Системный анализ методов финансирования инновационных проектов в области информационных технологий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат экономических наук Гуров, Сергей Анатольевич

• Гуров, Сергей Анатольевич
• кандидат экономических наук
• 2008

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Системный анализ методов финансирования инновационных проектов в области информационных технологий»

Непрерывность инновационных процессов определяет скорость и границы диффузии инновации в традиционной рыночной экономике.

Развитие инновационного процесса целесообразно оценивать исходя из значений показателей скорости и границ распространения инновации. В свою очередь эти показатели зависят от различных факторов: 1) формы принятия производственных методов, либо с повышением эффективности производства (передачи) существующих услуг.

Нововведения в области организации и управления производством, коммунальных и социальных услуг, внедрение стандартов качества не рассматриваются в составе технологических инноваций. Кроме того, не подлежат учету в качестве инноваций несуществующие видоизменения продуктов, под которыми подразумеваются эстетические изменения в продуктах (цвете, декоре и т.п.)

Таким образом, с учетом проведенного в предыдущем параграфе исследования информационных технологий, под инновациями в информационных технологиях можно считать - процессные и продуктовые инновации, используемые в процессах обработки и передачи данных (первичной информации) с целью получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления (информационного продукта).

В большинстве источниках, продуктовые и процессные инновации рассматриваются как отдельные невзаимосвязанные сущности. По мнению автора, определение подобной взаимосвязи (см.рис.5) позволит максимально точно выделить особенности инноваций в области информационных технологий. пространству присущи специфические черты, отличающие виртуальную экономику от обычной (невиртуальной). Структура виртуальной экономики формируется из отдельных сегментов, связанных между собой Сетью, поэтому иногда ее называют сетевой экономикой (Интернет экономика).

Сетевая экономика, представляет собой глобальную сетевую сложно организованную многоуровневую структуру взаимоотношений между экономическими агентами, осуществляемых через Интернет и другие телекоммуникационные сети. Она включает в себя индустрию создания новых информационных технологий и программных продуктов, которыми и являются технологические и процессные инновации, среди которых можно выделить:

1. телекоммуникационные и провайдерские услуги;

2. виртуальный бизнес;

3. электронные биржи;

4. электронные рынки;

5. системы электронных платежей и переводов;

6. проведение телемаркетинговых мероприятий;

7. дистанционная занятость;

8. и другие составляющие.

Развитие Интернет-экономики характеризуется формированием инновационных идей, целей и критериев эффективности.

Рассмотрим некоторые особенности сетевой экономики:

1. Определение целостности границ национальной экономики выраженных в формировании критериев ее отнесения к «открытой» или «закрытой» экономике. Анализ макроэкономических параметров функционирования в рамках «закрытой экономики» не правомерен, если та или иная страна входит в состав глобальной сетевой экономики с развитой информационной инфраструктурой и «прозрачными» сетевыми границами. Поэтому возникает проблема «прозрачности» и «открытости» границ издержек обычных благ: основная часть издержек приходится на начальный период их производства, из чего следует, что издержки изготовления первого экземпляра непропорционально велики по отношению к издержкам последующих экземпляров, причем возможно понижение предельных издержек в результате действующего эффекта экономии на масштабе производства;

• Сетевые внешние эффекты связаны с возрастающей доходностью для потребителей: каждый дополнительный пользователь услуги увеличивает полезность для других индивидов. Готовность платить у предельного индивида нарастает по мере подключения к сети новых и новых участников, но после достижения своего максимума, готовность платить у предельного индивида начинает падать, так как все, кто готовы были заплатить за присоединение к сети, уже присоединились к ней, т.е. сеть достигла оптимального размера. С возникновением сетевых внешних эффектов для потребителей происходит наращивание ценности самой сети, причем этот процесс идет нелинейно. Меткалф сформулировал на основе своих наблюдений закон, получивший его имя, в соответствии с которым ценность любой сети для пользователя эквивалентна квадрату количества узлов соединения. Рассмотренное свойство информационного блага как сетевого опровергает традиционные представления экономической теории, когда ценность связывают с редкостью блага, причем по мере увеличения количества блага ценность его падает. Как раз напротив - нарастание объема производимого блага, его использование в нарастающем объеме увеличивают его ценность. Однако сетевые внешние эффекты и нелинейный рост ценности сети возникают не сразу, а лишь после того, как к сети подключилось какое-то определенное количество участников, т.е сеть достигла критической массы.

