МЕТОД МНОГОМЕРНОГО ШКАЛИРОВАНИЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ИНВЕСТИЦИОННО-СТРОИТЕЛЬНОЙ СФЕРЫ И ОСОБЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ЗОН В АСПЕКТЕ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ФИНАНСОВОГО И ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА СТРОИТЕЛЬНОЙ ОТРАСЛИ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

НАУЧНАЯ СТАТЬЯ / RESEARCH PAPER УДК : 69.003.13

DOI: 10.22227/1997-0935.2022.9.1250-1263

Метод многомерного шкалирования для оценки эффективности взаимодействия предприятий инвестиционно-строительной сферы и особых экономических зон в аспекте совершенствования финансового и инновационного потенциала строительной отрасли

Далер Зарифович Искандаров, Светлана Михайловна Бороздина

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет

(НИУМГСУ); г. Москва, Россия

АННОТАЦИЯ

Введение. Рассматриваются изучение и применение метода многомерного шкалирования для оценки процесса взаимодействия предприятий инвестиционно-строительной сферы (ИСС) и особых экономических зон (ОЭЗ) в целях повышения финансово-хозяйственного и инновационного потенциала строительной отрасли. Актуальность исследования обусловлена растущей значимостью использования инструментов территориального развития ОЭЗ для решения задач по осуществлению технологических изменений, направленных на рост появления инновационных проектов, которые позволят сформировать совершенно иные подходы к обеспечению непрерывного развития в различных секторах строительства и преобразовать существующие методы оценки и анализа финансово-(У (у хозяйственного состояния предприятий ИСС в условиях взаимодействия с ОЭЗ.

N ^ Материалы и методы. Предложенный метод оценки обладает строгой научной последовательностью и соответству-

сч сч ющей теоретической базой, которая послужила основой для его создания. Разработанный метод многомерного шка-

{д лирования для оценки изложенного в рамках исследования процесса имеет универсальную применимость для раз-

^ Ф личных предприятий строительной отрасли, поскольку структурирован в соответствии с целью и задачами

о з исследования. Ключевыми подходами, применяемыми в рамках научного поиска, послужили методы квалиметриче-

Е (П ской оценки и построение инфографических моделей взаимодействия, иллюстрирующих динамику показателей

^ ^ финансово-хозяйственного анализа предприятия ИСС.

Результаты. Результаты использования многомерного шкалирования предоставляют эффективный способ полу-^ Ф чения визуально-наглядной информации о перспективах взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ в динамике, ха-

^ Е рактеризуемый доступностью управленческого применения для руководства предприятий и лиц, ответственных за

О взаимодействие. Особенность многомерного шкалирования заключается в возможности учета свойств изучаемого

явления, возникающих как из внешней, так и внутренней среды, что позволяет осуществить всестороннюю оценку, отражающую данные из различных источников информации.

Выводы. Построение шкал важности и влияния организует порядок оценки исходя из профильных систем репрезен-

"*= о тации количественных результатов, которые демонстрируют положительные и отрицательные тенденции в отклоне-

О ф .

нии величин показателей в форме качественной характеристики, которую можно дополнить для дальнейших иссле-

§ о дований в зависимости от цели научного поиска.

со >

Ф О)

^ £ КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: предприятие инвестиционно-строительной сферы, особая экономическая зона, многомер-

сэ со <м

° ное шкалирование, квалиметрия, инновации, финансы, инфографическая модель, профильные системы

ДЛЯ ЦИТИРОВАНИЯ: Искандаров Д.З., Бороздина С.М. Метод многомерного шкалирования для оценки эффективен .ъ ности взаимодействия предприятий инвестиционно-строительной сферы и особых экономических зон в аспекте со-с вершенствования финансового и инновационного потенциала строительной отрасли // Вестник МГСУ 2022. Т. 17. § о Вып. 9. С. 1250-1263. йО!: 10.22227/1997-0935.2022.9.1250-1263

с

° Автор, ответственный за переписку: Далер Зарифович Искандаров, iskandarovdaler@gmail.com.

сп <5 о ЕЕ

О) ^ т- ^

Method of multidimensional scaling for evaluating the effectiveness of $ J interaction between investment and construction sector enterprises and sj ± special economic zones in the aspect of improving the financial

g S and innovative potential of construction industry

s * _

U tfl

V v Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU); BQ >

Daler Z. Iskandarov, Svetlana M. Borozdina

Civil Engineering (National Re Moscow, Russian Federation

1250 © Д З. Искандаров, С.М. Бороздина, 2022

Распространяется на основании Creative Commons Attribution Non-Commercial (CC BY-NC)

ABSTRACT

Introduction. The article is devoted to the study and application of method of multidimensional scaling to assess the process of interaction between enterprises of the investment and construction sector (ICS) and special economic zones (SEZ) to increase the financial, economic, and innovative potential of construction industry. The relevance of the study is due to the growing importance of using territorial development tools (SEZ) to solve the tasks of implementing technological changes aimed at increasing the emergence of a variety of innovative projects that will allow us to form completely different approaches to ensure continuous development in various construction sectors and transform existing methods of assessing and analyzing the financial and economic condition of ICS enterprises in terms of interaction with SEZ. Materials and methods. Proposed evaluation method in the article has a strict scientific consistency and an appropriate theoretical basis, which served as the basis for its development. Developed method of multidimensional scaling for evaluating the process described in the article has universal applicability for various enterprises of construction industry, since it is structured in accordance with the purpose and objectives of the study. The key approaches that used in framework of scientific research were methods of qualimetric assessment and the construction of infographic models of interaction which illustrating the dynamics of indicators of financial and economic analysis of the ICS enterprise Results. The results of using multidimensional scaling provide an effective way to obtain visual information about prospects of interaction between enterprises of the ICS and SEZ in dynamics, characterized by the availability of managerial application for management of enterprises and persons responsible for interaction. The peculiarity of multidimensional scaling is possibility of considering properties of phenomenon under study arising from both the external and internal environment, which allows for a comprehensive assessment reflecting data from various information sources.

Conclusions. Construction scales of importance and influence organizes the evaluation procedure based on specialized systems of representation of quantitative results that demonstrate positive and negative trends in the deviation of values of indicators in the form of a qualitative characteristic that can be supplemented for further research, depending on the purpose of scientific research.

KEYWORDS: enterprise of investment and construction sector (ICS), special economic zone (SEZ), multidimensional scaling, qualimetry, innovation, finance, infographic model, profile systems

FOR CITATION: Iskandarov D.Z., Borozdina S.M. Method of multidimensional scaling for evaluating the effectiveness of interaction between investment and construction sector enterprises and special economic zones in the aspect of improving the financial and innovative potential of construction industry. Vestnik MGSU [Monthly Journal on Construction and Architecture]. 2022; 17(9):1250-1263. DOI: 10.22227/1997-0935.2022.9.1250-1263 (rus.).

