Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

Подписаться Бесплатная «Серебряная» новостная рассылка Подписчиков 938 RSS
←   Июнь 2013   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30


За последние 60 дней 8 выпусков (3-4 раза в месяц)


Сайт рассылки: http://orlovs.pp.ru/ivst.php
Открыта: 29-06-2000
Адрес автора: science.humanity.econometrika-owner@subscribe.ru

Автор
Орлов А.И.

Статистика

938 подписчиков
0 за неделю
←   Все выпуски   →

Эконометрика - выпуск 647


"Эконометрика", 647 выпуск, 17 июня 2013 года.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!
*   *   *   *   *   *   *

Предлагаем доклад А.И. Орлова "О методологически ошибочных методах анализа и оценки результатов научной деятельности" и тезисы доклада "Роль солидарной информационной экономики в модернизации России" на на XIII Международной научной конференции "Модернизация России: ключевые проблемы и решения" 21 декабря 2012 г. (Москва, ИНИОН РАН).

Помещаем рецензии А.И. Орлова "Уникальный сборник о работах ГНПП "Регион" (рецензия на научно-технический сборник "Боеприпасы" No. 5-6 за 2007 год)" и "Теория принятия решений, экспертные оценки и технический уровень сложных технических систем (предисловие рецензента)".

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

О методологически ошибочных методах анализа и оценки результатов научной деятельности

Орлов А.И. (д.э.н., д.т.н., к.ф.-м.н, профессор МГТУ, МФТИ, директор Института высоких статистических технологий и эконометрики, советник президента Группы авиакомпаний "Волга-Днепр")

Наука и научное обслуживание деятельность - крупная отрасль народного хозяйства, как по числу работников, так и по потребляемым ресурсам. Вполне естественно, что для разработки и принятия обоснованных решений в областьи управления научной деятельностью необходимо применение научно обоснованных методов анализа и оценки результатов научной деятельности. Методологические ошибки при выборе таких методов приводят к управленческим решениям, наносящим вред народному хозяйству. В статье рассмотрены ошибки двух типов - связанные с принятием решений на основе числа публикаций в научных журналов и вытекающие из антинаучной классификации отраслей научной деятельности.

1. Вред упора на число публикаций в научных журналах

Очевидно, что большое значение имеют методы оценивания эффективности той или иной деятельности. В области научно-исследовательских работ весьма актуальными являются результаты, полученные В.В. Налимовым в области наукометрики [1]. Приведем некоторые соображения в рамках научной школы В.В. Налимова.

Каков путь конкретного научного результата? Обычно он становится достоянием широкой научной общественности при докладе на представительной конференции. Первая публикация - тезисы доклада. При дальнейшем развитии исследования доклад перерастает в статью, которая публикуется в тематическом сборнике или в журнале. Первый вариант для распространения идей предпочтительнее, поскольку тематический сборник фактически становится коллективной монографией, аккумулирующей в себе основные результаты, полученные группой разработчиков. Например, для статистики нечисловых данных таким аккумулятором стал сборник [2].

Только для давно развивающихся областей с большим числом исследователей и эффективной административной поддержкой публикации концентрируются в научных журналах, порожденных соответствующей частью научного сообщества. В нашей стране для прикладной статистики и других статистических методов эта стадия еще не наступила - нет соответствующих журналов, есть только раздел "Математические методы исследования" в журнале "Заводская лаборатория. Диагностика материалов", тематика которого, как видно из названия, перпендикулярна рассматриваемой научной области (хотя и имеет с ней непустое пересечение). С момента создания раздела (1962 г.) в этом журнале публикуются основные работы по прикладной статистике и другим статистическим методам, к настоящему времени издано около тысячи статей. Аналогична ситуация с научным направлением "Экспертные оценки".

Следующий этап за публикацией в журнале или сборнике - выпуск монографии, подводящей итоги соответствующего этапа работ. Затем - создание учебника. Ясно, что на широкое использование может рассчитывать только то знание, которое включено в учебный процесс и вошло в сознание следующего поколения специалистов.

Отметим, что научные результаты используются не только при сочинении статей, но и при подготовке отчетов, диссертаций, выполнении прикладных работ, в том числе закрытых.

Заключительный этап - знание становится общеизвестным. Например, отмечают, что аксиоматическая теория вероятностей построена А.Н. Колмогоровым (сам А.Н. Колмогоров, встречая такую фразу, обычно указывал на нескольких исследователей - акад. С.Н. Бернштейна и др., - которые предложили несколько иные аксиоматические подходы; да и сам он разработал не один, а два аксиоматических подхода - на основе теории меры в 1930-е годы и на основе теории информации в 1960-е годы, но обычно вспоминают и используют только первый из них). С течением времени перестают даже упоминать авторов - пишут дифференциалы и интегралы, не ссылаясь на Ньютона и Лейбница.

Итак, наиболее естественная цепочка публикаций:

- тезисы доклада;

- тематический сборник;

- монография;

- учебник;

- широкое использование.

Обратите внимание - для развития нового направления публикация в научном журнале не нужна. Кроме того, принципиально новую работу туда просто не пустят.

Проанализировав путь конкретного научного результата, видим, что он состоит из этапа первоначального развития, завершающегося книжной публикацией, и этапа зрелости и широкого использования. На втором этапе обычно цитируют монографию, справочник, учебник. Очевидно, что с точки зрения общества целесообразно, чтобы первоначальный этап был возможно короче.

На основе сказанного выше весьма странными представляются попытки оценивать научную продуктивность коллективов и отдельных исследований только на основе публикаций в журналах. При этом полностью игнорируются материалы конференций, сборники статей, монографии, учебники, т.е. основная (по своему воздействию на развитие науки и техники) масса публикаций.

Напомним, еще 40 лет назад В.В. Налимовым [1] было обращено внимание на опасность использования индекса цитирования (импакт-фактора) для оценки деятельности научных организаций и отдельных работников, особенно при принятии решений о финансировании.

Надо поднять импакт-фактор, чтобы увеличить финансирование? Вот план мероприятий (по аналогии со сбором десятка-другого отзывов на диссертацию и автореферат, которые, как все знают, пишет сам соискатель, а затем соби рает подписи): вместо одной полноценной статьи делим ее на последовательные кусочки, допускающие дальнейшее развитие, создаем команду "авторов" и рассылаем по журналам, затем перекрестно продолжаем "развитие" положений исходного набора статей.

