CC BY
18
КОРРЕЛИРОВАННОЕ РАВНОВЕСИЕ В СИСТЕМЕ ЭКОНОМИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДЯЩИМ БИЗНЕСОМ ИНДУСТРИИ 4.0
Аннотация. Рассматривается задача синтеза системы экономического управления производящим бизнесом Индустрии 4.0, обеспечивающей регулирование бизнес-процессов и бизнес-проектов в окрестностях точки коррелированного равновесия. Коррелированное равновесие соответствует теоретическим положениям, введенным нобелевским лауреатом по экономике R.J. Aumann, и позиционируется как динамическое состояние бизнеса, комплементарно изменяемое адекватно вызовам продуктивности ресурсами естественного интеллекта менеджеров и искусственного интеллекта -«коррелирующего устройства». Представлена схема системы экономического управления, поддерживающей программный, следящий и экстремальный способы децентрализованного регулирования внутрифирменных бизнес-процессов и бизнес-проектов и централизованно контролирующей микроэкономические показатели хозяйствующего объекта. Принципы и инструменты комплементарного управления актуальны для моделей отношений, возникающих в социально-экономических системах высокотехнологичного производящего бизнеса, в трудовых коллективах которых имеется расширенный штат управленческого звена, нацеленный на решение экономических задач рыночной природы с высокой параметрической размерностью.
Ключевые слова. Индустрия 4.0, коррелированное равновесие, система экономического управления, производство.
Zharinov I.O.
CORRELATED EQUILIBRIUM IN THE SYSTEM OF ECONOMIC MANAGEMENT OF THE INDUSTRY 4.0 MANUFACTURING BUSINESS
Abstract. The problem of synthesis of the system of economic management of the manufacturing business of Industry 4.0 is considered, which ensures the regulation of business processes and business projects in the vicinity of the point of correlated equilibrium. The correlated equilibrium corresponds to the theoretical positions introduced by the Nobel laureate in economics R.J. Aumann, and is positioned as a dynamic state of business, which is complementary to change adequately to the challenges of productivity by the resources of the natural intelligence of managers and artificial intelligence (a «correlating device»). A diagram of an economic management system that supports software, tracking and extreme methods of decentralized regulation of intrafirm business processes and business projects and centrally controlling the microeconomic indicators of an economic object is presented. The principles and tools of complementary management are relevant for the models of relations arising in the socioeconomic systems of high-tech manufacturing business, in whose work collectives there is an expanded management staff, aimed at solving economic problems of a market nature with a high parametric dimension.
Keywords. Industry 4.0, correlated equilibrium, economic management system, production.
ГРНТИ 06.81.12 © Жаринов И.О., 2022
Игорь Олегович Жаринов - Заслуженный машиностроитель Российской Федерации, доктор технических наук, профессор, руководитель учебно-научного центра - ученый секретарь научно-технического совета АО «ОКБ «Электроавтоматика» (г. Санкт-Петербург).
Контактные данные для связи с автором: 198095, Санкт-Петербург, ул. Маршала Говорова, 40 (Russia, St. Petersburg, Marshal Govorov str., 40). Тел.: 8 (812) 252-20-37. E-mail: mpbva@mail.ru. Статья поступила в редакцию 15.11.2021.
Введение
Развитие экономической науки в задачах экономики производства осуществляется сегодня в направлениях поиска специалистами новых методов и средств, описывающих на количественном и качественном уровнях различные аспекты хозяйствования бизнеса, трансформированного под инфраструктурные условия Индустрии 4.0 [4] и институциональные условия цифровой экономики [6]. Значимыми с позиций теории систем в целом и теории управления, в частности, и подлежащими исследованиям на современном этапе являются аспекты, связанные с проектированием новых механизмов внутрифирменного экономического регулирования бизнес-процессов и бизнес-проектов, рассматриваемых в качестве объектов управления, на которые оказывают комплементарное влияние субъекты, представленные менеджерами, обладающими естественным интеллектом, и человекоподобными программными структурами [9], наделенными искусственным интеллектом и извлекающими бизнес-ценности из информационных потоков производственных данных.
