CC BY
211
УДК 338.43 Д.В. Паршуков
МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА ПРЕДПРИЯТИЯ
В статье рассматриваются вопросы о привлечении новых технологий в хозяйственный оборот инновационным менеджментом. В частности, автор рекомендует применять в этих целях аналитическую оценку инновационного потенциала предприятия с учетом его типа.
Ключевые слова: инновационный потенциал, функции принадлежности, иерархия, агрегирование.
D.V. Parshukov TECHNIQUE FOR ESTIMATION OF THE ENTERPISE INNOVATIVE POTENTIAL
The issues on new technology application in the innovative management economic circulation are considered in the article. In particular, the author recommends to apply for these purposes the analytical estimation of the enterprise innovative potential taking into account its type.
Key words: innovative potential, membership functions, hierarchy, aggregation.
Введение. В современных производственно-экономических условиях на смену традиционным отраслям, в которых практически уже себя исчерпали экстенсивные и интенсивные факторы, приходят совсем иные отрасли, основанные, в первую очередь, на использовании новейших технологий. В настоящее время место страны в мире во многом определяется объемом реализации ее инновационной продукции. В связи с этим все более важную роль приобретает инновационный потенциал, который является катализатором, ускоряющим инновационное развитие экономической системы, и в то же время мерой, определяющей готовность экономической системы к инновационной деятельности и переходу на новый уровень развития.
Цель исследований. Анализ понятия, структуры инновационного потенциала предприятий, а также определение методики его оценки.
Материалами исследований послужили работы отечественных и зарубежных ученых, работавших в данном направлении. Методологическую базу составили методы системного анализа и теории нечетких множеств.
1. Понятие инновационного потенциала и его структура
Обобщенно под потенциалом принято понимать способность хозяйствующего субъекта наиболее эффективно реализовывать ту или иную функциональную задачу при максимальном использовании имеющихся экономических ресурсов. Рассмотрение инновационного потенциала с позиций системного подхода, а не просто как набора ресурсов, позволяет глубже понять это сложное явление и выявить главную его особенность, которая проявляется в совокупном эффекте, обусловленном внутренними взаимодействиями элементов системы [2].
Анализ литературных источников и работ ученых позволяет нам трактовать понятие инновационного потенциала как категорию, характеризующую современное состояние экономической системы и заложенные в ней возможности для осуществления различных внутренних и внешних инвестиционных
проектов, способствующих ее эффективному функционированию и дальнейшему инновационному развитию.
Понятие инновационного потенциала применительно к сельскохозяйственной отрасли имеет конкретную направленность на обеспечение населения продовольствием, увеличение уровня жизни сельского населения и повышение эффективности агропромышленного производства. По нашему мнению, основная проблема инновационного развития сельскохозяйственного комплекса заключается в отсутствии организационных структур, обеспечивающих интеграцию научной, образовательной и производственной сфер деятельности как на федеральном, так и на региональном уровне, а также в слабой оснащенности организаций различными видами ресурсов, необходимых для реализации задач инновационной деятельности. Развитие инновационного потенциала экономической системы может осуществляться только через развитие всех ее подразделений, а также всех элементов производственно-хозяйственной системы. Поэтому для оценки инновационного потенциала необходим тщательный анализ или диагностика ее внутренней среды.
Низкий уровень инновационного развития и практически отсутствие инновационной деятельности в организациях сельскохозяйственного комплекса позволяет нам трактовать понятие инновационного потенциала применительно к отрасли сельского хозяйства на ее современном этапе развития как обеспечение экономической системы средствами и возможностями для активизации инновационной деятельности, направленной на решение проблем сельскохозяйственного комплекса посредством внедрения новаций аграрной науки в производственно-хозяйственный оборот.
Анализ литературных источников и работ [1] позволяет представлять структуру инновационного потенциала в виде совокупности его различных составляющих: инвестиционной, материально-технической и кадровой с определенными для них покзателями оценки. Структура инновационного потенциала (1Р) в в сельском хозяйстве представлена на рис. 1.
ІР
т 1 ОС. Фо Мот. ч ^*от Эо
Рис.1. Структура инновационного потенциала G Для показателей составляющих применяются следующие формулы расчетов (табл. 1).
