УДК 33.338

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-12005

Инновационно-цифровая составляющая военно-экономического развития (практика США)

Innovation-digital constituent of the military-economic development (experience of the USA)

Людмила Владимировна Панкова, доктор экономических наук, профессор, главный научный сотрудник ИМЭМО им. Е.М.Примакова РАН, профессор кафедры «Экономика аэрокосмической промышленности», ФГБОУ ВО «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», (e-mail: lpankova@imemo.ru)

Liudmila V. Pankova, Doctor of Economics, Professor, Leading Researcher of the Primakov National Research Institute of World Economy and International Relations, Russian Academy of Sciences (IMEMO), Professor of Economy of the Space Industry Department, Moscow aviation institute (national research university)

Аннотация: В статье обсуждаются условия, особенности и механизм формирования нового инновационного, на сегодня инновационно-цифрового прорыва, реализуемого в США в рамках запущенной военным ведомством осенью 2014 г. (в период президентства Б.Обамы) Оборонной инновационной инициативы (DII — DefenseInnovationInitiative) и отношение к этой Инициативе при нынешнем американском президенте Д.Трампе. Обращается внимание на активный поиск новых возможностей по использованию в сфере обороны гражданской и коммерческой научно-технической базы, по сравнению с инновационным прорывом, реализованным в США в последние два десятилетия XX века. Подчеркивается, что данное обстоятельство может привести в будущем к усилению военной составляющей инновационно-цифрового развития, и, как следствие, к изменениям в системе обеспечения безопасности (как на национальном, так и на международном уровнях). Движение к реализации нового инновационно-цифрового прорыва, инициируемого в США в текущем десятилетии, в значительной степени стимулировало развитие инновационно-цифровых прорывов в других странах и регионах мира и, прежде всего, в России, в Китае. Изучение практики США в области реализации инновационных прорывов представляет несомненный интерес не только с позиции изучения особенностей механизма инновационного развития, но и с точки зрения экономического обеспечения национальной безопасности России, а также ис учетом выявления важнейших изменений в экономическом обеспечении международной безопасности.

Summary: The article addresses the intensive development of the global innovation activity and spreading of the digital effect beyond the bounds of the pure information technological system. The aggregate efforts of these two factors causes the big pressing on the military economic activities and lead to the fundamental change in all sphere of military economics and in the end to the system of national security. First of all this regards to the  US – the world leader of the innovation-technological  development, which is actively preparing to the realization of new innovation breakthrough in the framework of the Third offset strategy, which was launched in autumn 2014 by Department of Defense. The article discusses the main conditions, peculiarities and mechanism of forming new innovation-digital breakthrough of the US in deep and detailed comparison with the first innovation jerk, which was successfully accomplishment in the framework of the Second offset strategy in the last two decades of XX century and put the basis to the new innovation breakthrough. It is stressed in the article, that  fundamental change, concerning the use of civil and commercial science-technological base in the field of defense may cause the reinforcement of military component in innovation-digital development, which may be considered as a new challenge to the international security. Whether or not it should be considered as a new challenge to the international security is a matter of controversy. But in any case it should be taking into account when we discuss the future of security in both levels: national and international.

Ключевые слова: инновации, цифровая экономика, технологии, военно-экономическая деятельность,  стратегия офсета,  технологический прорыв, производственные технологии, информационные технологии, технологический разрыв, безопасность.

Keywords: innovation, digital economy, technology, military-economic development, offset strategy, technological breakthrough, industrial technology, informational technology, technological gap, security.

С середины текущего десятилетия развитие военно-экономического сектора, включая такие его составляющие как инновационную (уже ставшую традиционной в новом столетии), а также цифровую (интенсивно выходящую за пределы поля чисто информационно-коммуникационных технологий) приобретает все более важное значение. Современный инновационно-цифровой компонент мировой военной экономики приобретает черты мощнейшего драйвера, обуславливающего ускоренное движение к парадигмальности сдвигов как в различных сферах военной экономики (включая, например, информационный сегмент, аналитику больших данных,  роботизацию, космос, беспилотные системы и др.), так и в системе взаимодействия военной и гражданской экономики (соответственно и непосредственно в гражданской экономике), не оставляя в стороне и область военной политики.

Совокупность этих парадигмальных сдвигов, их практическая «одномоментность» и кумулятивный эффект при неравномерности проявления соответствующих изменений в различных странах и регионах мира требуют особого внимания, так как, на наш взгляд, ведут к новому качественному состоянию системы обеспечения безопасности, как на национальном уровне, так и на международном.

Инновационный компонент военно-экономического развития

Мировой опыт примерно четырех последних десятилетий ясно показывает, что обеспечить устойчиво инновационный, а сегодня и инновационно-цифровой характер военно-экономического роста и формирование критической массы конкурентных преимуществ невозможно без эффективно функционирующей национальной инновационной системы (НИС) и результативного механизма реализации инновационных процессов. Это относится, как в целом к национальной экономике, так и к ее отдельным секторам: военному и гражданскому, и, что особенно важно, к их взаимодействию. Особенности движения к синтезу военного и гражданского секторов экономики в рамках реализации инновационных прорывов несомненно требует внимания в рамках российской промышленной политики с учетом приоритетной ориентации на процессы диверсификации в оборонном комплексе (ОПК) РФуже в ближайшее десятилетие.

Ретроспективный анализ военно-инновационного развития США свидетельствует, во-первых, о реализации крупнейшего инновационного прорыва в 1980-х – 1990-х годах предыдущего века и об активной подготовке к новому, на сегодня инновационно-цифровому рывку с середины второго десятилетия XXI века. Во-вторых, просматривается неразрывная взаимосвязь динамики военно-инновационного развития, накопления инновационно-ориентированных преимуществ в военной области с так называемыми американскими стратегиями компенсации (OffsetStrategy). В ноябре 2014 г. ЧакХэйгел (министр обороны США в тот период) объявил о необходимости принятия Третьей стратегии компенсации или Третьего офсета (ThirdOffset). Офсет третий, потому что в третий раз после окончания Второй мировой войны США ищут возможность технологических прорывов, чтобы компенсировать преимущества потенциальных противников и успокоить  своих союзников [1]. Первый офсет, как известно, связывают с речью президента  США Д. Эйзенхауэра «Новый взгляд» (1954 г.), когда, по мнению американцев, надо было противостоять большим конвенциальным силам Союза в Европе. США, в частности, искали ответ на это в расширении лидерства США в ядерной сфере. С позиции будущих инновационных прорывов, важно отметить, что в конце 1950-х годов, как ответ на запуск Советским Союзом искусственного спутника Земли, в США  наметился переход к реализации новой научно-технической политике, а  при американском военном ведомстве было создано (1958 г.) Управление перспективных исследований и разработок — DARPA (Defense Advanced Research Project Agency), важнейшей задачей которого стала реакция на технологические сюрпризы и создание технологических сюрпризов с целью обеспечения военно-технологического превосходства США в долгосрочном плане. Эффективность и результативность деятельности DARPA подтверждается не только тем, что она активно функционирует и в настоящее время. Более того, опыт этой организации активно перенимается  в XXI веке не только другими правительственными ведомствами США, но и используется во всех ведущих странах мира (включая Россию, Китай? европейские страны и др.). Второй офсет формировался с конца 1970-х годов, когда американские военные политики, признав, что СССР может иметь равный им ядерный арсенал, попытались найти новый способ восстановления сил сдерживания в Европе.  Они сосредоточили внимание на развитии высокоточных вооружений, самолетов, построенных по технологии стелс (невидимок), систем GPS, разведывательных и связных спутников  в рамках систем С4I (command, control, communications, computing and Intelligence), способствуя и развитию  в дальнейшем сетецентричных схем боевых действий. Именно в рамках второго офсета в США был реализован мощный и, можно со всей уверенностью сказать, первый  крупный инновационный прорыв, который выразился, что исключительно важно, не только в создании вышеупомянутых технологий, но и в изменениях организационно-управленческого характера, обеспечив формирование эффективного и устойчивого механизма реализации инновационных процессов в экономике страны. Именно в этот период в США «произросла» самая мощная на сегодня в мире национальная инновационная система (НИС).

Актуальным представляется анализ сущности, особенностей, направлений и ожидаемых результатов инновационно-цифрового прорыва, заложенного в реализацию Третьего офсета. Следует, однако, заметить, что само название «Третий офсет» при предыдущем министре обороны США (20.01.2017-01.01.2019 гг.) Джеймсе Мэттисе (JamesMattis), употреблялосьне часто (по сути, было убрано из официального лексикона). Однако анализ военно-инновационной деятельности США, изучение таких официальных документов как Национальная стратегия безопасности (National Security Strategy – NSS) и Национальная оборонная стратегия (National Defense Strategy – NDS), опубликованных соответственно в декабре 2017 г. и январе 2018 г. показывает следующее. Продолжается и достаточно активно  реализация задач, поставленных в рамках стратегии Третьего Офсета в конце 2014 г. действующим на тот момент министром обороны Ч.Хэйгелом (Ch.Hagel) и его заместителем Б. Уорком (B. Work), что в дальнейшем было поддержано и последующим (в период 2015- январь 2017 гг.)главой американского оборонного ведомства Эштоном Картером (AshCarter). Более того, вышеназванные документы свидетельствуют не только о приверженности идеям стратегии Третьего Офсета, но и приоритетности этих идей в определении направлении инвестиционных потоков в научно-технологической сфере США. Об этом говорят и американские эксперты [2].

Что, по всей видимости, будет продолжено при новом министре обороны США — Патрике Шанахане, однако при усилении упора на использование коммерческих научно-технических достижений в военной области, росте эффективности военных разработок и повышении качественных характеристик боеготовности национальных вооруженных сил.

Организационно-управленческие и финансовые факторы реализации первого инновационно-технологического прорыва-в последние два десятилетия XX века

В основе реализация в США инновационного, особенно военно-инновационного прорыва в последние два десятилетия XX века лежали два стратегически важных фактора: последовательные и крупные вложения в исследования и разработки (рис.1) и кардинальные изменения во взаимодействии военной и гражданской экономики. Последнее потребовало разработки эффективной законодательно-правовой основы инновационной деятельности, выработки новых инструментов взаимодействия военного и гражданского секторов экономики. Напомним важнейшие из них.

Перемены в законодательно-правовом обеспечении. Кардинальные сдвиги в законодательно-правовой основе США, стимулирующей инновационную активность, влияющей на промышленную конкурентоспособность и разрушающей перегородки между военным и гражданским секторами экономики были заложены в 1980-е годы.  Отправной точкой  явилось принятие в 1980 г. закона Стивенсона-Уайдлера, (Stevenson-Wydler Technology Innovation Act of 1980 – P.L.96-480), который кардинальным образом расширил возможности передачи технологий из федеральных лабораторий[1], провозгласив  использование «федеральной технологии» (то есть, технологии, разработанной на федеральные средства) для коммерческих и общественных целей (того, что ранее не существовало) как национальный приоритет[3]. Вершиной законодательных мер 1980-х годов[2] явился Федеральный закон о передаче технологий 1986 г.(The Federal Technology Transfer Act of 1986 – P.L. 99-502). Этот закон значительно усилил кооперацию федеральных лабораторий и научно-исследовательских центров с промышленностью в сфере НИОКР путем установления Соглашений о кооперативных исследованиях и разработках (Cooperative Research and Development Agreements — CRADAs)[3] между федеральными лабораториями и компаниями. Хотя фокус федерального закона о передачи технологии был сосредоточен на передаче «федеральных технологий», с самого начала было ясно, что взаимодействие между исследователями способствуют ситуации, когда «федеральные» ученые и инженеры перенимают высокие технологии частного сектора. По сути, был усилен фундамент формирования двустороннего движение: «спин-он» от частного сектора к федеральному и «спин-офф» от федерального к частному. Пакет законодательно-правовых мер, способствующих улучшению и ускорению процессов инновационного развития, продолжал расширяться и совершенствоваться в 1990-е и последующие годы,[4] способствуя не просто регламентации взаимодействия федерального и частного секторов, военной и гражданской экономики, но и законодательноподдерживающей, а в некоторых случаях и законодательно организующей взаимодействия субъектов инновационной и военно-инновационной деятельности.

Финансирование оборонныхНИОКР. С 1958 г. по середину текущего десятилетия ассигнования на оборонные НИОКР США (в ценах 2015 г.) выросли в ценах 2015 г. на 337% (с 16 млрд. долл. в 1958 г. до 70 млрд. долл. в 2015 г. — рис.1). Запрос на оборонные НИОКР на 2019 г. превышает в США 92 млрд. долл. Несмотря на определенные (и иногда весьма значительные снижения ассигнований (до -24%  — рис.1), общая линия тренда — нарастающая.[5]

С конца 1970 г. и по 1989 г., то есть в начальный период реализации второго офсета, что впоследствии вылилось в реализацию первого инновационного прорыва, рост ассигнований на исследования и разработки оборонного характера составил 97% (рис.1). И хотя в 1990-е гг. в силу известных обстоятельств наблюдалось снижение ассигнований на оборонные исследования и разработки (на 21% с 1989 г. по 2000 г. — рис.1), по абсолютным значениям (при пересчете в цены 2015 г.) ассигнования на оборонные НИОКР выросли с 38 млрд. долл. в 1980 г. до 53 млрд. долл. в 2000 г. [4].

Практически с середины 1960-х годов идет неуклонное наращивание доли частного сектора в общенациональных расходах на НИОКР США: с 35% в середине 1960-х годов до 65% в середине текущего десятилетия, сравнявшись с уровнем федеральных ассигнований в общенациональных расходах на НИОКР в 1980 г. (примерно по 48-49%)[6]. Наращивание частных инвестиций в исследования и разработки, расширяющих научно-техническую базу гражданского сектора, при одновременном и достаточно динамичном развитии рассмотренной выше законодательно-правовой основы ускорения инновационной деятельности, действовало в направлении появления новых инструментов взаимодействия военных и гражданских секторов экономики. Прежде всего, таких как двойные технологии/двойные инновации, технологический трансфер, развитиегосударственно-частного партнерства (ГЧП) при неуклонном совершенствовании его структуры и форм. Рассмотрим некоторые из них.

Двойные технологии/двойные инновации. Главным направляющим развития концепции двойных технологий/двойных инноваций явилось министерство обороны (МО) США, опубликовавшее в 1989 г. первый план критически важных технологий (КВТ), 75% которого составляли технологии двойного назначения. В первой половине 1990-х годов подобные планы критически важных технологий были разработаны в НАСА (американское Национальное управление по исследованию космоса США) и Министерстве торговли США, которые в значительной степени перекрывались с Планом КВТ МО США. Реализация концепции двойных технологий/двойных инноваций формировала необходимые условия и благоприятные ожидания в инновационной области в национальном масштабе, способствуя росту эффективности затрат через мультипликативный эффект взаимного обогащения технологий, совершенствование механизма перелива технологий по широкому спектру субъектов инновационной деятельности. С позиции МО США, данные процессы расширяли и укрепляли научно-техническую опору военного ведомства, способствовали повышению гибкости при создании вооружений и военной техники. Однако процесс институционализации концепции двойных технологий занял в США порядка 10 лет (с начала реализации в 1993 г. программы реинвестирования технологий (TRP- Technology Reinvestment Program) и до внедрения в 2003 г. программы двойного использования науки и технологий (Dual-Use S&T Program).

Государственно-частное партнерство (ГЧП). Активизация государственно-частного партнерства относится к периоду реализации второго офсета.Этому в значительной степени способствовало создание сетевой структуры взаимодействия как между субъектами национальной инновационной системы (НИС), так и между всеми стадиями собственно инновационного процесса, включая и взаимосвязи  между исполнителями НИОКР и пользователями технологических инноваций, как в военном, так и в гражданском секторах экономики, способствуя значительному снижению уровня деформации инфраструктуры инновационной деятельности [7]. Действовала, однако, и обратная связь: развитие различного рода партнерств с участием государственных лабораторий, в том числе и военного ведомства США внесло серьезный вклад в демонстрацию возможностей формирования и результативности сетевых организационных структур в американской экономике.

Развитие ГЧП прошло сложный путь от инструмента передачи технологий до повышения эффективности реализации технологических проектов и оптимизации сложного комплексазадач, решаемых при создании наукоемкой продукции, в том числе оборонного характера.Расширился спектр форм ГЧП: консорциумы, центры превосходства, кооперативные соглашения различного уровня. Более того, все чаще в рамках ГЧП используется венчурный капитал. Так, например, венчурный фонд In-Q-Tel с бюджетом в 30 млн. долл. в год, созданный по инициативе Центрального разведывательного управления США в конце 1990-х годов (действующий и в настоящее время), инвестирует в частные компании с целью достижения технологического преимущества США в области информационной безопасности, распределенной архитектуры, генерации знаний, а также в области физики и биологии[8].Рост функциональной сопряженности и интегрированности участников различных форм ГЧП являетсяважной составляющей радикальных изменений во взаимодействии военной и гражданской экономики.

К концу 1990-х годов реализация инновационного прорыва в США при определяющей роли в этом процессе военного ведомства оказала огромное  воздействие на переход к инновационной экономике и в других странах и регионах мира. Сегодня развитие таких важнейших элементов НИС, как двойные технологии/двойные инновации, государственно-частные взаимодействия наблюдается практически во всех ведущих странах мира, включая и Россию. Следует однако отметить, что эффективность этих инструментов инновационного развития требует постоянного мониторинга, обновления, совершенствования и дополнения.

В целом, можно утверждать, что начало 21 века знаменовалось признанием инноваций, и, прежде всего, технологических инноваций, ключевым фактором крупнейших структурных и циклических преобразований в мировом масштабе и основополагающим элементом в неуклонно набирающей силу «политико-экономической и военной» (ПЭВ) конкуренции, как между стратегическими оппонентами, так и между стратегическими партнерами (прежде всего, в контексте США, Россия, Китай).

Движение в направлении реализации второго инновационно-технологического прорыва

В текущем десятилетии следует выделить два важнейших момента, которые в совокупности ведут к пересмотру общего концепта в сфере военно-инновационного развития США.

Во-первых, в условиях глобализации наращивание инвестиций в развитие высоких технологий и, прежде всего, цифровых за пределами оборонного сектора (рост частных инвестиций), по мнению многих зарубежных экспертов способствовало эрозии военно-технического превосходства США. Впервые после окончания Второй мировой войны военно-техническое превосходство США (или техническое превосходство в военной области) находится под угрозой. Причем не столько  со стороны потенциальных конкурентов, сколько со стороны гражданского рынка [9]. Естественно перед военно-политическим руководством США встала задача вернуть глобальную инициативу в области военных технологий.

Особенно остро проблема возрастающей зависимости военно-ориентированных инноваций от коммерческих и глобальных компаний не являющимися частью традиционной военно-промышленной базы США, высветилась во время обсуждения Национального закона в сфере обороны 2017-2018 г г. (National Defense Authorization Act (NDAA) for FY 2017-2018) [10]. И как следствие, акцент во все большей степени фокусируется на обеспечение лидерства в области военных инноваций. Ставится задача восстановления, повышения и усиления миссии оборонных технологических инноваций.

Во-вторых, резко возрастает значимость и важность цифровой составляющей инновационного развития. Цифровизация несомненно окажет воздействие (причем достаточно радикальное) не только на развитие информационно-коммуникационных технологий, но и на механизм бизнес-процессов (бизнес-отношений) в военно-промышленном комплексе (ВПК), на совершенствование производственной базы (прежде всего, через аддитивные или «3D- принтинг» технологии), а также на рост эффективности современных и появление новых оперативных концепций, повышение качества обеспечения оперативных боевых действий и их компьютерного моделирования, на кардинальные сдвиги в архитектуре принятия решений. Результативность процесса цифровизации, его важнейшие дивиденды и риски на сегодня еще далеко не просчитаны и, что важно, происходят в период радикального углубления взаимодействия экономического развития и обеспечения национальной, а также и международной безопасности.

С конца 2014 г. в США началась активная подготовка к реализации нового инновационного или на сегодня уже инновационно-цифрового прорыва, первоначально в рамках, как отмечалось выше, выдвинутой в 2014 г. Третьей американской стратегии компенсации, ориентированной прежде всего, на упрочнение военно-технического превосходства и на достижение глобального лидерства.

Стержнем третьей стратегии компенсации в 2014 г. была объявлена Оборонная инновационная инициатива (DII – DefenseInnovationInitiative), которая, согласно заявлению и нынешнего главы министерства обороны США остается важнейшим приоритетом.[11]Направлена эта инициатива  на укрепление взаимосвязи военного ведомства США и промышленности  по ускорению передовых технологических разработок и использование («перехватывания») других ресурсов для решения многих проблем военно-экономической и военно-технологической деятельности, в частности, «в области кибербезопасности в оборонной сфере» [12]. 

Ключевым элементом американской оборонной инновационной инициативы является долгосрочная программа НИОКР (Long Range Research and Development Plan — LRRDP). Основная цель этой программы  — разработка следующего поколения военных технологий для поддержания военно-технологического превосходства США. Программа LRRDP, выстроенная по образцу и подобию аналогичной программы конца 1970-х гг. в рамках реализации второго офсета, фокусируется на наиболее выигрышных (результативных) инвестициях в «зарождающиеся», прорывные, открывающие новые возможности технологии. По мнению американских экспертов, данный подход дает возможность очертить будущее производственных инвестиций США и определить траекторию и направленность конкуренции за технологическое и военно-техническое превосходство на долгосрочную перспективу. В рамках программы LRRDP сформированы рабочие группы, которые призваны определить ключевые технологические возможности в ряде специфических областей, в частности, например, в области космических технологий, подводных технологий, технологии доминирования и борьбы в воздушном пространстве (Air dominance and strike technology), в области противовоздушной и противоракетной обороны. В каждой из этих групп будут определены  важнейшие технологические направления, в рамках которых затем перейдут к этапу разработки (рассчитанному примерно на пять лет). Эксперты МО США предполагают, что в идеале эта инициатива приведет к таким возможностям в области исследований и разработок, которые будут способствовать развитию технологий в долгосрочном плане, эффективно отвечая в то же время на новые вызовы 21 века в ближнесрочной и среднесрочной перспективе.

Среди организационных мероприятий по подготовке инновационно-цифрового прорыва следует выделить следующие. В 2016 г. при министерстве обороны США в целях ускорения процессов внедрения инновационных решений в практику военного ведомства было создано Управление по оборонным инновациям (Defense Innovation Advisory Board), а при министре обороны была даже введена должность Директора по инновациям. Более того, еще  в рамках Национального закона в сфере обороны от 2015 г. (NDAA 2015), было принято решение (которое вступило в силу в феврале 2017 г.) о преобразовании департамента по приобретению, технологиям и логистики  при заместителе министра обороны США (Under Secretary of Defense for Acquisition, Technology, and Logistic – AT&L) в два департамента. Одно из них – это создание при заместителе министра обороны США департамента по исследованиям и инжинирингу (USD(R&D) – Under Secretary of Defense for Research and Engineering). Весьма показательно, что организация, подобная USD(R&D), существовала в период реализации Второго офсета. Тогда ее возглавлял У. Перри (WilliamPerry).  Восстановление подобной организации  в рамках МО США в 2017 г. напрямую связывается с успехом предыдущей  USD(R&D).

В рамках попытки реализации нового инновационно-цифрового прорыва наблюдается тенденция к выстраиванию новой модели взаимодействия между государственными организациями и бизнесом. Так, в рамках Оборонной инновационной инициативы (DII) в 2015 г. было создано специальное подразделение по оборонным инновациям — DIUx (Defense Innovation Unit Experimental), базирующееся в Силиконовой долине и предназначенное для ускорения процесса доставки критически важных коммерческих технологий военным [13].

Силиконовая долина, как известно, обеспечила «взрывной» характер частных инвестиций, став центром высокотехнологичной гражданской продукции, поставляющим компоненты и системы «более перспективные для реализации наиболее критически важных военных возможностей по сравнению с технологиями, производимыми в традиционном военном секторе» [14]. Размещение DIUx в Силиконовой долине преследует цель не только определить перспективные компании и стартапы, являющиеся драйверами инновационно-цифрового развития и их профинансировать. Главная задача  для военного ведомства США — это перенять культуру деятельности этих организаций, определить и в дальнейшем использовать модели их финансирования, которые управляют развитием коммерческого рынка высоких технологий [15]. Часто приводят пример с развитием беспилотных летательных аппаратов (дронов), первоначально созданных военными. Однако развитие рынка гражданских дронов планируется в четыре раза быстрее военного, что в дальнейшем обеспечит и пропорциональные улучшения в  их функциональных возможностях и приведет к снижению стоимости [16].

