Методический подход к управлению качеством инновационно-информационных проектов Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

со s

с; <

i <

s lo

i ^

ш

I-О S

о

LU

ш

H <

Методический подход к управлению качеством инновационно-информационных проектов

Methodical approach to quality management of innovation-information projects

УДК 005.8:330.4

Коршунов Геннадий Иванович

профессор Санкт-Петербургского государственного университета аэрокосмического приборостроения, доктор технических наук 190000, Санкт-Петербург, ул. Большая Морская, д. 67

Korshunov Gennadiy Ivanovich

190000, Saint-Petersburg, ul. Bolshaya Morskaya, 67

В статье рассматриваются проблемы оценки и управления качеством инновационно-информационных проектов. Выявленные проблемы предложено решать на основании двух комплексных методик, первая из которых включает иерархическую граф-модель качества от показателей нижнего уровня до критериев заинтересованных сторон и интегрального критерия качества, классификацию и первичный отбор проектов. Вторая методика представляет собой процесс реализации стратегий оптимизации, при которых определяется порядок инвестирования. При этом достигается решение обратной задачи, заключающейся в повышении уровня качества проектов.

The article reviews issues of quality assessment and quality management of innovation-information projects. The identified problems are suggested to be solved based on the two integrated methods, first of which includes hierarchical flow-chart model of quality from the figures of the lower level to the criteria of the interested parties and integral quality criteria, classification and initial projects selection. The second method is a process of optimization strategies implementation which determines the order of investment. At that, the opposite goal of projects quality increase is achieved.

Ключевые слова: управление качеством, инвестиционная привлекательность, инновационно-информационный проект, граф-модель качества, интегральный критерий качества, частный критерий качества, информационно-коммуникационные технологии

Keywords: quality management, investment attractiveness, innovations-information project, flow-chart model of quality, integral criterion of quality, partial criterion of quality, information and communication technologies

Для достижения успеха как на российском, так и на международном рынке отечественным организациям необходимо активно развивать высокотехнологичные производства, внедрять передовые инновационно-информационные технологии, оценивать инвестиционную привлекательность перспективных инновационно-информационных проектов (ИИП). Для динамично развивающейся отрасли информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) необходимы модели, методики и инструменты, позволяющие формализовать управление качеством такой сложной и противоречивой системы, как ИИП.

Соколовский Артем Константинович

ассистент Санкт-Петербургского

государственного политехнического

университета

195251, Санкт-Петербург,

ул. Политехническая, д. 29

Sokolovsky Artem Konstantinvich

195251, Saint-Petersburg, ul. Polytechnicheskaya, 29

Для государства, бизнеса, общественных организаций, потребителей, как заинтересованных в деятельности организации сторон, важны результаты внедрения ИКТ, реализованные через ИИП. Поэтому актуальной является всесторонняя, научно обоснованная оценка качества планируемых ИИП, учитывающая потребности значимых заинтересованных сторон. Предлагаемые отечественными и зарубежными исследователями подходы к исследованиям ИКТ-проектов (напр., [1-4]) подразделяются на следующие группы:

• «жесткие» (анализ затрат и выгод, методика функционально-стоимостного анализа, бенчмаркинг ИКТ-проектов и др.);

• «мягкие» («цепочка ценности», счетные методы, социологические измерения, методики измерения ценности и др.);

• мультиметодологии (сбалансированная система показателей, двухзвенная модель оценки, информационный подход и др.);

• иерархический подход, объединяющий описанные выше подходы в иерархической модели. Отметим, что иерархический подход и мультиметодологии позволяют наиболее гибко сочетать достоинства формализованных аналитических методов с экспертными и счетными методами для оценки и управления качеством и определения инвестиционной привлекательности. Однако они недостаточно адаптированы для исследования ИИП. Мы предлагаем использовать иерархический подход для комплексной оценки и управления качеством ИИП, основывающийся на объединении аналитических, гибких экспертных и счетных методов в условиях неопределенности, что позволяет в некоторой степени восполнить имеющийся пробел. Тем самым открывается возможность эффективного управления качеством ИИП и последующего выбора проектов для инвестирования в условиях неопределенности.

