Создать PDF Рекомендовать Распечатать

ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ КОММУНИКАЦИЯМИ В ЛОКАЛЬНЫХ БИЗНЕС-СООБЩЕСТВАХ

Предпринимательство | (126) УЭкС, 8/2019 Прочитано: 99 раз
(0 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Ермолин Евгений Николаевич
  • Дата публикации:
    27.08.19
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    ФГБУН Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лавёрова РАН

ПОВЕДЕНЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ УПРАВЛЕНИЯ КОММУНИКАЦИЯМИ В ЛОКАЛЬНЫХ БИЗНЕС-СООБЩЕСТВАХ

BEHAVIORAL ASPECTS OF COMMUNICATIONS MANAGEMENT IN THE LOCAL BUSINESS COMMUNITY

 

Ермолин Евгений Николаевич

Ermolin Evgenii Nikolaevich

 аспирант

ФГБУН Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н.П. Лавёрова РАН

 (г. Архангельск, Российская Федерация);

 e.n.ermolin@yandex.ru

 

Аннотация: С точки зрения поведенческой экономикирассматриваются основанные на модельном эксперименте варианты поведения бизнес-агентов в локальных группах. Автор приходит к выводу о том, что в современных бизнес-сообществах, обладающих насыщенной сетевой структурой, управление коммуникациями является одним из системообразующих процессов трансформации предпринимательской среды. При этом государственным институтам, связанным с развитием предпринимательства, отводится роль эффективного коммуникатора.    

Abstract: From the point of view of behavioral Economics, the variants of behavior of business agents in local groups based on a model experiment are considered. The author comes to the conclusion that in modern business communities with a rich network structure, communication management is one of the backbone processes of transformation of the business environment. At the same time, state institutions associated with the development of entrepreneurship play the role of an effective communicator.

Ключевые слова: предпринимательство, бизнес-сообщество, поведенческая экономика, экономический агент, модели поведения, управление коммуникациями.

Keywords: entrepreneurship, business community, behavioral Economics, economic agent, behavior models, communication management.

 

В предпринимательских сообществах, или бизнес-сообществах, возникают проблемы, связанные с коммуникациями их участников. Особенно актуальным это становится на современном этапе развития экономических систем, в основе которых зачастую лежат различные сетевые структуры как основа взаимодействия отдельных участников, их локальных групп и сообществ. При этом индивидуальные поведенческие установки не всегда механически переносятся на уровень даже малых по численности групп, не говоря уже о больших образованиях. Траектории, характерные для индивидуальных субъектов, могут до неузнаваемости трансформироваться на групповом и массовом уровнях, где, например, меняет свой смысл такое понятие, как рациональность экономического поведения в его классической интерпретации.    

Преобладающая в современной экономической теории неоклассическая концепция базируется на рациональности поведения экономических агентов, которые (как считается) всегда принимают логичные и разумные решения, учатся на допускаемых ими ошибках. Поэтому сторонники неоклассической концепции считают, что всякое человеческое поведение можно описывать как рациональное [1, С. 10]. Задача исследователя – понять, в каком смысле поведение считается рациональным, ведь следуя простым правилам, он может рассматривать их как оптимальные в пространстве простых правил. При этом поведение человека с течением времени можно интерпретировать как эволюционный поиск этих оптимальных правил. Поэтому приписывать экономическому агенту ту или иную оптимизационную задачу – это, безусловно, всего лишь один из возможных принципов моделирования экономического поведения.

Но, в реалиях каждый экономический агент – это живой человек или человеческий коллектив, которому свойственен свой стиль выработки и принятия решений, зачастую имеющий мало общего с рациональностью [2]. Один из основоположников поведенческой экономики – Р. Талер называет теорию рационального выбора нормативной теорией, которая «…предлагает надлежащий способ размышления над некоей проблемой. Говоря «надлежащий», я не имею в виду морально приемлемый; скорее я подразумеваю логически целесообразный способ мышления, который предписывается моделью оптимизации, лежащей в основе экономической аргументации, иногда ее называют также теорией рационального выбора» [3, С. 38]. При этом Р. Талер противопоставляет нормативную теорию поведенческой экономике, цель которой состоит в том, чтобы создать описательные экономические модели, дающие точную картину человеческого поведения [1, С. 9].

