Содержание к диссертации
Введение
1 Теоретические основы формирования инновационной инфраструктуры высших учебных заведений 10
1.1 Инновационная деятельность в современных условиях и роль высшего образования 10
1.2 Особенности формирования инновационной инфраструктуры российских высших учебных заведений 20
1.3 Методические аспекты оценки реализуемости университетских инновационных проектов 31
2 Современные аспекты функционирования инновационной инфраструктуры вузов как элемента национальной инновационной системы 43
2.1 Национальная инновационная система и влияние рыночных механизмов на ее функционирование 43
2.2 Элементный состав инновационной инфраструктуры российских университетов 53
2.3 Многокритериальный подход к оценке качества и эффективности деятельности малых инновационных предприятий 70
3 Направления развития инновационной инфраструктуры университетов на региональном уровне 91
3.1 Методический подход к формированию инновационно технологического консорциума региональных университетов 91
3.2 Интеллектуальная система отбора, оценки и управления проектами в рамках инновационно-технологического консорциума 102
3.3 Методика формирования и работы экспертных групп в рамках отбора и реализации инновационных проектов 117
Заключение 126
Список литературы 134
- Инновационная деятельность в современных условиях и роль высшего образования
- Национальная инновационная система и влияние рыночных механизмов на ее функционирование
- Многокритериальный подход к оценке качества и эффективности деятельности малых инновационных предприятий
- Методика формирования и работы экспертных групп в рамках отбора и реализации инновационных проектов
Введение к работе
Актуальность темы исследования определяется необходимостью формирования эффективной инновационной инфраструктуры высших учебных заведений в условиях технологического прогресса. Вопросы совершенствования инновационной деятельности университетов актуальны и нуждаются в научном обосновании, что обусловлено следующими обстоятельствами:
во-первых, в условиях быстро изменяющейся внешней среды и становления экономики знаний только университеты, обладающие серьезным научным потенциалом, способны активизировать инновационную деятельность в регионах;
во-вторых, актуализируется необходимость обоснования новых подходов, принципов формирования и механизмов реализации инновационных разработок, позволяющих обеспечить быстрый вывод на рынок высокотехнологичной продукции;
в-третьих, существующая инновационная инфраструктура вузов в основном фрагментарна и неспособна вывести инновационные разработки ученых и студентов на требуемый технологический уровень в силу ряда объективных обстоятельств;
в-четвертых, без эффективной университетской инновационной инфраструктуры невозможна реализация масштабных инновационных проектов, так как регионы не могут предоставить инноваторам, например, дорогостоящее уникальное исследовательское оборудование. В то же время университеты имеют соответствующую материально-техническую базу и могут оказать комплексную инновационную услугу в рамках проектной деятельности;
в-пятых, в настоящее время все больше внимания общественности привлекают вопросы, связанные с трансформацией высшего образования в направлении развития отношений с бизнесом и властью, усилением инновационно-предпринимательской функции университетов.
Указанные обстоятельства актуализируют тему диссертации и определяют круг задач, подлежащих решению в рамках настоящего исследования.
Степень научной разработанности темы исследования. Изучению сущности инноваций и проблем инновационной деятельности посвящены труды многих отечественных и зарубежных авторов, таких как Ансофф И., Глазьев С.Ю., Колмы-кова Т.С., Кондратьев Н.Д., Мильнер Б.З., Пригожин А.И., Сироткина Н.С., Харченко Е.В., Шумпетер Й. и других.
Вопросы развития инновационной среды рассмотрены в работах Пригожина А.И., Дандона Э., Кагмани Р., Варламова М.Г., Васиной О.О., Лосева К.В., Кузнецова С., Райхлиной А.В., Тихоновой С.Е., Полякова А.В., Чурсина А.А. и других исследователей.
Особенности формирования инновационной инфраструктуры отражены в работах Медовникова Д.С., Чарльза Д., Блументаля Д., Розмировича С.Д., Харченко Е.В., Шевченко А.С., Комлева А.С., Кузовлевой И.Ю., Веселовского М.Я., Энгова-товой А.А., Прокофьева Д.А., Евсеева О.С., Коноваловой М.Е., Егоровой О.Ю., Толстых Т.О. и других авторов.
