CC BY
26
рынка труда, производительности труда и оборудования, повышения эффективности НИОКР, снижения расхода ресурсов и производственных потерь. Потенциальный эффект от цифровизации экономики оценивается в 4,1 -8,9 трлн. руб. к 2025 году, что составит 19-34% общего увеличения ВВП [5].
Таким образом, необходимым является всестороннее изучение теории и практики развития цифровой экономики в условиях глобализации, разработка новых методов управления в Российской Федерации на основе системного подхода к использованию инновационных цифровых технологий.
Заключение. Таким образом, использование цифровых технологий российскими организациями обязательное условие конкурентоспособности. Своевременное, полномасштабное и качественное внедрение цифровых техник значительно трансформирует организации и выводит их на новый уровень производительности и эффективности. Также, цифровые технологии вносят огромный вклад в развитие производств и бизнес-процессов, повышают эффективность корпоративного управления и укрепляют рыночные позиции разных отраслей промышленности.
Резюмируя вышеизложенное, необходимо отметить, что формирование индустрии, основанной на использовании цифровых и роботизированных технологий, требует от российских организаций комплекса цифровой трансформации и «перезагрузки» управленческого мышления.
Источники:
1. http://www.fingramota.org/teoriya-finansov/item/2198-chto-takoe-tsifrovaya-ekonomika
2. Развитие цифровой экономики в России до 2035 года [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://innclub.info/wp-content/uploads/2017/05/strategy.pdf.
3. Волкова А.А., Плотников В. А., Рукинов М.В. Цифровая экономика: сущность явления, проблемы и риски формирования и развития/УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ КОНСУЛЬТИРОВАНИЕМ 4 . 2019 с.40
4. Ананьин В.И., Зимин К.В., Лугачев М.И., Гимранов Р.Д., Скрипкин К.Г. Цифровое предприятие: трансформация в новую реальность/Бизнес-информатика. 2018. № 2 (44). С. 45-54.
5. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации» (утв. Распоряжением Правительства РФ от 28 июля 2017 г. N 1632-р) // Правительство Российской Федерации [Электронный ресурс]. - Режим доступа: 246 http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7 M0.pdf (дата обращения 08.03.2020).
References:
1.http://www.fingramota.org/teoriya-finansov/item/2198-chto-takoe-tsifrovaya-ekonomika
2. The development of the digital economy in Russia until 2035 [Electronic resource]. Access Mode: http://innclub.info/wp-content/uploads/2017/05/strategy.pdf.
3. Volkova A.A., Plotnikov V. A., Rukinov M.V. Digital economy: the essence of the phenomenon, problems and risks of formation and development / MANAGEMENT ADVICE.-№ 4. 2019 p. 40
4. Ananyin V.I., Zimin K.V., Lugachev M.I., Gimranov R.D., Skripkin K.G. Digital enterprise: transformation into a new reality / Business informatics. 2018.No 2 (44). S. 45-54.
5. The program "Digital Economy of the Russian Federation" (approved by Order of the Government of the Russian Federation of July 28, 2017 N 1632-r) // Government of the Russian Federation [Electronic resource]. - Access mode: 246 http://static.gov-ernment.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7 M0.pdf (accessed 08/03/2020).
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10175
А.В. Полянин - профессор кафедры менеджмента и государственного управления, д.э.н, профессор, Среднерусский институт управления - филиал РАНХиГС, polyanin.andrei@yandex.ru,
A. V. Polyanin - Professor, Department of Management and Public Administration, Doctor of Economics, Professor, Central Russian Institute of Management - Branch of RANEPA;
B.В. Матвеев - начальник управления инвестиционного развития Департамента экономического развития и инвестиционной деятельности Орловской области, к.э.н., vvmatveev@list.ru,
V.V. Matveev - Head of the Department of Investment Development, Department of Economic Development and Investment Activities of the Oryol Region.
