Информационно-когнитивное моделирование как направление развития инновационного менеджмента в промышленности

Изд-во СПбГУЭФ, 2006. - 240 с.

3. Никонова, Г.Н. Региональные аспекты регулирования земельных отношений [Текст] / Г.Н. Никонова // Территориальные общественные системы: проблемы делимитации, развития, управления / Перм. гос. ун-т. - Пермь, 2005. - 183 с.

4. Оценочный доклад об изменениях климата и их последствиях на территории Российской Федерации. Т. 1. Изменения климата. Т. 2. Последствия изменений климата [Текст]. - М.: Росгидромет, 2008.

5. Hasselmann, K. Simulating human behavior in macroeconomic models applied to climate change [Text] / K. Hasselmann // European Climate Forum. - Working Paper. - 3/2009. - ISBN 978-3-941663-03-9.

6. Hooss, G. A nonlinear impulse response model of the coupled carbon cycle-climate system (NICCS) [Text] / G. Hooss, R. Voss , K. Hasselmann, E. Maier-Reimer ,

F. Joos // Climate Dynamics. - 2001. - Vol. 18. -P. 189-202.

7. Sorger, G. On the multi-country version of the So-low-Swan model [Text] / G. Sorger // The Japanese Economic Review. - 2003. - Vol. 54, no. 2. - P. 146-164.

8. Stanton, E.A. Inside the integrated assessment models: four issues in climate economics [Text] / E.A. Stanton, F. Ackerman, S. Kartha; Stockholm Environment Institute. - Working paper WP-US-0801. - 2008.

9. Stern, N. The Stern Review on the economics of climate change [Text] / N. Stern; Cambridge University Press. - Cambridge, 2006.

10. Weber, M. A multi-actor dynamic integrated assessment model (MADIAM) of induced technological change and sustainable economic growth [Text] / M. Weber, V. Barth , K. Hasselmann // Ecological Economics. -2005. - Vol. 54. - P. 306-327.

УДК 519.8

А.М. Лычагин

ИНФОРМАЦИОННО-КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КАК НАПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЯ ИННОВАЦИОННОГО МЕНЕДЖМЕНТА В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Анализ статистики и научных публикаций позволяет сделать вывод о том, что в XXI в. В свете тенденции перехода к обществу и экономике, основанных на знаниях, будет возрастать роль инноваций и инновационного менеджмента во всех сферах экономики, в том числе и в промышленности. Сегодня накоплен уже достаточно большой потенциал методов инновационного менеджмента. Вместе с тем последний мировой экономический кризис показал необходимость переосмысления и творческого развития всех методов и технологий управления.

Цель данной статьи - обоснование возможностей развития инновационного менеджмента в промышленности на основе информационно-когнитивного моделирования (ИКМ).

Предпосылки и блоки ИКМ. Идея о необходимости перехода к ИКМ высказана В.Л. Макаровым и Г.Б. Клейнером, которые отметили, что при формировании цивилизации знаний все

большую роль будет играть «креативное познание, т. е. познание, соединяющее создание с осознанием... Фактически информационно-когнитивное моделирование из вспомогательного средства познания превратится в результат» [1, с. 21]. Автор данной статьи [2, 3] предпринял попытку развить и детализировать понятие «информационно-когнитивное моделирование», определив его как постоянно обновляемую систему средств сбора, обработки, накопления, представления, восприятия и усвоения данных, информации и знаний для принятия решений в некоторой предметной области.

В ИКМ как в систему (точнее, метасистему) указанных средств, по нашему мнению, можно включить три взаимосвязанных группы систем:

- информационно-библиографические системы;

- системы моделирования (в первую очередь, математического);

- системы когнитивных средств.

В ИКМ также активно используются модификации четырех известных методов выявления мировых и отечественных тенденций развития науки и техники: определение публикационной активности; структурно-морфологический анализ; терминологический и лексический анализ; расчет показателей. При возможности применяется и метод патентов-аналогов [4, с. 86-87]. Применение этих методов усиливает возможности использования ИКМ как инструмента инновационного менеджмента.

Важной чертой предлагаемого понимания ИКМ является ориентация на гармоничное сочетание теоретических и прикладных аспектов.

