Перспективы применения имитационного моделирования для управления студенческим предпринимательством в университете

Актуальность темы исследования обусловлена выбором и применением методов исследования для процесса принятия решений в университетской среде. Уровень сложности объектов управления растет в связи с повышением уровня турбулентности бизнес-среды. Университеты не являются исключением, исходя из их проходящей трансформации и процесса становления полноценным игроком рыночной экономики. Применение имитационного моделирования является перспективной темой и заслуживает внимание при принятии управленческих решений в сфере высшего образования. Цель исследования - представить и продемонстрировать возможности применения инструмента имитационного моделирования для управления университетскими процессами. Гипотеза исследования: несмотря на то, что имитационное моделирование становится все более популярным методом прогнозирования в социальных системах, в сфере университетского управления он практически не применяется. Развитие применения данного метода существенно улучшает  прогнозирование процессов для университетского управления. В работе представлена модель студенческого предпринимательства ИРНИТУ (г. Иркутск), построенная при помощи AnyLogic и продемонстрирована ее работа с точки зрения поведения модели в обычных условиях и условиях стимулирования отдельного конкурса (Программа “Умник” (организатор - ФСИ), Программа “СТАРТ” (организатор - ФСИ) и программа “Стартап” (организатор - ФСИ в рамках Федерального проекта “«Платформа университетского технологического предпринимательства”). Из программного обеспечения была выбрана и применена программа AnyLogic (Россия). Группой исследователей была выбрана дискретно-событийная модель для удобства сбора статистики и выбора победителя. В результате был сделан вывод: модель способна предсказать наиболее вероятный исход заложенных действий или интереса за более короткий срок по сравнению с другими инструментами прогнозирования. Теоретическая значимость работы состоит в расширении перечня исследуемых вопросов для применения имитационного моделирования в сфере высшего образования.  Практическая значимость состоит в применении результатов для оценки эффективности студенческого предпринимательства и будет интересна как администрации вузов, так и исследователям высшего образования.

1. Луман Н. Социальные системы. Очерк общей теории. СПб.: Наука, 1981. С. 208.

2. Красных С. С. Имитационное моделирование социально-экономических процессов в территориальных системах // Журнал экономической теории. 2020. Т. 17. № 2. С. 503–508. DOI: 10.31063/2073-6517/2020.17-2.22

3. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура / Пер. с англ.; под научн. ред. О. И. Шкаратана. М.: ГУ-ВШЭ, 2000.

4. Forrester J. W. Industrial Dynamics – A Major Breakthrough for Decision Makers. Harvard Business Review. 1958. Vol. 36. No. 4. P. 37–66.

5. Longstaff F. A., Schwartz E. S. Valuing American options by simulation: A simple least-squares approach // REVIEW OF FINANCIAL STUDIES. 2001. Vol. 14. Iss. 1. P. 113–147. DOI: 10.1093/rfs/14.1.113

6. George-Marios Angeletos, David Laibson, Andrea Repetto, Jeremy Tobacman, Stephen Weinberg. The Hyperbolic Consumption Model: Calibration, Simulation, and Empirical Evaluation // The Journal of Economic Perspectives. 2001. Vol. 15. No. 3. P. 47–68. DOI: 10.1257/jep.15.3.47

7. Macal C. M., North V. J. Tutorial on agent-based modelling and simulation // Journal of Simulation. 2010. No. 4. P. 151–162. DOI: 10.1057/jos.2010.3

8. Боуш Г. Д., Куликова О. М., Шелков И. К. Агентное моделирование процессов кластерообразования в региональных экономических системах // Экономика региона. 2016. Т. 12, вып. 1. С. 64–77. DOI: 10.17059/2016-1-5

9. Паринов С. И. Новые возможности имитационного моделирования социально-экономических систем // Искусственные сообщества. 2007. № 3–4.

10. Лычкина Н. Н. Имитационное моделирование экономических процессов: Учебное пособие. М.: ИНФРА-М, 2011. 254 с.

