CC BY
17
16. Freeman R. Strategic Management: A stakeholder approach. - Boston: Pitman, 1984.
17. Манайкина E.C. Управление проектами в компании с учетом принципов концепции устойчивого развития. - М.: РЭУ им. Г.В. Плеханова, 2015. - С. 30.
18. Ролз Д. Теория справедливости. - Новосибирск: Изд-во Новосиб. ун-та, 1995. - С. 26.
19. Johnson Н. Does it pay to be good? Social responsibility and financial performance //Business Horizons. - 2003. - November-December, pp. 34-40.
20. Песоцкий А.А. Эволюция подходов к корпоративной социальной ответственности // Экономика и управление. - 2013. - №.9. - С. 48.
21. Бачурин А. В. Экономический кризис в России: причины и уроки. - М.: Изд-во РАГС, 2000. - С.72.
22. Фримен Р. Авторитетное мнение//Санкт-Петербургский университет. - 2010,- №13.
УДК 631.151
Доктор экон. наук Н.П. ИЛЬИН (СПбГАУ, ilnik 1 O c/ hotmail. com)
РАЗВИТИЕ ТЕОРИИ СТРАТЕГИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ КАК РЕАЛИЗАЦИЯ
РАНЕЕ ЗАЛОЖЕННЫХ ТЕНДЕНЦИЙ
Школы стратегии, самоорганизация, синергизм, эмуляция
Общие исходные семантические рамки понятия стратегического управления были определены более двух тысяч лет назад в Китае. В книге «Искусство стратегии», написанной Сун Цу в период между 480 и 220 гг. до н. э., отмечалось: «Тот, кто одержал сотни побед в сотнях конфликтов, вряд ли обладает высоким мастерством. Тот, кто владеет высоким мастерством использования стратегии, покоряет других, не вступая с ними в конфликт»[1] . Термин «strategos» происходит от двух греческих слов - stratos (войско) и ago (веду). Дословно стратегия - это наука или искусство ведения войны, точнее, крупных военных операций. Устойчивость принятого еще до нашей эры общего понимания указанного термина подтверждается тем, что даже последнее издание словаря Вебстера все еще определяет стратегию как «науку планирования и управления военными операциями».
Постепенно термин «стратегия», сохраняя свои «семантические корни», значительно расширил поле охватываемых приложений, обеспечив применение одних и тех же моделей в различных областях знания и деятельности человека. Понятию стратегии стал придаваться смысл нормы рационального поведения в различных сферах практической и теоретической деятельности как элементу мировоззрения человека.
Прослеживая эволюцию изменения толкования смысла термина «стратегия», необходимо отметить, что применительно к хозяйствующим субъектам стратегические подходы стали использоваться только с начала XX века. Причем на начальном этапе под стратегией подразумевалось управление ресурсами. Термин «стратегия» постепенно заменил использующиеся до того времени понятия «политика» и «деловая политика». Под стратегией стали понимать способ достижения сложной цели за достаточно длительный интервал времени при наиболее эффективном использовании ограниченных ресурсов, обычно недостаточных при использовании простых решений.
Возникшая в начале XX века настоятельная потребность использования стратегических подходов в экономике была вызвана значительным усложнением условий ведения бизнеса уже в то время. Сложность разработки и реализации адекватных стратегических решений в экономике потребовала декомпозиции стоящей перед исследователями и менеджерами задачи. Такая декомпозиция проводится в «пространстве понятий» и во времени. Декомпозиция проблемы разработки стратегии в пространстве понятий представляет собой формирование различных направлений и научных школ. Декомпозиция во времени представляет собой систему тактических решений, направленных на реализацию
выбранной стратегии. Каждая из научных школ выделяет из всего множества различных аспектов проблемы эффективного стратегического управления свой круг вопросов, которые определенный исследователь считает наиболее важными для получения планируемого результата. Выбор конкретных направлений исследования определяется субъективными пристрастиями исследователя.
В качестве направлений исследования рассматриваются:
-порядок разработки долгосрочных целей фирмы, алгоритмы ее функционирования и рациональные направления размещения ее ресурсов;
-определение долгосрочных целей предприятия;
-конкретные реакции на возникающие возможности и угрозы, а также сильные и слабые стороны предприятия;
-формулирование целей для делового и функционального уровней;
-порядок разработки последовательной и согласованной структуры управленческих решений;
-система экономических и неэкономических преимуществ, которые организация намеревается предоставить основным целевым аудиториям;
-способы развития главных конкурентных преимуществ организации;
-набор действий и подходов для достижения планируемых показателей деятельности.
Существуют следующие школы стратегии, ориентирующиеся на различные направления исследований: школа дизайна, школа планирования, школа позиционирования, школа предпринимательства, когнитивная школа, школа обучения, школа власти, школа культуры, школа окружающей среды и школа конфигурации.
