УДК 339.137.21

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11005

ОСОБЕННОСТИ ОЦЕНКИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ДЕВЕЛОПЕРА

FEATURES OF ASSESSMENT OF COMPETITIVENESS OF THE DEVELOPER

Буткова Дарина Андреевна, аспирант, ассистент кафедры экономики в строительстве, Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень

Butkova D.A. darinabutkova@mail.ru

Аннотация: В статье представлены авторские подходы и взгляды на существующие проблемы в области формализации процедуры оценки конкурентоспособности результатов деятельности компаний (девелоперов) ориентированных на многопродуктовый портфель и многопрофильность направлений функционирования в современных условиях ограниченности потребительского спроса на первичном рынке жилья. Полученные формализованные модели кластеризации процедуры оценки конкурентоспособности девелопера позволяют для заданных диапазонов определять вектор поиска направлений повышения  конкурентоспособности участника рынка товаров (работ, услуг) инвестиционно-строительного комплекса.

Summary: Author’s approaches and views of the existing problems in the field of formalization of assessment procedure of competitiveness of results of activity of the companies (developers) focused on a multiproduct portfolio and versatility of the directions of functioning in modern conditions of limitation of consumer demand in primary housing market are presented in article. The received formalized models of a clustering of assessment procedure of competitiveness of the developer allow for the set ranges to define a vector of search of the directions of improving competitiveness of the participant of commodity market (works, services) of an investment and construction complex.

Ключевые слова:  конкурентоспособность, конкуренция, конкурентоспособность строительного предприятия, методы конкурентоспособности.

Keywords: competitiveness, competition, competitiveness of the construction enterprise, competitiveness methods.

В настоящее время не утратила своей актуальности проблема выбора метода и модели для проведения комплексной оценки конкурентоспособности строительной организации, которые в силу особенностей развития рыночных отношений в стране вышли на новый уровень своего развития – девелопмент объектов недвижимости. Данный переход на новую ступень был обусловлен объективными причинами периода расцвета первичного рынка недвижимости с 2003 года по 2010 год включительно. В этот отрезок времени капитальные вложения в строительство зданий жилого назначения давали доходность 20-25 % годовых, что позволило акционерам строительных организаций сформировать значительную «подушку безопасности». Данные запасы с 2011 года стали основными, а зачастую единственными  источниками для формирования  оборотного капитала. С 2014 года первичный рынок жилой недвижимости в регионах, не относимых к статусу федерального значения столкнулся с серьезными проблемами потери платежеспособного спроса на его продукт. Так, например, в Тюменской области для поддержания застройщиков региональные власти выходят координаторами в части оживления покупательского спроса на готовую продукцию следующими инструментами: региональному банковскому  сектору осуществляется субсидирование ипотечных процентных ставок при кредитовании сделки на первичном рынке жилья; сформировано «трио» в рамках государственно-частного партнерства, в котором принимают участие региональные власти-застройщик-мебельные фабрики региона (продажа жилья на первичном рынке не только с отделкой от застройщика, но и с монтажем корпусной мебели) и многое др. И это лишь малая доля тонкостей и нюансов, которые ограничивают возможности аналитика (оценщика, эксперта, потребителя) в применении широкого спектра методик оценки конкурентоспособности. Обобщив имеющийся методический материал,  авторы статьи пришли к выводу об отсутствие специфического подхода к моделированию процедуры оценки конкурентоспособности девелопера, в перечне видов деятельности которого «львиная» доля приходится на строительный кластер. Это, в свою очередь, порождает проблему сложности обоснования направлений сохранения (увеличения) достигнутых уровней конкурентоспособности  девелопера.

Кроме этого отметим, что конкурентоспособность понятие относительное, поскольку определяется на основе сравнения с аналогичными показателями конкурентов.  Применительно к многопродуктовой корзине девелопера по видам деятельности аналитик (оценщик, эксперт, потребитель) должен выполнить процедуру сегментирования  исходной информации по кластерам, например, по подразделениям девелопера: предприятие стройиндустрии, проектно-изыскательская организация, строительная организация, управляющая компания, риэлтерская компания.

Большинство же имеющихся разработок в области оценки ориентировано оценку конкурентоспособности продукта при условии формирования производственной программы с монопродуктовой корзиной предприятия. Также распространена практика применения универсальных оценок конкурентоспособности предприятия, которые не «априори» могут учитывать тонкости и нюансы отраслевой специфики выпуска продукции и многопрофильности сферы деятельности предприятия при широком ассортименте выпуска продукции.  Таким образом, в настоящее время назрела необходимость пересмотра постулатов оценочного инструментария, который смог бы чутко реагировать на изменения потенциала девелопера по каждому кластеру, что и попытались авторы настоящей публикации учесть при моделировании оценочного инструментария применительно к сфере деятельности девелопера.

Чаще всего авторами выделяется две группы методов оценки конкурентоспособности, которые могут быть трансформированы под особенности результатов деятельности  предприятий, занятых в строительном бизнесе, а именно  аналитические и графические. Кратко сформулируем особенности некоторых методов оценки конкурентоспособности.

Модель Розенберга[10], суть модели в том, что инвестор оценивает, насколько тот или иной жилой дом удовлетворяет его потребностям. Эта модель основана на предположении, что каждая характеристика важна и при этом, чем выше балл оценки, тем лучше. Модель ориентирована на формирование интегрального показателя конкурентоспособности товара, причем, чем ближе значение интегрального показателя к единице, тем в большей мере оцениваемый объект жилой недвижимости соответствует идеалу. Оценка конкурентоспособности на основе уровня продаж: уровень конкурентоспособности оценивается как вероятность того, что на данном рынке произвольный потребитель, совершая покупку, предпочтет данный объект жилой недвижимости указанному объекту, предлагаемого конкурентом. Оценка конкурентоспособности товара проводится на основе цены и его качества.

Модель с идеальной (равновесной) точкой: этот метод заключается в том, что в него вводится дополнительный компонент – идеальная величина характеристики товара, которая может быть определена при помощи балльно-рейтинговой системы оценки. По мнению Шеремет А.Д. и Ненашева Е.В. [3], конкурентоспособность предприятия характеризуется его финансовым состоянием, поэтому формирование универсальной методики оценки финансового состояния является наиболее важной задачей, которая ставится перед аналитиком (экспертом, оценщиком, потребителем). Несмотря на то, что авторы предлагают использовать методику рейтинговой оценки для промышленных предприятий, она может использоваться и в строительной сфере деятельности. Это стало возможным благодаря внедрению единой системы финансовой отчетности [7].

Метод оценки, основанный на результатах торгов [5]. В научных трудах Х.М. Гумба предлагается методика оценки конкурентоспособности предприятия с учетом результатов проведения торгов. Автор считает, что такой сектор экономики, как «строительство» в России уже обладает необходимыми предпосылками для развития и реализации конкурентных отношений. Подрядные торги, демонополизирующие рынок строительных услуг, являются наиболее эффективным механизмом по созданию конкурентной среды и понуждению участников к «здоровой» конкуренции на уровне качества выпускаемой строительной продукции.

Оценка конкурентоспособности на основе теории эффективной конкуренции [1]. В соответствии с этой теорией уровень организации работы всех подразделений и служб предприятия напрямую влияет на его конкурентоспособность. Эффективность деятельности подразделений определяется уровнем использования различных ресурсов предприятия. В связи с чем именно этот подход может послужить базисом для создания чувствительной модели оценки конкурентоспособности девелопера на рынке недвижимости.

Оценка конкурентоспособности на основе нормы потребительской стоимости. Сущность данного метода заключается в оценке совокупности маркетинговых, управленческих и организационных решений (экономическая технология компании). Матрица Бостонской консалтинговой группы. Методика основана на анализе конкурентоспособности, учитывающей жизненный цикл товара. Для того, чтобы оценить конкурентоспособность, необходимо проанализировать матрицу, построенную по следующему принципу: по горизонтали – темпы роста/сокращения количества продаж в линейном масштабе; по вертикали – относительная доля совокупности товаров на рынке. Модель «Привлекательность рынка – преимущества в конкуренции». Данная модель развивает вышеописанную матрицу. Главными характеристиками модели являются привлекательность рынка и преимущества в конкуренции. Привлекательность рынка определяется его свойствами: качеством, основами снабжения и т. д. Преимущества в конкуренции описываются следующими показателями: относительная позиция на рынке, потенциал продукта, исследовательский потенциал и квалификация менеджеров и сотрудников [2]. Матрица Портера. Основой для построения матрицы служит концепция конкурентной стратегии, которая подразумевает, что предприятие должно ориентироваться не только на удовлетворение потребностей покупателей, но и на конкурирующие силы рынка. Многоугольник конкурентоспособности [7]. Суть этого метода в сравнении собственного предприятия с конкурентами путем графического построения многоугольника конкурентоспособности. На нем отображается положение предприятия и конкурентов по наиболее важным сферам деятельности, которые представлены в виде векторов-осей (рис. 1).