Предпринимательская деятельность университетов и основанная на ней инновационная деятельность вузов была рассмотрена в научных исследованиях Медов-никова Д.С., Энговатовой А.А., Тойвонена Н.Р., Мохначева С.А., Корнякова М.В.,
Зиминой И.В., Рябова В.Ф., Егорова В.В., Сухановой П.С., Кузнецовой В.Л., Соколовой В.В., Романовича Л. и других авторов
Однако в настоящее время отсутствуют разработки, в рамках которых были бы даны обоснованные рекомендации по формированию инновационной инфраструктуры высших учебных заведений на региональном уровне. Анализ объектов, составляющих инновационную инфраструктуру вуза, проводился в научных исследованиях на базе отдельно взятого учебного заведения либо на базе отдельного инфраструктурного объекта (например, малого инновационного предприятия или бизнес-инкубатора). Вместе с тем, вопросы, связанные с комплексным функционированием объектов инновационной инфраструктуры университетов на региональном уровне, отражены недостаточно.
Актуальность названной проблемы, возрастающая необходимость ее решения на теоретико-методическом и практическом уровнях определили выбор темы, объекта и предмета исследования, обусловили постановку его цели и задач.
Цель и задачи исследования. Цель настоящего диссертационного исследования заключается в обобщении и развитии теоретических положение и разработке методических рекомендаций по формированию эффективной инновационной инфраструктуры высших учебных заведений региона.
Необходимость достижения заявленной цели обусловила постановки и решения следующих задач:
выделить основные ограничения, препятствующие осуществлению инновационной деятельности на региональном уровне и определить роль инновационной инфраструктуры университетов;
раскрыть особенности реализации инновационного процесса в рамках национальной инновационной системы;
выделить элементы инновационной инфраструктуры и разработать методические приемы анализа эффективности деятельности малых инновационных предприятий;
предложить теоретико-методический подход к формированию инновационной инфраструктуры вузов на региональном уровне;
предложить рекомендации по организации системы отбора и поддержки инновационных проектов в рамках инновационной инфраструктуры региональных вузов.
Область исследования. Исследование выполнено в рамках п. 2 Паспорта специальности 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством: управление инновациями ВАК Минобрнауки РФ (п. 2.5 Особенности создания и исследования национальных инновационных систем: принципы построения и развития, структуры и функции, оценка эффективности; п. 2.6 Разработка методов и механизмов интеграции вузовской науки в национальную инновационную систему и мировой инновационный процесс. Развитие методов и форм коммерциализации вузовских инноваций в малых инновационных предприятиях; п. 2.7 Особенности и проблемы формирования малых инновационных предприятий на базе бюджетных научных и учебных заведений; п. 2.11 Определение направлений, форм и способов перспективного развития инновационной инфраструктуры. Принципы проектирования и организации функционирования инновационных инфраструктур на микро, мезо- и макроуровнях).
Объект и предмет исследования. Объектом исследования является процесс формирования и функционирования инновационной инфраструктуры региональных высших учебных заведений. Прикладные исследования и расчеты были выполнены в диссертации преимущественно на примере университетов Курской области
Предметом исследования выступают организационно-экономические и организационно-управленческие отношения, возникающие в процессе формирования и развития инновационной инфраструктуры вузов.
Теоретико-методологической основой исследования послужили междисциплинарный, субъектно-объектный, абстрактно-логический, диалектический и иные общенаучные методы познания, системный, ситуационный и сценарный подходы, факторный и сравнительный анализ, имитационное моделирование, матричные, табличные и графические приемы визуализации расчетных данных.
Информационную основу исследования составляют официальные данные Федеральной службы государственной статистики, аналитические материалы РВК, Агентства стратегических инициатив, ОЭСР, публикации в научных изданиях по проблеме формирования и развития университетской инновационной инфраструктуры, нормативно-правовая документация федерального, регионального, местного уровней.
Научная гипотеза исследования состоит в предположении, что для инновационного развития территории необходимо формирование эффективной университетской инновационной инфраструктуры, основанной на интеграционных процессах региональных вузов и направленной на решение задачи инфраструктурного обеспечения отбора, оценки и реализации перспективных инновационных разработок.
Научная новизна результатов исследования состоит в разработке и обосновании метода формирования инновационно-технологической инфраструктуры, базирующейся на взаимодействии региональных университетов в инновационной сфере.
