А.Н. Асаул, Х. С. Абаев, Д. А. Гордеев
Оценка конкурентных позиций субъектов предпринимательской деятельности
под ред. д.э.н, профессора, А. Н. Асаула – СПб: АНО «ИПЭВ», -2007. – 271с.

Предыдущая

Оглавление

Следующая

Глава 4. Методические положения по созданию оценочных систем деятельности субъектов предпринимательской деятельности регионального иск

4.2. Особенности методического подхода к построению оценочных систем результатов деятельности предпринимательских структур.

Проблеме выбора наиболее рациональных моделей и методов анализа, измерения, оценки, моделирования и программирования параметров (показателей и характеристик) текущего функционирования (состояния) и развития социально-экономических систем посвящена обширная литература. В диссертационной работе  мы затрагиваем этот сложный и обширный комплекс вопросов лишь в той мере, в которой с ним приходится сталкиваться при построении систем показателей, характеризующих субъектов предпринимательской деятельности  регионального ИСК на  основе организационной устойчивости и эффективности функционирования  субъекта  предпринимательства.

Категория устойчивости наиболее полно может быть определена в рамках теории динамических систем. Процесс развития (изменения) системы в рамках данной теории описывается векторным полем в фазовом пространстве, каждая точка которого задает состояние (реальное или, возможное) эволюционирующей системы. Зона точек, в которой состояние системы не изменяется с течением времени, называется устойчивой. Другими словами, фазовые кривые, образованные последовательными состояниями организационных процессов, отношений и связей, концентрируются в зоне устойчивости, а сама система (в нашем случае  субъект предпринимательской деятельности регионального ИСК) находится в организационном равновесии.

Состояние устойчивости предполагает, что  субъект предпринимательства  при возмущениях внешней среды, нарушающих равновесие её, возвращается к своему первоначальному состоянию через определенный промежуток времени.

Если возмущение внешней среды является слишком сильным (резонансным), то фазовые кривые субъект предпринимательства  «притягивают» другое состояние равновесия (устойчивости).

Полный анализ организационной устойчивости субъекта предпринимательства  предполагает использование сложных математических моделей, выходящих за рамки нашего исследования. Исходя из допущения, что организационная устойчивость в многом определяется финансовым «здоровьем» состоянием субъекта предпринимательства, анализ устойчивости текущего состояния их обычно выполняется на базе финансового анализа устойчивости, который может быть проведен с использованием простейших математических методов. Анализ и оценка устойчивости здесь предполагает определение близости состояния  субъекта предпринимательства к некоему гипотетическому состоянию полной финансовой устойчивости.

Система оценочных показателей текущего состояния и устойчивости  субъекта предпринимательства  должна строиться на основе общепринятых в микроэкономике подходах. Пока же построение таких систем для предпринимательских структур носит во многом стихийный характер и связано с многолетними традициями в существующих для тех или иных видов экономической деятельности. Современные методы экономикостатистического анализа, примененные в этой проблеме, позволяют использовать системный подход к созданию оценочных систем предложенный  профессором Л. Ф. Манаковым  представлен (подход в виде пирамиды на рис. 4.3.)[113].

Рис. 4.3. Построение оценочных систем для субъектов предпринимательской деятельности с использованием принципа пирамиды.

На первом уровне (уровне сбора информации) определяются и отбираются исходные величины и параметры текущего состояния  субъекта предпринимательства, а также устанавливаются всевозможные факторы влияния. На втором уровне нормируются, ранжируются, группируются или по-иному упорядочиваются отобранные параметры. Это уровень классификации.

На третьем уровне определяются приоритеты и выбираются критерии оценки системы показателей  субъектов предпринимательства. Здесь из предварительной стадии анализ переходит в начальную рейтинговую оценку. Этот уровень можно назвать уровнем оценки и отбора.

На четвертом уровне, имеющем наиболее важное значение, чисто количественные показатели дополняются качественными характеристиками (как риск, выигрыш, успех, престиж и т.д.).

Любой из этих критериев уже сам по себе может являться рейтингом  субъекта предпринимательства, однако, взятые по отдельности, они не носят универсального характера. Данный уровень условно определяется как доверительный, и лишь на высшем, 5 уровне системного анализа можно действительно рассчитать комплексную, универсальную характеристику тех или иных структур. Это и будет абсолютный рейтинговый уровень. В большинстве современных методических разработок и практических расчетов оценочных систем аналитики не поднимаются выше 1 и 2 уровня.