Выделяют три важнейших компонента экспериментальной организации DIUx. Во-первых, это обеспечение поддержки военного ведомства США в области новейших технологий, особенно в сфере кибербезопасности. Во-вторых, по мнению бывшего министра обороны США А. Картера,  будут расширены возможности по привлечению наилучших «умов» для решения задач военного ведомства, что позволит и решить проблему  молодых сотрудников, даже если они смогут работать лишь в ограниченном временном интервале.  В третьих, предполагается, что DIUx будут привлечены и резервисты, которых A.Картер  охарактеризовал как  особый и очень важный «клад» для министерства обороны США [12].  Показательно, что предполагается создать целую сеть организаций, подобныхDIUx. В частности, помимо Силиконовой долины, уже имеются подобные организации в районе г. Бостон., а также в штате Техас.

Важнейшая задача в рамках реализации Оборонной инновационной инициативы — кардинальное повышение активности и достижение качественно нового уровня по использованию в военных целях исследований и разработок, созданных в гражданских и/или комммерческих организациях [17]. Как отмечается в Национальной оборонной стратегии США 2018,  партнерство с коммерческим сектором приобретает критический характер.  Если ранее военные обращались к промышленности с задачей создания технологии, отвечающей определенным  требованиям, то в настоящее время во все увеличивающейся степени военные обращаются к промышленности с просьбой адаптировать существующие коммерческие технологии к военным потребностям.Поддержание преимущества американского военного ведомства на мировом технологическом ландшафте в этих условиях потребует изменений в культуре и военного ведомства и промышленности, в источниках инвестирования. А также, как отмечали зарубежные эксперты,необходимы будут коррективы в обеспечение защиты национальной инновационной базы в области безопасности [18].Не решенной на сегодня проблемой столь серьезного концептуального разворота военно-инновационной деятельности является создание таких возможностей, которые позволят убедить компании воспринимать военное ведомство как клиента [15].

Правомерно задать вопрос, какой вклад собирается внести DARPA в реализацию новой американской оборонной инновационной инициативы (DII)? В течение почти шести десятилетий, DARPA играла особую роль в инновационной сфере: неотступно следовать экстремально вызывающим, но потенциально «парадигм-сдвигающим» технологиям в поддержку национальной безопасности [19], создавать технологические сюрпризы и обеспечивать эффективные и своевременные ответы на технологические и стратегические сюрпризы. Во второй половине второго десятилетия XXI века основные технологии (или основная технологическая ось) DARPA – это искусственный интеллект, большие данные, роботизация, автономизация, миниатюризация, квантовые компьютеры  и т.д. Вершиной развития цифровых технологий будет,  безусловно, внедрение систем искусственного интеллекта, а позднее, вероятно и квантового искусственного интеллекта. Наиболее значимые результаты вышеназванных технологий и их синергетический эффект следует ожидать уже в будущем десятилетии.

Как показывает история, «никакие из наиболее важных систем оружия, трансформирующие боевые действия в 20 веке: самолеты, танки, радары, двигатели, вертолеты, электронные компьютеры и даже атомная бомба обязаны началу своих разработок требованиям доктринальных установок или пожеланиям военных» [20].  Никакие из них. И к этому списку другие эксперты добавляют технологии «стелс», беспилотные летательные аппараты, глобальную систему позиционирования GPS и Интернет-технологии. Роль DARPA — представить какие возможности могут быть наиболее желательны для военных в будущем  ускорить продвижение этих возможностей на стадию демонстрации технологий. То есть, подтверждается высказывания военного историка Дж. Чамберса (JohnChambers) [20], что доступность технологических преимуществ (или технологический прогресс) в значительной степени управляют военной доктриной.  Следуетоднако отметить, что в 2007 г. организация подобная DARPAбыла создана в рамках разведсообщества США. Речь идет об Агентстве передовых исследовательских проектов в сфере разведки — IARPA (Intelligence Advanced Research Project Activity), деятельность которого направлена на создание сюрпризов в области новейших цифровых технологий и прежде всего, в области компьтерной техники, включая криогенные сверхпроводные компьютерные системы, квантовые компьютеры, а также нейронауку. IARPA занимает главные позиции в исследовании в области квантовых компьютеров, прежде всего, в связи с их применением в квантовой криптографии. Таким образом, сегодня у истоков реализации инновационно-цифрового прорыва в целях реализации долгосрочного военно-технологического превосходства США — стоит не одна, а две организации по созданию технологических сюрпризов: DARPA и IARPA. Как эти организации могут взаимодействовать и как это обстоятельство может изменить военно-технологическое пространство, как будет развиваться взаимодействие этих организаций с нетрадиционными для военно-промышленного комплекса компаниями, прежде всего, хайтек-компаниями США? Ответить на эти вопросы еще только предстоит, что потребует активных дискуссий и глубокого экспертного анализа. 

Изучение реализации первого инновационного прорыва и подготовки к новому, второму инновационно-цифровому прорыву в США свидетельствует об определяющей роли в этом процессе Федерального правительства, и, прежде всего, американского военного ведомства. Усиливается и роль американского Центрального разведсообщества в связи с развитием киберпространства.

Инновационно-цифровой рывок предполагается реализовать в новых условиях: закладываются фундаментальные изменения по использованию в целях обороны гражданской и коммерческой научно-технической базы, радикально расширяются и переосмысливаются (в сравнении с первым инновационным прорывом) возможности взаимодействия между военным и гражданским секторами экономики. В целом, в МО США ставится задача посредством оборонной инновационной инициативы (DII) и создания целого кластера организаций подобных DIUx (расположенных в непосредственной территориальной близости с флагманами коммерческой инновационной индустрии), поддержать американское военно-техническое доминирование. Но уже в рамках нового целевого формата: достижения глобального лидерства, причем не только посредством технологий, но и через совершенствование инновационно-цифровых процессов и стратегий.

Планируемые в США изменения в военно-инновационной сфере, оценка их эффективности и результативности в условиях глобализации заслуживает, на наш взгляд, серьезного внимания в условиях решения в России крупных задач повышения темпов экономического роста, сокращения технологического разрыва с ведущими мировыми державами, а также диверсификации ОПК (доведения доли продукции гражданского и двойного назначения с нынешних 17% до 30% к середине следующего десятилетия и до 50% к 2030 г.) при устойчивости обеспечения необходимого уровня национальной безопасности.

Список литературы

1. Who’s afraid of America? // The Economist. — 2015. — June 13’th. [Электронный ресурс] — Режим доступа:http://www.economist.com/printedition/covers/2015-06-11/ap-e-eu-la-me-na-uk
2. Aaron Selva: FY19 budget sees increasing investments in AI, machine teaming // Defense news, Jan.30, 2018. [Электронныйресурс] — Режимдоступа: http:// defense news.com/cogess/budget/2018/01/30/selva-fy19-budget-sees-increasing-investments-in-ai-machine-teaming
3. Lance A.Davis (Deputy Director, Defense Research and Engineering, Office of technology Transition Office of the Secretary of Defense). U.S. DOD Technology Transfer Policy and Mechanisms. “Defense Conversion Strategies” Ed/ by Robert F. Dundervill, Jr., Peter F. Gerity, Anthony K. Hyder and Lawrence H. Luessen. NATO ASI Series. Kluwer Academic Publishers, 1997, P.464-465.
4. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.aaas.org/sites/default/files/Functionjpg
5. S.DOD Defense Spending, Procurement, RDT&E/ Forecast International’s Aerospace Portal. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://www.fi-aeroweb.com/Defense-Spending.html
6. Рассчитаноподаннымисточника: National Science Foundation, National Center for Science and Engineering Statistics, National Patterns of R&D Resources (annual series). Science and Engineering Indicators 2018.
7. Панкова Л.В. Военная экономика, инновации, безопасность., М.: ИМЭМО РАН, 2016 г., 103 с.
8. Steinbock, Dan. The Challenges for America’s Defense Innovation. Washington, D.C., The Information Technology and Innovation Foundation, November 2014, p.15. [Электронный ресурс] — Режим доступа: http://wwwitif.org/2014-defense-rd.pdf>.
9. Adam Jay Harrison. DOD 2.0:High Tech is Eating the Pentagon //Proceedings Magazine, February 2016. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.usni.org/magazines/proceedings/2016-oz/dod-20-high-tech-eating-pentagon
10. National Defense Authorization Act For FY 2017.U.S. Senate Armed Services Committee. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.armed-services.senate.gov/imo/media/doc/FY17
11. (DII) Terri Moon Cronk. DOD’s Innovation Initiative Remains Top Priority, Mattis says. DoD News, Defense Vedia Activity, Aug.10, 2017. [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://www.defense.gov/News/Article/1275181/dods-innovation-initiative-remains-top-priority-mattis-says
12. Pomerleau. Carter details DOD’s innovation plan // Government Cloud Insider. [Электронный ресурс] — Режим доступа: https://defensesystems.com/articles/2015/05/06/carter-dod-innovation-plans-congress.aspx
13. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.defenseinnovationmarketplace.mil/DII_Defense_Innov
14. Guiding Principles to optimize DOD Science and Technology Investments. Lastmodified 23/10/2014. [Электронный ресурс] — Режим доступа:www.dbb.defense.gov/Portals/35/Documents/Meetings/2014/2014-10/RD%2OT
15. Цитируетсяпо Adam Jay Harrison. DOD 2.0:High Tech is Eating the Pentagon //Proceedings Magazine, February 2016. [Электронный ресурс] — Режим доступа: www.usni.org/magazines/proceedings/2016-oz/dod-20-high-tech-eating-pentagon
16. Hummel, Kathryn Schiller Wurster, June 2016. Potomac Institute for policy studies. STEPS (Science, Technology, Engineering, and Policy Studies).[Электронный ресурс] — Режим доступа:www.potomacinstitute.org/steps/featured-articles/83-department-of-defense-s-in
17. Marcelo Balve. The Drones Report: Market Forecasts, Regulatory Barriers, Top Vendors, and Leading commercial Applications// Business Insider, 11 March 2015. [Электронныйресурс] — Режимдоступа:www.business unsider.com/drones-report-market-forecast-2015-3 (Цит. по Harrison. 2016).
18. John Louth, Christian Moelling. Technological Innovation. The US Third Offset Strategy and the Future Transatlantic Defense. Dec.2016. iris-france.org/wp-content/uploads/2016/12/ARES-Group-Policy-Paper-US
19. Jon Harper. New National Defense’s Strategy Prioritizes High-Tech Equipment, Acquisition Reforms 1/19/2018 [Электронныйресурс] — Режимдоступа: http://www.nationaldefensemagazine.org/articles/2018/1/19/new-national-defense-strategy-prioritizes-high-tech-equipment-acquisition-reforms>
20. Emerging Threats and Capabilities Armed Services Committee, U.S. Senate; Strategy and Implementation of the Department of Defense’s Technology Offsets Initiative in Review of the Defense Authorization Request for Fiscal Year 2017 and the Future Years Defense Program).
21. The Oxford Companion to American Military History/John Chambers, ed.-New York, Oxford University Press, 1999. P.791.
22. Тихонов Г.В., Тихонов А.И. Роль и место России в современной мировой экономике. Монография.  Ставрополь: ЛОГОС, 2018.
23. KonovalovV.B., Tikhonov A.I., FursovV.A., SogachevaO.V., PyanovaN.V.Marketing planning in industrial enterprises in the context of import substitution strategy // International Journal of Applied Business and Economic Research. 2017. Т. 15. № 12.С. 171-182.
24. Kulikova N.N., Smolentsev V.M., Tikhonov A.I., Kireev V.S., Dikareva V.A.Planning of technological development of new products and its impact on the economic performance of the enterprise//International Journal of Economics and Financial Issues. 2016. Т. 6. № 8 Special Issue. С. 213-219.

[1] В частности, отмечалось, что каждая лаборатория с численностью занятых 200 чел. и более должна была организовать Отдел исследований и приложения технологий для реализации взаимодействия с федеральным правительством, правительством штатов и частным сектором.

[2]Следует отметить и важность принятого в 1980 г. патентного закона Бэй-Доуэла в сфере малого бизнеса и университетов  (Bayh-Dole University and Small Business Patent Act – P.L.96-517), что привело к расширению возможностей использования университетами и промышленностью изобретений, созданных на федеральные средства, а также законодательства 1981 г. по налоговым льготам при проведении исследований и экспериментировании, закона 1982 г. о стимулировании деятельности малого бизнеса и др.

[3]Эти соглашения заключались между федеральными лабораториями с одной стороны и не федеральными организациями с другой стороны. При этом правительство через свои лаборатории обеспечивает кадрами, услугами, приборами и оборудованием и другими ресурсами за исключением финансирования (с учетом возмещения или без учета возмещения). Не федеральные организации, в свою очередь, делают то же самое.касающееся проведения специальных НИОКР в соответствии с общими миссиями лабораторий. взаимодействия между исследователями в федеральных лабораториях и не федеральных организациях.

[4] Например, национальный закон в сфере обороны от 1993 г. (National Defense Authorization Act (NDAA) of 1993, P.L. 102-484) обязывал министра обороны разработать федеральную программу диверсификации военных лабораторий для поощрения более тесной кооперации в сфере НИОКР и производства между федеральными лабораториями и промышленностью. Или, законодательный акт о коммерциализации припередачи технологии 2000 г. (Technology Transfer Commercialization Act of 2000), в соответствии с которым значительно расширялись возможности правительственных агентств в области мониторинга и лицензирования, принадлежащих государству изобретений[1].

[5] Линия тренда — представляет собой прямую линию, обладающую тем свойством, что расстояние от нее до любой точек рисунка (гистограммы) минимально.

УДК 631.16

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-12004

Особенности диагностики кризисного состояния организации строительной отрасли

Peculiarities of crisis state diagnostics in the construction companies

Галичкина Марина Александровна, кандидат экономических наук, кафедра «Управление организацией в машиностроении», Государственный университет управления, г. Москва, 109542, РФ

Ловчикова Анна Альбертовна, студент магистратуры, кафедра «Управление организацией в машиностроении», Государственный университет управления, г. Москва, 109542, РФ

Galichkina Marina Aleksandrovna, candidate of economic Sciences, State University of management, Russian Federation, Moscow

Lovchikova Anna Albertovna, master’s degree student, State University of management, Russia, Moscow

Аннотация: Любая система в процессе своего функционирования сталкивается с кризисными ситуациями. Так большинство отечественных и иностранных организаций ощущают на себе постоянное воздействие факторов внешней и внутренней среды, которые могут нести в себе, как возможности для развития, так и угрозы для всего бизнеса в целом. В случае несвоевременного реагирования на подобные изменения организация неминуемо может понести убытки или со временем обанкротиться. Особенно серьезным колебаниям в текущей экономической ситуации подвержена отечественная строительная отрасль, что обуславливает необходимость изучения особенностей диагностики состояний экономических субъектов в этой сфере.

Summary: Any system in the process of its functioning is faced with crisis situations. Thus, the majority of domestic and foreign organizations feel the constant impact of external and internal environmental factors that can carry both opportunities for development and threats to the business as a whole. In case of untimely response to such changes, the organization may inevitably incur losses or eventually go bankrupt. Especially serious fluctuations in the current economic situation is subject to the domestic construction industry, which necessitates the study of the diagnostic features of the States of economic entities in this area.

Ключевые слова: диагностика, кризисное состояние, кризисная ситуация, кризис, строительная отрасль, строительная организация.

Keywords: diagnostics, crisis state, crisis situation, crisis, construction

Любая кризисная ситуация оценивается с точки зрения вероятности её возникновения и опасности для зависимых субъектов и объектов. Сегодня высокий уровень нестабильности окружающей среды в России и мире объясняет частое возникновение кризисных ситуаций в различных отраслях экономики. Все это диктует необходимость поиска более эффективных методов выявления, диагностики и борьбы с кризисными явлениями.

Актуальность данной темы для строительной отрасли заключается в том, что каждый финансовый или экономический кризис приносит бизнесу в этой сфере такие изменения, подстраиваясь под которые он либо изменяется и двигается дальше, либо исчезает. Для постоянно развития в таких условиях требуется эффективное использование антикризисного управления, которое полезно не только в условиях экономической нестабильности. Организационная диагностика является его частью.

В России статистика показывает, что в 2016 году было выполнено строительных работ на общую сумму 6,18 трлн. руб. Это на 4,3 процента ниже уровня аналогического показателя 2015 года в сопоставимых ценах. В целом такая тенденция прослеживается в течение трех последних лет, что говорит о кризисном состоянии отрасли. [7]

Одним из важнейших показателей уровня развития строительного рынка является размер государственных заказов. На сегодняшний день они обеспечивают более 60 процентов инвестиций в отрасль. Итоговая сумма госзакупок по итогам 2016 года составила 5,8 трлн. руб. По сравнению с 2015 г. сумма контрактов упала на 11%, а их количество на 29 %. Падение было бы на много больше, если бы не строительство крупных объектов: Керченского моста и футбольных сооружений к чемпионату мира 2018г.

По данным Росстата, за 2017 год было введено 78,6 миллионов квадратных метров жилой недвижимости против 80,2 миллионов в 2016 году. Жилье которое вводилось в эксплуатацию в 2017 году  имело истоки строительства в 2014-2015 годах в период серьезной экономической турбулентности.

В 2018 году также прослеживается общий спад отрасли, который эксперты объясняют сокращением ввода жилья в России в целом в связи со снижение уровня доходов населения.  Спрос падает, а значит, и строят меньше.

С целью сокращения влияния негативных факторов  строительным организациям необходимо постоянно проводить диагностику своей деятельности. Проведение диагностики состояния строительной организации нацелено на выявление самого кризисного явления, определение причин его возникновения и оценку угрозы для её деятельности.

Опасность возникновения кризисной ситуации характерна для большинства направлений развития и функционирования бизнеса, которые носят  диалектический характер: нормальное функционирование организации обязательно содержит в себе развитие, которое непосредственно выступает питательной средой для функционирования или, наоборот, разрушает многие его процессы.

Тенденция развития строительной организации циклична. Кризисы возникают с определенной периодичностью. Они  могут протекать с разной степенью остроты, и их появление может быть связано как с субъективными, так и объективными причинами.

Кризисы в строительной отрасли могут отличаться длительностью, масштабом, частотой, охватом всей организации или отдельных ее частей, а также по масштабам нежелательных последствий или, наоборот, по новым возможностям и  преимуществам, которые возникают после успешного их преодоления организацией.[6]

Кризисные ситуации всегда разные, никогда зеркально не повторяются. Они могут отличаться, на первый взгляд, нюансами, однако именно такие нюансы определяют поведение строительной организации и, в конечном счете, возможность преодоления кризисной ситуации и масштаб усилий, необходимых для этого. Поэтому управление кризисными ситуациями относится к наиболее сложным проблемам организационного управления. Именно здесь отчетливо проявляется единство науки и практики, рационального и интуитивного.

Несмотря на фундаментальность и значимость строительной отрасли для общества, на сегодняшний день ее коммуникационная сфера мало изучена. Очевидно, что функционирование строительства лежит в плоскостях таких технических и социальных наук, как архитектура, геодезия, экономика и др. Являясь полноценной системой, строительная отрасль включает в себя  множество субъектов, групп общественности, рисков и коммуникативных проблем.

Для понимания ситуации необходимо различать факторы, симптомы и причины кризиса строительной отрасли, и применять различный набор средств для распознания.

Подозрительные события — это факторы. Проявление кризисных ситуаций — это симптомы. Источники возникновения кризиса — это причины. Определение содержания, свойств и характера кризиса, обнаружение его симптомов, факторов и причин называется распознавание кризиса. Инструменты диагностики и анализа, существующие на сегодняшний день  исследования, опыт и знания — это средства.

Под симптомом понимают первоначальное, внешнее проявление кризисных явлений.  Симптомы в строительной отрасли проявляются в показателях, в темпе и тенденциях их изменения. Они могут варьироваться относительно установленной нормативной величины и относительно друг друга. Показывают развитие и функционирование компании.

Не всегда симптомы в строительной отрасли будут отражать причины кризиса. Причины часто находятся глубже внешнего проявления кризисных ситуаций. Оценивать кризисные ситуации необходимо по реальным факторам. Так для выявление кризисных ситуаций в компании строительной отрасли огромную роль играет анализ социально-экономических и финансовых показателей, таких как производительность, фондоотдача, эффективность, энерговооруженность, финансовое состояние, текучесть кадров, конфликтность и т.д. Например, если темп роста производительности труда опережает темп роста зарплаты, то для определения симптомов кризисной ситуации необходимо разобраться имеют ли показатели закономерное соотношение, либо это временные значения. 

Под факторами кризисной ситуации в строительной отрасли понимают событие, определенное состояние, или проанализированную закономерную тенденцию, которые говорят о наступлении кризиса. В организациях строительной отрасли такими факторами могут быть:

• снижение уровня (качества) услуг;
• нарушение технологии предоставления данных услуг;
• устаревание технической базы знаний;
• финансовые проблемы;
• финансовые просчеты;
• совокупное положение всей экономики;
• низкая квалификация персонала и т.д.

Все факторы, которые объясняют возникновение кризисных ситуаций в строительное отрасли можно разделить на две большие группы: внутренние и внешние. Первая группа (внутренние) включает в себя:

• стратегия организации;
• научно – техническая политика компании;
• мотивация персонала;
• качество и уровень маркетинга.

Каждая из этих подгрупп может быть расширена с помощью огромного количества конкретных, действующих в данной организации характеристик, которые будут способствовать или препятствовать её деятельности.

Ко второй группе факторов (внешних) строительной отрасли, которые могут негативно повлиять на деятельность компании относят: экономические, социальные, рыночные, политические, международные и правовые области государства.

Наиболее значимыми элементами можно выделить: инфляция в стране, степень безработицы, характер занятости, стоимость высококвалифицированного персонала, финансовая политика, налоговая политика, уровень доходов населения, покупательная способность и т.д. Близко к этой группе примыкают факторы социально-демографического характера, связанные с изменениями в характере покупательского спроса, в предпочтении одних товаров другим и пр.

К наиболее сильным факторам, которые способны вызвать кризис сразу во многих организациях строительной отрасли относят изменения, связанные с «технологическими разрывами» (крупными научно-технологическими сдвигами). В результате таких изменений рынок может поменять своих лидеров и аутсайдеров.

По оценкам специалистов, в семи случаях из десяти в результате научно-технологических сдвигов прежние предприятия-лидеры в своей области на определенном рынке теряют свои преимущества и становятся отстающими, а впоследствии могут и обанкротиться.

Под диагностикой понимают совокупность исследований для определения и уточнения направлений функционирования организации (хозяйственного субъекта), а также вариантов достижения поставленных целей, выявление проблем и способов их решения. Для этого устанавливают, измеряют и анализируют главные характеристики, которые отражают состояние организации, для обнаружения возможных отклонений от нормативных значений.

К наиболее важным задачам диагностики деятельности строительной компании можно отнести: определение общего состояния и состава организации; идентификация ее сильных и слабых сторон; сравнение организации с лидирующими аналогами;  прогноз тенденций.

Диагностика строительной организации основывается на комплексном изучении бизнес процессов и результатов экономического развития, а также на выявление основных причинно-следственных связей. Она включает в себя:

• анализ общности технологических, правовых, социальных, экономических, экологических и иных процессов формирования, построения и функционирования систем управления;
• исследование эффективного, материального, технического и кадрового обеспечения;
• выявление принципов организационных структур управления.

В своей работе «Основы менеджмента» М. Мескон отметил, что процесс управления компанией заключается в реализации функций управления: целеполагание, планирование, мотивация, организация, координация, контроль и регулирование.[4] На всех этих этапах организация сталкивается с необходимостью проведения диагностики функционирования.  Например, при «планировании» возникает необходимость проведение анализа существующих проблем. При выполнении функций «организации» необходима структурная диагностика, а реализация двух взаимосвязанных функций «контроль» и «регулирование» появляется необходимость в функциональной диагностики состояния объекта.

