Исследование и моделирование процесса управления социально-экономическим объектом в условиях цифровой трансформации

На протяжении последних десятилетий, особенно в условиях ускоряющейся цифровой трансформации, управление социально-экономическими объектами превратилось из относительно предсказуемого процесса в сложный танец между множеством взаимодействующих сил. В 2024 году, согласно исследованию Национального центра развития искусственного интеллекта (НЦРИИ), 25,1% компаний в российском ритейле активно использовали технологии искусственного интеллекта, что подчеркивает глубокое проникновение цифровых решений даже в такие традиционные отрасли. Этот факт не только свидетельствует о масштабах изменений, но и остро ставит вопрос об адекватности традиционных подходов к управлению: какие новые вызовы возникают и как их эффективно преодолевать?

Цель данной курсовой работы — глубоко погрузиться в эту проблематику, разработав структурированный план для всестороннего исследования и моделирования процесса управления социально-экономическим объектом. Мы стремимся не просто описать, а проанализировать, как фундаментальные теоретические положения, передовые методы системного анализа и современные цифровые инструменты могут быть интегрированы для повышения эффективности управленческих решений. Работа будет структурирована таким образом, чтобы последовательно раскрыть теоретические основы, методологический инструментарий, критерии оценки и вызовы, связанные с цифровизацией, culminруя в целостном видении эффективного управления в эпоху перемен.

Теоретико-методологические основы управления социально-экономическими объектами

Каждый социально-экономический объект — будь то крупное предприятие, муниципальное образование или целая страна — это не просто набор разрозненных элементов, а динамично развивающаяся система. Понимание её природы и законов функционирования является краеугольным камнем эффективного управления, ведь без этого невозможно предвидеть последствия принимаемых решений.

Сущность и классификация социально-экономических систем

Социально-экономическая система (СЭС) — это сложное, многоуровневое образование, представляющее собой множество элементов, находящихся в глубоких взаимосвязях, которые формируют единую целостность. В отличие от чисто технических систем, СЭС относятся к категории так называемых «мягких» или слабо структурированных систем. Их ключевая особенность — способность к адаптации и эволюции под воздействием долгосрочных внешних факторов, сохраняя при этом свою внутреннюю сущность и стремление к развитию. Отсюда следует, что управление СЭС требует гибкости и постоянного мониторинга.

Сердцевина любой СЭС — её активные элементы. Это люди, группы людей, организации, имеющие собственные цели функционирования, которые зачастую отличаются от общих целей всей системы. Именно эта способность активных элементов принимать самостоятельные решения относительно своего состояния превращает СЭС в организационные системы, делая их поведение менее предсказуемым и требующим особых подходов к управлению, ориентированных на мотивацию и координацию.

Структурно социально-экономические системы построены из трёх основных компонентов: экономических, производственно-технических и социальных элементов. Все они формируются и взаимодействуют в сферах производства, распределения, обмена и потребления результатов человеческой деятельности, создавая сложную сеть взаимозависимостей, которые необходимо учитывать при любом управленческом воздействии.

Региональные социально-экономические системы: подходы к определению и структуре

Когда мы говорим о социально-экономических объектах, часто возникает вопрос о масштабе и границах исследования. Региональные социально-экономические системы (РСЭС) представляют собой особый интерес, поскольку они сочетают в себе черты как макро-, так и микроуровня, являясь своего рода мостом между национальной экономикой и локальными сообществами. Однако, как показывает научная литература, до сих пор отсутствует единый подход к определению и разграничению понятий «регион» и «региональная экономическая система».

Подходы к определению «региона»:

• Территориальный (пространственный): Регион как географически выделенная единица, обладающая определёнными границами.
• Экономический: Регион как часть народнохозяйственного комплекса, характеризующаяся специализацией и участием в межрегиональном разделении труда.
• Социальный: Регион как социально-территориальное сообщество, объединённое общими интересами, культурными особенностями и социальными взаимодействиями.
• Социально-экономический (сбалансированный): Регион как целостная, сбалансированная социально-экономическая система, способная к саморазвитию.

Понятие «регион» зачастую трактуется более широко, охватывая географические и территориальные аспекты. В то же время, «региональная экономическая система» (РЭС) смещает фокус на экономические процессы и взаимодействие элементов на конкретной территории, обладающей природными ресурсами, экономическим потенциалом и человеческим капиталом, и что крайне важно, способной к саморазвитию.

Основные структурные элементы региональной СЭС:

Для комплексного анализа региональная СЭС может быть разложена на следующие ключевые подсистемы:

• Население и его среда обитания: демографические характеристики, уровень жизни, культура, образование, здравоохранение.
• Природно-ресурсный блок: запасы природных ресурсов, экологическая ситуация, климатические условия.
• Производственная подсистема: промышленность, сельское хозяйство, строительство, инфраструктура.
• Социальная подсистема: социальные институты, социальные услуги, занятость, доходы населения.
• Организационная подсистема: органы управления, правовая система, общественные организации.
• Информационный комплекс: информационные потоки, коммуникации, цифровые технологии.

Эта детализация позволяет проводить глубокий анализ внутренних связей и внешних взаимодействий, что критически важно для разработки эффективных стратегий управления.

Функции и методы управления социально-экономическими процессами

Управление социально-экономическими процессами – это не хаотичный набор действий, а стройная система, основанная на определённых функциях и методах. Теория управления СЭС представляет собой сложную структуру, включающую предметы управления, схему управленческой деятельности, критерии эффективности, а также различные методы, типы, формы, условия, средства, функции, принципы, задачи и механизмы управления.

Основные функции управления социально-экономическими процессами:

Набор функций управления формирует жизненный цикл любого управленческого решения:

• Анализ и оценка: Выявление фактического состояния системы, сбор и обработка данных, мониторинг ключевых показателей.
• Прогнозирование: Разработка научно обоснованных суждений о возможных состояниях объекта в будущем, оценка ожидаемых тенденций развития.
• Планирование: Разработка стратегических, тактических и оперативных планов, определение целей, задач и путей их достижения.
• Организация: Формирование экономических механизмов, распределение ресурсов, координация действий элементов системы.
• Реализация: Непосредственное выполнение плановых решений, запуск процессов, направленных на достижение целей.
• Контроль: Определение состояния объекта управления, оценка отклонений от требуемых результатов, выявление причин этих отклонений и разработка корректирующих действий.

