Инновационный взгляд на современные способы оценки степени неопределенности деловой среды и инструменты ее снижения

Никитинс И.1
1 Российский университет дружбы народов, Россия, Москва

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики
Том 12, Номер 1 (Январь-март 2022)

Цитировать:
Никитинс И. Инновационный взгляд на современные способы оценки степени неопределенности деловой среды и инструменты ее снижения // Вопросы инновационной экономики. – 2022. – Том 12. – № 1. – С. 223-236. – doi: 10.18334/vinec.12.1.114193.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=48333787

Аннотация:
Для современной бизнес-среды характерна высокая степень неопределенности. Чем более долгосрочным является планирование, тем выше неопределенность деловой среды и ниже ее предсказуемость. Современные условия диктуют, что компании должны быть готовы к множеству альтернативных вариантов развития событий. В данной работе рассмотрены подходы к трактовке термина «неопределенность». Проанализированы способы измерения неопределенности. В статье также отражена корреляция неопределенности и предсказуемости, а также исходя из этого значения, предложены наиболее подходящие инструменты снижения влияния неопределенности на принятие стратегических решений. Автор показал, в какой момент необходимо переходить от прогнозирования и классических методов стратегического планирования к планированию, основанному на сценарном подходе. В современном VUCA-мире результаты данной работы могут быть интересны менеджерам любых организаций.

Ключевые слова: неопределенность, измерение неопределенности, сценарное планирование, прогнозирование

JEL-классификация: O31, O32, O33, M21



Введение

Бизнес-среда становится все более волатильной, неопределенной, сложной и неоднозначной, другими словами организации ведут свою деятельность в так называемом VUCA-мире. Мир, в котором мы живем, переполнен хаосом и турбулентностью. Дробот Е.В. в своей работе, на основе объективных процессов, которые имеют место в настоящее время, представляет мироустройство будущего достаточно пессимистично. [1]

Непредсказуемость стала порядком дня. Кажется, что все вокруг нас находится в состоянии непрерывного движения [21] (Sinha, 2020). В таких условиях традиционные инструменты стратегического планирования оказываются неэффективными.

Становится все труднее предвидеть события или предсказать, каким образом они будут развиваться [10] (Efremov, Vladimirova, 2019). Прогнозы, основанные на экстраполяции теряют свою актуальность и редко применимы в качестве базиса для определения формы грядущих событий. Становится практически невозможно планировать в долгосрочной перспективе, так как все более неопределенным становится направление движения [12] (Fernández-Villaverde, Guerrón-Quintana, 2020).

Пандемия Covid-19, геополитические риски и ряд других факторов сигнализируют о том, что высокая степень неопределенность никуда не исчезнет, с ней надо будет считаться, что говорит о несомненной актуальности темы исследования. [2]

В таких условиях важным аспектом является измерение степени неопределенности деловой среды, с целью подбора наиболее подходящих инструментов стратегического планирования в сложившихся условиях.

В научной литературе встречаются различные подходы к измерению неопределенности деловой среды, из которых выделяются показатели VIX и EPU [7] (Baker, Bloom, Davis, 2016), однако все подходы имеют определенные недостатки и не могут точным образом измерить степень неопределенности. При всем при этом, они действительно в состоянии показать то состояние деловой среды, когда неопределенность начинает преобладать над предсказуемостью. Именно этот аспект важен для того, чтобы определиться с наиболее подходящими под сложившиеся реалии стратегическими инструментами.

Стратегическое планирование представляется наиболее подходящим инструментом стратегического планирования, когда наблюдается высокая степень неопределенности деловой среды. Современные условия диктуют, что компании должны быть готовы к множеству альтернативных вариантов развития событий [17] (Oliver, Parrett, 2018). Сценарное планирование позволяет разрабатывать многовариантные версии будущего, в которые возможно имплементировать стратегию компании, чтобы оперативно реагировать на изменения внешней среды [18] (Peterson, Cumming, Carpenter, 2003). Переход на сценарное мышление позволяет рассматривать действительно различные контексты, которые возможно в будущем.

