CC BY
26
УДК 005+334:[69+72] :65.01.007:65.01.005 JEL Classification: P47, P48, R58, Y80 DOI: 10.15587/2312-8372.2018.150879
РОЗРОБКА МЕТОДОЛОГИ СТВОРЕННЯ АДАПТИВНИХ КЛАСТЕР1В ЕНЕРГОЕФЕКТИВНОСТ1 АРХ1ТЕКТУРНО-БУД1ВЕЛЬНО1 ГАЛУЗ1
Кулiков П. М., Микитась М. В., Теренчук С. А., Чуприна Ю. А.
1. Вступ
Анаиз свггового сучасного ринкового середовища показуе, що умови кри-зово1 економiки, дефiциту енергоресурсiв та фшансування спонукають окремi суб'екти господарювання до пошуку стратегiчноi стiйкостi шляхом ведення взаемопов'язано1' дiяльностi. Одним i3 ютотних чинникiв економiчного розвит-ку та еволюцп соцiально-економiчних систем е формування кластерiв.
Кластеризацiя за принципом оптимiзацii показникiв енергоефективностi в архiтектурно-будiвельнiй галузi дозволяе виявляти державнi i приватш суб'екти господарювання, взаемодiя яких надасть можливють досягти економiчного зро-стання галузi в цiлому та кожного суб'е у окремо. При цьому, тсля кластери-зацii, можливе впровадження ефективних систем управлшня структурними одиницями кластерiв з метою покращення взаемозв'язюв та контролю ресурсо-розподiлення мiж ними.
Основними суб'ектами кластеризацii мають стати енергогенеруючi та бу-дiвельнi пiдприемства, житлово-комунальнi господарства i кiнцевi споживачi, об'еднання яких у кластерш структури мае призвести до скорочення обсяпв споживання енергii. Переваги, як набувають такi суб'екти, полягають в реаль зацii синергiчних можливостей i емерджентних властивостей кластера, як сис-теми. При цьому, значне тдвищення стабiльностi кластерiв в цiлому можливе за рахунок покращення умов для просування шновацшних енергоефективних технологш i зниження рiвня невизначеностi при постачанш, розподiлi та реаль зацii ресуршв [1, 2].
Проте, системнi властивосп кластерiв часто стають причиною неадекват-ностi моделей, якi розробляються для перспективного планування та розробки стратеги розвитку кластерних оргашзацшних структур [3]. Саме тому роботи, що спрямоваш на розробку науково-методичних основ методологи створення адаптивних кластерiв лишаються актуальними.
2. Об'ект досл!дження та його технолопчний аудит
Найчастiше кластером називають мережу тдприемств з мiжгалузевою вза-емозалежнiстю, що локалiзованi за географiчною близькiстю або об'еднання взаемозалежних тдприемств i органiзацiй, якi посилюють i взаемодоповнюють конкурентнi переваги один одного [4]. 1снують iншi означення кластерiв [5, 6]. Проте, в будь-якому випадку, спшьним для всiх кластерiв е утворення органiза-цiйноi структури iз суб'ектiв рiзнопрофiльноi дiяльностi, що спрямоване на до-сягнення сильно!' мети [7].
Об'ектом дослгдження е процес створення адаптивних кластерiв енергое-фективностi архiтектурно-будiвельноi галуз^
Економiчнi умови, в яких останшм часом створюються i ведуть д1яльшсть кла-стери архiтектурно-будiвельноi галузi швидко змiнюються. Це висувае певнi вимо-ги до стратегiчного управлiння, зумовлюе формування нових цтей, механiзмiв та шструментарш не тльки в поточнш дiяльностi, але i в довгостроковш перспективi.
В рамках програми енергозбереження, як прюритетного напрямку шдви-щення економiчноi безпеки краiни [8], передбачаеться впровадження енергое-фективних технологiй та ощадливого споживання енергетичних ресурсiв. Впровадження цих заходiв на пiдприемствах будiвельноi галузi позначиться на обсягах та структурi iх операцiйних та швестицшних витрат.
