Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Анализ предпосылок, особенностей и проблем реализации проектного подхода к управлению экономическими системами 15
1.1. Сущность и свойства проектного подхода к управлению сложными системами 15
1.2. Анализ существующего методического и программно- аналитического обеспечения реализации проектов в процессах управления сложными системами 29
1.3. Разработка концептуальной модели реализации проектного подхода к управлению сложными социально-экономическими системами мезоуровня 45
ГЛАВА 2. Развитие методов формализации задач диагностики и принятия решений в процессах проектного управления сложными системами 57
2.1. Постановка задач диагностики состояния и принятия решений в процессах проектного управления 57
2.2. Адаптация и развитие методов сценарного прогнозирования в процессах проектного управления сложными системами 67
2.3. Совершенствование ценологических моделей идентификации состояния сложных систем мезоуровня 77
ГЛАВА 3. Реализация моделей диагностики состояния и проектного управления экономическими системами 90
3.1. Анализ возможностей реализации методического обеспечения проектного управления в СППР 90
3.2. Моделирование процессов функционирования и реализация сценарного прогнозирования (на примере индексов потребительских цен на товары и услуги в РФ) 101
3.3. Диагностика состояния организационно-технологических систем (на примере образовательного кластера Республики Адыгея) 113
Заключение 128
Список использованной литературы
- Анализ существующего методического и программно- аналитического обеспечения реализации проектов в процессах управления сложными системами
- Разработка концептуальной модели реализации проектного подхода к управлению сложными социально-экономическими системами мезоуровня
- Адаптация и развитие методов сценарного прогнозирования в процессах проектного управления сложными системами
- Моделирование процессов функционирования и реализация сценарного прогнозирования (на примере индексов потребительских цен на товары и услуги в РФ)
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Используемые в сфере моделирования поведения и управления сложными экономическими системами подходы и инструментарий требуют учета ряда наблюдаемых на современном этапе тенденций:
– усложнение объектов исследования и управления, что связано с интенсификацией интеграционных процессов в экономике, диверсификацией производства, изменившейся в результате рыночных реформ системой специализации и разделения труда;
– активизация процессов информатизации, ставшей в сфере производства необходимым условием выживания предприятий и организаций, их комплексов и более сложных систем в рыночном окружении (регион, экономический кластер); широким использованием вычислительной техники в подготовке, принятии и поддержке управленческих решений, что требует разработки соответствующего математического, алгоритмического и программного обеспечения, отвечающего условиям адекватности представления реальных процессов, репрезентативности и полноты;
– изменениями, происходящими в структуре собственности, правовых и иных условиях протекания воспроизводственных процессов, что обусловливает высокую неопределенность ситуаций, в которых принимаются решения по управлению системами различного масштаба; данный факт существенно ограничивает возможности применения строгих аналитических методов, ставя проблему эффективности управления в зависимость от качественных характеристик различных интуитивно-эвристических методов и личных качеств менеджеров различного уровня.
Одним из перспективных подходов к формализации задач исследования и управления сложными экономическими системами является использование основных положений управления проектами, применение которых позволит достичь скоординиро-ванности отдельных составляющих вектора управляющих воздействий в пространстве и времени и обеспечить рациональность использования ресурсного потенциала. Несмотря на очевидные преимущества проектного, он не получил достаточного распространения в управлении экономическими системами мезоуровня, что связано с особыми свойствами данных систем (открытость, многоэлементность, нелинейность и пр.).
Учитывая вышесказанное, актуальной является задача формирования математических моделей, а также алгоритмического обеспечения систем поддержки и принятия решений в процессах реализации проектного подхода к управлению сложными экономическими системами мезоуровня.
Указанные положения в сочетании с актуальностью обозначенных проблем обусловили выбор темы диссертации, формулировку ее цели и задач.
Степень разработанности проблемы. Данная работа опирается на широкий спектр подходов к исследованию социально-экономических систем, методов и алгоритмов теории принятия решений.
Регионализация Российской экономики, изменения в структуре собственности и территориальном размещении производственных сил, произошедшие после рыночных реформ, актуализировали исследования проблем функционирования сложных социально-экономических системмезоуровня(субъекты Федерации, муниципальные образования, экономические кластеры и т.п.). К числу ученых, которые внесли весомый вклад в развитие указанного направления, по праву можно отнести А.Гранберга, В. Балашова, Н. Кетову, В.Рохчина, С. Тяглова.
В качестве базового в работе используется системный подход, основы которого заложены в трудах таких ученых, как В. Анфилатов, В. Бурков, В. Волкова, А. Денисов, Е. Голубков, Д. Новиков, Дж. Гиг и др.
Особую значимость для целей данного исследования представляют работы, определяющие подходы, методы и инструментарий управления сложными социально-экономическими системами, авторами которых являются Г. Голобокова, Н. Дудов, А. Гранберг, Б. Жихаревич, К. Знаменская, С. Васильев, Б. Мелентьев, Р. Попов и др.
Проектный подход к управлению, традиционно используемый в корпоративной сфере, базируется на разработках В. Гагарского, Ю. Лапыгина, И. Мазура, В. Шапиро, Г. Дитхелма, К. Хелдмана. Расширение сферы его применения потребовало привлечения основных теоретических положений и инструментария теории самоорганизации, развитой в трудах таких ученых, как А. Ивахненко, Г. Горелова Н. Лябах, Й. Мюллер, ценологической теории, отраженной в работах представителей школы Б. Кудрина, и применение которой в отношении экономических систем впервые было широко исследовано в работах А. Кузьминова.
