CC BY
33
08.00.05 УДК 338.26
ПРИМЕНЕНИЕ КОГНИТИВНОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ЖИЗНИ В РЕГИОНЕ
© 2016
Мартышенко Сергей Николаевич, кандидат технических наук, профессор,
профессор кафедры «Математика и моделирование» Мартышенко Наталья Степановна, кандидат экономических наук, доцент, профессор кафедры «Международный маркетинг и торговля» Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, г. Владивосток (Россия)
Аннотация. В последние годы Правительство России предпринимает активные меры по включению экономики Дальнего Востока в экономическое пространство стран Азиатско-Тихоокеанского региона. В новых экономических условиях для Приморского края проблема сохранения населения и привлечения квалифицированной рабочей силы имеет наивысший приоритет. Эта проблема связана с проблемой качества жизни. В работе предлагается оценивать качество жизни в регионе через призму восприятия условий жизни в регионе населением, проживающим на его территории. Построение когнитивной модели производится в три этапа. На первых двух этапах привлекается группа менее квалифицированных специалистов, на третьем этапе привлекаются высококвалифицированные эксперты. На первом этапе производится оценка связей между факторами, влияющими на качество жизни, и выделение наиболее существенных связей. По результатам первого этапа строится предварительная когнитивная модель, которая предлагается первой группе экспертов для уточнения. На третьем этапе производится уточнение когнитивной модели связей и оценок связей между факторами, влияющими на качество жизни, силами наиболее квалифицированных экспертов. Предложенный подход позволяет автоматизировать интеллектуальный труд высококвалифицированных экспертов, освобождая их от рутинной работы, существенно упрощая исходную задачу. Предложенная методика построения когнитивной модели прошла апробацию и подтверждена числовыми данными. Этапы обработки данных, используемые при разработке когнитивной модели, были реализованы в виде компьютерной технологии, которая охватывает все процессы разработки модели от сбора, представления, хранения, обработки до интерпретации и производства новых знаний.
Ключевые слова: анкетный опрос, интеллектуальный труд, информационная технология, качество жизни, когнитивная модель, регион, слабоструктурированные системы, социальная политика, социальное самочувст-вие населения, социально-экономические процессы, экспертные оценки.
APPLICATION KOGNITIV MODELS FOR LIFE QUALITY MANAGEMENT IN REGION
© 2016
Martyshenko Sergey Nikolaevich, candidate of technical sciences, professor, professor of the chair «Mathematics and modeling» Martyshenko Natalya Stepanovna, candidate of economical science, associate professor, professor
of the chair «International marketing and trade»
Vladivostok state university of economy and service, Vladivostok (Russia)
Abstract. Last years the government of Russia undertakes active measures on inclusion of economy of the Far East in economic space of the countries of Asian-Pacific region. In new economic conditions for Primorski kray the problem of preservation of the population and attraction of the qualified labour has the highest priority. This problem is connected with a problem of quality of a life. In work it is offered to estimate quality of a life in region through a prism of perception of living conditions in region the population living in its territory. Construction kognitiv models is made in three stages. At first two stages the group of less qualified experts is involved, at the third stage highly skilled experts are involved. At the first stage the estimation of communications between the factors influencing quality of a life, and allocation of the most essential communications is made. By results of the first stage is under construction preliminary к kognitiv model which is offered to the first commission of experts for specification. At the third stage specification kognitiv models of communications and estimations of communications between the factors influencing quality of a life, forces of the most qualified experts is made. The offered approach allows to automate intellectual work of highly skilled experts, releasing them from routine work, essentially simplifying an initial problem. The offered technique of construction kognitiv models has passed approbation and is confirmed by the numerical data. The stages of data processing used by working
out kognitiv of model, have been realised in the form of computer technology which covers all processes of working out of model from gathering, representations, storages, processings before interpretation and manufacture of new knowledge.
Keywords: questionnaire, intellectual work, information technology, quality of a life, kognitiv model, the region, bad structured systems, social policy, social state of health of the population, social and economic processes, expert estimations.
Введение
Новая стратегия развития России ориентируется на расширение экономических и политических связей со странами Азиатско-Тихоокеанского региона. Поэтому ускоренное развитие Сибири и Дальнего Востока в последнее время является одним из важнейших приоритетов Правительства страны. Научный анализ государственной политики развития Дальнего Востока приводится в работах известных российских экономистов [1-3]. Как отмечает П. А. Минакир, сегодня для развития Дальнего Востока «недостаточно просто институциональных новаций, нужны масштабные инвестиции в инфраструктуру коммунальную, социальную и инфраструктуру рынка».
Для решения глобальных задач по развитию Дальнего Востока в новых экономических условиях потребуются мощные трудовые ресурсы. Поэтому проблема сохранения населения и привлечения квалифицированной рабочей силы имеет наивысший приоритет. Решение этой проблемы связано с повышением качества жизни населения. Без ее решения невозможна эффективная трудовая мотивация [4; 5]. Эффективная трудовая мотивация зависит от социального самочувствия населения, проживающего на территории региона.