При этом любая диагностика невозможна без анализа. Для постановки правильного диагноза состояния строительной организации нужно использовать различные виды анализа: структурный, информационный, функциональный, экономический и т.д. При этом нужно помнить, что диагностика связана с текущим состоянием компании, а анализ в основном – с ретроспективным.

Для описания состояния организации используют простую форму функционального построения организационных моделей. Они описывают набор элементов: продукты (услуги), функции, звенья и связи между ними.

Сложной формой описания функционирования организации принято считать отражение бизнес-процессов, где объектом изучения выступают не только функции исполнительных звеньев, но и порядок, последовательность и время их выполнения. Кардинальный пересмотр бизнес-процессов рассматривает сравнительно новое направление в менеджменте – реинжиниринг бизнес-процессов. Оно очень заинтересовало антикризных управляющих в отрасли строительства.  

В качестве основных направлений возможных преобразований можно выделить оперативные изменения: пересмотр структуры материальных активов и долговых обязательств, использование новых схем поставок и сбыта, увеличение объемов продаж, изменение производственных процессов и организационной структуры. Стратегические изменения включают: разработку и внедрение совершенно новых форм организации производства и качественно новых видов продукции (услуг), полное перевоплощение технологического процесса, стратегии закупок и сбыта и т.п.

Комплексная диагностика деятельности строительной организации  включается в себя большое количество блоков: экономическую диагностику; функциональную; социальную; техническую; диагностику финансового менеджмента; диагностику внешней среды; стратегическую диагностику.

Рассмотрим наиболее характерные блоки диагностики для строительного бизнеса (таблица 1).

Кризисная ситуация в строительной отрасли это крайнее обострение противоречий в организации, угрожающих ее жизнедеятельности. Можно сделать вывод, что на данный момент времени существует огромное количество различных подходов, методов, критериев  диагностики состояния организации. С помощью такой оценки строительная компания сможет выявить и определить свои слабые и сильные стороны, кризисные ситуации, которые можно предотвратить на начальном уровне.

Также для строительной организации важно знать свои конкурентные преимущества для того, чтобы выбирать партнеров для сотрудничества, привлекать инвестиции, разработать меры по устранению кризисных ситуаций.

Список литературы

1. Алексейчева Е. Ю.Экономика организации (предприятия): учебник / Е. Ю. Алексейчева, М. Д. Магомедов, И. Б. Костин. – М.: «Дашков и К°», 2016. – с. 291.
2. Зуб А. Т. Антикризисное управление: учебник для бакалавров / А. Т. Зуб. — 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Издательство Юрайт, 2014. — 343 с. — Серия : Бакалавр. Базовый курс.
3. Макализ Д. Экономика бизнеса. Конкуренция, макростабильность и глобализация: бизнес – книга / Д. Макализ. – М.: Бином. Лаборатория знаний, 2014. – с. 695.
4. Мескон М. Основы менеджмента: учебное пособие / Майкл Альберт,Франклин Хедоури. Вильямс, 2017. – с. 672.
5. Савин, С. На смену конкуренции товаров и услуг пришла конкуренция интеллекта / С. Савин // Управление персоналом. – 2013. — №2. – С. 29-31.
6. Семенова В.Н. Статья: Классификация кризисных ситуаций и особенности их формирований — С.4.
7. Кризис в строительной отрасли усугубляется [Электронный ресурс]. – Режим доступа:https://www.vedomosti.ru/realty/articles/2017/04/04/684003-krizis-usugublyaetsya#galleries%2F140737493209170%2Fnormal%2F1 (дата обращения: 04.02.2019)

УДК 338.984

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-12003

МОДЕЛИ И ПРИНЦИПЫ РАЗРАБОТКИ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ МИКРОУРОВНЕВОГО УПРАВЛЕНИЯ[1]

MODELS AND PRINCIPLES OF STRATEGY DEVELOPMENT OF MICRO-LEVEL MANAGEMENT ENTERPRISE

Канащенков Анатолий Иванович, доктор технических наук, профессор, директор Научного центра специальных радиоэлектронных систем и менеджмента Московского авиационного института (национального исследовательского университета), Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), г. Москва

Новиков Сергей Вячеславович, кандидат экономических наук, доцент, директор Института инженерной экономики и гуманитарных наук Московского авиационного института (национального исследовательского университета), заместитель директора Научного центра специальных радиоэлектронных систем и менеджмента Московского авиационного института (национального исследовательского университета),  Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), г. Москва

Веас Иниеста Даниэла Сергеевна, аспирант, начальник группы Научного центра специальных радиоэлектронных систем и менеджмента Московского авиационного института (национального исследовательского университета), Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), г. Москва

Kanashchenkov A.I., kai@western-metal.ru

Novikov S.V., ncsrm@mail.ru

Veas Iniesta D.S., danonik92@mail.ru

Аннотация: В работе достаточно подробно изложена технология комплексного и системного подхода в разработке стратегического видения развития предприятия. Представлена разработанная технология подготовки стратегических данных, необходимых для стратегического видения, а также типовая технологическая модель «Основные направления развития предприятия», которая легко адаптируется к любому объекту, для которого разрабатывается стратегия в целом. Изложены основные методологические принципы разработки стратегического видения, а также приведены примеры раскрытия содержания основных элементов вышеупомянутой модели на примере одного из предприятий отрасли.

Summary: The technology of complex and system approach in strategic development vision of the enterprise is described in this article. We can find the developed technology of preparation of strategic data (which is necessary for the development of a strategic vision) and a typical technological model «Main directions of development of the enterprise» (easily adapted to any object for which the strategy is developed). There are basic methodological principles of strategic vision development as well as examples of disclosure of the content of the main model elements based on the example.

Ключевые слова: модели, методы стратегического управления, радиотехника, машиностроение.

Keywords: models, methods of strategic management, radio-frequency engineering, mechanical engineering.

Введение

Стратегическое видение взаимосвязано непосредственно с миссией и имеет перспективное значение, то есть, это представление предприятия, каким оно будет в будущем. Миссия – это представление о том, чем занимается предприятие в настоящее время. Стратегическое видение представляется как основные направления развития предприятия, являясь частью бизнеса, позволяет оптимально распределить ресурсы и выбрать основные направления организационно-технического развития. Стратегическое видение с учетом миссии корпорации является наивысшим стратегическим планом развития, составляет основу для разработки последующих планов и выражает сверхзадачу предприятия. Оно должно ответить на вопросы (рис. 1). Менеджеры должны показать, что знают, куда движется корпорация, и какие внутренние и внешние изменения ждут ее на этом пути.

Менеджеры и специалисты должны объяснить работникам корпорации, что новое стратегическое видение необходимо потому, что старые методы снижают возможности организационно-технического развития корпорации. Анализ деятельности предприятий радиопромышленности показал, что задачи разработки полноценного стратегического видения, отвечающего требованиям, даже, может быть, и неполно сформулированной миссии, решаются неудовлетворительно. Разрабатываются мероприятия по выполнению плана, но при этом недостаточно комплексно учитывается, какой должна быть корпорация через 5 лет. При этом недостаточно полно и комплексно учитываются основные направления деятельности:

• диверсификация по продукту в условиях меняющегося спроса;
• основные комплексные направления научных исследований, исходя из меняющихся требований рынка;
• основные параметры развития технико-экономических показателей, обеспечивающих устойчивое развитие и т.д.

Отсутствует детальное описание этих основных направлений развития с тем, чтобы каждый сотрудник понимал, как развивается корпорация. Это подтверждается анализом опыта работы многих предприятий. Возникают вопросы: «Как вы можете руководить, не зная, куда идете?», «Как изменится корпорация, например, через 5 лет?» и т.д. Эти проблемы и недостатки организации управления корпорации, выпускающей сложную техническую продукцию, являются следствием недостаточной подготовки менеджеров и специалистов как высшего, так и среднего звена, и отсутствия системного и комплексного организационно-экономического механизма организации, технологии, методов и моделей разработки стратегического видения, а это является следствием того, что достойные по содержанию и объему научные разработки недостаточно доступны менеджерам предприятий по уровню их знаний,  а следовательно, требуют перевода в научно-практическом плане в область практического их использования.

От миссии к стратегическому видению

Опираясь на разработанную миссию, предприятие формирует свой будущий бизнес, будущих целевых потребителей и основные направления деятельности и развития. В нашем случае стратегическое видение рассчитано на пять лет. Исследования показали, что для выбора направлений развития предприятию необходимо оценить ряд важнейших параметров (рис. 2), в том числе и уточнить горизонт планирования:

Определение горизонта планирования

Стратегия предприятия и бизнес-план определяют необходимые действия, которые должны осуществляться немедленно, а также проблемы, которые надлежит решить в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Для любого предприятия планирование временных параметров – главная и первостепенная задача.

Чем шире горизонт планирования, тем более сложным и обязывающим является анализ. Поскольку долгосрочное планирование требует огромных материальных и временных ресурсов, то в большинстве случаев целесообразно планировать только на то время, которое действительно необходимо предприятию.

Реалистичным для определения горизонта планирования организационно-технического развития предприятия выбираем подход, при котором учитываются два обстоятельства: сколько времени уйдет на разработку нового товара и каков период возврата инвестиций. В результате может быть определен либо краткосрочный горизонт планирования для предприятий, быстро разрабатывающих новый продукт и с коротким сроком выплат, либо долгосрочный горизонт планирования для предприятий с длительным сроком разработки нового товара и долгосрочными выплатами по обязательствам. Можем предположить, что эти сроки могут лежать в пределах: машиностроение, в том числе и радиопромышленность при разработке и производстве сложных систем – 4-5 лет, а в ряде случаев возможно и более.

В течение каждого горизонта планирования предприятия могут отделять краткосрочные и долгосрочные цели и основные задачи реализации плана. Краткосрочную цель детализировать и определить количественно. По мере разработки плана предприятию следует корректировать прогнозы и продолжать разрабатывать проекты.

Таким образом, мы пришли к выводу и можем сформулировать основное правило выбора горизонта планирования для предприятий, которое учитывает:

• время разработки нового товара;
• срок возврата инвестиций.

Горизонт планирования должен быть не меньше срока возврата инвестиций.

В процессе исследования определено, что в простейшем виде сущность процесса разработки стратегического видения сводится к поиску ответов на важнейшие четыре вопроса:

• Каково нынешнее положение предприятия?
• Каким мы хотим его видеть в будущем?
• Что может помешать нам?
• Что следует предпринять, чтобы добиться поставленных целей?

Указанный процесс не очень отличается от любого процесса решения проблемы или принятия решения; различие состоит в том, что в процессе разработки стратегического видения на основе миссии следует анализировать возможности, а не просто решать проблему. Прежде всего, следует провести анализ основных видов стратегических данных, учесть важнейшие параметры, оценка которых позволит выбрать основные направления деятельности (мрис. 2), рассмотреть и определить на основе проведенного анализа, по каким направлениям развития следует рассматривать, какой корпорация будет через 5 лет. В процессе исследований с большой степенью достоверности можно полагать, что корпорация будет развиваться по направлениям предложенной типизированной модели «Основные направления развития» (рис. 3).

Руководствуясь этой моделью, руководство корпорации (опираясь на проект, разработанный центром стратегического управления (ЦСУ)) дает рекомендации, допущения и основные установки, еще раз уточняются «Прогнозы состояния внешней среды» и разрабатываются основные технические задания по основным семи элементам модели «Основные направления развития». На основе этих заданий ведется разработка основных мероприятий по этим направлениям развития. Предлагаемая технологическая модель разработки стратегического видения представлена на рис. 4.

Как мы видим, стратегическое видение — это не мечты о будущем, а реализация творческого подхода, который означает способность нестандартно подойти к подготовке корпорации к будущему. Иногда запланированное развитие нарушается сильными потрясениями в бизнес-среде, требующими радикального пересмотра стратегического курса. По реакции корпорации на изменение среды можно судить о ее жизнеспособности и умении реализовать новые возможности. Многим преуспевающим корпорациям необходимо менять курс не для того, чтобы выжить, а для того, чтобы развивать свой успех. Четко сформулированное стратегическое видение вдохновляет сотрудников корпорации на достижение поставленных целей, ясно и четко определяет направления движения корпорации. Предложенные в процессе исследования методологические принципы, которым необходимо следовать при разработке стратегического видения, представлены на рисунке 1.

Выводы и заключение

1. Представленное в работе научно-техническое обоснование разработки стратегического видения дает возможность менеджерам-разработчикам стратегии использовать технологию, разработанную на основе научных теоретических разработок, которая переводит эти разработки в область практического применения. Это позволяет вести разработку стратегического видения более комплексно и системно, базируясь на применении типовой технологической модели «Основные направления развития предприятия», с учетом необходимости адаптации ее к объекту стратегического планирования.
2. Определен выбор горизонта планирования.
3. Представлена разработанная технология процесса подготовки данных для реализации процесса разработки стратегического видения, что создает условия для Центра стратегического управления предприятия более качественно и последовательно вести разработку стратегического видения с учетом основных факторов, воздействующих на содержание и структуру стратегического видения.
4. Представлена разработанная типовая технологическая модель структуризации «Основных направлений развития» предприятия. Раскрывая содержание ее структурных элементов при разработке основных направлений развития, определяем, каким мы можем видеть предприятие, например, через 5 лет.
5. Представлены основные методологические принципы разработки стратегического видения, а также приведены примеры основных структурных элементов технологической модели (то, что менеджерам разных уровней управления — разработчикам стратегии необходимо, чтобы обеспечить более качественное и комплексное по содержанию стратегическое видение предприятия в будущем развитии).

Литература

1. А.И. Канащенков, Теория и практика управления современными организационно-экономическими системами (на опыте российских предприятий). — М., Блок-Информ-Экспресс, 2000 г. — 312 с.
2. И. Ансофф, Стратегическое управление. Сокращенный перевод с английского / Научный редактор и автор предисловия Евенко Л.И. – М., Экономика, 1989 г.
3. А.И. Канащенков, Э.С. Минаев, Основы управления корпорацией – М.: Доброе слово, 2009 г. – 440 с.
4. Г. Кокинз, Управление результативностью: как преодолеть разрыв между объявленной стратегией и реальными процессами / Гэри Кокинз: Перевод с английского. – М., Альпина Бизнес Букс, 2007 г. — 315 с.
5. Dmitriev O.N., Novikov S.V. Conception of managing of fuzzy-institutional meso-level organizational separations in a context of product projects internationalization. European Research Studies Journal. 2017. 20(4), pp. 277-289.
6. Dmitriev O.N., Novikov S.V. Economic Assessment of Federal Scientific Programs. Russian Engineering Research. 2018. 38(4), pp. 326-329.
7. Kanashchenkov A.I., Matveev A.M., Minaev E.S., Novikov S.V. New Generation Compact Integrated Radar Systems for Aerial Vehicles. Russian Aeronautics. 2017. 60(4), pp. 647-652.
8. Kraev V.M., Tikhonov A.I., Novikov S.V. Economic Conversion in the Aviation Industry. Russian Engineering Research. 2018. 38(4), pp. 330-333.
9. Novikov S.V., Dmitriev O.N. Vision of Genesis of Presentation of Hi-Tech Project during Competitive Selection. Russian Engineering Research. 2018. 38(4), pp. 320-322.
10. Novikov S.V. Russian Support for Innovation and Export Growth. Russian Engineering Research. 2018. 38(4), pp. 305-308.
11. Novikov S.V. Strategic Analysis of the Development of High-Technology Manufacturing Facilities. Russian Engineering Research. 2018. 38(3), pp. 198-200.
12. Novikov S.V. The features of innovative processes in the russian federation: analysis of current practices. Espacios. 2018. М. 39. № 39.
13. Novikov, S.V., Veas Iniesta, D.S. Reglamentación estatal del desarrollo de la conectividad del territorio ruso. Espacios. 2018. V. 39. № 45.

[1] Результаты достигнуты в ходе реализации комплексного проекта «Разработка и организация высокотехнологичного производства малогабаритной многорежимной бортовой радиолокационной системы Ku – диапазона волн для оснащения перспективных беспилотных и вертолетных систем» при финансовой поддержке Правительства Российской Федерации (Минобрнауки России) по договору с Минобрнауки России от «01» декабря 2015 г. № 02.G36.31.0007.

УДК 355.01, 330.88

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11066

РАЗВИТИЕ СУБЪЕКТОВ АГРАРНОГО БИЗНЕСА В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ  ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

DEVELOPMENT OF AGRICULTURAL BUSINESS SUBJECTS IN THE CONDITIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE ECONOMY DIGITALIZATION

Исследования выполнены при поддержке внутреннего гранта ФГБОУ ВО Белгородский ГАУ им. В.Я. Горина

Добрунова А.И.,  начальник планово-финансового отдела БелГАУ, к.с.н., доцент.  ул. Вавилова 1, пос. Майский, Белгородская обл., Белгородский район, тел. 308503 тел. (4722) 38-10-88  e-mail: Dobrunova_AI@bsaa.edu.ru

Дорофеев А.Ф., проректор по научной работе и инновациям, доктор экономических наук, доцент. ул. Вавилова 1, пос. Майский, Белгородская обл., Белгородский район, тел. 308503, тел.  +7(4722) 39-22-94  e-mail: dorofeev@bsaa.edu.ru

Поляков А.С., директор ООО «Агро Забота», ул. Лазурная, д.31, с.  Стрелецкое,  Белгородская область, Белгородский район, 308511, тел.: +7 (910)-320-22-75, e-mail: alexey-31@yandex.ru.

Ягуткина Е.С., магистрант первого года ФГБОУ ВО Белгородский ГАУ им. В.Я. Горина, ул.Вавилова, д.1, п.Майский, Белгородский район, Белгородская область, Россия, 308503, тел. +7 (951)-156-32-91, e-mail: eyagutkina@list.ru.  

Ягуткин С.М., профессор кафедры экономической теории и экономики АПК, д.э.н., доцент ФГБОУ ВО Белгородский ГАУ им. В.Я. Горина,   ул. Вавилова, д.1, п.Майский, Белгородский район, Белгородская область, Россия, 308503, тел. +7 (962)-300-68-94, e-mail: yagutkin@yandex.ru

Аннотация: В статье рассматриваются объективные предпосылки развития процессов интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции учреждений науки, образования, хозяйствующих субъектов аграрного рынка в условиях  цифровизации экономики искусственного интеллекта, ужесточения межстрановой конкуренции и усиления антироссийских  санкций.

Summary: The article revels the objective prerequisites for the objective background intellectual cooperation processes development and the innovative integration of science institutions, educational, economic entities of the agricultural market in the conditions of digitalization of the artificial intelligence economy, tightening inter-country competition and strengthening anti-Russian sanctions.

Ключевые слова: интеллектуальная кооперация, инновационная интеграция, региональный АПК, БелГАУ им. В.Я.Горина, аграрный бизнес, цифровая экономика, нейрономическое прогнозирование. 

Keywords: intellectual cooperation, innovation integration, regional agriculture, Belgorod State Agricultural University named after V.Gorin, agricultural business, digital economy, neuronomic prediction.

С позиций предмета исследования категория «цифровая экономика искусственного интеллекта» — это система отношений общества, при которой главным богатством общества становятся позитивные знания, приносящие полезный эффект. Деятельность аппарата управления оценивается самообучающимися программами, контролирующими организацию  технологических процессов производства и реализации продуктов питания и сельскохозяйственного сырья. Результаты эффективности деятельности хозяйствующих субъектов аграрного рынка, определяются исходом конкурентной борьбы искусственных интеллектов, которые используются аппаратом управления сельскохозяйственных предприятий для опережающего применения прорывных технологий. Понятно, что с позиций предмета исследований категория искусственный интеллект – это система технических и программных средств, позволяющих самостоятельно, без участия человека проводить мониторинг результатов НИР и ОКР опубликованных в открытом доступе, с учетом прогнозов изменения внешней среды хозяйствования обосновывать для аппарата управления целесообразность их внедрения в аграрное производство.  

В современной научной литературе публикуются статьи, авторы которых приоритет инновационного развития АПК увязывают с объёмами привлекаемых инвестиций, что, безусловно, правильно [   ],. Однако, проблемы обеспечения инновационного прорыва российской экономики, представляются значительно шире и масштабнее, чем привлечение дополнительных инвестиций. Кроме привлечения инвестиций необходимо так же обеспечение механизма эффективного взаимодействия науки, образования и хозяйствующих субъектов рынка в условиях меняющейся России. Процессы интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции  в условиях цифровизации экономики искусственного интеллекта в АПК объективно преобразуются  в качественно новый уровень.

С позиций предмета исследовапния, категория «интеллектуальная кооперация» – это система отношений общества, формирующая процесс объеденения взаимосвязанных и взаимозависимых знаний, материализация которых позволит обществу снизить стоимость еденицы полезного эффекта продуктов питания и сельскохозяйственного сырья. Экономическая целесообразность интеллектуальной кооперации в АПК формируется на основе закона снижения общественно-необходимых затрат путём использования информации из одних областей знаний в другие, а так же товарного обмена (продажи) знаний хозяйствуюшимими субъектами рынка и получения материальных выгод. Соответственно, категория «инновационная интеграция» – это система отношений общества, связанная с необходимостью разделения процесса творческого труда, специализации хозяйствующих субъектов рынка, позволяющая получить качественно новые полезности продуктов питания и сельскохозяйственного сырья на основе синергетического эффекта.

Процесс интеллектуальной кооперации и инновационной интерации тесно взаимосвязан с основными этапами жизненного цикла инноваций. На первом этапе – понимания необходимости создания и применения новых знаний, рассчитываются необходимые затраты общества на их создание, а так же потенциальные материальные выгоды от их применения. В качестве критерия целесообразности выступают показатели экономической эффективности внедрения инновационных технологий, которые с учетом премии за риск доджны  быть значительно выше среднеотраслевых значений. На втором этапе – приобретения необходимых знаний, испольщуются информационные технологии дистанционного обучения и консалтинга. На треьтем этапе – внедрения в производство и извлечения инновационной прибыли используются технологии цифрового земледелия (электронное поле) и цифрового животноводства (электронная ферма). На третем, заключительном этапе морального старения и понимания необходимости внедрения  новых, более эффективных технологий, вновь используются информационные технологии дистанционного обучения и консалтинга. Они позволяют перейти на качественно новый уровень инновационного производства, свящанный с конкурниной борьбой хозяйствубщих субъектов рынка испольщующих технологии искусственного интеллекта.     

В настоящее время в стране и Белгородской области сложились необходимые условия для развития процессов интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции научных, образовательных и хозяйствующих субъектов аграрного бизнеса в условиях  цифровизации экономики  искусственного интеллекта.

Профильные базы данных электронного Правительства Российской Федерации используются для участия в конкурсах отраслевых федеральных программ «Зерно», «Молоко» и др., а также целевом финансировании крестьянских (фермерских) хозяйств, информационном и материально-техническом обеспечении развития производства. Важнейшей компонентой нейросетевого управления являются консалтинговые услуги, предоставляемые ВУЗами и научно-исследовательскими организациями в рамках Федеральной научно-технической программы развития сельского хозяйства на  2019-2025 гг..  Здесь ключевым моментом является координация процесса внедрения результатов научной деятельности организаций РАН в производство, повышение квалификации специалистов. Представляется, что для осуществления технологических прорывов, наиболее перспективной является схема внедрения достижений НТП и ОКР: научная лаборатория – товарное производство. Научно-производственное партнерство обеспечивает прирост продукции АПК за счёт инновационных факторов развития: повышение урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных. Нейросетевые технологии поиска научно-технологической  информации позволяют в режиме реального времени ежедневно отслеживать опубликованные в открытой печати результаты исследований научных коллективов и в установленные часы работы консалтинговых центров получать консультацию у непосредственных исследователей. Здесь же следует отметить электронные ресурсы Ассоциации крестьянских (фермерских) хозяйств и сельскохозяйственных кооперативов России (АККОР), использующиеся для технологических семинаров, консультаций и поддержки фермерской кооперации и агропромышленной  интеграции. 