Проте, реалiзацiя цих заходiв житлово-комунальними господарствами, енергогенеруючими пiдприемствами та кшцевими споживачами, що об'еднанi у кластерш структури, мае призвести до скорочення обсяпв споживання енергп i перерозподiлу фiнансових потокiв.
Таким чином, у внутрiшньому середовищi кластера виникають форми еко-номiчних вiдносин, вщмшних вiд кооперацii та конкуренцii. Моделювання таких вiдносин, з урахуванням впливу сис^м^ вл^стивостей на мехашзм формування кластерiв, е одшею з найбiльших проблем. 1ншою проблемою, що ли-шаеться на протязi усього життевого циклу кластера, е багатоварiантнiсть мож-ливих сценарiiв i неоднозначнiсть вибору управлiнських рiшень. Ця проблема пов'язана з iнертнiстю процешв будiвництва та тривалiстю життевого циклу об'еклв будiвництва.
Зазначенi проблеми суттево знижують надiйнiсть прогнозування на трива-лi промiжки часу за рахунок невизначеност i ризикiв рiзного характеру, що пов'язаш зi стохастичними змшами в зовнiшньому середовищi [9]. Основним завданням, що необхщно вирiшувати в описаних умовах е пошук пiдходiв до моделювання рiзноманiтних сценарiiв розвитку кластерних об'еднань.
Наукове обгрунтування ршень, що приймаються в описаних умовах, пот-ребуе розробки вiдповiдного шструментального забезпечення для моделювання наслiдкiв управлшня i вiдпрацювання методологii прийняття ршень. Це забез-печить формування оптимально!' за заданими критерiями структури кластерiв та 1'х адаптивнiсть до швидких i непередбачених змiн середовища.
3. Мета i задачi досл1дження
Метою роботи е розробка методологи створення адаптивних кластерiв енергоефективност архiтектурно-будiвельноi галузi в нечiтких умовах.
Досягнення мети зумовлюе необхщшсть розв'язання таких задач:
1. Запропонувати схему розробки шструментального забезпечення методологи створення адаптивних кластерiв енергоефективност архггектурно-будiвельноi галузi в нечiтких умовах.
2. Запропонувати алгоритм адаптивного управлшня зi зворотним зв'язком на основi обчислювальних експерименлв з синтетичними моделями-аналогами, якi iмiтують дiяльнiсть структурних одиниць i кластера в цшому.
4. Дослщження кнуючих р1шень проблеми
Проблеми, що пов'язaнi з процесaми клaстеризaцiï, якa спрямовaнa нa тд-вищення конкyрентоспроможностi, ефективностi дiяльностi тa полегшення просyвaння iнновaцiй, дослiджyвaлись в [4, 5]. Одтак, y цих роботaх йдеться про об'eднaння пiдприeмств, як схожi зa видaми дiяльностi тa знaходяться в одному регiонi. Tara клaстеризaцiя здiйснюeться зa критерieм територiaльноï близькостi пiдприeмств однieï гaлyзi.
В [1, 10] розглядaються рiзнi теоретичш пiдходи щодо клaсифiкaцiï ктас-терiв нa основi рiзних критерiïв. Впм, проблемa полягae y вiдсyтностi aпробaцiï клaсифiкaцiйноï системи.
Автори робiт [11, 12] висвгглюють проблеми'
- оргaнiзaцiï тa yпрaвлiння клaстерaми;
- конкурентних перевaг тa yпрaвлiння конкyрентоспроможнiстю;
- впровaдження iнновaцiй тa зaлyчення швестицш пiдприeмствaми, що входять в клaстер;
- визнaчення ефективностi дiяльностi клaстерiв тa 1'х вплив нa екологш i оточуюче середовище.
