ekonomiczna wartość informacji

Transkrypt

INSTYTUT ŁĄCZNOŚCI
Państwowy Instytut Badawczy
Zakład Problemów Regulacyjnych i Ekonomicznych
Z-11
EKONOMICZNA WARTOŚĆ INFORMACJI
Praca Nr 11300086
dr inż. Kornel B. Wydro – kierownik tematu
mgr Magdalena Olender – wykonawca
Warszawa, grudzień 2006
Spis treści
0.1
0.2
0.3
0.4
Informacja . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
0.1.1 Dane, informacja, wiedza . . . . . . . . . . .
0.1.2 Charakterystyczne cechy informacji . . . . .
0.1.3 Ilość informacji . . . . . . . . . . . . . . . .
Miary wartości informacji . . . . . . . . . . . . . .
0.2.1 Normatywna ocena wartości . . . . . . . . .
0.2.2 Realistyczna ocena wartości . . . . . . . . .
0.2.3 Subiektywna ocena wartości . . . . . . . . .
0.2.4 Decyzyjny model oceny wartości . . . . . . .
Wycena wartości niematerialnych . . . . . . . . . .
0.3.1 Rola informacji w ekonomii . . . . . . . . .
0.3.2 Znaczenie informacji w przedsiębiorstwie . .
0.3.3 Metody szacowania wartości niematerialnych
Wnioski . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
1
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
.
4
4
8
13
14
18
18
18
21
24
24
26
26
31
Ekonomiczna wartość informacji
Wstęp
Informacja zawsze była swoistym zasobem produkcyjnym: nowo pozyskana wiedza,
nowe wynalazki, nowe umiejętności umożliwiały lepszą organizację lub jakość produkcji.
Współcześnie jednak ukształtowała się istotna zmiana jakościowa znaczenia i roli tego
zasobu. Po pierwsze, nastąpił gwałtowny wzrost zasobów dostępnej informacji – wystąpiło szczególnie wiele nowych zdarzeń i obserwacji, które przyczyniły się do istotnego
wzrostu wiedzy, a nowoczesna technika umożliwiła zgromadzenie tak dużych ilości informacji, że wcześniej stosowane metody ich przetwarzania i eksploatacji stały się daleko
nie wystarczające. Spowodowało to gwałtowny rozwój technik informatycznych. Dalej
– nastąpiła globalizacja dostępu do informacji. Można ją pobierać z dowolnego miejsca jej występowania, będąc w dowolnym innym miejscu na kuli ziemskiej. Następnym
czynnikiem rozwojowym stały się nowe, niezwykle sprawne metody wyszukiwania informacji1 . W końcu, wielką rolę rozwojową odgrywają nowe, wciąż doskonalone sposoby
przesyłania i przetwarzania informacji. One właśnie spowodowały możliwość występujących coraz powszechniej przemian w obszarze organizacji pracy i zarządzania2 . Ocenia się, że nadal będzie następowało doskonalenie organizacji pracy i jej zarządzania
wskutek pełniejszego wykorzystania komunikacji multimedialnej, m.in. w oparciu o oprogramowanie dla sieciowej pracy zespołowej.
Wszystko to powoduje, że odpowiednie wykorzystanie technologii czy technik informacyjnych może dziś wielokrotnie zmniejszyć koszty działalności gospodarczej, lub
zwiększyć jej rentowność. Stąd też koszty informacji i narzędzi do jej obróbki – jakimi są
techniki informacyjne – stają się znaczącym składnikiem łącznych kosztów wytwarzania
produktów i świadczonych usług. We współczesnej gospodarce maleje zatem relatywnie
ekonomiczny wpływ zarządzania zasobami finansowymi i materialnymi, a coraz więcej
znaczenia nabierają umiejętności wykorzystania aktywów niematerialnych (tj. wiedzy,
umiejętności, własności intelektualnej, itp.). Z tego względu w ostatnich latach wzrasta
coraz bardziej zainteresowanie informacją, wiedzą i metodami zarządzania tymi przedmiotami, co objawia się jako jeden z wyraźnych trendów (patrz np. Wydro i in., 2001)
jakościowych zmian w gospodarce światowej. Wynika to z obserwacji i doświadczenia,
że sprawne przetwarzanie informacji przynosi znaczące zwiększenie konkurencyjności tak
przedsiębiorstw, jak i całych krajów, tych, które wykorzystują szansę uwzględnienia czynników zachodzących przemian i dostrzegaja nowy zasób produkcyjny: informację, która
w różnych postaciach – od nie przetworzonej, do zsyntetyzowanej jako wiedza, staje się
produktem coraz bardziej cenionym i poszukiwanym. Informacja staje się więc z dnia
na dzień coraz ważniejszym podstawowym zasobem produkcyjnym, a społeczeństwo intensywnie wykorzystujące ten zasób – społeczeństwem informacyjnym (Oleński, 2006).
1
Warto zauważyć, że głównym powodem szybkiego wzrostu popularności Internetu jest łatwość
wyszukiwania informacji w skali globalnej i jej sprawnej selekcji.
2
Przykładem mogą tu być elastyczne systemy produkcyjne, w których można wytwarzać produkty
zindywidualizowane, przystosowane do potrzeb poszczególnych klientów, na żądany termin, przy jednoczesnej racjonalizacji zapasów materiałowych.
2
Ma to swoje implikacje ekonomiczne zarówno wskutek silnie katalizującego oddziaływania technik informacyjnych i informacji, jak też wskutek faktu, że sama informacja stała
się dobrem ekonomicznym. Tworzy się nowe spojrzenie na ekonomię, w szczególności pojawiła się potrzeba naukowego uwzględnienia gospodarczych aspektów informacyjnych,
co niekiedy jest nazywane e-ekonomią lub ekonomią informacji. Właśnie e-ekonomia ma
specyfikę akcentowania i uwzględniania znaczenia wartości informacji.
Społeczeństwo informacyjne jest definiowane na różny sposób, jednak najczęściej
jako takie, w którym informacja jest nieodzownym elementem wszystkich funkcji produkcyjnych i konsumpcyjnych (Machlup, 1962; Porat, 1977; Toffler, 1980). Właśnie intensyfikacja ekonomicznego wykorzystania informacji w ostatnich dziesięcioleciach doprowadziła do transformacji gospodarczej społeczeństw z produkujących towary na wytwarzające usługi3 . Jak już wyżej powiedziano, wyznacznikami współczesnego rozwoju
społecznego i ekonomicznego staje się w szczególności wiedza i nowoczesne technologie
(patrz np. Bell, 1973), wzrasta znaczenie nauki, sfery badań i rozwoju, następuje transformacja przedmiotów pracy, oraz zmniejszanie się obszarów pracy fizycznej na rzecz pracy umysłowej. Różnorodne gałęzie produkcji związane z przemysłem wytwórczym lub
wydobywczym przekształciły się w gałęzie w znacznym stopniu uzależnione od informacji. Informacja i wiedza – w tym organizacja – stają się w gospodarce równie istotne jak
kapitał, praca i ziemia, ale także stają się źródłem kształtowania nowych strategii rozwoju
gospodarczego oraz przemian społecznych.
Społeczeństwo informacyjne jest i będzie w dużej mierze kształtowane przez rozwój
przemysłów informatycznych. Rozwój komputerów i technologii przekazywania danych
będzie nadal obniżał w znacznym stopniu koszty przetwarzania danych i ich upowszechniania, ułatwiając zastosowanie technologii do szerokiego spektrum działalności gospodarczej, ale i sam przemysł teleinformatyczny oraz usługi tworzone na bazie jego produktów będą coraz bardziej znaczącym czynnikiem wzrostu gospodarczego. Prowadzi to do
konieczności badań informacji jako zasobu ekonomicznego i produktu rynkowego.
Problem informacji jako zasobu ekonomicznego stał się przedmiotem dyskusji
zarówno w kręgach akademickich, jak i wśród praktyków różnych specjalności, w tym
oczywiście ekonomistów. Tacy ekonomiści, jak wyżej przywoływani Machlup, Porat i Bell
zapoczątkowali koncepcje informacyjnej ekonomii, traktując informację jako kluczowy,
przekształcający zasób społeczeństwa post-industrialnego. Inni autorzy zaczęli traktować
informację jako zasoby przedsiębiorstw, które podobnie jak tradycyjnie wyróżniane zasoby – ludzie, kapitał, surowce, wyposażenie i energia – powinny być zarządzane w interesie
zwiększania siły konkurencyjnej. Zaczęto rozwijać zarówno idee zasobowego ujecia informacji, jak i zarządzania tym zasobem. Stwierdzono, że na podobieństwo technologii informacyjnych i telekomunikacyjnych, informacja stała się towarem podlegającym popytowi
i można mówić o stopniu zaspokojenia tego popytu.
3
Na przykład, w już latach siedemdziesiątych w zatrudnieniu ogółem w gospodarce USA 56% stanowiła
sfera usług, ok. 30% produkcja materialna, a ok. 5% rolnictwo i tendencja – w szczególności redukcji
zatrudnienia w sferze materialnej – utrzymuje się.
3
Dla uzupełnienia teorii ekonomicznych podstawową kwestią staje się pytanie o
wartość informacji. Że informacja stała się z czasem uważana za jeden z ”towarów” na
rynku, podobny do dóbr materialnych czy energii – jest rzeczą bezsporną. Do jakiego jednak stopnia ta analogia jest właściwa, i do jakiego stopnia własności informacji i innych
towarów są podobne, jest sprawą wymagającą badań. Natomiast z punktu widzenia branży
teleinformatycznej problem wartości informacji jest także istotny, gdyż w miarę porządkowania ekonomicznego obrotu informacją – w zależności od jej cech, praw dostępowych
oraz wymagań na gromadzenie i przesyłanie – będą ulegały zmianom wymagania dotyczące infrastruktury obrotu informacją i usług na bazie tej infrastruktury realizowanych.
Wymuszać to będzie zarówno zmiany technologiczne, jak i modyfikacje prawne, w tym
regulacyjne, a więc będzie istotnie oddziaływało na rozwój rynku teleinformatycznego.
Niniejsza praca, będąca wprowadzeniem do omawianej tematyki, stanowi przegląd
badań nad wartością informacji, jako krytycznego czynnika w gospodarce społeczeństwa
informacyjnego.
0.1
0.1.1
Informacja
Dane, informacja, wiedza
Ogólnie rzecz biorąc, informacja jest środkiem komunikacji w ramach gatunków
istot żywych. Komunikacja ta polega na przekazywaniu sygnałów o ”umownej” treści,
które to sygnały mogą składać się z elementarnych symboli (znaków) i odwzorowujących jakiś komunikat. Przyjęcie komunikatu wymaga rozpoznania symboli i odpowiedniej
interpretacji ich zestawu co wymaga znajomości wspomnianej ”umowności”. Informacja
jest więc zawsze przekazywana4 między nadawcą i odbiorcą. W procesie przekazywania
może być ona przekształcana (przetwarzana) celowo lub przypadkowo. Przekształcenia
te mogą prowadzić do deformacji przekazywanego komunikatu lub jego sublimacji, tj.
przekaz może być przekłamany przypadkowo (zakłócenia5 ) lub celowo (fałszerstwo), bądź
może być pozbawiany elementów zbędnych z punktu widzenia odbiorcy.
Zatem komunikat jest generowany z intencji nadawcy, natomiast jego odbiór jest
determinowany odpowiednią potrzebą i zdolnością odbiorcy do odbioru sygnałów i właściwego zrozumienia przenoszonych nimi treści6 . W tym kontekście mówi się o dwóch modelach informacji:
• określanym z poziomu źródła – gdzie informacja jest zasobem, którym można
4
Przekaz może odbywać się w czasie (np. druk) lub przestrzeni (np. telefon), bądź jedno i drugie.
Można temu zapobiegać metodami kodowania protekcyjnego lub korekcyjnego (zabezpieczającego
przed błędami lub je redukującymi), co jednak zwieksza objętość przesyłanego sygnału – analogią jest tu
ochronne opakowanie towaru zwiększajace gabaryty i wagę przesyłki.