Для решения поставленной задачи предлагается использовать нечеткие логики в виде логики противоположностей [5; 6], обладающей преимуществами по отношению к другим видам нечетких логик для анализа и прогнозирования уникальных ИИП. Комплексная

Таблица 1

Состав системы оценки качества ИИП

Состав системы Применительно к ИИП Примечания

Элементы системы Описание набора применимых показателей в граф-модели База данных показателей

Связи системы Описание набора возможных взаимосвязей в граф-модели Пространство связей согласно аксиоматике логики противоположностей. Конъюнкция («слабая» связь): Н(АрВ) = Н(А) + Н(В). Дизъюнкция («сильная» связь): Н(АуВ) = -^2[1 - (1 - 2-Н(А))(1 - 2-Н(В))]

Структура системы Описание иерархической древовидной структуры граф-модели Пространство деревьев, определяющих качество для каждой заинтересованной стороны через области знаний проектного управления и нижележащие ПНУ (рис. 1)

Критерии оценки системы Описание набора критериев для оценки системы Критериальные функции заинтересованных сторон (ЧКК), определяющие ИКК

Организация системы Упорядоченность содержания с помощью оценок значимости заинтересованных сторон Пространство коэффициентов значимости. Для каждого уровня иерархии справедливо: ¡=п 1 Р, = 1 ¡=1,1=1

< <

о х о

<

со О

О

О О

методика оценки качества ИИП включает построение иерархической древовидной граф-модели на базе концепции структуризации целей и функций [6; 7] и определении системы, предложенном в [8]:

йе!

Б = Л, И, Z, БИ, АТ)

(1)

где рассматривается множество объектов А, на котором реализуются заранее определенные отношения Б с фиксированными свойствами, а также введено понятие цели Z, среды SR, интервала времени ДГ периода существования системы, влияющего на процесс целеобразования.

Иерархическая древовидная граф-модель качества ИИП (далее — граф-модель) создается для целей выбора и управления качеством ИИП на основании требований значимых заинтересованных сторон. При этом определены критерии оценки качества ИИП и соответствующей инвестиционной привлекательности: интегральный критерий качества ИИП Н[Ж], позволяющий упростить проблему выбора; частные критерии качества (далее — ЧКК) каждой заинтересованной стороны (ЗС), образующие векторный критерий: H[W] = = (Н[ЗС1], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^]); ЧКК представлены в областях знания (ОЗ) проектного управления для каждой ЗС: Н[ЗС^] = СЩОЗ1], Н[ОЗ^ .... Н[ОЗ^]).

Для формирования граф-модели рассмотрены следующие основные подсистемы из числа заинтересованных сторон: в качестве надсистемы — группа заинтересованных сторон Заказчик и Спонсор; в качестве нижестоящих систем — Поставщики и Деловые партнеры; в качестве актуальной среды — Государство и Общество; в качестве внутренней среды — Исполнитель. Количество ЗС, входящих в каждую подсистему, не ограничивается. Определена декомпозиция целей по признаку «жизненный цикл системы» (табл. 1).

Определена декомпозиция по признаку «управленческий цикл». Вопросы управления качеством ИИП рассматриваются в виде многокритериальных задач оптимизации, предложенных ниже. Методика построения иерархической граф-модели (рис. 1) включает следующие этапы:

1. Формирование набора значимых показателей, отражающих предпочтения конкретного лица, принимающего решения (ЛПР). В качестве

источника информации для определения значимых для ЗС показателей, обладающих свойствами полноты, операционности, разложимости, неизбыточности, минимальной размерности, используются проектные документы, законы, стандарты, области знаний проектного управления (РМВОК) и база данных.

2. Построение граф-модели в соответствии с видами конечного продукта на основе сформированного набора показателей (рис.1):

а) первый уровень граф-модели содержит ИКК ИИП

б) второй уровень граф-модели содержит узлы, характеризующие ЧКК заинтересованных сторон: Н[ЗС1], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^], которые «свертываются» в ИКК H[W] в соответствии с аксиоматикой логики противоположностей;

в) третий уровень граф-модели содержит узлы, характеризующие ЧКК областей знания (ОЗ) проектного управления, для каждой ЗС: Н[ОЗ1], Н[ОЗ2], ..., Н[ОЗ^], которые «свертываются» в ЧКК: Н[ЗС1], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^];

г) четвертый уровень граф-модели содержит узлы, характеризующие комплексные оценки подобластей знаний;

д) пятый и дальнейшие уровни содержат узлы, характеризующие комплексные оценки, необходимые для перехода к ПНУ.

