Министерство науки и высшего образования РФ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего образования
ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ (ТУСУР)
Кафедра автоматизированных систем управления (АСУ)
К ЗАЩИТЕ ДОПУСТИТЬ
ИО заведующего
кафедрой АСУ,
к. т. н., доцент
__________В.В.Романенко
«___»___________ 2020 г.
Стародубцева Любовь Олеговна
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ
РЕЙТИНГОВАНИЯ МОНОГОРОДОВ КЕМЕРОВСКОЙ ОБЛАСТИ
Направление магистратуры 09.04.01 – Информатика и вычислительная техника
Магистерская программа – Автоматизированные системы обработки
информации и управления в экономике
Диссертация на соискание академической степени магистра
Магистрант гр. 438-М2
__________ Л.О. Стародубцева
«____»___________2020 г.
Научный руководитель,
профессор кафедры АСУ, д.т.н
_______________А.А. Мицель
«_____»__________2020 г.
Научный консультант,
к.т.н., директор ООО «Дельта»
_______________А.Н.Важдаев
«_____»__________ 2020 г.
Томск 2020
2
РЕФЕРАТ
Диссертация на соискание академической степени магистра, 80 страниц,
36 рисунков, 3 таблицы, 46 источников, 8 приложений.
МОНОГОРОД,
ИНТЕГРАЛЬНЫЙ
ПОКАЗАТЕЛИ,
ПОКАЗАТЕЛЬ,
РЕЙТИНГ,
КОЭФФИЦИЕНТ
НОРМИРОВАНИЕ,
КОНКОРДАЦИИ,
СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
Объектом исследования являются социально-экономические показатели
моногородов Кемеровской области.
Предметом исследования являются методы и модели построения
рейтингов.
Цель работы состоит в анализе и построении рейтинга моногородов
Кемеровской области, а также в автоматизации вычислений рейтингов
моногородов.
Диссертационная работа содержит:
− теоретические и методологические аспекты анализа и построения
рейтинга моногородов;
− проектирование системы поддержки принятия решений;
− описание интерфейса и основных функций реализованной системы.
Результатами выполнения работы являются анализ и построение
рейтингов моногородов Кемеровской области в период с 2014 по 2018 гг., а
также
создание
системы
поддержки
принятия решений, позволяющее
автоматизировать вычисления.
Диссертационная работа выполнена в текстовом редакторе Microsoft
Office Word 2010 с применением приложений Microsoft Office Excel 2010, Paint,
Draw.io (приложение, которое предназначено для моделирования блок-схем и
диаграмм). В качестве графического материала представлена презентация,
выполненная в Microsoft Office PowerPoint 2010. Система поддержки принятия
решений разработана с помощью среды разработки Microsoft Visual Studio 2010
на языке программирования С#.
3
ABSTRACT
Thesis for an academic master’s degree, 80 pages, 36 drawings, 3 tables, 46
sources, 8 applications.
HUMAN
CITY,
INDICATORS,
RATING,
RATING,
INTEGRAL
INDICATOR, CONDITIONING FACTOR, DECISION SUPPORT SYSTEM.
The object of the study is the socio-economic indicators of single-industry
towns of the Kemerovo region.
The subject of the research is the methods and models of rating building.
The purpose of the work is to analyze and build a rating of single-industry
towns of the Kemerovo region, as well as to automate the calculation of ratings of
single-industry towns.
The dissertation contains:
− theoretical and methodological aspects of the analysis and rating of singleindustry towns;
− designing a decision support system;
− description of the interface and basic functions of the implemented system.
The results of the work are the analysis and construction of ratings of singleindustry towns of the Kemerovo region in the period from 2014 to 2018, as well as
the creation of a decision support system to automate calculations.
The dissertation was carried out in a text editor Microsoft Office Word 2010
using Microsoft Office Excel 2010, Paint, Draw.io (an application designed to
simulate flowcharts and diagrams). A presentation made in Microsoft Office
PowerPoint 2010 is presented as graphic material. The decision support system was
developed using the Microsoft Visual Studio 2010 development environment in the C
# programming language.
4
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ
АО – автономный округ;
ЖЦ – жизненный цикл;
ЛПР – лицо принимающее решение;
ПФО – Приволжский федеральный округ;
РФ – Российская Федерация;
СППР – система поддержки принятия решений;
СФО – Сибирский федеральный округ;
США – Соединенные Штаты Америки;
ЦФО – Центральный федеральный округ;
SADT – Structured Analysis and Design Technique.
5
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ .................................................................................................................. 7
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АПЕКТЫ АНАЛИЗА И
ПОСТРОЕНИЯ РЕЙТИНГА МОНОГОРОДОВ .................................................... 13
1.1 Аналитический обзор моногородов и их классификаций…………………...13
1.2 Общая характеристика Кемеровской области……………………………......19
1.3 Описание показателей рейтинга………………………………………………20
1.4 Описание методик расчета…………………………………………………….22
1.4.1 Методика расчета показателей рейтинга моногородов ......................... 22
1.4.2 Методика нормирования значений показателей рейтинга моногородов
............................................................................................................................... 23
1.4.3
Методика
формирования
группы
экспертов
и
оценка
их
компетентности ................................................................................................... 23
1.4.4 Методика оценки согласованности мнений экспертов.......................... 25
1.4.5 Методика расчета интегральных показателей рейтинга ....................... 26
1.4.6 Методика построения рейтинга................................................................ 27
Выводы по главе……………………………………………………………………28
2
ПРОЕКТИРОВАНИЕ
СИСТЕМЫ
ПОДДЕРЖКИ
ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ………………………………………………………………………….30
2.1 Обоснование выбора среды разработки системы поддержки принятия
решений…………………………………………………………………………......30
2.2 Постановка задачи……………………………………………………………...31
2.3 Описание входной и выходной информации…………………………………31
2.4 Построение SADT модели системы поддержки принятия решений для
рейтингования моногородов Кемеровской области……………………………...32
Выводы по главе……………………………………………………………………37
3 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ .................................................................................... 39
3.1 Решение задачи в Microsoft Excel……………………………………………..39
6
3.2 Описание интерфейса разработанной системы поддержки принятия
решений для рейтингования моногородов Кемеровской области………………49
Выводы по главе…………………………………………………………………....60
ЗАКЛЮЧЕНИЕ ......................................................................................................... 62
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ............................................... 64
ПРИЛОЖЕНИЕ А (обязательное) Анкета эксперта .............................................. 70
ПРИЛОЖЕНИЕ Б (обязательное) SADT-модель. Диаграмма А-0 ...................... 71
ПРИЛОЖЕНИЕ В (обязательное) SADT-модель. Диаграмма А0 ....................... 72
ПРИЛОЖЕНИЕ Г (обязательное) SADT-модель. Уровень А2 ............................ 73
ПРИЛОЖЕНИЕ Д (обязательное) SADT-модель. Уровень А22 ......................... 74
ПРИЛОЖЕНИЕ Е (обязательное) Статистические данные моногородов за 20152018 годы .................................................................................................................... 75
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж (обязательное) Нормированные значения показателей
рейтинга моногородов за 2015-2018 годы .............................................................. 77
ПРИЛОЖЕНИЕ
З
(обязательное)
Результаты
расчетов
рейтинговых
интегральных показателей и их ранжирования за 2015 – 2018 года.................... 79
7
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность темы исследования. На протяжении десятилетий основой
российской экономики являются монопрофильные города. Монопрофильным
городом называют город, который зависит от деятельности градообразующего
предприятия. Неустойчивость экономической ситуации на этих предприятиях
ведет к нестабильности всех экономико-социальных процессов в городе, и
поэтому, затрагивает огромное количество людей. Следовательно, все большее
значение в настоящее время приобретает оценка городского развития.
Проблемы развития моногородов после экономического кризиса 2008
года стали одними из актуальных проблем для общественности, ученыхэкономистов, органов управления и представителей бизнеса. Большое
количество людей оказались на грани выживания из-за невыплат либо
сокращений заработных плат. В крайне тяжелой ситуации оказались
моногорода, у которых от кризиса пострадали профилирующие отрасли
градообразующих предприятий [1]. В России на 2019 год насчитывается 319
городов, которые правительство определяет как монопрофильными. Средний
уровень безработицы в таких городах составляет около 5% (в целом по России
2,1%), количество жителей – 24,5 млн.чел. (17% от общей численности
населения России), на градообразующих предприятиях занято 1,3 млн.чел.
Кемеровская
область
является
лидером
в
РФ
по
количеству
монопрофильных поселений. В ней насчитывается 24 моногорода. По данным
2020 года в моногородах Кемеровской области проживает более 1,5 млн.чел.,
что составляет около 65% от всего населения области, средний уровень
безработицы – около 2%, среднесписочная численность работающих на
градообразующих предприятиях – около 110 тыс.чел., что составляет 15,5% от
численности
занятого
населения.
Моногорода
сильно
влияют
на
экономическую стабильность и социальную устойчивость области, так как на
долю доминирующих отраслей их промышленности (металлургическое
производство и добыча полезных ископаемых (железной руды и угля)
8
приходится
более
70%
всего
объема
отгруженных
товаров,
которые
производятся в области.
Проблема
заключается
в
том,
что
связь
неразделима
между
градообразующим предприятие и населенным пунктом. Предприятие несет на
себе не только социальную, но и экономическую нагрузку. Вследствие этого, в
себестоимость продукции включаются затраты на «социальные нужды», что
делает ее к конкуренции неспособной. Поэтому, задача превращается из
экономической в междисциплинарную.
Политика в сфере моногородов связана с большим количеством проблем.
Например, в настоящее время до сих пор нет точного определения понятия
«моногород», так как отсутствуют методологические исследования по
определению критериев отнесения к монотерритории населенного пункта.
Значение этого термина в России схоже с такими терминами, как
«градообразующее
предприятие»,
«город-завод».
Также
нет
единства
единой
системы
определений в законодательной практике.
Таким
образом,
в
настоящее
время
нет
административных, экономических, нормативно-правовых мер по решению
проблемы функционирования моногородов в России.
Степень научной разработанности проблемы. Понятиям «моногород»,
«градообразующее предприятие», а также видам классификаций моногородов и
градообразующих
предприятий
посвятили
свои
работы
следующие
отечественные ученые: Г.Ю.Боярко, Э.Г.Матюгина, О.В. Пожарницкая,
Л.С.Гринкевич, А.Н.Дулесов, Д.В.Бехтерев, Л.А.Чалдаева, Ю.В.Скиданова,
Н.А.Харитонова, Е.Н.Харитонова, В.Н.Пуляева, К.Б.Кунанбаева, О.А.Неганова
и другие. Результатом исследования Л.А.Чалдаевой и Ю.В.Скидановой
является авторская классификация моногородов, которая, по мнению авторов,
может
послужить
основой
для
создания
методики
оценки
конкурентоспособности монопрофильных образований.
К числу наиболее известных авторов, рассматривавших перспективы
развития и проблемы моногородов, следует отнести О.Н.Амельченкову,
9
Н.Д.Шимширта,
А.В.Полянина,
Н.Е.Поповичеву,
Ю.А.Маркарьян,
А.Н.Курбатову, А.Ф.Фатихову, А.Е.Шаститко, И.Н.Ильину, и др.
Конкурентоспособность
градообразующего
урбанистической
предприятия
системы
рассмотрела
и
деятельность
следующие
ученые:
Н.А.Ярушкина, Э.Г.Матюгина, С.А.Зотов и др.
