Применение морфологического анализа для развития региональных исследований

М^орфологигеский анализ

ПРИМЕНЕНИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ДЛЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Э.Н. КУЗЬБОЖЕВ, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой экономики и менеджмента

О.А. СУХОРУКОВА М.Г. КЛЕВЦОВА Т.Н. БАБИЧ

Курский государственный технический университет

В общей постановке метод морфологических матриц (как синоним методу морфологического анализа; морфологический означает внешний вид) был сформулирован еще в средние века. Термин «морфологический анализ» известен со времен Раймонда Луллия (1235 — 1315). Именно Луллием была выдвинута идея великого искусства. Ее суть в том, что путем систематической комбинации относительно небольшого числа принципов можно решать многие проблемы философии и метафизики. Однако в распоряжении у Луллия не было в ту пору вычислительной машины для эффективного изучения всех комбинаций принципов. Второе применение метода для решения практических задач было предложено Ф. Цвикки в XX в. (1946 — 1955) и предназначалось для поиска решений посредством разделения рассматриваемой системы на подсистемы и элементы, формирования подмножеств альтернативных направлений реализации каждой подсистемы, комбинирования вариантов решения системы из возможных способов реализации подсистем, в том числе выбора альтернатив решения сложных вопросов.

Морфологический анализ (МА) можно отнести к интуитивным методам с анонимным экспертным опросом. Он основан на полных и строгих классификациях объектов, явлений, свойств и параметров, т. е. выявлении структуры объекта исследования и прогнозировании и оценке возможных значений ее элементов с последующим

перебором и определением вариантов сочетаний этих значений.

Под морфологией подразумевается структурная форма системы, организованная и сформированная в соответствии с ее функциями. Таким образом, морфологический анализ — это метод развития творческих способностей (систематическое вспомогательное средство для творчества). Он не только не исключает творческой деятельности человека, но и стимулирует ее, расширяет интеллектуальные возможности, распространяя на большее число идей, чем это было бы возможно при ином, классическом, подходе.

Современный морфологический анализ применяется при прогнозировании сложных процессов для получения комплексной картины будущего развития и представляется наиболее рациональным при решении задач, которым невозможно или затруднительно дать точное математическое описание, т. е. невозможно количественно измерить и оценить объект исследования [1].

Морфологический метод реализуется в два качественно различных этапа. На первом этапе описываются все системы, принадлежащие к исследуемому классу, т. е. осуществляется классифицирование множества систем. Этот этап называется морфологическим анализом. На втором этапе оцениваются описания различных систем исследуемого класса и выбираются те из них, которые в некотором приближении соответствуют условиям задачи. Этот этап

решения называется морфологическим синтезом, так как в итоге получается целостное описание всей исследуемой системы из частей описания подсистем и отношений между ними.

В экономических системах объект экспертизы может быть охарактеризован с двух сторон [2, с. 42]. Внешнюю сторону характеризуют экспертные критерии или показатели качества функционирования объекта экспертизы К( = 1 ,..., ц), совокупность которых образует вектор экспертных критериев К

Внутреннее состояние объекта экспертизы

характеризуется его внутренней структурой S. Она

показывает, из каких элементов (направлений,

процессов) состоит объект экспертизы, как эти

элементы связаны между собой:

S{Ne, Щ, i = N у = 1, N

где N — число функциональных элементов; V.. —

е и

взаимосвязи элементов между собой.

Морфологический анализ называется также функциональным, поскольку при его реализации проводится разделение структуры на элементы и определение конкретных функций этих элементов. Под функциональным элементом понимается элементарная часть объекта экспертизы, выполняющая хотя бы одну функцию по обеспечению работы других функциональных элементов или системы в целом. Структура S дает только качественную характеристику состояния объекта, количественного значения она не имеет. Это соответствует прямой задаче: если есть функциональная структура, состоящая из элементов, и набор критериев, налагающих известные ограничения на функционирование системы, нужно проанализировать функционирование этой системы с учетом критериев. Морфологический синтез — поиск такой структуры сложной системы, которая оптимально отвечает условиям функционирования: это обратная задача.

В практической деятельности актуальна прежде всего обратная задача. Для строгого описания процесса функционирования системы исследователи применяют специальные методы поиска экстремума.

На практике в задачах, связанных с субъективными факторами (экономика, психология, экология и др.), во многих случаях невозможно построить математическую модель системы и с ее помощью получить решения прямой или обратной задачи.

Используя морфологические матрицы, можно решать многие неформализованные задачи, когда нет математической модели, нет целевой функции в явном виде, но существует (или, возможно) логическое описание функциональных зависимостей.

Рис. 1. Последовательность морфологического исследования

В этом смысле морфологическая матрица отражает логическое описание в форме целевой функции и позволяет решить задачу «точно».

В данной статье авторы показали возможный способ реализации морфологического анализа при изучении научных разработок кафедры экономики и управления Курского государственного технического университета.

Логика исследования проиллюстрирована на рис. 1. Особое внимание уделено анализу прикладных аспектов исследований как ведущему элементу исследования в рамках завершенных кандидатских диссертаций.

Этапы морфологического анализа на примере научных исследований (НИ) представлены на рис. 2.

Исходным этапом морфологического анализа является построение морфоящика*, алгоритм составления которого сводится к следующему:

1) выбор системы;

2) определение существенных признаков (тема, предмет, объект, научная новизна исследования), которые образуют набор осей морфоящика;

3) определение возможных вариантов существенных признаков, выявленных в п. 2, и внесение их в оси морфоящика;

4) оформление полученных данных в виде морфоящика.