Социальное самочувствие - эмоциональный аспект оценки представителями социальной группы своего общественного положения, уровня удовлетворения социально-экономических и духовных потребностей, интересов. В социальном самочувствии выражается обобщенная оценка общественных настроений группы: экономических, политических, идеологических, национальных и др. [6-9].
Для повышения эффективности управленческих решений, направленных на улучшение социального самочувствия населения, в настоящей работе предлагается использовать когнитивный подход [10, 11]. Для построения когнитивной модели предварительно необходимо произвести анализ факторов, влияющих на качество жизни и социальное самочувствие населения, проживающего в регионе.
Категория «качество жизни» получила самое широкое распространение в научной литературе. В настоящее время существуют множество научных направлений, дающих свое толкование понятия «качество жизни» [12, с. 82].
В работе [13, с. 284] дается следующая классификация подходов к определению качества жизни:
- субъективистский (качество жизни определяется как степень комфортности человека, как внутри-личност-ной, так и размах макро- и микросоциума);
- объективистско-потребительский (качество жизни предполагает наличие возможностей реализации потребностей субъектов в рамках того или иного социального пространства);
- количественно-потребительский (качество жизни это комплексная характеристика удовлетворения мате-риальных и культурных потребностей людей, сложившихся условий жизнедеятельности и свободного развития отдельного человека и общества в целом);
- аксиологический (качество жизни рассматривается как совокупность жизненных ценностей, характеризующих структуру потребностей и условий существования человека, удовлетворенность людей жизнью, социальными отношениями и окружающей средой);
- количественно-объективистский (комплексный) (качество жизни понимается как комплекс характеристик жизнедеятельности индивида, обусловливающих ее оптимальное протекание в конкретном времени, в определенных условиях и обеспечивающих адекватность параметров жизни видам деятельности и потребностей человека);
- синтетический (количественно-субъективистский) (качество жизни связывается со степенью комфортности общественной и природной среды, жизнедеятельности человека и уровня благосостояния, социально-духовного и физического здоровья);
- субъективно-социодинамический (качество жизни определяется удовлетворенностью населения благоприятной динамикой социально-экономических изменений);
- реляционистский (понимание качества жизни, как индивидуального соотношения своего положения в жизни общества, в контексте культуры и системы ценностей этого общества, с целями данного индивидуума, его планами, возможностями и степенью общего неустройства).
Использование различных подходов к качеству жизни показывает, что их эволюция происходила от уровня общества к индивиду и от объективных усло-
вий существования к субъективным оценкам условий существования.
Наиболее распространенным определением понятия качества жизни является следующее определение: комплексная характеристика социально-экономических, политических, культурно-идеологических, экологических факторов и условий существования личности, положения человека в обществе [14, с. 284].
Известный российский исследователь С. А. Айвазян дает следующее определение качество жизни: «сложная синтетическая категория, аккумулирующая в себе все существенные для личности условия существования и развития» [15, с. 10].
Восприятие условий жизни населением отдельного региона очень близко к понятию социального самочувствия. При оценке социального самочувствия населения региона необходимо в первую очередь сосредоточить внимание на тех факторах, которые считают наиболее важными для себя жители региона. То есть такой анализ должен быть основан на эмпирических данных опросов населения.
Список факторов, оказывающих наибольшее влияние на качество жизни, который выделяют уче-
тели региона может несколько отличаться. Даже для одних и тех же факторов содержательный смысл в понимании их населением и учеными-исследователями может несколько отличаться.
Материалы и методы В своих исследованиях мы ориентировались на список факторов, которые выделили, как наиболее существенные, сами жители Приморского края. Этот список был определен в ходе массовых опросов населения края. Для формирования списка факторов в анкетном опросе использовался открытый вопрос. Респонденты высказывали свое мнение в форме произвольного текста. Результаты качественных данных ответов респондентов были подвергнуты систематизации с помощью специальных компьютерных технологий [16; 17]. В результате обработки данных было выделено 13 существенных факторов, влияющих на качество жизни. Оценка степени важности различных факторов производилась по частоте встречаемости различных факторов в ответах респондентов. Оценки важности отличаются для различных социальных и возрастных групп. Со временем также происходит изменение значений важности тех или иных факторов. На рисунке 1. представлены оценки важности факторов качества жизни различными возрастными категориями.
