CC BY
23
ЗОЛОТЫЕ ПРОПОРЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ ОБОРОННО - ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
Кохно Павел Антонович
научный консультант ФГУП «ЦНИИ «Центр», доктор экономических наук, профессор
Иванус Александр Иванович
доктор экономических наук, доцент Финансового университета при Правительстве Российской Федерации
В статье применительно к управлению предприятиями оборонно-промышленного комплекса предложен новый термин «когнитивный менеджмент» как комплекс организационных, кадровых, информационных и финансовых мероприятий, характеризующихся использованием фрактальной гармонизированной структуры в качестве методической основы их расчетов. Гармонизированная структура основывается на гармоничной (золотой) пропорции Фибоначчи. Золотая пропорция является количественной мерой некоторой качественной грани, сопровождающей процесс перехода истинности от хаоса к порядку.
Ключевые слова
• золотая пропорция,
• предприятия,
• оборонно-промышленный комплекс,
• когнитивный менеджмент.
Pavel Kokhno, scientific consultant Central Shipbuilding Research Institute "Centre", Moscow, Russian Federation.
Ivanus Alexander Ivanovich, doctor of economic Sciences, associate Professor, Financial University under the Government of the Russian Federation, Moscow.
The golden ratio of enterprises the military - industrial complex
In the article in relation to management of the enterprises of the military - industrial complex a new term "cognitive Manager - solutions and services" as a complex of organizational-tions,personnel,information and financial activities, brushless -
polymerizing using fractal Noi harmonized structure as a methodological basis for their races - chatov. The harmonized structure is based on harmonic (ash - the proportions of the Fibonacci numbers. The Golden ratio is a quantitative measure of some quality faces accompanying the transition of the truth from chaos to order.
Keywords
• the Golden ratio,
• enterprise
• military-industrial complex,
• cognitive management.
Основу оборонной безопасности нашей страны СССР составлял научно-производственный комплекс, сложившийся в результате гигантских усилий по индустриализации экономического уклада страны. Особая роль здесь всегда принадлежала оборонно-промышленному комплексу (ОПК) страны. Активная государственная политика позволяла сосредоточить в этом комплексе основной потенциал в области науки, технологий, производства, что, в свою очередь, позволяло ОПК, объединенному в единую систему, адекватно реагировать на возникающие угрозы1. По оценке аналитиков, в ОПК было сосредоточено более 70% научно-технического и производственного потенциала страны. Научно - технические достижения ОПК были главным источником технологических нововведений и в гражданском секторе промышленности.
В конце 70-х - начале 80-х годов прошлого века отечественный ОПК представлял собой мощный комплекс, вполне конкурентоспособный на мировом уровне. Отставание по организации бизнес - процессов и информационным технологиям компенсировалось, прежде всего, величиной направляемых ресурсов и высокой квалификацией разработчиков вооружения, военной и специальной тех-
ники (ВВСТ), создавших задел конструкторской документации. Деструктивный характер макроэкономических процессов 80-х и особенно 90-х годов привел к снижнию научно - технологического потенциала ОПК, "вымыванию" наиболее квалифицированных кадров и поставил под сомнение его способность обеспечивать силовые компоненты военной организации страны современным вооружением и военной техникой. А это, в свою очередь, спровоцировало активизацию существующих угроз и появление новых, которым ОПК не в состоянии противостоять. Как следствие, это привело и к ослаблению его способности генерировать новые знания и технологии для нужд оборонно-промышленных предприятий (ОПП). В статье "Конкурентная разведка в высокотехнологичном оборонно-промышленном производстве 2 отмечено, что согласно последним экономическим тенденциям объем мирового рынка высокотехнологичной продукции стремительно растет. Сегодня его величина оценивается в 2,5 трлн. долларов, а уже к 2020 году, по прогнозам, она удвоится. Вместе с тем доля России на этом рынке находится чуть выше нулевой отметки. В этой связи задача формирования отечественной инновационной системы как основы современного социально-экономического развития для нашей страны имеет особую значимость.
Промышленность России остро нуждается в модернизации, идет старение основных фондов, нарастает технологическое отставание. Уровень падения производства в российской экономике в 90-е годы не имеет аналогов в мировой истории развития рыночного хозяйства в условиях мирного времени. Он составляет более чем 50% и представляет собой угрозу экономической безопасности национального хозяйства. Даже в годы Великой депрессии в США суммарный
спад промышленного производства был значительно ниже и составлял 35%.
