НИР. Экономика фирмы, 2019, № 4 (29)

СОДЕРЖАНИЕ

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ 
МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ

Звягин Л.С.
Взаимодействие системного анализа и логистических 
методов математического моделирования  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .3

ЦИФРОВАЯ ЭКОНОМИКА

Лосева О.В.
Развитие теории интеллектуального капитала  
в условиях цифровой экономики  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  . 14

ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСТВА 
И МАЛОГО БИЗНЕСА

Петрова Т.В.
Экспертно-аналитическая парадигма  
на рекреационном поле услуг  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .21

ЭКОНОМИКА ПРЕДПРИЯТИЯ

Львова Н.А., Семенович Н.С.
Драйверы инвестиционной активности бизнеса:  
объясняет ли теория российскую практику?  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .26

УПРАВЛЕНИЕ ИННОВАЦИЯМИ

Пилипенко П.П., Тимошенко Г.А.
Современные тенденции внедрения и продвижения  
инноваций в российских вузах  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .33
Пастухов В.Э.
Технопарк высоких технологий как координатор  
развития кластерной экономики Ханты-Мансийского  
автономного округа   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .45

ЭКОНОМИКА ПРОМЫШЛЕННОСТИ

Баурина С.Б.
Стратегическое видение развития бизнеса  
в газовой отрасли   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .50

ЛОГИСТИКА

Гарнов А.П.
Информационное обеспечение логистической  
деятельности в индустрии культуры  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .56

ФИНАНСЫ ПРЕДПРИЯТИЯ

Виноградова Т.А.
Оценка эффективности существующих методов  
управления дебиторской задолженностью  
предприятия  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .62

ДИСКУССИОННЫЙ КЛУБ

Хачатурова С.С.
Гипертекстовая интеграция в обучающей системе  .  .  .  .  .  .  .  . 68
Девяткин О.В.
Стресс-тестирование в системе аутогенного кризиса  .  .  .  .  . 73

Издается с 2012 года
НАУЧНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И РАЗРАБОТКИ
ЭКОНОМИКА ФИРМЫ

№ 4 (29)/2019

С 20 июля 2017 г . журнал выходит  
как сетевое издание .
Свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 20 июля 2017 г . ЭЛ № ФС77-70444 .
До 20 июля 2017 г . журнал выходил  
как печатное издание  
(свидетельство о регистрации  
средства массовой информации  
от 27 августа 2012 г . ПИ № ФС77-51019) .

Издатель

ООО «Научно-издательский центр ИНФРА-М»
127282, Москва, ул . Полярная, д . 31В, стр . 1
Тел .: (495) 280-15-96, 280–33–86, доб . 501 
Факс: (495) 280-36-29
E-mail: books@infra-m .ru
http://www .newinfra-m .ru

Главный редактор
Гарнов А.П. — д-р экон . наук,  
профессор ФГБОУ ВО
«Российский экономический университет 
им . Г .В . Плеханова» (РЭУ им . Г .В . Плеханова),  
Почетный работник высшего профессионального  
образования Российской Федерации,  
заслуженный деятель науки Республики Бурятия

Выпускающий редактор 
Склянкина Д .С .
Доступ к электронной версии журнала  
можно приобрести на сайте http://znanium .com/  
в разделе «Научная периодика»

Присланные рукописи не возвращаются.

Точка зрения редакции может не совпадать с мнением авторов публикуемых материалов.

Редакция оставляет за собой право самостоятельно 
подбирать к авторским материалам иллюстрации, 
 менять заголовки, сокращать тексты и вносить в рукописи необходимую стилистическую правку без 
 согласования с авторами. Поступившие в редакцию 
 материалы будут свидетельствовать о согласии авторов принять требования редакции.

Перепечатка материалов допускается с письменного 
разрешения редакции.

При цитировании ссылка на журнал «НИР. Экономика фирмы» обязательна.

Редакция не несет ответственности за содержание 
рекламных материалов.

САЙТ: www .naukaru .ru
E-mail: mag7@naukaru .ru

© ИНФРА-М, 2019

Опубликовано 25 .12 .2019 .

