Инновации как инструмент снижения энтропии экономических систем

Понятие «энтропии» определяется областью научного знания, в котором это понятие используется. Так, например, «в теории информации энтропия – это мера неопределенности ситуации (случайной величины) с конечным или четным числом исходов, например, опыт, до проведения которого результат в точности не известен» [2, c.719].

Аналогичное понятие может быть использовано и в процессе описания эволюции развития техники и технологий. Если в качестве примера рассмотреть технологию добычи огня древним человеком, то, полагая в качестве «Технологии № 1 - попадание молнии в дерево», можно было бы утверждать, что определённость получения конечного результата в данном случае составляет α. В случае использования для добычи огня «Технологии № 2 – трение» определенность получения конечного результата возросла бы до уровня β, а в случае использования «Технологии № 3 - древняя неолитическая дрель» определенность результата возросла бы до уровня γ и т.д. В приведенном примере энтропия Технологии № 1 равна (1 - α), энтропия Технологии № 2 равна (1 - β) и т.д., при этом, очевидно, что чем выше определенность получения конечного результата, тем ниже энтропия используемой при этом технологии:

(1 - α) > (1 - β) > (1 - γ) и т.д.

Очевидно, что прогресс человечества – это не что иное, как смена технологических укладов [1, с. 123], а состояние развития того или иного общества (первобытно-общинного, феодального, индустриального, постиндустриального) является ничем иным, как суммарным результатом энтропий используемых этим обществом технологий.

Для целей выполненного исследования нами предложено следующее определение понятия «энтропии экономической системы».

Энтропия экономической системы – это количественная мера неопределённости получения прогнозируемого результатного показателя, генерируемого экономической системой, при данных, фактически сложившихся уровнях её организационного и технико-технологического развития.

Урожайность зерновых, продуктивность животноводства, объёмы производства чугуна и стали, объёмы добычи нефти и газа – эти и другие показатели, каждый в отдельности, со своей мерой неопределённости, оказывают различные факторные влияния на итоговые значения результатных показателей экономических систем, например:

• объёмы производства (реализации) продукции G₁ – на микроуровне;
• объём регионального внутреннего продукта G₂ – на мезоуровне;
• объём валового внутреннего продукта G₃ – на макроуровне.

Из сказанного следует, что прогнозируемое значение результатного показатель G данной экономической системы (G₁ – микроуровневой, G₂ – мезоуровневой, G₃ – макроуровневой) может быть рассчитано как сумма прогнозируемых k_i-ых значений каждого из n факторов, взятых с соответствующими значениями их энтропии j_i, выраженной в долях единицы:

G₁ = k_1.1 ∙ j_1.1 + k_2.1 ∙ j_2.1 + k_3.1 ∙ j_3.1 + … + k_n.1 ∙ j_n.1, (1)

G₂ = k_1.2 ∙ j_1.2 + k_2.2 ∙ j_2.2 + k_3.2 ∙ j_3.2 + … + k_n.2 ∙ j_n.2, (2)

G₃ = k_1.3 ∙ j_1.3 + k_2.3 ∙ j_2.3 + k_3.3 ∙ j_3.3 + … + k_n.3 ∙ j_n.3, (3)

где 1, 2, 3, стоящие в подстрочных индексах после k_i, обозначают соответственно микро- (1), мезо- (2) и макро- (3) уровни анализируемых экономических систем.

Очевидно, что фактические значения тех же объёмных показателей экономических систем (G_1ф – микроуровневой, G_2ф – мезоуровневой, G_3ф – макроуровневой) могут быть рассчитаны как суммы фактических k_i-ых значений каждого из n факторов, взятых с соответствующими фактическими значениями их энтропии j_i:

G_1ф = k_1.1ф ∙ j_1.1ф + k_2.1ф ∙ j_2.1ф + k_3.1ф ∙ j_3.1ф + … + k_n.1ф ∙ j_n.1ф, (4)

G_2ф = k_1.2ф ∙ j_1.2ф + k_2.2ф ∙ j_2.2ф + k_3.2ф ∙ j_3.2ф + … + k_n.2ф ∙ j_n.2ф, (5)

