CC BY
7
Научная статья УДК 330.46
https://doi.org/10.24158/tipor.2023.10.14
Системы сбалансированных показателей предприятия: анализ причинно-следственных связей методом DEMATEL
Дмитрий Михайлович Назаров1, Светлана Викторовна Бегичева2_^^Н
1,2Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия 1slup2005@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5847-9718 2begichevas@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-0551-1622
Аннотация. Это исследовательская статья, посвященная описанию роли системы сбалансированных показателей предприятия (ССП) в стратегическом управлении организацией. Подчеркивается их важность не только как инструмента управления, но и как стратегического ресурса, позволяющего организациям адаптироваться и успешно развиваться в условиях цифровой экономики. Авторы рассматривают мониторинговые показатели как взаимосвязанные компоненты, утверждая, что каждое стратегическое решение, принятое на основе ССП, может оказать влияние на все показатели системы. В статье также поднимается вопрос о необходимости обработки результатов группового мнения руководителей и их вовлечения в формирование стратегии организации. В основе статьи лежит использование метода DEMATEL, предназначенного для анализа причинно-следственных связей в процессе принятия решений. Авторы утверждают, что применение метода DEMATEL в российской научной и бизнес-практике находится не на должном уровне, что снижает эффективность принятия решений. Целью статьи является демонстрация применения метода DEMATEL в процессе разработки ССП и обоснование его значимости для повышения эффективности стратегического управления организациями в России.
Ключевые слова: системы сбалансированных показателей предприятия (ССП), метод DEMATEL, причинно-следственные связи, эффективность принятия решений
Финансирование: инициативная работа.
Для цитирования: Назаров Д.М., Бегичева С.В. Системы сбалансированных показателей предприятия: анализ причинно-следственных связей методом DEMATEL // Теория и практика общественного развития. 2023. № 10. С. 122-130. https://doi.org/10.24158/tipor.2023.10.14.
Original article
Enterprise Balanced Scorecards: Cause-and-Effect Analysis by DEMATEL Method
Dmitry M. Nazarov1, Svetlana V. Begicheva2
12Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia 1slup2005@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-5847-9718 2begichevas@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-0551-1622
Abstract. This is a research article scrutinizes the role of enterprise balanced scorecards (EBS) in the strategic management of an organization. Their importance is emphasized not only as a management tool, but also as a strategic resource that allows organizations to adapt and successfully develop in the digital economy. The authors ascertain the monitoring indicators as interrelated components, arguing that each strategic decision made on the basis of the EBS can have an impact on all indicators of the system. The article also raises the issue of the necessity of processing the results of group opinion of managers and their involvement in the formation of organizational strategy. DEMATEL method, designed to analyze cause-and-effect relationships in the decision-making process, is the basis of the article. The authors argue that the use of the DEMATEL method in Russian scientific and business practice is not at the proper level, which reduces the efficiency of decision-making. The aim of the article is to demonstrate the application of the DEMATEL method in the process of EBS development and to substantiate its significance for improving the effectiveness of strategic management of organizations in Russia.
Keywords: enterprise balanced scorecards ("EBS"), DEMATEL method, cause-and-effect relationships, decision-making efficiency
Funding: Independent work.
For citation: Nazarov, D.M. & Begicheva, S.V. (2023) Enterprise Balanced Scorecards: Cause-and-Effect Analysis by DEMATEL Method. Theory and Practice of Social Development. (10), 122-130. Available from: doi:10.24158/ti-por.2023.10.14 (In Russian).
Введение. Цифровая экономика сегодня ставит перед бизнесом новые задачи и требует актуальных подходов к управлению. В этом контексте огромное значение приобретают системы
© Назаров Д.М., Бегичева С.В., 2023
сбалансированных показателей (ССП), которые позволяют эффективно управлять сложными и взаимосвязанными процессами, характерными для современных организаций (Мурадов, 2017).
Под влиянием цифровизации происходят коренные преобразования бизнес-процессов, меняется их структура, а также приоритеты организаций. Традиционные бизнес-модели уступают место новым, ориентированным на максимизацию эффективности использования данных и технологий. Именно в таких условиях системы сбалансированных показателей предприятия (ССП) становятся не только инструментом управления, но и стратегическим ресурсом, позволяющим организациям адаптироваться и успешно развиваться в условиях цифровой экономики.