Графически данную модель можно представить следующим образом (см. рис.13).

На первом этапе, согласно предложенному алгоритму, определяется состав ограничений, действующих при выборе каналов сбыта. При этом используется так называемый принцип тройного ограничения (triple constraint). Данный принцип описывается во многих существующих пособиях по проектному менеджменту в качестве инструмента оценки различных областей знаний. В простейшем виде тройное ограничение можно прочитать следующим образом: «Это можно сделать быстро, дешево или хорошо, выберите две характеристики из трех, третьей придется пренебречь». а, н я о и « 5 6

2 « ч и ей &

С >>

Определение состава ограничений действующих при выборе каналов сбыта

Классификация каналов сбыта согласно установленным ограничениям

Выбор состава каналов сбыта I

Использование выбранных каналов сбыта

Оценка эффективности использования выбранных каналов сбыта

Критерии оценки эффективности

Соответствие Соответствие установленным установленным Объем ограничением ограничением продаж времени стоимости

Управление изменениями по принципу обратной связи или управление по отклонению

Рис.13 Схема обобщенного алгоритма планирования, и оценки каналов сбыта инновационной продукции.

С учетом особенностей инновационного продукта, а именно высоким требованием к его информативности, необходимо ввести дополнительное четвертое) ограничение - уровень информативности. Таким образом,

При проектировании сложной или достаточно объёмной программной системы её, как правило, делят на части, каждую из которых затем рассматривают и разрабатывают отдельно. При этом используется либо функциональное деление системы, либо объектная декомпозиция.

При функциональном делении программной системы её структура может быть описана блок-схемой, узлы которой обозначают выполняемые функции, а связи указывают последовательность их выполнения. Программные модули, реализующие функции, обычно, используются только в составе данной системы.

При объектной декомпозиции система разбивается на объекты или компоненты, которые взаимодействуют друг с другом, обмениваясь сообщениями. Сообщения описывают или представляют собой некоторые события. Получение объектом сообщения активизирует его и побуждает выполнять предписанные его программным кодом действия. Как следствие, информационная система перестает быть последовательностью определенных на этапе кодирования действий, а становится событийно-управляемой. Инициаторами событий могут быть не только объекты системы, но и её внешнее окружение, например, пользователи.

DFD (Data Flow Diagramming) - это стандарт моделирования, в котором информационная система представляется в виде сети работ, соединенных между собой объектами, взаимодействующими с результатами данных работ. Сфера применения DFD находится в области моделирования информационных потоков организации. В этой нотации моделируется не последовательность работ, а именно потоки информации (данных) между работами и объектами, которые используют, хранят или "рождают" эти данные.

В соответствии с DFD (Data Flow Diagram) методологией, модель системы определяется как иерархия диаграмм потоков данных, описывающих процессы преобразования информации от момента ее ввода

99

Информационная база

Источники финансирования

Формы финансирования

Маркетинг инноваций

Проектный менеджмент

Проектные риски

Особенности инноваций на рынке ИТ

Задачи

Выбор оптимального графика финансирования

Разработка форм финансирования

Формирование портфеля источников финансирования с учетом рисков

Управление проектными рисками

Формирование маркетинговой стратегии сбыта инновационной продукции

Уровни анализа

Отраслевой - ИД в области ИТ.

Програмно-ориентированный -1С «Предприятие 8»

Методы анализа

Экономико-математические, структурно-функциональный

Принципы

Единство объекта и его составных частей

Изучение объекта в динамике

Максимальная информативность объекта

Единство анализа и синтеза

Унификация системы показателей объекта

Характеристики

Величина заемных Цена привлечения | I средствкапитала |

Срок привлечения заемных средств

Рис.16 Применение системного подхода при определении структуры задач при выборе методов финансирования инновационного проекта.

При решении первой задачи, график представляет собой распределение финансовых потребностей во времени в течение заданного периода. В качестве критерия выбора оптимального графика финансирования из сформированной совокупности возможных графиков, автор предлагает использовать совокупную величину экономии денежных средств, достигаемую при осуществлении расходов на реализацию этапов инновационного проекта.

