Методология многопроекционной сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, доктор наук Лапаева Ольга Николаевна

• Лапаева Ольга Николаевна
• доктор наук
• 2021

Оглавление диссертации доктор наук Лапаева Ольга Николаевна

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЭКОНОМИЧЕСКОЕ СОСТОЯНИЕ СФЕРЫ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРОИЗВОДСТВА: СОДЕРЖАНИЕ И ПОДХОДЫ К ОЦЕНКЕ

1.1. Теоретические аспекты оценки состояния промышленных экономических систем

1.2. Анализ экономического состояния промышленности Российской Федерации и Нижегородской области по разделам ОКВЭД

1.3. Многокритериальная сравнительная оценка состояния промышленных

экономических систем

Выводы по главе

ГЛАВА 2. КОНЦЕПЦИЯ И МЕТОДЫ ПРОЕКЦИОННОГО СРАВНЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

2.1. Концепция сравнительной оценки состояния альтернатив в экономике промышленности по совокупности проекций

2.2. Метод совместной оптимизации проекций для сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем

2.3. Метод исключения проекций и метод выделения главной проекции для

сравнительной оценки вариантов в экономике промышленности

Выводы по главе

ГЛАВА 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ, КЛАССИФИКАЦИЯ И АНАЛИЗ ЗАДАЧ ПРОЕКЦИОННОЙ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ СОСТОЯНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

3.1. Модель проекционной сравнительной оценки состояния альтернатив в экономике промышленности

3.2. Классификация задач сравнительной оценки промышленных экономических систем

3.3. Постановка и анализ задач проекционной сравнительной оценки состояния вариантов в экономике промышленности

Выводы по главе

ГЛАВА 4. ИНСТРУМЕНТАЛЬНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПРОЕКЦИОННОЙ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

4.1. Инструментарий проекционного сопоставления альтернатив в экономике промышленности

4.2. Методический подход для проекционного сравнения промышленных экономических систем с учетом индивидуальных интересов стейкхолдеров

4.3. Прогнозная методика проекционного сопоставления вариантов в экономике промышленности с учетом обособленных интересов сторон

Выводы по главе

ГЛАВА 5. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОМЫШЛЕННЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

5.1. Концептуальная модель системы поддержки принятия решений в экономике промышленности на основе проекционного выбора

5.2. Сравнительная оценка состояния обрабатывающих производств Нижегородской области в 2017 году

5.3. Сравнительная оценка состояния обрабатывающих производств региона в 2012-2016 годах

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А. Экономические показатели профильных стратегий

Приложение Б. Экономические показатели промышленного производства

Российской Федерации и Нижегородской области

Приложение В. Обрабатывающие производства Нижегородской области в системе показателей экономического состояния

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методология многопроекционной сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования определяется необходимостью разрешения комплексных противоречий и проблем концептуального и методологического характера в сфере экономики промышленности, обусловленных новыми вызовами текущего этапа развития. Современные цели развития России предусматривают обеспечение темпа роста валового внутреннего продукта страны выше среднемирового уровня при сохранении макроэкономической стабильности, обеспечение темпа устойчивого роста доходов населения не ниже инфляции, реальный рост экспорта несырьевых неэнергетических товаров не менее 70% относительно 2020 г., снижение выбросов опасных загрязняющих веществ в два раза, достижение «цифровой зрелости» ключевых отраслей экономики и социальной сферы [9]. На достижение заявленных целей направлены 12 национальных проектов, более половины из которых имеют непосредственное отношение к промышленной сфере. Несмотря на различия во взглядах ученых и специалистов на роль и место промышленности в отечественной экономике, последняя и в условиях тотальной цифровизации остается по сути индустриальной.

Для проведения эффективной промышленной политики в складывающейся кризисной ситуации весьма актуальной становится организация полномасштабного сквозного мониторинга не только проектов, программ и мероприятий, но и большого круга многоуровневых промышленных экономических систем объектного типа. К ним традиционно относят межотраслевые комплексы, отрасли промышленности и промышленные предприятия различных форм собственности. В процессе мониторинга осуществляются сбор информации, ее оценка, анализ, прогнозирование и разработка управленческих решений. Результаты мониторинга представляют значительную ценность, поскольку позволяют выявлять передовой и негативный опыт экономической деятельности, планировать и готовить к реализации на практике комплекс стратегических и тактических мер по регулированию промышленной сферы, что в итоге способствует переходу российской экономики на качественно новый уровень в обозримой перспективе. Спектр пользователей

такого рода аналитики достаточно широк и включает представителей как государственных и муниципальных, так и предпринимательских структур.

Ключевым этапом реализации мониторинга развития промышленных экономических систем (вариантов, альтернатив) выступает сравнительная оценка их состояния по совокупности показателей, имеющих различное содержание, что позволяет учесть многообразие и специфику происходящих явлений и процессов. Как правило, используемые в экономике промышленности системы оценочных показателей являются сложно структурированными, разделенными в соответствии с целевыми установками на группы (проекции). В первом приближении научный базис для проецирования составляет мультидисциплинарная надотрасле-вая концепция устойчивого развития, предполагающая гармонизацию экономического, социального и экологического ракурсов. Однако для исследования производственной сферы логично руководствоваться иными, присущими экономике проекциями эффективности деятельности, инновационной активности и экономической безопасности. Группировка показателей вносит значительную неопределенность в процедуру компаративного анализа вариантов, ибо при оперировании набором проекций классические подходы многокритериального выбора исчерпывающего ответа не предлагает.

Дополнительную трудность представляет учет позиций заинтересованных сторон при формировании взаимоприемлемых решений. В современных условиях сопоставление промышленных экономических систем проводят различные стейк-холдеры, преследующие обособленные цели и использующие собственные критерии. Установки сторон в общем случае не совпадают, что предопределяет потребность поиска некоторых схем компромисса. Здесь также предстоит в полной мере раскрыть специфику проекционного выбора.

Изложенное дает основания заключить, что разработка методологии многопроекционной сравнительной оценки состояния многоуровневых промышленных экономических систем, учитывающей интересы различных заинтересованных сторон, является актуальной крупной комплексной научной проблемой, имеющей важное народно-хозяйственное значение.

Степень разработанности темы исследования. Проблематика оценки состояния различного рода социально-экономических систем широко представлена в профильной научной литературе. Направление устойчивого развития рассматривали в своих работах И.В. Блауберг, Дж. Бхагвати, Л. Вальрас, Т. Веблен, В.И. Вернадский, В.В. Глинский, Дж.К. Гэлбрейт, В.К. Донченко, Дж.М. Кейнс, К.Я. Кондратьев, В.А. Коптюг, Е.Н. Князева, С.П. Курдюмов, В.К. Левашов, К.С. Лосев, В.М. Матросов, Д.Х. Медоуз, О.И. Митякова, Н.Н. Моисеев,

B. Нордхаус, Д. Норт, И.Н. Омельченко, А.Ю. Платко, И. Пригожин, П. Самуэльсон, Э. де Сото, В.С. Степин, Дж. Стиглиц, А.Д. Урсул, Дж. Форрестер, А.К. Фролов, Ф. Хайек, А. Этциони и др.

Вопросам эффективности социально-экономических систем посвящены труды И.В. Андроновой, О.Н. Антипиной, С.А. Афонцева, С.Д. Валентея, С.Ю. Глазьева, Р.С. Гринберга, С.М. Дробышевского, В.Н. Засько, В.В. Ивантера, И.Н. Ильиной,

C.М. Кадочникова, О.В. Кузнецовой, Л.В. Лапидус, В.В. Леонтьева, С.А. Лукьянова, М.С. Марамыгина, А.М. Марголина, С.Н. Найден, А.Д. Некипелова, Р.М. Нуреева, П.А. Ореховского, М. Портера, А.Д. Радыгина, Б.Б. Рубцова, О.А. Третьяк, И.Э. Фролова, О.А. Черновой и др. Приращение знаний в инновационной сфере обеспечивалось работами А.Г. Аганбегяна, А.И. Анчишкина, О.В. Глебовой, О.Г. Голиченко, О.Б. Дигилиной, М.Е. Дорошенко, К.В. Екимовой, П.Н. Завлина,

A.В. Зоновой, В.В. Иванова, Г.И. Идрисова, Е.Б. Ленчук, Ю.М. Максимова,

B.Ф. Минакова, Л.Э. Миндели, Е.А. Монастырного, Б. Санто, Г. Чесбро, Й.А. Шумпетера, Ю.В. Яковца, Ф. Янсена и др. Экономическая безопасность рассматривается в научных трудах Л.И. Абалкина, Д. Балдвина, В.М. Безденежных, Б. Бузана, С.С. Галазовой, А.Е. Городецкого, С.В. Казанцева, М. Кахлера, А.А. Крылова, С. Лессмана, С. Ли, А.Б. Мельникова, Д. Нанто, А. Позена, Б.Н. Порфирьева, М. Реннера, А. Сена, В.К. Сенчагова, С.Н. Сильвестрова, Ю.А. Соколова, В.Г. Старовойтова, Дж. Терлуина, В.А. Цветкова, Ю. Ченга и др.