Сбалансированные системы показателей, включая Balanced Scorecard Р. Каплана и Д. Нортона, EFQM, Skandia Navigator, Performance Prism и Intangible Assets Monitor (Давыденко, 2018), обеспечивают стратегический контроль над деятельностью организации, учитывая при этом как финансовые и процессные аспекты, так и обучение, рост, отношения с клиентами и т.д.
Однако, чтобы эти системы были максимально эффективны в управлении организацией, необходимо понимать, что все мониторинговые показатели взаимосвязаны. Это значит, что каждое стратегическое решение, принятое на основе ССП, может повлиять не только на один конкретный показатель, но и на все остальные, и, главное, оно зависит от целевых установок развития бизнеса. Например, изменение в сквозных бизнес-процессах может повлиять на уровень удовлетворенности клиентов, который, в свою очередь, может оказать воздействие на изменение финансовых показателей. Такая взаимосвязь показателей делает ССП не просто инструментом мониторинга, но и средством стратегического управления в условиях цифровой экономики.
Первоначально разработанная Р. Капланом и Д. Нортоном система для одного частного предприятия (Kaplan, Norton, 1996; 2000) превратилась сейчас в широко известный инструмент, используемый в различных областях, таких как торговля, промышленное производство и ИТ-сфера.
Важно отметить, что при принятии стратегических решений на основе ССП требуется учёт группового мнения руководителей разных отделов и структур, так как именно они вовлечены в формирование стратегии организации и обладают ценной информацией о реальном положении дел. При этом чаще всего организации и их руководство сталкиваются с более чем одним критерием для принятия надлежащего решения (George et al., 1992).
За последние четыре десятилетия разработаны различные методы принятия многокритериальных решений на основе ранжирования различных альтернатив. При использовании ССП требуется учёт не только группового мнения заинтересованных лиц о значениях финальных показателей, но и выявление причинно-следственных связей, которые привели к ним благодаря сформированной стратегии.
Метод DEMATEL (Decision Making Trial and Evaluation Laboratory), разработанный Э. Фон-телой и А. Габусом (Fontela, Gabus, 1974), успешно применяется в международной практике для анализа причинно-следственных связей в рамках процессов принятия решений. Он основан на использовании матриц и диаграмм для визуализации структуры сложных причинно-следственных связей. Это позволяет разделить задействованные критерии системы (или подсистемы) на группы причин и следствий, что существенно упрощает процесс принятия решений. Эффективность метода подтверждается многочисленными проектами, в которых он успешно применялся (Tsai, Chou, 2009; Tzeng et al., 2007; Wu, 2008). При этом использование его в России остается не на должном уровне. Данная проблема актуальна, так как недостаточное использование метода DEMATEL в отечественной практике снижает эффективность принимаемых решений в бизнесе и науке и дает определенное преимущество иностранным ученым, активно применяющим его в целом ряде стратегических проектов.
Таким образом, возникает проблема недостаточно активного использования метода DEMATEL в России, что отражается на качестве и эффективности управленческих решений в науке и бизнесе.
Целью статьи является рассмотрение целесообразности применения метода DEMATEL в процессе разработки ССП, а также обоснование его значимости для более активного использования в российской научной и бизнес-практике.
Метод DEMATEL. Указанный инструмент представляет собой метод создания структурной модели, включающей причинно-следственные связи между различными взаимосвязанными факторами в некоторой системе. Он был разработан в рамках программы по науке и гуманитарным вопросам Мемориального института Баттеля в Женеве в период с 1972 по 1976 гг. и использовался для решения групп сложных и взаимосвязанных проблем различной природы. В последние годы метод DEMATEL стал очень популярен в Европе и Азии (Бегичева, Жуковская, 2022; Назаров, 2020; Tsai, Chou, 2009; Tzeng et al., 2007; Wu, 2008), поскольку он особенно нагляден для визуализации структуры сложных причинно-следственных связей. В частности, метод DEMATEL основан на орграфах (сеть или некоторые отношения доминирования между элементами системы), которые мо-
гут декомпозировать систему факторов, проблем и других элементов на группы причин и следствий. Следовательно, метод DEMATEL может преобразовать взаимосвязь между факторами-причинами и факторами-следствиями в понятную структурную модель системы. Чтобы продемонстрировать применение метода DEMATEL, мы используем версию, разработанную Э. Фонтелой и А. Га-бусом (Fontela, Gabus, 1974), для выявления структуры связей в системе сбалансированных показателей предприятия по методике Д. Нортона и Р. Каплана (Kaplan, Norton, 1996).
