Оценка параметров формирования социально-экономического кластера на основе метода Парето-оптимизации Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

б(3S7) - 2014

Социально ориентированная экономика

Sociatfy focused economy

УДК 332.4

ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ ФОРМИРОВАНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО КЛАСТЕРА НА ОСНОВЕ МЕТОДА ПАРЕТО-ОПТИМИЗАЦИИ

EVALUATION OF THE PARAMETERS OF FORMATION OF SOCIO-ECONOMIC CLUSTER BASED ON THE METHOD

OF PARETO OPTIMIZATION

Олег Александрович ДОНИЧЕВ,

доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и управления

инвестициями и инновациями, Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых

E-mail: donoa@vlsu.ru Зорислав Владимирович МИЩЕНКО,

кандидат технических наук, доцент кафедры управления качеством и технического регулирования, Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых E-mail: zvm2002@rambler.ru Ольга Гурамовна МОЛЧАНОВА, аспирантка кафедры экономики и управления

инвестициями и инновациями, Владимирский государственный университет им. Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых E-mail: kafedra-euii@mail.ru

В статье проанализированы значение и предпосылки формирования в регионе социально-экономического кластера. Представлен подход к разработке критерия и методики Парето-оптимизации параметров туристско-рекреационного кластера

OlegA. DONICHEV,

Doctor of Economics Sciences, Professor, Chief of the Department of Economy and Management Investments and Innovations, Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs E-mail:donoa@vlsu. ru Zorislav V. MISHCHENKO, PhD in Technicals, Associate Professor of the Department of Quality Management and Technical Regulation, Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs E-mail:zvm2002@rambler. ru Ol'ga G. MOLCHANOVA, Graduate Student of the Department of Economy and Management Investments and Innovations, Vladimir State University named after Alexander and Nikolay Stoletovs E-mail:kafedra-euii@mail.ru

In article are analysed value and formation prerequisites in the region of a social and economic cluster. Approach to development of criterion and a technique of Pareto-optimizatsii of parameters of a tourist and recreational cluster as kernels of future cluster of

как ядра будущего кластера региона в виде наиболее эффективных показателей функционирования в условиях многомерности решаемой задачи. Конечной целью создания туристско-рекреационного объединения группы предприятий является создание на его основе социально-экономического кластера региона, являющегося предпосылкой повышения эффективности функционирования территории.

Ключевые слова: социально-экономический кластер, ядро, критерий, методика, Парето-опти-мизация, качество, уровень, население.

Реализация процессов инновационного обновления и модернизации российской экономики, в основу которых должно быть положено развитие сети принципиально новых технологических производств и предприятий, внедрение в действующий воспроизводственный потенциал новейших знаний и достижений науки являются приоритетными направлениями современного экономического развития, среди которых задаче создания научно-производственных и экономических кластеров отводится ведущее значение. Неслучайно эта тема способствует заинтересованному обсуждению среди исследователей, и это обстоятельство стимулирует появление в научной литературе значительного количества работ, посвященных кластеризации экономики.

Например, доктор экономических наук, профессор, заместитель директора Центра налогового и финансового администрирования Российской академии народного хозяйства и государственной службы В. Засько считает, что взаимодействие всех участников кластера направлено на выпуск определенной ключевой продукции, а характер кластера и его ядра отражает структуру рынка, на который действуют основные участники кластера [4, с. 147].

Другие авторы публикаций связывают идею развития кластеризации региональных экономик с представляющимися возможностями ускорения социально-экономического преобразования территорий, определяя региональный кластер как территориально локализованный экономический объект, сочетающий формальную самостоятельность и внутреннюю конкуренцию с другими системными объектами, основной целью которого является реализация пространственного развития [9, с. 31].

В то же время кластер - это, прежде всего, форма сети, поскольку близкое расположение фирм и организаций обеспечивает наличие определенных общностей и повышает частоту и силу взаимодействия [5, с. 15].

the region in the form of the most effective indicators of functioning in the conditions of multidimensionality of a solved task is presented. Ultimate goal of creation of tourist and recreational association of group of companies is creation on its basis of a social and economic cluster of the region which is the prerequisite of increase of efficiency of functioning of the territory.

Keywords: social and economic cluster, kernel, criterion, technique, Pareto-optimization, quality, level, population.

