CC BY
32
УДК 658.012.2 Д.К. Бейбалаева А.Г. Бахмудова А.Ш. Амирханова
Jamila Beybalaeva Anisat Bahmudova Aida Amirkhanova
МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗВИТИЯ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩЕГО КЛАСТЕРА В РЕГИОНЕ
Аннотация. В условиях модернизации экономическое развитие Республики Дагестан указывает на отсутствие внимания к методам оценки эффективности развития перерабатывающего кластера. Для прогнозирования в основном применяются методы экспертных оценок и методы статистического прогнозирования, а также смешанные методы, в которых используются и экспертные оценки, и статистическая информация из ретроспективы, обрабатываемая с помощью аппарата математической статистики. Предложение - при моделировании перерабатывающего производства опираться на анализ и использование оптимальных двойственных оценок, которые эквивалентны и определяют одно и то же значение норматива эффективности. В этом процессе важнейшее значение приобретают конструктивные подходы к определению норматива эффективности, что позволит избежать проблем, связанных с постановкой и исследованием народнохозяйственной модели в форме оптимизационной задачи. Ключевые слова: кластер, экономика, переработка, региона, бюджетов, управление, регулирование.
REGIONAL FEATURES OF DEVELOPMENT OF A PROCESSING CLUSTER FOR REGION
Annotation. In the modernization of the economic development of the Republic of Dagestan indicates a lack of attention to the formation and development of a processing cluster. The development of economic of the Republic of Dagestan has trends such as the increase in the share enterprises of small and medium business, etc. Proposal is to improve the industrial structure for the development of deep processing of raw materials and increase in volumes of products with high added value; increase the share of small enterprises in the production deficit.
Keywords: cluster, economy, recycling, region, budgets, management, regulation.
Радикальные изменения, происходящие в экономике, привели к существенному возрастанию организационного фактора управления развитием перерабатывающего кластера. Это придает особую значимость организационному проектированию как методу формальной организации целостных систем, поскольку любые организационные нововведения структурного и процессного характера являются продуктами организационного проектирования [8].
Устойчивое развитие перерабатывающего кластера в экономике региона требует грамотного использования при регулировании экономикой основных методов. При этом одним из важнейших служит прогнозирование, под которым понимается научно обоснованное выявление альтернатив (возможных тенденций) развития исследуемой системы, процессов, показателей сложных производственных объектов и т.д. [5]. Необходимость в прогнозировании связана с развитием научно-технического прогресса и экономико-социальных процессов. Основой для прогнозирования являются результаты его развития в ретроспективе, которые позволяют выявить возможные тенденции его развития в будущем, в прогнозируемом периоде упреждения, на прогнозируемый момент времени. А сам процесс должен иметь ряд возможных альтернатив в своем развитии и обладать инерционностью, т.е. с достаточной степенью вероятности сохранять и в перспективе, и в прогнозируемом периоде упреждения основные свои черты и закономерности, появившиеся в ретроспективе [8]. В зависимости от глубины прогнозирования и длительности периода упреждения различают три вида прогнозов - краткосрочный (период упреждения не более года), среднесрочный (период упреждения более года, но не выше 5 лет), долгосрочный (период упреждения более пяти лет).
© Бейбалаева Д.К., Бахмудова А.Г., Амирханова А.Ш., 2015
16
Исследования показали, что для прогнозирования перерабатывающего кластера в регионе в основном применяются методы экспертных оценок и методы статистического прогнозирования, а также смешанные методы, в которых используются и экспертные оценки, и статистическая информация из ретроспективы, обрабатываемая с помощью аппарата математической статистики. К настоящему времени известно много различных экспертных методов. Для прогнозирования развития социально-экономических, технических и производственных систем наиболее часто используются экспертные методы «Дельфи» и «Мозговых атак». Принципиальное различие этих методов заключается в следующем.