Таблица 1
Показатели составляющих инновационного потенциала и формулы их расчета
Состав- ляющие инноваци- онного потенциа- ла Показатели для оценки составляющих
Инвести- ционная (I) Коэффициент текущей ликвидности Коэффициент абсолютной ликвидности Коэффициент покрытия запасов Рентабель- ность Коэффициент автономии Коэффициент обеспеченности собственными средствами Коэффициент финансового риска
к - 0бА. “ КДО где ОбА -оборотные активы; КДО -краткосроч ные долговые обязательс тва к - 0бА. “ кдо' где ОбА -оборотные активы; КДО -краткосрочные долговые обязательства _НИП , " 33 где НИП -нормальные источники запасов; ЗЗ -общая величина запасов я - Пдя ' общз ту реал где Пдн - прибыль до налогообложения; Вреал - выручка от реализации К - — фн СА ' где СК -собственный капитал; КО -совокупные активы к -ско " ОбА К - — ■ фр СК где ЗК -заемный капитал; СК -собственный капитал
Материальнотехническая (МТ) Показатель Материало- отдача Энергообеспе- ченность Землеотдача Фондоот- дача Техноосна- щенность
Формула расчета вп Мп = " М3 э -э-° пл , -ВпхКП , ошб ш где КП - коэффициент пересчета1 ^ вп. Ф = °М 0о где Фо -среднегодо вая стоимость основных средств Т = — , ПЛ где С - стоимость технических средств
Кадровая составляющая (К) Название Коэффициент образованно- сти Трудообес- печенность Уровень заработной платы
Формула расчета К =^. обр гр где Чв.о. -численность персонала с высшим и среднетехническим образованием; Т - списочная численность работников т Т°б~~пл' где Т -списочная численность работников; ПЛ -площадь сельскохозяйственных угодий У =^~ , зп ^ от. где Зпр -средняя заработная плата на предприятии; Зот. - средняя заработная плата в отрасли
Примечание. Приемлемы следующие коэффициенты пересчета продукции в условное зерно: зерно - 1,0; картофель - 0,2; овощи - 0,1; прирост живой массы: крупного рогатого скота и лошадей - 11,4; свиней -7,8; овец - 11,9; птицы - 4,6; молоко - 1,5; яйца - 0,23 за 1000 штук; шерсть - 59,6.
2. Методика оценки инновационного потенциала
Задачи оценки инновационного потенциала организации могут быть поставлены в двух плоскостях:
1) частная оценка готовности организации к реализации одного нового проекта;
2) комплексная оценка текущего состояния организации относительно уже реализуемых проектов.
На наш взгляд, методика оценки инновационного потенциала должна удовлетворять следующим требованиям:
а) наличие сблансированной системы показателей для оценки инновационного потенциала;
б) универсальная методология, позволяющая применять методика для различных экономических систем;
в) информативность методики;
г) возможность построения стратегии действий.
В общем и целом будем считать, что оценка инновационного потенциала должна производиться на основе определенной системы показателей с использованием набора методов и инструментов для их обработки, анализа и получения качественных выводов.
Авторская модель для оценки инновационного потенциала имеет вид:
где S ={!, МТ, К}; ^ - показатель инновационного потенциала; S - составляющие инновационного потенциала. Для инновационного потенциала в сельском хозяйстве: I - инвестиционная составляющая; МТ -материально-техническая составляющая; К - кадровая составляющая; П - первоначальные признаки для оценки ^ в пределах каждой составляющей (табл. 1). L - терм-множество возможных качественных оценок состояния уровня любого из факторов или показателей, входящих в модель инновационного потенциала:
I = {очень низкий (ОН), низкий уровень (Н), средний уровень (С), высокий уровень (В), очень высокий (ОВ)}.
G - символ структуры инновационного потенциала.
Оценка инновационного потенциала будет производиться посредством матричного агрегирования. Агрегирование - это укрупнение экономических показателей посредством их объединения в группу. Составляющие инновационного потенциала есть агрегированные показатели относительно своих признаков, а сам инновационный потенциал есть агрегированный показатель относительно своих составляющих [1].
На первом этапе расчетное значение показателей составляющих инновационного потенциала классифицируется в соответсвии терм-множеством вида Ь Введем индикатор R={r1, Г2, Г3, Г4, Г5} - степень принадлежности, значения которого г1, г2, г3, г4, г5 будут равные либо 0, либо 1, причем сумма этих значений всегда должна быть равна единице. Другими словами, из набора значений п, Г2, Г3, Г4, Г5 только одно будет принимать значение, равное единице, а остальные нулю. Так, «0» означает, что расчетное значение расматриваемого элемента не принадлежит к определенному терму множества Ц а «1», что принадлежит. Так как для каждой термы из набора L в рамках каждого показателя определен свой интервал, то, например, расчетное значение показателя охарактеризованного, как высокий, будет описываться значениями R (0 0 0 1 0). Из данного следует, что каждое расчетное значение элемента второго уровня иерархии можно записать через R, причем будет выполнено одно из условий:
- очень низкое значение элемента соответствует значению индикатора R1 (1 0 0 0 0);
- низкое значение элемента соответствует значению индикатора R2 (0 1 0 0 0);
- среднее значение элемента соответствует значению индикатора Rз (0 0 1 0 0);
- высокое значение элемента соответствует значению индикатора R4(0 0 0 1 0);
- очень высокое значение элемента соответствует значению индикатора R5 (0 0 0 0 1).
