CC BY
26
УДК 330
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ МЕТОДОВ ЭКОНОМИКИ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ИННОВАЦИОННОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 15-07-02935 А
Какатунова Т.В., д.э.н., профессор, профессор кафедры «Менеджмент и информационные технологии в экономике», филиал ФГБОУ
ВО «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, e-mail: [email protected] Гимаров В.В., к.э.н., доцент кафедры «Менеджмент и информационные технологии в экономике», филиал ФГБОУ ВО «Национальный
исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске, Морозов А.А., к.э.н., доцент, Смоленский филиал Финансового университета при Правительстве РФ
Определены роль и место виртуальных элементов в региональной инновационной инфраструктуре промышленности. Предложена когнитивная модель управления инновационными процессами в регионе, позволяющая определить рациональный вариант трансформации инновационной инфраструктуры промышленности в результате включения в ее состав виртуальных элементов на основе определения и анализа интегрального эффекта, который может быть получен в результате функционирования указанной инфраструктуры. Показано, что рассмотренная модель может быть реализована в виде программного продукта, разработанного с использованием средств Web-программирования.
Ключевые слова: региональная инновационная инфраструктура промышленности, когнитивная модель управления инновационными процессами в регионе, виртуальные элементы.
THE USE OF MATHEMATICAL AND INSTRUMENTAL METHODS OF ECONOMICS IN THE FORMATION OF INNOVATIVE INDUSTRIAL INFRASTRUCTURE
The reported study was funded by RFBR according to the research project № 15-07-02935 А
Kakatunova T., Doctor of Economics, Professor, Management and Information Technology in Economics chair, FSEIHE «National Research
University «MPEI», Smolensk branch, e-mail: [email protected] Gimarov V., Ph.D., assistant professor, Management and Information Technology in Economics chair, FSEI HE «National Research University
«MPEI», Smolensk branch,
Morozov A., Ph.D., assistant professor, Smolensk branch of the Finance University under the Government of the Russian Federation
The role and place of virtual elements in the regional innovation infrastructure of the industry. A cognitive model of innovative processes management in the region is proposed, which allows to determine the rational variant of transformation of the innovation industrial infrastructure as a result of inclusion of virtual elements in its structure based on the definition and analysis of the integral effect that can be obtained as a result of the functioning of this infrastructure. It is shown that the model considered can be implemented as a software product developed using Webprogramming tools.
Keywords: regional innovative industrial infrastructure, cognitive model of innovation processes management in the region, virtual elements.
Создание условий для перехода к «Индустрии 4.0», которая предполагает широкое использование информационно-коммуникационных технологий при реализации всех этапов производств, определяет необходимость активизации инновационных процессов в региональных промышленных комплексах. В связи с этим особую роль начинают играть региональные инновационные инфраструктуры, которые на основе тесной интеграции с национальной инновационной инфраструктурой должны способствовать поддержке всех этапов инновационных процессов, связанных, в первую очередь, с решением задач интеллектуализации производственных машин и оборудования промышленных предприятий [1,2,3]. Следует отметить, что обеспечение синергетического эффекта от указанных инноваций возможно в результате интеграции и синхронизации технических систем, задействованных в интегрированных логистических цепях разработки, производства и поставки инновационной продукции с использованием интеллектуальных технологий обработки и передачи информации. Учитывая необходимость обеспечения больших объемов инвестиций в создание «традиционных» элементов инновационной инфраструктуры (технополисов, технопарков, инкубаторов и др.), одним из путей повышения оперативности, гибкости инновационных программ развития промышленности является создание и использование виртуальных элементов, основанных на применении компьютерно-информационных систем, которые подробно рассмотрены в работах [4,5].
На рисунке 1 показан вариант размещения виртуальных элементов в составе региональной инновационной инфраструктуры промышленности. Создание региональной инновационной инфраструктуры промышленности, включающей виртуальные элементы, связано с формированием на основе использования информационно-коммуникационных технологий разветвленной телекоммуникационной сети, позволяющей осуществлять те или иные процессы при разработке и коммерциализации инноваций в виртуальном пространстве, обеспечивающей информационную
координацию организаций инновационной инфраструктуры. Указанный тип инновационной инфраструктуры основан на сочетании элементов, относящихся к постоянной и изменяемой составляющим. Постоянная часть инфраструктуры может быть представлена организациями, характеристики которых устойчивы под воздействием большинства внешних факторов. Изменяемая составляющая инфраструктуры, включающая виртуальные элементы, ориентирована на изменение структуры, отдельных характеристик элементов и механизмов взаимодействия организаций-участников инновационной деятельности в регионе под воздействием факторов внешней социально-экономической и инновационной среды, в том числе при необходимости учета специфических особенностей инновационных ресурсов региона.
