CC BY
72
3. Rana Tassabehji, Andrew Moorhouse, The changing role of procurement: Developing professional effectiveness, Journal of Purchasing and Supply Management, Volume 14, Issue 1, 2008, Pages 55-68, ISSN 1478-4092, https://doi.org/10.1016/j.pur-sup.2008.01.005.
4. Ozerova L.V., Posedko N.A. Improving procurement work in a trade enterprise // Bulletin of the Bryansk State Agricultural Academy. 2016. No. 6 (58). S. 42-47.
5. Mohammad Hassan Abolbashari, Elizabeth Chang, Omar Khadeer Hussain, Morteza Saberi, Smart Buyer: A Bayesian Network modelling approach for measuring and improving procurement performance in organisations, Knowledge-Based Systems, Volume 142, 2018,Pages 127-148,ISSN 0950-7051, https://doi.org/10.1016/j.knosys.2017.11.032.
6. Stygar A. How to develop a motivation system for the procurement department - URL: https://www.e-xecutive.ru/manage-ment/practices/1780694-kak-razrabotat-sistemu-motivatsii-dlya-otdela-zakupok
7. Kirillova N. Key performance indicators for the supply system. - URL: https://www.cfin.ru/management/manufact/procure-ment_kpi.shtml
8. Polyakova I.A. Features of motivation of employees of enterprises in the trading sector based on performance indicators // Theory and Practice of Modern Science. 2015. No 5. P.340-347
DOI: 10.24411/2309-4788-2020-10279
Л.Ю. Сиренко - специалитет, 5-й год обучения, специальность 38.05.01 - «Экономическая безопасность», Амурский государственный университет, г. Благовещенск, [email protected], L.Yu. Sirenko - specialty, 5th year of study, specialty 38.05.01 - «Economic security», Amur state University, Blagoveshchensk;
Е.С. Рычкова - канд. экон. наук, доцент, заведующий кафедрой экономической безопасности и экспертизы, Амурский государственный университет, г. Благовещенск, [email protected],
E.S. Rychkova - Candidate of Economics, Associate Professor, Head of Cathedra of Economic Security and Expertise, Amur state University, Blagoveshchensk.
КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В ОЦЕНКЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ РЕГИОНА CLUSTER ANALYSIS IN ASSESSING THE ECONOMIC SECURITY OF THE REGION
Аннотация. В настоящее время каждый субъект Российской Федерации имеет собственный потенциал социально-экономического развития. Одним из главных факторов развития собственного потенциала субъектов Российской Федерации является формирование и развитие кластеров. Кластерный подход содействует росту обеспечения экономической безопасности, а также положительно влияет на социально-экономическое развитие и конкурентоспособность региона в целом. На сегодняшний день в Российской Федерации одной из приоритетных и общенациональных задач является социально-экономическое развитие Дальнего Востока, исходя из этого, в статье представлен результат кластерного анализа оценки экономической безопасности Дальневосточного федерального округа. На основе проведенной кластеризации, дана оценка уровня обеспечения экономической безопасности и социально-экономического потенциала каждого субъекта, предложены основные направления государственной поддержки социально-экономического развития представленных кластеров.
Abstract. Currently, each subject of the Russian Federation has its own potential for socio-economic development. The formation and development of clusters is one of the main factors in the development of the Russian regions own potential. The cluster approach contributes to the growth of economic security, as well as positively affects the socioeconomic development and competitiveness of the region as a whole. Today in the Russian Federation, one of the priority and national tasks is the socio-economic development of the Far East, based on this, the article presents the result of a cluster analysis of the economic security assessment of the far Eastern Federal district. Based on the clustering, the assessment of the level of economic security and socio-economic potential of each subject is given, and the main directions of support for the socio-economic development of the presented clusters are proposed.
Ключевые слова: кластерный анализ, кластер, экономическая безопасность, социально-экономическое развитие, субъекты Дальневосточного федерального округа.
Key words: cluster analysis, cluster, economic security, socio-economic development, subjects of the far Eastern Federal District.
