Главная страница » Управление сферой услуг

Категория: Управление сферой услуг

  • Управление организациями социальной сферы (культура, наука, образование, здравоохранение).
  • Управление в социальной сфере (ЖКХ, культуре, политике, пенсионном и социальном обслуживании, молодежной политике).
  • Управление в сфере туризма и рекреации.
  • Управление в сфере оптовой и розничной торговле.
  • Управление в отраслях связи и телекоммуникаций.
  • Теория и практика управления некоммерческими организациями.
  • Вопросы оценки и повышения эффективности хозяйственной деятельности на предприятиях и в отраслях сферы услуг.
  • Бизнес-процессы на предприятиях и в отраслях сферы услуг. Теория и методология прогнозирования бизнес-процессов в сфере услуг.
  • Особенности формирования и развития общественного (государственного) сектора сферы услуг.
  • Политика регулирования и поддержки развития отраслей сферы услуг.
  • Государственно-частное партнерство в сфере услуг.
  • Управление эффективностью и качеством обслуживания населения в отраслях сферы услуг.
  • Управленческие механизмы и технологии обеспечения инновационного развития отраслей сферы услуг.
№3 (99)
Анализ агрегированного рейтинга российских вузов как измерительного инструмента

Коробко Анатолий Иванович, Маслак Анатолий Андреевич

Рейтинги во всех сферах жизни становятся всё более востребованными. В нашей стране в области образования существует несколько рейтингов вузов, классифицирующих их по качеству образования. Эти рейтинги различаются своими целями и подходами к определению, что такое качество образования. Для объединения этих подходов Гильдией экспертов в сфере профессионального образования разрабатываются национальные агрегированные рейтинги учреждений высшего образования. Цель данной работы состоит в статистическом анализе агрегированного рейтинга вузов по качеству образования в 2021 году. Рассмотрены восемь национальных рейтингов, на основе которых построен агрегированный рейтинг.
Статистический анализ агрегированного рейтинга как измерительного инструмента осуществляется в рамках теории латентных переменных. Агрегированный рейтинг рассматривается как латентная переменная, индикаторами которой являются восемь национальных рейтингов.
Определена совместимость использованных национальных рейтингов. Измерено на линейной шкале качество образования в вузах. В рамках теории латентных переменных агрегированный рейтинг обладает в десятки раз большей разрешающей способностью по сравнению с традиционной балльной системой оценивания. Определены рейтинги, которые лучше других национальных рейтингов дифференцируют вузы с низким и высоким качеством образования соответственно. Показаны также рейтинги, которые наиболее и наименее адекватны модели измерения.
Проведенный в рамках теории латентных переменных совместный анализ всех рейтингов позволил выявить сильные и слабые стороны каждого рейтинга. Важными преимуществами использования теории латентных переменных являются высокая дифференцирующая способность, а также то, что качество образования в вузах измеряется на линейной шкале, это важно для проведения мониторинга и использования многих методов статистического анализа, предполагающих линейную шкалу.
Планируется в рамках теории латентных переменных провести мониторинг агрегированного рейтинга вузов за несколько лет.

№1 (97)
Детерминанты выручки предприятий сферы гостеприимства в постпандемийный период на основе сценарного подхода

