10 возможности и ограничения моделей принятия решений. Нейронные механизмы принятия решений

Моделирование часто необходимо в силу сложности проблем управления и трудности проведения экспериментов в реальной жизни.

Наиболее заметный и, возможно, наиболее значительный вклад школы научного управления заключается в разработке моделей, позволяющих принимать объективные решения в ситуациях, слишком сложных для простой причинно-следственной оценки альтернатив. Многие из моделей настолько сложны, что не всякий средний руководитель в состоянии воспользоваться ими самостоятельно. Однако, отсутствие основательного представления о моделях может привести руководителя к методу проб и ошибок и принятию необдуманных решений, вместо применения методов.

Модель – это представление объекта, системы или идеи в некоторой форме, отличной от самой целостности. Поскольку форма модели менее сложна, а не относящиеся к делу данные, затуманивающие проблему в реальной жизни, устраняются, модель зачастую повышает способность руководителя к пониманию и разрешению встающих перед ним проблем. Модель также помогает руководителю совместить свой опыт и способность к суждению с опытом и суждениями экспертов. Может показаться странным, что возможности человека повышаются при взаимодействии с реальностью с помощью ее модели. Но это так, поскольку реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число переменных, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека и постичь его можно, упростив реальный мир с помощью моделирования.

Встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы. Конечно, руководители фирмы были бы не правы, если бы вложили миллионы в новое изделие, сначала не установив экспериментально, что оно будет функционировать как намечено, и, вероятно, будет принято потребителями. Определенные эксперименты в условиях реального мира могут и должны быть выполнены.

Существуют бесчисленные критические ситуации, когда требуется принять решение, но нельзя экспериментировать в реальной жизни. К примеру, когда фирма Фольксваген решила построить производственное предприятие в США, ей пришлось выбирать место с достаточным обеспечением рабочей силой, благоприятными условиями налогообложения и экономически подходящее с точки зрения приемки необходимых материалов и отгрузки готовых автомобилей. Ей пришлось затем определять последовательность сборки многих тысяч деталей модели Рэббит, выяснять, какие детали завод мог бы производить сам, а какие покупать, устанавливать необходимые уровни запасов каждой детали. Ясно, что фирма не могла решить эти проблемы, построив в порядке эксперимента в каждом возможном месте по заводу, да еще и по нескольким проектам.

Невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты. Однако многие руководители стремятся рассматривать только реальное и осязаемое, и это, в конечном счете, должно выразиться в их повороте к чему-то видимому. Моделирование – единственный к настоящему времени систематизированный способ увидеть варианты будущего и определить потенциальные последствия альтернативных решений, что позволяет их объективно сравнивать.

Как указывает Дэвид Б. Херц:

«Руководитель должен выбрать лучшую из имеющихся альтернатив, чтобы распределить свои ресурсы, установить для себя и других последовательность действий, привлечь новых людей и материальные ресурсы. Для этого ему нужно довериться некоторым описаниям особенностей и стабильности среды, в которой проявятся последствия решений как в кратко-, так и долгосрочной перспективе. Он должен представлять всю неопределенность такой среды, которая является одновременно неизбежной и непредсказуемой».

Типы моделей , которые менеджер использует для принятия решений можно разделить на физические, аналоговые и математические.

Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической (называется иногда портретной) модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность.

Примеры физической модели – синька чертежа завода, его уменьшенная фактическая модель, уменьшенный в определенном масштабе чертеж проектировщика. Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает установить, сможет ли конкретное оборудование физически разместиться в пределах отведенного для него места, а также разрешить сопряженные проблемы, например, размещение дверей, ускоряющее движение людей и материалов. Автомобильные и авиационные предприятия всегда изготавливают физические уменьшенные копии новых средств передвижения, чтобы проверить определенные характеристики типа аэродинамического сопротивления. Будучи точной копией, модель должна вести себя аналогично разрабатываемому новому автомобилю или самолету, но при этом стоит она много меньше настоящего. Подобным образом строительная компания всегда строит миниатюрную модель, прежде чем начать строительство производственного или административного корпуса или склада.

Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя реальный объект, но не выглядит как таковой.

Пример аналоговой модели – организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии легко представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязей всех работников.

Математическая модель. В математической модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события. Пример математической модели и аналитической ее силы как средства, помогающего нам понимать исключительно сложные проблемы – известная формула Эйнштейна Е=mc 2 . Если бы Эйнштейн не смог построить эту математическую модель, в которой символы заменяют реальность, маловероятно, чтобы у физиков появилась даже отдаленная идея о взаимосвязи материи и энергии. Математические модели способствуют повышению силы абстракции человека, а значит и пониманию сложных явлений и проблем.

Использование моделей в управлении предприятием предполагает определение задачи, которая должна быть решена с помощью предлагаемой модели. Правильная постановка задачи невозможна без анализа проблемы, которая позволяет определить каковы причины возникших затруднений и затем точно сформулировать, что мы собираемся решить и получить. Только после этого осуществляется построение модели. Построение моделей для решения конкретной задачи, как и управление, является процессом. Основные этапы этого процесса – постановка цели, установление входных параметров (переменных) и общих ограничений, проверка модели на достоверность. Число возможных моделей в науке управления так же велико, как и число проблем, для решения которых они были разработаны. В управлении нашли наибольшее применение такие модели:

1 Модели оптимального обслуживания покупателей. Они позволяют уравновесить расходы на дополнительные каналы обслуживания;

2 Модели управления запасами. Цель данной модели свести к минимуму отрицательных последствий накопления запасов.

3 Модели линейного программирования применяются для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей.

4 Экономический анализ. Это тоже одна из форм построения модели. Например, построение модели основанной на анализе точки безубыточности заключается в уравновешивании общего дохода (прибыли) с издержками производства. (мескон).

Что такое технологическая диффузия? Какова микроэкономическая мотивация фирмы при осуществлении имитационных и инновационных стратегий? Можно ли рассчитать технологическую границу, в окрестности которой происходит смена режима заимствования технологий на режим их создания? Как связаны процессы диффузии и образования технологических ловушек?

1. Введение

Процесс экономического роста, как правило, сопровождается возрастанием экономической эффективности за счет ввода в действие новых поколений производственных технологий. Со времен Й.Шумпетера принято рассматривать два аспекта этого процесса – освоение новых технологий на основе их заимствования у технологического лидера (имитация инноваций) и создание новых технологий на основе исследований и разработок (собственно инновация). Соответственно в литературе принято различать два типа участников инновационного рынка: фирмы-инноваторы (лидеры, осуществляющие первый «запуск» инновации) и фирмы-имитаторы (те, которые перенимают уже появившуюся на рынке инновацию). В реальности оба эти процесса образуют единый феномен, который подлежит адекватному описанию. Попыток подобного описания было сделано очень много, в связи с чем остановимся лишь на некоторых из них, которые имеют непосредственное отношение к нашему исследованию.

Исторически процесс заимствования инноваций воспринимался в качестве диффузионного процесса, в результате которого передовые технологии распространяются по всей экономической системе. Гораздо менее понятным является процесс рождения инноваций, который имеет субъективную основу. Не останавливаясь на более ранних вехах моделирования этого процесса , оттолкнемся от работы , которая соединила в себе обе составляющие инновационного процесса. Как было отмечено, процессы имитации (заимствования) и инновации (создания) технологий являются сопряженными, что нашло отражение в эволюционной модели Полтеровича–Хенкина . Данная модель явилась существенным аналитическим обобщением известных ранее простых диффузионных уравнений. Дело в том, что как в экономике в целом, так и в отдельных отраслях сосуществуют разноэффективные технологии. Причем кривые распределения мощностей какой-либо отрасли (экономики) по уровням эффективности для разных моментов времени похожи друг на друга. Более того, наблюдается определенное сходство между данными кривыми для разных отраслей. Тем самым можно говорить об универсальности «пространственной» кривой распределения технологий , о ее устойчивости (инвариантности) во времени. Между тем указанный факт противоречит традиционным экономическим теориям, в соответствии с которыми вложения капитала должны осуществляться лишь в наиболее эффективные (прибыльные) технологии, а потому доля низкорентабельных производственных мощностей должна быть пренебрежимо малой или, по крайней мере, она должна уменьшаться во времени, как это и предполагает традиционная диффузионная модель. Для устранения указанного противоречия и было предложено уравнение Полтеровича–Хенкина, которое позволило увязать два отмеченных факта – логистический характер диффузионных «временных» кривых распространения технологий и устойчивую форму «пространственных» кривых распределения производства (мощностей) по уровням эффективности. Более того, оно позволило показать, что эти два факта являются двумя сторонами единого механизма «динамического равновесия» между инновационными и имитационными процессами.

С математической точки зрения модель Полтеровича–Хенкина представляет собой дифференциально-разностное уравнение, решением которого является специфическая волновая функция . Более тщательный формальный анализ модели Полтеровича–Хенкина позволил установить факт экспоненциальной сходимости распределения предприятий по уровню эффективности к логистической зависимости. Иными словами, в результате взаимодействия инновационного и имитационного процессов с течением времени форма кривой распределения технологий по эффективности стабилизируется; ни форма, ни скорость в асимптотике не зависят от начальных условий и, следовательно, от отраслевой специфики инновации и фазы ее жизненного цикла. Таким образом, модель Полтеровича–Хенкина дает непротиворечивое объяснение двум наблюдаемым в реальности закономерностям функционирования инновационных рынков. Впоследствии данная модель была обобщена для случая произвольного закона эволюции «пространственной» кривой технологий, хотя получить принципиально новые выводы это уже не позволило .

Несколько позже было показано, что модель Полтеровича–Хенкина может восприниматься в качестве некоего аналога хорошо известного в механике и физике уравнения Дж.М.Бюргерса . В свою очередь уравнение Бюргерса выступает в качестве иллюстрации теории турбулентности, давая тем самым далеко идущие аналогии между экономическими и физическими процессами . Еще позже было продемонстрировано, что модель Полтеровича–Хенкина имеет не только чисто теоретическое значение, но может использоваться и в практических аналитических расчетах. Так, в работе была предпринята попытка применить модификацию этой модели к объяснению реальных процессов в черной металлургии. Идентификация параметров модели позволяет понять сильные и слабые стороны изучаемого объекта (например, отрасли). Сдвиги в величинах параметров для разных периодов сигнализируют о развитии негативных или позитивных тенденций, что в свою очередь позволяет принимать управленческие решения о корректировке развития объекта.

Разбор математических свойств модели Полтеровича–Хенкина периодически возобновляется. В этой связи достаточно указать на работу Я.М.Ташлицкой и А.А.Шананина , в которой рассматривается несколько модификаций и усложнений исходного уравнения Полтеровича–Хенкина. Любопытным фактом проведенного анализа можно считать вывод о том, что даже при отсутствии механизма имитации предприятия все равно продолжают переходить к производству на базе более эффективных технологий.

Несмотря на все свои достоинства, уравнение Полтеровича–Хенкина по своей сути представляет собой феноменологическую модель, которая вполне адекватно воспроизводит реальный процесс, но не дает детального объяснения происходящих процессов. Иными словами, в ней отсутствуют микроэкономические основы рынка инноваций, которые могли бы раскрыть процесс принятия инвестиционных решений. В этой связи следует отметить другую аналитическую линию, намеченную в работе , в которой моделировался процесс перехода от одной институциональной нормы к другой, более прогрессивной. Впоследствии данная схема была перенесена на технологическую сферу, когда рассматривался переход от менее эффективной производственной технологии к более эффективной . Достоинство предложенной схемы состоит в рассмотрении логики запуска готовой инновации, т.е. речь идет о субъективных решениях по поводу заимствования новых технологий. В этой схеме выбор стратегии в решающей степени определяется такими параметрами фирмы, как начальный объем производства, темп роста производства, величина горизонта планирования, выигрыш на текущих производственных издержках, цена новой технологии, дисконт и т.д. В этом случае логика технологического заимствования становится абсолютно прозрачной, однако предложенная схема имеет определенное ограничение – она оперирует только двумя технологиями. В реальности же, как правило, имеет место не одна, а несколько конкурирующих технологий, в связи с чем выбор осуществляется на некотором технологическом множестве.

