CC BY
31
УДК 65.01:005.51-7
ИННОВАЦИОННАЯ МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ ХОЗЯЙСТВУЮЩИМИ СУБЪЕКТАМИ В УСЛОВИЯХ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
© М.Ю. Безвербная1
Сибирская академия права, экономики и управления, 664025, Россия, г. Иркутск, ул. Сурикова, 21.
Выявлена необходимость проведения оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства), и предложена ее инновационная методика, основанная на теории нечетких множеств. Представлена ее суть, изложены этапы реализации, приведены результаты оценки компонентов системы банкротства с использованием компьютерной экспертной системы. Данная методика позволяет повысить уровень управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности с целью более полного обоснования и повышения эффективности реализации антикризисных программ. Табл. 3. Библиогр. 5 назв.
Ключевые слова: инновационная методика; оценка эффективности; управление хозяйствующими субъектами; несостоятельность (банкротство); теория нечетких множеств.
INNOVATIVE METHODS TO ASSESS EFFICIENCY OF ECONOMIC ENTITY MANAGEMENT IN BANKRUPTCY USING FUZZY SETS THEORY M. Yu. Bezverbnaya
Siberian Academy of Law, Economics and Management, 21 Surikov St., Irkutsk, Russia, 664025.
The paper reveals the necessity to assess the efficiency of economic entity management in insolvency (bankruptcy) conditions and proposes an innovative procedure for efficiency estimation based on the theory of fuzzy sets. Its essence is presented, implementation stages are stated, and estimation results of bankruptcy system components are provided with the use of a computer expert system. The procedure allows to raise the management level of economic entities in insolvency conditions for the purpose of more complete justification and higher implementation efficiency of anti-recessionary programs. 3 tables. 5 sources.
Key words: innovative procedure; efficiency assessment; management of economic entities; insolvency (bankruptcy); theory of fuzzy sets.
В условиях перехода к рыночной модели хозяйствования одной из основных экономических задач становится определение наиболее эффективных путей преодоления кризисного состояния, в котором оказались многие предприятия и отрасли реального сектора экономики.
Эффективность института несостоятельности (банкротства) определяется тем, насколько он способствует сохранению и укреплению производственного потенциала экономики и общему оздоровлению экономических отношений. Выделим уровни эффективности института банкротства:
1) социальная эффективность - выражается в сохранении и укреплении потенциала экономики как основы экономического роста страны, предотвращении криминализации экономической сферы путем распространения захвата имущества с использованием процедур банкротства;
2) макроэкономическая эффективность - выражается в общем оздоровлении экономических отношений посредством установления законодательного порядка разрешения неизбежных спорных, конфликт-
ных ситуаций между субъектами хозяйствования; недопущении финансовой разбалансированности экономики в целом, возникновения и роста массовых неплатежей, способных привести к дезорганизации всей финансово-экономической системы страны;
3) предпринимательская (микроэкономическая) эффективность - обеспечение высокой рентабельности использования производственных активов посредством передачи их от несостоятельных предпринимателей к платежеспособным производителям товаров и услуг.
Экономическая обособленность субъектов рыночной экономики, различие и несовпадение, а часто и противоречивость их экономических интересов обусловливают высокие требования к уровню разработки механизмов банкротства, отвечающих критериям эффективности разных уровней. Узкоприкладной подход к оценке эффективности механизмов банкротства выражается в одностороннем и ограниченном понимании эффективности, приводящем к упрощенному подходу при определении целей и установлении порядка регулирования отношений по поводу банкротства.
1 Безвербная Марина Юрьевна, кандидат экономических наук, доцент кафедры финансов и бухгалтерского учета, тел. 89149026800, e-mail: maries21@mail.ru
Bezverbnaya Marina, Candidate of Economics, Associate Professor of the Department of Finance and Accounting, tel.: 89149026800, e-mail: maries21@mail.ru
Проблема оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства) до сих пор не решена, сегодня нет алгоритмов оценки с целью вывода предприятий из состояния неплатежеспособности. Учитывая, что ситуация в системе банкротства нечеткая, а банкротство есть крайняя степень неопределенности, а также принимая во внимание уровень развития современных компьютерных систем, актуальность проблемы предупреждения кризисного состояния, несостоятельности, банкротства предприятий, в статье предложена методика оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности, основанной на теории нечетких множеств.
