Публикация: 
	590. Разработка теоретических основ и эконометрических методов проектирования форм и организационных корпоративных структур интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов / Колобов А.А., Орлов А.И., Омельченко И.Н., Орлова Л.А. - Отчет по госбюджетной НИР (рукопись). – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. - 97 стр. 

Федеральное агентство по образованию
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Московский государственный технический университет
имени Н.Э. Баумана
(МГТУ им. Н.Э.Баумана)

УДК 330.115
№ госрегистрации__________
Инв. №____________________
УТВЕРЖДАЮ
Первый проректор – 
проректор по научной работе
МГТУ им. Н.Э.Баумана
д-р техн. наук, проф.

_____________ К.Е.Демихов
“___”_________________200__г.

ОТЧЁТ
О НАУЧНО-ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОЙ РАБОТЕ

РАЗРАБОТКА ТЕОРЕТИЧЕСКИХ ОСНОВ И ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ФОРМ И ОРГАНИЗАЦИОННЫХ КОРПОРАТИВНЫХ СТРУКТУР ИНТЕГРАЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ ПРИ СОЗДАНИИ СОВМЕСТНЫХ ПРОЕКТОВ
(заключительный)

НИЧ  1.10.04  

Руководитель НИР
д-р техн. наук, проф.				       _____________  А.А.Колобов

Москва  2004 

СПИСОК ИСПОЛНИТЕЛЕЙ

Руководитель НИР, 
заведующий кафедрой, докт. техн. наук, профессор 
А.А.Колобов 
(введение, разд.1.1 - 1.4, заключение)

Заместитель руководителя НИР, 
докт. техн. наук, профессор 
А.И.Орлов
 (введение, разд.2.1, 2.3, 2.4, заключение)

Исполнители:

Декан,
докт. техн. наук, профессор 
И.Н.Омельченко
 (разд. 1.5-1.8)

Ассистент
Л.А.Орлова 
(разд. 2.2)

Нормоконтролер
О.Н.Косичкин

 РЕФЕРАТ

Отчет 97 с., 88 источников 

ПРОМЫШЛЕННЫЕ ПРЕДПРИЯТИЯ, УПРАВЛЕНИЕ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ЭКОНОМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ СТРУКТУРЫ, ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ, СНИЖЕНИЕ РАЗМЕРНОСТИ

	Проанализированы функции и структуры управления современными организациями в области промышленности. Упорядочено многообразие определений основных понятий менеджмента. Выявлена определяющая роль современной теории управления. Проанализирована многокритериальность реальных задач управления. Сопоставлены различные подходы к оптимальному управлению экономическими системами, организационные структуры и механизмы управления. Разработке новых конкретных эконометрических методов посвящен второй раздел отчета. Получено обоснование «игрового» метода ранжирования вариантов. Прогнозирование макроэкономической динамики России на период до 2012 г. позволило выявить основные проблемы, стоящие перед российскими промышленными предприятиями в среднесрочной и долгосрочной перспективе. Проанализировано развитие статистических методов за 19744-2004 гг., прежде всего, формирование прикладной статистики и ее основы - статистики нечисловых данных. Рассмотрены «точки роста» в рассматриваемой научной области. В качестве примера применения вероятностно-статистического моделирования и результатов статистики нечисловых данных доказана состоятельность оценки размерности пространства, ранее предложенной из эвристических соображений.
	Результаты НИР предназначены для использования при проектирования форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов, при проведении дальнейших фундаментальных исследований, а также в учебном процессе МГТУ им. Н.Э.Баумана.  

СОДЕРЖАНИЕ
	с.
Введение	5

1. Функции и структуры систем управления промышленными 
предприятиями	7
1.1. Определения основных понятий менеджмента	7
1.2. Развитие представлений о менеджменте	11
1.3. Структура современного менеджмента	18
1.4. Основные функции управления 	21
1.5. Системы управления людьми	36
1.6. Многокритериальность реальных задач управления	42
1.7. Об оптимальном управлении экономическими системами	43
1.8. Организационные структуры и механизмы управления	47

2. Разработка эконометрических методов проектирования форм 
и организационных корпоративных структур	63
2.1. Теоретическое обоснование «игрового» метода
ранжирования вариантов	63
2.2. Прогнозирование макроэкономической динамики России 
на период до 2012 г.	66
2.3. Развитие статистических методов 	71
2.4. Методы снижения размерности	83

Заключение 	90

Список использованных источников	91

Введение

	Разработка теоретических основ и эконометрических методов проектирования форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов основана на анализе функций и структуры управления современными организациями в области промышленности. В частности, оказалось необходимым упорядочить многообразие определений основных понятий менеджмента. Весьма важно выявить определяющую роль современной теории управления, основанной на идеях кибернетики, в различных областях менеджмента. Для этого была проанализирована структура современного менеджмента, а также основные функции управления и практически используемые системы управления людьми.
	При проектировании форм и методов интеграции промышленных предприятий, в том числе при создании совместных проектов, весьма важна многокритериальность реальных задач управления. Различные подходы к оптимальному управлению экономическими системами сопоставлены и проанализированы в отчете, равно как и используемые в практической деятельности организационные структуры и механизмы управления.
	Для решения поставленных задач необходима разработка новых конкретных эконометрических методов проектирования форм и организационных корпоративных структур. Во втором разделе отчета дано теоретическое обоснование «игрового» метода ранжирования вариантов на основе статистической теории анализа нечисловых данных. Построена вероятностно-статистическая модель процесса ранжирования вариантов и на ее основе доказана состоятельность оценки кластеризованной ранжировки, полученной «игровым» методом. Прогнозирование макроэкономической динамики России на период до 2012 г., выполненное при сотрудничестве с Международной академией исследований будущего, позволило выявить основные проблемы, стоящие перед российскими промышленными предприятиями в среднесрочной и долгосрочной перспективе, а также обосновать границы сохранения стабильности ситуации. 
	Статистические методы активно используются при логистико-ориентированном проектировании форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов. Поэтому необходимо проанализировать развитие этого класса инструментов менеджмента. В отчете (раздел 2.3, подготовленный в сотрудничестве с Российской академией статистических методов) обсуждаются основные научные события последних тридцати лет в области статистических методов, прежде всего, формирование прикладной статистики и ее основы - статистики нечисловых данных (в экономике и социологии 70-90% переменных имеют нечисловой характер). Рассмотрены «точки роста» в рассматриваемой научной области, полезные при решении рассматриваемых в отчете задач. 
	Одной из «точек роста» прикладной статистики являются методы снижения размерности. Рассмотрены наиболее перспективные методы снижения размерности. В качестве примера применения вероятностно-статистического моделирования и результатов статистики нечисловых данных обоснована состоятельность оценки размерности пространства, ранее предложенной из эвристических соображений.
	Сайт http://orlovs.pp.ru содержит полезную информацию по тематике отчета, прежде всего по эконометрическим методам.

1. Функции и структуры систем управления 
промышленными предприятиями

	Начнем с определения основных понятий, затем кратко рассмотрим развитие и современное состояние менеджмента.

1.1. Определения основных понятий менеджмента

	В англо-русском словаре [1] есть слова manage (заведовать, руководить), manager (заведующий, правитель), management (управление). 
	Термин «менеджмент». Вопреки словарю, он не является точным синонимом русскому термину «управление». Управлять можно не только заводом, но и автомобилем или ракетой. Менеджмент - всегда управление людьми. Причем управляет человек (а не компьютер или светофор). Поэтому широко используется термин «автоматическое управление», но бессмысленно говорить об «автоматическом менеджменте».
	Термин «управление» обозначает совокупность скоординированных мероприятий, направленных на достижение поставленных целей [2, с.5]. В. Зигерт дает такое определение: «Управление – это такое руководство людьми и такое использование средств, которое позволяет выполнять поставленные задачи гуманным, экономичным и рациональным путем» [3]. К этому надо добавить, что целеполагание, т.е. выбор целей и формулировка задач, также относится к управлению. Более того, целеполагание – одна из основных обязанностей менеджеров, особенно первых руководителей. 
	Термин «менеджмент» имеет несколько значений. Рассмотрим их.
	1) Менеджмент понимается как вид трудовой деятельности. Управление – это умственный труд, в результате которого осуществляется процесс управления. Коротко говоря, процесс управления – это непрерывное осуществление последовательных действий от прогноза предстоящей деятельности, постановки цели и разработки способов ее достижения до анализа ее фактического результата [4, с.12]. 
	2) Менеджментом называют сам процесс управления, со всеми его функциями, методами и средствами. Процесс менеджмента предполагает выполнение определенных функций. Таких, как прогнозирование, планирование, создание организационных структур, командование, координация, стимулирование (мотивация) деятельности, контроль и анализ. Для реализации той или иной функции применяют различные методы. Например, прогнозировать можно с помощью статистических и/или экспертных методов. При этом могут быть использованы соответствующие технические средства – компьютеры, программные продукты, Интернет, средства связи и др. Менеджмент объединяет различные составляющие управленческой деятельности в единое целое.
	3) Менеджмент – это орган управления, например, совокупность подразделений аппарата управления, объединяющего менеджеров. Другими словами, менеджментом называют организационную структуру, предназначенную для управления той или иной организацией, регионом, страной.
	4) Под менеджментом понимают категорию людей, профессионально занимающихся управлением, работающих на должностях, входящих в аппарат управления.
	5) Менеджмент – это научная дисциплина, посвященная проблемам, возникающим, когда люди управляют людьми. В России менеджмент обычно рассматривается как одна из экономических наук. Проводятся научно-исследовательские работы, выпускаются журналы и книги, защищаются диссертации по менеджменту. 
	6) Менеджмент как научная дисциплина опирается на практику управления. Соответственно под менеджментом иногда понимают практику реального управления и ее осмысление.
	6) Менеджмент – это не только наука, но и искусство управления. Управленческая наука дает скорее общие ориентиры, чем конкретные инструкции на каждый конкретный акт управления. Реальное управление, особенно оперативное – скорее искусство, чем наука. Менеджеру необходимы не только знания, но и интуитивное понимание людей, которыми он управляет.
	7) Наконец, менеджмент – это учебная дисциплина, посвященная управлению. В России менеджмент входит в программу обучения студентов всех экономических специальностей. 
	Все рассмотренные понимания термина «менеджмент» (а их число можно значительно увеличить) отнюдь не противоречат друг другу. Наоборот, они тесно связаны между собой и раскрывают разные стороны обсуждаемого понятия.
	Термин «менеджер». В соответствии со словарем менеджеры – это начальники, которые управляют подчиненными. Среди них - бригадиры, заведующие секторами и другие линейные руководители. Другой тип начальников – руководители предприятий и организаций, органов государственной власти и муниципального самоуправления. Их называют «топ-менеджерами» (от англ. top-managers) – высшими менеджерами. Между линейными менеджерами и топ-менеджерами обычно имеется среднее звено – начальники цехов, отделов, служб. Среднее звено командует линейными менеджерами и подчиняется топ-менеджерам. 
	Особая роль топ-менеджеров состоит в том, что именно они принимают окончательные решения и определяют цели предприятия или организации. Остальные менеджеры выполняют их решения. 
	Напомним, что согласно статье 132 Гражданского кодекса Российской Федерации (ГК РФ) «предприятием как объектом прав признается имущественный комплекс, используемый для осуществления предпринимательской деятельности» [5].
	Менеджерами называют не только управляющих, но и управленцев, т.е. лиц, участвующих в управлении. К ним относятся, например, заместители и помощники управляющих. У таких работников может не быть подчиненных. Они работают с людьми, которые подчиняются их общим начальникам. Управленцы выполняют те или иные функции управления, которые им поручены. 
	В настоящее время менеджерами иногда называют и еще одну категорию работников, профессиональная деятельность которых состоит в постоянных контактах с людьми. Должности таких работников именуются, например, «офис-менеджер» или «менеджер торгового зала». Подчиненных у таких «менеджеров» нет. 
основа успеха для любого из нас.  
	Термин «менеджер» обычно противопоставляется термину «исполнитель». Другими словами, в обычном словоупотреблении «менеджер» - это руководитель, у которого есть хотя бы один непосредственный подчиненный или которому делегирована часть полномочий вышестоящего руководителя. 
	Менеджеры и предприниматели. Предпринимателями называют тех инициативных граждан, кто на свой страх и риск предпринимает какие-либо хозяйственные действия с целью получения прибыли. 
	В соответствии со статьей 23 ГК РФ «гражданин вправе заниматься предпринимательской деятельностью без образования юридического лица с момента государственной регистрации в качестве индивидуального предпринимателя». Гражданин может создать юридическое лицо, например, общество с ограниченной ответственностью (статья 87 ГК РФ). Напомним, что «юридическим лицом признается организация, которая имеет в собственности, хозяйственном ведении или оперативном управлении обособленное имущество и отвечает по своим обязательствам этим имуществом, может от своего имени приобретать и осуществлять имущественные и личные неимущественные права, нести обязанности, быть истцом и ответчиком в суде. Юридические лица должны иметь самостоятельный баланс или смету» (статья 48 ГК РФ). 
	Таким образом, каждый гражданин может заниматься предпринимательской деятельностью, причем используя различные юридические формы. Предприниматель принимает на себя все последствия своей деятельности, как прибыли, так и убытки. 
	Предприниматель, который имеет наемных работников, очевидно, является топ-менеджером. Если же предприниматель работает в одиночку, назвать его менеджером можно только условно.
	Являются ли предпринимателями наемные менеджеры? Очевидно, нет, поскольку они не отвечают своим имуществом за результаты деятельности. Это не значит, что они не имеют права проявлять инициативу, осуществлять те или иные изменения. Однако оценка их деятельности идет в других формах, чем для предпринимателей. 
	Обратимся теперь к промежуточной ситуации, когда менеджер является одним из собственников предприятия. Сложность положения менеджера заключается в необходимости действовать солидарно со своими совладельцами. Нет свободы маневра по сравнению с классическим предпринимателем – единоличным владельцем. Такой менеджер должен раздваиваться, играя сразу две роли – собственника и наемного управляющего. Например, как собственник он заинтересован в увеличении дивидендов и уменьшении фонда оплаты труда и фонда развития производства. А как управляющий он заинтересован в прямо противоположном – в уменьшении дивидендов, увеличении фонда развития производства (как организатор производства) и увеличении своей зарплаты (как наемный работник).
	Итак, с полным правом назвать предпринимателя менеджером, а менеджера - предпринимателем можно только тогда, когда речь идет об единоличном владельце предприятия, который сам им управляет и имеет наемных работников. В современных условиях такая ситуация достаточно редка и встречается в основном в малом бизнесе. Мир XXI века – это мир менеджеров и исполнителей, а не мир предпринимателей.

