Математические модели и методическое обеспечение реализации проектного подхода к управлению экономическими системами мезоуровня тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат- Ученая степень
- кандидата экономических наук
- Автор
- Соловьева, Татьяна Владимировна
- Место защиты
- Ростов-на-Дону
- Год
- 2014
- Шифр ВАК РФ
- 08.00.13
Автореферат диссертации по теме "Математические модели и методическое обеспечение реализации проектного подхода к управлению экономическими системами мезоуровня"
На правах рукописи
¿щ
СОЛОВЬЕВА ТАТЬЯНА ВЛАДИМИРОВНА
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТНОГО ПОДХОДА К УПРАВЛЕНИЮ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ МЕЗОУРОВНЯ
Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук
1- ; 2014
Ростов-на-Дону - 2014
005547818
Диссертация выполнена на кафедре информационной безопасности и прикладной информатикиФГБОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет»
Научный руководитель: доктор экономических наук, доцент
Чефранов Сергей Георгиевич
Официальные оппоненты: Ткачев Александр Николаевич
доктор технических наук, профессор ФГБОУ ВПО «Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М.И. Платова», заведующий кафедрой прикладной математики
Новиков Михаил Васильевич
кандидат экономических наук, доцент НОЧУ ВПО «Московский социально-гуманитарный институт», профессор кафедры менеджмента и государственного управления
Ведущая организация: ФГАОУВПО «Северо-Кавказский
федеральный университет»
Защита диссертации состоится «20» июня 2014 года в 16:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.208.28 по экономическим наукам при ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» по адресу: 344002, г. Ростов-на-Дону, ул. М. Горького 88, ауд. 118.
С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного федерального университета по адресу: г. Ростов-на-Дону, ул. Зорге,21ж, с авторефератом - на официальном сайте ВАК Минобрнауки РФ: http://vak.ed.gov.ru/ и сайте Южного федерального университета: http://hub.sfedu.ru/.
Автореферат разослан «25» апреля 2014 г.
Отзывы на автореферат в двух экземплярах, подписанные и заверенные печатью, просим направлять по адресу: 347928, г. Таганрог, ГСП-17а, пер. Некрасовский, 44, диссертационный совет Д 212.208.28, учёному секретарю.
Ученый секретарь диссертационного совета к.э.н., доцент
М.А. Масыч
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
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 скоординированное™ 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. Татарского, 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
системами мезоуровия;
-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. Объектом исследования являются социально-экономические системы мезоуровня, характеризуемые активностью, открытостью и многокомпонентностью и рассматриваемые как объекты анализа и управления. Предметом исследования 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
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-
ста 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.
2. Свойства социально-экономических систем мезоуровня обусловливают огра-ничешюсть 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.
3. 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).
4. 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-
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
Голобокова Г. М. Стратегическое управление регионом в транзитивной экономике. / Г. М. Голобокова. - Иркутск : Изд-во ИГЭУ, 1997. -160 с.Дудов H. Н. Стратегическое управление регионом в инновационной экономике: монография / H. H. Дудов, г. М. Голобокова// Под. ред. Г. М. Голобоковой. - Магадан: Изд-во СВГУ, 2008. - 170 е.; Гранберг А. Г. Основы региональной экономики /А. Г. Гранберг. - М.: ГУ ВШЭ, 2000. - 495 е.; Жихаревич Б. С. Современная экономическая политика городских и региональных властей / Б. С. Жихаревич. - СПб.: ИСЭР РАН, 1995. - 136 е.; Знаменская К. H. Методические рекомендации по формированию концепции социально-экономического развития муниципального образования / К. Н. Знаменская. - М. : РИЦ «Муниципальная власть», 2000. -487 е.; Моделирование и управление процессами регионального развития // Под ред. С. Н. Васильева. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001. - 431 е.; 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 е.; Попов Р. А. Региональный менеджмент: учебник для вузов / Р. А. Попов. - Краснодар : Советская Кубань, 2000. - 383с.
подхода (В. Гагарский, Ю. Лапыгин, И. Мазур, Г. Дитхелм, К. Хелдман2).
2. 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. Оддендерфер, Р. Блэшфилди др.3) и группового учета аргументов (А. Ивахненко, Й. Мюллер, Н. Лябах, А. Шабелышков4), что позволяет получать прогнозы по пространственно-временным областям с однородными (стационарными) условиями функционирования объекта управления.
3. 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).
4. 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.
