Информационное письмо
Образец оформления статьи
Анкета автора
29.11.2015

Информационные потоки как фактор производства

Минаков Владимир Федорович
доктор технических наук, профессор кафедры информатики, Санкт-Петербургский государственный экономический университет, г. Санкт-Петербург, Российская Федерация
Аннотация: Получена зависимость объема производства в функции капитала, труда, используемой информации, научно-технологической эволюции. Показаны замещающие свойства информации и информационных потоков в автоматизированных системах производствах товаров и предоставления услуг. Выявлены маркетинговые возможности информационных ресурсов.
Ключевые слова: автоматизация, производство, информация, научно-технический прогресс, модель, эффективность
Электронная версия
Скачать (478.3 Kb)

1. Введение

Традиционно информация интерпретируется как совокупность сведений в вариативной форме представления [2, 3]. Однако, в автоматических системах, предоставляющих услуги без участия персонала по запросам пользователей [1, 8, 9], проявляются свойства информации, замещающие другие факторы производства, например, труд персонала. Особенно широкое распространение автоматизация технологических процессов получила в банковском деле, в электронной коммерции. Терминальное обслуживание, Интернет–банкинг, работа банкоматов не требуют затрат труда сотрудников [4, 13]. Следовательно, обоснованно полагать, что информация является фактором производства при его автоматизации. Актуальной в этой связи является верификация математической модели зависимости объемов производства от объемов используемой информации.

2. Цель исследования

Целью исследования является верификация экономико-математической модели влияния потоков информации на объем производства.

3. Учет потоков информации в модели объемов производства

Для получения модели взаимосвязи результатов производства с финансовыми, трудовыми, информационными ресурсами будем использовать производственную функцию [16].

1.png,

где V – объем производства продукции (услуг) в единицу времени, например, в месяц);

A – масштабирующий коэффициент;

K – объем капитала, используемого для производства материальных ресурсов V;

α – эластичность производства по капиталу;

L – объем трудовых ресурсов;

β – эластичность производства по труду;

γ – декремент научно-технологической эволюции;

e – основание натурального логарифма;

t – текущее время.

Объем производимой продукции, например, в виде материальных ресурсов [6, 18], выступает на рынке в качестве объема предложения S. Поток таких ресурсов определяется спросом D. Соотношение спроса и предложения обозначим как ds = D/S. В потоке материальных ресурсов может участвовать только ds в диапазоне от нуля до единицы. Поэтому объемы, образующие поток D, не превышают доли ds от объема V.

Важно определить место информации, а также информационных потоков в создании потока D [15, 28, 29]. Для реализации продукции в соответствии с нормами права требуется набор документов [7, 11]: счета оплаты, квитанции, накладные и пр. Такой минимально необходимый и достаточный объем информации обозначим как I.

Например, начало финансовой транзакции по счету банковской карты, предопределяет необходимость и достаточность такой информации, как:

– данных банковской карты (ее номера и CVV), а также кода подтверждения транзакции, сгенерированной и отосланной банком клиенту,

– кода авторизации,

– состояния банковского счета клиента (например, счета банковской карты),

– валюты и размера транзакции.

Денежный поток по итогам транзакции в соответствии с договором обязывает получателя обеспечить выпуск продукции на сумму транзакции, а также выполнить ее поставку плательщику.

Электронные документы (как платежные, так и справочно-информационные) составляют структурированный кластер информационного потока, требуемого нормативами, с объемом информации I.

Измерение потока информации может быть выполнено по количеству информации, передаваемой контрагентами в единицу времени, например, в месяц, час и т.п. [5, 10, 14, 26].

В случае моделирования производства продукции (как и ее поставок) важно иметь количественное исчисление не абсолютного объема информационного потока (это имеет значение для операторов телекоммуникационных систем, обслуживающих предприятия цепи поставок), а относительного I*=I/In, отражающего степень достаточности информации для инициализации, например, финансового, материального потоков. Тогда отгруженным может быть объем спроса [12, 17] пропорциональный I* и V.

