ГЛАВА 4. ОРГАНИЗАЦИОННО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ КОНТРОЛЛИНГА, ИННОВАЦИЙ И МЕНЕДЖМЕНТА В РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

4.1. Организационно-экономическое обеспечение ракетно-космической промышленности

В течение последние годы в рамках сотрудничества МГТУ им. Н.Э. Баумана с Роскосмосом (прежде всего с Центральным научно-исследовательским институтом машиностроения) нами был проведен ряд исследований по проблемам разработки организационно-экономического обеспечения решения задач управления в ракетно-космической промышленности (РКП), прежде всего в области управления проектами разработки ракетно-космической техники. Настоящий раздел имеет целью подведение предварительных итогов этого цикла исследований.

Очевидно, результаты космической деятельности (КД) используются как для обеспечения обороноспособности государств, так и для решения социально-экономических задач развития страны. Исходя из современной геополитической обстановки, первую из этих задач следует считать основной. Следовательно, в РКП нельзя следовать догмам "рыночной экономики", упирать на конкурентоспособность предприятий и видов деятельности и т.п.

Поскольку основное финансирование КД в России ведется в соответствии с утвержденными государственными органами целевыми программами из государственного бюджета, то среди показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятий основное внимание следует уделять не максимизации прибыли, а уменьшению издержек.

Проекты разработки ракетно-космической техники являются весьма ресурсоемкими. Поэтому необходима оценка реализуемости проектов в области КД, в первую очередь, по научно-технической обоснованности и удовлетворению социально-экономических потребностей, а также ресурсному обеспечению. Важен анализ всех видов ресурсов - материальных, производственных, кадровых, временных, а не только финансовых.

Из сказанного видна необходимость разработки организационно-экономического обеспечения решения задач управления КД, соответствующего современным внешнеполитическим условиям и достижениям науки. В качестве базовой организационно-экономической теории предлагаем использовать солидарную информационную экономику, менеджмент высоких технологий, контроллинг, развиваемые в МГТУ им. Н.Э. Баумана на основе новой парадигмы математических методов экономики, прежде всего эконометрики, теории принятия решений, организационно-экономического моделирования.

Проекты по созданию изделий ракетно-космической техники (РКТ) обладают рядом особенностей по сравнению с проектами в других высокотехнологичных отраслях. Во-первых, в них велика инновационная составляющая, обусловленная необходимостью решения новых научно-технических задач. Как следствие, велики инновационные риски. Во-вторых, проекты по созданию РКТ требуют для своей реализации значительных объемов ресурсного обеспечения (трудовых, временных, материальных и производственных ресурсов), значительных инвестиций. Поэтому такие проекты мы с точки зрения конструирования процедур управления рассматриваем как инновационно-инвестиционные.

Современная теория управления проектами – основа организационно-экономического обеспечения решения задач управления КД (ОЭО РЗУ КД). Управление инновационно-инвестиционными проектами в области КД, в частности, оценка эффективности таких проектов, должны исходить из всей совокупности социальных, технологических, экологических, экономических, политических факторов. ОЭО РЗУ КД используется на основе системы контроллинга, т.е. системы информационно-аналитической поддержки процесса принятия управленческих решений на предприятиях РКП и в отрасли в целом.

При управлении проектами по созданию изделий РКТ необходимо учитывать риски их реализации. При оценке реализуемости проектов по созданию РКТ необходимо проводить анализ и оценку рисков, а также применять современные статистические и экспертные методы прогнозирования динамики технико-экономических показателей проектов, в том числе на основе ситуационных центров.

ОЭО РЗУ КД должно быть основано на современных научных достижениях, в частности, на современной парадигме в области математических методов исследования, включая статистические и экспертные методы принятия решений в условиях неопределенности и риска. Контроллинг в этой области – это разработка процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам.

Как показывает практика, для ОЭО РЗУ КД достаточно часто должны разрабатываться новые организационно-экономические и экономико-математические модели и методы в рамках соответствующих НИР. Для эффективной плановой разработки ОЭО РЗУ КД необходимо создание базы знаний в рассматриваемой области и адекватное наполнение ее современными знаниями с учетом данных Российского индекса научного цитирования.

В связи с длительностью реализации проектов разработки ракетно-космической техники отметим необходимость учета инфляции при планировании и оценке финансово-хозяйственной деятельности предприятий, организаций, отрасли в целом.

Сформулированные выше положения соответствуют докладу [1], прочитанному одним из авторов настоящей монографии на XL Академических чтениях по космонавтике (январь 2016 г.). Раскроем содержание этих положений на основе опубликованных ранее научных работ.

4.1.1. Методологические основы разработки организационно-экономического обеспечения решения задач управления космической деятельностью

Методология - это учение об организации деятельности [2]. Методологические основы определяют успех выбранного исследователем варианта решения рассматриваемых задач. Сводка разработанных нами подходов к разработке организационно-экономического обеспечения инновационной деятельности дана в статье [3]. Можно также указать соответствующие разделы монографий [4–6] и статьи [7, 8].

Базовой публикацией в рассматриваемой области, в которой как единое целое рассмотрены основные подходы к разработке организационно-экономического обеспечения решения задач управления в аэрокосмической отрасли, является статья [9]. В ней показано, что для решения стратегических и оперативных задач управления в аэрокосмической отрасли используются разнообразные организационно-экономические модели и методы. Их совокупность назовем организационно-экономическим обеспечением. В статье [9] обсуждаются современные подходы к разработке адекватного организационно-экономического обеспечения в аэрокосмической отрасли. В частности, рассмотрены проблемы оценки эффективности и управления инновационно-инвестиционными проектами по созданию авиационной и ракетно-космической техники.

Дальнейшему развитию методологического анализа проблем разработки организационно-экономического обеспечения решения задач управления космической деятельностью посвящена статья [10]. В ней обсуждаются основания для разработки организационно-экономического обеспечения (ОЭО) в ракетно-космической отрасли (РКО). Рассмотрены проблемы оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов, ОЭО управления проектами по созданию ракетно-космической техники. На основе анализа состояния и перспектив развития выработаны предложения по ОЭО инновационной деятельности в РКО.

Предлагаемые нами подходы были обсуждены и одобрены на XLIX научных чтений памяти К.Э. Циолковского [11], XXXIX и XL академических чтений по космонавтике, посвященных памяти академика С.П. Королева [1, 12].

Перейдем к обсуждению отдельных составляющих предлагаемых нами подходов.

4.1.2. Моделирование рисков при выполнении проектов разработки
ракетно-космической техники

Наши разработки организационно-экономического обеспечения в ракетно-космической отрасли начались с вопросов моделирования рисков при выполнении проектов.

Многообразие рисков рассмотрено нами в [13, 14]. Во многих областях - в экономике, управлении качеством, ракетно-космической промышленности, медицине, экологии, при обеспечении безопасности полетов и др. - задачи анализа, оценки и управления рисками имеют много общего. Поэтому мы считаем нужным развивать общую теорию риска, подходы и методы которой позволяют единообразно решать задачи риск-менеджмента в конкретных предметных областях. На основе анализа научных публикаций и отраслевых нормативных документов приходится констатировать, что частные теории риска имеют тенденцию замыкаться внутри себя, создавать свои внутренние стандарты и системы нормативных документов. Отдельно – для банковской деятельности, отдельно – для безопасности полетов, отдельно – для промышленных аварий, и т.д. С целью построения общей теории риска анализируем употребление термина «риск» в различных областях, рассматриваем многообразие видов рисков, даем основные определения в области анализа, оценки и управления риском. Обсуждаем планетарные риски (на уровне Земли в целом), глобальные риски (на уровне одного или нескольких государств), финансовые риски, коммерческие риски (риски на уровне непосредственного окружения компании), производственные (внутренние, операционные) риски, относящиеся к деятельности отдельного предприятия (организации), личные риски. Инструментарий общей теории риска позволяет единообразно решать основные проблемы анализа, оценки и управления риском для всех предметных областей.

В обзорной статье [15] обоснована концепция контроллинга рисков на основе общей теории риска. С точки зрения управления рисками в ракетно-космической промышленности рассмотрено современное состояние риск-менеджмента в нашей стране. Рассказано о работах по контроллингу рисков, выполненных в Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге МГТУ им. Н.Э. Баумана.

С целью оценки рисков в ракетно-космической промышленности впервые разработана в общем виде аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков (вероятностей рисковых событий). В ней в двухуровневой схеме на нижнем уровне оценки рисков объединяются аддитивно, на верхнем – мультипликативно. Аддитивно-мультипликативная модель применена для оценки рисков (1) выполнения инновационных проектов в вузах (с участием внешних партнеров), (2) выпуска новых инновационных изделий, (3) проектов создания ракетно-космической техники [16].

Особенности оценки рисков в РКП были проанализированы в [17]. Аддитивно-мультипликативная модель применена для оценки рисков проектов создания ракетно-космической техники. Выделено 44 частных риска на нижнем уровне и 8 – на верхнем, соответственно этапам выполнения проекта. Рассмотрены примеры расчетов. Полученные результаты обсуждены на международных конференциях [18, 19].

4.1.3. Оценка реализуемости проектов создания изделий
ракетно-космической техники

Один из основных вопросов управления проектами в РКП можно сформулировать так: можно ли реализовать конкретный проект в заданные сроки и с заданными затратами при имеющихся ограничениях на различные виды ресурсов - научно-технические, материальные, производственные, кадровые?

Для обеспечения возможности получения обоснованного ответа на этот вопрос в [20, 21] разработана общая теоретическая модель оценки реализуемости инновационно-инвестиционного проекта. Для конкретизации общей модели выделены типовые этапы разработки проектов в ракетно-космической отрасли. Организационно-экономические подходы к оценке реализуемости проектов по созданию ракетно-космической техники представлены в виде алгоритмов. Они учитывают специфику ракетно-космической отрасли, в силу которой подобные проекты имеют как инновационную, так и инвестиционную составляющие.

В [22] конкретизированы требования к этапам разработки проектов создания изделий ракетно-космической техники. Предложен алгоритм оценки реализуемости таких проектов с учетом их инновационной и инвестиционной составляющих.

Итоги исследований по разработке методов оценки и управления реализуемостью проектов по созданию ракетно-космической техники подведены в кандидатской диссертации В.А. Волкова [23].

4.1.4. О контроллинге научной деятельности в РКП

Под контроллингом [24, 25] понимаем информационно-аналитическую поддержку процесса принятия решений в организации (на предприятии, в территориальном органе власти и т.п.). Выделяя те или иные стороны информационно-аналитической поддержку процесса принятия решений, получаем различные виды контроллинга - контроллинг инноваций [3, 26], контроллинг качества [27] и др.

В [28, 29] нами введено понятие «контроллинг организационно-экономических методов». Даны определения терминов в цепочке «задача – модель – метод – условия применимости». Описана базовая организационно-экономическая модель промышленного предприятия, в рамках которой рассмотрены проблемы разработки современных организационно-экономических методов. Продемонстрирована актуальность разработки теории и методологии организационно-экономического моделирования. В качестве примеров рассмотрено применение статистических методов на различных этапах жизненного цикла продукции, проблемы внутренних рисков на промышленном предприятии и учет инфляции при анализе хозяйственной деятельности организации.

В РКП весьма значима научная составляющая. Для успешного решения задач, стоящих перед РКП, необходимо эффективное управление наукой, т.е. научными работниками, их сообществами (секторами, лабораториями, отделами, отделениями и другими подразделениями) и научно-исследовательскими институтами в целом.

Наука как объект управления проанализирована в [30]. В этой статье наука рассмотрена как отрасль народного хозяйства. Обсуждается взаимоотношение областей человеческой деятельности, прикладной науки и фундаментальной науки. В качестве примера рассмотрено развитие теории принятия решений и экспертных оценок в ходе выполнения прикладных научных работ в авиации и ракетно-космической промышленности. Подчеркнуто, что основное в науке – новизна результатов. Обсуждается проблема оценки эффективности научной деятельности. Рассмотрены преимущества и недостатки оценок на основе библиометрических баз данных и индексов цитирования, показана основная роль экспертных технологий. Рассмотрена роль глобализации и патриотизма в развитии науки. Показано принципиальное отличие получения знания и продвижения научного результата. Обоснована необходимость проведения развернутых исследований в области науковедения и разработки на их основе научно обоснованных рекомендаций по управлению наукой.

Для создания таких рекомендаций необходимо прежде всего разделить прикладную науку и фундаментальную науку. К первой из них относятся научные исследования, проводимые для нужд конкретных заказчиков. Применительно к тематике настоящей статьи - для нужд ракетно-космической промышленности. Фундаментальная наука не имеет конкретного заказчика, она нацелена на получение нового знания. Эффективность прикладных научных исследований оценивается по результатам решения поставленных задач. Например, осуществление первого космического полета с человеком на борту - это величайший триумф прикладной космической науки, и для обоснования этого вывода не требуется публикации статей и защит диссертаций. В фундаментальной науки нет столь явных свидетельств успеха, для оценки эффективности исследований используют наукометрические и экспертные показатели, основанные на мнениях деятелей фундаментальной науки.

Может ли наука успешно развиваться изолированно от внешнего мира, в рамках отдельно взятой страны? Полагаем, что да [31]. Для прикладной науки лучшим аргументом является успешно реализованный космический проект. Фундаментальная наука также стимулируется прежде всего внутренними причинами. К сожалению, в области науковедения распространены неверные утверждения, на основе которых, к сожалению, принимаются решения, вредные для отечественной науки и нашей страны в целом.

Например, в [32] утверждается: «мировая наука – единый живой организм, а изоляционизм есть полная или частичная закупорка кровеносных сосудов, соединяющих «нашу» часть организма с другими. Хорошо известно, к чему такая закупорка приводит: к гангрене и отмиранию. Если при разработке методов оценки ученых мы будем это учитывать, то у российской науки остается шанс выжить и воспрянуть духом». Из подобных неверных утверждений вытекают вредные для страны решения, например, о нацеливании научных работников на публикацию статей в зарубежных научных журналах. Поскольку такие решения подкреплены финансовыми стимулами, научное сообщество начинает двигаться во вредном для страны направлении (это наше заключение подробно обосновано в [30, 31]).

На приведенное утверждение отвечает С.Н. Гринченко: «Чтобы считаться «организмом», мировая наука, прежде всего, недостаточно автономна. В рамках такой аналогии она скорее «орган» единой системы Человечества, которую как раз следует уподобить «организму». Другими такими «органами» являются «мировое производство», «мировое образование», «совокупность мировых языков» и т.п. Итак, «мировая наука» не является «организмом» [33].

В работе К.С. Хруцкого [34] подвергается острой критике тезис «провинциализма», который в отдельных статьях дискуссии на страницах сборника [35, 36] приводится как «диагноз» (объяснение) текущей «болезни» российского научного организма. Он обосновывает формы поддержки развития научной деятельности в российской провинции; а также доказывается, что ценные наукометрические предложения (прозвучавшие в ходе дискуссии по проблемам управления наукой [35, 36]) заработают именно в выдвигаемых автономных научных сферах.

Из многих актуальных проблем науковедения в [37] рассмотрены методы оценки эффективности и качества работы ученого, научной деятельности подразделения, организации, журнала. Показатели эффективности научной деятельности используются как важная составная часть при оценке вузов, инновационного потенциала предприятий и т.п. Для оценки эффективности научной деятельности естественно использовать хорошо зарекомендовавшие себя в других предметных областях интеллектуальные инструменты. К таким инструментам относятся, в частности, система сбалансированных показателей, основанная на ключевых показателях эффективности (отсюда и название статьи [37]), а также контроллинг, прежде всего контроллинг научной деятельности. Подробно разработаны и широко применяются два инструмента оценки эффективности научной деятельности - наукометрические показатели и экспертные оценки. Их критическому анализу и посвящена статья [37]. Различные варианты манипулирования значениями наукометрических показателей в РФ, по нашей оценке, пока еще применяются сравнительно редко. Возможно, это связано со сравнительно небольшим сроком их использования при управления наукой. Поскольку такой показатель, как число цитирований работ исследователя, позволяет объективно оценить его вклад в науку, то применение этого наукометрического показателя для управления наукой оправдано. В то же время число публикаций и особенно индекс Хирша не позволяют объективно оценить эффективность научной деятельности, особенно с учетом свойств реальных библиометрических баз данных. Экспертные процедуры имеют ряд недостатков. В статье [37] обсуждается реальная эффективность экспертных процедур в таких областях их применения, как присвоение ученых степеней и выборы в государственные академии наук (прежде всего в РАН). Основные принципы экспертизы в рассматриваемых областях остаются неизменными в течение последних 70 лет. На основе анализа практики приходится констатировать недостаточную эффективность экспертных оценок в указанных областях. Обоснование сказанному приведено в статье [37].

С целью создания эффективной системы управления научной деятельностью нами выделена новая область контроллинга – контроллинг научной деятельности. В статье [38] рассмотрены основные проблемы развития этой области, прежде всего проблема выбора ключевых показателей эффективности. Установлено, что стимулированная административными мерами погоня за числом опубликованных статей в научных журналах мешает развитию науки. Методологические ошибки – упор на индексы цитирования, импакт-факторы и т.п. – приводят к неправильным управленческим решениям. Как показывает опыт Великобритании, в управлении наукой необходимо применять экспертизы. Кратко обсуждаются некоторые недостатки сложившейся системе научных специальностей. Предлагается развернуть научные исследования по науковедению и контроллингу научной деятельности. Обсуждаются проблемы контроллинга в научно-исследовательских организациях прикладного профиля.

Следующий шаг - применение контроллинга для рационализации организации деятельности научно-исследовательских институтов [39]. Совершенствование организационных структур позволяет повысить эффективность работы предприятий. Контроллинг персонала на предприятиях типа "Научно-исследовательский институт" является инструментом поддержки принятия кадровых решений, способствует выполнению поставленных стратегических целей и тактических задач. В статье [39] описаны основные виды организационных структур, их свойства, социометрическое исследование как инструмент менеджера, этапы внедрения модели кадрового контроллинга в систему управления персоналом для предприятий типа "Научно-исследовательский институт". Контроллинг персонала заключается в регламентации процессов управления персоналом, определении контрольных показателей, мониторинге выполнения поставленных целей, учете затрат на осуществление улучшения системы управления и т.д. Он направлен на определение качества, оптимальности и эффективности специфических механизмов, технологий и методов реализации функций управления персоналом. Объективно объем реализации функций управления персоналом зависит от наличия определенного количества материальных, трудовых, финансовых и других ресурсов, от целей предприятия на различных этапах жизненного цикла, а также от численности и квалификации персонала. Качество реализации функций управления персоналом зависит от понимания значимости управления персоналом в деятельности предприятия ее руководством, а также уровня квалификации среднего руководящего звена. Контроллинг функций управления персоналом позволяет сформировать информационную базу для принятия эффективных управленческих решений, с помощью которых можно оптимизировать систему управления персоналом в сложившихся условиях рыночной среды, что является необходимой основой для успешного развития предприятий, работающих в области наукоемкой продукции и услуг.

4.1.5. Разработка в интересах РКП новых математических методов

Решение конкретных задач по созданию организационно-экономического обеспечения РКП потребовало разработки новых математических методов.

Речь идет прежде всего о теории принятия решений. Были проанализированы принятия решений для научно-технического и экономического развития. Конкретные факты, приведенные в статье [40], демонстрируют большое значение в современном мире стратегического менеджмента, методов управления инновациями и инвестициями и роль теории принятия решений в этих экономических дисциплинах. Проведен ретроспективный анализ развития исследований по ядерной физике. Для развития фундаментальной и прикладной науки во второй половине ХХ в. весьма большое значение имели два события: решение президента США Рузвельта о развертывании атомного проекта (принятое в ответ на письмо Эйнштейна) и совпадение по времени момента завершения разработки и момента окончания Второй мировой войны. Ядерная бомбардировка Хиросимы и Нагасаки определила развитие ситуации в научно-технической сфере на всю вторую половину ХХ в. Впервые за всю мировую историю руководители ведущих стран наглядно убедились в том, что фундаментальные научные исследования способны принести большую прикладную пользу (с точки зрения руководителей стран). А именно, дать принципиально новое сверхмощное оружие. Следствием явилась широкая организационная и финансовая поддержка фундаментальных и вытекающих из них прикладных научных исследований. Проанализировано влияние фундаментальной и прикладной науки на развитие и эффективное использование новой техники и технического прогресса. В [40] рассмотрено также развитие математических методов исследования и информационных технологий, в частности, миф об "искусственном интеллекте".

При разработке управленческих решений с целью совместного учета и соизмерении различных факторов, частичного снятия неопределенности широко используются рейтинги. В теории принятия решений практически в том же смысле используются термины "обобщенный показатель" или "интегральный показатель". Статья [41] посвящена математической теории рейтингов - инструментов изучения социально-экономических систем. Рассмотрены, прежде всего, линейные рейтинги - линейные функции от единичных (частных) показателей (факторов, критериев), построенные с помощью коэффициентов важности (весомости, значимости). Обсуждаются причины, влияющие на величины рейтингов. На величину линейного рейтинга влияют три группы причин: способы измерения единичных показателей; выбор набора показателей; значения коэффициентов важности. Подробнее рассмотрены бинарные рейтинги, когда рейтинговая оценка принимает два значения. Для сравнения рейтингов предлагаем использовать новый показатель качества диагностики - прогностическую силу [42]. Существенно, что во многих управленческих ситуациях значительные различия между объектами выявляются при использовании любого рейтинга. Согласно фундаментальным результатам теории устойчивости [43] одни и те же исходные данные целесообразно обрабатывать несколькими способами. Совпадающие выводы, полученные при применении нескольких методов, скорее всего, отражают свойства реальности. Различие – следствие субъективного выбора метода. При использовании результатов сравнения объектов по нескольким показателям (критериям, рейтингам), в том числе в динамике, полезным является выделение множества Парето. В [41] обсуждаются примеры применения теории принятия решений, экспертных оценок и рейтингов при разработке сложных технических систем.

Большое значение имеют методы прогнозирования и принятия решений в условиях неопределенности и риска. В [44] выделены основные источники неопределенностей в различных производственных и экономических ситуациях, на основе полученных результатов рассмотрены роль и задачи прогнозирования при управлении промышленными предприятиями, в частности, в ракетно-космической промышленности. Обсуждаются основные методы организационно-экономического прогнозирования – статистические, экспертные, комбинированные, в том числе форсайт (который оценен в целом отрицательно). Даны предложения по совершенствованию механизмов прогнозирования и планирования для практического использования при создании космических комплексов.

Развитие статистических и экспертных методов прогнозирования для нужд РКП рассмотрено в докладах [45, 46]. Пример нового научного результата в области статистических методов представлен в статье [47], в которой рассмотрена непараметрическая задача восстановления зависимости, описываемой суммой линейного тренда и периодической функции с известным периодом. В [47] получены асимптотические распределения оценок параметров и трендовой составляющей, а также разработаны методы оценивания периодической компоненты и построения интервального прогноза. В рамках модели точек наблюдения, естественной для приложений, обоснованы условия применимости, в частности, установлена асимптотическая несмещенность оценки коэффициента линейного члена. О новых методах сбора и анализа экспертных оценок рассказано в [48, 49].

4.1.6. Разработка в интересах РКП новых экономических методов

По нашему мнению, в РКП базовой экономической теорией должна быть не рыночная экономика, а разрабатываемая нами солидарная информационная экономика (первоначальное название - неформальная информационная экономика будущего). Ее основные идеи проанализированы в [50]. Обосновано использование солидарной информационной экономики (СИЭ) как базовой современной организационно-экономической теории взамен «economics». Стержнем исследований в области СИЭ является прогнозирование развития будущего общества и его экономики, разработка необходимых для будущего организационно-экономических методов и моделей, предназначенных для повышения эффективности процессов управления. Экономика - это наука о том, как производить, а не о том, как делить прибыль. Основное ядро современной экономической теории - это экономика предприятия. В качестве экономической составляющей государственной идеологии России мы предлагаем использовать солидарную информационную экономику. Согласно солидарной информационной экономике современные информационные технологии и теория принятия решений позволяют на основе «открытого сетевого общества» построить информационно-коммуникационную систему, предназначенную для выявления потребностей людей и организации производства с целью их удовлетворения. Для реализации этой возможности необходима лишь воля руководства хозяйственной единицей, нацеленная на преобразование системы управления этой единицей. В частности, как уже и происходит во всех развитых странах, российское государство должно стать основным действующим лицом в экономике.

Дальнейшее развитие СИЭ дано в [51]. Эта теория опирается на взгляды Аристотеля, с краткого рассмотрения экономических взглядов Аристотеля в соотнесении с основными идеями СИЭ и начинается статья [51]. Затем обосновываем отмирание семьи, частной собственности и государства. Обсуждаем эволюцию денег - от золотых монет к долговым распискам и условным средствам обращения. Констатируем, что, как показал П. Друкер, рыночная экономика осталась в XIX веке, а основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. Рассматриваем влияние информационно-коммуникационных технологий на хозяйственную деятельность. Разрабатываем подходы к организации принятия решений в СИЭ. На основе современных достижений теории принятия решений (прежде всего экспертных процедур) и информационно-коммуникационных технологий в РКП, РФ и на Земле в целом удастся избавиться от хрематистики. Все будут понимать термин "экономика" по Аристотелю.

В интересах РКП кроме методологических и теоретических результатов на основе СИЭ был разработан ряд конкретных экономических методов.

К управлению инновационно-инвестиционных проектами относится статья [52]. Оценка погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов необходима для принятия адекватных управленческих решений, в частности, в ракетно-космической промышленности. Организационно-экономические подходы к оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов создания изделий ракетно-космической техники предполагают интенсивное использование числовых характеристик финансовых потоков многолетних проектов рассматриваемого типа. В организационно-экономическом обеспечении решения задач управления в аэрокосмической отрасли предусмотрена необходимость получения оценок погрешностей характеристик финансовых потоков. Такие оценки - неотъемлемая часть организационно-экономического обеспечение инновационной деятельности в ракетно-космической отрасли. Их можно сравнить с интервальными прогнозами, т.е. доверительным оцениванием прогнозных значений. Половина длины доверительного интервала - это и есть оценка погрешности прогнозирования. В статье [52] разработан новый метод оценки погрешностей основных характеристик инвестиционных проектов. Основное внимание уделено чистой текущей стоимости NPV. Метод оценки погрешностей основан на результатах статистики интервальных данных [53], являющейся неотъемлемой частью системной нечеткой интервальной математики [54]. Построена асимптотическая теория, соответствующая малых отклонениям коэффициентов дисконтирования. Погрешность NPV найдена как асимптотическая нотна. С точностью до бесконечно малых более высокого порядка погрешность NPV является линейной функцией от максимально возможной погрешности коэффициентов дисконтирования.

В начале настоящего раздела отмечена необходимость учета инфляции при принятии управленческих решений в РКП. Статья [55] посвящена работам нашего научного коллектива по сбору и анализу независимо собранной информации о ценах, т.е. по изучению реальной инфляции. Подход к измерению роста цен основан на выборе и фиксации инструмента экономиста и управленца - потребительской корзины, не меняющейся со временем. На основе физиологических норм потребления Института питания РАМН нами составлена минимальная потребительская корзина, т.е. указан годовой объем потребления по основным продовольственным товарам, необходимый для поддержания нормальной жизнедеятельности человеческого организма. В 1993 - 2016 гг. нами проводился независимый сбор цен. Получены стоимости потребительской корзины и индексы инфляции. Проведено сравнение с данными официальной статистики. Наша работа направлена на ликвидацию монополии Росстата при расчетах индексов инфляции, величин прожиточного минимума и реальных располагаемых денежных доходов населения. Использование одной и той же потребительской корзины обеспечивает возможность сопоставления результатов расчетов за различные временные периоды. Этим наши работы выгодно отличаются от подхода официальной статистики. Дан более подробный анализ инфляции в XXI веке. Кратко рассмотрено использование индексов инфляции при анализе проблем домохозяйств, организаций и предприятий, страны в целом.

Подводя итоги, можно констатировать, что в настоящем разделе описано решение ряда актуальных для РКП научных задач. При их решении понадобилось разработать ряд новых математических и экономических методов, которые могут быть с успехом применены в различных отраслях народного хозяйства и областях научных исследований. Но в первую очередь они были применены в интересах РКП. Таким образом, для решения прикладных задач понадобилось получить фундаментальные научные результаты, которые затем были применены в исходной прикладной области (в РКП). Итак, на примере наших работ продемонстрирована диалектическая связь прикладных и фундаментальных научных исследований.

4.2. Основные идеи солидарной информационной
экономики - базовой организационно-экономической
теории

Качество государственного управления, успешность осуществления государственных политик в разных сферах жизнеустройства страны во многом, если не в основном, определяются методами государственного управления народным хозяйством [1]. Практика экономической жизни, т.е. управления народным хозяйством в целом и его составными частями (регионами, отдельными организациями и др.), опирается на экономическую теорию. Как подробно показано в курсе лекций С.Г. Кара-Мурзы [2, 3], в нашей стране экономическая теория, как и обществоведение в целом, находится в кризисном состоянии и не может быть надежной основой для принятия конкретных управленческих решений. К сожалению, мы в МГТУ им. Н.Э. Баумана долго использовали внедренную с Запада «economics» в качестве базовой теории, на основе которой выполнялись конкретные разработки. Осознав неадекватность «economics», летом 2007 г. мы на основе идей научной школы МГТУ им. Н.Э. Баумана в области экономики и организации производства приступили к разработке новой базовой организационно-экономической теории как замены «economics».

В настоящее время мы рассматриваем внедрение «economics» в начале 1990-х годов как один из эффективных способов [4] борьбы с российской государственностью.

Разразившийся вскоре мировой экономический кризис выявил необходимость немедленной разработки новых организационно-экономических механизмов управления экономическими системами. Организация производства должна быть основана на адекватной экономической теории. Подтвердилось, что этой теорией не может быть рыночная экономика (economics). Нужна другая теоретическая основа. По нашему мнению, следует исходить из солидарной информационной теории - новой базовой организационно-экономической теории, разрабатываемой в Научно-образовательном комплексе «Контроллинг и управленческие инновации» Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Солидарная информационная экономика построена на основе экономики предприятия (инженерной экономики), теории управления (современного менеджмента, теории активных систем и принятия решений), современных информационных технологий.

Перспективные организационно-экономические механизмы управления [5] производственно-хозяйственной деятельностью предприятий, интегрированных производственно-корпоративных структур, регионов и страны в целом предлагаем конструировать на основе солидарной информационной экономики, разрабатываемой как методологическая основа конкретных исследований в области организационно-экономического моделирования, экономики и управления народным хозяйством, прежде всего в области промышленности, менеджмента, инноваций.

По нашим наблюдениям, основное течение (мейнстрим) в современной экономической науке – обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. Характерны слова директора Центрального экономико-математического института РАН академика РАН В.Л. Макарова: "Я сторонник проектной экономики развития, которая должна прийти на смену рыночным отношениям, причем все проекты должны быть не только коммерческими, но и социально ориентированными. И наша задача – создавать модели развития общества, которые учитывали бы материальные аспекты и духовные ценности россиян" [6]. Дискуссии идут о выборе наиболее адекватного варианта плановой системы. Например, внутри предприятия или корпорации план должен быть жестким и одновременно позволяющим адекватно реагировать на нештатные ситуации, в рамках региона или страны в целом - индикативным.

К мейнстриму плановой экономики относится разрабатываемая нами с 2007 г. солидарная информационная экономика. Ранее мы использовали термин «неформальная информационная экономика будущего». На 26 сентября 2016 г. основной Интернет-ресурс [7] по солидарной информационной экономике просмотрен более 112,4 тыс. раз, издана 44 публикации [8] (статьи и тезисы докладов).

Общепризнано, что управленческие решения необходимо принимать на основе всей совокупности социальных, технологических, экономических, экологических, политических факторов. Это касается прежде всего стратегических решений. Для практически работающих руководителей, как авторы настоящей монографии, очевидно, что экономическая теория – часть менеджмента как науки об управлении людьми [9]. Согласно солидарной информационной экономике современные информационные технологии и теория принятия решений [10, 11] (включая экспертные технологии [12, 13]) позволяют построить информационно-коммуникационную систему, предназначенную для выявления потребностей людей и организации производства с целью их удовлетворения. Для реализации этой возможности необходима лишь воля руководства хозяйственной единицей, нацеленная на преобразование системы управления этой единицей. В частности, как уже и происходит во всех развитых странах, российское государство должно стать основным действующим лицом в экономике.

Эффективному решению современных проблем государственной политики и управления мешают широко распространенные неадекватные представления о рациональном ведении хозяйства. По оценке ведущего американского исследователя П. Друкера, 1873 г. – «конец эры либерализма – конец целого столетия, на протяжении которого политическим кредо была политика невмешательства в экономику» [14]. Но и сейчас, 150 лет спустя, архаичное представление о рациональности рыночных отношений, о «невидимой руке рынка» широко распространено в России и мешает инновационной модернизации систем управления.

По мнению Джозефа Стиглица, лауреата Нобелевской премии по экономике, «экономисты виноваты в кризисе, но есть шанс исправить дело». Говоря о моделях, на которых базируется «экономическая теория», Стиглиц констатирует, что они «провалились полностью, и решения, на них основанные, оказались неверными» [15]. Очевидно, что Стиглиц признал неадекватность буржуазной экономической теории Запада. Следствие – она должна быть заменена на новую теорию, соответствующую реалиям XXI в. Очевидно, эта новая теория – солидарная информационная экономика - должна использоваться в науке, управлении и преподавании.

Соображения, приведенные в настоящем разделе монографии, достаточно просты. Аналогичные мысли высказывали многие авторы. Однако лица, принимающие решения, зачастую исходят из давно устаревших и методологически неверных представлений, ведущих к неверным управленческим решениям. Поэтому изложение основных идей солидарной информационной экономики представляется полезным.

4.2.1. Исходные идеи солидарной информационной экономики

Поясним термины, составляющие название рассматриваемой организационно-экономической теории. Термин «солидарная» (как и первоначальный не вполне точный термин "неформальная") подчеркивает необходимость и возможность совместной деятельности независимых экономических агентов, отсутствие формальной иерархической схемы, добровольность совместной деятельности, принятие удовлетворяющих всех решений в результате переговоров и компромиссов, преобладание синергетической самоорганизации и роевых структур, отсутствие формального принуждения. Вслед за П.А. Кропоткиным [16] мы рассматриваем взаимную помощь как двигатель прогресса.