Corresponding author: Daler Z. Iskandarov, iskandarovdaler@gmail.com.

ВВЕДЕНИЕ

В последние годы значимыми событиями, которые повлияли на инновационное развитие строительной отрасли РФ, стали продолжительные технологические изменения, вызванные усилением международной конкуренции в области финансового контроля и перехода на новую модель расчета, выраженную в отчуждении от инструмента формирования бюджетной политики, и перехода к инвестиционному методу регулирования средств [1] и вложению в наиболее перспективные наукоемкие проекты. С другой стороны — возросшая роль административных барьеров и образование искусственного дефицита земельных участков под реализацию инвестиционно-строительных проектов (ИСП) повлекло возникновение трудностей в осуществлении крупных инфраструктурных проектов, которые нуждаются в создании эффективных финансово-хозяйственных механизмов обеспечения аргументированных положений пространственного развития субъектов РФ [1, 2]. Одна из форм подобных механизмов — особые экономические зоны (ОЭЗ), которые прочно заняли положение действенного инструмента по решению проблем территориального планирования и развития. Тенденция к увеличению количества планируемых к учреждению ОЭЗ связана с характером льгот и преимуществ, которые характеризуют их как высокоэффективные площадки под реализацию ИСП или присоединению к ним в качестве производственного резидента. Перспективы

применения ОЭЗ для развития строительной отрасли очевидны—готовая инженерно-техническая и транспортная инфраструктура; широкая система льгот и налоговых преференций; земля, которая прошла необходимые предпроектные и проектные процедуры для получения статуса пригодности под возведение объектов недвижимости; и наличие свободной таможенной зоны. Одним из наиболее ярких примеров эффективности взаимодействия предприятий инвестиционно-строительной сферы (ИСС) и ОЭЗ является интенсивное строительство в ОЭЗ «Дубна», расположенной в Московской области. Резидентами этой ОЭЗ было принято решение о создании семи новых заводов и научно-производственных комплексов, что способствовало образованию на близлежащей к ОЭЗ территории жилого комплекса и нескольких детских садов [3]. При этом существуют разные аналитические итоги, которые подтверждают перспективность ОЭЗ как инструмента привлечения вложений и развития инвестиционно-строительного комплекса (ИСК) в ОЭЗ, подчеркивая важность реализации ИСП в ОЭЗ, включенных в программы строительства на федеральном и региональном уровнях посредством капитальных вложений в новое строительство, а не просто стимулирование инвестиционной активности [4].

Однако в ОЭЗ существует и ряд трудностей, которые связаны с неверно выстроенной политикой планирования по развитию и совершенствованию ОЭЗ, что привело к помехам в определении необходимых объемов осуществляемых строительных работ

< п

tT

iH О Г

0 w

t CO

1 i y i J CD

U -

> i

n °

i 3

0 i

01

o n

со со

n NJ

i 6 >6

• )

[7

® 7

. DO ■ £

(Л у

с о <D Ж

J° J°

сч N

N N

о о

N N

СП СП

¡г <и

и 3

> (Л

С «

и N

Ф О)

о ё

<л ел

Е о

£ ° ^ с

ю °

£ 1

о ЕЕ

О) ^

т- ^

(Л

ел

«г? £

Е!

О (Я

и обеспечении стабильного положения доходности реализуемых ИСП [5]. Многие результаты научных исследований показывают неоднозначную оценку ОЭЗ в роли инструмента по привлечению инвестиций, что продиктовано нормативно-правовыми аспектами функционирования ОЭЗ и отсутствием понятийных связей в определении ряда терминов, которые приводят к неэффективному применению бюджетных ассигнований на совершенствование ОЭЗ и нерациональному использованию земельных участков, пригодных для строительства различных проектов [2, 6]. В своей статье В. А. Останин пришел к выводу, что инвестиционные ожидания и действительность ведения проектной деятельности в ОЭЗ в значительной степени расходятся по причине существования субъектных противоречий между участниками инвестиционного процесса в ОЭЗ [7], которые следует учитывать при ведении различной формы проектной деятельности в ОЭЗ. Кроме того, необходимым условием повышения эффективности, помимо реформирования организационных отношений, является модификация структуры финансирования и бюджетного регулирования в ОЭЗ, которая направлена на улучшение взаимодействия государственно-частного партнерства (ГЧП) [6], что влияет на перспективность и успешность реализуемых в будущем проектов. Ряд исследователей аналогичным образом установили, что одной из ключевых проблем функционирования служит перечень различного рода проблем как организационного, так и финансового характера, которые приводят к двойным стандартам в управлении ОЭЗ и формированию конфликтной парадигмы субъектного взаимодействия между потенциальными резидентами и руководством ОЭЗ [7].

Обобщая все вышесказанное, авторы статьи предлагают ввести изменения в существующие методы оценки эффективности взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ, использовав метод квали-метрии, который позволяет преобразовать количественные результаты финансово-хозяйственного анализа предприятий ИСС в качественную форму посредством профильной системы репрезентации количественных результатов. Под квалиметрией понимается метод комплексной оценки, направленный на формирование множества шкал измерения в соответствии с атрибутами изучаемой системы в различных условиях и процессах, в том числе и для исследования динамики изменения числовых характеристик при взаимодействии систем различной природы возникновения [8]. Универсальная применимость данного метода обозначена множеством ученых и исследователей [9], в частности, одной из наиболее часто используемых сфер является менеджмент качества различных видов продукции, явлений или событий. В строительной отрасли методы квалиметрической оценки используются для изучения конструкционных и эксплуатационных характеристик строительных материалов в различных опытных условиях [10, 11]. Квалиметрия обла-

дает свойством комплексности по отношению к формированию атрибутов систем, поскольку демонстрирует результаты из различных направлений мониторинга изучаемого явления и предоставляет возможность формирования интегральных показателей, разительно отличающихся друг от друга не только масштабом моделируемого объекта оценки, но и функциональным назначением [12-14]. Важнейшее свойство проводимого исследования — строгая научная последовательность и базирование разрабатываемого метода шкалирования на ключевых положениях теории инфографического моделирования и теории функциональных систем П.К. Анохина [15]. Практическая значимость многомерного шкалирования в решении проблемы по обеспечению организационной и финансовой реформации ОЭЗ и возможности урегулирования внутри конфликтной субъектной парадигмы путем построения инфо-графических моделей взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ в условиях реализации ИСП.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ

Вышеуказанные теории инфографического моделирования и функциональных систем предполагают проведение аналитической работы по распределению данных на информационные потоки [8, 15], полученные из внешней и внутренней среды взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ, и их дальнейшему структурированию согласно направлениям комплексного мониторинга для оценки параметров сложных систем в условиях принятия управленческих решений. Методика исследования строится в соответствии с научной обоснованностью применения метода квалиметрической оценки, выраженной в форме построения шкал параметров изучаемой системы и разработкой профильных систем репрезентации количественных результатов по направлениям комплексного мониторинга взаимодействия сущностей (систем) различной природы возникновения [8]. Использование квалиметрии допускает возможность получения качественной оценки изучаемого процесса, используя количественные измерения [8, 16, 17], сохраняя при этом способность обособленного изучения атрибутов системы в динамике, в процессе изменения собственной величины. Многомерное шкалирование осуществляется путем моделирования процесса взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ, в котором количественные значения направлений комплексного мониторинга распределены по параметрам изучаемой системы (субъект взаимодействия). Важным этапом в рамках исследования является визуально-наглядное моделирование процесса взаимодействия предприятий ИСС. Согласно положениям теории инфографического моделирования [8], взаимодействия и сближения сущностей различной природы возникновения, обладающих различными нормами функционирования, характеризуются двумя основополагающими фазовыми

переходами схождения: нулевая фаза, которая ознаменовывает начало взаимодействия, на этой фазе субъекты (системы) существуют в состоянии покоя, а их параметры неизменны или находятся в незначительной и обратимой динамике величин; активная фаза, которая свидетельствует о начале взаимодействия и формирования обоюдных воздействий субъектов [8]. На рис. 1 проиллюстрировано графическое представление взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ при фазовых переходах сближения.

Результат пассивной фазы — необходимость в выполнении комплексного мониторинга среды взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ, итогом которого является формирование соответствующих направлений мониторинга. В рамках исследования авторы пришли к выводу, что комплексный мониторинг внутренней среды взаимодействия в наибольшей степени соответствует поставленной в исследовании проблеме и ее решению, по этой причине внешние информационные потоки формирования

Пассивная фаза Passive phase

Показатель n Indicator n

Активная фаза Active phase

Инфографические модели конвергенции взаимодействия и динамики показателей Infographic models of convergence interaction and dynamics of indicators

Профильная система репрезентации количественных результатов Profile system of representation of quantitative results

Расчет индекса комплексного мониторинга внутренней среды Calculation of the index of integrated monitoring of the internal environment

Рис. 1. Взаимодействие предприятий ИСС и ОЭЗ при фазовых переходах сближения Fig. 1. Interaction of ICS enterprises during phases transitions of convergence

10 10 о о 10 10 10 10

N N N N О О N N

СП СП

к ai и з

> (Л С И

ta i»

направлений мониторинга не столь подробно изложены в статье. Активная фаза взаимодействия характеризуется необходимостью проведения анализа финансово-хозяйственной деятельности (АФХД) предприятия ИСС, намеревающегося осуществлять деятельность в ОЭЗ, на этом этапе формируется совокупность показателей, отражающих определенный параметр финансового и материального состояния изучаемого предприятия [18, 19]. Функциональное назначение АФХД в обосновании причинно-следственных связей, которые раскрывают степень финансовой устойчивости и платежеспособности предприятия ИСС и его способности нести ответственность по собственным обязательствам, сохраняя стабильное и автономное экономическое существование.

Итогом проведения анализа является прогноз основных тенденций организационного и финансового развития, учитывающих пространственно-динамический характер изменений, вызванных взаимодействием с ОЭЗ [20, 21]. Документы бухгалтерской, управленческой отчетности, описывающие материальную и производственную сторону предприятия, послужили ключевыми информационными источниками для проведения АФХД. Важно отметить, что весь перечень используемых данных — это все информационные потоки, сформированные на основе отчетов и документов внутреннего пользования, характеризующих процесс взаимодействия. Подобная система организации данных связана с необходимостью декомпозиции сложноустроенного явления на более простые составляющие, чтобы оценить важ-

ность каждой из шкал квалиметрической оценки согласно направлению комплексного мониторинга. Более того, результаты оценки дают возможность объединить количественные и качественные результаты в единый интегральный показатель. Учет свойств эффектов внешней и внутренней среды — важное преимущество многомерного шкалирования, поскольку создает условия для воспроизведения цельного прогноза формирования и развития изучаемого явления по частным и единичным измерениям.

Таким образом, АФХД состоит из нескольких групп показателей, которые объединены общей логической последовательностью, перечислим их: показатели финансовой устойчивости, показатели деловой активности, показатели рентабельности, показатели платежеспособности и ликвидности — комплексный анализ ликвидности.

В табл. 1 представлена краткая характеристика каждой из групп показателей в рамках АФХД.

Важно отметить, что показатели АФХД рассчитываются в обязательной последовательности между собой, поскольку синтезированы в форме совокупности абсолютных и относительных величин, которые являются производными и формируются согласно раннее проведенным расчетам.

Итог АФХД предприятия ИСС, намеревающегося осуществлять деятельность в ОЭЗ, — построение профильной системы квалиметрической оценки, которая отражает выявленные положительные и отрицательные тенденции по результатам внутреннего комплексного мониторинга (табл. 2).

! ^ *

Ф О)

О %

Табл. 1. Краткая характеристика групп показателей анализа финансово-хозяйственной деятельности Table 1. A brief description of the groups of indicators of the analysis of financial and economic activity

Группа показателей АФХД Group of indicators for the analysis of financial and economic activity (AFEA) Характеристика в рамках АФХД Characteristics within the framework of the AFEA

Финансовая устойчивость Financial stability Финансовая устойчивость предприятия определяет величину и соотношение объемов собственных и заемных средств, которые необходимы для обеспечения запасов и затрат; демонстрирует структуру капитала предприятия и его платежеспо собно сть The financial stability ofthe enterprise determines the amount and ratio ofthe volumes of own and borrowed funds that are necessary to ensure reserves and costs; demonstrates the capital structure of the enterprise and its solvency

Деловая активность Business activity Оценка деловой активности предприятия, которая связана с определением эффективности использования и оборачиваемости активов; скорость оборота капитала напрямую влияет на платежеспособность, поскольку отражает возможность формирования денежных средств Assessment of the business activity of an enterprise, which is associated with determining the efficiency of use and turnover of assets; the rate of capital turnover directly affects solvency, since it reflects the possibility of generating cash

Рентабельность Profitability Раскрывает доходность вложений и величину получаемой прибыли на единицу стоимости собственного капитала и формирования инвестиционной политики и выбора оптимальных для реализации проектов Reveals the profitability of investments and the amount of profit received per unit cost of equity and the formation of investment policy and the selection of optimal projects for implementation

E о

DL° ^ с Ю °

S? g

о ЕЕ

fee

СП ^ т- ^

(Л (Л

г

S1

О И

Окончание табл. 1 / End of the Table 1

Группа показателей АФХД Group of indicators for the analysis of financial and economic activity (AFEA) Характеристика в рамках АФХД Characteristics within the framework of the AFEA

Платежеспособность и ликвидность Solvency and liquidity Способность предприятия нести ответственность по собственным финансовым обязательствам связана с его платежеспособностью, которая характеризуется ликвидностью — свойством средств оборачиваться в денежную форму, исключая риск потери собственной балансовой стоимости The ability of an enterprise to bear responsibility for its own financial obligations is related to its solvency, which is characterized by liquidity — the property of funds to turn into monetary form, excluding the risk of loss of its own book value

