Динамика развития жилищного фонда в условиях прогнозируемого демографического роста в государствах – членах ЕАЭС

Асаул А.Н.¹, Асылбаев А.Б.², Ниязалиева К.Н.³, Асаул М.А.⁴
¹ Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, Россия, Санкт-Петербург
² Кыргызско-Российский Славянский университет имени Б.Н. Ельцина
³ Восточный университет имени Махмуда Кашгари-Барскани (Международный кувейтский университет)
⁴ Санкт-Петербургский государственный университет гражданской авиации, Россия, Санкт-Петербург

Скачать PDF | Загрузок: 3 | Цитирований: 13

Статья в журнале

Жилищные стратегии ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 8, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2021)

Цитировать:
Асаул А.Н., Асылбаев А.Б., Ниязалиева К.Н., Асаул М.А. Динамика развития жилищного фонда в условиях прогнозируемого демографического роста в государствах – членах ЕАЭС // Жилищные стратегии. – 2021. – Том 8. – № 4. – С. 343-362. – doi: 10.18334/zhs.8.4.113688.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48008056
Цитирований: 13 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
Анализируется поэтапное развитие жилищного фонда в условиях прогнозируемого демографического роста государств-участников ЕАЭС. Выявляется теснота связи между демографическим развитием и жилищным фондом. Исследуется динамика ввода нового жилья и численности постоянного населения государств-членов ЕАЭС. На основе корреляционного анализа дается прогноз развития жилищной и демографической ситуации в этих странах. Изложены основные элементы нового научного междисциплинарного направления исследований: управление развитием жилищного фонда в условиях прогнозируемого роста населения в государствах-членах ЕАЭС.

Ключевые слова: жилищная демография, жилищный фонд, население, ввод жилья, демографически рост, корреляция

JEL-классификация: J11, R21, R22, R31

Введение

На сегодняшний день перед правительствами государств – участников ЕАЭС стоит вопрос о моделях и системах обеспечения своих граждан качественным и комфортным жильем. При этом часто жилищная политика не согласовывается с демографической ситуацией в стране. Во главу угла, как правило, ставится вопрос о покупательской способности населения страны.

Актуальность взаимосвязи между жилищным фактором и демографическим развитием обусловлена углубляющимися проблемами диспропорционального развития между возможностями жилищного фонда и демографическим ростом государств – участников ЕАЭС. Диспропорциональное развитие экономик в ближайшем прогнозном будущем может привести к неравному доступу к приобретению достойного жилья и, как следствие, к увеличению социальной напряженности.

Целью работы является определение степени взаимообусловленности между прогнозируемым ростом численности населения и общей жилищной ситуацией в государствах – членах ЕАЭС с прогнозируемым демографическим ростом.

Основные задачи:

– прогнозирование динамики развития жилищного фонда в государствах – членах ЕАЭС и исследование динамики ввода нового жилья;

– исследование динамики численности населения в государствах – членах ЕАЭС;

– определение наличия статистически достоверной связи между динамикой развития жилищного фонда и демографическим ростом населения (корреляционной зависимости);

– анализ прогнозной оценки перспектив жилищно-демографической политики государства;

– формирование нового научного междисциплинарного направления исследований.

Методология исследования: общие методы научного познания: методы систематизации информации, методы группировок, классификации и выделения информации, а также методы эконометрического анализа статистических данных.

Анализ последних исследований и публикаций

В научной литературе широко представлены трансформационные процессы, происходящие в жилищном секторе, экономически напрямую связанные «с формированием инновационной модели экономики, ориентированной на научно-высокотехнологическое производство, устойчивое развитие и создание инфраструктуры для формирования интеллектуального информационного пространства» [1] (Voynarenko, Dzhulii, Yemchuk, Skorobohata, Mykoliuk, 2019). В странах ЕАЭС продолжается поиск путей непрерывного развития и совершенствования информационных систем [2] (Seliverstov, Seliverstov, Lukomskaya, Asaul, 2017) и технологий как обязательное условие развития жилищного фонда [3, 4] (Rybnov, Egorova, Levchenko, 2010; Fahmi Shakeeb, Turusov, Shatalova, 2020).

