CC BY
14
ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ ТЕОРИИ ПОЛЕЗНОСТИ ПРИ ПРОГНОЗИРОВАНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ В СОЦИАЛЬНОЙ И ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СФЕРАХ
В.Н. НАТАРОВ, кандидат экономических наук, руководитель Управления федерального казначейства
МФ РФ по Тульской области Е.Б. ПОТАПОВА,
начальник отдела Управления федерального казначейства
МФ РФ по Тульской области
Устойчивый экономический рост и повышение благосостояния всех слоев населения невозможны без широкого использования новейших достижений науки и образования, современных технологий на основе активизации инновационной деятельности, которая должна опираться на прочный фундамент знаний. Поэтому на современном этапе развития российского общества образование превращается в одну из важнейших сфер человеческой деятельности, которая теснейшим образом связана с другими областями общественной жизни. Перспективы экономического и духовного развития России в значительной степени определяются возможностями системы образования удовлетворять потребности личности и общества в высококачественных образовательных услугах, а прогресс в сфере науки и образования невозможен без постоянного повышения научно-образовательного потенциала, как федерального центра, так и регионов Российской Федерации.
Переход страны на инновационный путь развития предусматривает использование научных достижений не только в реальном секторе экономики, но и в других сферах, таких как, например, образование и социальная сфера. В этих областях деятельности также выполняется значительное количество инновационных программ, многие из которых финансируются из федерального и региональных бюджетов. Подобная инно-
вационная деятельность в значительной степени способствует повышению научно-образователь-ного потенциала, однако это возможно только при обеспечении высокой эффективности реализации результатов инновационной деятельности в социальной и образовательной сферах.
Однако, поскольку в современных условиях объем финансирования инновационных проектов из федерального и регионального бюджетов продолжает оставаться относительно невысоким, особенно важным становится обеспечение высокой эффективности результатов инновационного процесса. Однако вопросы оценки этих результатов и контроля расходования бюджетных средств в данной области в настоящее время рассмотрены недостаточно, и в ряде случаев даже не определены структуры, осуществляющие эти функции. В то же время ответственность за целевое и эффективное расходование бюджетных средств возложена в настоящее время на органы казначейства, поэтому вполне очевидно, что эти структуры могут оказать заметное влияние на инновационный процесс, основанный на бюджетном финансировании.
Переход на казначейскую систему управления государственными финансовыми средствами способствовал сбалансированности и прозрачности бюджета. Это создало условия для дальнейшего развития хозяйственных комплексов регионов и повышения их научно-технического
и научно-образовательного потенциалов, так как появилась возможность более эффективно управлять финансовыми средствами государства, концентрировать и контролировать их движение.
Задача повышения эффективности казначейского контроля представляет собой, по сути дела, задачу повышения качества казначейского контроля. Принципы создания систем управления качеством, успешно действующие в производственной сфере, могут быть перенесены и в непроизводственную сферу, например в сферу деятельности органов государственного управления, и в частности органов федерального казначейства. В этом случае качество проведения того или иного процесса со средствами федерального бюджета определяет, в конечном итоге, качество его исполнения по доходам и расходам. Однако задача создания систем управления качеством применительно к процессу казначейского контроля до сих пор не рассматривалась, хотя актуальность ее на современном этапе развития рыночной экономики России не вызывает сомнений. Система управления качеством, в свою очередь, состоит из ряда механизмов. Одним из таких механизмов является организационно-экономический механизм казначейского контроля. В результате возникает практическая необходимость проведения исследований в направлении совершенствования организационно-экономического механизма казначейского контроля и расширения его возможностей для контроля финансовых потоков федерального и регионального уровней в сфере социальных и образовательных инноваций с обеспечением необходимой эффективности контроля в условиях ограниченных ресурсов контролирующей системы казначейства.