Стaдiï i методи свщомого формyвaння клaстерiв, досвщ бaгaтьох крaïн ор-гaнiзaцiï клaстерiв зaзнaчено в роботi [13]. Однaк, y цiй роботi не розкрито ме-тодологiю створення aдaптивних клaстерiв.
Серед основних нaпрямкiв вирiшення проблеми розробки методологи створення aдaптивних клaстерiв, якi виявленi в ресyрсaх свпово!' нayковоï перь одики, можуть бути вщзтачеш [14, 15], aле в них не розглянуто можливiсть включення до структури клaстерa пiдприeмств i оргaнiзaцiй iнших гaлyзей.
Огляд таукових джерел [1б, 1V] дозволяе констaтyвaти iснyвaння тауково!' проблеми формyвaння теоретичних i методолопчних основ створення ефектив-них клaстерiв в yмовaх стрiмко зростaючого дефiцитy енергоресурсно!' бaзи. Оптимiзaцiя зa покaзникaми енергоефективностi при клaстеризaцiï дозволяе виявляти тaкi суб'екти ринку, взaeмодiя яких нaдaсть можливiсть досягти еко-номiчного зростaння клaстерa в цшому з yрaхyвaнням потреб кожно!' структурно!' одиницi [17].
В робот [1S] дослiджyeться системa вщносин мiж структурними одиниця-ми клaстерa, якa вiдкривae доступ до об'едтаних ресyрсiв i стимулюе пошук оптимaльних тa iнновaцiйних рiшень спiльних зaдaч.
В якостi iнстрyментaрiю для визшчення нaйкрaщих для об'eднaння y ктасте-ри елементiв використовуються тaкi методи, як стохaстичний грaничний aнaлiз тa непaрaметричний метод [19]. Однaк, щ методи не дозволяють aнaлiзyвaти ктасте-ри тa 1'х стрyктyрнi одинищ зa бaгaтьмa пaрaметрaми одночaсно. До того ж зaкор-доннi моделi клaстерiв потребують вiдповiдноï aдaптaцiï до iнфрaстрyктyрних економiчних, полiтичних i технолопчних умов Укрaïни. Для вирiшення meï проблеми в роботi [S] зaпропоновaно концептyaльнy модель констрyювaння енергое-фективних клaстерiв aрхiтектyрно-бyдiвельноï гaлyзi, зпдно з якою клaстер синте-зуеться в резyльтaтi критерiaльного вiдборy з множини сyб'eктiв впровaдження, що здaтнi зaбезпечити узгоджене виконaння певних функцш. Kонстрyювaння мо-делi клaстерa передбaчae перехiд вiд постaновки «мети» до зaвдaння «фyнкцiй» тa
визтачення «стpyктypи», якa мiстить кiнцeвy множину фyнкцiонaльних eлeмeнтiв тa вiдношeнь мiж ними. Пpи цьому, клaстepизaцiя пepeдбaчae зaпpовaджeння ефе-ктивних систем yпpaвлiння стpyктypними eлeмeнтaми клaстepiв з метою ro^a-щення взaeмозв'язкiв тa конфолю pозподiлy peсypсiв.
З точки зоpy пpоцeсного yпpaвлiння, мовa йде пpо фоpмyвaння мeхaнiзмy оптимiзaцiï спiльних бiзнeс пpоцeсiв пiдпpиeмств клaстepiв. В тaкiй постaновцi зaдaчa фоpмyвaння мeхaнiзмy yпpaвлiння клaстepaми може бути виpiшeнa та основi контpолю тa aнaлiзi вщхилень очiкyвaних знaчeнь ключових покaзникiв дiяльностi вiд peзyльтaтiв обчислювaльних eкспepимeнтiв змодeльовaноï ктас-тepноï оpгaнiзaцiйноï стpyктypи. Але зaлишaються питaння ствоpeння динaмiч-но!' eтaлонноï модeлi фyнкцiонyвaння клaстepa тa pозpобки ефективних aлгоpи-тмiв для поpiвняння peaльних клaстepних стpyктyp з eтaлоном.