5. Определены способы и предложен алгоритм реализации сформированного
эГагарский В. А. Процессное и проеетное управление: сходство и различие [Электронный ресурс] / В. А. Татарский // Дата публикации: 14.06.2010, Источник: Портал «Профессионал управления проектами», http://»ww.pmproiy.m'contenl/rus/219/2197-article.asp.; Лапыгин Ю. H. Управление проектами: от планирования до оценки эффективности / Ю. Н. Лапыгин. - М. : Омега-JT, 2008. - С. 252; Мазур И. И. Управление проектами (справочник для профессионалов) / И. И. Мазур, В. Д. Шапиро [и] др. - М.: Высшая школа, 2001. - 880 е.; Дитхелм Герд. Управление проектами / Гсрд Дитхелм. - СПб : Бизнес-пресса, 2003. Т. 1 <Основы», 390 с. Том 2 «Особенности», 274 е.; Ким Хедаман Профессиональное управление проектами. — М.: Бином, 2005. - С. 517.
3Мандель И. Д. Кластерный анализ / И. Д. Мандель. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 е.; Олдсндерфер М.С., Блэшфидд 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. Одслл. - М.: Статистика, 1977. - 128 е.; Классификация и кластер; Под ред. Дж. Вэн Райзина. -М. : Мир, 1980. - 390 е.; 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: http://www.ict.edu.nl/ft/005638/62315el-st02.pdf; Вят-ченин Д. А. Нечёткие метода автоматической классификации. / Д. А. Вятченин. - Минск: Технопринт, 2004.-219 с.
4Ивахненко А. Г., Мюллер Й. А. Самоорганизация прогнозирующих моделей / Ивахненко А. Г., Мюллер И. А. - К. : Тсхшка, 1985; Лябах Н. Н. Математические основы разработки и использования машинного интеллекта / Н. Н. Лябах. - Ростов-на-Дону: Изд-во РГУ, 1989. - 112 е.; Лябах Н. Н„ Шабельников А. Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте / П. Н. Лябах, А. Н. Шабельников. - Ростов-на-Дону : СКНЦ ВШ, 2002. - 283 е.;
5Кузьминов А. Н. Ценологический инструментарий управления региональной рыночной средой предприятий малого бизнеса / А.Н. Кузьминов // Ростов на Дону : изд-во СКНЦ БШ, 2007. - 124 е.; Сидорчев В. В. Инструментарно-методичсский 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. Чефранов. - Ростов н/Д: Терра Принт, 2007. - 159 с.
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 //П Международная научно-практическая конференция «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании»: Тезисы докладов. - Таганрог: Издательство ТИУиЭ, 2001. - 216 е.; Горелова Г. В. Когнитивные модели в информационных системах поддержки управленческих решений / Г. В. Горелова // П Международная научно-практическая конференция «Проблемы регионального управления, экономики, права и инновационных процессов в образовании»: Тезисы докладов. - Таганрог: Издательство ТИУиЭ, 2001. - 216 е.; Лябах И. Н. Информационно-аналитическая поддержка сценариев развития региональной экономики / Н. Н. Лябах, С. Г. Чефранов. - Росгов-на-Дону: ИнфоСервис, 2005. Вып. 1. - 48 е.; Носков В. В., Прокопенко Н.Ю., Рабынина О.В. Об интеграции Ре(1исК>г 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 Ое(1ис1ог 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. Власенко // Материалы 7-й Международной научной конференции «Информационные технологии в бизнесе». - СПбУ-ЭФ.2011.
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 организацию) 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.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ Во введении обоснована актуальность темы, сформулированы цель и задачи диссертационного исследования, изложены положения, выносимые на защиту, и научная новизна, раскрыты теоретическая и практическая значимость.
1. Сформирована концептуальная модель реачизации проектного подхода к управлению социально-экономическими системами мезоуровня, определены ее структурные характеристики и функциональное наполнение каждого из блоков.
Ограниченность ресурсов и связанная с этим необходимость их эффективного использования обусловили появление и широкое распространение в практике управления проектного подхода. Исторически он считается возникшим в Америке в начале 50-х годов, хотя известны примеры и более ранних его реализаций, аналогичных по свойствам (например, план ГОЭЛРО). Сам термин «проект» происходит от слова ргсуесШэ, что в переводе с латинского означает «брошенный вперед», то есть изначально проект предполагает детализацию будущего желаемого состояния системы. Существенными отличиями проектного подхода по сравнению с другими являются комплексный характер реализуемых мероприятий и всей совокупности работ (операций, процедур и т.п.); переходы от одной работы к другой, определяющие основное содержание всей деятельности; наличие четких целей проекта, связанных с последовательно-параллельным выполнением всех элементов
деятельности; ограничения по времени, финансовым, материальным и трудовым ресурсам.
