CC BY
107
ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА
К ВОПРОСУ ПРИМЕНЕНИЯ ГИБРИДНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ МАРКЕТИНГОВОГО ПРОСТРАНСТВА
Г.Л. Багиев,
профессор кафедры маркетинга Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук, профессор, заслуженный деятель науки РФ
Е.Г. Серова
докторант кафедры маркетинга Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
кандидат экономических наук, доцент [email protected]
Использование пространственно-системной парадигмы в условиях развития рыночных отношений в России обусловливает необходимость системных исследований взаимодействия субъектов маркетингового пространства. В статье раскрывается актуальность совершенствования подходов, методов моделирования и прогнозирования маркетинговых систем с учетом их динамики, возможности измерения и оценивания факторов, влияющих на пространственное взаимоотношение и эффективность взаимодействия рыночных субъектов. Предлагается концепция гибридного моделирования, основанная на сочетании оптимизации, имитации, формальной системы логического вывода, то есть на использовании моделей, имеющих комбинированную архитектуру. Описываются подходы, связанные с применением интеллектуальных методов моделирования, с помощью которых могут реализовываться системные свойства адаптивности, обучения, самонастраивания и обеспечения устойчивости развития пространственных систем маркетинга.
Ключевые слова: маркетинг, пространственная экономика, маркетинговое пространство, маркетинговая система, архитектура маркетинговой информационной системы, гибридные модели и системы.
УДК 65; 339.138 ББК 65.050.2
Системные исследования маркетингового пространства. Основным достоинством научного направления, в основе которого лежит пространственный подход, является его междисциплинарность и возможность использования преимуществ системного подхода и синергетического эффекта при изучении вопросов, связанных с пространственной организацией экономики и систем управления, в том числе маркетинговых систем.
Проблемы экономического пространства привлекали внимание еще античных философов (Аристотель, Платон), создателей социальных утопий (Т. Мор, Т. Компанелла, Ш. Фурье, Р. Оуэн), а в XVII-XVIII столетиях эти проблемы нашли отражение в структуре создававшихся экономических теорий. Теории региональной производственной специализации и межрегиональной торговли были впервые выдвинуты не регионалистами, а международниками. В первую очередь, необходимо упомянуть классиков английской политической экономии А. Смита и Д. Рикардо, затем шведских экономистов — Э. Хекшера (E. Hecksher) и Б. Олина ( B. Ohlin). Основы пространственной экономики были заложены в рамках немецкой (И. Тюнен, К. Риттер, А. Геттнер, А. Вебер, А. Леш, В. Кристаллер), голландской (X. Бос, Я. Тинберген), скандинавской (Т. Хагерстранд), французской (Ж. Бо-же-Гарнье, Ж. Шабо, П. Айдалот, Ж. Будвиль) и американской (Р. Хартшорн, У. Айзерд, В. Бунге, Э. Ульман, П. Хаггет, Э. Хувер) научных школ. Представители этих научных сообществ создали теоретическую базу моделирования пространственно-временной организации хозяйства и жизнедеятельности населения, обосновали закономерности расслоения пространства, трансформации его отдельных компонентов в условиях конкурентной экономики. Август Леш — создатель первой полной теории
пространственного экономического равновесия, доказывал оптимальность гексагонального размещения фирм (в вершинах правильных шестиугольников). Он разработал принципиальные основы теории пространственного экономического равновесия, дал подробное математическое описание рыночного функционирования системы производителей и потребителей, где каждая экономическая переменная привязана к определенной точке пространства, а основными элементами уравнений модели равновесия являются функции спроса и издержек. Основной метод А. Леша — это абстрактно-теоретический анализ в его математической форме. За последние 50 лет балансовые модели [3, 5] и модели общего экономического равновесия на основе межотраслевых балансов [8, 10] были дополнены пространственными эконометрическими моделями [9].
