CC BY
32
Вестник Челябинского государственного университета. 2010. № 3 (184). Экономика. Вып. 24. С. 35-41.
А. Н. Бирюков
ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОБЛЕмы БюДжЕТИРОВАНИЯ
в интегрированных производственных системах
НА ОСНОВЕ КОМБИНИРОВАННОГО
СИСТЕМНО-СИНЕРГЕТИЧЕСКИ-ИНФОРМАЦИОННОГО ПОДХОДА
Рассматривается задача повышения эффективности управления интегрированными производственными системами (ИПС), решение которых становится актуальным в современных условиях рыночного хозяйствования. Без применения инструмента бюджетирования в ИПС невозможно достижение стратегических целей бизнеса. Предложена экономическая концепция бюджетирования ИПС на основе комбинированного системно-синергетически-информационного подхода с построением экономико-математических нейросетевых моделей.
Ключевые слова: интегрированные производственные системы, нейросетевые модели, система бюджетирования, структурные подразделения, фонд материального развития, лицо, принимающее решение.
В последнее время дискутируется точка зрения по проблеме оценки и обеспечения стабильного функционирования комплексной системы производства любой отрасли народного хозяйства. Эти мнения дают определения таких различных аспектов стабильности работы производств, как финансовых, технологических и структурных. Мнения различные, но отмечается объединение их в одно направление, в том, что все элементы финансовой стабильности должны стать оценками системы, которая определяет эффект синергии от группы предприятий, интегрированных в систему. Он представляет собой системную модель стабильности оценки интегрированной структуры и ситуационным управлением над своим поведением.
Интеграция различных тенденций стала реальностью современного развития новых производственных структур в условиях рыночной экономики. Последние годы показали активность в организационно-экономических преобразованиях на российских предприятиях, расположенных в виде интегрированных производственных систем (ИПС), таких как создание холдингов, финансово-промышленных групп и т. д. Тот факт, что предприятия объединяются в интегрированные производственные системы, вовсе не означает совпадение оценок финансовых результатов ИПС с суммой финансовых результатов оценки её сложившихся подсистем.
Обобщённая оценка устойчивости моделей ИПС и ситуационного управления может быть представлена как иерархическая коллекция наборов параметров, которые рассчитываются
на каждый уровень в зависимости от собственных алгоритмов и правил.
Существуют отдельные направления исследования в области эффективности функционирования ИПС. Основными направлениями этих исследований являются: выявление и учёт факторов синергии на всех стадиях формирования (проектирования) и реструктуризации ИПС; выявление, анализ и систематическое улучшение показателей совместной деятельности; планирование показателей эффективности, постановка соответствующих целевых задач, организация и контроль за их выполнением в системе менеджмента; наращивание потенциала управляемости, сбалансированности мощностей управляющих и производственных компонентов ИПС.
Необходимо подчеркнуть, что современные ИПС оперируют значительными ресурсами, потеря которых в случае их неэффективного функционирования оказывается болезненной не только для самой ИПС, но и для экономики в целом. Задачи повышения эффективности управления ИПС являются важной экономической проблемой, решение которой становится особенно актуальным в рыночных условиях хозяйствования. Рассмотрим комбинированный системно-синергетически-информационный подход к исследованию проблемы бюджетирования в ИПС.
Бюджетирование ИПС представляет собой управленческий инструмент распределения (планирования) ресурсов, охарактеризованных в денежных и натуральных показателях для достижения стратегических целей бизнеса.
Для оптимального бюджетирования нужны адекватные количественные математические
модели и, прежде всего, прогнозная модель расходной части бюджета ИПС.