В настоящее время перед каждым регионом России стоит задача развития и повышения конкурентоспособности региона, а также повышения уровня его экономической безопасности. В зависимости от того, что каждому региону присущи отдельные субъекты, которые обладают собственным потенциалом развития, то для анализа целесообразно применение кластерного подхода.
Использование кластерного подхода на региональном уровне является актуальным, так как данный подход имеет необходимость взаимодействия между участниками кластера. Особое внимание приобретает он в контексте конкурентоспособности и экономической безопасности региона, поскольку кластерный подход позволяет выявить приоритетные преимущественные отрасли, а также сделать анализ показателей экономической безопасности в сравнении с другими регионами страны.
Цель исследования заключается в оценке экономической безопасности субъектов Дальневосточного федерального округа (ДВФО) с использованием кластерного анализа.
Задачи исследования:
- выбрать основные социально-экономические показатели, характеризующие экономическую безопасность субъектов ДВФО;
- выполнить кластеризацию субъектов Дальневосточного федерального округа за 2018 год;
- сформировать основные направления, которые необходимы для государственной поддержки социально-экономического развития кластеров.
Основоположниками кластерного анализа являются Альфред Маршалл [4] и Майкл Портер [10]. В настоящее время существует большое количество кластерных моделей в трудах как зарубежных, так и отечественных ученых. Примерами таких моделей могут служить: базовая кластерная модель О. Солвелла [14]; модель кластера Э. Фезера [13]; модель регионального инновационного кластера Э.А. Феякселя и М.Г. Назарова [12]; модель устойчивого развития кластера Е. Куценко [3]; организационно-экономические модели эффективного функционирования кластеров И.Н. Корабейникова, С.М. Спешилова, О.В. Дмитренко, Л.М. Счастьевой [2] и многие другие.
В соответствии с Федеральным законом «Об особых экономических зонах в Российской Федерации», под кластером понимается «совокупность особых экономических зон одного типа или нескольких типов, которая определяется Правительством РФ, и управление которой осуществляется одной управляющей компанией [9]».
Также на законодательном уровне закреплены такие понятия, как: «территориальный кластер» [5], «промышленный кластер» [7] и «международный медицинский кластер» [6].
Кластерный подход - это эффективный механизм в развитии региона, при котором характерно стабильное территориально-отраслевое взаимодействие с целью повышения конкурентоспособности региона, а также усиления роли его экономической безопасности.
В настоящее время активное и динамическое развитие получает кластерный анализ в оценке экономической безопасности региона. Исходя из этого, возникает необходимость в определении понятия экономической безопасности.
Термин «экономическая безопасность» возник в мировой экономической науке и практике относительно не так давно (в XX веке). В этой связи существует большое количество трактовок понятию экономической безопасности, основанных на различных подходах. Основным и базовым в России является понятие «экономическая безопасность», закрепленное в Стратегии экономической безопасности, под которым понимается «состояние защищенности национальной экономики от внутренних и внешних угроз, при котором обеспечиваются экономический суверенитет страны, единство ее экономического пространства, условия для реализации стратегический национальных приоритетов Российской Федерации [8]». При этом следует учитывать, что экономическая безопасность может включать состояние защищенности интересов не только государства, но и личности, а также отдельного хозяйствующего субъекта.
Кластерный подход содействует росту обеспечения экономической безопасности, а также положительно влияет на социально-экономическое развитие и конкурентоспособность региона в целом. Положительное влияние кластерного подхода обусловлено рядом причин, к ним относятся: во-первых, это активное привлечение инвестиций в регион, которые способствуют дальнейшему развитию инновационной и производственной составляющей региона; во-вторых, происходит процесс развитие научной и инновационной интеграции; в-третьих, прогрессивный рост профессионального образования приведет к повышению производительности труда и стабильной занятости населения, что приведет к повышению конкурентных преимуществ региона. Следовательно, при правильном использовании кластеризации можно повысить уровень инвестиционной привлекательности и конкурентоспособности региона, что будет в дальнейшем способствовать развитию региона и обеспечению его экономической безопасности.
