бизнес-процессы, как, например, процессы продаж и обслуживания клиентов до
сверхскоростей. Как следствие, победа в конкурентной борьбе сегодня принадлежит
именно тем компаниям, которые способны за этими темпами успевать.

Таким образом, можно выделить ряд существенных проблем развития
компаний в условиях экономики, основанной на знаниях:

1. своевременная
   модернизация производственных и бизнес – процессов с учетом постоянно
   изменяющихся условий информационного пространства.  Одним из способов решения этой проблемы может
   быть принятие концепции П.Друкера – развитие частного и корпоративного
   предпринимательства с целью увеличения темпов инновационного развития
   предприятий;
2. возникает
   необходимость в постоянном обучении персонала. В индустриальном обществе
   персонал становится главным фактором обеспечения конкурентоспособности
   предприятия. Его навыки, компетенции и способность адаптироваться к постоянно изменяющимся
   условиям окружающей среды становятся ключевыми факторами, обеспечивающими
   конкурентоспособность компании;
3. маркетинг
   и продажи. Деятельность маркетологов в том виде, в котором она была
   представлена раньше, взяли на себя CRM системы и другие электронные методы учета, значительно упростившие
   процессы проведения маркетинговых исследований. В условия развития
   информационного общества работа продавцов должна сводиться не к продаже товара
   и выполнению планов продаж, что характерно для индустриальной экономики и
   концепций производственного маркетинга, сегодня продавцы должны уметь объяснить
   клиенту ценность товара. Для этого необходимо обеспечить глубокое знание
   продавцами товара, производственного процесса, области применения товара,
   экономического состояния отрасли, если мы говорим о корпоративных продажах, а
   также психологии, ораторского искусства, и коммуникативных методик. Маркетинг
   становится задачей всего персонала фирм, что обусловлено увеличением
   конкуренции, однородностью товарного предложения вследствие глобализации и
   развитием электронных систем учета. Такое разнообразие областей знаний для
   персонала становится проблемой для традиционных организационных структур,
   включающих в себя должность бизнес-тренера, развивающего навыки для
   определенных бизнес-процессов или учебного центра. В условиях информационной
   экономики становится вопрос о развитии корпоративных институтов, призванных
   обеспечить развитие навыков и знаний об основных процессах компаний, ведущих
   научные разработки, принимающие на себя методическую и техническую работу по
   реализации процесса разработки и создания товара, обучению персонала,
   исследованию рынка и другим жизнеобеспечивающим сферам деятельности. Задача
   этих подразделений – накопление и практическое применение знаний и умений,
   относящихся к деятельности конкретных, отдельно взятых компаний. При
   обеспечении правильной работы корпоративных институтов наличие этих
   подразделений может стать ключевым фактором обеспечения конкурентоспособности
   фирм;
4. с увеличением
   доли НИОКР в производственных процессах и тенденцией к автоматизации
   бизнес-процессов встает вопрос о роли человека в экономической деятельности. Экономика,
   основанная на знаниях, переориентирует рынок труда, рождая тенденцию к спросу
   на высококвалифицированный труд и сокращая ручной и низкоквалифицированный труд
   за счет внедрения оборудования и развития IT технологий. Таким образом, существенной проблемой
   экономики знаний становится решение вопроса безработицы населения и кадрового
   обучения профессий, которые могут быть востребованы в условиях становления
   экономики знаний.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Porat,
   Mark Uri. 1977. The Information Economy: Definition and Measurement. //
   Washington: Office of Telecommunications, U.S. Department of Commerce. с. 33-35
2. Белл Д. – Грядущее постиндустриальное
   общество. Опыт социального прогнозирования / Д. Белл – М.: Academia, 2004 – 944c., с. 30-45
3. Глухов В.В. – Экономика знаний / В. В.
   Глухов, С. Б. Коробко, Т. В. Маринина. — СПб.: Питер, 2003. — 528 с: ил. —
   (Серия «Учебное пособие»). с. 22-50
4. Друкер П. – Эпоха разрыва: ориентиры для
   нашего меняющегося общества / П. Друкер – М.: Вильямс, 2000, 336с., с. 20-102
5. Клейнер Г.Б. – Системная парадигма в
   экономических исследованиях: новый подход // Цивилизация знаний: российские
   реалии. Труды Восьмой научной конференции Москва, 20-21 апреля 2007 г. М.:
   РосНОУ, 2007
6. Макаров В.Л. Экономика знаний: уроки для
   России// Вестн. Рос. акад. наук. – 2003. – Т.73, N 5. – C.450-456; Наука и
   жизнь. – 2003. – N 5. – С.26-30.
7. Максаковский,
   В.П. – ЭКОНОМИКА ЗНАНИЙ/ В.П. Максаковский – Смоленск: Универсум, 2012. – 104
   с., с.20-25
8. Махлуп Ф. –
   Производство и распространение знаний в США [Текст] / Ф. Махлуп– М: Прогресс,
   1966. – 464с., с.30-150
9. Мильнер Б.З. – Управление знаниями/ Б.З.
   Мильнер – М.: ИНФРА-М, 2003. — 178 с.
10. Миронов
    В.В. – Философия: Учебник для вузов / Под общ. ред. В. В. Миронова. — М.:
    Норма, 2005. — 673 с., с. 15-43
11. Павлов М.Ю. – Формирование и
    использование творческого потенциала человека в экономике, основанной на
    знаниях [Электронное издание] – М.: Экономический факультет МГУ им. Ломоносова,
    2016 г. – 176 с., с. 7-24
12. Паникарова, С. В. – Управление знаниями
    и интеллектуальным капиталом : [учебное пособие] / С.В. Паникарова, М.В. Власов
    ; М-во образования и  науки рос.
    Федерации, урал. федер. ун-т. — Екатеринбург : изд-во урал. ун-та, 2015. — 140
    с., с. 8-33
13. Степанова Т.Е. – Экономика XXI века –
    экономика, основанная на знаниях // Креативная экономика. – 2008. – Том 2. – №
    5. – С. 18-22.