К социально-экономическому развитию моногородов на сегодняшний
день проявляют интерес не только российские ученые, но и зарубежные.
Данной проблеме в России посвящены научные труды таких ученых, как
А.Г.Гранденберга,
Н.Д.Власовой,
И.В.Липсиц,
Б.С.Хорева,
Ю.Л.Пивоваровой,
Г.М.Лаппо,
А.Н.Масловой,
Г.В.Иоффе,
А.Е.Когута,
Б.С.Жихаревича, - в которых монопрофильные поселения рассматриваются в
рамках
подходов:
отраслевого,
географически-территориального,
типологизации, многокритериального.
По мнению И.В.Липсица и многих других ученых, моногород – это, как
муниципальное образование, которое создано на базе градообразующего
предприятия [2].
В зарубежной литературе можно встретить такие термины, как: company
town («город одной компании»), single industry town («город одной отрасли»),
milltown («город-завод»), one-industy town («монопромышленный город») [3].
Данные термины используются для моногородов США, Канады,
Великобритании, Шотландии, Бельгии и многих других стран, находящихся в
собственности одной компании, и специализирующихся на добыче природных
полезных ископаемых [4].
Рассмотрев терминологию, можно выделить общую черту – зависимость
населения города от функционирования градообразующей организации,
которая присуща как зарубежным, так и российским моногородам.
Цель данной работы состоит в анализе и построении рейтинга
моногородов Кемеровской области, а также в автоматизации алгоритмов
решения задачи.
10
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие
задачи:
1) исследование методик построения рейтингов;
2) разработка и описание показателей рейтинга моногородов;
3) сбор статистических данных моногородов Кемеровской области по
показателям рейтинга;
4) нормирование значений показателей рейтинга;
5) формирование группы экспертов, компетентных в предметной
области;
6) проведение экспертного анкетирования;
7) определение уровня согласованности экспертов;
8) оценка компетентности экспертов;
9) определение весов показателей рейтинга;
10) расчет рейтинговых интегральных показателей;
11) построение рейтингов моногородов Кемеровской области за период с
2014 по 2018 гг.;
12) построение графиков по рейтингам моногородов Кемеровской
области;
13) разработка системы поддержки принятия решений для рейтингования
моногородов Кемеровской области;
14) описание пользовательского интерфейса системы.
Объектом исследования являются социально-экономические показатели
моногородов Кемеровской области.
Предметом исследования являются методы и модели построения
рейтингов.
Научной
новизной
диссертационного
исследования
является
построенный авторский рейтинг моногородов Кемеровской области.
Предмет защиты. Предложенный подход к построению рейтинга
моногородов
позволяет
оценить
социально-экономическое
состояние
моногородов за определенный промежуток времени (в настоящей работе с 2014
11
по 2018 гг. включительно). Результаты рейтинга позволяют не только
определить динамику развития моногородов, но и дать комплексную оценку их
позиций.
К основным задачам рейтинга относятся: отображение состояний
моногородов для привлечения инвесторов, наглядное представление развития
конкретного моногорода по отношению к другим моногородам Кемеровской
области, создание стимулов для городских органов власти к последовательному
улучшению показателей развития моногородов Кемеровской области.
Методологической и теоретической основой исследования стали труды
как отечественных, так и зарубежных ученых, которые изучают подходы к
понятиям «моногород», «градообразующее предприятие»; виды классификаций
моногородов; перспективы развития и проблемы моногородов, материалы
научных и научно-практических конференций, а также данные периодической
печати
по
соответствующей
диссертационной
работы
теме
потребовала
исследования.
изучения
Проработка
смежных
задач
вопросов
и
исследования дополнительной литературы по статистике, эконометрике,
математическим и инструментальным методам поддержки принятия решений,
проектированию информационных систем.
Эмпирическую базу исследования составили законодательные акты РФ;
материалы Департамента инвестиций и стратегического развития Кемеровской
области; доклад Минрегионразвития РФ «Моногорода: перспективы развития»
на
международной
конференции
«Зарубежный
опыт
реструктуризации
моногородов»; данные Росстата; бухгалтерские отчетности градообразующих
предприятий; а также материалы научно-практических конференций различных
уровней.
Апробация
результатов
исследования.
Отдельные
результаты
диссертационной работы были опубликованы, докладывались и обсуждались на
следующих конференциях:
12
1) Всероссийской
научно-практической
конференции
студентов,
аспирантов и молодых ученых «Современные технологии принятия решений в
цифровой экономике» (г.Юрга, 2018 год);
2) Международной
научно-технической
конференции
студентов,
аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2019» (г.Томск, 2019
год);
3) Международной научно-практической конференции студентов и
аспирантов «Казанские научные чтения студентов и аспирантов имени
В.Г.Тимирясова-2019» (г.Казань, 2019 год);
4) Международной
научно-технической
конференции
студентов,
аспирантов и молодых ученых «Научная сессия ТУСУР-2020» (г.Томск, 2020
год).
Публикации. По теме диссертации опубликовано 4 статьи в трудах
конференции.
Структура и содержание работы обусловлены целями и задачами
исследования. Магистерская диссертация состоит из введения, трех глав,
заключения, списка использованных источников и 8 приложений.
Первая глава «Теоретические и методологические аспекты анализа и
построения рейтинга моногородов» посвящена описанию предметной области,
характеристике Кемеровской области, а также описанию методов анализа и
построения рейтинга моногородов.
Вторая глава «Проектирование системы поддержки принятия решений»
посвящена обоснованию среды реализации, определению задач и функций
системы поддержки принятия решений, описанию входных и выходных
данных, а также проектированию SADT модели системы.
В третьей главе «Практическая часть» представлена практическая часть
исследования. Задача решается в среде Microsoft Office Excel 2010. Также в ней
описан пользовательский интерфейс системы поддержки принятия решений.
Результаты,
заключении.
полученные
в
ходе
исследования,
представлены
в
13
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АПЕКТЫ
АНАЛИЗА И ПОСТРОЕНИЯ РЕЙТИНГА МОНОГОРОДОВ
1.1
Аналитический обзор моногородов и их классификаций
Подходы к определению понятия «моногород» и его характерные
черты
На сегодняшний день не существует четкого определения понятия
«моногород», так как отсутствуют методологические исследования по
определению критериев отнесения населенного пункта к монопрофильному. В
РФ
значение
этого
термина
сходится
с
такими
терминами,
как
«градообразующее предприятие», «город-завод». В законодательной практике
нет единства определений. Не существует однозначного понятия моногород и в
английском языке, в котором можно встретить шесть терминов, описывающих
города такого рода. Например, в Великобритании и США часто используются
такие
понятия,
как
one-industry
town
(«город
одной
индустрии»),
акцентирующее внимание на то, что предприятия принадлежат к одной
отрасли; factory town («фабричный город»), означающее, что город находится
при
градообразующем
предприятии,
но
также
имеет
и
собственную
инфраструктуру, независимую от него; company town («город одной
компании»), акцентирует внимание на предприятии, которое является
собственником
и
работодателем
социальной
инфраструктуры.
Также
встречаются такие понятия, как mining town (шахтерские города), resource town
(города добывающей промышленности), railway town (железнодорожные
города).
Постановление Правительства РФ от 14.02.2000 г. №121 определяет
моногорода,
как
города,
которые
образованы
градообразующими
предприятиями [5].
Положение Правительства РФ «1001» от 29.08.94 устанавливает такие
критерии отнесения предприятия к градообразующему, как - на нем занято не
менее 30% от общего числа работающих на предприятиях города и оно имеет
на своем балансе объекты инженерной инфраструктуры и социально-
14
коммунальной сферы, которые обслуживают не менее 30% населения города
(поселка) [6].
Союз малых городов России использует следующее определение понятия
«моногород»,
- это поселение, в котором благополучие и жизнь людей
находятся в тесной взаимосвязи с деятельностью одного или нескольких
предприятий, которые обслуживают один и тот же рынок (на котором занято
более
25%
экономически
активного
населения)
и
связаны
единой
производственной цепочкой [7].
Каминский М.А. [8] посвятил свою статью стратегической фокусировке
проектов модернизации моногородов. Автор дает следующее определение
моногорода: это - «муниципальное образование, которые является системным
объединением (с учетом возможного вовлечения территорий, граничащих с
муниципальным
образованием)
экономического
уклада,
обусловленного
деятельностью градообразующего предприятия, и социокультурного уклада,
присущего данному региону с учетом его климатических, исторических,
градостроительных и культурных особенностей».
По мнению авторов статьи [9] к критериям включения моногородов в
официальный список монопрофильных населенных пунктов можно отнести:
− городское поселение или округ с численностью постоянного
населения более 3 тыс.чел.;
− несколько
или
одна
организация
с
одним
видом
основной
экономической деятельности;
− численность работников за последние 5 лет – 20% среднесписочной
численности всех организаций муниципального образования;
− или переработка промышленной продукции или добыча полезных
ископаемых (кроме нефти и газа).
Е.М.Петрикова [10] отмечает следующие характерные черты моногорода:
1) существует ряд предприятий одной отрасли, которая доминирует во
всем производстве;
2) эти предприятия работают на один рынок;
15
3) в большой части бюджетообразующими являются налоги, которые
уплачиваются данным предприятием;
4) большая доля населения связана с данным предприятием.
Следовательно, моногород – вид муниципальных образований, успешное
развитие
которого
тесно
связано
с
успешным
функционированием
градообразующей организацией или организациями.
Население моногородов
Перечень монопрофильных поселений РФ включает 319 моногородов, в
которых на начало 2016 г. проживало 3217 тыс.чел. (или 9% населения России).
Выделяют три категории монотерриторий в зависимости от экономикосоциальной обстановки: города, у которых сложное социально-экономическое
положениее («красная зона», в которой находится 94 моногорода), города,
которые имеют риски ухудшения социально-экономического положения
(«желтая зона», в которой находится 154 моногорода) и города, имеющие
стабильную социально-экономическую ситуацию («зеленая зона», в ней
находится 71 моногород). Для определения категории города главными
критериями являются состояние градообразующей организации (продолжает
оно производство, либо планирует
высвобождение персонала), уровень
безработицы (по сравнению со средним по РФ), на основе социологических
опросов населения оценка социально-экономической ситуации в городе [11].
По данным Росстата, в моногородах, которые относятся к «красной зоне»,
на период 2016 г. проживало 3217 тыс. чел., это 25% населения моногородов
РФ. В моногородах, которые относятся к «желтой зоне» проживало 5620 тыс.
чел. (43% населения моногородов), а в «зеленой зоне» проживало только 4188
тыс. чел., или 32% населения моногородов. Можно сделать следующий вывод:
по России более 2/3 населения моногородов живет в городах, у которых
социально-экономическая обстановка является сложной, либо есть риски ее
ухудшения.
16
Малые и крупные моногорода
По
численности
населения
самым
маленьким
монопрофильным
поселением РФ (данные на начало 2016 г.) является поселок Беринговский
(Чукотский АО), в котором проживает около 837 человек и имеет
специализацию – угледобыча.
Северо-Западный федеральный округ имеет
больше всего таким малых моногородов. В основом такие моногорода
специализируются на производстве строительных материалов, пило- и
лесоматериалов.
