CC BY
274
УДК 658.1
МОДЕЛЬ УПРАВЛЕНИЯ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ С ДВОЙНОЙ ПЕТЛЕЙ ОБРАТНОЙ СВЯЗИ
О.В. Логиновский, А.С. Козлов
MODEL OF MANAGEMENT OF SOCIO-ECONOMIC SYSTEM WITH DOUBLE-LOOP FEEDBACK
O.V. Loginovskij, A.S. Kozlov
Рассмотрено понятие «социально-экономическая система», определена специфика моделей таких систем, выделены математические методы, использующиеся для построения указанных моделей. Предложена усовершенствованная модель управления социально-экономическими системами, новизна которой состоит в реализации стратегического управления путем введения второй петли управления (двухконтурного управления). Приводится обобщенная структурная схема управления социальноэкономической системой, позволяющая выделить основные блоки управления, классы процессов управления и информационные векторы, поступающие в систему и генерирующиеся в ней.
Ключевые слова: социально-экономическая система, управление, обратная связь.
Considered the concept of “socio-economic system”, the specificity of the models of such systems are allocated, determined mathematical methods that are used to build these models. Suggested advanced management model of socio-economic systems, the novelty of which is the realization of a strategic management by the introduction of the second feedback loop (dualcircuit control). Given the generalized structural scheme of management of social-economic system, which allows to identify the main blocks of the management, the classes of processes of management and information vectors, coming into the system and generated in it.
Keywords: socio-economic system, management, feedback loop.
Проблемы управления в социально-экономических системах в последние годы приобретают все более важное значение для получения существенных результатов подготовки и принятия решений на самых различных уровнях. Глобализация, мировые финансово-экономические кризисы, усиление международной конкуренции, борьба за природные и энергетические ресурсы и технологическое лидерство сделали современный мир гораздо более конфронтационным, чем ранее. Управляемые революции, установление марионеточных режимов в различных странах и регионах мира и так далее достаточно ярко демонстрируют стремление США и стран НАТО к колонизации мира на новой основе, связанной с использованием гло-
Логиновский Олег Витальевич - д-р техн. наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ, заведующий кафедрой информационно-аналитического обеспечения управления в социальных и экономических системах, ЮжноУральский государственный университет, [email protected]
Козлов Александр Сергеевич - канд. техн. наук, доцент, начальник управления стратегического планирования и анализа развития информационного общества, Министерство информационных технологий и связи Челябинской области, [email protected]
бальных сетей и медийного воздействия на огромные массы населения, под прикрытием механизмов управляемого ими международного правового регулирования [18]. В этой связи процессы и подходы к управлению любыми социально-экономическими системами нуждаются в существенной корректировке, учитывающей вышеуказанные аспекты.
Школа количественного управления, которая достигла значительных результатов в области управления социально-экономическими системами в 1950-1970-е гг., использовала математическое моделирование и количественные методы оптимизации линейного, нелинейного, динамического программирования для повышения эффективности
Loginovskij Oleg Vitalevich - Dr.Sci.Tech, professor, Honored Scientist of Russia, Head of the Chair information and analytical support in the management of social and economic systems, South Ural State University; [email protected]
Kozlov Alexander Sergeevich - PhD, associate professor, head of Strategic Planning and Information Society Development Analysis Division of Information Technology and Communication Ministry of Chelyabinsk Region; [email protected]
использования ресурсов, методы теории вероятности и математической статистики для прогнозирования и совершенствования вероятностных процессов принятия управленческих решений. Кибернетические модели социально-экономических систем и методы исследования динамики систем на основе дифференциальных и конечно-разностных уравнений, классические задачи автоматического регулирования 40-х годов прошлого века, принципы максимума Понтрягина использовались для поиска управленческих воздействий, обеспечивающих заданный режим функционирования управляемой социально-экономической системы.
Однако сложность, изменчивость социальноэкономических систем, неопределенность внешней среды, невозможность проведения серии экспериментов при одинаковых условиях являются настолько значительным препятствием к научному познанию, что заставили усомниться в возможности научно-обоснованного количественного управления такими системами на основе математических моделей. Мнение о том, что при анализе глобальных социально-экономических систем, и в особенности их динамики, не может быть научнообоснованных, математически описанных закономерностей, стало достаточно распространенным среди ученых, особенно представителей гуманитарных наук.