Одна из задач поведенческой экономики – выявление таких моделей поведения, которые вступают в конфликт со стандартной рациональной моделью. Формированию поведенческой экономики как научной дисциплины в ХХ веке способствовали труды Дж. М. Кейнса, который привлёк внимание экономистов к необходимости учёта психологических факторов в экономике и показал, что наличие не только рациональных, но и иррациональных мотивов человеческого поведения не препятствует построению цельной и практически ориентированной экономической теории [4, С. 192].

Поведенческая экономика признает, что в реальной жизни человек может действовать на неэффективных рынках с неполной информацией, принимать участие в финансовых пирамидах, ценить больше то, что он может заработать в кратко-, чем в долгосрочной перспективе, уделять недостаточно внимания общественным интересам, подчиняться нерациональным указаниям со стороны правительственных организаций. Все приведенные факты свидетельствуют о необходимости введения теории агента, не полностью способного проанализировать и спрогнозировать ситуацию [5, С. 63].

Направленность поведенческой экономики обусловлена так называемым эмпирическим поворотом науки в целом. К настоящему времени экономистами и психологами проведено достаточно большое количество экспериментов, в которых удалось более четко проконтролировать и отследить исследуемые переменные в поведении индивида, а также отделить традиционное (классическое) объяснение от альтернативных поведенческих концепций.

В реальном мире на любой анализируемый объект или процесс, как правило, действуют одновременно несколько факторов, не обязательно экономического характера, а в условиях эксперимента ученые могут «настроить» условия окружающей среды таким образом, что в результате удастся оценить влияние каждого из этих факторов по отдельности, независимо друг от друга. При этом, как отмечается в [6, С. 86] требование выражать показатели факторов в одной системе не является жестким, оно вводится лишь для их большей сопоставимости.   

Многочисленные эксперименты доказали, что люди не могут рационально оценивать ни величины ожидаемых выгод или потерь, ни их вероятность. Так, А. Тверски и Д. Канеман в результате своих экспериментальных исследований пришли к выводу о том, что нерациональное поведение, считающееся экономистами девиантным и случайным, на самом деле намного более распространено, особенно когда речь заходит о принятии решений в условиях неопределенности. Более того, люди ошибаются неслучайным образом, нерациональное поведение может быть идентифицировано и предсказано с помощью психологических методов [7].

В математическом контексте для моделирования поведения человеческого сообщества (в том числе и бизнес-сообщества) на основе анализа ценностей и вероятности последнее принято делить на три группы: склонные к риску, нейтральные к риску и не склонные к риску. В данные группы входят экономические агенты с разными функциями ценности капитала. Еще в XVIII веке швейцарский физик, математик и врач Д. Бернулли пришел к выводу о том, что люди оценивают возможные варианты исхода экономических событий не на основе ожидаемого финансового результата, а на основе ожидаемой субъективной ценности этих результатов как средневзвешенной величины, оцененной посредством анализа их вероятностей [8].

Дальнейшее развитие теория субъективной ценности получила в ХХ веке в трудах вышеупомянутых Нобелевских лауреатов по экономике – А. Тверски и Д. Канемана. Так, функция ценности Канемана-Тверски обладает такими важными особенностями, как:

- люди асимметрично толкуют доходы и расходы (приобретения и потери), придавая больший вес расходам при принятии решений,

- люди сначала оценивают отдельные события, а затем суммируют оценки.

Исследования А. Тверски и Д. Канемана показали, что фундаментальные понятия статистики (распределение случайной величины, математическое ожидание, дисперсия) не имеют ничего общего с интуитивными инструментами человеческих суждений. Большинство людей склонны систематически принимать решения на основе поведенческих эвристик (интуиции), а не рационализма. Другими словами, они действуют как некие агенты, окруженные определенной средой. Вообще, согласно П. Расселу и С. Норвигу, под агентом понимается «любая сущность, которая находится в некоторой среде, воспринимает её посредством сенсоров, получая данные, которые отражают события, происходящие в среде, интерпретирует эти данные и действует на среду посредством эффекторов» [9]. Описывающие их динамику агент-ориентированные модели (АОМ) относятся к классу моделей, основанных на индивидуальном поведении агентов.