Классификация методов управления:

Для реализации этих функций менеджеры используют широкий арсенал методов, которые можно классифицировать следующим образом:

1. Экономические методы: Основаны на использовании экономических законов, интересов и стимулов. К ним относятся:
   • Планирование: Разработка бюджетов, финансовых планов, инвестиционных проектов.
   • Материальное стимулирование: Система заработной платы, премии, бонусы, а также штрафы и санкции за невыполнение нормативов.
   • Нормирование: Установление стандартов для экономических показателей (например, норм расхода ресурсов, нормативов прибыли).
   • Контроль экономической деятельности: Аудит, финансовый анализ, контроль за исполнением бюджетов.
2. Организационно-распорядительные методы: Осуществляют прямое воздействие на объект управления через формализованные организационные и распорядительные акты.
   • Организационные воздействия: Разработка штатного расписания, должностных инструкций, положений о подразделениях, регламентов взаимодействия.
   • Распорядительные воздействия: Приказы, распоряжения, указания, постановления, а также контроль за их исполнением.
3. Социально-психологические методы: Направлены на повышение трудовой и творческой активности коллектива и личности, формирование благоприятного социально-психологического климата.
   • Социальное воздействие: Развитие корпоративной культуры, создание условий для самореализации сотрудников, решение социальных проблем.
   • Управление коллективной деятельностью: Формирование рабочих групп, команд, организация совместных проектов.
   • Управление индивидуальным поведением: Мотивация, развитие лидерских качеств, наставничество.
   • Формирование общественного мнения и ценностных установок: Внутренние коммуникации, этические кодексы.
4. Правовые (юридические) методы: Обеспечивают соблюдение законодательства и правовых норм во всех сферах деятельности социально-экономического объекта. Это включает разработку внутренних нормативных актов, контроль за соблюдением внешних законов и регулирование правовых отношений.

Взаимосвязь и комплексное применение этих функций и методов создают основу для эффективного управления, способного адаптироваться к постоянно меняющимся условиям внешней среды.

Системный анализ как инструмент исследования управления социально-экономическими объектами

Погружение в изучение социально-экономических систем невозможно без мощного методологического аппарата. Именно системный подход и системный анализ выступают в роли такого инструмента, позволяющего рассмотреть любой объект не как набор отдельных частей, а как сложную, целостную структуру. Но достаточно ли этого для понимания «мягких» систем с их непредсказуемым человеческим фактором?

Принципы и этапы системного подхода в управлении

В основе системного подхода лежит философия, согласно которой объект исследования (будь то предприятие, регион или отрасль) рассматривается как сложная целостная кибернетическая социально-экономическая система. Это не просто академическая концепция, а практическая методология, пронизывающая процесс научного познания и принятия управленческих решений.

Ключевые принципы системного подхода:

• Целостность: Система воспринимается как единое целое, где каждый элемент взаимосвязан с другими. При этом сама система рассматривается как подсистема для вышестоящих, более крупных систем. Это означает, что изменения в одной части системы неизбежно влияют на другие, и управлять ею нужно исходя из общего контекста.
• Иерархичность строения: Системы обычно имеют многоуровневую структуру, где элементы низшего уровня подчинены элементам высшего. Понимание этой иерархии критически важно для определения центров принятия решений и каналов коммуникации.
• Структуризация: Анализ элементов системы и их взаимосвязей в рамках организационной структуры. Этот принцип требует чёткого определения состава системы, её подсистем, компонентов и связей между ними.
• Множественность: Возможность и необходимость использования различных моделей, описаний и точек зрения для адекватного отражения сложной природы системы. Поскольку одна модель никогда не сможет охватить все аспекты реальности, множественность подходов позволяет создать более полную картину.

Применение системного подхода позволяет не просто фиксировать отдельные факты, но и комплексно оценивать производственно-хозяйственную деятельность и деятельность системы управления на уровне конкретных характеристик. Это помогает анализировать сложные ситуации, выявлять глубинные проблемы и формулировать более точные и обоснованные управленческие решения.

Математические методы и модели в системном анализе СЭС

Исторически математическое моделирование в социально-экономических науках начало активно развиваться с начала XIX века, когда такие пионеры, как Иоганн Тюнен (1826 год), применяли математические соотношения для описания экономических процессов. В 1920-х годах работы Г. А. Фельдмана продолжили эту традицию, показывая, как можно сводить экономический анализ к математическому. Сегодня этот подход является неотъемлемой частью системного анализа сложных систем, особенно социально-экономических.

Основные математические методы моделирования социально-экономических систем:

1. Статистические модели: Используются для установления зависимостей между различными показателями и факторами, часто в виде линейных или нелинейных функций.
   • Пример: Построение производственных функций, где объём выпуска продукции зависит от объёма капитала и труда, с помощью регрессионного анализа.
   • Применение: Анализ взаимосвязей между макроэкономическими показателями (ВВП, инфляция, безработица) или микроэкономическими (издержки, прибыль, объём продаж).
2. Балансовые модели: Представляют собой системы балансов производства и распределения продукции, часто в форме квадратных матриц.
   • Пример: Межотраслевой баланс, который показывает потоки товаров и услуг между различными секторами экономики.
   • Применение: Установление пропорций и взаимосвязей в экономике, планирование ресурсов, анализ узких мест.
3. Оптимизационные модели: Системы математических уравнений (линейных или нелинейных) с целевой функцией, используемые для поиска наилучших решений.
   • Примеры: Методы теории оптимальных процессов, математического программирования (линейное, нелинейное, динамическое), исследования операций.
   • Применение: Оптимизация производственных планов, распределение ресурсов, формирование инвестиционных портфелей, логистические задачи.

Помимо этих классов моделей, в системном анализе активно используются и другие математические концепции:

• Теория графов: Для представления и анализа связей и структуры системы (например, сетевые графики проектов, транспортные сети).
• Линейная алгебра: Для решения систем уравнений, матричных вычислений, анализа векторных пространств.
• Теория вероятностей и математическая статистика: Для анализа случайных процессов, оценки рисков, проверки гипотез, обработки эмпирических данных.

Проблемы и ограничения применения математических методов в «мягких» системах:

Несмотря на всю мощь математического аппарата, его применение в социально-экономических системах имеет существенные ограничения, главным из которых является человеческий фактор. Социально-экономические системы содержат активные элементы, которые способны принимать самостоятельные решения, обладают эмоциями, мотивацией и не всегда действуют рационально. Это создаёт следующие трудности:

• Неформализуемость: Многие социальные и поведенческие аспекты трудно или невозможно выразить в точных математических формулах.
• Неполнота данных: Информация о человеческом поведении часто носит качественный, а не количественный характер.
• Динамичность и непредсказуемость: Решения людей могут быстро меняться, что делает статичные математические модели устаревшими.

В результате, для адекватного моделирования и анализа «мягких» систем часто требуются гибридные подходы, которые сочетают математические методы с экспертными оценками, имитационным моделированием, сценарным анализом и элементами качественного исследования. Например, при моделировании потребительского поведения или реакции населения на государственные реформы, чистые математические модели должны быть дополнены социологическими исследованиями и экспертными суждениями. Именно такой комплексный подход становится определяющим для успешного управления.