В последнее время мировым трендом является концепция «Умный город», направленная на повышение уровня комфортности проживания в городах. Так, например, интеллектуальные мультимодальные транспортные системы [5–7] (Malygin, Komashinskiy, 2017; Malygin, Komashinskiy, Asaul, 2017; Sazonov, Seliverstov, Seliverstov, Asaul, Titov, Vashchuk, Burov, 2019) способствуют повышению безопасности граждан и общества, а также защите их интересов от различных видов угроз, в том числе и созданию системы безопасности дорожного движения в городах [8, 9] (Plotnikov, Asaul, 2020; Krylatov, Shatalova, Puzach, 2020).

Создание городской транспортной инфраструктуры с развитием внутреннего водного пассажирского транспорта [10] (Seliverstov, Malygin, Starichenkov, Muksimova, Grigoriev, 2017) в городах, где имеются водные артерии, будет способствовать повышению не только мобильности граждан, но и комфортности проживания. Но уровень комфортности проживания граждан в городе зависит не только от эффективно работающей транспортной системы и интеллектуализируемого информационного пространства, но и от роста годового объема создаваемого жилья, эффективности финансово-хозяйственной деятельности как организаций, создающих объекты жилой недвижимости, так и эксплуатирующих их [11–13] (Lazarev, Shcherbina, 2011; Asaul, Asaul, Drozdova, Levin, Trushkovskaya, 2021; Asaul, Asaul, Levin, Shcherbina, Trushkovskaya, 2021).

Строительство, и в частности жилищное, характеризуется высоким уровнем транзакционных издержек [14–16] (Asaul, Ivanov, 2013; Denisova, Matveev, Frolov, 2003; Kazakov, Bykov, Knyaz et al., 2004). Принятию эффективных управленческих решений, направленных на снижение транзакционных издержек в строительных компаниях и организациях, обслуживающих городской жилищный фонд, способствуют системы управления субъектами предпринимательства [17–19] (Grakhov, Koval, Rybnov, 2014; Abaev, Molchanov, Asaul, 2006; Zavarin, Ivanov, 2015), особенно разработанные на основе облачных технологий [20, 21] (Voynarenko, Yemchuk, Dzhulii, 2020; Zeyniev, Ageev, Labudin, 2009).

Эффективность финансово-хозяйственной деятельности организаций жилищного сектора напрямую влияет на капитализацию бизнеса (интеллектуальный капитал, корпоративные ресурсы, предпринимательские возможности) [22, 23] (Ivanov, 2014; Chepachenko, Shcherbina, 2017), но как показывает анализ, субъекты предпринимательства исследуемого сектора экономики повышению рыночной капитализации не уделяют внимания [24–26] (Gorkovenko, Shcherbina, Voznyuk, 2011; Shcherbina, 2012; Pesotskaya, Selyutina, Trushkovskaya, 2020).

Вопросы прогнозного развития жилищной политики и трансформации жилищного строительства в России, а также вопросы привлечения инвестиций в региональное развитие и развитие домохозяйств изложены в работах [27, 28] (Asaul, Asaul, Levin, Platonov, 2020; Kazakov, Pasyada, Denisova et al., 2005) и учитывались в настоящем исследовании.

Оценка развития жилищного фонда не будет полноценной если не рассматриваются жилищная ситуация и складывающаяся в стране и в исследуемом регионе демографическая динамика.

А для этого разработан инструментарий для анализа в единых и сопоставимых параметрах многочисленных и разнообразных факторов [29–31] (Rybnov, Asaul, 2008; Rybnov, Asaul, 2011; Rybnov, Asaul, 2012). Но проблема оценки жилищных условий во взаимосвязи с демографическими процессами становится все более реальной, и решить ее невозможно без установления тесноты связи между жилищными аспектами и демографическими процессами. При подготовке настоящей работы проанализированы исследования по различным характеристикам взаимосвязи жилища с народонаселением: C.H. Mulder [32] (Mulder, Ten Hengel, Latten, Das, 2012), G.W. Evans (2000) [33] (Evans, Wells, Moch, 2000), М. Braubach (2013) [34] (Braubach, Jacobs, Ormandy, 2011).

На сегодняшний день недостаточный объем строительства и ввода нового жилья относительно роста численности населения наблюдается во всех странах ЕАЭС (рис. 1, 2).