По мнению профессора Е. Ленчук, реализация кластерного подхода - это новая управленческая технология, позволяющая за счет улучшения гибкого сетевого взаимодействия повысить конкурентоспособность как отдельного региона или отрасли, так и государства. При этом инновационный кластер должен обеспечивать систему взаимодействия не только между фирмами и поставщиками, но и институтами знаний, среди которых крупные исследовательские центры и университеты [7, с. 51].

Причем, как считает И. Г. Дежина, при реализации партнерских инновационных проектов происходит усиление ориентации вузов на решение практических задач, в которых заинтересован бизнес, повышение общей мотивации молодых ученых вести исследования, вовлечение студентов и аспирантов в исследовательский процесс, институализация взаимоотношений между вузами и бизнесом в инновационной сфере, расширение кооперации в области исследований, формирование консорциумов [3, с. 116].

Необходимо также подчеркнуть, что все более актуальной для исследователей становится проблема формирования социально-экономических кластеров. При этом, в первую очередь, вызывают интерес ученых задачи регулирования инновационной деятельности в социальной сфере. Так, Г. Ахинов и Д. Камилов отмечают, что доступность новых технологий для организаций социальной сферы, как и их способность к освоению этих технологий, являются необходимыми условиями для инновационного развития. Широкое использование государственно-частного партнерства в целом способствует более эффективному управлению такими ключевыми с позиции инновационного развития активами организаций социальной сферы, как человеческий, интеллектуальный потенциал, информационные технологии, финансовые и материальные ресурсы [1, с. 24-25].

Профессор В. П. Бабинцев, анализируя проблемы кластерного управления, отмечает, что в социальной сфере оно предполагает построение связей между организациями различных форм собственности, органами управления, научно-исследовательскими учреждениями, основанных на горизонтальной координации, сочетании конкуренции и сотрудничества, активном применении информационно-интеллектуальных схем. Локальная концентрация, дифференциация и вместе с тем общность стратегических целей функционирования, взаимосвязанность организаций социальной сферы региона дают основания полагать, что кластерная технология может использоваться в управлении не только его экономическим, но и социальным развитием [2, с. 50].

Развивая идею необходимости создания социально-экономических кластеров, А. В. Турьянский подчеркивает, что социально-экономический кластер - это система географически сосредоточенных, взаимодействующих независимых субъектов рынка, органов управления, организаций социальной сферы различных форм, реализующих совместные проекты и программы, направленные на устойчивое развитие территорий. Высказываются и несколько иные мнения. Например, С. Р. Древинг указывает, что концепция кластера как социального института компенсирует растущий в условиях глобализации уровень неопределенности социальных процессов, создает специфическое информационное пространство, которое формирует экономические субъекты с новыми мотивациями.

Некоторые авторы раскрывают сущность жи-лищно-социального кластера региона, который обеспечивает согласование интересов сторон за счет рационального использования жилищно-соци-альных активов. Выделяется также мнение, что под социально ориентированным кластером понимается региональная система взаимодействующих и взаимодополняющих организаций, обеспечивающая наращивание источников сбалансированного социально-экономического саморазвития территорий.

Таким образом, интересом исследователей, а также предметом внимания региональных органов власти и бизнеса все больше становятся не только задачи создания производственно-промышленных инновационных кластеров, но и формирование групп взаимодействующих предприятий, одним из направлений деятельности которых является функция повышения качества и уровня жизни человека, решение его первоочередных социальных проблем.

При этом основной целью этой деятельности является достижение сбалансированного социального развития региона, при котором показатели воспроизводства человеческого капитала и удовлетворение потребностей населения имеют положительную динамику при учете баланса между ресурсными возможностями (потенциалом) и целями социального развития [8 с. 75].

Исходя из этого можно утверждать, что постановка задачи развития кластерного подхода в организации региональной экономики дает основание сформулировать требование оценки параметров и условий для создания в регионе социально-экономического кластера. Подобный кластер включает в себя довольно большое количество акторов, отражающих широкий спектр видов экономической и социальной деятельности в регионе.

В рассматриваемом авторами варианте решение этой проблемы предлагается осуществить через формирование туристско-рекреационного кластера, который станет ядром или главным элементом социально-экономического кластера, при формировании которого использовать критерии и методику Парето-оптимизации.