В методе «Дельфи» формируются группы, состоящие из одного и более экспертов по исследуемой системе. Каждая группа получает стандартный вопросник по перспективному развитию исследуемой системы, на который она отвечает самостоятельно, независимо от других групп. На основании ответов экспертов (в результате обработки полученных экспертных оценок) строится прогноз, с которым знакомят всех экспертов во всех группах. Это продолжается до тех пор, пока мнения всех экспертов совпадут или же будут близкими [3].
В методе «Мозговых атак» все эксперты по исследуемой системе собираются вместе, за «круглым столом». Каждый эксперт независимо от других может высказать свой прогноз о развитии в перспективе, в периоде упреждения исследуемой системы. Все высказывания экспертов совместно обсуждаются, анализируются и из них выбирается то, которое соответствует мнению большинства. При этом необходимо применение следующих двух методов статистического прогнозирования [8]:
1) метод выбора аппроксимирующей функции уравнения тренда;
2) прогнозирование с использованием уравнений регрессии.
В первом и втором методах статистическое описание развития во времени прогнозируемых систем производится с помощью динамических рядов уь ^=1,п, где ^ - значение исследуемой системы (его прогнозируемого показателя) на момент времени ^ из ретроспективы. В общем случае предполагается, что элементы динамического ряда определяются в моменты времени, последовательно изменяющиеся на одну и ту же величину [9].
Общее направление развития перерабатывающего кластера в регионе как системы, составленное с учетом всех его альтернативных направлений развития и вероятностей их существенности, называется тенденцией развития. Траектория развития системы во времени, т. е. графический образ тенденции ее развития, называется трендом. Тренд в отличие от альтернатив не имеет вероятностной слагаемой и считается средней траекторией развития исследуемой системы на множестве всех ее альтернативных траекторий развития с учетом вероятностей их существенности.
Пусть /(0 есть функция, описывающая тенденцию развития исследуемой системы во времени. Тогда у = /(0 есть уравнение тренда. Естественно, что тренд существует только в том случае, когда имеется тенденция развития. Если рекомендуемая система слабо или практически вообще не развивается во времени или если уровни динамического ряда имеют столь большие колебания, что выявить тенденцию развития невозможно, то в этом случае прогнозировать развитие исследуемой системы нельзя. Поэтому, прежде чем строить уравнение тренда, следует, очевидно, проверить, существует ли тенденция развития [9].
Исследования показали, что к настоящему времени разработано большое число методов по проверке гипотезы о наличии тенденции развития, в том числе и применительно к перерабатывающему кластеру. Ниже приведем два из них, которые имеют простейшие алгоритмы реализации и часто используются на практике.
Наибольшее значение в расчетах приобретает метод разности средних, который имеет наиболее продолжительное и широкое применение на практике. Основой алгоритма является испытание по нулевой гипотезе разности двух средних уровней:
y¡ = l/n1Zl=1nlyiy2 = 1/п2^г=„1+1ПУг (П]^, П]+П2=П). (1)
Другим не менее важным приемом прогнозирования развития перерабатывающего кластера является метод Фостера - Стьюарта, основу которого составляют характеристики:
W =Zt="wt и D=Zt="dt, (2)
Поскольку развитие экономики как системы подвержено значительным изменениям, то при больших колебаниях динамического ряда следует применять методы определения тенденции развития (а также строить уравнение тренда), необходимо произвести сглаживание динамического ряда. Сглаживание сводится к замене фактических уровней динамического ряда расчетными, имеющими значительно меньшие колебания динамического ряда, что позволяет быстрее обнаружить тенденцию. Одним из наиболее часто используемых на практике методов сглаживания является метод, заключающийся в применении скользящих средних [8]. Метод сглаживания скользящих средних заключается в замене уровней yt (t = 1,п) исходного динамического ряда расчетными уровнями, которые определяются выбирая шаг сглаживания m. Для упрощения вычислений m берется нечетным, равным 3, 5, 7, ..., и при этом обязательно m <п.
Кроме того, важно уметь применять при регулировании перерабатывающего кластера, как экономической системой метода выбора аппроксимической функции уравнения тренда. Выбор ап-проксимической кривой обычно производится по уже сглаженному динамическому ряду у,, t = 1, п. Существует несколько подходов выбора кривой, адекватной заданному динамическому ряду, из числа указанных выше типов [10].