Необходимо отметить, что выделенные методы охватывают не только различные показатели, определяющие результат оценки конкурентоспособности, но и различные подходы к самой  оценке конкурентоспособности предприятия. Несмотря на это, перечисленные методы имеют ряд недостатков. Основной недостаток всех имеющихся методов заключается в их ограниченной способности охвата сферы функционирования объекта/субъекта оценки. Акцент сделан на какой-то одной сфере деятельности (продукте, виде деятельности, территории функционирования и пр.), в связи с чем заданная группа показателей-факторов искажает результаты оценки конкурентоспособности предприятия в целом.  Либо метод слишком сложный с позиции сбора исходной информационной базы для проведения анализа и оценки, в связи с чем трудоемкий для использования на практике. Большинство методов оценки конкурентоспособности стационарны (неподвижны) во времени, они оценивают предприятие на определенный момент времени, основываясь на полученных ранее эмпирических данных. Как уже говорилось ранее, спецификой строительной продукции является ее закрепленность, неподвижность, капиталоемкость, материалоемкость, длительность возведения, эксплуатации и т. д. Специфика девелопера определена коммуникабельностью, вариативностью подходов к формированию продуктового и инвестиционного портфеля. Эти особенности характеризуют взаимоотношения участников инвестиционно-строительного процесса. Заказчик выбирает строительное предприятие, основываясь на возможности удовлетворения своих конкретных потребностей, девелопер в своей организационной и производственной структуре априори выделяет значимое место для подразделения, которое выполняет функции строительного предприятия на постоянной основе. Превосходство над конкурентами в удовлетворении конкретных потребностей девелопера выражается совокупностью не только качественных и стоимостных характеристик строительной продукции, но и уровнем организации производства/эксплуатации в целом. Помимо этого, в отмеченных недостатках упоминалось об ограниченности применяемых методов. Она заключается в том, что, как правило, особое внимание уделяется экономическим, управленческим и потребительским (цена и качество) показателям конкурентоспособности предприятия. Организационно-технические и технологические показатели выпуска продукции не рассматриваются в качестве анализируемых, либо указывается ограниченная их часть. Хотя они во многом предопределяют и обосновывают все остальные показатели. Это означает тесную взаимосвязь экономических, управленческих и потребительских с организационно-техническими и технологическими показателями, определяющими конкурентоспособность девелопера на инвестиционно-строительном рынке. А это, в свою очередь, предопределяет принятие управленческих решений, направленных на достижение поставленных целей в установленные сроки с минимальными затратами всех видов ресурсов. В целях преодоления всех вышеперечисленных недостатков целесообразно оценить степень влияния организационно-технических показателей деятельности предприятия на его конкурентоспособность.

Обозначив основные методы оценки конкурентоспособности строительных организаций, которые можем дополнить формализованными подходами до уровня оценки девелопера, рассмотрим на практике одного из девелоперов на региональном инвестиционно-строительном рынке, в связи с соответствием со ст. 3 ФЗ «О коммерческой тайне» от 29.07.2004 № 98-ФЗ, наименование предприятие будет обозначено «Девелопер». На данный период времени «Девелопер» вводит жилье в различном техническом и технологическом исполнении, а также  является лидером по области среди строительных организаций по вводу квадратных метров и управляющих компаний по качеству обслуживания и содержания объектов недвижимости.

1. Сегментарный (кластерный) метод анализа конкурентоспособности девелопера

Признаки сегментирования с помощью данного метода выявляются по параметрам выпуска и продвижения на рынок новой продукции и базируется на изучении долгосрочных тенденций данной отрасли.

В таблице 1 приведены результаты анализа  производственной программы и программы сбыта продукции «Девелопера».

Как видно из таблицы  «Девелопер» на рынке жилищного строительства обеспечивает население города жильем в следующем исполнении: панельное, кирпичное и каркасно-монолитное домостроение. На протяжении пяти рассматриваемых лет наблюдается положительная динамика увеличения объемов ввода жилья. За четыре года произошел прирост объемов введенного жилья, который за весь рассматриваемый период составил 63,4 тыс. м². В 2012 году ввод жилья предприятием составлял 111221,6 м², в 2013 году – 124889,9 м², в 2014 году – 166794 м², в 2015 году – 174610 м², в 2016 году введено 161258 м² .

Основной специализацией предприятия является панельное домостроение, на которое приходится значительная доля объемов строительства, их доля в общем объеме ввода жилья составила в 2014 году 90,7% со снижением веса к 2016 году до 68,37% в связи со сменой приоритетов. Руководство предприятия пожелало в очередной раз выйти на рынок города с каркасно-сборно-монолитным видом домостроения в ЖК «8».  На рисунке 3  представлена динамика структуры ввода жилья в соответствие с видом домостроения за 2012 – 2016 годы.

Начиная с 2013 года наблюдается значительный рост кирпичного строительства: в 2013 году на 5469,2 м² больше, чем в 2012 году. Далее прирост составил 24258,6 м² в 2014 году, а в 2015 году имеет место спад прироста – 1346 м². Так в 2015 году наблюдается значительное увеличение кирпичного и каркасно-монолитного домостроения, так если в 2014 году отсутствовал ввод по кирпичному домостроению, то в 2014 году он составил 17,92%, за анализируемый период предприятием всего было введено 35508 м² жилья в кирпичном исполнении.  Быстрыми темпами при этом стал развиваться сборно-каркасно-монолитный вид возведения зданий, если в 2012 году строительство данного вида домов отсутствовало, то в 2015 году составляло 12,84%. Прирост сборно-каркасно-монолитного домостроения можно объяснить повышением его популярности среди застройщиков ввиду особой технологии возведения, которая позволяет сократить сроки  и оптимизировать ресурсы, так и среди покупателей в виду более низкой цены за кв.м.  Популярность каркасно-монолитного домостроения объясняется легкостью строительства. Строительство проводится очень быстро, что приводит к снижению себестоимости СМР, а это выгодно как застройщику, так и покупателю. Дом по каркасно-монолитной технологии строится в десять раз быстрее, чем кирпичный, и в 2-3 раза быстрее, чем аналогичный панельный дом.

В соответствии с данными приведенными в таблице 1 можно сделать вывод, что за 5 анализируемых лет выпуск строительной продукции в целом по предприятию составил 843,7 тыс. м³.

Результаты анализа выполнения плана по производству строительной продукции и производственной программы вынесены в таблицу 2.

Однако в 2015 г. произошел небольшой спад в производстве на 3,2%, в 2016 г. на 7% относительно предыдущего периода. Выпуск сборного железобетона в 2015 году составил 132,6 тыс. м³, что является максимальным  значением выпуска за пять крайних лет. Суммарный объем выпуска сборного железобетона  за 5 лет равен 624,3 тыс. м³.

За 5 лет прирост выпуска товарного бетона наблюдается лишь с 15939 м³ в 2013 году до 20046 м³ в 2014 году, далее имеет место стабильный спад в производстве данного вида строительной продукции. По итогам 2016 года выпуск оценивается лишь на 14618 м³, что ниже плана на 5,3%. В период с 2012-2014 гг. также наблюдается эффективность линии по выпуску товарного раствора, по которому происходит выполнение плана и увеличение объемов выпуска продукции с 8912 м³ по итогам 2012 года до 13875 м³ по итогам 2014 года. Однако в 2015 году произошло снижение объемов выпуска на 3775 м³. Общий объем выпуска товарного раствора составил 43117 м³. За анализируемый период стоит отметить снижение по выпуску свай и колонн, так за  года выпуск объема продукции снизился на 25% по сравнению с 2012 годом. Таким образом, за анализируемый период объем выпуска сваи и колон в сумме составил 70669 м³

На рисунке 3 представлена динамика выпуска строительной продукции за 2012-2016 гг.

На основании данных можно сделать вывод, что к 2016 году наблюдается снижение объемов выпуска строительной продукции с 162949 м³ в 2012 году до 159462 м³ в 2016 году, то есть за пять лет произошел спад объемов выпуска строительной продукции на 2,1%, причем относительно наиболее привлекательного периода 2014 года спад оценивается на 10%. Наблюдается отрицательная динамика по всем видам произведенной продукции, кроме выпуска железобетона. Во всем объеме выпускаемой строительной продукции наибольший удельный вес приходится на выпуск сборного железобетона, суммарный прирост которого за четыре года составил 12,7%.

Не смотря на падение выпуска продукции в динамике, что обусловлено внешними факторами (ростом безработицы, падением доходов населения), в целом следует признать выпуск   продукции стройиндустрии предприятием на эффективном уровне, так как за рассматриваемый период  по большинству показателей имеет место 100% выполнение плана.

Производственные мощности предприятий стройиндустрии «Предприятия N» позволяют полностью обеспечивать строительные участки предприятия, а также производить продукцию для сторонних заказчиков: плиты перекрытия, изделия из пенобетона, мелкоштучные изделия, прочий железобетон. На предприятии имеются раствора смесительный узел с годовой мощность 30 тыс. м³ , бетоносмесительный цех. В 2011 гг. была проведена масштабная реконструкция завода крупнопанельного домостроения, цель которой выпуск 14-ти этажных панельных домов с последующим переходом на 16 этажные дома, переход на строительство домов в монолитно-каркасном исполнении. Построен и введен склад цемента мощностью 6 000 тонн, в 2011 году введен в эксплуатацию цех сборно-монолитного каркаса. Значительные средства  направляются на обновление основных средств механизмов, оборудования, транспорта.

В таблице 3 произведем расчет основных показателей для анализа производственного риска с помощью метода директ-костинга в рамках финансово-стоимостного метода анализа.

По данным таблицы 3 можно сделать вывод о том, что наибольший удельный вес в структуре объема реализации жилья принадлежит проданным квартирам в панельном исполнении, в 2014 г. их доля достигла 89,39%. Значительная разница в объемах реализации объясняется тем, что при строительстве панельных домов предприятие использует продукцию собственного завода.

За период с 2011 по 2013 гг. цена 1 м² жилья в кирпичном исполнении выросла на  129,9% против 120,7% в  панельном исполнении, что в стоимостном выражении прирост составил 23,53 тыс.руб. и 21,76 тыс.руб. соответственно. По сравнению с 2013 г. в 2014 г. цены на жилье снизились на 7271,24 руб. в кирпичном исполнении и на 6452,73 руб. в панельном исполнении и достигли 34359,47 руб. и 33321,25 руб. соответственно. Если сравнивать цены на жилье предлагаемые «Девелопер» со средне городскими ценами, то предприятие  за весь рассматриваемый период старается выдерживать диапазон ниже среднерыночных цен на жилье по г. Тюмени, что характеризует эффективность маркетинговой стратегии предприятия.