1.2. Развитие представлений о менеджменте

	Любая целенаправленная деятельность предполагает управление. Бесспорно, что каждое живой существо управляет собой, своими мышцами и органами. Поэтому можно сказать, что менеджмент и жизнь нераздельны. 
	Живые существа, живущие совместно, создают более или менее сложные организационные системы, с помощью которых осуществляется управление. Это выяснили биологи, изучавшие поведение животных – обезьян, львов, кошек, птиц [6]. 
	В сообществах людей всегда присутствовало управление. Главы семейств, вожди родов и племен, советы старейшин играли и играют большую роль во всех видах первобытных человеческих обществ. При появлении государств проблемы управления вышли на первый план. Отметим, что сразу же с момента появления письменности появились (и дошли до нас) записи менеджеров о проблемах управления – деловые документы, рассуждения и учебная литература. Так, древнегреческий философ Платон (в традиционной хронологии – родился в 428 или 427 г. и умер в 348 или 347 г. до н.э.) во многих своих сочинениях обсуждал вопросы менеджмента. Например, в обширной книге [7] он сконструировал идеальную систему управления государством. Его идеи активно обсуждаются и в настоящее время.
	Большую известность и практическое использование получила книга «Государь» итальянского политического мыслителя, историка и писателя Никколо Макиавелли (1469 – 1527). Он видел главную причину бедствий Италии в ее политической раздробленности, которую способна преодолеть лишь сильная государственная власть. Ради упрочения государства считал допустимыми любые средства.
	На Руси в XVI в. был создан «Домострой» - замечательный учебник по управлению хозяйством и домом. 
	Большой вклад в менеджмент внесли полководцы, генералы и офицеры. Методы управления войсками проверялись самым жестким образом – в сражении с противником. «Наука побеждать» генералиссимуса Александра Васильевича Суворова (1970-1800) должна быть настольной книгой у менеджера, желающего выйти победителем в схватке с конкурентами.  
	Разработка методов управления производством стала актуальной с того момента, как появилось разделение труда в ходе единого технологического процесса. Очевидно, такое разделение труда необходимо при выполнении крупных проектов, например, строительстве дворцов, кораблей, крепостей, пирамид. Революционной оказалась идея стандартизации. Создание кирпича – стандартного элемента строительных конструкций – позволило резко поднять производительность в ходе строительных работ. Разделение труда – основа мануфактур. Они составляли основу производства в XVI – XVIII в. В силу узкой специализации работников и орудий труда мануфактуры способствовали углублению общественного разделения труда и подготовили переход к машинному производству. 
	Научная школа менеджмента. Начало современного периода развития менеджмента приходится на конец XIX – начало ХХ в. К менеджменту, прежде всего к управлению производством, стали относится как к предмету научного изучения. Стали тщательно анализироваться бизнес-процессы, прежде всего технологические процессы, в том числе движения работников во время труда. Цель такого анализа – повышение производительности путем рационализации трудового процесса.
	В начале ХХ в. бурный рост промышленности привел к значительной активизации работ по организации производства. Начальной точкой является создание в Московском императорском техническом училище (ныне – Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана) «русского метода обучения ремеслам». Он был основан на тщательном анализе процессов выполнения тех или иных операций и конструировании наиболее рациональных рабочих процедур. «Русский метод обучения ремеслам» получил международное признание, завоевав высшие награды на выставках в Вене (1873), Филадельфии (1876), Париже (1878). По «русской системе» были созданы школы ручного труда в Вашингтоне, Чикаго, Толедо, Балтиморе и Филадельфии. Система получила распространение в Германии, Австрии, Франции, Швеции [8]. Дальнейшее развитие привело к созданию целого направления – научной организации труда (НОТ). Существенный вклад в это направление внесли американец Ф.У. Тейлор (1856-1915), русский А.К. Гастев (1882-1941) и многие другие ученые и практики в области производственного менеджмента.
	Большой вклад в менеджмент внес американский инженер и промышленник Генри Форд (1863-1947). Он построил систему организации производства, основанную на сверхспециализации рабочих, максимальном дроблении операций технологического процесса и расположении технологического оборудования и рабочих мест в строгом соответствии с последовательностью выполняемых операций. Им введена невиданная ранее форма организации производственного процесса – поточная линия. Использованная им впервые в 1913 г. в виде ленточного конвейера такая линия оказалась чрезвычайно эффективной для условий массового производства. Она позволила резко сократить цикл изготовления автомобилей, снизить затраты на их производство [9]. 
	Административная школа менеджмента примыкает к научно школе. Она ориентирована на управление организациями, регионами, странами. 
	Принципиально важный вклад в менеджмент внес французский ученый и практик Анри Файоль (1841-1925). В 1888 г. он возглавил одну из крупных компаний Франции, находившуюся на грани банкротства, и превратил ее в эффективно действующее прибыльное предприятие. Этот успех был достигнут благодаря разработанным А. Файолем принципам управления, которые позже, в 1916 г., он изложил в книге «Общее и промышленное управление» [10]. 
	Среди государственных деятелей первой половины ХХ в. было немало выдающихся правителей (согласно словарю – менеджеров). Среди них наиболее замечательных результатов добился Иосиф Виссарионович Сталин (1879-1953). Многолетний руководитель Великобритании Уинстон Черчилль (1874-1965) кратко, но емко описал результаты его деятельности: «Он принял Россию с сохой, а оставил оснащенной атомным оружием» [11].
	Президент США Франклин Делано Рузвельт (1882-1945) четыре раза избирался на этот пост. Он вывел свою страну из наиболее сильного за всю историю экономического кризиса 20-х – 30-х годов ХХ в. – из «великой депрессии». Это – триумф государственного управления рыночной экономикой. 
	В менеджменте 30-50-х годов ХХ в. видную роль играла школа человеческих отношений. Наиболее видным представителем этого направления являлся Элтон Мейо (1880-1949), австралиец по происхождению. Наибольшую известность ему принесло пятилетнее исследование Хавторнских предприятий Western Electric Company в Чикаго. Оно привело к более полному осознанию и пониманию «человеческого фактора» в производстве, в частности, роли «неформальной группы» как отдушины для стремлений работников. Была установлена важность адекватной системы коммуникаций, прежде всего каналов передачи информации от работников к управляющим. Процитируем Мейо: «Менеджер добивается успехов или терпит поражение в той пропорции, в которой он безоговорочно принимается группой как власть и лидер». 
	Кибернетика – основа управления. Большое влияние на развитие исследований в области управления в целом и менеджмента в частности оказало появления в 1948 г. книги американского математика Норберта Винера (1894-1964) «Кибернетика, или управление и связь в животном и машине» [12]. Через два года вышла его книга «Кибернетика и общество» [13]. Началось мощное научное движение, ключевые слова которого – кибернетика, исследование операций, системный анализ, математическое моделирование, оптимальное управление и др. Оно до сих пор определяет лицо современной науки об управлении. В нашей стране огромную роль в развертывании исследований по кибернетике сыграл академик АН СССР адмирал-инженер Аксель Иванович Берг (1893-1979). С 1950-х годов до последних дней жизни он возглавлял Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме «Кибернетика».
	Один из вождей отечественного кибернетического движения академик РАН Никита Николаевич Моисеев (1917-2001) в своей книге [14] приводит ряд фактов, позволяющих проследить историю кибернетических идей. В частности, он обращает внимание на книгу профессора Бронислава Трентовского «Отношение философии к кибернетике как искусству управления народами», вышедшую в Познани в 1843 г. (за 105 лет до книги Н. Винера) на польском языке. Для образованных людей XIX в. слово «кибернетика» было вполне понятно. Оно означало систему взглядов, знаний, навыков, которой должен был обладать управляющий для того, чтобы эффективно управлять людьми и ресурсами, находящимися в его распоряжении. Большой вклад в кибернетику в целом и в теорию систем в частности внесли отечественные ученые – член Петербургской академии наук Евграф Степанович Федоров (1853-1919) и особенно Александр Александрович Богданов (1873-1928). Деятель российского революционного движения, врач, философ, экономист (настоящая фамилия – Малиновский). С 1926 г. организатор и директор Института переливания крови. Погиб, производя на себе опыт. Основное сочинение А.А.Богданова – трехтомная «Всеобщая организационная наука (тектология)». Первый том напечатан в1913 г. Полностью книга выходит в 1925-1929 г. 
	Многие идеи кибернетики были известны задолго до Н.Винера (хотя сам он об этом скорее всего и не догадывался). Почему же именно книга Н. Винера послужила толчком к развитию работ по теории управления, а не работы Трентовского, Федорова, Богданова? Одно из возможных объяснений - «Кибернетика» Винера появилась вовремя, после второй мировой войны, когда стали выделять большие ресурсы на развитие науки (это было реакцией правительств на продемонстрированную в Хиросиме и Нагасаки роль науки в практике).
	В конце 50-х годов ХХ в. школа человеческих отношений перешла в школу «поведенческих» наук, или бихевиористскую школу (от англ. behaviour – поведение). Наиболее яркими ее представителями были американские социальные психологи Ренсис Лайкерт (1903-1981), Дуглас МакГрегор (1906-1964) и Абрахам Маслоу (1908-1970). Они считали, что эффективность управления в фирме следует повышать воздействием на каждого человека в отдельности с помощью различных видов стимулирования. Работы представителей этой школы явились основой для относительно самостоятельной области менеджмента – управления персоналом [15]. Наиболее известна «пирамида потребностей Маслоу», согласно которой потребности человека удовлетворяются в следующем порядке: физиологические потребности; потребности в безопасности; социальные потребности (любовь, дружба, принадлежность к группе); потребности в уважении (признании и самоутверждении); потребности в самореализации (самовыражении). Из научных результатов бихевиористской школы вытекает, что люди трудятся не только из-за денег, а потому материальное стимулирование не является панацеей, отнюдь не всегда позволяет поднять эффективность работы. Согласно исследованиям Фредерика Герцберга (университет штата Юта, США) размер вознаграждения относится к т.н. «гигиеническим» факторам. В обычных условиях наличие гигиенических факторов воспринимается как естественное и не оказывает мотивационного воздействия. Однако отсутствие гигиенических факторов ведет к неудовлетворенности трудом. Другими словами, величина оплаты труда может побудить уйти с работы, но не может стимулировать повышение производительности, особенно если вознаграждение фиксировано (повременная оплата).
	Менеджмент на современном этапе. Теория и практика управления продолжают развиваться. Укажем две «точки роста».
	Интенсивно ведутся работы по теории активных систем, согласно которой участники системы не просто реагируют на управляющие воздействия, но сами проявляют активность [16]. Модель активной системы определяется заданием, в частности, множеств допустимых действий участников этой системы – управляющих органов и управляемых субъектов, их целевых функций и той информации, которой они обладают на момент принятия решений. При классификации задач управления в организационных системах естественно исходит из того, какая компонента управляемой системы целенаправленно меняется. Выделяют институциональное управление (изменение множеств допустимых действий), мотивационное управление (изменение целевых функций), информационное управление (изменение объемов информации, которую участники системы используют при принятии решений).
	В нашей стране бурно развивается теория и практика контроллинга. Так называют современную концепцию системного управления организацией, в основе которой лежит стремление обеспечить ее долгосрочное эффективное существование [17, 18]. Методы контроллинга – это методы информационно-аналитической поддержки принятия решений на предприятии (в организации). В последние годы создано Общество контроллеров и журнал «Контроллинг», начата подготовка специалистов по контроллингу.
	В России широко ведутся научные исследования по различным направлениям теории управления и менеджменту. Их центром является Институт проблем управления РАН. Интересные работы проводятся в различных организациях (см., например, [19]).

1.3. Структура современного менеджмента

	Функции, направления и инструменты менеджмента. Современный менеджмент имеет сложную структуру. Общее представление о менеджменте можно получить, познакомившись с его функциями, основами теории управления, проблемами стратегического менеджмента (в сравнении с оперативным), классификацией организационных структур и механизмов направления. В менеджменте можно выделить конкретные направления – маркетинг, инновационный менеджмент, инвестиционный менеджмент, социально-экологический менеджмент, управление рисками и др. При решении задач менеджмента приходится использовать разнообразные инструменты менеджмента – методы принятия управленческих решений, оптимизации, эконометрического анализа данных, сбора и обработки экспертных оценок, моделирования.
	В работе менеджера наряду с управлением людьми обычно присутствует составляющая, связанная с конкретным видом деятельности. В качестве примера рассмотрим менеджмент промышленного предприятия или иной организации. Согласно распространенной рекомендации руководитель предприятия имеет четырех заместителей – по производству, финансам, маркетингу и персоналу. 
	Задачи, стоящие перед заместителем по производству (техническим директором или главным инженером), зависят от специфики конкретного производства. Один менеджмент на машиностроительном заводе [9], другой в банке [20], третий в НКО - некоммерческой организации [21]. Работе заместителя по производству соответствуют специальные дисциплины – производственный менеджмент, банковский менеджмент, управление некоммерческой организацией и др.
	Заместитель по финансам (финансового директора) решает почти одни и те же задачи в организациях различных областей деятельности [4]. Часть подвластной ему деятельности относится к текущему бухгалтерскому и налоговому учету, составлению смет и балансов, расчету себестоимости изделий и заработной платы сотрудников, короче, к бухгалтерской деятельности. Другая часть работы финансового директора связана с управлением финансовыми потоками (но не людьми). Речь идет о работе с банками (получение и возврат кредитов), с инвесторами (подготовка и обсуждение инвестиционных проектов). 
	Работа финансового директора связана больше с документами, чем с людьми. Поэтому его следовало бы считать скорее специалистом в конкретной области (финансистом), чем менеджером. Однако необходимость финансового обеспечения работы всех подразделений организации обычно делает его вторым по влиянию на принимаемые решения лицом после директора. Поэтому финансовый директор, несомненно, входит в менеджмент организации.
	Маркетинг, т.е. изучение и завоевание рынка, конечно, связан со спецификой производимых товаров или услуг. Однако многие подходы и методы маркетинговых исследований потребителей, рекламы, продвижения товаров на рынок – одни и те же для различных товаров и услуг. Поэтому проблемы маркетинга подробно рассматриваются в общей теории менеджмента. Иногда даже используют не вполне корректное словосочетание «менеджмент и маркетинг». Некорректность связана с тем, что создается впечатление, что менеджмент и маркетинг – две независимые дисциплины. На самом же деле, как уже знает читатель, маркетинг – часть менеджмента.
	Управление персоналом – важнейшая часть менеджмента. Однако его основное содержание [15] - не экономическое, а социально-психологическое и юридическое (например, регламентация управления в соответствии с Трудовым кодексом РФ). Поэтому вполне естественно считать управление персоналом, как и бухгалтерский учет, специальными дисциплинами, не входящими в общую теорию менеджмента, хотя и такими, знакомство с которыми совершенно необходимо практически работающему менеджеру. 
	У директора организации могут быть и другие заместители, например, по административно-хозяйственной части. Такой заместитель отвечает за инженерное обеспечение зданий, охрану, гараж, столовую и т.п. 
	Различные виды менеджмента. До сих пор шла речь в основном о менеджменте организации. Не менее важен муниципальный, государственный, международный менеджмент [4]. Речь идет о деятельности органов местного самоуправления, органов государственной власти, международных органов управления. 
	Отличия совершенно очевидны. В отдельной организации вполне естественным является принятие решений руководством этой организации, в то время как остальные работники могут либо согласиться с принятыми решениями, либо уйти из организации, либо попытаться бороться (объявить забастовку, обратиться в суд). Руководство организации назначают собственники, а не работники. Менеджмент может уволить работника, а работник не могут уволить менеджера. Можно сказать, что руководство первично, а набираемый им персонал вторичен. 
	Совсем иная ситуация в органах местного самоуправления и государственной власти. Руководителей таких органов избирает население. Население первично, а менеджмент вторичен. Руководители органов власти не могут уволить население. А вот население в состоянии их уволить, не переизбрав на следующий срок. Да и общий срок пребывания на выборной должности ограничен. 
	Международный менеджмент обладает еще более сложной природой. Органы управления формируются из представителей отдельных стран, и их успешная деятельность может осуществляться лишь при постоянной работе по согласованию интересов этих стран.
	Однако эти очевидные отличия сравнительно мало влияют на текущую работу в достаточно стабильных условиях. Общая теория менеджмента необходима для успешной деятельности органов местного самоуправления, государственной власти, международных органов управления.

