Одноуровневое управление социально-экономическими системами на основе производственной функции

Цель: разработка одноуровневого оптимизационного подхода к управлению социально-экономическими системами. Методы: методы системного анализа, эконометрический метод факторного анализа зависимостей, методы оптимизации. Результаты: представлен одноуровневый оптимизационный подход к управлению социально-экономическими системами, включающий в себя этапы их анализа и синтеза управленческих решений. Он содержит конструирование частных и интегральных индикаторов функционирования системы, построенных на основе моделей связи факторных и результативных признаков, представляющих собой производственные функции. По моделям связи определяются ожидаемые значения (нормативы, эталоны) для результатов функционирования системы. Синтез управленческих решений заключается в поиске заданных уровней факторов состояния и воздействия, при которых фактические значения результативных признаков совпадают с нормативами. Визуализация подхода представлена в виде кибернетической и процессной моделей. Научная новизна: отличием представленного подхода является сочетание двух этапов: этапа анализа социально-экономических систем, который включает определение частных и интегральных показателей результативности, сконструированных по авторской методике; формирование заданной траектории развития системы на базе построенных моделей ее состояния и функционирования и этапа синтеза управленческих решений, сводящегося в общем случае к задаче многокритериальной оптимизации.Практическая значимость: подход может быть использован как базис для совершенствования процесса управления социально-экономическими системами на уровне региона, муниципального образования или отдельного хозяйствующего субъекта.

1. Деменков Н. П., Микрин Е. А. Управление в технических системах: учебник. М.: Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2017. 452 с.

2. Формирование системы взглядов на процесс управления устойчивым развитием региона / Р. А. Жуков, В. А. Поляков, М. В. Васина, Д. В. Соболева // Научные исследования и разработки. Экономика. 2018. Т. 6, № 6. С. 48-53. DOI: 10.12737/ article_5c1b6a36d50b91.71786536

3. Bertalanffy L. General System Theory - A Critical Review // General Systems. 1962. Vol. VII. Pp. 1-20.

4. Канторович Л. В. Математические методы организации и планирования производства. Л.: Изд-во ЛГУ, 1939. 68 с.

5. Колмогоров А. Н. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Наука, 1986. 534 с.

6. Новожилов В. В. Проблемы измерения затрат и результатов при оптимальном планировании. М.: Экономика, 1967. 376 с.

7. Neumann von J., Morgenstern O. Theory of games and economic behavior. Princeton University Press, 1944. 625 p.

8. Акофф Р., Сасиени М. Основы исследования операций: пер. с англ. под ред. И. А. Ушакова. М.: Мир, 1971. 533 с.

9. Клейнер Г. Б. Производственные функции: теории, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986. 239 с.

10. Leontief W.W. The Structure of the American Economy, 1919-1939. Cambridge: Harvard University Press, 1941. 181 p.

11. Cobb C. W., Douglas P. H. A Theory of Production // American Economic Review. 1928. № 18. Pp. 139-165.

12. Solow R. M. A Contribution to the Theory of Economic Growth // The Quarterly Journal of Economics. 1956. Vol. 70, № 1. Pp. 65-94. DOI: 10.2307/1884513

13. Arrow K., Chenery H., Minhas B., Solow R. Capital-Labor Substitution and Economic Efficiency // The Review of Economics and Statistics. 1961. Vol. 43, № 3. Pp. 225-250. DOI: 10.2307/1927286

14. Corbo V., Meller P. The Translog Production Function. Some Evidence from Establishment Data // Journal of Econometrics. 1979. № 10. Pp. 193-199. DOI: 10.1016/0304-4076(79)90004-6

15. Системные взаимодействия биосферных и техногенных процессов в социо-эколого-экономических системах / А. Ю. Даванков, Е. А. Постников, А. В. Кочеров, А. В. Мальнова // Журнал экономической теории. 2017. № 3. С. 75-85.