Комплексный анализ ликвидности Comprehensive liquidity analysis Анализ ликвидности баланса путем распределения имеющихся активов предприятия от наиболее ликвидным к наименее. Аналогичным образом группируются и статьи пассива баланса в соответствии со срочностью их оплаты Analysis of the liquidity of the balance sheet by distributing the company's existing assets from the most liquid to the least. Similarly, the items of the balance sheet liability are grouped in accordance with the urgency of their payment

Табл. 2. Профильная система репрезентации количественных результатов АФХД Table 2. Profile system of representation of quantitative AFEA results

Направление АФХД AFEA direction Положительные тенденции Positive trends Негативные тенденции Negative trends

Финансовая устойчивость Financial stability Увеличение доли собственного капитала в общем объеме средств Increase in the share of equity in the total amount of funds Высокий объем закредитованности High volume of crediting

Деловая активность Business activity Снижение срока оборачиваемости материальных запасов Reduction of the inventory turnover period Увеличение продолжительности операционного цикла Increasing the duration of the operating cycle

Рентабельность Profitability Повышение рентабельности собственного капитала Improving return on equity Снижение длительности периода окупаемости собственного капитала Reducing the duration of the payback period of equity

Платежеспособно сть Solvency Рост обеспеченности собственными средствами Growth of provision with own funds Недостаточный уровень текущей ликвидности Insufficient level of current liquidity

Ликвидность Liquidity Повышение совокупного объема ликвидных активов в структуре баланса Increase in the total volume of liquid assets in the balance sheet structure Рост доли медленно реализуемых активов Growth in the share of slow-selling assets

< П

ф е

u> t 3

3 О (Л

с

0 м

t СО

1 z

y i

J со

U -

> I

б °

» 3

о »

oî

о Б

СО со

M со о

Степень интенсивности и значимости проявления тенденций в процессе взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ в аспекте использования АФХД характеризуется конвергенцией, которая демонстрирует динамику изменения показателей в непосредственном процессе по сближению субъектов, оказывающих обоюдное влияние друг на друга [22-26]. Под конвергенцией понимаются перспективы появления принципиально новых и единых черт у обеих сторон схождения, которое в рамках предмета исследования может быть выражено в образовании совершенно иных интегративных единиц [15, 25],

обладающих комплексными и совокупными признаками в результате взаимодействия [8, 15]. На рис. 2 приведена динамическая конвергенция показателей мониторинга внутренней среды взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ, позволяющая сделать вывод о наличии результирующих влияний между субъектами по отношению друг к другу.

Таким образом, по результатам применения методологии исследования было установлено, что фазовые переходы взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ в аспекте совершенствования финансового и инновационного потенциалов [25] строительной

>6 1°

CD ф

. DO ■ г

s 3 s У с о

(D *

J°J°

M 2 О О 10 10 10 10

сч N N N

о о

N N

СП СП ¡г (V U 3 > (Л

с и со N

il ф О)

о ё

(Л

ел

Е о

• с LO о

Sg

о ЕЕ

fe ° О) ^ т- ^

(Л (П

■8 Е!

О (Я

Рис. 2. Динамическая конвергенция показателей мониторинга внутренней среды взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ: ФУ — финансовая устойчивость; ДА — деловая активность; Р — рентабельность; П — платежеспособность; Л — ликвидность

Fig. 2. Dynamic convergence of indicators for monitoring the internal environment of interaction between rcS enterprises and SEZ: FS — financial stability; BA — business activity; P — profitability; S — solvency; L — liquidity

отрасли лежат в основе применения метода квали-метрической оценки и многомерного шкалирования, направленного на формирование количественной оценки явления, которая в дальнейшем преобразуется в качественную характеристику благодаря профильной системе репрезентации количественных результатов, отражающей положительные и отрицательные тенденции комплексного мониторинга внутренней среды, выраженного осуществлением АФХД предприятия ИСС. Кроме того, конвергенция и сближение субъектов, имеющих разные нормы функционирования, позволяет осуществить прогноз перспектив взаимодействия, где становится возможным появление принципиально новых форм объединения предприятий ИСС и ОЭЗ, обладающих сходными чертами [27, 28].

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

На основании проведенных исследований визуально-наглядной формой представления многомерного шкалирования является инфографическая модель звездчатого вида (рис. 3), которая иллюстрирует степень важности и влияния различных групп показателей АФХД и направления комплексного

мониторинга, связанного с изучением данных, содержащихся во внутренней информационной среде взаимодействия.

Сформированная звездчатая модель — это многогранник, на углах которого распределены группы показателей АФХД, выражающие определенную величину графически, что позволяет сделать вывод о значимости влияния каждого отдельного показателя направления финансового анализа предприятия. Совокупность подобных моделей дает возможность выявить тренд и его преобразования на протяжении всего процесса наблюдений в условиях взаимодействия, что содействует образованию и использованию прогнозов, которые легко воспроизвести повторно. Точность и объективность полученных значений обусловлена отсутствием надобности в привлечении к работе экспертов — все количественные результаты получены в ходе проведения математических операций, а распределены в соответствии с величиной отклонения фактических плановых значений, которые рассчитываются как сумма разности между величинами показателей между собой. Эффективность звездчатых моделей заключается в предоставлении наглядной формы изменения показателей мониторинга внутренней среды, что допускает возможность

Комплексная ликвидность (КЛ) Complex Liquidity (CL)

Финансовая устойчивость (ФУ) Financial stability (FS)

Абсолютные и относительные показатели Absolute and relative indicators

Платежеспособность (П) Solvency (S)

Деловая активность (ДА) Business activity (BA)

Абсолютные и относительные показатели Absolute and relative indicators

Рентабельность (Р) Profitability

Ликвидность (Л) Liquidity (L)

Рис. 3. Инфографическая модель важности и влияния направлений комплексного мониторинга внутренней среды Fig. 3. Infographic model of the importance and influence of the directions of integrated monitoring of the internal environment

< П

tT iï

О Г

M 2

интерпретировать количественные данные в качественную конфигурацию, которая отражает изменения направлений АФХД в динамике, демонстрируя те значения, которые в наибольшей степени изменились в результате взаимодействия с ОЭЗ.

Преимущество инфографического моделирования также заключается в оценке интенсивности и степени важности отдельных показателей или групп, которые изменили финансово-материальный потенциал изучаемого предприятия. Для точности определения характера изменений и динамики показателей следует ввести шкалу измерений, ориентированную на разъяснение итогов расчета количественных показателей АФХД [29]. Раннее в исследовании была сформирована профильная система репрезентации количественных результатов АФХД предприятия, как часть комплексного мониторинга среды взаимодействия с ОЭЗ. В ходе научного исследования авторы предлагают ввести изменения в профильную систему, добавив помимо характеристик положительных и отрицательных тенденций также расчет величин отклонения показателей (табл. 3).