Методики интегрированного системного анализа

С учётом сложности и многогранности социально-экономических систем, возникает потребность в комплексных подходах, которые позволяют не просто анализировать отдельные аспекты, но и видеть систему в её целостности и динамике. Одним из таких подходов является методика интегрированного системного анализа.

Эта методика предполагае�� разработку «эталона» системы — идеальной или желаемой модели функционирования объекта. Данный «эталон» состоит из нескольких стратегически важных страт:

• Стратегическая страта: Определяет миссию, видение, долгосрочные цели и ключевые стратегические направления развития системы.
• Морфологическая страта: Описывает структуру системы, её элементы, подсистемы и связи между ними.
• Функциональная страта: Детализирует функции, которые должна выполнять система, и процессы, обеспечивающие их реализацию.
• Генезисно-прогностическая страта: Анализирует историю развития системы и прогнозирует её будущее состояние, учитывая возможные сценарии.

После разработки «эталона» проводится сравнение реального состояния исследуемой системы с этим идеализированным образом. Выявление отклонений между фактическим и эталонным состоянием позволяет точно определить проблемные зоны, узкие места и потенциальные точки роста. Такой подход даёт возможность не только диагностировать текущие проблемы, но и формировать обоснованные рекомендации по совершенствованию управленческих решений, направленных на приближение реальной системы к её стратегическому «эталону».

Моделирование и прогнозирование в системе управления социально-экономическими объектами

Управление социально-экономическими системами без адекватных инструментов прогнозирования и моделирования сродни навигации в тумане без компаса. В условиях постоянно меняющейся среды, эти методы становятся не просто желательными, а жизненно необходимыми для принятия обоснованных и эффективных решений.

Сущность и виды моделей социально-экономических систем

Моделирование социально-экономических систем — это процесс создания упрощённого, абстрактного образа реальной системы или её части. Целью этого процесса является не просто описание, а исследование её свойств, выявление закономерностей, прогнозирование будущих состояний, планирование развития и проведение сценарных расчётов последствий различных управленческих решений. Модель позволяет экспериментировать с системой, не вмешиваясь в её реальное функционирование, что значительно снижает риски и затраты.

Модель социально-экономической системы в этом контексте представляет собой воспроизведение ключевых, взаимосвязанных элементов социальной и экономической среды. Она отражает процессы их взаимодействия, механизмы функционирования и, что особенно важно, реакцию на изменения во внешней среде или на управленческие воздействия.

Классификация основных классов моделей социально-экономических систем:

Разнообразие СЭС порождает и разнообразие подходов к их моделированию. Среди наиболее распространённых классов моделей выделяют:

1. Эконометрические модели: Основаны на статистическом анализе исторических данных и выявлении количественных зависимостей между экономическими переменными. Они используют методы регрессии для прогнозирования будущих значений показателей.
   • Пример: Модель, связывающая ВВП страны с инвестициями, потребительскими расходами и государственными закупками.
   • Преимущества: Позволяют количественно оценить влияние факторов, строить прогнозы.
   • Ограничения: Требуют большого объёма достоверных данных, могут быть неточными при структурных изменениях.
2. Нейросетевые модели: Искусственные нейронные сети, способные обучаться на больших объёмах данных и выявлять сложные нелинейные зависимости, которые трудно обнаружить традиционными статистическими методами.
   • Пример: Прогнозирование цен на акции, спроса на товары, анализ рисков в банковской сфере.
   • Преимущества: Высокая адаптивность, способность работать с неполными и зашумлёнными данными.
   • Ограничения: Требуют значительных вычислительных мощностей, «чёрный ящик» (трудно интерпретировать логику принятия решений).
3. Имитационные модели: Представляют собой программные комплексы, воспроизводящие поведение системы во времени путём пошагового моделирования взаимодействия её элементов. Они особенно эффективны для изучения сложных систем с большим числом стохастических факторов и нелинейных зависимостей.
   • Пример: Моделирование потоков клиентов в банке, производственных процессов на заводе, транспортных систем города, реакции населения на изменения тарифов.
   • Преимущества: Позволяют изучать поведение системы в различных сценариях, оценивать последствия решений без реальных экспериментов.
   • Ограничения: Трудоёмкость разработки, высокая чувствительность к исходным данным.
4. Вычислимые модели общего равновесия (CGE-модели): Макроэкономические модели, которые описывают всю экономику как систему взаимосвязанных рынков (товаров, труда, капитала). Они используются для анализа влияния различных политических мер (налоговая политика, торговые соглашения) на экономику в целом.
   • Пример: Оценка влияния изменения таможенных пошлин на ВВП, занятость и благосостояние населения.
   • Преимущества: Комплексный подход, учёт взаимосвязей между секторами.
   • Ограничения: Сложность построения и калибровки, высокая зависимость от допущений.

Выбор конкретного класса моделей зависит от цели исследования, доступности данных, уровня детализации и характера изучаемой системы.

Методы социально-экономического прогнозирования

Прогнозирование является одной из ключевых функций управления, наряду с анализом, организацией, планированием и контролем. Это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем, его развитии и тенденциях. Главная цель прогнозирования управленческих решений — получить научно обоснованные варианты развития показателей качества, элементов затрат и других метрик, которые станут фундаментом для разработки перспективных планов. Как же выбрать наиболее подходящий метод для конкретной ситуации?

Обзор методов социально-экономического прогнозирования:

Методы прогнозирования можно разделить на несколько больших групп:

1. Аналитические методы: Основаны на представлении временного ряда функцией и выявлении закономерностей.
   • Регрессионный анализ: Включает парную (зависимость от одного фактора) и множественную регрессию (зависимость от нескольких факторов) для установления количественных связей между переменными.
   • Аналитическое сглаживание: Методы, направленные на устранение случайных колебаний и выявление основной тенденции (тренда) в данных.
2. Алгоритмические (механические) методы: Основаны на усреднении соседних значений временного ряда, используются для краткосрочного прогнозирования.
   • Экспоненциальное сглаживание: Придаёт больший вес более свежим данным, быстро реагируя на изменения.
   • Скользящие средние: Усреднение данных за определённый период для сглаживания колебаний.
3. Эконометрические методы: Используют статистические модели для анализа временных рядов, выявления закономерностей и прогнозирования.
   • Модели ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): Популярны для анализа и прогнозирования нестационарных временных рядов.
   • Модели GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity): Применяются для моделирования волатильности финансовых временных рядов.
4. Методы моделирования: Создание моделей, воспроизводящих поведение системы.
   • Математическое моделирование: Использование математических уравнений для описания процессов.
   • Регрессионный и корреляционный анализ: Выявление связей между переменными.
   • Имитационные модели: Особенно ценны в условиях нестабильности и отсутствия полной информации, позволяют проигрывать различные сценарии.
5. Экспертные методы: Применяются, когда невозможно учесть множество факторов количественно или когда данные недостаточны. Основаны на мнениях специалистов.
   • Индивидуальные: Интервью со специалистами, сценарный подход (разработка возможных вариантов развития), построение «дерева целей».
   • Коллективные:
     • Метод «Дельфи»: Анонимный опрос экспертов в несколько туров с обратной связью для достижения консенсуса.
     • «Мозговая атака» (брейнсторминг): Генерация идей в группе без критики.
     • Матричный метод: Оценка взаимосвязей между объектами и факторами с помощью матриц.
6. Нормативный и балансовый методы: Основаны на установленных нормативах и балансах ресурсов.
7. Комбинированные методы: Объединяют различные подходы для повышения точности и надёжности прогнозов.

