Модели и методы оценки инноваций

ветствия данным компетенциям может быть получена методом экспертных оценок.

2. Второй уровень - это профессиональная пригодность работника как соответствие требованиям профессиограммы, которая включает в себя перечень норм и требований, предъявляемых конкретной профессией или специальностью к работнику. Профессиограмма также включает в себя перечень психологических характеристик, которым должны соответствовать представители конкретных профессий. Количественная оценка степени соответствия данным профессиограммы также может быть получена методом экспертных оценок.

3. Третий уровень - это инновационная восприимчивость как соответствие требованиям инновационной экономики. Это готовность и способность к осуществлению инноваций. В настоящее время отсутствует общепринятая система показателей, характеризующих инновационную восприимчивость трудовых ресурсов. Как справедливо отмечают В.Н. Хасанова и М.Ю. Шапкин [4], разработка таких показателей, оценка влияния качественных показателей рабочей силы на количественный и качественный результат труда требуют дополнительных исследований. В рамках третьего уровня оценка качества рабочей силы может быть выражена с помощью, например, такого коэффициента, как количество изобретений, патентов, рационализаторских предложений, новых изделий на одного работающего.

УДК

Аннотация. Рассматривается актуальная тема оценки инноваций. Представлены дерево свойств показателей инноваций, содержательный анализ отношений свойств показателей инноваций и их измерителей, построена сетевая модель оценки инноваций. Приведен сравнительный анализ оценок инноваций, выполненных методом мак-симинной свертки на основе теории нечетких множеств, методом анализа иерархий и методом аналитических сетей.

Ключевые слова: оценка инноваций, модель, системный анализ, метод максиминной свертки теории нечетких множеств, метод анализа иерархий (МАИ), метод аналитических сетей (МАС).

В инновационной экономике акцент смещается с материальных ресурсов, которые рассматриваются как основные факторы роста в рамках ресурсной экономики, в сторону развития и капитализации знаний. Одним из решающих нематериальных фактором конкурентоспособности компаний и российской экономике в целом становится качество рабочей силы. Предложенный новый подход к оценке качества рабочей силы, где критерием выступает инновационная восприимчивость работников, создает предпосылки для формирования системы показателей оценки качества рабочей силы, а также для разработки путей его повышения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Владимирова О. Н. Управление инновационной восприимчивостью региона: методология и инструментарий : автореф. дисс. ... докт. экон. наук. Красноярск, 2011. 39 с.

2. Горшенин В. Ф. Ценностный подход к оценке качества рабочей силы // Вестник Челябинск. гос. ун-та. 2010. № 14(195). С. 27-30.

3. Евсеев О. С. Инновационная восприимчивость национальной экономики в условиях модернизации // Молодой ученый. 2012. №1. Т. 1. С. 98-104.

4. Хасанова В. Н., Шапкин М. Ю. Методологические проблемы качества рабочей силы // Экономика и управление. 2010. №3 (64). С. 176-179.

Abstract. The article deals with the topical issue of innovations evaluation. There are the tree of indicators of innovation properties, analysis of the relationships between the indicators of innovation properties and their measures, the network model of innovations evaluation. The author submits comparative analysis of the innovation estimates based on the maximin convolution method of fuzzy set theory, the Analytic Hierarchy Process and the Analytic Network Process.

Keywords: evaluation of innovations, model, system analysis, maximin convolution method of fuzzy set theory, Analytic Hierarchy Process (AHP), Analytic Network Process (ANP).

519.816 Зенцова Людмила Владимировна,

аспирант, кафедра информатики и кибернетики, Байкальский государственный

университет экономики и права, e-mail: lyus2004@mail.ru

МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИЙ

L. V. Zentsova

MODELS AND METHODS OF INNOVATIONS EVALUATION

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Современный мир является сложной системой, проявляющей свои свойства через взаимодействие и взаимозависимость его составляющих, образующих единое целое. Одним из инструментов его познания является системный анализ - научный метод познания, который основан на выявлении структурных связей составляющих исследуемой системы, играющих значительную роль в процессах управления в системах различной природы: антропогенных, технических, производственных, экономических, социальных, биологических.

Формализация системы включает ее структуризацию, формализацию ее элементов и взаимодействий. Таким образом, набор <Э, С> определяет формальное описание системы, где Э = (эь э2, ... , эп} - множество составляющих элементов системы, С = (сь с2, ... , ст} - множество системных связей и отношений.