Необходимо оперировать показателями как качественного, так и количественного характера. Для формализации критериев эффективности системы банкротства предлагаем использовать теорию нечетких множеств на примере анализа системы банкротства в Иркутской области. Данную методику можно использовать и в других регионах и областях.
Хозяйствующим субъектам зачастую приходится принимать решения в условиях неполной или нечеткой информации. В этой связи и получила развитие теория нечетких множеств, большой вклад в которую сделал Лотфи А. Заде. Заде расширил классическое понятие множества, допустив, что функция принадлежности элемента множеству может принимать любые значения в интервале от 0, 1, а не только значения 0 либо 1. Такие множества были названы нечеткими («fuzzy»). Введя затем понятие «лингвистической переменной» и допустив, что в качестве ее значений выступают нечеткие множества, им был разработан аппарат для описания процессов интеллектуальной деятельности, включая нечеткость и неопределенность выражений. Аппарат нечеткой логики в настоящее время является одним из бурно развивающихся как в теоретическом плане, так и в смысле многочисленных приложений.
Математическая теория нечетких множеств позволяет описывать нечеткие понятия и знания, оперировать ими и делать нечеткие выводы. Нечеткое управление оказывается особенно полезным, когда экономические процессы являются слишком сложными для анализа с помощью общепринятых количественных методов или когда доступные источники информации интерпретируются качественно, неточно или неопределенно.
Нечеткая логика, на которой основано нечеткое управление, ближе по духу человеческому мышлению и естественным языкам, чем традиционные логические системы. Она обеспечивает эффективные средства отображения неопределенностей и неточностей реального мира. Наличие математических средств отражения нечеткости исходной информации позволяет построить модель, адекватную реальности.
Математический аппарат, предоставляющий такие возможности, детально описан в специальной литературе как комбинация множественных и вероятностных приемов. Ученые разных стран (США, Европа, Япония, Китай) уделяют большое внимание проблемам разви-
тия теории нечетких множеств. Российские исследователи также работают в этом направлении [3, с. 10].
Отметим, что применение алгоритмов нечеткой логики может улучшать функционирование действующих систем и уменьшать время и стоимость систем проектируемых. Приведем примеры подобного рода:
- в автомобильной промышленности (нечеткое управление, нечеткие системы торможения, передачи и т.д.);
- в области космических исследований (космическая промышленность требует быстродействующих систем, работающих в реальном масштабе времени, создание которых сопровождается весьма сложными проблемами. Нечеткая технология позволила создать новые эффективные методы проектирования подобных систем);
- в области изделий бытовой техники (нечеткая технология внедрена в производство стиральных машин, кондиционеров, телевизоров, видеомагнитофонов и т.п.);
- в области химического моделирования (описательный, наглядный характер средств нечеткой логики делает данные средства идеальным инструментом для моделирования химических процессов);
- в финансовой сфере (нечеткие системы обеспечивают методологию для учета неопределенностей при прогнозе колебаний рынка и последствий планируемых финансовых операций).
При решении большинства задач, с которыми мы сталкиваемся повседневно, возникает необходимость приближенного задания условий, и, соответственно, получаются столь же приближенные ответы. В самых разных сферах деятельности: управление инвестиционными портфелями, планирование финансовой деятельности предприятия, оптимизация товарооборота, оптимизация финансовых потоков, оптимизация информационных потоков, оценка эффективности рекламной кампании, оценка влияния политических и социальных событий на поведение рынка, а также многих прочих задачах требуются такие инструменты, которые могут проводить подобные вычисления, причем достаточно быстро и с приемлемой точностью.
Одна из задач, которая может быть решена с использованием экспертной системы - это оценка эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности.
Используя математическую систему MATLAB в пакете Fuzzy Logic Toolbox (пакет нечеткой логики) для оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства) в Иркутской области, можно сделать прогноз возможности восстановления платежеспособности и обосновать методы оптимизации процессной деятельности предприятий-должников [5, с. 196]. Также представляется возможным разработать механизм минимизации затрат на проведение процедур банкротства, совершенствование организационной и экономической деятельности хозяйствующих субъектов, находящихся в процедурах банкротства.