Финансовые ресурсы Со, необходимые для закупки материальных ресурсов V, определяются их ценой Р:. а с учетом отгруженных объемов: 

2.png,

Полученная математическая взаимосвязь финансовых потоков с материальными, трудовыми, информационными является обобщенной производственной функцией, частным случаем которой является классическая функция Кобба-Дугласа. При этом материальные потоки реального сектора [19 -22] определены в функции факторов производства: труда, капитала, научно-технического прогресса, информационных потоков [23-25, 27].

Важно отметить, что информационные потоки играют замещающую роль. За счет их увеличения могут быть снижены затраты трудовых ресурсов, капитала в материальных и финансовых потоках. Следовательно, информационные ресурсы и создаваемые ими потоки играют роль факторов: производства материальных ресурсов. Вот почему информационные потоки даже в социальных сетях влияют на рост потоков материальных ресурсов.

С учетом возможности создания в информационных системах потоков, превышающих минимально необходимые, регламентированные законодательством, (на величину I*k с учетом коэффициента конверсии k) можно повысить финансовые потоки, например, посредством продвижения товаров в социальных сетях, поисковых системах:

3.png,

Полученная функция потоков материальных ресурсов отражает современное состояние взаимоотношений производителей с потребителями, в которых существенная роль принадлежит потокам информации. Действительно, конверсия сетевой рекламы, сетевых поисковых запросов, посещений сайтов в покупки товаров и услуг являются ключевыми, например, для банка Тинькофф кредитные системы, как и для ряда коммерческих банков.

4. Выводы

1. Автоматизация взаимодействия потребителей с поставщиками в информационном обществе определяет динамику и объемы продаж товаров и услуг. Услуги, реализуемые без участия персонала организаций (платежи провайдерам, операторам сотовой связи, Интернет–магазинам, банковские операции через терминалы и банкоматы), характеризуются полным замещением труда персонала информационными ресурсами. Это дает основания рассматривать информацию и информационные потоки как ресурс производства, обладающий свойством замещения аналогично капиталу и труду.

2. Предложенная модель связи материальных ресурсов с информационными, финансовыми, трудовыми дает возможность оценки и создания необходимых потоков, которые решают задачу обеспечения требуемого результата, то есть задачу синтеза в управлении производством. При этом исключается избыточность каждого из ресурсов. Одновременно гарантируется выполнение операций всеми участниками бизнес-процессов.

Список литературы:

1. Аванесов Г.М., Путькина Л.В. Информационные технологии в допечатной подготовке. Учебное пособие / Г.М. Аванесов, Л.В. Путькина. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ. – 2015. – 80 с.

2. Аванесов Г.М., Путькина Л.В. Управление жизненным циклом информационных систем. Учебное пособие / Г.М. Аванесов, Л.В. Путькина. – СПб.: Изд-во СПбГЭУ. – 2014. – 93 с.

3. Акинин П.В., Королев В.А., Кочергин С.Г., Торопцев Е.Л., Мараховский А.С., Брежнева И.Б., Дьякова Ю.Н. Математические и инструментальные методы экономики. Учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся по специальности «Прикладная информатика» и экономическим специальностям. – М.: – КноРус. – 2014. – 224 с.

4. Афанасенко И.Д., Щербаков В.В. Экономика и организация коммерции: становление и развитие в России. – СПб.: СПбГУЭФ. – 1998. – 150 с.

5. Белоусов И.Н., Королев В.А. Стратегическое управление в сбалансированной системе показателей в российских компаниях // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2014. – № 2 (41). – С. 253-255.

6. Божков М.И. Энергосбережение - это оптимизация производства и потребления энергии // Электрика. – 2010. – № 1. – С. 3-8.

7. Галстян А.Ш., Шиянова А.А., Минаков В.Ф. Моделирование стратегического развития рынка страхования в России: проблемы и пути их решения // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2014. – № 2 (41). – С. 256-260.