ные различных научных направлений и список факторов, которые считают существенными для себя жи-
Возможностъ трудоустройства Международная _ 0.60- -р безопасностъ
0,40-
Отдых и туризм
Чиа-
/ / /У0
Доверие к органам ')%}
власти
Доступность образования
\
Криминальная безопасность
Защита окружающей^ среды и экология
Будущее детей
Доступность и
А :
7ч/ \ \Ч" \_л_- Качество питания
/
,.у / Социальная
■
/ безопасность
V
Здравоохранение
■Продолжительно стъ жизни
.......до 30 лет -31-55--более 55 лет
Рисунок 1 - Оценка значимости факторов, определяющих качество жизни, жителями Приморского края по возрастным категориям
Выделенный список факторов послужил осно- В последние годы наблюдается возрастание ин-
вой построения когнитивной модели совершенство- тереса научного сообщества к развитию методов вания качества жизни Приморского края. принятия решения и управления, основанных на
100
принципах когнитивного подхода. Когнитивный подход основан на анализе и логическом обосновании процессов восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания систем управления различной природы. Когнитивное моделирование нашло применение при разработке управленческих решений в экономических, социологических и экологических и других плохоформализуемых слабоструктурированных системах. Когнитивный подход используется в решении проблем понимания естественного языка, компьютерного перевода, теории искусственного интеллекта, компьютеризации всех сфер общественной деятельности [18-20].
В работе [21, с. 52] приведены основные особенности слабоструктурированных систем:
- многоаспектность происходящих в них процессов (экономических, социальных и т. п.) и их взаимосвязанность; в силу этого невозможно вычленение и детальное исследование отдельных явлений -все происходящие в них явления должны рассматриваться в совокупности;
- отсутствие достаточной количественной информации о динамике процессов, что вынуждает переходить к качественному анализу таких процессов;
- изменчивость характера процессов во времени.
В рамках опроса студентам предлагалось дать экспертные оценки взаимодействия факторов,
Очень часто при анализе таких систем приходится учитывать десятки факторов различной природы. В силу высокой неопределенности в исследовании процессов, влияющих на качество жизни, ряд исследователей использовали когнитивный подход [22; 23]
Производство новых знаний в рамках когнитивного подхода требует разработки компьютерных технологий представления, хранения, обработки, интерпретации новых знаний [24, с. 114]. В настоящей работе предлагается компьютерная технология автоматизации построения когнитивной модели на примере анализа взаимодействия факторов, влияющих на качество жизни населения региона.
В своей работе для оценки взаимного влияния факторов качества жизни были привлечены студенты экономических специальностей Владивостокского государственного университета. Привлечение студенческой молодежи к опросам по проблеме качества жизни вызвано тем, что студенческая аудитория обладает достаточным уровнем современных знаний в области экономической теории и более подготовлена к оценке сложных соци-ально-экономических категорий. Экспертный опрос производился в два периода: октябрь 2014 года; октябрь 2015 года. Всего в опросе участвовало около 250 студентов.
влияющих на качество жизни населения региона, заполнив форму, представленную в таблице 1. В каж-
Таблица 1 - Форма таблицы экспертных оценок взаимодействия факторов, влияющих на качество жизни населения региона
№ Фактор, влияющий на качество жизни 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
1 Продолжительность жизни =
2 Защита окружающей среды и экология =
3 Качество питания =
4 Доступность и качество жилья =
5 Социальная безопасность =
6 Криминальная безопасность =
7 Возможность трудоустройства =
8 Доступность образования =
9 Будущее детей =
10 Здравоохранение =
11 Доверие к органам власти =
12 Отдых и туризм =
13 Международная безопасность =
дой строке таблицы необходимо было отметить три позиции (ячейки), соответствующие факторам, которые получат положительный импульс при разрешении проблемы, описанной фактором, указанным в строке таблицы. Например, отметка позиции в третьей строке («качество питания») первого столбца будет означать, что респондент считает, что повышение показателя «качество питания» положительно отразится на «продолжительности жизни».
Необходимо различать термин «влияние» от термина «зависимость» факторов. Например, если, фактор «качество питания», очевидно, оказывает влияние на «продолжительность жизни», то «продолжительность жизни» не обладает очевидным влиянием на «качество питания». Рассматриваются только позитивные влияния факторов. В силу последнего замечания матрица данных по оценке влияний факторов качества жизни (таблица 1) не будет симметричной.
Суммирование данных всех таблиц, заполненных респондентами, дает частотные ряды согласованности мнений по оценке влияния рассматриваемых факторов. При детальном анализе факторов можно усмотреть какое-то взаимное влияние всех факторов, представленных в таблице. И здесь нет ничего удивительного, поскольку все исследуемые фак-
торы объединяет одна тема - качество жизни. Например, решение любых проблем, влияющих на качество жизни населения, повышает доверие к органам власти. Поэтому основная задача экспертного опроса - выделить наиболее существенные влияния. Тогда ситуация становится пригодной для анализа.
