mirМИР (Модернизация. Инновации. Развитие)MIR (Modernization. Innovation. Research)2079-46652411-796XSchool of Public Administration10.18184/2079-4665.2018.9.2.222-231mir-823Research ArticleИННОВАЦИИINNOVATIONИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ РАЗВИТИЯ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА «УЗКИХ МЕСТ»INFORMATION MODELING OF DEVELOPMENT PROCESSES BASED ON THE SYSTEM ANALYSIS OF "BOTTLENECKS"КомковН. И.KomkovN. I.

Комков Николай Иванович, заведующий лабораторией организационно-экономических проблем управления научно-техническим развитием, доктор экономических наук, профессор

Scopus ID: 25655112100

117418, г. Москва, Нахимовский проспект, 47

Nikolay I. Komkov, Head of Laboratory Organizational and Economic Problems of Management of Scientific and Technological Development, Doctor of Economic Sciences, Professor,

Scopus ID: 25655112100 

47, Nakhimovsky prospect, Moscow, 117418

komkov_ni@mail.ruЛазаревА. А.LazarevA. A.

Лазарев Артем Алексеевич, младший научный сотрудник лаборатории организационно-экономических проблем управления научно-техническим развитием 

117418, г. Москва, Нахимовский проспект, 47

Artem A. Lazarev, Junior researcher of the Laboratory Organizational and Economic Problems of Management of Scientific and Technological Development

47, Nakhimovsky prospect, Moscow, 117418

komkov_ni@mail.ruРоманцовВ. С.RomantsovV. S.

Романцов Владимир Сергеевич, младший научный сотрудник лаборатории организационно-экономических проблем управления научно-техническим развитием 

117418, г. Москва, Нахимовский проспект, 47

Vladimir S. Romantsov, Junior researcher of the Laboratory Organizational and Economic Problems of Management of Scientific and Technological Development

47, Nakhimovsky prospect, Moscow, 117418

romantsov@ecfor.ruИнститут народнохозяйственного прогнозирования Российской академии наукРоссияInstitute of Economic Forecasting of the Russian Academy of SciencesRussian Federation20182906201892222231Copyright © Комков Н.И., Лазарев А.А., Романцов В.С., 20182018Комков Н.И., Лазарев А.А., Романцов В.С.Komkov N.I., Lazarev A.A., Romantsov V.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.mir-nayka.com/jour/article/view/823Цель

Цель: Цель представленного исследования заключается в расширении возможностей применения информационно-логических моделей для анализа прогнозирования «узкихмест» и количественной оценки способов их устранения в развитии социально-экономических систем.

Методология проведения работы: Проведение данного исследования базируется на использовании основных принципов, свойств и правил построения поэтапных информационно-логических моделей решения сложных проблем. Их развитие предполагает введение количественных оценок способов снижения негативного потенциала «узких мест» и сопоставление ожидаемых результатов их устранения с исходным состоянием.

Результаты работы

Результаты работы: Авторами настоящей статьи представлен способ аналитического направленного поиска и устранения «узких мест» процессов развития сложных систем, который основан на использовании правил построения информационно-логических моделей. Количественный анализ возможностей уменьшения потенциала выявленных «узких мест» предполагает построение линейного графа на основе информационно-логической модели, а также расчет интегральных оценок ожидаемой компенсации исходного потенциала «узких мест».

Выводы

Выводы: Разработанный способ аналитического представления возможностей устранения «узкихмест» в развитии социально-экономических систем применим для анализа перспектив устранения «узких мест» на основе построения схемы полного цикла принятия решения. Апробация представленного подхода на примере анализа известных проблемных ситуаций показала, что предложенный инструментарий позволяет априори оценивать результативность предлагаемых механизмов, имитировать их расширение и эффективность с точки зрения влияния на конечный результат. Это увеличивает возможности поиска эффективных решений сложных научно-технологических и социально-экономических проблем, а кроме того, будет весьма полезным при экспертизе различных проектов и программ.

Purpose

Purpose: the purpose of the presented research is to expand the possibilities of using information-logical models for the analysis of forecasting "bottlenecks" and quantitative assessment of ways to eliminate them in the development of socio-economic systems.

Methods

Methods: the implementation of this research is based on the use of basic principles, properties and rules of construction of phased informationlogical models for solving complex problems. Their development involves the introduction of quantitative assessments of ways to reduce the negative potential of "bottlenecks" and comparing the expected results of their elimination with the initial state.

Results

Results: the authors presented a method of analytical directed search and elimination of "bottlenecks" in the development of complex systems. This method is based on the use of rules for building information-logical models. A quantitative analysis of the potential for reducing the potential of identified "bottlenecks" assumes the construction of a linear graph based on the information-logical model, as well as the calculation of integral estimates of the expected compensation of the initial potential of "bottlenecks".

conclusions and Relevance: the developed method of analytical representation of the possibilities of eliminating "bottlenecks" in the development of socio-economic systems is applicable for the analysis of the prospects of eliminating "bottlenecks" on the basis of building a scheme of a full cycle of decision-making. Testing of the presented approach on the example of analysis of known problem situations showed that the proposed tools allow a priori to evaluate the effectiveness of the proposed mechanisms, simulate their expansion and effectiveness in terms of impact on the final result. This increases the possibilities for finding effective solutions to complex scientific, technological and socioeconomic problems. In addition, it will be very useful in the examination of various projects and programs.

