Теоретико-информационная модель фирмы

↑

⇐ ПредыдущаяСтр 7 из 15Следующая ⇒

2.2. Теоретико-информационная модель фирмы

Существование затрат рыночного регулирования, не учитываемых классической теорией, было указано Р. Коузом. Он ввёл в рассмотрение трансакционные издержки. Они представляют собой своего рода экономическую «силу трения», возникающую в процессе согласования условий взаимодействия между экономическими агентами. Фирмы существуют благодаря тому, что внутри них объём таких согласований ниже, чем во внешней рыночной среде. Однако если бы так было всегда, то фирмы, как способ распределения экономических ресурсов, неизбежно бы вытеснили рынок, чего в действительности не наблюдается. Причиной этого, как заметил Р.Коуз, является опережающее увеличение внутрифирменных трансакционных издержек, сопровождающее рост фирмы. В дальнейшем эффект прекращения роста фирмы будет именоваться «запретом Коуза».

1. Фирма и закон необходимого разнообразия

В самом обобщённом виде процесс управления фирмой можно проиллюстрировать элементарной кибернетической схемой, изображённой на рис. 2. Система[6] Ф получает из внешней среды возмущение, которое приводит к реализации некоторого входного состояния F. Информация об этом поступает по каналу  в регулятор R. На её основании он генерирует управляющее воздействие R и передаёт его управляемой системе Ф, которая с его помощью трансформирует своё состояние в выходное E и «извещает» об этом управляющую подсистему по каналу . Регулятор Р осуществляет управление таким образом, чтобы выходной сигнал E был как можно более упорядоченным (менее разнообразным) относительно входного возмущения F. Входной и выходной сигнал, а также сигнал регулятора рассматриваются как дискретные случайные величины, определённые на соответствующих множествах , для которых мерой разнообразия распределения является энтропия

,                             (1)

где  – вероятность реализации состояния , Α – это F, E или R.

Рис. 2. Управление фирмой как кибернетической системой. Ф – фирма, управляемая система; Р – регулятор, осуществляющий управление; F – входной сигнал внешней среды; E – выходной сигнал; R – управления, создаваемые регулятором; ,  – обратные связи, сообщения, соответственно, о входном и выходном сигнале.

В рамках обозначенных предпосылок Эшби формулирует и доказывает закон необходимого разнообразия [102]: энтропия выходного сигнала не может быть ниже энтропии входного сигнала на величину, равную энтропии регулятора. В формализованной записи это выглядит следующим образом:

.                 (2)

где  означает энтропию соответствующей условной или безусловной случайной величины. Из приведённой оценки следует, что достижимый минимум энтропии выходного сигнала  будет тем ниже, чем выше будет .

Приложение закона необходимого разнообразия к задаче управления предприятием породило ставший уже классическим принцип, что сложные системы (т.е., характеризующиеся большим значением ) обязаны иметь соответственно сложное (разнообразное) управление [105]. Он будет справедлив при допущении, что , т.е. любому фиксированному  будет соответствовать единственное управление R, в результате чего мера его разнообразия будет равна нулю. Формально это означает, что R представляет собой однозначную функцию F, а содержательно, что регулятор является обученным, поскольку он «умеет» каждому входящему состоянию системы противопоставить единственно верное управление.

С точки зрения экономической теории это допущение будет справедливо в рамках парадигмы свободного распространения информации (т.н. common knowledge). Её нереалистичность является общепризнанной, но она привлекается в случаях, когда отказ от неё порождает непреодолимые сложности в математическом описании экономических объектов. Именно с этой позиции рассматривался закон необходимого разнообразия и его приложения как самим Эшби, так и в работах, опиравшихся на его результаты.

Возможной причиной этого является то, что на момент появления закона необходимого разнообразия Эшби опирался на математический аппарат теории информации, разработанный Клодом Шенноном [98]. В нём количество информации регулятора определялось как , а  использовалось для описания канала с помехами. Позже в работах А.Н.Колмогорова [53] появилась более общая формулировка, которая в терминах рассматриваемой задачи будет выглядеть следующим образом: количество информации  регулятора R относительно объекта управления F равно:

.                          (3)

Тогда шенноновское количество информации является частным случаем , поскольку . Именно этот частный случай и рассматривался, хотя нетрудно видеть, что  присутствует в правой части (2) в общем виде.