Пpи iмiтaцiйномy модeлювaннi вибip нaйкpaщих умов клaстepизaцiï, що здaтнi зaбeзпeчити мaксимaльний синepгiчний ефект, мae гpyнтyвaтися нa ^о-гнозaх, як пpоводяться з ypaхyвaнням piзних покaзникiв зовнiшнiх впливiв. Пpи цьому, бaгaтокомпонeнтнa стpyктypa клaстepy pозглядaeться як систeмa, що здaтнa aдaптyвaтись до зовшшшх впливiв, що пpeдстaвлeнi eкономiчними, peсypсними, eкологiчними й соцiaльними чинникaми.
Упpaвлiння дiяльнiстю системи, що фyнкцiонye та основi тaких моделей, полягae в нaлaштyвaннi внyтpiшнiх пapaмeтpiв eкономiко-мaтeмaтичних piв-нянь, що моделюють ïï дiяльнiсть клaстepa [20, 21]. Ta слщ ypaховyвaти, що очiкyвaнe знaчeння iнтeгpaльного покaзникa фyнкцiонyвaння системи може зa-бeзпeчyвaтись piзними нaбоpaми пapaмeтpiв.
Розвиток комп'ютepних тeхнологiй pозшиpив нaбip зaсобiв модeлювaння в yмовaх нeвизнaчeностi шляхом впpовaджeння моделей i мeтодiв нечггко1' мaтe-мaтики, eволюцiйного модeлювaння тa штучних нeйpонних мepeж. В [22, 23] дослщжуються модeлi, методи i зaсоби, що pозpобляються для поpiвняння ефективних об'eктiв, aлe вони не aдaптовaнi до умов дaноï зaдaчi, потpeбyють ^и-дбaння спeцiaльного пpогpaмного зaбeзпeчeння i нaвчaння пepсонaлy
Taким чином, peзyльтaти aнaлiзy дозволяють зpобити висновок пpо те, що:
- yзaгaльнeнi тa описовi peкомeндaцiï щодо ствоpeння тa фyнкцiонyвaння тepитоpiaльних клaстepiв тa концeптyaльнi модeлi клaстepiв вiдновлювaльноï eнepгeтики не в змозi зaбeзпeчити виpiшeння iнфpaстpyктypних пpоблeм e^p-гозбepeжeння apхiтeктypно-бyдiвeльноï гaлyзi;
- досвщ ствоpeння клaстepних схем описyeться та пpиклaдi кpaïн, якi дa-вно функщонують в yмовaх pинковоï економши [13];
- впpовaджeння новiтнiх iнфоpмaцiйних тeхнологiй модeлювaння ктас-тepних стpyктyp потpeбye додaткових мaтepiaльних тa iнтeлeктyaльних зaтpaт.
Окpiм того, iснyють iншi питaння з цieï пpоблeмaтики, як досi лишaються не виpiшeними aбо мaють дискyсiйний хapaктep.
5. Методи дослщжень
Пpи виконaннi pоботи викоpистовyвaлись piзнi методи дослщження, сepeд яких: системний aнaлiз - для модeлювaння синepгeтичних влaстивостeй клaстepa;
- абстракцш та аналогш - для конструювання ключових показникiв та обгрунтування множини пояснюючих факторiв;
- ÎMn^rn^ моделювання на основi динамiчних квазшншних рiвнянь -для оцiнки показниюв енергоефективностi;
- комбiнаторний аналiз - для створення множини суперпозицш BnmBÏB зовнiшнього середовища;
- експертний метод - для оцнки реакцй' системи на можливi змши середовища.
6. Результати досл1дження
Реалiзацiя переваг кластерiв енергоефективностi над традицiйними об'еднаннями можлива лише при впровадженнi ефективного мехашзму ïx фор-мування та реаизаци адаптивного управлiння, що грунтуеться на адекватних моделях для прогнозування дiяльностi кластерiв [9, 24].