Россия отстаёт от развитых стран уже на целое поколение техники. Идет трансформация производственного сектора в сторону первичных, менее сложных в технологическом отношении производств. По сравнению с 1990 годом доля машиностроения и металлообработки в общем объеме производимой продукции страны сократилась с 28% до 17,3%, что ниже порогового уровня экономической безопасности, который составляет 20%. Резко снизилась за годы реформ доля инновационно - активных предприятий. Если в 80-е годы XX века она составляла 60-70% от общего числа всех промышленных предприятий России, то к началу 2014 года она уменьшилась более чем на порядок и составила всего 4-5%.
Одним из основных факторов, определяющих политико - экономическое положение России в мировой экономике, является конкурентоспособность предприятий и их продукции. Однако, по оценке Всемирного экономического форума, в конце 2013 года по уровню конкурентоспособности Россия находилась на 127 месте из 180 стран. Одной из главных причин такого положения является то, что в России системно и профессионально проблемами конкурентоспособности никогда никто не занимался. Научный и производственный потенциал отечественного оборонно-промышленного комплекса, накопленный еще во времена Советского Союза, пока позволяет выпускать востребованные на мировых рынках ВВСТ (вооружение, военная и специальная техника). Но в основном это разработки, которые появились в период до 1990 года. В ближайшие 5-7 лет задел по оборонным научно - исследовательским и опытно-конструкторским работам (НИОКР) будет в основном исчерпан. В последние годы существенных мероприятий и вложений в модернизацию
оборонной промышленности сделано не было, как следствие - сроки освоения новых видов ВВСТ у нас больше в 3 - 5 раз, а производительность труда ниже в 6 - 8 раз, чем у зарубежных конкурентов. Между тем крупнейшие страны мира - США, Китай, Германия и другие - планируют завершить полное переоснащение своих армий и флотов к 2020 году.
Современные инновационные предприятия оборонно-промышленного комплекса характеризуются чрезвычайно высоким уровнем интенсивности использования больших объемов знаний в производственно-технологических процессах и системах управления3. Возникающие при этом факторы неопределенности управляемых процессов оказывают существенное влияние на качество принимаемых решений. Открытые и скрытые действия конкурентов, быстрая смена образцов выпускаемой продукции ВВСТ и технологического оборудования, политические события, проблемы интеллектуальной собственности, подготовки кадров и так далее. Все эти и другие факторы возникают непредсказуемо. Их последствия плохо прогнозируются. Меры противодействия малоэффективны. Поэтому руководство инновационных предприятий ОПК часто находится в режиме управления, близкому к управлению «по интуиции», так как сложные математические модели, основанные на громоздких банках данных, часто оказываются неспособными решать задачи в таких условиях. Поэтому целесообразно центр тяжести управления приблизить к когнитивной составляющей, в которой интуитивная компонента играет главную роль. А менеджмент инновационных предприятий ОПК, использующий когнитивные алгоритмы в управлении, по этой причине будем называть когнитивным менеджментом.
Алгоритмы когнитивного менеджмента предприятий ОПК основаны на со-
вместном взаимодействии когнитивной технологии и инновационных процессов экономики. Под новыми знаниями (НЗ) подразумеваются две взаимосвязанные и взаимозависимые группы знаний:
- научные разработки, изобретения и другие объекты интеллектуальной собственности, которые относятся к продуктам интеллектуального труда и традиционно воспринимаются как собственно новые знания;
- знания о конкурентах, о финансах, о товарах, о ценах и так далее. Это те знания, которые используются для управления процессом реализации знаний первой группы.
В инновационном менеджменте предприятий ОПК одновременно присутствуют новые знания первой и второй групп. При этом можно говорить об их мультипликативном самоусиливающемся эффекте.