ISSN 2587-6287

DOI 10.12737/issn.2587-6287

РЕДАКЦИОННЫЙ СОВЕТ

Председатель 
Гарнов А.П. — д-р экон . наук, профессор, почетный работник 
высшего профессионального образования РФ, профессор 
кафедры экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Заместитель председателя
Одегов Ю.Г. — д-р экон . наук, профессор, заслуженный  
деятель науки РФ, руководитель научной школы  
«Управление человеческими ресурсами» ФГБОУ ВО  
«Российский экономический университет  
им . Г .В . Плеханова»
Абдурахманов К.Х. — д-р экон . наук, профессор, заслуженный работник народного образования Республики Узбекистан, почетный работник высшего профессионального образования РФ, директор филиала ФГБОУ ВО «Российский 
экономический университет им . Г .В . Плеханова» в г . Ташкенте (Республика Узбекистан)
Адамов Н.А. — д-р экон . наук, профессор, генеральный директор, ОАО «Институт исследования товародвижения  
и конъюнктуры оптового рынка» (Институт ИТКОР)
Амуржуев О.В. — д-р экон . наук, Ph .D ., Business Advisor, 
VentureLAB (Канада)
Архипов А.И. — д-р экон . наук, профессор, академик РАЕН, 
главный научный сотрудник Института экономики РАН
Быстров А.В. — д .т .н ., профессор, заведующий кафедры  
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Галиахметов Р.А. — д-р экон . наук, профессор, проректор  
по научной и инновационной деятельности ФГБОУ ВО  
«Ижевский государственный технологический университет 
им . М .Т . Калашникова»
Гретченко А.И. — д-р экон . наук, профессор, директор НИИ 
«Новая экономика и бизнес» ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Куликов В.И. — д-р экон . наук, профессор, декан экономического факультета, заведующий кафедрой менеджмента 
 
ФГБОУ ВО «Ивановский государственный университет»
Малахова Е.В. — канд . филос . наук, доцент кафедры  
истории и философии ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский ядерный университет “МИФИ”», Институт международных отношений, кафедра международных отношений
Проценко О.Д. — д-р экон . наук, профессор, советник ректора Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ (РАНХиГС) 
Семенов Н.Н. — д-р экон . наук, профессор, директор, Научнопрактический центр инновационных решений и системных исследований многоуровневых социально-экономических проблем Гуманитарного института (г . Москва)

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ

Председатель редакционной коллегии,  
главный редактор 
Гарнов А.П. — д-р экон . наук, профессор, почетный работник 
высшего профессионального образования РФ, профессор 
кафедры экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им . Г .В . Плеханова»

Заместитель главного редактора
Гарнова В.Ю. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры 
теории менеджмента и бизнес-технологий  
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет  
им . Г .В . Плеханова»

Члены редакционной коллегии
Баурина С.Б. — канд . экон . наук, доцент, доцент кафедры  
экономики промышленности ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Быкова О.Н. — д-р экон . наук, профессор кафедры предпринимательства и логистики ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Гончаренко Л.П. — д-р экон . наук, профессор, директор НИИ 
«Инновационная экономика» ФГБОУ ВО «Российский  
экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Девяткин О.В. — канд . экон . наук, доцент, генеральный  
директор ЗАО «РОССИМАШ»
Звягин Л.С. — канд . экон . наук, доцент кафедры "Системный 
анализ в экономике" ФГБОУ ВО «Финансовый университет 
при Правительстве Российской Федерации»
Проценко И.О. — д-р экон . наук, профессор кафедры микроэкономики Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ
Слепенкова Е.В. — канд . экон . наук, доцент кафедры предпринимательства и логистики ФГБОУ ВО «Российский экономический университет им . Г .В . Плеханова»
Чайковская Л.А. — д-р экон . наук, профессор, заведующая  
кафедрой бухгалтерского учета и налогообложения  
ФГБОУ ВО «Российский экономический университет  
им . Г .В . Плеханова»

Ответственный секретарь
Литвиненко Т.В. — аналитик ООО «РВС»

CONTENTS

MATHEMATICAL AND TOOL METHODS OF ECONOMY

Zvyagin L.S.
Interaction of System Analysis and Logistic Methods  
of Mathematical Modeling  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .3

DIGITAL ECONOMY

Loseva O.V.
Development of the Theory of Intellectual Capital  
in the Digital Economy  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .14

ECONOMICS OF ENTERPRENEURSHIP 
AND SMALL BUSINESS

Petrova T.V.
Expert-Analytical Paradigm in the Field of Recreational 
Services   .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .21

ENTERPRISE ECONOMY

Lvova N.A., Semenovich N.S.
The Drivers for Investment Activity of Business:  
Does the Theory Explain the Russian Practice?  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .26

MANAGEMENT OF INNOVATIONS

Pilipenko P.P., Timoshenko G.A.
Modern Trends in the Introduction and Promotion  
of Innovations in Russian Universities  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .33
Pastukhov V.E.
Technopark of High Technologies as a Coordinator  
of the Cluster Economy Development  
of Khanty-Mansiisk Autonomous District  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .45

ECONOMY OF INDUSTRY

Baurina S.B.
Strategic Vision for Business Development in the Gas 
Industry  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .50

LOGISTIC

Garnov A.P.
Information Support of Logistic Activities in the Culture 
Industry  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .56

FINANCE OF THE COMPANY

Vinogradova E.A.
Evaluation of the Effectiveness of Existing Methods for 
Managing Receivables of an Enterprise  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .  .62

DISCUSSION CLUB

Khachaturova S.S.
Training System for Interdisciplinary Relationships  .  .  .  .  .  .  .  .68
Deviatkin O.V.
Stress Testing in the System of Autogenous Crisis   .  .  .  .  .  .  .  .73