Оптимальность по Парето - это такое состояние системы [11] (в данном случае - туристско-рекреационного кластера региона), при котором положение одного или нескольких ее элементов не может быть улучшено без ухудшения положения других элементов.

Для определения Парето-оптимального состояния кластера необходимо сформировать систему обобщенных показателей его деятельности Y, i = 1,..., n, отражающих в достаточной мере данное состояние. Обобщенные показатели Y будут зависеть от параметров регионального туристско-рекреационного кластера Х,, i = 1,., m, согласно детерминированным функциям или регрессионным зависимостям [10, 11].

При этом должны быть учтены условия предпочтительности:

Y(X,...,Xm) ^ max; Y,.(X,...,Xm) ^ min; Y(X, ..., X ) ^ Y ,

Л Р ' mf i опт'

или [Y (X, ..., X ) - Y ]2 ^ 0. (1)

i 1 m i опт

Следовательно, для условий предпочтительности (1) Парето-оптимальное состояние можно определить как множество значений параметров X,., i = 1,..., m, которое соответствует событию обратному от невозможности улучшения (или хотя бы не ухудшения), одновременно всех значений обобщенных показате-

лей множества У, ,= 1,..., п, по отношению к хотя бы одному из Х, , = 1,., т, принадлежащему области возможных значений факторов, т. е.

N п

и ГШ, (X!,..., Xт ) - У, (XI,..., Хт )) >8, ] = "1", (2)

7=1 '=1

где N - число возможных сочетаний значений Х, 1 = 1,..., т, принадлежащих области возможных значений факторов, т. е. зоне поиска Парето-оптимального решения;

е - минимальное положительное отклонение

1

1 -го обобщенного показателя, соответствующее значимому улучшению системы по данному параметру, е, > 0, , = 1,., п; //1// - логическая единица, соответствующая Парето-оптимальному состоянию. Для того чтобы определить множество Паре-то-оптимальных состояний системы, необходимо задать в абсолютной форме величину е, минимального отклонения 7-го обобщенного показателя, соответствующую значимому улучшению системы по данному параметру. Эта величина определяется экспертным путем и в большинстве случаев е, представляется в относительном виде. В этом случае равенство (2) примет вид

N n

ип

j=1 i=1

(Y (X,..., Xm ) - Y (К ,..., X'mk ))L

W X / )

> E

у ( Х;,

= 1, к = 1,...,N; к Ф 7, (3)

где Е - величина относительного минимального положительного отклонения -го обобщенного показателя, соответствующая значимому улучшению системы по данному параметру, е, > 0, , = 1,., п.

Применение критерия (3) на практике требует разработки методики поиска оптимального по Парето состояния системы. В отличие от часто используемых процедур оптимизации, ориентированных на поиск максимума или минимума функции, критерий оптимизации (3) является дифференциальным. То есть, для определения Парето-оптимального состояния необходимо сравнивать заданную точку в пространстве факторов со всеми возможными состояниями системы по обобщенным показателям качества и проверять условия неухудшения состояния системы (3).

Методика поиска оптимального по Парето, состояния системы включает девять этапов, которые в силу ограниченности объема публикации авторами не приводятся.

Для реализации сформированной методики было разработано программное обеспечение в про-

граммном комплексе MATLAB 2013A с применением функций дополнительного модуля Statistics Toolbox. Содержание самой программы поиска Парето-опти-мального состояния кластера из-за ограниченности объема статьи в тексте опущено.

Для определения необходимых параметров, требуемых для установления состояния и обобщенных показателей туристско-рекреационного кластера региона, производим нахождение взаимосвязей в системе действия и обобщенных характеристик кластера.

На основании статистических данных [6] деятельность туристско-рекреационного кластера региона функционально разделена на четыре сектора:

- въездной туризм;

- выездной туризм (деятельность туроператоров и турагентов);

- гостиничная деятельность;

- специализированные средства размещения (коллективные средства размещения). Показатели регионального туристско-рекреа-

ционного кластера должны включать параметры, оценивающие его влияние на экономику и социальную сферу региона, и показатели эффективности отдельных секторов.

