Когнитивный подход к управлению инновационными процессами в экономике России

А.И. Иванус

Когнитивный подход к управлению инновационными процессами в экономике России

Аннотация. Исследование построено на основе анализа мыслительных процессов формирования новых знаний. Показано, что система мышления человека в этом случае вносит эффект гармонизации в управляемые экономические процессы. Приводятся примеры гармонизации инновационных бизнес-процессов отечественных и мировых компаний. Предлагаются практические рекомендации по использованию когнитивного подхода в управлении инновационными процессами.

Abstract. The study is based on the analysis of the intellectual processes of new knowledge generation. It is shown that human reflection in this case makes the effect of harmonization in the controlled economic processes. The examples of harmonization of innovative business processes for domestic and international companies are represented. The practical recommendations to use the cognitive approach in the management of innovation processes are offered.

Ключевые слова: инновационная экономика, когнитивный, гармония, гармонизация, система мышления, пропорции Фибоначчи, фрактал.

Keywords: Innovation economics, cognitive, harmony, the harmonization, the system of thought, the Fibonacci proportions, fractal.

Введение

Современная инновационная экономика характеризуется высоким уровнем интенсивности использования больших объемов знаний в производственно-технологических процессах и сис-

темах управления. Независимо от своего содержательного аспекта все знания возникают как результат активной деятельности системы мышления человека. Можно сказать, что практически вся экономика есть последствие совместной мыслительной деятельности людей и существовать вне системы мышления она не может. Еще более обобщенно можно сформулировать утверждение, что экономика в значительной мере есть результат умственной деятельности практически всех людей, при этом часть из них участвует в процессе производства (формируют предложение), а вместе все они участвуют в процессе потребления (формируют спрос). Поэтому особенности процессов формирования системой мышления знаний не могут не отразиться на результатах принимаемых экономических решений. В зависимости от таких факторов, как частота принимаемых системой мышления решений, на основе какого качества информации, как быстро, с какой достоверностью и т.д., зависит и правильность принимаемых решений. Это тем более справедливо, что рыночная экономика отличается от плановой именно наличием противоположных тенденций: наличием фактора неопределенности исходных данных и необходимости наискорейшего принятия решений. Именно в этой ситуации и проявляется способность или неспособность системы мышления принимать правильные решения. И здесь основную роль играют аналитические способности системы мышления человека, которые основаны, естественно, на функциональных возможностях человеческого мозга.

Необходимость в таком подходе давно назрела. Как справедливо заметили по этому поводу нобелевский лауреат Д. Акерлоф (1) и его соавтор проф. Р. Шиллер (Yale University) (6), «в реальности большинство экономических решений принимается интуитивно. Другая не менее важная вещь - назревшая необходимость объединить экономику с наукой о мозге. Люди сейчас изучают, как структура мозга и механизмы его работы влияют на экономическую деятельность. В будущем их открытия должны найти применение в сфере экономической политики».

Другими словами, авторы предлагают посмотреть на экономику сквозь призму мыслительных процессов. Вместе с тем необходимо напомнить, что сейчас в современном мире вообще наблюдается устойчивый подъем всестороннего интереса к науке о мозге, и эта наука по своей значимости и интенсивности развития становится

доминирующей и выходит, если не на самое первое, то на одно из первых мест среди других наук. В свое время такими доминантными науками были ядерная физика, кибернетика, генетика и др.

В качестве подтверждающего примера следует указать на известное во всем мире Общество нейронауки (Society for Neuroscience), которое начиная с 1971 г. ежегодно проводит конференции, посвященные вопросам изучения процессов деятельности мозга. На этих конференциях ведущие научные школы представляют результаты своих последних исследований. Организация такого важного мероприятия - дело не из простых: каждый год в нем участвует огромное количество ученых, студентов, представителей фармацевтических и конструкторских компаний. Одна из последних конференций проходила в 2010 г. в городе Сан-Диего (США). О внушительном масштабе конференции говорит тот факт, что она продолжалась в течение пяти дней и на ней было зарегистрировано почти 32 тыс. участников со всего мира! И это неспроста: величайший уровень интересов к проблемам мозга в первую очередь определяется прикладным значением науки о мозге, который имеет, и это не является большим секретом, явно выраженный стратегический характер.