Уважаемые читатели!
Друзья!
Очередной номер журнала «НИР. Экономика фирмы» рассматривает комплекс важных и актуальных проблем функционирования 
российских предприятий в условиях развития цифровой трансформации экономики. 
Статья нашего автора Л.С. Звягина посвящена взаимодействию 
системного анализа и логистических методов математического моделирования и отражает основы и принципы данных подходов.
Развитию теории интеллектуального капитала в условиях цифровой экономики посвящена статья другого нашего автора  
О.В. Лосевой. В работе представлены новые подходы и современные 
модели оценки человеческого интеллектуального капитала, учитывающая природную и искусственную составляющие человеческого интеллекта.
Представляет несомненный интерес экспертно-аналитическая парадигма на рекреационном поле услуг, подготовленная нашим автором Т.В. Петровой. Как правильно 
отмечает автор, стимулирование развития рынка и повышения конкурентоспособности 
рекреационных услуг может способствовать притоку иностранного капитала, росту ВВП, 
повышению числа рабочих мест в экономике страны.
В статье наших авторов Н.А. Львовой и Н.С. Семенович систематизируются положения основных инвестиционных теорий, анализируются нормы сбережений и накоплений в России в сопоставлении с развитыми странами и другими странами БРИКС. 
Комплексно и системно исследуются современные тенденции внедрения и продвижения инноваций в российских вузах. Нашими авторами П.П. Пилипенко и Г.А. Тимошенко проведен анализ особенностей текущего этапа инновационного развития 
высшей школы. Выявлены современные тенденции внедрения и продвижения инноваций в российских вузах.
Важную роль на современном этапе развития российской промышленности представляют технопарки высоких технологий как координатор развития кластерной экономики Ханты-Мансийского автономного округа. В статье нашего автора В.Э. Пастухова 
проанализирована деятельность Центра кластерного развития «Технопарк высоких технологий». Внедрение инновационных технологий в кластеры округа позволит обеспечить 
синергетический эффект экономической деятельности предприятий округа.
В работе другого нашего автора С.Б. Бауриной обозначены стратегические принципы, 
которые позволят сохранить бизнес вне зависимости от волатильности рынка в краткосрочном периоде.
Необходимость применения инновационного логистического подхода путем формирования многоуровневой системы информационного обеспечения индустрии культуры, способствующего совершенствованию общей организации деятельности, повышению взаимосвязи отдельных звеньев, улучшению управляемости и росту совокупного 
экономического эффекта обосновывается в работе автора А.П. Гарнова.
В статье автора Т.А. Виноградовой представлены результаты исследования оценки 
эффективности управления дебиторской задолженностью в российских компаниях. По 
результатам исследования автором выявлены причины низкой эффективности данного 
процесса на предприятиях. 
В рубрике «Дискуссионный клуб» представлено актуальное исследование нашего 
автора С.С. Хачатуровой. В статье рассматривается обучающая система со встроенной 
технологией гипертекстовой интеграции смежных областей знаний. По мнению автора, 
современные инструментальные технологии, основанные на нелинейном способе представления информации и способствующие единению разнородных баз знаний, позволят значительно повысить качество экономического образования студентов.

Несомненный интерес представляет статья другого нашего автора О.В. Девяткина. 
В статье намечены важные пути решения поставленных задач долговременного устойчивого развития организаций и предприятий.
Мы ждем новых публикаций с рекомендациями и предложениями, направленными 
на развитие отечественной экономики. С наступающим Новым 2020 годом! Здоровья, 
счастья и успехов Вам, наши дорогие авторы и читатели!
 
С уважением, 
А.П. Гарнов,
главный редактор журнала 
«НИР. Экономика фирмы», 
д-р экон. наук, профессор  

1. ВВЕДЕНИЕ

Системный анализ представляет собой методологию теории систем, которая заключается в исследовании основных объектов, представленных как 
системы, проведении их структуризации и последующем анализе. Основной особенностью системного 
анализа является взаимосвязь не только с методами 
анализа, но и методами синтеза [2, c. 111].
Системный анализ рассматривают в двух аспектах, представленных на рис. 1.

Рис. 1. Аспекты системного анализа

То есть системный анализ выступает как универсальная научная теория в исследовании объектов — 
систем. В качестве научной дисциплины системный 
анализ пропагандирует идею кибернетики, исследуя 
категории, общие во многих дисциплинах и относимые к термину «система», которую изучают во 
многих научных отраслях знаний.
К примеру, любые экономические объекты,  
и экономику в общем, возможно исследовать с помощью системных позиций с трех точек зрения, 
представленных на рис. 2 [6, с. 83].

Рис. 2. Системные позиции рассмотрения  
изучаемого объекта

В другом случае системный анализ рассматривают как прикладные научные средства исследования и проектирования для систем по заданными 
характеристикам. Тогда системный анализ — эффективное средство для решения недоработанных 
проблем науки, производства и иных предметных 
областей.
История развития системного анализа представлена в приложении.
Основной целью системного анализа стало обнаружение и устранение неопределенности в решении 
сложных проблем на основании поиска приемлемого 
решения в существующих альтернативах.
То есть системный анализ выступает как совокупность методологических средств, которые используют при подготовке и обосновании решений 
со сложными проблемами разного характера, которые вызваны факторами, не поддающимися строгой 
количественной оценке. Он отталкивается от системного подхода, и ряда математических дисциплин, 

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ЭКОНОМИКИ

Взаимодействие системного анализа и логистических 
методов математического моделирования

Interaction of System Analysis and Logistic Methods of Mathematical Modeling

DOI 10.12737/2306­627X­2019­3­11 
Получено: 29 августа 2019 г. / Одобрено: 26 сентября 2019 г. / Опубликовано: 25 декабря 2019 г.