Информационно-библиографические системы. Среди этих систем особую новизну имеет метасистема EconLit, которая базируется на одноименной электронной библиографии по экономике [5]. С помощью этого инструмента можно провести анализ динамики и структуры публикаций по всем предметным областям классификации Американской экономической ассоциации (АЕА) (сегодня это 770 микрообластей экономических исследований) и ключевым словам. Для каждой микрообласти исследований в результате работы метасистемы EconLit формируется специальный файл MS Excel, где в столбцах указаны года, а в строках - коды микрообластей. В ячейках таблицы на пересечении столбцов и строк указано число публикаций в EconLit, которые в году, указанном в заглавии столбца таблицы, имели одновременно коды микрообласти, к которой относится выбранный

файл, и микрообласти, имеющей код строки. В результате появляется уникальная возможность, с одной стороны, проранжировать связи анализируемой области исследований по мере их значимости, с другой - выявить еще не задействованные «пересечения» с другими микрообластями. Иными словами, мы можем осуществлять мониторинг «карт экономических исследований», выявляя на них «белые пятна» и затем «строя маршруты» перспективный исследований.

В итоге получается своеобразный «атлас» публикаций, с помощью которого можно получить вербально-числовые характеристики публикаций и экономических понятий. Вот некоторые иллюстрации применительно к теме статьи.

В табл. 1 приведена за период 1970-2009 гг. динамика числа публикаций (NP) всех видов в EconLit, имеющих в названии термин «innovation».

Как видим, в 2009 г. по отношению к 1970 г. годовое число публикаций выросло более чем в 60 раз. Вместе с тем этот рост происходил не постоянно. В табл. 1 жирным шрифтом выделено число публикаций меньшее, чем в предыдущем году.

Предпринятая нами попытка оценить изменение доли рассматриваемых «инновационных» публикаций в общем числе публикаций, отраженных в EconLit в 1992-2005 гг., показала, что доля также колебалась по годам: от минимума (0,3 %) в 1997 г. до максимума (0,5 %) в 2000 г. Сделать вывод о выраженной тенденции роста этого относительного показателя не представляется возможным.

Таблица 1

Динамика числа публикаций в EconLit за 1970-2009 гг., имеющих в заглавии термин «innovation»

Год 1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 Итого

NP 12 15 20 11 20 19 26 18 26 44 211

Год 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 Итого

NP 34 51 41 43 102 94 138 140 150 130 923

Год 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 Итого

NP 178 227 204 180 196 277 268 235 342 373 2480

Год 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 Итого

NP 488 423 480 478 503 570 552 616 679 737 5526

В табл. 2 приведены микрообласти классификации АЕА, которые либо явно относятся к промышленности, либо близки к ним в российском понимании, либо (как строительство и телекоммуникации) тесно связаны с развитием промышленности. В таблице: DE - код области в EconLit; NPS - число публикаций с термином «innovation» в заглавии работы за период 19922009 гг.; Kinn - «коэффициент инновационно-сти» микрообласти, определяемый как процентное отношение NPS к общему числу публикаций; T - темп роста числа «инновационных» работ (сумма за период 2001-2009 гг. к сумме за 1992-2000 гг.).

Согласно предложенному критерию Kinn по данным табл. 2 видна большая инновацион-ность производства микроэлектроники, вооружений и биотехнологии (Kinn > 7), что полностью согласуется с известными статистическим данными и другими исследованиями. Отрасли с Kinn от 2,5 (телекоммуникации) до 7 можно отнести к отраслям со средней степенью инно-вационности. Закономерен и Kinn = 4,3 для предпринимательства и начальных этапов бизнеса. Другие показатели табл. 2 также не противоречат сложившимся представлениям об инно-вационности отдельных направлений отраслевых исследований.