Цель и задачи диссертационного исследования. Цель работы состоит в формировании методического и инструментарного базиса моделирования и реализации проектного подхода к управлению сложными социально-экономическими системами мезоуровня.
Основные задачи диссертационного исследования, определяющие
последовательность достижения поставленной цели, состоят в следующем:
– проанализировать теоретико-методологические основы идентификации
процессов функционирования и управления в социально-экономических системах мезоуровня;
– определить условия и предпосылки реализации проектного подхода, возможности его применения в задачах управления социально-экономическими
5 системами мезоуровня;
– предложить и обосновать концептуальную модель реализации проектного подхода к управлению, определить проблемный спектр и потенциальный состав необходимого аналитического и программно-инструментарного обеспечения;
– развить и адаптировать ценологические модели к решению задач диагностики состояния социально-экономических систем мезоуровня;
расширить сферу применения основанных на принципах самоорганизации методов прогнозирования за счет обеспечения возможности анализа процессов со значительной нестационарностью;
апробировать методическое обеспечение, модели и алгоритмы диагностики состояния и управления социально-экономическими системами мезоуровня в решении практических задач.
Объект и предмет диссертационного исследования. Объектомисследования
являются социально-экономические системы мезоуровня, характеризуемые
активностью, открытостью и многокомпонентностью и рассматриваемые как объекты анализа и управления. Предметомисследования являются математические модели, методическое и программно-алгоритмическое обеспечение систем поддержки принятия решений в сфере управления социально-экономическими системами мезоуровня.
Диссертация выполнена в соответствии с паспортом специальности 08.00.13 – Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки) п. 1.1. Разработка и развитие математического аппарата анализа экономических систем: математической экономики, эконометрики, прикладной статистики, теории игр, оптимизации, теории принятия решений, дискретной математики и других методов, используемых в экономико-математическом моделировании; п. 1.9. Разработка и развитие математических методов и моделей анализа и прогнозирования развития социально-экономических процессов общественной жизни: демографических процессов, рынка труда и занятости населения, качества жизни населения и др.; п. 2.8. Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений.
Рабочая гипотеза диссертационного исследования основывается на
совокупности положений и выводов, в соответствии с которыми повышение
эффективности регулирования социально-экономического развития на мезоуровне
может быть достигнуто посредством реализации в процессах принятия решений
принципов управления проектами, совершенствования инструментарно-
методического аппарата диагностики состояния и процедур разработки и принятия
6 решений, обеспечивающих комплексный учет и скоординированность использования внутреннего ресурсного потенциала, для чего необходимым условием является формирование соответствующего методологического базиса анализа и управления социально-экономическими системами.
Теоретико-методологической основой диссертационного исследования
послужили положения, концепции и гипотезы, предложенные и обоснованные в
классических работах и современных публикациях отечественных и зарубежных
экономистов. Основу работы составляет системный подход, который позволил
выявить взаимосвязь основных характеристик экономической системы с внешними и
внутренними факторами, идентифицировать структурно-функциональную схему
механизма реализации проектного подхода к управлению территориальными
экономическими системами и обеспечить возможности рационализации
использования их ресурсного потенциала.
Информационно-эмпирическая база исследования представлена данными научных публикаций отечественных и зарубежных ученых, статей в периодической печати по вопросам применения проектного подхода для управления сложными социально-экономическими системами, для идентификации состояния и для управления их развитием. Использовались данные официальных органов статистики, нормативно-правовых актов и материалы, собранные автором по результатам обобщения информации, полученной из общедоступных источников (СМИ, Интернета), а также результаты экспертных опросов.
Инструментарно-методический аппарат работы составляют общенаучные и экономические методы такие как логический, сравнительный, функциональный и структурный анализ; основные положения управления проектами, методы морфологического моделирования, статистические методы, включающие кластерный, корреляционный и регрессионный анализ; экспертные методы, а также методы ценологии и когнитивного анализа.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
1. Ускорение технического прогресса, внедрение информационных технологий позволили значительно расширить спектр производимых товаров и услуг, ускорить производственные циклы, что привело к усложнению внутренней структуры и характера взаимодействий в производственно-технологических и социально-экономических системах, и, следовательно, потребовало адекватного усложнения систем управления, в том числе в аспекте координации управляющих воздействий. Одним из перспективных способов повышения скоординированности отдельных этапов процесса управления развитием сложных воспроизводственных систем мезоуровня, сбалансированно-
7 сти системы управляющих воздействий по ресурсам и времени является реализация принципов управления проектами. В отличие от традиционной сферы их применения (макро- и микроуровни), реализация проектного подхода к управлению социально-экономическими системами на мезоуровне требует учета их особых свойств, а также специфики решаемых задач управления. В связи с этим необходимым условием эффективной реализации принципов управления проектами на мезоуровне является формирование концептуальной модели, методического, аналитического и алгоритмического обеспечения систем диагностики состояния объекта управления, разработки и принятия управленческих решений.