Основная идея метода заключается в получении оценок влияния одного элемента на другой от экспертов и последующем их анализе. Рассмотрим подробно алгоритм этого метода.
1. Определение элементов системы. В первую очередь устанавливаются элементы (или факторы), которые будут рассматриваться в рамках анализа.
2. Сбор экспертных оценок. Специалистам предлагается определить влияние каждого элемента на все остальные в совокупности и по отдельности. Это обычно делается с помощью шкалы, которая может варьироваться от 0 до 4, где 0 - нет влияния: один элемент системы не оказывает никакого воздействия на другие; 1 - слабое влияние: один элемент системы оказывает незначительное воздействие на другой; влияние есть, но оно минимально; 2 - умеренное: влияние одного элемента на другой заметно, но оно не доминирующее; элементы взаимодействуют, но они могут функционировать и независимо друг от друга; 3 - сильное: один элемент оказывает значительное влияние на другой; взаимодействие между ними явно выражено, и изменения в одном элементе, скорее всего, приведут к изменениям в другом; 4 - очень сильное влияние: воздействие одного элемента на другой настолько сильное, что они практически не могут функционировать независимо; любые изменения в одном элементе почти наверняка вызовут значительные изменения в другом.
3. Создание матрицы влияния. Экспертные оценки собраны, они используются для разработки так называемой матрицы влияния. Это квадратная матрица, элементы которой представляют собой оцениваемые факторы, а значения внутри являются средними экспертными оценками влияния одного фактора на другой. Формализовать этот шаг алгоритма можно так: пусть F = [F1,F2,...,Fn } и обозначает множество факторов в системе; предположим, что l- это число экспертов в группе принятия решений Е = [EitE2, ...,Е1 }, которых просят указать прямое влияние, оказываемое фактором Fi на фактор Fj, используя целочисленную шкалу от 0 до 4.
На основании этих оценок формируется предоставленная экспертом k матрица прямого влияния (все основные диагональные элементы матрицы равны нулю):
Z к = [ zk] , (1)
к L l^nxn' v '
где zk представляет суждение лица Ek, принимающего решения о степени, в которой фактор Fi влияет на фактор Fj.
Путем объединения мнений экспертов матрица группового прямого влияния z = [zk,]nxn может быть составлена с помощью следующей формулы:
= -Г^г??, и] = \,2,п (2)
4. Вычисление влияния. Этот шаг алгоритма может быть представлен в виде следующих этапов.
Этап 1. На основе матрицы Т прямого влияния строится нормализованная матрица прямого воздействия X = по формуле:
X = -, где 5 = тах (тах Гг}=1 ^ц тах Т,?=г ги ) (3)
5 \1< ¿<П 1 '' 1<]<П ')
Этап 2. Используя нормализованную матрицу прямого воздействия X, создается матрица общего влияния Т, где Т = [су], путем суммирования прямых и всех косвенных эффектов:
Т = X + X2 + X3 + ■■■ + X11 = Х(1 - X)-1, где к^ю (4)
Этап 3. На этом этапе вычисляются векторы Я и С, представляющие сумму строк и сумму столбцов матрицы общего влияния Т. Они определяются следующими формулами:
Я=[гс]=Г7}=1^, (5)
С=[С]]=Г?=1^ (6)
При этом И = [г^] представляет собой вектор-столбец, который получается в результате суммирования всех элементов по каждой строке матрицы Т. Этот вектор отображает сумму прямых и косвенных эффектов от фактора Е/ на другие факторы в системе строк / в матрице и отображает другим факторам. Аналогично вектор-строка С = [с^] является суммой всех элементов по каждому столбцу матрицы Т и отображает сумму прямых и косвенных эффектов, который фактор Е] получает от других факторов системы. Для дальнейшей интерпретации вычисляется вектор (Я + С), который показывает силу влияния, определяемую соответствующим фактором. То есть
(R + C) обозначает положение в системе факторов (известность, важность) и иллюстрирует силу влияний, которая оказывается одним фактором в системе на остальные. Далее вычисляется вектор (R - C), который показывает итоговый эффект, вносимый фактором в систему. То есть обозначает силу отношения (связи) и иллюстрирует величину чистого эффекта, который фактор вносит в систему, при этом если чистый эффект r¡ - cj > 0, то Fj оказывает влияние на другие факторы и относится в группе «причин»; если r¡ - Cj < 0, то на фактор Fj больше влияют другие факторы, и его следует отнести в группу «следствий».