УДК 338.2

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10443

РЕГИОНАЛЬНЫЕ АСПЕКТЫ РАЗМЕЩЕНИЯ МАЛЫХ И СРЕДНИХ ПРЕДПРИЯТИЙ

REGIONAL ASPECTS OF SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES LOCATION

Власова Наталья Юрьевна, доктор экономических наук, профессор,
Уральский государственный экономический университет

Аванесян Эрик Артурович, аспирант, ассистент кафедры
государственного и муниципального управления Уральского государственного
экономического университета

Vlasova N.Yu., nat-vlasova@yandex.ru

Avanesyan E.A. , e-mail:avanesyan2013@mail.ua

Аннотация.В статье систематизируются
факторы, влияющие на размещение малых и средних предприятий в регионах.
Отмечено, что на современное территориальное развитие предпринимательства оказывают
влияние исторические предпосылки и тот или иной этап развития
предпринимательства. В статье представлены экономические и социальные функции
малого и среднего бизнеса, оказывающие влияние на территориальное развитие
региона. Авторами представлен структурный анализ малых и средних предприятий
по видам экономической деятельности. На основе федерального мониторинга и
опроса выделены пространственные особенности размещения малых и средних
предприятий в РФ. В частности, отмечено, что регионы Центрального и
Приволжского федеральных округов выделяются концентрацией малых и средних
предприятий. Отмечается, что предпринимательская активность более ярко выражена
в урбанизированных регионах с крупными агломерациями, а в отдаленных регионах и
регионах с сельскохозяйственной специализацией малое и среднее
предпринимательство развивается недостаточно активно.

Авторами были изучены результаты, которые позволили выявить основные факторы, влияющие на размещение фирм малого и среднего предпринимательства.

Summary. The article reveals the location factors of
small and medium-sized businesses in the regions. It is noted that the modern
territorial development of entrepreneurship is influenced by historical
background and the development stage of entrepreneurship. The article presents
the economic and social functions of small and medium-sized businesses that affect
the regional development. The authors present a structural analysis of small
and medium-sized enterprises by type of economic activity. Based on the Federal
monitoring and survey, the spatial features of small and medium-sized
enterprises location in the Russian Federation are highlighted. In particular,
the regions of the Central Federal districts and Volga Federal districts are
distinguished by a concentration of small and medium-sized enterprises. Entrepreneurial
activity is more pronounced in urbanized regions with large agglomerations, and
in remote regions and regions with agricultural specialization, small and
medium-sized businesses are not actively developing.

Ключевые
слова: регион, факторы размещения, малое и среднее предпринимательство, территориальное
планирование, проблемы.

Keywords: Region, location factors, small and
medium enterprises, spatial planning, problems.

Выявление региональных особенностей размещения малых и
средних предприятий (МСП) является весьма актуальной задачей, т.к.
социально-экономическая система РФ в пространственном аспекте является
неоднородной, что требует особого внимания к вопросам развития отдельных
территорий в рамках единого национального «экономического поля». Подобная
пространственная неоднородность свойственна и размещению предприятий малого и
среднего бизнеса.  Субъекты РФ
существенно различаются по количеству МСП на душу населения. Так, в
Белгородской области, каждый 24 житель регион занимается малым или средним
бизнесом, в г. Москва – каждый 16, а на Чукотке – только каждый 36 житель [5; 6].
Кроме этого, о неравномерности размещения предприятий малого и среднего бизнеса
свидетельствует и тот факт, что по данным аналитики ПАО «Сбербанк России» наибольший
удельный вес занятых в МСП занимают Ленинградская область и Санкт-Петербург:
37,5% при уровне безработицы – 2,1%. На втором месте стоит Новосибирская
область: 34,8% с безработицей на уровне 6%. В Москве и Московской области 34% трудоспособного
населения заняты на малых и средних предприятиях (уровень безработицы – 1,7%) [1].

Значительное количество российских и зарубежных исследований
доказывает, что малый и средний бизнес играет важную роль для развития стран и
регионов [2,7,14,16,17]. Следует отметить, что малый и средний бизнес помогает
укреплять рыночные отношения, основанные на демократии и частной собственности.
Развитие предпринимательства положительно влияет на уровень жизни населения,
увеличивает долю среднего класса в обществе и гарантирует социальную и
политическую стабильность общества. Для конкретного региона или муниципального
образования преимущества малого и среднего бизнеса также очевидны.  

Однако, в силу высокой степени экономической дифференциации
регионов РФ и высокой степени их автономии в принятии управленческих решений
относительно размещения малого и среднего бизнеса существует много проблем. Поиск
нового качества и размещения малых и средних предприятий в регионе привел к
появлению новых форм и методов этой деятельности, которые требуют
теоретического осмысления и разработки на этой основе рекомендаций по
совершенствованию стратегий территориального развития.

Цель данной статьи заключается в выявлении современных проблем и тенденций размещения малых и средних предприятий в регионах. Важным вопросом социально-экономической географии и региональной экономики являются факторы размещения малых и средних предприятий [8,13,15]. Классификация факторов, влияющих на размещение МСП, представлена на рисунке 1 [13].

Как видно из рисунка 1,
исторические факторы оказывают существенное влияние на территориальное
размещение малого и среднего бизнеса.

Предпринимательство в России имеет многовековую историю,
косвенно влияющую на современное размещение малого и среднего бизнеса. Уже в X
веке в городах начали образовываться первые промышленные объединения –
поселения ремесленников, посредством ярмарок стала развиваться торговля,
появились прообразы системы кредитования и страхования. Новый стимул развитию
промышленности и связанной с ней предпринимательской деятельностью дали
Петровские реформы. Но по-настоящему бурный рост российского
предпринимательства начался в последней трети позапрошлого века, с
исчезновением крепостного права. Интенсивная механизация производства, импорт машин
и оборудования, приток рабочей силы из деревень, развитие финансовых институтов
привели к промышленной революции рубежа XIX-XX веков. Открывались фабрики и
заводы, семимильными шагами развивалось частное предпринимательство [2]. Однако
механизация труда и высвобождение рабочих рук имело и отрицательную сторону.
Из-за перенасыщения рабочей силой ее стоимость к 1914 году катастрофически
упала, что привело к резкому падению уровня жизни и городского и сельского
населения. Этот кризис еще более усугубился из-за начавшейся Первой Мировой
войны и непродуманных действий царского правительства. Все это, вместе взятое,
раскачало ситуацию и привело к потрясениям 1917 года: сначала – Февральской
революции, затем – Октябрьской. Приход к власти
большевиков, последующие за этим годы Гражданской войны и террора привели к
полному разрушению деловых связей в стране и катастрофическому упадку ее
экономики. Насильственная национализация, ликвидация частной собственности
означали окончательную гибель бизнеса в России, развитие теневых рынков и голод
среди населения. Небольшим послаблением на этом фоне явились несколько лет
новой экономической политики (НЭПа), когда была разрешена мелкая частная
собственность. Затем начался период окончательного укрепления тоталитарного
режима и все большей изоляции страны от мировых рынков. Плановое хозяйство
продолжало наращивать объемы в тяжелой и военной промышленности, а отсутствие
конкуренции приводило к стагнации экономического развития. Люди, обладающие
предпринимательской жилкой и не довольные подавлением личной инициативы,
образовали пласт теневой экономики [3].