Развитие идеи параллельной деятельности фирм разного технологического уровня было выполнено в работе М.Мелица (M.Melitz) , в которой была построена микроэкономическая модель, предполагающая устойчивое существование фирм с различающимся уровнем производительности на одном и том же рынке. Данный факт подтверждается многочисленными эмпирическими свидетельствами и тем самым дает микроэкономическое обоснование существования пространственной кривой распределения технологий в модели Полтеровича-Хенкина.

Еще одно интересное направление исследования было заложено в статье , в которой была сделана попытка построить модель поведения компании, решающей более сложную задачу – выбора между имитацией (заимствованием) уже существующей технологии и созданием новой технологии (собственно инновацией) собственными силами. В более поздней работе было выполнено обобщение предложенной модели, а также дан обстоятельный обзор исследований по данной проблематике. Главная идея указанных работ состояла в учете факта разнонаправленного изменения удельных издержек на имитацию и на инновацию по мере роста технологического уровня компании. В.Полтеровичем и А.Тонисом было теоретически показано наличие некоторой технологической границы (точки), в которой компании (стране) целесообразно переходить от стратегии заимствования к стратегии разработки новых технологий. Более того, авторы построили эконометрические зависимости, которые подтвердили их генеральную гипотезу о различии в функциях издержек на имитацию и инновацию. Тем самым обнаруженная закономерность смены режима имитации на режим инновации является генеральной для данного направления исследований.

Отталкиваясь от указанной закономерности, В.Гомбау и А.Сегарра пытались выяснить, влияют ли абсорбционная способность фирмы и удаленность ее технологического уровня от технологического уровня компании-лидера на выбор между инновациями и заимствованием . На основе опроса 5,6 тыс. испанских фирм за период 2004-2009 гг. они установили, что инновационная способность компаний, испытывающих трудности в доступе к внешней информации и найме квалифицированных работников, уменьшается. Между тем, компании, сокращающие расстояние от технологического лидера за счет подражания, увеличивают свою инновационную способность. Следовательно, генеральная закономерность смены режима развития в целом подтвердилась.

Дополнительное эмпирическое подтверждение указанной закономерности было получено в , где была построена инновационно-технологическая матрица для 33 стран мира. Структура данной матрицы и, в частности, наличие в ней пустых квадрантов с одной стороны от диагонали свидетельствует о том, что процесс заимствования технологий, сопровождаемый ростом эффективности производства, опережает процесс исследований и разработок. Иными словами, стадия в проведении НИОКР и формировании предложения инноваций либо строго соответствует стадии формирования спроса на них, либо отстает от нее на 1–2 шага (всего рассматривается 3 стадии). Впоследствии данная методология была применена к анализу равномерности инновационного развития в российских регионах . Таким образом, структура построенной матрицы подтверждает факт технологического «вызревания» страны для последующего перехода к этапу генерирования инноваций.

Один из выводов работы состоит в нежелательности опережающего развития сектора НИОКР, так как в этом случае генерируемые инновации, скорее всего, не будут востребованы в полной мере и не дадут ожидаемого экономического эффекта. Однако противоположная стратегия также нежелательна и сопряжена с опасностью возникновения так называемой ловушки технологических заимствований . Обоснованию данного тезиса посвящена работа , в которой построена макромодель развития экономики, включающая сектор материального производства и сектор производства знаний. Математический и численный анализ модели раскрывает бесперспективность длительных автономных стратегий. В частности, систематическая ориентация на использование зарубежных технологий ведет к консервации технологической отсталости страны. Вместе с тем и автономное технологическое развитие на базе собственных инноваций имеет свои ограничения и ведет к падению рентабельности производства в длительной перспективе. Таким образом, модель В.Е.Дементьева вносит ясность в понимание опасностей длительного пребывания экономики (компании) в одной из окрестностей технологической границы.

Объяснению механизма отсутствия технологического развития экономики в странах с богатыми природными ресурсами посвящен цикл статей . В них анализируется ловушка бедности или, в соответствии с менее удачной терминологией, ловушка развития , под которой понимается состояние экономики, в рамках которого возникает самоподдерживающийся механизм, препятствующий технологической модернизации. Среди них, в частности, рассматривается эффект конкуренции инвестиций в инновационные отрасли и в ресурсодобывающий сектор, который сам по себе может порождать технологический застой . Заслуживает внимания и эффект наложения двух других конкурентных процессов и их следствий – провалов рынка , когда фирмы игнорируют положительное влияние на экономику вложений в физический и человеческий капитал, и провалов государства , когда власти страны стимулируют переход рыночных участников от производственной деятельности к поиску ренты .

Оригинальное объяснение последствий резких различий в технологических уровнях фирм в рамках одной и той же отрасли в развивающихся странах было дано в работе А.Банерджи (А.Banerjee) и Э.Дафло (E.Duflo) , в которой, в частности, показано, что именно внутрифирменные, а не межстрановые, различия в уровнях производительности являются основным источником различий в уровне душевых доходов разных стран. Данный вывод сделан автором на основе изучения связи между инвестиционными решениями и разрывом в производительности технологий в разных группах стран.

Сказанное позволяет утверждать, что сегодня уже имеется понимание основных закономерностей как процесса заимствования и диффузии технологий, так и процесса перехода к стадии их создания. Однако поиск наиболее адекватных способов описания инновационных процессов продолжается. В связи с этим в данной работе решаются следующие задачи. Во-первых, предлагается модель инвестиционного выбора, которая позволяет лучше понять мотивацию компании при замене устаревшей технологии на более современную. Наличие множества технологий разной эффективности позволяет понять не только единичный акт внедрения инновации, но и весь процесс технологической диффузии, когда разные предприятия предпочитают разные технологии. Данный результат достигается путем обобщения результатов теории институциональных и технологических ловушек. Во-вторых, доработана модель инвестиционного выбора на случай сосуществования возможностей заимствования и создания инноваций. При этом основной императив подобной доработки состоит в обеспечении максимальной простоты модели и сохранении общей логики теории технологических ловушек. В-третьих, показано, что построенная модель дает чрезвычайно удобный прикладной инструментарий для оценки величины технологической границы, в окрестности которой происходит смена режима заимствования на режим инновации. В-четвертых, показана универсальность процесса смены режима имитации на режим инновации. Похожие процессы наблюдаются в различных сферах, захватывая не только чисто технологические, но и институциональные инновации, что косвенно подтверждает плодотворность использования понятий и приемов теории институциональных ловушек.

2. Модель фирмы и бинарные технологические решения

Простое объяснение неравномерности технологической диффузии может быть дано на базе чрезвычайно простой модели принятия инвестиционного решения. Представим ее в самом агрегированном виде.

В упрощенной форме переходный процесс сводится к нарушению технологического равновесия:

где x(t) – общий объем производства фирмы; c S (t) – удельные текущие производственные издержки, соответствующие старому технологическому укладу; c N (t) – удельные текущие производственные издержки, соответствующие новому технологическому укладу; K – единоразовые капитальные издержки, осуществляемые на закупку новой технологии; t – время (год); τ – период времени, в течение которого фирма предполагает окупить произведенные капитальные издержки (горизонт планирования).

В соответствии с логикой условия (1) имеет место следующая стратегия компании: если экономия на текущих производственных издержках превышает стоимость нового оборудования, то и сами инвестиции в обновление производственных технологий являются оправданными (левая часть условия (1) больше правой части), а потому происходит переход к новому технологическому укладу; в противном случае фирма отказывается от инвестиций и продолжает эксплуатировать прежнее поколение технологий. Если наблюдается точное равенство выгоды и издержек, то имеет место технологическое равновесие , при котором ни одной из технологий нельзя отдать явного предпочтения.

Для упрощения последующего анализа, сделаем ряд предположений. Пусть темп прироста оборота компании постоянен во времени и равен λ=(1/x)(dx/dt) . Тогда x(t) = x 0 e λt , а x 0 , c S0 и c N0 – начальные значения соответствующих величин. Без потери степени общности можно предположить, что удельные текущие производственные издержки также не меняются во времени. В этом случае производственный план предприятия задается параметрами λ и τ, а условие технологического равновесия (1) принимает более простой вид:

Введенная гипотеза об экспоненциальном росте продукции компании, несомненно, является серьезным упрощением. Однако в данном случае мы предполагаем, что выпуск полностью детерминирован спросом, а не финансовыми возможностями фирмы. Иными словами, траектория роста задается рынком экзогенно. При этом роль процесса накопления капитала ограничивается только фактом наличия или отсутствия в рассматриваемый момент времени суммы, необходимой для покупки новой технологии. Но и в этом случае мы абстрагируемся от предыстории того, как аккумулировалась эта сумма. Данные упрощения позволяют существенно сократить технические трудности модели.

Условие (2) имеет ярко выраженную геометрическую интерпретацию относительно параметра λ: критический темп роста производства фирмы λ* представляет собой точку пересечения экспоненты (левая часть неравенства) и прямой (правая часть неравенства) в положительном ортанте.

Бинарная логика смены технологий задается неравенством:

Если неравенство (3) выполняется, то предприятие поднимается на следующий технологический уровень, как это и предполагается во всех диффузионных схемах. В этом пункте хорошо просматривается согласованность диффузионной модели и модели технологических ловушек. Однако условие (3) может и не выполняться; тогда предприятие остается в рамках старого технологического уклада. Если же условие (3) нарушается систематически, то в таких случаях говорят о возникновении технологической ловушки , т.е. о пребывании предприятия в неэффективном технологическом состоянии, несмотря на наличие более прогрессивных технологий . В этом случае технологическая диффузия блокируется, и распространение прогрессивных производственных инноваций прекращается.

Преимущество схемы (2) по сравнению с диффузионными моделями состоит в том, что она объясняет процесс эволюции технологической кривой не с помощью абстрактного эффекта замещения технологий, а с точки зрения рыночной логики принятия решений. Здесь уже имеется более богатая палитра объясняющих переменных: ожидаемый темп роста производства λ, горизонт планирования τ, стоимость новой технологии K(0), выигрыш на текущих издержках от внедрения новой технологии (c S – c N). В ряде случаев в условие (3) вводится фактор дисконта .

С инструментальной точки зрения схема условия (3) принципиально отличается от других классов моделей. Во-первых, она является дескриптивной и в ней отсутствует гипотеза об оптимизации производственного плана. Фактически вся рациональность субъекта (компании) сводится к бинарному выбору в некоторой временной точке – внедрять новую технологию или не внедрять. Во-вторых, переход к новому технологическому укладу является дискретным, строго обусловленным правилом (3), и в этой связи не гарантированным, тогда как в диффузионных моделях все переходы образуют непрерывный и безальтернативный процесс.

Условие (3) дает теоретическую основу для углубленного рассмотрения процесса технологической диффузии, однако ее изначальная форма предполагает только две технологии, что предполагает модификацию и «достраивание» модели для случая многих технологий.

3. Обобщение модели для случая многих технологий и закономерности технологической диффузии

Рассмотрим множество новых технологий, которые выступают в качестве потенциальной цели компании, осуществляющей технологическое заимствование. Для такого технологического каскада бинарная схема (3) нуждается в определенной адаптации. Для этого следует ввести в рассмотрение n технологий (технологических уровней). При этом рассматриваемая «старая» технология занимает i -ый уровень, стремясь перейти на «новый» l -ый уровень: 1 (рис.1).