3. ПНУ граф-модели оцениваются количественно и нормируются для приведения к безразмерным единицам.

4. На основе аксиоматики логики противоположностей производится формальное преобразование граф-модели в критериальную функцию, учитывающую коэффициенты значимости и связи граф-модели. ИКК связывается с измеримыми ПНУ. Общий вид оценки функционала следующий:

И\Ш ] =

= - [1 - (1 - 2-Р11Н(- ( И1-2-И1Я(011))] + Р21Я[а21]+Р41Я[а41]))| .

+ р21Я\а21] - [1 - (1 - 2-р211Н(а211))1 + ... + р„ИЫ, где Н[а;Л — нормированная оценка ПНУ.

о х о

о

— сильная связь (у)

— слабая связь (Р)

о о

Рис. 1. Фрагмент граф-модели

5. В функционал вида (2) подставляются численные значения ПНУ и определяются количественные значения от уровня областей знаний проектного управления до вершин деревьев каждой из заинтересованных сторон: Н[ЗС^, Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^]. Набор оценок качества ИИП в вершинах деревьев каждой заинтересованной стороны используется для окончательного расчета значения ИКК Н[Ж] всего проекта.

Таким образом, граф-модель качества ИИП формирует логический переход от структуры целей и функций к измеримым требованиям.

На основании граф-модели разработана методика классификации ИИП, позволяющая отфильтровать заведомо несостоятельные ИИП и служащая элементом их стандартизации. Сущность классификатора ИИП заключается в оценке возможности одновременного достижения поставленных целей всеми заинтересованными сторонами. В зависимости от ситуации классификации, предлагается квалиметрический подход с евклидовой метрикой и последующей оценкой в рамках вербальной шкалы Харрингтона и подход, основанный на логике противоположностей для более точной классификации на основе модифицированной граф-модели, позволяющей количественно оценить возможность одновременного достижения целей заинтересованными сторонами.

При оценке качества ИИП с использованием предложенной граф-модели возникает общая обратная задача — создание ИИП, отвечающего предъявленным требованиям, включающая две частные задачи.

Задача 1. Обеспечение качества ИИП на основе введенного критерия оптимальности, базирующегося на значении ИКК Н[Ж] = К (некоторое значение, которого необходимо достичь) при заданных критериях ограничений — минимизации затраченных ресурсов «стоимость изменений» М и «длительность изменений» Т.

Задача 2. Обеспечение наилучшего возможного уровня качества для каждой ЗС на основании ЧКК Н[ЗСХ], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^] при повышении уровня качества ИИП за счет инвестирования дополнительных средств Б.

Для рассмотренных задач принцип оптимальности представляется с использованием функционалов: Н[Щ; Н[ЗСХ], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^]. При этом алгоритм оптимизации должен предоставлять все множество возможных вариантов решений для выбора наиболее соответствующего установленному принципу оптимальности.

Рассмотрим решение Задачи 1 в формализованном виде.

1. Критериальная функция, описывающая ИКК (Н[Ж]), задана в виде (2).

2. Значение оценок для каждого ПНУ нормировано в долях единицы:

0 < Н[а], Н[Ь], Н[с], ... < 1.

(3)

3. Введены следующие ограничения: необходимо минимизировать инвестиции в ИИП, т. е. определить наиболее эффективные ПНУ для инвестирования в виде упорядоченных векторов стоимости изменений Хт и длительности изменений ХТ:

Хт (xm1, Хт2' •••» хть), ХТ = (хТ1, хТ2, ***' хТ^

(4)

(5)

где хтЬ, хТЬ — стоимость изменения значения 1-го ПНУ (Ь = 1, •.., п).