Для разработки научно - методических принципов введем понятие минимального элемента знания (МЭЗ) как законченной мысли, содержащей логически минимальное, с точки зрения содержательности, высказывание об исследуемом объекте и выраженной некоторыми известными языковыми средствами. Новое знание (НЗ) представляет собой совокупность некоторого числа МЭЗ. А истинность нового знания будет равна единице, когда истинности всех МЭЗ равны единице. В противном случае истинность НЗ будет меньше единицы. Математический аппарат гармоничного управления формируется на основе использования принципа максимума энтропии истинности знаний, который в самой общей постановке записывается в виде равенства4:
Н = - J f (x)ln f (x)dx = max, (1)
Q
при наличии ограничений:
J E (x) f (x) dx = E J f (x) dx = 1
Q ' Q
Здесь
X е О - количество МЭЗ, используемых при разбиении целостного образа нового знания;
Н - энтропия системы;
Д(х) - искомое частотное распределение структуры истинности на множестве х, характеризующее новое состояние истинности системы после перехода из некоторого заданного состояния истинности;
Е(х) - ресурс системы, затрачиваемый на производство истинных знаний на множестве х;
Е - суммарный ресурс системы,
О — область тех значений х, при которых Д(х) < 1.
Использование вариационных принципов термодинамики и, в частности, принципа максимума энтропии Боль-цмана давно зарекомендовали себя в исследованиях таких сложных нефизических систем, как экономические, относящиеся ближе к гуманитарным в силу превалирующего влияния в них поведения человека. Решающим фактором здесь является то, что каждый человек (или предприятие) волей - неволей вносит (причем каждый на своем уровне социальной лестницы) в поведение системы генерации интеллектуальной собственности свою лепту, что делает эту системы близкой по совокупному поведению всех этих микровоздействий с термодинамической системой. Практика использования не только принципа Больцмана, но и других принципов и законов говорит о том, что такой подход оправдан и позволяет получать для практики полезные результаты. Необходимо только выполнять присущие каждому из этих законов и принципов ограничения и предписания. При этом, как следует из работы Левича А.П. "Энтропия как обобщение понятия количества элементов для конечных множеств"5, прин-
цип максимума энтропии эквивалентен принципу максимальной и обобщенной экспансии системы, т. е. ее "количественному" росту, что для нас с позиций роста истинности НЗ и роста их присутствия на рынке является чрезвычайно важным, судьбоносным и определяющим. Ведь без экспансии экономическая система обречена на стагнацию и развал. Необходимо отметить, что здесь максимум энтропии рассматривается относительно истинности знаний. Именно экспансия истинности знаний об окружающем нас мире и распространение этой истинности вглубь понимания сути вещей - есть главная функция системы мышления. И только на этой основе возможно развитие инновационной экономики. Поэтому этот принцип и принят в основе рассматриваемой когнитивной технологии.
После ряда преобразований Формулу (1) можно записать в виде2:
Н (I) ~ 4,591 -3,59, (2)
где I есть величина истинных МЭЗ, которые входят в состав нового знания. Формула (2) выражает величину энтропии Н от единственной переменной I, что резко упрощает вычислительную сторону модели. По Формуле (2) можно сделать выводы:
1. Значение I = 1 соответствует ситуации, когда структура истинности еще не сформировалось, но, тем не менее, для её создания уже присутствует единственный истинный элемент. Причем затраты на его создание равны нулю: Е(1) = 0.
2. Значение I = 2 соответствует ситуации, когда структура истинности начинает формироваться в результате аналитической деятельности системы генерации новых знаний, т. е. у знания появляется новое качество - структура истинности. Значение энтропии истинности здесь равно 0,38, что соответствует гармонич-
ной (золотой) пропорции Фибоначчи. Гармоничная пропорция является количественной мерой некоторой качественной грани, сопровождающей процесс перехода истинности от хаоса к порядку.
Полученные результаты о минимальном количестве знаний, удовлетворяющих условию истинности I = 2, косвенно подтверждаются интересными исследованиями в области физиологии. Известный физиолог П. К. Анохин отмечал: «Когда наш мозг осуществляет самое начало действия, он уже заряжен и на ожидание результата(...) - чем не существование определенного соотношения между какими - нибудь двумя элементами, которое с необходимостью определяет величину третьего: то есть уже знает, что у него есть и ждет то, что надо. А есть - соотношение, выраженное либо в вещи, либо как - нибудь абстрактно. (...) Еще не реализованное действие уже захватывает мозг, настраивает его на ожидание предстоящих результатов и на последующую оценку этих результатов,(...) как совершенно четко очерченную функцию этой системы»6. Другими словами, мыслительный аппарат подыскивает единственно верную реакцию, которая включает наличие двух элементов: существующее настоящее и ожидаемое будущее.