К числу виртуальных элементов инновационной инфраструктуры, относящихся к различным ее подсистемам (производственно-технологической, информационной, консалтинговой, финансовой, кадровой, сбытовой) можно отнести следующие: виртуальный технопарк, консультационно-информационные центры, сертификационные центры, тематические порталы и базы данных, специализированные центры коллективного пользования, виртуальный инкубатор, обучающие э-центры, виртуальный конференц-центр и другие [5].
В качестве системообразующего элемента при формировании инновационной инфраструктуры промышленности можно рассматривать виртуальный технопарк. Функции, реализуемые данной структурой, связаны с выполнением этапов по разработке и коммерциализации инноваций на основе применения информационно-коммуникационных технологий без его физического расположения на определенной территории. Особенностью виртуального технопарка является его способность интегрировать разрозненные инновационные ресурсы региона и осуществлять координацию промышленных предприятий и различных организаций, формирующих региональную инновационную среду [6]. При этом к важнейшим
задачам технопарка виртуального типа целесообразно отнести разработку решений, связанных с управлением инвестиционными, интеллектуальными и иными ресурсами, необходимыми для реализации перспективных инновационных проектов, направленных на модернизацию промышленности, а также решений в области организации трансфера технологий и разработок. Кроме того, сотрудники технопарка при изменении факторов внешней и внутренней среды региона могут инициировать мероприятия, направленные на развитие и трансформацию организаций основных подсистем инновационной инфраструктуры промышленности.
Из рисунка 1 видно, что существенную роль в рамках поддержки инновационной деятельности в регионе играют компоненты цифровой экономики, которые позволяют повысить эффективность процессов разработки и внедрения инноваций за счет расширения возможностей прямых коммуникации различных участников ин-
новационных процессов, а также роста качества и разнообразия доступной информации, необходимой для реализации этапов инновационных проектов. Особое значение с точки зрения осуществления активной виртуализации инновационной инфраструктуры промышленности, а также ее дальнейшей трансформации имеет развитие такого компонента цифровой экономики, как «коммуникативное ядро», формирующего ее технологический базис и представленного развивающимися облачными технологиями, «большими данными», технологиями в области обеспечения кибербезопасности, электронными платежными сервисами.
В тоже время из-за многообразия вариантов трансформации инновационных инфраструктур промышленности на основе использования новых и модернизации имеющихся виртуальных элементов задача выбора набора данных элементов, а также мониторинга эффективности их функционирования может быть решена только
Рисунок 1 - Роль и место виртуальных элементов в региональной инновационной инфраструктуре промышленности
с использованием современных математических методов и реализующих их программных средств [7,8,9].
В общем виде задача выбора множества виртуальных элементов и определение их места в составе региональной инновационной инфраструктуры промышленности может быть представлена следующим образом. Пусть имеется набор виртуальных элементов Q¡, где ] - от 1 до И, которые потенциально могут быть созданы с учетом имеющихся в распоряжении участников инновационных процессов ресурсов С.
В качестве вариантов (видов) ресурсов С\ которые могут быть использованы при реализации инновационных процессов в регионе, могут рассматриваться финансовые, производственно-технологические, информационные, кадровые, экспертно-консалтинговые и другие ресурсы.
При формировании набора виртуальных элементов Q. региональной инновационной инфраструктуры промышленности учитываются результаты анализа инновационных ресурсов, которыми располагают участники инновационных процессов в регионе: {С.} ^
Учитывая ограниченность инновационных ресурсов, которыми располагают различные участники инновационных процессов в регионе, может быть задано допустимое значение количественных характеристик для каждого элемента С, необходимое для создания того или иного виртуального элемента инновационной инфраструктуры:
{ф^ь
где Сдйгт - допустимое значение количественных характеристик для соответствующего инновационного ресурса С..
Далее предложенный набор виртуальных элементов Q. целесообразно проанализировать с точки зрения его влияния на инфраструктуру поддержки инновационной деятельности в целом, а также на инновационные процессы в регионе и его социально-экономическое развитие. При этом выбор рационального набора виртуальных элементов Q. целесообразно осуществлять с учетом интегрального эффекта Э.унт, который может быть получен в результате функционирования региональной инновационной инфраструктуры при включении в ее состав предложенных виртуальных элементов: Q. ^ Э. .
¡унт
Указанный интегральный эффект представляет собой совокупность эффектов, характеризующих инновационное и социально-экономическое развитие региона. В результате необходимо подобрать такой набор виртуальных элементов Q. для включения в региональную инновационную инфраструктуру промышленности, который обеспечит наибольшее значение интегрального эффекта:
тх э. ,
¡инт7
где ] - число виртуальных элементов от 1 до N.