-
Свойства социально-экономических систем мезоуровня обусловливают ограниченность возможностей строгой формализации процедур принятия решений. В данных условиях достижение позитивных эффектов применения проектного подхода возможно на основе реализации принципов изоморфизма, адекватности, полноты отражения проблемных ситуаций, системности, функциональной устойчивости системы управления к структурным флуктуациям, непрерывности процессов управления во времени и преемственности функционирования, четкой локализации проекта во множестве задач управления, сбалансированности ресурсного обеспечения, итерационного характера процесса реализации каждого из проектов и информационной прозрачности системы управления.
-
Сформировавшиеся в результате проводимых в России реформ воспроизводственные системы мезоуровня характеризуются наличием трех основных составляющих: организацией, определяющей их структуру и качественный состав элементов, правилами взаимодействия элементов между собой, а также совокупностью методов и инструментов воздействия на них со стороны управляющих подсистем. В соответствии с таким представлением реализация проектного подхода к управлению подразумевает формирование концепции, видоизменение принципов, которыми руководствуются элементы систем управления при разработке и реализации управляющих воздействий (правила взаимодействия), процедур принятия решений и распределения ресурсов (организационное обеспечение), способов анализа проблемных ситуаций, разработки и реализации мероприятий по переводу рассматриваемой системы из текущего состояния в целевое (методы и инструментарий).
-
Сложность социально-экономических систем и их свойства позволяют использовать в решении задач диагностики состояния ценологические модели, отличающиеся от других подходов низкой требовательностью к качеству информационного обеспечения, возможностями агрегированного учета эффектов взаимодействия системных элементов между собой и с системой управления. Развитие и адаптация цено-
8 логических моделей в данном случае должны проводиться по следующим направлениям: экономическая интерпретация параметров моделей; развитие способов идентификации структуры и коэффициентов зависимостей, сохраняющих экономический смысл параметров моделей; оценка качества моделирования (точности и чувствительности к ошибкам исходных данных).
5. Различия в свойствах социально-экономических и производственно-технологических систем требуют применения принципиально различающихся способов управления, методов и инструментов диагностики состояния и прогнозирования. Характерные для социально-экономических систем мезоуровня активность, рефлексивность и субъективность элементов и системы в целом определяют необходимость применения моделей сценарного прогнозирования в процессах планирования, разработки и обоснования управленческих решений.
Научная новизна диссертационного исследования определяется развитием существующих представлений о способах повышения эффективности управления социально-экономическими системами мезоуровня посредством формирования концептуального и инструментарного базиса реализации проектного подхода к разработке и принятию управленческих решений. Конкретными элементами приращения научных знаний являются следующие:
1. Сформирована концептуальная модель реализации проектного подхода к управлению социально-экономическими системами мезоуровня, определяющая итерационную последовательность этапов разработки управленческих решений, взаимосвязь совокупности базовых принципов проектного управления, инструментарно-методического обеспечения, критериев, определяющих окончание реализации проекта, ресурсного обеспечения, оценок эффективности проектов, что позволяет достичь согласованности по ресурсам и скоординированности в пространстве и времени управляющих воздействий. Основными отличиями от существующих представлений (Г. Голобокова, Н. Дудов, А. Гранберг, Б. Жихаревич, К. Знаменская, С. Васильев, Б. Мелентьев, Р. Попов1) является ориентация на использование принципов проектного управления системами мезоуровня, что расширяет сферу применения проектного
1Голобокова Г. М. Стратегическое управление регионом в транзитивной экономике. / Г. М. Голобокова. – Иркутск : Изд-во ИГЭУ, 1997. – 160 с.Дудов Н. Н. Стратегическое управление регионом в инновационной экономике: монография / Н. Н. Дудов, Г. М. Голобокова// Под. ред. Г. М. Голобоковой. – Магадан: Изд-во СВГУ, 2008. – 170 с.; Гранберг А. Г. Основы региональной экономики /А. Г. Гранберг. – М.: ГУ ВШЭ, 2000. – 495 с.; Жихаревич Б. С. Современная экономическая политика городских и региональных властей / Б. С. Жихаревич. – СПб.: ИСЭР РАН, 1995. – 136 с.; Знаменская К. Н. Методические рекомендации по формированию концепции социально-экономического развития муниципального образования / К. Н. Знаменская. – М. : РИЦ «Муниципальная власть», 2000. – 487 с.; Моделирование и управление процессами регионального развития // Под ред. С. Н. Васильева. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. – 431 с.; Мелентьев Б. В. Введение в инструментарий региональной экономики : учеб.пособие по курсу «Региональная экономика» /Б. В. Мелентьев // Новосиб. гос. акад. экономики и упр. – Новосибирск, 1999. – 158 с.; Попов Р. А. Региональный менеджмент: учебник для вузов / Р. А. Попов. – Кpаснодаp : Советская Кубань, 2000. – 383с.
подхода (В. Гагарский, Ю. Лапыгин, И. Мазур, Г. Дитхелм, К. Хелдман2).
-
Предложен алгоритм прогнозирования развития социально-экономических систем мезоуровня, основанный на принципах самоорганизации и реализующий одну из базовых функций проектного подхода к управлению – оценка изменения условий функционирования и состояния исследуемой системы во времени, отличающийся комплексным использованием методов кластерного анализа (И. Мандель, М. Олдендерфер, Р. Блэшфилди др.3) и группового учета аргументов (А. Ивахненко, Й. Мюллер, Н. Лябах, А. Шабельников4), что позволяет получать прогнозы по пространственно-временным областям с однородными (стационарными) условиями функционирования объекта управления.