Цель работы заключается в установлении наиболее эффективных инструментов стратегического планирования в условиях высокой степени неопределенности. Гипотеза заключается в том, что даже краткосрочная перспектива в современных реалиях предстает неопределенной, таким образом, прогнозирование и классические методы стратегического планирования представляются неэффективными, единственным инструментом в таких реалиях, способным идентифицировать различные состояния контекста будущего, является сценарное планирование. Научная новизна заключается в том, что автор определяет, что высокая степень неопределенности деловой среды имеет место быть даже в краткосрочной перспективе, что делает большинство классических методов стратегического планирования практически бесполезными.

Понятие неопределенности бизнес-среды и способы ее измерения

Обзор литературы по проблемам неопределенности бизнес-среды показывает разнообразие определений этого понятия. Консенсус в отношении точного определения неопределенности остается неуловимым, споры ведутся вокруг того, является ли она объективным описанием среды фирмы или субъективным восприятием отдельного менеджера или лица, принимающего решения, относительно неопределенности среды [16] (Michel, 2007).

Так, например, Ф. Дж. Милликен определяет неопределенность как "воспринимаемую неспособность точно предсказать что-либо", возникающую из-за отсутствия уверенности в своих знаниях в той или иной ситуации [13] (Milliken, 1987). С этой точки зрения неопределенность можно рассматривать как всеобъемлющую переменную окружающей среды, которая влияет на бизнес или экономику в целом, а не как уровень сложности или риска, связанный с отдельной проблемой или контекстом принятия решений. Такое представление неопределенности как всеобъемлющей переменной окружающей среды особенно актуально для текущего кризиса, связанного с пандемией Covid-19, поскольку неопределенность из-за ее широко распространенного и почти мгновенного воздействия на различные страны и рынки сделала ее труднопредсказуемой и трудноконтролируемой для любого отдельного бизнеса, поскольку она затронула весь мир. [14] (Koffman, Gross, Etkind, Selman, 2020)

Николаенко В.С. трактует неопределенность, как совокупность непрогнозируемых, стохастических событий, наступление которых невозможно прогнозировать. [1] Однако, такая трактовка термина представляется ошибочной, так как существуют различные категории неопределенности, среди которых есть вполне прогнозируемые события.

Так, К. Ван Дер Хейден предложил 3 категории неопределенности: риски, структурные неопределенности, «уникальные» неопределенности. [22] (Рисунок 1)

Рисунок 1 – Категории неопределенности [22] (Van der Heijden, 2005)

К первой категории он относит риски. Под рисками понимается ситуация, когда существует достаточно исторических прецедентов в виде аналогичных событий, чтобы мы могли оценить вероятности исходов различных событий.

Структурная неопределенность имеют место быть в том случае, когда событие достаточно уникально, чтобы лишить нас возможности восприятия вероятности. Возможность события может быть представлена посредством причинно-следственной цепочки рассуждений, но у нас нет доказательств, позволяющих судить о том, насколько вероятным оно может быть.

«Уникальная» неопределенность, то есть такой контекст будущего, когда мы не можем даже представить себе возможные события. В области непознанного мы понимаем, что предвидение невозможно. Единственное, что мы можем попытаться сделать в отношении непознанного - это стать более искусными в реагировании на неожиданности. [22]

Таким образом, под неопределенностью предлагается понимать степень предсказуемости контекста будущих событий.

Существует ряд подходов к количественной оценке неопределенности будущего.

Так, например, одним из вариантов является индекс волатильности Чикагской биржи опционов VIX, он же «индекс страха». VIX - это взвешенный индекс, который объединяет несколько опционов на индекс S&P 500, исходя из того, что чем больше премии по этим опционам, тем больше неопределенность в отношении направления движения рынка. По своей структуре он представляет собой квадратный корень из доходности за 30-дневный период и выражается в процентных пунктах [6] (Baek, Mohanty, Glambosky, 2020). Таким образом, предполагается, что он представляет собой перспективное представление того, какого рода волатильность ожидается на рынке в краткосрочной перспективе.

Нормальным значением индекса VIX считается диапазон от 12 до 20. Показатель менее 12 говорит о том, что будущее представляется вполне определенным и позитивным, показатель более 20 говорит о растущей неопределенности будущего и потенциальных рисках.