А, = п-\ п-1 к ) ~ (^04 + X ) ~ h

1 ./=1 max из приведенной формулы можно выразить уравнение процентных издержек к-го варианта финансирования где: h =

S0k-L0k)-(l + i-t)" + £ (А57, - ALjk )•(! + /• О"

7=1 = 1,АГ

К - число возможных вариантов графика финансирования; к - номер варианта;

S - объем авансирования по к-му варианту в начальный момент времени;

AS - приращение авансирования в j-й интервал периода планирования (j=l,n; к=1,К), с учетом всех сопутствующих расходов;

Lo, ALi, AL2, . ALn) - календарный график притока денежных средств, которыми необходимо располагать предприятию, для финансирования инновационного проекта на его j-м этапе. (Lo, ALi - const, i=l,n);

Ik - процентные издержки k-го варианта финансирования.

При этом параметры задачи должны удовлетворять следующим ограничениям:

• ограничение, характеризующее специфику финансирования отрасли, определяющее возможность предприятия в течение заданного периода исполнять взятые на себя обязательства;

50 -¿0)•(! + *'• О" + Д5, ■ (1 + /• 0 + Д5, ■ (1 + / • 0 +. + Д5„ • (1 + г • 0< А1, -(1 + 1-о"-1 +АЬ2 ■(1 + /-0л2 +. + Д£„-1 -О + '-О + АА, где, ^Т : п - величина временного интервала, в течение которого не происходит поступлений и расходов средств, выраженная в долях года; Т < 12 месяцев - период планирования расходов;

Таблица 11

График финансирования инновационного проекта по разработке проблемно-ориентированного программного обеспечения

Фазы ИП Инициация Планирование Выполнение Ввод в эксплуатацию

Этапы ИП Начальные затраты Юридическое сопровождение Маркетинговое исследование Написание ТЗ Написание программы Маркетинговые мероприятия Вывод на рынок Итого

1 3 6 10 50 20 10 100 тыс. руб. 50 150 300 500 2500 1000 500 5000

Сформированный таким образом график финансирования позволяет определить возникающие финансовые потребности предприятия в течение заданного периода, а также соответствует общеизвестной модели распределения проектных затрат по фазам жизненного цикла согласно М.Ньюэллу (см. рис.17), что подтверждает достоверность полученных результатов. Стандартная проекта в днях

Рис.17 Распределение проектных затрат по фазам жизненного цикла согласно модели М.Ньюэлла.

Решение задачи формирования оптимального портфеля краткосрочных и долгосрочных источников финансирования предприятия направлено на привлечение ресурсов в различных формах финансирования, разработка которых определяется текущей финансовой ситуацией. В работе перечислены традиционные формы финансирования, применяемые на практике.

Поскольку возможности современной вычислительной техники позволяют быстро выполнять большой объем вычислений, для упрощения постановки задачи, предлагается формировать портфель источников финансирования на основе метода последовательных приближений (последовательного перебора вариантов).

Модель формирования оптимального портфеля источников финансирования, основанная на принципах кредитования, выглядит следующим образом: в результате формирования графика финансирования инноваций на предстоящий период {Т}, формируется суммарная потребность в заемных средствах (8(Т)}, где, 8сю, Эсл, ., 8с1(к-1), - потребности предприятия в заемных средствах на соответствующую дату, (руб); к - количество интервалов изменения потребности предприятия в финансовых ресурсах; о, с11, ., сЬ - даты возникновения потребностей; ёк- дата погашения всех обязательств портфеля; Т = с!к - ёо - период формирования портфеля долговых обязательств. Краткосрочными источниками финансирования предприятия являются кредиты банков, займы, товарные кредиты, средства, полученные в результате выпуска векселей и другие обязательства в форме различных финансовых инструментов, привлекаемые на условиях срочности, возвратности и платности. для отсрочки текущих налоговых платежей

365 • i,w lj ~~ 300 • (1 - tax) для заимствования в иностранной валюте . Кк1 (Кк/-Кк0)- 365 г/ = h--~~ +

Кк0 KkQ-(dkj ~doj) где, ij - эквивалентная процентная ставка, используемая при формировании портфеля, выраженная десятичной дробью;

Кко - курс иностранной валюты на дату привлечения источника; Kkj - курс иностранной валюты по форвардному контракту на дату исполнения обязательства; iuB - ставка рефинансирования ЦБ РФ, выраженная десятичной дробью; tax - ставка налога на прибыль, выраженная десятичной дробью; i$ - процентная ставка по кредиту, привлекаемому в иностранной валюте, выраженная десятичной дробью;

Pj - размер j-ro обязательства на текущую дату;

APj - прирост суммы j-ro обязательства вызванный отсрочкой платежа. При этом параметры задачи должны удовлетворять следующим условиям:

• известны основные параметры источников финансирования (сумма, процентная ставка, срок), условия досрочного погашения и частичного использования, а также отсутствуют онкольные оговорки;

• налоговое законодательство на период привлечения средств не изменяется;

• отсутствует запрет со стороны кредиторов на создание дополнительных долгов;

• известны условия валютных форвардных контрактов, предлагаемых на рынке.