Наиболее простым методом является визуальный на основе графического изображения динамического ряда. Однако этот метод связан с большим риском проявления субъективизма при выборе формы кривой. Он может эффективно использоваться только в тех случаях, когда динамический ряд имеет небольшие колебания и достаточно простую конфигурацию [4]. Основным методом выбора формы аппроксимической кривой, наиболее часто используемым на практике, является метод средних приростов.
Считаем, что при прогнозировании производственных процессов в перерабатывающем кластере региона помимо указанных выше основных аппроксимирующих функций можно использовать еще ряд функций. Из них на практике наиболее часто применяются следующие функции:
- логарифмическая парабола yt = abtct2 (3)
lnyt = In а + t In b + t2ln с - логарифмическая парабола 2-й степени;
- функция Гомперца yt = kaht (4)
ln yt = ln k + bt In a - логарифмическая модифицированная экспонента) [8].
Характерными для предыдущих двух функций являются соответственно показатели изменяющиеся линейно. В дальнейшем мы не будем рассматривать эти аппроксимические функции. Заметим лишь, что их параметры (a, b, c, и k, a, b) находятся так же, как и для функций, к которым они приводятся после логарифмирования. Функция Гомперца чаще называется ^-образной функцией (кривой). На рис. 1 даны графики этой функции для следующих четырех случаев: а) ln а < 0, b <0; б) ln а > 0, b > 0; в) ln а > 0, b < 0; г) ln а > 0, b > 1.
Графики функции Гомперца (рис. 1.) для случаев: а) ln а <0,Ь <0; б) ln а > 0, h > 0: в) ln а > 0, b <0; г) ln а >0, b > 1.
Рис. 1. Графики функции Гомперца
Прогнозирование, кроме статистических методов, можно произвести также и на основе регрессии [4]. Нами установлено, что уравнения парной и множественной регрессии, включая и эконо-метрические модели, составляют большую группу моделей, которые после спецификации и оценки их параметров могут наряду с трендовыми уравнениями использоваться для прогнозирования. Построенные на основе фактических наблюдений, они имеют высокую адекватность соответствующим им реальным процессам. Однако в них не учитываются возможные изменения факторов, воздействующих на показатели исследуемых процессов (эндогенные переменные), во времени. Кроме того, в них формализованы внутренние структурные связи, присущие исследуемым системам в период наблюдения, а они также могут изменяться и преобразовываться с течением времени [10]. Использование уравнения регрессии и эконометрических моделей для прогнозирования возможно в таких случаях, когда:
- для каждой независимой переменной (экзогенной) иметь уравнение тренда, описывающее ее изменение во времени (необходимым для прогнозирования, и оно должно быть выполнено для каждой независимой переменной);
- считать, что выявленные с помощью регрессионного анализа зависимости между независимыми и зависимыми переменными в прогнозируемом интервале, на период упреждения, практически не зависят от времени (его использование снижает точность прогноза, чем больше интервал упреждения, тем с большей вероятностью может снизиться точность прогноза).
Экстраполяция уравнений регрессии и эконометрических моделей заключается в подстановке в них независимых переменных. Получаемый таким образом прогноз является условным [6]. Он справедлив только в той степени, в какой приемлем указанный выше постулат. Для прогнозирования развития сложных процессов могут быть также использованы экономико-математические модели этих процессов. В этом случае для определения значений независимых переменных на период упреждения используются соответствующие трендовые уравнения.
Считаем, что в условиях проводимых рыночных реформ необходимо уделять значительное внимание процессу проектирования всех видов перерабатывающих производств и, в частности, промышленного, которое особенное значение приобретает при необходимости проведения его реструктуризации. Для этого необходимо сравнивать различные варианты осуществления проектов, что подразумевает выбор наиболее приоритетного. В каждый из них вкладываются средства, предназначенные для удовлетворения той или иной общественной потребности. При этом следует учитывать, что рациональная, наиболее эффективная структура перерабатывающего производства может быть достигнута путем выбора вариантов реализации соответствующих проектов, основанного
на сопоставлении уровня текущих и капитальных затрат по вариантам. В этих условиях нахождение наилучшего варианта состоит в том, чтобы найти наиболее выгодное сочетание текущих и капитальных затрат [1].
