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 || 3 | 4 |

«ИНСТИТУТ ПРОБЛЕМ УПРАВЛЕНИЯ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Самарский государственный ...»

-- [ Страница 2 ] --

max f jk y y k( 5 ) 0,63 y k( 2 ) y k( 1 ) 0,03y k( 3 ) 0,93y k( 4 ), j 1, J k, k 1, K, (1) j j j j j Jk max f 0k ( 1 y k( 5 ) ) 0,63 y k( 2 ) y k( 1 ) 0,03y k( 3 ) 0,93y k( 4 ), k y 1, K, (2) j j j j j j Ik Ik C k (3) y k (3) y k i ( 6), C k ( 4 ) y k ( 4) y k i ( 7), j 0, J k, k 1, K, (3) j j j j j j i 0, k i 0, k Ik Ik y k (1) y k j (2) C k (1), y k (2) y kj i (1) C k(2), j 0, J k, k 1, K, (4) j i j j j i 0, k i 0, k g k f jk max f jk y k, j 0, J k, k 1, K (5) j j k k y j Yj gik f i k yik( 5 ) 0,03yik( 3 ) 0,93yik( 4 ) Ik y k( 2 ) yik( 2 ) C k( 2 ), j 0, J k, k 1, K, j j 0, i 0, k (6) 0,03yik( 3 ) 0,93yik( 4 ) Ik y k( 2 ) yik( 2 ) C k( 2 ), j 0, J k, k 1, K, (7) j j 0, i 0, k gik fi k yik( 5 ) 0,03yik( 3 ) 0,93yik( 4 ) Ik y k( 1 ) yik( 1 ) C k( 1 ), j 1, K, (8) 0, J k, k j j 0, i 0, k 0,03yik( 3 ) 0,93yik( 4 ) Ik y kj ( 1 ) k C kj ( 1 ), yi ( 1 ) j 0, J k, k 1, K, (9) 0, i 0, k y k(min, y k( 4 ) y k(min, y k( 3 ) (10) j j j 3) j 4) K Jk Ik Mk y k i ( 2 ) 0, max f0 y 0,63 1 j j k 1j 0 i Jk Ik Ik k k k k 0,04 y k ( 6 ) 0,63 yki (7 ) j ( 2 ) yi j ( 2 ) j ( 1 ) y ji ( 1 ) (11) j j i Jk 1 i Jk где использованы следующие обозначения экономических индикаторов состояния j-го АЭ yk( 1 ) и/или центра k-й корпоративной подсистемы: – расходы j-го АЭ на потребление j k y k ( 2) – yij( 1 ) продукта других АЭ;

– расходы j-го АЭ на потребление продукта i-го АЭ;

j yki( 2 ) – объём продаж j-го АЭ i-му АЭ y k (3) объём продаж j-го АЭ другим АЭ;

– расходы j j j k го АЭ на оплату трудовых ресурсов;

y j (4 ) – расходы j-го АЭ на оплату фондовых ресурсов;

C k( 1 ) – стоимость ресурсов, приобретаемых j-м АЭ вне корпорации;

C k( 2 ) – стоимость j j k C k( 3 ), C j (4 ) – расходы j-го АЭ на оплату продукта, проданного j-м АЭ вне корпорации;

j k собственных трудовых и фондовых ресурсов;

y j (5) – соотношение, установленное j-м АЭ между суммой инвестируемой прибыли и суммой прибыли, направляемой собственникам, y k( 5 ) 0,1, PjkF - средняя норма амортизации основных средств;

M k – материалоёмкость j j k продукции j-го АЭ k-й подсистемы;

– доля неоплаченной кредиторской j ( 1) k задолженности;

– доля неоплаченной кредиторской задолженности.

j (2) Максимальное значение критерия i-го АЭ k-й подсистемы поликорпоративной системы, достигаемое без учета других факторов (в том числе без учета взаимодействий в рамках внутрикорпоративных и межкорпоративных отношений) обозначено символом gik fik max fik yik, j 0, Jk,k 1, K. (12) yik Yik Задача управления заключается в следующем: определить вектор состояния системы y k( 1 ), y k( 2 ), y k( 3 ), y k( 4 ), y k( 5 ), y k( 6 ), y k( 7 ), j y 0, J k,k 1,K, j j j j j j j удовлетворяющий системе уравнений (1) – (11).

2. Анализ механизмов управления поликорпоративной системой Исследование системы уравнений (1)–(11), определяющих функционирования поликорпоративной системы, позволяет разработать и проанализировать механизмы управления, обеспечивающие оптимумы критериев эффективности её элементов.

Рассмотрим особенности целевых функций АЭ и центров системы.

Во–первых, цели центров k-й системы поликорпоративной системы и входящих в подсистему АЭ являются непротиворечивыми с точки зрения варьирования параметров состояния:

y k( 1 ), y k ( 2 ), y k ( 3 ), y k ( 4 ), y k ( 6 ), y k ( 7 ), j 0, J k,k 1, K.

j j j j j j f jk y и центров f0kj y возрастают с В частности, критерии эффективности АЭ y k( 2 ) (объемов продаж АЭ), и убывают с увеличением параметров увеличением параметра j y k( 1 ), y k ( 3 ), y k( 4 ), y k( 6 ), y k( 7 ) (объемов потребления ресурсов).

j j j j j Кроме того, цель «мнимого центра» f0 y поликорпоративной системы в целом f jk y и центров подсистем f0kj y с точки зрения также не противоречит целям АЭ y k( 1 ), y k ( 2 ).

параметров состояния j j Отмеченная особенность позволяет предложить следующий механизм k k формирования оптимальных компонентов вектора состояния y j ( 1 ), y j ( 2 ).

k 1. Максимизация параметра y j ( 2 ) обеспечивает максимизацию критериев k k эффективности f j y, f0 y, f0 y. Однако ограничением при этом является k неравенство (7). Следовательно, параметры y j ( 2 ) определяются условием:

0,03 yik( 3 ) 0,93 yik( 4 ) Ik y k( 2 ) yik( 2 ) C k( 2 ), j 0, J k, k 1, K. (13) j j 0, i 0, k y k( 1 ) обеспечивает максимизацию критериев 2. Минимизация параметра j f jk y, f0kj y, f0 y. Однако, ограничением в этом случае является эффективности y k( 1 ) из условия:

неравенство (9). Поэтому определим j 0,03 yik( 3 ) 0,93 yik( 4 ) Ik y k( 1 ) yik( 1 ) C k( 1 ), j 0, J k, k 1, K. (14) j j 0, i 0, k 3. Производится проверка выполнения уравнений связи (4). В случае их y k( 2 ), либо увеличить y k( 1 ). Причем выбор невыполнения необходимо уменьшить j j параметров, за счет варьирования которых обеспечивается выполнение условий (4), осуществляется с учетом значений показателей чувствительности критерия f0 y к f0kj y f jk y изменению этих параметров (чувствительность критериев и к этим параметрам одинакова):

f0 f k 0,63 1 M k k 0,36 0, j(1) ;

j( 2 ).

j y k( 2 ) y k( 1 ) j j y k( 1 ), y k( 2 ), показатель чувствительности Варьировать следует тот из параметров j j к которому по абсолютной величине меньше.

f0 y f0kj y и входящих в Отметим, что критерии эффективности центра k-й подсистемы f jk y являются противоречивыми с точки зрения параметра y k ( 5 ). Поэтому для нее АЭ j y k ( 5 ), реализующего некоторую «компромиссную» стратегию выбора значения параметра j управления, необходимо использование каких-либо методов многокритериальной оптимизации.

y k ( 5 ), определен тем или иным способом.

Предположим, что параметр j Распределение передаваемых другим АЭ поликорпоративной системы производственных мощностей (трудовых и фондовых ресурсов) осуществляется с учетом ограничений, накладываемых, как правило, в соответствии с реальными особенностями экономических и организационных систем. В этом случае предлагается следующий механизм формирования y k ( 3 ), y k( 4 ) (параметры y k( 6 ), y k( 7 ) однозначно определяются параметров состояния j j j j условием (3)):

f0kj y, f jk y, Определяются показатели чувствительности критериев 1.

f0 y к изменению параметров y k ( 3 ), y k( 6 ) :

j j f jk f0kj f 0,03y k( 5 ) ;

0,03( 1 y k( 5 ) ) ;

0;

j j y k( 3 ) y k( 3 ) y k( 3 ) j j j f0kj f jk f 0;

0,04.

y k( 6 ) y k( 6 ) y k( 6 ) j j j y k ( 3 ) максимизирует критерии эффективности Минимизация параметра 2. j f jk y, f0kj y ;

одновременно (в соответствии с условием (3)) происходит максимизация f0 y за счет увеличения параметра y k( 6 ). При этом необходимо критерия эффективности j учитывать ограничения по потребной производственной мощности (10). Следовательно y k(min, y k( 3 ) (15) j j 3) а из выражения (3) следует:

Ik y k(min.

y ki ( 6 ) C k( 3 ) (16) j j j 3) i 0, k Определяются показатели чувствительности критериев системы к изменению 3.

y k( 4 ), y k( 7 ) :

параметров j j f0kj f jk f 0,93( 1 y k( 5 ) ) ;

0,93y k( 5 ) ;

0;

j j y k( 4 ) y k( 4 ) y k( 4 ) j j j f0kj f jk f 0;

0,63.

y k( 7 ) y k( 7 ) y k( 7 ) j j j y k( 4 ) обеспечивает максимизацию критериев Минимизация параметра 4. j f jk y, f0kj y ;

при этом (с учетом (3)) максимизируется критерий f0 y вследствие y k( 7 ).

