Учет субъективности приоритетов при оценке эффективности и устойчивости многослойных сетевых промышленных структур

Размещено на http://www.allbest.ru/

Учет субъективности приоритетов при оценке эффективности и устойчивости многослойных сетевых промышленных структур

Лебедев Александр Владимирович

Отмечен синтетический характер понятия сетевой промышленной структуры, как сочетающей в себе атрибуты сетевых образований различного типа. Представлен методический подход к оценке устойчивости и эффективности сетевых промышленных структур, учитывающий субъективность восприятия приоритетов развития лицами принимающими решение и нелинейность динамики показателей их характеризующих.

Ключевые слова: сетевые промышленные структуры, устойчивость и эффективность хозяйствующего субъекта, теория катастроф, лицо принимающее решение.

INTRODUCTION THE PARAMETERS OF SUBJECTIVE ASSESSMENT OF PRIORITIES FOR EFFICIENCY AND STABILITY OF NETWORK OF INDUSTRIAL STRUCTURES

Marked by the synthetic character of the concept of a network of industrial structure. Networking industrial structure combines the attributes of different types of network entities . The methodical approach to assessing the sustainability and efficiency of the network of industrial structures. The proposed approach takes into account the subjective perception of the priorities of decision-makers . The proposed approach takes into account the non-linearity of characterizing the dynamics of the stability and efficiency of the network of industrial structures.

Keywords : networking , industrial structure , stability and efficiency of the economic entity, catastrophe theory , decision maker .

Проблема формирования и функционирования сетевых промышленных структур распадается на два аспекта: устойчивость и эффективность. Устойчивость как способность адекватно реагировать на изменения внешнего окружения с целью обеспечения динамического постоянства внутренней среды предприятия. Эффективность как способность достичь целей функционирования компании. Устойчивость, как и эффективность, могут быть охарактеризованы различными группами показателей в зависимости от целей проведения анализа. Так, например, показателями устойчивости могут быть: постоянство става интегрированного образования, стабильное (или постоянно увеличивающееся) число работников, расширяющийся ассортимент товаров, увеличение объемов реализации и др. - все они так или иначе связаны с фактором времени. Примерами показателей эффективности могут быть: рентабельность, валовая или чистая прибыл за некий промежуток времени, доходность акционерного капитала и др. - в данном случае временной аспект играет не роль фактора фиксирующего наличии повторяемости некоего события, а роль промежутка времени, к которому применяется тот или иной аналитический инструмент.

Однако в большинстве случаев под устойчивым функционированием интегрированных образований подразумеваются некие синтетические, комбинированные показатели устойчивости и эффективности, например, регулярность получения прибыли, обеспечение стабильности выплачиваемых дивидендов и пр. С учетом того, что стабильность интегрированных показателей может быть обеспечена за счет разнонаправленных трендов показателей характеризующих доходность и устойчивость, данные интегрированные показатели далеко не всегда обеспечивают объективность картины развития организации во времени. Например, периодическая продажа отдельных бизнес-элементов и сокращение масштабов деятельности, что с точки зрения устойчивости является довольно негативным показателем, вполне способна поддерживать доходность акционерного капитала на стабильном уровне, скрывая, таким образом, реальное положение дел в компании. Таким образом, показатели устойчивости не могут быть сведены к показателям эффективности рассматриваемым на некоем временном промежутки и представляют один из важных аспектов функционирования компании.

Говоря об эффективности и устойчивости сетевых промышленных структур следует учитывать, что собственно сетевая структура образуется тогда, когда для каждого из ее элементов функционирование вне данной структуры связано с более низким уровнем экономической эффективности и более высокими рисками (неопределенностью внешней среды), способными существенно снизить устойчивость предприятия потенциального участника интеграционного процесса. При этом эффективность сети в целом не эквивалентна сумме эффективностей входящих в нее предприятий. Аналогичная картина складывается и при сопоставлении показателей устойчивости отдельных предприятий и сети как интегрированной структуры. сетевой промышленный устойчивость нелинейность