Научное направление экономики промышленности также весьма представительно. Здесь приращению знаний способствовали работы А.М. Батьковского,

C.Д. Бодрунова, В.Н. Борисова, Н.А. Волгиной, А.П. Гарнова, П.А. Дроговоза,

Г.Б. Клейнера, В.В. Клочкова, Е.Б. Колбачева, П. Марша, А.И. Орлова, М.Н. Павленкова, Дж. Рифкина, А.И. Татаркина, Т.О. Толстых, О.В. Трофимова, С.Г. Фалько, А.В. Харламова, А.И. Хорева, Е.Ю. Хрусталёва, К. Шваба, А.В. Шмидта и др. Многокритериальная школа включает профильные труды различных ученых, в том числе нижегородских: Д.Н. Лапаева, С.Н. Митякова, А.Ф. Плехановой, А.И. Рузанова, Ю.В. Трифонова, Е.И. Шапкина, М.В. Ширяева, Ф.Ф. Юрлова, С.Н. Яшина.

Научная проблема, решаемая в диссертации, заключается в недостаточной концептуальной и методологической разработке комплекса вопросов учета сложной проекционной структуры оценочных показателей и обособленных интересов стейкхолдеров при осуществлении сквозного сравнительного анализа состояния многоуровневых промышленных экономических систем. Основы проекционного подхода в стратегическом управлении предприятиями были заложены в работах Р.С. Каплана и Д.П. Нортона в начале 1990-х годов. С тех пор идея объединения в проекции независимых коэффициентов, характеризующих конкретную сферу деятельности, была успешно реализована разными авторами в задачах мониторинга и прогнозирования состояния экономических систем различных иерархических уровней. Был сформирован существенный научный задел в области принятия решений в условиях детерминизма, вероятностной и полной неопределенности. Однако в современной практике управления предприятиями, отраслями и комплексами промышленности вскрываются неразрешенные противоречия и ограничения многокритериального подхода, обусловленные необходимостью гармонизации интересов стейкхолдеров и учета проекционной специфики показателей при реализации компаративных процедур.

Цель диссертационного исследования заключается в разработке концепции, методов, моделей и инструментария многопроекционной сравнительной оценки, обеспечивающих комплексный учет и согласование интересов стейкхол-деров при принятии управленческих решений по развитию многоуровневых промышленных экономических систем.

Реализация поставленной цели диссертационной работы предопределила необходимость решения следующих основных задач:

- раскрыть сущность и подходы к оценке состояния промышленных экономических систем;

- провести ретроспективный проекционный анализ экономического состояния промышленности Российской Федерации и Нижегородской области в разрезе разделов Общероссийского классификатора видов экономической деятельности (ОКВЭД);

- разработать концепцию сравнительной оценки состояния альтернатив в экономике промышленности по совокупности проекций;

- разработать метод совместной оптимизации проекций для оценки состояния промышленных экономических систем;

- разработать метод исключения проекций и метод выделения главной проекции для оценки состояния промышленных экономических систем;

- разработать модель проекционной сравнительной оценки альтернатив в экономике промышленности;

- обосновать классификацию задач сравнительной оценки промышленных экономических систем;

- поставить и проанализировать основные типы задач проекционного принятия решений в экономике промышленности;

- разработать инструментарий проекционного сопоставления промышленных экономических систем;

- разработать методический подход для проекционного сравнения альтернатив с учетом многообразия интересов стейкхолдеров;

- разработать концептуальную модель системы поддержки принятия решений в экономике промышленности на основе проекционного выбора;

- сформировать систему показателей многопроекционной сравнительной оценки экономического состояния отраслей промышленности;

- провести эмпирическое исследование экономического состояния обрабатывающих производств (на примере Нижегородской области).

Объектом исследования выступают экономические системы промышленного производства - межотраслевые промышленные комплексы, отрасли промышленности и промышленные предприятия различных форм собственности.

Предметом исследования являются управленческие отношения, возникающие в процессе изменения состояния промышленных экономических систем и осуществления сравнительной оценки состояния с помощью методов, моделей и инструментария многопроекционного выбора, учитывающих интересы стейкхол-деров.

Методологической основой исследования служат системный подход; общенаучные методы: анализ и синтез, сравнение, абстрагирование и конкретизация, обобщение, формализация, индукция и дедукция, идеализация, аналогия, моделирование, классификация, корреляционно-регрессионный анализ, метод математического моделирования, метод экспертных оценок, табличный и графический методы; принципы и методы многокритериального принятия решений в экономике, а также разработанные в ходе диссертационного исследования специальные методы многопроекционного выбора.

Теоретическую базу исследования составили фундаментальные труды отечественных и зарубежных ученых по актуальным вопросам экономической теории, экономики промышленности, управления инновациями, экономической безопасности, многокритериального принятия решений, прогнозирования и планирования.

Информационную базу исследования составили официальные документы Организации Объединенных Наций, Указы Президента Российской Федерации, постановления Правительства России, нормативно-инструктивные документы министерств РФ и субъектов РФ, научные интернет-ресурсы, данные научных трудов, в том числе монографий, периодической печати, аналитические, обзорные и справочные материалы, диссертации и авторефераты диссертаций, официальные данные Федеральной службы государственной статистики (Росстата) и его территориальных органов, статистические сборники и бюллетени, справочные издания, содержащие фактические сведения по отраслям промышленности РФ и

Нижегородской области, и данные, полученные автором в ходе исследовательской работы.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке методологии многопроекционной сравнительной оценки состояния многоуровневых промышленных экономических систем, развивающей научные концепции устойчивого развития экономики, управления стейкхолдерами и принятия решений. Наиболее существенные результаты исследования, полученные лично автором, обладающие научной новизной, раскрываются в следующих основных положениях.

1. Разработана концепция сравнительной оценки состояния альтернатив в экономике промышленности по совокупности проекций, включающая понятийный аппарат, проекционный подход и систему принципов, заложившая научный базис новой методологии многопроекционного компаративного анализа и служащая для построения профильных методов и моделей. Концепция отличается от известных ранее задействованием показателей сложной проекционной структуры и охватом промышленных экономических систем на всех иерархических уровнях.

2. Разработан метод совместной оптимизации проекций для оценки состояния промышленных экономических систем, развивающий методологию многопроекционного выбора и установивший единую для стейкхолдеров схему принятия решений на основе исчерпывающего набора проекций и показателей. Метод предназначен для анализа общих экономических задач, требующих комплексного учета многообразия происходящих явлений и процессов, и отличается от предшествующих оперированием показателями в составе проекций и распространимостью на промышленные экономические системы макро-, мезо- и микроуровней.

3. Разработаны метод исключения проекций и метод выделения главной проекции для оценки состояния промышленных экономических систем,

дополняющие методологию многопроекционного выбора и регламентировавшие типовые для стейкхолдеров в экономике промышленности частные схемы приня-

тия решений, сокращающие количество оптимизируемых проекций. Методы служат для анализа узкоспециализированных научно-практических задач и отличаются от предложенных прежде применением показателей сложной проекционной структуры и покрытием потребности исследования промышленных экономических систем всех уровней иерархии.

4. Разработана модель проекционной сравнительной оценки альтернатив в экономике промышленности, ставшая ключевым компонентом авторской методологии, реализовавшим принципы и методы проекционного выбора. Модель предусматривает сквозное исследование альтернатив с целью выявления передового и негативного опыта экономической деятельности. Тем самым закладывается научный фундамент для проведения полномасштабного мониторинга экономического состояния сферы промышленного производства. В отличие от известных ранее, в оптимизационной модели используются показатели в составе проекций, а объектами компаративного анализа выступают промышленные экономические системы на всех иерархических уровнях.

5. Обоснована классификация задач сравнительной оценки промышленных экономических систем, базирующаяся на проекционном подходе и являющаяся специфическим неотъемлемым элементом новой методологии. Классификация позволила систематизировать основные накопленные на текущий момент знания в области многокритериальной и многопроекционной оценки состояния многоуровневых промышленных экономических систем. В отличие от предшествующих, авторская схема является более подробной и включает существенно расширенный перечень присущих современной экономике промышленности признаков и групп задач.

6. Предложены постановки задач проекционного принятия решений в экономике промышленности и дана их типизация, детерминированная числом заинтересованных сторон, количеством проекций и фактором времени. На основе оптимизационной модели разработаны процедуры одно- и многопроекционного выбора, доступные различным стейкхолдерам для решения характерных стратегических и тактических задач компаративного анализа. Отличительная особен-

ность постановок и анализа состоит в задействовании показателей сложной проекционной структуры и в охвате промышленных экономических систем макро-, мезо- и микроуровней.

7. Разработан инструментарий проекционного сопоставления промышленных экономических систем, реализующий предложенные принципы, методы и модель, предназначенный для проведения сравнительной оценки состояния альтернатив по совокупности проекций на основе текущей/прогнозной информации и предусматривающий осуществление классического, а также мягкого или жесткого (как симметричного, так и асимметричного) выбора, отвечающего специфике решаемых в экономике промышленности практических задач. Отличие от известного ранее инструментария состоит в оперировании показателями в составе проекций и в распространимости на промышленные экономические системы всех уровней иерархии.

8. Разработан методический подход для проекционного сравнения альтернатив с учетом многообразия интересов стейкхолдеров, реализующий инструментарий проекционного выбора, позволивший различным заинтересованным сторонам достичь согласия при выполнении на практике многопроекционного компаративного анализа многоуровневых промышленных экономических систем по фактическим (прогнозным) данным посредством многовариантной реализации как индивидуального, так и коллективного выбора, и отличающийся от предшествующих применением показателей сложной проекционной структуры и покрытием потребности исследования промышленных экономических систем на всех иерархических уровнях.

9. Разработана концептуальная модель системы поддержки принятия решений в экономике промышленности на основе проекционного выбора, центральным звеном которой выступает информационная система, использующая в вычислениях авторский методический комплекс. Согласно модели, в диалоговом режиме происходит сквозное структурирование пространства экономического состояния сравниваемых альтернатив, что создает аналитическую платформу для обеспечения проведения эффективной промышленной политики. В отличие

от предложенных прежде, в концептуальной модели используются показатели в составе проекций, а объектами анализа являются промышленные экономические системы макро-, мезо- и микроуровней.