Наибольшую трудность вызывает построение оценочных систем высшего уровня. Следует отметить, что подобные задачи требуют всесторонних аналитических и синтетических подходов для нахождения оптимального метода. Поэтому наряду с последовательным построением (синтезом) таких систем путем перехода с нижнего уровня на верхний и постепенного достижения таким образом вершины пирамиды, необходимо заглянуть на каждый этаж пирамиды как бы извне, подготовив тем самым почву для перехода к нему с нижних уровней. Описывая систему оценочных показателей 4-5 уровня с общеэкономических позиций, следует говорить о проблеме эффективности анализируемой  предпринимательской структуры в самом широком смысле этого понятия.

Продолжим рассмотрение проблемы построения оценочных систем по принципу пирамиды с небольшого обзора существующего математического аппарата в той или иной степени, применимого для этих целей.

Учитывая то обстоятельство, что исходная информация представляет собой множество объектов экономического анализа, а именно: субъектов предпринимательской деятельности регионального ИСК, а также набор характеризующих их разнообразных показателей (экономических и статистических параметров, предоставляемых или выдвигаемых условий сделок, уровня притязаний и услуг, репутации в ИСК и т.п.), речь может идти о так называемых параметрических методах экономико-математического анализа, которые в общем виде имеют следующую структуру (рис. 4.4).

Рис. 4.4. Методы, используемые для расчета оценочных систем.

При построении оценочных систем результатов деятельности предпринимательских структур в качестве инструментальных средств целесообразно использовать экспертные методы.

Экспертные методы – это технологические приемы проведения с целью подготовки информации для принятия решений (в нашем случае для определения внешней эффективности  видов экономической деятельности в регионе) опроса специалистов-экспертов, или организации работы с ними и обработки их мнений и оценок, выраженных в количественной или качественной форме.

При проведении экспертного опроса обычно выделяются следующие этапы: 1) формулировка цели экспертного опроса; 2) разработка технического задания на проведение экспертного опроса, а также подробного сценария сбора и анализа экспертных мнений, или оценок, включая как конкретный вид экспертной информации, так и конкретные методы анализа этой информации; 3) подбор экспертов в соответствии с их компетентностью и формирование экспертной комиссии (в серьезных экспертизах с экспертами заключаются договоры об условиях их работы и ее оплаты); 4) получение и. анализ экспертной информации2; 5) интерпретация полученных результатов и подготовка заключения

Целью экспертного оценивания внешней эффективности видов экономической деятельности региональной экономики является выделение наиболее значимых по их внешнему влиянию на основные показатели (индикаторы) факторов жизнедеятельности в данном регионе (как положительному, так и негативному), а также получение необходимой информации для формирования и проведения социально-экономической политики в регионе.

Существует множество способов получения экспертных оценок. В одних - с каждым экспертом работают отдельно, причем он даже не знает, кто еще является экспертом, а потому высказывает свое мнение независимо от авторитетов. В других-экспертов собирают вместе для подготовки материалов, при этом эксперты обсуждают проблему друг с другом, учатся друг у друга, и неверные мнения отбрасываются. В таких случаях результаты экспертизы могут искажать социально-психологические эффекты малой группы (авторитет и конкуренция лидеров группы, конформизм и нонконформизм ее членов, индукция мнений наиболее активных экспертов и т.п. В одних  методах число экспертов фиксировано  и таково, чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и затем их усреднения позволяли принимать обоснованные решения. В других - число  экспертов растет в процессе проведения экспертизы.

Сценарий получения и анализа экспертных оценок и соответственно техническое задание на проведение экспертного опроса разрабатывается в зависимости от конкретного вида и выбранного способа сбора экспертной информации, возможностей привлечения в качестве экспертов специалистов и их стимулирования.

Необходимо заметить, что теория и практика экспертного оценивания имеют в своей основе достаточно серьезный формальный аппарат: систему математических моделей, на которой зиждятся методы планирования экспертного опроса, сбора и анализа ответов экспертов. Практически развиваются два основных тесно связанных между собой направления математического моделирования экспертных оценок: во-первых, создание и использование математических моделей поведения экспертов, во-вторых, разработка и применение математико-статистических методов анализа экспертных оценок.

