📈 سلسلة تغريدات اتمنى تنشر لكل مسؤول حكومي يتعاقد مع الشركات الاستشارية مثل بي سي جي و أخواتها.
في هذه السلسلة من التغريدات سوف اشرح أهم مشكلة في التخطيط الحكومي بالخليج، و هو عدم استعمال مبدأ Computational Irreducibility في عميلة صنع القرار -ثريد طويل جداً لكن برأيي مهم
في هذه السلسلة من التغريدات سوف اشرح أهم مشكلة في التخطيط الحكومي بالخليج، و هو عدم استعمال مبدأ Computational Irreducibility في عميلة صنع القرار -ثريد طويل جداً لكن برأيي مهم
سوف أبدا ب شرح بسيط لمفهوم التخطيط الكمي، أو المسمى بالModeling. ب اختصار هو محاولة صنع نموذج رياضياتي يقوم بمحاكاة الواقع. ابسط مثال على Model هي قوانين نيوتين، والتي عبارة عن مجموعة معادلات، تدخل فيها input تعطيك output.
الغرض الأساسي من النماذج الرياضياتية يكمن...
الغرض الأساسي من النماذج الرياضياتية يكمن...
قدرتها على التوقع بالمستقبل. مثلاً، عيادة أسنان تقوم ببناء نموذج مالي يحلل بيانات السنوات الماضية لإعطاء صاحب الشركة توقع جيد عن عدد الزبائن الي بيجونه خلال السنة القادمة.
📡طيب ما علاقة هذا ب الإدارة الحكومية؟
خلال الفترة الماضية، حدث نقلة نوعية في الإدارة الحكومية في الخليج
📡طيب ما علاقة هذا ب الإدارة الحكومية؟
خلال الفترة الماضية، حدث نقلة نوعية في الإدارة الحكومية في الخليج
أصبح الفكر السائد في الإدارة الحكومية الخليجية فكر متمحور حول التخطيط الكمي و صنع القرار بالأرقام. لهذا نجد الكثير من المسؤوليين الحكوميين يقوموا بالتعاقد مع شركات استشارية عالمية لقدراتهم في التحليل الكمي (modeling)، بالإضافة أن كل مبادرة مطلوب لها دراسة أثر اقتصادي.
نقول وزارة الطاقة طلبت مكنزي بناء لها نموذج اقتصادي يحسب كمية الطاقة الشمسية التي ينبغي إنتاجه في حال كان سعر النفط "س" ريال.
هذا مثال على استعمال <ممتاز> ل التخطيط الكمي في الإدارة الحكومية، لكن المشكلة أن بالغالب يكون الإستعمال سيء و ذلك بسبب جهل في حدود الModels
هذا مثال على استعمال <ممتاز> ل التخطيط الكمي في الإدارة الحكومية، لكن المشكلة أن بالغالب يكون الإستعمال سيء و ذلك بسبب جهل في حدود الModels
أشهر مقولة في التخطيط الكمي هي "All models are wrong but some are useful"
بمعنى أن بسبب كون النماذج عبارة عن تبسيطات ل الواقع الحقيقي، ف هي جوهرياً خاطئة (أي لا تستطيع التنبأ بدقة 100%). لكن بعضها باقي مفيده لأن دقتها في التنبأ عالية بما هو كفاية (مثل قوانين نيوتين).
بمعنى أن بسبب كون النماذج عبارة عن تبسيطات ل الواقع الحقيقي، ف هي جوهرياً خاطئة (أي لا تستطيع التنبأ بدقة 100%). لكن بعضها باقي مفيده لأن دقتها في التنبأ عالية بما هو كفاية (مثل قوانين نيوتين).