Целесообразно в первых публикациях допустить неточности, ошибки, недоработки. Тогда появляется основания для публикации следующих статей, улучшающих предыдущие. Например, существование пятого момента случайной величины можно последовательно заменять на существование четвертого, третьего и второго. Или вместо условия дифференцируемости функции обойтись условием непрерывности. В результате получаем "облако" взаимно ссылающихся статей в связке из нескольких журналов [3]. Главное, не получить слишком рано окончательный результат и тем самым не прекратить поток новых статей. Конечно, надо исключить дословное повторение текстов, воспользовавшись опытом соискателей ученых степеней при подготовке отзывов на диссертации и авторефераты. Современная информационная техника облегчает задачу. Если лет двадцать назад надо было перепечатывать текст, вставлять формулы, то сейчас с помощью текстового редактора, Интернета и/или принтера технические сложности снимаются - статьи можно печь как блины.

Развивая эти мысли, приходим к целесообразности организации "семей", члены которых будут ссылаться друг на друга (и не ссылаться на "чужих"). Можно привести примеры таких квазимафиозных структур.

Почему пропагандисты индекса цитирования делают упор на журналы? Одна из причин - потому что таким путем оценку научной продуктивности можно проводить путем применения программного продукта. Достаточно составить базу данных из списков литературных ссылок в электронных версиях журналов и формально ее обработать. Другая причина - "владельцы" журналов таким образом закрепляют свои позиции в научном мире.

Ясно, что методологические ошибки - упор на индексы цитирования - приводят к неправильным управленческим решениям (ср. [3]). Не получают адекватной оценки новые научные направления, которые еще не обзавелись своими журналами. Вне оценивания оказываются наиболее ценные результаты, отраженные в монографиях и учебниках. Оценка по импакт-фактору объективно задерживает подготовку книжных изданий - ведь после выхода книги ссылаться будут на нее, а не на предыдущие статьи, а ссылки на книги не влияют на импакт-фактор журнала и исследователя. Ссылки на работы, в которых получены принципиально новые результаты, будут "тонуть" среди ссылок на массы эпигонов.

Проиллюстрируем последнее утверждение. В 1970-е годы я выяснил, какими средними величинами следует пользоваться, если исходные данные измерены в тех или иных шкалах измерения. Дальнейшее развитие отражено в обзорной статье [4]. К сожалению, стандартный стиль изложения таков, что среди несколько десятков литературных ссылок совершенно затерялись базовые работы, комментариями к которым являлись остальные. Пришлось в том же номере журнала специально описать основные результаты [5].

Есть и сравнительно кратковременные, но весьма существенные факторы. Так, на настоящий момент существенно, что в современных условиях отнюдь не все отечественные журналы имеют полноценные электронные версии, и не все включены в системы учета цитирования, в отличие от зарубежных изданий.

Сказанное объясняет, почему мы присоединяемя к мнению Международного союза математиков, который предостерегает от неправильного использования статистики цитирований [6, 7].

Отметим, что обсуждению вопросов адекватной оценки результатов научной деятельности посвящены многочисленные публикации. Так, дискуссии о проблемах построения рейтингов российских научных журналов посвящен специальный номер периодического сборника научных трудов "Управление большими системами" [8].

Нелепость сложившейся системы научных специальностей

Часть наших работ относится к достаточно самостоятельной области - математическим методам анализа социологических данных. Основной интерес в ней - к математическим вопросам, социологические постановки служат для постановки математических задач. Эта область относится к математической социологии - научной дисциплине, аналогичной математической экономике, математической физике и др.

Классификация наук закреплена формальными решениями. Например, в нашей стране утвержден список специальностей научных работников. Однако формальные решения могут быть модернизированы. Время от времени это происходит. Например, около 20 лет назад появились новые группы специальностей - социологические и политологические. Однако недостатки действующей системы очевидны. Приведем четыре примера.

Пример 1. Продолжает использоваться термин "физико-математические науки", хотя его нелепость ясна всем специалистам. Математика относится к формальным наукам, изучает конструкции, созданные мыслью, т.е. находящиеся не в реальном мире, а в идеальном (по Платону). Математика может быть применена в любой сфере деятельности, в любой отрасли народного хозяйства. Например, широко распространен термин "экономико-математические методы и модели", очевидно, относящийся к применению математики в экономике. В то же время физика - одна из областей естествознания, наука, изучающая наиболее общие и фундаментальные закономерности, определяющие структуру и эволюцию материального мира. Термин "физико-математические науки" не более обоснован, чем, например, термины "химико-математические науки" или даже "ветеринарно-социологические науки".

Пример 2. Как известно, статистические методы применялись на практике (и, следовательно, были теоретически разработаны) с древних времен. В Библии Ветхий завет начинается с Пятикнижия Моисеева, и четвертая книга Пятикнижия называется "Числа". Она начинается с описания проведенной под руководством Моисея переписи военнообязанных. Со времен библейского Моисея статистика получила значительное развитие. В США число статистических кафедр в университетах превышает число математических, соответственно и число статистиков больше числа математиков (примерно вдвое) [9]. Следовательно, в США статистика воспринимается одной из "больших" наук: математика, физика, статистика, химия, биология... Совсем не так в нашей стране. В официальной структуре науки статистика упоминается дважды, и оба раза на вторых ролях. Во-первых, как одна из экономических наук (специальность 08.00.12 "Бухгалтерский учет, статистика", присуждаются ученые степени по экономическим наукам). Во-вторых, в названии математической специальности 01.01.05 "теория вероятностей и математическая дисциплина" (присуждаются ученые степени по физико-математическим наукам). Все остальные применения статистических методов, в частности, в социологических исследованиях, остаются вне официальной структуры науки.

Пример 3. На знамени научного прогресса второй половины ХХ в. начертано: "Кибернетика". Однако нет в нашей стране докторов и кандидатов кибернетических наук (есть, правда, математическая специальность "Дискретная математика и математическая кибернетика", при защите присуждается ученая степень по физико-математическим наукам).

Пример 4. Очевидно, что менеджмент (управление людьми) - более широкая сфера деятельности, чем экономика. Управленческие решения необходимо принимать на основе все совокупности социальных, технологических, экологических, экономических, политических факторов [10]. Между тем в действующей официальной номенклатуре специальностей научных работников (в редакции Приказа Минобрнауки РФ от 11.08.2009 N 294) менеджмент находится внутри экономической специальности 08.00.05 "Экономика и управление народным хозяйством". При этом есть целый ряд технических специальностей, включающих в себя термин "управление", среди которых выделяется специальность 05.13.10 "Управление в социальных и экономических системах" (присуждаются ученые степени по техническим (!) наукам).

