Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические проблемы экономической оценки использования информационных ресурсов в предпринимательской деятельности
1.1. Сущность, особенности и виды информационных ресурсов, используемых в предпринимательской деятельности 9
1.2. Проблемы теории и практики стоимостной оценки ценности информационных ресурсов, используемых в предпринимательскои деятельности 30
Глава 2. Методические положения по экономической оценке ценности информационных ресурсов, используемых в системе предпринимательства
2.1. Анализ подходов к формированию прагматической оценки информации 52
2.2. Формирование модели определения ценности запросов и разработка алгоритма экономической оценки полезности информации 62
Глава3. Разработка методики экономической оценки полезности информационных ресурсов с учетом их ценности для принятия маркетинговых решений
3.1. Анализ и развитие подходов к формированию методики экономической оценки ценности информационных ресурсов 78
3.2. Методика экономической оценки полезности маркетинговой информации при принятии решений в системе сбыта 89
Заключение 103
Литература 111
- Проблемы теории и практики стоимостной оценки ценности информационных ресурсов, используемых в предпринимательскои деятельности
- Формирование модели определения ценности запросов и разработка алгоритма экономической оценки полезности информации
- Анализ и развитие подходов к формированию методики экономической оценки ценности информационных ресурсов
- Методика экономической оценки полезности маркетинговой информации при принятии решений в системе сбыта
Введение к работе
Особенностью современной ситуации является значительный динамизм происходящих процессов, благодаря которому ряд известных западных экономистов классифицировали данный этап экономического развития как постиндустриальный.
Одной из специфических характеристик постиндустриального общества является значительное увеличение интенсивности информационного обмена. Информация становится важнейшим ресурсом и источником, обеспечивающим как эффективное функционирование различных социально-экономических систем, так и экономический рост стран в целом.
Тенденция увеличения значимости информации проявляется и через увеличение доли занятых в «информационных» отраслях экономики при сокращении занятых непосредственно в сфере материального производства.
В данной ситуации эффективное функционирование и развитие любой Ф социально-экономической системы невозможно без обеспечения адекватной
современным условиям системы информационной поддержки производственного процесса. Причем информационная поддержка рассматривается в широком смысле и включает в себя помимо автоматизированных систем обработки данных все множество методов и процедур получения, обработки и анализа информации.
Однако следует отметить, что, несмотря на все возрастающую важность информации и, следовательно, систем информационной поддержки % деятельности, для предпринимательских структур любого уровня, значитель
ная часть российских предприятий не уделяет данным вопросам подобающего внимания.
Это связано, во-первых, с тем, что формирование информационного рынка России началось сравнительно недавно и по уровню развития он ощутимо уступает информационным рынкам экономически развитых стран мира.
Во-вторых, в большинстве случаев акцент делается только на технической стороне процесса. Предполагается, что приобретение компьютерных систем и соответствующего программного обеспечения способно само по себе решить все проблемы предприятия.
В-третьих, недостаточное внимание уделяется вопросам оценки значимости, а, следовательно, и ценности той или иной информации (информационного ресурса) для конкретной предпринимательской системы.
Многочисленные консалтинговые фирмы предлагают достаточно широкий перечень услуг, формирование стоимости которых происходит прежде всего исходя из сложившейся рыночной конъюнктуры. Анализ установления цен на информационные услуги показывает, что в большинстве случаев «заказчик» определяет стоимость информации исходя из компромисса своих «интуитивных» оценок и существующей цены предложения. Практически отсутствуют серьезные обоснованные расчеты экономической стоимости той или иной информации (информационной услуги) для конкретного предприятия.
Целью настоящей диссертационной работы является разработка теоретических и методических основ экономической оценки ценности, используемых информационных ресурсов предприятиями в условиях рынка.
Предметом исследования является - процесс управления и теоретические основы экономической оценки исследования информационных ресурсов в предпринимательстве.
Объектом - состояние и динамика спроса и предложения информационных ресурсов России.
В соответствии с поставленной целью и для ее достижения был определен следующий перечень задачисследования:
- анализ особенностей, современного состояния и тенденций развития информационного рынка России;
- анализ информации как специфического ресурса, обеспечивающего эффективное функционирование и развитие предпринимательства как системы;
- выделение различных видов информации и особенностей управления каждым из них;
- выявление информационных потребностей различных типов предпринимательских систем и различных подсистем управления внутри них;
- исследование экономической ценности информации и анализа существующих подходов к определению стоимости того или иного вида информации, используемой в предпринимательстве;
- формирование системы требований к измерителю ценности информационных ресурсов систем предпринимательства;
- разработка методических основ формирования прагматической оценки информационных ресурсов;
- построение алгоритма расчетов;
- разработка методики экономической оценки полезности маркетинговой информации для принятия решений в системе сбыта предприятия.
