ной программе вуза, отводимых на профессиональную подготовку по причине незаинтересованности субъектов бизнеса в непрофессионалах и отсутствия системы эффективного государственного управления взаимоотношением сфер труда и образования (новая неадаптированная образовательная законодательная база), отсутствие примеров скоординированной модели интересов в области образовательного трипартизма (государство - бизнес - вуз).
В качестве предложений по оптимизации процесса взаимодействия рынков труда и образовательных услуг вузов и ссузов следовало бы различать поддержку развития фундаментальных наук и исследований, формирование государственных заказов на подготовку (переподготовку) кадров по наиболее дефицитным профессиям, необходимым для решения стратегически важных задач национальной экономики и обеспечение традиционно рыночных потребностей. При этом если первое можно отнести к разряду общественных благ, финансируемых за счет бюджетных средств, то второе касается и доли средств крупных промышленных предприятий, получающих государственные дотации. В третьем случае процедура подготовки может быть ускорена (сокращенные формы образования, заочное образование на базе второго диплома, дополнительные формы образования) и осуществляться на возмездной основе.
Библиографический список
1. Российский статистический ежегодник. - М.: Росстат, 2006. - С. 161.
2. Кочетов А.Н. Профессиональное образование и рынок труда: проблемы взаимодействия// Социологические исследования. - 2011. - № 5. - С. 84.
3. Гударенко Ю.А. Проблемы и противоречия взаимодействия института высшего профессионального образования и молодежного рынка труда [Электронный ресурс] // Региональные проблемы преобразования экономики. - 2011. - № 5. - Режим доступа: http://www.rppe.ru/ wp-content/uploads/2011/05/gudarenko-yua.pdf
4. Кравченко Л. Где искать работу студенту//Известия. - 2002. - № 12.
5. Иванова И. Рынок труда и рынок образования: как устранить дисбаланс // Высшее образование в России. - 2004. - № 7.
6. Полетаев А.В. Образование и рынок труда [Электронный ресурс] // Демоскоп Weekly. - Режим доступа: http://www.demoscope.ru/weekly/2005/0193/analit02.php
Н.Н. Лябах Я.М. Гибнер
проблемы и пути совершенствования
деятельности экспертов
Ключевые слова: экспертная оценка, числовые показатели, оптимальная численность, энтропия, степень уверенности, степень согласованности.
Эффективная работа коллектива экспертов, определяющих направления развития социально-экономических систем, зависит от многих факторов. В этой связи данной про-
© Лябах Н.Н., Гибнер Я.М., 2013
блеме посвящено большое число публикаций [2], [3], [4]. Вместе с тем остается еще много нерешенных вопросов. К их числу относятся:
- определение оптимальной численности экспертов в экспертной комиссии;
- оценка степени уверенности отдельного эксперта;
- оценка степени согласованности мнений экспертной комиссии;
- механизмы расчета интегрального экспертного мнения по решениям отдельных экспертов.
В настоящее время отсутствует также общепринятое представление о критериях работы экспертов. Можно рассмотреть несколько важных критериев деятельности экспертов, которые влияют на структуру и параметры комиссии:
- средняя величина ошибки принимаемого комиссией решения;
- вероятность ошибочного решения;
- степень определенности экспертизы и др.
Рассмотрим решение этих вопросов при некоторых ограничениях на работу экспертов.
1. Определение оптимальной численности экспертов в экспертной комиссии
Для теоретического обоснования численного состава экспертной комиссии следует ввести количественную оценку ее параметров. Рассмотрим возможность численной оценки структуры и параметров комиссии экспертов в одном частном случае, заданном следующими условиями: эксперты равнозначны, равно компетентны, не ангажированы, ошибки их высказываний аддитивны и распределены по нормальному закону с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией 5э2, вероятность ошибочного решения (при дискретном характере выбора решения) одним экспертом равна р.
Средняя величина ошибки 5 , принимаемого решения п экспертами, в этом случае будет равна:
5 = 5 /п05 . (1)
к э 4 у
Это следует из известного в математической статистике утверждения [1]: если найти среднее арифметическое п значений случайной величины с указанными выше свойствами, то дисперсия уменьшается в п раз, а среднеквадратическое отношение в п0,5 раз. Например, пусть эксперт характеризуется значением 5э = 10 усл. ед, а по условиям задачи следует добиться ошибки не более 4 усл. ед. Для принятия решения следует привлечь не менее семи экспертов. При этом 5к = 3,78. При шести экспертах 5к = 4,08. Таким образом, если известны характеристики отдельных экспертов и задан порог экспертного оценивания, то с помощью (1) легко определить число используемых экспертов.