К наиболее значимым новым научным результатам относится следующее:
- структурированы ограничения активизации инновационной деятельности
субъектов хозяйствования в современных условиях (по двум категориям: низкий
доход от инвестиционной деятельности и низкая прибыльность инноваций), что
позволило обосновать ключевое значение инновационной инфраструктуры уни
верситетов в устойчивом развитии территории с позиции формирования благопри
ятной среды для эффективной реализации инновационных проектов (п. 2.6 Пас
порта специальности 08.00.05 ВАК Минобрнауки РФ);
- раскрыты особенности реализации инновационного процесса в рамках на
циональной инновационной системы, отличающиеся использованием комплексно
го подхода к разрешению частных проблем, препятствующих эффективной орга
низации инновационных бизнес-процессов (разомкнутый контур инноваций), а
также превентивным воздействием со стороны всех участников инновационного
процесса с учетом вызовов инновационного развития (п. 2.5 Паспорта специально
сти 08.00.05 ВАК Минобрнауки РФ);
- выделены и систематизированы ключевые параметры, характеризующие
инновационную инфраструктуру российских университетов и определяющие ее
элементный состав, направленные на поддержку малого инновационного предпринимательства на различных стадиях его функционирования, определении роли университетов как драйверов инновационного развития территории, степени взаимодействия с бизнес-средой, а также задачи оценки качества и эффективности процессов управления малым инновационным предприятием с позиции многокритериального подхода (п. 2.7 Паспорта специальности 08.00.05 ВАК Минобрнауки РФ);
предложена модель построения инновационно-технологического консорциума региональных университетов, основанная на сетевом взаимодействии при участии органов исполнительной власти и регионального бизнес-сообщества, направленная на более эффективное использование имеющихся у региональных вузов инновационных ресурсов (п. 2.11 Паспорта специальности 08.00.05 ВАК Ми-нобрнауки РФ);
разработаны принципы организации интеллектуальной системы отбора, оценки и управления инновационными проектами, позволившие обосновать ее структуру и состав, основанной на нейронной сети, и обеспечивающей экспертную поддержку реализации инновационного проекта с учетом предложенной и верифицированной методики формирования и работы экспертных групп (п. 2.11 Паспорта специальности 08.00.05 ВАК Минобрнауки РФ).
Теоретическая значимость исследования состоит в развитии теоретико-методического обеспечения и обосновании научно-практических мер, направленных на совершенствование механизмов формирования инновационной инфраструктуры российских университетов.
О практической значимости диссертации свидетельствуют полученные выводы и рекомендации, подлежащие применению при разработке и реализации инновационного взаимодействия высших учебных заведений на региональном уровне, адресованные руководителям университетов, органов государственной власти и местного самоуправления, наделенных полномочиями принимать решения по активизации инновационной деятельности.
Отдельные положения работы, имеющие практическое значение, внедрены в практику деятельности региональных университетов. Теоретические и методические разработки, обосновывающие комплекс концептуальных решений по активизации инновационной деятельности высших учебных заведений, подлежат применению в преподавании и изучении дисциплин «Инновационный менеджмент», «Теория и практика принятия решений».
Апробация результатов исследования. Основные выводы диссертационного исследования докладывались на всероссийских и международных научно-практических конференциях: «Исследование инновационного потенциала общества и формирование направлений его стратегического развития» (Курск, 2016), «Финансы. Управление. Инновации» (Курск, 2017), «Структурные преобразования экономики территорий: в поиске социального и экономического равновесия» (Курск, 2018), «Теория и практика инновационной стратегии региона» (Кемерово, 2018), «Тренды развития современного общества: управленческие, правовые, экономические и социальные аспекты» (Курск, 2018).
Результаты исследования приняты к использованию профильными структурными подразделениями Администрации Курской области, а также в ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет» (подтверждено документами).
Публикации. Основные результаты диссертационного исследования отражены в 9 работах, общим объемом 3,3 п.л., авторский объем 2,45 п.л., в том числе 3 в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ.
Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы, включающего 160 наименований. Содержание работы изложено на 150 страницах основного текста, включает 11 таблиц, 21 рисунок.
Инновационная деятельность в современных условиях и роль высшего образования
В последние годы практически вся идеология экономической деятельности в мире построена на внедрении инноваций. Инновации – это «конечный результат освоения новшества, позволяющий получить научно-технологический, экономический, социальный или иной значимый эффект».1 Инновационный процесс как общемировая тенденция характерен именно для начала XXI (таблица 1).
Инновации, связанные с созданием и распространением новых продуктов, процессов и технологий являются в настоящее время центральными для развитых и развивающихся стран. Государство и компании инвестируют средства как в активы, основанные на знаниях, такие как программное обеспечение, базы данных, исследования и разработки (R&D), специфические компетенции и организационный капитал, так и в физически е активы, например, новейшие машины и оборудование. Информационные технологии вошли в нашу жизнь, например, практически ежедневно появляются новые приложения, качественно улучшающие жизнь человека.
