Динамическое моделирование инновационного процесса. Моделирование инновационного развития Система работы по Е.И. Щербаковой

Подписаться
Вступай в сообщество «lenew.ru»!
ВКонтакте:

научный руководитель

фирмы «Градиент»,

кандидат физ. мат. наук.,

e-mail: firma-

Динамическое моделирование инновационного процесса.

Было бы выгодно иметь язык учёных, который не зависел бы от людской неосмотрительности, легкомыслия и произвола.

Лейбниц, М. , Мысль, 1984, стр. 430.

В настоящее время одной из самых важных стратегий для выживания являются инновации. Напомним, что истинная инновация – это воплощение новой идеи в жизнь. Для успешной инновации необходимо понимать сущность инновационного процесса, его уникальность. Инновация – магистральный путь, обеспечивающий постоянный рост и процветание компании, т.е. создавай инновации или слабей и умирай!

Для справки. Характеристика века после 1 9 8 0 года по оценкам ведущих специалистов:

Запросы рынка: цена, качество, выбор, время доставки, уникальность;

Компании: инновационные.

Коммерциализация" href="/text/category/kommertcializatciya/" rel="bookmark">коммерциализация чего- то нового: новой технологии, новым предложениям в форме новых товаров, услуг или процессов, новых рынков или рыночных сегментов, новой информационно- управляющей системы, основанной на моделировании. Подобная система позволяет строить прогнозы развития деятельности разных функциональных сфер предприятия на всех временных уровнях. Инновация- не изолированное событие, а траектория, состоящая из многих небольших событий.


Успех компании зависит от соответствия её модели характеристикам отрасли, в которой она работает и её собственным возможностям. В основе стратегического планирования работы компании лежат следующие положения:

Анализ цикла жизни технологий, продуктов и рынков; поскольку технологии, рынки, экономика, законы определяют пределы бизнеса;

Нахождение источников инноваций, объединение, привлечение к работе ведущих специалистов, анализ участков с высокой изменчивостью;

Привязка выявленных источников инноваций к разработке новых видов бизнеса.

Инструментом для управления знаниями, которые используются для принятия стратегических решений и управления инновационными процессами является анализ нелинейности механизмов, определяющих общее поведение системы и моделирование.

Руководители коммерческих предприятий постоянно осознают, что инновация- неотъемлемая часть успеха компании. Истинная инновация- это философия управления, согласно которой единственная гарантия долговременного успеха предприятия это более эффективные, по сравнению с конкурентами, усилия по удовлетворению настоящих и будущих потребностей покупателей.

Постоянный технический прогресс, особенно в компьютерной области, даёт возможность фирме работать в соответствии с индивидуальными требованиями клиентов. При этом трудности в работе по улучшению инновационного климата в компании увеличиваются. Они связаны не только с обработкой поступающих данных, но и с тем как использовать всю имеющуюся информацию. Иными словами, тот инновационный процесс, который запущен в нашей стране, может доставить руководству фирмы большую головную боль, чем раньше. Ведь руководители компании не имеют инструментария, позволяющего принимать грамотные инновационные решения на основе всей информации о текущем состоянии дел.

Пояснение.

Перечислим основные показатели стратегического планирования: инновационность, гибкость, рост, качество, скорость, издержки, риск.

Создание инноваций и внесение в них корректив должны быть согласованы с планированием основных стратегических показателей. Основой этого планирования должны быть результаты моделирования работы компании для осуществления инновационной деятельности . Все стратегические факторы должны быть оценены и получена реальная картина инноваций. Заметим, что это единственно возможный путь инновационного процесса, поскольку затраты на его осуществление на несколько порядков ниже чем любые затраты, направленные на внедрение инноваций. Интуитивный инновационный путь развития предприятия – прямой путь к банкротству. В этом случае руководители фирм работают по принципу экономии мышления, поскольку используют только ту часть знаний, которая соответствует их точки зрения. К тому же, может случиться, что под давлением « общественности» многие фирмы (особенно малые предприятия) будут проводить инновации ради инноваций или, лучше сказать, для солидности и имиджа фирмы.

Чтобы избежать подобного «инновационного перекоса» мы предлагаем фирмам (независимо от размеров) на этапе выработки стратегических решений, обязательно пользоваться моделями (в том числе и математическими), позволяющими сжимать поступающую информацию. При этом потеря информации контролируется точностью известных методов и может меняться по желанию руководства фирмы.

Итак, инновация - основной способ улучшить рыночную позицию компании и создать ценность для её заинтересованных лиц. Основной характеристикой инновационного процесса является его нелинейность, что, как следствие, порождает значительные изменения в поведении системы при небольших отклонениях её параметров.


Рассмотрим тип моделирования нелинейных систем, основанный на биологических концепциях. Этот подход объясняется тем, что нелинейное поведение биологических систем – результат взаимодействия большого числа отдельных составляющих элементов. В результате появляется нелинейное поведение и совершенно новые явления на более высоких иерархических уровнях. Здесь важным является то обстоятельство, что реакция всех компонентов способствует возникновению эффектов, которые не могут быть экстраполированы на основе знаний локального поведения отдельных компонентов системы. Известно, что группа ведёт себя не так, как отдельные личности, из которых она состоит.

Анализ бизнес – процессов показал, что модель развития и гибели биологических систем является эффективным инструментом для изучения многих явлений в бизнесе. Причём, как и в бизнесе, показатели функционирования биологической системы во времени не линейны на всех этапах её развития.

В результате изучения жизненных циклов инноваций было установлено, что эластичность инновационного процесса по времени является линейной функцией от времени. Коэффициенты этой функции позволяют учитывать не только нелинейные механизмы инновационного процесса, но и прогнозировать их появление. Компьютерная программа позволяет по реперным точкам смоделировать жизненный цикл инноваций, и определить скорость и ускорение инновационного процесса в каждой точке временного цикла.

Нелинейные составляющие инновационного процесса.

Петли взаимного усиления (элементы системы влияют друг на друга положительно)

Неблагоприятные петли (например, в погоне за скоростью разработок теряется качество)

Петли ограничения:

1. механизмы контроля;

2. ограничения по мощности и показателям функционирования;

3. принуждение.

Механизм запирания:

1. в самой компании;

2. другими заинтересованными лицами, такими как заказчик или конкурент;

Временные задержки:

1. петли отрицательной обратной связи. Например, «свиной цикл»;

2. из-за больших отклонений параметров используемых процессов;

Механизмы отбора:

1. правительственные (право, законы);

3. в самой компании;

Механизмы создания инноваций и внесения в них корректив:

1. источник инноваций;

Два периода инновационной деятельности.

1. Инкубационный период, охватывающий время с момента рождения научной идеи до установления её технической осуществимости. Заметим, что содержание инкубационного периода определяют:

Этап рождения новой идеи, этап проведения исследования, доказывающее возможность реализации идеи, этап нововведения, т. е. воплощение новой идеи в жизнь. 2. Появление нового изделия на рынке.

В течение первого периода проводится предварительная оценка идей и осуществляется стратегическое планирование инновационного развития производств.

В течение второго периода исследуется работа новой продукции в рыночных условиях и проводится анализ и оценка результатов инновационной деятельности.

В составе жизненного цикла инноваций выделяются характерные этапы:

Время появления товара на рынке

Время ускоренного наращивания объёма реализации

Время постепенного замедления темпов роста реализации

Время заметного и устойчивого сокращения объёмов реализации.

Жизненный цикл инноваций имеет временные ограничения и характеризуется динамикой параметров объёма реализации.

Изучение жизненного цикла инноваций – один из актуальных и наименее исследованных аспектов в экономической науке. Особенно интересным и практически ценным для стратегического планирования является оценка динамики нелинейных механизмов.

В связи с ускорением сроков создания и распространения инноваций считаем целесообразным создание широкого спектра динамических моделей, способных прогнозировать работу фирмы. В частности, если мы воспользуемся упомянутой выше зависимостью эластичности инновационного процесса от времени, то получим аналитический вид функции, представляющей собой жизненный цикл инноваций. Эта функция зависит от двух параметров. Один из них позволяет оценить нелинейные механизмы, связанными с петлями взаимного усиления. Другой параметр зависит от неблагоприятных петель. Заметим, что для малых предприятий моделирование является единственной возможностью избежать банкротства.

Компьютерная модель динамической модели инновационного процесса, построенной на основе идей, изложенных в работе, даёт возможность прогнозировать осуществление стратегического плана развития компании. При этом программа позволяет осуществлять коррекцию прогноза на основе суждений ведущих менеджеров фирмы. Кроме того, одной из функций программы является слежение за « стратегическим дрейфом» представляющим собой разрыв между требованиями рынка и реальными предложениями компании.

Исследование жизненного цикла инноваций показывает необходимость рассматривать этот процесс как непрерывный. В самом деле, достаточно обратиться к рисунку 2


Рисунок 2.


И представить на нём кривую 1 как кривую жизненного цикла обращающего на рынке продукта, а кривую 2 как участок кривой жизненного цикла инноваций. Из рисунка видно, что процесс обновления производства позволяет поддерживать или наращивать объёмы реализации.

2. СИСТЕМНЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КОМПАНИЙ

2.2. Применение моделирования в инновационной деятельности и его методологические ограничения

В настоящее время среди достаточно широкого круга специалистов сложилось мнение об универсальности и всемогуществе моделирования. Поэтому очень часто при управлении компаниями и экономико-производственными системами (ЭПС) прибегают к моделированию, используя его в качестве инструмента в планировании. Однако, как указывают многочисленные источники , , , , , , , в практическом управлении компаниями к моделированию как к оптимизационному методу управления следует подходить более осторожно.

По мнению ряда исследователей, экономико-математическое моделирование как дисциплина, изучающая процессы построения, интерпретации и применения математических моделей экономических объектов для решения задач анализа, синтеза и прогнозирования их деятельности, в настоящее время не может рассматриваться как самостоятельная. Согласно такому мнению , содержательная часть процесса моделирования (выбор показателей, факторов, зависимостей) включается в экономическую теорию, а техническая (под которой в 9 случаях из 10 понимается построение тех или иных статистических моделей) – в эконометрику. Таким образом, экономико-математическое моделирование оказывается, с одной стороны, разорванным, с другой – усеченным, и вопросы взаимосвязи всех этапов моделирования, корректности интерпретации результатов моделирования и, следовательно, ценности рекомендаций на основе моделей, оказываются как бы висящими в воздухе. В результате всерьез принимаются результаты, основанные на интерпретации недостаточно адекватных моделей (например, регрессионные зависимости, у которых коэффициент множественной детерминации R 2 равен 0,03 ). Иногда допускается чрезмерно расширительная интерпретация тех или иных компонент модели.

Причиной осторожного подхода в практике моделирования является известное несоответствие между объектом и его моделью: модель всего лишь упрощенное представление действительности. Модель – есть теоретическое построение, имеющее некоторое отношение к реальности, которое можно независимо обсуждать и анализировать .

При построении математической модели неизбежно приходится вводить различные допущения и ограничения и из всего количества параметров объекта выбирают лишь некоторые, по мнению разработчиков, наиболее важные , так как: во-первых, невозможно полностью выявить все параметры объекта, во вторых, если в модели учитывать всё их большое число, то она станет очень громоздкой и технически трудно реализуемой, а за большим количеством данных потеряется содержание моделирования. При сопоставлении объекта и модели встает вопрос о том, насколько точно она описывает объект. Очевидно, что для одного и того же объекта в зависимости от поставленных задач и количества учитываемых параметров можно предложить много моделей, каждая из которых описывает объект с определенной точностью (большей или меньшей адекватностью) и использует тот или иной математический аппарат. Очевидно, что используемые либо разрабатываемые модели не тождественны реальным объектам и происходящим процессам, исследование моделей и ее свойств не есть исследование реального объекта. Так как нельзя построить абсолютно адекватную модель (реализовать ее), то встает вопрос об оптимально допустимой ее адекватности, которая позволит при данных условиях на данном временном промежутке пренебречь изменениями объекта .

Современный уровень развития математического моделирования практически не позволяет сколько-нибудь адекватно моделировать реальные объекты . Любой такой объект бесконечно сложен, и даже для его вербального описания, необходимого на предмодельной стадии, требовалось бы, вообще говоря, текст гигантского, практически исключающего возможность использования, объема. Тем более бессмысленно рассчитывать на моделирование объекта в виде тех или иных математических конструкций, т.е. элементов некоторого принципиально иного (математического) мира.

Проблема пригодности модели, как утверждает Г. Я. Гольдштейн в , сводящаяся к установлению количественной оценки меры адекватности принятой математической модели реальным исследуемым объектам в общем виде является весьма сложной: ее решение связано с математическими, экономическими, экспертными, техническими и даже философскими вопросами. В самом деле, как можно решать вопрос о количественной мере отличия математической модели объекта и самого реального объекта, если истинное (полное) описание такого объекта исследователю никогда не известно?

Учитывая, что модель есть упрощенное представление действительности, очень важной проблемой является определение цели моделирования. Постановка цели в свою очередь определяет количественный показатель адекватности разрабатываемой модели. В общем случае цель моделирования – получение информации об объекте во времени начиная с познавательных целей и вплоть до получения конкретных данных для принятия управленческих решений .

Действительно, если количественная мера адекватности модели не установлена, то вся идея проведения имитационных машинных экспериментов не выдерживает элементарной критики. Пока этот вопрос не решен, ценность модели остается незначительной, а имитационный машинный эксперимент превращается в простое упражнение в области дедуктивной логики. Более того, как считает В. В. Ольшевский в и другие специалисты в области имитационного моделирования сложных систем, что экспериментирование на компьютере с неадекватной моделью принесет мало пользы, так как мы попросту будем имитировать собственное невежество.

Немаловажным в практическом плане является стоимость получения результатов моделирования. В эту стоимость входят как цена разработки модели, так и цена ее реализации и получения требуемой информации. Большая стоимость получения результатов моделирования уже ставит вопрос о том, а стоит ли вообще применять моделирование.

Если принять во внимание многочисленные примеры успешного моделирования самых разнообразных физических, биологических и экономических объектов и процессов, и вместе с тем взглянуть на них более пристально, то окажется, что непосредственными прототипами для этих моделей послужили не конкретные фрагменты реального мира, а их системные представления, т.е. результаты их описания в виде систем с помощью тех или иных системообразующих признаков . Эти описания несравнимо проще чем объекты, и поэтому именно они располагаются между объектом и его моделью.

Как видно на рисунке 10, связь между объектом и его моделью носит опосредованный характер, поскольку между объектом и его моделью располагается системное описание объекта. При этом зазор между объектом и его системным описанием может быть весьма значительным. Например, в системном описании предприятия может быть на самом деле отражен лишь процесс производства продукции, в то время как процессы воспроизводства ресурсов не отражаются, поскольку находятся вне интересов исследователя. Логично считать, что если системное описание объекта S позволяет однозначно восстановить объект Q, то модель M, построенная на базе такого системного описания, можно назвать системной моделью объекта Q.

Рисунок 10 – Соотношение между объектом, его системным описанием и моделью

Моделирование деятельности компаний (отдельных направлений деятельности) имеет определенную специфику . Эти особенности отражают:

Неустойчивость статистических характеристик зависимостей, изменчивость состава и нестационарность действия факторов, влияющих на характер и протекание моделируемых на микроэкономическом уровне процессов;

Нестабильность внешней среды предприятия;

Присутствие значимого субъективного компонента (влияние принимаемых на данном предприятии решений) в составе факторов микроэкономических процессов;

Проблематичность применения статистических методов и подходов в моделировании микрообъектов, в частности, трудности формирования однородной генеральной совокупности из аналогичных объектов;

Возможность дополнения «внешней» количественной статистической информации о значениях моделируемых показателей «внутренней» качественной информацией о характере зависимости, получаемой непосредственно от инсайдеров;

Отсутствие преемственности в моделировании, характерной для моделирования макрообъектов, крайняя ограниченность числа (как правило, отсутствие) публикаций о ходе и результатах моделирования данного процесса на данном микрообъекте.

Для того чтобы учесть эти особенности при построении модели, обеспечив ее адекватность как способность отражать наиболее существенные в данном аспекте связи между компонентами системного описания объекта и элементами его модели, необходимо обеспечить максимальную траспарентность и сопоставимость информации о ходе и результатах моделирования как можно большего числа микроэкономических объектов .

Сложность моделирования деятельности реальной компании, кроме того, определяется целым рядом факторов: неоднородностью производимой продукции; нерегулярностью производства; внутренними факторами, дестабилизирующими производство; нарушениями регулярности снабжения; задержками и нерегулярностью финансовых потоков; изменением рыночных условий; маркетинговыми особенностями продукции; внешними угрозами и благоприятными возможностями; общей экономической, технологической и социальной обстановкой и так далее.

Большинство этих параметров системы носит вероятностный характер и, что самое главное, являются нестационарными. Планирование и управление по усредненным характеристикам не дает должного эффекта, так как пока оно осуществляется, изменяются и сама система, и ее окружающая среда. Все это усугубляется нестационарным характером вероятностных процессов. В результате применение формальных математических моделей затруднено из-за большой размерности ЭПС, недостаточной априорной информации, наличия плохо формализуемых факторов, нечеткости критериев оценки принимаемых решений , и так далее.