Короче, наблюдаем:

1) нелепое объединение математики и физики;

2) два осколка статистики вместо науки "Статистика" верхнего уровня;

3) осколок кибернетики;

4) менеджмент внутри экономики, а не экономика внутри менеджмента.

Приведенные примеры показывают, что действующая официальная номенклатура специальностей научных работников нуждается в модернизации.

К социологическим наукам близки экономические. Вплоть до того, что на включение в свою сферу маркетинга (изучения предпочтений потребителей) претендуют и те, и другие. Однако у экономистов есть специальность 08.00.13 "Математические и инструментальные методы в экономике", а у социологов нет аналогичной специальности, математическая социология не выделена среди социологических наук.

К чему это приводит? В частности, к отсутствию должного внимания к развитию математических методов в социологии, к их вытеснению из перечней секций социологических конференций и конгрессов. В результате падает квалификационный уровень работ. На заседании секции "Измерение в социологии" VI научно-практической конференции памяти первого декана факультета социологии Александра Олеговича Крыштановского "Современная социология - современной России" (1-3 февраля 2012 года) пришлось урезонивать воинствующего невежду, который пытался навязать докладчику свое неправильное понимание проверки значимости при проверке статистических гипотез. Впрочем, и докладчик продемонстрировал непонимание необходимости обязательной проверки значимости различия долей тех или иных значений признаков при сравнения совокупностей, сказавши: "В журнале "Социология-4М" нас заставили проверить значимость различия долей". К необходимости повышения качества математической составляющей социологических исследований мы старались привлечь внимание в работе [11].

Мы считаем необходимым усилить внимание к проблемам развития и применения математических методов анализа социологических данных, математического моделирования социальных процессов, короче - к математической социологии. Целесообразно в рамках социологической науки создать специальность "Математические и инструментальные методы в социологии", аналогичную экономической специальности "Математические и инструментальные методы в экономике".

К математическим методам в социологии относим не только методы анализа числовых и нечисловых социологических данных, но и методы математического моделирования социальных процессов [12, 13].

Под инструментальными методами понимаем прежде всего методы, нацеленные на развитие и применение информационных технологий, включая сетевые (в том числе модели распространения нововведений в сфере информационных и телекоммуникационных технологий [14] и онлайн исследования [15]).

Много интересных работ, относящихся к математической социологии, было выполнено в нашей стране в 70-80-е годы ХХ в. Назовем только некоторые из них. В 1977 г. Институт социологических исследований выпустил сборники [16, 17]. На основе материалов Всесоюзной научной конференции "Проблемы применения математических методов в социологическом исследовании" издательство "Наука" опубликовала солидный сборник [18]. Хотя прошло уже 30 лет, материалы этих сборников по-прежнему актуальны. Квалифицированные работы не устаревают. В подтверждение отметим методологическую несостоятельность современных публикаций Росстата по переписям населения по сравнению с книгой "Числа" Ветхого Завета, в которой рассказано о переписи военнообязанных, проведенной под руководством Моисея.

По сей день наиболее многоплановой публикаций по методам анализа нечисловых данных является сборник [19], подготовленный совместно академическим Институтом социологии и комиссией "Статистика объектов нечисловой природы" Научного Совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика". В настоящее время анализу нечисловых данных посвящены обширные разделы в учебнике по прикладной статистике [20], есть и специальный учебник по нечисловой статистике [21], но сборник [19] по-прежнему актуален и необходим тем, кто хочет разобраться в методах анализа нечисловой (т.е. качественной) информации в социологических исследованиях. Отметим, что именно практические запросы социологов (и специалистов по экспертным оценкам) послужили стимулом для разработки нечисловой статистики [21].

В дальнейшем появились адресованные студентам-социологам учебники и учебные пособия, в частности, книги Ю.Н. Толстовой [22-24] и Г.Г. Татаровой [25, 26]. С 1991 г. выпускается журнал "Социология: методология, методы, математическое моделирование" (сокращенно "Социология-4М"). Развитию математических и статистических методов в российской социологии посвящены обзорные работы [27, 28].

Казалось бы, все хорошо в области математической социологии. Однако всё заметнее проявляются отрицательные тенденции. Большинство социологов остаются невежественными в области методов анализа данных. Проявляется это, например, в преклонении перед давно устаревшим западным статистическим пакетом SPSS (анализу статистических пакетов посвящена статья [29]). Полученные еще в 70-е годы ХХ в. научные результаты остаются неизвестными подавляющему большинству социологов, а потому, естественно, не применяются. Научный инструментарий типичного социолога зачастую соответствует уровню XIX в. В последнее время даже номинальное признание важности математической социологии в виде организации отдельных секций на социологических конгрессах и конференциях постепенно сходит на нет. Подробнее эти мысли развиты в нашем выступлении [30] в "Дискуссии о социологии" на сайте Российского общества социологов.

Литература

1. Налимов В.В., Мульченко А.Б. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса. - М.: Наука, 1969 г. 192 с.

2. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. 222 с.

3. Орлов А. И. Методологические ошибки ведут к неправильным управленческим решениям // Управление большими системами. Выпуск 27. М.: ИПУ РАН, 2009. С.59-65.

4. Барский Б. В., Соколов М. В. Средние величины, инвариантные относительно допустимых преобразований шкалы измерения // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2006. Т.72. No.1. С.59-66.

5. Орлов А. И. Математические методы исследования  и теория измерений // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2006.,72. No.1. С.67-70.

6. Adler R., Ewing J. (Chair), Taylor P. Citation Statistics. A report from the International Mathematical Union (IMU) in cooperation with the International Council of Industrial and Applied Mathematics (ICIAM) and the Institute of Mathematical Statistics (IMS) Corrected version, 6/12/08. http://www.mathunion.org/fileadmin/IMU/Report/CitationStatistics.pdf

2006/1

7. Международный союз математиков предостерегает от неправильного использования статистики цитирований // Полит.ру. 16 июня 2008.

8. Управление большими системами / Сборник трудов. Выпуск 27: М.: ИПУ РАН, 2009. - 324 с.

http://ubs.mtas.ru/archive/search_results_new.php?publication_id=17912

9. Налимов В.В. О преподавании математики экспериментаторам // О преподавании математической статистики экспериментаторам. Препринт Межфакультетской лаборатории статистических методов No.17. - М.: Изд-во Московского университета им. М.В. Ломоносова, 1971. - С.5-39.

10. Орлов А.И. Менеджмент: организационно-экономическое моделирование. Учебное пособие для вузов. - Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. - 475 с.