Построение таких моделей является непростым делом, поскольку условия моделирования очень сложные:
— моделируемая система характеризуется наличием в базе данных сильного «зашумления» и даже сознательных искажений («приписок») в силу субъективных тенденций планирования и отчётности;
— моделируемая система бюджетирования в ИПС относится к классу трудноформализуемых, особенно на этапе спецификации переменных и принятия решений с использованием моделей;
— моделируемая система, как, впрочем, большинство экономических систем, отличается дефицитом наблюдений в базе данных, которые обновляются лишь в отчётные периоды (один раз в месяц или квартал); заметим, что для применяемого в работе инструментария — нейронных сетей — это наиболее осложняющее обстоятельство;
— существенное влияние на деятельность структур ИПС оказывают случайное (неконтролируемое) изменение внутренней структуры моделируемой системы за период формирования базы данных, например изменение налогового законодательства на разных уровнях;
— существует сильная зависимость показателей деятельности моделируемой системы бюджетирования в ИПС от случайных воздействий внешней экономической, политической и социальной среды.
Перечисленные условия моделирования потребовали комбинированного системно-синер-гетически-информационного подхода к разработке методики бюджетирования в ИПС с привнесением новых идей в разработку концептуального базиса моделирования и алгоритм модели [4].
При выборе научного инструментария для решения практической задачи повышения эффективности бюджетирования ИПС исходим из того, что на пороге XXI в. в науке сформировалась новая методология научных исследований. Согласно [6] важное место в этой методологии занимают три фундаментальных и взаимодополняющих подхода к научным исследованиям: системный, синергетический, информационный.
В данной работе используются все три подхода. При этом именно их взаимосвязь (взаимное дополнение) позволила разработать принципи-
ально новые эффективные нейросетевые модели (НСМ) бюджетирования в ИПС в столь сложных условиях моделирования [4].
Остановимся коротко на сути каждого подхода.
1. Системный подход базируется на целостном видении исследуемых объектов, явлений или процессов и представляется наиболее универсальным и адекватным методом анализа и исследования технических, экономических и других систем. Целостное видение подразумевает прежде всего учёт взаимодействия изучаемой системы с другими системами в над- и подсистеме и с внешней средой.
В литературе понятие «система» трактуется по-разному. Наиболее подходящим для нашего исследования является следующее определение: система — это «совокупность элементов, находящихся в рациональных отношениях и связи между собой и образующих определённую целостность, единство (интегративное свойство), которое не сводится к сумме свойств элементов», причём границы целостности задаются пределами управления [6].
Подчеркнём, что в этом определении «рациональные отношения» между элементами являются обязательными. При этом элемент понимается обобщённо, как элемент структуры системы. Под «взаимодействием» понимается обмен потоками вещества, энергии, информации, финансами с другими элементами и внешней средой. В частности, элементом структуры может быть база данных или база знаний в информационной системе.
Понятие «управление» при системном подходе тоже понимается обобщённо и включает в себя любое воздействие (вещественное, энергетическое, финансовое, информационное) на управляемый элемент системы.
Оговорим характер взаимодействия системы со средой. Система выступает как нечто целое относительно окружающей среды. Возмущающим воздействиям окружающей среды противостоят внутренние связи между элементами системы, и чем эти связи сильнее и устойчивее, тем более устойчива система к внешним возмущениям. Другими словами, система должна обладать механизмом иммунитета по отношению к деструктурирующим сигналам внешней среды, и об этом надо позаботиться при постановке задачи и разработке модели бюджетирования в ИПС.
В рассматриваемой системе (будем далее называть её системой бюджетирования (СБ)
в ИПС) элементами являются: планирующие органы в структуре ИПС и лица, принимающие решения по бюджетированию (ЛПР), федеральное, региональное и местное законодательство, потребители продукции ИПС в разных отраслях народного хозяйства.
Общая цель функционирования всех элементов системы бюджетирования в ИПС — это систематическое улучшение показателей совместной деятельности; планирование показателей эффективности, постановка и реализация соответствующих целевых задач ИПС.
Интегративное свойство СБ, образуемое за счёт рационального взаимодействия элементов, состоит в принципиальной возможности социально-экономического развития данной производственной структуры, т. е., по существу, в соблюдении общесистемного закона гомеостата [6].
