13УДК 332.1
Оценка уровня развития строительного комплекса Мурманской области с использованием метода нечетких множеств
Терешко Е.К., Гутман С.С., Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, Санкт-Петербург, Россия
Ключевые слова: Мурманская область, строительный комплекс региона, нечетко-множественный подход, стратегия развития, комплекс региональных индикаторов.
С помощью нечетко-множественного подхода проведена оценка сформированной в виде стратегической карты комплекса региональных индикаторов стратегии развития строительного комплекса Мурманской области. Основываясь на нечетко-множественной теории, сформирован агрегированный показатель «Уровень развития строительного комплекса региона», который позволяет проводить оценку уровня состояния и развития строительного комплекса, оперируя некоторой выборкой показателей. Для оценки данного показателя, сформирована рекомендуемая шкала нечетких значений переменной, которая позволяет оценить стадию развития строительного комплекса региона в соответствии с определенным уровнем. Шкала имеет следующую градацию: 1) плохое развитие строительного комплекса, более чем на 50% ниже среднего по РФ; 2) развитие строительного комплекса, более чем на 25% ниже среднего уровня по РФ; 3) развитие строительного комплекса на уровне среднего по РФ; 4) развитие строительного комплекса, более чем на 25% выше среднего уровня по РФ; 5) высокое развитие строительного комплекса, более чем на 50% выше среднего по РФ. Агрегированный показатель формируется из показателей характеризующих составляющие стратегической карты, а именно: «Финансы региона»; «Общество и рынок»; «Промышленность и предпринимательство»; «Обучение развитие и инновации». В статье представлен подробный расчет показателя в разрезе составляющей «Финансы региона» стратегической карты развития строительного комплекса Мурманской области. Также, проведен расчет итогового агрегированного показателя по Мурманской области, в ттом числе сравнительный анализ по данному показателю внутри СевероЗападного федерального округа.
Assessment of the level of development of the construction complex of the Murmansk region using a fuzzy-multiple approach
Tereshko E.K., Gutman S.S., Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia
Keywords: Murmansk region, construction complex of the region, fuzzy-multiple approach, development strategy, set of regional indicators.
The formed development strategy (as the strategy map of regional indicators bundle) for a construction complex of the Murmansk region was evaluated using the fuzzy approach the evaluation. An aggregated indicator «the Level of development of the construction complex of the region» was formed on the base of the fuzzy-multiple theory , allowing to assess the level of condition and development of the construction complex, with handling a sample of indicators. To assess this indicator, the recommended scale of fuzzy values of the variable is formed, which allows to estimate the stage of development of the construction complex of the region in accordance with a certain level. The scale has the following gradation: 1) poor development of construction, more than 50% below average of the Russian Federation; 2) the development of construction, more than 25% below the average of the Russian Federation; 3) the development of a construction complex at the average level of the Russian Federation; 4) the development of construction, more than 25% above the average level of Russia; 5) high development of the construction complex, more than 50% above the average of the Russian Federation. The aggregate indicator is formed from the indicators characterizing the components of the strategic map, namely: «Finance of the region»; «Society and market»; «Industry and entrepreneurship"; «Economic development and innovation». The article presents a detailed calculation of the indicator in the context of the component «Finance of the region» of the strategic map of the construction complex of the Murmansk region. Also, the calculation of the final aggregate indicator for the Murmansk region, including comparative analysis of this indicator within the North-Western Federal district, was conducted.
Социально-экономическое развитие территорий Арктической зоны Российской Федерации достаточно актуально. Именно на данных территориях переплетаются интересы государства в перспективном стратегическом развитии, а также использовании эффективным образом минерально-сырьевой базы. Территории АЗ РФ концентрируют межгосударственные интересы, так как Арктическое пространство разделено между восьмью циркумполярными странами (Россия, Соединенные Штаты Америки (штат Аляска), Дания (о. Гренландия), Норвегия, Канада, Финляндия, Швеция, Исландия). Главным механизмом территориального стратегического социально-экономического развития представляется целесообразным принять строительный комплекс региона, так как именно он выступает базой для развития инфраструктуры, что немаловажно для территорий АЗ РФ [1].
При определении наилучшего подхода к стратегическому развитию, как региона, так и строительного комплекса в частности, необходимо оперировать факторами гибкости, адаптивности и доступности данных. Проводя обзор научных трудов [2-10], были определенны ключевые подходы, которые могут обеспечить реализацию стратегии, а именно: 1) кластерный подход [2-4]; 2) целевые программы [5]; 3) проектное управление [6-8]; 4) создание особой экономической зоны (ОЭЗ) [9]; 5) комплекс региональных индикаторов (КРИ) [10]. Из данных подходов, обеспечить оценку стратегии позволяют: целевые программы; проектное управление; КРИ. Наилучшим подходом, относительно регионального стратегического развития стро-
ительного комплекса, является КРИ. Именно КРИ: способствует территориальному развитию; подразумевает создание отдельных государственных программ; генерирует деятельность региональных отраслевых организаций в соответствии с целями региона; может включать в себя координацию методов проектного управления и целевых программ; подход может быть использован при реализации кластерного подхода и создании ОЭЗ на территории региона; способствует привлечению инвестиционных потоков, в том числе иностранных; подход направлен, как на реализацию стратегии, так и на оценку ее реализации.