При исследовании применяют экстенсивный подход, то есть пытаются включить в рассмотрение как можно больше различных аспектов определенного направления исследования. Каждое из направлений четко не идентифицируется и все варианты исследований оказываются взаимосвязанными. В качестве интенсивного пути развития теории стратегического управления необходимо рассматривать учет синергетического эффекта при разработке той или иной последовательности управляющих воздействий. Многие из разработанных подходов непосредственно используют идеи, приметаемые ранее в военной деятельности. Ряд других подходов являются переосмыслением основ и принципов военной теории и практики.
В качестве одного из основных направлений в развитии теории стратегического управления можно рассматривать редукцию — логико-методологический приём сведения сложного к простому в рамках теории игр.
Необходимо отметить, что сама математическая теория игр берёт своё начало из неоклассической экономики. Теория игр представляет собой математический метод изучения оптимальных стратегий в играх. Под игрой понимается процесс, в котором ряд участников ведут борьбу за реализацию своих интересов. Каждый из участников имеет свою цель и приметает некоторую стратегию, которая может вести к выигрышу или проигрышу. Теория игр позволяет разработать рациональную стратегию с учётом информации о других участниках, их возможностях, ресурсах и их вероятных стратегиях.
Редукция в развитии теории стратегического управления осуществляется в двух направлениях - агрегированием ряда параметров и формулированием ограниченного числа правил построения рациональной стратегии.
Значительный интерес для развития теории стратегического управления представляет опыт создания компьютерных программ для интеллектуальных игр, разработанных в контексте вопросов формирования систем искусственного интеллекта. В качестве таких интеллектуальных игр рассмотрим шахматы и игру го. История обеих этих игр насчитывает несколько тысячелетий и имитирует определенные варианты ведения боевых действий. Для обеих этих игр число допустимых комбинаций на доске больше, чем число атомов в наблюдаемой Вселенной и разработчики пытаются по-разному ограничить количество ходов в
этих играх, которые надо перебрать. Для обеих этих игр в последнее время созданы компьютерные программы, сумевшие обыграть чемпионов мира в этих видах соперничества.
В шахматной компьютерной программе шахматные ходы рассматриваются как игровое дерево. В пределе должны оцениваться все позиции, которые возникнут после всех возможных ходов. Оценка ходов продолжается до достижения максимальной глубины поиска или конечной позиции. На основании оценки позиции выбирается наилучшая стратегия. При игре в шахматы в каждой позиции количество возможных ходов игрока примерно равно 35. Полный анализ четырёх ходов обоих игроков требует исследования около полутора миллионов возможностей, а анализ шести ходов требует уже около двух миллиардов. Таким образом происходит комбинаторный взрыв. Однако достаточно хороший уровень игры невозможно обеспечить при анализе на три хода вперёд.
В шахматной компьютерной программе, которая обыграла чемпиона мира, было использовано альфа-бета-отсечение[2]. Этот алгоритм используется для антагонистических игр. Альфа-бета-отсечение — это алгоритм поиска, стремящийся сократить количество узлов, оцениваемых в дереве поиска на основе правила минимакса. Под минимаксом понимается правило принятия решений, используемое для минимизации возможных потерь, которые невозможно предотвратить при развитии событий по наихудшему сценарию. Критерий минимакса используется при принятии решений в условиях неопределённости. Идея алгоритма заключается в том, что рассмотрение ветви дерева поиска может быть прекращено, если для этой ветви значение оценивающей функции в любом случае хуже, чем вычисленное для предыдущей ветви (рис.1).
Рис. 1. Схема осуществления альфа-бета-отсечения
Рассмотрим алгоритм, реализованный в машинной программе, обыгравшей чемпиона мира по игре го. Сложность вычисления в игре го на несколько порядков больше, чем в шахматах. Если при игре в шахматы на каждом шаге возможны порядка 35 ходов, то при игре в го — до 300 ходов. Один ход в игре го может полностью изменить перспективы выигрыша, поэтому статическая оценка позиции фактически невозможна. Алгоритмы, которые были разработаны для игры в шахматы, оказались не достаточны для игры в го на профессиональном уровне. Еще в 2014 году считалось далекой перспективой разработка компьютерной программы для игры в го, а уже в 2015 году компанией Google был реализован программный продукт AlphaGo, обыгравший в марте 2016 года чемпиона мира со счетом 4-1.
Программа AlphaGo сочетает метод Монте-Карло для поиска на дереве вместе с использованием сверточных нейронных сетей для глубинного обучения оценки позиции и выбора наиболее выгодных ходов. Порядок применения метода состоит в том, что сначала выбираются позиции, на которые рационально пойти, а затем для каждой из них последовательно разыгрывается большое количество случайных партий. Позиция, которая даёт наибольшее соотношение побед к поражениям, выбирается целью для следующего хода.