Предположим, что эффективность технологий равномерно растет по мере увеличения порядкового номера. Это равносильно снижению удельных производственных издержек каждого последующего технологического уровня c i (∂c i / ∂i <0) . Допустим для простоты, что издержки снижаются линейно:

где k – коэффициент понижения издержек каждого последующего технологического уровня (k>0).

Рис.1. Схема перехода с одного технологического уровня на другой.

Временно будем пренебрегать адаптационными издержками по освоению нового оборудования. В отсутствие таковых формула (4) выполняется и действует правило: при внедрении новой технологии происходит снижение издержек компании, независимо от ее исходной технологической основы. В дальнейшем учет ограничений на технологические сдвиги повысит реалистичность проводимого анализа (см. раздел 5), однако пока ограничимся самыми общими предположениями.

Одновременно предположим, что имеет место линейное удорожание оборудования каждого последующего технологического уровня с коэффициентом удорожания g>0, независимо от того, какой исходный уровень технологии имеет фирма (∂K i / ∂i > )0:

При сохранении прежних упрощающих допущений, принятых в (2), рассмотрим переход предприятия с i –го на l –ый технологический уровень. Условие технологического равновесия в этом случае выглядит следующим образом:

где для удобства введено обозначение D = (x 0 / λ)(e λτ -1) .

Исходя из того, что технологические уровни распределены равномерно, введем в рассмотрение величину технологического разрыва m=l–i . Учитывая соотношения (4) и (5), условие (6) примет вид:

В левой части (7) фигурирует фактор, который можно назвать «потенциалом роста» компании, в правой части – своеобразный «технологический налог». Если потенциал роста фирмы больше технологического налога, то закупка нового оборудования является оправданной и происходит переход к новому технологическому укладу.

В принципе соотношение (7) является финальным для наших построений. Несмотря на его простоту в нем содержится ряд интересных свойств технологической диффузии, на которых стоит остановиться.

Во-первых, при недостаточном потенциале роста компаний технологическая диффузия может вообще прекращаться, перерождаясь в технологическую ловушку и технологический застой. Согласно формуле (7) такая ситуация возникает из-за относительно низких темпов роста производства компаний и недостаточной величины достигнутого ими уровня объема выпускаемой продукции, а также из-за слабого видения своих перспектив, проявляющегося в коротком горизонте планирования. Тем самым простая рыночная логика на основе соотношения (7) позволяет «расшифровать» эффект блокировки технологической диффузии.

Во-вторых, формула (7) предполагает неравномерность технологической диффузии, когда происходит заимствование технологии не следующего уровня, а более высокого ранга. Такие перескоки через несколько технологических уровней ускоряют обновление производства и хорошо вписываются в рыночную логику. Особенно наглядно этот эффект просматривается, если соотношение (7) переписать в виде следующего условия перехода к новой технологии:

Логику перехода, заложенного в неравенстве (8), можно проиллюстрировать на рис.2, где в точке m=0 левая часть неравенства (8) всегда меньше правой, а по достижении критической точки m* становится больше.

Рис.2. Схема перехода с одного технологического уровня на другой посредством технологического скачка.

Эффект неравномерности диффузии проявляется только при m*>1. В этом случае перед предприятием встает дилемма: либо отказаться от технологической инновации, либо скачкообразно перейти к новой технологии, минуя один или несколько последующих уровней. Тем самым инновация становится оправданной только при обеспечении резкого и сильного технологического скачка.

Полученный вывод является чрезвычайно важным, так как объясняет возможное нарушение ступенчатого и последовательного технологического прогресса. При этом не сложно видеть, что высокий потенциал роста фирмы D приводит к вращению прямой kDm на рис.2 против часовой стрелки и, следовательно, к уменьшению критического значения m*. Иными словами, высокий потенциал роста способствует более равномерной диффузии – без временного застоя и последующих рывков. Как это ни парадоксально, но чем больше темпы экономического роста и масштаб производства, тем равномернее и методичнее осуществляется внедрение новых технологий.

Условие (8) можно переписать относительно того минимального технологического скачка (шага, разрыва) m*, который будет экономически оправдан :

Чем больше m*, тем более мощным должен быть технологический рывок при смене производственных фондов, чтобы это вообще имело смысл для рассматриваемой компании. При этом действует простое правило: чем ниже исходный технологический уровень компании, тем меньший технологический скачок ей нужен для оправданных инноваций. Следовательно, в начале технологической шкалы должно наблюдаться ускоренное заимствование новых технологий путем череды малых технологических скачков. Этот результат представляется вполне логичным: поскольку при переходе к новой технологии старое оборудование полностью обесценивается, то при низком исходном технологическом уровне компании гораздо легче отказаться от неэффективных фондов, нежели когда она обладает высокопроизводительным оборудованием.

Из приведенных построений вытекает, что для фирмы выгоден максимальный технологический скачок, в идеале равный бесконечности (m*=∞). Этот нереалистичный вывод снимается введением соответствующих ограничений (подробнее см. раздел 5).

В-третьих, из формулы (8) и рис.2 следует, что может возникнуть условие тотальной технологической ловушки, когда любые инновации становятся невозможны. Уравнение равновесия выглядит следующим образом:

При D

В-четвертых, технологическая диффузия замедляется по мере приближения компании к технологическому лидеру. Для простоты будем полагать, что переход осуществляется на следующий технологический уровень, т.е. m*=1. Тогда имеет место следующее уравнение для технологического равновесия:

Из (11) видно, что чем выше стоит предприятие на технологической иерархии (i), тем меньше шансов на то, что левая часть (11) будет больше правой, а, следовательно, у него меньше стимулов к заимствованию более совершенных технологий. Иными словами, чем выше поднялась компания в своем технологическом оснащении, тем больше шансов, что она окажется в состоянии технологической ловушки в том смысле, что будет отказываться от покупки еще более совершенных производственных мощностей.

Эффект замедления диффузии по мере приближения к технологическому лидеру (пределу) содержится почти во всех диффузионных моделях инноваций. Однако все вместе три рассмотренных свойства диффузии дают непротиворечивое и прозрачное представление о характере процесса заимствования технологических инноваций. Главное же достоинство модели состоит в том, что она хорошо объясняет фактические отклонения реальных стратегий предприятий от идеальной траектории, предписываемой диффузионными моделями.

Заметим, что используемые нами гипотезы о разнонаправленном изменении по мере роста технологического уровня текущих удельных издержек ∂c i - ∂i < 0 и капитальных издержек ∂K i / ∂i > 0 полностью определяют процесс диффузии. При этом предположение о линейности зависимостей (4) и (5) не является принципиальным, т.к. при нелинейных зависимостях полученные выводы сохраняются, а окончательные зависимости лишь слегка корректируются.

Рассмотренная аналитическая схема является «точечной», что составляет ее очевидный недостаток. Речь в данном случае идет о том, что в ней рассматривается решение в некоторой временной точке путем перебора потенциальных новых технологий без продолжения и повторения этого процесса. Кроме того, схема предполагает одного субъекта и не описывает коллективное поведение многих субъектов, т.е. в ней отсутствует «поток» инвестиционных решений. На наш взгляд, это приемлемая плата за более глубокую расшифровку механизма принятия решения в самой точке. Дальнейшим построениям присущи те же достоинства и недостатки.

4. Переключение режима имитации на режим инноваций

Выше мы рассмотрели задачу выбора (заимствования) технологии при наличии широкого спектра таковых. Однако еще более сложная и интересная задача возникает при выборе самого способа получения новой технологии – путем имитации (заимствования) или путем инновации (разработки). Здесь также имеются важные закономерности, которые можно получить аналитическим путем. Рассмотрим некоторые из них на базе условия (6).

Будем исходить из того, что условие окупаемости новой технологии сохраняется прежним, и компания решает, переходить с i -го технологического уровня на l -ый уровень или нет (впоследствии покажем, что для инновационного режима характерен частный случай при l i =1). При этом капитальные затраты могут быть двух видов: издержки на заимствование (покупку прав и самих производственных технологий – K E) и издержки на инновации (разработку и создание технологий – K D). Считается, что два типа издержек являются взаимозаменяемыми. Предположим, что фирма осуществляет выбор между двумя способами получения новой технологии, используя смешанную стратегию. В этом случае два вида затрат взвешиваются с помощью коэффициента ζ (доля затрат на заимствование в общей сумме капитальных затрат, т.е. ζ = K lE / (K lE + K lD) ). Тогда переход на новый, l -ый, технологический уровень при прежних обозначениях требует нарушения усложненного условия технологического равновесия:

Работа с условием (12) предполагает не только определение целесообразности самого перехода на новый уровень эффективности, но и одновременную оптимизацию капитальных затрат путем выбора соответствующего весового коэффициента ζ. Данная задача эквивалентна двухшаговой процедуре принятия решения: минимизации правой части (12) и проверке равенства (12). Более подробная запись (12) дает следующее условие технологического перехода:

Теперь предположим, что удельные капитальные издержки на имитацию (I E = K E / x 0) и инновации (I D = K D / x 0) разнонаправленно зависят от технологического уровня: ∂I iE / ∂i > 0 и ∂I iD / ∂i < 0 . В простейшем случае будем использовать следующие линейные связи (a E > 0, b E > 0, a D > 0, b D > 0) :

Тогда выражение для общих удельных издержек I l (I l = ζI lE + (1 - ζ)I lD) будет выглядеть следующим образом:

Из (16) вытекает, что ∂I l / ∂ζ = 0 при

При выполнении естественного условия a D > a E выражение (17) не является вырожденным и простейший анализ показывает, что имеет место следующее свойство:

Из (18) видно, что принимаемое инвестиционное решение не предполагает смешанных стратегий и является чистой стратегией с бинарным выбором . Полученное правило можно сформулировать следующим образом: если исходный технологический уровень компании не достаточно высок, то она использует стратегию заимствования технологий; в противном случае она использует инновационную стратегию. В первом случае компания предпочитает закупать ноу-хау и сами технологии, во втором – старается осуществлять исследования и разработки с последующим производством новой технологии. Любые смешанные стратегии будут невыгодны. Таким образом, мы подтвердили эффект, установленный Полтеровичем и Тонисом и состоящий в том, что существует некий критический уровень эффективности (технологическая граница), превышение которого стимулирует переход от имитационных стратегий к инновационным .

В основе выявленной дихотомии инвестиционных режимов лежат два разнонаправленных эффекта: ∂I iE / ∂i > 0 и ∂I iD / ∂i < 0 . Экономически в основе первого эффекта лежит факт ускоренного удорожания доступа к передовым технологиям; более того, хорошо известно, что самые передовые разработки вообще нельзя купить – ни за какие деньги. Кроме того, внедрение слишком эффективных технологий предполагает очень высокие сопутствующие (адаптационные) издержки, в том числе связанные с подготовкой кадров. В основе второго эффекта лежит в основном эффект обучения, когда освоение некоего технологического уровня открывает путь к дальнейшему усовершенствованию производства и отчасти облегчает этот процесс. Знание основ технологического процесса и его лучших аналогов позволяет самостоятельно доводить его до предельно высокого уровня.

На самом деле именно этими двумя эффектами и определяется инвестиционная и технологическая дихотомия; остальные факторы являются вспомогательными в том смысле, что они влияют на положительное решение об инвестировании (запускать или не запускать проект модернизации), но не влияют на направление инвестиций (заимствование или собственные разработки). Графически этот процесс показан на рис.3.