Рис. 2. Меньшему объему текущих затрат соответствует больший объем капиталовложений
Проектирование развития производства следует осуществлять так, чтобы рассматриваемые варианты удовлетворяли следующим основным предпосылкам [4]:
все варианты осуществления одного проекта обеспечивают одинаковый конечный экономический эффект, т. е. одинаковое удовлетворение определенной потребности;
все показатели, характеризующие варианты, за исключением объемов текущих и капитальных затрат, совпадают между собой;
капиталовложения рассматриваются и анализируются только с точки зрения затрат денежных средств.
Считаем, что выполнение этих условий позволяет свести различия между вариантами только к различиям в уровне текущих и капитальных затрат и выбирать наилучший вариант на основе их сопоставления (см. рис. 2). При этом следует иметь в виду, что практически варианты осуществления одного и того же проекта могут различаться большим многообразием показателей таких, как объем и состав производимой продукции, местоположение объекта, распределение капиталовложений во времени, срок строительства и т.д. Каждый из них по-разному влияет на величину конечного экономического эффекта, которого позволяет достичь каждый вариант [6].
В соответствии с принятыми предпосылками вариант с меньшими объемами текущих и капитальных затрат в перерабатывающем производстве всегда предпочтителен. Пусть С¡, С2 - годовой объем текущих затрат по 1-му и 2-му вариантам, К¡, К2 - объем капиталовложений по 1-му и 2-му вариантам соответственно. Если С\ <(\ и К/ <к\. то вариант 1 заведомо лучше варианта 2 [9].
Наиболее оптимальный проект должен учитывать, что уровень текущих затрат сокращается с ростом объема вложений до определенного предела, начиная с которого увеличение объема вложений становится неэффективным, текущие затраты резко возрастают. Точка К* задает объем капиталовложений, который обеспечивает минимум текущих затрат по проекту. Если бы фонд капиталовложений не был ограничен, то выбирая по каждому проекту вариант с объемом вложений К*, можно было бы обеспечить минимум текущих затрат в экономике по всем рассматриваемым проектам (см. рис. 3). В современных условиях перерабатывающее производство зависит от ограниченности фонда
капиталовложений. Это препятствует достижению минимума текущих затрат по каждому проекту и порождает необходимость специфических методов отбора наилучших вариантов, основанных на сопоставлении прироста капитальных затрат, вызываемых переходом на более капиталоемкий вариант и соответствующей экономии текущих затрат [2]. Для сравнения вариантов следует совершить следующие образования. Если К2>КЪ С2<Си то получится отношение [9; 10]
Т = К2 - К,/ С, - С2 (5)
Числитель этого выражения представляет собой прирост фонда капиталовложений, необходимый в случае, если вместо варианта 1 реализуется более капиталоемкий вариант 2, а знаменатель -сокращение (экономию) текущих затрат за год, обусловленное реализацией более капиталоемкого варианта. Выражение (5) сопоставляет оба эти прироста, и его можно интерпретировать как период, в течение которого дополнительные капиталовложения, вызванные переходом на более капиталоемкий вариант, окупаются вызываемой этим экономией текущих затрат. Период Т является срок окупаемости. Кроме того, следует учитывать срок относительной или сравнительной окупаемости более капиталоемкого варианта по сравнению с менее капиталоемким. При этом имеется в виду не период окупаемости всего объема капиталовложений в проект, который окупается путем начисления амортизации в течение нормативного срока службы фондов [10].