8. Горбунов А.А., Путькина Л.В. Виртуальная предпринимательская структура. Новый подход в системе управления // Мир экономики и права. – № 5. – 2011. – С.13-18.

9. Граничин О.Н. Введение в разработку приложений для мобильных платформ / О.Н. Граничин, В.И. Кияев, А.В. Корявко и др. – СПб. – 2011. – 518 с.

10. Граничин О.Н., Кияев В.И., Немнюгин С.А. Опыт подготовки IT-специалистов на базе корпоративной университетской лаборатории // Прикладная информатика. – 2010. – № 2. – С. 12-20.

11. Королев В.А., Брежнева И.Б., Глазкова И.Ю. Построение стохастической модели анализа риска инвестиций // Экономический анализ: теория и практика. 2007. – № 1. – С. 6-9.

12. Королев В.А., Калашников А.А., Атрощенков Д.Д. Расчет коэффициентов экономической выживаемости региона // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. – 2011. – № 6 (137). – С. 27-30.

13. Королев В.А., Ламтева Е.Д. Проблемы развития Интернет-банкинга в регионах Российской Федерации // Финансы и кредит. – 2007. – № 26 (266). – С. 2-4.

14. Лукинский В.В., Кулаговская Т.А., Малевич Ю.В. Методы расчета основных параметров моделей (стратегий) управления запасами в цепях поставок // Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. – 2009. Т. 28. № 1. – С. 217-226.

15. Минаков В.Ф. Логистика мобильной торговли // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 9 (28). – С. 77-78.

16. Минаков В.Ф. Производственная волновая функция // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 10-1 (29). – С. 22-25.

17. Минаков В.Ф., Лобанов О.С., Минакова Т.Е. Аналоговые и дискретные метрики и модели оценки инноваций // Материалы 3-й научно-практической internet-конференции Междисциплинарные исследования в области математического моделирования и информатики. – Ульяновск. – 2014. – С. 280-287.

18. Минаков В.Ф., Минакова Т.Е. Исследование динамики производства электроэнергии региона // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2005. – № 4. – С. 74-77.

19. Минакова Т.Е. Эластичность качества электроэнергии // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2014. – № 5-1 (24). – С. 90-92.

20. Минакова Т.Е. Энергосбережение: системный подход // APRIORI. Серия: Естественные и технические науки. – 2015. – № 1. – С. 10.

21. Путькина Л.В. Динамика концепции развития предпринимательских структур // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2015. – № 2-3 (33). – С.79-80.

22. Путькина Л.В. Особенности инновационных предпринимательских структур // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies. – 2015. – № 2-3 (33). – С.80-82.

23. Путькина Л.В. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. Статья в открытом архиве № 0321400431 30.07.2014.

24. Путькина Л.В. Эволюция концепций применения ИТ в управлении бизнес-процессами // Международный научно-исследовательский журнал = Research Journal of International Studies.. – 2014. – № 12-2 (31). – С.31-32.

25. Путькина Л.В. Эффективность реинжиниринга бизнес-процессов на предприятиях СКС // Современные аспекты экономики. – 2009. – № 4. – С. 32-34.

26. Путькина Л.В., Деревинский Д.О. Системы дистанционного обучения на платформе Microsoft office sharepoint server 2007 // Дистанционное обучение в высшем профессиональном образовании: опыт, проблемы и перспективы развития: тезисы докл. 2 Межвуз. науч.-практ. конф. (Санкт-Петербург, 10 июня 2009 г.). – Санкт-Петербург. – 2009. – С. 94-97.

27. Путькина Л.В., Пискунова Т.Г. Интеллектуальные информационные системы. – СПб.: СПбГУП. – 2008. – 228 с.

28. Щербаков В.В. Глобализация экономики, региональная интеграция, влияние этих процессов на положение трудящихся государств-участников СНГ // Общество и экономика. – 2002. – № 2. – С. 7.

29. Щербаков В.В., Уваров С.А. Обоснование логистических альянсов в коммерции // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. – 1996. – № 4. – С. 105.