CC BY
30
/www.vedomosti.ru/career/news / 1 47 1 83 0/ sberbank_naznachil_predpravleniya_slb_eksglavu>
2. Материалы газеты «Ведомости» от 11.01.2009. РЖД и «АЛРОСА) завершили сделку по получению контроля над «КИТ Финанс» // www.vedomosti.ru/newsline/news/2009/01/11/709659\
3. Материалы газеты «Ведомости» от 24.08.2011. «КИТ финанс» продает ипотечный портфель «ВТБ 24» // <Ьир:// www.vedomosti.ru/finance/news/1347875/kit_pristroil_ipoteku>
4. Материалы газеты «Деловой Петербург» от 29.12.2011. ЦБ РФ одобрил покупку Тройки Диалог Сбербанком РФ // ^1^:// www.dp.ru/a/2011/12/29/CB_RF_odobril_pokupku_Tro/>
5. Материалы газеты «РБК» от 22.09.2008. ОНЭКСИМ при-
обретает 50% «Ренессанс Капитал» за $500 млн //<http://top.rbc.ru/ economics/22/09/2008/247265.shtml>
6. Материалы сайта ОАО “Газпромбанк” // <http:// www.gazprombank.ru/group/banks/24955/>
7. Материалы сайта ОАО “Сбербанк” // <http://www.sbrf.ru/ moscow/ru/person/premier/clients/>
8. Credit Suisse Research Institute. Global Wealth Report 2011. October 2011 //
<https://infocus.credit-suisse.com/. . ./ 2011_global_wealth_report.pdf>
9. Swiss Bankers Association. The Swiss Banking Sector. April 2010 // <http://www.swissbanking.org/en/kompendium-2010.pdf>
МЕТОДЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ НАДЕЖНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ В НАЦИОНАЛЬНЫХ инновационных системах
Легашнева Е.Г., соискатель
Показаны возможности оценки результативности инновационной деятельности экономического субъекта при использовании нескольких альтернативных подходов. Предложена авторская методика оценки функциональной надежности управления в национальных инновационных системах. На основании разработанных автором оценочных показателей выполнена бальная оценка надежности управления в инновационных системах ряда регионов России, сформулированы некоторые выводы и предложения.
Ключевые слова: функциональная надежность, управление, инновационная система, экономическая безопасность.
METHODS FOR DETERMINING THE FUNCTIONAL RELIABILITY OF CONTROL IN NATIONAL INNOVATION SYSTEMS
Legashneva E., The applicant
The possibilities of assessing the impact of innovation activities sequence of the entity using multiple of alternative approaches. Author proposed a method of estimating functional safety management in the national innovation systems. Based on estimates developed by the author performance evaluation is a made ballroom reliability management innovation system in some regions of Russia, formulated some conclusions and suggestions.
Keywords: functional safety, control, innovation system, economic security.
Научные идеи не могут использоваться непосредственно в хозяйственной деятельности компаний. Стремясь к достижению своей главной цели - получению прибыли, представители среднего и малого бизнеса весьма сдержанно идут на прямое финансирование исследований, хотя именно они испытывают большую потребность в их результатах.
В России научная деятельность традиционно считается сферой активной государственной политики, поэтому в современных условиях государство берет на себя функцию обеспечения бизнеса одним из важнейших ресурсов инновационного процесса - научными знаниями и идеями. Все это позволяет рассматривать научно-технический прогресс как единую цепь: научные идеи и разработки - инновационный бизнес - широкомасштабное использование.
Результаты проведенных нами исследований (2009-2011годы), показывают, что основными целями научной и инновационной политики ведущих стран мира являются:
1) увеличение вклада науки и техники в развитие экономики страны;
2) обеспечение прогрессивных преобразований в сфере материального производства;
3) повышение конкурентоспособности национального продукта на мировом рынке;
4) укрепление безопасности и обороноспособности страны;
5) улучшение экологически обстановки;
6) сохранение и развитие сложившихся научных школ1.
Одновременно с этим государство определяет цели инноваци-
онной политики, разрабатывает ее принципы, на основании которых такая политика будет проводиться в науке и инновационной сфере, а также механизм ее реализации.
Реализация этих принципов зависит, прежде всего, от сложившейся хозяйственной системы страны, от глубины воздействия государственных институтов на систему экономической безопасности, от состояния методологической обеспеченности органов государственного управления при осуществлении ими оценки инновационности Российской Федерации, ее структурных подразделений2.