1.4. Основные функции управления 

	"Управлять - значит прогнозировать и планировать, организовывать, руководить командой, координировать и контролировать". В этих словах одного из основоположников научного менеджмента сформулированы основные функции управления.
	Француз Анри Файоль (1841-1925) более 30 лет управлял горно-металлургическим синдикатом. В 1916 г. в Бюллетене общества горной промышленности был опубликован его основной труд "Основные черты промышленной администрации - предвидение, организация, распорядительство, координирование, контроль", который затем неоднократно переиздавался на различных языках. Вместе с Фредериком Тейлором, Генри Фордом и рядом других специалистов Анри Файоль работал над созданием научной теории управления. Таким образом, научный менеджмент появился сравнительно недавно - в начале ХХ века. Бурное развитие этой научной дисциплины продолжается. Так, лишь в последние годы выявилась важная роль контроллинга - современной концепции системного управления организацией, в основе которой лежит стремление обеспечить ее долгосрочное эффективное существование.
	Выделенные А. Файолем пять функций менеджмента дают основу для анализа работы современного управляющего. Рассмотрим их подробнее.
	Прогнозирование и планирование. Прогнозирование - это взгляд в будущее, оценка возможных путей развития, последствий тех или иных решений. Планирование же - это разработка последовательности действий, позволяющей достигнуть желаемого. В работе менеджера они тесно связаны. 
	Иногда прогноз основан на хорошо изученных закономерностях и осуществляется наверняка. Методы прогнозирования движения космических аппаратов разработаны настолько, что возможна автоматическая стыковка кораблей. Однако встающие перед менеджером проблемы прогнозирования обычно не позволяют дать однозначный обоснованный прогноз. Почему же остается неопределенность?
	Не претендуя на полную классификацию различных видов неопределенностей, укажем некоторые из них. Часть связана с недостаточностью знаний о природных явлениях и процессах, например:
	- неопределенности, связанные с недостаточными знаниями о природе (например, нам неизвестен точный объем полезных ископаемых в конкретном месторождении, а потому мы не можем точно предсказать развитие добывающей промышленности и объем налоговых поступлений от ее предприятий),
	- неопределенности природных явлений, таких, как погода, влияющая на урожайность, на затраты на отопление, на туризм, на загрузку транспортных путей и др. 
	- неопределенности, связанные с осуществлением действующих (неожиданные аварии) и проектируемых (возможные ошибки разработчиков или физическая невозможность осуществления процесса, которую заранее не удалось предсказать) технологических процессов.
	Многие возможные неопределенности связаны с ближайшим окружением фирмы, менеджер которой занимается прогнозированием:
	- неопределенности, связанные с деятельностью участников экономической жизни (прежде всего партнеров и конкурентов нашей фирмы), в частности, с их деловой активностью, финансовым положением,  соблюдением обязательств,
	- неопределенности, связанные с социальными и административными факторами в конкретных регионах, в которых наша фирма имеет деловые интересы.
	Большое значение имеют и неопределенности на уровне страны, в частности:
	- неопределенность будущей рыночной ситуации в стране, в том числе отсутствие достоверной информации о будущих действиях поставщиков в связи с меняющимися предпочтениями потребителей,
	- неопределенности, связанные с колебаниями цен (динамикой инфляции), нормы процента, валютных курсов и других макроэкономических показателей,
	- неопределенности, порожденные нестабильностью законодательства и текущей экономической политики (т.е. с деятельностью руководства страны, министерств и ведомств), связанные с политической ситуацией, действиями партий, профсоюзов, экологических и других организаций в масштабе страны.
	Часто приходится учитывать и внешнеэкономические неопределенности, связанные с ситуацией в зарубежных странах и международных организациях, с которыми вы поддерживаете деловые отношения.
	Таким образом, менеджеру приходится прогнозировать будущее, принимать решения и действовать, буквально купаясь в океане неопределенностей. Полезно ввести их классификацию на СТЭЭП-факторы (по первым буквам от слов - социальные, технологические, экономические, экологические, политические) и факторы конкурентного окружения. СТЭЭП-факторы действуют независимо от менеджера, а вот конкуренты отнюдь к нам не безразличны. Возможно, они будут бороться с нами, стремиться к вытеснению нашей фирмы с рынка. Но возможны и переговоры, ведущие к обоюдовыгодной договоренности.
	Каждая из перечисленных видов неопределенности может быть структуризована далее. Так, имеются крупные разработки по анализу неопределенностей при технологических авариях, в частности, на химических производствах и на атомных электростанциях. Ясно, что аварии типа Чернобыльской существенно влияют на значения СТЭЭП-факторов и тем самым на поступления и выплаты из бюджета как на местном, так и на федеральном уровне.
	Различные виды прогнозов. Прогнозы всегда опираются на некоторые предположения. Наиболее обычным является предположение стабильности: "если существующие тенденции и связи сохранятся", "если не произойдет ничего необычного"... Однако иногда надо спрогнозировать развитие интересующего нас процесса как раз в необычных условиях. Например, что произойдет с экономикой России в целом и с Вашей фирмой в частности, если будут отменены все таможенные сборы и пошлины на экспорт и импорт, т.е. Россия перейдет к политике "свободной торговли", пропагандируемой во многих американских учебниках по экономике? 
	Если необходимо рассмотреть ситуацию, в которой события могут развиваться по нескольким принципиально различным вариантам, то применяют метод сценариев. Это - метод декомпозиции (т.е. упрощения) задачи прогнозирования, предусматривающий выделение набора отдельных вариантов развития событий (сценариев), в совокупности охватывающих все возможные варианты развития. При этом каждый отдельный сценарий должен допускать возможность достаточно точного прогнозирования, а общее число сценариев - быть обозримым.
	В конкретной ситуации сама возможность подобной декомпозиции не всегда очевидна. При применении метода сценариев необходимо осуществить два этапа исследования:
	- построение исчерпывающего, но обозримого набора сценариев;
	- прогнозирование в рамках каждого конкретного сценария с целью получения ответов на интересующие менеджера вопросы.
	Каждый из этих этапов лишь частично формализуем. Существенная часть рассуждений проводится на качественном уровне, как это принято в общественно-экономических и гуманитарных науках. Одна из причин заключается в том, что стремление к излишней формализации и математизации приводит к искусственному внесению определенности там, где ее нет по существу, либо к использованию громоздкого математического аппарата. Так, рассуждения на словесном уровне считаются доказательными в большинстве ситуаций, в то время как попытка уточнить смысл используемых слов с помощью, например, теории нечетких множеств (одно из перспективных направлений современной прикладной математики) приводит к весьма громоздким математическим моделям.
	Некоторые прогнозы имеют свойство самоосуществляться. Само их высказывание способствует их осуществлению. Например, высказанный по телевидению прогноз банкротства конкретного банка приводит к тому, что многие вкладчики сразу заявляют о желании забрать свои вклады из этого банка. Но ни один банк не может вернуть вклады одновременно всем вкладчикам или даже достаточно большой их доле (например, четырем из десяти). Действительно, часть средств выдана в качестве кредитов, часть вложена в ценные бумаги той или иной степени ликвидности, часть истрачена на содержание банка (здание, компьютеры, зарплата сотрудников, ...). В результате банк не может выполнить обязательства перед вкладчиками, что дает основания начать процедуру банкротства. 
	Один из вариантов применения методов прогнозирования - выявление необходимости изменений путем "приведения к абсурду". Например, если население Земли каждые 50 лет будет увеличиваться вдвое, то нетрудно подсчитать, когда на каждый квадратный метр поверхности Земли будет приходиться по 10000 человек. Из такого прогноза следует, что закономерности роста численности населения должны измениться.
	Учет нежелательных тенденций, выявленных при прогнозировании, позволяет принять необходимые меры для их предупреждения, а тем самым помешать осуществлению прогноза. Прогнозирование - частный вид моделирования как основы познания и управления.
	Методы прогнозирования. Математические методы восстановления зависимостей в детерминированном случае исходят из заданного временного ряда, т.е. функции, определенной в конечном числе точек на оси времени. 
	Применяют и более общие методы и модели. Временной ряд при этом часто рассматривается в рамках вероятностной модели, вводятся иные факторы (независимые переменные), помимо времени, например, объем денежной массы (агрегат М2). Временной ряд может быть многомерным, т.е. число откликов (зависимых переменных) может быть больше одного. Задачам анализа и прогноза временных рядов посвящена большая литература. 
 	Основные решаемые задачи - интерполяция и экстраполяция (т.е. собственно прогноз). Метод наименьших квадратов в простейшем случае (линейная функция от одного фактора) был разработан немецким математиком К.Гауссом в 1794-1795 гг. Могут оказаться полезными предварительные преобразования переменных. Для игроков на финансовых рынках такой подход именуется "техническим анализом".
	Опыт прогнозирования индекса инфляции и стоимости потребительской корзины накоплен в Институте высоких статистических технологий и эконометрики [22]. При этом оказалось полезным преобразование (логарифмирование) переменной - текущего индекса инфляции. Характерно, что при стабильности условий точность прогнозирования оказывалась достаточно удовлетворительной - 10-15 %. Однако спрогнозированное на осень 1996 г. значительное повышение уровня цен не состоялось. Дело в том, что руководство страны летом 1996 г. перешло к новой политике сдерживания роста потребительских цен. Эта политика была проста -  массовая невыплата зарплаты и пенсий. Условия изменились - и статистический прогноз оказался непригодным. Другой пример – административная власть руководства Москвы проявилось в том, что в ноябре 1995 г. (перед парламентскими выборами) цены в Москве упали в среднем на 9,5%, хотя обычно для ноября характерен более быстрый рост цен, чем в другие месяцы года, кроме декабря и января. 
	Для применения статистических методов прогнозирования нужны длинные временные ряды. Поэтому в быстро меняющейся обстановке, при прогнозировании развития вновь возникших ситуаций их применять не удается. Конкретный пример только что приведен: переход правительства к новой политике сдерживания цен изменил ситуацию и обесценил сделанные ранее прогнозы. Альтернативой статистическим методам служат экспертные методы прогнозирования, опирающиеся на опыт и интуицию специалистов.
	Для прогнозирования могут использоваться различные эконометрические и экономико-математические модели, а также создаваться специальные компьютерные системы, позволяющие совместно применять все перечисленные методы. Целью является учет всех возможных факторов, с помощью которых есть надежда улучшить прогноз. Для игроков на финансовых рынках такой подход именуется "фундаментальным анализом". Иногда крупные государственные или частные организации создают т.н. "ситуационные комнаты", в которых группа высококвалифицированных экспертов анализирует ситуацию, имея доступ к различным банкам статистических данных и базам знаний, пользуясь широким спектром математических и имитационных моделей. 
	Как проверить достоверность прогноза? Когда придет срок, на который рассчитан прогноз - сравните прогноз с реальностью. Конечно, для этого прогноз должен быть сформулирован так, чтобы можно было в будущем определить, сбылся прогноз или нет.
	Если описана технология прогнозирования, для оценки достоверности прогноза не обязательно ждать. Пусть для определенности речь идет о прогнозе на год вперед. Отбросьте информацию за последний год и примените вашу технологию. Получите прогноз на год вперед от последних по времени данных - т.е. на настоящий момент. Остается сравнить его с реальностью и оценить качество прогностического правила.
	Планирование как управленческое решение. Согласно концепции немецкого профессора Д.Хана планирование - это ориентированный в будущее систематический процесс принятия решений. В книге [23] описано планирование в концернах "Даймлер - Бенц" и "Сименс". Таким образом, решения в области планирования - частный вид управленческих решений.	Выделяют стратегическое планирование, ориентированное на продолжительное существование предприятия, обеспечиваемое путем поиска, построения и сохранения потенциала успеха (доходности), и оперативное планирование - формирование годовых (оперативных) планов, определяющих развитие организации в кратко- и среднесрочной перспективе на базе стратегических целей [17].
	Методы планирования. Технология планирования хорошо разработана и постоянно используется. Исходя из миссии и основных принципов фирмы, отвечающих на вопрос "Зачем?", формулируются стратегические цели, указывающие, что делать в целом. Затем они конкретизируются до задач, а те - до конкретных заданий. Далее подсчитываются необходимые ресурсы - материальные, финансовые, кадровые, временные - и при необходимости пересматриваются задания, задачи и цели. В результате получают реально осуществимый план. Очевидно, необходимы резервы на случай непредвиденных обстоятельств.
	Выделим восемь этапов в процессе планирования.
	Этап 1. Целеполагание (формулировка целей). Чего именно вы (или ваша фирма) хотите достичь? Это - самый трудный этап. Его нельзя формализовать. Личность менеджера проявляется именно в том, какие цели он ставит. 
	Этап 2. Подбор, анализ и оценка способов достижения поставленных целей. Обычно можно действовать разными способами. Какой из них представляется наилучшим? Какие способы достижения целей можно сразу отбросить как нецелесообразные?
	Этап 3. Составление перечня необходимых действий. Что конкретно нужно сделать, чтобы осуществить выбранный на предыдущем этапе вариант достижения поставленных целей?
	Этап 4. Составление программы работ (плана мероприятий). В каком порядке лучше всего выполнять намеченные на предыдущем этапе действия, учитывая, что многие из них связаны между собой?
	Этап 5. Анализ ресурсов. Какие материальные, финансовые, информационные, кадровые ресурсы понадобятся для реализации плана? Сколько времени уйдет на его выполнение? 
	Этап 6. Анализ разработанного варианта плана. Решает ли разработанный план поставленные на этапе 1 задачи? Являются ли затраты ресурсов приемлемыми? Есть ли соображения по улучшению плана, возникшие в ходе его разработки при движении от этапа 2 к этапу 5? Возможно, целесообразно вернуться к этапу 2 или 3, или даже к этапу 1.
	Этап 7. Подготовка детального плана действий. Необходимо детализировать разработанный на предыдущих этапах план, выбрать согласованные между собой сроки выполнения отдельных работ, рассчитать необходимые ресурсы. Кто будет отвечать за отдельные участки работы?
	Этап 8. Контроль выполнения плана, внесение необходимых изменений в случае необходимости. Контроль как функцию менеджмента обсудим в одном из дальнейших разделов настоящей главы.
	Результаты планирования часто оформляют по определенным правилам в виде специального документа. Иногда его называют "бизнес-план" [24, 25].
	Ясно, что реально используемые фирмами технологии планирования достаточно сложны. Обычно им занимаются специальные подразделения, например, отделы планирования. Полезными оказываются математические методы планирования (см., например, [26]). В 1975 г. Нобелевскую премию по экономике получили советский математик Л.В. Канторович и американский экономист Т. Купманс (родился в Нидерландах). Премия была присуждена за разработку теории оптимального использования ресурсов, которая составляет важную часть математического арсенала плановика. 
	Создание организационных структур как функция менеджмента. Каждый сотрудник фирмы должен знать, что ему надо делать в той или иной ситуации. Лишь в очень маленькой организации ее руководитель может сам рассказать каждому об его обязанностях. Возможности психики любого человека ограничены - психологи установили, что число непосредственных подчиненных у начальника, который ежедневно с ними работает, должно быть не более семи (если больше - деловой контакт оказывается поверхностным). Поэтому создают иерархические системы управления - рядовой работник действует под началом руководителя группы, тот имеет дело с руководителем отдела. Руководитель отдела подчиняется одному из директоров, а те - генеральному директору. Обычно у Первого лица предприятия (топ-менеджера, генерального директора) - четыре непосредственных помощника - по производству (технический директор или главный инженер), по финансам (финансовый директор, иногда главный бухгалтер), по маркетингу (директор по маркетингу, иногда начальник отдела сбыта), по персоналу (начальник управления кадров, директор по кадрам). Каждому из них подчиняются свои службы, состоящие из отделов, цехов и иных структур. 
	Письменные инструкции, указывающие права и обязанности сотрудников и правила действий в тех или иных случаях, также имеют целью согласованность действий и обеспечивают единство фирмы как хозяйствующего субъекта. Организационную структуру фирмы можно сравнить со скелетом живого существа, но только этот скелет рукотворный.
	Делегирование полномочий (делократия). В некоторых организациях сотрудники по всем вопросам обращаются к начальнику, и только он принимает решения. При этом начальник демонстрирует свою власть и получает удовлетворение от чувства собственной незаменимости, а подчиненные перекладывают часть своей работы и полностью свою ответственность на плечи начальника. Однако эффективность такой организации труда невелика. Начальник задыхается среди мелочей и не может найти время для той работы (например, по выбору стратегических приоритетов фирмы), которую только он может выполнить, а сотрудники наполовину бездельничают, ожидая визита к начальству. 
	Более рациональна система "делегирования полномочий", при которой процесс принятия решений распределен по всей иерархической структуре управления. Задачи, стоящие перед организацией, разбиваются на более мелкие задачи, за решение которых отвечают те или иные подразделения и отдельные сотрудники. При этом каждый из них:
	- "знает свой маневр", т.е. четко знает, за выполнение какой работы отвечает;
	- знает, какими ресурсами может распоряжаться самостоятельно, в каких случаях имеет право обращаться за помощью к руководству;
	- знает, что результат его работы оценивается по тому, как он делает свое дело, и имеет представление о величине и способе вознаграждения за труд.
	Таким образом, происходит "распределение полномочий" между менеджерами различных уровней. Важно, что работа каждого оценивается самим выполняемым этим менеджером делом, в частности, не зависит от личных взаимоотношений с начальством. Поэтому такую систему распределения прав и обязанностей иногда называют "делократией" (т.е. «властью дела») [27].
	Распространенным примером делократии является подрядный метод, при котором подрядчик получает от фирмы задание, правила приемки работы и ее оплаты в зависимости от качества, а также начальное финансирование, а все остальное - набор работников, организация трудового процесса, выбор поставщиков и т.п. - дело подрядчика, а не фирмы. 
	Законы Паркинсона. Англичанин С.Н.Паркинсон подробно исследовал ряд отрицательных явлений, широко распространенных в организационных системах. Его весьма критическая книга [28] необходима любому менеджеру, где бы он ни работал - в государственной организации или в частной фирме. Она поможет избежать многих ошибочных решений, распространенных в среде управленцев. 
	Так, например, "закон Паркинсона" гласит [28, с.12]:
	"1) чиновник (и вообще управленец) множит подчиненных, но не соперников;
	2) чиновники работают друг для друга."
Кроме того, "работа заполняет все время, отпущенное на нее". Как вытекает из работ Паркинсона, менеджер должен бороться с попытками увеличения штата управленцев и требовать выполнения работ в максимально сжатые сроки. Когда появляется претендент на работу в фирме, надо принимать решение, исходя из вопроса: "Можем ли мы без него обойтись?", а не из вопроса "Сможем ли мы использовать его способности?"  
	Руководство командой. Команда - это те, с кем менеджер работает ежедневно. Высокий профессионализм и ответственность членов команды, слаженность их работы, взаимная поддержка обеспечивают успех. И наоборот, плохой подбор команды может сделать беспомощным даже самого сильного менеджера. Создание команды - одно из самых важных дел менеджера. Можно сказать, что команда - его основной инструмент работы. Недаром, меняя место службы, менеджер часто "перетаскивает" за собой и свою команду. Большое значение имеет психологическая совместимость членов команды. В ней не должно быть случайных людей. Возникновение ссор и раздоров в команде сильно снижает ее эффективность. Поэтому зачинщиков ссоры целесообразно удалить из команды, даже если их профессионализм весьма высок. 
	Менеджер должен заботиться о членах своей команды, помогать им в различных ситуациях, поддерживать положительную мотивацию по отношению к команде, применяя как моральные, так и материальные стимулы. Команда должна быть дружной. Однако при этом полезно поддерживать некоторую дистанцию между членами команды, чтобы дружеские связи не мешали деловым отношениям.
	Распорядительство. Менеджер управляет с помощью распоряжений, приказов, которые с помощью своей команды доводит до всех подчиненных и добивается их выполнения. Приказы и распоряжения могут быть письменные и устные, а также доведенные до адресатов с помощью компьютерных сетей и электронной почты. Они должны однозначно восприниматься исполнителями, быть ясными, четкими и по возможности короткими. Иногда нужна вводная часть, разъясняющая необходимость данного приказа. 
	Важные приказы, особенно касающиеся сложных проблем, необходимо оформлять письменно. Связано это требование, прежде всего, с тем, что каждый из собеседников запоминает разговор по-своему. Обычно в памяти остается то, что выгодно данному лицу. 
	Координация. Одно из основных условий успешной деятельности организации - согласованность действий менеджеров этой организации. Они не только не должны противоречить друг другу, напротив, необходимо, чтобы они дополняли друг друга и вели к одной цели - цели фирмы, выраженной в долгосрочных и оперативных планах. Обратим внимание на важность эффективной организации потоков информации. Она должна быть достаточной, но не излишней. 
	Поэтому совершенно необходимы регулярные совещания менеджеров. Не так легко грамотно подготовить и провести совещание, добиться принятия полезных для работы фирмы решений. Необходимо заранее обеспечить участников необходимой информацией, организовать деловую дискуссию, подавлять основанную на эмоциях перепалку и одновременно не превращать заседание в монолог начальника, и т.д. Это - наука и искусство, которыми должен владеть менеджер. Надо иметь в виду, что хорошо разработаны и методы срыва совещаний, превращения их в пустое времяпровождение, а также методы организации коллективного принятия решений, выгодных кому-либо лично, но не фирме [28]. Менеджер должен быть готов к активной борьбе с подобными поползновениями.
	На некоторых совещаниях проводятся голосования. К настоящему времени теория голосования достаточно разработана [29], и установлено, что результат голосования во многих случаях зависит от процедуры голосования и методов принятия решения. Так, председательствующий может спросить "кто за?", а может и по-другому: "Есть ли у кого возражения?". В первом случае естественно принять тот вариант, за который подано наибольшее число голосов "за", а при втором - тот, против которого меньше всего возражений. А как быть, если один вариант имеет много сторонников и заметное число противников, а остальные оставляют участников совещания равнодушными? Этот пример показывает, как важно заранее утвердит регламент совещания. 
	Координация действий менеджеров происходит и при подготовке документов -  планов, приказов, предложений, направляемых в другие организации, ответов на распоряжения и запросы властей и др. 
	Поиск компромиссов. Менеджер должен быть уверен в своей точке зрения и уметь ее отстаивать. Но для блага дела иногда полезно идти на компромиссы, открыто заявляя: "Я с Вами не согласен, я остаюсь на своей точке зрения, но ради блага фирмы, ради возможности совместной работы готов пойти на то-то и то-то". Искусство компромисса - одно из самых сложных, но и необходимых для менеджера. 
	Контроль и корректировка планов. Сколь бы хорошо ни были разработаны планы, они, как правило, не могут быть выполнены так, как были задуманы. Будущее нельзя абсолютно точно предсказать. Неблагоприятные погодные условия, аварии на производстве и на транспорте, болезни и увольнения сотрудников и многие другие причины, которые обсуждались выше, нарушают наши планы. Эти нарушения, прежде всего, надо обнаружить с помощью системы контроля. Например, надо регулярно - раз в день, неделю или месяц - возвращаться к плану и выявлять нежелательные отклонения от запланированного. 
	Есть два основных подхода к отклонениям. Во-первых, можно стремиться к возврату на плановую траекторию движения. Для этого понадобятся дополнительные ресурсы - материальные, кадровые, финансовые. Иногда такие ресурсы создают согласно плану, заранее предвидя возможность осложнений. Яркий пример - дублирование. Но приходится мириться с тем, что в благоприятной обстановке такие ресурсы будут "простаивать". Во-вторых, можно изменить сам план, заменив намеченные рубежи другими, реально достижимые в создавшейся обстановке. Возможность такого подхода зависит от того, насколько для фирмы важен план - является ли он "законом" или же только "руководством к действию", задающим желательное направление движения.
	На менеджере лежит обязанность контроля за выполнением принятых ранее решений, не только включенных в план, но и оперативных, текущих. Частично контроль осуществляется в ходе совещаний и визирования документов. Но этого недостаточно. При планировании собственной работы менеджеру следует предусмотреть регулярные проверки деятельности своих подчиненных, причем не только членов своей команды, но и всех остальных работников организации. Могут применяться как официальные отчеты и аттестации, так и неформальные беседы. Надо отметить, что беседа с менеджером, стоящим на иерархической лестнице на несколько ступеней выше, производит большое положительное воздействие на сотрудника. В Великобритании считается, что генеральный директор должен побеседовать с каждым сотрудником хотя бы раз в год. К сожалению, в России подобные собеседования не приняты.
	Выборочный контроль. В задачах контроля качества продукции выборочный контроль применяется, когда контроль является разрушающим, либо по экономическим соображениям [22]. В организационных системах первое основание для применения выборочного контроля отпадает, зато второе справедливо едва ли не чаще, чем в промышленности. Количество используемых документов (счетов, чеков, доверенностей и т.п.) в мало-мальски серьезной организации измеряется кубометрами. Ясно, что полная проверка потребует такого объема рабочего времени контролеров, что его выделение в большинстве случаев нецелесообразно (бывают исключения, например, при уголовном расследовании). Поэтому представляется полезным использование при аудите выборочного контроля, при котором случайным образом (в смысле теории вероятностей) отбирается сравнительно небольшая доля документов, которая затем и анализируется. Для определения объема выборки, способа ее отбора, правил переноса выборочных результатов контроля на всю совокупность следует применять методы, разработанные в теории статистического контроля [22].
	Выборочный контроль работы сотрудников также может быть полезен. При этом наряду с выборкой людей  полезна и выборка из совокупности дел, которыми занимается данный сотрудник. Сравнительно небольшие затраты времени менеджера позволяют держать под контролем обе рассматриваемые совокупности, каждый элемент который имеет некоторую (одну и ту же для всех элементов совокупности) вероятность быть отобранным т тщательно проконтролированным.
	Современный этап – контроллинг. Контроллинг (от англ. control - руководство, регулирование, управление, контроль) - новая концепция управления, порожденная практикой современного менеджмента. Согласно [17, стр.7], "одной из основных причин возникновения и внедрения концепции контроллинга стала необходимость в системной интеграции различных аспектов управления бизнес-процессами в организационной системе" (т.е. на предприятии, в торговой фирме, банке, органе государственного управления и др.). "Контроллинг обеспечивает методическую и инструментальную базу для поддержки" (в том числе компьютерной) "основных функций менеджмента: планирования, контроля, учета и анализа, а также оценки ситуации для принятия управленческих решений" [17, с.8]. 
	Таким образом, развитие менеджмента в ХХ в. можно описать формулой: от Файоля к контроллингу. Хотя истоки контроллинга прослеживаются с XV - XVIII вв., он стал популярен за рубежом (в США, Германии и др. странах) в последние десятилетия. В России интерес к контроллингу стал проявляться в начале 1990-х годов.
	Контроллинг - это инструмент менеджера, но сам по себе он не может обеспечить успех предприятия и не может освободить менеджеров от функций управления. Основные идеи контроллинга изложены в монографиях [17, 23, 30-32].
управление людьми – это деятельность менеджера. Познакомимся с рядом понятий, используемых при обсуждении проблем управления.