По сравнению с другими методами, анализирующими социально-экономическое положение регионов, кластерный подход является эффективным инструментом исследования региона, так как: группировка регионов происходит не по одному признаку, а сразу по определенному набору данных; позволяет анализировать большой объем информации, а также различные типы данных; не существует никаких ограничений на рассматриваемые объекты.
Назначение кластерного анализа (анг. cluster - гвоздь, скопление) состоит в том, что анализируемые объекты объединяются в однородные группы, т.е. кластеры, используя некоторую меру сходства или расстояния между ними.
Так как на сегодняшний день в Российской Федерации одной из приоритетных и общенациональных задач является социально-экономическое развитие Дальнего Востока, исходя из этого, целесообразно провести кластерный анализ оценки экономической безопасности Дальневосточного федерального округа (ДВФО). Дальневосточный федеральный округ является наибольшим федеральным округом Российской Федерации, который обладает удобным транспортно-географическим, экономическим и геополитическим положением, которое связано с выходом в Азиатско-тихоокеанский регион, располагает большими запасами сырьевых (природных) ресурсов, собственными энергоресурсами, суровыми климатическими условиями. А также на данной территории располагаются 20 территорий опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР), которые созданы в целях максимально привлекательного инвестиционного климата.
Кластеризация регионов Дальневосточного федерального округа представляет собой набор различных алгоритмов, при котором происходит процесс группировки субъектов одного региона по данным макроэкономических показателей.
Для проведения кластерного анализа оценки экономической безопасности ДВФО были выбраны 10 социально-экономических показателей из методики С.Ю. Глазьева [1], характеризующих экономическую безопасность субъектов, описание которых дано в таблицы 1.
Для исходного массива данных исследования использовались разные социально-экономические показатели, с точки зрения их оценки, т.е. увеличение одних показателей является положительной тенденцией развития, а для других - отрицательной.
При проведении кластерного анализа субъектов Дальневосточного федерального округа, необходим исходный массив данных для исследования (таблица 2). 3 ноября 2018 года был подписан указ о передачи Республики Бурятии и Забайкальского края из состава Сибирского федерального округа в Дальневосточный федеральный округ.
Таблица 1 - Социально-экономические показатели экономической безопасности
Показатель Характеристика Единица измерения
а1 Доля инвестиций в основной капитал к ВРП %
а2 Доля обрабатывающей промышленности в промышленном производстве %
а3 Доля населения с доходами ниже величины прожиточного минимума %
а4 Децильный коэффициент дифференциации доходов раз
а5 Уровень общей безработицы по методологии МОТ %
а6 Уровень занятости населения %
а7 Ожидаемая продолжительность жизни при рождении лет
а8 Уровень преступности количество на 10 000 чел.
а9 Инфляция %
а10 Степень износа основных фондов %
Источник: составлено авторами
В соответствии с Указом Президента Российской Федерации от 13 ноября 2018 года № 632 данные в таблицы 2 приведены в новом составе федерального округа.
Таблица 2 - Значения социально-экономических показателей экономической безопасности
по состоянию на 2018 год
Субъекты Дальневосточного федерального округа а1 а2 а3 а4 а5 а6 а7 а8 а9 а10
Республика Бурятия 21,5 54,0 19,1 12,2 9,3 54,6 70,8 2388 5,0 38,0
Республика Саха (Якутия) 37,2 4,1 18,6 14,8 6,9 63,3 72,7 1238 2,7 44,6
Забайкальский край 27,5 14,0 21,4 11,4 10,2 56,4 69,0 2269 4,0 37,6
Камчатский край 17,0 75,9 15,8 10,3 4,9 65,9 70,1 1894 3,4 33,6
Приморский край 17,3 70,5 13,9 12,9 5,4 61,4 70,5 1716 4,2 44,1
Хабаровский край 20,2 63,4 12,2 13,0 3,8 63,8 70,2 1695 4,0 41,8
Амурская область 83,4 25,4 15,6 14,6 5,6 59,7 69,1 2196 4,6 41,8
Магаданская область 33,8 3,1 9,5 11,9 5,0 69,7 69,6 2048 4,7 36,0
Сахалинская область 19,5 5,5 8,5 15,4 5,3 65,8 69,9 2039 2,8 55,7
Еврейская автономная область 30,7 30,2 23,7 9,4 7,0 56,0 68,6 2261 4,6 36,0
Чукотский автономный округ 22,2 1,4 8,8 13,6 3,1 75,4 63,6 1515 4,9 51,6
Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики [11]
Как видно из данных в таблицы 2, все субъекты ДВФО существенно различаются значениями своих макроэкономических показателей. Можно заметить, что наибольшее преимущество в значениях таких макроэкономических показателей, как уровень общей безработицы по методологии МОТ и уровень занятости населения в 2018 году, занимает Чукотский автономный округ. Но на данной территории существует некая особенность: в Чукотском автономном округе проживает меньше населения, по сравнению с территориями остальных субъектов ДВФО. Следовательно, данную территорию нельзя признать абсолютным лидером по рассматриваемым параметрам.