5. Визуализация результатов. Итоги анализа причинно-следственных связей в системе могут быть представлены графически в системе координат (R + C, R - C). Элементы вектора R + C откладываются по оси OX, а вектора R- C- по оси OYв декартовой системе координат. Факторы, находящиеся выше оси OX, - причины, а ниже - следствия. При этом исходя из смысла значений вектора R + C можно утверждать, что самое большое значение этого вектора определяет главную причину. Все это дает ценную информацию для принятия решений и позволяет визуально оценить причинно-следственные связи в системе.
Анализ подходов к реализации систем сбалансированных показателей организации. В условиях современного бизнеса, когда окружающая среда изменяется с беспрецедентной скоростью, организации испытывают необходимость в постоянном контроле и мониторинге своей деятельности. Именно в этом контексте встаёт вопрос об использовании систем сбалансированных показателей (ССП), которые представляют собой интегрированные инструменты управления, позволяющие оценивать и контролировать весь спектр деятельности организации, с целью эффективного достижения стратегических целей.
Существует несколько моделей ССП, наиболее известными и широко применяемыми среди которых являются:
1. Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard) Р. Каплана и Д. Нортона. Она подразумевает наличие четырех их категорий: показатели внутренних процессов; обучения и роста; отношений с клиентами; финансовые показатели.
2. Система EFQM (European Foundation for Quality Management) включает в себя девять критериев, которые представляют разные аспекты деятельности организации.
3. Система Skandia Navigator предполагает наличие пяти категорий, среди которых: финансовые, клиентские, процессные, человеческие и технологические показатели.
4. Система Performance Prism основана на анализе ожиданий заинтересованных сторон.
5. Система Intangible Assets Monitor акцентирует внимание на неосязаемых активах.
Р. Каплан и Д. Нортон акцентируют внимание на том, что стратегия - это некоторый набор гипотез о причинах и следствиях (Kaplan, Norton, 1996). Они сформулировали четыре точки перспективы, которыми компании могут руководствоваться при воплощении стратегии в конкретные действия.
1. Финансовая перспектива (F). Распространенной ошибкой многих организаций является то, что они забывают о связи между финансовыми целями и общей стратегией компании. Финансовая перспектива должна быть взаимосвязана с другими перспективами, которые позволяют компании достичь результата реализации стратегии.
2. Перспектива клиента (C). Она рассматривается как набор целей, которых организация должна достичь, чтобы привлечь, принять и удержать клиентов. Цели являются результатом предположений о клиентах, их привычках, сегментах потребления, которые они представляют, и ценности, которую они воспринимают в отношениях с организацией (Kaplan, Norton, 2000).
3. Внутренняя перспектива (I). Она говорит нам о том, что показатели бизнес-процессов организации должны быть увязаны не только со стратегией, но и с финансовыми и потребительскими целями.
4. Перспектива обучения и роста (E) - является базой для всех других перспектив: внутренней, потребительской и финансовой. Действительно, обучение сотрудников реализует тезис, предложенный Дж. Джорджем и его коллегами, суть которого сводится к следующей формулировке: «как люди усваивают новые идеи, так и претворяют их в жизнь» (George et al., 1992).
Из вышесказанного следует, что система сбалансированных показателей (ССП) - это интегрированный инструмент управления, который позволяет компаниям транслировать свою стратегию и миссию в конкретные, измеримые показатели, что в контексте цифровой экономики становится важным условием, поскольку позволяет компаниям быть гибкими, адаптируясь к новым трендам и быстро реагируя на изменения внешней среды, которая в свою очередь характеризуется высокой динамикой и постоянными изменениями. В цифровой экономике акцент делается
на больших данных и аналитике. ССП интегрирует информацию из разных источников, предоставляя менеджменту глубокие инсайты для принятия обоснованных решений. Также необходимо отметить, что ССП обеспечивает четкое соответствие между стратегическими целями компании и ее операционной деятельностью, помогая гарантировать, что все ресурсы и усилия направлены на достижение стратегических приоритетов.