Отдельным и очень эффективным методом является экстраполяция, которая позволяет количественно определить важнейшие параметры поведения объекта на срок до 5-10 лет. Она основана на предположении, что выявленные в прошлом тенденции сохранятся в будущем. Однако её применение требует осторожности, так как экстраполяция может быть неточной при резких изменениях условий.

Применение моделей для принятия управленческих решений

Система управления, по сути, является механизмом, обеспечивающим непрерывное воздействие на социально-экономические процессы с целью достижения определённых результатов. Модель управления, в свою очередь, представляет собой теоретически выстроенную совокупность представлений о том, как эта система функционирует, как она воздействует на объект управления и как адаптируется к изменениям во внешней среде.

Особое место в арсенале управленческих инструментов занимает имитационное моделирование. Оно является чрезвычайно эффективным подходом для анализа сложных систем, характеризующихся:

• Большим числом объектов и факторов: Когда реальная система состоит из множества взаимосвязанных элементов, поведение которых трудно описать аналитически.
• Условиями отсутствия полной информации: Имитационные модели позволяют работать с вероятностными распределениями и неопределённостью.
• Нелинейными зависимостями: Когда реакция системы на воздействие непропорциональна силе воздействия.
• Невозможностью или дороговизной реальных экспериментов: Моделирование даёт возможность «проиграть» различные сценарии и оценить их последствия до внедрения в реальность.

Учебное пособие «Модели социально-экономических процессов» подчеркивает важность методологических и прикладных аспектов моделирования экономических и социальных процессов для измерения, прогнозирования и программирования регионального социально-экономического развития. Это подтверждает, что моделирование не просто академическое упражнение, а критически важный инструмент для формирования обоснованной политики и стратегий развития на различных уровнях управления.

Критерии и показатели эффективности управления социально-экономическим объектом

Измерение эффективности управления — это не просто подсчёт цифр, а сложный процесс, требующий комплексного подхода. Цель не только в том, чтобы понять, достигнуты ли поставленные задачи, но и каким путём это было сделано, и какую цену пришлось заплатить.

Общие и частные критерии эффективности управления

В своей основе, эффективность социального управления заключается в достижении поставленных целей, и прежде всего — в улучшении качества жизни граждан, а также в решении задач при минимальных затратах ресурсов. Это определение переводит фокус с чисто экономических результатов на более широкий социальный контекст.

Критерий эффективности — это мерило, которое выражает главную меру желаемого результата и служит ориентиром при выборе наилучшего варианта решения из нескольких возможных.

Однако, когда речь заходит об экономической эффективности управления, становится очевидно, что её нельзя свести к одному-единственному показателю. Многообразие управленческих задач и объектов требует многомерной системы оценки.

Общий критерий эффективности для объекта управления формулируется как экономические результаты деятельности управляемой подсистемы в целом, то есть выполнение организацией своей миссии при наименьших затратах. Это своеобразный ориентир, который указывает на стратегическую направленность управления.

Рядом с общим критерием существуют частные (локальные) критерии, которые детализируют оценку эффективности на более конкретном уровне:

• Наименьшие затраты живого труда: Отражает производительность труда и эффективность использования человеческих ресурсов.
• Наименьшие затраты материальных и финансовых ресурсов: Показывает рациональность использования сырья, материалов, энергии и денежных средств.
• Наивысшие показатели использования основных производственных фондов: Индикаторы отдачи от основных средств, такие как фондоотдача, коэффициент использования оборудования.
• Наименьшие издержки: Свидетельствует об экономичности производства и управления.
• Наивысшая рентабельность: Отражает доходность деятельности, отношение прибыли к затратам или активам.

Эти частные критерии позволяют получить детализированную картину эффективности отдельных аспектов управленческой деятельности.

Качественные критерии и косвенная оценка эффективности

Помимо количественных показателей, существует ряд качественных критериев эффективности, которые зачастую сложнее измерить, но не менее важны для долгосрочного устойчивого развития:

• Высокий уровень технической оснащённости предприятия: Свидетельствует о внедрении инноваций, модернизации производства и конкурентоспособности.
• Условия труда персонала, способствующие снижению напряжённости: Включают комфорт, безопасность, возможности для развития, справедливую систему вознаграждения, что прямо влияет на мотивацию и производительность.
• Своевременное выполнение заказов и договоров: Показатель надёжности, клиентоориентированности и эффективности логистических процессов.

Эффективность управления как таковая представляет собой результативность деятельности конкретной управляющей системы. Она проявляется в различных показателях как объекта управления (например, объём производства, прибыль, качество продукции), так и в показателях собственно управленческой деятельности (например, скорость принятия решений, качество планирования, уровень координации).

Прямая оценка результатов управленческого труда часто ограничена, поскольку трудно изолировать вклад конкретного менеджера в общий результат. Поэтому нередко применяется косвенная оценка, которая включает определение вклада работников управления в итоговые показатели деятельности всего аппарата управления или управляемого объекта. Например, рост прибыли может быть частично отнесён на счёт эффективного маркетинга или оптимизации производственных процессов, инициированных управленцами.

Методики оценки эффективности управления социально-экономическим развитием

Для более формализованной оценки эффективности управленческого труда используются математические формулы.

Соотношение результата управления к затратам:

Одним из базовых критериев оценки эффективности управленческого труда является соотношение результата управления (Э_у) к затратам (З_у), выраженное формулой:

Э = Эу / Зу

Где:

• Э — эффективность управления;
• Э_у — экономический результат деятельности управляемой подсистемы (например, прирост прибыли, снижение издержек);
• З_у — затраты на управление (например, фонд оплаты труда управленческого персонала, расходы на содержание управленческого аппарата, информационные системы).

