авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

«УЧЕНЫЕ ЗАПИСКИ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА УПРАВЛЕНИЯ И ЭКОНОМИКИ №  1 (41)  •  2013 ...»

-- [ Страница 4 ] --

Прогнозирование методом экспортных оценок в основном используется при долгосрочном прогнозировании научнотехнического прогресса и называется методом Депори. Этот метод используется при прогнозировании научных изо бретений и когда невозможно сформировать имеющуюся информацию.

В предпринимательской деятельности прогноз определяет возможности, в рам ках которых ставятся реальные задачи планирования развития экономики или деятельности предпринимательских структур. Можно утверждать, что успех любого дела наполовину обеспечивается за счет эффективного прогнозирования. Конъ юнктурный прогноз выступает в качестве завершающей, наиболее ответственной и практически значимой стадии исследования конъюнктуры.

В настоящее время в практике исследования и прогнозирования конъюнк туры принято различать два подхода: экономикоаналитический и математи ческий [4, с. 216].

Экономикоаналитический подход является традиционным и наиболее рас пространенным методом изучения и прогнозирования конъюнктуры. Он за ключается в использовании интуитивнологических рассуждений специалистов, занимающихся анализом рынков.

Прогноз основывается на субъективном рассмотрении конъюнктурообразующих факторов и представляет собой предположения экспертов о развитии конъюнктуры в соответствующие периоды в будущем.

Распространенность экономикоаналитического подхода связана в значительной степени с тем, что в практике конъюнктурного прогнозирования часто встречаются ситуации, когда нет необходимости в применении количественных методов или он является невозможным в силу целого ряда причин. Наряду с достоинствами данного подхода имеются и недостатки, среди которых выделяются высокая сте пень субъективности, отсутствие возможности объективной проверки выводов, возможность одновременного учета ограниченного числа конъюнктурообразу ющих факторов.

Математический подход — это прогнозирование конъюнктуры с помощью отдельных математических моделей или систем уравнений с той или иной степенью адекватности рассматриваемых процессов. Характеристики подоб ных построений практически полностью соответствуют свойствам обычных экстраполяционных или многофакторных моделей. Основными достоинства ми таких прогнозов являются строгая логическая совместимость результатов и наглядно прослеживаемая зависимость между ними и сделанными ранее предпосылками.

В качестве инструментария при прогнозировании используется система ме тодов, с помощью которых анализируются причинноследственные параметры прошлых тенденций в деятельности предприятия и по результатам анализа формируются изменения в перспективе социальноэкономического развития пред принимательских структур. Выполненный анализ существующих методов прогно зирования позволил систематизировать их по двум группам — фактографические и эвристические [1, с. 156].

методы прогнозирования развития предпринимательских... Ученые записки...

Следует подчеркнуть, что в реальной деятельности предприниматель, ко нечно, может успешно вести бизнес и не владеть методами построения ма тематических моделей прогнозирования. Однако в условиях ужесточающейся конкуренции знание этих методов предоставляет предпринимателю значимые преимущества в период завоевания определенной доли рынка или инвести рования деятельности.

Наибольший интерес для предпринимателей представляют кратко и средне срочные прогнозы.

Первая научная работа, посвященная краткосрочному прогнозированию с при менением метода экспоненциального взвешивания наблюдений, была опубли кована в 1959 г. Р. Брауном. В этой и последующих работах Р. Браун не только разработал теоретические основы указанного подхода, но и продемонстрировал его эффективность на конкретных примерах.

Модель краткосрочного прогнозирования Р. Брауна представлена в виде фор мулы:

Yt + 1 = aYt + (1 — a)Yt, где Yt + 1 — прогнозное значение на следующий момент наблюдения (t + 1);

Yt — значения анализируемого показателя в момент t;

a — постоянная сглаживания.

Данная формула очень удобна для расчетов. Кроме того, для пересчета прогнозного значения при поступлении новой информации необязательно со хранять все предыдущие значения наблюдений, так как они уже учтены при расчете предыдущей экспоненциальной средней. Формула имеет смысл только в том случае, когда ряд весов а, a(1 – а), a(1 – а)2, a(1 – а)3 сходится и его сумма равна единице. В противном случае расчет не дает взвешенную среднюю, и модель теряет не только свои прогностические свойства, но и вообще всякий смысл [5, с. 59].

Раскрывая сущность прогностических и управленческих моделей в предпри нимательстве, следует обратить внимание на задачи статистического анализа механизма функционирования предпринимательской структуры и прогнозиро вания их деятельности.

Статистические методы прогнозирования базируются на идее экстраполяции, под которой понимают распространение закономерностей, связей и соотношений, действующих в изучаемом периоде, на определенный момент времени в будущем.

Следовательно, для составления прогноза необходимо изучить свойства прогно зируемого объекта в прошлом и настоящем [3, с. 48].

Полученные результаты не могут рассматриваться как окончательные. При их оценке и использовании необходимо принимать во внимание факторы, кото рые не были учтены при разработке статистических моделей, при этом должна осуществляться корректировка обнаруженных статистических характеристик в соответствии с ожидаемым изменением обстоятельств их формирования.

Практика статистического анализа и прогнозирования в предпринимательстве свидетельствует о том, что во всем спектре их математического инструментария бесспорное лидерство принадлежит трем разделам:

• регрессионному анализу;

• анализу временны`х рядов;

• механизму формирования и статистического анализа экспертных оценок.

Экономикоматематические методы используют для выбора решений в усло виях определенности, стохастических и неопределенности.