Для оценки элементов модели процедур банкротства необходимо определить: 1) коэффициенты отно-
сительной важности критериев, характеризующих элементы потенциала и их частные критерии; 2) функцию принадлежности альтернатив характеристикам критериев (степень выраженности каждого частного критерия в элементах модели процедур банкротства).
Для определения коэффициентов относительной важности критериев и их элементов можно использовать: а) метод попарного сравнения одновременно рассматриваемых критериев, разработанный А.П. Ротштейном и С.Д. Штовбой, или б) метод определения коэффициентов важности одновременно рассматриваемых критериев на основе балльной системы экспертной оценки, представленный В.И. Варфоломе-евым и С.Н. Воробьевым.
Процедура использования данных методов представляется следующим образом:
1. Определение коэффициентов относительной важности.
1.1. Определим коэффициенты относительной важности одновременно рассматриваемых критериев методом парного сравнения на основе качественных оценок (табл. 1). Лингвистические переменные оцениваются при использовании таблицы Саати.
Чтобы получить матрицу парных сравнений, эксперта спрашивают, насколько, по его мнению, один из сравниваемых критериев превосходит по значимости другой. Понятия, которыми оперирует эксперт, приведены выше. Затем составляется матрица парных сравнений критериев, и вычисляются коэффициенты относительной важности всех критериев.
1.2. Метод определения коэффициентов важности одновременно рассматриваемых критериев на основе балльной экспертной оценки каждого критерия и его градаций. Если в процессе оценки критериев участвует L экспертов, то для определения относительной важности критериев по всем экспертам вычисляется суммарный балл для каждого отдельного критерия, а затем сумма суммарных баллов по всем критериям.
2. Для определения степени удовлетворения функций принадлежности альтернативы xi частным критериям к^, ... кд- каждому элементу подмножества критериев К присваиваются качественные градации («высокий», «средний», «низкий») и определяются их нечеткие соответствия.
Далее членами экспертной группы для каждой градации определяются значения индивидуальных нечетких оценок из соответствующей области определения, входящей в интервал [0,1]. Объединение инди-
видуальных оценок отдельных экспертов в единую, коллективную оценку обусловливает окончательную нечеткую оценку градаций. Далее, основываясь на полученных результатах, функции принадлежности альтернатив критериям и коэффициентов относительной важности критериев, определяем функцию принадлежности альтернативы обобщенному критерию K верхнего уровня. В итоге получаем данные, отражающие состояние системы банкротства. Систематизация результатов позволяет ранжировать эти элементы от лучшего к худшему.
Представляется целесообразным сделать оценку и провести анализ эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства), пользуясь теорией нечетких множеств и нечеткого логического вывода.
Суть настоящей методики состоит в том, чтобы, оценив компоненты региональной системы банкротства с позиций нечеткой логики, корректно привести их к одинаковой соразмерности, а затем на основе нечеткого логического вывода получить систематизированное заключение о состоянии и эффективности функционирования системы банкротства в целом.
Инновационная методика оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности сводится к выполнению следующих шагов:
1. Представить каждый компонент системы банкротства как лингвистическую переменную, то есть набор (В, Т, X, в, М),
где В - наименование лингвистической переменной (компонента системы банкротства); Т - множество ее значений (терм-множество), представляющих собой наименования нечетких переменных, областью определения каждой из которых является множество X. Множество Т называется базовым терм-множеством лингвистической переменной; X - универсальное множество (область определения а); в -синтаксическая процедура, позволяющая оперировать элементами терм-множества Т, в частности генерировать новые термы (значения). Используя данную процедуру с помощью связок «и», «или», мы сможем образовать новые термы: множество Т№(Т), где G(T) -множество сгенерированных термов, называется расширенным терм-множеством лингвистической переменной; М - семантическая процедура, позволяющая превратить каждое новое значение лингвистической
Интенсивность важности Качественная (лингвистическая) оценка
1 Критерий К1 не имеет преимущества над К2
3 Критерий К1 имеет слабое преимущество над К2
5 Критерий К1 имеет существенное преимущество над К2
7 Критерий К1 имеет явное преимущество над К2
9 Критерий К1 имеет абсолютное преимущество над К2
2, 4, 6, 8 Промежуточные между соседними оценки
Таблица 1
Задание коэффициентам относительной важности для парного сравнения на основе качественных оценок
переменной, образуемое процедурой G, в нечеткую переменную, то есть сформировать соответствующее нечеткое множество [3, с. 127].