G_3ф = k_1.3ф ∙ j_1.3ф + k_2.3ф ∙ j_2.3ф + k_3.3ф ∙ j_3.3ф + … + k_n.3ф ∙ j_n.3ф. (6)

Таким образом, абсолютные значения энтропии экономических систем (Δ_i) – это разность между фактическими и прогнозируемыми значениями результатных показателей:

Δ₁ = G_1ф - G₁, (7)

Δ₂ = G_2ф - G₂, (8)

Δ₃ = G_3ф - G₃, (9)

где Δ₁, Δ₂, Δ₃ – соответственно абсолютные значения энтропии микро-, мезо- и макро- уровневых экономических систем, в тыс. руб.,

а относительные значения энтропии i-ой экономической системы (J_i) – это выраженное в процентах отношение абсолютного значения энтропии к прогнозируемому значению её результатного показателя:

J₁ = (Δ₁ : G₁) ∙ 100, (10)

J₂ = (Δ₂ : G₂) ∙ 100, (11)

J₃ = (Δ₃ : G₃) ∙ 100, (12)

где J₁, J₂, J₃ – соответственно относительные значения энтропий микро-, мезо- и макро- уровневых экономических систем, выраженные в %.

Оценка влияния инноваций на изменение энтропии экономической системы может быть выполнена с использованием методик факторного анализа, учитывающих заданные ресурсные ограничения. Так, например, на предприятии машиностроения, оценивая влияние трудовых факторов на изменение результатного показателя, следует исходить из того, что в условиях демографического кризиса прирост численности работников (экстенсивный фактор) стремится к нулю, в силу чего весь прирост объёма выпуска продукции может быть получен исключительно благодаря росту производительности труда (интенсивному фактору), что, в свою очередь, предполагает рост уровня автоматизации и роботизации производства. Следствием сокращения ручного труда, заменой его трудом машинным является рост определённости прогнозных оценок, или, что одно и то же, – снижение энтропии при определении прогнозируемого результатного показателя данной экономической системы.

Количественные значения каждого из факторов, принимающих участие в расчетах прогнозируемых (зависимости 1-3) и фактических (зависимости 4-6) объёмных показателей, дифференцируется в подсистему аналитических факторов, с ещё более дробной детализацией.

Такой переход от показателей экономической системы к показателям подсистем аналитических факторов требует обращения к признакам, отражающим существо процессов функционирования системы: организационных, маркетинговых, технологических и других.

Так, например, сравнивая две микроуровневые экономические системы, в одной из которых коэффициент закрепления операций составляет 15, а в другой 1, можно сделать вывод о том, что если в первом случае мы имеем дело с технически отсталым производством, с ручным трудом, при котором одному рабочему приходится выполнять 15 различных операций, то во втором случае – с массовым производством (очевидно, конвейерным), обеспечивающим значительно более высокую производительность труда, более высокое качество выпускаемой продукции и значительно более низкий уровень издержек, стремящийся к предельным.

Очевидно, что в приведённом примере тенденцией развития экономической системы на уровне аналитики является снижение коэффициента закрепления операций, а управленческое решение, вектор которого совпадает с направлением технического развития, должен быть направлен на рост автоматизации производства, на снижение анализируемого коэффициента.

В рассматриваемом примере количественной мерой, характеризующей эффективность принятого управленческого решения, направленного на автоматизацию производства, будет снижение энтропии экономической системы, рост вероятности получения прогнозируемого конечного результата, в натуральном и стоимостном выражении.

Очевидно, что прогресс развития человечества характеризуется снижением энтропии экономических систем, так как всё более предсказуемыми становятся энтропии отдельных факторов, которые изменяются в направлении от «нуля» (например, обогрев жилища с использованием огня, полученного от случайного пожара) к «единице» (использование для тех же целей электрической энергии, вырабатываемой АЭС).

Управление инновационным развитием экономических систем направлено на снижение энтропии используемых технологий (способов) и рост производительности используемой техники (устройств), следствие чего является снижение энтропии как отдельных экономических систем, так и национальной инновационной системы в целом.