Самой крупной монотерриторией по численности населения является
город Тольятти, население которого составляет 713 тыс. чел. Большинство
моногородов с высокой численностью населения относятся к «зеленой зоне»,
но также есть монопрофильные поселения, которые относятся к «красной
зоне». В основном это связано из-за сокращения персонала градообразующих
предприятий и неблагоприятной конкуренцией рынков, на которых они
работают.
Расположение моногородов
Из 85 регионов РФ 61 регион имеют монопрофильные территории. В
основном они сосредоточены в регионах Сибири и Поволжья. В СФО
насчитывается 66 моногородов, а в ПФО – 79.
Также в Уральском и Центральном федеральных округах размещено
достаточно большое количество моногородов. В ЦФО расположен 61
монопрофильное поселение, отраслевая специализация которых разнообразна:
текстильная, пищевая промышленность, деревообработка и другое. В основном
все из них имеют небольшую численность населения. В свою очередь,
моногорода УФО являются по численности населения самыми крупными в
стране. Отраслевая специализация моногородов УФО – машиностроение,
металлургия, оборонная промышленность.
Отраслевая специализация моногородов
Большое
количество
монотерриторий
имеют
специализацию
в
машиностроении или металлургии, но «проблемными» чаще становятся
17
моногорода,
которые
имеют
специализацию
в
текстильной
и
деревообрабатывающей промышленности.
Специализацию в сфере металлургии имеют 84 из 319 моногородов. 59
моногородов имеет специализацию в машиностроении. В моногородах,
которые имеют специализацию в машиностроении и металлургии проживает
около 60% населения моногородов.
Еще по 38 моногородов специализируются в сфере деревообработки и
производстве
неметаллической
продукции.
Моногорода
с
такими
специализациями имеют малую численность населения.
Среди более «редких» отраслей специализации моногородов – оборонные
производства, атомная отрасль в 7 моногородах и транспорт в 4 моногородах.
Подходы к классификациям моногородов
Существует множество видов классификаций моногородов. Рассмотрим
основные из них.
Авторы статьи [12] посвятили свои исследования классификации
моногородов по их жизненному циклу. Ими была предложена следующая
классификация монотерриторий по концепции их ЖЦ: по характеру ЖЦ
(динамично-постоянные, цикличные с «падающим» трендом, цикличные
постоянные, цикличные, стабильные), по периоду ЖЦ («умирающие»,
«старые»,
стабильные,
зарождающиеся)
и
по
развивающиеся,
способности
периода
к
раннего
становления,
самообеспечению
(доноры,
самообеспечивающие, дотационного периода).
Авторы
статьи
[13]
разработали
авторскую
классификацию
монопрофильных поселений, которая, по их мнению, может послужить основой
для создания методики оценки конкурентоспособности монотерриторий.
Л.А.Чалдаева
и
Ю.В.Скиданова
выделяют
следующие
классификации
моногородов: по хронологическому критерию, по монопрофильному критерию,
по
экологическому,
климатическому,
географическому
критериям,
по
социально-экономическим критерия, по динамическим критериям и по степени
инвестиционной привлекательности.
18
Остановимся более подробно на предложенной О.Н.Амельченковой
классификации
моногородов.
Данный
автор
утверждает,
что
все
монотерритории можно классифицировать по следующим признакам.
1) По численности населения: малые города (до 50 тыс. человек),
средние города (от 50 тыс. до 100 тыс. чел.), большие города (от 100 тыс. до 250
тыс. чел.), крупные города (от 250 тыс. до 500 тыс. чел.), крупнейшие (от 500
тыс. до 1 млн. чел).
Так как экономика города с большей численностью населения более
устойчива, то, чем меньше численность населения у моногорода, тем в более
критичной ситуации он находится. В РФ насчитывается около 48% малых и
около 45% средних моногородов.
2) По отраслевой принадлежности градообразующего предприятия:
промышленные (моногорода, которые имеют предприятие), непромышленные
(закрытые города).
Промышленные моногорода делятся на: моногорода добывающих
отраслей,
машиностроения,
автомобилестроения,
черной
и
цветной
(это
города,
металлургии и т.д.
3) По
степени
удаленности:
«близлежащие»
располагающиеся в часовой-двухчасовой доступности до другого крупного
города. В таком случае, население моногорода, не переселяясь из своего города,
может работать в другом центре), удаленные (это города, располагающиеся в
более чем двухчасовой транспортной доступности до другого крупного города).
Ситуация в «близлежащих» городах менее критичная.
4) По способу зарождения: города, которые были образованы на месте
уже существующих поселений и города, которые были созданы «под проект».
Если на основе уже существующего поселения образовался моногород, то
могут быть варианты его развития, например, связанные с туризмом.
5) По
критичности
ситуации:
благополучные,
благополучные, проблемные.
Проблемные города требуют решения как можно быстрее.
относительно
19
6) По
перспективе
развития
предприятия:
перспективные
и
неперспективные.
Неперспективные города связаны в основном с тем, что градообразующее
предприятие
не
может
функционировать,
например,
из-за
исчерпания
месторождения полезных ископаемых.
Таким образом, монопрофильные поселения – это населенные пункты,
основные доходы и бюджеты населения которых, зависят от нескольких схожих
или одного предприятия, относящегося к одной отрасли или обслуживающего
один узкий сегмент отраслевого рынка. Предварительные направления решения
проблем
их
функционирования
позволяет
выделить
классификация
моногородов.
1.2
Общая характеристика Кемеровской области
Кемеровская область (Кузбасс) – субъект РФ, входящий в состав СФО.
Площадь области составляет 95725 квадратных километров, область по
данному показателю занимает 34 место в стране [14].
На 2020 год численность населения области составляет более 2,6 млн.
чел., плотность населения – 27,77 чел./кв.км.
Кузбасс имеет территории с
низкой плотностью населения, большинство населения проживает в городах.
Столица региона – город Кемерово, численность которого по данным 2019
года составляет 558662 чел. Совместно с другими городами области
(Березовский, Топки и др.) образует Кемеровскую агломерацию с числом
жителей по данным 2014 года более 680 тыс.человек.
Кемеровская область состоит из 18 районов и 20 городов. Является
лидером в РФ по количеству моногородов, которые входят в состав субъекта РФ
(24 моногорода) [15]. В моногородах Кемеровской области по данным 2019 года
проживает около 1,7 млн. человек (это 63,5% от всего населения области). По
данным
2020
года
средний
уровень
зарегистрированной
безработицы
составляет 1,8% (% к численности экономически активного населения).
Среднесписочная численность работающих на градообразующих организациях
20
составляет около 110 тыс.человек (это 15,5% от численности занятого
населения).
Для
обеспечения
социальной
устойчивости
и
экономической
стабильности области моногорода имеют большое значение. Основными
отраслевыми специализациями является металлургическое производство и
добыча таких полезных ископаемых, как железная руда и угля, на которые
приходится
более
70%
всего
объема
отгруженных
товаров,
которые
производятся в области.
Крупными угольными городами являются: Мыски, Киселевск, Белово,
Осинники, Калтан, Междуреченск и другие.
Крупными предприятиями в угольной отрасли являются ОАО «СУЭККУЗБАСС», ОАО «БЕЛОН», ОАО «УК «КУЗБАССРАЗРЕЗУГОЛЬ» и другие.
Крупными металлургическими предприятиями являются: АО «ЕВРАЗ
ЗСМК»,
ОАО
«НОВОКУЗНЕЦКИЙ
АЛЮМИНИЕВЫЙ
ЗАВОД»,
АО
«ЕВРАЗРУДА» и другие.
Более чем на 80% состояние экономики многих этих городов
определяется состоянием в металлургической и угледобывающей отраслях.
1.3
Рассмотрев
Описание показателей рейтинга
значительное
число
работ,
посвященных
понятию
«моногород», а также его классификации, были отобраны нижеперечисленные
показатели для рейтинга моногородов Кемеровской области.
− Численность населения. Численность населения является одним из
демографических
показателей.
Это
число
людей
в
определенной
их
совокупности (регион и т.п.). По мнению ученого О.Н.Ахмельченковой,
экономика устойчива у более крупного города. В более тяжелой ситуации
находится моногород, у которого небольшая численность населения.
− Количество
градообразующих
предприятий.
Градообразующее
предприятие – предприятие, на котором занята основная часть работающих
граждан города, либо поселка, следовательно, оно не только влияет на занятость
21
населения, но и воздействует на социальные проблемы и инфраструктуру.
Одним из основных критерий отнесения населенных пунктов к
моногородам является «наличие одного или нескольких предприятий, которые
осуществляют
деятельность
в
рамках
единого
производственно-
технологического процесса, на котором занято на основной работе более 25%
экономически активного населения».
В данной работе, если все градообразующие предприятия относятся к
одной отрасли, то моногород находится в сложной ситуации, иначе у города
монозависимость меньше.
− Удаленность
О.Н.Ахмельченковой,
от
столицы
население
региона.
города,
По
мнению
располагающегося
в
ученого
часовой-
двухчасовой доступности от другого крупного города, может работать в другом
центре. Ситуация в «близлежащих» городах менее критичная.
− Сумма активов градообразующего предприятия за год. Чем ниже
сумма активов градообразующей организации, тем в более тяжелой ситуации
находится моногород.
− Размер средней заработной платы населения. Чем ниже размер
средней заработной платы у населения, тем в более тяжелой ситуации
находится моногород.
− Общая выручка градообразующего предприятия за год. Чем
меньше суммарная выручка градообразующего предприятия за год, тем в более
тяжелой
ситуации
находится
моногород,
в
котором
расположено
градообразующее предприятие.
В таблице 1.1 приведены единицы измерения показателей.
Таблица 1.1 – Единицы измерения показателей
Название показателя
Единица измерения
Численность населения
человек
Количество градообразующих предприятий
штук
Удаленность от столицы региона
километров
22
Продолжение таблицы 1.1.
Сумма активов градообразующего предприятия за
тыс. рублей
год
Размер средней заработной платы населения
рублей
Общая выручка градообразующего предприятия за
тыс. рублей
год
1.4
Описание методик расчета
1.4.1 Методика расчета показателей рейтинга моногородов
Для построения рейтинга были выбраны 14 моногородов Кемеровской
области и рассмотрен период с 2014 по 2018 гг. Первый этап – сбор
статистических данных по показателям рейтинга: численность населения,
количество градообразующих предприятий, удаленность от столицы региона,
сумма активов градообразующего предприятия за год, размер средней
заработной платы населения и общая выручка градообразующего предприятия
за год. Статистические данные были собраны из бухгалтерских отчетностей
градообразующих предприятий и сети Интернет.
В
данной
Междуреченск,
работе
такие
Прокопьевск
моногорода,
имеют
более
как
Калтан,
одного
Мариинск,
градообразующего
предприятия, поэтому было принято решение выполнить усреднение значений
показателей рейтинга - «сумма активов градообразующего предприятия за год»
и «общая выручка градообразующего предприятия за год». Усреднение
значений этих показателей было выполнено по формуле 1.1.
n
X=
где
∑X
i
i =1
n
,
n - количество градообразующих предприятий в моногороде;
X i - значение показателя;
X - усредненное значение показателя.
(1.1)
23
1.4.2 Методика нормирования значений показателей рейтинга
моногородов
Показатели рейтинга, рассматриваемые в данной работе, представлены в
разнообразных шкалах измерения (таблица 1.1): в рублях, штуках и т.д., в связи
с чем необходимо выполнить нормирование значений показателей рейтинга.