Концепт комплементарного интеллектуального управления опирается на бизнес-логику, допускающую в менталитете топ-менеджмента возможность ведения хозяйственной деятельности в практиках: не обеспеченных фиксированными моделями реагирования бизнеса на динамику бизнес-процессов и бизнес-проектов; предполагающих разделение субъектной ответственности за интерпретацию внутрифирменных ситуаций, принимаемые и реализуемые решения между менеджерами всех уровней вертикали и искусственным интеллектом; осуществляющих финансовые расчеты компании с бизнес-партнерами и потребительским сообществом по смарт-контрактам без распорядительных действий человека и т.д.
Объединенное человеко-машинное воздействие естественного и искусственного интеллектов на внутрифирменные экономические объекты порождает в цифровой экономике инновационный способ управления, по своему содержанию развивающий классические концепты экономического управления рационалистической научной школы F.W. Taylor [19], административной научной школы Н. Fayol [14], научной школы человеческих отношений A.H. Maslow [16] идеями и решениями, адаптированными под цифровую производящую среду Индустрии 4.0 и цифровую систему мотивацион-ных ценностей менеджеров. Наличие целевых функций управления в задаче внутрифирменного регулирования объектов и наличие множества субъектов управления с делегированными им полномочиями и выделенными ресурсами создают необходимые и достаточные условия для синтеза структуры системы экономического управления высокотехнологичным бизнесом, поддерживающей на заданном уровне (в седловой точке равновесия по J.F. Nash или на динамической траектории равновесных состояний по R.J. Aumann) микроэкономические показатели (мультипликаторы) хозяйственной деятельности, контролируемые топ-менеджментом. Методы и методология исследования
Проблеме аналитического поиска равновесия в динамике социально-экономических систем посвящены многочисленные работы математиков-экономистов G. Owen, E.E. van Damme, Sh. Kakutani, R.J. Selten (нобелевский лауреат по экономике), R.B. Myerson (нобелевский лауреат по экономике), J.Ch. Harsanyi (нобелевский лауреат по экономике) и др., наибольшую известность среди которых получил нобелевский лауреат по экономике J.F. Nash. Предложенные им доказательства и теоремы [18], справедливые для некооперационного взаимодействия менеджеров в различных бизнес-стратегиях управления хозяйствованием, находят сегодня свое отражение в неформальных механизмах внутрифирменного регулирования экономических объектов Индустрии 3.0. Однако для бизнеса Индустрии 4.0, соуправляемого искусственным интеллектом, равновесные идеи J.F. Nash и других ученых-математиков имеют ограниченное применение, что связано с повышенной размерностью подлежащего вычислительному анализу вероятностного пространства совместно реализуемых менеджерами управленческих стратегий и индивидуально принимаемых ими в каждой рабочей ситуации независимых решений (актов волевого управленческого действия).
Авторский подход к решению задачи экономического управления производящим бизнесом Индустрии 4.0 базируется на обобщениях [13] теоретических положений J.F. Nash, выполненных другим нобелевским лауреатом по экономике - R.J. Aumann и справедливых для моделей отношений в социально-экономических системах с интеллектуальным (виртуальным) экспертом-советчиком, с участием которого во внутрифирменной динамике хозяйствующего объекта достигается многопараметриче-
ское коррелированное равновесие. Преимущество подхода R.J. Aumann обусловлено сокращением размерности анализируемых и сравниваемых между собой управленческих решений менеджеров, достигаемым в результате использования в различных сочетаниях механизмов централизации и децентрализации управления и вычислений с глобальным контроллингом искусственным интеллектом ограниченного числа главных мультипликаторов бизнеса.
Сопутствующим эффектом, возникающим в результате внедрения в практику хозяйствования идей R.J. Aumann, является повышенное в сравнении с равновесием J.F. Nash разнообразие оказываемых управляющих воздействий на внутрифирменные экономические объекты управления, в результате которых всякое приведенное состояние равновесия бизнеса по J.F. Nash соответствует коррелированному равновесию бизнеса по R.J. Aumann, но не наоборот, т.е. имеет место естественная неединственность устойчивых состояний бизнеса. В теории систем такое положение общего и частного соответствует «закону необходимого разнообразия» от W.R. Ashby [12], в согласии с которым разнообразие управляющих воздействий субъекта управления должно быть не менее вариации пространства состояний управляемого объекта, обладающего ограниченным числом степеней свободы, зависящим от числа контролируемых мультипликаторов.
