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*.

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

Тема 2. Модели и моделирование в теории принятия решений.

1. Модель. Моделирование.

2. Виды моделей.

1. Моделирование есть «исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей, исследова­ние моделей для определения или уточнения характера и рационализации способов построения вновь конструируемых систем и объектов». Моделирование предоставляет возможность изучения объекта не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта - его модели.

Модель (от лат. modulus - образец, изображение, образ) - это создаваемое человеком подобие реального объекта. Наиболее широко моделирование исполь­зуют в технике, в автомобилестроении, в авиации, в космосе, в геодезии, в архи­тектуре и др.

Основные свойства моделей состоят в следующем: во-первых, модель должна быть подобна исследуемому объекту, а во-вторых, модель должна быть проще изучаемого объекта, чтобы оказалось возможным ее изучение. Основное назначение модели заключается в возможности проведения с моделью экспе­риментов, анализа и изучения, которые невозможны с самим исследуемым объ­ектом.

Необходимость моделирования обусловлена сложностью организацион­ных ситуаций, невозможностью экспериментирования с реальными объектами и ориентацией управления на будущее (анализ последствий выбираемых аль­тернатив).

Различают модели физические, аналоговые и математические. В экономике и управлении создать физический аналог (модель) объекта управления крайне сложно, а чаще всего просто невозможно; для оценки решений можно использо­вать не прямые аналоги - образцы исходного объекта, а описания, схемы, расчет­ные математические соотношения, которые аналитически, с помощью формул, связывают между собой его характеристики. Подобный подход ничем не отличается от традиционного моделирования, однако в качестве модели (образца) в этом случае выступает не физический аналог исходного объекта, а система мате­матических соотношений.

Соотношения, устанавливающие взаимосвязь между характеристиками объекта управления и показателями эффективности (критериями), называют ма­тематическими моделями. В более широком понимании математическая модель - это приближённое описание какого-либо класса явлений внешнего мира, выра­женное с помощью математической символики.

Возможность применения и создания математических моделей для принятия управленческих решений во многом обусловлена тем, что большинство решений, как правило, можно связать с набором вполне определенных коли­чественно измеримых величин, характеризующих как сам объект управления, так и внешнюю среду. Количественно измеримые величины и характеристики, с помощью которых лицо, принимающее решение, может осуществлять управление, называют управляемыми переменными или переменными реше­ния. Факторы, влиять на которые или изменять которые лицо, принимающее решение, не в состоянии (параметры внешней среды, некоторые параметры самого объекта управления), называют неуправляемыми переменными или па­раметрами (ограничениями).

Располагая математической моделью объекта управления, можно решать различные задачи: оценивать те или иные решения, проводить исследования

2. 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 вероятность 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 (^запрограммированные решения и ситуации неуверенности и неопределенности), когда менеджеры, даже если они захотят, не могут принять экономически рациональное решение.

Предположения, на которых основывается дескриптивная модель, таковы:

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.

Политическая модель принятия решений (модель Карнеги) 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.

Саймон выдвинул концепцию ограниченной рациональности, указав 3 группы факторов:

Когнитивные или познавательные факторы;

Политические факторы;

Организационные факторы.

Когнитивные факторы . Существенно ограниченным ресурсом является внимание управляющего, так как он не в состоянии участвовать на всех заседаниях, обсуждениях и одновременно находится в различных местах. Ограничены также и интеллектуальные способности управляющего, так как он может перерабатывать только ограниченный объем информации и проанализировать ограниченное число альтернатив.

Политические факторы включают совокупность условий, в силу которых ЛПР может действовать не в соответствии с системой своих предпочтений. Исходным источником этого является то, что реально преследуемые любой организацией цели и реально совершенные ее действия на самом деле являются результатом компромисса между противоречивыми интересами отдельных участников. Это называется принятием решения в условиях многокритериальности.

Организационные факторы. С точки зрения Марча большинство организаций представляют собой организационные анархии.

Конфликты между целями, подразделениями, людьми в любой организации присутствуют постоянно. Их разрешение невозможно, поэтому в некоторых организациях применяются некоторые механизмы квазиразрешения – это локальная рациональность, т.е. каждый отдел занимается только своей локальной задачей.