увеличения параметра Следует учитывать ограничение по потребной j производственной мощности (10), откуда y k(min, y k( 4 ) (17) j j 4) Ik y k(min.

y ki (7 ) C k( 4 ) (18) j j j 4) i 0, k Таким образом, обобщая предложенные механизмы формирования управления поликорпоративной системой, отметим, что при выборе управления рассмотренные механизмы должны применяться одновременно, что обусловливает необходимость применения итерационного алгоритма формирования управления.

3. Алгоритм многокритериальной оптимизации Решение задачи многокритериальной оптимизации приводит к формированию множества неулучшаемых по Парето управлений y k* 5 ). Нормализация критериев при j( управлении y k (5) выполняется по формуле:

j f jk f jk m in f jk,j 0, J k, k 1, K, (19) f jk m ax f jk m in где f jk - нормализованное значение j-го критерия, f jk m ax - максимальное значение j-го критерия, полученное в результате решения однокритериальной задачи оптимизации без учёта остальных критериев, достигаемое при управлении y k* 5 ) :

j( y k* 5 ) = arg max f jk y k( 5 ), j 0, J k, k 1, K, j( j Y Введём в рассмотрение параметр f jk ym*( 5 ) k f jk yn* 5 ) k ( nm, n, m, j 0, J k, k 1, K, h j f jk m ax k m in fj отражающий долю прироста (потерь) j-го критерия относительно отклонения его максимального значения от минимального значения при переходе управляемой системы от управления y n* 5 ) к управлению ym*( 5 ). Сформируем граф управлений, вершинам которого k k ( поставим в соответствие Парето - оптимальные управления y k* 5 ), а дугам – процессы j( переходов от одного оптимального управления к другому в рамках процедуры сравнения управлений;

характеристикой эффективности перехода является параметр [2] Jk S nm hn m. (20) j j Выделим в графе управлений с J k вершинами J k 2 подграфов с тремя вершинами m-ой, n-ой и поочерёдно остальными - образующих циклы. Далее реализуется алгоритм [2].

На каждом этапе решения задачи многокритериальной оптимизации решается задача одномерной максимизации. Гарантировать сходимость последовательности состояний, максимизирующей критерии эффективности, можно для строго унимодальных функций [3].

Критерии f jk, j 1, J k, f 0k, k 1, K как функции одного аргумента y k (5)j являются строго унимодальными. Обозначим f jk y ni(5) f i, y ni(5) yi, j 0, J k, k, ni 1, K.

j j В задачах одномерной оптимизации обычно в результате каждого цикла появляются пары y1, f1, y2, f 2, y3, f 3, y4, f 4 такие, что y1 y2 y3 y4, f 2 max f1, f 4, f 3 max f1, f 4.

Возникает вопрос о выборе упорядоченного сочетания параметров состояния, обеспечивающего решение одномерной оптимизационной задачи, так называемой удачной тройки [3]. В силу строгой унимодальности максимизируемых функций, очевидно, что при f 2 f 3 удачной будет тройка y1, y2, y3, а при f 2 f 3 удачную тройку образуют y2, y3, y4.

Если же f 2 f 3, то f f 2, f 3 из двух троек y1, y2, y3, y2, y3, y4 целесообразно выбирать ту, которой соответствует наименьший из двух отрезков y1, y3, y2, y4. Так как при численной реализации вычисления лимитируются определённой точностью, то мы можно утверждать, что равенство значений f 2 u f 3 осуществляется с - точностью, то есть f2 f3.

Таким образом, любые три вершины графа, фигурирующего в алгоритме [2], являются набором параметров состояния, обеспечивающего решение одномерной оптимизационной задачи (удачной тройки).

Поскольку потери каждого из АЭ и центра должны быть пропорциональны получаемому эффекту, то определяется компромиссное решение, так как АЭ и центр идут на взаимные уступки. Управляющее воздействие центра осуществляется путём варьирования экономических показателей элементов системы. Центр формирует управление системой исходя из максимизации векторного критерия эффективности, компонентами которого и являются критерии эффективности элементов системы. Поэтому единственность решения задачи обоснована использованием принципа гарантированного результата (максимина), согласно которому оптимальным считается управление, которое доставляет наилучшее значение наихудшему критерию [4].

4. Алгоритм формирования управления поликорпоративной системой Предлагается следующий алгоритм выбора управления в поликорпоративной системе:

1. Определяются параметры состояния y k (3), y k ( 4) по формулам:

j j y k (3) y k (min, y k ( 4) y k (min, j 0, J k, k 1, K.

j j 3) j j 4) 2. Определяются параметры состояния y по формулам:

k k,y j ( 6) j (7) k k k m in k k k m in y C y,y C y,j 0, J k, k 1, K.

j (6 ) j( 3 ) j( 3 ) j i( 7 ) j( 4 ) j( 4 ) 3. Для определения y, y по формулам (13), (14) применим одношаговый k k j (1) j ( 2) алгоритм, основанный на методе Зейделя. Это метод последовательных приближений, в котором при вычислении приближения для данной компоненты учитываются вычисленные ранее приближения для остальных компонент, кроме данной. Показано [5], что достаточные условия сходимости одношагового циклического процесса для данной задачи выполнены.

Одношаговый циклический процесс сходится быстрее, чем процесс последовательных приближений. В качестве начального приближения используется вектор C k(1), C k( 2).

j j t t 3.1. Задается начальное приближение: y k( 1 ) C k( 1 ), y k( 2 ) C k( 2 ), j 1, J k,k 1, K, j j j j t=0, где t – индекс итерации.

3.2. Принимается t= t + 1, t t 3.2. Определяются y k( 1 ), y k( 1 ) по формулам (13), (14).

j j Проверяется условие (4). Если оно не выполнено, то определяется значение f 0 y 3.3.

и рассчитываются 1 f0 f y k( 1 ) y k( 1 ) f 0 y ;

y k( 2 ) y k( 2 ) f0 y, j j j j y k( 1 ) y k( 2 ) j j и переход на следующую итерацию (шаг 3.2).

4. Решение задачи многокритериальной оптимизации относительно k y :j 1, J k, k 1, K j ( 5) max f jk y k (5), j 1, J k, k 1, K j, max f 0k y k (5), k 1, K j с использованием алгоритма (19), (20).

5. Определяются g k f jk max f jk y k( 5 ), j 0, J k,k 1, K и проверяются условия j j (6), (8). Если эти условия не выполнены, необходимо вычислить следующие приближения y k (1), y k (2), перейдя на шаг 3.2.

j j 6. Распределяется дополнительный эффект от взаимодействий в поликорпоративной системе:

g k y j dk f0 y 0, j 1, J k,k 1,K, (21) j K Jk gk y j k 1j g k y0 – величина снижения критерия эффективности j–го АЭ k–й подсистемы где j поликорпоративной системы, при переходе от вектора экономических индикаторов y*, f jk y, к вектору индикаторов y0, максимизирующему максимизирующего критерий k критерий f0 y. Этот показатель определяется по формуле:

gk y0 g k f jk y * g k f jk y0, j 1, J k,k 1,K. (22) j j j Таким образом определяется вектор экономических индикаторов, максимизирующий критерий эффективности поликорпоративной системы в целом:

y0 y k 01 ), y k 02 ), y k 03 ), y k 04 ), y k 05 ), y k 06 ), y k 07 ), j 0, J k,k 1,K, j( j( j( j( j( j( j( Список литературы 1. Гераськин М.И. Модель и механизмы межкорпоративных взаимодействий организаций // Вестник Самар. гос. аэрокосм. ун-та, 2004, №2. С. 60-68.

2. Гераськин М.И. Формирование управления поликомпонентной системой при нескольких критериях эффективности на основе графа управлений // Известия СНЦ РАН, №1, 2003.

С. 134-142.

3. Карманов В.Г. Математическое программирование. Москва, Физ. – мат. Лит. 2001 г., с.

4. Машунин Ю.К. Методы и модели векторной оптимизации. М.: Наука, 1986 г., 144 с.

5. Фаддеев Д.К., Фаддеева В.Н. Вычислительные методы линейной алгебры. СПб, Издательство «Лань», 2002 г., 736 с.

АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ И ДВИЖЕНИЯ ИМУЩЕСТВА КОРПОРАЦИИ ОАО «АВИАСТАР»

Гераськин М.И., Кузнецова О.А.

Самарский государственный аэрокосмический университет Открытое акционерное общество «Ульяновский авиационный промышленный комплекс (УАПК) «Авиастар» создано путём акционирования бывшего государственного предприятия «Ульяновский авиационный промышленный комплекс им. Д.Ф.Устинова».

Основным видом деятельности УАПК является производство и ремонт авиационной техники. Одним из крупнейших акционеров Общества является государство в лице Министерства имущественных отношений (7,2%), Департамента имущественных отношений Ульяновской области (5,3%) и Фонда имущества Ульяновской области (2,5%).

С 1998 года на УАПК принята корпоративная модель управления. В результате реструктуризации на 2001 год в составе УАПК действует более 50 дочерних предприятий с долей участия более 50%.

млн. руб.

6 5 4 3 2 1 основные производственные фонды вклады в дочерние предприятия жильё, соцкульбыт Рис. 1 – Динамика активов ОАО УАПК «Авиастар».

Передача в ходе структурной реорганизации основных средств и оборотных активов УАПК в активы ЗАО «Авиастар-СП» и других дочерних предприятий создала предпосылки к принципиальному изменению профиля основной деятельности УАПК – Общество в настоящее время представляет собой холдинг (управляющую компанию), основная функция которой заключается в управлении активами и финансовыми потоками.