На территориях Республики Бурятии, Камчатского, Приморского и Хабаровского краев сосредоточено наиболее значимый объем предприятий, которые занимаются обработкой продукции. Показатель «доля обрабатывающей промышленности в промышленном производстве» зафиксирован значительно ниже в остальных субъектах Дальневосточного федерального округа.
Республика Саха (Якутия), Амурская, Магаданская и Еврейская автономная области, а также Забайкальский край имеют наибольшее значение по показателю «доля инвестиций в основной капитал», что свидетельствует о том, что данные субъекты можно назвать наиболее инвестиционно активными субъектами ДВФО в 2018
году. Амурская область является лидером по данному показателю и составляет соответственно 83,4 %. На данной территории осуществляется строительство космодрома «Восточный» и магистрального газопровода «Сила Сибири», а также создано три территории опережающего социально-экономического развития (ТОСЭР), каждая из которых реализует определенную направленность: ТОР «Белогорск» - агропромышленная деятельность, которая образована в августе 2015 года; ТОР «Приамурская» - промышленно-логистическая специализация, которая также образована в августе 2015 года; ТОР «Свободный» реализующее газохимическое производство, образована в июне 2017 года.
Для целей данного исследования целесообразно применение метода древовидной кластеризации. Метод предполагает построение дендрограммы на основе евклидова расстояния. Евклидово расстояние представляет собой геометрическое расстояние, которое описано в многомерном пространстве.
Назначение данного метода заключается в том, что происходит объединение субъектов в весьма большие кластеры, используя некую меру сходства или расстояние между ними.
С помощью пакета программы 13» была смоделирована дендрограмма из представленных дан-
ных в таблице 2. На оси абсцисс отображены субъекты ДВФО с соответствующим номером в порядке следования по таблицы, на оси ординат - относительное расстояние между субъектами, т.е. евклидово расстояние.
1200
1000
ш
с 800
03 Ш
b 600 ш га го
-g 400
1J
200
0
Рисунок 1 - Дендрограмма регионов ДВФО на основе макроэкономических показателей по состоянию
на 2018 год
Источник: составлено авторами на основе данных Федеральной службы государственной статистики [11]
По результатам полученной дендрограммы можно сделать вывод о том, что в Дальневосточном федеральном округе на основе выбранных показателях экономической безопасности сформировались три кластера (таблица 3).
Таблица 3 - Описание кластеров субъектов ДВФО по состоянию на 2018 год
Кластер Количество субъектов, входящих в кластер Перечень субъектов ДВФО, составляющих кластер
1 4 Забайкальский край (С3), Еврейская автономная область (С10), Амурская область (С7), Республика Бурятия (С1)
2 3 Сахалинская область (С9), Магаданская область (С8), Камчатский край (С4)
3 4 Приморский край (С5), Хабаровский край (С6), Чукотский автономный округ (С11), Республика Саха (Якутия) (С2)
Источник: составлено авторами
Анализ данной таблицы показывает, что наиболее развитые субъекты Дальневосточного федерального округа входят в первый кластер. Забайкальский край, Еврейская автономная область, Амурская область, Республика Бурятия - именно эти субъекты были схожи и активны по уровню экономического развития. Данный кластер можно назвать «лидерами». Уровень обеспечения экономической безопасности данного кластера является высоким, так как ему присущи наиболее высокие значения большинства показателей.
