Сырьевая отрасль как кибернетическая система

№58-5,

экономические науки

Предлагается рассматривать сырьевую отрасль как кибернетическую систему, обладающую свойствами управляемости, наблюдаемости, гомеостаза и стратегического целеполагания. Для стратегического анализа сырьевой отрасли предлагается применять систему сбалансированных показателей с нечёткими связями, а также матрицу размерностью 4х6.

Похожие материалы

В статье [9] мы определили экономическую устойчивость сырьевой отрасли как свойство соответствующей экономической системы (ЭС) достигать поставленных стратегических целей за установленный стратегией период, в условиях внешних и внутренних вызовов негативного и позитивного порядка. Нам представляется, что наилучшим форматом для исследования свойства устойчивости экономической системы отрасли будет её моделирование в качестве сложной кибернетической системы. Об этом свидетельствует весь накопленный нами опыт исследования сложных систем в промышленности, в нефтегазовом и угольном комплексах, в электроэнергетических системах. Заявляемый здесь подход мы неоднократно применяли, и везде он приносил свои плоды.

Парадигма «economical resilience» сейчас активно продвигается в зарубежной научной литературе (достаточно назвать монографии [22]). Во многом, эта парадигма наследуется от того же свойства «resilience», но применительно к техническим системам, при исследовании частных свойств надёжности, живучести и безопасности [14, 15]. Предметом наследования для случая экономической устойчивости является и кибернетический подход к исследованиям.

Тезис о том, что экономическая система должна рассматриваться как кибернетическая система, был выдвинут ещё полвека назад, когда наука кибернетика ещё только делала свои первые шаги, а моделирование сложных систем ещё осуществлялось в парадигме «темпы-уровни», т.е. на базе систем линейных дифференциальных уравнений. Тезис «экономическая система – это кибернетическая система», высказанный в своё время в работах [17, 16, 2, 13], имеет прямое отношение к экономической устойчивости. Устойчивость кибернетической системы достигается, когда выполняются три критерия:

  1. система наблюдаема, и соответствующие её факторы подлежат измерению;
  2. система управляема, когда получаемая информация является основой для принятия решений, а число разнообразий управления превышает число разнообразий управляемого объекта;
  3. система находится в условии динамического равновесия, т.е. гомеостазиса с внешней средой. Применительно к экономической системе, названный базис устойчивости должен быть дополнен условием
  4. система стремится достичь поставленных перед ней стратегических целей, т.е. реализует своё

Предначертание – служить, вырабатывать электроэнергию, приносить прибыль своим владельцам.

Рассмотрим схему управления ЭС на простейшем примере промышленного предприятия, как это представлено на рис. 1. Цель управления – обеспечить достижение предприятием своих стратегических целей, поддерживая предприятие в состоянии динамического равновесия (гомеостазиса), в балансе с внешней средой.

Экономическая система охвачена двумя типами обратных связей – положительными и отрицательными обратными связями (ПОС и ООС соответственно). Наличие в системе ПОС выражает её способность к расширенному или суженному воспроизводству. Например, полученная предприятием прибыль частично направляется на дивидендные выплаты (уходит за периметр системы), а частично – увеличивает собственный капитал предприятия и соответствующую ресурсную базу. Чем больше прибыли, тем больше капитала, тем выше стоимость бизнеса, тем оно полезнее для своих заинтересованных сторон. Наоборот, убытки, копящиеся из года в год, выедают капитал предприятия, снижают стоимость бизнеса, делают его уязвимым для недружественного поглощения. Разумеется, сопутствующим следствием такого рода положения является потеря устойчивости предприятия в абсолютном смысле слова.

Схема управления экономической системы предприятия. <em>Источник: <strong>[</strong></em><strong><em>8</em></strong><strong><em>]</em></strong>
Рисунок 1. Схема управления экономической системы предприятия. Источник: [8]

В свою очередь, ООС реализуется надсистемой управления предприятием, и в её задачу входит обработка информационных сигналов, полученных на логическом выходе предприятия, сверка этих сигналов с эталонными уровнями (целями), оценка полученного рассогласования и выработка соответствующих корректирующих воздействий, которые подаются на логический вход предприятия. Именно ООС является элементом ЭС, который напрямую отвечает за обеспечение устойчивости функционирования предприятия в условиях внешних и внутренних воздействий. Действие ООС иногда совпадает с действием ПОС по направленности, а иногда оказывается в противоположном направлении – в том случае, когда действие ПОС наносит ущерб предприятию. В ряде случаев, в состав надсистемы управления предприятия входят специализированные средства обеспечения устойчивости.

Всё сказанное в отношении предприятия сохраняет свою силу и в отношении более крупных экономических систем – холдингов, отраслей и МСК в целом. Кибернетическая парадигма, применяемая к устойчивости ЭС, вобрала в себя все наиболее ценные знания, полученные отдельными частными естественными науками – биологией, физикой, механикой, электротехникой, а также специализированными науками, относимыми к теории систем – теорией автоматического управления, теориями надёжности, живучести и безопасности сложных систем, а также другими смежными разделами науки. В своё время возникла догадка, что все значимые факты и лучшие практики, полученные кибернетикой в отношении биологических и технических систем, могут быть – с определёнными оговорками – перенесены в практику исследования ЭС. Одной из таких попыток является монография [3], где управление региональным развитием рассматривается с позиций теории технической надёжности.

Аналогичным образом, в работе [15] делается оговорка о том, что наработки теории технической живучести могут быть применены к анализу мобилизационной устойчивости экономических систем. Прослеживание сходства подходов к анализу сложных систем различных типов, с позиций оценки интегрального свойства «витальность», проводится в [6]. С позиций этого рассмотрения, устойчивость – это всего лишь частный случай проявления витальности. То, что ЭС обладает специфической жизненностью, заставляет уходить от управления ЭС в парадигме «субъект – объект», с переходом в парадигму «субъект – субъект». Это предполагает, что ЭС содержит внутри себя потенциал обеспечения собственной устойчивости, и этот потенциал раскрывается вне зависимости от контекста внешнего управления, в силу наличия своеобразного иммунитета. Вот почему экономическую устойчивость нужно рассматривать как устойчивое системное свойство, а не как способность. Прямая аналогия: заболев простудой, человеческий организм склонен излечивать себя сам; и только в крайних случаях, для возвращения организму утраченной устойчивости, необходимо медикаментозное и врачебное вмешательства.

Также, в рамках парадигмы «субъект – объект», надсистеме управления ЭС следует исключить из перечня управляющих воздействий такие решения, которые предполагают, что объект управления – часть неживой природы, некий бездушный механизм. На смену диктату должен прийти диалог, управляющие воздействия должны стать более избирательными и адресными, а сам процесс управления ЭС - в известном смысле – должен уподобиться процессу воспитания ребёнка или выращиванию цветка.

Мы не можем в полноте исследовать свойство экономической устойчивости, не рассматривая аспекты целеполагания и стратегического управления Простейшей комплексной моделью ЭС предприятия, в аспекте его стратегического управления, является карта системы сбалансированных показателей (ССП). Она напрямую наследуется от динамических моделей Форрестера – Медоуза [13] и представляет собой ориентированный граф, в котором вершины – это отдельные показатели карты ССП – ключевые показатели эффективности (KPI) и показатели финансово-хозяйственной деятельности (ПФХД). Вершины графа ССП связаны направленными дугами – моделями связи между показателями, которые могут быть функционально-алгоритмическими или нечётко-логическими. Связи в карте ССП подлежат калибровке (балансированию) на основе специальных принципов [11, 8, 1]. Часть вершин графа представляют собой экзогенные факторы, к которым прикладываются воздействия со стороны как внешней среды, так и системы управления. На рис. 2 приведён пример такой ССП.

Пример ССП ЭС. <em>Источник и обозначения схемы: <strong>[</strong></em><strong><em>8</em></strong><strong><em>]</em></strong>
Рисунок 2. Пример ССП ЭС. Источник и обозначения схемы: [8]

Все показатели в ССП ЭС разнесены по четырём стратегическим перспективам [5, 11, 21, 20] – Ресурсы, Процессы, Отношения, Эффекты. Такое распределение обусловлено логикой построения бизнеса. В первую очередь, чтобы реализовать какую-либо бизнес-инициативу, необходимо консолидировать ресурсную базу этой инициативы (люди, финансы, технологии, имущество, разделённые знания и т.д.) и перенаправить эти ресурсы во все виды процессов, протекающих на предприятии (производственные, логистические, коммуникационные, процессы управления и др.). По мере того, как ресурсы подхватываются процессами и поступают в деловой оборот, они неявно преобразуются в инфраструктуру бизнеса, в его коммуникационное поле, в систему отношений организации со своими ключевыми стейкхолдерами, которая складывается по поводу привлечения ресурсов, трансляции результатов и раздела выгод. И только продвижение товаров или услуг в качественно настроенной среде взаимоотношений позволит предприятию извлечь свою выгоду, получить все необходимые для расширения деятельности позитивные эффекты – выручку, прибыль, приращение деловой репутации и стоимости бизнеса. Взаимоотношения ЭС со своими стейкхолдерами должны быть гармоничными и сбалансированными, формироваться по принципу «победитель – победитель», на условиях взаимного эквивалентного обмена (пресловутого гомеостазиса со средой). Настройка такого рода отношений – это один из ключевых аспектов обеспечения экономической устойчивости ЭС, наряду с аспектом балансировки ресурсной базы ЭС и её экономического результата.

Когда баланс ресурса и результата организацией теряется, её экономическая система перестаёт балансироваться и идёт вразнос, теряет устойчивость; это весьма наглядно показано на примере «пивной игры» Питера Сенге [12]. Такой эффект связан с инерционностью ресурсной базы, с её отставанием от быстро меняющегося рыночного спроса со стороны клиента. Тем не менее, разбалансировка в этом случае носит поступательно-волновой характер. Куда опаснее ситуации, когда ЭС теряет устойчивость мгновенно, скачкообразно, словно бы по мановению волшебной палочки. Такого рода «моментальный дисбаланс» весьма характерен для систем биржевой торговли, охваченных либо паникой, либо эйфорией, об этом свидетельствует многовековая история биржевых крахов. На российском валютном рынке подобная дестабилизация наблюдалась в 2014 и 2015 годах, в связи со скачкообразным ростом курса доллара относительно рубля. Ситуация приходила в норму только после наступления системных ограничений и вмешательства в торговлю органов биржи (например, путём резкого повышения гарантийного обеспечения по срочным биржевым контрактам). К счастью, весомая инерционность сырьевых отраслей исключает возникновение такого рода «пробойных» сценариев потери устойчивости. Обратная сторона этой инерционности тоже вполне известна: запаздывание при принятии ключевых системных решений, отставание от быстро меняющихся запросов рынка. При этих вводных сценарий «пивной игры» Сенге оказывается более ожидаемым.

В рамках модели ССП стратегические цели, представленные на уровне Эффектов, проходят каскадирование (декомпозицию) на уровень отдельных KPI и ПФХД, выступая для них в роли нормативных значений. Достижение цели – это позитивное состояние организации и отдельных её звеньев; недостижение цели, срыв выполнения задания – это негатив (отрицательный эффект). Затяжной негатив, воспроизводимый компанией на протяжении длительного периода времени, свидетельствует о потере устойчивости соответствующей экономической системой на длительную перспективу, вплоть до её демонтажа вследствие банкротства.

Если по каждому предприятию в структуре отрасли сформированы карты ССП, то можно получить интегральную карту ССП по отрасли в целом, применяя специализированные механизмы консолидации карт. Пример такого рода отраслевой карты приведен в [11], в рамках специализированного нефтегазового сектора, осуществляющего разведку и добычу углеводородов на морском шельфе. Аналогичным образом, на базе отраслевых карт возможно построить интегральную карту ССП для минерально-сырьевого комплекса (МСК) в целом, сконструировав для МСК единое модельное представление на этой базе.

Последовательно развивая идею карт и наполнения их показателями, переходим к моделированию внешней среды экономической системы. Появляются ещё две карты: карта Угроз (негативных внешних вызовов) и карта Оказий (позитивных внешних вызовов). Показатели этих карт увязываются дугами с экзогенными факторами карты ССП. Тем самым, моделируется факт воздействия на предприятие негативных и позитивных вызовов, которые распространяют своё влияние внутри ЭС по логическим цепочкам, представленным дугами в графе ССП. Идёт сверка текущего уровня функционирования ЭС с нормативными значениями по ключевым показателям. Если норматив нарушен по негативному сценарию, то реализуется риск. Соответственно, создаётся новая карта – карта Рисков, которая соединяется дугами с картой ССП.

По альтернативной логике, воздействие на ЭС позитивных вызовов влечёт распространение по системе благоприятных волн, что, в конечном счёте, приводит к реализации шанса системы, проекта или программы на переход в новое качество. Факт такой реализации Шанса фиксируется через позитивное нарушение норматива, когда позитивный Эффект существенно перекрывает стартовые ожидания. Например, нормативное требование по отдаче на собственный капитал в раскрывшемся инновационном проекте может составлять 80% годовых и выше [5]. В результате, модель устойчивости дополняется картой Шансов.

Сами по себе риски и шансы ЭС также подлежат нормированию. Эта нормативная база является основой для управления. Если управлять рисками, то следует количественно определить уровни приемлемого, пограничного и недопустимого уровней рисков – в локальном аспекте (на уровне отдельных факторов ССП) и в интегральном аспекте (по показателям интегральных эффектов ЭС). Наоборот, если управлять шансами, следует выделить уровни побудительного, пограничного и недопустимого уровней шансов [4]. Соответствующие показатели шансов могут быть структурированы как локально (относительно отдельных показателей ССП), так и интегрально (относительно обобщающих эффектов). Например, успешность инновационного проекта оценивается по тому, перешёл ли он из разряда «знаков вопроса» в разряд «звёзд», в смысле Бостонской матрицы. Отвечающий этому условию эффект является просто бинарным признаком, с которым ассоциируется определённый уровень интегрального шанса.

И последняя карта, которую необходимо наполнить показателями – это карта Решений. Информационным «сырьём» для неё являются показатели, наполняющие карты Рисков и Шансов. В зависимости от того, какие уровни рисков и шансов наблюдаются, управляющая надсистема ЭС готовит соответствующие стратегические, антирисковые и прошансовые решения, а затем реализует их. Между показателями из карты Решений и карты ССП проводятся связующие их дуги. И, таким образом, осуществляется моделирование ООП в структуре ЭС, модель ЭС самозамыкается.

Если все вновь перечисленные карты, наравне с картой ССП, структурируются по слоям стратегических перспектив «Ресурсы – Процессы – Отношения – Эффекты», то результирующая модель для анализа устойчивости ЭС представляет собой матрицу размерностью 4х6. Строки в матрице – это стратегические перспективы, а столбцы – отдельные карты показателей в её составе (см. рис. 3). Можно с высокой степенью уверенности сделать следующее утверждение: синхронно управляя эффективностью, рисками и шансами ЭС, мы тем самым управляем её экономической устойчивостью. С помощью матрицы 4х6 мы можем как моделировать решения по управлению устойчивостью, так и корректировать эти решения по результатам моделирования, фактически воспроизводя процесс «натурного эксперимента» - собственно, функционирования ЭС в условиях вызовов (возмущений).

Матрица 4х6  модель для анализа экономической устойчивости. <em>Источник: <strong>[</strong></em><strong><em>21</em></strong><strong><em>, </em></strong><strong><em>5</em></strong><strong><em>].</em></strong><em> Обозначения: А  ресурсы, </em><em>P</em><em>  процессы, </em><em>R</em><em>  отношения, Е - эффекты</em>
Рисунок 3. Матрица 4х6 – модель для анализа экономической устойчивости. Источник: [21, 5]. Обозначения: А – ресурсы, P – процессы, R – отношения, Е - эффекты

Подведём итог. Исследование сырьевой отрасли в парадигме кибернетической системы открывает широкие возможности как для стратегического анализа соответствующей экономической системы, так и моделирования концепта мобилизационной экономики [10], которая является адекватным системным ответом на вызовы «дивных новых времён».

Список литературы

  1. Абдулаева З.И. Недосекин А.О. Стратегический анализ инновационных рисков. – СПб: СПбГТУ, 2013. – Также на сайте: http://an.ifel.ru/docs/InnR_AN.pdf .
  2. Бир С. Кибернетика и управление производством. – М.: Государственное издательство физико-математической литературы, 1963. – 276 с.
  3. Двас Г.В. Управление региональной экономикой на основе теории надёжности. – СПб: Наука, 2005. – 359 с.
  4. Козловский А.Н. Управление портфелем инновационных проектов на промышленном предприятии. Дисс. на соиск. уч. ст. канд. экон. наук. – СПб: СЗОТУ, 2016. – 153 с. – Также на сайте: http://www.iresras.ru/uploads/Dissertaciya%20Kozlovskogo.pdf . - Загл. с экрана. – Яз. рус. Дата обращения: 18.01.2017.
  5. Козловский А.Н., Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Управление портфелем промышленных инноваций. – СПб: Изд. СПбГПУ, 2016. – 131 с.
  6. Недосекин А.О. О проявлении свойства «витальность» в технических, экономических и социальных системах. – Также на сайте: http://an.ifel.ru/docs/Vitality_110416.pdf. - Загл. с экрана. – Яз. рус. Дата обращения: 18.01.2017.
  7. Недосекин А.О. О проявлении свойства «витальность» в технических, экономических и социальных системах. – Также на сайте: http://an.ifel.ru/docs/Vitality_110416.pdf. - Загл. с экрана. – Яз. рус. Дата обращения: 18.01.2017.
  8. Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Оценка промышленных и экономических рисков предприятий. Учебное пособие. – СПб: Изд. СПбГПУ, 2016. – 107 с.
  9. Недосекин А.О., Рейшахрит Е.И. К вопросу определения категории «экономическая устойчивость» для сырьевых отраслей // NovaInfo.Ru (Электронный журнал.) – 2017 г. – № 58; URL: http://novainfo.ru/article/10801
  10. Недосекин А.О., Рейшахрит Е.И. Мобилизационная экономика по-русски. – СПб: СПбГГУ, 2015. 124 с. – Также на сайте: http://an.ifel.ru/docs/Mob_AN_ER.pdf . - Загл. с экрана. – Яз. рус. Дата обращения: 18.01.2017.
  11. Недосекин А.О., Шкатов М.Ю., Абдулаева З.И. Разработка системы сбалансированных показателей (ССП) для морской нефтегазовой смешанной компании (МНСК) с использованием нечётко-множественных описаний // Аудит и финансовый анализ, №3, 2013. - С. 126-134.
  12. Сенге П. Пятая дисциплина. Искусство и практика самообучающейся организации. – М.: ОЛИМП-БИЗНЕС, 2003. – 408 с.
  13. Форрестер Д. Основы кибернетики предприятия (Индустриальная динамика). – М.: Прогресс, 1971. – 340 с.
  14. Черкесов Г.Н., Недосекин А.О. Описание подхода к оценке живучести сложных структур при многоразовых воздействиях высокой точности // Надёжность, № 2 (57), 2016, с. 3 – 15.
  15. Черкесов Г.Н., Недосекин А.О. Описание подхода к оценке живучести сложных структур при многоразовых воздействиях высокой точности (часть 2) // Надёжность, № 3(58), 2016, с. 24 – 34.
  16. Эшби У.Р. Введение в кибернетику = An introduction to cybernetics. – М.: URSS ЛЕНАД, 2014. – 432 с.
  17. Bertalanffy L. von. An Outline of General System Theory // British Journal for the Philosophy of Science. Vol. 1. 1950. P. 134–165.
  18. Nedosekin A.O., Abdoulaeva Z.I. Mobilized economy fuzzy model // Proceedings of International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2015, 7190479, pp. 267-268.
  19. Nedosekin A.O., Antonova I.V. Risk identification and analysis in a mining company using fuzzy logical methods // Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016, 7519840, pp. 540-541.
  20. Nedosekin A.O., Reischahrit E.I., Ilyenko E.P. Fuzzy model of motivation based on industrial safety factor // Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016, 7519788, pp. 386-387.
  21. Vinogradov V.V., Abdoulaeva Z.I. Fuzzy-set economic stability analysis model of mineral complex of the Russian Federation // Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM 2016, 7519822, pp. 489-490.
  22. Auderetsch D., Lehmann E. The Seven Secrets of Germany: Economic Resilience in an Era of Global Turbulence. – USA: Oxford Univercity Press, 2016. – 229 p.
  23. Wagner D., Disparte D. Global Risk Agility and Decision Making: Organizational Resilience in the Era of Manmade Risk. – London: McMillian Publishers, 2016. - 415 p.
  24. Sheffi Y. The Resilient Enterprise: Overcoming Vulnerability for Competitive Advantage. – USA: MTI Press, 2007. – 340 p.
  25. Narajan A., Otker I. Building a More Resilient Financial Sector: Reforms in the Wake of the Global Crisis. – USA: International Monetary Fund, 2012. - __ p.
  26. Holbeche L. The Agile Organization: How to Build an Innovative, Sustainable and Resilient Business. – London: Kogan Press, 2015. – 280 p.