Важным направлением совершенствования политики управления трудовой активностью студентов является разработка модели процесса управления вторичной занятостью студенческой молодежи, реализация которой позволит обеспечить организацию взаимодействия системы образования, общественности, семьи, предпринимательских структур, представителей органов государственной и муниципальной власти[1]. В науке имеется несколько различных трактовок, определяющих значение понятия «модель». Наиболее общим мотивом большинства определений является стремление рассмотреть модель в качестве образца (эталона) как кого-либо объекта или процесса, которые представляют идеал для того, кто осуществляет моделирование. Под «моделью управления» понимается теоретически выстроенная целостная совокупность представлений о том, как выглядит или как должна выглядеть система управления. Указанные представления касаются вопросов о том, как она воздействует или как она должна воздействовать на объекты управления, также они отвечают на вопросы о том, как адаптируется или как она должна адаптироваться к изменениям во внешней среде, чтобы управляемая организация могла добиваться поставленных целей, а также устойчиво развиваться и обеспечить свою жизнеспособность. При этом модель, как правило, включает элементы, представленные базовыми ↳Читать далее

В последние годы среди различных аспектов жизнедеятельности студентов особое внимание привлекают проблемы вторичной студенческой занятости. Это понятие с социологической точки зрения определяется как дополнительная занятость групп, которые определяют свое основное занятие как «студент», «пенсионер», «учащийся», человек, «занятый в домашнем хозяйстве»[1]. Основной причиной повышенного внимания М.А. Ворона, В.И. Герчиков, В. Марченко, Т.П. Меркулова, Т.Э. Петрова, В.Г. Харчева, Ф.Э. Шереги видят в том, что количество студентов, имеющих опыт совмещения обучения и трудовой занятости неизменно увеличивается[2]. Необходимость заработать на жизнь – это первая и главная причина трудовой занятости студентов, на это указывают многие исследователи вторичной занятости (Е.Д. Вознесенская[3], М.А. Ворона, В.И. Герчиков[4], Д.Л. Константиновский[5], В.Г. Харчева[6], Г.А. Чередниченко[7], Ф.Э. Шереги[8]). Все это говорит об объективности и неконтролируемости феномена вторичной занятости студенческой молодежи. Для изучения некоторых особенностей и состояния вторичной занятости студенческой молодежи Забайкальского края нами был проведен опрос.  Для формирования репрезентативной выборки осуществлен анализ генеральной совокупности студенческой молодежи Забайкальского края. Объем генеральной совокупности ↳Читать далее

Совместная автоматизация и роботизация производственных процессов в мировой промышленности началась еще в 1970-е годы. При этом, 15—20 лет назад ни один руководитель промышленного предприятия не мог мечтать о том уровне производительности труда, который сегодня обеспечила автоматизация производства. Однако сегодня многие понимают, что в мире запущен новый, отчасти неведомый, механизм, возможно, даже более масштабных изменений, которые еще раз перевернут жизнь предприятий. Концепция «Индустрия 4.0», или Четвертая промышленная революция, предусматривает сквозную цифровизацию всех физических активов предприятия и их интеграцию в единую экосистему. Вроде бы новая парадигма дает новые и равные возможности для всех. Однако, история доказывает, что смена формации может стать началом конца для тех предприятий, которые к ней не были готовы. Только от высшего менеджмента предприятий зависит, дадут ли изменения новый толчок для роста бизнеса или приведут к закату целых отраслей экономики. Есть ли более выражающий беспокойство термин в сегодняшней корпоративной лексике, чем «цифровая трансформация»? Наверное, нет, учитывая высокие ставки. Цифровая ↳Читать далее

В эпоху цифровой экономики трансформация бизнеса неизбежна. До недавних пор компании управляли традиционными активами — имуществом, деньгами, интеллектуальной собственностью. Цифровая эпоха принесла новый тип активов — данные. Как пишетEconomist, в XXI веке данные играют ту же роль, что нефть в XX-м   [14]. То есть стали главным фактором роста и перемен. Мир становится цифровым, стирается переход между физической реальностью и виртуальной. Предприятия трансформируются вслед за изменениями в поведении потребителей, которые не выпускают гаджеты из рук. Онлайн-сервисы работают на данных, как машины на бензине. Искусственный интеллект обрабатывает большие данные в гигантских супермощных дата-центрах, порождая новые классы программных продуктов [16]. Радикально изменяются компании и конкуренция. Афоризм «данные — это новая нефть» (англ. «data is the new oil») успелнабитьоскомину. Авторство цитаты приписывается британскому математику Клайву Хамби, разработавшему систему лояльности для торговой сети Tesco. Он произнес ее на конференции по маркетингу в 2006 году [14]. Благодаря интернету вещей источниками данных стали любые устройства — от ↳Читать далее

