Важность проблемы выбора наиболее подходящей стратегии взаимодействия организации со стейкхолдерами (группами заинтересованных сторон (ГЗС)) определяется тем, что именно эти стратегии лежат в основе стратегий всех уровней (корпоративной стратегии, бизнес-стратегий, функциональных и операционных стратегий) [10].
Ранее нами были предложены модели выбора типа стратегии взаимодействия организации со стейкхолдерами в условиях определенности [10, 11] и неопределенности (риска) [3, 4, 6]. В том числе были разработаны модели, позволяющие учесть сложившиеся отношения заинтересованных сторон между собой и их возможные изменения [7, 8]. В дальнейшем были представлены многопериодные модели выбора стратегий взаимодействия организации с ГЗС в условиях риска [5], а также предложены методы использования смешанных стратегий как способ уменьшения риска [2]. В то же время в этих многопериодных моделях сложившиеся отношения заинтересованных сторон между собой и их возможные изменения не учитывались. Данная работа призвана восполнить этот пробел.
Напомним, что для организации выбор набора стратегий взаимодействия с ГЗС обуславливается стремлением к долгосрочной сбалансированности отношений со всеми ее стейкхолдерами. При разработке стратегии, направленной на достижение сбалансированных отношений организации с заинтересованной стороной, следует принимать во внимание сложившиеся отношения этой заинтересованной стороны с другими стейкхолдерами организации, так как возможные изменения в этих отношениях (в том числе в ресурсном обмене) могут напрямую повлиять на отношения ГЗС с организацией [6]. При этом возникает еще одна задача, которая заключается в определении того, как будут меняться ожидания организации к получаемым ресурсам от ГЗС при изменении свойств данных групп.
Для измерения изменений свойств ГЗС может быть использован подход, позволяющий представлять данные изменения в виде лингвистических переменных и преобразовывать их вербальные оценки в нечеткие множества (табл. 1).
Любому нечеткому множеству A можно сопоставить численную величину 
, представляющую собой его «центр тяжести»:
(1)
где xi – значения дискретной шкалы баллов на множестве X; μi – значения функции принадлежности множества A, соответствующие значениям xi; R – число дискретных значений на множестве X.
Таблица 1
Преобразование вербальных оценок изменений свойств в нечеткие множества
|
Вербальная оценка изменения свойства |
Значения х |
||||||||||
|
–5 |
–4 |
–3 |
–2 |
–1 |
0 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
|
Значения μ(x) |
|||||||||||
|
Коренным образом ухудшится |
1 |
0,8 |
0,4 |
0,2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Значительно ухудшится |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,4 |
0,2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Ухудшится |
0,4 |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,4 |
0,2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Немного ухудшится |
0,2 |
0,4 |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,4 |
0,2 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
Незначительно ухудшится |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,6 |
0,4 |
0,2 |
0 |
0 |
|
Не изменится |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,6 |
0,4 |
0,2 |
0 |
|
Незначительно улучшится |
0 |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,6 |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,6 |
0,4 |
0,2 |
|
Немного улучшится |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,8 |
1 |
0,8 |
0,4 |
0,2 |
|
Улучшится |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,2 |
0,4 |
0.8 |
1 |
0,8 |
0,4 |
|
Значительно улучшится |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,8 |
1 |
0,8 |
|
Коренным образом улучшится |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0,2 |
0,4 |
0,8 |
1 |
Таблица 2
Значения лингвистических переменных ожиданий с учетом изменения свойства и с учетом заданной оценки власти
|
Оценка власти |
Вербальная оценка изменения свойства |
Коренным образом ухудшится |
Значительно ухудшится |
Ухудшится |
Немного ухудшится |
Незначительно ухудшится |
Не изменится |
|
–5 |
Вербальные оценки изменения ожиданий |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Не изменится |
|
–4 |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Не изменится |
|
|
–3 |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Значительно ухудшится |
Не изменится |
|
|
–2 |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Значительно ухудшится |
Ухудшится |
Не изменится |
|
|
–1 |
Коренным образом ухудшится |
Коренным образом ухудшится |
Значительно ухудшится |
Ухудшится |
Немного ухудшится |
Не изменится |
|
|
0 |
Коренным образом ухудшится |
Значительно ухудшится |
Ухудшится |
Немного ухудшится |
Незначительно ухудшится |
Не изменится |
Определение центра тяжести является одним из способов дефазификации – приведения нечеткого множества к численной величине. Центр тяжести полученного нечеткого множества будет соответствующей количественной оценкой изменения свойства.
В табл. 2 приведен фрагмент таблицы значений лингвистических переменных ожиданий с учетом изменения свойства и с учетом заданной оценки власти (см.: [1]).
Рассматривая ожидания как характеристику отношений между организацией и ГЗС, можно говорить о двух конфигурациях ожиданий: первая отражает ожидания организации, направленные на ГЗС, вторая – ожидания ГЗС от организации. Однако, рассматривая данные конфигурации, нельзя не учитывать, что между ГЗС тоже существуют отношения, изменения в которых могут напрямую повлиять на взаимные ожидания между организацией и ГЗС. Поскольку в системе ресурсного обмена свойства ГЗС напрямую влияют на то, какого качества и в каком количестве получит ресурс каждая группа, то можно сказать, что изменения в свойствах ГЗС 2, ГЗС 3, …, ГЗС n приведут к изменениям в ресурсном обмене между ними и ГЗС 1 (рис. 1).