Якщо умови функщонування структурних одиниць кластера не будуть суттево змiненi, то прогнози, що побудоваш на основi моделювання результапв дiяльностi суб'ектiв впровадження за статистичними даними минулих роюв на-дають можливiсть:
- визначити майбутнш рiвень цiльовоï функцiï;
- визначити та ощнити суттевi потенцiали розвитку;
- виявити проблеми управлшня;
- виявити джерела та оцшити внутршш резерви структурних одиниць кластеру.
Адаптащя кластера до несуттевих змiнаx середовища здшснюеться шляхом налаштування параметрiв моделi управлiння
Налаштування параметрiв моделi адаптивного управлiння зi зворотним зв'язком полягае:
- в призначенш некерованим змiнним економiко-математичноï моделi числових значень, яких щ змiннi можуть набути в результат впливiв рiзниx суперпозицш фшансових, енергетичних, екологiчниx, матерiальниx, соцiальниx i техногенних чинникiв поточним умовам;
- у варiюваннi значеннями коефщенлв при керованих змiнниx з метою досягнення очшуваного значення цiльовоï функцiï.
Таке варiювання вiдображае адаптацш системи до змiни середовища.
Алгоритм налаштування параметрiв детально описаний в [24].
Схематичне зображення налаштування параметрiв модел^ згiдно з якою здшснюеться управлшня, надано на рис. 1.
Рис. 1. Схематичне зображення процесу налаштування параметр!в модел1 [24]:
- функщя, що вiдображае можливий вплив зовшшнього середовища; ф.+1опт - очшуване значення цiльовоi функцii; Аф - границя допустимого вщхи-лення вщ очжуваного значення; Х°""', X0""'; Х'^'" - найкранп значення керова-ннх змшних; ¡{¡"\ - очжуване значення ключового показннка д1яльност1 класте-
ра; д - очжуване значення ключового показннка дшльност! кластера;
- фактнчне значення ключового показннка д1яльносп; М^ , = , -и°пт - функцiя управлiння; ? - перiод часу
пр •
ч.+\;
Основним джерелом неадекватносп моделей для прогнозування е вщсуттсть достовiрноi iнформацii про майбутнiй стан зовшшнього середовища. Швидк сто-хастичш змiни рiзних взаемозалежних зовнiшнiх факторiв сучасного нестабтьно-го економiчного середовища супроводжуються ризиками, якi з великою ймовiрнi-стю призводять до внутршшх змiн системи. Ситуацiя ускладнюеться тим, що не завжди на початку змш середовища зрозумто, що управлшня розвитком тако1' складно1' системи, як кластер потребуе змiни стратегii, осктьки деякий час проблема «вир1шуеться» налаштуванням параметрiв наявно1' моделi.
Наукове обгрунтування рiшень, що приймаються в описаних умовах, в першу чергу, потребуе розробки вiдповiдного математичного шструментарш для моделю-вання наслiдкiв управлшня i вiдпрацювання методологii прийняття ршень, якi за-безпечать формування оптимально1' за заданими критерiями структури кластерiв.
Математичним iнструментарiем називаеться пара «модель-метод» для прогнозування результалв дiяльностi пiдприемств.
1нструментальне забезпечення методологii, що призначаеться для створен-ня адаптивних кластерiв енергоефективностi архiтектурно-будiвельноi галузi, розробляеться на основi iмiтацiйного моделювання та призначаеться для моде-лювання змш у внутршньому середовищi кластерiв, як можуть вiдбутися при трансформацii структури.
Розробка методологи (рис. 2) здшснюеться за схемою, що е узагальненням розробок [9, 24].
+
Етап 1. Моделювання д1яльност1 СВ до штеграцн в кластер енергоефективност
+ ~
Формалiзацiя стратеги досягнення високих показниюв енергоефективностi
П.