Именно КРИ позволяет обеспечить реализацию стратегии управления регионом, а формализацию оценки стратегической инициативы, можно провести, применив нечетко-множественную теорию, которая при оценке позволяет объединять различные по свойствам и единицам измерения индикаторы. Следовательно, целью настоящего исследования является проведение оценки уровня развития строительного комплекса Мурманской области с помощью нечетко-множественной теории на основе формирование агрегированного показателя «Уровень развития строительного комплекса региона». В соответствии с целью исследования необходимо решить такие задачи, как: 1) рассмотреть методологическую основу формирования инструмента для оценки результатов реализации стратегии с помощью нечетко-множественного подхода; 2) рассчитать показатель в разрезе составляющей «Финансы региона»; 3) сформировать единый показатель оценки уровня развития строительного комплекса региона и провести сравнительный анализ по данному показателю внутри Северо-Западного федерального округа. Объектом исследования целесообразно принять строительный комплекс Мурманской области. Предметом исследования - стратегию развития строительного комплекса региона.
Методологической базой исследования выступают:
1) Метод сбалансированной системы показателей, который впервые был предложен Д.Нортоном и Р. Капланом [11, 12], адаптированная для такого объекта исследования, как регион в виде комплекса региональных индикаторов (КРИ). КРИ может обеспечить формализацию оценки реализации стратегической инициативы благодаря индикаторам контроля подобранным для стратегических карт развития. Данный метод может включать в себя координацию методов проектного управления и целевых программ. Также, КРИ может быть использован при реализации кластерного подхода и создании ОЭЗ на территории региона.
2) Нечетко-множественная теория [13-15], позволяет провести формализацию оценки сформированной стратегической инициативы с помощью использования лингвистического подхода. Так, любую лингвистическую переменную можно характеризовать набором компонентов:
и = [x,T,D] (1)
Где: х - имя переменной; Т - терм-множество или множество значений; D - область определения.
Также, с помощью данной теории, можно сформировать единый агрегированный показатель оценки, используя следующие этапы:
Этап 1. Определение состава количественных и качественных показателей (факторов) X, ..., X которые характеризуют агрегированный показатель У.
Этап 2. Введение лингвистической переменной У и формирование шкал для оценки уровня показателя.
Этап 3. Обозначение области определения факторов, множества значений и треугольных чисел в сводной таблице.
Этап 4. Нормирование факторов X. и формирование матрицы значения факторов. Нормирование факторов целесообразно проводить по формуле:
Х = Х:Х
норм X (2)
Этап 5. Формирование таблицы-матрицы значений факторов исходя из полученных нормированных уровней с определением уровня значимости. Классифицируются факторы в интервале [-1,000;1,000] с разбиением на пять уровней, где [-1,000;-0,667] - низкий уровень, а [0,667;1,000] - высокий уровень.
Этап 6. Расчет агрегированного показателя У. Можно рассчитать значение интегрированной переменной, перейдя от набора отдельных факторов Х;, ..., X к единому агрегированному показателю У, значение которого можно будет распознать с помощью сформированной шкалы оценки уровня переменных (этап 2). Для расчета данного показателя необходимо воспользоваться формулой:
£ N
У (3)
1=1 1=1
Где: X.. - определяется по таблице-матрице значений факторов (этап 5); у. - узловые точки треугольных чисел, которые рассчитываются по формуле:
у. = 0,833-0,167(1 - 1) (4)
Где:. - номер столбца X.
Для классификации агрегированного показателя по группам, группы необходимо формировать по пяти уровням в интервале [0,000;1,000], где [0,000;0,167] - очень низкий уровень, а [0,833;1,000] - очень высокий уровень.
Рассмотренная методология нечетко-множественного подхода позволяет проводить оценку моделей и может быть применена к оценке индикаторов КРИ. Метод позволит провести оценку развития регионального строительного комплекса с помощью индикаторов различных по свойствам и единицам измерения, в том числе с применением экспертных оценок, что позволит упростить процедуру анализа, а также осуществить классификацию строительного комплекса Арктического региона в соответствии с выявленной шкалой для оценки нечетких значений переменных (этап 2).