Профильные базы данных электронного Правительства Белгородской области используются поисковыми нейросетевыми программами для получения актуальной информации о региональных программах развития аграрного производства в области и условиях участия в них фермеров и малых агропредприятий предприятий области. Здесь же используются электронные ресурсы регионального отделения АККОР и корпорации «Развитие», призванной содействовать внедрению инновационных процессов в сельскохозяйственное производство.   

Система электронного консультанта Белгородского ГАУ им. В.Я. Горина предполагает использование уже действующих ресурсов аграрного университета. На рис. 1 представлен соответствующий механизм взаимодействия структур университета и агробизнеса.

На первом этапе аналитических прогнозов, обосновываются сценарии развития конкурентной борьбы на региональном рынке продовольствия. В качестве конъюнкутрообразующих факторов выступают вариации изменений внешней среды и нейрономического ожидания разумного потребительского поведения населения области, а так же использующих в конкурентной борьбе технологии искусственного интеллекта хозяйствующих субъектов рынка.

Игровой сценарий аналитического прогнозирования предполагает обоснование ожидаемых изменений критериев конкурентоспособности хозяйствующих субъектов рынка под воздействием       внедрения достижений научно-технического прогресса. В качестве критериев конкурентоспособности используются показатели снижения себестоимости продукции, повышения производительности труда, увеличения производства валовой и товарной продукции на имеющихся сельскохозяйственных угодьях.

Цифровые базы данных электронного правительства Белгородской области позволяют построить модели производственных функций: затраты-результаты по природно-климатическим зонам региона и по основным видам продукции; зерно, молоко, привес крупного рогатого скота и др.  Эмпирическую базу данных составляют показатели статистической отчётности хозяйствующих субъектов рынка, а так же социологических опросов населения, позволяющих моделировать изменения потребительского спроса.

Для соизмерения показателей производственные затраты рассчитываются на 1га пашни по всем видам возделываемых культур и на 1 фуражную голову выращиваемых животных. Сопоставление фактических показателей урожайности сельскохозяйственных культур и продуктивности животных с расчётными, позволяет по каждому субъекту аграрного бизнеса рассчитать аналитические коэффициенты инновационно-организационной конкурентоспособности. Они показывают на сколько действующая система организации управления производственных процессов и внедрения достижений научно-технического прогресса соответствуют сложившимся и игровым условиям хозяйствования. Возможны следующие варианты игровой диагностики. Во-первых, фактические показатели ресурсоотдачи хозяйствующих субъектов выше расчётных. Это значит, что система организации управления производственными процессами в хозяйстве конкурентоспособна. Ресурсы используются более эффективно относительно среднестатистических по области показателей, хозяйство получает дополнительную продукцию и прибыль, формирующих инновационную ренту за счёт опережающего внедрения достижений НТП в производство. Во-вторых, фактические показатели равны расчётным. Это означает, что организация управления и технологии производства соответствует среднестатистическим значениям. Соответственно, здесь нет инновационной ренты. В-третьих, фактические показатели ниже расчётных. Это значит, что   организация системы управления сельскохозяйственным предприятием неэффективна допускаются управленческие ошибки, ведущие к бесполезным затратам, потере прибыли и ресурсов, используются  морально устаревшие технологи производства.  

Внешние факторы неопределённости конъюнктуры мировой и отечественной экономики, связаны с риском ужесточения торговых войн и антироссийских санкций. В игровых сценариях рассматриваются вариации валютных колебаний, ограничения доступа на внешние товарные рынки и различные механизмы недобросовестной конкуренции.     

Цифровые базы данных электронного правительства Белгородской области способствуют поиску заинтересованных партнеров, обеспечивают доступ конкурсному отбору участников региональных продовольственных программ, оказанию консалтинговых услуг и т.д.        

Аналитические прогнозы нейрономического развития АПК региона. Они рассматривают различные сценарии изменения потребительского повеления населения Белгородской области в зависимости от реализации аграрной политики правительства страны. Ключевыми показателями здесь являются ожидаемые изменения структуры питания населения, ценовые вариации хозяйствующих субъектов, изменение ёмкости аграрного рынка.

Электронная библиотека НИР и ОКР РАН, региональных научных организаций и БелГАУ им. В.Я.Горина содержит ТЭО внедрения в производство результатов НИР и ОКР проводимых в профильных лабораториях исследований по отраслям и видам продукции.   

Профильные научные подразделения БелГАУ им. В.Я.Горина состоят из подразделений фундаментальных научных исследований, а так же учебно-научных лабораторий агрономического, ветеринарной медицины, инженерного, технологического, экономического факультетов. 

На втором этапе  2 этап. (индивидуальной санации агропредприятий) осуществляется имитирование торговых войн, анализируется фаталистический сценарий неблагоприятных природно-климатических, социально-экономических факторов, ведущих к росту стоимости единицы полезного эффекта.

На этом этапе обосновываются, индивидуальные санационные планы инновационного развития по хозяйствующим субъектам регионального рынка АПК Белгородской области. В основе аналитических прогнозов лежит положение, что любая система организации производственных процессов под воздействием научно-технического прогресса морально устаревает и неизбежно приведёт к банкротству предприятия, если не будет непрерывно адаптироваться к меняющимся условиям производства.     

Диагностика инновационного развития по предприятиям региона предполагает выделение, во-первых, зоны конкурентоспособных хозяйств, куда входят сельскохозяйственные производители области, использующие современные прорывные инновационные технологии производства продукции растениеводства и животноводства, включая аквакультуру. Во-вторых, – зоны инновационных кризисов, куда входят хозяйствующие субъекты аграрного бизнеса региона, использующие технологии, требующие модернизации, поскольку при фатальном сценарии торговых войн, они не принесут прибыли, необходимой для ведения расширенного воспроизводства, а только стагнацию вследствие реализации стратегии выживания. В-третьих, – зоны инновационных катастроф, куда входят технологически отсталые предприятия – потенциальные банкроты. Получив информацию аналитического прогнозирования, подготовленную учеными аграрного университета, аппарат управления сельскохозяйственных предприятий должен принять самостоятельное решение о необходимости инновационного развития и участия в федеральных, региональных программах технологической модернизации, либо об отказе от них.

Игровое поле инновационно-организационных кризисов и катастроф позволяют оценить конкурентоспособность каждого хозяйствующего субъекта аграрного рынка. В зависимости от моделирования жесткости конкурентной борьбы, анализа тенденций развития научно-технического прогресса, аппарат управления каждого хозяйствующего субъекта имеет временной сценарий неизбежной инновапционно-организационной  катастрофы и банкротства сельскохозяйственного предприятия, связанного с моральным и физическим старением технологий. Проведённые исследования показывают, что при сложившихся тенденциях развития научно-технического прогресса и ежегодного прироста производительности труда мировой агроэкономики  в 1,5% в течении 10 лет морально устаревают все самые передовые на сегодняшний день технологии. Индивидуальные  сценарии инновационно-организационного кризиса, предполагают, что без внедрения достижений НТП, в течении 5 лет используемые сегодня технологии перестанут приносить прибыль, необходимую для ведения расширенного воспроизводства.     

Бизнес-план санационных мероприятий  предполагают расчёт учёными и специалистами БелГАУ им. В.Я. Горинв ёмкости регионального рынка в натуральных и стоимостных показателях по видам продуктов питания и сельскохозяйственного сырья, а так же ТЭО внедрения достижений научно-исследовательских лабораториях университета в сложившихся и прогнозируемых на будущие условиях хозяйствования.

Индивидуальные проекты инновационных санаций технологических процессов предполагают увязку отраслевых и продуктовых ТЭО к конкретным природно-климатическим и организационным условиям каждого хозяйства.

Дальнейшее развитие системы  искусственного интеллекта электронного консультанта вуза в Белгородском ГАУ им. В.Я. Горина предполагает продолжение обновления и расширение  электронной библиотеки НИР и ОКР Академии наук Российской федерации, региональных научных организаций Белгородчины на условиях источников внешнего финансирования за счёт средств Министерства сельского хозяйства России в рамках Федеральной научно-технической программы  развития сельского хозяйства на 2017-2025 гг. На основе хозяйственных договоров инновационного сотрудничества учеными аграрного университета разрабатываются и обосновываются индивидуальные проекты инновационных санаций технологических процессов, в которых предлагается технолого-экономическое обоснование внедрения последних инноваций, изложенное в научных отчётах профильных организаций и структурных подразделений университета.

Информационно-финансовые комплексы агробанков, кооперативов и крупных фермерских хозяйств создают предпосылки и активно торгуют принципиально новыми самообучающимися программными продуктами, предназначенными для оборота финансовых деривативов. Торговые  роботы современного майнинга призваны решать следующие задачи: а) извлечение инновационной ренты в конкурентной борьбе интеллектов физических лиц и искусственного интеллекта конкретного сельскохозяйственного производителя; б) извлечение инновационной ренты в конкурентной борьбе искусственных интеллектов, участвующих в обороте материальных и нематериальных активов; в) извлечение спекулятивной прибыли движения товарных и фондовых рынков электронной коммерции; г) хеджирование рисков аграрного производства непрофильными видами деятельности; д) монетизация результатов нематериальных видов деятельности, с целью реинвестиций в аграрное производство. В мировой экономической истории фермерские финансовые кооперативы давно известны и приобрели всеобщее признание. В условиях развивающейся цифровой экономики постиндустриального общества их роль и значение будет возрастать.  Причём институты финансовой кооперации парабанковской системы будут самореализовываться в разнообразных формах по мере их развития.

Нейросетевое моделирование внедрения достижений НТП нетрадиционных технологий постиндустриального АПК реализуется в новых технологиях вертикального земледелия городских мегаполисов. В основе вертикального земледелия скандинавских стран лежат прозрачные крыши из особых материалов – продуктов современных технологий композитных материалов – и тепло-домов. Благодаря этим двум факторам городские теплицы размещаются на крышах домов, а в основе технологий высоких урожаев лежит аэрозольное и другое воздушное, а также капельное орошение умного тепличного хозяйства.

 Моделирование интеграционных процессов мировой экономики предполагает, что в противовес политике протекционизма и межстрановых торговых войн в постиндустриальном пространстве объективно сложились условия для развития мировой сельскохозяйственной кооперации и агропромышленной интеграции, в процессы которых объективно будут вовлекаться и отечественные субъекты аграрного бизнеса.

Системы электронного учета производственных затрат (электронный бухгалтер) предполагает использование показателей цифровых носителей информации технологических процессов растениеводства, животноводства, переработки сельскохозяйственного сырья и реализации продуктов питания в электронном документообороте бухгалтерской и статистической отчетности.

Заключение. Развитие субъектов аграрного бизнеса в условиях искусственного интеллекта цифровой экономики торговых войн предполагает качественные изменения организации системы управления. Нейрономические модели искусственного интеллекта управляют не только тракторами, комбайнами, сельскохозяйственными машинами, оборудованием, биологическими процессами растениеводства и животноводства, но и профессиональной деятельностью человека, рассматривая его, как эмоциональный придаток организации производственных процессов. В качестве противоядия против  торговых войн и антироссийских санкций, ставящих своей целью уничтожение современного российского общества, могут быть эффективны антикризисные санационные мероприятия, предполагающие внедрение прорывных технологий в АПК на основе процессов интеллектуальной кооперации и инновационной интеграции. В условиях актуализации взаимодействия научных организаций и практики аграрного производства субъектов аграрного бизнеса, роль и значение комплексной систем поддержки принятия управленческих решений «Агроуправление», внедряемой реализуемого на базе Белгородского ГАУ в рамках проекта «Электронный вуз», будет только возрастать.  

Литература

1. Акупиян О.С., Капинос  Р.В  Инновационные подходы к развитию сельских территорий /. О.С. Акупиян, Р.В. Капинос // Инновации в АПК: проблемы и перспективы 2018г. №3(19), с. 50-59.
2. Жудро М.М. Экономика 4.0. и институциональное форматирование гибридных стартапов в агробизнесе /М.М. Жудро //Прикладные экономические исследования. 2017. № S2. С. 26-30.
3. Сиротинкина Т.Н. Некоторые аспекты разработки и внедрения интеллектуальных автоматизированных систем в агропромышленном комплексе России /Т.Н.Сиротинкина /Экономика сельского хозяйства. Реферативный журнал. 2009. № 4. С. 815.
4. Турьянский А.В. и др. Мониторинг и прогнозирование научно-технического развития АПК в сфере мелиорации и восстановления земельных ресурсов, эффективного и безопасного использования удобрений и агрохимикатов / А.В. Турьянский / Белгород, 2018. Том 1, Часть II
5. Храмцов А.Г. Инновационные приоритеты модернизации индустрии питания в парадигме нового шестого технологического уклада на примере молочной отрасли АПК / А.Г. Храмцов / Индустрия питания. 2017. № 1 (2). С. 4
6. Шелезова Н.В. и др. Комплексная система контроля и регулирования технологических процессов производства алкогольной продукции с применением информационных технологий / Н.В. Шелезова и др. / В сборнике: Современные биотехнологические процессы, оборудование и методы контроля в производстве спирта и спиртных напитковсборник научных трудов. 2017. С. 205-212.

Literature

1. Akupiyan O.S., Kapinos R.V Innovatsionnyye podkhody k razvitiyu territorial’nykh zon /. S. Akupiyan, R.V. Kapinos // Innovatsii v APK: problemy i perspektivy 2018g. №3 (19), s. 50-59.
2. Zhudro M.M. 2. Ekonomika 4.0. i institutsional’noye formatirovaniye gibridnykh startapov v agrobiznese /M.M. Zhudro // 2. Prikladnyye ekonomicheskiye issledovaniya. 2017. 2. № S2. S. 26-30.
3. Sirotinkina T.N. 3. Nekotoryye aspekty razrabotki i primeneniya intellektual’nykh avtomatizirovannykh sistem v agropromyshlennom komplekse Rossii / T.N.Sirotinkina / 3. Ekonomika sel’skogo khozyaystva. Referativnyy zhurnal. 2009. 3. № 4. S. 815.
4. Tur’yanskiy A.V. i dr. 4. Monitoring i prognozirovaniye nauchno-tekhnicheskogo razvitiya v sfere melioratsii i vosstanovleniya zemel’nykh resursov, effektivnogo i effektivnogo ispol’zovaniya i agrokhimikatov / A.V. Tur’yanskiy / Belgorod, 2018. Tom Chast’ II
5. Khramtsov A.G. 5. Innovatsionnyye prioritety razvitiya industrii pitaniya v paradigme novogo shestogo tekhnologicheskogo uklada na primere molochnoy promyshlennosti APK / A.G. Khramtsov 5. Industriya pitaniya. 2017. 5. № 1 (2). S. 4
6. Shelezova N.V. i dr. 6. Kompleksnaya sistema kontrolya i regulirovaniya tekhnologicheskikh protsessov proizvodstva tsel’ fonalkogol’naya produktsiya s ispol’zovaniyem informatsionnykh tekhnologiy / N.V. Shelezova i dr. / V sbornike: 6. Sovremennyye biotekhnologicheskiye protsessy, oborudovaniye i metody kontrolya v proizvodstve spirta i spirtnykh napitkov sbornik nauchnykh trudov. 2017. S. 205-212.

УДК 338.24

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11065

СОГЛАСОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СТРАТЕГИЙ ПРЕДПРИЯТИЙ, ПРОИЗВОДЯЩИХ ИННОВАЦИОННУЮ ПРОДУКЦИЮ

COORDINATION OF ECONOMIC STRATEGIES OF ENTERPRISES PRODUCING INNOVATIVE PRODUCTS

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ, проект № 18-00-000012 (№18-00-00008) КОМФИ

Батьковский Михаил Александрович, кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник, Научно-испытательный центр «Интелэлектрон», г. Москва, Е-mail: batkovsky@yandex.ru

Кравчук Павел Васильевич, доктор экономических наук, профессор, коммерческий директор, Научно-испытательный центр «Интелэлектрон», г. Москва, Е-mail: p.kravchuk@mail.ru

Mikhail A. Batkovsky, candidate of economic Sciences, leading researcher, research and testing center «Intelektron», Moscow, Е-mail: batkovsky@yandex.ru

Pavel V. Kravchuk, doctor of economic Sciences, Professor, commercial Director, Scientific-research center «Interelectron», Moscow, E-mail: p.kravchuk@mail.ru

Аннотация: На современном этапе развития производства инновационно-активные предприятия осуществляется переход к сетевым организационным структурам. Они часто отказываются от полного цикла производства инновационной продукции и становятся системными интеграторами финальных изделий или специализированными поставщиками комплектующих изделий, работающими в интересах различных системных интеграторов. Создания инновационной инфраструктуры головного предприятия связано к рискам, присущими сетевым организационным структурам, например, непрямой конкуренции с другими системными интеграторами, создающими финальную продукцию, на которых могут ориентироваться специализированные предприятия-поставщики. Кроме того, существенным препятствием к формированию инновационной структуры системного интегратора является высокий риск инвестирования в инновации. Поэтому возникает задача согласования инновационных стратегий интеграторов и предприятий-поставщиков компонентов при совместном осуществлении инновационной деятельности. Решению указанной задачи посвящена данная статья.

Summary: At the present stage of production development innovation-active enterprises made the transition to network organizational structures. They often abandon the full cycle of production of innovative products and become system integrators of final products or specialized suppliers of components, working in the interests of various system integrators. The creation of the innovation infrastructure of the parent enterprise is associated with the risks inherent in network organizational structures, such as indirect competition with other system integrators that create the final product, which can be used by specialized supplier enterprises. In addition, a significant obstacle to the formation of the innovation structure of the system integrator is the high risk of investing in innovation. Therefore, there is a problem of coordination of innovative strategies of integrators and the enterprises-suppliers of components at joint implementation of innovative activity. This article is devoted to the solution of this problem.

Ключевые слова: инновационно-активные предприятия, стратегии, согласование, производство, продукция.

Keywords: innovation-active enterprises, strategies, coordination, production, production.

Введение

Реализация концепции перехода к сетевым организационным структурам порождает необходимость исследования экономических последствий ее осуществления, особенно, с позиции увязки экономических интересов интеграторов и поставщиков изделий (комплектующих). Вокруг головного предприятия — системного интегратора финальной продукции создается система малых и средних предприятий, которые образуют его инновационную инфраструктуру. При этом указанные поставщики могут являться партнерами и других интеграторов, включая конкурирующих. Отмеченное обстоятельство придает особую значимость необходимости увязки их экономических интересов при создании инновационной продукции.

Цель исследования

Целью исследования является разработка методологических основ и инструментария увязки планов инновационного развития специализированных предприятий и системных интеграторов при производстве наукоемкой продукции.

Методы и результаты исследования

Для решения рассматриваемой задачи целесообразно использовать инструментарий игровых моделей, определяющих условия, при которых рассматриваемая инновационная стратегия может быть доминирующей, гарантирующей, или, невыгодной (доминируемой) для отдельного предприятия, участвующего в создании сложного инновационного изделия. Данный инструментарий позволяет оценивать экономические потери, возникающих ввиду несогласованности управленческих решений, принимаемых разработчиками инновационной продукции вследствие разнонаправленности их интересов [3; 6].

В сетевых структурах, некоторые участники создания сложной инновационной продукции могут быть не заинтересованы во внедрении нового оборудования и технологий, не желая принимать на себя инновационные риски, без гарантии поддержки со стороны головного производителя. Инновационная стратегия i=1 такого предприятия может быть:

• доминирующей, т.е. наиболее выгодной при реализации любых стратегий предприятиями – партнерами, которые участвуют в создании данного инновационного продукта. Эту стратегию инновационного развития готовы реализовывать все предприятия) [1];
• гарантирующей. Она обеспечивает наибольший выигрыш в наименее благоприятной ситуации (ее придерживаются предприятия, проводящие осторожную инновационную политику) [5];
• не гарантирующей, которую предприятия не желают выбирать [8].

Реализация доминирующей инновационной стратегии приносит выигрыш в любом случае, даже если она не будет «поддержана» другими участниками создания сложной инновационной продукции. Такая ситуация возможна, если рассматривается локальная инновация в звене технологической цепочки создания изделия. Доминирующая инновационная стратегия может принести предприятию — инноватору выигрыш за счет удешевления производства создаваемого им комплектующего изделия. Вместе с тем, часто такая ситуация нереальна, т.к. радикальные инновации требуют глубоких преобразований всей совокупности используемых технических и организационно-технических систем [4].

Если специализированное предприятие-инноватор, производящее комплектующие изделия, участвует в инновационном проекте и инвестирует с этой целью значительные средства, то у него будут экономические потери при неудаче данного проекта. Тогда инновационная стратегия i=1 не является доминирующей. Однако она все еще может быть гарантирующей при условии, что при наименее благоприятном поведении всех остальных участников она обеспечит данному предприятию игроку больший выигрыш, чем консервативная стратегия i=0. Здесь предполагается, что инновационные усилия всех инновационно-активных предприятий, участвующих в реализации данного проекта, дополняют друг друга потому, что они выпускают не конкурирующие, а взаимодополняющие изделия. Тогда рассматриваемое предприятие получило бы больший выигрыш, если бы инновационной стратегии, кроме него, придерживались и все остальные участники создания сложного инновационного изделия [7].

Если какое — то предприятие останется единственным, не перешедшим к инновационной технологии (стратегии развития), то оно будет нести потери. Это допущение оправдано справедливо в случае, когда изделия, создаваемые разными предприятиями, являются взаимодополняющими. В случае, когда рассматриваемое предприятие является единственным производителем соответствующих комплектующих изделий, то от отсутствия инновационной продукции с его стороны будут терпеть ущерб все остальные участники создания сложного инновационного продукта. Если кроме него есть другие производители, производящие рассматриваемые комплектующие, то тогда его конкуренты получат выигрыш за счет увеличения своей рыночной доли, а предприятие понесет большие убытки и будет вытеснено с рынка [11; 13]. Следовательно, любой специализированный производитель комплектующих компонент будет нести потери, если его стратегия отличается от стратегии всех остальных производителей данной сложной инновационной продукции. При этом, потери предприятия – инноватора, которое внедрило в одностороннем порядке радикально инновационную технологию или перешедшего к выпуску полностью инновационных компонент, должны быть ниже, чем потери предприятия, которое не предприняло данных действий [10].

В качестве выигрыша (положительного результата) реализации той или иной инновационной стратегии можно принять накопленную (дисконтированную) прибыль за период от момента ее принятия до прекращения выпуска рассматриваемого сложного инновационного изделия. При ее расчете следует учитывать понесенные за этот период затраты [9]. Необходимо учитывать, что от успешно работающих в настоящий момент поставщиков комплектующих изделий реализация «консервативной» стратегии i=0 инвестиций не требует, т.к. они были сделаны ранее. Кроме того, предположим, что при сочетании стратегий данного поставщика и других поставщиков, рассматриваемое предприятие действует в рамках выбранной стратегии. Так, например, если создаваемый продукт является принципиально новым, то необходимо сопоставить альтернативные варианты:

• безвозвратно потерять инвестиции в его производство I_PROD ввиду невозможности запустить производство, и прекратить деятельность в данном сегменте рынка;
• сделать дополнительные инвестиции для возврата к производству старой продукции в размере ΔI_return и продолжить выпуск на базе прежней технологии, что принесет рассматриваемый период производителю операционную прибыль в размере ΔP_return.

Таким образом, выигрыш (потери) v_r от реализации данной стратегии составят:

Если данное предприятие отстало от других участников создания сложного инновационного продукта в части внедрения инновационных технологий или освоения выпуска инновационных компонент, то оно может [12]:

• наверстать упущенное, сделав такие же инвестиции I_PROD и получив за оставшееся до конца рассматриваемого периода время операционную прибыль ΔP_profit;
• либо прекратить выпуск своей продукции.

Таким образом, экономический результат реализации этой стратегии v_s можно представить в следующем виде:

В этом случае выигрыш гарантированно неотрицателен: v_s ≥ 0 , тогда как v_r может принимать и отрицательные значения (в тех случаях, когда ΔP_return < ΔI_return).