Характерными задачами торговоэкономической деятельности являются: вы бор поставщиков и покупателей товаров оптоворозничного звена, выбор опти № 1 (41) • 2013 х. к. Аньигба мального ассортимента товаров, подбор кадров, схемы коммерческих операций, партнеров и т. п. [6].

В прогнозировании предпринимательской деятельности широко используются следующие модели:

а. модель межотраслевого баланса (модель в. леонтьева) Эта модель описывается уравнениями:

n aijv j (t) + bijV j (t + j ) + Pi (t), Vi (t) = j = где Vi(t) — мощность iго производства или максимальный выпуск;

aij — ко эффициент прямых сырьевых затрат (количество продукта i, необходимое для производства продукта j);

vi(t) — поток выпуска продукта i в момент времени t (единица измерения = единица продукта/единица времени);

bij — количество фондообразующего продукта i, идущее на единичный прирост мощности j;

dVi Vi (t) =, dt j — продолжительность строительства мощности j;

Pi(t) — поток конечного (не производственного) потребления.

Таким образом, vi(t) расходуется на покрытие сырьевых и фондообразующих затрат и конечное потребление.

в. Эконометрические модели типа брукингской, уортоновской В основе этих моделей лежат:

1) балансовые соотношения;

2) функциональные зависимости — производственная функция и функция потребительского спроса.

Производственная функция F задает зависимость национального дохода Y от стоимости основных фондов (капитала) K и от используемых трудовых ресурсов L.

Y(t) = F[K(t), L(t)].

Функция спроса:

P = S (c, q), где P — вектор конечного потребления или набор потребляемых товаров;

S — функция спроса;

c — вектор цен на эти товары;

q — доход.

С. паутинообразующие модели Эти модели имеют дело с вопросами спроса—предложения. Пусть: D — спрос, S — предложение, P — цена, P — равновесная цена, X — объем производства, X — равновесный объем производства. Обычно равновесные P и X находят из соотношения:

D(P) = S(P).

Но допустим, есть запаздывание предложения, т. е. при цене в прошлый пери од Pt – 1 объем предложения в данный период есть St = S(Pt – 1). Цена Pt должна установиться так, чтобы был куплен весь объем продукции Xt:

Xt = D(Pt) = S(Pt – 1).

Пусть D = + aP;

S = + bP.

методы прогнозирования развития предпринимательских... Ученые записки...

Тогда получим Xt = + aPt = + bPt – 1.

Равновесие наступает, когда X = + aP = + bP.

Теперь X X t = a (P Pt ) = b (P Pt 1 ). (1) Обозначим xt = X X t;

pt = P Pt — отклонения от равновесия.

Тогда уравнение (1) примет вид xt = apt = bpt – 1 или pt = b pt 1. (2) a Решение уравнения (2) () t pt = p0 b.

a В зависимости от того, чему равно b/a, получим либо затухающие колеба ния (b/a 1), сходящиеся к P = P и X = X, либо все возрастающие колебания (b/a 1).

Тот же результат можно получить в непрерывной модели. Будем считать, что цена изменяется на стороне спроса, т. е.

( ) D = D P, dP ;

S = S (P).

dt Тогда X = + aP + a1 dP = + bP.

dt Решение:

p = p0ect.

В рассматриваемых моделях считалось, что продавцы ожидают, что цена останется, как в предшествующий период (и изготавливают товар исходя из этих ожиданий). Но они все время ошибаются. Модель исходила из того, что продавцы так ничему и не научились.

Более реалистично для продавцов считать, что в период времени t цена на товар будет Pt – 1 – Pt – 2, где 0 1, т. е. цена меняется в направлении, об ратном тому, в котором она изменялась в прошлый период.

Тогда Xt = + aPt = + b(1 – )Pt – 1 + bPt – или xt = apt = b(1 – )pt – 1 + bpt – 2.

Далее в модель следует ввести запасы, ведь, ожидая повышения цен, про давцы склонны запасать товар.

Запасы в конце интервала t обозначим Qt.

Тогда Qt – Qt – 1 = St – Dt — изменение запасов за период времени от t – 1 до t.

Теперь продавцы могут устанавливать цену различными способами, например, Pt = Pt – 1 – Qt – или Pt = Pt 1 ( t 1 Q), Q где Q — равновесные запасы.

№ 1 (41) • 2013 х. к. Аньигба В первом случае получим Pt = P + (P0 P)c t, где c = 1 – (b – a), а во втором — Pt = (2 (b a)) Pt 1 Pt 2.

Таким образом, торговоэкономическая деятельность связана с необходимостью постоянно принимать решения, которые заключаются в выборе одного решения из множества по критерию эффективности, который является показателем сфор мулированной цели.

Сегодня все более важно уделять внимание такому явлению, как финансовое прогнозирование предприятия, которое подразумевает под собой изучение возмож ных перспектив развития отдельного субъекта хозяйствования в краткосрочном и долгосрочном периодах.

При осуществлении и проведении финансового прогнозирования появляется возможность определения величины прогнозируемых показателей, включая объем потребностей предприятия в различных видах материальных ресурсов.

Основной целью проведения финансового прогнозирования является способ ность разработки стратегии дальнейшего развития в краткосрочной и долгосроч ной перспективе.

При проведении финансового прогнозирования используется ряд методов, которые представлены экономикоматематическим моделированием, методом экспертных оценок, методом построения трендов и возможных сценариев, а так же большое значение приобретает использование стохастических методов.

Каждый шаг должен быть просчитан. Это можно сравнить с обеспечением безопасности, когда все устройства должны функционировать согласно своему предназначению.