Нормирование – это линейное преобразование всех значений показателей
таким образом, чтобы они попадали в сопоставимые по величине интервалы.
Нормирование было выполнено с помощью метода «максимум-минимум»
(формулы 1.2) [16]. Достоинством этого метода является сохранение разброса
значений показателей. Значения всех показателей изменяется в пределах от 0 до
1.
Xnormij =
где
Xnormij
X ij − X ijmin
X ijmax − X ijmin
,
(1.2)
- нормированное значение i-го показателя рейтинга j-го
моногорода;
X ij
- текущее значение i-го показателя рейтинга j-го моногорода;
X ijmin , X ijmax
- минимальное и максимальное значение i-го показателя
рейтинга j-го моногорода.
1.4.3 Методика формирования группы экспертов и оценка их
компетентности
В данной работе схема формирования экспертной комиссии включает в
себя следующие этапы: определение минимального количества экспертов в
группе, разработку профессиональных и формальных требований к экспертам,
определение
состава
экспертной
комиссии
и
определение
степени
компетентности каждого эксперта.
В качестве функциональных блоков предметной области были взяты
показатели рейтинга: численность населения, количество градообразующих
24
предприятий,
удаленность
от
столицы
региона,
сумма
активов
градообразующего предприятия за год, размер средней заработной платы
населения, общая выручка градообразующего предприятия за год.
При
формировании
экспертной
комиссии
необходимо
учитывать
следующее правило: эксперты должны иметь опыт работы по профилю
предметной области и соответствие профиля образования предметной области.
Минимальный состав экспертов определяется по формуле 1.3.
3
N = 0.5 × + 5 ,
α
(1.3)
где 0 < α ≤ 1 – параметр, задающий минимальный уровень ошибки экспертизы.
Результатом формирования экспертной комиссии, определения уровня
согласованности и оценки их компетентности являются веса показателей
рейтинга, которые используются в дальнейшем для расчета рейтинговых
интегральных показателей. Следовательно, каждому эксперту необходимо было
пройти анкетирование. Пример анкеты для эксперта представлен в приложении
А. В анкете эксперту необходимо было расставить весовые коэффициенты wi
( wi ≥ 0 ) для показателей рейтинга в интервале от 0 до 1, при этом сумма
весовых коэффициентов должна равняться единице ( ∑ wi = 1 ), а также оценить
i
себя по нижеперечисленным критериям.
1) Уровень образования: среднее (1 балл); среднее специальное (2–4
балла); высшее (5–8 баллов); наличие ученой степени (9–10 баллов).
2) Соответствие профиля образования предметной области (а именно
конкретной сфере функционирования региона): не соответствует (1 балл); не
очень соответствует (2–4 балла); более или менее соответствует (5–8 баллов);
соответствует (9–10 баллов).
3) Опыт работы по профилю предметной области: отсутствует (1 балл);
небольшой (2–4 балла); не очень большой (5–8 баллов); большой (9-10 баллов).
4) Административная и экономическая независимость в данной сфере:
отсутствует (1 балл); низкая (2–4 балла); средняя (5–8 баллов); высокая (9–10
25
баллов).
5) Способность решать творческие задачи и опыт участия в экспертном
оценивании: отсутствует (1 балл); низкая (2–4 балла); средняя (5–8 баллов);
высокая (9–10 баллов).
Суммарная
оценка
уровня
компетентности
эксперта
по
i-тому
функциональному блоку определяется по формуле 1.4.
Окi = ∑W j O j
j
где
,
(1.4)
Окi – оценка уровня компетентности эксперта по i-тому функциональному
блоку;
Oj
– оценка эксперта по j-тому критерию;
Wj
– вес критерия оценки эксперта, причем
∑W j
j
=1
.
Эксперт, имеющий наибольшую оценку по i-тому блоку (max Окis ), будет
компетентным по i-тому функциональному блоку (в случае, если используется
индивидуальный метод экспертных оценок).
При групповом экспертном оценивании необходимо определить веса
важности экспертов. Вес важности s-того эксперта по i-тому функциональному
блоку определяется по формуле 1.5
Wis =
Окis
∑ Окis
(1.5)
s
В данной работе компетентным экспертом будет эксперт, имеющий
наибольшие веса важности. Следовательно, его веса показателей рейтинга
будут использовать для расчета рейтинговых интегральных показателей.
1.4.4 Методика оценки согласованности мнений экспертов
Для оценки согласованности мнений экспертов в данной работе
используется
вычисление
коэффициента
конкордации.
Коэффициент
конкордации – это множественный коэффициент ранговой корреляции, который
26
вычисляется по формуле 1.6.
W=
где
12SW
,
2
3
m ( n − n)
(1.6)
m —- количество факторов;
n — число наблюдений;
SW — отклонение суммы квадратов рангов от среднего квадрата суммы
рангов.
Отклонение суммы квадратов рангов от среднего квадрата суммы рангов
определяется по формуле 1.7.
2 R12
SW = R 2 −
,
n
где R1 =
n
∑R
j =1
j
, R2 =
n
∑R
2
j
(1.7)
.
j =1
Критическое значение коэффициента конкордации Wα вычисляется по
формуле 1.8.
Wα =
1
χα2 (n − 1)
m(n − 1)
(1.8)
Если W > Wα , то с вероятностью α корреляция между изучаемыми
признаками признается значимой.
1.4.5 Методика расчета интегральных показателей рейтинга
Для расчета интегральных показателей рейтинга используется метод по
сумме средневзвешенных арифметических групповых показателей (формула
1.9). Достоинством этого метода является то, что интегральный показатель,
благодаря учету важности показателей, более точно отражает эффективность
деятельности исследуемого объекта.
27
Ij =
n
∑ ( Xnorm
ij
* wi ),
(1.9)
i =1
где
Ij
- рейтинговый интегральный показатель;
n - количество показателей;
Xnormij
wi
- нормированное значение i-го показателя j-го моногорода;
- вес i-го показателя.
На основе вычисленных рейтинговых интегральных показателей строится
рейтинг моногородов. Чем больше значение интегрального показателя
моногорода, тем выше его место в рейтинге.
1.4.6 Методика построения рейтинга
Рейтинг – это количественная мера, которая отображает значимость или
важность определенного явления или объекта. Рейтинг развития моногородов
показывает динамику изменения показателей и тенденцию их развития.
Существует три вида рейтингов [17]:
− внутренний, который определяет анализ внутреннего состояния
моногорода;
− внешний, который помогает оценить положение одного моногорода по
отношению к другим моногородам;
− динамический, который сочетает в себе оценку внешнего и
внутреннего рейтингов.
Выделяют большое количество методик для расчета рейтинга [17-19]:
методика ранжирования, методика рейтинговой оценки, методика частных
индексов, методика регрессивного анализа и т.д. Для построения рейтинга
моногородов Кемеровской области была выбрана методика ранжирования,
которая позволяет с минимальными расчетами достигнуть цель и задачи
рейтинга.
На первом шаге происходит сбор данных моногородов по показателям
28
рейтинга, затем выполняется нормирование значений показателей по формуле
1.2. Итоговое место моногорода определяется по вычисленному рейтинговому
интегральному показателю – чем больше его значение, тем выше место
моногорода в рейтинге.
В данной работе рассчитывается внешний рейтинг. Результат рейтинга
позволяет
определить
динамику
социально-экономического
развития
моногородов Кемеровской области.
Выводы по главе
Исследования, проведенные в главе, посвящены теоретическим и
методологическим аспектам анализа и построения рейтинга моногородов. В
главе 1 подробно были рассмотрены подходы к определению понятия
«моногород» и его характерные черты, население моногородов, малые и
крупные
моногорода
РФ,
расположение,
отраслевые
специализации
моногородов, подходы к их классификации.
Исходя из анализа моногородов РФ, можно сделать следующие выводы.
− Моногород – вид муниципальных образований, успешное развитие
которого тесно связано с успешным функционированием градообразующей
организацией или организациями.
− В России на 2019 год насчитывается 2019 моногородов. Количество
жителей – 24,5 млн. человек.
− Малый
моногород
РФ
-
поселок
Беринговский
(Чукотский
автономный округ), крупный моногород РФ – город Тольятти.
− Большинство моногородов расположено на территориях Поволжья и
Сибири.
− Большинство моногородов имею отраслевую специализацию в
области машиностроения и металлургии.
− Существует множество видов классификаций моногородов: по
численности населения, по способу зарождения, по критичности ситуации, по
перспективе развития предприятия и др.
29
В данной главе также была рассмотрена общая характеристика
Кемеровской области, имеющей 24 моногорода. Проведен выбор и описание
показателей
рейтинга
моногородов.
В
качестве
показателей
рейтинга
моногородов были выбраны следующие: численность населения, количество
градообразующих предприятий, удаленность от столицы региона, сумма
активов градообразующего предприятия за год, размер средней заработной
платы населения, общая выручка градообразующего предприятия за год.
Проведено описание следующих методик: методики расчета показателей
рейтинга, методики нормирования значений показателей рейтинга, методики
формирования группы экспертов и оценки их компетентности, методики оценки
согласования мнений экспертов, методики расчета интегральных показателей
рейтинга, методики построения рейтинга.
Для нормирования значений показателей рейтинга был выбран метод
«максимум-минимум», достоинством которого является сохранение разброса
значений показателей.
Для вычисления интегральных показателей рейтинга был выбран метод
по
сумме
средневзвешенных
арифметических
групповых
показателей,
достоинством которого является то, что интегральный показатель, благодаря
учету
важности
показателей,
более
точно
отражает
эффективность
деятельности исследуемого объекта.
Для
построения
рейтинга
моногородов
была
выбрана
методика
ранжирования, которая позволяет с минимальными расчетами достигнуть цель
и задачи рейтинга.
30
2 ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ
РЕШЕНИЙ
2.1 Обоснование выбора среды разработки системы поддержки
принятия решений
Для разработки СППР была выбрана среда разработки Microsoft Visual
Studio 2010 на языке программирования С#.
Данная среда разработки позволяет создавать не только приложения для
мобильных платформ, операционных систем, но и приложения и веб-сайты.
Дружелюбный интерфейс и удобная навигация являются отличием встроенного
редактора кода. В среде Microsoft Visual Studio можно запомнить расположение
окон инструментов, если создать и перенести макет экрана на другой
компьютер. Также в данной среде присутствует с помощью полос прокрутки
быстрый переход и подсветка разметки. Отладка доступна даже для тех
приложений, которые используют не один язык программирования. На любом
этапе можно приложение приостановить и получить значения переменных [20].
Основные преимущества Microsoft Visual Studio следующие:
− поддержка большого количества языков программирования;
− способность работать под управлением различных систем;
− за выполнением многопоточного
кода происходит встроенный
контроль;
− во время отладки происходит запись происходящего.
Основным недостатком Microsoft Visual Studio является значительное
употребление памяти.
Основными возможностями Microsoft Visual Studio являются поддержка
таких языков программирования, как С++, Visual Basic, HTML5, C#, Python,
Java Script; автоматическое завершение кода и подсказки; профилирование,
исправление
и
отладка
программного
кода;
интегрированные
производительности; нумерование строк в редакторе и другие.
тесты
31
2.2 Постановка задачи
Одной из целей работы является автоматизация вышеописанных
вычислений, то есть автоматизировать:
1) расчет нормированных значений показателей рейтинга моногородов;
2) оценку согласованности мнений экспертов;
3) оценку компетентности экспертов;
4) расчет рейтинговых интегральных показателей моногородов.