-
Развит ценологический подход к исследованию сложных социально-экономических систем мезоуровня, в частности, предложена модификация модели рангового видового распределения, которая дополняет существующие представления и расширяет их диагностические возможности за счет предложенной интерпретации экономической сущности коэффициентов модели и ряда индикаторов, получаемых на их основе (А. Кузьминов, В. Сидорчев, С. Чефранов5).
-
Получены аналитические оценки качества ценологических моделей, используемых для диагностики состояния социально-экономических систем мезоуровня; на основе имитационной модели определен характер влияния ошибок в исходных данных на точность идентификации коэффициентов ценологических зависимостей, что позволяет усилить обоснованность получаемых на основе ценологических моделей выводов и прогнозных сценариев развития исследуемых социально-экономических систем.
-
Определены способы и предложен алгоритм реализации сформированного
2Гагарский В. А. Процессное и проектное управление: сходство и различие [Электронный ресурс] / В. А. Гагарский //
Дата публикации: 14.06.2010, Источник: Портал «Профессионал управления проектами»,
; Лапыгин Ю. Н. Управление проектами: от планирования до оценки эффективности / Ю. Н. Лапыгин. – М. : Омега-Л, 2008. – С. 252; Мазур И. И. Управление проектами (справочник для профессионалов) / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро [и] др. – М.: Высшая школа, 2001. – 880 с.; Дитхелм Герд. Управление проектами / Герд Дитхелм. – СПб : Бизнес-пресса, 2003. Т. 1 «Основы», 390 с. Том 2 «Особенности», 274 с.; Ким Хелдман Профессиональное управление проектами. — М. : Бином, 2005. – С. 517.
3Мандель И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. – М.: Финансы и статистика, 1988. – 176 с.; Олдендерфер М.С., Блэшфилд Р.К. Кластерный анализ / Факторный, дискриминантный и кластерный анализ: пер. с англ. / М. С. Олден-дерфер, Р. К. Блэшфилд ; под.ред. И. С. Енюкова. – М.: Финансы и статистика, 1989. — 215 с.; Дюран Б. Кластерный анализ / Б. Дюран, П. Оделл. – М. : Статистика, 1977. – 128 с.; Классификация и кластер; Под ред. Дж. Вэн Райзина. – М. : Мир, 1980. – 390 с.; Бериков В. С. Современные тенденции в кластерном анализе / В. С. Бериков, Г. С. Лбов // Всероссийский конкурсный отбор обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению «Информационно-телекоммуникационные системы», 2008. – 26 с. Режим доступа: Вят-ченин Д. А. Нечткие методы автоматической классификации. / Д. А. Вятченин. – Минск: Технопринт, 2004. – 219 с. 4Ивахненко А. Г., Мюллер Й. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей / Ивахненко А. Г., Мюллер Й. А. – К. : Техніка, Лябах Н. Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта / Н. Н. Лябах. – Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1989. – 112 с.; Лябах Н. Н., Шабельников А. Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте / Н. Н. Лябах, А. Н. Шабельников. – Ростов-на-Дону : СКНЦ ВШ, 2002. – 283 с.;
5Кузьминов А. Н. Ценологический инструментарий управления региональной рыночной средой предприятий малого бизнеса / А.Н. Кузьминов // Ростов на Дону : изд-во СКНЦ БШ, 2007. – 124 с.; Сидорчев В. В. Инструментарно-методический аппарат исследования устойчивости региональной экономики / В. В. Денисов. – Майкоп : ИП Магарин, 2010. – С. 46.; Чефранов, С. Г. Реализация сценарного подхода к управлению региональным рынком труда / С. Г. Чеф-ранов. – Ростов н/Д: Терра Принт, 2007. – 159 с.
10 инструментарно-методического обеспечения проектного подхода к управлению социально-экономическими системами мезоуровня в системах поддержки принятия решений (СППР). Дополнением существующих представлений (М. Вишнев, Д. Власенко, Г. Горелова, Н. Лябах, В. Носков, А. Олейник, Р. Павлов, Н. Прокопенко, О. Рабынина, А. Смагин6) является структура взаимосвязей и распределение функций отдельных программных и программно-аналитических модулей.
Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования.
Теоретическая значимость проведенного исследования определяется адаптацией
общего подхода и развитием инструментария реализации проектного подхода,
дополняющих существующий теоретический базис управления социально-
экономическими системами мезоуровня. Кроме того, отдельные разработки
представляют самостоятельную теоретическую ценность: интерпретация
коэффициентов и характеристик ценологических моделей, оценка влияния качества информационного обеспечения на обоснованность принимаемых на основе инструментов ценологии управленческих решений.
Практическое значение имеют авторские разработки моделей
функционирования конкретных социально-экономических систем, сценарные
прогнозы, представляющие собой результаты апробации авторского
инструментария. Основные положения и результаты исследования могут быть
использованы в региональных и муниципальных системах управления при
реализации процедур анализа и обоснования различных сценариев социально-
экономического развития, а также в учебном процессе при преподавании
дисциплин «Исследование систем управления», «Государственное и
муниципальное управление» в ФГБОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет».
