CC BY
24
УДК 519.8 + 338.8
А. М. Лычагин
Институт экономики и антикризисного управления ул. Садовническая, 77, стр. 1, Москва, 115035, Россия
E-mail: [email protected]
УПРАВЛЕНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕМ С ПОЗИЦИИ ИНФОРМАЦИОННО-КОГНИТИВНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ *
В статье представлены предпосылки, сущность и отличительные черты информационно-когнитивного моделирования и на ряде примеров показано, как предлагаемый подход может быть использован для осмысления, изучения и решения проблем управления предприятиями (прежде всего промышленными).
Ключевые слова: управление, предприятие, моделирование, информационный, когнитивный.
Предпосылки
«Финансовая эйфория» конца XX - начала XXI вв. под ударом кризиса 2008 г. уступила место более сбалансированному подходу к проблемам развития. Этот подход неизбежно ведет к осознанию того, что в основе всех информационных (в том числе и денежных) потоков лежит сложный реальный физический мир. Этот мир в последнее время дает человечеству все больше сигналов (природные и техногенные катастрофы, погодные аномалии и т. п.) о необходимости переосмысления своего места на планете Земля. Не ставя под сомнение необходимость исследования рынков ценных бумаг, кредита и страхования, автор статьи разделяет точку зрения о том, что в отечественной науке и образовании необходимо больше внимания уделять проблемам реального сектора экономики, среди которых важное место занимают проблемы управления предприятиями (в первую очередь - промышленными). По-новому взглянуть на выделенные проблемы дает возможность информационно-когнитивное моделирование (ИКМ).
Термин «информационно-когнитивное моделирование» в научный оборот впервые ввели В. Л. Макаров и Г. Б. Клейнер. Рассматривая этапы развития общества с когнитивной точки зрения, эти авторы после периодов античной и средневековой цивилизаций и нового времени выделяют «постиндустриальное общество (экономику знаний)» с двумя стадиями. На первой стадии (информационной) основную роль играют процессы сбора, обработки и передачи информации в глобальном масштабе. На второй стадии (когнитивной) «главным инструментом приобретения знаний станет собственно познание, т. е. процесс личностного и институционального восприятия и освоения информации, соединения информационных и перцептивных фрагментов в рамках метаинформационных структур. <...> Здесь главное место начинает занимать креативное познание, т. е. познание, соединяющее создание с осознанием. <...> Фактически информационно-когнитивное моделирование из вспомогательного средства познания превратится в результат. Знания, относящиеся к закономерностям и особенностям формирования и функционирования этих метаинформационных структур, станут играть не меньшую роль, чем знания о природной и социальной среде» [1. С. 20-21].
Особенно хотелось бы выделить следующую цитату из рассматриваемой монографии «Микроэкономика знаний»: «Строительство когнитивной пирамиды "знаний относительно
* Автор выражает признательность Американской экономической ассоциации за разрешение опубликовать на русском языке приведенные в статье результаты анализа публикаций, отраженных в EconLit.
ISSN 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2011. Том 11, выпуск 2 © А. М. Лычагин, 2011
знаний относительно знаний... и т. д." станет одним из главных общественно-экономических процессов обозримого будущего» [Там же]. Эта фраза явилась для автора статьи своеобразным «спусковым крючком», благодаря которому удалось связать выполненные работы по систематизации экономических знаний, по управлению предприятием (в первую очередь при помощи экономико-математических методов), по созданию новых средств исследования и обучения. Поскольку В. Л. Макаров и Г. Б. Клейнер высказали только общие соображения о сущности ИКМ, то А. М. Лычагин в работе [2] предпринял попытку дать определение ИКМ и выделить его составные части в укрупненном виде.
Цель настоящей статьи - дальнейшее развитие информационно-когнитивного моделирования на основе метасистемного подхода применительно к предметной области «Управление предприятием».
Информационно-когнитивное моделирование: определение
ИКМ - это постоянно обновляемая метасистема для сбора, обработки, накопления, представления, восприятия и усвоения данных, информации и знаний применительно к некоторой предметной области с ориентацией на эффективную навигацию в этой области, интеграцию исследовательских, прикладных и образовательных аспектов и адаптацию используемых средств к особенностям интеллекта лиц, применяющих ИКМ.
Если исходить из таких ключевых особенностей ИКМ, как «креативное познание» и «строительство когнитивной пирамиды знаний», то какое бы определение ИКМ не было сформулировано, это определение станет еще одной «ступенькой» («блоком») в «пирамиде знаний». Подъем на эту «ступеньку» может привести к пересмотру сложившейся научной картины мира, включая уточнение сделанных ранее определений (в частности в статье [2]).
Реализуя цель настоящей статьи, раскроем составные части определения ИКМ, используя в качестве уточнений и иллюстраций примеры из деятельности предприятий, метафоры и геометрические образы.