Обеспечение данных требований зависит от качества информационной модели объекта. Наиболее хорошо разработаны в настоящее время информационные модели объектов микроэкономики. Этим объясняется широкое использование в практике управления предприятиями самого разного масштаба принципов реализации проектов. Социально-экономические системы макроуровня также вовлекаются в процессы проектного управления. Достаточно вспомнить реализуемые в России национальные проекты, к такому же типу (проектное управление) могут быть отнесены организация проведения зимней Олимпиады в Сочи, ряд мероприятий по созданию инновационного центра в Сколково и др. В соответствии с особенностями сфер применения проектного подхода к управлению социально-экономическими системами различного масштаба развивалось и инструментарно-методическое обеспечение. В настоящее время проектное управление стало емкой научно-прикладной дисциплиной. Анализ существующего программно-аналитического обеспечения проектного подхода позволяет сделать несколько выводов:
— значительная его часть ориентирована на высокотехнологичные области -информационные технологии, управление распределенными компьютерными системами;
— отдельные средства управления проектами допускают возможность интеграции с другими программными продуктами; данный факт достаточно важен с точки зрения введения дополнительных функций, расширения аналитических возможностей программ;
— распространенность систем управления проектами в сфере информационных технологий привела к их определенной специализации, требующей от пользователей соответствующей подготовки. В сфере управления социально-экономическими системами данное требование выполнить в полной мере достаточно сложно. Даже более простые в употреблении системы поддержки принятия решений (СППР) пока не нашли должного распространения в исследуемой области.
Реализация проекта в полном объеме 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, экспертным путем, на основании знания сущности исследуемых процессов. Однако, практически ни один из перечисленных способов получения модельного представления не обеспечивает достаточных точности, адекватности и полноты, то есть условия и предпосылки
мезоуровш7
автором по материалам исследования.
реализации 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 управляющих воздействий. Расширенная за счет подсистемы сценарного прогнозирования и ряда других необходимых блоков концептуальная модель проектного управления представлена на рис.1. При ее 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. Основные отличия от описанных ранее понимания и методического наполнения проектного подхода относятся к трактовке событийного потока. Во-первых, все события в приведенном представлении подразделяются на два вида: информационные, определяющие начало и окончание отдельных видов работ, и корректирующие, сценарные. Корректирующие события вызваны открытостью социально-экономических систем мезоуровня и вызывают необходимость пересмотра совокупности проектов, внесения в них (и в целом в процесс управления) корректирующих воздействий.
2. Предложен алгоритм прогнозирования развития социально-экономических систем, основанный на комплексном использовании инструментов теории распознавания образов и метода группового учета аргументов.
Процессы развития социально-экономических систем мезоуровня являются трудно формализуемыми, имеющими, как правило, сложную конфигурацию причинно-следственных связей с неизвестными закономерностями. Сложность их идентификации во многом обусловлена нестационарностью условий функционирования исследуемых объектов, что нарушает основное для задач прогнозирования предположение о сохранении наблюдаемых закономерностей и их экстраполяции на новые данные. Условия задач диагностики состояния и прогнозирования развития социально-экономических систем определяют необходимость поиска не только коэффициентов, но и структуры моделей, что дает
основания рассматривать в качестве перспективного метод группового учета аргументов (МГУА).
Данный метод реализует принципы самоорганизации и заключается в переборе по определешплм правилам множества моделей (многовариантность), определении их коэффициентов стандартным методом наименьших квадратов, оценке качества моделей на новых данных (принцип внешнего дополнения) и отбора совокупности моделей для организации дальнейшего исследования (свобода выбора решений). В качестве моделей традиционно используют первые несколько членов функционального ряда Вольтерра, называемого также полиномом Колмогорова -Габора:
У = "о + £аЛ + £ £ а-гх>х1 + £ £ £'Ч +■■■■
1 (=1 1-1 у-[
В этой модели х,, г = 1,2,3,.,.,т - множество свободных переменных, а- вектор параметров (коэффициентов модели).
Среди известных внешних критериев наиболее соответствующими условиям решаемых задач является так называемый критерий несмещенности оценок, который состоит в определении таких типов моделей, которые обладают наименьшими расхождениями коэффициентов на обучающей и проверочной последовательностях (задача диагностики) и наименьшим отклонением полученных по модели значений от новых данных (задача прогноза). Развитием МГУА в данном случае будет являться его использование в процедурах кластеризации как встроенного инструмента определения меры близости между различными классами. Тем самым, «близость» получаемых наобучающей и проверочной последовательностями коэффициентов моделей будет отражать стационарность наблюдаемого на конкретном временном интервале процесса. Таким образом, обобщенная процедура модифицированного МГУА может быть представлена рисунком 2. На рисунке темным цветом выделены блоки, реализующие алгоритмы МГУА. Остальные блоки представляют собой традиционные процедуры кластерного анализа и методов сортировки, необходимых для отбора наилучших по внешним критериям (мерам близости) вариантов разбиений. Для всех операторов ветвления справа расположены выходы, соответствующие логическому «ИСТИНА» (снизу - «ЛОЖЬ»).