Осуществлению инноваций в социальной и образовательной сферах предшествуют обычно научные исследования, выполняемые в соответствии с федеральными или региональными инновационными программами и финансируемые из бюджетов разного уровня. Подобные исследования также требуют определенного финансирования. Таким образом, финансирование социальных и образовательных инноваций осуществляется как на этапе их подготовки, так и на этапе их реализации. Естественно, что в этих условиях весьма полезным было бы прогнозирование результатов инновационного проекта уже на ранних стадиях его разработки, например на этапе научных исследований. Вместе с тем организация подобных исследований также предусматривает ряд стадий или этапов. К ним можно отнести такие этапы, как формирование тематики инновационных программ, сбор заявок на иннова-
ционные проекты в рамках программ, экспертиза заявок и выбор реализуемых проектов, выполнение научно-технических разработок по инновационным программам, экспертиза промежуточных и окончательных результатов научно-технических разработок по инновационным программам, реализация инновационных программ на основе выполненных научно-технических разработок. На каждом этапе существует ряд лиц, принимающих решения по дальнейшему выполнению программы. Каждое такое решение может быть как правильным (адекватным создавшейся ситуации), так и ошибочным. При этом для каждого подобного решения можно определить вероятность того, что оно будет правильным, и вероятность того, что решение будет ошибочным. Кроме этих вероятностей, каждому решению соответствует некоторый материальный выигрыш или проигрыш.
На первом этапе анализа можно использовать теоретико-игровой подход к моделированию ситуаций, возникающих в процессе инновационной деятельности, финансируемой из средств федерального и региональных бюджетов. При этом лиц, участвующих в этой деятельности можно рассматривать, как участников игры, получающих при ее реализации выигрыши или проигрыши. С другой стороны, эти лица являются активными участниками осуществляемых в процессе подобной деятельности операций, и в соответствии с терминологией [1,2] их можно назвать акторами. Подобная игра является множественной, так как количество игроков-акторов, естественно, более двух.
Множество игроков-акторов, участвующих в процессе формирования и исполнения инновационных программ с бюджетным финансированием, содержит целый ряд подмножеств, к которым относятся как лица, принимающие решения, так и эксперты, и непосредственные исполнители. Эти подмножества могут относиться к различным уровням инновационного процесса: федеральному, региональному или уровню конкретных организаций или предприятий. Каждый из игроков-акторов выбирает свою собственную стратегию, от которой зависит его выигрыш или проигрыш. При решении задачи прогнозирования можно получить некоторое множество результатов с вероятностью каждого из них. Эти исходы могут быть получены для каждого из этапов инновационного процесса. В результате возникает задача принятия решения в условиях риска и неопределенности.
На этапе выбора решения из некоторого множества со своей вероятностью и результатом
в настоящее время применяется теория полезности [2,3,4], учитывающая личностные особенности лиц, принимающих решения. Основная идея этой теории состоит [2] в получении количественных оценок полезности возможных исходов, которые являются следствием процессов принятия решений. В дальнейшем на основании этих оценок можно выбрать наилучший исход и соответствующую стратегию. Для получения оценок полезности необходимо иметь информацию о предпочтениях лица, ответственного за принимаемое решение. Для этого используется процесс, состоящий из пяти этапов-стадий [4].
На первой стадии осуществляется предварительный анализ поставленной задачи. При этом формулируется задача, и определяются возможные варианты действий, которые можно предпринять в процессе ее решения. Рассматриваемую задачу можно считать уже сформулированной и состоящей в прогнозировании результатов инновационной деятельности на ранних стадиях научных разработок.
На второй стадии осуществляется необходимый для детализации задачи структурный анализ. Задача при этом структурируется на качественном уровне. Для рассматриваемой задачи на данной стадии рассматриваются этапы инновационного процесса и определяются исходные данные и принимаемые решения на каждом из его этапов. Процесс принятия решений при этом упорядочивается в виде некоторой последовательности шагов. На данном этапе возможно построение графа-дерева решений, также представляющего собой в нашем случае модель инновационного процесса. Граф-дерево решений имеет два типа вершин: вершины-решения и вершины-случаи [2]. Вершины-решения соответствуют этапам инновационного процесса, когда выбор решения полностью зависит от лица, принимающего это решение, например при выборе выполняемых программ по результатам экспертизы. Вершины-случаи соответствуют этапам инновационного процесса, когда это лицо не может по каким-либо причинам контролировать выбор полностью. На этих этапах возможны случайные события, которые можно предвидеть лишь с некоторой вероятностью [2]. К таким этапам можно отнести, например, этап проведения экспертизы, когда ее результаты не всегда могут быть предсказаны заранее.