Мы предприняли попытку проверить следующую гипотезу: чем выше Kinn микрообласти, тем раньше появятся исследования на «пересечениях» этой микрообласти с другими микрообластями. Для анализа выбрана явно инновационная микрообласть M15 IT Management (Управление при помощи информационных технологий). Первая публикация с кодом этой области датируется в EconLit 2001 годом. За период 2001-2005 гг. зарегистрировано 43 работы. Затем наблюдается «бум»: 2006 год - 28 публикаций, 2007 - 63, 2008 - 87, 2009 - 85, 2010 (по состоянию на 15 сентября) - 43. Среди отраслей промышленности в табл. 2 наибольший Kinn = = 8,2 % имеет L65 «Химикаты; резина; лекарства; биотехнология». В 2006 г. появилась работа [6], в библиографическом описании которой одновременно присутствуют коды M15 и L65. К настоящему времени таких работ уже пять. Микрообласть L66 «Продовольствие; напитки; косметика; табак» имеет Kinn = 2,3 %. Пересече-

ние M15 с L66 произошло на три года позже, чем с более инновационной L65, - только в 2009 г. Пока удалось найти только одну работу с кодами M15 и L66 - это статья о виноделии [7]. Можно привести еще ряд примеров, подтверждающих правильность выдвинутой гипотезы.

Использование метасистемы EconLit также дало возможность проследить трансфер новых методов в другие предметные области. Например, в 1992 г. не было ни одной работы, в заглавии и реферате которой встретился бы термин «реальный опцион» (real option) в единственном или множественном числе. В 1993 г. уже удалось обнаружить 11 публикаций с этим термином, причем более половины из них имеют коды макрообласти G «Финансовая экономика». В 1994-1995 гг. наблюдается некоторый спад, а затем происходит резкое увеличение интереса к новому методу оценки решений в реальном секторе.

В рамках метасистемы EconLit созданы частотные словари англоязычных терминов по каждой микро- и макрообласти экономических исследований.

Библиографический анализ дополняется формированием специализированных электронных библиотек, которые содержат полные тексты работ, полученные с сайтов разных авторитетных научных организаций (www.ssrn.com, www.imf.org,www.bis.org,www.elibrary.ru и др.) и с сайтов специалистов, предоставивших свои труды в свободное пользование. Большое внимание уделено раскрываемой информации (в первую очередь, ежеквартальным отчетам эмитентов) зарубежных и отечественных акционерных обществ. Разработаны специальные электронные путеводители и вспомогательные средства, которые ускоряют поиск и обработку материалов текстовых и цифровых материалов. Эти средства имеют большое значение для перехода к системам моделирования и обучения. В частности, исследование деятельности ОАО в условиях кризиса и разбор путей выхода из него может проводиться с использованием данных некоторых российских компаний. Но они выложили на сайте свои отчетные данные в формате *.pdf. Для того, чтобы использовать эти данные в программе MS Excel, потребуется предварительно их распознать. Сходная работа

Таблица 2

Характеристика промышленных исследований, отраженных в ЕсопЬй в 1992-2009 гг.,

по степени их инновационности

ББ Микрообласть Ктп Т

Ь61 Металлы и металлические изделия; цемент; стекло; керамика 42 2,9 1,5

Ь62 Автомобили; другое транспортное оборудование 91 2,9 3,8

Ь63 Микроэлектроника; компьютеры; средства связи 182 7,1 2,1

Ь64 Другие машины; офисное оборудование; вооружение 67 7,8 3,2

Ь65 Химикаты; резина; лекарства; биотехнология 303 8,2 3,1

Ь66 Продовольствие; напитки; косметика; табак 85 2,3 1,7

Ь67 Другие потребительские товары: одежда, текстиль, обувь и кожгалантерея 39 2,1 1,5

Ь68 Приборы; другие товары длительного пользования 16 4 7

Ь6 В целом по области Ь6 «Обрабатывающая промышленность» 825 4,7 2,5

Ь71 Добыча, извлечение и очистка: углеводородное топливо 18 0,6 1,2

Ь72 Добыча, извлечение и очистка; другие невоспроизводимые ресурсы 9 1 2

Ь73 Лесные продукты: древесина и бумага 16 1,8 15

Ь74 Строительство 12 2 2

Ь7 В целом по области Ь7 «Первичные продукты и строительство» 55 1 2,5

Ь86 Информация и интернет услуги; программное обеспечение 148 3 3,2

Ь94 Электроэнергетика (электростанции) 34 0,8 2,8

Ь95 Газоснабжение; трубопроводы; водное хозяйство 6 0,5 5

Ь96 Телекоммуникации 153 2,5 2,5

ЬР В целом по микрообластям Ь86, Ь94, Ь95, Ь96 341 1,8 2,8

М13 Предпринимательство и начало деятельности фирм (с 2003 г. с учетом микрообласти Ь26) 330 4,3 7,9