Термин «информационная» отражает все возрастающую роль информационно-коммуникационных технологий, в том числе сетевых, развитие которых позволяет предсказать в области управления хозяйством и обществом в целом революционный «переход количества в качество», в частности, переход от представительных органов к прямому действию, от государства как аппарата насилия к общественному договору.

Термин «экономика» означает, что рассматривается производственная, организационно-экономическая сторона деятельности общества. Под экономикой в соответствии с Аристотелем [17] понимается управление хозяйством.

В первоначальном варианте названия рассматриваемой организационно-экономической теории был термин «будущее». Он подчеркивал ориентацию исследований на прогнозирование и конструирование будущего развития хозяйственных систем, без привязки к сложившимся традициям хозяйствования. Таким образом, рассматривалась первая задача нормативного прогнозирования – формулировка цели развития (целеполагание). Мы отказались от использования термина «будущее» потому, что «будущее уже наступило». Наша задача - выработка рекомендаций для руководителей хозяйственных структур, государственных и муниципальных органов, предназначенных для применения в ближайшие годы и в среднесрочной перспективе, а не в неопределенном будущем.

Обсудим исходные идеи солидарной информационной экономики.

Повторим, общепризнанно, что при принятии управленческих решений необходимо учитывать не только экономические, но и технологические, социальные, экологические, политические факторы [9]. Экономика в целом – служанка общества, выполняет его требования [18]. Цели общества первичны, экономические механизмы вторичны, предназначены для реализации потребностей общества [19]. Несмотря на очевидность сказанного, иногда пытаются экономические факторы считать основными, например, ставить во главу угла прибыль (обычно не уточняя, какой именно тип прибыли из многих [20] имеется в виду).

Цели общества определяются потребностями общества. Исходим из того, что эти потребности могут быть сформулированы и согласованы обществом. Из множества индивидуальных и групповых предложений в результате обсуждений и компромиссов могут быть выявлены потребности общества в целом. Для малой группы (семьи, клана) выявление общих потребностей миллиарды раз осуществлялось в истории человечества. По мере роста масштаба человеческой общности применялись различные варианты агрегирования потребностей – сходка общины, новгородское вече [21], власть самодержца, представительная демократия, использование государственных органов. Решение общегосударственных задач должно сочетаться с обеспечением прав и свобод отдельных граждан и групп. Однако до недавнего времени не было видно путей решения основной проблемы – учета и согласования мнений всех заинтересованных лиц из-за большого их числа. Развитие информационных технологий позволяет использовать необходимые вычислительные ресурсы. Теория и практика разработки и принятия управленческих решений, в частности, методы экспертных оценок, дают возможность разработать эффективные справедливые процедуры выявления общественных потребностей.

Стихийное развитие идет именно в этом направлении, особенно если рассматривать его в масштабе столетий. Значит, нужны работы (к ним относится и наша), нацеленные на прогнозирование развития методов принятия решений в больших системах. О масштабе необходимых управленческих инноваций говорит то, что в результате разработки методов выявления потребностей общества будет фактически устранено государство как посредник между физическими лицами и обществом – произойдет отмирание государства с заменой его на непосредственное народоправие.

При управлении хозяйственной системой (предприятием, корпорацией, государством) самое сложное – целеполагание. Какие потребности удовлетворять, другими словами, как сформулировать цель, поставить задачу оптимизации? Фантасты (как футурологи, исследователи будущего, разработчики моделей развития человечества) предложили различные варианты решений. Например, И.А. Ефремов описал будущее общественное устройство, подобное структуре человеческого мозга: постоянно действующий форум со своими исследовательскими и координационно-ассоциативными центрами [22]. Спроектировать подобную систему разработки и принятия управленческих решений – задача современной теории принятия решений, интенсивно использующей информационные технологии.

Если цель поставлена, то для ее достижения можно и нужно разработать оптимальный план (в натуральных единицах измерения) и отследить его выполнение. Методологически это более простая задача, чем выявление потребностей. Но и здесь до недавнего времени не хватало вычислительных мощностей. К настоящему времени составление оптимального плана производства и распределения продукции и услуг в масштабах Земли в целом – вполне решаемая задача, как показывает опыт крупных транснациональных компаний.

4.2.2. Предшественники и единомышленники

Весьма актуальными для разработки солидарной информационной экономики являются взгляды Аристотеля. Его размышления являются поразительно современными.

В книгах по истории экономической мысли обычно пишут так: «Первым, кто подверг анализу экономические явления и попытался выявить закономерности развития общества стал древнегреческий мыслитель Аристотель (384-322 г. до н.э. - согласно традиционной хронологии - А.О.). Поэтому его можно с полным правом назвать первым экономистом в истории науки» [23].

Выделим положения, на которых базируется солидарная информационная экономика.

По Аристотелю «экономика» - наука о разумном ведении хозяйства. В современных терминах речь идет об организации производства и экономике предприятия, государственном и муниципальном управлении, поскольку Аристотель обсуждает управление хозяйствующими субъектами разного уровня – предприятие, город (полис), регион (сатрапия), государство [17].

Аристотель ввел специальный термин «хрематистика», под которой он понимал деятельность, направленную на извлечение прибыли, на накопление богатства, в отличие от экономики – как деятельности, направленной на удовлетворение потребностей людей, т.е. на производство и приобретение благ для дома и государства. Хрематистику как форму организации хозяйства Аристотель считал противоестественной. Его особое негодование вызывал процент, который он расценивал как самую противоестественную форму дохода.

В настоящее время хрематистика – это прежде всего деятельность банков, фондовых бирж и других структур, действующих по схеме «деньги – деньги», без производства товаров и услуг. Произошла подмена понятий – хрематистику некоторые лица стали называть экономикой.

Вслед за Аристотелем мы полагаем, что деятельность, направленная на извлечение прибыли, является противоестественной, вредной для общества. Экономическая деятельность всегда направлена на удовлетворение потребностей людей, в отличие от хрематистики.

Анализируя природу денег, Аристотель настаивал на том, что деньги являются результатом соглашения между людьми и «в нашей власти сделать их неупотребительными»… Вслед за Аристотелем мы полагаем, что ведение хозяйства вполне возможно без денег. Наш опыт работы в качестве руководителя (менеджера) в Группе авиакомпаний «Волга-Днепр» показал, что в управленческой деятельности решение финансовых вопросов составляет лишь небольшую часть.

Однако на период перехода от современности к будущему хозяйству использование денег целесообразно. Согласно Аристотелю, если деньги относятся к «экономике» - то это символ стоимости, обусловленный законом или обычаем, а если к «хрематистике» - то они выступают как реальный представитель неистинного богатства».

Рассмотрим дальнейшее развитие представлений об экономике и хрематистике.

Френсис Бэкон предупреждал: «Противоестественно, чтобы деньги рождали деньги» [24, c.445]. Отметим: Ф. Бэкон против хрематистики, против процента.

Робинзон Крузо (согласно роману Дефо), попав на необитаемый остров, успешно организовал свое хозяйство. Для этого он разрабатывал методы организации производства, вел управленческий учет, прогнозировал и планировал. Робинзон управлял своим предприятием без использования денег.

Жюль Верн в романе «Таинственный остров» рассказал о том, как успешно работали инженер С. Смит и его товарищи. Они вышли на современный им научно-технический уровень, не обращаясь к хрематистике, поскольку само понятие прибыли было их коммуне чуждо.

Генри Форд в книге «Моя жизнь. Мои достижения» [25] писал: «… Задача предприятия – производить для потребления, а не для наживы или спекуляции… Работу на общую пользу ставь выше выгоды…». Выделим мысль Форда: цель производства – удовлетворение потребностей, а не получение прибыли.

Неслучайно один из наиболее продуктивных и известных современных экономистов проф. В. Н. Лившиц присоединяется [26] к чеканным формулировкам Джона Мейнарда Кейнса: «Алчность – грех, давать деньги в рост преступно, а любовь к деньгам отвратительна» [27, с. 67] (см. также рецензию [28] на замечательную по своей глубине и охвату книгу [26]).

Эффективные механизмы принятия и реализации плановых решений должны опираться на современные информационные технологии. База разработки таких технологий – кибернетика (вспомним работы Н. Винера, А. И. Берга, Н. Н. Моисеева, многих других). В послевоенные годы в нашей стране, как и во всем мире, разрабатывались различные типы автоматизированных систем управления. Наиболее грандиозный проект - в начале 1960-х гг. В. М. Глушков предложил правительству СССР создать Общегосударственную автоматизированную систему управления экономикой страны (ОГАС), для чего, по его оценкам, требовалось как минимум 15-20 лет и 20 млрд. тогдашних рублей, однако выигрыш стоил того: ОГАС давала реальный шанс построить самую эффективную экономику в мире. В. М. Глушков писал [29]:

«Отныне только «безмашинных» усилий для управления мало. Первый информационный барьер или порог человечество смогло преодолеть потому, что изобрело товарно-денежные отношения и ступенчатую структуру управления. Электронно-вычислительная техника – вот современное изобретение, которое позволит перешагнуть через второй порог. Происходит исторический поворот по знаменитой спирали развития. Когда появится государственная автоматизированная система управления, мы будем легко охватывать единым взглядом всю экономику. На новом историческом этапе, с новой техникой, на новом возросшем уровне мы как бы «проплываем» над той точкой диалектической спирали, ниже которой, отделенный от нас тысячелетиями, остался лежать период, когда свое натуральное хозяйство человек без труда обозревал невооруженным глазом».

Своеобразная ОГАС, хотя и куда более скромная по масштабам, была введена на практике в другом уголке Земли – в Чили, во время президентства Сальвадора Альенде. Один из основоположников кибернетики Стаффорд Бир разработал автоматизированную систему управления национализированными предприятиями Чили. Проект получил название «Киберсин» [30]. Он представлял собой автоматизированную систему сбора и обработки информации, которая состояла из четырех основных компонент: «Кибернет» - система связи (на основе телексов), «Киберстрайд» - компьютерные программы, «Чико» - математическая модель чилийской экономики - и ситуационная комната, из которой велось управление (зал с экранами, на которых отображалось в виде графиков и схем состояние экономики Чили). Можно было управлять производством всей страны в реальном времени (каждым конкретным предприятием), сразу же видеть результаты принятых решений и при необходимости вносить поправки. Кроме того, в каждом населенном пункте создавались «опросные пункты», где производился автоматизированный опрос населения по поводу принимаемых мер. Эти центры были включены в систему «Киберсин», и правительство быстро узнавало реакцию населения на очередное нововведение. Разработки Бира дают прообразы (прототипы) для следующего этапа развития информационных систем управления предприятиями и их объединениями – интегрированными производственно-корпоративными структурами, а также регионами – муниципальными образованиями, субъектами федерации, Россией, международными объединениями, Землей в целом.

Многочисленные работы посвящены конкретным проблемам развития информационных технологий управления. Вопросам информационного обеспечения солидарной информационной экономики посвящены разработки коллектива молодых исследователей, выпустивших специальный номер журнала «Великое кольцо» [31]. В названии журнала подчеркивается связь с идеями И. А. Ефремова. В частности, один из основных авторов этого журнала И. Герасимов считает, что информационные технологии управления уже на сегодняшнем этапе позволяют разработать и внедрять интегрированные информационно-управляющие системы, предназначенные для координации людей, ресурсов, потребностей, предложений; объединения в рабочие группы по реализации экономических проектов; установления прямых связей между производителями и потребителями; оптимальной координации инициатив и проектов в масштабе всего общества. К конкретным функциям в рамках экономического блока можно отнести: учет и распределение ресурсов, обмен экономическим опытом и технологиями, выявление потребностей населения в товарах и услугах, формирование коллективов новых хозяйствующих субъектов, аккумулирование и распределение инвестиций, координация действий трудовых коллективов, публичная оценка потребителями работы хозяйствующих субъектов, ведение публичного диалога между потребителями и производителями товаров и услуг, публикация жалоб добросовестных хозяйствующих субъектов на деструктивные действия официальных и неофициальных паразитических структур, выработка схем оптимального ресурсообмена и планов экономического развития [32].

Новым по сравнению с временами В. М. Глушкова и С. Бира является широкое распространение сетевых технологий, позволяющее аппаратно реализовать право граждан на участие в принятии касающихся их решений. Не менее важным, чем участие в экономической жизни, является наделение всех граждан возможностями по непосредственному участию в политическом управлении обществом. Это, в частности, формирование общественных советов и рабочих групп по коллективному изучению и решению тех или иных социальных проблем, оценка качества работы должностных лиц, разработка, обсуждение и оценка нормативных документов, выдвижение собственных предложений и доведение их до управленческих структур, организация публичного диалога между административными органами и населением, обсуждение кандидатов на выборные должности, публикация сведений о характеризующих личность граждан совершенных ими социально значимых действиях, мобилизация населения на акции прямого гражданского волеизъявления… Качественно новым уровнем по сравнению с разрозненными сайтами фирм и административных учреждений должны стать интегрированные порталы целых секторов экономики и территорий. Эти порталы должны обладать выраженной обратной связью, формироваться по единым стандартам, подчиняться принципу «открытой архитектуры», быть соединенными между собой каналами регулярного обмена данными и находиться под контролем формируемых населением общественных советов различных уровней.

Приведем пример институализации неформальных акций с помощью информационных технологий. В США по инициативе ученых Массачусетского технологического института - разумеется, вопреки воле официальных властей - была разработана интерактивная сетевая база данных, позволяющая гражданам свободно добавлять и получать информацию, касающуюся должностных лиц и политиков. Задуманная как «асимметричный ответ» на создание системы тотальной слежки правительственных органов за простыми людьми, она получила название GIA - Government Information Awareness, или «Информационная осведомленность о правительстве». Таким образом, передовой мировой опыт также указывает верное направление развития.

Открытый процесс создания реальных организационных модулей системы, привлечения участников, прокладывания горизонтальных связей, осуществления операций с ее помощью, по мнению И. Герасимова [32], можно - как синтез англоязычных терминов Open Source, Open Architecture, Commons-based Peer Production, Peer-to-Peer и Open Society («Открытое общество») – назвать Open P2P Society. По-русски этот термин будет звучать как «Открытое сетевое общество», где топология связей будет не иерархической, а «от каждого к каждому», или «Peer to Peer».

Одним из основных направлений развития современной экономической и управленческой мысли являются информационные технологии управления, причем не только на уровне предприятия, но и на макроуровне. Их математической основой может являться теория управления организационными системами, развиваемая неформальным научным коллективом вокруг Института проблем управления РАН [33]. Выделяют такие ее разделы, как теория активных систем, теория принятия решений, в том числе на основе экспертных технологий. Все они применяются в солидарной информационной экономике.

4.2.3. Механизмы организации хозяйственной деятельности согласно солидарной информационной экономике

Оставшиеся с прошлых веков привычные принципы управления как экономикой, так и государством входят во все большее противоречие с возможностями в сфере технологий управления, предоставляемые прогрессом информационных технологий. Падает роль представительной демократии, при которой подавляющее большинство граждан делегируют полномочия по принятию решений специалистам-депутатам. Возрастает роль неформальной, «роевой» деятельности, как противовеса иерархическим структурам. На основе современных информационных технологий и методов разработки и принятия управленческих решений возникла возможность и необходимость реализации идеи В. М. Глушкова и Ст. Бира.

В перспективе путем предварительного обсуждения и планирования можно будет снять проблему нерационального производства товаров и услуг. Управление организацией предполагает необходимость плана. Делегирование полномочий не отменяет централизацию принятия решений. Отметим, что в рамках плановой системы можно смоделировать любые рыночные отношения, а потому плановое хозяйство заведомо не менее эффективно, чем рыночное. Основная критика плановой системы в масштабах государства базировалась на невозможности произвести необходимое количество вычислений, в результате плановые решения запаздывали и не могли охватить необходимую номенклатуру товаров и услуг. Как показали шотландские экономисты В. Пол Кокшотт и Аллин Ф. Коттрелл [34], современные информационные технологии снимают эти проблемы. Отметим, что с плановым подходом несовместимо перевыполнение плана, планирование от достигнутого.

Возможность самореализации личности, быстрота реализации творческих решений, полностью реализуется в продвинутом варианте планового хозяйства, построенного на основе современной теории принятия решений. Возможно полностью удовлетворить индивидуальные пожелания потребителей.

В реальных ситуациях процессы управления экономическими системами реализуются с достаточно высоким уровнем неопределенности. Велика роль нечисловой информации как на «входе», так и на «выходе» процесса принятия управленческого решения. Неопределенность и нечисловая природа управленческой информации должны быть учтены путем проведения анализа устойчивости экономико-математических методов и моделей, например, на основе разработанной нами общей схемы устойчивости [35–37]. Для обоснованного практического применения математические модели процессов управления экономическими системами и основанных на них экономико-математических методов должна быть изучена их устойчивость по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок моделей.

Механизмы организации производства, хозяйственной деятельности, экономической жизни могут быть разными. Использование таких изобретений человечества, как денежное обращение и конкуренция (а тем более фондовые рынки и опционы), совсем не обязательно. Робинзон и община «Таинственного острова» обходились без них – небольшим общинам в хозяйственной деятельности деньги не нужны. Развитие информационных технологий сняло ограничение на размер хозяйства. Современный шотландский экономист П. Кокшотт [38] демонстрирует теоретическую возможность организации производства с целью удовлетворения потребностей в масштабах страны или человечества в целом. Особо отметим выполненный им тщательный анализ объемов вычислений, необходимых для этого. Как показал П. Кокшотт, мощностей стандартных современных компьютеров вполне достаточно для расчетов управленческих решений на базе экономико-математических моделей. Таким образом, применять инструменты управления хозяйственной деятельностью, основанные на деньгах, теоретически не обязательно.

Как писал один из основоположников научного менеджмента А. Файоль [39], «управлять – значит прогнозировать и планировать, организовывать, руководить командой, координировать и контролировать» (ни слова про деньги, конкуренцию и коммерческую тайну – внутри предприятия они не обязательны, более того, неуместны). Метафорой предприятия является семья, поскольку исходной формой является семейное хозяйство. Разве нужны деньги, разве извлекают прибыль внутри одной семьи?

На уровне предприятия или корпорации никто не отрицает необходимость планирования и контроля. Взгляды А. Файоля вполне созвучны современной концепции контроллинга [40]. Однако на уровне государства отдельные лица все еще считают эффективным «рынок», т.е. анархию производства, при которой решения отдельных субъектов экономической жизни не требуют согласования между собой.

Денежное обращение должно уйти в прошлое. Ему, как и «рыночным отношениям», нет места в солидарной информационной экономике будущего. Прежде всего это касается производных финансовых инструментов (деривативов), позволяющих участникам финансового рынка действовать по схеме «деньги – деньги», исключив из классической схемы «деньги – товар – деньги» центральный элемент. Для предотвращения экономических кризисов должен быть ликвидирован финансовый капитал, не обеспеченный материальными и интеллектуальными ценностями. В частности, это касается таких деривативов, как валютный своп, кредитный дефолтный своп, опцион, процентный своп, свопцион, соглашение о будущей процентной ставке, форвард, фьючерс, варрант, конвертируемые облигации, депозитарная расписка, кредитные производные и др. Следующий шаг – прекращение обращения (выпуска, котировок, продаж) акций, ликвидация ценных бумаг, в том числе государственных, закрытие валютных и товарных бирж. На переходный период могут быть сохранены деньги как средство обмена и средство соизмерения ценностей. По нашему мнению, они должны быть обеспечены не золотом или энергией, а рабочим временем (одна денежная единица соответствует одному часу неквалифицированного труда).

Необходимость ликвидации частной (но не личной) собственности и процента также вполне очевидна, поскольку управление организациями осуществляется согласно солидарной информационной экономике не личностью, а коллективно. Проект ликвидации денежного обращения и частной собственности в прошлом выдвигался неоднократно, но рассматривался как утопия. Однако современные информационные технологии и теория принятия решений позволяют претворить этот проект в жизнь.

Солидарное принятие решений – важнейшая черта будущих информационных систем принятия решений, разработанных на основе рассматриваемой теории. Во-первых, свобода передачи информации – от каждого к каждому, без административных фильтров. Во-вторых, участие всех заинтересованных лиц и организаций в выработке и реализации решений (принцип прямой демократии). Конечно, для этого необходимы адекватные процедуры принятия решений. Разработать их должны специалисты по теории принятия решений. Необходима техническая база, позволяющая реализовать «Открытое сетевое общество». Наконец, необходима политическая воля для ликвидации административных препятствий на пути внедрения достижений солидарной информационной экономики – базовой организационно-экономической теории, разрабатываемой в рамках научной школы МГТУ им. Н. Э. Баумана по экономике и организации производства.

Приведем список наших основных публикаций по солидарной информационной экономике (неформальной информационной экономике будущего) [41–56].

4.3. Организационно-экономические подходы
к оценке реализуемости инновационно-
инвестиционных проектов

4.3.1. Основные понятия

Начнем с краткого обсуждения терминов, используемых в настоящем разделе.

Под проектом (от projectus (лат.) — брошенный вперёд, выступающий, выдающийся вперёд) обычно понимают замысел, идею, образ, оформленные в виде описания, обоснования, расчётов, чертежей, которые раскрывают сущность замысла и обосновывают возможность его практической реализации. Иногда под проектом понимают научно-технический документ, содержащий описание замысла, его обоснование, план реализации (осуществления).

Под управлением проектами обычно понимают область деятельности, в ходе которой определяются и достигаются цели проекта при балансировании между объемами работ, ресурсами (материальными, производственными, кадровыми, временными, финансовыми и др.), качеством и рисками. Ключевыми факторами успеха проектного управления считают наличие заранее определенного плана, минимизации рисков и отклонений от плана, эффективного управления изменениями. Можно сказать, что управление проектами – это частный вид теории и практики управления, имеющий целью осуществление проекта (замысла).

Управление проектами – развитая сфера научно-технической и организационно-экономической деятельности. В нашей стране наиболее серьезные результаты получены в рамках научной школы Института проблем управления РАН [1, 2, 3]. О практической важности этой сферы свидетельствует наличие государственных стандартов по управлению проектами, в несколько другой терминологии – по проектному менеджменту [4, 5, 6].

Пусть проект подготовлен. Удастся ли его осуществить? Какие условия для этого необходимы? Совокупность этих вопросов имеется в виду, когда говорят о «реализуемости проекта». Можно сказать, что главное при оценке реализуемости проекта (возможности его осуществления) – наличие объективных предпосылок для выполнения проекта. Такими предпосылками могут быть технологические возможности организации (предприятия, корпорации, отрасли, государства в целом), реализующей проект, экономические и социальные показатели проекта, при работе на рынок - рыночные предпосылки (наличие потенциального спроса, приемлемый уровень конкуренции).

Целесообразно выделить различные стороны реализуемости проекта – техническую (включая физическую, технологическую, производственную), экономическую, организационную, политическую (включая социальную и экологическую) ...

Техническая реализуемость проекта определяется, прежде всего, возможностью составления (сетевого) графика выполнения работ, необходимых для осуществления проекта, с учетом того, что эти работы взаимосвязаны в пространстве и времени, должны быть сбалансированы с имеющимися ресурсами (как по объектам потребления ресурсов, так и с интенсивностью их потребления по этапам реализации проекта). Отметим, что выполнение проекта должно быть обеспечено ресурсами не только в целом, но и в каждый момент времени. Физическая реализуемость проекта обеспечивается соответствием замысла проекта современным научным представлениям. Технологическая – наличием технологий, необходимых для реализации работ, составляющих проект. Производственная – реализованностью необходимых технологий на производствах, имеющихся в распоряжении исполнителей проекта. В целом техническая реализуемость проекта обеспечивается наличием (при необходимости – созданием) производственной структуры, имеющей потенциальную технологическую возможность для выполнения планового комплекса работ требуемого качества и в установленные сроки при оговоренном уровне затрат.

Экономическая реализуемость проекта определяется возможностью обеспечения финансирования всех этапов его выполнения (за счет различных источников финансирования – государственного бюджета, средств инвесторов, собственных или заемных средств). При принятии решения о целесообразности реализации проекта проводят предварительную оценку экономической эффективности проекта по различным критериям.

Организационная реализуемость проекта обеспечивается эффективной структурой управления, наличием у руководителей, принимающих решения, необходимой компетентности и требуемого уровня полномочий для эффективной координации совместной деятельности всех участников выполнения проекта.

Политическая сторона реализуемости проекта (включая социальную и экологическую) определяется интересами государства и общества, которые могут как содействовать, так и противодействовать осуществлению проекта.

Выделяют инновационные и инвестиционные проекты.

Термин «инновация» происходит от лат. «innovato», что означает обновление или улучшение. В самом общем плане под инновацией можно понимать особую культурную ценность (материальную или нематериальную), которая в данное время и в данном месте воспринимается людьми как новая. Только в начале ХХ века стали изучаться закономерности технических нововведений.

Принято считать, что понятие «нововведение» является русским вариантом английского слова innovation. Буквальный перевод с английского означает «введение новаций» или в нашем понимании этого слова «введение новшеств». Под новшеством понимается новый порядок, новый обычай, новый метод, изобретение, новое явление. Русское словосочетание «нововведение» (в буквальном смысле «введение нового») означает процесс внедрения и использования новшества.

В мировой экономической литературе «инновация» интерпретируется как превращение потенциального научно-технического прогресса (НТП) в реальный, воплощающийся в новых продуктах и технологиях. Проблематика нововведений в нашей стране на протяжении многих лет разрабатывалась в рамках экономических исследований НТП.

В литературе насчитывается множество определений понятия «инновация». Будем понимать под инновацией любое внедренное нововведение или изменение [7]. Естественно выделять научно-технические и управленческие инновации. Первые основаны на новых научных и технических решениях, а вторые - на новых организационных решениях.

Согласно сказанному выше инновационный проект – это проект по разработке и внедрению новшеств. Управление инновациями (другими словами, инновационный менеджмент) – научная и практическая область, посвященная управлению инновационными проектами. Заметная часть этой области относится к инновационным проектам, замысел которых принадлежит одному лицу или группе специалистов. Такие проекты на первых этапах выполняются малыми предприятиями, поскольку на этих этапах не требуют значительных капиталовложений, хотя сопряжены со значительным риском прекращения разработки по тем или иным причинам. Для подобных инновационных проектов характерным является переход прав собственности на них от одних хозяйствующих субъектов к другим, в том числе путем Интернет-аукционов [8].

Инвестиционные проекты, как следует из названия, выделяются среди всех проектов необходимостью значительных капиталовложений (термин «инвестиции» в переводе на русский язык означает «капиталовложения»). Инвестирование - один из наиболее важных аспектов деятельности любой развивающейся организации. Причины, обуславливающие необходимость инвестиций, в целом можно подразделить на три вида: обновление имеющейся материально-технической базы; наращивание объемов производственной деятельности; освоение новых видов деятельности. Любой инвестиционный проект может быть охарактеризован с различных сторон: финансовой, технологической, организационной, временной, экологической, социальной и др. Каждая из них по-своему важна, однако финансовые аспекты инвестиционной деятельности во многих случаях имеют решающее значение.

Управление инвестициями (другими словами, инвестиционный менеджмент) ориентирован на управление капиталоемкими проектами, осуществление которых не связано со значительными рисками. Поэтому анализу, оценке и управлению рисками уделяется ограниченное внимание, причем в основном рискам, связанным с экономическими отношениями [9].

Большое значение имеют инновационно-инвестиционные проекты – инновационные проекты, реализация которых требует значительных инвестиций. Многие нововведения требуют значительных финансовых затрат, вложений капитала научно-исследовательские и опытно-конструкторские разработки, в подбор и обучение сотрудников, в новые здания, сооружения, станки, оборудование, запасы сырья и материалов, используемых в производстве. Следует финансировать научно-техническую деятельность, проведение исследований и проектирования изделий и технологических процессов, оплачивать работы сотрудников, на начальном этапе не приносящих прибыли, рекламную кампанию и др.

Проекты по созданию ракетно-космической техники (РКТ) обладают рядом специфических особенностей по сравнению с проектами в других отраслях промышленности. Во-первых, в них велика инновационная составляющая, обусловленная необходимостью решения вновь возникших научно-технических задач. Как следствие, большую роль играют инновационные риски. Во-вторых, проекты по созданию РКТ требуют для своей реализации значительного ресурсного обеспечения и времени.

Итак, основные проекты, выполняемые в ракетно-космической отрасли – это проекты, реализация которых требует значительного ресурсного обеспечения. Как правило, их следует считать инновационно-инвестиционными проектами.

При анализе и управлении инновационно-инвестиционными проектами в ракетно-космической отрасли необходимо учитывать как многообразие рисков, с которыми связана их реализация, так и необходимость значительных капиталовложений. Следовательно, методы оценки реализуемости инновационно-инвестиционных проектов в ракетно-космической отрасли должны быть построены на основе современных научных достижений, в частности, в области математических методов экономики, включая статистические и экспертные методы принятия решений в условиях неопределенности и риска [10].

4.3.2. Подходы к оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов, в том числе по созданию РКТ

Общим подходам к оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов посвящена работа [11], согласно которой целью оценки реализуемости научно-технического проекта является определение степени сбалансированности работ и мероприятий, предусмотренных проектом, с прогнозируемыми возможностями по их выполнению (в предположении выполнения имеющихся в конкретной ситуации ограничений). По мнению автора работы [11], реализуемость проекта должна рассматриваться, по крайней мере, в трех аспектах: научно-техническом, временном и ресурсном. Научно-технический аспект предусматривает оценку возможностей достижения заданных характеристик продукции (технических, технологических, эксплуатационных и др.), которая будет получена в результате реализации проекта, с учетом имеющегося научно-технического задела и возможностей опытно-экспериментальной базы. Временной аспект предполагает оценку возможности выполнения включенных в проект работ и мероприятий в установленные сроки. Ресурсный аспект касается обеспечения работ и мероприятий проекта всеми необходимыми видами ресурсов: финансовыми, материальными, трудовыми, производственными.

Инструментальные методы оценки реализуемости наукоемкого инновационно-инвестиционного проекта разработаны в статье [12]. В этой работе предложен методологический подход к разработке инструментальных методов, предназначенных для многофакторной оценки реализуемости отдельного наукоемкого проекта, направленного на создание новой высокотехнологичной продукции или услуг на имеющихся или создаваемых (реконструируемых) мощностях предприятий.

Из всех частных аспектов реализуемости инновационно-инвестиционных проектов наиболее часто обсуждается финансовый. Методологии оценки финансовой значимости и реализуемости инновационных проектов создания интеллектуальной продукции посвящена работа [13]. В ней рассмотрены методологические проблемы концептуального построения инструментальных методов и средств, позволяющих оценить финансово-экономический эффект и практическую реализуемость проектов создания инновационной интеллектуальной продукции. Финансовая устойчивость наукоемкого предприятия в качестве фактора оценки реализуемости инновационного проекта рассмотрена в статье [14], посвященной разработке и анализу качественно-количественных методов оценки финансовой устойчивости наукоемких предприятий, функционирующих в рыночной нестабильной среде, позволяющих снизить сопутствующие производству риски и повысить степень реализуемости инновационных проектов. Финансовая устойчивость – одна из составляющих организационно-экономической устойчивости. Основные результаты научной школы МГТУ им. Н. Э. Баумана в области организационно-экономической устойчивости отражены в монографиях [15, 16].

Концепция оценки и управления риском при реализации инновационных проектов создания интеллектуальной продукции разработана в статье [17]. Обсуждаются концептуальные основы оценки и управления уровнем риска при обосновании и реализации программ и планов создания и производства инновационной интеллектуальной продукции. Приведены структура, состав и основное содержание постановок задач и методов, направленных на обеспечение компенсации риска.

Институциональный метод повышения реализуемости наукоемких инновационно-инвестиционных проектов предложен в статье [18], посвященной риск-менеджменту подобных проектов. В организационной структуре предприятия по производству наукоемкой и высокотехнологичной продукции предлагается создать подразделение управления риском, показываются управляющие и информационные связи между составляющими его структурными элементами, приводятся рекомендации по принципам их работы.

При анализе и управлении проектами в ракетно-космической отрасли необходимо учитывать риски их реализации в условиях значительных капиталовложений. Так, в работе [19] впервые разработана в общем виде аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков. В двухуровневой схеме на нижнем уровне оценки рисков объединяются аддитивно, на верхнем уровне – мультипликативно. Аддитивно-мультипликативная модель применена для оценки рисков проектов создания РКТ. Выделено 44 частных риска на нижнем уровне и 8 – на верхнем, соответственно этапам выполнения проекта. Получены численные оценки рисков и вероятностей осуществления инновационно-инвестиционных проектов (на условных примерах).

При реализации реализуемости проектов по созданию РКТ необходимо проводить анализ, оценку и управление рисками, а также применять статистические и экспертные методы прогнозирования динамики развития технико-экономических показателей проектов. Следовательно, организационно-экономические подходы к оценке реализуемости проектов по созданию РКТ должны быть построены на основе современных научных достижений, в частности, в области математических методов экономики [10], включая статистические [20] и экспертные [21] методы принятия решений в условиях неопределенности и риска [22, 23].

4.3.3. Общая модель оценки реализуемости проекта

Нами разработана общая теоретическая модель оценки реализуемости инновационно-инвестиционного проекта (далее – проект), которая содержит методические подходы по оценке реализуемости. Алгоритмы расчетов реализуемости конкретных проектов разрабатываются с учетом специфики самих проектов и области их внедрения.

Принимаем, что процесс реализации проекта состоит из m этапов.

Для реализации проекта необходимы ресурсы k типов (т.е. заданы исходные данные, включающие информацию о трудовых, временных, материальных, производственных, финансовых и др. ресурсах, необходимых для реализации проекта). Цены на ресурсы являются сопоставимыми, т.е. приведены к фиксированному моменту времени (например, моменту проведения расчетов), что позволяет исключить влияние инфляции на принятие решений.

На i-ом этапе, i = 1, 2, …, m, для реализации проекта необходимы ресурсы в объемах, записанных в виде k-мерного вектора

X(i) = (x(i, 1), x(i, 2), …, x(i, k)).