Так как каждая составляющей есть не что иное, как набор признаков, то уровень самой составляющей можно будет представить в виде матрицы, которую будем называть матрицей классификации. Строки данной матрицы будут состоять из наборов R, соответствующих значению каждого признаку составляющей.
(1)
Концепция оценки инновационного потенциала
Этап 1. Оценка показателей нижнего уровня иерархии
Этап 2. Оценка составляющих инновационного потенциала
Далее необходимо получить численное значение составляющей, которое можно было бы описать термами набора Ь То есть определить шкалу для значений составляющих с итервалами вида Ь Шкала для определения значений составляющих должна быть универсальна относительного и инновационного потенциала, так как должно соблюдаться единство оценки и распознавания результатов. Для удовлетворения данного условия предлагается воспользоваться в качестве шкалы стандартным нечетким пятиуровневым 01-классиф
икатором с функциями принадлежности вида (2), предложенным в своих работах А.О. Недосекиным [3].
' 1,0 <х <0,15
¡и1 (х) = \ 10(0,25 - х), 0,15 < х < 0,25. 0, 0,25 <х< 1 0, 0 < х <0,15 10(х — 0,25), 0,15 <х<0,25 /л2 (х) = < 1, 0,25 <х <0,35 .
10(0,45-х), 0,35 <х <0,45
0, 0,45<х<=1
(2)
(3)
0,0<х<0,35 10(х — 0,35), 0,35 <х<0,45 ц3 (х) = < 1, 0,45 <х <0,55
10(0,65 -х), 0,55 <х <0,65 0,0,65 < х <= 1 0, 0 < х <0,55 10(х — 0.55), 0,55 <х<0,65 ц4 (х) = < 1, 0,65 <х < 0, 75 .
10(0,85 -х), 0,75 <х <0,85
0,0,85 < х <= 1
0.0 < х <0,75
/л5 (х) — < 10(х - 0, 75 ), 0,75 < х < 0,85.
1, 0,85 <х< 1
Вид данного классификатора представлен на рис. 2.
(4)
(5)
(6)
02 03 0.4 05
Рис. 2. Система трапециевидных функций принадлежности на 01-носителе
Известно, что агрегирование осуществляется посредством суммирования, группировки или других способов сведения частных показателей в обобщенные.
В рамках каждой составляющей с использованием схемы построения весов Фишберна определяются весовые коэффициенты между признаками, входящими в нее. Вершины (0,1; 0.3; 0,5; 0,7; 0,9) СНК возьмем
в качестве агрегированной системы весов, позволяющих оценивать матрицу, составленную из наборов Р на СНК. Тогда формула расчета значения составляющей будет иметь вид:
Я = (Р!
Рт)Х
Г11 Г12 Г13 Г14 Г15
Г2, Г22 Г23 Г24 Г25
Г31 Г32 Г33 Г34 Г35
Гт1 Гт2 Гт3 Г т4 Гт5
г0,1Л 0,3 0,5 0,7 у.0,9;
(7)
'/*■
°-1х Т,р/ч+0’3х Ър^+0-5х Т^р/ч+0’7х Т,р/м+0-9х Т.р.
/=7 у=7 /=7 у=/ /=/ у=/ /=7 у=/ /=/у=/
Если ввести следующую символику У1=0,1, У2=0,3, Уз=0,5, У4=0,7, У5=0,9 и V¡={V1, У2, Уз, У4, Уб}, то формулу (2) можно записать как:
т 5
\ V г УА: = Л2,3. (8)
1=1 ]=1
к = 1,2,3.
Этап 3. Оценка количественного значения инновационного потенциала
Инновационный потенциал рассчитывается как агрегированный показатель относительно значений частых, коими в данном случае являются расчетные значения составляющих. Формула для расчета в этом случае принимает вид:
3
!Р = 2>А- (9)
к=1
Качественная оценка количественного показателя производится на основании таблицы классификации значений 1Р (табл. 2).