В настоящий момент в России действуют две государственные программы – «Цифровая экономика» и «Национальная технологическая инициатива» (НТИ). Первая программа посвящена созданию условий для перехода России к цифровой экономике. Она была разработана и утверждена правительством в 2017 году. «Цифровая экономика» рассчитана до 2024 года включительно и состоит из пяти направлений, посвященных нормативному регулированию, образованию, кадрам, кибербезопасности, формированию исследовательских компетенций и ИТ-инфраструктуре. В будущем в программу планируется включить новые направления, предусматривающие цифровую трансформацию отдельных отраслей экономики и социальной сферы. НТИ — программа по созданию условий для обеспечения лидерства российских компаний на новых высокотехнологичных рынках, которые будут определять структуру мировой экономики в ближайшие 15-20 лет. Повестка НТИ содержит дорожные карты цифровой трансформации различных отраслей. По оценкам экспертов, подготовивших дорожную карту «Технет» (отрасль производства), этот план предусматривает создание в России «Фабрик будущего». Когда люди представляют себе завод будущего, первое слово, которое приходит им на ум, — автоматизация. Они вспоминают о заводах «без света», где ↳Читать далее

Введение Экономическая география как наука о территориальном разделении труда, размещении производства, об условиях и особенностях развития производства в разных странах и районах отличается географическим подходом к изучаемым явлениям экономической жизни. Особенностью экономической географии является исключительно широкий диапазон исследуемых экономических явлений. Основными методами экономико–географических исследований являются: анализ статистических материалов, картографический, непосредственное наблюдение экономико-географических явлений и другие. Анализ статистических материалов позволяет открыть в реальной действительности закономерную объективную связь и взаимозависимость явлений, проследить ход экономических процессов и тенденции их развития. Картографический метод даёт возможность представить в наглядной форме географическую локализацию любых экономико-географических явлений, их территориальные взаимоотношения и взаимосвязи [1]. Развитие компьютерных технологий способствовало созданию  различных программных продуктов для решения типовых экономико-географических задач. В частности  основные перечисленные выше методы такие как картографический, а также математическое моделирование реализованы в геонформационных системах (ГИС), что способствует их широкому использованию. Цель работы применения инструментария геоинформационных систем для создания  и анализа карт, отражающих  состояние сельского хозяйства региона. Материалы и ↳Читать далее

Introduction            Large hotels around the world spent an average of $253,000 on incentives pay alone for their sales and revenue management teams [1]. In today’s hospitality business, rooms and hotel`s services are no longer sold through one single booking channel but instead via a variety of distribution channels. Hotels have to juggle promoting properties, driving traffic to own website for online from multiple sources, and emphasizing future demand, all while strategically managing room capacity and pricing. Therefore, it is extremely important to implement an efficient and forceful multichannel management strategy.            Due to the intangibility characteristics of hotels, distribution plays an important role in the Hospitality Industry. By creating and manipulating hotels’ accessibility, most consumer demands can be managed [2].            Multi-channel management has been described as “the management of the conscious and active formation of a distribution system with a combination of several distribution channels appointed by a ↳Читать далее

Актуальность. Математическая модель объекта исследования позволяет определить внутренние закономерности, присущие данному объекту и спрогнозировать поведение объекта исследования. Разумеется, относительно заранее выбранных свойств объекта исследования. Объект исследования ­– торговля Российской Федерации. Предмет исследования – разработка математической торговли РФ. Цель исследования – выявление возможности применения модели Солоу для построения математической модели торговли РФ. Методы исследования: дифференциальное исчисление, изоморфизм. Торговля РФ это сложная социально-экономическая система. Системный подход к изучению сложной социально-экономической системы рассмотрен в [1,2,3,4]. Математическая модель описывает набор свойств (одно свойство) исследуемого объекта, так как все при попытке описать все свойства объекта исследования уменьшается адекватность модели. В нашем исследовании за основное свойство торговли РФ примем конечное потребление домашних хозяйств. Конечное потребление домашних хозяйств включает в себя: 1) расходы на товары (продовольственные и непродовольственные), кроме покупки жилищ и ценностей (дорогих предметов длительного пользования – антиквариат, драгоценности и т.д.; приобретаются, как правило, с целью инвестирования); 2) расходы на услуги. Статистические данные торговли РФ позволяют ↳Читать далее