Здесь x(i, j) – объем ресурсов типа j, j = 1, 2, …, k, необходимых для выполнения i-го этапа проекта. Если ресурс типа j не используется для выполнения i-го этапа проекта, то x(i, j) = 0, если используется, то x(i, j)> 0. Вектор X(i) размерности k описывает набор ресурсов, необходимых для выполнения i-го этапа проекта.

Объективно существуют ограничения на объемы ресурсов, имеющихся в распоряжении руководства хозяйствующего субъекта (предприятия, корпорации, отрасли), реализующей проект. Пусть a(i, j) – максимальный объем ресурсов типа j, j = 1, 2, …, k, который может быть выделен для выполнения i-го этапа проекта. Вектор

A(i) = (a(i, 1), a(i, 2), …, a(i, k))

размерности k описывает набор ресурсов, имеющихся в распоряжении руководства хозяйствующего субъекта (далее – организации) и могущих быть использованными для выполнения i-го этапа проекта.

Проект может быть реализован тогда и только тогда, когда

x(i, j) < a(i, j)

при всех i = 1, 2, …, m, j = 1, 2, …, k, или в векторной форме

X(i) < A(i),

при всех i = 1, 2, …, m. Если хоть одно из указанных неравенств не будет выполнено, проект реализовать не удастся.

Если выяснено, что проект реализовать не удастся, то могут быть предприняты меры для исправления ситуации. Одно направление разработки таких мер – изменение плана выполнения проекта, приводящее к изменению объемов необходимых ресурсов X(i), i = 1, 2, …, m, например, продление сроков выполнения работ, частичная замена натурных испытаний компьютерным моделированием и т.п. Другое направление разработки мер для исправления ситуации – изменение наборов ресурсов A(i), i = 1, 2, …, m, имеющихся в распоряжении руководства организации и могущих быть использованными для выполнения проекта, например, привлечение новых сотрудников, покупка нового оборудования, взятие кредита в банке. Третье направление – корректировка объемов работ проекта путем управления требованиями. Как указано в работе [24], в процессе реализации комплексных проектов по созданию перспективных образцов РКТ порой возникают существенные отклонения фактических сроков и бюджетов от плановых. Основная причина заключается в недостаточном внимании к этапу формирования, согласования и управления требованиями в процессе реализации проекта. Сделан вывод о том, что для повышения эффективности реализации проектов целесообразно использовать концепцию и инструментарий управления требованиями (requirements engineering).

Затем для скорректированного проекта необходимо проверить выполнение указанных выше неравенств. Если все неравенства выполнены, то проверка закончена, проект реализуем. Если хотя бы одно неравенство не выполнено, то необходимо принять решение либо о целесообразности следующей итерации, либо о признании невозможности реализации проекта и прекращении его разработки.

Если имеется несколько проектов, то возникает возможность управлять их совместным выполнением. Для этого следует поставить и решить оптимизационные задачи о выборе подмножества проектов для реализации, о планировании выполнения проектов, распределении ресурсов и т.п., в математическом плане достаточно близкие к задачам оптимальной организации производства [25]. При этом проект рассматривается как заказ, который надо выполнить.

Приведенный выше подход позволяет провести также анализ, оценку и управление рисками при выполнении проекта в ракетно-космической отрасли. Риски разбиваем на две группы. Одни, назовем их рисками проекта, изменяют объемы необходимых ресурсов X(i), i = 1, 2, …, m (как правило, увеличивают, но иногда, при нахождении и внедрении новых научно-технических решений, могут и уменьшить). Другие, назовем их рисками предприятия РКП, приводят к изменению наборов ресурсов A(i), i = 1, 2, …, m, имеющихся в распоряжении предприятия РКП и используемых для выполнения проекта.

Алгоритм проверки реализуемости проекта для общей теоретической модели представлен на рис.1.

Рисунок 1 – Алгоритм проверки реализуемости проекта в целом.

Анализ и управление рисками проводится на основе математических моделей. В настоящее время наиболее широко используются модели на основе теории вероятностей и математической статистики.

При вероятностно-статистическом моделировании вектора X(i) и A(i), i = 1, 2, …, m, рассматриваются как случайные вектора, распределения которых оцениваются статистическими (на основе прошлой информации) и экспертными методами, а также на основе комбинированных моделей. В результате может быть получена вероятность успешной реализации проекта

Р = P(X(i) < A(i), при всех i = 1, 2, …, m),

т.е. вероятность одновременного выполнения всех неравенств, указанных в скобках.

Возможность успешной реализации проекта может быть найдена с помощью других методов описания неопределенности, в частности, теории нечеткости, интервальной математики и их синтеза – системной нечеткой интервальной математики [26, 27].

Для прогнозирования потребного ресурсного обеспечения и возможных рисков (возможностей реализации опасных событий, величин ущербов, в вероятностно-статистических моделях – вероятностей таких событий и математических ожиданий случайных ущербов) могут быть использованы современные методы прогнозирования (см. [22, 23] и др.).

4.3.4. Подходы к оценке реализуемости проектов по созданию РКТ

Для конкретизации общей модели оценки реализуемости выделим типовые этапы разработки проектов в ракетно-космической отрасли, которые будем применять для моделирования реализуемости проекта:

1. Разработка аванпроекта (технического предложения).

2. Разработка эскизного проекта и рабочей документации.

3. Изготовление опытных изделий комплекса. Наземная отработка.

4. Лётные испытания.

5. Подготовка документации на изделия серийного производства.

6. Серийное производство.

7. Прием в эксплуатацию и эксплуатация РКТ.

Деление на этапы может быть проведено и несколько иначе. Так, этап «Разработка эскизного проекта и рабочей документации» может быть разделен на два: «Эскизный проект» и «Разработка рабочей документации на опытные образцы и макеты». В этапе «Изготовление опытных изделий комплекса. Наземная отработка» могут быть выделены стадии изготовления макетов и опытных изделий комплекса, автономных испытания, комплексных испытаний, межведомственных испытаний и корректировки рабочей документации. На этапе «Серийное производство» можно выделить стадии подготовки и освоения серийного производства, изготовления, испытания изделий, корректировки документации на изделия серийного производства. На этапе «Прием в эксплуатацию и эксплуатация РКТ» выделяют ввод в эксплуатацию, собственно эксплуатацию и завершение жизненного цикла комплекса (его изделий) на стадии «Утилизация».

Для описания предлагаемых нами подходов к оценке реализуемости проектов нет необходимости в рамках настоящей статьи сосредотачивать внимание на выделении конкретных этапов создания РКТ. Отметим, что может быть также применено деление на этапы, использованное в [19].

Первый этап «Разработка аванпроекта (технического предложения)» принципиально отличается от последующих. До этого этапа должны быть проведены, как правило, научно-исследовательские (в том числе системные, проектно-поисковые) работы по обоснованию целесообразности создания изделия (ракетного комплекса и т.д.), формированию его технического облика, правовой охране создаваемых результатов интеллектуальной деятельности и т.д.

Рисунок 2 – Алгоритм проверки реализуемости проекта по созданию РКТ
(этап 1 «Разработка аванпроекта»).

Разработка аванпроекта (технического проекта), как правило, проводится на конкурсных началах. Организация – победитель конкурса назначается единственным исполнителем опытно-конструкторских работ на весь срок проекта.

Первый этап, в частности, принципиально отличается от последующих тем, что на этапе разработки концепции укрупненно оценивается потребное ресурсное обеспечение, которое отражается в техническом задании на проект.

На следующих этапах конкретизируются и реализуются решения, принятые на первом этапе. Поэтому для этапа 1 характерно целеполагание (рис.2), для этапов 2 - 7 – планирование с возможной корректировкой и учетом рисков (рис.3).

Рисунок 3 –. Алгоритм проверки реализуемости проекта по созданию РКТ

(этапы 2 – 7 реализации проекта).

На рис. 2 и рис. 3, в отличие от рис.1, не предусмотрено заключение «Проект нереализуем». Вместо этого для обеспечения стоящих перед проектом задач в необходимых случаях предусмотрен возврат к началу алгоритма и поиск приемлемого решения на основе управления требованиями.

4.3.5. Промежуточные итоги

Разработанные в настоящем подразделе организационно-экономические подходы к оценке реализуемости проектов по созданию РКТ представлены в виде алгоритмов на рис. 1–3. Они учитывают специфику ракетно-космической отрасли, в силу которой подобные проекты имеют как инновационную, так и инвестиционную составляющие.

Решение о реализации таких проектов принимается на основе всей совокупности СТЭЭП-факторов (социальных, технологических, экологических, экономических, политических) [2, 7]. Для реализации проектов по созданию РКТ необходимо ресурсное обеспечение, а также соответствующая система организационного управления. Подчеркнем, что для успешного выполнения проекта недостаточно только наличия финансовых ресурсов.

Важная особенность рассматриваемых проектов – значительные риски [19] различной природы, что делает необходимым регулярное применение методов управления требованиями [24].

4.4. Управление требованиями и оценка
реализуемости проектов создания изделий
ракетно-космической техники

4.4.1. Системный подход к оценке реализуемости космического проекта

Под оценкой реализуемости космического проекта (КП) понимается установление расчетно-аналитическим и (или) экспертным методом степени соответствия потребностей проектных работ во всех видах ресурсов (интеллектуальных, производственных, трудовых, финансовых, материальных, временных и др.) с возможностями удовлетворения этих потребностей в ходе выполнения проекта. При оценке реализуемости и принятии проектных решений дополнительно необходимо учитывать влияние научно-технических рисков разработки и производства наукоемкой продукции со сложной структурой жизненного цикла.

Для оценки реализуемости КП необходимо провести укрупненно его декомпозицию на составляющие с целью дальнейшего анализа реализуемости подпроектов по разработке, изготовлению и эксплуатации этих составляющих КП.

Под проектом (согласно ГОСТ Р 54869-2011 «Проектный менеджмент. Требования к управлению проектом») понимается комплекс взаимосвязанных мероприятий, направленный на создание уникального продукта или услуги в условиях временных и ресурсных ограничений.

Под космическим проектом (КП) понимается комплекс взаимосвязанный мероприятий, направленных на создание изделий ракетно-космической техники (РКТ) (космических аппаратов (КА), ракетоносителей (РН), разгонных блоков (РБ) и т.д.) в условиях временных и ресурсных ограничений.

В настоящем подразделе декомпозицию проводим укрупненно по составным элементам ракетного космического комплекса (РКК). Предлагаемая декомпозиция представлена на рис.1.

Выделим крупные сегменты РКК – космического аппарата (КА), ракетоносителя (РН), наземной космической инфраструктуры (НКИ).

На следующем уровне декомпозиции выделяем элементы РКК (например, целевая аппаратура, конструкция и др.).

Далее - элементы подсистемы (система энергопитания, система управления и др.).

В элементах подсистемы выделяем на верхнем уровне классификационной иерархии оборудование и приборы (например, батареи, солнечные панели и др.). На нижнем уровне декомпозиции рассматриваем детали оборудования и проборов.

Общий порядок проведения оценки реализуемости космического проекта предусматривает:

· формирование варианта реализации проекта;

· расчет показателей затрат ресурсов, необходимых для выполнения проекта по всему жизненному циклу его работ и мероприятий;

· количественное определение ресурсных ограничений;

· расчет технико-экономических показателей работ и мероприятий проекта;

· расчет показателей реализуемости проекта;

· анализ показателей и коррекция (в случае необходимости) исходных данных для последующих циклов расчетов.

Рисунок 1 – Декомпозиция РКК

Оценка реализуемости КП является обязательным этапом процесса его формирования. Она осуществляется и по мере выполнения проекта, если в структуре или составе работ или мероприятий, а также в составе участников или структуре их основных фондов происходят серьезные для целей проекта изменения.

Таким образом, процедуру оценки реализуемости проекта в целом и отдельных его составных элементов необходимо производить практически на всех этапах формирования и выполнения проекта.

В соответствии с подходом, задача оценки реализуемости КП может быть подвергнута декомпозиции на отдельные задачи оценки реализуемости его составных элементов и потребует отдельного анализа. Например, если изготовление деталей может быть поручено сторонним организациям, в том числе – в отдельных случаях – зарубежным, то по мере продвижения к верхним уровням декомпозиции участие сторонних организаций становится недопустимым. Вместе с тем на основе фрактального подхода системного анализа (методологии самоподобия при моделировании) ясно, что все отдельные задачи реализуемости составляющих КП могут быть рассмотрены в рамках единого подхода, развиваемого далее.

4.4.2. Этапы разработки космического проекта

Для упрощения восприятия разрабатываемого подхода под космическим проектом будем понимать процесс создания КА. Тогда для оценки реализуемости создания КА необходимо проанализировать этапы его разработки.

Начальный этап – формирование цели КП (КА) (целеполагание). Разрабатываются и утверждаются назначение и требования к КП (КА). В соответствии с методологией стратегического планирования [1] будем говорить о целях и задачах КП (КА). При разработке концепции КП (КА) необходимо рассмотреть последовательность:

Цели – задачи – мероприятия – показатели реализации.

В результате получаем концепцию создания КА и требования к КА. Для этого предлагается использовать новое для нашей страны направление в теории и практике управления созданием сложных технических систем – управления требованиями (Requirements Engineering).

В процессе реализации КП (создания КА) на основе создания изделий РКТ возникают существенные отклонения фактических сроков разработки и выделенных бюджетных ассигнований от плановых. Основная причина заключается в недостаточном внимании к этапу формирования, согласования и управления требованиями в процессе реализации проекта. В работе [2] сделан вывод о том, что для повышения эффективности реализации проектов целесообразно использовать концепцию и инструментарий управления требованиями (requirements engineering (RE)).

Дословный перевод с английского термина «Requirements Engineering» – выработка требований к проектируемой системе; разработка технических условий и т.п. На практике в RE включают более широкий спектр функций:

- выявление и документирование требований;

- моделирование и анализ требований;

- проверка и согласование требований;

- управление изменениями к требованиям по этапам реализации проекта и т.д.

К началу следующего этапа имеем концепцию КП (КА) (например, выбраны орбита и полезный груз), на основе которой разработаны требования к КП (КА) до уровня элементов КА. Декомпозицию концепции создания КП (КА) целесообразно разделить на три компонента – КА, РН и НКИ.

Итогом этапа является разработка первого варианта бюджета КП (КА) на основе технико-экономического обоснования (ТЭО) затрат на его создание.

Далее проводится оценка концепции создания КП (КА), в частности, путем оценки соответствия затрат ресурсов прогнозируемым результатам. В результате оценки концепции создания КП (КА) может быть либо продолжено, либо возвращено на стадию разработки концепции или даже на начальную стадию формирования цели и решаемых задач КП (КА) (рис. 2).

В случае положительной оценки концепции определяется состав КП (КА), осуществляется проработка КП (КА) до уровня элементов подсистемы и состава НКИ. Укрупненно оценивается бюджет создания КП (КА).

Проводится оценка системы, в результате которой разработка КП (КА) может быть либо продолжена, либо возвращена на стадию разработки концепции или даже на начальную стадию формирования цели и задач создания КП (КА) (рис. 2).

Рисунок 2 – Блок-схема работ по подготовке КП (КА) (первая фаза А)

Методические рекомендации по оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов создания изделий ракетно-космической техники представим в виде алгоритма.

4.4.3. Алгоритм управления космическим проектом

Алгоритм представим в виде последовательности шагов 1 – 13.

Алгоритм управления требованиями к КП до этапа изготовления макетов и опытных изделий приведен на рис. 3 (часть 1) и рис. 4 (часть 2).

Шаг 1. Выполнение КП начинается с формирования целей и задач КП, а вслед за этим – формирование требований к КА.

Шаг 2. После формирования цели, задач и требований к КП предлагается оценить бюджет ресурсов (финансовых, материальных, производственных, кадровых, временных), необходимых для реализации КП. В частности, оценить капитальные и эксплуатационные затраты КП, себестоимость доставки полезного груза на орбиту. Применяются различные методы прогнозирования бюджета, проводится оценка и сопоставление себестоимости доставки груза конкурентами. Необходимо отметить [6] сложность сопоставления экономических величин, выраженных в денежной форме, из-за:

1) заметной инфляции всех денежных единиц, т.е. падения их покупательной способности, причем с разной скоростью в зависимости от вида денежной единицы;

2) отличия (в разы) официальных курсов валют и курсов по паритету покупательной способности (ППС).

Шаг 3. Проверяем, устраивает ли бюджет КП заказчика? Если да, переходим к Шагу 4. Если нет, возвращаемся к шагу 1 (к формированию требований к КП).

Шаг 4 - оценка рисков и реализуемости КП (в целом). Применяются методы оценки рисков концепции [7] и методы оценки реализуемости [8 - 9]. Если оценка рисков и/или реализуемости отрицательна – переходим к шагу 1 (к формированию требований к КП). Если оценка рисков и реализуемости положительна – переходим к следующему уровню декомпозиции – к системам КП.

Шаг 5 – оценка реализуемости системы. Поскольку цель и задачи системы определены на более высоком уровне декомпозиции (при разработке концепции КП), то начинаем с управления требованиями, касающимися рассматриваемой системы. Уточняем оценку бюджета системы, используя методы прогнозирования системы и проводя сравнения с возможностями конкурентов.

Шаг 6. Проверяем, укладывается ли система в бюджет реализации миссии. Если да, укладывается, переходим к оценке рисков и реализуемости системы. Если нет, то возвращаемся к шагу 5 - управлению требованиями, касающимися рассматриваемой системы.

Шаг 7 - оценка рисков и реализуемости системы. Применяются методы оценки рисков системы [7] и методы оценки реализуемости системы [8 – 9]. Если оценка рисков системы и/или реализуемости системы отрицательна, то возвращаемся к шагу 5 – управлению требованиями, касающимися рассматриваемой системы. Если оценка рисков системы и реализуемости системы положительна – переходим к следующему уровню декомпозиции – к подсистемам КП.

Шаг 8 – оценка реализуемости подсистемы. Поскольку цель и задачи подсистемы определены на более высоком уровне декомпозиции (при разработке системы КП), то начинаем с управления требованиями, касающимися рассматриваемой подсистемы, а затем переходим к оценке бюджета подсистемы. Используем различные методы оценки бюджета подсистемы, целевых издержек (Target Costing) подсистемы [10], сравнение с конкурентами.

Шаг 9. Проверяем, укладывается ли подсистема в бюджет системы. Если нет – переходим к функционально-стоимостному анализу (ФСА) подсистемы (см., например, [11]), а затем - к оценке бюджета подсистемы. После повторной оценки бюджета подсистемы проверяем, увеличился ли суммарный бюджет системы после проведения ФСА. Если увеличился, то снова переходим к ФСА подсистемы, а затем - к оценке бюджета подсистемы. Если нет, то переходим к следующему шагу.

Шаг 10 - оценка рисков и реализуемости подсистемы. Применяются методы оценки рисков подсистемы и методы оценки реализуемости подсистемы. Если оценка рисков подсистемы и/или реализуемости подсистемы отрицательна, то возвращаемся к шагу 8 - управлению требованиями, касающимися рассматриваемой подсистемы. Если оценка рисков подсистемы и реализуемости подсистемы положительна – переходим к следующему уровню декомпозиции – к компонентам КА.

Шаг 11 – оценка реализуемости компонента. Поскольку цель и миссия компонента определены на более высоком уровне декомпозиции (при разработке подсистемы КА), то начинаем с управления требованиями, касающимися рассматриваемого компонента, а затем переходим к оценке бюджета компонента. Используем различные методы оценки бюджета компонента, Target Costing компонента, сравнение с конкурентами.

Шаг 12. Проверяем, укладывается ли компонент в бюджет подсистемы. Если нет – переходим к функционально-стоимостному анализу компонента, а затем - к оценке бюджета компонента. После повторной оценки бюджета компонента проверяем, увеличился ли суммарный бюджет подсистемы после проведения ФСА. Если увеличился, то снова переходим к ФСА компонента, а затем - к оценке бюджета компонента. Если нет, то переходим к следующему шагу.

Шаг 13 - оценка рисков и реализуемости компонента. Применяются методы оценки рисков компонента и методы оценки реализуемости компонента. Если оценка рисков компонента и/или реализуемости компонента отрицательна, то возвращаемся к шагу 11 - управлению требованиями, касающимися рассматриваемого компонента. Если оценка рисков компонента и реализуемости компонента положительна – переходим к изготовлению макетов и опытных изделий.

Аналогично предыдущему алгоритм может быть доведен до нижнего уровня декомпозиции – до уровня деталей. Этого не делаем, поскольку осуществление работ на этом уровне хорошо изучено и относится к стандартным задачам организации производства.

Итак, базовая формулировка методических рекомендаций по оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов на этапе планирования в ракетно-космической отрасли представлена в виде алгоритма на рис. 3 и 4 и описана выше в виде шагов 1–13.

Отметим, что использование термина «инновационно-инвестиционные проекты» применительно к проектам по созданию изделий ракетно-космической техники подробно обосновано в статьях [8–9]. В них велика инновационная составляющая, обусловленная необходимостью решения вновь возникших научно-технических задач. Как следствие, большую роль играют инновационные риски.

Рисунок 3 – Алгоритм управления КП до этапа изготовления макетов и опытных изделий (часть 1)	Рисунок 4 – Алгоритм управления КП до этапа изготовления макетов и опытных изделий (часть 2)

При этом проекты по созданию РКТ требуют для своей реализации значительного ресурсного обеспечения и времени, являются инвестиционными.

4.5. Аддитивно-мультипликативная модель оценки
рисков при создании ракетно-космической техники

4.5.1. Об основных понятиях общей теории риска

Предложено большое число различных определений основных понятий теории риска (см. обзоры [1–3]). Не вдаваясь в их обсуждение, выделим два базовых основных понятия – «рисковое событие» и «ущерб от осуществления рискового события», необходимые для дальнейшего изложения.

Под «рисковым событием» будем понимать возможное нежелательное событие, приводящее к отрицательным последствиям. Оно связано с определенным видом риска, может произойти или не произойти. «Ущерб от осуществления рискового события» может выражаться как в натуральных показателях (число погибших, получивших непоправимый ущерб здоровью и т.п.), так и в финансовых (оценка потерь в денежных единицах). Используют также понятие «ущерб от риска», который определен всегда, он равен 0, если «рисковое событие» не состоялось, положителен в противном случае. Тогда «ущерб от осуществления рискового события» - это «ущерб от риска» при условии, что «рисковое событие» состоялось.

Выделяют три этапа исследования риска – анализ, оценку и управление [4]. Анализ проводится средствами предметной области. Для оценки и управления может использоваться различный математический аппарат, основанный на одной из трех базовых теорий - теории вероятностей и математической статистике, теории нечетких множеств, интервальной математике и статистике (о второй и третьей из них см., например, [5]).

Наиболее простой и наиболее распространенный подход к исследованию риска основан на теории вероятностей и математической статистике в ситуации, когда ущерб от осуществлении рискового события выражен в денежных единицах. Тогда «рисковое событие» моделируется случайным событием (в смысле теории вероятностей) с некоторой вероятностью p, а «ущерб от осуществления рискового события» – случайной величиной X (в смысле теории вероятностей).

Простейшая единая характеристика риска – это средний ущерб рМ(Х), т.е. математическое ожидание ущерба от риска, подробнее, произведение вероятности p рискового события на математическое ожидание М(Х) ущерба от осуществления рискового события. Под управлением риском часто понимают выбор управляющих воздействий с целью минимизации среднего ущерба.

Известен ряд более сложных постановок, в том числе многокритериальных, в которых, например, математическое ожидание М(Х) заменяют на медиану или, скажем, квантиль порядка 0,999999; минимизируют два критерия – математическое ожидание и дисперсию (естественно, в двухкритериальной задаче один из критериев переводят в ограничение или применяют иной подход, обеспечивающий получение решения), и т.п. [1, 4].

Из сказанного ясна необходимость разработки методов оценки вероятности p рискового события. Оценка этой вероятности может быть как шагом к оценке среднего ущерба рМ(Х), так и представлять самостоятельную ценность для разработки практических рекомендаций по управлению риском. По сравнению с оценкой вероятности p рискового события оценка математического ожидания М(Х) ущерба от осуществления рискового события требует дополнительных исследований, зачастую достаточно трудоемких [6].

Для оценки вероятности p рискового события при создании ракетно-космической техники предлагаем использовать аддитивно-мультипликативную модель оценки рисков, рассматриваемую ниже.

4.5.2. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков (общий случай)

Для оценки и управления рисками можно разрабатывать математические модели различной степени общности и сложности. Целесообразно выделить класс моделей, достаточно общих для применений в различных предметных областях, но при этом достаточно простых и приспособленных для практических применений и расчетов. По нашему мнению, рассмотренная ниже аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков, а именно, оценки вероятности p рискового события, относится к этому классу.

Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков основана на двухуровневой иерархической схеме декомпозиции риска (рис.1). При этом на нижнем уровне агрегированные оценки групповых рисков строятся аддитивно (поскольку вероятности конкретных видов нежелательных событий – частные риски нижнего уровня - малы), а на верхнем уровне итоговая оценка риска рассчитывается по групповым рискам по мультипликативной схеме.

В общем случае аддитивно-мультипликативная модель оценки риска исходит из следующих предпосылок.

1. Цель разработки модели – оценка риска R наступления нежелательного события. Для расчета этого риска применяем вероятностную модель, согласно которой наступление нежелательного события является случайным событием – подмножеством множества всех возможных элементарных событий. Риск (нежелательное событие) будем обозначать R, его числовую вероятностную оценку Q. Пусть Q – вероятность наступления нежелательного события R, тогда P = 1 – Q есть вероятность того, что нежелательного события удастся избежать. Для простоты описания пусть Q – вероятность неудачи, тогда P = 1 – Q есть вероятность успеха, например, вероятность успешного выполнения инновационно-инвестиционного проекта по созданию изделия ракетно-космической техники (или его определенного этапа). В дальнейшем изложении используется двойственность Q и P (с прикладной точки зрения важна оценка риска Q, в то время как модель описывается с помощью вероятностей P).

2. Примем, что для успеха (осуществления случайного события В) необходимо одновременное выполнение m независимых условий (должны одновременно осуществиться случайные события В₁, В₂, ..., В_т). Предполагаем, что случайные события В₁, В₂, ..., В_т независимы в совокупности (в терминах теории вероятностей [7]). Тогда вероятность успеха, т.е. вероятность Р осуществления случайного события В, равна произведению вероятностей Р₁, Р₂, ..., Р_т осуществления случайных событий В₁, В₂, ..., В_т, т.е. P = P₁P₂...P_т. Следовательно, оценка Q риска R, т.е. вероятность наступления нежелательного события, равна Q = 1 – P = 1 – P₁P₂...P_т. Оценка суммарного риска Q всегда больше оценки частного риска Q_i = 1 – P_i, поскольку итоговая вероятность Р всегда меньше частной вероятности успеха P_i.

Рисунок 1 – Декомпозиция рисков с помощью дерева событий.

3. Принимаем, что для осуществления i-го условия должны одновременно осуществиться случайные события В_i1, В_i2, ..., В_ik(i), имеющие вероятности P_i1, P_i2, ..., P_ik(i) соответственно. Здесь k(i) – число событий второго (нижнего) уровня декомпозиции (см. иерархическую схему на рис.1), соответствующих i-му событию на первом (верхнем) уровне декомпозиции. Оценки частных рисков второго порядка R_i равны Q_ij = 1 – P_ij , j = 1, 2, …, k(i). При моделировании предполагаем, что оценки частных рисков Q_ij малы, а частные вероятности успеха P_ij достаточно близка к 1.

Как выразить вероятность события B_i первого уровня через вероятности событий В_i1, В_i2, ..., В_ik(i) второго уровня? Рассмотрим два варианта:

(А) события В_i1, В_i2, ..., В_ik(i) второго уровня независимы в совокупности (и дополнительные к ним, соответствующие реализациям частных рисков, также независимы);

(Б) нежелательные события (т.е. соответствующие частным рискам) несовместны.

В случае (А) независимости:

P_i = P_i1P_i2...P_ik(i) = (1 – Q _i1) (1 – Q _i2)… (1 – Q _ik(i)). (1)

В случае (Б) несовместности (принимаем, что риски реализуются редко, поэтому возможностями одновременного осуществления двух или нескольких нежелательных событий можно пренебречь):

P_i = 1 – Q _i = 1 – Q _i1 – Q _i2 – … – Q _ik(i). (2)

Формула (2) означает, что оценка Q_i частного риска R_i есть сумма оценок Q_ij частных рисков второго порядка R_ij, т.е. Q_i = Q_i1 + Q_i2 + … + Q_ik(i). Поскольку оценки Q_ij частные риски второго порядка R_ij малы, то, раскрывая скобки в правой части формулы (1), получаем, что с точностью до бесконечно малых второго порядка (1 – Q _i1) (1 – Q_i2)… (1 – Q_ik(i)) = 1 – Q_i1 – Q_i2 – … – Q_ik(i). Таким образом, два принципиально разных подхода (А) и (Б) дают одно и то же численное значение (с точностью до бесконечно малых более высокого порядка), что повышает обоснованность использования формул (1) и (2).

4. Каждый из частных рисков (факторов риска) второго порядка R_ij имеет два показателя – выраженность (показывает частоту встречаемости) и весомость (насколько влияет на риск более высокого уровня). Эти показатели можно оценивать на основе различных моделей.

Рассмотрим оценку выраженности (другими словами, распространенности, возможности, вероятности). Если есть возможность – ее целесообразно проводить по статистическим данным (как частоту реализации нежелательного события). Можно использовать экспертные оценки. При этом естественно давать оценки рисков с помощью лингвистических переменных. Например, члены экспертной комиссии оценивают риск R_ij с помощью градаций лингвистической переменной X_ij, выбирая ее значения из списка:

0 - практически невозможное событие (с вероятностью не более 0,01),

1 - крайне маловероятное событие (с вероятностью от 0,01 до 0,05),

2 - маловероятное событие (вероятность от 0,05 до 0,10),

3 - событие с вероятностью, которой нельзя пренебречь (от 0,10 до 0,20),

4 - достаточно вероятное событие (вероятность от 0,20 до 0,30),

5 - событие с заметной вероятностью (более 0,30).

Этот список может меняться в соответствии с конкретной задачей оценки и управления риском. В частности, могут быть изменены: количество градаций; способ оцифровки градаций (например, вместо ряда 0 - 1 – 2 – 3 – 4 – 5 может использоваться ряд 0 – 0,2 – 0,4 – 0,6 – 0,8 – 1); граничные значения для вероятностей (например, если нежелательные события являются редкими, но соответствующий им ущерб велик, то вероятность практически невозможного события должна быть не более 10^-5, вместо «не более 0,01», как выше, и т.п.). Естественно принять, что значения X_ij, используемые для оцифровки градаций, неотрицательны.

Кратко скажем о других возможных моделях. Лингвистические переменные естественно моделировать с помощью теории нечеткости (см., например, [1, 5]). Тогда X_ij – нечеткие числа. Можно использовать «треугольные» нечеткие числа, у которых функция принадлежности описывается тремя числовыми параметрами a, b, c (a < b < c ) и имеет треугольный вид – функция принадлежности равна 0 левее a и правее c, в точке b равна 1, на интервалах (a, b) и (b, c) линейна. Арифметические операции над такими числами описываются проще, чем для функций принадлежности общего вида. Для реализации аддитивно-мультипликативной модели необходимо тем или иным способом определить арифметические операции над нечеткими числами. Другое обобщение - моделирование лингвистических переменных с помощью интервальных чисел (см., например, [1, 5]). Тогда X_ij – интервал (a, b) (или [a, b], (a, b], [a, b)), т.е. описывается двумя числовыми параметрами a и b. В примере, описанном выше, «крайне маловероятное событие» описывается интервалом (0,01; 0,05].

Сбор и анализ экспертных оценок должны быть описаны в соответствующей методике в соответствии с общими положениями монографии [8]. В частности, согласно теории измерений итоговую оценку целесообразно рассчитывать как медиану индивидуальных оценок (при четном числе членов экспертной комиссии - как правую медиану).

5. В оценке Q_ij риска R_ij можно учесть весомость (другими словами, важность, значимость, тяжесть) этого вида риска:

Q_ij = A_ijX_ij, (3)

где A_ij – показатель весомости (важности), например, оценка экономических потерь, вызванных данным видом риска, X_ij – показатель выраженности (распространенности). Эта формула обобщает известный способ оценки риска как произведения среднего ущерба (математического ожидания ущерба) на вероятность нежелательного события.

5. В соответствии с формулами (2) и (3) имеем

P_i = 1 – Q_i = 1 – Q_i1 – Q_i2 – … – Q_ik(i) =

= 1 - А_i1Х_i1 - А_i2Х_i2 - ... - А_ik(i)Х_ik(i), i = 1, 2, …, m, (4)

где Х_i1, Х_i2,..., Х_ik(i) – оценки факторов риска второго порядка, используемые при вычислении оценки частного риска типа i, положительные числа А_i1, А_i2,..., А_ik(i) - коэффициенты весомости (важности) этих факторов.

Значения факторов Х_i1, Х_i2,..., Х_ik(i) оценивают эксперты для каждого конкретного инновационного проекта, в то время как значения коэффициентов весомости А_i1, А_i2,..., А_ik(i) задаются одними и теми же для всех проектов - по результатам специально организованного экспертного опроса.

6. Вероятность P_i должна быть неотрицательна при всех возможных значениях Х_i1, Х_i2,..., Х_ik(i). Если все оценки факторов риска (частных рисков) принимают свои максимальные значения, то и риск R_i должен принять свое максимальное значение, равное 1. Следовательно, коэффициенты весомости (важности) должны удовлетворять условию А_i1 maxХ_i1 + А_i2 maxХ_i2 + ... + А_ik(i) maxХ_ik(i) = 1. В рассмотренном выше варианте оцифровки максимальные значения X_ij равны 5. Следовательно, сумма А_i1, А_i2,..., А_ik(i) должна равняться 1/5 = 0,2.