Експерт 1нтегральний ключо-вий показник Р1З Граничнi умови та обмеження ресурсiв
Анатз параметрiв моделi _й - Вибiр моделi Вибiр методу <—► - ----- Аналiз умов функцiонування та призначення пояснюючих факторiв Змiна моделi i к
Адекватна
Оцтка адекватностг власног моде^^ на о^^о^^ ЗЗ -;-1-
Р1З
Не адекватна
Анал1з
Незадовшьний Аналiз
ОПР
Р1З
Аналiз шших критерпв, граничних умов та обмежень ресурав
Експерт
ОПР
Виб1р структуры
Виб1р модел1 управлшня
Реатзащя стратегii
ЗЗ
Рис. 2. Схема розробки шструментального забезпечення методологи створення
адаптивних кластерiв енергоефективностi архiтектурно-будiвельноi галузi: ОПР - особа, що уповноважена приймати рiшення; Р1З - розробник шструментального забезпечення; СВ - суб'ект впровадження; ЗЗ - зворотнш зв'язок
Розробник ¡нструменталъного забезпечення - спешально сформована i rn-дготовлена група фахiвцiв, в обов'язки яких входить:
- анаиз iнформацii про стан середовища;
- розробка економiко-математичних моделей результапв дiяльностi;
- обгрунтування стратегiчного розвитку суб'еклв впровадження та здшс-нення зворотного зв'язку.
О^м того, на рис. 2 i в контекст роботи:
- експерт - висококваифжований фахiвець, який визначае знання, що характеризують проблему, та забезпечуе повноту i правильнiсть введених в систему знань;
- суб'ект впровадження - одиниця бiзнесу, що плануе штеграцш в клас-терну органiзацiйну структуру з метою досягнення високих показниюв енерго-ефективностi;
- еталон - компашя-аналог, модель розвитку якоi вiдiбрана для iмiтацiй-ного моделювання розвитку суб'екта впровадження;
1нтегралъний ключовий показник - цшьова функщя - головний критерш оптимiзацii - показник, що найкраще характеризуе ступiнь досягнення страте-гiчноi цiлi чи оцiнка наслiдкiв управлшня в цшому [1, 8].
За структурою кластери подiляються на таю [11, 13]:
- в яких велик компанп формують ядро, навколо якого групуються малi фiрми (структура 1);
- що складаються з малих та середнiх пiдприемств (структура 2);
- що мають фрагментовану динамiчною структуру (структура 3).
Формування системи ключових показникiв для планування та управлшня
внутршшми об'еднаними ресурсами кластерних оргашзацшних структур, з по-зицiй оптимiзацii структури системи в умовах невизначеност, лишаеться унь кальним в кожному випадку. При цьому пропонуеться анаизувати не тiльки досвщ тих компанiй, що планують штеграцш, а й досвщ iнших компанш, що функцiонували або функцiонують в аналопчних умовах.
7. SWOT-аналiз результалв дослiджень
Strengths. До сильних сторш запропонованоi методологii вiдноситься розк-риття значного потенцiалу пiдприемств за рахунок виявлення виробничих по-тужностей та трудового потеншалу, що не використовуються.
Багатоварiантне моделювання також надае можливють:
- оптимiзувати структуру кластера на основi науково-обгрунтованих прогнозiв дiяльностi суб'еклв впровадження;
- швидко виявляти втрату адекватност моделей за рахунок контролшгу на основi зворотного зв'язку;
- вчасно адаптувати дiяльнiсть кластера до змш середовища на основi адекватних моделей.
В процес моделювання враховуються:
- особливост географiчного розташування краши в цшому та певних ii регiонiв, геополгтична складова;
здатнiсть суб'еклв господарювання оптимзувати розподт власних ресурсiв.