6
W tym kontekście można wspomnieć o tzw ”parainformacji”, tj. o takich komunikatach, które
wyzwalają w świadomości odbiorcy inne informacje pozyskane wcześniej i zapamietane, a obecnie –
poprzez skojarzenie – wywołane z pamięci odbiorcy
5
4
zarządzać jak innymi środkami wytwórczymi lub przetwarzać7 jak inne zasoby. Jest
obiektywna i ma wartość stałą (wartość wytworzenia).
• określanym z poziomu odbioru – informacja istnieje tylko dla użytkownika, jest interpretowana tylko w momencie użytkowania (być może z uwzględnieniem nadawcy).
Interpretacje mogą się zmieniać i w związku z tym może ulegać zmianie wartość
informacji.
Powyższe skrótowe, ale zasadnicze konstatacje pozwalają przyjąć następującą interpretację definjującą: dane – to zestaw symboli z określonego zbioru (np. alfabetu),
którym nadano umowne znaczenie. Odpowiedni zestaw danych – przy założeniu znajomości znaczeń symboli i zasad ich zestawiania (tj. znajomości ”klucza”) – stanowi informację (komunikat) będącą opisem określonego fragmentu stanu rzeczywistości (faktu,
tworu myślowego, itp). Z kolei wiedza jest opisem związków między faktami.
W literaturze informacja (łac. informatio – wyobrażenie, pojęcie) jest współcześnie
definiowana na różne sposoby, w zależności od dziedziny w jakiej jest rozpatrywana, bądź
kontekstu użycia.
W języku potocznym jest rozumiana jako konstatacja stanu rzeczy, wiadomość niosąca określona treść8 . Głębiej biorąc, jest tym, co rozwija naszą świadomość i wzbogaca wiedzę (Blokdijk, Blokdijk 1987), czymś, co nas zmienia (Stafford i Beer, 1979).
Amerykański Narodowy Instytut Standardów (ANSI) definiuje informację jako ”znaczenie9 jakie człowiek przypisuje danym za pomocą przyjętych konwencji stosowanych do ich
reprezentacji”. Z kolei Murdick i Munson (1986) definiują informację jako ”zbiór znaków
stymulujących (osobę) do działania”.
W dyscyplinach naukowych technicznych jest zwykle traktowana jako zajście jednego ze stanów (zdarzeń) spośród określonego skończonego zbioru stanów możliwych.
Ocenia się jej rozmiar na podstawie prawdopodobieństwa zajścia tego stanu i występującej przy tym redukcji nieokreśloności sytuacji: im mniejsze było prawdopodobieństwo
a priori zajścia tego stanu, tym większa jest redukcja nieokreśloności po jego zajściu – a
więc otrzymana informacja jest ”większa”. (Jest to zgodne z odczuciem, że otrzymując
wiadomość niezwykłą, uzyskujemy więcej informacji, a więc bardziej redukujemy stopień
niepewności.)
Zarówno dane, jak i informacja są obiektami abstrakcyjnymi, które mogą być przedstawiane w postaci zakodowanej, zapisywane, przesyłane i przetwarzane np. za pomocą
programów komputerowych oraz używane w różnorodnych celach.
W ujęciu infologicznym10 (Sundgren, 1973), informacja – to treść komunikatu
7
Na przykład, za pomocą systemu informacyjnego.
W codziennym użytku niestety dominuje ostatnio określenie ”kontent”, będące polską transkrypcją
angielskiego content.
9
Znaczenie może być definiowane jako istotność informacji dla systemu który ją przetwarza.
10
Infologia jest ogólną nauką o informacji. Jej poddziedzinami są: memetyka (bada wpływ informacji
na ewolucję kulturową), informatyka, sztuczna inteligencja.
8
5
przekazywanego za pomocą pewnego typu danych (symboli lub znaków). Ta sama treść
może być przekazywana przy pomocy różnych symboli (pismo, mowa, wykres itp.). Informacja jest pojęciem szerszym niż dane, chociaż dosyć czesto używa się tych określeń
zamiennie. Ściślej biorąc, informacja jest danymi, które zostały przetworzone do formy
mającej znaczenie dla odbiorcy i są w tej formie przydatne dla podejmowanych działań
(Davis i Olsen, 1984).
Już wstępna analiza zagadnienia pozwala stwierdzić, że mamy dwa istotnie różniące
się ujęcia informacji: ujęcie komunikatywne, dotyczące treści (tj. komunikatu zawartego
w informacji) i ujęcie ilościowe dotyczące objętości ”fizycznej” danego komunikatu, abstrahującej w pełni od jego treści11 .
W odniesieniu do ujęcia komunikatywnego, gdzie rozpatruje się zagadnienia związane
z treścią, można mówić o wartości informacji, a w tym kontekście, również o jej cechach
jakościowych, do których zalicza się przydatność, aktualność, odpowiedzialność (gwarancja poprawności).
Drugie ujęcie jest obszarem teorii informacji (Shannon i Weaver, 1949), istotnej
dla konstrukcji urządzeń operujących informacją, tj. do jej transmisji, przechowywania,
przetwarzania i prezentacji.
Obok terminu informacja występuje często termin dane. Używa się go zwykle w
odniesieniu do fragmentów informacji (w sensie komunikatu), w szczególności – głównie
w sensie technicznym – do zbiorów określających wartości jakichś wielkości niezbędnych
do obliczeń.
Wiedza
Wiedza to dość niejednoznaczny termin. Zasadniczo można przyjąć, że w węższym
znaczeniu – to ogół zbiór uporządkowanych i zsyntetyzowanych wiarygodnych informacji
o rzeczywistości wraz z umiejętnościami ich wykorzystania (wiedza naukowa); w szerokim
znaczeniu – to wszelki zbiór wszelkich informacji, poglądów, wierzeń, którym przypisuje
się wartość poznawczą lub (i) praktyczną. W najprostszym ujęciu wyróżnia się:
• Wiedzę teoretyczną, stanowiącą wszelkie fenomeny umysłowe opisujące i ogólnie
porządkujące rzeczywistość (teorie, hipotezy, sądy przekonania, założenia itp.),
które tworzy sobie we własnym umyśle każdy człowiek.
• Wiedzę praktyczną, oznaczającą posiadanie konkretnych umiejętności potrzebnych
do wykonania danego zadania.
Rozróżnienie wiedzy teoretycznej od praktycznej jest dość łatwe. W szczególności,
posiadanie tej drugiej wymaga wyćwiczenia wykonywnia pewnych sprawności w praktycznym działaniu.
11
Przykładowo można wskazać, że przeciwstawne komunikaty ”tak” i ”nie” wymagają tyle samo miejsca
dla zapisania w tekście.
6
Na użytek niniejszego opracowania przyjmiemy, że wiedza to zespół fenomenów
umysłowych (czyli tego, co zawiera umysł każdego człowieka), które z uzasadnionym
prawdopodobieństwem możemy uznać za prawdziwe czyli zgodne z zewnetrzną rzeczywistością, i dają się wykorzystać w celowym działaniu. Łatwo zauważyć, że wiedzę nabywa
się i weryfikuje naogół na dwa sposoby:
• przez osobiste obserwacje, przemyślenia i osobiście przeprowadzane eksperymenty,
co w szczególności dotyczy wiedzy faktycznej.
• przez bezpośredni (mowa) lub pośredni (np. książka) przekaz od innych ludzi.
Można też wyróżniać wiedzę osobistą, grupową i zbiorową oraz procesy jej przekazywana.
Relacje między danymi, informacją i wiedzą mogą być przedstawione schematycznie
jak poniżej. Dalej można mówić o wykorzystaniu wiedzy w aktywności twórczej, tj. uzupełnianiu wiedzy12 , jej rozpowszechnianiu i promocji itp., czyli o procesach decyzyjnych.
DANE
grupowanie, klasyfikowanie,
łączenie, formatowanie, sygnalizacja, prezentacja
PROCESY
ORGANIZACJI
⇓
INFORMACJA
wybieranie, analizowanie,
porównywanie, interpretowanie
PROCESY
SYNTEZY
⇓
WIEDZA
prezentowanie opcji
korzyści, ograniczeń
PROCESY
OSĄDU
⇓
12
Ważne aspekty tej problematyki można znaleźć w książce: Wierzbicki, Wydro, 2006
7
AKTYWNOŚĆ TWÓRCZA
planowanie i podejmowanie działań, oceny ich efektów,
uzupełnianie wiedzy, rozpowszechnianie, promocja
0.1.2
PROCESY
DECYZYJNE
Charakterystyczne cechy informacji
Informacja jest fenomenem o bardzo specyficznych cechach. Dla ułatwienia badań w
zakresie jej oddziaływania na procesy rozwojowe, jej roli jako zasobu, jest celowe zidentyfikowanie tych cech. Szczególnie jest to potrzebne w obecnej dobie dominacji problematyki
informacyjnej w nauce, gospodarce, organizacji społecznej czy rozrywce. W tym kontekście
można wymienić kilka podstawowych aspektów związanych ze współczesną rolą informacji, dotyczących ogólnych problemów i zjawisk ekonomicznych i społecznych, szczególnie
istotnych dla zachodzących obecnie procesów transformacji cywilizacyjnej – przechodzenia
do społeczeństwa informacyjnego. I tak:
• Rozwój technik informacyjnych dostarcza niezbędnej infrastruktury i oprogramowania do przetwarzania i rozpowszechniania coraz sprawniej, coraz większych ilości informacji, umożliwiając np. handel w czasie rzeczywistym (real time trading), bieżące
monitorowanie relacji ekonomicznych, społecznych i politycznych itp.
• Rynki z miejsc fizycznych (markelplace) ewoluują w kierunku rynków elektronicznych – wirtualnej przestrzeni rynkowej (marketspace). Rynek staje się wszechobecny, a informacja i wiedza stają się również obiektami kupna-sprzedaży.
• Rozwój mediów (łączność ruchowa, techniki satelitarne, TV kablowa, wideo itp.) i
usług wyszukiwania informacji (indeksy giełdowe, kursy walutowe, ceny, różnorodne
teksty itp.) przekształcił operacyjnie m.in. światowy system finansowy – co stanowi
szczególnie istotny czynnik rozwojowy.
• Globalizacja i rozwój technologii wpływają na różne sfery gospodarki. Proces globalizacji zmienia sposoby działalności gospodarczej, przyśpiesza dystrybucję know-how
i innowacji.
• Informatyzacja integruje gospodarki lokalne w gospodarkę światową. (por. Goddard,
1991).
• Zacierają się granice między sferą rozrywki a sferą ściśle informacyjną.
• Zanikaj ą tradycyjne granice organizacji co sprzyja rozwojowi struktur wirtualnych
(borderless organizations).
• Informacja staje się podstawowym i strategicznym zasobem, od którego zależy organizacja gospodarki światowej.
8
Gdy chodzi o specyficzne cechy informacji, to tematyczny przegląd literatury wskazuje, że zdania tego podejmowali się liczni badacze. W niniejszej pracy w szczególności
odwołujemy się do prac Meyera (2005) i Dziuby (2000) oraz do źródeł biliograficznych w
pracach tych przywoływanych, w tym także do klasycznej pracy C. Shannon’a (1949)13 .
Dokonamy próby uporzadkowania tych cech, dzieląc je na fenomenologiczne, tj. uniwersalne względem dowolnych obszarów analizy informacji, użytkowe – istotne z punktu widzenia użytkownika i ekonomiczne – odnoszące się do problematyki analizowanej w
niniejszym opracowaniu.
Cechy fenomenologiczne
• Informacja może istnieć obiektywnie, niezależnie od świadomości ludzkiej.
• Informację można traktować jako wielkość fizyczną i jako taką – mierzyć.
• Informacja może być transportowana - przenoszona w czasie i przestrzeni.
• Informację można przetwarzać (transformować) w celu uzyskania nowych informacji
oraz powielać.
• Przy powielaniu i przenoszeniu informacja nie jest zużywana.
• Użycie informacji jej nie niszczy. Może ona być używana wielokrotnie i przez wielu
użytkowników.