Апробация результатов работы. Основные результаты и положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на региональной,
6Вишнев М. В. Применение информационных систем в задачах регионального управления / М. В. Вишнев, Р. А. Павлов //II Международная научно-практическая конференция «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании»: Тезисы докладов. – Таганрог: Издательство ТИУиЭ, 2001. – 216 с.; Горелова Г. В. Когнитивные модели в информационных системах поддержки управленческих решений / Г. В. Горелова // II Международная научно-практическая конференция «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании»: Тезисы докладов. – Таганрог: Издательство ТИУиЭ, 2001. – 216 с.; Лябах Н. Н. Информационно-аналитическая поддержка сценариев развития региональной экономики / Н. Н. Лябах, С. Г. Чефранов. – Ростов-на-Дону: ИнфоСервис, 2005. Вып. 1. – 48 с.; Носков В. В., Прокопенко Н.Ю., Рабынина О.В. Об интеграции Deductor с другими информационными системами / В. В. Носков, Н. Ю. Прокопенко, О. В. Рабынина : Материалы научно-практической конференции «Бизнес-аналитика. Вопросы теории и практики. Использование аналитической платформы Deductor в деятельности учебных заведений». – М, 2010; Олейник А. Г. Инструментальные средства предварительного анализа сценариев / А. Г. Олейник, А. В. Смагин / Системы информационной поддержки регионального развития. – Апатиты: КНЦ РАН, 1998. – С. 74–79; Прокопенко Н. Ю. Интегрированная информационно-аналитическая система поддержки принятия решений регионального управления / Н. Ю. Прокопенко, Д. В. Вла-сенко // Материалы 7-й Международной научной конференции «Информационные технологии в бизнесе». – СПбУ-ЭФ, 2011.
11 всероссийской и международных научно-практических конференциях в гг. Москва, Санкт-Петербург, Краснодар, Майкоп в 2009-2013 гг., семинарах кафедр менеджмента и региональной экономики, государственного и муниципального управления ФГБОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет».
Материалы диссертации использованы при разработке методического
обеспечения и преподавания учебных курсов «Стратегический менеджмент», «Теория организации» и «Стратегия социально-экономического развития территорий».
Публикации. Основные положения, результаты, выводы и рекомендации, полученные в диссертации, изложены автором в 9 работах, общим объемом 5,4 п.л. (авторский вклад 4,75 п.л.), в том числе 4 статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата наук.
Структура и объем диссертационной работы. Диссертация выполнена на 166страницах машинописного текста, состоит из введения, девяти параграфов, объединенных в три главы, заключения, списка использованной литературы, включающего 145 наименований, содержит 25 рисунков,16 таблиц и 3 приложения.
Анализ существующего методического и программно- аналитического обеспечения реализации проектов в процессах управления сложными системами
Рассматриваемые в работе экономические системы характеризуются наличием множества свойств, часть из которых являются характерными для систем любой природы, другие – специфическими, обусловленными экономическими взаимодействиями отдельных элементов и составляющих. Традиционно к числу общесистемных свойств относятся следующие [7, 23]: Эмерджентность – наличие у системы свойств, которыми не обладает ни одна из составляющих ее частей. Данное свойство является ключевым в выделении систем как особого класса объектов. Экономические системы по праву относятся к такому типу объектов, поскольку отличаются выраженным свойством эмерджентности, обусловленным взаимодействиями ее элементов – отдельных хозяйствующих субъектов, например, эмерджентность проявляется в способности экономической системы к самовоспроизводству. Наилучшим образом данное свойство проявляется для систем таких масштабов, как домохозяйство, отдельный хозяйствующий субъект, кластер, территориально-целостный производственно-технологический комплекс и отрасль.
Целостность и членимость. Система – целостная совокупность элементов, то есть система, с одной стороны, в ряде случаев может вести себя как единое целое, с другой – в составе системы могут быть выделены отдельные объекты (элементы). Признак целостности является одним из базовых для системы, которая в данном случае рассматривается как объект, состоящий из взаимодействующих частей. Сами части могут быть качественно различными, но при этом одновременно совместимыми, взаимодополняющими. Выражение «вести себя» в первую очередь связано с процессами принятия решений, то есть целостность проявляется как свойство, заключающееся в согласованности действий системных элементов. Данная согласованность может быть обусловлена как процессами организации (управления), так и самоорганизацией, когда возникновение порядка связано с изменениями в условиях, в которых принимаются решения локальными элементами системы (управление условиями). Целостность, обусловленная необходимостью реализации управляющих воздействий, является важной характеристикой с точки зрения развиваемого в работе проектного подхода, формирования его аналитического базиса. Такие объекты, как отрасль (структура систем управления традиционно формируется по отраслевому принципу) и экономический кластер могут быть выделены из среды в первую очередь по признаку границ распространения управляющих воздействий. Аналогичная ситуация наблюдается и в отдельных территориальных социально-экономических системах: муниципальном образовании, субъекте Федерации, относящихся к мезоэкономическому уровню.
Связность представляет собой еще одно существенное системное свойство, состоящее в наличии в каждый конкретный момент времени устойчивых отношений между элементами либо их свойствами. В зависимости от типа решаемых задач те или иные связи в системе могут рассматриваться как более или менее существенные.