Возможны две основные цели проведения морфологического анализа: 1) определение новых направлений в составе существующих исследова-

* Морфоящик — многомерная таблица, где оси — варианты существенного признака системы, а клетки — различные идеи.

ний; 2) развитие существующих и формирование оригинальных идей в исследуемой (или ранее уже развиваемой) области. В зависимости от этих целей различаются и этапы проведения анализа.

Реализация первой цели осуществляется посредством анализа сформированного морфологического ящика, а именно рассматриваются все возможные сочетания вариантов предложенных признаков (их может быть достаточно много), выбираются и развиваются (творчески «домысливаются») рациональные и описываются полученные новые направления.

Методика реализации второй цели морфологического анализа (развитие существующих направлений НИ) следующая.

Этап 1. Построение структурно-логической схемы НИ, отражающей взаимосвязь и основные направления исследований.

Этап 2. Выбор критериев качества. Для оценки качества структуры объекта необходимо выбрать определенную меру в виде критериев.

Этап 3. Экспертная оценка вариантов НИ по выбранным критериям. На этом этапе привлекаются знания эксперта, который последовательно по каждому из критериев оценивает все варианты. Шкала оценок может быть любой. Нами используется шкала оценок «0» и «1», т. е. отсутствие или присутствие каждого критерия в НИ соответственно.

Этап 4. Построение матрицы образов НИ — матрицы, имеющей q столбцов и р строк (порядка р х q), причем номеру строки соответствует наименование системы Sj (/ =1,2,..,р), а номеру столбца — название признака (г = 1, 2,..., q). В ряде случаев номеру столбца ставится в соответствие значение признака. Информационным содержанием матриц являются указания о присутствии или отсутствии каждого из учитываемых признаков в рассматриваемых системах. При этом если г'-й признак присутствует в /-й системе, то на пересечении г'-й строки и/-го столбца помещается 1, в противном случае — 0. В качестве семейств нами рассмотрены научные исследования, выполненные в рамках кандидатских диссертаций (£>), а в качестве признаков . выбранные критерии качества из п. 2.

Множество вариантов, систематизированных морфологическими таблицами, может быть отражено списком («вектором») качественных признаков. Список признаков, определяющий вариант морфологического множества, представляет его признаковый образ. Число признаковых образов и собственно признаков, используемое в конкретном исследовании, может быть достаточно большим. Это делает морфологическое множество трудным и малодоступным для анализа на умозрительном уровне [1, с. 227].

Более конкретные результаты могут быть получены при использовании математических методов, специально предназначенных для сжатия информации и количественной характеристики интегрированных свойств анализируемого материала.

В качестве семейств нами рассмотрены научные исследования, выполненные в 29 кандидатских диссертациях

Выделены следующие признаки (7), по которым анализируются НИ (с учетом направлений согласно паспортам специальностей ВАК):

1) исследование региона;

2) анализ отраслевого комплекса;

3) исследование предприятия;

4) характеристика социального аспекта деятельности;

5) исследование конкурентоспособности;

6) изучение инвестиционного потенциала;

7) оценка ресурсного потенциала;

8) совершенствование информационной базы;

9) учет аспекта неопределенности;

10) изучение интеграционных эффектов;

11) исследование инфраструктуры региона;

12) исследование региональных рынков;

13) оценка эффективности управления социально-экономической системой (СЭС);

14) анализ динамики структуры СЭС;

15) прогнозирование, программирование и планирование экономической деятельности;

16) анализ состояния и тенденций развития среды маркетинговой деятельности;

17) характеристика экономики труда;

18) изучение процесса формирования и развития предпринимательства;

19) регулирование АПК.

Этап 5. Расчет мер сходства и включения. Мера сходства:

Мера включения:

Ж (Б2, Я,) = -

21 хи Х:'

аад)=-

I+ 1

Мера включения:

Ж (Я,, Я2) = -

I ХПХ-'

I

х.

Рис. 3. Структурно-логическаясхемапроведенныхнаучныхисследований: — основополагающие исследования

где S2 — первый и второй исследуемые объекты (названия диссертационных исследований); хд, ха — значения матрицы образов для 1-го и 2-го объектов («0» и «1»).

Этап 6. На основе матрицы образов и формул (1 — 3) формируются соответствующие таблицы сходства и включения размерностью q х q конкретных результатов одного исследования в другом. Матрица мер сходства симметрична относительно главной диагонали.

Этап 7. Формирование новой структурно-логической схемы исследований в виде графического отображения матриц отношений сходства и включения (построение графа отношения сходства и орграфа отношения включения).

Этап 8. Формулирование оригинальных идей имеющихся направлений НИ.

Таким образом, предложенная методика проведения морфологического анализа позволяет систематизировать исследования по региональной тематике и способствует построению целостной картины развития региональной системы, а также дает возможность выявлять новые направления в региональных исследованиях.

Структурно-логическая схема характеризует взаимосвязи между про__веденными исследованиями (рис. 3).

I Направления НИ и их морфологи-

ческие характеристики приведены в табл. 1, 2.

Сочетанием S и Ъ получена матрица образов (табл. 3 ).

Семейства множеств S и Ъ можно рассматривать как новые системы, в которых связи между элементами образуют определенную структуру.

На основе матрицы образов по формулам меры сходства и включения (1 — 3) формируются соответствующие таблицы сходства и включения (табл. 4 — 5) наличия определенных разработок одного исследования в другом.

Матрица мер сходства (см. табл. 4) симметрична относительно главной диагонали, а матрица включения (см. табл. 5) таким свойством не обладает.