СОДЕРЖАНИЕ РИСКОВ И СТРУКТУРА РИСК-НАГРУЗКИ В СИСТЕМЕ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА RISK CONTENT AND RISK-LOAD STRUCTURE IN THE AGRICULTURAL SYSTEM
Аннотация. В современных нестабильных и плохо прогнозируемых макро- и микроэкономических условиях развитию теории и практики управления в агропромышленном комплексе с использованием инструментария риск-менеджмента уделяется особое внимание. Однако, четкая детализация составных компонентов сущности риска, а также содержание и структура риск-нагрузки данной системы в опубликованных научных трудах развиты слабо. В результате, практическое применение данного инструментария становится практически не возможным и/или опасным, приводящим к формированию новых ранее не существовавших рисков.
В этой связи в статье рассмотрены основные элементы изучаемого вопроса. В частности, изложена модель мультивариантности конечного результата деятельности хозяйствующих субъектов агропромышленного комплекса, позволяющая определить особенности формирования рисков в данной сфере. Кроме того, предложены математические равенства, позволяющие количественным методом определить уровень рисков и риск-нагрузи как на деятельности отдельных субъектов, так и на функционирование всей системы в целом. Сформулированные теоретические изыскания и практические положения послужат хорошим научно-практическим материалом для развития методологии и инструментария риск-менеджмента в системе агропромышленного комплекса.
Abstract. In unstable and poorly projected macro- and micro-economic conditions of development of the theory and practice of management in the agricultural sector with the use of tools of risk management is given special attention. However, the precise specification of the constituent components of the nature of the risk, as well as the content and structure of the risk-load of this system in the published scientific works are underdeveloped. As a result, the practical application of this tool is practically not possible and/or dangerous, leading to the formation of new previously nonexistent risks.
In this regard, the article considers the main elements of the issue under study. In particular, a multivariance model of the final result of the activities of agribusiness entities is described, which allows to determine the characteristics of the formation of risks in this area. In addition, mathematical equalities are proposed that allow a quantitative method to determine the level of risks and risk-loads both on the activities of individual entities and on the functioning of the system as a whole. The formulated theoretical research and practical provisions will serve as a good scientific and practical material for the development of the methodology and tools of risk management in the agricultural system.
Ключевые слова: агропромышленный комплекс, неопределённость, риски, риск-нагрузка, консолидация рисков.
Keywords: agro-industrial complex, uncertainty, risks, risk-load, risk consolidation.
Агропромышленный комплекс, обладающий набором уникальных характеристик, является одной из ведущих отраслей народного хозяйства, поскольку призван как обеспечивать продовольственную безопасность государства, так и удовлетворение первичных базовых потребностей общества. Его особенность заключается в сочетании природно-климатических условий и обстоятельств, биологических циклов животных и растений, а также относительно высокой трудоёмкости и длительности производственных процессов [4]. Кроме того, его сущность основана на тесном взаимодействии особенностей 4 ключевых участников данной системы: субъектов отраслей народного хозяйства, конечных потребителей, органов власти и обслуживающего производства [5].
Подобная специфика, предопределяет наличие в системе агропромышленного комплекса огромного количество переменных, способных обеспечить мультивариантность конечного результата деятельности хозяйствующих субъектов - как основного результата функционирования и развития данной системы (Рисунок 1).
Представленная на рисунке 1 модель не является специфичной только для деятельности аграрных формирований, она актуальна и может быть достаточно легко адаптирована абсолютно для любых экономических систем и отраслей народного хозяйства. Однако ее специфика и содержание для агропромышленного комплекса усложняется наличием множества труднопрогнозируемых факторов, условий и обстоятельств, определяющих уникальность и сложность изучаемой системы [3]. В результате, система агропромышленного комплекса приобретает еще один элемент уникальности - высокую неопределённость конечного результата, которая представляет собой трудно прогнозируемый исход событий даже при наличии всей полной и достоверной информации о факторных переменных. При этом отсутствие подобной информации, наличие сомнений или заблуждение в ее достоверности только увеличивают уровень неопределённости.
Таким образом, появление на любом из уровней предложенной модели (рисунок 1) дополнительной неопределимости приводит не только к накоплению самой неопределенности, но и к консолидации трудно прогнозируемых негативных факторов, что в конечном итоге способно привести к формированию и развитию рисков системы агропромышленного комплекса (Рисунок 2).