Для оценки стратегической инициативы необходимо построить стратегическую карту развития строительного комплекса Мурманской области КРИ. Ранее, в цикле работ, была подробно разработана стратегическая карта [16] включающая такие составляющие, как: «Финансы региона»; «Общество и рынок»; «Промышленность и предпринимательство»; «Обучение, развитие и инновации». Каждая составляющая была рассмотрена подробно и был осуществлен подбор индикаторов контроля,
которые составляют основу сформированного стратегического инструмента [1, 1719]. В качестве ключевых показателей стратегической карты, в разрезе составляющих, целесообразно принять выборку, представленную в табл. 1.
Таблица 1
Индикаторы для оценки уровня развития строительного комплекса
Обозначение Индикатор
Составляющая «Финансырегиона»
Х, Инвестиции в основной капитал по видам экономической деятельности «Строительство», руб./год
Х2 Инвестиционная привлекательность региона (качественный показатель)
Х, Коэффициент миграционного прироста на 10000 чел. населения
Х, Среднедушевые доходы населения, руб./мес.
Х, ВРП на душу населения, руб.
Х6 Доступность приобретения жилья в регионе (качественный показатель)
Составляющая «Общество и рынок»
Х7 Индекс инфраструктурного развития региона, %
Х8 Качество жизни (качественный показатель)
Х9 Валовой региональный продукт, млн. руб.
Х10 Прирост площади жилых помещений в регионе, %
Хи Доля ветхого жилищного фонда в регионе, %
Х2 Доля аварийного жилищного фонда в регионе, %
Составляющая «Промышленность и предпринимательство»
Х13 Число действующих строительных предприятий и организаций в регионе, ед.
Х4 Объем работ выполненный по виду экономической деятельности «Строительство», млн. руб./год
Х15 Количество занятых по виду экономической деятельности «Строительство», % от общего числа занятых.
Х16 Затраты на технологические инновации, млн. руб./год
Х17 Уровень научно-технологического развития региона (качественный показатель)
Х 18 Ресурсоэффективное строительство в регионе (качественный показатель)
Составляющая «Обучение, развитие и инновации»
Х 19 Уровень человеческого потенциала региона (качественный показатель)
Х20 Наличие Интернет ресурса у домашних хозяйств, % от общей численности населения
Х21 Ресурсообеспечение региона (качественный показатель)
Рассмотрим применение нечетко-множественного подхода для расчета агрегированных показателей, которые позволят провести оценку разработанного инструмента стратегического развития строительного комплекса Мурманской области. Представляется целесообразным формирование агрегированных показателей в разрезе каждой составляющей КРИ, а далее на их основе формирование единого показателя позволяющего оценивать уровень развития строительного комплекса Арктического региона. Составим схему формирования единого показателя оценки уровня развития строительного комплекса региона (рис. 1).
Промышленность и предпринимательство (Уз)
Уровень развития строительного комплекса региона (У)
Рис.1. Формирование единого показателя оценки уровня развития строительного комплекса региона
Сформируем шкалу нечетких значений переменной У «Уровень развития строительного комплекса региона (табл. 2).
Предложенная шкала нечетких значений переменной Y позволит оценить уровень настоящего состояния и развития строительного комплекса Мурманской области. Также, модифицируя данную шкалу под составляющие КРИ можно увидеть уровень развития строительного комплекса в разрезе, то есть с ориентацией на уровень: финансового обеспечения региона, в том числе строительного комплекса; развития инфраструктурного обеспечения региона; развития бизнес-структур строительной отрасли; развития человеческих ресурсов, сети Интернет, а также минерально-сырьевой базы. Следовательно, необходимо рассмотреть применение нечетко-множественного подхода в соответствии с рассмотренной методологией для составляющих КРИ рассчитав агрегированные показатели на основе выборки представленной в табл. 1. Далее, на примере составляющей «Финансы региона» стратегической карты развития строительного комплекса Мурманской области, рассмотрим формирование агрегированного показателя.
Таблица 2
Рекомендуемая шкала нечетких значений переменных У
Множество значений Наименование Описание
0,000-0,333 Плохое развитие строительного комплекса, более чем на 50% ниже среднего по РФ Уровень развития строительного комплекса региона рассматривается как угроза к дальнейшему социально-экономическому его развитию. Состояние строительных объектов очень плохое, В регионе имеются строительные объекты в аварийном и ветхом состоянии, процент которых не превышает 30%. Новое строительство практически отсутствует, логистическая система не развивается, что приводит к инфраструктурному затуханию региона.
