CC BY
26
Выводы
В статье рассмотрен концепт «медицинская профессия» с точки зрения исследователей-социологов. Персонал медицинских учреждений состоит из руководителей, врачей, среднего и младшего медицинского персонала. Главной функцией медицинского персонала является полное восстановление жизненно важных функциональных способностей и возможностей человека. Функции персонала медицинского учреждения напрямую зависят от принадлежности этого персонала к структурному подразделению медицинского учреждения. Нехватка медицинского персонала обусловлена рядом причин, существенную роль среди которых играют экономическая составляющая, социальный компонент и уровень нормативно-правовой защищенности персонала.
Библиографический список
1. Александрова Т.Л. Методологические проблемы социологии профессий /
2. Т.Л. Александрова [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.isras.ru/publ_main. html
3. Дюркгейм Э. О разделении общественного труда. Метод социологии / Э. Дюркгейм. - М.: Наука, 1991.
4. Парсонс Т. О социальных системах / Т. Парсонс. ; пер. с англ. ; под ред. В.Ф. Чесноковой и С.А. Балановского. - М.: Академический проект, 2002.
5. Решетников А.В. Социология медицины: руководство / А.В. Решетников. - М.: ГЭОТАР-Медиа, 2010.
6. Сорокин П.А. Человек, цивилизация, общество / П.А. Сорокин. - М.: Политиздат, 1992.
7. Спенсер Г. Синтетическая философия / Г. Спенсер. - Киев: Ника-Центр, 1997.
8. Ядов В.А. Социологическое исследование: методология, программа, методы. [Электронный ресурс] / В.А. Ядов. - Режим доступа: http://www.socioline.ru
9. Газета.ги. Летальный розыгрыш. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www. gazeta.ru/social/2012/12/08/4883685.shtml
10. Организационная структура ФГБУЗ КБ N° 8 ФМБА России: пособие. - Обнинск: Альпринт, 2011.
11. РИА Новости. Глава Минздрава России назвала основные проблемы отрасли. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://ria.ru/society/20121209/914030247.html#ixzz2Eqs2lYoZ
12. Freidson E. The Theory of Professions - State of the Art // The Sociology of the Professions / R. Dingwall, P. Lewis (eds.). - Lond.: Macmillan, 1983.
Т.С. Саткалиева Г.А. Таспенова
УПРАВЛЕНИЕ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Ключевые слова: социально-экономические объекты, математическое моделирование, методы оптимизации, минимизация среднего риска, максиминная стратегия.
Постановка проблем
Теория управления социально-экономическими системами (СЭС) знает несколько подходов, ориентированных на предположение о том, что все учитываемые критерии, характеризующие деятельность организации, заданы аналитически (с помощью фор© Саткалиева Т.С., Таспенова Г. А., 2013
мул). Это: свертка критериев, выделение главного критерия и назначение ограничений на вспомогательные, метод Парето, принцип максимума Понтрягина, вариационные методы и др. [1]. Вместе с тем, отличительной особенностью СЭС является их высокая степень неопределенности, источниками которой являются: слабая предсказуемость развития экономик регионов, наличие субъективных факторов управления, открытость СЭС к внешним возмущениям, отсутствие механизмов точного измерения экономических и социальных показателей развития, высокая зашумленность данных и др. В этой связи актуализируется задача развития и использования специальных методов, учитывающих тот или иной вид неопределенности. В настоящей работе акцентируется внимание на некоторых таких методах. А именно:
- минимизация среднего риска;
- принятие решений с помощью композиции нечетких множеств;
- максиминная стратегия принятия решений;
- метод обеспечения максимальной алгоритмической надежности.
Далее для удобства рассуждений предполагается, что все исследуемые критерии требуют максимума. Это ограничение не является строгим и легко выполняется введением дополнительных критериев. Если исходный критерий требует именно максимума (рентабельность, прибыль, качество продукции, размер контролируемого рынка и т.д.), то он остается без изменений. Если исходный критерий требует достижения минимальных значений (издержки производства, всевозможные риски, себестоимость продукции и т.д.), то этот критерий подвергается специальному преобразованию. К таковым преобразованиям относятся:
а) введение нового критерия 3 обратного заданному:
• = 1/3; (1)
а) введение нового критерия противоположного заданному:
4 = - 3. (2)
Далее в рассуждениях, если не будет указанно иного, будем считать эту процедуру уже выполненной.
