Разработка методов оценки, анализ, моделирования и управления инновационной деятельностью в экономических системах Гибнер Яков Михайлович

Содержание к диссертации

Введение

Глава 1 Характеристика и авторская концепция развития инновационной деятельности 14

1.1 Генезис и ретроспективный анализ понятия «инновация» в различных теориях 14

1.2 Систематизация и развитие современных подходов в области оценки инноваций 51

Глава 2 Разработка методов оценки уровня инновационности экономических субъектов и управление инновационной деятельностью в экономических системах 69

2.1 Разработка методов оценки уровня инновационности предприятия 69

2.2 Управление инновациями и прогнозирование инновационной деятельности в экономических системах 92

Глава 3 Оценка инновационности хозяйствующих субъектов в целях обеспечения их устойчивого экономического развития 112

3.1 Сравнительный анализ уровня инновационности автотранспортной и железнодорожной отраслей 112

3.2 Сравнительный анализ уровня инновационности швейных фабрик «Айвенго» и «Денди-Групп»

3.3 Оценка уровня инновационности российских компаний экспресс-доставки: «СПСР-Экспресс», «Пони Экспресс» и «ЕМС Почта России» 130

Заключение 140

Список литературы 144

• Систематизация и развитие современных подходов в области оценки инноваций
• Управление инновациями и прогнозирование инновационной деятельности в экономических системах
• Сравнительный анализ уровня инновационности швейных фабрик «Айвенго» и «Денди-Групп»
• Оценка уровня инновационности российских компаний экспресс-доставки: «СПСР-Экспресс», «Пони Экспресс» и «ЕМС Почта России»

Введение к работе

Актуальность темы исследования. В настоящее время в России тема инноваций стоит очень остро. В условиях западных санкций, ограничивающих доступ нашей страны не только к финансовым рынкам, но и к новым технологиям, всё более важным и жизненно необходимым становится вопрос импортозамещения во всех ключевых отраслях, основанный как на продуктовых, так и технологических инновациях.

Инновационные технологии и разработки являются основой

экономического и технологического прогресса развитых стран. Примером тому могут служить такие страны, как Германия, США, Япония. Россия стремится приблизиться к ним в этой сфере, но пока основным источником пополнения бюджета выступает сырьевая торговля. В 2014 году доля нефтегазовых доходов в бюджете России составила 47 %. Такое положение делает страну весьма уязвимой к колебаниям мировых цен на углеводороды, что очень хорошо заметно в последнее время, особенно с осени 2014 года, когда активизировались экономические санкции.

Для перехода на несырьевую модель развития российской экономики, что является безусловным приоритетом государственной политики последних лет, помимо увеличения самого числа инноваций необходимы адаптивные механизмы, которые позволили бы достаточно точно и качественно оценивать инновации для получения реального экономического и социального эффекта.

В то же время в научной и методической литературе по исследуемой
проблематике отсутствует достаточный по спектру задач и адекватный
сложившейся макроэкономической ситуации математический инструментарий.
В частности, наблюдается явный дефицит математического аппарата и

инструментальных средств, позволяющих количественно оценить уровень инновационности экономических систем в целях повышения обоснованности управленческих решений. Существующие и применяемые модели и математические методы анализа микроэкономических систем (домашних хозяйств, фирм и предприятий, отраслей народного хозяйства) не позволяют в

полной мере количественно оценить уровень их инновационности, имеющий большое значение при расчете предпринимательских рисков и обосновании инвестиционных и управленческих решений.

Степень разработанности проблемы. Проблемы оценки и анализа
особенностей инновационного развития экономических систем, эффективности
принимаемых решений на основе результатов оценки инновационной
деятельности рассматриваются в работах зарубежных и отечественных авторов:
А.Ю. Архипова, О.С. Белокрыловой, Я. Ван Дейна, Д. Воркса, С.В. Гладкой,
С.Ю. Глазьева, В.Я Горфинкеля, Ж.Д. Дармиловой, М. Джорджа, П. Друкера,
М.В. Калугиной, Г.Д. Ковалева, Ю.С. Колесникова, Г. Менша, С.Н. Митякова,
Ю.П. Морозова, Ф.А. Плехановой, А.А. Трифиловой, К. Фримена,

Й. Шумпетера, Ф.Ф. Юрлова, Ю.В. Яковца, С.Н. Яшини и др.

Вопросы формализации экономических процессов исследуются в трудах
таких ученых как: Г.В. Го релова, М. Интрилигатор, И.А. Кацко,

А.Н. Кузьминов, Е.В. Луценко, Н.Н. Лябах, Л.Г. Матвеева, Л.И. Ниворожкина, А.И. Орлов, Е.Д. Стрельцова и др.

Развитие инновационной экономики выдвинуло на первый план вопросы, связанные с описанием инновационной деятельности и ее результатов, классификацией ее типов, а также факторов, стимулирующих и тормозящих инновационный процесс. Данные вопросы нашли отражение в трудах таких ученых как: Л.Н. Васильева, В.А. Горемыкин, В.Д. Дорофеев, П.Ф. Друкер, В.А. Дресвянников, П.Н. Завлин, В.Г. Зинов, В.И. Кушлин, Е.А. Муравьева, В.И. Подлесных, Т.Ю. Шемякина, Ю.В. Яковец и др.

Разработкой и развитием категориального аппарата понятия «инновация» занимались такие ученые как: Г. Барнетт, Т. Бернс, М.Н. Блум, М.А. Боровская, Ф. Бэкон, С. Гилфиллан, С.В. Гриненко, Дж.М. Гроссман, Н. Макиавелли, С. Мани, М.А. Масыч, Э. Мэнсфилд, М.И. Надири, А.Ю. Никитаева, У. Огборн, Дж.М. ван Ринен, Э. Роджерс, П.М. Ромер, Б. Санто, Р.М. Солоу, Г. Сталкер, Дж. Стерн, Г. Тард, Х. Харт, Э. Хэлпман, И.К. Шевченко, О.А.Чернова и др.

В то же время теоретические аспекты процесса количественной оценки уровня инновационно сти экономических систем, а также методы и инструменты управления и прогнозирования недостаточно освещены в научной литературе.