Индекс влияния Gx туристического кластера на экономику региона на основании вклада каждого из видов деятельности в величину платных услуг населению, с учетом степени влияния полученных денежных средств на экономику региона, определяется по формуле

C C C C C

срф + A2 + A3 ■ ■ C

G1 = A 1 1 C

+a4-^+A5-~ доп

с 3 с 4 с 5 с

где Л. - коэффициенты влияния каждого вида дохода на экономику региона. Значения коэффициентов Л. определяются экспертным методом на основании того, какая часть денежных средств напрямую поступает потребителям региона или в виде налогов в бюджет. В работе коэффициенты влияния приняты на уровне Л1 = 0,7, Л2 = 0,3, Л3 = 0,8, Л4 = 1, Л5 = 0,8; Срф - стоимость реализованных населению туристских путевок; С - объем платных услуг населению; Сзс - стоимость реализованных населению туристских путевок в зарубежные страны; Сном - доходы коллективных средств размещения;

Спут - доходы коллективных средств размещения от реализации путевок;

Сдоп - дополнительные доходы коллективных средств размещения.

Индекс влияния G2 туристско-рекреационного кластера на рынок труда региона определяется как средняя доля числа занятых в указанных секторах туристского кластера в числе безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости на конец года, т. е.

^.ф + N + NTоO ^2 =-,

2 ^

где ^.ф - средняя численность работников туроператоров и турагентов, включая внешних совместителей и работников несписочного состава; N - среднесписочная численность работников гостиниц и аналогичных средств размещения; N - среднесписочная численность работников организаций отдыха и развлечений; Nб - численность безработных, зарегистрированных в органах государственной службы занятости на конец года.

Индекс туристической привлекательности региона G3 определяется как отношение объема средств, поступивших в регион от деятельности гостиниц и аналогичных средств размещения, к объему средств, затраченных населением на приобретение путевок, т. е. в большинстве своем средств, вывезенных за пределы региона С + С + С

а ном пут доп

3 С + С

^РФ т ^з.с

Кроме того, на основании статистических данных определяются:

- эффективность использования мест в гостиницах и аналогичных средствах размещения Эм г;

- эффективность использования мест в специализированных средствах размещения (ССР)

Э ;

м.с.с.р'

- средняя эффективность персонала в гостиницах и аналогичных средствах размещения Эп г;

- средняя эффективность персонала специализированных средств размещения Эпсср;

- эффективность персонала туристических фирм

региона Эп.т.ф.

- средняя стоимость путевки по РФ СпРф;

- средняя стоимость путевки по зарубежным странам Сп.з.с.

На следующем этапе при поиске множества Парето-оптимальных решений необходимо определить систему предпочтений лица принимающего решения (ЛПР) для значений обобщенных показателей кластера.

Учитывая систему предложенных показателей и очевидные неравенства и целевые значения, множество требований ЛПР можно выразить следующей системой неравенств:

С

а = а^

1 1 С

С

4 С

СС

З.С ^ А ном

^ С 3 С

а =■

С

А ДОП

С

N. А + N + N.

->тах

с + с + с

->тах

а НОМ пут

з =-

С + с

^РФ ^ .

->тах

Э.. . =-

N.

365 Ив . :

N..

->1

->1

эм . с . ,р 365N

в . с . с .р

С + С + С

г^ _ НОМ.г пут.г доп.г

(4)

->тах

Э„

N

С + С + С

ном.с.с.р пут.с.с.р доп.с.с.р

С + С

^ РФ ^

N.

С

р _ ^ рф

^пРФ _ '

РФ

NT.0

->тах

->тах

С„. „ =

м

С.

->тт

тт

М „

где Nнг - предоставленное число ночевок в год в гостиницах и аналогичных средствах размещения региона;

N - единовременная вместимость гостиниц региона;

^ - предоставленное число ночевок в год в специализированных средствах размещения региона;

^ - единовременная вместимость специализированных средств размещения региона; Сном г - доходы гостиниц и аналогичных средств размещения от продажи номеров; Сном с с р - доходы специализированных средств размещения от продажи номеров; Спутс ср - доходы от реализации путевок гостиниц, аналогичных средств размещения и специализированных средств размещения в год;

Сдопсср - дополнительные доходы гостиниц, аналогичных средств размещения и специализированных средств размещения в год; Мрф - число реализованных населению туристских путевок по территории России в год; Мзс - число реализованных населению туристских путевок по зарубежным странам в год. Согласно данным Росстата [6], указанные параметры туристско-рекреационного кластера, которые из-за ограниченности объема статьи не приводятся, характеризуются значениями описательных статистик. Необходимо подчеркнуть, что из-за отсутствия по отдельным показателям данных за 2011 г. при расчетах использованы значения за 2010 г., что в целом не искажает исследуемой ситуации. Полученные значения области изменения параметров в диапазоне [min, max] служат основой для поиска Парето-оптимального состояния туристско-рекре-ационного кластера Владимирской области.