11. Орлов А.И. Об оценке качества процедур анализа данных // Социологические методы в современной исследовательской практике: Сборник статей, посвященный памяти первого декана факультета социологии НИУ ВШЭ А.О. Крыштановского / Отв. ред. и вступит. ст. О.А. Оберемко; НИУ ВШЭ, ИС РАН, РОС. М.: НИУ ВШЭ, 2011. - С.7-13.

12. Математическое моделирование социальных процессов. Вып. 10: сб. ст. / Под ред. А.П. Михайлова. М.: КДУ, 2009.

13. Шведовский В.А. Особенности социолого-математического моделирования в исследовании социальных процессов. - М.: АПКиППРО,2009.

14. Делицын Л.Л. Количественные модели распространения нововведений в сфере информационных и телекоммуникационных технологий. М.: МГУКИ, 2009.

15. Онлайн исследования в России 2.0 / Под ред. Шашкина А.В., Девятко И.Ф., Давыдова С.Г. - М.: РИЦ "Северо-Восток", 2010.

16. Методы современной математики и логики в социологических исследованиях. / Под ред. Э.П.Андреева. М.: Институт социологических исследований АН СССР, 1977.

17. Математические методы и модели в социологии. / Под ред. В.Н. Варыгина. М.: Институт социологических исследований АН СССР, 1977.

18. Математические методы в социологическом исследовании. / Под ред. Т.В. Рябушкина и др. М.: Наука, 1981.

19. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. / Под ред. В.Г. Андреенкова, А.И.Орлова, Ю.Н. Толстовой. М.: Наука, 1985.

20. Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Экзамен, 2006.

21. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: учебник : в 3 ч. Часть 1: Нечисловая статистика. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2009.

22. Толстова Ю.Н. Измерение в социологии. М.: Инфра-М, 1998.

23. Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных: методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. М.: Научный мир, 2000.

24. Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования. Учебное пособие для вузов. М.: Издательство КДУ, 2006.

25. Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии (введение). Учебник для вузов. М.: NOTA BENE, 1999.

26. Татарова Г.Г. Основы типологического анализа в социологических исследованиях. М.: Издательский Дом "Высшее образование и наука", 2007.

27. 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.

28. Орлов А.И. Статистические методы в российской социологии (тридцать лет спустя). - Журнал "Социология: методология, методы, математические модели". 2005. No.20. С.32-53.

29. Орлов А.И. Статистические пакеты - инструменты исследователя. - Журнал "Заводская лаборатория". 2008. Т.74. No.5. С.76-78.

30. Орлов А.И. Черная дыра отечественной социологии. - Выступление 09-01-2011 в "Дискуссии о социологии" на сайте Российского общества социологов http://www.ssa-rss.ru/index.php?page_id=19&id=456

Доклад на XIII Международной научной конференции "Модернизация России: ключевые проблемы и решения" 21 декабря 2012 г. (Москва, ИНИОН РАН).

2012-12-23

Доклад на XIII Международной научной конференции "Модернизация России: ключевые проблемы и решения" 21 декабря 2012 г. (Москва, ИНИОН РАН).

*   *   *   *   *   *   *

Роль солидарной информационной экономики в модернизации России

А.И. Орлов
МГТУ им. Н.Э. Баумана, МФТИ, ГрК "Волга-Днепр"
prof-orlov@mail.ru

Основное течение (мейнстрим) современной экономической науки - обоснование несостоятельности рыночной экономики и необходимости перехода к плановой системе управления хозяйством. В условиях России это означает, в частности, переход государства к непосредственному управлению экономикой, воссоздание Госплана и отраслевых министерств.

В рамках мейнстрима плановой экономики имеются различные системы взглядов. Мы полагаем, что модели и методы управления промышленными предприятиями и коммерческими компаниями должны опираться на "Умное управление" - разрабатываемое в ИПУ РАН новое направление в менеджменте [1]. Оно предполагает использование современных механизмов управления организационными системами (механизмов прогнозирования и планирования, организации, стимулирования (мотивации), координации и контроля) как на уровне отдельного предприятия, так и на уровне региона, страны и международных отношений. Технологии управления должны опираться на систематическое использование теории принятия решений [2], в том числе экспертных оценок.

Солидарную информационную экономику (СИЭ) как базовую организационно-экономическую теорию [3-5] относим к научному направлению "Умное управление". (Ранее мы использовали термин "Неформальная информационная экономика будущего"). На 10.08.2012 основной Интернет-ресурс по СИЭ на форуме сайта "Высокие статистические технологии" просмотрен 52,2 тыс. раз.

"Школа научного управления" основана на "русской системе обучения ремеслам", разработанной в Императорском Московском Техническом Училище (ныне МГТУ им. Н.Э. Баумана) [6]. Место и время рождения современного менеджмента - Москва, 60-70-е годы XIX в. Вполне естественно, что современная базовая организационно-экономическая теория - СИЭ - также создана в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Общепризнано, что управленческие решения необходимо принимать на основе всей совокупности социальных, технологических, экономических, экологических, политических факторов. Итак, экономика - часть менеджмента как науки об управлении людьми.

Согласно СИЭ информационные технологии и теория принятия решений позволяют построить информационно-коммуникационную систему, предназначенную для выявления потребностей и организации производства с целью их удовлетворения. Для реализации этой возможности необходима лишь воля руководства хозяйственной единицей, нацеленная на преобразование системы управления этой единицей. В частности, как уже и происходит во всех развитых странах [2], российское государство должно стать основным действующим лицом в экономике.

Предшественники СИЭ - В.М. Глушков, Ст. Бир. Многие исследователи высказывали схожие мысли. Например, К. Поланьи. В рамках плановой системы можно смоделировать любые рыночные отношения, а потому плановое хозяйство заведомо не менее эффективно, чем рыночное. Основная критика (Хайека) плановой системы базировалась на невозможности произвести необходимое количество вычислений, в результате плановые решения запаздывали и не могли охватить необходимую номенклатуру товаров и услуг. Как показали шотландские экономисты В. Пол Кокшотт и Аллин Ф. Коттрелл, современные информационные технологии снимают эти проблемы. Так, П. Кокшотт убедительно демонстрирует теоретическую возможность организации производства с целью непосредственного удовлетворения потребностей в масштабах страны или человечества в целом. Особо отметим выполненный им тщательный анализ объемов необходимых вычислений. Для расчетов управленческих решений мощностей стандартных современных компьютеров вполне достаточно.