10. Сформирована система показателей многопроекционной сравнительной оценки экономического состояния отраслей промышленности, объединившая проекции эффективности деятельности, инновационной активности и экономической безопасности и позволившая апробировать комплекс методик и оптимизационную модель на статистике обрабатывающих производств Нижегородской области. Система показателей получена посредством обобщения мнений экспертов и отличается от известных ранее как набором проекций, так и составом коэффициентов, имеющих экономическое, социальное и экологическое содержание.

Теоретическая значимость исследования состоит в развитии современной теории и методологии многопроекционного сравнительного анализа промышленных экономических систем на основе научных концепций устойчивого развития экономики, стейкхолдер-менеджмента и многокритериального принятия решений.

Практическая ценность исследования заключается в разработке авторского научно-методического аппарата для поддержки принятия решений по повышению эффективности промышленной политики на различных иерархических уровнях управления экономикой. Методические разработки соискателя имеют достаточно универсальный характер применения и обеспечивают проведение сквозного мониторинга состояния широкого спектра промышленных экономических систем. Полученные научные результаты, выводы и рекомендации адресованы руководителям и специалистам профильных министерств, ведомств и департаментов, промышленных предприятий, а также интегрированных структур и бизнес-единиц.

Область исследования. Диссертация выполнена в рамках пунктов паспорта научной специальности ВАК Минобрнауки РФ 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами - промышленность): п. 1.1.1 «Разработка новых и адаптация существующих методов, механизмов и инструментов функционирования

экономики, организации и управления хозяйственными образованиями в промышленности» и п. 1.1.17 «Теоретические и методологические основы мониторинга развития экономических систем народного хозяйства».

Положения диссертации, выносимые на защиту:

- концепция сравнительной оценки состояния альтернатив в экономике промышленности по совокупности проекций (с. 70-89);

- метод совместной оптимизации проекций для оценки состояния промышленных экономических систем (с. 89-105);

- метод исключения проекций и метод выделения главной проекции для оценки состояния промышленных экономических систем (с. 106-126);

- модель проекционной сравнительной оценки альтернатив в экономике промышленности (с. 129-154);

- классификация задач сравнительной оценки промышленных экономических систем (с. 154-180);

- постановка и анализ основных типов задач проекционного принятия решений в экономике промышленности (с. 180-202);

- инструментарий проекционного сопоставления промышленных экономических систем (с. 205-220);

- методический подход для проекционного сравнения альтернатив с учетом многообразия интересов стейкхолдеров (с. 221-248);

- концептуальная модель системы поддержки принятия решений в экономике промышленности на основе проекционного выбора (с. 251-253);

- система показателей многопроекционной сравнительной оценки экономического состояния отраслей промышленности (с. 260-263).

Степень достоверности и апробация результатов исследования. Достоверность обеспечивается теоретической и методологической обоснованностью работы, адекватностью задействованных общенаучных и специальных методов поставленной цели и задачам. Исследование выполнялось и апробировалось в рамках реализации в Нижегородском государственном техническом университете им. Р.Е. Алексеева в 2017-2020 гг. программы развития опорного университета

(мероприятие М 6.1.3 «Организация проведения инициативных исследований для региона и муниципалитетов»). Результаты диссертационного исследования применяются в практической деятельности Министерства промышленности, торговли и предпринимательства Нижегородской области, территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Нижегородской области (Ни-жегородстата), АО «Арзамасский приборостроительный завод имени П.И. План-дина», АО «Гипрогазцентр», Нижегородского регионального отделения Вольного экономического общества России, Нижегородского государственного технического университета им. Р.Е. Алексеева, что подтверждается справками и актами о внедрении.

Основные положения и выводы диссертации доложены и получили положительную оценку на международных научно-практических конференциях «Актуальные вопросы экономики, менеджмента и инноваций» (Нижний Новгород, 2020), «Вызовы времени и ведущие мировые научные центры» (Челябинск, 2019), «Гуманитарные и общественные науки: опыт, проблемы, перспективы» (Ставрополь, 2018), «4th International Multidisciplinary Scientific Conference on Social Sciences and Arts -SGEM» (Болгария, Албена, 2017), «Современное общество: проблемы, идеи, инновации» (Ставрополь, 2017), «Современные проблемы и тенденции развития экономики и управления» (Челябинск, 2017), «Новая наука: стратегии и векторы развития» (Магнитогорск, 2017), «Новая наука: современное состояние и пути развития» (Стерлита-мак, 2017), «Современная наука: актуальные проблемы и пути их решения» (Липецк, 2017), «Теория и практика актуальных исследований» (Краснодар, 2017), «Инновации, технологии, наука» (Пермь, 2017), «Актуальные проблемы социально-экономических исследований» (Махачкала, 2017), «Новая наука: от идеи к результату» (Сургут, 2017), «Актуальные вопросы научных исследований» (Иваново, 2017), «Институциональные и инфраструктурные аспекты развития различных экономических систем» (Казань, 2017), «Новая наука: опыт, традиции, инновации» (Оренбург, 2017), «Актуальные вопросы науки» (Москва, 2017), «3rd International Multidisciplinary Scientific Conference on Social Sciences and Arts - SGEM» (Болгария, Албена, 2016), «Новая наука: теоретический и практический взгляд» (Ижевск, 2016),

«Научные преобразования в эпоху глобализации» (Екатеринбург, 2016), «Прорывные экономические реформы в условиях риска и неопределенности» (Самара, 2016), «Роль инноваций в трансформации современной науки» (Волгоград, 2016), «Инновационная наука: прошлое, настоящее, будущее» (Уфа, 2016), «Вопросы современной науки: проблемы, тенденции и перспективы» (Таганрог, 2016), «Приоритетные научные направления: от теории к практике» (Новосибирск, 2016). Авторские научные результаты и предлагаемые рекомендации в целом согласуются с исследованиями других ученых в рассматриваемой предметной области.

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Лапаева Ольга Николаевна, 2021 год

■а -

и

I 0,5

ей *

я

-

=

я

к эф

10

20

30

40

50

60

Удельный вес инновационно-активных организаций, % Доля инновационной продукции в отгруженной, % О—»шах

Рисунок 5.11 - Определение квазиэффективных отраслей во второй проекции В третьей проекции остается сопоставить альтернативы 3, 5 и 9 (таблица

5.24).

Таблица 5.24 - Выбор отраслей второго ранга в третьей проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания эффективности

Ки x 3 9 5

Кву x 9 3 5

Кзос т 3 5 9

Выделяем варианты 5 и 9. Пятая альтернатива доминирует вариант 3. Тогда множество второго ранга в третьей проекции имеет вид М32р = {5, 9}, а квазиэффективное множество - М3кэф = {1, 4, 5, 9} (рисунок 5.12).

Согласно выражению (2.4), путем пересечения квазиэффективных множеств проекций синтезируем третий квазикластер отраслей М3кв = {4, 5, 9}.

30 35 40 45 50 55 60 65 70

*-

Степень износа основных фондов, % Интенсивность затрат на охрану окружающей среды, % О —ипах

Рисунок 5.12 - Определение квазиэффективных отраслей в третьей проекции

Заметим, что в асимметричной постановке при ограничении решения в первой проекции паретовским множеством М1эф = {1, 3, 4, 9} и задействовании в остальных проекциях вторых рангов третий квазикластер в соответствии с формулой (2.1) составят альтернативы 4 и 9.

Возвращаясь к симметричному выбору, рассмотрим оставшиеся варианты 1 и 3. В первой проекции они взаимно несравнимы и эффективное множество имеет вид М1эф = {1, 3}. Во второй проекции доминирует альтернатива 3 и М2эф = {3}. В третьей проекции доминирует вариант 1 и М3эф = {1}. При отсутствии пересечения эффективных множеств проекций используем вторые ранги и, руководствуясь выражением (2.4), сформируем четвертый квазикластер М4кв = {1, 3}.

Таким образом, образовано четыре кластера отраслей. Первый кластер -классический, а остальные - квазикластеры. Первый кластер содержит одну альтернативу, второй - четыре, третий - три, а последний - две.

По итогам исследования за 2017 г. составим структурную матрицу экономического состояния отраслей (таблица 5.25).

Таблица 5.25 - Структурная матрица экономического состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области

Номер и тип Состав отраслей Экономическое

кластера состояние в статике

1. Кластер Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования Доминирующее

2. Квазикластер Производство бумаги и бумажных изделий Производство металлургическое Производство компьютеров, электронных и оптических изделий Производство прочих транспортных средств

и оборудования Среднее

3. Квазикластер Производство химических веществ и химических продуктов Производство прочей неметаллической минеральной продукции Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов

4. Квазикластер Производство пищевых продуктов Производство кокса и нефтепродуктов Доминируемое

Матрица позволяет заключить, что лидирующее, сбалансированное по проекциям эффективности деятельности, инновационной активности и экономической безопасности положение занимает производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования, представляющее первый кластер. Худшее экономическое состояние имеют производство пищевых продуктов и производство кокса и нефтепродуктов.