Противоположной ситуацией относительно случая  (действия регулятора детерминированы событиями в управляемой системе) является , когда действия регулятора независимы от событий в управляемой системе. Тогда, следуя (2) отсутствует возможность понижения , что следует понимать как полную неуправляемость системы. Очевидно, что такое будет происходить, если «перекрыть» поток сообщений  (см. рис. 2). Действительно, в этом случае регулятор «не знает», какие события происходят в потоке F и действует «вслепую».

То же самое будет происходить, если регулятор «не обучен», т.е., когда он в принципе «не знает», какое осуществлять управление. Однако разумно будет полагать, что в процессе деятельности он способен обучаться, отбраковывая неудачные управления, результатом чего будет . Этого не будет происходить, если «перекрыть» поток , поскольку тогда регулятор не способен оценить эффективность своих действий. Поэтому в смысле обучения каналы  и  равноценны.

Обратный процесс  будет происходить при замене элементов множества  или добавлении в него новых, поскольку в этом случае регулятору придётся подбирать для них новые управления. Исходя из этого, можно заключить, что скорость «деобучения» регулятора будет определяться скоростью трансформации множества . Переходя к её оценке, нелишне будет ещё раз уточнить, что количество его элементов определяется не разнообразием воздействий внешней среды, а внутренним устройством самой системы. Так игральная кость может принимать только одно из шести состояний, определяемых её геометрией. Внешняя среда, какая бы разнообразная она ни была, только лишь «разыгрывает» выбор того или иного состояния.

Представим себе фирму как набор из K рабочих элементов, обладающих n степенями свободы, т.е. наборами состояний, которые он может принимать. Рабочими элементами являются работники фирмы, единицы оборудования и прочие неделимые объекты, способные изменять своё состояние в процессе деятельности. Количество степеней свободы n определяется разнообразием производимых действий (бизнес-функций).

Чем крупнее фирма, тем больше будет рабочих элементов K. Чем более универсальными они являются, тем выше будет n. Тогда количество состояний такой системы (а это, по сути, K игральных костей с n гранями) – это и есть количество элементов множества :

,                                                       (4)

где  (такое обозначение позволит в дальнейшем рассмотреть случай ). Разумеется, можно уточнить, что не все элементы должны иметь одинаковое количество степеней свободы, но это не изменит экспоненциальной зависимости M от k, поэтому можно оттолкнуться от предложенного представления как более наглядного.

Растущая фирма увеличивает K, в результате чего экспоненциально растёт количество элементов множества . Регулятор «узнаёт» об этом из сообщений, передаваемых по каналам  и  (см. рис. 2). Согласно теории информации [85] пропускная способность каждого из них не может превышать величину, равную количеству информации Хартли:

.                                                (5)

То, что этих каналов два, не даёт оснований утверждать, что и пропускную способность можно удвоить, поскольку они последовательные. Это означает, что при удалении любого из них пропускная способность становится равной нулю. Действительно, если отсутствует , то регулятор не будет «знать» о последствиях своих действий, а это выступает как необходимое условие обучения. При отсутствии  наоборот, регулятор не будет «знать», на какое событие ему следует отреагировать, что также исключает обучение. Не исправляет ситуацию и гипотетическая возможность создания параллельных каналов, поскольку (5) зависит не от их «широты» или каких бы то ни было других физических характеристик, а от свойств множества . Это обусловлено тем, что для обучения регулятора,  должно «проиграть» все свои состояния, что можно осуществить не быстрее, чем со скоростью (5). Поэтому в дальнейшем можно рассуждать о пропускной способности абстрактного обучающего канала.

Сопоставляя (4) и (5), можно утверждать, что по мере увеличения K, сопряженного с ростом фирмы, M будет опережать  настолько, что пропускной способности обучающего канала будет катастрофически недостаточно для обучения регулятора, в результате чего будет потеряно управление фирмой в том смысле, как это определяется в (2). Эта вытекающая из модели закономерность как раз и раскрывает механизм действия запрета Коуза.

Познавательные статьи:



Как правильно слушать собеседника

Типичные ошибки при выполнении бросков в баскетболе

Принятие христианства на Руси и его значение

Средства массовой информации США