• Informacje mogą podlegać deformacji, zniekształceniom (również fałszowaniu) na
skutek świadomego działania człowieka lub zdarzeń przypadkowych.
• Informacja (i wiedza) mogą być akumulowane w bardzo długim okresie.
• Informacja ma nieprzewidywalny czas życia, jednak z określonymi cyklami:
zdefiniowanie zapotrzebowania, pozyskanie (zebranie), transmisja (przekazanie),
przetwarzanie, przechowywanie, rozpowszechnienie, wykorzystanie, usuwanie.
• Informacja występuje w wielu różnych formach i może być wyrażana w różny sposób.
Możliwe są substytuty poszczególnych elementów lub zbiorów informacji.
• Informacja jest tworem nie w pełni podzielnym. Jej dowolny fragment może nie
stanowić informacji.
13
Shannon był prawdopodobnie pierwszym, który stwierdził, że istotą informacji jest zmniejszanie
nieokreśloności. Podejście probabilistyczne wydaje się być szczególnie przydatnym w analizowaniu cech i
walorów informacji.
9
• Fragmenty informacji mogą być też używane z innymi fragmentami dla tworzenia
nowej informacji przydatnej w innych okolicznościach lub dostosowywane do
poziomu potencjalnego odbiorcy.
• Informacja o informacji (meta-informacja) jest zwykle mniej dostępna od samej
informacji14 .
Cechy użytkowe
• Informacja cechuje się ogromną różnorodnością, wynikającą z odmienności opisywanych przedmiotów, rozmaitości źródeł informacji oraz subiektywizmu twórców i
użytkowników.
• Informacja może być przetwarzana i ulepszana, np. syntetyzowana (pozbawiana kontekstualnego lub strukturalnego nadmiaru).
• Zbiór informacji jest zbiorem niewyczerpanym. Informacja, w przeciwieństwie do
innych zasobów, nie zużywa się w procesach jej wykorzystania, ale tak jak inne
zasoby – jest pożądana.
• Szczególną cechą informacji jest nieliniowość15 . Oznacza to, że niewielka ilość informacji może spowodować istotne konsekwencje, a ogromna ilość informacji może się
okazać bezużyteczna.
• Ta sama informacja może przyjmować różne wartości w kontekście indywidualnych
sytuacji, tj. skutki wykorzystania tej samej informacji zależą od zdolności absorpcyjnych użytkownika.
• Informacja może opisywać procesy i zjawiska nierealne, które nigdy nie zaistniały i
nie zaistnieją.
• Specyficzną cechą wielu informacji jest konieczność aktualizacji.
• Wykorzystanie informacji (podobnie jak wiedzy) może być symultaniczne. Ta sama
informacja może być wykorzystywana przez wielu użytkowników i w wielu miejscach
jednocześnie16 .
• Informacja ma cechę multiplikatywności: dzieleniu się informacją na ogół towarzyszy
jej wzrost.
14
Jest to przyczyną nadmiernego zapotrzebowania na informację, gdyż niedostatek meta-informacji
komplikuje pozyskiwanie pożądanej informacji, co prowadzi do pobierania informacji zbędnej (patrz np.:
Lyman, Varian, 2000).
15
Ta istotna właściwość dotyczy także wiedzy.
16
Dla tradycyjnych zasobów było to niemożliwe.
10
• Informacja jest nieprzywłaszczalna (Arrow, 1962, 1971; Boulding, 1971; Machlup,
1962, 1984)17 .
• Wytwarzanie informacji nie wymaga olbrzymich nakładów surowców czy energii i
nie powoduje znacznej degradacji środowiska naturalnego.
• Produkcja informacji jest procesem o dużym stopniu ryzyka18 . (Jest to również
przyczyną nadprodukcja informacji.)
• Koszt jednostkowy informacji jest zależny od skali produkcji.
• Informacja jest dobrem quasi-publicznym19 . Użycie przez jednego konsumenta nie
wyklucza użycia przez innych.
• Informacja naogół nie jest używana w pierwotnej postaci, w jakiej została utworzona,
gdyż często musi być dostosowana do sytuacji, w jakiej zachodzi operowanie tą
informacją.
• Informacja wymaga fizycznego nośnika (medium), gdyż jej konkretyzacja poza
ludzkim umysłem wymaga zapisania w określony sposób w celu umożliwienia
przekazu, odbioru i wykorzystania.
• Wykorzystanie informacji jest zależne od jej nośnika (medium).
• Istnieje możliwość zarządzania wyborem i wymianą między różnymi poziomami,
typami i kosztami informacji.
• Informacja może być doświadczana, choć nie jest posiadana (pośrednie skutki posiadania informacji przez kogoś innego).
17
Oznacza to, że posiadanie informacji nie wyłącza jej posiadania przez kogoś innego. Głównym
skutkiem tej cechy informacji jest nadprodukcja informacji.
18
Dotyczy to zwłaszcza dziedzin nauki i technologii. Przykładowo badacz, realizując pewien eksperyment naukowy, może zakładać pewien procent błędnych wyników.
19
Dobro publiczne cechuje się dwiema własnościami: 1)użycie informacji przez jedną osobę nie zabezpiecza przed wykorzystaniem tej informacji przez inną; 2)nikt nie może (łatwo) być wykluczonym z
użytkowania informacji. Informacja, którą łatwo powielić, posiada pierwszą własność. Ale informacja
zwykle nie spełnia drugiej cechy, chociaż to zależy od warunków technologicznych i społecznych. Np.
transmisje satelitarne są kodowane, aby wyeliminować potencjalnych użytkowników, którzy nie opłacili
odbioru sygnału. Także reguły prawne określają, czy niektóre informacje mogą dotrzeć do wybranych
grup konsumentów. Tekst chroniony prawem autorskim nie może być reprodukowany bez wzmianki o
jego autorze.
11
Cechy ekonomiczne
• Informację traktujemy jako jedną z podstawowych kategorii ekonomicznych.
• Informacja może występować w systemie jako ”czynnik sprawczy”, odnosząc się do
zjawisk, które nie występują w chwili obecnej, ani nie występowały w przeszłości,
ale pojawią się w przyszłości.
• Z ekonomicznego punktu widzenia informacja uznawana jest za zasób (czynnik
wytwórczy) na równi z innymi czynnikami (siłą roboczą, kapitałem).
• Cechą informacji jest substytucyjność w stosunku do innych czynników produkcji
– może zamieniać inne czynniki wytwórcze (kapitał, pracę). Możliwe są substytuty
mniej lub bardziej kosztowne.
• Informacja jest pozyskiwana przy skończonym mierzalnym koszcie.
• Informacja ma skończoną wartość, która może być ujmowana jako wkład.
• Konsumpcja informacji może być ujęta ilościowo.
• Koszt produkcji informacji jest znacznie wyższy od kosztu jej reprodukcji (dotyczy
to zwłaszcza cyfrowej formy informacji).
• Wartość informacji – w odróżnieniu od zasobów materialnych (namacalnych) – nie
jest bezpośrednio mierzalna. Oznacza to, że nie można z góry określić jej ostatecznej
wartości dla użytkowników. Także, nie daje się określić zmian tej wartości z upływem
czasu.
• Do kontrolowania kosztów informacji mogą być stosowane techniki liczenia kosztów.
• Produkcja dóbr informacyjnych angażuje wysokie koszty stałe i małe koszty marginalne (krańcowe) 20 .
• Podstawową grupą kosztów stałych w produkcji informacji są koszty ”utopione”
(sunk costs), które nie są odzyskiwane przy wstrzymaniu produkcji.
• Nabywca informacji – bez dodatkowych kosztów – sam uzyskuje możliwość
sprzedaży informacji. A zatem tworzy się nadprodukcja informacji (zwiększa się
liczba sprzedawców na rynku), co tym samym zaostrza konkurencję.
20
Koszt produkcji pierwszego egzemplarza dobra informacyjnego może być znaczny, podczas gdy koszt
produkcji lub reprodukcji kopii tego dobra jest nie istotny.
12
• Informacja jest ekonomicznie ”łagodną siłą”21 . Skutki jej działań mogą być zarówno
pozytywne, jak i negatywne.
• Informacja bodaj zawsze tworzy ”miękką” część technologii (Roling, 1990). Bez
składnika informacyjnego technologia ma dla użytkowników małą wartość.
• Informacja służy poprawianiu ekonomicznego wzrostu22 .
0.1.3
Ilość informacji
Za podstawe miary ilości informacji przyjmuje się stopień zmniejszenia nieokreśloności sytuacji jaka istniała przed pojawieniem się konkretnego zdarzenia przynależnego
do danego zbioru zdarzeń możliwych, przy czym im mniejsze było prawdopodobieństwo
tego zdarzenia, tym większa jest ilość informacji uzyskana po zajściu tego zdarzenia.
Podstawową jednostką ilości informacji jest bit [b]. Jest to ilość informacji potrzebna
do zakodowania (oznaczenia), które z dwóch równie prawdopodobnych zdarzeń alternatywnych 23 w rzeczywistości zaszło. Inaczej mówiąc, bit odpowiada ilości informacji zawartej
w odpowiedzi na pytanie, na które można odpowiedzieć tak lub nie.
W teorii informacji przyjęto, że miarą ilości informacji jest ujemna wartość logarytmu prawdopodobieństwa zajścia rozpatrywanego zdarzenia. Otrzymujemy wówczas miarę
addytywną, dodatnią, przy czym zdarzenia mniej prawdopodobne dają więcej informacji.
Wyraża się to wzorem:
I = −log2 (p)
(1)
gdzie: I = liczba bitów24 informacji (ilość informacji), p - prawdopodobieństwo zajścia
zdarzenia.
Oczywiście mogą istnieć ułamkowe ilości informacji – np. zajście zdarzenia, którego
szansa wynosiła 90% daje 0,152 bita. Jednak stosując dwójkowy zapis informacji dogodny
dla komputerów, trzeba by dla zapisu takiej sytuacji użyć całego bitu, co tworzy pewien
nadmiar zapisu. Można jednak informacje z danego źródła zakodować tak, aby w ten
sposób powstający nadmiar usunąć. Możliwość ta jest wykorzystywana w algorytmach
kompresji, np. takich, jak kodowanie arytmetyczne.
21
Na tej cesze informacji oparta jest reklama, której celem jest nie tylko informowanie o nowych
wyrobach, ale i przekonywanie odbiorcy za pomocą chwytów socjotechnicznych, aby zachęcić go do ich
nabycia.
22
Analiza wpływu informacji na sytuacje rozwojowe potwierdza przekonanie o jej znaczeniu. Przykładowo, Kaimowitz i in. (1990), odnoszą się do wpływu nowych technologii, których istotnym elementem
jest informacja.
23
Tu zbiór zarzeń możliwych ma liczność równą 2
24
Jednostka tak określona jest nazywna bitem, ponieważ stosujemy miarę dwójkową (binarną), przyjmując podstawę logarytmu równą 2. Przy innej podstawie logarytmu była by to inna jednostka, mająca
jednak metrycznie te same właściwości.
13
0.2
Miary wartości informacji
Na wstępie należy z naciskiem podkreślić, że informacja nie jest dobrem samoistnym.
Jest ona przydatna tylko wtedy, gdy służy aktywnie w osiąganiu jakiegoś celu. Wobec tego,
miarą jej wartości rozumianej w sensie szerokim, tj. jej przydatności, jest stopień w jakim
ułatwia lub ulepsza proces osiągania celu.
W sensie formalnym, potrzeba pozyskiwania odpowiedniej informacji dla właściwego
kształtowania decyzji jest wynikiem dążenia do zmniejszania niepewności co do osiągnięcia
pożądanych skutków. W tym sensie informacja – jak powiedziano już wyżej – nie jest
zwykłym dobrem konsumenckim, a raczej ”surowcem” używanym w trakcie produkowania
innych dóbr z łańcucha wartości danego procesu aktywności twórczej. Ze względu na fakt,
że informacja ma użytkowość pośrednią, objawiającą się przy jej wykorzystaniu, np. przy
tworzeniu decyzji, próby bezpośredniego pomiaru jej użyteczności nie są właściwe (Van
Alsyne, 1999).