Распределение величин отклонения осуществляется и оценивается на основе шкалы динамики изменения показателей от 0 до 5 (0 — отсутствие отклонения, 1 — незначительное, 2 — заметное, 3 — ощутимое, 4 — значительное, 5 — весьма значимое). В результате расчета значений показателей устанавливается разность между плановыми и фак-

тическими значениями, которые ориентированы на получение выводов и итогов в отношении прогноза тенденций изменения и динамики направлений АФХД. Ключевым условием применения метода квалиметрической оценки является формирование профильной системы репрезентации результатов, которая дополнена оценкой степени интенсивности и значимости проявления положительных и отрицательных тенденций. Использование данного подхода оценки позволяет провести преобразование количественных результатов в качественный вид, обладающий важной управленческой ценностью для принятия решений по взаимодействию предприятий ИСС и ОЭЗ для лиц и руководителей, ответственных за создание прочных субъектных связей [30, 31].

Таким образом, итогом разработки профильной системы репрезентации количественных результатов, учитывающей величины отклонения плановых значений показателей от фактических, служит расчет индекса комплексного мониторинга внутренней среды, который рассчитывается следующим образом:

^в.м _ 5 + ХВО поз - ХВО отр, (1)

где 5 — это базовое значение шкалы динамики изменения показателей финансово-хозяйственного анализа комплексного мониторинга внутренней среды предприятия ИСС, принимаемое как наилучший результат ранжирования. В индекс комплексного мониторинга внутренней среды вносятся все

0 м

a СО

1 i y i J со

u -ri

n

i s О

n

со со

n a g

i 6

>6 a (

an

• )

[S

® 7

. DO

■ г

s S

s у с о <D * ojo

Табл. 3. Профильная система репрезентации количественных результатов, учитывающая величины отклонения плановых значений показателей от фактических

Table 3. Profile system of representation of quantitative results, considering the deviation of the planned values of indicators from the actual

Направление АФХД Группы показателей Положительная тенденция Positive trend Значение показателя The value of the indicator Результат

AFEA direction Groups of indicators Отрицательная тенденция Negative trend Плановое(П) Planned (P) Фактическое (Ф) Actual (A) ранжирования Ranking result

Финансовая устойчивость Financial stability ФУ „ FSK Увеличение доли собственного капитала Increase in the share of equity П / P Ф / A П-Ф P-A

Высокий объем закредитованно сти High volume of crediting П-Ф P-A

Деловая активность Business activity ДАИ BAK Снижение срока оборачиваемости материальных запасов Reduction of the inventory turnover period П / P Ф / A П-Ф P-A

Увеличение продолжительности операционного цикла Increasing the duration of the operating cycle П-Ф P-A

Рентабельность Profitability Ри Повышение рентабельности собственного капитала Improving return on equity П / P Ф / A П-Ф P-A

Снижение длительности периода окупаемости собственного капитала Reducing the duration of the payback period of equity П-Ф P-A

Платежеспособность Solvency Пи S„ Рост обеспеченности собственными средствами Growth of provision with own funds П / P Ф / A П-Ф P-A

Недостаточный уровень текущей ликвидности Insufficient level of current liquidity П-Ф P-A

Ликвидность Liquidity Ли L„ Повышение совокупного объема ликвидных активов в структуре баланса Increase in the total volume of liquid assets in the balance sheet structure П / P Ф / A П-Ф P-A

Рост доли медленно реализуемых активов Growth in the share of slow-selling assets П-Ф P-A

N N N N О О N N

СП СП

ai

к

о >

с ta

<U <D

О %

ES r

Si

О И

E о

DL° ^ с

ю о

S? g

о ЕЕ a> ^

W (Л

значения отклонений положительных £ВО поз и отрицательных характеристик £ВО отр. Полученное значение индекса в дальнейшем необходимо верно раскрыть и интерпретировать согласно принятым шкалам измерения отклонения показателей и существующему способу нормирования результатов на основе заранее утвержденных и принятых допустимых значений, которые изложены в бухгалтерской и управленческой отчетности анализируемого предприятия ИСС. Итогом расчета индекса комплексного мониторинга является получение интегрального результата, учитывающего совокупность различных показателей, объединенных общим направлением комплексного мониторинга внутренней среды взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ. Результат проведенного авторами исследования — обоснование применения метода квалиметрической оценки, выраженной в построении шкал измерения величин отклонения показателей по отрицательным и положительным тенденциями АФХД, и методика создания инфографических моделей конвергенции и динамики комплексного мониторинга внутренней среды взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ. Перспективность изложенного метода оценки заключается в возможности совмещения финансовых результатов деятельности и преимуществ ОЭЗ, которые способствуют осуществлению конвергенции и сближению различных сущностей, имеющих специфические нормы функционирования. Более того, успешное применение моделей конвергенции делает возможным осуществление прогнозов взаимодействия, которые могут стать успешным и простым методом для применения в управленческой деятельности для руководства предприятий ИСС и ОЭЗ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ И ОБСУЖДЕНИЕ

Использование метода квалиметрической оценки и многомерного шкалирования для изучения взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ — это эффективный и простой инструмент наблюдения, прогнозирования и определения тенденций развития строительной отрасли, учитывающих аспекты совершенствования инновационного потенциала, финансового и организационного регулирования по решению проблемы недостаточной инвестиционной эффективности ОЭЗ и наличию внутри конфликтной субъектной парадигмы, которая пагубно влияет на работу ОЭЗ и способствует появлению двойных стандартов в отношении управленческих процессов по формированию эффективной структуры по контролю отношений между участниками взаимодействия [6]. Существование недостатков в нормативно-правовом поле по установлению понятийной логики послужило причиной нерационального распределения бюджетных ассигнований, что привело к необходимости создания инструментов по реформации структуры финансирования ОЭЗ и уделению большего внимания механизму ГЧП при формировании

источников финансирования, реализуемых в ОЭЗ проектов [7].

В этой связи роль метода квалиметрической оценки заключается в обосновании значимости финансового состояния предприятий ИСС на принятие эффективных управленческих решений, которые подкреплены, помимо количественного и качественного содержания, инфографическими моделями динамики показателей и конвергенции участников взаимодействия. Инфографическое моделирование изучаемого процесса направлено на визуально-наглядную демонстрацию изменения показателей, отражая степень значимости и влияния каждого показателя АФХД. Использование совокупности моделей создает условия для выявления тренда изменений, который можно анализировать в динамике, изучив отдельные направления комплексного мониторинга внутренней среды, и выделить те, которые в наибольшей степени влияют на процесс взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ.