В результате выполнения приведенного алгоритма получим разбиение исходной совокупности наблюдений на классы, внутри которых закономерности изменения характеристик объекта исследования остаются настолько неизменными, насколько это возможно определить по принятому типу базовых функций (в нашем случае в классе
моделей вида Колмогорова - Габора). Как следует из приведенной схемы, она реализует многорядный алгоритм МГУ А.
Формирование информационной
базы молелиоования
Генератор разбиений исходной информации по классам
Выделение обучающей и проверочной последовательностей в каждом
НЧ К" 4,4 ГГГ! I!
Идентификация коэффициентов моделей (МНК)
Определение мер близости
Генератор опорных функций. Усложнение вида моделей
к.
Запоминание текущего разбиения
Рисунок 2 - Алгоритм выделения классов на основе МГУА
Данный алгоритм проверялся на конкретном примере - прогнозировании индексов потребительских цен в России за период с 1991 по 2011 гг.9 Очевидно, данный ряд нестационарный, поскольку механизмы формирования цен существешю различались, например, в период с 1991 по 1994 гг. в сравнении с последними двумя-тремя годами. Вместе с тем для задачи прогнозирования возникает типичная проблема выбора количества наблюдений: с одной стороны, увеличение временного промежутка, на котором производится построение прогнозных моделей способно дать дополнительную информацию о характере закономерностей, с другой - рост числа наблюдений привносит искажения вследствие изменения с течением времени самих закономерностей развития процессов. В обобщенном виде можно заметить, что поиск любых зависимостей состоит в выделении закономерной составляющей на фоне случайностей (ошибок). При незначительном количестве наблюдений есть возможность принять случайность за закономерность; при значительном количестве наблюдений закономерности могут быть приняты исследователем за случайность вследствие ее изменения с течением времени. Таким образом, возникает задача выделения подмножества наблюдений, для которого возможно построение наилучшей по критерию прогнозирующей способности модели.
Кластеризация в приводимом примере будет состоять в разделении всей совокупности наблюдений на два класса. Критерием разбиения на классы будет наличие устойчивых закономерностей в пределах той из выделенных последовательностей, для которой в последующем будем строить прогноз. Собственно для определения величины внешнего критерия по МГУА используется программа ОГуГОШИеИ 2.5.210.
На рисунке 3 показаны полученные для различных вариантов разбиения величины внешних критериев:
У. У/ (а/обу ч — а<лро1)
где а,0бУ,> а^- коэффициенты моделей, полученных на обучающей и проверочной последовательностях соответственно, у — весовые коэффициенты, учитывающие возможный различный масштаб переменных и их значимость, N — количество наблюдений, п- степень полинома (сложность модели). Классы (разбиения) различались количеством точек, расположенных вблизи последнего наблюдения. Выражение (1) позволяет выделить оптимальныйкласс таким образом, когда добавление в него новых точек
9 Использовалась информация Федеральной службы государственной статистики www.gks.ru
10 Использована свободно распространяемая демовсрсия программы, размешенная на сайте http://gmdhshcll.com.
приводит к ухудшению внешнего критерия. Происходит это вследствие влияния нестационарности исследуемых процессов.
Рисунок 3-Изменение внешнего критерия (1) для различных вариантов разбиений"
Как следует из рисунка 3, оптимальному разбиению на классы соответствует использование для прогноза 34 последних точек. Для этого количества точек в последующем строилась прогнозирующая модель с использованием того же программного модуля. Вид модели:
х,+1 = 1.02278 х,-0.00509915 х,хы +0.489562х м.
Точность полученных прогнозных оценок находится в пределах 2% в течение полугодового периода. Интересно отметить, что 34 точки соответствуют периоду после мирового финансового кризиса 2008 года, что дает основания говорить об отличии этого периода (последние три года) от предыдущих по способу формирования индексов потребительских цен.
Таким образом, комплексное использование различных программных модулей и инструментарного обеспечения позволяет расширить возможности решения актуальных практических задач.
3. Развит ценологический подход к исследованию сложных социально-экономических систем мезоуровня, предложена интерпретация экономической сущности коэффициентов модели и ряда получаемых на их основе индикаторов.
Одним га 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.