Термины «данные» (Д), «информация» (И) и «знание» (З) и их трактовка. В. Л. Макаров и Г. Б. Клейнер считают, что «наиболее естественной была бы иерархия данные - информация -знание, отражающая степень осмысления и глубины переработки сведений» [1. С. 25]. В книге Б. Литаера представлена такая же иерархия с образной иллюстрацией всех трех терминов: «Данные - это необработанные наблюдения без содержания (пример: просто перечень номеров телефонов). Информация - данные, организованные согласно некоторой системе для того, чтобы их можно было извлекать и использовать (телефонный справочник). Знания - информация, которая интегрирована во все, что индивид знает из опыта и благодаря обучению, и которая может служить основой для действий (телефонный номер друга и все, что с этим связано)» [3. С. 71-72].
Возможные геометрические представления: 1) равносторонний треугольник с высотой Н. По высоте делится на три части в пропорциях золотого сечения. Трапеция в основании с высотой 0,618 Н - данные, трапеция над ней с высотой 0,236 Н - информация, оставшийся треугольник с высотой 0,146 Н - знания; 2) ступенчатая пирамида с квадратным основанием. По высоте делится так же, как в предыдущей иллюстрации. Поскольку можно не только взбираться по ступеням пирамиды, но и спускаться по ним, получение знаний предполагает, в случае необходимости, возврат к информации и данным с целью их обновления и корректировки.
Пример для предприятия. «Стоимость чистых активов эмитента», «тыс. руб.», «млн руб.», «2009», «2008», «34 985 545», «33 188 592», «123 296 903», «168 239 987», «ОГК2». Это приведены данные, необработанные наблюдения. «ОГК2: Стоимость чистых активов эмитента, тыс. руб. - 2008 -33 188 592; 2009 - 34 985 545» - в этой записи данные уже обработаны и превратились в информацию. Переход на уровень знаний будет осуществлен, если индивид вспомнит, что за сокращением «ОГК2» скрывается «Вторая генерирующая компания оптового рынка электроэнергии». О более высоком уровне знаний будет свидетельствовать заявление индивида о том, что приведенная информация содержится в документе «Ежеквартальный отчет» данного ОАО за I квартал 2010 г.
Информационная революция, с одной стороны, резко увеличила число доступных источников информации, но, с другой стороны, все более острым становится вопрос, как из множества печатных и электронных публикаций выбрать наиболее ценные и с разумными затратами времени и денежных средств. С точки зрения предметной области «Управление предприятием» на первое место по показателю отношения полезной информации к затратам можно поставить «Ежеквартальные отчеты эмитента», которые ОАО обязаны публиковать на своих сайтах в разделе «Раскрытие информации». Эти отчеты можно свободно скачать, и их информация может быть использована не только для инвестиционных и других управленческих решений, но и для проведения научных исследований и обучения.
Важнейшим источником информации и знаний на микро- и других уровнях могут быть классификаторы и стандарты, которые упомянуты на сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии. Но в свободном доступе находятся только последние стандарты без права копирования. Для использования их в научных исследования и в обучении надо заплатить приличные деньги ФГУП «СТАНДАРТИНФОРМ» или другим распространителям. По нашему мнению, это недопустимо: для науки и образования нормативно-правовые документы и статистические данные государственных органов управления должны предоставляться в электронной форме и бесплатно.
Ранее в программе подготовки экономистов был курс «Технология важнейших отраслей промышленности». В последние годы все более явно проявляется тенденция, когда молодые экономисты и менеджеры с трудом могут представить и описать деятельность реальных предприятий. Представляется целесообразным активизировать создание и применение мультимедийных и других средств обучения, которые бы, в дополнение к производственной практике, давали возможность будущим управленцам получить представление о взаимосвязи технологической и экономической сторон бизнес-процессов в разных отраслях реального сектора.
В России явно недостаточно хорошей и доступной литературы о технике и технологиях важнейших отраслей, в первую очередь машиностроения. В частности, поиск по сайту магазина Ozon.ru 12.02.2011 показал 822 книги в разделе «Машиностроение». При этом можно было приобрести немного более 300. Поскольку часть хороших книг была издана небольшим тиражом, то они стали уже библиографическими редкостями. Во многих случаях затраты на доставку даже простой почтой превышают цену самой книги. В силу малых тиражей и больших затрат на приобретение книг недостаточно пополняются фонды государственных научно-технических библиотек, библиотек НИИ и вузов.
Представляется целесообразным за счет средств бюджета в рамках курса на модернизацию экономики России:
1) организовать сканирование и выставление на сайтах государственных библиотек фундаментальных трудов отечественных авторов по технологиям важнейших отраслей российской промышленности (например, энциклопедии «Машиностроение» в 40 томах);
2) обязать издательства, наряду с печатными версиями, создавать и сохранять электронные версии публикаций по инновационным технологиям. Эти электронные версии должны поступать в библиотеки-депозитарии, из которых НИИ и вузы могли бы их получать по льготным ценам и на условиях, запрещающих несанкционированное распространение;
3) оказывать государственную поддержку авторам и издательствам, подготовившим научно-популярные издания по актуальным технико-экономические проблемам и методам их решения.
В качестве нового полезного источника информации следует упомянуть сайт www.elibrary.ru, который позволяет ознакомиться с рядом полных текстов публикаций из отечественных журналов, входящих в перечень ВАК. Из зарубежных доступных источников на первое место следует поставить электронную библиотеку Social Science Research Network (www.ssrn.com).
