CC BY
7
Андреевский И.Л., Соколов Р.В.
СОГЛАСОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ИНТЕРЕСОВ ПРЕДПРИЯТИЙ ИНФОРМАТИЗАЦИИ В СФЕРЕ ОБЛАЧНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ
Аннотация. Статья посвящена актуальной задаче согласования экономических интересов на рынке облачных информационных систем. Дана содержательная постановка задачи согласования экономических интересов на этом рынке. Построена математическая модель и предложен алгоритм решения задачи с использованием статических показателей эффективности в виде годовой экономической прибыли. Предложен расчет ожидаемых значений динамического показателя чистой приведенной стоимости производственно-коммерческой деятельности участников рынка облачных информационных систем. Раскрыта трехэтапная схема учета риска в оценке значений показателей экономической эффективности на основе нечеткого моделирования.
Ключевые слова. Участники рынка облачных информационных систем, экономические интересы, рентабельность капитала, статические и динамические показатели экономической эффективности, нечеткое моделирование.
Andreevskiy I.L., Sokolov R.V.
COORDINATION OF ECONOMIC INTERESTS OF IT ENTERPRISES IN THE FIELD OF CLOUD INFORMATION SYSTEMS
Abstract. The article is devoted to the urgent task of harmonizing economic interests in the market of cloud information systems. A meaningful statement of the problem of harmonizing economic interests in the market of cloud information systems is given. A mathematical model is constructed and an algorithm for solving the problem using static performance indicators in the form of annual economic profit is proposed. The calculation of the expected values of the dynamic indicator of the net present value of the production and commercial activities of the participants of the cloud information systems market is proposed. A three-stage risk accounting scheme is disclosed in assessing the values of economic efficiency indicators based on fuzzy modeling.
Keywords. Cloud information systems market participants, economic interests, return on equity, static and dynamic indicators of economic efficiency, fuzzy modeling.
Введение
Емкость рынка облачных сервисов по оценкам в 2020 году в РФ составит 48 млрд руб., а в целом в мире - $411 млрд. Рост рынка облачных технологий в России весьма значителен и составляет 21% в год. Особенно большой рост наблюдается для малых и средних предприятий (40% в год). К 2020 году 80% всех затрат на ИТ будут связаны с облачными технологиями [2]. Гармоничному развитию рынка облачных технологий и информационных систем способствует согласование экономических интересов участников этого рынка, т.е. предприятий информатизации по производству облачных про-
ГРНТИ 06.35.51
© Андреевский И.Л., Соколов Р.В., 2021
Игорь Леонидович Андреевский - кандидат экономических наук, доцент, доцент кафедры информационных
систем и технологий Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Роман Владимирович Соколов - доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры информационных
систем и технологий Санкт-Петербургского государственного экономического университета.
Контактные данные для связи с авторами (Соколов Р.В.): 191023, Санкт-Петербург, Садовая ул., д. 21
(St. Petersburg, Sadovaya str., 21) Тел.: 8 (812) 458-97-30. E-mail: rsok7@rambler.ru.
Статья поступила в редакцию 12.11.2020.
граммных продуктов, проектировщиков облачных информационных систем, провайдеров по обработке данных облачных информационных систем и конечных пользователей, повышающих результаты производственно-коммерческой деятельности благодаря использованию этих технологий и систем.
Согласованию экономических интересов хозяйственных субъектов посвящен целый ряд работ. Так, в работе [4] рассматривается трехсекторная модель экономики: материальный сектор, производящий предметы труда (сырье, энергия и т.д.), фондосоздающий сектор (средства труда, оборудование и т.п.) и потребительский сектор, изготавливающий предметы потребления. Решение проблемы получено в рамках балансов доходов и расходов отдельных секторов. Для согласования экономических интересов дуополистов, то есть двух продавцов одной и той же продукции, предлагается теоретико-игровая модель [7]. В работе [3] разработан механизм корпоративного ценообразования для выбора внутренних цен корпорации при определенном значении цены продажи конечной продукции.
Распределению полезности между предприятиями, входящими в состав кооперации, посвящен целый ряд работ, раскрывающих утилитарный и эгалитарный подходы [6]. Утилитарный подход предполагает максимизацию суммарной полезности участников кооперации, возможно, в ущерб некоторым из них. Эгалитарный подход предусматривает уравнивание индивидуальных полезностей участников кооперации. Отдача на единицу индивидуальных затрат должна быть для всех одинакова. Эгалитарный подход, на наш взгляд, обеспечивает согласование экономических интересов взаимосвязанных предприятий информатизации в процессе облачной цифровизации.