Примерами задач управления в плохо формализуемых системах являются управление безопасностью систем связи и транспортных систем; стратегическое и тактическое планирование в организациях; управление «электронным» государством; управление проведением открытых конкурсов на определение победителя на выполнение работ, поставку товаров или предоставление услуг; управление инновациями, создаваемыми и используемыми в различных сферах деятельности, в том числе применительно к новым подходам по управлению персоналом (приоритет системы корпоративных ценностей), управление в системах образования, здравоохранения, энергообеспечения.

В широком смысле слова управление в системе может быть направлено либо на сохранение ее функциональных свойств и признаков, либо на развитие системы.

Определим управление как процесс преобразования системы в желаемое состояние. Таким образом, набор <У, С, О, С*> определяет управление в системе, где У - заданные условия функционирования системы, С - множество возможных состояний системы, О - множество возможных операторов, переводящих систему из одного состояния в другое, С* - желаемое состояние системы.

Часто в управлении приходится решать задачу выбора лучшей альтернативы или ранжирования альтернатив некоторой системы.

Математическая модель постановки задачи выбора лучшей альтернативы или ранжирования альтернатив представляет собой упорядоченную последовательность: <А, К, П, Р, КО>, где А = (аь а2, ... , ар} - конечный набор альтернатив, К = (кь к2, ... , кт} - конечный набор критериев оценки альтернатив, КО - множество критериальных оце-

нок альтернатив (множество исходов), П - система предпочтений, Р - решающее правило.

В последнее время среди задач управления в плохо формализуемых системах выдвигается задача обеспечения роста компетенций ЛПР для принятия эффективных решений. Актуальность данной задачи определяет ее весомое значение в области управления инновациями - при выборе и ранжировании альтернативных инноваций.

Решение требует системного подхода, необходимость которого при оценке качества инноваций определяется:

• сложностью экспертируемого объекта: тройственностью трактовки понятия «инновация» (процесс; результат; процесс и результат);

• рассмотрением объекта в совокупности взаимосвязанных элементов системы «человек -среда - инновация»;

• наличием множества альтернативных инноваций;

• наличием множества критериев оценки;

• отсутствием стандарта качества инноваций и стандарта в выборе инструментария по оценке качества;

• субъективной зависимостью набора критериев оценки инноваций от состава и компетенций экспертной группы;

• отсутствием количественной и/или качественной информации о предпочтительности альтернатив и о последствиях;

• наличием неуправляемых или слабо управляемых факторов в системе «человек - общество -инновация»:

1) технологических (новые технологии и научные открытия),

2) производственных (предпринимательская инициатива, распоряженческий фактор, опасный и вредный производственный фактор);

3) экономических (темп экономического роста, структура потребления, финансовая политика, денежно-кредитная политика, изменение спроса),

4) политических и правовых (стандарты, законы и правовые нормы),

5) социальных (уровень доходов, демографическая ситуация, уровень образования, востребованность инновации, общественное признание, стиль жизни, отношение к качеству товаров и услуг, отношение к труду),

6) культурных (культурная среда и моральные ценности, религия).

Для построения модели оценки качества инноваций на основе анализа понятия «инновация», критериев инноваций, признаков их классификации и применения основ квалиметрии выделены конечные наборы свойств показателей инноваций

Системный анализ. Моделирование. Транспорт. Энергетика. Строительство _Экономика и управление_

- множество S, их количественных и/или качественных измерителей - множество I.

Рассмотрим интегральное качество инновации, которое включает «функциональность» и «экономичность (все затраты)» [5, 47].

Функциональность, определяющая качество на начальном уровне, либо выражается основной функцией объекта, либо проявляется во вспомогательной функции по взаимодействию в системе «человек - среда - объект» [5, 45].

Выделим в качестве основной функциональной характеристики инновации «результативность» как степень достижения запланированных результатов. Результативность представлена значи-

мостью по степени соответствия цели, социальной и практической значимостями.

В качестве вспомогательных функциональных характеристик инновации (взаимодействия в системе «человек - среда - объект») выделим реализуемость, тиражируемость, рискованность и согласованность со средой. Свойство экономичности представлено подсвойствами: финансовые, материально-технические и трудовые затраты.

Установленные отношения между наборами свойств показателей инноваций S и их измерителей I представлены в табл. 1.

На основе содержательного анализа отношений свойств показателей инновации и измерителей свойств устранены лишние связи между ними.

Т а б л и ц а 1

Свойства показателей инноваций

1. Качество инновации (результаты, получаемые обществом) 1.1. Результативность 1.11. Значимость по степени соответствия цели 1.11.1. Ценность результата Наличие нового, самодостаточного, завершенного результата в теории и практике

1.11.2. Актуальность Степень соответствия ожиданиям

1.11.3. Целостность Наличие нового самодостаточного, завершенного результата в теории и практике

1.11.4. Прогрессивность Положительная динамика уровня развития

1.12. Социальная значимость 1.12.1. Общественное признание Степень соответствия ожиданиям

1.12.2. Востребованность Степень соответствия ожиданиям

1.12.3. Создание условий для всестороннего развития личности Степень соответствия ожиданиям

1.13 Практическая значимость 1.13.1.Полезность (ожидаемое удовлетворение потребностей) Степень соответствия ожиданиям

1.13.2. Безопасность Степень соответствия инновации здоровьесберегаю-щим технологиям

1.2. Согласованность со средой 1.21. Интегрированность в среду Степень становления органической частью среды

1.22. Нормативно-правовое обеспечение

1.23. Гибкость

1.3. Реализуемость 1.31. Трудоемкость Практическая проверка

1.32. Разработанность

1.4. Тиражируемость Возможность творческого применения в массовом опыте

1.5. Рискованность 1.51. Сопротивление переменам участников инновационного процесса Степень соответствия ожиданиям

1.52. Недостаток квалифицированных кадров Уровень квалификации кадров

1.53. Снижение качества Положительная динамика уровня развития

2. Экономичность (все затраты) 2.1. Финансовые затраты Руб.

2.2. Материально-технические затраты

2.3. Трудовые затраты

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

Выявлено, что имеются простые свойства с одинаковыми измерителями, и объединение таких свойств под более высокий уровень дерева показателей не окажет значительного влияния на оценку качества. Графический результат содержательного анализа отношений свойств показателей инноваций и их измерителей представлен на рис. 1.

Таким образом, анализ проблемной области позволил сузить множество свойств показателей инноваций, влияющих на оценку их качества. Каждая альтернативная инновация а1 е А,} = 1,..., р, описывается набором свойств = <Ц, П, В, Б, С, Р, Т, Н, СК, З>, сгруппированных в 4 кластера (табл. 2).

Т а б л и ц а 2

Кластер Элементы кластера Способ измерения

Результативность 1. Ценность результата - Ц 2. Прогрессивность - П 3. Востребованность - В 4. Безопасность - Б Качественный Качественный Качественный Качественный

Возможности 1. Согласованность со средой - С 2. Разработанность - Р 3. Тиражируемость - Т Качественный Качественный Качественный

Рискованность 1. Недостаток квалифицированных кадров - Н 2.Снижение качества продукта (товара или услуги) или процесса - СК Качественный Качественный

Экономичность 1. Затраты - З Количественный

Свойства показателей

Измерители свойств

ЩЛИЧИН; НОСОГ4, (ЯДОЛКСТЗТОЧИОГО, завершенногорезультата «теории и ИМИНМ

СтспгпЬ соотистстдня ожидамням

Положительная дннамнна /ровня ршшмп

Степеньсоответствии инмввацни ш тегколо? «ям

Огйпекь етлновленнд органической частью внешней и внутт№нней среды

Прантнч«с»1*я приперт

воамйж^юеть твОрч^екйгО примененв й;|кте

Уромнк «валифннацин кадров

Затраты {руб.}

Рис. 1. Графический результат содержательного анализа отношений свойств показателей инноваций и их измерителей

Системный анализ. Моделирование. Транспорт. Энергетика. Строительство _Экономика и управление_

Отметим, что свойства показателей инноваций различаются по важности, и для учета требуется определение весовых значений. Измерение всех свойств показателей инноваций предполагает качественную оценку, за исключением свойства экономичности.

В многокритериальной задаче принятия решений оценку качества инновации можно осуществлять по критериям выгод, возможностей, издержек и рисков и учитывать мнения различных участников инновационного процесса [7, 53].

Анализ предметной области позволяет выделить трех участников инновационного процесса:

Разработчик (Исполнитель), Потребитель, Руководитель, а также определить наличие зависимостей и обратных связей между кластерами и их элементами в сетевой модели оценки инноваций. Оценка качества осуществляется по критериям выгод, возможностей, издержек и рисков. Исходя из мно-гокритериальности, зависимости структурных элементов, наличия обратных связей, модель задачи принятия решений по выбору качественной инновации может быть представлена сетевой структурой (рис. 2).

Выгоды

\ V \

Возможности

V

Издержки

Риски

О * X

< Ч>/ '

Результативность

1 .Ценность результата

2. Прогрессивность

3. Востребованность

4. Безопасность

V._У

Г-(V

м

"Л

Участники

Т Г-

Альтернативы

У

—-л-11

I I / 1

!/ у

> " I

у

Рискованность

гг Недостаток квалифицированных кадров

2.Снижен не качества продукта (товара или , Чу слуги) или процесса J

_0_

Возможности

г Л

1 .Согласованность со средой

2. Разработанность

3. Тиражируем ость

Экономичность

1 .Затраты

Рис. 2. Сетевая структура оценки инноваций

Несмотря на то, что в кластере «экономичность» присутствует единственный элемент - «затраты», который согласно табл. 2, учитывает три вида затрат: финансовые, материально-технические и трудовые,- в кластере «экономичность» имеется зависимость «от самих себя».

Сравнение результатов оценки инноваций разными методами и подходами проводилось с помощью анализа результатов оценки образовательных альтернатив по 3 критериям (выгоды, издержки, риски) и 12 свойствам показателей инноваций.

«Рассматривались две альтернативы:

1. Традиционный подход: классный руководитель в каждом 5 классе, КлРук.

2. Один куратор на параллель учащихся 5 классов, К5» [3].

Для оценок использовались методы анализа иерархий, максиминной свертки на основе теории нечетких множеств (результаты оценок представлены в нормализованном виде) и метод аналитических сетей. Все три метода базируются на формировании матриц попарных сравнений альтернатив и критериев с использованием шкалы, разработанной Т. Саати. Суждения экспертов при формировании матриц согласованны. Сравнительные результаты оценки альтернатив разными методами отражены на рис. 3.

ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ

0,7 1 /

Ог6 у

0,5

0,4

0,3

0,2

од

л

КлРук К5

Рис. 3. Сравнение результатов оценки инноваций в образовании с применением различных методов

Таким образом, результаты, полученные разными методами, не отличаются по доминированию альтернатив (в данном случае - альтернатива классного руководства в 5 классах), но отличаются по значениям приоритетов. Такое различие характеризуется различием подходов к оценке. Наибольшую разницу в оценке альтернатив дает метод максиминной свертки. Это является следствием того, что данный метод реализует пессимистичный подход, пренебрегает хорошими качествами, а лучшей определяет альтернативу, имеющую «минимальные недостатки по всем критериям» [4, 118].

Метод анализа иерархий соответствует интуитивному представлению оценки, использует нормированно-взвешенные весовые коэффициенты. Однако с помощью такого метода проблема выстраивается в иерархию, не учитываются сетевые взаимодействия, что становится возможным при использовании метода аналитических сетей.

Сравнительный анализ оценок альтернатив К5 и КлРук, полученных на основе МАС и проведенных дважды с учетом изменений внешней и внутренней среды до внедрения кураторства в 5 классах и через год после внедрения, показывает устойчивость результатов (рис. 4). Приоритет альтернативы классного руководства с течением времени только упрочился, что подтверждает увеличение его значения с 0,56 до 0,85 при аддитивном синтезе приоритетов и увеличение значения с 0,59 до 0,96 при мультипликативном синтезе.

КлРук

К5

Рис. 4. Сравнение результатов оценки инноваций в образовании на основе МАС с учетом изменений внешней и внутренней среды

Тем не менее, анализ сравнительного результата оценок технологической цепочки инноваций К5 - К7 (системы кураторства в 5 классах и системы кураторства в 7 классах), полученных на основе МАС, дает значительное предпочтение инновации К7 (рис. 5). Приоритеты инновации К7 равны 0,76 и 0,78 при аддитивном и мультипликативном синтезах соответственно, а приоритеты инновации К5 - 0,24 и 0,22 соответственно.

К7 - кураторство в 1 классе

К5 - кураторство в 5 классе

Рис. 5. Сравнение результатов оценки инноваций в образовании на основе МАС с учетом выбора технологических цепочек (зависимость альтернативы от параметра

Таким образом, оценка технологических цепочек инноваций на основе методов принятия решений позволяет учитывать зависимость альтернативы от параметра I, фактически сравнивать альтернативу саму с собой в зависимости от изменений среды, тем самым улучшая качество принятия управленческих решений.

Выводы

1. Методы принятия решений в плохо формализуемых системах позволяют ЛПР принять более обоснованное решение.

2. Оценка инноваций требует системного подхода, необходимость которого определяется:

• сложностью экспортируемого объекта;

•рассмотрением объекта в совокупности взаимосвязанных элементов;

• наличием множества альтернатив;

• наличием множества критериев оценки;

• отсутствием стандарта качества инноваций и стандарта в выборе инструментария по оценке качества;

• субъективной зависимостью набора критериев оценки инноваций от состава и компетенций экспертной группы;

• отсутствием количественной и/или качественной информации о предпочтительности альтернатив и о последствиях;

• наличием неуправляемых или слабо управляемых факторов в системе «человек-общество-инновация».

3. Для модели оценки качества инноваций построено дерево свойств показателей инноваций.

4. Анализ проблемной области позволил сузить множество свойств показателей инноваций, влияющих на оценку их качества.

5. Эвристический подход при формировании матриц попарных сравнений предоставляет возможности сравнения объектов, не имеющих количественного измерения, отличающиеся измерением «неосязаемого» [7, 291].

6. Каждый метод, применяемый для оценки инноваций, имеет свои особенности. Наиболее полную картину оценки инноваций описывает метод аналитических сетей, учитывающий зависимости и обратные связи. Устойчивость метода подтверждают результаты принятия решений, вычисленные на статических числовых значениях, полученных в разные периоды времени.

7. Предложены подходы к улучшению объективности оценки инноваций за счет:

• оценки «совместимых комбинаций наиболее качественных» альтернатив [2];

• оценки технологических цепочек альтернатив (зависимости альтернативы от параметра t, учитывающего изменения внешней и внутренней среды), приводящихся в несколько итераций в зависимости от параметра t.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Азгальдов, Г. Г. О квалиметрии [Текст] / Г. Г. Азгальдов, Э. П. Райхман. М. : Издательство стандартов, 1972. 172 с.

2. Амбросов, Н. В. Рейтинговая оценка педагогических инноваций на основе метода анализа иерархий [Электронный ресурс] / Н. В. Амбро-сов, Л. В. Зенцова // Известия ИГЭА (БГУЭП). Электронное издание: Свидетельство о регистрации ЭЛ № ФС77-34490 от 28 ноября 2008 г. ISSN 2072-0904 (Online). - 2011. - № 6. URL: http://eizvestia.isea.ru/reader/article.aspx?id=14063 (Дата обращения 30 ноября 2012).

3. Амбросов, Н. В. Метод аналитических сетей для оценки педагогических инноваций [Электронный ресурс] / Н. В. Амбросов, Л. В. Зенцо-ва // Известия ИГЭА (БГУЭП). Электронное издание: Свидетельство о регистрации ЭЛ № ФС77-34490 от 28 ноября 2008 г. ISSN 20720904 (Online). - 2012. - № 4. URL: http://eizvestia.isea.ru/reader/article.aspx?id=13861 (Дата обращения 30 ноября 2012).

4. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике [Текст] / А. В. Анд-рейчиков, О. Н. Андрейчикова. М. : Финансы и статистика, 2000. 368 с.

5. Недбай, А. А. Основы квалиметрии. Версия 1.0 [Электронный ресурс] : электрон. учеб. пособие / А. А. Недбай, Н. В. Мерзликина. - Электрон. дан. (2 Мб). - Красноярск : ИПК СФУ, 2008. -(Квалиметрия : УМкД № 104 - 2007 / рук. творч. коллектива А. А. Недбай). - 1 электрон. опт. диск (DVD). - ISBN 978-5-7638-1454-5.

6. Перегудов, Ф.И. Введение в системный анализ: учебное пособие для вузов [Текст]. М.: Высшая школа,1989. 367 с.

7. Саати, Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети [Текст]. М. : Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. 360 с.