|
методик. Поэтому одной из целей настоящей работы является разработка такой модели стимулирования, которая будет учитывать результаты уже проведенных исследований в области проблем стимулирования и по своему содержанию будет максимально приемлема для применения на практике. Для этого оказывается недостаточным описать математические модели в терминах реальных систем стимулирования и наоборот. Помимо этого следует произвести идентификацию модели, то есть задать алгоритмы и методики установления соответствия между параметрами математической модели и реальной (моделируемой) системы. Возникающие при этом трудности обусловлены спецификой стимулирования, субъектом которого может являться человек, группа людей, коллектив и т.д. Поэтому различные аспекты деятельности субъектов управления изучаются в различных областях научного знания экономике, теории управления, психологии, социологии и т.д. Следовательно, как в самих формальных моделях стимулирования, так и при их использовании на практике, должно максимально учитываться все многообразие существующих подходов и результатов, так как необходимость согласования интересов управляющего субъекта, управляемого субъекта и окружающей среды существенно ограничивает область возможного компромисса и, следовательно, область допустимых управлений. 3.1. Способ определения затрат агента и дохода центра О В первой главе работы было доказано, что компенсаторные (и квазикомпенсаторные) системы стимулирования оптимальны, то есть обладают максимальной эффективностью. 75 Напомним, что компенсаторные системы стимулирования характеризуются тем, что активному элементу компенсируют затраты при условии, что его действия лежат в определенном диапазоне, задаваемым, например, ограничениями С на абсолютную величину индивидуального вознаграждения; 9квазикомпенсаторные системы стимулирования отличаются от компенсаторных тем, что вознаграждение выплачивается АЭ только при точном выполнении тана. |
водит к изоляции и выхолащиванию содержания теоретических моделей. Поэтому одной из целей настоящей работы (см. первую ее часть) является установление взаимосвязи между основными (называемыми в настоящей ■ работе «базовыми» см. ниже) реальными формами и системами оплаты труда и их формальными моделями. Для этого оказывается недостаточным описать математические модели в терминах реальных систем стимулирования и наоборот. Помимо этого следует произвести идентификацию модели, то есть задать алгоритмы и меN I тодики установления соответствия между параметрами математической модели и реальной (моделируемой) системы.I Возникающие при этом трудности, за которые представители точных наук подвергаются справедливой критике, обусловлены спецификой стимулирования, субъектом которого может являться человек, группа людей, коллектив и т.д. Поэтому различные аспекты деятельности субъектов управления изучаются в различных областях научного знания экономике, теории управления, психологии, социологии и т.д. [8, 36, 60, 80, 85, 86, 93, 121, 122 и др.] Следовательно, как в самих формальных моделях стимулирования, так и при их использовании на практике, должно максимально учитываться все многообразие существующих подходов и результатов, так как необходимость согласования интересов управляющего субъекта, управляемого субъекта и окружающей среды существенно ограничивает область возможного компромисса и, следовательно, область допустимых управлений. Этим требованием как раз и объясняется то, что в различных частях на4 стоящей работы акцент делается на различные «описания» стимулирования. Ф Так как предпочтения субъектов управления в основном являются предметом исследования экономики и управления, то в первой и второй час-г тях, помимо исследования собственно базовых систем стимулирования, устанавливается взаимосвязь формальных задач принятия решений (теоретикоt игровых моделей) с перечисленными научными направлениями (психологические и социологические аспекты стимулирования в настоящей работе не рассматриваются), в частности рассматривается взаимосвязь между подхо-7 под величиной С в (1) и (2), то есть амплитуда "скачка", также как и план, может являться переменной величиной, каковой мы и будем ее считать в системах стимулирования С-типа и QC-типа в рамках предположения А.З [69, 72, 73]. Компенсаторная система стимулирования ГК-типа) характеризуется тем, что агенту компенсируют затраты при условии, что его действия лежат в определенном диапазоне, задаваемым, например, ограничениями на абсолютную величину индивидуального вознаграждения:а ( \ 1С(У)>У*Х(3) (Тк{х,у) = [О, у > х где в рамках предположения А.2’ х< с (С), с {•) функция, обратная функции затрат агента, то есть центр может компенсировать агенту затраты при у <х и не оплачивать выбор больших действий (см. рисунок 6). Множество компенсаторных систем стимулирования обозначим Мк. 37 Рис. 6. Компенсаторная система стимулирования Квазикомпенсаторные системы стимулирования ЮК-типа) отличаются от компенсаторных тем, что вознаграждение выплачивается агенту только при точном выполнении плана (см. рисунок 7): м оь& у) = ; (Л ' 1. [О, уФх Множество квазикомпенсаторных систем стимулирования обозначим Mqy. Этот класс систем стимулирования относительно подробно описан выше в разделах 1.1 и 1.2. р 2.2. Эффективность базовых систем стимулирования Рассмотрим перечисленные выше базовые системы стимулирования, акцентируя в основном внимание на их эффективности (то есть на минимальных затратах на стимулирование по реализации ими тех или иных действий агента см. раздел 1.2). Параллельно с теоретическим исследованием будем рассматривать иллюстративный пример модель стимулирования в одноэлементной детерминированной ОС, в которой функция дохода центра 1 2равна: Н(у) = by , b > 0, а функция затрат агента равна: с(у) = ау , а > 0. Если не оговорено особо, будем считать выполненными предположения А.1, А.2, А.З и А.4. Так как выше было доказано, что компенсаторные (и квазикомпенсаторные) системы стимулирования оптимальны, то есть обладают максимальной эффективностью, то необходимо сравнить эффективность других базовых систем стимулирования с эффективностью квазикомпенсаторных. т Скачкообразные системы стимулирования (С-типа). Как отмечалось выше, если не наложено ограничений на абсолютную величину индивидуального поощрения (предположение А.З), то при исследовании скачкообразных систем стимулирования амплитуду скачка С (то есть величину вознаграждения в случае выполнения плана) следует считать переменной величиной, устанавливаемой центром, наряду с планом. Множество действий, реализуемых системами стимулирования С-типа, имеет вид Р(С) = {у € А с(у) <С}. В том числе, в рамках предположения А.З' Р(С) = [0; у (С)], где с(у ) = С. Минимальные затраты на стимулирова2 ние равны: В то же время, такую замену следует производить с известной долей осторожности, пересчитывая и интерпретируя единицы измерения затрат и стимулирования, а также следя за выполнением введенных предположений. ‘ Напомним, что величина А(А, В) обозначает разность эффективностей классов систем стимулирования А и В (см. раздел 1.2). 53 |