К вопросу об особенностях количественных оценок при принятии управленческих решений

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Поморский государственный университет им. М.В. Ломоносова г. Архангельск

К вопросу об особенностях количественных оценок при принятии управленческих решений

Степанова В.В.

Эффективность реализации управленческих решений в сфере государственного регулирования экономики во многом обусловлена тем, как определяются целевые индикаторы, какие количественные оценки используются при обосновании решений. При этом следует отметить, что теоретические разработки, обоснованные подходы, методы оценок и практика принятия количественных параметров планируемых мероприятий существенно различаются.

Методология количественной оценки при принятии управленческих решений о государственном вмешательстве в экономику (совершенствовании институтов или механизмов хозяйствования, осуществлении реформ, проведении модернизационных преобразований) в последние десятилетия плодотворно развивается и становится предметом преподавания в учебных дисциплинах. В ходе научного осмысления рассматриваемой проблемы сложились два не противоречащих друг другу, но всё-таки различающихся подхода к оценке результативности принимаемых решений и осуществляемых преобразований. В основу методологии первого подхода заложены представления о том, что успешность управленческих действий, регулирующего воздействия государства в различных преобразованиях следует определять по изменению состояния преобразуемой системы, объекта государственного регулирования. В рамках второго подхода в качестве критерия эффективности реализации управленческих действий выбирается уровень достижения программируемого результата, т.е. соответствие качественных и количественных параметров результата целевым установкам. управленческий решение государственный

В обоих подходах достоверность и точность оценки будет во многом определяться тем, насколько удачно определён набор параметров, на основе которого будет осуществляться анализ. При этом в качестве непосредственных показателей могут выбираться и одинаковые или достаточно похожие индексы, оценки и коэффициенты. Однако принципиальные схемы, алгоритмы сравнения показателей в этих подходах различаются.

Подобное различие алгоритмов можно в наиболее общем виде представить следующим образом. Предположим, что в модернизируемой системе выбраны некоторые количественные показатели: <X>, <Y>…<Z>. Далее имеют значение временные периоды - до принятия решений и после определённого этапа осуществления мероприятий реформирования. Обозначим эти периоды индексами: t0 и t1 . Во втором подходе важно учитывать характер оцениваемых показателей, являются ли они нормативными, т.е. программируемыми как определённые целевые установки, или позитивными, т.е. реально существующими, фактическими, в качестве уже достигнутого результата в определённое время. Данное различие характера показателей выразим индексами: целевой (нормативный) - "z", фактический - "f ".

Тогда схемы алгоритмов оценки результативности управленческих решений в рассматриваемых двух подходах могут быть представлены так:

В первом подходе анализ осуществляется по схеме - <X t1>, <Y t1>…<Z t1> сравниваются с <X t0>, <Y t0>…<Z t0>;

Во втором подходе схема соответственно - <X z >, <Y z >…<Z z > сравниваются с <X f >, <Y f >…<Z f >.

Таким образом, в первом случае осуществляются динамические сопоставления, показывающие "что было" и "что стало" (в периодах t0 и t1), а во втором случае анализируется только один период - текущий, но сравниваются два различных уровня показателей - желаемый и достигнутый ("что программировали" и "что есть"). Также следует отметить, что различия в этих двух подходах могут быть и более существенными, например, если для оценки успешности государственных действий будут выбираться совершенно разные параметры. Предположим, в рамках первого подхода традиционно используются параметры: <X t0>, <Y t0>…<Z t0>, а во втором подходе определяются параметры: <P z >, <R z >…<Q z >.

При имеющихся методологических различиях в подходах, тем не менее, принципиально важно, что в количественных оценках необходимо осуществлять сопоставления показателей («до» и «после» или «план» и «факт»), но не определять какой угодно набор параметров несоотносимых ни с чем. Кроме этого количественные оценки должны описывать явления и события с достаточной полнотой.

К сожалению, некоторые из количественных параметров реализуемых целевых программ (ФЦП или РЦП) или приоритетных национальных проектов определяются достаточно произвольно без учета элементарных методологических требований: сопоставимости статистических данных, репрезентативности, определения долевых значений.

Подтверждающими примерами существенных недоработок количественных оценок в этом отношении являются параметры Приоритетного национального проекта "Образование". Доля государственной поддержки субъектов (школ, вузов, учителей, учащихся) в этом проекте составляет единицы процентов, что в несколько раз меньше нормального распределения случайных величин (см. Рис. 1).