1.5. Системы управления людьми

	Субъекты и объекты управления. В каждой стране как хозяйственная, так и нехозяйственная (военная, религиозная, спортивная и др.) деятельность общества сознательно управляются. Управление - процесс воздействия субъекта на объект в целях перевода его в новое качественное состояние или поддержания в установленном режиме. Субъект управления – это тот, кто управляет. Объект управления – это тот, кем управляют. 
	Пример 1. Обсудим понятия субъектов и объектов управления применительно к экологической безопасности и природоохранной деятельности [33]. Субъектами управления природопользованием, в том числе и природоохранной деятельностью, выступают государственные органы общей компетенции, кроме того - специально уполномоченные органы по охране окружающей природной среды, а также органы местного самоуправления. На уровне предприятий субъектами управления являются подразделения и службы природопользования (цехи, отделы) или отдельные работники. 
	К государственным органам общей компетенции относятся Президент, Федеральное Собрание, Правительство, представительные и исполнительные органы власти субъектов Российской Федерации. Государственные и муниципальные органы общей компетенции ведают вопросами охраны природной среды наряду с множеством других направлений работы.
	К государственным органам специальной компетенции относятся те, которые соответствующими правительственными актами уполномочены выполнять природоохранные функции. Органы специальной компетенции подразделяются на три вида: комплексные, отраслевые и функциональные. Комплексные природоохранные органы выполняют все экологические задачи или отдельные блоки задач, отраслевые занимаются своей отраслью (например, лесным хозяйством), функциональные отвечают за отдельные функции (например, мониторинг состояния окружающей природной среды).
	К охране природной среды имеют отношение многие министерства и ведомства. Например, Министерство экономического развития и торговли РФ, формируя стратегию социально-экономического развития, обязано учитывать и экологические интересы общественного развития. Госстандарт России осуществляет надзор за соблюдением государственных стандартов и в том числе за выполнением зафиксированных в них экологических требований. Госстрой РФ разрабатывает экологические требования при капитальном строительстве, и т.п.
	Компетенция органов местного самоуправления по охране окружающей среды отражена в их уставах. Их роль напоминает роль государственных органов общей компетенции, только на гораздо более узком пространстве, относящемся к ведению соответствующего органа местного самоуправления – на уровне района или города.
	Объектами управления являются все природопользователи, как юридические, так и физические лица, независимо от характера и направлений их деятельности. Поскольку все организации и предприятия, все жители городов и деревень находятся и действуют в природной среде, то объектами управления являются все юридические и физические лица на территории нашей страны. Связи и отношения между субъектами и объектами управления в процессе природопользования и охраны природной среды строятся двумя способами. Первый - на основе правил и процедур, зафиксированных в действующих Законах и других нормативно-правовых актах. Второй - на основе договоров между конкретными субъектами и объектами управления.
	Методы и механизмы управления. Метод управления — это набор способов, приемов, средств воздействия на управляемый объект. По содержанию воздействия на объект управления методы обычно делятся на: организационно-административные, экономические, социально-психологические и др. 
	Так, организационно-административные методы основаны на приказах, распоряжениях, законах и других нормативно-правовых документах и опираются на возможность применения силы государственными органами, в том числе непосредственно на силовые структуры. Внутри организации взаимоотношения менеджеров их подчиненных регулируются Трудовым кодексом Российской Федерации.
	Экономические методы воздействия основаны на использовании материальных (экономических, денежных) интересов. Конкретный экономический метод включает как отдельные приемы воздействия, так и их совокупности. Комплекс взаимосвязанных экономических мер, направленных на достижение конкретного результата, образует экономический механизм управления.
	Социально-психологические методы управления опираются на убеждение, морально стимулирование, сознательность, держатся на обычаях и традиционных ценностях общества.
	Под словами «механизм управления» понимают совокупность тех или иных методов управления. Организационно-административные, экономические и социально-психологические методы управления применяются совместно. Ясно, что сама возможность использования экономических и социально-психологических методов опирается на существующую административную структуру предприятия. С другой стороны, чисто административными (командными) методами, без материального и морального стимулирования нельзя добиться существенного повышения эффективности работы предприятия. 
	Ясно, что организационно-административный, экономический, социально-психологический механизмы является частями системы управления в целом. На различных уровнях управления эта система имеет свои особенности. Можно выделить макроуровень, т е. управление в рамках всей страны, и мезоуровень, касающийся отдельных секторов и отраслей народного хозяйства, например, управления добычей нефти и газа. На уровне конкретных предприятий системы управления, вполне естественно, носят более специальный характер, приспособленный к особенностям этих предприятий и их подразделений.
	Цели управления. Определение целей, к которым следует стремиться, как говорят, целеполагание, - самая трудная и ответственная часть работы менеджера. Выбор целей зависит от конкретной ситуации. 
	Пример 2 [33]. Пусть установлено, что производство в  агропромышленном комплексе (АПК), несмотря на резкое снижение его объема за последние пятнадцать лет, излишне велико для данной области, а дефицит продовольствия объясняется не недостаточным объемом производства, а отсталостью в сфере хранения и перерабатывающей промышленности. Тогда целью управления природопользованием в данной области должно стать сокращение природного базиса сельского хозяйства, т.е. сокращение объема используемых в сельском хозяйстве природных ресурсов. При этом меры экономического воздействия будут включать, например, установление высокой арендной платы за земли сельскохозяйственного назначения. Это позволит затормозить вовлечения новых земель в хозяйственный оборот. Следует повысить налоги на дополнительное освоение земель, увеличить штрафы за нерациональное использование земель, стимулировать различными способами консервацию деградированных участков, и др. Все эти меры направлены на сокращение сельскохозяйственного производства и снятие сельскохозяйственной нагрузки с окружающей природной среды. Одновременно, очевидно, следует бороться с отсталостью в сфере хранения произведенного продовольствия и в сфере перерабатывающей промышленности. Необходимо создание благоприятных экономических условий для совершенствования технологий хранения и переработки сельскохозяйственной продукции, развития соответствующей отрасли народного хозяйства.
	Если же целью развития АПК на определенный период считать всемерное увеличение производства сельскохозяйственной продукции, то меры экономического воздействия, наоборот, не только не должны препятствовать вовлечению новых земельных и водных ресурсов, химических средств защиты растений, минеральных удобрений, а всемерно стимулировать их. Подавляющее число специалистов считает, что проводимые в 1990-х годах в России аграрная и земельная реформы направлены на природоемкий вариант функционирования агропромышленного комплекса. За эти годы производство сельхозпродукции упало в среднем на 30-40%.
	Управляющие параметры. В математических моделях, используемых при управлении, используются различные виды переменных. Одни из них описывают состояние системы, другие – выход системы, т.е. результаты ее работы, третьи – управляющие воздействия. Выделяют экзогенные переменные, значения которых определяются извне, и эндогенные переменные, используемые только для описания процессов внутри системы. 
	Управляющие параметры – часть экзогенных. Задавая их значения (или изменения этих переменных во времени), менеджер меняет выход системы в нужную для себя сторону. 
	Поскольку невозможно абсолютно точно предсказать поведение системы под влиянием тех или иных воздействий, приходится изучать устойчивость социально-экономических моделей, используемых при управлении [34]. Чаще всего вводят случайные воздействия (возмущения), что приводит к замене единственной траектории движения на пучок (трубку) и снижает эффективность управления. Соответствующая математическая теория хорошо разработана, но достаточно трудна для понимания и применения [35].
	Различные варианты формулировок целей управления. В простейшем случае цель полностью описана. Например, необходимо попасть в определенное место за минимальное время. Или – построить дом по заранее выбранному проекту, руководствуясь утвержденной сметой. Этот вариант целеполагания назовем «Попасть в точку».
	Двойственным к нему является вариант «Продвинуться дальше». Например, за заданное время изготовить как можно больше деталей. При заданном рекламном бюджете организовать наиболее эффективную рекламную кампанию. 
	Здесь есть критерии, по которым надо оптимизировать системы. В первом случае – число деталей. Во втором – эффективность рекламной кампании, которую можно измерить по увеличению числа покупателей и объема продаж. Критерии – часть переменных, описывающих выход системы, т.е. те результаты ее работы, которые представляют интерес для менеджера.
	Частный случай варианта «Продвинуться дальше»– как можно ближе подойти к заранее определенному идеальному состоянию. Например, сконструировать двигатель, коэффициент полезного действия которого возможно ближе к идеалу -100%. Назовем этот вариант целеполагания «Приблизиться к идеалу». Для его реального использования необходимо иметь измерять степень близости к идеалу.
	От варианта «Попасть в точку» естественно перейти к варианту «Попасть в область». Например, человек может определить для себя желательный уровень заработной платы и считать цель достигнутой, как только его заработная плата превысит заданный порог. Менеджеру, отвечающему за отопительную систему, необходимо обеспечить температуру в помещениях в заданных пределах – от и до. Руководителям предприятия необходимо обеспечить попадание показателей финансово-хозяйственной деятельности предприятия [36] в заданные интервалы. 
	Одна из наиболее важных целей, как для отдельного человека, так и для организации, – самосохранение. Стремление сохраниться как самостоятельное целое, обеспечить равновесие с окружающей средой, стабильность и целостность – этот вариант целеполагания назовем «Приказано выжить». Именно самосохранение, а не максимизация прибыли (за какой период?) является основной целью предприятия.
	Другой подход к проблеме управления связан с идеей обратной связи. Управление не выбирается заранее, а корректируется в каждый текущий момент времени на основании информации о состоянии или о выходе системы.
	Для подразделения внутри организации обычно имеется конфликт между внешними и внутренними целями. Например, центральное руководство имеет целью получить от цеха возможно больше продукции при возможно меньшей оплате труда. В то время как руководство цеха желает прямо противоположного – несколько сократить выпуск продукции, но увеличить фонд оплаты труда. Аналогична ситуация и для организации во взаимоотношениях с внешним миром. Потребители хотят получить товары возможно более высокого качества при возможно более низкой оплате труда, а поставщики, наоборот, предпочли бы не заботиться о качестве, но зато увеличить цены. 
	Неизбежен конфликт между внутренними целями субъекта экономической жизни (от отдельного человека до групп стран) и внешними целями его окружения. Разрешение подобных конфликтов – одна из основных задач менеджера. 

1.6. Многокритериальность реальных задач управления
 
	Обычно субъект экономической жизни стремится достичь сразу многих целей. Например, он стремится одновременно следовать и внутренним, и внешним целям, снимая конфликт между ними. 
	Многокритериальность реальных задач управления состоит в том, что менеджеру необходимо оптимизировать управляемую им систему сразу по нескольким критериям. Например, добиться максимизации прибыли при минимуме затрат. Ясно, что этого невозможно достичь. Минимум затрат равен 0, он достигается при прекращении выпуска продукции (оказания услуг) и ликвидации предприятия. Но при этом прибыль тоже равна 0. Если же добиться максимально возможной прибыли, то затраты при этом также будут достаточно большими, отнюдь не минимальными. 
	Теория управления предлагает два основных способа борьбы с многокритериальностью. Один из них состоит в том, чтобы превратить все критерии, кроме одного, в ограничения, и решать задачу оптимизации по оставшемуся критерию. Например, можно потребовать, чтобы затраты не превосходили заданной величины, и при этом условии максимизировать прибыль. Второй вариант состоит в том, чтобы принять, что прибыль должна быть не меньше заданной величины (например, если выполняется определенный заказ), а затраты при этом условии минимизировать. 
	Другой подход в борьбе с многокритериальностью состоит в том, чтобы на основе исходных критериев сконструировать один новый и его оптимизировать. В рассматриваемом случае можно использовать рентабельность (по затратам), т.е. частное от деления прибыли на затраты. При максимизации рентабельности находится наилучшее (в определенном смысле) соотношение между затратами и прибылью.  
	Есть и другие методы борьбы с многокритериальностью. Например, можно выделить все варианты решений менеджера, при которых прибыль мало отличается от максимально возможной, а затем в этой области минимизировать затраты [34]. Или же сначала выделить все Парето-оптимальные варианты решений менеджера, т.е. все те решения, которые не хуже любого возможного решения хотя бы по одному критерию, а затем анализировать множество Парето-оптимальных решений [37].
	Аналогична ситуация и с лозунгом: «Максимум прибыли при минимуме риска». Здесь, как и в ранее разобранном случае, надо либо максимизировать прибыль при задании верхней границы для риска, либо минимизировать риск при заданной прибыли, либо конструировать из двух критериев один. Дополнительная сложность состоит в необходимости численно оценивать риск. 

1.7. Об оптимальном управлении экономическими системами

	Рассмотрим две проблемы сравнительной оценки эффективности различных подходов к оптимизации управления экономическими системами.
	Сравнение по эффективности государственных и частных предприятий. К настоящему времени имеется огромное количество книг, статей, ресурсов Интернета, связанных с поисками оптимального управления теми или иными экономическими системами. Среди обсуждаемых вопросов, например, такой: «Какие предприятия работают более эффективно – государственные или частные?»  
	Частные предприятия хвалят за возможность развертывания личной инициативы, быстроту реакции на изменение рыночной среды. Критикуют их за высокую вероятность различных противоправных и противообщественных действий. Государственные предприятия критикуют за неповоротливость, вызванную бюрократизмом управления, а хвалят за законопослушность. На основе словесного обсуждения нельзя сделать однозначного вывода. Обратимся к статистике.  
	В табл.1 приведены статистические данные Европейского Союза на конец 1995 г. [38, 39]. Для каждой страны и для Европейского Союза в целом указаны доля занятых в государственном секторе (в процентах от всех занятых в стране) и доля госсектора в создании добавленной стоимости (в процентах от валового внутреннего продукта). В последнем столбце указана эффективность госсектора в странах Европейского Союза относительно предприятий и организаций других форм собственности. Она получена путем деления второй из этих долей на первую. Страны упорядочены в порядке убывания валового внутреннего продукта.
	Таким образом, производительность труда (объем созданной добавленной стоимости на одного работающего) в госсекторе выше, чем на частных предприятиях. Это утверждение справедливо для Европейского Союза в целом и для всех его стран по отдельности, кроме одной – Бельгии.
	Итак, согласно мировому опыту экономическая эффективность государственных предприятий выше, чем у частных. Одна из причин состоит в том, что зарубежные государства предпочитают оставлять у себя (или национализировать) высокоэффективные предприятия и избавляться от малоэффективных и убыточных, приватизируя их.  

Таблица 1.
Эффективность госсектора в странах Европейского Союза  
Страна	Доля занятых в госсекторе	Доля госсектора в добавленной стоимости	Относительная эффективность госсектора 	
Германия	8,0	10,0	1,25	
Франция	11,9	14,2	1,19	
Италия	11,5	13,0	1,13	
Великобритания	2,3	2,6	1,13	
Испания 	6,0	7,2	1,20	
Швеция	11,4	13,3	1,17	
Австрия	10,0	14,0	1,40	
Бельгия	9,7	8,6	0,89	
Греция	12,0	14,0	1,17	
Финляндия	14,7	19,0	1,29	
Португалия	6,0	13,1	2,18	
Нидерланды	3,4	6,0	1,76	
Дания	7,8	8,0	1,03	
Ирландия	9,3	11,0	1,18	
Люксембург	5,6	6,3	1,13	
Европейский Союз	8,0	9,7	1,21	

	 Догма эффективности конкуренции. Она состоит в том, что экономические структуры, основанные на конкуренции, более эффективны (производят больше при тех же затратах), чем плановые. Западная экономическая теория пришла к противоположному выводу: эффективность конкурентной системы может в отдельных случаях достигать эффективности плановой системы, но никогда не в состоянии превзойти ее [40]. Это и понятно – оптимальная программа действий, учитывающая всю информацию, всегда эффективнее, чем стихийно складывающийся поток несогласованных действий отдельных субъектов рыночной конкуренции.
	Однако у каждого типа системы есть свои причины недостижения максимума. В конкурентной системе - стихийные отклонения от оптимальной траектории, вызванные несогласованными решениями экономических субъектов. Для рыночной экономики характерна нерациональная трата материальных, финансовых, кадровых ресурсов. Недаром в период войны, когда необходимо сосредоточить ресурсы для обеспечения вооруженных сил, все государства переходят к плановой системе управления экономикой
	В плановой экономике основная причина недостижения максимума - нерациональность процедур принятия решений, принципиальная невозможность точного решения оптимизационных задач, а главное - неустранимая неопределенность в их постановке. Существуют подходы, позволяющие модернизировать плановую экономику с целью повышения эффективности, вводя в нее элементы рыночных отношений [41-43]. Утверждать, что "рынок" эффективнее "плана", нельзя.
	Основное значение термина «конкуренция» - «соревнование». В СССР конкурировали между собой разработчики военной техники – из нескольких образцов, разработанных различными организациями по одним и тем же тактико-техническим требованиям, комиссия экспертов выбирала один для запуска в серию. В настоящее время подобная процедура именуется тендером (конкурсом). Конкуренция процветала и на рынке потребительских товаров – население «голосовало рублем» за те товары, которые предпочитало, остальные оставались на полках магазинов и со временем списывались.
	Должен ли менеджер специально создавать конкуренцию между работниками? Практический опыт показывает, что вводить элементы соревнования следует весьма осторожно, упирая на моральное стимулирование (как в Японии). Работники должны образовывать сплоченный коллектив (команду), а не стаю особей, готовых перегрызть глотку друг другу. Проблемы управления персоналом и, в частности, мотивации подробнее рассматриваются в [15]. 
1.8. Организационные структуры и механизмы управления
 
	Среди основных функций управления (по Анри Файолю) выделено создание организационных структур. Рассмотрим многообразие мира организаций. 
	Виды организаций. Выделяют два вида организационных процессов – функционирование и развитие. Функционирование обеспечивает сохранение организации на основе обмена со средой ресурсами, энергией, информацией. Развитие создает условия: преобразования организации в соответствии с требованиями среды; восстановления нарушенного равновесия; перехода к новому качественному состоянию. 
	Организация – это структурированная общность людей (участников организации), имеющая общие цели и общее руководство. Ключевые слова здесь – структура, цели, руководство. Примерами являются промышленные предприятия, организации сферы услуг, государственные и муниципальные структуры управления, общественные организации, объединения и партии, спортивные общества, семьи, дружеские компании, неформальные творческие коллективы и т.д. Важно управлять и самим собой.
	В литературе встречаются различные по форме определения используемых в настоящем учебнике понятий. Например: «Организация – это систематизированное, сознательное объединение действий людей, преследующих достижение определенных целей» [2]. Сопоставление формулировок различных авторов представляется неплодотворным.
	В соответствии с отношением к своим участникам организации делятся на первичные и вторичные. Первичная организация является внешней данностью. Она обладает собственными целями, которые навязываются людям, имеет абсолютный постоянный приоритет над участниками и наделяет их ресурсами. Примером является типовое государственное учреждение.
	Вторичная организация создается самими участниками. Она служит их целям. Участники наделяют ее ресурсами. Среди вторичных организаций выделяют корпоративные и ассоциативные. Корпоративная получает временный приоритет над участниками для решения текущих проблем. Примером служит акционерное общество или общество с ограниченной ответственностью. Ассоциативная не обладает приоритетом над участниками, отношения являются партнерскими. Примерами являются клуб, коллектив ученых вокруг научного семинара, дружеская компания.
	Выделяют механические и органические организации. Сравнение с точки зрения особенностей функционирования и структуры проведено в табл.2.

Таблица 2.
Сравнение механических и органических организаций
Признаки	Механическая организация 	Органическая организация	
Структура и границы	Неизменные	Гибкие и меняющиеся	
Связи между элементами	Жесткие «вертикальные»	Как «вертикальные», так и «горизонтальные»	
Самостоятельность элементов	Ограниченная	Высокая	
Специализация	Узкая	Широкая	
Иерархичность	Сильная	Слабая	
Сферы деятельности	Традиционные	Связанные с инновациями	
Размеры	Крупные и средние	Средние и мелкие	

	Деление организаций на официальные и неофициальные (табл.3) связано с их правовым положением. Отметим, что официальную организацию можно рассматривать как набор должностей, связанных между собой производственными отношениями. Для неофициальных организаций важны личности, а не должности. К таким организациям относятся, например, дружеская компания, совокупность пользователей Интернета или организованная преступная группа. Неофициальная организация может быть весьма разветвленной и могущественной, скажем, мафия. 

Таблица 3.
Виды организаций (в соответствии со статусом)
Признаки 	Официальная организация	Неофициальная организация	
Особенности возникновения	Согласно правовому акту	Правовая незакрепленность	
Субъекты	Должности	Личности	
Характер связей	Предписанный (между должностями)	Свободный (между личностями)	
Основы регулирования	Правовые нормы	Традиции, обычаи	
Причины создания	Достижение официально объявленных целей в соответствии с потребностями организации	Удовлетворение личных потребностей участников в поддержке, общении, информации	

	Организация как совокупность структур. Выделяют организационные, управленческие, социальные, коммуникационные, технологические структуры. Их описания приведены в табл.4. 
	Функциональная структура организации основана на объединении видов деятельности по родственным группам (функциям). Элементами функциональной структуры являются:
	А) производственные подразделения – основные, вспомогательные, обслуживающие, экспериментальные;
	Б) управленческие подразделения – административные, информационные, сервисные, а также научно-исследовательские и совещательные (например, Совет главных специалистов предприятия);
	В) социальные подразделения – столовая, клуб, база отдыха, поликлиника. 

Таблица 4.
Виды структур.
Организационная	Совокупность подразделений	
Управленческая	Совокупность органов управления	
Социальная 	Совокупность работников, объединенных с учетом пола, возраста, профессии, образования, взаимных симпатий и антипатий	
Коммуникационная	Совокупность каналов, по которым осуществляется взаимодействие членов организации, обмен информацией	
Технологическая	Совокупность оборудования, материальных и энергетических потоков.	