К 80-м годам XX века необходимость экономических реформ окончательно назрела, что стало понятным и большинству населения, и многим представителям политической элиты. К концу 80-х годов был открыт путь индивидуальному предпринимательству, стали зарождаться кооперативы и развиваться торговля. Однако этот процесс не был в достаточной степени подготовлен законодательно и не сопровождался необходимым регулированием цен. В результате продолжилось развитие экономического кризиса на фоне усиливающейся криминализацией общества [11]. Отметим, что именно малое и среднее предпринимательство увеличивает размеры поступлений в муниципальные бюджеты и тем самым стимулирует развитие отдельных территорий, обеспечивает при этом большую занятость, стимулирует НТП, и выполняет другие важные для государства экономические и социальные функции. Рассмотрим наглядно экономические и социальные функции малого предпринимательства (рис. 2).

Таким образом, очевидно, что предпринимательство необходимо для создания сбалансированной и социально-ориентированной рыночной экономики региона. Структура малых и средних предприятий по видам экономической деятельности представлена на рисунке 3 [10].

По данным рисунка 3 можно заметить, что основное количество
предприятий занимаются торговлей (42,7%). 18,3% – предприятия в сфере операций
с недвижимым имуществом, арендой и предоставлением услуг. На все остальные виды
экономической деятельности приходится 24,4% малых и средних предприятий.

На рисунке 4 представлено распределение оборота малых и средних предприятий по стране [10].

Стоит отметить, что основной вклад в общий оборот и величину ВВП вносят регионы Центрального федерального округа и Приволжского федерального округа. Например, в 2018 г. их доля в общем обороте составила 19,6%. Это говорит также и том, что в данных регионах функционирует довольно большое количество МСП, что также подтверждают данные по количеству малых и средних предприятий в регионах России [7].

Таким образом, более 50% оборота приходит на 10 лидирующих субъектов Российской Федерации, представленных на рисунке 5.

Далее представим территориальное распределение малых и средних предприятий. Диаграмма, представленная на рисунке 7, подтверждает тот факт, что большая часть предприятий находится именно в Центральном федеральном округе (30%) и Приволжском федеральном округе (18%). Также значимые доли малых предприятий расположены в Северо-Западном федеральном округе (11,6%) и Сибирском федеральном округе (11,7%).

Помимо этого, на диаграмме можно увидеть неравномерность распределения малых предприятий по регионам России. Например, незначительная доля МСП приходится на Северо-Кавказский федеральный округ (3,3%) и Дальневосточный федеральный округ (4,4%) [9]. Таким образом, предпринимательская активность более ярко выражена в регионах с крупными агломерациями, которые создаются за счет урбанизации и тенденции к укрупнению городов. В более отдаленных регионах, а также регионах, где более активно развивается сельскохозяйственная деятельность, малое и среднее предпринимательство почти не развивается.

Также нельзя отрицать и тот факт, что эти области, близкие к
центру, активнее финансируются, и там влияние государственной политики
ощущается сильнее, нежели в других областях страны, что говорит об
избирательности государственной политики, которая, зачастую, распространяется
далеко не на все регионы [8].

Результаты федерального мониторинга и опроса [4] позволяют сделать вывод о том, что для размещения фирм малого и среднего предпринимательства основными являются следующие факторы:

1. Наличие и доступность земельных участков. Согласно
опросу, 26% руководителей относят земельные участки к категории недоступных
участков для развертывания и ведения бизнеса, другие 14% опрошенных оценивают
доступность земли как низкую, еще 39% опрошенных не видят никаких препятствий в
области доступности земельных участков и земельных ресурсов, остальные не
смогли дать точного ответа по данному вопросу.

На деле же уровень серьезности (препятствия) проблемы
доступности земельных участков в первую очередь определяется отраслевой спецификой.
Если рассматривать малое предпринимательство по сферам осуществляемой
деятельности, то наибольшие проблемы с доступом к земельным участкам испытывают
предприятия пищевой промышленности и сферы услуг. МСП других видов деятельности
не испытывают таких существенных проблем. В частности существующие исследования
доказывают, что сельскохозяйственные предприятия не испытывают проблем с
получением доступа к земельным участкам, поскольку объем земельных участков,
подходящих для производства сельскохозяйственной продукции, больше, чем земель,
подходящих для промышленных предприятий или же для предприятий осуществляемых
деятельность в сфере услуг[12].

2. Наличие и доступность энергетических мощностей. Этот
фактор также оказывает неодинаковое влияние на МСП, относящиеся к различным
видам деятельности. Так, неблагоприятная ситуация складывается для предприятий,
производящих мебель и для предприятий, осуществляющих свою деятельность в сфере
деревообрабатывающей промышленности, для предприятий пищевой промышленности,
для сельхозпредприятий и машиностроительных предприятий. Предприятия,
осуществляющие деятельность в иных сферах экономики, оценили доступность к
дополнительным источникам энергии выше средней.
Специалисты заметили, что в силу специфики различных предприятий, ряд
предпринимателей не испытывает необходимости в доступе к дополнительным
энергетическим мощностям, и обращают внимание на тот факт, что по итогам
прошлого года около 80% заявок на подключение, поданных в РАО ЕЭС, остались
неудовлетворенными.

3. Логистическая инфраструктура (плотность и протяженность
железных и автомобильных дорог с твердым покрытием, качество дорог, транспорт и
пр.) согласно опросам, оценено хорошо и данный показатель оказывает
положительный эффект на развитие малого предпринимательства. Около 70 %
респондентов оценили данный показатель выше среднего. Однако 13% других
опрошенных не согласны и утверждают, что сталкиваются с проблемами с
логистической инфраструктурой.

4. Одной из проблем размещения малых и средних предприятий
является нехватка квалифицированных сотрудников в малых и отдаленных от
регионального центра населенных пунктах, в связи с чем не представляется
возможным организация там бизнеса. Как правило, высококвалифицированные
специалисты предпочитают работать в крупных городах, так как там уровень
зарплаты и качество жизни намного выше.