Наибольшее влияние цен на объем реализации жилья отмечалось в период с 2011 по 2012 гг., за это время за счет изменения ценовой политики выручка от реализации жилья увеличилась в 1,6 раза. За период с 2013 по 2014 гг. наблюдается другая ситуация – происходит снижение цен на жильё и рост объемов производства, при этом за счет увеличения производственной программы выручка увеличилась в 1,1 раза.   На наш взгляд, анализ эффективности управления маркетингом на предприятии должен базироваться также на расчете показателей, характеризующих доходность коммерческой деятельности хозяйствующего субъекта и его конкурентоспособность.

Подводя итог применения методических подходов для оценки конкурентоспособности, необходимо отметить, что в современной теории и практике отсутствует стандартная, единая методика оценки конкурентоспособности девелопера. А так же невозможно использовать отдельные подходы, практикуемые за рубежом. Так как их сложно применить к современной изменчивой, подверженной внешним потрясениям, российской действительности. Существование множества методов, с одной стороны, значительно затрудняет выбор оптимального из них, но, с другой, позволяет найти более рациональный подход к оценке и использовать комплекс методов. Для оценки практической деятельности предприятия необходим несложный в расчете и информативный метод, который позволял бы оперативно отслеживать происходящие положительные или отрицательные изменения и комплексно подходить к проблеме повышения конкурентоспособности предпринимательской организации. Приоритетное значение, по нашему мнению, занимают методы, основанные на комплексной оценке деятельности предприятия с учетом временного показателя, что позволяет делать более обоснованные выводы о конкурентоспособности и облегчает выработку управленческих решений по улучшению работы всех подразделений предприятия.

Библиографический список

1. Арасланова, Д.Ф. Совершенствование методов оценки конкурентоспособности предприятий на рынке жилищного строительства: дис. канд. экон. наук. 08.00.05 / Д.Ф. Арасланова. – Екатеринбург, 2007.– 125 с.
2. Ахматова, М. Теоретические модели конкурентоспособности / М. Ахматова, Е. Попов // Маркетинг. – 2003. – № 4. – С. 25–38.
3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М., 2002.
4. Васенгин, А.В. Повышение конкурентоспособности строительного предприятия на рынке подрядных работ в современных условиях: дис.канд. экон. наук. 08.00.05 / А.В. Васенгин. – Тюмень, 2002. – 141 с.
5. Гумба, Х.М. Экономика строительных организаций / Х.М. Гумба. – М.: Центр экономики и маркетинга. 1998. – 144 с.
6. Лукманова, И.Г. Проблемы обеспечения качества и конкурентоспособности продукции предприятий строительной отрасли: дис. канд. экон. наук. 08.00.05 / И.Г. Лукманова. – М., 2001. – 318 с.
7. См.: Бабец Ю.Н., Замураева Л.Е. Методологические аспекты оценки и управления конкурентоспособностью строительной организации в северных районах Тюменской области // Проблемы и перспективы управления экономикой и маркетингом в организации. 2001. № 1. 25 с.
8. См.: Иванова Е.А. Оценка конкурентоспособности предприятия. Ростов н/Д Феникс, 2008. 298с.С.111-112.
9. Гусев Е.В., Угрюмов Е.А., Оценка конкурентоспособности строительных Обронов И.М. предприятий на основе организационно-технических показателей 2013, т. 7, № 3 125
10. Porter M.E. Competitive Strategy: Techniques for Analyzing Industries and Competitors. – N.Y.: The Free Press, 1980.

УДК 338.001.36

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11004 

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В ОЦЕНКЕ И ПРОГНОЗАХ УРОВНЯ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ ТРАНСПОРТНО – ЛОГИСТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ ГРУЗОПОТОКОВ НА ПРИМЕРЕ ЮГА ТЮМЕНСКОЙ ОБЛАСТИ

FEATURES OF APPLICATION OF STOCHASTIC MODELS IN ASSESSMENT AND FORECASTS OF LEVEL OF COMPETITIVENESS IT IS TRANSPORT – THE LOGISTICS SYSTEM OF SERVICE OF FREGHT TRAFFICS ON THE EXAMPLE OF THE SOUTH OF THE TYUMEN REGION

Филимонова Лариса Акрамовна, кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры экономики в строительстве, Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень

Буткова Дарина Андреевна, аспирант, ассистент кафедры экономики в строительстве, Тюменский индустриальный университет, г. Тюмень

Носырева Анастасия Валерьевна, магистр, Тюменский государственный университет, г. Тюмень

Filimonova L.A.  lorafil@ya.ru

Butkova D.A. darinabutkova@mail.ru

Nosyreva A.V. nosyreva.a@mail.ru

Аннотация: Статья посвящена изучению особенностей применения формализованного аппарата в моделировании перспектив развития  транспортно – логистической системы обслуживания грузопотоков на примере юга Тюменской области. Авторами продемонстрированы итерации на уровне сценариев развития  транспортно – логистической системы обслуживания грузопотоков с применением стохастического метода оценки. Исследование  причинно – следственных связей между социально – экономическими и производственными характеристиками развития региона по всем секторам экономики позволило сформировать ключевые позиции конкурентоспособности транспортно – логистической системы региона по видам транспорта. Сформированная сбалансированная система показателей – критериев  оценки характеризует деловую активность соответствующего вида транспортной сети в транспортно – логистической системе региона применительно к особенностям развития юга Тюменской области.

Summary: Article is devoted to studying of features of use of the formalized device in modeling of prospects of development transport – a logistics system of service of freght traffics on the example of the South of the Tyumen region. Authors showed iterations at the level of scenarios of development transport – a logistics system of service of freght traffics with application of a stochastic method of assessment. The research of cause and effect communications between social and economic and production characteristics of development of the region by all sectors of economy allowed to create key positions of competitiveness transport – a logistics system of the region on means of transport. The created balanced system of indicators – evaluation criteria characterizes business activity of transport network of a relevant type in transport – a logistics system of the region in relation to features of development of the South of the Tyumen region.

Ключевые слова: конкурентоспособность, транспортная инфраструктура, транспортно – логистическая система, нормализация, моделирование, итерации.

Keywords: competitiveness, transport infrastructure, it is transport – a logistics system, normalization, modeling, iterations.

Тюменская область расположена в центре РФ между Европейской и азиатской частью и входит в состав Западно – Сибирского экономического района и Уральского Федерального округа. Тюменская область несет в себе черты, свойственные промышленным регионам Урала и Западной Сибири. При этом северная часть области относится к малоосвоенным регионам ресурсного типа, а южная – обладает хорошо развитой производственной и транспортной инфраструктурой [3].

Если систематизировать конкурентоспособные возможности развития Тюменской области, то сильными позициями региона является географическое положение города с проходящими по его территории транспортными магистралями железной дороги, федеральных автомобильных дорог, наличием международного аэропорта, имеющего статус федерального. Стабильно высокий прирост населения, следовательно, увеличение потребности в автомобильных дорогах, а также наличие платежеспособного спроса на транспортно – логистические услуги и привлекательность отрасли для работников.

Слабыми позициями являются: дефицит свободных от прав третьих лиц земель в границах города; недостаточная связность территории; отсутствие логистических центров, низкая доля складских площадей высокого класса; высокие затраты на автомобильный транспорт по сравнению с другими видами транспорта; нерациональная структура автопарка; недостаточная инвестиционная активность; значительная степень износа основных фондов транспорта; отсутствие планирования размещения объектов транспортной инфраструктуры при застройке новых районов [2].

На экономическое развитие юга Тюменской области большое влияние оказывает близость к нефтегазовым территориям автономных округов с        высокой потребностью в привозных ресурсах для производственной деятельности и жизнеобеспечения населения, а также, то обстоятельство, что по территории региона проходят несколько важнейших для страны транспортных коридоров.

Главная задача транспортной инфраструктуры области состоит в   сохранении достигнутых уровней конкурентоспособности и в дальнейшем развитии всех видов транспорта, их взаимодополняемости при выборе наиболее эффективных вариантов транспортировки грузов и обслуживания пассажиров. Создание современной и эффективной транспортной инфраструктуры позволит обеспечить территориальную целостность Тюменской области, ее конкурентоспособность и инвестиционную привлекательность в глазах потенциальных инвесторов, объединение районов в единое экономическое пространство, ускорить развитие мультимодальных перевозок, увеличить транзитный потенциал региона. При этом важнейшее значение имеет модернизация и расширение существующих транспортно – инженерных коридоров и коммуникаций [2].

В таблицу 1 сведены результаты многомерных итераций на уровне сведений, отражающих социально-экономическое развития региона за период 2000-2017 гг. По сформированной оценочной системе критериев  по каждому виду транспорта стохастическим методом экстраполяции даны прогнозы.

Остановимся подробнее на методической составляющей проведенной авторами аналитической работы. В рамках исследования перспектив развития области была сформирована матрица из 340  показателей, представляющая факторы внешней и внутренней среды функционирования транспортно – логистической системы региона за 10 летний период наблюдения [4; 5]. Показатели проверены на устойчивость, волатильность и автокоррелированность, в соответствии с чем, на основе многоуровневой фильтрации была актуализирована матрица показателей критериев по каждому виду транспорта: железнодорожный, автомобильный, трубопроводный, авиационный, речной. Так было отобрано 8 показателей по железнодорожному, автомобильному и трубопроводному транспорту, 6 показателя по авиационному транспорту, 4 показателя по речному транспорту.