Случай одного критерия
1. Минимизация среднего риска
Принятие решений с помощью идеологии минимизации риска основывается на предположении, что управляемый объект (например, предприятие) может находиться в одном из заданных состояний £ (например, предприятие может быть «высоко эффективным» - Б, конкурентоспособным - S2 и неконкурентоспособным - S3). Количество состояний и число возможных вариантов решения и - ограничены и заранее известны (см. табл. 1). Известны также вероятности нахождения объекта в каждом из указанных состояний (Х1, Х2, ..., Хт), и значения критерия а^ - цена управленческого решения и при состоянии СЭС Б Эти значения определяются статистическим или экспертным путем. Задача состоит в выборе такого управления и, при котором заданный критерий в среднем достигает максимального значения.
Вот еще один характерный пример. Банк принимает решения и об установлении процентов на вклады населения (или процентов на выдаваемый физическим или юриди-
ческим лицам кредит). Ситуация в стране неопределенна с точки зрения возможной инфляции £ которая повлияет на извлекаемую прибыль от банковских операций. Эксперты определили на исследуемый период деятельности вероятности (X X ..., Хт) состояний £.. Нужно определить наилучшее управление банковской деятельностью на указанный промежуток времени в заданных условиях.
В обоих рассмотренных случаях полное условие задачи задается матрицей (см. табл. 1).
Таблица 1
Исходные данные стратегии принятия решений по минимуму риска
и П2 и
а11 а12 а1п
£ т ат1 ат2 а тп
С J С1 С2 С п
Процедура минимизации среднего риска состоит в следующем: для каждого варианта управления (то есть при заданном банковском проценте) суммируем с учетом вероятностей значения а., по столбцам:
С = У X а .
j ^ 1 у
Получили средние оценки вариантов управления. Затем выбираем тот вариант управления, который дает максимальное значение С . Таким образом, алгоритм принятия решений описывается соотношением:
Лпт = а1Бта^у Х1 ач (3)
Данный вариант принятия решений реализуем, если существует достоверная, репрезентативная информация о функционировании исследуемого объекта. Ключевые значения параметров алгоритма - коэффициенты а.. - определяются на основе анализа затрат на производство услуги (продукции) и получаемой прибыли, если они имеют четкую и известную структуру, статистически - в противном случае.
2. Принятие решений с помощью композиции нечетких множеств обобщает предыдущий метод, снимая ограничения на наличие четкой и известной структуры затрат и прибылей от реализации возможных вариантов, а также на наличие репрезентативной информации о функционировании исследуемого объекта. Неизвестные Ху и коэффициенты а рассматриваются в этом случае в качестве функций принадлежности нечетких множеств [3]. Эти нечеткие множества формулируются следующим образом. Это:
- субъективная оценка возможности появления выделенной ситуации (вместо вектора вероятностей X);
- степень соответствия каждой из возможных ситуаций £ заданному варианту управления и, если рассматриваются столбцы таблицы 1.
Указанные функции принадлежности задаются экспертами, и метод может реали-зовываться не только для существующих, но и для гипотетических (разрабатываемых) систем. Для них отсутствует статистика, необходимая для определения коэффициентов a. , но есть опыт и предвидение эксперта-специалиста.
Относительно рассматриваемых функций принадлежности должно выполняться условие, традиционное для вероятностей полной группы событий - сумма составляющих элементов равна единице. Особенность развиваемой процедуры состоит в том, что алгебраические операции умножения и сложения, присутствующие в (3), заменяются на соответствующие им в алгебре логики операции «и» (конъюнкция) и «или» (дизъюнкция), которым в теории нечетких множеств соответствуют операции min и max. То есть соотношение (3) преобразуется в выражение
Лпт = arg maxjmini( ^ a). (4)
Случай нескольких критериев
Рассмотренная выше задача характеризовала однокритериальную постановку оптимизации деятельности организации в условиях неопределенности. Вместе с тем многообразие проблем рыночного развития организаций, необходимость обеспечения конкурентоспособности предприятия (фирмы) ставит перед его руководством комплекс проблем, описываемых многими критериями: минимизация издержек и себестоимости продукции, максимизация прибыли и экономической безопасности, обеспечение внедрения инноваций в производство и управление, повышение качества выпускаемой продукции (товаров и услуг), обеспечение необходимого социального уровня развития коллектива и пр.