Несмотря на простоту построенной модельной схемы, она требует важных содержательных комментариев. Дело в том, что гипотеза (15) содержит кажущееся противоречие с фактами. Так, в соответствии с ней затраты на освоение новой технологии «с нуля» должны быть такими же, как при наличии уже освоенной технологии предыдущего уровня. Между тем очевидно, что знания, накопленные при последовательной модернизации, существенно снижают затраты на освоение передовых технологий. Если бы гипотеза (15) выполнялась в таком расширенном звучании, то все фирмы и страны могли бы самостоятельно и почти без затрат совершать резкие технологические скачки за счет активизации собственных НИОКР. В связи с этим интерпретация функции (15) нуждается в серьезном уточнении. Речь идет о снижении удельных капитальных издержек компании i-го технологического уровня, необходимых для проведения успешных НИОКР по разработке технологии следующего, (i+1)-го уровня. В этом случае даже ближайший конкурент технологического лидера, находящийся на (n–1)-ом уровне, может выйти на новый уровень только при осуществлении капитальных издержек в размере x 0 I (n-1)D = x 0 (условие, гарантирующее ненулевые издержки, очевидно: a D / b D > n - 1 ; для лидера это условие превращается в простейший аналог условия нормировки параметров: a D / b D > n ).

Рис.3. Инвестиционная (технологическая) дихотомия.

Указанная интерпретация зависимости (15) делает нашу схему непротиворечивой, но при этом она снижает значение технологического скачка (m=l–i=1 ). В этом случае имеет место следующая логика принятия решения: проверка условия (18) приводит к выбору одной из стратегий модернизации. Если это инновационный путь, то осуществляются НИОКР для разработки технологии следующего уровня. Если же реализуется имитационная стратегия, то в этом случае может быть выбран тот или иной технологический шаг в соответствии с простейшим механизмом диффузии, заложенном в условии (6). Иными словами, введение в диффузионный процесс инновационного механизма ликвидирует масштабные скачкообразные эффекты; сами же технологические скачки сохраняются только в рамках чистых имитационных механизмов. В противном случае, если бы мы захотели сохранить эффект технологического скачка m в общем виде, то нам пришлось бы заменить функцию (15) на более сложную конструкцию, которая содержала бы зависимость издержек от величины скачка m. На наш взгляд, гораздо эффективнее «пожертвовать» фактором скачка и опираться на формулы (14) и (15) в предположении, что m=1. Данный аргумент усиливается тем обстоятельством, что формулы (14) и (15) уже получили свое эмпирическое подтверждение в .

Если бы в условии (13) не содержалось правило отбора технологий при их заимствовании, то его можно было бы записать гораздо проще, без учета следующих, более высоких технологических уровней, и рассматривая только исходный i -ый уровень:

В схеме (19) технологический скачок предопределен (m=1); в случае же заимствования все рассматриваемые технологии реально существуют, и технологический сдвиг может быть каким угодно.

Данный эффект можно сформулировать следующим образом: при инновационной стратегии выбирается сам режим инвестирования, а не технология (она предопределена), тогда как при имитационной стратегии осуществляется выбор из многих технологий, а режим инвестирования предопределен. Тем не менее, в общей схеме мы сознательно сохранили технологический скачок в общем виде (m≠0), так как для имитационных стратегий он имеет основополагающее значение.

Здесь, как и ранее, мы продолжаем придерживаться гипотезы (14), согласно которой удельные издержки на имитацию не зависят от начального технологического уровня компании, осуществляющей заимствование, а следовательно, и от величины технологического скачка. Разумеется, такое предположение может считаться правомерным только для небольшой величины скачка m. Расчеты, проведенные в , показывают, что зависимость (14) описывает 2/3 всех изменений выходной переменной. В связи с этим полагаем, что для первого приближения данной гипотезой вполне правомерно воспользоваться. Тем не менее, забегая вперед, укажем, что в разделе 5 мы введем явное ограничение на величину технологического шага для более точного описания моделируемого процесса.

К сказанному следует добавить, что намечаемый технологический скачок за счет инноваций должен быть обеспечен в течение рассматриваемого текущего года проводимыми фирмой собственными разработками. Совершенно очевидно, что такие краткосрочные исследовательские программы не могут дать прорывных технологий и привести к заметному технологическому скачку; особо удачные разработки, приводящие к бурному успеху, являются исключением их правила. Если же компания пытается произвести целенаправленную исследовательскую мобилизацию, за счет которой можно осуществить технологический прорыв, то капитальные затраты существенно растут, а зависимость (15) нарушается. Для рассмотрения таких более длительных, масштабных и динамичных технологических планов в модель должна вводиться величина временного лага (?) между разработками и внедрением новых технологий. В этом случае инвестиционные решения будут зависеть от соотношения двух сроков – горизонта планирования τ и периода разработки инновации?. Сегодня уже есть случаи, когда сжатые сроки получения инноваций лидером отрасли автоматически активизируют имитационные стратегии остальных участников рынка. Например, сегодня 3D-технологии развиваются настолько быстро, что их обновление происходит каждые 3–6 месяцев. В связи с этим большинству конкурентов невыгодно самим вкладываться в разработки, когда их технологическое отставание составляет около 12 лет . Однако учет таких эффектов предполагает построение иной модели.

Нами сознательно не учитывался ряд ограничений, связанных с уровнем информированности компаний и доступности новых технологий. Здесь мы следуем устоявшейся традиции абстрагирования от названных факторов ; учет таковых имеет смысл только для конкретных примеров, а в общем случае лишь усложняет построения. Кроме того, мы намеренно не рассматриваем сложные решения, связанные со смешанными стратегиями, когда новая технология внедряется на фоне продолжающей работать старой. Частично подобные эффекты для простейших случаев были рассмотрены в ; для нашего анализа эти случаи являются второстепенными, накладывающимся на более рафинированные, чистые стратегии. В работе моделируются потери компаний из-за неправомерного заимствования (внедрения) технологий в зависимости от имеющейся у них доли на разных сегментах рынка.

В целом вывод, который вытекает из соотношения (13), можно сформулировать следующим образом: при приближении технологического уровня (i) компании к некоторому критическому уровню (i*) происходит переключение ее стратегии с чисто имитационной на чисто инновационную.

5. Оптимизационная модель с ограничением на капитал и технологический шаг

Выше были рассмотрены равновесные значения технологического процесса, которые представляют собой некие пограничные состояния, разделяющие решение о модернизации производства от решения об отказе от модернизации. Однако в нашей схеме не было механизма выбора между разными технологиями и не было явных ограничений на капитал и технологический шаг. Все три момента могут быть легко включены в нашу схему. Для этого достаточно ввести в рассмотрение эффект (прибыль) от модернизации (π) как разницу между экономией на текущих издержках и капиталовложениями и ограничение на инвестиции и скачок m. Тогда искомая модель заимствования будет иметь вид:

где M 0 – располагаемый компанией капитал, предназначенный для закупки нового оборудования. Как уже отмечалось, нас не интересует то, откуда взялась эта сумма; для нас важно другое – либо она есть, либо ее нет. В частном случае это может быть кредитный ресурс.

В ограничении (22) фигурирует предельно допустимая величина технологического скачка – m lim . Введение предела m lim эквивалентно тому, что гипотеза (14) становится не безусловно справедливой на всей области определения, а только на ее отдельных кусках относительно i -ой технологии, ограниченной шагом m lim ; следовательно, и сама зависимость (14) становится как бы кусочно-линейной в рамках допустимых технологических скачков. Заметим, что зависимость издержек на заимствование от величины технологического шага эквивалентна зависимости издержек от начального технологического уровня компании.

Формальное решение модели (20)-(22) не дает ничего нового по сравнению с равновесным соотношением (6). Однако в ней просматривается более реалистичная логика принятия решений. Во-первых, пул технологий, пригодных для закупки, строго ограничен величиной располагаемого капитала M 0 . Ряд передовых и, следовательно, слишком дорогих технологий, как правило, отсекается. Во-вторых, среди этих технологий выбирается та, которая обеспечивает максимальный экономический эффект. Окончательный выбор зависит от соотношения эффективности и цены новых технологий, что уже само по себе ограничивает величину технологического скачка. Не исключено, что заимствование самой прогрессивной технологии из доступных будет менее рентабельным, чем заимствование менее прогрессивной. Тем самым финансовая логика «урезает» потенциальные технологические скачки, делая их более скромными, а технологическую диффузию – более плавной. В-третьих, из потенциальных технологий, дающих максимальный эффект, отсекаются те, которые предполагают слишком активное заимствование, не обеспеченное достигнутым компанией технологическим уровнем и опытом.

Более общая задача модернизации (12) записывается аналогичным образом. Вместо критерия (20) используется расширенный функционал, ограничение (21) заменяется на два ограничения, а ограничение (22) становится дихотомическим:

Как уже отмечалось, задача (23)-(26) является двухшаговой. При наличии достаточного количества финансовых авуаров на первом шаге фирма осуществляет проверку на целесообразность проведения инноваций (НИОКР). Если решение остается за инновациями, то имеющийся капитал вкладывается в исследования и разработки более прогрессивной технологии следующего уровня. В противном случае осуществляется заимствование; при этом величина технологического скачка детерминирована наличием средств, эффективностью сочетания удельных текущих и капитальных издержек, а также начальными технологическими достижениями компании.

Таким образом, модели (20)-(22) и (23)-(26) являются более реалистичными по сравнению с равновесными уравнениями. Однако в целом они сохраняют все эффекты, обнаруженные ранее. Фактически роль обобщенных моделей состоит в том, что с их помощью все важные эффекты собраны в единый «пучок», провязанный оптимизационной логикой и ограничениями на капитал и технологические скачки.

6. Модельные оценки технологического барьера

Простые построения на базе условия (13) позволяют провести ориентировочные расчеты по нащупыванию точки переключения i*, которую можно трактовать в качестве технологической границы (барьера). Для этого будем исходить, что m=1. Тогда технологический уровень, с которого уже имеет смысл переходить от заимствования технологий к их генерированию, оценивается по формуле:

Для наполнения соотношения (27) конкретным цифровым материалом следует воспользоваться эконометрическими зависимостями, полученными в . При этом следует иметь ввиду, что авторами использовались косвенные оценки анализируемых показателей (для акцентирования этого факта мы будем использовать переменные с чертой). Кроме того, для упрощения анализа мы абстрагируемся от институционального фактора, который фигурировал в авторских уравнениях регрессии. Тогда эконометрические аналоги зависимостей (14) и (15) будут иметь следующий вид:

где σ – уровень сбережений (доля валовых накоплений основного капитала в ВВП страны); – технологический уровень страны (отношение производительности труда страны к производительности труда страны-лидера, в качестве которого фигурируют США).

Из сказанного ясно, что зависимости (28)-(29) имеют макроэкономическую интерпретацию – вместо компании в них фигурирует страна. Помимо этого вместо дискретной шкалы в абсолютных величинах для технологического уровня (i) в них используется непрерывная шкала в относительных величинах (i ∈ ) . Перевод непрерывной шкалы в дискретную не создает больших трудностей, однако в этом случае величина скачка m=1 становится неопределенной. В реальности она может быть ориентировочно в интервале 5–15 п.п. (в долях – 0,05–0,15), но при отсутствии конкретных данных для простоты расчетов будем полагать m=0, подразумевая, что более точные расчеты должны брать во внимание вычет дискретного скачка. Тогда можно воспользоваться приближенным равенством:

Кроме того, в (28)-(29) есть еще один нюанс, который необходимо учесть в расчетах. Дело в том, что зависимости (28)-(29) сконструированы таким образом, что в них нарушается естественное начальное условие модели (13) – a D > a E . Одновременно с этим зависимость (28) в отличие от зависимости (14) включает еще одну переменную – накопление капитала. Учитывая это обстоятельство, искомый параметр a E определяется по формуле: a E = 1,314 - 2,750σ . В этом случае появляется возможность сценарного определения критической технологии i* на основе формулы (28) в зависимости от величины нормы накопления.

Для определенности будем исходить, что параметр σ лежит в интервале от 15% до 45%; иные значения в реальности, как правило, не наблюдаются. Укажем сразу, что в данном интервале наше априорное условие a D > a E снова восстанавливается, что позволяет провести хорошо интерпретируемые прикладные расчеты.