При разработке программы AlphaGo изначально не планировалось ориентировать алгоритм на игру в го. Нейронная сеть самостоятельно обучалась игре на примере реальных
партий, что позволило ей выработать аналог интуитивной игры человека. Одновременно разработчики применили обычный метод перебора наилучших вариантов, которые приметают слабые го-алгоритмы и программы, использующиеся в других играх.
Отметим, что свёрточной нейронной сетью называется специальная архитектура искусственных нейронных сетей, ориентированная на эффективное распознавание образов и входящая в состав технологий глубокого обучения. Метрология сложности
трактуется исходя из особенностей восприятия. При распознавании используются особенности зрительной коры головного мозга человека, в которой были обнаружены так называемые простые клетки. Эти клетки реагируют на прямые линии под разными углами. Были обнаружены также сложные клетки, работа которых связана с активацией определённого набора простых клеток. Общая идея свёрточных нейронных сетей заключается в чередовании свёрточных слоев и субдискретизирующих слоев (слоёв подвыборки). Структура сети многослойная и однонаправленная. В процессе обучения нейронной сети используются стандартные методы, чаще всего метод обратного распространения ошибки.
Анализируя полученные в последнее время результаты по компьютерному моделированию построения эффективных стратегий в наиболее сложных интеллектуальных играх (шахматы и игра го), можно сделать ряд выводов.
1. Получены существенные научные теоретические результаты по построению эффективных стратегий для систем с огромным числом возможных состояний.
2. Для получения конкретных решений при разработке стратегий рационально использовать операции, имитирующие интуицию человека.
3. Разработанные алгоритмы, с одной стороны, демонстрируют большие возможности интеллекта исследователя в решении задач огромной сложности. С другой стороны, за короткий промежуток времени мы стали свидетелями того, как пропал ареол исключительности у самых сложных интеллектуальных игр человека.
Необходимо отметить, что получены решения для игр с полной информацией, то есть игр с четкими правилами, у которых воздействие на ситуацию осуществляется дискретно, порядок этих действий (ходов) полностью определен, все участники игры имеют полную информацию о складывающейся ситуации и всех возможных действиях любого из игроков и момент завершения игры и ее результат также регламентированы. Число вариантов игровых ситуаций огромно, но оно конечно.
Проблема разработки экономической стратегии существенно отличается от случая игр с полной информацией. В общем случае, как было показано в [3], практически любой субъект аграрного рынка должен рассматриваться в качестве большой открытой системы. Теория стратегического управления такими субъектами также может трактоваться в качестве большой открытой системы. В качестве большой системы теория стратегического управления продуцирует приложения, которые первоначально в нее не были заложены, как это следует из применения теоремы К. Геделя о неполноте к теории стратегического управления как большой открытой системе. Правила получения задать проще, чем результат. В экономике построение стратегии в общем случае затруднено рядом обстоятельств. Ситуации, складывающиеся в конкретных условиях, не могут быть описаны в формализмах достаточно простой игровой ситуации, как это трактуется в теории игр. Исходя из сказанного, при разработке стратегии в экономике рационально использовать не индуктивный подход, связанный с построением определенного алгоритма, а своеобразную «дедукцию». Поясним, что имеется в виду. Будем исследовать развитие конкретной экономической системы в виде своеобразной «дедукции» — как модели роста популяции в условиях определенных ограничений. В качестве ограничений можно рассматривать наличие ресурсов различного вида, максимальную эффективность использования указанных ресурсов в складывающихся условиях, особенности государственного регулирования, действие конкурентов и управляющие воздействия менеджеров. Применение для эмуляции экономических систем модели роста популяции возможно при переосмыслении ряда параметров такой модели. В частности, кривые роста численности популяции можно
рассматривать как рост объема выпуска определенного товара, а показатели внутривидовой конкуренции — в качестве параметров конкурентной борьбы на определенном сегменте рынка. В биологии наблюдается экспоненциальная форма динамики роста популяции.
х = х0е^; х0 = х(! = 0). (1)
График функции (1) при положительных и отрицательных значениях константы скорости роста г представлен на рис. 2.