Рассмотрим еще один пример. Эксперт принимает верное решение с вероятностью р = 0,6. Комиссия большинством голосов должна обеспечить верность решения с вероятностью не меньшей, чем 0,68. Очевидно, что пяти экспертов будет достаточно. При заданных условиях все пятеро примут верное решение с вероятностью 0,65 = 0,07776, четверо примут верное решение с вероятностью 4 х 0,64 х 0,4 = 0,2592, трое дадут верное решение с вероятностью 10 х 0,63 х 0,42 = 0,3456. В сумме большинством (впятером, вчетвером, втроем) верное решение будет принято с вероятностью 0,68256.
Решение вопросов «степень определенности экспертизы» (как для отдельного эксперта, так и для экспертной комиссии в целом) будем осуществлять с помощью оценки энтропии Н - меры неопределенности системы [3]. В общепринятом классическом смысле энтропия Н определяется следующим образом. Пусть в некоторой ситуации возможно появление одного из т-событий (имеется количество т состояний системы):
X = (г, Х2, ..., х). (2)
Тогда энтропия Н (неопределенность) ситуации измеряется формулой:
п
Еа = 1.
1=1 (3)
Основание логарифма в соотношении (3) не имеет значения, т. к. пропорционально изменяет величину энтропии Н.
2. Оценка степени уверенности отдельного эксперта
У нас в качестве х' выступает количество вариантов, относительно которых эксперт принимает решение. Вероятность того, что эксперт остановится на '-ом решении
п
равна Р. , Е рI =1. Оценка степени уверенности отдельного эксперта определяется формулой (3).'1
Пусть имеется семь экспертов, которые оценивают выбор из трех вариантов событий х характеризуемых соответственно вероятностями р.. Данные для расчетов приведены в таблице.
Таблица
Зависимость значения энтропии Н от состава и параметров факторов
неопределенности
7 1 2 3 4 5 6 7
Р1 1 0,9 0,7 0,5 0,(3) 0,4 0,6
Р2 0 0,1 0,3 0,5 0,(3) 0,4 0,3
Ръ 0 0 0 0 0,(3) 0,2 0,1
Н 0 0,11 0,27 0,30 0,48 0,46 0,39
Случай первого эксперта (¡=1) характеризует ситуацию, когда он абсолютно уверен в своем выборе, то есть для него возможен только один исход (событие х1 имеет вероятность, равную 1, а остальные события х2 и х3 невозможны, их вероятности тождественно равны 0). Неопределенности в этом случае нет и формула (3) дает значение энтропии равное 0. Эксперт номер 1 абсолютно уверен в своем решении.
Случаи второго, третьего и четвертого экспертов (/ = 2,7 = 3 и7 = 4) характеризуются наличием у экспертов двух исходов, но с разной вероятностью (см. табл.). Легко заметить, что чем более определенная ситуация (например, при 7 = 2 событие х1 возникает в девяти случаях из десяти возможных), тем энтропия меньше (степень уверенности экспертов выше).
Случай 7 = 5, как и 7 = 4 характеризуется равными вероятностями исходов, но большим числом случаев. Это повышает неопределенность, что отражается на значении энтропии - она также повышается.
Случаи 7 = 5,7' = 6 и 7 = 7 равнозначны по числу возможных событий: по три. Но, очевидно, различны по степени неопределенности вследствие различия законов распределения: от более равномерного при 7 = 5, к менее равномерному при 7 = 7. Расчеты показывают, что энтропия Н при этом уменьшается.
Из таблицы явно следует, что чем больше возможных вариантов исходов, с одной стороны и чем равномернее закон распределения вероятностей, с другой, тем выше значение энтропии Н. Это соответствует привычному представлению о степени неопределенности системы.
3. Оценка степени согласованности мнений экспертной комиссии.
