Применение сетевого экспертно-когнитивного метода для формирования индивидуально-личностных матриц компетенций сотрудников в сфере госуправления и бизнеса

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ

ЛОГИНОВ Е.Л.,РАЙКОВ А.Н.,ЛОГИНОВА В.Е.

ПРИМЕНЕНИЕ СЕТЕВОГО ЭКСПЕРТНО-КОГНИТИВНОГО МЕТОДА ДЛЯ ФОРМИРОВАНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНО-ЛИЧНОСТНЫХ МАТРИЦ КОМПЕТЕНЦИЙ СОТРУДНИКОВ В СФЕРЕ ГОСУПРАВЛЕНИЯ И БИЗНЕСА

Аннотация. Для успешности развития компетенций высококвалифицированных кадров в сфере госуправления и бизнеса предлагается применение сетевого экспертно-когнитивного метода. На его основе с помощью образовательно-научно-производственной сети, конвергентно интегрирующей организационные структуры и информационные системы, осуществляется выявление у обучаемых явных и латентных характеристик качества личности и анализ их соответствия профессиональным требованиям, с последующим интерактивным формированием адекватного потребностям социума и практики социобазисного пакета знаний и комплекса профессиональных компетенций для формирования индивидуально-личностных матриц компетенций, адаптированных к требуемой профессиональной модели личности сотрудника в рамках кадровой концепции соответствующих видов профессиональной деятельности.

Ключевые слова: кадры, персонал, сетевая интеграция, компетенции, образование, наука, производство, реинжиниринг, управление.

LOGINOV E.L. ,RAYKOV A.N.,LOGINOVA V.E.

USING A NETWORK EXPERT-COGNITIVE METHOD TO FORM INDIVIDUAL PERSONALITY MATRICES OF COMPETENCIES OF THE STAFF IN THE SPHERE OF STATE MANAGEMENT AND BUSINESS

Abstract. In order to successfully develop competencies of highly qualified staff in the sphere of state management and business it is suggested to use network expert-cognitive method. Based on that, by using educational-scientific-production network, convergingly integrating organizational structures and informational systems, they find obvious and latent characteristics of personality quality among the people being educated, they also analyze whether these people have met the necessary professional requirements, and subsequently interactively form a social medium that is adequate to the needs and form the practice of socio-based knowledge package and a complex of professional competencies to form personal matrices of competencies adapted to the required professional model of personality of a staff member in the context of the human resource concept of the corresponding types of professional activity. Keywords: human resources, personnel, network integration, competencies, education, science, production, reengineering, management.

В России актуальным остается вопрос наращивания темпов развития современной инновационной инфраструктуры, повышения результативности и конкурентоспособности государственного управления и бизнеса.

Постиндустриальное конструирование институциональной структуры российской инновационной системы, адаптированной к кризисным флуктуациям и зарубежным экономическим санкциям, создаст возможности формирования на базе сферы высшего образования и науки Российской Федерации научно-технического каркаса нового мирового технологического базиса [2].

В то же время сегодняшнее состояние сферы высшего образования и науки Российской Федерации обусловлено усилившим свое воздействие за последние 15 лет целым комплексом негативных факторов [8].

Среди таких факторов авторы могут выделить следующие:

- недофинансирование образования, фундаментальных и прикладных научных исследований, реализации опытно-конструкторских разработок, внедрения новых технологий;

- отсутствие комплексной идеологии применения новых организационных решений для развития среднего профессионального и высшего образования во взаимодействии с органами государственной власти и производственного сектора и с учетом их потребностей;

- недостаточный уровень корпоративной культуры на предприятиях и в организациях, университетах, педагогических коллективах;

- наличие разрывов в инновационном цикле образование - наука - производство и пр.[7].

В настоящее время в глобальной экономике меняется характер формирования ключевых факторов конкурентоспособности за счет динамичного развития национальных технологических баз и наукоемких производств [10]. Это требует кардинального изменения подхода к организации системы образования и научно-технического развития [9, 14-23].

Сложившаяся к настоящему моменту общая структура образовательной, научной, производственной деятельности нашей страны крайне разнородна [5]. Это сдерживает процесс ликвидации существующих диспропорций функционирования образовательно-научно-производственной цепочки и требует упорядочения в рамках единого подхода [4]. Его целесообразно сформировать на принципах инновационной сетеформирующей кластеризации образовательной, научной, производственной деятельности на основе использования образовательно-научно-производственной сети (ОНП-сети) [7]. При этом необходимо выработать единый комплексный подход, учитывающий все приведенные выше особенности, на основе новых критериев, основанных на инновационных принципах и накопленном опыте [3].