Передача искусственному интеллекту виртуальной среды, надстроенному над физическим контуром управления менеджмента, функций главного субъекта управления бизнесом является также решением, основанным на «законе иерархической компенсации» Е.А. Седого [7], по которому максимальное разнообразие управления от субъекта верхнего иерархического уровня обеспечивается в системе, имеющей жесткие ограничения на ресурсы и механизмы управления для субъектов низших уровней. Такими ограничениями в практическом менеджменте выступают корпоративные правила и национальные культуры (в частности, азиатские и западные школы менеджмента), учитываемые при выборе менеджерами средств влияния на внутрифирменные экономические объекты в каждой конкретной компании. Разнообразия управления субъектов и поведения объектов становятся, таким образом, внутрифирменными ценностями, от которых зависит достижение в системе управления коррелированного равновесия и, в конечном итоге, экономическая эффективность бизнеса.
Коррелированное равновесие в экономическом управлении
R.J. Aumann показал [13], что, если каждый представитель менеджмента в управлении бизнес-процессами и бизнес-проектами будет руководствоваться индивидуальными предложениями (экспертными советами) общего интеллектуального помощника (в терминологии R.J. Aumann «коррелирующего устройства»), в социально-экономической системе будет суммарно достигнуто т.н. «коррелированное равновесие» - желаемое состояние (аттрактор) хозяйствующего объекта, в котором воздействия субъектов на внутрифирменные экономические объекты управления являются зависимыми и подчиненными общей цели управления бизнесом.
Приведение хозяйствующей структуры к коррелированному равновесию осуществляется в сценарии реализации топ-менеджментом набора управляющих бизнес-стратегий, основанных на ролевой дифференциации менеджеров и в совокупности имеющих следующие допущения:
• каждый представитель менеджмента на своем иерархическом уровне управления имеет свободу воли выбора управляющих решений (интерпретация инструкций) и не обладает мотивацией, понуждающей его к отклонениям от принятия в отношении объектов управления компании регулирующих решений, рекомендованных искусственным интеллектом («пассивный менеджмент», не умаляющий партисипативность субъектов управления в достижении целевой функции управления);
• каждый представитель менеджмента имеет гарантии, закрепленные, в частности, в организационном и методическом обеспечениях хозяйствующего объекта, и убежден, что его коллеги также стараются строго придерживаться выданных им индивидуальных рекомендаций (плановых указаний) искусственного интеллекта;
• функция полезности, достигаемая каждым менеджером в процессе управления, и его выигрыш (премиальная доля экономических ресурсов бизнеса, полученная от реализации производимой продукции), определяются не содержанием выданных искусственным интеллектом рекомендаций, а фактическими действиями менеджмента;
• все рекомендации искусственного интеллекта связаны между собой и изолированно выдаются представителям менеджмента в порядке и формах, не допускающих перекрестной осведомленности (информационная асимметрия) коллег о полученных ими частных советах от управляющей системы;
• поведение бизнеса рассматривается на конечном интервале времени, с конечным числом менеджеров и вариантов принимаемых ими управленческих решений и с конечным объемом экономических ресурсов, выделенных для достижения цели управления хозяйствующим объектом. Коррелированное равновесие стратегически соответствует в пространстве состояний стабилизируемой точке оптимума в экономическом управлении бизнесом, выполняемом с неполной перекрестной информированностью менеджмента, и может нарушаться вследствие [3, 8] влияния рыночных вызовов на хозяйствующий объект в каждый конкретный момент времени. Поддержание бизнеса в окрестностях точки коррелированного равновесия обеспечивается системой экономического управления, функционирующей на принципах местных и главной обратных связей, децентрализованно контролирующих в замкнутом контуре ресурсами искусственного интеллекта финансовые мультипликаторы [10] хозяйствующего объекта с заданной точностью и быстродействием. Использование принятых в общей теории управления базовых показателей качества, а именно точности и быстродействия, широко применяемых в технических системах, для решения задач [2] регулирования бизнес-процессов и бизнес-проектов хозяйствующих структур обусловлено свойством мультидисциплинарности проблемы экономического управления бизнесом Индустрии 4.0, во внутренней регулирующей среде которого с функцией координирующего субъекта управления присутствует искусственный интеллект, имеющий по Ph. Mirowski [17] киберфизическое начало.