Задачи СППР:
1) определение
нормированных
значений
показателей
рейтинга
моногородов Кемеровской области;
2) определение оценки согласованности мнений экспертов;
3) определение оценки компетентности экспертов;
4) определение рейтинговых интегральных показателей моногородов
Кемеровской области;
5) наглядное представление рейтинга моногородов для сравнения
моногородов Кемеровской области между собой.
Основные функции СППР:
1) автоматизация
расчета
нормированных
значений
для
каждого
моногорода по показателям рейтинга;
2) автоматизация оценки согласованности мнений экспертов;
3) автоматизация оценки компетентности экспертов;
4) автоматизация расчета интегральных показателей моногородов;
5) построение общего рейтинга моногородов;
6) построение графиков.
Основным требованием, предъявляемым к системе является обладание
интуитивно-понятным интерфейсом.
2.3 Описание входной и выходной информации
Входными данными СППР для рейтингования моногородов являются:
1) список моногородов;
32
2) показатели рейтинга;
3) информация об экспертах;
4) веса критериев оценок экспертов.
Управляющей информацией служит:
1) бухгалтерская отчетность градообразующих предприятий;
2) методика расчета нормированных значений показателей;
3) методика расчета минимального состава экспертов;
4) методика проведения анкетирования экспертов;
5) методика расчета коэффициента конкордации;
6) методика расчета критического значения коэффициента конкордации;
7) методика
расчета
суммарной
оценки
уровня
компетентности
экспертов;
8) методика расчета весов важности экспертов;
9) методика расчета рейтинговых интегральных показателей;
10) методика построения данных в виде рейтинга.
В результате обработки данных выходной информацией является:
1) значения показателей рейтинга моногородов;
2) нормированное значение по каждому из показателей рейтинга;
3) решение о согласованности мнений экспертов;
4) веса экспертов (оценки экспертов);
5) веса показателей рейтинга выгодного для сотрудничества эксперта;
6) рейтинговые интегральные показатели;
7) рейтинг моногородов.
2.4 Построение SADT модели системы поддержки принятия решений для
рейтингования моногородов Кемеровской области
Методология SADT (Structured Analysis and Design Technique) - это набор
методов,
правил
и
процедур,
которые
необходимы
для
построения
функциональной модели объекта какой-либо конкретной предметной области.
SADT показывает производимые действия объекта и связи между ними
33
Результатом является модель, которая состоит из диаграмм, фрагментов
текстов и глоссария, имеющих ссылки друг на друга. Диаграммы представляют
собой главные компоненты модели, все функции и интерфейсы системы на них
представлены как блоки и дуги. Место соединения дуги и блока определяет тип
интерфейса.
Управляющая
информация
размещается
наверху
блока;
информация, которая подвергается обработке – с левой стороны; а результаты
выхода - справа. Механизм (человек или автоматизированная система),
осуществляющий операцию, представляется дугой, которая входит в блоку
снизу [21].
Уровень А-0 представляет собой СППР для рейтингования моногородов
(приложение Б). Входными данными являются: список моногородов, показатели
рейтинга, информация об экспертах, веса критериев оценок экспертов.
Управляющей
информацией
служит:
бухгалтерская
отчетность
градообразующих предприятий, методика расчета нормированных значений
показателей, методика расчета минимального состава экспертов, методика
проведения
конкордации,
анкетирования
методика
экспертов,
расчета
методика
критического
расчета
коэффициента
значения
коэффициента
конкордации, методика расчета суммарной оценки уровня компетентности
экспертов, методика расчета весов важности экспертов, методика расчета
рейтинговых интегральных показателей, методика построения данных в виде
рейтинга. Выходной информацией является: значения показателей рейтинга,
нормированное значение по каждому из показателей рейтинга, решение о
согласованности мнений экспертов, веса экспертов (оценки экспертов), веса
показателей рейтинга выгодного для сотрудничества эксперта, рейтинговые
интегральные показатели, рейтинг моногородов. Механизм - ЛПР.
Уровень А0 представляет собой декомпозицию уровня А-0. Данный
уровень включает в себя три функциональных блока: сбор данных о
моногородах, анализ собранных данных и представление данных в виде
рейтинга (приложение В).
Функциональный блок сбора данных о моногородах предназначен для
34
ввода и хранения значений показателей рейтинга моногородов. На работу
данного
функционального
блока
влияет
бухгалтерская
отчетность
градообразующих предприятий. С данным функциональным блоком работает
ЛПР. Он на основании списка моногородов и показателей рейтинга, вводит
значения моногородов по показателям рейтинга в СППР, корректирует либо
удаляет их. На выходе – значения показателей рейтинга моногородов.
Функциональный блок анализа собранных данных предназначен для
расчета рейтинговых интегральных показателей моногородов. На входе
функциональный блок имеет показатели рейтинга; значения показателей
рейтинга моногородов, которые были получены на выходе функционального
блока А1; информацию об экспертах; веса критериев оценок экспертов. На
работу данного функционального блока влияет методика расчета минимального
состава экспертов; методика проведения анкетирования экспертов; методика
расчета коэффициента конкордации; методика расчета критического значения
коэффициента конкордации; методика расчета суммарной оценки уровня
компетентности экспертов; методика расчета весов важности экспертов;
методика расчета рейтинговых интегральных показателей. С функциональным
блоком работает ЛПР. На выходе имеется нормированное значение по каждому
из показателей рейтинга; решение о согласованности мнений экспертов; веса
экспертов (оценки экспертов); веса показателей рейтинга выгодного для
сотрудничества эксперта; рейтинговые интегральные показатели.
Функциональный
предназначен
для
блок
представления
представления
данных
данных,
в
виде
рейтинга
проанализированных
в
функциональном блоке А2, в виде рейтинга по вычисленным интегральным
показателям. На входе функциональный блок имеет рейтинговые интегральные
показатели, полученные в функциональном блоке А2 и список моногородов,
который является входным данным функционального блока А1. На работу
данного функционального блока влияет методика построения данных в виде
рейтинга. С функциональным блоком работает ЛПР. На выходе – рейтинг
моногородов.
35
Уровень А2 представляет собой декомпозицию функционального блока
анализа собранных данных, включает в себя три модуля: нормирования
значений
показателей
экспертной
комиссии,
рейтинга,
расчет
формирование
рейтинговых
и
организация
интегральных
работы
показателей
(приложение Г).
Нормирование значений показателей рейтинга. На вход данного модуля
подаются показатели рейтинга; значения показателей рейтинга, которые были
получены на выходе функционального блока сбора данных о моногородах.
Управляющей
нормированных
информацией
данного
значений
показателей
блока
служить
рейтинга.
На
методика
расчета
выходе
подается
нормированное значение по каждому из показателей рейтинга. Работу с
модулем осуществляет ЛПР.
Формирование и организация работы экспертной комиссии. На вход
подается информация об экспертах; показатели рейтинга, являющиеся
входными данными модуля нормирования значений показателей; а также веса
критериев оценок экспертов. На выходе - решение о согласованности мнений
экспертов, веса экспертов (оценки экспертов), веса показателей рейтинга
выгодного для сотрудничества эксперта. Работа данного модуля зависит от
методика расчета минимального состава экспертов; методики проведения
анкетирования экспертов; методики расчета коэффициента конкордации;
методики расчета критического значения коэффициента конкордации; методики
расчета суммарной оценки уровня компетентности экспертов; методики расчета
весов важности экспертов. Работу с модулем осуществляет ЛПР.
Расчет
рейтинговых
интегральных
показателей.
На
входе
–
нормированное значение по каждому из показателей рейтинга, полученное из
модуля нормирования значений показателей рейтинга; а также веса показателей
рейтинга выгодного для сотрудничества эксперта, полученные из модуля
формирования и организации работы экспертной комиссии. На выходе –
рейтинговые интегральные показатели. Работа данного модуля зависит от
методики расчета рейтинговых интегральных показателей. Работу с модулем
36
осуществляет ЛПР.
Уровень А22 представляет собой декомпозицию модуля формирования и
организации работы экспертной комиссии, включает в себя три подмодуля:
формирование
группы
экспертов,
проведение
и
обработка
данных
анкетирования экспертов, оценка согласованности мнений экспертов и оценка
компетентности экспертов (приложение Д).
Формирование группы экспертов. На вход данного подмодуля подается
информация об экспертах. Работа подмодуля влияет от методики расчета
минимального состава экспертов. На выходе – перечень экспертов и перечень
критериев оценки компетентности. Работу с подмодулем осуществляет ЛПР.
Проведение и обработка данных анкетирования экспертов. На вход
данного подмодуля подаются показатели рейтинга, являющиеся входной
информацией функционального блока сбора данных о моногородах. Работа
подмодуля влияет от методики проведения анкетирования экспертов. На выходе
– экспертные веса показателей рейтинга и уровни компетентности экспертов.
Работу с подмодулем осуществляет ЛПР.
Оценка согласованности мнений экспертов. На вход данного подмодуля
подаются перечень экспертов, являющийся выходной информацией подмодуля
формирования группы экспертов; экспертные веса показателей рейтинга,
являющиеся выходной информацией подмодуля проведения и обработки
данных анкетирования экспертов. Работа подмодуля влияет от методики расчета
коэффициента конкордации и методики расчета критического значения
коэффициента конкордации. На выходе – решений о согласованности мнений
экспертов. Работу с подмодулем осуществляет ЛПР.
Оценка компетентности экспертов. На вход данного подмодуля
подаются перечень экспертов и перечень критериев оценки компетентности,
являющиеся
выходной
информацией
подмодуля
формирования
группы
экспертов; экспертные веса показателей рейтинга и уровни компетентности
экспертов, являющиеся выходной информацией подмодуля проведения и
обработки данных анкетирования экспертов, а также веса критериев оценок
37
экспертов. Работа подмодуля влияет от методики расчета суммарной оценки
уровня компетентности экспертов и методики расчета весов важности
экспертов. На выходе – веса экспертов (оценки экспертов) и веса показателей
рейтинга выгодного для сотрудничества эксперта. Работу с подмодулем
осуществляет ЛПР.
Выводы по главе
Исследования, проведенные в данной главе, посвящены обоснованию
выбора среды разработки СППР, постановке задачи, описанию входной и
выходной информации, построению SADT модели системы поддержки
принятия решений для рейтингования моногородов Кемеровской области. Были
сделаны следующие выводы по главе 2.
− Для разработки СППР была выбрана среда разработки Microsoft Visual
Studio 2010 на языке программирования C#.
− Были определены следующие задачи СППР для рейтингования
моногородов: определение нормированных значений показателей рейтинга
моногородов Кемеровской области, определение оценки согласованности
мнений экспертов, определение оценки компетентности экспертов, определение
рейтинговых интегральных показателей моногородов Кемеровской области,
наглядное представление рейтинга моногородов для сравнения моногородов
Кемеровской области между собой.
− Входными
данными
системы
являются
список
моногородов,
показатели рейтинга, информация об экспертах, веса критериев оценок
экспертов; управляющей информацией является бухгалтерская отчетность
градообразующих предприятий и методики расчетов, построения рейтинга
моногородов;
выходными
данными
–
значения
показателей
рейтинга
моногородов, нормированное значение по каждому из показателей рейтинга,
решение о согласованности мнений экспертов, веса экспертов (оценки
экспертов), веса показателей рейтинга выгодного для сотрудничества эксперта,
рейтинговые интегральные показателей, рейтинг моногородов.