Новые надежды на возможность удачного математического моделирования социально-экономических систем была связана с революцией в области вычислительной техники и созданием новых кибернетических имитационных моделей. Взрывной рост вычислительной мощности, емкости систем хранения современных информационновычислительных систем обеспечил возможность дальнейшего развития количественной школы управления с использованием новых математических методов и моделей. К ним относятся и задачи управления в условиях неопределенности с использованием методов искусственного интеллекта, и методы исследования диссипативных систем, динамического хаоса, режимов с обострениями, активно развивающихся в рамках междисциплинарного синергетического подхода, и модели теории нечетких множеств и математический аппарат исследования недоопределенных моделей (Н-матема-тика), и методы имитационного моделирования развития социально-экономических систем с использованием нейронных сетей, и задачи теории активных систем для анализа социально-экономических систем, и методы теории игр для абстрагирования логических структур рассматриваемых ситуаций, что позволяет бихевиористам рассматривать их как общие модели различных типов социальных взаимодействий.
И все же практика использования строгих математических моделей в управлении социальноэкономическими системами остается крайне незначительной. В основном управленческие реше-
ния продолжают приниматься на основе других методов, а математические расчеты, статистические обоснования используются только как один из источников информации.
Это объясняется тем, что математические методы не заслужили безусловного авторитета в области управления социально-экономическими системами. Почему так происходит?
Во-первых, качество и размер самих моделей.
Во-вторых, качество и размерность исходных данных.
В-третьих, традиционное неверие большей части руководителей.
В-четвертых, желание скрыть те принципы, методы и тем более математические модели, которые позволили руководителю достичь положительных, а тем более выдающихся результатов.
В-пятых, изменения, которые происходят с самими социально-экономическими системами, а особенно с подсистемой управления ими в последние десятилетия.
В-шестых, базовый элемент социально-экономических систем - человек является с точки зрения антропологии практически неизменяющимся объектом. В то же время поведение отдельного человека практически не поддается моделированию, настолько он непредсказуем. Как ни парадоксально, но в начале XXI века со всей очевидностью можно констатировать тот факт, что по сравнению с успехами в познании физических и химических процессов, крайне мало научных прорывов именно в изучении процессов мыслительной деятельности человека. Например, каким образом, значительно уступая вычислительным машинам в скорости обработки информации, в объеме хранимой информации, в возможности восприятия и анализа данных от источников информации в реальном масштабе времени, отдельные люди способны со значительной вероятностью принимать правильные стратегические решения. Конечно, успехи когнитивной психологии, биотехнологии, расшифровка генома человека, возможно, приведут к прорыву в данной области знаний. Это может повлечь описание алгоритмов адекватного управления сложными социально-экономическими системами в условиях неопределенности.
И все-таки все новые ученые пытаются предложить математические модели и методы для управления социально-экономическими системами. Каким образом можно осуществить это, если неизвестен алгоритм принятия решения и поведения основного элемента системы. Оптимизм привносит синергетический принцип, сформулированный Д.С. Чернавским: хаотическая динамика на микроуровне генерирует высокодетерминирован-ное системное поведение на макроуровне. Таким образом, математические модели макросистем часто являются относительно простыми, в то время как их коэффициенты детерминации с эмпирическими данными достигают величин более 90 %.
Подобное поведение характерно не только для социально-экономических систем, то же самое установлено при исследовании динамики газообразных систем.
Термин «социально-экономические системы» (СЭС) в [13] определяется как система, включающая элементы экономики и функционирующая с участием людей. С учетом данного определения, можно привести примеры СЭС - к ним относятся такие системы, как промышленные предприятия, различные экономические объединения (холдинги, тресты), территориально-производственные комплексы, субъекты федерации, муниципальные образования, другие региональные (территориальные) структуры, системы хозяйствования национального уровня и, наконец, мировое хозяйство, транснациональные корпорации. К социальноэкономическим системам не относятся биологические системы, а также технические системы, которые управляются в автоматическом режиме, без участия человека, кроме того, к СЭС нельзя отнести системы, которые функционируют при участии людей, но которые не имеют экономических целей, по определению связанных с эффективным распределением ограниченных ресурсов.