Условие существования промышленной сети можно сформулировать следующим образом: для каждого участника уровень эффективности функционирования вне сети значимо ниже, при этом способность адаптироваться к динамике внешней среды не претерпевает существенного снижения. Важно отметить, что ключевую роль в данном определении играет значимость различий в эффективности, а также приоритетность эффективности и стабильности функционирования. Оценка данных различий (которая, собственно, и является мотиватором вхождения в сетевое интегрированное образование) в значительной мере зависит от психологических установок лица принимающего решения или от стратегии выбранной топ-менеджментом. Если применительно к экономической эффективности для потенциального участника сети выигрыши и потери представляется возможность оценить формальными методами, то относительно устойчивости и уровня приоритетности адаптивных способностей перед текущей эффективностью, мы, фактически, имеем дело с представлением лиц принимающих решение о выигрышах и потерях хозяйствующего субъекта.

В качестве одного из методологических подходов для оценки и прогнозирования устойчивости хозяйствующих субъектов используется инструментарий теории катастроф.

Схема большинства применений теории катастроф предполагает, что изучаемый процесс описывается при помощи некоторого числа управляющих и внутренних параметров. Состояния равновесия процесса образуют поверхность того или иного числа измерений в этой пространстве. Проекция поверхности равновесии па плоскость управляющих параметров может иметь особенности. Предполагается, что это -- особенности общего положения. В таком случае теория особенностей предсказывает геометрию «катастроф», т.е. перескоков из одного состояния равновесия в другое при изменении управляющих параметров. В большинство серьезных приложений особенность -- это сборка Уитни, а результат был известен до провозглашения теории катастроф.

Приложения описанного типа бывают более или менее обоснованными в зависимости от степени обоснованности исходных посылок. Например, в теории хлопков упругих конструкций и в теории опрокидывания кораблей предсказания теории полностью подтверждаются экспериментом. С другой стороны, в биологии, психологии и социальных науках (скажем, в приложениях к теории поведения биржевых игроков или к изучению нервных болезней) как исходные предпосылки, так и выводы имеют скорее эвристическое значение [1].

Хотя пространства состояний экономического объекта не обязательно являются геометрическими пространствами (например, они могут иметь число измерений более трех), но эти пространства можно пытаться изучать так, словно они являются геометрическими пространствами. Например, обычно та или иная экономическая система может принимать не все возможные состояния в пространстве состояний, но только лишь некоторую их часть. Это связано с наложением каких-либо ограничений, например, законов или правил, на возможное поведение системы. Обычно такие части пространств, в которых система может принимать свои состояния, называют «поверхностями», по аналогии с геометрическими поверхностями. Система в этом случае принимает свои состояния, находящиеся только на поверхности. Она может быть представлена как точка, движущаяся по поверхности. В этом случае обычно оказывается, что все параметры системы можно разделить на два класса - управляющие и управляемые. Управляющие параметры системы - это такие ее параметры, которые можно менять независимо от остальных параметров, через них можно как бы управлять поведением всей системы в целом, в то время как управляемые параметры оказываются зависимыми от управляющих параметров, меняются вслед за их изменением таким образом, чтобы состояние системы всегда находилось на соответствующей поверхности.

Так в работе [3] для поиска возможных устойчивых состояний малого промышленного комплекса во взаимосвязи внутренних характеристик и колебаний рыночной конъюнктуры построим некую поверхность, отображающую взаимосвязь между полной себестоимостью, рыночной ценой и объемом реализации продукции. Управляющими параметрами сборки, то есть параметрами, которые определяют координаты области устойчивости выступают: эластичность рынка по цене, уровень постоянных издержек, остаток наличности на начало моделируемого периода (наличие страховых запасов) и возможность временного привлечения финансовых средств из сторонних источников. Автором выявлен интересный эффект. Вырождение кривой ценовой эластичности в точку (минимальной экономически обоснованной цены) при свертывании рынка (уменьшения спроса неценового характера) должно было свести определение экономически обоснованного выпуска к элементарному анализу безубыточности. Однако сопоставление расчетных параметров операционной прибыли исходя из объема производства и данных об издержках с фактическим размером операционной прибыли показало, что по мере приближения объема производства к критическому (точке безубыточности) операционная прибыль снижалась гораздо сильнее, чем можно было предположить. Это позволило сделать вывод о наличии внутренних взаимосвязей обеспечивающих взаимное усиление изменения параметров системы пропорционально их отклонению от базовых, расчетных значений, то есть параметров проектного функционирования малого промышленного комплекса.