Модели поведения экспертов обычно основаны на предположении, что каждый эксперт дает свои оценки с некоторыми ошибками. Оценки же группы экспертов при этом представляют собой совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин со значениями в соответствующем пространстве объектов числовой или нечисловой природы. Поскольку предполагается, что квалифицированный эксперт чаще выбирает решение, более или менее адекватное реальности, то плотность распределения случайных величин в оценках множества экспертов монотонно убывает с увеличением расстояния от центра распределения мнений, то есть истинного значения оценки. Предпочтение при этом отдается непараметрическим моделям экспертных оценок, так как параметрические модели требуют более сильных предположений, проверить которые обычно не удается. Например, при использовании параметрических моделей невозможно обосновать нормальность распределения оценок даже с помощью эффективных критериев, так как число экспертов, как правило, ограничено и часто не превышает 10-12 человек. На такой выборке сделать надежную проверку нормальности даже с помощью новейших критериев невозможно. Непараметрические же модели опираются лишь на предположения общего характера о возможности вероятностно-статистического описания поведения экспертов с помощью непрерывных функций распределения, параметрами для которых служат нечеткие множества, т.е. вектор вероятностей положительных ответов. Поэтому во многих ситуациях такие модели представляются адекватными.

Модели прикладной математической статистики на практике применяются главным образом для проверки согласованности мнений экспертов и усреднения этих мнений внутри согласованной группы. Поскольку оценки во многих процедурах экспертного опроса не являются числами (ибо числами люди не мыслят), а представляют собой объекты нечисловой природы, такие как градации качественных признаков, ранжировки, разбиения, попарные сравнения, нечеткие предпочтения и т.д., то для их анализа полезными оказываются методы статистики объектов нечисловой природы.

Соответствующие статистические теории весьма трудны, если необходимо обрабатывать ранжировки или разбиения, и относительно просты, если оценки являются результатами парных сравнений. Кстати, психологами уже доказано, что попарное сопоставление лежит в основе любого выбора. В любом опросе эксперту гораздо легче на каждом шагу сравнивать только два объекта. Непараметрическая теория парных сравнений (теория люсианов) позволяет решать гораздо более сложные задачи, чем статистика ранжировок или разбиений. При этом удается избавиться от неестественного предположения равномерности распределения, вместо которого можно рассматривать гипотезу однородности. Заметим, что, тем не менее, на практике шкала порядка для ранжирования оценок экспертного опроса очень часто формируется априори, на ней фиксируются опорные (реперные) точки, которые называются баллами, с их помощью ведется экспертное оценивание и, как правило, недостаточно корректная статистическая обработка полученных оценок. Распространена также статистическая обработка ранжировок, а также разбиений признаков с помощью номинальных шкал. Для этого используются методы соответственно теории рангов и теории матриц сопряженности.

Среди технологий организации и проведения экспертного опроса наиболее теоретически обоснованным и превосходно зарекомендовавшим себя в практике является «метод анализа иерархий» (МАИ), предложенный известным американским ученым в области исследования операций Томасом Саати[114]. Этот метод часто называют по имени автора «методом Саати». За рубежом, главным образом, в США, странах Западной Европы, а также Японии, Южной Корее и Китайской народной республике, МАИ получил довольно широкое распространение для разработки программ социально-экономического характера. В России его использование началось сравнительно недавно,  в качестве метода экспертного оценивания, например, на рынке земли.

Технология экспертизы по этому методу такова: эксперту предъявляется таблица (матрица), в которой строки и столбцы в шапке имеют наименования сравниваемых объектов, элементов, показателей или факторов. Размер матрицы n^xn соответствует числу n сравниваемых объектов. Сопоставляя попарно каждый объект (элемент, фактор и т.п.) с каждым, эксперт с помощью специальной шкалы заполняет матрицу оценками приоритетности объектов (элементов). Элементы a_ij aполученной таким образом матрицы А = (а_ij), (i,j = 1,2 … n) определяются по следующим правилам: (1) если а_ij = а, то a_ij = 1/а, при условии a ¹ 0, (2) элементы на главной диагонали а_ij = 1.

Шкала относительной важности объектов (элементов, факторов и т.д.), разработанная Саати, имеет следующие значения:

Таблица 4.1

Шкала относительной важности объектов

Оценка	Определение
1	Сравниваемые объекты одинаково важны (их вклад одинаков).
3	Умеренное превосходство одного объекта над другим.
5	Существенное превосходство одного объекта над другим.
7	Значительное (сильное) превосходство одного объекта над другим.
9	Абсолютное превосходство одного объекта над другим.
2,4,6,8	Промежуточные отметки между двумя соседними суждениями
1/3,1/5,1/7 и т.д.	Обратные величины приведенных выше чисел.

