8) по критерию Вальда определение проекта с максимальным доходом;
9) составление матрицы рисков проектов по критерию Сэвиджа с определением варианта проекта с минимальным значением риска;
10) расчет математического ожидания для каждого варианта решения;
11) расчет среднеквадратического отклонения для каждого варианта проекта;
12) построение графика решений с учетом критериев риска и ожидаемого дохода;
13) определение оптимального решения инвестиционного проекта пищевой промышленности. Данная система анализа эффективности имеет ряд преимуществ перед популярными методами расчетов. Комплексный подход к анализу прибыльности инвестиционного проекта пищевой промышленности с учетом отраслевого коэффициента позволяет максимально точно выбрать наиболее оптимальный вариант и спрогнозировать ожидаемый доход при случайном распределении вероятностей с учетом риска и неопределенностей.
УДК 336.075
МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНВЕСТИРОВАНИЯ В ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И СТРАТЕГИЧЕСКОЙ КОНКУРЕНЦИИ
Е.В.Басаргин1, И.А.Наталуха2
Кисловодский институт экономики и права, 357700, г. Кисловодск, ул. Р. Люксембург, 42.
Для исследования стратегических взаимодействий между фирмами в условиях конкуренции и неопределенности предложена модель товарного рынка как дуополии Курно со стохастическим параметром спроса. Определены оптимальные стратегии фирм в замену существующих производственных мощностей новыми, вычислены ожидаемые моменты инвестирования и вероятности осуществления оптимального инвестирования в пределах заданных временных интервалов. Ил. 4. Библиогр. 4 назв.
Ключевые слова: инвестирование, неопределенность, инновационные технологии, конкуренция.
MODELLING OF INVESTMENT IN INNOVATION TECHNOLOGIES UNDER CONDITIONS OF UNCERTAINTY AND STRATEGICAL COMPETITION E.V. Basargin, I.A. Nataluha
Kislovodsk Institute of Economics and Law 42 R. Luxemburg St., Kislovodsk, 357700.
To study strategic interactions between firms under conditions of competition and uncertainty the authors proposed a model of a commodity market as Cournot equilibrium with a stochastic parameter of demand. The authors determined optimal strategies of firms to replace current productive capacities with new ones. They calculated expecting investment moments and probabilities to perform the optimal investment within set time intervals. 4 figures. 4 sources.
Key words: investment, uncertainty, innovation technologies, competition.
В условиях совершенной конкуренции или монополистической рыночной структуры современная теория инвестирования в условиях неопределенности [13] предсказывает, что интервал времени до момента осуществления инвестирования увеличивается с ростом неопределенности. Это объясняется тем, что инвестирование необратимо и фирма имеет возможность (опцион) откладывания момента инвестирования до появления новой информации. Однако, если (I) один и тот же инвестиционный проект могут осуществить две фирмы (несколько фирм) и (и) инвестиционные решения фирмы непосредственно влияют на прибыли конкурентов, могут возникнуть ситуации, когда увеличение неопределенности влияет на момент инвестирования противоположным образом. В настоящей работе построена непрерывная по времени модель инвестирования, в которой фирма принимает
решение о замене существующих производственных мощностей новыми, более эффективными и экономичными. Предполагается, что на товарном рынке имеются две конкурирующие идентичные фирмы, функционирующие в условиях неопределенности спроса. Определены оптимальные стратегии фирм в замену существующих производственных мощностей новыми, вычислены ожидаемые моменты инвестирования и вероятности осуществления оптимального инвестирования в пределах заданных временных интервалов.
Для того чтобы исследовать влияние стратегических взаимодействий между фирмами, функционирующими в условиях несовершенной конкуренции и неопределенности, предложена модель товарного рынка как дуополии Курно со стохастическим параметром спроса. Обратная линейная функция спроса
1
Басаргин Евгений Владимирович, аспирант, тел.: (87937) 4-81-64, e-mail: [email protected]. Basargin Evgeniy Vladimirovich, a postgraduate, tel. (87937) 4-81-64, e-mail: [email protected].
2Наталуха Игорь Анатольевич, доктор физико-математических наук, профессор, зав. кафедрой экономико-математического моделирования, тел.: (87937) 4-81-64, e-mail: [email protected].