Три основные «координатные оси», на которые проецируются ДИЗ: 1) «ось времени»; 2) «территориальная ось» (условная одномерная конструкция, которая служит для определения положения некоторого объекта на поверхности земного шара при помощи географической широты и долготы или точки (области) на карте); 3) «ментальная» (предметная) ось, на
которую тем или иным способом проецируются результаты познавательной деятельности человечества.
Примером выделения трех таких осей может служить предметная классификация, разработанная Американской экономической ассоциацией (АЕА), с которой можно ознакомиться на сайте ассоциации (www.aeaweb.org), или на страницах издания Journal of Economic Literature (JEL). «Ось времени» выделена в двух макрообластях: «Школы экономической мысли и методология» (история до 1925 г. и после 1925 г.) и «Экономическая история» (до 1913 г. и после 1913 г.). В макрообласти N выделено пять географических регионов («территориальная ось»): 1) США, Канада; 2) Европа; 3) Азия (с Ближним Востоком); 4) Латинская Америка (со странами Карибского бассейна); 5) Африка; Океания.
С точки зрения истории вопросов управления предприятиями в макрообласти N следует обратить внимание на такие мезообласти «предметной оси», как N5 Сельское хозяйство, природные ресурсы и добывающая промышленность; N6 Обрабатывающая промышленность и строительство; N8 История микробизнеса; N7 Транспорт, внутренняя и внешняя торговля, энергетика и другие виды услуг.
К числу предметных макрообластей, в наибольшей степени тяготеющих к проблемам управления предприятиями, относятся: M Деловое администрирование и экономика бизнеса; маркетинг; учет; L Индустриальная организация. Среди мезообластей, входящих в другие макрообласти, следует выделить: D2 Макроэкономика: производство и организация; G3 Корпоративные финансы и руководство; J2 Распределение рабочего времени, поведение работников, определение и создание занятости; человеческий капитал; выход на пенсию; J3 Заработная плата, компенсации и затраты труда; J5 Взаимоотношения между работниками и менеджерами, профсоюзы и коллективные договоры; K2 Регулирование и хозяйственное право; 03 Технологические изменения; исследования и развитие.
Есть совокупность микрообластей экономических исследований, которые в большей или меньшей степени связаны с управлением предприятием. Среди них: G11 Выбор портфеля; инвестиционные решения; G12 Оценка активов (установление цен на активы); объем торговли; процентные ставки по облигациям.
Классификация постоянно обновляется с тем, чтобы более полно отражать происходящие процессы в экономике. Например, в 2008 г. появилась микрообласть G01 Финансовые кризисы.
Термины «метаинформационный» и «метасистема». В энциклопедических словарях указывается, что греческое «мета» как составная часть сложных слов может означать 'между', 'после', 'через' (промежуточность, следование за чем-либо, переход к чему-либо другому). В специальной литературе приведены следующие две основные уточняющие трактовки этого слова.
1. Для системы X «мета X» обозначает то, что выше X, или включает в себя X в качестве подсистемы. Например, как пишет В. Ф. Турчин, «систему, состоящую из управляющей подсистемы Хи управляемых ею многих однородных подсистем A\, A2, A3,..., мы назовем метасистемой по отношению к системам Ab A2, A3» [4. С. 160].
Пример для предприятия: если говорить об информационной системе (например, системе бухгалтерского учета, системе планирования и т. д.), то система управления предприятием в целом будет метасистемой по отношению к выделенным функциональным системам.
Примеры возможных геометрических представлений: 1) Ab A2, A3 - стороны равностороннего треугольника; Х - сам треугольник; 2) Ab A2, A3 - стороны равностороннего треугольника; Х - квадрат, в который вписан треугольник со сторонами A1, A2, A3; 3) A1, A2, A3 -равносторонние треугольники, боковые грани тетраэдра; Х - равносторонний треугольник в основании тетраэдра.
2. «Мета X» - некоторая система Y, которая наблюдается (имеет место) после X, т. е. Xявляется предпосылкой мета X. В этом случае системы X и Y являются системами одного уровня, которые связаны тем или иным способом. В одном случае система X (нитка) будет следовать за иголкой (за Y). В другом случае они могут, как курица и яйцо, постоянно меняться местами.
Возможное геометрическое представление: X и Y - два одинаковых треугольника, но Y повернут на некоторое число градусов относительно X.
Пример для предприятия: план сначала разрабатывался при помощи вариантных расчетов (система X), а затем перешли к методам оптимизации (система У, или метасистема для системы X). Очевидно, что это системы одного уровня. Хотя в обеих системах в результате расчетов определяется выпуск продукции по видам, но в новой системе присутствует дополнительный инструмент анализа в виде двойственных оценок оптимального плана. Эти оценки будут метаинформацией по отношению к информации, получаемой в системе X. Но система У не полностью включает в себя старую систему, так как ряд показателей нелинейного вида будет продолжать вычисляться прямыми плановыми расчетами. И эта информация будет ме-таинформацией для системы У. Поэтому систему X с позиции обладания информацией и методами расчета, которых нет в системе У, можно считать метасистемой второго вида по отношению к системе У. Обе системы могут быть объединены в программно-информационный комплекс Z, который в автоматизированном режиме будет управлять обменом исходной информацией и результатами расчетов между системами X и У. В этом случае система Z будет метасистемой первого вида по отношению к X и У.