Учет положительных и отрицательных тенденций при анализе финансового состояния предприятий создает условия для преобразования количественных значений показателей в качественную форму, которая обладает универсальностью применения и простотой восприятия, что имеет особую практическую ценность для принятия управленческих решений в оперативной обстановке, когда нет возможности осуществить полноценный сложно структурированный анализ. Возможность декомпозиции процесса взаимодействия на составляющие — это одно из ключевых преимуществ метода многомерного шкалирования, которое связано с упрощением многокомплексного явления на простые действия. Как один из важнейших результатов научного исследования представлен индекс комплексного мониторинга внутренней среды, объединяющий количественные и качественные характеристики в единый интегральный итог, дающий возможность сделать вывод об эффективности взаимодействия предприятий ИСС и ОЭЗ на основании одного из направлений мониторинга. Кроме того, индекс лишен надобности в привлечении экспертов, поскольку оценка строится путем вычитания величин отклонения положительных и отрицательных характеристик, полученных по итогам ранее проведенного АФХД, и предполагает возможность ранжирования согласно разнице между плановыми и фактическим величинами. Перспективы развития исследований, изложенных в статье, обширны, метод многомерного шкалирования применим и по отношению к другим направлениям комплексного мониторинга, явлениям или событиям. Авторы статьи предполагают, что дальнейшие научные поиски в направлении метода многомерного шкалирования можно использовать при изучении полного схождения предприятий ИСС и ОЭЗ при различных условиях [30-34], отразив те направления комплексного мониторинга, которые повлияют на конвергенцию субъектов обоюдного воздействия.

< п

О Г и 3

0 м

=! СО

1 2 У 1

о со

и -

Г I

п °

23

о 2

о?

о п

СО

со

ш

26

>6

1°

• ) [7

Л 7

. ОН ■ £

(Л п (Я у с о Ф Ж

о о

СПИСОК ИСТОЧНИКОВ

1. Гневанов М.В. Преимущества, возможности и проблемы предприятий инвестиционно-строительного комплекса, функционирующих на территории ОЭЗ промышленного типа // Недвижимость: экономика, управление. 2017. № 4. С. 73-76.

2. Меджидов З. У. Нормативно-правовые аспекты создания и проблемы функционирования особых экономических зон в России // Вектор науки Тольят-тинского государственного университета. Серия: Экономика и управление. 2017. № 2 (29). С. 85-91. Б01: 10.18323/2221-5689-2017-2-85-91

3. Семь новых заводов строится в ОЭЗ «Дубна» // Инновации. 2013. № 8 (178). С. 3-4.

4. Ольхов М.П., Исмаилов Ф.М., Авагян А.А., Мкртчян А.А., Оганнисян С.Р. Анализ возможностей и проблем предприятий инвестиционно-строительного комплекса // Экономика и предпринимательство. 2017. № 12-4 (89). С. 456-459.

5. Ниязбекова Ш.У., Назаренко О.В., Буне-вич К.Г., Иванова О. С. Особые экономические зоны России: анализ, проблемы и пути их решения // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. 2019.

йй № 2 (47). С. 213-222.

су ° 6. Рыбаков С.А. Реформирование российской

еп сп модели особых экономических зон: правовые инст-® рументы и перспективы // Право и экономика. 2010. ¡? ¡8 № 10. С. 18-21.

2 . 7. Останин В.А. Инвестиционные ожидания на

ВО N

■ территориях особых экономических зон // Современ-ш

^ ные тенденции, перспективы развития экономики о .2 и управления в странах АТР : мат. III евразийской 5» науч.-практ. конф. с междунар. участием. 2016. -5Т £ С. 327-334.

8. ЧулковВ.О., КомаровН.М., ЛевинИ.А. Инфо-&графическое моделирование многокомпонентных о у систем // Сервис в России и за рубежом. 2014. «?< № 4 (51). С. 218-233. Б01: 10.12737/4867

^ С

° го 9. Косаревская А.В. Квалиметрическая оценка

см !=

^ .2 управленческих решений в системе менеджмента

$ ^ качества : автореф. дис. ... канд. техн. наук. Тула,

— | 2010. 18 с.

1Ё и 10. Атрошенко С.А., Грибанов Д.А. Квали-

¡^ § метрическая оценка механических характеристик

о? я кольцевых образцов, полученных при высокоско-

о ЕЕ

ростных испытаниях на растяжение // Сборник науч.

§ тр. SWorld. 2012. Т. 7. № 3. С. 3-5. 2 £ 11. Атрошенко С.А., Грибанов Д.А. Методика

от ° квалиметрической оценки сопротивления разруше-

^ • нию металлических материалов при ударном воз-

О ^ действии // Математическое и компьютерное моде-

Е ^ лирование в механике деформируемых сред и кон-

| ^ струкций : XXVI Междунар. конф. 2015. С. 31-32. £ с 12. Любаева В.А., Лукина О.А. Совершенство-

Ф ¡2 вание методов квалиметрической оценки деятель-

ш ности бизнес-систем с использованием методов

многокритериальной оценки и математического моделирования // Россия и Санкт-Петербург: экономика и образование в XXI веке : сб. докл. 2015. С. 187-189.

13. Умывакин В.М., Леденева Т.М., Швец А.В. Модифицированный алгоритм пересчета интегральной квалиметрической оценки сложных объектов для целей комплексного мониторинга // Актуальные проблемы прикладной математики, информатики и механики : сб. тр. Междунар. науч.-техн. конф. 2017. С. 1654-1659.

14. Леденева Т.М., Умывакин В.М., Швец А.В. Методологические основы построения неаддитивных квалиметрических моделей интегральной оценки экологического состояния природно-хозяйствен-ных геосистем // Вопросы науки. 2016. Т. 1. С. 58-73.

15. Чулков В.О., Рахмонов Э.К. Многоуровневое инфографическое моделирование в мыследея-тельности // Мир науки. 2013. № 2. С. 9.

16. Абенова А.М., Темербаева Ж.А. Квали-метрическая оценка качества продукции в системе менеджмента качества // Наука и техника Казахстана. 2020. № 2. С. 6-13.

17. Чекмарев А.Н. Квалиметрия и управление качеством. Ч. 1: Квалиметрия : учеб. пособие. Самара : Изд-во СГАУ, 2010. 171 с.