4. Введен X — искомый вектор, обеспечивающий заданный уровень качества К через некоторые оценки значений ПНУ:

X = (Н[Х„1], Н[Ха2], ..., Щхап\), (6)

где Н[хЬ] — оценка ПНУ (Ь = 1, •.., п).

Для нахождения наилучшего вектора X разработана методика, включающая следующие этапы.

Проводится анализ чувствительности значения ИКК Н[Ж] к изменению ПНУ. На основании упорядочения ПНУ в порядке относительной значимости строится вектор Хчув. В соответствии с аксиоматикой логики противоположностей устанавливается соотношение между свойствами Н(ЛуВ) («сильная» связанность) и Н(ЛрВ) («слабая» связанность) в следующем виде: Н(ЛуВ) < Н(ЛрВ). Выполняется анализ структуры граф-модели качества ИИП по цепочкам связей между ПНУ и ИКК и учитываются входящие коэффициенты значимости р^, связи р, у. При анализе сначала выбираются ветви, содержащие связи р, затем р и у, в конце — только у. Таким образом, формируется Хчув = (х11, х12 ... хц). Для ветви, содержащей только р, с учетом р^, где Ь определяет уровень граф-модели, а ] указывает номер показателя, критериальная функция принимает вид:

н№]=£Рк РцН(а,). (7)

к=1 V 1=ш ]=1 у

1. Компоненты вектора Хчув исследуются на соответствие ограничениям по стоимости и времени изменений их значений к удельной единице затрат.

Компоненты вектора Хчув последовательно исследуются на изменение значений ПНУ начиная с х11 путем вложения равных инвестиций ДМ; при этом определяется изменение ИКК ДН^] для каждого изменения ПНУ уровня ДН[х11], ..., ДН[х^]:

ДH[W] = H[W + Wx11] - Н[Щ. (8)

Определяется значение показателя ц, характеризующего чувствительность ИКК ДH[W] к вложенным средствам ДМ:

АН [Ж ]

Ц = ~АМ . (9)

Строится вектор ХМ, компоненты которого упорядочены по значению ц ХМ = (хт1, хт2, ..., хф. Аналогичным образом формируется вектор ХГ = (хГ1,

x

Т2> —» "Ц/

Формируется вектор X', содержащий упорядоченную совокупность х11, х12, ..., х^ в порядке их вклада в ИКК с учетом упорядоченного вектора инвестиций и длительности изменений ХМ и ХТ. Принято для определенности, не нарушая общности, что для ЛПР одинаково важны инвестиции и длительность реализации изменений, т. е. для компонент векторов ХМ и ХГ используются одинаковые коэффициенты значимости. Для построения вектора X' используется следующая методика:

• введены коэффициенты значимости рт и рГ для компонент векторов ХМ и ХГ соответственно; для определенности значение коэффициента значимости соответствует порядковому номеру компоненты;

л, 1/л»лпл1 1А11Т11 ^Тп ^ (Хц, х 12, * **, х^) векто-

ров XM и XT записаны в виде:

Xm = (1 Xt = (1

x

41

2 2

x

62'

3 3

x

21

.. xij);

(10) (11)

• последовательно для каждой компоненты ХМ определяется одинаковая по номеру компонента из ХТ; определяется значение р = рт + рТ (для х21 р = 4);

• выполняется построение вектора X', где компоненты х^ упорядочены по значению р (от меньших к большим).

2. С учетом упорядоченности ПНУ по вкладу в итоговую оценку и выполнения условий линейности и монотонности функций, описывающих ПНУ [9], применяется квазиоптимальная стратегия повышения значения каждого ПНУ х^ до максимума, с проверкой достижения необходимого уровня ИКК H[W] = К. Квазиоптимальность стратегии обусловлена рассмотрением функций, описывающих ПНУ в линейном и монотонно возрастающем виде.