Избежание неопределенности заключается в том, что ЛПР учитывает только имеющую информацию и пытается не делать долгосрочные прогнозы.

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

Создание коалиции менеджеров необходимо по двум причинам: цели не ясны и не совместимы и менеджеры не могут прийти к единому мнению о при­оритетах проблем; менеджеры не обладают достаточным временем, средствами и интеллектуальными возможностями для идентификации проблемы. Поэтому создание коалиции способствует выработке решений, которые поддерживаются всеми заинтересованными сторонами.

Модель Карнеги наиболее близка к реальным условиям, в которых рабо­тают менеджеры и все прочие принимающие решения лица: решения сложны и требуют участия многих людей, информация зачастую не позволяет прийти к однозначным выводам, а несогласие и даже конфликт относительно решения проблемы является привычным явлением. Цели и альтернативы вырабатывают­ся в ходе дебатов. Решения являются результатом дискуссий и «переговоров» между членами коалиций.

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 решении предложена Г. Минцбергом (университет МакГилла, г. Монреаль). Модель Минцберга. Согласно Минцбергу существует три разных типа процесса принятия решений, которые он обозначает “сначала думаю”, “сначала вижу”, “сначала делаю”.

Модель “сначала думаю” состоит из 4 блоков:

Модель “сначала вижу” состоит из 4 блоков:

Модель “сначала делаю”:

Первая модель характерна для науки, вторая – для искусства, третья – для ремесла.

В основе первой модели лежат факты, второй – идеи, третьей – опыт.

Рассмотренные модели не учитывают того, что ЛПР имеет подчиненных, которые могли помочь в процессе выработки решения и которые могут быть заинтересованы или нет в его выполнении.

В соответствии с этим моментом была предложена модель Врума-Истона, которая представлена в виде дерева. На уровнях задаются следующие вопросы:

1. Если требования к качеству решения (да или нет)?

2. Обладаю ли я всеми данными для принятия решения (да или нет)?

3. Ясна ли структура в управлении (да или нет)?

4. Важно ли для реализации согласие сотрудников (да или нет)?

5. Примут ли сотрудники самостоятельное решение (да или нет)?

6. Согласны ли сотрудники с вашими целями (да или нет)?

7. Нарастает ли конфликт между сотрудниками по поводу решения (да или нет)?.

Модель «мусорного ящика» была разработана Майклом Коэном (М. Cohen), Дж. Марчем (J. March), Дж. Олсеном (J. Olsen) с целью объяснения схемы 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: проблематичностью предпочтений; нечетко и плохо понимаемой технологией принятия решений; текучестью кадров. «Организованная анархия» свойственна организациям, для которых характерны частые изменения и коллегиальная небюрократическая обстановка.

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.

С учетом концепции четырех потоков общая схема принятия решения в организации приобретает случайный характер. Проблемы, предлагаемые решения, участники и выбранные решения - все это проходит через организацию, т.к. в определенном смысле организация является большой корзиной для мусора, в которой все эти потоки смешиваются. Если проблема, решение и участник принятия решения случайно соединяются в одной точке, то проблема может быть урегулирована; но если решение не подходит к данной проблеме, то проблема может остаться нерешенной. Таким образом, рассматривая организацию в целом в крайней степени неопределенности, молено увидеть проблемы, которые не решаются, и решение, которое не реализуется, т.к. ситуация является настолько сложной, что решения, проблемы и результаты совершенно независимы друг от друга.

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) но некоторые проблемы решаются.

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

Контрольные вопросы для самоподготовки студентов

1. Модели принятия решений.

2. Сущность моделирования в процессе принятии решений.

3. Основные положения нормативной (классической) модели принятия решений.

4. Основные положения дескриптивной модели принятия решений.

5. Основные положения политической модели (модели Карнеги) приня­тия решений.

6. Основные положения модели инкрементального процесса принятия решений.

7. Основные положения модели «черного ящика» М. Марча, Дж. Ольсена, М. Коэна.

8. Структура основной модели принятия решений, ее основные элементы.

9. Первичные детерминанты (факторы) решения.