Decyzje pomocnicze, dotyczące tego jakiego rodzaju informacja może redukować
niepewność, gdzie jej szukać i ile jest ona warta, są również obdarzone niepewnością. Rzadko bowiem wiadomo z góry, jakiego rodzaju będzie znaleziona informacja, jaka będzie jej
jakość i w jakim stopniu będzie ona w danym momencie redukować niepewność decyzyjną
w zakresie głównego celu działania, tj. celu podejmowania decyzji. Wynika to wszystko
z faktu, że informacja jest ”dobrem doświadczanym”, którego wartość można poprawnie
ocenić dopiero po wykorzystaniu, i z braku (zazwyczaj) dostępu do odpowiedniej metainformacji, która mogłaby być pomocna w apriorycznej ocenie samej informacji. Badania,
które doprowadziłyby do wyjaśnienia jak oceniać informację a-priori i co wpływa na kształtowanie się jej wartości, miałyby szczególną wartość dla ”konsumentów” informacji,
dostawców treści (tzw. ”kontentu”), decydentów i twórców systemów informacyjnych.
W naukach zajmujących się problematyką podejmowania decyzji25 , a więc procesów
opartych na wykorzystaniu informacji, jakość osiągania sukcesu decyzyjnego jest mierzona zwykle funkcją użyteczności. Jest to funkcja, która określa zależność między czynnikami wpływowymi a skutkiem decyzji liczonym w wymiarze przydatności dla decydenta. Poniżej na rys. 1 zamieszczono szkicową ilustrację hipotetycznej funkcji użyteczności, w której argumentem jest liczność informacji dostarczanych do wypracowania decyzji prowadzącej do osiągnięcia określonej wartości. Jednocześnie przedstawiono funkcję
obrazującą wzrost kosztów pozyskiwania kolejnych (tzw. marginalnych) informacji i sytuację, w której to pozyskiwanie staje się nieopłacalne. Oczywiście w rzeczywistości obie
te krzywe mogą mieć odmienne kształty, a nadto ich identyfikacja w praktycznych przypadkach nie jest łatwa. W ekonomii funkcja użyteczności ma charakter uporządkowanego
zbioru preferencji (Varian, ).
Podejmując problem określania wartości informacji, należy w pierwszym rzędzie
25
Teoria decyzji to wspólny obszar zainteresowań wielu różnych dziedzin nauki, obejmujący analizę i
wspomaganie procesu podejmowania decyzji. Korzystają z niej i rozwijają ją: kognitywistyka, matematyka, statystyka, psychologia, socjologia, ekonomia, zarządzanie, filozofia, informatyka, medycyna.
14
Rysunek 1: Hipotetyczne funkcje użyteczności i kosztów pozyskiwania informacji.
15
wyciągnąć wnioski z analizy specyficznych cech informacji, których – jak to wykazano
w rozdziale poprzednim – jest bardzo wiele. Dla potrzeb analizy wartości informacji istotne mogą być w szczególności niektóre z nich. Do nich należą przede wszystkim takie
jak:
• możliwość poprawnej oceny przydatności informacji po jej wykorzystaniu lub oszacownia przydatności na podstawie jej rzeczywistej zawartości26 (treści);
• zależność przydatności (wartości) od potrzeb, oczekiwań i zdolności percepcyjnej
odbiorcy;
• fakt, że informacja jest zazwyczaj kosztowna w produkcji i bardzo tania w reprodukcji;
• fakt, że koszt wytworzenia, ani wartość wytworzonej informacji nie mają odniesienia
do ilości (objętości) wytworzonego produktu.
Są to ważne cechy, powodujące jednak istotne trudności w ocenie wartości informacji
(Shapiro, Varian, 1999).
Znaczenie i wartość informacji to dwa najważniejsze kryteria jej waluacji, jednak
nie jedyne. Oprócz tego ocenia się pilność informacji (to znaczy jak szybko powinna ona
zostać uzyskana i wykorzystana), jej aktualność oraz jednoznaczność (niesprzeczność), –
ale także jej zrozumiałość i wiarygodność. Ta ostatnia cecha dotyczy z jednej strony wiarygodności źródła, z drugiej zaś – wiarygodności samej informacji. Ustalenie wiarygodności
ma kluczowe znaczenie dla dalszego operowania informacją, jej wykorzystania.
Wiarygodność źródła można ustalić na kilka sposobów. Przykładowo podmiot może
sprawdzić, jaka była jakość dotychczas przekazywanych danych przez podmioty z którymi
współpracował w przeszłości. Innym kryterium jest analiza motywu przekazania informacji. Jasny motyw zwiększa wiarygodność źródła (np. kandydat do pracy z jednej strony
chce jak najlepiej wypaść, z drugiej jednak wie, że gdy otrzyma już pracę, jego informacje
mogą być zweryfikowane). Z drugiej strony, brak motywu może wzbudzić podejrzenia.
Wiarygodność samych informacji ustala się na podstawie możliwości ich zweryfikowania. Im więcej niezależnych źródeł potwierdza otrzymaną informację, tym wyższa jest jej
wiarygodność. Przykład: informacja o planach przyjęcia nowej strategii sprzedaży przez
konkurenta może być potwierdzona przez inne informacje, być może pochodzące z niezależnych źródeł, np. dotyczące tworzenia miejsc pracy, zmian w składzie zarządu, rozpoczęcia budowy zakładów produkcyjnych, inwestycje w nowe technologie.
Każda z tych cech powinna być oceniana według ustalonej skali. Najwyższą wagę
otrzymają informacje najpilniejsze, najbardziej wiarygodne, aktualne a także kompleksowe, czyli spójne informacyjnie. Należy zatem dokonać odpowiedniego przetwarzania
26
Sama meta-informacja lub skrótowa informacja o pełnej treści nie daje możliwości poprawnej oceny
informacji.
16
informacji, które pozwoli nie tylko na ich ułożenie, lecz będzie pomocne również w ustaleniu priorytetów dla analityków. Warto jednak pamiętać, że przetwarzanie jest jedynie
wstępem do analizy i nie może jej zastąpić. Ocena informacji zgodnie z przedstawionymi
kryteriami ma jedynie ułatwić pracę analitykom.
Powyższe analizy, a w szczególności aspekty użytkowe informacji jako najbardziej
podstawowe dla analizowanej problematyki, wskazują na celowość podzielenia informacji
pod względem obszarów aktywności ludzkiej, których ona dotyczy. Można w ten sposób
wyróżnić informacje dotyczące działalności:
• gospodarczej (przedsiębiorczej): patrz np. McCaan, 1994; Jaworski, 2002;
• administracyjno-organizacyjnej: patrz np. Morrison, Cohen, 2005;
• naukowo-badawczej: patrz np. Topolski, 1972; Tappenden, 2004;
• kulturalnej: patrz np. Gudea, 2004;
• społecznej i politycznej: patrz np. Alexander, 2003; Wierzbicki, 2003;
Stosowanie odpowiednich sposobów wartościowania informacji w zależności od
dziedziny jej zastosowania, powinno istotnie ułatwiać wyznaczanie miar i wycenianie jej
wartości. Oczywiście, zazwyczaj informacje nie są zwiazane z tylko jednym obszarem
działalności. Ta sama informacja może być związana z kilkoma obszarami. Trzeba więc
wstępnie decydować w odniesieniu do jakiego obszaru działalności ta miara będzie wyznaczana.
Najogólniej rzecz biorąc, mogą być dwa rodzaje wartości: subiektywna i obiektywna.
Wartość subiektywna – jest wartością produktu dla danej osoby. Dla innej osoby ten sam
produkt może mieć zupełnie inną wartość, lub jej zgoła nie posiadać. Natomiast wartość
obiektywna jest zależna od użyteczności produktu liczonej na poziomie społeczeństwa,
wyznaczanej niezależnie od tego, jak oceniają go poszczególni członkowie społeczeństwa.
Teoretycznie i ogólnie wyróżnia się następujące sposoby oceniania wartości informacji
(Ahituv i Neumann, 1986):
• ocena normatywna,
• ocena realistyczna,
• ocena subiektywna.
17
0.2.1
Normatywna ocena wartości
Stosownie do pojęcia normy, oznaczającego m.in. ilość, miarę obowiązującą albo wymaganą w jakimś zakresie27 ; bądź zasadę postępowania w określonej dziedzinie,
normatywna miara wartości informacji oznaczałaby określenie wzorca28 (jednostki) do
którego odnoszono by wartościowanie różnorodnych informacji. Jak we wszelkich systemach normatywnych, w których oceny i normy szczegółowe wynikają z ogólniejszych
(naczelnych, wzorcowych, idealnych) przesłanek, musiałyby być takie przesłanki wyznaczone dla informacji, jakakolwiek by ona nie była. Jednocześnie system norm powinien
być minimalny, o czym mówi zasada ”brzytwy Ockhama”. Ze względu na różnorodność
wynikającą z faktu, że informacją można opisać dokładnie wszystko, co można zaobserwować – takich ogólnych przesłanek nie da się sformułować. Stąd oceny normatywne –
jeśli mogłyby być konstruowane, to jedynie dla bardzo jednorodnych grup informacji. Zatem nie miałyby cechy uniwersalności, jaka jest wymagana przy ocenie ekonomicznej, a
wobec tego miary normatywne w stosunku do informacji nie mają w obszarze wartości
zastosowania.
0.2.2
Realistyczna ocena wartości
Metody realistyczne, bazujące na oszacowaniu skutków użycia informacji są metodami ex-post i wobec tego nie nadają się do oceny treści informacji (Van Alsyne, 1999).
Metoda taka byłaby dobra, gdyby możliwe było rozpoznanie wartości możliwie wszystkich zastosowań informacji przy jednoczesnym ich skategoryzowaniu tak, by można było
poszczególnym kategoriom przypisać jakieś wartości uśrednione. Informacja jest bowiem
”dobrem doświadczanym”, tj. zwykle jej wartość jest oceniana dopiero po użyciu (Shapiro
i Yarian, 1999).
0.2.3
Subiektywna ocena wartości
Jeśli jednak przydatność dla użytkownika ma być podstawą oceny wartości informacji, to trzeba brać pod uwagę zależność od osoby i warunków. Z tych względów zajmiemy
się bliżej oceną subiektywną. Wartość informacji przypisywanej jej przez potencjalnych
użytkowników, tj. odczuwana, subiektywna wartość informacji oddziaływuje na popyt na
nią, kreuje rynek informacji, jest zatem krytycznym czynnikiem w społeczeństwie informacyjnym. (Meyer, 2005; Morrison, 2005).
Wzorce wykorzystania informacji i przypisywania jej wartości można znaleźć w
tradycyjnych studiach podejmowania decyzji w sytuacjach niepewności29 . Heurystyczne
eksperymenty (Tversky i Kahneman, 1982) jak i późniejsze badania (Kahneman i Lovallo,
27
Także regułę, przepis, wskazówę, nakaz, zakaz.
Stąd normalizacją nazywa się wprowadzenie norm, uregulowanie, standaryzację, typizację, ujednolicenie – a normatywem wskaźnik, wg którego ma być wykonywana jakaś praca lub norma.
29
Literatura w tym zakresie daje przesłanki zrozumienia trendów społeczeństwa informacyjnego.
28
18
1993) wskazują, że ludzie mają skłonność do ignorowania dostępnej informacji takiej jak
prawdopodobieństwa a-priori, wielkości próbek i podobne cechy wstępnie charakteryzujące. Natomiast, opierają swoje decyzje dotyczące wyboru informacji na innych subiektywnych przesłankach, takich jak reprezentatywność, dostępność, dostosowanie, zakotwiczenie (również przesłankach znanych łącznie jako heurystyki). Wcześniejsze eksperymenty
pokazały także, że ludzie zachowują się konserwatywnie i niedoszacowują wartości dostępnych wcześniej apriorycznych opinii (Branthwaite, 1975). W ostatnio prowadzonych studiach (Bastardi i Shafir, 1998) badano przypisywanie informacji codziennym decyzjom.
