Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

Пред-печатная версия

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2020.97.7.097 - Доступен после 17.07.2020

() Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Головко Э. Р. ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ / Э. Р. Головко // Международный научно-исследовательский журнал. — 2020. — №. — С. . — URL: https://research-journal.org/economical/instrumenty-analiza-slozhnyx-ekonomicheskix-sistem/ (дата обращения: 06.08.2020. ). doi: 10.23670/IRJ.2020.97.7.097

Импортировать


ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА СЛОЖНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

Научная статья

Головко Э.Р.*

Крымский Федеральный Университет, Симферополь, Россия

* Корреспондирующий автор (ernest-golovko[at]rambler.ru)

Аннотация

В научной статье рассмотрены инструменты анализа сложных экономических систем, применительно к определению взаимосвязи, взаимозависимости и синергетических параметров сложных экономических систем в рамках регионального развития. Определены свойства и принципы сложных экономических систем, приводятся общие теоретические принципы анализа. Представлено краткое описание инструментов оценки сложных экономических систем с помощью методов различных классификационных признаков. Выделены основные методы оценки применимые в исследовании сложных экономических систем.

Ключевые слова: сложная экономическая система, взаимодействие сложных экономических систем, интегральный показатель, оценка эффективности.

TOOLS FOR THE ANALYSIS OF COMPLEX ECONOMIC SYSTEMS

Research article

Golovko E.R.*

V.I. Vernadsky Crimean Federal University, Simferopol, Crimea

* Corresponding author (ernest-golovko[at]rambler.ru)

Abstract

The scientific article discusses the tools for the analysis of complex economic systems regarding the determination of the relationship, interdependence, and synergetic parameters of the complex economic systems within the framework of regional development. The properties and principles of complex economic systems are determined, general theoretical principles of the analysis are given. A brief description of the tools for assessing complex economic systems with the help of the methods of various classification features is presented. The main assessment methods applicable to the study of complex economic systems are highlighted.

Keywords: complex economic system, the interaction of complex economic systems, integrated index, performance evaluation.

Введение

Системный подход получил широкое применение в различных областях знаний, следовательно, государство, наука и бизнес могут быть определены как сложные экономические системы. Рассмотрение различных методов анализа сложных экономических систем, позволит определить для исследования оптимальный комплекс инструментов и поможет в решении поставленных задач.

Объект исследования – сложные экономические системы.

Предмет исследования – методы анализа сложных экономических систем.

Цель исследования – систематизация имеющихся методов сложных экономических систем.

Одним из ключевых показателей оценки деятельности региона является оценка эффективности деятельности местных органов власти государственного и муниципального уровней. Существует острая необходимость в разработке обоснованных методик оценки результатов управленческой деятельности. Данное утверждение подтверждается Указом Президента РФ от 14.11.2017 № 548 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации»

В рамках регионального развития, по моему мнению, важным является оценка эффективности деятельности трех социально-ориентированных сложных экономических систем: государство, наука (образование), бизнес. Понятие эффективности в данном случае в общем виде отражает отношение результатов к затратам на функционирование любой системы. Сущность сложной экономической системы с точки зрения управления определяется множеством параметров (входных, выходных), слабоструктурированными системами, характеризующимися большим количеством исследуемых показателей. Функционирование системообразующих показателей в условиях изменчивости, неопределенности и динамики, а также наличие отдельного объекта управления в виде человека (лицо, принимающее решения) приводит к тому, что не существует единого теоретико-методологического подхода оценки сложных экономических систем.

Для того чтобы определить инструменты исследования взаимодействия сложных экономических систем (далее СЭС) необходимо придерживаться следующих принципов их функционирования:

– принцип системности и комплексности – анализ системы как совокупности взаимосвязанных и взаимозависимых элементов, учитывая внешние и внутренние факторы;

– принцип непрерывной изменчивости и принцип долговременности, объединение данных принципов обосновано тем, что оценка динамики изменчивости СЭС применяется на ограниченном промежутке времени, однако эта оценка должна учитывать перспективы стратегического развития.

– принцип оптимальности – поиск и обоснование наилучшего решения;

– принцип достаточности – определение показателей сводится к оценке степени их влияния на функционирования СЭС;

– принцип формализации – полученные результаты исследования должны быть, по возможности, легко интерпретируемы, иметь практическую значимость, строго определенные характеристики и выводы.

Наличие в мировой теории разнородных методологических подходов обосновано наличием последних двух принципов. Важной проблемой такого рода исследований является сложность в получении нужного объема первичной информации с целью анализа и расчетов. Это вызвано отсутствием системы налаженной статистической службы. Однако даже если учесть условную полноту и приемлемую надежность первичной информации, для специалиста возникает проблема оценки достаточно большого количества исходных данных. Появляется необходимость в структуризации индикаторов, и превращение их в некий интегральный показатель, обладающий достаточной информативностью для анализа объекта с минимальными потерями.