Считаем, что для отбора лучшего варианта с помощью показателя Т необходимо ввести базу сравнения, не зависящую от показателей окупаемости Тн, и выбор вариантов осуществляется по следующему правилу: если расчетный срок окупаемости меньше либо равен нормативному (Т<ТН), то лучшим считается более капиталоемкий вариант 2, поскольку дополнительные капиталовложения, порождаемые переходом на этот вариант, окупаются экономией на себестоимости за период меньший либо равный нормативному. Если же '/>'/],. то лучшим считается вариант 1, т. е. менее капиталоемкий.
Исследования показали, что при выборе лучшего варианта часто пользуются величиной, обратной нормативному сроку окупаемости: Ен = 1/Тн. Она получила название норматива эффективности капиталовложений. Нетрудно видеть, что Т<ТН, то [4; 10; 11]
к2-к1/с1-с2<тн, (6)
отсюда
(7)
Если Т>ТН, то
К2-К1/С1-С2>ТН, (8)
отсюда
С.-С./К.-К, <ЕН. (9)
Соотношение (7) есть условие предпочтения варианта 2; соотношение (9) - варианта 1. Из (3) следует, что
С2 + ЕнК2<С1 + ЕнКи (Ю)
из(4)следует, что
с, 1-:„к ,<<'2 1-:„к2. (11)
Соотношения (10) и (11) показывают, что более предпочтительный вариант характеризуется меньшим значением суммы вида С + ЕнК, которая получила название «формулы приведенных затрат». Очевидно, верно и обратное утверждение: вариант с меньшим значением суммы приведенных
затрат окажется предпочтительным в смысле критерия (6). Отсюда следует, что попарное сравнение вариантов с помощью нормативного срока окупаемости можно заменить нахождением минимума приведенных затрат.
Считаем, что экономический смысл формулы приведенных затрат и особенности их минимизации по сравнению с минимизацией текущих затрат по заданному проекту или некоторой отрасли в условиях ограниченного фонда капиталовложений состоит в том, что
С = /(К), (12)
где С - годовой объем текущих затрат, /(К) - непрерывная, дважды дифференцируемая функция, характеризующая зависимость текущих затрат от величины капиталовложений; предполагается, что функция /(К) имеет единственную точку минимума.
Решая уравнение (12) относительно К, можно определить объем вложений, минимизирующий текущие затраты. Он равен К*. Обозначим приведенные затраты через $>(К), где g(K) /(К) + ЕНК.
Р(
к)
каЛ
Рис. 3. Значение норматива эффективности выражается тангенсом угла наклона прямой
Необходимо отметить, что вариант вложения, оптимальный по критерию минимума приведенных затрат в перерабатывающем кластере, всегда требует меньшего объема капиталовложений, чем вариант, оптимальный по критерию минимума текущих затрат (рис. 3). Если увеличивается значение норматива эффективности (т. е. сокращается нормативный срок окупаемости), то уменьшается объем капиталовложений, необходимый для минимизации приведенных затрат; если норматив эффективности сокращается, то это ведет к росту объема вложений, минимизирующих приведенные затраты. С ростом значения норматива эффективности эта прямая вращается вокруг начала координат влево вверх, сокращая объем вложений, необходимый для минимизации приведенных затрат. При уменьшении значения норматива эффективности объем вложений возрастает. Если Ен = 0, то в этом случае g(K) = /(К), и объемы вложений, обеспечивающие минимум приведенных и текущих затрат, совпадают ( К К*) [4; 9].