Поскольку социально-экономические системы являются частным случаем социальных систем, то к ним применимы постулаты общей теории социальных систем [12], переопределенные следующим образом.
Постулат 1. Системопорождающие элементы социально-экономических систем - это представители биологического вида Homo Sapiens, обладающие психикой, генотипом и фенотипом (прижизненным опытом), возможностями передвижения, воспроизводства и наличием других свойств, присущих Homo Sapiens.
Постулат 2. Системопорождающие элементы в процессе жизни создают, уничтожают, сохраняют и развивают множество материальных и идеальных взаимосвязанных системообразующих элементов, которые в общей теории систем обозначаются как производные (результирующие) системы. Взаимодействие системопорождающих и системообразующих множеств элементов основано на механизме обратной связи. При этом указанные процессы протекают на основе фундаментальных экономических законов, обеспечивая единство и функционирование двух полюсов общественного воспроизводства - «входа» и «выхода». Во «входе» участвуют природные и трудовые ресурсы, на «выходе» - предметы потребления, удовлетворяющие общественные и личные потребности. Экономическая система предполагает наличие экономических субъектов, среди которых различают: фирмы, домашние хозяйства, государство. Материальные результирующие системы - продукты питания, дома, автомобили, мосты, самолеты, телефоны, книги, кинофильмы и т. д. Идеальные результирующие системы - взаимодействия
людей, юридические нормы, традиции, обычаи, смыслы, символы и т. д. В отечественной экономической литературе выделяют следующие элементы экономических систем: процесс производства, процесс реализации, процесс потребления. В процессе производства «вход» - это производственные ресурсы, то есть природные и трудовые, а «выход» - продукт (предметы потребления). В процессе реализации происходит распределение и обмен произведенного продукта. В процессе потребления осуществляется производственное и личное потребление. По мнению некоторых российских и зарубежных ученых, процесс производства регулируется законом убывающей эффективности производства, процесс реализации - законом спроса и предложения, процесс потребления - законом убывающей полезности. Эти законы некоторые ученые выделяют в триаду фундаментальных экономических законов.
Постулат 3. Социально-экономическая система - существующие или выделенные исследователем множества связанных системопорождающих и системообразующих элементов. Выделение может быть осуществлено по принципам гуманитарно -экономической, социально-инженерной, естественно-научной и информационно-математической парадигм.
Постулат 4. Общую теорию социальноэкономических систем можно представить как трехмерный «куб». Его оси измерений - «Методологическая парадигма», «Подсистемы по вертикали» и «Подсистемы по горизонтали». Каждая частная теория социально-экономических систем является «кубиком» в данном «кубе».
Теории гуманитарно-экономической парадигмы ориентированы на изучение свойств и отношений в социально-экономических системах в аспекте исторического развития и экономических законов [1, 8, 19, 20, 23, 29]. В рамках социальноинженерной парадигмы - на изучение практических и поддающихся управленческим воздействиям свойств и отношений социально-экономических систем, на их создание и управление ими [2, 4,
31, 32]. В рамках естественно-научной парадигмы изучаются количественные свойства и отношения, действующие в социальных и в природных системах: теории [3, 9, 12, 15, 16, 24]. Теории социальных систем в рамках информационно-математической парадигмы изучают свойства и отношения в этих системах с помощью категорий, топологии, геометрии, графов [10], игр [5, 11] и т. д. Существует специальный раздел математики - математическая теория динамических систем [21, 22, 27].
Подсистемы по «вертикали» - объектнотерриториальные: регионы мира, страны мира, административно-территориальные образования внутри страны, населенные пункты, организации, социальные группы, семьи.
Подсистемы по «горизонтали» - предметные: микроэкономическая, макроэкономическая и т. д.
Постулат 5. Разработка и развитие общей теории социальных систем базируется на системной методологии [26, 28, 30]: на принципах общей теории систем и на принципе имитационного компьютерного моделирования [6, 14].