Weaknesses. До слабких сторш дослщження вщносяться:
- недосконалiсть програм розвитку кластеризацп та державно!' пiдтримки;
- вщсутшсть досконалого законодавства щодо кластеризацп економши;
- невелика зацiкавленiсть у введенн iнновацiй в економiку, немае нави-чок партнерства i3 зарубiжними колегами;
- низька iнформованiсть про об'еднання кластерного типу;
- вщсутня мотиващя у спiвтовариствi учасникiв кластерiв.
Opportunities. До перспектив дослщження вiдносяться:
- шдвищення можливостей спецiалiзацii та впровадження iнновацiй; за-вдяки введенню нових технологш вiдбуваеться пiдвищення конкурентоспро-можносл учасникiв кластера;
- рацюнальне та ефективне використання наявних ресурсов та залучених швестицш;
- створення единих фiнансових центрiв, фiнансова пiдтримка члешв кластеру;
- координованiсть дiй учасниюв кластеру за допомогою проведення ефе-ктивного маркетингу та втiлення органiзацiйно-економiчних заходiв.
Threats. До загроз дослщження вiдносяться:
- економiчнi, полiтичнi та законодавчi ризики;
- обмеження митного та податкового законодавства;
- посилення державного регулювання.
8. Висновки
1. Запропоновано схему розробки iнструментального забезпечення методологи створення адаптивних кластерiв енергоефективносл архгтектурно-будiвельноi галузi. Методолопя грунтуеться на iмiтацiйному моделюваннi рiз-них траекторiй розвитку кластерiв рiзноi структури та впровадженнi швидких адаптивних алгоршшв зi зворотним зв'язком.
2. Запропоновано алгоритм адаптивного управлшня зi зворотним зв'язком на основi обчислювальних експериментiв з синтетичними моделями-аналогами, яке надае можливють пiдтримувати функцюнальну стiйкiсть клас-терiв в умовах швидких стохастичних змш середовища. Адапташя кластера до ризиюв рiзного характеру забезпечуеться набором можливих стратегiй розвитку, як вiдпрацьовуються на еташ вибору структури.
Лiтература
1. Krüger A., Kolbe T. Building analysis for urban energy planning using key indicators on virtual 3D city models the energy atlas of Berlin // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2012. Vol. 39 (B2). Р. 145-150. doi: http://doi.org/10.5194/isprsarchives-xxxix-b2-145-2012
2. Телетов А. С., Сирик Ю. А., Лях А. В. Кластеризация как инновационный путь промышленно-аграрного развития региона // Мехашзм регулювання економки. 2012. № 2. С. 82-89.
3. Микитась М. В., Плоский В. О., Кожедуб С. А. Дослщження системних ознак енергоефективних кластерних оргашзацшних структур архгтектурно-будiвельноi галузi // Управлшня розвитком складних систем. 2018. № 35. С. 68-75.
4. Захарченко В. I., Захарченко С. В. Кластерний тдхщ до тдвищення конкурентоспроможносл perioHiB Украши // Украшський географiчний журнал. 2011. № 2. С. 28-33.
5. The Role of Clusters in Smart Specialisation Strategies / Peck F. et. al. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2013. 59 р. doi: http://doi.org/10.2777/43211
6. Enright M. Regional Clusters and Economic Development: A Research Agenda // Business Networks: Prospects for Regional Development. Berlin: Walterde Gruyter, 1996. P. 190-213. doi: http://doi.org/10.1515/9783110809053.190
7. Федоренко В. Г., Гойко А. Ф., Джабейло В. Б. Кластери - системний шструмент тдвищення конкурентоспроможносл економжи // Економжа та держава. 2007. № 9. С. 6-9.