Экономикоматематическое моделирование позволяет выявить множество факторов, взаимосвязанных между собой, которые оказывают непосредственное влияние на величину финансовых показателей предприятия, а также позволяют проследить результаты деятельности в каждом отдельно взятом варианте раз вития событий.

Прогнозирование с использованием методов эконометрики позволяет увидеть тенденцию динамики показателей на основе обработки последних при помощи статистических параметров и коэффициентов, которые позволяют проследить тенденцию изменения финансовых результатов в зависимости от степени влияния каждого фактора.

С целью возникновения необходимости получить более точную модель изменения показателей деятельности предприятия прибегают к методу экс пертных оценок, который позволяет свести в единое целое уже выявленные связи и закономерности.

Таким образом, использование различных методов в проведении финан сового прогнозирования позволяет выявить положительные и негативные факторы, оказывающие воздействие на финансовые результаты предприятия, а также определить их величину в разбивке по воздействующим на нее фак торам.

литература 1. Басовский Л. е. Прогнозирование и планирование в условиях рынка: Учеб. пособие.

М.: ИНФРАМ, 2009. 260 с.

2. цымбаленко Т. Т. Методы математической статистики в обработке экономической ин формации: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2009. 456 с.

3. Громыко Г. А. Статистический анализ в экономике. М.: Издво МТУ, 2011. 133 с.

4. Дрейпер н., смит Г. Прикладной регрессионный анализ. М.: Финансы и статистика, 2006. 366 с.

Подходы к стратегическому планированию в условиях... Ученые записки...

5. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие. М.: ЮНИТИ ДАНА, 2009. 325 с.

6. Голубецкая н. П. Проблемы инновационного менеджмента на рынке образовательных услуг в условиях модернизации экономики // Экономика и управление. 2010. № 12.

С. 45–50.

УДК 007:005. Д. Б. Иванова подходы к стратегическому планированию в условиях нестабильности внешней среды.

теория хаоса D. B. Ivanova. Approaches to strategic planning in an unstable environment.

Chaos theory В статье рассматривается модель Берка– The article considers a model of Burke and Литвина, обеспечивающая понимание функ Litvin, providing the understanding of or ционирования организации в нестабиль ganization functioning in an unstable envi ной среде. Модель различает совокупность ronment. The model distinguishes the set of переменных, первые из которых оказывают variables that influence and are influenced влияние и сами находятся под влиянием ор by the organizational environment (daily, ганизационной среды (ежедневный, транз transactional level) and those that are under акционный уровень) и вторые, которые the influence of organizational culture (fun находятся под влиянием организационной damental, transformational level).

культуры (фундаментальный, трансформа ционный уровень).

ключевые слова: трансформационные фак Keywords: transformational factors, transac торы, транзакционные факторы, моделиро tional factors, modeling, strategic manage вание, стратегическое управление, теория ment, chaos theory хаоса контактные данные: 190103, СанктПе Contacts: Lermontovskiy Ave 44/A, St. Pe тербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А tersburg, 190103, Russian Federation В 1960х гг. Дж. Литвин и другие размышляли об организационном климате.

В 1992 г. В. Берк и Дж. Литвин опубликовали статью в журнале «The Journal of Management», в которой они добавили несколько факторов к концепции 7S (Framework7S) и объединили их с общей теорией процессов изменения, в которой определенные элементы вызывают изменения других элементов.

Организационное изменение представляет собой своего рода хаос. Как и кон цепция 7S, модель Берка–Литвина [1] интегрирует совокупность факторов, ко торые обеспечивают руководство к пониманию того, как организации функцио нируют в среде этого хаоса. Исследователи пошли дальше и предположили, что существуют определенные последовательные причинноследственные связи меж ду этими типами событий (см. рис. 1).

Дина Борисовна Иванова — аспирант СанктПетербургского университета управле ния и экономики.

© Д. Б. Иванова, № 1 (41) • 2013 Д. Б. Иванова рис. 1. Схема берка–литвина Берк и Литвин среди группы факторов различают «трансформационные фак торы» (в светлосерых прямоугольниках) и «транзакционные факторы» (в белых прямоугольниках):

1) трансформационное изменение происходит в ответ на внешнюю среду, которая напрямую влияет на миссию, стратегию, лидерство и культуру организации;

2) в свою очередь, транзакционные факторы влияют на: структуру, системы, практики менеджмента и рабочий климат;

3) эти трансформационные и транзакционные факторы совместно влияют на мотивацию, что` в свою очередь влияет на эффективность;

4) канал обратной связи: организационная эффективность напрямую влияет на внешнюю среду.

Важно отметить, что такой качественный метод учета неопределенности внеш ней среды интегрирует многие важные факторы изменения:

• внешняя среда — основной фактор (хотя не обязательно точка отсчета);

• иерархия и причинноследственная связь между элементами;

• модель различает совокупность переменных, первые из которых оказывают влияние и сами находятся под влиянием организационной среды (ежеднев ный, транзакционный уровень) и вторые, которые находятся под влиянием организационной культуры (фундаментальный, трансформационный уро вень).

В теории стратегического управления в настоящее время для уравновешивания данных субъективного характера многие исследователи и специалисты стали при менять математические модели и методы для количественного описания внешней среды и формирования стратегии. При компьютерном и математическом видах моделирования для описания неопределенностей чаще всего используют такие математические средства, как:

• вероятностностатистические методы;

Подходы к стратегическому планированию в условиях... Ученые записки...

• методы статистики нечисловых данных, в том числе интервальной статистики и интервальной математики, а также методы теории нечеткости;

• методы теории конфликтов (теории игр).