Как отмечает В.Л. Макаров [10], АОМ состоит из двух «частей»: окружающей среды (или пространства по другой терминологии) и совокупности автономных агентов, взаимодействующих между собой и с окружающей средой. Основная идея АОМ заключается в построении вычислительного инструмента, имитирующего совокупность агентов с определенным набором свойств и позволяющего проводить симуляции реальных явлений. При этом каждый агент ведет себя конформно – принимает во внимание так называемое социальное давление, то есть поведение (наблюдаемое или прогнозируемое) своего окружения: если определенное число (или доля) его «соседей» действует, то и он действует [11, С. 8]. Базовая модель такого поведения, предполагающая бинарный выбор каждого агента, была предложена еще в 1970-е годы американским социологом М. Грановеттером [12].

Действуя по аналогии с предложенным М. Грановеттером подходом, представим локальное бизнес-сообщество как некоторое множество агентов image002, оказывающих определенное влияние друг на друга  (при этом считаем, что все ). Коэффициенты влияния (доверия) образуют матрицу , которая используется в следующей динамической модели [13, С. 198]:

где  – нормированный вектор состояния системы в дискретный момент времени k, все , T  – длина временного периода.

Описываемый моделью итерационный процесс будет либо стабилизироваться, приводя агентов в границы, установленные пороговыми значениями, либо расходиться, приводя к расслоению группы. Обратимся к примеру модели с четырьмя агентами, приведенному в [14].

Принимая в первом приближении в качестве порогового значения, например, величину  (в силу небольшой численности группы она может быть одинаковой для всех участников),  отметим, что агенты  и  превышают этот порог. Однако, в процессе нескольких итераций за счет взаимовлияния, как видно на рисунке 1, за порогом окажутся уже агенты  и , а агент  получит значение 0,23.

Рисунок 1 - Траектории агентов, вариант 1

 

Однако, в зависимости от степеней доверия агентов друг другу и начального распределения  развитие событий может быть и совершенно иным. Рассмотрим группу, в которой наиболее существенный начальный вес , что можно трактовать как степень активности, приходится на агента , а самые высокие коэффициенты доверия – у агента  к агентам  и , соответственно, .     

Как видно из рисунка 2, процесс постепенно локализует агентов  в группу конформистов (не превышен порог ), а изначально конформного агента  отделяет от остального сообщества.

 

Рисунок 2 - Траектории агентов, вариант 2

 

При этом следует отметить, что агент , изначально имевший высокую активность , вошел в группу конформистов, периодически демонстрируя свою активность лишь в пределах, не превышающих порогового значения.

Для полноты картины приведем еще одну характерную ситуацию, полученную в ходе экспериментов с тем же начальным распределением, что и выше.

Отметим, что теперь у агента  крайне высокая степень доверия к агентам  и , но крайне низкая – к агенту . При этом сам агент  изначально доверяет всем остальным членам группы на среднем уровне 0,5, а агенты  и  – не доверяют никому.

Рисунок 3 - Траектории агентов, вариант 3

 

В результате взаимодействия агентов в зоне конформизма остался агент , а также в нее вошел ранее достаточно активный агент . При этом зону конформности покинули агенты  и , причем  локализовался от остальной части группы, достигнув степени активности .

Конечно, приведенные выше симуляции поведения агентов в группе в принципе не могут учитывать все присущие им индивидуальные особенности, особенно те, которые не поддаются непосредственному измерению и оцифровке. К таким особенностям, например, относится определение меры близости бизнес-агента к тому или иному типу предпринимательского поведения, принадлежности его к неформальным группам и т.д. Поэтому в качестве инструментария наряду с математическими моделями здесь могут быть использованы технологии экспертных оценок, как это сделано, например, в работе [15]. 

Обратимся теперь к вопросу о коммуникациях. Выстраивая их путем изменения степени доверия между агентами, можно, как это видно из модельного эксперимента, осуществлять манипуляции общим состоянием портрета активности группы. При этом источник самих манипуляций может быть как внутренним для сообщества или группы, так и иметь внешнее происхождение. Отдельный интерес представляют те факторы внешней для сообщества среды, которые формируют эти источники. Поэтому для выявления механизмов (особенно скрытых) группового поведения необходимо, в первую очередь, сформировать когнитивную модель, отражающую наиболее существенные причинно-следственные связи на различных уровнях организации сообществ. Таким образом, управление развитием локальных бизнес-сообществ – это прежде всего управление коммуникациями как внутри, так и извне на всех уровнях сетевой организации и создание адекватной внешней среды.

