где k – коэффициент понижения издержек каждого последующего технологического уровня (k>0).

Рис.1. Схема перехода с одного технологического уровня на другой.

Временно будем пренебрегать адаптационными издержками по освоению нового оборудования. В отсутствие таковых формула (4) выполняется и действует правило: при внедрении новой технологии происходит снижение издержек компании, независимо от ее исходной технологической основы. В дальнейшем учет ограничений на технологические сдвиги повысит реалистичность проводимого анализа (см. раздел 5), однако пока ограничимся самыми общими предположениями.

Одновременно предположим, что имеет место линейное удорожание оборудования каждого последующего технологического уровня с коэффициентом удорожания g>0, независимо от того, какой исходный уровень технологии имеет фирма (∂K i / ∂i > )0:

При сохранении прежних упрощающих допущений, принятых в (2), рассмотрим переход предприятия с i –го на l –ый технологический уровень. Условие технологического равновесия в этом случае выглядит следующим образом:

где для удобства введено обозначение D = (x 0 / λ)(e λτ -1) .

Исходя из того, что технологические уровни распределены равномерно, введем в рассмотрение величину технологического разрыва m=l–i . Учитывая соотношения (4) и (5), условие (6) примет вид:

В левой части (7) фигурирует фактор, который можно назвать «потенциалом роста» компании, в правой части – своеобразный «технологический налог». Если потенциал роста фирмы больше технологического налога, то закупка нового оборудования является оправданной и происходит переход к новому технологическому укладу.

В принципе соотношение (7) является финальным для наших построений. Несмотря на его простоту в нем содержится ряд интересных свойств технологической диффузии, на которых стоит остановиться.

Во-первых, при недостаточном потенциале роста компаний технологическая диффузия может вообще прекращаться, перерождаясь в технологическую ловушку и технологический застой. Согласно формуле (7) такая ситуация возникает из-за относительно низких темпов роста производства компаний и недостаточной величины достигнутого ими уровня объема выпускаемой продукции, а также из-за слабого видения своих перспектив, проявляющегося в коротком горизонте планирования. Тем самым простая рыночная логика на основе соотношения (7) позволяет «расшифровать» эффект блокировки технологической диффузии.

Во-вторых, формула (7) предполагает неравномерность технологической диффузии, когда происходит заимствование технологии не следующего уровня, а более высокого ранга. Такие перескоки через несколько технологических уровней ускоряют обновление производства и хорошо вписываются в рыночную логику. Особенно наглядно этот эффект просматривается, если соотношение (7) переписать в виде следующего условия перехода к новой технологии:

Логику перехода, заложенного в неравенстве (8), можно проиллюстрировать на рис.2, где в точке m=0 левая часть неравенства (8) всегда меньше правой, а по достижении критической точки m* становится больше.

Рис.2. Схема перехода с одного технологического уровня на другой посредством технологического скачка.

Эффект неравномерности диффузии проявляется только при m*>1. В этом случае перед предприятием встает дилемма: либо отказаться от технологической инновации, либо скачкообразно перейти к новой технологии, минуя один или несколько последующих уровней. Тем самым инновация становится оправданной только при обеспечении резкого и сильного технологического скачка.

Полученный вывод является чрезвычайно важным, так как объясняет возможное нарушение ступенчатого и последовательного технологического прогресса. При этом не сложно видеть, что высокий потенциал роста фирмы D приводит к вращению прямой kDm на рис.2 против часовой стрелки и, следовательно, к уменьшению критического значения m*. Иными словами, высокий потенциал роста способствует более равномерной диффузии – без временного застоя и последующих рывков. Как это ни парадоксально, но чем больше темпы экономического роста и масштаб производства, тем равномернее и методичнее осуществляется внедрение новых технологий.

Условие (8) можно переписать относительно того минимального технологического скачка (шага, разрыва) m*, который будет экономически оправдан :

Чем больше m*, тем более мощным должен быть технологический рывок при смене производственных фондов, чтобы это вообще имело смысл для рассматриваемой компании. При этом действует простое правило: чем ниже исходный технологический уровень компании, тем меньший технологический скачок ей нужен для оправданных инноваций. Следовательно, в начале технологической шкалы должно наблюдаться ускоренное заимствование новых технологий путем череды малых технологических скачков. Этот результат представляется вполне логичным: поскольку при переходе к новой технологии старое оборудование полностью обесценивается, то при низком исходном технологическом уровне компании гораздо легче отказаться от неэффективных фондов, нежели когда она обладает высокопроизводительным оборудованием.

Из приведенных построений вытекает, что для фирмы выгоден максимальный технологический скачок, в идеале равный бесконечности (m*=∞). Этот нереалистичный вывод снимается введением соответствующих ограничений (подробнее см. раздел 5).

В-третьих, из формулы (8) и рис.2 следует, что может возникнуть условие тотальной технологической ловушки, когда любые инновации становятся невозможны. Уравнение равновесия выглядит следующим образом:

При D

В-четвертых, технологическая диффузия замедляется по мере приближения компании к технологическому лидеру. Для простоты будем полагать, что переход осуществляется на следующий технологический уровень, т.е. m*=1. Тогда имеет место следующее уравнение для технологического равновесия:

Из (11) видно, что чем выше стоит предприятие на технологической иерархии (i), тем меньше шансов на то, что левая часть (11) будет больше правой, а, следовательно, у него меньше стимулов к заимствованию более совершенных технологий. Иными словами, чем выше поднялась компания в своем технологическом оснащении, тем больше шансов, что она окажется в состоянии технологической ловушки в том смысле, что будет отказываться от покупки еще более совершенных производственных мощностей.

Эффект замедления диффузии по мере приближения к технологическому лидеру (пределу) содержится почти во всех диффузионных моделях инноваций. Однако все вместе три рассмотренных свойства диффузии дают непротиворечивое и прозрачное представление о характере процесса заимствования технологических инноваций. Главное же достоинство модели состоит в том, что она хорошо объясняет фактические отклонения реальных стратегий предприятий от идеальной траектории, предписываемой диффузионными моделями.

Заметим, что используемые нами гипотезы о разнонаправленном изменении по мере роста технологического уровня текущих удельных издержек ∂c i - ∂i < 0 и капитальных издержек ∂K i / ∂i > 0 полностью определяют процесс диффузии. При этом предположение о линейности зависимостей (4) и (5) не является принципиальным, т.к. при нелинейных зависимостях полученные выводы сохраняются, а окончательные зависимости лишь слегка корректируются.

Рассмотренная аналитическая схема является «точечной», что составляет ее очевидный недостаток. Речь в данном случае идет о том, что в ней рассматривается решение в некоторой временной точке путем перебора потенциальных новых технологий без продолжения и повторения этого процесса. Кроме того, схема предполагает одного субъекта и не описывает коллективное поведение многих субъектов, т.е. в ней отсутствует «поток» инвестиционных решений. На наш взгляд, это приемлемая плата за более глубокую расшифровку механизма принятия решения в самой точке. Дальнейшим построениям присущи те же достоинства и недостатки.

4. Переключение режима имитации на режим инноваций

Выше мы рассмотрели задачу выбора (заимствования) технологии при наличии широкого спектра таковых. Однако еще более сложная и интересная задача возникает при выборе самого способа получения новой технологии – путем имитации (заимствования) или путем инновации (разработки). Здесь также имеются важные закономерности, которые можно получить аналитическим путем. Рассмотрим некоторые из них на базе условия (6).

Будем исходить из того, что условие окупаемости новой технологии сохраняется прежним, и компания решает, переходить с i -го технологического уровня на l -ый уровень или нет (впоследствии покажем, что для инновационного режима характерен частный случай при l –i =1). При этом капитальные затраты могут быть двух видов: издержки на заимствование (покупку прав и самих производственных технологий – K E) и издержки на инновации (разработку и создание технологий – K D). Считается, что два типа издержек являются взаимозаменяемыми. Предположим, что фирма осуществляет выбор между двумя способами получения новой технологии, используя смешанную стратегию. В этом случае два вида затрат взвешиваются с помощью коэффициента ζ (доля затрат на заимствование в общей сумме капитальных затрат, т.е. ζ = K lE / (K lE + K lD) ). Тогда переход на новый, l -ый, технологический уровень при прежних обозначениях требует нарушения усложненного условия технологического равновесия:

Работа с условием (12) предполагает не только определение целесообразности самого перехода на новый уровень эффективности, но и одновременную оптимизацию капитальных затрат путем выбора соответствующего весового коэффициента ζ. Данная задача эквивалентна двухшаговой процедуре принятия решения: минимизации правой части (12) и проверке равенства (12). Более подробная запись (12) дает следующее условие технологического перехода:

Теперь предположим, что удельные капитальные издержки на имитацию (I E = K E / x 0) и инновации (I D = K D / x 0) разнонаправленно зависят от технологического уровня: ∂I iE / ∂i > 0 и ∂I iD / ∂i < 0 . В простейшем случае будем использовать следующие линейные связи (a E > 0, b E > 0, a D > 0, b D > 0) :

Тогда выражение для общих удельных издержек I l (I l = ζI lE + (1 - ζ)I lD) будет выглядеть следующим образом:

Из (16) вытекает, что ∂I l / ∂ζ = 0 при

При выполнении естественного условия a D > a E выражение (17) не является вырожденным и простейший анализ показывает, что имеет место следующее свойство:

Из (18) видно, что принимаемое инвестиционное решение не предполагает смешанных стратегий и является чистой стратегией с бинарным выбором . Полученное правило можно сформулировать следующим образом: если исходный технологический уровень компании не достаточно высок, то она использует стратегию заимствования технологий; в противном случае она использует инновационную стратегию. В первом случае компания предпочитает закупать ноу-хау и сами технологии, во втором – старается осуществлять исследования и разработки с последующим производством новой технологии. Любые смешанные стратегии будут невыгодны. Таким образом, мы подтвердили эффект, установленный Полтеровичем и Тонисом и состоящий в том, что существует некий критический уровень эффективности (технологическая граница), превышение которого стимулирует переход от имитационных стратегий к инновационным .

В основе выявленной дихотомии инвестиционных режимов лежат два разнонаправленных эффекта: ∂I iE / ∂i > 0 и ∂I iD / ∂i < 0 . Экономически в основе первого эффекта лежит факт ускоренного удорожания доступа к передовым технологиям; более того, хорошо известно, что самые передовые разработки вообще нельзя купить – ни за какие деньги. Кроме того, внедрение слишком эффективных технологий предполагает очень высокие сопутствующие (адаптационные) издержки, в том числе связанные с подготовкой кадров. В основе второго эффекта лежит в основном эффект обучения, когда освоение некоего технологического уровня открывает путь к дальнейшему усовершенствованию производства и отчасти облегчает этот процесс. Знание основ технологического процесса и его лучших аналогов позволяет самостоятельно доводить его до предельно высокого уровня.

На самом деле именно этими двумя эффектами и определяется инвестиционная и технологическая дихотомия; остальные факторы являются вспомогательными в том смысле, что они влияют на положительное решение об инвестировании (запускать или не запускать проект модернизации), но не влияют на направление инвестиций (заимствование или собственные разработки). Графически этот процесс показан на рис.3.

Несмотря на простоту построенной модельной схемы, она требует важных содержательных комментариев. Дело в том, что гипотеза (15) содержит кажущееся противоречие с фактами. Так, в соответствии с ней затраты на освоение новой технологии «с нуля» должны быть такими же, как при наличии уже освоенной технологии предыдущего уровня. Между тем очевидно, что знания, накопленные при последовательной модернизации, существенно снижают затраты на освоение передовых технологий. Если бы гипотеза (15) выполнялась в таком расширенном звучании, то все фирмы и страны могли бы самостоятельно и почти без затрат совершать резкие технологические скачки за счет активизации собственных НИОКР. В связи с этим интерпретация функции (15) нуждается в серьезном уточнении. Речь идет о снижении удельных капитальных издержек компании i-го технологического уровня, необходимых для проведения успешных НИОКР по разработке технологии следующего, (i+1)-го уровня. В этом случае даже ближайший конкурент технологического лидера, находящийся на (n–1)-ом уровне, может выйти на новый уровень только при осуществлении капитальных издержек в размере x 0 I (n-1)D = x 0 (условие, гарантирующее ненулевые издержки, очевидно: a D / b D > n - 1 ; для лидера это условие превращается в простейший аналог условия нормировки параметров: a D / b D > n ).

Рис.3. Инвестиционная (технологическая) дихотомия.

Указанная интерпретация зависимости (15) делает нашу схему непротиворечивой, но при этом она снижает значение технологического скачка (m=l–i=1 ). В этом случае имеет место следующая логика принятия решения: проверка условия (18) приводит к выбору одной из стратегий модернизации. Если это инновационный путь, то осуществляются НИОКР для разработки технологии следующего уровня. Если же реализуется имитационная стратегия, то в этом случае может быть выбран тот или иной технологический шаг в соответствии с простейшим механизмом диффузии, заложенном в условии (6). Иными словами, введение в диффузионный процесс инновационного механизма ликвидирует масштабные скачкообразные эффекты; сами же технологические скачки сохраняются только в рамках чистых имитационных механизмов. В противном случае, если бы мы захотели сохранить эффект технологического скачка m в общем виде, то нам пришлось бы заменить функцию (15) на более сложную конструкцию, которая содержала бы зависимость издержек от величины скачка m. На наш взгляд, гораздо эффективнее «пожертвовать» фактором скачка и опираться на формулы (14) и (15) в предположении, что m=1. Данный аргумент усиливается тем обстоятельством, что формулы (14) и (15) уже получили свое эмпирическое подтверждение в .

Если бы в условии (13) не содержалось правило отбора технологий при их заимствовании, то его можно было бы записать гораздо проще, без учета следующих, более высоких технологических уровней, и рассматривая только исходный i -ый уровень:

В схеме (19) технологический скачок предопределен (m=1); в случае же заимствования все рассматриваемые технологии реально существуют, и технологический сдвиг может быть каким угодно.

Данный эффект можно сформулировать следующим образом: при инновационной стратегии выбирается сам режим инвестирования, а не технология (она предопределена), тогда как при имитационной стратегии осуществляется выбор из многих технологий, а режим инвестирования предопределен. Тем не менее, в общей схеме мы сознательно сохранили технологический скачок в общем виде (m≠0), так как для имитационных стратегий он имеет основополагающее значение.

Здесь, как и ранее, мы продолжаем придерживаться гипотезы (14), согласно которой удельные издержки на имитацию не зависят от начального технологического уровня компании, осуществляющей заимствование, а следовательно, и от величины технологического скачка. Разумеется, такое предположение может считаться правомерным только для небольшой величины скачка m. Расчеты, проведенные в , показывают, что зависимость (14) описывает 2/3 всех изменений выходной переменной. В связи с этим полагаем, что для первого приближения данной гипотезой вполне правомерно воспользоваться. Тем не менее, забегая вперед, укажем, что в разделе 5 мы введем явное ограничение на величину технологического шага для более точного описания моделируемого процесса.

К сказанному следует добавить, что намечаемый технологический скачок за счет инноваций должен быть обеспечен в течение рассматриваемого текущего года проводимыми фирмой собственными разработками. Совершенно очевидно, что такие краткосрочные исследовательские программы не могут дать прорывных технологий и привести к заметному технологическому скачку; особо удачные разработки, приводящие к бурному успеху, являются исключением их правила. Если же компания пытается произвести целенаправленную исследовательскую мобилизацию, за счет которой можно осуществить технологический прорыв, то капитальные затраты существенно растут, а зависимость (15) нарушается. Для рассмотрения таких более длительных, масштабных и динамичных технологических планов в модель должна вводиться величина временного лага (?) между разработками и внедрением новых технологий. В этом случае инвестиционные решения будут зависеть от соотношения двух сроков – горизонта планирования τ и периода разработки инновации?. Сегодня уже есть случаи, когда сжатые сроки получения инноваций лидером отрасли автоматически активизируют имитационные стратегии остальных участников рынка. Например, сегодня 3D-технологии развиваются настолько быстро, что их обновление происходит каждые 3–6 месяцев. В связи с этим большинству конкурентов невыгодно самим вкладываться в разработки, когда их технологическое отставание составляет около 12 лет . Однако учет таких эффектов предполагает построение иной модели.

Нами сознательно не учитывался ряд ограничений, связанных с уровнем информированности компаний и доступности новых технологий. Здесь мы следуем устоявшейся традиции абстрагирования от названных факторов ; учет таковых имеет смысл только для конкретных примеров, а в общем случае лишь усложняет построения. Кроме того, мы намеренно не рассматриваем сложные решения, связанные со смешанными стратегиями, когда новая технология внедряется на фоне продолжающей работать старой. Частично подобные эффекты для простейших случаев были рассмотрены в ; для нашего анализа эти случаи являются второстепенными, накладывающимся на более рафинированные, чистые стратегии. В работе моделируются потери компаний из-за неправомерного заимствования (внедрения) технологий в зависимости от имеющейся у них доли на разных сегментах рынка.

В целом вывод, который вытекает из соотношения (13), можно сформулировать следующим образом: при приближении технологического уровня (i) компании к некоторому критическому уровню (i*) происходит переключение ее стратегии с чисто имитационной на чисто инновационную.

5. Оптимизационная модель с ограничением на капитал и технологический шаг

Выше были рассмотрены равновесные значения технологического процесса, которые представляют собой некие пограничные состояния, разделяющие решение о модернизации производства от решения об отказе от модернизации. Однако в нашей схеме не было механизма выбора между разными технологиями и не было явных ограничений на капитал и технологический шаг. Все три момента могут быть легко включены в нашу схему. Для этого достаточно ввести в рассмотрение эффект (прибыль) от модернизации (π) как разницу между экономией на текущих издержках и капиталовложениями и ограничение на инвестиции и скачок m. Тогда искомая модель заимствования будет иметь вид:

где M 0 – располагаемый компанией капитал, предназначенный для закупки нового оборудования. Как уже отмечалось, нас не интересует то, откуда взялась эта сумма; для нас важно другое – либо она есть, либо ее нет. В частном случае это может быть кредитный ресурс.

В ограничении (22) фигурирует предельно допустимая величина технологического скачка – m lim . Введение предела m lim эквивалентно тому, что гипотеза (14) становится не безусловно справедливой на всей области определения, а только на ее отдельных кусках относительно i -ой технологии, ограниченной шагом m lim ; следовательно, и сама зависимость (14) становится как бы кусочно-линейной в рамках допустимых технологических скачков. Заметим, что зависимость издержек на заимствование от величины технологического шага эквивалентна зависимости издержек от начального технологического уровня компании.

Формальное решение модели (20)-(22) не дает ничего нового по сравнению с равновесным соотношением (6). Однако в ней просматривается более реалистичная логика принятия решений. Во-первых, пул технологий, пригодных для закупки, строго ограничен величиной располагаемого капитала M 0 . Ряд передовых и, следовательно, слишком дорогих технологий, как правило, отсекается. Во-вторых, среди этих технологий выбирается та, которая обеспечивает максимальный экономический эффект. Окончательный выбор зависит от соотношения эффективности и цены новых технологий, что уже само по себе ограничивает величину технологического скачка. Не исключено, что заимствование самой прогрессивной технологии из доступных будет менее рентабельным, чем заимствование менее прогрессивной. Тем самым финансовая логика «урезает» потенциальные технологические скачки, делая их более скромными, а технологическую диффузию – более плавной. В-третьих, из потенциальных технологий, дающих максимальный эффект, отсекаются те, которые предполагают слишком активное заимствование, не обеспеченное достигнутым компанией технологическим уровнем и опытом.

Более общая задача модернизации (12) записывается аналогичным образом. Вместо критерия (20) используется расширенный функционал, ограничение (21) заменяется на два ограничения, а ограничение (22) становится дихотомическим:

Как уже отмечалось, задача (23)-(26) является двухшаговой. При наличии достаточного количества финансовых авуаров на первом шаге фирма осуществляет проверку на целесообразность проведения инноваций (НИОКР). Если решение остается за инновациями, то имеющийся капитал вкладывается в исследования и разработки более прогрессивной технологии следующего уровня. В противном случае осуществляется заимствование; при этом величина технологического скачка детерминирована наличием средств, эффективностью сочетания удельных текущих и капитальных издержек, а также начальными технологическими достижениями компании.

Таким образом, модели (20)-(22) и (23)-(26) являются более реалистичными по сравнению с равновесными уравнениями. Однако в целом они сохраняют все эффекты, обнаруженные ранее. Фактически роль обобщенных моделей состоит в том, что с их помощью все важные эффекты собраны в единый «пучок», провязанный оптимизационной логикой и ограничениями на капитал и технологические скачки.

6. Модельные оценки технологического барьера

Простые построения на базе условия (13) позволяют провести ориентировочные расчеты по нащупыванию точки переключения i*, которую можно трактовать в качестве технологической границы (барьера). Для этого будем исходить, что m=1. Тогда технологический уровень, с которого уже имеет смысл переходить от заимствования технологий к их генерированию, оценивается по формуле:

Для наполнения соотношения (27) конкретным цифровым материалом следует воспользоваться эконометрическими зависимостями, полученными в . При этом следует иметь ввиду, что авторами использовались косвенные оценки анализируемых показателей (для акцентирования этого факта мы будем использовать переменные с чертой). Кроме того, для упрощения анализа мы абстрагируемся от институционального фактора, который фигурировал в авторских уравнениях регрессии. Тогда эконометрические аналоги зависимостей (14) и (15) будут иметь следующий вид:

где σ – уровень сбережений (доля валовых накоплений основного капитала в ВВП страны); – технологический уровень страны (отношение производительности труда страны к производительности труда страны-лидера, в качестве которого фигурируют США).

Из сказанного ясно, что зависимости (28)-(29) имеют макроэкономическую интерпретацию – вместо компании в них фигурирует страна. Помимо этого вместо дискретной шкалы в абсолютных величинах для технологического уровня (i) в них используется непрерывная шкала в относительных величинах (i ∈ ) . Перевод непрерывной шкалы в дискретную не создает больших трудностей, однако в этом случае величина скачка m=1 становится неопределенной. В реальности она может быть ориентировочно в интервале 5–15 п.п. (в долях – 0,05–0,15), но при отсутствии конкретных данных для простоты расчетов будем полагать m=0, подразумевая, что более точные расчеты должны брать во внимание вычет дискретного скачка. Тогда можно воспользоваться приближенным равенством:

Кроме того, в (28)-(29) есть еще один нюанс, который необходимо учесть в расчетах. Дело в том, что зависимости (28)-(29) сконструированы таким образом, что в них нарушается естественное начальное условие модели (13) – a D > a E . Одновременно с этим зависимость (28) в отличие от зависимости (14) включает еще одну переменную – накопление капитала. Учитывая это обстоятельство, искомый параметр a E определяется по формуле: a E = 1,314 - 2,750σ . В этом случае появляется возможность сценарного определения критической технологии i* на основе формулы (28) в зависимости от величины нормы накопления.

Для определенности будем исходить, что параметр σ лежит в интервале от 15% до 45%; иные значения в реальности, как правило, не наблюдаются. Укажем сразу, что в данном интервале наше априорное условие a D > a E снова восстанавливается, что позволяет провести хорошо интерпретируемые прикладные расчеты.

Рассмотрим пять сценариев, в которых параметр σ представлен своими крайними значениями и значениями, характерными для динамично развивающихся стран (табл.1). Проведенные расчеты позволяют сделать, по крайней мере, три вывода.

Во-первых, чем больше норма накопления σ, тем выше технологическая граница i*, а, следовательно, тем позже страна (компания) отказывается от заимствования технологий и переходит к инновационной стратегии. Такой вывод представляется вполне логичным, так как интенсивное накопление приводит к созданию массивного парка относительно дорогого производственного оборудования, которое требует своей амортизации и финансовой окупаемости. Кроме того, не исключено, что здесь действует эффект обучения, когда активное обновление основных фондов на основе механизма заимствования порождает определенную инерцию и изменение стратегии становится затруднительным. Похоже, что в данном случае мы сталкиваемся с аналогом эффекта замедления диффузии, но только здесь происходит ослабление инновационной чувствительности страны (компании), когда стимулы к проведению НИОКР падают по мере роста инвестиционной активности и доступности новых технологий. Рассмотренный эффект можно переформулировать и иным образом: большая норма накопления порождает мощную технологическую диффузию, волна которой смещает технологический барьер i* в сторону технологического лидера. Слишком активная технологическая диффузия посредством заимствования мешает переходу к стадии исследований и разработок.

Во-вторых, чувствительность технологической границы i* к норме накопления чрезвычайно высока. Так, рост σ с 30% до 35% на 5 процентных пунктов ведет к росту технологического барьера i* на 14,3 п.п.

В-третьих, перманентные попытки России начать масштабные инновационные программы вписываются в логику общих технологических закономерностей. Поясним этот тезис.

Таблица 1. Сценарии формирования технологического барьера i*.

По данным Росстата, объем ВВП в 2009 году составлял 38,8 трлн. руб., а объем инвестиций в основной капитал – 7,9 трлн. руб. Это означает норму накопления σ=20,4%, что примерно соответствует сценарию №2 с технологической границей в 25%. Однако в последнее время производительность труда в России составляет как раз примерно четверть от аналогичного показателя в США. Тем самым сценарий №2 почти идеально описывает случай России. А коль скоро это так, то Россия находится в том состоянии, когда ей имеет смысл переходить к стратегии самостоятельной разработки инноваций. Именно такие попытки российское правительство и предпринимало на протяжении последних 6-7 лет. В каком-то смысле имела место простая логика: отсутствие достаточного объема инвестиций не позволило стране запустить диффузионный процесс на базе заимствования технологий, что и толкает экономику к альтернативной стратегии – созданию новых технологий за счет собственных усилий.

Выше мы преднамеренно использовали более тонкую зависимость удельных издержек (28), включающую фактор нормы накопления. Между тем в работе была получена пара более «грубых», простых и симметричных зависимостей:

В соотношениях (31)-(32) автоматически выполняется наше априорное ограничение a D > a E ; дополнительной калибровки параметров не требуется. Опираясь на эти модели, несложно рассчитать величину технологической границы i*, которая будет фиксированной и составит 61,5%. В принципе это цифра может использоваться в качестве ориентира при переходе фирм (государств) к инновационным стратегиям. Однако эта цифра может служить лишь в качестве первого приближения, ибо в более общем случае, как было показано выше, фактор инвестиционной активности может довольно сильно смещать ее в любом направлении; кроме того, следует вносить корректировку на вычет технологического скачка (например, если его величина равна 5%, то i*=56,5%). Тем не менее, сам факт получения указанной технологической константы сам по себе имеет большое теоретическое и практическое значение.

Выше мы попытались показать, что простые теоретические схемы могут использоваться не только для объяснения и осмысления технологических сдвигов в экономике, но и для проведения аналитических расчетов, позволяющих идентифицировать ситуацию, в которой находится изучаемая компания или страна. Разумеется, более точная калибровка эконометрических зависимостей позволит сделать и более достоверные выводы, однако само направление прикладного анализа вполне понятно и не предполагает серьезного усложнения.

7. Заключение

В завершение проведенного исследования хотелось бы отметить, что возникновение технологической границы предполагает всего лишь два основополагающих условия: ∂I iE / ∂i > 0 (эффект адаптации) и ∂I iD / ∂i < 0 (эффект обучения). Как оказывается, этих двух эффектов вполне достаточно для появления точки переключения. В этом смысле можно считать поставленную цель построения максимально простой объяснительной теоретической схемы достигнутой.

Однако теоретическое и практическое значение полученных результатов имеет более широкую сферу приложений, чем это выражено в первоначальной постановке задачи. Это связано с тем, что рассмотренный эффект смены модернизационного режима является универсальным явлением. В различных областях деятельности и общественной жизни наблюдаются прямые аналогии этого эффекта. Например, филологи заметили следующую интересную закономерность: в современном обществе наиболее частотным является употребление пословиц представителями менее образованных слоев населения . Это означает, что до определенного уровня интеллектуального развития человек заимствует готовую народную мудрость в виде пословиц и поговорок, а также чужое понимание жизни в виде афоризмов и максим; после накопления достаточного объема таких знаний и овладения речевыми навыками индивидуум уже способен сам придумывать разнообразные сентенции и генерировать собственные смысловые пассажи. При этом проблема определения познавательной границы в данном случае столь же актуальна, как и для сферы инноваций. Например, сколько лет надо учиться и насколько большой жизненный опыт необходим для обретения способности самостоятельно формулировать отточенные афоризмы? Насколько сильно различаются величины познавательной границы для разных социальных групп населения?

Похожие процессы наблюдаются в смене этапов традиционного обучения. Например, в школе для обучения детей необходима серьезная помощь со стороны педагогов; в вузе студенты уже могут осуществлять заимствование знаний относительно самостоятельно; при подготовке диссертационного исследования человек уже способен самостоятельно создавать новое знание . Здесь просматривается даже три стадии, но суть от этого не меняется. Здесь также правомерно ставить вопрос о точке смены режима пассивного заимствования знаний на активное заимствование, а также смены режима активного заимствования на создание знаний.

Особый интерес представляют новые способы конкуренции высокотехнологичных компаний (ВТК), которые на заключительной стадии технологического цикла переходят к институциональным инновациям. По мнению С.А.Толкачева, жизненный цикл товара в условиях инновационной конкуренции «обрастает» дополнительной стадией . Помимо стадии НИОКР, на которой закладываются все конкурентные характеристики последующего жизненного цикла товара (услуги), включая условия его эксплуатационной модернизации (обновление операционных систем и компьютерных программ) и последующей утилизации, формируется стадия институционально-технологического проектирования жизненного цикла товара. На этой стадии фирмы конкурируют за создание институциональной инновационной среды, которая будет поддерживать весь последующий жизненный цикл товара, начиная с НИОКР, и создавать позитивный имидж технологических возможностей и перспектив компании. ВТК стремятся создать вокруг себя контролируемую экосистему, институционально-инновационную среду, в которой будет циркулировать большая часть добавленной стоимости, генерируемой благодаря инновациям. Средством создания и сохранения такой экосистемы являются такие стратегии, как визионерство, иррациональная вера участников рынка в уникальность лидера экосистемы, патентные войны и пр. . Таким образом, для компаний, являющихся технологическими лидерами, возникает новый цикл, в соответствии с которым стадия создания технологических инноваций сменяются стадией создания институциональных инноваций . Здесь понятие технологической границы обретает несколько иной смысл, но не теряет при этом своей актуальности.

Таким образом, в настоящее время имеется множество новых и во многом неожиданных сфер приложения инновационной модели фирмы. Накопление эмпирического материала в этом направлении может внести дополнительные корректировки и в саму модель.

Литература

1. Гельман Л.М., Левин М.И. Модели инновационных процессов (обзор зарубежной литературы)// «Экономика и математические методы», №6, 1989.
2. Полтерович В.М., Хенкин Г.М. Эволюционная модель взаимодействия процессов создания и заимствования технологий// «Экономика и математические методы», №6, 1988.
3. Полтерович В.М., Хенкин Г.М. Эволюционная модель экономического роста// «Экономика и математические методы», №3, 1989.
4. Henkin G.M., Polterovich V.M. A difference-differential analogue of Burgers equation and some models of economic development/ Working Paper #WP/98/051, Moscow, CEMI of Russian Academy of Science, 1998.
5. Burgers J.M. A mathematical model illustrating the theory of turbulence/ Advances in Applied Mechanics. Ed. R.V.Mises and T.V.Karman. 1948.
6. Гельман Л.М., Левин М.И., Полтерович В.М., Спивак В.А. Моделирование динамики распределения предприятий отрасли по уровням эффективности (на примере черной металлургии)// «Экономика и математические методы», №3, Том 29, 1993.
7. Ташлицкая Я.М., Шананин А.А. Моделирование процесса распространения технологий. М.: Вычислительный центр РАН, 2000.
8. Балацкий Е.В. Функциональные свойства институциональных ловушек// «Экономика и математические методы», №3, 2002.
9. Балацкий Е.В. Экономический рост и технологические ловушки// «Общество и экономика», №11, 2003.
10. Polterovich V., Tonis A. Innovation and Imitation at Various Stages of Development// Moscow, New Economic School, 2003.
11. Polterovich V., Tonis A. Innovation and Imitation at Various Stages of Development: A Model with Capital// Working Paper #2005/048, Moscow, New Economic School, 2005.
12. Gombau V., Segarra A. The Innovation and Imitation Dichotomy in Spanish firms: do absorptive capacity and the technological frontier matter?// Working Papers, XREAP 2011-22, Xarxa de Referencia en Economia Aplicada, Dec. 2011.
13. Инновационные и инвестиционные факторы эффективности производства// «Общество и экономика», №1, 2007.
14. Балацкий Е.В., Раптовский А.В. Инновационно-технологическая матрица российских регионов// «Общество и экономика», №2-3, 2007.
15. Дементьев В.Е. Ловушка технологических заимствований и условия ее преодоления в двухсекторной модели экономики// «Экономика и математические методы», №4, 2006.
16. Windrum P. Simulation models of technological innovation: A Review// Research Memoranda 005, Maastricht: MERIT, Maastricht Economic Research Institute on Innovation and Technology, 1999.
17. Каримова Р.Х. Картина мира в паремиологии неродственных языков// «Капитал страны», 31.08.2010.
18. Балацкий Е.В. Школы и университеты: сходства и различия// «Капитал страны», 27.01.2010.
19. Толкачев С.А. Инновационная конкуренция: роль институциональной среды// «Капитал страны», 07.10.2011.
20. Мельников А.В. Голливуд осваивает Китай// «Капитал страны», 11.05.2012.
21. Клочков В.В. Управленческие аспекты развития экономической науки. М.: ИПУ РАН, 2011.
22. Бондаренко О.Ю., Веселов Д.А. Оптимальное накопление капитала в ресурсной экономике/ Препринт WP12/2009/06. М.: Изд. дом Государственного университета – Высшей школы экономики, 2009.
23. Веселов Д.А. Ловушка бедности в странах, богатых природными ресурсами/ Пре¬принт WP12/2010/04. М.: Изд. дом Государственного университета – Высшей школы экономики, 2010.
24. Веселов Д.А. Провалы рынка и провалы государства в модели перехода от стагнации к развитию// «Журнал Новой экономической ассоциации», №4(12), 2011.
25. Banerjee A., Duflo E. (2005) Growth Theory through the Lens of Development Economics// In: Philippe Aghion & Steven Durlauf (ed.), Handbook of Economic Growth , edition 1, vol.1, ch.7, pp.473-552.
26. Melitz M.J. (2003) The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity// Econometrica , Vol.71, No.6, Nov., pp.1695-1725.

Агрегатор новостей 24СМИ

Внутренние факторы, в наибольшей мере зависящие от самого предприятия: цели и стратегия развития, состояние портфеля заказов, структура производства и управления, финансовые и трудовые ресурсы, объем и качество работ, в том числе и НИОКР , и т.д. Они формируют предприятие как систему, взаимосвязь и взаимодействие элементов которой обеспечивает достижение стоящих перед ней целей. Поэтому изменение одного или нескольких факторов одновременно вызывает необходимость принятия мер управленческого воздействия, направленных на сохранение свойств системы как целостного образования.

Например , если произошло изменение стратегического направления в развитии организации, необходимо определить, как это отразится на деятельности таких подсистем, как производство, научно-технический прогресс , персонал и т.д. Другими словами, управляющая система должна разработать план организационных изменений, направленных на достижение целей новой стратегии развития.

Внешние факторы в меньшей мере поддаются воздействию со стороны менеджеров организации, так как формируют среду, в которой работает организация. В современных условиях она характеризуется большой сложностью, динамичностью и неопределенностью, что существенно затрудняет учет факторов внешней среды при принятии организационных решений. Да и сами факторы оказывают разное влияние на работу организации.

Например, поставщики, потребители, конкуренты, органы законодательного регулирования, кредиторы, другие организации и институты общества, непосредственно связанные с той областью деятельности, которой занимается данная организация, оказывают прямое влияние на ее работу, характер возникающих проблем и их разрешение.

Управленческое решение — это результат конкретной управленческой деятельности менеджера. Принятие решений является основой управления.

Выработка и принятие решений — это творческий процесс в деятельности руководителей любого уровня, включающий:

Выработку и постановку цели;

Изучение проблемы на основе получаемой информации;

Выбор и обоснование критериев эффективности (результативности) и возможных последствий принимаемого решения;

Обсуждение со специалистами различных вариантов решения проблемы (задачи);

Выбор и формулирование оптимального решения;

Принятие решения;

Конкретизацию решения для его исполнителей.

Технология менеджмента рассматривает управленческое решение как процесс, состоящий из трех стадий: подготовка решения; принятие решения; реализация решения.

На стадии подготовки управлеченского решения проводится экономический анализ ситуации на микро- и макроуровне, включающий поиск, сбор и обработку информации, а также выявляются и формулируются проблемы, требующие решения.

На стадии принятия решения осуществляются разработка и оценка альтернативных решений и курсов действий, проводимых на основе многовариантных расчетов; отбор критериев выбора оптимального решения; выбор и принятие наилучшего решения.

На стадии реализации решения принимаются меры для конкретизации решения и доведения его до исполнителей, осуществляется контроль за ходом его выполнения, вносятся необходимые коррективы и дается оценка полученного результата от выполнения решения. Каждое управленческое решение имеет свой конкретный результат, поэтому целью управленческой деятельности является нахождение таких форм, методов, средств и инструментов, которые могли бы способствовать достижению оптимального результата в конкретных условиях и обстоятельствах.

Управленческие решения могут быть обоснованными, принимаемыми на основе экономического анализа и многовариантного расчета, и интуитивными, которые хотя и экономят время, но содержат в себе вероятность ошибок и неопределенность.

Принимаемые решения должны основываться на достоверной, текущей и прогнозируемой информации, анализе всех факторов, оказывающих влияние на решения, с учетом предвидения его возможных последствий.

Руководители обязаны постоянно и всесторонне изучать поступающую информацию для подготовки и принятия на ее основе управленческих решений, которые необходимо согласовывать на всех уровнях внутрифирменной иерархической пирамиды управления.

Количество информации, которую необходимо переработать для выработки эффективных управленческих решений, настолько велико, что оно давно превысило человеческие возможности. Именно трудности управления современным крупномасштабным производством обусловили широкое использование электронно-вычислительной техники, разработку автоматизированных систем управления, что потребовало создания нового математического аппарата вэкономико-математических методов.

Методы принятия решений, направленных на достижение намеченных целей, могут быть различными:

1) метод, основанный на интуиции управляющего, которая обусловлена наличием у него ранее накопленного опыта и суммы знаний в конкретной области деятельности, что помогает выбрать и принять правильное решение;

2) метод, основанный на понятии "здравого смысла" , когда управляющий, принимая решения, обосновывает их последовательными доказательствами, содержание которых опирается на накопленный им практический опыт;

3) метод, основанный на научно-практическом подходе , предполагающий выбор оптимальных решений на основе переработки больших количеств информации, помогающий обосновать принимаемые решения. Этот метод требует применения современных технических средств и, прежде всего электронно-вычислительной техники. Проблема выбора руководителем решения — одна из важнейших в современной науке управления. Она предполагает необходимость всесторонней оценки самим руководителем конкретной обстановки и самостоятельность принятия им одного из нескольких вариантов возможных решений.

Поскольку руководитель имеет возможность выбирать решения, он несет ответственность за их исполнение. Принятые решения поступают в исполнительные органы и подлежат контролю за их реализацией. Поэтому управление должно быть целенаправленным, должна быть известна цель управления. В системе управления обязательно должен соблюдаться принцип выбора принимаемого решения из определенного набора решений. Чем больше выбор, тем эффективнее управление. При выборе управленческого решения к нему предъявляются следующие требования: обоснованность решения; оптимальность выбора; правомочность решения; краткость и ясность; конкретность во времени; адресность к исполнителям; оперативность выполнения.

Процесс принятия решений сложен и многосторонен. Он может быть классическим (рациональная модель), административным (модель ограниченной рациональности) и ретроспективным . Выбор менеджером той или иной модели зависит от его индивидуальных предпочтений, программируемости решений, степени определенности и риска.

Классическая модель принятия решений основывается на экономических предположениях, согласно которым процесс принятия управленческого решения должен соответствовать экономическим интересам организации. Она представляет собой последовательное движение от одного этапа к другому: устанавливаются цели и определяются проблемы, на основе имеющейся информации разрабатываются все возможные варианты решения, просчитываются возможные последствия, устанавливаются критерии оценки альтернатив и выбирается тот вариант, который несет максимальную экономическую выгоду для организации. Классическая модель называется рациональной, поскольку она побуждает менеджеров к рациональным решениям.

Распространенность классической модели во многом связана с появлением количественных методов принятия решений, с использованием компьютерной техники и развитием корпоративных информационных систем. Классическая модель в наибольшей степени соответствует принятию запрограммированных решений, ситуациям определенности или риска. Когда имеется вся необходимая информация, можно рассчитать вероятность исхода рассматриваемых альтернатив.

Административная модель описывает процесс принятия решений в сложных ситуациях неопределенности и недостатка информации, когда экономически рациональное решение не может быть принято. Именно поэтому используется модель ограниченной рациональности и принимается не оптимальное, а удовлетворительное (приемлемое) решение.

В теорию менеджмента понятия классической и административной моделей ввел Герберт Саимон . Он выделил понятие «ограниченной рациональности», которая означает, что действия индивидов в организации лежат в пределах или границах допустимой рациональности. Управление современной организацией - процесс чрезвычайно сложный, и менеджеры не имеют ни времени, ни возможностей для обработки всей необходимой для осознанного выбора информации, поэтому, принимаемые ими решения являются не рациональными, а приемлемыми. Приемлемое решение основывается на первом же варианте, удовлетворяющем минимальному критерию допустимости. Менеджер не рассматривает все существующие варианты, а выбирает тот, который способен улучшить ситуацию, даже если он допускает возможность существования более выгодных решений.

Административная модель предусматривает следующую последовательность действий: формулирование целей, определение приемлемых критериев, выбор подходящего варианта, и если все предлагаемые варианты не удовлетворяют установленным критериям, то уровень требований снижается, заново устанавливаются цели и критерии и продолжается поиск нового альтернативного решения. Поиск подходящего варианта основывается на интуиции, которая помогает менеджерам в ситуациях с высокой степенью неопределенности. Основным фактором, влияющим на выбор варианта, является прошлый опыт менеджера. Найденное решение оценивается с позиций его практической реализуемости, утверждается и далее осуществляется контроль за ходом выполнения принятого решения.

Административная модель носит описательный характер и отражает не идеальный, а реальный процесс принятия сложных запрограммированных решений, в ней учитываются человеческие, информационные и иные ограничения, влияющие на рациональность выбора.

Ретроспективная модель (модель безусловного предпочтения) основывается на интуитивном выборе решения и базируется на прошлом опыте менеджера. Менеджер обосновывает выбранный вариант с помощью научных доказательств. Его действия имеют следующую последовательность: принимается вариант решения, базирующийся на его прошлом опыте, интуиции и предпочтениях. При этом он убежден в правильности и рациональности сделанного выбора. Обоснование правильности принятого решения производится с помощью научных методов.

Моделью называется представление объекта, схемы или идеи в некоторой форме, отличной от самого оригинала. Причин использования моделей (вместо непосредственного взаимодействия с реальной действительностью или проведения экспериментоc) три. Первая из них - это сложность многих реальных ситуаций, в результате которой анализ последних по сложности превышает возможности человека. А с помощью модели ситуация может быть предельно упрощена за счет устранения не относящихся к делу или малозначащих данных. Вторая причина связана с необходимостью анализа такой ситуации, которой пока в реальной действительности нет, но которая будет или не будет создана в будущем в зависимости от результатов этого анализа. Моделирование является единственным способом «увидеть» варианты будущего, определить и оценить их возможные последствия. Третья причина проистекает из невозможности проведения натурных экспериментов, когда они желательны. Эксперимент - это изучение реальной действительности, в которую вводятся дополнительные условия, существенно меняющие ситуацию; после окончания эксперимента данные условия отменяются. Когда провести эксперимент не представляется возможным, на помощь может прийти моделирование .

Существуют три базовых типа моделей:

1. Физическая модель представляет то, что исследуется с помощью увеличенного или уменьшенного описания объекта или системы. (например, уменьшенная фактическая модель завода, уменьшенный чертеж). Такая физическая модель упрощает визуальное восприятие и помогает решить фактические проблемы.

2. Аналоговая модель представляет исследуемый объект аналогом, который ведет себя как реальный объект, но не выглядит как таковой (например, график, иллюстрирующий соотношения между объемом производства и издержками, организационная схема предприятия).

3. Математическая модель использует цифровые значения, символы для описания свойств или характеристик объекта или события.

Построение модели, как и управление, является процессом. Основные этапы такого процесса :

• постановка задачи. Построение модели, способной обеспечить правильное решение управленческой проблемы, состоит в верной постановке задачи.
• построение модели. Разработчик должен определить главную цель модели, какие выходные нормативы или информацию предполагается получить, используя модель и непосредственно создать модель.
• проверка модели на достоверность. Проверка заключается в определении степени соответствия модели реальному миру.
• применение модели. Модель нельзя считать успешно выстроенной, пока она не принята, не понята и не применена на практике. Основная причина недоиспользования моделей заключается в том, что руководители опасаются или не понимают, как их применить.
• обновление модели. Руководство может обнаружить, что форма выходных данных не ясна, желательны дополнительные данные или цели организации изменяются таким образом, что это влияет на критерии принятия решений, следовательно, модель нужно соответствующим образом модифицировать.

В современной научной литературе выделяют модели принятия решений, представленные в табл. 7.1.

Таблица 7.1

Классификация моделей принятия решений

Проблемы моделирования состоят в следующем: недостоверные исходные допущения, информационные ограничения, страх пользователей, чрезмерная стоимость.

В литературе встречаются разные классификации методов решений. Так, С.В. Добров выделяет метод экстраполяции, моделирование и метод экспертных оценок. П.В. Шеметов обозначил формальный метод, эвристический, метод экспертных оценок. Н.И. Кабушкин все методы принятия решений объединил в три группы: неформальные (эвристические); коллективные; количественные (табл. 7.2).

Таблица 7.2

Классификация методов принятия решений

МОДЕЛИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Методы принятия решений обычно можно отнести к одному из трех типов: к классической, административной или политической модели. Выбор модели зависит от личных предпочтений менеджеров, от того, запрограммированным или не-запрограммированным является принимаемое решение, а также от степени риска, недостоверности или неопределенности.

Классическая модель основывается на экономических представлениях. Эта модель сформировалась под влиянием литературы по менеджменту. Главный постулат здесь заключался в том, что менеджеры должны стремиться найти логически обоснованные решения, которые будут служить высшим экономическим интересам их организаций. В основе данной модели лежат следующие представления:

1.Решение принимается для того, чтобы достичь известных

и не вызывающих разногласий целей. Проблемы точно

сформулированы и определены.

2.Человек, принимающий решение, стремится собрать полную информацию и обеспечить достоверность. Все альтернативы и потенциальные результаты их реализации тщательно рассчитываются.

3.Критерии оценки альтернатив известны. Из альтернатив

выбираются те, которые способны принести максимальную экономическую отдачу организации.

4.Человек, принимающий решение, - рационален. Он логически определяет ценности и ранжирует преимущества и принимает такое решение, которое в максимальной степени способствует достижению организационных целей.

Классическая модель основывается на нормативе, который определяет, как принимающий решение должен его принимать. Эта модель не описывает, как в действительности менеджеры принимают решения, поскольку она лишь дает руководство к тому, как достичь идеальных для организации результатов. Ценность классической модели в том, что она помогает людям, принимающим решения, быть более рациональными. Квантитативные (количественные) методы предполагают применение таких инструментов, как разработка дерева решений, матрицы затрат, анализ безубыточности, линейное программирование, прогнозирование, модели исследования операций. Несомненно, что компьютеризированные информационные системы и базы данных повышают эффективность классического подхода.

Классическая модель наиболее применима для запрограммированных решений или решений, принимающихся в условиях достоверности либо рисков, когда доступна необходимая информация и могут быть оценены возможности.

Административная модель описывает, как в действительности менеджеры принимают незапрограммированные решения в сложных ситуациях недостоверности и неопределенности. По-видимому, административную модель можно считать реальной управленческой, поскольку администрирование означает общее управление, а условия, которые пытается учесть эта модель, отражают реалии управленческой деятельности. Многие решения не поддаются количественной оценке и являются незапрограммированными.

Административная модель принятия решений основывается на трудах Герберта А. Саймона . Он предложил две концепции, которые и стали инструментарием административной модели, - ограниченную рациональность и удовлетворительность. Ограниченная рациональность означает, что люди имеют ограничения, или границы, в рамках которых они могут быть рациональными. Структура организаций становится все более сложной, поэтому менеджеры ограничены во времени и могут обрабатывать лишь определенный объем информации, необходимый для принятия решений. Поскольку у менеджеров недостает времени или когнитивных (познавательных) способностей для полной обработки информации, они должны придерживаться принципа удовлетворительности. Удовлетворительность означает, что люди, принимающие решение, выбирают первую попавшуюся альтернативу, которая удовлетворяет минимальным критериям. Вместо того чтобы рассматривать все альтернативы в поиске наилучшей, которая позволит получить максимальную экономическую выгоду, менеджеры берут первую попавшуюся, которая поможет разрешить проблему, даже если есть основания полагать, что существуют лучшие варианты. В этом случае человек, принимающий решение, не смог бы окупить время и средства, которые он потратил бы на обработку исчерпывающей информации.

Административная модель более реалистична, чем классическая, и более применима для сложных комплексных незапрограммированных решений. В ее основе лежат следующие представления.

Цели, для достижения которых принимаются решения, нередко бывают расплывчатыми, противоречивыми, и по их поводу у менеджеров нет полного согласия. Менеджеры часто не знают о проблемах организации или ее возможностях.

Рациональные процедуры используются далеко не всегда, когда же им все-таки находится применение, они упрощают проблему и не учитывают всей сложности реальных событий.

Поиск менеджерами альтернатив оказывается ограниченным по причине человеческого несовершенства, недостатка информации и иных ресурсов.

Большинство менеджеров предпочитают удовлетворительные, а не максимизирующие решения. Это объясняется отчасти нехваткой информации, отчасти неясностью критериев решения, которое позволит достичь максимального результата.

Административная модель рассматривается как дескриптивная (описательная) . Это означает, что она описывает скорее то, как менеджеры в действительности принимают решения в сложных ситуациях, чем указывает, как им следует принимать решения согласно положениям идеальной теории. Административная модель признает ограниченность возможностей человека и окружающей среды, которая влияет на степень рациональности принятия решений.

Другим аспектом административного принятия решений является интуиция . Интуиция означает, что человек моментально понижает разрешаемую ситуацию, основываясь на прошлом опыте, но без осознанного размышления. Интуитивное решение нельзя считать случайным или иррациональным, поскольку оно основывается на многолетней практике и богатом опыте, которые помогают менеджерам быстро определить проблему, не прибегая к скрупулезным вычислениям. В современной, стремительно изменяющейся среде интуиция играет все более и более важную роль в принятии решений.

Менеджеры постоянно получают и обрабатывают информацию на подсознательном уровне, и их опыт и знания помогают им принимать решения в условиях недостоверности и

неопределенности.

Политическая модель . Третья модель используется для принятия незапрограммированных решений в условиях недостатка информации, недостоверности, разногласий между менеджерами относительно целей и направления деятельности. Принятие большинства корпоративных решений предполагает участие многих менеджеров, каждый из которых имеет спои цели. Им необходимо переговорить друг с другом, обменяться информацией и достичь согласия. Менеджеры часто образуют коалиции, чтобы принять сложные корпоративные решения. Коалиция - это неформальное объединение менеджеров, стремящихся достичь специфической цели. Создание коалиции - это формирование альянса менеджеров. Иными словами, это ситуация, когда менеджер, поддерживающий не- кую альтернативу, например, обеспечение развития компании за счет поглощения других компаний, неформально беседует со своими коллегами, пытаясь уговорить их поддержать его точку зрения. Поскольку результаты невозможно спрогнозировать, менеджеры пытаются получить поддержку, проводя дискуссии, переговоры и заключения соглашения. Без коалиции процесс принятия решения может быть сорван.

Политическая модель приближена к реалиям среды, в которой осуществляют свою деятельность менеджеры. Решения сложны и требуют вовлечения в их принятие многих людей, информация часто неопределенная, двусмысленная, а разногласия и конфликты по поводу проблем и альтернатив их решения - нормальное явление. Политическая модель основывается на четырех представлениях:

1.Организация состоит из групп, имеющих разные интересы, цели и ценности. Между менеджерами существуют разногласия относительно приоритета проблем, и они могут не понимать или не разделять цели и интересы других менеджеров.

2.Информация неоднозначна и неполна. Попытки быть рациональными ограничиваются сложностьюпроблем, а также личностными и организационными особенностями и условиями.

3.Менеджерам недостает времени, ресурсов и умственных

способностей, чтобы определить все характеристики проблемы и обработать всю относящуюся к делу информацию. Менеджеры беседуют друг с другом и обмениваются мнениями, чтобы получить необходимую информацию и снизить степень неопределенности.

4.Менеджеры принимают активное участие в дискуссиях, чтобы определить цели и обсудить альтернативы. Решения принимаются в результате дискуссий и переговоров между участниками коалиции.