Они применяются в имитационных, эконометрических, экономикоматема тических моделях, реализованных обычно в виде программных продуктов.

Однако в последнее время все чаще и больше менеджеры и консультанты за падных компаний, включая российские, обращают внимание на исконно физико математические теории и методы, такие как теория сложных систем, теория хаоса и фрактальный анализ.

Основным утверждением для использования данных теорий в менеджменте является положение, что простая система может устоять даже при сильном воз мущении, сложная система может оказаться в состоянии хаоса даже при слабом возмущении.

Теория катастроф имеет отношение к теории хаоса [2;

3]. Хотя она была раз работана отдельно, сейчас она рассматривается как часть теории хаоса. Являясь частью теории хаоса, теория катастроф была разработана в конце 1960х гг. и представлена в 1972 г. математиком Рене Томом в книге «Structural Stability and Morphogenesis». Р. Том надеялся предсказать поведение сложных «хаотичных»

систем. Далее теория разрабатывалась на более прагматичном уровне Е. С. Зи маном в 1970х гг.

Теория катастроф включает сложные математические расчеты, и суть ее состоит в следующем: понять изменение и прерывность в системах. Если система «в покое» (не подвергается изменению), то она будет занимать пред почтительное устойчивое состояние (preferred stablestate), или по крайней мере определенный диапазон состояний (резервуар исходов (outcome basin)) [4]. Если система подвержена движущим силам перемен, то система перво начально попытается прореагировать, абсорбировав давления. Более того, если найдется возможность, то система пытается вернуться к своему предпо чтительному устойчивому состоянию. Если, однако, движущие силы перемен настолько сильны, что они не могут быть абсорбированы, то может произой ти «катастрофическое изменение» (catastroph icchange) и установиться новое предпочтительное устойчивое состояние или диапазон состояний. В таком случае нет непрерывного пути назад к «старому» устойчивому состоянию.

Идеи теории катастроф означают, что системы могут изменяться через ком бинацию непрерывных и прерывных закономерностей изменений. Это отно сится к теории хаоса. Эти состояния описывают возможные резервуары ис ходов. Есть состояния, в которых она никогда не будет, потому что это со стояния собственной неустойчивости.

Теория катастроф включает: теорию бифуркаций, термодинамику неравно весных процессов, теорию сингулярности, синергетику и топологическую дина мику.

Метод можно использовать для того, чтобы понять и предсказать поведение комплексных систем. На данный момент теория катастроф наиболее применима к таким сферам, как:

• биржи;

• финансовые потоки;

• стратегическое управление.

Однако попытки применить ее к организациям до сих пор имели мень ший успех изза большого количества задействованных переменных. Идеи теории помогают понять реальный опыт управления изменениями и идеи теории хаоса.

№ 1 (41) • 2013 Д. Б. Иванова Теория хаоса — это в первую очередь «качественное изучение неустойчи вого апериодического поведения в детерминистических нелинейных динамич ных системах». Апериодическое поведение наблюдается, когда нет ни одной переменной, описывающей состояние системы, которое испытывает регулярное повторение значений. Неустойчивое апериодическое поведение очень сложно и никогда не повторяется.

В 1960х гг. Эдвард Лоренз, метеоролог из MIT, работал над проектом по имитации закономерностей погоды на компьютере. Он случайно столкнулся с эффектом бабочки (butterfly effect) после того, как отклонения в вычислениях на тысячные доли в значительной степени меняли процесс имитации. Эффект бабочки показывает, как изменения небольшого масштаба могут оказывать влия ние на вещи большого масштаба. Это классический пример хаоса, где небольшие изменения могут повлечь большие изменения: «Бабочка, хлопая своими крыльями в Гонконге, может изменить закономерности торнадо в Техасе». Другой пример теории хаоса — фрактал, описанный и открытый Ильей Пригожиным, лауреатом Нобелевской премии, который показал, что сложные структуры могут происходить от более простых. Это как порядок, исходящий из хаоса [5;

6].

Теория хаоса описывает статистические тенденции очень многих взаимодей ствующих объектов. Данная теория применяется к прогнозированию природы, экономическим циклам, динамике животных популяций, движению текучей среды, в области планетарных орбит, электрического тока в полупроводниках, медицинских состояний.

Теория хаоса рассматривает организации/бизнесгруппы как сложные, дина мические, нелинейные, созидательные и далекие от состояния равновесия систе мы. Их будущие результаты нельзя предсказать на основе прошлых и текущих событий и действий. В состоянии хаоса организации ведут себя одновременно непредсказуемо (хаотично) и систематично (упорядоченно).

Согласно сегодняшней математической теории хаотичная система характе ризуется «чувствительностью к начальным условиям». Другими словами, для того чтобы предсказать будущее состояние системы с определенностью, вам не обходимо знать начальные условия с огромной точностью, ввиду того что ошибки увеличиваются быстро изза даже самой небольшой неточности. Поэтому погоду настолько трудно прогнозировать.

Теория хаоса помогает описать и работать с такими объектами, когда первона чально невозможно по какимлибо условиям учитывать все факторы, влияющие на траекторию развития данного объекта (см. рис. 2).

рис. 2. Существенная зависимость результата от начальных условий и факторов воздействия Подходы к стратегическому планированию в условиях... Ученые записки...

В применении теории хаоса одиночная переменная x(n) = x(t0 + nt), где t0 — начальное время и t — время задержки, обеспечивает nмерное пространство (или фазовое пространство), которое представляет собой все многомерное пространство состояния системы (может потребоваться до четырех измерений для того, чтобы представить фазовое пространство хаотичной системы).