5. Административные барьеры. Существенное влияние на
территориальное размещение малых и средних предприятий оказывает
административное регулирование. К ним относится: налогообложение, финансовая
помощь субъектам малого предпринимательства. Кроме это, в отдельных регионах
существуют административные барьеры, препятствующие развитию
предпринимательства.

Таким образом, мы рассмотрели основные факторы и выявили
проблемы, препятствующие размещению малых и средних предприятий в регионах.

Рассмотрев теоретические источники и практические аспекты
размещения малого и среднего бизнеса, выделим следующие группы факторов: исторические
факторы; национальный и наднациональный уровни; региональный уровень;
местоположение предпринимателей.

Проведенное исследование позволяет выделить следующие региональные
проблемы размещения малых и средних предприятий:

1) более 50% оборота предприятий малого и среднего бизнеса
приходит на 10 лидирующих субъектов Российской Федерации;

2) основной вклад в общий оборот и величину ВВП вносят
регионы Центрального федерального округа и Приволжского федерального округа;

3) области, близкие к центру, активнее финансируются, и там
влияние государственной политики ощущается сильнее, нежели в других областях
страны, что говорит об избирательности государственной политики, которая,
зачастую, распространяется далеко не на все регионы;

4) предпринимательская активность более ярко выражена в
регионах с крупными агломерациями, которые создаются за счет урбанизации и
тенденции к укрупнению городов;

5) в более отдаленных регионах, а также регионах, где более
активно развивается сельскохозяйственная деятельность, малое и среднее
предпринимательство почти не развивается.

6) Многие факторы размещения действуют с неодинаковой силой
на малые и средние предприятия в различных сферах деятельности. Понимание этих
особенностей может помочь более обоснованно сформулировать стратегии развития и
поддержки МСП на региональном уровне.

Список литературы

1. Аналитика и исследования ПАО «Сбербанк России» [Электронный ресурс]. Режим
   доступа: https://www.sberbank.ru/ru/about/analytics/ (дата обращения:
   08.05.2020).
2. Антонова М.П., Баринова В.А., Громов В.В.,
   Земцов С.П. и др. Развитие малого и среднего предпринимательства в России в
   контексте реализации национального проекта. М.: Издательский дом «Дело»
   РАНХиГС, 2020. 88 с.
3. Асокина А.А. Сущность и роль организационно-правовых
   методов стимулирования развития малого и среднего предпринимательства в
   Российской Федерации // Академическая публицистика. 2019. № 2. С. 52-57.
4. Глобальный
   мониторинг предпринимательства. Итоги 2019 года [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://gsom.spbu.ru/gsom/research_statistics/gem/ (дата обращения:
   10.03.2020).
5. Единый реестр малого и среднего
   предпринимательства [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://ofd.nalog.ru/statistics.html (дата обращения:
   01.05.2020).
6. ЕМИСС: Официальные статистические показатели [Электронный ресурс]. Режим
   доступа: https://fedstat.ru/ (дата обращения: 10.05.2020).
7. Иваненко А.Ю. Роль малого и среднего бизнеса в
   инвестиционной привлекательности Ставропольского края // Экономика и бизнес:
   теория и практика. 2019. № 1. С. 99-101.
8. Лопатинская Ю.А., Ильина К.Н. Влияние внешних
   факторов на малый бизнес. Сравнение малого и среднего бизнеса и их преимущества
   // Вектор экономики. 2019. № 1 (31). С. 85.
9. Терентьева М.А. Малое предпринимательство в
   северном регионе // Бизнес. Образование. Право. 2019. № 1 (46). С. 268-273.
10. Федеральная
    служба государственной статистики [Электронный ресурс]. Режим
    доступа: https://www.gks.ru/ (дата обращения:
    15.03.2020).
11. Фисенко
    Р.Ю., Подолян А.П. Муниципально-правовое регулирование развития малого бизнеса
    // Вестник современных исследований. 2019. № 1.9 (28). С. 112-117.
12. Цай
    М.Н. Эффективность малого предпринимательства в Российской Федерации // Вестник
    науки. 2019. Т. 1. № 2 (11). С. 122-128.
13. Шарыгин
    М.Д., Кротов И.И. Основные факторы территориальной организации малого
    предпринимательства // Вестник Балтийского федерального университета им. И.
    Канта. 2014. Вып. 9. С. 155-168.
14. Baker H. K., Kumar S., Pandey N.
    Thirty years of Small Business Economics: a bibliometric overview //Small
    Business Economics. – 2020. – С. 1-31.
15. Banwo A. O., Du J., Onokala U. The
    determinants of location specific choice: small and medium-sized enterprises in
    developing countries //Journal of Global Entrepreneurship Research. – 2017. – Т. 7. – №. 1. – С. 16.
16. Herbane B. Rethinking organizational
    resilience and strategic renewal in SMEs //Entrepreneurship & Regional
    Development. – 2019. – Т.
    31. – №. 5-6. – С.
    476-495.
17. Rietveld C. A., Slob E., Thurik A.
    R. A decade of research on the genetics of entrepreneurship: a review and view
    ahead //Small Business Economics: an entrepreneurship journal. – 2020.