Рассматриваемая социально-экономическая система рассматривается в виде ценоза — совокупности принадлежащих различным видам особей, которые достаточно слабо взаимодействуют между собой непосредственно, но, в силу общности потребляемых ими ресурсов, проявляют системные качества. В этом случае, расположив выделенные виды в порядке убывания количества потребленных ресурсов (л,), получим геометрическое ранговое распределение (г - ранг определенного вида):
и(. = С-ехр( А/), (2)
гдеС- значимость доминирующего вида,
Х- коэффициент, отражающий характер освоения ресурсов.
Отклонения от модельного распределения могут быть связаны со множеством различных причин, наиболее важными из которых являются:
- несоответствие условий функционирования реально существующих экономических систем указанным выше предпосылкам;
- незавершенность процессов приспособления экономической системы к условиям внешней среды, то есть фактически наблюдаемое распределение является результатом переходного процесса, возникшего после изменения некоторых факторов;
- наличие в системе искусственных возмущений, которые могут быть следствием открытости системы, то есть привноситься извне (инвазии). Наличие инвазий может быть учтено введением в формулу (2) корректировочного слагаемого
(3):
и, = С, • ехр •;) + С2 (3)
Таким образом, все возможные состояния исследуемой экономической системы, диагностируемые посредством использования ранговых распределений, могут быть представлены в пространстве признаков С¡, С2 и Л . Из перечисленных параметров лишь показатель Л может использоваться непосредственно как характеристика жесткости условий среды функционирования рассматриваемого сообщества.
Интерпретация конкретных значений остальных коэффициентов затруднена, поскольку их экономический смысл проявляется лишь при сопоставлении с другими величинами и характеристиками. Расширение диагностических возможностей ценологических моделей возможно на основе использования ряда показателей, которые ранее применялись для растительных сообществ (ценозов): среднее число видов в наблюдаемом сообществе (5) и так называемый видовой фонд (/V) -количество видов, которые потенциально могут существовать в границах выделенной территории. Кроме того, при оценке уровня инвазий необходимо сопоставлять величины С2 исследуемой экономической системы со средним значением ресурсов, приходящихся на один вид Л.
Обобщая приведенные выше направления использования моделей ранговых распределений, можно сформировать набор параметров, которые используются при построении различных индикаторов, и их экономический смысл:
^ — характеристика «жесткости» условий среды. Чем больше модуль данного коэффициента, тем более ограничен распределяемый вид ресурса и (или) возможности его освоения;
N - общее количество видов, посредством которых осуществляется процесс реализации ресурсного потенциала;
8 — среднее количество существующих в границах некоторой территории видов экономических субъектов, потребляющих рассматриваемый тип ресурса;
С] — количество ресурсов, потребляемое доминирующим видомданный показатель характеризует уровень специализации экономической системы;
Сг — параметр, определяющий количество ресурсов, потребляемых «фоновыми» видами: инвазивными, представленными небольшим количеством особей;
Я — количество ресурса, приходящееся на один вид. Данная характеристика используется как нормирующий показатель, по отношению к которому определяется качество функционирования других элементов и составляющих рассматриваемой экономической системы. Кроме того, данный показатель может использоваться для сопоставления различных систем между собой.
Данный подход применялся для диагностики состояния ядра образовательного кластера Республики Адыгея, которое составляют два крупных учебных заведения: ФГЪОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет» и ФГБОУ ВПО «Адыгейский государственный университет»12. Данные вузы образуют ядро не только в силу своих значительных размерных характеристик (количество
~ По данным официального санта ФГБОУ ВПО «Адыгейский госудэрствснныи унивсрситст» www.adygnct.ru
обучаемых студентов, направлений подготовки), но и как основной кадровый потенциал высшей школы региона.
Исследование представленного ядра образовательного кластера будем проводить путем анализа структурных характеристик системы подготовки в разрезе специальностей (направлений и профилей бакалавриата).
Исходные данные для моделирования представлены в табл. 1. Приведенные в таблице показатели отражают типично ценологическую ситуацию: имеется определенный ресурс - количество бюджетных мест; указанные места легко могут бьггь 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. Построены модели рангового распределения видов по параметру «конкурс на бюджетные места» для ФГБОУ ВПО «МГТУ». Полученное распределение приводится на рис.4. Его аппроксимация зависимостью вида (3) дает модель:
и,. =15.504е-°1315' +1.276 .
На рис.4 показана также кривая, полученная по формуле (2), 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 Сг, 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 Я = -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 4, имеются отклонения фактического распределения от модельной зависимости, которые носят неслучайный характер.