Практика управленческой работы в Группе авиакомпаний "Волга-Днепр" демонстрирует главенство менеджмента над экономикой, в частности, большое значение экспертных технологий [7]. Наш вклад в рассматриваемое интеллектуальное движение состоит в разработке теории принятия решений [2] как инструментария СИЭ, в частности, методов сбора и анализа экспертных оценок для выявления и согласования потребностей.

Контроллинг - ориентированная на долгосрочное и эффективное развитие система информационно-аналитической, методической и инструментальной поддержки руководителей предприятия по достижению поставленных целей [8, с.45]. Эта система создается постепенно, охватывая одну область принятия решений за другой.

Как соотносятся сферы ответственности контроллера и руководителя? Контроллер разрабатывает правила принятия решений, руководитель принимает решения, опираясь на эти правила. В рамках организации термин "контроллер" может не употребляться, важны исполняемые функции, а не название.

В [9] обоснована концепция "контроллинга методов". Инновации в сфере управления основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно-экономических методов. Контроллинг в этой области - это разработка процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. В деятельности управленческих структур выделяем интересующую нас сторону - используемые ими организационно-экономические методы. Такие методы рассматриваем с точки зрения их влияния на эффективность (в широком смысле) процессов управления предприятиями и организациями. Если речь идет о новых методах (для данной организации), то их разработка и внедрение - организационная инновация, соответственно контроллинг организационно-экономических методов можно рассматривать как часть контроллинга инноваций [10].

В качестве примера применения концепции "контроллинга методов" рассмотрим инновационный проект по разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий [11]. Разрабатывается система организационно-экономических методов и программ поддержки принятия управленческих решений в области управления безопасностью полетов, весьма важной для авиации. Эта система будет играть роль службы контроллинга, снабжая руководителей, отвечающих за безопасность полетов, правилами принятия решений и проектами решений в конкретных ситуациях.

Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках Постановления Правительства РФ No. 218.

Литература

1. Механизмы управления / Под ред. Д.А. Новикова. М. :Ленанд, 2011. 192 с.

2. Орлов А.И. Теория принятия решений. М.: Экзамен, 2006. 576 с.

3. Орлов А.И. Неформальная информационная экономика будущего // Неформальные институты в современной экономике России: Материалы Третьих Друкеровских чтений / Под ред. Р.М. Нижегородцева. М.: Доброе слово: ИПУ РАН, 2007. С.72-87.

4. Орлов А.И. Основные идеи неформальной информационной экономики будущего // ЭТАП: Экономическая Теория, Анализ, Практика. 2010. No. 1. С.89-105.

5. Орлов А.И. Теория принятия решений в стратегическом планировании на основе неформальной информационной экономики будущего. - Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 2 / Материалы Тринадцатого всероссийского симпозиума. Москва, 10-11 апреля 2012 г. Под ред. чл.-корр. РАН Г.Б. Клейнера. - М.: ЦЭМИ РАН, 2012. С.128-130.

6. Научные школы Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана. История развития / Под ред. И.Б. Федорова, К.С. Колесникова. 2-е изд., доп. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 464 с.

7. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч. Ч.2. Экспертные оценки. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. 486 с.

8. Фалько С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов. - М.: Финансы и статистика, 2008. 272 с.

9. Орлов А.И. Контроллинг организационно-экономических методов // Контроллинг. 2008. No.4 (28). С.12-18.

10. Фалько С.Г., Иванова Н.Ю. Управление нововведениями на высокотехнологичных предприятиях. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2007. 428 с.

11. Волков М.А., Макаров В.П., Орлов А.И. и др. Прогнозирование безопасности полетов и экономическая оценка рисков. - Стратегическое планирование и развитие предприятий. Секция 5 / Материалы Тринадцатого всероссийского симпозиума. Москва, 10-11 апреля 2012 г. Под ред. чл.-корр. РАН Г.Б. Клейнера. - М.: ЦЭМИ РАН, 2012. - С.43-45.

Тезисы доклада на XIII Международной научной конференции "Модернизация России: ключевые проблемы и решения" 21 декабря 2012 г. (Москва, ИНИОН РАН).

*   *   *   *   *   *   *

Уникальный сборник о работах ГНПП "Регион"
(рецензия на научно-технический сборник
"Боеприпасы" No. 5-6 за 2007 год)

Перед нами - совершенно необычное издание. Это не собрание научных статей, а собрание рецензий на книги и сборники. Это и не библиография публикаций по определенному направлению, а презентация работ известного научного коллектива в области оборонной промышленности. Читателю представления панорама научно-прикладной области "с птичьего полета", рассказы путешественников, прошедших различными маршрутами по этой области, короче, путеводитель, который поможет выбрать участок для более тщательного изучения. Не менее интересна информация о конкретных специалистах, ведущих исследования по тематике сборника. Суть сборника отражает подзаголовок: "Опыт научного признания новых методических подходов к оценке технического уровня образцов вооружения и военной техники на примере управляемых авиационных бомб".

В сборнике "Боеприпасы" (No. 5-6 за 2007 г.) рассказано об опыте научного признания новых методических подходов, разработанных в ГНПП "Регион" для оценки технического уровня образцов вооружения и военной техники. Подчеркивается, что современные технологии и методы принятия решений - основа создания оружия качественно нового уровня. Новые подходы рассмотрены на примерах корректируемых и управляемых авиационных бомб.

Сборник весьма актуален. Высокопоставленные американские политические деятели открыто заявляются, то одна из следующих целей агрессии США - Россия. Поэтому руководством страны поставлена задача модернизации военной техники, находящейся в войсках. В течение десяти лет на вооружение должно быть поставлено новое поколение боевых технических систем, способных отразить нападение внешнего врага.

Что это за организация - ГНПП "Регион"? В сборнике история этой организации начинается с создания в 1969 г. НИИ прикладной гидродинамики, главной задачей которого было проведение исследований скоростного подводного движения и создание подводных ракет, изучение гидродинамики кавитационных течений и возможности использования гидрореактивных и ракетных двигателей в подводной среде.

В 1980 г. НИИ прикладной гидродинамики был преобразован в НПО "Регион", а в январе 1992 г. - в государственное научно-производственное предприятие "Регион" (ГНПП "Регион"). Далее, в 1999 г. к названию добавилось словосочетание "федеральное государственное унитарное предприятие". С августа 2005 г. организация именуется ОАО "ГНПП "Регион" и с декабря 2005 г. входит в состав ОАО "Корпорация "Тактическое ракетное вооружение".