Окончательно, после приведения системы (4) к однотипному условию максимизации обобщенных показателей, при поиске множества Парето-опти-мальных решений с учетом зоны поиска на факторы накладываются следующие ограничения (min, max):

- N е [4 950; 5 765];

в.с.с.р L ' J?

- N е [612; 1 115];

- М.о е [392; 535];

- N-.ф е [439; 542].

Факторы, определяющие состояние туристического потока:

- Срф е [193 398; 262 595,8];

- Сс е [107 677; 660 781,1];

- МРФ е [8 616; 36 433];

- Мзс е [4 935; 14 070];

- N30 е [55 5333; 703 369];

н.с.с.р L ' J?

- NHT е [593 181; 860 337];

- С" е [409 869,6; 585 528];

ном.г L ' ' J'

- Спутг е [44 031,4; 62 902];

- С^ е [157 812,9; 225 447];

- СД0ПГ е [3 683,61; 5 262,3];

ном.с.с.р

-С е [264 368,93; 377 669,9];

пут.с.с.р L ' ' ' J?

- С е [19 853,12; 28 361,6].

доп.с.с.р

Указанные ограничения являются зоной поиска оптимального решения. Произведенные расчеты свидетельствуют, что существенным изменением в зоне Парето-оптимальных решений по каждому из обобщенных показателей туристско-рекреаци-онного кластера считается относительный рост каждого из них на 0,1 %. По результатам расчета была получена матрица Парето-оптимальных

состояний кластера X_PO и матрица соответствующих значений обобщенных показателей YPO. Число элементов множества Парето-оптимальных состояний составило 30 746 элементов при числе исходных состояний 100 000 элементов.

Экспертный анализ и выбор одного или нескольких решений на этом множестве представляют собой сложную задачу. Поскольку большинство элементов множества Парето-оптимальных состояний находятся близко друг от друга и учитывая, что задача носит многомерный характер, то целесообразно использовать дополнительные критерии и методы анализа при поиске предпочтительного решения.

Дополнительный критерий в отличие от критерия (3) должен обеспечить получение одного Парето-предпочтительного решения из множества Парето-оптимальных состояний. Таким образом, пара указанных критериев позволит выполнить как Парето-оптимизацию, так и поиск единственного решения, характерного для классических процедур глобальной оптимизации, и при этом соответствующего требованиям ЛПР, что и определит оптимальные характеристики будущего кластера.

В качестве дополнительного критерия ^доп для поиска предпочтительного решения из числа Парето-оптимальных состояний туристско-рек-реационного кластера предлагается использовать максимизацию взвешенного суммарного вклада кластера в экономику региона с учетом степеней влияния отдельных составляющих:

„„ > max;

С

доп X

Сдоп = ДСрф + А2Сзс + АзСНоМ + Л2СЩТ + А2Сдоп,

где X - значения независимых параметров, определяющих Парето-предпочтительное состояние туристско-рекреационного кластера, X - множество Парето-оптимальных решений, полученных на предыдущем этапе. При использовании предложенного дополнительного критерия поиска Парето-предпочтительного решения были получены результаты координат оптимального состояния кластера (табл. 1) и соответствующие им значения обобщенных показателей (табл. 2).

Значение дополнительного критерия суммарного взвешенного вклада туристско-рекреационного кластера в экономику Владимирской области составило Сдоп = 1 465 292,609 тыс. руб. Приведенные значения факторов (см. табл. 1) определяют Парето-опти-мальное и предпочтительное по дополнительному критерию решение, соответствующее состоянию

Таблица 1 Координаты предпочтительных Парето-оптимальных состояний туристско-рекреационного кластера

туристско-рекреационного кластера Владимирской области, при котором невозможно существенно улучшить значение ни одного из обобщенных показателей, не ухудшив значения какого-либо другого параметра экономической системы (см. табл. 2).