Кроме того, в случаях, когда инновационный проект находится на разных этапах своей жизни, а также в различных, по сути, инновационных проектах привлечение определенного источника финансирования подразумевает, определенный риск (или вероятность) получения соответствующего источника финансирования на соответствующем этапе инновационного проекта.

Так использование лизинговой сделки или солидного (по объему) долгосрочного кредита на этапе идеи создания бизнес продукта малоизвестной компанией, не обладающей оборудованием и конкурентными преимуществами, содержит в себе значительные риски, не возврата финансирования (а значит и срыва инновационного проекта). Значительно более предпочтительной формой привлечения инвестиций в данном случае является привлечение «бизнес-ангела» (частного предпринимателя) или венчурного инвестирования.

Более того, даже после того как выбрана наиболее подходящая структура привлечения источников финансирования в данном конкретном проекте, появляется риск выбора уже конкретного контрагента (банка или инвестиционной компании) в рамках уже имеющегося предварительного портфеля привлечения инвестиций.

Таким образом, величина долга (источника финансирования), в формуле стоимости портфеля долговых обязательств, будет являться рискованной величиной, которая должна исследоваться методами минимизации рисков в рамках совокупности однородных контрагентов -банков или иных компаний финансирующих, инновационный проект.

Одним из способов ранжирования могут служить отраслевые рейтинги, составляемые рейтинговыми компаниями.

Выбор рейтингового способа определения риска, может быть обусловлен простотой и минимальными временными затратами для данного способа. Условный рейтинг для примера, приведен в таблице 12.

Таблица 12

Пример отраслевого рейтинга банков, рассматриваемых в качестве потенциальных инвесторов инновационного проекта п.п Банк Рейтинг Уровень риска Средняя ставка по кредиту, % годовых

1 Сбербанк РФ ААА минимальный 9

2 ВТБ 24 АА минимальный 10

Л Уралсиб АА минимальный 11

4 Банк Москвы ввв средний 11

5 МБРР вв средний 12

6 Бин-Банк сс умеренный 14

7 Банк Авангард ссс умеренный 13

Исходя из данного рейтинга банков, а мы предполагаем, что все финансирование происходит через банковские кредиты, можно составить таблицу, показывающую процентные расходы, которые понесет инициатор проекта (см. таб.13). Процентные расходы в данном примере уже оптимизированы.

Таблица 13

Таблица расходов инициатора инновационного проекта по его этапам

Порядковый номер банка (см. таблицу 1) 6 7 5 3 1 2 4 Итого тыс. руб. 50 150 300 500 2500 1000 500

Средняя ставка по кредиту, % годовых 14 13 12 11 9 10 11

1 7

2 7 19,5

3 7 19,5 36

Порядковый номер банка (см. таблицу 1) 6 7 5 3 1 2 4 Итого

4 7 19,5 36 55

5 7 19,5 36 55 225

6 7 19,5 36 55 225 100

7 7 19,5 36 55 225 100 55

Сумма долга 49 117 180 220 675 200 55 1496

Сформированный таким образом портфель источников финансирования позволит предприятию минимизировать финансовые издержки, обеспечит своевременное обслуживание и погашение долговых обязательств.

3.2 Управление рисками инновационных проектов в области информационных технологий

При принятии решения о финансировании того или иного инновационного проекта огромное внимание уделяется тому, как проведен анализ и разработаны меры реагирования на возможное возникновение рисков. Поэтому вопрос управления рисками инновационных проектов является неотъемлемой частью системы задач по формированию методологии краткосрочного и долгосрочного финансирования инновационного проекта.

Любое коммерческое предприятие будь, то огромный завод по производству военной продукции, или индивидуальный предприниматель, оказывающий услуги населению, несет на своих плечах всевозможные виды рисков, связанных с именно его коммерческой деятельностью.

