Повышение адекватности экспертных оценок при принятии управленческих решений

Повышение адекватности экспертных оценок при принятии управленческих решений

В статье исследуются вопросы повышения эффективности процесса принятия решения о предоставлении бюджетного кредита региону. Приведены примеры используемых показателей. Решение принимается на основе мнения экспертов и информации об объеме ранее предоставленных кредитов. Для снижения субъективности экспертных оценок предложено использовать когнитивные карты.

Аннотация статьи
региональное управление
принятие решений
распределение ресурсов
когнитивная карта
Ключевые слова

Повышенные требования к эффективности государственного и регионального управления приводят к необходимости повышения качества обработки информации с целью принятия эффективных решений [1, 2]. Особенно наглядно это проявляется при решении задач регионального управления, например, при распределении ресурсов между регионами. Одной из подобных задач является принятие решения о предоставлении бюджетного кредита в зависимости от социально-экономической ситуации в регионе.

На само решение влияет большое количество факторов, в том числе, уровень расчетной бюджетной обеспеченности, изменение структуры расходов, объем ранее полученных бюджетных кредитов, развитие сферы производства, социальная обстановка и другие. Учитываемые факторы имеют разную природу и различно влияют на принятие решения. Если принятое решение является положительным, то далее необходимо определить объем бюджетного кредита, который также зависит от многих факторов. К примеру, чем выше индекс бюджетных расходов, тем объем кредита тоже должен быть выше.

При определении объема бюджетного кредита решение принимается на основе мнения экспертов, учитывается также информация об объеме ранее предоставленных кредитов. Примеры используемых бюджетных показателей и их особенности приведены в табл. 1.

Таблица 1

Примеры бюджетных показателей

Название показателя

Комментарий

1.

Государственный долг субъекта

Оценивается изменение и доля в собственных доходах региона

2.

Уровень расчетной бюджетной обеспеченности

Высокий уровень говорит о самостоятельности бюджета региона и его финансовом здоровье. Поэтому бюджетный кредиты целесообразно предоставлять регионам с высоким уровнем бюджетной обеспеченности, так как больше существует уверенность, что его возврат будет безболезненным для бюджета региона

3.

Индекс бюджетных расходов

Высокое значение показателя означает, что ввиду климатических, территориальных и иных обстоятельств стоимость оказания государственных услуг будет выше, чем в регионе с меньшим значением данного показателя.

4.

Изменение налоговых и неналоговых доходов (собственных доходов).

Чем выше, тем лучше.

Таким образом, сначала анализируется социально-экономическое состояние региона и с учетом экспертных оценок принимается / отклоняется решение о выделении кредита. В случае положительного решения определяется объем кредита, предоставляемый региону.

Методы экспертной оценки широко распространены при решении подобных задач, но они характеризуются достаточной субъективностью, непрозрачностью и непроверяемостью экспертного мнения. Нельзя с абсолютной уверенностью знать, на основании каких факторов эксперт сделал вывод. При этом очень важно обеспечить согласованность и релевантность формируемых оценок в группе. Поэтому неизбежно возникает вопрос об адекватности оценок и решений, предлагаемых экспертами. В конечные результаты могут попасть совершенно не адекватные и ничем не обоснованные оценки, которые негативно повлияют на точность и эффективность итогового решения.

Одним из способов согласования экспертных оценок является вычисление коэффициента конкордации:

.

Здесь W – коэффициент конкордации, S – сумма квадратов отклонений сумм оценок (ответов, данных всеми экспертами на каждый вопрос) от среднего арифметического сумм оценок, n – число экспертов (число ответов на один вопрос), m – число вопросов. Коэффициент конкордации W лежит в границах
[0, 1]. Чем ближе значение коэффициента к единице, тем больше уровень согласования мнений экспертов. Обычно минимально допустимое значение коэффициента конкордации составляет 0,4. Поэтому при согласованном результате W ≥ 0,4 [3].

При использовании коэффициента конкордации не требуется реализации многоэтапного опроса экспертов, достаточно одного этапа с последующей обработкой полученных данных. Однако данный подход позволяет лишь исключить крайние оценки, значительно отличающиеся от усреднённых показателей.

В дополнение к данному подходу для повышения адекватности экспертных оценок предлагается использовать когнитивные карты, которые позволяют представить модель знаний эксперта в виде знакового орграфа (F, W),
где F – множество факторов ситуации, W – множество причинно-следственных отношений между ними [4].

По результатам оценок каждого эксперта строятся локальные когнитивные карты, которые затем объединяются в глобальную когнитивную модель, которая учитывается при принятии решения о выделении кредита. Подобное когнитивное моделирование позволяет снизить субъективность экспертных оценок и тем самым повысить их адекватность. В табл. 2 приведен пример представления экспертных оценок для построения локальной карты.

Таблица 2

Экспертная оценка по влиянию бюджетных показателей

Название фактора

Влияние на решение

Вес фактора

1.

Размер государственного долга субъекта

Отрицательное

0,5

2.

Размер просроченной кредиторской задолженности

Отрицательное

0,7

3.

Объем бюджетных кредитов, полученных ранее

Отрицательное

0,3

4.

Объем полученных коммерческих кредитов

Отрицательное

0,4

Таким образом, подход на основе когнитивных карт позволяет повысить адекватность экспертных оценок

Текст статьи
  1. Развитие систем специального информационного обеспечения государственного управления [Текст] / Н.И. Ильин, Н.Н. Демидов, П.Н. Попович; Федеральная служба охраны Российской Федерации. – М.: МедиаПресс, 2009. – 229 с.
  2. Булдакова Т.И., Джалолов А.Ш. Анализ информационных процессов и выбор технологий обработки и защиты данных в ситуационных центрах [Текст] // Научно-техническая информация. Серия 1. – 201 – № 6. – С. 16-22.
  3. Булдакова Т.И., Миков Д.А. Метод повышения адекватности оценок информационных рисков [Текст] // Инженерный журнал: наука и инновации. – 2012. – № 3 (3). – С. 36.
  4. Камаев В.А. Когнитивное моделирование социально-экономических систем: учебное пособие [Текст]. – Волгоград: ИУНЛ ВолгГТУ, 2012. – 136 с.
Список литературы
Ведется прием статей
Размещение электронной версии журнала
22 июня
Загрузка в eLibrary
22 июня
Рассылка печатных экземпляров
30 июня