Поэтому и в такой, казалось бы, далекой от проблем мозга науке, как экономика, чрезвычайно перспективным направлением следует признать поиск следов и последствий процессов непосредственного «объединения экономики с наукой о мозге».

Особенность экономики, основанной на знаниях, заключается в значительном возрастании роли интеллектуальных ресурсов. Об этом можно судить по «цене» стратегических ошибок, связанных с недооценкой своих интеллектуальных ресурсов, которые имели самые печальные последствия для совершивших их организаций (8). Переход на путь инновационного развития позволяет экономике подняться на новую качественную ступень, хотя и ценой неизбежности появления сопутствующих этому развитию проблем, о которых указано выше.

Вместе с тем выявилось весьма важное, но и в то же время малоисследованное обстоятельство, которое неизбежно сопровождает любой инновационный процесс, а именно: каждый инновационный процесс всегда несет в себе тенденцию увеличения объема ис-

пользуемых знаний малой истинности, уменьшающих вероятность реализации этого процесса.

Поиск путей решения проблемы

Проведенный с этих позиций анализ причин данного явления на основе отечественных и зарубежных материалов показал, что в существующих методах управления инновационными процессами, которые являются по своей природе продуктом интеллектуальной деятельности людей, недостаточно учитываются особенности механизмов анализа и синтеза новых знаний, реализуемых с использованием моделирования системы мышления человека, т.е. когнитивными технологиями.

Одной их таких особенностей механизмов анализа и синтеза новых знаний как раз и является наличие в их составе важного свойства стратификации знаний: часть их формируется как знания истинные, а другая часть - малоистинные, т.е. имеющие недостаточную доказательную базу своего соответствия реальности и логической непротиворечивости. При этом малоистинные новые знания играют не менее важную роль в управлении инновационными процессами, чем истинные.

Справедливость данного утверждения не должна вызывать сомнений. Доказательство его очевидно. Рассмотрим, к примеру, такую важную рыночную категорию, как спрос. Спрос формируется всеми жителями страны. Для того чтобы выявить его структуру и количественные характеристики, современный маркетинг стремится выявить такие значимые факторы покупательской среды, как возраст, пол, профессиональная принадлежность, темперамент, и многие другие.

Предположим некоторую крайнюю ситуацию, состоящую в том, что у нас есть метод, с помощью которого возможно выявить покупательские предпочтения буквально для каждого человека, причем даже в привязке ко времени суток. Мы получим знания о величине спроса с максимальной истинностью. Это значит, что в итоге мы придем к некоторому детерминизму в экономике. То есть у нас получится некоторый четкий «график» возникновения потребности купить товар для каждого жителя страны. В этом случае статистическая задача будет стремиться выродиться в детермини-

рованную многомерную задачу. То есть истинные знания приводят к детерминированному вырожденному случаю. Очевидно, что это может произойти только в результате огромных затрат на все эти исследования. Но у каждого человека за генерацию потребности «отвечает» мозг, и для абсолютного знания о возникновении спроса необходимо обратиться уже в глубь мозговых процессов каждого человека. Естественно, что такого уровня исследований в реальности реализовать не представляется возможным. Поэтому абсолютно истинного знания мы никогда не получим, хотя стремиться к нему представляется необходимым и желательным. Вопрос лишь можно поставить о нахождении меры приближения к этому абсолютному знанию спроса.

Аналогичные рассуждения можно привести практически для всех экономических категорий: предложение, ассортимент, цена, стоимость и т.д. Кроме того, ниже будут рассмотрены также некоторые аспекты более сложного порядка, которые характерны для инновационной экономики и которые способствуют формированию малоистинных знаний или увеличению истинности знаний, но когда это сопровождается весьма существенными трудностями.

На приведенном выше примере показано, что абсолютно истинных знаний в экономике мы добиться никогда не сможем. Однако достаточно близко к этому идеальному абсолютному знанию в экономике мы можем приблизиться, например, в случае сильно централизованной экономики при наличии жесткого политического руководства типа Северной Кореи. В условиях Северной Кореи можно говорить о приближении к экономическому детерминизму, да и то на непродолжительных временных интервалах, так как такие режимы не имеют исторического будущего, они нежизнеспособны и в перспективе всегда разваливаются.