Корпоративные производственно-финансовые системы базируются на принципах финансовой самостоятельности, децентрализации управления, диверсификации функций, экономической заинтересованности элементов в результатах деятельности. В условиях реализации этих принципов остро стоит проблема согласования экономических интересов в процессе взаимодействий между элементами различных корпораций, решение которой оказывает определяющее влияние на результативность финансово-хозяйственной деятельности корпораций в целом. Эта проблема является следствием основного противоречия [1] современных крупных экономических систем – противоречия между необходимостью расширения состава участников системы и требованием сохранения согласованности действий разнообразных юридических лиц в соответствии с общей стратегией системы.

Решение отмеченной проблемы возможно в рамках так называемых интегрированных корпоративных структур (ИКС), включая холдинги, актуальность формирования которых предопределяется следующими обстоятельствами [2]: признание ведущей роли ИКС в реализации экономической политики государства;

определение приоритетов развития экономики как ориентиров общей стратегии хозяйствования ИКС;

адекватное отражение экономической роли ИКС в законодательстве для достижения синергического эффекта интеграции. Общеэкономическими мотивами объединения промышленных предприятий с торговыми, кредитно-финансовыми, научными организациями являются [3] возможности снижения производственных и трансакционных издержек;

повышения инвестиционной привлекательности бизнеса и его устойчивости в условиях колебаний экономической конъюнктуры;

концентрации инвестиционных ресурсов на приоритетных направлениях производства и перспективных научно-исследовательских проектах.

Становление новых интегрированных производственных (финансово производственных, производственно-торговых) корпоративных структур, ориентированных на платежеспособный спрос — один из ключевых факторов изменения традиционной системы управления промышленностью [4].

В связи с этим возрастает значимость внутрикорпоративных аспектов холдинговых отношений, для детализации которых вводится понятие субхолдингов [5] – организация, находящаяся под непосредственным (субхолдинг первого уровня) или опосредованным (субхолдинги последующих уровней) контролем основной компании и созданная для сужения масштабов этого контроля. Таким образом, реализуется процесс трансформации ИКС в систему, состоящую из нескольких корпораций (ИКС).

Рассмотрим наиболее крупные компании, созданные с участием УАПК, в которых УАПК обладает значительной долей уставного капитала.

При формировании сводной бухгалтерской отчетности головная организация (холдинг) и ее дочерние и зависимые общества, в капиталы которых холдингом осуществлены финансовые вложения, именуются Группой [6]. Капитал Группы представляет собой совокупность уставных капиталов членов Группы.

В составе оплаченного капитала Группы наибольшую роль играют уставные капиталы УАПК (холдинг) - 1605 млн. руб., ЗАО "Авиастар-СП" - 4500 млн. руб., ОАО “Туполев» - 539 млн. руб.

ЗАО "Авиастар-СП" является самолетостроительным предприятием, аккумулировавшим основные производственные мощности УАПК. ЗАО «Аэропорт «Ульяновск-Восточный» – второй по объему грузового оборота авиационно-транспортный узел г. Ульяновска. Также крупной организацией является предприятие ООО авиализинговая компания “Туполев». В структуре оплаченного капитала Группы по состоянию на 01.01. г. наиболее значительную часть занимал капитал собственно холдинга (21,9% капитала Группы), а также вклады холдинга в дочерние общества (73,8%);

в целом доля холдинга и дочерних обществ составляла подавляющую часть капитала Группы 95,7%.

ОАО «УАПК «АВИАСТАР»

1 605 000 000 руб.

ЗАО «Авиастар-СП» ОАО “Туполев»

4 500 000 000 руб. 3 539 000 000 руб.

Доля участия 44,8 % Доля участия 20,25 % ООО АЛК “Туполев»

ООО «Интер-АНТ»

2 276 000 000 руб.

3 044 000 000 руб.

Доля участия 36,63% Доля участия 48,99 % ЗАО «Международный аэропорт «Ульяновск Восточный 500 000 000 руб.

Доля участия 78,9 % Структурная схема корпорации «Авиастар»

Рис. Доля принадлежащих холдингу паев в капиталах зависимых обществ и других организаций составляла 0,2% капитала Группы. Сторонним собственникам принадлежало 4,1% капитала Группы. В течение 1 квартала 2000 г. доля капиталов дочерних обществ, являющаяся собственностью холдинга, снизилась до 71,5%, вследствие чего доля холдинга и дочерних обществ в совокупном капитале Группы уменьшилась до 93,4%;

также уменьшилась до 0,1% доля принадлежащих холдингу паев в капиталах зависимых обществ и других организаций. В связи с этим удельный вес не принадлежащих холдингу долей капиталов членов Группы возрос до 6,5%.

Указанные изменения структуры капитала Группы обусловлены снижением долей, принадлежащих холдингу, в уставных капиталах следующих членов Группы:

в капитале ЗАО "Авиастар-СП" со 100% до 20,25%;

в капитале ЗАО "Аэропорт "Ульяновск-Восточный" с 99,7% до 78,9%.

Процесс перераспределения имущества УАПК явился заключительным этапом длительного периода реструктуризации крупнейшего самолётостроительного комплекса Поволжского региона. Результаты этого процесса иллюстрируют одну из двух основных моделей диверсификации видов деятельности и, соответственно, центров консолидации доходов. В итоге сложился комплекс вертикально и горизонтально интегрированных корпоративных структур, в рамках которого налажены, во-первых, горизонтальные взаимодействия между организациями различного профиля деятельности;

во-вторых, вертикальные взаимодействия между холдингами, субхолдингами и управляемыми компаниями в рамках механизмов перераспределения доходов. Последний тип взаимодействий становится в такой системе ключевым аспектом, поскольку управляющие воздействия при этом базируются на формальных отношениях собственности (долях капиталов компаний).

Список литературы 1. Винслав Ю.Б., Германова И.Е. Холдинговые отношения и правообеспечение их становления в России и СНГ // Российский экономический журнал, 2001. №4. С. 19 32.

2. Лисов В.И. Формирование крупных интегрированных структур в российской экономике – М.: Изд-во МГУ, 2000.

3. Дементьев В.Е. Акционерные и неимущественные механизмы интеграции в российских бизнес-группах // Российский экономический журнал, 2002. №3. С. 11-26.

4. Винслав Ю. Государственное регулирование и проектирование корпоративных структур // Российский экономический журнал. –1997, №1. С. 32-35.

5. Винслав Ю.Б., Котов Г.В. Реформирование железнодорожного комплекса: вариант создания многоуровневого госхолдинга // Российский экономический журнал, 2001.

№3. С. 45-57.

6. Методические рекомендации по составлению и представлению сводной бухгалтерской отчетности (утверждены приказом Министерства Финансов РФ от 30.12.1996 г. №112.) АНАЛИЗ КОРПОРАТИВНЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ ОАО «АВИАКОР» И ОАО «ТУПОЛЕВ»

Гераськин М.И., Кузнецова О.А.

Самарский государственный аэрокосмический университет Открытое акционерное общество «Ульяновский авиационный промышленный комплекс «Авиастар» создано путём акционирования бывшего государственного предприятия «Ульяновский авиационный промышленный комплекс им. Д.Ф.Устинова».

Одним из крупнейших акционеров ОАО «Авиастар» является государство в лице Министерства имущественных отношений (7,2%), Департамента имущественных отношений Ульяновской области (5,3%) и Фонда имущества Ульяновской области (2,5%).

С 1998 года ОАО «Авиастар» принята корпоративная модель управления Обществом. В результате реструктуризации по состоянию на 2003 год в составе ОАО «Авиастар» действует более 50 дочерних предприятий с долей участия более 50%.

В рамках реструктуризации осуществлено выделение самолётостроительного цикла.

Сюда включено как собственно производство авиационной техники (ЗАО «Авиастар-СП»), так и аэропорт, обеспечивающий испытательные полёты вновь построенного самолёта (ЗАО «Международный аэропорт «Ульяновск-Восточный»), центр гарантийного и послегарантийного обслуживания авиатехники (ЗАО «ЦТО и РАТ «Авиасервис») контроль над которыми осуществляется через ЗАО «Авиастар-СП», образовательное учреждение, обучающее персонал производственного предприятия и авиационные экипажи (ООО «Авиастар-Учебный центр), предприятие, специализирующееся на оказании услуг по покраске авиатехники (ЗАО «Авиастар-Спектр»), и предприятие, снабжающее аэродромный и испытательный комплекс горюче-смазочными материалами (ЗАО «Авиастар-ГСМ»). На рис. 1 представлена интегрированная структура самолётостроительного цикла ОАО «Авиастар», причём отражены доли участия холдинга в капиталах интегрированных компаний.

Таким образом, ОАО «Авиастар» стало холдингом, владеющим контрольными пакетами акций (долями в уставных капиталах) дочерних структур, виды деятельности которых в своей совокупности представляют весь спектр деятельности, ранее осуществлявшейся в рамках единой организации.

При этом реализуются следующие основные типы8 интегрированных корпоративных структур (ИКС): 1) системы, образованные на принципах делегирования полномочий одному или нескольким элементам (корпорациям) развивать то или иное коммерческое направление в рамках ИКС;

2) системы, основанные на централизации управления в руках головной фирмы ИКС. Таким образом, естественно сформировались горизонтально интегрированные ИКС, механизмом формирования которых, как правило, является объединение финансовых ресурсов корпораций, имеющих общие цели (например, альянс «Сибал»–«Русал»), и вертикально интегрированные ИКС, основанные на механизме разветвления головных и дочерних структур (в основном, НК «Сургутнефтегаз», «ЛУКойл»).

Дынкин А., Соколов А. Интегрированные бизнес-группы в российской экономике // Вопросы экономики, 2002. №4. 78-95.

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ (в лице Мингосимущества, РАКА) 15,1% ОАО УАПК «Авиастар»

100% ЗАО «Авиастар-СП»

4 800 000 000 руб.

