ОПТИМИЗАЦИЯ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РОССИЕЙ
Main Authors: | ПОДГОРНЫЙ В. В., ГОУ ВПО «Донецкая академия управления и государственной службы при Главе Донецкой Народной Республики», PODGORNYI V. V., SEE HPE «Donetsk Academy of Management and Public Administration under the Head of Donetsk People's Republic» |
---|---|
Format: | Article Journal |
Bahasa: | rus |
Terbitan: |
, 2021
|
Subjects: | |
Online Access: |
https://zenodo.org/record/4892491 |
Daftar Isi:
- ОПТИМИЗАЦИЯ МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ РОССИЕЙ / В. В. ПОДГОРНЫЙ // Менеджер. - 2021. - No1. - С. 91-103. Аннотация. В статье обоснована необходимость формирования модели суверенного управления Россией, представляющая собой технологию формирования устойчивости страны и роста качества и уровня жизни населения в условиях возрастающей глобальной неопределённости. Цель исследования состоит в обосновании возможности оптимизация модели управления Россией на основе критерия динамического равновесия между устойчивостью страны и ростом качества и уровня жизни населения. Задачи исследования сводятся к выявлению тенденций оптимизации модели управления Россией, обоснованию методологии её формирования и разработке соответствующей модели. OPTIMIZATION OF THE RUSSIAN ADMINISTRATION MODEL / V. V. PODGORNYI // Manager. - 2021. - No1. - P. 91-103. Abstract. The article presents model of the sovereign governance of Russia as the technology of establishing the sustainable position of the country, as well as the growth of quality and level of living standards of the population under conditions of increasing global indefiniteness. The objective of the research work consists in grounding potentialities of optimizing the RF’s model of governance on the basis of criterion of the dynamic equilibrium between the country’s sustainable position and the increase of quality and living standards of the population. Targets of this research paper are reduced to the identification of tendencies of optimizing the RF’s model of governance, substantiating the methodology of its formation and elaborating the corresponding model.