Исследования показали, что ограниченность фонда капиталовложений в перерабатывающем кластере требует использования формулы приведенных затрат для выбора наилучшего варианта, сокращая тем самым необходимый для этого варианта объем вложений, а норматив эффективности выступает регулятором, Последний позволяет добиться практического минимума приведенных затрат в условиях заданного лимита вложений [4; 10]. При этом, чем жестче лимит вложений, тем выше должно быт значение норматива эффективности, и наоборот, чем больший фонд капиталовложений
выделяется, тем меньше может быть его значение. Если фонд вложений достаточен для обеспечения минимума текущих затрат, то ограниченность его перерастает препятствовать достижению этого минимума. Использование при этом норматива эффективности и формулы приведенных затрат для выбора наилучшего варианта приводит к тому, что фонд капиталовложений, равный К* - К, не будет затрачен, хотя его использование может повысить эффективность текущих затрат. Применение норматива эффективности и формулы приведенных затрат теряет в этих условиях экономический смысл. Формально это находит свое выражение в равенстве норматива нулю. Выбор варианта можно осуществлять по критерию минимума текущих затрат. Это дает возможность экономической интерпретации самого норматива эффективности. В результате его экономический смысл определяется производной, стоящей в левой части данного соотношения. Эта производная показывает сокращение (так как с1//с!к<0) текущих затрат, обусловленное увеличением капиталовложений на некоторую достаточно малую величину. При условии, что объемы и цены продукции, производимой по различным вариантам, совпадают (это одна из предпосылок излагаемых методов), сокращение текущих затрат эквивалентно приросту прибыли . Таким образом, норматив эффективности показывает экономию текущих затрат или прирост прибыли, который обеспечивает в среднем один рубль капиталовложений в проект или отрасль. Рассматривание вложения в отдельные проекты или по отдельным отраслям раздельно друг от друга позволяет иметь дело с нормативами, дифференцированными по проектам или отраслям, поскольку отдача одного рубля вложений в различных проектах или отраслях различная [9].
Все вышеописанное возможно при совершенно независимом распределении вложений по проектам (отраслям) и обеспечении достижения максимума эффекта по каждому проекту развития перерабатывающего кластера. Однако это может противоречить достижению общего максимума эффекта в экономике, поскольку в условиях ограниченного фонда капиталовложений его может просто не хватить для достижения наибольшего эффекта по каждому проекту. При этом регулятором оптимальной величины вложений по отраслям может служить величина норматива эффективности. Необходимо определить его так, чтобы обеспечить соответствие, т. е. возможность совместной реализации частных минимумов затрат по перерабатывающему кластеру в условиях ограниченного фонда капиталовложений. Для этого следует применять модель, представляющую собой частный случай модели, предложенной Новожиловым В. В. Основное отличие предлагаемой модели состоит в том, что в ней учитывается только один вид ограниченных ресурсов - фонд капитальных вложений, в то время как Новожиловым В. В. рассматривалось некоторое множество различных видов ресурсов [4; 9]. Кроме определения величины рассматриваемая модель позволит уточнить экономический смысл норматива эффективности и показать возможности наиболее эффективного распределения всего фонда вложений в промышленное производство.
Нами установлено, что модель, дополненная введенными предпосылками, свидетельствует о необходимости учитывать ограниченный фонд капиталовложений, а качестве критерия должен рассматриваться минимум суммарных текущих затрат. Поскольку капитальные вложения предполагается учесть в ограничении, то в принципе их можно не включать в критерий. Формальные особенности взаимосвязи критериев минимума текущих и приведенных затрат рассмотрим ниже. Для этого следует найти такие объемы вложений в каждый проект, чтобы при заданном лимите капиталовложений минимизировать суммарные текущие затраты. Необходимо ввести обозначения: 7 - индекс проекта, 7 = 1, 2, ..., п, С7 - годовой объем текущих затрат на 7-му проекту, К7 - объем вложений в 7-й проект, /7(К7) - функция, выражающая зависимость между текущими и капитальными затратами по 7-му проекту, Н - общий лимит капиталовложений [4; 9].
Считаем, что проектирование перерабатывающего производства требует сформулировать и уточнить полученные выводы, которые заключаются в выполнении следующих условий:
объем капиталовложений в народное хозяйство ограничен;
критерием оптимальности выбора вариантов является минимум текущих затрат денежных средств.
Если все варианты приведены к тождественному эффекту и различаются только объемом текущих и капитальных затрат, то рассмотренная модель позволяет сделать следующие выводы: норматив эффективности един для всего народного хозяйства;
он выражает эффект (экономию текущих затрат, прирост прибыли), связанный с использованием одного рубля в качестве капиталовложений;
его величина позволяет обеспечить соответствие частых минимумов затрат при заданном лимите капиталовложений.