Таблица 2
Классификация уровня 1Р на основе СНК
т
т
т
т
т
Интервал значения ИП Классификация уровня параметра Степень оценочной уверенности (функция принадлежности), значение *100 %
Пятиуровневый стандартный 01-классификатор
О < ГР < 0,15 Очень низкий 1
0,15 <1Р< 0,25 Очень низкий щ = 10 X (0,25 - ГР)
Низкий 1-Щ = И-2
0,25 < 1Р < 0,35 Низкий 1
0,35 < 1Р < 0,45 Низкий \и2 -10 х (0,45 — 1Р)
Приемлемый 1-ц2 =Ц3
0,45 < 1Р < 0,55 Приемлемый 1
0,55 < 1Р < 0,65 Приемлемый [х3 = 10 х (0,65 — 1Р)
Высокий 1-Цз =ц4
0,65 < 1Р < 0,75 Высокий 1
0,75 < 1Р < 0,85 Высокий ц4 = 10 х (0,85 — 1Р)
Очень высокий 1 Мч =Ц5
0,85 < 1Р < 1 Очень высокий 1
Результатом являются лингвистическое описание инновационного потенциала экономической системы и (дополнительно) степень уверенности эксперта в правильности распознавания, тем самым вывод по уровню инновационного потенциала имеет не только лингвистическую форму, но и характеристику качества утверждений. Описанная методика позволяет получать количественные оценки инновационного потенциала и его составляющих с учетом степени влияния каждого элемента на величину инновационного потенциала.
Литература
1. Кованов С.И., Свободин В.А. Экономические показатели деятельности сельскохозяйственных пред-
приятий. - М.: Агропромиздат, 2005. - 158 с.
2. Инновационный потенциал: современное состояние и перспективы развития: монография /
В.Г. Матвейкин, С.И. Дворецкий, Л.В. Минько [и др.]. - М.: Машиностроение, 2007. - 284 с.
3. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. - М.; СПб., 2002.
---------♦'----------
УДК 619:615.9:57.084+631.95 И.В. Васильцова
ВЛИЯНИЕ РАСТИТЕЛЬНЫХ ЭКСТРАКТОВ НА ПОКАЗАТЕЛИ РОСТА И РАЗВИТИЯ ЛАБОРАТОРНЫХ ЖИВОТНЫХ ПРИ ИНТОКСИКАЦИИ ТЯЖЕЛЫМИ МЕТАЛЛАМИ
В статье приведена оценка влияния экстрактов прополиса (Propolis), листьев и почек березы (Betula pendula), почек и хвои сосны (Pinus silvestris L.) на среднесуточный прирост и массу внутренних органов крыс линии Wistar при интоксикации свинцом и кадмием.
Ключевые слова: растительные экстракты, свинец, кадмий, детоксиканты, крысы.
I.V. Vasiltsova
VEGETATIVE EXTRACT INFLUENCE ON GROWTH AND DEVELOPMENT INDICATORS OF THE LABORATORY ANIMALS IN THE PROCESS OF INTOXICATION BY HEAVY METALS
Estimation of the propolis (Propolis) extracts, birch (Betula pendula) leaves and buds, and pine (Pinus silvestris L is spent.) buds and needles influence on daily average gain and weight of the Wistar line rat internals in the process of intoxication by lead and cadmium is conducted in the article.
Key words: vegetative extracts, lead, cadmium, detoxicants, rats.
В эпоху научно-технического прогресса антропогенные воздействия на окружающую среду становятся все более интенсивными и масштабными. Среди загрязнений тяжелые металлы и их соединения образуют значительную группу токсикантов, во многом определяющую антропогенное воздействие на экологическую структуру окружающей среды и на самого человека, так как они не разлагаются, включаются в пищевые цепи и аккумулируются в живых организмах [1-2]. Перспективным направлением по профилактике и лечению токсикозов является применение детоксикантов растительного происхождения [3-4].
Цель исследований. Изучить влияние растительных экстрактов на показатели роста и развития крыс при интоксикации свинцом и кадмием.
Материалы и методы исследований. На базе вивария лабораторных животных ФГУ «ННИИТО Росмедтехнологий» был проведен физиологический опыт на крысах линии ^1в1аг.
Для опыта были сформированы 7 групп крыс по принципу аналогов по 10 голов в каждой с учетом физиологического состояния и живой массы. Схема опыта представлена в табл. 1.