Положение большинства отраслей (семи из десяти) оценивается как среднее. Здесь несколько лучшая ситуация сложилась в производстве бумаги и бумажных изделий, металлургическом производстве, производстве компьютеров, электронных и оптических изделий, а также в производстве прочих транспортных средств и оборудования. Более низкие показатели демонстрируют производство химических веществ и химических продуктов, производство прочей неметаллической минеральной продукции и производство автотранспортных средств, прице-

пов и полуприцепов. Однако вопрос надлежащей экономической интерпретации результатов компаративного анализа остается открытым.

Под интерпретацией традиционно понимается истолкование, разъяснение смысла значения чего-либо [26]. В современной экономике оценка состояния осуществляется различными заинтересованными сторонами. Поскольку частные интересы стейкхолдеров в общем случае не совпадают, то имеются нюансы в интерпретации. Как правило, собственникам, менеджерам и инвесторам важно положение конкретной отрасли (предприятия) и конкурентов [363]. Такая интерпретация не вызывает затруднений, поскольку здесь вполне пригодна структурная матрица экономического состояния, приведенная в таблице 5.25. Например, производство прочей неметаллической минеральной продукции входит в третий квазикластер из четырех имеющихся и его экономическое состояние далеко от идеала. Металлургическое производство более успешно, ибо принадлежит квазикластеру №2.

С позиции государства представляет существенный интерес интегральная оценка экономического состояния всей совокупности исследуемых отраслей в целом. Идеальной является ситуация, когда все производства занимают лидирующие позиции и образуют единственный первый кластер; однако это редко наблюдается на практике. Так, в рамках диссертационного исследования по итогам 2017 г. получено четыре кластера, заметно разнящихся по уровню экономического состояния.

Дать интегральную оценку экономического состояния позволит соотнесение иерархической кластерной структуры с размерами экономик сравниваемых производств. Тогда успешным можно считать состояние, если высокие экономические показатели демонстрируют ключевые отрасли, вносящие основной вклад в выпуск промышленной продукции.

Дополним таблицу 5.25 четвертым столбцом со сведениями об удельном весе отгруженной продукции в структуре промышленного производства региона. В результате получим структурную матрицу экономического состояния и масштаба экономик обрабатывающих отраслей промышленности, представленную в таблице 5.26.

Таблица 5.26 - Структурная матрица экономического состояния и размера экономик обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области

Номер и тип кластера Состав отраслей Экономическое состояние в статике Удельный вес отгруженной продукции, %

1. Кластер Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования Доминирующее 6,37

2. Квазикластер Производство бумаги и бумажных изделий Производство металлургическое Производство компьютеров, электронных и оптических изделий Производство прочих транспортных средств и оборудования Среднее 2,25

12,96

4,60

2,86

3. Квазикластер Производство химических веществ и химических продуктов Производство прочей неметаллической минеральной продукции Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов 7,48

3,1

16,31

4. Квазикластер Производство пищевых продуктов Производство кокса и нефтепродуктов Доминируемое 7,03

24,72

Сопоставление иерархической кластерной структуры со структурой объема отгруженной продукции приводит к следующему. Преобладающее в регионе производство кокса и нефтепродуктов (24,72%) отнесено в худший по экономическому состоянию кластер. Второе по размеру производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов (16,31%) расположено в третьем, предпоследнем кластере. Не вошло в первый кластер и третье по масштабу экономики (12,96%) металлургическое производство. В кластерной структуре лидирует производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования, но его объемная доля невелика (всего 6,37%) - лишь шестое место из десяти. В итоге интегральное экономическое состояние обрабатывающих производств Нижегородской области далеко от совершенства.

Перейдем к вопросу формирования взаимоприемлемого решения заинтересованными сторонами. Будем полагать, что второй стейкхолдер оперирует одной

проекцией финансовых показателей, характеризующих ликвидность, рентабельность и финансовую устойчивость. Однопроекционность выбора можно трактовать как исходную позицию второго участника либо как результат действия метода исключения проекций (выделения главной проекции). Показателями оценки финансового состояния приняты коэффициент текущей ликвидности, рентабельность активов и коэффициент автономии. Обратимся к статистике 2017 года (таблица 5.27).

Таблица 5.27 - Показатели финансового состояния обрабатывающих производств Нижегородской области

Показатели Производства Коэффициент текущей ликвидности (Ктл), % [111] Рентабельность активов (Кра), % [90] Коэффициент автономии (Ка), % [111]

1. Производство пищевых продуктов 91,6 4,5 36,4

2. Производство бумаги и бумажных изделий 79,4 -0,4*) 21,2

3. Производство кокса и нефтепродуктов 127,4 17,4 53,3

4. Производство химических веществ и химических продуктов 76,2 0,3 42,2

5. Производство прочей неметаллической минеральной продукции 175,5 5,5 70,5

6. Производство металлургическое 96,9 15,1 57,4

7. Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования 83,9 4,8 30,6

8. Производство компьютеров, электронных и оптических изделий 113,5 12,4 50,5

9. Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов 66,7 1,9 25,9

10. Производство прочих транспортных средств и оборудования 136,8 10,9 48,7

*) знак (-) означает убыточность.

Информация сведена в таблицу 5.28.

Таблица 5.28 - Выбор эффективных отраслей

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Ктл Т 9 4 2 7 1 6 8 3 10 5

Кра Т 2 4 9 1 7 5 10 8 6 3

Ка Т 2 9 7 1 4 10 8 3 6 5

Выделяем эффективные варианты 5 и 3. Пятая альтернатива доминирует варианты 1, 2, 4, 7 и 9, а третья - 1, 2, 4 и 7-9. Ранг завершат взаимно несравнимые альтернативы 6 и 10. При этом эффективное множество второго стейкхолдера примет вид М2эф = {3, 5, 6, 10}.

Результаты представлены на рисунке 5.13.

Рисунок 5.13 - Эффективное решение второго стейкхолдера

Трехпроекционное эффективное решение первой заинтересованной стороны М11кл = {7} определено ранее. Следовательно, симметричное взаимоприемлемое решение на базе паретовских множеств отсутствует. Задействуем второй квазикластер. Имеем М11кл, 2кв = {2, 6, 7, 8, 10}. По формуле (1.3) синтезируем асимметричное взаимоприемлемое решение стейкхолдеров посредством пересечения индивидуальных множеств Мвп = {6, 10}.

Однако возможно и симметричное совместное решение сторон в случае использования первым стейкхолдером дополнительных методов проекционного выбора. В процессе формирования первого кластера отраслей им выделены следующие решения проекций (см. рисунки 5.4-5.6): М11эф = {3, 6, 7}, М12эф = {3, 6, 7, 8, 10} и М13эф = {2, 4, 7, 8, 10}. Тогда при принятии за главную первой проекции получим взаимоприемлемое эффективное множество Мвпэф = {3, 6}, второй - Мвпэф = = {3, 6, 10} и третьей - Мвпэф = {10}. Если, руководствуясь выражением (2.7), исключить третью проекцию и оперировать первой и второй, то М11кл = {3, 6, 7} и Мвпэф = {3, 6}. Соответственно, при исключении первой проекции М11кл = {7, 8, 10} и Мвпэф = {10}. В случае исключения второй проекции М11кл = {7} - потребуется квазиэффективный выбор.

Завершим исследование оставшихся отраслей в финансовой проекции. Дальнейшему сравнению подлежат варианты 1, 2, 4 и 7-9 (таблица 5.29).

Таблица 5.29 - Показатели финансового состояния обрабатывающих производств Нижегородской области

Показатели Производства Коэффициент текущей ликвидности (Ктл), % Рентабельность активов (Кра), % Коэффициент автономии (Ка), %

1. Производство пищевых продуктов 91,6 4,5 36,4

2. Производство бумаги и бумажных изделий 79,4 -0,4 21,2

4. Производство химических веществ и химических продуктов 76,2 0,3 42,2

7. Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования 83,9 4,8 30,6

8. Производство компьютеров, электронных и оптических изделий 113,5 12,4 50,5

9. Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов 66,7 1,9 25,9

Информация сведена в таблицу 5.30. Таблица 5.30 - Выбор отраслей второго ранга

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Ктл Т 9 4 2 7 1 8

Кра Т 2 4 9 1 7 8

Ка Т 2 9 7 1 4 8

Доминирует альтернатива 8. Множество второго ранга примет вид М22р = {8}. Необходимо сопоставить варианты 1, 2, 4, 7 и 9 (таблица 5.31).

Таблица 5.31 - Показатели финансового состояния обрабатывающих производств Нижегородской области

Показатели Производства Коэффициент текущей ликвидности (Ктл), % Рентабельность активов (Кра), % Коэффициент автономии (Ка), %

1. Производство пищевых продуктов 91,6 4,5 36,4

2. Производство бумаги и бумажных изделий 79,4 -0,4 21,2

4. Производство химических веществ и химических продуктов 76,2 0,3 42,2

7. Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования 83,9 4,8 30,6

9. Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов 66,7 1,9 25,9

Исходные данные сведены в таблицу 5.32. Таблица 5.32 - Выбор отраслей третьего ранга

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Ктл Т 9 4 2 7 1

Кра Т 2 4 9 1 7

Ка Т 2 9 7 1 4

Выделяем варианты третьего ранга 1, 7 и 4. Первая альтернатива доминирует прочие. Множество третьего ранга запишем в виде М23р = {1, 4, 7}. Оставшиеся взаимно несравнимые варианты 2 и 9 составят заключительный четвертый ранг.

15

-►

Коэффициент текущей ликвидности, % Коэффициент автономии, % О^тах

Рисунок 5.14 - Решения второго, третьего и четвертого рангов второго стейкхолдера

По результатам исследования за 2017 г. составим итоговую структурную матрицу финансового состояния отраслей (таблица 5.33).