Uczestnicy preferowali poszukiwanie informacji i opieranie swoich wyborów na (obiektywnie) nieinstrumentalnych informacjach. Innymi słowy, ludzie przypisują subiektywnie
pozytywną wartość do obiektywnie bezwartościowych informacji. Teorie także wskazują,
że ludzie szukają informacji, gdyż sądzą, że jest to właściwy sposób postępowania (Feldman i March, 1981). Kształtuje to ”nadpopyt” na informację i skutkuje przypisywaniem
jej wysokiej subiektywnej wartości. Ludzie mają także skłonność do gromadzenia informacji ”na wszelki wypadek” przyszłej przydatności, co też prowadzi do zwiększania się
popytu (Van Alsyne, 1999). Występuje więc teoretyczna rozbieżność między badaniami
wskazującymi na niedowartościowanie informacji i badaniami wskazującymi na jej przewartościowanie.
Subiektywna wartość była badana eksperymentalnie dla bardzo wielu rodzajów dóbr
rynkowych (zwanych też dobrami prywatnymi) i nierynkowych (zwanych też dobrami
publicznymi). Interesującym wynikiem eksperymentalnych badań wartości subiektywnej
jest wykrycie zróżnicowania pomiędzy najwyższą kwotą jaką jest się skłonnym zapłacić za
dane dobro (Willingness To Pay – WTP) i najniższą kwotą jak może być uznana jako kompensata za odstąpienie tego dobra. Ta kwota jest zwana gotowością do przyjęcia rekompensaty (Willingness to Accept Compensation lub krócej – Willingness to Accept, WTA).
Te dwa pojęcia – gotowości do zapłacenia (WTP) oraz gotowości do przyjęcia rekompensaty (WTA) stanowią miarę pieniężną dobrobytu lub wartości dóbr nierynkowych dla
jednostki. Takimi przykładowo są dobra i usługi środowiskowe i dlatego też większość
ekonomistów opowiada się za ich stosowaniem, zwłaszcza miary WTP, w badaniach empirycznych związanych z wyceną środowiska. Stosuje się tu m. in. metodę wyceny warunkowej, której podstawą jest określenie, poprzez odpowiednie badania ankietowe, jakie kwoty
ludzie gotowi są zapłacić za dostęp do walorów środowiska (WTP) lub też otrzymać
jako rekompensatę za utratę możliwości korzystania ze środowiska (WTA). Metoda ta
jest szeroko stosowana przy ocenie skutków erozji gleb, hałasu, zanieczyszczenia wody i
powietrza (patrz: www.zb.eco.pl/zb/112/ekonomia.htm). Sumując wartości WTP np. dla
wszystkich gospodarstw domowych, można uzyskać wartość zmiany w poziomie jakości
środowiska (dostępności dobra) dla określonej społeczności. Te zależności można wyrazić także w sposób sformalizowany. Wykorzystuje się w tym celu funkcję użyteczności,
którą ekonomiści posługują się przy ustalaniu fizycznej miary dobrobytu. Wartością ekonomiczną dobra X jest zatem kwota, którą można zastąpić dobro przy stałym poziomie
użyteczności.
19
Tradycyjne ekonomiczne założenie sugeruje, że przy eliminacji efektu dochodowego
różnica między tymi wielkościami powinna być pomijalna (różnica powinna odpowiadać
kwocie odpowiadającej zmniejszającej się użyteczności marginalnej). Jednak eksperymenty z różnymi typami dóbr pokazują, że WTA jest znacząco wyższe niż WTP.
Z racji obserwowanych paraleli między przedmiotami analizy, wydaje się, że
metodologię WTA/WTP można stosować – jak dla innych typów dóbr – w celu zbadania
subiektywnej wartości informacji z zamiarem określenia charakterystyk informacji jako
dobra ekonomicznego. 30
Z definicji wartości WTA i WTP nie są ani normatywne, ani realistyczne. Są natomiast wartościami subiektywnymi, ponieważ odzwierciedlają osobistą, personalną percepcje wartości obiektu. Niezgodność WTA/WTP (tzw. ”Endowment Effect”) wywołuje
zjawisko obniżenia wolumenu transakcji. Dochodzi bowiem do mniejszej liczby transakcji,
niż to miałoby miejsce w normalnych warunkach ekonomicznych, jakie charakteryzują się
zbliżonymi wartościami WTA i WTP. Ale to niedostatek informacji powoduje wzrost
różnorodności WTA/WTP, co właśnie prowadzi do omawianego efektu zmniejszenia
rynku. I na odwrót, wielość informacji sprzyja wzrostowi liczby transakcji.
Informacja jest także ekonomicznym katalizatorem. Wzrost jej postrzeganej wartości
i wiążącego się z tym zapotrzebowania powinno być celem każdej rynkowo zorientowanej
organizacji dążącej do zwiększenia zainteresowania swoim produktem. Jest to szczególnie
prawdziwe w przypadku dostawców treści (kontentu). Ponieważ informacja jest często
kluczowym składnikiem dóbr rynkowych, podnosząc wartość tej informacji podnosi się
również ogólną wartość dóbr i zmniejsza niedostatek wolumenu wymiany.
Brak efektu zastąpienia występującego w przypadku informacji powinien wskazywać na znaczną rozbieżność między WTA i WTP w odniesieniu do tego dobra. Brak
taki jest naturalną cechą dobra doświadczanego, którego każdy element składowy jest
unikatowy. Z drugiej strony, w sytuacji istniejącego bogactwa informacji w Internecie i
łatwości oraz taniości dostępu do tych zasobów, powstaje skłonność poszukujących do
pozyskiwania informacji za darmo. Zjawisko to sugeruje, że informacji przypisuje się na
ogół raczej małą wartość subiektywną co powinno zbliżać do równości wartości WTA i
WTP. W świetle tej sprzeczności ważne są badania problemu WTA i WTP dla informacji,
które pomogłyby utworzyć podstawy dla dalszych badań czynników wpływających na te
wartości i inne istotne zagadnienia dotyczące ocen wartości informacji. Pierwszym interesującym zagadnieniem jest określenie w jakim obszarze wartości stosunku WTA/WTP
mieści się ten stosunek dla informacji. Wydaje się, że rozsądnym domniemaniem jest że
stosunek ten jest większy od jedności. Można także oczekiwać, że ma on wartość podobną
do dóbr rynkowych, zawierających zazwyczaj składnik niesamoistnej, – tj. użytej przy ich
wytwarzaniu – wartości informacji (Raban, Rafaeli, 2002).
30
Przedstawiony wyżej mechanizm ustalania wartości jest tożsamy zekonomicznym prawem popytu i
podaże , tj. ustalania cen w warunkach konkurencji.
20
0.2.4
Decyzyjny model oceny wartości
Jak wspomniano wcześniej, wartość informacji jako dobra niesamoistnego najlepiej
określać pośrednio, w odniesieniu do skutków spowodowanych wyborem decyzji celowej,
w której kształtowaniu owa informacja była czynnikiem sprawczym. Decyzja celowa jest
więc opierana na hipotezie celowej C, tj. hipotezie odnoszącej się do możliwości osiągnięcia celu przy uwzględnieniu informacji będącej oceną stanu sytuacyjnego, mającego
bezpośredni wpływ na wynik decyzji celowej. W ujęciu matematycznym, poprawność oceny stanu istniejącego zwykle sprowadza się oszacowania jej prawdopodobieństwa, tj. do
ujęcia probabilistycznego (patrz np. Wierzbicki, Wydro, 2006). Zatem C jest zmienną
losową z możliwymi wartościami c ∈ C, a możliwe działania d (decyzje) są reprezentowane przez zmienną decyzyjną D. Ujmując to formalnie, mówi się, że stany i działania
(C i D) są domenami zmiennych c i d.
Każdą zmienną losową charakteryzuje pewien rozkład prawdopodobieństwa jej
wartości (stanów), natomiast zmienna decyzyjna w opisywanym modelu jest wielkością
deterministyczną i jest określana przez podmiot podejmujący decyzję. Skutkowi akcji
podjętej przez decydenta w kontekście istniejącej sytuacji (stanie sytuacyjnym) mogą
być przypisane pewne wartości lub użyteczności, reprezentujące poziom ”pożądalności”
skutków. Jak wyżej wskazywano, poziomy satysfakcji z rzeczywiście osiągniętego skutku
mogą być opisane przy pomocy funkcji użyteczności. Uogólniając można przyjąć, że wpływ
działania czynników hipotezy celowej, tj. stanu c i podjętej decyzji d na ową korzyść, może
być odwzorowany funkcją użyteczności U (d, c).
Zgodnie z zasadami teorii racjonalnych decyzji, decyzją optymalną jest podejmowanie
takiego działania, które maksymalizuje oczekiwaną wartość U (d, c) przy danej wiarygodności (znanej funkcji rozkładu) odnośnie do stanu sytuacyjnego. Zatem, jeśli jest
znany rozkład wartości p(c) zmiennej losowej C, to wartość oczekiwana użyteczności jest
określona wzorem:
EU (C) =
X
p(c)U (d, c)
(2)
c∈C
Ponieważ skutki działań podejmowanych w wyniku poszczególnych decyzji mogą
różnić się między sobą, to należy podejmować takie decyzje, które pozwolą maksymalizować użyteczność. Należy więc wybierać w danej sytuacji c taką decyzję, która zapewni
maksymalną wartość oczekiwaną użyteczności:
EUmax (C) = max
d∈D
X
p(c)U (d, c)
(3)
c∈C
W wielu przypadkach nie daje się wprost obserwować stanu sytuacyjnego C
odnoszącego się do hipotezy celowej. Trzeba więc wnioskować na podstawie innych obserwowalnych przesłanek, mogących dostarczyć jakąś wiedzę w odniesieniu do hipotezy
celowej. Należy wówczas posłużyć się koncepcją zmiennej wskaźnikowej, tj. innej wielkości
która w jakiś sposób jest powiązana z hipotezą celową. Oznaczymy ją przez I, jej wartości
21
przez i, a przyjmując, że jest to zmienna losowa – jej rozkład prawdopodobieństwa przez
p(i). Przyjmując, że znane jest prawdopodobieństwo łączne zależności I oraz C, można
określić rozkłady prawdopodobieństwa zmiennych I oraz C, a także prawdopodobieństwa
warunkowe p(I|C) i p(C|I). W praktyce, łączne prawdopodobieństwa mogą być efektywnie wyznaczane za pmocą bayesowskich sieci wiarygodności (patrz np. NN, 2004), przy
czym warto wskazać, że istnieją algorytmy wyznaczające estymaty takich rozkładów prawdopodobieństw na ich podstawie.
Załóżmy, że zachodzi potrzeba wykorzystania takich wskaźników i że pozyskanie
wiedzy o ich stanie wiąże się z kosztem KI . Mamy wówczas do czynienia z koniecznością
podjecia decyzji pomocniczej odnośnie do pozyskiwania informacji w celu umożliwienia
wypracowania decyzji celowej. Zachodzi pytanie jakie wskaźniki możemy i powinniśmy
pozyskać kosztem posiadanych zasobów? Dla podjęcia takiej decyzji pomocniczej trzeba
określić wartość informacji wnoszonej przez wskaźniki na rzecz hipotezy celowej.
Wartość informacji użytej jako tu zmienna wskaźnikowa może być określona jako
funkcja wyrażająca różnicę między użytecznością uzyskaną wskutek dwu strategii: wyboru
optymalnego działania z uwzględnieniem zmiennej wskaźnikowej i wyboru sposobu działania bez uwzględnienia tej informacji. W pierwszym przypadku wartość oczekiwana działania optymalnego jest określona zależnością:
X
EUm (C|i) = max
d∈D
p(c|i)U (d, c)
(4)
c∈C
Ponieważ skutek uwzględnienia zmiennej wskaźnikowej I nie jest z góry znany, należy
obliczyć wartość oczekiwaną użyteczności uśredniając po wszystkich możliwych wartościach I. Zatem wartość oczekiwana maksymalnej użyteczności w przypadku pierwszej
strategii wynosi:
EUm (C|I) =
X
p(i)EUm (C|i)
(5)
i∈I
a w przypadku drugiej
EUm (C)
(6)
W I(C|I) = EUm (C|I) − EUm (C)
(7)
Wartość informacji wynosi zatem:
Uwzględniając koszt uzyskania informacji wskaźnikowej jej wartość netto wyniesie:
W Inet (C|I) = EUm (C|I) − EUm (C) − KI
(8)
gdzie KI jest kosztem pozyskania informacji o stanie I.