Что касается конкретно сферы предпринимательства, то в ней управление коммуникациями – это во многом задача различных институтов развития бизнеса, создаваемых государством напрямую, либо при его непосредственной поддержке. К таким институтам относится, например, созданный в России несколько лет назад институт бизнес-уполномоченных. Как отмечено нами в работе [16], он в большей степени соответствует роли «участвующего наблюдателя», раскрывающего в публичном пространстве цели и задачи своей деятельности, но в системных процессах действующего крайне ограниченно. При этом само бизнес-сообщество отторгает этот институт от участия в реальных процессах, связанных с его жизненными интересами, а, следовательно, его коммуникационная роль зачастую имеет декларативный характер. Этот пример не единичен – нечто подобное можно наблюдать и в отношении других институтов.

Вообще, в условиях территориальной неоднородности институциональной среды в регионах России возникают и достаточно долгое время сохраняются различные, в том числе неэффективные, траектории поведения бизнес-агентов и их сообществ, или имеет место так называемый «хреодный эффект». Особенно отчетливо это проявляется в регионах со сложными социально-экономическими и территориальными условиями [17]. Поэтому необходимы совершенно иные институты и механизмы управления коммуникациями в бизнес-сообществе, что в принципе соответствует новациям трансформации бизнеса в рамках национального проекта «Малое и среднее предпринимательство и развитие предпринимательской инициативы» [18]. Вместе с тем, как отмечено, например, в [19], региональные власти, приступив к реализации нацпроекта, увидели в его ключевых показателях некую самоцель, достижение которой и будет свидетельствовать об их эффективной работе с предпринимательским сообществом.

Согласимся с приведенным в работе [20] утверждением о том, что, несмотря на провозглашение курса нашего государства на модернизацию и цифровизацию экономики, в России на государственном уровне вопросу коммуникации не уделяется должного внимания. К тому же, говоря о роли государственных и окологосударственных структур и институтов, позволим себе провести здесь некую параллель с движением автомобиля по трассе. На наш взгляд, государство видит малый и средний бизнес в качестве нерадивого ученика автошколы, выступая в роли инструктора по вождению, который периодически хватается за руль и рычаги управления, тогда как оно (государство) должно прежде всего обеспечить хорошие дорожные условия и расстановку знаков, а также понятные правила движения.

Резюмируя все вышесказанное, приведем несколько кратких выводов.

Во-первых, многие поведенческие установки групп и сообществ бизнес-агентов зачастую не могут быть представлены как результат механического суммирования индивидуальных характеристик их участников, а в значительной степени формируются на различных уровнях их организации. При этом рациональность поведения экономических агентов при переходе на групповой уровень существенно меняет свой содержательный смысл.  

Во-вторых, современное бизнес-сообщество, все больше приобретающее черты сетевых структур, достаточно насыщено различными коммуникациями. Поэтому, управление коммуникациями в бизнес-сообществах является одним из системообразующих процессов трансформации предпринимательской среды.

И, наконец, в-третьих, государственные институты, взяв на себя определенные функции и обязательства по развитию предпринимательской активности, не должны напрямую вмешиваться в экономические аспекты бизнеса в режиме «ручного управления», сохраняя при этом роль эффективного коммуникатора.  

 

Литература:

1.  Борисов К.Ю., Раскина Ю.В. Хорошо ли сумасшедшие руководят больницей? Субъективные рассуждения о прогрессе экономической науки, навеянные недавней книгой Ричарда Талера и его Нобелевской премией // Финансы и бизнес. 2018. Том 14. № 2. С. 4-19.

2.  Дрогобыцкий И.Н. Контуры поведенческой экономики // Вестник Таганрогского института управления и экономики. 2016. № 1. С. 3-11.

3.  Талер Р. Новая поведенческая экономика: почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать / Ричард Талер; [пер. с англ. А. Прохоровой]. М., Издательство «Э», 2017. – 368 с. ил. – (Top Economics Awards).