Таблица 5.33 - Структурная матрица финансового состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области

Номер Состав отраслей Финансовое

ранга состояние в статике

1 Производство кокса и нефтепродуктов Производство прочей неметаллической минеральной продукции Производство металлургическое Производство прочих транспортных средств и оборудования Доминирующее

2 Производство компьютеров, электронных и оптических изделий

3 Производство пищевых продуктов Производство химических веществ и химических продуктов Производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования Среднее

4 Производство бумаги и бумажных изделий Производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов Доминируемое

Таким образом, однопроекционная оценка финансового состояния сильно отличается от многопроекционной оценки экономического состояния, представленной в таблице 5.25. Спектр охватываемых в экономике аспектов много шире и не исчерпывается бухгалтерским балансом и отчетом о финансовых результатах. В многопроекционной постановке комплексно учитываются требования по эффективности деятельности, экономической безопасности и инновационной активности. Сужение критериальной базы исследования до блока финансового состояния приводит к иным смещенным выводам и оценкам.

5.3. Сравнительная оценка состояния обрабатывающих производств региона в 2012-2016 годах

Поскольку наличной отраслевой информации за 2017 г. в разрезе ОКВЭД 2 объективно недостаточно для осуществления прогноза на 2018 г. и последующие годы, перейдем к ретроспективному анализу данных предшествующего периода 2012-2016 гг. Тогда в статистической работе применялся классификатор ОКВЭД, а значимую долю в структуре обрабатывающей промышленности Нижегородской области имели иные отрасли:

1) производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака;

2) целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность;

3) производство кокса и нефтепродуктов;

4) химическое производство;

5) производство резиновых и пластмассовых изделий;

6) производство прочих неметаллических минеральных продуктов;

7) металлургическое производство и производство готовых металлических изделий;

8) производство машин и оборудования;

9) производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования;

10) производство транспортных средств и оборудования.

Осуществим сопоставление указанных отраслей в авторской проекционной системе показателей, задействовав исходную информацию таблиц В3-В12 Приложения В. Исследование начнем с 2016 г. Исходные данные для проекции эффективности деятельности представлены в таблице 5.34. Таблица 5.34 - Выбор эффективных отраслей в первой проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Крп Т 8 1 3 6 10 5 4 2 9 7

Кпт Т 8 5 9 2 6 10 1 7 4 3

Кбу Т 6 5 4 8 3 2 9 1 7 10

Выделяем эффективные варианты 7, 3 и 10, характеризуемые оптимальными величинами показателей. Седьмая альтернатива доминирует варианты 1, 2, 5, 6, 8 и 9, третья - альтернативу 8, а десятая - варианты 6 и 8. Ранг завершит оставшаяся альтернатива 4. Тогда эффективное множество в первой проекции примет вид М1эф = {3, 4, 7, 10}.

Перейдем к проекции инновационной активности (таблица 5.35).

Таблица 5.35 - Выбор эффективных отраслей во второй проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

киа Т 1 2 6 8 7 5 4 (3 9) 10

Кзти Т (1 2) 3 4 5 8 6 7 10 9

Кип Т 1 6 5 4 8 10 9 3 2 7

Выделяем эффективные варианты 10, 9 и 7. Десятая и девятая альтернативы доминируют варианты 1, 4-6 и 8, а седьмая - 1, 2, 6 и 8. Ранг завершит оставшийся вариант 3. Следовательно, эффективное множество во второй проекции запишем в виде М2эф = {3, 7, 9, 10}.

Обратимся к проекции экономической безопасности (таблица 5.36).

Таблица 5.36 - Выбор эффективных отраслей в третьей проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания эффективности

Ки X 3 5 1 2 6 7 10 9 8 4

Кву X 3 10 5 6 4 7 1 2 8 9

Кзос Т 3 5 1 9 6 10 2 8 7 4

Изначально выделяем эффективные варианты 4 и 9. Четвертая альтернатива доминирует варианты 3, 5, 6 и 10, а девятая - 1, 3 и 5. Остается сопоставить альтернативы 2, 7 и 8. Имеем эффективные варианты 8 и 7. Восьмая альтернатива доминирует вариант 2. При этом эффективное множество в третьей проекции примет вид М3эф = {4, 7, 8, 9}.

Руководствуясь выражением (2.3), посредством пересечения эффективных множеств проекций формируем первый кластер отраслей М1кл = {7}.

Дальнейшему сравнению подлежат варианты 1-6 и 8-10. Исходные данные для проекции эффективности деятельности представлены в таблице 5.37.

Таблица 5.37 - Выбор эффективных отраслей в первой проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Крп Т 8 1 3 6 10 5 4 2 9

Кпт Т 8 5 9 2 6 10 1 4 3

Кбу Т 6 5 4 8 3 2 9 1 10

Выделяем эффективные варианты 9, 3 и 10. Девятая альтернатива доминирует варианты 5 и 8, третья - альтернативу 8, а десятая - варианты 6 и 8. Ранг завершат взаимно несравнимые альтернативы 1, 2 и 4. Тогда эффективное множество в первой проекции примет вид М1эф = {1, 2, 3, 4, 9, 10}.

Перейдем к проекции инновационной активности (таблица 5.38).

Таблица 5.38 - Выбор эффективных отраслей во второй проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

киа Т 1 2 6 8 5 4 (3 9) 10

Кзти Т (1 2) 3 4 5 8 6 10 9

Кип Т 1 6 5 4 8 10 9 3 2

Выделяем эффективные варианты 10, 9 и 2. Десятая и девятая альтернативы доминируют варианты 1, 4-6 и 8, а вторая - альтернативу 1. Ранг завершит оставшийся вариант 3. Следовательно, эффективное множество во второй проекции запишем в виде М2эф = {2, 3, 9, 10}.

Обратимся к проекции экономической безопасности (таблица 5.39). Таблица 5.39 - Выбор эффективных отраслей в третьей проекции

Показатели Обрабатывающие производства

в порядке возрастания эффективности

Ки X 3 5 1 2 6 10 9 8 4

Кву X 3 10 5 6 4 1 2 8 9

Кзос Т 3 5 1 9 6 10 2 8 4

Выделяем эффективные варианты 4 и 9. Четвертая альтернатива доминирует варианты 3, 5, 6 и 10, а девятая - 1, 3 и 5. Среди оставшихся альтернатив, 2 и 8, доминирует последняя. При этом эффективное множество в третьей проекции примет вид М3эф = {4, 8, 9}.

Согласно формуле (2.3), путем пересечения эффективных множеств проекций формируем второй кластер отраслей М2кл = {9}.

Дальнейшему сопоставлению подлежат варианты 1-6, 8 и 10. Исходные данные для проекции эффективности деятельности представлены в таблице 5.40. Таблица 5.40 - Выбор эффективных отраслей в первой проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Крп Т 8 1 3 6 10 5 4 2

Кпт Т 8 5 2 6 10 1 4 3

Кбу Т 6 5 4 8 3 2 1 10

Выделяем эффективные варианты 2, 3 и 10. Вторая альтернатива доминирует варианты 5 и 8, третья - альтернативу 8, а десятая - варианты 6 и 8. Ранг завершат взаимно несравнимые альтернативы 1 и 4. Тогда эффективное множество в первой проекции примет вид М1эф = {1, 2, 3, 4, 10}.

Перейдем к проекции инновационной активности (таблица 5.41).

Таблица 5.41 - Выбор эффективных отраслей во второй проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

киа Т 1 2 6 8 5 4 3 10

Кзти Т (1 2) 3 4 5 8 6 10

Кип Т 1 6 5 4 8 10 3 2

Выделяем эффективные варианты 10 и 2. Десятая альтернатива доминирует варианты 1, 4-6 и 8, а вторая - альтернативу 1. Ранг завершит оставшийся вариант 3. Следовательно, эффективное множество во второй проекции запишем в виде М2эф = {2, 3, 10}.

Обратимся к проекции экономической безопасности (таблица 5.42).

Таблица 5.42 - Выбор эффективных отраслей в третьей проекции

Показатели Обрабатывающие производства

в порядке возрастания эффективности

Ки X 3 5 1 2 6 10 8 4

Кву X 3 10 5 6 4 1 2 8

Кзос Т 3 5 1 6 10 2 8 4

Выделяем эффективные варианты 4 и 8. Четвертая альтернатива доминирует варианты 3, 5, 6 и 10, а восьмая - 1-3, 5, 6 и 10. При этом эффективное множество в третьей проекции примет вид М3эф = {4, 8}.

Посредством пересечения эффективных множеств проекций третий кластер не сформирован. Привнесем в процедуру вторые ранги и осуществим квазиэффективный выбор.

В первой проекции предстоит сопоставить альтернативы 5, 6 и 8 (таблица

5.43).

Таблица 5.43 - Выбор отраслей второго ранга в первой проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Крп Т 8 6 5

Кпт Т 8 5 6

Кбу Т 6 5 8

Варианты взаимно несравнимы. Множество второго ранга в первой проекции примет вид М1^ = {5, 6, 8}, а квазиэффективное множество - М1кэф = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 10}.

Во второй проекции подлежат сопоставлению альтернативы 1, 4-6 и 8 (таблица 5.44).

Таблица 5.44 - Выбор отраслей второго ранга во второй проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Киа Т 1 6 8 5 4

Кзти Т 1 4 5 8 6

Кип Т 1 6 5 4 8

Выделяем варианты 4, 6 и 8, доминирующие альтернативу 1. Ранг завершит оставшийся вариант 5. Следовательно, множество второго ранга во второй проекции запишем в виде М22р = {4, 5, 6, 8}, а квазиэффективное множество -М2кэф = {2, 3, 4, 5, 6, 8, 10}.