Все составляющие аддитивно-мультипликативной модели (АМ-модели) описаны. Обсудим некоторые дополнительные вопросы. АМ-модель позволяет рассчитывать не только риск реализации проекта в целом, но и вероятности частичной его реализации. Например, если проект предусматривает выполнение четырех этапов: НИР, ОКР, экспертизы, создание (и испытание) опытного образца, то представляют интерес вероятности успешного выполнения (1) НИР, (2) НИР и ОКР, (3) НИР, ОКР и экспертизы, т.е первого этапа; первого и второго этапа; трех начальных этапов. В случае сетевого графика может быть полезен расчет вероятности успешного прохождения отдельных ветвей. АМ-модель позволяет описывать риски реализации инновационно-инвестиционного проекта, состоящего из нескольких этапов. Простейший вариант – верхний уровень иерархической схемы рис.1 соответствует этапам (m - число этапов). Более сложный вариант АМ-модели – рис.1 соответствует одному этапу, риски выполнения этапов независимы между собой, т.е. добавляется еще один уровень иерархии, на котором агрегирование вероятностей происходит по мультипликативной схеме. Если какой-либо из рисков первого или второго порядка оказывается недопустимо велик (больше заданного порога), то естественно признать риск проекта в целом недопустимо большим и прекратить дальнейшие оценки и расчеты. Порог задают эксперты. Риск проекта может быть выражен в вербальной форме, т.е. численное значение может быть переведено в значение лингвистической переменной (например, по схеме п.4 выше). АМ-модель позволяет ввести коррективы в выполнение проекта. Если тот или иной риск недопустимо велик, проект не может быть успешно реализован с высокой вероятностью, то можно выявить критические факторы риска и разработать управленческие решения, позволяющие добиться успешной реализации проекта. Например, повторить этап, с теми же или иными параметрами. Определить, как надо изменить значения критических факторов риска, чтобы добиться реализации проекта с вероятностью, не меньшей заданной, а затем оценить объемы ресурсов, необходимые для изменения значений выявленных критических факторов риска. Таким образом, АМ-модель может быть развита в различных направлениях.

Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков может применяться для решения различных прикладных задач. Так, в [1] на с.359-370 она использована для моделирования рисков выполнения инновационных проектов в вузах (с участием внешнего партнера), в этой модели m = 4. В [9] – для оценки рисков выпуска нового инновационного изделия, снова m = 4. В [10] - для оценки рисков проектов создания ракетно-космической техники, в этой модели m = 8. Рассмотрим подробнее три перечисленных примера применения аддитивно-мультипликативная модели оценки рисков.

4.5.3. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков
выполнения инновационных проектов в вузах
(с участием внешнего партнера)

Обычно под инновационным проектом в вузе понимают проект, который опирается на ранее проведенные научно-технические разработки, приведшие к перспективным для практического использования результатам. Поскольку вузы, как правило, не занимаются сами производственной и коммерческой деятельностью, то предполагается, что коммерческая реализация будет осуществляться внешним партнером (или партнерами).

Структура и выраженность рисков реализации инновационных проектов в вузах несколько отличаются от таковых для инновационных проектов вообще и тем более от рисков разнообразных инвестиционных проектов. На первое место выходят риски невыполнения работы в соответствии с техническим заданием и невозврата (полного или частичного) средств. Риски могут быть, в частности, связаны с различными трудностями (см. приведенную выше схему).

Возможные итоги выполнения инновационной работы можно описать следующим образом:

а) работа и финансовые обязательства всех партнеров выполнены в полном объеме;

б) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но по каким-либо причинам внешний партнер свои обязательства, в том числе финансовые, выполнил не в полном объеме;

в) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но коммерческая часть проекта сорвана (внешним партнером), финансовые обязательства не выполнены;

г) научно-исследовательская часть работы не выполнена полностью, но получены существенные научные результаты; для окончания работы требуется некоторое время;

д) научно-исследовательская часть работы не выполнена, но получены некоторые интересные научные результаты; однако планируемый вначале научный результат не будет достигнут в обозримое время;

е) выполнение в вузе инновационной работы сорвано полностью.

Также при любом из вышеперечисленных исходов существует вероятность осуществления макроэкономического риска, которое может еще более ухудшить результат выполнения инновационного процесса.

Таким образом, только в двух случаях из шести оценка однозначна: итог а) - это полный успех, а итог е) - это полный провал. В остальных случаях - итоги б), в), г), д) - получены некоторые научные результаты, а в случае итога б) - также и некоторые коммерческие результаты. При этом в случае итогов а), б), в) научно-исследовательский коллектив выполнил все, что от него требовалось, хотя «полный успех» имеет место только в одном из этих трех случаев - в зависимости от результатов работы внешнего партнера.

Для оценки рисков реализации инновационных проектов в вузах применим описанную выше аддитивно-мультипликативную модель. Будем исходить из двухступенчатой схемы: сначала работает научно-исследовательский коллектив, затем он передает свои разработки внешнему партнеру, и тот начинает коммерческий этап. Считаем, что научно-исследовательский коллектив и внешний партнер работают независимо друг от друга (в теоретико-вероятностном смысле). Вероятность того, что научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою работу, зависит от двух групп факторов, определяемых ситуациями соответственно внутри коллектива исполнителей и внутри вуза. Будем считать, что эти группы факторов также независимы между собой. Четвертый фактор риска - макроэкономический, т.е. ситуация в народном хозяйстве (степень выраженности неплатежей, инфляции, нерациональной налоговой политики и т.д.). Таким образом, выделяются четыре основные группы факторов риска, связанные с коллективом исполнителей, с вузом, с внешним партнером, с общей экономической обстановкой соответственно. Принимаем, что все четыре фактора независимы между собой (в модели - в теоретико-вероятностном смысле). В соответствии со сказанным выше основная формула аддитивно-мультипликативной модели оценки рисков реализации инновационных моделей в вузах и соответствующих вероятностей имеет вид: P = P₁ P₂ P₃ P₄ , где Р - вероятность «полного успеха», т.е. итога а) согласно приведенной выше классификации, при этом риск того, что инновационный проект не будет осуществлен полностью, оценивается вероятностью «отсутствия полного успеха», т.е. величиной (1 – Р); P₁ - вероятность того, что ситуация внутри коллектива исполнителей не помешает выполнению инновационного проекта (следовательно, риск коллектива оценивается величиной 1 – Р₁); P₂ - вероятность того, что ситуация внутри вуза не помешает выполнению инновационного проекта (1 – P₂ - риск вуза); P₃ - вероятность того, что внешний партнер полностью выполнит свою работу, после того, как научно-исследовательский коллектив полностью выполнит свою часть работы (1 – P₃ - риск партнера); P₄ - вероятность того, что ситуация в народном хозяйстве не помешает выполнению инновационного проекта (здесь 1 – P₄ – макроэкономический риск, т.е. риск ситуации в стране). Структуризации вероятностей Р₁–Р₄ посвящены соответствующие подразделы ниже. Небольшое изменение обозначений по сравнению с предыдущим подразделом 4.5.2 (один нижний индекс вместо двух) не помешает пониманию.

Риск коллектива. Введем следующие переменные:

Х₁ - на выполнении инновационного проекта скажется недооценка сложности научно-технической задачи (включая возможный выбор принципиально неверного направления работ),

Х₂ - на выполнении работы скажется нехватка времени (из-за неправильного планирования процесса выполнения инновационного проекта, в то время как основное направление работ выбрано правильно),

Х₃ - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с научным руководителем темы, в частности, с его длительным отсутствием или сменой (из-за длительной командировки, болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу и т.д.),

Х₄ - на выполнении работы скажутся возникшие в ходе ее выполнения проблемы, связанные с иными непосредственными участниками работы (кроме руководителя).

Заметим, что в двух последних позициях (факторы Х₃ и Х₄) причинами невыполнения работы могут быть и недостаточная квалификация руководителя работы либо иных членов научно-исследовательского коллектива.

Экспертный опрос дал следующие значения весовых коэффициентов: А₁ = 0,02, А₂ = 0,08, А₃ = 0,07, А₄ = 0,03.

Пример 1. Если итоговая оценка экспертов такова: Х₁ = 3; Х₂ = 2; Х₃ = 4; Х₄ = 1, то Р₁ = 1 - А₁ Х₁ - А₂ Х₂ - А₃ Х₃ - А₄ Х₄ = 1 - 0,023 - 0,082 - 0,074 - 0,031 = 1 - 0,06 - 0,16 - 0,28 - 0,03 = 1 - 0,53 = 0,47.

Таким образом, в данном конкретном случае эксперты достаточно скептически относятся к возможности выполнения работы в срок, причем основная причина скепсиса - в возможном отъезде научного руководителя (риск оценивается как 0,28), вторая заметная причина - возможный недостаток времени (риск оценивается как 0,16).

Риск вуза. Для оценивания Р₂ введем следующие переменные:

Y₁ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся организационные изменения в вузе, предпринятые руководством вуза,

Y₂ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся внутривузовские экономические проблемы (например, работы будут на какое-то время приостановлены из-за решения руководства вуза (несостоятельном с правовой точки зрения) о направлении средств, выделенных на финансирование инновационного проекта, на оплату труда преподавателей),

Y₃ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие в вузе соответствующей материальной базы (оборудования, материалов, вычислительной техники, площадей и т.д.).

Предварительный экспертный опрос дал следующие значения коэффициентов: А₁ = 0,10; А₂ = 0,08; А₃ = 0,02.

Пример 2. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: Y₁ = 1; Y₂ = 4; Y₃ = 0, то Р₂ = 1 - А₁ Y₁ - А₂ Y₂ - А₃ Y₃ = 1 - 0,101 - 0,084 - 0,020 = 1 - 0,01 - 0,32 - 0 = 0,67.

По мнению экспертов, для данного проекта и вуза наибольшее отрицательное влияние могут оказать внутривузовские экономические проблемы (вклад в общий риск оценен как 0,32).

Риск партнера. Для оценивания риска Р₃, связанного с деятельностью внешнего партнера, введем следующие переменные:

Z₁ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с недостатками в работе его сотрудников,

Z₂ - на выполнение проекта повлияют финансовые проблемы внешнего партнера, связанные с деятельностью конкретных государственных органов и частных фирм (например, неплатежи, административные решения),

Z₃ - работу над проектом сорвет изменение поведения возможных потребителей, например, из-за изменения моды или из-за решений соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанных, в частности, с выдачей лицензий, закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным (для большинства возможных потребителей) результатов инновационного проекта,

Z₄ - на возможности выполнения инновационного проекта отрицательно скажутся организационные преобразования у внешнего партнера, в частности, смена руководства.

Пилотный экспертный опрос дал следующие значения весовых коэффициентов: А₁ = 0,03, А₂ = 0,06, А₃ = 0,06, А₄ = 0,05.

Пример 3. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: Z₁ = 3; Z₂ = 5; Z₃ = 1; Z₄ = 4, то Р₃ = 1 - А₁ Z₁ - А₂ Z₂ - А₃ Z₃ - А₄ Z₄ = 1 - 0,033 - 0,065 - 0,061 - 0,054 = 1 - 0,09 - 0,30 - 0,06 - 0,20 = 1 - 0,65 = 0,35.

Таким образом, эксперты достаточно скептически относятся к возможности успешного выполнения внешним партнером своих обязательств по договору, связанному с коммерческой реализацией разработок, выполненных по инновационному проекту. Основные «подводные камни», по их мнению, это действия конкретных государственных органов (вклад в общий риск оценен как 0,30), и нежелательные организационные преобразования (кадровые изменения) у внешнего партнера (вклад в риск равен 0,20).

Макроэкономический риск. Под макроэкономическим риском понимаем риск, определяемый внешними по отношению к системе «вуз - внешний партнер» факторами, прежде всего теми, которые являются общими для всего народного хозяйства. Для оценивания Р₄ введем переменные:

W₁ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется отсутствие или сокращение номинального финансирования (неплатежи со стороны бюджета),

W₂ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется резкое сокращение реального финансирования (в сопоставимых ценах) из-за инфляции,

W₃ - на возможности выполнения инновационного проекта скажется изменение статуса и/или задач вуза или его внешнего партнера (в частности, из-за ликвидации или реорганизации вуза) по решению вышестоящих органов (министерства (ведомства) или регионального руководства),

W₄ - на возможности выполнения инновационного проекта скажутся относящиеся к инновационному проекту решения соответствующих вышестоящих органов (министерств (ведомств) или регионального руководства), связанные, например, с закрытием информации или с таким выбором технической политики, который делает ненужным или нецелесообразным выполнение инновационного проекта.

Пилотный экспертный опрос дал следующие значения весовых коэффициентов: А₁ = 0,10, А₂ = 0,05, А₃ = 0,03, А₄ = 0,02.

Пример 4. Если итоговые (групповые) оценки экспертов таковы: W₁ = 3; W₂ = 4; W₃ = 1; W₄ = 2, то Р₄ = 1 - А₁ W₁ - А₂ W₂ - А₃ W₃ - А₄ W₄ =1 - 0,103 - 0,054 - 0,031 - 0,022 = 1 - 0,30 - 0,20 - 0,03 - 0,04 = 1 - 0,57 = 0,43.

Таким образом, эксперты считают, что общая экономическая ситуация в стране может негативно сказаться на возможности выполнения рассмотренного ими инновационного проекта. Причем наиболее опасаются неплатежей со стороны государства (отсутствия или сокращения перечисления средств для выполнения проекта) и в несколько меньшей мере - уменьшения реального финансирования из-за инфляции (что, возможно, отвлечет членов научно-исследовательского коллектива на побочные заработки).

Итоговые оценки. Сведем вместе полученные результаты. Вероятность успешного выполнения инновационного проекта оценивается по формуле:

P = P₁ P₂ P₃ P₄,

где

P₁ = 1 - 0,02 X₁ - 0,08 X₂ - 0,07 X₃ - 0,03 X₄,

P₂ = 1 - 0,10 Y₁ - 0,08 Y₂ - 0,02 Y₃,

P₃ = 1 - 0,03 Z₁ - 0,06 Z₂ - 0,06 Z₃ - 0,05 Z₄,

P₄ = 1 - 0,10 W₁ - 0,05 W₂ - 0,03 W₃ - 0,02 W₄.

Для данных, приведенных в примерах 1–4, вероятность того, что научно-исследовательский коллектив в вузе полностью выполнит свою работу, равна: P₁ P₂ = 0,470,67 = 0,3149, а вероятность успешного осуществления проекта в целом значительно меньше: P = P₁ P₂ P₃ P₄ = 0,470,670,350,43 = 0,0473924. Таким образом, имеется лишь примерно 1 шанс из 20, что рассматриваемый инновационный проект будет успешно завершен (в намеченные сроки и с запланированным экономическим эффектом).

В табл.1 (см. ниже) приведены результаты расчета вероятностей, связанных с реализацией четырех типовых инновационных проектов. Видно, какое влияние оказывает изменение того или иного фактора на общую величину вероятности выполнения проекта. Выполнение первого проекта практически в одинаковой степени зависит от всех четырех факторов. Низкая вероятность выполнения второго проекта связана с относительно высокими показателями всех четырех видов риска. Вероятность выполнения третьего проекта – наименьшая, что связано с высоким риском внутри коллектива исполнителей и внутри вуза. У четвертого проекта наибольший риск связан с политической и экономической обстановкой в стране. Вероятность выполнения пятого проекта относительно невысокая, но она выше, чем у второго, третьего и четвертого проектов.

Таблица 1 – Оценки вероятности реализации инновационных проектов в вузе

	Проект 1	Проект 2	Проект 3	Проект 4	Проект 5
1. Риск для коллектива исполнителей
An	Xn1	Xn2	Xn3	Xn4	Xn5
0,02	0	2	4	2	1
0,08	0	3	5	2	2
0,07	1	2	4	2	2
0,03	1	2	2	3	0
P1 =	0,9	0,52	0,18	0,57	0,68
2. Риск внутри вуза
An	Yn1	Yn2	Yn3	Yn4	Yn5
0,1	0	3	4	1	1
0,08	1	2	5	1	2
0,02	1	3	4	0	2
P2=	0,92	0,48	0,12	0,82	0,70
3. Риск партнера
An	Zn1	Zn2	Zn3	Zn4	Zn5
0,03	0	2	3	1	2
0,06	1	2	2	1	0
0,06	1	3	2	1	1
0,05	0	1	1	1	1
P3=	0,880	0,590	0,620	0,800	0,830
4. Макроэкономический риск
An	Wn1	Wn2	Wn3	Wn4	Wn5
0,1	0	3	2	5	2
0,05	1	2	2	4	2
0,03	1	1	1	5	1
0,02	0	2	0	5	1
P4=	0,92	0,53	0,67	0,05	0,65
Вероятность выполнения данного проекта
P=	0,670	0,078	0,009	0,019	0,26
Вероятность выполнения работ без учета риска партнера
P1 P2 P4	0.76	0,13	0,01	0,02	0.3
Вероятность выполнения работ без учета риска страны
P1 P2 P3	0,73	0,15	0,01	0,37	0,4
Вероятность выполнения работ без учета риска вуза
P1 P3 P4	0,73	0,16	0,07	0,02	0,37
Вероятность выполнения работ в вузе
P1 P2	0,83	0,16	0,07	0,02	0,37

Выбор инновационных проектов для финансирования целесообразно проводить на основе описанной выше процедуры вероятностно-статистической (с учетом мнений экспертов) оценки их рисков реализации, разработанной нами при выполнении НИР «Разработка методологии оценки рисков реализации инновационных проектов высшей школы» [11]. Работа проводилась по заданию Отделения инновационных проектов и программ РИНКЦЭ Миннауки (1996г.). Основные результаты опубликованы в статье [12] и включены в [1]. Они могут быть модифицированы в соответствии со спецификой конкретного вуза.

Позже аналогичная процедура была разработана для оценки рисков при выпуске инновационного изделия. Группы рисков были, естественно, иными.

4.5.4. Оценки рисков при выпуске нового
инновационного изделия

Выделим согласно [13] производственные, коммерческие, финансовые и глобальные риски. Принимаем, что все четыре группы независимы между собой (в модели - в теоретико-вероятностном смысле). Будем использовать описанную выше аддитивно-мультипликативную модель.

Для оценки Р₁ - вероятности того, что производственные риски не окажут влияние на выполнение проекта, введем следующие частные факторы риска: Х₁₁ - недооценка сложности производства, и, как следствие, высокая доля брака, Х₂₁ – принципиальные ошибки при проектировании, из-за которых не удается наладить серийный выпуск продукции, Х₃₁ – риски аварий на производстве, Х₄₁ – риски, связанные с возможным отсутствием (болезнь, увольнение) специалистов, без которых невозможно наладить производство, а также проблемы, возникшие в ходе выполнения работы, связанные с иными непосредственными участниками работы.

Для оценивания Р₂ - вероятности того, что коммерческие риски не окажут влияние на выполнение проекта, введем частные факторы риска (кратко - риски): X₁₂ – риски, связанные с деятельностью поставщиков (сроки, качество поставки и т.д.), X₂₂ – риски, связанные с потребителями (товар не привлекателен (плохой маркетинг), высокая цена и т.д.), X₃₂ - риски связанные с деятельностью конкурентов (выпуск конкурентами аналогичных товаров, сговор и т.д.), X₄₂ - риски связанные с деятельностью органов государственной и муниципальной власти.

Для оценивания Р₃ - вероятности того, что финансовые риски не окажут влияние на выполнение проекта, введем частные факторы риска: X₁₃ – риски, связанные с изменением законодательства, X₂₃ – риски изменения курсов валют, курсов акций, X₃₃ – риски, связанные с ростом цен (инфляцией).

Для оценки глобальных рисков введем: X₁₄ – государственные и международные риски (политические, военные, терроризм), X₂₄ – природные риски (наводнения, землетрясения и т.д.).

В табл.2 приведены примеры - экспертные оценки весовых коэффициентов A_in и частных факторов риска для пяти проектов: X_in – для проекта 1 и соответственно Y_in – для проекта 2, V_in – для проекта 3, W_in – для проекта 4, Z_in – для проекта 5. При принятии решения о выборе инновационного изделия для выпуска изделия целесообразно использовать табл.2, в которой приведены оценки вероятностей ненаступления неблагоприятных событий для сравниваемых изделий (за время освоения). Вероятность «полного успеха» оценивается как P = P₁P₂P₃P₄. Для окончательного принятия решения о выборе проекта для реализации необходимо составить матрицу вероятностей благоприятного исхода и возможной прибыли, сопутствующей производству каждого изделия [9].

4.5.5. Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков
при разработке ракетно-космической техники (РКТ)

Для демонстрации предлагаемого подхода примем на основе опроса экспертов, что разработка РКТ состоит из следующих восьми этапов:

1. Концепция.

2. Разработка технического проекта (аванпроекта и эскизного проекта).

3. Разработка рабочей (конструкторской и технологической) документации.

4. Изготовление макета и опытных изделий (опытного образца).

5. Наземная отработка (испытания).

6. Корректировка документации.

7. Летные испытания и доработка документации для производства.

8. Запуск.

Таблица 2 – Оценки вероятности реализации инновационных проектов

Коэффициенты весомости Ain и вероятности	Проект 1 Xin	Проект 2 Yin	Проект 3 Vin	Проект 4 Win	Проект 5 Zin
1. Производственные риски
0,08	1	2	0	2	1
0,07	0	1	0	1	1
0,02	0	0	0	0	0
0,03	1	0	0	0	1
P1 =	0,89	0,77	1	0,77	0,82
2. Коммерческие риски
0,05	0	1	1	1	1
0,07	1	2	5	1	2
0,02	0	1	1	1	0
0,06	1	1	1	1	1
P2 =	0,87	0,73	0,52	0,80	0,75
3. Финансовые риски
0,06	0	0	0	0	0
0,07	1	1	1	1	1
0,07	0	0	0	0	0
P3 =	0,93	0,93	0,93	0,93	0,93
4. Глобальные риски
0,11	1	1	1	1	1
0,09	0	0	0	0	0
P4 =	0,89	0,89	0,89	0,89	0,89
Вероятность «полного успеха» изделия на рынке
P=	0,64	0,47	0,43	0,51	0,51

На каждом этапе имеются те или иные риски. Будем оценивать риски и рассчитывать вероятности Р₁, Р₂, ..., Р₈ успешного выполнения перечисленных выше этапов, используя их сокращенные (условные) названия. Примем, что риски на разных этапах порождены независимыми случайными причинами, поскольку они возникают в непересекающиеся интервалы времени. Тогда вероятность Р успешного выполнения разработки равна произведению вероятностей успешного выполнения этапов (мультипликативная составляющая модели): P = P₁P₂... Р₈. Следовательно, оценка Q суммарного риска R, т.е. вероятность невыполнения разработки в заданный срок, равна Q = 1 – P = 1 – P₁P₂... Р₈.

Будем применять аддитивно-мультипликативную модель с m = 8. На каждом этапе выделим частные риски R_ij второго порядка, всего 44 вида рисков (табл.3).

Оценки рисков по этапам и суммарного риска будем давать с помощью описанной выше в п.2 аддитивно-мультипликативной модели, используя лингвистические оценки X_ij рисков R_ij с шестью градациями, которым придаются числовые значения 0, 1, 2, 3, 4, 5. Соответствие между значениями лингвистических переменных и интервалами вероятностей приведено выше в подразделе 4.5.2.

Для оценки рисков по этапам в соответствии с формулой (4) необходимо использовать коэффициенты весомости (важности) А_i1, А_i2,..., А_ik(i) факторов риска второго порядка. Эти коэффициенты были получены по результатам специально организованного экспертного опроса. По каждому из восьми этапов экспертам предлагалось распределить 100 баллов по видам рисков в соответствии с их влиянием на риск по этапу.

Таблица 3 – Риски по этапам и экспертные оценки весовых коэффициентов

№ п/п	Виды частных рисков по этапам	Оценки экспертов
	1. Концепция
1	R11 – риск неверного технического решения (глобального, т.е. для изделия в целом)	10
2	R21 – риск персонала (риск срыва работ из-за организационных проблем в НИИ)	10
3	R31 – внешний риск (срыв работ по причинам, лежащим вне НИИ)	80
	2. Разработка технического проекта
4	R12 – риск неверных технических решений (локальных, т.е. для отдельных блоков)	5
5	R22 – риск недостаточно высокого качества подготовки проекта	20
6	R32 – риск недостатка ресурсов (временных, кадровых, материальных, финансовых)	10
7	R42 – организационный риск (из-за организационных проблем внутри предприятия)	5
8	R52 – внешний риск	60
	3. Разработка рабочей документации
9	R13 – риск ошибок при реализации технических решений	5
10	R23 – риск недостаточно высокого качества подготовки документации	10
11	R33 – риск недостатка ресурсов (кадровых, компьютерных, временных и др.)	35
12	R43 – риски, связанные с невыполнением обязательств смежниками и подрядчиками	25
13	R53 – организационный риск (риск срыва работ из-за плохой их организации)	10
14	R63 – внешний риск (кроме причин, указанных при описании рисков R43)	15
	4. Изготовление опытного образца
15	R14 – риск ошибок при изготовлении деталей и блоков	5
16	R24 – риск ошибок при сборке	10
17	R34 – риск недостатка ресурсов (станочного парка, кадровых, компьютерных, временных и др. ресурсов)	35
18	R44 – риски, связанные с невыполнением обязательств смежниками и подрядчиками	25
19	R54 – организационный риск (риск срыва работ из-за плохой их организации)	5
20	R64 – риск, вызванный действиями поставщиков сырья, комплектующих, материалов (низкое качество, нарушение сроков)	15
21	R74 – внешний риск (по другим причинам)	5
	5. Наземная отработка (испытания)
22	R15 – риск ошибок из-за нарушения работы испытательного оборудования	10
23	R25 – риск ошибок испытателей	10
24	R35 – риск недостатка ресурсов	60
25	R45 – организационный риск (риск срыва работ из-за плохой их организации)	5
26	R55 – внешний риск	15
	6. Корректировка документации
27	R16 – риск ошибок при корректировке документации	5
28	R26 – риск недостаточно высокого качества подготовки документации	15
29	R36 – риск недостатка ресурсов (кадровых, компьютерных, временных и др.)	50
30	R46 – организационный риск (риск срыва работ из-за плохой их организации)	10
31	R56 – внешний риск	20
	7. Летные испытания и доработка документации
32	R17 – риск ошибок из-за нарушения работы испытательного оборудования	5
33	R27 – риск ошибок испытателей (человеческий фактор)	10
34	R37 – риск недостатка ресурсов	25
35	R47 – организационный риск (риск срыва работ из-за плохой их организации)	10
36	R57 – «риск машины»	10
37	R67 – «риск среды»	10
38	R77 – внешний риск (по другим причинам)	30
	8. Запуск
39	R18 – риск дефектности изделия;	5
40	R28 – риск дефектности оборудования (на стартовом столе и в ЦУПе);	10
41	R38 – группа факторов риска «Человек»	30
42	R48 – группа факторов риска «Машина»	10
43	R58 – группа факторов риска «Среда»	15
44	R68 – внешний риск (по другим причинам)	30

Ответы экспертов оказались достаточно хорошо согласованными, и в табл.3 в столбце «Оценки экспертов» приведены итоговые значения - медианы ответов экспертов.

В соответствии с п.2 сумма коэффициентов весомости (важности) А_i1, А_i2,..., А_ik(i) должна равняться 0,2. Поэтому эти коэффициенты были получены путем деления соответствующих итоговых экспертных оценок на 500. Например оценка 5 переходит в 0,01, оценка 15 – в 0,03, и т.д. Численные значения коэффициентов весомости приведены в табл.2 в столбце «Веса А_ij».

Другой экспертный опрос дал возможность получить лингвистические оценки рисков Х_ij для двух проектов (табл.4).

Таблица 4 – Поэтапные и суммарные оценки рисков при разработке РКТ

№ п/п	Риски Rij	Веса Аij		Проект 1		Проект 2
				Оценки рисков Хij	Вклад АijХij	Оценки рисков Хij	Вклад АijХij
1. Концепция (i = 1)
1	R11	0,02		3	0,06	2	0,04
2	R21	0,02		1	0,02	1	0,02
3	R31	0,16		1	0,16	0	0
Оценка Q1 риска невыполнения в срок этапа 1					0,24		0,06
Вероятность успешного выполнения этапа P1					0,76		0,94
2. Разработка технического проекта (i = 2)
4	R12	0,01		2	0,02	3	0,03
5	R22	0,04		0	0	1	0,04
6	R32	0,02		1	0,02	0	0
7	R42	0,01		0	0	0	0
8	R52	0,12		1	0,12	0	0
Оценка Q2 риска невыполнения в срок этапа 2					0,16		0,07
Вероятность успешного выполнения этапа P2					0,84		0,93
3. Разработка рабочей документации (i = 3)
9	R13		0,01	3	0,03	1	0,01
10	R23		0,02	1	0,02	1	0,02
11	R33		0,07	1	0,07	0	0
12	R43		0,05	1	0,05	0	0
13	R53		0,02	0	0	2	0,04
14	R63		0,03	0	0	0	0
Оценка Q3 риска невыполнения в срок этапа 3					0,17		0,07
Вероятность успешного выполнения этапа P3					0,83		0,93
4. Изготовление опытного образца (i = 4)
15	R14		0,01	4	0,04	1	0,01
16	R24		0,02	2	0,04	0	0
17	R34		0,07	1	0,07	0	0
18	R44		0,05	1	0,05
19	R54		0,01	0	0	2	0,01
20	R64		0,03	2	0,06	1	0,03
21	R74		0,01	0	0	1	0,01
Оценка Q4 риска невыполнения в срок этапа 4					0,26		0,06
Вероятность успешного выполнения этапа P4					0,74		0,94
5. Наземная отработка (испытания) (i = 5)
22	R15		0,02	1	0,02	1	0,02
23	R25		0,02	2	0,04	1	0,02
24	R35		0,12	2	0,24	0	0
25	R45		0,01	0	0	1	0,01
26	R55		0,03	1	0,03	0	0
Оценка Q5 риска невыполнения в срок этапа 5					0,33		0,05
Вероятность успешного выполнения этапа P5					0,67		0,95
6. Корректировка документации (i = 6)
27	R16		0,01	0	0	1	0,01
28	R26		0,03	2	0,06	0	0
29	R36		0,10	1	0,10	0	0
30	R46		0,02	1	0,02	1	0,02
31	R56		0,04	1	0,04	0	0
Оценка Q6 риска невыполнения в срок этапа 6					0,22		0,03
Вероятность успешного выполнения этапа P6					0,78		0,97
7. Летные испытания и доработка документации (i = 7)
32	R17		0,01	1	0,01	0	0
33	R27		0,02	3	0,06	1	0,02
34	R37		0,05	2	0,10	0	0
35	R47		0,02	0	0	0	0
36	R57		0,02	2	0,04	1	0,02
37	R67		0,02	2	0,04	1	0,02
38	R77		0,06	2	0,12	0	0
Оценка Q7 риска невыполнения в срок этапа 7					0,37		0,06
Вероятность успешного выполнения этапа P7					0,63		0,94
8. Запуск (i = 8)
39	R18		0,01	1	0,01	2	0,02
40	R28		0,02	0	0	0	0
41	R38		0,06	2	0,12	0	0
42	R48		0,02	1	0,02	0	0
43	R58		0,03	2	0,06	1	0,03
44	R68		0,06	1	0,06	0	0
Оценка Q8 риска невыполнения в срок этапа 8					0,27		0,05
Вероятность успешного выполнения этапа P8					0,73		0,95
Вероятность P = P1P2...Р8 успешного выполнения проекта					0,094		0,629
Оценка Q = 1 – P риска R, т.е. вероятность невыполнения проекта в срок					0,906		0,371

Согласно табл.4 вероятность выполнения в срок проекта 1 равна 0,094, т.е. это событие маловероятно (чуть менее 1 шанса из 10). Для этого проекта вероятности успешного выполнения этапов не малы - меняются от 0,63 до 0,84 (т.е. оценки рисков составляют от 0,16 до 0,37). Накапливаясь от этапа к этапу, оценка риска возрастает до явно недопустимого значения 0,906.

Для проекта 2 вероятности успешного выполнения этапов близки к 1 – меняются от 0,93 до 0,97 (т.е. оценки рисков составляют от 0,03 до 0,07). Тем не менее, накапливаясь от этапа к этапу, оценка риска возрастает до заметного значения 0,371, соответственно вероятность успешного выполнения проекта 2 (т.е. в срок) заметно меньше 1 и составляет 0,629 (несколько менее 2 шансов из 3).

4.5.6. О дальнейшем развитии аддитивно-
мультипликативной модели

С помощью АМ-модели, построенной на начальных этапах выполнения проекта (например, на этапе 1 «Концепция»), можно выделить факторы риска, вносящие наибольших вклад в суммарный риск. Управленческие воздействия, направленные на снижение соответствующих рисков, могут оказаться наиболее полезными для снижения суммарного риска. Так, согласно данным табл.4, для проекта 1 из рисков по этапам наибольшим является риск (с оценкой 0,37), соответствующий этапу 7 «Летные испытания и доработка документации», а для проекта 2 – риск (с оценкой 0,07), соответствующий этапу 3 «Разработка рабочей документации». Именно на эти этапы целесообразно обратить наибольшее внимание при управлении проектами. Согласно данным табл.4, отдельные риски второго порядка вносят в риски по этапам заметно больший вклад, чем другие виды рисков на тех же этапах. Так, для проекта 2 в риск на этапе 3 «Разработка рабочей документации» наибольший вклад (0,04 из 0,07, т.е. больше половины) вносит риск R₅₃ - организационный риск (риск срыва работ из-за плохой их организации). Для проекта 1 в риск на этапе 7 «Летные испытания и доработка документации» наибольший вклад вносят риски R₃₇ (риск недостатка ресурсов) и R₇₇ (внешний риск) - 0,10 и 0,12 соответственно из оценки риска на этапе 0,37. На других этапах также можно выделить риски второго порядка, которые вносят в риски по этапам основной вклад. Так, для проекта 1 в риск на этапе 5 «Наземная отработка (испытания)» (оценка риска на этапе 0,33) наибольший вклад вносит риск R₃₅ – риск недостатка ресурсов с оценкой 0,24 (более 70% от риска на этапе). Таким образом, можно выделить риски, управленческие воздействия на которые могут в наибольшей степени снизить общий риск.