Если при сравнении одного объекта с другим получена одна из выше приведенных оценок (например, 3), то при сравнении второго фактора с первым ему дается оценка, равная обратной величине.

Следует заметить, что данная шкала психологически удобна для экспертов, поскольку позволяет им очень быстро обучиться. Хотя в процессе опроса эксперт должен дать n (n - 1)/2 оценок, их определение для каждой сопоставляемой пары факторов происходит у экспертов без особого напряжения, так как разброс показателей шкалы невелик и хорошо согласуется с известным в психологии правилом: число находящихся в поле зрения оцениваемых объектов не должно превышать 7±2. Кроме того, обратим внимание еще раз, эксперт дает оценки только для половины опросной таблицы, другую половину он получает автоматически, как обратную величину своей первой оценки.

Вследствие обязательности исполнения последнего правила, полученные при опросе матрицы оценок (их сегодня называют матрицами Саати), содержащие субъективные локальные приоритеты, обладает обратно симметричными свойствами. Чтобы на основе этих оценок получить оценки относительной важности (удельные веса) объекта (элемента), необходимо найти собственные векторы каждой заполненной матрицы и нормализовать их по сумме к единице для удобства использования.

Это вытекает из следующих соображений: Пусть есть некоторый набор (w₁,…,w_n) истинных значений важности каждого из n суждений. Тогда матрица А является состоятельной, каждый ее элемент а_ij дает оценку отношений w_i/w_j. Для состоятельной матрицы:

В общем случае искомый набор значений (w₁, … ,w_n) должен удовлетворять уравнению

(4.1)

где

l_max – наибольшее из собственных значений матрицы А

Если матрица А неотрицательна и неприводима, то это уравнение имеет единственное (с точностью до постоянного множителя решение) неотрицательное решение. Поскольку оценки экспертов в матрице Саати могут быть противоречивыми, т.е. какие-либо объекты могут быть оценены экспертом одновременно как более, так и менее предпочтительными, получив решение уравнения Aw = l_max^W можно судить о его качестве по тому, насколько l_max близко к величине п, т.е. насколько точны определяемые значения важности (w₁, … ,w_n) Именно поэтому для улучшения состоятельности матрицы А и используется в данной технологии соотношение a_ji=1/a_ij.

Получаемый при нахождении собственный вектор матрицы Саати и его нормализации по условию (2) содержит искомые оценки относительной важности элементов оцениваемой системы, которые отражают представления о важности объектов. Каждый элемент собственного нормализованного вектора показывает в долях единицы вклад соответствующего элементу объекта (фактора, показателя и т.д.) в общую оценку.

Большим преимуществом методики Т. Саати является возможность оценить еще и качество экспертизы, для чего автором предложен специальный критерий: Критерий качества - относительная непротиворечивость экспертизы (обозначим его вслед за автором методики аббревиатурой ОН) рассчитывается с помощью индекса непротиворечивости (ИН) оценок, вычисляемого по формуле ИН=(l_max - n)/(n – 1), где n -- число сравниваемых элементов. ИН соотносится со следующими табличными величинами «случайной непротиворечивости», зависящими от размерности матрицы оценок:

Таблица 4.2

Размерность матрицы оценок

Размер матрицы	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
Случайная согласованность	0	0	0,58	0,9	1,12	1,24	1,32	1,41	1,45	1,49

При формировании схемы построения сценария оценки внешней эффективности видов экономической деятельности субъектов предпринимательства  в диссертационной работе виды внешних эффектов, сферы (направления) их проявления, ряд общих групп работников, на которых так или иначе влияют внешние эффекты, и, наконец, выделено 14 типовых видов экономической деятельности региона, в том числе: промышленность, сельское хозяйство, лесное хозяйство, строительство, транспорт, связь ,оптовая и розничная торговля, общественное питание, здравоохранение, городское  хозяйство, образование, деятельность по организации культуры, отдыха и развлечений, научные исследования и разработки; страхование и операции с недвижимым имуществом. Для каждой группы работников определены их основные мотивы деятельности и функциональные установки.

Логическая схема построения сценария опроса в предлагаемой методике оценки внешних эффектов присущим конкретным видам экономической деятельности в региональной экономике представлена на рис. 4.5. В приложении приведены в полном объеме расчеты с краткими комментариями, раскрывающими сущность каждого этапа и шага при проведении опроса экспертов.