Звягин Л.С.
Канд. экон. наук, доцент, ФГОБУ ВО «Финансовый университет  
при Правительстве Российской Федерации», г. Москва,
e-mail: sdmif@yandex.ru

Zvyagin L.S.
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Financial University 
under the Government of the Russian Federation, Moscow,
e-mail: sdmif@yandex.ru

Аннотация
Статья представляет собой исследование в области взаимосвязи системного анализа и логистических методов математического моделирования. 
Она отражает основы и принципы данных подходов с точки зрения их 
взаимодействия при решении поставленных задач. В настоящее время 
проведено много исследований в этой области и выдвинуто много теорий 
относительно их интеграции. Но пока еще нет единого подхода к решению 
многих стоящих перед автором задач. Потому данная тема актуальна и 
сегодня.

Abstract
The article is a research in the field of interrelation of system analysis and 
logistic methods of mathematical modeling. It reflects the basics and principles 
of these approaches in terms of their interaction in solving problems. Many 
studies have been conducted in this area and many theories have been put 
forward regarding their integration. But there is still no single approach to the 
solution of many problems facing the author. Because this topic is relevant 
today.

Ключевые слова: системный анализ, математическое моделирование, логистические методы, теория интеграции, характеристика системного анализа.

Keywords: system analysis, mathematical modeling, logistic methods, integration 
theory, characteristics of system analysis.

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

Рис. 4. Этапы принятия решений

Основные задачи в системном анализе представлены на рис. 5.

 

Рис. 5. Задачи системного анализа

В концепции системного анализа при решении 
любых сложных проблем рассматривают как решения систем взаимосвязанных задач, где любая из них 
разрешается собственными предметными методами, 
и потом производят синтез данных решений, который оценивают критерием (критериями) достижения 
решаемости этой проблемы. Логическую структуру 
для процесса принятия решений при системном анализе представим на рис. 6 [2, c. 126].

Рис. 6. Логическая структура процесса принятия решений

В методологии системного анализа главным является процесс по постановке цели. В экономике не 
требуется готовая модель для объекта или процесса 
при принятиях решений, необходима методика, которая позволит постепенно сформировать модель 
решений, обосновав ее адекватность при каждом 
шаге по формированию эффективного решения, при 
участии лица его принимающего.
 Проблемы или задачи, решение коих раньше 
основывались на интуиции (разработки орг. структур), теперь невозможно решать без системного ана
а также современных методов в управлении и IT  
[7, с. 142].

2. МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В основании методики системного анализа положены операции по количественному сравнению 
и выбору альтернатив при принятии решений, подлежащих реализации. Если требование по заданному 
качеству альтернатив выполняется, то можно получить их количественные оценки. Они, в свою очередь, позволяют проводить сравнение альтернатив 
и отражают участвующие при сравнении свойства 
альтернатив (результаты, эффективность, стоимость 
и пр.).
В системном анализе решение проблем определено как работа по сохранению или улучшению характеристик системы или созданию новой системы 
по заданным качествам. Основные приемы и методы 
в системном анализе направлены на выработку альтернативных вариантов для решения проблем, выявление уровня неопределенности для каждого варианта и сопоставление вариантов с их эффективностью (критериям). Поэтому системный анализ 
можно представить как совокупность основных 
логических элементов (рис. 3).

 

Рис. 3. Элементы системного анализа

Проблема представляет собой сложный теоретический или практический вопрос, который требует 
решений, изучений, исследований. Проблема — это, 
прежде всего, наличие определенного противоречия 
в реальной системе и требований внешней среды.
К примеру, при возникновении проблемы при 
состоянии системы не соответствующей реальным 
условиям жизни ее в прежнем облике. Разрешение 
проблем может быть осуществлено при принятии 
решений для ее изменения на основании выявлений 
причинно-следственной связи с прежними и новыми 
требованиями.
Выявить проблемные ситуации — это и станет 
проблемой принятия решений. Процесс по принятию решений необходимо завершить конкретными 
итогами. Этими результатами станет решение определенных задач. Поэтому проблема по принятию 
решений может быть разбита на несколько этапов, 
представленных на рис. 4 [6, c. 218].

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

лиза, поскольку часто они носят системный характер. При принятии «взвешенных» решений нужен 
широкий охват и разносторонний анализ всех факторов, которые существенно влияют на решаемые 
проблемы. Нужно использовать системный подход 
и при изучении проблемных ситуаций, и при привлечении средств системного анализа в решении 
этих проблем. Также полезно пользоваться методологией системного подхода и анализа в решении 
сложных проблем — выдвижение и выбор концепции стратегии развития компании, разработках 
иных рынков для сбыта товаров, совершенствовании и приведении в соответствие с новыми условиями на рынке внутренней среды организации  
и пр.
Системный анализ основан на многих принципах, определяющих его содержание и отличия от 
иных видов анализа. Сюда относятся такие принципы, представленные на рис. 7 [2, с. 116].