Актуальность и недостаточная степень научной разработанности количественной оценки уровня инновационно сти экономических систем разных иерархических уровней в процессе их развития предопределили цель и задачи диссертационного исследования, а также его структуру

Цель и задачи исследования. Цель диссертационной работы: разработка и развитие математических инструментальных средств для количественной оценки и анализа уровня инновационно сти экономических систем, моделирования и управления инновационной деятельностью.

В соответствии с указанной целью поставлены следующие задачи исследования:

провести всесторонний ретроспективный анализ понятия «инновация», включающий в себя различные теоретические и методологические подходы, взгляды различных научных школ, интерпретируя и учитывая российские особенности;

систематизировать и дополнить категориальный аппарат понятия «инновация» с целью обеспечения инструментальной поддержки исследований;

проанализировать и развить инструментальные методы анализа инновационных процессов;

разработать математическую модель и метод оценки уровня инновационно сти экономических систем, учитывающую недостатки текущих методов и позволяющую получить конечный результат в количественном, а не качественном выражении;

в рамках предлагаемой авторской модели усовершенствовать процедуру подбора экспертов для экспертного анализа, и механизм, позволяющий определить оптимальную их численность;

разработать модель управления инновационной деятельностью, в основе которой будет лежать желаемый уровень инновационно сти экономической системы;

провести апробацию данной модели в целях проверки полученных теоретических выводов.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования являются мезо- и микроэкономические системы: отрасли народного хозяйства, фирмы и предприятия, а также процессы их инновационного развития. Предметом исследования является математический инструментарий, обеспечивающий оценку инновационной деятельности, её прогноз и управление ею.

Диссертация выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки): п. 1.4. «Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпринимательских рисков и обоснования инвестиционных решений»; п. 2.3. «Разработка систем поддержки принятия решений для рационализации организационных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях».

Рабочая гипотеза диссертационного исследования основывается на совокупности предположений и установок, в соответствии с которыми адекватная математическая модель инновационной деятельности и разработанная методика количественной оценки уровня инновационности предприятия обеспечивает измерение текущего уровня его инновационного развития, что дает основу для дальнейших прогнозов и механизмов регулирования.

Теоретико-методологическая основа диссертационного исследования.

В качестве теоретической основы исследования использованы ключевые положения трудов отечественных и зарубежных ученых по вопросам

математического моделирования инновационных процессов, оценки и
управления инновационной деятельности. Методологической базой

исследования являются существующие методы оценки инновационных
проектов, экономико-математического моделирования, системный и

сравнительный анализ, элементы теории вероятности и принятия решений.

Информационно-эмпирическая база диссертационной работы

формировалась на основе трудов российских и зарубежных ученых, законов и подзаконных актов Российской Федерации, публикаций в периодических изданиях и в сети Интернет, официальных данных по железнодорожной и автотранспортной отраслях России, аналитических отчётах, отчетах компании ОАО «РЖД», ОАО «Авенго», ООО «Денди-Групп», ООО «СПСР-Экспресс», ОАО «ФРЕЙТ ЛИНК (Pony Express)» и «ЕМС Почта России».

Инструментарно-методологический аппарат исследования. В

процессе исследования были использованы современные методы научных
исследований, в том числе методы: экспертных оценок, наблюдения, сравнения,
группировки, аналогии, теории вероятности, нечетких множеств,

регрессионный и корреляционный анализ. В качестве инструментария для решения практических задач были использованы математический программный пакет Mathematica 9.0 и электронные таблицы Excel от Microsoft Office.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Существующие ранее механизмы и методы качественной оценки уровня инновационности предприятия позволяли дать его оценку с точностью до класса, выставленную с помощью экспертов. Это было приемлемо при оценке одного объекта, но при сравнении двух, трёх и более данный метод оказался малоэффективным, поскольку в случае, если несколько оцениваемых объектов удостаивались одного класса, то нельзя было сказать, насколько один объект хуже/лучше другого. Предложенный автором метод количественной оценки уровня инновационности экономической системы позволяет это сделать с помощью разработанной математической модели.

2. Управление уровнем инновационности экономической системы является сложным процессом, включающим в себя не только текущую оценку самих

инноваций, но также и интенсивность их действия. Это объясняется существенной
практической значимостью скорейшего получения и наращивания в

экономической системе эффекта от инновации, что напрямую зависит как от качества реализуемой инновации, так и от скорости ее внедрения, а также диффузии в другие экономические системы. Использование показателя интенсивности действия инноваций дает возможность повысить эффективность управления и прогнозирования уровня инновационности экономических систем, как в относительно самостоятельном контексте их функционирования, так и во взаимодействии.

3. Применение существующей системы критериев экспертной оценки инноваций, а также системы инновационного менеджмента, функционирующей в экономической системе, в своем общем виде не позволяет достаточно эффективно оценить уровень инновационности предприятия, проекта, отрасли. Это объясняется тем, что применяемая система оценивания не отражает в полной мере современные требования, предъявляемые к инновационной сфере (в частности, учет специфики уровня иерархии экономической системы и организации инновационной деятельности, отраслевых особенностей инноваций: например, промышленная инновация имеет двойственную природу – использование в дальнейшем в производственном процессе, либо для конечного потребления, - и т.д.), и требует развития. Усовершенствованный в работе адаптивный механизм процедуры экспертной оценки, учитывающий указанные особенности экономических систем, позволяет улучшить качество экспертной деятельности.

4. В соответствии с априори существующей вероятностью успешной/неуспешной реализации отдельных этапов жизненного цикла инновации применяются разные способы создания и внедрения инноваций, а также управления этими процессами с целью нивелирования или снижения сопряженных рисков. Однако применяемый инструментарий не ориентирован на учет того факта, что у большинства инноваций есть существенный недостаток: после внедрения сразу же начинается медленный упадок до тех пор, пока не будет внедрена новая инновация, что может стать причиной

деградации экономической системы. Чтобы системе оставаться в устойчивом равновесии, необходимы постоянные поддерживающие действия и после внедрения инноваций; в противном случае все конкурентные преимущества, полученные экономической системой в результате положительных изменений от инноваций, могут скоро потерять свою силу.

