НЕЧЕТКИЕ МОДЕЛИ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
SWOT-АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО
РАЗВИТИЯ ГОРОДА
А.А. Захарова
1. SWOT-анализ как инструмент стратегического планирования социально-экономического развития города
В современных условиях повышение значимости уровня муниципального управления требует от органов управления городом принятия обоснованных решений о стратегии социально-экономического развития. Неотъемлемым инструментом традиционного стратегического менеджмента является SWOT-анализ.
На сегодняшний день имеются два подхода к технологии проведения анализа. Первый из них связан с простой структуризацией информационного поля для принятия решений руководителем (результатом является формулирование в виде качественных описаний стратегий, учитывающих влияние факторов внешней и внутренней среды). Практика проведения SWOT-анализа муниципальных образований тяготеет именно к этому подходу.
Другой подход связан с попытками оценки альтернатив по квадрантам матрицы. При этом используется либо прямая оценка экспертом «силы», «слабости», «угрозы», «возможности» по бальной шкале, либо сложные системы расчетов, основанные на получении от экспертов оценок важности, коэффициентов влияния.
По мнению автора, существующие методологии SWOT имеет следующие недостатки:
1. При позиционировании возможностей и угроз не учитывается мера того, насколько «сильное», «умеренное» или «малое» влияние, «высокая», «средняя» или «низкая» вероятность осуществления возможности (угрозы). В результате возможности (угрозы) имеющие близкие значения, попадают в различные категории значения возможности (угрозы) для организации, хотя реально они могут быть равнозначны.
2. Не учитывается интенсивность «сильной» или «слабой» стороны организации.
3. Сама матрица SWOT предполагает лишь выделение возможных пар комбинаций исследователем, то есть тех сочетаний факторов внешней и внутренней среды, которые могут реально существовать (взаимодействовать). Оценка важности данных сочетаний внутри квадрантов не производится.
4. Процесс получения оценок в существующих методиках расчетов важности требует от экспертов больших затрат времени, психологических и профессиональных навыков, хорошего знания методик. Для получения оценок альтернатив используются прямые методы, а именно методы взвешенных сумм или произведений, которые не отражают объективно реальные зависимости.
Большинство факторов, влияющих на социально-экономическое развитие города, имеют качественный характер.
Так, например, возможностью для города Юрги, могут быть изменения налогового законодательства, позволяющие увеличить доходы местного бюджета; или банкротство конкурента предприятия города на соседних территориях, что может позволить увеличить объем экспортируемой продукции за пределы города, вызвать рост произведенной продукции, а, следовательно, и рост налоговых поступлений и т.д.
Среди угроз можно назвать, например, стихийное бедствие (наводнение); увеличение тарифов на энергоносители; миграция населения города в более благополучные города и регионы; загрязнения окружающей среды из-за близости крупных промышленных городов, а также расположенных выше по течению реки и т.д.
Сильные стороны для г.Юрга – это компактность расположения города, привлекательный архитектурный облик; обеспеченность транспортным сообщением, близость к областному центру и крупным городам сибирского региона – Новосибирск, Кемерово, Томск (пересечение трех автомагистралей); увеличение рождаемости и т.д.
К слабым можно отнести высокую смертность населения трудоспособного возраста, низкую конкурентоспособность продукции предприятий города, низкий объем производства продукции и т.д.
Сам процесс проведения SWOT-анализа предполагает нечеткое описание ситуаций, в процессе анализа используются экспертные оценки. На практике доказано, что человеку несвойственно мыслить и принимать решения только в «количествах». Он мыслит, прежде всего, в «качествах», для него поиск решения - это, в первую очередь, поиск замысла решения, и здесь количественные оценки играют вспомогательную роль. Эксперт использует качественные, нечеткие оценки типа «сильное влияние», «умеренное влияние», «слабое влияние», «высокая вероятность», «средняя вероятность», «низкая вероятность» и т.д.
Моделирование процесса принятия решения в условиях неопределенности относительно будущего и настоящего сложных систем при неполноте и невысоком качестве исходной информации дает основания использовать формализмы теории нечетких множеств, позволяющих моделировать плавное изменение свойств объекта, а также неизвестные функциональные зависимости, выраженные в виде качественных связей.