Częściej spotykaną postacią tej zależności jest równanie 9, w którym ri jest zmienną
wskaźnikową (informacją), Ua,j – funkcją użyteczności, a Θj – stanem otoczenia. Drugi jej
22
człon określa wartość użyteczności osiągana przy decyzji nie uwzględniającej informacji.
Nie uwzględniono tu także kosztu uzyskania informacji.
EV I =
k
X
i=1
p(ri ) max [
1¬a¬l
z
X
Ua,j p(Θj |ri )] − EU (d∗a )
(9)
j=1
Podstawiając oznaczenia stosowane wyżej, otrzymamy wzór:
EV I = E(maxE(U (d, S|i), d ∈ D) − maxE(U (d, S)|i), d ∈ D
23
(10)
0.3
0.3.1
Wycena wartości niematerialnych
Rola informacji w ekonomii
Ekonomia, czyli najogólniej rzecz biorąc nauka zajmująca się rozdysponowaniem
ograniczonych zasobów pomiędzy nieograniczone potrzeby ludzkie, nierozerwalnie wiąże
się z zagadnieniami dotyczącymi informacji. Po pierwsze, informacja (o czym wspomniano już wcześniej) może być traktowana jako jeden z tych czynników wytwórczych,
który należałoby wykorzystać jak najbardziej optymalnie. Po drugie, informacja jest tak
ważnym zasobem, że w realnym świecie staje się jednym z podstawowych czynników
branych pod uwagę przez decydentów podejmujących działania rynkowe. Z drugiej strony
jest ona uznawana za dobro specyficzne, częściowo podobne do dóbr publicznych, a częściowo rządzące się własnymi prawami (np. każda informacja jest inna i nie można jej
ocenić przed dokonaniem zakupu).
Dostęp do pełnej informacji, jaki zakłada się w wielu podstawowych modelach ekonomicznych, nie występuje w rzeczywistym świecie. Ekonomia modyfikuje więc swoje teorie, podejmując problem braku pełnej informacji o produkcie, jakości usługi,
czy konkurentach. Niepełna informacja, razem z niepewnością wpływają na ryzyko
prowadzenia działalności gospodarczej oraz na ryzyko zawierania kontraktów i realizacji
umów. Daje to wyjaśnienie wielu zjawisk, które dotychczas (z punktu widzenia ekonomii
klasycznej) były niezrozumiałe. Wszystko to, czego do tej pory nie udało się wytłumaczyć i wyliczyć prostym ekonomicznym rachunkiem ”cenowo-ilościowym”, uzyskało
logiczne uzasadnienie. Obszar poruszanych zagadnień stawał się coraz większy i od lat
70. XX w. wyodrębniony został jako osobny rodzaj ekonomii, tzw. ekonomia informacji
(Saczuk, 2003), której elementy zawiera organizacja rynku. Wśród podstawowych zidentyfikowanych dotychczas przez ekonomistów problemów niepełnej informacji (asymetrii
informacji), najpopularniejsze są:
• teoria ”pryncypał-agent”;
• sygnalizowanie;
• monitorowanie;
• system bodźców;
• selekcja negatywna;
• pokusa nadużycia.
Teoria pryncypał-agent dotyczy podstawowego stosunku pracodawca-pracownik.
Asymetria informacji, z jaką mamy w tym przypadku do czynienia, polega na pełnej informacji pracownika na temat zaangażowania i rzetelności wykonania powierzonej mu pracy.
Takiej wiedzy brak pryncypałowi, który musi wprowadzić narzędzia wspomagające (np.
24
karty oceny pracownika), pozwalające mu uzyskać choć część posiadanych przez agenta
informacji. Podstawą zaistniałego w teorii konfliktu jest brak pełnej informacji i różnica
celów, do których dążą podmioty będące ze sobą w stosunkach zwierzchnik-pracownik.
Sygnalizowanie, (ang. signaling), jest drugim przykładem sytuacji, w którym
ekonomia porusza problem asymetrii informacji. Niejednokrotnie zdarza się, że informacja uzyskiwana od lepiej poinformowanej osoby jest niewiarygodna – np. zapewnienia
sprzedawcy samochodu o jego niezawodności, lub deklaracje pracownika o swojej produktywności. Czy oznacza to, że dopiero empiryczne sprawdzenie pozwoli zweryfikować
otrzymane informacje? Otóż teoria ekonomii pokazuje, że można jeszcze ”czytać między
wierszami”, czyli właściwie odbierać sygnały wysyłane przez podmioty obciążone konsekwencjami asymetrii informacji (czyli w naszym przypadku przez uczciwego pracownika, czy uczciwego sprzedawcę samochodu). Przykładem takich sygnałów jest dawanie
gwarancji na sprzedawany produkt, poszczycenie się przez pracownika konkretnymi kwalifikacjami, wykształceniem, itp.
Monitorowanie (screening), to określenie działania np. podejmowanego na rynku
pracy przez pracodawcę i umożliwiające mu rozróżnienie typów pracowników. Stosowane
przez pracodawcę odpowiednie rodzaje kontraktów, pozwolą mu wyselekcjonować właściwych pracowników. System bodźców stosują także firmy sprzedające różne pakiety usług
(np. firmy telekomunikacyjne, dla których wybór przez klienta określonej oferty, oznacza
ujawnienie swojego profilu konsumenckiego).
Nie zawsze jednak w gospodarce chodzi o pozyskanie nowych pracowników lub
klientów. Najczęściej pracodawcy chcą zmotywować do pracy dotychczas zatrudniany
personel i wówczas stosują tzw. system bodźców. Poprzez stosowanie różnego rodzaju
ofert, przy niepełnej informacji o swoim pracowniku, są w stanie uczynić jego pracę
bardziej produktywną. Najpopularniejszym bodźcem wykorzystywanym przez współczesnych menadżerów jest uzależnianie ostatecznej płacy od osiąganych wyników. Im większe
zaangażowanie pracę, tym lepsze są osiągane rezultaty, a tym samym wyższe wynagrodzenie końcowe.
W kolejnym modelu ekonomicznym, pokazującym wpływ informacji na gospodarkę,
czyli w modelu selekcji negatywnej, dobra niższej jakości wypierają z rynku dobra wysokiej jakości. H. R. Varian (2002) podaje za przykład takiego zjawiska rynek ubezpieczeń.
Zakładając, że na niektórych terenach kradzież występuje z większym prawdopodobieństwem, firma ubezpieczająca ustala dla takich terenów wyższe stawki ubezpieczeniowe.
Gdyby wysokość opłat została uśredniona i zrównana, wówczas ludzie z obszarów mniej
zagrożonych, przestaliby się ubezpieczać. Innymi popularnymi w ekonomii przykładami
takiego zjawiska jest prawo Kopernika31 i rynek ”cytrynek” Ackerlofa32 .
Duże znaczenie w teorii ekonomii ma pokusa nadużycia (ang. moral hazard). Istnienie pokusy nadużycia wynika z asymetrii informacji oraz niedoskonałości bądź kosztowności systemu monitorowania zachowań jednostek. Nie pilnowani pracownicy są skłon31
32
”Pieniądz gorszy wypiera pieniądz lepszy.”
”Market for lemons”, czyli rynek samochodów używanych.
25
ni bumelować zamiast pracować, a ubezpieczeni ludzie podejmują bardziej ryzykowne (od
nieubezpieczonych) działania.
0.3.2
Znaczenie informacji w przedsiębiorstwie
W poprzednim paragrafie pokazano, że informacja ma w ekonomii bardzo duże
znaczenie. W ujęciu ekonomicznym informacja sama w sobie nie nastręcza problemów
– pojawiają sie one dopiero w przypadku niedoinformowania, czyli asymetrii. Z punktu widzenia przedsiębiorstwa jest podobnie – każde przedsiębiorstwo dąży do zdobycia
unikalnej na jakiś temat wiedzy, stającej się źródłem przewagi konkurencyjnej. Opracowanie nowej technologii, wiedza na temat możliwości danego rynku zbytu, informacja
dotycząca przyszłych zachowań konkurentów to tylko nieliczne przykłady świadczące o jej
dużym wpływie na rywalizację pomiędzy podmiotami rynkowymi. Każda decyzja podejmowana w zmieniającym się środowisku gospodarczym, wymaga zebrania i przetworzenia
pewnych informacji. Jak pisze dr Dorota Jelonek:
Rola informacji w zarządzaniu (...) polega na redukcji niepewności, oszacowaniu wielkości ryzyka podejmowanych decyzji oraz ocenie szans i zagrożeń związanych z
funkcjonowaniem przedsiębiorstwa na rynku. W sferze nauk o zarządzania informacja oznacza wiedzę potrzebną do osiągnięcia celów organizacji.
Ale informacje potrzebne firmie, dotyczą nie tylko otoczenia i elementów
zewnętrznych firmy. Zdaniem M. E. Porter’a przewaga konkurencyjna (do której dążą
przedsiębiorstwa) jest lepszym opanowaniem pewnych kompetencji decydujących o sukcesie w danej branży i znajduje się wewnątrz organizacji. W każdym przedsiębiorstwie, a
szczególnie we współczesnej dobie informatyzacji, duże znaczenie mają informacje zawarte
wewnątrz organizacji, najczęściej w postaci posiadanej i przekształcanej przez pracowników wiedzy. Pozyskanie, a następnie utrzymanie pracowników, którzy w odpowiednim
momencie będą umieli wykorzystać posiadaną przez siebie wiedzę, staje się jednym z
podstawowych czynników realizacji strategii przedsiębiorstwa, a zarządzanie informacją
i kapitałem intelektualnym firmy jest jedną z najczęściej identyfikowalnych determinant
wzrostu konkurencyjności przedsiębiorstw. Zauważył to P. Kotler pisząc, że:
Dobre zarządzanie biznesem to zarządzanie jego przyszłością, to zarządzanie informacją.
Umiejętne zarządzanie informacją jest możliwe, jeśli kadra kierownicza będąca
równocześnie kadrą ”menedżerów informacji”, zarządza na wszystkich szczeblach: operacyjnym, taktycznym i strategicznym.
0.3.3
Metody szacowania wartości niematerialnych
Informacja jest aktywem niematerialnym i trudno mierzalnym i za taki uznawana
jest w ekonomii. Przypomnijmy, że w odróżnieniu od aktywów mierzalnych, aktywa
niemierzalne są trudniejsze do skopiowania dla konkurentów, co powoduje, że niejednokrotnie stają się one siłą przewagi konkurencyjnej. Dodatkowym problemem jest to,
26
że wartość owych aktywów zależy od osób z nich korzystających – np. informacja cenna
dla jednego podmiotu gospodarczego może okazać się bezwartościowa dla innego. Nabierają one wartości dopiero w zestawieniu z innymi aktywami. Ponadto, rzadko bezpośrednio
wpływają na wynik finansowy – pracują pośrednio poprzez złożony łańcuch przyczynowoskutkowy. W przedsiębiorstwie wiedza, informacja, czy aktywa niemierzalne zawierają się
w kapitale ludzkim, informacyjnym i organizacyjnym33 i z tego względu rozpatruje się
je poprzez te elementy. Chociaż z samej charakterystyki aktywów niemierzalnych można
by przypuszczać, że nie daje się ich zobrazować danymi ilościowymi, to jednak istnieją
pośrednie sposoby szacowania ich wartości dodanej w firmie. Pośredniość owych metod,
to m. in. mierzenie wpływu aktywów niematerialnych na firmę, czy badanie efektywności
zarządzania tymi aktywami. Poniżej przedstawiono najpopularniejsze z metod.