Далее в статье «метасистема» первого, объединяющего типа, будет обозначаться через МС1, а второго, дополняющего типа - через МС2.
Поскольку «креативное познание» - основная черта ИКМ, поэтому ИКМ - это всегда переход от существующих ДИЗ к новым ДИЗ, т. е. метасистемный переход. Этот переход может выполняться шагом в сторону по той же ступени когнитивной пирамиды. Например, путем трансфера технологий, знаний, опыта в другую область: применение опционных моделей финансового рынка для оценки стратегических и тактических решений в процессе управления предприятием. Можно также перейти на более высокую ступень, и тогда новое может быть получено путем интеграции. Пример: включение эконометрических и имитационных моделей в искусственную нейронную сеть.
Термин «когнитивный», или «познавательный»
Авторитетный ученый-психолог профессор Р. Солсо включил в сферу когнитивной психологии восприятие, распознавание образов, внимание, память, воображение, язык, психологию развития, мышление и формирование понятий, человеческий и искусственный интеллекты [5. С. 26-30]. Однако следует учесть, что, по мнению профессора М. А. Холодной, «в рамках тестологической парадигмы складываются две прямо противоположные ... линии трактовки природы интеллекта: одна связана с признанием общего фактора интеллекта, в той или иной степени представленного на всех уровнях интеллектуального функционирования (К. Спирмен), другая - с отрицанием какого-либо общего начала интеллектуальной деятельности и утверждением существования множества независимых интеллектуальных способностей (Л. Терстоун)» [6. С. 16]. Например, Р. Штернберг, профессор Йельского университета, считает, что интеллект состоит из трех видов мышления: аналитического, творческого и контекстуального (или практического) [7]. Известный британский психолог Дж. М. Стайн выделяет шесть видов интеллекта: вербальный, визуальный, логический (включая владение математикой), творческий, физический, эмоциональный [8].
Результаты самооценки видов интеллекта по модифицированной методике Дж. М. Стайн и шкале в 15 баллов (см., например, [9]) показали, что для каждого вида интеллекта были оценки и один балл, и 15. Но из 850 анкет не было двух полностью идентичных.
Возможное геометрическое представление. Когнитивная пирамида, в основании которой правильный шестиугольник, в котором каждая из шести боковых граней - равнобедренный треугольник. С каждым треугольником ассоциируется один из видов интеллекта в трактовке Дж. М. Стайн. Цель - подняться на вершину пирамиды («вершину познания»). Альтернативы: 1) взбираться по стороне, которая соответствует основному виду интеллекта индивида; 2) взбираться и по ребрам, используя два (и более) видов интеллекта.
Выводы. С учетом рассмотренного когнитивного аспекта ИКМ - это метасистема, которая, во-первых, включает средства (древние и современные) для повышения всех стадий когнитивного процесса и, во-вторых, настраивается на особенности интеллекта обучаемых и лиц, принимающих решения. В процессе преподавания необходимо подобрать такие формы и методы обучения, которые наилучшим образом соответствуют индивидуальной «менталь-
ной карте обучаемых». Поскольку в быстро меняющемся мире приходится постоянно учиться управленцам и научным работникам, то и для них надо подбирать средства обучения и принятия решений, которые адекватны индивидуальным особенностям. Вместе с тем в рекомендациях по развитию памяти и мышления подчеркивается важность синестезии - использования всех органов чувств для создания мысленных образов. Другими словами, надо учиться привлекать несколько видов интеллекта для решения задач управления, исследований и обучения.
Покажем на нескольких примерах, как это можно сделать. Во всех примерах, как и в существующей теории и практике управления, вербальное представление является базовым.
Как избавиться от диктата тотальной вербализации? Примером тотальной (сплошной) вербализации могут служить тексты таких важных для управления предприятиями федеральных законов, как ФЗ «Об акционерных обществах» (94 статьи, более 40 тыс. слов) и ФЗ «О рынке ценных бумаг» (53 статьи, более 33 тыс. слов). Любой, кто хотя бы раз посмотрит в тексты этих документов, согласится, что их освоение является вызовом когнитивной психологии и всем школам развития памяти и мышления. Возьмем из первого закона ст. 65 «Компетенция совета директоров (наблюдательного совета) общества». Она содержит список из 18 вопросов. Из когнитивной психологии известно, что стандартный объем кратковременной памяти составляет семь единиц информации [5. С. 162-163]. Поэтому для запоминания и воспроизведения 18 компетенций совета директоров потребуется произвести лингвистическое перекодирование, используя для этого слуховые, зрительные, семантические и другие коды и способы, описанные в [5. С. 166-277] и других источниках.