Полученное решение является компромиссным, при этом обобщенные показатели в большинстве своем принимают максимальные или близкие к ним значения. Такое распределение значений факторов является следствием наличия значительных ресурсов внутри туристско-рекреационного кластера Владимирской области, что позволяет повысить его эффективность за счет улучшения администрирования, незначительных затрат на разработку новых инновационных туристских продуктов со стороны туроператоров и поддержки органов власти региона.

Таблица 2

Обобщенные показатели, соответствующие предпочтительным состояниям туристско-рекреационного кластера

Код Показатель Значение

Эффективность персонала туристских фирм 1 827,415

Средняя стоимость путевки по РФ 16,55133

Средняя стоимость путевки по зарубежным странам 47,90815

Эффективность использования мест в гостиницах 0,206902

Эффективность использования мест в ССР 0,373361

Средняя эффективность персонала в гостиницах 1 022,025

Средняя эффективность персонала в ССР 828,4202

Индекс влияния туристического кластера на экономику региона 0,042653

Индекс влияния туристического кластера на рынок труда региона 0,105604

Индекс привлекательности региона 1,384151

Полученные в результате оптимизации факторы (см. табл. 2) можно использовать при выработке управленческих решений по развитию туристско-рекреационного кластера и создании на его основе социально-экономического кластера региона, разработке долгосрочных программ развития внутреннего и въездного туризма региона.

Таким образом, в результате проведенного исследования предложены критерий и методика, разработанные на его основе, позволяющие определить Паре-то-оптимальное состояние туристско-рекреационного кластера региона, который может служить ядром предполагаемого к созданию социально-экономического кластера. Методика оптимизации включает два этапа. На первом этапе выполняется поиск множества Парето-оптимальных состояний кластера на основе системы обобщенных показателей деятельности кластера. На втором этапе решается задача выбора одного наиболее оптимального варианта, предпочтительного с точки зрения лица, принимающего решения, из множества Парето-оптимальных решений согласно определенному показателю качества.

Разработанная методика Парето-оптимизации основана на методе статистических испытаний, что позволяет проводить расчеты при значительной размерности задачи как по числу факторов, так и по количеству обобщенных показателей, а также обладает достаточной гибкостью, поскольку позволяет учитывать новые цели при осуществлении Парето-оптимизации.

Код Фактор Значение

Х1 Средняя численность работников турфирм, чел. 497,0361

Х2 Стоимость реализованных путевок по РФ, тыс. руб. 254 001,9

Х3 Стоимость реализованных путевок по зарубежным странам, тыс. руб. 654 289,2

Х4 Число реализованных путевок по РФ, шт. 15 346

Х5 Число реализованных путевок по зарубежным странам, шт. 13 657

Х6 Доходы гостиниц от продажи номеров, тыс. руб. 582 281

Х7 Доходы гостиниц от реализации путевок, тыс. руб. 61 887,72

Х8 Доходы гостиниц от дополнительных услуг, тыс. руб. 222 795,1

Х9 Доходы ССР от продажи номеров, тыс. руб. 4 978,306

Х10 Доходы ССР от реализации путевок, тыс. руб. 365 288

Х11 Доходы ССР от дополнительных услуг, тыс. руб. 19 981,61

Х12 Предоставлено ночевок за год в гостиницах, шт. 696 292

Х13 Предоставлено ночевок за год в ССР, шт. 679 743,5

Х14 Единовременная вместимость в гостиницах, шт. 9 220,044

Х15 Единовременная вместимость в ССР, шт. 4 987,963

Х16 Среднесписочная численность работников гостиниц, чел. 848,2807

Х17 Среднесписочная численность работников по организации отдыха и развлечений, чел. 471,0748

Список литературы

1. Ахинов Г., Камилов Д. Государственное регулирование инновационной деятельности в социальной сфере // Проблемы теории и практики управления. 2013.№ 9.

2. Бабинцев В. П., Ушамирская Г. Ф., Шапо-вал Ж. А. Проблема кластерного управления социальной сферой в экономической социологии // Вестник Волгоградского государственного университета. 2012. Сер. 7. № 1.