Предположим, что известна стоимость реализации тех или иных управленческих решений. На основе АМ-модели можно рассчитать эффективность набора управленческих решений, т.е. снижение риска в результате применения этого набора. Согласно АМ-модели риск оценивается числом от 0 до 1. Более продвинутые исследования могут дать возможность финансовой оценки рисков (в частности, потерь от реализации рисковых ситуаций и затрат на ликвидацию последствий). Решая задачу оптимизации, при заданном бюджете на снижение рисков находим наилучший набор управленческих решений, а также решаем двойственную задачу – определяем величину финансовых вложений, необходимых для снижения риска на заданную величину и в дальнейшем поддержания приемлемого уровня риска. Такой подход аналогичен примененному при разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий [14].

Для реализации описанного направления развития АМ-модели необходимо внести в модель информацию о последствиях невыполнения очередного этапа в ходе разработки РКТ. Можно оценивать накопленный риск на основе накопленной вероятности выполнения первых m этапов: P = P₁P₂...P_k, где k последовательно принимает значения 1, 2, 3, ..., m. Если вероятность P достаточно близка к 1, нет необходимости дополнять АМ-модель. Такая необходимость возникает, если вероятность P становится ниже определенного порога (заданного экспертно).

Что произойдет, если очередной этап не будет выполнен? Согласно предлагаемой здесь простейшей модели этап будет повторен и выполнен полностью. Тогда разработка РКТ идет по одной из следующих траекторий:

1) 1 – 2 – 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

2) 1 – 1 - 2 – 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

3) 1 – 2 – 2 - 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

4) 1 – 1 - 2 – 2 – 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

5) 1 – 2 – 3 – 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

6) 1 – 1 - 2 – 3 - 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

7) 1 – 2 – 2 - 3 – 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

8) 1 – 1 - 2 – 2 – 3 - 3 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

9) 1 – 2 – 3 – 4 – 4- 5 – 6 – 7 – 8

10) 1 – 1 - 2 – 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

11) 1 – 2 – 2 - 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

12) 1 – 1 - 2 – 2 – 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

13) 1 – 2 – 3 – 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

14) 1 – 1 - 2 – 3 - 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

15) 1 – 2 – 2 - 3 – 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

16) 1 – 1 - 2 – 2 – 3 - 3 – 4 – 4 - 5 – 6 – 7 – 8

И т.д. (всего 2⁸ = 256 возможных траекторий). Вероятность каждой из этих траекторий может быть вычислена на основе данных табл.4. Поскольку известны оценки финансовых, временных и иных ресурсов для выполнения отдельных этапов, можно рассчитать необходимые ресурсы для каждой из траекторий, а затем построить функции распределения необходимых ресурсов и их характеристики (математическое ожидание, медиану, дисперсию, квантили...). Отметим, что согласно простейшей модели общий расход ресурсов увеличивается не более чем в 2 раза.

В связи с дальнейшим развитием АМ-модели отметим, что в подразделе 4.5.2 предложены модели на основе теории нечеткости и интервальных чисел. Одним из направлений развития является дальнейшая разработка процедур сбора и анализа экспертных оценок. Необходимо изучить устойчивость выводов по отношению к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок АМ-модели [15, 16].

4.6. Многообразие методов прогнозирования

С целью разработки адекватных методов прогнозирования выделим основные источники неопределенностей в различных производственных и экономических ситуациях. Рассмотрим здесь роль и задачи прогнозирования при управлении промышленными предприятиями ракетно-космической промышленности. Обсудим основные методы организационно-экономического прогнозирования, развивая положения статьи [1].

Основные функции менеджмента были выделены около 100 лет назад одним из основоположников научного менеджмента французом Анри Файолем: «Управлять – значит прогнозировать и планировать, организовывать, руководить командой, координировать и контролировать» [2]. Вслед за А. Файолем констатируем, что первая из основных функций менеджмента – прогнозирование и планирование.

Прогнозирование – это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений. Планирование же – это разработка последовательности действий, позволяющей достигнуть желаемого. В работе руководителя (управленца, менеджера) они тесно связаны. Результаты прогнозирования необходимы для планирования.

Практика показывает, что прогнозировать достаточно сложно. Иногда прогноз основывается на хорошо изученных закономерностях и осуществляется «наверняка». Например, при прогнозировании астрономических явлений. Однако в социально-экономической области обычно не удается дать однозначный полностью обоснованный прогноз. Причины – неопределённости в различных аспектах производственной и экономической ситуации.

4.6.1. Источники неопределенностей

Часть неопределенностей связана с недостаточностью знаний о природных явлениях и процессах, в частности:

- неопределенности, порожденные недостаточными знаниями о природе (например, неизвестен точный объем полезных ископаемых в конкретном месторождении, а потому невозможно точно предсказать развитие добывающей промышленности и объем налоговых поступлений от ее предприятий);

- неопределенности самих природных явлений (погода, влияющая на возможность запуска космического аппарата, на урожайность, на затраты на отопление, на загрузку транспортных путей).

Многие возможные неопределенности связаны с социально-экономическим окружением предприятия ракетно-космической промышленности или иной отрасли народного хозяйства, соответствующая служба которого занимается прогнозированием:

- неопределенности, относящиеся к деятельности (в текущий момент) участников экономической жизни (прежде всего партнеров рассматриваемого предприятия), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением, соблюдением обязательств;

- неопределенности, обусловленные социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых данное предприятие имеет деловые интересы. Речь идет о взаимоотношении предприятия с органами местной и региональной власти, как официальными, так и криминальными;

- неопределенности, связанные с будущими действиями поставщиков в связи с меняющимися заданиями вышестоящих органов управления и предпочтениями рынка;

- неопределенности, порожденные конкурентным окружением (в том числе структур вероятного противника), от действий которого зависит многое в судьбе конкретного предприятия. Здесь имеют место возможности государственного или промышленного шпионажа, проникновения конкурентов в коммерческие тайны, и иное воздействие на внутренние дела предприятия, вплоть до диверсий.

Большое значение имеют и неопределенности на уровне страны, в частности:

- неопределенность будущей рыночной ситуации в стране, в том числе отсутствие достоверной информации о будущих предпочтениях государственного заказчика и других потребителей;

- неопределенности, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы (банковского) процента, валютных курсов, курсов акций и других макроэкономических показателей;

- неопределенности, порожденные нестабильностью законодательства и текущей экономической политики (т.е. с деятельностью руководства страны, министерств и ведомств), связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны.

Часто приходится учитывать и внешнеэкономические неопределенности, связанные с ситуацией в зарубежных странах и международных организациях, с которыми предприятие поддерживает деловые отношения.

Большое значение имеют неопределенности, связанные с производством:

- дефектность продукции. Известно, что при массовом производстве, как правило, невозможно обеспечить выпуск продукции без дефектов;

- неопределенности, относящиеся к проектируемым продукции или технологическим процессам. Они могут быть связаны с ошибками разработчиков или физической невозможностью осуществления того или иного процесса;

- неопределенности, связанные с осуществлением действующих технологических процессов. Возможны аварии различной степени тяжести, от незначительных нарушений технологических процессов до катастроф с человеческими жертвами. Как следствие нарушения технологических процессов возникают экологические неопределенности, связанные с аварийными сбросами в реки технологических жидкостей, выбросами в атмосферу газов и др.

Среди неопределенностей на предприятии есть и социальные (риски персонала), связанные с различными конфликтами – между службами (отделами, цехами), между руководителями высшего звена (топ-менеджерами), между профсоюзами и администрацией (по поводу заработной платы, условий труда и др.).

Неопределенности порождают соответствующие риски. Поэтому прогнозирование необходимо для адекватного принятия решений в условиях неопределенности и риска.

4.6.2. Что и зачем прогнозировать?

В современных условиях хозяйственной независимости основной массы промышленных предприятий для многих из них стал весьма актуальным вопрос о прогнозировании. При составлении плана производства важны не только возможности предприятия, но и спрос на выпускаемую продукцию. Сейчас, когда предприятия вынуждены работать по «рыночным законам», руководители (менеджеры) хотят знать перспективы развития своего предприятия, взглянуть в будущее, чтобы оценить возможные пути развития, предугадать последствия тех или иных решений.

Эффективная деятельность промышленных предприятий в современных условиях в значительной степени зависит от прогнозирования, т.е. насколько достоверно менеджеры предвидят дальнюю и ближнюю перспективу своего развития. Прогнозирование – частный вид моделирования как основы познания и управления [3].

Роль прогнозирования в управлении предприятием очевидна. Первично соответствующим службам предприятия ракетно-космической отрасли необходимо прогнозировать:

- поведение государственных органов управления,

- поведение потребителей,

- поведение поставщиков,

- поведение конкурентов,

- научно-технический прогресс.

Вторичными прогнозируемыми показателями, определяющими успешное существование промышленного предприятия в долгосрочной перспективе, являются:

- величина прибыли (в различных определениях этого термина – от основной деятельности, балансовой (налогооблагаемой), чистой, реинвестируемой и др.),

- объем реализации продукции;

- рентабельность, в том числе активов различных видов;

- фондоотдача,

- показатели ликвидности,

- производительность труда и т.д.

Наличие неопределенностей у этих факторов значительно усложняют процесс управления промышленным предприятием. Это связано с тем, что в связи с развитием предприятия ракетно-космической промышленности возникают новые цели и конкретные задачи (в терминах стратегического менеджмента [2]), налаживаются новые хозяйственные связи, формируются новые механизмы управления. Обеспечение методической и инструментальной базы для поддержки основных функций менеджмента лежит на контроллинге. Это новая концепция управления, порожденная практикой современного менеджмента [4]. Можно говорить о том, что одним из инструментов руководителя (менеджера), обеспечивающий успех предприятию, является контроллинг. Это относится и к управлению деятельностью научно-исследовательских организаций, в том числе в ракетно-космической отрасли [5].

Контроллеру (специалисту службы контроллинга) и сотрудничающему с ним специалисту по анализу данных (эконометрику) нужна разнообразная экономическая и управленческая информация, а также удобные инструменты ее анализа. Следовательно, необходима информационная поддержка контроллинга. Без современных компьютерных инструментов анализа и управления, основанных на продвинутых эконометрических и экономико-математических методах и моделях, невозможно эффективно принимать управленческие решения. Недаром специалисты по контроллингу большое внимание уделяют проблемам создания, развития и применения компьютерных систем поддержки принятия решений. Высокие статистические технологии и эконометрика – неотъемлемые части любой современной системы поддержки принятия экономических и управленческих решений [6]. Итак, эконометрика – важная составляющая инструментария контроллера, воплощенного в компьютерной системе поддержки принятия решений [3].

4.6.3. Методы организационно-экономического прогнозирования

Разработаны различные методы прогнозирования. Их теоретической основой являются математические дисциплины: теория вероятностей, математическая статистика, дискретная математика, дифференциально-разностные уравнения, математическое моделирование, исследование операций, а также экономика предприятия (инженерная экономика), экономическая теория, экономическая статистика, менеджмент (в том числе менеджмент высоких технологий [7]), социология, политология и другие социально-экономические науки. Выбор конкретного метода является одной из наиболее важных задач прогнозирования. При этом можно указать три основные группы причин, влияющих на выбор метода прогнозирования.

Первая группа состоит в увеличении числа классов (групп, видов, вариантов) методов прогнозирования, которое и в перспективе будет возрастать в связи с разнообразием практических задач прогнозирования. Отметим, что и в настоящее время число конкретных методов прогнозирования, строго говоря, бесконечно много. Например, при использовании линейной прогностической функции:

, (1)

неизвестные параметры и могут быть найдены путем решения оптимизационной задачи:

, (2)

где t – независимая переменная, x – зависимая переменная, (t_i, x_i), i = 1, 2,…, n, – исходные данные, с – параметр, определяющий метод оценивания неизвестных параметров. При этом, если с = 2, то имеем метод наименьших квадратов (наиболее популярный в рассматриваемом классе методов), если с = 1 – метод наименьших модулей, если же параметр с → +∞ – метод Чебышёва (минимизация максимального отклонения). Поскольку параметр с – действительное число, то всего в рассматриваемом классе столько же методов, сколько действительных чисел. На языке математики – множество методов рассматриваемого класса имеет мощность континуума.

Вторая группа причин заключается в том, что в современных социально-экономических условиях существенно возрастает сложность как самих решаемых задач, так и объектов прогнозирования (в частности, из-за создания корпоративных групп, холдингов, объединений и других сложных организационно-производственных структур).

Третья группа причин связана с возрастанием динамичности (подвижности) социально-экономической среды, ускорением темпов инновационных процессов в ракетно-космической промышленности в соответствии с решениями руководства страны.

Поэтому на выбор конкретного метода (или группы методов) прогнозирования влияют:

- существо проблемы, подлежащей решению;

- динамические характеристики объекта прогнозирования;

- вид и характер информационного обеспечения;

- выбранный период упреждения прогноза (и его соотношение с продолжительностью цикла разработки товара или услуги);

- требования к результатам прогнозирования (точности, надежности и достоверности) [8].

По нашему мнению, среди методов прогнозирования базисными являются две группы – статистические и экспертные. Они используются как непосредственно, так и в составе более сложных комбинированных систем прогнозирования. Дадим краткое представление об этих группах методов прогнозирования (статистических, экспертных, комбинированных).

4.6.4. Статистические методы прогнозирования

Кратко охарактеризуем основные методы прогнозирования, основанные на вероятностно- статистических моделях.

4.6.4.1. Прогноз временных рядов

Под временным рядом понимают значения экономической (или иной) величины (или величин), выраженной как функция времени. При этом время является дискретным, в противном случае говорят о случайных процессах, а не о временных рядах. Обычно в поведении временного ряда выявляют две основные компоненты – тренд и отклонения от тренда. Под трендом понимают детерминированную зависимость от времени, которую выявляют тем или иным способом сглаживания (например, экспоненциального сглаживания) либо расчетным путем, в частности, с помощью метода наименьших квадратов. Другими словами, тренд – это очищенная от случайностей основная тенденция временного ряда. В вероятностно-статистических методах под трендом понимают математическое ожидание временного ряда (как функцию времени).

Временной ряд обычно колеблется вокруг некоторой достаточно простой функции от времени, причем отклонения от нее иногда обнаруживают правильность. Часто это связано с естественной или назначенной периодичностью, например, сезонной или недельной, месячной или квартальной. Иногда наличие периодичности и тем более ее причины не ясны, и задача статистического анализа данных – выяснить, действительно ли имеется периодичность [9].

Временной ряд может быть как одномерным, так и многомерным (число зависимых переменных больше одной). Для анализа временного ряда наиболее часто используется метод наименьших квадратов. Методы наименьших модулей, метод Чебышёва (минимакса) и иные применяются реже. Применяются также эвристические приемы: метод скользящих средних, метод экспоненциального сглаживания и др.

4.6.4.2. Регрессионный анализ

Регрессионный анализ предназначен для восстановления зависимости определенной величины (или нескольких величин) от других величин. Он используется для различных видов прогнозирования (объема инвестиций, уровня затрат, финансовых результатов, объемов продаж и т.п.). Многомерная регрессия, в том числе с использованием непараметрических оценок плотности распределения – основной на настоящий момент математико-статистический аппарат прогнозирования.

4.6.4.3. Адаптивные методы прогнозирования

Адаптивные методы прогнозирования позволяют оперативно корректировать прогнозы при появлении новых точек. Выделяют адаптивные методы оценивания параметров моделей и адаптивные методы непараметрического оценивания. Используют и более специальные модели, такие, как модель авторегрессии, модель Бокса-Дженкинса, системы эконометрических уравнений [10].

4.6.4.4. Компьютерные статистические технологии

Для установления возможности применения асимптотических результатов при малых объемах выборок полезны компьютерные статистические технологии. Они позволяют также строить различные имитационные модели.

4.6.4.5. Методы статистических испытаний

При разработке алгоритмов прогнозирования широко используют методы статистических испытаний. Этот термин применяется для обозначения компьютерных технологий, в которых в эконометрическую модель искусственно вводится большое число случайных элементов. Обычно моделируется последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин, на основе которых рассчитываются функции от них, например, последовательность, построенная на основе последовательности накапливающихся (кумулятивных) сумм.

Необходимость в методе статистических испытаний возникает потому, что чисто теоретические методы лишь в исключительных случаях дают точное решение. Это происходит, когда исходные случайные величины имеют вполне определенные функции распределения, например, нормальные (как правило, на практике подобные предположения не выполняются [11]), либо когда объемы выборок очень велики (с практической точки зрения бесконечны).

Второе название методов статистических испытаний – методы Монте-Карло. В методах статистических испытаний можно выделить две составляющие. База – датчики псевдослучайных чисел. Результатом работы таких датчиков являются последовательности чисел, которые обладают некоторыми свойствами последовательностей случайных величин. Надстройкой служат различные алгоритмы, использующие последовательности псевдослучайных чисел [11].

Модель в общем смысле (обобщенная модель) есть создаваемый с целью получения и (или) хранения информации специфический объект (в форме мысленного образа, описания знаковыми средствами либо материальной системы), отражающий свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для задачи, решаемой субъектом [12]. Для теории принятия решений наиболее полезны модели, которые выражаются словами или формулами, алгоритмами и иными математическими средствами. При более тщательном анализе словесных моделей, как правило, недостаточно. Необходимо применение достаточно сложных математических моделей. Так, при принятии решений в менеджменте производственных систем, в том числе в ракетно-космической отрасли, используются:

- модели технологических процессов (прежде всего модели контроля и управления);

- модели обеспечения качества продукции (в частности, модели оценки и контроля надежности);

- модели массового обслуживания;

- модели управления запасами (модели логистики);

- имитационные и эконометрические модели деятельности предприятия в целом, и др.

4.6.4.6. Методы размножения выборок

Методы размножения выборок – методы, используемые при изучении свойств статистических процедур. Рассмотрим основную идею группы методов «размножения выборок», наиболее известным представителем которых является бутстреп – дальнейшее развитие «метода складного ножа». Сам термин «бутстреп» (bootstrap) буквально означает «вытягивание себя за шнурки от ботинок».

Идея, которую предложил в 1949 году М. Кенуй («метод складного ножа») состоит в том, чтобы из одной выборки сделать много, исключая по одному наблюдению (и возвращая ранее исключенные). Б. Эфрон разработал новый способ размножения выборок, существенно использующий датчики псевдослучайных чисел. Он предложил строить новые выборки, моделируя выборки из эмпирического распределения [11].

Есть много способов развития идеи размножения выборок [13]. Можно по исходной выборке построить эмпирическую функцию распределения, а затем каким-либо образом от кусочно-постоянной функции перейти к непрерывной функции распределения. Другой вариант – перейти к непрерывному распределению, построив непараметрическую оценку плотности. После этого рекомендуется брать размноженные выборки из этого непрерывного распределения (являющегося состоятельной оценкой исходного), непрерывность защитит от совпадений элементов в этих выборках. Следующий вариант построения размноженных выборок – более прямой. Исходные данные не могут быть определены совершенно точно и однозначно. Поэтому предлагается к исходным данным добавлять малые независимые одинаково распределенные погрешности. При таком подходе одновременно соединяем вместе идеи устойчивости и бутстрепа.

В новых научно-практических областях со сложными алгоритмами, свойства которых недостаточно ясны, бутстреп представляет собой ценный инструмент для изучения ситуации.

Не всегда статистические методы используются в чистом виде. Часто их включают в виде важных элементов в комплексные методики, предусматривающие сочетание статистических методов с другими, например, экспертными оценками.

Статистические методы прогнозирования продолжают бурно развиваться. Так, недавно разработан непараметрический метод наименьших квадратов для восстановления зависимости с периодической составляющей [14].

Статистические методы основаны на использовании объективной информации. В прогнозировании весьма полезными являются также экспертные методы сбора и анализа субъективной информации, полученной от специалистов.

4.6.5. Экспертные методы прогнозирования

Для принятия решения, например, об экономических, социальных, экологических и иных проектах, в том числе требующих крупных инвестиций, в случае чрезвычайной сложности системы (объекта прогнозирования), его новизны, недостаточной полноты информации и невозможности полной математической формализации процесса, необходимо обратиться к методам экспертных оценок.

Методы экспертных оценок – это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов [15].

Эти мнения обычно выражены частично в количественной, частично в качественной формах. Экспертные исследования проводят с целью подготовки информации для принятия решений лицом, принимающим решения (ЛПР). Для проведения работы по методу экспертных оценок создают Рабочую группу (сокращенно РГ), которая и организует по поручению ЛПР деятельность экспертов, объединенных (формально или по существу) в экспертную комиссию (ЭК).

Экспертные оценки бывают:

- индивидуальные – это оценки одного специалиста.

- коллективные – это сведенные вместе оценки многих специалистов.

Существует масса методов получения экспертных оценок. В одних с каждым экспертом работают отдельно, он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других – экспертов собирают вместе для подготовки материалов для ЛПР, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В одних методах число экспертов фиксировано и таково, чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других – число экспертов растет в процессе проведения экспертизы. Существует множество методов обработки ответов экспертов, они компьютеризированы и весьма насыщены математикой. На языке математики – множество экспертных методов имеет мощность континуума. Рассмотрим несколько конкретных процедур экспертных оценок.

4.6.5.1. Метод Дельфи

Название данному методу дано по ассоциации с Дельфийским храмом, куда согласно древнегреческой легенде было принято обращаться для получения поддержки при принятии решений. Он был расположен у выхода ядовитых вулканических газов. Жрицы храма, надышавшись отравы, начинали пророчествовать, произнося непонятные слова. Специальные «переводчики» – жрецы храма – толковали эти слова и отвечали на вопросы паломников, пришедших со своими проблемами.

В США в 1960-х годах методом Дельфи назвали экспертную процедуру прогнозирования научно-технического развития. В первом туре эксперты называли вероятные даты тех или иных будущих свершений. Во втором туре каждый эксперт знакомился с прогнозами всех остальных. Если его прогноз сильно отличался от прогнозов основной массы, его просили пояснить свою позицию, и иногда он изменял свои оценки, приближаясь к средним значениям. Процедуру повторяли, пока средние значения не переставали меняться. Эти средние значения и выдавались заказчику как групповое мнение.

С помощью метода Дельфи момент высадки человека на Луну был предсказан с точностью до месяца. Этот успех привел к широкому развертыванию как прикладных работ с использованием экспертных оценок, так и теоретических исследований по разработке новых экспертных процедур и изучению их свойств.

4.6.5.2. Метод сценариев

Метод сценариев применяется, прежде всего, для экспертного прогнозирования. Рассмотрим его основные идеи. Технологическое, экологическое или социально-экономическое прогнозирование, как и любое прогнозирование вообще, может быть успешным лишь при некоторой стабильности условий. Однако решения органов власти, отдельных лиц, иные события меняют условия, и события развиваются по-иному, чем ранее предполагалось. Целесообразно выделить сценарии (пути) развития ситуации. Например, при разработке методологического, программного и информационного обеспечения анализа риска химико-технологических проектов признано необходимым составление детального каталога сценариев аварий, связанных с утечками токсических химических веществ. Каждый из таких сценариев описывает аварию своего типа, со своим индивидуальным происхождением, развитием, последствиями, возможностями предупреждения.

Метод сценариев – это метод декомпозиции задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо.

Возможность подобной декомпозиции не очевидна и обосновывается в каждом конкретном случае.

При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:

- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;

- прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы.

Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественно-экономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств, приводит к весьма громоздким математическим моделям. Набор сценариев должен быть обозрим. Приходится исключать различные маловероятные события. Само по себе создание набора сценариев – предмет экспертного исследования. Кроме того, эксперты могут оценить вероятности реализации того или иного сценария. Прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы также осуществляется в соответствии с описанной выше методологией прогнозирования. При стабильных условиях могут быть применены статистические методы прогнозирования временных рядов. Однако этому предшествует анализ с помощью экспертов, причем зачастую прогнозирование на словесном уровне является достаточным (для получения интересующих исследователя и ЛПР выводов) и не требующим количественного уточнения. Примером является работа [16], посвященная сценариям социально-экономического развития России.

Другой вариант метода сценариев часто применяют при составлении бизнес-планов [2]. Финансовый поток инвестиционного проекта рассматривают как вероятный. Оптимистический сценарий соответствует тому, что поступления увеличиваются на определенный процент, например, на 10%, а платежи – уменьшают на 10%. В пессимистическом сценарии, наоборот, поступления уменьшаются на определенный процент, например, на 10%, а платежи – увеличиваются на 10%. Затем рассчитываются характеристики инвестиционного проекта, соответствующие трем сценариям, и сопоставляются между собой. Моделям и методам анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем посвящен фундаментальный двухтомник [17, 18].

4.6.5.3. Мозговой штурм

«Мозговой штурм» организуется как дискуссия на собрании экспертов, на выступления которых наложено одно, но очень существенное ограничение – нельзя критиковать предложения других. Можно их развивать, можно высказывать свои идеи, но нельзя критиковать. В ходе заседания эксперты, «заражаясь» друг от друга, высказывают все более экстравагантные соображения. Часа через два записанное на диктофон или видеокамеру заседание заканчивается, и начинается второй этап мозгового штурма – анализ высказанных идей. Обычно из 100 идей 30 заслуживают дальнейшей проработки, из них 5 - 6 дают возможность сформулировать прикладные проекты, а 2 - 3 оказываются перспективными для реализации, и одна из них в итоге приносит полезный эффект – увеличение прибыли, повышение экологической безопасности и т.п. При этом интерпретация идей – творческий процесс.

4.6.5.4. Анализ ситуации

Для разработки управленческих решений с помощью экспертов используют метод «анализа ситуации». Полезно выделить этапы анализа ситуации, подготовки и принятия решения, анализа их последствий [19]:

1) Уяснить ситуацию.

2) Установить наличие проблемы, подлежащей решению.

3) Сформировать возможные решения.

4) Описать последствия решений.

5) Выбрать решение.

6) Обобщить накопленный опыт принятия решений.

Целесообразно уточнить содержание каждого из перечисленных этапов. Например, для уяснения ситуации целесообразно ответить на пять вопросов:

1) КТО должен или обязан (или хочет) принять решение?

2) ГДЕ (в каком месте, в каком окружении, в какой среде, при каких обстоятельствах) предстоит принимать решение?

3) КОГДА (до какого срока, или насколько часто, с какой периодичностью) необходимо принимать решение?

4) КАК (каким образом, в какой форме, каким документом) должно быть выражено решение?

5) ЧТО обусловливает решение? Зачем оно нужно? В чем его цель? Какой замысел лежит в его основе? Для чего оно служит? Зачем его надо принимать?

После того, как ситуация обдумана, необходимо рассмотреть варианты управленческих решений. Разрабатываются новые математические методы оценки эффективности управленческих решений [20].

Экспертные методы прогнозирования продолжают бурно развиваться. Так, недавно в связи с разработкой автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий предложены и применены новые экспертные технологии для оценивания вероятностей редких событий [21].

Статистические и экспертные методы зачастую являются блоками в более развитой прогностической системе.

4.6.6. Комбинированные методы

Особое место в классификации методов прогнозирования занимают комбинированные методы, которые предполагают одновременное использование различных методов прогнозирования. Использование комбинированных методов особенно актуально для сложных социально-экономических систем, когда при разработке прогноза показателей каждого элемента системы могут быть использованы различные сочетания методов прогнозирования. Разновидностью комбинированных методов можно считать эконометрическое моделирование, в которых экономико-математическое моделирование сочетается со статистическими методами оценивания параметров и проверки гипотез [22].

Ключевые слова при рассмотрении проблем создания и использования современных комбинированных методов прогнозирования и – на его основе – планирования таковы: системные исследования, экспертные оценки, прогнозирование и планирование, контроллинг. Большое значение имеет использование современных информационно-коммуникационных технологий [23].

Как отмечено в статье [24]: «... при поиске механизмов принятия эффективных корпоративных решений (например, по вопросам инвестирования, менеджмента, инноваций и др.) напрашивается особое внимание уделить использованию информационных систем поддержки решений (СПР, Decision Support Systems). Они предназначены для интеграции возможностей современных средств сбора, аналитической обработки и визуального представления информации, а также поддержки групповой деятельности экспертов. Больший интерес проявляется сегодня к ситуационным комнатам, которые позволяют быстро «погрузить» участников процесса принятия решений в рассматриваемую проблему, «научить их говорить» на одном языке, помочь разобраться в проблеме, правильно сформулировать запросы к внешним источникам информации и совместно подготовить хорошее (не обязательно наилучшее) решение».

Среди комбинированных методов известна технология Форсайта [25]. В переводе с английского Foresight – предвидение, в то время как Prediction – предсказание, Forecasting – прогнозирование, Prognostication - прогнозирование, предсказание, предзнаменование. Как сказано на официальном сайте Форсайт-центра Высшей школы экономики: «Форсайт представляет собой систему методов экспертной оценки стратегических направлений социально-экономического и инновационного развития, выявления технологических прорывов, способных оказать воздействие на экономику и общество в средне- и долгосрочной перспективе» (http://foresight.hse.ru/whatforesight/). Метод весьма трудоемок, поскольку требует привлечения тысяч экспертов, а не десятков, как в основной массе экспертных технологий [15]: «... в японских долгосрочных прогнозах научно-технологического развития, проводимых каждые пять лет, участвует более 2-х тысяч экспертов, которые представляют все важнейшие направления развития науки, технологий и техники, а в последнем корейском проекте участвовали более 10 тысяч экспертов...» (http://foresight.hse.ru/whatforesight/).

Форсайт ориентирован на совмещение функций прогнозирования и планирования: «... Форсайт исходит из того, что наступление «желательного» варианта будущего во многом зависит от действий, предпринимаемых сегодня, поэтому выбор вариантов сопровождается разработкой мер, обеспечивающих оптимальную траекторию инновационного развития ... Важным результатом является развитие неформальных взаимосвязей между их участниками, создание единого представления о ситуации... Третье главное отличие Форсайта от традиционных прогнозов – нацеленность на разработку практических мер по приближению выбранных стратегических ориентиров...» (http://foresight.hse.ru/whatforesight/).

Сказанное показывает, что Форсайт плохо сочетается с менеджментом высоких технологий [7], в частности, не является перспективным для ракетно-космической промышленности из-за ее высокой наукоемкости, с одной стороны, и централизованной системой принятия решений, в другой. Его сфера применения, как и подчеркнуто выше, совсем другая, в частности, связанная с развитием социально-экономических систем, например, регионов, когда важно налаживание "неформальных взаимосвязей" с целью предотвращения конфликтов.

На основе проведенного выше анализа многообразия методов прогнозирования можно сформулировать ряд практических предложений, ориентированных на ракетно-космическую промышленность. Отметим, что они могут быть использованы и в других высокотехнологичных наукоемких отраслях промышленности.

4.6.7. Предложения по совершенствованию механизмов прогнозирования
и планирования для практического использования при создании
космических комплексов

4.6.7.1. Действующую систему планирования целесообразно совершенствовать в соответствии с положениями Федерального закона «О стратегическом планировании в Российской Федерации» N 172-ФЗ [26] и рекомендациями теории планирования в стратегическом менеджменте [2], теории управления организационными системами (http://mtas.ru), крупномасштабными системами, проектами, в том числе инновационными и инвестиционными, контроллингом, короче, в соответствии с достижениями современной организационно-экономической науки. Конкретные рекомендации по совершенствованию системы планирования могут быть выработаны в результате выполнения соответствующей научно-исследовательской работы с учетом специфики отрасли.

4.6.7.2. Целесообразно создать функциональную структуру прогнозирования, учитывая при этом рекомендации по созданию такой структуры, полученные в диссертации [22]. Функциональная структура прогнозирования может действовать в рамках службы контроллинга [5].

4.6.7.3. Поскольку в настоящее время отсутствует банк знаний (энциклопедия) по методам прогнозирования, то целесообразно выполнить комплекс научно-исследовательских работ по систематизации (аналитическому обзору) методов прогнозирования с целью создания указанного банка знаний.

4.6.7.4. На основе банка знаний по методам прогнозирования целесообразно разработать ориентированный на практическое применение при создании космических комплексов программный продукт, предназначенный для реализации отобранных в соответствии с п.4.6.7.3 методов прогнозирования.

4.6.7.5. Из статистических методов прогнозирования целесообразно использовать непараметрические (на основе рекомендаций монографии [11]).

4.6.7.6. Для нужд прогнозирования предлагаем использовать весь арсенал современных экспертных технологий [15].

4.6.7.7. Если сформулировать коротко, то предлагаем разработать

А) систему современных методов прогнозирования для практического использования при создании космических комплексов и

Б) систему современных методов планирования, в том числе стратегического, с адекватным организационным и программным обеспечением, предназначенную для практического использования при создании космических комплексов.

4.7. Оценка инфляции по независимой информации

Работами по сбору и анализу независимо собранной информации о ценах, т.е. по изучению реальной инфляции, мы занялись в середине 1990-х гг. по заказу Министерства обороны РФ. Заказчика интересовали размеры финансирования НИР в реальных (сопоставимых) ценах. Был создан творческий коллектив (под руководством одного из авторов настоящей монографии) из преподавателей и студентов Московского государственного института электроники и математики (технического университета), который и проводил эту работ. Наиболее активные члены коллектива указаны ниже в числе соавторов публикаций. В международной газете «Наука и технология в России» членами нашего коллектива помещен ряд статей об инфляции.

Первая научная публикация по индексу инфляции формально имела статус учебного материала для студентов – методических рекомендаций по курсу «Основы экономики» [1]. По существу же это была небольшая научная монография. Еще интереснее, что подготовлена она была вместе со студентами, поступившими в вуз в 1993 г. – т.е. к моменту выхода книги они перешли на второй курс. Авторы этой и дальнейших работ Балашов В.В., Куроптев О.В., Канакова Е.М., Рафальская А.С., Иванова И.Г., Точенная Н.С. – наиболее активные из студентов, работавших в нашем творческом коллективе. Отметим также, что в этой работе были сформулированы фундаментальные «теорема умножения» и «теорема сложения» для индекса инфляции. Авторы настоящей монографии будут благодарен за информацию об аналогичных формулировках в других учебных изданиях. Обычно обсуждение идет на словесном уровне.

Вслед за основополагающей публикацией [1] последовала серия статей и докладов [2–9]. Развернутые публикации по результатам проведенных исследований выпущены в конце 1990-х гг. [10–11]. Работы на близкую тему – о дифференциации по доходам – появились на рубеже тысячелетий [12–14].

Полученные при изучении инфляции научные результаты включены в ряд учебных курсах. Они послужили основой для главы 7 учебника «Эконометрика» [15] и аналогичных разделов других учебников А.И. Орлова (см. перечень в [16]), выпущенных уже в XXI веке.