Повсеместно растет признание того, что инновации включают в себя широкий спектр мероприятий, которые дополняют исследования и разработки, такие как организационные изменения, обучение, тестирование, маркетинг и дизайн. ОЭСР различает три типа нововведений: инновация может быть новой для фирмы, новой для рынка или новой в глобальном масштабе.2 Первый тип заключается в так называемом масштабировании, когда инновация реализована в рамках других фирм, но для данной компании является новой. Инновации являются новыми для рынка, когда фирма первой внедряет инновации на рынке, где она участвует со своей продукцией или услугами. Инновация является новой в глобальном масштабе, когда фирма первой внедряет инновации для всех рынков и отраслей.
Инновации, определяемые таким способом, являются более широким понятием, чем, например, исследования и разработки или технологические изменения, и, следовательно, зависит от широкого спектра факторов. Инновации могут возникать в любом секторе экономики, включая государственные услуги, например, образование или здравоохранение, а не только в коммерческом секторе.
Отметим, что в настоящее время широко распространено мнение, что инновации являются важным фактором экономического роста, в особенности в долгосрочной перспективе. Однако инновации – не простой линейный процесс, который имеет прямую зависимость между инвестициями в инновации и экономическими или социальными последствиями. Такие данные в настоящее время отсутствуют либо являются непроверенными, косвенными. В основном оценка ведется по объему затрат, вкладываемых в научные исследования и разработки (рисунок 1).
Однако, согласно исследованиям ОЭСР, в период с 1985 по 2000 год рост экономики происходил на 0,2-0,4 п.п. из-за активных инвестиций в новые компьютеры и более совершенное оборудование, т.е. в физический капитал.3 Последние оценки ОЭСР показывают, что примерно 0,32 п.п. прироста ВВП в период с 1995 по 2013 год можно отнести на инвестиции в информационно-коммуникационные технологии (ИКТ).4
Если говорить о развитых странах, то 0,5 процентных пункта роста ВВП в странах Европейского Союза и 0,9 процентных пункта роста ВВП в США в последние годы обеспечивается инвестициями в программное обеспечение, большие данные, информационный дизайн и т.п.5
Примерно 0,7 п.п. общего прироста ВВП развитых стран приходится на рост производительности труда за счет внедрения информационных технологий в бизнес-процессы.6
Что касается Российской Федерации, то в территориальном разрезе объем отгруженных инновационных товаров, работ и услуг изменяется неравномерно. Например, в Дальневосточном федеральном округе в 2015 г. он увеличился в 29 раз по отношению к данным десятилетней давности (2005 году), в Центральном федеральном округе в 11 раз, а в большинстве округов увеличение происходило лишь в 2-7 раз.7 Наибольшая доля усовершенствованной продукции в объеме отгруженных инновационных товаров в период 2013-2015 гг. наблюдается в Северо-Кавказском федеральном округе (74,9%), Северо-Западном (60,7%) и Приволжском (40,2%).8 Этот показатель в рамках остальных федеральных округов колебался в пределах 8-20%.
В целом показатели инновационной активности организаций промышленного производства и сферы услуг в Российской Федерации представлены в таблице 2.
В инновационной деятельности большое значение имеют рыночные ограничения, которыми принято считать внешние ограничения и ассиметрию информации. Однако следует учитывать более широкий спектр факторов и ограничений, которые влияют на инновационную деятельность и которые могут оказывать влияние на формируемую инновационную политику, учитывая конкретные регионы и области инновационной деятельности.
На рисунке 2 представлены ключевые ограничения для инновационной деятельности. За основу были приняты факторы, которые ограничивают возврат инвестиций в инновации. Эти ограничения разделены на две категории:
- первая категория относится к получению низкого дохода от инвестиционной деятельности. Это могут быть системные препятствия, например, отсутствие сотрудничества в рамках инновационной системы, устоявшимися нормами и правилами, которые не стимулируют внедрение новых подходов, решений и технологий.
К данной категории следует отнести так называемую «низкую социальную отдачу», которая связана с отсутствием необходимых компетенций и отсутствием необходимой инновационной инфраструктуры;
- вторая категория относится к низкой прибыльности инноваций. Здесь несовершенство рыночных механизмов и отсутствие системной деятельности государственных структур, которую можно охарактеризовать как ошибки государственного управления, мешают субъектам инновационной деятельности извлекать максимальную выгоду из инвестиций в инновации. Примерами такого положения могут быть внешние эффекты, связанные с научными исследованиями и разработками, препятствующие получению дохода от использования знаниевых технологий, экологические проблемы, способные нанести существенный ущерб инновационной фирме. Такие параметры редко учитываются рынком, скрыты от субъекта инновационной деятельности, что может исказить информацию о возможности реализации инноваций и получении прибыли.