Данное обстоятельство относительной истинности экономических знаний чрезвычайно важно, так как в реальной практике управления инновационными процессами именно параметры этих процессов оказываются зависимыми от параметров истинности знаний. Эта ситуация подлежит скрупулезному изучению и исследованию, так как раскрывает дополнительные возможности при анализе инновационных процессов, а следовательно, и дополнительные возможности для управления этими процессами.

В связи с этим возникает практическая потребность в создании эффективной системы управления инновационными процессами на основе некоторой специальной когнитивной технологии нового типа, в которой использовались бы не только сами знания, но и характеристики истинности этих знаний.

Рассмотренная ниже когнитивная технология основана на моделировании процессов мышления человека с учетом параметра истинности знаний.

Экономическую систему необходимо рассматривать прежде всего с позиций целостной пары «когнитивная технология - экономика». Такая пара за счет гибкости составляющей «когнитивная технология» в плане возможностей изучения, моделирования и управления становится более перспективной, чем просто «экономика».

Данное решение возникло на основе анализа тех аспектов зарубежной и российской инновационной экономики, в которых существующая неопределенность служит источником уменьшения истинности тех новых знаний, которые генерируются в инновационных процессах. В качестве таких объектов анализа, кроме указанной выше конкуренции, были выбраны следующие известные аспекты инновационной экономики.

1. Наличие конкуренции на рынке, когда все конкуренты сознательно и преднамеренно скрывают друг от друга сведения о новых планах, технологиях, численности персонала, объемах производства и т.д.

2. Неоднозначность глобальных базовых принципов, признаков и индикаторов инновационной экономики: высокий уровень развития образования и науки, высокий спрос на инновации и конкуренция, принцип разнообразия рынков, избыточность инноваций, высокий индекс экономической свободы, высокое качество жизни, высокое качество человеческого капитала, высокая доля инновационных предприятий и инновационной продукции и т.д. (10).

3. Несовершенство системы классификации новых знаний, включающей результаты интеллектуальной деятельности в соответствии с законодательством РФ (например, Гражданский кодекс, ч. 4).

4. Несовершенство системы оценки стоимости нематериальных активов (НМА) в мире и России. Данные мировой статистики указывают на неуклонный рост стоимости НМА в общей структуре

активов, но вместе с ростом этой стоимости уменьшается и истинность оценок результатов этого роста стоимости (5).

5. Неопределенность процесса капитализации новых знаний в России. Современный этап российской инновационной экономики, если говорить о ее инновационной составляющей вектора развития, характеризуется пока только осознанием необходимости капитализации знаний, но не активными и реальными действиями в этом направлении(2).

6. Неопределенность, вызванная необходимостью постоянной подготовки кадров. Современное инновационное производство испытывает потребность в высокообразованных специалистах, владеющих глубокими профессиональными знаниями и современными информационными технологиями, требует от работников постоянного совершенствования профессиональных навыков (9).

7. Наличие эволюционной избыточности новых знаний. Инновационная экономика предполагает избыточное количество новых знаний на каждой стадии инновационного процесса, материализованных в виде результатов интеллектуальной деятельности: избыток гипотез, концепций, идей, разработок, патентов, отчетов, статей и т. д.

Анализ основных аспектов инновационной экономики, изложенный выше в п. 1-7, показал, что все они, несмотря на разрозненность по сути, имеют много общего с точки зрения истинности. Во-первых, многие параметры этих аспектов трудно учесть, оценить, сравнить, так как они или плохо представимы количественной мерой, или их количественная оценка конкурентами скрывается или искажается. Во-вторых, как правило, в практике никогда не удается получить полностью достоверную информацию, так как зачастую используемые источники информации противоречат друг другу в части ее полноты и достоверности. В-третьих, что наиболее важно, все эти аспекты порождены деятельностью системы мышления, до конца познать которую мы не имеем реальной возможности.

Естественно, что данную ситуацию здесь правомерно обозначить как проблему малой истинности знаний. Причем объективно эта малость всегда отрицательно влияет на качество процессов управления, что не позволяет строить сверхсложные экономические модели, где было бы учтено большое количество параметров и 228

переменных, и оценивать их взаимовлияние и строить прогнозы. В связи с этим можно утверждать, что в этих сложившихся условиях главная технологическая проблема управления инновационными процессами - это значительное усиление роли фактора уменьшения истинности знаний.