Рис. 2. Экспоненциальная форма динамики роста популяции
Считаем, что показатели развития любой экономической системы, с учетом эффекта синергизма, изменяются также по экспоненциальному закону. Система стратегического управления в экономике должна быть динамической, включать элементы искусственного интеллекта и индексное планирование. На начальном этапе должны быть определены предварительные индексные показатели, которые должны быть достигнуты в результате реализации стратегии. Возможна коррекция указанных индексных показателей в процессе реализации стратегии. Коррекция необходима, если изменяются условия функционирования управляемой экономической системы или затраты на достижение предварительно установленных целей окажутся неоправданно большими. Предварительно должна быть набрана статистика применения тех или иных управляющих воздействий на исследуемую экономическую систему. Затем должен быть применен самообучающийся алгоритм, ориентированный на разработку вариантов управляющих воздействий на исследуемую экономическую систему (по аналогии с подходом, примененном в алгоритме программы игры в го А1рЬаОо). В качестве каждого следующего шага оперативного управления должен выбираться вариант, максимально приближающий положение управляемой системы к прогнозируемому индексному показателю в пространстве рыночных параметров. В то же время считаем, что кривая точек изменения положения исследуемой экономической системы в пространстве рыночных параметров должна в пределе представлять собой соответствующую экспоненту. При этом должна использоваться минимизация суммы квадратов отклонений теоретической кривой от экспериментальной кривой для всех точек измерений. Коэффициенты регрессионной модели подбираются таким образом, чтобы минимизировать функционал:
Р = -х1(а1,а2, ...а„)]2. (2)
где 1 - номер точки измерения; хё - экспериментальные значения переменных; х| -теоретические значения переменных; а1а2 .... ап - параметры, подлежащие оценке; У; - «вес» ь го измерения; N - число точек измерения.
При этом определяется, какой именно теоретической кривой описывается конкретный процесс управления. Считаем, что чем ближе экспериментальная кривая к экспоненте, тем рациональнее осуществляется процесс стратегического управления.
В заключение необходимо отметить, что реализация ранее заложенных тенденций при разработке стратегии в настоящее время выражается в главенстве в практике наиболее успешных стран принципов сотрудничества их рыночных субъектов в противовес ранее используемой бескомпромиссной конкурентной борьбы. Тем самым современное толкование получает тезис, выдвинутый еще более двух тысяч лет назад - «покорять других, не вступая с ними в конфликт». При разработке конкретных вариантов стратегии в настоящее время, при отсутствии достаточно глубоких научных обобщений по оценке эффекта синергизма в виде построения теории как минимального покрытия фактов, рациональным оказывается имитация интуиции исследователя с привлечением технологии нейронных сетей, которая получила развитие при создании компьютерных программ для интеллектуальных игр - шахмат и го.
Литература
1. Антология мировой философии. — Т1. — М.:Мысль,1969 — 576с.
2. Ахо А.В.,Хопкрофт Д.Э,Ульман Д.Д. Структуры данных и алгоритмы. - М.: Изд.-во «Вильяме», 2016—. 400с.
3. Ильин Н.П. Стратегическое управление рыночным субъектом как большой открытой системой // Известия Санкт - Петербургского государственного аграрного университета. — 2016. — №42.— С. 187-192.
УДК 658.147
Канд. экон. наук Т.Ю. ФЕОФИЛОВА (СПбПУ Петра Великого, [email protected]) Аспирант Ю.С. ИАСЬКО (СПбПУ Петра Великого, [email protected])
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ СТРУКТУРЫ СОБСТВЕННОГО КАПИТАЛА
ОРГАНИЗАЦИИ
Собственный капитал, структура, источники формирования
Рыночная среда предполагает наличие конкуренции, которая, с одной стороны, является «двигателем» научно-технического прогресса, а с другой - требует привлечения дополнительного финансирования затрат хозяйствующего субъекта. В кризисный период эффективность деятельности во многом определяется способностью находить приемлемые для организации источники финансовых ресурсов. Среди них в современных условиях большее значение приобретает собственный капитал и проблема его целенаправленного формирования. В этой связи актуализируются исследования взаимосвязи собственного капитала с источниками его формирования, а также исследования, направленные на оптимизацию структуры собственного капитала.
Заметим, что в нормативных правовых актах, научной литературе отсутствует четкая трактовка категории «собственный капитал», что позволяет исследователям и практикам изменять состав собственного капитала и формировать его структуру в соответствии с собственным, субъективным представлением.
Собственный капитал - выступает в качестве основы создания и развития большинства коммерческих организаций. Представляет собой вложения собственников, а также прибыль, накопленную за период деятельности хозяйствующего субъекта. При оценке финансового состояния организации величина собственного капитала определяется как разница между активами и обязательствами и численно равна величине чистых активов.
Собственный капитал - сложная величина, которая включает в себя ряд составляющих. Согласно п. 66 Положения по ведению бухгалтерского учета и бухгалтерской отчетности в Российской Федерации [1] основными структурными элементами собственного капитала организации являются уставный (складочный) капитал, добавочный капитал, резервный капитал, нераспределенная прибыль и прочие резервы. Каждый структурный элемент