10. Вторичные детерминанты (факторы) решений.

1. К. В. Балдин, С. Н. Воробьев, В. Б. Уткин. Управленческие решения: учебник для вузов. - М.: Дашков и К, 2006.

2. А. И.Орлов. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений: учеб. пособие для вузов. - М.: МарТ, 2005

3. Смирнов Э.А. Разработка управленческих решений. - Юнити-Дана, 2000

4. Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация: Учеб. пособие для вузов. - М.: МИСИС, 2005

5. Бабенко Т.И., Барабаш С.В. Методы принятия управленческих решений. - СО РАН, 2006

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Лекционное занятие

«Модели принятия решений»

ВВЕДЕНИЕ

Принятие решений - основная часть работы менеджеров любого звена любого предприятия. Поэтому понимание всех тонкостей процесса принятия решений в различных условиях, знание и применение различных методов и моделей принятия решений играет значительную роль в повышении эффективности работы управленческого персонала.

Каждый день менеджерам приходится принимать разнообразные решения, касающиеся различных сфер управления, например, как подобрать персонал, куда отправить груз и в каком количестве, как максимизировать прибыль, принимать ли предложение другой фирмы о слиянии двух компаний и так далее. На самом деле, принятие решения - задача непростая, так как необходимо рассмотреть все возможные альтернативы, выбрать из них наиболее подходящую по всем критериям, учитывая возможные последствия, препятствия и перспективы, условия, в которых этот выбор осуществляется, и многие другие факторы.

Цель данной работы - изучить понятие «решение» и различия между видами решений, описать все этапы процесса принятия решения и методы и модели, по которым они осуществляются. Затем мы рассмотрим компанию, узнаем, какими методами пользуются сотрудники в данной компании и какой из способов принятия решений считается наиболее эффективным для них, что, в конечном итоге, позволит сделать общие выводы об эффективности различных методов и моделей принятия решений.

1. Определение и классификация понятия «решение»

эффективность управленческий решение

Для проведения исследования на данную тему необходимо, прежде всего, определить, что представляет собой понятие «решение».

Решение - это выбор из всех возможных альтернативных вариантов.

Классификация решений

Существует множество критериев классификации видов решений: объект решения; система планирования; количество решений; сроки действия последствий; степень зависимости и другие. Рассмотрим некоторые из них.

По объекту решения выделяют:

· ориентированные на цели;

· основополагающие;

· структурные.

По системе планирования решении делятся на:

· стратегические;

· тактические;

· оперативные.

По числу принимаемых решений существуют:

· статические;

· динамические;

· одноступенчатые;

· многоступенчатые.

Однако наиболее важной классификацией в нашем исследовании является такая, которая разделяет управленческие решения на организационные, интуитивные и рациональные.

Организационное решение - выбор, который нацелен на решение заданной проблемы, принимаемый руководителем в соответствии со своей должностью. Человека можно назвать менеджером тогда, когда он принимает организационные решения и реализует их через других людей, учитывая при этом их собственные цели и интересы.

Интуитивное решение - выбор, в основе которого лежит ощущение «правильности» принимаемого решения.

Рациональное решение - выбор, основанный на результатах аналитических рассуждений, для которого характерен принцип оптимизации.

В свою очередь, организационные решения подразделяются на незапрограммированные и запрограммированные.

Запрограммированными решениями являются те, которые сопутствуют получению результата, и определены некоторой, уже отработанной последовательностью шагов, решений или действий.

Незапрограммированные решения - те, которые возникают вследствие новой необычной ситуации.

2. Процесс принятия решений

Принятие решения - это процесс рационального или иррационального выбора альтернатив, имеющий целью достижение осознаваемого результата.

Процесс принятия решений является одной из основных функций менеджера; включает в себя планирование (что и как делать?) и выбор альтернативы (непосредственно само решение).

В процессе принятия управленческого решения есть некоторые аспекты, соблюдение которых необходимо, например:

· научная обоснованность;

· четкое направление;

· своевременность;

· точная формулировка;

· высокая эффективность;

· сотрудничество, преимущественно, с высококвалифицированными специалистами;

· контролируемость;

· основание - достоверная информация и так далее.