Экономическая система, как объект исследования и приложения экономико-математических методов непрерывно развивается в нестационарных условиях. Модели математического программирования, как утверждает В. А. Забродский в не отражают в должной мере условия выполнения планов, не учитывают в полной мере прогнозируемые потери, вызванные необходимостью локализации помех во времени и по ансамблю подсистем. Эконометрические модели для таких условий практически не разработаны.

Реальным подходом к решению задачи управления деятельности компании, как считает И. Б. Моцкус, может являться отказ от поиска и реализации предельно оптимальной модели управления и переход к использованию приближенных решений . В этом случае ищутся варианты управления, находящиеся вблизи абсолютного оптимума, а не сам оптимум. Можно считать, что в любой задаче существует некоторый порог сложности, переступить который можно только ценою отказа от требований точности решений. Если учесть стоимость компьютерной реализации решения, например, многоэкстремальных задач, то точные их методы решения могут оказаться невыгодными по сравнению с более простыми приближенными методами. Эффект, полученный от уточнения решения, не окупит дополнительных затрат на его отыскание. Следует отметить, что сама многопараметричность задачи «сглаживает» оптимум решения и облегчает задачу попадания системы управления в область, близкую к оптимуму. Причем это становится все более явным с увеличением числа параметров системы и их вероятностного характера.

Еще в 60-е годы XX века ученые обратили внимание на то, что закон распределения целевой функции при проектировании системы с большим числом аргументов имеет свойство сходиться к нормальному, если целевая функция (или ее монотонное преобразование) выражается суммой членов, каждый из которых зависит от ограниченного числа переменных. Такое условие выполняется в большинстве реальных случаев управления ЭПС . Это открывает путь к использованию таких методов оптимизации в управлении деятельностью компаний, которые минимизируют сумму ожидаемого риска, связанного с отклонением в управлении от достижения оптимума, и средних потерь на поиск этого решения (затрат на проектирование системы управления).

Наличие многих факторов, определяющих управление в реальной ЭПС и их вероятностный характер, нестационарность, условность в используемых экономико-математических моделях делают реальное управление лишь приближенно оптимальным, что ведет к необходимости приближенной оптимизации на основе использования принципа «горизонтальной неопределенности» .

Таким образом, управление деятельностью реальной компании в общем случае в силу указанных выше причин может быть принципиально только адаптивным. Это объясняется, во-первых, принципиальной невозможностью математически точного определения начальных условий объекта управления , во-вторых, принципиальной невозможностью математически точного описания всех возмущающих объект управления воздействий со стороны внешней среды, в-третьих, принципиальной невозможностью описания всех взаимных связей между элементами объекта, в-четвертых, нестационарностью характеристик внешней среды и характеристик системы , , .

Оказывается, что сама система управления деятельностью компании базируется в большинстве своем на субъективных оценках параметров системы, среды и взаимосвязей реальной ЭПС. В настоящее время, как утверждают В. С. Пугачев и др. авторы в , пока еще не разработаны (и вряд ли могут быть разработаны) методы исследования процессов управления одновременно с большим числом объектов, обладающих известной самостоятельностью действий и свободой поведения.

В практике управления инновациями, которое являются одним из направлений деятельности компании, очень часто возникает искушение применения традиционных экономико-математических методов оптимизационного управления. Однако в силу специфики инновационной деятельности, характеризуемой высокой степенью неопределенности и непредсказуемости, управление инновационной деятельностью может быть принципиально только адаптивным , , , . Указанные выводы подтверждается работами и .

Поэтому важным в предлагаемом исследовании автор считает раскрытие механизма адаптивного управления, а также причин, порождающих необходимость его применения в управлении инновациями и инновационной деятельности.


Предыдущая

У Д К 65.012 + 519.245

Л. В. Кирина 1, Л. А. Астанина 2

Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН пр. Акад. Лаврентьева, 17, Новосибирск, 630090, Россия E-mail: 1 [email protected]; 2 [email protected]

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ

Характерной особенностью инновационных процессов, особенно на стадии проектирования, является высокая степень неопределенности, связанная с многовариантностью проектных решений и рядом других факторов. Для принятия рациональных решений, определения вероятности достижения желаемых результатов в ходе инновационного процесса предлагается использование инструмента имитационного моделирования - альтернативной стохастической сетевой модели.

Ключевые слова: неопределенность, имитационное моделирование.

В ходе осуществления рыночной реформы в России проблема эффективного использования научно-технических достижений в производстве не исчезает, а, напротив, для многих предприятий, столкнувшихся с новыми для них проблемами конкуренции, выживаемости в жестких условиях рынка, именно инновационная деятельность и ее результаты могут стать условием успеха. Научно-техническое развитие предприятий проявляется в ходе реализации различных инновационных проектов. Содержанием инновационного проекта является проведение исследований и разработок, нацеленных на создание научно-технического новшества. Такие проекты, выступающие основной формой организации бизнеса в наукоемких и технологически ориентированных фирмах, наряду с общими характеристиками, присущими всем инвестиционным проектам, имеют целый ряд специфических свойств, характерных именно для инновационных проектов:

Более высокая степень как коммерческой, так и технической неопределенности параметров проекта уменьшает достоверность предварительной финансово-экономической оценки;

Ориентация инновационных проектов на долгосрочные результаты обусловливает необходимость создания надежной базы прогнозирования и тщательного учета фактора времени в финансово-экономических расчетах;

Вовлечение в проекты специалистов высокой квалификации, а также уникальных ресурсов требует глубокой проработки отдельных стадий и этапов каждого инновационного проекта и др.

Любой инновационный проект, являясь проектом инвестиционным, требует учета различного рода факторов, которые могут оказать влияние на финансово-экономические показатели. Такой анализ традиционно осуществляется в рамках нормативных моделей оценки проектов. Однако, как показала практика, несмотря на преимущества нормативного подхода (простота, логичность, формализуемость процесса принятия решений), отобранные таким образом инновационные проекты оказывались не всегда достаточно эффективными, а часто просто неудачными.

Это связано с действием целого ряда факторов неопределенности, слабо формализуемых, но способных существенно повлиять на уровень будущих доходов и затрат. Проект может завершиться неудачей, т. е. оказаться нереализованным или неэффективным в силу причин, носящих внешний характер, - неадекватная реакция рынка, успешная деятельность конкурентов и т. д. Причины неудачи проекта могут иметь также внутреннюю природу - ошибки при определении параметров проекта в ходе его оценки и отбора или в процессе реализации.

ISSN 1818-7862. Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2008. Том 8, выпуск 2 © Л. В. Кирина, Л. А. Астанина, 2008

Таким образом, любой инновационный проект содержит определенную степень риска. Одним из факторов риска является масштаб предполагаемого проекта, при этом чаще всего степень риска больше у крупных, дорогих и долгосрочных проектов.

Многочисленные исследования показали, что для успеха инновационного проекта важными могут быть следующие факторы:

Соответствие проекта стратегии фирмы;

Четкая рыночная ориентация;

Преодоление информационных барьеров в сферах НИОКР и маркетинга;

Достаточность средств для проведения НИОКР;

Поощрение творческих устремлений персонала;

Эффективное управление проектом.

Управление проектами может быть определено как искусство и наука координирования людей, оборудования, материалов, финансовых средств и графиков выполнения определенного проекта в заданные сроки и в пределах бюджета. Для выполнения поставленных целей по управлению проектами используются различные методы и модели, такие как матричная организация работ, формализованные методы планирования и контроля работ, составление и контроль смет расходов, управление риском, разрешение конфликтов, информационные системы и др.

Контрольные точки соответствуют намеченным в календарном плане;

Расход финансовых средств соответствует плановому;

Затраты ресурсов соизмеримы с нормативными;

Обеспечивается доход в деятельности участников проекта.

Наиболее чувствительными факторами, подверженными случайным воздействиям, являются объемы, сроки и стоимость выполнения работ по проекту. Следовательно, учет неопределенности будущих доходов и затрат, а также сроков осуществления отдельных этапов проекта является обязательным условием эффективного управления.

Современный менеджер по управлению проектом вынужден работать с неопределенностью в конкретной и конструктивной форме, следовательно, составной частью общей системы управления проектом должна быть программа управления изменениями, включающая учет риска, а также выявление факторов, приводящих к потерям, перерасходу средств и дополнительным затратам времени. Высокая степень риска проекта приводит к необходимости поиска путей ее снижения. В практике управления проектами существует три способа снижения риска: распределение риска между участниками проекта, страхование, а также резервирование средств на покрытие непредвиденных расходов. Оценка резерва средств, как способа борьбы с риском, предусматривающего установление соотношения между потенциальными рисками и размеров расходов, необходимых для преодоления сбоев, представляется актуальной задачей.

При конструировании общей системы управления проектом необходима концептуальная модель, которая адекватно описывает проект и его взаимодействие с другими компонентами системы. Далее на основе общесистемного представления проекта может быть получена информация, которая включает оценку общей стоимости проекта, инвестиционный бюджет, график выполнения работ проекта с учетом факторов риска, анализ необходимых резервов на покрытие непредвиденных расходов и др.

Процесс реализации инноваций по своей сути связан с экономическим риском, при этом низкий процент реализуемых идей определяет специфику управления нововведениями. Очевидно, что чем раньше выявляется непригодность той или иной идеи, тем меньше будут затраты на последующих стадиях инновационного процесса. Отсюда специфика управления нововведениями такова, что, с одной стороны, необходимо стимулировать с помощью пред-проектного бюджета выдвижение идей, связанных с инновациями продукта, а с другой - давать систематическую оценку шансов на достижение успеха инновации продукта до начала стадии разработки. Итак, требуется периодический контроль за инновационным процессом в рамках стратегического планирования, а также контролируемый переход от предпроектной стадии к стадии разработки продукта.

Для более качественной оценки этапов реализации инноваций крупные промышленные фирмы используют дублирование работ и активное экспериментирование, при этом анализу подвергаются различные варианты создания продукта. Однако часто предприятие не может позволить себе затраты, связанные с экспериментированием в реальных условиях. Экономичным методом решения широкого круга проблем в этом случае является имитация. Метод имитации обладает большими потенциальными возможностями для анализа различных вариантов инновации продукта, принятия рациональных решений в области распределения и резервирования ресурсов, планирования во времени сложных комплексов работ, определения вероятности достижения желаемых результатов в ходе инновационного процесса.

Инновационный процесс определим как процесс создания и распространения нового изделия, технологии или услуги, включающий сложный комплекс производственных, организационных, маркетинговых и финансовых операций от формирования идеи до ее освоения в промышленном производстве, выпуска продукта на рынок и достижения коммерческого эффекта .

Инновационным процессам присуща высокая степень неопределенности, особенно на ранних стадиях создания продуктового нововведения, для которых характерным свойством является наличие ситуаций, связанных с проработкой различных альтернатив создания концепции нового изделия, а также отдельных компонент технической системы. Многовариантность, присущая ранним стадиям создания продуктового нововведения, и необходимость учета других факторов, оказывающих существенное влияние на инновационный процесс, снижают адекватность детерминированных сетевых методов и обусловливают задачу перехода к стохастическим графам .

Для решения поставленной проблемы предлагается инструмент параметрического анализа различных вариантов инновации продукта, основанный на использовании альтернативной стохастической сетевой модели комплекса операций.

Анализируя структурные особенности альтернатив, удается выделить ряд основных типов альтернативных ситуаций, различные комбинации которых дают возможность достаточно полно описывать процесс разработки нововведений.

В отличие от детерминированного графа, множество вершин стохастического графа неоднородно и распадается на множество вершин различных типов в зависимости от условий, имеющих место на их входах и выходах. Для отображения альтернативных ситуаций используется восемь типов вершин, причем альтернативы описываются вероятностями их реализации.

Простейшими в данной модели являются вершины типа вершин детерминированных графов, на входе и выходе которых реализуется логическое условие Л (логическая операция «и»). Кроме того, для отображения различного рода альтернатив вводятся другие типы вершин, на входах и выходах которых могут быть реализованы такие логические условия: V -логическая операция «или»; V - логическая операция, исключающая «или». Комбинируя возможные условия на входе (Л^) и выходе (Л, V, V), мы получаем шесть основных типов вершин альтернативного графа: Л еЛ, Л еV, Л е V, V е Л, VеV, Vе V .

При анализе альтернатив могут встретиться ситуации, когда дальнейшее осуществление процесса, т. е. реализация исходящих из некоторых событий работ, существенно зависит от выполнения дуг на входе событий. Для отображения таких ситуации дополнительно вводятся два типа вершин, которые обозначаются следующим образом: VеV/Р, Vе V /Р.

События, имеющие на входе логическое условие V, считаются свершенными, если хотя бы одна работа (/, е) из множества входящих в событие е работ закончилась.

Свершение событий, имеющих на выходе логическое условие Л, означает возможность и необходимость начать все работы, исходящие из события е.

Вершины с выходом типа V описывают ситуацию, когда на выходе альтернативного события е может реализоваться одна и только одна работа из всех непосредственно исходящих из события е работ. Каждая из этих работ (е, у) имеет вероятность реализации Р(е, у), причем сумма вероятностей реализации всех дуг, исходящих из события е, равна единице (£Р(е, у) = 1).

Для событий, имеющих на выходе логическое условие V, может быть выбрана одна или несколько альтернатив дальнейшего развития, причем каждое направление выбирается независимо от других в соответствии с вероятностью выбора Р(е,]) (0 < Р(е,]) < 1).

Наиболее сложными являются события типа VеV/Р, Vе V /Р (седьмой и восьмой типы соответственно), когда выполнение работ, исходящих из события е, существенно зависит от реализации дуг на входе этого события. В этом случае на выходе события е задается не вектор, а матрица вероятностей \Р"е, /], в которой каждый элемент Р"е, ¡- означает вероятность наступления события ] в случае, если событие е наступило в результате реализации работы (/, е). Для матрицы, описывающей вероятности реализации работ для событий восьмого типа,

необходимо, чтобы сумма элементов по строкам была равна единице (^Р"е ^ = 1).

В процессе формирования модели на первом этапе строится структурная схема исследуемого процесса. Построение структурной схемы заключается в расчленении комплекса работ исследуемого объекта на укрупненные элементы. Характер такого членения специфичен для различных нововведений и определяется типом создаваемого объекта. Структурная схема строится в виде графа типа дерева. Сначала выделяются вершины, в которых возможны альтернативные решения. Существенным для этого этапа является определение типа логических условий на входе и выходе каждой из вершин. На следующем этапе построения структурной схемы основной задачей является определение возможно большего набора альтернативных направлений. Стохастический граф, отображающий процесс в целом, получается посредством объединения подграфов, отображающих сгенерированные альтернативы:

Завершающим этапом построения альтернативного стохастического графа является определение параметров всех его дуг. Параметры дуг альтернативного стохастического графа, такие как продолжительность работы, стоимость выполнения операций, необходимые ресурсы, связанные с выполнением работ, а также оценки вероятностей исходов событий могут определяться двумя путями: либо с помощью групповых экспертных оценок, либо на основе статистических данных о прошлых разработках.

Анализ стохастического графа начинается с моделирования топологии графа и вычисления временных характеристик. Моделирование топологии сети сводится к выбору альтернативных путей, т. е. к определению того, по какому пути пойдет моделируемый процесс в каждом частном случае. Таким образом, моделируется вся совокупность работ сети. В результате получается частная реализация стохастического графа - фиксированная сеть из детерминированных работ.

Временные параметры графа определяются следующим образом:

1) если событие е имеет вход типа Л, то раннее время наступления этого события определяется как Tpe = max (Tpe, Tpe + tj, e), где tie - продолжительность работы (i, е);

2) если событие е имеет вход типа V, то Tpe = min (Tpe, Ve + tie).

Моделирование случайных исходов альтернативных событий осуществляется с помощью «разыгрывания» случайных чисел распределенных равномерно в интервале (0, 1).

Напомним, что вершины с выходом типа е V, е V /Р описывают ситуацию, когда из многих вариантов нужно выбрать только один, т. е. на выходе вершин е имеет место группа взаимоисключающих исходов. Пусть из вершины е V исходит п работ (е, Ц), ..., (е, ]"„), а

^ Р(е, ]к) = 1. Тогда если выбранное значение случайной величины Ъ удовлетворяет нера-

венству ^Р(е, js) < ^ Р(е, js), то выполняется работа (е,]к), а остальные не участвуют в

данной реализации графа. Разыгрывание исхода события е V /Р отличается от рассмотренного тем, что в качестве вероятностей реализации работ на выходе данного события выбирается соответствующая строка матрицы [Рге,].

Для вершин типа еУ, еУ/Р, когда каждое возможное направление развития выбирается независимо от других, моделирование случайных исходов событий осуществляется следующим образом. Пусть из вершины е исходит п работ (е, ..., (е, jn), на каждой из которых задана вероятность ее реализации. Генерируется п распределенных равномерно на отрезке (0, 1) случайных чисел Ъ,ь..., которые сравниваются с вероятностями Р(е, Л), ..., Р(е, ]"п) соответственно. Выполнение условия Ък < Р(е,.1к) означает, что работа (е,]"к) выполняется, в противном случае эта работа не участвует в данной реализации графа. Разыгрывание исхода события еУ/Р отличается тем, что в качестве вероятностей реализации работ на выходе выбирается соответствующая строка матрицы [Рге,;].