Наращивание пакета компетенций высококвалифицированных кадров в сфере госуправления и бизнеса предлагается реализовывать с интеграцией информационных процессов, систем, сервисов, а также баз данных и знаний через «бесшовную» конвергенцию фиксированных и мобильных информационно-коммуникационных технологий [11-13].

Для успешности развития компетенций высококвалифицированных кадров в органах государственной власти, наукоемких отраслях и территориальных секторах социально-экономической системы России авторами предлагается создание принципиально новой структуры (ОНП-сети) для дальнейшей кластерной интеграции образовательных, научных и производственных структур.

Стратегической целью развития ОНП-сети является повышение эффективности реализации совокупности управленческих и функциональных компетенций как системно структурированной групповой матрицы компетенций на основе развития междисциплинарно структурированных индивидуально-личностных матриц компетенций отдельных сотрудников при осуществлении образовательной, научной, производственной деятельности.

Оперативное состояние компетентности персонала предприятия (или органа госуправления) представляется в виде оперативных характеристик одного эквивалентного пакета базовых навыков и компетенций специалистов в сфере государственного управления и бизнес-деятельности, т. е. в виде целого, даже если в составе компетентности персонала предприятия имеются разнотипные кластеры базовых навыков и компетенций. Точно так же каждый участник ОНП-сети информационно представляется в виде целого обобщенными характеристиками по аналогии с тем, как это делается в системах распознавания образов с использованием искусственных нейронных сетей. Движение каждого пакета базовых навыков и компетенций для каждой подсистемы ОНП-сети, рассматриваемой информационно как целое, относительно системы более высокого иерархического уровня — всей ОНП-сети, также рассматриваемой информационно как целое, тоже отображается обобщенными параметрами, которые и используются в алгоритмах управления подсистемами (эквивалентными пакетам базовых навыков и компетенций специалистов в сфере государственного управления и бизнес-деятельности).

Важным принципом улучшения развития компетенций высококвалифицированных кадров на основе создания системы мотивации является персонифицированная ориентация подхода, учет особенностей каждого обучаемого сотрудника, идентифицируемость его явных и латентных характеристик качества личности.

Выявление у обучаемых явных и латентных характеристик качества личности и обеспече-

Логинов Е.Л., Райков А.Н., Логинова В.Е.

применение сетевого экспертно-когнитивного метода для формирования индивидуально личностных матриц _компетенций сотрудников в сфере госуправления и бизнеса_

ние их соответствия профессиональным требованиям, с последующим интерактивным формированием адекватного потребностям социума и практики профиля личностных качеств и профессиональных компетенций осуществляется с применением сетевого экспертно-когнитивного метода, интегрирующего в себе уже описанные компоненты:

- сетевой групповой стратегический анализ с применением технологий сетевых экспертиз;

- целеполагание с применением метода анализа иерархий и сетевых экспертиз;

- структурирование функций качества знаний и компетенций;

- концептуальное когнитивное моделирование для получения ответов на вопросы, типа «Что будет, если ...?» (решение прямой задачи);

- генетическое моделирование для получения ответов на вопросы, типа «Что надо сделать, чтобы . ?» (решение обратной задачи).

В результате у каждого обучаемого обеспечивается соответствие характеристик качества личности профессиональным требованиям. Формируется гибкий и оперативный инструмент для поддержки управления и принятия решений в системе образования, в т. ч. для применения в сложных динамически изменяющихся условиях, когда сложившиеся стереотипы поведения, системы и архетипы поддержки решений, опирающиеся на тиражирование успешного ретроспективного опыта и стандарты, перестают работать. Требуются существенно более гибкие и быстро адаптируемые под изменяющуюся ситуацию концептуальные модели управления и поддержки решений относительно обеспечения соответствия характеристик качества личности профессиональным требованиям и необходимым в каждом конкретном случае компетенциям.

Основная идея создания сетевого экспертно-когнитивного метода — получение синергети-ческого эффекта в решении сложных вопросов обеспечения соответствия характеристик качества личности профессиональным требованиям и необходимым компетенциям за счет регламентированной определенным образом декомпозиции решаемых вопросов на большое число частей, распределение этих частей между участниками решения проблем, включая внешних и внутренних экспертов, поиск решения по частям и заключительная сборка отдельных решений в одно целое (конвергентная сборка, т. е. устойчиво сходящаяся к цели).