References

1. Analitika i issledovaniya PAO
   «Sberbank Rossii» [Analytics and research of Sberbank of Russia PJSC] Available
   at: https://www.sberbank.ru/ru/about/analytics/ (accessed 05/08/2020).
2. Antonova M.P., Barinova V.A., Gromov
   V.V., Zemcov S.P. (2020) Razvitie malogo i srednego predprinimatel’stva v
   Rossii v kontekste realizacii nacional’nogo proekta [Development of small and
   medium-sized enterprises in Russia in the context of the implementation of a
   national project]. M.: Izdatel’skij dom «Delo» RANHiGS [Publishing House
   “Delo” RANEPA], 88 p.
3. Asokina A.A. (2019) Sushchnost’ i
   rol’ organizacionno-pravovyh metodov stimulirovaniya razvitiya malogo i
   srednego predprinimatel’stva v Rossijskoj Federacii [The essence and role of
   organizational and legal methods of stimulating the development of small and
   medium-sized enterprises in the Russian Federation]. Akademicheskaya
   publicistika [Academic journalism], 2, pp. 52-57.
4. Global’nyj monitoring
   predprinimatel’stva. Itogi 2019 goda [Global monitoring of entrepreneurship.
   Results of 2019]. Available at:
   https://gsom.spbu.ru/gsom/research_statistics/gem/ (accessed 10/03/2020)
5. Edinyj reestr malogo i srednego
   predprinimatel’stva [Unified Register of Small and Medium Enterprises].
   Available at: https://ofd.nalog.ru/statistics.html (accessed 05/01/2020).
6. EMISS: Oficial’nye statisticheskie
   pokazateli [EMISS: Official Statistical Indicators]. Available at:
   https://fedstat.ru/ (accessed 05/10/2020).
7. Ivanenko A.YU. (2019) Rol’ malogo i
   srednego biznesa v investicionnoj privlekatel’nosti Stavropol’skogo kraya [The
   role of small and medium-sized businesses in the investment attractiveness of
   the Stavropol Territory]. Ekonomika i biznes: teoriya i praktika [Economics and
   business: theory and practice], 1, pp. 99-101.
8. Lopatinskaya YU.A., Il’ina K.N.
   (2019) Vliyanie vneshnih faktorov na malyj biznes. Sravnenie malogo i srednego
   biznesa i ih preimushchestva [The influence of external factors on small
   business. Comparison of small and medium-sized businesses and their
   advantages]. Vektor ekonomiki [Vector of Economics], 1 (31), p. 85.
9. Terent’eva M.A. (2019) Maloe
   predprinimatel’stvo v severnom regione [Small business in the northern region].
   Biznes. Obrazovanie. Pravo [Business. Education. Right], 1 (46), pp. 268-273.
10. Federal’naya sluzhba gosudarstvennoj
    statistiki [Federal State Statistics Service]. Available at::
    https://www.gks.ru/ (accessed 15/03/2020)
11. Fisenko R.YU., Podolyan A.P. (2019)
    Municipal’no-pravovoe regulirovanie razvitiya malogo biznesa [Municipal legal
    regulation of small business development]. Vestnik sovremennyh issledovanij
    [Bulletin of modern studies], 1.9 (28), pp. 112-117.
12. Caj M.N. (2019) Effektivnost’ malogo
    predprinimatel’stva v Rossijskoj Federacii [The effectiveness of small business
    in the Russian Federation]. Vestnik nauki [Herald of science], T. 1., 2 (11),
    pp. 122-128.
13. SHarygin M.D., Krotov I.I. (2014)
    Osnovnye faktory territorial’noj organizacii malogo predprinimatel’stva [The
    main factors of the territorial organization of small business]. Vestnik
    Baltijskogo federal’nogo universiteta im. I. Kanta [Bulletin of the Baltic
    Federal University. I. Kant], 9, pp. 155-168.
14. Baker H. K., Kumar S., Pandey N.
    Thirty years of Small Business Economics: a bibliometric overview //Small
    Business Economics. – 2020. – С. 1-31.
15. Banwo A. O., Du J., Onokala U. The
    determinants of location specific choice: small and medium-sized enterprises in
    developing countries //Journal of Global Entrepreneurship Research. – 2017. – Т.
    7. – №. 1. – С. 16.
16. Herbane B. Rethinking organizational
    resilience and strategic renewal in SMEs //Entrepreneurship & Regional
    Development. – 2019. – Т. 31. – №. 5-6. – С. 476-495.
17. Rietveld C. A., Slob E., Thurik A.
    R. A decade of research on the genetics of entrepreneurship: a review and view
    ahead //Small Business Economics: an entrepreneurship journal. – 2020.

УДК
658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10442

АНАЛИЗ ВАЛОВОГО ПРОИЗВОДСТВА ЗЕРНОВОЙ ПРОДУКЦИИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

ANALYSIS OF GROSS CEREAL PRODUCTION OF THE RUSSIAN FEDERATION

Баянова
Ольга Викторовна, кандидат экономических наук, доцент,
доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department  FSBEI HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация. Для
обеспечения продовольственной безопасности страны важно собственное
производство продукции сельского хозяйства. Пермский край –  регион, массово производящий зерновые и
зернобобовые культуры. Поэтому проблемы роста валового сбора зерновых культур
являются актуальными и требующими пристального внимания, как экономистов, так и
растениеводов. Кроме того, Российская Федерация является одним из основных
поставщиков зерна на экспорт. Отметим, что современные условия хозяйствования
отличаются агрессивной позицией во внешнеэкономической деятельности из-за условий
санкций и эмбарго. Испытывая недостаток импортных товаров, отечественные
товаропроизводители активно внедрили систему импортозамещения, которая
положительно отразилась на экономике страны. При проведении анализа валового
сбора и выявления влияния факторов на его размер использованы статистические
данные официального сайта Росстата Российской Федерации. На этапе
эконометрического исследования проведен многофакторный регрессионный анализ,
определены коэффициенты эластичности и сделана экономическая интерпретация
полученных результатов расчета. Исследование показало, что основным фактором,
оказывающим влияние на валовой сбор, является урожайность зерновых культур. Это
подтверждает значение коэффициента эластичности, превышающее единицу. По
исследуемым статистическим данным посевные площади оказали слабое влияние на
валовой сбор зерновых культур. Данные результаты исследования подтверждают
потребность повышения урожайности зерновых культур за счет внедрения
современных технологий выращивания и использования семенного материала элитных
сортов.

Summary. In-house agricultural production is important for the
country ‘s food security. Perm Krai is a region that mass produces cereals and
leguminous crops. Therefore, the problems of gross cereal harvest growth are
relevant and require close attention, both by economists and crop producers. In
addition, the Russian Federation is one of the main suppliers of grain for
export. It should be noted
that modern economic conditions are characterized by an aggressive position in
foreign economic activity due to the conditions of sanctions and embargoes.
With a lack of imported goods, domestic producers have actively introduced an
import substitution system that has had a positive impact on the country ‘s
economy. Statistical data of
the official website of the Rosstat of the Russian Federation were used in the
analysis of gross collection and in the identification of the influence of
factors on its size. At the stage of econometric study multi-factor regression
analysis was carried out, elasticity coefficients were determined and economic
interpretation of obtained calculation results was made. The study found that
the main factor influencing gross harvest was cereal yield. This confirms an
elasticity factor greater than one. According to the statistics under study,
sowing areas had a weak impact on gross cereal harvest. These results of the
study confirm the need to increase the yield of cereals by introducing modern
technologies for growing and using seed material of elite varieties.

Ключевые слова:
эконометрическое исследование, множественная регрессия, эластичность валовой
сбор, урожайность, посевная площадь.

Keyword: econometric study,
multiple regression, elasticity gross collection, yield, sowing area.