Иными словами, даже при минимизации и формализации количества показателей (по сути, в работе все многообразие целей и показателей эффективности хозяйствующего субъекта сведено до равновесия финансовых потоков) проявляются значимые нелинейные эффекты. Тем более это актуально для промышленных сетевых структур сущностная основа отнесения которых к сетевым организациям может быть различна.

Попытка классификации всего разнообразия сетевых организаций дала следующие результаты [5]:

Средовые сети. Существует определение сетевой организации сугубо через взаимодействие элементов сетевой организации посредством глобальной сети или каким то иным способом представляющим некую среду взаимодействия.

Сети товаров. Первые сети как результат взаимодействия экономических субъектов сформировались в процессе сбыта и продвижения продукции. Именно маркетинговый, сбытовой подход к формированию сетевых организаций является первым в хронологическом плане и наиболее проработанным теоретически.

Сети собственности. Слияния и поглощения компаний -- один из самых распространенных путей развития, к которому прибегают в настоящее время большинство даже самых успешных компаний. Этот процесс в современных условиях становится явлением обычным, практически повседневным. Стремление к расширению масштабов деятельности является неотъемлемой чертой любого бизнеса. Однако, чтобы такое расширение происходило тем или иным путем, необходимо, чтобы этот путь был более эффективным по сравнению с возможными альтернативами..

Сети функций. В рамках сети функций происходит обмен не правами собственности, не материальными предметами, а аспектами деятельности. Развитие функциональных сетей отождествляется с развитием аутсорсинга.

Сети стратегий. Словосочетание «стратегический альянс» не может и не должно, по мнению авторов книги «Стратегические альянсы» [4], использоваться для определения любой формы объединения нескольких компаний. Оно должно определять одну-единственную категорию объединений, имеющую свои характерные особенности, которые и делают управление альянсами столь деликатным родом деятельности. Главным для понимания того что такое стратегический альянс, является поддержание независимости каждой из фирм-партнеров. Иначе говоря, альянсы включают компании, которые, несмотря на то что они и были объединены для достижения общих целей, не теряют при этом своей стратегической автономности и остаются преданы индивидуальным интересам.

Сети знаний - буквально юная форма организационного строительства, в основе ее лежит менеджмент знаний. Это было связано со сменой приоритетов в бизнесе и жизни общества, а также продолжающейся научно-технической революцией, в основе которой лежит использование новейших информационных технологий во всех областях человеческой деятельности. Основой сети знаний является интеграция в процессе создания и практического использования новых знаний.

То, что в данном случае мы сосредотачиваем внимание на отраслевом принципе, то есть рассматриваем промышленные сетевые структуры лишь усложняет проблему. Основой для формирования промышленной сетевой структуры может стать любой принцип: от типа среды взаимодействия и до отношений собственности и участия в инновационном трансферте. Иными словами, говоря об устойчивости и эффективности функционирования промышленных сетевых структур их невозможно свести до некоего единого показателя, как это представляется возможным в сетях одного типа.

В работе [6] была предложена методика оптимизации сценариев развития сетевых организаций на основе теории полезности, которая предусматривает проведение следующих расчетов:

(1)

Es - эффективность сценария s

U(k) - функция полезности k-го показателя

Zk - вес k-го показателя

Ks - значение k-го показателя состояния сети по сценарию s

Rs - расходы по сценарию s

В соответствии с выбранной для данной организации методикой для каждого предприятия-участника сети в соответствии с общепринятыми методиками рассчитываются соответствующие финансовые показатели. Затем показатели каждой организации корректируются пропорционально доле оборота с показателями контрагента, при этом достаточно учитывать не всех партнеров, а лишь тех, которые обеспечивают три четверти валовой выручки, и это будут показатели финансовой устойчивости конкретного участника сети. Совокупная устойчивость сети характеризуется средневзвешенными по доле в общесетевом обороте показателями предприятий участников сети.

