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)
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
Как следует из проведенного в подразделе 1.2 анализа существующего методического обеспечения проектного подхода к управлению, наиболее проработанным в теоретическом плане является процесс рационализации системы управляющих воздействий, поиск соответствующей выбранным критериям очередности выполнения отдельных работ, развитие систем автоматизации взаимодействий участников проекта. Вместе с тем применение данного инструментария для исследования и управления социально-экономическими системами большего масштаба требует его адаптации и развития. Это касается в том числе вопросов, ответы на которые в условиях предприятия кажутся достаточно очевидными: как выделить отдельные работы, как определить необходимость реализации того или иного проекта, как согласовать противоречивые в общем случае критерии его реализации и пр. Кроме того, если сравнивать социально-экономические системы микро- и мезоуровня, то для первых масштаб связанных с реализацией проекта изменений значительно больше. Иногда вся деятельность предприятия (организации) может быть связана с реализацией единственного проекта (например, строительство какого-либо объекта). Для систем мезоуровня изменения, полученные в результате реализации конкретного проекта, приводят, как правило, лишь к изменению состояния и/или характеристик объекта управления, соизмеримому со значениями его текущих параметров. Так, например, строительство связанных с проведением зимней Олимпиады в г. Сочи объектов представляют собой своего рода проект, в котором задействован целый ряд организаций и предприятий. Вместе с тем в масштабах Краснодарского края данный проект позволяет улучшить инфраструктуру курортной зоны и решить ряд текущих задач экономического и социального характера. Ниже приводится анализ основных этапов реализации проектов в управлении социально-экономическими системами мезоуровня с указанием необходимого методического, аналитического и инструментального обеспечения и способов его применения.
В первую очередь необходимо определить условия, при которых целесообразна инициация выполнения проекта. В работе [114] для аналогичных целей определяются несколько таких условий, которые ниже адаптируются к проблематике настоящей работы: неудовлетворительное текущее состояние социально-экономической системы, требующее вмешательства системы управления; в этом случае проект имеет антикризисный характер, направленный на быстрое решение наиболее актуальных проблем (преодоление последствий экономического кризиса, решение экологических проблем, ликвидация очагов социальной напряженности); кризисное состояние может быть обусловлено прогнозируемым изменением факторов внешней среды и непрогнозируемым изменением, связанным с открытостью объекта управления, а также постепенным накоплением эффектов негативных тенденций в его развитии; наличие достаточных ресурсов (природно-климатических, трудовых, инвестиционных, инновационных и др.) для проведения масштабных преобразований; данное условие явилось наиболее существенным при инициации национальных проектов; накопление значительного потенциала управления, способного изменить ситуацию в направлении стратегических ориентиров, в связи с чем возникает необходимость координации процессов реализации таких изменений.
Во всех случаях полезным является использование представления ситуации в так называемом признаковом пространстве. По его осям откладывают значения параметров, характеризующих состояние социально-экономической системы (рис. 2.1). Кроме того, необходимо указать меру, в соответствии с которой сопоставляются различные состояния. Х2
На рис. 2.1 для простоты иллюстрации представлены два признака -параметры социально-экономической системы (например, уровень занятости и валовой региональный продукт - ВРП). Желаемое состояние системы представлено в виде целевой области. Неточечное ее представление обусловлено традиционным представлением описаний желаемых состояний, задаваемых, хотя зачастую и в лингвистической форме, в виде неравенств. Например, «обеспечить бездотационность экономики» означает, что случай получения дополнительного дохода, превышающего затраты (а не просто равного им), является даже более предпочтительным. Аналогично можно свести к неравенствам и другие выражения («удвоение ВВП», «обеспечить занятость населения», «повысить конкурентоспособность» и пр.). Отдельные ориентиры могут оперировать несколькими параметрами, определяя тем самым нетривиальную конфигурацию полученной в результате целевой области. Интерпретация приведенных выше моментов инициации проектного управления в терминах пространства признаков достаточно проста. Первое из них условие означает выход текущего состояния за пределы области допустимых состояний социально-экономической системы либо приближение к ее границам на некоторую заданную величину, определяемую в соответствии с адекватной задачам управления мерой близости. Второе - эллипсоид возможностей изменения состояний системы достигает целевой области, то есть в системе накоплен достаточный для преобразований ресурсный потенциал. Третье условие несколько сложнее, поскольку предполагает раздельное рассмотрение ресурсов социально-экономической системы и ресурсов управления, что соответствует дополнительному эллипсоиду.
Если приемы, основанные на использовании признаковых пространств, распространить на область проектного управления, то в качестве осей логично выбрать составляющие указанной в подразделе 1.2 тройственной ограниченности: сроки, стоимость и содержание. При переходе от корпоративного уровня управления к более крупным объектам логично рассматривать не стоимость проекта, а его ресурсную обеспеченность, понимая ресурсы более широко. Тогда качество проекта будет представлять собой некоторую функцию указанных составляющих (рис. 2.2). Поверхность, представленная на рисунке, определяется как нижняя граница качества реализации проектов. В самом деле, если на реализацию проекта было затрачено некоторое время, то он мог быть выполнен и за более продолжительный период (иногда за менее продолжительный, в зависимости от смысла проекта и его содержания). Аналогичная ситуация наблюдается и в сфере ресурсного обеспечения и наполнения проекта отдельными видами работ.