Таким образом, в течение длительного периода времени анализируемая систе ма выработает закономерности в рамках нелинейного временнго ряда, что` можно использовать для предсказания будущих состояний.

Еще одним из основных свойств хаоса является экспоненциальное на копление ошибки. Согласно квантовой механике начальные условия всегда неопределенны, а согласно теории хаоса — эти неопределенности будут быстро прирастать и превысят допустимые пределы предсказуемости (см. рис. 3).

Второй вывод теории хаоса — достоверность прогнозов со временем быстро падает.

Данный вывод является существенным ограничением для применимости фундаментального анализа, оперирующего, как правило, именно долгосрочными категориями. Данное свойство является важным для новой парадигмы к иссле дованию внешней среды организации.

Такая зависимость указывает на то, что даже самые малые ошибки могут привести к абсолютно неверным предсказаниям. Эти ошибки могут возникать вследствие элементарного незнания всех начальных условий. Чтото обяза тельно ускользнет от нашего внимания, а значит, уже в самой постановке задачи будет заложена внутренняя ошибка, которая приведет к существенным погрешностям в предсказаниях.

рис. 3. Экспоненциальное снижение достоверности прогнозов Известный финансист Дж. Сорос в своей «Алхимии финансов» выдвинул идею «информационной», или «рефлексивной», экономики. В соответствии с ней такие переменные, как «уровень доверия», «ожидаемые прибыли» и многие дру гие, характеризующие нашу «виртуальную реальность», играют ключевую роль в современной экономике. Именно эти переменные могут становиться скачком, что` совершенно не характерно для математических моделей, построенных в ес тественных науках. Существенным же является то, что эти переменные могут № 1 (41) • 2013 Д. Б. Иванова изменяться скачком, характеризуя в фазовом пространстве множества объектов области, называемых джокерами (см. рис. 4), где случайность может сыграть ре шающую роль и не только оказать решающее воздействие на систему, но и пере вести ее в иное состояние, иную точку фазового пространства. Понятно, что это значительно увеличивает степень неопределенности и число вариантов состояний системы, не позволяя предсказать ее поведение.

рис. 4. область джокера, возникающая при разорении банка В такой серой зоне джокера появляются так называемые русла, близкие траектории, как бы притягивающиеся к некоторому пучку, трубке и далее следующие вместе. Значит, зная детально одну траекторию, можно многое сказать и о других. Важно отметить, что картина сближающихся траекто рий может наблюдаться не для всех переменных, характеризующих систему, а только для нескольких. Отбрасывая остальные как несущественное, мы по лучаем проекцию реальности, в которой ситуация становится предсказуемой, хотя, возможно, с ограниченной точностью и в течение ограниченного про межутка времени. Насколько успешной окажется такая проекция — зависит от системы. Это определяется тем, насколько отброшенное способно повлиять на избранные кандидатуры существенных переменных. Джокер может быть связан с точкой бифуркации, когда малые флуктуации, случайный шум могут определить ход процесса.

В 1994 г. была выдвинута исследовательская программа, связанная с по строением теоретической истории. В основе этой программы лежало исследование возможных траекторий исторического развития с помощью компьютерного моде лирования, широкого использования методов естественных и гуманитарных наук.

Эти исследования привели к развитию теории русел и джокеров и синергетиче ского подхода. Этот подход может применяться в стратегическом планировании и в реализации междисциплинарного подхода (в нем совмещен математический аппарат количественных исследований и качественные методы для интерпрета ции) в менеджменте.

Инновационная направленность роста экономики региона Ученые записки...

литература 1. Burke W., Litwin G. Transformational Change and Transactional Change. Explanation of the Causal Model of Organizational Performance and Change of W. Warner Burke and George H. Litwin. L.: Oxford,1992. 178 p.

2. что такое теория катастроф? / Профессиональное сообщество «12manage — Ускоренный путь в топменеджеры»: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.12manage.

com/methods_thom_catastrophe_theory.html.

3. Федотова В. Управляемый хаос: Журнальный ресурс «Интелрос»: [Электронный ресурс].

Режим доступа: http://www.intelros.ru/2007/02/13/valentina_fedotova_upravljaemyjj_ khaos.html.

4. Гараедаги Дж. Системное мышление: Как управлять хаосом и сложными процессами:

Платформа для моделирования архитектуры бизнеса. Минск: Гревцов Букс, 2010.

480 с.

5. Пригожин И., стенгерс И. Порядок из хаоса. Новый диалог человека с природой. М.:

Издво ЛКИ, 1986.

6. Голубецкая н. П. Методические подходы к определению приоритетов инновационной политики региона // Экономика и управление. 2011. № 12. С. 45–48.

УДК 332. А. В. Рожкова инновационная направленность роста экономики региона A. V. Rozhkova. Innovative nature of the region economic growth The article considers with current issues of В статье рассматриваются актуальные во innovative development of the regions in an просы инновационного развития регионов increasingly competitive. The author as one в условиях все более возрастающей кон of the mechanisms for the implementation of куренции. Автором в качестве одного из innovative growth of the region are encour механизмов по реализации инновационного aged to use scientific and resource potential роста региона предлагается использовать of the regions in order to take advantageous научноресурсный потенциал регионов в це positions in the system of economic rela лях занятия выгодных позиций в системе tions.

экономических отношений.