Учитывая, что рассмотренные аспекты многогранны, имеют тенденцию постоянно усложняться, структурироваться и расти количественно, то удельный вес влияния на поведение экономической системы новых знаний, формируемых на основе истинных объективных экономических законов, уменьшается, а на основе малоистинных знаний - увеличивается. Это дает основание полагать, что для поиска путей создания методов управления инновационной экономикой необходима система масштабной гармонизации параметров тех факторов из сферы производства, управления, финансов, психологии, рынка, образования и др., которые порождают эти проблемы. Поэтому концепция гармонизации могла бы занять ведущие позиции в определенной идеологии некоторого единого подхода к структурированию и своего рода «унификации» этой многоаспектности, сохраняя при этом простоту и доступность для практики возможностей реализации предлагаемых решений.

Поиск методов гармонизации, как показал анализ многих неудачных попыток необоснованного механического переноса гармоничной пропорции в исследуемые экономические системы, а затем объяснения их положительного воздействия, должен быть основан на изучении не следствия, а причины. Исследования показали, что если согласиться в качестве первопричины всех процессов, происходящих в экономике, считать мыслительную деятельность, а конкретнее - механизмы генерации новых знаний (НЗ), то задачи гармонизации должны решаться на основе именно этих механизмов.

Понимая, что гармония, как объективная реальность, существует и должна проявлять себя в разных системах, включая и экономику, определим гармонизацию как некоторый процесс стремления рассматриваемой сложной системы к гармоничным пропорциям своих частей и целого.

Слово гармонизация происходит от слова гармония, что как общедоступное понятие означает связь, порядок, строй, лад, слаженность, соразмерность, стройность, согласованность, противопо-

ложность хаосу. Гармоничная константа - это число, широко известное как предел отношения Ф = Lim An/An+i = 0,618... при n — да в последовательности Фибоначчи An+2 = An+i + An [Сороко Э.М., 1984].

Наиболее простой, универсальной и проверенной временем можно считать меру, выражаемую посредством гармоничной пропорции Фибоначчи 0,62:0,38, смысл которой заключен в следующем: целое (единица) представляет собой сумму двух неравных частей (0,62 и 0,38), и это соотношение считается гармоничным.

Решение проблемы

Все сказанное выше указывает на необходимость подробного изучения механизма генерации новых знаний, как интеллектуального фундамента инновационной экономики. Если принять это утверждение за логическую основу, то в качестве первопричины всех процессов, происходящих в инновационной экономике, следует считать работу системы мышления отдельных людей и лиц, принимающих решения, т.е. когнитивных технологий генерации новых знаний. Тогда задачи гармонизации должны решаться на основе именно этих механизмов.

Данное обстоятельство сравнительно мало изучено и такой подход практически не представлен в исследованиях инновационных экономических систем. Известные близкие к этой теме работы отличает прежде всего большая доля системных параметров, имеющих вербальный «неколичественный» характер, что само по себе является фактором, ограничивающим их модельное использование.

В данной публикации рассмотрен именно подход к управлению, основанный на совместном взаимодействии когнитивной технологии и инновационных процессов экономики.

Здесь и далее под новыми знаниями подразумеваются две взаимосвязанные и взаимозависимые группы знаний:

1) научные разработки, изобретения и другие объекты интеллектуальной собственности, которые относятся к продуктам интеллектуального труда и традиционно воспринимаются как собственно новые знания;

2) знания о конкурентах, о финансах, о товарах, о ценах и т.д., т.е. те знания, которые используются для управления процессом реализации знаний первой группы.

В инновационной экономике одновременно присутствуют новые знания первой и второй групп. При этом можно говорить об их мультипликативном самоусиливающемся эффекте. Для разработки научно-методических принципов используется понятие минимального элемента знания (МЭЗ), как законченной мысли, содержащей логически минимальное с точки зрения содержательности высказывание об исследуемом объекте и выраженной некоторыми известными языковыми средствами. Новые знания представляет собой совокупность некоторого числа МЭЗ.

Математический аппарат гармоничного управления формируется на основе использования принципа максимума энтропии истинности знаний, который в самой общей постановке записывается в виде равенства (3):

Н = - Sf( x)ln f(x )dx = max ф,

Q

при наличии ограничений:

J E (x) f (x) dx = E J f (x) dx = 1

Q , Q .