Можно сгруппировать вопросы по первым словам в порядке уменьшения частоты. Определение (3 раза): приоритетных направлений деятельности (№№ 1), даты составления списка лиц (№№ 4), цены имущества (.№ 7). Утверждение (3 раза): повестки дня (№№ 3), внутренних документов (.№ 13), регистратора (.№ 17). Рекомендации по размеру (2 раза): вознаграждений (№ 10), дивиденда (.№ 11). Одобрение сделок (2 раза): крупных (№№ 15), предусмотренных главой XI ФЗ (.№ 16). Таким образом, мы образовали четыре группы компетенций по типам действий, охватившие 10 вопросов из 18. Осталось 8 вопросов, которые можно сгруппировать по разным признакам. Например, вопросы 5, 6, 8 и 12 связаны с фондами и ценными бумагами общества.
В произведенных операциях перекодирования были задействованы вербальный и логико-математический интеллекты. Для лучшего запоминания можно подключить визуальные образы и эмоциональный интеллект: пункт первый, касающийся приоритетных направлений деятельности ОАО, представить в виде растущего дерева, у которого каждая ветвь соответствует одному из направлений. Они могут быть с корой и листьями разного цвета и формы. По ветвям будут карабкаться руководители и специалисты соответствующих направлений (можно в необычном виде). При реализации некоторых проектов им придется взаимодействовать (здесь может быть место для театрализованного минипредставления, мультика и т. п.).
В качестве положительного примера отхода от чисто вербального представления нормативно-правовых актов можно привести включение в тексты документов в системе ГАРАНТ гиперссылок, с помощью которых можно посмотреть схемы, иллюстрирующие отдельные сложные положения этих документов. Вместе с тем далеко не все представленные схемы удобны для восприятия и запоминания.
В подкрепление и развитие высказанных положений приведем визуально-логическое определение ИКМ.
1. ИКМ - это метасистема типа МС1, которая включает три группы взаимосвязанных метасистем типов МС1 и МС2: информационно-библиографические (ИБ); системы моделирования (СМ) и системы когнитивных средств (СКС).
2. Общим для ИБ, СМ и СКС является то, что они являются метасистемами типа МС2 для метасистемы УП («Управление предприятием»), которая, в свою очередь, является пересечением метасистемы У («Управление», тип МС1) и метасистемы П («Предприятие», тип МС1).
3. Возможное геометрическое представление: ИКМ - тетраэдр с боковыми гранями ИБ, СМ и СКС. Основание - метасистема УП. Поскольку это равносторонний треугольник, то одна сторона - П - это предприятие, вторая У - управление, а третья сторона, которую мож-
но назвать ТВ, будет указывать привязку ДИЗ, относящихся к реальному или виртуальному объекту, к территории и времени. Благодаря такому представлению каждый элемент ДИЗ имеет проекции на все четыре грани тетраэдра.
4. Каждая из рассматриваемых систем (метасистем) может различными способами разбиваться на подсистемы. Эти подсистемы могут быть метасистемами того или иного вида и могут быть описаны (отображены, представлены и т. п.) при помощи слов, чисел, геометрических образов и других возможных способов представления данных, информации и знаний. Геометрически это может выглядеть как выращивание новой когнитивной пирамиды на одной из граней тетраэдра, привязка более детальных элементов ДИЗ к этой грани, развертка тетраэдра относительно какой-либо грани, затем выращивание нового когнитивного тетраэдра на полученной развертке и т. д. Поскольку развернутый тетраэдр представляет собой четыре равносторонних треугольника, то эти когнитивные треугольники, как элементы мозаики, можно перемещать по плоскости, образуя новые когнитивные конструкции.
Моделирование с использованием «операционно-кнопочных» технологий
Слово «модель», согласно энциклопедическим словарям, имеет несколько значений. Это и образец для изготовления какого-либо изделия, и общая схема описания системы языка, и совокупность математических объектов, свойства и отношения которых отвечают заданным аксиомам. Применительно к вопросам управления предприятием, на наш взгляд, в наибольшей степени подходит широкая трактовка модели, как любого образа (мысленного или условного) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), который используется в качестве его «заместителя» или «представителя». При этом при создании модели могут использоваться все формы ДИЗ, которые дают возможность сохранять и воспроизводить ДИЗ (слова, рисунки, формулы, числа и т. д.).
Как показал авторский опыт преподавания, все большее число студентов лучше понимают модели производственно-финансовой деятельности предприятия, если их давать путем последовательного усложнения взаимосвязей по типу «операционно-кнопочной» технологии в распространенных моделях мобильных телефонов. Например, если мы хотим, чтобы студент мог представить перед своим мысленным взором всю последовательность расчетов показателей бизнес-плана, то надо начать с самых простых формул, чисел, удобных для запоминания и операций с ними, которые вовлекают в процесс запоминания визуальный и физический интеллекты. После освоения технологии расчетов можно задействовать и творческий интеллект.