Эффективность коллективного управленческого труда:

Для более комплексной оценки эффективности коллективного управленческого труда, особенно на уровне предприятия или региона, может быть использована следующая формула:

Э = В / (Зопл + Фоб + Е × Фос)

Где:

• Э — эффективность коллективного управленческого труда;
• В — стоимость объёма конечной продукции (или других результатов деятельности, например, ВРП для региона);
• З_опл — затраты на оплату работников (включая управленческий и производственный персонал);
• Ф_об — текущие затраты на оборотные фонды (сырьё, материалы, энергия);
• Ф_ос — стоимость основных промышленных производственных фондов (здания, оборудование);
• Е — нормативный коэффициент (учитывает норму рентабельности или другие специфические параметры).

Эта формула позволяет связать результаты деятельности с общими затратами, включая как текущие, так и капитальные, давая более полную картину эффективности.

Акцент на комплексной оценке эффективности управления развитием региона:

Особенно важно отметить, что в современном контексте оценка эффективности управления социально-экономическим развитием региона должна смещать акцент с чисто экономической составляющей на социальную. Это соответствует актуальному пониманию развития, которое не ограничивается лишь ростом ВВП, а включает в себя благосостояние населения.

Комплексная оценка должна учитывать широкий спектр показателей, характеризующих качество жизни населени��, а именно:

• Социальные показатели: Доступность и качество образования и здравоохранения, уровень безработицы, доходы населения, социальная защищённость, безопасность.
• Экономические показатели: Объём инвестиций, развитие малого и среднего бизнеса, производительность труда, бюджетная обеспеченность.
• Экологические показатели: Состояние окружающей среды, уровень загрязнения, использование возобновляемых источников энергии.
• Другие показатели: Развитие инфраструктуры, доступность цифровых услуг, уровень гражданской активности.

Такой многоаспектный подход позволяет получить более объективную и полную картину эффективности управления, отражающую как экономические результаты, так и социальное благополучие, что является конечной целью любого социально-экономического развития.

Цифровая трансформация в управлении социально-экономическими объектами: проблемы и перспективы

В начале 2024 года более 90% государственных услуг в России предоставлялись в электронном формате через портал Госуслуги, а число его пользователей превысило 90 миллионов. Эта впечатляющая статистика наглядно демонстрирует, насколько глубоко цифровая трансформация проникла в сферу управления социально-экономическими объектами, создавая как новые возможности, так и беспрецедентные вызовы.

Вызовы и проблемы управления в условиях цифровой экономики

Эпоха цифровизации, несмотря на свои многочисленные преимущества, предъявляет к управленцам новые, порой весьма жёсткие требования. Исследование социально-экономических систем и принятие эффективных управленческих решений затрудняются следующими факторами:

• Рост количества междисциплинарных проблем: Современные вызовы редко укладываются в рамки одной дисциплины. Например, проблемы устойчивого развития требуют интеграции экономических, социальных, экологических и технологических знаний.
• Комплексность проблем: Проблемы становятся многомерными, их корни уходят в различные сферы, что требует системного подхода и глубокого анализа.
• Общее усложнение социально-экономических объектов: Города, предприятия, регионы становятся более сложными по структуре, с большим количеством взаимодействующих элементов и подсистем.
• Увеличение количества связей между объектами: Глобализация и цифровизация привели к экспоненциальному росту взаимозависимостей между различными социально-экономическими объектами, что усиливает эффект домино при любых изменениях.
• Динамичность изменяющихся условий: Скорость изменений во внешней среде (технологии, рынки, геополитика) настолько высока, что традиционные методы планирования и прогнозирования часто оказываются неэффективными.

В контексте цифровой экономики эти вызовы преломляются через призму новых проблем, особенно в сферах:

• Антикризисного управления: Необходимость быстро реагировать на новые виды кризисов (например, кибератаки, дезинформация) и использовать цифровые инструменты для мониторинга и прогнозирования.
• Стратегических решений: Разработка долгосрочных стратегий в условиях высокой неопределённости и быстро меняющихся технологий.
• Рисков: Появление новых видов цифровых рисков (кибербезопасность, утечка данных, зависимость от ИТ-инфраструктуры) и необходимость их эффективного управления.

Повышение эффективности государственного управления и конкурентоспособности российской экономики на мировой арене требует комплексного подхода к решению этих проблем, включая системный анализ предпосылок возникновения, оценку текущего уровня и особенностей развития процессов цифровизации.

Влияние цифровых технологий на моделирование и принятие управленческих решений

Информационная технология (ИТ) — это не просто набор программ и компьютеров, а процесс, использующий совокупность методов и средств реализации операций сбора, регистрации, передачи, накопления и обработки информации на базе программно-аппаратного обеспечения для решения управленческих задач экономического объекта.

Основная цель автоматизированной информационной технологии состоит в получении информации нового качества посредством переработки первичных данных. Эта информация становится основой для выработки оптимальных управленческих решений.

Влияние ИТ на принятие управленческих решений проявляется в нескольких ключевых аспектах:

• Увеличение скорости принятия решений: Автоматизация процессов сбора и анализа данных позволяет сократить время на обработку информации.
• Рост количества принимаемых решений: Благодаря ИТ, управленцы могут оперативно реагировать на большее число факторов и проблем.
• Сокращение затрат времени на обработку, хранение и передачу информации: Цифровые системы значительно повышают эффективность этих процессов.
• Повышение степени обоснованности принимаемых решений: ИТ обеспечивают оперативный доступ к актуальным данным, позволяя проводить более глубокий анализ и моделирование.
• Обеспечение своевременности принятия решений: Доступ к информации в реальном времени позволяет реагировать на изменения до того, как они перерастут в серьёзные проблемы.

Перспективные цифровые инструменты для принятия управленческих решений:

Современная цифровая среда предлагает широкий спектр инструментов, которые кардинально меняют подходы к управлению:

• Платформы открытых данных: Обеспечивают доступ к государственной и общественной информации, способствуя прозрачности и обоснованности решений.
• Облачные вычисления и сервисы: Предоставляют гибкую и масштабируемую ИТ-инфраструктуру, снижая затраты и повышая доступность ресурсов.
• Центры обработки данных (ЦОД): Обеспечивают надёжное хранение и обработку больших объёмов информации.
• Системы CRM (Customer Relationship Management) и ERP (Enterprise Resource Planning): Интегрированные системы для управления взаимоотношениями с клиентами и всеми бизнес-процессами предприятия.
• Big Data: Колоссальные массивы неупорядоченных данных, которые после обработки предоставляют ценную информацию для анализа рынков, целевой аудитории, регионов, геополитических тенденций и принятия оптимальных управленческих решений.
• Продукты искусственного интеллекта (ИИ) и нейронные сети: Способны автоматизировать анализ данных, выявлять скрытые закономерности, прогнозировать события и даже генерировать управленческие рекомендации.