16. Захарчук Е. А., Пасынков А. Ф. Региональная балансовая модель финансовых потоков на основе секторального подхода системы национальных счетов // Экономика региона. 2017. Т. 13, вып. 1. С. 318-330.

17. Рязанова О. Е., Грибова Е. В. Взаимосвязи в устойчивом развитии сложной социо-эколого-экономической системы // Экономические науки. 2016. № 134. С. 20-25.

18. Строев П. В., Власюк Л. И., Макар С. В. Управление развитием макрорегиона: южный полюс роста // Экономика. Бизнес. Банки. 2018. № 2 (23). С. 109-123.

19. Гичиев Н. С. Региональная конвергенция экономического роста: пространственная эконометрика // Региональная экономика: теория и практика. 2018. Т. 16, № 1. С. 58-67.

20. Гафарова Е. А. Эмпирические модели регионального экономического роста с пространственными эффектами: результаты сравнительного анализа // Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2017. Т. 12. № 4. С. 561-574.

21. Айвазян С. А. Эмпирический анализ синтетических категорий качества жизни населения // Экономика и математические методы. 2003. Т. 39, № 3. С. 19-53.

22. Кривоножко В. Е., Лычев А. В. Анализ деятельности сложных социально-экономических систем. М.: Макс Пресс, 2010. 208 с.

23. Моргунов Е. П. Многомерная классификация на основе аналитического метода оценки эффективности сложных систем: дис. … канд. техн. наук. Красноярск, 2003. 160 с.

24. Шабашев В. А., Шорохов С. И., Верхозина М. Ф. Структурное моделирование связей экономических, социальных и демографических факторов // Региональная экономика: теория и практика. 2016. № 10 (433). С. 169-179.

25. Aigner D., Lovell C. A. K., Schmidt P. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models // Journal of Econometrics. 1977. Vol. 6, № 1. Рp. 21-37. DOI: 10.1016/0304-4076(77)90052-5

26. Малахов Д. И., Пильник Н. П. Методы оценки показателя эффективности в моделях стохастической производственной границы // Экономический журнал ВШЭ. 2013. № 4. С. 692-718.

27. Makieta K. Bayesian Stochastic Frontier Analysis with MATLAB. URL: https://www.researchgate.net/publication/319244559 (дата обращения 17.02.2019).

28. Понькина Е. В., Курочкин Д. В. Технологическая эффективность производства продукции растениеводства: измерение на основе эконометрических методов Data Envelopment Analysis и Stochastic Frontier Analysis // Известия Алтайского государственного университета. 2014. № 1-1 (81). С. 170-178. DOI: 10.14258/izvasu(2014)1.1-38

29. Mishra S., Nathan H. S. K. Measuring Human Development Index: The old, the new and the elegant // Indira Gandhi Institute of Development Research, Mumbai. October, 2013. URL: http://www.igidr.ac.in/pdf/publication/WP-2013-020.pdf (дата обращения 19.02.2019).

30. Жуков Р. А., Журавлев С. Д., Соболева Д. В. Скорректированный индекс человеческого развития и его применение для управления устойчивым развитием регионов Центрального федерального округа на примере Тульской области // Региональная экономика: теория и практика. 2018. Т. 16, № 10 (457). С. 1958-1975.

31. Валько Д. В., Голубева О. Л. Обзор актуальных подходов к оценке эффективности управления социо-эколого- экономической системой // Региональная экономика: теория и практика. 2018. Т. 16, № 4. С. 681-694.

32. Zhukov R. A. Model of Socio-Ecological and Economic System: the Central Federal District Regions of the Russian Federation // Statistika: Statistics and Economy Journal. 2018. Vol. 98 (3). Pp. 237-261.

33. Жуков Р. А. Социо-эколого-экономические системы: теория и практика. М.: ИНФРА-М, 2019. 186 с. DOI: 10.12737/ monography_5b7516626665a8.43347695