Часть рисков присуща всем категориям предпринимателей от огромной корпорации до индивидуального предпринимателя. Например, общеэкономический риск, политический риск, риск непредвиденных

• идентификация и анализ всех непредвиденных обстоятельств, которые могут повлиять на инновационный проект;

• формирование основных принципов управления рисками в проекте;

• разработку мер реагирования на возможное возникновение рисков.

В работе коллектива авторов «Инновационный менеджмент» под редакцией С.Д. Ильенковой [45] содержится следующая классификация (разграничение рисков) инновационных проектов:

• риск оригинальности;

• риск технологической неадекватности;

• риск финансовой неадекватности;

• риск неуправляемости проектом;

• по причине возникновения рисков;

• по времени возникновения рисков;

• по последствиям возникших рисков;

• технические риски;

• риски сроков;

• социокультурные риски;

• политические риски;

• юридические риски.

Данная классификация позволяет выявить риски инновационного проекта и разработать мероприятия по их минимизации.

Что касается рисков, присущих инновационным проектам в области информационных технологий, то необходимо отметить дополнительные отличительные особенности данных рисков.

• Риски, связанные с раскрытием программного кода продукта ( в случае написания оригинального программного обеспечения);

• Риски, связанные с нарушением лицензионного, соглашения; многократно по всему ходу выполнения проекта) каждый раз будет сопровождаться пересмотром других частей проектного плана.

В качестве примера инструмента качественной оценки рисков инновационного проекта, автор приводит алгоритм, суть которого заключается в составлении так называемой матрицы «вероятность-воздействие». [40] Анализ рисков осуществляется с учетом двух его характеристик: вероятности и воздействия. В обоих случаях устанавливаются те или иные качественные шкалы оценки, к примеру: оценка вероятности проявления риска: высокая, средняя, низкая (или успехом — 1, 2,3). Далее рассматривается воздействие, оказываемое этим риском на инновационный проект при его проявлении: высокое, среднее, низкое.

Результаты оценки могут быть представлены в виде следующей «светофорной» матрицы ранжирования рисков (см. рис.18)

• о • о • • о о о о о • о о о о о •

Низкая

Средняя

Высокая

Рис. 18 Графическое отображение результатов оценки вероятности проявления рисков.

Анализ вероятность-воздействие - частный случай оценки рисков с использованием многофакторной шкалы, при этом данный метод анализа является графическим и как таковой очень удобен для использования в демонстрационных целях.

Для того чтобы применять многофакторные шкалы в более усложненной форме, необходимо в первую очередь определить те факторы, относительно которых мы будем оценивать риски (в предыдущем примере —

3. Метод экспотенциалъного сглаживания. При расчете прогноза методом экспотенциального сглаживания учитывается отклонение предыдущего прогноза от реального показателя, а сам расчет производится по следующей формуле:

Л = Л-1 + «(**-! - Л-1)

Где х - реальное значение показателя в предыдущий момент времени;

1- прогноз на момент времени V, а -постоянная сглаживания 0< а < 1.

4. Метод проецирования тренда. Основной идей метода проецирования (линейного) тренда является построение прямой, которая в «среднем» наименее уклоняется от массива точек, заданного временным рядом.

Казуальные методы прогнозирования. В случае значительных требований к точности прогноза и при наличии большого (даже огромного) массива данных используются казуальные, или причинно-следственные, модели прогнозов, в которых прогнозируемая величина является функцией большого числа переменных. Объемы продаж товара могут зависеть от цены продукта, затрат на рекламу, действий конкурентов, уровня доходов и других независимых переменных. Если связи между этими переменными удается описать математически корректно, то точность казуального прогноза может оказаться довольно высокой. Но как правило, это требует больших объемов данных и существенно больших интеллектуальных, временных и финансовых затрат, чем анализ временных рядов. К тому же расчет казуальных моделей связан с большим объемом вычислений, что возможно лишь при наличии мощной вычислительной техники. Мы ограничимся краткой характеристикой трех казуальных методов прогнозирования.

Многомерные регрессионные методы (модели), посредством которых регрессионная зависимость между величинами устанавливается по статистическим данным, являются наиболее распространенными количественными методами прогнозирования.

Как уже упоминалось в начале данного параграфа, системный подход базируется на общих принципах, основные из которых будут рассмотрены ниже.