Понятно, что при выделении существенных влияний факторов единого мнения у респондентов быть не может. Кроме того, в данных оценках респондентов присутствует составляющая, зашумляю-щая оценки. Не все респонденты хорошо представляют себе рассматриваемые факторы и постановку задачи. Респонденты отличаются по своему кругозору и познаниями окружающей социальной действительности, не всегда ответственно относятся к самому опросу. В качестве примера частотного ряда распределения экспертных оценок, представленных опрошенными студентами, рассмотрим частотный ряд влияния фактора качества питания (рис. 2).
Из диаграммы видно, что по оценкам респондентов улучшение качества питания более всего ведет к снижению остроты трех факторов: «продолжительность жизни», «будущее детей», «здравоохранение». Все остальные оценки находятся в пределах погрешности и могут рассматриваться как шум.
Рисунок 2 - Частотный ряд влияния фактора качества питания на прочие факторы
Результаты
Для построения когнитивной модели необходимо рассчитать все частотные ряды влияния отдельных факторов на все остальные. Частотные ряды оценок влияния факторов сводим в одну таблицу (таблца 2). Данные таблицы 2 используются для построения когнитивной модели. Для этого назначается некото-
рое пороговое значение частоты оценки для отбора существенных влияний. Пороговое значение подбирается экспериментально. При снижении порогового значения в модель начинают попадать малозначимые влияния, которые только затрудняют анализ факторов в целом. На рисунке 3 представлена когнитивная модель при пороговом значении 0,155.
Таблица 2 - Частотные ряды встречаемости связей в ответах респондентов
№ Частота связи в ответах респондентов
1-1 1-2 1-3 1-4 1-5 1-6 1-7 1-8 1-9 1-10 1-11 1-12 1-13
1 0,00 0,12 0,15 0,04 0,10 0,06 0,06 0,02 0,16 0,20 0,03 0,03 0,02
2 0,16 0,00 0,13 0,03 0,06 0,03 0,01 0,02 0,16 0,11 0,05 0,20 0,05
3 0,22 0,12 0,00 0,02 0,06 0,02 0,06 0,03 0,19 0,20 0,03 0,03 0,03
4 0,12 0,03 0,02 0,00 0,18 0,09 0,13 0,05 0,14 0,04 0,16 0,02 0,03
5 0,13 0,03 0,02 0,05 0,00 0,15 0,05 0,07 0,11 0,08 0,19 0,03 0,09
6 0,16 0,02 0,01 0,03 0,13 0,00 0,04 0,03 0,16 0,05 0,20 0,04 0,13
7 0,06 0,02 0,07 0,13 0,15 0,04 0,00 0,14 0,14 0,04 0,12 0,07 0,02
8 0,04 0,02 0,02 0,08 0,19 0,05 0,17 0,00 0,24 0,04 0,10 0,02 0,03
9 0,14 0,12 0,08 0,05 0,14 0,07 0,06 0,10 0,00 0,13 0,06 0,01 0,04
10 0,23 0,08 0,13 0,02 0,11 0,04 0,03 0,02 0,15 0,00 0,09 0,05 0,04
11 0,04 0,02 0,01 0,07 0,25 0,22 0,05 0,04 0,06 0,05 0,00 0,02 0,18
12 0,18 0,15 0,05 0,02 0,09 0,07 0,07 0,02 0,07 0,09 0,04 0,00 0,16
13 0,08 0,06 0,01 0,02 0,18 0,18 0,02 0,03 0,08 0,04 0,18 0,11 0,00
Рисунок 3 - Когнитивная модель взаимосвязей факторов, влияющих на качество жизни
Теперь большинство влияний на схеме (рис. 3) выглядят вполне логичными. Однако, связи, вклю-
ченные в модель неравнозначные. Для оценки связей был проведен второй этап экспертной оценки связей.
На втором этапе респондентам предлагалось дать оценки связям по когнитивной модели (рис. 3). Для оценки значимости связей респонденты должны были указать свои оценки в таблице, описывающей когнитивную модель. Связи оценивались по шестибалльной системе (0, 1, 2, ... 5). Незначимой связи соответствует оценка «0». В опросе участвовала те же группы студентов, что и в оценке значимости факторов. Усредненные оценки связей представлены в таблице 3.
При оценке степени влияния факторов по модели экспертам гораздо легче ориентироваться в пространстве меньшей размерности, чем при опросе на первом этапе. Модель наглядно демонстрирует связи, выделенные в результате обработки данных, полученных при первом опросе. При повторном опросе некоторые связи могут быть исключены из модели. Например, связь «доверие к органам власти» - «кри-
Обсуждение Кризисные явления в экономике страны, усугубленные санкциями, предпринятыми против России США и поддержанными странами Европы не могли не отразиться на социальном самочувствии населения страны. Санкции по-разному отразились на регионах страны [25, с. 23]. Приморский край относится к одному из регионов наиболее тяжело переживающих экономический кризис. По оценкам экспертов, во Владивостоке самая высокая стоимость потребительской корзины по стране. В крае нарастает неуверенность населения в возможностях правительства решить проблемы региона.