3. При условии нелинейности функций, описывающих ПНУ, при инвестировании для достижения максимального значения (в предложенной методике — 1) применяется более эффективная стратегия — метод последовательных уступок Подиновского [10]. После рассмотрения Задачи 1 с условным безразличием заинтересованных сторон к инвестированию средств в те или иные ПНУ граф-модели, необходимо рассмотреть стратегию инвестирования, при которой заинтересованные стороны должны прийти к консенсусу при распределении дополнительных средств, так как инвестирование в ПНУ означает повышение инвестиционной привлекательности для определенной заинтересованной стороны. Для этого наряду с использованием логики противоположностей применя-

ются классические стратегии оптимизации: построение Парето-оптимального множества и множества равновесности по Нэшу.

Задача 2. Обеспечение наилучшего качества ИИП для каждой заинтересованной стороны на основе Парето-оптимальной модели и равновесия Нэша при бескоалиционной кооперативной игре с ненулевой суммой.

В этой задаче необходимо обеспечить наилучший возможный уровень качества для каждой ЗС на основании ЧКК Н[ЗС1], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^| при повышении уровня качества ИИП за счет инвестирования дополнительных средств Б. Выигрыш 1-й заинтересованной стороны в соответствии с Н[ЗС1], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^] от инвестированных средств г, где а > 0, определяется в виде:

u(O) = Я[ЗС1] + а.

(12)

Ui = (u

ЗС1, иЗС2,

n),

ЗС1

v = (v3

).

1.

ХЗС1М = (xm1, xm2, "•, Xij) ХЗС2М = (xm1, xm2, "•, xii)

X

= (xm1' Xm2, j

О

О v О

Вектор дележа выигрышей (г) между заинтересованными сторонами:

(13)

где и — множество допустимых векторов дележей ресурса Б, в которое входят все вектора дележей, отвечающих условию (12).

Множество допустимых векторов дележей (далее — дележи) и состоит из конечного числа дележей и1 = (и

4зс2, иЗСм). Дележи Ui могут

быть сформированы путем распределения ресурса R между N заинтересованных сторон в случайном порядке, например при установленном дискретном объеме минимальной инвестиции, равной г. Для этого необходимо вычислить число комбинаций, используя количество минимальных объемов инвестиций R/г, умноженное на N.

Вектор угрозы или статус-кво определяет уже достигнутые значения ЧКК (ни одна компонента не может принимать значения ниже текущих):

(14)

В общем виде критериальная функция для каждой заинтересованной стороны (на основании граф-модели, содержащей связи р и у) имеет вид, представленный (2), возможные оценки каждого ПНУ определены (3). Методика нахождения наилучших векторов дележей в условиях равновесности по Нэшу включает следующие этапы:

Определение стратегии эффективного инвестирования г в ПНУ. Решение этой задачи рассмотрено выше и связано с формированием упорядоченных векторов с точки зрения эффективного инвестирования в ПНУ каждой ЗС:

(15)

где ху — ПНУ для инвестирования средств г.

2. Построение области компромиссов (множества) Парето-оптимальных векторов в соответствии с известными методиками (см., напр., [11]). В предложенной методике выполняется построение множества и' дележей ресурса Б.

3. На основании множества Парето-оптимальных дележей (и') находится множество равновесий по Нэшу, т. е. и", содержащее дележи и' = (С1 ,"ЗС2,.", "Зад, на которые будут согласны все заинтересованные

u

ЗС

x

x

x

12

11

48

v

стороны, при условии рационального поведения и классического рынка (отсутствия коалиций, в рассматриваемом случае — коалиций заинтересованных сторон).

Для нахождения дележей и' в арбитражных схемах приняты аксиомы, которым должно удовлетворять правило ц [12]: реализуемость, индивидуальная рациональность, оптимальность по Парето, независимость от посторонних альтернатив, линейность, симметрия. Функция ц при условиях, описанных выше, определяется как:

о

) =

= {u*

max

u>v; u&U

g (u,U, v) = g (u*,U, v)},

(16)

где g(и,иь) = ПП= 1 (и - VI). (17)

В случае N заинтересованных сторон множество равновесий Нэша находится в виде максимизации функции (18) на векторе (19) при условии (20):

(изс - иЗС1)(иЗС2 - иЗС2) ... (иЗСы - VЗСN), (18)

ui = (иЗС!'

*ЗС2'

l3CN),

+ Uq

N

= R.

(19)

(20)

Для сформированного множества дележей и" может быть применен критерий окончательного выбора.