Системный подход к исследованию поставленной проблемы бюджетирования состоит в том, что доходная и расходная части бюджета ИПС при моделировании рассматриваются как единое целое в СБ. Концептуальный базис моделирования разработан с учётом взаимного влияния всех звеньев системы друг на друга, а также влияния над- и подсистем.
В частности, расходная часть бюджета ИПС в своих двух уровнях (см. ниже) связывается с надсистемой — бюджетами ИПС — и с подсистемами — структурными подразделениями, непосредственно реализующими продукцию и услуги потребителям. Доходная часть бюджета ИПС формируется через управляющие воздействия — законы, постановления различного уровня власти, связь с внешней средой — поставщиками, потребителями, бизнесом, т. е. реализуется обратная связь через экономический микроклимат вокруг ИПС. Доходная и расходная часть бюджета ИПС между собой связываются единым и краткосрочным планом (балансными отношениями) с учётом взаимного перекрытия доверительных интервалов прогноза.
Системный аспект развиваемого комбинированного подхода к исследованию СБ заключается также в том, что концептуальный базис (теоретическая основа) информационноматематических моделей СБ разработан [3] как следствие из детерминированных общесистемных законов и закономерностей кибернетики [6].
2. Синергетический подход представляет собой новый метод научного познания, переосмыс-
ливающий роль случайных факторов с порождением синергического (интегративного) эффекта, открывающий новые возможности для анализа нелинейного взаимодействия этих факторов, пересматривающий роль организации и хаоса в природе и обществе.
Синергетический аспект в исследовании СБ в ИПС заключается в разработке концептуального базиса моделирования, имеющего чётко выраженную конструктивную направленность. Синергический эффект — это интегративный эффект от структурирования переменных состояния бюджетной системы ИПС в виде «русел» в многофакторном объединённом пространстве входных факторов и выходных величин О = = Х , где ® — знак ортогонального произведения.
3. Информационный подход в научном познании можно рассматривать как развитие системного подхода, органически дополненного извлечением новых знаний при преобразовании информации.
Сегодня считают, что информация — это мера порядка, мера сложности системы, характеристика внутреннего разнообразия системы, мера вероятного выбора одной из возможных траекторий развития процесса. Информационные процессы лежат в основе практически всех явлений в природе и обществе. Информационный подход позволяет высветить ранее не замеченные качества и свойства объекта. В последних исследованиях показано, что существуют законы природы более общие, чем физические,— законы информатики [5].
С позиции информационного подхода СБ рассматривается как система, где в части блоков и подсистемах по заданным правилам (алгоритмам) осуществляется структурирование, хранение, извлечение, перемещение и преобразование информации с извлечением закономерностей, скрытых в сильнозашумлённых данных.
Суть информационного подхода в исследовании СБ состоит в том, что за счёт преобразования информации при обучении нейросетевой адаптивной модели порождаются новые знания об уровне необходимого фонда развития структурных подразделений ИПС.
Взаимодействие системного, синергетического и информационного подходов состоит в следующем. Комбинация системного и синергетического подходов обеспечивает специфическое наполнение предлагаемых системных
концепций при синтезе СБ и её моделей, использует вероятностные законы и стохастические модели, в частности нейросетевые. Так, прогноз получается на основе нелинейной многофакторной нейросетевой модели, а риск выхода за доверительные интервалы оценки прогноза определяется по вероятностной модели риска.
При образовании подсистемы извлечения знаний из данных отчётности, т. е. объединении данных отчётов и планов структурных подразделений ИПС в одну базу данных (одну информационную подсистему) начальная энтропия такой подсистемы возрастает по сравнению с энтропией отдельного элемента. Действительно, каждая объясняющая переменная X. и моделируемая величина У имеют больший размах в таком массиве и, соответственно, большее число возможных состояний. Другими словами, мы «вносим дополнительную энтропию» в систему.