Недооценка социальных факторов является причиной возникновения социального стресса. По мнению Б. Т. Величковского, основной причиной возникновения социального стресса является утрата населением эффективной трудовой мотивации [26, с. 8]. Эффективная трудовая мотивация позволяет своим трудом обеспечить достойное существование себе и своей семье.
Ряд отечественных авторов придерживаются
минальная безопасность» можно признать незначимой (получила оценку 0,2), и она должна быть исключена из модели. Из модели можно исключить еще две связи с низкими оценками: «продолжительность жизни» - «здравоохранение» (0,7); «доверие к органам власти» - «международная безопасность» (0,9). Все остальные связи имеют средние оценки выше единицы.
Оценки связей могут быть уточнены с использованием небольшой группы компетентных экспертов, профессионально занимающихся исследованием социально-экономических процессов. После построения когнитивной модели она может быть использована для разработки приоритетов принятия решений в области повышения качества жизни. Для анализа когнитивной модели можно использовать количественные методы анализа графов. Однако такой анализ выходит за рамки настоящей работы.
мнения, что российская государственная, а за ней и региональная, социальная политика базируется на низкой оценке человеческой капитала [27; 28]. Частично это объясняется воздействием распространившейся в России теории «экономически эффективного населения». Главным становится не человек, а экономический рост, который определяет все аспекты социальной политики, включая интенсивность, масштабы и направления модернизации.
Принятие конкретных решений по развитию Приморского края задерживается. В период кризиса, наоборот, необходимо быстро принимать решения, чтобы население видело, что оно не брошено на произвол судьбы и каждый должен выживать, как может. Для принятия эффективных управленческих решений требуется использование научного подхода [29-31].
В своих последних работах П. А. Минакир подтверждает необходимость принятия оперативных решений, особенно в кадровой политике. В своей работе [3, с. 10] относительно политики правительства в Дальневосточном регионе он делает заключение, что «следует избавиться от страха, что от перемен может
Таблица 3 - Средние оценки связей когнитивной модели
№ Связь Средняя оценка связи № Связь Средняя оценка связи
1 1 9 3 14 6 11 2
2 1 10 0,7 15 8 5 3
3 2 1 4 16 8 7 2,5
4 2 9 4,5 17 8 9 4
5 2 12 4 18 10 1 5
6 3 1 5 19 10 9 4,5
7 3 9 5 20 11 5 1,5
8 3 10 2,5 21 11 6 0,2
9 4 5 4 22 11 13 0,9
10 4 11 4,5 23 12 1 5
11 5 11 4,5 24 13 5 2
12 6 1 2,5 25 13 6 4,5
13 6 9 3 26 13 11 4,5
стать еще хуже. Не станет. Хуже некуда».
В новых условиях как никогда требуется налаживать контакт властных структур и населения региона.
Заключение
В работе предложен подход построения когнитивной модели в три этапа. «Грубая модель», полученная в результате обработки оценок, представленных менее квалифицированными экспертами, существенно облегчает работу высококвалифицированных экспертов, которые подключаются на третьем этапе. «Грубая модель» только уточняется узкими специалистами. Предложенный подход позволяет автоматизировать интеллектуальный труд высококвалифицированных экспертов, освобождая их от рутинной работы, существенно упрощаю исходную задачу. Высококвалифицированные эксперты являются гарантами качества решения задачи и, в отличие от менее квалифицированных экспертов, несут определенную ответственность за свои решения.
При построении когнитивной модели мнения каждого отдельного эксперта из первой группы влияет не так существенно, как мнение экспертов второй группы.
Данный подход был опробован и показал высокую эффективность. Этапы обработки данных, используемые при разрабоке когнитивной модели, были реализованы в виде компьютерной технологии, которая охватывает все процессы разработки модели от сбора, представления, хранения, обработки до интерпретации и производства новых знаний. Данный подход может быть вполне пригоден для построения широкого класса когнитивных моделей анализа социально-экономических процессов.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Жихаревич Б. С., Жунда Н. Б., Русецкая О. В. Заявленные и реальные приоритеты региональных и местных властей: подход к выявлению и сопоставлению // Регион: Экономика и Социология. 2013. № 2 (78). С. 108-132.
2. Коломак Е. А. Пространственная концентрация экономической активности в России // Пространственная экономика. 2014. № 4. С. 82-99.
3. Минакир П. А. Новая восточная политика и экономические реалии // Пространственная экономика. 2015. № 2. С. 7-11. DOI: 10.14530^.2015.2.007-011.
4. Крячко И. А. Трудовая мотивация и государство // Экономика и современный менеджмент: теория и практика. 2013. № 28. С. 160-164.
5. Удалов А. С., Удалова Н. А. Трудовая мотивация в современной России: комплексный подход // Российское предпринимательство. 2014. № 9 (255). С.42-51.