После абстрагирования и от конкретного показателя формулы приобретают вид:

 (2)

(3)

где kis - k-й показатель i-го предприятия по сценарию s

Kis - скорректированный k-й показатель i-го предприятия по сценарию s

kns - k-й показатель n-го контрагента по сценарию s

А после подстановки формула эффективности сценария выглядит следующим образом:

(4)

В связи с этим, представляется целесообразным использование следующего приема. Лица, принимающие решение, вначале с помощью функции полезности оценивают уровень приоритетности для них тех или иных состояний промышленного предприятия (оцениваемых экспертно или формально), а сравнивают вероятные сценарии развития компании (в том числе в составе сети или без нее) уже с учетом поправок на приоритетность (субъективную полезность) ожидаемых результатов и условий деятельности.

Однако в том случае если при разработке стратегии развития сети сталкиваются интересы различных групп лиц - акторов (например, государство, наемные управляющие, собственники), в силу ряда причин между ними не может быть достигнут консенсус и отсутствует ярко выраженный лидер (например, акционер, обладающий контрольным пакетом акций при распыленности блокирующего пакета) наилучшим будет сценарий максимально учитывающий интересы всех акторов. В этом сетевое промышленное предприятие можно рассматривает как многослойную сеть.

Для многослойных сетевых и сетеподобных организаций использование данной методики либо затруднительно вследствие большого количества участников, либо в принципе невозможно вследствие противоречий возникающих между различными пространствами координации. В связи с этим предлагается использовать формулу 4 для оценки уровня полезности сценария сети в рамках одного пространства координации при условии не уменьшения полезности для узла пересечения пространств координации. То есть выполняется следующее условие:

, (5)

где ESn - полезность сценария s для n-го уровня многослойной промышленной сети;

U_C - функция суммарной полезности данного сценария для узла пересечения пространств координации.

Иными словами представленный подход позволяет формировать координирующему центру относительно самостоятельные стратегии в рамках отдельных пространств координации до тех пор, пока они не входят в противоречие с успешностью функционирования его в целом.

Данный подход позволит повысить прозрачность принимаемых решений, представить в более формализованном виде задачи, формулируемые акционерами перед менеджментом компании, в том числе и в отношении возможности нелинейного развития ситуации, скачкообразных изменений в состоянии промышленного предприятия или сети в целом.

Рассмотрение в качестве нелинейно взаимодействующих поверхностей функций полезности состояний сети позволит в определенной мере формализовать фактор субъективного восприятия и рассматривать динамику приоритетных состояний сетевой структуры (или отдельного участника сети) с позиций теории катастроф обычно применяемой лишь к полностью формализованным системам.

Таким образом, в работе представлен методический подход к оценке устойчивости и эффективности сетевых промышленных структур, учитывающий субъективность восприятия приоритетов развития лицами принимающими решение и нелинейность динамики показателей их характеризующих.

Литература

1. Арнольд В. И. Теория катастроф. М.: Мир, 1980, 607 с.

2. Моисеев В.И. Философия и методология науки // http://www.vsu.ru/~vsue3e06

3. Моногарова О.М. Управление экономически устойчивым развитием малых промышленных комплексов», автореферат дис. к.э.н. по специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством

4. Гаррет Б., Дюссож П. Стратегические альянсы. - М.: ИНФРА-М, 2002. - 332 с.

5. Машегов П.Н. Инновации: многоуровневый институциональный подход М.: Машиностроение - 1, 2004. - 330 с.

6 Садков В.Г., Машегов П.Н., Широков Н.В. Сетевые организации (онтология, эволюция, проектирование) [Электронный ресурс]. - Орел.: ОрелГТУ, 2003. - CD-ROM. - № Гос. регистрации 0320300660

Размещено на Allbest.ru