Такой сетевой аналитически-синтетический процесс реализуется на основе применения авторской методики конвергентного управления, обеспечивающего устойчивую сходимость и целенаправленность принятия и исполнения управленческих решений [6].

Сетевой когнитивный экспертно-аналитический метод ориентирован на применение в облачном и локальном режиме [1]. В облачном режиме он предлагает универсальные услуги одновременно множеству образовательных организаций и граждан, например, по организации процессов принятия решений, проведении мозговых штурмов и др. В локальном режиме уникальные возможности системы адаптируется непосредственно в конкретной образовательной организации.

Среда поддержки сетевого экспертно-когнитивного метода включает следующие элементы:

- ведение реестров компетенций и качеств личности;

- ведение реестра экспертов по стратегиям развития, приоритетным направлениям, критическим технологиям, профессиональным тематикам и сегментам рынка;

- проведение сетевых стратегических совещаний и конвергентных (сходящихся) мозговых штурмов;

- поддержка механизмов виртуального сотрудничества (семантически продвинутых телеконференций) с применением механизмов виртуальной реальности в ситуационном центре;

- составление запроса экспертам в виде вопросов на получение комментария и шкальной оценки;

- сбор ответов экспертов с комментариями на вопросы и шкальными оценками;

- сетевое групповое концептуальное моделирование исследуемой ситуации с применением методов анализа иерархий, когнитивного структурирования и эволюционных алгоритмов;

- обеспечение целенаправленной и устойчивой сходимости (конвергенции) согласительных процессов при возникновении противоречий в характеристиках результатов работы образовательной организации с выработкой и формулированием ключевых точек улучшения ситу-

ации.

Методическое обеспечение работ: стратегический менеджмент, менеджмент качества, методики мониторинга и анализа, сетевая экспертиза, управляемая термодинамика, решение обратных задач на нечетких топологиях, природные вычисления, генетические алгоритмы, анализ иерархий, познавательное моделирование, сценарии постановки и решения задач в ситуационной комнате (офисе), стратегическое управление, мотивация участников, стратегические беседы и др.

В порядке иллюстративной демонстрации сетевого экспертно-когнитивного метода ниже приводится конкретный пример моделирования и реализации соответствующих алгоритмов. В построении модели участвует три группы факторов:

- целевой фактор;

- факторы требуемых компетенций;

- факторы личностных качеств.

Целевой фактор представляет собой 3-уровневое дерево с взвешенными по важности целями и задачами подготовки специалистов. Он формируется на основе применения метода анализа иерархии, сетевой экспертизы. Используется определение согласованности экспертных оценок. Целевой фактор может быть интегрированно представлен в виде целостного фактора, именуемого, например, «Успех», который наступает при достижении оптимального соответствия качества личности требованиям к компетенции.

Так, предположим, что для определенной работы или направления деятельности требуется специалист со следующими компетенциями (например, из списка, определяемого федеральными стандартами):

1. Владеет культурой мышления, способен к обобщению, анализу, восприятию информации, постановке целей и выбору путей ее достижения (ОК-1):

- умеет обобщать и конкретизировать понятия проблемной области, в том числе в кризисных условиях;

- умеет анализировать проблемную область для идентификации объектов и субъектов управления, факторов;

- умеет формулировать постановку задачи и решать подзадачи для ее выполнения.

2. Готовность к кооперации с коллегами, работе в коллективе (ОК-3):

- умеет работать в группе аналитиков при решении проблемных задач, кооперируясь с коллегами;

- умеет ускорять согласование командных решений.

3. Способность находить организационно-управленческие решения в нестандартных ситуациях и готовность нести за них ответственность (ОК-4):

- умеет провести стратегический анализ проблемной управленческой ситуации, с применением современных методов интеллектуального анализа данных и экспертных процедур;

- умеет оптимизировать план мероприятий с применением интеллектуальных технологий, когнитивного моделирования, сетевых экспертиз.

4. Способность к формализации в своей предметной области с учетом ограничений используемых методов исследования (ПК-2):

- владеет методами построения математических моделей и содержательной интерпретации результатов;

- владеет методами принятия коллективных решений в территориально-распределенной среде.

5. Готовность к использованию методов и инструментальных средств исследования объектов профессиональной деятельности (ПК-3):

- владеет методиками использования программных средств для решения практических задач в сфере разрешения проблемных ситуаций;

- умеет разрабатывать интерфейсы «человек - компьютер».

6. Навыки моделирования, анализа и использования формальных методов конструирования программного обеспечения (ПК-12).