Система экономического управления бизнесом с коррелированным равновесием
Схема системы экономического управления производящим бизнесом, предназначенной для вывода и сохранения в динамике результативности (микроэкономических показателей) хозяйствующего объекта в окрестностях коррелированного равновесия, приведена на рисунке.
Основными компонентами системы экономического управления, корректирующими негативное влияние на бизнес человеческого фактора менеджмента и вызовов продуктивности, являются:
• информационное обеспечение управления, реализуемое через каналы местных и главной обратных связей, транслирующих по показателям KPI (Key Performance Indicators) наблюдаемые состояния эффективностей бизнес-процессов и бизнес-проектов в регуляторы (менеджменту);
• нормативное обеспечение управления, реализуемое через сравнение и выявление компенсируемых отклонений достигаемых бизнесом показателей эффективностей бизнес-процессов и бизнес-проектов с плановыми значениями, заданными топ-менеджментом;
• ресурсное обеспечение управления, реализуемое механизмами и рычагами, полученными бизнесом от продажи результатов производства и стимулирующими менеджмент к выдаче управляющих воздействий на экономические объекты, функционирующие в рыночных условиях цифрови-зации и под давлением вызовов продуктивности, и др.
Алгоритм интеллектуального управления производящим бизнесом зависит от целевых ориентиров хозяйствующего объекта и его стратегии рыночного поведения. Актуальными для систем интеллектуального управления промышленными объектами Индустрии 4.0, в частности, являются:
• регулирование объемов партий выпускаемой высокотехнологичной продукции, установочные значения по которой определены в календарных графиках бизнес-структур (экономическое управление по производственной программе);
• регулирование ассортимента кастомизируемой продукции, структура которого корректируется под динамику целевого потребительского спроса (следящее экономическое управление);
• регулирование ценовых показателей конечной продукции, образующейся в цепочках стоимости с международными поставками продукции промежуточного цикла, в соответствии с колебаниями валютных курсов и временных показателей доставки (адаптивное экономическое управление);
• регулирование фондовооруженности бизнеса (оптимизация вложений в обновление производственных мощностей), показатели которой положительно влияют на прибыль хозяйствующего объекта и снижают трудоемкость изготовления продукции, однако увеличивают амортизационные затраты (экстремальное экономическое управление), и др.
=S и
л g я
сР S
Целевая функция правления
Цифровой двойник производящего бизнеса
Виртуальный компонент главного контура экономического управления
Децентрализованный искусственный интеллект производящего бизнеса
Виртуальный субконтур управления Целевая Цифровой
функция двойник бизнес-Управление процесса '
Регулятор (менеджер)
Оценка эффективности по системе
Ч Физический субконтур управления Контур управления бизнес-процессом
Физический субконтур управления/ Контур управления бизнес-проектом
Рис. Схема системы экономического управления бизнесом, предназначенной для вывода и сохранения в динамике результативности хозяйствующего объекта в окрестностях коррелированного равновесия.
Устойчивость бизнеса как объекта экономического управления
T. Parsons показано, что социально-экономические системы являются более сложными объектами управления, чем их технические аналоги: выход управляемых параметров за пределы достаточно узкой зоны регулирования в технических системах приводит к потере устойчивости и управляемости объектом, в социально-экономических системах такой прямой причинно-следственной связи нет. Более того, понятие «устойчивость бизнеса» как экономическая категория не получило общепризнанного определения до настоящего времени. Авторская позиция основывается на динамике замкнутых систем экономического управления и определяет устойчивость состояния - необходимое условие управляемости - хозяйствующего объекта его способностью сохранять свои экономические свойства и показатели (финансовые, производственные, кадровые, маркетинговые и т.д.) на заданном уровне в отношении внешних и внутренних вызовов, обусловленных факторами влияния институциональных и инфраструктурных условий среды функционирования.
Исследованию устойчивости предпринимательских социально-экономических микро- и макросистем посвящены работы А.А. Богданова, E. Altman, F.Y. Edgeworth, M.E.L. Walras, нобелевских лауреатов по экономике P.A. Samuelson, J.R. Hicks, K.J. Arrow и др., связывающих поиск и поддержание рыночных, межфирменных и внутрифирменных состояний равновесия с влиянием государственных регуляторов, законами рынка, рациональным бизнес-поведением менеджмента, ресурсным обеспечением управления и т.д., которые различными экономическими механизмами по закону L. von Bertalanffy приводят систему к равновесию. Предложенные экономистами решения в Индустрии 4.0 следует рассматривать в качестве элементов базы знаний, используемой искусственным интеллектом для экономического соуправления хозяйствующими объектами и их промышленными бизнес-альянсами различного масштаба.