0,167-0,500 Развитие строительного комплекса, более чем на 25% ниже среднего уровня по РФ Уровень развития строительного комплекса региона находится на уровне ниже среднего относительно прочих регионов РФ. При данном состоянии тяжело сохранять имеющийся уровень социально-экономического развития региона. Состояние строительных объектов удовлетворительное, в регионе стараются проводить: реконструкцию, реновацию и капитальный ремонт зданий и сооружений. В регионе имеются строительные объекты в аварийном и ветхом состоянии, процент которых превышает 20%. Новое строительство практически отсутствует, логистическая система не развивается, что приводит к упадку инфраструктурного развития региона, не создавая базу для дальнейшего развития.
0,333-0,667 Развитие строительного комплекса на уровне среднего по РФ Уровень развития строительного комплекса региона находится на среднем уровне относительно прочих регионов РФ. Данное состояние сохраняет уровень социально-экономического развития региона. Состояние строительных объектов удовлетворительное, в регионе стараются проводить: реконструкцию, реновацию и капитальный ремонт зданий и сооружений. В регионе имеются строительные объекты в аварийном и ветхом состоянии, процент которых не превышает 15%. Новое строительство развивается, но плохо, логистическая система тоже находится на низком уровне развития. Данное состояние строительного комплекса сохраняет инфраструктурное развитие региона на одном уровне.
0,500-0,833 Развитие строительного комплекса, более чем на 25% выше среднего уровня по РФ Уровень развития строительного комплекса региона высокий, способствует дальнейшему социально-экономическому региональному развитию. Состояние строительных объектов хорошее, в регионе проводят: реконструкцию, реновацию и капитальный ремонт зданий и сооружений. Ветхие и аварийные строительные объекты имеются, но их число не превышает 10%. Развивается новое строительство, а также логистическая система, что приводит к инфраструктурному развитию региона.
0,667-1,000 Высокое развитие строительного комплекса, более чем на 50% выше среднего по РФ Уровень развития строительного комплекса региона достаточно высокий, способствует дальнейшему социально-экономическому региональному развитию. Состояние строительных объектов хорошее, в регионе проводят: реконструкцию, реновацию и капитальный ремонт зданий и сооружений. Отсутствуют ветхие и аварийные строительные объекты. Развивается новое строительство, а также логистическая система, что приводит к высокому инфраструктурному развитию региона.
В соответствии с выявленными этапами нечетко-множественного подхода проведем поэтапный анализ, который позволит сформировать агрегированный показатель Y1. Так, согласно отобранным показателям стратегической карты КРИ Мурманской области (табл. 1), в 2016 г. им были характерны значения, которые отражены в табл. 3.
Таблица 3
Количественные индикаторы составляющей «Финансы региона»
Индикатор 2016
Инвестиции в основной капитал по видам экономической деятельности «Строительство», млн. руб./год. 1845,1
X2 Инвестиционная привлекательность региона (качественный показатель) 6
х3 Коэффициент миграционного прироста на 10000 чел. населения, чел. -57
х4 Среднедушевые доходы населения, руб./мес. 36115,0
х5 ВРП на душу населения, руб. ВРП на душу населения, руб. 560380,2
х6 Доступность приобретения жилья в регионе (качественный показатель) 82
Анализируя табл. 3, видно, что для данной составляющей отобраны, как количественные показатели из базы государственной статистики1, так и качественные показатели, которые представляют собой рейтинг региона по двум индикаторам: инвестиционная привлекательность региона2; доступность приобретения жилья в регионе3. Отобранные индикаторы различны, следовательно, с помощью расчета единого агрегированного показатели станет возможным оценить уровень финансового потенциала региона.
Можно ввести лингвистическую переменную, характеризующую финансовый потенциал в соответствии с составляющей «Финансы региона» УВ табл. 4 представлена рекомендуемая шкала нечетких значений для переменной Усогласно формуле 1.
Для каждого выбранного фактора (табл. 3), областью определения будет служить интервал значений от минимального до максимального значения фактора, позволяющий определить уровень развития финансового потенциала относительно других регионов РФ (табл. 5).
'Регионы России. Социально-экономические показатели - 2017. [Электронный ресурс] Электрон. дан. - Режим доступа URL: http://www.gks.ru/bgd/regl/b17_14p/Main.htm (дата обращения: 17.10.2019).
2Рейтинг инвестиционной привлекательности регионов России: тенденции по итогам 2016 года [Электронный ресурс] Электрон. дан. - Режим доступа URL: http://www.ra-natюnal.ru/sites/default/files/analitic_artide/НРА_Рейтинг%20инвестиционной%20привлека-тельности%20регионов%20РФ%202016_ИТОГ_0^ (дата обращения: 19.10.2019).
3Доступность покупки жилья - рейтинг регионов по итогам 2016 года [Электронный ресурс] Электрон. дан. - Режим доступа URL: http://riarating.ru/infografika/20170713/630067815. html (дата обращения: 19.10.2019).