Согласно синергетическому подходу такой порождаемый «хаос» может стать зародышем развития новой, более совершенной системы. В СБ так и происходит. Поскольку мы заставляем элементы взаимодействовать информационно в качестве обучающих примеров в нейросетевой модели, энтропия подсистемы извлечения знания при обучении НСМ резко уменьшается: в порождаемом «эталоне» — условном математическом ожидании моделируемого показателя М [у|х « )] возможные (с заданной доверительной вероятностью) состояния оцениваются теперь трубкой в многомерном пространстве [3]. При дальнейшей организации информации в нейросетевой модели (образовании «русел») эта трубка сужается, а энтропия уменьшается.
В целом комбинированный системно-синерге-тически-информационный подход к исследованию СБ и разработке концептуального базиса моделирования даёт наполнение и реализацию основной экономико-математической концепции модели СБ.
Таким образом, предложенный системно-синергетически-информационный подход создал методологическую основу новой методики бюджетирования в ИПС, что реализовано в создании экономической концепции методики, концептуального базиса нейросетевой модели [3; 5].
Формулировка экономической концепции двухуровневой системы распределения финансовых ресурсов ИПС
Предлагается двухуровневая система распределения финансовых средств в ИПС и между структурными подразделениями (СП), в которой
на каждом иерархическом уровне (рисунок) реализуется свой принцип распределения и строится соответствующая модель — математикоинформационное обеспечение поддержки для принятия решений лицом, ответственным за решения по бюджетированию (далее — лицо, принимающее решения — ЛПР). Данная система позволяет взвешенно и объективно учитывать как интересы ИПС по решению технических и финансовых проектов, так и особенности внешней экономической среды на территориях, где расположены ИПС, финансово-экономическое состояние каждого СП в ИПС и показатели эффективности его работы.
Верхний уровень реализует принципы распределения фонда материального развития (ФМР) между СП в ИПС, т. е. той части финансовых ресурсов, которые направлены на выравнивание фактически сложившегося уровня обеспеченности ИПС финансовыми ресурсами. Здесь учитывается предыстория процесса развития производственных инфраструктур. Данный принцип можно назвать «принципом обеспечения равномерности темпов развития ИПС», поскольку выделяемый ИПС ФМР Б пропорционален разности между средним показателем уровня потребности в определённых объектах финансовой инфраструктуры в ИПС в расчёте на одного работающего и фактическим показателем этой потребности в 7-м СП.
Модель (1) распределения на верхнем уровне также детерминирована с использование экспертных поправочных коэффициентов, учитывающих структуру работающих и территориальные различия в стоимости создания единицы соответствующих объектов финансовой инфраструктуры.
Нижний уровень схемы распределения реализует принцип прозрачного, объективного распределения ФМР из ИПС, между службами и подразделениями его СП, пропорционально обобщённому показателю эффективности работы этих служб и подразделений в течение некоторого ретроспективного периода (2-3 года) с прогнозом обобщённого показателя на планируемый период.
Данный принцип можно назвать «соревновательным», поскольку в лимитируемых пределах
Уу е I 5 НI верхнего и нижнего уровня ФМР
у I 1р 1р I
больше получает тот, у кого прогнозный обоб-
Структурно-функциональная схема двухуровневой системы распределения финансовых средств в ИПС
щённый показатель эффективности производства выше на планируемый период.
На нижнем уровне модель наиболее сложная из всех уровней: это гибридная оптимизационностохастическая модель, включающая в себя три части:
— нейросетевую модель (НСМ) — стохастическую прогнозную многофакторную нелинейную модель, которая описывает (аппроксимирует) скрытую в базе данных (БД) функциональную зависимость обобщённого показателя эффективности Ф от ряда первичных входных факторов
Xj, j = 1, n, ответственных за финансово-экономическое состояние СП. БД образуют ретроспективные данные кластера примерно однородных объектов — СП;
— оптимизационную модель задачи линейного программирования (ЗЛП), в которой количественно находит отражение «соревновательный принцип»;
— модель временного ряда (ВР), по которой определяются в точке прогноза все динамические входные факторы X}. (t), введённые в НСМ. Эта модель общеизвестна [2] и реализуется в программной среде Excel.