Процесс принятия решения изображен в таблице 1.

Таблица 1

Также немаловажными в процессе принятия решения являются следующие два понятия:

· управленческая операция - обработка информации, связанной с управлением, которая относится к определенному подразделению компании (схема 1);

· управленческая процедура - система управленческих операций, целью которых является осуществление разрешения поставленной проблемы (схема 2).

3. Методы принятия решений

Существует множество методов принятия управленческих решений, например:

· научный метод (наблюдение, анализ, выдвижение гипотезы и так далее);

· моделирование;

· составление деревьев проблем и целей;

· платежная матрица;

· привлечение жюри;

· проведение опросов среди потребителей;

· метод Дельфи (проведение опросов, мозговых штурмов, интервью среди экспертов и достижение принятия общего решения);

· другие.

4. Модели принятия решений

Моделирование широко используется для принятия решений. Модель - это представление объекта, системы или процесса в форме отличной от оригинала, но сохраняющей основные его характеристики. Причинами, обуславливающими применение моделирования, являются: естественная сложность многих организационных ситуаций, невозможность проведения экспериментов в реальной жизни и ориентация руководства на будущее.

Абсолютно все управленческие решения осуществляются по какой-то определенной модели. Какая именно модель будет выбрана, зависит от нескольких факторов: тип данного решения (запрограммированное или незапрограммированное), степень риска, личные предпочтения человека, осуществляющего процесс принятия решения. Существует три типа модели принятия решений:

· классическая;

· административная;

· политическая.

Рассмотрим каждую модель более подробно.

1. Классическая модель.

В основе этой модели лежат экономические представления и «классическая» литература по управлению. Если альтернативный выбор осуществляется по данной модели, то он должен быть обоснован логикой и удовлетворять экономические потребности и интересы компании.

Представления, соответствующие классической модели:

· Цель процесса выбора - решение четко сформулированной проблемы, которое не будет вызывать разногласия.

· Вся информация, связанная непосредственно с принятием решения должна быть достоверной, полной и подробно изученной.

· Альтернативные варианты и последствия их осуществления необходимо в полной мере рассмотреть и рассчитать.

· Принимаемый альтернативный выбор должен быть наиболее экономически эффективным.

· Одно из важнейших качеств менеджера - способность действовать рационально, то есть: цели устанавливаются с помощью логики, ранжируются по степени важности, а решения принимаются так, чтобы они способствовали максимально полному удовлетворению поставленных задач.

Плюсы и минусы классической модели принятия решений:

Учит рациональности и точности

2. Административная модель.

В основе административной модели лежат работы Герберта А. Саймона. Такая модель принятия решений используется в случаях неопределенности, то есть в случаях, когда необходимо принять незапрограммированное решение, которое не может быть количественно определен.

По Саймону существуют две основные концепции:

· ограниченная рациональность: рациональность поведения людей имеет некоторые границы (ограничения во времени, объеме обрабатываемой информации и так далее);

· удовлетворительность: управленческое решение осуществляется, как только найдена альтернатива, удовлетворяющая минимальные потребности компании (выбор осуществляется очень быстро, так как отсутствует возможность рассмотреть все альтернативные варианты)

Основополагающие представления административной модели принятия решений:

· Цель может быть неточно определена, иметь некоторые противоречия и неточности, вызывать разногласия.

· Информация о проблеме также является неполной, но все равно должна быть достоверной.

· Поиск всех возможных альтернативных вариантов имеет границы в связи с малым количеством информации и других ресурсов.

· Достаточно сделать удовлетворительный выбор, даже если он не будет способствовать максимизации удовлетворения поставленных перед фирмой задач.

Плюсы и минусы административной модели принятия управленческих решений:

Носит описательный характер

Учит быстро принимать решения в неопределенных условиях

Подходит ТОЛЬКО в условиях неопределенности, в более «спокойной» ситуации будет неуместна.

3. Политическая модель.