18. Song Y., Deng R., Liu R., Peng Q. Effects of special economic zones on FDI in emerging economies: Does institutional quality matter? // Sustainability. 2020. Vol. 12. Issue 20. P. 8409. DOI: 10.3390/su12208409

19. Fu R. Research on motivation and benefits of Hongdou group's investment in Sihanoukville special economic zone in Cambodia // E3S Web of Conferences. 2020. Vol. 214. P. 01033. DOI: 10.1051/e3s-conf/202021401033

20. Kowalski A.M. Towards an Asian model of clusters and cluster policy: The super cluster strategy // Journal of Competitiveness. 2020. Vol. 12. Issue 4. Pp. 74-90. DOI: 10.7441/joc.2020.04.05

21. CizkowiczP., Cizkowicz-PfkaiaM., PfkaiaP., RzoncaA. Why do some special economic zones attract more firms than others? Panel data analysis of polish special economic zones // Prague Economic Papers. 2021. Vol. 30. Issue 1. Pp. 61-89. DOI: 10.18267/ j.pep.763

22. Devereux M., Griffith R., Simpson H. Firm location decisions, regional grants and agglomeration externalities // Journal of Public Economics. 2007. Vol. 91. Issue 3-4. Pp. 413-435. DOI: 10.1016/j. jpubeco.2006.12.002

23. HeadK., Ries J., SwensonD. Attracting foreign manufacturing: investment promotion and agglomeration // Regional Science and Urban Economics. 1999. Vol. 29. Issue 2. Pp. 197-218. DOI: 10.1016/s0166-0462(98)00029-5

24. Bondonio D., Engberg J. Enterprise zones and local employment: evidence from the states' programs // Regional Science and Urban Economics. 2000. Vol. 30. Issue 5. Pp. 519-549. DOI: 10.1016/s0166-0462(00)00042-9

25. Lu Y., Wang J., Zhu L. Place-Based policies, creation, and agglomeration economies: Evidence from China's economic zone program // American Economic Journal: Economic Policy. 2019. Vol. 11. Issue 3. Pp. 325360. DOI: 10.1257/pol.20160272

26. FIAS (Foreign Investment Advisory Service). Special economic zones. Performance, lessons learned, and implications for zone development. Washington DC : World Bank, 2008.

27. Fri W., Pehrsson T., Soilen K.S. How phases of cluster development are associated with innovation — the case of China // International Journal of Innovation Science. 2013. Vol. 5. Issue 1. Pp. 31-44. DOI: 10.1260/1757-2223.5.1.31

28. Aggarwal A. Economic impacts of SEZs: Theoretical approaches and analysis of newly notified SEZs in India // MPRA (Munich Personal RePEc Archive) Working Paper No. 20902. 2010.

29. CizkowiczP., Cizkowicz-PqkalaM., PfkaiaP., Rzonca A. The effects of special economic zones on

Поступила в редакцию 1 сентября 2022 г. Принята в доработанном виде 12 сентября 2022 г. Одобрена для публикации 19 сентября 2022 г.

employment and investment: a spatial panel modeling perspective // Journal of Economic Geography. 2016. P. lbw028. DOI: 10.1093/jeg/lbw028

30. Porter M.E. Clusters and economic policy: Aligning public policy with the new economics of competition, white paper, institute for strategy and competitiveness // Harvard Business School. 2007.

31. Phelps N.A. Cluster or capture? Manufacturing foreign direct investment, external economies and agglomeration // Regional Studies. 2008. Vol. 42. Issue 4. Pp. 457-473. DOI: 10.1080/00343400701543256

32. Iritie B.G.J.J. Economic issues of innovation clusters-based industrial policy: a critical overview // Global Business and Economics Review. 2018. Vol. 20. Issue 3. P. 286. DOI: 10.1504/GBER.2018.091707

33. Jankowska B., Götz M. Internationalization intensity of clusters and their impact on firm internationalization: the case of Poland // European Planning Studies. 2017. Vol. 25. Issue 6. Pp. 958-977. DOI: 10.1080/09654313.2017.1296111

34. Lehmann T., Benner M. Cluster policy in the light of institutional context — A comparative study of transition countries // Administrative Sciences. 2015. Vol. 5. Issue 4. Pp. 188-212. DOI: 10.3390/ admsci5040188

< П

tT

iH О Г

Об авторах: Далер Зарифович Искандаров — аспирант кафедры менеджмента и инноваций;Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ); 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26; РИНЦ ID: 1101400, Scopus: 57224202746, ResearcherID: AAC-5811-2022, ORCID: 0000-0002-5851-7040; iskandarovdaler@gmail.com;

Светлана Михайловна Бороздина—кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры менеджмента и инноваций; Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ); 129337, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26; РИНЦ ID: 654497, Scopus: 57194450904, ResearcherID: AAM-6451-2020, ORCID: 0000-0002-7198-4655; BorozdinaSM@mgsu.ru.

Вклад авторов:

Искандаров Д.З. — идея, сбор материала, обработка материала, написание статьи. Бороздина С.М. — научное руководство, доработка текста. Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.

REFERENCES

1. Gnevanov M.V. Advantages, opportunities and problems of enterprises of the investment-construction complex that operate on the territory of special economic zone (SEZ) of industrial type. Real Estate: Economics, Management. 2017; 4:73-76. (rus.).

2. Medzhidov Z.U. Regulatory aspects of creation and the issues of functioning of special economic zones in Russia. Science Vector of Togliatti State University. Series: Economics and Management. 2017; 2(29):85-91. DOI: 10.18323/2221-5689-2017-2-85-91 (rus.).

3. Seven new plants are being built in the Dubna SEZ. Innovations. 2013; 8(178):3-4. (rus.).

4. Olkhov M.P., Ismailov F.M., Avagyan A.A., Mkrtchyan A.A., Ogannesyan S.R. Analysis of opportunities and problems of enterprises of the investment and construction complex. Economics andEntrepreneurship. 2017; 12-4(89):456-459. (rus.).

5. Niyazbekova Sh.U., Nazarenko O.V., Bune-vich K.G., Ivanova O.S. Special Economic Zones of Russia: analysis, problems and ways to solve them.

0 w

t CO

1 i

y 1

J to

U -> i

n °

is

0 i

01

о n

CO CO

n NJ >6

• )

[7

® 7

. DO

■ T

(Л у с о <D X

J° J°

2 2 О О 2 2 2 2

fl.3. McKaHÔapoe, C.M. Bopo3ÔUHa

Scientific Bulletin: Finance, Banks, Investments. 2019; 2(47):213-222. (rus.).

6. Rybakov S.A. Reforming Russian model of special economic zones: legal tools and perspectives. Law and Economics. 2010; 10:18-21. (rus.).

7. Ostanin V.A. Investment expectations in the territories of special economic zones. Modern trends, prospects for the development of economics and management in the Asia-Pacific countries : materials of the III Eurasian Scientific and Practical Conference with international participation. 2016; 327-334. (rus.).

8. Chulkov V.O., Komarov N.M., Levin I.A. In-fographical modelling of multicomponent systems. Services in Russia and abroad. 2014; 4(51):218-233. DOI: 10.12737/4867 (rus.).

9. Kosarevskaya A.V. Qualimetric assessment of management decisions in the quality management system : abstract of the dissertation ... Candidate of Technical Sciences. Tula, 2010; 18. (rus.).

10. Atroshenko S.A., Gribanov D.A. Qualimetric evaluation of mechanical characteristics of ring samples obtained during high-speed tensile tests. Collection of scientific papers SWorld. 2012; 7(3):3-5. (rus.).