Принцип целенаправленности систем. Этот принцип утверждает, что любой сложный объект должен рассматриваться с точки зрения решения определенной задачи, стоящей перед исследователем. Под целью понимается информационный образ целевого состояния (конечного продукта) системы, определяемого желаемым (заданным извне или установленным самой системой) состоянием её выходов. Цель определяет способ и форму описания системы, назначение системы, смысл ее функционирования.

Многокритериальность систем. Для реализации оптимального функционирования системы и оценки достижения глобальной цели необходимо выбрать или разработать критериальную функцию, которая, в свою очередь, состоит и характеризуется рядом первостепенных и второстепенных показателей. Под критерием эффективности понимается основной признак системы, по которому один вариант её построения обеспечивает лучший в сравнении с другим необходимый результат.

Сложность систем. По степени сложности системы подразделяют на простые и сложные. Структура сложных систем отличается от простых не только количеством элементов, но и более высоким уровнем их организации, более глубокими взаимосвязями компонентов.

В литературе" в зависимости о формализации задач управления приводится классификация систем по пяти группам сложности. К первому уровню сложности относятся сравнительно простые системы, структура которых либо заранее задана, либо ее выбор однозначен или очевиден. На втором уроне сложности производится полный перебор известных решений. В этих системах либо элементы множества структур представляют собой

11 Белолипецкий В.Г. Финансы фирмы: курс лекций. //Под ред. И.П. Мерзлякова. - М.: ИНФРА-М, 1998. -с.298. заранее составленные и включенные в базу данных описания структур, либо имеется алгоритм, позволяющий поочередно получать и анализировать все элементы множества. К третьему уровню сложности относятся системы, выбор структуры которых производится во множестве с большим, но конечным числом заранее известных вариантов. К четвертому уровню сложности относятся системы, выбор структуры которых осуществляется во множестве с заранее неизвестным количеством компонентов. К пятому уровню сложности относятся сверхсложные системы с бесконечным множеством их структур.

Свойства целостности, иерархичности и сложности формализуются в каноническую модель системы, иерархическую модель, модель состава элементов системы, модель внутренней структуры и модель функционирования и развития системы.

Управляемость систем. Любое управление представляет собой вид определённой деятельности, заключающейся в выявлении способа воздействия на систему в условиях внешних и внутренних возмущений, обеспечивающего достижение поставленной цели. При реализации процессов управления все подсистемы и их элементы вступают во взаимодействие.

Всякое управление осуществляется в рамках системы управления, состоящей из управляемой (объекта) и управляющей систем. Последняя подсистема включается в цепь обратной связи и образует замкнутый контур управления.

Принцип целостности и полноты системы. Целостность системы означает, что все ее части служат общей цели и способствуют формированию и достижению наилучших результатов применительно к определенной критериальной функции. Согласно этому принципу очень важным для систем является понимание того, что они представляют собой не просто суммирование отдельных компонентов, а их статистическое усреднение, при котором возникают новые качества системы, отсутствующие у ее составляющих. Чем сложнее и больше различия в размерах и структуре между частью и целым, тем выше вероятность более значительного отличия свойств целого от свойств своих частей.

Декомпозиция систем. Рассматривая систему как целое, для удобства и упрощения анализа системный подход допускает ее декомпозицию по функциональному назначению и иерархическому уровню. Декомпозиция подразумевает разбиение сложной системы на подсистемы меньшей размерности с учетом тесноты связей и их взаимодействия.

Иерархичность систем. Одной из характерных черт системного подхода при построении сложных систем является применение принципа их иерархичного построения. Под иерархией понимается многоступенчатая (многоуровневая) структура системы в порядке подчинения и перехода от низшего звена к высшему. При иерархичном построении сложных систем они представляются в виде совокупности отдельных подсистем, между которыми устанавливаются отношения соподчиненности. Иерархические системы строятся по принципу многоуровневого функционирования и обладают определенной структурой в функциональном, организационном, экономическом и временном аспектах.

Централизация систем. Для организации и построения сложных систем системный подход использует принципы централизации и децентрализации. В соответствии с этими принципами системы могут быть выполнены с централизованной или децентрализованной функциональными структурами. Возможно и комбинирование вышеуказанных принципов, в результате которого возникают сложные системы с частично децентрализованной структурой функционирования.