Промышленные Зоны (ПЗ) – эволюционирующие сетевые структуры неоднородных, функционально интегрированных и взаимодополняющих фирм, которые производят товары для одного сегмента рынка и располагаются в непосредственной близости друг от друга. Производство ПЗ зависит от разделения труда, которое определяется степенью фрагментации и взаимодополняемости технологической продукции, а также механизмами межфирменной координации и интеграции.
Основным организационным механизмом ПЗ является функциональная объединение взаимодополняющих и специализированных фирм в производственные цепочки. Такие организации друг для друга являются источниками информации, взаимного контроля, обучения и распространения знаний.
В описываемой модели присутствует 400 таких организаций, выступающих в роли агентов и разделенных на 2 класса. Второй класс разделен еще на три сегмента, т.к. процесс производства таких ПЗ может быть разделен на четыре части.
Таким образом, производство в ИЗ разделяется на следующие группы:
- головные фирмы, которые выполняют организационную функцию, осуществляют конечную сборку, организуют маркетинг и продают товар на рынке;
- сегменты субподрядных предприятий A, B и C, выполняющих производственные функции.
Распределение труда в ПЗ устраняет проблему асимметрии информации, т.к. только организации первой группы имеют полную и детальную картину производственного процесса, а также детальное знание о совокупном выпуске и рынке (Lazerson and Lipparini 1999).
Ключевым моментом является формирование производственных цепочек, состоящих из 1 предприятия 1 группы + 1 предприятия сегмента A 2 группы + 1 предприятия сегмента B 2 группы + 1 предприятия сегмента C 2 группы.
Предприятия имеют две основные характеристики: технико-организационный уровень (вход) и экономические показатели (выход). Они располагаются в определенном технологическом ландшафте и рыночных условиях, и проходят 2000 производственных циклов. Приблизительно на 500 и 1000 цикле возникают технологические нарушения, и организации ПЗ должны адаптироваться для того, чтобы улучшить свои экономические показатели (Squazzoni and Boero 2002).
Предполагается, что есть последовательность технологических парадигм (T1, T2, T3), и ПЗ должны найти способ приспособить их технико-организационные активы, вкладывая средства не только для обнаружения, понимания и внедрения новой технологической парадигмы, но и для ее приспособления к внутренним организационным факторам и наоборот.
Технологические парадигмы внедряются вместе с числовой комбинацией (например, T1: 0, 3, 7, 2), элементы которой соответствуют капиталу, труду, затраченным материалам и различным архитектурам, обеспечивающим информацию и коммуникацию. В начале моделирования фирмы-агенты начинают с парадигмы T1 (-1,-1,-1,-1), которая означает отсутствие адаптации. Для каждой парадигмы есть случайно определенная наилучшая комбинация, которые фирмы достигают путем изменения чисел, характеризующих их производственные особенности. Фирмы исследуют новые технологические решения, сравнивая текущую технологическую комбинацию с предыдущей. В зависимости от текущей комбинации агенты модели меняют свои затраты и степень эффективности труда как результат производственного процесса (для деталей см. таблицу 2).
Для адаптации и приобретения лучших технологических позиций, фирмы имеют две стратегии: радикальные инновации (попытка «угадать» новый номер или комбинации цифр, то есть попытка изменить количество используемых факторов) и заимствования (использование различных комбинаций цифр (факторов) соседних фирм). Для регулирования данных процессов были составлены матрица информации, матрица технологии и матрица изменений, в которых все вычислительные действия переводятся в стоимостную и количественную форму.
Таблица 1
Матрица изменений
| T1 | T2 | T3 | |
| Изменение технологической парадигмы | 200 | 400 | |
| Изменение комбинации факторов производства | 50 | 100 | 200 |
Таблица 1: "матрица изменений" отражает затраты, необходимые для внедрения новых технологий, то есть перехода к более сложной технологической парадигме (первая строка), или для улучшения технико-организационных активов, то есть изменения чисел / комбинации факторов (вторая линия). Затраты постепенно увеличиваться с течением времени.
Таблица 2
Матрица информации
| T1 | T2 | T3 | |
| Заимствование технологий | 40 | 70 |
|
| Заимствование факторов производства | 30 | 20 | 10 |
| Технологические инновации | 100 | 250 | |
| Инновации в факторах производства | 80 | 50 | 30 |
| Наилучшее объединение субподрядных предприятий | 5 | 5 | 5 |
Таблица 2: "матрица информации" показывает затраты предприятий на приобретение различной информации. Информация касается и технологической стратегии (инновация и заимствование), и механизмов выбора партнеров. Второй случай относится к различным информационным критериям, по которым организации первой группы формируют производственные цепочки.
Таблица 3
Технологическая матрица
| T1 | T2 | T3 | |||||||
| Техн.-орг. актив | A | B | C | A | B | C | A | B | C |
| Лучший | 5 | 6 | 0.01 | 6.65 | 9.12 | 0.01 | 8.86 | 13.87 | 0.01 |
| Худший | 7.32 | 10.49 | 0.01 | 9.74 | 15.96 | 0.01 | 12.97 | 24.26 | 0.01 |
Таблица 3: «технологическая матрица» отражает данные о затратах и показателях организаций. Как уже отмечалось выше, стоимость технологий, экономическая эффективность и потребности рынка постепенно увеличиваются. Столбец A отражает технологические затраты, B – достигнутые показателей организаций, C - снижение затрат на повторное использование технологической той же комбинации на следующих циклах. Показатели выражаются как континуум между лучшим и худшим технико-организационным уровнем с усреднением.
Циклы информационного воздействия.