1=1

1=1

[=1

I=1

I=1

I=1

¡=1

Таблица 1

Направления научных исследований

1 Прогнозирование ресурсов социального развития региона

2 Системное совершенствование структуры регионального хозяйственного комплекса

3 Совершенствование системы целей при формировании концепции развития региона

4 Стратегическое планирование и управление торговыми марками на российском рынке

5 Целевое управление развитием системы транспортного обслуживания региона

6 Регулирование регионального развития с использованием комплексных индикаторов

7 Регулирование социально-экономической асимметрии административных районов

8 Управление формированием экономического ядра региона

9 Управление рисками в региональной экономике

10 Регулирование регионального развития с учетом инвестиционной привлекательности

11 Регулирование регионального развития по критериям устойчивости

12 Управление оборотными активами региона в условиях интеграции

13 Экономическое обоснование капиталообразующих инвестиций на основе оценки ресурсного потенциала сельскохозяйственных предприятий

14 Совершенствование экономических отношений между производителями и переработчиками шерсти в рыночных условиях

15 Развитие региональной системы сельскохозяйственного водопотребления

16 Индикативное планирование развития свеклосахарной отрасли

17 Регулирование регионального рынка молочных продуктов в условиях внутриотраслевой конкуренции

18 Формирование лизинговых отношений в сельском хозяйстве

19 Регулирование регионального рынка зерна

20 Рационализация отраслевой структуры промышленности дотационного региона

21 Регулирование регионального рынка социально значимых услуг

22 Динамическое моделирование ситуационного управления промышленным предприятием

23 Управление сахарной промышленностью региона на основе использования интегральных критериев конкурентоспособности

24 Регулирование производственного потенциала отрасли

25 Развитие внутрипроизводственного планирования на промышленном предприятии в условиях формирования регионального государственного заказа

26 Управление промышленным предприятием на основе эффективного информационного обеспечения

27 Регулирование развития малого предпринимательства

28 Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в спиртовой промышленности

29 Альтернативный подход к выбору вариантов социально-экономического развития регионов с учетом ресурсных возможностей

Таблица 2

Фрагмент сводной таблицы морфологических характеристик исследований

№ п/п Тема Объект Предмет Новизна на основе полученных результатов

1 Прогно- Социаль- Внутренние Анализ влияния ресурсного потенциала региональной СЭС на уровень соци-

зирование но-эконо- отношения ального развития.

ресурсов мическая хозяйствен- Совершенствование системы управления регионом. Прогнозирование ресур-

социально- система но-эконо- сов социального развития региона (с использованием модифицированной

го развития региона мических и формулы Кобба — Дугласа.

региона социальных элементов СЭС Выявлена роль в системе управления прогнозно-аналитического документа — концепции социально-экономического развития региона. Предлагается использовать индикатор «уровень социального развития» в качестве критерия выбора варианта прогнозируемого социально-экономического развития региона. В индикативном планировании развития региона конкретное место должно занимать бизнес-планирование. Для управления социально-экономическим развитием региона предлагается использование целевых комплексных программ

Окончание табл. 2

№ п/п Тема Объект Предмет Новизна на основе полученных результатов

2 Системное Структура Процесс Исследованы отраслевые, территориальные и организационные структуры РХК.

совер- регио- системного Проводится структуризация РХК

шенс- нального совершенс- Выявляется, что особенностью изменения территориальной структуры облас-

твование хозяйс- твования ти является усиление экономического и социального неравенства ее эле-

структуры твенного эконо- ментов. Совершенствование управления региональным развитием на уровне

регио- комплекса мических субъекта Федерации возможно на основе микрорайонирования и использова-

нального (РХК) и управ- ния структур местного самоуправления.

хозяйс- ляющих Предлагается организация межрегионального интеграционного сотрудни-

твенного элементов чества со смежными регионами Центрально-Черноземного экономического

комплекса структуры РХК района и областями Центрального федерального округа по регулированию развития отраслей промышленности, хозяйственная деятельность которых выходит за пределы области, в первую очередь черной металлургии и электроэнергетики как стратегических отраслей промышленности для национальной экономики

3 Совер- Состояние Процесс Определено, что Концепция экономического и социального развития регио-

шенс- и перс- разработки на должна стать синтетическим документом, сочетающим в себе положитель-

твование пективы концепции ные элементы традиционных планов экономического и социального разви-

системы развития социаль- тия советского периода и одновременно выполнять индикативные функции

целей при региональ- но-эконо- рыночной экономики.

форми- ной СЭС мического Приоритетность целей социально-экономического развития региона опреде-

ровании развития лена следующим образом: социальная политика — экономическая политика —

концепции региона агарная политика — политика в сфере труда и занятости — инфраструктурная

развития политика. Приоритетным направлением социально-экономического разви-

региона тия региона является повышение уровня жизни населения путем улучшения социального обеспечения и социальной защиты посредством формирования региональных программ развития

Таблица 3

Матрица образов научных исследований*

2. 72 г, 74 75 76 г, 78 г, 7 710 7„ 7„ 7„ 7М 7!5 7!6 7„ 7 718 7 719

1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1

1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 1

1 0 1 0 1 0 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0

^ 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0

1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0

^ 1 1 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 1

1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

810 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

^ 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0

812 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0

1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1

0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1

0 1 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1

0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1

817 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

818 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1

819 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

820 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0

821 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0

822 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

823 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0

824 0 1 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0

825 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0

826 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

827 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0

828 1 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0

829 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0

*По столбцам — признаки; по строкам — темы диссертаций.