Предположим, что нам требуется научить студента решать следующую задачу: «Некоторое ОАО в базовом (нулевом) году не развивалось и характеризовалось следующими данными: объем продаж 80 = 100 д. е. (денежных единиц); себестоимость продаж 8Т0 = 80 д. е.; среднегодовая стоимость основных фондов Б80 = 100 д. е. Амортизация направляется на восполнение выбытия основных средств. Процентная ставка для кредитов на развитие НК = 15 % в год. Ставка налога на прибыль НО = 20 %. Другие налоги отсутствуют, оборотные средства во внимание не принимаются. Прибыль в распоряжении ОАО была направлена на дивиденды. В первый плановый год продажи растут в 2 раза, а их себестоимость остается неизменной. Уровень фондоотдачи (БО) по среднегодовой стоимости основных производственных фондов при условии равномерного ввода фондов в течение года в году 1 составил 1. Налоговые льготы при инвестициях отсутствуют. Требуется на основе представленной информации рассчитать для базового и первого планового года все возможные показатели».
Можно рекомендовать следующий порядок расчета, который легко можно представить как операции на мобильном телефоне путем кликов клавишами управления по пунктам меню на экране и введения необходимых цифр и сообщений.
1. Выбираем показатель объема продаж в качестве исходного: 80 = 100.
2. Вводим необходимое обозначение для темпа роста продаж в году 1: Т81 = 2.
3. Записываем формулу расчета объема продаж в году 1 и вычисляем показатель:
81 = 80 х Т81 = 100 х 2 = 200.
4. Переходим к показателю себестоимости продаж в базовом году: 8Т0 = 80.
5. Вводим необходимое обозначение для темпа роста себестоимости продаж в году 1:
TST1 = 1.
6. Записываем формулу расчета себестоимости продаж в году 1 и вычисляем показатель:
ST1 = ST0 х TST1 = 80 х 1 = 80.
7. Определяем валовую прибыль для базового и планового годов:
P0 = S0 - ST0 = 100 - 80 = 20; P1 = S1 - ST1 = 200 - 80 = 120.
8. Определяем темп роста прибыли: TP1 = P1/P0 = 120/20 = 6.
9. На этом этапе расчетов обращаем внимание на возможность определения 6 финансовых отношений (коэффициентов) на основе имеющихся показателей для базового и планового годов:
затраты на одну денежную единицу продаж:
Z1S0 = ST0/S0 = 80/100 = 0,8; Z1S1 = ST1/S1 = 80/200 = 0,4;
обратные отношения для данного показателя:
S1Z0 = S0/ST0 = 100/80 = 1,25; S1Z1 = S1/ST1 = 200/80 = 2,5, и т. д.
10. Находим фондоотдачу базового года:
F00 = S0/FS0 = 100/100 = 1.
11. С учетом условия о том, что предприятие в базовом году не развивалось, т. е. прироста основных фондов не было, можно сделать вывод о совпадении стоимости фондов на конец базового года (начало первого планового года) со среднегодовой стоимостью в базовом году:
F0 = FS0 = 100.
12. Исходя из заданного уровня фондоотдачи в году 1 (F01 =1) находим среднегодовую стоимость основных фондов: FS1 = S1/F01 = 200/1 = 200.
13. Исходя из формулы расчета среднегодовой стоимости фондов (FS1 = (F0 + F1)/ 2) находим стоимость фондов на конец года 1: F1 = 2FS1 - F0 = 2 х 200 - 100 = 300. Эта сумма должна быть зафиксирована в активе баланса ОАО. Так как оборотные средства не рассматриваются, то актив баланса на конец планового года A1 = F1 = 300.
14. Определяем требуемый прирост основных фондов - потребность в инвестициях на развитие: DF1 = F1 - F0 = 300 - 100 = 200.
15. Рассчитываем налог на прибыль ОАО для каждого года:
HP0 = HG/100 х P0 = 0,2 х 20 = 4; HP1 = HG/100 х P1 = 0,2 х 120 = 24.
16. Находим прибыль в распоряжении ОАО:
PU0 = P0 - HP0 = 20 - 4 = 16; PU1 = P1 - HP1 = 120 - 24 = 96.
17. Определяем потребность в кредите на развитие в плановом году с учетом того, что в базовом году вся прибыль, оставшаяся в распоряжении предприятия, была направлена на выплату дивидендов: KR1 = DF1 - PU1 = 200 - 96 = 104.
18. С точки зрения пассива баланса ОАО сумма собственных средств на конец года 1 составит: С1 = F1 - KR1 = 300 - 104 = 196. Здесь можно сосчитать различные соотношения собственных и заемных средств: C1/KR1 = 196/104 = 1,88; KR1/C1 = 104/196 = 0,53; C1/A1 = 0,65; KR1/A1 = 0,35.
19. Рассчитываем сумму процентов за кредит в плановом году при предположении, что кредит предоставлялся в течение года равномерно:
PR1 = HK/100 х KR1/2 = 15/100 х 104/2 = 7,8.
20. Рассчитываем рентабельность по отношению к среднегодовой стоимости основных производственных фондов: RF0 = P0/FS0 = 20/100 = 0,2; RF1 = P1/FS1 = 120/200 = 0,6.
Таким образом, у обучаемых формируется ментальная модель взаимосвязей между производственными и финансовыми показателями, при помощи которой можно идти либо от производства к финансам, либо от финансов к производству.