Для повышения своей эффективности фирмы постоянно обрабатывают актуальную информацию о рынке, технологиях, партнерствах, а также о внутренних организационных и экономических особенностях. Такой процесс можно назвать циклом информационного воздействия (ЦИВ). ЦИВ функционирует следующим образом: организации обрабатывают информацию, после чего генерируют положительные или отрицательные суждения, которые влияют на их решения. Сначала путем кластеризации данных агенты генерируют первичные индексы (например, количество инвестиций в технологии, прибыль, технологии и.т.д.). После этого первичные индексы преобразуются посредством высокоуровневого абстрагирования и задания приоритетов. Полученные макроиндексы отражают состояние среды, технологий, отношений, налаженных между агентами, а также их экономический потенциал. Отношение между первичными индексами и макроиндексами можно описать как:
Ma = Wa1Ra1 + Wa2Ra2 + ... + WanRan,
где Ma , Wa1 , Ra1 ,... ∈ [0,1]; Ma - макроиндекс, Wa1 – коэффициент первичного индекса Ra1 и т.д.
На первом шаге вероятность изменения каждого индекса составляет 20%. Таким образом, в модели присутствует 30 источников информации, оцененных и сгруппированных в 17 первичных индексов, а затем переведенных на 5 макроиндексов. Также в модели присутствует время, т.е. за один шаг организации могут изменить лишь один индекс.
Рис. 1 Цикл информационного воздействия
Поведенческие отношения, алгоритмы и операции.
В модели используются модели эгоцентричного (упор на собственное производство) и коллективного (упор на налаживание связей с соседствующими организациями) поведения. В соответствии с данными установками были выделены четыре операционные области:
• «технологии»- характеризуют сбор локальной информации для улучшения своих технико-организационных активов;
• «сбережение» и «поиск» - влияют на способность влиять на отношения с партнерами;
• «обмен» - содержит информацию о проводимых организациями политики управления прибылью в цепи.
Таким образом, агенты каждый день решают, какую из операционных областей выбрать (рис. 2).
Рис. 2 Код операций агентов.
Все фирмы вырабатывают собственные операционные алгоритмы, которые изменяются под влиянием макроиндексов путем проб и ошибок. Для реализации данного процесса в модель был внедрен механизм «звонка», работающего следующим образом:
- если технологический или экономический индексы фирм субподрядчиков опускается ниже значения 0.25, то организации фокусируются на области технологий;
- головные фирмы (1 группа) в случае падения всех индексов ниже значения 0.5 входят в состояние паники и начинают случайным образом менять свои алгоритмы в одной или двух операционных областях; если один из следующих индексов падает ниже значения 0.25, то организации начинают менять алгоритмы в соответствующих операционных областях: технологический индекс => «технологии», организационный индекс => «сбережение» или «поиск», экономический индекс => «технологии» или «сбережение» или «поиск». В случае, когда организационный индекс больше или равен 0.5, агенты начинают менять алгоритме в «обмене».
Результаты.
Для тестирования симуляции, а также сравнения эгоцентричного и коллективного поведения были использованы следующие макроэкономические индикаторы:
- соответствие головных фирм запросам рынка;
- динамика изменения макроиндексов;
- распределение «внимания» организаций, то есть их принятия решений;
- соответствие запросам рынка головных фирм, достигших самого высокого технико-организационного уровня.
Для каждого из вариантов было построено по 2 графика (левый отражает модель обособленного, а правый – коллективного поведения).
Согласно рис. 3, экономическая адаптация проходит для эгоцентричных и коллективных организаций по-разному. В первом случае, технологический шок вызывает сильный рыночный отбор уже примерно на 580 цикле. Так, из рынка «выпадает» 13% организаций в первом случае, и 2% во втором. Кроме того, во втором случае несмотря на смену технологических парадигм приблизительно на 1000 цикле, все организации с коллективным алгоритмом продолжают свою деятельность.
На рис. 4 отражены изменения макроиндексов под влияниям фаз экономической нестабильности. Организации с эгоцентричным алгоритмом демонстрируют свою изменчивость и высокие значения всех индексов за исключением технологического и индекса среды. Коллективные организации имеют более однородные показатели, наибольшие изменения при этом наблюдаются в экономическом и технологическом индексах.
Рис. 5 отражает изменение «внимания» организаций. Эгоцентричные организации фокусируются на своем технологическом, а обособленные – на экономическом индексе. Кроме того, коллективные организации способны быстрее стабилизировать свои индексы.
На рис. 6 видно, что эгоцентричные организации преодолевают технологическую адаптацию с большим трудом. Так, коллективные фирмы не только легче проходят периоды технологического разрыва, но и в стабильный период роста (от 0 до 500 цикла) достигают более высокого технико-организационного уровня.
В заключение можно сказать, что на основании результатов организации с коллективным алгоритмом и высокой технологической адаптацией показывают наибольшую эффективность на макроуровне.
Рис. 3 График соответствия головных фирм запросам рынка.
Рис. 4 График изменения макроиндексов (Pa - индекс партнерства, Te – технологический индекс, Or – организационный индекс, En – индекс среды, Ec- экономический индекс).
Рис.5 График распределения «внимания» организаций (Pa - индекс партнерства, Te – технологический индекс, Or – организационный индекс, En – индекс среды, Ec - экономический индекс
Рис. 6 График соответствия запросам рынка организаций, достигших самого высокого технико, организационного уровня.
Оригинал статьи: [Riccardo Boero, Marco Castellani and Flaminio Squazzoni (2004). Micro Behavioural Attitudes and Macro Technological Adaptation in Industrial Districts: an Agent-Based Prototype. Journal of Artificial Societies and Social Simulation vol. 7, no. 2.]
© Владимир Абрамов