Матрица мер сходства

$2 $8 810 вп 812 в» в* в* ^17 ^18 Б19 ^20 ^21 ^22 ^23 ^24 ^25 ^26 ^27 ^28 ^29

1 0.43 0.93 0.38 0.73 0.92 0.71 0.5 0.62 0.67 0.77 0.67 0.57 0.17 0.14 0.57 0.33 0.4 0.2 0.18 0.93 0.62 0.15 0.31 0.5 0.57 0.36 0.17 0.83

0.43 1 0.53 0.38 0.55 0.46 0.71 0.88 0.46 0.5 0.62 0.67 0.71 0.33 0.43 0.57 0.5 0.4 0.2 0.55 0.4 0.31 0.46 0.46 0.5 0.43 0.36 0.5 0.5

0.93 0.53 1 0.35 0.67 0.86 0.67 0.59 0.57 0.62 0.71 0.62 0.67 0.31 0.27 0.67 0.31 0.5 0.18 0.17 0.88 0.57 0.14 0.29 0.47 0.53 0.33 0.31 0.77

0.38 0.38 0.35 1 0.46 0.4 0.38 0.33 0.53 0.43 0.4 0.43 0.5 0.14 0.5 0.13 0.43 0.35 0 0.15 0.47 0.4 0.53 0.27 0.56 0.5 0.46 0 0.43

«5 0.73 0.55 0.67 0.46 1 0.6 0.55 0.46 0.6 0.67 0.6 0.67 0.55 0 0.18 0.36 0.44 0.17 0 0.25 0.67 0.4 0.2 0.2 0.31 0.36 0.5 0 0.67

0.92 0.46 0.86 0.4 0,6 1 0.77 0.53 0.67 0.73 0.83 0.73 0.62 0.18 0.15 0.46 0.36 0.43 0.22 0.2 0.86 0.67 0.17 0.33 0.53 0.62 0.4 0.18 0.91

0.71 0.71 0.67 0.38 0,55 0,77 1 0.75 0.62 0.67 0.77 0.83 0.57 0.17 0.14 0.43 0.33 0.27 0.2 0.36 0.67 0.46 0.31 0.46 0.5 0.43 0.36 0.33 0.83

0.5 0.88 0.59 0.33 0,46 0,53 0.75 1 0.67 0.71 0.67 0.71 0.75 0.57 0.5 0.63 0.57 0.47 0.5 0.62 0.47 0.53 0.4 0.53 0.56 0.5 0.46 0.71 0.57

0.62 0.46 0.57 0.53 0,6 0,67 0,62 0.67 1 0.91 0.67 0.73 0.62 0.36 0.31 0.31 0.55 0.29 0.44 0.4 0.57 0.67 0.17 0.33 0.4 0.46 0.6 0.36 0.73

8ю 0.67 0.5 0.62 0.43 0,67 0,73 0,67 0,71 0.91 1 0.73 0.8 0.67 0.4 0.33 0.33 0.6 0.31 0.5 0.44 0.62 0.73 0.18 0.36 0.43 0.5 0.67 0.4 0.8

вп 0.77 0.62 0.71 0.4 0,6 0,83 0,77 0,67 0,67 0.73 1 0.73 0.62 0.18 0.15 0.46 0.36 0.43 0.22 0.2 0.71 0.67 0.17 0.33 0.67 0.62 0.4 0.18 0.73

812 0.67 0.67 0.62 0.43 0,67 0,73 0,83 0,71 0,73 0,8 0.73 1 0.67 0.2 0.17 0.5 0.4 0.31 0.25 0.44 0.62 0.55 0.36 0.55 0.43 0.5 0.44 0.4 0.8

0.57 0.71 0.67 0.5 0,55 0,62 0,57 0,75 0,62 0,67 0,62 0.67 1 0.5 0.57 0.57 0.5 0.53 0.4 0.36 0.67 0.46 0.31 0.46 0.5 0.57 0.36 0.5 0.67

0.17 0.33 0.31 0.14 0 0,18 0,17 0,57 0,36 0,4 0,18 0,2 0.5 1 0.5 0.5 0.6 0.62 0.75 0.44 0.15 0.55 0.37 0.55 0.43 0.5 0.22 0.8 0.2

0.14 0.43 0.27 0.5 0,18 0,15 0,14 0,5 0,31 0,33 0,15 0,17 0,57 0.5 1 0.29 0.5 0.4 0.4 0.36 0.27 0.31 0.46 0.15 0.5 0.43 0.18 0.5 0.17

0.57 0.57 0.67 0,13 0,36 0,46 0,43 0,63 0,31 0,33 0,46 0,5 0,57 0,5 0.29 1 0.33 0.67 0.4 0.55 0.53 0.46 0.46 0.62 0.5 0.57 0.18 0.67 0.33

^17 0.33 0.5 0.31 0,43 0,44 0,36 0,33 0,57 0,55 0,6 0,36 0,4 0,5 0,6 0,5 0.33 1 0.46 0.5 0.67 0.31 0.72 0.55 0.55 0.57 0.67 0.44 0.4 0.4

^18 0.4 0.4 0.5 0,35 0,17 0,43 0,27 0,47 0,29 0,31 0,43 0,31 0,53 0,61 0,4 0,67 0.46 1 0.36 0.33 0.38 0.57 0.57 0.71 0.71 0.8 0.17 0.46 0.31

^19 0.2 0.2 0.18 0 0 0,22 0,2 0,5 0,44 0,5 0,22 0,25 0,4 0,75 0,4 0,4 0,5 0.36 1 0.57 0.18 0.44 0.22 0.44 0.33 0.4 0.29 0.75 0.25

^20 0.18 0.55 0.17 0,15 0,25 0,2 0,36 0,62 0,4 0,44 0,2 0,44 0,36 0,44 0,36 0,55 0,67 0,33 0.57 1 0.17 0.4 0.6 0.6 0.31 0.36 0.5 0.67 0.22