Сформулированные выводы зависят от всей системы введенных предпосылок для развития перерабатывающего производства в регионе, из которых только критерий оптимальности можно в рамках нашей модели заменить критерием минимизации суммарных приведенных затрат, не изменяя сути излагаемых здесь методов. При этом оптимальное распределение всего лимита вложений необходимо осуществлять одинаково по отношению к обоим критериям. Следует учитывать, что переходу к другим критериям, не связанным с оптимизацией текущих или приведенных затрат, препятствует предпосылка о тождестве эффекта по вариантам. Это можно осуществить лишь в рамках оптимального планирования, позволяющих отказаться от обязательного требования тождества эффектов и дающих возможность исследовать капитальные вложения как с точки зрения затрат денежных средств, так и материально-вещественных ресурсов.
Необходимо отметить, что для теоретического обоснования и практического использования полученных выводов в процессе проектирования перерабатывающего кластера в регионе большое значение имеет обеспечение выполнения предпосылки о тождестве эффекта по вариантам. Практически варианты могут различаться по очень широкому кругу показателей. Поэтому необходимо рассматривать имеющиеся методы, позволяющие приводить различные варианты к тождественному эффекту по тем или иным показателям в системе.
В современных условиях предпосылками оптимального функционирования экономики и отдельных ее отраслей и комплексов служит пропорциональность используемых цен оптимальным двойственным оценкам. Следует при моделировании перерабатывающего производства в регионе опираться на анализ и использование оптимальных двойственных оценок, которые эквивалентны и определяют одно и то же значение норматива эффективности. В этом процессе важнейшее значение приобретают конструктивные подходы к определению норматива эффективности, что позволит избежать проблем, связанных с постановкой и исследованием народнохозяйственной модели в форме оптимизационной задачи.
Рассмотренные нами методы оценки эффективности развития перерабатывающего кластера применимы и к различным производствам, отраслям экономики и будут способствовать совершенствованию процесса управления развитием региона в целом.
Библиографический список
1. Абалкин, Л. И. Курс переходной экономики / Л. И. Абалкин. - М. : Финстатинформ, 1997.
2. Алиев, В. Г. Организационное поведение / В. Г. Алиев, С. В. Дохолян. - Махачкала : ИПЦ ДГУ, 1998. -250 а
3. Асаул, А. Н. Состояние инвестиционного климата региона - основа развития строительного комплекса [Электронный ресурс] / А. Н. Асаул, И. В. Денисова. - Режим доступа : http://www.aup.ru/articles/ шуеБШеп^.Ыт (дата обращения : 23.10.2015).
4. Бейбалаева, Д. К. Технологические модели экономической динамики региона / Д. К. Бейбалаева // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2010. - № 2. - С. 28-35.
5. Джонс, Д. К. Методы проектирования / Д. К. Джонс. - М. : Мир, 1986. - 326 с.
6. Канторович, Л. В. Оптимальные модели перспективного планирования / Л. В. Кантарович, В. Л. Макаров // Применение математики в экономических исследованиях : в 3 т. Т 3. - М., 1965. -324 c.
7. Цихан, Т. В. Кластерная теория экономического развития / Т. В. Цихан // Теория и практика управления. -2005. - № 5.- С. 92-98.
8. Чавкин, А. М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике: разработка управленческих решений / А. М. Чавкин. - М. : Финансы и статистика, 2001. - 317 с. - ISBN 5-279-02292-6.
9. Четыркин, Е. М. Экономическая математика / Е. М. Четыркин. - М. : Дело, 2001. - 400 с. - ISBN 5-77490193-9.
10. Шелобаев, С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе / С. И. Шелобаев. - М. : ЮНИТИ, 2001. - 368 с. - ISBN 5-238-00113-4.
11. Шеремет, А. Д. Финансы предприятий : учеб. пособ. / А. Д. Шеремет, Р. С. Сайфулин - М. : Инфра-М. : 1998. - 341 с. - (Высшее образование).