Рассмотрим динамику индекса VIX за последние 20 лет. (Рисунок 2)

Рисунок 2 – Динамика индекса VIX за 2000-2021 годы [4]

На рисунке 2 мы можем увидеть, что появление так называемых «черных лебедей», действительно отражалось пиковыми значениями индекса VIX. Это и теракты 11 сентября 2001 года, это ипотечный кризис 2008 года и конечно неопределенность, связанная с опасениями на фоне пандемии коронавируса.

Однако, данный подход имеет ряд ограничений. Во-первых, ситуация на фондовом рынке не всегда дает объективную оценку тому, что происходит на самом деле. Достаточно часто триггером изменения показателя могут быть спекуляции трейдеров. Во-вторых, индекс VIX напрямую зависит от состояния экономики США, что делает данный показатель не совсем репрезентативным для других стран. Так, например, геополитическая напряженность между Россией и Украиной практически никак не сказалась на динамике индекса VIX.

Наиболее влиятельной методикой расчета степени неопределенности будущего является так называемый индекс неопределенности экономической политики (Economic Policy Uncertainty), разработанный С. Бейкером, Н. Блумом и С. Дэвисом [7] (Baker, Bloom, Davis, 2016). Индекс неопределенности экономической политики строится на основе частоты упоминания слов «экономика» и «неопределенность» в контексте обсуждения экономической политики. Так, например, для расчета индекса неопределенности экономической политики России используется газета «Коммерсант». (Рисунок 3)

Рисунок 3 - Индекс неопределенности экономической политики России 2000-2021 годы [9]

Согласно данному подходу, значение индекса более 100 говорит о высокой неопределенности. На рисунке 2 мы можем отчетливо видеть, что начиная с середины 2011 года в России сохраняется достаточно высокая степень неопределенности, пик которой пришелся на первую половину 2020 года, в связи с объявлением пандемии, вызванной коронавирусной инфекцией. Однако, и этот подход нельзя считать достаточно объективным. Во-первых, для России данный показатель рассчитывается только на основе статей одной единственной газеты. Во-вторых, авторы статей могут использовать многочисленные синонимы тех слов, на основе частоты упоминания которых и рассчитывается индекс, тем самым многие статьи не попадут в расчеты. В-третьих, слова, упоминание которых используется для расчета показателя, могут быть использованы в другом контексте, не связанном с макроэкономическими вопросами, тем самым искажая полученные результаты. Таким образом данный подход представляется достаточно субъективным.

На основе этих подходов мы действительно наблюдаем, особенно в последние 10-15 лет, что степень неопределенности будущего растет. Более того, она сопровождается периодическими всплесками роста, в связи с появлением «черных лебедей».

Инструменты снижения влияния неопределенности

Прежде чем воспользоваться тем или иным инструментом снижения неопределенности бизнес-среды, следует определить ее степень неопределенности и ее корреляцию с понятием предсказуемости. (Рисунок 4)

Рисунок 4 - Баланс предсказуемости и неопределенности в бизнес-среде [22] (Van der Heijden, 2005)

При взгляде в будущее степень предсказуемости постепенно снижается, чем дальше мы заглядываем, а неопределенность растет. Другими словами контекст будущего представляется достаточно определенным, возможны лишь несущественные отклонения. (Рисунок 5)

Рисунок 5 – Определенный контекст будущего с возможными отклонениями [22] (Van der Heijden, 2005)

В очень краткосрочной перспективе предсказуемость высока, поэтому прогнозирование является предпочтительным способом планирования.

На основе экстраполяции данных в краткосрочной перспективе при условии, что степень неопределенности низкая, а предсказуемость наоборот высокая, прогнозирование дает достаточно точные и, что немаловажно, быстрые результаты, которые служат фундаментом для принятий решений, разработки стратегий. [5]

Однако, современные условия VUCA-мира вызывают высокую неопределенность даже в краткосрочной перспективе. В долгосрочной перспективе неопределенность растет еще больше, степень предсказуемости снижается, тем самым планирование демонстрирует убывающую отдачу. В какой-то момент, неопределенность начинает преобладать над предсказуемостью, поэтому определение контекста будущего становится затруднительным. (Рисунок 6)

Рисунок 6 – Многочисленные варианты контекста будущей среды [22] (Van der Heijden, 2005)

В современном VUCA-мире представляется практически невозможным идентифицировать контекст бизнеса. Поэтому существует необходимость создания инструментов, позволяющих идентифицировать как можно больше возможных контекстов будущего, с целью разработки стратегий под каждый возможный вариант. Прогнозирование в таких условиях бесполезно, так как экстраполяция данных предполагает определенный детерминизм контекста, который в долгосрочной перспективе отсутствует. Это же касается, например, классических инструментов стратегического позиционирования, которые игнорируют фактор неопределенности.