Таблица 4
Рекомендуемая шкала нечетких значений переменной У1
Множество значений Уровень Наименование
Уровень развития финансового потенциала строительного комплекса региона
0,000-0,333 Оченйь низкий Плохое развитие, более чем на 50% ниже среднего по РФ
0,167-0,500 Нийзки Развитие более чем на 25% ниже среднего уровня по РФ
0,333-0,667 Средний Развитие на уровне среднего по РФ
0,500-0,833 Высокий Развитие более чем на 25% выше среднего уровня по РФ
0,667-1,000 Очень высокий Высокое развитие, более чем на 50% выше среднего по РФ
Таблица 5
Область определения факторов, множества значений и треугольных чисел индикаторов составляющей «Финансы региона»
Шкала Т-знач. Область определения факторов, множества значений и треугольные числа
Х1 Х2 Хз Х4 Х5 Х6
Очень низкий -1.000 7.20 1,00 -103.00 14107.00 106756.60 1.00
-0.667 3223.90 2.17 -34.50 23415.17 1059223.80 15.00
-0.333 6440.60 3.33 34.00 32723.33 2011691.00 29.00
Низкий -0.667 3223.90 2.17 -34.50 23415.17 1059223.80 15.00
-0.333 6440.60 3.33 34.00 32723.33 2011691.00 29.00
0.000 9657.30 4.50 102.50 42031.50 2964158.20 43.00
Средний -0.333 6440.60 3.33 34.00 32723.33 2011691.00 29.00
0.000 9657.30 4.50 102.50 42031.50 2964158.20 43.00
0.333 12874.00 5.67 171.00 51339.67 3916625.40 57.00
Высокий 0.000 9657.30 4.50 102.50 42031.50 2964158.20 43.00
0.333 12874.00 5.67 171.00 51339.67 3916625.40 57.00
0.667 16090.70 6,83 239.50 60647.83 4869092.60 71.00
Очень высокий 0.333 12874.00 5,67 171.00 51339.67 3916625.40 57.00
0.667 16090.70 6,83 239.50 60647.83 4869092.60 71.00
1.000 19307.40 9,00 308.00 69956.00 5821559.80 85.00
В табл. 5 отражены лингвистические шкалы для выбранных индикаторов в рамках данной составляющей. Лингвистические шкалы закодированы посредством преобразования в соответствии со шкалой терм-множеств значений в интервале [-1; 1]. Теперь можно произвести нормирование отобранных индикаторов по формуле 2 (табл. 6).
Таблица 6
Нормированные значения индикаторов составляющей «Финансы региона»
Шифр показателя Х. Значение х. Нормированное значение х.
Х1 1842,1 -0.809
х2 6 0.333
х, -57 -0.776
х, 36115,0 -0.141
х, 560380,2 -0.811
Х6 82 0,907
Далее, в соответствии с 5 этапом сформируем таблицу-матрицу значений факторов исходя из полученных нормированных значений с определением уровня значимости (табл. 7). Классификацию уровня факторов проведем согласно этапу 6. Все индикаторы в таблице-матрице приняты равнозначными, то есть г. = 0,167.
Рассчитаем агрегированный показатель, характеризующий финансовый потенциал в соответствии с составляющей «Финансы региона» КРИ У1. Расчетное значение У1 = 0,42. Данный показатель позволяет определить степень принадлежности составляющей «Финансы региона» к той или иной группе в соответствии с клас-
Таблица 7
Матрица значений факторов составляющей «Финансы региона»
Наименование фактора Шкала подмножеств Уровень значимости г. I
Х2Х) Х,(Х) КХ) ХХ
х1 1.000 0.167
х2 0.500 0.500 0.167
х, 1.000 0.167
х, 0.211 0.789 0.167
х, 1.000 0.167
х6 1.000 0.167
сификацией в табл. 2. Классифицируя значение данного агрегированного показателя, можно сказать, что он относится на 46% к группе «низкий» и на 54% к группе «средний». Оценка финансового потенциала строительного комплекса Мурманской области отражает существующие тенденции регионального развития. Такой результат агрегированного показателя говорит о том, что регион является достаточно привлекательным для инвесторов, но развитие строительного комплекса инвесторов не привлекает. Данная ситуация может быть вызвана сильным миграционным оттоком населения из региона. Следовательно, данную ситуацию нужно регулировать и стимулировать инвестиционную активность, направленную на развитие строительного сектора Мурманской области. В регионе, на уровне всей страны, а также СЗФО, жилищное строительство имеет высокий уровень доступности для потребителей, следовательно, регион является привлекательным для населения.
Аналогично формируются агрегированные показатели по составляющим: «Общество и рынок»; «Промышленность и предпринимательство»; «Обучение развитие и инновации».