Ниже модели всех уровней рассмотрены подробно. Особый интерес представляет оригинальная гибридная модель для нижнего уровня, поскольку методологию её построения можно применить ко многим экономическим, статистическим и динамическим объектам.
Модель верхнего уровня распределения фонда материального развития между структурами ИПС
Известны две модификации методики по распределению ФМР:
1) расчёт по формуле, общей для всех ИПС;
2) расчёт на основе процедур конкурсного отбора инвестиционных проектов (программ) ИПС.
В случае использования формульного подхода размер финансовых средств Б ^ из ФМР ИПС, выделяемый /-му СП, рассчитывается следующим образом:
§ ■ (1)
где Бр — общий объём средств из ФМР ИПС; П — расчётный объём потребности /-го СП в инвестиционной финансовой помощи; П — расчётный объём потребности ИПС в инвестиционной финансовой помощи для обеспечения потребности в финансовых ресурсах.
Величина Пможет быть найдена по формуле
§ = (Рп • -Oi) с • крт • Hi (2)
1 V ’
^ 1
где ОП — средний по ИПС показатель уровня потребности в определённых объектах производственной и инженерной инфраструктуры в расчёте на одну тысячу человек; О — фактический показатель уровня обеспеченности в определённых объектах производственной и инженерной инфраструктуры в /-м СП; кс — поправочный
коэффициент структурного подразделения СП, учитывающий объективные различия ИПС в потребности определённого количества производственной и инженерной инфраструктуры в расчёте на одного работающего; С — средняя по ИПС стоимость создания единицы соответствующих объектов производственной и инженерной инфраструктуры; Н — численность постоянно работающих в /-м СП; крПП — поправочный коэффициент расходных потребностей / -го СП, отражающий объективные различия в стоимости создания единицы соответствующих объектов производственной и инженерной инфраструктуры; У — уровень финансовой обеспеченности / -го СП (% к величине общего ФМР), образующийся после распределения средств на выравнивание финансовой обеспеченности (т. е. У — это уровень финансовой обеспеченности при планировании, образующийся перед распределением ФМР).
Сделаем замечания по расчёту некоторых величин, входящих в формулы (1)-(2).
1. Состав получателей {/} : /* = 1,т* средств ФМР можно ограничить только теми СП, у которых уровень финансовой обеспеченности ниже установленного ИПС уровня У0, т. е.
{/*}: V\ < Vо, т* < т. (3)
2. При расчёте коэффициента структуры работающих кс можно, кроме градации работающих по категориям, учесть дополнительные факторы, например фактор масштаба. Он состоит в том, что потребность в определённых объектах производственной и инженерной инфраструктуры не пропорциональна числу работающих Н .
Таким образом, использование формул (1)-(3) позволяет распределить средства ФМР пропорционально недостающей численности работающих в определённых объектах производственной и инженерной инфраструктуры с учётом уровня существующей финансовой обеспеченности ИПС после распределения средств фондов выравнивания их финансовой обеспеченности. Модель нижнего уровня распределения выделенного ФМР структуре ИПС между её службами и подразделениями
Показано, что распределение средств ФМР между СП данного -го ИПС с учётом его показателей эффективности {фу } деятельности за
прошлый отчётный период можно свести к за-
даче линейного программирования [5]: требуется найти такие оптимальные объёмы вложений финансовых средств {yj }, которые доставляют
максимум функции эффективности F(0 j) при наложенных ограничениях:
Fy) = £ Ф/j У/j ^ max F(Уу), (4)
j=1 y^D J
D: S% < уу < SB; £ yy < Sip;
‘ j=i _____________________
У=(У-1, У/2,-, Уп); Уу ^ 0; j=1, n i = 1, mj, (5)
где D — допустимая область изменения Уj в «-мерном пространстве; У ^ — объём финансовых средств, планируемых в i-м ИПС для j-го
❖
СП; п — количество СП; m — количество СП, получающих ФМР; SВ, SH — верхний и нижний уровни ограничений на объёмы выделяемых средств, определяемые решением руководящего совета ИПС; F (У) — функция цели в задаче линейного программирования; Ф ^ — коэффициенты эффективности в различных СП, определяемых в НСМ, т. е. в ЗЛП — это заданные числа; S p — общий объём средств, выделяемых верхним уровнем бюджетирования i-му СП по ФМР. При этом величины {Sip} рассчитываются на
среднем уровне I иерархической схемы (см. рисунок) по модели (1)—(3), а для определения коэффициентов эффективности {Ф/j}, как отмечалось
выше, строится специальная нейросетевая модель (НСМ), в которой Фj находятся как [1] нелинейные функции многих переменных первичных факторов {xk} и общего объёма выделенных j-му СП бюджетных средств Мj, который характеризует эффект масштаба в работе СП:
Ф/j = fi(xk,Mj), i = 1,m*; j = 1,n; Фуe[0;1] (6)
по базе данных, наблюдаемых за некоторый отчётный период (2-5 лет).