Уже из решения представленной простейшей задачи видно, что при интенсивном развитии, когда себестоимость растет меньше, чем объем продаж, наблюдается «скачкообразный» рост прибыли. Причем темп прироста будет тем выше, чем меньше будет доля прибыли в
объеме продаж (при прочих равных условиях). Например, если в базовом году прибыль составит не 20, а 10, то себестоимость будет 90, в плановом году также будет 90, прибыль составит 110 де (200 - 90), а ее рост - уже 11 раз (а не 6, как ранее) по сравнению с базовым годом.
Если продолжить расчеты по модели для второго планового года, то можно увидеть, что во всех случаях, когда темп роста продаж будет меньше двух, потребность в инвестициях в нечетном году планового периода (году 1) будет больше, чем в четном (году 2). При помощи программы на EXCEL по данной модели мы провели многократные имитации развития предприятий разных типов за период от 1 до 100 лет с целью выявить зависимость между ежегодным темпом роста товарной продукции и годом (обозначим его через T крит) после которого разницы в инвестициях между нечетным и четным годом не будет. Результаты расчетов даны в таблице.
Взаимосвязь годовых темпов роста продаж (Т8) при неизменной фондоотдаче и года Т крит
TS T J крит TS T J крит TS T крит
1,07 50 1,095 34 1,17 16
1,072 48 1,1 32 1,18 14
1,074 46 1,105 30 1,19-1,22 12
1,077 44 1,11 28 1,23-1,27 10
1,08 42 1,12 24 1,28-1,33 8
1,084 40 1,13 22 1,34-1,38 6
1,085 38 1,14 20 1,39-1,54 4
1,09 36 1,15 18 1,55-1,99 2
Таким образом, значение Т крит будет тем больше, чем меньше темп роста продаж. Важно заметить, что значения Т крит не зависят от величины фондоотдачи: при ежегодном приросте товарной продукции в 5 % колебания прироста фондов прекращаются в 76 году при уровнях фондоотдачи 0,9; 1,0; 1,1. Если задать постоянный прирост стоимости основных фондов, то такой показатель эффективности, как фондоотдача при темпе роста товарной продукции меньше 2 будет меняться по нечетным и четным годам.
Проведенный анализ дает возможность по-новому взглянуть на проблему инвестиций в развитие промышленности при выходе из кризиса. Если взять некоторую совокупность предприятий, которые в базовом году не развивались, а потом предположить, что все эти предприятия примут решения о развитии, то в первом году произойдет «всплеск» спроса на инвестиционные ресурсы. В результате возрастет вероятность того, что предложение ресурсов будет недостаточным для удовлетворения этого спроса с очевидными негативными последствиями (рост цен на ресурсы, усиление коррупционной составляющей и т. д.). Одно из возможных направлений предотвращения подобного сценария: координация инвестиционной деятельности различных предприятий (государственное регулирование, взаимодействие субъектов хозяйствования в рамках различных объединений и другое).
Использование библиометрического анализа
для определения новых направлений исследований по управлению предприятием
В примере, который приведен в данном подразделе, активно взаимодействуют вербальный, логико-математический и творческий виды интеллекта. Хотя схемы, диаграммы и графики в явном виде не представлены, однако визуальные представления легко воспроизводятся благодаря представленным числовым характеристикам «карт публикаций». Основным инструментом явилась метасистема ЕсопЬй [10], которая была создана при участии автора статьи. Эта метасистема типа МС2, поскольку, во-первых, переход к ней был осуществлен от электронной библиографии ЕсопЬй, созданной Американской экономической ассоциацией (АЕА), и, во-вторых, она предназначена для получения информации, которая отсутствует в явном виде в ЕсопЬй, но путем обработки данных ЕсопЬй. ЕсопЬй - это система записей
библиографических сведений о публикациях шести непересекающихся видов (книги, рецензии на книги, статьи в сборниках трудов, диссертации, статьи в научных журналах и препринты). Каждая запись представлена в виде совокупности полей, которые состоят из идентификатора и текста (заглавие, автор, год издания, вид публикации и др.). Большое значение для нашего анализа имеет поле DE, в котором приведены коды предметных областей классификации реферативного журнала Journal of Economie Literature (JEL).
Обработав данные о почти 0,5 млн публикаций по экономике за период 1992-2005 гг., которые были отражены в EconLit, мы получили возможность провести анализ всех публикаций, в большей или меньшей степени относящихся к управлению предприятиями разных отраслей, с четырех взаимосвязанных сторон. Среди них:
1) динамика публикаций за 1992-2005 гг.;
2) структура публикаций, подкрепленная ранжированием микрообластей по разным критериям;
3) сила взаимосвязи микрообластей, с выделением нулевых «пересечений» как потенциальных направлений новых исследований;
4) частотные словари терминов для каждой предметной микрообласти 1.
Например, среди всех отраслей, приведенных в макрообласти L Индустриальная организация, наибольшим вниманием исследователей пользовалась микрообласть L60 Обрабатывающая промышленность (общие вопросы) - 5 318 публикаций. Это составило 0,46 % от общего числа публикаций за период 1992-2005 гг. Эта доля дала возможность L60 занять 52-е место среди 757 микрообластей экономических исследований.