Размещено на http: //www. allbest. ru/

Рис. 1 Схема нормального распределения случайной величины Гаусса

Общеизвестно, что при нормальном распределении явлений и событий отклонения от средней величины в худшую или лучшую стороны определяются в процентном отношении на уровень 3 у -- 2 %, а на 2 у -- 14 %. Следовательно, лучшие образцы в генеральной совокупности явлений составляют долю примерно равную 16 процентам.

Проанализируем основные параметры Приоритетного национального проекта «Образование». Первым основным направлением его реализации была определена «Поддержка и развитие лучших образцов отечественного образования», включающая «стимулирование вузов и общеобразовательных учреждений, активно внедряющих инновационные образовательные программы; государственную поддержку талантливой молодежи; поощрение лучших учителей». По этому направлению проектным индикатором являются следующие количественные показатели: ежегодно 10 тысяч лучших учителей и 3 тысячи школ, осуществляющих инновационные программы.

Сопоставим эти индикативные показатели с общим количеством школ и учителей в них. Фактические данные используем за 2005/06 и 2006/07 учебные года. В первый год 62,5 тыс. общеобразовательных учреждений и 1575 тыс. чел. - численность учителей в них. Во второй год соответственно 60,3 тыс. общеобразовательных учреждений и 1517 тыс. чел. - учителей. Если определить какую долю составляют заданные индикаторы в общих показателях, то по школам это составит менее 5 % (3 тыс. от 62,5 тыс. = 4,8 % и от 60,3 = 4,98 %), а по учителям менее 1 % (10 тыс. чел. от 1575 тыс. чел. = 0,63 % и от 1517 тыс. чел. = 0,66 %).

Подобные же сопоставления по вузам показывают следующую ситуацию: в 2006 году было поддержано 17 вузов, что составило 1,6 % (2005/06 уч. г. - 1068 вузов) и в 2007 году дополнительно еще 40 вузов, что составило 5,2 % (57 от 1090 вузов).

Как видим, ни по одному из проанализированных «лучших образцов отечественного образования» доля их даже отдаленно не приближается к нормальным 16 процентам.

Специфической особенностью количественных оценок при принятии управленческих решений является тенденция несовпадения, и даже расхождения двух параметрических рядов -- необходимых объективных объемов потребностей в экономике и субъективных потребительских предпочтений. В социальных сферах обнаруживается интересное противоречие: индивидуальные потребительские и инвестиционные предпочтения не соответствуют объективным параметрам развития данных сфер. Проиллюстрируем наличие подобных процессов на примере взаимодействия двух рынков: рынка труда и рынка образовательных услуг.

В ходе выполнения проекта № 11 - 01 Конкурса по приоритетным направлениям развития науки в Архангельской области в 2007 году по теме: «Разработка механизмов государственного влияния на образовательные предпочтения и компетенции трудовых ресурсов в соответствии с потребностями экономики Архангельской области» были получены следующие результаты: Относительно выбора школьниками уровня профессионального образования - 71 % определивших свой выбор выпускников ориентированы на поступление в вузы. Еще 19 % намерены были поступить в среднее профессиональное учебное заведение. Остальные были намерены поступать в профтехучилище - 7 % или на работу - 3%. Существуют различия между социальным выбором городских и сельских школьников. Если в городах Северодвинске, Новодвинске желающих поступить в вузы было 80%, то в Пинежском, Плесецком, Холмогорском районах - немногим больше 60%.

Подобные субъективные предпочтения совершенно не соотносятся с вакансиями на рынке труда в области, где в основном требуются высококвалифицированные рабочие кадры: токари, сварщики, слесари и подобные. Учитывая наличие подобных «ножниц» в оценке уровней потребностей при принятии решений необходимо прорабатывать механизмы возможных корректирующих воздействий.

Особую проблему представляют методики количественных оценок для отбора заявок при проведении конкурсов или торгов на размещение государственных заказов и государственных закупок. Долевое соотношение весов оценок цены и качества выполнения заказа, например, на проведение научно-исследовательских работ, мониторинга или разработку ТЭО, приводит к нерациональному искажению общей оценки в сторону ценового параметра в ущерб значению качества исполнения работ.

Для примера рассмотрим варианты принятия решений по конкурсным торгам при наличии двух, трех и четырех заявок. При соотношении весов цены и качества работ в пропорции 0,8 и 0,2 соответственно при любом количестве участников всегда получается заведомо определенный результат.

При двух заявках:

А. 1 участник - лучшая цена и лучшее качество, 2 участник - хуже и цена и качество.