Замечание. Коэффициенты {Фу(xk)} дифференцируют объёмы вложений {уу} в каждое j-е
СП в зависимости от объективного показателя эффективности его работы на прогнозный планируемый период. Следовательно, введение в модель {Фу} связывает интересы верхнего I и нижнего II уровней бюджетирования и стимулирует развитие СП: чем выше объективный показатель
{Фу }, тем большая доля финансовых средств будет выделенау-му СП по ФМР.
Через величину £ осуществляется влияние верхнего уровня на нижний. Другими словами, обе задачи (1)-(2) взаимосвязаны. В этом и состоит ядро предлагаемой экономической концепции.
Таким образом, разработана экономическая концепция бюджетирования в ИПС на основе комбинированного системно-синергетическо-информационного подхода. Предложена двухуровневая система распределения финансовых ресурсов ИПС, верхний уровень соответствует распределению суммы бюджета ИПС между его СП, а нижний — распределению части бюджета ИПС — фонда материального развития — между СП.
Для каждого из двух уровней распределения финансовых средств разработана своя экономико-математическая модель, реализующая соответствующий принцип распределения: для уровней I — детерминированная (формульная) модель, основанная на принципе равномерной обеспеченности работающих в производственно-инженерной инфраструктуре с учётом уровня существующей финансовой обеспеченности ИПС, а на уровне II — комбинированная модель, состоящая из двух частей — оптимизационной (линейного программирования) и прогнозной многофакторной нелинейной нейросетевой модели, которые реализуют прин-
цип распределения пропорционально специально введённым коэффициентам эффективности работы СП.
Список литературы
1. Аткинсон, Э. Б. Лекции по экономической теории государственного сектора : учебник : пер. с англ. / Э. Б. Аткинсон, Дж. Э. Стиглиц. М. : Аспект-Пресс, 1995. 832 с.
2. Айвазян, С. А. Прикладная статистика и основы эконометрики / С. А. Айвазян, В. С. Мхито-рян. М. : Юнити-Дана, 1998.
3. Галушкин, А. И. Теория нейронных сетей : учеб. пособие для вузов / А. И. Г алушкин ; общ. ред. А. И. Галушкина. Кн. 1. М. : ИПРЖР, 2000. 416 с.
4. Г атауллин, Р. Ф. Моделирование бюджетных процессов на муниципальном уровне на основе нейросетей / Р. Ф. Гатауллин, С. А. Горбатков, А. Н. Бирюков, О. И. Глущенко. Уфа : Вост. ун-т, 2008.
5. Гуревич, И. М. Законы информатики — основа исследований и проектирования сложных систем / И. М. Гуревич // Информ. технологии. 2003. № 11. (Прил. к журн.).
6. Прангишвили, И. В. Системный подход и общесистемные закономерности / И. В. Прангиш-вили. М. : Синтег, 2000. 528 с. (Системы и проблемы управления).
7. Хайкин, А. А. Нейронные сети : полный курс : пер. с англ. / А. А. Хайкин. 2-е изд. М. : Вильямс, 2006.
