в формате DOC - Официальный сайт Асаула Анатолия

А. Н. Асаул1, Я. М. Малкин2
ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ
НА ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКУЮ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
Государственное вмешательство в экономику рыночного типа должно иметь
определенные пределы. Это обеспечит устойчивый интерес к законной
предпринимательской деятельности и предотвратит появление теневого сектора и вывод
капитала за рубеж [3, с. 38].
Выбору наиболее рациональных моделей и методов анализа, измерения, оценки,
моделирования и программирования параметров (показателей и характеристик) текущего
функционирования (состояния) и развития предпринимательской деятельности посвящена
обширная литература (см., например, [1, 2, 4–7]). Мы затрагиваем этот сложный комплекс
вопросов в той мере, в которой это необходимо при построении систем показателей,
характеризующих влияние государственного регулирования на предпринимательскую
деятельность.
В качестве инструментальных средств нами использовались экспертные методы.
Экспертный опрос обычно состоит из следующих этапов:
1) формулировка цели опроса;
2) разработка технического задания на его проведение, а также подробного
сценария сбора и анализа экспертных мнений (оценок), включая вид экспертной
информации и методы ее анализа;
3) подбор экспертов в соответствии с их компетентностью и формирование
экспертной комиссии (в серьезных экспертизах с экспертами заключают договоры об
условиях их работы и ее оплаты);
4) анализ экспертной информации;
5) интерпретация полученных результатов и подготовка заключения.
Существует множество способов получения экспертных оценок. В одних с каждым
экспертом работают отдельно, причем он даже не знает, кто еще является экспертом, а
потому высказывает свое мнение, не испытывая давления авторитетов. В других случаях
экспертов собирают вместе для подготовки материалов. В процессе обсуждения проблемы
неверные мнения отбрасываются. В таких случаях на результаты экспертизы могут влиять
социально-психологические эффекты малой группы (авторитет и конкуренция лидеров
группы, конформизм и нонконформизм ее членов, индукция мнений наиболее активных
экспертов и т. п.). В одних методах число экспертов является фиксированным (важно,
чтобы статистические методы проверки согласованности мнений и их усреднения
позволяли принимать обоснованные решения); в других – число экспертов растет в
процессе проведения экспертизы.
Сценарий получения и анализа экспертных оценок и, соответственно, техническое
задание на проведение экспертного опроса разрабатываются в зависимости от вида и
способа сбора экспертной информации, возможностей привлечения в качестве экспертов
специалистов и их стимулирования.
Заметим, что в теории и практике экспертного оценивания используется
достаточно серьезный формальный аппарат: система математических моделей, на которой
основаны методы планирования экспертного опроса, сбора и анализа ответов экспертов.
Практически развиваются два основных тесно связанных направления математического
моделирования экспертных оценок:
Анатолий Николаевич Асаул, профессор кафедры финансов, анализа и учета Санкт-Петербургского
государственного архитектурно-строительного университета, засл. деятель науки РФ, д-р экон. наук,
профессор, е-mail: asaul@yandex.ru
2
Яков Михайлович Малкин, аспирант Санкт-Петербургского государственного архитектурностроительного университета, e-mail: yacom@mail.ru
1
 создание и использование математических моделей поведения экспертов;
 разработка и применение математико-статистических методов анализа
экспертных оценок.
Модели поведения экспертов обычно основаны на предположении, что каждый
эксперт допускает при оценке ошибки. При этом оценки группы экспертов представляют
собой совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин в
соответствующем пространстве объектов числовой или нечисловой природы. Поскольку
считается, что решение квалифицированного эксперта чаще соответствует реальности,
плотность распределения случайных величин в оценках множества экспертов монотонно
убывает с увеличением расстояния от центра распределения мнений – истинного значения
оценки.
Предпочтение отдается непараметрическим моделям экспертных оценок, так как
параметрические требуют таких предположений, проверить которые обычно не удается.
Например, при использовании параметрических моделей невозможно обосновать
нормальность распределения оценок даже с помощью новейших эффективных критериев,
так как число экспертов, как правило, ограниченно (часто не превышает 10…12 человек).
Непараметрические же модели опираются на предположения общего характера о
возможности вероятностно-статистического описания поведения экспертов с помощью
непрерывных функций распределения, параметрами для которых служат нечеткие
множества – вектор вероятностей положительных ответов. Поэтому во многих ситуациях
такие модели представляются адекватными.
Модели прикладной математической статистики применяются, главным образом,
для проверки согласованности и усреднения мнений экспертов внутри согласованной
группы. Поскольку оценки во многих процедурах экспертного опроса представляют собой
объекты нечисловой природы (градации качественных признаков, ранжировки, разбиения,
попарные сравнения, нечеткие предпочтения и т. д.), для их анализа используются методы
статистики объектов нечисловой природы.
Применение статистических теорий весьма трудоемко, если необходимо
обрабатывать ранжировки или разбиения; процедура упрощается, если оценки являются
результатами парных сравнений. При любом опросе эксперту гораздо легче на каждом
шагу сравнивать только два объекта. Непараметрическая теория парных сравнений
(теория люсианов) позволяет решать гораздо более сложные задачи, чем статистика
ранжировок или разбиений. При этом удается избавиться от неестественного
предположения равномерности распределения и рассматривать гипотезу однородности.
Тем не менее на практике шкала порядка для ранжирования оценок экспертного опроса
очень часто формируется априори, на ней фиксируются реперные точки, с помощью
которых ведется экспертное оценивание и, как правило, недостаточно корректная
статистическая обработка полученных оценок. Распространена статистическая обработка
ранжировок, а также разбиений признаков с помощью номинальных шкал. Для этого
используются методы теории рангов и теории матриц сопряженности [8, c. 150].
Отметим, что каждый метод обладает рядом преимуществ и недостатков. Однако
наибольшее внимание при использовании этих методов следует уделять процедуре
экспертного оценивания, особенно выбору экспертов, к которым предъявляются
следующие требования:
 компетентность – степень квалификации в заданной предметной области,
определяемая с помощью анкетного опроса, путем интервьюирования и анализа
предыдущей деятельности;
 креативность – способность решать творческие задачи, методы решения
которых неизвестны;
 эвристичность – способность находить и формулировать неочевидные
проблемы;
 аналитичность и широта мышления;
 конструктивность мышления – способность формировать прагматичные
решения;
 независимость – способность отстаивать свое мнение;
 самокритичность – способность к самооценке.
Помимо требований к отдельным экспертам, существует требование ко всей
группе. В ней должны быть представлены эксперты, специализирующиеся в разных
сферах государственного регулирования: право, социальная сфера, экономика (бюджет,
вопросы торговли), промышленность (при необходимости – эксперты по некоторым
отраслям), экология, недвижимость и т. д. Каждому показателю присваивается вес,
определяемый с помощью ранговых переменных, которым сопоставляются числовые
значения от 1 до 10 (соответственно наименее и наиболее важный показатель).
Для получения адекватных оценок анкетирование проводится в два тура. В первом
туре каждый эксперт оценивает вес показателей, исходя из имеющейся информации,
своего опыта и знаний. Во втором туре выполняется перекрестное рецензирование
полученных результатов – каждый эксперт рассматривает оценки других экспертов и либо
соглашается, либо не соглашается с ними. Обобщенные результаты обрабатываются
аналитической группой, формирующей на основании полученных данных итоговые
весовые коэффициенты.
Веса соответствующих показателей, определенные экспертным путем,
обозначаются W1…Wn. Напомним, что
n
Wi  0;Wi  1 .
i 1
На начальной стадии использования методики полагаем, что все веса одинаковы –
случай невзвешенной свертки (все веса Wi = 1/n). Для отображения значений показателей
используется совокупность лингвистических переменных – групп слов или предложений
естественного либо профессионального языка. Построение нечеткой лингвистической
шкалы осуществляется в два этапа:
1. Определение множества значений лингвистической переменной «значение
показателя». Выполняется построение синтаксического правила G, порождающего
названия значений лингвистической переменной. Эта процедура производится, как
правило, на эвристическом уровне. Число термов должно быть не слишком большим,
чтобы у экспертов не возникало сложностей с формированием предпочтений при выборе
значения лингвистической переменной. В то же время это число не должно быть слишком
малым, чтобы не загрублять чувствительность оценок эксперта. На практике число термов
обычно принимается от 3 до 6 (в отдельных случаях – до 10).
Вопрос названия термов еще менее формализуем. Здесь должно выполняться
единственное требование: однозначность толкования этих названий большинством
экспертов. Это достигается, как правило, путем составления нескольких вариантов
названий термов с последующим коллективным обсуждением. Оценка согласованности
мнений экспертов производится методами, принятыми в экспертных оценках. Например,
будем считать, что синтаксическое правило выбрано таким, что порождает терммножество Тх лингвистической переменной «значение показателя»:
G:Тх = {«очень слабо», «умеренно», «существенно», «сильно», «очень сильно»}.
2. Размещение значений лингвистической переменной «значение показателя» на
универсальной шкале (–1,1). Задается семантическое правило, сопоставляющее название
лингвистической переменной с ее смыслом, другими словами, строится отображение
лингвистической переменной числовым значением. Таким образом формируются для
множества всех показателей Pi значения в интервале (0,1). Введем индекс
государственного регулирования I:
n
I   Wi Pi
.
i 1
Считаем, что, чем больше I, тем эффективнее политика государственной власти в
области регулирования предпринимательской деятельности. Значение индекса I, близкое к
нулю, указывает на наличие многочисленных административных барьеров, отрицательно
влияющих на предпринимательскую деятельность.
Предлагаемая методика предназначена для определения влияния государственного
регулирования на предпринимательскую деятельность в субъектах Федерации.
Список литературы
1. Асаул, А. Н. Взаимодействие государства и бизнеса в решении социальных
проблем / А. Н. Асаул // Экономическое возрождение России. – 2010. – № 2 (24). – С. 4–7.
2. Гордеев, Д. А. Вероятностно-детерминированная модель влияния факторов на
функционирование организации, осуществляющей инновационную деятельность / Д. А.
Гордеев, О. А. Малафеев, Н. Д. Титова // Экономическое возрождение России. – 2011. –
№1 (27). – С. 73–82.
3. Государственное предпринимательство в строительстве (государственный
строительный заказ) / А. Н. Асаул, В. А. Кощеев. –СПб.: АНО «ИПЭВ», 2009. – 300 с.
4. Закономерности и тенденции развития современного предпринимательства / А.
Н. Асаул [и др.]. – СПб.: АНО «ИПЭВ», 2008. – 280 с.
5. Методологические аспекты формирования и развития предпринимательских
сетей / А. Н. Асаул, Е. Г. Скуматов, Г. Е. Локтеева. – СПб.: Гуманистика, 2004. – 256 с.
6. Миролюбова, Т. В. Фискальные инструменты государственного управления
экономикой на региональном уровне в контексте задач инновационного развития / Т. В.
Миролюбова // Экономическое возрождение России. – 2011. – №2 (28). – С. 29–37.
7. Организация предпринимательской деятельности / А. Н. Асаул. – СПб.: АНО
«ИПЭВ», 2009. – 336 с.
8. Оценка конкурентных позиций субъектов предпринимательской деятельности /
А. Н. Асаул [и др.]. – СПб.: АНО «ИПЭВ», 2007. – 271 с.
The list of the literature
1. Asaul, A. N. Interaction between government and business in addressing social
problems / A. N. Asaul / / Economic revival of Russia. – 2010. – № 2 (24). – P. 4–7.
2. Gordeev, D. A. Probabilistic and deterministic model of the influence factors on the
functioning of the organization engaged in innovative activity / D. A. Gordeev, O. A. Malafeev,
N. D. Titova // Economic revival of Russia. – 2011. – № 1 (27). – P. 73–82.
3. Public Enterprise in Construction (State Construction Order) / A. N. Asaul, V. A.
Koshcheev. – SPb.: ANO «IPEV», 2009. – 300 p.
4. Patterns and trends of modern business / A. N. Asaul [and others]. – SPb.: ANO
«IPEV», 2008. – 280 p.
5. Methodological aspects of the formation and development of business networks / A. N.
Asaul, E. G. Skumatov, G. E. Lokteeva. – SPb.: Humanistika, 2004. – 256 p.
6. Mirolyubova, T. V. Fiscal instruments of state control economies have on the regional
level in the context of the objectives of innovation development / T. V. Mirolyubova / /
Economic revival of Russia. – 2011. – № 2 (28). – P. 29–37.
7. The organization of business / A. N. Asaul. – SPb.: ANO «IPEV», 2009. – 336 p.
8. Evaluation of competitive position of businesses / A. N. Asaul [and other]. –
SPb.: ANO «IPEV», 2007. – 271 p.