Принципом конечной цели определяется абсолютный приоритет для конечной цели при проведении системного анализа. Данному принципу присущи следующие правила, представленные на рис. 8 
[5, c. 231].

 

Рис. 8. Правила постановки конечной цели

Понимание, что ситуацию нужно исследовать, — 
первый шаг исследователя. Данный этап творчества 

Рис. 7. Принципы системного анализа

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

напрямую связан с понятием «цель» — мысленное 
предвосхищение итогами работы. Целью регулируется и направляется человеческая деятельность, состоящая из элементов, представленных на рис. 9.
 

Рис. 9. Элементы деятельности человека

В данных элементах (задачах) определение цели 
находится на 1-м месте. Четко поставить цель намного труднее, чем ей следовать. Цель конкретизируют и трансформируют относительно исполнителей 
и условий. Цель высокого порядка будет содержать 
исходную неопределенность, требующую учета. Но 
при этом, цель нужно определить однозначной. Ее 
постановка допускает инициативу исполнителя. 
То есть постановка цели исследований занимает 
определяющую роль при системном анализе, поскольку предопределит его эффективность проведения, 
качество итога. Диапазон формулировки цели будет 
состоять и в определении желаемого итога, но и при 
определении средств, которыми она достигается. 
Нужно помнить, что при недостатке ресурсов для 
достижения поставленной цели, возможно получать 
результат, но не желаемого качества. Ресурсы тогда 
будут выступать как мерило эффективности в достигаемой цели.
Цель представляет собой желаемое состояние для 
системы или конечный итог в деятельности. Основная задача специалиста в системном анализе — раскрытие целей лицам, принимающим решения. Процесс по их раскрытию осуществляют через метод 
итерации вместе со специалистом по системному 
анализу и управленцем.
Определение целей будет зеркальным отражением формулировки проблем, так как проблема 
представляет собой несоответствие необходимого 
(желаемого) и фактического положения дел. Верная 
постановка цели может стать «половиной» решения 
проблем. Основные усилия подчиненных, организация работ и современная техника не смогут привести к успеху при выборе ошибочной цели системного анализа.
Цели взаимосвязаны с проблемами: то есть, поставленная цель будет порождать проблемы в ее достижении, или для решения проблем ставят цель в 
качестве пути ее решения. Притом проблемы носят, 
в основном, объективный или субъективный характер, а цель может выступать как желание или направление деятельности [2, c. 224].
К примеру, руководство компании для совершенствования системы управления хочет создать АИС. 

Эта цель будет порождать несколько проблем: недостаток финансовых средств, требуемых помещений, 
кадров для ее введения и эксплуатации, и в итоге 
встает проблема выбора технического и программного 
оснащения. Для конкретизации цели руководители 
обязаны определяться и с потенциальными ресурсами 
и уточнять характеристики создаваемой АИС.
Иногда такое исследование приводит к выводу, 
что проблемы как таковой нет или она была изначально неверно сформулирована.
К примеру, невозможно в одно и то же время 
стремиться к росту общего объема товаров, улучшать 
их качество и уменьшать эксплуатационные расходы, так как эти цели несовместимы и носят противоречивость в характере. Рост объемов продукции 
требует дополнительных трат. Поэтому целесообразнее устанавливать определенные пределы для роста 
продукции. Тогда бы «уменьшению эксплуатационных расходов» был придан смысл «уменьшения 
эксплуатационных расходов, согласованных с приемлемым качеством, оборудованием, инструментом 
и персоналом», и данная цель станет достижима.

3. РЕЗУЛЬТАТЫ И ОБСУЖДЕНИЯ

Здесь речь пойдет о применении математики для 
экономических исследований. То есть это — вид логики формальной, выступающий как самая формальная логика.
Преимуществами этих методов будет количественный подход к количественной определенности 
в изучаемых явлениях, в их наглядности. Точные 
знания, которые передаются математикой, представляя собой убедительный аргумент в ее защиту.
Но математика не всесильна. За границами «естественно-научного знания» лежит еще достаточно 
многое. Преувеличение математики также будет 
своего рода бесплодным умствованием. Математическая логика вместе с формальной логикой выявляет в значимой мере функциональные связи в явлениях, т.е. прямые и обратные связи внутри переменных величин. Притом математике нет различий 
в существе данных связей, в закономерностях или 
случайных совпадениях. К примеру, есть циклы экономической активности с продолжительностью 
10–12 лет; также известно, что солнечная активность 
усиливается каждые 12 лет (в год Змеи); а механизм 
взаимосвязи данных явлений еще пока не был обнаружен даже при многих исследованиях; пока данная взаимосвязь — только математически повторяющийся факт.
Из методик средств математики экономика широко 
использует следующие, представленные на рис. 10  
[3, c. 121].