2. Нечеткие модели стратегического анализа
В [1] предложено представление экспертной информации, получаемой в ходе проведения SWOT-анализа социально-экономического положения города, в виде систем нечетких высказываний. Для описания входных и выходных параметров процесса разработки стратегии развития города используются лингвистические переменные.
Так, например, при позиционировании возможностей используется следующая система нечетких экспертных высказываний:
ЕСЛИ вероятность реализации низкая И влияния малое
ИЛИ вероятность реализации низкая И влияния умеренное
ИЛИ вероятность реализации средняя И влияние малое
ТО значение возможности малое.
ЕСЛИ вероятность реализации средняя И влияние умеренное
ИЛИ вероятность реализации низкая И влияние высокое
ИЛИ вероятность реализации высокая И влияние малое
ТО значение возможности среднее.
ЕСЛИ вероятность реализации высокая И влияние высокое
ИЛИ вероятность реализации средняя И влияние высокое
ИЛИ вероятность реализации высокая И влияние умеренное
ТО значение возможности большое.
Разработаны системы нечетких экспертных высказываний и для позиционирования угроз, а также для четырех квадрантов матрицы SWOT.
Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития муниципального образования позволяет использовать в процессе принятия решений нечеткую, качественную экспертную информацию.
Следующим этапом является расчет четкого значения выходных переменных («значение возможности (угрозы)», «важность пары») в зависимости от четких значений входных переменных. Для этого используется алгоритм выбора оптимального значения выходного параметра на основе дедуктивного логического вывода, приведенный в [2].
В результате работы алгоритма можно получить четкое значение выходных переменных (например, в баллах от 0 до 100), несмотря на то, что строгой функциональной зависимости между входными и выходными величинами не существует. Расчет осуществляется на основании функций принадлежности лингвистических переменных. Полученные значения выходных величин используются для ранжирования факторов внешней и внутренней среды и их комбинаций, что дает представление о социально-экономическом потенциале города, повышает обоснованность управленческих решений.
Реализация предлагаемой модели SWOT-анализа включает следующие этапы.
1. Оценка возможностей (угроз):
· формирование систем эталонных нечетких высказываний;
· формирование списка возможностей (угроз)
· построение функций принадлежности термов лингвистических переменных (причем для различных возможностей или угроз отличия в функциях принадлежности будут только по переменной bY).
· ввод четких значений входных переменных.
· вывод четкого значения выходной переменной, которое и будет являться основой для ранжирования возможностей или угроз. Для этого используется дедуктивный логический вывод.
2. Оценка сильных (слабых) сторон:
· составление перечня сильных (слабых) сторон;
· построение функций принадлежности термов лингвистических переменных;
· ввод четкого значения сильной (слабой) стороны.
3. Формирование матрицы SWOT:
· формирование систем эталонных нечетких высказываний;
· предоставление пользователю всех возможных комбинаций факторов внешней и внутренней среды, введенных в п.1 и п.2;
· маркировка пользователем реальных пар сочетаний, необходимых для учета в стратегии развития;
· вывод четкого значения выходной переменной, которое и будет являться основой для ранжирования комбинаций факторов внешней и внутренней среды по различным квадрантам матрицы SWOT. Для этого используется дедуктивный логический вывод;
· выдача результатов и рекомендаций пользователю.
3 Автоматизированный модуль SWOT-анализа муниципального образования (города)
В настоящее время на кафедре Информационных систем Юргинского технологического института Томского политехнического университета в сотрудничестве с Отделом по социально-экономическому планированию, прогнозированию и труду ведется разработка моделей принятия решений о социально-экономическом развитии города.
При практическом использовании моделей, основанных на использовании методов теории нечетких множеств, возникают определенные проблемы.
Во-первых, модели достаточно сложны для понимания их сущности неподготовленными пользователями, следовательно, лицо, принимающее решение, сможет применять эти модели только под руководством или при участии специалиста – консультанта по принятию решений. Это усложняет процесс принятия решений, поскольку консультант не всегда доступен, и не всегда может быть ознакомлен со всеми особенностями ситуации, требующей принятия решений.
Во-вторых, процесс принятия решений о социально-экономическом развитии города требует сбора и обработки большого объема статистической и экспертной информации, а методы и модели теории нечетких множеств требуют проведения сложных расчетов.