Таким образом, ССП является инструментом, который не только поддерживает актуальность и конкурентоспособность компаний в условиях цифровой экономики, но и способствует их устойчивому росту и развитию.
Реализация метода DEMATEL для выявления причинно-следственных связей в системе сбалансированных показателей организации. Для более глубокого понимания взаимосвязи различных показателей системы сбалансированных показателей (BSC, Balanced Scorecard) был создан экспертный состав. Данная группа состояла из 5 высококвалифицированных ученых-экономистов Санкт-Петербургского и Уральского государственного экономических университетов, которые специализировались на исследованиях в области управления и менеджмента, а также ученых, имеющих опыт применения метода DEMATEL в экономических исследованиях.
Эксперты провели серию сессий, на которых оценивали влияние каждого из показателей на другие при конкретизации стратегических целей. После сбора данных оценок и их анализа с помощью метода DEMATEL, была создана матрица прямого влияния. Эта матрица в дальнейшем использовалась для вычисления итоговых индексов прямого и косвенного влияния, что позволило определить наиболее значимые перспективы в системе ССП.
Это исследование подчеркивает важность использования таких инструментов анализа, как DEMATEL, для понимания сложных причинно-следственных связей в системе управления предприятием.
Рассмотрим сказанное на примере.
Постановка задачи перед экспертами (формулировка стратегии). Фокусировка на финансовой устойчивости компании. Последняя ставит цель увеличения годового дохода на 35 % за счет роста объемов продаж, расширения рынка, запуска новых продуктов или услуг, и при этом устанавливается планка снижения операционных затрат на 10 % за счет автоматизации сквозного бизнес-процесса.
В таблице 1 приведен пример оценки одного из экспертов.
Таблица 1 - Матрица прямого влияния Zi, основанная на оценке эксперта Ei Table 1 - Direct Influence Matrix Zi, Based on the Assessment of Expert Ei
Перспективы F C I E
F 0 3 2 1
C 2 0 3 2
I 1 2 0 4
E 1 1 3 0
Приведем пример расчетов, используя формулы (1)-(5).
Используя формулу (1), найдем агрегированное мнение 5 экспертов, округляя полученные значения до одного десятичного знака (табл. 2).
Таблица 2 - Матрица прямого влияния Z, основанная на агрегированных оценках экспертов
Table 2 - Direct Influence Matrix Z, Based on ^ the Aggregated Assessments of Experts
Перспективы F C I E
F 0 3,3 1,7 1,7
C 2,3 0 3,3 1,3
I 1,3 2 0 3,7
E 1 1,7 3,3 0
Используя формулу (2), найдем 5 = 8,3 и рассчитаем матрицу прямого воздействия X (табл. 3).
Таблица 3 - Матрица прямого воздействия X
Table 3 - Direct Impact Matrix X
Перспективы F C I E
F 0 0,40 0,20 0,20
C 0,28 0 0,40 0,16
I 0,16 0,24 0 0,45
E 0,12 0,20 0,40 0
В табл. 4 и 5 приведены соответственно матрицы (1-Х) и (1-Х)-1, необходимые для вычисления матрицы общего влияния Т.
Таблица 4 - Матрица (1-Х) Table 4 - Matrix (I-X)_
Перспективы F C I E
F 1 -0,40 -0,20 -0,20
C -0,28 1 -0,40 -0,16
I -0,16 -0,24 1 -0,45
E -0,12 -0,20 -0,40 1
Таблица 5 - Матрица (I-X)-1 Table 5 - Matrix (I-X)-1_
Перспективы F C I E
F 1,64 1,17 1,22 1,06
C 0,87 1,89 1,36 1,08
I 0,77 1,06 2,08 1,25
E 0,68 0,95 1,25 1,85
Применив формулу (3), получим матрицу общего влияния Т (табл. 6).