Однако понятийный аппарат, определение и концептуальные основы пространственных наук все еще находятся в стадии обсуждения и дискуссий. Так П.А. Минакир утверждает, что пространственная экономика, с теоретической точки зрения, является не более чем фрагментом общей экономической теории, содержание и границы предметной области которого до настоящего времени ясного и однозначного определения не получили. В значительной степени приходится довольствоваться некими интуитивными представлениями даже в таких вопросах, как объект пространственных исследований [6].
А.Г. Гранберг показал, что «Экономическое пространство — это насыщенная территория, вмещающая множество объектов и связей между ними: населенные пункты, промышленные предприятия, хозяйственно освоенные и рекреационные площади, транспортные и инженерные сети и т. д. Каждый регион имеет свое внутреннее пространство и связи с внешним про-
© ПСЭ, 2015
1 83
^ Д ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА___________________
странством» [4]. П.А. Минакир считает, что: «Пространственная экономика есть форма существования экономики как совокупности взаимодействующих экономических агентов, определенным образом распределенных в географическом пространстве. При этом под экономическим агентом имеется в виду индивидуум (или группа индивидуумов), который (которые) участвует хотя бы в одном из процессов производства, обмене, потреблении» [6].
Авторы маркетинговое пространство рассматривают, как совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих отношений по поводу создания, распределения и использования уникальных ценностей, т.е. как целостную систему, что позволяет измерить и оценить эффективность взаимодействия входящих в это пространство элементов с единых концептуальных позиций. Измерение результатов маркетинговой деятельности отдельных субъектов рынка, в конечном итоге позволяет формировать траектории поведения маркетинговой системы в целом, в зависимости от внутренних и внешних связей, формирующих маркетинговое пространство [2]. При этом отмечается, что маркетинг пространственного взаимодействия требует непрерывной ориентации на инновационные изменения в производстве и в системе управления им, а значит постоянного совершенствования интеллектуальной деятельности, что необходимо в связи с усложнением процесса изучения реальности и виртуальности взаимодействия бизнес субъектов, т.е. их творческого общения при решении задач потребителя [1].
Системные исследования маркетингового пространства предполагают, что главный результат изучения маркетинговой системы не только условия ее формирования, а эффективность оптимального функционирования и развития. Особое внимание в системных исследованиях маркетинга должно уделяться изучению причинных связей поведения маркетинговой системы и выявлению такой ее структуры и свойств, которые обеспечат эффективную реализацию маркетинговых мероприятий.
Можно полагать, что системные маркетинговые исследования структурно будут включать три основных направления [1]:
1. Теоретические основы, включающие изучение закономерностей и тенденций развития концепций, инструментария и технологий маркетинга; измерение и оценка свойств больших систем маркетинга; развитие методов моделирования и системного анализа больших систем маркетинга в условиях формирования киберпространства.
2. Совершенствование управления системами маркетинга: управление развитием систем маркетинга; автоматизация управления систем маркетинга; экономические обоснования управления системами маркетинга; нормативно-правовая и организационная база управления систем маркетинга; государственное регулирование систем маркетинга (маневрирование, ценообразование, спрос и предложение).
3. Маркетинговая политика: федеральные и региональные маркетинговые стратегии, программы, механизмы их реализации; отраслевые особенности формирования и развития межотраслевых систем маркетинга; капитал, потенциал и сбережение маркетингового ресурса; ценовая и тарифная политика в системах маркетинга; внешнее маркетинговое взаимодействие и связи с глобальной маркетинговой системой и ее отдельными зонами.
В качестве наиболее важных свойств большой системы маркетинга целесообразно выделить:
• Устойчивость функционирования и развития;
• Адаптивность;
• Надежность;
• Целостность и автономность ее подсистем;
• Многокритериальность выбора решений;
• Синергию;
• Репликацию.
Применительно к пониманию сущности больших систем маркетинга свойства могут быть сгруппированы в три комплекса: структурные, движения (функционирование и развитие) и управляемости. Исследование свойств каждого комплекса представляет самостоятельную задачу системных исследований маркетинга.