4.  Козлова М.А. Вклад Дж. М. Кейнса в анализ психологических мотивов экономического поведения // Вестник МГИМО Университета. 2016. № 3 (48). С. 188-195.

5.  Поведенческая экономика: современная парадигма экономического развития: монография / под ред. Г.П. Журавлёвой, Н.В. Манохиной, В.В. Смагиной; ТРО ВЭО России, ФГБОУ ВО «Рос. экон. ун-т им. Г.В. Плеханова»,  Научная школа «Экономическая теория» в РЭУ им. Г.В. Плеханова. – М.; Тамбов: Издательский дом ТГУ им. Г.Р. Державина, 2016. – 340 c.

6.  Коробов В.Б. Теория и практика экспертных методов: монография / В.б. Коробов; под ред. Б.И. Кочурова. – М.: ИНФРА-М, 2019. – 281 с. – (Научная мысль)

7.  Канеман Д. Думай медленно… решай быстро. – М: Издательство АСТ, 2017. – 653 с.

8.  Никифоровский В.А. Великие математики Бернулли. М.: Мир, 1984. – 170 с.

9.  Рассел П., Норвиг С. Искусственный интеллект. Современный подход. 2-е изд. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1408 с.

10.  Макаров В.Л. Искусственные общества // Экономика и математические методы. 2012. Т. 48 №3. С. 3-20.

11.  Бреер В.В., Новиков Д.А., Рогаткин А.Д. Управление толпой: математические модели порогового коллективного поведения. – М.: ЛЕНАНД, 2016. – 168 с.

12.  Granovetter M. Threshold Models of Collective Behavior // The American Journal of Sociology. 1978. Vol. 83. 6.  P. 1420-1443.

13.  Бизнес-сообщество Русского Севера: модели поведения: монография / А.Г. Тутыгин, В.Б. Коробов, Л.А. Чижова, К.О. Малинина. – Ростов н/Д: Легион-М, 2018. – 244 с.

14.  Тутыгин А.Г., Чижова Л.А. Моделирование траектории поведения локальных бизнес-сообществ в условиях Русского Севера // Экономические науки. 2018. №9 (166). С. 28-38. DOI: 10.14451/1.166.28

15.  Тутыгин А.Г., Чижова Л.А. Модельный подход к оценке группового предпринимательского поведения // Государство и бизнес. Современные проблемы экономики: материалы IX Международной научно-практической конференции. Северо-Западный институт управления РАНХиГС при Президенте РФ. 2017. С. 32-38.

16.  Тутыгин А.Г., Чижова Л.А., Ермолин Е.Н. Институциональная среда для выстраивания диалога бизнеса и власти на региональном уровне // Экономика и предпринимательство. 2017. № 10 (ч.2). С. 274-278.

17.  Ермолин Е.Н., Тутыгин А.Г., Чижова Л.А. Модельный подход к исследованию локально-группового поведения бизнес-агентов в условиях институциональных ограничений // Российское предпринимательство. 2019. Т. 20. № 3. С. 697-716.

18.  Указ Президента РФ от 7 мая 2018 года № 204 «О национальных целях и стратегических задачах развития Российской Федерации на период до 2024 года».

19.  Тутыгин А.Г., Чижова Л.А., Ананьина О.В. Увеличение численности занятых в малом бизнесе - системная проблема или достижимый результат? // Государство и бизнес. Экосистема цифровой экономики: материалы XI Международной научно-практической конференции. Северо-Западный институт управления РАНХиГС при Президенте РФ. Санкт-Петербург, 2019. С. 191-196.

20.  Кузин Д.В., Ядова Н.Е. Инновации в бизнес-коммуникациях и проблемы менеджмента. Управленческие науки. 2016. № 6(1). С. 51-60. https://doi.org/10.26794/2304-022X-2016--1-51-60 

 

References:

1.      Borisov, K.Yu., Raskina Yu.V. Good crazy run a hospital? Subjective arguments about the progress of economic science, inspired by the recent book by Richard Tyler and his Nobel prize // Finance and business. 2018. Volume 14.  № 2. P. 4-19.

2.      Drogobytsky I. N. Contours of behavioral Economics // Bulletin of the Taganrog Institute of management and Economics. 2016.  № 1. P. 3-11.