Политическая модель принятия решений сочетает в себе некоторые характерные черты и административной, и классической модели. Это значит, что решения, которые необходимо принять, являются незапрограммированными в связи с недостатком необходимой информации, а также из-за возникших разногласий, однако все альтернативные варианты должны быть рассмотрены, и принятое решение должно обладать свойством максимизации, то есть максимально удовлетворять потребности компании. В этой ситуации менеджерами используется создание так называемых «коалиций» - неформальных объединений, задачей которых является достижение особой цели. Коалиция подразумевает под собой переговоры и дискуссии в неформальной обстановке, когда менеджер убеждает сторонников других мнений в правильности и рациональности своей точки зрения.

Представления, лежащие в основе политической модели принятия решений:

· В компании нет одного менеджера, принимающего решения, а есть несколько групп, которые придерживаются различных мнений, имеют различные ценности и интересы, что вызывает разногласия между этими группами.

· Информация обладает свойством неполноты и неточности.

· Рациональность решений имеет ограничения из-за неоднозначности проблем, недостатка времени, информации и других ресурсов.

· Необходимо создавать коалиции, проводить переговоры, чтобы прийти к согласию и принять конечное решение.

Плюсы и минусы политической модели принятия решений:

Решения принимаются наиболее правильно и справедливо, так в процессе их осуществления задействованы сразу несколько групп, что позволяет удовлетворить различные интересы и цели

Довольно длительный процесс; теряется много времени, пока одна группа менеджеров пытается найти общее решение проблемы с другой группой.

Есть и другие три вида моделей принятия управленческих решений:

· физическая;

· аналоговая;

· математическая.

Построение таких видов состоит из нескольких этапов. Данный процесс представлен ниже в схеме 3.

5. Различные формы моделирования

· теория игр;

· модель оптимального обслуживания;

· модель линейного программирования;

· имитационное моделирование;

· экономический анализ;

· другие.

Теория игр. Одна из важнейших переменных, от которой зависит успех организации, - конкурентоспособности. Очевидно, способность прогнозировать действия конкурентов означает преимущество для любой организации. Теория игр - метод моделирования оценки воздействия принятого решения на конкурентов.

Теорию игр изначально разработали военные с тем, чтобы в стратегии можно было учесть возможные действия противника. В бизнесе игровые модели используются для прогнозирования реакции конкурентов на изменение цен, новые компании поддержки сбыта, предложения дополнительного обслуживания, модификацию и освоение новой продукции. Если, например, с помощью теории игр руководство устанавливает, что при повышении цен конкуренты не сделает того же, оно, вероятно, должно отказаться от этого шага, чтобы не попасть в невыгодное положение в конкурентной борьбе.

Теория игр используется не так часто, как другие модели. К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и на столько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики фирмы. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет руководству учесть дополнительные переменные или факторы, могут повлиять на ситуацию, и тем самым повышает эффективность решения.

Модель оптимального обслуживания используется для определения оптимального числа каналов обслуживания по отношению потребности в них.

Модель линейного программирования применяют для определения оптимального способа распределения дефицитных ресурсов при наличии конкурирующих потребностей. Данный вид модели наиболее распространен на промышленных предприятиях. Он заключается в том, что помогает максимизировать прибыль при наличии одного нескольких ресурсов, каждый из которых используется для производства нескольких видов товара.

Имитационное моделирование. Все описанные выше модели подразумевают применение имитации в широком смысле, поскольку все являются заменителями реальности. Тем не менее, как метод моделирования, имитация конкретно обозначает процесс создания модели и ее экспериментальное применение для определения изменений реальной ситуации. Главная идея имитации состоит в использовании некоего устройства для имитации реальной системы для того, чтобы исследовать и понять ее свойства, поведения и характеристики.

Экономический анализ. Почти все руководители воспринимают имитацию как метод моделирования. Однако многие из них никогда не думали, что экономический анализ - очевидно наиболее распространенный метод - это тоже одна из форм построения модели. Экономический анализ вбирает в себя почти все методы оценки издержек и экономических выгод, а также относительной рентабельности деятельности предприятия. Типичная «экономическая» модель основана на анализе безубыточности, методе принятия решений с определением точки, в которой общий доход уравнивается с суммарными издержками, т.е. точки, в которой предприятие становится прибыльным. Эти модели широко применяются в бухгалтерском и финансовом учете.