В этих условиях следует учитывать несколько показателей деятельности, объединенных в вектор критериев:
J = J J - Jm). (5)
Рассмотрим несколько подходов, позволяющих преодолеть неопределенность ситуации в этом случае.
3. Максиминная стратегия принятия решений
Общая постановка задачи задается таблицей 2. Приведен конкретный пример при m = 3 и пяти вариантах возможных решений U.
Таблица 2
Многокритериальная оптимизация в условиях неопределенности
U U U2 U U U5
J
J 0,5 0,5 0,35 0,3 0,5
J 1 0,8 0,7 0,5 0,6
J 0,3 0,45 0,5 0,6 0,7
min 0,3 0,45 0,35 0,3 0,5
Коэффициенты a таблицы 2 отражают степень выполнения критерия J при при-
V *
нятии решения UJ.
Принятие решений с помощью максиминной стратегии осуществляется следующим образом: анализируем табличные данные по столбцам и выбираем для каждого из них минимальный элемент (так как критерий требует максимизации, то это наиболее критичный показатель). И, наконец, в этой строке отбираем максимальное значение, то есть вариант с наибольшим значением критерия. Полученное решение обладает гарантированными свойствами: максимизация наихудшего показателя:
j = arg max min a . (6)
J опт J i ij
Ключевые значения параметров алгоритма - коэффициенты a.. - определяются на основе анализа затрат на производство продукта (услуги), социальных выгод и получаемой прибыли, если они имеют четкую и известную структуру, статистически - в противном случае.
В числовом примере, заданном таблицей 2, для первого и второго решений наихудший результат получается по критерию J3 (он равен соответственно 0,3 и 0,45), а для третьего и четвертого по критерию J (0,35 и 0,3). Наиболее предпочтительным видится решение U, так как при нем худшее значение критерия J достигает максимальной величины 0,5.
4. Метод обеспечения максимальной алгоритмической надежности [2]. Данный метод «работает» и при наличии аналитически заданных критериев, и при их отсутствии. Он учитывает исходную неопределенность информации, неточность данных и формирует осторожное решение. То есть необходимость учета неопределенности и неточности рассматривается как дополнительное (критериальное) свойство исследуемого объекта.
Смысл этого подхода заключается в следующем:
1. На все заданные критерии устанавливаются допустимые ограничения J
J < Ji . (7)
2. По указанным ограничениям рассчитываются соответствующие допустимые области управлений.
3. Определяется пересечение этих областей.
4. На области пересечении выбирается точка (вариант управления) наиболее удаленная от ее границ. При сложных многомерных областях допустимых решений возникает проблема нахождения «точки, наиболее удаленной от границ допустимой области».
Вот два наиболее распространенных на практике подхода:
1) Минимизация среднего риска путем максимизации суммы расстояний до точек границы;
2) Гарантированное обеспечение живучести и безопасности реализуется максимизацией минимального расстояния до границы.
Таким образом, в данном подходе критерием является обеспечение общей живучести системы. Оно осуществляется за счет смещения от оптимального частного решения внутрь допустимой области решений.
Рассмотрим пример. Пусть заданы ограничения на наши критерии:
Jl > 0,3; /2 > 0,5; > 0,3. (8)
Сравнивая их с данными таблицы 2, можно исключить из рассмотрения решения и (по критерию J3), и4 (по критериям и J2). Для дальнейшего выбора остаются решения и, и, и. Для однозначного выбора применим подходы а) и б). Составим вспомогательную таблицу 3, отражающую «расстояния» решений от границ допустимой области. Здесь элементы Ь - разности между значением а (таблицы 2) и значением /й.
Таблица 3
Многокритериальный анализ решений
J 4 из
¿1 0,2 0,05 0,2
J2 0,3 0,2 0,1
¿3 0,15 0,2 0,4
тт 0,15 0,05 0,1
I 0,65 0,45 0,7
В пятой строке таблицы 3 указано минимальное по столбцу (для процедуры б)), а в шестом указана сумма элементов столбца - общее расстояние до границы. В соответствии с формулой (6) по критерию а) лучшим является решение и2 (минимальное расстояние до границы, равное 0,15 - максимально), а по критерию б) лучшим следует считать решение и5 (обеспечивающее максимальную сумму - 0,7).