Работы по сбору и анализу независимой информации о ценах можно отнести к экспериментальным исследованиям, как следствие, они достаточно трудоемки. Исходя из интересов обеспечения экономической науки экспериментальным материалом, их целесообразно продолжать и углублять. В настоящее время такие работы выполняются студентами как лабораторные. В частности, на основе собранной студентами факультета «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э. Баумана информации о реальных ценах весны 2004 г. проанализировано распределение индекса инфляции по различным точкам сбора данных в Москве и Московской области [17].

Вопросы применения индексов инфляции при анализе финансово-хозяйственной деятельности предприятий и организаций рассмотрены в кандидатской диссертации В.С. Муравьевой [18]. Такие вопросы стали практически обязательными для дипломников кафедры ИБМ-2 "Экономика и организация производства" МГТУ им. Н. Э. Баумана.

Исследования продолжаются. За последние годы опубликованы статьи и тезисы докладов [19–21]. Заново написана глава по инфляции для 4-го издания учебника "Эконометрика" [22]. Целесообразна дальнейшая глубокая теоретическая и прикладная проработка рассматриваемой тематики. Наш коллектив наработал большой задел.

Индекс инфляции применяют для приведения к сопоставимому виду экономических величин, измеренных в различные моменты времени. Так, номинальный размер пенсий, доходность пенсионных фондов (в накопительной системе) сравнивают с ростом цен. Если доходность фонда больше роста цен, пенсионные накопления в реальном исчислении (в сопоставимых ценах) растут, если меньше – их покупательная способность уменьшается. Поэтому при анализе данных о пенсионных накоплениях важен измеритель роста цен – индекс инфляции. Его используют для приведения значений экономических показателей к сопоставимому виду (к ценам на фиксированный момент времени). Нами установлено, что индексы инфляции Росстата на десятки и сотни процентов преуменьшают реальные индексы инфляции, полученные при независимых измерениях.

С 1993 г. мы используем один и тот же инструмент исследования - минимальную потребительскую корзину физиологически необходимых продовольственных товаров, разработанную в 1993 г. на основе исходных данных Института питания Российской академии медицинских наук (РАМН). Она описана в табл.1. Нами рассчитаны индексы инфляции (индексы потребительских цен), приведенные в табл.2. Установлено, что официальная статистика занижала реальную инфляцию в 1,5 – 2,0 раза (табл.3). Обсуждаем данные о реальных значениях средней заработной платы, используемых в Пенсионном фонде (табл.4). Далее проведен более подробный анализ на материалах последних лет, собранных под нашим руководством.

4.7.1. Потребительская корзина - инструмент
измерения роста цен

Как известно [22], подход к измерению роста цен основан на выборе и фиксации инструмента экономиста и управленца - потребительской корзины (Q₁(t), Q₂(t), ..., Q_n(t)), не меняющейся со временем, т.е. (Q₁(t), Q₂(t), ..., Q_n(t)) ≡ (Q₁, Q₂, ..., Q_n). Здесь Q_i – заданный при формировании потребительской корзины объем потребления i-го товара или услуги из n включенных в корзину. Пусть p_i(t), i=1,2,...,n, - цена i-го товара (услуги) в момент t. Стоимость S(t) потребительской корзины в момент времени t такова:

.

Для оценки роста цен необходимо сравнить стоимости S(t₁) и S(t₂) потребительской корзины (Q₁, Q₂, ..., Q_n) в старых p_i(t₁), i=1,2,…,n, и новых p_i(t₂), i=1,2,…,n, ценах.

Определение. Индексом инфляции называется отношение стоимостей потребительской корзины в конечный t₂ и начальный t₁ моменты времени

.

Здесь индексируемые величины – цены, а весами служат объемы потребления, зафиксированные в принятой исследователем потребительской корзине. С математической точки зрения индекс инфляции – это функция двух переменных, а именно, двух моментов времени – начального, или базового, момента t₁ и конечного, или текущего, момента t₂. Когда говорят об инфляции за определенный промежуток времени, то t₁ – начало этого промежутка (года, месяца), а t₂ – его конец. Обычно t₁ < t₂, хотя с математической точки зрения это не обязательно.

На протяжении более двадцати лет мы (Институт высоких статистических технологий и эконометрики (ИВСТЭ) МГТУ им. Н. Э. Баумана - исследовательский коллектив под руководством проф. А.И. Орлова) используем одну и ту же (в отличие от Росстата, который постоянно меняет корзины по конъюнктурным соображениям) минимальную потребительскую корзину физиологически необходимых продовольственных товаров, разработанную в 1993 г. ИВСТЭ на основе исходных данных Института питания Российской академии медицинских наук (РАМН). Почти совпадающая потребительская корзина использовалась в первой половине 1990-х гг. Министерством труда Российской Федерации для оценки прожиточного минимума. Рассматриваемую минимальную потребительскую корзину, впервые опубликованную в [1], обозначим сокращенно «корзина ИВСТЭ».

В корзине ИВСТЭ продукты питания разделены на 11 групп: (1) хлеб и хлебопродукты; (2) картофель; (3) овощи; (4) фрукты и ягоды; (5) сахар; (6) мясопродукты; (7) рыба и рыбопродукты; (8) молоко и молочные продукты; ( 9) яйца; (10) масло растительное и маргарин; (11) прочие. Общая стоимость «прочих» видов продуктов - 6% от стоимости первых 10 групп продуктов данной потребительской корзины.

На основе физиологических норм потребления Института питания РАМН в ИВСТЭ составлена минимальная потребительская корзина, т.е. указан годовой объем потребления по основным продовольственным товарам, необходимый для поддержания нормальной жизнедеятельности человеческого организма (табл.1). При разработке корзины исходили из трех принципов:

1. Суммарное содержание белков, жиров, углеводов и калорий должно быть не менее нормативов, определяющих согласно науке о питании (как части медицины) возможность продолжения существования человеческого организма без физиологического вырождения.

2. На основе включенных в корзину продуктов может быть разработано меню трехразового питания на год.

3. Стоимость корзины должна быть минимальна.

Первый и третий принципы позволяют сформулировать задачу оптимизации (линейного программирования). Ее решение таково (в расчете на день): 812 г черного хлеба, 705 г картофеля, 180 г молока и 10 г сыра. Хотя этот набор продуктов обеспечивает необходимое количество белков, жиров, углеводов и калорий, ежедневно питаться таким образом невозможно. Второй принцип обеспечивает человека полноценным трехразовым питанием. Но стоимость корзины возрастает примерно на четверть.

Потребительская корзина, представленная в табл.1, не описывает реальное потребление большинства граждан. Например, типовой москвич покупает значительно больше колбасы, сала, копченостей, чем включено в корзину, и в несколько раз меньше муки. Корзина табл.1 предназначена прежде всего для измерения инфляции (роста потребительских цен). Однако еще одно ее использование – оценка минимально допустимых расходов на продовольственные товары, обеспечивающих нормальную жизнедеятельность человеческого организма. Таковы расходы в ряде закрытых учреждений – больницах, тюрьмах, домах престарелых и др.

Для расчета индекса инфляции достаточно заполнить последний столбец значениями реальных цен, затем рассчитать расходы на приобретение товаров в базовый и текущий моменты времени, сложить эти расходы для получения стоимостей потребительских корзин и вычислить индекс инфляции. Процедура расчетов подробно показана в [1, 15, 22]. В частности, при изучении динамики цен следует фиксировать цены в одних и тех же торговых заведениях, чтобы избежать влияния разброса цен в пространстве. В качестве базового момента времени взят март 1991 г., поскольку рост цен в России начался со 2 апреля 1991 г., когда постановлением Кабинета министров СССР были в 2–3 раза подняты цены на основные потребительские товары. На базовый момент времени 14.03.1991 суммарная стоимость минимальной потребительской корзины продуктов питания в расчете на год составила 325 руб. 30 коп., а в расчете на месяц 27 руб. 11 коп.

Таблица 1 – Номенклатура, годовые нормы потребления
и цены в базовый момент времени для потребительской
корзины ИВСТЭ

Наименования продуктов питания	Годовые нормы, кг	Цены на 14.03.91, руб.	Текущие цены
1. Хлеб и хлебопродукты
1.1 Мука пшеничная	18,5	0,46
1.2 Рис	3,5	0,88
1.3 Другие крупы (геркулес)	4,9	0,62
1.4 Хлеб пшеничный	59,8	0,50
1.5 Хлеб ржаной	65,3	0,20
1.6 Макаронные изделия	4,9	0,70
2. Картофель	124,2	0,10
3. Овощи
3.1 Капуста	30,4	0,20
3.2 Огурцы и помидоры	2,8	0,85
3.3 Столовые корнеплоды	40,6	0,20
3.4 Прочие (лук и др.)	27,9	0,50
4. Фрукты и ягоды
4.1 Яблоки свежие	15,1	1,50
4.2 Яблоки сушеные	1,0	3,00
5. Сахар и кондитерские изделия
5.1 Сахар	19,0	0,90
5.2 Конфеты	0,8	4,50
5.3 Печенье и торты	1,2	1,40
6. Мясо и мясопродукты
6.1 Говядина	4,4	2,00
6.2 Баранина	0,8	1,80
6.3 Свинина	1,4	2,00
6.4 Субпродукты (печень)	0,5	1,40
6.5 Птица	16,1	2,40
6.6 Сало	0,7	2,40
6.7 Копчености	0,7	3,70
7. Рыба и рыбопродукты
7.1 Свежая (минтай)	10,9	0,37
7.2 Сельди	0,8	1,40
8. Молоко и молочные продукты
8.1 Молоко, кефир, л	110,0	0,32
8.2 Сметана, сливки	1,6	1,70
8.3 Масло животное	2,5	3,60
8.4 Творог	9,8	1,00
8.5 Сыр и брынза	2,3	3,60
9. Яйца, шт.	152,0	0,09
10. Масло растительное, маргарин
10.1 Масло растительное, л	3,8	1,80
10.2 Маргарин	6,3	1,20
11. Прочие (6% от стоимости товаров групп 1–10)

4.7.2. Результаты измерения роста цен

В 1993–2016 гг. нами проводился независимый сбор цен. Получены стоимости потребительской корзины и индексы инфляции (табл.2). Обратите внимание, что при переходе от 37-й строки к 38-й учтено изменение масштаба цен в 1000 раз в результате деноминации, приведенной 1 января 1998 г.

Таблица 2 – Стоимости потребительской корзины ИВСТЭ
и индексы инфляции в 1993 - 2015 гг.

№	Дата снятия цен, t	Стоимость потребительской корзины S(t) (руб.)	Индекс инфляции I(18.03.91; t)
1	31.03.91	26,60	1,00
2	14.08.93	17 691,00	665,08
3	15.11.93	28 050,00	1054,51
4	14.03.94	40 883,00	1536,95
5	14.04.94	44 441,00	1670,71
6	28.04.94	47 778,00	1796,17
7	26.05.94	52 600,00	1977,44
8	08.09.94	58 614,00	2203,53
9	06.10.94	55 358,00	2081,13
10	10.11.94	72 867,00	2739,36
11	01.12.94	78 955,00	2968,23
12	29.12.94	97 897,00	3680,34
13	02.02.95	129 165,00	4855,83
14	02.03.95	151 375,00	5690,79
15	30.03.95	160 817,00	6045,75
16	27.04.95	159 780,00	6006,77
17	01.06.95	167 590,00	6300,38
18	29.06.95	170 721,00	6418,08
19	27.07.95	175 499,00	6597,71
20	31.08.95	173 676,00	6529,17
21	28.09.95	217 542,00	8178,27
22	26.10.95	243 479,00	9153,35
23	30.11.95	222 417,00	8361,54
24	28.12.95	265 716,00	9989,32
25	01.02.96	287 472,55	10 807,24
26	05.03.96	297 958,00	11 201,43
27	05.04.96	304 033,44	11 429,83
28	08.05.96	305 809,55	11 496,60
29	05.06.96	302 381,69	11 367,73
30	03.07.96	306 065,21	11 506,21
31	03.08.96	308 963,42	11 615,17
32	07.09.96	288 835,07	10 858,46
33	01.10.96	278 235,35	10 459,98
34	05.11.96	287 094,77	10 793,04
35	04.12.96	298 024,76	11 203,94
36	03.01.97	314 287,16	11 815,31
37	04.02.97	334 738,24	12 584,14
38	04.01.98	345,72	12,997
39	03.01.99	630,07	20,395
40	05.01.00	737,80	27,737
41	03.01.01	886,84	33,340
42	03.01.02	1051,79	39,541
43	03.01.03	1210,62	45,512
44	03.01.04	1355,91	50,974
45	14.05.04	1369,10	51,470
46	11.01.05	1463,98	55,037
47	10.01.06	1525,62	57,354
48	26.11.06	1571,26	59,070
49	10.01.07	1580,89	59,432
50	02.07.07	1644,38	61,819
51	03.01.08	1891,04	71,092
52	03.07.08	2286,54	85,960
53	10.01.09	2458,03	92,407
54	02.07.09	2682,08	100,83
55	11.01.10	2833,04	106,48
56	01.07.10	2954,86	111,07
57	11.01.11	3082,35	115,85
58	01.07.11	3267,29	122,80
59	11.01.12	3496,00	131,40
60	01.07.12	3740,72	141,91
61	11.01.13	4227,01	160,36
62	01.07.13	4507,77	170,79
63	11.01.14	4776,53	181,20
64	01.07.14	5015,35	190,26
65	11.01.15	5349,77	202,94
66	01.07.15	5681,46	215,52
67	11.01.16	6039,82	229,12
68	01.07.16	6291,41	238,28

Примечание. Стоимость потребительской корзины приводится без включения группы «прочие» (6% от стоимости основной части корзины).

4.7.3. Сравнение с данными официальной статистики

Сравним наши данные (табл.2) и данные Росстата. Сопоставление столбцов (4) и (5) в табл. 3 показывает, что официальная статистика занижала реальную инфляцию в 1,5 – 2,0 раза.

Таблица 3 – Индексы инфляции в РФ (по данным Росстата)
в сравнении с независимыми данными ИВСТЭ (табл.2)

Год	Индекс инфляции	Индекс инфляции в %	Накопленная инфляция с января 1992	Накопленная инфляция с марта 1991	Данные ИВСТЭ к столбцу (4)
(1)		(2)	(3)	(4)	(5)
1991				2,6	-
1992	26,1	25100	26,1	67,86	-
1993	9,4	840	245,34	637,88	1235,42
1994	3,15	215	772,82	2009,33	3680,34
1995	2,31	131	1785,22	4641,56	9989,32
1996	1,218	21,8	2174,39	5653,42	11815,31
1997	1,11	11,0	2413,58	6274,30	12997
1998	1,844	84,4	4,451	11,572	20,395
1999	1,365	36,5	6,075	15,795	27,737
2000	1,202	20,2	7,303	18,986	33,340
2001	1,186	18,6	8,661	22,517	39,541
2002	1,151	15,1	9,968	25,917	45,512
2003	1,12	12,0	11,164	29,028	50,974
2004	1,117	11,7	12,471	32,424	55037
2005	1,109	10,9	13,830	35,958	57,354
2006	1,09	9,0	15,075	39,194	59,342
2007	1,119	11,9	17,830	46,358	85,960

Примечание. Накопленные индексы инфляции с 1998 г. даются с учетом деноминации.

Наша работа направлена на ликвидацию монополии Росстата при расчетах индексов инфляции, величин прожиточного минимума и реальных располагаемых денежных доходов населения. Как уже сказано, в 1990-е годы Генеральный штаб Министерства обороны Российской Федерации поручил нашему коллективу расчет индексов инфляции по независимо собранной информации. Заказчика интересовали размеры финансирования оборонных НИР в реальных (сопоставимых) ценах. Полученные нами численные значения индексов инфляции оказались примерно в 2 раза выше, чем данные официальной статистики. На рубеже тысячелетий различия в оценке темпов роста цен сгладились, в частности, из-за того, что официальные статистические органы стали использовать потребительскую корзину, приведенную в табл.1. Однако в 2000-е годы Росстат разорвал связь между понятиями «индекс инфляции» и «индекс потребительских цен». В его публикациях стали называть индексом инфляции результаты расчетов с использованием весьма обширной потребительской корзины, не имеющей отношения к реальной жизни подавляющего большинства граждан России. Индексы потребительских цен, полученные по корзинам типа приведенной в табл.1, публикуются сравнительно редко и превышают примерно в 2 раза данные об индексах инфляции. Описанный лингвистический прием позволяет успокоить население, но мешает принимать адекватные управленческие решения.

Отслеживание динамики потребительских цен по независимо собранной информации с использованием описанной выше методики нетрудно. Трудозатраты для единичного сбора данных и расчета индекса инфляции – около 2 часов. Работы такого рода ведутся в ряде регионов. Так, Управление персонала Магнитогорского металлургического комбината ведет мониторинг прожиточного минимума сотрудников комбината. Волгоградская областная организация Общества защиты интересов вкладчиков банков и владельцев ценных бумаг отслеживает фактическую стоимость советского рубля, рассчитывая индекс инфляции. По нашему мнению, от единичных примеров целесообразно перейти к повсеместному мониторингу, органы управления территориальными и муниципальными образованиями должны получать достоверные данные о динамике цен и реальных располагаемых денежных доходах населения, рассчитанные по независимо собранной информации.

Основные полученные результаты на 2009 г. приведены в учебнике [22]. Исследования продолжаются (см., например, доклад [21] 2012 г.), в том числе мониторинг цен (см. статьи [23] 2013 г. и [24] 2014 г.).

Очевидно, значение индекса инфляции зависит от используемой потребительской корзины. Нами были сопоставлены результаты расчетов по пяти продовольственным корзинам [15, 22]. Оказалось, что результаты совпадают с точностью до 10%. Более заметный разброс – в 1,5 – 2 раза – определяется местом сбора цен в одном регионе. Динамика роста цен сравнительно мало отличается в разных регионах.

Таблица 4 – Среднемесячная заработная плата в РФ

№ п/п	Дата	Среднемесячная заработная плата в РФ (по данным Пенсионного фонда РФ, ноябрь 2004), руб.	Индекс инфляции I(31.3.91;t), табл.2	Среднемесячная заработная плата в РФ, в % от уровня 1990
1	1990	303 (за 1990 г.)	1,00	100
2	Август 1993	65400	665,08	32,45
3	Декабрь 1994	354200	3680,34	32,08
4	Декабрь 1995	735500	9989,32	24,30
5	Декабрь 1996	1017000	11815,31	28,32
6	Декабрь 1997	760000	12997,00	19,30
7	Декабрь 1998	760,0	23,395	10,72
8	Декабрь 1999	1086,0	32,004	10,97
9	Декабрь 2000	1584,0	35,684	14,80
10	Декабрь 2001	1671,0	43,321	12,73

Для решения задач управления предприятиями и организациями целесообразно использовать потребительские корзины, составленные из товаров и услуг различных типов. В области управления персоналом – продовольственные корзины типа приведенной в табл.1. В других областях – составленные из закупаемых предприятием товаров и услуг производственного назначения.

При обсуждении пенсионных систем представляет интерес реальная величина заработной платы. Среднемесячная заработная плата в РФ (номинальная и в процентах от уровня 1990 г.) представлена в табл.4. Она составлена по данным Пенсионного фонда РФ, использующего сведения о средней заработной плате при расчета величин пенсий. Обратим внимание, что средняя заработная плата по данным Пенсионного фонда РФ отличается от таковой по данным Росстата.

4.7.4. Более подробный анализ: инфляция в XXI веке

Использование одной и той же потребительской корзины обеспечивает возможность сопоставления результатов расчетов за различные временные периоды. Этим работы ИВСТЭ выгодно отличаются от подхода официальной статистики. Как известно, Госкомстат РФ (ныне – Росстат) в 1993–2013 гг. из конъюнктурных соображений неоднократно менял состав потребительской корзины и объемы потребления входящих в нее товаров. Однако в начале XXI в. потребительская корзина официальной статистики мало отличалась от нашей. Здравый смысл восторжествовал - статистическое ведомство решило исходить из тех же разработок диетологов РАМН, на которые мы опирались еще в 1993 г.

Студенты факультета «Инженерный бизнес и менеджмент» МГТУ им. Н.Э. Баумана в соответствии программой изучения дисциплин «Организационно-экономическое моделирование» и «Эконометрика» два раза в месяц собирали данные о ценах и рассчитывали индексы инфляции. С целью сопоставимости результатов студент все шесть раза собирал данные на продукты одних и тех же конкретных наименований (марок, сортов) и в одних и тех же торговых организациях. По данным за пять моментов времени методом наименьших квадратов строился точечный и непараметрический интервальный прогноз на шестой момент времени, который затем сопоставлялся с реальностью.

Собранные данные позволили изучить разброс значений индекса инфляции в зависимости от конкретных мест сбора данных. Рассмотрим значения индекса инфляции I(t₁, t₂) на текущий момент t₂ = 14 мая 2004 г., соответствующие базовому моменту t₁ = 14 марта 1991 г. (табл.5 - по Москве, табл.6 - по Московской области).

Статистические характеристики для двух выборок индексов инфляции, приведенных в табл.5 и 6, содержатся в табл.7. Они показывают, что индекс инфляции - это не число, а типичная нечисловая экономическая величина (см. главу 7 учебника [15]). Индекс инфляции в Москве можно описать интервалом [39,1; 62,43], а в Московской области - интервалом [44,02; 57,32].

Таблица 5 – Индексы инфляции в Москве в мае 2004 г.

39,10	40,50	40,56	40,70	41,56	41,73	44,03	47,18
47,18	47,30	48,40	49,27	51,45	52,67	52,70	53,04
54,60	55,00	55,01	55,33	55,62	56,40	57,15	57,29
57,65	57,72	57,80	58,26	58,40	59,59	62,43

Таблица 6 – Индексы инфляции в Московской области в мае 2004 г.

44,02	48,11	50,40	51,02	51,08
54,12	54,12	55,65	57,32

Таблица 7 – Статистический анализ данных об инфляции (май 2004 г.)

Статистические характеристики	Москва	Подмосковье
Минимум	39,1	44,02
Максимум	62,43	57,32
Объем выборки	31	9
Выборочное среднее арифметическое	51,47	51,76
Среднее квадратическое отклонение	6,80	4,08

Нечисловой характер индекса инфляции позволяет, тем не менее, сделать полезные для практического применения выводы:

1) В мае 2004 г. индекс инфляции близок к 50 (+20%), т.е. 50 руб. мая 2004 г. по покупательной способности соответствуют 1 руб. марта 1991 г.

2) Индексы инфляции в Москве и Московской области близки.

В мае 2004 г. в Москве стоимость минимальной продовольственной корзины оценивается как (27 руб. 11 коп.) 51,47 = 1400 руб., а прожиточный минимум - как 2800 руб. в месяц.

Индекс инфляции - это эконометрический инструмент, позволяющий доказательно обсуждать и решать те или иные экономические проблемы. Например, проблему соотношения зарплаты и прожиточного минимума. Средства массовой информации часто рассматривают эту тематику. К сожалению, не всегда обсуждение является доказательным, а выводы - обоснованными. Так, в статье [25] утверждается, что мы в конце 2003 г. «живем, как в 1985 году». Это не так.

Сравним уровни жизни в 1985 г. и в 2003 г. Поскольку цены на основные продовольственные товары до марта 1991 г. не росли, можно признать, что индекс инфляции с 1985 г. по конец 2003 г. совпадает с таковым с марта 1991 г. по конец 2003 г., т.е. согласно табл.2 с достаточной для расчетов точностью равен 50. В статье в «Комсомольской правде» приведены значения средней зарплаты по стране - 199 руб. в 1985 г. и 5722 руб. в конце 2003 г. Номинальная зарплата выросла в 29 раз, а цены - в 50 раз. Значит, реальная зарплата сократилась в 1,7 раза. В 1985 г. средняя зарплата почти в 4 раза превосходила прожиточный минимум, а в 2003 г. - лишь в 2 c небольшим раза. Следовательно, в 2004 г. среднестатистический гражданин РФ живет гораздо хуже, чем в 1985 г. Основную причину назвал Президент РФ В. В. Путин в Послании 2004 г. Федеральному Собранию РФ: валовой внутренний продукт (в сопоставимых ценах) в 2003 г. меньше, чем в 1989 г. (динамика макроэкономических показателей России анализируется нами в [26–28]). Большое значение имеет резко возросшая дифференциация доходов. Измеряющий ее децильный коэффициент увеличился за эти годы с 3 до 15; в развитых странах его значение - около 7.

Таблица 8 – Индексы инфляции в Москве в ноябре 2006 г.

46,14	46,44	48,26	49,21	49,27	49,71
50,29	51,05	51,07	52,52	53,64	53,75
53,83	54,36	54,68	55,07	57,16	57,83
57,83	58,7	59,11	59,12	60,41	60,41
60,53	60,57	63,81	65,9	68,01	72,15
72,15	72,15	72,15	72,23	73,3	83,61

Таблица 9 – Индексы инфляции в Московской области в ноябре 2006 г.

39,84	49,15	52,58	58,65
63,51	66,09	68,09	69,18

Крупное исследование было проведено через три с половиной года. Студенты собрали данные о ценах и рассчитали индексы инфляции в Москве и Московской обл. за период с t₁ = 14 марта 1991 г. до t₂ = 26 ноября 2006 г. (табл. 8 и 9).

В Москве индексы инфляции были рассчитаны по ценам в таких торговых организациях, как гипермаркет «Ашан», супермаркет «SPAR», гипермаркет «Метро», супермаркет «Перекресток», другие магазины, рынки. Проверка на однородность двух выборок – индексов инфляции в гипермаркете «Ашан» и индексов инфляции в «других магазинах», не входящих в сети – с помощью критерия Крамера-Уэлча [29] показала, что выборки однородны, а, следовательно, их можно объединить в одну.

Слушатели программы «Топ-менеджер» (Мастер делового администрирования / МВА) Академии народного хозяйства при Правительстве РФ по нашему предложению собрали данные о ценах и рассчитали индексы инфляции в ряде регионов РФ 2006 г. (табл.10).

Таблица 10 – Индексы инфляции по регионам России

№	Город, регион	Дата	Индекс
1	Владимир	22.02.07	44,5
		22.03.07	46,8
2	Иркутск	09.01.07	42,38
		09.02.07	42,97
3	Красноярск (1)	25.11.06	59,50
		30.01.07	61,77
4	Красноярск (2)	25.11.06	64,60
		08.02.07	66,86
5	Калужская обл., г. Малоярославец	20.12.06	46,86
		10.02.07	48,51
6	Нижний Новгород	10.11.06	43,16
		21.05.07	47,0
7	Новосибирск	01.03.07	51,79
		01.05.07	53,74
8	Петропавловск-Камчатский	10.11.06	28,94
		25.01.07	32,96
9	Ростов-на-Дону (1)	01.02.05	51,99
		01.02.07	67,67
10	Ростов-на-Дону (2)	01.02.07	39,66
		01.03.07	46,63
11	Ростов-на-Дону (3)	01.02.07	43,83
12	Татарстан, г. Бавлы	10.11.06	33,72
		25.01.07	36,05
13	Томск	25.12.06	49,86
		01.02.07	51,03
14	Тюменская обл., п. Боровский	Янв. 07	38,37
		Март 07	41,27
15	Череповец	01.11.06	48,1
		20.01.07	54,3

Примечание. Несколько исследований, проведенных в одном городе, указаны под разными порядковыми номерами. Следует иметь в виду, что стоимости потребительской корзины ИВСТЭ в марте 1991 г. для разных регионов различаются, иногда существенно.

Статистические характеристики для выборок индексов инфляции, приведенных в табл. 8 – 10, содержатся в табл. 11. Они показывают, что индекс инфляции имеет заметный разброс, это не число, а типичная нечисловая экономическая величина (см. [30] и [15, гл. 7 и 9]). В соответствии с приведенными данными индекс инфляции в Москве можно описать интервалом [46,14; 83,61], в Московской области - интервалом [39,84; 69,18]. Статистическая обработка данных, приведенных в табл. 10, является не вполне обоснованной, поскольку регионы, в которых проводились исследования, не представляют собой представительную (репрезентативную) выборку из генеральной совокупности регионов России (см. главу 1 в [15]). Кроме того, различаются даты снятия информации о ценах. Поэтому для включения в посвященный РФ столбец отобрана лишь часть данных. Тем не менее табл. 10 дает некоторое представление о динамике цен в регионах России. В частности, подтверждается высказанное ранее утверждение о том, что официальные статистические органы систематические занижают индексы инфляции: приведенное в табл.3 значение 39,194 Росстата меньше 24 из 29 индексов инфляции, замеренных слушателями Академии народного хозяйства.

Таблица 11 – Результаты статистической обработки данных
об индексах инфляции I(1990, 11.2006) в ноябре 2006 г.

Статистические характеристики	Москва	Подмосковье	РФ
Минимум	46,14	39,84	42,38
Максимум	83,61	69,18	64,6
Объем выборки	36	8	6
Выборочное среднее арифметическое	59,07	58,39	53,40
Среднее квадратическое отклонение	9,74	9,04	7,67

Судя по собранным О.Ю. Проскуриной данным, структура стоимости потребительской корзины (т.е. соотношение стоимостей групп продуктов) в среднем по Москве сравнительно мало изменилась с марта 1991 г. по ноябрь 2006 г. [31].

Нечисловой характер индекса инфляции позволяет, тем не менее, сделать полезные для практического применения выводы:

1) в ноябре 2006 г. индекс инфляции равен приблизительно 60, т.е. 60 руб. ноября 2006 г. по своей покупательной способности примерно соответствуют 1 руб. марта 1991 г.;

2) индексы инфляции в Москве и Московской области практически совпадают и достаточно близки к индексам инфляции по большинству других регионов РФ;

3) в ноябре 2006 г. в Москве стоимость минимальной продовольственной корзины оценивается как (27,11 руб.)59,07 = 1601,4 руб., а прожиточный минимум - как 3202,8 руб. в месяц (в соответствии с методом Оршански [15, 22] с коэффициентом Энгеля C = 2,0).

Отметим для сравнения, что по методике и данным Росстата (www.gks.ru), стоимость минимального набора продуктов питания в среднем по России в конце ноября 2006 г. составила 1443,6 рубля в расчете на месяц.

В 2007–2008гг. наблюдаем всплеск роста цен (табл.12–13). Табл. 12 получена слушателями программы «Топ-менеджер» (МБА) Бизнес-школы АНХ при Правительстве РФ, табл. 13 (Москва) – слушателями Бизнес-школы МВА МИРБИС, т.е. действующими менеджерами высшего звена организаций и предприятий различных регионов РФ и Москвы.

Анализ приведенных в табл.12–13 результатов измерений роста цен приводит к ряду интересных и практически полезных выводов. В частности, в Екатеринбурге цены за полтора месяца выросли на 67%, в Красноярске за два с половиной – на 32%, в Малоярославце за последний год – на 53%. Данные Росстата - 11,9% за 2007 год. Средний результат по табл.12 и 13 – 13,8 % за последние месяц-два. Средний рост цен с 1990 г. – в 81,69 раз, т.е. на один рубль можно было купить в 1990-м году столько же, сколько на 81 рубль 69 копеек в январе 2008 года. А год назад индекс инфляции был заметно меньше - 59,07 (табл.11, Москва). Рост на 38,3%. В три с лишним раза больше, чем по данным Росстата.

Таблица 12 – Индексы инфляции в РФ на конец 2007 г. – начало 2008 г.

№	Регион	Дата t1	I(90,t1)	Дата t2	S(t2), месяц	I(90,t2)	I(t1,t2)
1	Якутск	01.11.07	76,067	01.01.08	2074,67	84,519	11,1%
2	Хабаровск	30.11.07	66.87	30.12.07	1759.21	68,79	2,9%
3	Петропавловск-Камчатский	09.12.07	93,70	10.01.08	2576,69	102,31	9%
4	Малоярославец	12.06	55,09	01.08	2153,49	84,21	53%
5	Красноярск	08.12.07	82,81	12.01.08	2486,29	97,58	18%
6	Тюмень	05.12.07	75,36	10.01.08	2297,28	82,94	10%
7	Красноярск	26.10.07	47,77	10.01.08	1594,42	63,17	32,2%
8	Нижневартовск	01.11.07	54,45	01.01.08	1949,92	62,513	14,8%
9	Екатеринбург	01.12.07	50,28	10.01.08	2142,82	84,10	67%
10	Рязань	01.11.07	63,28	01.01.08	1785,92	69,84	10%
11	Москва	26.11.07	88,80	26.12.07	2280,69	88,84	0,05%
12	Новосибирск	01.12.07	84,09	13.01.08	2167,30	84,75	0,78%
13	Самара	28.11.07	67,5	08.01.08	1762,17	68,9	2%

Таблица 13 – Индексы инфляции в Москве на 2007 - 2008 гг.

№	Дата t1	I(90, t1)	Дата t2	S(t2),мес.	I(90, t2)	I(t1, t2)
1	28.12.07	115,08	30.01.08	2992.42	117,01	1,68%
2	28.12.07	73,61	29.01.08	1944.66	76,04	3,30%
3	27.12.07	76,60	31.01.08	2034,95	79,57	3,88%
4	27.12.07	65,53	31.01.08	-	68,37	4,33%
5	27.12.07	79,25	31.01.08	2074.60	81,12	2,36%
6	28.12.07	115,492	29.01.08	3109.94	121,01	5,30%
7	01.01.08	75,38	01.02.08	2035,45	79,59	5,58%
8	16.01.08	92,73	31.01.08	2472,84	96,70	4,28%
9	01.01.08	98,96	01.02.08	2695,68	105,41	6,52%
10	10.12.07	66,99	10.01.08	1735,22	67,85	1,29%

Отметим, что расхождение результатов расчетов по независимо собранной под нашим руководством информации и данных официальной статистики частично объясняется тем, что в последние годы Росстат, как уже отмечалось, в очередной раз сменил потребительскую корзину. Это делает еще более неясной связь сообщаемых им численных значений инфляции с динамикой реальных экономических процессов (на эту неясность обращали внимание участники дискуссии, проведенной в ходе журналистского расследования [32]). Как следствие, констатируем, что каждое физическое и юридическое лицо может самостоятельно измерять рост цен с помощью методики, подробно описанной в настоящей статье. Таким путем целесообразно бороться с монополией Росстата на результаты измерения инфляции.