− Уровень А0 SADT модели системы поддержки принятия решений для
38
рейтингования
моногородов
Кемеровской
области
содержит
три
функциональных блока: сбор данных о моногородах, анализ собранных данных
и представление данных в виде рейтинга. В свою очередь, функциональный
блок анализа собранных данных декомпозируется на три модуля: нормирование
значений
показателей
рейтинга,
формирование
и
организация
работы
экспертной комиссии и расчет рейтинговых интегральных показателей. Модуль
формирования и организации работы экспертной комиссии декомпозируется на
четыре подмодуля: формирование группы экспертов, проведение и обработка
данных анкетирования экспертов, оценка согласованности мнений экспертов и
оценка компетентности экспертов.
39
3 ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ
3.1 Решение задачи в Microsoft Excel
Для построения рейтинга был рассмотрен период с 2014 по 2018 гг. и
выбраны 14 моногородов Кемеровской области. Первый этап – сбор
статистических данных моногородов по показателям рейтинга (рис. 3.1).
Статистические данные моногородов за 2015-2018 годы приведены в
приложении Е.
Рисунок 3.1 – Статистические данные моногородов за 2014 год
Статистические данные были собраны из бухгалтерских отчетностей
градообразующих предприятий и сети Интернет. По рисунку 3.1 видно, что
такие моногорода Кемеровской области, как Калтан, Мариинск, Междуреченск,
и
Прокопьевск
имеют
более
одного
градообразующего
предприятия,
следовательно, было выполнено усреднение их значений по показателям –
сумма активов градообразующего предприятия за год и общая выручка
градообразующего предприятия за год.
Второй этап – нормирование значений показателей рейтинга по формуле
1.2. Результаты нормирования значений показателей рейтинга моногородов за
2014 год представлены на рис. 3.2.
Нормированные значение показателей
40
рейтинга моногородов за 2014-2018 годы приведены в приложении Ж.
Рисунок 3.2 – Нормированные значения показателей рейтинга за 2014 год
Исходя из вычислений нормированных значений показателей рейтинга,
можно сделать вывод о том, что значения всех показателей изменяются в
пределах от 0 до 1.
Третьим этапом является формирование экспертной комиссии. Исходя из
вычислений по формуле 1.3, было определено минимальное количество
экспертов равное 4 (при α = 1).
В данной работе экспертами были следующие:
1) О.В.Пожарницкая (кандидат экономических наук, доцент ТПУ) –
Эксперт №1;
2) Э.Г.Матюгина (доктор экономических наук, профессор кафедры
экономики ТПУ) – Эксперт №2;
3) А.Н.Важдаев (кандидат технических наук, старший преподаватель
ОТЦ ТПУ) – Эксперт №3;
4) М.М.Афонасова (доктор экономических наук, профессор) – Эксперт
№4.
Результаты весовых коэффициентов показателей рейтинга экспертов
41
представлены в таблице 3.1.
Таблица 3.1 - Результаты весовых коэффициентов показателей рейтинга
экспертов
Веса показателей рейтинга
Наименование показателя
Эксперт
Эксперт
Эксперт
Эксперт
1
2
3
4
Численность населения (чел.)
0,1
0,095
0,2
0,2
Количество градообразующих
0,03
0,286
0,1
0,3
0,03
0,047
0,2
0,1
0,3
0,238
0,1
0,1
0,24
0,143
0,3
0,2
0,3
0,191
0,1
0,1
1
1
1
1
предприятий (шт.)
Удаленность от столицы
региона (км.)
Сумма активов
градообразующего предприятия
за год (тыс.руб.)
Размер средней заработной
платы населения (руб.)
Общая выручка
градообразующего предприятия
за год (тыс.руб.)
Итого
Результаты оценок компетентности экспертов по критериям представлены
на рис.3.3 – 3.7.
Рисунок 3.3 – Оценка компетентности экспертов по критерию «Уровень
образования»
42
Рисунок 3.4 - Оценка компетентности экспертов по критерию «Соответствие
профиля образования предметной области»
Рисунок 3.5 - Оценка компетентности экспертов по критерию «Опыт
работы по профилю предметной области»
Рисунок 3.6 - Оценка компетентности экспертов по критерию
«Административная и экономическая независимость в данной сфере»
43
Рисунок 3.7 - Оценка компетентности экспертов по критерию
«Способность решать творческие задачи и опыт участия в экспертном
оценивании»
Далее
необходимо
было
рассчитать
суммарные
оценки
уровня
компетентности эксперта по функциональным блокам по формуле 1.4. Веса
критериев оценок экспертов в данной работе принимаются следующими.
− Критерий «Уровень образования», вес W1 = 0.15 ;
− Критерий «Соответствие профиля образования предметной области»,
вес W2 = 0.3 ;
− Критерий «Опыт работы по профилю предметной области», вес
W3 = 0.35 ;
− Критерий «Административная и экономическая независимость в
данной сфере», вес W4 = 0.1 ;
− Критерий «Способность решать творческие задачи и опыт участия в
экспертном оценивании», вес W5 = 0.1 .
Полученные оценки Oki были сведены в таблицу компетентности
экспертов (рисунок 3.8). На пересечении строк и столбцов находятся оценки
уровня компетентности s-го эксперта по i-тому функциональному блоку Okis .
44
Рисунок 3.8 – Таблица компетентности экспертов
Далее необходимо было рассчитать веса важности экспертов при
групповом экспертном оценивании по формуле 1.5 и составить таблицу весов
компетентности
экспертов.
Таблица
весов
компетентности
экспертов
представлена на рисунке 3.9.
Рисунок 3.9 – Таблица весов компетентности экспертов
Таким образом, исходя из оценки компетентности экспертов, можно
сделать вывод, что выгоднее сотрудничать с экспертом №2, так как его веса
компетентности имеют наибольшее значение. Следовательно, веса показателей
эксперта №2 будут использоваться для расчетов рейтинговых интегральных
показателей.
Четвертый этап – оценка согласованности мнений экспертов. Для
определения уровня согласованности мнений экспертов необходимо было
вычислить коэффициент конкордации (формула 1.6) и его критическое значение
45
(формула 1.8). Результаты вычислений представлены на рис. 3.10 – 3.11.
Рисунок 3.10 – Промежуточные расчеты коэффициента конкордации и его
критического значения
Рисунок 3.11 – Результаты расчета коэффициента конкордации и его
критического значения
Таким образом, исходя из вычислений, можно сделать вывод о том, что
критическое
значение
коэффициента
конкордации
больше
значения
коэффициента ранговой корреляции, следовательно, нет значимого различия,
имеется согласованность и гипотеза принимается.
Пятый этап – вычисление рейтинговых интегральных показателей по
формуле 1.9. Так как наиболее компетентным показал себя Эксперт №2, для
расчетов интегральных показателей рейтинга были взяты его весовые
коэффициенты (таблица 3.2).
46
Таблица 3.2 – Весовые коэффициенты показателей рейтинга эксперта №2
Наименование показатели
Вес
показателя
Численность населения (чел.)
0,095
Количество градообразующего предприятий (шт.)
0,286
Удаленность от столицы региона (км.)
0,047
Сумма активов градообразующего предприятия за год
0,238
(тыс.руб.)
Размер средней заработной платы населения (руб.)
0,143
Общая выручка градообразующего предприятия за год
0,191
(тыс.руб.)
Итого
1
Результаты расчетов рейтинговых интегральных показателей и их
ранжирования за 2014 год приведены на рис. 3.12. Для остальных периодов
(2015-2018 годы) интегральные показатели и их рейтинги приведены в
приложении З.
Рисунок 3.12 - Результаты расчетов рейтинговых интегральных
показателей и их ранжирование за 2014 год
По рисунку 3.12 можно сказать, что наибольшее значение интегрального
47
показателя имеют следующие моногорода – Новокузнецк, Междуреченск и
Прокопьевск, следовательно, именно эти моногорода занимают лидирующие
позиции в рейтинге моногородов за 2014 год.
На рисунке 3.13 представлен график по рейтингам моногородов
Кемеровской области за 2014-2018 гг.
График по рейтингам
Березовский
14
Гурьевск
Калтан
12
Ленинск-Кузнецкий
10
Мариинск
Междуреченск
8
Мыски
Новокузнецк
6
Осинники
Полысаево
4
Прокопьевск
2
Топки
Юрга
0
пгт.Яшкино
2014
2015
2016
2017
2018
Рисунок 3.13 - График по рейтингам моногородов Кемеровской области за
2014-2018 гг.
По рисунку 3.13 можно сделать вывод: в период с 2014 по 2018 гг.
наименьшую монозависимость имеет моногород Новокузнецк, а наибольшую
пгт. Яшкино.
На рисунке 3.14 представлен график по рейтинговым интегральным
показателям моногородов Кемеровской области за 2014-2018 гг.
48
График по рейтинговыминтегральным
показателям
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
2014
2015
2016
2017
2018
Рисунок 3.14 - График по рейтинговым интегральным показателям
моногородов Кемеровской области за 2014-2018 гг.
По рисунку 3.14 можно сделать вывод о том, что в период с 2014 по 2018
гг. лидирующие позиции по значениям интегральных показателей занимали
Новокузнецк, Междуреченск и Прокопьевск.
Для наглядности на рисунке 3.15 отдельно представлен рейтинг
моногородов Кемеровской области за 2018 год. Можно сказать, что
лидирующие
позиции
занимают
такие
моногорода,
как
Новокузнецк,
Междуреченск и Прокопьевск.
0,8
0,6
0,4
0,2
0
Березовс…
Гурьевск
Калтан
Ленинск-…
Мариинск
Междуре…
Мыски
Новокузн…
Осинники
Полысаево
Прокопье…
Топки
Юрга
пгт.Яшкино
Рейтинг моногородов Кемеровской
области за 2018 г.
Значение интегрального
показателя моногорода
Рисунок 3.15 – Рейтинг моногородов Кемеровской области за 2018 год
49
3.2 Описание интерфейса разработанной системы поддержки
принятия решений для рейтингования моногородов Кемеровской области
Запуск системы осуществляется двойным щелчком левой кнопки мыши.
На экране появляется главное меню системы, которое представлено на рисунке
3.16. Главное меню имеет кнопки: «Список моногородов», «Работа с
экспертами»,
«Показатели
рейтинга»,
«Расчет
значений
моногородов»,
«Рейтинг моногородов» и «Выход».
Рисунок 3.16 – Главное меню системы
Кнопка «Список моногородов» позволяет открыть список моногородов
Кемеровской области. При нажатии на выбранный моногород открывается
краткое его описание (рисунок 3.17). Имеется возможность удалить моногород
из списка.
50
Рисунок 3.17 – Результат работы кнопки «Список моногородов»
Кнопка главного меню системы «Работа с экспертами» предполагает
заполнение
экспертных
данных
по
анкетированию,
определение
согласованности мнений экспертов, оценку компетентности экспертов и
определение весов показателей выгодного для сотрудничества эксперта
(рисунок 3.18).
Рисунок 3.18 – Результат работы кнопки «Работа с экспертами»
51
Анкетирование
экспертов
пользователь
проводит
самостоятельно,
вручную. Исходя из анкетирования, пользователь добавляет в систему
экспертные веса показателей для определения согласованности мнений
экспертов (рисунок 3.19). Сумма весов показателей должна равняться единице,
иначе при добавлении система отобразит ошибку.