Между тем, научно-методические публикации по вопросам согласования экономических интересов участников рынка облачных информационных систем не получили необходимую известность. Вышеизложенное определяет актуальность темы настоящей статьи.
Содержательная постановка задачи
Структурная схема взаимосвязи хозяйствующих субъектов в сфере облачных информационных систем (ОИС) представлена на рис. 1. В основу согласования интересов участников рынка ОИС предлагается положить принцип равной рентабельности капитала. Очевидно стремление к максимизации этой рентабельности в условиях ограничений на масштаб хозяйственной деятельности, характеризующейся ограниченным количеством субъектов ОИС. Связующими звеньями между участниками рынка ОИС являются тарифы на разработанные облачные программные продукты, проектирование ОИС и тарифы на обработку информации ОИС в центрах обработки данных (ЦОД).
Рис. 1. Информационные и финансовые связи предприятий информатизации и пользователей в сфере ОИС
Ведущая роль во взаимосвязях предприятий информатизации и пользователей в сфере ОИС принадлежит предприятию по производству облачных программных продуктов. На основании поступивших на рынок тиражных облачных продуктов предприятия информатизации по проектированию ОИС осуществляют по заявкам предприятий-пользователей ОИС соответствующие проекты ОИС с привязкой к конкретным предприятиям-пользователям. Для осуществления текущей обработки данных ОИС между предприятиями-пользователями и центром обработки данных заключаются договора ИТ-аутсорсинга, позволяющие переложить основную работу по постоянной эксплуатации информационной системы с предприятия-пользователя на центр обработки данных. Подобный ИТ-аутсорсинг яв-
ляется основой повышения экономической эффективности облачной информационной системы по сравнению с традиционной системой [1].
Рассмотрим порядок решения задачи согласования экономических интересов участников рынка ОИС на основе использования статических показателей экономической эффективности, рассмотренных в работе [8]. Годовая экономическая прибыль участников рассчитывается в соответствии со следующими формулами. Для пользователей ОИС годовая экономическая прибыль составляет величину:
Эпол Эгод.пол ^п ^цод £0ч + Кпол), (1)
где Эгодпол - величина годового прироста прибыли благодаря использованию ОИС (усредненная по пользователям); Sn - тариф за лицензию, выплачиваемый производителю облачного программного обеспечения; 5цод - ежегодная плата (тариф) центру обработки данных; Snp - разовые затраты предприятия-пользователя ОИС, перечисляемые предприятию по проектированию ОИС; Кпол - прочие капитальные затраты пользователя при внедрении ОИС; Е - норма прибыли на капитал.
Для предприятия информатизации по проектированию ОИС:
Эпр О^пр Спер.пр)_^ Оюст.пр ^пр, (2)
где Спер.пр - эксплуатационные переменные годовые затраты на проектирование в расчете на одного пользователя; ппол - прогнозируемое среднесписочное количество пользователей облачного программного продукта за год; T - средний срок эксплуатации ОИС; Сп0ст.пр - эксплуатационные постоянные годовые затраты, не зависящие от количества заказов; ^пр - единовременные затраты предприятия информатизации по проектированию ОИС (в состав ^пр входят затраты на технические и программные средства проектирования, базу данных нормативных и справочных материалов по проектированию; существенная составляющая капитальных затрат связана с подготовкой персонала для работы с новыми продуктами ОИС).
Переменные затраты на проектирование Спер включают в себя затраты на обследование предприятия-получателя ОИС, обоснование варианта ОИС, выбор производителя этой системы, конфигурирование ОИС в соответствии с особенностями предприятия-пользователя, доработку программного обеспечения, обоснование необходимых технических средств ОИС, разработку должностных и технологических инструкций, оценку экономической эффективности использования ОИС. Предприятие по проектированию ОИС осуществляет подбор ЦОД для заказчика и составляет проект договора ИТ-аутсорсинга между предприятием-пользователем и ЦОД. Проектная документация передается пользователю, а через него поступает в выбранный проектировщиком ЦОД. После формирования базы данных и опытной эксплуатации осуществляется приемка ОИС и наступает процесс постоянной эксплуатации. В состав эксплуатационных постоянных затрат предприятия по проектированию ОИС Сп0ст.пр входят затраты на ведение базы данных нормативных и справочных материалов по проектированию и повышению квалификации персонала.