ГНПП "Регион продолжает вести НИОКР в традиционных направлениях: разработка новых видов скоростных подводных ракет; проектирование авиационных противолодочных ракет (реактивных торпед); модернизация и создание новых видов корректируемых и управляемых авиабомб, разработка гидроакустических систем различного назначения. Новой приоритетной задачей является работа по созданию средств противоторпедной защиты для подводных лодок и надводных кораблей.

Развал отечественного народного хозяйства в 1990-е годы нанес огромный вред оборонной науке. По нашим данных, полученным на основе независимого сбора цен и анализа темпов их роста, в первой половине 1990-х годов финансирование оборонных НИОКР составляло 7 - 20% от уровня 1990 г. Приходилось преодолевать не только огромные трудности при проведении НИОКР, но даже при издании книг и статей, отражающих результаты исследований. Об этом подробно рассказано в статье С.С. Семенова "Научные издания ГНПП "Регион": новые знания и их оценка" (с.14 - 16).

В сборнике "Боеприпасы" (No. 5-6 за 2007 г.) проанализированы следующие издания, подготовленные сотрудниками ГНПП "Регион":

1. Сборник научно-технических статей "Проблемы создания корректируемых и управляемых авиационных бомб";

2. Монография "Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий";

3. Монография "Оценка технического уровня образцов вооружения и военной техники";

4. Монография "Корректируемые авиабомбы российских ВВС";

5. Монография "Динамика систем наведения управляемых авиабомб".

По каждому из этих изданий дается достаточно подробная информация, посвященная их содержанию, приводятся публикации в печати, отзывы и рецензии научно-исследовательских институтов, конструкторских бюро и научно-производственных предприятий и заводов, управлений, научных организаций и центров Министерства обороны РФ, военных и гражданских высших учебных заведений, ученых и специалистов научных организаций, предприятий и вузов. Многочисленные отзывы и рецензия дают высокую оценку научным исследованиям и техническому уровню образцов вооружений и военной техники, разработанным в ГНПП "Регион". Многообразие отзывов и рецензий дает возможность рассмотреть достигнутые в ГНПП "Регион" результаты с различных точек зрения, поэтому избранная при подготовке сборника методика представления материала представляется весьма продуманной и позволяющей достичь поставленных перед сборником целей всестороннего освещения достижений ГНПП "Регион".

По отдельным наиболее важным вопросам в сборник включены специально написанные для него статьи, подготовленные составителем сборника С.С. Семеновым, в ряде случаев в соавторстве.

В целом сборник "Боеприпасы" (No. 5-6 за 2007 г.) дает достаточно ясное представление о научных и прикладных достижениях ГНПП "Регион", об их высокой оценке специалистами оборонной науки. Совершенно очевидна необходимость дальнейшего развития НИОКР с целью конструкторской и технологический подготовки выпуска разработанных ГННП "Регион" технических устройств и систем в масштабах, необходимых для обеспечения надежной защиты независимости и территориальной целостности России от посягательств вероятного противника.

Необходимо обратить внимание на проблему распространения научно-технической информации. Резко упали тиражи книг, сборников, журналов. Так, великолепная книга С.С. Семенова, В.Н. Харчева, А.И. Иоффина "Оценка технического уровня образцов вооружения и военной техники" (М.: Радио и связь, 2004. - 552 с.), высокая оценка которой дана в рассматриваемом сборнике, вышла тиражом всего 1000 экз. Как следствие падения тиражей, снизилась эффективность доведения новых идей до потенциальных читателей. В качестве выхода можно предложить размещение научно-технических материалов в Интернете на специально организованном сайте. В результате эффективность распространения информации может быть поднята на порядки. Например, наша монография (Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.) была выпущена тиражом 3000 экз., в то время как ее электронный вариант только с нашего личного сайта "Высокие статистические технологии" http://orlovs.pp.ru был скачан более 36 000 раз (по состоянию на 01.10.2011), т.е. электронных копий распространено в 12 раз больше, чем бумажных, и это только по одному сайту, по которому у нас есть информация, в то время как указанная монография размещена и на ряде других сайтов. Имеется явная тенденция перехода от бумажных изданий к электронным, и информационные технологии могут существенно облегчить путь от авторов к читателям.

Сборник "Боеприпасы" (No. 5-6 за 2007 г.), несомненно, принесет большую пользу отечественной оборонной науке, будет широко использоваться при создании новых образцов вооружения и военной техники. Составитель сборника С.С. Семенов проделал огромную и весьма полезную работу, за что читатели сборника ему весьма благодарны.

Директор Института высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана, проф., д.т.н., д.э.н., к.ф.-м.н., профессор МГТУ им. Н.Э. Баумана и МФТИ, академик Международной академии исследований будущего и Российской академии статистических методов
А.И. Орлов

*   *   *   *   *   *   *

Теория принятия решений, экспертные оценки и технический уровень сложных технических систем

Книга С.С. Семенова содержит массу полезной информации, интересна с различных точек зрения. Одни читатели обратят внимание на тщательный разбор формирования оценочных показателей разнообразных сложных технических систем - летательных аппаратов, судов, танков, управляемых авиационных бомб, радиотехнических систем, стрелкового оружия, металлорежущих станков и т.д. - не будем повторять содержание книги. Для других читателей основное - интеллектуальные инструменты, которые применяет автор для определения технического уровня сложных технических систем. Совокупность этих интеллектуальных инструментов автор кратко обозначает "метод экспертных оценок". Этот метод заслуживает подробного рассмотрения. Обсудим его место в науке и практике. Поскольку рецензент много писал на рассматриваемые темы, то в сносках приводим ссылки на более подробные публикации.

Подготовка и принятие управленческих решений сопровождает все этапы жизненного цикла сложных технических систем. В рамках современного направления организационно-экономической науки под названием "менеджмент высоких технологий" [1] разработаны математические модели и методы проектирования и управления производством и эксплуатацией сложных технических систем, оценки их эффективности и устойчивости к внешним воздействиям. Менеджмент высоких технологий применяется для организации и управления наукоемкими производствами, прежде всего при выпуске специальной техники (вооружений и военной техники).