Введение

Важность
обеспечения страны собственными продуктами питания растительного производства
бесспорна. Ведение экспортной деятельности также эффективно для развития
экономики страны. Поэтому вопросы импортозамещения и обеспечения
продовольственной безопасности являются наиболее дискуссионными среди
ученых-экономистов: И.В. Гелета, М.А. Хатхоху и А.В. Никитина исследовали
механизм влияния современных макроэкономических процессов на развитие
агропромышленного комплекса России [2]; И.Г. Ушачев выявил тенденции, вскрыл
проблемы и представил пути развития процесса импортозамещения в
агропромышленном комплексе России [5]; А.Г. Папцов и Н.А. Шеламова обратили
внимание на особенности инновационной политики в АПК стран БРИКС [4]; М.Ю.
Лявина отметила недостатки во внешней торговле продовольствием, основным из
которых назвала протекционизм [3]; А.И. Алтухов выявил парадоксы развития
российского сельского хозяйства [1]; S.Y. Lee и S.S. Lim S.S. Lim представили результаты торговли
сельскохозяйственной продукцией Южной Кореи с развивающимися странами ОЭСР [8];
D.
Magana-Lemus, A. Ishdorj, C.R. Rosson и J. Lara-Alvares  вскрыли причины отсутствия продовольственной
безопасности в Мексике [7]; P.
Sengupta
и K.
Mukhopadhyay
показали возможности экономического и экологического воздействия национального
закона о продовольственной безопасности Индии на благосостояние страны [9]; S. Severini, A. Tantari, G. Tommaso выявили влияние прямых
платежей Общей аграрной политики ЕС на стабилизацию доходов фермеров исследовав
эмпирические данные постоянной выборки фермерских хозяйств в Италии [10]; B.M. Abu, H. Issahaku и P.K. Nkegbe 
провели сравнение продаж сельскохозяйственной продукции непосредственно
от производителей и продаж на рынке Ганы на примере нескольких
сельскохозяйственных культур [6].

Проведенные
теоретические исследования подтверждают актуальность и практическую значимость
исследования валового производства зерновой продукции, а также факторов,
оказывающих влияние на его размер.

Материалы и методы исследования

Результаты
теоретико-экономического анализа показали, что основными факторами,
оказывающими влияние на валовой сбор зерновых культур, является посевная
площадь и урожайность.

При построении эконометрической модели валового сбора зерновых культур на информационном этапе использованы официальные статистические данные (таблица 1).

Определимся
с результативным признаком и факторами:

у –
результативный признак: валовой сбор зерновых и зернобобовых культур;

х₁ –
первый фактор: посевная площадь зерновых и зернобобовых культур;

х₂ – второй фактор: урожайность зерновых и зернобобовых культур.

Для проведения регрессионного анализа составим вспомогательную таблицу (таблица 2).

Для проведения регрессионного анализа запишем формулу:

где
a
–
свободный член уравнения,

b₁
и b₂
– параметры уравнения (коэффициенты регрессии), способные измерить, на сколько
единиц в среднем изменится результативный признак при изменении фактора на одну
единицу.

Для определения параметров уравнения множественной регрессии составим систему уравнений:

Подставим в систему уравнений данные вспомогательной таблицы:

Произведем расчет параметров уравнения множественной регрессии с помощью метода Гаусса. В результате получаем значения параметров:

Результаты исследования

Сделаем
проверку по первому году исследования (2012 год):

Подобные
равенства можно проверить по всему периоду эконометрического исследования.

В
завершение исследования произведем расчет показателей эластичности:

Значение коэффициента эластичности способно показать, на сколько процентов в среднем изменится результат при изменении фактора на 1% и значениях других факторов, фиксированных на средних уровнях.

Таким образом, по данным статистики при росте посевной площади на 1% валовой сбор сократился на 0,004% при условии, что урожайность останется на прежнем уровне. Этот вывод подтверждает результаты предыдущих исследований зависимости валового сбора от посевной площади: коэффициент корреляции показал слабую связь.

Исследование
второго коэффициента эластичности показало результат: по данным статистики при
росте урожайности на 1% произойдет увеличение валового сбора на 1,161% при
условии, что посевные площади останутся неизменными. Предыдущие исследования
данной зависимости (коэффициент корреляции) также подтвердили прямую тесную
связь между данными показателями.

Выводы

Таким
образом, анализ производства зерновой продукции с помощью построения
эконометрической модели показал следующие результаты:

• увеличение или снижение посевных площадей под зерновыми и зернобобовыми культурами оказывает слабое влияние на роста (снижение) валового сбора (значение коэффициента эластичности подтверждает данные факт);
• изменение урожайности зерновых и зернобобовых культур напрямую и существенно влияет на изменение валового сбора (коэффициент эластичности превышает 1%).

Литература

1.
Алтухов А.И. Парадоксы развития российского сельского хозяйства // Экономика
сельского хозяйства России. – 2016. – № 5. – С. 2 – 11.

2.
Гелета И.В. и др. Исследование механизма влияния современных макроэкономических
процессов на развитие агропромышленного комплекса России / Гелета И.В., Хатхоху
М.А., Никитина А.В. // Международные научные исследования. – 2015. – Т. 7№ 4. –
С. 22 – 25.

3.
Лявина М.Ю. Свобода или протекционизм во внешней торговле продовольствием? //
Аграрный научный журнал. – 2015. – № 7. – С. 86 – 92.

4.
Папцов А.Г., Шеламова Н.А. Особенности инновационной политики в АПК стран БРИКС
// Экономика сельского хозяйства России. – 2016. – № 7. – С. 86 – 93.

5.
Ушачев И.Г. Импортозамещение в агропромышленном комплексе России: тенденции,
проблемы, пути развития // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих
предприятий. – 2016. – № 1. – С. 2 – 10.

6.Abu B.M., Issahaku H., Nkegbe P.K. Farmgate versus
market centre sales: a multi-crop approach // Agricultural and Food Economics.
– 2016. – Vol.4. – P. 4 – 21.

7. Determinants of household food insecurity in Mexico
/ Magana-Lemus D., Ishdorj A., Rosson C.R., Lara-Alvares J. // Agricultural and
Food Economics. – 2016. – Vol.4. – P.4 – 10.

8. Lee S.Y., Lim S.S. Determinants of the Korean
agricultural trade with the LDC and the OECD countries // Agricultural
Economics. – 2014. – Vol.60, № 3. – P.110 – 122.

9. Sengupta P., Mukhopadhyay K. Economic and
Environmental Impact of National Food Security Act of India // Agricultural and
Food Economics. – 2016. – Vol. 4– P. –  4
– 5.