Рисунок 1. Ввод в действие жилого фонда в странах ЕАЭС за период с 2005 по 2019 год (млн м²) [1]

Например, за 2019 год в России с численностью населения в 140 млн чел. необходимо сдавать ежегодно более 140 млн м² жилья, а строится около 80 млн м², в Казахстане – 13.1 млн м² вместо необходимых 18 млн м², в Беларуси – 4,1 млн м² вместо 9 млн кв., в Армении – 0,2 млн м²вместо 3 млн м²_, и в Кыргызстане – 1,1 млн м²вместо 6 млн м² (рис. 1, 2).

Рисунок 2. Численность постоянного населения в странах ЕАЭС за период с 2005 по 2019 год, тыс. чел.^{^[2]}

На основании диаграмм ввода жилья и численности постоянного населения ЕАЭС, приведенных ниже, видна следующая картина: в 2019 году в Кыргызстане построили жилья в 5,5 раз меньше, в России и Беларуси – в 2 раза меньше необходимого, в Казахстане – в 1,3 раза меньше, а в Армении самый большой показатель недостроенного жилья – более чем в 10 раз меньше необходимого (рис. 3, 4 и табл. 1). Однако данные показатели не полностью отражают обеспеченность жилищем каждого гражданина государств, входящих в ЕАЭС, но могут быть источником определения объемов дефицита жилищных метров на рынке жилья. Также на обеспеченность квадратными метрами могут повлиять такие демографические факторы, как миграция населения, количество смертей и рождаемость, брачность, разводимость, и другие показатели.

Таблица 1

Численность постоянного населения в странах ЕАЭС за период с 2005 по 2019 год (чел.)^{^[3]}

	Армения	Беларусь	Казахстан	Кыргызстан	Россия	ЕАЭС
2005	3 156 011	9 697 475	15 074 767	5 136 098	143 801 046	176 865 397
2006	3 136 812	9 630 354	15 219 291	5 189 181	143 236 582	176 412 220
2007	3 117 406	9 579 493	15 396 878	5 247 565	142 862 692	176 204 034
2008	3 097 385	9 542 412	15 571 506	5 289 204	142 747 535	176 248 042
2009	3 076 851	9 513 557	15 982 370	5 348 254	142 737 196	176 658 228
2010	3 055 236	9 499 972	16 203 274	5 418 299	142 833 502	177 010 283
2011	3 034 499	9 481 193	16 440 470	5 477 620	142 865 433	177 299 215
2012	3 021 376	9 465 150	16 673 933	5 551 888	143 056 383	177 768 730
2013	3 026 879	9 463 840	16 910 246	5 663 133	143 347 059	178 411 157
2014	3 017 079	9 468 154	17 160 855	5 776 570	143 666 931	179 089 589
2015	3 010 598	9 480 868	17 415 715	5 895 062	146 267 288	182 069 531
2016	2 998 577	9 498 364	17 669 896	6 019 480	146 544 710	182 731 027
2017	2 986 151	9 504 704	17 918 214	6 140 200	146 804 372	183 353 641
2018	2 972 732	9 491 823	18 157 337	6 256 730	146 880 432	183 759 054
2019	2 965 269	9 475 174	18 395 567	6 389 500	146 780 720	184 006 230

Результат и прогнозное развитие жилищного фонда. В целом по ЕАЭС наблюдается диспропорциональное развитие жилищного фонда и динамики демографического роста. Поэтому при таком темпе строительства и росте численности населения в государствах – членах ЕАЭС можно ожидать нарастающую социальную напряженность, которая, в свою очередь, спровоцирует государство идти на максимальное и масштабное многоквартирное индустриальное строительство, или население будет вынуждено из-за высокой стоимости жилища сокращать рождаемость последующих детей.

Используя сравнительный анализ роста объемов вводимого жилья в Российской Федерации [35] (Asaul, Asaul, Lyulin, Chepachenko, 2019), выведена линия тренда, описываемая сложной кубической полиномиальной функцией: y = -0,2634x3 + 16,305x2–259,75x + 1569,4 с коэффициентом аппроксимации или достоверности, равной R² = 0,8942. Полученный коэффициент, отражающий общую тенденцию ввода жилья, подтверждает достоверность функции более чем на 89%.