031 Новшества и изобретения: процессы и стимулы 2418 41,1 1,4

032 Управление технологическими инновациями; исследования и разработки 2444 24,1 2,1

033 Технологические изменения: выборы и следствия; процессы распространения 1253 9,5 3,7

О34 Право на интеллектуальную собственность: национальные и международные проблемы (патенты, авторские права). 563 11,1 5,4

038 Государственная политика в области 03 913 23,2 4,5

03 В целом по области О3 «Технологические изменения; исследования и развитие» 7591 19,8 2,3

потребуется, если мы захотим построить электронный тренажер или имитационную игру с использованием условно-реальных данных и с привлечением информации подобных компаний.

Системы моделирования. В эту группу систем включены известные в литературе вербальные, графические, числовые и математические модели, которые описывают разные стороны деятельности предприятий. Мы видели свою

задачу не столько в создании новых моделей, сколько в систематизации известных образцов (в первую очередь, созданных в ЦЭМИ РАН [8] и Новосибирском научном центре [9, 10]), в разработке удобных способов их представления и информационного наполнения для решения теоретических, прикладных и образовательных задач. Поясним это важное положение.

В специальной литературе уже предложено немало моделей, которые можно отнести к виду агрегированных. Например, для планирования это может быть некоторая производственная функция, в учете - бухгалтерский баланс и другие формы отчетности, в анализе - любое так называемое финансовое отношение. Основная проблема, на наш взгляд, заключается, во-первых, в согласовании указанных моделей между собой, во-вторых, в согласовании всех этих моделей с другими, более детальными, моделями, в-третьих, в отработке методик использования перечисленных моделей для получения содержательных теоретических и практических результатов.

Один из возможных путей согласования и развития указанных моделей - последовательное и согласованное «развертывание» данных бухгалтерской отчетности предприятия (прежде всего, баланса) в направлениях сначала анализа и учетных операций, а затем прогнозирования и планирования. С одной стороны, баланс предприятия можно рассматривать как некоторую агрегированную финансовую модель его деятельности, с другой - многие статьи баланса представляют собой выражение типа

т

= ^ рЬ, где Ъц - запас некоторого натураль-

1=1

ного ресурса I на складе на начало дня г (или поток ресурса или продукции за тот же период), Р! - цена (денежная оценка) соответствующего ингредиента в натуральном выражении. В силу этой особенности информация может подвергаться либо дальнейшему агрегированию (например, путем расчета тех или иных финансовых коэффициентов), либо дезагрегированию -переходу ко все более детальным показателям в стоимостном выражении согласно используемым субсчетам и, в конечном счете, к натурально-вещественным показателям. Последние также могут браться либо агрегированно, типа об-

щей численности работающих на предприятии, либо с детализацией по отдельным группам, видам и т. п.

При создании комплекса моделей активно используется принцип «от простого - к сложному». Сначала разрабатывается модель процесса, наиболее простая с позиций натурально-вещественных взаимосвязей (например, предприятие выпускает один вид продукции при помощи одного вида трудовых ресурсов и основных фондов). Затем эта модель постепенно усложняется с целью более полного отображения реальных условий функционирования предприятия. С этих позиций оптимизация является логическим развитием алгоритмов прямых плановых расчетов, а детерминированные модели предваряют стохастические.

Для каждого участка производственно-финансовой деятельности в комплекс включена не одна, а несколько моделей различной сложности. Представляется, что именно их совокупность даст лучшее отображение действительности. Здесь можно выделить следующие «срезы».

В зависимости от источника исходной информации можно выделить следующие группы моделей: построенные в соответствии с нормативными актами, методическими рекомендациями, инструкциями; предложенные в литературе; варианты моделей и алгоритмов, созданные автором данной статьи. Поскольку при моделировании различных методик выявлялись неопределенные входные параметры, не всегда была надлежащая «стыковка» плана и отчетной информации, то были предприняты попытки все модели перевести на единый язык с помощью специальной системы мнемонических обозначений и формул. Использовались известные, а также создавались специальные алгоритмы реализации моделей на ЭВМ.