Связь можно определить как определенный канал [135], по которому обеспечивается движение материи (вещества, энергии) и/или информации. Основные характеристики связи: физическое наполнение (вещественные, энергетические, информационные и смешанные), направленность (прямые, обратные, нейтральные, односторонние и двусторонние), роль в системе (связана с характером ее влияния на ход процессов). По другим признакам различают связи [105, 135]: соединительные, ограничивающие, усиливающие (ослабляющие), селектирующие, запаздывающие (опережающие и синхронные), положительные (отрицательные) обратные связи, согласующие, координирующие и т. п. Последние признаки классификации связей (синхронные – асинхронные, запаздывающие – опережающие, прямые – обратные и координирующие) являются значимыми в реализации проектного подхода в целом и его развиваемого в настоящем исследовании варианта, в частности. Организация. Система характеризуется наличием определенной упорядоченности элементов, что проявляется в общем смысле как снижение энтропии (степени неопределенности) системы по сравнению с энтропией составляющих ее элементов, а в частности – как образование внутри системы определенных структурных отношений, возможность выделения групп элементов. Возникновение организации в системе – это процесс формирования существенных связей элементов, упорядоченное формировании связей, при котором складывается определенная структура системы, а свойства элементов преобразуются и определяют функции (действие, поведение) системы в целом, проявляясь в ее интегративных качествах.
Одним из существенных свойств экономических систем является их способность к саморегулированию, самоорганизации, что вызывает необходимость применения специальных подходов к управлению ими. Под самоорганизующимися системами понимаются открытые системы, в которых происходит (или произошел) спонтанный процесс упорядочивания (или есть возможность и способность к его возникновению), обусловленный свойствами элементов самой системы [77]. Таким образом, под самоорганизацией понимается процесс, обусловленный внутренними причинами, в ходе которого создается, воспроизводится или видоизменяется способ и результаты организации сложной динамической системы.
Поскольку рассматриваемые экономические системы включают значительное количество относительно самостоятельных элементов, под самоорганизацией понимается целенаправленный динамический процесс самостоятельного принятия решений и осуществления действий, позволяющий сделать оптимальный выбор из множества вариантов, что в целом приводит к корректировке состояния всей системы [76–77].
Разработка концептуальной модели реализации проектного подхода к управлению сложными социально-экономическими системами мезоуровня
Проанализированные в подразделе 1.1 свойства современных экономических систем, условия и предпосылки эффективного управления ими требуют изменения концептуального подхода к формированию и функционированию управленческой подсистемы. Объект управления, как следует из проведенного в подразделе 1.1 анализа, представляет собой сложную динамическую открытую систему, функционирующую в условиях высокой неопределенности будущих состояний. Постепенное закрепление рыночных реформ, проведенных в России в 90-х годах XX века, и относительная стабилизация ситуации позволяет говорить о необходимости расширения горизонта планирования. Вместе с тем это увеличивает неопределенность решаемых задач управления. Существующая практика функционирования систем стратегического управления социально-экономическими системами различного масштаба позволяет говорить о целесообразности (а для систем определенного масштаба и о наличии) использования принципов управления проектами. Отдельные элементы проектного управления реализуются в настоящее время в форме программ развития отдельных отраслей, территорий, использования некоторой априори определенной совокупности управляющих воздействий, концентрации ресурсов на выделенных направлениях, организации мониторинга реализации программ на основе конкретных результатов отдельных работ и проекта в целом. Таким образом, реализация проекта в полном объеме или только отдельных элементов проектного подхода к управлению предполагает наличие достаточно полных знаний состояния объекта управления и закономерностей его функционирования, а также условий внешней среды. Совокупность таких представлений (модель) может быть получена различными способами: статистически (исследования предыдущего опыта развития системы, обобщение информации о других, аналогичных, объектах управления), экспертным путем, на основании знания сущности исследуемых процессов. Однако в рассматриваемых типах задач управления присутствует высокая степень неопределенности, обусловленная значительным горизонтом планирования, нестабильностью внешней среды, практически ни один из перечисленных способов получения модельного представления не обеспечивает достаточных точности, адекватности и полноты, то есть рамки отдельного проекта становятся неприемлемо жесткими для условий социально-экономических систем мезоуровня.
Выходом из данной ситуации является использование сценарного подхода: формирование множества предположений о состоянии объекта и внешней среды, сценарных условий. В терминах проектного управления такие условия можно отнести к классу событий. Тем самым, за счет увеличения (в общем случае) количества событий и необходимых при их возникновении работ достигается одно из преимуществ проектного подхода – возможность проведения заблаговременных расчетов. Таким образом, разработка сценариев в рамках реализации проектного подхода к управлению позволяет учесть неопределенность будущих состояний объекта, снизить ее негативные проявления за счет предварительной проводимой не в реальном масштабе времени проработки различных вариантов синтеза управляющих воздействий.