Если специализированное инновационно-активное предприятие выпускает комплектующие изделия для нескольких системных интеграторов и различных финальных изделий, необходимые инвестиции в развитие основных производственных фондов, в закупку технологий и программных продуктов, в технологическую подготовку производства можно разделить на две группы:

• универсальные инвестиции, которые предназначены для освоения выпуска данного комплектующего изделия;
• специфические инвестиции, обеспечивающие выпуск комплектующего изделия для конкретного типа финального инновационного изделия [14].

Соотношение между универсальными и специфическими инвестиционными затратами определяется коэффициентом технологической общности. Если обозначить средние по отрасли универсальные инвестиции в создание соответствующего специализированного производства I_UNV, а специфические инвестиции в расчете на один тип финальных изделий (и, соответственно, на один типоразмер выпускаемых для него компонент) I_SPF, тогда суммарные инвестиции при производстве компонент для единственного типа изделий составят I_TIP = I_UNV + I_SPF. В свою очередь, слагаемые суммарных инвестиций можно представить как I_UNV = λ* I_TIP   и I_SPF = (1– λ) * I_TIP, где  — коэффициент технологической общности компонент разных типоразмеров. Таким образом, если на данном специализированном предприятии предполагается выпуск комплектующих изделий для m различных типов финальных изделий отрасли, суммарные инвестиции на данном предприятии составят:

Как правило, на современном инновационном производстве, коэффициент технологической общности весьма велик, то есть I_SPF << I_UNV. Соответственно, доля специфических инвестиционных затрат относительно низка. Поэтому при освоении выпуска компонент для нового, m+1-го системного интегратора необходимые инвестиции (определяющие потери предприятия в случае неудачи проекта) могут быть относительно невелики:

Однако, если под влиянием системного интегратора его инновационному окружению (предприятиям – поставщикам) предлагается осваивать принципиально новые технологии, потребуется кардинальное технологическое перевооружение всего специализированного предприятия, и будут иметь универсальные инвестиционные затраты I_UNV.

В результате прибыль P_profit даже при удачной реализации всего инновационного проекта, будет неопределенной, а это не способствует выбору инновационной стратегии.

Заключение

Положение предприятия-первопроходца может быть более благоприятным, если учитывать фактор сильной временной конкуренции, т.к. отстающие в инновационном развитии предприятия рискуют столкнуться с высокими барьерами входа (или возврата) на рынок производства соответствующих компонент [2]. Полученные результаты базируются на анализе общих закономерностей рассматриваемых экономических явлений. Это позволило построить систему научных идей, отражающих существенные закономерности процесса увязки стратегий инновационной деятельности предприятий, совместно производящих инновационную продукцию. Применение указанной системы на практике повышает степень адекватности теории управления инновационно-активными предприятиями.

Список литературы

1. Авдонин Б.Н., Батьковский А.М. Экономические стратегии развития предприятий радиоэлектронной промышленности в посткризисный период. М.: Креативная экономика. 2011. 512 с.
2. Авдонин Б.Н., Батьковский А.М., Мингалиев К.Н., Батьковский М.А. Развитие инструментария оценки финансовой устойчивости предприятий оборонно-промышленного комплекса // Международный бухгалтерский учет. 2014. № 11 (305). С. 55–66.
3. Авдонин Б.Н., Батьковский А.М., Хрусталев Е.Ю. Оптимизация управления развитием оборонно-промышленного комплекса в современных условиях // Электронная промышленность. 2014. №3. С. 48-58.
4. Батьковский А.М. Моделирование программ инновационного развития радиоэлектронной промышленности. // Вопросы радиоэлектроники. 2011. Т. 2. № 2. С. 163-173.
5. Батьковский А.М., Батьковский М.А., Мерзлякова А.П. Прогнозирование инновационного развития предприятий радиопромышленности // Радиопромышленность. 2011. № 3. С. 32-42.
6. Батьковский А.М., Клочков В.В., Фомина А.В. Влияние отраслевой структуры на эффективность производства в оборонно-промышленном комплексе // Радиопромышленность. 2015. № 2. С. 186-201.
7. Горденко Г.В. Развитие горизонтальных связей в инновационной экономике: институциональный подход // Вопросы инновационной экономики. 2016. Т. 6. № 3. С. 201-218. DOI: 10.18334/vinec.6.3.36886
8. Гущина Е.А., Семенова А.С. Теория инвестиций, инноваций и оптимального управления // Экономика. Бизнес. Банки. 2017. № S4. С. 52-62.
9. Клочков В.В., Байбакова Е.Ю. Формирование сетевых структур в российской промышленности: социальные и поселенческие аспекты // Региональная экономика: теория и практика. 2012. № 44. С. 34-45.
10. Костенко О.В. Методологические подходы к построению стратегии развития кластера // Российское предпринимательство. 2016. Т. 17. № 16. С. 1945-1958. DOI: 10.18334/rp.17.16.36420
11. Курятников А.Б., Линдер Н.В. Особенности построения корпоративных инновационных систем холдингов: управление инновационными процессами холдинга // Стратегии бизнеса. 2015. № 8 (16). С. 16-24.
12. Мельников О.Н., Красникова А.С. Организационно-управленческое обеспечение единства решения тактико-стратегических задач предприятия как фактора эффективности его инновационного развития // Вопросы инновационной экономики. 2018. Т. 8. № 2. С. 255-266. DOI: 10.18334/vinec.8.2.39198
13. Никитин С.А., Тарасова И.А. Координация стратегий специализации и диверсификации в процессе функционирования промышленного предприятия // Дискуссия. 2016. № 2 (65). С. 33-38.
14. Трифонов Ю.В., Визгунов А.Н. Перспективы перехода от многопрофильных предприятий к сетевым организационным структурам // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2016. № 3. С. 161-169.

References

1. Avdonin B.N., Batkovsky A.M. Ekonomicheskiye strategii razvitiya predpriyatiy radioelektronnoy promyshlennosti v postkrizisnyy period. М.: Kreativnaya ekonomika. 2011. 512 s.
2. Avdonin B.N., Batkovsky A.M., Mingaliev K.N., Batkovsky М.А. Razvitiye instrumentariya otsenki finansovoy ustoychivosti predpriyatiy oboronno-promyshlennogo kompleksa // Mezhdunarodnyy bukhgalterskiy uchet. 2014. № 11 (305). S. 55–66.
3. Avdonin B.N., Batkovsky А.М., Khrustalev E.Yu. Optimizatsiya upravleniya razvitiyem oboronno-promyshlennogo kompleksa v sovremennykh usloviyakh // Elektronnaya promyshlennost’. 2014. №3. S. 48-58.
4. Batkovsky А.М. Modelirovaniye programm innovatsionnogo razvitiya radioelektronnoy promyshlennosti. // Voprosy radioelektroniki. 2011. Т. 2. № 2. S. 163-173.
5. Batkovsky А.М., Batkovsky М.А., Merzlyakova A.P. Prognozirovaniye innovatsionnogo razvitiya predpriyatiy radiopromyshlennosti // Radiopromyshlennost’. 2011. № 3. S. 32-42.
6. Batkovsky А.М., Klochkov V.V., Fomina A.V. Vliyaniye otraslevoy struktury na effektivnost’ proizvodstva v oboronno-promyshlennom komplekse // Radiopromyshlennost’. 2015. № 2. S. 186-201.
7. Gordenko G.V. Razvitiye gorizontal’nykh svyazey v innovatsionnoy ekonomike: institutsional’nyy podkhod // Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 2016. Т. 6. № 3. S. 201-218. DOI: 10.18334/vinec.6.3.36886
8. Gushchina E.A., Semenova A.S. Teoriya investitsiy, innovatsiy i optimal’nogo upravleniya // Ekonomika. Biznes. Banki. 2017. № S4. S. 52-62.
9. Klochkov V.V., Baibakova E.Yu. Formirovaniye setevykh struktur v rossiyskoy promyshlennosti: sotsial’nyye i poselencheskiye aspekty // Regional’naya ekonomika: teoriya i praktika. 2012. № 44. S. 34-45.
10. Kostenko O.V. Metodologicheskiye podkhody k postroyeniyu strategii razvitiya klastera // Rossiyskoye predprinimatel’stvo. 2016. Т. 17. № 16. S. 1945-1958. DOI: 10.18334/rp.17.16.36420
11. Kuryatnikov A.B., Linder N.V. Osobennosti postroyeniya korporativnykh innovatsionnykh sistem kholdingov: upravleniye innovatsionnymi protsessami kholdinga // Strategii biznesa. 2015. № 8 (16). S. 16-24.
12. Melnikov O.N., Krasnikova A.S. Organizatsionno-upravlencheskoye obespecheniye yedinstva resheniya taktiko-strategicheskikh zadach predpriyatiya kak faktora effektivnosti yego innovatsionnogo razvitiya // Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 2018. Т. 8. № 2. S. 255-266. DOI: 10.18334/vinec.8.2.39198
13. Nikitin S.A., Tarasova I.A. Koordinatsiya strategiy spetsializatsii i diversifikatsii v protsesse funktsionirovaniya promyshlennogo predpriyatiya // Diskussiya. 2016. № 2 (65). S. 33-38.
14. Trifonov Yu.V., Vizgunov A.N. Perspektivy perekhoda ot mnogoprofil’nykh predpriyatiy k setevym organizatsionnym strukturam // Menedzhment i biznes-administrirovaniye. 2016. № 3. S. 161-169.

УДК 33.334

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11064

СТРАТЕГИЯ ОСУЩЕСТВЛЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОЛИТИКИ В КРАСНОДАРСКОМ КРАЕ ПУТЕМ ПРИМЕНЕНИЯ ПАРТНЕРСКИХ ОТНОШЕНИЙ 

STRATEGY FOR THE IMPLEMENTATION OF THE STATE POLICY IN THE KRASNODAR REGION BY THE USE OF PARTNERSHIPS

Шевченко Ольга Павловна, канд. экон. наук, доцент кафедры менеджмента, Кубанского государственного аграрного университета, г. Краснодар

Shevchenko Olga Pavlovna, kand. econ. sciences, associate professor of management, Kuban state agrarian University, Krasnodar

Аннотация: В статье рассматриваются проблемы осуществления государственной политики в Краснодарском крае. Так как сфера туризма в крае является одной из перспективных, она была взята для примера. Для решения выявленных проблем в сфере туризма наиболее эффективными и действенными инструментами развития являются программно-целевой метод и механизмы государственно-частного партнерства, так как природные ресурсы и культурное наследие не могут рассматриваться в качестве единственного и достаточного условия для успешного развития туризма в регионе. Далее идет обоснование формирования механизма партнерских отношений в сфере инвестиционных проектов, что благоприятно скажется на развитии туристской деятельности малых и средних городов Краснодарского края.

Summary: The article deals with the problems of implementation of state policy in the Krasnodar region. Since the tourism sector in the region is one of the most promising, it was taken as an example. To solve the identified problems in the field of tourism, the most effective and efficient development tools are the program-target method and mechanisms of public-private partnership, as natural resources and cultural heritage can not be considered as the only and sufficient conditions for the successful development of tourism in the region. Next is the rationale for the formation of a mechanism of partnership in the field of investment projects, which will have a positive impact on the development of tourism activities of small and medium-sized cities of Krasnodar region.

Ключевые слова: государственная политика, партнерские отношения, инвестиционная деятельность, эффективное управление.

Keywords: public policy, partnership, investment activity, effective management.

Государственная политика в Краснодарском крае включает в себя такие элементы как: определение целей и приоритетов развития края; разработку и планирование политической стратегии региона; анализ и оценку альтернативных программ развития; обсуждение и консультирование с различными политическими и социальными группами;  выбор и принятие государственных решений; мониторинг и оценку результатов выполнения и т. д.

Из всего множества сфер направлений государственной политики, на наш взгляд, актуальнее всего рассматривать туризм. Данная необходимость обусловлена тем, что в настоящее время вопрос туризма стал ключевым для жителей Краснодарского края и для экономики в целом. Государство сегодня принимает активное участие в создании туристской инфраструктуры, в ее финансировании, в разработке долгосрочных стратегических планов инновационного развития.

Успешное развитие внутреннего туризма в последние годы, особенно заметно в регионах страны. Существует возрождение внутреннего туризма. Новая государственная концепция развития туризма в условиях рынка, реализуется расширение международного туристского движения, а также географических туристических поездок.

В то же время приоритетными направлениями государственного регулирования туристской деятельности являются поддержка и развитие внутреннего и въездного туризма. Уникальность курортам Краснодарского края придает богатейшая гидроминеральная база региона, которая представлена минеральными водами бальнеологического и питьевого профиля, лечебными грязями.

Поэтому для дальнейшего развития курортов Краснодарского края в дополнение к поиску месторождений природных лечебных ресурсов, необходимых создавать новые подходы к лечению минеральными водами и лечебными грязями, разрабатывать новые медицинские технологии и современные методы и методики лечения. Сохраняя уникальность опыта организации санаторно-курортного лечения в России, который в 46 странах мира, взят в качестве образца, необходимо сформировать новый терапевтический спа-продукт, который будет отвечать требованиям мировых стандартов.

В России федеральные органы исполнительной власти, осуществляющие государственное управление, межотраслевую и межрегиональную координацию в сфере туризма, реализацию государственной политики в области туризма постоянно меняются.

Приоритетными направлениями государственного регулирования признаются поддержка и развитие внутреннего и въездного туризма (путешествия граждан России и иностранных граждан в пределах Российской Федерации), а также социального и самодеятельного туризма.

Государственное регулирование туристской деятельности осуществляется следующим образом [1]:

• созданием нормативных и правовых актов, направленных на упорядочение и совершенствование отношений в сфере туристской индустрии;
• содействием в продвижении турпродукта на внутреннем и мировом туристских рынках;
• лицензированием, стандартизацией в туристской индустрии, сертификацией туристского продукта;
• установлением правил въезда, выезда и пребывания на территории Российской Федерации;
• прямыми бюджетными ассигнованиями на разработку и реализацию федеральных целевых программ развития туризма;
• защитой прав и интересов туристов, обеспечением их безопасности;- созданием благоприятных условий для инвестиций, налогового и таможенного регулирования;
• содействием кадровому обеспечению туристской деятельности и развитием научных исследований в сфере туристской индустрии.

Туризм существует как мощная экономическая сила в развитии как на уровне сообщества, так и на мировом рынке. Сегодня его деятельность включает крупнейшую в мире промышленность с более чем тремя триллионами долларов выручки. Соответственно, успех устойчивого стратегического планирования зависит от существующих функций планирования и управления, которые определяют соответствующие разработки и способность реагировать на давление на инфраструктуру и окружающую среду, которые создают растущий спрос на туризм.

Особые отношения между туризмом и окружающей средой, основанные на уникальной зависимости от природных и культурных ресурсов, требуют сбалансированного подхода к планированию и развитию туризма, чтобы максимально использовать связанные выгоды и минимизировать негативные последствия. Поэтому, если разрешено плохо спланированное или чрезмерное развитие, туризм может нанести ущерб особым качествам, которые необходимы для устойчивого развития.

Наконец, важность стратегического планирования для туризма в контексте устойчивого развития в настоящее время признана во всем мире. Рост туризма может подорвать основу туризма. Тем не менее, степень, в которой идеология устойчивого развития переводится в политику и практику, требует проведения стратегического планирования, чтобы выявить туристическую деятельность, которая требует неотложного внимания для удовлетворения потребностей посетителей. Это может быть в форме языка, который будет использоваться, создать образ, который будет использоваться, практически помощь и руководство, рекламные материалы и его дизайн, а также стратегические для предоставления туристической информации [5].

Планирование туризма также рассматривается как способ продления жизненного цикла пункта назначения с целью изучения новых возможностей, адаптации к текущему рыночному спросу и гармонизации маркетинга, а также прогноза на будущее. Поэтому именно по этой причине исследователь считает, что роль стратегического планирования в развитии туризма любого характера не может быть определена количественно.

Постановлением Правительства РФ от 26 февраля 1996 г. № 177 утверждена федеральная целевая программа «Развитие туризма в Российской Федерации». Реализация программы встретила определенные трудности, связанные с финансированием.

Роль государственного регулирования туристской деятельности в России раскрывается в Федеральном законе «Об основах туристской деятельности в Российской Федерации», а также в ряде проектов законов, находящихся на рассмотрении в Государственной Думе.

На уровне малых и средних городов Краснодарского края требуется комплексная и сбалансированная система мер социально-экономического, правового и административно-управленческого характера, направленная на создание условий для развития качественно нового уровня туристического потенциала и обеспечивающая формирование устойчивых конкурентных преимуществ территорий, включая стабильную диверсифицированную занятость населения.

Нами был проведен анализ 50 — ти популярных инвестиционных проектов реализованных и реализуемых на территории Краснодарского края с использованием механизмов государственно-частного партнерства [2]. Из них только 6 проектов были направлены на туристскую отрасль (таблица 1).

Из таблицы 1 видно, что в крае из 50 популярных инвестиционных проектов, только 6 проектов направлены в туристскую отрасль, остальные направлены на нефтяную и нефтегазовую промышленность, инженерно-транспортную инфраструктуру, АПК и пищевую промышленность. Причинами не желания инвесторов вкладывать в сферу регионального  туризма являются:

• слабо развитая материальная база туристской индустрии;
• узкий спектр предлагаемых услуг индустрии развлечений, вследствие чего складывается их высокая стоимость;
• недостаточное продвижение регионального турпродукта на внутреннем и российском рынках;
• отсутствие общепризнанной системы сертификации объектов, позволяющей быстро оценить качество предоставляемых услуг;
• несоответствующая требованиям и ожиданиям туристов квалификация персонала объектов туризма и его инфраструктура [3].

Для решения выявленных проблем в сфере туризма наиболее эффективными и действенными инструментами развития являются программно-целевой метод и механизмы государственно-частного партнерства, так как природные ресурсы и культурное наследие не могут рассматриваться в качестве единственного и достаточного условия для успешного развития туризма в регионе.

Направления и условия развития ГЧП на региональном уровне. Для развития регионального туризма приоритетными могут быть областные программы, включающие следующие функциональные блоки:

1. формирование региональной нормативно-правовой базы;
2. защита туристического рынка путем предоставления налоговых льгот и государственных гарантий;
3. разработка кадастра эколого-туристских территорий;
4. дальнейшее развитие системы сертификации и лицензирования для защиты прав потребителей туристских услуг, а также страхования путешествующих;
5. формирование имиджа Белгородской области как современного туристского рынка;
6. совершенствование системы информационного обеспечения и научных исследований в области туризма;
7. интеграция областного и российского туристского рынка, развитие международного сотрудничества;
8. улучшение качества обслуживания туристов на основе конкуренции, углубление специализации и кооперации в работе туристических предприятий;
9. развитие системы профессиональной подготовки и повышения квалификации кадров в сфере туризма [6].

Для реализации региональных программ развития туризма необходимо:

• создавать ассоциации, цепи туристских предприятий (в том числе национальных парков) и туристско-информационных центров, целью деятельности которых является развитие туризма в России как средства поддержки охраняемых природных территорий, содействия социальному и экономическому развитию местного населения и повышения уровня образования в экологической сфере;
• формировать специальные базы данных, создавать справочно-информационные системы по природным и историко-культурным достопримечательностям, маршрутам и турам и, тем самым, распространять опыт успешных пилотных туристских проектов;
• обращаться к налоговым структурам с предложением введения местной туристской ренты за счет уменьшения других налогов, которая будет предназначена для инвестирования в сохранение, восстановление и развитие рекреационных ресурсов;
• развивать туристскую инфраструктуру и разрабатывать экологические тропы и маршруты, создавая системы их сертификации;
• модернизировать существующие музеи природы и информационные центры на особо охраняемых природных территориях;
• развивать рекламно-информационное обеспечение и продвижение экологического туризма России на внутреннем и внешнем рынках;
• возобновить подготовку квалифицированных сотрудников (экскурсоводов, групповодов, инструкторов, гидов);
• принимать активное участие в разработке федеральной программы по развитию туризма в России;
• развивать международное сотрудничество в сфере туризма;
• финансировать предложенные мероприятия за счет средств государственного и местных бюджетов, а также средств туристических предприятий, организаций, учреждений независимо от форм собственности.

Внедрение предлагаемых решений, направленных на развитие туризма, приведет к:

• созданию высокоэффективной, адаптивной управленческой системы, построению и применению новых моделей ведения бизнеса;
• формированию сообщества активных генераторов идей для основания и развития кадрового резерва в сфере туристского бизнеса;
• организации, развитию и поддержанию в актуальном состоянии единой базы идей и предложений;
• воспитанию приверженности традициям;
• повышению эффективности происходящих бизнес-процессов.

В целом, взаимодействие государства и бизнеса в государственно-частном партнерстве может стать одним из перспективных направлений по интенсификации развития индустрии туризма и гостеприимства в современных условиях. Это возможно на основе дальнейшего совершенствования законодательства, сохранения диалога между органами власти и деловыми кругами, творческой и продуктивной работы специалистов данной сфере [4].

Мы предлагаем следующие мероприятия по совершенствованию механизма партнерских отношений для малых и средних городов Краснодарского края (рисунок 1):

• Включение развития санаторно-курортного и туристического комплекса региона в долгосрочном развитии социально-экономического Краснодарского края в качестве приоритетных направлений государственной политики;
• Унификация понятийного аппарата в курортном и туристическом комплексе в соответствии с рекомендациями Всемирной туристской организации и Европейского союза, международных конвенций и соглашений, в том числе улучшение российских классификаторов с точки зрения вопросов, связанных с туризмом и туристической деятельности;
• Дальнейшее совершенствование правил, регулирующих курортного и туристического комплекса, а также принятие нормативных актов, направленных на конкретизацию таких правил. Разработка и принятие нормативных актов, регулирующих предоставление услуг в различных областях туристской деятельности (культурного туризма, выставочного и конференц-туризм, услуги частных гостиниц и туристических услуг неорганизованных туристов поездки), определение порядка операций по продаже прав на клубные праздники, чартерные рейсы, круизы;
• Разработка и принятие нормативного правового акта туристской системы знаков и символов;
• Разработка и принятие нормативных актов о порядке областной государственной статистической отчетности и отчетности о курортно-туристической деятельности;
• Разработка и принятие подзаконных актов и создание мер государственной поддержки туристских центров регионального значения, в том числе планирования и управления в регионе с учетом интересов государства и местного населения туристического потока;
• Разработка новых стандартов, правил и систем классификации всех сегментов индустрии туризма в соответствии с требованиями ВТО, правил и стандартов ЕС, внедрение международной системы сертификации туристических услуг, в том числе частных гостиничных услуг;
• Разработать и принять ряд поправок к существующей законодательной и нормативно-правовой базы, а также внедрение новых проектов нормативных правовых актов, регулирующих процесс привлечения небольших жилых помещений в курортном и туристическом комплексе в регионе;
• Разработка нормативных правовых актов финансовых расчетов в сфере туризма (дорожные чеки, кредитные карточки), эмиссии и обращения государственных (муниципальных) ценных бумаг (облигации туризма), использование которых позволит создать дополнительные источники финансирование объектов индустрии туризма на курортах Краснодарского края.

Формирование механизма партнерских отношений в сфере инвестиционных проектов благоприятно скажется на развитии туристской деятельности малых и средних городов Краснодарского края.

Таким образом, современная экономическая ситуация в мире и стимулирование предпринимателей края, позволяют убедиться в том, что в ближайшее время значительно увеличится туристический потенциал всего южного региона России. Грамотно выстроенная политика местных администрации и инвестирование гастрономического туризма позволят выйти на международный уровень предоставления туристических услуг. В настоящее время Краснодарский край практикует механизм, который позволит поднять внутренний туризм на конкурентоспособный уровень.