^21 0.93 0.4 0.88 0,47 0,67 0,86 0,67 0,47 0,57 0,62 0,71 0,62 0,67 0,15 0,27 0,53 0,31 0,38 0,18 0.17 1 0.57 0.14 0.29 0.47 0.35 0.33 0.15 0.77

^22 062 0.31 0.57 0,4 0,4 0,67 0,46 0,53 0,67 0,73 0,67 0,55 0,46 0,54 0,31 0,46 0,73 0,57 0,44 0,4 0.57 1 0.33 0.5 0.67 0.77 0.4 0.36 0.55

^23 0.15 0.46 0.14 0,53 0,2 0,17 0,31 0,4 0,17 0,18 0,17 0,36 0,31 0,36 0,46 0,46 0,55 0,57 0,22 0,6 0,14 0.33 1 0.67 0.67 0.62 0.2 0.36 0.18

^24 0.31 0.46 0.29 0,27 0,2 0,33 0,46 0,53 0,33 0,36 0,33 0,55 0,46 0,54 0,15 0,62 0,55 0,71 0,44 0,6 0,29 0,5 0.67 1 0.53 0.62 0.2 0.55 0.36

^25 0.5 0.5 0.47 0,56 0,31 0,53 0,5 0,56 0,4 0,43 0,67 0,43 0,5 0,42 0,5 0,5 0,57 0,71 0,33 0,31 0,47 0,67 0,67 0.53 1 0.88 0.15 0.29 0.43

^26 0.57 0.43 0.53 0,5 0,36 0,62 0,43 0,5 0,46 0,5 0,62 0,5 0,57 0,5 0,43 0,57 0,67 0,8 0,4 0,36 0,53 0,77 0,62 0,62 0.88 1 0.18 0.33 0.5

^27 0.36 0.36 0.33 0,46 0,5 0,4 0,36 0,46 0,6 0,67 0,4 0,44 0,36 0,22 0,18 0,18 0,44 0,17 0,29 0,5 0,33 0,4 0,2 0,2 0,15 0.18 1 0.22 0.44

^28 0.17 0.5 0.31 0 0 0,18 0,33 0,71 0,36 0,4 0,18 0,4 0,5 0,8 0,5 0,67 0,4 0,46 0,75 0,67 0,15 0,36 0,36 0,55 0,29 0,33 0.22 1 0.2

^29 0.83 0.5 0.77 0,43 0,67 0,91 0,83 0,57 0,73 0,8 0,73 0,8 0,67 0,2 0,17 0,33 0,4 0,31 0,25 0,22 0,77 0,55 0,18 0,36 0,43 0,5 0.44 0.2 1

$2 $4 $8 8ю вп 812 в» в* ^17 ^18 Б19 ^20 ^21 ^22 ^23 ^24 ^25 ^26 ^27 ^28 ^29

1 0,43 1 0,43 0,57 0,86 0,71 0,57 0,57 0,57 0,71 0,57 0,57 0,14 0,14 0,57 0,29 0,43 0,14 0,14 1 0,57 0,14 0,29 0,57 0,57 0,29 0,14 0,71

0,43 1 0,57 0,43 0,43 0,43 0,71 1 0,43 0,43 0,57 0,57 0,71 0,29 0,43 0,57 0,43 0,43 0,14 0,43 0,43 0,29 0,43 0,43 0,57 0,43 0,29 0,43 0,43

0,88 0,5 1 0,38 0,5 0,75 0,63 0,63 0,5 0,5 0,63 0,5 0,63 0,25 0,25 0,63 0,25 0,5 0,13 0,13 0,88 0,5 0,13 0,25 0,5 0,5 0,25 0,25 0,63

0,33 0,33 0,33 1 0,33 0,33 0,33 0,33 0,44 0,33 0,33 0,33 0,44 0,11 0,44 0,11 0,33 0,33 0 0,11 0,44 0,33 0,44 0,22 0,56 0,44 0,33 0 0,33

1 0,75 1 0,75 1 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0 0,25 0,5 0,5 0,25 0 0,25 1 0,5 0,25 0,25 0,5 0,5 0,5 0 0,75

1 0,5 1 0,5 0,5 1 0,83 0,67 0,67 0,67 0,83 0,67 0,67 0,17 0,17 0,5 0,33 0,5 0,17 0,17 1 0,67 0,17 0,33 0,67 0,67 0,33 0,17 0,83

0,71 0,71 0,71 0,43 0,43 0,71 1 0,86 0,57 0,57 0,71 0,71 0,57 0,14 0,14 0,43 0,29 0,29 0,14 0,29 0,71 0,43 0,29 0,43 0,57 0,43 0,29 0,29 0,71

0,44 0,78 0,56 0,33 0,33 0,44 0,67 1 0,56 0,56 0,56 0,56 0,67 0,44 0,44 0,56 0,44 0,44 0,33 0,44 0,44 0,44 0,33 0,44 0,56 0,44 0,33 0,56 0,44

0,67 0,5 0,67 0,67 0,5 0,67 0,67 0,83 1 0,83 0,67 0,67 0,67 0,33 0,33 0,33 0,5 0,33 0,33 0,33 0,67 0,67 0,17 0,33 0,5 0,5 0,5 0,33 0,67

8ю 0,8 0,6 0,8 0,6 0,6 0,8 0,8 1 1 1 0,8 0,8 0,8 0,4 0,4 0,4 0,6 0,4 0,4 0,4 0,8 0,8 0,2 0,4 0,6 0,6 0,6 0,4 0,8