Współczynnik Stassmana
Jedną z podawanych przez literaturę metod oceny kapitału intelektualnego w przedsiębiorstwie jest współczynnik Stassmana. Sprowadza się on do wzoru określającego produktywność informacyjną P I (Bartnicki, Strużyna):
P I = Z/K
(11)
gdzie: Z - zwrot na zasobach intelektualnych (różnica pomiędzy zyskiem po opodatkowaniu a kosztami kapitału), K - koszty zarządzania.
Im wyższa wartość tego wskaźnika, w tym lepszej sytuacji jest przedsiębiorstwo.
Skandia Navigator
Najbardziej znaną firmą zajmującą się pomiarem wiedzy i zarządzania nią w przedsiębiorstwach jest Skandia. Swój pierwszy wewnętrzny pomiar opublikowała ona w 1997
roku na podstawie metodologii zaproponowanej przez Edvinsson’a i Malone. Dalsze prace
badawcze firmy opierały się o ów model, szczególnie w sensie wartości organizacyjnych
i działalności. Założeniem tego modelu jest podział kapitału intelektualnego firmy na:
kapitał ludzki, strukturalny oraz kapitał ”konsumencki” (czyli wszelkiego rodzaju relacje z klientami). Wczesne koncepcje proponowanego rozwiązania, skupiały się na pięciu
obszarach: finanse, klienci, procesy, odnowienie i rozwój oraz kapitał ludzki. Ostatnie
modyfikacje dzielą kapitał intelektualny już tylko na kapitał ludzki i strukturalny. W
skład tego ostatniego wchodzi kapitał konsumencki i organizacyjny, do którego z kolei
zaliczamy m.in. kapitał innowacyjny (Malhotra, ).
33
Kapitał ludzki: umiejętności, talenty, wiedza i pracownicy posiadani przez firmę; Kapitał informacyjny: bazy danych, system informatyczny, sieci, infrastruktura technologiczna; Kapitał organizacyjny:
kultura organizacyjna firmy, przywództwo, utożsamianie się pracowników z celami firmy, zdolność do
dzielenia się wiedzą.
27
Balanced Scorecard
Inna koncepcja, to ”Balanced Scorecard” (Kaplan, Norton, 2004), czyli strategiczna
karta wyników (zrównoważona karta wyników), która systematycznie mierzy strategiczną
gotowość (strategic readiness): kapitał ludzki, informacyjny i organizacyjny firmy. Kapitał
ludzki mówi o tym, czy pracownicy mają odpowiedni poziom kwalifikacji dla potrzeb
wewnętrznych procesów firmy, w jakich biorą udział. Ogólnie, metoda balanced scoredcard
uznawana jest za ”rewolucyjną metodę zarządzania strategicznego” (Friedag, Schmidt,
2003), ale szybki rozwój nie ogranicza jej tylko do pomiaru i monitorowania sytuacji w
przedsiębiorstwie.
Mierzenie typu balanced scoredcard składa się z następujących etapów:
• wyodrębnienie procesów strategicznych,
• podział stanowisk w poszczególnych procesach,
• określenie profilu kompetencji,
• wyznaczenie optymalnej liczby pracowników na danym stanowisku
• procentowy udział stanu istniejącego względem pożądanego (np. jeśli wymagana
liczba pracowników na danym stanowisku to 100, a w firmie tę pozycję zajmuje 40
osób, to gotowość kapitału ludzkiego w tym fragmencie firmy wynosi zaledwie 40%).
Kapitał informacyjny jest miarą dopasowania infrastruktury teleinformatycznej do
wspierania procesów wewnętrznych. Dwa pierwsze etapy pokrywają się z przedstawionymi
powyżej, przy omawianiu kapitału ludzkiego. Następnie należy:
• pogrupować wszystkie rodzaje aplikacji (przekształceniowe, analityczne, wspierające
transakcje),
• wymienić elementy infrastruktury wpierające poszczególne procesy,
• przypisać wszystkim pozycjom wartości w skali 1-6 (przy czym im mniejsza liczba,
tym lepsza sytuacja).
Na koniec wylicza się średnią dla każdego procesu osobno, uzyskując w ten sposób
porównywalny obraz wszystkich procesów34 .
Najtrudniej mierzalnym aktywem jest kapitał organizacyjny, gdyż ma on pewne
cechy, które najlepiej rozpatrywać osobno. Tak więc powinno się:
• wydzielić: kulturę, przywództwo, zgodność celów poszczególnych pracowników i
pracę zespołową,
34
Oczywiście stosowane są także inne metody pomiarowe - głównie ankiety wśród pracowników i konsumentów.
28
• do każdej cechy przypisać cele strategiczne oraz wskaźniki, którymi planuje się
mierzyć osiągnięcie danego celu i wartości, jakie zamierza się osiągnąć,
• na zakończenie należy podać faktyczną realizację planowanych wyników oraz ocenić,
które udało się zrealizować.
Oczywiście strategiczna karta wyników nie przelicza wartości aktywów niematerialnych na konkretne wielkości pieniężne. Przedstawia raczej istotność tychże w kształtowaniu wartości firmy, ale ze względu na osiągane przez balanced scorecard rekordy
popularności, nie można pominąć jej w rozważaniach niniejszego opracowania.
Model Sveiby’ego
Metoda Sveiby’ego (Sveiby, 2002), stworzona w 1997 roku, zwana bywa monitorowaniem aktywów niemierzalnych. Autor dzieli aktywa niemierzalne na trzy typy, które
rozliczają niezgodność wartości księgowej z wartością rynkową firmy. Istniejąca ”nadwyżka”, która nie jest uwzględniona w wartości księgowej, jest w omawianym modelu przypisywana kompetencjom pracowników oraz wewnętrznej i zewnętrznej strukturze firmy.
Podczas gdy w modelu Skandia Navigator kultura i rodzaj zarządzania traktowane były
jako część kapitału ludzkiego, Sveiby zalicza je do struktury wewnętrznej. Teoria ta zakłada, że ludzie są tylko dobrymi agentami, a wszystkie czynniki w firmie wynikają z działań
ludzkich. Stosowanie tego modelu ma pewne specyficzne uwarunkowania, a czynniki w
nim stosowane, określane są metodą zero-jedynkową (np. dobry – zły). Nie zawsze jest to
właściwe, gdyż pomija pewną specyfikę organizacji działających na rynku.
Indeks IC i model HVA
Roos (Pike, Roos, 2000) z grupą naukowców, w 1997 r. zaproponowali indeks IC (Intelectual Capital), który łączyłby wszystkie indywidualne czynniki w jedną porównywalną
wielkość, a nie jak ówczesne modele – traktował każdą cechę osobno. Następnie ci sami
ludzie uznali, że wąska perspektywa spojrzenia na aktywa, wykorzystująca tradycyjne
metody rachunkowości, nie jest najlepsza z punktu widzenia zarządzania i strategii. Z tego
względu zaproponowali HVA (Holistic Value Aproach), który opiera się na wspomnianych
wyżej przemyśleniach.
Technology Broker Model
Model rozwinięty przez Brooking’a w 1996 roku, dzieli środki firmy związane z wiedzą
na cztery grupy: aktywa skoncentrowane w ludziach, aktywa w ujęciu infrastrukturalnym,
własność intelektualną i aktywa rynkowe. Do każdej z wspomnianych kategorii jest odrębny kwestionariusz dotyczący zmiennych związanych ze specyficznymi aktywami. W przeciwieństwie do pozostałych ujęć, Technology Broker Model rozdziela kapitał strukturalny
(czy wewnętrzny) na aktywa w ujęciu infrastrukturalnym i własność intelektualną.
29
Wskaźnik Tobina Q
Inną (pośrednią) miarą niematerialnych aktywów przedsiębiorstwa jest wskaźnik Q
Tobina, będący stosunkiem rynkowej wartości przedsiębiorstwa do kosztu odtworzenia jego
aktywów materialnych. Im większa wartość tego wskaźnika, tym wyższy udział aktywów
niematerialnych w tworzeniu wartości firmy.
EVA (economic value added)
Economic Value Added (EVA), czyli ekonomiczna wartość dodana jest miernikiem
wyników przedsiębiorstwa, pomniejszonych o koszty całego kapitału zaangażowanego w
firmę. Stopa zwrotu z całego zainwestowanego kapitału musi więc przewyższać jego koszt.
Ogólny wzór EVA wma postać następującą:
EV A = N OP AT − W ACC ∗ KAPITAŁ
(12)
gdzie: NOPAT – zysk operacyjny netto po opodatkowaniu; WACC – ważony koszt kapitału; KAPITAŁ – suma kapitału własnego i obcego.
Jaka w takim razie jest rola EVA w szacowaniu wartości aktywów niemierzalnych?
Otóż zawierają się one w koszcie zaangażowanego kapitału i ich wartość dodana jest składnikiem ogólnej wartości dodanej całego przedsiębiorstwa. Stosowanie wskaźnika EVA osobno, tzn. bez porównań z wynikami otrzymanymi innymi metodami, może doprowadzić
do błędnych wniosków – wartość EVA nie zawiera odpowiedzi na pytanie, jaki jest udział
aktywów niematerialnych w wartości przedsiębiorstwa. Dlatego wskaźnik ten należy korygować o inne dostępne dane i dopiero na tej podstawie ocenić można znaczenie aktywów
niematerialnych dla danego przedsiębiorstwa.
Wartość rynkowa do księgowej
W definicji gospodarki wolnorynkowej rynek sam dyktuje ceny. W związku z tym
kapitał intelektualny można szacować także za pomocą reakcji rynkowych, a dokładniej
poprzez różnicę między wartością rynkową a księgową kapitału własnego przedsiębiorstwa.
Chociaż rynek kapitałowy wycenia niematerialne aktywa, to nie ma jednolitej procedury,
która pozwoliłaby ocenić i porównać te wielowymiarowe zasoby.
Wewnętrznie wytworzony ”goodwill”
Wartość kapitału intelektualnego w tej metodzie (Dobija, 2003) jest kapitalizowaną
kwotą nadwyżki zysku ponad wartość graniczną stopy zwrotu.
ROAH
ROAH, czyli stopa zwrotu na aktywach rzeczowych i ludzkich jest innym z mierników
kapitału i aktywów intelektualnych firmy. ROAH jest ilorazem wartości dodanej i sumy
30
kapitału ludzkiego i rzeczowego, działających w danym przedsiębiorstwie. Ogólny wzór
przyjmuje zatem postać:
ROAH = (Z + T + M + O + W )/(A + H)
(13)
gdzie: Z - zysk netto, T - podatki, M - amortyzacja, O - odsetki, W - koszty pracy, A wartość aktywów firmy, H - kapitał ludzki osób zatrudnionych w firmie.
Jeżeli wartość wskaźnika przekracza wartość graniczną (która jest mniej więcej równa
premii za ryzyko) wówczas w mianowniku ułamka dodać należy jeszcze kapitał intelektualny firmy oznaczony literą I. W ten sposób jedyną niewiadomą we wzorze pozostanie I,
który można wyliczyć poprzez proste przekształcenie matematyczne.
0.4
Wnioski
Informacja staje się coraz bardziej czynnikiem kreującym nowe wartości, w tym
także ekonomiczne, o dużym znaczeniu gospodarczym. Badania jej wpływu na gospodarkę będą niewątpliwie postępowały i można zasadnie spodziewać się, że w ich wyniku
będzie coraz bardziej doceniane jej znaczenie jako zasobu. Pociągnie to prawdopodobnie za soba bardziej rygorystczne zasady jej dystrybucji. Będzie to powodowało potrzebę
odpowiedniego zabezpieczania obrotu informacją w interesie jej właścicieli i dysponentów, a stąd nowych wymagań odnoszących się do systemów gromadzenia, przetwarzania
i przesyłu informacji.