Сердцевина менеджмента высоких технологий - теория принятия решений [2, 3] позволяет с единой точки зрения рассмотреть процессы подготовки, принятия и реализации управленческих решений в различных областях деятельности. В ее рамках разработаны различные оптимизационные, статистические, экспертные методы. К оптимизационным относятся, например, методы математического программирования (линейного, целочисленного и др.). Статистические методы - это методы современной прикладной математической статистики [4], другими словами, методы анализа данных. Данные - элементы выборок - могут иметь различную природу. Это могут быть числа, вектора, функции, объекты нечисловой природы. Первые три типа данных (числа, вектора, функции) являются элементами линейных пространств, их можно складывать и умножать на числа. С объектами нечисловой природы (значениями качественных признаков, упорядочениями и другими видами бинарных отношений, графами, обычными и нечеткими множествами и т.д.) так поступать нельзя. Математический аппарат анализа нечисловых данных основан на использовании метрик (показателей различия) и решений оптимизационных задач, а не сумм чисел, векторов, функций, как в классических областях прикладной математической статистики. В конце 1970-х годов выделена самостоятельная область - статистика объектов нечисловой природы, известная также как статистика нечисловых данных или, короче, нечисловая статистика [5].

В последние годы получил распространение термин "Организационно-экономическое моделирование". Именно так называется годовой учебный курс, который рецензент читает в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана для студентов факультета "Инженерный бизнес и менеджмент", выпускающего специалистов по менеджменту высоких технологий. Организационно-экономическое моделирование - это научная, практическая и учебная дисциплина, посвященная разработке, изучению и применению математических и статистических методов и моделей в экономике и управлении народным хозяйством, прежде всего промышленными предприятиями и их объединениями. Основное содержание организационно-экономического моделирования - статистические методы анализа данных [6], теория и практика экспертных оценок [7] как неотъемлемые составные части теории принятия решений. В этих двух областях различны источники данных, а потому и методы их сбора (получения). Статистические методы анализа данных обычно связывают с обработкой результатов измерений, наблюдений, испытаний, анализов, опытов. Экспертные оценки - это мнения высококвалифицированных специалистов. Однако нет оснований разделять математические методы анализа статистических и экспертных данных. Нечисловая статистика была разработана нами как ответ на запросы теории и практики экспертных оценок.

Экспертное оценивание часто является незаменимым инструментом, позволяющим разрабатывать обоснованные управленческие решения при отсутствии достаточного объема результатов наблюдений. Например, при разработке АСППАП - автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий (выполняется совместно Группой компаний "Волга-Днепр" и Ульяновским государственным университетом, рецензент - главный научный консультант в этом проекте) возникла необходимость применения экспертных оценок при решении многих конкретных задач. В 2011-2012 гг. проведено несколько сот экспертиз. В частности, экспертами оценивались передаточные параметры для дерева событий при развитии авиационного события (происшествия) а основе логико-вероятностной модели (представляющие собой в первом приближении условные вероятности) в условиях почти полного отсутствия статистических данных. Отсутствие данных связано с несколькими причинами. Во-первых, для сбора части данных требовались большие человеческие и временные затраты, и к моменту проведения экспертного опроса они не были готовы. Во-вторых, часть данных для оценки условных вероятностей невозможно получить в принципе, поскольку промежуточные события из дерева событий, не приведшие к авиационному происшествию, часто никак и нигде не анализируются, не записываются и не сохраняются. Здесь можно привести простую аналогию: затруднительно статистически оценить, с какой вероятностью превышение скорости приведет к автомобильной аварии, поскольку большинство превышений скорости не приводят к авариям и остаются вне поля зрения исследователей.

Большинство алгоритмов сбора и анализа экспертных оценок в проекте АСППАП основано на предположении, что экспертные оценки измерены в порядковых шкалах, поскольку экспертам (летному составу) легче сказать, какое событие встречается чаще, а какое реже, чем оценить число осуществлений событий на 1000 полетов. Оценивать вероятности событий эксперты почти не берутся, в то время как задачи сравнения событий по частоте встречаемости или оценки их по встречаемости условными баллами не вызывают сложностей. Этот факт, обнаруженный при работе с летным составом Группы компаний "Волга-Днепр", соответствует теории экспертных оценок.

Как правило, экспертные оценки используются в тех случаях, когда статистические данные недостаточны, отсутствуют или в настоящее время недоступны. По мере проведения дополнительных исследований по сбору и анализу данных результаты экспертных процедур будут заменяться объективными данными. Однако при разработке АСППАП нередко встречаются ситуации, когда за все время наблюдений определенное событие не произошло вообще, произошло 1, 2 или небольшое число раз. В таких ситуациях статистические методы дают весьма широкие доверительные границы для вероятности события, в то время как экспертные технологии позволяют получить достаточно точные оценки.

В нашей стране основные результаты в области теории экспертных оценок получены научным коллективом, сплотившемся вокруг действующего с 1973 г. научного семинара с символичным названием "Экспертные оценки и анализ данных" [8]. Отметим связь ряда экспертных технологий с методами активизации научно-технического творчества [9].

В книге С.С. Семенова подробно рассмотрена роль экспертов при проведении оценки технического уровня сложных технических систем. Описана процедура проведения экспертной оценки и согласования оценок экспертов при проведении сравнительного анализа. Надо отметить, что ряд вопросов статистического анализа экспертных данных, как и данных иного происхождения, требует дальнейшего развития.

Хорошо известно, что распределения почти всех видов реальных данных не являются нормальными и не входят в какие-либо иные параметрические семейства распределений. Современная парадигма прикладной статистики основана на непараметрических и нечисловых моделях [10]. Однако продолжают кочевать из учебника в учебник, из одной методики в другую методы начала ХХ в., основанные на нереалистическом предположении нормальности. Иногда это предположение приводит к серьезным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся элементов выборки (выбросов). Иногда ошибки имеют другую природу. Так, двухвыборочный критерий Стьюдента нельзя применять для проверки однородности двух независимых выборок не потому, что он предполагает нормальность распределений элементов выборок (влияние отклонений от нормальности сглаживается с ростом объемов выборок), а по другой причине - этот критерий исходит из равенства дисперсий элементов двух выборок, а это выполняется весьма редко.