Концентрация ресурсов на выделенных направлениях использования, отдельных подсистемах объекта управления – важное преимущество проектного подхода, которое также необходимо сохранить для систем мезоуровня. Идея концентрации ресурсов состоит в таком их перераспределении в пространстве и времени, при котором суммарный эффект превосходит тот, который мог бы быть получен при сложившейся системе распределения. Под ресурсами здесь следует понимать более широкую категорию, включающую как традиционные их виды (финансовые, кадровые и пр.), так и другие (административные, информационные и инновационные). Сложности модификации системы ресурсного обеспечения связаны с необходимостью оценки эффективности их использования, определения точного их количества и структуры. В социально-экономических системах мезоуровня имеются как минимум две существенные предпосылки, позволяющие ожидать повышения эффективности использования ресурсов в соответствии с принципами проектного управления. Во-первых, данные системы, как указывалось в подразделе 1.1, являются нелинейными, в связи с чем увеличение ресурсов в какой-либо сфере (подсистеме) способно дать непропорциональный рост эффектов их использования. Во-вторых, в системах рассматриваемого типа возникают и поддерживаются процессы самоорганизации, обеспечивающие долговременные эффекты. Очевидно, и нелинейность, и самоорганизация могут давать как положительные, соответствующие целям управления, так и негативные эффекты. Задача построения концептуальной модели реализации проектного подхода к управлению социально-экономическими системами мезоуровня как раз и состоит в том, чтобы обеспечить такую селективность направлений использования ресурсов, которая бы гарантировала получение дополнительных эффектов по сравнению с существующим механизмом распределения.
Общий вид модели представлен на рис. 1.3. При его формировании учитывался тот факт, что проекты являются составной частью общей системы управления. Это означает, что цели проекта являются элементами дерева целей социально-экономического развития рассматриваемой системы. Кроме того, определение момента инициации проекта должно осуществляться при вполне определенных условиях, которые более детально анализируются в последующих подразделах работы.
Основные отличия от описанных ранее понимания и методического наполнения проектного подхода относятся к трактовке событийного потока. Во-первых, все события будем подразделять на два вида: информационные, определяющие начало и окончание отдельных видов работ, и корректирующие, сценарные.
Адаптация и развитие методов сценарного прогнозирования в процессах проектного управления сложными системами
Наиболее распространенными внешними критериями являются критеоии, ориентированные на решение задач прогнозирования и идентификации «физической» сущности процессов [47, 77]. В первом случае выборка разбивается на две части: так называемые обучающую и проверочную последовательности. Первая предназначена для расчета коэффициентов моделей, вторая - для определения структуры модели оптимальной сложности. Проверочная последовательность выбирается из числа точек, расположенных в области прогнозирования, то есть, если прогноз осуществляется на будущие периоды времени, то проверочная последовательность включает одну или несколько последних точек всего периода наблюдений за процессом.
Критерий, предназначенный для идентификации моделей, также предполагает разбиение всей последовательности наблюдений на две части, однако в этом случае сопоставляются коэффициенты моделей, полученных на каждой из них. Этот способ разбиения и построения внешнего критерия также может быть использован при решении задачи кластеризации. Пусть имеется последовательность наблюдений за состоянием некоторой социально-экономической системы, образующих временной ряд Xt, t = 1,2,...,m. В каждый момент времени t измеряется п различных параметров.
Разобьем всю последовательность наблюдений на две части через точку, то есть одна последовательность будет образована наблюдениями в четные, другая - в нечетные моменты времени. По каждой полученной последовательности строятся модели одинаковой структуры, имеющие, таким образом, одинаковый набор коэффициентов. Обозначим их f(X,A) = f(a1, а2, ... ак), f(X,B) = f(b1, Ь2, ... Ък) соответственно (Гі, i=l,2,...,к- весовые коэффициенты, учитывающие возможный различный масштаб переменных и их значимость). Внешним критерием в данном случае будет являться выражение, определяемое принятой в задаче мерой близости (приводится в соответствии с Евклидовой метрикой):
Выражение 2.5 также может быть использовано в качестве меры при реализации алгоритмов кластерного анализа, поскольку гарантирует получение классов, в которые входят точки, подчиняющиеся единым закономерностям, что и требовалось по формулировке задачи. Кроме того, при разбиении совокупности наблюдений на классы можно учитывать временную близость тех из них, которые относятся к одним и тем же целевым ориентирам. Данное положение представляется хотя и достаточно логичным, но не обязательным к применению в отношении всех возможных практических задач. Например, некоторая система может развиваться в соответствии с определенными целями до тех пор, пока внешнее воздействие не нарушит данный режим (стихийные бедствия, кризис и др.). После отработки данного воздействия возможен возврат на первоначальную траекторию развития, что в рядах наблюдений потребует включения в один класс разнесенных во времени наблюдений.
Необходимо отметить, что конечной целью выделения классов может служить:
A) получение информации о временных интервалах в развитии некоторого процесса, в течение которых сохранялись закономерности изменения их параметров. Это даст основания для формирования предположений о целях функционирования системных элементов и тем самым расширит представления о возможных последствиях реализации различных управляющих воздействий;
Б) построение прогноза развития ситуации при условии сохранения сложившихся к настоящему времени тенденций и закономерностей. В данном случае полная информация о составе классов является несущественной. Достаточно лишь определить длину ряда последних (перед прогнозируемым периодом) наблюдений, которые и будут использоваться для прогноза;
B) значения полученных коэффициентов зависимостей и структура взаимосвязи параметров, которые способны дать информацию об относительной интенсивности влияния различных исследуемых факторов. Представленное выше выражение (2.5) зависит не только от значений коэффициентов зависимости, но и от количества используемых для построения модели наблюдений, состава самих коэффициентов и характера используемых зависимостей. Более подробно указанные вопросы исследуются в подразделе 3.2 диссертации.