Jak wynika z przeprowadzonych analiz, (ale także już nawet z ogólnego oglądu sytuacji), całość tego, co jest nazywane informacją, może być skategoryzowana stosownie do
aktywności ludzkiej, której dotyczy. Zatem, wartościowanie informacji powinno być zależne od jej charakteru rozumianego w sensie tej kategoryzacji. Nie każda informacja musi
więc mieć walor rynkowy, a stąd jej wartość może być oceniana w różnych kategoriach
wartości. Wartości te formalnie można opisać za pomocą mniej lub bardziej arbitralnych skal użyteczności, i takie postępowanie odnośnie ocen informacji wydaje się być
najbardziej właściwe.
Należy zatem tworzyć miary dostosowane do charakteru informacji, ale też uwzględniające cel, dla którego ocena ta jest przeprowadzana. Jeśli np. celem jest badanie związku
między ogólnie rozumianą wartością informacji a metodami i środkami jej gromadzenia
oraz przesyłu w czasie lub przestrzeni, to podstawowym wyznacznikiem jest poszukiwanie relacji między wartością informacji a kosztami operacji gromadzenia i przesyłu
oraz przetwarzania. Przy niezbyt zaawansowanym krajowym potencjale badawczym w
tej dziedzinie, pozostaje zasadne przede wszystkim śledzenie światowego rozwoju badań i
możliwe aktywne włączanie się w istotne nurty badawcze, stosownie do krajowych potrzeb
i możliwości. Z tego też względu, dla wygody bardziej zainteresowanego problematyka
Czytelnika, zamieszczono względnie szeroką listę bibliograficzną.
31
Bibliografia
1. Ahituv N.: Assesing the value of Information: Problems and approaches, Proceedings
of ICIS-89, 1989
2. Alexander T.M.: Measuring the Value of Geo-spatial Information: Critical Need
or Fools Errand?, Proceedings of the 3 Biennial Coastal GeoTools Conference,
Charleston, 2003
3. Arrow K.J.: Economic welfare and the allocations of resources for invention, In R.
R. Nelson (ed.)– The rate and Direction of Inventive Activity, Princeton Univ. Press,
1962
4. Bartnicki M, Strużyna J.: Przedsiębiorczość i kapitał intelektualny, za Michna A.,
Przegląd koncepcji kapitału intelektualnego przedsiębiorstw
5. Bell D.: Thre Comming of Post-Industrial Society. A venture in social forecasting,Basic Boolks, New Yourk, 1973
6. Blokdijk P., Blokdijk R.: Planning and Design of Information Systems, Academic
Press, London (1987)
7. Conrad J.M.: Quasi-Option Value and the Expected Value of Information,
8. Danziger J., Jennings J.S., Park S.C.: Assesing the Value of Information and Communications Technology Training, UCLA, Irvine, Paper No 75, 1999
9. Davis G.B., Olson M.H.: Management Information Systems, McGraw-Hill, 1984
10. De Hoog R., Wilkins J., Van Wegen B.: Understanding and Valuing Knowledge
Assets: Overview and Method
11. Dobija D., Problematyka kosztów ryzyka, Zeszyty Teoretyczne Rady Naukowej
SKwP, Warszawa 1998
12. Dobija D., Dobija M.: Dowód na istnienie kapitału intelektualnego, MBA 4/2003
13. Dobija M.,: Kapitał ludzki i intelektualny w aspekcie teorii rachunkowości, Przegląd
Organizacji, nr 1
14. Drozd I., Miczyńska-Kowalska M.: Kapitał ludzki w społeczeństwie informacyjnym,
BG AGH
15. Dziuba D.T.: Gospodarki nasycone informacją i wiedzą, Uniwersytet Warszawski,
Warszawa, 2000
32
16. Eeckhoudt L., Godfroid P.: Risk Aversion and the Value of Information, Journal of
Economic Education, Fall 2000
17. Firestone J.M.: Estimating Benefits of Knowledge Management Incentives: Concepts, Methodology and Tools, Knowledge and Innovation Journal of the KMCI,
2001
18. Friedag H.R., Schmidt W.: My Balanced Scoredcard - Moja Strategiczna Karta
Wyników, C.H. Beck 2003
19. Glassborow D., Caccetta L., Davis C., Rehbock V.: Estimating the Value of Intelligence, Surveillance and Reconnaissance in Manoeuvre Warfare
20. Greenstein G.: Lack of information and the Productivity Paradox,
21. Grzesiowski M.: Wiedza jako wartość dodana w zarządzaniu przestrzenią marketingową, Instytut Organizacji i Zarządzania, Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu
22. Gudea S.W.: Media Richness and the Valuation of Online Discussion Support Systems, Proceedings of the Annual Conference of the Southern Association for Information Systems, 2004
23. Hammitt J.K., Shlyakther A.I.: The Expected Value of Information and the Probability of Surprise, Risk Analysis, Vol. 19 No. 1, 1999
24. Hazen G.B., Sounderpandian J.: Expected-Utility Preference Reversals in Information Aquisition, working paper, Northwestern University, 1998
25. Hubbard D., Everything is measurable, CIO 1997
26. Jaworski M.: Wywiad gospodarczy na wewnetrzny użytek, http://www.comartin.pl,
2002
27. Kaplan R., Norton D.: Measuring the Strategic Readiness of Intangible Assets, Harvard Business Review, February 2004
28. Ling M.J., Aughenbaugh J.M., Paredis C.J.J.: Managing the Collection of Information under Uncertainty using Information Economics, Journal of Mechanical Design,
MD-05-1356, 2005
29. Lyman P., Varian H.L.: How Much Information?, UCLA, Berkeley, 2000
30. Malhotra Y.: Measuring knowledge assets of Nation: Knowledge Systems for Development, New York 2003
33
31. Machlup F.: The Production and Distribution of Knowledge in the United States,
Princeton University Press, 1962
32. Macgregor G.: The Nature of Information in 21st Century: Conundrums for the
Informatics Community?, Library Review, Vol. 54, No. 1, 2005
33. Malhotra Y., Measuring knowledge assets of a Nation: Knowledge Systems for Development
34. McCann J.M.: Adding Product Value Through Information, www.duke.edu/ mccann/infovalu.htm, 1994
35. Meyer H. W. J.: The nature of information, and the effective use of information in
rural development, Information Research, Vol. 10 No. 2, 2005
36. Morrison C.T, Cohen P.R.: Noisy Information Value in Utility-based Decision Making, Workshop on Utility-based Data Mining, Chicago, 2005
37. Murdick, R.G., Munson, J.C., MIS Concepts and Design, (second edition), Prentice
Hall, 1986
38. NN About Bayesian Belief Networks, Charles River Analytics, Inc., Cambridge, 2004
39. Oleński J.: Infrastruktura informacyjna państwa w globalnej gospodarce, UW WNE
2006
40. Oleński J.: Elementy ekonomiki informacji. Podstawy ekonomiczne informatyki
gospodarczej, Studia Informatyki Gospodarczej, Katedra Informatyki Gospodarczej i Analiz Ekonomicznych Wydziału Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu Warszawskiego, Warszawa 2006
41. Parsaye K., Petrie D.: Measuring the Value of Mined Information, DM Review Magazine, March 1998
42. Piątkowski M.: Information Sector in the New Economy, The New Economy and
Postsocialist Transition, Tiger, Warszawa 2003
43. Pike S., Roos G.: Intelectual capital measurement and holistic value approach (HVA),
2000
44. Porat M.U.: The Information Economy. Definition and Measurement, Washington,
DC. Department of Commerce, Office of Telecommunications, 1977
45. Quah D.: The Weightless Economy in Economic Development, LSE Economics Department, 1999
34
46. Raban D.R., Rafaeli S.: Subjective value of information: the endowment effect, University of Haifa, 2002
47. Rafaeli S., Raban D.R. : Experimental Investigation of the Subjective Value of Information Trading, Journ. of Association for Information Systems, Vol. 4, 2003
48. Retzer J.: Economic Vatue of Information Networks, Economic Value of Networks,
Vol 2/3, 2005
49. Rokicka-Broniatowska A. (red): Wstęp do informatyki gospodarczej, SGH, Warszawa
2004
50. Roling N.: The Agricultural Research-Technology Transfer Interface: a Knowledge
Systems Perspective. Pages 1-42 in Kaimowitz D. ed. Making the Link. Agricultural Research and Technology Transfer in Developing Countries. Westview Press,
Boulder, Colorado,1990.
51. Saczuk K.: Wybrane zagadnienia ekonomii informacji a rynek pracy, w: Bank i
Kredyt, maj 2003
52. Shannon C.E., Weaver W.: The Mathematical Theory of Communication, University
of Urbana Illinois Press, 1949
53. Sing A.: ILM: What’s your information worth?, Network Magazine India, 2004
54. Sopińska A., Wachowiak P.: Jak mierzyć kapitał intelektualny w przedsiębiorstwie?,
e-Mentor, nr 2(4), SGH, Warszawa 2004
55. Sundgren B. An Infological Approach to Data Bases, Statistics Sweden, 1973
56. Sveiby K.E.: The new organization wealth, Berrett-Koehler Publishers Inc, San Francisco 1997, za: Zbiegień-Maciąg L., Pracownicy jako kapitał, Personel, 2002, nr 1.
57. Syska E.: Szcześliwi ci, którzy potrafią liczyć, Computer World, 09, 2003
58. Szreder M., Krzykowski G.: Znaczenie informacji spoza próby w badaniach statystycznych, Uniwersytet Gdański, Gdańsk, 2005
59. Świetlik K., Łoboda P.: Zarządzanie wiedzą w e-biznesie– Wyzwania dla nowej
ekonomii, w: Przedsiębiorczość w środowisku młodych ekonomistów, Polskie Towarzystwo Ekonomiczne, Szkoła Główna Handlowa, Warszawa 2000
60. Tappenden i in.: Methods for expected value of information analysis in complex
health economic models: developments on the health economics ..., Health Technology Assessment 2004, Vol. 8, No. 27
35
61. Thornton A.C.: Optimism vs. Pessimism: Design Decisions in the Face of Process
Capability Uncertainty, Journal of Mechanical Designe, Vol. 123, 2001
62. Toffler A.: The Third Wave, W. Morrow, New York 1980 (wydanie polskie Trzecia
fala.)
63. Topolski J.: Metodologiczne klasyfikacje zródel historycznych, w: Problemy dydaktyczne nauk pomocniczych historii, Katowice 1972
64. van Wegen B., de Hoog R.: Measuring the economic value of information, Journal
of Information Technology, 1996
65. Varian H.R.: Economics and Search, SIGIR Forum, 33, 1999
66. Varian H.R.: Mikroekonomia, Kurs średni – ujęcie nowoczesne, PWN 2002
67. VOLPE: Value of Information Services, US Dept. of Transportation, Publ. FHWASA-99-038, 1998
68. Wierzbicki A.P.: Wpływ informacji jako zasobu na stosunki społeczne i gospodarcze
w krajach rozwiniętych
69. Wierzbicki A.P., Wydro K.B.: Informacyjne aspekty negocjacji, Obserwacje –
Wydawnictwo Naukowe, Warszawa, 2006
70. Weissinger T.: Information as Value Concept: Reconciling Theory and Practice,
Working Paper University of Illinois, 2005
71. Wydro K.B. i in. Gospodarka wiedzą, globalizacja i konwergencja jako składniki
budowy społeczeństwa informacyjnego, Instytut Łączności, Warszawa, 2001
72. www.it-potral.pl/index/f/info roi: Wartość informacji – czyli jak powstaje zwrot z
informatyki,
73. www.libervisco.com/: Free information based economy, Libervisco, 2004
74. www.zb.eco.pl/zb/112/ekonomia.htm
75. Zbiegień-Maciąg L.: Pracownicy jako kapitał, Personel, 2002, nr 1
36

ekonomiczna wartość informacji

Transkrypt

Podobne dokumenty

ANALIZA EKONOMICZNA W ZASTOSOWANIACH PRAWNICZYCH

geneza i istota. ekonomiczna teoria demokracji

Dojazd - Roltechnika

cytbin - Instytut Bibliotekoznawstwa i Informacji Naukowej

Gray Office Park D (Sąd Najwyższy HQ)

Informacje o pracodawcy: CGI Information Systems