Отбор осуществлялся на основе матрицы линейных коэффициентов корреляции. Для выявления структуры ряда была построена автокорреляционная функция. Автокорреляция уровней ряда – корреляционная связь между последовательными уровнями одного и того же ряда динамики (сдвинутыми на определенный промежуток времени L – лаг). Рассчитав несколько коэффициентов автокорреляции, можно определить лаг (I), при котором автокорреляция (r_t,t-L) наиболее высокая, выявив тем самым структуру временного ряда. Для выявления автокорреляции во временных рядах применим критерий Дарбина – Уотсона [6; 7]. Его значение вычисляется по формуле (1):

где    n – число исследуемых признаков; е_i-1 и e_i – последовательные значения временного ряда.

Значение критерия  Дарбина – Уотсона изменяется в диапазоне от 0 до 4. При этом d = 2 указывает на отсутствие автокорреляции элементов временного ряда. Если d меньше двух, то имеет место положительная автокорреляции, а больше двух – отрицательная [7]. Для проверки статистической значимости DW воспользуемся таблицей критических точек Дарбина – Уотсона. При уровне значимости α=0,05 и числе наблюдений n = 10 имеем: . ,Если , то это свидетельствует о положительной автокорреляции    остатков. Если , то это свидетельствует об отрицательной автокорреляции остатков. При  гипотеза об отсутствии автокорреляции остатков принимается. Если  или , то гипотеза об отсутствии автокорреляции не может быть ни принята, ни отклонена. Все рассчитанные показатели находятся в пределах ,              следовательно, нет однозначного ответа о наличии/отсутствии автокорреляции. 

Рассмотрим связи между признаками по шкале Чеддока: 0,1 < r_t,t-1< 0,3: слабая;  0,3 < r_t,t-1< 0,5: умеренная; 0,5 < r_t,t-1< 0,7: заметная; 0,7 < r_t,t-1< 0,9: высокая; 0,9 < r_t,t-1< 1: весьма высокая.

Для обоснования значимости рассчитанных показателей критерий согласия Пирсона сравним с Q – критерием Бокса – Пирса. Вычисленный χ² сравним с табличным значением при заданном уровне значимости α = 0,05. Так как χ² расчетный 19,17 > табличного (12,592), то полученные результаты имеют смысл и могут использоваться в дальнейших исследованиях [7]. Q – критерий Бокса – Пирса рассчитывается по формуле (2):

где    n – число наблюдений;   – автокорреляция k – го порядка; m – число проверяемых лагов.

Рассчитаем Q – критерий Бокса – Пирса по каждому показателю и сопоставив его с χ². Определив наиболее значимые показатели для прогноза перспектив развития грузовых потоков, проведем расчет прогнозных уровней показателей на 2018 – 2020 годы на основе метода средних величин, то есть с помощью схемы абсолютного прироста, схемы простых и сложных процентов [1].

Причем стоимостные показатели спрогнозированы в базисном уровне цен 2012 года, руб.

Таким образом, по наиболее вероятному сценарию по всем видам транспорта наблюдается общая тенденция загрузки и развития. Например, импорт товаров из стран СНГ машины, оборудование и транспортные средства перевозимых автомобильным транспортом сократятся к 2020 году до 9,69 млн. долл. США, а вот перевозки железнодорожным транспортом увеличатся к 2020 году до 1 984 млн. долл. США. Ярковыраженной конкурентоспособности одного из видов транспорта в транспортно – логистической системе (далее ТЛС) грузооборота региона не обнаружено.  

Наблюдается общая тенденция увеличения заработной платы по всем видам транспорта. Среднесписочная численность работников авиационного, речного, автомобильного транспорта увеличится в 2020 году по сравнению с 2015 годом на 10,9%, 14,0%, 16,0%, а вот железнодорожного и трубопроводного сократится на 39,2%, 8,0% соответственно.

Наблюдается общая тенденция увеличения инвестиций. Так в автомобильном транспорте в 2020 году по сравнению с 2015 годом инвестиции увеличатся в 1,4 раза, а в трубопроводном транспорте в 1,5 раза.

В оценке конкурентоспособности одного из видов транспорта в ТЛС воспользуемся моделью многомерного анализа, которая учитывает принципы непрерывности, системности, комплексности подхода в обосновании значимости отобранных факторов. Метод многомерного анализа ориентирован на наличие пространственно – временного ряда.

На основе потенциалообразующих факторов сформирована система показателей – критериев оценки конкурентоспособности соответствующего вида транспорта. По результатам фильтрации отобрано всего 34 показателя — независимых друг от друга критериев оценки внутри каждого вида транспорта.

В таблице 2 представим свод критериев оценки конкурентоспособности  развития железнодорожного транспорта юга Тюменской области.

В таблицу 3 вынесем критерии оценки эффективности развития автомобильного транспорта юга Тюменской области.

В таблице 4 – критерии эффективности развития трубопроводного транспорта юга Тюменской области.

В таблице 5– критерия эффективности развития авиационного транспорта юга Тюменской области.

В таблице 6 представим показатели – критерия развития речного транспорта юга Тюменской области.

С помощью линейной модели регрессии в таблицу 10 вынесем прогнозные значения грузоперевозок на 2018 – 2020 годы.

Значимость регрессионных моделей проверялась на основе критерия Фишера, все расчетные значения которого больше табличного (Fкр. = 4,35), что свидетельствует о значимости уравнений регрессии. Перейдем к проверке общего качества уравнения регрессии. Для этого используется коэффициент детерминации, который в общем случае рассчитывается по формуле (6):

 где  e_i – последовательные значения временного ряда;  — значения зависимой переменной Y в i – м наблюдении;  — среднее значение зависимой переменной.

Данный коэффициент показывает, как хорошо эмпирическое уравнение регрессии согласуется со статистическими данными, то есть насколько широко рассеяны данные точки наблюдений относительно линии регрессии. Так если все точки лежат на построенной прямой, то регрессия практически идеально описывает поведение зависимой переменной. В общем случае значение коэффициента детерминации находится в интервале [0;1] и чем ближе этот коэффициент к единице, тем больше уравнение регрессии объясняет поведение зависимой переменной. Таким образом, можем сделать вывод, что высокое значение коэффициента детерминации свидетельствует о высоком качестве построенного уравнения регрессии.

Статистической значимость коэффициента детерминации на основе F – статистики определяется по  формуле (7):

где    — коэффициент детерминации; n — количество наблюдений; m — количество объясняющих переменных модели.

В таблице 7 представим регрессионную статистику по каждому виду транспорта: железнодорожный, автомобильный, трубопроводный, авиационный, речной.

В таблице 8  представим результаты моделирования эффективности транспортно – логистической системы обслуживания грузопотоков по всем видам транспорта.

С помощью уравнения множественной регрессии составим прогноз перевозок грузов на 2018 – 2020 годы, данные вынесем  в таблицу 9. Из таблицы 9 видно, что объем перевозки грузов железнодорожным транспортом, автомобильным и речным транспортом будет увеличен к 2020 году до 58,48 млн. тонн, 502,56 млн. тонн и 523,38 млн. тонн соответственно.  Увеличение перевозок  речным транспортом во многом можно объяснить за счет проведения региональных программ, направленных на поддержание данного вида транспорта. В авиационном транспорте, рассмотренном на примере аэропорта «Рощино» наблюдается также тенденция на увеличение грузоперевозок, так к 2020 году объем составит  3 865 тонн.

В трубопроводном транспорте, рассмотренном на примере ПАО «Транснефть» наблюдается увеличение перевозки нефти к 2020 году в размере 233,27 млн. тонн.

Полученные результаты позволили сформулировать следующие слабые позиции региона, которые снижают рейтинги его конкурентоспособности и инвестиционной привлекательности:

• снижение индекса предпринимательской уверенности в строительстве в 2014 г., 2015 г. и 2016 г. Следовательно, среди руководителей строительных организаций всё больше тех, кто ожидает спад физического объема производства;
• дефицит свободных от прав третьих лиц земель в границах города; недостаточная связность территории; отсутствие логистических центров, низкая доля складских площадей высокого класса; высокие затраты на автомобильный транспорт по сравнению с другими видами транспорта; нерациональная структура автопарка; недостаточная инвестиционная активность; отсутствие планирования размещения объектов транспортной инфраструктуры при застройке новых  районов.

Таким образом, указанные обстоятельства предопределяют необходимость развития всех видов транспорта. [2 ]

Несмотря на недостатки, в Тюменской области за последние годы наблюдается активное развитие транспортной сети, как за счет государственной поддержки, так и за счет развития государственно – частного партнерства путем развития сбалансированной инфраструктуры транспорта, нормативно – правовой базы, обеспечение соответствующего объема и доступности транспортных услуг для человека любого статуса, обеспечение объема и конкурентоспособности для транспортных услуг, развитие обслуживающего комплекса транспортной инфраструктуры.