В современной экономической системе управленческие решения всё чаще принимаются в рамках цифровой среды и на основе анализа цифровых данных, что отражает глубокую дигитализацию управленческой деятельности. Экономическая информационная система, в свою очередь, представляет собой совокупность внутренних и внешних потоков прямой и обратной информационной связи социально-экономического объекта, методов, средств и специалистов, участвующих в процессе обработки информации, выработке и реализации управленческих решений.

Актуальное состояние цифровизации в России: данные и тенденции

Развитие цифровой экономики способно генерировать новые научные исследования и прорывы. Хотя в России её развитие происходит не так быстро, как в некоторых других странах, наблюдается значительный прогресс и динамика.

Согласно исследованию «Ростелекома» за 2021-2022 годы, Россия занимала 14-е место в топ-20 стран по развитию цифровых технологий, при этом входя в топ-10 стран по научной и изобретательской активности в робототехнике, квантовым технологиям и искусственному интеллекту. Однако стоит отметить, что в «Глобальный индекс цифровизации 2024» (Global Digitalization Index), составленный Huawei и IDC, Россия не была включена, что указывает на определённые методологические различия в оценках.

Рассмотрим свежую статистическую информацию за 2023-2024 гг., характеризующую уровень цифровизации в России:

• Финансовый сектор:
  • Затраты компаний на IT-решения превысили 896 млрд рублей в 2023 году (рост на 13% к 2022 году).
  • Прогноз на 2024 год — более 1 трлн рублей.
  • В 2023 году финансовая отрасль заняла первое место по уровню цифровой подготовки и частоте применения технологий среди приоритетных индустрий.
  • В 2024 году затраты финсектора на цифровизацию составили 1,22 трлн рублей, с ростом на 36,5%.
• Ритейл:
  • В 2024 году онлайн-ритейл занимает почти 20% розничных продаж в России.
  • Объём интернет-торговли вырос на 41% в первом полугодии 2024 года, достигнув почти 3,9 трлн рублей. При этом 96,7% пришлось на российские компании.
  • Ритейл является одной из наиболее автоматизированных и оцифрованных отраслей экономики, с наибольшим проникновением технологий искусственного интеллекта (ИИ) — 25,1% компаний использовали ИИ в 2024 году.
• Промышленность:
  • По данным Ассоциации инновационного развития, к 2024 году более 70% крупных российских предприятий используют цифровые решения для повышения эффективности производства.

Общие тенденции и показатели цифровизации в России:

• Валовые внутренние затраты на развитие цифровой экономики в России составили 5,5 трлн рублей в 2023 году, увеличившись на 6% по сравнению с 2022 годом (5,15 трлн рублей).
• Общие затраты российских компаний на цифровизацию в 2024 году выросли на 29,5% и достигли 5,24 трлн рублей. (Следует отметить небольшие расхождения в данных из разных источников, что может быть связано с методологией подсчёта).
• Уровень цифровизации российских городов вырос на 55% в 2024 году по сравнению с 2018 годом, а среднее значение индекса «IQ городов» достигло 61 балла из 120 возможных (на 11% выше, чем в 2022 году).
• Индекс цифровой грамотности россиян, однако, остаётся на уровне 71 п.п. (из 100) третий год подряд, что свидетельствует о стагнации в этой области и необходимости усиления образовательных программ.

Эти данные формируют комплексную картину развития цифровизации в России, показывая значительные успехи в ряде секторов и необходимость решения остающихся проблем.

Перспективы совершенствования управления и цифровизации

Будущее управления социально-экономическими объектами неразрывно связано с дальнейшей цифровой трансформацией. Перспективы совершенствования управления включают в себя несколько ключевых направлений:

1. Реализация концепции открытости органов власти и управления гражданскому обществу: Расширение использования цифровых сервисов, таких как порталы государственных услуг, платформы для общественного обсуждения инициатив, позволяет сделать процесс управления более прозрачным, доступным и подотчётным. Это способствует повышению доверия населения и эффективности взаимодействия.
2. Общественный контроль посредством расширения использования цифровых сервисов: Цифровые платформы дают возможность гражданам и общественным организациям активно участвовать в контроле за деятельностью органов власти и управленческих структур, предоставлять обратную связь и влиять на принятие решений.
3. Повышение цифровой грамотности населения и управленческого персонала: Стагнация индекса цифровой грамотности указывает на необходимость инвестиций в образование и обучение, чтобы граждане и сотрудники могли эффективно использовать новые цифровые инструменты и участвовать в цифровой экономике.
4. Развитие экосистем данных и аналитики: Дальнейшее развитие Big Data, ИИ и нейронных сетей позволит углубить аналитику, повысить точность прогнозов и автоматизировать часть управленческих процессов. Это также потребует создания надёжной инфраструктуры для хранения и обработки данных.
5. Разработка и внедрение гибридных моделей управления: Сочетание цифровых инструментов с человеческим интеллектом, экспертными оценками и социологическими исследованиями для преодоления ограничений чисто математических методов в «мягких» системах.

Эти перспективы указывают на эволюционный путь, по которому движется управление социально-экономическими объектами, стремясь к большей эффективности, прозрачности и адаптивности в условиях непрерывных цифровых изменений.

Нормативно-правовое регулирование и информационная база исследования

Эффективное управление социально-экономическими объектами и их цифровая трансформация невозможны без чёткой нормативно-правовой базы и доступа к актуальной, достоверной статистической информации. Эти два столба формируют фундамент для обоснованного анализа и принятия решений.

Основные нормативно-правовые акты

Одним из ключевых документов, определяющих стратегию цифровизации в Российской Федерации, является Распоряжение Правительства РФ от 28 июля 2017 г. № 1632-р «Программа «Цифровая экономика Российской Федерации»». Этот документ заложил основы для системного развития цифровых технологий и их внедрения во все сферы жизни — от государственного управления и экономики до социальной сферы. Он определяет цели, задачи, направления и механизмы реализации цифровой трансформации, устанавливая рамки для создания соответствующей инфраструктуры, регулирования, подготовки кадров и поддержки инноваций. Анализ этого и других релевантных документов (федеральных законов, указов Президента, постановлений Правительства, региональных нормативных актов) критически важен для понимания правового поля, в котором функционируют и развиваются социально-экономические объекты в условиях цифровой экономики.

Статистическая и аналитическая информация

Достоверная и своевременная статистика является кровью любого аналитического исследования. В России основным источником такой информации выступает Федеральная служба государственной статистики (Росстат).