	Под подразделением понимается официально созданная группа работников, выполняющая действия по достижении поставленной частной цели. На практике используют различные принципы выделения подразделений фирмы (предприятия):
	- количественный (исходя из числа людей, необходимого для осуществления данной деятельности);
	- временной (исходя из числа людей, необходимого для выполнения работ за определенный период времени);
	- технологический (исходя из числа людей, необходимого для обслуживания технологического процесса);
	- профессиональный (исходя из числа людей одной профессии, необходимого для выполнения данной работы).
	Примерами подразделений являются бригады в артели грузчиков, вахты внутри экипажа судна, цеха промышленного предприятия, кафедры высшего учебного заведения.
	Структуру управления, основанную на выделении достаточно самостоятельных подразделений, называют дивизиональной. Название происходит от division (англ.) – деление, разделение; отдел, отделение, раздел, часть; дивизия. Используются следующие принципы создания подразделений в рамках дивизиональной структуры (принципы обособления):
	А) рыночный (удовлетворение потребностей в продукции и услугах определенной группы клиентов);
	Б) территориальный (удовлетворение потребностей в продукции и услугах клиентов на определенной территории);
	В) продуктовый (удовлетворение потребностей клиентов в продукции и услугах данного вида);
	Г) инновационный (освоение и производство принципиально новой продукции и услуг).  
	Типы связей между предприятиями, входящими в дивизиональную организационную структуру, могут быть различными. В акционерном холдинге, когда материнская фирма  владеет контрольными пакетами акций остальных фирм, связи являются финансовыми. В акционерном обществе с дочерними компаниями к финансовым связям добавляются технологические, а в непосредственно в акционерном обществе – еще и административные.
	Адаптивными организационными структурами называют структуры, которые быстро приспосабливаются к требованиям внешней и внутренней среды. Среди них обычно выделяют проектные, матричные, программно-целевые, фрагментарные. 
	Проект – группа видов деятельности, направленных на решение разовой задачи. Достоинства проектных структур - высокая целевая ориентация, специализация, концентрация необходимых ресурсов. Их недостатки - связанность ресурсов до завершения работ, трудность нахождения применения высвобожденным ресурсам вследствие их уникальности. 
	Матричная организационная структура – это совокупность временных рабочих групп (проектов) в рамках организации или подразделения. Ее достоинства - позволяет быстро маневрировать ресурсами; обеспечивает высокую целевую ориентацию работ. Недостатки - трудна в формировании и управлении; непригодна для работы в критических ситуациях.
	Программно-целевая организационная структура – совокупность подразделений, связанных с выполнением целевых комплексных программ (ЦКП). Если работа в данный момент времени ведется только по одной конкретной программе, то программно-целевая организационная структура – разновидность проектной структуры. Если работа по программе является дополнением к основной деятельности – то речь идет о разновидность матричной структуры. 
	Фрагментарная организационная структура – совокупность автономных и полуавтономных подразделений (бригад, комитетов, комиссий, творческих групп), работающих самостоятельно над несвязанными друг с другом проблемами инновационного характера. Пример – выполнение фундаментальных научно-исследовательских работ в рамках академического НИИ. 
	Функционирование управленческих структур. Управленческая структура – упорядоченная совокупность субъектов управления (подразделений, должностей) и связей между субъектами управления. 
	На управленческую структуру влияют различные факторы. Прежде всего - масштабы и организационная структура организации. Большое значение имеют характер деятельности организации и территориальное размещение подразделений, особенности специализации производства и используемые технологии. Весьма существенны сложившиеся затраты на управление, наличие людей, имеющих необходимую квалификацию и навыки, сложившиеся неформальные связи. 
	Уровень руководства – это место менеджера в иерархической системе управления. На высшем уровне руководства находятся первые лица – руководители организации (top-managers - топ-менеджеры). Это – верхушка иерархии. У них нет непосредственных начальников, зато есть подчиненные-управленцы (т.е. руководители, менеджеры). Примерами являются директор завода и главный инженер. 
	К нижнему уровню руководства относятся линейные менеджеры, руководящие непосредственными исполнителями. У линейных менеджеров есть непосредственные начальники, но среди их подчиненных менеджеров нет. Примеры – бригадир и мастер на одном из участков завода.
	Менеджеры среднего уровня руководства подчиняются менеджерам более высокого уровня управленческой иерархии и сами имеют в подчинении менеджеров. Начальник участка и начальник цеха, в который входят несколько участков – руководители среднего звена. 
	Норма управляемости (диапазон контроля) – число работников, которыми может эффективно управлять руководитель. На высшем уровне руководства – это 3-5 человек. На среднем – 10-12 человек. На низшем – до 25-30 человек. Норма управляемости определяется содержанием работ и уровнем управления. Она влияет на число нижестоящих подразделений и число дальнейших уровней управления. 
	Так, узкой специализации работ в организации соответствует низкая норма управляемости. Соответственно организация имеет «высокую» организационную структуру, управленческая иерархия имеет много уровней (руководитель организации – руководитель управления – руководитель отдела – исполнитель). 
	Широкой специализации работ в организации соответствует высокая норма управляемости и соответственно «плоская» организационная структура (руководитель организации – специалисты и исполнители). 
	Пример функциональной структуры управления предприятия (в сокращении). Руководителю предприятия подчиняются заместитель по производству, заместитель по финансам и экономике, заместитель по планированию. Заместителю по производству подчиняются цех 1, цех 2, цех 3, цех 4. Заместителю по финансам и экономике подчиняются бухгалтерия и отдел труда и зарплаты. Заместитель по планированию подчиняются плановый отдел и отдел нормирования.
	На практике используются различные разновидности функциональной структуры управления предприятием. В безцеховой структуре непосредственным руководителем начальника участка является директор. В цеховой – директору подчиняется начальник цеха, а ему – начальники участков. В корпусной структуре появляется новый уровень руководства, и иерархия управления выглядит так: директор – начальник корпуса (группы цехов) – начальник цеха - начальник участка.
	При использовании программно-целевой управленческой структуры в подразделениях фирмы ведется деятельность по реализации ЦКП, которую координирует руководитель целевой комплексной программы (ЦКП).
	В матричной структуре управления руководитель подразделения осуществляет следующие функции: административную; обеспечения ресурсами; организационного контроля. А руководитель проекта осуществляет иные функции: методологического обеспечения, координации, текущего и итогового контроля.
	Функциональная структура управления имеет ряд преимуществ: 
	- сосредоточение важнейших решений на высшем уровне; 
	- стратегическая направленность работы и возможность проведения единой политики во всех сферах деятельности;
	- четкость, рациональность, отсутствие дублирования функций;
	- экономичность процесса управления. 
	Однако есть и недостатки:
	- слабая координация работ подразделений;
	- слабая чувствительность к научно-техническому прогрессу;
	-  негибкость.
Функциональная структура наиболее пригодна для управления крупными предприятиями, стабильно выпускающими однородную продукцию.
	Структура управления крупной современной фирмой с отделениями может выглядеть так. Центром является офис главного руководителя – база работы Правления и Совета директоров. Цент обслуживает штаб квартира, в которой сосредоточены функциональные службы фирмы. Региональные отделения (суперотделения) имеют свою структуру. Они состоят из групп отделений. Каждое отделение  это группа взаимосвязанных предприятий, сбытовых организаций, исследовательских центров, обособленных территориально. Наконец, структурными единицами отделений, т.е. суботделениями, являются предприятия. Управленческие структуры предприятий уже рассматривались.
	Управленческая ответственность - это необходимость давать отчет за решения и действия менеджера, а также и за их последствия. Выделяют общую управленческую ответственность, которую несет руководитель за создание необходимых условий работы, и функциональную ответственность исполнителя за конкретный результат. 
	Как соотносятся полномочия и ответственность? Если полномочия превосходят ответственность, велика опасность административного произвола. Ситуация «полномочия меньше ответственности» влечет паралич управленческой деятельности. Если полномочия соответствуют ответственности, то работа идет нормально.
	Почему необходимо распределение управленческих полномочий? Рост масштабов производства приводит к невозможности управлять в одиночку. Руководителю организации приходится идти на расщепление управленческих полномочий. Это означает распределение полномочий среди подчиненных сверху вниз. 
	Количественными характеристиками имеющихся у менеджера управленческих полномочий являются объемы ресурсов, которыми он может распоряжаться без согласования с вышестоящей инстанцией, и число лиц, прямо или косвенно обязанных следовать принятым им решениям.
	Рассмотрим факторы, определяющие масштабы полномочий на том или ином уровне управления.
	Масштабы полномочий, сосредоточенных у одного субъекта, зависят прежде всего от сложности, важности, разнообразия решаемых проблем, динамика бизнеса и размеров организации. Необходимо учитывать необходимость обеспечения единства действий, издержки, связанные с принятием решений, и надежность систем коммуникаций. Важны способности руководителей и исполнителей, морально-психологический климат в коллективе.
	Перечислим условия эффективного распределения полномочий:
	- достаточность для решения поставленных задач;
	- сбалансированность с полномочиями субъектов, с которыми приходится взаимодействовать;
	- четкость линий полномочий (каждый сотрудник должен знать, от кого он получает полномочия и кому их передает, перед кем он отвечает и кто перед ним).
	Централизация полномочий означает преимущественное сосредоточение полномочий на высших уровнях управления. При этом обеспечивается стратегическая направленность управления. Принятие решений концентрируется в руках тех, кто хорошо знает общую ситуацию. Устраняются дублирование управленческих функций. Однако есть и недостатки. Централизация полномочий требует больших затрат времени на передачу информации по иерархической лестнице. При этом информация может быть искажена. Решения принимают лица, плохо знающими конкретную ситуацию. Излишняя централизация сковывает процесс управления, делает его негибким. 
	Децентрализация управления – это преимущественное сосредоточение полномочий на нижних уровнях управления. Она обеспечивает гибкость и маневренность управления, снимает перегрузку центра второстепенными проблемами, сокращает информационные потоки, позволяет принимать решения лицам, хорошо знающим конкретную ситуацию. Но при этом придает решениям тактический (а не стратегический) характер, затрудняет координацию управленческой деятельности, может привести к игнорированию интересов организации в целом, к сепаратизму и разрушению организации.
	Одна из основных задач руководства организации – найти «золотую середину» между централизацией и децентрализацией.
	Различные схемы управления. Функциональная схема управления основана на том, что руководитель руководит главными специалистами (по производству, финансам, маркетингу, персоналу), каждый из главных специалистов руководит каждым из руководителей подразделений, а те – своими исполнителями. Достоинством этой схемы является высокое качество решений. Недостатками является возможная нескоординированность решений главных специалистов, их борьба за приоритет, что приводит к высокой конфликтности. В итоге возможна общая неэффективность. 
	В линейно-штабной схеме управления у каждого руководителя есть свой штаб, который участвует в выработке решений. Руководители разного уровня общаются между собой, пользуясь информацией своих штабов. Руководители подразделений руководят исполнителями. Достоинством является освобождение руководителей от анализа проблем и подготовки проектов решений. К недостаткам относится сохранение перегрузки руководителей текущими делами. Менеджеры высоких уровней управления оторваны от практики и не участвуют в реализации своих решений. Агрессивная защита своих позиций приводит к конфликтам. 
	На практике используют два основных способа распределения полномочий: разделенные полномочия (руководитель передает полномочия подчиненному, оставляя за собой общий контроль), поглощенные полномочия (руководитель, передавая полномочия, одновременно полностью сохраняет их за собой).
	Рассмотрим несколько конкретных схем управления.
	Простая линейная схема управления (распределения полномочий): руководитель непосредственно командует исполнителями. Возможно лишь для весьма малой организации.
	«Анархическая» схема управления – несколько руководителей, общаясь между собой, на равных правах командуют исполнителями.
	Сложная линейная схема управления – вышестоящий руководитель командует нижестоящими, на нижнем уровне управления – исполнители. 
	Сопоставим достоинства и недостатки управления на основе линейных схем. К достоинствам относится четкая выраженность линий полномочий и ответственности, а также оперативность реакции. Однако в линейных схемах управления не предусмотрено участие «штабных» специалистов, что приводит к перегрузке руководителей второстепенными вопросами.
	Разработка схемы управления организацией и на ее основе  управленческой структуры – одна из основных функций менеджера.
	Социометрическое исследование – инструмент менеджера. В любой фирме, на любом предприятии в дополнение к официальным организационным структурам создаются неформальные, основанные на отношениях между людьми. Менеджеру необходимо учитывать с своей работе неформальные связи. Выявить их можно с помощью социометрии [44, 45].
	Социометрическая техника применяется для диагностики межличностных и межгрупповых отношений в целях их изменения, улучшения и совершенствования. С помощью социометрии можно изучать типологию социального поведения людей в условиях групповой деятельности, судить о социально-психологической совместимости членов конкретных групп.
	Вместе с официальной или формальной структурой общения, отражающей рациональную, нормативную, обязательную сторону человеческих взаимоотношений, в любой социальной группе всегда имеется психологическая структура неофициального или неформального порядка, формирующаяся как система межличностных отношений, симпатий и антипатий. Особенности такой структуры во многом зависят от ценностных ориентаций участников, их восприятия и понимания друг друга, взаимооценок и самооценок. Неформальная структура группы зависит от формальной структуры в той степени, в которой индивиды подчиняют свое поведение целям и задачам совместной деятельности, правилам ролевого взаимодействия. С помощью социометрии можно оценить это влияние.
	Общая схема действий при социометрическом исследовании заключается в следующем. После постановки задач исследования и выбора объектов измерений формулируются основные гипотезы и положения, касающиеся возможных критериев опроса членов групп. Здесь не может быть полной анонимности, иначе социометрия окажется малоэффективной. Требования экспериментатора раскрыть свои симпатии нередко вызывает внутренние затруднения у опрашиваемых и проявляется у некоторых людей в нежелании участвовать в опросе. Поэтому для проведения социометрического исследования целесообразно привлекать постороннюю специализированную организацию
	Когда вопросы или критерии социометрии выбраны, они заносятся на специальную карточку или предлагаются в устном виде по типу интервью. Каждый член группы отвечает на них, выбирая тех или иных членов группы в зависимости от большей склонности, предпочтительности их по сравнению с другими, симпатий, доверия и т.д.
	При этом социометрическая процедура может проводиться в двух формах. Первый вариант - непараметрическая процедура. В данном случае испытуемому предлагается ответить на вопросы социометрической карточки без ограничения выборов испытуемого. Второй вариант - параметрическая процедура с ограничением числа выборов. Испытуемым предлагают выбрать строго фиксированное число из всех членов группы. Социометрическая карточка или социометрическая анкета составляется на заключительном этапе разработки программы. В ней каждый член группы должен указать свое отношение к другим членам группы по выделенным критериям. Критерии определяются в зависимости от программы данного исследования. Когда социометрические карточки заполнены и собраны, начинается этап их математической обработки.
	Вначале следует построить простейшую социоматрицу взаимных выборов. Анализ социоматрицы по каждому критерию дает достаточно наглядную картину взаимоотношений в группе. Могут быть построены суммарные социоматрицы, дающие картину выборов по нескольким критериям. Основное достоинство социоматрицы - возможность представить выборы в числовом виде. Проведение опроса и представление первичной информации является предварительным этапом для дальнейшего анализа социометрических данных. 
	Рассмотрим применение социометрической технологии на примере изучения неформальных соотношений в студенческой группе. Прикладная значимость работы определялась тем, что из студентов этой группы были сформированы две подрядные бригады, выполнявшие задания Института высоких статистических технологий и эконометрики по изучению динамики потребительских цен [22].
	Респондентам были заданы вопросы (они предлагались в устной форме, без ограничения числа выборов):
	1. У кого вы берете конспекты лекций?
	2. С кем вы сидите на семинаре? 
	3. С кем вы советуетесь при выполнении контрольных работ, курсовых работ и т.п.? 
	4. С кем вы часто разговариваете по телефону?
	5. У кого вы узнаете об учебной информации: об изменениях в расписании, о собрании группы и т.п.? 
	6. С кем вы больше всего общаетесь: а) во время занятий; б) вне института;
	7. С кем вы обычно ходите обедать? 
	8. Если вы что-то не поняли на семинаре, то у кого просите объяснение? 
	9. Если бы вся ваша группа была членами одной фирмы, и перед вами встала задача выбрать руководителя, то кого бы вы предложили на эту должность? 
	10. Если бы у всех ваших одногруппников были свои фирмы, а у вас нет, то к кому из них вы пошли бы работать? 
	11. Если бы вы все были членами одной фирмы, как вы думаете, кого группа выбрала бы президентом? 
	12. У кого из вашей группы есть, по вашему мнению, талант руководителя (организатора)? 
	13. После окончания института, при устройстве на работу вы узнаете, что там уже работает ваш одногруппник. Кого вы хотели бы увидеть?
	13-1) проранжируйте всех своих одногруппников от 1 до 22 (от самого привлекательного до самого антипатичного); 
	13-2) напротив каждой фамилии укажите одну из букв а, б, в,г, д:
	а) очень хотел бы увидеть; б) скорее "да", чем "нет"; в) трудно сказать; г) скорее "нет", чем "да"; д) не хотел бы увидеть.
	Социометрические вопросы были разбиты на три группы: первая группа (условное название "информационная"): сюда входят 1, 3, 5, 8 вопросы; вторая группа ("неформальная"): 2, 4, 6а, 6б, 7 вопросы; третья группа ("трудовая"): 13 вопрос.
	Социометрический опрос позволяет выявить неформальных лидеров в коллективе. Именно с ними менеджеру следует работать в первую очередь, проводя то или иное изменение. С точки зрения социометрии неформальный лидер - это человек, которого выбирает большинство респондентов.
	На основании полученных для конкретной студенческой группы результатов можно сделать следующие выводы:
	1. В исследуемой группе есть два крупных четко выраженных кластера (подгруппы) и ряд мелких.
	2. Первая бригада построена по принципу взаимной заинтересованности в совместной работе. Вторая бригада построена по принципу антипатии к руководителю первой бригады и внутри группы - кто с кем хотел бы работать.
	3. В группе два социометрического лидера. Оба в первой бригаде. Одна из них – староста группы (т.е. формальный лидер).
	4. Руководители бригад не являются социометрическими лидерами. 
	5. Если заменить формального лидера (условный номер 18 в списке респондентов) на одного из неформальных (условные номера 4 и 9), то получим следующие результаты. При замене 18 на 4 состав бригады не изменится, принцип объединения в группу остается прежним, количество прямых связей увеличивается (следовательно, такая замена была бы возможной с целью улучшения работы бригады). Если же заменить 18 на 9, то состав бригады изменится.
	Дальнейшее развитие событий подтвердило результаты, полученные с помощью социометрического опроса. Через некоторое время коллектив первой бригады потребовал смены бригадира, новым стал социометрический лидер 4. Бригада продолжала работать в прежнем составе. При создании второй бригады в ней объединились студенты, стоявшие в оппозиции к основной части группы. Это диссидентство (инакомыслие) в дальнейшем породило трудности в управлении бригадой. Социометрический опрос принес вполне ощутимую пользу менеджерам Института высоких статистических технологий и эконометрики.
	Дополнительная информация по тематике настоящего раздела содержится в [4, 27, 28, 46].

2. Разработка эконометрических методов проектирования форм 
и организационных корпоративных структур

	Рассмотрим вопросы разработки теоретических основ логистико-ориентированного проектирования форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов. Обсудим один из методов упорядочения вариантов с помощью экспертных оценок, прогнозирование макроэкономической динамики России на период до 2012 г. и развитие статистических методов за 1974-2004 г.г. Предложен метод состоятельной оценки размерности модели в многомерном шкалировании. 