Библиографический список

1. Васильев, В. Д. Развитие методических основ оценки результатов деятельности строительной организации: сценарный подход [Текст] // В. Д. Васильев, Е. С. Евдокимова. – Тюмень: РИО ФГБОУ ВПО «ТюмГАСУ», -2014. – 146 с.
2. Носырева, А.В. Формирование системы показателей оценки текущего состояния и перспектив развития дорожного строительства на примере юга Тюменской области. Новые технологии – нефтегазовому региону : материалы международной научно-практической конференции / Т. 6. – Тюмень : ТИУ, 2017. – 213 с.
3. Прокофьева, Т.А. Разработка принципиальной схемы развития опорной сети логистических центров в Тюменском транспортном узле / Т.А. Прокофьева, А.А. Порошкова // Успехи в химии и химической технологии. – 2014. – №10. –  С.115 – 118.
4. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс]. URL:http://www.gks.ru/  (дата обращения: 15.01.2018).
5. Федеральная служба государственной статистики по Тюменской области, Ханты – Мансийскому автономному округу – Югре и Ямало – Ненецкому автономному округу [Электронный ресурс]. URL:http://tumstat.gks.ru/ (дата обращения: 15.01.2018).
6. Филимонова, Л. А. Совершенствование методических основ разработки стратегии развития муниципального образования  на основе оптимизации и использования его внутренних резервов  (на примере МО г.Тобольск). Монография.  / Л. А. Филимонова, Р. Н. Миннуллин, В. А. Девяткин. – Тюмень: Изд-во РИО ТЮМГАСУ 2014. –  111 с.
7. Филимонова, Л. А. Формирование сбалансированной системы показателей оценки и прогнозирования развития рынка жилищного строительства (на примере Тюменской области). Монография. / Л. А. Филимонова. – Тюмень: РИО ТюмГАСУ, 2014. – 143  с.

УДК 330.8

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11003

ЭВОЛЮЦИЯ МЕХАНИЗМОВ КООРДИНАЦИИ АКТОРОВ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ В ИСТОРИЧЕСКИЙ ПЕРИОД С 1820 ПО 1860 ГОДЫ

THE EVOLUTION OF COORDINATION MECHANISMS OF ACTORS IN HIGHER EDUCATION IN THE HISTORICAL PERIOD FROM 1820 TO 1860 YEARS

Статья выполнена при финансовой поддержке РФФИ (грант № 18-010-00641)

The paper was written with financial support of RFBR (grant No. 18-010-00641)

Молокова Елена Леонидовна, старший преподаватель кафедры «Государственного и муниципального управления», Уральский государственный экономический университет, г. Екатеринбург

Molokova Elena Leonidovna, senior lecturer Department of State and Municipal Governance, Urals State University of Economics, Yekaterinburg

Аннотация: Работа содержит описание характера механизмов координации стейкхолдеров системы высшего образования в период с 1820 по 1863 годы – период активной фазы институционального строительства и одновременно системных трансформаций высшего образования России.

Статья является частью исследования механизмов координации акторов высшего образования в отдельные исторические периоды.

Анализ заявленного исторического периода позволил идентифицировать совокупность идеально-типических механизмов координации, большая часть из которых подчинена существующей в анализируемый период государственной политике.

Summary: The paper describes the mechanisms of coordination of stakeholders in the higher education system in the period from 1820 to 1863-the period of the active phase of institution — building and at the same time systemic transformations of higher education in Russia.

The article is a part of the study of coordination mechanisms of higher education actors in certain historical periods.

The analysis of the declared historical period allowed to identify a set of ideal-typical coordination mechanisms, most of which are subject to the existing public policy in the analyzed period.

Ключевые слова: механизмы координации деятельности, высшее образование, иерархия, согласование, стандартизация.

Keywords: mechanisms of activity coordination, higher education, hierarchy, coordination, standardization.

Введение

В условиях резко возрастающей роли человеческого капитала и соответственно роли высшего образования повысилась скорость принятия управленческих решений и динамика взаимодействия стейкхолдеров в сфере образования. В таких условиях стали актуальными исследования, посвященные поискам оптимальной модели координации стейкхолдеров современного рынка высшего образования. Для понимания логики дальнейшего развития координации деятельности участников исследуемой сферы целесообразно обратиться к анализу эволюции идеально-типических моделей координации деятельности акторов высшего образования в конкретные исторические периоды.

Один из ключевых исследователей взаимодействий Генри Минцберг выделил шесть координационных механизмов: взаимное согласование (взаимная подгонка), прямой контроль (прямой надзор), стандартизация рабочих процессов, стандартизация выпуска (планирование), стандартизация навыков и знаний (квалификации) и стандартизация норм [2].

В исследовании осуществлена попытка идентифицировать выделенные Г. Минцбергом идеально-типические механизмы координации деятельности акторов высшего образования в конкретный исторический период.

Методы или методология проведения исследования

Предпосылкой исследования является утверждение о подчинении архитектуры координации деятельности акторов системы высшего образования определенным политическим процессам, происходящим в обществе.

Исследование проводится в рамках институциональной исследовательской программы с применением теории эволюционной экономики.

В статье для идентификации идеально-типических механизмов координации участников использованы эмпирические данные монархического периода развития образования, выделенного Змеевым В.А. как начальный период [2]. Анализу будет подвергнута часть этапа, названного ученым «Этап формирования системы российской высшей школы» и включающая хронологические рамки с 1820 по 1860 годы. Выбор нижней границы исследования обусловлен кардинальной сменой институциональной организации высшего образования, характеризующийся сменой принципов от петровской академической автономии и бессословности университетов к централизованной модели управления и повышению барьеров входа в высшее образование низших сословий в условиях смены либеральных реформ императора Александра I, положивших начало институционализации и развитию государственного высшего образования к реакционной государственной политике.

Ход исследования

Отметим, что институциональными особенностями развития высшего образования в монархический период на этапе 1687 по 1818 годы, предваряющими анализируемый в данной статье этап, являлись:

• всесословность, бесплатность, относительная автономия;
• особый и в то же время включенный в европейские тенденции путь [3],
• инициирование создания университетов государством (в отличие от многих зарубежных стран);
• возникновение и развитие высшего образования на базе институтов религии;
• наличие отношений преемственности между учебными заведениями всех уровней.

Отметим, что возникновение высшего образования в России стало ответом на социальный заказ подготовки квалифицированных кадров для переживавших в тот период бурное развитие институтов церкви и государства, таким образом, утилитарный подход к высшему образованию лежал в основе государственной политики времен Александра I [4].

1820 по 1860 годы — время активной фазы институционального строительства и одновременно системных трансформаций высшего образования России. По окончании наполеоновских войн в политике императора Александра I и его личных убеждениях произошли глубокие изменения, приведшие к резкому повороту в развитии государства в целом и высшего образования в частности. В свою очередь, на образовательную политику Николая I повлияло восстание декабристов, образование стало более консервативным. Власть пристально следила за событиями в Германии, где университеты стали очагами революции. Данный период характеризуется введением платы за обучение, поворот от академической свободы учения, пропагандируемой в предыдущий период В.М. Ломоносовым к сужению учебных планов и акцентированию на «чтении из Священного Писания», запрету преподавания естествознания, надзору за преподавателями.

Данный период характерен поворотом к сословным принципам получения образования. Достаточно сказать, что Шишков Александр Семенович, министр народного просвещения с 1824 по 1828 годы, а также Уваров Сергей Семенович — министр народного просвещения с 1834 по 1849 годы были ревностными поборниками принципа сословности и ограничения доступа к высшему образованию. Значительно пострадала университетская автономия с введением в 1835 г. Министерством просвещения ряда документов (в частности Устава), определяющих новый порядок функционирования университетов. Ректоры, деканы и профессора, стоявшие во главе кафедр, стали назначаться Министерством народного просвещения. Особое внимание было уделено учебным планам, основной задачей было искоренить свободомыслие и установить «спасительное согласие между верою, знаниями и властью» [5].

В 1819 году была установлена плата за обучение, оправдывавшаяся бедственным положением преподавателей и существенно не изменившая их социальный статус. Только лишь к 1835 году финансовое положение преподавателей стало улучшаться, в связи с этим начала решаться проблема постоянного до этого времени недостатка в преподавателях.

Постепенно к середине века управление полностью перешло в руки к государственным чиновникам, которые теперь имели право назначать профессоров, управлять образовательными округами, ректор утверждался «высочайшей властью», университетские суды были упразднены [5]. В контексте указанных перемен, университет превращался из научно-образовательной организации, только в образовательную.

С целью создания барьера входа в университеты людей из низших сословий в 1845 году была введена повышенная плата, способная отсечь желающих не соответствующего происхождения.

Основной целью проводимых реформ была защита от риска взращивания университетами вольнодумцев, опасения в политической неблагонадежности русской интеллигенции, способной создать проблемы для действующей власти. Таким образом, введение форменной одежды, лишение университетов автономности, назначение на управленческие должности государственных чиновников, цензура и др. стали основой формирования ведущего механизма координации акторов высшего образования – иерархии.

Положительным аспектом стало развитие реального (практикоориентированного) высшего образования: в 1828 г. в Петербурге был создан Технологический институт, в 1832 г. – Институт гражданских инженеров; реорганизованы Горный и Лесной институты.

В основе институциональной среды того времени были глубокие неформальные противоречия, когда старые идеалы уже устарели, а новые еще не были сформированы. В таких условиях было решено пресечь либеральные настроения, ужесточить цензуру, усилить вертикаль власти.

Основными институциональными особенностями исследуемого периода стали:

• жесткая привязка уровня образования к сословию;
• усиление цензуры в преподавании;
• рост системы образования, вовлечение все большего количества людей в образовательный процесс;
• ослабление (отсутствие) связи между уровнями образования;
• импульс к развитию реального образования (практикоориентированного);
• религиозная идеологизация.

Таким образом, спектр механизмов координации в описанных условиях существенно сузился относительно предыдущего исторического периода и был подчинен интересам государства того времени. Однако, в исследуемую историческую эпоху можем наблюдать набирающий силу механизм координации, находящийся вне рамок государственной политики – механизм согласования (или взаимной подгонки по Минцбергу). Указанный механизм создавал рисковое поле для государственной политики времен 1820-1860 годов, поскольку реализовывался в академических кругах во взаимодействии свободолюбивых преподавателей и формирующейся российской интеллигенции в рамках образовательного процесса. Именно возникновение данного механизма координации спровоцировало усиление реакционной политики и ужесточение цензуры за деятельностью преподавателей. Во избежание развития свободомыслия в указанный период был веден запрет на принятие иностранных учащихся (за редким исключением по индивидуальному разрешению) в российские университеты, в связи с возможностью перенесения на российскую почву революционных тенденций из свободной Европы.