Результат и прогноз динамики ввода жилья. Поскольку описанная кубическая функция является отрицательной и очень сложной, дальнейшее прогнозное развитие жилищного фонда согласно рассматриваемой схеме трудно предсказать, она ближе к ситуации стабильного и плавного роста, чем к резкому взлету и падению. С учетом адекватности функции, утверждение верно в пределах 89% и находит свое отражение в уже существующих ежегодных данных по вводу жилья.

Следует подчеркнуть, что для полноценного удовлетворения населения жильем необходимо вводить не менее одного квадратного метра на человека [36] (Asylbaev, 2016). На рисунке 3 динамика ввода жилья, показывающая эффективность решения жилищных вопросов.

Рисунок 3. Ввод в эксплуатацию жилищного фонда на одного человека по странам ЕАЭС за период с 2005 по 2019 год (м²)^{^[4]}

Исходя из диаграммы, отметим, что максимальное значение ввода жилья на одного человека за анализируемый период было в Казахстане в 2019 году и достигло отметки 0,714 м² на одного человека. В Беларуси также высокий показатель нового строительства, и в 2010 году составил 0,698 м² на человека.

Важно отметить, что в целом по ЕАЭС происходит положительная динамика роста численности населения после резкого роста численности в 2014–2015 годы. Интересен в этом плане факт того, что в этот же период наблюдается всплеск ввода в действие нового жилища по всем государствам – членам ЕАЭС.

Таблица 2

Ввод в эксплуатацию жилищного фонда на одного человека по странам ЕАЭС за период с 2005 по 2019 год (м²) [5]

	Армения	Беларусь	Казахстан	Кыргызстан	Россия	ЕАЭС
2005	0,112	0,39	0,331	0,105	0,303	0,299
2006	0,123	0,424	0,41	0,112	0,353	0,347
2007	0,154	0,487	0,434	0,132	0,428	0,415
2008	0,168	0,533	0,44	0,157	0,449	0,434
2009	0,141	0,6	0,401	0,164	0,42	0,41
2010	0,17	0,698	0,396	0,136	0,409	0,41
2011	0,188	0,578	0,397	0,158	0,436	0,428
2012	0,141	0,474	0,404	0,153	0,459	0,44
2013	0,106	0,552	0,405	0,165	0,492	0,469
2014	0,094	0,583	0,438	0,187	0,586	0,551
2015	0,093	0,534	0,513	0,208	0,584	0,554
2016	0,061	0,451	0,595	0,206	0,548	0,528
2017	0,04	0,399	0,623	0,24	0,54	0,522
2018	0,09	0,418	0,69	0,21	0,515	0,51
2019	0,079	0,429	0,714	0,172	0,541	0,532

Однако линия тренда дальнейшего количества ввода жилья идет менее активно, с 2016 года наметился спад, а линия тренда численности населения по ЕАЭС, наоборот, достаточно уверенно идет в рост (рис. 4).

Рисунок 4. Динамика ввода эксплуатацию жилищного фонда и численности постоянного населения в среднем за год за период с 2005 по 2019 год [6]

Линия тренда ввода нового жилища описывается отрицательной функцией y = -0,1351x2 + 5,2246x + 51,435 с коэффициентом аппроксимации, равным R² = 0,8754, а линия тренда численности постоянного населения по ЕАЭС положительной функцией y = 45173x2–67068x + 2E+08 с коэффициентом достоверности, равным R² = 0,9506.