ЗАО «Международный аэропорт «Ульяновск- 19,9% Восточный»

500 000 000 рублей ЗАО «ЦТО и РАТ «Авиасервис» 51,49% 41 473 000 рублей 51% ООО «Авиастар-Учебный центр»

49% 89 692 000 рублей ЗАО «Авиастар-Спектр»

100% 560 003 руб.

ЗАО «Авиастар-ГСМ»

26% 104 000 руб.

Рис. 1 - Структурная схема самолётостроительного цикла корпорации ОАО «Авиастар».

Перспективами развития ИКС могут быть следующие варианты9:

1) корпоратизация ИКС, то есть формальное закрепление взаимодействий внутри системы, например, через отношения акционерной собственности, и превращение системы самостоятельных корпораций в одну компанию;

2) концентрация ИКС, выражающаяся в концентрации капитала в руках ограниченного круга акционеров и концентрации функций, что приводит к прекращению взаимодействий с непрофильными контрагентами;

крайним случаем этого варианта является дезинтеграция ИКС.

Анализ модели интеграции самолётостроительного цикла ОАО «Авиастар»

показывает, что реструктуризация привела к формированию структуры управления, во первых, основанной на перераспределении центров ответственности от подразделений единой компании к юридически и экономически самостоятельным организациям, во-вторых, реализующей многоступенчатую иерархическую корпоративную структуру (иерархия холдинга и субхолдинга), в-третьих, предусматривающей перераспределение прибыли Винслав Ю. Государственное регулирование и проектирование корпоративных структур // Российский экономический журнал. –1997, №1. С. 32-35.

пропорционально доле ответственности, исходя из доли участия в капиталах интегрированных компаний.

ОАО «Туполев» было создано в целях развития российской авиационной промышленности и ускорения перехода российских авиакомпаний на использование авиационной техники нового поколения. Доля Государства в уставном капитале ОАО составляет 50% плюс одна акция. ОАО «Авиастар» и его партнёр ОАО «АНТК им.

Туполева» также стали акционерами ОАО «Туполев». В счёт оплаты доли ОАО «Авиастар»

внесён контрольный пакет акций ЗАО «Авиастар-СП».

Зарегистрировано ОАО «Туполев» 19 октября 1999 года с уставным капиталом в размере 7 900 000 000 рублей, доля ОАО «Авиастар» в котором составляет 44,81%.

Структура институциональных взаимосвязей корпораций ОАО «Авиастар» и ОАО «Туполев» с указанием долей участия в капиталах представлена на рис. 2.

Структура ОАО «Авиастар» (рис. 1) включает в себя следующие блоки:

производство, эксплуатация, аэропортовых услуг, центр обучения. Но согласно особенностям технологического цикла производства и эксплуатации авиационной техники необходима интеграция процессов проектирования, производства и эксплуатации.

Данную проблему невозможно было решить в рамках внутренней реструктуризации ОАО «Авиастар». Образование ОАО «Туполев» позволило завершить интеграцию в рамках полного цикла проектирования авиационной техники, самолётостроительного производства и эксплуатации.

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ (В лице Мингосимущества, РАКА) 15,1% 50%+1 44% ОАО «АНТК ОАО УАПК 44,8% 5,2% им.Туполева»

«Авиастар» ОАО «Туполев»

98,4% 100% 78,64% 1,6% ОАО «АЛК «Туполев»

ЗАО (авиализинговая компания) «Авиастар-СП»

ЗАО «Международный ЗАО «ЦТО и РАТ ООО «Интер-АНТ» ЗАО «Волга-Днепр»

аэропорт «Ульяновск- «Авиасервис»

Восточный»

ООО «Авиастар-Учебный центр»

Рис. 2 – Структурная схема взаимодействий ОАО «Авиастар» и ОАО «Туполев».

Помимо того, что ОАО «Авиастар» участвовало в образовании ОАО «Туполев» и ОАО «АЛК «Туполев», проникновение оказалось взаимным и ОАО «Туполев» владеет долями в дочерних предприятиях ОАО «Авиастар».

Таким образом, сформировалась горизонтально и вертикально интегрированная система, в которой горизонтальная интеграция решает задачи согласования различных производственных функций, а вертикальная интеграция – обеспечивает рациональное распределение ресурсов и перераспределение доходов.

Список литературы 1. Дынкин А., Соколов А. Интегрированные бизнес-группы в российской экономике // Вопросы экономики, 2002. №4. 78-95.

2. Винслав Ю. Государственное регулирование и проектирование корпоративных структур // Российский экономический журнал. –1997, №1. С. 32-35.

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕГИОНАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ Гераськин М.И., Маклюкова Ж.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Проблемы устойчивого экономического роста, базирующегося на инновациях, формируются на стыке науки и производства, фундаментальных и прикладных разработок, и этим вызвана их сложность и неоднозначность. Инновации, воплощенные в новых научных знаниях, изделиях, технологиях, услугах, оборудовании, квалификации кадров, организации производства, являются главным фактором конкурентоспособности во всех экономически развитых странах. В течение последнего десятилетия масштабы инновационной деятельности в российской экономике весьма скромны. В целом по России показатель доли инновационно-активных предприятий равнялся в 2002 году 9,0%. Лидером по показателю в Приволжском федеральном округе является Пермская область (29,9%). Удельный вес инновационной продукции в общем, объеме продукции, отгруженной инновационно активными предприятиями, составляет 9,1%.

Важнейшей целью региональной инновационной политики является обеспечение устойчивого сбалансированного экономического развития и повышение качества жизни населения на основе создания условий для роста инновационного уровня и конкурентоспособности экономики, ее отдельных отраслей и предприятий, продвижения инновационной продукции на внутри региональный, межрегиональные и международный рынки, импортозамещения на внутреннем рынке [1].

Методы управления региональным развитием.

Механизмы управления инвестициями региональной экономики включают в себя модели идентификации центров капитала и модели оценки инвестиционной привлекательности. Выделяют следующие виды механизмов регионального развития: 1) прогрессивные механизмы обеспечивают благоприятный для развития инвестиционный климат;

2) правильные механизмы- обеспечивают климат нейтральный;

3) регрессивные механизмы- формируют неблагоприятный инвестиционный климат.

Механизмы регионального развития [2]- это прогрессивные механизмы, обеспечивающие инвестиционную привлекательность и следовательно, развитие региона за счет инвестиций. Механизмы развития являются подклассом адаптивных механизмов функционирования социально-экономических систем.

Модели идентификации центров капиталов определяют следующие признаки центра:

1) центром капитала при одинаковой фондоотдаче является регион с пониженными издержками производства продукции;

2) центром капитала при одинаковых производственных издержках является регион с повышенной фондоотдачей;

3) центром капитала в едином экономическом пространстве является регион с пониженной себестоимостью производства продукции и повышенной фондоотдачей.

Оценка инвестиционной привлекательности региона базируется на следующих критериях:

1) регион с повышенными издержками производства продукции инвестиционно непривлекателен;

2) регион с пониженной фондоотдачей инвестиционно непривлекателен.

Инновационная деятельность малых предприятий в масштабах региональной экономики в последние годы стала сокращаться [3]. В 200-х крупнейших российских промышленных компаниях, производящих три четверти продукции, сосредоточено около 30% трудовых ресурсов от общего количества трудовых ресурсов, задействованных во всей промышленности России. Следовательно, оставшиеся 70% трудовых ресурсов в других предприятиях создают 25% валового продукта России.

Одним из методов анализа структуры занятости в федеральных округах и субъектах Российской Федерации является метод структурных сдвигов, включающих в себя пропорциональные и дифференциальные сдвиги [4]. Суть метода состоит в оценке изменения региональных показателей относительно национальных, то есть оценивается разница между действительным ростом, который мог бы иметь место в регионе, если бы последний имел структуру производства, идентичную национальной, что дает возможность определить вклад в развитие региона его специфической структуры. В целом по России занятость выросла в 1995-2003 г. почти на 2%. Размах прироста составляет от –28,13% до 21,72%. Проведенный анализ регионов России показывает, что их развитие идет неравномерно, особенно в части сравнительных конкурентных преимуществ каждого региона, доступа к рынку и др. Различные регионы, существующие в рамках единой национальной экономики, объективно дифференцированы по уровню развития /4/.

Методы оптимизации инвестиционных проектов Вопросы моделирования и оптимизации внутрикорпоративных источников финансирования с использованием механизма трансфертного ценообразования и формирования структуры привлеченных источников финансирования инвестиций рассмотрены для обобщенной вертикально - интегрированной нефтяной компании (ВИНК) [5].

В общем виде ВИНК представляет собой сложную технико-экономическую систему, осуществляющую добычу и переработку нефти, сбыт на внешнем и внутреннем рынках нефти и нефтепродуктов. Моделирование ВИНК предполагает: 1) организационно функциональную модель для формализованного описания организационно-функциональной структуры на основе выделения основных структурных направлений и профильных подразделений бизнеса ВИНК;

2) финансово- экономическую модель позволяющую на основе материальных потоков и потоков по инвестиционной деятельности построить уравнение финансовых потоков;

3) оптимизационную модель для решения задачи оптимизации внутрикорпоративных финансовых потоков ВИНК на основе варьирования трансфертных цен и внутренних и внешних источников финансирования инвестиций участников при выполнении ряда ограничений на искомые переменные.

Практическое использование разработанного комплекса моделей на предпроектной стадии формирования бюджетных планов одной из крупных ВИНК показало его устойчивую работоспособность и эффективность, позволяя существенно улучшать проектные решения, сформированные традиционным способом.

Производственный потенциал может рассматриваться как максимально возможный объем продукции, который в состоянии произвести предприятие при имеющихся ресурсах.