Постулат 6. При изучении социальноэкономических систем можно выделить принципы и законы их функционирования. Их можно классифицировать по степени универсальности на: работающие в любой системе, только в социальных системах, только в конкретной социальной системе в определенный промежуток времени.
Колоссальный перечень объектов, относимых к социально-экономическим системам, заставляет задуматься над вопросом, что же объединяет все эти системы. Этот вопрос важен и с точки зрения отделения понятия социально-экономической системы от других видов систем, и для описания отличительных параметров таких систем, которые могут быть изучены в ходе дальнейшего анализа. Такими параметрами с точки зрения системного подхода в первую очередь являются: структура, взаимодействие со средой, цели и задачи управления. Рассмотрение указанных параметров позволяет сделать следующие выводы:
1. Поскольку СЭС основывается на деятельности людей, то можно сказать, что при декомпозиции СЭС на более низкие по уровню системы мы получим одним из составляющих элементов человека, то есть при управлении СЭС необходимо воздействовать на людей, следовательно, использовать соответствующие подходы, принципы, методы.
2. Поскольку мы ведем речь об управлении, то, очевидно, для управления СЭС могут использоваться методы и подходы общей теории управления.
3. СЭС включает элементы экономики, значит, при управлении СЭС применяют методы, используемые в экономических областях науки.
4. СЭС являются большими системами, характеризующимися большим количеством и многообразием составляющих ее элементов. Большая система характеризуется обычно числовыми массивами или файлами высокой размерности.
5. СЭС являются сложными системами. Для сложных систем характерным является то, что обычно объект управления ведет себя антиитуи-тивно, отсутствует математическое описание оператора объекта управления, поскольку он является нестационарным и трудно идентифицируемым. Обычно закономерности поведения системы определяются ее структурой и характеристиками элементов, а также условиями функционирования. Для простых систем, не обладающих свободой выбора поведения, это означает, что изменить ее поведение можно, если изменить параметры ее структуры. Для сложных систем, связь между структурой и функционированием неоднозначна. Существуют, безусловно, сложные системы как по
структуре, так и по функциям. Можно выделить системы, в которых сложна или только структура (редко), или только функции.
Таким образом, попытки определить закономерности развития социально-экономических систем, которые могут быть описаны математическими моделями, имеют научно-обоснованные предпосылки. В настоящее время установлено достаточно большое количество экономических законов развития и поведения социально-экономических систем разного уровня: от домашних хозяйств, малых предприятий, заканчивая государствами, транснациональными корпорациями.
Кроме экономических законов в последнее время значительно активизировались исследования, пытающиеся выявить и описать математические модели социальных исторически подтвержденных закономерностей или, по крайней мере, обосновать применимость математических методов при их поиске и анализе.
При реализации любого алгоритма управления сложным объектом необходима модель объекта, так как она позволяет предсказывать поведение объекта и определять наиболее эффективные управляющие воздействия с точки зрения целей управления. Под моделью объекта управления понимается оператор Е, связывающий состояние объекта V с его наблюдаемыми входами X и управляющими параметрами и :
V = Е (X ,и).
Поскольку научно-обоснованное управление сложной системой без моделирования последствий управляющих воздействий на нее абсолютно невозможно, то перед учеными возникает проблема нахождения и описания вышеуказанного оператора управления. Например, известен подход к моделированию сложных систем путем введения фактора стохастичности с привлечением аппарата статистической или стохастической теории управления. Однако многие авторы указывают, что сложная система - система, результат функционирования которой не может быть задан хотя бы в вероятностном смысле, независимо от причин неопределенности: внутренних или внешних [17]. Следует отличать неизвестный оператор объекта Е* от оператора модели Е. Кроме того, ненаблюдаемые возмущения Ъ,, действующие на объект управления, могут также приводить к тому, что фактический результат управления будет значительно отличаться от теоретически планируемого.
6. Важнейшим отличием СЭС от других систем является наличие у них одновременно стратегических и оперативных целей. При этом оперативными целями являются краткосрочные цели, при достижении которых можно принять допущение, что взаимодействие с внешней средой осуществляется в условиях, когда воздействие внешней среды является стабильным, то есть находится в
пределах заданных границ. Однако важнейшей проблемой управления СЭС является сохранение конкурентоспособности в условиях непрерывной изменчивости внешней среды в более долгосрочной перспективе. Именно достижение правильно поставленных стратегических целей позволяет СЭС сохраниться и возможно даже развиться в условиях новой внешней среды.