Nataluha Igor Anatoljevich, a doctor of physical and mathematical sciences, a professor, a head of the Chair of Economical and Mathematical Modeling, tel.: (87937) 4-81-64, e-mail: [email protected]._
имеет вид p() = ä() Q(), где A(t) есть мера
объема спроса, а Q(t) - полное количество товара, поставляемого на рынок. Для каждого момента времени t е p(t) представляет собой цену товара (услуги), предлагаемого фирмой, и может интерпретироваться как мгновенный денежный поток в расчете на единицу проданного товара. Прибыли фирм описываются геометрическим броуновским движением
dA(t) = aA(t )dt + sA(t )dw(t) (1)
где a - мгновенная тенденция (тренд стохастического винеровского процесса (1)), s - мгновенное среднее квадратическое отклонение (волатильность),
dw(t) - приращение винеровского процесса.
Первоначальные постоянные предельные издержки производства единицы товара составляют K, а внедрение новой технологии снижает эти издержки до k. Для того чтобы начать использовать новые производственные мощности, фирма i должна понести невозвратные затраты I. Мгновенные прибыли фирмы i,
ж''' (соперничающая фирма обозначается j j ^1) определяются следующим образом:
ж00 = 1 (A - K)2' ж10 = 1 (A + K - 2k)2'
9
9
р01 = I(А - 2К + к)2, Р11 = 9(А - к)2. (2)
тг V
Верхний индекс 1(0) в выражениях для 71 обозначает фирму, которая произвела замену (не произвела замену) существующих производственных мощностей
(индекс 1 обозначает рассматриваемую фирму, а ^ - конкурирующую фирму). Из соотношений (2) нетрудно установить, что выполняется цепочка неравенств
р 10 > р 11 > р 00 > р 01
п > к > п > к . Прибыль единственной фирмы, осуществившей замену производственных мощностей более эффективными, выше, чем прибыль фирм в ситуации, когда обе конкурирующие фирмы осуществили такую замену. В свою очередь, прибыль _ и
п превосходит прибыль идентичных фирм, осуществляющих свою деятельность при прежней техноло-
_ оо
гии, а прибыль п выше прибыли фирмы, не осуществившей замену производственных активов, в то время как вторая фирма провела такую замену.
Существуют три возможности осуществления
фирмой 1 инвестирования относительно решения конкурента (фирмы ^ ). Во-первых, фирма может инвестировать раньше фирмы 1 и тем самым стать лидером. Напротив, фирма ^ может инвестировать
раньше фирмы 1, и фирма 1 становится последователем. Наконец, обе фирмы могут инвестировать одновременно. Доказано, что оптимальные инвестиционные пороги фирмы-последователя и одновременного инвестирования возрастают с ростом неопределенности.
Стандартным подходом, используемым для решения динамических игр, является метод обратной индукции по времени. Поэтому начнем с определения оптимальной стратегии фирмы-последователя. Далее будет проанализировано оптимальное инвестиционное решение фирмы-лидера. Затем будет обсужден случай, когда инвестирование осуществляется одновременно. Рассмотрим фирму, которая осуществляет замену существующих производственных мощностей второй (фирму-последователя). Поскольку другая фирма (фирма-лидер) уже осуществила замену производственных мощностей, решение последователя о замене не испытывает воздействий стратегических взаимодействий (последователь выбирает свой оптимальный порог в условиях, когда роли фирм предопределены). Из (2) получаем, что после замены производственных активов лидером стоимость фирмы-
последователя в момент ^ осуществления инвестирования фирмой-лидером равна
VF (t ) = E
i 9 А*)
- 2 K
k )2 e -
>ds
+
E
¥ ^
f 1 (ä(* )-k2) -
Y
>ds -1
0,
(3)
где
E _
оператор математического ожидания,
rpF
случайное время остановки, связанное с заменой производственных мощностей последователем. Первое слагаемое в выражении (3) представляет собой ожидаемый дисконтированный денежный поток, получаемый до замены производственных мощностей, В мо-
rГF
мент 1 последователь осуществляет замену и с этого момента производит при более низких предельных издержках к. Ожидаемый дисконтированный денежный поток после замены производственных мощностей описывается вторым слагаемым и в (3).