Существуют некоторые классификации методов оценки СЭС разработанные на основе анализа отдельных аспектов исследуемой системы:

– методы сравнительной оценки объектов на основе составления рейтингов;

– использование систем критериальных показателей;

– комплексный коэффициентный анализ.

Методы в перечисленных классификациях могут отличаться в качественном содержании, применении весовых коэффициентов, алгоритмах формирования интегрального показателя. В выборе алгоритма одной из главных проблем является приведение к общему знаменателю разнородных факторов с различной размерность, а также определение их веса для объективного оценивания системы. В мировой практике большее признание получили подходы, основанные на интегральном индикаторе, что предполагает использование базы системного анализа и экономико-математического моделирования. Также необходимо учесть методы системного анализа с привлечением экспертов. Данные методы получили большое признание в областях изучения слабоструктурированных социально-экономических систем управления, применяются оценочные методике на базе обработки мнений экспертов, а также специальные экспертные процедуры корректировки.

Выявление свойств исследуемого объекта является важным аспектов дальнейшего его изучения с точки зрения эволюционного подхода Й. Шумпетера. СЭС можно определить, как живой организм, который развивается и эволюционирует [2]. Исходя из этого, сформулируем свойства присущие СЭС:

  1. Адаптация – изменение под влиянием внешних корректирующих факторов.
  2. Конкуренция – сложные экономические системы с наиболее важными для общества характеристиками продолжают развиваться.
  3. Морфогенез – появление внутри СЭС новых структурных элементов, компонентов и подсистем.
  4. Мультистабильность – СЭС обладает несколькими устойчивыми состояниями.
  5. Синергизм – способность СЭС к самоорганизации.

Для оценки сложных экономических систем целесообразно использовать методы, которые прошли некоторые эволюционные изменения, признаны в теории и применяются на практике. Важным является тот факт, что в случае получения различных данных в результате проведенной оценки по двум методам входящих в одну категорию, следует провести повторный анализ и выбрать наиболее оптимальное значение среди полученных результатов.

Основные результаты

Определим наиболее распространенные экспертные методы научного прогнозирования и исследования процессов управления СЭС:

– SWOT – анализ, является одним из наиболее распространенных методов экспертного анализа, определяются четыре основные категории для сложной экономической системы: сильные и слабые стороны, возможности и угрозы. Позволяет отразить зависимость внутренних и внешних факторов функционирования системы.

– Метод «Дельфи» используется в целях нахождения оптимальных решений для конкретной управленческой проблемы, имеет более узкую направленность, применяется для изучения конкретных причинно-следственных связей.

– метод структурно-иерархической экспертизы, рассматривает проект системы как совокупность неких независимых компонентов – направлений развития, каждое из которых прорабатывается экспертами отдельно.

Разумеется, что на практике большинство задач невозможно решить только лишь с помощью экспертных методов оценки, особенно в отношении анализа СЭС, соответственно имеющиеся методы дополняются инструментами из научных областей.

Учитывая многочисленные проблемы, связанные с распределением ресурсов, управлением и оценкой эффективности следует применять специальные математические методы, общее название которым – математическое программирование. Определяется целевая функция, которая является искомым показателем эффективности. В таком случае может быть применена математическая модель Кобба-Дугласа имеющая следующий вид:

26-07-2020 15-26-43    (1)

В данном равенстве используются показатели зависящие от конкретной анализируемой СЭС, применяется метод линеаризации с целью превращения степенного уравнения в линейное. В последствии получаем систему уравнений в которой применяется прогнозирование нормированных значений K и L, для оценки показателя Y.

Для анализа СЭС предлагается также использовать исследования с применение инструментов экономики качества в совокупности с методами математического моделирования [3].

Одно из наиболее перспективных направлений исследования СЭС является разработка «самокорректирующихся» математических моделей, способных реагировать на изменения внешних факторов, учитывать развитие результатов и прогнозы сделанные в предыдущих шагах анализа.

Исследуя опыт Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, можно выделить развивающееся направление когнитивного моделирования, учитывающего когнитивные возможности человека в процессе принятия управленческих решений.

НКМ – нечеткое когнитивное моделирование, является удобным аппаратом математического моделирования способным объединить в себе статистические, аналитические и лингвистические описания системы. Одним из основных преимуществ является формализация количественно неизмеримых параметров, использование нечеткой или даже противоречивой информации.

Учитывая множественность методов анализа СЭС, существует необходимость их распределения по классификационному признаку: экспертные методы, методы статистического анализа, методы математического моделирования. Представим инструменты анализа в виде блоков (см. рис. 1).

