Экспертно-аналитические модели и технологии сравнительной оценки инновационных проектов

дукта. Точка (а) является переходом процесса производства от инновационной стадии к стадии традиционного продукта в результате его морального старения. Предложенный управленческий цикл, организованный на основе динамической модели, является сбалансированным в связи с тем, что в процессе его выполнения взаимодействуют параметры всех экономических циклов промышленной корпорации от идеи, через финансирование и строительство средств производства к выпуску инновационного продукта.

Литература:

1. Егоров А.Ю., Сельсков А.В. Статическая и динамическая модели экономического развития промышленной корпорации. Информационно-аналитический журнал «Экономика и управление народным хозяйством», № 9/10. - М., 2009.

2. Смулов А.М. Промышленные и банковские фирмы: взаимодействие и разрешение кризисных ситуаций. М: Изд-во «Финансы и статистика», 2004.

ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ И ТЕХНОЛОГИИ СРАВНИТЕЛЬНОЙ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ

Атаев А.М., аспирант ФАОУДПО ГАСИС

Статья посвящена анализу экспертно-аналитических моделей и технологий сравнительной оценки инновационных проектов, основанных на методах анализа иерархии и аналитических сетей. Приведен пример экспертно-аналитических моделей выбора проекта транспортировки газа в Европу.

Ключевые слова: экспертно-аналитическая модель, экспертно-аналитическая технология, метод анализа иерархии, метод аналитических сетей, инновационный проект, транспортировка газа, SWOT-анализ, сетевая модель, критерий Выгоды/Издержки, критерий Возможности/Риски.

EXPERT-ANALYTICAL MODELS AND TECHNOLOGIES COMPARATIVE EVALUATION OF INNOVATION PROJECTS

Ataev A., the post-graduate student, FAOUDPO GASIS

This article analyzes the expert-analytical models and techniques of comparative evaluation of innovative projects based on the analitical hierarchy process and the analytic network process. An example of the expert-analytical models of the choice of the project transporting gas to Europe.

Keywords: expert-analytical model, the expert-analytical technique, the analitical hierarchy process, the analytic network process, an innovative project, the transportation of gas, SWOT-analysis, the network model, the criterion of Benefits / Costs, criterion Opportunities / Risks

Мировая практика бизнес-процессов свидетельствует о широком использовании проектного управления развитием инноваций в самых разнообразных областях экономики. Так, по мнению ведущего специалиста в области управления проектами Г. Керцнера, в настоящее время более трети всех бизнес-процессов в экономике США является проектами [1]. При этом если раньше управление проектами воспринималось как дополнительная нагрузка к основным обязанностям сотрудника предприятия, то сегодня управление проектами повсеместно трансформируется в отдельный вид профессиональной деятельности.

Не является исключением и отечественная практика. По словам В. Либерзона, основателя Московского отделения Института управления проектами (Project Management Institute - PMI), который в настоящее время превратился в ведущую организацию, объединяющую профессионалов в области управления проектами во всем мире, «многие российские предприятия переходят на управление через проекты, т.е. строят свою деятельность как совокупность проектов» [2]. По признанию руководства Московского отделения PMI, в России на сегодня реализуется довольно много проектов различного масштаба, самые крупные из которых - подготовка к 0лимпиаде-2014 в Сочи, Федеральные программы по строительству дорог, атомных электростанций, освоение Тихоокеанского региона и подготовка к саммиту АТЭС.

Однако следует признать, что многие из удачных инновационных решений не получают в дальнейшем своего развития, поскольку в условиях кризиса управление выгодой уступает место управлению затратами. Одной из причин этого является недостаточное понимание топ-менеджерами методологии тщательного отбора проектов, значение которой возрастает в условиях неопределенности и риска. Очевидно также, что в настоящее время существует потребность в совершенствовании инструментария стратегического планирования для управления проектами. По признанию доктора технических наук, профессора В.Г. Литвина, генерального директора консалтинговой группы МБИ («Менеджмент, Бизнес, Инвестиции»), все еще проблемой остается комплексное принятие решений на уровне выработки политики при наличии нескольких целей, неполной и неточной информации [3]. Наиболее распространенным приемом поиска решения является выработка подходящих направлений действий путем коллективного обсуждения возник-

ших проблем, однако этот процесс требует много времени и может находиться «во власти» лидера, что снижает значимость мнений других участников совещаний.

Альтернативой такому подходу может служить завоевавший себе сторонников во всем мире метод анализа иерархий (analytic hierarchy process - АНР, в русскоязычной литературе - МАИ), предложенный специалистом в области исследования операций Т. Саа-ти [4]. Внушительная история успешного применения указанного метода в частных и государственных организациях разных стран показала его высокую практическую эффективность. Метод АНР, а также метод аналитических сетей (analytic network process - ANP, в русскоязычной литературе - МАС), применяемый в случаях, когда необходимо учитывать связи между элементами иерархии, обеспечивает интеграцию многих факторов, вовлеченных в решения, упрощает поиск решений путем представления сложной проблемы в виде последовательного анализа более простых задач [5].

Несмотря на то, что оба метода - МАИ и МАС - имеют значительные преимущества перед другими подходами к решению многокритериальных задач, в России их применение для управления инновационными проектами до сих пор носит спорадический характер. Во многом это определяется недостатком, а зачастую даже и отсутствием методических разработок, направленных на решение достаточно часто встречающихся, «стандартных» задач в области управления проектами, описываемых базовыми иерархическими моделями.

Достаточно полный обзор работ отечественных исследователей по методологии решения типичных задач проектного управления выполнен в статье [6]. В ней отмечается, что интенсификации работ в этой области послужили публикации в 2001 г. учебного пособия [7] и в 2004 г. монографии [8], в которых рассматривались экспертно-аналитические модели выбора альтернативных проектов, принимаемого в условиях неопределенности исходной информации. Расширению географии и областей применения экспертноаналитических методов способствовала разработка в 2000-2001 гг. специалистами Орловского государственного технического университета и Орловской региональной академии государственной службы экспертно-аналитической системы Expert Decide [9], поддерживающей алгоритмы МАИ и рассчитанной на работу с группой экспертов.

Из отечественных исследований последних лет следует отметить работы А.М. Покровского [10] по моделированию и управлению инновационными проектами в условиях неопределенности и риска, а также работы Б.А. Батина [11], в которых, наряду с методом анализа иерархий, в целях повышения надежности оценок рисков инвестиционных проектов использован метод аналитических сетей. Однако широкому применению метода аналитических сетей препятствовало отсутствие на отечественном рынке информационных технологий программного продукта, поддерживающего оба метода системного анализа - метод анализа иерархий и метод аналитических сетей. Такой программный продукт, под авторским названием Expert Solution 1.0, был создан на кафедре математических методов в экономике в Российском экономическом университете им. Г.В. Плеханова [12, 13].

Широко распространенным классом задач многокритериального выбора управленческого решения является задача сравнительной оценки альтернативных инновационных проектов. Понятно, что обоснованный выбор варианта инновационного проекта на ранней стадии его обоснования трудно сделать на основе каких-либо строгих математических моделей или анализа статистических данных, и в основу такого выбора должны быть положены компетентные мнения и оценки экспертов, хорошо знакомых со спецификой инновационных проектов. Однако использование прямых указаний экспертами приоритетных направлений инвестирования может привести к серьезным ошибкам, в результате которых средства будут использованы неэффективно. Необходим научно обоснованный принцип организации экспертного опроса и обработки его данных.

Широко распространенным методом выбора инновационного проекта на ранней стадии его обоснования является SWOT-анализ, предполагающий формулирование свойств проекта, дающих ему преимущества перед другими (Strengths), свойств, ослабляющих проект (Weakness), внешних вероятных факторов, дающих дополнительные возможности по достижению цели (Opportunities), а также внешних вероятных факторов, которые могут осложнить достижение цели (Threats).

Аналогом такого метода анализа в теории аналитических иерархий и аналитических сетей является метод BOCR (Benefits -Opportunities - Costs - Risks), в основе которого лежит совместное применение в анализе решений четырех аспектов - выгод (Benefits), издержек (Costs), возможности (Benefits) и риски (Risks). Каждый из этих аспектов вносит вклад в качество решения и должен рассматриваться отдельно с использованием набора (упорядоченных по приоритетам) критериев, которые могут применяться для анализа любых других решений.

Нами проводится аналогия между свойствами, усиливающими проект (Strengths), и его выгодами (Benefits), между свойствами, ослабляющими проект (Weakness), и его издержками (Costs), между внешними вероятными факторами, дающими дополнительные возможности по достижению цели (Opportunities), и возможностями (Benefits), а также между внешними вероятными факторами, которые могут осложнить достижение цели (Threats), и рисками (Risks).

В качестве примера приведем SWOT-анализ проектов транспортировки газа в Европу - табл. 1.

В терминах теории анализа иерархий этих четырем аспектам отвечают четыре иерархии, на верхнем уровне которых цели: сравнение выгод, издержек, возможностей и рисков, на среднем уровне - критерии оценки, перечисленные в таблице, на нижнем уровне -альтернативные направления инновационных проектов по транспортировке газа в Европу. Для определенности, сравниваются три проекта:

- проект 1 - Ямал-Европа-2 (вторая нитка действующего газопровода), проходящего по суше;

- проект 2 - Северный поток-3 (третья нитка действующего газопровода), имеющая сухопутный и морской участки);

- проект 3 - Южный поток, проектируемый к реализации к 2015 году и также имеющий сухопутный и морской участки.

Как правило, исследователи при сравнении инновационных проектов ограничиваются построением двух иерархических моделей - для выгод и издержек, с одинаковыми наборами альтернатив на нижнем уровне. Тем самым можно получить векторы приоритетов альтернатив по выгодам и издержкам. Обобщенный вектор приоритетов, учитывающий и выгоды, и издержки, получается делением приоритета выгод на приоритет издержек для каждой альтернативы. Наиболее предпочтительный вариант характеризуется максимальным значением этого отношения Выгоды/Издержки.

Однако очевидно, что при этом сравнение производится лишь по аспектам решения, ожидаемым с высокой вероятностью, тогда как в инновационных проектах важным является и оценка будущего, по аспектам, которые являются менее ясными и могут иметь место с некоторой вероятностью. В этой связи нами предлагается использовать еще один критерий - отношение Возможности/Риски.

Другой проблемой в теории анализа иерархий является жесткая подчиненность ее элементов: элементы верхних уровней доминируют над элементами нижних уровней. Однако в рассматриваемом случае нельзя пренебречь взаимодействием иерархических уровней (компонентов), поскольку не только важность критериев влияет на приоритеты альтернатив (как в иерархиях), но также важность альтернатив влияет на приоритеты критериев, и необходимо переходить к сетевым моделям. Главное преимущество сетей с обратными связями - возможность получения решений, которые позволяют предвидеть будущее, что крайне важно в случае инновационных проектов, к которым, без сомнения, относятся проекты по транспортировке газа в Европу.

С учетом этого, нами использовалась экспертно-аналитическая система Expert Solution. Особенностью этой системы является реализация в ней прямой и обратной иерархических моделей, которые различаются порядком следования критериев и альтернатив. В прямой модели вначале оцениваются приоритеты критериев, а затем -приоритеты альтернатив, в обратной эти два уровня меняются местами. Вторая - обратная модель - формируется автоматически, но и как в прямой иерархии, экспертам затем предстоит выполнить парные сравнения элементов модели. Затем, также в автоматическом режиме, формируется сетевая модель, которая учитывает взаимное влияние блока групп критериев и блока альтернатив. На этапе сетевой модели эксперты в опросе уже не участвуют, формиро-

Таблица 1. SWOT-анализ проектов транспортировки газа в Европу

Strengths - свойства проекта, дающие преимущества перед другими

• Гарантия поставки дополнительных объемов газа • Экономические выгоды, в частности, от дохода от транзита • Новые рабочие места • Политические выгоды • Капитальные затраты • Нарушение экологии • Политические издержки • Эксплуатационные затраты

Opportunities - внешние вероятные факторы, дающие дополнительные возможности по достижению цели

• Рост поставок • Развитие национальной транспортной сети • Поддержка со стороны Евросоюза в целом и, в частности, от правительств стран-участниц ЕС • Внедрение инноваций • Проблемная экологическая ситуация • Помехи экономической деятельности • Вероятность возникновения аварий и техногенных катастроф • Политические риски

Южный поток Северный поток-3

Ямал-Европа-2

Южный поток Ямал-Европа-2

Северный поток-3

Проект

Проект

Рис. 1. Результаты оценки приоритетов видов выгод (а), издержек (б), возможностей (в) и рисков (г) проектов по транспортировке

газа в Европу

а б

,60

,40

0) ,20

Q.

С 0,00

,80

✓ ,60'

✓

✓ Ч

✓ ^ \

_ / V

—^ ✓ NS

/ ,40'

\ ✓

X/

✓ Nv

N 4 / ИТЄТ ro о \

выгоды о.

“ “' ^

о.

издержки с 0,00

возможности

риски

Проект

Проект

Рис. 2. Результаты оценки приоритетов выгод и издержек (а) и приоритетов возможностей и рисков (б) проектов по транспортировке

газа в Европу

Проект Проект

Рис. 3. Ранжирование проектов по транспортировке газа в Европу по критерию «Выгоды/Издержки» (а) и критерию «Возможности/

Риски»

вание блочной суперматрицы и вычисление приоритетов производится средствами системы в автоматическом режиме.

Продемонстрируем применение критериев Выгоды/Издержки и Возможности/Риски на примере сравнения выгод, издержек, возможностей и рисков трех указанных выше проектов по транспортировке газа в Европу.

На рис. 1 приведено ранжирование этих проектов по величине приоритетов указанных аспектов (напомним, что для позитивных аспектов проектов - выгод, возможностей - предпочтительными являются большие приоритеты, для негативных - издержек, рисков - предпочтительными являются меньшие приоритеты). Все приведенные ниже результаты получены путем обработки данных опроса одного из экспертов крупной газодобывающей компании с помощью экспертно-аналитической системы Expert Solution; построение графиков и камеральные расчеты производились в программной среде пакета анализа данных общественных наук SPSS Base [14].

Видно, что по критериям выгод наибольший приоритет эксперт придал проекту «Ямал-Европа-2», наименьший - проекту «Южный поток». В то же время, по критериям возможностей на первом месте - проект «Южный поток», а на последнем - проект «Северный поток-3». Наибольшими издержками, по мнению эксперта, характеризуется проект «Южный поток», наименьшими - проект «Ямал-Европа-2», наибольшими рисками - также проект «Южный поток», а наименьшими - проект «Ямал-Европа-2».

Рис. 2 демонстрирует соотношение приоритетов выгод и издержек, с одной стороны, и возможностей и рисков, с другой (для удобства сравнения, проекты проранжированы на диаграммах в порядке уменьшения выгод и в порядке уменьшения возможностей), а на рис. 3 представлено ранжирование проектов по транспортировке газа в Европу по обоим критериям.

Как видно из рис. 3, и по критерию Выгоды/Издержки, и по критерию Возможности/Риски преимущество следует отдать проекту «Ямал-Европа-2» - для него оба критерия принимают наибольшие значения.

Таким образом, согласно принятым критериям, и в краткосрочном плане, и в долгосрочной перспективе эксперт отдает предпочтение менее амбициозному проекту «Ямал-Европа-2». Но понятно, что окончательный выбор направления инновационного проекта будет сделан из политических соображений. Им оказался «Южный поток».

В данной публикации рассмотрен лишь один тип экспертноаналитических моделей, типичный для ранней стадии обоснования направления проекта. Анализу других типов моделей будет посвящена отдельная публикация.

2. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.stroyka74.ru/ articles/mejdunarodnaya-sertifikatsiya-rukovoditeley-proektov-pmp-pmi/.

3. Литвин В.Г. Метод анализа иерархий на службе менеджеров российских предприятий // Экономика и коммерция. 2003. №1-2.

4. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

5. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Изд-во ЛКИ, 2008.

6. Хайрулин И.Г. Методологические аспекты сравнительной оценки инновационных проектов в условиях сильной неопределенности // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и модели. Матер. международ. н.-практ. конф. Орел: Изд-во ОРАГС, 2011.

7. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001.

8. Шуметов В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий: монография / Под общ. ред. проф. А.Ю. Егорова. М.: Изд-во «Палеотип», 2004.

9. Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. Орел: ОРАГС, 2001.

10. Покровский А.М. Методы оценки инвестиционных проектов на основе экспертно-аналитических технологий информационного обеспечения. Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2007.

11. Батин Б.А. Развитие методов оценки рисков инвестиционных проектов промышленного предприятия на основе экспертноаналитического моделирования. Автореф. дис. ... к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2009.

12. Покровский А.М. О сравнительной оценке инновационных проектов в условиях неопределенности исходной информации // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и модели. Матер. международ. н.-практ. конф. Орел: Изд-во ОРАГС, 2011.

13. Покровский А.М. Алгоритмы, функции и пользовательский интерфейс экспертно-аналитической системы Expert Solution / / Вестник РЭУ. 2011. №6(52).

14. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. М.: СПСС Русь, 1998.

Литература:

1. Керцнер Г. Стратегическое планирование для управления проектами с использованием модели зрелости. М.: ДМК, 2003.