Низкая экономическая отдача от системных барьеров, которые могут существовать на отраслевых рынках, может сдерживать внедрение новых инновационных технологий производства и других форм инноваций. Эти ограничения представляют собой совокупность рыночных барьеров и несовершенства институциональной среды. Так, сетевые эффекты (барьеры для входа на рынок) и предвзятость на рынке к новым технологиям являются примерами несовершенства рынка и его неготовности принять нововведения. Ошибки госуправления могут возникнуть, например, при принятии нормативной документации, которая противоречит существующим тенденциям, не учитывает требования рынка, из-за чего законодательство будет препятствием для субъектов инновационной деятельности.
Низкая социальная отдача подразумевает отсутствие благоприятных условий для продуктивных инвестиций в инновации. Эти ограничения уменьшают выбор инвесторами субъектов инновационной деятельности и их проектов. Например, слабая инновационная инфраструктура не позволяет субъектам инновационной деятельности быстро находить финансовые ресурсы для поддержки своих проектов, что отрицательно сказывается на процессе инновационной деятельности. Кроме того, низкое качество человеческого капитала и отсутствие возможностей для его развития препятствуют организационным изменениям, которые необходимы для проведения инновационной деятельности. Решением такой проблемы является создание инновационной инфраструктуры, как правило, на основе взаимодействия бизнеса и государства, на основе инвестиций в инфраструктуру, образование и получение необходимых компетенций. В этой связи особая роль должна отводиться университетам, которые способны создать такую инновационную инфраструктуру.
Национальная инновационная система и влияние рыночных механизмов на ее функционирование
Национальная инновационная система отражает уровень взаимосвязи между различными участниками инновационной системы, которые в совокупности формируют инновационный потенциал, т.е. возможности территории в воспроизводстве инноваций. Если говорить об инновационной системе, то это – «набор системно взаимосвязанных игроков, обеспечивающих полный инновационный цикл, и включающий в себя всех акторов, агентов и сервисы, которые необходимы для производства инноваций».25
Таким образом, в качестве сервисов следует рассматривать именно инновационную инфраструктуру в том виде, в каком она была рассмотрена ранее. Для структурированной диагностики существующей национальной инновационной системы и инновационной активности следует воспользоваться так называемой «воронкой инноваций», а также оценкой цепочки создания инновационного результата или инновационной стоимости.
Основу национальной инновационной системы составляет система блоков показателей, характеризующих следующие подсистемы: институты, объем накопленных обществом знаний, инновационная культура общества, инновационная инфраструктура и рынок, как основной потребитель инновационного продукта (результата).
Для эффективного функционирования инновационной системы необходимо наличие фундаментальных условий, обеспечивающих все стадии инновационного процесса. Помимо этого, обеспечение благоприятной инновационной среды, позволяющей осуществлять инновационную деятельность посредством инновационной инфраструктуры. И, наконец, государственное финансирование инновационных проектов – важное условие осуществления инновационной деятельности. Вышеперечисленные направления являются прерогативой государства. Однако основную лепту в организацию и осуществление инновационной деятельности вносят непосредственно акторы – вузы и НИИ, стартапы, малый и средний бизнес (МСБ), крупный бизнес и госкорпорации.
Рассмотрим инновационный процесс, разделив его на три основных блока:
1 блок – непосредственно воронка инновации;
2 блок – цепочка создания инновационного результата (инновационной стоимости);
3 блок – перевод предприятий на производство качественно новой, инновационной продукции (конверсия).
Первый блок – в рамках нее происходит непосредственный переход от идеи к коммерциализации и инновации (рисунок 11).
В конечном итоге важны экономические последствия инноваций, т.е. лидирование на глобальных рынках высокотехнологичной продукции, экспорте технологий и долгосрочном устойчивом росте экономики. Чтобы возникли такие конкурентные преимущества, необходимо прохождение всего инновационного процесса от зарождения идеи до ее превращения в инновацию. Практика показывает, что далеко не все изобретения (идеи) доходят даже до стадии создания прототипа, еще меньше до стадии серийного производства продукции, конкурентоспособной на внутреннем и внешнем рынках.
Воронка инноваций показывает классический процесс перехода идеи в материализованную форму готового инновационного продукта. Базовая часть – переход идеи в изобретение (технологию), основной особенностью которого является наличие коммерческого потенциала, т.е. востребованности бизнесом. Главным фактором отбора является потенциал применения в производстве.
Следующий промежуточный шаг – коммерциализация, его результаты – прототип продукта с потенциалом серийного производства или технологии с потенциалом массового применения. На данном этапе происходит отсев нежизнеспособных изобретений (know how), однако главным критерием является конкурентоспособность продукта и его востребованность потребителем.