В структуре свойств больших систем маркетинга особую значимость в современных условиях хозяйствования имеют свойства динамичности, гибкости и адаптивности, которые формируют структурную и экономическую стабильность.
В основе пространственно-временного подхода при исследовании маркетинговой пространственной системы (МПС) должен лежать принцип системности и рассмотрения ее состоящей из элементов разных типов, обладающих разнородными связями между ними в пространстве. МПС может трактоваться как совокупность социально-экономических образований рыночного пространства, находящихся в непрерывном пространственном взаимодействии по поводу формирования и развития спроса на товары и услуги и получения прибыли. Все виды пространств обладают рядом общих свойств: протяженностью в разных направлениях, взаиморасположением объектов пространства, узлами (центрами), сетями и т.п. Важнейшим преимуществом пространственного подхода является возможность много размерного представления пространственно-локализованной системе маркетинга, в рамках которой взаимодействуют экономические, социальные, географические, политические, технологические факторы, определяющие, как равновесное функционирование и развитие пространственной системы маркетинга в целом, так и обеспечение условий максимизации эффективности ее функционирования.
Таким образом, в рамках пространственной концепции, МПС трактуется как сложная система, совокупность подсистем и связей между ними во многих измерениях: социальном, отраслевом, территориальном и т.д. [7].
Гибридные системы и модели в исследованиях маркетингового пространства. Междисциплинарный характер исследований маркетингового пространства заключается не только в расширении предмета исследований (совместном изучении разных видов пространств), но и синтезе понятийного аппарата и методологий общественных, гуманитарных, социологических и технических наук, моделировании и прогнозировании взаимодействия и взаимовлияния пространств разных видов, обобщении теоретических результатов, создании междисциплинарных баз данных. Анализ показал, что определение качественных показателей, влияющих на равновесное функционирование и развитие маркетинговой пространственной системы, и формирование условий максимизации ее эффективности влечет за собой учет четырех основных групп факторов: рыночных, макроэкономических, отраслевых и социально-технологических. Решение подобного рода многокритериальных задач предполагает использование гибридных интеллектуальных систем, в которых может применяться совокупность:
• систем нечеткой логики,
• генетических алгоритмов,
• искусственных нейронных сетей,
• имитационных, в том числе агентных моделей,
• аналитических моделей,
• экспертных систем.
Главное преимущество использования этих систем заключается в работе с неточными и приближенными данными, что не может быть выполнено с помощью традиционных или классических методов моделирования, которые часто не охватывают сущности рассматриваемой сложной системы. К гибридным системам относятся проблемно-ориентированные интерактивные системы, сочетающие в себе достоинства имитационных, оптимизационных и экспертных систем. Отметим, что перечисленные виды систем не являются взаимоисключающими. Более того, существуют системы, содержащие в себе все три элемента — оптимизацию, имитацию и формальную систему логического вывода. Так же как и в оптимизационной системе возникает необходимость в организации имитационного режима работы, так и в имитационной системе, во многих случаях, возникает необходимость в организации оптимизации. Чаще всего, оптимизация используется при подготовке тех вариантов управлений, которые будут затем сравниваться с помощью имитации.
1 84
В тех случаях, когда с помощью имитационной системы воспроизводится не только сам сложный процесс, но и работа системы управления этим процессом, оптимизационные алгоритмы реализуются в режиме имитации функционирования системы управления в целом. Кроме того, создаются системы, объединяющие преимущества имитационного подхода и экспертных систем. Например, при воспроизведении в рамках имитационной системы функционирования системы управления сложным процессом, в число средств, поддерживающих процесс принятия решения, могут включаться и экспертные системы. С другой стороны, вычисления в экспертных системах могут требовать прогноза развития процесса, т.е. его имитации.