11. Atroshenko S.A., Gribanov D.A. Qualimetric evaluation technique of metal materials fracture resistance

g g under shock loading. Mathematical and computer modeN N ling in mechanics of deformable media and structures : ® ® XXVIInternational Conference. 2015; 31-32. (rus.). u s 12. Lyubaeva V.A., Lukina O.A. Improvement of

ç m methods of qualimetric assessment of business systems IB ^ using methods of multi-criteria assessment and mathe® matical modeling. Russia and St. Petersburg: economics ^ £ and education in theXXI century : collection ofreports. o J 2015; 187-189. (rus.).

"7 > 13. UmyvakinV.M., Ledeneva T.M., Shvets A.V.

"óT <u Modified algorithm for recalculation of integral quali-ü metric assessment of complex objects for the purposes of S integrated monitoring. Actual problems of appliedmathe-

O

g E matics, computer science and mechanics : proceedings

-o of the International Scientific and Technical Conference.

° ro 2017; 1654-1659. (rus.).

™ J 14. Ledeneva T.M., Umyvakin V.M., Shvets A.V. $ § Methodological foundations for the construction of non-^ g additive qualimetric models of integral assessment of ii o the ecological state of natural and economic geosystems. ¡^ § Questions of Science. 2016; 1:58-73. (rus.). g 1| 15. Chulkov V., Rakhmonov E. Multi-stage ° :5 infographics modeling in power of apprehension actios vity. World of Science. Pedagogy and psychology. 2013; z f 2:9. (rus.).

$ ° 16. Abenova A.M., Temerbaeva Z.A. Qualimetric

• . assessment of product quality in the quality management

Ci jjj system. Science and Technology of Kazakhstan. 2020;

■I O 2:6-13. (rus.).

¥ ^ 17. Chekmarev A.N. Qualimetry and quality mai c nagement. Vol. 1. Qualimetry. Samara, Publishing House o "S of Samara State Aerospace University, 2010; 171. (rus.). M > 18. Song Y., Deng R., Liu R., Peng Q. Effects of special economic zones on FDI in emerging economies:

Does institutional quality matter? Sustainability. 2020; 12(20):8409. DOI: 10.3390/su12208409

19. Fu R. Research on motivation and benefits of Hongdou group's investment in Sihanoukville special economic zone in Cambodia. E3S Web of Conferences. 2020; 214:01033. DOI: 10.1051/e3sconf/202021401033

20. Kowalski A.M. Towards an Asian model of clusters and cluster policy: The super cluster strategy. Journal of Competitiveness. 2020; 12(4):74-90. DOI: 10.7441/joc.2020.04.05

21. Cizkowicz P., Cizkowicz-P^kala M., P^kala P., Rzonca A. Why do some special economic zones attract more firms than others? Panel data analysis of polish special economic zones. Prague Economic Papers. 2021; 30(1):61-89. DOI: 10.18267/j.pep.763

22. Devereux M., Griffith R., Simpson H. Firm location decisions, regional grants and agglomeration externalities. Journal of Public Economics. 2007; 91(3-4): 413-435. DOI: 10.1016/j.jpubeco.2006.12.002

23. Head K., Ries J., Swenson D. Attracting foreign manufacturing: investment promotion and agglomeration. Regional Science and Urban Economics. 1999; 29(2):197-218. DOI: 10.1016/s0166-0462(98)00029-5

24. Bondonio D., Engberg J. Enterprise zones and local employment: evidence from the states' programs. Regional Science and Urban Economics. 2000; 30(5):519-549. DOI: 10.1016/s0166-0462(00)00042-9

25. Lu Y., Wang J., Zhu L. Place-based policies, creation, and agglomeration economies: Evidence from China's economic zone program. American Economic Journal: Economic Policy. 2019; 11(3):325-360. DOI: 10.1257/pol.20160272

26. FIAS (Foreign Investment Advisory Service). Special Economic Zones. Performance, Lessons Learned, and Implications for Zone Development. Washington DC, World Bank, 2008.

27. Fri W., Pehrsson T., Soilen K.S. How phases of cluster development are associated with innovation — the case of China. International Journal of Innovation Science. 2013; 5(1):31-44. DOI: 10.1260/17572223.5.1.31

28. Aggarwal A. Economic impacts of SEZs: Theoretical approaches and analysis of newly notified SEZs in India. MPRA (Munich PersonalRePEcArchive) Working Paper No. 20902. 2010.

29. Cizkowicz P., Cizkowicz-P^kala M., P^kala P., Rzonca A. The effects of special economic zones on employment and investment: a spatial panel modeling perspective. Journal of Economic Geography. 2016; lbw028. DOI: 10.1093/jeg/lbw028

30. Porter M.E. Clusters and economic policy: Aligning public policy with the new economics of competition, white paper, institute for strategy and competitiveness. Harvard Business School. 2007.

31. Phelps N.A. Cluster or capture? Manufacturing foreign direct investment, external economies and agglomeration. Regional Studies. 2008; 42(4):457-473. DOI: 10.1080/00343400701543256

32. Iritie B.G.J.J. Economic issues of innovation clusters-based industrial policy: a critical overview. Global Business and Economics Review. 2018; 20(3):286. DOI: 10.1504/GBER.2018.091707

33. Jankowska B., Götz M. Internationalization intensity of clusters and their impact on firm internationaliza-

tion: the case of Poland. European Planning Studies. 2017; 25(6):958-977. DOI: 10.1080/09654313.2017.1296111 34. Lehmann T., Benner M. Cluster policy in the light of institutional context — A comparative study of transition countries. Administrative Sciences. 2015; 5(4):188-212. DOI: 10.3390/admsci5040188

Received September 1, 2022.

Adopted in revised form on September 12, 2022.

Approved for publication on September 19, 2022.

B i o n o t e s : Daler Z. Iskandarov—postgraduate student of the Department of Management and Innovation; Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU); 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; ID RISC: 1101400, ORCID: 0000-0002-5851-7040, Scopus: 57224202746, ResearcherID: AAC-5811-2022, iskandarovdaler@gmail.com;

Svetlana M. Borozdina — Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Management and Innovation; Moscow State University of Civil Engineering (National Research University) (MGSU); 26 Yaroslavskoe shosse, Moscow, 129337, Russian Federation; ID RISC: 654497, Scopus: 57194450904, ResearcherID: AAM-6451-2020, ORCID: 0000-0002-7198-4655; BorozdinaSM@mgsu.ru.

Contribution of the authors:

Daler Z. Iskandarov — idea, collection of material, processing of material, writing an article. Svetlana M. Borozdina — scientific guidance, revision of the text. The authors declare that there is no conflict of interest.

< DO

ID <D

s О

t H

S X

s

3 G) X 3

W С H о y

•

s _

о со

t со

i z

< 1

j CD

о r CD —

о ó

03 CD

СО

o СП

-

О r

о 5'

t _

S

о ti со

z

о 2

a со

О

J^

Cl i en en

r

о о

i о

t о

i

r О'

< )

I Т

О

С s

3

<D ■ч

1 ■

-J DO

г

s □

s у

С О

<D X

O O

О О

10 10

10 10