Здесь необходимо отметить, что современная международная статистика разрабатывает и совершенствует методы расчета разнообразных индексов и рейтингов, отражающих потенциал и сравнительные преимущества той или иной страны в инновационной сфере. Однако следует признать, что методов определения функциональной надежности управления в национальных инновационных системах (НИС) до сих пор предложено не было.
Наиболее распространены методики Всемирного банка. Речь идет о программе «Знания для развития» K4D, ВЭФ (индекс научно-технического потенциала), ежегодно публикуемые показатели Национального научного фонда, Комиссии ЕС. Несмотря на то, что используемые методики не лишены ограничений, в целом они способны оценить эффективность НИС по ряду направлений, но, как уже говорилось, с их помощью невозможно оценить уровень надежности управления инновационными процессами.
В статье ставится задача показать возможности оценки результативности инновационной деятельности субъекта при использовании нескольких альтернативных подходов и на этой основе пред-
1 См., например, Колосов Б.В., Федорова Е.Г. Влияние инновационной среды на состояние системы экономической безопасности // Материалы Четвертой международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD,2010)» (4-6 октября 2010, г. Москва, Россия). Том I. М.: Учреждение Российской академии наук Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, 2010. С.
184-185; Колосова Е.В., Федорова Е.Г. Роль и значение инноваций в организации малого предпринимательства // Материалы международной научно-практической конференции «Влияние предпринимательства на развитие экономики и общества современной России. Вторые Найденовские чтения» (15 апреля 2010, г. Москва). М.: Издательский комплекс МГУПП, 2010. С. 72-75; Костыря Ю.С., Федорова Е.Г. Обеспечение экономической безопасности инновационных процессов // Риск. 2010. № 3(2). С.7.
ложить авторскую методику оценки функциональной надежности управления (ФНУ) в НИС. Предлагаемая методика содержит ряд существенных оценочных показателей, по которым была произведена балльная оценка надежности управления в региональной НИС в сравнении со среднероссийскими показателями НИС РФ по статистическим данным за 2007-2009 гг.
Ниже мы приводим перечень инновационных показателей (ИП), позволяющих оценить уровень ФНУ НИС.
1. Численность персонала, занятого исследованиями и разработками, в расчете на 10 тыс. чел., занятых в экономике;
2. Доля занятого населения, имеющего высшее, неполное высшее и среднее профессиональное образование, в общей его численности;
3. Основные средства исследований и разработок в расчете на одного занятого исследованиями и разработками;
4. Внутренние затраты на исследования и разработки в расчете на 1000 руб. ВРП;
5. Число созданных передовых производственных технологий в среднем за год;
6. Число использованных передовых технологий в среднем за год;
7. Уровень инновационной активности предприятий (удельный вес из числа обследованных);
8. Интенсивность инновационных затрат (удельный вес затрат на технологические инновации в объеме отгруженной продукции инновационно-активных организаций).
По результатам оценки регионы России были объединены в 5 групп.
В 1-ю группу попали те регионы, показатели которых значительно превышают средние по России, а средний балл - не менее 3,9. Таких регионов оказалось 11 и они относятся к инновационносамодостаточным. Во 2-ю группу вошло 18 регионов, с показателями, близкими к средним по России (средний балл - не менее 3). Уровень развития инновационного потенциала в 3-й группе регионов (12) ниже среднероссийского, а средний балл 2,8-2,9.
В 4-й группе - 25 регионов и активизация их инновационной деятельности требует заметно больших ресурсов и времени. В самой безнадежной 5-й группе оказались среди прочих 15, Оренбургская и Астраханская области, экономическое положение которых явно к этому не располагает.
Поэтому адекватность уравнений регрессии, в которых доминируют экономические факторы, вызывает определенные сомнения.
Республика Башкортостан (РБ) оказалась не в лучшей 3-й группе, то есть ее показателями ниже среднероссийских. По нашему мнению, такой результат может быть обусловлен 2-мя основными факторами: неадекватностью использованного в работе подхода и/ или неучтенными значимыми показателями. В связи с тем, что недавно была принята республиканская инновационная программа на 2008-2010 гг., крайне важно определиться с причинами сложившегося положения.
Адекватность подхода к оценке ИП РБ проверялась в сравнении с другими регионами, что обеспечивает объективность используемых методик. Регионы были выбраны частично по географическому признаку из числа представителей ПФО и УрФО, а также исходя из доступности ряда исходных данных - СФО.
Шесть регионов оказались в самой перспективной 1-й группе: Самарская (См), Нижегородская (Нж), Свердловская (Св), Челябинская (Чб), Новосибирская (Нс) и Томская (Тм) области; два - во 2й: Республика Татарстан (РТ) и Пермская область (Пм).