Совершенствование ценологических моделей идентификации состояния сложных систем мезоуровня
Одним из перспективных подходов к решению задач диагностики состояния экономических систем в настоящее время является способ, основанный на использовании ранговых распределений. Его преимущества по сравнению с другими известными подходами (статистический, корреляционно-регрессионный, дисперсионный и др.) определяются невысокой требовательностью к информационному обеспечению, что особенно актуально в связи с характерными для современного этапа развития экономики нестационарными условиями, отсутствием статистически значимого опыта функционирования экономических систем различного масштаба.
Вместе с тем основанный на ранговых распределениях способ анализа состояния экономических систем имеет достаточно ограниченную область применения, поскольку позволяет получать лишь обобщенные, агрегированные их характеристики.
Моделирование процессов функционирования и реализация сценарного прогнозирования (на примере индексов потребительских цен на товары и услуги в РФ)
Одной из наиболее актуальных проблем современного состояния экономики России является воспроизводство трудового потенциала. Это обусловлено целым рядом причин: – принятой Стратегией на реализацию инновационного сценария развития, требующего модернизации системы подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров, что определяет особую роль образования как основного элемента формирования профессиональных их качеств; – особенностями демографической ситуации в стране, состоящими в сокращении численности населения трудоспособного возраста, причем данный процесс имеет выраженные негативные тенденции; – необходимостью повышения производительности труда, более эффективного использования в условиях перехода экономических систем ведущих стран на так называемую «экономику знаний». Отставание в данном процессе способно создать угрозу экономической безопасности страны; – существенными диспропорциями в структуре спроса и предложения на рынке труда, обусловленными различной степенью их инерционности; система образования формировалась как результат наложения традиционных форм и методов обучения с привнесением новых элементов (например, переход на двухуровневую систему подготовки кадров: бакалавриат и магистратуру), причем указанные инновационные для России преобразования не всегда находят поддержку среди работодателей и населения; кроме того, обучение всегда связано с необходимостью определенных затрат времени, что с учетом динамичности происходящих в производственной сфере процессов не позволяет гибко реагировать на изменения спроса на труд.
Указанные проблемы могут быть формализованы и исследованы с использованием предлагаемого в диссертации инструментария, в частности, ценологического подхода.
В качестве конкретного объекта исследования будем рассматривать сформировавшийся в Республике Адыгея образовательный кластер, представленный рядом высших учебных заведений (Адыгейский государственный университет, Майкопский государственный технологический университет, филиалы Московского открытого социального университета и др.), организациями системы среднего и среднего специального образования (колледж АГУ). Территориальная близость и компактность размещения, несмотря на наличие определенных конкурентных отношений, создали предпосылки для тесной интеграции указанных элементов. В настоящее время можно говорить о создании в Республике Адыгея и территориально близких к ней районов Краснодарского края образовательного кластера с относительно однородными характеристиками образовательного пространства.
Ядро рассматриваемого кластера составляют два крупных учебных заведения: ФГБОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет» и ФГБОУ ВПО «Адыгейский государственный университет». Данные вузы образуют ядро не только в силу своих значительных размерных характеристик (количество обучаемых студентов, направлений подготовки), но и как основной кадровый потенциал высшей школы региона.
Исследование представленного образовательного кластера будем проводить путем сопоставления структурных характеристик регионального рынка труда и системы подготовки в разрезе специальностей (направлений и профилей бакалавриата).
Исходные данные для моделирования представлены в табл. 3.4–3.5.
Приведенные в таблицах показатели отражают типично ценологическую ситуацию: имеется определенный ресурс – количество бюджетных мест; указанные места легко могут быть отнесены к различным видам (по соответствующим направлениям подготовки бакалавров); «потребление» ресурсов одним из видов исключает возможность его использования другими видами, которые вынуждены, таким образом, осваивать оставшееся количество ресурсов. Построим модели рангового распределения видов по параметру «конкурс на бюджетные места» для
На рис. 3.7 показана также кривая, полученная по формуле (2.6), которая, как следует из приводимых данных, хуже описывает фактические данные. Дадим интерпретацию полученных значений коэффициентов. Коэффициент С может служить индикатором максимального конкурса. Чем он выше, тем более востребованными являются направления подготовки рассматриваемого вуза. Коэффициент С, напротив, отражает постоянный уровень рассматриваемого параметра (конкурс на бюджетные места). Его величина достаточно удобна для непосредственного использования в решении задач диагностики систем рассматриваемого типа. Коэффициент Л = -0.1315 характеризует жесткость условий среды, в которых производится освоение ресурсов. Для рассматриваемого образовательного кластера фактически это означает интенсивность конкуренции между направлениями подготовки (конкуренция между абитуриентами за бюджетные места).
Интересно отметить, что, в соответствии с приведенным рисунком 3.7, имеются отклонения фактического распределения от модельной зависимости, которые носят неслучайный характер. В табл. 3.6 приводятся величины таких отклонений.
Как следует из анализа данных таблицы, превышение над модельным распределением наблюдается по таким направлениям, как «Юриспруденция», «Фармация» и «Лечебное дело». Указанное превышение достигается за счет относительного снижения конкурса (или увеличения бюджетных мест непропорционально существующему спросу) на такие направления, как «Нефтегазовое дело», «Строительство», «Землеустройство и кадастры» и др. Данная ситуация может отражать целенаправленные действия, предпринимаемые государством в сфере подготовки специалистов для народнохозяйственного комплекса и ориентированные на развитие реального сектора экономики.