В большинстве случаев оптимизация рассматривается как метод анализа проблемы управления, а не как средство поиска ее решения. Включение в интерактивные оптимизационные системы имитационного режима работы закономерно и отражает недостаточность использования лишь средств оптимизации для адекватного отображения реального содержания проблем управления. При выборе управляющего воздействия и принятии решения, необходимо помимо оптимизации иметь возможность подробного воспроизводства процесса при нескольких вариантах управлений, другими словами, провести эксперимент на имитационной модели. Если же возникает вопрос о содержании самого процесса принятия решений, то одним из эффективных подходов может быть использование экспертных систем.
Таким образом, все три вида проблемно-ориентированных интерактивных систем взаимозависимы, взаимосвязаны и могут дополнять друг друга, а использование всех трех инструментов — оптимизации, имитации, формальных систем логического вывода т.е. построение гибридных систем, является естественным при решении различных достаточно сложных проблем планирования, управления, в том числе маркетинговыми пространственными системами в целях максимизации эффективности их функционирования.
Гибридными называются модели, использующие различные подходы, стили, парадигмы моделирования в рамках одной разработки для построения наиболее адекватной и результативной модели. В настоящее время можно говорить о все возрастающем внимании к построению гибридных имитационных моделей, имеющих комбинированную архитектуру. Например, конкурентную борьбу нескольких компаний за рынки сбыта удобно моделировать с помощью агентного подхода, представляя модель экономического развития региона в рамках системно-динамической парадигмы.
В работе [11] приводится модель цепочек (сетей) поставок, в которой процессы внутри компании моделируются системнодинамической диаграммой, а взаимодействие компаний друг с другом — дискретно-событийной. Моделирование социально-политических процессов возможно при одновременном использовании преимуществ агентного моделирования и системной динамики: например, агенты (население, семьи) живут в среде (инфраструктура, рабочие места, жилье), динамика которой может быть описана в терминах системой динамики. Гибридные модели могут быть применены при формировании устойчивых адаптивных архитектур маркетинговых информационных систем в условиях пространственной экономики.
Модель оценки устойчивости маркетинговой информационной системы в условиях ее пространственного взаимодействия. Применение интеллектуальных систем и моделей, использование различных подходов, стилей, парадигм моделирования в рамках одной разработки для построения наиболее адекватной и результативной гибридной модели является одним из эффективных методов решения управленческих задач в маркетинге. В результате гибридизации методов интеллектуальной обработки информации, объединения нескольких технологий искусственного интеллекта появился термин “мягкие вычисления” (soft computing), который в 1994 году ввел Л. Заде. Мягкие вычисления представляют собой набор вычислительных методологий, которые обеспечивают основу для понимания, конструирования и развития интеллектуальных систем. Soft Computing объединяет такие области,
______________ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА ^ Д
как вероятностные рассуждения и эволюционные алгоритмы, искусственные нейронные сети (НС) и нечеткая логика (НЛ). Эти области дополняют друг друга и используются в различных комбинациях для создания гибридных интеллектуальных систем. Примером использования такого подхода служит модель, позволяющая исследование таких важных свойств пространственной системы маркетинга, как устойчивость и адаптивность ее информационной архитектуры [12].
Устойчивость архитектуры пространственной информационной системы маркетинга определяется стабильностью ее структуры, параметров состояния, и, главное, стабильностью течения процесса ее функционирования и развития. Свойство адаптивности системы маркетинга означает, прежде всего, ее гибкость и самонастраиваемость. Адаптивная архитектура — это «разумная» архитектура, обладающая свойством настраиваться на потребности конкретного предприятия и позволяющая организациям оперативно реагировать на изменения рынка и информационно-технологических потоков [7].
Для оценки устойчивости архитектуры маркетинговой информационной системы могут быть применены гибридные модели, сочетающие в себе преимущества имитации, оптимизации и мягких вычислений. Среди них выделим такие методы, которые могут реализовать свойства адаптивности и способность обучаться, самонастраиваться. Это, прежде всего, нейронные сети и нечеткая логика. Обе технологии являются средствами моделирования и работают после стадии обучения (в случае НС) или извлечения знаний (в ситуации с НЛ). Нейронные сети применяются в тех случаях, когда зависимые и независимые переменные связаны сложными нелинейными соотношениями. Обучение НС осуществляется посредством изменения весов между слоями сети, они обладают свойством обобщения, способны устанавливать сложные взаимоотношения между входными переменными, не требуют никаких предварительных допущений о структуре оцениваемых соотношений.