4. Критерий окончательного выбора определяется исследователями [13] как один из вариантов сужения множества равновесий Нэша. Дележ иЬ, обеспечивающий наибольшее значение ИКК (Н[Ж]), считается лучшим:

♦ поочередно рассматривается каждый дележ иЬ из и";

♦ для дележа иЬ между заинтересованными сторонами (КФ Н[ЗС1], Н[ЗС2], ..., Н[ЗС^) необходимо рассчитать значения критериальной функции, при условии стратегии эффективного инвестирования, описанной в п. 1;

♦ значения критериальных функций Н[ЗС1], Н[ЗС2], . ., Н[ЗС^ используются для «свертки» в ИКК Н[Ж] в виде (2).

В результате проведенных исследований получены следующие выводы.

1. Анализ существующих подходов к оценке и управлению качеством ИИП в области ИКТ показывает необходимость всесторонней, обоснованной оценки качества планируемых ИИП, учитывающей потребности значимых заинтересованных сторон.

2. Применение описанных в статье формальных средств позволяет оценить и сформировать уникальные ИИП в необходимый момент времени, в условиях отсутствия статистической информации.

3. Внедрение предложенных средств оценки качества ИИП обеспечивает эффективное инвестирование в ИИП, наиболее полно соответствующее формализованным предпочтениям заинтересованных сторон, так как учитывает значимые параметры на стадии планирования.

Научной новизной обладают. 1. Комплексная методика оценки качества ИИП на стадии планирования, включающая:

♦ предложенную иерархическую граф-модель качества ИИП, позволяющую формализовать требования заинтересованных сторон для количественной оценки качества ИИП в виде ИКК;

♦ методику фасетной классификации ИИП и классификатор, позволяющий провести предвари-

тельную оценку реализуемости ИИП на основании анализа множеств допустимых значений целей каждой ЗС и множеств возможных компромиссов.

2. Комплексная методика управления качеством ИИП, на основании иерархической граф-модели, включающая:

♦ методику многокритериальной оптимизации выбора параметров ИИП для инвестирования, позволяющую обеспечить наилучший возможный уровня качества для каждой из заинтересованных сторон;

♦ методику многокритериальной оптимизации выбора параметров ИИП для инвестирования, позволяющую обеспечить уровень качества при условии минимизации стоимости и сроков реализации.

Полученные результаты обладают практической значимостью.

1. Внедрение предложенных средств оценки качества ИИП обеспечивает эффективное инвестирование в ИИП, наиболее полно соответствующего формализованным предпочтениям заинтересованных сторон, так как учитывает значимые параметры на стадии планирования.

2. Методика классификации ИИП позволяет оценить уровень противоречия целей заинтересованных сторон по областям знаний проектного управления, обеспечить создание и накопление базы для их стандартизации, отфильтровать нереализуемые в заданных условиях ИИП.

3. Средства оценки качества ИИП обеспечивают формирование ИКК, позволяющего сравнить альтернативы между собой и сформировать наилучшую модель ИИП в терминах воспринятого заинтересованными сторонами качества.

4. Применение методов управления качеством ИИП дает возможность эффективно повышать уровень качества ИИП (минимизировать инвестиции), убеждать заинтересованные стороны выбрать наилучший кооперативный исход при инвестировании доступных средств.

5. Практическое применение методик оценки и управления качеством позволило сформировать портфель ИИП организационного развития, наилучших с точки зрения высшего руководства ООО «Газин-формсервис», достичь эффективности инвестиций в лучшие, с точки зрения качества, т. е. удовлетворения требований заинтересованных сторон, ИИП.

Литература

1. Gupta M. P., Debashish J. E-government evaluation: A framework and case study // Government Information Quarterly. 2003. N 20. P. 365-387.

2. Mingers J. Towards critical pluralism // Multimethodology: Theory and Practice of Combining Management Science Methodologies / J. Mingers, A. Gill (eds). Wiley: Chichester. 1997. P. 407-440.

3. Волкова В. Н., Денисов А. А. Методы организации сложных экспертиз. СПб.: СПбГТУ, 2004. 70 с.