ما فيه مسؤول حكومي ما يعرف أن الأرقام الناتجة عن الmodeling ليست دقيقة 100%. اذا وزير الإسكان قالوا له نتوقع الطلب على الشقق العائلية في 2025 بيكون 2.4 مليون وحدة، الوزير يعرف أن هذا estimation وقد ما يكون دقيق تماماً. المشكلة في أن البعض ما يفرق بين نموذج دقته 60% و صفر بالمئة
كثير من الأرقام التي توصل للمسؤوليين الحكوميين احتمالية أنها تكون مفيدة<صفر>. ذلك بناءً على مبدأ الcomputational irreducability. بالصورة تعريف رياضياتي للمبدأ هذا. بلغة الآوادم: المبدأ ينص أن بعض الأنظمة من كثر ما هي معقدة محاولة التنبؤء بنتائجها مستحيل تماماً.
💡حالياً يتم بناءً القرار شبه تماماً على التحليل الكمي والتي تنتجها الشركات الاستشارية و هذا ينتج عنه عملية صنع قرار سيء في كثير من الحالات. مثلاً، وزير الثقافة يطلب من BCG إحتساب الطلب على الفنون التقليدية في عام 2030 لكي يضع المؤشرات طويلة المدى. ماذا يحدث بعدها؟
بي سي جي توكل شخص بعمري متخرج من MIT يقوم ببناء نموذج اقتصادي معقد جداً مبني على مدخلات من خبراء في مجال الاقتصاد و مجال الثقافة والبارتنر يقول للوزير نتوقع الطلب بيكون س مليار دولار و يقوم الوزير بإستعمال هذا الرقم في صنع القرار. الرقم هذا لا يعتبر كذب لكن يعتبر هراء تماماً ...
أفضل الجهات في عملية التحليل الاقتصادي (التصخم، الناتج المحلي، الخ) هم صندوق النقد الدولي و الCBO في أمريكا. لهم عقود و عقود من الخبرة في التحليل الكمي و اذا حاولوا يرسموا تحليل اقتصادي أطول من ثلاث سنين، يصبح دقتهم صفر! ف ما بالك شركة عبارة عن مجموعة MBAs؟
لماذا هذا سيء؟ لأنه يعيق عملية صنع القرار عبر:
(1) إعطاء موارد ل مبادرات مستحيل معرفة اذا بيكون لها عائد اقتصادي جيد بدل من مبادرات بإمكاننا احتساب فوائدها الاقتصادية
(2) الKPIs الخاطئة كارثة في الإدارة
(3) يقلل من وثوق العالم بقدراتنا في التحليل الكمي وبالتالي اقتصادنا
(1) إعطاء موارد ل مبادرات مستحيل معرفة اذا بيكون لها عائد اقتصادي جيد بدل من مبادرات بإمكاننا احتساب فوائدها الاقتصادية
(2) الKPIs الخاطئة كارثة في الإدارة
(3) يقلل من وثوق العالم بقدراتنا في التحليل الكمي وبالتالي اقتصادنا
طيب ماذا الحل لهذه المشكلة؟ الحل برأيي بسيط جداً: و هو تقبل أن بعض الاسئلة ليس لديها اي جواب كمي بتاتاً و تقبل الاعتماد على التحليل الqualitative. ملحق رسم عملياتي (قبل و بعد) يوضح بكل بساطة الحل لهذه المشكلة. في تغريدة ثانية سوف اتحدث عن كيف تعرف اذا بامكان احتساب فوائده أو لا.
و هذا هو السائد في جميع أنحاء العالم. مثلاً، حينما أراد ثيدور روزفلت إنشاء المحميات الطبيعية في أمريكا، لم يكن التحليل الاقتصادي الكمي جزء من قراره. كان كل حديثه عن لماذا ينبغي إنشاء المحميات آتية من تحليل qualitative تماماً. نادر ما يكون التبرير لسياسة معينة أن "BCG حسبوه لنا".
بإختصار: لبعض القرارات، التخطيط الكمي مستحيل رياضياتياً و أي رقم ينتجه المودل مضر لعملية صنع القرار ولا ينبغي إستعماله بتاتاً، و على المسؤولين الحكوميين تقبل التحليل النوعي التام في عملية صنع القرار حينما يكون التحليل الكمي خاضع لمبدأ Computational Irreducability
جاري تحميل الاقتراحات...