вп 0,83 0,67 0,83 0,5 0,5 0,83 0,83 0,83 0,67 0,67 1 0,67 0,67 0,17 0,17 0,5 0,33 0,5 0,17 0,17 0,83 0,67 0,17 0,33 0,83 0,67 0,33 0,17 0,67

812 0,8 0,8 0,8 0,6 0,6 0,8 1 1 0,8 0,8 0,8 1 0,8 0,2 0,2 0,6 0,4 0,4 0,2 0,4 0,8 0,6 0,4 0,6 0,6 0,6 0,4 0,4 0,8

в» 0,57 0,71 0,71 0,57 0,43 0,57 0,57 0,86 0,57 0,57 0,57 0,57 1 0,43 0,57 0,57 0,43 0,57 0,29 0,29 0,71 0,43 0,29 0,43 0,57 0,57 0,29 0,43 0,57

0,2 0,4 0,4 0,2 0 0,2 0,2 0,8 0,4 0,4 0,2 0,2 0,6 1 0,6 0,6 0,6 0,8 0,6 0,4 0,2 0,6 0,4 0,6 0,6 0,6 0,2 0,8 0,2

0,14 0,43 0,29 0,57 0,14 0,14 0,14 0,57 0,29 0,29 0,14 0,14 0,57 0,43 1 0,29 0,43 0,43 0,29 0,29 0,29 0,29 0,43 0,14 0,57 0,43 0,14 0,43 0,14

0,57 0,57 0,71 0,14 0,29 0,43 0,43 0,71 0,29 0,29 0,43 0,43 0,57 0,43 0,29 1 0,29 0,71 0,29 0,43 0,57 0,43 0,43 0,57 0,57 0,57 0,14 0,57 0,29

^17 0,4 0,6 0,4 0,6 0,4 0,4 0,4 0,8 0,6 0,6 0,4 0,4 0,6 0,6 0,6 0,4 1 0,6 0,4 0,6 0,4 0,8 0,6 0,6 0,8 0,8 0,4 0,4 0,4

^18 0,38 0,38 0,5 0,38 0,13 0,38 0,25 0,5 0,25 0,25 0,38 0,25 0,5 0,5 0,38 0,63 0,38 1 0,25 0,25 0,38 0,5 0,5 0,63 0,75 0,75 0,13 0,38 0,25

^19 0,33 0,33 0,33 0 0 0,33 0,33 1 0,67 0,67 0,33 0,33 0,67 1 0,67 0,67 0,67 0,67 1 0,67 0,33 0,67 0,33 0,67 0,67 0,67 0,33 1 0,33

^20 0,25 0,75 0,25 0,25 0,25 0,25 0,5 1 0,5 0,5 0,25 0,5 0,5 0,5 0,5 0,75 0,75 0,5 0,5 1 0,25 0,5 0,75 0,75 0,5 0,5 0,5 0,75 0,25

^21 0,88 0,38 0,88 0,5 0,5 0,75 0,63 0,5 0,5 0,5 0,63 0,5 0,63 0,13 0,25 0,5 0,25 0,38 0,13 0,13 1 0,5 0,13 0,25 0,5 0,5 0,25 0,13 0,63

^22 0,67 0,33 0,67 0,5 0,33 0,67 0,5 0,67 0,67 0,67 0,67 0,5 0,5 0,5 0,33 0,5 0,67 0,67 0,33 0,33 0,67 1 0,33 0,5 0,83 0,83 0,33 0,33 0,5

^23 0,17 0,5 0,17 0,67 0,17 0,17 0,33 0,5 0,17 0,17 0,17 0,33 0,33 0,33 0,5 0,5 0,5 0,67 0,17 0,5 0,17 0,33 1 0,67 0,83 0,67 0,17 0,33 0,17

^24 0,33 0,5 0,33 0,33 0,17 0,33 0,5 0,67 0,33 0,33 0,33 0,5 0,5 0,5 0,17 0,67 0,5 0,83 0,33 0,5 0,33 0,5 0,67 1 0,67 0,67 0,17 0,5 0,33

^25 0,44 0,44 0,44 0,56 0,22 0,44 0,44 0,56 0,33 0,33 0,56 0,33 0,44 0,33 0,44 0,44 0,44 0,67 0,22 0,22 0,44 0,56 0,56 0,44 1 0,78 0,11 0,22 0,33

^26 0,57 0,43 0,57 0,57 0,29 0,57 0,43 0,57 0,43 0,43 0,57 0,43 0,57 0,43 0,43 0,57 0,57 0,86 0,29 0,29 0,57 0,71 0,57 0,57 1 1 0,14 0,29 0,43

^27 0,5 0,5 0,5 0,75 0,5 0,5 0,5 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 0,5 0,25 0,25 0,25 0,5 0,25 0,25 0,5 0,5 0,5 0,25 0,25 0,25 0,25 1 0,25 0,5

^28 0,2 0,6 0,4 0 0 0,2 0,4 1 0,4 0,4 0,2 0,4 0,6 0,8 0,6 0,8 0,4 0,6 0,6 0,6 0,2 0,4 0,4 0,6 0,4 0,4 0,2 1 0,2

^29 1 0,6 1 0,6 0,6 1 1 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,2 0,2 0,4 0,4 0,4 0,2 0,2 1 0,6 0,2 0,4 0,6 0,6 0,4 0,2 1

Матрица мер сходства А = 0,75

$2 $4 $8 810 вп 812 в» в* ч ^17 ^18 Б19 ^20 ^21 ^22 ^23 ^24 ^25 ^26 ^27 ^28 ^29 Вектор

1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,069

0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,023

1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,057

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,011

0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,011

1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,08

0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,069

0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,046

0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,023

8ю 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,046

вп 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,046

812 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0,046

в» 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,023

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0,034

«15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,011

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,011

^17 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,011

^18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0,023

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0,034

^20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,011

^21 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,057

^22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0,023

^23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0,011

^24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0,011

^25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0,023

^26 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0,046

^27 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0,011

^28 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0,034

^29 1 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,092

N3

(|> 7\ О

х. гп

о

7\

СО

СП

о.