10. Severini S. и др.  Do CAP direct
payments stabilize farm income? Empirical evidences from a constant sample of
Italian farms / Severini S., Tantari A., Tommaso G. // Agricultural and Food
Economics. – 2016. – Vol.4. – P. 4 – 6.

Reference

1. Altukhov A.I. Paradoxes of Development of Russian
Agriculture//Economics of Agriculture of Russia. – 2016. – № 5. – P 2 – 11.

2. Heleta I.V. et al. Study of the mechanism of
influence of modern macroeconomic processes on the development of the
agro-industrial complex of Russia/Heleta I.V., Khathokhu M.A., Nikitin
A.V.//International scientific research. – 2015. – Vol. 7 № 4. – S. 22 – 25.

3. Lyavina M. Yu. Freedom or Protectionism in Foreign
Food Trade?//Agrarian Scientific Journal. – 2015. – № 7. – S. 86 – 92.

4. Paptsov A.G., Shelamova N.A. Peculiarities of
Innovation Policy in the Agricultural Complex of BRICS//Economics of Agriculture
of Russia. – 2016. – № 7. – S. 86 – 93.

5. Ushachev I.G. Import Substitution in the
Agro-Industrial Complex of Russia: Trends, Problems, Ways of
Development//Economics of Agricultural and Processing Enterprises. – 2016. – №
1. – P 2 – 10.

6. Abu B.M., Issahaku H., Nkegbe P.K. Farmgate versus
market centre sales: a multi-crop approach // Agricultural and Food Economics.
– 2016. – Vol.4. – P. 4 – 21.

7. Determinants of household food insecurity in Mexico
/ Magana-Lemus D., Ishdorj A., Rosson C.R., Lara-Alvares J. // Agricultural and
Food Economics. – 2016. – Vol.4. – P.4 – 10.

8. Lee S.Y., Lim S.S. Determinants of the Korean
agricultural trade with the LDC and the OECD countries // Agricultural
Economics. – 2014. – Vol.60, № 3. – P.110 – 122.

9. Sengupta P., Mukhopadhyay K. Economic and
Environmental Impact of National Food Security Act of India // Agricultural and
Food Economics. – 2016. – Vol. 4– P. 4 – 5.

10. Severini S. и др.  Do CAP direct
payments stabilize farm income? Empirical evidences from a constant sample of
Italian farms / Severini S., Tantari A., Tommaso G. // Agricultural and Food
Economics. – 2016. – Vol.4. – P. 4 – 6.

УДК 658

DOI 10.24411/2413-046Х-2020-10441

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АГРАРНОГО ПРОИЗВОДСТВА НА ПРИМЕРЕ ПРОИЗВОДСТВА ПРОДУКЦИИ ЖИВОТНОВОДСТВА

ECONOMETRIC STUDY OF THE EFFECTIVENESS OF AGRICULTURAL PRODUCTION ON THE EXAMPLE OF LIVESTOCK PRODUCTION

Баянова
Ольга Викторовна, кандидат экономических наук, доцент,
доцент кафедры бухгалтерского учета и финансов ФГБОУ ВО Пермский ГАТУ, г. Пермь

Bayanova Olga Victorovna, candidate of economic Sciences, associate Professor,
associate Professor of accounting and Finance Department  FSBEI HE Perm SATU, c. Perm

Аннотация.
Научная
статья содержит методику и результаты анализа влияния факторов на изменение объемов
производства продукции животноводства в Российской Федерации. Цель исследования
– выявить влияние факторов на изменение объемов производства продукции
животноводства для обеспечения информационных потребностей управления. Метод
проведения исследования: множественная регрессия и корреляция. Определены
коэффициенты множественной корреляции между результативным признаком и
факторами, а также совокупный коэффициент множественной корреляции, построена
матрица коэффициентов, проведен регрессионный анализ с помощью построенной
двухфакторной модели, при проведении  верификации результатов исследования рассчитано
среднее значение ошибки аппроксимации. Вывод – выявлена прямая тесная связь
между надоем молока на одну корову и энерговооруженностью труда в
сельскохозяйственных организациях, обратная тесная связь между надоем молока на
одну корову и поголовьем коров, а также между поголовьем коров и
энерговооруженностью труда в сельскохозяйственных организациях; значение
совокупного коэффициента множественной корреляции подтвердило наличие тесной
связи между результативным признаком и факторами.

Summary. The
scientific article contains the methodology and results of the analysis of the
influence of factors on the change in the volume of livestock production in the
Russian Federation. The purpose of the study is to identify the influence of
factors on the change in the volume of livestock production in order to meet
the information needs of management. Method of
conducting the study: multiple regression and correlation. Multiple correlation
coefficients between the effective feature and factors are determined, as well
as the aggregate multiple correlation coefficient, a coefficient matrix is
constructed, a regression analysis is carried out using the constructed
two-factor model, and the mean value of the approximation error is calculated
when verifying the study results. Conclusion – a
direct close connection was identified between milk yield per cow and the
energy content of labor in agricultural organizations, a reverse close
connection between milk yield per cow and the number of cows, as well as
between the number of cows and energy content of labor in agricultural
organizations; the value of the aggregate multiple correlation coefficient
confirmed the close relationship between the outcome feature and the factors.

Ключевые
слова: аграрное производство; производство продукции животноводства;
множественная регрессия и корреляция; матрица коэффициентов.

Keyword: agrarian production; production of livestock
products; multiple regression and correlation; matrix of coefficients.

Введение

Производство продукции
животноводческой отрасли является важным индикатором продовольственной
безопасности Российской Федерации. Наряду с этим, рост производства продукции
животноводства способен ускорить процесс импортозамещения сельскохозяйственной
продукции в стране. Поэтому, проведение исследования факторов, способных
положительно повлиять на рост производства продукции животноводства, является
актуальным.

Исследования процессов
обеспечения роста производства продукции животноводства являются актуальными в
научной среде. Активное участие в дискуссиях принимали участие многие
отечественные и зарубежные ученые-экономисты: провели математическое
моделирование перспектив устойчивого развития сельскохозяйственных регионов
Украины Tymosenko
M.
и Golovach
K.
[6]; построили модель волатильности цен на сельскохозяйственную продукцию на
Чикагской товарной бирже с помощью эконометрических методов Cermak M., Males K. и Maitah M. [4]; проанализировали факторы,
оказывающее влияние на экспорт сельскохозяйственной продукции в Албании, Brana K., Qineti A., Lazorcakova E. [5]; показала приоритетные
направления реализации государственной программы развития АПК в Тюменской
области Зубарева И.Ю. [2]; представили результаты оценки эффективности
реализации целевых программ развития АПК региона Асриянц К.Г. и Багавудинова
К.Б. [1]; акцентировали внимание на проблемах инвестиционной привлекательности
сельского хозяйства Соловьева Т.Н. и Мусьял А.В. [3].