информационно-логическая модельпроблемапроблемная ситуация«узкие места»прогнозированиеразвитиеinformation-logical modelproblemproblem situation“bottlenecks"forecastingdevelopmentРоссийский научный фонд (проект №14-38-00009)Russian Science Foundation (project no. 14-38-00009)ReferencesАкофф Р, Эмери Ф. О целеустремленных системах: пер. с англ. 2-е изд. М.: ЛКИ, 2008. 269 с.Ackoff R.L., Emery F.E. On purposeful systems: An interdisciplinary analysis of individual and social behavior as a system of purposeful events. Piscataway: Aldine Transaction Publ., 2005. 303 p. (Russ. ed.: Ackoff R.L., Emery F.E. O tseleustremlennykh sistemakh. Moscow: LKI Publ., 2008. 269 p.) (in Eng.)Оптнер С.А. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем. М.: Советское радио, 1969.Optner S.L. System Analysis for Business and Industrial Problem Solving. Prentice-Hall, Inc., Englewood Cliffs, New Jersey, 1965. 116 р. (in Russ.)Балаян ГГ, Жарикова ГГ, Комков Н.И. Информационно-логические модели научных исследований. М.: Наука, 1978Balaian G.G., ZHarikova G.G., Komkov N.I. Informacionno-logicheskie modeli nauchnyh issledovanij [Information-logical models of scientific research]. М.: Nauka, 1978 (in Russ.)Комков Н.И. Математические модели научных исследований и разработок. М.: Наука, 1978.Komkov N.I. Matematicheskie modeli nauchnyh issledovanij i razrabotok [Mathematical models of research and development]. М.: Nauka, 1978 (in Russ.)Берж К Теория графов и ее применения: пер. с фр. А.А. Зыкова; под ред. И.А. Вайнштейна. М.: Иностранная литература, 1962. 320 с.Berge Claude. Theorie des graphes etses Applications. Collection universitaire de Mathematiques, n° 2. Paris, Dunod, 1958, VIII p. 277 p. (in Eng.)Янч Э. Прогнозирование научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1970. 568 с.Yanch E. Prognozirovanie nauchno-tekhnicheskogo progressa [Forecasting scientific and technological progress]. M.: Progress, 1970. 569 р. (in Russ.)Ивантер В.В, Комков Н.И. Прогноз научно-технологического развития: состояние, проблемы и перспективы // Инновации. 2006. № 10. С. 42-51. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=12915329Ivanter V.V., Komkov N.I. The forecast scientific and technological development: state, problems and prospects. Innovations. 2006; (10):42—52 (in Russ.)Форрестер Дж. Мировая динамика: пер. с англ. М.: ООО «Издательство АСТ»; СПб.: Terra Fantastica, 2003. 379 с.Forrester J.W. World dynamics. N.Y.: Productivity Press Publ., 1979. 242 p. (Russ. ed.: Forrester, J. Mirovaya dinamika. Moscow: AST Publ.; St. Petersburg: Terra Fantastica Publ., 2003. 379 p.)Nagin Daniel. Group-Based Modeling of Development. Harvard University Press, 2005. DOI: https://doi.org/10.4159/9780674041318Nagin Daniel. Group-Based Modeling of Development. Harvard University Press, 2005. DOI: https://doi.org/10.4159/9780674041318 (in Eng.)Li Q, Chen YL. System Development and Integration Methodology. In: Modeling and Analysis of Enterprise and Information Systems. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-89556-5_3Li Q., Chen YL. System Development and Integration Methodology. In: Modeling and Analysis of Enterprise and Information Systems. Springer, Berlin, Heidelberg. 2009. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-540-89556-5_3 (in Eng.)Clements M.P. and Hendry D.F. Forecasting Economic Time Series. Cambridge University Press, 1998. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511599286Clements M.P. and Hendry D.F. Forecasting Economic Time Series. Cambridge University Press, 1998. DOI: https://doi.org/10.1017/CBO9780511599286 (in Eng.)Reynolds, Martin and Holwell, Sue. Introducing systems approaches. In: Reynolds, Martin and Holwell, Sue eds. Systems Approaches to Managing Change: A Practical Guide. London: Springer, 2010. p. 1-23. DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-84882-809-4_1Reynolds, Martin and Holwell, Sue. Introducing systems approaches. In: Reynolds, Martin and Holwell, Sue eds. Systems Approaches to Managing Change: A Practical Guide. London: Springer, 2010, p. 1-23. DOI: https://doi.org/10.1007/978-184882-809-4_1 (in Eng.)Cartwright Nancy. Scientific models versus social reality. Building Research & Information. 2015; 44(3):334-337. DOI: https://doi.org/10.1080/09613218.2015.1083811 (in Eng.)Cartwright Nancy. Scientific models versus social reality. Building Research & Information. 2015; 44(3):334-337. DOI: https://doi.org/10.1080/09613218.2015.1083811 (in Eng.)The logical foundations of scientific theories: languages, structures, and models / by Daecio Krause and Jonas R.B. Arenhart. Description: New York: Routledge, 2017. 162 p. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315535210 (in Eng.)The logical foundations of scientific theories: languages, structures, and models / by Daecio Krause and Jonas R.B. Arenhart. Description: New York: Routledge, 2017. 162 p. DOI: https://doi.org/10.4324/9781315535210 (in Eng.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.