Перечисленные компетенции являются определяющими факторами для формирования спе-

Логинов Е.Л., Райков А.Н., Логинова В.Е.

применение сетевого экспертно-когнитивного метода для формирования индивидуально личностных матриц _компетенций сотрудников в сфере госуправления и бизнеса_

циалиста со стороны потребности потенциального или реального работодателя. С другой стороны, индивидуализированный профиль конкретной личности может характеризоваться такими факторами, как:

1) качеством подготовки;

2) культурным уровнем;

3) личными интересами (негативный акцент);

4) волевыми качествами;

5) внутренней мотивацией (позитивный акцент).

При этом взаимное соответствие качества личности и компетенции (общие и профессиональные) обеспечивает достижение целевого фактора «Успех», а именно, выход на социоба-зисный пакет знаний и комплекс навыков для перехода личности по совокупности компетенций, например, от уровня исполнителя к исследователю, затем к инициативно-творческой единице персонала и от неё — к руководителю. Очевидно, что как целевая позиция, так и сами перечисленные факторы носят качественный характер, а значит, могут быть оценены только экспертным образом, например, с применением методов шкальных оценок, сетевой экспертизы, подключением средств когнитивного моделирования.

Технологическим ядром сетевого экспертно-когнитивного метода является построение когнитивной модели и решение на ней прямой и обратной задач.

Например, при рассмотрении вопроса подбора и подготовки специалиста, переходящего от инициативно-творческой единицы к руководителю, результат построения когнитивной схемы для перечисленных факторов и ввода ее в компьютер представлен на рис. 1.

Рис. 1. Когнитивная схема на основе перечисленных факторов

На введенной в компьютер когнитивной схеме может быть решена прямая задача и обратная. Прямая задача ответит на вопрос: «Какая из комбинаций управляющих факторов (личностных качеств) обеспечивает больший успех при подготовке специалиста?». Например, предположим, необходимо сравнить волевые качества и внутреннюю мотивацию.

Моделирование показало, что фактор «Волевые качества» делает вклад в значение целевого фактора равным 0,61, а фактор «Внутренняя мотивация» — 0,29. Иллюстрация экранов моделирования в последнем случае показана на рис. 2.

Вместе с тем подобрать оптимальную совокупность личных качеств для данной конкретной ситуации практически не представляется возможным, поскольку необходимо сделать практически бесконечное число переборов значений различных входных параметров. Для получения оптимального результата необходимо решить обратную задачу. При этом в качестве управляющих параметров может быть выбрана любая совокупность факторов, например, все личные качества (факторы с номерами 8-12).

Рис. 2. Иллюстрация экранов моделирования при решении прямой задачи

Как показывает результат решения обратной задачи, для рассматриваемой ситуации оптимальным распределением личных качеств будет распределение, приведенное на рис. 3, а именно: качество подготовки — 0,59; культурный уровень — 0,27 с минусом; личный интерес — 0,24; волевые качества — 0,05; внутренняя мотивация — 0,95.

Рис. 3. Результат определения оптимального соотношения личностных качеств

Как можно заметить, согласно требованиям работодателя, который давал оценки значений взаимосвязей факторов при построении когнитивной модели, не все требуемые качества необходимы законодателю с положительным знаком.

Таким образом, показано, что выявление у обучаемых явных и латентных характеристик качества личности и обеспечение их соответствия профессиональным требованиям с последующим интерактивным формированием адекватного потребностям профиля личностных ка-

Логинов Е.Л., Райков А.Н., Логинова В.Е.

применение сетевого экспертно-когнитивного метода для формирования индивидуально личностных матриц _компетенций сотрудников в сфере госуправления и бизнеса_

честв и профессиональных компетенций может быть осуществлено достаточно строгим образом. Если учесть, что такая процедура при подготовке и подборе специалистов может быть востребована достаточно часто, как на федеральном и региональном уровне управления, так и на муниципальном и корпоративном, то эффект от внедрения сетевого экспертно-когнитивного метода может оказаться достаточно значимым в отношении к росту конкурентоспособности страны и повышению результативности деятельности органов государственной власти и местного самоуправления, предприятий и организаций.

Литература

1. Губанов, Д. А., Коргин, Н. А., Новиков, Д. А., Райков, А. Н. Сетевая экспертиза. — М. : Эгвес, 2010.

2. Деркач, А. К. Инвестиционные аспекты балансирования научно-технических циклов в экономике России //Альманах современной науки и образования. 2013. № 8 (75). С. 107-109.