§

о ю

I

ю о о

ч

Следующий шаг — выбор значения Д (произвольное пороговое число от 0 до 1). Величина Д нами выбиралась в процессе перебора серии значений. Для матрицы мер сходства Д был выбран 0,75, чтобы выявить наиболее существенные связи (сходство диссертаций). Для заданного значения Д = 0,75 построена новая матрица сходства (табл. 6), в которой все значения, большие или равные Д, были заменены единицами, а оставшиеся поля — нулями.

Принималась шкала связей:

0 — 0,24 — несущественная;

0,25 — 0,49 — малосущественная;

0,5 — 0,74 — средняя;

0,75 — 1 — тесная.

Построенная матрица мер сходства (табл. 7) отражает исследования, сходные наиболее существенным (тесным) образом, т. е. неоригинальные (тривиальные). По таблице построены графы отношений сходства (рис. 4 — 6), в которых соединены те объекты, которые имеют единицу при пересечении соответствующих строк и столбцов матриц, т. е. высокую степень сходства друг с другом. Сформированы три укрупненные группы исследований (см. рис. 4 — 6): 1) региональные; 2) отраслевые; 3) по данным предприятий промышленности и сельского хозяйства. Полученные графы — это и есть новая структурно-логическая схема НИ.

Исследования, образующие треугольник, являются типовыми, взаимоисключающими, сходными по содержанию: 1) ^ — Б21 — $29); — Б12

— S7 — S11); 2) S14 — S19 — S28. При этом типичным элементом является S29, так как имеет наибольшее число связей с другими элементами.

Исследования, не вошедшие в полученные по матрицам мер сходства графы, содержательно отличаются от других исследований (например, направления S4, S5, S15, S16, S17, S20, S23, S24, S27 можно развивать в новые исследования).

Матрица мер включения (см. табл. 5) доказывает наличие оригинальных и тривиальных диссертационных исследований и отражает в том числе «мелкие», неявные, связи. С матрицей мер включения проводилась аналогичная процедура пересчета.

Для матрицы мер включения Д был выбран 0,67. Так как в матрице включения выявлялись более «глобальные», существенные, связи, шкала использовалась более укрупненная:

0 — 0,32 — малая степень включения;

0,33 — 0,66 — средняя степень;

0,67 — 1 — высокая степень включения.

По новой матрице мер включения (табл. 7) построена табл. 8, характеризующая входящие и исходящие потоки по матрице включения.

Чем меньше стрелок исходит из объекта, тем более он оригинален по сравнению с другим объектом. Исследования S4 и S15 наиболее экзотичны, так как не использованы в других исследованиях, оригинальны. S11 и S15 являются базовыми и служат источником для написания других исследований.

Определять оригинальные и типовые исследования можно также методом определения правого собственного вектора полученных матриц сходства и включения (последний столбец в табл. 6, 7). Максимальное значение 0,092 собственного вектора приоритетов матрицы сходства соответствует наиболее типовому исследованию — S29. Оно наиболее схоже

S

Рис. 5. Граф отраслевых исследований Sl8 S26 S25

S

Рис. 4. Граф региональных исследований

22

Рис. 6. Граф исследования процессов управления промышленными и сельскохозяйственными предприятиями

Матрща мер включения Д-0, 67

$2 $4 $8 810 вп 812 в» 814 в* ^17 ^18 Б19 ^20 ^21 ^22 ^23 ^24 ^25 ^26 ^27 ^28 ^29 Вектор

1 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,032

0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,018

1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,018

0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,005

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,068

1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0,068

1 1 1 0 0 1 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,045

0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,018

1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0,063

8ю 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0,059

вп 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 0,073

812 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,059

$13 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,023

0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0,018

в* 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,005

0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,018

817 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0,023

818 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0,014

819 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0,073

820 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0,036

821 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0,018

822 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 0,059

823 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0,027

824 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1 1 0 0 0 0,032

825 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0,014

826 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 0 0 0 0,018

827 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0,023

828 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0,018

829 1 0 1 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0,055

N3

(|> 7\ О

х. гп

о

7\

СО

СП

о.

я

а* §

о ю

I

ю о о

ч

Таблица 8

Входящие-исходящие потоки по матрице включения

№ Исходящие исследования Число исходящих Входящие исследования Число входящих

в! §3 §6 §7 §11 §21 §29 6 §3 §5 §6 §7 §9 §10 §11 §12 §21 §22 §29 11

§2 §7 §8 §13 3 §5 §7 §8 §11 §12 §13 §20 7

§3 §1 §6 §21 3 §3 §5 §6 §7 §9 §10 §11 §12 §13 §16 §21 §22 §29 13

§4 0 §5 §9 §23 §27 4

§5 §1 §2 §3 §4 §6 §7 §8 §9 §10 §11 §12 §13 §21 §29 14 0

§6 §1 §3 §7 §8 §9 §10 §11 §12 §13 §21 §22 §25 §26 §29 14 §1 §3 §5 §7 §9 §10§11 §12 §21 §22 §29 11