Литература

1. Демьянченко Н.В. Инвестиционная стратегия государства в условиях экономических ограничений России / Демьянченко Н.В., Шевченко О.П. // Теория и практика общественного развития. 2015. № 24. С. 157-159.
2. Путилина И.Н. Основные направления решений проблем информационного обеспечения инновационной деятельности АПК Краснодарского края / Путилина И.Н., Шевченко О.П. // Теория и практика общественного развития. 2017. № 1. С. 102-104.
3. Шевченко О.П. Анализ системы государственного регулирования инвестиционно-инновационной деятельности и стратегических задач инвестиционно-инновационной политики в Краснодарском крае / Шевченко О.П., Шер М.Л. // Сфера услуг: инновации и качество. 2017. №32. С. 12.
4. Шевченко О.П. Перспективы и направления развития инвестиционно-инновационной деятельности Краснодарского края / Шевченко О.П., Мирончук В.А., Орлов А.А. // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2016. № 120. С. 1450-1469.
5. Шевченко О.П. Приоритеты социальной политики на этапе рыночных преобразований / Шевченко О.П. // диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Краснодар, 2005.
6. Шевченко О.П. Приоритеты социальной политики на этапе рыночных преобразований / Шевченко О.П. // автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук / Кубанский государственный университет. Краснодар, 2005.

УДК 332.1

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11046

ДИАГНОСТИКА РЕГИОНАЛЬНОЙ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОСТИ РЯЗАНСКОЙ ОБЛАСТИ

DIAGNOSTICS OF REGIONAL COMPETITIVENESS OF THE RYAZAN REGION

Кострова Юлия Борисовна, кандидат экономических наук, доцент, заведующий кафедрой, Филиал Московского университета имени С.Ю. Витте, г. Рязань,

Шибаршина Ольга Юрьевна, кандидат социологических наук, заместитель заведующего кафедрой, Филиал Московского университета имени С.Ю. Витте, г. Рязань

Kostrova Yu.B., ubkostr@mail.ru

Shibarshina O.Yu., oshibarshina@mail.ru

Аннотация: В статье проводится диагностика региональной конкурентоспособности Рязанской области. Исследование конкурентоспособных и негативных факторов внешней и внутренней среды осуществляется с помощью метода SWOT-анализа, что позволяет выявить уровень социально-экономического развития Рязанской области. По его результатам формируется корреляционная SWOT-матрица, которая позволяет определить основные цели и задачи стратегического развития Рязанской области, а также выделить как наиболее перспективные и эффективные направления деятельности, так и отрасли, которые требуют существенных преобразований. Делается вывод о необходимости участия региона в федеральных проектах, а так же привлечения частных и иностранных инвестиций.

Summary: In article diagnostics of regional competitiveness of the Ryazan region is carried out. The research of competitive and negative factors of external and internal environment is performed by means of the SWOT analysis method that allows to reveal the level of social and economic development of the Ryazan region. By its results the correlation SWOT matrix which allows to define main objectives and problems of strategic development of the Ryazan region and also to allocate both the most perspective and effective activities, and the industries which demand significant transformations is formed. The conclusion about need of participation of the region for federal projects, and also attraction of the private and foreign investments is drawn.

Ключевые слова: регион, региональная конкурентоспособность, SWOT-анализ, факторы внешней и внутренней среды, стратегическое развитие региона, Рязанская область

Keywords: region, regional competitiveness, SWOT analysis, factors of external and internal environment, strategic development of the region, Ryazan region

Введение

На современном этапе развития российской экономики повышение конкурентоспособности региона становится ключевой целью территориального управления. Актуальность исследования обусловлена тем, что изучение факторов и условий повышения конкурентоспособности региональных хозяйственных систем позволит определить необходимые для территории аспекты, способствующие привлечению внешних инвесторов и повышению государственного стимулирования в экономике данной территории, что обеспечит устойчивое социально-экономическое развитие региона.

Объектом данного исследования является Рязанская область, как региональная социально-экономическая система. Предмет исследования – внешние и внутренние факторы обеспечения конкурентоспособности Рязанской области.

Создание благоприятных условий для динамично развивающегося рынка, формирование конкурентоспособности является основным элементом национальных и региональных приоритетов в любой стране, важнейшей функцией государственного регулирования экономики [7].

Методы проведения исследования

Одним из методов стратегического планирования территории является SWOT-анализ. Его ключевая задача выявить конкурентоспособные и негативные факторы внешней и внутренней среды. Данный инструмент определяет возможности социально-экономического развития. Анализ позволяет выявить внутренние сильные и слабые стороны территории, а также внешние благоприятные возможности и потенциальные угрозы, которые оказывая влияние на внутренние факторы, формируют дальнейшее развитие территории. Итоговая цель SWOT-анализа – сформировать основные направления развития территории через систематизацию информации о конкурентных преимуществах и недостатках, а так же о рисках которые несут положительный и отрицательный заряд развитию данной территории [2].

Ход исследования

Опираясь на исследования и разработанные методы, можно сформировать собственную матрицу SWOT-анализа, которая позволит отразить социально-экономический потенциал региона. Динамически развивающаяся территория позволяет в каждый конкретный момент выявить приоритетные, перспективные и отсталые факторы, определяющие тенденцию развития Рязанской области. 

Исследование социально-экономического, трудового, географического, инфраструктурного и инвестиционного потенциала Рязанской области позволяет определить важные конкурентные черты, на основе которых можно формировать основные процессы развития.

Основными стратегическими конкурентными преимуществами Рязанской области являются: выгодное географическое положение, наличие ресурсов для развития  промышленного производства [1], богатый потенциал этно-экономики и ценное культурно-историческое наследие, накопленный опыт производственной деятельности и наличие сильной образовательной базы [6]. Однако огромное влияние на формирование привлекательного имиджа области и его положительное развитие оказывают неблагоприятные факторы. Среди них, важно отметить: естественную убыль населения, обусловленную  снижением уровня рождаемости и высоким уровнем смертности [8], неблагоприятную экологическую обстановку, характеризующуюся высокой степенью загрязнения окружающей среды, обусловленную выбросами промышленных предприятий, автомобильного транспорта [5], а также проблемами с утилизацией твердых бытовых отходов [4]; низкий уровень доходов населения; высокий уровень износа основных фондов и оборудования в промышленности, что влияет на снижение уровня конкурентоспособности производимой продукции.

Анализ внутренней среды, сильные и слабые стороны, возможности и угрозы внешней среды, оказывающие влияние планирование стратегического развития Рязанской области представлены в таблице 1 и таблице 2.

Результаты и обсуждение

Проведенный анализ внутренней и внешней среды позволил выявить ключевые проблемы Рязанской области, препятствующие повышению ее конкурентоспособности. К их числу относятся:

1. социально–демографические проблемы — невысокий уровень жизни населения как следствие низкого уровня доходов населения, недостаточное качество и слабая обеспеченность базовой инфраструктуры;
2. бюджетные проблемы – бюджет области является дотационным, крупнейшие предприятия не участвуют в развитии города;
3. жилищно-коммунальные проблемы – высокий износ инженерных коммуникаций, большое количество ветхого и аварийного жилья;
4. транспортные проблемы – высокий износ дорожного покрытия, повышенная загруженность дорожной сети, слабая транспортная инфраструктура.

От современных тенденций развития также отстают экономика и промышленность региона, о чем свидетельствуют низкие темпы модернизации производств, отсутствие современного логистического комплекса, высокая энергоемкость производства, а так же низкая конкурентоспособность промышленной продукции, цены на которую повышает высокая стоимость электроэнергии и слабое использование альтернативных источников энергообеспечения [3].

Экологическая обстановка Рязанской области характеризуется как тяжелая, основными загрязнителями являются автомобильный транспорт и выбросы промышленных предприятий.

На основании проведенного анализа, путем определения конкурентных черт и ключевых проблем функционирования региона формируется корреляционная матрица SWOT (таблицы 3, 4). Данная матрица строится на пересечении внешней и внутренней среды. Ее суть заключается в использовании сильной стороны и минимизация слабой стороны и угрозы для успешного планирования стратегического развития Рязанской области.

Выводы

Проведенный анализ позволяет выделить основные цели и задачи стратегического развития Рязанской области. Главными стратегическими целями являются:

1. становление региона, как ведущего административного и туристического центра;
2. улучшение инвестиционного и инновационного климата;
3. создание высокотехнологичных промышленных предприятий с участием малого и среднего бизнеса;
4. развитие постиндустриального сектора (прогресс в расширении
   инновационного бизнеса и активное развитие сферы услуг), который станет костяком формирования экономики;
5. создание положительного имиджа внутри страны и на международном уровне;

Данные цели достигаются решением следующих задач:

1. модернизация транспортной и городской инфраструктуры Волгоградской области;
2. развитие туристической и сервисной индустрии;
3. благоустройство городской среды;
4. формирование положительного имиджа и его продвижение в национальном и международном масштабах;
5. создание благоприятной обстановки для улучшения инвестиционного климата;
6. улучшение экологической ситуации;
7. пропаганда здорового образа жизни;
8. стимулирование рождаемости с помощью социальных программ и поддержки молодых семей;
9. стимулирование занятости населения в малом бизнесе, в том числе в туристической индустрии.

Решение поставленных задач с помощью государственной поддержки в рамках федеральных проектов, а так же привлекая частный бизнес и иностранных инвесторов, станет основанием качественного и прогрессивного развития региона.

Важнейшие направления деятельности, которые могут обеспечить рост темпов социально-экономического развития территории позволяет определить «портфельные» стратегии. Территорию можно представить в виде многопрофильной компании, которая осуществляет свою деятельность на разнообразных рынках. Основной задачей территориальных органов власти является разумное распределение ресурсов между хозяйственными структурами территории, используя при этом критерии привлекательности рыночных сегментов и учитывая потенциальные возможности каждой хозяйственной единицы.

Литература

1. Кострова Ю.Б. Проблемы и перспективы развития особых экономических зон в РФ // Сборник статей III Международного научно-практического конкурса «Научные достижения и открытия 2017». – Пенза: Наука и Просвещение, 2017. С. 98-100.
2. Кострова Ю.Б. Совершенствование оценки инвестиционной привлекательности региона // Сборник трудов международной научно-технической и научно-методической конференции «Современные технологии в науке и образовании – СТНО-2016» — Рязань: РГРТУ, 2016. С. 107-110.
3. Кострова Ю.Б., Огородников В.И., Минат В.Н., Курочкина Е.Н., Семенов А.В., Ивлиев П.В. Механизмы мониторинга и управления системой экономической безопасности региона // Материалы Международной научно-практической конференции «10 лет муниципальной реформы в России: итоги, проблемы и перспективы» — Рязань: РИЭ НОУ ВПО СПбУУиЭ, 2013. С. 120-124.
4. Новак А.И., Лящук Ю.О. Экологические проблемы накопления и утилизации отходов в Рязанской области // Materiály X mezinárodní vědecko – praktická konference «DNY VĚDY – 2014». – Praga: «Education and Science» s.r.o., 2014. С. 14-18.
5. Туарменский В.В., Барановский А.В., Туарменский А.В. Загрязнение окружающей среды автомобильным транспортом в Рязани // Материалы XIV международной научной конференции «Актуальные проблемы современного общества и пути их решения в условиях перехода к цифровой экономике». — М.: МУ им. С.Ю. Витте, 2018. С. 249-257.
6. Туарменский В.В., Лящук Ю.О., Туарменский А.В. Технополисы и технопарки как формы интеграции образования, науки и производства // Сборник научных статей 8-й Международной научно-практической конференции «Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты». – Курс: ЮЗГУ, 2018. С. 292-295.
7. Шибаршина О.Ю. Государственное регулирование экономического роста // Сборник научных статей молодых преподавателей и аспирантов «Актуальные проблемы развития общества, экономики и права». – М.: МУ им. С.Ю. Витте, 2017. С. 93-99.
8. Шибаршина О.Ю. К вопросу об устойчивом развитии социально значимых рынков в Рязанской области // Материалы III международной научно-практической конференции «Устойчивое развитие социально-экономических систем: наука и практика» — М.: МУ им. С.Ю. Витте, 2016. С. 717-725.

УДК 331.5

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11032

Интеллектуальные системы в информационно-аналитических (ситуационных) центрах в условиях перехода к цифровой экономики

 Intelligent systems in informational-analytical (situation) center in conditions of digital economy

Марина Александровна Федотова, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Управление персоналом» Московского авиационного института (национального исследовательского университета), г. Москва, e-mail: fedotova-ma@yandex.ru

Иван Алексеевич Мартынов, начальник отдела безопасности информации ПАО «Авиационный комплекс им. С.В. Ильюшина», г. Москва, e-mail: mr.iamartynov@gmail.com

Marina A. Fedotova, PhD in Economics, Associate Professor, Associate Professor of department «Human resource management» Moscow Aviation Institute (National Research University), Moscow

Ivan A. Martynov, Head of the Security of Information Department, PJSC Aviation Complex S.V. Ilyushin, Moscow

Аннотация:  В данной статье рассматриваются вопросы, связанные с развитием интеллектуальных систем в информационно-аналитических (ситуационных) центрах в условиях цифровизации российского общества. Приведен перечень и дан краткий анализ определений понятия «интеллектуальная система» в российской и зарубежной литературе. Показаны роль и место интеллектуальных систем (ИС) в информационно-аналитических (ситуационных) центрах (ИА(С)Ц). Дано представление о ИА(С)Ц как когнитивном «ядре» интеллектуальной организации (ИО). Рассматриваются основные принципы построения ИО и основные задачи ИА(С)Ц центров. Предложен подход к формированию системы моделей ИС ИА(С)Ц. Представлен алгоритм и краткое описание DSM-метода правдоподобных рассуждений, как одной из основных моделей ИС ИА (С)Ц. Проведен краткий анализ метода абдукции в современной трактовке и предложено направление его развития и использования в DSM-методе путем интеллектуализации CSR-правил поиска причин.

Summary: This article discusses issues related to the development of the intelligent systems in the informational-analytical centers in the conditions of Russian society digitalization. The definitions of the “intellectual system” from the Russian and foreign sources is listed and briefly analyzed. The role and place of intelligent systems (IS) in informational-analytical (situation) centers (IA(S)C) are provided. The idea of IA(S)C as a cognitive “core” of an intellectual organization (IO) is presented. The basic principles of building the IO and the main goals of the IA(S)C centers are considered. The approach to IS IA(S)C models system creation is proposed. The algorithm and a brief description of the DSM method of plausible reasoning as one of the main models in IS IA(S)C is presented. The method of abduction in the modern interpretation is briefly analyzed and the direction of its development and use in the DSM method by the intellectualization of the CSR-rules for finding causes is proposed.

Ключевые слова: интеллектуальная система, информационно-аналитический (ситуационный) центр, цифровая экономика, цифровизация, искусственный интеллект (ИИ), человеческие ресурсы (HR), DSM-метод, система моделей, ресурсы (человека & искусственного интеллекта) (H&AI)R.

Key words: intelligent system, informational-analytical (situation) center, digital economy, digitalization, artificial intelligence (AI), human resources (HR), DSM method, models system, human and artificial intelligence resources (H&AI)R.

Несколько лет назад в научный оборот вошел термин «smart working» (с англ. «умный способ работать»), ориентированный на межотраслевую программу TW3 (с англ. «как мы работаем»), подготовленную в Великобритании. Ключевой целью этой программы является «создание приемлемых условий… в виде современных рабочих мест, обеспечивающих быструю настройку на новые задачи и включающих требуемые информационно-телекоммуникационные инструменты». На мировом экономическом форуме (WEF 2016) программа SW вызвала серьезный интерес, результатом которого стал доклад «Будущее работы, занятости, навыков и рабочей силы для четвертой индустриальной революции». [The Future of jobs Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution. WEF 2016] Почти 50% опрошенных экспертов считают самым важным происходящие цифровые изменения в окружающей среде работника, т.е. переход к цифровой экономике (англ. «digital economy»), в которой резко возрастают когнитивные требования к планируемым результатам (выделяется пять ступеней цифровой «трансформации» — изменений с помощью цифровых компетенций) [Куприяновский, Синягов и др., 2016]. В России сборка (формирование) субъектов социального развития, адекватных вызовам эпохи глобализации в инновационном, технологическом и образовательном пространстве признана ключевой задачей социального проектирования технологического прорыва и перехода к Индустрии 4.0 [Лепский, 2016]. Основными инструментами как сборки субъектов в «Совокупный субъект», так и последующей деятельности совокупного субъекта являются интеллектуальные системы, а пространством таких сборок – информационно-аналитические (ситуационные) центры.

У современной науки есть задел для разрешения этой проблемной ситуации, однако ее постановка с учетом особенностей и конкретных реалий России отличается очевидной новизной и требует серьезных междисциплинарных усилий как ученых, так и практиков.

Сформировавшееся на сегодняшний день понятие интеллектуальных систем (ИС) прошло через процесс развития теоретических основ кибернетики, современной теории управления, теории алгоритмов, современных информационных технологий и обобщения научных знаний, методов и средств в области искусственного интеллекта (ИИ). Наряду с этим решаемые ИС задачи постепенно эволюционировали от традиционно относимых к сфере деятельности человека (распознавание образов, понимание естественного языка, доказательство теорем, решение технических задач, игра в шахматы и т.д.) до современных креативных задач, для которых неизвестен алгоритм решения, а также усиления интеллектуальной деятельности человека в различных сферах и форматах деятельности, в т.ч. в информационно-аналитических (ситуационных) центрах.

Задачи, решаемые посредством ИС, являются некорректными в том смысле, что они требуют применения формализованной эвристики и не предполагают полноты знаний, являющихся исходными посылками при решении этих задач. Это означает, что применяемые эвристики должны приближенно отображать некоторые аспекты интеллекта. Аппроксимация этих способностей в компьютерной системе, которая является интеллектуальной, возможна благодаря ее специальной архитектуре: ИС = Решатель задач + Информационная среда + Интеллектуальный интерфейс [Финн, 2004].

Исследования в области развития ИС направлены на достижение такого понимания механизмов интеллекта, при котором можно будет составлять компьютерные программы с человеческим или более высоким уровнем интеллекта. Общий подход состоит в разработке методов решения задач, для которых отсутствуют формальные алгоритмы [Остроух, 2015].

Среди определений ИС, введенных в работах различных исследователей, наиболее интересными с точки зрения авторов являются следующие:

1. «Есть главное определение интеллектуальной системы – не существует подходящих определений интеллекта. Согласие, в основном, достигается в отношении поведенческих особенностей, на которые ссылается этот термин (феноменология интеллекта), нежели в отношении того, как его можно интерпретировать или классифицировать. В психологии интеллект может быть определен либо как общая когнитивная способность, лежащая в основе всех процессов сложного мышления, либо как показатели тестов интеллекта — чтобы обозначить две крайности. Следовательно, недостаточно определить интеллектуальную систему со ссылкой на человеческий интеллект. Альтернатива состоит в том, чтобы сосредоточиться на существенных аспектах интеллектуальной деятельности и обратиться к когнитивной системе» [Hollnagel, 1993].
2. «С практической точки зрения наиболее ценной особенностью человеческого интеллекта является способность делать правильные прогнозы на будущее на основе всех доступных данных из изменяющейся среды. Мы определяем прикладную интеллектуальную систему как систему методов и инфраструктуры, которые усиливают человеческий интеллект путем изучения и открытия новых шаблонов, отношений и структур в сложных динамических средах для решения практических задач» [Sgurev, 2016].
3. а) «Интеллектуальной называется система, способная целеустремленно, в зависимости от состояния информационных входов, изменять не только параметры функционирования, но и сам способ своего поведения, причем способ поведения зависит не только от текущего состояния информационных входов, но также и от предыдущих состояний системы».

б) «Интеллектуальной называется система, моделирующая на компьютере мышление человека».

в) «Интеллектуальной называется система, позволяющая усилить интеллектуальную деятельность человека за счет ведения с ним осмысленного диалога».

г) «Под интеллектуальной системой понимается объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающая во взаимодействии с человеком (коллективом людей) или автономно, способная на основании сведений об окружающей среде и собственном состоянии при наличии знаний и мотивации синтезировать цель, принимать решение о действии и находить рациональные способы достижения цели». [Цит. по Чинакал, 2008].

4. «Интеллектуальная система — это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, механизм вывода решений и интеллектуальный интерфейс» [Аверкин, 1992].

Для практических исследований авторы считают наиболее технологичным определение ИС, данное В.К. Финном.

Предполагается, что ИС будут функционировать в ИА(С)Ц, которые, в свою очередь, являются, когнитивным «ядром» ИО [Форум Цифровизация 2018]. «Ведущие организации демонстрируют способность к адаптации: они неуклонно трансформируются в обучающие интеллектуальные организации (ИО), действующие на «кромке хаоса». Ещё более грандиозные перемены нас ждут впереди, и организации, в погоне за конкурентоспособностью, должны развивать стратегии с оптимальным соотношением планирования и адаптации. Интеллектуальная организация должна фокусироваться на своём будущем, которое она хочет создать (проактивный подход): «Позаботься о будущем сегодня!» [Рубинштейн, Фирстенберг, 2003].

Практически все известные зарубежные и российские менеджеры, как теоретики, так и практики – П. Друкер, Р. Салмон, Ф. Котлер, Р. Хант [Хант, 2002], М. Рубинштейн, Р. Пино, Л.Ф. Никулин и многие другие – специально выделяют принципы (условия), ориентированные на создание интеллектуальных организаций, например, «семь принципов» стабильности и процветания организации Р. Салмона [Салмон, 2004].

Создание интеллектуальных организаций (подробно описывается у Р. Ханта, Т. Базана [Хант, 2002]) включает в себя формирование структуры ИО: создание центра творчества, центра креативного мышления, класса (студии) – мастерской управленческого мышления; выделение лидера процесса (официального руководителя, отвечающего за развитие корпоративной культуры мышления); менеджера концепций, отвечающего за сбор, генерацию и развитие новых концепций; сети дилеров процесса локального масштаба (в каждом отделе, филиале, группе); специалистов группы поддержки; участников творческих сессий; наставников-тьюторов по обучению креативности. Все эти люди должны соответствовать определённым требованиям и пройти тестирование (MBTI, InQ и т.п.). Кроме того, в интеллектуальной организации, как и в любой другой, должны быть определены: видение, миссия и основные правила успеха.

В подходах к ИО выделяются два цикла обучения (К. Арджирис):

• Первый цикл («научение с одной петлёй») – получение участником Know how при решении конкретных управленческих проблем, в рамках существующих ограничений (традиционная модель обучения – трансляция знаний);
• Второй цикл («научение с двойной петлёй») – обучение, предназначенное для генерации знаний (нетрадиционная модель обучения – креативный менеджмент) [Шевырев, 2007]. В этой модели включается концепции «творческого вызова», «освобождение от традиций» и т.д. (Э. де Боно). Для внедрения в организацию второго цикла обучения приглашаются внешние консультанты-тренеры.

Проверка деятельности в ИО сосредоточена не столько на формировании проблемно-целевой области (ПЦО) и решении проблем (20% затрат), сколько на развитии взаимоотношений — КВЗ (80% затрат). Вся деятельность ИО построена на нелинейных принципах системной креативности и осуществляется в рамках стратегии (метастратегии) «русло»-«джокер» с тактическим обеспечением в рамках АЭК-модели и программы Team Creator [Шевырев, 2007]. «Ядром», в котором происходят процессы как обучения, так и управления в интеллектуальной организации, является ИА(С)Ц – специальный учебно-игровой и/или профессиональный управленческий комплекс, оборудованный средствами визуализации, обработки и генерации информации, включая работу с базами данных, графическими редакторами и специальными программными приложениями [Данчул, 2006; Ильин, 2011; Шевырев, Романчук, 2006].

Такой центр, предназначен для целей стратегического планирования и оперативно-диспетчерского управления организацией в интеллектуальном режиме. Типовая структура и форматы работ ИА(С)Ц изображены на рис. 1.

Создание ИА(С)Ц является сегодня одной из актуальнейших задач повышения эффективности управленческой деятельности. В настоящее время в мире насчитывается несколько тысяч ситуационных центров, работающих в режиме реального времени (первый ситуационный центр/комната был создан С.Биром в начале 70-х годов в Чили для правительства С.Альенде. В России ситуационные центры функционируют в Администрации Президента РФ, в Правительстве РФ, аппаратах уполномоченных представителей Президента РФ, МЧС, ФСО, МВД, МО, ОАО РЖД, РАО ЕС и др. организациях [Ильин, 2011]). В своем развитии такие центры проходят несколько этапов, от обычных «дежурок» до когнитивных/креативных центров.

Почему ИА(С)Ц актуальны именно сейчас? Найдёт ли человечество адекватные ответы на вызовы эпохи, во многом зависит от того, удастся ли человечеству совершить прорыв за пределы существующего типа мышления.