Результат и прогнозное развитие. В ближайшей перспективе динамики ввода нового жилья по странам ЕАЭС относительно прогнозной линии тренда имеют большую вероятность сокращения объемов строительства нового жилья, а вот линия тренда численности населения государств – участников ЕАЭС показывает демографический рост, что вызывает беспокойство по поводу увеличения диспропорционального развития жилищного строительства и роста численности населения. Тем более что корреляционная связь между ними достаточно высокая и прямолинейная и равна коррел. = 0,853, что подтверждает утверждение о том, что демографическую и жилищную политику необходимо рассматривать в едином стратегическом ключе. Хотя надо отметить, что не все страны ЕАЭС имеют яркую картину роста численности населения, но за счет отдельных стран с высоким демографическим потенциалом наблюдается положительная картина по росту численности населения по союзу. Одной из стран с положительным демографическим потенциалом является Кыргызстан. Так, в Кыргызстане на 2018 год жилищный фонд составил 83 574,22 тыс. м², из которых 52 817,758 тыс. м² жилья находятся в сельской местности, а 30756,462 тыс. м^{2 –}в городской (рис. 5). В период с 1990 по 2019 год жилищный фонд Кыргызстана увеличился на 30 млн м², однако в 1990 году разница между фондами сельского и городского жилья составляла 11 913 тыс. м², а в 2019 году эта разница уже достигла более 22 061 тыс. м². Очевидно, что сельская жилплощадь растет в два раза быстрее, чем городская, что отличает Кыргызстан от других государств СНГ. В странах ЕАЭС активно увеличивается именно городская жилая недвижимость (рис. 5).

Рисунок 5. Площадь жилищного фонда КР за период с 1990 по 2019 год (по данным стат. комитета КР^{^[7]})

Результат и прогнозное развитие. На графике отчетливо виден период активного роста, с 2007 по 2013 год. С 2007 по 2008 год рост жилищного фонда обусловлен ростом сельского индивидуального жилищного строительства, но с 2009 по 2013 год также активно увеличивается городской жилищный фонд. Исходя из линии тренда дальнейшее активное развитие жилищного строительства ожидается в сельских районах и медленное, но стабильное развитие городского строительства. Основанием этому служит миграция населения в ближайшие сельские районы из больших городов и столицы Кыргызстана.

За все время независимости Кыргызстана площадь сельского жилищного фонда всегда была больше площади городского жилищного фонда. В этом контексте можно констатировать, что численность сельского населения в республике превосходит городское население (рис. 6).

Рисунок 6. Среднегодовая численность постоянного населения городской и сельской местности за период с 2006 по 2018 год (по данным стат. комитета КР [8])

Результат и прогнозное развитие городского и сельского населения. На гистограмме отчетливо видно плавное увеличение численности не только городского, но и сельского населения. Однако численность городского населения примерно в два раза меньше сельского на протяжении всего анализируемого периода. При этом линия тренда городского населения описывается квадратичной функцией y = 2,2484x^2–2,5758x + 1803,9, а достоверность функции фактическим значениям соответствует более 99% или коэффициенту аппроксимации R² = 0,997. Прогнозы того, что численность городского населения будет увеличиваться, на 99% верны. Следует отметить более уверенный рост численности сельских граждан. Линия тренда также положительная и описывается квадратичной функцией y = 2,1231x² + 34,924x + 3376,8, с коэффициентом аппроксимации, равным R² = 0,9985, что соответствует более 99% достоверности. На основе вышесказанного и зависимости линии тренда обеспеченности жильем, тесно связанной с динамикой жилищного фонда, анализируем корреляционную связь между динамикой жилищного фонда и динамикой численности населения.

Объединим два графика: динамика жилищного фонда и динамика численности населения КР за период с 1990 по 2019 год (рис. 7).

Рисунок 7. Динамика жилищного фонда и численности населения за период с 1990 по 2019 год (по данным стат. комитета КР^{^[9]})

У обоих графиков линии трендов плавно восходящие, что говорит о положительной взаимосвязи. Линия тренда численности населения описывается функцией прямой y = 65261x + 4E+06. По линии тренда можно спрогнозировать увеличение населения на несколько периодов вперед. Для прогнозирования будущих периодов необходимо убедиться, что линия тренда определена правильно, то есть достоверность аппроксимации (в нашем случае – линейной зависимости) должна быть максимально приближенной к 1. В нашем случае оно составило R² = 0,9679. Иначе говоря, наши прогнозы будущих периодов будут точны более чем на 97% при равных прочих условиях.

Второй график на диаграмме «Динамика жилищного фонда» менее плавный, но также в целом показывает динамику положительного роста. Поэтому линейная функция тренда здесь восходящая и описывается следующей функцией y = 1127,3x + 50316. В отличие от динамики численности населения, линейная функция здесь имеет меньшее значение достоверности аппроксимации и составляет R² = 0,8683. Она в данном случае отражает линию тренда почти на 87%, что также считается неплохим показателем.