Для предприятия информатизации по обработке данных (ЦОД) годовая экономическая прибыль составляет величину:
Эцод ^цод^-пол Спер.цод^пол Спост.цод ^-^цод, (3)
где Спер.цод - переменные годовые эксплуатационные затраты ЦОД, связанные с обработкой данных одного пользователя; Спостцод - постоянные годовые эксплуатационные ЦОД, не зависящие от количества пользователей; Кцод - единовременные затраты ЦОД.
Величина тарифа 5цод зависит от модели предоставления услуг ЦОД. Получили распространение следующие модели сервисов центров обработки данных [8]: программное обеспечение как сервис (Software as a Service, SaaS); платформа как сервис (Platform as a Service, PaaS); инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS); бизнес-процессы как сервис (Business Process as a Service, BPaaS). В формуле (3) присутствует средневзвешенная величина 5цод по количеству пользователей ЦОД, использующих ту или иную модель сервисов в условиях применения конкретного облачного программного продукта ОИС. Единовременные затраты ЦОД включают в себя затраты на проектирование модуля обмена информацией с пользователем, технические и программные средства этого модуля, обучение персонала, опытную эксплуатацию и трансакционные издержки.
Особо следует отметить затраты на обеспечение информационной безопасности и защиту информации, подлежащей передаче и хранению в ЦОД. Для предприятия информатизации по производству облачных программных продуктов для ОИС:
Эп "^п^пол Спер.п^пол Спост.п Е(Кп ^Кдр), (4)
где Спер.п - эксплуатационные переменные затраты производителя облачных программных продуктов, связанные с его продажей в расчете на одного покупателя; Спост.п - эксплуатационные постоянные затраты, связанные с производством облачного программного продукта данного наименования и не зависящие от количества покупателей; Кп - единовременные затраты предприятия информатизации на создание программного продукта для ОИС; Кдр - другие единовременные затраты этого предприятия.
При определении затрат на разработку облачного программного обеспечения Кп следует учитывать особенности проектирования облачных приложений. К числу этих особенностей относятся [8]: варианты размещения в облаке кода / данных; требования к составу образа виртуальной машины (тип операционной системы и сервера базы данных, требования к аппаратной части); варианты использования моделей выполнения в облаке; способы информационного обмена; способность к масштабируемости кода и данных; необходимость использования специализированных паттернов проектирования (например, MVC) и основных фундаментальных архитектурных принципов: SOA, SOAP / REST, мультитенантность; политики информационной безопасности в облаке, требования по защите персональных данных и т.п.
В основу определения трудоемкости разработки облачного программного продукта могут быть положены оправдавшие себя методы и модели, такие как экспертные и статистические методы, метод функциональных точек, метод объектных точек, модели COCOMO II [8; 9].
На основе приведенных формул (1)-(4) могут быть рассчитаны единые для всех участников рынка ОИС значения показателей рентабельности капитала Ер (Profitability Index, PI):
-^р.пол Ер.пр -^р.цод Ер.п Ер, (5)
где Ерпол,Ерп1р,Ерццод,Ерп1 - соответственно, коэффициент рентабельности капитала для пользователя ОИС, проектировщика ОИС, центра обработки данных и производителя облачных информационных продуктов для ОИС.
Формулы для расчета этих показателей выглядят следующим образом:
г> _ Эгод.пол~^п~^цод /
^р.пол с , (6)
•^пр^^пол
ГС -С -)"пол С _ ^пр ^пер.пр^ j, ^пост.пр
Ер.пр Z , (7)
-р.пр к
п
^цод^пол _Спер.цод^пол _Сп
-р.цод -
т-> _ ^цод^пол *~пер.цод'ьпол ^пост.цод q\
Ею.цод _ Z , (8)
^ _ -^п^пол Спер.п^пол Спост.п (9)
р.п тг .т/- V /
лразрт1\др
Соотношение (5) обеспечивает согласование экономических интересов участников рынка ОИС благодаря одинаковой для всех участников рентабельности.