Таким образом, представленный механизм нечеткого логического вывода, реализуемый экспертной системой на основе заложенных экспертом продукционных правил, позволяет произвести достаточно корректную оценку эффективности функционирования системы банкротства.
2. С помощью заданных функций принадлежности определить степень принадлежности значения каждого компонента системы банкротства, выраженного четким числом, нечетким подмножествам, образованным на универсальном множестве X с помощью синтаксической процедуры С.
3. Заключительным шагом в методике оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности является создание компьютерной экспертной системы, которая произведет оценку и даст систематизированное заключение о состоянии и эффективности функционирования системы банкротства в целом. Общий логический вывод осуществляется на следующих этапах [4, с. 144]:
3.1. Введение нечеткости (фазификация). Функции принадлежности, определенные на входных переменных, применяются к их фактическим значениям для последующего определения степени истинности каждой предпосылки каждого правила.
3.2. Нечеткая импликация. Если предпосылки зависят от нескольких нечетких переменных, то к вычисленным значениям функций принадлежности применяется операция конъюнкции (в случае применения связки «и») или дизъюнкции (в случае применения связки «или»), что приводит к получению степени истинности предпосылки каждого правила.
3.3. Вычисленное значение степени истинности для предпосылок каждого правила применяется к заключениям каждого правила. Это приводит к модифицированным функциям принадлежности переменной вывода (следствий) для каждого правила.
3.4. Композиция. Все модифицированные нечеткие подмножества выходной переменной, полученной на предыдущем этапе (во всех правилах), объединяются вместе, чтобы формировать одно суммарное нечеткое подмножество.
3.5. Приведение к нечеткости (дефазификация), которое используется, когда полезно преобразовать нечеткий выбор выводов в четкое число.
Таким образом, сформулированные экспертом предметной области продукционные правила, формирующие логический вывод, позволят экспертной системе проанализировать входные переменные, каковыми являются параметры оценки компонентов системы банкротства, и представить систематизированную оценку эффективности функционирования системы банкротства.
Рассмотрим этапы предлагаемой методики оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности с целью ее практического применения.
Исходным моментом для проведения прогнозных
исследований и планирования является выявление их составляющих и параметров. Оценить эффективность управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности обычными численными методами не представляется возможным, поскольку его компоненты имеют разные физические размерности, а некоторые, например правовой компонент вообще не имеет размерности, но, являясь составляющей модели проведения процедур банкротства, должен учитываться при ее оценке и анализе.
В состав системы банкротства входят управленческий, правовой, экономический, бюджетный, отраслевой, социальный, материально-технический компоненты.
Среди компонентов системы банкротства правовой и управленческий занимают основное место [2, с. 26]. Экономический, отраслевой, трудовой (социальный), материально-технический компоненты занимают промежуточное положение. Иерархическое расположение компонентов системы банкротства обусловливает и порядок отбора показателей, характеризующий каждый из видов компонентов, и порядок их оценки.
Рассматривая взаимосвязи и взаимозависимости между элементами системы банкротства, можно сделать вывод о том, что в системе «эффективность управления хозяйствующими субъектами в процедурах банкротства» сложилась следующая иерархия:
- правовой - верхний уровень;
- управленческий компонент;
- экономический;
- отраслевой;
- трудовой (социальный);
- материально-технический;
- бюджетный компонент - нижний уровень иерархии [1, с. 130].
Выявив наиболее значимые для социально-экономического развития региона компоненты системы банкротства и определив их иерархию, можно представить процедуры банкротства как функцию, аргументами которой являются компоненты данного механизма:
Система банкротства = f (1.1, 1.2, 1Д..., 1.7), где 1.1 - правовой компонент; 1.2 - управленческий компонент; 1.3 - экономический компонент; 1.4 - отраслевой компонент; 1.5 - трудовой (социальный) компонент; 1.6 - материально-технический; 1.7 - бюджетный компонент.