Факторы Бп
Общие условия и обстоятельства субъектов эко-номи-че-ских систем
Частные условия и обстоятельства субъектов системы
Результативные факторы Т^п
Производство качественной продукции
Доходность деятельности
Достижение стратегических целей и
задач
Прочие результативные факторы
Конечный результат БЯ
Конечный результата деятельности хозяйствующего субъекта
Модели конечных результаты МРЯп
Успешное функционирование
или / одновре-
Трансформация деятельности
или / одновре-
Дестабилизация деятельности
или / одновре-
Прочие модели конечного результата
Варианты моделей конечного результата
Полное (-ая)
ил
Частичное (-
одновре-
Одного субъекта
ил
Нескольких субъектов
ил
Всей си-
или / одновре-
Промчеиненвоари-анты конечного результата
Рисунок 1 - Модель мультивариантности конечного результата деятельности хозяйствующих
субъектов агропромышленного комплекса
Содержание предлагаемого подхода к формированию и развитию рисков субъектов изучаемой системы сводится к тому, что неопределённость в деятельности любого из субъектов системы приводит к изменению уровня риск-нагрузки всей системы в целом. Причем негативные факторы прямо способствуют ее росту, а нейтральные и положительные - могут как снижать, так и увеличивать данный уровень.
Неопределённость N1
Трудно прогнозируемые...................►Положительные
факторы, условия и об- -----Нейтральные
-► Негативные
стоятельства
Неопределённость N2 Неопределённость №
Риск Я
Риск Яп
Уровень риск-нагрузки субъекта / системы АПК ЬЯп
Рисунок 2 - Формирование риск-нагрузки субъектов системы агропромышленного комплекса
Например, сложность и неопределённость текущей эпидемиологической ситуации, с одной стороны, провоцируют повышенный импульсный спрос на продуты питания, который потенциально может увеличивать доходность деятельности отдельных субъектов системы агропромышленного комплекса. С другой стороны, данный макроэкономический фактор может снижать уровень финансовой устойчивости субъектов за счет возникновения дополнительных затрат на обеспечение средств защиты работников, оплаты больничных листов, увеличения транспортных расходов и прочих негативных переменных. В результате, оценить уровень воздействия только одного фактора даже без учета влияния прочих смежных взаимосвязанных факторов (например, государственного воздействия в виде различных мер поддержки), осуществить достаточно трудно.
Также следует отметить, что отдельные факторы для различных субъектов системы могут иметь как прямое, так и разнонаправленное воздействие [6]. Например, падение курса национальной валюты, с одной стороны, может привести к росту себестоимости продукции сельскохозяйственных товаропроизводителей и увеличению затрат для конечного потребителя данной продукции, но с другой - создает благоприятную среду для национального промышленного комплекса в части изменения конъюнктуры рынка производства средств агропромышленного производства, запасных частей, сырья и материалов.
Следовательно, можно отметить, что в системе агропромышленного комплекса появление новых и/или изменение каких-либо ранее выявленных факторов в условиях повышенной неопределенности приводит к дестабилизации, как общего уровня риск-нагрузки в системе, так и к неравномерному распределению риск-нагрузки для каждого из участников данной системы (Рисунок 3).
Согласно результатам ранее проведенного нами исследования - бальной оценки и ранжирования участников по степени воздействия их рисков на систему в целом, сельскохозяйственные организации и федеральные органы власти выступают элементами с наибольшим уровнем концентрации рисков, способными увеличить общий уровень риск-нагрузки. Мультипликативные эффекты влияния рисков данных субъектов согласно предложенной модели (рисунок 1) способны как существенно трансформировать систему агропромышленного комплекса, так и полностью дестабилизировать ее, включая отдельных участников системы. [5] Однако, особенность исследования заключается в том, что проведенная оценка сконцентрирована только на уровне воздействия рисков на систему. При этом изучение частного уровня рисков субъектов системы не проводилось.
В результате, проведенное ранее исследование безусловно способно отразить наиболее общие закономерности воздействия рисков на систему агропромышленного комплекса. Однако при поиске практических способов и инструментов управления рисками и минимизации их негативных последствий, потребуется более детальное изучение не только параметров воздействия рисков на деятельность каждого субъекта, но индивидуальное исследование сущности каждого риска [8]. Поэтому для получения более объективных результатов необходимо составление специализированного справочника рисков для каждого из участников системы.