Закономерным следствием вышеуказанного является то, что к любой СЭС применимы понятия оперативного и стратегического управления. При этом критерием различия данных видов управления является не только временной горизонт, но и методы управления. По нашему мнению, оперативное управление нацелено на изменение параметров СЭС и не затрагивает ее структуры, не может влиять на ее взаимодействие с внешней средой. Методы стратегического управления, напротив, ведут к изменению структуры СЭС, а также могут изменять структуру векторов взаимодействия СЭС с внешней средой.
В теории управления широко распространена классификация систем управления по видам их моделей. Основные классы математических моделей систем управления приводятся в работах [7, 11]. В аспекте приведенных в указанных источниках классификаций при рассмотрении социальноэкономических систем следует учитывать следующее:
1. Закономерности, которые известны для социально-экономических систем, в основном носят нелинейный характер. Это справедливо как для основных экономических законов, так и для законов развития социальных систем. Многие из этих законов не имеют аналитической формы, а установлены эмпирическим путем с использованием статистических наблюдений.
Таким образом, даже в том случае, если удается подобрать некий оператор модели объекта управления - социально-экономической системы, то он носит нелинейный характер, для линеаризации необходимо накладывать на модель достаточно жесткие временные ограничения, а также фактически исключать воздействия внешней среды, что применимо только для ограниченного числа задач оперативного управления.
2. В силу того, что социально-экономические системы - это всегда большие системы, то их модели всегда являются многомерными. Например, при построении модели предприятия следует учитывать все виды сырья, поступающие на предприятие (входы), виды работников, необходимых предприятию и т. д., а на выходе необходимо рассматривать все виды готовой продукции и т. п. Практически сложно представить одномерную модель реальной социально-экономической системы.
3. Любая социально-экономическая система, рассматриваемая в аспекте управления, является динамической (нестационарной) системой, то есть большинство параметров социально-экономичес-
кой системы меняется во времени. Например, если в качестве параметра модели бюджета социальноэкономической системы субъекта РФ учитывать ставку какого-либо налога, то можно ли считать, что величина этой ставки останется неизменной? Вообще говоря, нет, поскольку вопросы изменения большинства ставок налогов находятся в компетенции федеральных органов власти, то есть неуправляемыми параметрами внешней среды. То же относится и к ставке рефинансирования центрального банка, и к курсам валют. Другой вопрос, что если модель работает в краткосрочном периоде времени, то тогда многие нестационарные параметры можно условно принять за стационарные.
4. Большинство входных данных и внешних воздействий являются стохастическими. Например, спрос покупателей на продукцию, собираемость налогов, цены на мировых рынках - все эти важнейшие показатели носят вероятностный характер. То есть входные и выходные параметры системы являются случайными функциями, полной характеристикой которых является закон их распределения. Иногда возможно упростить задачу с использованием менее полных характеристик - математического ожидания, прочих моментов, а также ковариационной и корреляционной функций случайных воздействий.
5. По способу кодирования и передачи информации социально-экономические системы следует отнести к дискретным системам, поскольку большая часть информации в них передается дискретно в различных формах (числовой, текстовой).
6. По принципу управления большинство социально-экономических систем являются системами с неполной обратной связью. Дело в том, что эффективно управлять социально-экономическими системами по принципу разомкнутого управления практически невозможно из-за большого влияния внешних факторов, а также сложности получения точной модели объекта управления. С другой стороны, получить достоверную информацию обо всех параметрах состояния объекта управления (т. е. достичь состояния полной информированности) в случае социально-экономической системы тоже практически невозможно. Поэтому реально управление ведется в условиях неполной информированности, но с учетом поступающей частичной информации по принципу управления с неполной обратной связью.
7. По используемым методам моделирования в моделях социально-экономических систем используются как оптимизационные, так и теоретикоигровые методы.