Производственный потенциал отражает объективные производственные возможности предприятия по производству продукции [6]. Предложена статистическая методика оценки производственного потенциала для сельскохозяйственных предприятий, в основу которой положен алгоритм нахождения максимума валового производства для однородной группы предприятий, входящих в заданный кластер. Одним из наиболее важных вопросов при проведении кластерного анализа является выбор тех признаков, по которым проводится классификация предприятия. Из полученных значений производственного потенциала можно сделать определенные выводы:

наиболее существенное влияние на рост производства оказывает обеспеченность 1) трудовыми ресурсами;

значимое влияние на рост валового производства сельскохозяйственной продукции 2) оказывает размер вовлеченных в сельскохозяйственное производство оборотных средств;

увеличение среднегодовой стоимости основных производственных фондов оказывает 3) совершенно незначительное влияние на объем производимой продукции.

Методы информационного менеджмента Анализ проблем информатизации на уровне региона выявил следующие проблемы:

большие расстояния, малая плотность населения, сложность прокладки коммуникаций в труднодоступной местности, наличие горных массивов. Эти проблемы создают предпосылки для привлечения современных и эффективных каналов спутниковой связи, адаптированных к требованиям регионов. В информатизации региона лежит ключ к решению многих проблем сельских школ, целенаправленного повышения квалификации, развития дистанционного обучения в малонаселенных районах. Появление в регионах компьютеров, новостных программ, возможности введения, развития и трансляции национальных и культурных региональных программ - все это повышает культурный и интеллектуальный уровень региона, снижает вероятность оттока населения в крупные культурные центры [7].

Математическая модель анализа решений по выбору оптимальной конфигурации программно-технических средств, разработана на основе метода анализа сетей [8]. Принятие решения о выборе программного средства и его конфигурации значительно влияет на экономический эффект от последующей эксплуатации вычислительной техники. В методе анализа сетей выделяются два этапа. Первый этап- это выбор управляющих критериев с построением управляющих иерархий и сетей;

второй- построение сетей взаимного влияния элементов и кластеров. Предлагаемая модель может послужить основой для компьютерной поддержки решения рассматриваемой задачи и тем самым повысить обоснованность принимаемых решений. Важным преимуществом данной модели является отсутствие требования на независимость критериев по предпочтению. Сетевые модели позволяют более естественным образом описывать сложные взаимосвязи между элементами.

Заключение Тенденции экономического развития в России и за рубежом убеждают в том, что одним из ключевых аспектов переживаемых человечеством трансформацией является регионализация экономической жизни. Именно поэтому внимание представителей целого ряда современных научных дисциплин приковано к региональным аспектам хозяйственных процессов. Проблема воспроизводства региональной экономики и управления социально экономическим развитием региона носит ярко выраженный междисциплинарный характер.

Список литературы 1.Мартынов С.Д. Государство и экономика. Система Витте. Спб.: Наука, 2002.

2.Ермошкин А.И., Овчиннокова Т.И., Цыганов В.В. Овладение региональными центрами капитала//Региональная экономика в информационном измерении: модели, оценки, прогнозы. Сборник научных трудов/Под ред. Е.Ю. Иванова, Р.М. Нижегородцева. М.:

Бизнес-Юнитек,2003.-С.56-67.

3.Архипова М.Ю., Лотош Я.М. Малый бизнес в России: состояние, потенциал, инновационная активность //там же.-С.11-25.

4. Калашникова Т.В. Неоднородность экономического состояния России //там же.-С.37- 5.Карибский А.В., Рыльская Т.В., Шишорин Ю.Р. Моделирование и оптимизация внутрикорпоративных источников финансирования//там же -С.134- 6.Смагин Б.И. Методика оценки производственного потенциала сельскохозяйственных предприятий//там же.-С.214- 7.Нестеров А.Э., Вишневский П.В. Румянцева Е.Л., Трояновский В.М. Информационные процессы и технологии на уровне регионов: проблемы и возможные пути решения//там же. С.245- 8.Аверченков В.И., Подвесовский А.Г., Брундасов С.М. Математическое моделирование анализа и обоснования решений по выбору оптимальной конфигурации программно технических средств на основе применения сетевых моделей принятия решений//там же. С.253- ВОПРОСЫ АМПУТАЦИОННЫХ БОЛЕВЫХ СИНДРОМОВ У БОЛЬНЫХ ПЕРЕНЕСШИХ ТРАВМУ Засканов В.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Развитие современного общества, заключающееся в урбанизации городов, интенсификации транспорта, создании новых производительных сил (современное и сложное, в определенном смысле, опасное оборудование) привело к значительному росту травматизма. По данным Всемирной Организации Здравоохранения в результате транспортных аварий ежегодно в мире получают травмы более 10 млн. человек [4]. В структуре смертности населения молодого среднего возраста травма, как причина смерти, занимает первое место.

Технический прогресс человечества неизбежно приводит к совершенствованию и военного дела. Это выражается в появлении новых средств поражения и усовершенствовании до предела имеющихся. Например, применение разрывных пуль, покрытых мягкой оболочкой (explosive bullet), значительно утяжелило боевую травму т.к. 75 80% кинетической энергии данного снаряда идет на разрушение тканей. Осложнение политической обстановки в различных регионах земного шара, приводящее к локальным войнам, терроризму, обуславливает значительный рост травматизма как среди военного контингента, так и среди мирных жителей.

В структуре травматизма определенную роль занимают травмы конечностей.

Несмотря на то, что современная медицина обладает широким арсеналом средств в борьбе с инфекцией, развитой восстановительной хирургией зачастую при наличии абсолютных показаний выполняется ампутация поврежденных конечностей.

Ампутация (от лат. amputatio – обрезать, отсекать) одна из самых первых хирургических операций, которой овладел человек. Сведения о ней появились еще в IV веке до н.э. Во времена Гиппократа под ампутацией понималось отсечение в пределах омертвевших тканей. Авл Корнелий Цельс во II веке н.э. предложил делать ампутацию в пределах здоровых тканей [2]. В настоящее время под ампутацией подразумевается операция, при которой удаляется периферическая часть конечности, при этом усечение производят на протяжении конечности с перепиливанием кости. Для обозначения операции, при которой производят удаление части или всей конечности на уровне сустава применяют термин – экзартикуляция [3].

Несмотря на свой калечащий характер данная операция, выполненная по абсолютным показаниям, позволяет сохранить больному жизнь. Рассматривая ампутацию как операцию, направленную на сохранение жизни, а также как возможно единственное средство для быстрейшего восстановления функции опоры и, самое главное, трудоспособности, можно рассматривать ее как восстановительную, а не калечащую операцию.

Выделяют следующие абсолютные показания к ампутации:

1.Травматический отрыв конечности.

2.Развившаяся гангрена (в результате ожога, поражения электрическим током, анаэробной инфекции).

3.Наличие триады повреждения:

-повреждение двух третей мягких тканей;

-повреждение и размозжение крупных сосудисто-нервных пучков;

-повреждение костей.

Большой материал для становления учения об ампутациях давали войны. Во время Отечественной войны 1812 года личный врач Наполеона Ларрей только в ходе Бородинского сражения за одну ночь сделал 200 ампутаций. Всего Ларреем было выполнено столько ампутаций, что послужило причиной появления фразы о том, что Ларрей «обезножил Францию». За один год Севастопольской кампании Н.И. Пирогов произвел более ампутаций. Общее число ампутированных, оставшихся в живых после первой мировой войны, по американскому отчету составило:

-английская армия - 115280;

-французская армия – 63401;

-германская армия – 56582.

По немецким данным [1] в германской армии в первую мировую войну раненым выполнены ампутации и распределение ампутаций по конечностям следующее:

-одна нижняя конечность 23293;

-обе нижние конечности 862;

-одна верхняя конечность 15120;

-обе верхние конечности 383.

В период Великой Отечественной войны количество ампутаций составило 2,6% от общего количества хирургических вмешательств [Приоров Н.Н.,1947].

И в мирное время врачи неизбежно сталкиваются с необходимостью данной операции. За последние 5 лет по данным Самарского протезно-ортопедического предприятия из общего числа поступивших на первичное протезирование 20,3% составили больные с механической травмой.

Приведенные данные наглядно иллюстрируют большую значимость проблемы лечения больных с травмами конечностей и совершенствование методов и средств, направленных на решение данного вопроса.

С этой целью проведем анализ болевых синдромов, возникающих после ампутаций.

Выделяют три болевых синдрома: каузалгия;

боль в культе;

фантомно-болевой синдром. С проблемой этих болевых синдромов сталкиваются врачи различных специальностей – нейрохирурги, травматологи, хирурги общего профиля, невропатологи, физиотерапевты.

Каузалгия – специфический симптомокомплекс, отличающийся наличием чрезвычайно сильной боли, которая носит оттенок ожога (интенсивная, жгучая, нередко непереносимая). Каузалгическая боль имеет постоянный характер, прекращается только во время сна и возобновляется сразу же после пробуждения. Обязательной составной частью каузалгии является приступообразное усиление боли до непереносимой в ответ на малейшее физическое или эмоциональное напряжение. При каузалгии наблюдаются выраженные сосудистые, трофические и секреторные расстройства, которые проявляются гиперемией или цианозом, истончением кожи, гипо- или ангидрозом. Развитие данного синдрома объясняется возникновением очага раздражения в оставшемся нерве и околососудистых симпатических сплетениях. Решающим фактором считают возникновение в коре большого мозга функциональных изменений в форме застойных очагов возбуждения под влиянием длительных болевых ощущений из первичного очага раздражения с вовлечением зрительного бугра. Консервативное медикаментозное лечение каузалгии, как правило, малоэффективно. Наиболее обоснованным с патофизиологической точки зрения является удаление соответствующих симпатических узлов (симпатэктомия).