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

Рис. 10. Математические методы,  
используемые в экономике

Среди методик графического анализа в экономической науке сегодня очень популярна для учебных 
целей система декартовых координат.
В иностранных учебниках по теории экономики 
выделен еще метод сравнительной статики, представляющий собой сравнение новых положений 
явлений со старыми без аналитики того, как данное 
положение было достигнуто, и часто не учитывая 
точные количественные изменения. Этот метод помогает только выявлять общее направление в изменениях переменных после частичного нарушения 
начального равновесия. К примеру, с 1990-х гг. в РФ 
падала рождаемость, росло число пенсионеров и показателей смертности; эту ситуацию выявляло сравнивание количественных показателей; но на вопрос 
о причинах это сопоставление показателей в основном ответить неспособно [2, c. 118].
Основная идея для математической логики представляет собой формализацию знаний и рассуждений. Легко формализуемые знания — математические. То есть математическая логика — наука про 
математику, или метаматематика. Центральное понятие в математической логике — «математическое 
доказательство». На самом деле «доказательные» 
(или дедуктивные) рассуждения выступают как 
единственный вид признанных в математике рассуждений. Рассуждения тут изучают с позиции 
формы, а не смысла. То есть рассуждения моделируют чисто «механические» процессы переписывания текста (формул). Этот процесс будет выводом. 
Также выделяют, что математическая логика концентрируется лишь на синтаксических понятиях. 
Но важно и как соотносят рассуждения и действительность (или наши представления). Поэтому 
нужно еще иметь в виду и некоторый смысл в формулах и выводах. Здесь пользуются термином «семантика» (синоним слова «смысл»), четко разделяя 
ее и синтаксис. Когда же речь идет лишь о синтаксисе, часто пользуются термином «формальная система». Возможно использовать синоним данного 
термина — «исчисление». Объекты формальных 
систем — строки текста, с помощью которых записывают формулы.

Формальная система определена, если:

 

Рис. 11. Условия определения формальной системы

Основные принципы операций представлены на 
рис. 12. 
Раздел «математической логики» составляют  
3 части: относительно неформального аксиоматического метода, относительно логики высказываний и 
относительно логики предикатов (первого порядка). 
Аксиоматический метод в построении — первый шаг 
для формализации теории. Большая часть задач, которые рассматриваются в математической логике, 
заключена в доказательстве части утверждений.  
В математической логике есть много ветвей. Здесь 
применимо табличное построение для логики высказываний, используется специальный язык, состоящий из символов и формул логики высказываний 
[8, с. 36].
Аксиоматический метод не фиксирует жестко 
применяемый язык, т.е. не фиксирует границы для 
содержательного понимания предмета, при этом 
требующий аксиоматического определения по всем 
специальным для этого предмета исследования понятий. Данный термин не будет иметь общепринятого толкования.
Исторически развитие аксиоматического метода 
охарактеризовывает все нарастающий уровень формализации. Неформальный аксиоматический метод 
выступает как определенная ступень данного процесса.
Изначальное, представленное Евклидом аксиоматическое построение геометрии носило дедуктивный характер в изложении, где в основу положены 
определения и аксиомы, из которых, основываясь 
на здравом смысле и очевидности, выводили следствия. При том выводе неявно могли использоваться 
не заложенные в аксиомах предположения геометрии, характера, в особенности относимые к пространственному движению и взаимному расположению прямых и точек. Затем были выявлены в геометрии понятия и определяющие их аксиомы, используемые неявно самим Евклидом и его со- 
ратниками. Притом возник вопрос: на самом ли деле 
выявлены все аксиомы? Руководящий принцип при 
решения данного вопроса был сформулирован  
Д. Гильбертом (D. Hilbert): «Следует добиться того, 
чтобы с равным успехом можно было говорить вместо точек, прямых и плоскостей о столах, стульях и 
пивных кружках». Когда доказательство не будет 

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

терять доказательной силы от этой замены, то, возможно, все используемые при доказательстве специальные предположения уже зафиксированы в 
аксиомах. Достигнутая в этом подходе степень формализации — уровень формализации, который характерен для неформального аксиоматического метода. Эталон при этом — классический труд Д. Гильберта «Основания геометрии».
Неформальный аксиоматический метод применяют не только для придания установленной завершенности аксиоматически изложенной конкретной 
теории. Это действенное орудие в математическом 
исследовании. Так как изучая системы объектов по 
такому методу не используют их специфику, то данные утверждения переносят на иную систему объектов, которая удовлетворяет предложенные аксиомы. По неформальному аксиоматическому методу, 
аксиомы — это неявные определения для первоначальных понятий (а никак не очевидные истины). 
И что представляют собой такие объекты — неважно. 
Все самое важное о них сказано в аксиомах. Предмет 
изучения в аксиоматической теории — любая ее интерпретация [9, c. 105].