Здесь x e Q - количество МЭЗ, используемых при разбиении целостного образа нового знания; Н - энтропия системы; f (x) - искомое частотное распределение структуры истинности на множестве x, характеризующее новое состояние истинности системы после перехода из некоторого заданного состояния истинности; Е (x) -ресурс системы, затрачиваемый на производство истинных знаний на множестве x; Е - суммарный ресурс системы, Q - область тех значений x, при которых f (x) <1.

При этом, как следует из работ (4), принцип максимума энтропии эквивалентен принципу максимальной (обобщенной) экспансии системы, т.е. ее «количественному» росту, что для нас с позиций роста истинности НЗ и роста их присутствия на рынке является чрезвычайно важным, судьбоносным и определяющим. Ведь без экспансии экономическая система обречена на стагнацию и развал. Здесь уместно привести слова академика А.Д. Сахарова:

«Жизнь - это экспансия», - и то же самое сказать относительно экономики. Необходимо отметить, что здесь максимум энтропии рассматривается относительно истинности знаний. Именно экспансия истинности знаний об окружающем нас мире и распространение этой истинности в глубь понимания сути вещей есть главная функции системы мышления и только на этой основе возможно развитие инновационной экономики. Поэтому этот принцип и принят в основе рассматриваемой когнитивной технологии.

После преобразований формулу (1) можно записать в виде

(3):

Н (I) = 4,591 -3'59 (2),

где I есть величина истинных МЭЗ, которые входят в состав нового знания. Формула (2) выражает величину энтропии Н от единственной переменной I, что резко упрощает вычислительную сторону модели.

Подставив в (2) минимальное значение I = 2, получим Но=0,38, что соответствует гармоничной пропорции.

По формуле (2) можно сделать следующее выводы.

1. Значение I = 1 соответствует ситуации, когда структура истинности еще не сформировалась, но тем не менее в ней уже присутствует единственный истинный элемент. Причем затраты на его создание равны нулю: Е (1) = 0.

2. Значение I = 2 соответствует ситуации, когда структура истинности начинает формироваться в результате аналитической деятельности системы генерации новых знаний, т.е. у знания появляется новое качество - структура истинности. Значение энтропии истинности здесь равно 0,38, что соответствует гармоничной пропорции. Гармоничная пропорция является количественной мерой некоторой качественной грани, сопровождающей процесс перехода истинности от хаоса к порядку.

3. Значения I > 2 соответствуют ситуации, когда истинность всех МЭЗ все более и более увеличивается, а затраты E (I) на создание этой структуры истинности растут в соответствии с зависимостью

Е

4. В пределе при I = N рост истинных частей достигает своего максимума, значение энтропии Н стало равным нулю, что означает достижения единичного начального уровня истинности,

На этом данный цикл генерации новых знаний заканчивается, чтобы начаться снова, но уже при появлении новой парадигмы знаний. Поскольку приведенные соотношения не зависят от тематического содержания знаний, а зависят только от структуры истинности этих знаний, то это делает процедуру гармонизации универсальным инструментом управления инновационными процессами, что позволяет выделить ее в самостоятельный блок задач гармоничного управления.

Так как методология гармоничного управления сводится к управлению в точке минимальной истинности знаний (I = 2, Н = 0,38), а поэтому в силу значимости этой ситуации применительно к управлению предприятиями предложен новый термин «гармоничное управление», как комплекс организационных, кадровых, информационных и финансовых мероприятий, характеризующихся использованием гармоничных пропорций в качестве методической основы их расчетов. А процесс гармонизации можно представить в более широком смысле не только применительно к инновационной деятельности отдельного предприятия, но также и для рыночных ниш более крупных масштабов, как процесс стремления рассматриваемой сложной экономической системы к гармоничным пропорциям своих частей и целого.

Отсюда следует, что для больших количеств малоистинных знаний, когда энтропия их истинности равна 0,38 (т.е. где большая доля хаоса), нет смысла создавать сложные оптимизационные алгоритмы, а использовать гармоничные пропорции.

Гармоничные пропорции в финансово-экономических показателях

1. Для выявления фактов наличия явления гармонизации финансово-экономических параметров были проанализированы: Московский сегмент розничного рынка высокотехнологичной продукции, Российский мелкооптовый рынок высокотехнологичной продукции и Московский рознично-оптовый рынок высокотехнологичной продукции (3).