Для анализа модели, основанной на альтернативном графе, созданы моделирующие алгоритмы, которые дают возможность получать разнообразную информацию, касающуюся процесса управления нововведениями и предоставлять ее в удобном для пользователя виде с помощью средств компьютерной графики. Проведение большого числа реализаций графа позволяет определить стохастические параметры процесса: такие, как математические ожидания и дисперсии длительности и стоимости разработки, математические ожидания раннего времени наступления событий и резервов. Многократная имитация стохастического альтернативного графа с помощью современных вычислительных средств позволяет получить выборки значений случайных параметров длительности и стоимости проекта, и по этим данным построить гистограммы и эмпирические функции распределения этих случайных величин.

Функция распределения случайной величины времени разработки проекта - дает возможность не только обоснованно прогнозировать срок окончания всего проекта, но и определять вероятность завершения проекта к назначенному времени, а также определять срок, к которому с заданной вероятностью проект будет завершен. Гистограмма и эмпирическая функция распределения стоимости проекта также несут ценную информацию, которая позволяет, в частности, оценить вероятность реализации проекта с заданными суммарными затратами, например с затратами, не превышающими первоначальную стоимость. Как показали проведенные машинные эксперименты, функции распределения параметров разработки тонко реагируют на принимаемые количественные решения по развитию нововведений и являются гибким инструментом возможного анализа организационных и технических мероприятий. Элементарный анализ этих выборочных функций позволяет при каждой фиксированной стратегии реализации нововведения ответить на важные вопросы о соотношении сроков и вероятностей исполнения мероприятий, о затратах ресурсов. Изменяя стратегию и производя соответствующие изменения в стохастическом графе, можно по результатам имитации сделать выводы о результативности каждой стратегии и о тенденциях процесса реализации конкретного нововведения. Кроме того, альтернативная стохастическая модель дает возможность определять функции плотности и распределения параметров разработки изделия с учетом относительных преимуществ каждого из вариантов его изготовления по важнейшим этапам проекта с помощью задания подмножества вершин графа, называемых точками контроля.

Итак, стохастическая сетевая модель позволяет имитировать с помощью современных вычислительных средств процесс оценки и принятия решений в местах альтернативного разветвления процесса, определять полную вероятность каждого из предусмотренных вариантов разработки, время и затраты, связанные с реализацией того или иного проекта. Таким обра-

зом, данная модель является эффективным средством отображения, имитации и прогнозирования процесса реализации нововведения.

Список литературы

Кузнецова С. А., Кравченко Н. А., Маркова В. Д., Юсупова А. Т. Инновационный менеджмент. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2005. 275 с.

Кузнецова С. А., Кирина Л. В. Инновационная стратегия предприятия: Метод. пособие. Новосибирск, 1999. 38 с.

Материал поступил в редколлегию 25.03.2008

L. V. Kirina, L. A. Astanina

Modeling Innovation Processes

Innovation processes, particularly at their design stage, are characterized by high uncertainty, caused by multi-variance of design solutions and a number of other factors. To make rational decisions and to determine probability of achieving desired results during an innovation process it is proposed to use one of imitation modeling tools - the alternative stochastic network model.

Keywords: uncertainty, imitation modeling.

  • Специальность ВАК РФ08.00.13
  • Количество страниц 365

Глава I. ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ КАК ОСНОВНОЕ СРЕДСТВО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ

1Л. Аналитическая оценка потенциала инновационных средств экономического развития.

1.2, Текущее состояние и динамика инновационных процессов в российской экономике.

Глава II. МЕТОДОЛОГИЯ ЭКОНОМИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНО* СТИ

2.1 Исследование закономерностей непрерывно-дискретного развития инновационных процессов.

2.2 Системные принципы анализа и моделирования инноваций.

2.3 Экономико-математическое моделирование инновационной деятельности.

Глава III. КАРДИНАЛЬНЫЕ ОЦЕНКИ ПАРАМЕТРОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И МЕХАНИЗМЫ ЕЕ ОРГАНИЗАЦИИ

3.1 Логические основы и методологические принципы

Ф оценки эффективности инновационных проектов.

3.2 Анализ инновационных проектов по принципу «эффективность - стоимость».

3.3 Методы формирования и оценки портфеля инноваций.

3.4 Динамический подход к обоснованию и реализации принципов оптимальности инновационной деятельности.

Рекомендованный список диссертаций

  • Разработка моделей и программного обеспечения информационной поддержки региональных открытых децентрализованных инновационных структур 2007 год, кандидат технических наук Маслобоев, Андрей Владимирович

  • Инновационное развитие экономических систем 2009 год, доктор экономических наук Тумина, Татьяна Александровна

  • Управление интеллектуальной собственностью в инновационной деятельности 2011 год, доктор экономических наук Смирнова, Вероника Ремовна

  • Разработка теоретических основ и методологии управления эффективностью инновационной деятельности промышленного предприятия 2006 год, доктор экономических наук Перерва, Ольга Леонидовна

  • Управление инновационными инвестициями на предприятиях 2005 год, кандидат экономических наук Ломакин, Ираклий Евгеньевич

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Моделирование динамики инновационных процессов»

Задача стабилизации российской экономики, подъема производства на основе современных технологий с учетом требований рынка диктует необходимость активизации инновационной деятельности, оказывающей решающее воздействие на долгосрочный экономический рост в его особом качестве - многоплановом и широкомасштабном развитии. Как следствие, в качестве приоритетной встает проблема планирования инновационной деятельности и управления ею, причем во всей своей полноте: она перестает быть лишь проблемой создания таких экономических механизмов, которые стимулировали бы осуществление инновационной деятельности, обеспечивали высокий уровень обновления, способствовали достижению ощутимых экономических эффектов. В значительно большей степени она приобретает оттенок целеполагания, превращается в проблему определения целей и средств их достижения, выработки стратегии, отвечающей потребностям экономического развития в длительной перспективе. Решение столь масштабной задачи требует критического комплексного анализа и критического переосмысления сложившихся подходов, создания целостной концепции инновационного анализа, формирования адекватных методов исследования проблемных ситуаций и принятия оптимальных управленческих решений, разработки соответствующего инструментария, что обусловило выбор темы и основных направлений исследования.

Избранная тема исследования предполагает проработку двух крупных проблем, первая из которых заключается в том, чтобы собрать воедино и проанализировать факты, касающиеся роли инновационной деятельности в обеспечении экономического развития, выявить тенденции, присущие инновационным процессам в российской экономике. Вторая проблема непосредственно примыкает к первой, но значительно шире, масштабнее и сложнее ее. Суть этой проблемы состоит в том, чтобы выработать методологию, с помощью которой можно было бы рассматривать инновационную деятельность не как совокупность разрозненных элементов, актов и процессов, а как целостную систему, взаимодействующие компоненты которой сами показывают, насколько целесообразно это взаимодействие и насколько эффективно оно осуществляется, и подкрепить эту методологию соответствующими аналитическими расчетными методами.

Как доминирующий фактор и основной инструмент экономического развития инновационная деятельность достаточно давно стала объектом пристального внимания и самостоятельного изучения. Большое количество теоретических результатов, подтвержденных практикой, и их внутреннее единство позволяют говорить о формировании отдельного направления экономической науки - инноватики Значительный вклад в разработку теории и практики инновационного анализа внесли отечественные и зарубежные ученые: Л.С.Бляхман, А АБонюшко, С.В.Валдайцев, А.Д.Викторов, В.П.Воробьев, С И.Голосовский, Г.М.ДобрОБ, А В Завгородняя, П Н Завлин, В.С.Кабаков, А.К,Казанцев, А.ГКругликов, Г.А.Лахтин, Л.Э.Миндели, АИМуравьев, АН-Петров, В В.Платонов, ВА.Покровекий, К.Ф.Пузыня, ААРумянцев, Д,В.Соколов, А.Б.Титов, Ю.ВЯковец, Р.Акофф, И.Ансофф, ЭКвейд, Дж Мартино, Э.Мэнсфилд, М.Портер, Э Роджерс, Б Санто, Б.Твисс, Дж.Фор-рестер, Р.Фостер, В.Хартман, К.Холт, Й.Шумпетер, Р.Эйре и др. Они выдвинули и обосновали приобретшее концептуальный характер положение о том, что инновации в современной экономике составляют основу конкурентоспособности фирм, отраслей, стран, позволяя выигрывать борьбу за рынки путем освоения новых, более привлекательных для потребителей продуктов или более экономичных и эффективных технологий их производства, доказали, что именно новшества как результат законченных научных исследований и разработок во многом определяют общий научно-технический прогресс. Многолетний опыт стран с развитыми рыночными отношениями подтверждает справедливость этих положений, показывает действенность инновационных методов хозяйствования, создающих в экономике внутреннюю энергию эффективного роста и обеспечивающих ее устойчивое развитие в долгосрочном периоде.

Одновременно приходится констатировать следующий факт: несмотря на то, что сложившаяся ситуация предоставляет возможности для реализации инновационной активности, в российской экономике пока чрезвычайно мало хозяйствующих субъектов, осуществляющих в полной мере инновационную предпринимательскую деятельность. Нынешнее положение дел во многом обусловлено текущим состоянием российской экономики, характеризующимся инвестиционным кризисом, деградацией научно-технического и истощением кадрового потенциалов, что породило инновационный кризис, проявлением которого является низкая инновационная активность отечественных предприятий Многое в этих событиях было предопределено имевшими место просчетами в выработке научно-технической политики и ошибками в «технологии» ее реализации, спецификой осуществления инновационной деятельности в директивно управляемой экономике.

В плановом хозяйстве основным фактором развития считалось государственное и общественное воздействие; роль регулятора инновационной активности выполнял механизм мобилизационно-принудительного типа, побуждающий государственные научные организации к выполнению исследований и разработок, а государственные предприятия - к внедрению новых методов и производств. Оглаженный десятилетиями механизм «проталкивания» нововведений давал государственным органам ощутимые рычаги воздействия на научно-техническую сферу, а научным организациям обеспечивал поддержку и гарантированное финансирование. И до тех пор, пока данный механизм функционировал успешно в рамках существовавшей политико-экономической системы, это выражалось в научно-техническом прогрессе и постоянной инновационной активности предприятий.

Начавшиеся в 90-х годах преобразования привели к разрушению административно-командной системы организации инновационной деятельности, которая оказалась несовместимой с новыми условиями хозяйствования, а новая система, адекватная изменившимся условиям, так и не была создана. К тому же сложившееся за годы тоталитарного развития субъективное пренебрежение к действию экономических законов в значительной степени лишило аналитические обоснования принимаемых решений и финансовые расчеты надлежащей им представительности, привело к тому, что в обществе сложилась иллюзия дешевизны научных результатов и полной государственной управляемости их внедрением. Монопольное положение большинства товаропроизводителей и отсутствие конкуренции также не способствовали формированию естественной восприимчивости хозяйствующих субъектов к инновациям. Радикальные, но не всегда последовательные реформы усилили кризисные явления в российской экономике, итогом чего стали глубокий спад производства, разрушение хозяйственных связей, резкое снижение инвестиционной и инновационной активности.

Состояние инновационной деятельности является симптоматическим показателем, характеризующим состояние общества в целом и его экономики. Глубокий, затяжной кризис инновационной сферы побуждает анализировать причины этого явления и искать пути их устранения. По нашему представлению, вышеперечисленные, традиционно приводимые аргумешы - это лишь один аспект, определяющий низкую инновационную активность предприятий. Не менее значимой причиной сложившегося положения дел являются недостатки научно-методической стороны обоснования управленческих решений, связанные с несовершенством системных представлений об экономике, ее функционировании, развитии, и инновационной деятельности как основном средстве этого развития. Многообразие, сложность и возрастающий объем стоящих перед экономикой проблем эффективного развития требуют обеспечения обшей целенаправленности, их согласования и взаимной увязки, что может быть достигнуто в рамках системного подхода, определяющего не только новые задачи, но и «.характер всей управленческой деятельности, научное, техническое, технологическое и организационное совершенствование которой обусловлено самой природой и состоянием современного производства» .

С позиций системного анализа каждая экономическая система представляет собой сложное сочетание различных компонент: материальной, ресурсной, кадровой, информационной, инфрастр\тсгурной, а ее функционирование - переплетение процессов эксплуатации, использования, пополнения, развития этих компонент. При этом все перечисленные процессы происходят на фоне динамичной, постоянно меняющейся внешней среды и являются результатом взаимодействия с внешним окружением. Фундаментальным условием жизнеспособности любой сложной системы является сбалансированность, достижимая лишь в том случае, когда каждая из ее компонент занимает соответствующую «нишу», обретает состояние, в максимально возможной степени способствующее эффективному фунюшонированшо системы в целом. Перечисленные обстоятельства существенно осложняют все без исключения аспекты управления экономическими системами и делают практически бесперспективным принятие решений, направленных на их «поэлементное» совершенствование. Методы оптимизации решений в планировании и управлении развитием экономических систем необходимо должны учитывать структурную сложность этих систем, взаимодействие и взаимную обусловленность их отдельных компонент; в противном случае, эффективность решений, связанных с совершенствованием и развитием отдельных элементов, неизбежно окажется ниже ожидаемой из-за неподготовленности к реализации этих решений других компонент.

Другая группа научно-методических недостатков планирования инноваций, также напрямую связанная с несовершенством системных представлений, состоит в том, что в постановках задач управления инновационной деятельностью основное внимание традиционно концентрируется на ее «сиюминутных» эффектах и напрямую связывается только с увеличением прибыли непосредственно за счет освоения «товаров рыночной новизны» или более экономичных технологий производства. Однако экономическая ценность инновации является многоаспектной и не сводится лишь к росту прибыльности, снижению затрат и расширению масштабов бизнеса. Более того, декларирование роста текущей прибыли как единственной цели инновационной деятельности может существенно сузить спектр возможных направлений и путей развития экономической системы.

Многие проблемы управления инновационной деятельностью являются также следствием недостаточного внимания к временным аспектам функционирования экономических систем, когда не в должной степени учитываются динамические характеристики процессов развития отдельных компонент и их влияния на состояние других компонент и экономической системы в целом. Целостное представление о функционировании экономической системы, наиболее перспективных направлениях ее развития и динамические характеристики этого развития могут быть получены с использованием соответствующего инструментария, прежде всего, методов экономико-математического моделирования и системной динамики.

Решению сформулированных проблем и посвящена данная диссертационная работа, цель которой - создание целостной концепции исследования инновационных процессов, разработка методов анализа, обоснования и принятия решений в управлении инновационной деятельностью.

Предметом диссертационного исследования избраны теоретические, методологические, методологические и практические проблемы оптимизации процесса управления инновационной деятельностью на основе применения системного подхода и экономико-математического моделирования инновационных процессов.

В качестве объекта исследования выступают экономические системы (преимущественно производственные предприятия), нншширующие, планирующие и осуществляющие инновационную деятельность для достижения целей долгосрочного стабильного функционирования и эффективного роста.

Формулировка цели, избрание предмета и объекта исследования позволяют конкретизировать вышеназванные проблемы изучения инновационной деятельности к следующем перечне выдвигаемых и решаемых в диссертации основных задач:

Систематизировать и обобщить положения, касающиеся роли инновационной деятельности в эвошощга различных экономических систем:

Проанализировать текущее состояние и динамику инновационных процессов в российской экономике, выявить их основные тенденции;

Исследовать общие закономерности осуществления инновационной деятельности и развития инновационных процессов;

Обосновать методологические принципы моделирования инновационных процессов, в том числе выбор критически важных аспектов моделирования, создать соответствующий модельный аппарат;

Построить экономико-математические модели инновационной деятельности, полно и адекватно отражающие ее основные закономерности;

Отработать методологические подходы к классификации, упорядочению и ранжированию инноваций на основе исследования свойств их моделей;

Разработать методы аналитического обоснования решений по управлению инновационной деятельностью;

Построить модели портфельного анализа инновационной деятельности, имеющие своим завершением позиционирование портфеля инноваций в многомерном пространстве, описываемом осями эффективности, стоимости, количественной оценки риска и времени;

Сформировать и обосновать принципы динамического подхода к анализу и реализации оптимальных управленческих решений.