Неформальный аксиоматический метод, помимо 
непременного аксиоматического определения основных специальных понятий, представляет и иную 
характерную особенность. Данное свободное, неконтролируемое аксиомами, основанное на содержании 
понимания использования идей и понятий, применимых ко всем мыслимым интерпретациям, вне зависимости от их содержания. Например, широко 
используют теоретико-множественные и логические 
понятия и принципы, а также понятия, которые связаны с идеей счета, и пр. Вхождение в аксиоматический метод рассуждений, которое основано на содержательном понимании и здравом смысле, а не по 
аксиомам, объясняют не фиксированностью языка, 
в котором создают и доказывают свойства аксиоматически задаваемой системы объектов. Фиксация 
языка приводит к термину «формальная аксиоматическая система» и создаст материальную основу по 
выявлению и четкому описанию допускаемых логических принципов при контролируемом употреблении теоретико-множественных и иных общих или 
не специальных в исследуемой области понятий. 
Когда в языке отсутствуют средства (слова) для пе
Рис. 12. Основные принципы операций

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

редачи теоретико-множественных понятий, то отсеиваются основные доказательства, которые основаны на использовании этих средств. Когда в языке 
присутствуют средства, чтобы выразить некоторые 
теоретико-множественные понятия, то их применение в доказательствах возможно ограничить правилами или аксиомами.
Фиксируя разным образом язык, получают много 
теорий основного объекта рассмотрения. К примеру, 
при рассмотрении языка узкого исчисления предикатов в теории групп получат элементарную теорию 
групп, где невозможно формулировать какое-либо 
утверждение о подгруппах. При переходе к языку 
исчисления предикатов 2-й ступени появится возможность рассмотрения свойств, где велико значение понятия «подгруппа». Формализацией неформального аксиоматического метода в теории групп 
послужил переход к языку системы Цермело — 
Френкеля с ее аксиоматикой.
Аксиоматический метод представляет собой способ выстраивания научной теории, где в ее основу 
положен ряд исходных положений (суждений) — аксиом, или постулатов, из коих все другие утверждения такой теории должны быть выведены только 
логическим путем, через доказательства. Выстраивание науки на основании аксиоматического метода 
часто называют дедуктивным. Основные понятия в 
дедуктивной теории (без фиксированного числа первоначальных) вводят через определения, выражающие их через ранее вводимые понятия. В определенной мере дедуктивные доказательства, которые 
характерны для аксиоматический метода, применяют многие науки, но основная область его приложения — математика, логика и часть разделов физики [2, c. 49].
Идея аксиоматического метода впервые высказывалась при построении геометрии в Древнейц 
Греции (Пифагором, Платоном, Аристотелем, Евклидом). Сегодня аксиоматический метод характеризует выдвинутая Гильбертом теория формального 
аксиоматического метода, ставящая задачу по точному описанию логических средств для вывода 
теорем посредством аксиом. Основной идеей Гильберта стала полная формализация относительно 
языка науки, и ее суждения рассматривают через 
последовательность знаков (формул), приобретающих смысл только в некоторой определенной интерпретации. При выводе теорем из аксиом формулируют специальные правила по выводу. Доказательства тогда выступают как последовательность формул, любая из которых — или аксиома, или получена 
из исходных формул последовательности относительно правила вывода. Свойства этой формальной 

системы целиком изучают посредством метатеории. 
Основными требованиями, предъявляемыми к аксиоматическим формальным системам, будут непротиворечивость, полнота, независимость для аксиом. 
Программа Гилберта, предполагающая возможность 
доказывать непротиворечивость и полноту основной 
математики, в целом была невыполнима. В 1931 г. 
Геделем была доказана невозможность для полной 
аксиоматизации развитых научных теорий, что свидетельствовало об ограниченности аксиоматического 
метода. Заложенные принципы аксиоматического 
метода подвергались критике приверженцами интуиционизма, а также конструктивного направления.

4. ВЗАИМОСВЯЗЬ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА  
И МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ ЛОГИКИ

Системный анализ часто порождает потребность 
в использовании логических методов для оценки 
логической совместимости моделируемых систем, 
проверки корректности выводов и предположений, 
формулировки и оценки возможных гипотез и пр. 
Логика заложена в основании системного анализа, 
поскольку многими известными специалистами  
в теории систем (Р. Акоффом, Л. Берталанфи,  
Дж. Клиром, М. Месаровичем, Н.Н. Моисеевым, 
В.Н. Садовским, А.И. Уемовым, Ю.А. Урманцевым, 
Ю.А. Шрейдером и пр.) она тесно связывалась с логикой и методологией данной науки. Методологическими основаниями теории систем считают конструктивные определения и оценку взаимосвязи в 
основных понятиях системного анализа (система, 
цель, целостность, элемент, множество, системные 
связи, отношения, вход-выход, обратная связь и пр.) 
и их соответствие искусственным и природным объектам. Но на том этапе используют только элементарную логику [6, с. 228].
Более сложные и продуктивные в настоящее 
время логические методы анализа применяются, 
когда в системный анализ добавляют методы и средства, генерируемые искусственным интеллектом, но 
используют при системном анализе довольно редко. 
Видно, это обусловлено за счет того, что теоретические основы для системного анализа и искусственного интеллекта имеют существенные различия и 
плохо совместимы, что очень затрудняет возможности 
использования искусственного интеллекта и в части 
логического анализа в практике системного подхода.
В настоящее время в логическом анализе систем 
и суждений пользуются в основном декларативным 
подходом, в основание которого положена теория 
формальных систем, которая была создана в XX в. 
усилиями многих специалистов в области математики и философии. Такой подход противопостав
НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13