Методы проверки согласованности ответов экспертов требуют дальнейшего развития. Поскольку число экспертов обычно не превышает 20 - 30, то формальная статистическая согласованность мнений экспертов (установленная с помощью тех или иных критериев проверки статистических гипотез) может сочетаться с реально имеющимся разделением экспертов на группы, что делает дальнейшие расчеты не имеющими отношения к действительности. Для примера обратимся к конкретным методам расчетов с помощью коэффициентов конкордации (т.е. - в переводе на русский язык - согласия) на основе коэффициентов ранговой корреляции Кендалла или Спирмена. Необходимо напомнить, что согласно теории математической статистики положительный результат проверки согласованности таким способом означает ни больше, ни меньше, как отклонение гипотезы о независимости и равномерной распределенности мнений экспертов на множестве всех ранжировок. Таким образом, проверяется нулевая гипотеза, согласно которой ранжировки, описывающие мнения экспертов, являются независимыми случайными бинарными отношениями, равномерно распределенными на множестве всех ранжировок. Отклонение этой нулевой гипотезы по дурной традиции толкуется как согласованность ответов экспертов. Другими словами, мы падаем жертвой заблуждений, вытекающих из своеобразного толкования слов: проверка согласованности в указанном математико-статистическом смысле вовсе не является проверкой согласованности в смысле практики экспертных оценок. (Именно ущербность рассматриваемых математико-статистических методов анализа ранжировок привела нашу научную группу к разработке нового математико-статистического аппарата для проверки согласованности - непараметрических методов, основанных на т.н. люсианах и входящих в нечисловую статистику). Группы экспертов с близкими взглядами можно выделить методами кластер-анализа.

В книге С.С. Семенова подробно рассмотрены методы формирования оценочных показателей и на их основе - оценок качества и технического уровня сложных технических систем. Необходимо использовать иерархическую систему показателей - единичные, групповые, обобщенные, интегральные. Как для оценивания многих единичных оценочных показателей, так и для их агрегирования (объединения) в показатели, стоящие выше в иерархической системе, необходимо применение процедур экспертного оценивания. При проведении процедур агрегирования итогом экспертного оценивания являются коэффициенты весомости (важности, значимости). Отметим, что и в этой области необходимы дальнейшие исследования. Так, недавно установлена некорректность метода анализа иерархий [11].

Новизна подхода С.С. Семенова состоит, во-первых, в разработке методов проведения оценки технического уровня сложных технических систем на основе современной теории принятия решений с широким применением экспертных технологий, во-вторых, в применении этих методов для решения многочисленных весьма важных прикладных задач.

Большую ценность представляет проведенный С.С. Семеновым анализ технического уровня многочисленных конкретных сложных технических систем. Анализ эффективности применения таких систем обычно проводят на основе трехфакторной модели "Человек-Машина-Среда". В книге С.С. Семенова рассмотрен фактор "Машина", который можно оценить техническим уровнем. Влиянию на эффективность применения сложной технической системы личностных свойств и подготовленности персонала, работающего с этой системой, и окружающей среды (часто противоборствующей), в которой действует система, должны быть посвящены самостоятельные исследования.

Высокий научный уровень работы С.С. Семенова объясняется как квалифицированным применением современных организационно-экономических и экономико-математических методов, так и огромным опытом решения конкретных прикладных задач, связанных с оценкой технического уровня разнообразных сложных технических систем. Нельзя не согласиться с тем, что следование в форматере чужих разработок чревато еще большим отставанием [12] в создании сложных технических систем, необходимых для обеспечения независимости территориальной целостности нашей страны. Для обеспечения технологического рывка, обгона геополитических соперников путем применения принципиально новых подходов необходимы соответствующие интеллектуальные инструменты, выполненные на современном научном уровне. Их разработке и широкой апробации посвящена работа С.С. Семенова, развивающая и продолжающая его предыдущие публикации, в частности, книгу "Оценка технического уровня образцов вооружения и военной техники" [13]. Опыт научного признания новых методических подходов к оценке технического уровня образцов вооружения и военной техники на примере управляемых авиационных бомб подробно рассмотрен в составленном С.С. Семеновым сборнике [14].

Новая книга С.С. Семенова будет интересна широкому кругу специалистов, связанных с задачами оценки технического уровня на основе экспертных и аналитических методов принятия решений, в том числе оценки и выбора альтернатив, занимающихся прикладными научными исследованиями в области разработки военной техники, а также в гражданских высокотехнологичных отраслях, выпускающих наукоемкую продукцию, в частности, в космической и атомной промышленности, авиастроении, судостроении и др. Книга является фундаментальной, но при этом изложение новых теоретических и прикладных идей в ней доступно широким массам читателей. Ее будут использовать преподаватели, аспиранты и студенты многочисленных высших учебных заведений, а также специалисты, повышающие квалификацию самостоятельно или в соответствующих образовательных структурах, соискатели научных степеней в рассматриваемых областях.

Книга С.С. Семенова - важный вклад в разработку и применение методов оценки технического уровня сложных технических систем на основе использования экспертных технологий, вклад как в теорию, так и прежде всего в практику. С удовольствием рекомендую ее читателю.

Литература

1. См., например: Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких технологий. Интегрированные производственно-корпоративные структуры: организация, экономика, управление, проектирование, эффективность, устойчивость. - М.: Издательство "Экзамен", 2008. - 621 с.

2. См., например: Орлов А.И. Теория принятия решений. - М.: Экзамен, 2006. - 576 с.

3. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. - М. : КноРус, 2011. - 568 с.

4. Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 671 с.

5. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч. 1: Нечисловая статистика. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 2009. - 541 с.

6. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч.3. Статистические методы анализа данных. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. - 624 с.

7. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. Ч.2. Экспертные оценки. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. - 486 с.

8. Орлов А.И. О развитии экспертных технологий в нашей стране. - Журнал "Заводская лаборатория. Диагностика материалов". 2010. Т.76. No.11. С.64-70.

9. Сидельников Ю.В. Модификация метода фокальных объектов: новые возможности в творчестве. - Журнал "Заводская лаборатория. Диагностика материалов". Т.78. 2012. No.1. С.93-101.

10. Орлов А.И. Новая парадигма прикладной статистики. - Журнал "Заводская лаборатория. Диагностика материалов". 2012. Том 78. No.1, часть I. С.87-93.

11. Подиновский В.В., Подиновская О.В. О некорректности метода анализа иерархий. - Журнал "Проблемы управления". 2011. No. 1. С.8-13.

12. См. статью С. Семенова и Л. Балахонова "Следование в фарватере чужих разработок" в "Военно-промышленном курьере" No.24(441) за 20-26 июня 2012 г. и No.25(442) за 27 июня - 3 июля 2012 г.

13. Семенов С.С., Харчев В.Н., Иоффин А.И. Оценка технического уровня образцов вооружения и военной техники. - М.: Радио и связь, 2004. - 552 с.

14. Научно-технический сборник "Боеприпасы" No. 5-6 за 2007 год.

Профессор МГТУ им. Н.Э.Баумана и МФТИ, директор Института высоких статистических технологий и эконометрики, советник президента Группы компаний "Волга-Днепр", профессор, доктор технических наук, доктор экономических наук
А.И. Орлов
2012-09-30
*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!
В избранное