Для проверки пригодности моделей и алгоритмов использовались специальные условно-реальные и реальные данные. Недостаток в исходной информации уменьшался за счет варьирования формул, входных параметров, подстановки типичных значений и т. п.

Модели комплекса по возможности создавались как модели многоцелевого назначения: для выработки управленческих решений на пред-

приятиях, для анализа и синтеза систем хозяйствования, для использования в процессе подготовки и переподготовки кадров.

Базовое наполнение модельного комплекса включает следующие модели:

1. Учетно-аналитические (включая различные формулы и модели финансового анализа).

2. Агрегированные модели планирования и имитации развития предприятия, которые представляют собой сочетание эконометриче-ских и имитационных моделей. Модели отображают: взаимосвязи показателей от изменения выручки от продаж и себестоимости продаж через соответствующие изменения потребности в основных фондах и оборотных средствах до налоговых платежей; направления прибыли на развитие; получения и погашения кредитов и выплаты дивидендов согласно разным политикам.

3. Модели технико-экономического (или бизнес) планирования разной степени детализации, в том числе и варианты, описывающие производство новых видов продукции и внедрение новых технологий на базе соединения имитации и оптимизации. Пример типовой последовательности прямых плановых расчетов: заказы на продукцию и возможные объемы продаж исходя из планов маркетинга - определение объемов выпуска в натуральном и денежном выражении - расчет потребности в трудовых, материальных, энергетических, информационных и других ресурсах (технологическое оборудование, производственные площади и др.) для реализации выбранной производственной программы - расчет себестоимости по элементам, прибыли, рентабельности, включая определение точек безубыточности по отдельным изделиям -расчет налоговых платежей, потребности в источниках финансирования, дивидендных выплат и других финансовых показателей с требуемой степенью детализации.

4. Модели движения запасов в натуральном и денежном выражении по всем стадиям кругооборота оборотных средств, учитывающие разные формы безналичных расчетов и краткосрочного кредитования.

5. Модификации перечисленных моделей с целью более полного учета особенностей отдельных отраслей (нефтедобывающей промыш-

ленности, электроэнергетики, машиностроения, строительных материалов, пищевой и др.).

6. Совокупность методов и приемов, помогающих формировать информационную базу моделей, получать решения в условиях неполной информации, углублять анализ и т. п. (типа экспертных систем, искусственных нейронных сетей, методов активизации изучения проблем и самих моделей и др.). В частности, в имитационные модели могут быть включены блоки простых и экзотических опционов (реальных и финансовых) для получения дополнительных оценок взаимосвязи дохода и риска при принятии управленческих решений.

Системы когнитивных средств. Сюда входят различные методики и рекомендации из когнитивной психологии, которые ориентированы на учет различных типов интеллектов (вербальный, визуальный, логико-математический и др.) конечных пользователей, для того чтобы представить им описанные выше информацию и модели в наиболее удобной форме. В частности, как показывает опыт, ряд пользователей лучше поймут методы анализа отчетности предприятий на предмет выявления их финансовой устойчивости, если сначала взять не данные реального предприятия, а специальной дидактический пример с «круглыми» цифрами, снабженный соответствующими интеллект-картами и мнемоническими рекомендациями по запоминанию названий показателей. Для успешности разработки и внедрения инноваций особое значение имеет раскрытие и развитие творческого потенциала [11, 12 и др.].

В группу когнитивных средств мы относим и различные формы активизации обучения (анализ ситуаций, деловые игры и др.). Значимость этих средств возрастает при переходе высшего профессионального образования на федеральные государственные стандарты третьего поколения (см. п. 7.12 ФГОС). Автор данной статьи с начала 1980-х гг. принимал участие в создании и апробации деловых игр по управлению промышленными предприятиями, описанными в [9] и других работах. Этот опыт и изучение публикаций 1970-1980 гг. убеждает в том, что в нашей стране - в Ленинграде (он был родиной многих игровых инноваций), Москве, Новосибирске и ряде других городов СССР - сформировались

мощные школы, разработки которых при должном обновлении окажутся полезными при решении современных задач интерактивного и активного обучения (в том числе руководителей и специалистов промышленных предприятий).