Благодаря проведенным расчетам агрегированных показателей в разрезе составляющих стратегической карты развития строительного комплекса Мурманской области стало возможным формирование единого показателя оценки уровня развития строительного комплекса Мурманской области ^ В соответствии с представленной схемой на рис. 1 для расчета итогового показателя необходимо найти среднеарифметическое значение агрегированных показателей Y1, У Y3 и У Формула будет выглядеть следующим образом:
Y = у +Y2 +У3 +У)14 (5)
Рассчитаем агрегированный показатель развития строительного комплекса Мурманской области.
Y = (0,42+0,39 +0,26 +0,64)/4 = 0,428 (6)
Расчетное значение У = 0,43. Данный показатель позволяет определить степень, с которой показатель «Уровень развития строительного комплекса Мурманской области» принадлежит к той или иной группе в соответствии с классификацией в табл. 3.9. Классифицируя значение данного агрегированного показателя, можно сказать, что он относится на 43% к группе «низкий» и на 57% к группе «средний». Оценка совокупного агрегированного показателя отражающего уровень развития строительного комплекса региона характеризует существующие тенденции регионального развития. Такой результат итогового агрегированного показателя говорит о том, что уровень развития строительного комплекса региона высокий, что способствует дальнейшему социально-экономическому региональному развитию. Состояние строительных объектов хорошее, в регионе проводят: реконструкцию, реновацию и капитальный ремонт зданий и сооружений. Ветхие и аварийные строительные объекты имеются, но их число не превышает 20%. Развивается новое строительство, а также логистическая система, что приводит к инфраструктурному развитию региона.
Результат агрегированного показателя получился достаточно высоким, но средним, относительно предложенной шкалы в табл. 2, так как для его расчета была
выбрана формула, в которой для факторов (У;, У2, У, и У4) приняты равнозначные коэффициенты.
Проведем сравнительный анализ по агрегированному показателю «Уровень развития строительного комплекса региона» среди регионов СЗФО. Следует отметит, что СЗФО включает также четыре территории Арктической зоны РФ, а именно: Республику Коми, Архангельскую область, Республику Карелию и Ненецкий автономный округ (НАО). Результаты расчета показателя «Уровень развития строительного комплекса региона» по территориям СЗФО приведен на рис. 2, расчет проводился по формуле 15.
Рис.2. Уровеньразвития строительного комплекса порегионам СЗФО в 2016 г.
Из рис. 2 видно, что итоговый агрегированный показатель уровня развития строительного комплекса региона имеет сильный разброс от 0,278 до 0,591, что свидетельствует о достаточно разном уровне развития строительного комплекса по шкале табл. 2 от «очень низкого» до «высокого». Наиболее близкими регионами к Мурманской области по развитию уровня строительного комплекса являются Республика Коми и Ленинградская область. Мурманская область среди регионов Арктической зоны РФ занимает лидирующую позицию, что обусловлено факторами территориального преимущества, а также достаточно дифференцированной экономикой региона. Наивысший показатель уровня развития строительного комплекса у г. Санкт-Петербурга, что не странно, так как в городе практически нет аварийного и ветхого жилья, а также активно развивается строительная отрасль.
Показатель, отражающий уровень развития строительного комплекса, сформированный на основе выработанной стратегии развития КРИ, может быть использован, как для оценки, так и для прогноза значений параметров, определяющих строительный комплекс региона. Данная величина (итоговый агрегированный показатель У) является важной основой для оценки потенциала региона для развития инфраструктурных объектов, так как именно строительный комплекс представляет базу для развития инфраструктуры, представляя собой строительную деятельность от проектной документации до ввода строительных объектов в эксплуатацию.
Для оценки разработанной стратегии развития строительного комплекса Мур-
манской области был применен нечетко-множественный подход. В рамках нечетких множеств был проведен отбор показателей из стратегической карты КРИ и определена взаимосвязь между ними. На основе отобранных показателей была построена схема формирования итогового агрегированного показателя (Y). Данный показатель позволяет оценить уровень развития строительного комплекса региона. Так, сформированный единый агрегированный показатель «Уровень развития строительного комплекса региона», может быть использован, как для оценки, так и для прогноза значений параметров, определяющих развитие строительного комплекса региона. Также, были рассчитаны агрегированные показатели для оценки степени достижения целей стратегии по каждой из составляющих КРИ (подробно рассмотрен расчет в разрезе составляющей «Финансы региона»).
Следовательно, разработанный стратегический механизм, базирующийся на стратегической карте КРИ, может быть применен для развития строительного комплекса Мурманской области и других регионов, что подтвердила оценка стратегии с помощью нечетко-множественного подхода.
Библиография
1. Kozlov A., Gutman S., Tereshko E. Analysis of the Industry and Entrepreneurship component of the Murmansk region construction complex strategic chart. E3S Web of Conferences, 9i, 050ii (20i9).