Результаты статистической обработки данных показали: средние отношения величин Цмиц/Цмакс и (Цср-Цмин)/(Цмакс - Цмин) Несущественно отличаются от величины 0,62. Для исследованных групп товаров показано, что конкурентный рынок: 1) является самогармонизовавшимся (т.е. самопроизвольно, без регулирующих усилий извне) по цене и принявшим устойчивое состояние; 2) имеет место наличие «вложенности» отрезков (Цмакс Цмин) и (Цср; Цмин), что указывает на их фрактальную природу, поэтому можно данный тип самогармонизации ценовых показателей назвать фрактальной самогармонизацией.

2. Одновременно на этих же рынках проведены исследования зависимости отношения Цмин/Цмакс от количества конкурентов. Данные исследования представлены на рис. 1.

Количество конкурентов

Рис. 1.

Зависимость Цмин/Цмакс от количества конкурентов

На рис. 1 показано, что данная величина асимптотически стремится к гармоничному значению 0,62, а следовательно, величина хаотичного разброса ценовой выборки стремится к величине 1-0,62 = 0,38. Гармоничность рынка исчезает при малом количестве конкурентов. Это очевидно, так как небольшому количеству конкурентов организационно более просто договориться между собой

о ценах. В этом и есть проявление влияния дополнительных знаний конкурентов о намерениях друг друга относительно цен и как следствие - наличие негармоничных ценовых пропорций. В случае, когда число конкурентов велико (например, более 100), им организационно чрезвычайно сложно договариваться, количество их знаний о намерениях друг друга становятся ничтожно малым, что приводит к гармонизации показателя Цмин/Цмакс.

3. Высокотехнологичный мировой IT-рынок. С целью выявления наличия гармоничных пропорций в структуре финансово-экономических показателей проанализированы ведущие мировые IT-компании: HP (США), «Dell» (США), «Toshiba» (Япония), «Samsung» (Ю. Корея) и «Nokia» (Финляндия) (3).

Для анализа финансово-экономических компаний экспертным методом выбрана система показателей, которые представлены пропорциями:

1) показатель структуры активов ОА/А = (Оборотные акти-вы)/( Активы) = стр. 1200 /стр. 1600;

2) коэффициент финансовой независимости

Кфн = (Собств. капитал)/(Валюта баланса) = стр. 1300/стр. 1600;

3) показатель уровня эффективности менеджмента компании

(Выр - А)/А = (Выручка)/(Активы) - 1 = (стр. 2110 - стр. 1600) / стр. 1600;

4) показатель чистой рентабельности ЧП/Выр = (Чистая прибыль)/(Выручка) = стр. 2400 /стр. 2110;

5) показатель рентабельности собственного капитала

ЧП/СК = (Чистая прибылъ)/(Собств. капитал) = стр. 2400/стр. 1600.

Использование здесь показателей в форме пропорций позволяет скомпенсировать влияние имеющих место инфляционных тенденций.

Исследуемые усредненные значения БГП сведены в таблице.

Таблица

Показатели Средние значения Значения пропорций Фибоначчи Разность, %

ОА/А 0,59 0,62 = 0,621 3

Кфн 0,38 0,38 = 0,622 0

(Выр-А)/А 0,41 0,38 = 0,622 8

ЧП/СК 0,23 0,24 = 0,623 4

ЧП/Выр 0,06 0,06 = 0,626 0

Из анализа результатов исследований, представленных в таблице, следует, что процесс сходимости выбранных БГП к гармоничным пропорциям отмечен у наблюдаемых мировых ^-компаний.

Полученные результаты дают основания для того, чтобы их выбрать в качестве базовых гармоничных параметров (БГП) инновационных предприятий России, так как можно предположить, что результаты, полученные для рассмотренных транснациональных компаний, можно перенести на инновационные предприятия России. По масштабам деятельности, наукоемкости производства и выпускаемой продукции, наличием в своих структурах научно-исследовательских подразделений, уровню квалификации кадров, количеству поставщиков и маркетинговой стратегии на конкурентном рынке они принципиально очень близки. Поэтому можно рекомендовать российским инновационным предприятиям в условиях интенсивного роста объемов НЗ и наличием большого количества малоистинных знаний использовать в практике управления гармонизацию своих финансово-экономических показателей.

