Государственное управление отраслевой недвижимостью

Государственное управление отраслевой недвижимостью является одним из сложных видов управления. Оно включает технологии управления отдельными объектами, технологии корпоративного управления с учетом интересов отрасли и технологии государственного управления с учетом государственных интересов и межотраслевого баланса. Государственное управление отраслевой вузовской недвижимостью является еще более сложным. В качестве основного критерия эффективности оно использует не коммерческий эффект, как коммерческие предприятия, а социальный эффект и критерий ресурсного обеспечения отраслей страны. Этот эффект считается по косвенным показателям, а не по прямым. Система образования является дотационной, поэтому прямая оценка ее эффективности условна. Управление недвижимостью вузовских организаций является одним из важных компонентов управления. Отраслевое управление недвижимостью связано с пространственной экономикой и геоинформатикой. Описана оригинальная разработка системы поддержки принятия решений для управления недвижимостью объектов системы образования. Система разработана по заданию Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. Она использует географические информационные системы как дополнительный компонент. Показано, что для управления недвижимостью необходимо применять геоданные. Описаны основные принципы управлении вузовской недвижимостью с помощью данной системы. Пространственная информация для отраслевого управления недвижимостью объектов должна быть объединена с экологической, социальной и экономической.

1. Буравцев А.В. Модели геоданных в геоинформационной фискальной системе. Вектор ГеоНаук. 2020;2(3):91–100. https://doi.org/10.24411/2619-0761-2020-10023

2. Буравцев А.В., Цветков В.Я. Эволюция фискальных систем. Economic Consultant. 2017;2:19–24.

3. Бучкин Д.В. Состояние и развитие интеллектуальных ГИС. Информация и космос. 2020;3:119–123.

4. Бычкова М.В. Исследование понятия «коммерческая недвижимость». Имущественные отношения в Российской Федерации. 2009;4:86–91.

5. Левин Б.А., Цветков В.Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных». Мир транспорта. 2017;6(15):20–30.

6. Маставичене Т.В. Совершенствование технологии ведения адресного реестра для повышения эффективности информационной системы кадастра недвижимости. Дис. … канд. техн. наук: 25.00.26. М.: МИИГАиК; 2016. 138 с.

7. Методическое и информационно-консультационное сопровождение процессов повышения эффективности использования имущества подведомственных Минобрнауки России организаций. Отчет по НИР. Задание № 00000Ф.99.1.БВ03АА00001. М.: РТУ МИРЭА; 2020. 321 с.

8. Павлов А.И. Мониторинг в кадастре земель: Учебное пособие. М.: МАКС Пресс; 2016. 72 с.

9. Рогова А.В., Криворучко К.Ю. Управление жизненным циклом объектов недвижимости на основе BIM-технологий. В кн.: Инвестиции, градостроительство, недвижимость как драйверы социально-экономического развития территории и повышения качества жизни населения: материалы XII Международной научно-практической конференции, Томск, 1–4 марта 2022 г. Томск: Томский государственный архитектурно-строительный университет; 2022. С. 223–228.

10. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике. Транспорт Российской Федерации. 2010;5:41–43.

11. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В. Я. Терминологические отношения. Фундаментальные исследования. 2009;5:146–148.

12. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2005;5:151–155.

13. Цветков В.Я. Создание интегрированной информационной основы ГИС. Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. 2000;4:150–154.

14. Appel-Meulenbroek R., Omar A.J. Branding theory contributions to corporate real estate management. In: A Handbook of Management Theories and Models for Office Environments and Services. Routledge; 2021. Pp. 129–139.

15. Bolshakov N. et al. As-built BIM in real estate management: the change of paradigm in digital transformation of economy. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2020;1(940):012017.

16. Bondarenko E., Kyryliuk M. Cartographic support of the Results of Geoinformation monitoring of the Environment. In: Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment: Proceedings of the XIV International Scientific Conference, 2020. EAGE Publications BV; 2020.

17. Gross M., Tuyet M.D.T. Information used in public real estate management. Acta Scientiarum Polonorum Administratio Locorum. 2019;4(18):353–361.

18. Kudzh S.A. Analysis of complex systems. In: Modern Information Technologies: Proceedings of the International Scientific and Technical Conference, Burgas, July 4–5, 2023. Burgas; 2023. Pp. 175–184.

19. Mahmoud Ibrahim M. Real Estate Management System. October University for Modern Sciences and Arts; 2019.

20. Munawar H.S. et al. Big data and its applications in smart real estate and the disaster management life cycle: A systematic analysis. Big Data and Cognitive Computing. 2020;2(4):4.

21. Rothschild‐Elyassi G., Koehler J., Simon J. Actuarial justice. In: The handbook of social control. 2018. Pp. 194–206.

22. Samoilenko V. et al. Geoinformation modeling of anthropization extent in the Zakhidnoukrainskyi physic-geographic region. In: Monitoring of Geological Processes and Ecological Condition of the Environment: Proceedings of the XIV International Scientific Conference, 2020. EAGE Publications BV; 2020.

23. Shaw J. Platform real estate: Theory and practice of new urban real estate markets. Urban Geography. 2020;8(41):1037–1064.