Заключительный шаг – вывод продуктов на рынок и их массовое производство. Именно на этом этапе инновация проходит апробацию рынком, проверяется ее конкурентоспособность и возможность максимально полно удовлетворить потребности потребителя.
Второй блок – цепочка создания стоимости (инновационного результата) (рисунок 12).
Для того чтобы стадии инновационного процесса были успешно реализованы, необходимо наличие хорошо функционирующей цепочки создания стоимости: наличие фундаментальных условий, факторов производства идей и доведения их до стадии получения патента, а также текущей инновационной активности.
В основании национальной инновационной системы лежат следующие элементы: инновационная инфраструктура, позволяющая довести идею до уровня массового производства инновационной продукции, институты инноваций (формальные правила, законодательная база, неформальные ограничения (барьеры, настроения в обществе), структуры, осуществляющие инновационную деятельность и т.п.). Основным участником данного процесса является государство, именно оно регулирует формальную инновационную среду, стимулирует инновационную активность и формирует общественное мнение по отношению к инновационному процессу. Что касается факторов производства, то основным фактором все-таки является капитал, который формируется всеми акторами инновационной системы и состоит из бюджетных и частных средств.
Верхние слои пирамиды соответствуют доле капитала, формируемого государством. Остальную часть инновационного капитала формируют участники инновационного процесса (крупные компании, малый и средний бизнес, стартапы). Так, например, для процесса прохождения от идеи до изобретения необходимым фактором является капитал, доступный для НИОКР. Источниками финансовых ресурсов являются бюджетные средства (в основном в качестве средств, выделяемых для финансирования НИОКР в бюджетных учреждениях – НИИ и университетах), а также частные средства (финансирование компаниями внутренних НИОКР или финансирование внешних НИОКР, например, оплата научных исследований, проводимых по заказу предприятий университетами или НИИ).
Дополнительным блоком является блок, характеризующий текущую инновационную активность, которая измеряется степенью вовлечения человеческого капитала в процесс создания инноваций, например, численностью занятых в научных исследованиях и разработках. Кроме того, данный показатель может характеризоваться активностью бизнес-структур в инновационном процессе, например, количеством действующих стартапов и малых инновационных предприятий, а также предприятий, инновации для которых являются основным видом деятельности.
Многокритериальный подход к оценке качества и эффективности деятельности малых инновационных предприятий
Одним из определяющих условий решения проблем эффективного управления инновационной инфраструктурой является обоснованный выбор множества показателей (критериев), лежащих в процедурах построения обоснованных управленческих решений. Очевидно, что качество и эффективность управления инновациями в университете не может быть исчерпывающим образом охарактеризовано с помощью одного, пусть даже и составного (комплексного) показателя. Общим недостатком составных показателей является то, что небольшая эффективность по одному показателю может быть нейтрализована большей эффективностью другого показателя. Именно поэтому следует рассматривать вектор показателей, на основании которого возможно конструирование (агрегирование) правил (критериев) согласования показателей.
Рассмотрим малые инновационные предприятия (МИПы), которые входят составным элементом в университетскую инфраструктуру. МИПы, как указывалось выше, зарегистрированы у большинства крупных университетов, однако эффективность их функционирования, да иногда и целесообразность их деятельность не всегда однозначна. Рассмотрим оценку эффективности функционирования МИПа с позиции математического моделирования.
Таким образом, возникает задача оценки качества и эффективности в иерархических структурах, относящаяся к классу задач многокритериальной оптимизации (многокритериального выбора) и агрегирования данных (показателей), связанное с построением результирующих отношений предпочтений (РОП). Задача агрегирования является более широкой, чем задача оценки качества и эффективности в многоуровневых системах. Дело в том, что в рамках иерархической структуры можно агрегировать не только значения признаков и показателей, характеризующих понятие качества (эффективности), но и значения признаков и показателей, раскрывающих содержание любого сложного понятия через структуру детализирующих его подпризнаков и частных показателей.
Методы многокритериальной оптимизации и агрегирования данных в иерархических структурах признаков (показателей) позволяют решать, в том числе, и задачу оценки качества проектируемых систем организационного управления. Поэтому ниже задача оценки качества и эффективности процессов управления малым инновационным предприятием (МИПом) будет рассматриваться с позиций многокритериального подхода.
В качестве критерия, под которым понимают правило или условие, позволяющие разделять множество проектов на интересующие исследователя подмножества, можно взять один или несколько показателей, характеризующих какой-либо управленческий процесс количественно или качественно. Широта области смысловых значений, связанных с понятием эффективности, служит источником специфических недостатков использования данного понятия в экономике.