Методологической и методической основой диссертации послужили работы российских и зарубежных исследователей в области теории информации, информационных систем, управления информационными ресурсами, маркетинга и предпринимательства: Кантера Дж., Дорова Г.М., Елепова Д.С., Стоуньера Т., Соколова Д.В., Крутика А.Б., Багиева Г.Л. и других.
Выводы и рекомендаций диссертации базируются на широком использовании методов экономического и системного анализа, экономико-математического моделирования.
Научная новизна диссертации состоит, прежде всего, в разработке подхода к определению оценок стоимости информационных ресурсов предпринимательства через формирование величины затрат по приобретению информации и методики расчета соответствующей оценки для предпринимательских систем и использующих различные виды информационных ресурсов.
К числу наиболее важных результатов, составляющих новизну исследования, можно отнести следующие:
- предложен новый подход к оценке информационных ресурсов предпринимательства на базе определения стоимости информации;
- развито понятие стоимости информационного ресурса и обоснована новая классификация информационных ресурсов, позволяющая учесть специфику формирования стоимости различных видов информации;
- разработана система требований к измерителю стоимости информационных ресурсов, предложена модель формирования стоимости информации, и разработаны методические основы определения оценки стоимости информационных ресурсов предпринимательских систем;
- упорядочена процедура расчета экономической стоимости одного из видов информационных ресурсов на основе разработанной модели.
Практическим результатом диссертационного исследования является применение разработанных методических положений для решения практической задачи определения стоимости информации, используемой при формировании бизнес-плана инвестиционного проекта одного из российских перерабатывающих предприятий.
Основные выводы и предложения диссертации прошли практическую апробацию в ходе обсуждения на конференциях профессорско-преподавательского состава и аспирантов по итогам НИР за 1998 и 1999 гг. в Санкт-Петербургском государственном университете экономики и финансов.
Отдельные материалы исследования используются кафедрой маркетин
га этого университета в учебном процессе при чтении курса "Информационные технологии в коммерческой деятельности".
По теме диссертации опубликовано четыре работы автора общим объемом 0,7 п.л.
Проблемы теории и практики стоимостной оценки ценности информационных ресурсов, используемых в предпринимательскои деятельности
Как отмечалось выше информация как информационный ресурс - это особый вид ресурсов, представляющий собой сведения (данные, алгоритмы, задачи и т.д.) обладающие прагматической ценностью для конкретной предпринимательской системы, то есть способные привести к увеличению эффективности ее функционирования. Информационный ресурс наделен всеми свойствами товара. Информацию можно продавать, покупать, хранить и т.д. Кроме того, информационный ресурс обладает и рядом специфических особенностей [42]: неисчерпаемость, по мере развития общества и роста потребления его запасы не убывают, а растут; по мере использования он не исчезает, а сохраняется и даже увеличивается за счет его конструктивной трансформации с учетом конкретных условий; несамостоятельность, информационный ресурс имеет значение только соединяясь с другими ресурсами (опыт, квалификация, энергия, сырье и т.д.); наличие эффекта не первоначального производства знаний, информационное взаимодействие позволяет получить новое знание при значительно меньших затратах труда, энергии и времени, чем потребовалось бы на его прямое генерирование; информационный ресурс выступает формой прямого включения науки в состав производительных сил; значительная эффективность использования, способность повышать производительность труда на порядки - в 10, 100 и более раз; производство информационного ресурса происходит за счет творческой части умственного труда. Информационный ресурс может выступать в активных и пассивных формах. К пассивным формам принято относить знания, не достаточно связанные с конкретными прикладными областями, либо некомплектные знания, то есть недостаточные для реализации мер по их целенаправленному использованию [82]. В частности это: книги, журнальные статьи, патенты, банки данных. К активным формам информационного ресурса относят: модели, алгоритмы, программы, проекты, базы знаний как элемент искусственного интеллекта. Эти формы представляют собой некие стадии «созревания» информационного ресурса. Существуют различные классификации информации в целом и информационных ресурсов в частности. Так, по стадиям образования выделяют первичную (исходную) и вторичную (производную) информацию. Вторичная информация получается в результате обработки первичной и может быть промежуточной или результатной. Вторичная информация - это собранные и обработанные с определенной целью данные, которые существуют в виде какого-либо материального носителя (книги, дискеты и т.д.). Как показывает практика, сбор первичной информации всегда дороже, требует больших затрат времени и к нему прибегают в тех случаях, когда вторичная информация оказывается недостаточной.
По месту возникновения информация делится на внутреннюю и внешнюю. Внутренней является информация, возникающая в процессе производственно-хозяйственной деятельности внутри экономического объекта. Внешней - поступающая из внешней среды деятельности предприятия (вышестоящие звенья управления, другие предприятия и организации и т.д.).
В соответствии с функциями управления, для осуществления которых она предназначена, выделяют учетную, плановую, директивную, нормативно-справочную, статистическую, маркетинговую и другую информацию. Причем информацию, отражающую уже совершившиеся хозяйственные процессы или явления принято называть учетной, а информацию, характеризующую события, которые должны произойти в предстоящем периоде - плановой.
По временному периоду возникновения информация подразделяется на дискретную (периодическую) и непрерывную. Среди дискретной информации выделяют долгосрочную (с длиной временного интервала более года), текущую (от одного месяца до одного года) и оперативную (до одного месяца). Данные, получаемые в ритме работы объекта, принято называть сообщениями в реальном масштабе времени.
По уровню стабильности информация может быть переменной и условно-постоянной (в ряде случаев ее называют просто постоянной). Особенность переменной информации состоит в том, что для каждого фиксируемого случая она может изменяться как по значениям реквизитов-признаков, так и по величине реквизитов-оснований. Данный тип информации отражает фактические количественные и качественные характеристики производственно-хозяйственных актов и событий. В отличие от переменной, постоянная информация долгое время остается неизменной и многократно используется при обработке переменной. Приведенная классификация особенно важна при создании информационного банка данных, в котором, как правило, накапливается именно постоянная информация.
Формирование модели определения ценности запросов и разработка алгоритма экономической оценки полезности информации
В основе предлагаемой методики расчета экономической стоимости информации для систем предпринимательства лежит подход, базирующийся на совмещении «доходной» и «количественной» оценок информационных ресурсов с использованием модели Маршака определения ценности запроса. Характеристику данной модели необходимо начать с описания ключевых положений теории систем наблюдений. Пусть X = (Х1,Х2,...,Хп) - множество хозяйственных ситуаций для данной системы предпринимательства. Тогда множество Множества X и Y качественно отличаются друг от друга. Элементы множества X характеризуют область интереса лица, принимающего решение в рамках предпринимательской системы. Элементы множества Y описывают множество возможных сообщений о событиях Z EY . Элементы множества X воздействуют на конечный результат через функцию выгоды W. Элементы множества Y воздействуют на конечный результат через функцию решения а. X и Y совпадают только при принятии решений в условиях неопределенности. Пусть Z является подразбиением множества Y, тогда каждое Z Є Y содержится в данном у Є Y. Каждое событие z связывается точно с одним наблюдением у. Таким образом, существует функция 7] : Z — у. Функция 7] называется функцией запроса. Для функции запроса возможны следующие случаи: 1) y = Z.B данном случае Y является подразбиением Z и Z является подразбиением Y. При этом функция запроса каждому событию ставит в соответствие единственное наблюдение. Запрос подобного вида называется полным. 2) у Ф Z.
В данном случае Z является подразбиением Y, а соответствующая функция запроса нескольким событиям ставит в соответствие единственное наблюдение. Такой запрос носит название запроса без помех. 3) у Ф Z. Имеет место обратная ситуация и у является подразбие нием Z, при этом функция запроса одному событию ставит в со ответствие несколько наблюдений. Запрос подобного вида носит название избыточного запроса. 4) Последняя ситуация заключается в том, что Y не является под разбиением Z и Z не является подразбиением Y. В данном слу чае функция запроса нескольким событиям ставит в соответствие множество наблюдений, а соответствующий запрос является за просом с помехами. Функция любого запроса 77 может быть задана в виде матрицы 77 zy, получившей название матрицы запроса. Элементами матрицы запроса являются условные вероятности piylz), представляющие собой оценки точности запроса и являющиеся мерой его достоверности. Введя основные понятия систем наблюдения, остановимся на вопросах определения эффективности запроса. Как известно, оптимальному действию Я Є А в условиях неполной информации соответствует максимальный доход, определяемый из следующего условия: где p(z) - априорная вероятность события Z. Пусть: у = (у\,у2,...,уп) - некоторая система запроса ; 7] zy = [p(yj z)\ - матрица запроса; ук - некоторый запрос. Найдем апостериорные вероятности событий Z при условии реализации к -го запроса, то есть вероятности p(Z Iу к). Согласно формуле Байеса имеем: Тогда по аналогии с (1) оптимальное действие а Є А определяется из условия: Оптимальное решение при использовании запроса формируется следующим уравнением: Ценностью запроса называется величина ожидаемой полезности, соответствующая оптимальному решению. Если р(у) - вероятность запроса, то ценность всей системы запроса J3(jf) может быть определена по следующей формуле: С учетом всего вышеизложенного, оценка эффективности системы за проса может быть построена путем соотнесения максимально ожидаемого дохода, полученного в условиях неполной информации с ожидаемым доходом, полученным при использовании информации.
Методика реализации описанного подхода может быть продемонстрирована на следующем примере. Рассмотрим деятельность двух предпринимательских систем связанных технологической цепочкой производства. Одно из предприятий является потребителем продукции другого. Предположим, что известно, что для предприятия-потребителя возможны следующие ситуации в связи с реализацией отношения поставки: Z\ - поставка осуществляется регулярно; Z2 — возможны несущественные перебои в поставке; Z3 - срыв поставки. На ту или иную ситуацию в области поставки предприятие-потребитель должно соответствующим образом прореагировать. Возможны следующие действия предприятия-потребителя: (А - создать сверхнормативные запасы ресурсов; а2 - поддерживать нормальный уровень запасов; аЪ - иметь запасы ниже нормального уровня. Предположим далее, что предприятию-потребителю известны значения ожидаемой выгоды в зависимости от выбранной стратегии и складывающейся хозяйственной ситуации
Анализ и развитие подходов к формированию методики экономической оценки ценности информационных ресурсов
Как показало проведенное исследование, целесообразно использовать следующие модели определения экономической стоимости информации: модели типа «cost-benifit» (например, модель СВ-90) для информации, относящейся к классу технологий и продуктов; модель эффективности запросов для информации, относящейся к классу данных. Процедуры построения моделей первого типа достаточно разработаны и освещены в соответствующей литературе. Поэтому в настоящей работе будут рассмотрены прежде всего возможности применения модели эффективности запросов для решения задач формирования прагматической оценки информации. 4. Формирование исходных данных модели Выше были определены основные требования к системе исходных данных рассматриваемой модели. С учетом выявленных требований предлагается использовать при формировании системы исходных данных следующую процедуру: А.
Проведение экспертного опроса. Как отмечалось выше, наибольшую сложность при использовании предлагаемой модели представляет формирование множества исходных данных. Для решения данной проблемы предлагается использовать процедуру определения вероятностей на основе построения матриц доминирования следующего вида: где I9j - соответствующие события (запросы); Таким образом, элементы матрицы доминирования представляют собой результат по парного сравнения вероятностей наступления оцениваемых событий и могут принимать значение "1", если событие, соответствующий номеру строки, по мнению эксперта, является более вероятным, чем событие соответствующее номеру столбца. "0" ставится в противоположном случае. Построение матриц доминирования основывается на определении ответов экспертов по ряду «качественных» вопросов: Какие события могут влиять на степень реализации определенной на шаге 1 цели (приведите, возможно, более полный перечень качественно различных вариантов); Какой может быть реакция Вашего предприятия на каждое из выделенных событий; Какие сообщения Вы можете получить в результате (приведите возможно более полный перечень качественно различных вариантов). Ответы на вышеперечисленные вопросы позволяют определить: перечень возможных событий (множество Z модели); перечень действий (множество А модели); перечень сообщений (множество Y модели). На основе полученной информации строятся матрицы доминирования следующего вида: Е : матрица доминирования событий. Квадратная матрица, элементы которой представляют собой события, способные оказать влияние на степень реализации определенной на шаге 1 цели; матрица доминирования запросов. Квадратная матрица, элементы которой представляют собой сообщения, которые могут быть получены при реализации соответствующего события. где П — число событий; ТП - число сообщений; 1 - если сообщение / более вероятно, чем сообщение j enij = при условии, что произошло событие П , 0 - в противном случае Если количество экспертов более одного человека, то по качественным вопросам предлагается использовать более агрегированный перечень, а по количественным - средние значения характеристик (вероятностей). В. Обработка результатов. В ходе обработки формируются следующие множества: - множество /?(Z) - вероятностей наступления событий; - матрица запроса Т], определяющая условные вероятности наступления каждого события при получении каждого сообщения. Процедура определения вероятностей основывается на расчете весов элементов соответствующих матриц доминирования путем формирования собственного вектора матрицы.
Методика экономической оценки полезности маркетинговой информации при принятии решений в системе сбыта
Как видно из общей характеристики сложившейся ситуации рассматриваемое предприятие испытывает потребность в дискретной, переменной информации. Содержанием данной информации является величина спроса на продукцию хозяйства. Исходя из вида информации, в данном случае наиболее рациональна «покупка» необходимого ресурса у соответствующего специализированного агентства (маркетинговой компании). Требующаяся информация относится к данным и, следовательно, расчет экономической стоимости может быть проведен с использованием модели эффективности запросов. В результате экспертного опроса была сформирована следующая система исходных данных: Множество событий (Z): z\ - продукция будет полностью реализована по расчетным ценам; zl - продукция будет реализована по ценам на 10% выше расчетных; z3 - продукция будет реализована по ценам на 20% выше расчетных; z4 - продукция будет реализована по ценам на 30% выше расчетных; z5 - продукция будет реализована по ценам на 30% выше расчетных; z6 - платежеспособный спрос будет ниже предложения, продукция будет реализована по ценам на 10% ниже расчетных; zl - платежеспособный спрос будет ниже предложения, продукция будет реализована по ценам на 20% ниже расчетных; z8 - платежеспособный спрос будет ниже предложения, продукция будет реализована по ценам на 30% ниже расчетных; z9 - 20% продукции не будет реализовано; zl 0 - 40% продукции не будет реализовано; zl 1 - 60% продукции не будет реализовано; zl2 - продукция не будет реализована совсем. Ключевые значения 10% - 20% - 30% для цен были взяты исходя из динамики изменения цен в прошлом и мнения экспертов о возможных границах их изменения в будущем. По мнению экспертов, в данной сфере крайне маловероятны изменения, превышающие обозначенный выше уровень.
Возможные ситуации, при которых часть продукции будет не реализована, были определены исходя из степени влияния каждого варианта на конечный результат. Так как 60% муки предполагается производить из покупного сырья, то в пределах этой величины предприятие наиболее чувствительно к колебанию спроса на его продукцию. Так как производство муки осваивается рассматриваемым предприятием впервые, определение вероятностей событий исходя из прошлого опыта не представляется возможным. В этом случае предлагается либо определять среднюю оценку каждого действия по правилам для ситуации неопределенности, либо указать ожидаемые экспертами значения вероятностей. Расчет вероятностей каждого события был проведен с использованием матрицы доминирования - Е. В результате экспертного опроса была получена следующая матрица доминирования для определения вероятности реализации описанных выше хозяйственных ситуаций: Как видно из приведенного перечня ситуаций, ряд из них имеют близкие характеристики. Это позволяет в диссертационной работе в качестве иллюстрации применения, разработанной процедуры определения экономической стоимости информации, воспользоваться агрегированным вариантом данных, т.е.: ZI - продукция будет реализована полностью по расчетным или более высоким ценам (zl+zl+z3+z4+z5); Z2 - продукция будет реализована по ценам ниже расчетных (Z6 + Z7 + Z8); Z3 - часть продукции не будет реализована (z9 + zl 0 ); Z4 - продукция не будет реализована совсем (zl 1 + zl2). В последнюю группу была включена и ситуация z\ 1 для того, чтобы появилась возможность учета данного варианта.
В противном случае, вероятность данной ситуации, исходя из правил расчета весов, была бы равна 0. Следовательно, соответствующий вариант попросту выпал бы из рассмотрения. Вероятности "агрегированных" ситуаций были получены как сумма вероятностей входящих в них исходных ситуаций: В дальнейшем приводятся только агрегированные варианты соответствующих исходных данных. В указанных ситуациях возможны следующие действия предприятия: а\ - производить продукцию исходя из 100% загрузки оборудования; - производить продукцию в объеме, предполагающем использование только собственного сырья; аЪ - производить продукцию из собственного сырья и части покупного. Приведенный перечень действий основан на том, что для данного предприятия основным фактором риска выступает необходимость использования покупного сырья для обеспечения полной загрузки приобретаемого оборудования.
Если собственный урожай и затраты на производства относительно стабильны и в значительной мере поддаются контролю, то поведение поставщиков может быть достаточно непредсказуемым. Поэтому тот или иной прогноз сбыта оказывает влияние прежде всего на объем закупаемого сырья. Однако между покупкой сырья и реализацией конечной продукции существует значительный временной лаг. Следовательно, предприятие заранее должно обладать информацией о наиболее вероятном поведении своих потребителей.
Похожие диссертации на Принципы и методы экономической оценки использования информационных ресурсов в предпринимательской деятельности