Данную ситуацию можно пояснить следующей аналогией. Если у нас имеется некоторая кривая, то одна точка, взятая этой кривой, ничего не говорит о поведении этой кривой. Если же мы возьмем вторую точку на кривой, то мы получим хоть и самое грубое, но вполне «рабочее» представление о тенденции поведения этой кривой. Дальнейшее увеличение точек будут лишь улучшать количественно это представление. Таким образом, качественный «скачок» гарантируется только при появлении второй точки.
3. Значения I > 2 соответствуют ситуации, когда истинность всех МЭЗ все бо-
лее и более увеличивается, а затраты Е(1) на создание этой структуры истинности растут в соответствии с зависимостью:
Е(1) = ф -1 Ьп1. (3)
4. В пределе при 1 = N рост истинных частей достигает своего максимума, значение энтропии Н стало равным нулю, что означает достижения единичного начального уровня истинности. В итоге получаются НЗ как множество МЭЗ, имеющие свойство быть использованными в последующих поколениях НЗ. Такая ситуация сопровождает явления смены поколений техники. Например, знания, которые были накоплены в области ламповой электроники, в свое время были чрезвычайно актуальны, а сейчас их основная масса безнадежно устарела и практически не присутствует в современных базах знаний. Это направление уже не развивается как область знаний.
На этом данный цикл генерации новых знаний заканчивается, чтобы начаться снова, но уже при появлении новой парадигмы знаний. Поскольку приведенные ситуации не зависят от тематического содержания знаний, а зависят только от структуры истинности этих знаний, то это делает метод универсальным инструментом управления инновационными процессами, что позволяет возможным выделить её в самостоятельный блок задач когнитивного менеджмента. Так как методология когнитивного менеджмента сводится к управлению в точке минимальной истинности знаний (1 = 2, Н = 0,38), а поэтому в силу значимости этой ситуации применительно к управлению предприятиями, то предложен новый термин когнитивный менеджмент как комплекс организационных, кадровых, информационных и финансовых мероприятий, характеризующихся использованием фрактальной гармонизированной структуры в качестве методической основы их расчетов. А сам процесс фрактальной гармонизации можно представить в бо-
лее широком смысле не только применительно для инновационной деятельности отдельного предприятия, но также и для рыночных ниш более крупных масштабов, как процесс стремления рассматриваемой сложной фрактальной экономической системы к гармоничным пропорциям своих частей и целого. Отсюда следует, что для больших количеств малоистинных знаний, когда энтропия их истинности равна 0,38 (где большая доля хаоса) нет смысла создавать сложные оптимизационные алгоритмы, а использовать пропорции Фибоначчи. Точка энтропии истинности 0,38 - это есть точка минимально структурированного знания. С ее отсчета знание начинает уменьшать энтропию и увеличивать истинность. Для науки увеличение истинности знаний и есть её основное занятие и предназначение. Наука должна как можно дальше уйти от неопределенности, максимизировать истинность, уменьшить энтропию знаний. Но этот путь затратный, рутинный, продуманный, последовательный. На процесс получения знаний научными методами уходят годы, расходуются огромные человеческие, финансовые, материальные, энергетические и другие ресурсы.
Для выявления фактов наличия явления фрактальной гармонизации финансово -экономических параметров были проанализированы данные открытых источников интернет - ресурсов: московский сегмент розничного рынка высокотехнологичной продукции, российский мелкооптовый рынок высокотехнологичной продукции и московский рознично - оптовый рынок высокотехнологичной продукции3. Результаты статистической обработки данных относительно ценовых значений показали: средние отношения величин Ц /Ц
г 'мин 'макс
и (Ц - Ц )/(Ц - Ц ) несущественно
^ 'ср 'мин ^ 'макс 'мин ^
отличаются от величины 0,62. Для исследованных групп товаров представлено, что конкурентный рынок:
во-первых, является самогармонизовавшимся (без регулирующих усилий извне) по цене и принявшим устойчивое состояние;
во-вторых, имеет место наличие «вложенности» отрезков (Цмакс; Цмия) и (Цр; Цмин), что указывает на их фрактальную природу. Поэтому данный тип самогармонизации ценовых показателей можно назвать фрактальной самогармонизацией.