6. Батаев А. В. Прогноз дефицита пенсионного фонда России на основе актуального моделирования // Молодой ученый. 2015. № 7. С. 349-355.
7. Корнилова М. В. Социальное самочувствие:
понятие и основные показатели // Евразийское Научное Объединение. 2015. Т. 2. № 3 (3). С. 135-137.
8. Мартышенко Н. С., Гусев Е. Г. Мониторинг индикаторов социального самочувствия жителей Приморского края в условиях экономического кризиса // Политика и общество. 2015. № 11. С. 1517-1529.
9. Яндиева М. С. Региональные подходы к качественному развитию человеческого капитала как стимулирующего фактора социально-экономического развития субъектов СКФО // Экономика и предпринимательство. 2015. № 6-1 (59-1). С. 1166-1171.
10. Авдеева З. К., Коврига С. В., Макаренко Д. И. Когнитивное моделирование для решения задач управления слабоструктурированными системами (ситуациями) // Управление большими системами: сборник трудов. 2007. № 16. С. 26-39.
11. Бялецкая Е. М., Квятковская И. Ю. О принципах когнитивного моделирования сложных систем // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2006. № 1. С. 116-119.
12. Мартышенко С. Н. Концептуальные модели управления качеством жизни. Аналитический обзор // Региональная экономика и управление: электронный научный журнал. 2014. № 2. С. 80-92.
13. Присяжный М. Ю. Подходы к определению понятия «качество жизни» // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2011. № 5. С. 283-295.
14. Присяжный М. Ю. Понятие «качество жизни» в системе смежных понятий // Актуальные проблемы гуманитарных и естественных наук. 2011. № 4. С.201-208.
15. Айвазян С. А. Анализ синтетических категорий качества жизни населения субъектов Российской Федерации: их измерение, динамика, основные тенденции // Уровень жизни населения регионов России. 2002. № 11. С. 5-40.
16. Martyshenko S. N., Egorov E. A. Information technology for increasing qualitative information processing efficiency // Journal of Modern Applied Statistical Methods. 2011. vol. 10. № 1. p. 207-213.
17. Мартышенко С. Н. Методическое обеспечение анализа данных мониторинга социально-экономических процессов в муниципальных образованиях // Экономика и менеджмент систем управления. 2012. Т. 6. № 4.2. С. 259-267.
18. Гарькина И. А., Данилов А. М., Королев Е.
B. Когнитивное моделирование сложных слабоструктурированных систем: пример реализации // Региональная архитектура и строительство. 2008. № 2.
C.16-21.
19. Глушакова О. В. Парадигма публичного управления: обеспечение качества жизни // Проблемы теории и практики управления. 2013. № 11. С. 58-65.
20. Гузаиров М. Б., Ильясов Б. Г., Закиева Е. Ш., Герасимова И. Б. Когнитивная модель формирования показателя качества жизни // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2013. Т. 17. № 2 (55). С. 215-220.
21. Максимов В. И., Корноушенко Е. К., Качаев С. В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений // Информационное общество. 1999. № 2. С. 50-54.
22. Ильясов Б. Г., Закиева Е. Ш., Герасимова И. Б. Системный подход к построению когнитивной модели качества жизни // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского. 2013. № 3 (47). С. 214-221.
23. Свечкарев В. П., Радько К. С. Интегрированные когнитивные архитектуры моделей социальных систем // Инженерный вестник Дона. 2012. Т. 23. № 4-2 (23). С. 109.
24. Орлова Т. М. Управление знаниями в контексте когнитивного подхода // Проблемы теории и практики управления. 2015. № 4. С. 113-122.
25. Казанцев С. В. Антироссийские санкции для субъектов Российской Федерации // Регион: Экономика и Социология. 2015. № 1 (85). С. 20-38.
26. Величковский Б. Т. Социальный стресс, трудовая мотивация и здоровье // Бюллетень сибирской медицины. 2005. № 3. С. 5-19.
27. Римашевская Н. М. Социальная политика сбережения народа // Ученые записки Петрозаводского государственного университета. Серия: Общественные и гуманитарные науки. 2010. № 5. С. 75-82.
28. Стукаленко Е. А. Дифференциация доходов населения: причины и последствия // Вестник Омского университета. Серия: Экономика. 2014. № 1. С. 183-187.
29. Дюпина Л. Ф., Дикунова М. С., Прокопов В. Н. Оценка эффективности управленческих инноваций // Научный альманах. 2015. № 11-2 (13). С. 128-131.
30. Закирова О. В., Соколовская Е. О. Формирование и этапы разработки бизнес-идей // Актуальные проблемы экономики современной России. 2015. Т. 2. № 2. С. 105-108.
31. Мартышенко Н. С., Мартышенко С. Н., Гусев Е. Г. Оптимизация календарного плана реализации программ на основе синергетического подхода // Проблемы теории и практики управления 2008. № 6. С. 90-97.