К таким недостаткам относят:
1) Отсутствие четкого выделения понятия эффективности в широком смысле и семейства понятий эффективности в узком смысле, что приводит к наибольшему числу недоразумений, влекущих зачастую ошибочные выводы.
Обычно, проводя экономический анализ, в качестве эффективности, например, производственно-торговой деятельности предприятия, рассматривают относительные величины в виде отношения абсолютных показателей, характеризующих хозяйствующие субъекты в целом (таблица 8).
Безусловно, данный подход применим для оценки результатов отдельного предприятия (фирмы), если рассматривать эти показатели в динамике, но не применим для сравнения с другими разнородными предприятиями. Действительно, при такого рода оценке эффективности недостаточно учитывается влияние факторов, существенных для анализа эффективности, а именно: абсолютные размеры и изменения численности работников (экстенсивный фактор) и изменения производительности труда работников (интенсивный фактор).
С другой стороны, по профилям экономических возможностей можно провести сравнение относительно развитости или потенциала малого инновационного предприятия.
2) Неправомерное отделение аппарата анализа эффективности систем (операций) от аппарата принятия эффективных (оптимальных) решений, в особенности от аппарата многокритериального выбора.
Абсолютизацию «физикалистского» (агрегированного) подхода, ведущую в ряде случаев к грубым, а то и просто неправильным оценкам. Именно односторонняя ориентация на использование агрегированных экономических показателей (объем валового продукта для промышленности, скорость обработки поля для сельского хозяйства, тонно-километры для транспорта) привела к крупным просчетам в народном хозяйстве бывшего СССР.
3) Не всегда правомерное применение для оценки эффективности ограниченных классов моделей (детерминированных и простейших вероятностных), не позволяющих охватить проблему эффективности во всем ее многообразии.
4) Недостаточно глубокое рассмотрение взаимосвязи понятий эффективности и качества (от отождествления этих понятий до их соподчинения).
5) Недостаточно полный учет роли организационного и организационно-технического управления в общем решении проблемы эффективности.
Этих недостатков было бы меньше, если бы при исследовании эффективности достаточно полно использовался системный подход
С учетом перечисленных выше недостатков эффективность применительно к оценке сложных систем и процессов можно определить следующим образом.
Эффективность (в широком смысле слова) – комплексная характеристика потенциальных и (или) реальных результатов (интегрального эффекта) использования экономической системы (проведения операции, выбора альтернативы, процесса управления) с учётом степени соответствия этих результатов главным целям, показателям всех видов ресурсопотребления, а также другим видам количественных и качественных показателей, выявленных методами системного анализа.
Показатели, характеризующие качество и эффективность процесса управления МИПом
Располагая показателями, характеризующими качество и эффективность процесса управления проектом или предприятием по группам (классам) и уровням с учетом их значимости можно проследить за их иерархической взаимосвязью.
В свою очередь каждый вид эффективности декомпозируется на подвиды вплоть до исходных показателей качества и эффективности процессов управления проектом, которые удобно представлять в виде дерева.
В качестве иллюстративного примера рассмотрим исходные критерии оценки проектов, которые составляют основу деятельности малого инновационного предприятия: f(111) – нормированная чистая приведённая стоимость; f(112) – рентабельность проектов; f(121) – степень спроса на производимый продукт; f(122) – социальная направленность проектов; f(123) – экологическая безопасность.
Методика формирования и работы экспертных групп в рамках отбора и реализации инновационных проектов
Университеты, входящие в состав инновационно-технологического консорциума, должны владеть информацией об инновационных технологиях, активно участвовать в разработке совместных форсайт-проектов и, в дальнейшем, формировании дорожных карт инновационного развития. Отметим, что каждый университет имеет собственную дорожную карту развития, однако, непосредственно консорциум должен также иметь дорожную карту в связи с тем, что активизация инновационного движения в небольших регионах возможна лишь при концентрации усилий всех заинтересованных сторон.
В рамках консорциума в целом необходимо иметь информационную систему, позволяющую осуществлять эффективное управление данной структурой. Информационная система для эффективной обработки дорожных карт инновационных технологий должна обладать современными характеристиками экспертных систем, использовать технологии искусственного интеллекта.
Экспертные системы являются современными средствами, использующими высокоточную информацию для максимально эффективного подхода к решению неформализованных задач в узкой плоскости предмета исследования.
Основой экспертной системы является набор данных о некоторой предметной области, накапливающийся в процессе построения и использования экспертной системы.
Отличительными особенностями и свойствами экспертной системы может служить ряд факторов, среди которых:
- использование экспертных систем для решения технологически сложных задач, в которых применяются знания и опыт квалифицированных экспертов;
- экспертные системы включают в свой потенциальный функционал прогностические системы;
- экспертные системы отличаются наличием «памяти» о задачах и методах решения;
- экспертные системы служат тренировочными полигонами для оттачивания навыков и дальнейшей подготовки кадров.
Основными участниками в процессах построения и эксплуатации экспертной системы являются:
- эксплуатационная система;
- экспертная группа;
- инженеры знаний;
- средства, строящие экспертную систему;
- конечные пользователи. Построение экспертной системы подразумевает извлечение знаний из экспертной группы. Экспертной группой являются специалисты, имеющие высокую квалификацию в узкой предметной области. В ходе создания базы знаний каждый эксперт использует свои знания, приемы, интуицию, умение решать поставленные задачи. Благодаря этому подходу, экспертная система в состоянии сама моделировать экспертные суждения и стратегии.
Инженером знаний является специалист в информационных науках и искусственном интеллекте, он использует знания экспертной группы в ходе построения экспертной системы. Инженер знаний ответственен за организацию экспертного опроса, за решение вопроса о представлении этих знаний в экспертной системе.
Средства построения экспертной системы – это прогрессивные средства, ответственные за построение экспертной системы.
Пользователем является человек, использующий построенную экспертную систему. Важно различать конечного пользователя, который использует уже построенную систему, и пользователей, общающихся с экспертной системой во время промежуточных этапов ее построения.
В основе построения экспертной системы лежит совокупность знаний об исследуемой предметной области. Применительно к технологиям, обеспечивающим искусственный интеллект термином «знания» называют информацию, позволяющую программе «вести себя интеллектуально». Данная информация представляет собой набор фактов и правил, про которые нельзя точно сказать, являются ли они истинными или ложными. Зачастую, эксперт обладает некой степенью уверенности в суждениях, так называемым «коэффициентом доверия».
Подводя промежуточный итог, отметим, что совокупность фактов и правил, отражающих знания о предметной области, являются базой знаний.
В свою очередь, механизмом вывода называются общие знания о получении решения соответствующих задач. Системы, работающие со знаниями, называются системами, основанными на знаниях. Экспертная система, не меняющая в ходе построения и эксплуатации свои свойства, называется статической. В противоположном случае она называется динамической.
Двумя основными этапами построения экспертной системы являются:
- режим приобретения знаний;
- режим решения задачи.
Основными этапами построения экспертной системы являются:
- идентификация;
- концептуализация;
- формализация;
- выполнение;
- тестирование;
- эксплуатация.
В ходе первого этапа определяются основные задачи и цели исследования, задаются эксперты и категории пользователей.
На втором этапе проводится содержательный анализ предметной области, закрепляются основные понятия и их взаимосвязи, выбираются методы решения задачи.
В процессе построения экспертной информационной системы принято использовать базу знаний экспертов.
Создавая базу знаний, эксперт использует свои знания, интуицию, приемы, позволяющие решать возникающие задачи выявления инновационных технологий и возможности формировать современные, инновационные продукты на их базе. Таким образом, формируется экспертная система оценки форсайт-проектов, создается модель экспертных суждений и стратегий.
Задачами эксперта, участвующего в накоплении знаний и построении концептуальной модели экспертной системы, являются:
- идентификация;
- концептуализация;
- формализация. Формализация отвечает за выбор программного средства для построения экспертной системы, определяет способы восприятия всех видов знаний, предполагает упорядочивание и структуризацию основных понятий.
Инженер знаний работает с интервьюерами – экспертами, а именно организует экспертный опрос, решает вопрос о представлении этих знаний в экспертной информационной системе.
Непосредственными задачами инженера знаний, участвующего в построении экспертной системы являются:
- построение информационной модели, с учетом предоставленных материалов экспертов;
- разработка алгоритмов обработки информации, предоставленной экспертами;
- согласование с экспертами модели данных;
- выполнение;
- тестирование;
- эксплуатация.
К самому процессу интервьюирования стоит привлекать только экспертов, инженеры знаний разрабатывают и реализуют информационную систему, опираясь на требования экспертов.
Экспертная система в первую очередь предполагает аккумуляцию экспертных знаний в стандартном виде, принятом экспертной системой
Тестирование подразумевает проверку компетентности экспертных суждений и уже построенной экспертной системы в целом. Процесс тестирования актуален до тех пор, пока не подтверждается компетенция экспертной системы.
Эксплуатация ответственна за пригодность построенной системы для конкретных пользователей.
Эффективность реализации стартовых этапов построения экспертной системы зачастую определяется созданием экспертной группы и получением от них начальных знаний, являющихся основой построения каждой экспертной системы.