Рассмотрим оптимальную стратегию замены производственных мощностей фирмой-последователем. В задачах инвестирования рассматриваемого типа существует пороговое значение стоимости опциона
инвестирования А, при котором фирма безразлична к инвестированию и отказу от инвестирования. Следовательно, стоимость фирмы максимизируется, когда замена производственных мощностей имеет место,
как только А превосходит это пороговое значение. Записывая уравнение Беллмана, соответствующее максимизации (3), решая полученное дифференциальное уравнение и применяя условия непрерывности и гладкого склеивания к решению, получаем оптимальное пороговое значение стоимости опциона инвестирования, соответствующее замене производственных мощностей:
V" (А) =
( Л2
2(2К - к)А + (2К - к)
2 >
. Р
С1 С
V 9 V
4(К - к)А" 4К(К - к)"
+
-1
(4)
\А
— I при А £ А ,
2
9
2кА к
2
Р
8 г
-1 при А > А1
По аналогии с (4) для задачи последователя можно выразить стоимость фирмы-лидера в момент ее инвестирования следующим образом:
С л 2 2(К - 2к)А (К - 2к)2 ^
V1 (А) = <
- + ■
А! х
р 8 г
С 2(К - к)АР ^
-I -1 9
(К - 2к)2 - к2
А
А
\А
при А £ Ар,
С А2
2кА к
---+ —
р 8 г
2
-1
при А > А".
(5)
Первая строка в выражениях (5) соответствует чистой приведенной стоимости прибылей лидера при условии, что последователь никогда не инвестирует в замену производственных мощностей. Вторая строка описывает текущее значение будущих прибылей, потерянных из-за инвестирования фирмой-последователем. Эта потеря связана с тем, что после осуществления инвестирования последователь сможет производить дешевле, что делает его более сильным конкурентом для лидера. Последняя строка представляет собой чистую приведенную величину прибылей фирмы-лидера в ситуации, когда для фирмы-последователя оптимально инвестировать немедленно. Аналогично вычисляется оптимальное пороговое значение стоимости опциона инвестирования в ситуации, когда фирмы принимают решение об инвестировании в замену производственных мощностей одновременно.
Определены типы равновесия игры двух фирм, сформулированной в рамках теории реальных опционов. Показано, что для фирм оптимально заменять свои производственные мощности последовательно, когда связанные с этим издержки относительно низки, и одновременно в противном случае.
Согласно классической теории реальных опционов, по мере роста неопределенности спроса для фирмы оптимально отложить инвестирование до повышения уровня спроса. Однако в стратегической постановке фирма должна принимать во внимание также взаимодействия на товарном рынке, которые могут существенно снизить гибкость решения в выборе момента инвестирования. Исследовано влияние вола-тильности спроса на оптимальный порог инвестирования фирмой-последователем в замену производственных активов и оптимальный порог при одновременном инвестировании обеих фирм. В этих случаях оптимальное пороговое значение, соответствующее
А°рР, может быть выражено сле-Аор' =/ (I, К, к, г, а).
Анализ показывает, что в рассматриваемом случае инвестиционный порог возрастает с ростом неопределенности. Оптимальное пороговое значение, соответствующее инвестированию Vopt, может быть выражено следующим образом:
Vopt =/ (I, К, к, г, а),
где Ь - положительный корень уравнения
2а2Ь(Р -1) + аР - г = 0 . Проверка показывает,
что
инвестированию дующим образом:
1 -/(I, К, к, г, а)4Ьл > 0, К д(а2)
д(*2) (А -1)
так что оптимальные инвестиционные пороги фирмы-последователя и одновременного инвестирования возрастают с ростом неопределенности. В случае решений фирмы-последователя его конкурент уже произвел замену производственных мощностей. Поэтому последователю остается только выбирать оптимальный момент инвестирования. Поскольку фирма-лидер уже приняла решение, стратегические решения в этой ситуации роли не играют.
Выяснено влияние волатильности на опти-
(V)
мальный инвестиционный порог фирмы-
лидера. Оптимальный порог инвестирования фирмы-
тах И0),Г), где V? - наименьший
X(V)° 71 (V)-7"(V)= 0
лидера равен корень уравнения
. Для
выяснения влияния неопределенности рынка на
вычислим производную от функции X (V) торая может быть представлена в следующем виде:
С \
V
по а , ко-
ах (V) = й (2)
дХ (V ) дХ (V ) dVf
Ж +
дV" ар, • • • • 1
эффект опциона V инвестирования
стратегический эффект 0
дР 1
до
(6)
г
г
1
г
- оптимальное пороговое значение V , соответ-
ствующее фирме-последователю).