Нечеткая логика позволяет эффективно решать сложные задачи менеджмента, когда решение проблемы известно в виде структурированных человеческих знаний, опыта, эвристики, интуиции о рассматриваемом процессе, т.к. предполагает возможность использования лингвистических переменных и нечеткую принадлежность элемента множеству. НЛ может быть успешно применена при решении задач, связанных с системными исследованиями маркетингового пространства, например, такими, как получение количественной оценки устойчивости архитектуры пространственной информационной системы маркетинга. Общая структура системы, использующей нечеткую логику, содержит основные блоки, синергетический эффект совместного взаимодействия которых определяет интеллектуальность функционирования системы: базу знаний, блок решений, блоки фаззификации и дефаззификации [12].
Заключение. Маркетинговое пространство может рассматриваться, как совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих отношений по поводу создания, распределения, и использования уникальных ценностей, т.е. как целостная система, что позволяет измерять и оценивать эффективность взаимодействия входящих в это пространство элементов с единых концептуальных положений. В пространственном измерении поведения маркетинговой системы повышается роль использования системных исследований на всех иерархических уровнях ее функционирования. Особое внимание при проведении системных исследований маркетингового пространства следует уделять рыночным, макроэкономическим, отраслевым и социально-экономическим факторам. При решении многокритериальных задач поведения пространственных маркетинговых систем целесообразно использовать модели, базирующиеся на преимуществах имитационных, оптимизационных и экспертных систем познания. Определение и оценка метрики показателей, влияющих на равновесное поведение и развитие маркетинговой пространственной системы и формирование условий максимизации ее эффективности, может быть обеспечено с помощью гибридных методов интеллектуальной обработки информации.
185
^ Д ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА
Литература
1. Багиев Г.Л., Длигач А.А., Мефферт Х., Фритц В. Диверсификация функций маркетинга и восприятие потребителем товарных ценностей: форсайт-технологии маркетинга в условиях пространственной и системной экономики // Проблемы современной экономики. — 2014 — № 3.
2. Багиев Г.Л., Пинчук А.В., Серова Е.Г., Шульга А.О. К вопросу формирования концепции маркетинга пространственного взаимодействия // Проблемы современной экономики. — 2012 — № 4.
3. Баранов Э.Ф. О методических вопросах построения моделей согласования отраслевых и территориальных решений. // Экономика и математические методы. — 1981. — № 5.
4. Гранберг А.Г. Основы региональной экономики. — М.: ГУ — ВШЭ, 2003. — 495 с.
5. Гранберг А.Г. Моделирование социалистической экономики. — М.: Экономика, 1988. — 487 с.
6. Минакир П.А. Экономический анализ и измерения в пространстве // Пространственная экономика. — 2014 — № 1.
7. Серова Е.Г. Формирование устойчивой адаптивной архитектуры маркетинговой информационной системы в условиях пространственной экономики // Сборник научных статей к научно-практическому круглому столу «Синергия маркетинга и логистики в инновационном развитии российской экономики» от 9 декабря 2013 г. — М.: Научные труды Вольного экономического общества. Т. 179.
8. Суслов В.И. Измерение эффектов межрегиональных взаимодействий: модели, методы, результаты. — Новосибирск: Наука, Сиб. отд-ние, 1991. — 247 с.
9. Fujita M., Thisse J.-F. Economics of Agglomeration. Cities, Industrial Location, and Regional Growth. Cambridge University Press, 2002. 480 p.