Кейсы интеллектуального экономического управления в бизнесе
Разработкой систем искусственного интеллекта занимаются профильные исследовательские центры в США (Massachusetts Institute of Technology, Machine Intelligence Research Institute и др.), в Германии (Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz и др.), в России (Российская ассоциация искусственного интеллекта, структуры РАН и др.) и других странах. Успешные кейсы внедрения кибертех-нологий искусственного интеллекта во внутрифирменные системы экономического управления и практики хозяйствования составляют [5]: Aitheon Project Manager (процессное и проектное управление), Infosys Nia Contracts (управление в системе контрактинга), DoodleBot (управление социальными коммуникациями) и др. Отечественными примерами синтеза экспертных систем принятия решений являются разработки (в частности, система «Курс», состоящая из модулей «Ситуация», «Компас» и др.) Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, в основе которых заложены методы структуризации, когнитивные карты и идея создания «киберменеджера», предусматривающая перенос субъектной ответственности от человека на искусственный интеллект за формирование и реализацию регулирующих воздействий, оказывающих влияние на внутрифирменные объекты. Киберменеджер в системе позиционируется виртуальным элементом (субъектом) с функцией управления, отражающей социо-киберфизические отношения «человек - искусственный интеллект».
Основными человекоподобными поведенческими свойствами киберменеджера, актуальными для экономического управления, рассматриваются самообучение, способность к ассоциативному восприятию информации, способность к анализу релевантных состоянию регулируемых бизнес-процессов (бизнес-проектов) данных и прогнозирования их динамики, способность к вычислению (по алгоритмам нечеткой логики в многомерном пространстве) воздействий, обеспечивающих заданную результативность бизнеса, и др., агрегированный уровень зрелости которых в общепринятом научным сообществом понимании оценивается информационным тестом Тьюринга. Заключение
Ключевой проблемой в интеллектуальном экономическом управлении бизнес-процессами и бизнес-проектами Индустрии 4.0 на современном этапе является слабоструктурированная формализация функций субъектов и объектов управления, иерархически представленных физическими и цифровыми управляющими и управляемыми элементами, имеющими уникальные свойства и поведенческие особенности, связанные, например, с антиципацией или интерактивной эпистемологией естественного интеллекта менеджеров или компьютерной эпистемологией искусственного интеллекта, в ряде случаев пребывающих в аксиологическом (ценностном) диссонансе целеполаганий. Принятые в классической теории управления законы регулирования (в частности, в школе количественных методов экономического управления R.L. Ackoff [11]), основанные на анализе переменных состояния экономических объектов или анализе их управляемых переменных, оказываются в условиях цифровой среды производящего бизнеса малопригодными для достижения коррелированного равновесия, т.к. регулятором искусственного интеллекта используются при расчете управляющих воздействий на цифровые двойники бизнес-процессов и бизнес-проектов семантические категории, лингвистические переменные и их нечеткие множества, вступающие в противоречие с применяемыми на практике стохастическими моделями и моделями технологического детерминизма.
Идея создания цифровых двойников реальных объектов или процессов принадлежит M. Graves [15] и основывается на формализации описания поведения физических объектов (материальных активов) в физическом пространстве и виртуальных объектов (нематериальных активов) в виртуальном пространстве, обладающих между собой полным информационным подобием. Основной смысл использования цифровых двойников заключается в прогнозировании поведения сложных отношений в социально-экономических системах в различных условиях, выполняемом программно-алгоритмическими средствами имитационного моделирования. Результаты моделирования, полученные по цифровым двойникам, отождествляются с оценками поведенческих характеристик оригиналов, применяемыми при формировании и развитии экономических субъектов производящего бизнеса Индустрии 4.0 для ресурсного обеспечения кастомизации продукции, в шеринговых моделях аренды процессных функций оборудования, в рыночных моделях определения целевой потребительской аудитории продукции, в регулировании межфирменных отношений с цифровыми цепочками создания стоимости и т.д.