2.1. Теоретическое обоснование «игрового» метода
ранжирования вариантов

	В работе [47] предложен метод ранжирования вариантов, названный «игровым». Каковы статистические свойства этого метода? Позволяет ли он выявить истинное упорядочение вариантов? Другими словами, является ли состоятельной оценка упорядочения (ранжировки) вариантов, рассчитываемая с помощью «игрового» метода? 
	Для ответа на эти вопросы необходимо изучить свойства расчетной процедуры анализа данных. Как известно [22], такое изучение, как правило, состоит из двух этапов:
	1. Построение вероятностно-статистической модели порождения данных.
	2. Математико-статистическое изучение свойств расчетной процедуры анализа данных.
	Пусть рассматривается k вариантов технического решения. В соответствии с описанием процедуры в статье [47] будем считать, что влияние i-го варианта, i = 1, 2, ... , k, на изучаемый параметр описывается (числовой) случайной величиной Xi с функцией распределения Fi(x). Таким образом, сравнение двух вариантов - это сравнение функций распределения. Такое сравнение можно проводить разными способами - по тем или иным характеристикам (математическим ожиданиям, медианам, дисперсиям, квантилям порядка 0,999999, коэффициентам вариации и др.) или непосредственно с целью обнаружения различия между функциями распределения. Выбор того или иного способа сравнения зависит от решаемой задачи. На примере оценки рисков (аварий, загрязнения окружающей среды, дефектности и др.) в [22] продемонстрирован подобный выбор.
	Согласно [47] сравнивать надо математические ожидания. Лучше тот вариант, у которого математическое ожидание больше. Тогда результаты сравнения k вариантов технического решения описываются кластеризованной ранжировкой (термин, введенный в [48]). Другими словами, варианты разбиты на группы. В каждой группе математические ожидания совпадают. Между группами - различаются. Группы упорядочены в порядке возрастания математических ожиданий. Теоретическую кластеризованную ранжировку, соответствующую математическим ожиданиям, необходимо оценить по эмпирическим данным.
	Поскольку функции распределения и их математические ожидания при сравнении конкретных вариантов технического решения неизвестны, то сравнения приходится проводить на основе выборок. Принимаем, что влияние i-го варианта, i = 1, 2, ... , k, на изучаемый параметр оценивается с помощью выборки объема ni, т.е. набора реализаций ni независимых случайных величин с общей функцией распределения Fi(x). Выборки предполагаются независимыми. Вероятностно-статистическая модель порождения данных описана.
	В соответствии с «игровым» методом ранжирования сравнение двух вариантов состоит в статистической проверке нулевой гипотезы о равенстве соответствующих математических ожиданий. Если нулевая гипотеза принимается, то каждому варианту присваивается по 0,5 очка. Если нулевая гипотеза отклоняется, то варианту с большим выборочным средним арифметическим присваивается 1 очко, а с меньшим - 0 очков. Проводятся все k(k-1)/2 парных сравнений, полученные очки суммируются, варианты упорядочиваются в порядке возрастания набранных сумм. Получаем эмпирическую кластеризованную ранжировку. 
	В соответствии с рекомендациями [49] для проверки равенства математических ожиданий в [47] применяется критерий Крамера-Уэлча. Граничное значение для модуля статистики принято равным 1,645, что соответствует уровню значимости 0,1 (точнее, асимптотическому уровню значимости при безграничном росте объемов выборок). При решении задачи выбора конструкции коллектора для трибоэлектрического генератора в [47] получена следующая эмпирическая кластеризованная ранжировка типов коллекторов:
{игольчатый}<{кисточкообразный; ленточный с изгибом}<
{штыковой}<{пилообразный; Г-образный}.
Качество вариантов убывает при движении справа налево. Самыми лучшими являются такие варианты, как «пилообразный» и «Г-образный». (Причем по данным [47] эти варианты надо считать эквивалентными, они образуют кластер.) Хуже по качеству «штыковой» коллектор, и т.д. 
	Эмпирическая кластеризованная ранжировка используется как оценка теоретической. Каковы математико-статистические свойства этой оценки? Поскольку кластеризованная ранжировка - это объект нечисловой природы, то для изучения свойств процедуры, предложенной в статье [47], необходимо применить подходы и результаты статистики объектов нечисловой природы [22, 50].
	Теорема 1. При безграничном росте объемов выборок (т.е. при ) и фиксированном числе k вариантов вероятность того, что эмпирическая кластеризованная ранжировка совпадает с теоретической, стремится к 1.
	В соответствии с теоремой 1 предложенная в работе [47] оценка теоретической кластеризованной ранжировки является состоятельной. Доказательство теоремы 1 проводится методами, разработанными в главе 8 монографии [22].
	Как измерить степень близости эмпирической и теоретической кластеризованных ранжировок? В соответствии с известным в статистике объектов нечисловой природы аксиоматическим подходом целесообразно использовать расстояние Кемени [22, 50], или, что эквивалентно, коэффициент ранговой корреляции Кендалла. Справедливы следующие теоремы.
	Теорема 2. При справедливости условий теоремы 1 расстояние Кемени между эмпирической кластеризованной ранжировкой и теоретической стремится к 0.
	Теорема 3. При справедливости условий теоремы 1 коэффициент ранговой корреляции Кендалла между эмпирической кластеризованной ранжировкой и теоретической стремится к 1.
	 Итак, на основе асимптотической математической статистики предложенный в работе [47] «игровой» метод ранжирования вариантов получил обоснование. Что же касается конечных объемов выборок, особенно столь малых, как в [47], где все ni = 3, то необходимы дальнейшие исследования. Различные методы оценки близости допредельных и предельных распределений статистик проанализированы в работе [51]. 

2.2. Прогнозирование макроэкономической динамики России 
на период до 2012 г.

	Рассмотрим совместно тенденции развития нашей страны в трех сферах - демографической, технологического обеспечения производства и жизнедеятельности, оборонной. Каждая из них по отдельности обсуждалась специалистами. А все три вместе - нет. 
	Прогноз каждой из тенденций приводит к выводу о кризисе в начале следующего десятилетия. Анализ всех трех вместе - к предсказанию грядущего системного кризиса. Наиболее вероятной датой кульминации кризиса является 2012 год. Кратко обоснуем этот прогноз.
	Демографический кризис. Надвигающуюся угрозу демонстрирует табл.5, построенная на основе переписей населения России в 1989 и 2002 г. [52]. 

Таблица 5
Распределение населения России по полу и возрасту
	1989*	2002	
Возраст	Все	Мужчины	Женщины	Все	Мужчины	Женщины	
Bсе жители	147021869 	68713869 	78308000 	143954391 	67287019 	76667372  	
В том числе	 	 	 	 	 	 	
до 1 года	2326547 	1187062 	1139485 	1309841 	673515 	636326  	
1 год	2455783 	1252569 	1203214 	1257952 	647097 	610855  	
2 года	2472804 	1259066 	1213738 	1207918 	621050 	586868  	
3 года	2369760 	1205424 	1164336 	1276537 	655395 	621142  	
4 года	2406666 	1224935 	1181731 	1253593 	642718 	610875  	
5-9 лет	11360342 	5768357 	5591985 	7123120 	3652229 	3470891  	
10-14 лет	10592239 	5372103 	5220136 	10825129 	5532869 	5292260  	
15-19 лет	9967611 	5118710 	4848901 	12208011 	6199698 	6008313  	
20-24 лет	9754620 	4955983 	4798637 	10901116 	5494678 	5406438  	
25-29 лет	12557234 	6373601 	6183633 	10422406 	5259573 	5162833  	
30 -34 лет	12862809 	6472859 	6389950 	9534224 	4879484 	4654740  	
35-39 лет	11684101 	5821314 	5862787 	10587806 	5256996 	5330810  	
40-44 лет	7662621 	3775687 	3886934 	12594636 	6146961 	6447675  	
45-49 лет	7954900 	3767156 	4187744 	11625074 	5538814 	6086260  	
50-54 лет	9593533 	4453975 	5139558 	9832545 	4553051 	5279494  	
55-59 лет	8399159 	3719890 	4679269 	4840576 	2134498 	2706078  	
60-64 лет	8360061 	3239655 	5120406 	8624902 	3525417 	5099485  	
65-69 лет	4510212 	1367725 	3142487 	5973442 	2284876 	3688566  	
70-74 лет	3652935 	1011248 	2641687 	5966463 	2033884 	3932579  	
75-79 лет	3333160 	819516 	2513644 	3758139 	960722 	2797417  	
80-84 лет	1769562 	364157 	1405405 	1533539 	338265 	1195274  	
85 и более 	890352 	143631 	746721 	1297422 	255229 	1042193  	
0-15 лет	35995107 	18288633 	17706474 	26765307 	13702632 	13062675  	
Муж. 16-59, жен. 16-54 	83746353 	43440058 	40306295 	87329099 	44185994 	43143105  	
Мужчины. 60 и более, женщины 55 и более 	27195551 	6945932 	20249619 	29859985 	9398393 	20461592 	
	В табл.5 сумма строк не дает итога за счет лиц, не указавших возраста. 

	Согласно табл. 5 численность детей в возрасте 0-4 года упала примерно вдвое, численность детей в возрасте 5-9 лет - в полтора раза, в то время как в интервале возрастов от 10 до 14 лет наблюдается прирост. Следовательно, начиная с 2009 г. среднюю школу будет оканчивать в полтора-два раза меньше молодых людей, чем раньше. Это приведет к глубокому кризису систему высшего образования, который будет усилен прогрессирующим недостатком призывников. Затем кратно сократится рынок рабочей силы. В дальнейшие десятилетия население России будет резко сокращаться. Центр демографии и экологии человека Института народнохозяйственного прогнозирования РАН разработал систему моделей прогноза численности населения [53]. В оптимистическом сценарии к 2050 г. населения сократится на 30 млн. человек. В пессимистическом - на 60 млн., т.е. почти вдвое. Исказится возрастная структура населения, число пенсионеров на 1000 лиц в рабочем возрасте возрастет в разы.
	Кризис технологического обеспечения производства и жизнедеятельности. Рассмотрим динамику основных макроэкономических показателей. 
	В табл.6 обращает на себя внимание катастрофическое падение капиталовложений в основные фонды. Начиная с 1992 г. оно в 2-5 раз меньше уровня 1990 г. Следствием является физическое старение основных фондов, ведущее к их выходу из строя, в том числе в результате аварий. 
	Не менее важно проанализировать, «по чьему заказу» сделаны и делаются те или иные экономические преобразования («реформы») в России. На наш взгляд, сценарий составлен внешним противником (США) и осуществляется по фазам: шаг - передышка, шаг - передышка ... Сейчас (1999-2004)- передышка, когда допущен локальный экономический рост и повышение уровня жизни (примерно с уровня 1960 г. до нынешнего уровня 1966 г.). Эта точка зрения обоснована в наших работах [54-56].
	Очевидна деградация производственной базы страны при «новой» системе хозяйства. По целому ряду причин новые собственники производственных предприятий и новая государственная система не могут и, главное, не хотят содержать всю систему предприятий в дееспособном состоянии и эффективно их использовать. Это стало очевидным уже на втором этапе «реформ», после 1992 г. В результате «реформы» привели к широко распространенному параличу производства и массовой распродаже новыми собственниками основных фондов и оборудования по цене металлолома. 

Таблица 6.
Динамика основных экономических показателей России
(по данным Госкомстата и Центрального Банка РФ)
Год	Валовой внутренний продукт	Объем промышленной продукции	Капитальные вложения в основные фонды	
	% к пре-дыдуще-му году	% к 1990 году	% к пре-дыдущему году	% к 1990 году	% к преды-дущему году	% к 1990 году	
1991	95	95	92	92	85	85	
1992	85,5	81	82	75,4	60	51	
1993	91,3	74	85,9	64,8	88	44,9	
1994	87,3	64,7	79,1	51,3	76	34,1	
1995	95,8	62	96,3	49,4	90	30,7	
1996	94	58,3	95	46,9	82	25,2	
1997	100,4	58,5	101,9	47,8	95	23,9	
1998	95,1	55,7	94,8	45,3	88	21	
1999	104,6	58,2	111	50,3	105,3	22,2	
2000	109,9	64,0	111,9	56,3	117,4	26,0	
2001	105,0	67,2	104,9	59,1	108,7	28,3	
2002	104,3	70,1	102,6	60,6	109,9	31,1	
	В табл.6 для 1999-2000 гг. вместо данных по ВВП приведены данные по ИБО – индексу изменения выпуска пяти базовых отраслей (промышленность, сельское хозяйство, строительство, транспорт, розничная торговля).

	Как видно из табл.6, после 1999 г. происходит частичное оживление производственной системы. Однако речь уже не идет о развитии целостного народного хозяйства. Наблюдается рост «анклавов» более или менее современной промышленности с угасанием и архаизацией остальной части хозяйства. Инвестиции в производственную базу и инфраструктуру столь малы (см. табл.6), что нет и речи об их восстановлении в объеме, достаточном для нормальной жизни страны и населения. Довольно скоро, а именно, не позже чем в начале следующего десятилетия, утрата современной технической базы для производства необходимых изделий и продуктов приобретет критическое значение, а средств для импорта не прибавится. 
	Столь же быстро грядет разрушение больших технических систем жизнеобеспечения - жилищно-коммунального хозяйства, транспорта, энергетики. Причина очевидна - износ основных фондов. Достаточно сказать, что за последние 10 лет число аварий в ЖКХ возросло в 67 раз.
	Угроза разрушения ядерного щита связана с окончанием примерно к 2010 г. ресурса основной массы вооружений Ракетных войск стратегического назначения России. К тому же времени будут закончены программы перехода вооруженных сил США на новое поколение вооружений (см. книги Максима Калашникова [57] и др.). Естественно, новое оружие должно быть опробовано в боевых условиях. Нетрудно понять, против кого оно может быть использовано. В ближайшие годы только одна страна на Земле имеет ядерное оружие в количестве, сравнимом с имеющимся у США. Это наша страна - Россия. И пока это оружие имеется, России представляет потенциальную опасность для США.
	Естественно, что руководство США постарается ликвидировать эту опасность. Можно ожидать сцецоперации по взятию под зарубежный контроль российского ядерного оружия. Обоснованием будет служить, например, реальная, вымышленная или специально организованная (в результате теракта) экологическая опасность, порожденная российским ядерным оружием. Наиболее вероятным нам представляется взятие под контроль или прямой захват спецназом НАТО российских ядерных баз при пассивности высшего руководства России. После чего события будут развиваться по иракскому сценарию 2003-2004 гг.
	Когда начнется смута? Вероятная дата грядущей смуты, переходящей в революцию, - 2012 год. Именно к этому времени разовьются основные описанные выше кризисы - технический (выход из строя основных фондов, прежде всего систем жизнеобеспечения), демографический и ядерный.
	Интересный прогноз развития ситуации в РФ, во многом перекликающийся с нашим анализом, разработан С. Телегиным [58]. В частности, он подробно, хотя и на словесном уровне, анализирует кризис технологического обеспечения производства и жизнедеятельности. Не называя сроков, С. Телегин пишет о повороте, представляющем собой разрешение описанных выше кризисов:
	«Этот поворот будет представлять собой ненасильственную и почти незаметную революцию. Скорее всего, и находящаяся в тот момент у власти группировка к этой революции присоединится, то есть для предотвращения катастрофы будет создано коалиционное правительство национального согласия или что-то в этом роде. Перефразируя Маркса, можно сказать, что революцию совершат лопнувшие трубы теплосетей и массовые отказы водоснабжения». 
	Исторический опыт показывает, что подобные радужные ожидания могут только дезориентировать. Летом 1917 г. тоже было много оптимистов, призывавших к единству нации и искренне верящих в достижение согласия [59]. 