На третьей стадии проводится так называемый «анализ неопределенности» [2]. На этой стадии для лиц, принимающих решения, устанавливаются значения вероятности для тех ветвей на дереве решений, которые начинаются в
вершинах-случаях. При этом, естественно, полученные значения вероятностей подлежат проверке на наличие внутренней согласованности [2]. Вычисление значений подобных вероятностей представляет собой достаточно сложную задачу, поэтому для их получения привлекается вся имеющаяся и доступная информация: статистические данные, результаты моделирования, экспертная информация и т. д.
На следующей, четвертой, стадии производится анализ полезности. На данном этапе формируются (вычисляются) количественные оценки полезности результата последовательной реализации стратегий, соответствующих выбранному пути на графе-дереве решений [2]. Все возникающие при этом возможные исходы игры, представляющие собой последствия выбранных локальных стратегий (относящихся только к данному этапу игры) и принимаемых решений, оцениваются с помощью функции полезности фон Неймана-Моргенштерна [3], которая каждому исходу игры ставит в соответствие его полезность. Для того чтобы построить эти функции, необходима информация о предпочтениях лиц, принимающих решения, и экспертов.
На пятой стадии осуществляется поиск оптимального пути на графе-дереве. При этом из последовательности локальных стратегий формируется оптимальная глобальная стратегия, представляющая собой оптимальный путь на графе-дереве решений, для которого суммарная ожидаемая полезность будет максимальной.
При вычислении суммарной ожидаемой полезности необходимо осуществить построение функций полезности для всех участвующих в инновационном процессе лиц, принимающих решения. На современном этапе развития теории полезности эта задача решается на основе экспертных оценок. При этом подбирается соответствующая группа экспертов, которая определяет вид функции полезности, отражающей представления лиц, принимающих решения, об ожидаемой полезности возможных исходов игры. Здесь особенно важно правильно определить тип функции: является ли она монотонной, убывающей или возрастающей, отражая тем самым склонность, несклонность или безразличие к риску, и т. п. Определенная таким образом функция подлежит проверке на адекватность, при этом на основе сравнения ожидаемых решений с принятыми делается вывод о соответствии функций полезности истинным предпочтениям лиц, принимающих решения.
Однако в реальной задаче прогнозирования результатов инновационного процесса следует
учитывать не только скалярную, одномерную функцию полезности, но попытаться сформировать более сложную, векторную функцию. Эта функция будет учитывать не только склонность участников инновационного процесса к риску, но и, например, их склонность следить за соблюдением интересов общества, или, наоборот, склонность соблюдать только собственные интересы. В результате при прогнозировании результатов инновационной деятельности в таких областях, где нет непосредственного экономического эффекта от внедрения инноваций, к которым, как уже отмечалось ранее, относятся социальные и образовательные инновации, формируется своеобразное «досье» на лиц, принимающих решения, в виде их функций полезности.
На основе применения методов теории полезности при прогнозировании результатов инновационной деятельности в социальной и образовательной сферах можно разработать новый механизм контроля эффективного и целевого использования бюджетных средств. При этом уже на этапе предварительных научных исследований можно сделать вывод о дальнейшей судьбе дан-
ного инновационного проекта: будет ли этот проект внедрен и обеспечит повышение благосостояния народа России, или бюджетные ресурсы будут затрачены впустую. Для решения подобных задач в настоящее время осуществляется разработка информационной системы, основанной на данной методике.
ЛИТЕРАТУРА
1. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем / Пер.с англ. М.: Радио и связь, 1991. - 224 с.
2. Андрейчиков A.B., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике - М.: Финансы и статистика, 2000,- 368 с.
3. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Под ред. Б.А. Лагоша. - М.: Финансы и статистика, 1999. - 176 с.
4. Кипи Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения / Пер. с англ. / Под ред. И. Р. Шахова. — М.: Радио и связь, 1981.-560 с.