Производная
непосредственно измеряет влияние
^ (V)_
эд 2
неопределенности рынка на XV), т.е. на чи^ю выгоду фирмы от пребывания в роли лидера. Произве-
д% (V) с1Ур ЭД дение —--т——V отражает влияние на
дvF ар, д^2)
чистый выигрыш фирмы от пребывания в роли лидера того факта, что оптимальный инвестиционный порог последователя растет с ростом неопределенности. Доказано, что имеют место неравенства
эх(V) эр, < 0 эх(V) dvF эр,
Ж эр]< э^) >0. (7)
На первый взгляд, совместное влияние обоих эффектов неоднозначно. Первое неравенство (7) представляет простой смысл аргумента ожидания: если неопределенность велика, предпочтительнее ждать появления новой информации до замены существующих производственных мощностей. Следствием более позднего инвестирования фирмой-последователем для фирмы-лидера является то, что лидер имеет ценовое преимущество в течение большего интервала времени. Это делает более раннее инвестирование лидером потенциально более выгодным. Этот эффект описывается вторым неравенством (7), левая часть которого поэтому может интерпретироваться как приращение в стратегической стоимости стать лидером, обусловленное откладыванием фирмой - последователем реализации стратегии замены производственных мощностей. Анализ показал, что прямой эффект, описываемый первым неравенством (7), доминирует, независимо от значений входных параметров. Доказано, что с ростом неопределенности на товарном рынке барьерное значение спроса, при котором фирма-лидер осуществляет инвестирование в замену производственных мощностей, также возрастает. Из этого утверждения можно заключить, что качественная зависимость порога инвестирования лидера от волатильности подобна зависимости инвестиционного порога от волатильности в нестратегической постановке, т.е. порог инвестирования возрастает с ростом неопределенности (т.е. с ростом волатильности). Причина этого результата состоит в следующем. Во-первых, в построенной модели учитывается возможность откладывания инвестирования в замену производственных мощностей. Увеличение неопределенности повышает прибыльность замены производственных мощностей лидером (поскольку последователь производит такую замену позже), однако стоимость опциона инвестирования повышается еще больше. Во-вторых, неопределенность могла бы быть выгодной для более ранней замены производственных мощностей в силу выпуклости функции чистой прибыли. Однако в рассматриваемой модели функция чистой прибыли всегда линейна по стохастической
переменной Л. Если лидер инвестирует, поток при-
_ 00
были 71 заменяется потоком прибыли из выражений
10 00
(3) и (4), очевидно, что разность п п линейна. То же самое справедливо для инвестирования после-
_ 11 _ _ 01
дователя (разность п п линейна) и одновре-
_ 11 _ _ 00
менного инвестирования (разность п п линейна). Для выяснения вопроса о том, может ли выпуклость функции чистой прибыли влиять на получаемые решения, рассмотрена ситуация, когда обе фирмы имеют возможность начать производство на новом рынке фирмы [4] (в отличие от ситуации, рассмотренной ранее, в этом случае фирмы сначала неактивны и могут начать получать прибыли только после несения
невозвратных издержек 1). Доказано, что и в этом случае неопределенность повышает пороговые значения рыночного спроса, при котором для фирм оптимально инвестировать. Кроме того, результирующая выпуклость функций выигрыша не только повышает инвестиционные пороги фирм, но также приводит к возникновению областей параметров, в которых инвестирование неоптимально.
Проанализировано влияние неопределенности и стратегических взаимодействий фирм на оптимальный момент инвестирования. Хотя пороговое значение инвестирования и момент инвестирования взаимосвязаны, в общем случае нельзя заключить, что зависимость между этими характеристиками монотонна. Установлено, что ожидаемое время инвестирования фирмы в замену производственных мощностей растет с ростом неопределенности благодаря двум эффектам:
эе[т* ] 1 , Л* (а2)
Л 9 \ =-^ 1п—*—
э(а ) „Г 1 2 V Л
- +
2| а — а' 2
(8)
+
1
а (а2) 0
Ли >0
1 2 Л*/-2
а — а
2
Во-первых, для любого данного инвестиционного порога связанное с ним ожидаемое время до момента оптимальной остановки (оптимального момента инвестирования) возрастает с ростом неопределенности (см. первую составляющую правой части в выражении (8)). Во-вторых, для фиксированного уровня неопределенности увеличение оптимального инвестиционного порога приводит к увеличению ожидаемого времени для достижения этого порога (см. вторую составляющую в правой части выражения (8)). Основываясь на анализе неравенства (8), можно заключить, когда инвестиционный порог увеличивается благодаря большей неопределенности, ожидаемое время до момента оптимального инвестирования также увеличивается.