Keywords: region, innovation, competitive ключевые слова: регион, инновации, кон ness of Russian regions, economic growth, курентоспособность российских регионов, scientific and resource potential экономический рост, научноресурсный по тенциал Contacts: Lermontovskiy Ave 44/A, St. Pe контактные данные: 190103, СанктПе tersburg, 190103, Russian Federation тербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А Инновационно ориентированный регион — это такой регион, в котором работа значимой доли предприятий направлена на создание и использование передовых наукоемких технологий, а выпускаемая продукция также характеризуется пара метрами конкурентоспособности и качества выпускаемой продукции и техноло Анжела Викторовна Рожкова — аспирант СанктПетербургского университета управ ления и экономики.

© А. В. Рожкова, № 1 (41) • 2013 А. В. Рожкова гической цепочки. В условиях рыночной экономики важнейшим инструментом внедрения инноваций является активное сочетание государственной поддержки и использования предпринимательского механизма, позволяющего не только полу чать прибыль от инноваций и инновационной продукции, но и максимально полно удовлетворять потребности различных групп потребителей этой продукции [1].

К базовым принципам конкурентоспособности российских регионов, которые строятся на инновационной основе, относятся:


1) качественное удовлетворение потребностей всех хозяйствующих субъектов в инновационной продукции и технологии ее производства с получением при этом доходов;

собираемость налогов, появление новых рабочих мест, возра стание требований к качеству подготовки рабочей силы. При этом следует отметить необходимость систематизации экономических и неэкономических интересов взаимодействующих в этом процессе хозяйствующих субъектов;

2) в рамках одного региона одновременно используются и дополняют друг друга различные формы и методы стимулирования инновационного развития. Пер вые из них построены на предпринимательских принципах и инициативах, а вторые — на административных принципах и госрегулировании. Здесь же просматривается сложная взаимосвязь соперничества и сотрудничества этих форм и методов. Они позволяют обеспечить конкурентную борьбу регионов за инновации и инновационный тип развития. Следует пояснить, что ни один из российских регионов не в состоянии обеспечить себе такой путь развития, опираясь только на собственные силы. Необходимо привлекать федеральные ресурсы (экономические и административные), добиваясь то го, что регионы начнут вступать за них в конкурентные отношения между собой [2]. Федеральная помощь не безгранична, следовательно, центр из заявленных претендентов должен выбрать те регионы и те проекты, кото рые представляют более качественное обоснование своей инновационной деятельности и сами обладают значительными ресурсами. Это сможет обес печить мультипликативный эффект, позволяющий стимулировать развитие других, прежде всего — соседних, регионов, а впоследствии и экономики всей страны. В результате отобранные регионы получают федеральную под держку и ресурсы. В этом и заключается суть региональной конкуренции за использование инновационного пути развития.

Понимание этих принципов позволяет обосновать механизм разработки и выбора алгоритма согласования интересов различных хозяйствующих субъектов, определить сущность и экономическое содержание региональной конкурентоспособ ности и построить рациональную систему стратегического конкурентного развития региона в увязке со стратегией других регионов страны и соответствующих отра слей хозяйства, а в перспективе — и экономики России как единой системы.

Конкурентоспособность региона, являясь его особым системным свойством, формируется как совокупность количественных и качественно новых факторов и условий, необходимых для перехода на более высокий этап экономического, научно технического и социального развития. Ее можно представить как процесс, соединя ющий в себе содержательные моменты рынка и плана, состязательности и сотруд ничества, а также инструменты государственного регулирования, реализующиеся на объектносубъектном уровне рынка. Одновременно она представляет собой наиболее рациональную и достоверную форму использования всех видов ресурсов, показатель эффективности конкурентного взаимодействия регионов. Для того чтобы обеспечить развитие региона, используя принцип и инструмент конкурентоспособ ности, необходимо уметь оценивать различные регионы по данному интегральному показателю. В теории и на практике выделяют различные подходы к организации и Инновационная направленность роста экономики региона Ученые записки...

проведению такой оценки. Их анализ позволил нам выбрать наиболее адекватный метод применительно к современным российским условиям. Его суть заключается в расчете индекса конкурентоспособности, интегрально отражающего совокупность факторов регионального развития, которые отвечают требованиям не только отече ственных, но и международных методик оценки конкурентоспособности.

Система показателей оценки конкурентоспособности региона включает пять взаимосвязанных между собой индикаторов: экономического, инновационного, внешнеэкономического, институционального развития, а также социального раз вития.

Положительная динамика в достижении экономического роста в региональной экономике предполагает необратимость, закономерность и целенаправленность происходящих там изменений. Трансформация структурных характеристик эко номики направлена на формирование более эффективных пропорций в производ стве, а также обеспечение заданных свойств финансовой устойчивости региона, комплексность воспроизводственного цикла путем (или за счет) приоритетного создания и использования инновационных факторов развития региональной эко номики. К дополнительным следует относить экономические приоритеты развития региона и иерархическую упорядоченность регионального развития.

С учетом полученных результатов и по итогам исследования ведущих концепций регионального управления выделим иерархию конкурентных стратегий региона.

Она будет представлять последовательную систему частных задач, нацеленную на постоянное улучшение качества жизни населения и отражающую разные стадии регионального развития и адекватные им модели предпринимательства и инноваций с целью достижения заданного уровня конкурентоспособности региона.

При этом достижение стратегической конкурентоспособности региональной экономики возможно как эволюционным способом — на основе непрерывного дви жения региона к инновационной экономике через создание необходимой научно технологической, производственноматериальной и социальной базы устойчивого развития, так и методами эволюционного скачка — путем масштабных инвестиций, направленных на ускоренное формирование рыночноинституционального, мате риального, финансового и интеллектуального капитала инновационной экономики.