Областью определения данной функции считаем нечеткие подмножества, заданные на универсальном множестве: «низкий», «ниже среднего», «средний», «выше среднего», «высокий».
После определения компонентов процедура использования методики оценки может быть представлена следующим образом:
1. Выбор имени для каждой лингвистической переменной.
2. Множество значений данной переменной (табл. 2).
В качестве функции принадлежности лингвистической переменной будем использовать гауссову форму кривой.
Таблица 2
Множество значений лингвистической переменной_
Низкий Ниже среднего Средний Выше среднего Высокий
[0-21 [2-41 [4-61 [6-81 [8-101
Таблица 3
Результаты оценки компонентов системы банкротства с использованием _компьютерной экспертной системы_
Номер Компонент Нечеткая оценка эффективности Значение функции принадлежности
1. Правовой низкая 1,34
2. Управленческий низкая 0,85
3. Экономический низкая 1,10
4. Отраслевой низкая 1,34
5. Трудовой(социальный) низкая 0,61
6. Материально-технический низкая 1,34
7. Бюджетный низкая 1,34
На данной функции для каждого х значение ординат р(х) является показателем степени принадлежности показателя к соответствующему нечеткому подмножеству: «низкий», «ниже среднего», «средний», «выше среднего», «высокий».
Для определения степени принадлежности показателей системы необходимо определить место данных показателей на выбранной шкале от 0 до 10, то есть значение Х. Для этого необходимо сопоставить значение данного показателя с некоторым средним значением. Приведение к одной соразмерности показателей на основе использования лингвистических переменных дает возможность расчета интегрального показателя для оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства). Далее определяем состояние каждого выбранного компонента и оцениваем уровень его «развития».
Результатом применения предлагаемой методики должно стать образование лингвистических переменных, определения множества их термов («низкая», «ниже средней», «средняя», «выше средней», «высокая») и построение подходящих функций принадлежности в соответствии с анализом элементов каждого компонента.
Следующим этапом настоящей методики является построение компьютерной экспертной системы, которая произведет итоговую оценку эффективности функционирования системы банкротства на основе сформулированных продукционных правил.
В итоге получаем интегральную оценку эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства) в Иркутском регионе в виде оценки «низкая», «ниже средней», «средняя», «выше средней», «высокая». Возможности данной экспертной системы позволяют также на основе дефазификации получить и количественную оценку эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства).
Для того чтобы сконструировать нечеткую систему, отображающую зависимость между переменными f
и . оценим в рамках нечеткой логики каждую из переменных .
Тогда система банкротства = f (И, Ь2, Ь3,.Ь7) .
Полученные результаты оценки всех компонентов представлены в табл. З.Применив инновационную методику оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства) на основе теории нечетких множеств, получили следующие результаты:
1. Преобразовав нечеткий набор выводов, использованных в оценке, и применив процесс дефазификации (приведения к четкости), при помощи экспертной системы получена оценка эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства) в Иркутской области: четкое число, равное 0,994 в интервале [0,10].
2. Установлены зависимости эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства) от величины составляющих системы банкротства. Наибольшую зависимость система банкротства испытывает от правового и управленческого компонентов. Даже незначительное наращение одного из них приводит, по результатам оценки экспертной системы, к значительному изменению эффективности функционирования системы банкротства.
Результаты, полученные с помощью пакета нечеткой логики, могут быть использованы саморегулируемыми организациями арбитражных управляющих, регулирующим и уполномоченным органами в делах о банкротстве с целью повышения количества реабилитационных процедур [4, с. 162].
Использование методики оценки эффективности управления хозяйствующими субъектами в условиях несостоятельности (банкротства), основанной на теории нечетких множеств, предполагает усовершенствование системы антикризисного управления и повышение ее эффективности, в результате чего можно ожидать восстановление платежеспособности, максимальное удовлетворение требований кредиторов, возобновление производства и вывод предприятий из состояния кризиса.
Библиографический список
1. Безвербная М. Инновационные процедуры моделирования устойчивого состояния хозяйствующих субъектов с помощью теории нечетких множеств // Проблемы модернизации экономики Монголии и России: материалы междунар. науч.-практ. конф., 12-13 мая 2011 г. Ч. 1 / под науч. ред. В.И. Самарухи. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2011. С. 128-132.