Адаптация и развитие методов сценарного прогнозирования в процессах проектного управления сложными системами
Другое направление связано с реализацией систем сценарного прогнозирования. Как следует из приводимых в подразделе 2.2 результатов, его основу могут составлять методы кластерного анализа, дополненные особыми критериями кластеризации. Существующие статистические пакеты (например, пакет Statistica компании StatSoft) позволяют анализировать разбиение на классы по заданным в табличной форме матрицам расстояний. Данные матрицы достаточно строить на основе выражения (2.5), чтобы обеспечить однородность закономерностей изменения параметров внутри каждой выделенной группы. Вместе с тем в соответствии с задачей необходимо обеспечить определенный перебор вариантов разбиения рядов наблюдений, что также целесообразно производить при помощи автоматизированных систем. Таким образом, необходима некоторая надстройка, реализующая общий алгоритм вычислений, для которой одним из необходимых модулей является модуль кластерного анализа (МКА). В качестве дополнительного преимущества можно отметить и возможность построения моделей ценологического вида с использованием этого же модуля, поскольку традиционные математические пакеты предоставляют достаточно широкие возможности обработки информации.
Другим важным компонентом рассматриваемой системы СППР ПУ является обеспечение возможности сценарного прогнозирования (СП). Построение прогнозов – достаточно распространенная в практической сфере задача. В настоящее время имеется значительное количество подходов и методов ее решения. В уже упоминавшемся пакете Statistica, например, для ее решения предлагается использовать19: – регрессионный анализ, позволяющий строить сложные нелинейные модели регрессионным способом, практически не имеющим ограничений по числу параметров и длине наблюдений; – модели АРПСС (авторегрессии и проинтегрированного скользящего среднего); – модели экспоненциального сглаживания, включающие 12 базовых моделей и алгоритм поиска оптимальных значений параметров модели; – спектральный анализ, основанный на разложении временных рядов наблюдений на циклические компоненты; – сезонная декомпозиция, позволяющая выделять циклические тренды и строить прогнозы на основе предположения об их неизменности во времени; – нейронные сети, представляющие собой самообучающиеся алгоритмы прогнозирования; – специальные методы оценки зависимости между рядами (анализ распределенных лагов), используемые для исследования многомерных временных рядов.
Необходимо, однако, отметить, что в процессе кластеризации основным признаком является постоянство закономерности изменения параметров моделей, то есть сами модели (их структура и коэффициенты) к моменту завершения кластеризации уже известны. Таким образом, целесообразно для построения прогнозов использовать те же модели, которые были получены в процессе кластеризации. Если процедура кластеризации производится за один проход (рассматриваются модели единственного типа), то процедуры кластеризации и прогнозирования можно совместить. Единственным дополнением в этом случае должно стать включение в состав переменных тех факторов, которые определяют сценарные условия (как внешние независимые параметры, так и управляемые, определяющие характер проектного управления). В противном случае, когда предполагается рассматривать модели различных типов либо задается определенный алгоритм их усложнения, данные процедуры должны рассматриваться как независимые, поскольку их объединение значительно увеличивает объемы вычислений и нагрузку на пользователя системы. В качестве базового алгоритма усложнения моделей принят метод группового учета аргументов (МГУА) [47]. Его модификация представлена в следующем подразделе диссертации. Стремление к достижению позитивных эффектов проектного управления, которые состоят в обеспечении согласованности действий по ресурсам, времени, содержанию, требует применения программного обеспечения систем проектного управления (СПУ) в качестве одного из модулей рассматриваемой СППР ПУ. Качественный анализ систем данного типа приводится выше (подраздел 1.2). В связи с условиями задачи формирования единого программного комплекса для них актуализируется требование легкой интеграции с другими средствами, инструментами и системами.
Управление территориальными социально-экономическими системами – процесс достаточно сложный, поскольку охватывает множество разнохарактерных сфер, в которых необходимо поддерживать воспроизводственные процессы, сам объект управления – многокомпонентный, динамичный, активный, что вызывает необходимость выполнения целого ряда требований. Кроме того, существующая практика управления также накладывает определенные ограничения, привнося в процесс управления множество особенностей, отличающих его от управления предприятием, для которых и развивался в основном проектный подход. Указанные свойства рассматриваемых процессов управления вызывают необходимость использования специальных систем, целевое назначение которых – решение различного рода организационных вопросов: организация документооборота, отчетностей, автоматизация процедур планирования, согласование решений между различными структурными подразделениями системы управления регионом, федеральным округом, субъектом Федерации и муниципальным образованием. Назовем предназначенное для решения указанных задач программно инструментарное обеспечение системами электронного документооборота (ЭДО). В приложении 3 приводятся результаты сравнительного анализа функциональных возможностей ряда систем ЭДО, предназначенных для муниципального управления.
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 ФГБОУ ВПО «МГТУ». Полученное распределение приводится на рис. 3.7. Его аппроксимация зависимостью вида (2.7) (подраздел 2.3 диссертации) дает модель: иг=15.504Є-01315+1.276. (3.2) 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.