Таблица I13 — Информация о результатах приема на различные направления
подготовки бакалавров в ФГБОУ ВПО «Майкопский государственный _технологический университет»__
Наименование направления подготовки, специальности Количество бюджетных мест Конкурс на бюджетные места Проходной балл на бюджетные места Максимальное количество баллов
Лечебное дело 20 10,9 236 266
Фармация 10 11,9 229 262
Строительство 45 3,2 114 235
Экономика 35 7,3 185 230
Юриспруденция 3 11,3 211 229
Гос. и муницип. управление 20 13,5 185 226
Нефтегазовое дело 20 5,7 127 224
Реклама и связи с общ. 2 4,5 211 223
Землеустройство и кадастры 25 3 122 211
Пожарная безопасность 20 2,5 148 211
Менеджмент 15 12,1 175 210
Таможенное дело 2 15 177 201
Инф. безопасность 20 2,3 123 199
Технология трансп. процессов 30 2 112 194
Ландшафтная архитектура 20 2,6 127 191
Технология производства и переработки с/х продуктов 22 1,9 124 189
Технология продукции и организация общ. питания 15 2 119 186
Агрономия 20 1,5 140 182
Прикладная информатика 20 1,5 146 178
Технология изделий легкой промышленности 15 2 106 178
Эксплуатация транспортно-технол. машин и комплексов 20 2,2 134 175
Продукты питания из растительного сырья 20 3 113 173
Технол. машины и оборуд. 20 2,5 119 167
Агроинженерия 14 2 142 160
Лесное дело 15 2,1 116 158
Техносферная безопасность 15 2,9 132 157
13 По данным официально сайта ФГБОУ ВПО «Майкопский государственный технологический университет» www.mkgtu.nl
Рисунок 4—Ранговое распределение величины конкурса на бюджетные места в ФГБОУВПО «МГТУ»'4
Как следует из анализа данных, 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.
Сравнение полученных коэффициентов моделей двух вузов между собой свидетельствует о том, что в первом случае наблюдаются более высокие показатели
С/И С2, большая по абсолютной величине характеристика жесткости условий среды Л. Причинами и объяснением данной ситуации может быть следующее:
— Mi ТУ имеет более востребованный набор направлений подготовки по сравнению с АРУ, что вызывает большую конкуренцию между абитуриентами за бюджетные места. Вследствие этого мы наблюдаем большее по модулю значение характеристики жесткости условий среды X;
- повышение интенсивности конкуренции вызывает также потребность в увеличении качества подготовки абитуриентов, что отражается в больших значениях коэффициентов С/ и С2;
-несмотря на аналогичный характер изменения в коэффициентах С; и С2, их смысл не одинаков. Параметр С/ отражает максимальный проходной балл на самое востребованное направление подготовки. Можно также было бы предположить, что коэффициент С2 характеризует «постоянный» уровень - соизмеримый с минимальным количеством баллов показатель, характеризующий, таким образом, границу требований к первоначальной подготовке абитуриентов. Однако, как показывает сравнение, в ФГБОУ ВПО «Ml ТУ» минимальный проходной балл был отмечен при поступлении на направление «Технология изделий легкой промышленности» (106, коэффициент С2 — 102, что свидетельствует о хорошем соответствии), ФГБОУ ВПО «АГУ» - направление «Физика» (115, в то время как коэффициент С2 - 87). Значительное расхождение в последнем случае может отражать «недонасыщенностъ» существующего перечня направлений - отсутствует обычно достаточно мощная по количеству видов группа, называемая в ценологии «Ноева каста».
4. 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.
Перечисленные выше параметры Л, N, Си С2, S, ^определяются в процессе построения модели по-разному. Так, Я , Си С2 могут вычисляться методом наименьших квадратов (МНК) по фактическим данным. Остальные параметры определяются по сформированной ценологической модели по приводимым ниже формулам:
N
о
Вычислите приведенных определенных интегралов дает возможность установить зависимость данных показателей от коэффициентов ценологической модели. Необходимо заметить, что с математической точки зрения вся информация уже содержится в параметрах модели. Применение формул (4)-(5) лишь дает возможность интерпретировать соотношения указанных параметров в терминах, имеющих экономический смысл. Полученные после преобразований выражения для Ли 5равны соответствешю:
С еш - С це-Ц
Ш 2' ^
_ Схеш{Ш-1)+1 А^
Я 2 2 ' ^ '
Оценки чувствительности определяемых по формулам (6)-(7) параметров экономическогоценоза получим на основе соотношений АН = ¿'■^/д.ЛЛ', = ¿^уС^АМ,
где и представляют собой искомые чувствительности к ошибкам в
определении N. Определяя по выражениям (6), (7) частные производные, окончательно получаем:
дВ/ -с ем(Ш-1) + 1
дУш = С,Ые™ + С2Ы_ (9)
Проведенный на качественном уровне анализ полученных соотношений (8)-(9) позволяет сделать несколько выводов:
1.Чувствительность среднего количества ресурсов, приходящихся на один вид, быстро снижается по мере роста количества наблюдаемых видов, что следует из соотношения (8).