3.      Thaler R. New behavioral Economics: why people break the rules of the traditional economy and how to make money on it / Richard Thaler; [lane. A. Prokhorova]. M., Publishing House "E", 2017. – 368 p. Il. – (Top Economics Awards).

4.      Kozlova M. A. The Contribution Of John. M. Keynes in the analysis of psychological motives of economic behavior // Bulletin of MGIMO University. 2016. № 3 (48). P. 188-195.

5.      Behavioral Economics: modern paradigm of economic development: monograph / ed. G. P. Zhuravleva, N. In. Manokhina, V. V. Smagina; TRO VEO of Russia, FGBOU VO "Grew. Econ. UN-t im. G. V. Plekhanova", Scientific school "Economic theory" in PRUE. G. V. Plekhanov. – Moscow; Tambov: Publishing house TSU named after G. R. Derzhavina, 2016. – 340C.

6.      Korobov V. B. Theory and practice of expert methods: monograph / V. B. Korobov; ed. B. I. Kochurov. – M.: INFRA-M, 2019. – 281 p. – (Scientific thought)

7.      Kahneman D. Think slow... decide fast. – M: Publishing house AST, 2017. – 653 p.

8.      Nikiforovsky V. A. Great mathematicians Bernoulli. M.: World, 1984. – 170 p.

9.      Russell P., Norvig S. Artificial intelligence. Modern approach. 2-e Izd. – Moscow: Publishing house "Williams", 2006. – 1408 p.

10.    Makarov V. L. Artificial societies // Economics and mathematical methods. 2012. Vol. 48. № 3. P. 3-20.

11.    Breer V. V., Novikov D. A., Rogatkin A. D. crowd Control: mathematical models of threshold collective behavior. – Moscow: LENAND, 2016.  168 p.

12.    Granovetter M. Threshold Models of Collective Behavior // The American Journal of Sociology. 1978. Vol. 83. № 6.  P. 1420-1443.

13.    Business community of the Russian North: models of behavior: monograph / A. G. Tutygin, V. B. Korobov, L. A. Chizhova, K. O. Malinina. – Rostov on/D: Legion-M, 2018. – 244 p.

14.    Tutygin A. G., Chizhova L. A. Modeling of the trajectory of the local business communities in the Russian North // Economic Sciences. 2018. №9 (166). P. 28-38. DOI: 10.14451/1.166.28

15.    Tutygin A. G., Chizhova L. A. Model approach to the assessment of group entrepreneurial behavior // State and business. Modern problems of Economics: proceedings of the IX International scientific-practical conference. North-West Institute of management of Ranepa under the RF President. 2017. P. 32-38.

16.    Tutygin A. G., Chizhova L. A., Ermolin E. N. Institutional environment for building a dialogue between business and government at the regional level // Economics and entrepreneurship. 2017. № 10 (part 2). P. 274-278.

17.    Ermolin E. N., Tutygin A. G., Chizhova L. A. Model approach to the study of local group behavior of business agents under institutional constraints. Russian entrepreneurship. 2019. Vol. 20.  № 3. P. 697-716.

18.    The decree of the President of the Russian Federation from may 7, 2018 №. 204 «On the national goals and strategic objectives development of the Russian Federation for the period up to 2024».

19.    Tutygin A. G., Chizhova L. A., Ananina O. V. Increase in the number of employees in small business - a systemic problem or an achievable result? // Government and business. Ecosystem of digital economy: proceedings of the XI International scientific and practical conference. North-West Institute of management of Ranepa under the RF President. St. Petersburg, 2019. P. 191-196.

20.    Kousin D. V., Lyadova N. E. Innovations in business communications and management problems. Management science. 2016.  № 6 (1). P. 51-60. https://doi.org/10.26794/2304-022X-2016--1-51-60

 

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018
(113) УЭкС, 7/2018
(114) УЭкС, 8/2018
(115) УЭкС, 9/2018
(116) УЭкС, 10/2018
(117) УЭкС, 11/2018
(118) УЭкС, 12/2018
(119) УЭкС, 1/2019
(120) УЭкС, 2/2019
(121) УЭкС, 3/2019
(122) УЭкС, 4/2019

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516