Теоретические основы принятия многокритериальных решений в управлении инновационными проектами малого бизнеса: региональный аспект

Управление инвестициями и инновационной деятельностью

УДК 658.148 ББК У9(2)-55

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРИНЯТИЯ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ В УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЕКТАМИ МАЛОГО БИЗНЕСА: РЕГИОНАЛЬНЫЙ АСПЕКТ

Л.А. Баев, М.Г. Литке

Статья посвящена проблемам оценки инновационных проектов малого бизнеса с позиции регионального финансирования. Авторами рассмотрены роль малого инновационного бизнеса в развитии экономики страны и проведен обзор программ поддержки малого инновационного бизнеса Челябинской области, а также разработана система критериев оценки малого инновационного бизнеса с точки зрения региональных интересов. В статье авторы выделили требования к методам оценки малого инновационного бизнеса и провели сравнение методов многокритериальной оценки, наиболее подходящих к заданным требованиям, а именно: теории нечетких множеств и метода анализа иерархий. На основании сравнительной оценки был обоснован выбор наиболее рационального метода.

Ключевые слова: инновации, инновационный потенциал, инновационные проекты, малый инновационный бизнес, критерии оценки, теория нечетких множеств, метод анализа иерархий.

Роль малого бизнеса в инновационном развитии экономики весьма высока. Малые инновационные предприятия являются важным компонентом национальной инновационной системы, поскольку выступают в качестве связующего звена между наукой и производством. Именно малые предприятия, чаще всего, принимают на себя риск при разработке новых продуктов и технологий, превращений знаний в товар. В России уровень развития инновационного бизнеса весьма низок. По абсолютному уровню, в пересчете по паритету покупательной способности, российские затраты на НИОКР находятся примерно на уровне Италии (10-11 место). Но при этом уровень расходов на НИОКР к ВВП (чуть более 1 %) уступает не только показателям Евросоюза (около 2 % ВВП), но и Китая (1,3 % ВВП). Инновационная активность российских компаний остается крайне низкой. В 2007 г. число предприятий, осуществляющих технологические инновации, составило лишь 8,5 % от их общего числа. Для сравнения, в Великобритании, Финляндии, Франции, Италии, Корее - 40-50 %, в Германии этот показатель достигал 73 %, Ирландии, Бельгии и Дании - 58-61 %, Эстонии и Чехии - 41-47 %. Ближе всех к России по данному индикатору Латвия - 17 %, Болгария - 18 %, Венгрия - 21 % и Румыния - 22 % [19]. Такие низкие показатели связаны с неразвитостью механизмов содействия развитию и коммерциализуемости инновационных разработок. В этом случае высокой актуальностью обладает задача разработки методов и механизмов государственного экономического регулирования этих процессов.

В Челябинской области в последние годы активизировалась работа по переводу экономики на инновационный путь развития, определяются приоритеты и вырабатываются подходы по его реализации, воссоздаются ранее нарушенные интеграционные связи производства и науки. Постановлением Правительства Челябинской области утверждена Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности Челябинской области» на 2009-2010 гг., приоритетной целью которой является «Создание благоприятных условий для динамичного развития инновационной деятельности как приоритетного направления социально-экономического развития Челябинской области» [1].

Основными направлениями реализации Концепции социально-экономического развития Челябинской области до 2010 года, утверждённой постановлением Правительства Челябинской области от 15.09.2005 г. № 145-П «О реализации Концепции социально-экономического развития Челябинской области до 2010 года», определены «точки ускоренного роста» экономики Челябинской области, одна из которых - повышение инвестиционной привлекательности, развитие наукоемких производств и инновационной инфраструктуры [2].

Основными причинами недостаточной динамики развития и коммерциализуемости малого инновационного бизнеса (МИБ) является отсутствие предпринимательского опыта и достаточной экономической грамотности инженеров инноваторов и специалистов в области регулирования инновационной деятельности, с одной стороны, и, как следствие, низкая эффективность отдачи и недостаток

капиталовложений в МИБ, с другой. В этой ситуации на первом месте выступает правильность принятия решений относительно методов и критериев государственной поддержки МИБ.

Задачи принятия решений отличаются большим разнообразием, классифицировать их можно по различным признакам, характеризующим количество и качество доступной информации. На практике чаще всего приходится принимать сложные многокритериальные решения, которые плохо поддаются формализации и принимаются в условиях неопределенности и риска. Именно к таким решениям и относится выбор наиболее приемлемых для финансирования инновационных проектов малого бизнеса.

Анализ многочисленного числа публикаций, а также нормативно-правовых актов и региональных программ поддержки инновационных проектов малого бизнеса позволил заключить, что в научной литературе и на практике используются не просто различные, а иногда даже противоречивые оценочные критерии, так, например, экономическая целесообразность иногда противопоставляется социальным и экологическим приоритетам [10—

22]. Все это свидетельствует о том, что в настоящее время нет общепризнанной универсальной системы оценки инновационных проектов. В то же время можно указать наиболее распространенные подходы, в рамках которых проходит группировка показателей, используемых в качестве оценочных критериев (табл. 1).

В табл. 1 перечислены далеко не все, но наиболее применяемые подходы к группировке критериев. Вполне понятно, что при оценке инновационных проектов следует использовать многокритериальный подход. Здесь, как обычно, возникает вопрос, каким критериям отдавать предпочтение и как свести их к единой оценке?

Следует отметить, что, выдвигаемые инвесторами критерии целиком и полностью должны зависеть от их интересов, т. е. чем больше проект удовлетворяет интересы потенциального инвестора, тем более он привлекателен для финансирования. Если речь идет о региональном финансировании, то основная цель такого рода инвестиций -социально-экономическое развитие региона.

В экономической литературе выделяются две основные черты социально-экономического разви-

Таблица 1

Подходы к формированию оценочных критериев

Наименование подхода Основание группировки Критерии

Коммерческо- экономический подход Объединяет критерии экономического плана - Чистый приведенный доход

Социально- экономический подход Объединяет критерии, отображающие общественную значимость и общественную полезность - Бюджетная эффективность; - доля населения, на которую распространяются выгоды от реализации проекта; - уровень потребностей населения, на которое распространяются выгоды от реализации проекта; - уровень жизни населения (доход); - занятость населения (количество рабочих мест); - подготовка кадров; - социальная безопасность; - улучшение условий труда

Экологический подход Определяется способностью инноваций при производстве, эксплуатации и утилизации не оказывать негативного воздействия на окружающую среду - Ресурсоемкость; - энергоемкость; - выбросы и сбросы в окружающую среду; - сроки полезного использования; - возможность повторного использования после истечения срока годности; - экологическая безопасность

Научно- технический подход Отражают развитие отраслей науки, техники и технологии - Новизна идеи; - изобретательский уровень идеи; - практическая польза нововведений

тия региона: с одной стороны, его относительная самостоятельность, с другой, - зависимость его от динамики общегосударственных направлений социально-экономического развития [3].

Эти черты также отражаются при формировании инновационной экономики. В свою очередь с ней согласуются два региональных критерия развития - соответствие целям развития региона и использование совокупности средств региона для решения общегосударственных задач. Это и позволяет рассматривать региональный инновационный процесс как ключевой фактор формирования инновационной экономики, базирующейся на продвижении к более технологическим укладам и обеспечивающей увеличение ее вклада в решение проблем социально-экономического развития.

В этой связи при реализации программ поддержки МИБ региональные институты руководствуются, прежде всего, региональными интересами, такими как:

- экономическое развитие области на основе ее инновационного потенциала;

- развитие инновационной инфраструктуры области;

- повышение качества жизни населения;

- увеличение ВРП за счет освоения производств, принципиально новых для области видов продуктов и технологий;

- увеличение бюджетной эффективности.

Проанализировав предлагаемые в литературе,

а также используемые на практике критерии (в рамках программ Фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере Челябинской области; Финансово-промыш-ленного венчурного фонда ВПК; Регионального венчурного фонда инвестиций в малые предприятия в научно-технической сфере Челябинской области), а также обобщающие показатели, характеризующие инновационный потенциал региона, разработанные и представленные в публикациях ученых ведущих подразделений РАН [18-25], был получен список критериев, который в дальнейшем был приведен в соответствие с отмеченными ранее региональными интересами (табл. 2).

Приведенный выше список не является обязательным и в зависимости от целей и направления определенного проекта может быть конкретизирован, но группировка критериев для принятия решений о региональном финансировании малого инновационного бизнеса является достаточно универсальной. Такая система критериев дает возможность оценить вклад проекта любого уровня в инновационную программу и использовать эту информацию для соответствующего распределения ресурсов на реализацию проекта.

Исходя из информации, представленной выше, как отмечалось раннее, можно констатировать, что принятие решений по вопросу финансирования малого инновационного бизнеса является многокритериальным, в условиях неопределенности и

риска. Следовательно, с целью определения наилучшего инновационного проекта или группы проектов, для внешнего финансирования, необходимо использовать методы, соответствующие заданной ситуации. При достаточном разнообразии методов многокритериального принятия управленческих решений, специфика инновационных проектов существенно ограничивает выбор подходящих методов, сводя их, по сути, к экспертным методам.

Основные проблемы многокритериальной оценки инновационных проектов отображены в табл. 3.

Блок проблем многокритериальной оценки экономических объектов как таковых уже специфичен. В качестве специфики многокритериально-сти следует выделить не только очевидную неравнозначность и противоречивость критериев, но и, что более специфично, взаимосвязь и иерархичность рассматриваемых альтернатив и критериев и разнообразие оценок критериальных переменных: количественных, качественных, стохастических, лингвистических и т. д.

Специфические проблемы инновационности объектов оценки определяются, прежде всего, неопределенностью самого понятия «инновация». Однако даже в случае принятия предлагаемой целевой трактовки инновационности остаются проблемы отсутствия достаточной ретроспективной информации и высокого уровня неопределенности. Именно в этом проявляется специфика инновационных проектов. Кроме того, каждый инновационный проект специфичен по-своему, и для принятия адекватных управленческих решений совершенно необходимо раскрытие и учет существа оцениваемых проектов. Индивидуальная специфичность инновационных проектов влечет за собой сложность определения, формулировки и ранжирования значимых критериев оценки. Кроме того, совсем уже проблемной спецификой управления инновационными проектами является изменение характеристик проекта и значимости критериев его оценки в процессе реализации.

Все это обостряет общеизвестную проблему экспертной оценки в виде субъективизма, отягощая ее отсутствием достаточного априорного опыта экспертов, в силу инновационной изменчивости проектов от одного к другому, что еще более обостряет проблему различий в квалификации экспертов.

Все вышесказанное реально показывает высокую сложность проблемы многокритериальной оценки и принятия управленческих решений в области управления инновационными проектами. Однако задача практической реализуемости разрабатываемых методов и методик накладывает на их разработчиков еще один комплекс проблем, среди которых мы выделили простоту, экономическую содержательность и понятность предлагаемых методик, а также однозначность оценок ранжируемых альтернатив управленческих решений.

Таблица 2

Критерии оценки малого инновационного бизнеса в соответствие с региональными интересами

Цель Группа критериев Критерии

Экономическое развитие региона на основе ее инновационного потенциала и развитие инновационной инфраструктуры региона Инновационность Новизна проекта в масштабах РФ

Квалификация персонала, привлекаемого для выполнения НИОКР

Уровень инновации

Значимость вида экономической деятельности для региона

Потенциальный рост ВРП

Повышение качества жизни населения Социальные критерии Доля населения, на которую распространяются выгоды от реализации проект

Уровень потребностей населения, на которое распространяются выгоды от реализации проекта

Количество создаваемых рабочих мест

Социальная безопасность проекта

Экологические критерии Ресурсоемкость

Энергоемкость

Выбросы и сбросы в окружающую среду

Сроки полезного использования продукта

Возможность повторного использования после истечения срока годности

Экологическая безопасность

Повышение ВРП за счет освоения производств принципиально новых для Челябинской области видов продуктов и технологий Научно-технические критерии Наличие прав на интеллектуальную собственность по тематике проекта

Научно-технический задел

Качественные характеристики продукции проекта

Изобретательский уровень идеи

Практическая польза нововведений

Увеличение бюджетной эффективности региона Коммерциализуемость Проработанность маркетинговой, операционной и финансовой стратегии

Наличие конкурентоспособных преимуществ и продукта (товара/услуги) проекта

Перспективность внедрения проекта

Наличие собственных и привлеченных средств для реализации проекта

Экономические критерии Отсутствие просроченной задолженности по бюджетным кредитам, представленным за счет средств областного бюджета

Размер налоговых отчислений в бюджеты всех уровней

Чистый приведенный доход

Индекс доходности проекта (PI);

Внутренняя норма рентабельности

Модифицированная норма рентабельности

Срок

Дисконтированный срок

Именно с позиций соответствия комплексу выделенных нами особенностей и следует рассматривать различные методы многокритериальной оценки и принятия управленческих решений. Однако рассмотрение полного перечня таких ме-

тодов, с одной стороны, было бы достаточно трудоемко, а с другой стороны, нецелесообразно, в силу очевидной ограниченности перечня методик, хотя бы в первом приближении соответствующих приведенным требованиям. В этой связи здесь де-

Таблица 3

Основные проблемы многокритериальной экспертной оценки инновационных проектов

Группы проблем Перечень проблем

1. Проблемы многокритериальное™ 1.1. Неравномерность и противоречивость критериев. 1.2. Взаимосвязь и иерархичность критериев и альтернатив решений. 1.3. Разнообразие видов оценок критериальных переменных.

2. Проблемы инновационности 2.1. Отсутствие долгосрочной ретроспективной информации. 2.2. Высокий уровень неопределенности. 2.3. Сложность в формулировке и ранжировании критериев. 2.4. Сложность проектов и неоднозначность самого понятия «инновация». 2.5. Целесообразность раскрытия и учета существа и специфики оцениваемых проектов. 2.6. Изменчивость характеристик и значимости критериев проекта в процессе реализации.

3. Проблемы экспертных оценок 3.1. Высокий уровень субъективизма. 3.2. Различия в квалификации экспертов. 3.3. Недостаточный априорный опыт экспертов.

4. Проблемы практической реализуемости 4.1. Простота, содержательность и понятность методик. 4.2. Желательность однозначности оценок и реализуемости альтернатив

тально рассмотрены лишь два наиболее распространенных в экономической науке метода: метод, основанный на теории нечетких множеств (ТНМ) и метод анализа иерархий (МАИ) [5, 6].

Основателем ТНМ является Л. Заде. Понятие нечеткого множества - это попытка математической формализации нечеткой информации. В основе этого понятия лежит представление о том, что составляющие данное подмножество элементы, обладающие общим свойством, могут обладать этим свойством в различной степени и, следовательно, принадлежать к данному множеству с различной степенью. При таком подходе высказывания типа: «какой-то элемент принадлежит данному множеству» теряют смысл, поскольку необходимо указать «насколько сильно» или с какой степенью конкретный элемент удовлетворяет свойствам данного множества [4]. В отличие от обычных множеств в ТНМ степень принадлежности не ограничена лишь бинарными значениями 0 и 1 - она может принимать значения из интервала [0, 1] (рис. 1).

Конкретный вид функции принадлежности определяется на основе различных дополнительных предположений о свойствах этих функций (симметричность, монотонность, непрерывность первой производной и т.д.) с учетом специфики имеющейся неопределенности, реальной ситуации на объекте и числа степеней свободы и функциональной зависимости. Если априорной информации о свойствах характеристических функций недостаточно для построения определенных функций, которые были бы «оптимальны» в каком-то смысле, приходится прибегать к эвристическим методам нахождения этих функций с последующей экспериментальной проверкой «качества» выбранных функций [7-9].

Использование методов, основанных на ТНМ, предполагает формализацию исходным параметров и целевых показателей в виде вектора интервальных значений (нечеткого интервала), попадание в каждый интервал которого характеризуется некоторой степенью неопределенности. Осущест-

Рис. 1. Пример графического отображения функции принадлежности к нечеткому множеству А

вляя арифметические и другие операции с такими нечеткими интервалами по правилам нечеткой математики, эксперты и лица, принимающие решения получают результирующий нечеткий интервал для целевого показателя. Предполагается, что эксперты на основе исходной информации, опыта и интуиции достаточно уверенно могут охарактеризовать границы (интервалы) возможных (допустимых) значений параметров области их наиболее возможных (предпочтительных) значений [5].

Для решения задач в условиях неопределенности в аналитическом планировании также широко применяется МАИ, разработанный Т. Саати. В МАИ используют результаты экспертных оценок. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составляющие части (кластеры) и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решения. Проблема структурируется и представляется в виде древовидной или сетевой иерархической структуры (рис. 2), в дальнейшем предполагается обработка последовательности суждения экспертов, принимающих решения с помощью попарных сравнений в соответствии с заданной шкалой [6].

Этот метод включает в себя синтез множества суждений получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Таким образом, полученные значения являются оценками в шкале отношений и соответствуют так называемым экспертным оценкам. Такой подход к реше-

нию проблемы выбора исходит из естественной способности людей думать логически и творчески, определять события и устанавливать отношения между ними. Множественность учитываемых факторов и попарность сравнения позволяют получить достаточно большой набор векторов, представляющих возможные варианты достижения цели.

Во избежание противоречивости данных, используемых при оценке критериев разработана процедура согласованности. В частности, имеется возможность определить наиболее противоречивые данные, что позволяет выяснить наименее ясные участки проблемы и организовать более тщательное выборочное обдумывание. Принятое решение можно считать обоснованным только при условии, что неточность данных или неточность структуры модели ситуации принятия решения не влияют существенно на рейтинг альтернативных решений.

После достаточно подробного изучения описанных выше методов были выделены их основные особенности.

ТНМ предполагает следующее:

1) дает возможность адекватно отразить сущность самого процесса принятия решений в нечетких условиях для многоуровневой системы;

2) позволяет оперировать с нечеткими ограничениями и целями, а также задавать их при помощи лингвистических переменных;

3) позволяет использовать как количественные, так и качественные критерии для оценки.

Фокус иерархии

Силы Силы

Акторы т ч 1 1 Акторы — р Акторы Акторы

1 г 1 г і Г і Г

Цели Цели Цели Цели

1 уровень - общая цель исследуемой проблемы

2 уровень - силы, действующие на исход

3 уровень - действующие лица, определяющие силы

4 уровень - желаемые

результаты, которые надеются достичь акторы________________

5 уровень - средства достижения целей

Рис. 2. Элементы иерархической системы

Все выше сказанное можно отнести к неоспоримым достоинствам метода. Тем не менее, в качестве его недостатков можно выделить следующее:

1) необходимость определять по каждому критерию интервал неопределенности (границы допустимых значений), реализация данного момента возможна только в случае высокой квалификации, интуиции и уверенности экспертов, а также при наличии определенной априорной информации;

2) вид функции принадлежности выбирается на основе «здравого смысла» экспертов, а именно

- различных предположений дополнительного характера о свойствах этих функций, что требует экспериментальной проверки качества выбора;

3) определение степени принадлежности заданного критерия к нечеткому интервалу - целиком зависит от правильности построения функции принадлежности, объективность оценки проверяется только экспериментально (априорно);

4) не определяется степень значимости критериев, следовательно, при прочих равных условиях предполагается, что критерии - равновесные - при этом на практике чаще всего необходимо учитывать значимость как критериев, так и, в некоторых случаях, - голосов экспертов.

Все указанные выше недостатки ТНМ позволяют компенсировать МАИ, особенности которого следующие:

1) простота и наглядность решения многокритериальных задач в сложной обстановке с иерархическими структурами;

2) позволяет провести анализ проблемы и представить ее в виде иерархической структуры взаимосвязанных элементов (узлов);

3) разработанная в МАИ процедура попарных сравнений позволяет определить приоритеты объектов, входящих в каждый кластер;

4) метод позволяет оценить противоречивость данных и минимизировать ее;

5) позволяет провести синтез проблемы принятия решений;

6) появляется возможность оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений;

7) позволяет оценить устойчивость принятого решения.

Обобщая изложенную информацию, можно высказать ряд пожеланий к свойствам метода, призванного обеспечить поддержку принятия решений в заданных условиях. Метод должен соответствовать естественному ходу человеческого мышления; должен служить универсальной систематической основой принятия решений, позволяющей ставить процесс принятия решений на поток; должен позволять решить проблему с учетом ее реальной сложности; также метод должен учитывать тот факт, что, как правило, имеется множество мнений, множество стилей принятия решений, следовательно, в процессе выработки

решения возможны конфликты, соответственно необходимы механизмы, позволяющие достичь согласия. Метод должен учитывать, что часто имеется множество альтернативных вариантов решений и, как следствие, несистематический процесс принятия решений несет в себе неопределенность, сказывающуюся на качестве решений. Кроме того, для выбора наилучшего решения не всегда удается построить логическую цепочку рас-суждений, когда из двух вариантов можно выбрать только один, и компромиссы недопустимы. Поэтому для обеспечения ясности необходим механизм количественного ранжирования (установки приоритетов) для возможных решений. Метод должен учитывать как имеющуюся количественную, так и качественную информацию о предпочтениях лица, принимающего решения, что чрезвычайно важно для экономики, политики, социальной сферы. В этом случае полезна процедура попарных сравнений.

Высказанным выше пожеланиям во многом удовлетворяют возможности МАИ, что дает нам основание рекомендовать данный метод для использования при оценке инновационных проектов малого бизнеса в точки зрения получения региональной поддержки.

Литература

1. Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности Челябинской области» на 2009-2010 гг. Утверждена постановлением Правительства Челябинской области от 16.04.2009г. № 68-П.

2. Концепции социально-экономического развития Челябинской области до 2010 г. «О реализации Концепции социально-экономического развития Челябинской области до 2010 года». Утв. постановлением Правительства Челябинской области от 15.09.2005 г. № 145-Л.

3. Региональные аспекты инновационной деятельности / под ред. А.А. Румянцева. - СПб.: ИРЭ РАН, 2001.

4. Штовба, С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику / С.Д. Штовба. — М.: Радио и связь, 1981. - 286 с.

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

6. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. —М.: Радио и связь, 1989.-316 с.

7. Гусев, Л.А.Размытые множества. Теория и приложения (обзор) /Л.А. Гусев, КМ, Смирнова // Автоматика и телемеханика. — 1973. - № 5. -С. 66-85.

8. Bellman, R. Abstraction and pattern classification / R. Bellman, K. Kalaba, L.A. Zadeh // J. Math. Anal. andAppl. - 1966. -V. 13, No 1, Jan.

9. Абрамов, С.И. Инвестирование / С.И. Абрамов. - М.: Центр экономики и маркетинга, 2000. - 440 с.

10. Бард, B.C. Инвестиционные проблемы российской экономики / В. С. Бард. - М.: Экзамен,

2000. - 383 с.

11. Бланк, И.А. Инвестиционный менеджмент/ И.А. Бланк. - Киев: Элъга-Н: Ника-Центр,

2001. - 448 с.

12. Бочаров, В.В. Инвестиционный менеджмент / В.В. Бочаров. - СПб: Питер, 2000. - 152 с.

13. Кныш, М.И. Стратегическое тонирование инвестиционной деятельности / М.И. Кныш. - СПб: Издательский дом «Бизнес-пресса», 1998. - 314 с.

14. Крылов, Э.И. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятий / Э.И. Крылов, И.В. Журавкова. - М.: Финансы и статистика, 2001. - 383 с.: ил.

15. Теплова, Т.В. Финансовый менеджмент: управление капиталом и инвестициями / Т.В. Теплова. - М.: ГУ ВШЭ, 2000. - 504 с.

16. Областная целевая программа «Развитие инновационной деятельности в Челябинской области» на 2009-2010 годы, утвержденная Правительством Челябинской области от 16.04.2009 № 68-П.

17. Официальный сайт ОАО «Российская венчурная компания» - государственный фонд фондов и институт развития Российской федерации, www. rusventure. ru.

18. Официальный сайт Общественного совета по развитию малого предпринимательства при губернаторе Санкт-Петербурга, —www.osspb.ru

19. Официальный сайт ОГУ «Инновационный бизнес-инкубатор Челябинской области» тпо\'аИоп-сИе1. ги

20. Официальный сайт Венчурного фонда ВПК. http://www.vp1rf.ru/

21. Официальный сайт Фонда содействия малым формам предприятий в научной сфере. www.fasie.ru

22. Инновационный менеджмент в России: вопросы стратегического управления и научнотехнологической безопасности / рук. авт. колл.

B.Л. Макаров, А.Е. Варшавский. - М.: Наука, 2004. - С. 108-150.

23. Научно-технологическая безопасность регионов России: методологические подходы и результаты диагностирования / А.И. Татаркин, Д.С. Львов, А.А. Куклин и др. - Екатеринбург: Изд-во Урал, ун-та, 2000. - С. 112-132, 329-331.

24. Багриновский, К. Экономическая безопасность наукоемкого производства: препринт / К. Багриновский, М. Бендиков, Е. Хрусталев. - М.: ЦЭМИРАН, 2000. - С. 36-37.

25. Сенчагов, В. Экономическая безопасность: геополитика, глобализация, самосохранение и развитие / В. Сенчагов; Институт экономики РАН. - М.: ЗАО «Финстатинформ», 2002. —

C. 76-77.

Поступила в редакцию 15 июня 2010 г.

Баев Леонид Александрович. Доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой «Экономика и управление проектами», факультет «Право и финансы», Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск). Область научных интересов - проектное управление развитием социально-экономических систем. Контактный телефон (8-908) 043-33-37.

Baev Leonid Alexandrovich. Doctor of Economic Sciences, professor, Head of Economics and Project Management Department of Law and Finance Faculty of South Ural State University, Chelyabinsk. Research interests: project management of socioeconomic systems development. Tel.: (8-908) 043-33-37.

Литке Марина Геннадьевна. Преподаватель кафедры «Экономика и управление проектами», Южно-Уральский государственный университет (г. Челябинск). Соискатель на звание кандидата экономических наук. Область научных интересов - методы оценки и управление инновационным развитием предприятий. Контактный телефон (8-351) 904-43-10. E-mail: LMG79@mail.ru

Litke Marina Gennadevna. Lecturer of Economics and Project Management Department. Candidate for a PhD in Economics. Research interests: evaluation methods and management of innovation business development. Tel: (8-351) 904-43-10. E-mail: MG79@mail.ru