Рисунок 3.19 – Добавление экспертных весов показателей рейтинга
С помощью нажатия на кнопку «Определить согласованность мнений
экспертов» определяется согласованность. Если она имеется, то система
запросит ответ на вычисление оценки компетентности экспертов (рисунок 3.20).
Иначе система отобразит ошибку и попросит изменить данные экспертов
(рисунок 3.21).
Рисунок 3.20 – Определение согласованности мнений экспертов
52
Рисунок 3.21 – Ошибка в определении согласованности
Кнопка главного меню системы «Показатели рейтинга» отображает
список показателей рейтинга и их веса, которые были определены в результате
оценки компетентности экспертов. Для отображения списка необходимо
нажать на кнопку «Вывести данные на экран» (рисунок 3.22).
Рисунок 3.22 – Результат работы кнопки главного меню системы «Показатели
рейтинга»
Кнопка главного меню системы «Расчет значений моногородов»
предназначена для заполнения данных моногородов по показателям рейтинга
(рисунок 3.23). Для добавления данных служит кнопка «Добавить данные»,
также имеется возможность удалить все данные и удалить выбранную строку
таблицы.
53
Рисунок 3.23 – Результат работы кнопки главного меню системы «Расчет
значений моногородов»
На данной форме такие поля, как «сумма активов градообразующего
предприятия за год» и «общая выручка градообразующего предприятия за год»
для пользователя системы имеют закрытый доступ для их заполнения. Для
заполнения этих полей пользователю необходимо нажать на кнопку «Расчет
средних значений», в результате чего откроется форма для заполнения
количества градообразующих предприятий в моногороде (рисунок 3.24), а
затем форма для добавления данных градообразующих предприятий по
соответствующим показателям и расчета их средних значений (рисунок 3.25).
Рисунок 3.24 – Форма для заполнения количества градообразующих
предприятий в моногороде
54
Рисунок 3.25 – Форма для добавления данных градообразующих предприятий
по показателям и расчета их средних значений
В результате форма добавления значений моногородов после нажатия на
кнопку «Добавить данные» будет выглядеть следующим образом (рисунок
3.26).
Рисунок 3.26 – Добавление данных моногорода
55
Результаты добавления данных моногородов можно сохранить в формате
Excel, Word, PDF с помощью кнопки меню формы «Сохранить данные»
(рисунок 3.27).
Рисунок 3.27 – Сохранение данных
Для расчета рейтинга необходимо выполнить нормировку данных. Для
просмотра нормированных значений показателей моногородов пользователю
следует нажать на кнопку «Выполнить нормировку данных». В результате
откроется форма, на которой пользователю необходимо выбрать моногород
(либо поставить галочку напротив надписи «вывести все моногорода»), ввести
год и нажать на кнопку «Вывести нормированные значения показателей».
Результат работы представлен на рисунке 3.28. Имеется возможность
сохранения данных в формате Excel, Word, PDF с помощью кнопки меню
формы «Файл» -> «Сохранить в».
Рисунок 3.28 – Вывода на экран нормированных значений показателей всех
моногородов за 2014 год
56
Для просмотра рейтинговых интегральных показателей моногородов
пользователю системы следует нажать на кнопку «Расчет рейтинговых
интегральных показателей». Откроется форма, на которой необходимо выбрать
моногород из предложенного списка (либо поставить галочку напротив
надписи «вывести все моногорода»), ввести год и нажать на кнопку «Вывести
рейтинговые интегральные показатели моногородов». Результат работы
представлен на рисунке 3.29. Имеется возможность сохранения данных в
формате Excel, Word, PDF с помощью кнопки меню формы «Файл» ->
«Сохранить в».
Рисунок 3.29 - Вывод на экран рейтинговых интегральных показателей всех
моногородов за 2014 год
Имеется возможность построения графиков по значениям интегральных
показателей моногородов. Результат построения графика по значениям
интегральных показателей моногородов за 2014 год представлен на рисунке
3.30.
57
Рисунок 3.30 - График по значениям интегральных показателей
моногородов за 2014 год
Кнопка главного меню системы «Рейтинг моногородов» отображает
рейтинг моногородов за все года (рисунок 3.31) или введенный пользователем
год (рисунок 3.32). Имеется возможность сохранения данных в формате Excel,
Word, PDF с помощью кнопки меню формы «Файл» -> «Сохранить в».
Рисунок 3.31 – Вывод на экран рейтинг моногородов за все года (в период за
2014-2018 гг.)
58
Рисунок 3.32 - Вывод на экран рейтинг моногородов за 2018 год
На данной форме имеется возможность построения графика по
рейтингам. Для этого служит кнопка «Построить график». Результат
построения графика по рейтингам моногородов за 2014-2018 гг. представлен на
рисунке 3.33. На рисунке 3.34 представлен график по рейтингу моногородов за
2018 год. График можно сохранить в файл, а также распечатать (рисунок 3.35).
Рисунок 3.33 – Построение графика по рейтингам
59
Рисунок 3.34 - График по рейтингу моногородов за 2018 год
Рисунок 3.35 - Диалоговое окно настройки печати графика по рейтингам
Кнопка главного меню системы «Выход» позволяет пользователю выйти
из системы. При нажатии на нее появляется следующее сообщение,
изображенное на рисунке 3.36.
60
Рисунок 3.36 – Выход из системы
Выводы по главе
Исследования, проведенные в данной главе, посвящены решению задачи в
Microsoft Excel 2010, разработке системы поддержки принятия решений для
рейтингования моногородов Кемеровской области, а также описанию ее
пользовательского интерфейса. Были сделаны следующие выводы по главе 3.
− Собраны статистические данные 14 моногородов Кемеровской
области по показателям рейтинга за период с 2014 по 2018 гг.;
− Выполнено
нормирование
значений
показателей
рейтинга
моногородов с помощью метода «максимум-минимум»;
− Сформирована экспертная комиссия в составе четырех человек,
проведено их анкетирование, оценка согласованности мнений и оценка
компетентности. В результате было определено наличие согласованности
мнений экспертов. По расчетам оценки компетентности экспертов можно
сделать вывод, что наиболее выгодным для сотрудничества экспертом является
Эксперт №2. Следовательно, его веса были использованы при расчетах
рейтинговых интегральных показателей.
− Выполнены
расчеты
рейтинговых
интегральных
показателей
моногородов в период с 2014 по 2018 гг. с помощью метода по сумме
средневзвешенных арифметических групповых показателей;
− Построен рейтинг моногородов с помощью методики ранжирования;
− Построен график по рейтингу моногородов за 2014-2018 гг. Исходя из
графика, был сделан вывод, что наименьшую монозависимость имеет
61
моногород Новокузнецк, наибольшую – пгт.Яшкино.
− Построен
график
по
рейтинговым
интегральным
показателям
моногородов за 2014-2018 гг. По графику был сделан вывод, что лидирующие
позиции занимают моногорода – Новокузнецк, Междуреченск, Прокопьевск.
− Разработана система поддержки принятия решений для рейтингования
моногородов Кемеровской области.
− Описан пользовательский интерфейс системы поддержки принятия
решений для рейтингования моногородов Кемеровской области.
62
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Результатами выполнения работы являются анализ и построение
рейтингов моногородов Кемеровской области в период с 2014 по 2018 гг., а
также
создание
системы
поддержки
принятия решений,
позволяющее
автоматизировать вычисления.
В
качестве
объекта
исследования
рассматривались
социально-
экономические показатели моногородов Кемеровской области. Предмет
исследования - методы и модели построения рейтингов.
В ходе выполнения данной работы были получены следующие
результаты.
1) Проведен анализ предметной области.
2) Изучены методики построения рейтингов. В данной работе была
выбрана методика ранжирования, которая позволяет с минимальными
расчетами достигнуть цель и задачи рейтинга.
3) Разработаны и описаны показатели рейтинга моногородов. В данной
работе
в
качестве
показателей
рейтинга
использовались:
численность
населения, количество градообразующих предприятий, удаленность от столицы
региона, сумма активов градообразующего предприятия за год, размер средней
заработной платы населения, общая выручка градообразующего предприятия за
год.
4) Собраны статистические данные моногородов Кемеровской области
по показателям рейтинга за период 2014-2018 гг.
5) Выполнено
нормирование
значений
показателей
рейтинга
моногородов с помощью метода «максимум-минимум».
6) Сформирована
группа
экспертов,
компетентных
в
предметной
области. Было выполнено их анкетирование, проведена оценка согласованности
мнений экспертов и их компетентности. В результате работы с экспертной
комиссией
наиболее
компетентным
экспертом
оказался
Эксперт
№2
(Э.Г.Матюгина (доктор экономических наук, профессор кафедры экономики
ТПУ).
63
7) Выполнены
расчеты
рейтинговых
интегральных
показателей
моногородов Кемеровской области за период 2014-2018 гг. с помощью метода
по сумме средневзвешенных арифметических групповых показателей.
8) Построены рейтинги моногородов Кемеровской области за период с
2014-2018 гг. с помощью методики ранжирования.
9) Построены графики по рейтингам моногородов Кемеровской области
за период с 2014-2018 гг. и сделаны соответствующие выводы по ним.
10) Произведено обоснование выбора программной среды для реализации
системы поддержки принятия решений. Для разработки СППР была выбрана
среда разработки Microsoft Visual Studio 2010 на языке программирования C#.
11) Сформулирована постановка задачи для разработки системы, изучена
входная и выходная информация для системы.
12) Спроектирована
SADT-модель
системы
поддержки
принятия
решений, которая включает в себя три функциональных блока: сбор данных о
моногородах, анализ собранных данных, представление данных в виде
рейтинга.
13) Реализована система поддержки принятия решений для рейтингования
моногородов Кемеровской области.
64
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1 Амельченкова, О.Н. Моногорода России: проблемы и перспективы
развития / О.Н.Амельченкова – Санкт-Петербург, 2011. – 19 с.
2
Липсиц,
И.В.
Монопрофильные
города
и
градообразующие
предприятия: база данных о градообразующих предприятиях и моногородах
России / И.В.Липсиц. - М.: Хроникер, 2000. - С. 254-262.
3 Garner, J.S. The Company Town: Architecture and Society in the Early
Industrial Age // Oxford University Press, 1992. - 245p.
4 Carlson, L. Company Towns of the Pacific Northwest. // University of
Washington Press, 2003. - 286p.
5 Постановление Правительства Российской Федерации от 14.02.2000
№121 «О Федеральной программе государственной поддержки малого
предпринимательства
в
Российской
[Электронный
ресурс].
Федерации
–
на
2000-2001
Режим
http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_26237/
(Дата
годы».
доступа:
обращения:
13.09.2018)
6 Постановление Правительства Российской Федерации от 29 августа
1994 г. №1001 «О порядке отнесения предприятий к градообразующим и
особенностях
продажи
градообразующими».
предприятий-должников,
[Электронный
ресурс].
–
являющихся
Режим
доступа:
http://base.garant.ru/102149/ (Дата обращения 15.09.2018)
7 Союз малых городов России. [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://smgrf.ru/ (Дата обращения 20.11.2018)
8 Каминский, М.А. Стратегическая фокусировка проектов модернизации
моногородов / М.А.Каминский // Экономика и предпринимательство. – 2016. №11. – Ч.3.