Таким образом, БГП проявляют себя статистически устойчиво и их средние стремятся к пропорциям Фибоначчи, что подтверждает правильность их выбора в качестве базовых для индикации наличия гармоничных тенденций в структуре финансово-экономических показателей.

Представление структуры гармоничной модели инновационного предприятия в виде фрактала

Структура инновационного предприятия представлена на рис. 2.

Рис. 2.

Блок-схема системы управления инновационным предприятием с использование когнитивной технологии

На приведенной схеме блок 1 «Управление финансово-экономическими показателями» системы управления инновационной компанией представим в виде фрактала, двухуровневая структура которого удовлетворяет гармоничной пропорции (3) (рис. 3).

О х _0

Ассортиментно-ценовой уровень Ок

Структурный уровень фот

Рис. 3.

Представление процесса гармонизации денежных потоков инновационной компании в виде многоуровневого фрактала

1 уровень. Гармоничный рынок, где присутствуют фирмы-конкуренты, которые продают один и тот же товар с названием Т.

2 уровень. Гармоничная компания, где поступающий в нее поток Вг начинает также дробиться на компоненты: активы, налоги и зарплата.

Все финансовые потоки «выстраиваются» по принципу гармоничной пропорции. Применяя к выбранным базовым пропорциям приемы гармонизации, в итоге на макро- и микроуровнях строится единая фрактальная структура. Эта структура предназначена для работы на рынке с минимальными знаниями о конкурентах, рыночных ценах, ассортименте, штатах и квалификации сотрудников. Такая схема полезна в первую очередь для начинающей компании, которая только входит на рынок, имеет минимальные знания и еще не набрала достаточно информации для формирования оптимальных стратегий управления. С течением времени компания начинает приобретать все больше и больше знаний о рынке, конкурентах, сотрудниках и начинает переходить на методы оптимального управления. Логика процесса динамики перехода определена главным критерием для такого перехода -уровнем истинности полученного нового знания.

Когнитивная технология в такой постановке должна представлять собой единое целое с инновационным предприятием и должна рассматриваться как некоторый формирующий фильтр процессов гармоничного структурообразования в системе управления этим предприятием.

Данное обстоятельство сравнительно мало изучено и такой подход практически не представлен в исследованиях эволюционирующих экономических систем. Известные близкие работы отличает прежде всего большая доля описательного «неколичественного» характера, что само по себе является фактором, ограничивающим их модельные использования.

В такой постановке можно говорить о создании нового направления в инновационном менеджменте - гармонично-когнитивном инновационном менеджменте, который реализует идею гармонии в инновационной экономике России.

Список литературы

1. Акерлоф Д., Шиллер Р. Spiritus Animalis, или Как человеческая психология управляет экономикой. - М.: Альпина Бизнес Букс, Юнайтед Пресс, 2010. - 273 с.

2. Алексеев Д.А. Механизмы капитализации компаний. - Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2011. - 150 с.

3. Иванус А.И. Гармоничный инновационный менеджмент / Предисл. А.П. Стахова. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2011. - 248 с.

4. Левич А.П. Энтропия как обобщение понятия количества элементов для конечных множеств // Философские исследования. - 2001. - № 1. -С. 59-72.

5. Леонтьев Б.Б. Управление интеллектуальной собственностью социально-экономических систем: автореф. дис... д-ра экон. наук. - М.: Гос. ун-т управления, 2007. - 51 с.

6. Лисицын Д. Роберт Шиллер об иррациональности экономики // Секрет фирмы. - 2010. - № 4 (296). - С. 3.

7. Сороко Э.М. Структурная гармония систем / Под ред. Е.М. Бабосова. -Минск: Наука и техника, 1984. - 264 с.

8. Субботин А.К. Глобальный кризис: Система вызовов через призму мирового бизнес-образования // Актуальные проблемы Европы: Сб. науч. трудов / РАН ИНИОН. - 2010. - № 1. - С. 14-34.

9. Субботин А.А. Подготовка топ-менеджеров для глобальных компаний Европы // Актуальные проблемы Европы: Сб. науч. трудов / РАН ИНИОН. - 2010. - № 1. - С. 81-102.

10. Яркина Т.В. Основы экономики предприятия: краткий курс: Учеб. пособие. - М.: ЮНИТИ, 1999. - 365 с.