Основные задачи ИА(С)Ц:

• анализ состояния объекта управления и прогнозирование развития проблемной ситуации;
• разработка и мониторинг креативных командных решений задач стратегического планирования и оперативно-диспетчерского управления сложными проблемными ситуациями;
• эффективное управление командной креативностью в процессе разработки и реализации управленческих решений;
• моделирование последствий управленческих решений на базе использования информационно-аналитических технологий (ИАТ);
• обучение сотрудников организации командной разработке и реализации эффективных управленческих решений.

Одной из основных задач ИА(С)Ц в условиях VUCA-мира является сокращение времени, необходимого для оценки и системного понимания ситуации. Для быстрого «погружения» в проблему используются специальные средства презентационной графики, позволяющие представить задачу в системном виде (карта проблемной ситуации).

Обучение в режиме управленческого проектирования позволяет развить «чувствительность» пользователей к конкретным проблемным ситуациям.

В отдельных случаях исследователи рассматривают интеллектуальные системы как инструмент когнитивного анализа событий и явлений в экономике, в частности, анализа предполагаемых последствий принятия тех или иных решений в управлении экономическими процессами. Использование интеллектуальных систем, включающих в себя когнитивные подсистемы, позволяет оптимизировать процесс обработки данных, что приводит к повышению точности анализа текущей экономической ситуации и эффективности принимаемых решений по разрешению такой ситуации [Ogiela, 2014].

Вопрос применения интеллектуальных систем в аналитических целях в условиях постоянно развивающейся экономики рассматривается специалистами на протяжении последних десятилетий. Например, уже в 2009 году исследователями была отмечена тенденция повышения зависимости экономики от современных технологий и существенные последствия от такой зависимости для экономических процессов на примере сферы логистики и транспорта [Tse, 2009]. Это привело к рассмотрению возможности использования интеллектуальных систем с искусственным интеллектом для своевременной оптимизации процессов управления бизнес-структурами в новых экономических условиях, постоянно усложняемых технологически и перенасыщенных потоками информации.

Некоторые исследователи полагают, что стремление к полной автоматизации в современной цифровой экономике и делегирование искусственному интеллекту сложных задач, прежде выполняемых человеком, может иметь следующие последствия для общества: неполное осознание креативных способностей человека; неиспользование всех скрытых потенциальных знаний; сокращение полномочий по принятию решений с точки зрения демократического строя общества в глобальном смысле. Вопрос последствий от внедрения и повсеместного использования тех или иных интеллектуальных систем как симбиоза человека и машины остается дискуссионным. Вместе с тем становится очевидна необходимость рассмотрения использования интеллектуальных систем в условиях цифровой экономики как комплексного вопроса, который включает в себя множество факторов и векторов развития [Holford, 2018].

По мнению авторов, ИС ИА(С)Ц должна включать в себя систему моделей различных типов – от простейших матричных (М-сценирование, PESTE-, MIEP-, SWOT- моделей и др.) до сложных систем дифференциальных уравнений технологий «мягких» вычислений, искусственного интеллекта (ИИ), как символьных (методы правдоподобных рассуждений), так и нейросетевых. «Траектория» (система) технологий и методов по этапам исследования и управления строится на основе общей целевой функции (ЦФ) и критериев, связанных с K-уровнем неравновесности системы – среды, времени, отпущенному на разрешение проблемной ситуации (ПС), финансовых и других необходимых ресурсов, уровня «засоренности» исходных данных (процессинг), подготовленности аудитории и ЛПР, а также многого другого. [Шевырев и др., 2016].

«Ядром» такой системы моделей является технология симно-креативного мышления (СКМ), позволяющая получать адекватные, нестандартные, неочевидные и несимметричные «пакетные» решения по всем аспектам социальной реальности. [Шевырев, 2016]. Такая система моделей позволяет создавать синергетический эффект при прохождении всех стадий управленческого цикла, наращивая качество интегрального «пакетного» решения. Непосредственным пользователем такой ИС является сеть ТФ-команд, работающих над конкретным проектом/программой (подробнее о ТФ-командах и программном обеспечении их работы см. Михеев, Шаламова, Федотова, 2016, с. 146-204). ТФ-команды являются неотъемлемой частью такой ИС (в случае, если роль «Джокера» выполняет ИИ, это становится «бесшовной» интеграцией). В этом случае можно говорить о переходе от HR к (H&AI)R. Приведем пример конкретной задачи, решаемой с помощью нескольких модулей такой ИС (использовались модули нелинейного статистического моделирования и DSM-метода) [Прус, Федотова и др., 2018].

Одной из наиболее интересных и актуальных задач работы с проектными ТФ-командами, на взгляд авторов, являются задачи, связанные с прогностической аналитикой, например, оценка возможной результативности новой/молодой команды/группы людей при реализации сложного проекта на основе анализа результатов экспресс-диагностики такой команды на микропроекте (срок реализации микропроекта от 2-х до 5-ти дней), сформированном по специальной методике с использованием организационно-деятельностной игры (ОДИ) и сравнении их с параметрами успешных и неуспешных команд при реализации реальных сложных проектов. Поскольку речь идет об экспресс-диагностике новой команды, результаты носят вероятностный характер. Эту задачу предлагается решать с использованием DSM-метода правдоподобных рассуждений, основанного на последовательном синтезе познавательных процедур индукции, аналогии и абдукции. Основной алгоритм DSM-метода приведен на рисунке 2.

Обозначения: F – матрица исходных данных (фактов); H – матрица гипотез о возможных причинах; F’ – доопределенная матрица исходных данных; CSR – правила поиска причин (правила первого рода); DDR – правила доопределения исходных данных (правила второго рода).

Задача DSM-метода заключается в том, чтобы с помощью формулирования гипотез доопределить исходную матрицу F (O, P) объектов (команд)-О и признаков/свойств их характеристик (параметров единого креативного поля команды (ЕКП)) — С. Наличие свойства С в работах авторов оценивалось по пятибалльной системе [Прусс, Федотова и др., 2018]. В нашем случае, было принято, что, при 0 < C <= 2, объект (команда) не обладает данным свойством, при C > 3 – обладает, при 2 < C <= 3  — оценка противоречива.  Каждый объект/команда (О) F-матрицы либо обладает, либо не обладает признаком P (в нашем случае это результативность/успешность работы команд), либо есть аргументы как «за», так и «против», либо неизвестно (не определено), обладает ли объект О этим признаком. Исходная матрица F может быть составлена различным образом:

1. Из различных объектов О,
2. Из одних и тех же объектов О с различным набором свойств С и результативными признаками P,
3. Как комбинация из a и b.

Исключительно важным может быть анализ противоречивых объектов – одни и те же объекты О с одинаковыми свойствами С и разными результативными признаками P. При появлении таких объектов возможны несколько вариантов поведения:

1. Расширение набора свойств С уже существующих объектов,
2. Анализ качества экспертной оценки свойств С в различных случаях (при различных результатах). Такой анализ удобно проводить с использованием «мягких вычислений» по технологиям МАИ/ МАС Т.Саати [Саати, 1993].

В качестве возможных причин наличия/отсутствия результативного признака P рассматриваются подмножества набора фрагментов/свойств C. Подмножества C определяются как возможные перестановки («причины») свойств объектов, присущего командам с наличием P – успешностью работы. В классическом DSM-методе гипотезы и правила поиска причин (CSR) носят чисто предметный характер, связанный со свойствами самих объектов. В предлагаемом авторами варианте часть гипотез носит структурный (метаабдуктивный), а не предметный характер. Предметные гипотезы в этом случае уже должны удовлетворять неким структурным гипотезам более высокого методологического уровня, например, в квантовой физике такими структурными гипотезами являются принципы симметричности, суперпозиции и т.д. Например, Ньютон при построении классической механики опирался на способ построения теории, который впоследствии получил название метода принципов. В соответствии с ним при создании классической механики он опирался, прежде всего, на те законы, которые были открыты его предшественниками, а именно закон свободного падения тел Г.Галилея, законы движения планет И.Кеплера и законы колебательных процессов Х.Гюйгенса. Поэтому законы ньютоновской механики выступают как обобщения или принципы, из которых могут быть логико-математическими методами получены вышеперечисленные частные законы.

F-матрица включает в себя, кроме свойств о которых говорилось выше, множество других, характеризующих как работу команды в целом, так и ее отдельных участников. Поскольку в DSM-методе используется качественные оценки, принципиально важными являются два момента:

1. Четкая социально-психологическая операционализация используемых параметров ЕКП (формирование операндов) на основе выбранного языка описания проблемной ситуации и теоретической концепции, связывающей операнды с поставленными целями исследования, лишь в этом случае можно получить их достоверные оценки (квантификацию);
2. Корректный переход от количественных оценок к качественным – такие количественные оценки (интервал оценки) соответствуют наличию/отсутствию или противоречивости свойств F-матрицы.

Лишь при соблюдении этих требований могут быть получены корректные оценки наших доопределенных объектов/команд.

В рамках философии науки наметилась тенденция к исследованию тех эвристических приемов и средств, которые делают поиск истины в науке более организованным, целенаправленным и систематическим. В логике специфический способ абдуктивных рассуждений для поиска объяснительных гипотез был разработан выдающимся американским философом и логиком Чарльзом Сандерсом Пирсом (1839-1914).

 Все идеи науки возникают посредством абдукции. Абдукция состоит в исследовании фактов и построении теории, объясняющей их». Таким образом, подчеркивает Пирс, дедукция доказывает, что нечто должно быть, индукция показывает, что нечто действительно существует, а абдукция просто предполагает, что нечто может быть.

В современной интерпретации логическую структуру абдуктивного рассуждения Ч.Пирса можно представить в следующем виде [Рузавин,2001]:

1. D есть совокупность данных (фактов, наблюдений, экспериментов и т.п.).
2. Гипотеза H объяснит эти данные, если она окажется истинной.
3. Никакие другие гипотезы не могут объяснить D так же хорошо, как Н.

Следовательно, гипотеза Н вероятна. Здесь гипотеза H носит конкретный предметный характер.

Очевидно, что для выдвижения правдоподобных гипотез одних эмпирических данных недостаточно, потому что на основе одних и тех же данных можно построить самые различные гипотезы. При этом в научных исследованиях необходимо стремиться найти такую гипотезу, которая была бы ближе к истине, учитывая не только имеющиеся данные, полученные эмпирическим путем, но и интуитивные предположения, и результаты применения эвристических методов.

В современной науке для поиска более глубоких и общих теорий используются специальные эвристические принципы, каким является, например, принцип соответствия, с помощью которого был построен математический аппарат квантовой механики на основе переинтерпретации уравнений классической механики.

В неявной форме принцип соответствия использовался уже при создании общей теории относительности. Другими видами эвристических методов являются мысленный эксперимент, построение концептуальных и математических моделей и т.п. средства, которые облегчают поиск и открытие принципов законов науки. Даже такие распространенные эвристические средства, как критерий простоты законов, их симметрии, общности и другие, оказываются весьма полезными в процессе поиска.

Отличительная особенность абдуктивных рассуждений состоит в том, что они представляют собой обобщения, которые расширяют наше знание, в результате чего их заключения содержат новую информацию, которая не была известна раньше. В этом смысле абдукция существенно отличается от дедукции, заключения которой не содержат в принципе иной информации, кроме той, которая содержится в ее посылках. В отличие от этого, абдуктивные рассуждения вводят новую информацию. Можно поэтому сказать, что если дедукция сохраняет истину, то абдукция создает ее.

Степень правдоподобности при абдукции, как механизме систематического поиска истины путем анализа ее посылок, может быть увеличена за счет введения понятия структурной гипотезы (H-str).

С возможностью расширения знания связана также способность абдуктивных умозаключений к формированию большей его определенности. Заключение абдукции может иметь и заслуживает большей достоверности и определенности, чем любая из его посылок. Именно поэтому существует больше уверенности в выводах теории, чем в надежности отдельных экспериментов, на которых она основывается. Таким образом, абдукция способствует поиску схем, с помощью которых из совокупности имеющихся эмпирических данных могут быть найдены возможные пути к новым открытиям. Восприятие схем явлений, указывает Хэнсон [Hanson, 1958], играет центральную роль в объяснении фактов. По-видимому, этим соображением он руководствовался, назвав свою книгу «Схемы открытия» (The Pattems of Discovery). Именно системный характер фактов придает соответствующую степень достоверности абдуктивному заключению.

В настоящее время усилия разработчиков теории и техники искусственного интеллекта направлены на то, чтобы создать методы эвристического поиска решения проблем, поскольку простой перебор различных комбинаций возможностей («причин») для поиска решения проблем оказывается явно неэффективным. Создание эвристических модулей, значительно сокращающих и обогащающих простой перебор с помощью особых стратегий, в настоящее время считается основным направлением в исследованиях по искусственному интеллекту.

Исходя из вышеизложенного можно сделать следующие выводы:

1. Неопределенность и нестабильность VUCA-мира ставят серьезные вызовы перед разработчиками ИС в ИА(С)Ц.
2. Использование отдельных статистических и экспертно-аналитических методов для управления в сложных ПС неэффективно вследствие несоответствия состояния объектов управления (сложность, нелинейность, неравновесность) и существующих инструментов управления ими (нарушение закона кибернетики У. Эшби о необходимом разнообразии). Необходима система моделей обеспечения управления для различных уровней (стратегическое, оперативное и тактическое) и аспектов управления с различными параметрами и критериями.
3. Наиболее эффективными и перспективными технологиями управления ИС в ИА(С)Ц являются многоуровневые системы моделирования социальных процессов, использующие всю «палитру» технологий и методов системной аналитики.
4. Необходимо использовать систему («траекторию») моделей, зависящую от: уровня неравновесности системы-среды (K-уровня), времени на решение, уровня процессинга исходных данных, финансовых ресурсов, подготовленности аудитории и ЛПР и т.д.

Список литературы

1. Аверкин А.Н., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту. – М.: Радио и связь, 1992. – 256с.
2. Лепский В.Е., Аналитика сборки субъектов развития, М.:Когито-Центр, 2016.
3. Куприяновский В.П., Синягов С.А., Липатов С.И. International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 4, no. 2, 2016.
4. Данчул А.Н. Основные направления деятельности ситуационного центра РАГС, Сб. Научно-технологическая информация, Серия 1, М, 2006, №8.
5. Ильин Н.И., Демидов Н.Н., Новикова Е.В. Ситуационные центры. Опыт, состояние, тенденции развития, М.: МедиаПресс, 2011.
6. Остроух А.В. Интеллектуальные системы: Учеб. Пособие. – Красноярск, 2015. – 110 с.
7. Прус Ю.В., Федотова М.А., Инь Бинь Статистическое моделирование и технологии искусственного интеллекта в оценке и управлении параметрами единого креативного поля команд: опыт количественного анализа. Научный результат. Социология и управление. Т.4, No3, 2018.
8. Рубинштейн М., Фирстенберг А. Интеллектуальная организация, М, Инфра -М, 2003. – 192 c.
9. Рузавин Г.И., Абдукция как метод поиска и обоснования объяснительных гипотез // Теория и практика аргументации. М., 2001. с. 44.
10. Саати Т., Принятие решений. Метод анализа иерархий, М, Радио и связь, 1993.
11. Салмон Р. Будущее менеджмента, СПб, Питер, 2004
12. Финн В.К. Об интеллектуальном анализе данных / Новости искусственного интеллекта. 2004. №3.
13. Хант Р., Базан Т. Как создать интеллектуальную организацию, М, Инфра -М, 2002;
14. Цифровизация 2018. Всероссийскоий научно-практический форум с международным участием, м. МГУ 3-5 декабря, 2018.
15. Чинакал В.О. Интеллектуальные системы и технологии: Учеб. пособие. – М.: РУДН, 2008. – 303 с.
16. Шевырев А.В. Системная аналитика в управлении, Белгород: ЛитКараВан, 2016.
17. Шевырев А.В. Креативный менеджмент: синергетический подход, Белгород: ЛитКараВан, 2007.
18. Шевырёв А.В., Романчук М.Н. Креативный ситуационный центр как эффективный инструмент интеллектуальной организации: концепция, задачи, программное обеспечение, М: РАГС, 2006.
19. Feshina S.S., Konovalova O.V., Sinyavsky N.G. Industry 4.0-transition to new economic reality Studies in Systems, Decision and Control. 2019. Т. 169. С. 111-120.
20. Hanson N.R. Patterns of Discovery. Oxford, 1958.
21. Holford W.D. The future of human creative knowledge work within the digital economy / Futures,
22. Hollnagel E. The Intelligent use of intelligent systems. Intelligent Systems: Safety, Reliability and Maintainability Issues. New York, 1993.–340 p.
23. Innovative Issues in Intelligent Systems / Edited by Sgurev V., Yager R.R. etc. – Springer, Switzerland, 2016. – 353 p.
24. Ogiela L., Ogiela M.R. Cognitive systems for intelligent business information management in cognitive economy / International Journal of Information Management, №34, 2014. – pp.751-760.
25. Tse Y. K., Chan T. M., Lie R. H. Solving Complex Logistics Problems with Multi-Artificial Intelligent System. International Journal of Engineering Business Management, vol.1, №1, 2009. – pp.37-48.
26. Fedotova M.A., Tikhonov A.I., Novikov S.V. Estimating the effectiveness of personnel management at aviation enterprises // Russian Engineering Research. 2018. Vol. 38. 6. pp.466-468.
27. Тихонов А.И., Федотова М.А., Бинь И. Экспертно-аналитические методы в метасценировании международных образовательных проектов // РИСК: Ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. 2018. № 1. С. 228-231.

УДК 330.342.3

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11029

ТЕХНОЛОГИЯ ФОРСАЙТ-ИССЛЕДОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКИ

TECHNOLOGY OF FORESIGHT RESEARCH IN THE CONDITIONS OF DIGITAL ECONOMY

Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства ХМАО-Югры в рамках  научного проекта №18-410-860002 «Векторы цифровой экономики: формирование и развитие кадрового и научно-образовательного потенциала»

Волкова Инна Анатольевна, доктор экономических наук, профессор кафедры коммерции и менеджмента, Нижневартовский государственный университет,  г. Нижневартовск

Петрова Вера Станиславовна, кандидат культурологии, доцент кафедры коммерции и менеджмента, Нижневартовский государственный университет,  г. Нижневартовск

Volkova I.A., via.uprav@gmail.com

PetrovaV.S., glowandice@inbox.ru

Аннотация: Одним из современных методов прогнозирования в долгосрочном периоде является форсайт, используемый как системный инструмент формирования будущего и позволяющий учитывать возможные изменения во всех сферах деятельности. Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки и адаптации методик, технологий исследований, которые представляют структуру и состав прогноза экономического развития, содержание работ и последовательность этапов исследования, привлечение организаций и органов исполнительной власти к разработке сценариев. 

Разработанная технология проведения форсайт-исследования состоит из трех этапов. В данной статье рассмотрен первый этап исследования, включающий оценку факторов, влияющих на процесс цифровизации экономики. Результаты исследования в дальнейшем будут использованы для определения перспективной тематики научных исследований, подготовки предложений по составу приоритетных направлений внедрения цифровых технологий, проведения повторных этапов исследования.

Summary: One of the modern methods of forecasting in the long run is the foresight, which is used as a systemic tool for shaping the future and allows you to take into account possible changes in all areas of activity.The relevance of the topic is due to the need to develop new and adapt existing methods, technologies of research and development, which represent the structure and composition of the economic development forecast, the content of work and the sequence of research stages, the involvement of organizations and executive authorities in the development of scenarios.

The developed technology of foresight research consists of three stages. This article describes the first stage of the study, including an assessment of factors affecting the process of digitization of the economy. The results of the study will be used in the future to identify promising research topics, prepare proposals on the composition of the priority areas for the introduction of digital technologies, and conduct repeated research stages.

Ключевые слова: цифровая экономика, форсайт-исследование, технологии, инструментарий исследования.

Keywords: digital economy, foresight research, technology, research tools.

Введение. Последнее десятилетие характеризуется активным переходом к цифровой экономике, что связано с применением новых методов принятия управленческих решений, освоением новых подходов к организации экономической и управленческой деятельности, выработкой нового мышления в области планирования и прогнозирования. Развитие цифровой экономики провозглашено Президентом РФ как одно из приоритетных направлений, требующее разработки исследовательского инструментария, позволяющего с определенной уверенностью прогнозировать сценарии экономического развития. Необходимость в исследованиях определена рядом официальных документов:

• Программа «Цифровая экономика Российской Федерации», утвержденная распоряжением Правительства Российской Федерации от 28.07.2017 №1632-р;
• Постановление Правительства Российской Федерации от 15 апреля 2014 года №313 «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Информационное общество (2011-2020 годы)»;
• Постановление Правительства Российской Федерации от 14 ноября 2015 года №1235 «О Федеральной государственной информационной системе координации информатизации»;
• Стратегия научно-технологического развития Российской Федерации, утверждена указом Президента РФ от 1 декабря 2016 г. №642;
• Федеральная целевая программа «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России на 2014-2020 годы», утверждённая постановлением Правительства РФ от 21 мая 2013 г. №424.

Актуальность темы обусловлена необходимостью разработки и адаптации методик и технологий исследований, которые представляют структуру и состав прогноза экономического развития, содержание работ и последовательность этапов исследования, привлечение организаций и органов исполнительной власти к разработке сценариев. 

Одним из современных методов прогнозирования в долгосрочном периоде является форсайт, используемый как системный инструмент формирования будущего и позволяющий учитывать возможные изменения во всех сферах деятельности.

Актуальность темы предопределила цель исследования, которой стала разработка технологии форсайт-исследования и ее апробация.  Поставленная цель обозначила к решению ряд задач, включающих анализ существующих технологий форсайта и разработку технологии проведения исследований; оценку сильных и слабых сторон процесса цифровизации экономики и определение характера и степени влияния возможностей и угроз на этот процесс.

Методы исследования. В рамках представленной технологии форсайт-исследования предусмотрены: библиометрический анализ; анализ причинно-следственных связей между экономическими явлениями и факторами; методы группировки и рейтинговой оценки.

Результаты исследования. В настоящее время цифровая экономика — это новый вид экономических отношений, включающий в себя использование огромного массива цифровой информации, виртуальных процессов в рамках деятельности организаций, социальных сфер жизнедеятельности населения и во внутренней работе государственных и муниципальных учреждений. Система взаимодействия субъектов цифровой экономики включает в себя цифровые платформы, позволяющие достигать совместные коммерческие и социальные цели. Понятие «цифровизация» используется для определения роли цифровых технологий и их использование в системах, процессах, механизмах, продуктах и сервисах, а также подходах к принятию управленческого решения [3, 7].

Основная задача развития цифровой экономики – прейти на новый уровень экономического развития, где в большей части экономических секторов будут активно использоваться информационно-коммуникационные технологии, позволяющие более массово и качественно анализировать данные [1, 5].

В настоящее время существует достаточно много разработанных и апробированных технологий форсайт-исследования, применительно к исследованию и определению вариантов экономического развития  предложены технология П.Бишопа, ММАСС, представлена авторская технология (таблица 1).

Представленная технология позволяет идентифицировать зоны исследования при помощи соотнесения полученных результатов оценки текущей ситуации и уровня развития цифровых технологий, выявления  технологий способных приносить экономические и социальные выгоды. Выбор технологии зависит от масштабов исследования, стратегических целей, собственно эффективности используемой технологии и таких объективных и субъективных факторов, как наличие или отсутствие критической массы экспертов, уровень квалификации исполнителей и др. (таблица 2).

Представленная авторская технология форсайт-исследования состоит из трех этапов. В данной статье рассмотрен первый этап исследования, включающий оценку сильных и слабых сторон процесса цифровизации экономики и определение характера и степени влияния возможностей и угроз на этот процесс.

Оценка текущего состояния процесса цифровизации экономики включает два блока: первый – ситуационный прогноз на основе аналитических исследований и высказываний ведущих ученых; второй – экспертный анализ. Ситуационный прогноз проводился на основе анализа открытых источников информации.  Источники, содержащие публикации показателей развития информационного общества, представлены: ЕМИСС (Росстат), Портал «Открытые данные», статистический справочник «Информационное общество» (Минкомсвязи, Росстат, ГУ ВШЭ), портал статистики информационного общества (Минкомсвязи) и другие. 