В работе Хаблака К.А. [5] рассмотрен механизм выставления баллов экспертов в зависимости от степени согласованности его мнения со средним мнением коллектива экспертов. В работе Колесникова М.В. [2] данный механизм усовершенствован с учетом степени истинности решений экспертов на практике. То есть веса характеризуют отклонение мнений экспертов не от общего мнения «товарищей», а от наблюденной «истины». Пусть эти веса приняли значения:
К К К (4)
Нормируем значения этих весов по формуле:
кн = к/. (5)
В этом случае новые значения весов обладают свойством вероятности полной группы событий. То есть
!кн = 1
Оценка степени согласованности мнений экспертной комиссии теперь может быть определена по формуле:
Нэ = - . н logkJ н. (6)
4. Механизмы расчета интегрального экспертного мнения по решениям отдельных экспертов.
Следует рассмотреть два принципиальных момента.
1) Эксперты оценивают ситуацию по одному показателю. Например, все эксперты оценивают конкурентоспособность фирмы.
2) Разные эксперты оценивают ситуацию по различным показателям. Например, первый эксперт оценивает конкурентоспособность фирмы, второй - ее эффективность, третий - экологичность функционирования и т.д.
В первом случае мы имеем дело с аддитивным эффектом и интегральный показатель согласованности мнений экспертов должен рассчитываться по формуле:
Я = £кЛ (7)
Во втором случае очевидно присутствует мультипликативный эффект, и согласованность мнений экспертов рассчитывается по соотношению:
Я = П Я к1. (8)
Выводы
Систематизированы критерии оценки деятельности экспертов. Введены численные показатели, характеризующие экспертов, их количественный состав и процедуру оценки.
Библиографический список
1. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. - М.: Статистика, 1974. - 278 с.
2. Колесников М.В. Развитие организационного управления: стратегия и инструменты: Монография / М.В. Колесников. - Ганновер: КуЬетейка-Уег^, 2010.
3. Лябах Н.Н., Шабельников А.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: Учебник // Ростов н/Д: РГУПС, СКНЦ ВШ, 2002. - 283 с.
4. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. -М.: «МарТ», 2005. - 496 с.
5. Хаблак К.А. Постановка проблем автоматизации сортировочных станций // Вестник РГУ ПС. 2001, № 2.
А.В. Неверов
роль оценки персонала в социальном развитии
организации
Ключевые слова: социальное управление, социальное развитие, корпоративная социальная ответственность, оценка персонала.
Проблемы организационного управления находятся в сфере интересов социологии. Организация как социальная категория присутствует в социологических трудах, начиная с классических работ [24]. В дальнейшем ведущие западные исследователи [20], [22] продолжают изучение социальных аспектов организаций. Российские исследователи [6], [13], [18] тоже принимают социальные аспекты организаций в качестве одних из основополагающих и понимают организации в смыслах: социального института; процесса, связанного с сознательным воздействием на объект; упорядоченности какого-либо объекта.
В рамках организационного управления социальные проблемы делятся на следующие виды [19]:
- проблемы социальной патологии;
- проблемы социальной дезорганизации;
- проблемы социальной функции.
Социальное управление позволяет организациям ликвидировать или минимизировать отрицательное влияние социальных проблем. Социальное управление понимается как «один из основных видов управления, функция которого заключается в обеспечении реализации потребностей развития общества и его подсистем (в т. ч. организаций - Прим. авт.); функция его заключается в формировании критериев и показателей социального развития (!) объекта, выделении возникающих в нем социальных проблем, разработке и применении методов их решения, в достижении планируемых состояний и параметров социальных отношений и процессов» [16, C. 135]. Социальное управление понимают в виде динамичного диалектически развивающегося явления [11] и как особый вид «социального творчества» [2]. Иванов В.Н., рассмотрев социальное управление как междисциплинарную отрасль, определяет его с позиций менеджмента, экономики, правоведения и политологии [12].
В настоящее время в большинстве развитых стран социальное управление организациями находится на высоком уровне развития и реализуется с точки зрения философии «корпоративной социальной ответственности» (далее - КСО) [21], [23]. КСО представляет собой концепцию взаимоотношений организации и общества, это «ответственность компании перед людьми и организациями, с которыми она сталкивается в процессе деятельности, а также перед обществом в целом. Кроме того, это набор принципов, в соответствии с которыми компания выстраивает свои бизнес-процессы» [8, C. 13]. В основе КСО лежат принципы международного стандарта ISO 26000 : 2010 «Руководство по социальной ответственности» [23].
© Неверов А.В., 2013