Следовательно, исследование многовариантности конечного результата и оценка мультипликативного эффекта воздействия рисков должны начинаться с анализа риск-образующих факторов как для каждого риска, так и для каждого субъекта. Так, практический расчет общего уровня риск-нагрузки изучаемой системы может быть описан следующей математической формулой 1.
Рисунок 3 - Особенности формирования уровня риск-нагрузки в системе агропромышленного комплекса
К^КП —
ЯЬфл —
—
^Пй —
К^фОВ —
("РФЛ1. 1 Кфл1 — { и (Рфл1.п
и
С Рфлп.1 Кфл„ — { и
и
!Рюл11
и
Рюл1п
и
!РюлПш1
и
Рюл„.п
!Рфов^ 1
и
Рфов1.п
и
Г^фовп.1
Кфов„ — { и
(рф°в„п
и
Г^Ров1.1 Кров1 — { и
(рров1.„ и
гРров„1
Кров„ — { и
(рров„п
и
!Рмов^ 1
и
Рмов1п
и
СРмовп1
и
(Рмов„„
Кмов„ — <
й^т--
^ГХ —
("Рсх1. 1
Ксх1 — { и (Рсх1.п
и
(Рсхп. 1
|рсх„
и
^^ПГХ —
!Рпсх1Л
и
Рпсх1л
и
!Рпсхп1
и
Рпсх„ „
^^ПБГЛ —
("Робсл,
Кобол — <
К^ПГП —
(1)
и
(робсл.
!Робслл1
и
Робслпп
и
!Рпсп1Л
и
Рпсп1л
и .
!Рпспл1
и
РпСП„„
где RLAпК - уровень риск-нагрузки на систему агропромышленного комплекса;
RLпК, RLoв и RLco - уровень риск-нагрузки конечных потребителей, органов власти и субъектов отраслей народного хозяйства соответственно;
и
Ясхп — { и
и
и
Яфлп, Яюлп, Яфовп, Яровп, Ямовп, Ясхп, Япсхп, Яобслп и Япспп - уровень п-го риска физических и юридических лиц, государственных, региональных и муниципальных органов власти, а также сельскохозяйственных, перерабатывающих, обслуживающих и производящих средства производства организаций соответственно;
Бфлп.п, Бюлп.п, Бфовпп, Бровп.п, Бмовп.п, Бсхпп, Бпсхп.п, Бобслп.п и Бпсппп - количественная оценка фактора риска физических и юридических лиц, государственных, региональных и муниципальных органов власти, а также сельскохозяйственных, перерабатывающих, обслуживающих и производящих средства производства организаций соответственно.
Предложенный расчет основывается на вероятностной концепции риска, согласно которой экономическая категория «риск» приставляет собой вероятность отклонения факторного значения от среднего, максимального или нормативного значения количественной оценки фактора риска [7]. При этом совокупность количественной оценки факторов и промежуточные результативные значения не просто суммируются, а должны проходить консолидацию, т.е. подвергаться анализу на предмет мультипликативного взаимодействия факторов риска, их дублирования и/или взаимоисключения друг другом. Следовательно, учитывая почти бесконечное число факторов, оказывающих влияние на систему агропромышленного комплекса, каждый риск может быть описан следующим матричным уравнением (формула 2).
Также при изучении основ формирования уровня риск-нагрузки в агропромышленном комплексе следует отметить, что система изучаемых рисков отнюдь не замкнутая, поскольку сущность рисков и факторов их возникновения имеют двухстороннюю взаимосвязь с аналогичными элементами в других отраслях народного хозяйства. Так, например, риски производства средств производства с одной стороны являются ключевым элементом изучаемой системы рисков, а с другой - основой системы промышленных рисков.
В результате, подводя итог проведенного исследования можно аккумулировать следующие выводы: во-первых, агропромышленный комплекс представляет собой сложную не замкнутою экономическую систему, взаимодействующую с множеством различных смежных систем; во-вторых, одной из уникальных элементов данной системы является высокая неопределённость конечного результата, в условиях которой происходит развитие различных рисков и факторов их формирования; и в-третьих, уровень риск-нагрузки отдельных субъектов и всей системы в целом представляет собой мультивариантность конечного результата и мультипликативного эффекта от консолидации множества факторов риска, их дублирования и/или взаимоисключения друг другом. В целом предложенные математические равенства и теоретические изыскания послужат хорошим научно-практическим материалом для развития методологии и инструментария риск-менеджмента в системе агропромышленного комплекса.