8. Сергейчук О. В., Кожедуб С. А. Розробка кpитepiальнoi ощнки енергоефе-ктивносл та екололчносл будiвeльних об'еклв // Енергоефектившсть в будiвницт-Bi та архггектург 2018. Вип. 11. С. 61-68. doi: http://doi.org/10.32347/2310-0516.2018.11.61-68
9. Mykytas M., Terenchuk S., Zhuravska N. Models, Methods and Tools of Optimizing Costs for Development of Clusterized Organizational Structures in Construction Industry // International Journal of Engineering & Technology. 2018. Vol. 7, Issue 3.2. P. 250-254. doi: http://doi.org/10.14419/ijet.v7i3.2.14414
10. Özkara Y., Atak M. Regional total-factor energy efficiency and electricity saving potential of manufacturing industry in Turkey // Energy. 2015. Vol. 93. P. 495-510. doi: http://doi.org/10.1016/j.energy.2015.09.036
11. Che Ibrahim C. K. I., Costello S. B., Wilkinson S. Key indicators influencing the management of team integration in construction projects // International Journal of Managing Projects in Business. 2015. Vol. 8, Issue 2. P. 300-323. doi: http://doi.org/10.1108/ijmpb-04-2014-0028
12. Adaptive co-management for social-ecological complexity / Armitage D. R. et. al. // Frontiers in Ecology and the Environment. 2009. Vol. 7, Issue 2. P. 95-102. doi: http://doi.org/10.1890/070089
13. Marshall A. Principles of Economics. London: Macmillan and Co., Ltd., 1920. URL: http://www.econlib.org/library/Marshall/marP.html (Last accessed: 10.09.2013)
14. Voinarenko M. P. Klastery v instytuciinii ekonomici: monograph. Khmelnitsky: HNU, Triada-M, 2011. 502 p.
15. Ragusa C., Liotta A., Pavlou G. An adaptive clustering approach for the management of dynamic systems // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2005. Vol. 23, Issue 12. P. 2223-2235. doi: http://doi.org/10.1109/jsac.2005.857203
16. Adaptive Clustering for Multiple Evolving Streams / Dai B.-R. et. al. // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2006. Vol. 18, Issue 9. P. 1166-1180. doi: http://doi.org/10.1109/tkde.2006.137
17. Waits M. J. Advantages of the Business Cluster Approach to Economic Development: Conference // Best Practices for Cluster-Based Economic Development. 2003.
18. Slaper T., Ortuzar G. Industry Clusters and Economic Development // Indiana Business Review. Spring, 2015. Р. 7-9.
19. Kumbhakar S. C., Knox L. C. A. Stochastic Frontier Analysis. Сambridge University press, 2000. P. 83. doi: http://doi.org/10.1017/cbo9781139174411
20. Murzin A. D., Anopchenko T. Y. Economic-Mathematical Modeling of Social and Environmental Risks Management of Projects of Urbanized Territories Development // Asian Social Science. 2014. Vol. 10, Issue 15. P. 249-254. doi: http://doi.org/10.5539/ass.v10n15p249
21. Voss H. U., Timmer J., Kurths J. Nonlinear dynamical system identification from uncertain and indirect measurements // International Journal of Bifurcation and Chaos. 2004. Vol. 14, Issue 6. P. 1905-1933. doi: http://doi.org/10.1142/s0218127404010345
22. McNelis P. D. Neural network in finance: gaining predictive edge in the market. Elsevier Academic Press, 2005. 243 p.
23. Hybrid Self-Organization Based Facility Layout Planning / Potocnik P. et. al. // Strojniski Vestnik - Journal of Mechanical Engineering. 2014. Vol. 60, Issue 12. P. 789-796. doi: http://doi.org/10.5545/sv-jme.2014.1748
24. MuKHTacb M. B., TepeH^yK C. A. OnTHMÍ3amñHa 3an,ana ynpaBmHHA noTO-Kopo3nogmoM pecypciB KnacrepHHx opram3amñHHx CTpyKTyp eHeproe^eKTHBHoro SygiBHHUTBa // EHeproe^eKTHBmcTb b SygÍBHHurBÍ i apxiTeKTypi. 2018. Bnn. 10. C. 77-84. doi: https://doi.org/10.32347/2310-0516.2018.10.77-84