5. Изменение уровня инновационности экономической системы

микроуровня (предприятия) в сторону увеличения или сохранения достигнутых производственных результатов благодаря внедрению инновации (продуктовой или технологической) нуждается в комплексе эффективных инструментов поддержки принятия эффективных управленческих решений. Поскольку с момента своего внедрения инновации начинают постепенно терять статус «новшества», без постоянных поддерживающих мер, направленных на интенсификацию инноваций (как уже внедренных, если они показали положительный экономический эффект, так и принципиально новых) предприятие начинает деградировать. Использование системы кайдзен, направленное на непрерывное совершенствование организации управления инновационными процессами на предприятии, позволяет поднять управление уровнем его инновационности на качественно новую ступень.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке новых подходов, методов и математической модели для совершенствования инструментария оценки, анализа, моделирования и управления инновационной деятельностью в экономических системах. Конкретные элементы новизны заключаются в следующем:

1. Разработанные механизмы и методы количественной оценки уровня инновационности экономических систем с помощью математической модели позволяют объективно сравнить между собой при определенных условиях (стационарность, линейность) несколько разных объектов (проектов, компаний, отраслей), а также один и тот же объект в разные моменты времени, что позволит оценить динамику его изменений и осуществить прогнозирование. В отличие от

А.Н. Асаула и Б.М. Карпова¹, А.Н. Козырева и В.Л. Макарова²,

В.В. Ольховского³, Т.Л. Свиридова⁴, предлагается оценивать с помощью
математического инструментария уровень инновационности всей

экономической системы, а не конкретных инновационных проектов. Разработана система интерпретации полученных количественных значений такой интегральной оценки экономической системы по трем категориям: низкий, средний, высокий уровень инновационности.

2. В рамках разработанной линейной математической модели оценки уровня инновационности экономических систем предложен инструментарий, позволяющий учесть её нелинейность и нестационарность. Предложены инструменты отбора информативных признаков для экспертной оценки уровня инновационности экономической системы.

3. Разработан новый математический инструмент для нахождения показателя «интенсивность действия инноваций». В отличие от работ И.В. Антоненко⁵, О.Г. Голиченко⁶, М. Кочиа⁷, предлагается вычислять интенсивность действия инноваций как интегральную функцию от уровня инновационности экономической системы. Данный показатель позволяет расширить анализ и оценку инноваций, а также использовать его для: выстраивания инновационной политики в регионе; совершенствования системы генерации инноваций; оценки хода внедрения инновационных проектов; управления прогнозированием развития инновационных процессов в экономических системах.

1 Асаул А.Н., Карпов Б.М. Модернизация экономики на основе технологических инноваций / А.Н. Асаул, Б.М. Карпов, В.Б. Перевязкин, М.К. Старовойтов. - СПб: АНО ИПЭВ, 2008. - 606 с.

2Козырев А.Н., Макаров В.Л. Оценка стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности / Козырев А.Н., Макаров В.Л. – М.: Интерреклама, 2003. – 352 с.

3. Ольховский В.В. Роль нематериальных активов в стимулировании процессных инноваций // Российское предпринимательство. — 2007. — № 10 Вып. 2 (100). — c. 100-104.

4. Свиридов Т.Л. Методы оценки инновационных решений на промышленных предприятиях // Современная экономика: проблемы и решения. – 2010. - №9. - С. 42-48

5Антоненко И.В. Отраслевой аспект инновационной деятельности регионов ЮФО // Вестник Волгоградского государственного университета. Сер. 3, Экономика. Экология. - 2011. - № 2 (19). - С. 47-55

6 Голиченко О.Г. (2006) Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука.

7 Coccia M. (2004) 'A New Approach for Measuring and Classifying the Technological Change Intensity', DRUID
Summer Conference 2004: Industrial Dynamics, Innovation and Development, June, 14-16, 2004, Elsinore, Denmark,
DRUID (Danish Research Unit for Industrial Dynamics).

4. В дополнение к научным работам М.В. Колесникова⁸, Н.Н. Лябаха⁹, А.И. Орлова¹⁰, К.А. Хаблака¹¹, А.Н. Шабельникова¹² усовершенствован механизм процедуры экспертной оценки уровня инновационной экономической системы. А именно предложены следующие инструменты: формирование оптимальной численности экспертов; расчет показателя «степень уверенности отдельного эксперта» при экспертной оценке уровня инновационности экономической системы; оценка степени согласованности мнений экспертной комиссии; расчёт интегрального мнения по решениям отдельных экспертов в зависимости от структуры оцениваемых показателей, учитывая как аддитивный, так и мультипликативный эффекты.

5. В развитие научных представлений T. Barnes , S. Lee, C. Dugger, C. Chen¹³ усовершенствован и дополнен метод реализации системы кайдзен, обеспечивающей поддержку принятия решений и управление уровнем инновационности экономической системы. Создана, описана и верифицирована блок-схема, содержащая девять последовательных, имеющих самостоятельное значение, этапов, позволяющих получить синергетический эффект, выражающийся в следующем: инновации поднимают компанию на следующий уровень развития, а система кайдзен не дает компании деградировать до возникновения следующей инновации.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования.

Теоретическая значимость диссертационного исследования заключается в
уточнении концептуальных аспектов, развитии методов оценки и

моделирования процессов управления инновационной деятельностью

экономических систем разного иерархического уровня, а также в развитии

8Колесников М.В. Развитие организационного управления: стратегия и инструменты. – Ганновер: Kybernetika– Verlag, 2010.

9 Лябах Н.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: Учебник. – Ростов н/Д : РГУПС,
СКНЦ ВШ, 2002. – 283 с.

10. Орлов А.И. Принятие решений. Теория и методы разработки управленческих решений. – М. : «МарТ», 2005. – 496 с.

11. Хаблак К.А. Постановка проблем автоматизации сортировочных станций // Вестник РГУПС. – 2001. – № 2.

