01 декабря 2016г.
Целью решения любой управленческой задачи является необходимость достижения максимальных результатов при минимальных затратах ресурсов. В условиях кризисной экономики, когда дефицитность ресурсов (человеческих, финансовых и пр.) повышается, это становится особенно актуальным.
При распределении ресурсов важно учитывать, как именно расходуются, предоставленные ресурсы и то, как количественно ресурса потрачено ресурсы и к каким результатам это привело.
Помимо этого крайне важной становится функция контроля. Без понимания того как расходуются ресурсы невозможно установить критерии качества выполняемой работы. В конечном итоге важен не только результат, но и те усилия, которые затрачены для его достижения. В большинстве случаев одну и ту же задачу можно решить различными способами. Однако, в одном случае будет сэкономлена ресурсная база и появится возможность потратить сэкономленные средства на решение других задач, а в другом случае эти ресурсы будут истрачены полностью и вне зависимости от результата исключается возможность вложить средства в другие перспективные направления развития.
Проблема контроля за расходом ресурсов особенно остро стоит в России. Проблема коррупции и неэффективного использования целевых средств значительно препятствует достижению значимых результатов в экономике, лишая страну конкурентоспособности на мировом рынке.
В решении задачи контроля и поиска эффективных решений управленческих задач особую роль играет математический подход к оценке ресурсов и результатов. Необходимо найти взаимосвязь между объемом затрат и полученным результатом. Крайне важно определить математическую оценку, которая отсечет возможность субъективного анализа различных экспертов, позволяя с большой вероятностью указать, какие именно результаты будут возможны в конкретной экономической ситуации.
В рамках выбора математических моделей взаимосвязи ресурсов и результатов их использования наиболее результативными являются методы корреляционно- регрессионного анализа. Эти методы позволяют не только оценить наличие взаимосвязи между определенными показателями, но и позволяют создать математическую модель, которую можно использовать для прогнозирования и оценки эффективности.
Предположим, при строительстве многоквартирного дома существует возможность оценить ресурсы – количество рабочих, бетона, кирпича, цемента, затрат электроэнергии, время работы подъемного крана и т.д., – которые необходимы для выполнения данного проекта. Все эти ресурсы имеют количественные оценки. Так же существует возможность оценить количественно результаты выполнения нашего проекта, такие как срок, количество жилой и нежилой площади, время до первого капитального ремонта и др., сравнивая выполняемый проект с уже законченным аналогичным проектом.
Безусловно, можно сделать простой вывод, что чем больше нанято рабочих, чем дороже цемент и выше стоимость закладки фундамента, тем лучше будет результат. Но этот вывод ошибочен, поскольку не учитывает факта эффективности расхода затраченных средств. Как было отмечено выше, понятие эффективности в определенной мере является субъективным, параметры оценки размыты. Для решения этой проблемы можно воспользоваться простым сравнением. Практически всегда можно найти примеры эффективной реализации того или иного проекта. И если выбранный экспертно в качестве эталона проект позволил решить стоящие перед исполнителем задачи, то можно взять за аксиому, что ресурсы были потрачены на реализацию проекта эффективно. В этом случае необходимо перенести количественную оценку с одного проекта на другой. Но поскольку любой проект имеет свои особенности сделать это достаточно проблематично. Именно здесь и возникает необходимость использования эконометрических моделей, которые позволяют установить связь между ресурсами и результатами.
Решение этой непростой задачи следует проводить в несколько этапов.
Как показывает практика, сбор статистических данных является самым трудоемким и сложным процессом. На этом этапе выбираются факторы, которые согласно мнению экспертов, необходимо задействовать при анализе и по каким факторам имеется возможность собрать достоверный статистический материал для анализа. Часто бывает, что предварительно необходимо решать задачу мониторинга проекта, без которой тщательный анализ бесполезен.
Далее выполняется анализ собранных данных. На этом этапе речь идет не о математическом анализе, а об экспертном. Необходимо четко поставить задачу о необходимости сравнения конкретных данных, дабы сразу отсечь лишнее.
На этапе математического анализа строится и анализируется эконометрическая модель, построенная на основе собранных и проверенных статистических данных. Для проверки качества построенной модели проверяются ее основные характеристики. Рассчитываются коэффициент детерминации, показывающий объясненную регрессионной моделью долю разброса данных, коэффициент детерминации, скорректированный с учетом степеней свободы, показывающий долю разброса данных, объясненную включенными в модель факторами, проверяется выполнение статистических гипотез о достоверности влияния выбранных факторов на результативный показатель. Выполняется обоснование достаточности объема анализируемых данных для построения модели. Определяется статистика Дарбина-Уотсона, позволяющая оценить автокорреляцию остатков в построенной регрессионной модели. Модель проверяется на наличие гетероскедастичности. При необходимости из модели удаляются коррелированные факторы. Возможно включение в модель новых факторов.
После построения адекватной модели наступает наиболее ответственный этап исследования – экономическая интерпретация ее параметров и использование полученных результатов в практических целях. Здесь ориентируясь на полученную модель, происходит расчет результатов, которые аналитик должен получить исходя из доступных ресурсов. Или же расчет количества необходимых ресурсов для достижения определенного результата.
Рассмотрим применение эконометрических моделей в управленческих задачах на конкретном примере.
Есть коммерческая организация, которая в рамках выполнения своих функций вынуждена использовать наемных работников в ночную смену. С целью улучшения условий труда было принято решение осуществлять доставку сотрудников на такси до дома и из дома на работу. При этом невозможно оценить количество сотрудников выезжающих от офиса в конкретное время, известно только количество сотрудников, которые используют эту услугу. Необходимо определить квартальные лимиты, с целью большей эффективности расходования денежных средств.
На первом этапе мы осуществляем сбор данных. В данном примере это просто, используется только стоимость поездки и количество сотрудников, которые были доставлены ночью, при этом выдвигается предположение, что нарушений по времени поездки нет, хотя в реальной ситуации это возможно. Эти данные просто получить, взяв у таксомоторной компании.
На втором этапе, проанализировав ситуацию, можно прийти к выводу, что единственным способом сократить расходы является увеличение заполняемости машин. В качестве норматива есть смысл рассматривать среднюю заполняемость в размере 2,5 человека на машину. Остается решить единственный вопрос – это вопрос контроля. В условиях неопределенности по времени окончания работы нельзя директивно ставить условие о заполняемости. Сотрудники должны сами координировать время ухода с работы, с условием оптимальной заполняемости машин. В этом случае критерием эффективности может быть общий уровень расходов, который приходится на перевозку всех сотрудников. Возникает проблема расчета финансовых средств, которые должна потратить компания на такси в условиях неопределенности по количеству сотрудников, выезжающих в определенное время.
Эта проблема может решаться с использованием эконометрического моделирования. Первое допущение, которое необходимо сделать – это то, что неважно сколько человек было в одной машине и неважно какой была стоимость поездки в конкретном случае. Должно соблюдаться главное условие – средняя заполняемость не может быть меньше, чем 2,5 человека на машину. В этом случае возникает возможность расчета предполагаемых затрат, при условии, что известно количество сотрудников, которое необходимо перевезти. Если определить стоимость поездки при заполняемости 2,5 человека на машину, то дальнейший расчет общих затрат будет следующим.
где Z – общая стоимость перевозки, n – количество сотрудников, воспользовавшихся услугами такси в ночное время, S – средняя стоимость перевозки одного человека.
Параметр n известен, для расчета параметра S необходимо построить регрессионную зависимость между количеством людей в машине и стоимостью поездки.
Для построения эконометрической модели существует многочисленное программное обеспечение (например, Excel), используя которое модель может построить любой пользователь. В итоге на базе полученной модели возникает возможность рассчитать сколько будет стоить перевозка одного сотрудника при условии заполняемости 2,5 человека на машину.
Список литературы
1. Кочкина Е.М., Радковская Е.В. Математические методы принятия решений на предприятиях мелкосерийного и индивидуального производства // Russian Journal of Management (2015). Vol. 3.
2. Кочкина Е.М. Эконометрические модели в анализе валового регионального продукта // Диспут плюс № 3 (3) март 2012.