3. Дежина И. Г., Симачев Ю. В. Связанные гранты для стимулирования партнерства компаний и университетов в инновационной сфере: стартовые эффекты применения в России // Журнал новой экономической ассоциации. 2013. № 3. С. 116.

4. Донцова О., Засько В. Региональные кластеры как инструмент устойчивого роста Российской Федерации // Экономическая политика. 2013. № 3.

5. Ильин В., Ускова Т. Методы преодоления пространственной социально-экономической ин-

List of references

1. Akhinov G., Kamilov D. State regulation of innovative activity in the social sphere [Gosudarstvennoe regulirovanie innovatsionnoi deiatel'nosti v sotsial'noi sfere], Problemy teorii i praktiki upravleniia - Problems of the theory and practice of management, 2013, no. 9.

2. Babintsev V.P., Ushamirskaia G. F., Shapoval Zh. A. Problem of cluster management of the social sphere in economic sociology [Problema klasternogo upravleniia sotsial'noi sferoi v ekonomicheskoi sot-siologii], Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta - Vestnik Volgogradskogo gosudarstvennogo universiteta, 2012, gray 7, no. 1.

3. Dezhina I. G., Simachev Iu. V. The connected grants for stimulation of partnership of the companies and universities in the innovative sphere: starting effects of application in Russia [Sviazannye granty dlia stimu-lirovaniia partnerstva kompanii i universitetov v inno-vatsionnoi sfere: startovye effekty primeneniia v Rossii], Zhurnal novoi ekonomicheskoi assotsiatsii - Magazine of new economic association, 2013, no. 3, pp. 116.

4. Dontsova O., Zas 'ko V. Regional clusters as instrument of steady growth of the Russian Federation [Regional'nye klastery kak instrument ustoichivogo rosta rossiiskoi federatsii], Ekonomicheskaia politika -Economic policy, 2013, no. 3.

5. Il'in V., Uskova T. Methods of overcoming of spatial social and economic integration [Metody pre-

теграции // Федерализм. 2012. № 3.

6. Культура, отдых и туризм // Владимирская область в цифрах: стат. сборник. Владимир: Вла-димирстат, 2012.

7. Ленчук Е. Технологические платформы и инновационные кластеры в России // Федерализм. 2012. № 3.

8. Лубашев Е. А. Современные подходы к рассмотрению процессов управления социальным развитием региона // Инновации. 2013. № 9.

9. Морошкина М. В. Формирование региональных кластеров как инновационный фактор развития // Региональная экономика: теория и практика. 2013. № 34.

10. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ. 2005.

11. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оп-тимальные решения многокритериальных задач. М.: Наука. 1982.

odoleniia prostranstvennoi sotsial'no-ekonomicheskoi integratsii], Federalizm - Federalism, 2012, no. 3.

6. Culture, rest and tourism, The Vladimir region in figures [Kul'tura, otdykh i turizm, Vladimirskaia oblast' v tsifrakh], statistical collection, Vladimir: Vladimirstat, 2012.

7. Lenchuk E. Technological platforms and innovative clusters in Russia [Tekhnologicheskie platformy i innovatsionnye klastery v Rossii], Federalizm -Federalism, 2012, no. 3.

8. Lubashev E. A. Modern approaches to consideration of management processes by social development of the region [Sovremennye podkhody k rassmotreniiu protsessov upravleniia sotsial'nym razvitiem regiona], Innovatsii - Innovation, 2013, no. 9.

9. Moroshkina M. V. Formation of regional clusters as innovative factor of development [Formirovanie regional'nykh klasterov kak innovatsionnyi faktor raz-vitiia], Regional 'naia ekonomika: teoriia ipraktika - Regional economy: theory and practice, 2013, no. 34.

10. Nogin V. D. Decision-making in the multic-riteria environment: quantitative approach [Priniatie reshenii v mnogokriterial'noi srede: kolichestvennyi podkhod] / Moscow, FIZMATLIT, 2005.

11. Podinovskii V. V., Nogin V. D. Pareto-optimal solutions of multicriteria tasks [Pareto-optimal'nye resheniia mnogokriterial'nykh zadach]. Moscow, Nauka, 1982.