Рассмотрим пять сценариев, в которых параметр σ представлен своими крайними значениями и значениями, характерными для динамично развивающихся стран (табл.1). Проведенные расчеты позволяют сделать, по крайней мере, три вывода.

Во-первых, чем больше норма накопления σ, тем выше технологическая граница i*, а, следовательно, тем позже страна (компания) отказывается от заимствования технологий и переходит к инновационной стратегии. Такой вывод представляется вполне логичным, так как интенсивное накопление приводит к созданию массивного парка относительно дорогого производственного оборудования, которое требует своей амортизации и финансовой окупаемости. Кроме того, не исключено, что здесь действует эффект обучения, когда активное обновление основных фондов на основе механизма заимствования порождает определенную инерцию и изменение стратегии становится затруднительным. Похоже, что в данном случае мы сталкиваемся с аналогом эффекта замедления диффузии, но только здесь происходит ослабление инновационной чувствительности страны (компании), когда стимулы к проведению НИОКР падают по мере роста инвестиционной активности и доступности новых технологий. Рассмотренный эффект можно переформулировать и иным образом: большая норма накопления порождает мощную технологическую диффузию, волна которой смещает технологический барьер i* в сторону технологического лидера. Слишком активная технологическая диффузия посредством заимствования мешает переходу к стадии исследований и разработок.

Во-вторых, чувствительность технологической границы i* к норме накопления чрезвычайно высока. Так, рост σ с 30% до 35% на 5 процентных пунктов ведет к росту технологического барьера i* на 14,3 п.п.

В-третьих, перманентные попытки России начать масштабные инновационные программы вписываются в логику общих технологических закономерностей. Поясним этот тезис.

Таблица 1. Сценарии формирования технологического барьера i*.

Номер сценария Параметры процесса технологический барьер (i*), %
σ a E a D b E b D
№1 0,15 0,901 1,003 0,477 0,483 10,5
№2 0,20 0,764 1,003 0,477 0,483 24,8
№3 0,30 0,489 1,003 0,477 0,483 53,5
№4 0,35 0,351 1,003 0,477 0,483 67,8
№5 0,45 0,076 1,003 0,477 0,483 96,5

По данным Росстата, объем ВВП в 2009 году составлял 38,8 трлн. руб., а объем инвестиций в основной капитал – 7,9 трлн. руб. Это означает норму накопления σ=20,4%, что примерно соответствует сценарию №2 с технологической границей в 25%. Однако в последнее время производительность труда в России составляет как раз примерно четверть от аналогичного показателя в США. Тем самым сценарий №2 почти идеально описывает случай России. А коль скоро это так, то Россия находится в том состоянии, когда ей имеет смысл переходить к стратегии самостоятельной разработки инноваций. Именно такие попытки российское правительство и предпринимало на протяжении последних 6-7 лет. В каком-то смысле имела место простая логика: отсутствие достаточного объема инвестиций не позволило стране запустить диффузионный процесс на базе заимствования технологий, что и толкает экономику к альтернативной стратегии – созданию новых технологий за счет собственных усилий.

Выше мы преднамеренно использовали более тонкую зависимость удельных издержек (28), включающую фактор нормы накопления. Между тем в работе была получена пара более «грубых», простых и симметричных зависимостей:

В соотношениях (31)-(32) автоматически выполняется наше априорное ограничение a D > a E ; дополнительной калибровки параметров не требуется. Опираясь на эти модели, несложно рассчитать величину технологической границы i*, которая будет фиксированной и составит 61,5%. В принципе это цифра может использоваться в качестве ориентира при переходе фирм (государств) к инновационным стратегиям. Однако эта цифра может служить лишь в качестве первого приближения, ибо в более общем случае, как было показано выше, фактор инвестиционной активности может довольно сильно смещать ее в любом направлении; кроме того, следует вносить корректировку на вычет технологического скачка (например, если его величина равна 5%, то i*=56,5%). Тем не менее, сам факт получения указанной технологической константы сам по себе имеет большое теоретическое и практическое значение.

Выше мы попытались показать, что простые теоретические схемы могут использоваться не только для объяснения и осмысления технологических сдвигов в экономике, но и для проведения аналитических расчетов, позволяющих идентифицировать ситуацию, в которой находится изучаемая компания или страна. Разумеется, более точная калибровка эконометрических зависимостей позволит сделать и более достоверные выводы, однако само направление прикладного анализа вполне понятно и не предполагает серьезного усложнения.

7. Заключение

В завершение проведенного исследования хотелось бы отметить, что возникновение технологической границы предполагает всего лишь два основополагающих условия: ∂I iE / ∂i > 0 (эффект адаптации) и ∂I iD / ∂i < 0 (эффект обучения). Как оказывается, этих двух эффектов вполне достаточно для появления точки переключения. В этом смысле можно считать поставленную цель построения максимально простой объяснительной теоретической схемы достигнутой.

Однако теоретическое и практическое значение полученных результатов имеет более широкую сферу приложений, чем это выражено в первоначальной постановке задачи. Это связано с тем, что рассмотренный эффект смены модернизационного режима является универсальным явлением. В различных областях деятельности и общественной жизни наблюдаются прямые аналогии этого эффекта. Например, филологи заметили следующую интересную закономерность: в современном обществе наиболее частотным является употребление пословиц представителями менее образованных слоев населения . Это означает, что до определенного уровня интеллектуального развития человек заимствует готовую народную мудрость в виде пословиц и поговорок, а также чужое понимание жизни в виде афоризмов и максим; после накопления достаточного объема таких знаний и овладения речевыми навыками индивидуум уже способен сам придумывать разнообразные сентенции и генерировать собственные смысловые пассажи. При этом проблема определения познавательной границы в данном случае столь же актуальна, как и для сферы инноваций. Например, сколько лет надо учиться и насколько большой жизненный опыт необходим для обретения способности самостоятельно формулировать отточенные афоризмы? Насколько сильно различаются величины познавательной границы для разных социальных групп населения?

Похожие процессы наблюдаются в смене этапов традиционного обучения. Например, в школе для обучения детей необходима серьезная помощь со стороны педагогов; в вузе студенты уже могут осуществлять заимствование знаний относительно самостоятельно; при подготовке диссертационного исследования человек уже способен самостоятельно создавать новое знание . Здесь просматривается даже три стадии, но суть от этого не меняется. Здесь также правомерно ставить вопрос о точке смены режима пассивного заимствования знаний на активное заимствование, а также смены режима активного заимствования на создание знаний.

Особый интерес представляют новые способы конкуренции высокотехнологичных компаний (ВТК), которые на заключительной стадии технологического цикла переходят к институциональным инновациям. По мнению С.А.Толкачева, жизненный цикл товара в условиях инновационной конкуренции «обрастает» дополнительной стадией . Помимо стадии НИОКР, на которой закладываются все конкурентные характеристики последующего жизненного цикла товара (услуги), включая условия его эксплуатационной модернизации (обновление операционных систем и компьютерных программ) и последующей утилизации, формируется стадия институционально-технологического проектирования жизненного цикла товара. На этой стадии фирмы конкурируют за создание институциональной инновационной среды, которая будет поддерживать весь последующий жизненный цикл товара, начиная с НИОКР, и создавать позитивный имидж технологических возможностей и перспектив компании. ВТК стремятся создать вокруг себя контролируемую экосистему, институционально-инновационную среду, в которой будет циркулировать большая часть добавленной стоимости, генерируемой благодаря инновациям. Средством создания и сохранения такой экосистемы являются такие стратегии, как визионерство, иррациональная вера участников рынка в уникальность лидера экосистемы, патентные войны и пр. . Таким образом, для компаний, являющихся технологическими лидерами, возникает новый цикл, в соответствии с которым стадия создания технологических инноваций сменяются стадией создания институциональных инноваций . Здесь понятие технологической границы обретает несколько иной смысл, но не теряет при этом своей актуальности.

Таким образом, в настоящее время имеется множество новых и во многом неожиданных сфер приложения инновационной модели фирмы. Накопление эмпирического материала в этом направлении может внести дополнительные корректировки и в саму модель.

Литература

  1. Гельман Л.М., Левин М.И. Модели инновационных процессов (обзор зарубежной литературы)// «Экономика и математические методы», №6, 1989.
  2. Полтерович В.М., Хенкин Г.М. Эволюционная модель взаимодействия процессов создания и заимствования технологий// «Экономика и математические методы», №6, 1988.
  3. Полтерович В.М., Хенкин Г.М. Эволюционная модель экономического роста// «Экономика и математические методы», №3, 1989.
  4. Henkin G.M., Polterovich V.M. A difference-differential analogue of Burgers equation and some models of economic development/ Working Paper #WP/98/051, Moscow, CEMI of Russian Academy of Science, 1998.
  5. Burgers J.M. A mathematical model illustrating the theory of turbulence/ Advances in Applied Mechanics. Ed. R.V.Mises and T.V.Karman. 1948.
  6. Гельман Л.М., Левин М.И., Полтерович В.М., Спивак В.А. Моделирование динамики распределения предприятий отрасли по уровням эффективности (на примере черной металлургии)// «Экономика и математические методы», №3, Том 29, 1993.
  7. Ташлицкая Я.М., Шананин А.А. Моделирование процесса распространения технологий. М.: Вычислительный центр РАН, 2000.
  8. Балацкий Е.В. Функциональные свойства институциональных ловушек// «Экономика и математические методы», №3, 2002.
  9. Балацкий Е.В. Экономический рост и технологические ловушки// «Общество и экономика», №11, 2003.
  10. Polterovich V., Tonis A. Innovation and Imitation at Various Stages of Development// Moscow, New Economic School, 2003.
  11. Polterovich V., Tonis A. Innovation and Imitation at Various Stages of Development: A Model with Capital// Working Paper #2005/048, Moscow, New Economic School, 2005.
  12. Gombau V., Segarra A. The Innovation and Imitation Dichotomy in Spanish firms: do absorptive capacity and the technological frontier matter?// Working Papers, XREAP 2011-22, Xarxa de Referencia en Economia Aplicada, Dec. 2011.
  13. Инновационные и инвестиционные факторы эффективности производства// «Общество и экономика», №1, 2007.
  14. Балацкий Е.В., Раптовский А.В. Инновационно-технологическая матрица российских регионов// «Общество и экономика», №2-3, 2007.
  15. Дементьев В.Е. Ловушка технологических заимствований и условия ее преодоления в двухсекторной модели экономики// «Экономика и математические методы», №4, 2006.
  16. Windrum P. Simulation models of technological innovation: A Review// Research Memoranda 005, Maastricht: MERIT, Maastricht Economic Research Institute on Innovation and Technology, 1999.
  17. Каримова Р.Х. Картина мира в паремиологии неродственных языков// «Капитал страны», 31.08.2010.
  18. Балацкий Е.В. Школы и университеты: сходства и различия// «Капитал страны», 27.01.2010.
  19. Толкачев С.А. Инновационная конкуренция: роль институциональной среды// «Капитал страны», 07.10.2011.
  20. Мельников А.В. Голливуд осваивает Китай// «Капитал страны», 11.05.2012.
  21. Клочков В.В. Управленческие аспекты развития экономической науки. М.: ИПУ РАН, 2011.
  22. Бондаренко О.Ю., Веселов Д.А. Оптимальное накопление капитала в ресурсной экономике/ Препринт WP12/2009/06. М.: Изд. дом Государственного университета – Высшей школы экономики, 2009.
  23. Веселов Д.А. Ловушка бедности в странах, богатых природными ресурсами/ Пре¬принт WP12/2010/04. М.: Изд. дом Государственного университета – Высшей школы экономики, 2010.
  24. Веселов Д.А. Провалы рынка и провалы государства в модели перехода от стагнации к развитию// «Журнал Новой экономической ассоциации», №4(12), 2011.
  25. Banerjee A., Duflo E. (2005) Growth Theory through the Lens of Development Economics// In: Philippe Aghion & Steven Durlauf (ed.), Handbook of Economic Growth , edition 1, vol.1, ch.7, pp.473-552.
  26. Melitz M.J. (2003) The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity// Econometrica , Vol.71, No.6, Nov., pp.1695-1725.