В совокупности объединив достоверность двух функций и проведя на их основе анализ корреляционной зависимости, можно утверждать, что данные значения этой зависимости достоверны более чем на 92%.

Коэффициент корреляции просчитан в программе «коррел», где используется формула Пирсона:

, (1)

где – значения переменной X – показатели численности населения; – значения переменной Y – показатели площади жилищного фонда; $\bar x$ – среднее арифметическое для переменной X; $\bar y$ – среднее арифметическое для переменной Y.

Результат и прогнозное развитие. Просчитана корреляционная зависимость между наличием жилищного фонда и численностью постоянного населения государств – членов ЕАЭС за период с 1990 по 2019 год. Корреляционный анализ показал наличие сильной зависимости между этими показателями, и корреляция составляет R(коррел)= 0,912702369, то есть при увеличении численности населения увеличивается жилищный фонд. Плавные графики показывают на равномерное по периодам обеспечение граждан жильем, а сам график почти параллельный оси Х. Это подтверждается графиком общей площади на одного человека в целом по КР и по местности с 1990 по 2019 год. С 1990 по 2019 год обеспеченность на одного человека выросла только на 1 м², в 1990-м составляла 12 м², а в 2019 году – 13 м² (рис. 7). Линия тренда почти параллельна оси Х и равна в среднем 12,5 м².

Заключение. Качество жилищных условий проживания во многом определяет качество здоровья и продолжительность жизни, психологическое состояние и уровень воспитания, условия для образования и развития личности. Кроме того, наличие жилой недвижимости и качественные жилищные условия обуславливают уровень семейно-брачных отношений, отношения окружающих людей к семейному домохозяйству и в целом формируют социальное здоровье в стране. С этой точки зрения жилищный фактор в демографической политике является весьма приоритетным для развития здорового общества.

В отношениях демографической и жилищной политики имеются нерешенные вопросы развития жилищных и демографических процессов, существует несоответствие между количеством имеющегося жилищного фонда и численностью населения, его качеством и качеством условий жизни граждан, функциональностью жилья и жителей, моделью жилья и моделью семейного проживания. То есть в современной экономике к проблеме взаимного функционального развития жилищного фонда и демографии необходимо подходить с различных социальных аспектов и методологических подходов исследования.

Заключение

В современном развитии жилищного сектора экономики государств – участников ЕАЭС наблюдается структурная и функциональная необходимость развития жилищного фонда. Диапазон нормы довольно широк, но учет прогнозируемого демографического роста выходит на первое место, поэтому разработка инструментов и методов для успешного управления развитием жилищного фонда в условиях прогнозируемого демографического роста в государствах – членах ЕАЭС является одним из основных элементов развития научного междисциплинарного направления.

[1] Режим доступа: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/population.aspx

[2] Режим доступа: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/population.aspx

[3] Режим доступа: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/population.aspx

[4] Режим доступа: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/population.aspx

[5] Режим доступа: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/population.aspx

[6] Режим доступа: http://www.eurasiancommission.org/ru/act/integr_i_makroec/dep_stat/econstat/Pages/population.aspx

[7] Режим доступа: http://www.stat.kg/ru/statistics/

[8] Режим доступа: http://www.stat.kg/ru/statistics/

[9] Режим доступа: http://www.stat.kg/ru/statistics/

Источники:

1. Voynarenko M., Dzhulii L., Yemchuk L., Skorobohata L., Mykoliuk O. The Latest Information Systems in the Enterprise Management and Trends in their Development // 9th international conference on advanced computer information technologies, acit 2019. Ceske Budejovice, 2019. – p. 409-412.– doi: 10.1109/ACITT.2019.8779874.
2. Seliverstov S., Seliverstov Y., Lukomskaya O., Asaul M. Development of the simulation of management of the lock control system Volga-Don channel // Marine intelligent technologies. – 2017. – № 3-3(37). – p. 105-114.
3. Рыбнов Е.И., Егорова О.А., Левченко Т.М. Создание знания и информационной инфраструктуры субъектов предпринимательства. / Монография. - СПб.: АНО ИПЭВ, 2010. – 252 c.
4. Fahmi Shakeeb S., Turusov Sergey N., Shatalova Natalya V. The recurrent relations for estimation of encoding and image transmissiontransport subsystems parameters // Marine intellectual technologies. – 2020. – № 1(47). – p. 99-106. – doi: 10.37220/MIT.2020.47.1.016.
5. Malygin I., Komashinskiy V. The Project of Intellectual Multimodal Transport System // 12th International Conference «Organization and Traffic Safety Management in Large Cities»: Transportation Research Procedia. Saint-Petersburg, 2017. – p. 25-30.– doi: 10.1016/j.trpro.2017.01.006.
6. Малыгин И.Г., Комашинский В.И., Асаул М.А. Интеллектуальные технологии на водном транспорте // Морские интеллектуальные технологии. – 2017. – № 2-2(36). – c. 55-65.
7. Sazonov A.M., Seliverstov S.A., Seliverstov Y.A., Asaul M.A., Titov V.O., Vashchuk A.E., Burov I.A. About the development of an intelligent video monitoring system of the Arctic region maritime space // Marine intellectual technologies. – 2019. – № 2-2(44). – p. 116-128.
8. Plotnikov A., Asaul M. New methods for traffic safety rating at at-grade intersections // Transportation research procedia. – 2020. – p. 528-532. – doi: 10.1016/j.trpro.2020.10.062.
9. Krylatov A., Shatalova N., Puzach V. Optimization of traffic lights operation using network load data // Transportation research procedia. – 2020. – p. 321-329. – doi: 10.1016/J.TRPRO.2020.10.038.
10. Seliverstov S.A., Malygin I.G., Starichenkov A.L., Muksimova R.R., Grigoriev V.A. Modeling of megalopolis traffic flows with the introduction of a new line of water intercity passenger transport // Proceedings of 2017 XX IEEE International conference on soft computing and measurements. Saint-Petersburg, 2017. – p. 278-280.– doi: 10.1109/SCM.2017.7970560.
11. Лазарев А.Н., Щербина Г.Ф. Строительные холдинги в системе предпринимательских объединений: тенденции и проблемы развития // Экономика и управление. – 2011. – № 1(63). – c. 63-67.
12. Asaul A., Asaul M., Drozdova I., Levin Y., Trushkovskaya E. The practical barriers to kickstarting the innovation and investment in the sphere of construction in Russian Federation // Socio-technical construction and civil engineering: E3S Web of Conferences 274 (STCCE – 2021. Kazan, Russia, 2021. – p. 05006.– doi: 10.1051/e3sconf/202127405006.
13. Asaul A., Asaul M., Levin J., Shcherbina G., Trushkovskaya E. Proactive mechanisms for response to risks of business entities engaged in investment and construction activities // Socio-technical construction and civil engineering: E3S Web of Conferences 274 (STCCE – 2021). Kazan, Russia, 2021. – p. 05007.– doi: 10.1051/e3sconf/202127405007.
14. Asaul A., Ivanov S. Structure of transactional costs of business entities in construction // World Applied Sciences Journal. – 2013. – № 13. – p. 80-83. – doi: 10.5829/idosi.wasj.2013.23.pac.90017.
15. Денисова И.В., Матвеев Ю.Л., Фролов В.И. Управление фирмой на основе разработки стратегий ее развития. / Монография. - СПб.: Гуманистика, 2003. – 168 c.
16. Казаков Ю.Н., Быков В.Л., Князь И.П. и др. Теория и практика использования быстровозводимых зданий в обычных условиях и чрезвычайных ситуациях в России и за рубежом. / Монография. - СПб.: Гуманистика, 2004. – 472 c.
17. Грахов В.П., Коваль О.С., Рыбнов Е.И. Теория и практика принятия и реализации управленческих решений в предпринимательстве. / Монография. - СПб.: АНО ИПЭВ, 2014. – 304 c.