Одним из самых перспективных направлений при этом, как показывает мировой, да и отечественный опыт, является формирование кластеров.

Механизм формирования кластеров опирается на методологию кластерного анализа, позволяющую выявить территориальные, организационные, кадровые, информационные и инновационные предпосылки конкурентных преимуществ развития экономики региона. Несмотря на то что в последние десятилетия на блюдается появление и развитие региональных кластеров, как формы иннова ционного развития хозяйства, единого понимания сущности кластера так и не существует. В результате обобщения различных точек зрения, найденных нами в различных экономических изданиях, предложены определение и классификация кластеров. Под кластером, применительно к задачам настоящего исследования, предлагается понимать планово созданную сеть инновационных фирм в сфере производства и создателей новых технологий, включая университеты и научно исследовательские институты, в рамках единой цепочки создания конкурентных продуктов и обеспечивающих конкурентоспособность региону на основе инноваций, а также достижение экономического роста интенсивного типа.


В классификации кластеров выделим их следующие типологические призна ки: степень локализации, функциональный признак, номенклатуру выпускаемой продукции, территориальную и отраслевую принадлежность, степень зрелости, масштабы рынков, степень внешней зависимости, форму связей, способ создания, № 1 (41) • 2013 А. В. Рожкова степень интеграции с национальной инновационной системой, степень связи с другими кластерами. В зависимости от этих признаков кластеры могут при нимать и различные формы. Общим, однако, здесь являются развитие научно производственных связей участников кластера, интеграция и активизация их инновационной деятельности, повышение уровня конкурентоспособности на ре гиональном, межрегиональном и национальном рынках.

В различных регионах России уже существует несколько кластеров, образо ванных вокруг ключевых отраслей промышленности: химический, нефтегазовый, металлургический, машиностроительный, автомобилестроительный и др. В каче стве примеров российских кластеров можно привести авиакосмические (в Москве и Самаре), информационнотелекоммуникационные (в Москве, СанктПетербурге, Новосибирской и Томской областях), судостроительный (в СанктПетербурге), автомобилестроения (в СанктПетербурге и Самаре), лесной кластер (в Пермской области), льняной (в Ивановской области), машиностроительный (в Липецкой и Самарской областях), пищевые (в Краснодарском крае и Тамбовской области) и т. п. Как видно из этого перечисления, инновационный характер имеют далеко не все кластеры.

Кластерный подход следует рассматривать и как инструмент регионального управления, способствующий развитию межотраслевых и межрегиональных свя зей и формирующий принципы эффективной промышленной, инновационной и научнотехнической политики в регионе. Экономическая стратегия, основанная на кластерном подходе, должна быть направлена на всеохватывающее стимули рование развития указанных взаимосвязей в целях достижения регионального экономического роста заданного типа. Государственная стратегия развития класте ров заключается в создании условий для их появления, развития и эффективной работы, а в будущем — и расслоения, т. е. появления на данной базе нового или новых кластеров. Роль регионального управления при этом сводится к созданию системы стимулирования инновационной деятельности, направленной на произ водство в регионе конкурентоспособной продукции, формирование соответству ющей инновационного среды. Для этого необходима капитализация регионов.

Стратегия индустриальной (инвестиционнопроизводственной) капитализации региона исходит из того, что все бо`льшую роль в последнее время начинают играть такие непроизводственные активы, как бренды, реклама, маркетинговые методы и методы, привнесенные интернетэкономикой (интернеткоммерцией).

При этом базовым элементом конкурентоспособности регионов все же остается основной капитал, особенно если он является результатом инновационных тех нологий. Поэтому инвестиции в основной капитал имеют ключевое значение для достижения экономического роста. Этот вывод подтверждается и отечественным, и зарубежным опытом.

Стратегия капитализации инновационного бизнессектора региональной эко номики означает, что капитализация в первую очередь должна происходить в структурообразующих элементах этих секторов, т. е. в тех, которые обеспечива ют сравнительные преимущества данных регионов по отношению к остальным.

К сожалению, в настоящее время число таких секторов очень незначительно.

В частности к ним относится развитие нанотехнологий, и активность федераль ного правительства здесь уже дает заметные результаты.

Анализ зарубежного опыта регулирования инновационной сферы регионов в экономически развитых странах показал, что за несколько десятилетий инно вационное развитие стало магистральным путем обеспечения интенсивного типа экономического роста, а сами регионы начали играть ведущую роль в управлении своим конкурентным развитием и достижением конкурентных преимуществ.

Инновационная направленность роста экономики региона Ученые записки...

Изменение роли региона в осуществлении инновационной деятельности про является в том числе в смене центральных понятий объекта государственного регулирования: от «научной политики» (Science Policy) в 1960–1970х гг. к «на учнотехнологической политике» (Science and Technology Policy — S&T) в 1970– 1980х гг., затем, в 1980–1990х гг. — к «политике, основанной на сочетании технологии и экономики» (Economy and Technology Policy — E&T). И, наконец, в начале 1990х гг. во многих экономически развитых странах практически одновременно начался процесс объединения научной политики, промышленной политики, а также частично экономической и региональной политики в общую инновационную политику, которую стали нередко называть «новой экономической географией» (New Economic Geography).

Новый взгляд на региональное развитие представляет собой необходимость насыщения экономически связанных территорий (регионов) технологиями, пред приятиями и продуктами инновационной экономики. Эта политика направлена на формирование стратегической конкурентоспособности и экономического роста ре гиона путем использования имеющегося и формирования нового научноресурсно го обеспечения инновационного развития региона в целях занятия выгодных позиций в системе экономических отношений. Механизм новой экономической географии включает: совокупность методов инновационного развития и институ циональных инструментов реализации инновационной политики;

направления и объекты регулирования инновационной деятельности.