В третьей проекции необходимо сравнить альтернативы 1-3, 5, 6 и 10 (таблица 5.45).

Таблица 5.45 - Выбор отраслей второго ранга в третьей проекции

Показатели Обрабатывающие производства

в порядке возрастания эффективности

Ки X 3 5 1 2 6 10

Кву X 3 10 5 6 1 2

Кзос Т 3 5 1 6 10 2

Выделяем варианты 10 и 2. Десятая альтернатива доминирует вариант 3, а вторая - альтернативы 1, 3 и 5. Ранг завершит оставшийся вариант 6. При этом множество второго ранга в третьей проекции примет вид М32р = {2, 6, 10}, а квазиэффективное множество - М3кэф = {2, 4, 6, 8, 10}.

Руководствуясь выражением (2.4), путем пересечения квазиэффективных множеств проекций получим третий квазикластер отраслей М3кв = {2, 4, 6, 8, 10}.

Дальнейшему сравнению подлежат варианты 1, 3 и 5. Исходные данные для проекции эффективности деятельности представлены в таблице 5.46.

Таблица 5.46 - Выбор эффективных отраслей в первой проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

Крп Т 1 3 5

Кпт Т 5 1 3

Кбу Т 5 3 1

Альтернативы взаимно несравнимы. Эффективное множество в первой проекции примет вид М!эф = {1, 3, 5}.

Перейдем к проекции инновационной активности (таблица 5.47).

Таблица 5.47 - Выбор эффективных отраслей во второй проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания показателей

киа Т 1 5 3

Кзти Т 1 3 5

Кип Т 1 5 3

Выделяем эффективные варианты 3 и 5, доминирующие оставшийся. Эффективное множество во второй проекции запишем в виде М2эф = {3, 5}. Обратимся к проекции экономической безопасности (таблица 5.48).

Таблица 5.48 - Выбор эффективных отраслей в третьей проекции

Показатели Обрабатывающие производства в порядке возрастания эффективности

Ки X 3 5 1

Кву X 3 5 1

Кзос Т 3 5 1

Доминирует альтернатива 1. Эффективное множество в третьей проекции имеет вид М3эф = {1}.

Посредством пересечения эффективных множеств проекций четвертый кластер не сформирован. Задействуем вторые ранги и осуществим квазиэффективный выбор.

Во второй проекции одноименный ранг включает последнюю альтернативу 1. В третьей проекции второй ранг представлен доминирующим вариантом 5. Тогда квазиэффективное множество во второй проекции примет вид М2кэф = {1, 3,

5}, а в третьей - М3Юф = {1, 5}. По формуле (2.4) путем пересечения квазиэффективных множеств проекций синтезируем четвертый квазикластер отраслей М4кв = = {1, 5}. Оставшийся вариант 3 составит заключительный пятый кластер.

Таким образом, структурно отрасли образуют пять кластеров. Первый, второй и последний кластеры содержат по одной альтернативе. Третий и четвертый квазикластеры включают пять и два варианта соответственно.

По итогам исследования составим структурную матрицу экономического состояния отраслей (таблица 5.49).

Таблица 5.49 - Структурная матрица экономического состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области в 2016 г.

Номер и тип кластера Состав отраслей Экономическое состояние в статике

1. Кластер Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий Доминирующее

2. Кластер Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования Среднее

3. Квазикластер Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность Химическое производство Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Производство машин и оборудования Производство транспортных средств и оборудования

4. Квазикластер Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Производство резиновых и пластмассовых изделий

5. Кластер Производство кокса и нефтепродуктов Доминируемое

Результаты исследования за 2015-2012 гг. представлены в таблицах 5.50-5.53.

Таблица 5.50 - Структурная матрица экономического состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области в 2015 г.

Номер и тип кластера Состав отраслей Экономическое состояние в статике

1. Кластер Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования Доминирующее

2. Квазикластер Химическое производство Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий Среднее

3. Квазикластер Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Производство транспортных средств и оборудования

4. Квазикластер Производство кокса и нефтепродуктов Производство резиновых и пластмассовых изделий

5. Кластер Производство машин и оборудования Доминируемое

Таблица 5.51 - Структурная матрица экономического состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области в 2014 г.

Номер и тип кластера Состав отраслей Экономическое состояние в статике

1. Квазикластер Химическое производство Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования Доминирующее

2. Квазикластер Производство прочих неметаллических минеральных продуктов Производство транспортных средств и оборудования Среднее

3. Псевдокластер Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность Производство кокса и нефтепродуктов Производство резиновых и пластмассовых изделий Производство машин и оборудования Доминируемое

Таблица 5.52 - Структурная матрица экономического состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области в 2013 г.

Номер и тип кластера Состав отраслей Экономическое состояние в статике

1. Квазикластер Химическое производство Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования Производство транспортных средств и оборудования Доминирующее

2. Кластер Производство машин и оборудования Среднее

3. Квазикластер Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность Производство резиновых и пластмассовых изделий Производство прочих неметаллических минеральных продуктов

4. Кластер Производство кокса и нефтепродуктов Доминируемое

Таблица 5.53 - Структурная матрица экономического состояния обрабатывающих отраслей промышленности Нижегородской области в 2012 г.

Номер и тип кластера Состав отраслей Экономическое состояние в статике

1. Квазикластер Производство кокса и нефтепродуктов Химическое производство Металлургическое производство и производство готовых металлических изделий Производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования Доминирующее

2. Кластер Производство транспортных средств и оборудования Среднее

3. Кластер Производство машин и оборудования

4. Кластер Производство пищевых продуктов, включая напитки, и табака

5. Кластер Производство прочих неметаллических минеральных продуктов

6. Кластер Производство резиновых и пластмассовых изделий

7. Кластер Целлюлозно-бумажное производство; издательская и полиграфическая деятельность Доминируемое

Завершая исследование и переходя от статики к динамике, отметим, что ситуация в обрабатывающей промышленности Нижегородской области на всем горизонте анализа 2012-2017 гг. характеризовалась нестабильностью: менялись лидеры и аутсайдеры, а также степень расслоения отраслей согласно достигнутому экономическому состоянию. Максимальная дифференциация наблюдалась в начальном 2012 г., где сформировано семь кластеров. В 2014 г. зафиксирован наибольший дисбаланс проекций эффективности деятельности, инновационной активности и экономической безопасности, когда половина производств составила замыкающий псевдокластер. В 2013 и 2017 гг. выделены четыре кластера, а в 2015 и 2016 гг. - пять.

Выводы по главе 5

1. В заключительной главе диссертационного исследования разработана концептуальная модель системы поддержки принятия решений в экономике промышленности на основе проекционного выбора, центральным звеном которой выступает информационная система, задействующая в вычислениях новый инструментально-методический комплекс. По итогам расчетов происходит сквозное структурирование пространства состояния сравниваемых промышленных экономических систем, что создает аналитическую платформу для осуществления полномасштабного мониторинга сферы промышленного производства и обеспечения проведения эффективной промышленной политики. Отличительной особенностью авторской модели является учет сложной структуры оценочных показателей и охват объектов анализа на всех иерархических уровнях.

2. Для продвижения результатов научно-квалификационной работы в практическую плоскость сформирована система показателей оценки состояния отраслей промышленности, включающая проекции эффективности деятельности, инновационной активности и экономической безопасности. Система получена посредством обобщения мнений экспертов из числа профильных ученых и специалистов, прошла проверку на мультиколлинеарность и отличается от предложен-

ных ранее как набором проекций, так и составом коэффициентов, имеющих экономическое, социальное и экологическое содержание.

3. Осуществленное в работе эмпирическое исследование, охватившее период 2012-2017 гг. и затронувшее ключевые обрабатывающие производства Нижегородской области, свидетельствует о нестабильности экономической ситуации. На горизонте расчета наблюдалась смена отраслей-лидеров и отраслей-аутсайдеров; существенно разнилась и степень дифференциации отраслей, выраженная количеством кластеров. Так, в 2017 г. было сформировано четыре кластера. Лидирующее положение занимало производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования, составившее первый кластер. Худшее экономическое состояние имели производство пищевых продуктов и производство кокса и нефтепродуктов. Позиционирование семи отраслей из десяти оценивалось как среднее.

4. Соотнесение кластерной структуры со структурой объема отгруженной продукции показало, что преобладающее в регионе производство кокса и нефтепродуктов находится в худшем по экономическому состоянию кластере. Второе по масштабу производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов расположено в третьем, предпоследнем кластере. Не вошло в первый кластер и третье по размеру экономики металлургическое производство. В кластерной структуре лидирует производство готовых металлических изделий, кроме машин и оборудования, но его объемная доля невелика. Следовательно, интегральное экономическое состояние обрабатывающих производств, составляющих базис промышленности Нижегородской области, далеко от совершенства.

5. При надлежащей адаптации накопленный отраслями-лидерами передовой опыт целесообразно распространять на все обрабатывающие производства, акцентировав внимание на значимых для региона отраслях. Производства, образующие нижний кластер, нуждаются в пристальном внимании, поскольку здесь может потребоваться антикризисное управление. Конкретизировав причины, предопределившие низкий уровень экономического состояния, заинтересованным сторонам предстоит сформировать и реализовать комплекс стратегических и тактических мер по улучшению ситуации.