2. Безвербная М. Теория нечетких множеств в оценке эффективности проведения процедур банкротства // Известия ИГЭА. 2006. № 3 (48). Иркутск: Изд-во ИГЭА, 2006. С. 25-27.
3. Круглов В.В., Дли М.И. Интеллектуальные информационные системы: компьютерная поддержка систем нечеткой логики и нечеткого вывода. М.: Изд-во Физматлит, 2002. 254
4. Шуплецов А.Ф., Бавдик Т.П., Безвербная М.Ю. Механизм управления хозяйствующими субъектами малого бизнеса в условиях несостоятельности / под ред. А.Ф. Шуплецова. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2008. 246 с.
5. Bezverbnaya M., Kolesnik Yu., Shupletsova Yu. The theory of fuzzy sets in procedures of business steady state modeling (Теория нечетких множеств в процедурах моделирования устойчивости состояния хозяйствующих субъектов) // Механизм деятельности хозяйствующих организаций в рыночных условиях: материалы междунар. науч.-практ. конф., 17 мая 2006 г. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2006. С. 195-197.
УДК332.14
ОЦЕНКА ПРОМЫШЛЕННОСТИ ДАЛЬНЕВОСТОЧНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА В РАМКАХ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПРОМЫШЛЕННОЙ ПОЛИТИКИ
© Н.А. Воробьёва1
Дальневосточный федеральный университет,
Школа экономики и менеджмента,
690950, Россия, г. Владивосток, ул. Суханова, 8.
Приведены результаты исследования в области оценки эффективности промышленности Дальневосточного федерального округа (ДФО) на основании авторской методики количественного и качественного анализа. На первом этапе анализа оценивается степень концентрации промышленности в региональном разрезе страны после расчета индекса Херфиндаля-Хиршмана за определенное количество лет. Затем проводится группирование отраслей ДФО на основе расчетных показателей (коэффициента локализации промышленности). На втором этапе осуществляется качественный анализ состояния промышленности ДФО. Проанализировано место округа среди разработанного российским правительством перечня системообразующих предприятий РФ. Библиогр. 9 назв.
Ключевые слова: методика оценки эффективности промышленности; отрасли специализации региона; промышленная политика; индекс Херфиндаля-Хиршмана; коэффициент локализации промышленности; перечень системообразующий предприятий; ДФО.
ASSESSMENT OF FAR EASTERN FEDERAL DISTRICT INDUSTRY WITHIN THE FRAMEWORK OF STATE INDUSTRIAL POLICY N.A. Vorobyova
Far Eastern Federal University, School of Economics and Management,
8 Sukhanov St., Vladivostok, Russia, 690950.
The paper presents study results on assessing the efficiency of the Far Eastern Federal District (FEFD) industry based on the author's methods of quantitative and qualitative analysis. The first stage of the analysis is devoted to the evaluation of the industry concentration degree in the regional context of the country after calculating the Herfindahl-Hirschman index for a specified number of years with the following grouping of FEFD industries on the basis of estimate indicators (coefficient of industry localization). The qualitative analysis of FEFD industry condition is performed at the second stage. The authors analyze the place of the okrug among the list of Russian strategic enterprises developed by the Russian government.
9 sources.
Key words: methods to assess industry efficiency; branches of regional specialization; industrial policy; Herfindahl-Hirschman index; coefficient of industry localization; list of strategic enterprises; Far Eastern Federal District (FEFD).
В научной литературе для обозначения формы организации производительных сил в территориальном аспекте используется термин «территориальная структура народного хозяйства (национальной экономики)» - это динамическое состояние размещения производительных сил по экономическим районам,
связанным в единой системе национальной экономики [2].
Данный термин получил широкое распространение в середине 70-х гг., когда И.М. Маергойз предложил концепцию «территориальной структуры хозяйства». Он выдвинул тезис о том, что необходимо изу-
1 Воробьёва Наталья Александровна, старший преподаватель кафедры мировой экономики, тел.: 79242326708, e-mail: natavladiv@yandex.ru
Vorobyova Natalya, Senior Lecturer of the Department of World Economy, tel.: 79242326708, e-mail: natavladiv@yandex.ru