1. Авдеева И.Л., Щеголев А.В., Полянин А.В. Риск-ориентированное государственное управление при цифровиза-ции экономики / И.Л. Авдеева, А.В. Щеголев, А.В. Полянин // Менеджмент в России и за рубежом. 2019. № 5. С. 55 -61.
2. Воронин Б.А., Воронина Я.В., Чупина И.П., Чупин Ю.Н. Агропромышленный комплекс России как единая система отраслей народного хозяйства / Б.А. Воронин, Я.В. Воронина, И.П. Чупина, Ю.Н. Чупин // Аграрное образование и наука. 2018. № 2. с. 14.
3. Матвеев В.В. Концепция управления бизнес-рисками организаций АПК / В.В. Матвеев // Экономика и предпринимательство. 2015. № 8-1 (61). С. 879-883.
4. Матвеев В.В. Совершенствование принятия управленческих решений в агробизнесе на основе мониторинга хозяйственных рисков / Матвеев В.В. // автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Рос. акад. нар. хоз-ва и гос. службы при Президенте РФ. Москва, 2016 - 22 с.
5. Полянин А.В., Матвеев В.В. Оценка и ранжирование воздействия рисков на систему агропромышленного комплекса / А.В. Полянин, В.В. Матвеев // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. 2019. № 12 (57). с. 45-52.
6. Полянин А.В., Проняева Л.И., Федотенкова О.А. Управление рисками в предпринимательской деятельности на основе идентификации экономических угроз / А.В. Полянин, Л.И. Проняева, О.А. Федотенкова // Вестник Академии знаний. 2018. № 2 (25). С. 178-189.
7. Полянин А.В., Щеголев А.В. Классификация рисков системы публичного управления / А.В. Полянин, А.В. Щеголев // Естественно-гуманитарные исследования. 2018. № 22 (4). С. 99-107.
8. Проняева Л.И. Управление предпринимательскими рисками в системе экономической безопасности организации /Л.И. Проняева // В сборнике: Современные технологии в науке и образовании - СТН0-2019 Сборник трудов II международного научно-технического форума: в 10 томах. Под общей редакцией О.В. Миловзорова. 2019. С. 117-121.
9. Франциско О.Ю. Состав и отраслевая структура АПК России / О.Ю. Франциско // В сборнике: Приоритетные модели общественного развития в эпоху модернизации: экономические, социальные, философские, политические, правовые аспекты Материалы международной научно-практической конференции. В 5-ти частях. 2016. с. 111-112.
'п.п
где Я-аши - п-ый риск системы агропромышленного комплекса; ¥п.п - факторы п-го риска системы агропромышленного комплекса.
Источники:
References:
1. Avdeeva I.L., Schegolev A.V., Polyanin A.V. Risk-oriented public administration in the digitalization of the economy / I.L. Avdeeva, A.V. Schegolev, A.V. Polyanin // Management in Russia and abroad. 2019.No 5. р. 55-61.
2. Voronin B.A., Voronin Y. V., Chupina I.P., Chupin Yu.N. The agro-industrial complex of Russia as a single system of sectors of the national economy / B.A. Voronin, Ya.V. Voronina, I.P. Chupina, Yu.N. Chupin // Agricultural education and science. 2018. № 2. p. 14.
3. Matveev V.V. Business Risk Management Concept for Agribusiness Organizations / V.V. Matveev // Economics and Entrepreneurship. 2015. No. 8-1 (61). р. 879-883.
4. Matveev V.V. Improving managerial decision-making in agribusiness based on monitoring of economic risks / Matveev V.V. // abstract of the dissertation for the degree of candidate of economic sciences / Ros. Acad. Nar households and state. services under the President of the Russian Federation. Moscow, 2016 - 22 p.
5. Polyanin A.V., Matveev V.V. Assessment and ranking of the impact of risks on the agricultural system / A.V. Polyanin, V.V. Matveev // Economics, labor, management in agriculture. 2019.No 12 (57)., p. 45-52.