• Доклад «Социально-экономическое положение России»: Росстат ежемесячно публикует этот комплексный доклад, содержащий оперативную информацию за последний месяц и за период с начала года. В нём представлены ключевые показатели по различным секторам экономики, социальной сфере, демографии и ценам.
• Данные министерств и ведомств: В докладах Росстата, наряду с собственной информацией, публикуются данные ряда других федеральных органов, таких как Минфин России, МВД России, ФТС России (Федеральная таможенная служба), ФНС России (Федеральная налоговая служба), Роструд, Банк России и другие. Это обеспечивает комплексный взгляд на ситуацию.
• Региональная статистика: Росстат также предоставляет оперативную статистическую информацию и официальные публикации о социально-экономическом положении субъектов Российской Федерации, что является незаменимым источником для исследований на региональном и муниципальном уровнях.
• Особенности данных: Важно отметить, что официальная статистическая информация Росстата публикуется без учёта данных по Донецкой Народной Республике (ДНР), Луганской Народной Республике (ЛНР), Запорожской и Херсонской областям. Этот факт необходимо учитывать при анализе и интерпретации данных, особенно при проведении сравнительных исследований.

Помимо Росстата, ценными источниками аналитической информации могут служить отчёты Министерства экономического развития, региональных и муниципальных администраций, а также исследования ведущих аналитических центров и научных институтов. Использование этих источников позволяет получить полную и объективную картину состояния и развития социально-экономических объектов.

Заключение

Исследование и моделирование процесса управления социально-экономическим объектом в условиях цифровой трансформации представляет собой сложную, но чрезвычайно актуальную задачу. В данной курсовой работе мы предприняли попытку структурировать подход к её решению, последовательно рассмотрев теоретико-методологические основы, инструментарий системного анализа и моделирования, критерии оценки эффективности, а также влияние цифровизации на управленческие процессы.

Мы убедились, что социально-экономические объекты — это «мягкие», адаптивные системы с активными элементами, требующие не только экономических, но и социально-психологических, организационно-распорядительных и правовых методов управления. Системный анализ выступает как фундаментальная методология, позволяющая комплексно подходить к проблемам, несмотря на присущие «человеческому фактору» ограничения, которые требуют гибридных подходов к моделированию.

Моделирование и прогнозирование, будь то эконометрические, имитационные или нейросетевые модели, являются незаменимыми инструментами для исследования свойств систем, планирования и оптимизации решений. Адекватная оценка эффективности управления, в свою очередь, выходит за рамки чисто экономических показателей, акцентируя внимание на качестве жизни населения и комплексном социальном эффекте.

Особое внимание было уделено цифровой трансформации, которая, как показали данные, глубоко проникла в различные секторы российской экономики. Рост инвестиций в IT, высокий уровень цифровизации в финансовом секторе и ритейле, развитие «умных городов» — всё это свидетельствует о необратимости данного процесса. Однако, стагнация индекса цифровой грамотности указывает на необходимость дальнейших усилий в развитии человеческого капитала.

В целом, можно заключить, что эффективное управление социально-��кономическими объектами в XXI веке требует не просто освоения новых технологий, но и глубокого переосмысления управленческих парадигм. Системный анализ, комплексное моделирование, гибкие методы прогнозирования и активное использование цифровых инструментов в сочетании с пониманием социальной природы систем и прочной нормативно-правовой базой — вот ключевые компоненты успеха.

Возможные направления дальнейших исследований могут включать:

• Разработку гибридных моделей, интегрирующих ИИ и экспертные оценки для учёта человеческого фактора в слабо структурированных системах.
• Исследование влияния различных аспектов цифровой грамотности на экономический рост и социальное развитие регионов.
• Анализ эффективности государственно-частного партнёрства в реализации цифровых проектов на региональном уровне.