В качестве экспертов, участвующих в форсайт-исследовании выступили: служащие государственных и муниципальных учреждений; руководители и специалисты организаций; ученые и преподаватели образовательных организаций; студенты выпускных курсов направления подготовки «Менеджмент», «Экономика», профилей «Государственное и муниципальное управление», «Финансовый менеджмент», «Управление человеческими ресурсами»  и др.

Оценка проводилась при помощи балльной системы (таблица 3). Использована бинарная система оценки направленности и 10-балльная шкала для оценки значимости фактора.

Исследование показало, что процесс цифровизации экономики в большей степени подвержен влиянию негативных внутренних факторов, что сказывается на результативности его этапов и растягивании процесса во времени. Несмотря на то, что существуют предпосылки развития цифровой экономики: формирование человеческого капитала, внедрение    технологических, маркетинговых и организационных инноваций, развитие ключевых онлайн-сервисов и т.д., отсутствует понимание необходимости развития цифровой экономики, недостаточный уровень цифровой компетентности населения, нет единого методического, терминологического, концептуального подхода и механизма координации  процесса цифровизации на уровне отдельных отраслей, регионов и страны, что  затрудняет развитие цифровой экономики.

Исследование было направлено и на выявление характера и степени влияния возможностей и угроз на процесс внедрения цифровых технологий (таблица 4).Степень влияния позитивных факторов определяет, насколько благоприятно сложившееся положение для развития цифровой экономики; сила влияния негативных факторов – насколько затруднительно будет внедрение цифровых технологий. Использована бинарная система оценки характера влияния, 10-балльная шкала оценки степени влияния фактора, порог значимости фактора определяется экспертом по заданному интервалу от 0 до 1.

На основе параметров W, F, V  и показателей прогноза определялся ранг каждого фактора:

Š_i= W_i х F_i х V_i,

где   Š_i – ранг фактора;

W_i – характер влияния фактора;

F_i – степень влияния фактора;

V_i – значимость фактора.

Качественная характеристика состояния экономики в контексте готовности к внедрению цифровых технологий свидетельствует о благоприятной ситуации и преобладании возможностей над угрозами.

Выводы и заключение. Необходимость применения новых исследовательских методов и технологий очевидна. Форсайт-исследование может быть использовано в процессе разработки структуры и состава прогноза перевода экономики в цифровой формат, определении работ и последовательности этапов исследования, привлечении организаций и органов исполнительной власти к разработке сценариев, т.к. способствует регулированию процесса принятия решений, управляет выбором технологий, создает альтернативные направления для будущего развития, усиливает обучение и улучшает готовность к непредвиденным обстоятельствам. 

Предложенная технология форсайт-исследования позволяет выявить тематическое поле формирования существующих условий и определить основные критические точки изменения ситуации. Формирование экспертных групп, выделение заинтересованных сторон, проведение экспертных опросов способствуют разработке альтернативных сценариев развития с вероятными последствиями.

В дальнейшем результаты исследования позволят разработать направления для привлечения участников форсайт-исследования в процесс обсуждения проблем экономического развития, а также выявить направления взаимодействия между наукой, образованием, бизнесом, сферой государственного управления в части цифровизации. Результаты первого этапа форсайт-исследования будут использованы для определения перспективной тематики научных исследований, подготовки предложений по составу приоритетных направлений внедрения цифровых технологий и проведения повторных этапов исследования.

Библиографический список

1. Волкова И.А., Галынчик Т.А. Концепция развития кадрового и научно-образовательного потенциала региона в условиях цифровой экономики // Вестник Белгородского университет кооперации, экономики и права. 2018. №6 (73). С. 71-81. 
2. Егозарьян В.В., Маймина Э.В. «Цифра» как точка опоры // Вестник Белгородского университета кооперации, экономики и права. 2018. № 1. С. 116-129.
3. Зубарев А.Е. Цифровая экономика как форма проявления закономерностей новой экономики // Вестник ТОГУ. 2017. №4 (47). С. 177-84.
4. Казанчева Х.К., Кильчукова А.Л. Перcпективы стратегического управления экономикой региона в условиях асимметрии знаний в реалиях цифровой экономики // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2017. №6 (80). С.143-151.
5. Курбанов Т.Х. Развитие цифровой экономики и программы экономики нового технологического направления // Актуальные вопросы развития современного общества. 2018. С. 126-132.
6. Окрепилов В.В., Иванова Г.Н., Чудовских И.В. Цифровая экономика: проблемы и перспективы // Экономика Северо-запада: проблемы и перспективы развития. 2017. №3-4 (56-57). С.5-28.
7. Соложенцев Е.Д. Цифровое управление государством и экономикой // Управление и планирование в экономике. 2018. №1(17). С. 136-153.
8. Якутин Ю.В. Российская экономика: стратегия цифровой трансформации (к конструктивной критике правительственной программы «Цифровая экономика Российской Федерации») // Менеджмент и бизнес-администрирование. 2017. №4. С. 27-52.

УДК 338.28

DOI 10.24411/2413-046Х-2019-11028

Цифровая экономика: смена ценностей и ориентиров в управлении предприятием

DIGITAL ECONOMY: CHANGE OF VALUES AND GUIDELINES IN MANAGING THE ENTERPRISE

Кокорев Александр Сергеевич, кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории и менеджмента ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству», г. Москва

Kokorev Alexander Sergeevich, сandidate of Economic Sciences, Associate Professor of the Department of Economic Theory and Management of the State University of Land Management, Moscow

Аннотация: На сегодняшний день одним из драйверов революционных трансформаций в мировой хозяйственной системе и изменений в иерархии мировых центров силы является развитие цифровой экономики, основанной на четвертой промышленной революции, которая опирается на киберфизические системы, слияние передовых цифровых, физических и биологических технологий. Цель статьи заключается в исследовании смены парадигм управления и функционирования современных предприятий в контексте развития цифровой экономики. Методы исследования: системный анализ, индукция и дедукция, сравнение, прогнозирование. В статье рассматриваются современные технологии и их перспективы, анализируются измерения программы цифрового предпринимательства, выявляются особенности цифрового маркетинга, описываются ценности предпринимательства в эпоху цифровой экономики. Также отдельное внимание уделено ключевым ориентирам работы предприятий, которые нацелены на построение качественно новых моделей управления на основе современных цифровых технологий. Полученные результаты исследования позволяют прийти к выводу, что цифровые технологии оказывают существенное влияние на условия хозяйствования и управления предприятиями что предопределяет их переход от культа эффективности и рациональности к акцентированию внимания на открытости, демократизации, социологизации, креативности организационных процессов, нелинейности управленческих иерархических цепей и разнообразии траекторий успешного развития.

Summary: Today, one of the drivers of revolutionary transformations in the world economic system and changes in the hierarchy of world centers of power is the development of the digital economy based on the fourth industrial revolution, which relies on cyber-physical systems, the fusion of advanced digital, physical and biological technologies. The goal of the article is to study the changing paradigms of management and the functioning of modern enterprises in the context of the development of the digital economy. Research methods: system analysis, induction and deduction, comparison, forecasting. The article discusses modern technologies and their prospects, analyzes the dimensions of the digital entrepreneurship program, identifies features of digital marketing, describes the values of entrepreneurship in the digital economy era. Also, special attention is paid to the key benchmarks of the enterprises, which are aimed at building qualitatively new management models based on modern digital technologies. The results of the study allow us to conclude that digital technologies have a significant impact on the economic conditions and management of enterprises, which predetermines their transition from the cult of efficiency and rationality to focusing on openness, democratization, sociologization, creativity of organizational processes, non-linearity of management hierarchical chains and diversity of trajectories successful development.

Ключевые слова: предприятие, цифровая экономика, технологии, управление, маркетинг, Индустрия 4.0, рынок, трансформация, ценность.

Keywords: enterprise, digital economy, technology, management, marketing, Industry 4.0, market, transformation, value.

• обозначены ключевые модели управления предприятиями в условиях цифровой экономики;
• выделены перемены в программах цифрового предпринимательства и особенности перехода к цифровому маркетингу;
• исследованы новые ориентиры конкурентного позиционирования предприятий в контексте развития цифровых технологий.

Постиндустриальная эпоха характеризуется развитием электронной среды и переходом к информационной цивилизации. В данном контексте одним из глав­ных драйверов революционных трансформаций в мировой хозяйственной системе и изменений в иерархии мировых центров силы является развитие цифровой экономики, основанной на четвертой промышленной революции, которая опи­рается на киберфизические системы, слияние передовых цифровых, физических и биологических технологий [1]. Темпы развития цифровой экономики с каждым годом ускоряются, по оценкам специалистов McKinsey&Company, к 2025 г. от 80 до 100% мировой промышленности уже будет охвачено технологиями промышленного Интернета вещей (англ. Industrial Internet of Things).

Сегодня между развитыми странами обостряется борьба за контроль над сферой материального производства, за возвращение (решоринг) производственных мощностей, расположенных ранее глобальными экономичес­кими лидерами из США и ЕС в развивающихся странах, на историческую родину [2]. Причина заключается в том, что именно промышленность является главным генератором инноваций в современном мире, который обеспечивает уникальное сочетание технологического прогресса, растущей отдачи и совершенной конкуренции, что в целом составляет основу исторических успехов развитых стран [3]. Там, где формируется новая промышленность, поднимается наука и опережающими темпами накапливается научно-технический потенциал развития, что определяет конкурентные позиции государств, в частности, в сферах благосостояния граждан и формирования национальной безопасности.

Итак, цифровые технологии необходимы для роста эффективности промышленности, а в некоторых секторах они становятся основой продуктовых и производственных стратегий. Их преобразующая сила меняет традиционные модели бизнеса, производственные цепочки и обусловливает появление новых продуктов и инноваций. Цифровые технологии помогают найти источники повышения эффективности и возможности стремительного конкурентного развития предприятий. В то же время, они требуют изменить существующие модели управления, переформатировать коммуникации, технологии и организационную структуру предприятий на основе новых ценностей, приоритетов и ориентиров, основанных на партнерстве, клиентоориентированности, инновационности и синергии.

В целом все это означает, что исследование новых парадигм и ориентиров управления предприятиями в условиях развития цифровой экономики и распространения новой промышленной революции должны получить наивысший приоритет, поскольку те страны, которые не смогут ответить на современные вызовы, рискуют остаться на обочине мирового прогресса, потеряв при этом конкурентные преимущества.

Проблемам становления цифровой экономики и трансформационным процессам, происходящим в промышленности под ее влиянием, значительное внимание уделяли отечественные и зарубежные исследователи, в частности: И. Ансофф, Р.Акофф, В. Апалькова, С. Веретюк, С. Войтко, В. Геец, А. Глушенкова, А. Гусева, П. Дойль, П. Друкер, И. Зелиско и др.

Вместе с тем, несмотря на многочисленные научные исследования за преде­лами обсуждения научным сообществом остаются проблемы по выявлению влия­ния цифровизации экономики на условия хозяйствования и управления предприя­тиями, определение предпосылок, возможностей и обоснование необходимости изменения ценностей, приоритетов и ориентиров построения качественно новых моделей управления бизнесом на основе современных цифровых технологий. Также значительное количество проблем, касающихся формализации концепции цифрового развития предприятий, видов продуктов и услуг, которые могут ими вырабатываться на основе новых технологий, остаются недостаточно раскрытыми.

Методы исследования: системный анализ, индукция и дедукция, сравнение, прогнозирование.

Цифровая эпоха меняет подход к ведению бизнеса, а также требования к используемым информационным технологиям: системам управления маркетингом, продажами и сервисом; телефонии и мессенджерам; системам документооборота и управления персоналом; учетным системам и множеству других корпоративных приложений.

Анализ мирового опыта цифровой трансформации промышленности показывает, что ведущими в этом направлении являются следующие концепции: Индустрия 4.0 (Indusry 4.0), Разумное производство (Smart Manufacturing), Цифровое производство (Digital Manufacturing), Интернет в промышленности (Internet of Manufacturing), Открытое производство (Open Manufacturing) [4].

В свою очередь Европейская комиссия выделяет пять измерений программы развития цифрового предпринимательства: а) цифровые знания и рынок ИКТ; б) цифровая бизнес-среда; в) доступ к финансам для бизнеса; г) цифровые навыки работающих и электронное лидерство; д) создание поддерживающей предпринимательской культуры [5].

В эпоху рыночной экономики и во времена Смита имело смысл рассчитывать точку безубыточности и оптимальные размеры фирм и компаний, для цифровой экономики — это не важно: предприятие может быть очень маленьким и при этом успешно развиваться. Владелец может быть одновремен­но и руководителем, и исполнителем всех этапов работы компании. Отдельный акцент следует сделать на том, что благодаря развитию цифровой экономики малые и средние предприятия получили недоступную ранее возможность стать глобальным. Именно это и определяет особенность третьей волны глобализации, ее инклюзивность. В частности, основатель компании Alibaba Джек Ма на Всемирном экономическом форуме в Давосе (2017) сформулировал концепцию — «30-30-30»: в течение следующих 30 лет мир менять будут те, кому сегодня 30 и компании, в которых работает 30 сотрудников [6].

Также главной «ценностью» предприятия в цифровой экономике является клиент — который становится ключевой фигурой в процессе экономической деятельности, потому что без него нет смысла в ней самой. Клиент выбирает товар полагаясь на советы, личный опыт и рекламу, продавец не имеет возможности лично контактировать с покупателем. При этом реклама все так же имеет свой вес, только это уже интернет-реклама, интернет-мода, интернет-друзья, интернет-захват и т.д.

Итак, одной из закономерностей развития цифровой экономики, которая характеризует изменение векторов в управлении предприятием является ориентация на конкретного потребителя и всестороннее использование информации как движущего ресурса, учет конкретных особенностей клиента в определенном месте, а также широкое внедрение технологий цифровых преобразований реальных бизнес-процессов. Таким образом, можно отметить, что цифровые проекты предприятий характеризуются конкретными обстоятельствами их реализации, в конкретном месте и, только при накоплении положительных в экономическом плане результатов, могут стать предметом стандартизации и иной регламентации.

Вместе с тем, очень точно смену приоритетов работы современных предприятий в эпоху цифровой экономики обозначили специалисты корпораций «Telstra» и «Deloitte» [7], которые отметили, что необходимыми условиями для предприятий, стремящихся к успешной деятельности в условиях цифровой экономики, являются следующие ценности:

• инвестирование в новые способности, а не в старые деловые модели;
• высокая оценка своих взаимоотношений с клиентами;
• повышение оперативности и быстродействия;
• обладание полными знаниями о своих действительных конкурентах;
• осуществление вложений в талант.

Также международные эксперты отмечают, что для того, чтобы предприятию стать сегодня цифровым лидером в конкретных сферах экономики необходимо выбрать приоритетные цифровые проекты, которые должны реализо­вывать конкретные организационные команды. Цифровым командам необходимо сосредоточиться на трех ключевых функциональных видах деятельности, а именно: развивать цифровую стратегию, управлять цифровой деятельностью как на национальном, так и на транснациональном уровне, а также превращать в операционное преимущество цифровое выполнение задач и проектов [8].

Особое внимание предприятиям следует уделить кардинальному изменению направлений продвижения своей продукции в контексте развития цифровых технологий. Речь идет о переориентации на активное применение цифрового маркетинга. В процессе продвижения продукции с использованием цифровых технологий предприятия могут использовать такие стратегии, как: стратегия тестирования рекламных площадок; стратегия трафикового продвижения; стратегия управления имиджем предприятия; стратегия проактивного продвижения; целевая стратегия (сбытовой таргетинг, маркетинговое преследование и манипулирование). Особое значение приобретает веб-аналитика предприятия в системе цифрового маркетинга, которая является важнейшей составляющей, где концентрируется весь комплекс маркетинговой информации, полученной от реализации стратегии продвижения продукции пред­приятия в Интернете и функционирования Интернет-ресурса (сайта) предприятия.

Так, в качестве примера активного внедрения цифрового маркетинга и расширения присутствия в сети Интернет предприятий можно привести данные Росстата, которые наглядно отражают основные изменения и тренды в функционировании субъектов хозяйствования России под влиянием цифровизации экономики.

Согласно официальной статистике доля предприятий в России с доступом к глобальной сети Интернет по состоянию на конец 2016 года составила 95,1% от общего количества предприятий, которые использовали компьютеры. Интернет позволял предприятиям получать банковские и финансовые услуги (87,7%); формы отчетности (81,6%); информацию (80,5%); возвращать заполненные формы (66,6%); выполнять административные процедуры (40,5%)).

Более трети предприятий (39,8%) с доступом к Интернету имели домашнюю страницу или сайт. Две трети предприятий, на сайте размещали каталоги продукции или прейскуранты. Каждое четвертое предприятие, используя веб-сайты, размещало объявления об открытых вакансиях или обеспечивало возможность подачи заявлений на замещение вакантных должностей в режиме он-лайн; предоставляло предложения по изготовлению продукции в соответствии с требованиями клиента или возможность для клиентов самостоятельно разрабатывать дизайн продукции; проводило платежи он-лайн. Каждое шестое предприятие обеспечивало персонифицированное информационное наполнение в рамках веб-сайта для постоянных клиентов; размещало заказ или бронировало в режиме он-лайн. Компьютеризированные предприятия активно осуществляли автоматизированный обмен данными (отправляли или получали данные для/от государственных учреждений и транспортную документацию, отсылали платежные поручения финансовым учреждениям, получали (отправляли) электронные счета-фактуры, отправляли (получали) информацию о продукции, присылали заказы поставщикам, получали заказы от клиентов) [9].

Цифровизация экономики и использования современных информационных технологий предприятиями меняет ориентиры в их конкурентном позиционировании. Так новая парадигма конкурентоспособного предприятия включает в себя:

1) стимулирование перехода на электронный оборот счетов-фактур и платежной информации между предприятиями, что ускоряет денежный оборот между ними, сокращает печатные и почтовые расходы, обеспечивает снижение затрат на хранение документации;

2) стандартизацию информационно-телекоммуникационных технологий с целью унификации их спецификаций и свойств, а также для максимизации возможностей сотрудничества между различными субъектами бизнеса;

3) выработку «электронных навыков» для эффективного применения цифровых технологий в промышленности и других секторах экономики.

Новые характеристики цифрового экономического пространства требуют от предприятий осуществить переход от культа эффективности и рациональности к открытости, демократизации, социологизации, креативности организационных процессов, нелинейности управленческих иерархических цепей, непредсказуемости и разнообразию траекторий развития.

В результате, под влиянием данных обстоятельств трансформируются отношения предприятий со своими партнерами, контрагентами и поставщиками.

В настоящее время активизация бизнес-деятельности предполагает рост степени открытости и взаимодействия с партнерами. Сложность, многогранность и комплексность такого взаимодействия убеждает в целесообразности и эффективности применения сетевого подхода. Фактически, сетевой подход является ответом на вызовы, перемены в условиях деятельности предприятий и их ожидания в неопределенном, насыщенном угрозами и информацией экономичес­ком пространстве. По сути, он предусматривает использование одного из видов горизонтальной интеграции, что способствует максимальному привлечению имеющихся ресурсов, освоению инноваций, наращиванию компетенций, конкурентных преимуществ, инновационного, производственного, информацион­ного и интеллектуального потенциала в контуре единого многополярного информационно-коммуникационного пространства. Среди заметных преимуществ сетевого подхода следует выделить повышенную организационную способность, более эффективное использование ресурсов, рост конкурентоспособности, расширение горизонта возможностей по решению сложных бизнес-проблем и повышения качества услуг, обслуживания, улучшения сервиса для потребителей.

Одним из наиболее перспективных инструментов для предприятий на сегодня являются хостинговые и «облачные» технологии. Данные новации позволяют экономить финансы за счет сокращения капитальных инвестиций. Это особенно актуально в наше время, так как в последние годы все больше предприятий пытаются минимизировать инвестиции в развитие своей инфраструктуры. «Облачные» технологии ускоряют работу, экономят ресурсы, увеличивают прибыль, создают уникальный пользовательский опыт, открывают принципиально новые ветви развития.

Итак, с учетом изложенного, подводя итоги проведенного исследования, можно отметить, следующее.

На сегодняшний день цифровая экономика развиваются с экспоненциальной скоростью, коренным образом меняя суть бизнеса, дематериализует, демонетизирует и демократизирует все отрасли национальной экономики. Цифровые технологии оказывают существенное влияние на условия хозяйствования и управления предприятиями, в результате чего предприятия вынуждены менять ценности, приоритеты и ориентиры, а также базовые модели управления на основе современных цифровых технологий, что позволит им осуществить переход от культа эффективности и рациональности к открытости, демократизации, социологизации, а также обеспечит креативность организационных процессов, нелинейность управленческих иерархических цепей, разнообразие траекторий успешного развития.

Учитывая указанное, каждое предприятие в ближайшее время вынуждено будет или успешно пройти через процессы цифровой трансформации, или раствориться в архивах поисковых систем. Цифровая трансформация для каждого субъекта хозяйствования это — изменение организационной культуры и внедрение новых цифровых технологий и коммуникаций, которые расширяют возможности и позволяют формировать собственную так называемую «экосистему» во взаимодействии со своими контактными аудиториями.

На первом этапе цифровой трансформации механизмов управления предприятием необходимо:

• внедрение единых программ для использования в различных подразделениях предприятия;
• унификация операционных процессов в корпоративном центре и на производственных подразделениях;
• пилотное внедрение отдельных цифровых технологий управления (в частности, SAP ERP).

Следующим этапом цифровой трансформации управления предприятием должно быть развитие организационных процессов во всех структурных подразделениях. Для активизации инновационного развития быстрая, унифицированная, безопасная и комфортная общая система обмена информацией крайне важна, особенно для оперативного принятия решений, гибкости и операционной эффективности.

На этом этапе ключевыми направлениями трансформации организационных механизмов считаются: технологическая автоматизация бизнес-процессов; автоматизация бизнес-коммуникаций; глубинное развитие ИТ-инфраструктуры; внедрение системы бюджетирования и единого электронного документооборота; обеспечение офисов предприятий современными ИТ-инструментами и механизмами, новыми каналами связи, сетями, центрами обработки данных и серверами; переход на облачное серверное пространство.

Дальнейшие исследования могут быть направлены на разработку комплекса мер по формированию цифрового пространства промышленного комплекса страны; анализ трансграничных рынков в сфере цифровой экономики и электронной коммерции и т.д.

Список источников

1. Insights on the Internet of Things URL: https://www.mckinsey.com/featured-insights/internet-of-things/our-insights
2. Спартак А.Н. Четвертая промышленная революция и международная тор­говля // Международная торговля и торговая политика. — 2018. — №2. — С. 5-21.
3. Кондратьев В.Б. Глобальные цепочки стоимости, индустрия 4.0 и промышленная политика // Журнал новой экономической ассоциации. — 2018. — №3(39). — С. 170-178.
4. Гусейнов Ш.Р. Исследование цифровой экономики как современной внешней среды корпоративных образований // Страховое право. — 2018. — №3(80). — С. 11-23.
5. The European Index of Digital Entrepreneurship Systems. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2018.
6. Нужно уделять внимание тем, кому сейчас 30: менять мир будут именно они URL: http://spb.media/text/nuzhno-udelyat-vnimanie-tem-komu-seychas-30-menyat-mir-budut
7. Аренков И.А., Смирнов С.А. Трансформация системы управления предприятием при переходе к цифровой экономике // Российское предпринимательство. — 2018. — Т. 19. — №5. — С. 1711-1722.
8. Васин Н.С. Управление устойчивостью предприятия в условиях цифровой экономики // Экономический анализ: теория и практика. 2018. — №6. — С. 1100-1113.
9. Яшин С.Н. Формирование стратегии промышленной безопасности предприятий в условиях цифровой экономики // Экономика и предпринимательство. — 2018. — №4(93). — С. 1236-1241.
10. Цыпкин Ю.А., Иванов Н.И., Кокорев А.С., Фомин А.А. Прикладной менеджмент: учебное пособие. Научный консультант. Москва. – 2018. – С. 440.