Отметим еще одну особенность последних лет. Коэффициент Энгеля С = 2,0 при оценке прожиточного минимума по методу Оршански [15, 22] как CS(t), где S(t) – стоимость потребительской корзины, был получен нами на основе бюджетного исследования середины 90-х. Им можно пользоваться лишь при условии постоянства структуры расходов. Однако в последние годы резко растет доля расходов на оплату жилищно-коммунальных услуг. Это означает, что доля расходов на продовольствие у всех семей и особенно у бедных семей заметно снижается. Следовательно, коэффициент Энгеля С = 2,0 должен быть повышен, по экспертной оценке, до 3,0 (в 2009 г.).

Ряд полезных материалов по проблемам роста цен, уровня жизни и использования данных Росстата содержится в [33–35].

4.7.5. Использование индексов инфляция при решении
задач экономики и управления

Индексы инфляции целесообразно использовать при анализе проблем домохозяйств, организаций и предприятий, страны в целом. Достаточно подробное обсуждение этой тематики дано в [15, 18, 21, 22]. Здесь лишь приведем лишь краткие замечания.

В Указе Президента Российской Федерации от 21 августа 2012 года № 1199 «Об оценке эффективности деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации» вместо множества критериев эффективности в управленческий обиход введены 11 интегральных показателей деятельности органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации, в том числе такой показатель, как "реальные располагаемые денежные доходы населения". Для его расчета, очевидно, необходимо использовать индексы инфляции, рассчитанные по потребительским корзинам домохозяйств.

Предприятию при ценообразовании и заключении договоров с потребителями выпускаемой продукции необходимо учитывать рост цен на закупаемые сырье, материалы, полуфабрикаты, электроэнергию, горюче-смазочные материалы и т.п. При управлении персоналом важно отслеживать покупательную способность заработной платы (т.е. величину реальных располагаемых денежных доходов сотрудников предприятия).

Несколько подробнее о макроэкономических показателях. Валовой внутренний продукт (ВВП), валовой национальный продукт (ВНД) и другие характеристики экономического положения страны рассчитываются в текущих ценах. Для перехода к неизменным ценам надо поделить на индекс инфляции (т.е. умножить на дефлятор). В 2 раза занизишь индекс инфляции - в 2 раза завысишь валовой национальный продукт, валовой внутренний продукт, национальный доход и иные макроэкономические характеристики.

По данным Правительства РФ к концу 1998 г. валовой внутренний продукт составил 55,7% от уровня 1990 г. (динамика макроэкономических показателей России анализируется нами в [26–28]). Используя же коэффициент занижения инфляции со стороны Госкомстата РФ, равный 2, получаем более реальную цифру - 25% от уровня 1990 г. Падение в 4 раза! Эта оценка близка к выводам ряда специалистов, независимых от правительства.

Напомним, что номинальный ВВП исчисляется в текущих рыночных ценах. Чтобы определить реальный ВВП, необходимо выразить его в сопоставимых ценах базисного года. Для этого применяется так называемый дефлятор ВВП, т.е. индекс инфляции, который отражает изменение среднего уровня цен самой широкой группы товаров и услуг за определенный период, охватывающей все составляющие ВВП. Расчеты проводят с помощью т.н. «системы национальных счетов» [36].

Нет ничего удивительного в том, что официальный дефлятор ВВП отличается от индекса инфляции Росстата. Так, индекс-дефлятор ВВП за 2006 г. по отношению к ценам 2005 г. составил 15,4%, в то время как индекс инфляции Росстата за 2006 г. равен 9%. Разные корзины – разные результаты. Сопоставление этих численных значений, полученных разными официальными структурами, позволяет предположить, что и индекс инфляции должен составлять примерно 15,4%, т.е. Росстат занизил инфляцию за 2006 г. в 15,4/9,0 = 1,71 раза. Однако более точные результаты организации, предприятия, государственные структуры и частные лица могут получить при независимом сборе и анализе данных о ценах по методике, описанной в настоящем разделе.

Международные сопоставления часто проводятся на основе паритетов покупательной способности национальных валют, методики расчетов которых основаны на использовании потребительских корзин.

Данные о росте цен с течением времени естественным образом устаревают. Однако описанная в настоящем разделе методика позволяет самостоятельно рассчитать индексы инфляции с целью их использования "в режиме текущего времени". Данная методика представляется весьма актуальной в современных (2014–2016 гг.) условиях ускорения роста цен.

4.8. Прогноз развития информационно-коммуникационных технологий

Прогнозирование научно-технического прогресса необходимо для принятия обоснованных управленческих решений [1]. В настоящем разделе прогнозируем развитие информационно-коммуникационных технологий с целью решения частного, но важного вопроса разработки профессиональных стандартов в ракетно-космической промышленности [2]. Как известно, профессиональный стандарт - это характеристика квалификации, необходимой работнику для осуществления определенного вида профессиональной деятельности. Профессиональные стандарты разрабатываются согласно статье 195.1 Трудового кодекса Российской Федерации, для применения:

- работодателями при формировании кадровой политики и в управлении персоналом, при организации обучения и аттестации работников, разработке должностных инструкций, тарификации работ, присвоении тарифных разрядов работникам и установлении систем оплаты труда с учетом особенностей организации производства, труда и управления;

- образовательными организациями профессионального образования при разработке профессиональных образовательных программ;

- при разработке в установленном порядке федеральных государственных образовательных стандартов профессионального образования [3].

Очевидно, содержание профессиональных стандартов должно отражать результаты прогнозирования научно-технического прогресса в соответствующей области, в данном случае - в ракетно-космической промышленности. Общеизвестно возрастание роли информационно-коммуникационных технологий в производстве и управлении. Поэтому в качестве примера прогнозирования научно-технического прогресса обсудим развитие информационно-коммуникационных технологий.

4.8.1. О прогнозировании: предварительные соображения

Начнем с констатации: прогнозы имеют тенденцию капитально подводить своих авторов. Вспомните, что предсказывали творцы литературы и техники полвека назад о нашем времени? Полеты на планеты Солнечной Системы и к звездам, освоение далеких планет, разумные роботы - и средства фиксирования информации в виде микрофильмов, голосовых кассет и кинопленки. Нередким было описание субсветового звездолета с чем-то вроде арифмометра в качестве устройства расчета курса.

И что мы имеем? Не добрались даже до Луны (пара прыжков и прогулок - если они действительно были [4] - при всем огромном уважении к астронавтам все же нельзя считать даже началом освоения небесного тела), зато в жароупорном и ударостойком брелке для ключей можем носить всю Ленинскую библиотеку, а портативное устройство связи в масштабах планеты без особых проблем может быть практически у каждого землянина. Забыты космос и океанские глубины - зато вполне можно поставить на стол устройство, дающее доступ к весьма большой части духовного богатства человечества и любоваться живописью и кинематографом другого конца мира в любой момент и не выходя из дома. Практически все прогнозы полувековой давности не сбылись.

Для разработки профессионального стандарта специалиста ракетно-космической промышленности желательно знать, во что превратятся к 2020–2030 гг. персональные компьютеры? Что из себя будет представлять "работа на компьютере"?

Будущее определяется прошлым. Вспомним, что из себя представлял компьютер 33 года назад - в 1983-м году. Это был год разгара "холодной войны" - и стабильной и развитой экономики Союза, год первых стартов шаттлов - и активной работы советских космонавтов на орбитальных станциях. И год компьютеров - больших шкафов с электроникой и черно-белыми, изредка цветными дисплеями, использовавшихся в основном в народном хозяйстве, науке и военном деле. Интернет только начал свою победную поступь: то был год принятия протокола TCP/IP в качестве основного для Всемирной Сети и первой разработки системы DNS, а работа "в Интернете" представляла собой лишь передачу файлов и сообщений между компьютерами и запуск программ на удаленных машинах. Персональные компьютеры были тогда в СССР редкими и дорогими вещами: в основном их приобретали крупные научные центры и производственные учреждения, да еще военные. Мощность же процессоров тех компьютеров вполне сравнима с мощностью нынешних оптических мышей и наручных часов...

Однако обратите внимание - общие принципы работы с компьютером как с техническим устройством и через более чем 30 лет остались практически прежние! По-прежнему информация выводится в визуальном виде, причем большей частью в виде текста. По-прежнему ввод информации ведется с помощью набора кнопок с символами - т.е. путем работы рук. И даже общая логика программной части компьютера особенно не изменялась - все так же данные на жестких дисках хранятся в виде файлов, все так же они делятся на программные файлы и файлы данных. Резко же шагнули вперед такие характеристики компьютера, как мощность и удобство интерфейса. И не менее резко снизилась стоимость его компонентов.

Почему так произошло? И как эти тенденции экстраполировать на будущее? Для начала следует попробовать оценить, какие факторы влияют на развитие информационно-коммуникационных (компьютерных) технологий.

4.8.2. Факторы

3.1. Первый и самый главный фактор - это высочайшая наукоемкость компонентов компьютера и столь же малая их ресурсоемкость. Иными словами, чтобы разработать, скажем, микропроцессор и наладить его производство, требуются ресурсоемкие многолетние усилия - а вот само производство, будучи налаженным, является дешевым. В самом деле: сырье для производства процессора можно добыть в ближайшем песчаном карьере, а металла и нефти на производство жесткого диска потребуется куда как меньше, чем на выпуск руля для автомобиля. Человеческого труда на собственно производство тоже требуется очень мало: линии по производству процессоров, винчестеров, CD-ROM'ов автоматические, и, один раз наладив, можно эксплуатировать их очень долго.

Этот фактор приводит к двум тенденциям: первая - это возможность постепенного удешевления "железной" части компьютера по мере наладки производства. А вторая - это необходимость при дальнейшем усовершенствовании компьютерных информационно-коммуникационных технологий базироваться на предыдущих наработках. Ибо кардинальное изменение даже не принципов, а технологии производства потребует весьма значительных научных усилий и финансовых затрат.

Наиболее четко выраженным этот фактор является в производстве программного обеспечения и вообще информационных продуктов. Для создания новой копии программы, песни или фильма не нужно даже автоматической линии - достаточно не самого современного компьютера. А вот первоначальное производство программного продукта (пакета программ) требует и времени, и сил, и денег. Вместе с тем в настоящее время никто не пишет программы в машинных кодах - для создания одних программ используются другие программы: специальные пакеты разработки.

3.2. Второй фактор - это капиталистический характер мировой экономики. Если сформулировать вкратце и не вполне точно, но в виде, пригодном для обсуждения в данном месте монографии, то "капитализм" - это принцип деятельности, при котором основной целью является достижение максимальной прибыли (в отличие, скажем, от "социализма", при котором основная цель - удовлетворение потребностей людей, пусть даже и за счет меньших прибылей). С рассматриваемой точки зрения к "социализму" относится, например, солидарная информационная экономика [5, 6].

Этот фактор в какой-то степени противодействует первому фактору, не допуская снижения цен на "железо" до себестоимости - ибо максимальная прибыль достигается при определенной "оптимальной" цене, ниже которой снижать цену уже невыгодно даже при практически нулевой стоимости производства. Особенно сильно это противодействие проявляется в индустрии программного обеспечения: снабдить всех пользователей компьютеров по всему миру копией какой-либо программы труда не составит, однако такое снабжение снижает прибыли компании-производителя.

3.3. Третий фактор, тоже экономический - это конкурентность мировой экономики. Фирмы и предприятия мира борются за наивысшую прибыльность своей работы путем расширения рынка и снижения издержек производства.

Этот фактор приводит к увеличению разнообразия товаров при сохранении их принципиального устройства. В самом деле: значительно дешевле не придумывать какой-то совершенно новый (инновационный) товар, при налаживании производства которого вполне возможны весьма большие трудности и возникает необходимость крупных денежных вложений, а усовершенствовать старый, снабдив его новыми дополнительными качествами - например, улучшенным дизайном. К примеру, телевизоры различной стоимости в каждой из фирм-производителей обычно собираются на одной и той же электронике (производятся с помощью одного и того же технологического процесса), и различия между моделями нередко заключаются лишь в том, что у более дешевых моделей отключены уже имеющиеся функции. Эксперимент может провести каждый - с помощью определенных комбинаций клавиш пульта дистанционного управления зачастую можно включить прием телетекста даже на том телевизоре, в котором, согласно инструкции, такая функция не предусмотрена.

Кроме того, обратите внимание, что в последние 20–30 лет не было сделано практически никаких действительно революционных изменений компьютерного мира: шло лишь улучшение и удешевление уже созданных технологий. Те же модемы, CD-ROM'ы, жидкокристаллические мониторы, мыши, Flash-память, жесткие диски и сами процессоры были придуманы еще на заре развития персональных компьютеров, и с тех пор принципиально не изменились, хотя, бесспорно, достигли куда как большего совершенства и мощи, чем были изначально. Это не случайно: пока есть спрос, безопаснее совершенствовать старое, чем создавать принципиально новое - такое создание весьма рискованно и затратно.

Вместе с тем удачное принципиальное решение может дать такой экономический эффект, который превысит все ожидания и даст огромное преимущество в конкуренции. Поэтому поиск новых, революционных технологий продолжается, но им занимаются либо крупные корпорации, могущие выделить средства на рискованные проекты, либо мелкие фирмы, для которых такой поиск - единственный шанс выйти на рынок.

3.4. Ну и, наконец, фактор, который присутствовал у человека с самого первого дня его появления независимо от политических, экономических и иных перипетий и, будем надеяться, останется с ним всегда. Это - жизненная сила человечества: стремление человека к творчеству и преобразованию мира, к созданию нового и к развитию. Сотни тысяч инженеров и изобретателей работают во множестве фирм по всему миру, и многие из них делают это не ради лишь получения денег, а и с целью сделать мир лучше - независимо от той прибыли, которую такая деятельность даст.

3.5. Есть еще пятый фактор, который, впрочем, сильно отличается по своей сути от первых четырех. Это - наличие мощных каналов связи, Интернета. Причем именно "наличие" - Интернет, как известно, первоначально создавался не коммерческими, а военными и научными организациями, большей частью государственными, для решения своих специальных задач. Торговая деятельность в Интернете началась лишь через 25 лет после появления этой сети. Имели ли бы мы сейчас Сеть Сетей, если бы не "холодная война" и не ученые - неизвестно; но, во всяком случае, она у нас есть, и сбрасывать со счетов ее наличие нельзя.

4.8.3. Взгляд в целом на развитие информационно-коммуникационных технологий

Однако вместо выделения факторов, влияющих на развитие информационных технологий, можно взглянуть на вопрос и с иной точки зрения - оценить развитие компьютеров как технической системы в целом. Согласно так называемой "Теории решения изобретательских задач" (см., например, [7], а также [8–10]), любая техническая система проходит в своем развитии четыре этапа:

1. Разработка основных принципов работы и компонентов системы.

2. Усовершенствование этих принципов и компонентов.

3. Приобретение системой динамичности и гибкости.

4. Замена системы на иную, выполняющую ту же функцию, но более совершенную.

Эти этапы хорошо прослеживаются практически у всех технических систем. Взять, скажем, полиграфию - изначально был придуман сам принцип: получение текста на бумаге путем нанесения оттиска краской, придуман основной компонент системы - типографский набор. Впоследствии печатный станок Ивана Федорова и Гуттенберга превратился в мощные ротапринтные машины, действующие по прежнему принципу: набор текста (но уже тоже на специальных наборных машинах) и нанесение оттиска. Потом пришла пора динамизации системы: громоздкие машины и свинцовые литеры были заменены лазерными барабанами и компьютерными комплексами, в связи с чем, издание одной книги из трудоемкого процесса создания набора свелось к направлению файла на печать нажатием пары кнопок. И вот сейчас уже появляются признаки грядущего перехода к новой системе представления текстовой информации - не на бумаге путем нанесения оттиска краски, а на электронных дисплеях.

Путь развития компьютерных систем полностью соответствует указанной схеме: как уже упоминалось, основные узлы современного компьютера были созданы на самой заре его развития и с тех пор прошли долгий путь усовершенствований. Можно сказать, что в настоящее время идет третий этап развития - динамизация системы: продажи мобильных компьютеров (ноутбуков, смартфонов и т.п.) растут и уже заметно превышают продажи традиционных стационарных компьютеров. Когда-нибудь настанет время и четвертого этапа: но вот что из себя он будет представлять - вопрос... Может быть, система передачи информации сразу в сознание?

4.8.4. Тенденции

Учитывая упомянутые факторы, постараемся выявить тенденции развития информационно-коммуникационных компьютерных технологий на ближайшие пару десятилетий.

4.8.4.1. Железо (hardware)

4.8.4.1.1. Первая и самая главная тенденция - это максимальное удешевление производства компьютерных (и сетевых) комплектующих, сочетающееся с ростом их мощности. В настоящее время разработаны и отлажены технологии производства всех компонентов компьютера, а конкуренция на этом рынке достаточно велика, чтобы приводить к стремлению цен к себестоимости, которая, в свою очередь, также медленно снижается. Подтверждение может найти каждый, просто взяв прайс-лист какой-нибудь "компьютерной" фирмы пятилетней давности и сегодняшний: вы увидите, что "современный" процессор пять лет назад можно было купить долларов за 200, а сейчас - менее чем за 100, и это при условии, что нынешний "современный" кристалл раз в 50 мощнее тогдашнего.

Удешевление компьютерных комплектующих приведет к их широчайшему распространению. С ними произойдет то же самое, что и с другими достижениями цивилизации: синтетическая футболка требует для своего производства нефтяные скважины, трубопроводы, нефтеперегонные заводы - а носят ее даже папуасы на островах Тихого океана: все потому, что производство налажено и дешево. Компьютеры или приборы с чипами появятся даже в самых бедных странах. Кто знает, может быть, на среднюю месячную зарплату в России через 20 лет можно будет купить 30 батонов хлеба или десяток компьютеров средней руки - как сейчас произошло с калькуляторами, 30 лет назад стоившими как раз этот самый месячный заработок.

Бесспорно, стремление производителей к максимизации прибыли затормозит этот процесс, но не остановит его - как не остановило до сегодняшнего дня.

4.8.4.1.2. Одним из способов удешевления производства является "централизация" - объединение нескольких компонентов в один. Например, 40 лет назад тот компонент компьютера, который мы сейчас называем "микропроцессором", состоял из нескольких микросхем - всевозможные кэши и контроллеры были отдельными чипами. А то, что мы называем "чипом" и считаем основной характеристикой материнской платы, ранее вообще было рассредоточено по плате: всевозможные контроллеры винчестера, дисковода и т.д. можно было по отдельности заменять и перепаивать. Но - оказалось дешевле и проще все компоненты уместить в одном кремниевом кристалле.

Этот процесс наверняка продолжится и в будущем. Технологический директор компании Sun, Грег Папандопулос, даже предсказывал, что через десяток лет в компьютере вообще останется лишь один чип, который будет включать в себя все компоненты компьютера, кроме разве что дисплея, клавиатуры да накопителей (см. об этом в [11]). И он явно недалек от истины: уже сейчас производятся материнские платы, в которых и видеосистема, и звуковая карта, и даже все сетевые контроллеры размещены в одном чипе.

Но и в "централизованном" компьютере обязательно сохранится модульность. В самом деле: пользователи всегда будут желать самостоятельно улучшать показатели своего компьютера, приобретая к нему дополнительные компоненты. Собственно, именно модульность устройства IBM PC и привела к тому, что персональный компьютер из дорогой игрушки превратился в массовое устройство: выпускать его компоненты взялись все, кому не лень, и за счет этого достигли такого удешевления производства, что покупка компьютера стала доступна индивидуальным пользователям и небольшим компаниям. Поэтому накопители информации, устройства ввода и вывода останутся отдельными устройствами, а вот содержимое всего остального перекочует в один чип, как это уже произошло со звуковой подсистемой.

4.8.4.1.3. Третья тенденция, в отличие от первых двух, видна не сразу. Это стремление к уменьшению размеров компьютеров - к тому, что принято называть миниатюризацией. Вы, наверняка, сразу же возразите, что ваш компьютер нисколько не уменьшился в размерах по сравнению с теми, которые продавались десяток лет назад, и будете правы. Однако все больше пользователей приобретают не стационарные компьютеры, а ноутбуки (в Японии, например, ноутбуки составляют половину от всех продаваемых компьютеров), да и, положа руку на сердце, скажите: какой компьютер вы бы приобрели при равной стоимости - стационарный или ноутбук? Что ни говори, а ноутбуки, смартфоны, планшеты и другие аналогичные устройства растут в популярности одновременно со снижением цен на них, ибо они куда как удобнее большинству пользователей, чем серые ящики, занимающие полстола. И вышеупомянутая централизация тому в помощь: один чип всегда будет меньше комплекса из нескольких...

В настоящее время весьма многообещающей разработкой можно назвать "воздушный дисплей" - "Heliodisplay": с помощью оригинального технического решения изображение создается прямо в воздухе над проектором, причем это изображение может воспринимать воздействие извне - является еще и сенсорным экраном. На создание и отладку Heliodisplay были потрачены годы труда и миллионы долларов, однако же при массовом налаженном производстве такой дисплей вполне может оказаться дешевле традиционных, как это уже постепенно происходит с жидкокристаллическими дисплеями. Вместе с тем в плане миниатюризации (а значит, кстати, и определенного удешевления в производстве - материалов-то потребуется меньше) Heliodisplay более перспективен, чем традиционные "поверхностные" (пусть даже и гибкие, и ударопрочные), так как размер отображаемого им в воздухе экрана значительно больше его собственных размеров. Станет ли эта технология массовой или останется в ряду курьезов вследствие нежелания производителей менять налаженные технологии - покажет время.

4.8.4.1.4. Вместе с тем не следует ожидать внедрения новых методов работы - во всяком случае, в ближайшие 20 лет. Разрекламированные фантастами системы общения с компьютером на "естественном" языке, особенно ярко показанные в легендарном фильме Стенли Кубрика, так и останутся фантастикой. Причем даже не потому, что их сложно реализовать - при достаточном быстродействии и объеме памяти можно создать такое программное обеспечение, что компьютер вполне может выполнить тест Тьюринга (то есть разговор с ним будет нельзя отличить от общения с реальным человеком), а потому, что это не нужно пользователям, а, значит, не будет воплощаться и производителями.

В 2014 г. компьютерная программа разработчиков из России и Украины впервые в истории прошла тест Тьюринга, который выявляет искусственный интеллект. Чат-бот Eugene Goostman («Евгений Густман»), имитирующий 13-летнего подростка из Одессы, "обманул" жюри конкурса Turing Test - 2014, которое приняло его за человека. Программу начали разрабатывать в 2001 г. в Санкт-Петербурге Владимир Веселов из России и Евгений Демченко с Украины (Веселов в данный момент живет в США, а Демченко - в России). Английский математик Алан Тьюринг (1912–1954) предложил идею теста, который дает ответ на вопрос, может ли компьютер мыслить. Во время теста человек общается с виртуальным собеседником. По итогам беседы он должен решить, с кем разговаривал - с человеком или машиной. Тест пройден в том случае, если минимум 30% респондентов утверждают, что они общались с человеком. Задача компьютерной программы - заставить собеседника сделать неверный выбор. 7 июня программа «Евгений Густман» впервые прошла тест Тьюринга за его 65-летнюю историю, сообщается на сайте Университета Ридинга, Великобритания (The University of Reading). В конкурсе Turing Test - 2014, который проводился при поддержке Лондонского королевского общества, Школы системного инжиниринга (University's School of Systems Engineering) и проекта RoboLaw (финансируется ЕС) приняли участие пять суперкомпьютеров. 33% жюри конкурса приняли программу «Евгений Густман» за человека. В 2012 г. программа смогла убедить 29% судей в том, что является человеком. Идея создания персонажа программы «Евгений Густман» заключалась в том, что 13-летний подросток может не знать некоторых вещей, но в то же время способен отвечать на вопросы собеседника, цитирует Владимира Веселова Университет Рединга. Команда потратила много времени, чтобы персонаж получился правдоподобным, отметил Веселов. В 2014 г. был улучшен диалоговый контроллер, который делает реплики программы похожими на человеческие, добавил ученый. По словам Веселова, он планирует и дальше работать над программой, чтобы сделать ее «умнее» [12].

По нашему мнению, компьютер - это средство работы с информацией, а не друг и собеседник (впрочем, есть любители играть в шахматы с компьютером), а с информацией проще работать привычными методами - набором символов с помощью клавиатуры с компьютерной мышью и восприятием текста с дисплея. В самом деле: куда как проще крутить колесико мыши, чем заставлять компьютер читать вслух страницу или чем даже просто отдавать команды вроде "двигай вниз" (ну, а собеседников не так и трудно найти через Интернет). Да и у опытных пользователей скорость набора текста нередко превышает скорость речи. Голосовое управление может стать лишь вспомогательным, предназначенным максимум для надиктовки длинных текстов, но никак не превалирующим: как ни крути, а мышью двигать быстрее, чем языком ворочать. Не говоря уже про проблемы точности распознавания речи и передачи ее в соответствии с правилами правописания.

Так что клавиши, указатель и текст еще долго будут нашими спутниками, хотя и могут стать практически неузнаваемыми в процессе совершенствования: про Heliodisplay уже было упомянуто, а перспективные разработки клавиатуры и мыши представляют собой проецирующиеся на любую ровную поверхность изображения клавиш и перстень с датчиком положения в пространстве, воспринимающий движения руки.

По размерам будущий компьютер может представлять собой прибор размером с карандаш, булавку или пуговицу, поскольку системный блок имеет пренебрежимо малые размеры, клавиатура и дисплей будут виртуальными, передача любых объем информации осуществляется через виртуальный офис в Интернете.

4.8.4.2. Софт (software) и Интернет

Тенденции развития мира программного обеспечения - это тема отдельного исследования. Слишком много факторов необходимо учитывать, причем многие из них отличаются от тех, что влияли на развитие компьютерного "железа". Но перечислить наиболее существенные из них целесообразно.

4.8.4.2.1. Усиление средств защиты от копирования

Несмотря на то, что возможности информационных технологий позволяют снабдить каждого пользователя компьютеров необходимыми ему программами фактически бесплатно, вследствие капиталистического характера мировой экономики производители софта не могут этого допустить и, вкупе с совершенствованием программ, снабжают их и системами защиты от свободного копирования.

А системы эти могут быть весьма эффективны. Особенно если они функционируют с использованием Интернет-технологий, проверяя каждую копию программы на каком-либо специально созданном для этого сервере. Заодно такая система сможет и сообщать разработчикам программы о всех замеченных случаях копирования и тем более попыток взлома. Бесспорно, взломать можно все, что угодно - но вот насколько это будет трудоемко...

То, что в настоящее время многие фирмы не используют защиту от копирования, может быть объяснено, например, их стремлением закрепиться на рынке. Не секрет, что успех фирмы Microsoft в России (ставшей практически "народной" компанией, продукты которой известны и используются всеми пользователями компьютера за очень редким исключением) обусловлен именно деятельностью пиратов, снабдивших всех желающих копиями программ Microsoft практически бесплатно. Однако уже в настоящее время в Microsoft'овские разработки встраиваются не такие уж и простые методы предотвращения копирования, а в будущем следует ждать их совершенствования.

Указанная тенденция приводит к двум другим:

4.8.4.2.2. Развитие мира свободнораспространяемого программного обеспечения

Стремление к разуму и свободе присуще немалой части людей, поэтому мир свободного и бесплатного распространения информации останется всегда. И тому подтверждение - история операционной системы Linux, по удобству интерфейса в настоящее время уже догоняющей Microsoft Windows. Лишь тот факт, что большинство копий Windows в мире сделано без оглядки на всякие лицензии, приводит к тому, что Linux'оидов значительно меньше, чем любителей продукции Microsoft.

Если же Microsoft усилит свою "борьбу с пиратством" и начнет делать попытки вытрясти немалые деньги по крайней мере с большинства пользователей Windows, то наверняка найдутся компании или группы энтузиастов, которые дополнят Linux Windows-подобным интерфейсом (собственно, это уже во многом сделано) и полной поддержкой FAT, после чего Linux ожидает триумфальное шествие по компьютерам всего мира. Открытый стандарт Linux и возможность всем желающим дорабатывать эту ОС приведет к тому же, к чему привело открытие стандарта IBM на заре развития персональных компьютеров: за доработку Linux возьмутся множество фирм и частных программистов, что наверняка приведет к появлению качественных дистрибутивов по цене чуть выше стоимости носителя, а то и вообще бесплатных.

4.8.4.2.3. Развитие технологии "аренды программ" через Интернет

Другим последствием совершенствования систем защиты от копирования станет развитие принципа оплаты программ "по действию", а не "за приобретение". Иными словами, производители станут предлагать пользователям покупать не программы, а право работы с ними или выполняемые ими функции: например, плата будет браться за распознавание одной отсканированной страницы или за час набора текста. В самом деле: если пользователь работает с программой распознавания максимум раз в месяц, то "коробочную" версию за пару сотен долларов он вряд ли купит, а вот потратить пару центов в месяц он вполне может себе позволить. Разумеется, такая работа должна быть организована с использованием средств Интернета: основная часть программы вместе с блоком учета оплаты будет располагаться на удаленном сервере, а небольшая клиентская часть - на компьютере пользователя.

Вполне возможно, что и продажи самих компьютеров будут напоминать современное распространение сотовых телефонов: к компьютеру может прилагаться контракт на использование набора программ, и при покупке такого контракта на компьютер будет даваться скидка. Наверняка появятся и "заблокированные" компьютеры (то есть не допускающие установки других программ, кроме имеющихся, особенно бесплатных), и услуги снятия такой блокировки. Вместе с тем наличие альтернативного мира свободного программного обеспечения не допустит сильного взлета цен на аренду программ.

4.8.4.2.4. Увеличение надежности и ресурсоемкости программ

С ресурсоемкостью - понятно из сказанного выше, а с надежностью как? И почему эти две характеристики перечислены вместе? Потому, что программы будущего наверняка будут создаваться на основе уже проработанных и протестированных блоков кода. Как, например, сделано и сейчас в средствах разработки вроде Visual Basic. Принцип объектно-ориентированного программирования позволяет один раз сделать блок, реализующий ту или иную функцию, отладить его, а потом использовать везде, где нужно, просто вызывая его из программы. Создав набор таких блоков и тщательно их оттестировав, можно свести вероятность технического сбоя в программах из них к минимуму - останется лишь опасность неправильного составления алгоритма самой программы, что, ясное дело, лежит лишь на совести программиста. Однако, так как в блоки включаются как нужные, так и не нужные в данной программе функции, то такой блок для своего выполнения будет требовать и больше ресурсов, нежели код, написанный непосредственно для решения конкретной задачи.

Впрочем, для ответа на вопрос "Будет ли софт будущего содержать больше ошибок и "багов"?" можно и просто посмотреть назад. Думается, никто не будет спорить, что Windows XP, будучи куда как сложнее Windows 95, еще и куда как более стабильна в работе. В самом деле: Windows XP очень редко "падает" от некорректно написанных программ, добавление новых устройств в компьютер обходится без переустановки системы. Бесспорно, свои "баги" есть и у этой ОС, однако их значимость для пользователя многократно ниже, чем ошибки Windows 95/98.

4.8.4.2.5. Сохранение общих принципов интерфейса

Как будет выглядеть программное обеспечение будущего? Вариантов, наверное, будет много. Проще сказать, чего не будет: не будет приспособления интерфейса к реальности. Старый добрый фильм о "виртуальной реальности", где доступ к файлам представлялся как выдвигание ящиков из сейфа, на которое надо затрачивать мышечные усилия, останется сказкой - ведь, в самом деле, куда как проще привыкнуть к пиктограммам и курсору, чем воспроизводить законы физики там, где они, в общем-то, только усложнят жизнь. Не будет "искусственного интеллекта" и общения с компьютером на языке образов: впрочем, о невозможности создания искусственного интеллекта подробно сказано в статьях [13, 14]. Однозначно останется текстово-рисуночное представление данных, разве что с добавками в виде звуковых и видео-комментариев, хотя использование компьютерной техники как хранилища мультимедиа-содержимого, кинофильмов и музыки, станет едва ли не основным. Как уже говорилось, не будет системы общения с компьютером на "естественном" языке, разве что за исключением устройств для инвалидов.

Вместе с тем, привычные нам представления информации могут достичь наивысшей точки своего развития. Например, в электронной книге, посвященной кинорежиссеру, можно будет найти обсуждаемые фрагменты из его фильмов, вставленные в текст так же, как сейчас вставляются картинки. Текст художественной книги может сопровождаться музыкой, меняющейся по мере его прочтения, а также видеофрагментами. Обзор ресурсов Интернета может представлять собой не набор ссылок с их описанием, как сейчас, а текст с включенными в него первыми страницами сайтов, при наведении курсора раскрывающимися на весь экран. Но это все останется на откуп самим авторам информации: самые же общие тенденции пребудут неизменными.

4.8.4.3. Другие отрасли

Вот где нас могут ожидать действительно революционные преобразования - так это в производственной (станки, датчики) и бытовой технике. Кратко обсудим будущее на примере бытовой техники.

Удешевление производства чипов и систем беспроводной связи приведет к тому, что встроить процессор и беспроводной адаптер можно будет во все бытовые приборы без особого удорожания последних. Это весьма широко расширит возможности создателей домашнего оборудования: как вам, например, выключатели, отслеживающие наличие в комнате человека и автоматически включающие и выключающие освещение? А они уже сейчас выпускаются, хоть и значительно дороже обычных.

Но это пока. Уже сейчас есть фирмы, предлагающие создать "Умный дом" - объединить различные устройства квартиры или дома в единую систему, позволяющую, например, с одного пульта (или с мобильного телефона) открывать и закрывать окна и шторы в комнатах дома. Или даже настроить автоматическое закрытие окон в случае начала дождя. Причем цены на все это удовольствие отнюдь не заоблачные, а компоненты системы обладают изрядной долей автономности: отказ центрального процессора квартиры приведет разве что к невозможности управлять окнами и дверями, сидя на диване перед пультом, а отнюдь не к вынужденному затворничеству жителей.