Это точки, наиболее удаленные от установленных границ критериев, а, следовательно, наиболее защищенные от непредсказуемых возмущений среды, ошибок экспертов и ненадежности вычислительного алгоритма. Эти точки обеспечивают алгоритмическую надежность процедуры принятия решений.
Рассмотренные подходы не следует рассматривать как альтернативные. Они дополняют друг друга, «закрывая» все пространство возникающих ситуаций подходящими процедурами принятия решений. Если процесс детерминирован, хорошо формализован, то естественно принять методы выделения главного критерия, свертку критериев, метод Парето. Если есть сомнения по поводу адекватности существующих представлений у ЛПР, то есть процесс недостаточно детерминирован и определен, то центр тяжести следует перенести на применение вероятностно-статистических и выше рассмотренных методов принятия решений.
Адекватное применение рассмотренных выше оптимизационных процедур позволит повысить эффективность и конкурентоспособность деятельности СЭС.
Библиографический список
1. Интрилигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория / М. Ин-трилигатор ; пер. с англ. - М.: Прогресс, 1975. - 607 с.
2. Лябах Н.Н., Бутакова М.А. Системы массового обслуживания: развитие теории, методология моделирования и синтеза: монография / Н.Н. Лябах, М.А. Бутакова. - Ростов-н/Д: ЮНЦ РАН, РГУ ПС, 2004. - 200 с.
3. Лябах Н.Н., Шабельников А.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: Учебник / Н.Н. Лябах, А.Н. Шабельников. - Ростов-н/Д: СКНЦ ВШ, 2002. - 283 с.
Д.В. Ураков
МОДУСЫ БЫТИЯ СОВРЕМЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА: СОЦИАЛЬНО-ФИЛОСОФСКИЙ АНАЛИЗ
Ключевые слова: модус, бытие, мировоззрение, менеджмент, модерн, ценности.
Экономический кризис в начале нового тысячелетия продемонстрировал ошибочность абсолютизации модели неолиберальной экономики и несовершенство концептуальной системы менеджмента как «двигателя» этой экономической модели. Социально-экономические потрясения, вызванные крахом системы деривативов в США, заставили пересмотреть мировоззренческие и ценностные основы современной экономики в целом и принципов управления в частности. Поэтому не менее важным представляется также критическая социально-философская рефлексия феномена менеджмента на современном этапе его развития с точки зрения его мировоззренческих основ, онтологии и эпистемологии с целью достижения понимания сущности данного феномена и разработки его теоретической основы.
Задачу философского анализа феномена менеджмента, на наш взгляд, целесообразно решать с помощью аксиологического и социокультурного подходов, поскольку ценности представляют собой главный механизм взаимодействия индивидуума и общества, личности и культуры, а также выступают структурирующим элементом социального пространства. Система ценностей, принятая в обществе, общественные приоритеты и оценочные критерии формируют базис при определении целей деятельности, в том числе и экономической, и позиционируют индивидуума либо социальную группу по отношению к явлениям социально-нравственной жизни. Использование аксиологического и социокультурного подходов как методологических принципов в анализе феномена менеджмента делает возможной рефлексию посредством таких категорий, как универсальность, антропоцентричность, гуманизм, свобода личности, творчество, социальная ответственность, ценностная ориентация, мировоззрение. Последнее, как известно, является теоретической основой любой формы деятельности, особенно социальной; определяет тенденцию, качество, масштаб, эффективность, направленность любых других ее аспектов - технологического, информационного, научного и управленческого.
Парадигма менеджмента конца ХХ и начала XXI веков свидетельствует о существовании двух основных мировоззренческих ориентаций в менеджменте, двух модусов управленческой деятельности: управление по целям, сформированное еще мировоззрением научного менеджмента? и управление по ценностям (нормативно-ценностный менеджмент). С учетом подхода Фромма к модусам бытия, можно сделать вывод, что менеджмент в форме управления по целям реализуется в модусе «иметь» (to have, haben)
© Ураков Д.В., 2013