Агрегатор новостей 24СМИ

МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Методы принятия решений обычно можно отнести к одному из трех типов: к классической, административной или политической модели. Выбор модели зависит от личных предпочтений менеджеров, от того, запрограммированным или не-запрограммированным является принимаемое решение, а также от степени риска, недостоверности или неопределенности.

Классическая модель основывается на экономических представлениях. Эта модель сформировалась под влиянием литературы по менеджменту. Главный постулат здесь заключался в том, что менеджеры должны стремиться найти логически обоснованные решения, которые будут служить высшим экономическим интересам их организаций. В основе данной модели лежат следующие представления:

1.Решение принимается для того, чтобы достичь известных

и не вызывающих разногласий целей. Проблемы точно

сформулированы и определены.

2.Человек, принимающий решение, стремится собрать полную информацию и обеспечить достоверность. Все альтернативы и потенциальные результаты их реализации тщательно рассчитываются.

3.Критерии оценки альтернатив известны. Из альтернатив

выбираются те, которые способны принести максимальную экономическую отдачу организации.

4.Человек, принимающий решение, - рационален. Он логически определяет ценности и ранжирует преимущества и принимает такое решение, которое в максимальной степени способствует достижению организационных целей.

Классическая модель основывается на нормативе, который определяет, как принимающий решение должен его принимать. Эта модель не описывает, как в действительности менеджеры принимают решения, поскольку она лишь дает руководство к тому, как достичь идеальных для организации результатов. Ценность классической модели в том, что она помогает людям, принимающим решения, быть более рациональными. Квантитативные (количественные) методы предполагают применение таких инструментов, как разработка дерева решений, матрицы затрат, анализ безубыточности, линейное программирование, прогнозирование, модели исследования операций. Несомненно, что компьютеризированные информационные системы и базы данных повышают эффективность классического подхода.

Классическая модель наиболее применима для запрограммированных решений или решений, принимающихся в условиях достоверности либо рисков, когда доступна необходимая информация и могут быть оценены возможности.

Административная модель описывает, как в действительности менеджеры принимают незапрограммированные решения в сложных ситуациях недостоверности и неопределенности. По-видимому, административную модель можно считать реальной управленческой, поскольку администрирование означает общее управление, а условия, которые пытается учесть эта модель, отражают реалии управленческой деятельности. Многие решения не поддаются количественной оценке и являются незапрограммированными.

Административная модель принятия решений основывается на трудах Герберта А. Саймона . Он предложил две концепции, которые и стали инструментарием административной модели, - ограниченную рациональность и удовлетворительность. Ограниченная рациональность означает, что люди имеют ограничения, или границы, в рамках которых они могут быть рациональными. Структура организаций становится все более сложной, поэтому менеджеры ограничены во времени и могут обрабатывать лишь определенный объем информации, необходимый для принятия решений. Поскольку у менеджеров недостает времени или когнитивных (познавательных) способностей для полной обработки информации, они должны придерживаться принципа удовлетворительности. Удовлетворительность означает, что люди, принимающие решение, выбирают первую попавшуюся альтернативу, которая удовлетворяет минимальным критериям. Вместо того чтобы рассматривать все альтернативы в поиске наилучшей, которая позволит получить максимальную экономическую выгоду, менеджеры берут первую попавшуюся, которая поможет разрешить проблему, даже если есть основания полагать, что существуют лучшие варианты. В этом случае человек, принимающий решение, не смог бы окупить время и средства, которые он потратил бы на обработку исчерпывающей информации.

Административная модель более реалистична, чем классическая, и более применима для сложных комплексных незапрограммированных решений. В ее основе лежат следующие представления.

Цели, для достижения которых принимаются решения, нередко бывают расплывчатыми, противоречивыми, и по их поводу у менеджеров нет полного согласия. Менеджеры часто не знают о проблемах организации или ее возможностях.

Рациональные процедуры используются далеко не всегда, когда же им все-таки находится применение, они упрощают проблему и не учитывают всей сложности реальных событий.

Поиск менеджерами альтернатив оказывается ограниченным по причине человеческого несовершенства, недостатка информации и иных ресурсов.

Большинство менеджеров предпочитают удовлетворительные, а не максимизирующие решения. Это объясняется отчасти нехваткой информации, отчасти неясностью критериев решения, которое позволит достичь максимального результата.

Административная модель рассматривается как дескриптивная (описательная) . Это означает, что она описывает скорее то, как менеджеры в действительности принимают решения в сложных ситуациях, чем указывает, как им следует принимать решения согласно положениям идеальной теории. Административная модель признает ограниченность возможностей человека и окружающей среды, которая влияет на степень рациональности принятия решений.

Другим аспектом административного принятия решений является интуиция . Интуиция означает, что человек моментально понижает разрешаемую ситуацию, основываясь на прошлом опыте, но без осознанного размышления. Интуитивное решение нельзя считать случайным или иррациональным, поскольку оно основывается на многолетней практике и богатом опыте, которые помогают менеджерам быстро определить проблему, не прибегая к скрупулезным вычислениям. В современной, стремительно изменяющейся среде интуиция играет все более и более важную роль в принятии решений.

Менеджеры постоянно получают и обрабатывают информацию на подсознательном уровне, и их опыт и знания помогают им принимать решения в условиях недостоверности и

неопределенности.

Политическая модель . Третья модель используется для принятия незапрограммированных решений в условиях недостатка информации, недостоверности, разногласий между менеджерами относительно целей и направления деятельности. Принятие большинства корпоративных решений предполагает участие многих менеджеров, каждый из которых имеет спои цели. Им необходимо переговорить друг с другом, обменяться информацией и достичь согласия. Менеджеры часто образуют коалиции, чтобы принять сложные корпоративные решения. Коалиция - это неформальное объединение менеджеров, стремящихся достичь специфической цели. Создание коалиции - это формирование альянса менеджеров. Иными словами, это ситуация, когда менеджер, поддерживающий не- кую альтернативу, например, обеспечение развития компании за счет поглощения других компаний, неформально беседует со своими коллегами, пытаясь уговорить их поддержать его точку зрения. Поскольку результаты невозможно спрогнозировать, менеджеры пытаются получить поддержку, проводя дискуссии, переговоры и заключения соглашения. Без коалиции процесс принятия решения может быть сорван.

Политическая модель приближена к реалиям среды, в которой осуществляют свою деятельность менеджеры. Решения сложны и требуют вовлечения в их принятие многих людей, информация часто неопределенная, двусмысленная, а разногласия и конфликты по поводу проблем и альтернатив их решения - нормальное явление. Политическая модель основывается на четырех представлениях:

1.Организация состоит из групп, имеющих разные интересы, цели и ценности. Между менеджерами существуют разногласия относительно приоритета проблем, и они могут не понимать или не разделять цели и интересы других менеджеров.

2.Информация неоднозначна и неполна. Попытки быть рациональными ограничиваются сложностьюпроблем, а также личностными и организационными особенностями и условиями.

3.Менеджерам недостает времени, ресурсов и умственных

способностей, чтобы определить все характеристики проблемы и обработать всю относящуюся к делу информацию. Менеджеры беседуют друг с другом и обмениваются мнениями, чтобы получить необходимую информацию и снизить степень неопределенности.

4.Менеджеры принимают активное участие в дискуссиях, чтобы определить цели и обсудить альтернативы. Решения принимаются в результате дискуссий и переговоров между участниками коалиции.

При разработке управленческого решения и дальнейшей его реализации следует руководствоваться неким алгоритмом оценки ситуации, имеющихся ресурсов, разработки и выборе альтернативы и изложения решения.

Таким алгоритмом служат модели разработки и принятия управленческих решений.

Модель (от лат. modulus - образец, изображение, образ) - это создаваемое человеком подобие реального объекта.

Модель - любой образ какого-либо объекта, процесса или явления, используемый в качестве «заменителя» реальности, представления.

Модель определяется как «упрощенное, абстрактное отображение реальности, предназначенное для разъяснения или прогнозирования поведения моделируемых явлений».

Моделирование определяется как «практическое или теоретическое оперирование объектом, при котором изучаемый предмет заменяется каким-либо естественным или искусственным аналогом, через исследование которого мы проникаем в предмет изучения.

С понятием «моделирование» тесно связаны такие понятия как «гомоморфизм», изоморфизм».

Гомоморфизм - такое соответствие между объектами двух множеств, при котором одно множество есть «модель» другого.

Изоморфизм - соответствие между объектами, выражающее тождество их структуры (строения).

Основное достоинство метода моделирования заключается в возможности построения адекватной модели, которой не свойственна непомерная сложность оригинала, так как точно (изоморфно) отображены только существенные основные элементы, связи и взаимозависимости.

Моделирование как метод исследования систем управления применяется при разработке достаточно сложных управленческих решений и представляет собой построение моделей или системы моделей исследуемого объекта для его изучения. Исследование моделей объектов позволяет уточнить свойства и характеристики изучаемого явления.

Модели принятия решений должны содержать основные элементы самого процесса: цель, альтернативы, состояние внешней среды, временной аспект. Классификация моделей принятия решений, строится на основе проявления этих элементов модели.

Цель. Модель принятия решений определяется системой целей.

Альтернативы. Вторым элементом модели принятия решений является совокупность альтернатив, т.е. ожидаемые варианты действий или комплекс этих действий.

Состояние внешней среды. Совокупность внешних факторов и их развитие в будущем характеризуется как состояние внешней среды. Возможно возникновение таких состояний, которые характеризуются ситуациями определенности, риска и неопределенности.

Временной аспект. Данный элемент проявляется в моделях принятия решений в отношении числа и вида учитываемых периодов и сроков осуществления действий. В соответствии с этим используют статические и динамические модели.

Существует ряд причин обусловливающих использование модели вместо попыток прямого воздействия с реальным миром:

  • - сложность реального мира - реальный мир организации исключительно сложен и фактическое число перемены, относящихся к конкретной проблеме, значительно превосходит возможности любого человека, и постичь его можно упростив реальный мир с помощью моделирования);
  • - экспериментирование (встречается множество управленческих ситуаций, в которых желательно опробовать и экспериментально проверить альтернативные варианты решения проблемы;
  • - ориентация управления на будущее (невозможно наблюдать явление, которое еще не существует и может быть никогда не состоится, как и проводить прямые эксперименты.

Прежде чем рассмотреть широко используемые современными организациями модели необходимо описать три базовых типа моделей:

  • - физическая модель (представляет то, что исследуется, с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. Отличительная характеристика физической модели состоит в том, что в некотором смысле она выглядит как моделируемая целостность;
  • - аналоговая модель (представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой. Пример аналоговой модели - организационная схема. Выстраивая ее, руководство в состоянии представить себе цепи прохождения команд и формальную зависимость между индивидами и деятельностью. Такая аналоговая модель явно более простой и эффективный способ восприятия и проявления сложных взаимосвязей структуры крупной организации, чем, скажем, составление перечня взаимосвязи всех работников);
  • - математическая модель. В этой модели, называемой также символической, используются символы для описания свойств или характеристик объекта или события).

В теории принятия решений выделяют несколько подходов, которые называют моделями принятия решений (рис. 4), к ним относят следующие виды моделей: нормативная (классическая), дескриптивная (описательная), модель Карнеги, модель инкрементального процесса принятия решений, модель «мусорной корзины» и др.

Рис. 4.

Нормативная (классическая) модель предложена Г.А. Саймоном позволяет лицу принимающему решение (ЛПР) выявить наиболее эффективные пути достижения поставленной цели. Они представляют собой функциональные уравнения, где отражены связи между зависимыми и независимыми переменными. Эта модель, имеют следующий вид:

где E - анализируемая ожидаемая переменная; a, b, c - независимые переменные, параметры действий (решений).