ляют процедурному (или математическому) подходу, 
который сейчас считают плохо приспособляемым 
относительно логического анализа. Но с развитием 
декларативного подхода возникает ряд трудностей 
и проблем, которые обусловлены его спецификой. 
К ним можно отнести следующие.
1. Основная проблема заключена в использовании 
декларативного подхода, когда множество задач 
логического анализа нужно сводить к «выполнимости логической формулы», где есть возможность пользоваться лишь двумя вариантами ответа: положительным или отрицательным. Такой 
процесс сведения, даже при большом объеме 
позитивных итогов в данной области, достаточно 
непрост. Также в ряде случаев он не только отвечает на вопрос «да или нет?», но также оценивает 
значения параметров для системы или состав, 
число объектов, которые удовлетворяют задаваемым условиям, и будет нереализуем. Это обстоятельство и стало причиной того, что заложенные 
в основании декларативного подхода языки 
искусственного интеллекта становятся более 
сложными при потребности их наполнения разными «недекларативными» процедурами и функциями. При этом сейчас наблюдают тенденции к 
использованию как основных языков в программировании интеллектуальных систем не специфических, а процедурно ориентированных языков. При этом сохранился разрыв в «декларативной» теории и «процедурной» практике.
2. В моделировании и анализе модифицируемых 
суждений (суждений с применением гипотез и 
абдуктивными заключениями) большая часть исследователей рекомендует пользоваться неклассической логикой (логикой умолчаний, немонотонной логикой и пр.), поскольку считается, что 
в классической логике мало средств для решения 
этих задач. Но в большинстве случаев интерпретации неклассических логик или отсутствуют, или 
не соответствуют интерпретации самих объектов, 
которые предназначены для системного анализа. 
Полагают, что трудности в моделировании модифицируемых рассуждений при классической логике обусловливаются не ее недостатками, а специфичностью в формальном подходе [4, c. 228].
3. Как одно из математических средств в логическом 
анализе систем используют алгебру множеств. 
Относительно интерпретации она соответствует 
большинству объектов системного анализа, но 
использование такой алгебры в чистом виде позволит решить только незначительную часть из 
задач логического анализа систем. Необходима 
возможность модифицирования алгебры мно
жеств, чтобы существенно расширить ее аналитические возможности при логическом анализе.
4. Сейчас интеллектуальные системы состоят из 
двух типов разных объектов: баз данных (БД) и 
знаний (БЗ). По структуре они принципиально 
разные, поскольку их строение основано на различных подходах. Представление и обработка 
данных (факты, таблицы, графы, сети, тексты и 
пр.) находится в соответствии с алгебраическим 
подходом и часто используется в системном анализе. Относительно баз знаний, их основные модели (предикаты, фреймы, семантические сети, 
правила) построены на основании декларативного подхода. Следствие этого несоответствия — 
существенные различия в структуре систем программирования в БД и БЗ, т.е. большие затраты 
по времени и средствам при разработке методов 
сопряжения БД и БЗ в одну систему.
5. Часто в анализе систем требуется применение 
логиковероятностных методов. Данные методы 
разработаны в научной школе И.А. Рябинина и 
основаны на законах и принципах булевой алгебры и теории вероятности. Их используют в ситуации, когда система и ее элементы могут иметь 
лишь два возможных состояния. То есть возникает потребность в разработке методов логиковероятностного анализа по системам и элементам 
с произвольным числом состояний.
6. В использовании традиционных методов искусственного интеллекта (ИИ) для логического анализа больших систем необходимы большие объемы вычислительных ресурсов (время и память), 
а возможность распараллеливания операций довольно ограничена, поскольку методы в логическом анализе в ИИ основываются на принципе 
резолюции, где параллельная обработка имеет 
возможность быть только при ограниченном числе пар резольвирующих дизъюнктов. Такие трудности не позволят реализовывать логический 
анализ для многих систем в онлайн-режиме.
Поиск решений данных проблем ведут по многим 
направлениям, обычно беря за основу декларативный 
подход к традиционным моделям БЗ, которые по характеристикам недостаточно согласуются с архитектурой современных ПК и непригодны при существенном 
улучшении ситуации. Кроме этого, в настоящее время 
модели баз знаний мало приспособлены к применению 
логико-вероятностных методов анализа систем. Потому разработки обобщенного алгебраического подхода относительно логического и вероятностного анализа систем, которые лишены указываемых выше 
недостатков, и разработка алгоритмической базы для 
таких структур — актуальная проблема.

НИР. Экономика фирмы (№ 4 (29), 2019). 83: 5–13