Альтернативный подход для измерения влияния неопределенности на оптимальный момент инвестирования состоит в установлении вероятности, с которой оптимальный инвестиционный порог достигается в пределах временного интервала заданной длины ^. В противоположность ожидаемому моменту оптимальной остановки этот подход не накладывает никаких ограничений на значения а. Знание вероятности
оптимальной замены производственных активов в пределах заданного интервала особенно полезно, если этот интервал совпадает с бюджетным периодом. Кумулятивную функцию распределения времени остановки можно записать следующим образом:
с , а' с 1 2v
- 1П — + 1 а--а г
р(т < г) = ф а 1 2
+'а Г ф
РТ^г)
0,8
0,6 0,4 0,2
0 01 02 03 04
а
Рис. 1. Кумулятивная вероятность достижения оптимального порога инвестирования фирмы-последователя как функция неопределенности спроса:
А = 4, г = 0,05 , а = 0,015 , К = 3, к = 0 и
I = 60 . Сплошная кривая - г = 20, пунктир -
Г = 10, штрих-пунктир - г = 5
0,1
0,2
0,3
0,4
Р(Т <Г)
0,15
0,05-
2 4 6 8
Рис. 2. Кумулятивная вероятность достижения оптимального порога инвестирования фирмы-последователя как функция инвестиционного горизонта: А = 4, г = 0,05 , а = 0,015 , К = 3, к = 0 и I = 60 . Сплошная кривая - * = 0,3, пунктир -* = 0,2, штрих-пунктир - * = 0,1
где Т - время достижения оптимального порога инвестирования, а Ф - стандартная функция нормального
дР(Т < г)
распределения Лапласа. Производная
да
не
имеет постоянного знака, и поэтому можно показать, что неопределенность может оказывать как положительное, так и отрицательное влияние на вероятность достижения оптимального порога инвестирования в пределах заданного времени.
Рис. 3. Производная по неопределенности рынка от кумулятивной вероятности достижения оптимального порога инвестирования фирмы-последователя как функция неопределенности спроса: А = 4,
г = 0,05 , а = 0,015 , К = 3, к = 0 и I = 60 . Сплошная кривая - г = 20, пунктир - г = 10, штрих-пунктир - г = 5
0,д 0,25 0
-0,25 -0,5 -0,7 -1 -1,2:
Рис. 4. Производная по неопределенности рынка от кумулятивной вероятности достижения оптимального порога инвестирования фирмы-последователя как функция инвестиционного горизонта: А = 4,
г = 0,05 , а = 0,015 , К = 3, к = 0 и I = 60 . Сплошная кривая - * = 0,3, пунктир - * = 0,2, штрих-пунктир - а = 0,1
Вначале проиллюстрируем соотношение между моментом оптимальной остановки, волатильностью спроса и соответствующими вероятностями для оптимального инвестиционного порога фирмы-последователя, поскольку этот порог не испытывает влияния стратегических взаимодействий. Далее представим результаты численных расчетов оптимального инвестиционного порога фирмы-лидера.
Из рис. 1 можно заключить, что форма соотношения между неопределенностью и вероятностью достижения оптимального инвестиционного порога зависит от длины заданного временного интервала. Для достаточно больших временных интервалов вероятность достижения оптимального инвестиционного порога убывает с ростом волатильности. С интуитивной точки зрения этот результат может быть объяснен тем, что плотность распределения вероятностей моментов оптимальной остановки сдвигается вправо (9), и большие времена достижения уровня спроса, соответствующего оптимальному инвестированию, становятся более вероятными. Кроме того, барьерное значение уровня спроса само возрастает с ростом неопределенности а .