Пирогова Оксана Евгеньевна, Мустафина Алиса Валерьевна

Индустрия туризма подвержена влиянию чрезвычайных ситуаций в области здравоохранения. Согласно данным Всемирной туристской организации, в результате вспышки коронавирусной инфекции число международных туристов сократилось на 60–80% в 2020 году, более того, обрушилась мировая экономика – все это вызвало серьезные глобальные последствия для поставщиков услуг. В связи с данной ситуацией тема снижения прибыльности компаний становится особенно актуальной: в условиях неопределенности эпидемиологической обстановки предпринимателям необходимо просчитать возможные варианты прогноза и наступления сопутствующих рисков сокращения выручки. Так, у каждого участника рынка есть возможность оценить последствия наступления того или иного сценария.
Целью исследования является прогнозирование выручки гостиницы на 2022 год с учетом выявленных рисков снижения прибыли гостиничной индустрии в постпандемийный период. Задачи: определение текущего состояния гостиничной отрасли, идентификация рисков потери доходности, выявление взаимосвязи между выручкой и выявленными рисками с помощью корреляционно-регрессионного анализа, выявление возможных сценариев развития эпидемиологической ситуации в 2022 году и определение влияния их на выручку, прогноз прибыли по каждому сценарию.
В работе использованы методы экспертной оценки, корреляционно-регрессионного анализа, сравнительного анализа и обобщения, построение собственных гипотез.
В результате данного исследования была спрогнозирована выручка гостиницы категории 4 звезды по трем сценариям развития постпандемийного периода за 2021-2022 годы. Существенными рисками снижения выручки гостиничных предприятий в постпандемийный период стали: средняя цена за номер, уровень занятости населения, динамика туристического потока, как внутреннего, так и въездного.

№1 (97)
Алгоритм построения рекомендаций в электронных образовательных средах на основе стохастических моделей Маркова

Гончаров Дмитрий Иванович, Геращенкова Татьяна Михайловна

В данной статье предложен алгоритм построения рекомендаций учебных ресурсов в электронных образовательных средах. Новый подход использует Марковскую модель оценки контента систем обычными пользователями для формирования параметров начального состояния, которое характеризует нового пользователя системы в виде оценок первых понравившихся ресурсов (контента системы), чтобы рекомендовать интересные элементы системы активному пользователю. Таким образом, решается проблема «холодного старта» для нового пользователя на первых этапах взаимодействия с системой. Эта проблема свойственная для разрабатываемой системы, так как в системе электронного обучения предусмотрен модуль построения рекомендаций, что позволяет ее относить к классу рекомендальных автоматизированных систем. В новом подходе предлагается объединить использование Марковского процесса и временного фактора, чтобы использовать их как единый источник данных для построения рекомендаций. Данный подход будет основывается на принципе анализа доступа схожих пользователей системы (схожесть определяется на основе сравнения их профилей) в одинаковые периоды времени. Неотъемлемой частью создаваемой системы также является удобство использования. Поэтому на этапе проектирования необходимо продумать эргономику выдаваемых рекомендаций в образовательной системе.

№1 (97)
Этико-правовые аспекты защиты результатов научной деятельности в сфере геномных исследований

Пономарева Дарья Владимировна, Барабашев Александр Георгиевич

В данной статье авторы рассматривают этические и правовые аспекты регулирования защиты результатов научной деятельности в новейшей области научного знания — геномных исследованиях. Целями настоящего исследования являются изучение, взаимное сопоставление и оценка моделей защиты результатов научной деятельности на примере Европейского Союза, формулирование предложений по модернизации правового регулирования Российской Федерации в области защиты результатов научной деятельности в сфере геномных исследований. В данной статье авторы анализируют зарубежный опыт патентной защиты результатов научной деятельности в сфере геномных исследований, особое внимание уделяя проблемам судебной практики. На основе анализа авторами сформулированы рекомендации российскому законодателю.

№3 (96)
Проблемы российской естественной науки в начале третьего десятилетия XXI века

Ромодин Леонид Александрович

Настоящая статья посвящена основным проблемам, имеющим сейчас место в российской науке. При этом основной упор делается на область естественных наук, а именно – на биологию. Это связано с тем, что в течение последних двух лет развитию этого направления в правительственных постановлениях отводится особое место. В статье обсуждаются цели национального проекта «Наука» и программы развития генетических технологий. Приводятся аргументы в пользу некорректности принятых в них критериев оценки эффективности научных работников и некоторых задач, представленных в данных документах. Указывается, почему при нынешних условиях российская наука не занимает лидирующей позиции в мире, почему замедленными темпами идет реальное обновление кадров и истинное развитие отечественной науки. Последнее, в целом, связано с проблемами проведения по-настоящему сложных исследований. В работе приводятся рекомендации по решению ряда поднятых проблем.