В ситуации, когда неопределенность начинает существенно преобладать над предсказуемостью, рекомендуется использовать сценарное планирование. [8]

Сценарное планирование является той составляющей стратегического планирования, которая относится к инструментам и технологиям для управления неопределенностями будущего. [19] Сценарное планирование требует от нас принять неопределенность и использовать ее как часть наших рассуждений. [11] Для этого мы должны сначала отличить неустранимые неопределенности от «предопределенных событий» - событий, которые уже произошли или, скорее всего, произойдут, но последствия которых еще не проявились. [23]

В любом случае необходимо помнить, что концепция сценарного планирования основана на фундаментальном предположении, что множество различных альтернативных вариантов будущего всегда возможны и что сценарии имеют целью охват пространства, которое должно быть заполнено возможными вариантами будущего. [15]

Заключение

Бизнес-среда становится все более волатильной, неопределенной, сложной и неоднозначной, другими словами организации ведут свою деятельность в так называемом VUCA-мире. Становится все труднее предвидеть события или предсказать, каким образом они будут развиваться. Прогнозы, основанные на экстраполяции теряют свою актуальность и редко применимы в качестве базиса для определения формы грядущих событий. Становится практически невозможно планировать в долгосрочной перспективе, так как все более неопределенным становится направление движения.

В первом разделе, констатируя ряд факторов, вызывающих рост неопределенности будущего, была отражена актуальность данной работы.

Во втором разделе рассматриваются различные подходы к трактовке понятия «неопределенность». Отмечаются определенные неточности существующих определений данного понятия с точки зрения его категоризации, поэтому автор предлагает под неопределенностью понимать степень предсказуемости контекста будущих событий. Также при помощи двух подходов было установлено, что действительно, особенно в последние 10-15 лет, степень неопределенности будущего растет. Более того, она сопровождается периодическими всплесками роста, в связи с появлением «черных лебедей».

В третьем разделе показано, как коррелируют две переменных – неопределенность и предсказуемость. Исходя из этого, были предложено и обосновано применение того или иного инструмента стратегического планирования. На основе экстраполяции данных в краткосрочной перспективе при условии, что степень неопределенности низкая, а предсказуемость наоборот высокая, прогнозирование дает достаточно точные и, что немаловажно, быстрые результаты, которые служат фундаментом для принятий решений, разработки стратегий.

В условиях высокой неопределенности и стремящейся к нулю предсказуемости прогнозирование бесполезно, так как экстраполяция данных предполагает определенный детерминизм контекста, который в долгосрочной перспективе отсутствует. Это же касается, например, классических инструментов стратегического позиционирования, которые игнорируют фактор неопределенности. В ситуации, когда неопределенность начинает существенно преобладать над предсказуемостью, рекомендуется использовать сценарное планирование.

Таким образом, гипотеза подтвердилась. Действительно, даже краткосрочная перспектива в современных реалиях предстает неопределенной, таким образом, прогнозирование и классические методы стратегического планирования представляются неэффективными, единственным инструментом в таких реалиях, способным идентифицировать различные состояния контекста будущего, является сценарное планирование.


Источники:

1. Дробот Е.В. К вопросу о формировании глобальных образований: будущее устройство мира // Экономические отношения. – 2013. – № 2. – c. 56-62.
2. Дробот Е.В. Мировая экономика в условиях пандемии COVID-19: итоги 2020 года и перспективы восстановления // Экономические отношения. – 2020. – № 4. – c. 937-960. – doi: 10.18334/eo.10.4.111375.
3. Николаенко В.С. Риск, риск-менеджмент и неопределенность: уточнение понятий // Государственное управление. Электронный вестник. – 2020. – № 81. – c. 91-119. – doi: 10.24411/2070-1381-2020-10080.
4. Официальный сайт Investing.com. [Электронный ресурс]. URL: https://ru.investing.com/indices/volatility-s-p-500 (дата обращения: 02.01.2022).
5. Сургуладзе В.Ш. Проблемы методологии стратегического прогнозирования: экономические, технологические и социально-политические аспекты // Модернизация россии: приоритеты, проблемы, решения: Россия: тенденции и перспективы развития. Москва, 2020. – c. 189-194.
6. Baek S., Mohanty S.K., Glambosky M. COVID-19 and stock market volatility: An industry level analysis // Finance research letters. – 2020. – p. 101748. – doi: 10.1016/j.frl.2020.101748.
7. Baker S.R.,Bloom N., Davis S.J. Measuring Economic Policy Uncertainty // Quarterly Journal of Economics. – 2016. – № 4. – p. 1593-1636. – doi: 10.1093/qje/qjw024.
8. Cook C.N., Inayatullah S., Burgman M.A., Sutherland W.J., Wintle B.A. Strategic foresight: How planning for the unpredictable can improve environmental decision-making // Trends in Ecology & Evolution. – 2014. – № 29. – p. 531-541. – doi: 10.1016/j.tree.2014.07.005.
9. Economic Policy Uncertainty Index. [Электронный ресурс]. URL: https://www.policyuncertainty.com/russia_monthly.html (дата обращения: 02.01.2022).
10. Efremov V., Vladimirova I. Globalization of The World Economy: Features of The Current Stage // 40th international scientific conference on economic and social development (esd): Economic and Social Development: Book of Proceedings. 2019. – p. 27-36.
11. Federico Giudici, Andrea Castelletti, Matteo Giuliani, Holger R. Maier An active learning approach for identifying the smallest subset of informative scenarios for robust planning under deep uncertainty // Environmental Modelling & Software. – 2020. – p. 104681. – doi: 10.1016/j.envsoft.2020.104681.
12. Fernández-Villaverde, J., & Guerrón-Quintana, P. A. Uncertainty shocks and business cycle research // Review of economic dynamics. – 2020. – p. S118-S146. – doi: 10.1016/j.red.2020.06.005.
13. Frances J. Milliken Three Types of Perceived Uncertainty About the Environment: State, and Response Uncertainty // Academy of Management Review. – 1987. – № 1. – p. 133-143. – doi: 10.5465/amr.1987.4306502.
14. Koffman J., Gross J., Etkind S.N., Selman L. Uncertainty and COVID-19: how are we to respond? // Journal of the Royal Society of Medicine. – 2020. – № 6. – p. 211-216. – doi: 10.1177/01410768209306655.
15. Kosow H., Gaßner R. Methods of Future and Scenario Analysis: Overview, Assessment, and Selection Criteria. - 2008
16. Michel A.A. A distributed cognition perspective on newcomers' change processes: The management of cognitive uncertainty in two investment banks // Administrative Science Quarterly. – 2007. – № 4. – p. 507-557. – doi: 10.2189/asqu.52.4.507.
17. Oliver J.J., Parrett E. Managing future uncertainty: Reevaluating the role of scenario planning // Business Horizons. – 2018. – № 2. – p. 339-352. – doi: 10.1016/j.bushor.2017.11.013.
18. Peterson G.D., Cumming G.S., Carpenter S.R. Scenario Planning: a Tool for Conservation in an Uncertain World // Conservation Biology. – 2003. – № 2. – p. 358-366. – doi: 10.1046/j.1523-1739.2003.01491.x.
19. Ringland G. Scenario planning; Managing for the future. - Chichester, England: John Wiley & Sons, Ltd., 1998.
20. Sharma P., Leung T.Y., Kingshott R., Davcik N.S., Cardinali S. Managing uncertainty during a global pandemic: An international business perspective // Journal of Business Research. – 2020. – p. 188-192. – doi: 10.1016/j.jbusres.2020.05.026.
21. Sinha Deepti, Sinha Sachin Managing in a VUCA World: Possibilities and Pitfalls // Journal of Technology Management for Growing Economies. – 2020. – № 1. – doi: 10.15415/jtmge.2020.111003.
22. Van der Heijden, K Scenarios -The art of strategic conversation,. / Second edition. - England: John Wiley & sons ltd,, 2005.
23. Wack P. Uncharted waters ahead. Harvard Business Review. [Электронный ресурс]. URL: https://hbr.org/1985/09/scenarios-uncharted-waters-ahead.

Страница обновлена: 04.05.2022 в 10:41:07