REFERENCES
1. Zhiharevich B. S., Zhunda N. B., Ruseckaja O. V. Zajavlennye i real'nye prioritety region-al'nyh i mestnyh vlastej: podhod k vyjavleniju i sopostav-leniju // Region: Jekonomika i Sociologija. 2013. № 2 (78). pp. 108-132.
2. Kolomak E. A. Prostranstvennaja koncentracija jekonomicheskoj aktivnosti v Rossii // Prostranstvennaja jekonomika. 2014. № 4. pp. 82-99.
3. Minakir P. A. Novaja vostochnaja politika i je-konomicheskie realii // Prostranstvennaja jekonomika. 2015. № 2. pp. 7-11. DOI: 10.14530/se.2015.2.007-011.
4. Krjachko I. A. Trudovaja motivacija i gosu-darstvo // Jekonomika i sovremennyj menedzhment: teo-rija i praktika. 2013. № 28. pp. 160-164.
5. Udalov A. S., Udalova N. A Trudovaja motivacija v sovremennoj Rossii: kompleksnyj podhod // Ros-sijskoe predprinimatel'stvo. 2014. № 9 (255). pp. 42-51.
6. Bataev A. V. Prognoz deficita pensionnogo fonda Rossii na osnove aktual'nogo modelirovanija // Molo-doj uchenyj. 2015. № 7. pp. 349-355.
7. Kornilova M. V. Social'noe samochuvstvie: pon-j atie i osnovnye pokazateli // Evrazijskoe Nauchnoe Ob#edinenie. 2015. T. 2. № 3 (3). pp. 135-137.
8. Martyshenko N. S., Gusev E. G. Monitoring in-dikatorov social'nogo samochuvstvija zhitelej Primorsko-go kraja v uslovijah jekonomicheskogo krizisa // Politika i obshhestvo. 2015. № 11. pp. 1517-1529.
9. Jandieva M. S. Regional'nye podhody k ka-chestvennomu razvitiju chelovecheskogo kapitala kak stimulirujushhego faktora social'no-jekonomicheskogo razvitija sub#ektov SKFO // Jekonomika i predprinimatel'stvo. 2015. № 6-1 (59-1). pp. 1166-1171.
10. Avdeeva Z. K., Kovriga S. V., Makarenko D. I. Kognitivnoe modelirovanie dlja reshenija zadach upravle-nija slabostrukturirovannymi sistemami (situaci-jami) // Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov. 2007. № 16. pp. 26-39.
11. Bjaleckaja E. M., Kvjatkovskaja I. Ju. O prin-cipah kognitivnogo modelirovanija slozhnyh sistem // Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. 2006. № 1. pp. 116-119.
12. Martyshenko S. N. Konceptual'nye modeli upravlenija kachestvom zhizni. Analiticheskij obzor // Regional'naja jekonomika i upravlenie: jelektronnyj nauchnyj zhurnal. 2014. № 2. pp. 80-92.
13. Prisjazhnyj M. Ju. Podhody k opredeleniju ponjatija «kachestvo zhizni» // Aktual'nye problemy gu-manitarnyh i estestvennyh nauk. 2011. № 5. pp. 283-295.
14. Prisjazhnyj M. Ju. Ponjatie «kachestvo zhizni» v sisteme smezhnyh ponjatij // Aktual'nye problemy gu-manitarnyh i estestvennyh nauk. 2011. № 4. pp. 201-208.
15. Ajvazjan S. A. Analiz sinteticheskih kategorij kachestva zhizni naselenija sub#ektov Rossijskoj Federa-cii: ih izmerenie, dinamika, osnovnye tendencii // Uro-ven' zhizni naselenija regionov Rossii. 2002. № 11. pp. 5-40.
16. Martyshenko S. N., Egorov E. A. Information technology for increasing qualitative information processing efficiency // Journal of Modern Applied Statistical Methods. 2011. vol. 10. № 1. pp. 207-213.
17. Martyshenko S. N. Metodicheskoe obespeche-nie analiza dannyh monitoringa social'no-jekonomicheskih processov v municipal'nyh obrazovani-jah // Jekonomika i menedzhment sistem upravlenija. 2012. T. 6. № 4.2. pp. 259-267.
18. Gar'kina I. A., Danilov A. M., Korolev E. V. Kognitivnoe modelirovanie slozhnyh slabostrukturiro-vannyh sistem: primer realizacii // Regional'naja arhitek-tura i stroitel'stvo. 2008. № 2. pp. 16-21.
19. Glushakova O. V. Paradigma publichnogo upravlenija: obespechenie kachestva zhizni // Problemy teorii i praktiki upravlenija. 2013. № 11. pp. 58-65.