6. Polyanin A.V., Pronyaeva L.I., Fedotenkova O.A. Risk management in entrepreneurial activity based on the identification of economic threats / A.V. Polyanin, L.I. Pronyaeva, O.A. Fedotenkova // Bulletin of the Academy of Knowledge. 2018.No 2 (25). Sp. 178-189.
7. Polyanin A.V., Schegolev A.V. Risk classification of public administration system / A.V. Polyanin, A.V. Schegolev // Natural-Humanitarian Studies. 2018.No 22 (4). p. 99-107.
8. Pronyaeva L.I. Entrepreneurial risk management in the organization's economic security system / L.I. Pronyaeva // In the collection: Modern technologies in science and education - STN0-2019 Proceedings of the II international scientific and technical forum: in 10 volumes. Edited by O.V. Milovzorova. 2019., p. 117-121.
9. Francisco O.Yu. Composition and industry structure of the agro-industrial complex of Russia / O.Yu. Francisco // In the collection: Priority models of social development in the era of modernization: economic, social, philosophical, political, legal aspects Materials of an international scientific and practical conference. In 5 parts. 2016 p. 111-112.
DOI: 10.24411/2304-6139-2020-10176
Т.Н. Прокопец - доцент кафедры антикризисного и корпоративного управления, к.э.н. Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), hatani@mail.ru,
T. N. Prokopets - associate professor of the "Anticrisis and corporate management" department, candidate of economics, Rostov state economic university (RINH);
С.Н. Комарова - доцент кафедры антикризисного и корпоративного управления Ростовского государственного экономического университета (РИНХ), кандидат социологических наук svetlananiko_kom@mail.ru,
S.N. Komarova - Associate Professor, Department of Crisis and Corporate Governance, Rostov State Economic University (RINH), Candidate of Sociology;
В.А. Логвинова - студентка кафедры антикризисного и корпоративного управления, Ростовский государственный экономический университет (РИНХ), vlogvinova444@gmail.com,
V. A. Logvinova - student of the "Anticrisis and corporate management"Rostov state economic university (RINH).
АНАЛИЗ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ПРЕДОСТАВЛЯЕМЫХ УСЛУГ СЕРВИСНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
ANALYSIS OF METHODS FOR EVALUATING THE QUALITY OF SERVICES PROVIDED BY SERVICE COMPANIES
Аннотация. В статье раскрывается сущность понятия «качество услуг», определяются особенности оценивания такого специфического продукта, как услуга. Все методы оценки качества услуг классифицированы по трем типам: характеристическим, качественным и количественным. К характеристическим типам отнесены такие методы оценки как SERQUAL, SERVPERF, метод диаграммного проектирования (QFD); к количественным - метод «критических случаев», метод «Тайного покупателя и метод Е.Р. Кедотта и Н. Терджен; к качественным типам методы: SERQUAL, SERVPERF, INDSERV, Кано и метод Е.Р. Кедотта и Н. Терджен. Проведен анализ представленных методов оценки качества услуг, определены их преимущества и недостатки. По результатам проведенного анализа был сделан вывод о том, что при оценке качества услуг необходимо использовать несколько методов диагностики, так как один инструмент может давать не точные результаты.
Abstract. The article reveals the essence of the concept of "quality of services", defines the features of evaluating such a specific product as a service. All methods for evaluating the quality of services are classified into three types: characteristic, qualitative, and quantitative. To characteristic related assessment methods such as SERQUAL, SERVPERF, a method of designing diagram (QFD); the quantitative method of "critical cases", the method "the Secret buyer and method Cadotte E. R. and N. Terjen; qualitative methods: SERQUAL, SERVPERF, INDSERV, Kano and method Cadotte E. R. and N. Terjen. The analysis of the presented methods of assessing the quality of services is carried out, their advantages and disadvantages are determined. Based on the results of the analysis, it was concluded that when evaluating the quality of services, it is necessary to use several diagnostic methods, since one tool may not give accurate results.
Ключевые слова: сервисные предприятия, услуга, качество услуги, методы оценки качества услуг
Keywords: service companies, service, service quality, methods of service quality assessment