В свою очередь, изменения в данном ресурсном обмене приведут к изменению ожиданий ГЗС 1 к ГЗС 2, ГЗС 3, …, ГЗС n. Это, в свою очередь, приведет к изменению свойств ГЗС 1, которые определяют качество и количество ресурсов, получаемых организацией от ГЗС 1. При этом предполагается зависимость свойств ГЗС 1 от свойств ГЗС 2, ГЗС 3, …, ГЗС n [7].
Аналогичные причинно-следственные связи для ожиданий ГЗС от организации отображены на рис. 2.
Рис. 1. Влияние изменений свойств ГЗС 2, ГЗС 3,…, ГЗС n, определяющих ресурсный обмен между ними и ГЗС 1, на ожидания организации к ГЗС 1
Рис. 2. Влияние изменений свойств ГЗС 2, ГЗС 3,…, ГЗС n, определяющих ресурсный обмен между ними и организацией, на ожидания ГЗС 1 к организации
Между организацией и каждой ГЗС с учетом отношений между группами стейкхолдеров могут быть рассчитаны количественные оценки характеристик отношений: степень желания изменений (являющаяся функцией удовлетворенности и ожиданий в отношении контрагента), степень влияния (на контрагента). При этом в зависимости от возможных оценок характеристик отношений может быть выделено несколько сценариев отношений между организацией и каждой ГЗС.
Для каждой ГЗС на основе анализа характеристик отношений между ней и организацией для каждого сценария может быть выбран определенный (наиболее подходящий при прочих равных) тип стратегии взаимодействия: удовлетворение запросов, защита, воздействие, сотрудничество.
Для того чтобы определить, какой тип стратегии следует применять к стейкхолдеру в сложившейся ситуации, каждому из типов ставится в соответствие весовой коэффициент, отражающий целесообразность применения стратегии данного типа (к этой ГЗС в данной ситуации). Целесообразность применения стратегии l-го типа 
в отношении k-й ГЗС 
рассчитывается по следующим формулам:
(2)
где Vk – степень взаимного влияния организации и k-й ГЗС; 
– степень желания изменений k-й ГЗС в отношении организации; 
– степень желания изменений организации в отношении k-й ГЗС [11].
Пусть имеется n сценариев изменения внешней среды, в результате которых в каждом из t периодов некоторым образом изменяются отношения организации с k-й ГЗС. Для каждого j-го периода 
при экспертной оценке характеристик отношений учитывается изменение свойств групп стейкхолдеров, определяющих качество ресурсного обмена между организацией и ГЗС, и изменение ожиданий организации в отношении остальных групп стейкхолдеров. Необходимость учета этих изменений связана с тем, что в дальнейшем они приводят к изменению свойств организации, определяющих качество ресурсного обмена с ГЗС, и, соответственно, к изменению ожиданий ГЗС в отношении организации.
На основе полученных оценок характеристик отношений рассчитываются коэффициенты целесообразности применения l-го типа стратегии в отношении k-й ГЗС 
в рамках i-го сценария 
(табл. 3).
Таблица 3
Коэффициенты целесообразности применения l-го типа стратегии в отношении k-й ГЗС
|
Сценарии |
Периоды |
|||
|
Период 1 |
Период 2 |
…. |
Период t |
|
|
Сценарий 1 |
|
|
…. |
|
|
Сценарий 2 |
|
|
…. |
|
|
…. |
…. |
…. |
…. |
…. |
|
Сценарий n |
|
|
…. |
|
Коэффициенты целесообразности применения l-го типа стратегии в отношении k-й ГЗС по каждому сценарию сводятся к одному интегральному коэффициенту 
:
(3)
где t – количество периодов; i – номер сценария; 
– коэффициент, отражающий степень уверенности эксперта (или лица, принимающего решение (ЛПР)) в полученном для j-го периода коэффициенте целесообразности применения l-го типа стратегии в отношении k-й ГЗС в рамках i-го сценария.
В работе [5] подробно описаны свойства коэффициентов 
, значимые с точки зрения многопериодного моделирования.
После расчета всех весовых коэффициентов целесообразности выбора типов стратегий для каждого типа стратегии рассчитывается обобщенный критерий, который представляет собой взвешенную сумму частных критериев математического ожидания (M) и среднеквадратичного отклонения (σ) с весовыми коэффициентами 1 и –λ:
q(M, σ) = M – λσ, (4)
где λ – некоторая постоянная [3, 9].
Выбор стратегии производится на основе данного критерия. При этом значение λ характеризует склонность к риску лица, принимающего решение (ЛПР).
Полученная многопериодная модель выбора стратегий взаимодействия организации со стейкхолдерами позволяет в динамике оценить целесообразность использования каждого типа стратегии и принять решение о выборе наиболее подходящего типа стратегии с учетом отношений между группами заинтересованных сторон.
Работа выполнена при финансовой поддержке Минобрнауки в рамках государственного задания по проекту № 993 (в части разработки многопериодных моделей) и РГНФ в рамках научного проекта № 15-32-01027 (в части разработки соответствующего нечетко-множественного инструментария).
Рецензенты:
Ембулаев В.Н., д.э.н., профессор кафедры математики и моделирования, ФГБОУ ВПО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса», г. Владивосток;
Мазелис Л.С., д.э.н., заведующий кафедрой математики и моделирования, ФГБОУ ВПО «Владивостокский государственный университет экономики и сервиса», г. Владивосток.