Боль в культе возникает в результате постоянного раздражения (компрессии) центрального отрезка поврежденного нерва рубцами, при образовании невром, раздражении нервных волокон, проходящих в стенках пораженных кровеносных сосудов и надкостнице, после опила кости. Боль резко усиливается при прикосновении к отдельным точкам на коже или в определенных положениях конечности, из-за чего больной не может пользоваться протезом. При боли в культе эффективны физиотерапевтические методы: эритемные дозы ультрафиолетового излучения, ионофорез с местными анестетиками, лидазой. Из лекарственных средств назначают анальгетики, нейролептические, антигистаминные препараты, новокаиновые блокады (местные, футлярные, проводниковые). Если консервативные методы лечения оказываются неэффективными, применяют хирургическое вмешательство, направленное на создание более благоприятных условий положения поврежденных нервов. Как правило, используют выделение невром из рубцовой ткани и перемещения отрезков нервов в ложе, сформированное из интактных тканей или в полость костного канала. Возможен и такой вариант: ткани невромы разделяют на отдельные группы волокон, а затем сшивают между собой, создавая, так называемые, ловушки для регенерируемых нервных волокон. Обычное удаление невром в большинстве случаев оказывается неэффективным.

Фантомно-болевой синдром характеризуется болью в несуществующей части тела после ампутации или отрыва конечности. Боль по своему характеру может быть самой разнообразной: жгучей, колющей, режущей, стреляющей, ноющей. Пациенты жалуются на ощущение похолодания, спазмирования, ползания, мурашек в отсутствующей конечности. В происхождении фантомной боли существенное значение имеют характер и тяжесть повреждения. Лечение фантомно-болевого синдрома представляет сложную задачу современной медицины. В мировой литературе приводятся достаточно подробные эпидемиологические исследования фантомно-болевого синдрома.


Он развивается в 86% случаев сразу после ампутации и у 60% больных сохраняет хроническое течение в течение многих лет. По материалам исследования [5], среди ветеранов войны США, у 85% обследованных пациентов фантомно-болевой синдром имел ярко выраженный характер, что нарушало работоспособность и социальный статус пациента, при этом только у 1% из них отмечались удовлетворительные результаты после, в общей сложности, сорока видов лечения. При данном виде болевого синдрома применяют методы консервативного и оперативного лечения. Определенный эффект достигается при длительном медикаментозном лечении с использованием антидепрессантов, противоэпилептических, ганглиоблокирующих, седативных, антигистаминных препаратов. Показаны новокаиновые блокады звездчатого, верхнегрудного или поясничного симпатических узлов. Если прямое хирургическое вмешательство на культе не устраняет фантомную боль, применяют деструкцию задних вентролатеральных ядер таламуса стереотаксическим методом. В последнее время функциональные нейрохирурги отмечают значительную эффективность применения хронической стимуляции задних столбов спинного мозга.

Таким образом, выше был проведен анализ болевых синдромов, возникающих после ампутаций, с их характеристиками и возможными методами лечения, которые могут быть рекомендованы к применению.

Список литературы 1. Бурденко Н.Н. Собрание сочинений. – М. Издательство академии медицинских наук СССР. - 1951. – Т.3 – С. 246-294.

2. Кондрашин Н.И., Санин В.Г. Ампутация конечностей и первичное протезирование. – М.:Медицина, 1984, - С. 4-17.

3. Островерхов Г.Е., Бомаш Ю.М., Лубоцкий Д.Н. Оперативная хирургия и топографическая анатомия. – М.: Медицина. – 1972. С. 264-289.

4. Решетняк В.К., Понамаренко Т.П., Шаткина Г.В. и др. Современное состояние теории и практики рефлекторной аналгезии острых и хронических болевых синдромов. – М.: ВНИИМИ, 1998. – В. 4. – 63 с.

5. Sherman R.A., Sherman C.J., Parker L. Chronic phantom and stump pain among American veterans: Results of survey // Pain/ - Vol. 18. – P.83-95.

УДК 338.24. МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ АНАЛИЗА ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ В ЛИНЕЙНЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Засканов В.Г., Голубева Т.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Экономико-математический анализ эффективности функционирования организационных систем является неотъемлемой частью процедур принятия решений на всех этапах управленческого цикла, как при планировании, так и при реализации плановых заданий. Поскольку при функционировании организационных систем имеют место постоянные возмущения как внутреннего, так и внешнего характера, то очень важно оценивать влияние этих возмущений на выходные характеристики исследуемых моделей.

Наиболее известными и часто применяемыми моделями управления организационными системами являются линейные модели, а наиболее приемлемым и достаточно хорошо разработанным инструментарием для решения этого класса задач является теория чувствительности. Поэтому задачи анализа чувствительности выходных характеристик линейных моделей, описывающих различные управленческие задачи, к воздействию возмущающих факторов являются актуальными и направлены на повышение эффективности функционирования предприятий машиностроения.

Формализованные записи моделей планирования и управления производством часто сводятся к задачам линейного программирования, традиционная постановка которых имеет вид:

n c j x j max (min) E= j n i = i= 1, m a i j xj bi (1) j xj 0 j = 1, n min max x xj x j = 1, n j j где E - целевая функция, которая отражает критерий функционирования организационной системы;

xj - переменные, которыми можно оперировать для достижения поставленной цели, n - количество переменных, cj – коэффициенты при переменных в функции цели, i – условия функционирования конкретной организационной системы, которые отражают ограничения на имеющиеся в системе ресурсы, m – количество условий (ограничений), bi величина располагаемого системой ресурса, аi - коэффициенты при переменных в условиях функционирования системы.

Как было сказано выше, в условиях наличия большого количества возмущений необходимы методы анализа чувствительности выходных характеристик линейных моделей к этим воздействиям, которые были разработаны и результаты которых представлены ниже.

Задача анализа плановых решений линейных моделей заключается в определении количественной меры изменения выходных показателей плана при наличии возмущений на входе. Входными параметрами линейной модели являются bi,сj, аij, а к выходным n характеристикам относятся хj;

Е;

у g asj x j, где уg - величина неизрасходованного bg j ресурса g-ого типа при реализации некоторого конкретного плана х х1, х2,...х j...хn ;

m функция потерь cs, показывающая те экономические убытки, которые ais z i s i могут быть при выпуске единицы продукции s-ого вида.

Пусть к реализации принят следующий план x={х1,...,xk,xk+1,xn}, причем x j 0 для хs 0, s k, т.е. "k" ненулевых переменных вошли в номенклатуру плана, а "n-k" j k, n нулевых переменных - нет. Соответственно минимум "k" ограничений a sj x j bi j превращаются в строгие равенства, а остальные "m-k" ограничений остаются чистыми неравенствами, т.е. при реализации плана "m-k" ресурсов используются не полностью и по ним имеются резервы. Матрица AK, отмеченная на рис. 1 пунктиром, соответствует рентабельной (ненулевой) продукции и дефицитным ресурсам.

x1 x2 xj xk xn у1 а11 а12 … а1j … а1k..а1n b у2 а21 а22 … а2j … а2k..а2n b : АК :

: : :

уi ai2.. аij … аik..аin bi ai : : : : : :

уk аk1 ak2 … аkj … аkk..аkn bk am2.. аmj …аmk..аmn bm am Уm v1 … v2 … vj … vk … vn Рис. 1 Преобразованная матрица ограничений Анализ влияния возмущающих факторов на выходные характеристики линейных моделей начнем с анализа влияния ресурсов на выходные характеристики линейных оптимизационных моделей и в первую очередь на переменные плана хj.

Введем понятие чувствительности переменных х j к вариациям ресурсов bi:

i x j / bi (2) j i Коэффициент чувствительности j является количественной мерой влияния ресурса bi на переменную хj и показывает, на какую величину изменится выходной параметр хj при изменении ресурса bi на единицу.

i Для определения коэффициентов чувствительности j достаточно найти матрицу обратную Аk, и элементы этой матрицы будут искомыми коэффициентами чувствительности.

1 1 1........

1 2 j k 2 2 2 2.... j....

Аk 1 1 k (3) i i i i 2.... j....

1 k k k k k........

1 2 j k Изменение переменной хj при изменении поставки некоторого дефицитного ресурса на величину bi определяется уравнением:

хj i bi (4) j Когда возмущение приходит одновременно по нескольким ресурсам, то в силу линейности исходной модели действует аддитивное правило:

i xj bi (5) j i Новые значения выходных параметров хjн будут при этом равны:

хн i xj bi (6) j j i Здесь суммирование ведется только по возмущенным ресурсам. Следовательно, при известной матрице чувствительности, можно при различных возмущениях bi, не прибегая к трудоемким процедурам симплекс-метода, по элементарным алгебраическим выражениям количественно оценивать влияния возмущений bi на переменные плана хj.

Рассмотрим влияния ресурсов на критерий задачи (1). Для определения количественной оценки этого влияния было введено понятие чувствительности критерия к ресурсам:

zi E / bi, i= 1, m. (7) Коэффициенты чувствительности zi критерия показывают "отдачу" единицы ресурса i-ого типа в формировании критерия. Чем больше значение zi, тем более выгоден i-ый ресурс для системы в смысле критерия Е. Поэтому наиболее выгодно вкладывать средства в ресурсы с большими значениями z.