При низких значениях т вероятность достижения оптимального инвестиционного порога сначала возрастает, а затем убывает. При а =0 вероятность достижения инвестиционного порога в определенном интервале времени равна нулю, когда оптимальный момент инвестирования лежит вне этого интервала. Увеличение а приводит к разбросу значений плотности распределения вероятностей, так что вероятность достижения порога спроса становится положительной для строго положительных значений а. Больший разброс при увеличении а сначала эквивалентен более высокой вероятности достижения оптимального порога инвестирования в замену производственных мощностей. Однако при дальнейшем увеличении волатильности в определенный момент влияние сдвига плотности распределения вероятностей вправо начинает доминировать над эффектом разброса. Вследствие этого кумулятивная вероятность достижения оптимального порога инвестирования вновь уменьшается.
Рис. 2 показывает, что вероятность достижения оптимального инвестиционного порога фирмой-последователем всегда возрастает с увеличением временного интервала. Интересный результат состоит в том, что это соотношение более выражено для низких уровней рыночной неопределенности. Это является следствием того, что при отсутствии неопределенности оптимальный инвестиционный порог достигается в определенный момент времени с вероятностью, равной единице, и соответствующая кумулятивная функция плотности распределения представляет собой ступенчатую функцию. Увеличение волатильности рассеивает вероятностную массу вокруг точки, соответствующей детерминированному случаю. Это приводит к увеличению кумулятивной вероятности достижения порога оптимального инвестирования в моменты времени, расположенные слева от этой определенной точки на временной оси, в то время как обратное верно для точки, расположенной справа. Это
влияет на форму кумулятивной функции плотности распределения вероятности, наклон которой снижается с ростом неопределенности.
Рис. 3 позволяет более подробно проанализировать соотношение между моментом инвестирования и неопределенностью. Можно заключить, что независимо от длины временного интервала существует уровень неопределенности, выше которого дальнейшее увеличение неопределенности всегда сокращает вероятность оптимальной замены производственных активов. Соотношение между этим уровнем и длиной временного горизонта таково, чем длиннее временной горизонт, тем более низок уровень неопределенности, для которого дальнейшее увеличение неопределенности сокращает вероятность оптимального инвестирования. Например, используя параметры рис. 2.5,
можно заключить, что при т = 5 этот критический
уровень неопределенности s = 0,234 , при
т = 10 этот уровень составляет лишь s = 0,118 , в
то время как при т = 20 увеличение неопределенности всегда сокращает кумулятивную вероятность оптимального инвестирования.
Рис. 4 показывает, что вероятность оптимальной замены производственных мощностей возрастает с ростом неопределенности для достаточно короткого временного горизонта и убывает с ростом неопределенности для достаточно длинного временного горизонта. Кроме того, производная от вероятности достижения оптимального инвестиционного порога меняет свой знак только один раз. Наконец, рис. 4 позволяет сделать вывод, что длина временного горизонта, выше которого неопределенность отрицательно воздействует на вероятность оптимального инвестирования, сокращается с ростом уровня неопределенности. При
волатильности s = 0,1 длина временного горизонта, который разделяет области положительного и отрицательного соотношения между неопределенностью и вероятностью оптимального инвестирования, равна
11,46 лет, при s = °'2 она составляет 5,87 лет, в то
время как при s = °'3 она снижается до 4,06 лет.
Несмотря на присутствие стратегических эффектов, вероятность замены производственных мощностей фирмой-лидером в пределах заданного временного горизонта реагирует на изменения неопределенности и на длину этого интервала аналогично тому, как и соответствующая вероятность фирмы-последователя. При низких уровнях неопределенности s с ростом длины временного горизонта, вероятность инвестирования возрастает быстрее, чем при высоких уровнях неопределенности. Кроме того, для больших временных горизонтов t вероятность замены существующих производственных мощностей всегда убывает с ростом неопределенности, в то время как для более коротких временных горизонтов эта вероятность ведет себя немонотонным образом.
Библиографический список
1. Dixit A.K., Pindyck R.S. Investment under Uncertainty. -Princeton: Princeton University Press, 1996.
2. Наталуха И. Г. Моделирование оптимального входа фир-
мы в рынок в условиях конкуренции / И.Г.Наталуха, Э.В.Чепиков // Вестник ИрГТУ. - 2007. - № 2. 3. Аркин В.И. Инвестирование в условиях неопределенности и задачи оптимальной остановки / В.И.Аркин, А.Д.Сластников, С.В.Аркина // Обозрение прикладной и промышленной математики. - 2004. - Т. 11, вып. 1. - С. 3-33.