Во второй кластер вошло три субъекта ДВФО, к ним относятся: Сахалинская область, Магаданская область и Камчатский край. Субъекты, вошедшие во второй кластер, имеют средний уровень социально-экономического развития, образование которое произошло за счет крупных промышленных предприятий. Данные субъекты преимущественно связаны с развитием рыбопромышленного комплекса, горнодобывающей, нефтегазовой, лесной промышленности, а также доминирующее место занимает золотодобывающая отрасль. Данный кластер характеризуется средним уровнем экономической безопасности.
Tree Diagram for 11 Cases Complete Linkage Euclidean distances
C 11
C 6
C 5
C_2
C 9
C_8
C_4
C 7
C 10
C 3
C 1
Все субъекты, которые сформировали третий кластер, в 2018 году показали достаточно низкий уровень социально-экономического развития и экономической безопасности, по сравнению с субъектами ДВФО других кластеров. При этом Приморский и Хабаровский край обладают большим потенциалом по переходу в кластер с высоким уровнем экономической безопасности, или в кластер со средним уровнем экономической безопасности.
Формирование кластеров приобретает большое политическое значение для субъектов ДВФО, так как это способствует привлечению инвесторов, а также расширение торговой сферы в регионах. В связи с этим можно выработать основные направления государственной поддержки создания кластеров:
- проводить мониторинг развития кластеров: аналитическая оценка перспектив социально-экономического развития кластеров;
- содействие региональному развитию кластеров: предоставление субсидий и льгот регионам, входящих в кластер, для осуществления мероприятий по развитию кластеров, а также финансирование проведения мониторинга развития кластеров;
- стимулирование кластеров для формирования устойчивого социально-экономического развития каждого региона.
Таким образом, в данном исследовании показана возможность применение кластерного подхода для образования кластеров в целях оценки экономической безопасности субъектов Дальневосточного федерального округа, в которые входят субъекты с близким значением на основе социально-экономических показателей экономической безопасности. Кластеризация дает возможность органам власти использовать кластеры для координации работы на исполнительном уровне, для разработки социально-экономического развития субъектов на законодательном уровне.
Применение кластерного анализа необходимо для оценки экономической безопасности регионов, так как данный механизм воздействия способствует повышению уровня социально-экономического развития, инвестиционной привлекательности и конкурентоспособности перед другими регионами, тем самым это приводит в повышению уровня обеспечения экономической безопасности.
Источники:
1. Глазьев С.Ю. Основа обеспечения экономической безопасности страны: альтернативный реформационный курс / С.Ю. Глазьев // Российский экономический журнал. - 1997. - № 1. - С. 8-9.
2. Корабейников И.Н. Обоснование приоритетных направлений эффективного развития региональных кластеров различной типологии [Электронный ресурс] / И.Н. Корабейников, С.М. Спешилов, О.В. Дмитренко, Л.М. Счастьева // Вестник Оренбургского государственного университета. - 2009. - № 5 (99). - С. 55-61. - URL: https://eHbrary.ru/item.asp?id=12987189& (дата обращения: 20.04.2020).
3. Куценко Е.С. Пилотные инновационные территориальные кластеры России: модель устойчивого развития [Электронный ресурс] / Е.С. Куценко // Форсайт. - 2015. - Т. 9, № 1. - С. 32-55. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23221129 (дата обращения: 20.04.2020).
4. Маршалл А. Принципы экономической науки / А. Маршалл. - М.: Прогресс, 1993. - 350 с.