Математическая модель и алгоритм решения задачи
Уравнения (6)-(9), приравненные к значению Ер, должны быть приняты в качестве ограничений в задаче согласования экономических интересов участников рынка облачных информационных систем. В качестве целевой функции выступает заданное значение равной рентабельности капитала, которое монотонно возрастает в процессе решения задачи, что за собой влечет увеличение необходимого количества пользователей системы ппол. Максимум рентабельности будет достигнут при максимально возможном количестве пользователей данной облачной информационной системы пполтах. На этом алгоритм поиска значений тарифов участников рынка ОИС завершается, а найденные значения тарифов обеспечивают согласование экономических интересов участников рынка ОИС. Математическая модель задачи имеет следующий вид. Целевая функция:
£р.пол = Эг0Т+Т5Ц0Д ^ таХ. (10)
Ограничения задачи:
гг _ 'Уод.пол -^п ^'нод _ ГГ
^р.пол — <, , „ — ,
Е =
■-■р.пр
-р.цод
('С _г Ч "пол с
*Рпр Спер.пр^ ^ Спост.пр
= Ер
^цод^пол Спер.цод^пол Спост.цод т-г -_ р
Кцод Р
Переменные задачи:
т-г _ $пппол Спер.п^пол Спост.п _ т-г
лразртг\др
"•потр — "-потртах? 5пр>0, 5цОД>0, 5п>0.
Искомыми переменными модели являются 5пр, 5Цод, 5п
п,
потр
(11) (12)
(13)
(14)
(15)
(16)
при заданной величине рентабельно-
сти Ер. Остальные параметры модели представляют собой исходные данные для расчетов, характеризующие рыночную ситуацию. Следует обратить внимание, что выражение (10) представляет собой коэффициент конкурентоспособности облачной информационной системы в виде отношения его бухгалтерской прибыли к единовременным затратам. На рис. 2 представлена блок-схема алгоритма решения задачи согласования экономических интересов участников рынка облачных информационных систем.
Рис. 2. Блок-схема алгоритма решения задачи согласования экономических интересов участников рынка ОИС
Алгоритм решения задачи по предлагаемой модели носит итерационный характер. В каждом цикле /-ой итерации, ¿ = 1, 2, 3,.., уровень рентабельности Ер монотонно возрастает на приращение АЕр, начиная от величины Ерт1П. Для обеспечения текущего значения Ер решается система из четырех уравнений (11), (12), (13), (14). В результате находятся четыре переменные 5пр, 5Цод, 5п и ппол, обеспечивающие балансировку этих уравнений. Алгоритм останавливается при ппол >пполтах. Значения искомых переменных, соответствующие последней итерации алгоритма, являются ориентиром для согласования экономических интересов участников рынка облачных сервисов при максимальном одинаковом уровне рентабельности их деятельности.
Тенденции (тренды) изменения переменных 5пр, 5Цод, 5п, ппол в процессе решения задачи показаны на рис. 3. Экономический смысл тенденций изменений сводится к следующему. Рост рентабельности Ер пользователя ОИС обеспечивается за счет снижения тарифов предприятий информатизации. Рост равной рентабельности Ер этих предприятий достигается за счет расширения масштаба их деятельности благодаря увеличению количества пользователей ппол. При этом наибольшее снижение тарифов достигается у производителя облачных программных продуктов благодаря нематериальности этих продуктов и легкости тиражирования.
Снижение тарифов центра обработки данных обусловлено лучшей загрузкой его мощностей. Тарифы проектировщика ОИС несколько возрастают, поскольку полные эксплуатационные затраты в расчете на один заказ практически остаются без изменений при незначительном росте количества заказов, который определяется однократным обращением пользователя к проектировщику в течение срока службы ОИС. Статистические данные говорят о существенном возрастании по годам количества потребителей ОИС [2]. В связи с этим по рассмотренной модели следует проводить расчеты прогнозных значений параметров, согласующих экономические интересы на рынке облачных информационных систем, дифференцированно по годам, охватывающим период существования версии сервиса (С = ГТ).
Рис. 3. Тренды изменения переменных в процессе решения задачи
На основании полученных прогнозных значений ^пол.£,^пр.£:,^п.г,^-пол.£ — 1..^), обеспечивающих во взаимосвязи согласование интересов, могут быть рассчитаны динамические показатели ожидаемой экономической эффективности производственно-коммерческой деятельности участников рынка облачных информационных систем. Так, показатель ожидаемой чистой приведенной стоимости для потребителя ОИС составляет величину:
КРУп,
__Эгод.пол ^п^ ^Цод
я=
Для центра обработки данных ОИС:
(1+ Е )*
^пол ^пр.
цод
Для проектировщика ОИС:
-^пол.^потр.С Спер.цод^пол.С Спостцод тт
цод-
(17)
(18)
МРУпр = 1г=1(5пр{"спе;1п;^{"сп0с1пр-^пр. (19)
Для разработчика программного обеспечения сервиса:
лтт/ Х^Т п^полС-Спер.пппол^-Спост.п ту. ту. /лп\
- ---Кразр Кдр. (20)
Учет риска при согласовании экономических интересов участников рынка облачных сервисов Учет риска в предложенных расчетах может быть выполнен с использованием нечеткого моделирования, имитационного моделирования и сценарного подхода. Рассмотрим трехэтапную схему учета риска на основе нечеткого моделирования. Нечеткое моделирование содержит три этапа [5].
На первом этапе моделирования необходимо выбрать функцию принадлежности параметров. На рис. 4 приведен пример функций принадлежности в треугольной форме. На этом рисунке видно, что для нечетких треугольных чисел пполтах и Эгод пол левые коэффициенты нечеткости существенно больше правых, а для треугольного числа Кра3р правый коэффициент нечеткости больше левого. Выбор таких коэффициентов отражает статистику неблагоприятного развития событий и осторожный подход в оценке риска отклонения показателей экономической эффективности в меньшую сторону по сравнению с ожидаемыми значениями.
На втором этапе моделирования должен быть проведен расчет показателей эффективности в виде нечетких чисел. На этом этапе целесообразно воспользоваться известным пакетом МАТИЬАБ. Наконец, на третьем, заключительном, этапе моделирования должна быть проведена дефаззификация результатов, дающая диапазон возможных значений показателей экономической эффективности, а не точечные значения. Наличие диапазонов значений показателей позволяет оценить риски производственно-коммерческой деятельности.
А Л А
Рис. 4. Функции принадлежности основных параметров модели, создающих нечеткость в расчетах
Заключение
Таким образом, в статье представлены следующие результаты:
1. Обоснована актуальность темы согласования экономических интересов на рынке облачных информационных систем.
2. Дана содержательная постановка задачи согласования экономических интересов на рынке облачных информационных систем, в основу которой положен принцип одинакового уровня рентабельности потребителя, проектировщика системы, центра обработки данных и производителя облачных программных продуктов для ОИС.
3. Построена математическая модель и предложен алгоритм решения задачи с использованием статических показателей эффективности в виде годовой экономической прибыли.
4. Предложен расчет ожидаемых значений динамического показателя чистой приведенной стоимости производственно-коммерческой деятельности участников рынка облачных информационных систем с использованием прогнозных значений результатов расчетов по предлагаемой модели по годам использования ОИС.
1
5. Раскрыта трехэтапная схема учета риска в оценке значений показателей экономической эффективности на основе нечеткого моделирования, включающего треугольные нечеткие числа оценки максимального количества пользователей ОИС, годового прироста прибыли пользователя за счет использования ОИС и затрат на разработку облачного программного продукта.
ЛИТЕРАТУРА
1. Андреевский И.Л., Соколов Р.В., Тумарев В.М. Сравнительный анализ экономической эффективности традиционных и облачных информационных систем // Известия СПбГЭУ. 2019. № 3 (117). С. 100-104.
2. Березин М. Тенденции развития облачных сервисов. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://cloud.croc.ru (дата обращения 05.04.2019).
3. Гераськин М.И. Согласование экономических интересов. М.: ИПУ РАН, Изд-во «Анко», 2005. 293 с.
4. ГринбергА.Г. Динамические модели народного хозяйства. М.: Экономика, 1985. 285 с.
5. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: Изд-во БХВ-Петербург, 2005.
6. Мулен Э. Корпоративное принятие решений: Аксиомы и модели. М.: Мир, 1991. 469 с.
7. Орлова Е.В. Модель согласования экономических интересов дуополистов при формировании ценовой политики // Компьютерные исследования и моделирование. 2013. Т. 7. № 6. С. 1309-1329.
8. Соколов Р.В., Андреевский И.Л. Проектирование и эксплуатация информационных систем. СПб.: СПбГЭУ, 2017. 422 с.
9. Sokolov R., Andreevsky I., Ermakova A., Dronov S., Skrebtsova T. Assessment of complexity to design cloud software products // Indo American Journal of Pharmaceutical Sciences. 2020. № 6 (8). Р. 14761-14763.