Список использованной литературы

1. Балдин К.В., Воробьев С.Н. Управленческие решения: теория и технологии принятия: Учеб. для вузов. М.: Проект, 2004. 304 с.
2. Веснин В.Р. Менеджмент в вопросах и ответах: Пособие для изучения и подготовки к экзаменам и зачетам. М.: ТД Элит-2000, 2002. 320 с.
3. Гладких Б.А. и др. Основы системного подхода и их приложение к разработке территориальных автоматизированных систем управления. Томск: ТГУ, 1976. 350 с.
4. Голубков Е.П. Маркетинговые исследования // Маркетинг в России и за рубежом. 2001. № 1.
5. Долятовский В.А., Долятовская В.Н. Исследование систем управления: Учеб.-прак. пособие. М., Ростов н/Д: ИКЦ «МарТ»; 2003. 256 с. (Серия «Новые технологии»).
6. Игнатьева А.В., Максимцов М.М. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 157 с.
7. Кафидов В.В. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов. М.: Академический Проект, 2003. 167 с. («Gaudeamus»).
8. Кудрявцев А.В. Маркетологи в поиске нового. Методы поддержки процесса поиска новых идей (Синектика) // Практический маркетинг. 1999. № 7.
9. Мазманова Б.Г. Методические вопросы прогнозирования сбыта // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. № 1.
10. Менеджмент. 2-е изд. / В.П. Галенко, А.И. Рахманов, О.А. Страхова. СПб.: Питер, 2003. 224 с. (Серия «Учебник для вузов»).
11. Мишин В.М. Исследование систем управления: Учеб. для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 257 с. (Серия «Профессиональный учебник: Менеджмент»).
12. Мухин В.И. Исследование систем управления: Учеб. для вузов. М.: Экзамен, 2003. 384 с.
13. Доклад Росстата о социально-экономическом положении России, о ценах на нефтепродукты, об индексе цен, о деловой активности в России (2024-08-05) // b-fin.ru: Финансы и бизнес. URL: https://b-fin.ru/documents/3474 (дата обращения: 17.10.2025).
14. Классификация типов развития социально-экономических систем // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klassifikatsiya-tipov-razvitiya-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 17.10.2025).
15. Критерии и показатели эффективности управления // StudFiles. URL: https://studfiles.net/preview/4414603/page:14/ (дата обращения: 17.10.2025).
16. Интегрированный системный анализ как эффективный метод исследования и развития социально-экономических систем // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/integrirovannyy-sistemnyy-analiz-kak-effektivnyy-metod-issledovaniya-i-razvitiya-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 17.10.2025).
17. Системный подход и системный анализ для исследования социально-экономических объектов и принятия управленческих решений: учебное пособие / То Кен Сик, То Роман Кенсикович. Южно-Сахалинск: изд-во СахГУ, 2014. 168 с. URL: https://ir.sakhgu.ru/handle/123456789/223 (дата обращения: 17.10.2025).
18. Лекция 9. Методы анализа и прогнозирования управленческих решений // MyShared. URL: https://myshared.ru/slide/1199344/ (дата обращения: 17.10.2025).
19. Тема 6. Системный анализ в экономике // BStudy. URL: https://bstudy.net/750438/ekonomika/tema_sistemnyy_analiz_ekonomike (дата обращения: 17.10.2025).
20. Основные понятия и классификация социотехнических, технико-экономических и социально-экономических систем // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/osnovnye-ponyatiya-i-klassifikatsiya-sotsiotehnicheskih-tehniko-ekonomicheskih-i-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 17.10.2025).
21. Социально-экономическое положение субъектов Российской Федерации // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/11139/document/13280 (дата обращения: 17.10.2025).
22. Критерии эффективности социального управления // StudFiles. URL: https://studfiles.net/preview/6072175/page:10/ (дата обращения: 17.10.2025).
23. Методы социально-экономического прогнозирования в 2 т. Т.2 Модели и методы: Учебник и практикум для академического бакалавриата. Публикации ВШЭ. URL: https://www.hse.ru/data/2018/06/13/1152778385/%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B%20%D1%81%D0%BE%D1%86%D0%B8%D0%B0%D0%BB%D1%8C%D0%BD%D0%BE-%D1%8D%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE%20%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
24. Управление социально-экономическими системами страны с использованием цифровых технологий // eLibrary. URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=47938363 (дата обращения: 17.10.2025).
25. Управление социально-экономическими системами – понятие, классификация, виды // Research-Journal. URL: https://research-journal.org/economical/upravlenie-socialno-ekonomicheskimi-sistemami-ponyatie-klassifikaciya-vidy/ (дата обращения: 17.10.2025).
26. Цифровизация и трансформация в управлении социально-экономическими системами // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-i-transformatsiya-v-upravlenii-sotsialno-ekonomicheskimi-sistemami (дата обращения: 17.10.2025).
27. Сущность критериев и показателей эффективности управления и применении частных методик к управленческим мероприятиям // Агрориск. URL: https://agrorisk.ru/analytics/articles/sushchnost-kriteriev-i-pokazateley-effektivnosti-upravleniya-i-primenenii-chastnykh-metodik-k-upravlen/ (дата обращения: 17.10.2025).
28. Информационные технологии в управлении: лекции // StudFiles. URL: https://studfiles.net/preview/4089985/page:3/ (дата обращения: 17.10.2025).
29. Особенности сложных социально-экономических систем // Science-Education. URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=28882 (дата обращения: 17.10.2025).
30. Критерии и показатели оценки эффективности управления // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kriterii-i-pokazateli-otsenki-effektivnosti-upravleniya (дата обращения: 17.10.2025).
31. Теория и методология социально-экономических исследований // ЮУрГУ. URL: https://www.susu.ru/sites/default/files/book/2017/teoriya_i_metodologiya_socialno-ekonomicheskih_issledovaniy.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
32. Исследование экономических систем и их классификация // КФУ. URL: https://kpfu.ru/portal/docs/F_1752899477/KVMU_2022_4.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
33. Методы социально-экономического прогнозирования // МГТУ. URL: https://www.mgty.ru/sveden/education/eduop/oopvo/eumk/Bak_38.03.02/Metody_soc-ekon_prognozirovaniya.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
34. Основные подходы в системном исследовании // RFEI. URL: https://edu.rfei.ru/course/view.php?id=32&section=3 (дата обращения: 17.10.2025).
35. Использование цифровых технологий в принятии управленческих решений // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-tsifrovyh-tehnologiy-v-prinyatii-upravlencheskih-resheniy (дата обращения: 17.10.2025).
36. Тема 3. Разнообразие моделей менеджмента // StudFiles. URL: https://studfiles.net/preview/2679268/page:3/ (дата обращения: 17.10.2025).
37. Информационные технологии и системы в управлении социально-экономическими объектами // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/informatsionnye-tehnologii-i-sistemy-v-upravlenii-sotsialno-ekonomicheskimi-obektami (дата обращения: 17.10.2025).
38. Критерии оценки эффективности управления социально-экономическим развитием региона // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kriterii-otsenki-effektivnosti-upravleniya-sotsialno-ekonomicheskim-razvitiem-regiona (дата обращения: 17.10.2025).
39. Социально-экономическое положение России (2025-03-28) // Росстат. URL: https://rosstat.gov.ru/storage/mediabank/Doklad_2025-03-28.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
40. Альтернативные методы прогнозирования социально-экономического развития как основа принятия управленческих решений на региональном уровне // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/alternativnye-metody-prognozirovaniya-sotsialno-ekonomicheskogo-razvitiya-kak-osnova-prinyatiya-upravlencheskih-resheniy-na (дата обращения: 17.10.2025).
41. Антикризисное управление социально-экономической системой в условиях цифровой экономики // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/antikrizisnoe-upravlenie-sotsialno-ekonomicheskoy-sistemoy-v-usloviyah-tsifrovoy-ekonomiki (дата обращения: 17.10.2025).
42. Демократические и иерархические социально-экономические системы // Naukaru. URL: https://naukaru.ru/ru/nauka/article/19598/view (дата обращения: 17.10.2025).
43. Системный анализ в экономике // Финансовый университет. URL: https://www.fa.ru/org/div/library/science/Pages/sist_analiz.aspx (дата обращения: 17.10.2025).
44. Современные методы анализа и оценки социально-экономических систем // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennye-metody-analiza-i-otsenki-sotsialno-ekonomicheskih-sistem (дата обращения: 17.10.2025).
45. Информационные технологии в экономике и управлении // BStudy. URL: https://bstudy.net/603212/marketing/informatsionnye_tehnologii_ekonomike_upravlenii (дата обращения: 17.10.2025).
46. Теоретико-методологические основы управления региональными социально-экономическими системами // ResearchGate. URL: https://www.researchgate.net/publication/345579997_Teoretiko-metodologiceskie_osnovy_upravlenia_regionalnymi_socialno-ekonomiceskimi_sistemami (дата обращения: 17.10.2025).
47. Методология моделирования социально-экономических систем // Cemi.jes.su. URL: https://cemi.jes.su/s111111110000000-3-1/ (дата обращения: 17.10.2025).
48. Системный подход в исследовании социально-экономических эффектов внедрения информационно-коммуникационных технологий // Совман. URL: https://sovman.ru/article/0301/ (дата обращения: 17.10.2025).
49. Тема 4. Системный подход в исследовании социально-экономических и политических процессов // StudFiles. URL: https://studfiles.net/preview/6072175/page:17/ (дата обращения: 17.10.2025).
50. Структура теории управления социально-экономическими системами // CyberLeninka. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/struktura-teorii-upravleniya-sotsialno-ekonomicheskimi-sistemami (дата обращения: 17.10.2025).
51. Петрук Г.В. Управление социально-экономическими системами: учебное пособие. Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2015. 152 с. URL: https://lib.vvsu.ru/books/petruk_upravlenie_ses_2015.pdf (дата обращения: 17.10.2025).
52. Модели социально-экономических процессов: Учебное пособие / Вертакова Ю.В., Козьева И.А., Положенцева Ю.С. М.: Лабиринт, 2018. URL: https://www.labirint.ru/books/792513/ (дата обращения: 17.10.2025).