Таким образом, анализ истории развития высшего образования в Российской империи периода 1820-1860 годов дает возможность определить ключевые факторы формирования механизмов координации акторов (таблица 1):

1) стремление власти распространить на систему высшего образования «общие самодержавно-бюрократические принципы» [6] обусловило основной механизм координации деятельности акторов – иерархию;

2) создание «единообразной» образовательной политики, связи между ступенями образования, учебными планами и конечными компетенциями выпускников сделало востребованным механизмом координации стандартизацию процессов.

3) необходимость обеспечить подготовку квалифицированных кадров для институтов церкви и государства, а также формирование запроса на кадры в реальный сектор экономики (для сельского хозяйства, торговли, промышленного производства, горного дела), актуализировало стандартизацию, как механизм координации в рамках которого устанавливались стандарты и процедура подготовки трудовых ресурсов определенного качества;

4) идеологизация высшего образования, включающая чтение богословских дисциплин, обеспечивалась принятием и поддержанием обществом религиозных норм и правил, в данном случае механизмом координации деятельности акторов является стандартизация норм;

5) Российское свободомыслие середины XIX века, получившее импульс от восстаний и революций в Европе, подкреплялось обменом общими взглядами профессоров и студентов в рамках образовательного процесса в Университетах. Взаимодействие «вольнодумцев» в анализируемый период опосредовалось соглашением (взаимной подгонкой), как механизмом координации, в рамках которого производился обмен информацией. Данный механизм координации противоречил государственной политике, однако нельзя не упомянуть про его существование, поскольку он во многом лег в основу развития высшего образования в последующие исторические периоды.

Таким образом, выделение идеально-типических механизмов координации в исторический период с 1820 п 1860 годы характеризовалось наличием совокупности координирующих механизмов, в основном реализующих государственную политику. Однако, представляется важным наличие механизма координации, находящегося вне фарватера государственного регулирования, выполняющего собственные политические функции, востребованные прогрессивной российской интеллигенцией середины монархического периода становления высшего образования.

Список использованной литературы

1. Минцберг Г. Структура в кулаке: создание эффективной организации / Пер. с англ. под ред. Ю. Н. Каптуревского. – СПб.: Питер, 2004. – 512 с.: ил. – (Серия «Деловой бестселлер»).
2. Змеев В. А. Курс лекций по истории высшей школы российской империи / В. А. Змеев. — Москва: МАКС Пресс, 2010. — 450 с.
3. Новгородцева А. И. История становления высшего образования в России сквозь призму функционирования Славяно-Греко-Латинской академии / А. И. Новгородцева // Высшее образование в России: история и современность: сборник научных трудов / науч. ред. М. А. Дьячкова ; отв. ред. О. Н. Томюк. — Екатеринбург: УрГПУ, 2017. — С. 6-11.
4. Голованова В. Ф. Становление высшего образования в Российской империи в начале XIX века: правовой аспект // Вестник ННГУ. 2014. №3-2. URL: https://cyberleninka.ru
5. Рождественский С. В. Исторический обзор деятельности Министерства народного просвещения, 1802-1902. — СПб. : М-во нар. просвещения, 1902. — II, 785 с.
6. Петров Ф.А. Формирование системы университетского образования в России. Т. 3: Универ­ситетская профессура и подготовка Устава 1836 г. — М., 2003.

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11002

Современные технологические тренды организации и совершенствования маркетинговой деятельности организации

Вагапова Эльвина Хамитовна, студентка Института экономики, финансов и бизнеса Башкирского государственного университета (ИНЭФБ БашГУ). E-mail: elvinka9093@mail.ru

Юдичева Александра Васильевна, студентка Института экономики, финансов и бизнеса Башкирского государственного университета (ИНЭФБ БашГУ). E-mail: AleXandra1.09@mail.ru

Аннотация: В статье рассмотрены основные направления организации и совершенствования маркетинговой деятельности современных организаций, которые во многом определяют их коммерческий успех. Автором предложена система принципов формирования маркетинговой деятельности в организации, с учетов современных технологических факторов. Анализ данного направления позволил выделить основные тренды современного функционирования, развития и совершенствования маркетинговой деятельности почти любой коммерческой компании в технологическом ключе.

Summary: The article describes the main directions of organization and improvement of marketing activities of modern organizations, which largely determine their commercial success. The author proposes a system of principles of formation of marketing activities in the organization, taking into account modern technological factors. The analysis of this direction allowed to identify the main trends of modern functioning, development and improvement of marketing activities of almost any commercial company in a technological way.

Ключевые слова: маркетинг, факторы формирования, технологии.

Key words: marketing, factors of development, technology.

Маркетинговая стратегия является важным элементом стратегии деятельности предприятия. Стратегия, как правило, представляет собой комплекс действий, направленных на разработку, производство и доведение до покупателя товаров и услуг, которые наиболее соответствуют его потребностям. Но иногда даже очень хорошо продуманная стратегия со временем требует изменений. Чтобы не ошибиться, действуя вслепую, необходимо опираться на данные современных систем аналитики, а также результаты исследований специалистов в этой области. Желания и нужды пользователей постоянно меняются, и стратегия должна под них подстраиваться. Чтобы добиться успеха в digital, нужно проявлять гибкость и постоянно пробовать новое — постоянно изобретать новые пути вовлечения аудитории, а еще лучше – обязательно учитывать актуальные факторы формирования маркетинговой деятельности в организации.

Технологические факторы.

Современные технологии открывают новые возможности, делая существующие бизнес-модели устаревшими и неэффективными. Потребители быстро подстраиваются под изменения: они осваивают новые каналы, продукты и модели взаимодействия. Компании, которые не приспосабливаются к новым обстоятельствам, сталкиваются с трудностями. Многие новинки в мире технологи имеют большой потенциал, но только некоторые из них предлагают реальную ценность. Вот почему современным специалистам так важно разбираться в последних трендах и действовать оперативно. Deloitte Consulting [4] провели масштабное исследование ведущих технических трендов 2017 и постарались предсказать их влияние на маркетинг и бизнес. Собранные в рамках этого исследования данные и аналитика помогают определить наиболее перспективные направления развития, реализующие весь потенциал бизнеса. Основные направления приведены в таблице 1.

Многие компании модернизируют свои бизнес-модели, при этом самые дальновидные из них создают многофункциональные команды и стирают границы между отделами в сфере IT. Они также не ограничиваются только своей организацией и пристально следят за рынком талантов, формируя новые типы отношений с поставщиками, инкубаторами и научными институтами. Так как IT все чаще начинает доминировать в бизнес-стратегии, компании уделяют особое внимание обучению сотрудников и руководителей, которые должны владеть не только базовыми, но и новейшими технологиями. Чтобы реализовать этот подход, необходимо адаптировать организационные модели, IT-процессы и системы поддержки. Результаты того стоят: услуги станут «неограниченными» и более эффективными, что трансформирует всю IT-организацию. За последние 10 лет ведущие компании мира начали реализовывать совершенно другой подход к IT. Они сместили фокус с создания и поддержки систем на внедрение новых технологий и упрощение процессов. В ближайшие 18-24 месяца начнется новый этап трансформации IT: изменятся подходы к работе команд и сотрудничеству с бизнесом и внешними партнерами. Начать трансформацию IT в организации можно с использования следующих подходов:

• Доверие руководства. Работа в смешанной командой поможет убедить лидеров бизнеса, что решение продолжит поддерживаться и после окончания разработки;
• Изменение взгляда на IT как на сервис. Формулировка общей цели и концентрация на их реализации может способствовать этому, однако не стоит забывать о традиционных функциях: обеспечении надежности, доступности и безопасности технологий;
• Новые задачи для сотрудников — переключение фокуса на инновационную деятельность и поощрение креативного мышления. Но для начала потребуется автоматизация рутинных процессов, чтобы освободить время на решение создающих ценность задач;
• Создание совета по инновациям — важно не только стереть границы между отделами, но и объединить руководство. Это можно реализовать с помощью представителей IT, бизнеса, маркетинга, финансов и других направлений в единую группу, отвечающую за инновации;
• Расширение границ. Изменить подход к работе совсем непросто – помочь с внедрением инновационных процессов может группа экспертов из других областей, чтобы начать по-новому смотреть на вещи.

Сегодня многим компаниям просто необходимо пересмотреть свой подход к развитию. Разрушение границ IT поможет добиться скорости и гибкости, необходимой для адаптации к постоянно меняющимся условиям, и опередить конкурентов.

Использование нетрадиционных источников данных, как можно наблюдать по таблице 1, приведет к тому, что в ближайшие 18-24 месяца все больше компаний начнут обращаться к «темной» альтернативной аналитике: изучению неструктурированных данных, позволяющих оценить все нюансы бизнеса. Этот подход ориентируется на такие источники данных, как сообщения, документы, видео, аудио и изображения, а также непроиндексированные ресурсы в сети. Интернет-вселенная увеличивается вдвое каждый год. Ожидается, что к 2020 она достигнет размера 44 триллиона гигабайт. При этом «на поверхности» находится лишь небольшая часть данных. А учитывая, что к 2020 в мире будет 20,8 миллиардов подключенных устройств, у компаний появится множество новых источников для сбора информации.