Эти уравнения дополняются системой ограничений, лимитирующих свободу действий ЛПР.

Нормативная модель принятия решений основывается на экономических предположениях:

  • 1. ЛПР стремится к достижению известных и согласованных целей. Проблемы определены и точно сформулированы;
  • 2. ЛПР стремится к определенности, получению всей необходимой информации, просчитываются все допустимые варианты и возможные последствия;
  • 3. известны критерии оценки альтернатив. ЛПР выбирает вариант, который несет наибольшую экономическую выгоду для организации;
  • 4. ЛПР действует рационально и логически подходит к оценке вариантов, расстановке приоритетов, его выбор, наилучшим образом соответствует достижению целей организации.

Ценность модели состоит в том, что она побуждает менеджеров к рациональным решениям. Нормативная модель наиболее адекватна запрограммированным решениям, ситуациям уверенности или риска, когда имеется доступ ко всей необходимой информации, что позволяет рассчитать вероятности исходов.

Дескриптивные (описательные) модели основываются на эмпирических наблюдениях, они содержат небольшое количество элементов и объясняют экономические соотношения так, как они существуют в реальном мире, но в упрощенной форме. Дескриптивная модель описывает реальный процесс принятия решений в трудных ситуациях (незапрограммированные решения и ситуации неуверенности и неопределенности), когда менеджеры, даже если они захотят, не могут принять экономически рациональное решение.

Дескриптивная модель принятия решений основывается на работах Герберта Саймона, предложившего понятия нормативной и дескриптивной моделей и доказавшего то, что ограниченная рациональность означает, что деятельность индивидов в организации лежит в пределах или границах допустимой рациональности (ограниченной рациональности и приемлемости).

Герберт Саймон подверг резкой критике классическую модель «экономического человека», который в любых ситуациях принимает оптимальные решения. Эта модель крайне далека от реальности, поскольку на самом деле человеческая рациональность ограничена и в поведении людей очень много иррационального. Эти выводы привели Г. Саймона к разработке концепции ограничен- ной рациональности, в рамках которой рассматривается так называемый административный человек, принимающий решения на основе упрощенных представлений о реальности. Исследуя технику принятия управленческих решений,

Г. Саймон ввел понятия запрограммированных и незапрограммированных решений и пришел к выводу, что для повышения своей эффективности организации должны стремиться запрограммировать как можно больше решений.

Предположения, на которых основывается дескриптивная модель, следующие:

  • 1. цели решения, как правило, не отличаются определенностью, находятся в конфликте друг с другом. Менеджеры часто не подозревают о существующих в организации проблемах и возможностях;
  • 2. рациональные процедуры используются далеко не всегда, а если и применяются, то ограничиваются упрощенным взглядом на проблему, не отражающим сложности реальных событий;
  • 3. границы поиска менеджерами различных вариантов определяются человеческими, информационными и ресурсными ограничениями;
  • 4. большинство менеджеров довольствуются скорее приемлемыми, нежели максимизирующими решениями. Отчасти это происходит из-за ограниченности имеющейся у них информации, отчасти - из-за нечеткости критериев максимизации.

Дескриптивная модель носит описательный характер, отражает реальный процесс принятия управленческих решений в сложных ситуациях, а не диктует, как следует принимать их в соответствии с теоретическим идеалом, в ней учитываются человеческие и иные влияющие на рациональность выбора ограничения.

Модель Карнеги (Политическая модель принятия решений) была сформулирована Г.А. Саймоном (H.Simon), Дж. Марчем (J. March), Р. Кайертом (R. Cyert), в научных работах которых доказывается, что в организациях менеджеры могут сделать свой выбор стратегии в коалициях - неформальных альянсах между несколькими менеджерами, одинаково представляющими себе цели организации и приоритеты проблем.

Данная модель используется для принятия непрограммируемых решений в условиях неуверенности, ограниченности информации и отсутствия единого мнения о том, какую цель преследовать или какую линию поведения выбрать.

Развивая концепцию ограниченной рациональности, Джеймс Марч выделяет три типа ограничений, свойственных менеджерам, - познавательные, политические и организационные. Дж. Марч выделяет четыре особенности принятия решений в организациях: квазиразрешение конфликтов, избегание неопределенности, проблемный поиск, организационное обучение. Изучение этих особенностей привело Дж. Марча к разработке модели «мусорной корзины», которая описывает процесс принятия решений в организациях как хаотичное и беспорядочное взаимодействие разнообразных «элементов» (проблем, решений, участников, альтернатив), которые могут появляться и исчезать случайным образом и независимо друг от друга.

Дескриптивная модель и модель Карнеги, а также интуиция в большей степени адекватны турбулентной внешней среде, когда решения принимаются быстро, в условиях высокой неопределенности.

Модель инкрементального процесса принятия решений предложена Г. Минцбергом. Данная модель может быть использована для принятия незапрограммированных решений и основное внимание в решении проблем организации сосредоточено на структурной последовательности действий, предпринимаемых на протяжении всего процесса принятия решений. Основное решение состоит из серии «мелких» выборов, т.к. организация проходит через несколько ключевых точек процесса принятия решений, где возможно столкновение с «барьерами», которые Г. Минцберг назвал прерываниями процесса решения. Прерывание процесса принятия решения означает, что организация должна вернуться к предыдущим решениям и повторить цикл (стадии процесса принятия решения), стараясь предложить какие-то новые варианты действий (альтернативы). Г. Минцберг также предложил деление процесса принятия решений на три фазы: идентификация проблемы, разработка вариантов управленческих решений, оценка и выбор и принятие управленческого решения.

Модель «мусорной корзины» была разработана Майклом Коэном, Дж. Марчем, Дж. Олсеном с целью объяснить схему принятия решений в условиях крайней неопределенности, которые вышеназванные авторы определили термином «организованная анархия».

«Организованная анархия» не полагается на нормальную вертикальную иерархию и рациональную бюрократию принятия управленческих решений. Она характеризуется тремя признаками: проблематичность предпочтений; нечетко и плохо понимаемой технологией принятия решений; текучесть кадров.

Уникальной особенностью модели «мусорного ящика» является то, что процесс принятия решения не выглядит как последовательность шагов, которые начинаются с проблемы, а заканчиваются решением. Решения в данной модели представляют собой результат независимых потоков событий, происходящих внутри организации, имеющих отношение к процессу принятия решения: поток проблем, потоки потенциальных решений, участники принятия решений и благоприятные возможности для выбора.

Последствия использования модели «мусорного ящика»:

  • 1. решения могут быть предложены даже тогда, когда проблема не выявлена и даже не существует;
  • 2. выбор может быть сделан без решения проблем;
  • 3. проблемы могут оставаться нерешенными в организации;
  • 4. некоторые проблемы решаются.

При компьютерном моделировании в условиях модели «мусорного ящика» не редко решались важнейшие проблемы, так как появлялась возможность связывать проблемы с соответствующими решениями и участниками, таким образом, что делался удачный выбор управленческого решения.

Теория локальных приращений Ч. Линдблома. Чарлз Линдблом - известный американский исследователь в области принятия стратегических решений.

Чарльз Линдблом описывает два подхода к принятию управленческих решений - синоптический и стратегию локальных приращений. В рамках синоптического подхода менеджеры стремятся к «рациональному дедуктивному идеалу», используя для принятия решений принцип «цель определяет средства». Стратегия локальных приращений, или способ последовательных ограниченных сравнений, характеризуется тем, что управленческие решения принимаются с целью небольших последовательных изменений, которые вносятся маленькими приращениями. Ч. Линдблом подчеркивает такие характеристики этой стратегии, как ограниченность, ориентация на средства, реконструктивизм, серийность, практичность и фрагментарность.

Модель принятия решений В. Врума. Виктор Врум - современный канадский исследователь проблем организационного поведения. Совместно с Ф. Йеттоном они разработали в 1973 г. данную модель, которая в 1988 г. была дополнена А. Яго.

Она позволяет руководителю определить, в какой степени он должен привлекать подчиненных к разработке и принятию управленческих решений. При этом предполагается, что он должен концентрироваться и на проблеме, которая должна быть решена, и на ситуации, в которой принимается решение.

Модель представляет дерево решений В. Врум и Ф. Йеттон предположили, что степень привлечения подчиненных к участию в принятии решений зависит от определенных факторов ситуации. Таких факторов было выделено семь:

  • - требования к качеству принятия решения (ТК);
  • - требования к приверженности подчиненных (ТП);
  • - информированность руководителя (ИР);
  • - структура задачи (СЗ);
  • - вероятность поддержки подчиненных (ВП);
  • - согласованность целей организации и ее членов (СЦ);
  • - конфликт между подчиненными (КП).

В процессе пересмотра модели В. Врум и А. Яго добавили еще три фактора:

  • - информированность подчиненных (ИП);
  • - ограничение во времени (ОВ);
  • - географический разброс подчиненных (ГР).

Каждый из этих факторов влияет на конкретный стиль принятия решения. Первые восемь факторов легли в основу разработанного В. Врумом и А. Яго дерева решений. Каждый из них оценивается по шкале «низкий/высокий», а в зависимости от комбинации факторов выбирается конкретный стиль принятия решения.

Для принятия решений в модели в зависимости от ситуации и степени привлечения подчиненных В. Врум и Ф. Иеттон предложили использовать пять стилей, расположенных в континууме от крайне авторитарного до выраженного группового (партнерского) подхода:

  • - авторитарный I (AI): руководитель принимает решение самостоятельно;
  • - авторитарный II (АII): руководитель получает необходимую информацию от своих подчиненных и затем самостоятельно принимает решение;
  • - консультативный I (CI): руководитель советуется с каждым подчиненным индивидуально, а затем сам принимает решение;
  • - консультативный II (СП): руководитель советуется с группой, а затем самостоятельно принимает решение;
  • - групповой (партнерский) II (GII): руководитель излагает задачу группе и вместе с ней принимает решение. В раннем варианте модели существовал еще стиль GI, однако позже он был исключен, поскольку мало отличался от стиля GII.

Степень участия подчиненных зависит не столько от личности руководителя, сколько от характера ситуации.

Эти пять стилей представляют цепочку, начиная с автократического стиля принятия решений (А1 и А 2), затем идет консультативный (С 1 и С 2) и завершается полным участием (G 2). Применение каждого из этих стилей зависит от характеристик ситуации или проблемы.

Дописывая приведенные выше стили принятия решения, авторы подчеркивают, что в любом случае руководитель сохраняет за собой должностные полномочия и несет полную ответственность за принятое решение. При этом степень участия подчиненных зависит не от личности руководителя, а от характера ситуации.

Модель принятия решений В. Врума, которая отображена на рисунке 5, является наиболее валидной моделью руководства в настоящее время.

Рис. 5.

Модель организации М. Круазье. Мишель Круазье - известный французский социолог. Изучая процессы принятия решений и организационного поведения. Мишель Круазье разработал конфликтно-игровую концепцию организации. Согласно этой концепции любая организация представляет собой так называемый ансамбль игр. Под игрой здесь понимается особый тип отношений, который складывается между участниками с целью достижения наиболее выгодного положения внутри организации. Внимание М. Круазье было сосредоточено на изучении процессов управления и принятия решений в бюрократических организациях.

Стратегическая модель организации М. Круазье помогает лучше понять особенности процессов принятия управленческих решений и позволяет сделать следующие выводы.

Во-первых, управленческие решения в организациях всегда принимаются в условиях неопределенности. Причем источником неопределенности может быть не только внешняя среда, но и поведение самих участников организации, которые преследуют собственные цели и стараются улучшить свое положение.