2. Ванеева И.В., Ромашин Н.В. Кластерный подход в стратегическом развитии региона // Культура народов Причерноморья. 20ii. № 2i5. С. 3i-34.
3. Ходжиев Х.З. Кластерный подход как составляющая экономического развития региона // Вестник Таджикского государственного университета права, бизнеса и политики. Серия гуманитарных наук. 20i2. № 4(52). С. i70-i75.
4. Данько Т.П., Куценко Е.С. Основные подходы к выявлению кластеров в экономике региона // Проблемы современной экономики. 20i2. № i(4i). С. 248-254.
5. Митрофанова И.В. Целевые программы как инновационный инструмент управления региональным развитием // Экономический вестник Ростовского государственного университета. 2005. Т. 3. № 4. С. 85-92.
6. Смиренникова Е.В., Воронина Л.В., Уханова А.В. Оценка уровня социально-экономического развития ре-
гионов Арктической зоны Российской Федерации как основы для реализации крупномасштабных проектов // Инновационное развитие экономики. 20i6. № 4(34). С. 95-i08.
7. Лексин В.Н., Порфирьев Б.Н. Проблемы и перспективы использования проектного подхода в управлении развитием российской Арктики // МИР (Модернизация. Инновации. Развитие). 20i5. Т. 6. № 4-i(24). С. i0-i8.
8. Логинов М.П., Муринович А.А. Использование проектной методологии в развитии федеральных округов Российской Федерации // Региональная экономика: теория и практика. 20i5. № 7(382). С. 28-38.
9. Попов В.Р. Особые экономические зоны как инструмент управления инновационно-индустриальным развитием экономики региона // Colloquium-journal. 20i9. № 2(26). С. 49-56.
10. Козлов А.В., Гутман С.С., Зайченко И.М., Рытова Е.В. Комплекс региональных индикаторов как инструмент формирования стратегии инновационно-промышленного развития районов Крайнего Севера // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского политехнического университета. Экономические науки. 20i6 № 4 (229). С. 58-66.
11. Kaplan R., Norton D. Strategy maps: converting intangible assets into tangible Outcomes. Harvard Business Review Press, 2004, 454 p.
12. Kaplan R., Norton D. The balanced scorecard: translating strategy into action. Harvard Business Review Press, i996, 336 p.
13. Zadeh L., Fuzzy Sets. Information and Control. i965. Pp. 338-353.
14. Klir G.J., Yuan B. Fuzzy sets and fuzzy logic. Theory and Applications. New York: Prentice Hall. i995. 574 p.
15. Baruah H.K. The Theory of Fuzzy Sets: Beliefs and Realities. International Journal of Energy, Information and
Communications. Vol. 2. Issue 2. May 2011. Pp. 1-22.
16. Kozlov A., Teslya A., Tereshko E. Strategic map as a tool for increasing the investment attractiveness of the regional construction sector: case of the Murmansk region. MATEC Web of Conferences 170, 02005 (2018).
17. Терешко Е.К. Совершенствование механизма управления строительным комплексом Арктического региона на основе комплекса региональных индикаторов // В сборнике: фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли сборник трудов научно-практической и учебной конференции: в 3 частях. 2018. С. 153-157.
18. Терешко Е.К., Гутман С.С. Развитая инфраструктура как основной результат стратегического управления строительным комплексом Мурманской области // В сборнике: Неделя науки СПбПУ Материалы научной конференции с международным участием, 19-24 ноября 2018 г. Лучшие доклады. 2018. С. 298-302.
19. Терешко Е.К. Формирование составляющей «финансы региона» стратегической карты развития строительного комплекса Мурманской области // В сборнике: фундаментальные и прикладные исследования в области управления, экономики и торговли сборник трудов научно-практической и учебной конференции. Санкт-Петербург, 2019. С. 478-483.
References
1. Kozlov A., Gutman S., Tereshko E. Analysis of the Industry and Entrepreneurship component of the Murmansk region construction complex strategic chart. E3S Web of Conferences, 91, 05011 (2019).
2. Vaneeva I.V., Romashin N.V. Cluster approach in strategic development of the region // Kul'tura narodov Prichernomor'ya [Culture of the peoples of the black sea region], 2011, non215, pp. 31-34 (in Russ.).
3. Khodjiev H.Z. Cluster approach as a component of economic development of the region // Vestnik Tadzhikskogo
gosudarstvennogo universiteta prava, biznesa i politiki. Seriya gumanitarnyh nauk [Bulletin of the Tajik state University of law, business and politics. Series of humanitarian Sciences], 2012, no 4(52), pp. 170-175 (in Russ.).
4. Danko T.P., Kutsenko E.S. Basic approaches to identifying clusters in the economy of the region // Problemy sovremennoj ekonomiki [Problems of modern economy], 2012, no 1(41), pp. 248-254 (in Russ.).