При построении моделей социально-экономических систем могут использоваться следующие методы оптимизационного моделирования: методы дифференциальных уравнений и оптимального управления; методы теории вероятностей (теория надежности, теория массового обслуживания, теория статистических решений), методы линейного и
нелинейного (а также стохастического, целочисленного, динамического и др.) программирования; методы теории графов (транспортная задача, задача о назначении, выбор кратчайшего пути, календарно-сетевое планирование и управление, задачи о размещении, распределении ресурсов на сетях и т. д.).
Также в моделях социально-экономических систем используются методы теоретико-игровых моделей, использующие аппарат: стратегических (некооперативных) игр; кооперативных игр; повторяющихся игр; иерархических игр; рефлексивных игр.
С учетом выявленных особенностей социально-экономических систем известная в науке модель управления сложными объектами [25] может быть дополнена блоками, связанными с необходимостью осуществления стратегического управления, для чего в схеме управления должна появиться вторая петля обратной связи. Концептуально подобная система изображена на рис. 1. На данном рисунке введены следующие обозначения: X (ґ) -множество всех входных параметров, существующих во внешней среде; Х1(и:!, ґ) - вектор входных параметров, воспринимаемых объектом управления. Х1(и^, ґ) с X(ґ); ^(ґ) - множество всех неконтролируемых воздействий на систему со стороны внешней системы; ^1(ґ) - вектор неконтролируемых воздействий на объект управления со стороны внешней системы; ^2(ґ) - вектор неконтролируемых воздействий на устройство управления со стороны внешней системы; Р(Х1,Пх,ґ) - вектор, характеризующий состояние объекта управления; Р0 (Пх, ґ) - вектор, характеризующий состояние устройства оперативного управления; V(Х1, Р, ґ) -вектор выходных параметров, генерируемых объектом управления; П0 (Р, Р0, V, ґ) - вектор параметров оперативного управления, генерируемый устройством оперативного управления; (ґ) - вектор па-
раметров стратегического управления.
Данная схема показывает, что устройство стратегического управления влияет:
1) на вектор входных параметров, воспринимаемых объектом управления. Это говорит о том, что в сфере стратегического управления определяется, какие входы будут у объекта управления. Например, принимается стратегическое решение о выпуске новой продукции на предприятии и изменяется вектор входных параметров, воспринимаемый объектом управления, в частности, могут измениться номенклатура сырья, материалов, перечень рабочих и инженерных ставок и т. д.,
2) вектор состояния объекта управления. В области стратегического управления формируется структура объекта управления. В частности, может измениться организационная структура корпорации в результате принятия таких стратегических решений, как слияние, поглощение и подобных решений по реструктуризации фирмы,
3) вектор параметров оперативного управления, генерируемый устройством оперативного управления. Здесь связь является многоаспектной, во-первых, вектор параметров зависит от текущего состояния объекта управления и вектора входных параметров, воспринимаемых объектом управления, во-вторых, устройство стратегического управления может изменить алгоритм и структуру устройства оперативного управления. Необходимость в таком изменении возникает в том случае, если меняется структура объекта управления. В частности, закон необходимого разнообразия требует для эффективного управления, чтобы управляющая система была не менее разнообразной, чем объект управления. Поэтому при появлении новых функций и направлений деятельности объекта управления необходимо вводить изменения и в структуру оперативного управления.
Возможный механизм функционирования устройства стратегического управления, производящего выбор возможного варианта классической системы управления с обратной связью, приведен на рис. 2. Варианты обозначены индексами 1-2.