Во-вторых, руководители стараются «запрограммировать» как можно больше управленческих решений, чтобы повысить эффективность управления и уменьшить свою зависимость от специалистов, контролирующих основные факторы неопределенности, влияющие на организацию.

В-четвертых, чтобы сохранить баланс власти в организации, подчиненные намеренно ограничивают информацию, предназначенную для руководителей, что приводит к необходимости принятия решений в условиях неопределенности и укрепляет власть специалистов, владеющих полной информацией.

Основная модель принятия решений.

Для структурирования и представления проблем принятия решений при неопределенных ожиданиях является основная модель теории принятия решений. Существенными элементами этой модели являются матрица результатов, которая изображена на рисунке 6 и целевая функция.

Рис. 6.

В матрице результатов в подлежащем представлены оцениваемые альтернативы действий (А1, А2, ..., АА), а в сказуемом - состояния внешней среды (S1, S2, ..., SS), которые ЛПР рассматривает как возможные, причем каждому из них в соответствие ставятся показатели вероятности наступления этого состояния (w(S1), ..., w(Ss)). Элементами матрицы являются результаты, причем Eas (а = 1, 2, ..., A; s = 1, 2, ..., S) означает результат, который будет достигнут, если будет выбрана альтернатива Аа и наступит состояние внешней среды Ss.

Результат Eas не обязательно должен соответствовать конкретному значению целевого показателя. В зависимости от описания альтернатив и состояний внешней среды на практике возможна и многозначность результата Еas.

В каждой модели принятия решений более или менее точно должны быть представлены следующие элементы:

  • - альтернативы действий (АА);
  • - результаты (Eas);
  • - состояние внешней среды (с учетом вероятности ее воздействия на результаты решения) (SS, w(Ss));
  • - целевая функция ЛПР (Z,F).

Оцениваемые альтернативы (АА). Установление альтернатив действий, оцениваемых в рамках модели, уже представляет собой предварительное решение: конечное решение может состоять исключительно в выборе одной из этих (допустимых) альтернатив; прочие виды действий (более) не учитываются.

Результаты альтернатив действий (Eas) необходимы для процедуры выбора одной альтернативы действий. Из всего множества допустимых способов действий на данном этапе в соответствии с целью выбирается лучшая (или, как минимум, «хорошая») альтернатива. Форма выбора ориентирована на ту или другую модель принятия решений.

Состояние внешней среды и их влияние на принятие решения (SS, w(SS)). Нахождение вероятностной оценки является основным элементом анализа альтернатив действий. Поскольку объективная вероятность в реальных си- туациях принятия решений присутствует редко, ЛПР должно на основе общего опыта и компетенции о конкретной ситуации принятия решения сформировать субъективную вероятностную оценку (w(SS)) наступления того или иного со- стояния внешней среды (SS).

Целевая функция (Z,F). Принятие рационального решения возможно лишь тогда, когда существуют представления о цели, с помощью которых возможно будет оценивать выбранные альтернативы. Различают цели предметные и формальные. При постановке предметных целей конечное состояние объекта управления характеризуется конкретными признаками. Проблема решения нередко описывается уже в виде цели. Цель состоит в достижении конечного желаемого состояния.

Формальные цели объекта управления состоят в минимизации издержек, максимизации доходов, с помощью формальных целей можно оценить и сделать вывод о результатах альтернатив действий.

Внутренние факторы, в наибольшей мере зависящие от самого предприятия: цели и стратегия развития, состояние портфеля заказов, структура производства и управления, финансовые и трудовые ресурсы, объем и качество работ, в том числе и НИОКР , и т.д. Они формируют предприятие как систему, взаимосвязь и взаимодействие элементов которой обеспечивает достижение стоящих перед ней целей. Поэтому изменение одного или нескольких факторов одновременно вызывает необходимость принятия мер управленческого воздействия, направленных на сохранение свойств системы как целостного образования.

Например , если произошло изменение стратегического направления в развитии организации, необходимо определить, как это отразится на деятельности таких подсистем, как производство, научно-технический прогресс , персонал и т.д. Другими словами, управляющая система должна разработать план организационных изменений, направленных на достижение целей новой стратегии развития.

Внешние факторы в меньшей мере поддаются воздействию со стороны менеджеров организации, так как формируют среду, в которой работает организация. В современных условиях она характеризуется большой сложностью, динамичностью и неопределенностью, что существенно затрудняет учет факторов внешней среды при принятии организационных решений. Да и сами факторы оказывают разное влияние на работу организации.

Например, поставщики, потребители, конкуренты, органы законодательного регулирования, кредиторы, другие организации и институты общества, непосредственно связанные с той областью деятельности, которой занимается данная организация, оказывают прямое влияние на ее работу, характер возникающих проблем и их разрешение.

Управленческое решение — это результат конкретной управленческой деятельности менеджера. Принятие решений является основой управления.

Выработка и принятие решений — это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня, включающий:

Выработку и постановку цели;

Изучение проблемы на основе получаемой информации;

Выбор и обоснование критериев эффективности (результативности) и возможных последствий принимаемого решения;

Обсуждение со специалистами различных вариантов решения проблемы (задачи);

Выбор и формулирование оптимального решения;

Принятие решения;

Конкретизацию решения для его исполнителей.

Технология менеджмента рассматривает управленческое решение как процесс, состоящий из трех стадий: подготовка решения; принятие решения; реализация решения.


На стадии подготовки управлеченского решения проводится экономический анализ ситуации на микро- и макроуровне, включающий поиск, сбор и обработку информации, а также выявляются и формулируются проблемы, требующие решения.

На стадии принятия решения осуществляются разработка и оценка альтернативных решений и курсов действий, проводимых на основе многовариантных расчетов; отбор критериев выбора оптимального решения; выбор и принятие наилучшего решения.

На стадии реализации решения принимаются меры для конкретизации решения и доведения его до исполнителей, осуществляется контроль за ходом его выполнения, вносятся необходимые коррективы и дается оценка полученного результата от выполнения решения. Каждое управленческое решение имеет свой конкретный результат, поэтому целью управленческой деятельности является нахождение таких форм, методов, средств и инструментов, которые могли бы способствовать достижению оптимального результата в конкретных условиях и обстоятельствах.

Управленческие решения могут быть обоснованными, принимаемыми на основе экономического анализа и многовариантного расчета, и интуитивными, которые хотя и экономят время, но содержат в себе вероятность ошибок и неопределенность.

Принимаемые решения должны основываться на достоверной, текущей и прогнозируемой информации, анализе всех факторов, оказывающих влияние на решения, с учетом предвидения его возможных последствий.

Руководители обязаны постоянно и всесторонне изучать поступающую информацию для подготовки и принятия на ее основе управленческих решений, которые необходимо согласовывать на всех уровнях внутрифирменной иерархической пирамиды управления.

Количество информации, которую необходимо переработать для выработки эффективных управленческих решений, настолько велико, что оно давно превысило человеческие возможности. Именно трудности управления современным крупномасштабным производством обусловили широкое использование электронно-вычислительной техники, разработку автоматизированных систем управления, что потребовало создания нового математического аппарата вэкономико-математических методов.

Методы принятия решений, направленных на достижение намеченных целей, могут быть различными:

1) метод, основанный на интуиции управляющего, которая обусловлена наличием у него ранее накопленного опыта и суммы знаний в конкретной области деятельности, что помогает выбрать и принять правильное решение;

2) метод, основанный на понятии "здравого смысла" , когда управляющий, принимая решения, обосновывает их последовательными доказательствами, содержание которых опирается на накопленный им практический опыт;

3) метод, основанный на научно-практическом подходе , предполагающий выбор оптимальных решений на основе переработки больших количеств информации, помогающий обосновать принимаемые решения. Этот метод требует применения современных технических средств и, прежде всего электронно-вычислительной техники. Проблема выбора руководителем решения — одна из важнейших в современной науке управления. Она предполагает необходимость всесторонней оценки самим руководителем конкретной обстановки и самостоятельность принятия им одного из нескольких вариантов возможных решений.

Поскольку руководитель имеет возможность выбирать решения, он несет ответственность за их исполнение. Принятые решения поступают в исполнительные органы и подлежат контролю за их реализацией. Поэтому управление должно быть целенаправленным, должна быть известна цель управления. В системе управления обязательно должен соблюдаться принцип выбора принимаемого решения из определенного набора решений. Чем больше выбор, тем эффективнее управление. При выборе управленческого решения к нему предъявляются следующие требования: обоснованность решения; оптимальность выбора; правомочность решения; краткость и ясность; конкретность во времени; адресность к исполнителям; оперативность выполнения.

Процесс принятия решений сложен и многосторонен. Он может быть классическим (рациональная модель), административным (модель ограниченной рациональности) и ретроспективным . Выбор менеджером той или иной модели зависит от его индивидуальных предпочтений, программируемости решений, степени определенности и риска.

Классическая модель принятия решений основывается на экономических предположениях, согласно которым процесс принятия управленческого решения должен соответствовать экономическим интересам организации. Она представляет собой последовательное движение от одного этапа к другому: устанавливаются цели и определяются проблемы, на основе имеющейся информации разрабатываются все возможные варианты решения, просчитываются возможные последствия, устанавливаются критерии оценки альтернатив и выбирается тот вариант, который несет максимальную экономическую выгоду для организации. Классическая модель называется рациональной, поскольку она побуждает менеджеров к рациональным решениям.

Распространенность классической модели во многом связана с появлением количественных методов принятия решений, с использованием компьютерной техники и развитием корпоративных информационных систем. Классическая модель в наибольшей степени соответствует принятию запрограммированных решений, ситуациям определенности или риска. Когда имеется вся необходимая информация, можно рассчитать вероятность исхода рассматриваемых альтернатив.

Административная модель описывает процесс принятия решений в сложных ситуациях неопределенности и недостатка информации, когда экономически рациональное решение не может быть принято. Именно поэтому используется модель ограниченной рациональности и принимается не оптимальное, а удовлетворительное (приемлемое) решение.

В теорию менеджмента понятия классической и административной моделей ввел Герберт Саимон . Он выделил понятие «ограниченной рациональности», которая означает, что действия индивидов в организации лежат в пределах или границах допустимой рациональности. Управление современной организацией - процесс чрезвычайно сложный, и менеджеры не имеют ни времени, ни возможностей для обработки всей необходимой для осознанного выбора информации, поэтому, принимаемые ими решения являются не рациональными, а приемлемыми. Приемлемое решение основывается на первом же варианте, удовлетворяющем минимальному критерию допустимости. Менеджер не рассматривает все существующие варианты, а выбирает тот, который способен улучшить ситуацию, даже если он допускает возможность существования более выгодных решений.

Административная модель предусматривает следующую последовательность действий: формулирование целей, определение приемлемых критериев, выбор подходящего варианта, и если все предлагаемые варианты не удовлетворяют установленным критериям, то уровень требований снижается, заново устанавливаются цели и критерии и продолжается поиск нового альтернативного решения. Поиск подходящего варианта основывается на интуиции, которая помогает менеджерам в ситуациях с высокой степенью неопределенности. Основным фактором, влияющим на выбор варианта, является прошлый опыт менеджера. Найденное решение оценивается с позиций его практической реализуемости, утверждается и далее осуществляется контроль за ходом выполнения принятого решения.

Административная модель носит описательный характер и отражает не идеальный, а реальный процесс принятия сложных запрограммированных решений, в ней учитываются человеческие, информационные и иные ограничения, влияющие на рациональность выбора.

Ретроспективная модель (модель безусловного предпочтения) основывается на интуитивном выборе решения и базируется на прошлом опыте менеджера. Менеджер обосновывает выбранный вариант с помощью научных доказательств. Его действия имеют следующую последовательность: принимается вариант решения, базирующийся на его прошлом опыте, интуиции и предпочтениях. При этом он убежден в правильности и рациональности сделанного выбора. Обоснование правильности принятого решения производится с помощью научных методов.



Поделиться