Будет ли сеть дома иметь подключение к Интернету? Вполне возможно, и по простой прозаической причине - за возможность издалека контролировать события в квартире готовы платить очень и очень многие пользователи (особенно те, у кого есть дети). Однако такая возможность все же появится лишь после разработки особых защищенных программ и протоколов, не допускающих возможности доступа к управлению домом нежелательных лиц. Нет, бесспорно, взлом будет возможен всегда - только вот усилий на него потребуется не меньше, чем на физический взлом двери в квартиру.

Одно время весьма популярная идея внедрения компьютера в одежду реальностью вряд ли станет: в доме среднего американца можно найти до трех тысяч одних только костюмов и рубашек - как вы думаете, зачем в них всех компьютеры? Впрочем, полярники, спасатели, летчики наверняка будут использовать "компьютеризированные" куртки или шлемы. Вполне возможны и "извращения" капиталистической системы: в качестве курьеза через 20 лет будет демонстрироваться пакет с соком, демонстрирующий на дисплее количество оставшегося сока и его температуру вкупе с питательным составом в виде красивого коллажа. А что - вставляла же компания Logitech в упаковку своих оптических мышей ради рекламы и привлечения покупателей мигающий диод, лет 30 назад стоивший десятки долларов - даже несмотря на то, что упаковка после покупки будет выброшена...

Перейдет ли в Интернет система телевидения и радио? Возможно, но лишь частично, и - главное! - лишь для удовлетворения пользователей Сети, а не в качестве "нового носителя информации" вместо радиоволн. Теле- и радиопередачи мы все так же будем ловить на УКВ/AM/FM, и лишь энтузиасты станут смотреть их на своих компьютерах через Интернет. Ибо отказываться от налаженной системы телевещания (и от огромных экранов), переводить ее на совершенно иной принцип лишь ради некоей "продвинутости" никому не надо (особенно самим производителям электроники).

Разумеется, будут развиваться и компьютеры, используемые в промышленности, науке, медицине. Но это - тема уже отдельного исследования, ибо там несколько иные закономерности. Хотя автоматические дозаторы лекарственных средств, имплантируемые в организм и, например, вводящие в кровь инсулин в зависимости от уровня глюкозы в ней, пойдут в массовое производство наверняка: слишком высока потребность в таких устройствах.

4.8.5. Прогноз - итоги

Итак, подведем итоги в заключительной части раздела. Вот перенеслись мы на 20 лет вперед и зашли в "компьютерный" магазин. Что мы там увидим? Спрогнозируем на основе всего вышеизложенного [15].

Продавец с улыбкой преподнесет нам небольшой цилиндрик величиной с хорошую гаванскую сигару. Видя наше недоумение, он поставит его на стол и нажмет неприметную кнопку. И - над цилиндриком в воздухе появится удивительно четкое изображение с логотипом операционной системы, которое можно будет увеличивать или уменьшать по своему вкусу. А на столе - окажется изображение клавиатуры, спроецированное лазерным сенсором внутри цилиндрика, причем на ней вполне можно будет набирать текст. К услугам пользователя будет и система распознавания речи, которая, впрочем, не станет главенствующей: традиционный набор текста клавишами после небольшого опыта набора ввода текстов становится куда как быстрее, чем речь. Разумеется, компьютер будет снабжен и парой портов для соединения с более старыми моделями, а в магазине для любителей наверняка будет иметься нечто вроде переходника, с помощью которого можно будет присоединить к современным компьютерам старые жесткие диски и принтеры-сканеры из музея техники.

Впрочем, для полной победы "виртуальных" дисплеев и клавиатур 20 лет все же может быть малым сроком. Поэтому не исключено, что и те, и другие все же останутся на материальных носителях, но носители эти будут представлять собой гибкие и прочные листы, которые нетрудно будет складывать и скатывать.

Компьютер сохранит модульность, но это будут такие модули, которые уже объединить будет никак нельзя. В нашей фантазии, например, "сигара" будет являться столбиком "таблеток" - главной, включающей в себя систему расчетов, блока-проектора экрана и блока-проектора клавиатуры, и - наверняка - из пары-тройки многотерабайтных накопителей на основе энергонезависимой памяти. При желании хранить в компьютере больше информации нетрудно будет добавить в столбик еще "таблеток" - накопителей, а при необходимости расширить его возможности - специальные модули: например, электрокардиограф или звукорежиссерскую систему.

Привычные системы ввода-вывода информации - сканирование и печать - сохранятся: от бумаги человечество, бесспорно, откажется (как отказалось от папируса, пергамента), но явно не через 20 лет. Однако их техническое устройство придет почти что к совершенству: возможно, сканер будет из себя представлять подобие цифрового фотоаппарата, которым достаточно сфотографировать объект, чтобы получить изображение. Наверняка на рынке появятся системы с автоматическим переворачиванием страниц - будет достаточно сунуть в приемник книгу, чтобы она была оцифрована. Скорее всего, к 30-м годам 21 века практически все бумажные носители информации, наработанные человечеством, будут оцифрованы. Принтер же, скорее всего, сохранит свою принципиальную схему (бумагопротяжный механизм + печатающее устройство), однако наверняка появятся и портативные принтеры (наверное, напоминающие ползающие по бумаге спичечные коробки).

Общение между компьютерами и устройствами будет происходить по беспроводным технологиям - не в последнюю очередь из-за относительной дороговизны кабелей. Доступ в Интернет, скорее всего, останется лишь по системе сотовой связи - при налаженном производстве базовых станций развивать сотовую сеть куда как выгоднее, чем проводную, из-за большой трудо- и ресурсоемкости последней. Разве что междугороднее и международное сообщение останется на основе оптоволоконных кабелей.

Отдав за компьютер небольшую часть нашего месячного заработка, мы принесем его домой и начнем работать. На компьютере окажется установленной операционная система и набор ссылок на программы в Интернете, за использование которых придется платить кредитной карточкой. Если нас это не устроит, то нам никто не помешает посетить ресурсы Интернета, созданные сторонниками "свободного софта", и загрузить оттуда не менее функциональные, но зато крайне дешевые, а то и бесплатные программы, за использование которых ничего и никому не придется отчислять. Заодно такая операционная система закроет от всевозможных контролирующих организаций накопитель нашего компьютера, и при желании мы сможем без опасений обмениваться с друзьями музыкой, фильмами и картинками, притом что пользователи платных ОС смогут делать такое, только отчисляя процент "правообладателям".

Как только наш компьютер будет внесен в квартиру, он включится в общую сеть электронных устройств дома, и с него можно будет управлять этими приборами. Например, посмотреть, что делается перед подъездом или кто стоит у входа в квартиру. Так как компьютер помещается в карман, то его нетрудно носить с собой по квартире.

Кроме своей основной задачи, компьютер сможет принимать программы ТВ (но распространяющиеся традиционным способом - в диапазоне УКВ), а также служить мобильным телефоном. Последние, впрочем, тоже останутся и будут успешно конкурировать с компьютерами, отличаясь от них большей направленностью на развлекательно-мультимедийное содержимое и более удобным для разговора дизайном.

Все рано или поздно приходит к завершению, и дальнейшим этапом развития компьютеров как средства работы с информацией будет уже совершенно иная техническая система. Может быть, она будет представлять собой средство внесения знаний прямо в мозг - без посредников в виде экрана, клавиатуры, бумаги... Но это будет уже явно не через 20, и вряд ли даже через 50 лет...

При разработке профессиональных стандартов в ракетно-космической промышленности необходимо учитывать прогноз развития информационно-коммуникационных технологий. Такой прогноз имеет две стороны - прогноз развития указанных технологий как таковых, позволяющий сформировать представление о компьютерах будущего, и прогноз их использования в производстве и управлении, в хозяйственной деятельности предприятий ракетно-космической отрасли. Первая из указанных сторон рассмотрена в настоящем разделе, второй посвящен следующий раздел монографии. Более специальные вопросы рассмотрены в статьях [16, 17], монографии [18] и других работах. Для получения количественных оценок в ситуациях, рассмотренных в настоящем разделе, целесообразно использовать статистические и экспертные методы прогнозирования [19].

4.9. Профессиональные стандарты, информационно-коммуникационные технологии и управление в ракетно-космической промышленности

Для реализации инновационных стратегий нужны подготовленные кадры [1]. Поэтому вполне естественно большое внимание, уделяемое кадровому обеспечению процессов управления инновационной деятельностью на предприятиях ракетно-космической отрасли [2]. Подготовка кадров и управление персоналом [3, 4] в соответствии с действующим законодательством должны проводиться на основе профессиональных стандартов. Как известно, профессиональный стандарт - это характеристика квалификации, необходимой работнику для осуществления определенного вида профессиональной деятельности. Профессиональные стандарты разрабатываются согласно статье 195.1 Трудового кодекса Российской Федерации.

Работник приобретает квалификацию для многолетней работы. Поэтому бесспорно, что содержание профессиональных стандартов должно отражать результаты прогнозирования научно-технического прогресса в соответствующей области, например, в ракетно-космической промышленности [2–4]. Общеизвестно возрастание роли информационно-коммуникационных технологий в производстве и управлении. Прогнозированию развития информационно-коммуникационных технологий посвящена статья [5]. Как следующий шаг, необходимо прогнозирование тенденций использования информационно-коммуникационных технологий при решении проблем управления в социально-экономической области с целью отражения этих тенденций в профессиональных стандартах. Подходам к решению этой задачи и посвящена настоящий раздел.

4.9.1. Понятие профессионального стандарта

В настоящее время в России осуществляется масштабное обновление национальной системы квалификаций работников и формирование системы профессиональных стандартов (ПС), затрагивающее практически все отрасли российской экономики и социальной сферы. Планируется, что в ближайшем времени профессиональные стандарты заменят привычные для всех квалификационные справочники. В ближайшее время Правительство РФ планирует разработать до 800 профессиональных стандартов, которые станут основой для расчета тарифных ставок и систем оплаты труда работников.

Разработка профессиональных стандартов ведется в соответствии с п.1 известного Майского Указа Президента Российской Федерации (от 7 мая 2012 г. № 597 "О мероприятиях по реализации государственной социальной политики" [6]). Через полгода правила разработки, утверждения и применения профессиональных стандартов были утверждены Постановлением Правительства РФ №23 от 22 января 2013 г. [7].

Правительство РФ поручило координации разработки профессиональных стандартов Министерству труда и социальной защиты РФ. Это министерство разработало основополагающие документы, в том числе

- перечень проектов профессиональных стандартов (ПС), разработка которых предусмотрена за счет средств федерального бюджета, в котором утвержден список, порядок, срок разработки, наименования и прочие требования к подготовке ПС;

- методические рекомендации по разработке ПС;

- макет профессионального стандарта;

- уровни квалификации в целях разработки проектов ПС;

- требования к процедуре разработки и общественного обсуждения проекта ПС и др.

Профессиональный стандарт является ключевым механизмом саморегулирования рынка труда. Он является многофункциональным нормативным документом, устанавливающий в рамках конкретного вида (области) профессиональной деятельности требования:

- к содержанию и качеству труда;

- к условиям осуществления трудовой деятельности;

- к уровню квалификации работника;

- к практическому опыту, профессиональному образованию и обучению, необходимому для соответствия данной квалификации.

Профессиональный стандарт состоит из структурных единиц, каждая из которых относится к определенному квалификационному уровню и содержит описание:

- необходимых знаний и умений;

- уровня ответственности и самостоятельности;

- уровня сложности выполняемой трудовой функции.

Официально понятие профессионального стандарта введено в Трудовой кодекс РФ (ТК РФ) и статью 1 Федерального закона «О техническом регулировании» Федеральным законом N 236-ФЗ от 03.12.2012 г. [8].

В статье 195.1 ТК РФ "Понятия квалификации работника, профессионального стандарта" даны следующие определения, которые будем использовать в настоящей статье:

Квалификация работника — уровень знаний, умений, профессиональных навыков и опыта работы работника.

Профессиональный стандарт — характеристика квалификации, необходимой работнику для осуществления определенного вида профессиональной деятельности.

Практическое применение профессионального стандарта многообразно. Для работодателя – в ПС даны формулировки требований к работникам. Для работника – ПС позволяет провести оценку соответствия имеющихся у него компетенций требованиям рынка труда и конкретного работодателя. Для системы образования – на основе ПС проводится разработка образовательных стандартов и программ, соответствующих требованиям рынка труда. Кроме того, что наличие разработанных профессиональных стандартов позволит сформировать принципиально новый классификатор профессий для конкретного вида экономической деятельности или области профессиональной деятельности, весьма важно, что в процессе разработки ПС у работников и работодателей происходит обновление и уточнение содержания трудовой деятельности.

Констатируем, что ПС позволяют контролировать профессионализм работников, поддерживать и улучшать стандарты качества в определенной области деятельности. Поскольку профессиональный стандарт является тем профессиональным минимумом, которому должны соответствовать все работники и руководители отрасли, он может быть использован в качестве основы для создания корпоративных стандартов, стандартов предприятий и документов, посвященных должностным обязанностям (должностных инструкций). При этом возможно расширение или уточнение функций работников с учетом особенностей организации производства, труда и управления в конкретной ситуации, а также прав и ответственности работников на предприятии или в компании. Профессиональный стандарт является основой для определения профессионального уровня и совершенствования профессиональных компетенций работников и их сертификации. Требования профессионального стандарта используются при составлении образовательных стандартов, программ обучения и учебно-методических материалов, а также при выборе форм и методов обучения в системе профессионального образования и внутрикорпоративного обучения персонала [9].

Итак, профессиональный стандарт - характеристика квалификации, необходимой работнику для осуществления определенного вида профессиональной деятельности. Профессиональные стандарты разрабатываются согласно статье 195.1 Трудового кодекса Российской Федерации, для применения:

- работодателями при формировании кадровой политики и в управлении персоналом, при организации обучения и аттестации работников, разработке должностных инструкций, тарификации работ, присвоении тарифных разрядов работникам и установлении систем оплаты труда с учетом особенностей организации производства, труда и управления;

- образовательными организациями профессионального образования при разработке профессиональных образовательных программ;

- при разработке в установленном порядке федеральных государственных образовательных стандартов профессионального образования [10].

4.9.2. Основные проблемы разработки
профессиональных стандартов

Каким должен быть профессиональный стандарт в ракетно-космической отрасли? Основная проблема состоит в том, что хотя стандарт должен быть введен в действие в ближайшее время, его реальное влияние на отрасль начнется через 5–10 лет и будет продолжаться еще по крайней мере 10 лет, т.е. до 2030-х годов. Действительно, на его основе должны быть созданы государственные образовательные стандарты и учебные программы, на что потребуется некоторое время. Подготовка специалистов требует 5–6 лет, бакалавров - 4, магистров - 6. Таким образом, первые выпускники, получившие образование в соответствии с профессиональным стандартом, появятся в 2020-х годах.

Каков период "амортизации" полученных знаний, умений, навыков (кратко - знаний)? Очевидно, разные виды знаний обесцениваются с разной скоростью. Так, по общепринятой экспертной оценке математический анализ (дифференцирование и интегрирование) и основы экономики предприятия будут полезны в течение всей профессиональной деятельности инженера РКП. В то время как компетенции, навыки, умения и знания (далее кратко - знания), относящиеся к быстро развивающимся областям, могут устареть еще за время учебы. В частности, знания, касающихся конкретных технических систем (например, мобильных телефонов) и нормативных документов.

Пример. В 70-х годах считалось естественным, что с ЭВМ работают программисты, которые должны владеть двоичной системой счисления. В настоящее время стало ясно, что готовить надо не столько программистов, сколько квалифицированных (продвинутых) пользователей, но и тем, и другим нет необходимости знакомиться с двоичной системой счисления.

Отсюда следует, что в профессиональных стандартах требования к овладению "долгоиграющими" знаниями могут быть прописаны достаточно подробно, в то время как информация о "краткосрочных" знаниях может быть дана в общем виде. Выявить "срок амортизации" тех или иных знаний можно на основе экспертных оценок. Важно, чтобы этот срок был указан в самом профессиональном стандарте, что позволит своевременно обновлять его содержание (например, не реже чем один раз в пять лет).

Профессиональный стандарт должен исходить из принятой в МГТУ им. Н. Э. Баумана концепции "Образование через науку", т.е. знания, умения, навыки, компетенции, предусмотренные профессиональным стандартом, должны быть основаны на современных научных достижениях. Так, математические методы исследования должны исходить из новой парадигмы этой области знаний [11–22], а статистические методы анализа данных должны соответствовать высоким статистическим технологиям [23–24].

Профессиональный стандарт должен предусматривать непрерывное образование, ежегодное повышение квалификации, в том числе дистанционное. В настоящее время Россия отстает от западных стран, интенсивность непрерывного образования на порядок ниже.

Непрерывное научно-техническое развитие приводит к необходимости внесения в профессиональный стандарт соответствующих изменений. Он должен регулярно, раз в 5 лет, пересматриваться. При необходимости - чаще. По нашей экспертной оценке, утвержденный в ближайшее время стандарт перестанет быть актуальным через 15 лет - к 2030 г. К этому времени его содержание будет полностью заменено.

Содержание профессионального стандарта должно быть тщательно проработано сообществом профессионалов. Для этого целесообразно организовать серию экспертиз. Печальным примером является совокупность государственных стандартов СССР по статистическим методам управления качеством продукции, основная часть которых содержала грубые ошибки, порожденные некомпетентностью разработчиков и несовершенством экспертных процедур, применяемых в процессе разработки стандартов. Большинство указанных стандартов были отменены в 1987 г. Подробно эта ситуация рассмотрена в учебниках А.И. Орлова (см., например, [25–27]). Нельзя допустить повторения подобной ситуации.

4.9.3. Что нужно учитывать при разработке
профессионального стандарта?

Для разработки профессионального стандарта в области ракетно-космической промышленности (РКП) необходимо спрогнозировать характеристики квалификации (уровень знаний, умений, профессиональных навыков и опыта работы), необходимой работнику для осуществления профессиональной деятельности в РКП в 2020–2030 гг.

Для этого необходимо опираться на результаты прогнозирования научно-технического прогресса в отрасли. Для такого прогнозирования необходимо исходить из сценариев социально-экономического развития России, которые определяют ограничения (планы) по финансированию космической деятельности и по программе пусков космических аппаратов. Необходимо учитывать развитие ситуации в отрасли, прежде всего ограничения по производственным возможностям предприятий «Роскосмоса» и по их кадровому составу. Основное - прогноз технического прогресса и организации производства в отрасли (можно ожидать массового перехода научных работников, инженеров и менеджеров к дистанционной работе, всеобщее использование современных компьютеров и информационно-коммуникационных технологий. Кроме того, необходим прогноз системы образования, в частности, динамическое развитие системы специальностей, расширение структур непрерывного образования, диверсификация подготовки, в частности, внедрение широкого спектра лекционных курсов и семинаров по выбору обучающихся.

Реализация постоянно идущего процесса прогнозирования может быть реализована с помощью технологий ситуационных центров. Как следует из сказанного выше, базовым методом прогнозирования является метод сценариев. Обсудим его основные идеи [28].

Метод сценариев - это метод декомпозиции задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (т.е. сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев должно быть обозримо.

Возможность подобной декомпозиции не очевидна. При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:

- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;

- прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие исследователя вопросы.

Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественно-экономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств приводит к весьма громоздким математическим моделям. Можно выразиться и в терминах теории устойчивости [29–32] – выводы из рассуждений на качественном уровне более устойчивы к малым колебаниям исходных данных и предпосылок модели, чем выводы из рассуждений на базе количественных экономико-математических моделей.

Кроме макроэкономических характеристик необходимо учитывать состояние и динамику отечественного массового сознания, политических, в то числе внешнеполитических реалий, поскольку на рассматриваемом интервале времени экономика зачастую следует за политикой, а не наоборот [33–36].

4.9.4. Влияние развития информационно-коммуникационных
технологий на хозяйственную деятельность

Прогнозу развития информационно-коммуникационных технологий посвящена статья [5]. Обсудим изменения в хозяйственной деятельности (в производстве и управлении), являющиеся следствиями этого развития.

Современные информационно-коммуникационные технологии создают принципиально новую ситуацию в организации хозяйства.

Возникла возможность управлять из одного центра работой подразделений организации, разбросанными по всему миру. Например, из офиса управляющей компании в Москве можно управлять технологическим процессом на заводе в Иркутске. Дело не столько в глобальной централизации управления, сколько в возможности передачи в любую точку Земли информации, используемой для принятия управленческих решений. В том числе на домашний компьютер управляющего. Скайп и телеконференции во многом делают ненужными командировки менеджеров. Конечно, пользу личных контактов отрицать не будем, но удаленная работа имеет свои преимущества. Недаром она получила правовое оформление в действующей редакции Трудового Кодекса РФ.

Автор настоящей статьи за последние годы выпустил две книги в Германии, три - в Ростове-на-Дону, два - в Краснодаре. Но никуда не ездил по издательским делам. Уже в настоящее время теоретик может вести научную работу исключительно за домашним компьютером, отсылать статьи и отчеты по электронной почте. Сколько места можно освободить в зданиях НИИ, если признать очевидное - научному работнику теоретического плана гораздо эффективнее работать дома, чем на "рабочем месте" в НИИ!

Требование присутствия на рабочем месте - во многом пережиток прошлого. Преимуществ удаленной работы много, в том числе:

освобождение времени, которое ранее тратилось на дорогу на работу и обратно;

уменьшение затрат на содержание рабочего помещения (можно спланировать собрания членов подразделений в одном помещении, например, раз в неделю, вместо использования рабочих площадей для каждого подразделения в отдельности, что дает возможность сократить площадь офиса в разы);

свободный график сотрудников, возможность планирования личного графика выполнения производственных заданий и личных дел.

Есть и недостатки:

необходимо повышение требований к планированию работы и процедурам контроля и оценки результатов;

как следствие, требуется повышение квалификации организаторов производства (недостаточно квалифицированные руководители будут против удаленной работы).

Очевидно, что удаленная работа совместима не со всеми профессиями. Однако ее важность подчеркнута тем, что возможность удаленной работы внесена в Трудовой кодекс РФ.

Развитие информационно-коммуникационных технологий приводит к заметному изменению практики хозяйственной деятельности. Например, магазины постепенно переходят в выставки, т.е. в них уже не выбирают объект для покупки из числа представленных, а на основе информации о возможных вариантах и знакомства с выставочными образцами формируют заказ. Так, получила распространение услуга "Книга по требованию": покупатель выбирает конкретное издание из выставленных, и для него печатается персональный экземпляр. На этом примере видна польза информационно-коммуникационных технологий: нет необходимости печатать тираж и распределять его по книжным магазинам, нет физической возможности для появления залежей нераспроданных остатков, заметно сокращается объем складов... Обобщая, можно сказать, что информационно-коммуникационных технологии позволяют избежать производства товаров, не находящих покупателей, поскольку каждый экземпляр товара производится по заказу конкретного потребителя. Конкурируют не произведенные товары как материальные сущности, а их виртуальные прообразы.

Ожидаем грядущий переход к биометрическому режиму оплаты купленных товаров (по оттиску пальца или по компьютерному образу лица). Такой переход ведет к сокращению и в перспективе - к ликвидации оборота наличных денег. Биометрическая идентификация человека позволит отказаться от документов, удостоверяющих личность, как следствие, от охранных структур, сотрудники которых смогут заняться производительным трудом.

Необходимо критически изучить использовать опыт управления транснациональными корпорациями и обосновать рекомендации по его использованию в грядущей информационной экономике. Такая рекомендация основана на том, что величины активов многих из таких корпораций зачастую превышают национальное богатство не только малых, но и средних стран.

4.9.5. Прогноз подходов к организации принятия
управленческих решений

В течение периода прогноза (т.е. до 2030 г.) произойдут заметные изменения в системах принятия управленческих решений, которые необходимо учесть в профессиональном стандарте. Они связаны с грядущим развитием информационно-коммуникационных технологий, соответствующими расширениями управленческих и экономических концепций и теорий, нацеленными на вовлечение в процессы принятия решений большого числа заинтересованных физических и юридических лиц.

Выделим основной этап в процессе подготовки управленческого решения. Если потребности сформулированы, т.е. составлено задание для производственных структур, то дальнейшие действия достаточно понятны. Необходимо составить календарный план выполнения этого задания, оценить реализуемость проекта, сопоставить с другими проектами. Если ресурсов не хватает, то придется вернуться к этапу целеполагания. Все эти действия детально проработаны в менеджменте, имеются соответствующие интеллектуальные инструменты организационно-экономического моделирования [37 - 39].

Основное - процедуры целеполагания. Как мнения отдельных лиц привести "к единому знаменателю"? Для малых групп - семья, студенческая группа, дружеская компания, сотрудники подразделения - опыт самоорганизации всем известен из личного опыта. Для более широких общностей также известны различные способы - самодержавие, представительная демократия, процедуры демократического централизма, прямая демократия (например, сходка крестьян русской деревенской общины). К соображениям статей [40–45], посвященных солидарной информационной экономике, добавим, что в теории экспертных оценок [46, 47] имеются разнообразные процедуры выработки коллективного мнения, в частности, основанные на использовании сетей экспертов [48] и на «модели Команды Syntegrity» Ст. Бира [49]. Интересен опыт массовых петиций многомиллионных добровольных сообществ "Avaaz.org", "Change.org", "Народная инициатива", "Российская общественная инициатива", "Активный Гражданин" и др., действующих на основе соответствующих информационно-коммуникационных систем (Интернет-ресурсов). С помощью подобных опросов может быть выяснено общественное мнение по поводу выбора того или иного направления, для примера, космической деятельности. Например, может быть выбор между развитием орбитальных космических систем, созданием лунной базы, различными вариантами полетов на Марс, в том числе в один конец.

Для создания адекватных процедур выработки коллективного мнения на уровне государства бесценен опыт новгородского вече [50], особенно с учетом реконструкции истории, полученной в рамках новой хронологии [51]. Согласно этой реконструкции новгородское вече - высший орган власти всего русского государства, а не его части. Вече "является собственной (в соответствии с органической принадлежностью к естественной организации российского цивилизационного строя) – «естественной и справедливой формой народного самоуправления»" [50]. "Примечательный (и парадоксальный) текущий момент состоит в том, что авторы (исследующие феномен Новгородского вече) – в подавляющем значении используют термины и понятия, характеризующие современный Западный Тип общественного устройства (как «республика», «демократические процедуры», «институты гражданского общества», «народное представительство», «государственная дума»" (там же). Такой подход некорректен, поскольку "современная демократическая республика – это продукт принципиально иной цивилизации (по сути, чужеродной к Древнерусскому общественному строю), в первую очередь по отношению к тем историческим социокультурным основаниям, что послужили плодородной почвой как раз для возникновения и успешного развития рассматриваемого Органического общественного образования – Новгородского вече". Как пишут К.С. Хруцкий и А.В. Карпов: "Вече стало естественным проявлением как раз автономного Органицистского (в аспекте методологии изучения – Биокосмологического) Типа цивилизационного устройства и социокультурной активности".

По нашему мнению, организация принятия решений должна определяться Ноократией. "С точки зрения научного Органицизма, Ноократия – это «приоритет человеческого разума» (благодаря активной свободной деятельности лучших его носителей, селекция которых является главной целью), и когда активность лучших умов имеет определяющее значение в организации управления обществом. ... Вече не служило в качестве «института народного представительства», но как раз осуществляло и обеспечивало признание и выдвижение лучших умов (в отношении к способности достигать «общего блага») среди членов данного общества (взятого как целое) – для осуществления ими (за счет своих добродетельных – превосходных – природных способностей) – естественного (успешного, Органицистского) управления общественными делами. Таким образом, механизм Вече осуществлял не выборность (посредством демократических процедур народного избрания как такового), но скорее признание естественных (виртуальных, присущих) качеств у некоторых из своих сограждан – их разумности и добродетельности, в достижении всеобщей целесообразности, т.е. общего блага – и их выдвижение (и наделение ответственностью) как лучших представителей своего общества к осуществлению присущего для них дела управления обществом и его успешным (благополучным) развитием. ... Конечной задачей выступают не интересы определенной группы или класса общества (большинства или меньшинства), но на первый план выходят цели достижения всеобщего благополучия (как в примере с физиологическим организмом, где нет ничего «не нужного», но все скоординировано в интересах целостного – текущего и онтогенетического – благополучного развития). Это ‘всеобщее благополучие’ касается как онтогенеза (жизненного развития в целом) отдельного индивида и общества в целом, так и отношений общества с окружающей средой (т.е. экологических вопросов), и отношений между странами и государствами в целом мире (т.е. вопросов глобального развития). ... Существенно, что управление общественными делами, реализуемое через (Органицистскую) форму Вечевой организации – предстает как в высшей степени эффективная форма общественной организации" [50].

Отмеченные черты новгородского вече позволяют рассматривать его как прообраз будущей системы общественного самоуправления, соответствующей развиваемой в МГТУ им. Н. Э. Баумана функционалистско-органической солидарной информационной экономике - экономике без рынка и денег [40–45].

Подчеркнем, что хозяйственная деятельность должна иметь нравственную составляющую [52]. Кратко: экономика для человека, а не человек для экономики.

Развитие функционалистско-органической солидарной информационной экономики продолжается. Основные предшественники - В.М. Глушков и Стаффорд Бир. Напомним основную информацию об их работах.

Эффективные механизмы принятия и реализации плановых решений должны опираться на современные информационные технологии. База разработки таких технологий – кибернетика (вспомним работы Н. Винера, А.И. Берга, Н.Н. Моисеева, многих других). В послевоенные годы в нашей стране, как и во всем мире, разрабатывались различные типы автоматизированных систем управления. Наиболее грандиозный проект - в начале 1960-х гг. В.М. Глушков предложил правительству СССР создать Общегосударственную автоматизированную систему управления экономикой страны (ОГАС), для чего, по его оценкам, требовалось как минимум 15–20 лет и 20 млрд. тогдашних рублей, однако выигрыш стоил того: ОГАС давала реальный шанс построить самую эффективную экономику в мире. В.М. Глушков писал:

«Отныне только «безмашинных» усилий для управления мало. Первый информационный барьер или порог человечество смогло преодолеть потому, что изобрело товарно-денежные отношения и ступенчатую структуру управления. Электронно-вычислительная техника – вот современное изобретение, которое позволит перешагнуть через второй порог. Происходит исторический поворот по знаменитой спирали развития. Когда появится государственная автоматизированная система управления, мы будем легко охватывать единым взглядом всю экономику. На новом историческом этапе, с новой техникой, на новом возросшем уровне мы как бы «проплываем» над той точкой диалектической спирали, ниже которой, отделенный от нас тысячелетиями, остался лежать период, когда свое натуральное хозяйство человек без труда обозревал невооруженным глазом» [53].

Своеобразная ОГАС, хотя и куда более скромная по масштабам, была реализована на практике в другом уголке Земли – в Чили, во время президентства Сальвадора Альенде. Один из основоположников кибернетики Стаффорд Бир разработал автоматизированную систему управления национализированными предприятиями Чили. Проект получил название «Киберсин» [54]. Он представлял собой автоматизированную систему сбора и обработки информации, которая состояла из четырех основных компонент: «Кибернет» - система связи (на основе телексов), «Киберстрайд» - компьютерные программы, «Чико» - математическая модель чилийской экономики - и ситуационная комната, из которой велось управление (зал с экранами, на которых отображалось в виде графиков и схем состояние экономики Чили). Можно было управлять производством всей страны в реальном времени (каждым конкретным предприятием), сразу же видеть результаты принятых решений и при необходимости вносить поправки. Кроме того, в каждом населенном пункте создавались «опросные пункты», где производился автоматизированный опрос населения по поводу принимаемых мер. Эти центры были включены в систему «Киберсин», и правительство быстро узнавало реакцию населения на очередное нововведение. Разработки Бира дают прообразы (прототипы) для следующего этапа развития информационных систем управления предприятиями и их объединениями – интегрированными производственно-корпоративными структурами, а также регионами – муниципальными образованиями, субъектами федерации, Россией, международными объединениями, Землей в целом.

На основе идей функционалистско-органической (солидарной) информационной экономики и современных достижений теории принятия решений [26, 55, 56] (прежде всего экспертных процедур [46–48]) и информационно-коммуникационных технологий могут быть реализованы идеи В.М. Глушкова и Ст. Бира.

С содержанием настоящего раздела монографии перекликается опубликованный в 2016 г. доклад Всемирного банка «Цифровые дивиденды» [57]. В нем обоснованно утверждается что мы переживаем величайшую информационно-коммуникационную революцию в истории человечества. Более 40 процентов населения планеты имеет доступ к интернету, и каждый день в сеть выходят новые пользователи. Даже среди беднейших 20 процентов домохозяйств мобильный телефон есть почти в каждых 7 из 10. Поразительно, что число беднейших домохозяйств, располагающих мобильным телефоном, выше, чем число имеющих доступ к канализации или чистой питьевой воде. Авторы доклада [57] установили, что воплотить в жизнь преобразовательный потенциал революции в сфере цифровых технологий мешают традиционные проблемы развития. Нынешнее расширение доступа к цифровым технологиям несет многим людям богатство выбора и бóльшие удобства. За счет усиления социальной интеграции, повышения эффективности и внедрения инноваций такой доступ открывает бедным и обездоленным слоям населения возможности, которых они прежде были лишены. В настоящее время по всему миру в популярную поисковую систему Google ежедневно отправляется свыше 4 миллиардов запросов – и, в то же время, 4 миллиарда человек по-прежнему не имеют доступа к интернету. Величайший в истории подъем информационно-коммуникационных технологий не станет поистине революционным до тех пор, пока выгоду от него не ощутят все люди во всех уголках планеты.

Развитие информационно-коммуникационных технологий иногда вызывает опасения. Еще в 50-е годы Н. Винер обсуждал проблемы создания заводов - автоматов, на которых места рабочих займут роботы, что может привести к массовой безработице [58]. За прошедшие 60 лет этого не произошло, в частности, из-за дороговизны труда роботов по сравнению с трудом работников - людей. Необходимо подчеркнуть, что даже при реализации утопии заводов - автоматов разумно организованное общество сумеет направить освободившихся работников в другие сферы деятельности. Весьма высокой (практически неограниченной) может быть занятость в науке и образовании. Появление массовой безработицы в результате развития информационно-коммуникационных технологий - это миф, порожденный отсутствием глубокого анализа возможностей использования человеческих ресурсов.