3. Деркач, А. К. Проблемы формирования постиндустриального научно-производственного базиса российской экономики //Альманах современной науки и образования. 2013. № 9 (76). С. 1070 1 08.

4.Логинова, В. Е. Внедрение облачных информационно-вычислительных сервисов как основа интегрирования организационно-экономических механизмов управления в региональных инновационных кластерах //Альманах современной науки и образования. 2013. № 8 (75). С. 105-107.

5. Петраков, Н. Я., Сайфиева, С. Н. Управление государственными организациями в сфере науки и проблемы приватизации. — URL : // http://www.ipr-ras.ru/articles/petrsajf.pdf.

6. Райков, А. Н. Конвергентное управление и поддержка решений. — М. : Издательство ИКАР, 2009.

7. Райков, А. И., Логинов, Е. Л., Ефремов, Д. Н. Образовательно-научно-производственная сеть как системообразующий и конвергентный факторы в инфраструктуре информационного общества // Информационное общество. 2014. № 2. С. 17-26.

8. Ракитов, А. И., Райков, А. Н., Ковчуго, Е. А. Наука, образование, инновации : стратегическое управление. — М. : Наука, 2007.

9. Сайфиева, С. Н. Влияние инноваций на развитие ключевых отраслей экономики России // Теория и практика институциональных преобразований в России : Сб. науч. тр. ; под ред. д.э.н., проф. Б.А. Ернзкяна. — М., 2006. С. 131-139.

10. Цветков, В., Елисеев, Д. Модернизация экономики России : стратегические цели и задачи //Проблемы теории и практики управления. 2011. № 12. С. 8-17.

11. Цветков, В. А., Петраков, Н. Я. К вопросу о реорганизации науки и наукоемкого сектора // Экономист. 2013. № 10. С. 3-15.

12. Цветков, В. А., Зоидов, К. Х., Губин, В. А., Зоидов, З. К. Исследование социально-экономической циклической динамики России и совершенствование регулирования стратегии опережающего развития. — М. : ЦЭМИ РАН, 2012.

13. Цветков, В. А., Зоидов, К. Х., Медков, А. А. Проблемы интеграции и инновационного развития транспортных систем России и стран Балтии. — М. : ЦЭМИ РАН, 2012.

14. Дохолян, С. В. Методические подходы к оценке и анализу конкурентоспособности региона / С.В. Дохолян, В.З. Петросянц, А.М. Садыкова //Вопросы структуризации экономики. 2009. № 1. С. 46-50.

15. Дохолян, С. В. Управление устойчивым развитием территориальных социально-экономических систем мезорегиона // Экономика и предпринимательство. 2011. № 6. С. 14-22.

16. Зоидов, К. Х. Кризисная цикличность и методология антикризисного регулирования переходной экономики России // Экономическая наука современной России. 2001. № 2. С. 96-110.

17. Зоидов, К. Х. К проблеме исследования циклических процессов в советской и переходной российской экономике. Ч. I//Экономическая наука современной России. 2007. № 4. С. 7-22.

18. Зоидов, К. Х. К проблеме исследования циклических процессов в советской и переходной российской экономике. Ч. II // Экономическая наука современной России. 2008. № 1. С. 35-48.

19. Зоидов, К. Х. Эволюционный подход и его значение для развития экономической науки в постсоветских странах // Экономика и математические методы. 2009. № 2. Т. 45. С. 96-112.

20. Зоидов, К. Х., Ильин, М. В. Анализ и регулирование циклического характера развития макроэкономической динамики стран постсоветского пространства // Экономика и математические методы. 2011. № 2. Т.47. С. 59-72.

21. Зоидов, К. Х., Дурандин, О. Г. К проблеме формирования инновационной экономики в странах постсоветского пространства в условиях модернизации. Ч. I-III // Региональные проблемы преобразования экономики. 2011. № 4; 2012. № 1-3.

22. Петросянц, В. З. Формы и методы реализации инвестиционных процессов в депрессивном регионе /

B.З. Петросянц, С.В. Дохолян //Региональная экономика : теория и практика. — М., 2011. № 27 (210).

C. 36-43.

23. Петросянц, В. З. Эконометрическая модель прогнозирования и сценарные варианты модернизации региональной экономики / В.З. Петросянц, С.В. Дохолян, А.С. Каллаева // Региональные проблемы преобразования экономики. 2008. № 1. С. 4-17.