Рис. 1. Двухконтурное управление сложным объектом
X (г )
/(г)
X '(г) Объект V (г)
управления 1
и: (г У ‘ -Р1(г)
Устройство
оперативного 4—1
управления 1
1
хг (г)
Прогноз
Р1 (г) 1 —►
Устройство
стратегического
управления
Рис. 2. Выбор варианта классической системы управления с обратной связью
Анализируя литературу по управлению социально-экономическими системами, в частности корпоративными структурами, нужно отметить, что отдельные авторы, кроме оперативного и стратегического, выделяют еще один уровень управления - тактический. В соответствии с этим, очевидно, должен быть образован контур тактического управления. Можно представить себе, что при управлении еще более сложными социальноэкономическими системами будут вводиться и другие контуры управления. Например, в экономической науке, кроме общепринятых понятий макроэкономики (мировая экономика или экономика государства) и микроэкономики (уровень предприятия), активно вводится понятие мезоэко-номики, которая отражает некий средний уровень, обычно связанный с экономикой социальноэкономических систем, больших, чем предприятие, но не имеющих такого глобального уровня, как государство, например СЭС - город. Таким образом, в зависимости от сложности социальноэкономической системы мы можем получить многоконтурную замкнутую модель управления. Однако, по нашему мнению, все же два первых уровня: стратегический и оперативный, являются базовыми, остальные вводимые исследователями уровни являются надстройками, базирующимися над одним из указанных уровней, например, тактический уровень, в том виде как он описывается в литературе корпоративного менеджмента, появляется в основном путем выделения из оперативного с включением некоторых функций стратегического управления.
Чтобы понять справедливость указанного положения, следует четко определить, что оперативным управлением мы считаем такое управление, которое не приводит к изменению структуры социально-экономической системы, оно может из-
менять лишь параметры этой системы в пределах тех допустимых значений, которые позволяют системе оставаться неизменной. Стратегическое управление, напротив, нацелено на качественное и количественное изменение структуры системы (состава элементов, их связей между собой).
Обобщенная структурная схема управления социально-экономической системой приведена на рис. 3. В указанной модели системы действуют следующие обозначения: X - вектор входных параметров системы; V - вектор выходных параметров системы; Р - вектор состояния объекта управления, содержит значения параметров; В>1 -вектор неконтролируемых воздействий внешней среды на систему; ^2Х - вектор возмущений, приводящий к погрешностям измерения X ; ^>2V -вектор возмущений, приводящий к погрешностям измерения V ; ^2Р - вектор возмущений, приводящий к погрешностям измерения Р ; ^25 - вектор возмущений, приводящий к погрешностям измерения 5 ; X' - вектор измеренных входных параметров; X' - вектор прогнозных значений
входных параметров; Р ' - вектор измеренных параметров состояния объекта управления; V' -вектор измеренных выходных параметров; и0 -вектор параметров оперативного управления; П3 - вектор параметров стратегического управления; Ропт - вектор оптимальных значений параметров объекта управления; Р0опт - вектор оптимальных значений параметров устройства оперативного управления; Vош - вектор оптимальных значений выходных параметров.
Блок оперативного моделирования объекта управления решает задачу анализа: по заданному
Рис. 3. Обобщенная структурная схема управления социально-экономической системой
входному воздействию и имеющемуся оператору системы исследует закон изменения выходного параметра и предлагает оптимальное его значение.
Блок оперативного управления решает задачу параметрической идентификации: по желаемому выходному и известному входному параметрам он определяет оператор системы (неопределенные параметры оператора).
Блок стратегического моделирования объекта управления решает задачи оптимизации по заданному критерию и задачи экстремального управления.
Блок стратегического управления решает задачу синтеза: по желаемому выходу найти входной параметр и оператор системы. Однако в данном случае указанная задача является более сложной, чем классическая задача синтеза в теории автоматического управления, связанная с нахождением неопределенных параметров оператора. Речь идет о преобразовании всей структуры объекта управления, а также устройства оперативного управления и, следовательно, оперативной модели объекта управления. В общем случае такая задача не может решаться в автоматическом режиме, с помощью точных математических методов оптимизации. В частном случае речь может идти о выборе одного из существующих альтернативных вариантов функционирования системы на основе определенных критериев выбора.
Литература
1. Абалкин, Л.И. Экономическая стратегия для России: проблема выбора /Л.И. Абалкин. - М.: ИЭ РАН, 1997.
2. Акофф, Р. Акофф о менеджменте /Р. Акофф; пер. с англ. Ю. Каннский; под ред. Л.А. Волковой. -СПб.: Питер, 2002. - 448 с.
3. Арманд, А.Д. Иерархия информационных структур мира / А.Д. Арманд // Вестник РАН. -2001. - Т. 71, № 9. - С. 797-806.
4. Бир, С. Мозг фирмы: пер. с англ. / Стэффорд Бир. - М.: Едиториал УРСС, 1993. - 416 с.