Таблица 6 - Матрица общего влияния Т
Table 6 - Total Impact Matrix T
Перспективы F C I E
F 0,64 1,17 1,22 1,06
C 0,87 0,89 1,36 1,08
I 0,77 1,06 1,08 1,25
E 0,68 0,95 1,25 0,85
Затем вычисляем сумму элементов каждой строки и столбца (С), а также ^ + С) и ^ - С) матрицы Т (табл. 7).
Таблица 7 - Матрица причинно-следственных связей
Table 7 - Matrix of Cause-Effect Relationships
Фактор R C R + C R - C Тип фактора
F 4,10 2,96 7,06 1,13 причина
C 4,21 4,08 8,28 0,13 причина
I 4,16 4,92 9,08 -0,75 следствие
E 3,73 4,24 7,98 -0,51 следствие
Интерпретация результатов процедуры DEMATEL представляет собой следующее:
1. Финансовая перспектива - этот фактор имеет вес «Р» (влияние), равный 4,10, и «С» (зависимость), равный 2,96. Это означает, что финансовая перспектива в большей степени оказывает влияние на другие перспективы, чем подвержена воздействию сама. Общий индекс влияния и зависимости ^ + С) составляет 7,06, а разница между ними (Р - С) равна 1,13. Поскольку Р - С положительно, этот фактор можно считать причиной взаимосвязи с другими факторами.
2. Перспектива клиента (С) - этот фактор имеет вес «Р», равный 4,21, и «С», равный 4,08. Это означает, что перспектива клиента в большей степени оказывает влияние на них, чем подвержена воздействию со стороны других перспектив. R + С равно 8,28, а R - С имеет значение 0,13. Поскольку R - С положительно, этот фактор можно считать причиной взаимосвязи с другими факторами.
3. Внутренняя перспектива (I) - имеет «Р», равный 4,16, и «С», равный 4,92. Это указывает на то, что внутренняя перспектива больше подвержена влиянию других факторов, чем оказывает его сама. Р + С равно 9,08, а R - С имеет значение -0,75. Указанный фактор является следствием взаимосвязи с другими.
4. Перспектива обучения и роста (Е) - имеет «Р», равный 3,73, и «С», равный 4,24. Этот фактор также больше подвержен влиянию других факторов, чем сам оказывает влияние на них. Р + С равно 7,98, а R - С имеет значение -0,51. Это также фактор-следствие.
Интерпретируя эти показатели, можно сделать вывод о том, что в исследуемой компании финансовая перспектива и перспективы клиента являются основными причинами, оказывающими влияние на остальные перспективы в связи с принятой формулировкой стратегии. В то же время внутренние процессы, обучение и рост в большей степени являются следствием взаимодействия
с другими факторами. Это может означать, что финансовый успех компании и перспектива клиентов влияют на эффективность внутренних процессов в ней и возможности для обучения и роста. И наоборот, улучшение в этих областях в большей степени зависит от финансового состояния компании и выполнения целей клиентской перспективы.
Показатель R + С представляет собой сумму величин R и С и показывает общую степень взаимодействия между конкретным и всеми остальными факторами. Величина R + С позволяет определить степень влияния и зависимости фактора в системе, иначе говоря, его общую «активность».
В нашем случае:
• внутренняя перспектива (I): R + С = 9,08;
• перспектива обучения и роста (Е): R + С = 7,98;
• перспектива клиента (С): R + С = 7,06;
• финансовая перспектива R + С = 7,06.
Самым «активным» фактором по совокупности причинно-следственных связей оказывается «Внутренняя перспектива» с показателем 9,08. Это говорит о том, что процессы и операции в самой компании оказывают значительное воздействие на остальные перспективы и в то же время сильно зависят от них.
Следующим по активности фактором является «Перспектива обучения и роста» с показателем 7,98. Это подчеркивает важность непрерывного обучения и развития в современных бизнес-условиях и влияние этого фактора на остальные перспективы.
«Перспектива клиента» с показателем 8,28 занимает промежуточное положение. Она активно влияет на другие перспективы и в то же время сама подвержена их влиянию.
«Финансовая перспектива» с показателем 7,06 является менее «активной» в контексте причинно-следственных связей. Однако не стоит пренебрегать этим фактором, так как он имеет прямое отношение к экономическому здоровью компании и влияет на восприятие ее инвесторами и акционерами.