Рассмотренные методы анализа СЭС могут использоваться с учетом специфики цели изучаемой системы и поставленных перед исследователем задач. Существует практическое подтверждение перечисленных методов в различных сферах исследований деятельности СЭС:

– развитие системы регионального здравоохранения [4]

– оценка уровня устойчивости отраслей с признаками наукоемкого производства [5];

– прогнозирование социально-экономического развития региона[6];

– сравнительный анализ социального развития субъектов РФ [7].

26-07-2020 15-27-12

Рис. 1 – Методы анализа СЭС

 

Заключение

В научной статье проведен анализ основных классификационных признаков, определены свойства и результирующие показатели деятельности СЭС. Проведен анализ существующих методов анализа сложных экономических систем по трем классификационным признакам: экспертные методы, методы статистического анализа, методы математического моделирования. Выбраны наиболее приемлемые методы оценки СЭС, однако следует учитывать специфику деятельности и поставленные перед исследователем задачи. Последовательное, конструктивное применение методов оценки позволит в полном объеме достигнуть цели исследовательской работы.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

Список литературы / References

  1. Указ Президента РФ от 21.08.2012 № 1199 (ред. от 16.01.2015) «Об оценки эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации».
  2. Шумпетер Й.А. Теория экономического развития. Капитализм, социализм и демократия. – М.: Эксмо, 2007г.- 864с.
  3. Кузьмина С.Н. Использование методов математического моделирования и инструментов экономики качества для обеспечения устойчивого развития социально-экономических систем / С.Н. Кузьмина, Н.В Андросенко // Интернет-журнал «Науковедение», 2014, № 6 (25) URL: naukovedenie.ru/PDF/155EVN614.pdf.
  4. Дорофеюк А.А. Экспертные методы анализа и совершенствования систем управления / А.А. Дорофеюк, И.А. Покровская, А.Л. Чернявский // Автоматика и телемеханика. 2004. № 10. С. 172-188.
  5. Федорова Л.А. Особенности формирования инструментария оценки устойчивости социально-экономических систем различных уровней // Вестник ВГУ. Серия: Экономика и управление. 2015. № 1. С. 147-155.
  6. Придворова Е.С. Сравнительный анализ методов прогнозирования социально-экономического развития региона (на примере Белгородской области) // Научные ведомости Белгородского государственного университета. Серия: Экономика. Информатика. 2013. №1-1 (144). С.5-14.
  7. Дорофеюк Ю.А. Анализ и оценка эффективности социально-экономических систем управления / Ю.А. Дорофеюк, А.А. Дорофеюк, А.Л. Чернявский // Информационные технологии и вычислительные системы. 2011. №1. С. 14- 23.
  8. Бусленко Н.П.Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1978. – 399 с.
  9. Овчинникова А.В. Концепутальная модель экономического системного комплекса // Вестн. Удм. Ун-та. Сер. Экономика и право 2013. Вып. 2.
  10. Парето В. Учебник политической экономии. – М.: Инфра-М, 2016. – 471с.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Decree of the President of the Russian Federation dated 21.08.2012 No. 1199 (ed. from 16.01.2015) “on evaluating the effectiveness of the Executive authorities of the subjects of the Russian Federation”.
  2. Schumpeter J. A. Theory of economic development. Capitalism, socialism and democracy. – Moscow: Eksmo, 2007. – 864 p.
  3. Kuzmina S. N. Using mathematical modeling methods and tools of quality Economics to ensure sustainable development of socio-economic systems / S. N. Kuzmina, N. V. Androsenko // Online journal “Naukovedenie”, 2014, no. 6 (25) URL: naukovedenie.ru/PDF/155EVN614.pdf.
  4. Dorofeyuk A. A. Expert methods of analysis and improvement of control systems / A. A. Dorofeyuk, I. A. Pokrovskaya, A. L. Chernyavsky // Automation and telemechanics. 2004. no. 10. Pp. 172-188.
  5. Fedorova L. A. Features of forming tools for assessing the stability of socio-economic systems at various levels // VSU Bulletin. Series: Economics and management. 2015. No. 1. P. 147-155.
  6. Pridvorova E. S. Comparative analysis of methods for forecasting socio-economic development of the region (on the example of the Belgorod region) / / Scientific Bulletin of the Belgorod state University. Series: Economics. Computer science. 2013. №1-1 (144). P. 5-14.
  7. Dorofeyuk Yu. А. Analysis and evaluation of the effectiveness of socio-economic management systems / Dorofeyuk Yu. a., Dorofeyuk A. A., Chernyavsky A. L. // Information technologies and computing systems. 2011. no. 1. Pp. 14-23.
  8. Buslenko N. P. Modeling of complex systems, Moscow: Nauka, 1978, 399 p.
  9. Ovchinnikova A.V. Conceptual model of the economic system complex // Vestn. UDM. UN-TA. Ser. Economics and law 2013. Issue 2.
  10. Pareto V. Textbook of political economy. – Moscow: Infra-M, 2016. – 471 p.

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.