Таким образом, актуальной является разработка автоматизированной системы, обеспечивающей поддержку принятия решений о социально-экономическом развитии города. Главной задачей создания системы поддержки принятия решений о социально-экономическом развитии города (СППР СЭРГ) является разработка универсального средства, реализующего полный набор предлагаемых моделей принятия решений и позволяющего автоматизировать функции консультанта по принятию решений на этапах сбора и обработки количественных данных, формализации качественных экспертных оценок, проведения расчетов.
Для реализации нечетких моделей SWOT-анализа был разработан автоматизированный модуль СППР СЭРГ «SWOT-анализ»[3].
Модуль предоставляет пользователю следующие возможности:
· формирование лингвистических переменных, служащих для описания сильных и слабых сторон, возможностей и угроз;
· построение функций принадлежности термов лингвистических переменных;
· ввод четких значений входных переменных;
· выбор нужных комбинаций факторов внешней и внутренней среды («сила-возможность», «сила-угроза», «слабость-возможность», «слабость-угроза»).
Имеется возможность работы с несколькими проектами, сохранения проектов. Создается словарь лингвистических переменных, из которого пользователь может импортировать нужные данные в любой проект.
Удобный пользовательский интерфейс позволяет легко осуществлять добавление, редактирование, просмотр и удаление данных. Система «вкладок» в проекте позволяет легко перемещаться по различным этапам SWOT-анализа. Всего имеется шесть вкладок («Возможности», «Угрозы», «Сильные стороны», «Слабые стороны», «Выбор», «Результат»).
Результаты расчета значения возможностей и угроз представляются во вкладках «Возможности» и «Угрозы» соответственно.
Во вкладке «Выбор» удобно реализован выбор пользователем нужных комбинаций факторов. В окне представляется матрица, в которой по вертикали представлены все сильные и слабые стороны, а по горизонтали все возможности и угрозы, пользователю нужно только маркировать клетку на пересечении интересующих его факторов.
Во вкладке «Результат» представляются расчетные значения важности выбранных пользователем комбинаций по квадрантам матрицы SWOT.
4. Результаты внедрения нечетких моделей и программного обеспечения SWOT-анализа в городе Юрга
Понимая важность и необходимость наличия стратегии социально-экономического развития города, Администрация города Юрга приняла решение о разработке прогнозно-аналитических документов стратегического характера, обосновывающих перспективное развитие города.
В 2004 году в рамках разработки комплексного документа «Стратегия социально-экономического развития муниципального образования «Город Юрга»» был проведен SWOT-анализ, в ходе которого была осуществлена апробация разработанных нечетких моделей. Обработка экспертных данных проводилась с помощью модуля «SWOT-анализ» СППР СЭРГ.
Использование предложенных моделей, а также компьютерной программы позволило систематизировать процесс SWOT-анализа. Эксперты смогли осуществлять анализ внешней и внутренней среды поэтапно.
Сначала эксперты осуществили описание факторов внешней и внутренней среды, используя свои представления о реальном, ожидаемом и предпочтительном уровне фактора (было выделено более 50 основных факторов). Результаты выполнения этого этапа повысили достоверность и эффективность анализа отдельных факторов среды города, поскольку эксперты не просто относили какой-либо фактор к угрозам или возможностям, сильным или слабым сторонам, но и определяли интенсивность его проявления в городе. При этом, несмотря на качественные суждения, имелась возможность дать количественные экспертные оценки.
Автоматизированная матрица SWOT позволила экспертам учесть все возможные комбинации по квадрантам матрицы (было выделено более 30 комбинаций) и получить расчетные оценки их важности.
В результате были выделены наиболее значимые для города возможности, угрозы, комбинации факторов внешней и внутренней среды. Полученные результаты были использованы при разработке стратегических направлений социально-экономического развития города.
Список источников:
1. Мицель А.А., Захарова А.А. Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития Муниципального образования / Известия ТПУ, 2005, т.308. 4, с.178-182
2. Малышев Г. и др. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР / Н.Г.Малышев, Л.С.Бернштейн, А.В.Боженюк. – М.: Энергоатомиздат, 1991.- 136с.: ил.
3. Захарова А.А. Система поддержки принятия решений о социально-экономическом развитии города: программа для ЭВМ // ВНИТЦ.-инв.№ 50200500853 –М., 2005.- 6с.