References:

1. Gubanov, D. A., Korgin, N. A., Novikov, D. A., Raykov, A. N. Network ekspertiza. M. : Egves, 2010.

2. Derkach, A. To. The Investment aspects of the balancing the research cycles in economy of the Russia // Almanac of the modern science and formation. 2013. 8 (75). S. 107-109.

3. Derkach, A. To. The Problems of the shaping постиндустриального research-and-production base of the

russian economy //Almanac of the modern science and formation. 2013. 9 (76). S. 107?108.

4.Loginova, V. E. Introduction cloudy information-computing service as base интегрирования organizing-economic mechanism of management in regional инновационных кластерах // Almanac of the modern science and formation. 2013. 8 (75). S. 105-107.

5. Petrakov, N. YA., Sayfieva, S. N. Management state organization in sphere of the science and problems pri-vatizacii. URL : // http://www.ipr-ras.ru/articles/petrsajf.pdf.

6. Raykov, A. N. Konvergentnoe management and support resheniy. M. : the Publishers IKAR, 2009.

7. Raykov, A. I., Loginov, E. L., Efremov, D. N. Educational-research-and-production network as системообразующий and конвергентный factors in infrastructure information society // Information society. 2014. 2. S. 17-26.

8. Rakitov, A. I., Raykov, A. N., Kovchugo, E. А. The Science, formation, innovation : strategic upravlenie. M. : Science, 2007.

9. Sayfieva, S. N. The Influence инноваций on development of the key branches of the economy to Russia // Theory and practice институциональных transformations in Russia : Sb. nauch. tr.; under ed. d.e.n., prof. B.A. Ernzkyana. M., 2006. S. 131-139.

10. The Flower, V., Eliseev, D. Modernization of the economy to Russia : strategic purposes and problems // Problems to theories and practical persons of management. 2011. 12. S. 8-17.

11. The Flower, V. A., Petrakov, N. I. To question about reorganization of the science and scientifically based sector //Economist. 2013. 10. S. 3-15.

12. The Flower, V. A., Zoidov, K. H., Gubin, V. A., Zoidov, Z. To. The Study social-economic round-robin speakers to Russia and improvement of the regulation to strategies overtaking razvitiya. M. : CEMI WOUNDS, 2012.

13. The Flower, V. A., Zoidov, K. H., Medkov, A. А. The Problems to integrations and инновационного developments of the transport systems to Russia and countries Baltii. M. : CEMI WOUNDS, 2012.

14. Doholyan, S. В. The Methodical approaches to estimation and analysis to competitiveness of the region / S.V. Doholyan, V.Z. Petrosyanc, A.M. Sadykova // Questions структуризации economy. 2009. 1. S. 46-50.

15. Doholyan, S. В. Management firm development territorial social-economic systems мезорегиона // Economy and enterprise. 2011. 6. S. 14-22.

16. Zoidov, K. H. Crisis цикличность and methodology антикризисного regulations of the connecting economy to Russia // Economic science to modern Russia. 2001. 2. S. 96-110.

17. Zoidov, K. H. To problem of the study of the round-robin processes in soviet and connecting russian economy. CH. I//Economic science to modern Russia. 2007. 4. S. 7-22.

18. Zoidov, K. H. To problem of the study of the round-robin processes in soviet and connecting russian economy. CH. II //Economic science to modern Russia. 2008. 1. S. 35-48.

19. Zoidov, K. H. Evolyucionnyy approach and his(its) importance for development of the economic science in постсоветских country // Economy and mathematical methods. 2009. 2. T. 45. S. 96-112.

20. Zoidov, K. H., Iliin, M. В. The Analysis and regulation of the round-robin nature of the development макроэкономической speakers of the countries постсоветского space // Economy and mathematical methods. 2011. 2. T.47. S. 59-72.

21. Zoidov, K. H., Durandin, O. G. To problem of the shaping инновационной economy in country постсоветского space in condition of the modernizations. CH. I-III // Regional problems of the transformation of the economy. 2011. 4; 2012. 1-3.

22. Petrosyanc, V. Z. The Forms and methods to realization of the investment processes in депрессивном region / V.Z. Petrosyanc, S. V. Doholyan //Regional economy : theory andpraktika. M., 2011. 27 (210). S. 3643.

23. Petrosyanc, V. Z. Ekonometricheskaya model of the forecasting and сценарные variants to modernizations of the regional economy / V.Z. Petrosyanc, S. V. Doholyan, A.S. Kallaeva // Regional problems of the transformation of the economy. 2008. 1. S. 4-17.