Таким образом, необходимость перехода экономики России на инновационный путь развития и модернизации промышленного производства требует соответствующего обновления методов инновационного менеджмента. Одним из направлений в этой области видится применение иноформационно-когнитивного моделирования. В систему ИКМ предлагается включать три группы систем: информационно-библиографические, моделирования, когнитивных средств. Метасистема ЕеопЬй, входящая в первую группу, как показывает опыт ее применения и приведенные в данной статье приме-

ры, дает возможность находить новые перспективные направления промышленных исследований с помощью «коэффициента инновационно-сти» и других средств. Эти направления могут быть обсчитаны и проанализированы при помощи моделей разных видов и нарастающей сложности. Группа когнитивных средств ориентирована на учет особенностей интеллекта разных пользователей, на помощь в лучшем усвоении информации, на нахождение новых решений и решение задач подготовки и переподготовки кадров с учетом ФГОС третьего поколения.

Представленные в статье составные части ИКМ были опробованы и показали свою перспективность в научных исследованиях, практике управления промышленными предприятиями ряда отраслей, в деле подготовки и переподготовки кадров.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Макаров, В.Л. Микроэкономика знаний [Текст] /

B.Л. Макаров, Г.Б. Клейнер. - М.: Экономика, 2007. -204 с.

2. Лычагин, А.М. Информационно-когнитивное моделирование и его роль в антикризисном управлении предприятием [Текст] / А.М. Лычагин // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Десятый Всерос. симпозиум, Москва, 14-15 апр. 2009 г.: материалы симпозиума. Секция 2: Модели и методы разработки стратегии предприятия / [под. ред. Г.Б. Клейнера]. - М. : РАН, Центр. экон.-матем. ин-т, 2009. - С. 119-120.

3. Лычагин, А.М. Информационно-когнитивное моделирование и его роль в экономике знаний [Текст] / А.М. Лычагин // Креативная экономика. - 2009. - № 8. -

C. 15-21.

4. Ильенкова, С.Д. Инновационный менеджмент: учебник для вузов [Текст] / С.Д. Ильенкова, Л.М. Гох-берг, С.Ю. Ягудин и др.; под ред. С.Д. Ильенковой. -М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. - 327 с.

5. Лычагин, М.В. Атлас публикаций по экономике на основе EconLit. 1992-2005 [Текст] / М.В. Лычагин, А.М. Лычагин, А.С. Шевцов; отв. ред. В.И. Суслов ; Новосиб. гос. ун-т. - Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2007. - 400 с.

6. Elfving, J. Informationens kvalitet och kvantitet-En innehalls analys av finska och svenska bioteknologi-foretags hemsidor (Information Quality and Quantity-A

Content Analysis of Homepages of Swedish and Finnish Biotechnology Companies. With English summary) [Text] / Jennie Elfving and Malin Brannback // Ekonomi-ska Samfundets Tidskrift. - 2006. - 59(1). - P. 19-28.

7. Zhu, Y. The Extended Website Stage Model: A Study of Canadian Winery Websites [Text] / Ying Zhu, Debra Z. Basil, and M. Gordon Hunter // Revue Canadienne des Sciences de l'Administration/Canadian Journal of Administrative Sciences. - 2009. - 26(4). - P. 286-300.

8. Данилин, В.И. Операционное и финансовое планирование в корпорации (методы и модели) [Текст] / В.И. Данилин. - М.: Наука, 2006. - 334 с.

9. Лычагин, М.В. Моделирование финансовой деятельности предприятия [Текст] / М.В. Лычагин, Н.Б.Мироносецкий; отв. ред. В.Л. Макаров; НГУ, Мин-во высш. и сред. спец. образов. РСФСР, ИЭОПП СО АН СССР. - Новосибирск: Наука. Сиб. отд-ние, 1986. - 295 с.

10. Титов, В.В. Оптимизация управления промышленной корпорацией: вопросы методологии и моделирования [Текст] / В.В. Титов. - Новосибирск: ИЭОПП СО РАН, 2007. - 256 с.

11. ВанГанди, А.Б. 108 путей к блестящей идее [Текст] / А.Б. ВанГанди. - Мн.: Попурри, 1996. -224 с.

12. Ниренберг, Дж. Искусство творческого мышления. [Текст] / Дж. Ниренберг - Мн.: Попурри, 1996. -240 с.