20. Guzairov M. B., Il'jasov B. G., Zakieva E. Sh.,
Gerasimova I. B. Kognitivnaja model' formirovanija po-kazatelja kachestva zhizni // Vestnik Ufimskogo gosu-darstvennogo aviacionnogo tehnicheskogo universiteta. 2013. T. 17. № 2 (55). pp. 215-220.
21. Maksimov V. I., Kornoushenko E. K., Kachaev S. V. Kognitivnye tehnologii dlja podderzhki prinjatija upravlencheskih reshenij // Informacionnoe obshhestvo. 1999. № 2. pp. 50-54.
22. Il'jasov B. G., Zakieva E. Sh., Gerasimova I. B. Sistemnyj podhod k postroeniju kognitivnoj modeli kachestva zhizni // Voprosy sovremennoj nauki i praktiki. Universitet im. V. I. Vernadskogo. 2013. № 3 (47). pp. 214-221.
23. Svechkarev V. P., Rad'ko K. S. Integrirovan-nye kognitivnye arhitektury modelej social'nyh sistem // Inzhenernyj vestnik Dona. 2012. T. 23. № 4-2 (23). pp. 109.
24. Orlova T. M. Upravlenie znanijami v kontekste kognitivnogo podhoda // Problemy teorii i praktiki uprav-lenija. 2015. № 4. pp. 113-122.
25. Kazancev S. V. Antirossijskie sankcii dlja sub#ektov Rossijskoj Federacii // Region: Jekonomika i Sociologija. 2015. № 1 (85). pp. 20-38.
26. Velichkovskij B. T. Social'nyj stress, trudovaja motivacija i zdorov'e // Bjulleten' sibirskoj mediciny. 2005. № 3. pp. 5-19.
27. Rimashevskaja N. M. Social'naja politika sbe-rezhenija naroda // Uchenye zapiski Petrozavodskogo gosudarstvennogo universiteta. Serija: Obshhestvennye i gumanitarnye nauki. 2010. № 5. pp. 75-82.
28. Stukalenko E. A. Differenciacija dohodov na-selenija: prichiny i posledstvija // Vestnik Omskogo universiteta. Serija: Jekonomika. 2014. № 1. pp. 183-187.
29. Djupina L. F., Dikunova M. S., Prokopov V. N. Ocenka jeffektivnosti upravlencheskih innovacij // Nauchnyj al'manah. 2015. № 11-2 (13). pp. 128-131.
30. Zakirova O. V., Sokolovskaja E. O. Formiro-vanie i jetapy razrabotki biznes-idej // Aktual'nye problemy jekonomiki sovremennoj Rossii. 2015. T. 2. № 2. pp.105-108.
31. Martyshenko N. S., Martyshenko S. N., Gusev E. G. Optimizacija kalendarnogo plana realizacii programm na osnove sinergeticheskogo podhoda // Prob-lemy teorii i praktiki upravlenija 2008. № 6. pp. 90-97.
Дата поступления статьи в редакцию 05.07.2016.
08.00.05 УДК 631.145
ИННОВАЦИИ КАК ФАКТОР ПОВЫШЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ
МОЛОЧНОЙ ОТРАСЛИ
© 2016
Поддубная Зинаида Владимировна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Бухгалтерский учет, финансы и аудит» Российский государственный аграрный заочный университет, Балашиха (Россия)
Аннотация. В последние годы особое значение уделяется развитию молочного скотоводства. Такая расстановка приоритетов обусловлена тем, что за годы социально-экономических преобразований, проведения аграрной реформы именно эта отрасль понесла наибольший урон, в силу объективных и субъективных причин она все еще не в состоянии преодолеть последствия затянувшегося кризиса, сопровождавшегося разрушением производственного потенциала и катастрофическим сокращением производства.
В современных условиях важнейшими стратегическими приоритетами развития молочного скотоводства являются инновационные процессы и научно-технический прогресс, позволяющие осуществлять непрерывное техническое и технологическое обновление всех отраслей сельскохозяйственного производства, вместе с этим добиться значительного увеличения объемов продукции, повышения ее качества и конкурентоспособности.
Научно-технические разработки в основной массе сельскохозяйственных предприятий не получают должного применения из-за отсутствия средств оплаты для приобретения современных доильных установок, племенных животных, техники хозяйства оказались невосприимчивыми к научно-техническим достижениям. Следовательно, технический потенциал требует постоянного совершенствования технических ресурсов производства с помощью достижений научно-технического прогресса.
Основное условие количественного и качественного подъема эффективности производства молока - это активизация его инновационной составляющей. Совместно с этим невысокая прибыльность производства и большие риски, связанные с освоением инноваций, сделали молочнопродуктовый подкомплекс малопривлекательным для внешних инвесторов.
Значительные сложности в функционировании молочного скотоводства возникли после вступления России в ВТО. Государственное стимулирование инновационного развития почти не ощущается.
Распределение финансовой поддержки товаропроизводителей осуществляется в малых объемах на множество программ, не определена концепция стратегических приоритетов развития.
