Булетова Н.Е.кандидат экономических наук, доцент кафедры государственного управления и политологии, Волгоградский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы, Волгоград, Российская Федерация buletovanata@gmail.com
Шаркевич И.В.кандидат физико-математических наук, доцент кафедры социально-гуманитарных и математических дисциплин, Волгоградский филиал Российского экономического университета им. Г.В. Плеханова, Волгоград, Российская Федерация igo.shar@yandex.ru
Предмет. Предметом исследования является методика подсчета ранговых значений совокупности объектов для количественного измерения результатов их развития в сравнении друг с другом. Цели. Разработка усовершенствованного метода ранжирования и интерпретации получаемых результатов, в котором бы учитывалась степень нелинейности различия между сравниваемыми объектами и это различие измерялось соответствующим эффективным рангом. Методология. Основываясь на традиционных методах статистического и экономико-математического анализа (корреляционно-регрессионный, вариационный, графический), авторы представили основные этапы и результаты эффективного рангового анализа объектов ранжирования – субъектов Российской Федерации. Результаты. Апробация разработанной методики рангового анализа на примере такого показателя, как инновационная активность, показала положительный результат – заметно увеличился размах вариации эффективных рангов инновационной активности субъектов Федерации, возросла степень их дифференциации по значению данного показателя инновационной деятельности. Включение методики рангового анализа в систему мониторинга и стратегического аудита результатов развития территорий позволит рассчитывать на достоверные оценки сравнительного положения регионов страны и эффективные управленческие решения по социально-экономическому развитию территорий. Выводы. Необходимость усовершенствования методики рангового анализа определялась невозможностью корректно оценивать степень различия между территориями, имеющими последовательно убывающие ранги, но существенно отличающимися по значению ранжируемого социально-экономического показателя. Главные достоинства предлагаемого метода – устранение формального подхода к ранжированию и возможность получать ранговые оценки сравнительного положения регионов с учетом степени различия (нелинейности) выбранных для мониторинга количественных социально-экономических характеристик развития.
Мау В. Антикризисные меры или структурные реформы: экономическая политика России в 2015 году // Вопросы экономики. 2016. № 2. С. 5–34.
Бойко Г.А., Асофская О.В. Возможности использования корреляционно-регрессионной модели при построении банковских рейтингов // Экономический вестник Ярославского университета. 2013. № 30. С. 46–50.
Гизунова Е.А. Построение системы вознаграждений работников по трудовому рейтингу // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2008. № 5. С. 174–177.
Горбанева О.П., Сидельников В.И. Построение рейтинга регионов по бюджетным показателям // Инженерный вестник Дона. 2015. Т. 39. № 4-2. URL: Link.
Лагуткин О.Е. Теория и практика рангового анализа при определении параметров электропотребления // Электрика. 2008. № 9. С. 43–48.
Митихин В.Г., Углов А.В. Ранжирование свойств текстильных материалов с использованием ранговых оценок и процедур анализа иерархий // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2010. № 1. С. 16–19.
Попов В.В. Специфика метода медиаметрических исследований: построение рейтингов эффективности российских политических партий // Вестник РГГУ. Сер.: Философия. Социология. Искусствоведение. 2012. № 2. С. 141–149.
Басова М.М. Построение рейтингов организаций на основе анализа социальных аспектов их устойчивого развития // Известия Юго-Западного государственного университета. Сер.: Экономика. Социология. Менеджмент. 2016. № 1. С. 126–135.
Бедаш В.В., Гурина Р.В. Метод рангового анализа в управлении качеством образования // Международный журнал экспериментального образования. 2014. № 7-1. С. 108–111.
Харламова Е.Е. Роль мониторинга показателей эффективности в построении регионального рейтинга образовательных организаций // Проблемы и перспективы развития образования в России. 2014. № 31. С. 186–190.
Хеттманспергер Т. Статистические выводы, основанные на рангах. М.: Финансы и статистика, 1987. 334 с.
Буховец А.Г. Системный подход и ранговые распределения в задачах классификации // Вестник Воронежского государственного университета. Сер.: Экономика и управление. 2005. № 1. С. 130–142.
Соколов А.А. Применение рангового корреляционного анализа для статистического обоснования весовых коэффициентов показателей устойчивости системы // Информационно-управляющие системы. 2013. № 4. С. 91–93.
Хрусталёв Е.Ю. Методы инновационной реструктуризации российского наукоемкого производственного комплекса // Модели и методы инновационной экономики. М.: ЦЭМИ РАН, 2014. С. 187–192.
Булетова Н.Е. Управление траекторией развития региональной эколого-экономической системы. Волгоград: ВФ РАНХиГС, 2013. 240 с.
Хрусталёв Е.Ю., Славянов А.С. Инновационно ориентированная методология оценки состояния и возможностей роста национальной экономической системы // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 115. URL: Link.
Шаркевич И.В., Булетова Н.Е. Структурный и ранговый анализ региональных социально-экономических систем. Волгоград: ВФ РАНХиГС, 2016. 60 с.