5. Методические рекомендации по реализации кластерной политики в субъектах Российской Федерации [Электронных ресурс] : утв. Министерством экономического развития Российской Федерации от 26.12.2008 г. № 20636-АК/Д19. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
6. О международном медицинском кластере и внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации [Электронных ресурс] : федеральный закон от 29.06.2018 г. № 160. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
7. О промышленной политике в Российской Федерации [Электронных ресурс] : федеральный закон от 31.12.2014 г. № 488-ФЗ. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
8. О Стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года [Электронных ресурс] : указ Президента Российской Федерации от 13.05.2017 г. № 208. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
9. Об особых экономических зонах в Российской Федерации [Электронных ресурс] : федеральный закон от 22.07.2005 г. № 116-ФЗ. Доступ из справ.-правовой системы «Консультант Плюс».
10. Портер М.Э. Конкуренция / М.Э. Портер. - М.: Издательский дом «Вильямс», 2005. - 602 с.
11. Федеральная служба государственной статистики [Электронных ресурс] : офиц. сайт. URL: https://www.gks.ru/ (дата обращения: 20.04.2020).
12. Феяксель Э.А. Региональный инновационный кластер Нижегородской области в свете мировых тенденций кластерной организации экономики [Электронный ресурс] / Э.А. Фияксель, М.Г. Назаров // Региональная экономика: теория и практика. - 2010. - Т. 8, № 2. - С. 2-11. - URL: https://www.fin-izdatru/journal/region/detaiLphp?ro=22839 (дата обращения: 20.04.2020).
13. Feser E.J. Old and new theories of industry clusters (From the Selected Works of E.J. Feser) [Электронный ресурс] / E.J. Feser // Clusters and Regional Specialisation: On geography, technology and networks. - 1998. - pp. 18-40. URL: Шe:///C:/Users/UserЮesktop/ГРАНД/библ/Шltext_stampedpdf (дата обращения: 20.04.2020).
14. Sölvell О. Clusters. Balancing evolutionary and constructive forcer [Электронный ресурс] / О. Sölvell. - Stock-holm: Ivory Tower Publ, 2009. 138 pp. URL: https://cluster.hse.ru/mirror/pubs/share/212158465 (дата обращения: 20.04.2020). References:
1. Glazyev S.Yu. The basis for ensuring the country's economic security: an alternative reformative course / S.Yu. Glazyev // Russian economic journal. - 1997. - № 1. - Pp. 8-9.
2. Korabeynikov I.N. Substantiation of priority directions of effective development of regional clusters of various typologies [Electronic resource] / I.N. Korabeynikov, S.M. Speshilov, O.V. Dmitrenko, L.M. Shastieva // Bulletin of Orenburg state University. - 2009. - № 5 (99). - Pp. 55-61. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=12987189& (request date: 20.04.2020).
3. Kutsenko E.S. Pilot innovative territorial clusters of Russia: a model of sustainable development [Electronic resource] / E.S. Kutsenko // Foresight. - 2015. - Vol. 9, № 1. - Pp. 32-55. - URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=23221129 (request date: 20.04.2020).
4. Marshall A. Principles of economic science / A. Marshall. - Moscow: Progress, 1993. - 350 pp.
5. Methodological recommendations for the implementation of cluster policy in the subjects of the Russian Federation [Electronic resource] : approved by the Ministry of economic development of the Russian Federation № 20636-AK / D19 of 26.12.2018. Access from the legal reference system «Consultant Plus».
6. On the international medical cluster and amendments to certain legislative acts of the Russian Federation [Electronic resource] : federal law № 160 of 29.06.2018. Access from the legal reference system «Consultant Plus».
7. On industrial policy in the Russian Federation [Electronic resource] : federal law № 488-FZ of 31.12.2014. Access from the legal reference system «Consultant Plus».
8. On the Strategy of economic security of the Russian Federation for the period up to 2030 [Electronic resource] : decree of the President of the Russian Federation № 208 of 13.05.2017. Access from the legal reference system «Consultant Plus».
9. On special economic zones in the Russian Federation [Electronic resource] : Federal law № 116-FZ of 22.07.2005. Access from the legal reference system «Consultant Plus».