В основе проведения модернизации должна быть интеграция регионального инновационного потенциала в рамках национальной инновационной системы Рос сийской Федерации. Ее построение должно складываться на следующих принципах взаимодействия: взаимная выгода, рыночная и административная эффективность, а также формирование новой методологии стратегического управления иннова ционным развитием региона. Комплексный характер задействованных факторов, обеспечивающих активизацию инновационного потенциала (дифференциальный инновационный потенциал регионов и уровень его использования), позволяет ис пользовать экспертный анализ для получения экономического эффекта от хозяй ственной деятельности.

К интеграционным формам взаимодействия можно отнести совместную науч нотехническую и проектноконструкторскую деятельность. Важным направле нием деятельности является реализация программ и проектов по внедрению наукоемких технологий и методов работы;

инновационные методы продвижения товаров и услуг (инновационный маркетинг);

обмен опытом и др. Наиболее пер спективными формами при этом могут стать межрегиональные инновационные кластеры, а также межрегиональные научноисследовательские организации и корпоративные объединения.

литература 1. Голубецкая н. П. Проблемы инновационного менеджмента на рынке образовательных услуг в условиях модернизации экономики // Экономика и управление. 2010. № 12.

С. 45–48.

2. Голубецкая н. П., кальницкий И. А. Разработка системы государственного регулиро вания в реальном секторе экономики // Экономика и управление. 2009. № 2/5 (42).

С. 28–33.

оСновные требования к оФормлению рукопиСей при СдаЧе в издательСтво При сдаче рукописи или статьи в издательство необходимо приложить сведения об авторе: фамилия, имя, отчество, почетное и ученое звание, ученая степень, место работы, должность, адрес, контактный телефон.

Рукопись должна содержать ключевые слова, краткую аннотацию (3–4 строки) и библиографический индекс УДК.

Фамилия автора, название статьи, ключевые слова и краткая аннотация должны быть приведены на русском и английском языках.

Плата за публикацию рукописей с аспирантов не взимается.

1. Рукопись принимается в электронном виде, с обязательным приложением бумажной распечатки.

2. Распечатка должна быть выполнена на лазерном принтере ф. А4, через два интервала. Кегль шрифта — 14. Поля: левое — 2,5 см, остальные по 2 см, печать текста на одной стороне листа, оборот листа пустой.

3. Страницы распечатки рукописи должны быть пронумерованы вручную или автоматически при компьютерном наборе.

4. Электронная версия рукописи представляется в формате текстового редак тора Word 2000 (или более ранних версий) или в формате RTF.

5. Файлы иллюстраций обязательно представлять отдельно от файлов набора.

Допускаются файлы формата tif (для градаций серого — 300 dpi, для черно белых — 600 dpi) или файлы векторной графики форматов wmf, CorelDRAW или Adobe Illustrator до 10 версии включительно (тексты должны быть переведены в кривые;

необходимо также приложить файлы использованных шрифтов — на случай правки).

6. Рисунки или фотографии для сканирования прилагаются отдельно в двух экземплярах. Размер прилагаемого изображения должен быть не меньше публи куемого в статье. Распечатки схем, графиков, диаграмм должны быть выполнены на лазерном принтере с разрешением не менее 600 dpi. На обороте каждой из них должны быть указаны: фамилия автора, название статьи, главы, номер рисунка и подпись под рисунком.

7. Формулы нужно набирать в программе Microsoft Equition (из комплекта Microsoft Office).

Не допускается набор формул с использованием возможностей форматирова ния программы Microsoft Word, лучше оставить при наборе место для них и по возможности каллиграфически вписать от руки в распечатку. Различия между строчными и прописными, прямыми и курсивными, русскими и латинскими, а также греческими буквами при этом должны быть очевидны.

8. Сноски и списки литературы оформляются согласно ГОСТу 7.0.5–2008.

Литература размещается в конце статьи или в конце научного издания не в алфавитном порядке, а по порядку ссылок в тексте.

Издательство Санкт-Петербургского университета управления и экономики Издательство СанктПетербургского университета управления и экономики выпускает книги отечественных и зарубежных авторов по актуальным вопросам экономики как для специалистов в области финансовокредитных отношений, туризма, бухгалтерского учета и аудита, права, статистики, информационных технологий, экологии, физического воспитания, так и для преподавателей и студентов высших учебных заведений, колледжей и лицеев.

Издательство оказывает квалифицированные редакционноиздательские услуги:

• редактирование;

• корректура;

• верстка;

• подготовка оригиналмакета;

• полиграфические работы;

• художественное и графическое оформление.

Редакция предлагает авторам публиковать свои статьи в российском научном журнале «Экономика и управление», в журналах «Ученые записки» и «Социоло гия и право», которые выпускаются издательством СПбУУиЭ.

Приглашаем партнеров, коллег и читателей к сотрудничеству по выпуску специальных номеров журналов, соответствующих их тематической направлен ности.

Опыт осуществления подобного рода изданий включает специальные выпуски, посвященные:

• достижениям и опыту субъектов РФ и регионов в области управления и развития экономики, приуроченные к юбилейным датам;

• актуальным проблемам экономики и управления;

• освещению итогов и материалам международных научнопрактических кон ференций.

Для получения полной информации просьба обращаться в издательство по адресу:

190103, СанкПетербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А.

Тел.: (812) 3133949 и (812) 4488250.

email: izdatime@yandex.ru;

izdat@spbume.ru.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.