В результате дифференцирования критерия задачи (1) по bi получаем:

n i zi cj i= 1, m (8) j j Е zi bi Если возникает возмущение bi, то изменение Е определяется: или k Е i bi cj (i= 1, k ) (9) j i j н Е Новое значение критерия, с учетом возмущений, будет: E zi bi (10) i Следует отметить, что если возмущение пришло по недефицитному ресурсу bi, то это не отразится ни на переменных хj (поскольку коэффициенты чувствительности i k 1, m) 0 ), ни на критерии.

j (i Аналогичным образом могут быть решены задачи анализа чувствительности функций потерь и резервов по ресурсам к колебаниям дефицитных ресурсов. Также, используя аппарат теории чувствительности, исследуется влияние cj и аij на выходные характеристики линейной модели. Разработанный аппарат анализа чувствительности линейных организационных систем допустимо применять в определенной области изменения входных параметров, которая определяется из условий сохранения неизменной номенклатуры рентабельной и нерентабельной продукции, а так же сохранения неизменной номенклатуры дефицитных и недефицитных ресурсов.

По полученным моделям анализа чувствительности параметров линейных организационных систем к возмущающим воздействиям были разработаны алгоритмы и блок-схемы формирования матриц чувствительности и анализа выходных характеристик плана к вариациям ресурсов. Таким образом, предложенные методы анализа чувствительности линейных организационных систем позволяют решать задачи анализа при минимальных трудозатратах.

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ И СРЕДСТВА ЛИКВИДАЦИИ АВАРИЙНЫХ РАЗЛИВОВ НЕФТИ И НЕФТЕПРОДУКТОВ Козлов В.А., Морозов В.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Увеличение транспортных потоков нефти и нефтепродуктов влечет за собой строительство новых объектов трубопроводного транспорта и интенсивную эксплуатацию существующих трубопроводов. Прохождение трубопроводов через природоохранные зоны, пересечение жизненно важных водных объектов делают задачу экологической безопасности приоритетной как в российском, так и в международном масштабе. В связи с этим актуальной проблемой является проведение классификации основных методов и средств направленных на предотвращение загрязнения земель, водных объектов в результате аварийных и эксплуатационных разливов нефти и нефтепродуктов.


Анализ наиболее эффективных методов, направленных на предотвращение загрязнения земель, водных объектов в результате аварийных и эксплуатационных разливов нефти и нефтепродуктов, приведен на рис. 1.

Методы локализации аварийных и Методы сбора разлившейся нефти эксплуатационных разливов и нефтепродуктов нефти и нефтепродуктов Механические Физико-химические Физико Механические методы методы химические методы методы Использование Использование боновых сорбирующих Применение Применение заграждений веществ сорбирующих нефтесборщиков веществ Рис 1. Классификация методов предотвращения загрязнения земель, водных объектов в результате аварийных и эксплуатационных разливов нефти и нефтепродуктов Одним из наиболее распространенных механических методов локализации аварийных разливов нефти и нефтепродуктов является использование различных конструкций боновых заграждений для водных объектов и для твердых поверхностей. Мобильные боны, в зависимости от условий применения, имеют различные разновидности:

боновые заграждения постоянной плавучести;

боны воздушного наполнения;

сорбирующие боны (используются для локализации и ликвидации разливов нефти и нефтепродуктов);

подледные экраны (используются только в зимнее время).

Мобильные боновые заграждения позволяют в сжатые сроки локализовать распространение лужи пролива на твердых поверхностях и на водных объектах с небольшой шириной и малой скоростью течения.

Следует отметить целесообразность установки так называемых стационарных боновых заграждений в местах повышенного риска утечек нефти и нефтепродуктов.

Разновидностью стационарных боновых заграждений являются всплывающие боновые заграждения с успехом используемые в Норвежском порту Хортон, а также на реке Москва (195 км трубопровода «Рязань-Москва»). Основным преимуществом всплывающих боновых заграждений является быстрота развертывания защитного рубежа на широких водных объектах с высокой скоростью течения и возможность их использования как на открытой воде, так и после ледостава. Эффективность применения всплывающих боновых заграждений подтверждена экономическим расчетом, предоставленным фирмой производителем.

Другим не менее эффективным методом является система сбора разлившейся нефти и нефтепродуктов с использованием нефтесборщиков различной производительности и сорбирующих веществ. Основным критерием для выбора определенной конструкции боновых заграждений и нефтесборщиков является вязкость и толщина пленки пролитой нефти или нефтепродукта, а также объем утечки. При этом важно определить необходимое количество сорбирующих веществ по формуле (1):

М 0,018 F, (1) где М – масса сорбента, кг;

F - площадь пятна, м ;

-толщина пленки нефти на воде, мм.

На крупных акваториях возможно применение специализированных катеров нефтемусоросборщиков, которые обеспечивают не только сбор нефти даже в самых плохих погодных условиях, но и транспортировку собранной нефти и очистку акватории от плавающего мусора.

Для решения ряда поставленных задач возможно эффективное использование программных средств построенных на геоинформационных технологиях, таких как, например, ArcGIS, которые позволяют смоделировать процесс развития аварии, и дают существенное преимущество по сравнению с использованием других программных продуктов, не имеющих в своей основе геоинформационной системы.

ПРИМЕНЕНИЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РИСКАМИ СВЯЗАННЫХ С АВАРИЙНЫМИ РАЗЛИВАМИ НЕФТИ И НЕФТЕПРОДУКТОВ Козлов В.А., Морозов В.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Практика показывает, что полностью исключить аварии и уменьшить до нуля опасность, представляемую объектами добычи, переработки и транспортировки нефти и нефтепродуктов не представляется возможным. Первоочередность и значимость исследований в области обеспечения промышленной безопасности оговорена в ФЗ «О промышленной безопасности опасных производственных объектов» №116 от 21 июля 1997 года и в других подзаконных актах Правительства РФ, Федерального горного и промышленного надзора РФ.

Согласно «Методическим указания по проведению анализа риска опасных производственных объектов. Утв. Постановлением ГГТН России 10.07.2001г. №30» риск аварии - мера опасности, характеризующая возможность возникновения аварии на опасном производственном объекте и тяжесть ее последствий. В общем случае риск возникает при следующих необходимых и достаточных условиях:

существование фактора риска (источника опасности);

присутствие данного фактора риска в определенной, опасной для объекта воздействия дозе;

подверженность объекта воздействия к факторам опасностей.

Обычно каждой аварии предшествует накопление дефектов в оборудовании или отклонении от нормального хода процессов. Неожиданность и внезапность наступления предполагает прогноз риска, его анализ, оценку и управление с целью ослабления воздействия опасности.

Управление рисками, связанных с аварийными и эксплуатационными разливами нефти и нефтепродуктов является важной задачей, которую необходимо решать в плане обеспечения безопасных условий жизни и деятельности населения и окружающей среды.

Процесс управления рисками, связанных с аварийными и эксплуатационными разливами нефти и нефтепродуктов, подразумевает несколько этапов:

1. построение математической модели развития аварии с учетом статистических данных по авариям на аналогичных объектах, находящихся на рассматриваемой территории;

2. прогнозирование распространения последствий аварии по рассматриваемой территории (территориальный риск), оценка возможного количества пострадавших (коллективный и индивидуальный риск) и экономических потерь;

3. разработка комплекса мероприятий по обеспечению безопасности при аварийных и эксплуатационных разливах нефти и нефтепродуктов.

Для правильной оценки и прогнозирования развития аварии, связанной с разливами нефти и нефтепродуктов требуется информация об объектах, попавших в зону поражения, количестве пострадавших, времени доставки сил и средств по ликвидации аварии.

Основной задачей является оптимизация мероприятий, направленных на ликвидацию аварии и эвакуацию людей из опасной зоны. Важнейшим критерием при оптимизации мероприятий является время, т.к. развитие аварийной обстановки в данном случае следует рассматривать как процесс непрерывный во времени с постоянно увеличивающейся зоной поражения.

Решение поставленной задачи возможно с применением геоинформационных технологий, которые позволяют смоделировать процесс развития аварии, и дают существенное преимущество по сравнению с использованием других программных продуктов, не имеющих в своей основе геоинформационной системы. Это преимущество определяется:

возможностью использования графической подосновы (карты района, населенного пункта) для нанесения на нее объектов нефтяной промышленности и отображения результатов моделирования непосредственно на топологической модели;

наглядностью представления информации, быстрым вводом исходных данных, необходимых для выполнения расчетов и удобством анализа полученных результатов расчета.

Использование геоинформационных систем и средств имитационного моделирования позволяет:

моделировать аварийные ситуации и обосновывать мероприятия по минимизации последствий аварийных ситуаций;

моделировать последствия разливов нефтепродуктов с учетом рельефа местности, выбор оптимальных маршрутов для доставки сил и средств для ликвидации аварий;

осуществлять автоматический поиск задвижек, отключающих (изолирующих) аварийный участок трубопровода.

Таким образом использование геоинформационных технологий позволит резко сократить время, необходимое на оценку обстановки и на разработку управленческих решений направленных на ликвидацию аварийных разливов нефти и нефтепродуктов (а также подготовку отчётной документации) за счет комплексной обработки и наглядного отображения на единой основе всех видов используемой информации: собственно картографической, тематической, результатов моделирования и др.

Применение геоинформационных технологий и специализированных языков имитационного моделирования таких как GPSS, SIMULA, SIMDIS, которые облегчают процесс создания программной модели управления риском, связанным с аварийными и эксплуатационными разливами нефти и нефтепродуктов, позволит не только априорно судить о масштабах наиболее вероятных аварий и определить оптимальное количество сил и средств для ликвидации разливов, но и осуществить выбор кратчайших маршрутов для доставки сил и средств к месту возможной аварии и эвакуации людей из зоны поражения.

Использование рассматриваемых подходов позволит качественней проводить прогнозирование и оценку последствий аварийных разливов нефти и нефтепродуктов и эффективно реализовывать мероприятия, направленные на их ликвидацию.

ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ КАРТОЧНЫХ ПЛАТЕЖНЫХ СИСТЕМ С ПОМОЩЬЮ КОМИССИЙ ВЗАИМООБМЕНА Куклев А. И.

Самарский государственный аэрокосмический университет Выбор платежного инструмента несет в себе фундаментальную экстерналию, так как он затрагивает выгоды и затраты обеих сторон сделки. Например, если покупатель настаивает на оплате наличными деньгами (что является законным требованием), то продавец будет нести затраты по хранению и инкассации наличных денег. С другой стороны, при оплате наличными продавец может сэкономить на комиссии, которую устанавливает его банк за обработку платежей по картам. Аналогично, если продавец отказывается от принятия карты к оплате, он вынуждает покупателя нести расходы на поиск банкомата и получения наличных денег, а также препятствует покупателю в получении выгод от использования карты (таких как отсроченный платеж, беспроцентный период или различные бонусы за покупку по карте).

Карточные платежные системы также характеризуются классической сетевой экстерналией. Действительно, когда продавец решает присоединиться к платежной системе (и таким образом способствует принятию карт, выпущенных членами этой системы), то он увеличивает потенциальную полезность для покупателей, которые держат такие карты, предлагая им новую возможность для того, чтобы использовать их. Эта сетевая экстерналия становится меньше и менее важной, когда сеть становится развитой, т.е. фактически все потенциальные пользователи присоединились. Напротив, даже в развитой сети (где фактически все покупатели держат карты и продавцы принимают их), фундаментальная экстерналия, описанная выше остается важной: выбор инструмента оплаты, в конечном счете, решение покупателя, который воздействует на затраты продавца. Наша цель состоит в том, чтобы изучить последствия этой экстерналии использования.

Для того чтобы упростить анализ, мы начинаем со случая, где число сделок определено, и за сделки можно заплатить, используя только карту или наличные деньги.

Таким образом, эффективность использования карты определяется, ответом на вопрос: какие сделки совершаются с использованием карты, а не наличных денег?

Ответ на этот вопрос зависит от разницы в чистой полезности, получаемой B покупателем и продавцом при оплате картой и наличными. Обозначим через b эту разницу S в полезности для покупателя и через b для продавца. Через c обозначим общую стоимость операции по карте для двух банков, обеспечивающих обслуживание платежа: банка покупателя, называемого эмитентом, и банка продавца, называемого эквайрером. Так как оплата наличными для банков дешевле, c может также интерпретироваться как возрастающая стоимость операций по карте по сравнению с наличными деньгами. Таким образом, социальное благосостояние увеличивается при использовании карты (то есть использование карт социально эффективно), если bB bS c. (1) Бакстер [1] первым подчеркнул, что совершенной конкуренции между банками недостаточно для достижения этого состояния (т.е. для эффективного выбора платежных B инструментов). Действительно, совершенная конкуренция подразумевает, что p (цена за B услуги карточки для покупателей) равняется c (предельная себестоимость эмитентов) и S S также что p (цена за услуги карточки для продавцов) равняется c (предельная cS cB c. В отсутствии платежей между сторонами себестоимость эквайреров). Причем и стратегических соображений у продавцов, оплата карточкой будет иметь место, только если обе стороны согласны на это bB pB cB S S S иb p c. (2) Как показано на рисунке 1 условие (2) имеет большее ограничение, чем условие (1), это означает, что при отсутствии платежей между сторонами, не все эффективные сделки с использованием карт будут совершены, даже при совершенной конкуренции между банками.

Это происходит из-за экстерналии, описанной выше. Рассмотрим, например, случай, где b B 1, b S 8, c B 3, c S 2 (это соответствует точке A на рисунке 1). Не используя B p B c B ), покупатель порождает отрицательную экстерналию карточку (так как b S bS (c 6 ) для продавца, и препятствует социально эффективной оплате карточкой (так B b 9 c B c S 5 ).

S b как bS A карта используется при нулевой комиссии взаимообмена (2) pS=cS использование использование карты карты – эффективно (1) неэффективно bB pB=cB Рис. 1. Использование карт при нулевой комиссии взаимообмена S Для случая, где продавцы - гомогенны (то есть b одинаково для всех продавцов) и банки совершенно конкурентные, Бакстер показал, что эта неэффективность может быть S cS исправлена, если эквайрер платит комиссию взаимообмена (interchange fee) a0 b B S S S эмитенту. Чистые затраты эмитента становятся равны c cb c b. Так как между банками существует совершенная конкуренция, то это изменение в стоимости для S B эмитента переносится на покупателей ( p становится равно c b ) и транзакция имеет место, если bB c bS, (3) что является эквивалентным неравенству (1), условию социальной эффективности. При совершенной конкуренции, комиссия взаимообмена устанавливается на оптимальном уровне a0, что интернализирует фундаментальную экстерналию, описанную выше, и восстанавливает эффективность использования карточки. Это иллюстрируют рисунки 2 и 3.

bS использование карты – эффективно bS pS=cS+a карта используется bB c – bS pB = cB – a Рис. 2. Использование карт при низком уровне комиссии взаимообмена В своей критике анализа Бакстера, Карлтон и Франкель [2] утверждают, что эта экстерналия может также быть интернализирована различными методами, а именно разрешением продавцам устанавливать дифференцированные цены при платежах наличными и карточкой. Действительно, если сами продавцы совершенно конкурентные, S b S при платежах картой на покупателей, они полностью переносят их чистые затраты c которые в этом случае используют карточку, bB p B c S bS. (4) bS использование карты – эффективно bS pS=cS+a карта используется bB c – bS=cB – a Рис. 3. Использование карт при комиссии взаимообмена Бакстера B c B ) это также ведет к состоянию В случае конкуренции между эмитентами ( p эффективности bB bS c B c S c. (5) На практике, однако, дифференцированные цены при оплате наличными деньгами и картой редко используются продавцами (это явление Франкель называет “ценовой последовательностью” (“price coherence”)), вероятно из-за операционных затрат. Но если большинство продавцов не делает для покупателей дополнительных наценок, то объем платежей (который зависит и от пропорции продавцов, которые принимают карты и от B S пропорции покупателей, которые желают платить картами) – функция обеих цен p и p, а не только их суммы. В этом случае, имеет значение уровень комиссии взаимообмена.

Список литературы 1. Baxter, W.F. (1983) “Bank Interchange of Transactional Paper: Legal Perspectives,” Journal of Law and Economics, 26: 541-588.

2. Carlton, D.W. and A.S. Frankel (1995) “The Antitrust Economics of Payment Card Networks,” Antitrust Law Journal, 63: 643-668.

ОЦЕНКА ФАКТОРОВ, ПРЕПЯТСТВУЮЩИХ УСПЕШНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА РОССИЙСКИХ ПРЕДПРИЯТИЯХ Матвеева Ю.В.

Самарский государственный аэрокосмический университет Инновационная активность предприятий – это наиболее гибкий индикатор состояния и конкурентоспособности национальной экономики. Угасание этой активности – потеря позиций народного хозяйства на рынках, старение производственных мощностей, разрастание инвестиционного, технологического и экономического кризисов. Вследствие этого сокращаются доходы и поступления в бюджет, понижается жизненный уровень населения.

В рамках опросов инновационно-активных предприятий, ежегодно проводимых Центром исследований и статистики науки Минпромауки РФ, трижды (в 1998, 2000 и 2003г.г.) осуществлялась оценка факторов, препятствующих развитию инновационной деятельности. Руководители предприятий оценивали их относительную важность и степень влияния на инновационную активность. Основные факторы, ранжированные по уровню влияния, представлены в таблице.

Таблица. Факторы, препятствующие инновациям на промышленных предприятиях.

Фактор Ранг фактора по данным за:

2003 год 2000 год 1998 год Недостаток собственных денежных средств 1 1 Недостаток финансовой поддержки со 2 2 стороны государства Высокая стоимость нововведений 3 3 Низкий инновационный потенциал 4 5 предприятия Низкий платежеспособный спрос на новые 5 4 продукты Высокий экономический риск 6 6 Длительные сроки окупаемости 7 7 нововведений Неразвитость рынка технологий 8 9 Неразвитость инновационной 9 10 инфраструктуры (посреднические, информационные, юридические, банковские и прочие услуги) Недостаточность законодательных и 10 8 нормативно-правовых документов Недостаток квалифицированного персонала 11 12 Недостаток информации о новых 12 14 технологиях Недостаток возможностей для 13 13 кооперирования с другими предприятиями и научными организациями Недостаток информации о рынках сбыта 14 11 Неопределенность сроков инновационного 15 16 процесса Отсутствие необходимости в нововведениях 16 15 вследствие более ранних инноваций Невосприимчивость предприятия к 17 17 нововведениям Главными факторами, препятствующими инновационной деятельности, были и остаются финансовые - недостаток собственных денежных средств, а также финансовой поддержки со стороны государства. В других исследованиях вторым по важности фактором называются неприемлемые условия кредитования – что тоже является финансово экономическим показателем. Как следует из представленных данных, низкая инновационная активность вызвана, по мнению предприятий, в первую очередь экономическими, а не производственными причинами. Вместе с тем такой производственный показатель, как низкий инновационной потенциал предприятия, переместился в списке факторов с седьмого (в 1998 году) на четвертое (в 2003 году) место. Это косвенно подтверждает факт разрушения производственной базы предприятий и устаревания имеющегося у них оборудования.

Интересно изменение рейтинга таких факторов, как низкий платежеспособный спрос, низкая квалификация персонала, неразвитость инновационной инфраструктуры, законодательно-правовой базы, а также рынка технологий. Выявляемая смена приоритетов вполне коррелирует с теми объективными параметрами инновационной деятельности, которые были рассмотрены в предыдущих разделах.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |
 





 
© 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.