12 Лябах Н.Н. Техническая кибернетика на железнодорожном транспорте: учебник. – Ростов н/Д : РГУПС,
СКНЦ В Ш, 2002. – 283 с.

13 Barnes, T. ’’ Kaizen strategies for successful leadership’’, London: Pitman Publishing, 1996, 182 p. Samson S.
Lee, Dr. John C. Dugger, & Dr. Joseph C. Chen Kaizen: An Essential Tool for Inclusion in Industrial Technology
Curricula \\ Journal of industrial technology Volume 16, Number 1 - November 1999 to January 2000, pp. 2-7.

теоретико-методологических аспектов исследования процесса оценки инноваций и уровня инновационного развития предприятия. Полученные в исследовании выводы и предложения могут быть использованы для исследования состояния и динамики уровня инновационности экономической системы, разработки научно обоснованных прогнозов и управления.

Практическая значимость диссертационного исследования состоит в том, что теоретические исследования, разработанный экономико-математический инструментарий, а также полученные результаты и выводы могут быть использованы как в государственном, так и частном секторе экономики, а именно:

- при оценке уровня инновационно сти экономической системы (проект,
предприятие, отрасль и др.) и сравнительном анализе с другой системой;

в экспертной оценке с использованием усовершенствованной процедуры оценивания;

при разработке учебно-методических курсов по экономико-математическим дисциплинам.

Апробация результатов диссертационного исследования. Результаты проведенного исследования докладывались на заседании кафедр «Информатика», «Теория организации и управление персоналом», «Экономика, учёт и анализ» ФГБОУ ВО «РГУПС», семинарах Ростовского филиала ОАО «НИИАС», в том числе на научно-практических конференциях:

1. II Международной научно-практической конференции «Проблемы и перспективы образования и молодежного рынка труда на современном этапе» (Ростов-на-Дону, 2010).

2. IV Международной научно-практической конференции молодых ученых и студентов и аспирантов «Национальная экономика: перспективы и проблемы развития» (Пермь, 2011).

3. Всероссийской научно-практической конференции «Транспорт-2012» (Ростов-на-Дону, 2012).

4. Международной заочной научно-практической конференции «Общество, современная наука и образование: проблемы и перспективы» (Тамбов, 2012).

5. VIII Международной научно-практической интернет-конференции «Социально-экономические реформы в контексте интеграционного выбора Украины» (Киев, 2012).

6. Международной юбилейной научно-практической конференции «Стратегия устойчивого развития экономики России: от концепции до практической реализации» (Армавир, 2012).

7. Международной конференции с выставкой новых технологий «Проблемы управления в реальном секторе экономики: вызовы модернизации» (Актуальные проблемы управления-2012, Москва).

8. Международной заочной научно-практической конференции для студентов, аспирантов и молодых ученых «Актуальные вопросы современной экономической науки и практики» (Москва, 2015).

Результаты диссертационного исследования приняты к использованию в деятельности: ООО «СПСР-Экспресс», Ростовского филиала ОАО «НИИАС», в координационно-аналитическом Центре развития карьеры ФГАОУ ВО «ЮФУ», в учебном процессе ФГБОУ ВО «РГУПС».

Публикации. По теме диссертационного исследования опубликовано 14 статей общим объемом 8,585 п.л. (авторский вклад – 7,585 п.л.), из них 4 статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ для публикации основных результатов диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, объединяющих 7 параграфов, заключения, списка использованных источников, включающего 167 наименований. Объем работы - 159 страниц. Работа проиллюстрирована 20 рисунками и 30 таблицами.

Систематизация и развитие современных подходов в области оценки инноваций

На сегодняшний день сложно не оценить значение инноваций и инновационных подходов для экономик развитых стран, как на уровне государства, так и уровне регионов, отдельных фирм. Инновации являются главной движущей силой экономического роста, научно-технического и общественного прогресса. На долю новых знаний, воплощаемых в технологиях, оборудовании, образовании кадров, организации производства в развитых странах приходится от 80 до 95 % прироста ВВП14.

Новые технологии выступают залогом успеха и конкурентоспособности, особенно в условиях перехода России к стандартам и законам ВТО. Только постоянное технологическое и организационное совершенствование способно дать шанс многим отраслям и компаниям, которые их составляют не исчезнуть в борьбе с зарубежными организациями, которые придут на российский рынок, как только будут сняты таможенные барьеры.

Немаловажным фактором в конкурентной борьбе сегодня являются инновации. Ни для кого не секрет, что в экономике развитых стран именно они являются залогом успешной борьбы за лидерство. Несмотря на различия компаний в сфере их деятельности, способах построения успешных стратегий развития, именно постоянное совершенствование и улучшения позволяют добиться более высокого качества работы, производительности и результата.

Для компаний-лидеров в своей сфере деятельности необходима постоянная система внедрения новых и поддержания уже существующих инноваций, так как в условиях стремительно развивающегося научно-технического прогресса сохранение даже текущих рыночных и технологических позиций требует постоянного развития хотя бы на уровне изменений внешней среды. В истории существует немало примеров, когда очень крупные компании исчезали и закрывались только лишь из-за того, что были слишком консервативны и вовремя не обратили внимание на изменения, происходящие во внешней среде.

Таким образом, благодаря инновационным процессам происходит естественный экономический отбор: слабые и неэффективные организации исчезают, не в силах выдержать конкуренцию с более инновационными и сильными. Вместе с развитием инноваций растет и уровень жизни населения, многие вещи становятся более доступными и низкими в цене, растет уровень здравоохранения и образования.

С понятием инновации очень тесно связаны термины «человеческий капитал» и «обучение». Именно человеческий капитал является производителем и создателем инноваций. Высокая квалификация, практический опыт и навыки необходимы не только для того, чтобы создавать что-то новое, но и для внедрения инноваций в компанию и работе с ними. Инновационная компания это не только самое современное оборудование, программное обеспечение, но и персонал, способный всем этим управлять.

В условиях быстро изменяющейся внешней и внутренней среды очень остро встает вопрос непрерывного совершенствования и повышения квалификации персонала.

Обучение имеет двойственную природу. С одной стороны оно помогает приспособиться, адаптироваться к уже существующим инновациям, с другой – породить новые.

В первом случае любое нововведение является достаточно понятным для человека или группы лиц, которые собираются реализовать его в организации, но зачастую этот процесс вызывает сложности с пониманием у других работников. Поэтому возникает необходимость адаптации к этим изменениям. Также обучение позволяет не только адаптироваться к инновационным изменениям, но, и стимулирует процесс создания новых инноваций самими сотрудниками организации. Говоря об инновациях, следует иметь в виду не только материальные объекты, обладающие новыми, ранее не существующими совокупными характеристиками, но и любые нематериальные изменения, позволяющие повысить эффективность деятельности организации.

Рассматривая второй тип обучения, следует понимать не умение воспроизводить какие-либо строго регламентированные действия или шаблоны, а, в первую очередь, развитие способностей достигать поставленных целей нетривиальными методами, умение нестандартно мыслить и максимально эффективно использовать имеющиеся ресурсы.

Очень сильным побудительным мотивом для создания и внедрения инноваций может служить стремление руководства к непрерывному процессу развития и совершенствования. Примером могут служить такие известные топ-менеджеры как Билл Гейтс из компании Microsoft, Акио Морито из Sony, Джека Уэлча из General Electric, которые привели свои компании к мировому лидерству 15 . Для людей такого уровня в данном случае уместно будет использовать иные образовательные технологии, чем для сотрудников других организационных уровней.

В последнее время тема инноваций привлекает к себе всё больше внимания во всем мире. Но, несмотря на это, до сих пор отсутствует фундаментальное понимание факторов, которые влияют на создание инноваций и механизма, посредством которого инновации обеспечивают экономический рост.

Эмпирические исследования и анализ предприятий показывают, что инновации приводят к появлению новых продуктов и услуг, лучшему качеству и более низким ценам. Несмотря на этот факт и интерес к данной теме, вопросы о том, как создаются инновации и как они приводят к экономическому росту, еще плохо изучены.

15 Коробейников О.П., Трифилова А.А., Коршунов И.А. Роль инноваций в процессе формирования стратегии предприятия // Менеджмент в России и зарубежом. – №3. – 2000. Для того чтобы понять механизмы и факторы, лежащие в основе инноваций, необходимо сначала определить, что является инновацией, а что нет, и описать границы изучаемого объекта. Поэтому видится необходимым привести обзор определений данного термина и его ретроспективный анализ.

Термину «инновация» предшествовал термин «новация», который впервые появился в законодательной сфере в тринадцатом веке. Он означал возобновление обязательств при изменении договора на нового дебитора. Этот понятие редко использовалось в науке до XX века, хотя и применялся термин «новый». «Создание» и «изобретение» стали словами, относящимися к производительной силе человека и его творческим способностям. Н. Макиавелли и Ф. Бэкон относятся к малому числу исследователей, посвятивших свои ранние работы инновациям, используя этот термин и описывая сопротивление людей инновациям. Сюда также можно отнести таких английских деятелей, как С. Хартлиб, Дж. Дьюри, У. Петти и Дж. Ивлин, которые являлись реформаторами обучения16.

В середине XVII века серьезная полемика на тему инноваций происходила, в первую очередь, в религии17. Однако инновации рассматривались тогда скорее как процесс изменения, а не творчества.

Долгое время понятие «инновация», как и «изобретение» считалось негативным. До XVIII века «новатор» считался подозрительным человеком, которому нельзя было доверять. До XX века существовало 2 эпизода в истории, в которых инновации рассматривались в негативном свете.

Управление инновациями и прогнозирование инновационной деятельности в экономических системах

В стремлении к технологическим инновациям статистика была лучшим способом установления доказательств. В научной литературе технологические инновации стали измеряться с помощью патентов в 1910-х годах, что было отражено в работах экономиста Дж. Шмуклера в 1950-х годах163. Затем стало ясно, что патенты измеряют только объем изобретений, а не инновации (коммерциализированные).

В 1967 году Министерство торговли США опубликовало исследование, известное как «доклад Шарпи», представляющий первое правительственное изучение технологических инноваций как таковых164. Оно показало, что НИОКР не является основным источником технологических инноваций.

В то время доклад подвергся критике со стороны экономистов и статистов 165 . Тем не менее, доклад был довольно влиятельным. Это способствовало развитию определения инновации как технологического новшества и как процесс, ведущий к коммерциализации. Однако вопрос о наиболее эффективном способе количественного измерения инноваций до сих пор остается малоизученным и открытым вопросом166. На сегодняшний день инновации играют огромную роль в развитии России. Особенно сильно эта роль проявляется в условиях текущих международных экономических санкций и необходимости создания импортозамещения. «Двухлетний опыт членства России в ВТО вновь поставил на повестку дня остроактуальный для отечественной новейшей истории вопрос импортозамещения и в целом повышения конкурентоспособности национального производства»167.

Согласно заявлению В.В. Путина на Совете по науке и образованию, «Россия получила мощный импульс к научному и технологическому развитию»168. Те средства, которые раньше тратились на приобретение новых технологий за рубежом, сейчас придется направлять на разработки внутри страны.

Развитие инновационного сектора в экономике считает одной из ключевых задач и премьер-министр Д.А. Медведев. В настоящее время наполнение российского бюджета очень сильно зависит от нефтяного сектора, и снизить эту зависимость могут высокотехнологичные компании, основной движущей силой которых являются инновации169.

Инновационные разработки имеют большое значение, как на уровне регионов, отраслей, так и отдельных предприятий и проектов.

Начиная с 2008 года, в России взят курс на переход к инновационной модели региональной экономической политики, начало которого было положено Концепцией долгосрочного социально-экономического развития РФ на перио Собрав подробную информацию о текущем процессе, команда кайдзен определяет цель, которую принимает во внимание группа управления. В примере ученых из Айовы команда решила сосредоточиться на улучшении способов хранения металлических стержней, вследствие избыточности отходов, образующихся в процессе производства. В результате анализа было выявлено, что это улучшение позволит снизить количество отходов в этом процессе более чем на 50%. Это уменьшение приведет в свою очередь к сокращению общей стоимости производства.

На данном этапе можно воспользоваться одним из различных методов генерации идей и альтернатив. Их можно разделить на методы активизации мышления и методы соединения альтернатив. Первые призваны стимулировать рождение абсолютно новых идей, а вторые позволяют получить новые идеи из уже существующих, но собранных вместе, и рассмотренных с другой точки зрения. К методам активизации мышления относятся следующие методы: 1. мозгового штурма; 2. Дельфи; 3. эвристические. К методам соединения альтернатив можно отнести: 1. морфологический анализ; 2. методы синектики; 3. метод гирлянд случайностей и ассоциаций. Выбор конкретных методов зависит от специфики поставленных перед группой задач и целей. После этого происходит непосредственно процесс генерации идей. Шаг 6 – Отбор самых жизнеспособных методов. Выбор лучшего решения.

На следующем этапе происходит отбор альтернатив наиболее подходящих под заданные командой кайдзен условия. Однако прежде необходимо провести отбор критериев для оценки. От того насколько грамотно будет проработан этот вопрос зависит качество всего описываемого процесса. При формировании критериев оценки необходимо также определить и задать веса каждому из них, поскольку они имеют разную значимость для различных ситуаций.

В результате мы получим так называемые коэффициенты относительной важности критериев, которые будут показывать насколько один критерий предпочтительней другого. После этого можно приступать непосредственно к отбору альтернатив. Наиболее эффективно это можно сделать с помощью модели многокритериального выбора.

Для подтверждения возможности реализации альтернативного метода, предложенного командой кайдзен в примере ученых из Айовы, было произведено компьютерное моделирование с помощью одного из мощных симуляторов ProModel. В результате выбранный альтернативный метод позволил снизить количество работников с 1 на каждую машину до 1 на 2 машины. Причем результативность работы при использовании альтернативного метода была сопоставима с уже существующим в компании.

Производится финансовый расчёт, на основе которого рассчитывается рентабельность предлагаемого альтернативного метода. Согласно авторам исследования211, компании удастся сэкономить 102608 долларов в первом году после внедрения, и 114608 долларов в последующие года при тех же производственных показателях.

Далее дается ответ на 2 ключевых вопроса: «эффективно?» и «приемлемо?». Если нет, то всё возвращается к шагу 4. Если да, то переходит к шагу 9.

На данном этапе происходит практическое воплощение всех теоретических разработок, которые были накоплены за предыдущие шаги. После запуска нового улучшенного метода цикл не заканчивается, а повторяется вновь, но уже с новой командой и выбранной проблемной областью. Благодаря этому существует и реализуется непрерывный процесс совершенствования компании, позволяющий ей постоянно развиваться. Однако наибольшая эффективность достигается при использовании данной схемы вместе с инновационным развитием компании. При этом возникает синергетический эффект, когда инновации поднимают компанию на следующий уровень развития, а кайдзен не дает компании деградировать до возникновения следующей инновации. Графически это можно увидеть на рисунке 2.9.

Сегодня кайдзен активно внедряется и на российских компаниях. Если рассматривать Юг России, то это такие предприятия как «Алкоа Металлург Рус» (Ростовская область), внедрившая новую систему еще в 2005 году, после того, как завод вошёл в состав одной из крупнейших международных компаний по производству алюминия Alcoa. В 2006 году система кайдзен появилась в краснодарском агрохолдинге «Кубань». С 2008 года основы бережливого производства ввели на Новочеркасском электровозостроительном заводе (НЭВЗ), после того как компания вошла в ОАО «Трансмашхолдинг». Система кайдзен также активно используются на предприятиях ОАО «Ростсельмаш», ставропольского концерна «Энергомера», ООО «Ростовский прессово-раскройный завод» и др.213

Объем экономии благодаря использованию системы кайдзен является достаточно крупным. Так, например, «агрохолдинг «Кубань» экономический эффект от внедрения системы бережливого производства за пять лет оценивает более чем в 483 млн рублей»214. Если рассматривать общероссийский уровень, то самыми выдающимися достижениями обладает компания «КамАЗ», которая за 5 лет сэкономила 19 млрд рублей. Конечно, на данных предприятиях не малую роль сыграл эффект масштаба, однако и в более малых компаниях эффект будет ощутим, особенно в долговременной перспективе.

Пока система кайдзен внедряется в России только в крупных, чаще всего производственных компаниях. Однако она может работать и быть эффективной в любой компании, создающей свой собственный товар или услугу. Нет ограничений по отраслям или размерам организации. Главное здесь желание и стремление руководства запустить этот процесс, объяснить каждому работнику суть этого процесса и его места в нем, и, что немаловажно, мотивировать к действиям и изменениям, а не принуждать силой.

Так как интеллектуальные ресурсы являются неотъемлемой частью инновационного развития предприятия, то в 2010 г. автором диссертационного исследования были проанализированы затраты на обучение персонала в докризисный и кризисный периоды ведущими компаниями города Ростова-на-Дону.

Базой исследования стали клиенты Центра кадровых и образовательных технологий ЮФУ. Число опрашиваемых – 28 организаций г. Ростова-на-Дону.

Большая часть опрошенных компаний принадлежит к торговой сфере (35%), 20% к строительству, 14% к производству, 7% – к услугам, и по 4% к обучению, консалтингу, с/х, связи, страхованию и благотворительности (рис 2.10).

до 2020 г. микроэкономических систем // Сборник научных трудов Международной научно-практической конференции «Актуальные вопросы современной экономической науки и практики». – 2015. – С. 61. Научный журнал «Вестник РИНХ» (ВАК), Ростов н/Д, 2014, №4 (48), С. 105. Учитывая всё вышесказанное, попробуем описать одну из возможных моделей взаимодействия инноваций с некоторой средой, в которой они существуют Эффективность взаимодействия инноваций и среды определяется некоторой функцией V (2.1), определенной на произведении двух множеств всех возможных состояний инноваций Un и всех возможных состояний среды Sk. V: UnxSk- R, (2.1) где R - множество действительных чисел.

Мы должны учитывать все пары взаимодействий. Каждому параметру инновации необходимо сопоставить значение, характерное для этой среды. Но они разные по значимости, поэтому введем весовые коэффициенты ау - веса взаимодействия факторов щ и Sj, составляющие характеристическую матрицу ситуации А размерности п хк. Коэффициенты будут определять насколько велико влияние соответствующего сочетания факторов на функцию V 170.

Матрица является «характеристической матрицей ситуации». Для реализации предложенной идеологии необходимо определиться с перечнем и значениями векторов u, s и параметрами матрицы A. Инновации будем характеризовать некоторым набором параметров, которые можно представить в виде «-мерного вектора и, нормированные координаты щ которого принадлежат отрезку [0; 1], и = (щ, и2, . . . , ип).

Перемножим матрицу-строку u с матрицей весовых коэффициентов А, а затем и с транспонированной матрицей-строкой s в порядке, указанном в (2.2)171: В итоге получим искомую формулу (2.3). , (2.3) где t – знак транспонирования. Значением V является скаляр. С помощью данной формулы можно сравнивать различные среды и инновации количественно. Благодаря этому можно увидеть, какой субъект обладает более развитой инновационной средой, степенью развития самих инновационных проектов или сочетанием (не сочетанием) того и другого.

Факторы, характеризующие инновации и среду, относящиеся к какой-либо экономической системе оцениваются с помощью экспертов. Эксперты должны оценить заданные признаки в формате лингвистических высказываний, используя качественные характеристики признаков. Как правило, для этой цели используется семибалльная шкала (табл. 2.1).

Выбор числа оцениваемых позиций определяется тем, что согласно психофизиологическим свойствам человека, в среднем он может охватить и оценить 5-9 различий сравниваемых значений исследуемых признаков. Выбор числа баллов в каждом конкретном случае определяется степенью неопределенности исследуемой ситуации и уровнем компетенции эксперта. То есть, у разных экспертов при анализе одной и той же ситуации и у одного эксперта, но в разных ситуациях, может быть разное число распределяемых баллов.

Сравнительный анализ уровня инновационности швейных фабрик «Айвенго» и «Денди-Групп»

Успешное развитие транспортной отрасли страны очень сильно зависит от количества эффективных инноваций, внедряемых в неё. Научный прогресс не стоит на месте, что очень наглядно можно увидеть, взглянув на опыт развития железнодорожной отрасли в таких странах как Китай, Франция, Япония.

Для развития инновационного уровня, как предприятия, так и отрасли необходима точная оценка достигнутых результатов.

Опробуем на практике разработанную во второй главе диссертации математическую модель оценки уровня инновационности железнодорожной и автотранспортной отраслей.

С января по декабрь 2014 года в России было перевезено 10981,3 млн. тонн грузов. Из них 4354,9 млн. тонн (39,6%) приходится на железнодорожную отрасль и 5414,4 млн. тонн (49,3%) на автотранспортную221.

Инновации в этих двух отраслях будем характеризовать некоторым набором параметров, которые можно представить в виде «–мерного вектора и, нормированные координаты ut которого принадлежат отрезку [0; 1], u = (ui, иг, . . . , ип).

Среду также можно определить некоторым набором параметров, значения которых оценивают ее наиболее существенные черты s = (si, . . . , Sk), Si e [0;lj.

Эффективность взаимодействия инноваций и среды определяется некоторой функцией V: UnSkR, определенной на произведении двух множеств всех возможных состояний инноваций Un и всех возможных состояний среды Sk222.

Система инновационного менеджмента, обеспечивающая полный цикл внедрения инновационных проектов. Наличие корпоративной системы управления инновационной деятельностью. Разработка перспективных систем 4. Сокращение бюджетного управления с применением современных финансирования. информационных технологий. 5. Создание логистических центров, транспортно-экспедиционных опорных пунктов. Протяженность железных дорог в России сопоставима с такими странами как Китай, США, являющимися крупнейшими железнодорожными системами мира. «Российская железнодорожная сеть занимает по эксплуатационной длине третье место в мире и первое место по протяженности электрифицированных линий (50,3 % от общей протяженности сети железных дорог или 43,1 тыс. км), третье - по грузообороту и объемам грузовых перевозок, пятое - по пассажирообороту»225.

На сегодняшний день «ОАО «РЖД» приходится около 42 % грузооборота (без учета трубопроводного транспорта - 85 %) и свыше 33 % пассажирооборота всей транспортной системы России. Перевозя свыше 1 млрд пассажиров и более 1,3 млрд тонн грузов в год, холдинг является одним из крупнейших работодателей страны»226.

Вместе с тем значительный уровень износа основных фондов компании, а также большое число морально и физически устаревших технических средств не даёт железным дорогам России вырваться в абсолютные лидеры, уступая как ряду европейских стран, так и США. Для решения этого вопроса была создана «Программа инновационного развития ОАО РЖД до 2015 года», делающая упор на создании и развитии в компании целого ряда инноваций и новшеств.

Внедрение современных транспортно-логистических систем инновационных материалов, технических средств и технологий в области эксплуатации и ремонта инфраструктуры и подвижного состава, обеспечивающих снижение стоимости жизненного цикла и повышение надежности технологической платформы «Высокоскоростной интеллектуальный железнодорожный транспорт» Развитие интеллектуальных систем управления перевозочным процессом на базе современных цифровых телекоммуникационных и спутниковых технологий, специализированных информационно-управляющих систем Создание эффективного управления ресурсами на основе формирования системы эксплуатационных показателей надежности и безопасности инфраструктуры и подвижного состава, методов их применения с учетом оценки рисков на всех этапах жизненного цикла

Возможности 1. Повышение уровня и унификация требований, предъявляемых к перевозчикам всех организационных форм и форм собственности. Вытеснение с рынка недобросовестных и ненадежных предпринимателей на основе совершенствования систем лицензирования и сертификации и ужесточения процедур административного контроля. 2. Создание системы грузовых автотранспортных терминалов и транспортно-логистических центров, в том числе – в составе мультимодальных распределительных комплексов и транспортных узлов. 3. Развитие системы страхования ответственности и рисков, связанных с автотранспортной деятельностью. 4. Завершение создания законодательной и нормативной правовой базы, регламентирующей автотранспортную деятельность. 5. Разработка и реализация экономических механизмов, стимулирующих ускоренное обновление парка (развитие системы лизинга, льготного банковского кредита и т.д.).

Анализируя полученный результат по таблице интерпретации (табл. 2.4) уровня инновационности, можно увидеть, что железнодорожная отрасль обладает средним уровнем инновационности. Однако её уровень находится практически на верхней границе с «высоким уровнем инновационности». Поэтому стоит приложить усилия для того, чтобы осуществить переход с одного уровня на другой, т.к. увеличение доли рынка грузоперевозок за счёт экстенсивных методов уже маловероятно.

Необходимы качественные изменения, которые позволят снизить издержки и тем самым увеличат конкурентоспособность отрасли, создав потенциал для увеличения доли рынка.

Автотранспортная отрасль попадает в категорию с низким уровнем инновационности. Данный факт вызван целым рядом проблем, озвученных в SWOT-анализе, которые необходимо решать комплексно.

Таким образом, мы видим, что уровень инновационности в железнодорожной отрасли более чем в 2 раза превышает уровень автотранспортной отрасли. Этот факт количественно подтверждает необходимость существенных реформ в автотранспортной области, и грамотный подход к повышению уровня инноваций в данной сфере.

Однако ситуация в железнодорожной отрасли тоже далека от совершенства, и требует постоянного и непрерывного развития в сфере инноваций, особенно в условиях современного мира и высокого уровня конкуренции в сфере грузоперевозок.

Оценка уровня инновационности российских компаний экспресс-доставки: «СПСР-Экспресс», «Пони Экспресс» и «ЕМС Почта России»

В диссертации приведены результаты решения проблемы точного количественного измерения уровня инновационности экономических систем (проект, предприятие, отрасль). Проанализирована история возникновения и генезис понятия «инновация», взгляд на него через призму различных научных школ и отраслей. Проведен сравнительный анализ инструментальных методов оценки инноваций, их достоинств и недостатков. Обоснована взаимосвязь высокого уровня инновационности предприятия с непрерывным процессом обучения и развития персонала, выступающего основной движущей силой и главного фактора, способствующего появлению инновации. В ходе проведенного диссертационного исследования были сделаны следующие выводы и получен ряд результатов.

1. Существующие ранее механизмы и методы качественной оценки уровня инновационности предприятия позволяли дать его оценку с точностью до класса, выставленную с помощью экспертов. Это было приемлемо при оценке одного объекта, но при сравнении двух, трёх и более данный метод оказался малоэффективным, поскольку в случае, если несколько оцениваемых объектов удостаивались одного класса, то нельзя было сказать, насколько один объект хуже/лучше другого. Предложенный автором метод количественной оценки уровня инновационности экономической системы позволяет это сделать с помощью разработанной математической модели.

2. Для эффективного управления уровнем инновационности экономической системы необходимо рассматривать не только текущую оценку, но и интенсивность действия инноваций.

3. Существующая система критериев экспертной оценки в своем общем виде не позволяет достаточно эффективно оценить уровень инновационности предприятия (проекта, предприятия, отрасли). Она не отражает в полной мере современные требования, предъявляемые к данной области, и требует развития.

4. Изменение уровня инновационности предприятия в сторону увеличения или сохранения достигнутых результатов нуждается в комплексе эффективных инструментов. Со дня своего внедрения инновации начинают постепенно терять статус «новшества». Без постоянных поддерживающих мер предприятие начинает деградировать. Использование системы кайдзен, направленное на непрерывное совершенствование организации, позволяет поднять управление уровнем инновационности на качественно новый уровень.

В настоящее время отсутствует также общепринятое представление о критериях работы экспертов. В работе были рассмотрены несколько важных критериев деятельности экспертов, которые влияют на структуру и параметры комиссии: - средняя величина ошибки принимаемого комиссией решения; - вероятность ошибочного решения; - степень определенности экспертизы и др. Был проведен всесторонний ретроспективный анализ зарубежных первоисточников, посвященных развитию понятия «инновация». Существующие на момент диссертационного исследования отечественные научные работы не позволяли сделать это в полной мере. Они рассматривали категорию «инновация» лишь в поздние периоды её существования, и только с позиций экономических наук. Но для того, чтобы получить целостное представление об объекте необходимо объединить различные точки зрения и представления о нём.

Россия отстает в инновационном развитии, поэтому нам очень важно перенять весь положительный опыт стран с высоким уровнем инноваций, в том числе, начиная с эволюции понятийного аппарата.

Были проанализированы зарубежные подходы из экономических, социологических, политических, технических наук к понятию «инновация», и выбрано определение, являющееся, по мнению автора диссертационного исследования, наиболее полным и актуальным.

Теоретическая ценность исследования заключается в разработке модели количественной оценки уровня инновационности экономических систем. Результаты работы могут быть использованы для дальнейших исследований в области оценки и управления инновациями, прогнозирования их уровня, совершенствования экспертной оценки и других сферах.

Практическая значимость диссертационного исследования состоит:

1. В проведенном сравнительном анализе и оценке уровня инновационности автотранспортной и железнодорожной отраслей с помощью разработанной авторской модели. Были получены следующие практические результаты: - уровень инновационности железнодорожной отрасли намного выше, чем у автотранспортной; - автотранспортной отрасли свойственна низкая доля инноваций; - автотранспортная отрасль имеет слабая базу для внедрения крупных инноваций, т.к. большую часть отрасли составляют малый и средний бизнес. 2. В создании и внедрении в учебный процесс кафедры «Теория организации и управление персоналом» ФГБОУ ВО «РГУПС» учебно методических разработок по оценке уровня инновационности и управления инновацими. Были получены следующие практические результаты: - разработана математическая модель оценки уровня инновационности экономической системы (проекта, предприятия, отрасли); - систематизированы и упорядочены различные подходы к понятию «инновация» в различных научных школах; - проанализированы и систематизированы инновации в железнодорожной отрасли;