Таким образом, анализ
рычагов и инструментов обеспечения продовольственной безопасности и
импортозамещения в аграрном производстве являются актуальными среди
отечественных и зарубежных ученых.

Материалы и методы исследования

Проведем эконометрическое исследование зависимости показателей импортозамещения продукции животноводства (надой молока на 1 корову) и эффективности экономики Российской Федерации (энерговооруженность труда в сельскохозяйственных организациях). Информационный этап снабжен данными с сайта Росстата Российской Федерации (таблица 1).

Определимся с
результативным признаком и факторами:

y
– результативный
признак: надой молока на 1 корову;

х₁ –фактор: поголовье коров;

х₂ –фактор: энерговооруженность труда в сельскохозяйственных
организациях.

Далее произведем расчет коэффициента множественной корреляции. Для того, чтобы определить значения числителя и знаменателя в формулах расчета коэффициента множественной корреляции составим рабочую таблицу (таблица 2).

Рассчитаем коэффициент корреляции для выявления тесноты связи между результативным признаком и первым фактором:

Значение коэффициента множественной корреляции между результативным признаком и первым фактором показало обратную и тесную связь между надоем молока на 1 корову и поголовьем коров.

На следующем этапе рассчитаем коэффициент множественной корреляции для выявления тесноты связи между результативным признаком и вторым фактором:

Значение коэффициента
множественной корреляции между результативным признаком и вторым фактором
показало прямую и тесную связь между надоем молока на 1 корову и энерговооруженностью.

Далее произведем расчет коэффициента множественной корреляции по выяснению тесноты связи между факторами, оказывающими влияние на результативный признак:

Значение коэффициента
множественной корреляции показало обратную и при этом тесную связь между
посевной площадью и энерговооруженностью.

Результаты исследования

Сгруппируем коэффициенты множественной корреляции в форме матрицы (таблица 3).

В завершение исследования произведем расчет совокупного коэффициента корреляции по определению тесноты связи между результативным признаком и факторами:

В завершение исследования проведем регрессионный анализ методом множественной регрессии и корреляции. Модель множественной регрессии с использованием двух факторов имеет вид:

где a – свободный член уравнения,

b₁
и b₂
– коэффициенты уравнения множественной регрессии (параметры уравнения
регрессии), показывающие, на сколько единиц в среднем изменится результативный
признак при изменении фактора на одну единицу.

Для того, чтобы определить параметры уравнения множественной регрессии необходимо решить систему уравнений:

Исходные данные для
решения системы уравнений возьмем из таблицы 2.

Далее подставим в систему уравнений данные рабочей таблицы:

Чтобы определить параметры уравнения множественной регрессии используем метод Гаусса. По результатам расчета получаем значения параметров:

Сделаем проверку по каждому году исследования:

На этапе верификации произведем
расчет ошибки аппроксимации (таблица 4).

Среднее
значение ошибки аппроксимации на уровне 3,5 % свидетельствует об отличном
подборе модели к исходным данным.

Выводы

Совокупный коэффициент
множественной корреляции подтвердил наличие тесной связи между надоем молока на
1 корову, поголовьем коров и энерговооруженностью. Особое влияние на значение
совокупного коэффициента множественной корреляции оказала обратная и тесная
связь между надоем молока на 1 корову и поголовьем коров, а также между
поголовьем коров и энерговооруженностью.

Рассчитанные параметры
модели множественной регрессии позволили определить регрессионное значение
результативного признака. Среднее значение ошибки аппроксимации показало, что
регрессионные значения надоя молока на 1 корову отличаются от фактических в
среднем на 3,5 %, что показывает отличный подбор модели к статистическим данным.

Литература

1. Асриянц К.Г.,
Багавудинова К.Б. Оценка эффективности реализации целевых программ развития АПК
региона // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2016. – № 12. – С.
39 – 48.

2. Зубарева Ю.В. Приоритетные
направления реализации государственной программы развития АПК в Тюменской
области // Агропродовольственная политика России. – 2016. – № 11. – С. 10 – 12.

3. Соловьева Т.Н.,
Мусьял А.В. Инвестиционная привлекательность 
сельского хозяйства // Вестник Курской государственной
сельскохозяйственной академии. – 2016. – № 8. – С. 14 – 18.

4. Cermak M. и
др. Price volatility modeling – wheat: GARCH model
application/ Cermak M., Malec K., Maitah M. // Agris On-line Papers in
Economics and Informatics. – 2017. – № 4. – P.15 – 24.

5. Determinants of Albanian agricultural export: the gravity model
approach / Braha K., Qineti A., Cupak A., Lazorcakova E. // Agris On-line
Papers in Economics and Informatics. – 2017. – № 2. – P.3 – 21.

6. Tymoseenko M., Golovach K. Modeling of the prospects for sustainable
development of agricultural territories by the Bayesian networks // Management
Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development. – 2018.
Vol. 40, – № 2. – Р. 263-273.

Reference

1. Asriyants K. G., K. B. Bagaudinova assessment of the effectiveness of
implementation of targeted programs of agricultural development of the region
// Regional problems of transformation of the economy. – 2016. – No. 12. – P.
39 – 48.

2. Zubareva Priority directions of implementing the state program of
agricultural development in Tyumen region // agricultural and food policy of
Russia. – 2016. – No. 11. – S. 10 – 12.

3. Solov’eva T. N., Musial A. B. Investment attractiveness of
agriculture // Bulletin of the Kursk state agricultural Academy, 2016, no. 8,
Pp. 14-18.

4. Cermak M. и
др. Price volatility modeling – wheat: GARCH model
application/ Cermak M., Malec K., Maitah M. // Agris On-line Papers in
Economics and Informatics. – 2017. – № 4. – P.15 – 24.

5. Determinants of Albanian agricultural export: the gravity model
approach / Braha K., Qineti A., Cupak A., Lazorcakova E. // Agris On-line
Papers in Economics and Informatics. – 2017. – № 2. – P.3 – 21.

6. Tymoseenko M., Golovach K. Modeling of the prospects for sustainable
development of agricultural territories by the Bayesian networks // Management
Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development. – 2018.
Vol. 40, – № 2. – Р. 263-273.