6. Представленный в диссертации сквозной компаративный анализ ключевых обрабатывающих производств Нижегородской области позволяет признать успешной апробацию инструментально-методического комплекса проекционного выбора и валидацию авторской оптимизационной модели. В процессе исследования осуществлен проход по всем ветвям алгоритмов, рассмотрен точечный выбор, реализован эффективный и квазиэффективный выбор, учтены индивидуальные интересы стейкхолдеров, раскрыт симметричный и асимметричный выбор, задействованы основной и дополнительные методы многопроекционного принятия решений, машинный расчет подтвержден ручным.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В ходе диссертационного исследования автором разработана методология многопроекционной сравнительной оценки состояния многоуровневых промышленных экономических систем для обеспечения проведения эффективной промышленной политики. В результате проведенного исследования сделаны следующие выводы.

1. В современной ситуации существенного спада мировой экономики, усиления глобализации под влиянием передовых цифровых технологий и принятия государствами жестких протекционистских мер перед отечественной экономикой промышленности стоят сложные цели и задачи развития, достижение/решение которых сдерживается значительным грузом накопленных проблем. Переломить ситуацию может лишь научно обоснованная промышленная политика, опирающаяся на системную диагностику происходящих и нарождающихся явлений и процессов, научный фундамент которой закладывает компаративный анализ состояния многоуровневых промышленных экономических систем по всей вертикали управления.

2. Для достижения поставленной цели в научно-квалификационной работе изначально была сформулирована авторская концепция сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем по совокупности проекций, содержащая проекционный подход, понятийный аппарат и систему принципов, формирующая научную основу новой методологии и служащая для построения профильных методов и моделей.

3. Существенной особенностью диссертации является разработка специальных проекционных методов компаративного анализа состояния промышленных экономических систем, развивающих и дополняющих методологию многопроекционного выбора. Методы регламентируют единые для стейкхолдеров общую и частные схемы принятия решений и используются далее при проведении исследования наряду с общенаучными.

4. Основной метод совместной оптимизации проекций исполняет целевую установку стейкхолдеров на всеобъемлющий охват проекций и показателей и предназначен для решения общих задач сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем, требующих комплексного учета многообразия происходящих явлений и процессов. Метод исключения проекций и метод выделения главной проекции дополняют первый. Здесь целеполагание стейкхол-деров проявляется в лимитировании количества применяемых проекций. Вспомогательные методы служат для решения узкоспециализированных научно-практических задач.

5. Ключевым компонентом авторской методологии выступает оптимизационная модель сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем, реализовавшая принципы и методы проекционного выбора и составляющая научный базис для построения комплекса профильных методик. Важное преимущество оптимизационной модели заключается в проведении сквозного компаративного анализа всей совокупности альтернатив, в результате чего идентифицируется иерархическая кластерная структура сравниваемых вариантов.

6. В процессе моделирования систематизируется и обобщается позитивный и негативный опыт экономической деятельности, что составляет научный фундамент для осуществления мониторинга экономического состояния сферы промышленного производства. Предложенные авторские концепция, методы и оптимизационная модель являются новыми и отличаются от известных ранее учетом сложной проекционной структуры оценочных показателей и охватом промышленных экономических систем всех уровней иерархии.

7. В научно-квалификационной работе обоснована классификация задач сравнительной оценки промышленных экономических систем, ставшая специфическим неотъемлемым элементом новой методологии. Стержень классификации образуют теория и методология многокритериального выбора, развиваемые в рамках проекционного подхода. Классификация позволила обобщить и систематизировать основные накопленные на данный момент знания в области оценки состояния многоуровневых промышленных экономических систем. В отличие от

предложенных прежде, авторская схема является более подробной и включает расширенный перечень присущих современной экономике промышленности признаков и групп задач.

8. Наряду с этим, в диссертации поставлены и проанализированы восемь типов задач проекционной сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем, детерминированных числом стейкхолдеров, количеством проекций и временным фактором. На основе авторской оптимизационной модели в диссертации выработаны одно- и многопроекционные оценочные процедуры, доступные различным заинтересованным сторонам для решения характерных научно-практических задач компаративного анализа.

9. Разработан универсальный инструментально-методический комплекс сравнительной оценки состояния промышленных экономических систем в виде четырех авторских методик проекционного сопоставления вариантов по текущим и прогнозным данным, позволивший учесть позицию каждого стейкхолдера и гармонизировать интересы различных заинтересованных сторон при решении актуальных в экономике промышленности практических задач посредством реализации жестких, классических либо мягких (как симметричных, так и асимметричных) оптимизационных процедур.

10. Также разработана концептуальная модель системы поддержки принятия решений в экономике промышленности, ядром которой выступает информационная система, задействующая авторский методический комплекс. Согласно модели, в диалоговом режиме происходит сквозное структурирование пространства состояния сравниваемых вариантов, что создает аналитическую платформу, способствующую проведению полномасштабного мониторинга сферы промышленного производства и эффективной промышленной политики в стране и регионах. Постановка и анализ типовых задач, методический комплекс и концептуальная модель являются новыми и отличаются от предложенных прежде оперированием показателями в составе проекций и распространимостью на промышленные экономические системы макро-, мезо- и микроуровней.

11. Кроме того, сформирована система показателей оценки состояния отраслей промышленности, содержащая проекции эффективности деятельности, инновационной активности и экономической безопасности. Система отличается от предшествующих принятыми направлениями проецирования и подбором профильных коэффициентов. Выполненный на ее основе сквозной компаративный анализ кластерной структуры обрабатывающих производств Нижегородской области позволил признать апробацию диссертационного исследования достаточной.

12. Положения, разработанные в диссертации, обеспечивают решение крупной научной проблемы, имеющей важное народно-хозяйственное значение, характеризующейся высоким уровнем актуальности и связанной с повышением эффективности промышленной политики посредством многопроекционной диагностики состояния промышленных экономических систем на всех уровнях управления экономикой. Направлениями дальнейших исследований по проблематике диссертации является развитие инструментально-методического аппарата многопроекционного сравнительного анализа и последующая программная реализация полученных алгоритмов в существующих и перспективных информационно-аналитических системах, используемых в органах государственного управления для обоснования ключевых параметров промышленной политики.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Нормативно-правовые акты и официальные документы

1. Конституция Российской Федерации: принята всенародным голосованием 12 декабря 1993 года с изменениями, одобренными в ходе общероссийского голосования 01 июля 2020 года. http://publication.pravo.gov.ru/Document/View/00012020 07040001 (дата обращения 29.07.2020).

2. О безопасности: федеральный закон от 28 декабря 2010 года № 390-ФЗ (последняя редакция). http://www.consultant.ru/ document/cons_doc_LAW_108546 (дата обращения 06.02.2018).

3. О несостоятельности (банкротстве): федеральный закон от 26 октября 2002 года № 127-ФЗ (последняя редакция). http://www.consultant.ru/document/cons_doc_ LAW_39331 (дата обращения 03.05.2019).

4. О промышленной политике в Российской Федерации: федеральный закон от 31 декабря 2014 года № 488-ФЗ. http://www.kremlin.ru/acts/bank/39299 (дата обращения 30.04.2019).

5. О стратегическом планировании в Российской Федерации: федеральный закон от 28 июня 2014 года № 172-ФЗ (с изменениями и дополнениями). http://base. gar-ant.ru/70684666/#ixzz56IDeSfcO (дата обращения 06.02.2018).

6. Об инвестиционной деятельности в Российской Федерации, осуществляемой в форме капитальных вложений: федеральный закон от 25 февраля 1999 года № 39-Ф3 (последняя редакция). http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_22142 (дата обращения 03.05.2019).

7. Об инновационных научно-технологических центрах и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации: федеральный закон от 29 июля 2017 года № 216-ФЗ (последняя редакция). http://www.consultant.ru/docu ment/cons_doc_LAW_221172 (дата обращения 03.05.2019).

8. Об охране окружающей среды: федеральный закон от 10 января 2002 года № 7-ФЗ (последняя редакция). http://www.consultant. ru/document/cons_doc_LAW_ 34823 (дата обращения 03.05.2019).

9. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года: указ Президента Российской Федерации от 21 июля 2020 года № 474. http:// publication.pravo.gov.ru/Document/View/0001202007 210012 (дата обращения 23.07.2020).

10. О стратегии национальной безопасности Российской Федерации: указ Президента Российской Федерации от 31 декабря 2015 года № 683. http://www. consultant.ru/document/cons_doc_LAW_191669 (дата обращения 06.02.2018).

11. О стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017-2030 годы: указ Президента Российской Федерации от 9 мая 2017 года № 203. http://www.kremlin.ru/acts/news/54477 (дата обращения 30.04.2019).

12. О стратегии экономической безопасности Российской Федерации на период до 2030 года: указ Президента Российской Федерации от 13 мая 2017 года № 208. http://www.kremlin.ru/acts/news/54497 (дата обращения 30.04.2019).

13. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на период до 2020 года: распоряжение Правительства РФ от 8 декабря 2011 года № 2227-р. http://static.government.ru/media/files/4qRZEpm161xctpb156 a3ibUMjILtn9oA.pdf (дата обращения 30.04.2019).

14. Стратегия социально-экономического развития Нижегородской области до 2035 года: постановление Правительства Нижегородской области от 21 декабря 2018 года № 889. https://government-nnov.ru/?id=226525& &download=1 (дата обращения 30.04.2019).

15. Преобразование нашего мира: повестка дня в области устойчивого развития на период до 2030 года. https://undocs.org/ru/A/RES/70/1 (дата обращения 30.04.2019).

Монографии, учебники, учебные пособия, справочники, словари

16. Акофф Р. Планирование будущего корпораций: [пер. с англ.]. М.: Прогресс, 1985. 327 с.