4. Басаргин Е.В. Прогнозирование конкурентных стратегий фирм и типов равновесия в дуополистической игре / Е.В.Басаргин // Междунар. научно-практ. конф. «Экономическое прогнозирование: модели и методы». - Воронеж: ВГУ, 2007. - Ч. 1. - С.243-247.
УДК 336
ОЦЕНИВАНИЕ КАК СОВРЕМЕННЫЙ СПОСОБ УПРАВЛЕНЧЕСКОЙ ТЕХНОЛОГИИ И КЛАССИФИКАЦИЯ ЕГО ТИПОВ
С.В.Белоусова1
Отдел региональных экономических и социальных проблем ИНЦ СО РАН, 664033, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 134.
Дается обзор понимания оценочной деятельности в отношении государственного управления, а также рассматриваются подходы к классификации их видов. Обобщая имеющиеся представления об оценивании, автор дает его комплексную классификацию. Рассматривая имеющийся опыт реализации оценочных процедур и принятые положения в этой сфере, отмечается наличие широкого круга проблем оценочной деятельности в управленческой практике в России. Табл. 2. Библиогр. 18 назв.
Ключевые слова: оценочная деятельность, виды оценивания, государственное управление, проблемы оценивания.
ESTIMATION AS A MODERN METHOD OF THE MANAGEMENT TECHNOLOGY AND CLASSIFICATION OF ITS TYPES
S.V. Belousova
The Department of Economical and Social Problems of Information and Scientific Center of Siberian Department of Russian Academy of Sciences 134 Lermontov St., office 414, Irkutsk, 664033
The author presents a review of estimation activity understanding as respects to state management. Also she considers approaches to the classification of their types. Summarizing the available conceptions on estimation the author gives its complex classification. Examining the available experience on realization of estimation procedures and customary regulations in this sphere the article marks a wide range of estimation activity problems in administrative practice of Russia. 2 tables. 18 sources.
Key words: an estimation activity, kinds of estimation, state administration, estimation problems.
В современной концепции государства кроется внутреннее противоречие единства в одном лице осуществления государственной политики и оценки эффективности, качества ее проведения. Разрешение этого противоречия в первую очередь основано на усилении внешней оценочной деятельности. Международная практика показала, что оценивание является более эффективным средством, позволяющим производить диагностические исследования состояния государственного управления в сравнении с постоянным мониторингом или иными формами контроля [5]. Тем не менее, роль, масштаб и состав проведения оценочной деятельности остаются пока недостаточно изученными вопросами.
Есть мнение [17], что «оценивание» является этапом или элементом развития государственного менеджмента, который связан с реализацией широкого набора мер, включающего мониторинг, управление, ориентированное на результат, аудит, контрольные процедуры и оценку результатов. При этом оценивание не рассматривается как совершенная или законченная форма государственного менеджмента, а
представляет собой открытую и гибкую систему управленческих мер, предлагаемых как вариант или элемент административных реформ. Такой подход к оцениванию является скорее всего широким толкованием, в отличие от которого можно выделить оценивание в узком смысле как комплекс или набор процедур многообразных форм и направлений изучения объектов в общественной сфере на основе методически обоснованных оценок экспертов об объекте управления. Подобную интерпретацию оценивания дают и эксперты: «Оценка общественного воздействия состоит в определении его значения по отношению к явным критериям на основе специально собранной и проанализированной информации» [3].
Оценочное исследование может рассматриваться как вариант прикладного междисциплинарного изучения, возникшего на стыке политической науки, экономики, социологии и права, в силу чего границы и формы такой работы чаще всего размыты и неоформле-ны. Оценивание является важным элементом социальной экспертизы, имеющей широкий спектр целей и направлений изучения. Провести краткий анализ и
1Белоусова С.В., кандидат экономических наук, зав. лабораторией экономических методов управления хозяйством, тел.: 51-1651, e-mail: [email protected].
Belousova S.V., a candidate of economical sciences, a head of the laboratory of Economical Methods of Economy Management, tel.: 51-16-51, e-mail: [email protected].