10. Portep M.E. Competition / M.E. Porter. - M.: Publishing house «Williams», 2005. - 602 pp.
11. Federal state statistics service [Electronic resource] : ofic. website. URL: https://www.gks.ru/ (access date: 20.04.2020).
12. Fiyaksel E.A. Regional innovation cluster in Nizhny Novgorod region in the light of global trends of the cluster organization of the economy [Electronic resource] / E.A. Fiyaksel, M.G. Nazarov // Regional economy: theory and practice. - 2010. -Vol. 8, № 2. - Pp. 2-11. - URL: https://www.fin-izdat.ru/journal/region/detail.php?ID=22839 (access date: 20.04.2020).
13. Feser E.J. Old and new theories of industry clusters (From the Selected Works of E.J. Feser) [Electronic resource] / E.J. Feser // Clusters and Regional Specialisation: On geography, technology and networks. - 1998. - pp. 18-40. URL: file:///C:/Users/User/Desktop/ГРАНД/библ/fulltext_stamped.pdf (access date: 20.04.2020).
14. Solvell O. Clusters. Balancing evolutionary and constructive forcer [Electronic resource] / O. Solvell. - Stock-holm: Ivory Tower Publ, 2009. 138 pp. URL: https://cluster.hse.ru/mirror/pubs/share/212158465 (access date: 20.04.2020).
DOI: 10.24411/2309-4788-2020-10280
Н.Д. Сорокина - доцент кафедры социологии, психологии и социального менеджмента, к.филос.н., Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), [email protected],
N.D. Sorokina - Associate Professor of Department of sociology, psychology and social management Moscow Aviation Institute (National Research University) Candidate of Philosophy Sciences.
ОПТИМИЗАЦИЯ ОБРАЗОВАНИЯ И ЗДРАВООХРАНЕНИЯ ЧЕРЕЗ ПРИЗМУ
НЕОЛИБЕРАЛЬНОЙ ЭКОНОМИКИ OPTIMIZATION OF EDUCATION AND HEALTH CARE THROUGH THE PRISM OF NEOLIBERAL ECONOMY
Аннотация. Процесс оптимизации образования и здравоохранения в настоящее время осуществляется в парадигме неолиберальной экономики. Отсюда акцент на экономическую эффективность в ущерб социальной составляющей этих процессов. В результате нарастает число проблем. К таковым относятся: снижение уровня жизни, рост безработицы среди преподавателей, медицинских работников. Одними из негативных последствий являются: резкое увеличение нагрузки у преподавателей; сокращение преподавательского состава и медицинского персонала; перевод оставшихся на доли ставок; укрупнение учебных заведений, медицинских учреждений и т.д. Это вызывает протестные настроения, протесты в различных регионах страны. Социальные функции образования и здравоохранения заключаются в обеспечении социального порядка, в том числе, путём уменьшения социального расслоения. Между тем, мы наблюдаем как раз обратное: увеличение образовательного неравенства, усиление расслоения в сфере образования и здравоохранения. Поэтому возникает необходимость разработки и внедрения социальных технологий урегулирования конфликтов в процессе оптимизации образования и здравоохранения. Предлагаются различные методы работы с конфликтными ситуациями, связанные с оптимизацией социальных сфер. Основной вывод в этой связи заключается в том, что протестов можно избежать при условии налаженного диалога между представителями управленческих структур и представителями сообществ педагогов, медработников, в целом, между властью и гражданским обществом.
Abstract. The process of optimizing education and health is currently being implemented in the paradigm of neoliberal economy. Hence the emphasis on economic efficiency at the expense of the social component of these processes. As a result, the number of problems increases. These include: a decrease in the standard of living, an increase in unemployment among teachers and medical workers. Some of the negative consequences are: a sharp increase in the workload of teachers; reduction of teaching staff and medical staff; transfer of the remaining rates to a fraction of the rates; consolidation of educational institutions, medical institutions, etc. This causes protest moods, protests in various regions of the country. The social functions of education and healthcare are to ensure social order, including by reducing social stratification. Meanwhile, we see just the opposite: increasing educational inequality, increasing stratification in