Ранняя подготовка к работе с «темными» данными позволит вашей организации уже сегодня делать ценные выводы и расширять свои возможности в будущем. Этот процесс начинается с ряда шагов:

• Правильная постановка вопросов – необходимо четко обсудить с командой, какие цели должны быть достигну, на какие вопросы должны быть получены ответы, только после этого рекомендуется начинать работу с актуальными источниками данных.
• Анализ данных за рамками организации и включение аналитики в общую стратегию бизнеса. Это может позволить дополнить собственные данные доступной информацией и сделать более подробные выводы.
• Привлечение многопрофильных специалистов.

Так как большая часть данных в сети еще не изучена, организации будут открывать для себя новые источники ценной информации. Однако важно не потерять фокус и четко сформулировать вопросы, на которые требуется получить ответы. Сегодня сложные алгоритмы и аналитические техники позволяют решать задачи и автоматизировать многие процессы. Машинный интеллект будет особенно полезен в следующих вопросах:

Курирование данных. MI способен проанализировать каждый элемент данных и предложить эффективные способы решения возникающих проблем.

Решение сложных задач. Четкая формулировка проблемы, выбор подходящих техник и обеспечение необходимых условий позволит применять машинный интеллект для решения более сложных задач.

Сотрудничество – следует рассмотреть возможность партнерства с поставщиками услуг машинного обучения, которые захотят вкладываться в  усилия компании, а также сотрудничество с учеными и экспертами для получения ценного опыта.

Искусственный интеллект чаще упоминается в заголовках, но машинный интеллект куда важнее для бизнеса. Его применение позволит организациям перейти от ретроспективной аналитики к предсказательной. Возможность получать подобные данные и использовать их для автоматизации решения задач свидетельствует о начале новой когнитивной эры.

В ближайшем будущем смешанная реальность может существенно повлиять на то, как компании представляют свои продукты, и то, как клиенты с ними взаимодействуют. Начать внедрение новой технологии в бизнес стоит со следующих шагов:

• Опробование технологии. При этом следует помнить, что, помимо опыта, смешанная реальность должна предлагать и другие возможности, необходимые для реализации бизнес-целей.
• Выход за рамки. Использование MR для улучшения существующей стратегии бывает неэффективно — не нужно начинать с чистого листа.

OT и IT. В некоторых индустриях MR может вывести сотрудничество операционных и информационных технологий на новый уровень. В этом случае потребуется создание новой инфраструктуры. Смешанная реальность использует весь потенциал AR, VR и IoT технологий, комбинируя лучшее из виртуальной и физической реальностей. Она делает цифровой контент физически ощутимым и персонализированным. В результате компании могут стирать границы между реальностью и фантазией, что упрощает процесс принятия решений, обработку важной информации и обмен данными. Без сомнения, MR – будущее вовлеченности.

Чтобы эффективно выстроить гибкую архитектуру в организации, необходимо придерживаться следующих рекомендаций:

Формулировка собственных принципов. Подходы к созданию гибкой архитектуры зависят от нужд и возможностей компании – необходимо определять принципы и приоритеты, которые будут использоваться в процессе реализации нового подхода.

Распределите роли. Перед началом работы нужно определить, какие технологии будут использоаться, кому они будут полезны и для достижения каких целей потребуются. Это позволит вам разработать более точную и детализированную стратегию.

Современные компании больше не могут позволить себе игнорировать влияние замедленного технического развития, а также изоляции и сложности IT-процессов на конечные результаты. Трансформация архитектуры с применением облачных технологий, платформ визуализации и контейнеров поможет бизнесу уверенно смотреть в будущее. Переход от систем к сервисам можно начать со следующих шагов:

• Пересмотр существующих предложений.
• Поэтапная реализация подходов.
• Привлечение новых сотрудников.
• Оценка последствий.

Трансформация существующих продуктов, процессов и систем в пакеты сервисов поможет оптимизировать IT-операции и даже генерировать новые источники доходов. Следующие рекомендации помогут открыть новые возможности блокчейн:

• Использование всех возможностей. Блокчейн – это не только финансовый сервис. Эта технология может позволить повысить эффективность работы, снизить затраты, укрепить доверие к компании со стороны клиентов и партнеров, а также обновить существующую бизнес-модель.
• Изучиние теории. Прежде чем начать работать с блокчейн, важно понять фундаментальные механизмы его работы, и определить для себя наиболее перспективные возможности.
• Помнить о границах. Следует понимать, в каких сферах лучше не использовать блокчейн. У этой технологии есть множество ограничений, которые нужно учитывать.

Возможно, более широкое понимание технологии блокчейн останется недооцененным в ближайшие несколько лет. Однако многие компании уже начинают открывать для себя новые возможности для укрепления доверия и безопасного обмена ресурсами.

Все перечисленные выше технологические тренды окажут влияние на бизнес в ближайшее время. В условиях стремительного развития технологий компании должны проявлять гибкость и оперативно внедрять актуальные инновации, иначе они рискуют остаться далеко позади конкурентов.

Литература

1. Гудова О.Н. Совершенствование стратегического планирования маркетинговой деятельности коммерческой организации // Studium. 2016. № 4-2 (41). С. 8.
2. Тань Д. Управление маркетинговой деятельностью: направления и формы организации маркетинга и их адаптации к изменяющимся рыночным условиям в экономике России и на глобальных рынках // Глобальный научный потенциал. 2012. № 3 (12). С. 85-88.
3. Drachuk Yu., Dultseva I. Directions of improving the development of tourism based on innovative marketing techniques // Экономический вестник Донбасса. 2016. № 1 (43). С. 115-119.
4. Tech Trends 2017: The kinetic enterprise [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Technology/gx-tech-trends-the-kinetic-enterprise.pdf

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11001

Оценка социально-экономического развития городского округа Краснотурьинск

Evaluation of the socio-economic development of the urban district Krasnoturyinsk

Рагозина Анастасия Юрьевна, соискатель, ассистент кафедры экономики труда и управления персоналом. Уральский государственный экономический университет 620144, РФ, г.Екатеринбург, ул.8 Марта/Народной Воли, 62/45. Контактный телефон: 8(908)63-45-549. e–mail: Anastasia453@yandex.ru

Ragozina A.Yu., applicant, assistant to chair of labour economics and human resource management, Urals State University  of Economics 62/45 8 Marta/Narodnoy Voli ul., Yekaterinburg, Russia, 620144, Phone:  8(908) 63-45-549, e–mail: Anastasia453@yandex.ru

Аннотация: В статье представлены результаты оценки социально-экономического развития городского округа Краснотурьинск. Положительная динамика большинства исследованных показателей характеризует социально-экономическое развитие городского округа Краснотурьинск как удовлетворительное, предложены направления для устранения выявленных проблем.

Summary: The article presents the results of the assessment of the socio-economic development of the urban district of Krasnoturyinsk. The positive dynamics of most of the studied indicators characterizes the socio-economic development of the urban district of Krasnoturyinsk as satisfactory, and suggested ways to eliminate the identified problems.

Ключевые слова: социально-экономическое развитие, состав населения, бюджет округа, безработица, оборот продукции, направления развития.

Key words: socio-economic development, population structure, district budget, unemployment, product turnover, development directions.

В соответствии со ст. 3 Устава городского округа Краснотурьинск, Краснотурьинск – это муниципальное образование, органы местного самоуправления которого осуществляют полномочия по решению установленных федеральным законом, устанавливающим общие принципы организации местного самоуправления в Российской Федерации, вопросов местного значения, а также могут осуществлять отдельные государственные полномочия, передаваемые органам местного самоуправления федеральными законами и законами Свердловской области.

В состав муниципального образования городской округ Краснотурьинск входят населённые пункты: город Краснотурьинск, посёлок Прибрежный, посёлок Воронцовка, посёлок Шихан, рабочий посёлок Рудничный, посёлок Чернореченск, рабочий посёлок Воронцовка.

Выполним анализ количественного и качественного состава населения городского округа Краснотурьинск (таблица 1).

Данные, представленные в таблице 1, свидетельствуют о том, что численность населения городского округа Краснотурьинск в исследуемом периоде снижается на 0,9%. Это обусловлено сокращением численности трудоспособного населения на 1,7% пенсионеров – на 2,3%. На рост численности населения практически не оказывает влияния увеличение количества детей на 2,1%.

На рисунке 1 покажем динамику численности населения городского округа Краснотурьинск за период 2015-2017 гг.

Из рисунка 1 наглядно видна тенденция к снижению общей численности населения городского округа Краснотурьинск в исследуемом периоде.

На долю трудоспособного населения в общей структуре населения в исследуемом периоде приходилось:

• в 2015 году – 56,1%,
• в 2016 году – 55,9%,
• в 2017 году – 55,6%.

В таблице 2 кратко охарактеризуем состояние бюджета городского округа Краснотурьинск за период 2015-2017 гг.

Данные таблицы 2 свидетельствуют о том, что бюджет городского округа Краснотурьинск в изучаемом периоде принимается с дефицитом, который составляет 7,6% от доходной части в 2015 году, 4,3% — в 2016 году, 4,3% — в 2017 году.

Доходная часть бюджета ежегодно увеличивается. В 2016 году такое увеличение составило 5,1% к уровню 2015 года, в 2017 году – 9,8% к уровню 2016 года. В доходной части бюджета преобладают налоговые поступления. Далее по объему следуют безвозмездные поступления и неналоговые доходы.

Расходная часть бюджета также имеет тенденцию к увеличению. Рост расходной части в 2016 году составил 2,3% по отношению к 2015 году, в 2017 году – 1,6% к уровню 2016 года.

Сокращение дефицита бюджета в 2016 и 2017 годах положительно характеризует экономическую основу местного самоуправления в городском округе Краснотурьинск.

В таблице 3 представлено изменение объема отгруженной продукции промышленных предприятий городского округа Краснотурьинск.