Теоретической и методологической основой решения выдвинутых задач послужили результаты фундаментальных и прикладных исследований в области управления социально-экономическими системами и процессами их развития, мотивации экономического поведения хозяйствующих субъектов, основные положения системного анализа и теории динамических систем, теория функций и функциональный анализ, методология математического моделирования экономических процессов: доминантный анализ Парето, теория производственных функций, теория игр, методика практического использования результатов моделирования. По своей постановке и реализации выполненное исследование имеет теоретический, н аучно-м ето д о л о гич е с кий характер. Научная новизна полученных результатов определяется тем, что в исследовании:

Разработана и реализована концепция проведения аналитических исследований потенциала инновационных средств развития экономических систем различных уровней структурной иерархии; сфера инновационной активности представлена в масштабах общества и доведена до уровня отдельных индивидуумов;

Выявлены закономерности дискретно-непрерывного развития инновационных процессов; доказаны и реализованы возможности применения математической теории катастроф для моделирования инновационных процессов на основе использования улучшающих, развивающих и базисных инноваций;

Сформирован системный научно-методологический подход к моделированию динамики инновационных процессов на основе согласования и совокупного использования потенциалов экономического агента и инноваций; разработана методика исследования потенциалов путем агрегирования логических, качественных и количественных методов; средства инновационного развития ранжированы путем введения лексиграфического порядка на множестве инноваций;

Унифицированы терминология и понятийный аппарат формализованного многомерного описания экономического агента как субъекта инновационной деятельности; определены основные операциональные средства моделирования механизма осуществления инновации и функционирования экономического агента, включающие идентификационную модель и модель ситуации;

Построена аналитическая модель инноваций в форме дифференциального уравнения, отражающая кумулятивный характер инновационных процессов; на основе анализа модели и свойств ее решений (логистических кривых) предложены метода и произведены оценки временных резервов конкурентоспособности инноваций, обусловливающих их параллельное и последовательное сопряжение;

Разработана методика построения кардинальных оценок параметров инноваций: эффективности как комплексной характеристики реализации потенциала инновации с применением методов структурирования целей экономического агента и технологии Анализа среды функционирования, стоимости инновационных проектов и риска;

Введено отношение чистого доминирования на множестве инновационных проектов, обобщенное в понятиях смешанного доминирования при формировании портфеля инноваций и доминирования по вероятности при принятии решений с учетом факторов неопределенности и риска; представлена графическая интерпретация введенных принципов оптимальности;

Предложен теоретико-игровой подход к формированию портфеля инновационных проектов; разработаны методические принципы его реализации, выраженные в рекомендациях и аналитических расчетных формулах обоснования оптимальных размеров и структурных пропорций портфеля;

Обосновано понятие динамической эффективности инновационных проектов и разработаны методы ее оценки; технология Анализа среды функционирования развита на динамическую ситуацию с учетом фактора времени;

Признак оптимальное™ по Парето преобразован к анализу траекторий развития; выработан принцип оптимальности динамического развития на основе анализа вектора «концевого дефекта»; обоснована применимость принципов системной динамики к анализу инновационных процессов.

Практическая значимость выполненного исследования обусловлена тем, что по оценкам аналитиков большинство российских предприятий практически исчерпало резервы «выживательного» типа. На первый план выходит необходимость приспособления к ужесточающейся конкуренции, что усиливает внимание к проблемам стратегического управления и инновационной деятельности как доминирующему фактору стабильного функционирования и эффективного роста. Последнее, в свою очередь, требует теоретического, научно-методологического обоснования принимаемых решений и адекватной расчетно-аналитической поддержки.

Структура и логика изложения материалов исследования подчиняется содержанию выдвинутых задач. В целом оно представлено введением, тремя главами, заключением и библиографическим списком.

Похожие диссертационные работы по специальности «Математические и инструментальные методы экономики», 08.00.13 шифр ВАК

  • Управление эффективным развитием промышленных предприятий в условиях освоения инноваций: теория, методология, практика 2010 год, доктор экономических наук Бармута, Каринэ Александровна

  • Формирование портфеля проектов инновационно-активных предприятий 2011 год, кандидат экономических наук Демченко, Алексей Олегович

  • Инструменты планирования инновационно-технологического развития промышленного предприятия 2012 год, кандидат экономических наук Пишко, Надежда Вячеславовна

  • Разработка механизма формирования портфеля управленческих инноваций на предприятиях строительной отрасли 2010 год, кандидат экономических наук Бурков, Роман Юрьевич

  • Инвестиционные стратегии управления инновациями 2002 год, кандидат экономических наук Михно, Виталий Валентинович

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Силкина, Галина Юрьевна

Выводы, сделанные из общих теоретических положений системного анализа, находят свое подтверждение в реалиях российской экономической действительности. расщепляющим фактор

Расщепляющий фактор мал, непрерывность не нарушена, происходит эволюционное развитие нормальный фактор расщепляющий фактор у

Расщепляющий фактор велик, / состояние системы меняется / скачкообразно, она переходит на новый уровень развития нормальный фактор

Рис.2.5. Моделирование научно-технического прогресса

Общее состояние экономики России таково, что инновации сегодня возможны лишь при невысоком объеме требуемых инвестиций, минимальном риске и коротком сроке окупаемости вложенных средств. Названными свойствами обладают малые потребительски ориентированные продуктовые инновации (новая форма старого, новые элементы в старом, новая комплектация старых элементов), незначительные модернизации производственных технологий (новая технология потребления старого), усовершенствование организационных форм и управленческих механизмов. В том, что касается полного цикла инновационной деятельности, то его состояние характеризуют данные ЦИСН (таблица 2.5).

Пояснения к таблице 2.5: в состав государственного сектора входят организации министерств и ведомств, обеспечивающие управление государством и удовлетворение потребностей общества в целом; бесприбыльные организации, полностью или в основном финансируемые и контролируемые государством. В сектор высшего образования входят университеты и другие высшие учебные заведения, независимо от источников финансирования и правового статуса, а также находящиеся под их контролем либо ассоциированные с ними научно-исследовательские институты, экспериментальные станции, клиники. Предпринимательский сектор включает все организации и предприятия, чья деятельность связана с производством продукции или услуг в целях продажи. Частный бесприбыльный сектор состоит из частных организаций, не ставящих своей целью получение прибыли (профессиональные общества, общественные организации)

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Выполненное диссертационное исследование подчинено разработке актуальной проблемы экономической теории и хозяйственной практики по созданию целостной концепции инновационного анализа. Его ключевая идея заключается в использовании потенциала системного анализа и математического моделирования для конструирования методов исследования проблемных ситуаций и принятия оптимальных управленческих решений, разработки их расчетно-аналитической поддержки.

В целом исследование построено так, что функционирование любой экономической системы рассматривается разворачивающимся во времени и пространстве и подчиняющимся достижению стратегических целей, ассоциированных с идеями сбалансированности, стабильности и развития. Обосновано, что развитие каждой экономической системы представляет собой интенсивный по характеру и инновационный по содержанию экономический рост, а инновационная деятельность - доминирующий фактор этого развития, вне зависимости от положения системы в политической и экономической иерархии, преобладающей формы собственности, конкретной организационной структуры. При этом, на каждом уровне экономической и политической иерархии инновационная деятельность имеет свою специфику, определяемую целевыми установками, направленностью и масштабами решаемых задач, а также набором средств для их решения, присущих преимущественно конкретной экономической системе.

Так, на уровне национальных экономик содержание инновационной деятельности в значительной степени составляют институциональные инновации, направленные на формирование единой государственной политики, в которой центральное место занимает научно-инновационная составляющая, способная вести экономическое развитие страны. В наиболее общем виде главная стратегическая установка государственной научно-инновационной политики состоит в создании условий для накопления и обогащения научных знаний, их скорейшего воплощения в современную продукцию и технологии. Она структурируется в систему целей и реализуется как комплекс мер, призванных инициировать, координировать, повышать эффективность инновационной деятельности агрегированных в национальную экономику хозяйствующих субъектов. Значение научно-инновационной деятельности на уровне национальных экономик проявляется, прежде всего, в их влиянии на макроэкономические показатели: по данным, приведенным в , среди факторов, воздействующих на рост реального национального дохода США, наибольшая часть - 68%, приходится на долю интенсивных факторов, из которых 28% определяются непосредственно техническим прогрессом -совпадением новой технологической базы и новых возможностей работников.

На региональном уровне инновационная деятельность также преимущественно осуществляется в форме институциональных инноваций, направленных на обеспечение устойчивого роста доходов регионального бюджета, процессы непосредственного регулирования жизнеобеспечения, повышение качества жизни населения региона. Предпосылкой данного направления инновационной деятельности является укрепление экономической самостоятельности регионов, развитие местного самоуправления, в том числе, наличие законодательных органов, принимающих нормативные акты в пределах своей компетенции, а содержанием - система организационно- экономических и юридических мер, направленных на формирование благоприятной инвестиционной среды, создание механизмов, способствующих использованию научно-технических и производственных возможностей, развитию предпринимательства в регионе.

Инновационная деятельность находится в особом, выделенном положении по отношению к любой другой деятельности, связанной с функционированием каждой экономической системы: она составляет основу конкурентоспособности стран, регионов, предприятий и фирм, и ее значение увеличивается по мере роста самостоятельности системы: чем более самостоятельной является экономическая система, тем в более жестких условиях ей приходится действовать. В этом смысле наиболее уязвимыми являются отдельные предприятия: ограниченность ресурсов, состояние материально-технической базы, давление рынка создают достаточно сложные условия для их функционирования.

Специфика текущего состояния общеэкономической ситуации, переход мирового развития в постиндустриальную, информационную эпоху позволяют вести речь о становлении новой формы конкуренции между предприятиями. Во главу угла ставится не конкуренция цен продуктов и их качества, а конкуренция, производная от внедрения новых продуктов, новых технологий, новых видов и источников ресурсов, новых форм организации производства и реализации продукции. Эта конкуренция, основанная не на текущих, а на будущих состояниях предприятий, угрожает не высоким прибылям, но самому их существованию, одновременно являясь основным фактором любой экономической ситуации, главным стимулом стремления к обновлению и совершенствованию. Содержание инновационной деятельности предприятий составляют разработка и реализация системы мер, направленных на освоение новых видов или модификацию ранее выпускавшейся продукции (продукт - инновации), совершенствование производственных технологий (процесс - инновации), создание условий, обеспечивающих лучший доступ к ресурсам, защиту и укрепление рыночных позиций, поиск новых форм сотрудничества с экономическими партнерами (рыночные инновации). Перечисленные виды нововведений в их взаимодействии, взаимном влиянии и обусловленности вносят свой вклад в решение глобальных проблем устойщ чивого функционирования предприятия и стратегических задач его эффективного роста.

Все сказанное о предприятиях в значительной степени справедливо и для отдельных индивидуумов, «производящих» и реализующих свой труд определенного качества. При этом мотивация инновационной активности отдельных индивидуумов во многом аналогична мотивам, побуждающих предприятия и фирмы непрерывно совершенствовать, обновлять перечень выпускаемой продукции и используемых технологий; и в описание способов инновационной деятельности отдельных индивидуумов и предприятий можно провести прямые аналогии. Инновации, осуществляемые каждым отдель-^ ным индивидуумом, могут быть самыми разнообразными по форме и по существу; вместе с тем, они допускают группирование подобно тому, как это традиционно делается для предприятий. Так, если проводить параллели между предприятием и конкретным физическим лицом, поставляющим на рынок труда свой профессионализм, то аналогом продуктовых инноваций может служить овладение новыми знаниями, опытом и навыками, позволяющее привести личный профессиональный труд в соответствие с требованиями рынка, расширить сферу применения имеющихся знаний и опыта. Аналоги технологических инноваций - это новые методы комбинирования имеющихся знаний и опыта, позволяющие получать качественно новые результаты в личной профессиональной деятельности. Рыночные инновации - это поиск новых форм самореализации, новых сфер приложения собственных сил и знаний.

Подчеркивая позитивную роль инновационной деятельности в экономическом развитии, необходимо иметь в виду, что именно она является одним из факторов, нарушающим равновесие внутри экономической системы. Совершенствуемые и вновь разрабатываемые продукты, модернизированные и новые технологии, организационные формы меняют облик экономической системы, создавая новые виды деятельности и ликвидируя старые. Этот процесс «созидательного разрушения» т.е. непрерывного обновления производственной деятельности, был описан еще Й. Шумпетером, который считал свою теорию наиболее адекватной интерпретацией экономического процесса, особенно в эпоху большого бизнеса.

В качестве исходного пункта своего анализа Й. Шумпетер принимал тот факт, что каждая экономическая система изначально функционирует в рамках конкурентного равновесия: цены на произведенную продукцию устанавливаются по средней себестоимости, прибыли равны нулю, ставка отсутствует, хозяйственная жизнь вращается по кругу, постоянно повторяясь.

Ф Вторжение новшеств радикально меняет ситуацию: нововведения требуют значительных средств, что ведет к высокому спросу на кредит и возникновению процента. Кредит необходим составляющим систему хозяйствующим субъектам для того, чтобы среагировать на произошедшие в системе изменения, приспособиться к ним. Последние предпринимают шаги по проникновению в новые сферы, овладению новыми методами и способами действия с тем, чтобы вновь достичь равновесия в системе, но на качественно новом уровне. Эти усилия в совокупности выводят экономическую систему на новый виток развития, ситуация стабилизируется и процесс «созидательного разрушения» повторяется вновь. Таким образом, инновационная деятельность выводит экономическую систему из состояния равновесия и она же возвращает ее к равновесию, но на новом, более высоком уровне. Развитие экономической системы происходит неравномерно, подъемы сопровождаются спадами, глубина которых пропорциональна скорости поступательного движения.

Все вышесказанное обусловливает приоритетное значение задачи планирования инновационной деятельности и управления ею. Планирование инновационной деятельности, координация и упорядоченное распределение во времени и пространстве позволят подчинить ее достижению стратегических целей экономической системы, предотвратить чрезмерные подъемы в одни моменты времени и спады в другие, т.е. сделают осуществление инновационной деятельности и развитие экономической системы регулируемыми и управляемыми процессами. Управление инновационной деятельностью необходимо еще и потому, что система, выполняющая колебательные движения вокруг некоторой оси, магистрали, может легко выйти из этого состояния, в любой момент отойти от магистрального направления, существенно ухудшить качество своего функционирования и дойти до кризиса.

При этом сама проблема управления инновационной деятельностью встает во всей своей полноте. Она перестает быть лишь задачей создания таких экономических механизмов, которые стимулировали бы осуществление инновационной деятельности, обеспечивали бы высокий уровень обновления, способствовали бы достижению ощутимых экономических эффектов, В значительно большей степени проблема управления инновационной деятельностью приобретает оттенок целеполагания, превращается в проблему определения целей и методов их достижения, выработки стратегии, отвечающей потребностям развития экономической системы в длительной перспективе.

Решение столь масштабной проблемы потребовало концептуального подхода, изучения общих закономерностей инновационной деятельности на основе агрегирования логических, качественных и количественных методов исследования. Выявление общих закономерностей является одной из главных проблем не только в теоретическом исследовании, но и при решении практических задач, поскольку управление инновационной деятельностью должно опираться, в первую очередь, на знание о законах развития и принципах ее осуществления. Это определяет значимость построения как концептуальных, качественных моделей, так и формализованных математических представлений, без которых научно обоснованное управление практически невозможно.

Инновационная деятельность - результат процесса познания, воплощенный в виде новой продукции, новой технологии, новых методов и подходов к организации хозяйственной деятельности, представляет собой внешне обусловленный и внутренне генерируемый процесс непрерывно - дискретного характера: будучи непрерывным, он осуществляется в форме реализации отдельных инноваций. Каждая отдельная инновация также представляет собой процесс, является сложной динамической системой, обладающей пространственно-временной структурой; она проходит в своем раз-Ф витии ряд этапов: этапы зарождения, изобретения, внедрения, распространения, роста, замедления роста и ликвидации, имеет специфические особенности, важнейшими из которых являются своевременность и кумулятивный характер. Своевременность - это сущность инновации, которая проявляется в освоении нужной технологии или появлении нужного продукта на нужном рынке в соответствующий момент времени. Кумулятивность инновации обусловлена тем, что жизнеспособность и результаты осуществления новшества зависят от всей истории его развития, начиная с этапа зарождения, на котором и формируется его потенциал, интерпретируемый как степень новизны и возможность дальнейшего совершенствования. Потенциал инновации, в свою очередь, напрямую влияет на пространственную структуру отдельных инноваций и инновационного процесса в целом, конфигурацию процессов распространения новшеств. С процессом распространения новшеств экономическая теория связывает явление диффузии, которая традиционно представляется протекающей в двух основных формах. В качестве одной из форм диффузии рассматривается ее распространение и широкомасштабное использование в тех областях, для которых изначально предназначалось новшество; вторая форма диффузии - это передача технологий в другие области с внесением надлежащих, изменений и дополнений. В ходе исследования выявлена еще одна форма диффузии, основанная на том, что инновация, направленная на совершенствование какой-то стороны деятельности экономической системы, неизбежно захватывает и другие ее стороны: инновации взаимодействуют друг с другом в продукции, технологических процессах и организационно-управленческих системах, взаимно обусловливая и дополняя друг друга. Установлено, что чем выше потенциал инновации, тем шире сферы ее применения и воздействия на функционирование экономической системы; обратно, чем масштабнее явление диффузии, тем больше совокупный экономический эффект новшества - практическая реализация его потенциала.

Как и всякий процесс кумулятивного характера, инновация вполне адекватно отображается характерной S - образной логистической кривой, которая представляет собой логическую модель механизма инновации. Основными понятиями, позволившими на логическом и качественном уровнях описать функционирование экономических систем и инновационные процессы, обеспечивающие их развитие, являются понятия конвергенции и дивергенции параметров состояния. Их можно интерпретировать как внешние проявления внутренних процессов роста и развития, связанных с сочетанием факторов устойчивости и неустойчивости любой динамической системы, в том числе экономической. Для «спокойного», эволюционного этапа функционирования экономической системы характерно наличие механизмов, стабилизирующих ее состояние; состояние системы является устойчивым: имеются надежные источники ресурсов, апробированные технологии, стабильные рынки сбыта; экономическая система постоянно конвергирует к этому состоянию, ликвидируя отклонения от него. С течением времени в результате непрерывного изменения условий функционирования, количественного изменения параметров внешней среды и/или системы, ее сопротивляемость к возмущениям ослабевает, происходит разрыв постепенности (в биологии подобные ситуации называются срывом адаптации), наступает момент, когда возникают предпосылки для качественного изменения состояния системы, т.е. реализации очередной инновации.

Каждая инновация, будучи динамической системой, также не остается неизменной на всем протяжении ее развития. Так, на начальных стадиях процесса существования инновации (на стадиях распространения и роста) все усилия сосредоточиваются на том, чтобы в максимальной степени воспользоваться результатами инновации, и составляют, в терминологии общей теории систем, нормальный фактор ее развития. Однако реализация инновации не означает, что инновационная деятельность полностью прекращается. Напротив, должна осуществляться постоянная работа по модернизации выпускаемой продукции, совершенствованию производственных и организационных технологий в форме реализации улучшающих и развивающих инноваций. В совокупности эти виды деятельности составляют (в той же терминологии системного анализа и теории катастроф) расщепляющий фактор развития инновации, воздействующий на процесс ее реализации и в определенной степени меняющий вид логистической кривой, но до тех пор, пока расщепляющий фактор мал, доминирующее воздействие на развитие инновации оказывают нормальные факторы, и оно является непрерывным, эволюционным. С течением времени действие расщепляющих факторов усиливается: по мере того, как инновация приближается к своему технологическому пределу, исчерпывается набор мелких, улучшающих инноваций; одновременно вследствие развития науки возникают новые оригинальные идеи, конструкторские принципы, технические решения; нарастают явления дивергенции, создающие необходимое разнообразие как потенциальный источник обновления. При достижении расщепляющим фактором некоторого критического, порогового значения реализуется очередная инновация, что поднимает экономическую систему на качественно новый уровень функционирования, Таким образом, выводы теории «созидательного разрушения», сделанные Й. Шумпетером на основе экономико-статистического анализа и эмпирических данных, подтверждаются положениями системного анализа и математической теории катастроф, однако, значение теоретико-катастрофической интерпретации процессов роста и развития экономических систем не исчерпывается этим подтверждением. Четкая аналогия, которая прослеживается между фундаментальными положениями инновационного анализа и моделями математической теории катастроф, представляется весьма перспективной, поскольку открывает новые возможности формализованного представления концепции инновационного развития экономических систем. В частности, сочетание нормальных и расщепляющих факторов плодотворно моделируется элементарной катастрофой типа «сборка». Одной из главных проблем практического применения этой модели катастрофы является выделение пары основных факторов, изменение которых определяет скачкообразные переходы в развитии системы. В ходе исследования установлено, что в инновационном анализе за нормальный фактор развития инновации естественно принять усилия по достижению ощутимых экономических эффектов с использованием сложившихся способов действия; роль расщепляющего фактора играет новизна, оригинальность идеи, конструкторского принципа и т.д. - все то, что агрегируется в понятии потенциала инновации. Модельный аппарат теории катастроф позволяет выделить сочетания нормальных и расщепляющих факторов, обеспечивающие эволюционное развитие и вызывающие скачкообразные переходы, определить критические значения этих параметров, меняющих характер развития. Очевидно, что дальнейшее исследование в обозначенном направлении потребует детального изучения потенциала инновации, формирования соответствующего понятийного аппарата, выявления факторов, влияющих на величину потенциала, выбора валидных переменных, полно и адекватно отражающих его состояние. Определенные шаги по исследованию потенциала инновации и применению этого понятия к инновационному анализу сделаны в данной диссертационной работе; в частности, понятие потенциала инновации положено в основу построенной классификации средств инновационного развития и их ранжирования. Этот выбор обоснован следующим аргументом: именно потенциал инновации определяет ожидаемый эффект от ее реализации, который, в свою очередь, и оправдывает ее реализацию.

Ценность выполненных логических и качественных исследований инновационных процессов состоит не только в том, что они обеспечивают принципиальную возможность формализованных описаний, представляют собой методологическое приближение к строгим математическим моделям, служат теоретической основой построения аналитических моделей и их практического использования. Качественные характеристики изучаемого объекта, иначе называемые номинальными или классификационными, дают возможность разделить исследуемые объекты на группы, классифицировать их. Комплексная систематизация инноваций позволяет построить порядковые характеристики, упорядочить и ранжировать их, что, в свою очередь, обеспечивает возможность сопоставления определенному типу инновации той или иной инновационной стратегии и конструирования соответствующих механизмов управления инновационной деятельностью.

Дальнейшее изучение инновационной деятельности проводилось на основе ее экономико-математической модели, построенной с учетом выявленных закономерностей, исследования свойств этой модели и ее решений. Поскольку инновационная деятельность представляет собой внешне обусловленный и внутренне генерируемый процесс, в ее модель включены формализованное описание субъекта инновационной деятельности и собственно механизм инновации. Субъект инновационной деятельности формализован в понятии экономического агента - центральной составляющей методологии моделирования экономических систем. Экономическими агентами в диссертации называются индивидуумы или группы индивидуумов, объединенные в целое общностью экономических целей и способов действия; они представляют собой элементарные действующие единицы, способные принимать самостоятельные решения. В рамки данного определения укладываются все хозяйствующие субъекты, функционирующие на микроэкономическом уровне: промышленные и сельскохозяйственные предприятия, предприятия сферы услуг, научные организации и внедренческие фирмы, отдельные граждане. Выбор микроэкономического уровня обусловлен тем, что на уровне национальных и региональных экономик в целом решаются проблемы не столько управления инновационной деятельностью, сколько научно-техническим прогрессом. Конкретные решения, касающиеся осуществления инновационной деятельностью, принимаются на уровне предприятий; они привязываются к практическим нуждам инициаторов инновационных мероприятий и направлены на использование инноваций для достижения целей предприятий, т.е. нововведенческий процесс реализуется непосредственно через деятельность предприятий и фирм.

Формализованное описание экономического агента подразделяется на описание его внутреннего состояния - идентификационную модель, позволяющую выделить его как самостоятельную единицу наблюдения и изучения, и модель окружающей обстановки или модель ситуации. Внутреннее состояние экономического агента вполне определяется следующей информацией: w(t) =(x(t)yy(t),a(t^j, где совокупность используемых ресурсов, v(V) б7(?)с R+- выпускаемая продукция (R+ пространство продуктов),) е A{t} ~ {f),.,ат(7)} - применяемые технологии. При этом понятия «продукты» и «технологии» были интерпретированы максимально общо: продукты - это все то, что может быть выделено и идентифицировано как отдельная сущность, в совокупности с методами их фиксации и измерения; к ним относятся не только материальные результаты деятельности человека и природы, но и услуги, виды труда, информация; технологии - все способы переработки ресурсов в готовую продукцию. ный модуль общего описания экономического агента, динамическая модель функционирования которого определяет в соответствии с применяемым управлением u{t) конечную или бесконечную последовательность возможственно - траекторию развития в терминологии теории систем.

Фактором, обусловливающим необходимость и обеспечивающим возможность этого развития является фактор внешней среды; разрушение связи экономического агента с внешним окружением приводит к его деградации и разрушению как целостной системы, вследствие чего в полное формализованное описание экономического агента включены и характеристики внешней среды. Взаимодействие экономического агента и внешней среды представляет собой ситуацию неантагонистического конфликта, в котором среда рассматривается в качестве носителя информации и разнообразных возмущений как потенциального источника нового, а задача экономического агента состоит в принятии рационатьных управленческих решений, адекватных этим воздействиям. Модель ситуации, в отличие от идентификационного модуля, содержит экзогенные для экономического агента величины; они должны анатазироваться при различных предположениях об их изменении, но не могут быть целенаправленно изменены. Важнейшей структурной особенностью внешнего окружения (своеобразным отражением которой является структура экономического агента), является иерархичность, сочетающая

Метанабор собой идентификационных состояний: J=o или его разложимость на отдельные подсистемы с ранговой упорядоченностью последних по степени взаимодействия и взаимовлияния. В описании окружения экономического агента выделяются набор параметров q\(t), характеризующий блок экономики, который составляют равноправные экономические агенты, в одинаковой степени влияющие на возможные состояния друг друга, и набор параметров qiiO, отражающих верхний уровень (государственный, политический, научный) окружающей обстановки: = ® делом текущее состояние экономического агента определяется метанабором (\v(t^,q(tjjf; выбор компонент описания определяется ситуацией, имеющей практическую значимость: все они могут быть объектом инновационной деятельности. Помимо прикладного значения: система управления, ориентированная на применение экономико-математических методов, должна базироваться на математической идентификации исследуемых объектов, построение формализованного описания функционирования экономического агента имеет и общетеоретическое значение, работает на решение уже обозначенной проблемы формирования универсального понятийного и модельного аппарата.

В соответствии со своей миссией и динамично изменяющейся внешней средой экономический агент вырабатывает цели получения устойчивой прибыли, обретения конкурентных преимуществ, стабильного функционирования в длительной перспективе, что позволяет оценить его текущее состояние (как минимум, в первом приближении) величиной получаемой прибыли f(t) = f(w(t),q(ty). Динамизм функционирования и, как следствие, описания экономического агента обусловливает необходимость динамического подхода к формированию критерия качества его функционирования в долгосрочном периоде. В качестве такого динамического критерия можно выбрать кумулятивную прибыль за рассматриваемый период как сумму прибыли по годам или сумму прибыли за тот же период, взятой с соответствующим коэффициентом дисконтирования; последний критерий допускает естественное распространение и на бесконечные траектории:, В моделях без дисконтирования в качестве динамического целевого функционала рассматривается максимизация темпа прироста прибыли.

Что касается собственно механизма инновации, то его модель построена с учетом следующих соображений: она должна быть содержательно емкой для того, чтобы описывать процесс реализации инновации, и одновременно настолько простой, насколько позволяет логика этого процесса с тем, чтобы не зависеть от конкретных вариантов новшеств; последнее необходимо для анализа и сравнения широкого класса нововведений. Она должна отражать самые существенные свойства инноваций; важнейшим из них является кумулятивный характер процесса ее развития, который моделируется dz дифференциальным уравнением -- = kz{b - z) , где t -время, z ~z(i) - реdt зультат (эффект) инновации, к >0 - положительная постоянная (параметр масштаба), характеризующая в среднем темп распространения инновации, b - положительная постоянная, ограничивающая сверху результат инновации (максимальное значение величины z); минимальный эффект инновации полагается равным нулю. Моделирование механизма инновации дифференциальным уравнением представляется достаточно перспективным с точки зрения дальнейшего исследования инновационной деятельности и разработки аналитического обоснования управленческих решений. В частности, это позволяет строить и изучать переходные процессы, выводящие экономического агента из устойчивого состояния и возвращающие экономическую систему к состоянию равновесия.

Одновременно, данное дифференциальное уравнение имеет более общий смысл, чем аналитическое описание механизма инновации. Как отмечается в , логистическая S - образная кривая, описывающая жизненный цикл каждой отдельной инновации, может рассматриваться как модель динамики различных кумулятивных величин и потому определяющее ее дифференциальное уравнение имеет более общее значение, чем математическое описание механизма инновации. Его можно рассматривать как количественное выражение действия закона взаимного перехода количественных и качественных изменений применительно к кумулятивным процессам, в том числе, инновационным. То обстоятельство, что оно интегрируется в явном ъ виде и его решение имеет виде: z\t) =-позволяет определить момент времени, наиболее благоприятный для осуществления очередного нововведения.

Схематично процесс реализации последовательных инноваций изображается в виде совокупности логистических кривых, продолжающих друг друга, взаимное расположение которых может быть различным. При этом каждому семейству кривых отвечает график совокупных затрат - прибыли, получаемый алгебраическим сложением графиков, отвечающих отдельным инновациям. В точки зрения сочетания логистических кривых момент, наиболее благоприятствующий началу очередной инновации, определяется точкой перегиба логистической кривой, что также подтверждается положениями математической теории катастроф: «.в точке перегиба кривая роста начинает скакать и вертеться.испытывает резкие колебания.Установившаяся кривая лежит на новой ветви»1. Координаты точки перегиба Zq) находятся двукратным дифференцированием функции z(t):

In с / ч Ь q = --, Zq = z^o) = -> т*е* напрямую зависят от параметра е>, характери

1 Прайс Д де Солла. Малая наука, большая наука // Наука о науке. М.: Прогресс, 1966, с. 304 зуюицего эффект инновации. Таким образом, момент, наиболее благоприятствующий началу очередной инновации, можно отследить, сравнивая уже достигнутый к моменту времени t эффект z(t) с величиной Zq - ^ если z(t) « ^, то инновация еще достаточно далека от предела своих возможностей; при сближении z(t) и Zq приближается и момент «старта» очередной инновации. Возможно, более предпочтительными для инновационной деятельности, которой присуща высокая степень внешней и внутренней неопределенности ее результатов, являются не точечные, а интервальные оценки времени инициализации очередной инновации. Промежуток времени, благоприятный для начала очередной инновации может быть найден как интервал между точками максимальной кривизны логистической кривой; наиболее раннее и наиболее позднее время начала очередной инновации также рассчитываются аналитически с точностью до качества информации, идентифицирующей параметры модели. Длина этого промежутка может служить временной мерой конкурентоспособности новшества. Резерв конкурентоспособности новшества на практике может быть рассчитан и как расстояние по оси ординат между точками перегиба двух последовательных логистических кривых, которое вполне определяется параметром b, вследствие чего значение b интерпретируется как количественная мера вызванного инновацией качественного скачка; задача определения величины b решается с применением адекватных количественных методов.

Потенциальный эффект инновации оценивался в исследовании с позиций следующего подхода: «.общий экономический эффект применения новшеств характеризуется их ценностью, которая, в свою очередь, определяется вкладом нововведений в совокупный результата функционирования экономической системы» . Будучи основанным на методологических принципах системного анализа, это подход исходит из глобальной цели экономического агента, позволяет рассматривать его функционирование с единых позиций, исходя из конечной цели выбирать пути развития и ставить проблемы, направленные в конечном итоге на реализацию его миссии. Миссия хозяйствующего субъекта устанавливает наиболее общие задачи, ради решения которых формируется, функционирует и развивается любая коммерческая система; именно она служит отправной точкой для конкретизации целей, выраженных в операциональных терминах, их структурирования и выделения логических связок «цели - средства достижения целей». Применительно к проблеме обеспечения эффективного роста хозяйствующего субъекта и получения устойчивой прибыли в качестве основных направлений действия в соответствии с построенной моделью экономического агента, целевая функция которого имеет вид: /(/) = f(w(t),q(t)), избраны повышение эффективности производственной деятельности (элемент описания \v(t)) и совершенствование его взаимодействия с внешней средой (элемент q(t)). Данные достаточно общие цели конкретизированы в более подробные цели следующего уровня их иерархической системы в соответствии со структурой метанаборов w(t) = (x(t),y(t),a(t)^ и q{t) = («^(f),^Сопроцесс детализации доведен до уровня задач, которые отличаются от общих целей точностью своих постановок и возможностью количественных оценок степени их выполнения. Весовая обработка результатов выполнения отдельных задач на нижнем уровне иерархической системы целей и последующее агрегирование результатов обработки каждого уровня при движении вдоль соответствующей ветви дерева целей от его основания к вершине и позволяет оценить абсолютную экономическую эффективность новшества как его вклад в достижение глобальной цели стабильного функционирования и эффективного развития.

Совокупный эффект реализации новшества является многогранным и определяется его влиянием на все составляющие модели экономического агента; своеобразная «инвентаризация» отдельных видов эффектов, их концептуальное выявление, содержательное описание, количественное измерение или оценка, дают необходимый инстументарий для принятия оптимального управленческого решения на основе имеющегося массива информации. Инновационный проект может быть описан набором эффектов Е2,.7 Ет), каждый из которых является аддитивной или мультипликативной функцией отдельных технико-технологических параметров, но измеряется в своих единицах, и потому отдельные виды эффектов не могут быть чисто механически просуммированы. Выбор оптимального управленческого решения обычно осуществляется с использованием методов затраты - прибыль или стоимость - эффективность. При реализации первого из этих подходов все виды эффектов агрегируются в одну составную величину прибыли при помощи коэффициентов пересчета, размерность которых должны быть такой, чтобы отдельные слагаемые оказались бы выраженными в сопоставимых единицах измерения. Агрегированный эффект инновации может быть т найден и по обобщенной формуле: Е = X wiSi{^i) G выбранными для этой 1 цели нелинейными трансформациями ->§2, ■ ■ ->&т ■ Второй подход предусматривает сравнение отдельных инновационных проектов с точки зрения их потенциального эффекта по векторному критерию качества.

Разделение совокупного потенциального эффекта инновационного проекта на отдельные составляющие имеет принципиальное значение не только для его количественной оценки. Оно позволяет детализировать дифференциальное уравнение, моделирующее жизненный цикл инновации в fa, системе дифференциальных уравнений -- = kizi (Д- - z -z = 1, m, где dt функция zt{t) описывает динамику эффекта г-го вида, и исследовать ее решения - семейства логистических кривых, в том числе и предполагая различными параметры масштаба к{ для разных видов эффектов. Последнее вполне согласуется с одним из базовых принципов системной динамики, применимость которой к анализу инновационных проектов обоснована в диссертации. Дальнейшее развитие исследования в обозначенном направлении видится в том, что динамика каждого вида эффекта определяется не только его собственным достигнутым уровнем, но зависит и от других видов эффектов: симости требует уточнения.

При оценке потенциального эффекта новшества необходимо использовать большое число показателей, ни один из которых не является определяющим критерием успеха или неудачи инновационного проекта. И даже объединение отдельных видов эффектов в один агрегированный показатель качества, что само по себе сопряжено со значительными методологическими, техническими и вычислительными сложностями, не в полной мере отражает возможную неэффективность функционирования экономического агента, вскрывает причины такой неэффективности и указывает конкретные пути ее преодоления. Плодотворным методом анализа инновационной деятельности оказалось сравнительно новое направление в исследовании эффективности функционирования экономических агентов - технология Анализа среды функционирования, вобравшая в себя основные положения и результаты системного анализа, математической экономики, исследования операций. Суть этого подхода состоит в том, что деятельность каждого экономического агента оценивается не изолировано, а в пределах блока экономики, составляющие который экономические агенты характеризуются векторами затраты - выпуск: v = - .у(0/ Среди векторов затраты - выпуски выделяdz, конкретный вид функциональной завиются эффективные производства, образующие в пространстве соответствующей размерности эффективную гиперповерхность (фронт), форма которой определяется совокупностью технологий, имеющихся в распоряжении всего сообщества экономических агентов; такой способ представления эффективных производств традиционно принят в математической экономике; он развивает идею производственных функций и максимально общо описывает производственную деятельность. Модель Анализа среды функционирования описывается как задача нелинейной оптимизации, состоящая в максимизации эффективности функционирования экономического агента при условии, что аналогичные оценки эффективности деятельности других экономических агентов не превосходят установленных значений. Мерой эффективности (целевым функционалом) в этой задаче служит отношение взвешенной суммы выходных параметров к взвешенной сумме входных параметров (т.е. отношение результата к затратам). Оптимальное значение функционала используется как обобщенная мера производственной эффективности данного экономического агента.

Наибольшая ценность метода Анализа среды функционирования, с точки зрения его применения при исследовании инновационной деятельности определяется не только и не столько оценкой текущего положения экономического агента на соответствующем уровне экономической иерархии, сколько теми выводами, которые могут быть сделаны на основе этой оценки. Технология Анализа среды функционирования позволяет находить способы сохранения существующего уровня эффективности или методы ее повышения путем построения зон устойчивости - областей в пространстве фазовых координат, в пределах которых экономический агент сохраняет свой статус эффективно или неэффективно функционирующего. Это, в свою очередь, позволяет определять критически значимые направления развития - направления, при движении вдоль которых эффективно функционирующий экономический агент может утратить свой статус, либо, напротив, те направления, по которым неэффективно функционирующий экономический агент может быстрее всего выйти на эффективную границу.

Системный подход, обосновывающий решение о выборе оптимального инновационного проекта должен в равной степени наряду с ожидаемым результатом инновации учитывать материальные, научно-технические, трудовые ресурсы, с привлечением которых только и возможно ее осуществление. Имеющиеся ресурсы выступают в качестве естественного ограничителя при реализации новшества и зачастую определяют целесообразность и саму возможность этой реализации. При всем многообразии ресурсов, необходимых для осуществления новшества (трудовых, с учетом профессионального состава и квалификации персонала, материальных - специального оборудования, средств технического и инструментального обеспечения, и т.д.), их конкретные виды в той или иной степени могут заменять друг друга, что количественно выражается их денежными оценками, которые, как и величина эффектов, определяются структурными и технико-технологическими параметрами новшеств.

Каждый инновационный проект вполне адекватно изображается вектором потенциальных эффектов и затрат Р = ^Е1,Е2,.Ет,Су, совокупность векторов указанного вида, отвечающих оцениваемым альтернативам образует множество в критериальном пространстве Р = . , первичный отбор из которого осуществлялся с использованием принципа доминирования альтернатив и критерия Парето; доминируемые варианты новшеств исключаются из дальнейшего рассмотрения, что позволяет сократить число сравниваемых проектов до множества недоминируемых альтернатив P0pt, но не дает единственного наилучшего решения. Выбор оптимальный вариант новшества предлагается осуществлять введением дополнительного критерия отбора высшего порядка, например, выделив один из критериев (или некоторые критерии) в качестве главного и переведя остальные в разряд ограничений; в случае, когда все виды эффектов выражены в денежной форме и приведены к общей величине потенциальной прибыли, каждый проект можно охарактеризовать отношением результата к затратам, которое и подлежит максимизации с учетом или без учета допустимым размеров затрат.

Важнейшей из выявленных в ходе исследования особенностей инновационной деятельности является ее непрерывный характер; конечный экономический результат определяется не эффективностью отдельных проектов, а их непрерывным общим вкладом в деятельность экономического агента, получаемую им прибыль. Точечные, «оазисные» инновации имеют лишь локальный, кратковременный и быстро угасающий эффект и не могут оказать существенного влияния на достижение долгосрочных стратегических целей стабильного функционирования и развития экономического агента. Последние требуют, чтобы, органично переплетаясь, дополняя и заменяя друг друга, отдельные инновационные проекты образовывали дискретно -непрерывный поток, статической характеристикой которого в каждый момент времени t является портфель инноваций экономического агента - комплекс проектов, находящихся в стадии разработки и реализации в данный момент времени. Представляя собой совокупность инновационных проектов, портфель инноваций имеет новые качества, отличные от качеств отдельных проектов, и рассматривается как единица управления при планировании и осуществлении инновационной деятельности. Инновационный портфель, созданный на основе анализа отдельных проектов методом их агрегирования, имеет большую ценность, чем отдельные проекты. Вместе с тем, управление портфелем именно как комплексом проектов, обладающих различными свойствами, может потребовать гораздо больших усилий и средств, чем управление отдельными проектами.

В качестве простейшего варианта решения проблемы формирования портфеля инноваций предложено распространение отработанных методов отбора отдельных проектов: если имеется набор альтернатив -- С 1 2 1с)

Popt = ,Р Р каждая из которых характеризуется агрегированным эффектом (величиной составной прибыли) Е], величиной затрат С J: и задача состоит в том, чтобы выбрать совокупность проектов, обеспечивающую получение максимальной прибыли при условии, что общие затраты не превышают установленной суммы С, то ее решение может быть следующим. Все рассматриваемые проекты из множества Рopt упорядочиваются в соответствии с отвечающей им величиной KJ =

Отношением прибыли к затратам и далее эти проекты принимаются в установленном таким образом порядке до тех пор, пока не будет достигнута граница С. Существенный недостаток подобного подхода состоит в том, что каждый проект оценивается изолировано, безотносительно к его вкладу в общий портфель проектов. Представляя собой комплекс отдельных проектов, портфель инноваций приобретает количественные параметры либо в результате активных, целенаправленных действий, либо случайным образом, которые определяются объединением проектов и характеризуются факторами, обусловливающими их объединение. Это относится прежде всего к эффективности портфеля, поскольку целью составления портфеля является максимизация потенциального эффекта, отдачи от затрат на осуществление инновационной деятельности. Совокупный эффект инноваций обладает кумулятивным свойством и количественно выражается супераддитивной функцией: ЕуР1 и PJ j > ЕуР1 j + EyPJ" j. Содержательно это означает, что эффект от совместной реализации двух инновационных проектов не меньше суммы эффектов от раздельной их реализации, а при правильном сочетании проектов превосходит ее: нововведения взаимодействуют друг с другом в продукции, технологических процессах, организационных и управленческих системах, причем каждое из них может способствовать выживанию других. В том, что касается величины затрат, характеризующей инновационный портфель, то выражающая их функция может быть как субаддитивной, так и супераддитивной в зависимости от условий реализации комплекса проектов.

Поскольку задачей планирования инновационной деятельности является воздействие на научно-техническую политику экономического агента, его влияние реализуется посредством принятия решений и распределения ресурсов. Распределение ресурсов между отдельными проектами, входящими в инновационный портфель П осуществляется заданием на множестве Popt неотрицательных множителей, имеющих смысл доли ресурсов, выделенных на каждое из новшеств в их комплексе, или коэффициентов интенсивности использования новшеств. Формулы, определяющие оптимальные структурные пропорции портфеля, получены в диссертации средствами теоретико-игрового моделирования: построены матричная и биматричная игры, моделирующие конфликт несовпадающих интересов максимизации потенциального эффекта и минимизации ожидаемых затрат, и найдены оптимальные смешанные стратегий в каждой из них. Предложенная методика определения структурных пропорций портфеля универсальна тем, что может быть использована для формирования портфеля инноваций с учетом факторов неопределенности и риска.

Идея применения аппарата теории игр к исследованию инновационных процессов в целом и формированию портфеля инноваций в частности представляется нам достаточно плодотворной и перспективной, если рассматривать теорию игр как общую методологию принятия решений в условиях конфликта и не ограничиваться лишь бескоалиционными играми. Так, при формировании портфеля инноваций можно использовать и инструментарий теории кооперативных игр, что позволит в явном виде учесть супераддитивность функции совокупного эффекта, субаддитивность или супераддитивность ожидаемых затрат. Ценность теории кооперативных игр состоит в большой идейной емкости принятых в ней принципов оптимальности: Са -ядра, Н-М - решения, п - ядра и др., которые пока не получили широкого распространения и практического применения, возможно, вследствие узости и специфичности традиционно изучаемых этой теорией задач. Вместе с тем, наделив основные теоретико-игровые понятия достаточно широким содержательным смыслом, можно распространить принципы оптимальности теории кооперативных игр на формальную схему общей задачи принятия решений и использовать ее, в том числе, и в решении проблемы оптимального сочетания новшеств. Самостоятельно изучения заслуживает задача оптимального (по числу включаемых в портфель инновационных проектов) размера портфеля. Очевидно, что эффективность портфеля ЕП определяется не только параметрами отдельных проектов, но и их количеством: ЕП = ЕП(к). Можно предположить, что при небольших значениях к эта функция имеет dEn положительную производную -, возрастающую при некотором кт^а, dk которая затем начинает убывать в силу нарастающих организационных трудностей управления большим портфелем. Из сделанных предположений dEn следует, что у - имеется по крайней мере один максимум, который и dk может быть принят за оптимальный размер портфеля инноваций.

Каждая инновация является сложной динамической системой; управление инновацией представляет собой управление динамической системой, процессом, и само является непрерывным процессом (а каждое управленческое решение - статической характеристикой этого процесса), что необходимо должно было найти адекватное отражение в применяемых при управлении инновационной деятельностью принципах оптимальности. Методика Анализа среды функционирования, традиционно примененная к анализу эффективного в статическом смысле функционирования экономического агента, развита в диссертации на ситуацию, в явном виде включающую фактор времени.

Выполненное обобщение позволяет, в частности, рассчитать уровень эффективности, который должен быть достигнут к определенному моменту времени. Последнее необходимо для того, чтобы иметь возможность постоянно контролировать процесс развития инновации с учетом происходящих экономических изменений и дополнительной информации. Ясно, что оценка произошедших изменений и получение дополнительной информации невозможны через короткие промежутки времени. Должны быть выделены определенные моменты времени (контрольные точки), в которые следует производить фундаментальную переоценку инновационного проекта, пересматривать каждый аспект реализации инновации. Наличие этих контрольных точек определяется собственной логикой развития инновации: будучи непрерывным процессом, инновация одновременно обладает и дискретной структурой; в своем развитии она проходит ряд определенных этапов и фаз, момент завершения которых наиболее пригоден для выполнения переоценок в соответствии с достигнутыми результатами, произошедшими изменениями и новой информацией. Переоцениваться должны все параметры инновационного проекта и все аспекты его выполнения, но прежде всего, потенциальный эффект, который в ходе реализации проекта может и возрасти, и уменьшиться.

Последнее обстоятельство также может быть включено в модель динамики инновационных процессов. В наиболее общей форме жизненный цикл инновации описывается множеством обобщенных логистических кривых, диффеi - \,т, где bj(t) - потенциальный эффект /- го вида, рассчитанный на момент времени t. Аналитически эта система интегрируется с точностью до квадратур, но при наличии достаточной информации может быть решена численно или исследована средствами имитационного моделирования, адекватно поддерживаемыми принципами системной динамики.

Динамический управленческий процесс, касающийся продолжения работ по проекту, его приостановки или полного прекращения, также как и его статический аналог - управленческое решение, должен основываться на сопоставлении потенциального эффекта инновации и стоимости ее реализации. Однако тот факт, что речь идет об управлении динамической системой, вносит свою специфику в организацию этого процесса. В каждый момент времени управленческое решение вырабатывается с учетом того, какого состояния достигла инновация в процессе ее реализации, какой дополнительный потенциальный эффект может принести продолжение работ по проекту и каких это потребует дополнительных затрат. Традиционно используемая форма представления результатов оценки инновационных проектов в виде точек на числовой плоскости «стоимость - эффективность» отражает статическое состояние инновации в момент определения проекта; с каждой такой точкой естественным образом ассоциируется вектор (ее радиус - вектор, исходящий из начала координат - точки, соответствующей бездействию, в изображающую кардинальные характеристики инновации точку). При необходимости проанализировать динамику инновационных процессов, последние должны представляться не в виде точек, а в виде траекторий движения в этой ренциальные уравнения которого имеют плоскости. Траектория отображается в виде ломаной, узлы которой соответствуют определенным моментам (моментам завершения отдельных этапов или промежуточным контрольным точкам), координаты - достигнутым эффектам (полученным результатам, степени выполнения задач, т.д.) и освоенным средствам, а исходящий из концевой точки ломаной вектор - дополнительному потенциальному эффекту и дополнительным затратам - вектор «концевого дефекта». В ходе выполненного исследования выделены четыре типа направлений этого вектора, принадлежность к каждому из которых предполагает принятие соответствующего управленческого решения.

Разработанная методология выработки оптимальных решений и организации процесса управления инновационной деятельностью является достаточно общей в том смысле, что может быть применена к инновации каждого типа, начинающейся на любом этапе ее жизненного цикла, однако необходимым условием ее применимости является устойчивое состояние внешней среды и продолжительный исторический опыт, позволяющий идентифицировать параметры математических моделей. Условия экономической, политической, правовой нестабильности зачастую заставляют отказаться от применения универсальной методологии принятия решений. Природная неопределенность ряда показателей, характеризующих качество инновационной деятельности, также обусловливает предпочтительность получения и анализа вариантов потенциальных ситуаций по сравнению с поиском оптимальных решений, что может быть достигнуто средствами имитационного моделирования. Адекватную аналитическую поддержку подобного подхода к организаций процесса управления инновационной деятельностью обеспечивает системная динамика: выявленные в ходе исследования закономерности инновационных процессов вполне согласуются с базовыми системоди-намическими принципами.

Построенное структурированное описание экономического агента как субъекта инновационной деятельности позволяет охарактеризовать его текущее состояние уровнем некоторых фондов и внемодельных единиц (совпадающих с элементами формализованного описания экономического агента), динамику текущего состояния - изменением уровней фондов, а сами эти изменения - темпами наполняющих или исчерпывающих фонды потоков, определяющих динамику хозяйственной деятельности и инновационной активности, совокупный эффект которых приводит к достижению намеченных целей. Адекватно отражая структуры исследуемых систем, средства системной динамики позволяют связать процесс управления инновационной деятельностью с регулированием положительных и отрицательных обратных связей (наличие которых является одной из главных особенностей инновационной деятельности), воздействующих текущим уровнем фондов на темпы наполняющих или исчерпывающих их потоков. Идея регулирования процесса управления обратными связями позволяет системной динамике разграничить понятия экстенсивного роста и эффективного развития, сосредоточить внимание на аналитических проблемах именно интенсивного и широкомасштабного развития.

Специфика системодинамических моделей, состоящая в том, что особенности функционирования изучаемых систем определяются в основном передачей их структуры, выявлением контуров прямых и обратных связей и их адекватным отражением, позволяет учесть рискованность инновационной деятельности и высокую неопределенность ее результатов. Параметры зависимостей, характеризующих установленные связи, могут задаваться со значительными погрешностями без существенного влияния на результаты моделирования; при построении моделей достаточно установить лишь общие границы изменения параметров и доопределить их с учетом качественных закономерностей в ходе вычислительного эксперимента.

Методология системной динамики допускает практическую реализацию средствами информационных технологий через построение имитационных моделей на некотором временном интервале развития ситуации. Задавая определенный шаг имитации, можно варьировать качество результатов моделирования: от получения подробного сценария развития ситуации до выявления основных тенденций развития событий.

Основные положения выполненного диссертационного исследования, его идеи и выводы докладывались и получили одобрение на научных и научно-практических конференциях различных уровней: международных (г. Ростов-на-Дону, 1997 год, г. Великий Новгород, 1999 год, г. Хабаровск, 2ООО год), Всероссийских (г. Санкт-Петербург, 1997 год, г. Ульяновск, 1999 год), межрегиональных (г. Ростов-на-Дону, 1998 год, Н. Новгород, 1999 год). Научно-методологические и методические результаты исследования нашли отражение и получили развитие в научно-исследовательских разработках кафедры Прикладной математики Дзержинского филиала НГТУ, при выполнении госбюджетной НИР «Применение численных методов к решению некоторых физических и социально-экономических задач» (№ гос.регистрации 019000297566), были использованы при разработке методического обеспечения учебного процесса.

Список литературы диссертационного исследования доктор экономических наук Силкина, Галина Юрьевна, 2000 год

1. Авраамов Н.Г. Инновационные разработки на виртуальной выставке в 1.ternet // Инновации. - 1997,- №2-3.- С.82-83.

2. Адлер X. Оценка проектных решений. Методические вопросы: Материалы Всемирного банка. -Вашингтон, 1993. -216 с.

3. Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. М.: Сов.радио, 1974. - 272 с.

4. Амбарцумян В.А., Коротких Ю.М. Методика сравнения АБС на основе технологических критериев// Банки и технологии. 1997,- №3.- С. 16-18

5. Амиров Ю. Д. Научно-техническая подготовка промышленного производства (вопросы теории и практики). М.: Экономика, 1978.- 223 с.

6. Анискин Ю.П., Моисеева Н.К., Проскуряков А.В. Новая техника: повышение эффективности создания и освоения. М.: Экономика, 1994. -192с.

7. Ансофф И. Стратегическое управление: Сокр.пер с англ. /Науч.ред. и авт.предисл. Л.И. Евенко. -М.: Экономика, 1989. -519 с.

8. Аньшин В.М. Инновационная стратегия фирмы: Учеб.пособие. -М.: Изд-воРАН, 1995.-45 с.

9. Арнольд В.И. Теория катастроф. -3-е изд., доп. М.: Наука, Гл.ред.физ,-мат.лит., 1990.- 128 с.

10. Ю.Атоян В.Р. Организация научной и инновационной деятельности в вузе. -Саратов: Изд-во Сарат.гос.техн.ун-та, 1996.- 226 с.

11. Н.Ашманов С.А, Введение в математическую экономику. М.: Наука, Гл.ред.физ.-мат.лит., 1984.- 296 с.

12. Бабищев B.C. США: приоритеты НТП// Научно-техническая политика и стратегия. М.: Наука, 1988.- С. 20-31.

13. Баев Л.А., Шугуров В.Э. Системный подход к определению инноваций // Современные технологии в социально-экономических системах. -Челябинск: Изд-во ЧГТУ. 1995. - СЛ2-17.

14. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент, -М: Финансы и статистика, 1996. -192с.

15. Баранцев А.В. Правило множителей для векторной задачи оптимизации // Матем.анализ и его приложения. Ростов-на-Дону: Изд-во Ростовск.ун-та. -1975. - Т.7. - С.184-190.

16. Баркалов Н.Б. Производственные функции в моделях экономического роста. М.: Изд-во МГУ, 1981. -126 с.

17. Бегиджанов П.М. Деятельность фонда по поддержке малых инновационных предприятий // Инновации. 1997,- №4.- С.22-24.

18. Белов М.В. Технологии решают все// Банковские технологии, 1997.-№3(25).- С. 46-52.

19. Беренс В., Хавранек П.М. Руководство по оценке эффективности инвестиций: Пер.с англ.перераб.и дополн.изд. -М.: АОЗТ «Интерэксперт», «ИНФРА-М», 1995. -528 с.

20. Бехутина Е., Пойсик М. Мировая практика формирования научно-технической политики. -Кишинев: Экономика, 1990. -178 с.

21. Бешелев С.Д. Метод «затраты эффективность» (обзор) // Экономика и матем.методы. - 1970,- Т.6, вып.5, - С.719 -732.

22. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. -М.: Наука, 1972.-270 с.

23. Блиоков Е.Н. Концепция оценки эффективности НИОКР и ценообразования на научно-техническую продукцию. Концепция внебюджетного возвратного финансирования науки. ~М.: Изд-во Ин-та экономики РАН, 1995. 111с.

24. Блэкмен А.У. Прогнозирование посредством динамического моделирования // Руководство по научно-техническому прогнозированию. М.: Прогресс, 1977.-С. 186-205.

25. Бляхман Л.С. Экономика, организация управления и планирование научно-технического прогресса: Учеб.пособие для экон.спец.вузов. М.: Высш.шк., 1991. -228 с.

26. Бобровников Г.Н., Клебанов А.И. Комплексное прогнозирование создания новой техники. -М.: Экономика, 1989. -204 с.

27. Бор М.З. Наука управления и управление научными исследованиями // Проблемы управления научными исследованиями. М.: Наука, 1973. С. 11-34.

28. Брусиловский М.Я. Математические модели в прогнозировании и организации науки. Киев: Наукова думка, 1975. 232 с.

29. Брыскин В.В. Математические модели планирования военных систем. -Новосибирск: Изд-во Ин-та математики, 1999. -232 с.

30. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения. М.: Наука, 1979. -232с.

31. Бурман М.А. Фонд содействия. Направления поддержки инновационного бизнеса в регионах // Инновации. 1997.- №4.- С.24-27.

32. Буров В.П., Галь В.В., Казаков А.П., Морошкин В.А. Бизнес -план инновационного проекта. Методика составления: Методическое пособие. М.г ЦИПККАП, 1997. -106с.

33. Бурштейн Ф.В., Корелов Э.С. Многокритериальные задачи принятия решений при неопределенности и риске // Теоретическая кибернетика. Тбилиси: Мецниереба, 1980. С. 143-148.

34. Валдайцев С.В. Риски в экономике и методы их страхования / СПбДНТП. СПб, 1992.-56 с.

35. Варшавский А.Е., Клебанер B.C., Мирабян Л.М., Железнова Л.Г. Характеристика и прогноз развития науки и технологии в России (анализ экспертных оценок).- М.: ЦЭМИ РАН. Фонд стратегических приоритетов, 1994.216 с.

36. Ватник П А, Статистические методы оперативного управления производством. М: Статистика, 1978. - 240 с,

37. Введение в динамику управляемых систем /Под ред. В,В Александрова. М.: Мех -мат.ф-т МГУ, 1993. 181 с.

38. Венчурное финансирование технологическому бизнесу // Инновации, -1996 - №4.- с.24-26.

39. Виницкий М.М., Соловьянинов А.А., Макаров А.А, Курашов В,Д., Александровская Н Д Управление научно-техническим прогрессом в ТЭК Новая концепция: Прил к обществ -дел журн. «Энергетическая политика». -М.: ВНИИОЭНГ, 1995 64 с,

40. Виноградская Т М. Использование свойств частично упорядоченных множеств в многокритериальных задачах принятия решений!! Проблемы принятия решений М: Ин-т проблем управления, 1974 - Вып. 5 - С. 56-60

41. Водачек Л., Водат1кова О, Стратегия упрвления инновациями на предприятии: Сокр.пер.со словац. -М: Экономика, 1989 -167 с.

42. Воробьев В.П. Стратегия и тактика инновационной деятельности: Учеб, пособие СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. - 152 с.

43. Воронцовский А.В., Овсянко Д.В. Интересы цели - показатели: взаимосвязи и согласование - СПб Изд-во СПбУЭФ, 1992 - 204 с.

44. Выбор и реализация приоритетов научно-технического прогресса: Учеб.пособие / Под ред. А.И. Муравьева. -СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1993,105 с

45. Гаврилец Ю Н. Измерение полезности и концепция оптимальности // Экономика и матем. методы. 1979. - №3. - С.582-596.

46. Гермейер Ю.Б. Игровые принципы в исследовании систем // Методы управления большими системами. -Иркутск: Изд-во СЭИ, 1970. -С.4-24.

47. Глисин Ф. Инновационная деятельность промышленных предприятий // Экономика и жизнь. 1994.-№52. Приложение «Ваш партнер». -С. 18.

48. Голенко Д.И., Лившиц С.Е., Кеслер С.Ш. Статистическое моделирование в технико-экономических системах (управление разработками). Л.: Изд-во ЛГУ, 1977. 264 с.

49. Грачева М.В. Анализ проектных рисков: Учеб.пособие для вузов. -М.: ЗАО «Финстатинформ», 1999.- 216 с.

50. Гребнев Е.Т. Управление нововведениями. М.: Экономика, 1985. -160 с.

51. Громека В.И. США: научно-технический потенциал: (Соц.-экон.проблемы формирования и развития). М.: Мысль, 1977 .- 245 с.

52. Гутер Р.С., Янпольский А.Р. Дифференциальные уравнения: Учеб.пособие для вузов. М.: Высш.шк., 1976. 304 с.

53. Давывов Э.Г. Исследование операций: Учеб.пособие для вузов. -М.: Высш.шк., 1990. -383 с.

54. Дагаев А.А. Фактор НТП в современной рыночной экономике. -М.: Наука, 1994.-132 с.

55. Дворжак И., Яблонский А.И. Моделирование общественного развития с учетом «лимитирующик» факторов // Неформализованные элементы системы моделирования глобального и регионального развития: Тр.семинара. М.: ВНИИСИ, 1982.-С. 97-116.

56. Длинные волны: научно-технический прогресс и социальное развитие / С.Ю. Глазьев, Г.И. Микерин, П.Н. Тесля и др.; Отв.ред. С.В.Казанцев, П.Н. Тесля. -Новосибирск: Наука. Сиб.отд-ие, 1991. -224 с.

57. Добров Г.М. Научно-технический потенциал: структура, динамика, эффективность. -Киев: Наукова думка, 1987. -347 с.

58. Дракер П.Ф. Инновации и предпринимательство. -М,: Филин, 1992. -296 с.

59. Евтюшкин А.В. Снова о банковских технологиях// Банковские технологии. 1997. - №6(28). - С. 20-30.

60. Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня. М.: Знание, 1974. -С. 5-49.

61. Ивами лов Ю.П. Лотов А.В. Математические модели в экономике. М,: Наука, 1979. -304 с.

62. Иванов М.М., Колупаев С.Р. США: управление наукой и нововведениями. -М.: Наука. 1990. -187 с.

63. Иванов Ю.Н., Токарев В.В., Уздемир А.П. Математическое описание элементов экономики,- М.: Физматлит. 1994,- 416 с.

64. Инновационный менеджмент: Справочное пособие /Под ред. П.Н. Завли-на, А.К. Казанцева, Л.Э. Миндели. СПб.: Наука, 1997 560 с,

65. Инновационная политика развитых капиталистических государств: Сб.науч.трудов / ВНИИСИ- М.; 1990.- Вып.З,- 82 с.

66. Интриллигатор М. Математические методы оптимизации и экономическая теория: Пер.с англ, М.: Прогресс. 1975. -606 с.81 .Исследование операций: В 2 т.; Пер.с англ. / Под ред. Дж. Моудера. С. Элмаргаби, -М.: Мир. 1981. Т.1. -712 с.

67. Канторович Л.В. Акилов Т.П. Функциональный анализ. -3-е изд., перераб. -М.: Наука. 1984. -752 с.

68. Квейд Э. Анализ сложных систем: Пер.с англ.- М.: Сов.радио, 1969. -520 с.

69. Киланд Д., Кинг В. Системный анализ и целевое управление: Пер.с англ. М.: Сов.оадио. 1974. 280 с.

70. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения: Пер.с.англ./ Под ред. И.Ф. Шахнова.- М.: Радио и связь, 1981.-560 с.

71. Кирина Л.В., Кузнецова С.А. Управление нововведениями. Новосибирск: Изд-во ИЭиОПП, 1994.- 37 с.

72. Ковалев Г.Д. Основы инновационного менеджмента: Учебник для вузов/ Под ред.проф. В.А. Швандера- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999.- 208с.

73. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Наука, 1976. -544 с.

74. Комков Н.И. Модели управления научными исследованиями и разработками. М.: Наука, 1978. -344 с.

75. Конников С.Г., Козырев С.В. Центры коллективного пользования уникальным оборудованием новая форма организации научных исследований // Инновации. - 1996.- №4. - С.27-28.

76. Крутиков А.Г. Системный анализ научно-технических нововведений. -М.: Наука, 1991.- 120 с.

77. Куликов А.Л., Седых А.С., Лях А.Н. Пилотный проект // Инновации. -1997.-№2-3. -С.48-51,

78. Кунц Г., О"Доннел С. Управление: системный и ситуационный анализ управленческих функций: Пер.с англ. / Общ.ред. и предисл. Д.М. Гвишиа-ни: -В 2 т. Т.1. -М.: Прогресс, 1981. -495 с.

79. Лапу ста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. -М.: ИНФРА-М, 1996. -153 с.

80. Ларичев О.И. Методы многокритериальной оценки альтернатив / ВНИИ-СИ. М., 1989.-180 с.

81. Линн Ф. Темпы создания и распространения научно-технических новшеств // Мэнсфилд Э. Экономика научно-технического прогресса:

82. Сокр.пер.с англ/Под ред. Е.М. Четыркина; Предисл. J1.M. Гатовского, Д.С. Львова. М,: Прогресс, 1970. - С.212-235.

83. Лисин Б.К. Малое инновационное предпринимательство в России. Опыт социологического исследования // Инновации. 1997.- №4. - С.5-12.

84. Лобанов Г.Х. Система управления государственной поддержкой малого предпринимательства//Инновации. 1997.- №2-3. - С.21-29.

85. Магидов Е.Г. Федеральная инновационная система // Инновации. 1997.-№2-3. -С. 17-21.

86. Маленво Э. Лекции по микроэкономическому анализу / Пер.с франц.под ред. К.А. Багриновского. М.: Наука, 1985.- 392 с.

87. Макаров В. Л. Модели согласования экономических интересов: Учеб.пособие / НГУ. Новосибирск, 1981.- 67 с.

88. Макконнелл К.Р., Брю С.Л. Экономикс: Принципы, проблемы и политика: В 2т.: Пер.с англ. 11-го изд. Т.1. М.: Республика, 1992. - 399 с.

89. ЮЗ.Маркарян Э.С. Глобальное моделирование, интеграция наук и системный подход. Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник. 1980. М.: Наука, 1981. 135 с.

91. Математическая экономика. Равновесные модели, оптимальное управление и планирование: Сборник переводов / Под ред. Б.С. Митягина.- М.: Мир, 1974.- 246 с.

92. Медынский В.Г., Ильдеменов С.В. Реинжиниринг инновационного предпринимательства: Учеб.пособие для вузов / Под ред.проф. В.А. Ири-нова. М.: ЮНИТИ, 1999. - 414с.

93. Ю7.Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы: Пер.с англ.под ред. С.В. Емельянова. М.: Мир, 1978. 311 с.

94. ЮБ.Мир управления проектами. Основы, методы, организация, применение / Под ред. X. Решке, X. Шелле: Пер.с агл.под общ.ред.и с доп. В.В. Позднякова. М.: Алане, 1994. - 304 с.

95. Моделирование экономической динамики: риск, оптимизация, прогнозирование / Под ред. P.M. Нижегородцева. М.: Диалог -МГУ, 1997.- 152с.

96. ПО.Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, Гл.ред.физ.-мат.лит., 1981.- 488 с.111 .Мончев Н.М. Разработки и нововведения: Пер.с болг. / Общ.ред. и пре-дисл. Г.А. Власкина, Ю.Г. Наидо. М.: Прогресс, 1978.- 160 с.

97. Мотовилов О.В. Источники капитала для финансирования нововведений,- СПб.: Изд-во СПбГУ, 1997.- 168 с.

98. ПЗ.Мулен Э. Кооперативное принятие решений: Аксиомы и модели: Пер.с англ.- М,: Мир, 1991,- 464 с.

99. Мулен Э. Теория игр с примерами из математической экономики: Пер.с франц.- М.: Мир, 1985,- 199 с.

100. Наумова Н.Ф. Целеполагание как системный процесс / ВНИИСИ. М.: 1982.-66 с.

101. Наука России в цифрах: 1996: Краткий стат.сб. / ЦИСН. -М., 1996.- 93с.

102. Научно-инновационная сфера в регионе: проблемы и перспективы развития / Под ред. А.А. Румянцева.- СПб.: Наука, 1996.- 195 с.

103. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение: Пер.с англ. М,: Наука, 1970. 707 с.

104. Николаев И.А. Приоритетные направления науки и технологий: Выбор и реализация. -М.: Машиностроение, 1995. -118 с.

105. Перминов С.Б. О механизме согласования интересов при внедрении технических новшеств // Оптимизация: Сб.науч.трудов Новосибирск. 1987,-№41 (58).-С. 122-133.

106. Петраков Н.Я. Кибернетические проблемы управления экономикой. М,: Наука. 1974,- 160 с.

107. Поворачивать экономические реки вспять можно, но бесперспективно (По материалам научного доклада С.Ю. Глазьева. МЦЭМИ РАН 1997 // МОСТ, 1998,- №5-6(18),- С.22-24.

108. Повышение инновационной активности экономики России, М, 1994,-164с.

109. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето -оптимальные решения многокритериальных задач, М,: Наука. Гл.ред.физ.-мат.лит. 1982, -256 с.

110. Погостинская Н И., Погостинский Ю.А, Системный подход в экономико-математическом моделировании: Учеб. пособие. СПб.:Изд-во СПбГУЭФ, 1999. - 74 с.

111. Портер М. Международная конкуренция: Пер.с англ. / Под ред.и с пре-дисл. Д.В. Щетинина. -М.: Междунар.отношения, 1993, 896 с.

112. Платонов В.В.Стратегия ресурсного обеспечения инновационной деятельности/Под ред. А.И. Муравьева. -СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999, 172с.

113. Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения: Пер.с англ. М.: Mm 1980.-607 с.

114. Постановление Правительства РФ от 24 июля 1998 г №832 «О Концепции инновационной политики Российской Федерации на 1998-2000 годы» I/O науке и инновациях. Основные нормативные акты; Нормативный сборник -М.: БУКВИЦА, 1998. С.385-386.

115. Предпосылкианализа и формирования инновационной политики / Д.В.Соколов, А.Б.Титов, М.М.Шабанова. СПб.; Изд-во СПбГУЭФ,1997.- 134 с.

116. Преобразование научно-инновационной сферы в регионе: понятийный аппарат / РАН. ИСЭП; Под ред. А.Е. Когута. -Вып.1. -СПб., 1995. -90 с,

117. Пузыня К.Ф., Казанцев А.К., Барютин Л.С. Организация и планирование научных исследований и опытно-конструкторских разработок. -М,: Высшая школа, 1989. 276 с,

118. Райзман И. Шахназаров А., Гришина И. Оценка эффективности инвестиционных проектов; учет региональных рисков // Инвестиции в России.1998. -№10.-С.13-20,

119. Растригин Л.А. Адаптация сложных систем. Рига: Зинатне, 1981. -376 с.

120. Риски в современном бизнесе / П.Г. Грабовый, С И. Петрова. С И. Полтавцев и др. -М.; АЛАНС, 1994. -237 с.

121. Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам: Пер.с англ.под ред. А.И. Теймана. М,: Наука, 1986. 496 с.

122. Руководство по научно-техническому прогнозированию. М,: Прогресс, 1977, -350 с,

123. ИЗ.Саати Т, Принятие решений, методы анализа иерархии; Пер.с англ. М.:

124. Радио и связь, 1993. 320 с. 144,Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем: Пер.с англ.под ред. И. А. Ушакова. М,: Радио и связь, 1991. - 224 с.

125. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М,; Наука, 1974,- 259 с.

126. Ыб.Саенко К С. Учет затрат на мероприятия НТТТ. -М.: Финансы и статистика, 1991.-96 с.

127. Санто Б, Инновация как средство экономического развития; Пер.с вент./ Общ.ред.и вступ.ст, Б.В. Сазонова. М.: Прогресс, 1990 - 296 с,

128. Саркисов А С. Системная динамика парадигма моделирования // Сборник трудов ВНИИСИ, 1988. - Вып. 20. - С. 78 -94.

129. Свами М. Тхуласираман К. Графы, сети и алгоритмы; Пер. с англ, М.: Мир, 1984.-455 с.

130. Соколов Д.В, Домаков В.В.Методология количественного анализа структур хозяйственных объектов, СПб.; Изд-во СПбГУЭФ, 1998. - 163 с.

131. Соколов Д.В., Калугин В.К. Основы математических методов исследования экономических систем: модели и моделирование: Учеб. пособие. 4.1 -СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999, 111 с, ^ 153,Стратегия и тактика антикризисного управления фирмой / Под ред.

132. А.П. Градова, Б.И. Кузина. СПб,: Специальная литература, 1996. - 510 с,

133. Современное состояние теории исследования операций. Под ред. Н.Н. Моисеева М.: Наука, Гл.редфиз.-мат.лит, 1979 - 464 с,

134. Социально-политические воззрения И, Шумпетера. Реферативный сборник, М,: ИНИОН АН СССР, 1989.- 105 с.

135. Спиридонов А. Инновационную активность предприятий подрывает нехватка финансовых ресурсов и изношенность оборудования И Финансовые известия, 1998,-№18(468), - CVTTT,

136. Спицнадель В.Н. Основы системного анализа: Учеб.пособие. -СПб.: Изд.дом «Бизнес -пресса», 2000. -326 с.

137. Столерю Л. Равновесие и экономический рост: Пер.с англ. М.: Статистика, 1974. -472 с.

138. Сулакшин С.С. Судьба высокотехнологического комплекса судьба России // Инновации. - 1997.- №2-3. - С.30-33.

139. Сухотин Ю.В. О мотивационном аспекте хозяйственного управления // Экономика и матем.методы. Т. XIX, вьш.2. -М., 1983. -С.328-345.

140. Сыроежин И.М. Актуальные проблемы системных исследований в экономике. Л.: ЛФЭИ, 1979. 52 с.

141. Сыроежин И.М. Методологические аспекты моделирования экономических интересов. Л.: ЛФЭИ, 1983 67с.

142. Сыроежин И.М. Планомерность. Планирование, План: (Теоретические очерки)/ Науч.ред. Е.З.Майминас. -М.: Экономика, 1986. -248 с.

143. Сыроежин И.М. Теоретические основы анализа работоспособности (эффективности) хозяйственных систем. Л.: ЛФЭИ, 1981.- 74 с.

144. Тацуно Ш. Стратегия технополисы: Пер.с англ./ Общ.ред и вступ.ст. В.И. Данилова -Данильяна.- М.: Прогресс, 1989.- 344 с.

145. Твисс Б. Управление научно-техническими нововведениями: Сокр.пер.с англ./ Автор предисл.и науч.ред. К.Ф.Пузыня. М.: Экономика, 1989.- 271 с.

146. Теоретико-игровые вопросы принятия решений / Под ред. Н.Н. Воробьева. Л.: Наука, 1978.- 128 с.

147. Триф А.А., Уткин О.Б., Криворожко BJE., Сеньков Р.В., Антонов А.В. Устойчивость функционирования финансовых институтов // Банковские технологии. 1999. -№ 9(50). - С.26-31,

148. Уайт П. Управление исследованиями и разработками: Сокр.пер.с англ. / Под ред. Д.Н. Бобрышева, -М,: Экономика, 1982. -160 с.

149. У правление исследованиями, разработками и инновационными проектами / Под ред. С.В. Валдайцева. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1995.- 208с.

150. У правление нововведениями и стратегия корпораций: Сборник обзоров / Отв.ред.и сост.сборника И.Г. Минервин. М., 1990.- 176 с.

151. Управление организацией: Учебник 1 Под ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Соломатина.- 2-ое изд., перераб.и доп. М.: ИНФРА-М, 1999.- 669с.

152. Уотерман Р. Фактор обновления: Пер.с англ./ Общ.ред. В.Т. Рысина.- М.: Прогресс, 1988.- 368 с.

153. Уткин Э.А., Морозова Н.И., Морозова Г.И. Инновационный менеджмент. М.: АКАЛИС, 1996.- 208 с.

154. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения: В 2 т. Т.1: Пер.с англ. -М.: Мир, 1984. -528 с.

155. Филлипс Д., Гарсиа -Диас А. Методы анализа сетей: Пер.с англ. -М.: Мир, 1984.- 496 с.

156. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений: Пер.с англ.под ред. В.Н. Воробьева. М.: Наука, 1978. 352 с.

157. Фонштейн Н.М. Виртуальные и стационарные инкубаторы и технопарки. Имеющиеся и недостающие звенья процесса коммерциализации бизнеса в России // Инновации. 1997.- №>4.- С.27-31.

158. Форрестер Дж. Мировая динамика: Пер.с англ.под ред. Д.М. Гвишиани. М.: Наука, 1977. 197 с.

159. Хоменюк В.В., Чемерис М.Б. Об улучшаемости в многокритериальных задачах // Прикладные методы теории оптимизации. Владивосток^ 1977. -С.28-33.

160. Хомяков Д.М., Хомяков П.М. Основы системного анализа /Предисл. М.Я. Лемешева. -М.; Изд-во МГУ, 1996. -108 с.

161. Цигичко В.Н., Клоков В.В. Основные принципы описания сложных организационных систем // Диалектика и системный анализ. М.: Наука, 1986.-С. 121-136.

162. Чиллингуорт Д. Структурная устойчивость математических моделей. Значение методов теории катастроф // Математическое моделирование. -М.: Мир, 1979. С. 248-276.

163. Швец С.К. Инновационный анализ в судостроении / ЦНИИ им.акад. А.Н. Крылова. СПб., 1998.- 283 с.

164. Шебеко Ю.А. Системная динамика на службе банков И Банковские технологии. -1999. №11 (52). - С. 36-40

165. Шевченко С.Ю. Инновационное развитие и конкурентоспособность: методология обоснования стратегических решений. СПб.: Изд-во СПбУЭФ, 1996.- 193 с.

166. Шевченко С.Ю. Стратегии инновационного развития предприятия: Учебн.пособие. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1998.- 139 с.

167. Экономическая безопасность и инновационная политика (страна, регион, фирма) / Коллектив.моногр под ред. Е.А. Олейникова / РЭА им. Плеханова. М, 1993.-265с.

168. Экономические проблемы совершенствования управления научно-техническим прогрессом / Под ред чл.-корр. АН СССР В.Л. Макарова / ЦЭМИ АН СССР. М., 1990.-160 с.

169. Экономические проблемы стран и регионов / ЦЭМИ РАН. М.:, 1994. -48с.

170. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры: Пер.с англ.под ред. Б.И. Шитикова. М.: Финансы и статистика, 1987. 191с.

171. Яблонский А.И. Математические методы в исследовании науки. М.: Наука, 1986,- 352 с.

172. Яковец Ю.В. Финансирование инновационных проектов и его законодательное обеспечение. Доклад на III международном семинаре «Региональная инвестиционная политика банков» (Санкт-Петербург, 1314.11.97) // Инновации. 1997,- № 2-3.- С.14-17.

173. Ashdord N. Using Regulation to change the Market for innovation. // Harward Enviroment Law Review. 1985. - № 9. - P. 420-433.

174. Balars K. Innovation Potential Embodied in Research Organizations in Central and Eastern Europe // Social Studies of Science. 1995. -Vol. 25, № 4.

175. Benson H.P., Morin T.L. The Vector Maximization Problem: Proper Efficiency and Stability // SIAM J. Appl. Math. -1977.- Vol.32, №1. -P.64-72,

176. Bertalanffy L, von. General system theory critical review // Systems Behavior, edited by J. Beishon and G. Peters/ Publishers, London, New -York, Hagerston, San -Francisco, 1972. -P. 30-50.

177. Bright J. Some Management lessons from technological innovation research// National conference on management of technological innovation. University of Bradford management Centre, 1978. 146 p.

178. Censor Y. Pareto -optimality in Multiobjective Problems// Appl. Math.and Optim. -1978. -Vol.4, № 1. -P. 41-59.

179. Cobb L. Stochastic Catastrophe Models and multimodal Distributions // Be-hav. Sci. -1978. -Vol. 23, № 5. -P. 360-374.

180. Creativity and Innovation Network. 1986-1987.- Vol.12.- № 384.

181. Da Costa G.F. The New Economic Order and problems of Development // Impact Sci. Soc. 1978. -Vol. 28, №4. - P. 335-337.

182. Deutsch K.W., Fritsch В., Jaguaribe H., Markovits A. Problems of word modelling: Political and social implications. Cambridge, 1977,- 423 p.

183. Dosi В., Freemen C., Nelson R., Silverberd B. and Soete L. Technical Change and Economic Theory. London, Pinter Publishers, 1988. -342 p.

184. Freemen C. The economic of industrial innovation. London, 1982 41 Ip.

185. Freemen C. The economic of Technological Innovation. London, Pinter Publishers, 1988.

186. Freemen C. Technological Policy and Economic Performance. Lesson from Japan. N-W, 1987. -192 p.

187. Gockowski J., Tchon K., Wojciechowska J. On a Catastrophe Theory Approach to the Development of Sciene: Paper presented for the 5th Europ.meet.on cybernetics and systems reseach. Vienna, 1980. 18 p.

188. Gulet D. The High Price of Technological Transfers //Interciencia. 1977. -Vol. 2, №2. -P. 81-86.

189. Holt K. The Management of Product Innovations.- Batterford, 1983. 273 p.216.1nhaber Н. Scientists and Economic Growth // Soc. Stud. Sci. 1977. - vol. 7.-P. 517-524.

190. Kerzner H. Project Management: A System Approach to Planning, Scheduling and Controlling. 4-s ed., New York, Van Noatrad Renhold, 1992.

191. Kline S., Rosenberg N. An Overview of Innovation. / The Positive Sum Strategy. Harnessing Technology for Economic Growth. Wash., National Academy Press, 1986.-P. 54-87.

192. Kung H.T., Luccio F., Preparata F.P. On finding the Maxima of Sets of Vectors // J. Assoc. Comput. Mach. -1975. -Vol. 22, №4. -P. 469-476.

193. Lin J.C, Maximal Vectors and Multi -objective Optimization // JOTA. -1976. t -Vol. 18, №1.-P. 41-68.

194. Lisin B. Innovation Business in Russia // Innovation. -1998,-Special issue.- P. 3-6.

195. Lorius J., Cherene Jr. Set Valued Dynamical System and Economic Flow/ Lecture Notes of Economics and Math. Systems, 158. - New York; Springer -Verlag, 1978.-128 p.

196. Polak E., Payne A.N. On Multicriteria Optimization // Directions in Large-scale Multi -criteria Systems. New York -LondonA Plenum Press, 1976. -P.77-94.

197. Richardson В., Richardson R. Business Planning and Approach to Strategic Management: Second Edition. -Great Britain: Pitman publishing. London, 1992. 290 p.

198. Rittberger V. The Role of Science and Technology in the New International order // Intereconomics. 1978. - №11/12. -P. 279-286.

199. Rothwell R. Successful Industrial Innovation. // Research and Development Management. 1992. - № 22. - P. 221- 246.

200. Staccy R.D. Strategic management and organisational dynamics. Great Britain: Pitman publishing. London, 1993. - 538 p.

201. Sussman H.J., Zahler R.S. Catastrophe Theory as applied to the Social and Biological Science: A critique // Svnthese. 1978. -Vol. 37. -P. 117-216.

202. Technological substitution: Forcasting teclmiques and applications / Ed. H.A. Linston, D. Sahal. N.Y.: Elsevier, 1976. 288 p.

203. Wan У.Н. On the Algebraic Criteria for Local Pareto Optima // Dinamic Systems. New York: Academic Press, 1997. - P.503-505.

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.

В России развитие инноваций является одним из национальных приоритетов. Однако мероприятия, направленные на развитие инновационной деятельности, не отличаются системностью. Можно ли предложить новую модель инновационного процесса, призванную обеспечить системный подход к проблеме развития инноваций – как на федеральном, так и на региональном уровне?

Инновационная деятельность связана с трансформацией идей (обычно – результатов научных исследований, разработок и т. д.) в технологически новые или усовершенствованные продукты или услуги, внедренные на рынке, в новые или усовершенствованные технологические процессы или способы производства (передачи) услуг, использованные в практической деятельности. Инновационная деятельность предполагает целый комплекс научных, технологических, организационных, финансовых и коммерческих мероприятий, которые приводят к инновациям именно в своей совокупности .

Инновационный процесс, в свою очередь, - это комплекс последовательных этапов или событий, связанных с инициацией, разработкой и изготовлением новой продукции, технологии и т. д. С развитием теории инноваций эволюционировали и модели инновационного процесса: от простых линейных к более сложным нелинейным моделям .

Выделяют различные модели инновационного процесса, в том числе линейные (совмещенные и цепные) и нелинейные (интегрированные). Линейные модели предполагают последовательные этапы создания инновационной продукции. Нелинейные модели допускают параллельность осуществления некоторых (или всех) групп действий, направленных на создание инновационной продукции, и акцентируют внимание на характере взаимодействия субъектов инновационного процесса.

В современной науке предпочтение отдается нелинейным моделям инновационного процесса. Пример интегрированной модели инновационного процесса представлен на рис.1.

Рис.1. Модель инновационного процесса IV поколения – «интегрированная» модель.

Эта модель не позволяет выявить критические участки в ходе инновационного процесса – такие участки, от успешного прохождения которых зависит дальнейший ход процесса.

Представление интегрированной модели инновационного процесса в виде блок-схемы позволяет отследить его динамику и обнаружить критические участки. При этом предусматривается параллельность некоторых участков процессов. Блок-схема, представленная на рис. 2, была разработана исходя из определения .


Рис.2. Динамическая модель инновационного процесса, разработанная автором.

Разработанная модель содержит два блока изначальных факторов (научно-технический и экономический), являющихся ключевыми для инициации инновационного процесса.

Научно-технический блок включает в себя следующие факторы:

  • число организаций, осуществляющих исследования и разработки,
  • численность занятых исследованиями и разработками,
  • объем финансирования исследований и разработок.

Экономический блок содержит следующие факторы:

  • возникновение новых предприятий,
  • конкурентная борьба,
  • снижение спроса на традиционную продукцию,
  • наличие венчурного капитала.

При условии, что изначальные факторы обеспечили начало инновационного процесса, существуют участки, на которых инновационный процесс может прерваться, так и не обеспечив получения инновационной продукции. Это может произойти в следующих случаях:

  • В результате осуществленной НИОКР не получен охраноспособный РИД;
  • В отсутствии производственных возможностей, когда правообладатель РИД не имеет возможности открыть предприятие для производства инновационной продукции, а также не имеет возможности передать право использования РИД другому лицу, обладающему такими возможностями.

Еще одним неблагоприятным условием для хода инновационного процесса является убыточность производства инновационной продукции (например, в силу недостаточного спроса). Это препятствие является преодолимым: конкретный вид инновационной продукции может быть адаптирован к требованиям рынка, выявленным в результате маркетингового исследования перед запуском в производство.

Таким образом, разработанная модель инновационного процесса, включающая в себя изначальные факторы инициации инновационного процесса, а также выявленные критические участки инновационного процесса, позволяет осуществлять анализ хода инновационной деятельности и обеспечивает принятие управленческих решений для оптимизации инновационного процесса и развития инновационной деятельности на региональном уровне. * * *

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ (проект №11-02-00647а).

Литература

  1. Российский статистический ежегодник. Стат. сб. 2011. М.: Росстат, 2011. С.76.
  2. Гармашова Е.П. Развитие теории инновационных процессов/ Е.П.Гармашова // Молодой ученый. - 2011. - №2. Т.1. - С. 90-94

← Вернуться

×
Вступай в сообщество «lenew.ru»!
ВКонтакте:
Я уже подписан на сообщество «lenew.ru»