17. Ананьин О.И. Структура экономико-теоретического знания: методологический анализ. М.: Наука, 2005. 243 с.

18. Андрианов В.Д. Эволюция основных концепций регулирования экономики от теории меркантилизма до теории саморегуляции. М.: Экономика, 2008. 325 с.

19. Ансофф И. Новая корпоративная стратегия: [пер. с англ.]. СПб.: Питер, 1999. 416 с.

20. Анчишкин А.И. Наука - техника - экономика. 2-е изд. М.: Экономика, 1989. 383 с.

21. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа. М.: Финансы и статистика, 2006. 534 с.

22. Барский А.Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004. 174 с.

23. Блауберг И.В. Проблема целостности и системный подход. М.: Эдиториал УРСС, 1997. 448 с.

24. Бодрунов С.Д. Ноономика: монография. М.: Культурная революция, 2018. 432 с.

25. Большая российская энциклопедия. https://bigenc.ru (дата обращения 30.04.2019).

26. Большой экономический словарь / Под ред. А.Н. Азрилияна. 6-е изд., доп. М.: Ин-т нов. экономики, 2004. 1376 с.

27. Большой энциклопедический словарь / Гл. ред. А.М. Прохоров. 2-е изд. М.: Сов. энцикл.; СПб.: Ленинградская галерея, 1993. 1630 с.

28. Борисов А.Б. Большой экономический словарь: экономика, финансы, бухучет, налоги, страхование, маркетинг, менеджмент, управление. 3-е изд., пере-раб. и доп. М.: Книжный мир, 2010. 860 с.

29. Бочаров В.А., Маркин В.И. Введение в логику: учебник. М.: ИД «Форум»: ИНФРА-М, 2008. 560 с.

30. Бригхем Ю., Хьюстон Дж. Финансовый менеджмент. Экспресс курс: [пер. с англ.]. СПб.: Питер, 2016. 541 с.

31. Брче М.А., Омельченко И.Н., Шааб А. Устойчивое развитие: механизмы реализации: монография. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. 172 с.

32. Бхагвати Дж. В защиту глобализации: [пер. с англ.]. М.: Ладомир, 2005. 406 с.

33. Вальрас Л. Элементы чистой политической экономии или Теория общественного богатства: [пер. с франц.]. М.: Университет. б-ка: Экономика, 2000. 421 с.

34. Ван Хорн Дж.К. Основы управления финансами: [пер. с англ.]. М.: Финансы и статистика, 2001. 799 с.

35. Веблен Т. Теория праздного класса: [пер. с англ.]. 2-е изд. М.: Либроком, 2010. 365 с.

36. Венгринович В.Л., Золотарев С.А. Итерационные методы томографии. Минск: Беларуская навука, 2009. 227 с.

37. Вернадский В.И. Биосфера и ноосфера. М.: Айрис-пресс, 2012. 573 с.

38. Вернадский В.И. Научная мысль как планетное явление. М.: Наука, 1991. 270 с.

39. Вригт Г.Х. Логико-философские исследования: избранные труды: [пер. с англ.]. М.: Прогресс, 1986. 600 с.

40. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. М.: Горячая линия-Телеком, 2010. 496 с.

41. Гемпель К.Г. Логика объяснения: [пер. с англ.]. М.: Дом интеллектуал. книги, 1998. 237 с.

42. Горемыкин В.А. Основные направления инновационного развития промышленности: монография. М.: Русайнс, 2016. 279 с.

43. Горский Д.П., Ивин А.А., Никифоров А.Л. Краткий словарь по логике / Под ред. Д.П. Горского. М.: Просвещение, 1991. 207 с.

44. Гринберг Р.С., Рубинштейн А.Я. Индивидуум & государство: экономическая дилемма. М.: Весь мир, 2015. 478 с.

45. Гринберг Р.С. Свобода и справедливость. Российские соблазны ложного выбора. М.: Магистр: ИНФРА-М, 2012. 416 с.

46. Гэлбрейт Дж.К. Новое индустриальное общество: [пер. с англ.]. М.: Эксмо, 2008. 1197 с.

47. Дроговоз П.А. Организационно-экономическое проектирование бизнес-архитектуры наукоемкого промышленного предприятия: монография. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018. 108 с.

48. Енюков И.С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа: пакет ППСА. М.: Финансы и статистика, 1986. 231 с.

49. Завлин П.Н., Васильев А.В. Оценка эффективности инноваций. СПб.: Бизнес-пресса, 1998. 215 с.

50. Ивин А.А., Никифоров А.Л. Словарь по логике. М.: Владос, 1998. 383 с.

51. Институционная среда «новой индустриализации» экономики России / Под ред. Е.Б. Ленчук. М.: Ин-т экономики РАН, 2014. 262 с.

52. Казанцев С.В. Защищенность экономики регионов России. Новосибирск: Ин-т экономики и организации пром. производства СО РАН, 2014. 180 с.

53. Каплан Р.С., Нортон Д.П. Сбалансированная система показателей: от стратегии к действию: [пер. с англ.]. М.: Олимп-Бизнес, 2008. 294 с.

54. Кейнс Дж.М. Общая теория занятости, процента и денег: [пер. с англ.]. М.: Бизнеском, 2013. 402 с.

55. Клейнер Г.Б. Экономика. Моделирование. Математика. Избранные труды. М.: Центр. экономико-математический ин-т РАН, 2016. 856 с.

56. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики: человек, конструирующий себя и свое будущее. М.: Ленанд, 2006. 231 с.

57. Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник. 2-е изд., испр. и доп. М.: Наука, 1975. 720 с.

58. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры и теория предвидения: избр. тр. М.: Альма Матер: Акад. проект, 2015. 638 с.

59. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. Россия - 2050: стратегия инновационного прорыва. 2-е изд., доп. М.: Экономика, 2005. 618 с.

60. Лапаев Д.Н. Многокритериальное принятие решений в экономике: монография. Нижний Новгород: Волж. гос. инж.-пед. ун-т, 2010. 362 с.

61. Лапаев Д.Н. Многокритериальное принятие решений в экономике: монография. 2-е изд. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2016. 281 с.

62. Лапаева О.Н. Многокритериальная оценка экономического состояния предприятий и отраслей промышленности и выбор предпочтительных альтернатив:

монография. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2015. 145 с.

63. Лапаева О.Н. Многопроекционная оценка состояния промышленных экономических систем: монография. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2018. 371 с.

64. Лапаева О.Н. Многопроекционная сравнительная оценка альтернатив в экономике: монография. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2017. 210 с.

65. Левашов В.К. Устойчивое развитие общества: парадигма, модели, стратегия. М.: Academia, 2001. 174 с.

66. Леонтьев В. Экономические эссе. Теории, исследования, факты и политика: [пер. с англ.]. М.: Политиздат, 1990. 415 с.

67. Логический словарь: ДЕФОРТ / Под ред. А.А. Ивина, В.Н. Переверзева, В.В. Петрова. М.: Мысль, 1994. 268 с.

68. Лопатников Л.И. Общеэкономический и экономико-математический объяснительный словарь. http://lopatnikov.pro (дата обращения 30.04.2019).

69. Лосев К.С. Экологические проблемы и перспективы устойчивого развития России в XXI веке: монография. М.: Космосинформ, 2001. 399 с.

70. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2003. 413 с.

71. Марголин А.М., Марголина Е.В., Спицына Т.А. Экономическая оценка инвестиционных проектов: учеб. пособие. 2-е изд., доп. и перераб. М.: Экономика, 2018. 334 с.

72. Марш П. Новая промышленная революция: потребители, глобализация и конец массового производства: [пер. с англ.]. М.: Изд-во Ин-та Гайдара, 2015. 419 с.

73. Матросов В.М., Измоденова-Матросова К.В. Учение о ноосфере, глобальное моделирование и устойчивое развитие: курс лекций. М.: Academia, 2005. 362 с.

74. Медоуз Д.Х., Рандерс Й., Медоуз Д.Л. Пределы роста. 30 лет спустя: [пер. с англ.]. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2012. 357 с.

75. Мельников А.Б., Скоморощенко А.А. Внешнеэкономические аспекты обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации: монография. Краснодар: Кубан. гос. аграр. ун-т им. И.Т. Трубилина, 2016. 173 с.

76. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем: [пер. с англ.]. М.: Мир, 1973. 344 с.

77. Методические рекомендации по оценке эффективности инвестиционных проектов (Вторая редакция) / В.В. Коссов, В.Н. Лившиц, А.Г. Шахназаров. М.: Экономика, 2000. 421 с.

78. Митяков Е.С. Инструментарий анализа экономической безопасности регионов России: монография. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2016. 176 с.

79. Митяков С.Н., Ширяев М.В., Яковлева Н.Н. Развитие человеческого капитала в целях интеграции вузовской науки в национальную инновационную систему: монография. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2013. 127 с.

80. Митякова О.И. Проблемы устойчивого развития экономики России на основе инновационных преобразований. Нижний Новгород: Нижегород. гос. техн. ун-т им. Р.Е. Алексеева, 2009. 245 с.

81. Модернизация и экономическая безопасность России: в 6 т. / Под ред. В.А. Цветкова. М., СПб.: Нестор-История, 2016. Т. 6. 708 с.

82. Моисеев Н.Н. Судьба цивилизации. Путь разума. М.: Языки русской культуры, 2000. 223 с.

83. Наттерер Ф. Математические аспекты компьютерной томографии: [пер. с англ.]. М.: Мир, 1990. 279 с.