|
128 В нашем случае, применительно к строительству, при расчетах на перспективу с использованием системы экономико-математических моделей указанная проблема в практическом и методическом отношении всегда была центральной. При этом, дилемма состояла в следующем: на какое описание развивающейся системы «внешняя среда», в границах которой функционирует и развивается строительный комплекс, ориентироваться при стратегических расчетах, т.е. каким образом формировать альтернативные варианты внешних условий, чтобы выбранные стратегии развития производства не выводили систему «в устаревшую целевую область». распространенных стратегии развития производства следует отнести «игровой» подход, который рассмотрен автором работы [91] применительно к строительству. Он связан с построением платежной матрицы S следующего вида: Cj ... Cj ... Cn Si • dn ••• dij ... din • • S = Si • dji ... dij din • sm dm1 •• • dmj • • • dmn Столбцы матрицы S соответствуют определенному сценарию Cj или варианту внешних условий, а строки стратегиям развития предприятий строительного комплекса в соответствующих условиях. Элементы матрицы djj есть оценка качества стратегии Si в условиях Cj. Выбор разумной стратегии может выполняться на основе различных критериев, например, максимильного критерия Вальда: |
192 данных и мобилизации творческого потенциала экспертов. Применительно к рассматриваемой задаче, как показал опыт, наилучшей формой организации информации для стратегических расчетов, в частности для определения вариантов условий, которые при управлении или планировании с учетом фактора неопределенности представляют один из аргументов функции потерь (вторым служит сама стратегия), можно считать сценарии будущего. В научной литературе высказывались различные точки зрения на роль сценариев при управлении и планировании на перспективу, а также к подходам в понимании таких терминов, как прогноз и сценарий. Прогнозы и способы их интегрирования в альтернативные картины будущего нас интересуют как источники входной информации для принятия стратегических решений. Подчеркивая организационный момент при формировании входных массивов, мы предполагаем, что такие массивы информации, полученные тем или иным способом, имеются. Они формируются, как правило, в процессе взаимодействия с плановыми органами, научно-исследовательскими и проектными организациями, экспертами и т.д. Задача состоит в упорядочении (организации) входных данных и представлении их в форме, пригодной для принятия стратегических решений. Главная трудность здесь кроется в системном использовании двух видов экономической информации: описательной (дескриптивной), ее основным источником служат генетические прогнозы и отраслевые проектировки, построенные методом экстраполяции тенденций изменения технико-экономических показателей и нормативной (прескриптивной), получаемой из экономико-математических моделей [64]. В нашем случае, применительно к промышленности, при расчетах на перспективу с использованием системы экономико-математических моделей указанная проблема в практическом и методическом отношении всегда была центральной. При этом, дилемма состояла в следующем: на какое описание развивающейся системы «внешняя среда», в границах которой функционирует и развивается промышленный комплекс, ориентироваться при стратегиче 193 ских расчетах, т.е. каким образом формировать альтернативные варианты внешних условий, чтобы выбранные стратегии развития производства не выводили систему «в устаревшую целевую область». Для решения указанных проблем при разработке программ развития производства наряду с расчетами по экономико-математическим моделям мы предлагаем использовать сценарный подход, который нашел широкое применение в практике управления. Основным методическим приемом данного подхода является формирование сценариев контрастов: стандартного варианта (продолжение действующих тенденций), улучшенного варианта и варианта с неожиданностями. Как показал опыт, наибольшей «эвристической силой» обладает вариант, «неожиданный» для сложившейся практики и связанный с резким увеличением объемов производства продукции. Но именно этот вариант стратегии «выбирался», как наиболее эффективный, когда модельные расчеты корректировались с помощью эвристических качественноколичественных аналогов вариантов развития внешней среды, отличающихся от формализованных экономико-математических моделей меньшей строгостью и внутренней согласованностью, но зато более комплексных, менее фрагментарных, более открытых в сторону нововведений, что при стратегических расчетах представляется решающим преимуществом [64]. Опорной точкой сценария многоаспектной внешней среды, как неотъемлемой части модели стратегического управления и планирования в условиях неопределенности, служит объем производства продукции, выражаемый в стоимостной форме. При этом стратегический выбор осуществляется в два этапа. На первом этапе объем продукции, отражающий потребность в ее производстве, задается «вилкой». Возможные в будущем объемы производства предприятий промышленного комплекса ограничиваются верхними и нижними значениями «вилки», которые устанавливаются на основе всей доступной информации, об источниках которой говорилось выше. Предполага 196 ты. Кроме того, важно учитывать также временной фактор, охватывающий все остальные, что обуславливает применение динамического моделирования, описывающего пространственно-временное состояние системы. К одной из наиболее распространенных моделей организации выбора стратегии развития производства следует отнести «игровой» подход, который рассмотрен автором работы [64] применительно к строительству. Данный подход может быть использован и в промышленности. Он связан с построением платежной матрицы S следующего вида: с, ... Cj . . . Cn S, d „ ... d jj . . . d m Si d n ... dij ... djn s m d m I — dmj • • • dmn Столбцы матрицы S соответствуют определенному сценарию Cj или варианту внешних условий, а строки стратегиям развития промышленного комплекса в соответствующих условиях. Элементы матрицы djj есть оценка качества стратегии Si в условиях Cj. Выбор разумной стратегии может выполняться на основе различных критериев, например, максимального критерия Вальдера: dj* = max min (djj) (3.4.1.) « j Применение указанного метода связано с рядом трудностей, к основным из которых следует отнести: |