2.3. Развитие статистических методов

	Статистические методы активно используются при логистико-ориентированном проектировании форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов. Поэтому необходимо проанализировать развитие этого класса инструментов менеджмента. В разделе обсуждаются основные научные события последних тридцати лет, прежде всего, формирование прикладной статистики и ее основы - статистики нечисловых данных (в экономике и социологии 70-90% переменных имеют нечисловой характер). 
	«Болезни роста» современной российской социологии. Проблемы маркетинга, управления персоналом, инновационного менеджмента рассматривают не только экономисты, но и социологи. В течение последних 15 лет российская социология бурно растет по всем количественным параметрам. Если в 1989 г. в России было 6 социологических факультетов, отделений, кафедр, то в 2003 г. - уже 105. Число студентов-социологов выросло более чем в 100 раз. Во всех вузах преподают социологию (она вошла в перечень «Общих гуманитарных и социально-экономических дисциплин» государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования). Издается более 20 социологических журналов. Каждый год ВАК утверждает около 50 докторских диссертаций по социологии [60, с.2-3].
	Очевидно, глубину исследованиям придает использование развитого научного аппарата - методологии и методов сбора и анализа данных, математических моделей. На наш взгляд, принципиальный прорыв был осуществлен в нашей стране в 1970-е годы. Именно тогда в арсенале отечественных социологов появились теория измерений и нечеткие множества, математические методы классификации и многомерное шкалирование, непараметрическая статистика и статистика нечисловых данных. 
	В дальнейшие десятилетия шло естественное развитие научного аппарата. К сожалению, нельзя сказать, что в последние годы темпы этого развития усилились. Действующие лица 1970-х годов выпустили учебники [22, 61-63], но поток научных результатов в области математических методов в социологии не расширился по сравнению с 1970-ми - периодом «бури и натиска». Из этого следует, в частности, что публикации тех лет [34, 64, 65] отнюдь не устарели, они представляют большой интерес для социологов XXI века.  
	Итак, социология бурно развивается вширь, но весьма медленно - вглубь. Это вполне естественно. Прочитав в 1970 г. популярную книгу В.Э. Шляпентоха [66], автор провел свое первое полевое исследование. Несмотря на простоту, оно позволило решить управленческие задачи, стоявшие перед автором как директором Вечерней математической школы (ВМШ) при Московском математическом обществе. Итоги многолетней деятельности в ВМШ подведены в [67]. И сейчас наши ученики-маркетологи, готовя выпускные работы на степень магистра делового администрирования, обходятся полевыми исследованиями на столь же простом уровне (см. описание исследования «Потребители растворимого кофе» в [22, гл.2]). 
	И лишь постепенно практики приходят к необходимости применять более сложные методы. Например, в крупном маркетинговом агентстве, опрашивающем за год около 0,5 млн. потребителей, в котором автор этих слов работал консультантом, был создан специализированный отдел обработки данных, сотрудники которого ежедневно применяли различные алгоритмы статистической обработки данных, включенные в известный пакет SPSS. 
	Как показывает анализ тезисов докладов и выступлений на II Всероссийском социологическом конгрессе «Российское общество и социология в XXI веке: социальные вызовы и альтернативы» [68], большинство участников конгресса не проводит полевых исследований и не испытывает потребности в применении математических и статистических методов. Такие методы необходимы для продвинутых социологических исследований. Очевидно, с укреплением социологических центров в них возникают подразделения анализа данных, которые сначала пользуются стандартными статистическими пакетами, а затем востребуют и современные методы. 
	В социологии с успехом используются различные методы анализа данных и разнообразные математические модели [69]. Обсудим развитие методов обработки результатов выборочных исследований за последние тридцать лет.
	Математические методы выборочных исследований. Выборочные исследования – один из основных инструментов социологов. Для переноса выводов с выборки на всю интересующую исследователя совокупность необходимо использовать вероятностно-статистические методы и модели. Уже в 1970-х годах в нашей стране активно разрабатывались продвинутые математические и статистические методы анализа данных социологических опросов (см., например, сборники [64, 65]). Отметим, что работы тех уже далеких лет, как правило, отнюдь не устарели и по-прежнему представляют интерес для специалистов по анализу социологических данных и математическому моделированию социальных процессов. Однако за тридцать прошедших лет в некоторых направлениях удалось существенно продвинуться. Основное содержание настоящего раздела - обсуждение развития ориентированных на экономику, менеджмент и социологию статистических методов и моделей за последние тридцать лет в нашей стране.
	Одни и те же математические и статистические методы и модели могут с успехом применяться в самых разных областях науки и практики. Статистические методы и модели весьма эффективны в социологических, социально-экономических, управленческих, технических и технико-экономических исследованиях, медицине, истории, практически в любой прикладной отрасли и области знания. 
	Очевидна связь между исследованиями, выполненными в рамках различных дисциплин. Например, на Втором Всероссийском социологическом конгрессе (2003) активно обсуждалась такая традиционно экономическая тематика, как маркетинговые и инновационные исследования [68]. Однако для специалиста вполне естественным является желание «замкнуться» внутри своей предметной области. Например, довольно странным выглядело бы предложение о преподавании на социологическом факультете в соответствии с учебником по эконометрике [22]. Удивление значительно возросло бы при констатации того, что этот учебник составлен в основном из статей, опубликованных в журнале «Заводская лаборатория» (в прошлом – орган Министерства черной металлургии). Действительно, есть ли что-либо общее у инженера-металлурга, менеджера, экономиста и социолога? Необходимо известное интеллектуальное развитие, чтобы понять, что все эти специалисты могут использовать одни и те же инструменты исследования – статистические методы и модели.
	В рассматриваемой области основное событие последних тридцати лет – это становление научно-практической дисциплины «прикладная статистика», посвященной разработке и применению статистических методов и моделей. На Западе, как мы убедились в процессе становления Всесоюзной статистической ассоциации, аналогичный процесс начался несколько раньше и протекает иначе из-за сложившихся традиций и отличия научно-организационных форм.
	Появление прикладной статистики. В нашей стране термин «прикладная статистика» вошел в широкое употребление в 1981 г. после выхода массовым тиражом (33940 экз.) сборника «Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика)». В этом сборнике обосновывалась трехкомпонентная структура прикладной статистики [70]. Во-первых, в нее входят ориентированные на прикладную деятельность математико-статистические методы анализа данных (эту область можно назвать прикладной математической статисткой и включать также и в прикладную математику). Однако прикладную статистику нельзя целиком относить к математике. Она включает в себя две внематематические области. Во-первых, методологию организации статистического исследования: как планировать исследование, как собирать данные, как подготавливать данные к обработке, как представлять результаты. Во-вторых, организацию компьютерной обработки данных, в том числе разработку и использование баз данных и электронных таблиц, статистических программных продуктов, например, диалоговых систем анализа данных. В нашей стране термин «прикладная статистика» использовался и ранее 1981 г., но лишь внутри сравнительно небольших и замкнутых групп специалистов. Эти факты предыстории прикладной статистики также рассмотрены в сборнике [70].
	Прикладная статистика и математическая статистика – это две разные научные дисциплины. Первая относится к статистике, вторая - к математике. Различие четко проявляется и при преподавании. Курс математической статистики состоит в основном из доказательств теорем, как и соответствующие учебные пособия. В курсах прикладной статистики основное - методология анализа данных и алгоритмы расчетов, а теоремы приводятся для обоснования этих алгоритмов, доказательства же, как правило, опускаются (их можно найти в научной литературе). 
	Структура современной статистики. Внутренняя структура статистики как науки была выявлена и обоснована при создании в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации (см. об этом, например, статью [71]). 
	Прикладная статистика - методическая дисциплина, являющаяся центром статистики. При применении методов прикладной статистики к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства получаем научно-практические дисциплины типа "статистика в промышленности", "статистика в медицине" и др. С этой точки зрения эконометрика - это "статистические методы в экономике" [22]. Математическая статистика играет роль математического фундамента для прикладной статистики. 
	К настоящему времени любому специалисту очевидно четко выраженное размежевание математической статистики и прикладной статистики. Математическая статистика исходит из сформулированных в основном в 1930-50 гг. постановок математических задач, происхождение которых связано с анализом статистических данных. Начиная с 70-х годов ХХ в. исследования по математической статистике посвящены лишь обобщению и дальнейшему математическому изучению этих задач. Поток новых математических результатов (теорем) не ослабевает, но новые практические рекомендации по обработке статистических данных при этом не появляются. Можно сказать, что в нашей стране математическая статистика как научное направление замкнулась внутри себя. 
	Научное направление и сам термин «прикладная статистика» возникли как реакция на описанную выше тенденцию. Прикладная статистика нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими методами, т.е. путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая - как именно ставить задачи, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента. 
	Рассматриваемое соотношение математической и прикладной статистик отнюдь не являются исключением в мире научных дисциплин. Как правило, математические дисциплины проходят в своем развитии ряд этапов. Вначале в какой-либо прикладной области возникает необходимость в применении математических методов, накапливаются соответствующие эмпирические приемы (для геометрии это - "измерение земли", т.е. землемерие, в Древнем Египте). Затем возникает математическая дисциплина со своей аксиоматикой (для геометрии это - время Евклида). Затем идет внутриматематическое развитие и преподавание (считается, что большинство результатов элементарной геометрии получено учителями гимназий в XIX в.). При этом на запросы исходной прикладной области перестают обращать внимание, и та порождает новые научные дисциплины (сейчас "измерением земли" занимается не геометрия, а геодезия и картография). Затем научный интерес к исходной дисциплине иссякает, но преподавание по традиции продолжается (элементарная геометрия до сих пор изучается в средней школе, хотя трудно понять, в каких практических задачах может понадобиться, например, теорема о том, что высоты треугольника пересекаются в одной точке). Следующий этап - окончательное вытеснение дисциплины из реальной жизни в историю науки (объем преподавания элементарной геометрии в настоящее время постепенно сокращается, в частности, ей все меньше уделяется внимания на вступительных экзаменах в вузах). К интеллектуальным дисциплинам, закончившим свой жизненный путь, относится средневековая схоластика. Как справедливо отмечено, например, в [72], теория вероятностей и математическая статистика успешно двигаются по ее пути - вслед за элементарной геометрией.
	Статистические данные собираются и анализируются с незапамятных времен (см., например, Книгу Чисел в Ветхом Завете). Однако современная математическая статистика была создана сравнительно недавно, а именно, в первой половине ХХ века. Именно тогда были разработаны ее основные идеи, получены результаты, излагаемые ныне в учебных курсах математической статистики. Затем математики занялись разработкой внутриматематических проблем, а для создания новых статистических технологий и теоретического обслуживания практики анализа статистических данных стала использоваться новая дисциплина - прикладная статистика. 
	Точки роста прикладной статистики. Внутри прикладной статистики наиболее значимым нам представляется создание и развитие статистики объектов нечисловой природы. Ее называют также статистикой нечисловых данных или нечисловой статистикой. Большое значение имеет развитие непараметрической статистики и методов снижения размерности. Рассмотрим три перечисленные «точки роста» прикладной статистики.
	Статистика объектов нечисловой природы как часть прикладной статистики. Согласно общепринятой в настоящее время классификации статистических методов прикладная статистика делится на четыре области: статистика (числовых) случайных величин; многомерный статистический анализ; статистика временных рядов и случайных процессов; статистика объектов нечисловой природы.
	Первые три из этих областей являются классическими. Они были хорошо известны еще в первой половине ХХ в. Остановимся на четвертой, сравнительно недавно вошедшей в массовое сознание специалистов. Анализ динамики развития прикладной статистики приводит к выводу, что в XXI в. статистика объектов нечисловой природы станет центральной областью прикладной статистики, поскольку содержит наиболее общие подходы и результаты.
	Исходный объект в прикладной математической статистике - это выборка. В классической математической статистике элементы выборки - это числа. В многомерном статистическом анализе - вектора. А в нечисловой статистике элементы выборки - это объекты нечисловой природы, которые нельзя складывать и умножать на числа. Другими словами, объекты нечисловой природы лежат в пространствах, не имеющих векторной структуры. Примерами объектов нечисловой природы являются:
	- значения качественных признаков, т.е. результаты кодировки объектов (например, ответов на вопросы социологической анкеты) с помощью заданного перечня категорий (градаций); 
	- бинарные отношения - упорядочения (ранжировки), классификации (отношения эквивалентности), толерантности (Толерантность - это рефлексивное симметричное отношение. Отличается от классификации (отношения эквивалентности) возможным отсутствием транзитивности. Толерантностями естественно описывать отношения сходства или знакомства. Вероятностно-статистическая теория толерантностей содержится в монографии [34]), 
	- результаты парных сравнений, т.е. последовательности из 0 и 1; 
	- множества (обычные или нечеткие), 
	- слова, предложения, тексты;
	- вектора, координаты которых - совокупность значений разнотипных признаков, часть из них носит качественный характер, а часть - количественный;
	- ответы на вопросы экспертной, маркетинговой или социологической анкеты, часть из которых носит количественный характер (возможно, интервальный), часть сводится к выбору одной из нескольких подсказок, а часть представляет собой тексты; и т.д.
	В течение 1970-х годов на основе запросов социологии [73], экономики, техники и медицины развивались конкретные направления статистики объектов нечисловой природы. Были установлены связи между конкретными видами таких объектов, разработаны для них вероятностные модели. Научные итоги этого периода подведены в монографии [34].
	Следующий этап - выделение статистики объектов нечисловой природы в качестве самостоятельного направления в прикладной статистике, ядром которого являются методы статистического анализа данных произвольной природы. Программа развития этого нового научного направления впервые была сформулирована в статье [74]. Реализация этой программы была осуществлена в 1980-е годы. Для работ этого периода характерна сосредоточенность на внутренних проблемах нечисловой статистики. Предварительные итоги были подведены в сборнике научных статей [75], полностью посвященном нечисловой статистике.
	К 1990-м годам статистика объектов нечисловой природы с теоретической точки зрения была достаточно хорошо развита, основные идеи, подходы и методы были разработаны и изучены математически, в частности, доказано достаточно много теорем. Наступило время перейти к применению полученных результатов на практике. Одним из примеров такого применения являются работы по социологии науки [76]. 
	Непараметрическая статистика. Из многих «точек роста» прикладной статистики, рассмотренных в [22], отметим непараметрическую статистику, или непараметрику. В первой трети ХХ века в работах Спирмена и Кендалла появились первые непараметрические методы, основанные на коэффициентах ранговой корреляции. Но непараметрика, не делающая нереалистических предположений о том, что функции распределения результатов наблюдений принадлежат тем или иным параметрическим семействам распределений, стала заметной частью статистики лишь со второй трети ХХ века, после работ А.Н.Колмогорова и Н.В.Смирнова 1930-х годов. После второй мировой войны развитие непараметрической статистики пошло быстрыми темпами. К настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг статистических задач, что и с помощью параметрических. Все большую роль играют непараметрические оценки плотности, непараметрические методы регрессии и распознавания образов (дискриминантного анализа). В нашей стране непараметрические методы получили достаточно большую известность после выхода в 1965 г. сборника статистических таблиц Л.Н. Большева и Н.В.Смирнова [77], содержащего подробные таблицы для основных непараметрических критериев. 
	Тем не менее, параметрические методы всё еще популярнее непараметрических. Неоднократно публиковались (см., например, [22]) экспериментальные данные, показывающие, что распределения реально наблюдаемых случайных величин, в частности, ошибок измерения, в подавляющем большинстве случаев отличны от нормальных (гауссовских). Тем не менее, теоретики продолжают строить и изучать статистические модели, основанные на гауссовости, а практики - пытаться применять подобные методы и модели. С точки зрения прикладной статистики такие попытки напоминают поиск ключей под фонарем, где светло, а не там, где они потеряны.  
	Почему же неадекватные параметрические методы довольно часто позволяют получать практически полезные выводы? Прикладная статистика позволяет изучать свойства конкретных алгоритмов анализа данных на основе вероятностно-статистических моделей. Например, рассмотрим простейший алгоритм анализа данных - расчет выборочного среднего арифметического. Если мы хотим перенести результаты с выборки на более широкую совокупность, то вынуждены использовать ту или иную модель порождения данных, например, рассматривать наблюденные значения как реализации независимых одинаково распределенных случайных величин (векторов или объектов иной природы). Эта модель позволяет обосновать использование выборочного среднего арифметического как точечной оценки теоретического среднего (математического ожидания), указать (доверительные) границы для теоретического среднего и решить иные задачи [22]. В частности, оказывается, что доверительные границы, рассчитанные при нереалистическом предположении нормальности, при увеличении объема выборки сближаются с адекватными непараметрическими границами, построенными на основе Центральной Предельной Теоремы теории вероятностей. В то же время методы отбраковки резко выделяющихся наблюдений, основанные на гипотезе нормальности, не являются адекватными [22].
	Ряд непараметрических методов рассмотрен в обзоре [78]. Более подробное изложение можно найти в учебнике [22], в котором, в частности, продемонстрировано, что свой естественный вид многие непараметрические методы, предназначенные для оценивания среднего, плотности, регрессионной зависимости и решения других задач (в частности, в теории классификации [79]), приобретают в рамках статистики объектов нечисловой природы. Отметим также «широту» непараметрики - в нее входят все методы, не опирающиеся на ту или иную модель принадлежности функций распределения результатов наблюдений к некоторому параметрическому семейству распределений. Ранговые методы составляют лишь часть одномерной непараметрики, как и методы, предполагающие непрерывность функции распределения результатов наблюдений. Например, выборочное среднее арифметическое - это непараметрическая оценка среднего в модели, в которой результаты наблюдений имеют произвольную функцию распределения с конечной дисперсией [22].
	Статистические методы и социология. Число актуальных для социологов публикаций по статистическим методам - не менее 100000 [22, 71]. Очевидна актуальность поиска необходимой исследователю информации. В среднесрочной перспективе можно ожидать помощи от Интернета (в частности, большой массив полезной информации содержится на сайте http://orlovs.pp.ru). Однако в настоящее время основные результаты представлены на бумажных носителях. Как нам представляется, представленная в настоящей статье концепция развития статистических методов, разработанная Российской ассоциацией статистических методов, окажется полезной специалистам по анализу социологических данных. 
	Выше неоднократно отмечалась польза для социологов работ, формально относящихся к экономике, управлению (менеджменту), техническим исследованиям. Обратим внимание на информационный поток, идущий из социологии в другие области. В социологической литературе, как уже отмечалось, получены результаты в маркетинге и управлении инновациями. Отметим, например, работу по дискриминантному анализу [80], имеющую общестатистический интерес.
	Самостоятельная проблема - внедрение в практику работы организации современных статистических методов. Обратим внимание на систему «Шесть сигм» организации подобного внедрения [23]. 
	Мы рассмотрели развитие идей и научной области, а не персоналии. В краткой, но весьма содержательной сводке [81] описаны основные научные результаты большого числа отечественных исследователей в области статистических методов анализа социологических данных, названы основные исследовательские коллективы Москвы, Петербурга, Новосибирска и многих иных городов, приведена обширная библиография (119 названий). Подробное же описание требует серии книг, а не статьи.