Комплексное согласование законов экономического управления и каузальных закономерностей, справедливых для управляющего искусственного интеллекта (цифровой аналог дискурсивного управления) и для менеджеров, осуществляется через набор функций принадлежности нечетких множеств, а также с помощью таблиц отношений, связывающих релевантные цели управления бизнесом переменные эффективности, обрабатываемые в физическом и в виртуальном субконтурах (в децентрализованных зонах регулирования) управляющей среды. Кибернетический подход к экономическому управлению, таким образом, соответствует идеям S.H. Lem о модельных проекциях действительности, актуальных при создании компонентов искусственного интеллекта, и идеям Б.С. Флейшмана о потенциальной эффективности комплементарно управляющих социо-киберфизических систем. Расширение набора функций принадлежности нечетких множеств и коррекция таблиц отношений являются задачами совершенствования системы интеллектуального управления производящим бизнесом, имеющими решение через эволюционное развитие баз знаний, содержащих максимально приближенные к принятым в социально-экономических системах правила поведения промышленных субъектов и объектов управления в штатных и внештатных внутрифирменных ситуациях, инспирированных рыночными вызовами и вызовами продуктивности цифровым бизнес-процессам и бизнес-проектам.
ЛИТЕРАТУРА
1. Доможирова О.В., Хороших Ю.В. Принципы и основополагающие задачи контроллинга на промышленном предприятии в условиях перехода к цифровой экономике // Белгородский экономический вестник. 2020. № 3 (99). C. 34-38.
2. Жаринов И.О. Управление бизнес-процессами на фабриках Индустрии 4.0 // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2021. № 4 (130). C. 93-98.
3. Кулакова Ю.Н. Реализация стратегии операционной деятельности промышленного предприятия в цифровой экономике // Вестник Тверского государственного университета. Серия: экономика и управление. 2020. № 3 (51). C. 78-87.
4. Матыцин Д.Е. Стратегия управления качеством в Индустрии 4.0 и построения когнитивной экономики на базе производственно-технологических факторов в РФ и ЕС // Право. Экономика. Психология. 2021. № 2 (22). C. 40-51.
5. Неизвестный С.И. Социальные проблемы принятия решений искусственным интеллектом в цифровом обществе // Социологический журнал. 2021. Т. 27. № 2. C. 90-108.
6. Одиноченкова Н.В. Сущность цифровой экономики промышленных предприятий и ресурс обеспечения в ней эффективности управления научно-техническим прогрессом // Вестник Самарского государственного экономического университета. 2021. № 3 (197). C. 43-52.
7. Седов Е.А. Информационные критерии упорядоченности и сложности организации структуры систем // Системная концепция информационных процессов. Вып. 3. М.: Изд-во ВНИИСИ, 1988. С. 37-46.
8. Степанов Д.А. Киберэкономика как результат цифровой модернизации современной экономики: эпоха технологий индустрии 4.0 // Экономика и социум: современные модели развития. 2020. Т. 10. № 3. C. 271 -288.
9. Сушкова О.В. Особенности использования технологии искусственного интеллекта саморегулируемыми организациями в деятельности субъектов предпринимательского права // Вестник университета имени О.Е. Кутафина. 2020. № 7 (71). C. 68-75.
10. Черкасова В.А., Слепушенко Г.А. Влияние цифровизации бизнеса на финансовые показатели российских компаний // Финансы: теория и практика. 2021. Т. 25. № 2. C. 128-142.
11. Ackoff R.L., RivettP. A manager's guide to operations research. New York: Wiley, 1963. 107 p.
12. Ashby W.R. Introduction to cybernetics. London: Chapman & Hall Ltd., 1957. 295 p.
13. Aumann R. Subjectivity and correlation in randomized strategies // Journal of mathematical economics. 1974. Vol. 1. № 1. P. 67-96.
14. Fayol H. Administration industrielle et générale. Paris: Dunod et Pinat, 1917. 174 p.
15. Grieves M. Product lifecycle management: driving the next generation of lean thinking. New York: McGraw-Hill Education, 2005. 389 p.
16. Maslow A.H. Motivation and personality. New York: Harper and Row, 1954. 394 p.
17. Mirowski Ph. Machine dreams: economics becomes a cyborg science. New York: Cambridge University Press, 2002. 678 p.
18. Nash J.F. Non-cooperative games // The Annals of mathematics. 1951. Vol. 54. № 2. P. 286-295.
19. Taylor W.F. Principles of scientific management. New York: Harper and Row, 1911. 144 p.