В целом, все перспективы взаимосвязаны, и изменения в одной области могут вызвать изменения в других. Это подчеркивает важность холистического подхода к управлению и стратегическому планированию в компании.
Такое понимание может быть полезно при реализации стратегии компании, позволяя сфокусироваться на ключевых областях, которые приведут к наибольшим изменениям в других областях.
Заключение. Таким образом, можно заключить, что использование ССП в рамках управления и стратегического развития компаний, особенно в условиях цифровой экономики, является целесообразным и необходимым.
На основе проведенного анализа применения метода DEMATEL для определения взаимосвязей между показателями ССП и выявления их причинно-следственных связей можно сделать следующие выводы:
1. Системы сбалансированных показателей играют центральную роль в управлении современными организациями, особенно в условиях цифровой экономики. Они не только предоставляют инструменты для мониторинга производительности, но и служат стратегическим ресурсом, позволяющим компании адаптироваться и успешно развиваться.
2. Все мониторинговые показатели ССП взаимосвязаны, и каждое принятое стратегическое решение может повлиять не только на один конкретный показатель, но и на все остальные.
3. Применение метода DEMATEL позволяет лучше управлять этими взаимосвязями, учитывая как прямые, так и косвенные эффекты стратегических решений.
4. Несмотря на свою значительную ценность, использование метода DEMATEL в России среди ученых и практиков до сих пор не достигло должного уровня, что отрицательно может повлиять на конкуренцию в научном плане в международном контексте.
5. Внедрение и активное использование метода DEMATEL в стратегическом управлении и принятии решений на основе ССП могут значительно улучшить качество и эффективность управленческих алгоритмов в науке и бизнесе в России.
В заключение следует указать на важность холистического подхода к управлению и стратегическому планированию, а также на необходимость активного использования метода DEMATEL в российской научной и бизнес-практике для улучшения качества и эффективности принятия управленческих решений.
Список источников:
Бегичева С.В., Жуковская И.Е. Исследование факторов удовлетворенности клиентов технической поддержки // Цифровые модели и решения. 2022. Т. 1, № 2. С. 1-13. https://doi.org/10.29141/2782-4934-2022-1-2-3.
Давыденко Е.А. Эволюция концепции сбалансированной системы показателей: от истоков к цифровому предприятию // Российское предпринимательство. 2018. Т. 19, № 2. С. 457-472 https://doi.Org/10.18334/rp.19.2.38773.
Мурадов И.В. Обеспечение устойчивого развития промышленных предприятий на основе системы сбалансированных показателей // Экономика промышленности. 2017. Т. 10, № 4. С. 329-334. https://doi.org/10.17073/2072-1633-2017-4-329-334.
Назаров Д.М. Классификация моделей и описание трендов в вопросах оценки каузальности связей в социально-экономических процессах // Бизнес-информатика. 2020. Т. 14, № 4. С. 47-61. https://doi.Org/10.17323/2587-814X.2020.4.47.61.
Fontela E., Gabus A. DEMATEL: Progress Achieved // Futures. 1974. Vol. 6, iss. 4. Р. 361-363. https://doi.org/10.1016/0016-3287(74)90086-x.
George J.F., Dennis A.R., Nunamaker J.F. An Experimental Investigation of Facilitation in an EMS Decision Room // Group Decision and Negotiation. 1992. Vol. 1, iss. 1. Р. 57-70. https://doi.org/10.1007/bf00562690.
Kaplan R., Norton D. Having Trouble with Your Strategy? Then Map It // Harvard Business Review. 2000. Vol. 78, iss. 5. Р. 167-176.
Kaplan R., Norton D. The Balance Scorecard. Translating Strategy into Action. Cambridge, 1996. 332 р.
Tsai W.-H., Chou W.-C. Selecting Management Systems for Sustainable Development in SMEs: A Novel Hybrid Model Based on DEMATEL, ANP and ZOGP // Expert Systems with Applications. 2009. Vol. 36, iss. 2. Р. 1444-1458. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.11.058.
Tzeng G.-H., Chiang C.-H., Li C.-W. Evaluating Intertwined Effects in E-Learning Programs: a Novel Hybrid MCDM Model Based on Factor Analysis and DEMATEL // Expert Systems with Applications. 2007. Vol. 32, iss. 4. Р. 1028-1044. https://doi.org/10.1016Zj.eswa.2006.02.004.