2.4. Методы снижения размерности

	Как уже отмечалось, одной из «точек роста» прикладной статистики являются методы снижения размерности. Они все чаще используются при анализе социологических данных. Рассмотрим наиболее перспективные методы снижения размерности. В качестве примера применения вероятностно-статистического моделирования и результатов статистики нечисловых данных обоснуем состоятельность оценки размерности пространства, ранее предложенной Краскалом из эвристических соображений [82, 83].
	В многомерном статистическом анализе каждый объект описывается вектором, размерность которого произвольна (но одна и та же для всех объектов). Однако человек может непосредственно воспринимать лишь числовые данные или точки на плоскости. Анализировать скопления точек в трехмерном пространстве уже гораздо труднее. Непосредственное восприятие данных более высокой размерности невозможно. Поэтому вполне естественным является желание перейти от многомерной выборки к данным небольшой размерности, чтобы «на них можно было посмотреть».
	Кроме стремления к наглядности, есть и другие мотивы для снижения размерности. Те факторы, от которых интересующая исследователя переменная не зависит, лишь мешают статистическому анализу. Во-первых, на сбор информации о них расходуются финансовые, временные, кадровые ресурсы. Во-вторых, как можно доказать, их включение в анализ ухудшает свойства статистических процедур (в частности, увеличивает дисперсию оценок параметров и характеристик распределений). Поэтому желательно избавиться от таких факторов.
	При анализе многомерных данных обычно рассматривают не одну, а множество задач, в частности, по-разному выбирая независимые и зависимые переменные. Поэтому рассмотрим задачу снижения размерности в следующей формулировке. Дана многомерная выборка. Требуется перейти от нее к совокупности векторов меньшей размерности, максимально сохранив структуру исходных данных, по возможности не теряя информации, содержащихся в данных. Задача конкретизируется в рамках каждого конкретного метода снижения размерности. 
	Метод главных компонент является одним из наиболее часто используемых методов снижения размерности. Основная его идея состоит в последовательном выявлении направлений, в которых данные имеют наибольший разброс. Пусть выборка состоит из векторов, одинаково распределенных с вектором X = (x(1), x(2), … , x(n)). Рассмотрим линейные комбинации 
Y(λ(1), λ(2), …, λ(n)) = λ(1)x(1) + λ(2)x(2) + … + λ(n)x(n),
где
λ2(1) + λ2(2) + …+ λ2(n) = 1.
Здесь вектор λ = (λ(1), λ(2), …, λ(n)) лежит на единичной сфере в n-мерном пространстве. 
	В методе главных компонент прежде всего находят направление максимального разброса, т.е. такое λ, при котором достигает максимума дисперсия случайной величины Y(λ) = Y(λ(1), λ(2), …, λ(n)). Тогда вектор λ задает первую главную компоненту, а величина Y(λ) является проекцией случайного вектора Х на ось первой главной компоненты.
	Затем, выражаясь терминами линейной алгебры, рассматривают гиперплоскость в n-мерном пространстве, перпендикулярную первой главной компоненте, и проектируют на эту гиперплоскость все элементы выборки. Размерность гиперплоскость на 1 меньше, чем размерность исходного пространства. 
	В рассматриваемой гиперплоскости процедура повторяется. В ней находят направление наибольшего разброса, т.е. вторую главную компоненту. Затем выделяют гиперплоскость, перпендикулярную первым двум главным компонентам. Ее размерность на 2 меньше, чем размерность исходного пространства. Далее – следующая итерация.
	С точки зрения линейной алгебры речь идет о построении нового базиса в n-мерном пространстве, ортами которого служат главные компоненты.
	 Дисперсия, соответствующая каждой новой главной компоненте, меньше, чем для предыдущей. Обычно останавливаются, когда она меньше заданного порога. Если отобрано k главных компонент, то это означает, что от n-мерного пространства удалось перейти к k-мерному, т.е. сократить размерность с n-до k, практически не исказив структуру исходных данных.  
	Для визуального анализа данных часто используют проекции исходных векторов на плоскость первых двух главных компонент. Обычно хорошо видна структура данных, выделяются компактные кластеры объектов и отдельно выделяющиеся вектора. 
	Метод главных компонент является одним из методов факторного анализа [84]. Различные алгоритмы факторного анализа объединены тем, что во всех них происходит переход к новому базису в исходном n-мерном пространстве. Важным является понятие «нагрузка фактора», применяемое для описания роли исходного фактора (переменной) в формировании определенного вектора из нового базиса. 
	Новая идея по сравнению с методом главных компонент состоит в том, что на основе нагрузок происходит разбиение факторов на группы. В одну группу объединяются факторы, имеющие сходное влияние на элементы нового базиса. Затем из каждой группы рекомендуется оставить одного представителя. Иногда вместо выбора представителя расчетным путем формируется новый фактор, являющийся центральным для рассматриваемой группы. Снижение размерности происходит при переходе к системе факторов, являющихся представителями групп. Остальные факторы отбрасываются. 
	Описанная процедура может быть осуществлена не только с помощью факторного анализа. Речь идет о кластер-анализе признаков (факторов, переменных). Для разбиения признаков на группы можно применять различные алгоритмы кластер-анализа [79]. Достаточно ввести расстояние (меру близости, показатель различия) между признаками. Пусть Х и У – два признака. Различие d(X,Y) между ними можно измерять с помощью выборочных коэффициентов корреляции:
d1(X,Y) = 1 – |rn(X,Y)|,   d2(X,Y) = 1 – |ρn(X,Y)|,
где rn(X,Y) – выборочный линейный коэффициент корреляции Пирсона, ρn(X,Y) – выборочный коэффициент ранговой корреляции Спирмена. 
	Многомерное шкалирование. На использовании расстояний (мер близости, показателей различия) d(X,Y) между признаками Х и У основан обширный класс методов многомерного шкалирования [85, 86]. Основная идея этого класса методов состоит в представлении каждого объекта точкой геометрического пространства (обычно размерности 1, 2 или 3), координатами которой служат значения скрытых (латентных) факторов, в совокупности достаточно адекватно описывающих объект. При этом отношения между объектами заменяются отношениями между точками – их представителями. Так, данные о сходстве объектов – расстояниями между точками, данные о превосходстве – взаимным расположением точек [87]. 
	В практике анализа социологических данных используется ряд различных моделей многомерного шкалирования. Во всех них встает проблема оценки истинной размерности факторного пространства. Рассмотрим эту проблему на примере обработки данных о сходстве объектов с помощью метрического шкалирования. 
	Пусть имеется n объектов О(1), О(2), …, O(n), для каждой пары объектов О(i), O(j) задана мера их сходства s(i,j). Считаем, что всегда s(i,j) = s(j,i). Происхождение чисел s(i,j) не имеет значения для описания работы алгоритма. Они могли быть получены либо непосредственным измерением, либо с использованием экспертов, либо путем вычисления по совокупности описательных характеристик, либо как-то иначе. 
	В евклидовом пространстве рассматриваемые n объектов должны быть представлены конфигурацией n точек, причем в качестве меры близости точек-представителей выступает евклидово расстояние d(i,j) между соответствующими точками. Степень соответствия между совокупностью объектов и совокупностью представляющих их точек определяется путем сопоставления матриц сходства ||s(i,j)|| и расстояний ||d(i,j)||. Метрический функционал сходства имеет вид
.
Геометрическую конфигурацию надо выбирать так, чтобы функционал S достигал своего наименьшего значения [85-86].
	Замечание. В неметрическом шкалировании вместо близости самих мер близости и расстояний рассматривается близость упорядочений на множестве мер близости и множестве соответствующих расстояний. Вместо функционала S используются аналоги ранговых коэффициентов корреляции Спирмена и Кендалла. Другими словами, неметрическое шкалирование исходит из предположения, что меры близости измерены в порядковой шкале. 
	Пусть евклидово пространство имеет размерность m. Рассмотрим минимум среднего квадрата ошибки
,
где минимум берется по всем возможным конфигурациям n точек в m-мерном евклидовом пространстве. Можно показать, что рассматриваемый минимум достигается на некоторой конфигурации. Ясно, что при росте m величина αm монотонно убывает (точнее, не возрастает). Можно показать, что при  m > n – 1 она равна 0 (если s(i,j) – метрика). Для увеличения возможностей содержательной интерпретации желательно действовать в пространстве возможно меньшей размерности. При этом, однако, размерность необходимо выбрать так, чтобы точки представляли объекты без больших искажений. Возникает вопрос: как рационально выбирать размерность пространства, т.е. натуральное число m?
	В рамках детерминированного анализа данных обоснованного ответа на этот вопрос, видимо, нет. Следовательно, необходимо изучить поведение αm в тех или иных вероятностных моделях. Если меры близости s(i,j) являются случайными величинами, распределение которых зависит от «истинной размерности» m0 (и, возможно, от каких-либо еще параметров), то можно в классическом математико-статистическом стиле ставить задачу оценки m0, искать состоятельные оценки и т.д.
	Начнем строить вероятностные модели. Примем, что объекты представляют собой точки в евклидовом пространстве размерности k, где k достаточно велико. То, что «истинная размерность» равна m0, означает, что все эти точки лежат на гиперплоскости размерности m0. Примем для определенности, что совокупность рассматриваемых точек представляет собой выборку из кругового нормального распределения с дисперсией σ2(0). Это означает, что объекты О(1), О(2), …, O(n) являются независимыми в совокупности случайными векторами, каждый из которых строится как ζ(1)e(1) + ζ(2)e(2) + … + ζ(m0)e(m0), где e(1), e(2), … , e(m0) – ортонормальный базис в подпространстве размерности m0, в котором лежат рассматриваемые точки, а ζ(1), ζ(2), … , ζ(m0) – независимые в совокупности одномерные нормальные случайные величины с математическим ожиданием 0 и дисперсией σ2(0).
	Рассмотрим две модели получения мер близости s(i,j). В первой из них s(i,j) отличаются от евклидова расстояния между соответствующими точками из-за того, что точки известны с искажениями. Пусть с(1), с(2), … , с(n) – рассматриваемые точки. Тогда 
s(i,j) = d(c(i) + ε(i), c(j) + ε(j)),  i,j = 1, 2, … , n,
где d – евклидово расстояние между точками в k-мерном пространстве, вектора ε(1), ε(2), … , ε(n) представляют собой выборку из кругового нормального распределения в k-мерном пространстве с нулевым математическим ожиданием и ковариационной матрицей σ2(1)I, где I – единичная матрица. Другими словами, ε(i) = η(1)e(1) + η(2)e(2) + … + η(k)e(k), где e(1), e(2), …, e(k) – ортонормальный базис в k-мерном пространстве, а {η(i,t), i = 1, 2, … , n, t = 1, 2, … , k} – совокупность независимых в совокупности одномерных случайных величин с нулевым математическим ожиданием и дисперсией σ2(1).
	Во второй модели искажения наложены непосредственно на сами расстояния:
s(i,j) = d(c(i), c(j)) + ε(i,j),  i,j = 1, 2, … , n, i ≠ j, 
где {ε(i,j), i,j = 1, 2, … , n} – независимые в совокупности нормальные случайные величины с математическим ожиданием ) и дисперсией σ2(1).
	В работе [88] показано, что для обеих сформулированных моделей минимум среднего квадрата ошибки αm  при n → ∞ сходится по вероятности к 
f(m) = f1(m) + σ2(1)(k – m),  m = 1, 2, …, k,
где

Таким образом, функция f(m) линейна на интервалах [1, m0] и [m0, k], причем на первом интервале она убывает быстрее, чем на втором. Отсюда следует, что статистика

является состоятельной оценкой истинной размерности m0.
	Итак, из вероятностной теории вытекает рекомендация – в качестве оценки размерности факторного пространства использовать m*. Отметим, что подобная рекомендация была сформулировано как эвристическая одним из основателей многомерного шкалирования Дж. Краскалом [82, 83, 85]. Он исходил из опыта практического использования многомерного шкалирования и вычислительных экспериментов. Вероятностная теория позволила обосновать эту эвристическую рекомендацию.

Заключение

	В отчете приведены основные результаты исследований по разработке теоретических основ и эконометрических методов проектирования форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов, проведенных в 2004 г. на факультете «Инженерный бизнес и менеджмент» Московского государственного технического университета им. Н.Э.Баумана. 
	Научная и научно-практическая ценность полученных результатов состоит в выявлении, анализе и оптимизации функций и структуры управления современными организациями в области промышленности и соответствующих статистических методов, а также в разработке новых конкретных эконометрических методов проектирования форм и организационных корпоративных структур.
	Результаты НИР предназначены для использования на предприятиях высокотехнологичных отраслей промышленности с целью повышения эффективности их деятельности, повышения обоснованности принимаемых решений, связанных с проектированием форм и методов интеграции промышленных предприятий при создании совместных проектов. Кроме того, результаты НИР предполагается использовать при подготовке учебников, учебных пособий, конспектов лекций и иных учебно-методических материалов, при чтении лекций и проведении практических занятий по курсам «Менеджмент», «Прикладная статистика», «Эконометрика», «Организационное поведение», «Управление проектами» и др., а также в дипломных и диссертационных работах.
	Научно-прикладные исследования по тематике отчета целесообразно продолжать и развивать, а также расширять преподавание соответствующих курсов, в том числе при обучении по техническим специальностям. 

Список использованных источников

1. Шапиро У. Русско-английский и англо-русский словарь. – М.: Наука - Уайли, 1993. – 768 с.
2. Орлов А.И., Федосеев В.Н. Менеджмент в техносфере: Учеб. пособие для студ. высш. учеб. заведений. – М.: Издательский центр «Академия», 2003. – 384 с.
3. Зигерт В., Ланг Л. Руководить без конфликтов / Пер. с нем. – М.: Экономика, 1990. – 456 с.
4. Менеджмент / Под ред. Ж.В. Прокофьевой. - М.: Знание, 2000. - 288 с.
5. Гражданский кодекс Российской Федерации. Часть первая. Официальное издание. – М.: Юрид. Лит., 1995. – 240 с.
6. Лоренц К. Оборотная сторона зеркала. – М.: Знание, 1998. -532 с.
7. Платон. Государство / Собрание сочинений. Т.3. – М.: Мысль, 1993. С. 79-420.
8. Фалько С.Г. Научная школа организации производства в МГТУ им. Н.Э. Баумана: история, современность, перспективы. – В сб.: 70 лет кафедры «Экономика и организация производства». Сборник статей под ред. С.Г.Фалько. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 1999. - С.5-16.
9. Организация и планирование машиностроительного производства (производственный менеджмент). Учебник / К.А. Грачева, М.К. Захарова, Л.А.Одинцова и др.: Под ред. Ю.В. Скворцова, Л.А.Некрасова. – М.: Высшая школа, 2003, - 470 с.
10. Файоль А., Эмерсон Г., Тейлор Ф., Форд Г. Управление – это наука и искусство. – М.: Республика, 1992. – 642 с.
11. Черчилль У. Вторая мировая война. Т.3. – М.: Воениздат. 1991. – 484 с.
12. Винер Н. Кибернетика, или управление и связь в животном и машине / Второе издание. – М.: Советское радио, 1968. – 326 с.
13. Винер Н. Кибернетика и общество. – М.: Изд-во иностранной литературы, 1958. – 200 с.
14. Моисеев Н.Н. Люди и кибернетика. – М.: Молодая гвардия, 1984. – 224 с.
15. Федосеев В.Н., Капустин С.Н. Управление персоналом организации. Учебное пособие. – М.: Экзамен, 2003. – 368 с.
16. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. – М.: Синтег, 1999. – 128 с.
17. Контроллинг в бизнесе. Методологические и практические основы построения контроллинга в организациях / А.М. Карминский, Н.И. Оленев, А.Г. Примак, С.Г.Фалько. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 256 с.
18. Хан Д. Планирование и контроль: концепция контроллинга: Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1997. - 800 с.
19. Лябах Н.Н., Лябах А.Н. Нетрадиционные страницы менеджмента. – Ростов-на-Дону: Изд-во «БАРО-ПРЕСС», 22002. – 208 с.
20. Роуз П. Банковский менеджмент / Пер. с англ. – М.: Дело, 1995. – 768 с.
21. Общее управление НКО: курс лекций. Школа управления НКО. Книга 1 / Под ред. Центра поддержки НКО. – М.: Изд-во МСоЭС, 2002. – 340 с.
22. Орлов А.И. Эконометрика. Учебник. – М.: Экзамен, 2003 – 576 с.
23. Панде П., Холп Л. Что такое «Шесть сигм»? Революционный метод управления качеством / Пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. 
24. Маниловский Р.Г. Бизнес-план. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 160 с.
25. Курач Л.А., Лепе Л.Н., Семенов П.М. Разработка бизнес-плана предприятия. - М.: Республиканский исследовательский научно-консультационный центр экспертизы, 1996. - 90 с.
26. Багриновский К.А., Бусыгин В.П. Математика плановых решений. - М.: Наука, 1980. - 224 с.
27. Мухин Ю.И. Наука управлять людьми: изложение для каждого. - М.: Фолиум, 1995. - 368 с.
28. Паркинсон С.Н. Законы Паркинсона: Сборник: Пер. с англ. - М.: Прогресс, 1989. - 448 с.
29. Вольский В.И., Лезина З.М. Голосование в малых группах. Процедуры и методы сравнительного анализа. - М.: Наука, 1991. - 192 с.
30. Фалько С.Г., Носов В.М. Контроллинг на предприятии. - М.: Об-во "Знание" России, 1995. - 80 с.
31. Фолльмут Х. Контроллинг от А до Я: Пер. с нем. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 240 с.
32. Уткин Э.А. Контроллинг: Российская практика. - М.: Финансы и статистика, 1998. - 240 с.
33. Экология / Под ред. С.А.Боголюбова. – М.: Знание, 1999. – 288 с.
34. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. – М.: Наука, 1979. – 296 с.
35. Поляк Б.Т., Щербаков П.С. Робастная устойчивость и управление. – М.: Наука, 2002. – 303 с.
37. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982. – 472 с.
38. Абрамов Ю.А. В поисках баланса интересов и ресурсов. – В сб.: Космос в фокусе политики, экономики, культуры / Научн. ред. Л.В. Голованов. – М.: Новости космонавтики, 2002, - С.92-101.
39. Российская цивилизация: сквозь тернии к звездам. Сборник. – М.: Вече, 2003. – 400 с.
40. Ланкастер К. Математическая экономика. – М.: Советское радио», 1972. – 464 с.
41. Малиновский Л.Г. Экономика как способ раздела произведенного продукта. - Наука и технология в России, 1995, № 6 (12).
42. Настенко А.Д. Экономические интересы и экономические отношения. - Обозреватель. Информационно-аналитический журнал. 1995, №7, с.68-80.
43. Малиновский Л.Г. Какой видится экономика обновленного социализма? – Журнал «Диалог». 2002. No.6. С.28-32.
44. Морено Дж. Социометрия. - М.: Изд. иностр. лит., 1958. 
45. Максименко В.С., Паниотто В.И. Зачем социологу математика. - Киев: Радяньска школа, 1988. 
46. Радугин А.А., Радугин К.А. Введение в менеджмент: социология организаций и управления. - Воронеж: ВГАСА+ВВШП, 1995. - 195 с.
47. Файн В.Б., Дель М.В. «Игровой» метод ранжирования вариантов. - Журнал «Заводская лаборатория». 2004. Т.70. № 11.
48. Горский В.Г., Гриценко А.А., Орлов А.И. Метод согласования кластеризованных ранжировок. – Журнал «Автоматика и телемеханика». 2000. № 3. С.179-187. 
49. Орлов А.И. О проверке однородности двух независимых выборок - Журнал «Заводская лаборатория». 2003. Т.69. № 1. С.55-60.
50. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы (Обзор). – Журнал «Заводская лаборатория». 1990. Т.56. No.3. С.76-83.
51. Орлов А.И. Методы оценки близости допредельных и предельных распределений статистик. - Журнал «Заводская лаборатория». 1998. Т.64. No.5. С. 64-67.
52. Демографический ежегодник - 2002. - М.: Госкомстат РФ, 2003.
53. Население России 2000. Восьмой ежегодный демографический доклад / Под ред. Вишневского А.Г. – М.: Книжный дом «Университет», 2000. – 176 с.
54. Орлов А.И. Сценарии социально-экономического развития России до 2007 г. - Журнал «Обозреватель-Observer». 1999. No.10 (117). С.47-50;
55. Орлов А.И. Сценарии социально-экономического развития России на период до 2007 г. и в XXI в. – Журнал «Экономика XXI века». 2000. No.8. С.3-22;
56. Орлов А.И. Сценарии социально-экономического развития России в XXI в. - Журнал «Обозреватель-Observer». 2000. No.10-11. С. 82-82.
57. Калашников М. Битва за небеса. - М.: ООО «Издательство АСТ», ООО «Издательство АСТРЕЛЬ», 2003. - 704 с.
58. Телегин С. Прогноз развития ситуации в РФ. - «Советская Россия», N 73 (12547), вторник, 1 июня 2004 г.
59. Орлов А.И. Грядущая смута 2012 года. - Вестник Академии Прогнозирования (Исследований Будущего). № 12. 2004 г. - Труды Академии прогнозирования. Выпуск № 9. 2004 г. - С.42 - 45.
60. Осипов Г.В. Российская социология в XXI веке. / Материалы II Всероссийского социологического конгресса. М.: 2003. 
61. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000. 
62. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: Инфра-М, 1998.
63. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение). Учебник для вузов. М.: NOTA BENE, 1999. 
64. Методы современной математики и логики в социологических исследованиях. / Под ред. Э.П.Андреева. М.: Институт социологических  исследований АН СССР, 1977. 
65. Математические методы и модели в социологии. / Под ред. В.Н. Варыгина. М.: Институт социологических исследований АН СССР,  1977. 
66. Шляпентох В.Э. Социология для всех: некоторые проблемы, результаты, методы. М.: Советская Россия, 1970. 
67. Орлов А.И. О теоретических основах внеклассной работы по математике и опыте Вечерней математической школы при Московском математическом обществе / Бюллетень No.2 Всесоюзного центра статистических методов и информатики. М.: ВЦСМИ, 1991. 
68. Тезисы докладов и выступлений на II Всероссийском социологическом конгрессе «Российское общество и социология в XXI веке: социальные вызовы и альтернативы»: В 3 томах. М.: Альфа-М, 2003.
69. Актуальные проблемы социологической науки и социальной практики: Научная конференция «Сорокинские чтения - 2002»: Москва, МГУ им. М.В. Ломоносова, 17-18 декабря 2002 г.: Сб. науч. докл. в 3-х томах: Том 3: Математическое моделирование социальных процессов: Выпуск 5. / Под общей редакцией А.А.Самарского, В.И. Добренькова, А.П. Михайлова. М.: МАКС Пресс, 2003. 
70. Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). / Под ред. А.И.Орлова. М.: Знание, 1981. 
71. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и её применений. / Вестник статистики. 1990. № 1. С.65 - 71.
72. Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). М.: Знание, 1977. 
73. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы и обработка социологических данных. - В сб.: Математические методы в социологическом исследовании. М.: Наука, 1981. С.67-75.
74. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки. - В сб.: Экспертные оценки. Вопросы кибернетики. Вып.58. М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979. С.17-33. 
75. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. / Под ред. В.Г. Андреенкова, А.И.Орлова, Ю.Н. Толстовой. М.: Наука, 1985. 
76. Орлов А.И., Нечаева Е.Г., Соколов А.В. Статистика объектов нечисловой природы и анализ данных о научном потенциале. / Социология: методология, методы, математические модели. 1995. № 5-6. С.118-136.
77. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. М.: Наука, 1965 (1-е изд.), 1968 (2-е изд.), 1983 (3-е изд.). 
78. Тюрин Ю.Н., Шмерлинг Д.С. Непараметрические методы статистики / Социология: методология, методы, математические модели. 2004. № 18. С.154-166.
79. Орлов А.И. Заметки по теории классификации. / Социология: методология, методы, математические модели. 1991. № 2. С.28-50.
80. Бессокирная Г.П. Дискриминантный анализ для отбора информативных переменных. / Социология: методология, методы, математические модели. 2003. № 16. С.25-35.
81. Толстова Ю.Н. Математические методы в социологии. / Социология в России. Под ред. В.А. Ядова. - 2-е изд., перераб. и дополн. - М.: Издательство Института социологии РАН, 1998. С.83-89, 98-103.
82. Краскал Дж. Взаимосвязь между многомерным шкалированием и кластер-анализом // Классификация и кластер. М.: Мир, 1980. С.20-41. 
83. Kruskal J.B., Wish M. Multidimensional scaling // Sage University paper series: Qualitative applications in the social sciences. 1978. №11.
84. Харман Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. 
85. Терехина А.Ю. Анализ данных методами многомерного шкалирования. М.: Наука, 1986. 
86. Перекрест В.Т. Нелинейный типологический анализ социально-экономической информации: Математические и вычислительные методы. Л.: Наука, 1983. 
87. Тюрин Ю.Н., Литвак Б.Г., Орлов А.И., Сатаров Г.А., Шмерлинг Д.С. Анализ нечисловой информации. М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1981. 
88. Орлов А.И. Общий взгляд на статистику объектов нечисловой природы. - В сб.: Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. С.58-92.