18. Абаев Х.С., Молчанов Ю.А., Асаул А.Н. Теория и практика управления и развития имущественных комплексов. / Монография. - Санкт-Петербург: Гуманистика, 2006. – 240 c.
19. Заварин Д.А., Иванов С.Н. Основные препятствия развитию инновационной активности в инвестиционно-строительной сфере // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 4. – c. 180-184.
20. Voynarenko M., Yemchuk L., Dzhulii L. New realities of the enterprise management system information support: Economic and mathematical models and cloud technologies // Journal of Information Technology Management. – 2020. – № 3. – p. 44-60. – doi: 10.22059/JITM.2020.76293.
21. Зейниев Г.Я., Агеев С.М., Лабудин Б.В. К вопросу эффективности новых технологий реконструкции зданий и сооружений // Промышленное и гражданское строительство. – 2009. – № 5. – c. 55-56.
22. Ivanov S.N. Transformation of business capitalization model within the knowledge economy // Journal of European Economy. – 2014. – № 2. – p. 141-150.
23. Чепаченко Н.В., Щербина Г.Ф. Методология измерения и оценки эффективной деятельности строительной организации // Вестник гражданских инженеров. – 2017. – № 6(65). – c. 344-354. – doi: 10.23968/1999-5571-2017-14-6-344-354.
24. Горковенко А.В., Щербина Г.Ф., Вознюк А.А. Анализ факторов, влияющих на финансовую устойчивость строительных предприятий // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. – 2011. – № 1(15). – c. 138-143.
25. Щербина Г.Ф. Системные принципы и свойства в деятельности вертикально интегрированного строительного холдинга // Вопросы экономики и права. – 2012. – № 45. – c. 226-234.
26. Pesotskaya E., Selyutina L., Trushkovskaya E. Creation of integrated interaction monitoring in the construction companies management // International Conference on Construction, Architecture and Technosphere Safety, ICCATS 2020 - Number 2: Materials Science and Engineerin. Sochi, 2020. – p. 022082.– doi: 10.1088/1757-899X/962/2/022082.
27. Асаул А.Н., Асаул М.А., Левин Ю.А., Платонов А.М. Энергоснабжение изолированных территорий в контексте привлечения инвестиций и развития экономики региона // Экономика региона. – 2020. – № 3. – c. 884-895. – doi: 10.17059/ekon.reg.2020–3-16.
28. Казаков Ю.Н., Пасяда Н.И., Денисова И.В. и др. Теория и практика малоэтажного жилищного строительства в России. / Монография. - СПб.: АНО ИПЭВ, 2005. – 563 c.
29. Рыбнов Е.И., Асаул М.А. Формирование интегрированных структур для реализации инвестиционно-строительных проектов // Вестник гражданских инженеров. – 2008. – № 3(16). – c. 97-101.
30. Рыбнов Е.И., Асаул М.А. Функции и инструментарий саморегулирования в отраслях и отдельных видах экономической деятельности // Экономическое возрождение России. – 2011. – № 3(29). – c. 43-49.
31. Рыбнов Е.И., Асаул М.А. Выбор стратегического взаимодействия коммерческой организации с другими участниками рынка с целью недопущения кризиса // Экономическое возрождение России. – 2012. – № 2(24). – c. 59-66.
32. Mulder C.H., Ten Hengel B., Latten J., Das M. Relative resources and moving from the joint home around divorce // Journal of Housing and the Built Environment. – 2012. – № 2. – p. 153-168. – doi: 10.1007/s10901-011-9250-9.18.
33. Evans G.W., Wells N.M., Moch A. Housing and mental health: a review of the evidence and a methodological and conceptual critique. - New York: Department of Agriculture, 2000. – 1-26 p.
34. Braubach M., Jacobs D.E., Ormandy D. Environmental burden of disease associated with inadequate housing. Methods for quantifying health impacts of selected housing risks in the WHO European Region. Euro.who.int. [Электронный ресурс]. URL: http://www.euro.who.int/__data/assets/pdf_file/0003/142077/e95004.pdf.
35. Асаул А.Н., Асаул М.А., Люлин П.Б., Чепаченко Н.В. Тренды жилищного строительства в России и среднесрочный прогноз // Проблемы прогнозирования. – 2019. – № 3(174). – c. 111-117. – doi: 10.1134/S1075700719030055.
36. Асылбаев К.Б. Диагностика несбалансированного развития регионов Казахстана и анализ их сходимости с использованием конвергенции // Актуальные проблемы экономики. – 2016. – № 6. – c. 231-245.

Страница обновлена: 12.06.2024 в 11:41:12

Подробнее об авторах: