Структура и организация деятельности фирмы

Методические основы изучения фирмы как сложной системы

Любая фирма, в зависимости от ее размеров и характера деятельности, представляет собой более или менее сложную систему, состоящую из отдельных элементов. Каждый из таких элементов может в свою очередь рассматриваться как имеющее внутреннюю структуру подразделение и, следовательно, быть подсистемой, также состоящей из ряда присущих именно ей элементов.

Сложность технологических, организационных и экономических взаимоотношений между элементами систем и подсистем предопределяет необходимость учитывать в процессе исследования закономерностей и особенностей деятельности фирм специфические особенности методологических принципов системных исследований.

Во-первых, свойства системы не являются простой суммой свойств ее элементов, система обладает и другими свойствами, возникающими именно из-за наличия взаимосвязей между ее элементами ( закон эмерджентности ).

Во-вторых, сложность фирмы как реально существующего объекта исследования требует представления его в виде ряда упрощенных по сравнению с действительностью моделей, каждая из которых ориентирована на решение конкретного круга задач и является лишь некоторым более или менее значительным упрощением реально существующего объекта; упрощением, отображающими лишь важнейшие, с точки зрения конкретной задачи исследования, свойства и взаимосвязи элементов и системы в целом.

В-третьих, фирма как система не может функционировать вне взаимосвязей с внешней средой, оказывающей на условия и результаты деятельности фирмы существенное влияние и поэтому является открытой системой, находящейся в непрерывном взаимодействии с другими, иными словами, сама является подсистемой более общей экономической системы высшего уровня.

Для практических целей изучения деятельности фирм наибольшее значение имеет рассмотрение организационно-управленческой и экономико-технологической структур фирмы на основе соответствующих моделей. В ходе дальнейшего изложения вопросов, связанных с предметом данного курса, мы будем использовать как логико-экономические модели, предназначенные для словесного описания структуры и взаимосвязей элементов изучаемой системы, так и статистико-экономические модели, фиксирующие количественные характеристики элементов системы и их взаимосвязи на языке экономических показателей и отражающих эти взаимосвязи математических формул.

В ходе дальнейшего рассмотрения соответствующих вопросов, среди статистико-экономических моделей будут использованы преимущественно так называемые детерминированные модели, в которых связи между переменными жестко фиксированы и каждой конкретной величине изменения независимой переменной ( Хi ) соответствует строго определенное ( детерминированное ) изменение зависимой переменной ( У )[1]. Иными словами, под статистико-экономической моделью мы понимаем выраженную в явной форме функцию вида

У = f (Х ).

В классе детерминированных моделей чаще всего в практике экономических расчетов применяются модели трех видов: аддитивные, мультипликативные и смешанные, которые являются некоторой комбинацией моделей первого и второго вида.

В дальнейшем будем называть для лучшего понимания сущности рассматриваемых задач зависимую переменную ( У ) результативным показателем, а независимые переменные ( Хi ) - факторами. Однако, ни в коем случае не следует отождествлять понятие результативного показателя с философской категорией причины, которая всегда предшествует следствию. Отображение моделью причинно-следственной связи - частный случай, так как, исходя из определения содержания соответствующих экономических категорий, статистико-экономическая модель может отображать взаимосвязь и таких величин, относительно которых строгое установление причинно-следственных связей оказывается затруднительным ( ниже это будет показано на примерах ).

Из определения статистико-экономической модели как функции, выраженной в явном виде, непосредственно следует, что модель вида У = КХ является практически тождеством, если коэффициент пропорциональности К является величиной постоянной ( К = const ) и не рассматривается как независимая переменная. Поэтому на практике необходимо различать простейшие — двухфакторные У = ( Х1; Х2 ) и более сложные многофакторные модели вида У =  ( Х1; Х2; .;Х ).

Независимо от числа включенных в нее факторов, аддитивная модель содержит, в качестве соединяющих независимые переменные алгебраических действий, только оператор сложения ( вычитание в этом смысле не рассматривается как самостоятельное по отношению к сложению действие, как и деление по отношению к умножению ).

Примером аддитивной модели может служить зависимость остатка денежных средств в кассе на конец операционного дня ( Ок ) от остатка на начало дня ( Он ), сумм поступлений денежных средств в кассу в течение дня ( Дп ) и сумм выдачи средств клиентам ( Дв )[2]

Ок = Он +  Дп -  Дв.

В общем виде аддитивная модель может быть представлена формулой:

n

I =  хi ( i = 1,2 .n ).

i=1

Примером мультипликативной модели может служить зависимость между общей величиной средств, необходимых на оплату труда работников определенной группы ( F ) от среднего размера оплаты труда одного работника ( f ) и общего числа работников ( Т ):

F = f * Т.

Несомненно, что такая модель отображает причинно-следственные связи, так как общие размеры фонда оплаты труда бесспорно зависят от числа работников и средней ставки оплаты труда одного работника. Однако, рассматриваемая модель может быть преобразована к виду:

I =  F /  T ,

который уже не может рассматриваться как отображающий причинно- следственную связь. Это очевидно, так как общий размер фонда оплаты труда, а тем более число работников, не причины, вызывающие изменение уровня оплаты труда каждого конкретного работника. Тем не менее, именно такая модель используется на практике для определения среднего уровня оплаты труда одного работника — f, если известно их общее число — Т и общий размер выделяемых на оплату труда финансовых ресурсов — F ( в статистике такая средняя называется агрегатной ).

В общем виде мультипликативную модель можно представить формулой:

n

Y = П хi ( i = 1,2, ., n; П - символ произведения ).

i=1

Простейшим примером смешанной модели может служить модель, отображающая общую сумму денежной выручки, поступившей в кассу торгового зала ( У ) в зависимости от количества проданных товаров разного вида ( q ) и цен единицы товара каждого вида ( рi ):

n

Y =  рi * qi ( i = 1,2, ., n ).

i=1

В более общих случаях в смешанную модель может быть включено

несколько сомножителей и суммирование может осуществляться по нескольким произведениям.

Практически с помощью статистико-экономических моделей решаются следующие типовые аналитические задачи:

1. Оценка общего абсолютного или относительного изменения двух уровней результативного показателя во времени ( и двух сравниваемых периодах ) или в пространстве ( по двум объектам в одном и том же периоде ), т.е. вычисление величин типа Y = Y1 - Yо или Yi = Y1 / Yо, первую из которых будем называть абсолютным приростом, точнее, абсолютным изменением, так как разность может быть и больше и меньше нуля, а вторую - коэффициентом или индексом роста ( изменения ), причем эта величина всегда положительна, но может быть и больше и меньше единицы[3].

 Скачать реферат