Учитывая сложный характер влияния показателей, характеризующих социально-экономическое и инновационное развитие региона, а также развитие региональной инновационной инфраструктуры, что находит отражение в интегральном эффекте Э.унт, для решения данной задачи целесообразно использовать аппарат когнитивного моделирования.
В общем случае когнитивные карты представляют собой разновидность математических моделей, применяемых для описания сложной системы в виде множества концептов, отображающих ее системные факторы (переменные), и выявления причинно-следственных отношений (отношений влияния) между ними с учетом воздействия на эти факторы или изменения характера отношений [5].
На рисунке 2 приведена когнитивная модель управления инновационными процессами в регионе, которая может быть использована как инструмент формирования рациональной виртуальной инновационной инфраструктуры промышленности в регионе.
Указанная когнитивная модель представляет собой совокупность трех взаимосвязанных когнитивных карт: карты социально-экономического развития региона; карты региональной инновационной деятельности; карты развития инновационной инфраструктуры (на рисунке 2 концепты а, в, с1 соответственно).
На рисунке для удобства восприятия показан только характер связей; пунктирными стрелками приведены связи, характер которых изменяется во времени, а также связи, величина и характер которых зависит от значений выходного концепта.
На рисунке 2 были использованы следующие обозначения:
Карта социально-экономического развития региона: а1 - величина промышленного производства региона; а2 - объем валового регионального продукта; а3 - объем дохода бюджета; а4 - уровень
занятости; a5 - величина доходов населения; a6 - величина затрат на образование; a7 - уровень конкурентоспособности регионального продукта; a8 - характеристики состояния окружающей природной среды; a9 - уровень инновационной активности промышленных предприятий; a¡0 - количество инвестиционных вложений; an -рентабельность продукции/услуг; a - уровень налогов.
Карта инновационной деятельности на уровне регионов: bt
- количество разработанных инноваций; b2 - объем выпуска наукоемкой продукции промышленными предприятиями; b3 - количество разработанных инноваций, реализованных за пределами региона; b4 - объем инвестиционных вложений в инновационную сферу; b5
- доля инновационной продукции в общем объеме производства; b6
- инновационный потенциал региона; b7 - степень реализации инновационного потенциала региона; b8 - эффективность инновационных организаций; b9 - объем инновационных разработок и технологий из других регионах, коммерциализированных на собственных промышленных предприятиях; b¡0 - спрос на инновации в других регионах; b¡¡ - уровень конкурентоспособности региональных инноваций; b - уровень занятости на инновационно-активных промышленных предприятиях; b¡3 - уровень подготовки кадров, обладающих компетенциями в инновационной сфере; b - затраты на подготовку кадров, обладающих компетенциями в инновационной сфере; b¡5 - меры бюджетного стимулирования инноваций; b - уровень региональных налогов на инновационную деятельность; b - доля инновационно-активных промышленных предприятий; b¡s - импорт инновационной продукции; b¡f¡ - занятость на предприятиях, которые осуществляют НИОКР и НИР [10].
Карта развития инновационной инфраструктуры: c¡ - величина инвестиций в региональную инновационную инфраструктуру; c2 -доступность услуг, оказываемых организациями региональной инновационной инфраструктуры; c3 - количество создаваемых элементов инновационной инфраструктуры в год; c4 - доля малых инновационных предприятий в общем числе промышленных предприятий региона; c5 - потенциал региональной инновационной инфраструктуры; c6 - рентабельность инновационных предприятий инновационной инфраструктуры; c7 - число идей, доведенных до реализованных инновационных проектов при поддержке организаций инновационной инфраструктуры; c8 - затраты на подготовку персонала для организаций инновационной инфраструктуры; c9
- доля инновационной продукции, выпускаемой организациями инновационной инфраструктуры, в общем числе инновационной продукции региона; c¡0 - скорость передачи инноваций в рамках региона; c¡¡ - степень использования собственных инновационных ресурсов инфраструктуры региона при управлении инновационной деятельностью; c¡2 - степень использования внешней инновационной инфраструктуры; c¡3 - степень охвата этапов инновационного проекта инновационной инфраструктурой; c¡4 - степень развития механизмов кооперации организаций инновационной инфраструктуры при сопровождении и реализации инновационных проектов; c¡5 - доля виртуальных элементов в общем числе организаций региональной инновационной инфраструктуры.
На рисунке 2 также используются следующие концепты:
- Элементы региональной инновационной инфраструктуры промышленности: Q¡ - виртуальный технопарк, Q2 - консультационно-информационные центры, Q3 - тематические порталы и базы данных, Qt - специализированные центры коллективного пользования, Q5
- обучающие э-центры, Q6 - виртуальный конференц-центр.
- Э]нт - интегральный эффект, который может быть получен в результате функционирования региональной инновационной инфраструктуры при включении в ее состав предложенных виртуальных элементов.
Интегральный эффект может быть рассчитан на основе анализа изменения значений целевых концептов, в качестве которых целесообразно рассматривать следующие: a2 - объем валового регионального продукта; a3 - объем дохода бюджета; a4 - уровень занятости; b2 - объем выпуска наукоемкой продукции промышленными предприятиями; c6 - рентабельность инновационных предприятий инновационной инфраструктуры.
Необходимо учитывать, что воздействие виртуальных элементов на концепты карты развития инновационной инфраструктуры может быть двух типов - это воздействие на значение концепта и воздействие на силу связи между концептами.
Рассмотренная выше модель реализована в виде инструментального средства, разработанного с использованием средств Web-программирования на языках HTML, PHP, JavaScript, а также
Рисунок 2 - Когнитивная модель управления инновационными процессами в регионе
ActionScript 3.0, позволяющего создавать различные интерактивные Web-приложения [10,11].
При этом предлагаемая информационно-аналитическая система может представлять собой GOT-приложение, которое состоит из нескольких блоков, реализованных в виде динамических Web -страниц:
1. Блок определения стратегий регионального управления инновационной деятельностью, связанный с выбором инновационной стратегии региона и стратегии развития региональной инновационной инфраструктуры.
2. Блок моделирования, реализующий проверку согласованности
стратегий социально-экономического развития региона, инновационной стратегии региона и стратегии развития региональной инновационной инфраструктуры, что позволит повысить эффективность оценки стратегических инновационных программ, решений, связанных с подбором виртуальных элементов инновационной инфраструктуры промышленности, а также инновационных процессов в регионе в целом.
3. Блок оценки эффективности инвестиционных решений в области развития инновационной инфраструктуры, в том числе связанных с включением в ее состав виртуальных элементов, результаты которого могут быть использованы для формирования
рационального набора элементов виртуальной инновационной инфраструктуры и определения эффективных для промышленных предприятий региона инноваций.
4. Блок мониторинга реализуемых мероприятий, направленных на развитие виртуальной инновационной инфраструктуры региона.
Указанная информационная система может использоваться профильными департаментами администраций Субъектов РФ при разработке инновационных программ развития промышленности, а также при поддержке принятия решений по распределению ресурсов на создание новых элементов инновационной инфраструктуры.
Литература:
1. Мешалкин В.П., Какатунова Т.В. Информационные системы управления инновациями в региональных промышленных ком-плексах//Журнал правовых и экономических исследований. 2011. № 4. С. 191-193.
2. Дли М.И., Гимаров В.В., Иванова И.В. Иерархические мультиагентные модели для управления телекоммуникационным предприятием//Журнал правовых и экономических исследований. 2012. № 4. С. 86-89.
3. Гимаров В.В., Глушко С.И., Дли М.И. Конфигурирование информационных и транспортных сетей в условиях неопределен-ности//Прикладная информатика. 2012. № 6 (42). С. 81-85.
4. Заенчковский А.Э., Какатунова Т.В. Основы стратегического развития инновационной инфраструктуры промышленных комплексов в регионе//Инновационный Вестник Регион. 2012. №
4. С. 46-50.
5. Дли М.И., Какатунова Т.В. Функциональные когнитивные карты для моделирования региональных инновационных процессов// Инновационная деятельность. 2011. № 3. С. 75-83.
6. Палюх Б.В., Дли М.И., Какатунова Т.В., Багузова О.В. Интеллектуальная система поддержки принятия решений по управлению сложными объектами с использованием динамических нечетких когнитивных карт//Программные продукты и системы. 2013. № 4. С. 29.
7. Мешалкин В.П., Белозерский А.Ю., Дли М.И. Методика построения комплексной математической модели управления рисками предприятия металлургической промышленности//Прикладная информатика. 2011. № 3 (33). С. 100-120.
8. Гимаров В.А., Дли М.И., Битюцкий С.Я. Нейро-нечеткий метод классификации объектов с разнотипными признаками// Системы управления и информационные технологии. 2004. Т. 16. № 4. С. 13-18.
9. Бояринов Ю.Г., Стоянова О.В., Дли М.И. Применение нейро-нечеткого метода группового учета аргументов для построения моделей социально-экономических систем//Программные продукты и системы. 2006. № 3. С. 7.
10. Дли М.И., Какатунова Т.В. Применение аппарата когнитивного моделирования для анализа сложных систем//Транспортное дело России. 2013. № 4. С. 193-195.
11. Дли М.И., Какатунова Т.В., Скуратова Н.А. Интеллектуальная система управления сложными объектами с использованием нечетких когнитивных карт//Научное обозрение. 2013. № 9. С. 491-495.