Среди отраслей обрабатывающей промышленности первые три места заняли: L65 Химикаты; резина; лекарства; биотехнология - 2 274. L62 Автомобили; другое транспортное оборудование - 2 067. L66 Продовольствие; напитки; косметика; табак - 2 046 публикаций.
Первые 20 наиболее значимых терминов в микрообласти L66 в порядке уменьшения частоты словоупотребления: food - пища (993); industry -промышленность (864); market - рынок (625); price - цена (428); demand - спрос (388); model - модель (378); tobacco - табак (316); products - продукты (295); analysis - анализ (291); results - результаты (289); firms - фирмы (287); new - новый (268); data - данные, факты (263); advertising - рекламное дело (257); production - производство (248); effects - эффекты, влияет (243); consumption - потребление (240); case - случай (237); sector - сектор (234); quality - качество (232).
Три микрообласти, которые имеют силу связи с L66 свыше 10 % (число публикаций, которые имеют одновременно коды L66 и код выделенной микрообласти, в процентах к 2046 -общему числу работ): Q13 Сельскохозяйственные рынки и маркетинг; кооперативы; агробизнес (19,7); L11 Производство, ценообразование и рыночная структура; распределение фирм по размерам (13,8); D12 Экономика потребителя: эмпирический анализ (13).
Особый акцент при анализе был сделан на применение экономико-математического инструментария, который представлен в макрообласти C Математические и количественные методы. Например, если взять микрообласть С61 Методы оптимизации; модели программирования; динамический анализ, то до появления работы [11] в 2009 г. не наблюдалось ни одного «пересечения» L66 с С61. Если взять такое перспективное направление, как С45 Искусственные нейронные сети, то «белое пятно» на пересечении координат C45 и L66 оказалось заполненным в 2008 г. работой [12].
Еще одним перспективным направлением является анализ «пересечений» с микрообластями, которые только недавно появились в классификации JEL. К их числу относится явно инновационная микрообласть M15 IT Management. В 2006 г. появилась работа, в библиографическом описании которой одновременно присутствуют коды M15 и L65. На начало 2011 г. таких работ стало уже пять. Пересечение M15 с L66 произошло на три года позже.
Перспективность подобного библиометрического анализа на основе EconLit была подтверждена с позиции бухгалтерского учета, экономики природопользования, государственного регулирования, предпринимательства и еще некоторых предметных областей в большей или меньшей степени затрагивающих проблемы управления предприятиями.
1 Подчеркнем, что все эти данные являются метаданными, так как в программном варианте БсопЬй 2006 г. их получить было невозможно.
Список литературы
1. Макаров В. Л., Клейнер Г. Б. Микроэкономика знаний. М.: Экономика, 2007. 204 с.
2. Лычагин А. М. Информационно-когнитивное моделирование и его роль в экономике знаний // Креативная экономика. 2009. № 8. С. 15-21.
3. Lietaer B. The Future of Money. L.: Century, 2001. 372 р.
4. Турчин В. Ф. Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции. 2-е изд. М.: ЭТС, 2000. 368 с.
5. Солсо Р. Когнитивная психология. СПб.: Питер, 1992. 592 с.
6. ХолоднаяМ. А. Психология интеллекта. Парадоксы исследования. СПб.: Питер, 2002. 272 с.
7. Штернберг Р. Дж. Интеллект, приносящий успех. Мн.: ООО «Попурри», 2000. 368 с.
8. Стайн Д. Расширение возможностей интеллекта. М.: ЭКСМО-Пресс, 2001. 384 с.
9. Лычагин М. В., Лычагин А. М. Психологические предпосылки индивидуализации и активизации обучения экономистов // Активизация изучения учетных проблем / Отв. ред. М. В. Лычагин, Л. А. Сипко. Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, СибУПК, 2005. С. 20-25.
10. Атлас публикаций по экономике на основе EconLit. 1992-2005 / М. В. Лычагин, А. М. Лычагин, А. С. Шевцов; Отв. ред. В. И. Суслов; Новосиб. гос. ун-т. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2007. 400 с.
11. Velasco Morente F., Nadal Morales P., Gonzalez Abril L., Ortega Ramirez J. A. Bifurcaciones de codimension 2 en un modelo dinámico del mercado potencial y actual: Aplicacion al mercado cervecero espanol // Revista de Metodos Cuantitativos para la Economia y la Empressa. Journal of Quantitative Methods for Economics and Business Administration. 2009. Vol. 7 (0). P.77-94.
12. Gerolimetto M., Mauracher Ch., Procidano I. Analyzing Wine Demand with Artificial Neural Networks // Journal of Wine Economics. 2008. Vol. 3 (1). P. 30-50.
Материал поступил в редколлегию 04.02.2011
A. M. Lychagin
MANAGEMENT OF THE FIRM FROM THE POINT OF INFORMATION AND COGNITIVE MODELING
The article presents the background, the nature and distinctive features of information and cognitive modeling. A number of examples show how the proposed approach can be used for reflection, study and solution of problems of management companies (primarily industrial).
Keywords: management, enterprise modeling, information, cognitive.