5. Бурков, В.Н. Модели и методы управления организационными системами / В.Н. Бурков, В.А. Ириков. - М.: Наука, 1994. - 269 с.
6. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем / Н.П. Бусленко. - М.: Наука, 1978.
7. Брюханов, В.Н. Теория управления в примерах и задачах: учеб. пособие / В.Н. Брюханов,
А.В. Пантелеев, А.С. Бортаковский. - М.: Высшая школа, 2003. - 583 с.
8. Вайдлих, В. Социодинамика: Системный
подход к математическому моделированию в социальных науках: пер. с англ. /Вольфганг Вайдлих. -М.: Едиториал УРСС, 2004, - 478 с.
9. Василькова, В. В. Порядок и хаос в социальных системах / В.В. Василькова. - СПб.: Лань, 1999. - 480 с.
10. Горбатов, В.А. Основы дискретной математики / В.А. Горбатов. - М.: Высшая школа, 1986.
11. Губко М.В. Теория игр /М.В. Губко, Д.А. Новиков. - М.: СИНТЕГ, 2002. - 139 с.
12. Давыдов, А.А. Системный подход в социологии: законы социальных систем /А.А. Давыдов. -М., 2004. - 256 с.
13. Капица, С.П. Синергетика и прогнозы бу-
дущего / С.П. Капица, С.Н. Курдюмов, Г.Г. Мали-нецкий. - М.: Едиториал УРСС, 2001.
14. Кобелев, Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: учеб. пособие / Н.Б. Кобелев. - М.: Дело, 2003. -336 с.
15. Леонтьев, В.В. Экономическое эссе / В.В. Леонтьев. - М.: Политиздат, 1990. - 416 с.
16. Лефевр, В.А. Конфликтующие структуры /
В. А. Лефевр. - М.: Сов. радио, 1973.
17. Лисицкий, Ю.М. Сложные системы / Ю. М. Лисицкий // Программные продукты и системы: науч.-практ. прил. к междунар. журн. «Проблемы теории и практики управления». -2005. - № 3. - С. 2-4.
18. Логиновский О.В. Динамика глобального мира. - М.: Изд-во «Машиностроение-1», 2011. -1152 с.
19. Львов, Д.С. Экономика развития / Д.С. Львов. - М.: Экзамен, 2002. - 512 с.
20. Маевский, В.И. Введение в эволюционную экономику / В.И. Маевский. - М.: Япония сегодня,
1997.
21. Математические методы в теории систем: сб. ст. - М.: Мир, 1979. - Вып. 14. - 328 с.
22. Месарович, М. Общая теория систем:
математические основы / М. Месарович,
Я. Такахара. - М.: Мир, 1978. - 311 с.
23. Норт, Д. Институты, институциональные изменения и функционирование экономики: пер. с англ. / Дуглас Норт. - М.: Начала, 1997. -
С. 17-19.
24. Прангишвили, И.В. Системный подход и общесистемные закономерности / И.В. Прангишвили. - М., 2000. - 521 с.
25. Рей, У. Методы управления технологическими процессами: пер. с англ. / У. Рей. - М.: Мир, 1983. - 368 с.
26. Садовский, В.Н. Основы общей теории систем /В.Н. Садовский. - М., 1974. - 259 с.
27. Теория систем. Математические методы и моделирование: сб. ст. - М.: Мир, 1989. -Вып. 44. - 384 с.
28. Уемов, А.И. Системный подход и общая теория систем /А.И. Уемов. - М.: Мысль, 1978. -272 с.
29. Шпенглер, О. Закат Европы. Очерки морфологии мировой истории. Всемирно-исторические перспективы / О. Шпенглер. - М.: Мысль,
1998. - Т. 2. - 608 с.
30. Эшби, У.Р. Общая теория систем: пер. с англ. / У.Р. Эшби. - М.: Мир, 1966. - 187 с.
31. Klir, G. Architecture of Systems Problem Solving / G. Klir. - New York, 1985.
32. Checkland, P. Systems Thinking, Systems Practice / P. Checkland. - New York, 1999.
Поступила в редакцию 20 декабря 2011 г.