Не давая в методике определений другим  методам и не раскрывая их существо, следует отметить, что каждый из них обладает рядом преимуществ и недостатков по сравнению с другими. Однако наибольшее значение при использовании этих методов обычно следует придавать процедуре отбора исходных параметров для построения модели. При этом должны соблюдаться следующие требования:

-  в состав отобранных включаются, как правило, параметры, зафиксированные в аналитических балансах, проспектах эмиссии и других финансовых и бухгалтерских стандартах;

-  помимо чисто количественных, стоимостных параметров, таких, как уставный фонд, величина активов, прибыли и т.п., следует использовать и качественные характеристики анализируемых объектов;

-  количество отобранных параметров должно быть как минимум на единицу меньше, чем число анализируемых объектов, входящих в однородный параметрический ряд. Чем больше число объектов в параметрическом ряду превышает число отобранных параметров, тем точнее модель отражает тенденцию ряда объектов. Хотя число параметров, учитываемых в модели, ограничивается только числом анализируемых однородных объектов, следует иметь в виду, что слишком большое их количество излишне детализирует модель, не давая существенно лучших результатов.

Рисунок 4.5. – Логическая схема построения сценария опроса в соответствии с методом анализа иерархий

При обнаружении подавляющего влияния какого-либо параметра на анализируемые объекты данный параметр может учитываться в регрессионной зависимости лишь совместно с другими параметрами при том условии, что все они являются взаимонезависимыми.

Очевидно, что изложенные требования формирования параметрических рядов однородных анализируемых объектов находятся в полном соответствии с принципом пирамиды и значительно дополняют концептуально её нижний информационный уровень в части выработки системного подхода к процедуре отбора исходных параметров.

Остановимся несколько подробнее на подходах формирования критериев оценки эффективности функционирования предпринимательской структуры. Сложность организованных систем породила различные варианты определений критерия. В первом варианте критерий определяют как количественное отражение степени достижения системой поставленных перед ней целей.

Во втором случае для сложной системы в силу ее многогранности критерий является вектором, включающий в себе в качестве компонентов параметры эффективности (эффекта).

Параметром эффективности обычно называют наиболее важные параметры системы, которые позволяют оценить качество решения проблемы адаптации к изменениям во внешней среде и достижения, поставленных перед системой целей.

Существуют различные подходы к формированию критериев. В зависимости от числа параметров в критерии говорят о монокритериальной и поликритериальной оценке достижений (предназначения)  субъектов предпринимательства.

При оценке экономической эффективности измеряют и оптимизируют: доход, прибыль, убытки, производительность труда и т.п. Сложности осуществления векторной оценки привели к тому, что значительное распространение получили приемы линеаризации критериев. Эти приемы предусматривают переход от векторной формы критерия к одномерной линейной. Известны аддитивные, мультипликативные критерии и индексы.

Аддитивный критерий (А) формируется путем деления на число показателей эффекта (n) суммы произведений частных показателей эффекта l_i на g_i (коэффициенты значимости i-го параметра, сумма которых равна единице):

(4.2)

Мультипликативный критерий (M) получают путем умножения произведений частных показателей эффекта l_i на g_i:

(4.3)

Принципиальный недостаток такого типа критериев заключается в том, что подразумевается возможность компенсировать недостаток одних качеств за счет избытка других. В теоретическом плане это неверно, так как качества системы (например, надежность, эффективность) несравнимы между собой. В реальной жизни такой подход может приводить к тяжелым последствиям. Кроме того, коэффициенты веса определяются экспертным путем, что снижает объективность оценки.

При аддитивном подходе к формированию критериев особенность состоит в том, что одну часть параметров эффекта (которые нужно улучшить) относят к числителю, а другую часть параметров (которые нужно уменьшить), относят к знаменателю.

Главным недостатком этого подхода является то, что, уменьшая знаменатель при незначительной величине числителя, можно обеспечить большое значение критерия. Поэтому такого рода критерий может быть применен с использованием ограничений или на величину критерия, или числителя, или знаменателя. Наиболее известным из этого типа критериев является критерий «эффективность/затраты».

В обоих случаях искомые параметры являются синтетическими, то есть представляют собой семейство частных показателей.

Изучение литературных источников и опыта по расчету показателей результативности функционирования и развития субъектов предпринимательства, показывают, что цель оценки и идентификация субъекта  предпринимательской деятельности (оценки) должна определять выбор конкретного подхода, метода выявления и расчета параметров и критериев оценки, и служить полезным катализатором действий потребителя результатов расчета.

---

Предыдущая

Оглавление

Следующая