Одновременно на этих же рынках проведены исследования зависимости отношения Цмин/Цмакс от количества конкурентов. Данные исследования представлены на Рисунке 1. Видно, что данная величина асимптотически стремится к гармоничному значению 0,62, а, следовательно,
величина хаотичного разброса ценовой выборки стремится к величине 1 — 0,62 = 0,38. Гармоничность рынка исчезает при малой конкуренции. Это очевидно, так как небольшому количеству конкурентов проще договориться между собой о ценах. В этом и есть проявление влияния дополнительных знаний соперников о намерениях друг друга относительно стоимости и, как следствие, — наличие негармоничных ценовых пропорций. В случае, когда число конкурентов велико (например, более 100), им организационно сложно договариваться, количество их знаний о намерениях друг друга становятся ничтожно малым, тогда нарушается гармонизации показателя Цмиг/ЦмаС.
Количество конкурентов
Рисунок 1. Зависимость Цмин/Цмакс от количества конкурентов
Высокотехнологичный мировой IT-рынок
С целью выявления наличия гармоничных пропорций в структуре финансово - экономических показателей проанализированы ведущие мировые IT - компании: HP (США), Dell (США), Toshiba (Япония), Samsung (Ю. Корея) и Nokia (Финляндия). Данные предприятия в силу высокой ин-
новационной направленности их деятельности можно, с точки зрения экономики, проставить в один ряд с предприятиями оборонно-промышленного комплекса России и провести параллель в структуре их финансово-экономических показателей8.
Для анализа компаний экспертным методом выбрана система финансово-экономических показателей, которые представлены пропорциями:
1. Показатель структуры активов:
ОА / А = (Оборотные активы) / (Активы) = стр.1200 / стр.1600.
2. Коэффициент финансовой независимости (автономии):
Кфн = (Собств. капитал) / (Валюта баланса) = стр.1300 / стр. 1600.
3. Показатель уровня эффективности менеджмента компании:
(Выр - А) / А = (Выручка)/(Активы) -1 = (стр.2110 - стр.1600) / стр.1600.
4. Показатель чистой рентабельности.
ЧП / Выр = (Чистая прибыль)/(Вы-ручка) = стр.2400 /стр.2110.
5. Показатель рентабельности собственного капитала:
ЧП/СК = (Чистая прибыль)/(Собств. капитал) = стр.2400/стр.1600.
Использование показателей в форме пропорций позволяет скомпенсировать влияние имеющих место инфляционных тенденций. Исследуемые усредненные значения показателей сведены в Таблице.
Показатели Средние значения Значения пропорций Фибоначчи Разность, %
ОА / А 0,59 0,62 = 0,621 3%
Кфн 0,38 0,38 = 0,622 0%
(Выр- А)/А 0,41 0,38 = 0,622 8%
ЧП / СК 0,23 0,24 = 0,623 4%
ЧП / Выр 0,06 0,06 = 0,626 0%
Из анализа результатов, представленных в Таблице, следует, что процесс сходимости выбранных показателей к гармоничным пропорциям отмечен у наблюдаемых мировых ГГ-компаний. Полученные результаты дают основания для того, чтобы рассмотренные показатели выбрать в качестве базовых гармоничных параметров (БГП) инновационных предприятий России, так как можно предположить, что результаты, полученные для рассмотренных транснациональных компаний, можно перенести на инновационные предприятия России. По своим масштабам деятельности, наукоёмкости производства и выпускаемой продукции, наличием в своих структурах научно - исследовательских подразделений, уровню квалификации кадров, количеству поставщиков и маркетинговой стратегии на конкурентном рынке они принципиально очень близки9. Поэтому можно рекомендовать российским инновационным предприятиям в условиях интенсивного роста объемов новых знаний
и наличием большого количества малоистинных знаний использовать в практике управления подход гармонизации своих финансово-экономических показателей, потому что базовые гармоничные параметры проявляют себя статистически устойчиво, и их средние показатели стремятся к пропорциям Фибоначчи (золотым пропорциям), что подтверждает правильность их выбора в качестве базовых для индикации наличия фрактально - гармонизирующих тенденций в структуре финансово - экономических показателей, составляющих базис системы когнитивного менеджмента предприятий ОПК10.