2. Указанная чувствительность не зависит от наличия или отсутствия видов, обеспечивающих постоянный уровень использования ресурсов. К числу таких видов относятся инвазивные, не являющиеся традиционными для конкретной социально-экономической системы. Данные виды могут быть в наличии вследствие открытости рассматриваемых систем. Кроме того, социально-экономические системы являются динамическими, что проявляется в непрерывном процессе возникновения и исчезновения тех или других видов. Последние также создают фоновый постоянный уровень, составляющий, как правило, незначительную долю от общего количества потребляемых в системе ресурсов.
3. С учетом отрицательности коэффициента Я представленная формулой (9) оценка чувствительности параметра 5 может быть по-разному интерпретирована для
различных участков наблюдения. При незначительных соотношениях (порядка
долей процента) чувствительность среднего наблюдаемого количества видов быстро убывает с ростом N и для практически наблюдаемых социально-экономических систем, насчитывающих несколько десятков ценологических видов, ею можно
пренебречь. В случае, когда соотношение достаточно велико, чувствительность
определяется в основном вторым слагаемым формулы (9).
5. Определены способы и предложен алгоритм реализации сформированного инструментарно-методического обеспечения проектного подхода к управлению социально-экономическими системами мезоуровня в системах поддержки принятия решений (СППР); выявлена структура взаимосвязей отдельных программных и программно-аналитических модулей.
Инструментарное обеспечение процессов управления развитием социально-экономических систем, ориентированное на применение проектного подхода, предполагает выполнение значительного объема вычислений и накладывает определенные требования к информационному обеспечению. В связи с этим необходимо сформировать программный комплекс, который позволял бы решать основные задачи проектного управления на системной основе. Назовем его системой поддержки принятия решений проектного управления (СППР ПУ).
Весь массив необходимой аналитической обработки можно представить как решение двух основных типов задач - диагностика состояния и сценарное прогнозирование. Первый из них может опираться как на традиционные методы, использующие корреляционно-регрессионный анализ, исследование динамических характеристик, сравнений и сопоставлений, экспертные процедуры, так и на развиваемый в работе ценологический подход. Последний отличается невысокой требовательностью к исходным данным, что в условиях масштабов рассматриваемых систем (мезоуровень — регион, субъект Федерации, муниципальное образование) является существенным преимуществом. Само построение ценологических моделей не вызывает каких-либо затруднений, поскольку состоит в определении неизвестных коэффициентов зависимости с заданной структурой. Вместе с тем, интерпретация полученных результатов требует определенного навыка работы с ценологическими моделями.
Другое направление связано с реализацией систем сценарного прогнозирования. 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 (1), чтобы обеспечить однородность закономерностей изменения параметров внутри каждой выделенной группы. Однако в этом случае 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).
Другим важным компонентом рассматриваемой системы СППР ПУ является обеспечение возможности сценарного прогнозирования (СП). В качестве базового алгоритма получения прогнозирующих моделей принят метод группового учета аргументов.
Стремление к достижению позитивных эффектов проектного управления, которые состоят в обеспечении согласованности действий по ресурсам, времени, содержат™, требует применения программного обеспечегшя систем проектного управления (СПУ) в качестве одного из модулей рассматриваемой СППР ПУ.
Все указанные блоки должны взаимодействовать между собой по определенным правилам. Сами правила определяются этапами реализации проектного подхода, включающими определение цели и ее формализацию в виде критериев, диагностику состояния, разработку альтернатив, их оценку по принятым показателям качества, выбор проектов, расчет их основных показателей (ресурсы - время - содержание), интерпретацию результатов расчетов (смысловое наполнение отдельных работ проекта), поддержку реализации проектов. Спектр задач и их сложность требуют применения специализированных инструментов, облегчающих труд менеджеров. Для решения данной задачи необходима специализированная оболочка, соединяющая в себе представлешгые выше отдельные инструменты в соответствии с логикой проектного планирования и управления. Назовем этот программный модуль ядром СППР ПУ (ЯССПР ПУ, рис. 5).
Интерфейсный модуль предназначен для облегчения взаимодействия программного комплекса с пользователем. Модуль управления представляет собой блок, объедшгяющий и реализующий совокупность «микропрограмм», каждая из которых ориентирована на выполнение одного определенного действия: запрос информации из базы данных, управление процессов вызова функций отдельных программных модулей, организация очередности работы интерфейсного модуля, очередность выполнения аналитической работы по проекту и др.