§7 §1 §2 §3 §6 §8 §11 §12 §21 §29 9 §1 §2 §5 §6 §8 §9 §10 §11 §12 §29 10

§8 §2 §7 §13 3 §5 §6 §7 §9 §11 §13 §16 §17 §22 §24 §27 §29 §2 §10 § § § § § 12 14 19 20 28 19

§9 §1 §3 §4 §6 §7 §8 §10 §11 §12 §13 §21 §22 §29 13 §5 §6 §10 §11 §12 §19 §22 §27 §29 9

§10 §1 §3 §6 §7 §8 §9 §11 §12 §13 §21 §22 §29 12 §5 §6 §9 §11 §12 §19 §22 §27 §29 9

§11 §1 §2 §3 §6 §7 §8 §9 §10 §12 §13 §21 §22 §25 §26 §29 15 §1 §5 §6 §7 §9 §10 §12 §22 §29, 9

§12 §1 §2 §3 §6 §7 §8 §9 §10 §11 §13 §21 §29 12 §5 §6 §7 §9 §10 §11 §29 7

§13 §2 §3 §8 §21 4 §2 §5 §6 §8 §9 §10 §11 §12 §19 §29 10

§14 § § § 8 1318 °23 3 §§ 19 28 2

§15 0 §19 1

§16 §3 §8 §18 3 § § § § 19 20 24 28 4

§17 § § § 8 22 26 3 § § § 19 20 22 3

§18 §25 §26 2 §§§§§§§§ 14 16 19 22 23 24 25 26 8

§19 §8 §9 §10 §13 §14 §15 §16 §17 §18 §20 §22 §24 §25 §26 §28 15 0

§20 §2 §8,§16 §17 §23 §24 §28 7 §19 1

§21 §1 §3 §6 3 §1 §3 §5 §6 §7 §9 §10 §11 §12 §13 §22 §29 12

§22 §1 §3 §6 §8 §9 §10 §11 §17 §18 §21 §25 §26 12 §6 §9 §10 §11 §17 §19 §26 7

§23 §4 §18 §24 §25 §26 5 § § 20 24 2

§24 §8 §16 §18 §23 §25 §26 6 § § § 19 20 23 3

§25 §18 §26 2 §6 §11 §18 §17 §19 §22 §23 §24 §25 9

§26 § § § 18 25 3 §6 §11 §17 §18 §19 §22 §23 §24 §25 9

§27 §4 §8 §9 §10 4 0

§28 §8 §14 §16 3 § § § 14 19 20 3

§29 §1 §3 §6 §7 §8 §9 §10 §11 §12 §13 §21 11 §1 §5 §6 §7 §9 §10 §11 §12 8

со всеми остальными исследованиями. К такому же выводу привел и графоаналитический анализ.

Минимальное значение в правом собственном векторе матрицы включения 0,005 характеризует наиболее оригинальные, экзотичные объекты S4 и S15. Действительно, из этих исследований не исходили другие исследования (табл. 8, число исходящих).

Основываясь на результатах анализа матриц сходства и включения, можно сформулировать

оригинальные идеи существующих направлений НИ на основе сопоставления, сочетания основных признаков выделенных групп и исследований, не вошедших в выделенные группы (табл. 9). Это последний этап при достижении 2-й цели морфологического анализа — развития существующих направлений НИ (см. рис. 2).

Итак, в табл. 9 приведены результаты морфологического анализа НИ. Возможен дальнейший анализ с получением совершенно новых направлений НИ.

Таблица 9

Фрагмент процесса формулирования оригинальных идей существующих направлений НИ

Группы Основной признак Исследования, Новые направления

группы не вошедшие

в группы

(§1 — §21 — §2^ Социально-направ- §4 Управление торговыми марками социально значимых

ленное исследование товаров

§5 Управление развитием социальной инфраструктуры

региона

§15 Развитие региональной системы водопотребления для

социальных услуг

§16 Индикативное планирование социального развития

региона

§17 Регулирование рынка социально значимых услуг в услови-

ях конкурентной среды

Прогнозирование и выбор вариантов развития рынка

социально значимых услуг в условиях конкуренции

§20 Рационализация отраслевой структуры социального сек-

тора региона

§23 Управление социально-экономическим развитием регио-

на с использованием интегральных критериев конкурен-

тоспособности

§24 Регулирование производственного потенциала сферы

социальны услуг

§27 Регулирование развития малого предпринимательства

(§10 - §12 - §2^ Инвестиционный §4 Управление торговыми марками на региональном рынке

климат, инвестицион- Планирование торговых марок с учетом ресурсных воз-

ные и другие ресурсы можностей региональных рынков

§5 Исследование инвестиционной привлекательности регио-

нальной транспортной системы

§15 Выбор вариантов развития региональной системы сель-

скохозяйственного водопотребления с учетом ограничен-

ности ресурсов и интеграции

§16 Прогнозирование и управление оборотными активами

свеклосахарной отрасли в условиях интеграции

§17 Регулирование регионального продовольственного рынка

с учетом инвестиционной привлекательности

Альтернативный подход к выбору вариантов развития

рынка молочных продуктов с учетом его инвестиционной

привлекательности

Регулирование инвестиционных потоков в отрасли РХК

§20 Управление ресурсным обеспечением дотационного

региона

^23 Управление региональным развитием на основе интег-

ральных критериев инвестиционной привлекательности

Управление оборотными активами промышленности на

основе использования интегральных критериев конкурен-

тоспособности

§24 Регулирование инвестиционного потенциала отрасли

§27 Управление инвестиционными потоками малого бизнеса

Литература

1. Андрейчиков А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 368с.

2. Суходоева Л. Ф. Использование морфологических матриц в управлении маркетингом // Экономический анализ: теория и практика. — 2005. — № 20. — С. 41 — 44.