9 Антонова, И.С. Пчелинцев, Е.А. Динамическая оценка эффективности
диверсификации экономики моногорода (на примере Кемеровской области) /
И.С.Антонова, Е.А.Пчелинцев // Проблемы местного самоуправления и
муниципального развития. – 2018. - №1 (97). – С. 271-287.
65
10 Петрикова, Е.М. Комплексная инвестиционная программа экономики
моногорода / Е.М.Петрикова // Региональная экономика: теория и практика. –
2010. - №43 (178). – С.121-134.
11 Обзор российских моногородов. [Электронный ресурс]. – Режим
доступа:
https://icss.ru/vokrug-statistiki/obzor-rossijskix-monogorodov
(Дата
обращения: 16.10.2018)
12 Дулесов, А.Н., Бехтерев, Д.В. Классификация моногородов по их
жизненному
циклу
/
А.Н.Дулесов,
Д.В.Бехтерев
//
Фундаментальные
исследования. – 2015. - №10 – С. 161-165.
13 Чалдаева, Л.А., Скиданова, Ю.В. Критериально-методический подход
к
классификации
моногородов:
теория
и
практика
/
Л.А.Чалдаева,
Ю.В.Скиданова // Региональная экономика: теория и практика. - 2016.
14 Кемеровская область [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Кемеровская_область (Дата обращения: 15.02.2020)
15 Департамент инвестиций и стратегического развития Кемеровской
области [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://dep.keminvest.ru/ (Дата
обращения: 25.02.2020)
16 Васильева, Л.В. Анализ методических подходов к построению
интегральных экономических показателей / Л.В.Васильева // Экономические
исследования и разработки. – 2017. - №12.
17 Е.Б. Грибанова, А.Н. Алимханова, П.Э. Тугар-оол Информационная
система рейтинговой оценки объектов экономики // Доклады ТУСУР. – 2016. –
Т. 19, № 2. – С. 51–55.
18 Методика составления рейтинга развития регионов. Дирекции по
развитию ТРК «Петербург» [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
http://www.5-tv.ru/rating/method.html (Дата обращения 12.12.2019)
19 Гонова, О.В. Социально-экономическое развитие региона: модели
рейтинговой оценки / О.В.Гонова // Современные наукоемкие технологии.
Региональное приложение. – 2010. – №3 – С. 30-34.
66
20 Обзор Visual Studio [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://win10soft.ru/169-visual-studio.html (Дата обращения: 15.03.2020)
21 Золотов, С.Ю. Проектирование информационных систем: учебное
пособие // С. Ю. Золотов. – Томск: Эль Контент, 2013. – 88 с.
22 Шимширт, Н.Д. Проблемы развития моногородов через создание
территорий опережающего развития / Н.Д.Шимширт. // Региональные
исследования. – 2017. - №4 – С.40-43.
23 Дергунова, Е.О. Роль моногородов в развитии муниципальной
экономики / Е.О.Дергунова. – Томск: Издательство Томского университета,
2012.
24 Дулесов, А.Н. Бехтерев, Д.В. Классификация моногородов по их
жизненному
циклу
/
А.Н.Дулесов,
Д.В.Бехтерев
//
Фундаментальные
исследования. – 2015. - №10 – С.161-165.
25 Неганова, О.А. Моногорода в региональной экономике РФ: понятие
моногород, градообразующее предприятие, классификация моногородов /
О.А.Неганова // Экономика и управление в XXI веке: тенденции развития. 2015. - № 25. - С. 115-119.
26 Харитонова, Н.А., Харитонова, Е.Н., Пуляева, В.Н., Кунанбаева, К.Б.
Классификация
градообразующих
организаций
моногородов
РФ
/
Н.А.Харитонова, Е.Н.Харитонова, В.Н.Пуляева, К.Б.Кунанбаева // Экономика в
промышленности. - 2015. - №4. – С.24-31.
27 Ярушкина, Н.А., Матюгина, Э.Г., Зотов, С.А. Конкурентоспособность
урбанистической системы и деятельность градообразующего предприятия –
управляющее взаимовлияние / Н.А.Ярушкина, Э.Г.Матюгина, С.А.Зотов.
–
Томск : Изд-во «Красное знамя», 2015. – 141 с.
28 Гонова, О.В. Социально-экономическое развитие региона: модели
рейтинговой оценки / О.В.Гонова // Современные наукоемкие технологии.
Региональное приложение. – 2010. - №3(23).
29 Ряховская, А.Н. Предотвращение банкротства градообразующих
организаций монопрофильных городов. / А.Н.Ряховская. - М.: Магистр:
67
ИНФРА-М. - 2012. - 192 с.
30 Ускова, Т.В., Иогман, Л.Г., Ткачук, С.Н., Нестеров, А.Н., Литвинова,
Н.Ю. Моногород: управление развитием / Т.В. Ускова, Л.Г. Иогман, С.Н.
Ткачук, А.Н. Нестеров, Н.Ю. Литвинова // Под ред. Т.В. Усковой. Вологда:
ИСЭРТ РАН. – 2012. - С. 20–21.
31 Тургель, И.Д. Феномен городской моноспециализации: содержание,
генезис, тенденции развития / И.Д.Тургель // Чиновник. - 2003. - № 1 (23).
32 Логинова, Л.В. Роль моногородов в региональном развитии России /
Л.В.Логинова // Вестник Саратовской государственной юридической академии.
- 2013. - № 6. - С. 113‒120.
33 Улякина, Н.А. Способы управления рисками моногородов /
Н.А.Улякина // Вектор науки Тольяттинского государственного университета.
Сер.: Экономика и управление. - 2012. - № 2. - С. 77–79.
34 Пьянкова, С.Г. Теоретические основы институционального развития
моногородов / С.Г.Пьянкова // Журнал экономической теории. - 2012. - № 4. С. 210–213.
35 Боярко, Г.Ю., Матюгина, Э.Г., Пожарницкая, О.В., Гринкевич, Л.С. /
Г.Ю.Боярко,
Э.Г.Матюгина,
О.В.Пожарницкая,
Л.С.Гринкевич
//
Горнозаводские моногорода России. Горный журнал. – 2017. - №1. – С.4-10.
36 Альбрехт, О.А. Моногород: признаки, подходы и классификации /
О.А.Альбрехт // Историческая урбанистика: прошлое и настоящее города. 2015. - С. 130-142.
37 Вертяков, А.А. Анализ понятия «моногород» и выделение проблем
моногородов / А.А.Вертяков // Научные механизмы решения проблем
инновационного развития. - 2018. - С. 56-61.
38 Другова, Г.А. Проблема взаимодействия в системе моногород –
градообразующее предприятие / Г.А.Другова // Молодой ученый. - 2017. - № 19
(153). - С. 123-127.
39 Козлова, В.Н. Моногород: основные направления и перспективы
развития / В.Н.Козлова. - 2017. - № 8. - С. 78-80.
68
40 Крекотнев, С.Н. Моногород как объект государственной политики:
проблема определения статуса / С.Н.Крекотнев // Вестник Российской нации. 2016. - № 1 (46). - С. 206-220.
41 Соснина, К.О. Многообразие подходов к определению «моногород» /
К.О.Соснина // Научно-технические и инженерные разработки – основа
решения современных экологических проблем. - 2017. - С. 435-438.
42 Стародубцева, Л. О., Важдаев, А.Н. Аналитический обзор моногородов
РФ и их классификация / Л. О. Стародубцева, А. Н. Важдаев // Современные
технологии принятия решений в цифровой экономике (Юрга, 15 - 17 ноября
2018 г.). - Томск: Изд-во ТПУ, 2018. - С. 41–43.
43 Стародубцева, Л. О. Информационная система классификации
моногородов РФ, разработанная на платформе "1С: Предприятие 8.3" / Л. О.
Стародубцева // Научная сессия ТУСУР-2019: Материалы международной
научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых
(Томск, 22-24 мая 2019 г.): В 4-х частях. – Ч. 3. – Томск: В-Спектр, 2019. – С.
168-170.
44 Стародубцева, Л.О. Исследование моногородов Российской Федерации
/ Л.О.Стародубцева // Казанские научные чтения студентов и аспирантов имени
В.Г.Тимирясова-2019:
Материалы
Международной
научно-практической
конференции студентов и аспирантов, посвященной 25-летию образования
университета (Казань, 20 декабря 2019 г.). – Казань: Изд-во «Познание»
Казанского инновационного университета, 2020. – С.23-23.
45 Дьякова, С.П., Парфенова, М.Д., Стародубцева, Л.О. Разработка
информационной системы классификации моногородов Российской Федерации
/ Л.О.Стародубцева // Казанские научные чтения студентов и аспирантов имени
В.Г.Тимирясова-2019:
Материалы
Международной
научно-практической
конференции студентов и аспирантов, посвященной 25-летию образования
университета (Казань, 20 декабря 2019 г.). – Казань: Изд-во «Познание»
Казанского инновационного университета, 2020. – С.270-270.
46
Стародубцева,
Л.
О.
Система
рейтингования
моногородов
69
Кемеровской области / Л. О. Стародубцева // Научная сессия ТУСУР-2020:
Материалы международной научно-технической конференции студентов,
аспирантов и молодых ученых (Томск, 25-27 мая 2020 г.). – Томск: В-Спектр,
2020.
70
ПРИЛОЖЕНИЕ А
(обязательное)
Анкета эксперта
ПРИЛОЖЕНИЕ Б
(обязательное)
SADT-модель. Диаграмма А-0
72
ПРИЛОЖЕНИЕ В
(обязательное)
SADT-модель. Диаграмма А0
73
ПРИЛОЖЕНИЕ Г
(обязательное)
SADT-модель. Уровень А2
74
ПРИЛОЖЕНИЕ Д
(обязательное)
SADT-модель. Уровень А22
75
ПРИЛОЖЕНИЕ Е
(обязательное)
Статистические данные моногородов за 2015-2018 годы
Рисунок Е.1 – Статистические данные моногородов за 2015 год
Рисунок Е.2 – Статистические данные моногородов за 2016 год
76
Рисунок Е.3 – Статистические данные моногородов за 2017 год
Рисунок Е.4 – Статистические данные моногородов за 2018 год
77
ПРИЛОЖЕНИЕ Ж
(обязательное)
Нормированные значения показателей рейтинга моногородов за 2015-2018
годы
Рисунок Ж.1 – Нормированные значения показателей рейтинга моногородов за
2015 год
Рисунок Ж.2 – Нормированные значения показателей рейтинга моногородов за
2016 год
78
Рисунок Ж.3 – Нормированные значения показателей рейтинга моногородов за
2017 год
Рисунок Ж.4 – Нормированные значения показателей рейтинга моногородов за
2018 год
79
ПРИЛОЖЕНИЕ З
(обязательное)
Результаты расчетов рейтинговых интегральных показателей и их
ранжирования за 2015 – 2018 года
Рисунок З.1 – Результаты расчетов рейтинговых интегральных показателей и их
ранжирования за 2015 год
Рисунок З.2 - Результаты расчетов рейтинговых интегральных
показателей и их ранжирования за 2016 год
80
Рисунок З.3 - Результаты расчетов рейтинговых интегральных
показателей и их ранжирования за 2017 год
Рисунок З.4 - Результаты расчетов рейтинговых интегральных
показателей и их ранжирования за 2018 год
Отзывы:
Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв