Сухарев О.С. Стратегия и тактика управления фирмой

Подождите немного. Документ загружается.

рынке”, а также как результат “того способа, при помощи которо-

го эти стратегии связываются между собой, перемешивая конфликты

и сотрудничество”

Область стратегического планирования и поведения непосред-

ственно связана с прошлым опытом поведения организации, с со-

храненными в ее памяти схем поведения, которые могут касаться

как внутренних процедур, так и внешних.

Фирму, как элемент популяции, опишем параметрами состояния

и правилами, задающими динамику перехода в другое состояние.

Это правила индивидуального поведения и

правила поведения

популяции в целом, например, правила входа в популяцию, пра-

вила выхода, правила накопления и передачи опыта, взаимодейст-

вия внутри популяции и т.д.

Эволюционное моделирование сводится к математической форма-

лизации эффектов движения фирм и популяций по действующим прави-

лам, поисковых и селекционных эффектов.

Общий подход к проектированию эволюционных моделей

отрасли

(популяции фирм) может быть представлен так: имеется N фирм, i-ая

фирма задается вектором информации, включающим следующие пере-

менные: производственные фонды, показатели производственной

функции фирмы, функцию предложения труда в рамках популяции.

Кроме этого, поведение фирмы описывается уравнениями, пере-

менные которых выражены в терминах – спроса фирмы (на труд, на

инвестиции, на продукт

), предложения фирмы, деления продукта по

направлениям использования, цен на труд и продукт.

Пусть n – число возможных в пределах какой-то популяции стра-

тегий (моделей) поведения и S

– число фирм – членов популяции, реали-

зующих стратегию поведения i, тогда вектор S = (S

, S

, … S

) – задает

структуру популяции фирм. Тогда эволюционный процесс приобретает

вид марковского:

S(t+1) = P S(t) ,

где P=[P

] – матрица вероятностей переходов от одной струкутры к

другой; P

– вероятность того, что фирма сменит стратегию (модель по-

ведения) с i –ой на j –ую в течение единичного интервала времени.

Результат экономической эволюции зависит от многих факторов,

предсказать которые абсолютно точно не представляется возможным.

При моделировании эти факторы (причины) рассматриваются как флук-

Менар К. Экономика организаций./ пер. с франц. - М.: Инфра -М, 1996. – С. 141-142

туирующие силы F(t), которы должны быть заданы, так что динамику

системы можно описать следующим образом:

)()( tFxf

Колебания роста популяции можно выразить уравнением динамики:

)()(

)(

tNt

tdN

где х – главный параметр системы; f(x) – детерминированная

функция системы; N(t) – объем производства или численность популя-

ции; α(t) – случайная скорость роста.

В синергетике флуктуирующие силы в дифференциальном уравне-

нии получили название аддитивного, а флуктуации роста – мультиплика-

тивного шума

В условиях эволюции промышленных секторов роль флуктуирующих

сил играют правительственные программы и изменяющиеся законодатель-

ные нормы, а также функционирование других фирм и секторов. В силу это-

го обстоятельства случайность скорости роста является ограниченной.

Развитие предприятия непосредственно проявляется на стыке

взаимодействия факторов внешней и внутренней среды. Внешняя

среда задается состоянием спроса,

выраженное в привлекательности

продукта, производимого в рамках существующей структуры органи-

зации и характера внутрифирменных отношений, технологическими

новшествами. Внутренняя среда, во взаимодействии с внешней опре-

деляющая динамизм организации и ее эффективность, может быть

задана набором мотиваций членов организации.

Согласно Биру: “Мозг фирмы, как и мозг человека, потенци-

ально может быть в стольких

состояниях, что их никогда не уда-

стся проанализировать или исследовать с учетом всех факторов -

их немыслимо большое число”. На наш взгляд, это является весомым

аргументом в пользу разработки эволюционных моделей предприятия и

промышленных секторов, описывающих общие закономерности их раз-

вития. Далее Бир пишет, что “... не может и возникать вопроса о

нахождении абсолютного оптимума поведения как для человека, так

и для фирмы, поскольку нельзя проверить все альтернативы”

Следовательно, жизненный цикл организации можно рассмат-

ривать как дрейф разнообразия, противоборство с которым приводит

к росту внутриорганизационных издержек, увеличению числа фор-

Занг В. Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономи-

ческой теории. – М.: Мир. – 1999. – 335 с.

Бир Ст. Мозг фирмы. / пер. с англ.- М.: Радио и связь, 1993.- С.54-56.

мальных правил и процедур, что в долгосрочном периоде сказывает-

ся на технологическом потенциале фирмы, навыках персонала, мо-

тивациях, системе ценностей. Однако, организации не исчезают со-

всем из поля институциональной матрицы. Из них образуются но-

вые организации и структуры, которые заимствуют элементы распа-

дающихся организаций, либо старым организациям удается обно-

виться

и сместить кривую жизненного цикла вверх в результате ре-

структуризации, смены технологии, стратегии. Здесь возникает новый

жизненный цикл новой организации.

Определение стадий жизненного цикла предприятия осуществля-

ется проведением динамического анализа ряда показателей: объема про-

даж, суммы активов, суммы собственного капитала, суммы прибыли за

установленный период времени. По темпам и характеру

их изменений

можно судить о стадии жизненного цикла фирмы, и, соответственно,

дать оценку инвестиционной привлекательности хозяйствующего субъ-

екта, системе управления и подходам к принятию решений, приме-

няемым стратегиям и т. д.

Теория жизненного цикла позволяет выявить факторы, способст-

вующие изменениям и задающие вектор адаптации предприятия. Пусть

имеется вектор x и y – соответственно быстрых

и медленных перемен-

ных, f

и f

– непрерывные функции, а s – мера скорости установления

переменных. На коротком промежутке времени – y – константа, на дли-

тельном интервале после проведения замены t* = s t система:

dx/dt = f

(x; y) , dy/ dt = s f

(x;y) примет вид:

s {dx/dt* } = f

(x; y) , dy/ dt* = f

(x;y)

При ограничениях f (x;y) =0 и при x = f* получим: dy/ dt* = f

(f*(y);y) = f*

(y), то есть, если значение y определено, значение x опре-

делится функцией f*

(y). Следовательно, на больших интервалах быст-

рые переменные (параметры фирмы) могут представляться в виде функ-

ций медленных. По этой причине они включаются в эволюционные мо-

дели. Фактически быстрые переменные управляются медленными.

Эволюционное моделирование фирмы

как инструмент формирования

и оценки ее стратегии и тактики

Обусловленность подходов по разработке моделей эволюции

фирмы вытекает из представлений в отношении эволюционного про-

Занг В. Б. Синергетическая экономика. Время и перемены в нелинейной экономи-

ческой теории. – М.: Мир. – 1999.

цесса, происходящего в организациях, а также методов его матема-

тического представления.

Ключевыми понятиями эволюционного процесса являются: ес-

тественный отбор и селекция, наследование признаков, изменчивость,

мутация, обучение и механизмы социальной памяти

. В создаваемую

модель необходимо включить их так, чтобы получить картину про-

цесса, напоминающего реальный и помогающего понять некоторые за-

кономерности его эволюции.

Можно выделить четыре основных подхода к реализации эво-

люционного моделирования.

I. Cелекционный. Согласно данному подходу, рассматривается

равновесная популяция фирм, которая может переходить из одного

состояния в другое, причем эти состояния равновесия называют

асимптотическими, а проблема их устойчивости трактуется как не-

возможность вторжения мутантов в пределы равновесной популяции.

Применение эволюционной теории игр ограничено именно вследст-

вие работы с асимптотическими состояниями, которые воспринима-

ются

как заданные.

Однако реальные экономические агенты подвержены мутациям,

изменениям, которые необходимо отразить в эволюционных моделях,

иначе последние перестанут быть таковыми. Тогда возник второй

подход.

II. Игровой подход учитывает мутации до наступления асимпто-

тических состояний. Эта схема моделирования согласует отбор с ме-

ханизмом обучения путем проб и ошибок. Данный вид обучения

можно считать примитивным, так как он состоит не в целенаправ-

ленном формировании информационного потенциала фирмы путем

многократных циклов информации по двум контурам обратной связи,

а соответствует правилу “орел

или решка”.

III. Эффект обучения. Данный подход к моделированию учиты-

вает эффект обучения в процессе эволюции рассматриваемого объекта.

IV. Нейросети и генетические алгоритмы. Предполагают исполь-

зование более сложных механизмов отбора и учет взаимозависимости

объектов. Этот подход к модели-рованию включает стохастичность про-

текающих процессов, и реализуются только численно, с применением

вычислительных экспериментов, практически исключая получение ка-

ких-либо аналитических результатов.

Трудности использования эволюционных моделей состоят глав-

ным образом в непредсказуемости моделей поведения, которые

мо-

Эволюционная экономика на пороге XXI века// Доклады и выступления участ-

ников международного симпозиума. - М.: Из-во ‘‘Япония сегодня’’, 1997. - 262 с.

гут спонтанно возникать и исчезать, причем чем выше сложность

системы, тем больше вероятность того, что она изменит модель по-

ведения при определенных изменениях среды, так как она наиболее

умело и быстро идентифицирует это изменение. Однако, множест-

венные информационные искажения, пронизывающие реальные эко-

номические отношения, в процессе распознавания изменения, приво-

дят

к случайному выбору модели поведения, не говоря уже о слу-

чайности самого изменения

Что касается фирмы и популяции, одной из основных черт эво-

люционных моделей выступает формализация явлений их рождения

и смерти, генетических превращений. Если причина появления фирмы в

теоретическом смысле остается неясной, то появление новой популяции

автор связывает с новой макротехнологией. “Смерть” фирмы и популя-

ции с процедурной точки зрения предстает в

виде банкротства или по-

глощений, разделений.

Эволюционные модели отличаются от традиционных неокласси-

ческих моделей следующими характеристиками:

1) базируются на понятиях “естественного отбора”, селекции,

обучения, мутации и пытаются их математически формализовать;

2) исследуют динамические процессы;

3) считают переходные процессы важными, как и устойчивые

состояния;

4) рассматривают устойчивость с учетом механизмов самораз-

рушения этого состояния

;

5) требуют использования новых статистических процедур;

6) рассматривают процессы взаимодействия и передачи знаний

как внутри популяции, так и между популяциями;

7) вычислительный эксперимент и компьютерное моделирова-

ния считаются главными инструментами имитации эволюционного

процесса.

Требования к эволюционным моделям эндогенного роста в от-

ношении технологии и методов принятия решений сводятся к сле-

дующим:

в данный момент времени используется не одна, а несколько

технологий, которые могут быть приняты к реализации даже на

пределе инвестиционных возможностей;

Силверберг Дж., Верспаген Б. Экономическая динамика и адаптация поведе-

ния. Приложение к одной эволюционной модели эндогенного роста.// Эволю-

ционный подход и проблемы переходной экономики. - М.: ИЭ и ЦЭМИ РАН,

1995. - С. 149 - 176. Andersen E. Evolutionary Economics: Post-Schumpeterian Contribu-

tions. - London: Pinter Publishers, 1996.- 238 p.

- темп технического прогресса представляет собой функцию

диффузии новых технологий ;

- знания и информация в отношении технологий и нововведе-

ний могут быть либо доступны, либо нет.

Проблема, таким образом, касается установления пропорции в

осуществлении вложений в НИОКР, и осложняется она тем, что на-

учно-технические разработки при современном уровне развития нау

ки и техники требуются даже при имитации уже осуществленных

кем-то нововведений. Многочисленны случаи, когда не удавалось в

относительно короткое время воспроизвести объекты военно-

космической техники в силу требующихся колоссальных затрат на

проведение собственных НИР для того, чтобы понять технологиче-

ские особенности объекта и воспроизвести его.

Целью эволюционного моделирования выступает

установление

связи между технологическими изменениями и экономическим ростом.

При этом индивидуальные поведенческие свойства агентов нелинейно

, динамически взаимодействуют при неравновесной конкуренции и

инвестициях. Обучение агентов моделируется через имитации и му-

тации, которые определяют выбор стратегии, причем мутации лока-

лизованы в пространстве стратегических генотипов, тогда как ими-

тация является отражением неудовлетворительного состояния

дел на

фирме.

Концепции ограниченной рациональности, отбора и обучения

позволяют проводить, с помощью компьютерного моделирования

идентификацию стратегий поведения фирм в отношении новаций и

осуществляемых вложений в НИР.

Для российских предприятий интерес представляет вывод, кото-

рый следует из проведенного анализа: в стадии стагнации фирмы

“зондируют” область возможных стратегий путем описанных мутаций

и имитаций, и в конечном счете могут обнаружить полезность

осуществления НИР в качестве прорывных действий, преодолеваю-

щих кризисное состояние. В случае роста решение предприятий опре-

деляется его характеристиками, в частности, продолжительностью и

ожидаемыми перспективами.

Здесь очень важен вопрос о том, когда фирма прибегает к

имитации, что заставляет ее делать это и

в каких масштабах ими-

тация может сопровождать инновации, осуществляемые фирмой.

Очевидно, чем прибыльнее фирма, чем удачнее она обеспечивает на-

полнение величины I(t) - инвестиционного потока, тем вероятность

имитации ниже, так как фирме достаточно ресурсов для осуществ-

ления нововведения, в противном случае, вероятность имитации зна-

чительно выше и ее можно трактовать как закономерную реакцию

выживания фирмы, как составляющую адаптационного механизма.

Эволюционные модели обнаруживают несколько крупных недос-

татков:

Во-первых, при рассмотрении вложений в НИР, речь идет об

однородном продукте;

Во-вторых, вхождение новой фирмы в популяцию происходит

только в результате выбытия ранее существовавшей фирмы, так

что

общее количество фирм является фиксированным;

В-третьих, рождение новой макрогенерации происходит за счет

отвлечения ресурсов у старой генерации при ее дальнейшем сокращении;

В-четвертых, эволюция фирмы и популяции моделируется при нере-

шенной проблеме ее необратимости, выражаемой в кумулятивном эффекте,

который практически не отражен в известных эволюционных моделях;

В-пятых,

эволюция происходит в ходе взаимодействия предпри-

ятия с институциональным окружением, включая государственные

структуры, что непосредственно сказывается на качестве рутин и внут-

ренних издержках фирмы, но не входит в структуру моделей даже в виде

экзогенного фактора;

В-шестых, эволюционные модели в большинстве случаев являются

моделями эндогенного роста, где функция научно-технических измене

ний – есть функция диффузии инноваций, задаваемой каким-либо зако-

ном вероятностного распределения.

В-седьмых, в эволюционных моделях завышено значение самоор-

ганизационных начал в функционировании предприятия и популяции,

генетической составляющей, а значение телеологической недооценено.

Исходя из перечисленных ограничений эволюционного моделиро-

вания становится ясно, что оно не может дать окончательного ответа в

отношении стратегий фирм, вкладывающих в НИР определенные сред-

ства, например, при случайном входе или выходе фирмы из популяции

и варьируемом общем числе фирм. Если учитывать неоднородность

продуктов и платежеспособный спрос, колебания которого случайны и

определяются множеством причин, то результаты будут не столь обна-

деживающими, а выводы потребуют пересмотра.

Применительно к популяции

фирм выделим три подхода к проек-

тированию эволюционных моделей.

1) агрегатный, рассматривающий проблемы изменений популяции

в общих параметрах: объема производства, числа членов популяции,

диффузии технологий и др.

Пусть популяция состоит из n – фирм, причем валовой продукт

каждой i-ой фирмы в момент времени t обозначим через x

(t), i = 1,… n,

тогда:

)...()...(

)(

11 nini

xxDxxG

tdx

−=

где G (x

, …x

) – функция роста, D (x

… x

) – функция диссипации.

Указанные функции можно представить в виде:

, … x

) = x

(t) {Σα

(t) + β

}, j = 1,…, n ,

, …x

) = γ

(t) Σx

(t), j = 1, …n,

или

tdx

)(

(t) {Σα

(t) + β

} – γ

(t) Σx

(t), i,j = 1,… n.

Все коэффициенты α

– положительны при i ≠ j и выражают техни-

ко-экономические связи между фирмами популяции

Функция диссипации выражает, что стохастические потери произ-

водимого членом популяции продукта пропорциональны его объему,

причем коэффициентом пропорциональности выступает объем валового

продукта популяции и коэффициент диссипации γ

> 0, характеризующий

потери во всей популяции.

Совокупный продукт популяции P(t) в момент времени t опреде-

ляется:

P(t) =

Σ x

(t), i = 1,… n

Таким образом, совокупный продукт популяции является функци-

ей зависящих друг от друга продуктов отдельных фирм-членов x

,… x

Если P(t) =

(t), то:

dP/dt =

Σ dx

/dt =

[ x

(t){Σ

(t) + β

} – γ

(t) Σ

(t) ], i,j =

1,… n.

Полный дифференциал совокупного продукта популяции прини-

мает вид:

∑

∂

Исходя из проведенного анализа, решение проблемы распределе-

ния инвестиций между фирмами одной популяции должно сводиться к

нахождению такого распределения, которое пропорционально значениям

координат градиента функции совокупного продукта P (x

, … x

Лебедев В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов.

– М.: Изограф. – 1997. – 224 с. Моделирование экономической динамики: риск, оп-

тимизация, прогнозирование/ Под ред. Р.М. Нижегородцева. – М.: Диалог-МГУ. –

1997. – 152 с.

Понятно, что при всех возможных вариациях, на рассматриваемом

интервале совокупный продукт популяции должен быть максимальным

при условии, что

∑

, где P

– значение совокупного продукта в мо-

мент t

. Считая x

, … x

независимыми переменными и применяя метод

множителей Лагранжа, исследуем функцию f(x)+ λФ(х), где f(x) =dP/dt,

Ф(x) =

∑

−

на безусловный экстремум, то есть ∂f(x)/ ∂x

+λ ∂Ф(x) /∂x

= 0, что приводит к системе уравнений:

∑

(α

+ α

- γ

) x

+ β

– γ

+ λ = 0, i,j = 1,…n.

Решая эту систему относительно x

… x

можно найти значения x

(λ) и затем найти требуемые λ из выражения

P)(

x =

∑

. Найдя коэффи-

циенты, можно не только отыскать выражение для совокупного продукта

популяции, но и решить задачу распределения инвестиционных ресурсов

между субъектами популяции.

Недостатком представленного подхода является априорная заданность

функций роста и диссипации. Предложим иную версию агрегатного подхода

для популяции, исключающую названный недостаток. Представим функцию

роста и диссипации за период [0; T] следующим

образом:

P(t) =∑[ G

– D

] =

∑

– x

K x

→

max

при:

≤

∑

≥

0 , M

≤

(t)

≤

≥

, r

1 j

≤

(t)

≤

2 j

(t) = f(x

(t))=

∑

()

, K = [

∑

−−

jjii

)µ(t))(rµ(t)(r

где x

– величина денежного обеспечения функционирования j-ой

фирмы в популяции на интервале [t

; t2];

M- общий объем денежной массы, потребляемой популяцией в

единицу времени;

– приобретенный реальный доход j-ой фирмой в единицу

времени;

, M

, r

– нижняя и верхняя границы монетарного диа-

пазона для j-ой фирмы в виде величины денежной массы и коэффициен-

та отдачи;

– величина отдачи вложенных средств j-ой фирмой на эле-

ментарном интервале времени [t

];

- средняя отдача j-ой фирмы на интервале [0; T], включаю-

щем интервал [t

];

– предел роста всей популяции.

Максимум функции P будет достигнут, когда:

∑

∂

][

–

∑∑

∂

iji

ijj

}{

σσ

= 0,

(2.1)

∑

∂

)(

∂

−

∂

Подставив значения для µ

и r

в выражение (2.1), будем иметь сис-

тему N уравнений для N членов популяции, решая которую получим век-

тор x={x

,…x

} – распределения ресурсов между членами популяции та-

ким образом, чтобы совокупный продукт был максимальным на данном

интервале времени. Динамическая трактовка будет выглядеть точно так-

же, только максимальный продукт потребуется иметь на каждом интер-

вале [0; T1]… [Tn-1, Tn]. Величина x

– это изменение монетарного обес-

печения j-ой фирмы в границах ее монетарного диапазона на элементар-

ном интервале времени. Величина

∂

войдет в систему и есть не что

иное как изменение реального дохода, приобретаемого j-ой фирмой по-

пуляции.

Подобная постановка сразу включает задачу распределения инве-

стиций между членами популяции, так как ее субъекты функционируют

в границах монетарного диапазона и через это понятие осуществляется

моделирование их поведения. Точнее, формируется модель динамики N

взаимодействующих

монетарных диапазонов, каждый из которых пред-

ставляет j-ую фирму.

2) биологических аналогий, когда моделируется ситуация “хищ-

ник-жер-тва” в виде мастер-уравнения с вытекающим установлением

правил “естест-венного отбора”

Экономическая система представляется двумя группами антогони-

сти-ческих субъектов, выполняющих роль хищника и жертвы, например,

наемными работниками и менеджментом, растущей и стагнирующей по-

пуляцией. В таком случае система хорошо описывается мастер-

уравнением “хищник-жертва”:

xyy

)(

−=

yxx

)(

−=

Freeman C. Innovation, Changes of Techno-Paradigm and Biological Analogies in Eco-

nomics // The Ecinimics of Hope: Essays on Technical Change, Economic Growth and En-

vironment. – London and New York: Pinter, 1992. – pp. 121-142