Данные таблицы 3 свидетельствуют о том, что в городском округе Краснотурьинск складывается благоприятная обстановка для деятельности промышленных предприятий. Это обусловлено увеличением объема отгруженной продукции в 2017 году на 122,5% к уровню 2015 года.

Как видно из таблицы 3, в общем объеме отгруженной промышленными предприятиями продукции доминируют предприятия по добыче полезных ископаемых. Наибольшую долю в объеме занимает ЗАО «Золото Северного Урала» — 83,5%. В 2017 году, по сравнению с 2015 годом, объем отгруженной продукции предприятия увеличился на 8%. Произведено 1269 кг серебра,  что на 28% больше, чем в 2015 году. Производство золота снизилось на 5% к уровню 2015 года и составило 1219 кг.

Объем отгруженной продукции ОАО «Богословское рудоуправление» (16,4% от общего объема добывающих предприятий) за 2017 год составил 147% к уровню 2015 года. Предприятием произведено 316 тыс. тонн железорудного концентрата, что на 18% превышает показатель 2015 года.

Объем отгруженной продукции артели старателей «Южно-Заозерский прииск» (около 0,1% от общего объема отгрузки добывающих предприятий) за 2017 год снизился по отношению к 2015 году  на 12%. Предприятием произведено 2,5 кг золота, что составляет 23% от уровня 2015 года.

Объем отгруженной продукции предприятий обрабатывающих производств в 2017 году увеличился на 120,1%  к уровню 2015 года.

Наибольшую долю в объеме традиционно занимают предприятия металлургического производства – 93,8%.  Это филиал «БАЗ-СУАЛ» ОАО «СУАЛ», филиал «СУАЛ-ПМ-Краснотурьинск» ООО «СУАЛ-ПМ».

Низкими темпами на территории городского округа Краснотурьинск осуществляется жилищное строительство. В 2017 году на территории городского округа введено в действие 4 индивидуальных жилых дома общей площадью 888 кв.м., что составляет 56% от уровня 2015 года, в том числе 96% жилых домов построено в городской местности.

В таблице 4 проанализируем оборот розничной торговли и общественного питания за 2015-2017 гг.

В 2017 году за счет роста цен оборот розничной торговли и общественного питания вырос по сравнению с 2015 годом на 113,1% и составил 5798 млн. рублей, при этом оборот предприятий розничной торговли увеличился к уровню 2015 года на 106,9%, оборот предприятий общественного питания — на 126,9%.

Используя данные таблиц 1 и 4, модно определить, что в среднем на каждого жителя города в 2015 году продано товаров на сумму 86 тыс.руб., в 2016 году  — 88 тыс. рублей, в 2017 году – 95 тыс. рублей.

В структуре оборота розничной торговли и общественного питания свыше 80% составляет доля оборота малых предприятий и индивидуальных предпринимателей.

Одним из основных факторов, обеспечивающих положительное влияние на экономический рост, является улучшение ситуации на рынке труда.

Количество официально зарегистрированных безработных граждан представлено в таблице 5.

На 01.01.2018 г. в службе занятости населения зарегистрировано 1372 безработных, уровень безработицы составил 3,5%, снизившись к уровню 2015 года на 3,3%.

Проанализируем затраты на реализацию мероприятий по Программе поддержки занятости населения Свердловской области за период 2015-2017гг. (рисунок 2).

В 2017 году затраты на реализацию мероприятий по Программе поддержки занятости населения Свердловской области составили 10,7 млн. руб., что превышает затраты 2015 года на 4,7%. Все предоставленные местному бюджету средства были освоены на 100%.

В исследуемом периоде в общественных работах принимали участие:

• 2015 год – 198 человек;
• 2016 год – 214 человек;
• 2017 год — 222 человека.

Положительная динамика большинства исследованных показателей характеризует социально-экономическое развитие городского округа Краснотурьинск как удовлетворительное.

Для устранения выявленных «узких мест» можно выделить следующие приоритетные направления повышения качества жизни, реализация которых позволит наиболее результативно и эффективно повысить уровень воспроизводства населения городского округа Краснотурьинск.

Во-первых, органам местного самоуправления необходимо содействовать уменьшению уровня безработицы, в том числе за счёт поддержки малого бизнеса; целенаправленного инвестирования в отдельные перспективные области хозяйствования; проведения мероприятий по профессиональной ориентации безработных граждан, незанятого населения и учащихся образовательных учреждений; оказания государственных услуг по психологической поддержке и социальной адаптации безработных граждан; оказания государственных услуг по профессиональному обучению безработных граждан профессиям, востребованным на рынке труда, с правом приоритетного направления на обучение особо нуждающихся в социальной защите граждан.

Данные мероприятия позволят существенно снизить уровень безработицы, величина которой в городском округе Краснотурьинск на сегодняшний день составляет 3,5%.

Во-вторых, органам местного самоуправления необходимо содействовать увеличению реальных доходов населения.

Несмотря на положительную динамику реальных денежных доходов населения городского округа в последние годы они пока отстают от аналогичных среднероссийских показателей. Значительная часть населения (19,5%) имеет уровень доходов ниже прожиточного минимума (по России – 13,2%).

Основные действия местных властей по повышению уровня доходов населения должны быть направлены на стимулирование роста объёмов производства; поддержание местных производителей; развитие инновационной активности предприятий; повышение конкурентоспособности выпускаемой продукции и услуг; повышение инвестиционной активности и реализацию важнейших целевых инвестиционных программ; более эффективное использование всех имеющихся в городском округе ресурсов.

В-третьих, муниципальным органам власти необходимо повысить уровень обеспеченности граждан комфортным и доступным жильём.

Библиографический список

1. Айвазян С.А. Анализ синтетических категорий качества жизни населения субъектов Российской Федерации: их измерение, динамика, основные тенденции // Уровень жизни регионов России. – 2012. – № 11. – С. 5–41
2. Баженов, С.А. Качество жизни населения: теория и практика / С.А. Баженов. – М.: ЭКОС, 2010. – 178 с.
3. Васильев В.П. Качество и уровень жизни населения Российской Федерации / В.П. Васильев. – М.: ЭКОС, 2011. – 117 с.
4. Васильев А. Л. Россия в XXI веке. Качество жизни и стандартизация. – М.: Стандарты и качество, 2011. – 211 с.
5. Годовые статистические отчеты Отдела статистики Администрации городского округа Краснотурьинск за 2015-2017 гг. Режим доступа — http://adm.krasnoturinsk.ru/
6. Давыдова Е.В., Давыдов А.А. Измерение качества жизни. – М.: Ин-т социол. РАН, 2009. – С.11–13.
7. Дробышева В.В., Герасимов Б.И. Интегральная оценка качества жизни населения региона. – Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та, 2011. – 115 с.
8. Злобина Г.Ю. Качество жизни: структурные составляющие и перспективные направления развития / Г.Ю. Злобина. – М.: Социум, 2012. – 96 с.
9. Косов В.В. Динамика качества жизни в субъектах РФ и направленность социальной политики // Мир России. – 2013. – № 2. – С. 50–66.
10. Мироедов А.А. Качество жизни в статистических показателях социально-экономического развития / А.А. Мироедов. – М.: Вопросы статистики, 2011. – 125 с.
11. О возможном подходе к разработке региональной концепции и программы улучшения качества жизни населения / М.Н. Алферова, В.П. Бабинцев, А.А. Белов и др. // Технологии качества жизни. – 2012. – Т. 2. – № 2. – С. 1–10.
12. Отчеты Главы городского округа Краснотурьинск об исполнении бюджетов за 2015-2017 гг. Режим доступа — http://adm.krasnoturinsk.ru/

References

1. Ayvazyan S.A. Analysis of synthetic categories of quality of life of the population of the constituent entities of the Russian Federation: their measurement, dynamics, main trends // The standard of living of Russian regions. — 2012. — № 11. — P. 5–41
2. Bazhenov, S.A. Quality of life of the population: theory and practice / S.А. Bazhenov. — M .: ECOS, 2010. — 178 p.
3. Vasiliev, V.P. Quality and standard of living of the population of the Russian Federation / V.P. Vasiliev. — M .: ECOS, 2011. — 117 p.
4. Vasiliev, AL, Russia in the 21st Century. Quality of life and standardization. — M .: Standards and quality, 2011. — 211 p.
5. Annual statistical reports of the Statistics Department of the Administration of the Krasnoturinsk city district for 2015-2017. Access mode — http://adm.krasnoturinsk.ru/
6. Davydova E.V., Davydov A.A. Measuring the quality of life. — M .: In-t sociol. RAS, 2009. — P.11-13.
7. Drobysheva V.V., Gerasimov B.I. Integral assessment of the quality of life of the population of the region. — Tambov: Publishing House Tamb. state tech. University, 2011. — 115 p.
8. Zlobina G.Yu. Quality of life: structural components and perspective directions of development / G.Yu. Zlobin. — M .: Socium, 2012. — 96 p.
9. Kosov V.V. Dynamics of the quality of life in the subjects of the Russian Federation and the focus of social policy // World of Russia. — 2013. — № 2. — P. 50–66.
10. Miroedov A.A. Quality of life in statistical indicators of socio-economic development / A.A. Miroedov. — M .: Questions of statistics, 2011. — 125 p.
11. On a possible approach to the development of a regional concept and program to improve the quality of life of the population / M.N. Alferova, V.P. Babintsev, A.A. Belov and others. // Technologies of quality of life. — 2012. — V. 2. — № 2. — P. 1–10.
12. Reports on the execution of budgets for 2015-2017 by the Head of the Krasnoturinsk city district Access mode — http://adm.krasnoturinsk.ru/.