11. Низамутдинов М. М., Орешников В. В. Моделирование адаптивных свойств поведения участников социально-экономических процессов // Известия Уфимского научного центра РАН. 2021. № 3. С. 55–60. DOI: 10.31040/2222-8349-2021-0-3-55-60

12. Бобков С. П., Астраханцева И. А., Павлова Е. А. Имитационное моделирование для интеллектуальной поддержки принятия управленческих решений // Современные наукоемкие технологии. Региональное приложение. 2022. № 1(69). С. 61–69. DOI 10.6060/snt.20226901.0008

13. Клебанов Б. И. Вакушин А. А., Тен Ю. М. Применение пакета anydynamics для разработки имитационных моделей социальных систем // Современные наукоемкие технологии. 2022. № 4. С. 46–51. DOI: 10.17513/snt.39106

14. Горбунов А. Р., Лычкина Н. Н. Парадигмы имитационного моделирования: новое в решении задач стратегического управления (объединенная логика имитационного моделирования) // Бизнес-Информатика. 2007. № 2. С. 60–70.

15. Грачев М. И., Бурлов В. Г., Чудаков О. Е., Примакин А. И. Имитационная модель управления образовательной организацией высшего образования // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2021. Т. 10, № 1 (53). С. 57–62. DOI: 10.46548/21vek-2021-1053-0010

16. Гайнанов Д. А., Мигранова Л. И., Минязев А. И. Имитационная модель управления поведением абитуриента в образовательной системе региона // Креативная экономика. 2020. Т. 14, № 10. С. 2551–2568. DOI: 10.18334/ce.14.10.110924

17. Kelton W. D., Sadowski R. P., & Sadowski D. A. Simulation with ARENA. McGraw-Hill, Inc., 2002. 631 p.

18. Harrison J. R., Lin Z., Carroll G. R., & Carley K. M. Simulation Modeling in Organizational and Management Research // The Academy of Management Review. 2007. Vol. 32(4). P. 1229–1245. http://www.jstor.org/stable/20159364. https://doi.org/10.2307/20159364

19. Gunal M. A guide for building hospital simulation models // Health Syst. 2017. Vol. 1. P. 17–25. https://doi.org/10.1057/hs.2012.8

20. Mielczarek B, Uziałko-Mydlikowska J. Application of computer simulation modeling in the health care sector: a survey // SIMULATION. 2012. Vol. 88(2). P. 197–216. DOI: 10.1177/0037549710387802

21. Ford A., Gardiner P. A New Measure of Sensitivity for Social System Simulation Models // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1979. Vol. 9, no. 3. P. 105–114. DOI: 10.1109/TSMC.1979.4310166

22. Epstein J. Generative social science. Studies in Agent-Based Computational Modeling. Princeton University Press, 2007.

23. López-Paredes A., Edmonds B., Klugl F. Special Issue: Agent Based Simulation of Complex Social Systems // SIMULATION. 2012. Vol. 88(1). P. 4–6. DOI: 10.1177/0037549711433392

24. Morecroft J. Rationality in the Analysis of Behavioral Simulation Models // Management Science. 1985. Vol. 31(7). P. 900–916. https://doi.org/10.1287/mnsc.31.7.900

25. Gu X & Blackmore K. L. A systematic review of agent-based modelling and simulation applications in the higher education domain // Higher Edu cation Research & Development. 2015. Vol. 34 (5). P. 883–898, DOI: 10.1080/07294360.2015.1011088

26. Caraquil J. et al. Simulation modeling of intention to leave among faculty in higher education institutions // Journal of Educational and Human Resource Development (JEHRD). 2016. Vol. 4. P. 26–37. DOI: 10.61569/6wep9v48

27. Красикова Т. Ю., Киреенко А. П. Мотивация студенческого предпринимательства и роль университетской инфраструктуры // Инновационное развитие экономики. 2022. № 5(71). С. 277–291. DOI: 10.51832/2223798420225277