5. Mitrofanova I.V. Target programs as an innovative tool of regional development management // Ekonomicheskij
vestnik Rostovskogo gosudarstvennogo universiteta [Economic Bulletin of Rostov state University], 2005, no 4(3), pp. 85-92 (in Russ.).
6. Smirennikova E.V., Voronina L.V., Ukhanova A.V. Assessment of the level of socio-economic development of the regions of the Arctic zone of the Russian Federation as a basis for the implementation of large-scale projects // Innovacionnoe razvitie ekonomiki [Innovative development of the economy], 2016, no 4(34), pp. 95-108 (in Russ.).
7. Leksin V.N., Porfiriev B.N. Problems and prospects of using the project approach in managing the development of
the Russian Arctic // Modernizaciya. Innovacii. Razvitie [Modernization. Innovations. Development], 2015, no 4-1(24), pp. 10-18 (in Russ.).
8. Loginov M.P., Murinovich A.A. The use of project methodology in the development of Federal districts of the Russian Federation // egional'naya ekonomika: teoriya i praktika [Regional economy: theory and practice], 2015, no 7(382), pp. 28-38 (in Russ.).
9. Popov V.R. Special economic zones as an instrument of management of innovative and industrial development of
the region's economy // Colloquium-journal, 2019, no 2(26), pp. 49-56 (in Russ.).
10. Kozlov A.V., Gutman S.S., Zaichenko I.M., Rytova E.V. A Set of regional indicators as a tool for the formation of the strategy of innovative and industrial development of the Far North regions // Nauchno-tekhnicheskie vedomosti Sankt-Peterburgskogo politekhnicheskogo universiteta. Ekonomicheskie nauki [Scientific and technical Vedomosti of St. Petersburg Polytechnic University. Economics], 2016, no 4(229), pp. 58-66 (in Russ.).
11. Kaplan R., Norton D. Strategy maps: converting intangible assets into tangible Outcomes. Harvard Business Review Press, 2004, 454 p.
12. Kaplan R., Norton D. The balanced scorecard: translating strategy into action. Harvard Business Review Press, 1996, 336 p.
13. Zadeh L., Fuzzy Sets. Information and Control, 1965, pp. 338-353.
14. Klir G.J., Yuan B. Fuzzy sets and fuzzy logic. Theory and Applications. New York: Prentice Hall, 1995, 574 p.
15. Baruah H.K., The Theory of Fuzzy Sets: Beliefs and Realities. International Journal of Energy, Information and
Communications, 2011, vol. 2. no 2(5), pp. 1-22.
16. Kozlov A., Teslya A., Tereshko E. Strategic map as a tool for increasing the investment attractiveness of the regional construction sector: case of the Murmansk region. MATEC Web of Conferences, 170, 02005 (2018).
17. Tereshko E.K. Improving the mechanism of management of the construction complex of the Arctic region on the basis of a set of regional indicators // V sbornike: fundamental'nye i prikladnye issledovaniya v oblasti upravleniya, ekonomiki i torgovli sbornik trudov nauchno-prakticheskoj i uchebnoj konferencii: v 3 chastyah [In the collection: fundamental and applied research in the field of management, Economics and trade proceedings of the scientific-practical and educational conference: in 3 parts], 2018, pp. 153-157 (in Russ.).
18. Tereshko E.K., Gutman S.S. Developed infrastructure as the main result of strategic management of the construction complex of the Murmansk region // V sbornike: Nedelya nauki SPbPU Materialy nauchnoj konferencii s mezhdunarodnym uchastiem, 19-24 noyabrya 2018 g. Luchshie doklady [In the collection: Week of science of Spbpu Materials of the scientific conference with international participation, November 19-24, 2018 Best reports], 2018, pp. 298-302 (in Russ.).
19. Tereshko E.K. Formation of the component "Finance of the region" of the strategic map of the development of the construction complex of the Murmansk region // V sbornike: fundamental'nye i prikladnye issledovaniya v oblasti upravleniya, ekonomiki i torgovli sbornik trudov nauchno-prakticheskoj i uchebnoj konferencii [In the collection: fundamental and applied research in the field of management, Economics and trade proceedings of the scientific-practical and educational conference], 2019, pp. 478-483 (in Russ.).
Авторы
Терешко Екатерина Кирилловна, аспирант по направлению «Экономика», ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (ул. Политехническая, 29, г. Санкт-Петербург, Россия, 195251), e-mail: ektereshko@mail.ru;
Гутман Светлана Семеновна, кандидат экономических наук, доцент, доцент Высшей инженерно-экономической школы Института промышленного менеджмента, экономики и торговли, ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого» (ул. Политехническая, 29, г Санкт-Петербург, Россия, 195251), e-mail: SGutman@spbstu.ru