4. Каплан Р. С., Нортон Д. П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003. 320 с.

5. Голота Я. Я. Новый метод контроля продукции на основе логики антонимов // Измерительная техника. 1991. № 9. С. 6-8.

6. Коршунов Г. И., Тисенко В. Н. Управление процессами и принятие решений. СПб.: СПбГПУ, 2010. 231 с.

n

Принципы декомпозиции целей и методика построения дерева целей в системах организационного управления // Кибернетика и вуз. Томск: ТПИ, 1974. Вып. 8. С. 9-20.

Основы системного подхода и их приложение к разработке территориальных АСУ / Под ред. Ф. И. Перегудова. Томск: Изд-во ТГУ, 1976. 243 с.

Леонтьев В. К. Одна теорема о монотонных функциях // Дискретный анализ / СО АН СССР. Новосибирск, 1974. С. 23-29.

10. Подиновский В. В., Гаврилов В. М. Оптимизация по последовательно применяемым критериям. М.: Сов. радио, 1975. 192 с.

11. Ногин В. Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 144 с.

12. Жигулин Г. П., Серебров А. И., Яковлев А. Д. Прогнозирование устойчивости. СПб.: СПбГУ ИТМО, 2004. 204 с.

13. Myerson R. B. Game theory: analysis of conflict. London: Harvard Univ. Press, 1991. 568 p.

о

о о

Моделирование влияния деятельности структур гражданского общества на социально-экономическое развитие муниципального образования

Modeling of influence of structures activity of a civil society on social and economic development of municipal education

УДК 330.4:352

Пчелинцева Анна Станиславовна

заведующий кафедрой Сибирского государственного технологического университета (г. Красноярск), кандидат экономических наук 660049, г Красноярск, пр. Мира, д. 82

Pchelintseva Anna Stanislavovna

660049, Krasnoyarsk, pr. Mira, 82

Серватинский Вячеслав Вячеславович

доцент Сибирского государственного технологического университета (г. Красноярск), кандидат экономических наук 660049, г. Красноярск, пр. Мира, д. 82

Servatinskiy Vyacheslav Vyacheslavovich

660049, Krasnoyarsk, pr. Mira, 82

В представленной статье предложено использование механизма экономико-математического моделирования для выработки правил и определения возможностей использования институтов гражданского общества в управлении муниципальным образованием. Предложенные модели базируются на положениях теории полезности и потребления, адаптированных к уровню местного самоуправления.

In this article use of the mechanism of economic-mathematical modeling for development of rules and definition of possibilities of use of institutes for a civil society in management of municipal union is offered. The offered models are based on positions of the theory of utility and the consumption adapted for level of local government.

Ключевые слова: муниципальное образование, математическое моделирование, потребности населения, структуры гражданского общества, функция полезности, целевая функция потребления

Keywords: municipal education, mathematical modeling, requirements of the population, structure of a civil society, utility function, consumption criterion function

В рамках управленческой деятельности всегда должны приниматься определенные управленческие решения, базирующиеся как на общепринятых правилах, так и на имеющемся опыте, сложившихся стереотипах и стро-

гих аналитических процедурах [1]. Если та или иная ситуация в управлении возникает довольно часто, то можно выработать правила, которым рекомендуется следовать при обосновании решений.

Таким образом, на основе накопленного опыта у лица, принимающего решения (менеджера), обычно возникает определенное представление о действительности, которая его окружает. Это представление соответствует только конкретному руководителю, т. е. является односторонним. Если бы представления об окружающем мире у всех были одинаковыми, то уменьшилось бы число конфликтов, часто возникающих из-за отсутствия взаимопонимания, а также игнорирования других точек зрения и интересов.

Одностороннее представление индивида о каком-либо явлении, процессе, ситуации в конечном итоге можно назвать моделью, под которой понимается представление об окружающем мире. Оно никогда не может быть полным и абсолютно адекватно отражать реальность, поскольку возникающие ситуации настолько разнообразны, а один человек не в состоянии полностью получить и осознать всю информацию и тем более выработать эффективные правила поведения в ответ на все возникающие ситуации. В связи с изложенным, авторами в статье иссле-