В заключение статьи сделаем два важных вывода
1. Во всем мире стратегическое управление рассматривается как важнейший фактор успешного выживания организации в условиях конкурентной борьбы. В условиях появления у предприятий рисков11, связанных с быстрыми измене-
ниями внешней среды, наступает новая эпоха менеджмента. Ее главной чертой является гибкость управления, быстрота реакции на внешние факторы, что также подтверждает необходимость в систематическом сборе и анализе конкурентной информации. Эффективный менеджмент в современном бизнесе требует принятия все более быстрых решений, время для обдумывания которых очень ограничено. Руководители успешных фирм анализируют не только результаты последнего квартала или месяца. Они требуют информацию о состоянии дел на текущий момент.
2. Современный уровень развития автоматизированных систем управления позволяет преодолеть количественные барьеры для сбора информации о производственных процессах, клиентах, поставщиках, в целом о ситуации в отдельной отрасли и в экономике государства. В связи с этим на первый план выходит проблема качества собранной информации с учетом ее своевременного представления руководству компании для принятия решений. Потоки информации, генерируемой участниками деловой активности, при её квалифицированной обработке, анализе и синтезе выводов, способны вооружить предприятие конкурентными преимуществами по отношению к другим игрокам на рынке, которые не обладают нужной информацией в нужное время.
Следовательно, для успешного управления организацией становится актуальной регулярная и систематическая информационно - аналитическая работа. Таким образом, к настоящему моменту созрели объективные условия для ускоренного развития конкурентной разведки1213 как системы, которая в соответствие с очередным этапом в общей эволюции мировой экономики и менеджмента все более востребована в качестве ключевого элемента организации эффективного управления компанией.
Литература
I. Кохно П.А. Оборонно-промышленный комплекс: приоритеты развития в ежегоднике «Россия: тенденции и перспективы развития». Вып. 9. Часть 1 / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества и междунар. связей; Отв. ред. Ю.С. Пивоваров. - М., 2014. - 682 с. С. 251-256 (Доклад на XIV Международной научной конференции «Модернизация России: ключевые проблемы и решения», состоявшейся 19-20 декабря 2013г. в ИНИОН РАН (Москва)).
2. Кохно П.А. Конкурентная разведка в высокотехнологичном оборонно-промышленном производстве // Общество и экономика, 2010, № 2. - С. 114-134.
3. Кохно П.А. Теория экономического развития. Параграф 2.1. Знания в системе экономического развития государств. - М.: Граница, 2011.
- 544 с. С. 59-80.
4. Иванус А.И. Гармоничный инновационный менеджмент. - М.: Книжный дом «ЛИБРО-КОМ», 2011. - 248 с.
5. Левич А.П. Энтропия как обобщение понятия количества элементов для конечных множеств // Философские исследования. 2001. №1. С. 59-72.
6. Анохин П.К. Избранные труды. Кибернетика функциональных систем / под общей ред. академика РАМН К.В. Судакова. - М.: 1998. - 297 с.
7. Кохно П.А. Союзное государство. Книга 7. Интеграция по золотому сечению. - М.: Гелиос АРВ, 2006. - 656 с.
8. Кохно П.А. Экономика управляемой гармонии. Книга 5. Экономика интеллектуальной продукции / Кохно П.А. и др. Отв. ред. д.э.н., проф. П.А. Кохно. - М.: Университет Российской академии образования, 2014. - 298 с.
9. Кохно П.А. Экономика управляемой гармонии. Книга 1. Экономика как бизнес-процесс. Глава 2. Показатели управления бизнесом / Кохно П.А. и др. Отв. ред. д.э.н., проф. П.А. Кохно.
- М.: Университет Российской академии образования, 2014. - 294 с. С. 61-111.
10. Кохно П.А. Модель будущего. - М.: Алгоритм, 2013. - 752 с.
II. Кохно П.А. Система рисков, влияющая на деятельность экономических субъектов // Общество и экономика, 2014, №6. С. 97-116.
12. Кохно П.А. Оборонно-промышленные предприятия в системе «конкурентная разведка -конкурентное производство». Анализ и перспективы развития оборонно-промышленного производства // Военная мысль, 2010, №11. - С. 31-40.
13. Кохно П.А. Оборонно-промышленные предприятия в системе «конкурентная разведка
- конкурентное производство». Методика построения системы конкурентной разведки на оборонно-промышленном предприятии // Военная мысль, 2010, №12. - С. 29-37.