Объем производства, обеспечивающий безубыточность, можно рассчитать почти по каждому виду продукции или услуге, если соответствующие издержки удается определить. Это может быть число сидений в самолете, которые должны быть заняты пассажирами, число посетителей в ресторане, объем сбыта нового типа автомобиля.

Практическая часть исследования

В качестве практической части мы предлагаем рассмотреть пример компании, которая занимается организацией перевозок грузов, вспомогательной и дополнительной транспортной деятельностью, транспортной обработкой грузов и хранением и так далее.

Мы взяли интервью у генерального директора компании с целью выяснить, какими методами и моделями принятия решения пользуются в компании и какие из них являются самыми эффективными.

Выяснилось, что в данной компании часто приходится сталкиваться со всеми тремя моделями принятия решения: и с классической, и с административной, и с политической, однако последняя, по мнению директора, является наиболее часто встречаемой и самой эффективной. Объясняется это тем, что участие большого количества специалистов позволяет наиболее четко рассмотреть даже небольшие (но не менее важные) аспекты конкретной проблемы.

Что же касается методов, то наиболее используемым в компании являются: метод исследования потребительских предпочтений, метод анализа рынка услуг, а также метод составления деревьев проблем и деревьев целей. Наименее эффективными в процессе управления компанией оказались: метод Дельфи и метод моделирования.

Заключение

Не вызывая сомнений, все методы и модели принятия управленческих решений одинаково важны управлении различных компаний. Однако из них есть такие, которые считаются наиболее эффективными и полезными. Исследование показало, что самыми эффективными методами принятия управленческих решения являются метод анализа рынка услуг и метод исследования потребительских предпочтений, а наиболее предпочтительной моделью принятия решения считается политическая модель.

Использованная литература

1. Бреддик У. Менеджмент в организации. -.: Инфра -- М, 2000г.

2. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений.; М: «Логос», 2005г.

Размещено на Allbest.ur

Подобные документы

Классификация и типы управленческих решений. Эффективность и принципы принятия решений. Разработка и оценка альтернатив. Модели принятия решений. Использование научных методов принятия решений в сфере услуг. Классификация методов и приемов анализа.

курсовая работа , добавлен 30.10.2013


курсовая работа , добавлен 04.12.2004


Классификация управленческих решений, их качество. Решение и человеческий фактор или индивидуальные стили принятия решений. Этапы принятия рационального решения. Методы принятия и обоснования управленческих решений. Эффективность управленческого решения.

презентация , добавлен 12.11.2014


Процесс принятия управленческих решений, их классификация по структурным уровням руководителей организации; делегирование полномочий. Модели принятия управленческих решений; подбор сотрудников на должность главного менеджера структурного подразделения.

курсовая работа , добавлен 10.01.2015


Сущность, виды и принципы принятия управленческих решений, факторы, влияющие на процесс их принятия. Основные этапы рационального принятия решений. Модели и методы принятия управленческих решений, особенности их использования в отечественном менеджменте.

курсовая работа , добавлен 25.03.2009


Природа процесса принятия решений. Управленческое решение как процесс, его экономическая сущность. Цель управленческих решений, их классификация. Алгоритм модели принятия решений, факторы, влияющие на этот процесс. Обобщенная идея метода "дерево решений".

реферат , добавлен 14.06.2010


курсовая работа , добавлен 02.09.2012


Сущность управленческих решений, их классификация и типология. Процесс принятия решений, принципы и этапы. Анализ процесса принятия управленческих решений в ООО "Бытовая техника". Пути повышения эффективности принятия решений в деятельности предприятия.

курсовая работа , добавлен 26.01.2015


Сущность управленческих решений, их классификация. Модели принятия решений несколькими лицами от имени организаций. Характер решений и процедуры выбора. Оптимум Парето и единогласно принимаемые решения. Анализ ООО "ШокКо" и её ассортимент продукции.

курсовая работа , добавлен 10.06.2016


Групповые и индивидуальные факторы принятия и реализации управленческих решений. Влияние качественных характеристик группы на процесс принятия управленческого решения. Карьерограмма и её роль в процессе принятия управленческих решений в карьере.