Модель оценки и выбора проектов стратегического развития автотранспортного предприятия на основе системы сбалансированных показателей и метода аналитических сетей
Аннотация
Проблема низкой рентабельности внутригородских пассажирских перевозок для большинства государственных (муниципальных) пассажирских автотранспортных предприятий (ГПАТП) связана с несовершенной конкуренцией на этом рынке. С одной стороны, государственные предприятия должны обеспечивать социальный заказ от муниципалитета, обслуживая убыточные маршруты, предоставляя различные льготы по оплате за проезд и т. д., с другой – конкурировать с частными предприятиями, ориентированными только на получение прибыли от своего бизнеса в краткосрочной перспективе. В связи с этим руководители ГПАТП должны разрабатывать и реализовывать проекты стратегического развития предприятия, позволяющие повысить его рентабельность и, в тоже время, удовлетворить потребности населения и муниципалитетов в качественных услугах и решению социальных проблем. Выбор проектов стратегического развития должен быть всесторонне обоснован, реализация проекта должна способствовать достижению целей предприятия, учитывать интересы основных стейкхолдеров. Процесс принятия решения при выборе стратегического проекта связан с решением слабоформализованных и многокритериальных задач. При этом неопределенность среды, неполнота информации и сложность прогнозирования в долгосрочной перспективе обуславливает необходимость привлечения экспертов. В статье авторами предлагается модель оценки и выбора проектов стратегического раз-вития пассажирского автотранспортного предприятия, особенностью которой является комбинирование методологии Balanced Scorecard (классического инструмента стратегического управления) и метода аналитических сетей – одного из методов принятия решений в условиях неопределенности. Модель позволяет на основе экспертных знаний получать рекомендации по выбору стратегических проектов автотранспортного предприятия на основе анализа всех сфер его деятельности. Приведен пример практического использования данной модели на примере одного из пассажирских автотранспортных предприятий.
Скачивания
Литература
2. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике/ А. В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. – М. : Финансы и статистика, 2000. – 368 с.
3. Анфилатов, B. C. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / B. C. Анфилатов, А. А. Емельянов, А. А. Кукушкин; под ред. А. А. Емельянова. – М. : Финансы и статистика, 2002. – 368 с.
4. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений, а также хроника событий в Волшебных Странах / О. И. Ларичев: Учебник. – 2-е издание, переработанное и дополненное. – М. : Логос, 2002. – 382 с.
5. Лотов, А. В. Многокритериальные задачи принятия решений: Учебное пособие Учебник / А. В. Лотов, И. И. Поспелова. – М. : МАКС Пресс, 2008. – 197 с.
6. Алтунин, А. Е. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях / А. Е. Алтунин, М. В. Семухин. – Тюмень : Изд-во ТГУ, 2000. – 352 с.
7. Захарова, А. А. Нечеткие модели стратегического анализа в стратегическом управлении социально-экономической системой / А. А. Захарова // Фундаментальные исследования. – 2016. – No 11–2. – С. 276–280; URL.
8. Zakharova, A. A. A Model of Estimating the Strategic Development of a Company on the Base of Expert Knowledge / A. A. Zakharova, T. Y. Chernysheva, O. A Kolegova, E. V. Molnina, E. Knauss // Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC). – 2018–Article number 8482167.
9. Каплан, Роберт С. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию / Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон. – 3-е изд., испр. и доп. / [Пер. с англ. М. Павловой]. – М. : Издательство «Олимп-Бизнес», 2017. – 320 с.
10. Сорокина, Д. А. Механизм формирования сбалансированной системы показателей / А. В. Сорокина, Д. А. Горохов: Учебное пособие. – М. : МИИТ, 2013. – 123 с.
11. Haro, M.J.A. The Balanced Scorecard andits applicability in the public sector as a strategy to improve management / M.J.A. Haro, S.P.E. Arevalo, N.D.S. Alvarez// Dilemas contemporaneos-educacion politica y valores. – 2018. – V. 6. – Article number 46.
12. Shaik, M. N. A hybrid multiple criteria decision making approach for measuring compre-hensive performance of reverse logistics enterprises / M. N. Shaik, W. Abdul-Kader// Computers & Industrial Engineering. – 2018. – V. 123. – P. 9–25.
13. Integrating Environmental and Social Sustainability Into Performance Evaluation: A Balanced Scorecard-Based Grey-DANP Approach for the Food Industry / G. M. Duman [and etc.] // Frontiers in nutrition. – 2018. – V. 5. – Article number 65.
14. Measuring Corporate Social Responsibility Based on Fuzzy Analytic Networking Process-Based Balance Scorecard Model / A. Debnath [and etc.] //International journal of information technology & decision making. – 2018. – V. 17, release 4 – P. 1203–1235.
15. Using hybrid method to evaluate the green performance in uncertainty/ M. L. Tseng [and etc.] // Environmental monitoring and assessment. – 2018. –V. 175., release 1–4 – P. 367–385.
16. Саати, Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети / Т. Л. Саати. – М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. – 360 с.
- Авторы сохраняют за собой авторские права и предоставляют журналу право первой публикации работы, которая по истечении 6 месяцев после публикации автоматически лицензируется на условиях Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