Wu W.-W. Choosing Knowledge Management Strategies by Using a Combined ANP and DEMATEL Approach // Expert Systems with Applications. 2008. Vol. 35, iss. 3. Р. 828-835. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2007.07.025.
References:
Begicheva, S. V. & Zhukovskaya, I. E. (2022) Technical Support Customer Satisfaction Research. Digital Models and Solutions. 1 (2), 1-13. Available from: doi:10.29141/2782-4934-2022-1-2-3. (In Russian).
Davydenko, E. A. (2018) Evolution of the Concept of a Balanced Scorecard: from the Source to the Digital Enterprise. Russian Journal of Entrepreneurship. 19 (2), 457-472. Available from: doi:10.18334/rp.19.2.38773. (In Russian).
Fontela, E. & Gabus, A. (1974) DEMATEL: Progress Achieved. Futures. 6 (4), 361-363. Available from: doi:10.1016/0016-3287(74)90086-x.
George, J. F., Dennis, A. R. & Nunamaker, J. F. (1992) An Experimental Investigation of Facilitation in an EMS Decision Room. Group Decision and Negotiation. 1 (1), 57-70. Available from: doi:10.1007/bf00562690.
Kaplan, R. & Norton, D. (1996) The Balance Scorecard. Translating Strategy into Action. Cambridge. 332 р.
Kaplan, R. & Norton, D. (2000) Having Trouble with Your Strategy? Then Map It. Harvard Business Review. 78 (5), 167-176.
Muradov, I. V. (2017) Ensuring the Sustainable Development of Industrial Enterprises on the Basis of a Balanced Scorecard. Russian Journal of Industrial Economics. 10 (4), 329-334. Available from: doi:10.17073/2072-1633-2017-4-329-334. (In Russian).
Nazarov, D. M. (2020) Classification of Models and Description of Trends in Assessing the Causality of Relationships in SocioEconomic Processes. Biznes-Informatika. 14 (4), 47-61. Available from: doi:10.17323/2587-814X.2020.4.47.61. (In Russian).
Tsai, W.-H. & Chou, W.-C. (2009) Selecting Management Systems for Sustainable Development in SMEs: A Novel Hybrid Model Based on DEMATEL, ANP and ZOGP. Expert Systems with Applications. 36 (2), 1444-1458. Available from: doi:10.1016/j.eswa.2007.11.058.
Tzeng, G.-H., Chiang, C.-H. & Li, C.-W. (2007) Evaluating Intertwined Effects in E-Learning Programs: a Novel Hybrid MCDM Model Based on Factor Analysis and DEMATEL. Expert Systems with Applications. 32 (4), 1028-1044. Available from: doi:10.1016/j.eswa.2006.02.004.
Wu, W.-W. (2008) Choosing Knowledge Management Strategies by Using a Combined ANP and DEMATEL Approach. Expert Systems with Applications. 35 (3), 828-835. Available from: doi:10.1016/j.eswa.2007.07.025.
Информация об авторах
Д.М. Назаров - доктор экономических наук, доцент, заведующий кафедрой бизнес-информатики Уральского государственного экономического университета, Екатеринбург, Россия.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=392155
C.В. Бегичева - кандидат экономических наук, доцент кафедры бизнес-информатики Уральского государственного экономического университета, Екатеринбург, Россия.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=668409
Вклад авторов:
все авторы сделали эквивалентный вклад в подготовку публикации. Конфликт интересов:
авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Information about the authors
D.M. Nazarov - D.Phil in Economics, Associate Professor, Head of the Department of Business Informatics, Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=392155
S.V. Begicheva - PhD in Economics, Associate Professor, Business Informatics Department, Ural State University of Economics, Yekaterinburg, Russia.
https://elibrary.ru/author_items.asp?authorid=668409
Contribution of the authors:
The authors contributed equally to this article.
Conflicts of interests:
The authors declare no conflicts of interests.
Статья поступила в редакцию / The article was submitted 20.07.2023; Одобрена после рецензирования / Approved after reviewing 17.08.2023; Принята к публикации / Accepted for publication 24.10.2023.
Авторами окончательный вариант рукописи одобрен.