Оценка заявок:

1 участник - [(2 х 0,8 ) + (2 х 0,2)] : 2 = 1

2 участник - [(1 х 0,8 ) + (1 х 0,2)] : 2 = 0,5 - побеждает 1 заявка

Б. 1 участник - лучшая цена, а качество хуже, 2 участник - хуже цена, но качество лучше

Оценка заявок:

1 участник - [(2 х 0,8 ) + (1 х 0,2)] : 2 = 0,9

2 участник - [(1 х 0,8 ) + (2 х 0,2)] : 2 = 0,6 - побеждает 1 заявка

При трех заявках:

1 участник - лучшая цена, а качество хуже всех, 2 и 3 участники - хуже цена, но качество лучше

Оценка заявок:

1 участник - [(3 х 0,8 ) + (1 х 0,2)] : 3 = 0,87

2 участник - [(2 х 0,8 ) + (2 х 0,2)] : 3 = 0,67

3 участник - [(1 х 0,8 ) + (3 х 0,2)] : 3 = 0,47 - побеждает 1 заявка

При четырех заявках:

1 участник - лучшая цена, а качество хуже всех, 2, 3 и 4 участники - хуже цена, но качество лучше

Оценка заявок:

1 участник - [(4 х 0,8 ) + (1 х 0,2)] : 4 = 0,85

2 участник - [(3 х 0,8 ) + (4 х 0,2)] : 4 = 0,8

3 участник - [(2 х 0,8 ) + (3 х 0,2)] : 4 = 0,55

4 участник - [(1 х 0,8 ) + (2 х 0,2)] : 4 = 0,3 - побеждает 1 заявка

Из приведенных расчетов видно, что в любом случае побеждает заявка, в которой лучшая цена, т.е. та, которая ниже всех заявленных цен, а качество выполнения работ практически не имеет значения.

Важное значение приобретает достоверная оценка удовлетворенности населения субъектов федерации и муниципальных образований оказанием публичных услуг, так как она становится основным мерилом эффективности деятельности органов государственной и муниципальной власти, и в некоторой степени определяет судьбу глав этих органов.

Рассмотренные четыре аспекта количественных измерений управленческих решений наглядно свидетельствуют о том, насколько актуальной становится разработка специальной методологии оценки управленческих решений. Правильность количественных оценок в управленческих решениях кроме утилитарного практического значения имеет еще и важный социальный смысл. Достоверно отражающие объективные процессы и одновременно простые и доступные для обыденного понимания количественные индикаторы становятся основой для повышения транспарентности власти, что, в свою очередь, является условием для преодоления коррупции в российском обществе. Еще один важный вывод в отношении правильных количественных оценок - их социальное значение. В отношении принимаемых решений по социальным вопросам принцип адресности субсидиарной ответственности государства фактически сведен к «точечной» государственной поддержке. Настало, наконец, время, когда от точечной поддержки необходимо переходить к мотивации и дотациям хотя бы в отношении 16 - 20 процентов «лучших образцов», что в большей степени соответствует законам нормального распределения случайных величин.

Литература

1. См., например: Райзберг Б.А. Курс управления экономикой. - СПб.: Питер, 2003, гл. 4; Зеркин Д.П., Игнатов В.Г. Основы теории государственного управления. Курс лекций. - Ростов н/Д: "МарТ", 2000, гл. 7;

2. Государственное регулирование рыночной экономики. Учебник для вузов / Под общ. ред. Кушлина В.И., Волгина Н.А. -.М.: ОАО "НПО "Экономика"", 2000, гл. 1.3;

3. Эффективность государственного управления / Пер. с англ. Общ.ред. Батчикова С.Ю. и Глазьева С.Ю. - М., 1998;

4. Мельникова Т.В., Митихин В.Г. Методологические аспекты применения системного анализа при оценке эффективности социо-эколого-экономических проектов // Государственное регулирование экономики и социальные проблемы модернизации. Ч. 1. Сб. трудов ИСА РАН. - М.: "УРСС", 1997. - С. 132 - 147.

5. Направления, основные мероприятия и параметры приоритетного национального проекта «Образование» -- [электронный документ] -- формат доступа http://www.rost.ru/projects/education/ed6/docs.shtml

6. Данные взыты с http://www.gks.ru/bgd/regl/b08_13/IssWWW.exe/Stg/d2/07-11.htm и http://www.gks.ru/bgd/regl/b08_13/IssWWW.exe/Stg/d2/07-12.htm

Размещено на Allbest.ru