Рисунок 5 - Функционально-блочная структура СППРПУ15
15 Составлено автором по материалам исследования.
Содержание отдельных функций во многом определяется конкретным набором используемых программных продуктов.Целесообразно данный модуль реализовывать как настраиваемый на существующий набор программ и достаточно открытый, что позволит учесть возможность обновления отдельно модуля управления либо его частей. Такая настройка производится единовременно перед началом эксплуатации. База знаний призвана хранить информацию об уже выполненных проектах, а также комплекс моделей по реализуемым проектам и работам. Работа с базой знаний может производиться не в реальном масштабе времени с использованием имеющегося в распоряжении инструментария (модули КА, ЭС). Архитектура базы знаний должна обеспечивать возможность ее пополнения и, возможно, интеграции с другими аналогичными блоками. Интерпретатор предназначен для организации взаимодействия ЯСППР ПУ с остальными модулями программного комплекса (экспорт-импорт данных).
Таким образом, сформированная структура и распределение функций между отдельными модулями и блоками СППР ПУ позволяет реализовать полный набор инструментов, предназначенных для аналитической поддержки реализации проектного подхода в управлении сложными социально-экономическими системами мезоуровня.
В заключении работы представлены наиболее существенные выводы и основные результаты, полученные в процессе исследования.
По теме диссертационного исследования опубликованы следующие работы:
Статьи в периодических научных изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ:
1. Соловьева Т.В. Разработка алгоритма сценарного управления региональным развитием / Т.В.Соловьева, Е.В.Косиненко// Научный журнал «Новые технологии». -Майкоп: издательство ГОУ ВПО «МГТУ»,2009 - №2. - С. 59-61. -0,4 п.л.
2. Соловьева Т.В. К вопросу о применении проектного подхода в управлении региональной экономикой // Научный журнал «Новые технологии». -Майкоп: издательство ГОУ ВПО «МГТУ»,2011,- №1. - С.126-129. - 0,5п.л.
3. Соловьева Т.В. Разработка алгоритма сценарного управления региональным развитием / Т.В.Соловьева, С.Г. Чефранов СТ.// Научный журнал «Новые технологии». - Майкоп: издательство ГОУ ВПО «МГТУ»,2011 - №1. - С. 130-135. - 0,7п.л.
4. Соловьева Т.В. Способ интерпретации результатов применения ценологиче-ских моделей экономических систем // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал
КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ , 2014. - №04(098). - IDA [article ID]: 0981404014. - Режим доступа :http://ej.kubagro.ru/2014/04/pd£/14.pdf, 0,75 п.л.
Статьи в периодических изданиях и сборниках материалов конференций:
5. Соловьева Т.В. Проектно-эволюционный подход к управлению региональными экономическими системами // Материалы XVIII Недели науки МГТУ Майкопского государственного технологического университета. - Майкоп: издательство ООО «Аякс», 2009,- С.139-142. - 0,3п.л.
6. Соловьева Т.В. Реализация проектного подхода к управлению региональной экономикой-Майкоп: издательство АГУ, 2010.-38 е.- 1,5п.л.
7. Соловьева Т.В. К вопросу о сфере применения моделей ранговых распределений в задачах диагностики экономических систем / Статистика и прикладные исследования: сборник трудов Всерос.научн.конф.- Краснодар: издательство КубГАУ ,2011-С.40-44. - 0,5пл.
8. Соловьева Т.В. Модель прогноза индексов потребительских цен /Т.В.Соловьева, С.Г. Чефранов С.Г.//Материалы III заочной Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы гуманитарного развития региона» - Майкоп: издательство ИП Магарин О.Г., 2012.-С.112-115. - 0,2п.л.
9. Соловьева Т.В. К вопросу об использовании ценологических моделей в исследованиях экономических систем/ Сборник научных трудов XVII Международной научно-практической конференции«Системный анализ в проектировании и управлении». Часть 1- СПб.: изд-во Полигехн.ун-та, 2013. - С.181-189. - 0,55пл.
СОЛОВЬЕВА Татьяна Владимировна
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОЕКТНОГО ПОДХОДА К УПРАВЛЕНИЮ ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ МЕЗОУРОВНЯ
АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание учёной степени кандидата экономических наук
Подписано к печати 11.04.2014. Формат бумаги 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать цифровая. Усл. печ. л. 1,5. Заказ 025. Тираж 120 экз. Отпечатано с готового оригинал-макета на участке оперативной полиграфии ИП Магарин О.Г. 385011, г. Майкоп, ул. 12 Марта, 146. Тел. 8-906-438-28-07. E-mail: olemag@rambler.ra