10. Leontieff V., Carter N., Petri P. The Future of the World Economy. New York: Oxford University Press, 1977. 118 p.
11. Schieritz Nadine, and Glosler, Andreas. Emergent Structures in Supply Chains — A Study Integrating Agent-Based and System Dynamics Modeling. The 36th Annual Hawaii International Conference on System Sciences, Washington, USA, 2003.
12. Serova Elena, Krichevsky Michail. Scoring Model of Information Systems Sustainability // Proceedings of the 8th European Conference on Information Management and Evaluation ECIME 2014, Gent University, Belgium, 2014, p. 216-225.
МАРКЕТИНГ И ЭКОНОМИКА КЛАСТЕРНОЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ
В.З. Лесохин,
профессор Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук vit [email protected]
В статье исследуется экономическая природа формирования конкурентной среды путем кластеризации, как основы инновационного развития в условиях монополизации рынка, в т.ч. естественными монополиями. Предлагается экономическая модель для обоснования эффективности инновационного кластерного развития, включая кластерную информатизацию, связывающая форму кривой отраслевого спроса, плотность распределения вероятностей для времени достижения доверия покупателей и затраты на маркетинг.
Ключевые слова: маркетинг, кластеризация, экономическая эффективность, кривая спроса, информатизация, затраты на маркетинг.
УДК 330.88 ББК У65.01
Как показывает практика, одним из инструментариев, с которым связывается инновационное развитие российской экономики, является кластерный механизм. В то же время, экономическая природа эффективности кластерных инноваций, включая информатизацию, недостаточно изучена. В настоящей работе предлагаются материалы, включая разработки автора, направленные на решение данной проблемы, предполагающие, наряду с государственным регулированием, формирование конкурентной среды в условиях монополизации рынка, в т.ч. естественными монополиями. В настоящей работе, которая является дальнейшим развитием работ [3, 4], предлагается подход, который может быть положен в основу оценки экономической эффективности кластерной информатизации. Под «кластером» понимается совокупность взаимосвязанных конкурирующих фирм, которые обеспечивают их конкурентные позиции на отраслевом, национальном и мировом рынках. Кластер в экономической литературе [2, 6] определяется как комплекс, сформированный на базе поставщиков, производителей и потребителей, связанных технологической цепочкой. Под кластером понимается также объединение взаимосвязанных предприятий и учреждений, направляющих свою деятельность на производство конкурентоспособной продукции мирового уровня. Мировой опыт показывает, что в условиях рынка кластеры — наиболее эффективные и гибкие структуры. В их основе лежит два принципа — конкуренция и сотрудничество. Конкурентоспособность все чаще стала рассматривать-
ся как результат способности к инновациям стимулирующей обмен знаниями и взаимодействие между предприятиями. В настоящей работе предлагается экономическая модель, связывающая форму кривой отраслевого спроса, плотность распределения вероятностей для времени достижения доверия покупателей и затраты на маркетинг. Суть ее состоит в том, что за счет автоматизации бизнес-процессов, включая маркетинг, на основе новых сетевых информационных технологий продавец уменьшает время достижения дополнительного взаимного доверия, опережая конкурентов, и расширяет свою долю на рынке вплоть до монополии. Далее конкуренция может обостриться, поскольку конкуренты предпримут аналогичные действия по автоматизации своего маркетинга. Достигнув одинакового уровня автоматизации, производители вынуждены сотрудничать для совместного выхода на новые рынки для того, чтобы покрыть издержки. Поскольку затраты на маркетинг осуществляют все конкурирующие фирмы, то для восстановления прибыли они начинают сотрудничать по совместной конкуренции на новых рынках, согласуя маркетинговые мероприятия. Это и является экономической основой эффективности кластеров. В настоящей статье исследуется связь между моделями спроса и предложения [1, 5] и маркетинговой экономической вероятностной моделью [3, 4]. Предположим что емкость рынка в денежном выражении величина постоянная и равна Вг Например, если продукта предлагается меньше, то цена на него растет, и покупатели с этой ценой соглашаются. Пусть имеется 4 продав-
1 86