В первом варианте оценки ИП в качестве основы был использован алгоритм, предложенный в работе. Его достоинство заключается в приведении показателей разных типов к единой безразмерной шкале. При этом они могут иметь разную размерность, не иметь размерности или быть бинарными. Алгоритм может быть использован для экономических систем любого масштаба (предприятие, муниципальное образование, регион и т.д.).
В качестве экономической системы была выбрана вышеуказанная группа регионов и РФ. На первом этапе для оценки ФНУ использовали 8 показателей. Пять из них (№ 1,4-6,8) идентичны, остальные три: затраты на технологические инновации (№2); число организаций, выполнявших исследования и разработки в расчет на 1000 чел., занятых в экономике (№3); ВРП (№7).
ИП составляющих рассматриваемой экономической системы вычисляется по формуле (1):
w. X*«.
ni
В качестве - весового коэффициента j - го показателя (]=1,2...8) 1 -той составляющей (1=1,2_10) ИП взяты равные ве-
щ
личины *■* £ = 0,125, при этом
2А=1:
;'=1
лей в составе і-той составляющей ИП.
Показатель и, вычисляется по формуле (2):
где mi - число показате-
пи = 2
(2)
Здесь ку - ]-ый показатель і-той составляющей ИП. Если к
соответствующий средний показатель данной экономической системы, то это статическая модель, если тот же показатель за предыдущий период, то динамическая модель [5].
Сравнение регионов по результатам динамической модели в авторском варианте для нашей цели оказалось не корректным, поскольку в ней сопоставляются два временных периода (2004-05 гг.) по каждому региону в отдельности. Это означает, что на ее основе можно получить представление лишь о динамике изменения ИП. Поэтому для расчетов использовалась статистическая модель.
ИП экономической системы вычисляется по формуле (3):
w y\r*w,
(3)
где гі -весовой коэффициент і - той составляющей ИП, определи
ляемый экспертно (при этом
1), М - число составляющих
ИП рассматриваемой экономической системы; к
У
- соответству-
ющий средний показатель рассматриваемой экономической системы за предыдущий период, но для РФ за к взят сам показатель
за предыдущий период, характерный для динамической модели.
В результате расчетов оказалось, что лишь три региона имеют ИП выше среднероссийского.
Этот результат соответствует положению Самарской, Нижегородской и Свердловской областей в 1-й группе регионов и РБ в 3-й по градации работы [4], но противоречит положению остальных пяти регионов.
Поэтому было решено ввести весовой коэффициент в виде интегрального показателя, включающего характеристики: уровня производства физического (ПФК), человеческого (ПЧК) и экологического (ПЭК) капитала каждого региона. Он равен нормированному синтетическому индексу развития. [6]
В качестве характеристики ПФК мы использовали отношение ВРП на душу населения к ВВП; в качестве оценки ПЧК - среднее арифметическое показателей Ь1,Ь2,Ь3, вычисляемых на основании отношений средней величины к суммарной по всей экономической системе: для Ы- ожидаемой продолжительности жизни; для Ь2 -процента населения с высшим образованием за 2005 г.; для Ь3 -процента работающих за указанные периоды времени.
В качестве характеристики ПЭК рассматривался показатель: «потери ВРП от заболеваемости населения».
Расчеты показали, что первые три места по величине ИП заняли Самарская, Свердловская и Нижегородская области, а РБ опять оказалась аутсайдером.
Если провести ранжирование по показателю ИП по регионам и проанализировать результаты использованных методик, окажется, что в 5-ти случаях места (ранги) совпадают (Нс - 7, Тм - 8, Нж -3, Пм области - 6 и РБ - 9), а в 4-х отличаются на 1 место (РТ - 5/4, Чб - 4/5, Св - 1/2 и См области - 2/1). Это свидетельствует в целом об адекватности используемых методов расчета и подтверждает не лучшее положение РБ. Следовательно, остается надеяться на нали-
чие неучтенных значимых факторов.
Поскольку состояние окружающей среды в республике далеко не идеально, в качестве таковых было принято решение использовать экологический фактор. Интегральной характеристикой экологического состояния являются потери ВРП от заболеваемости населения. Мы использовали данные из статьи в виде остатка от потерь (ВРП минус потери) и ввели его в виде дополнительного 9-го показателя.
В результате ИП РБ действительно вырос, но это не отразилось на положении республики среди анализируемых регионов. Следовательно, экологический фактор играет определенную роль, но выбранная для него характеристика либо недостаточна, либо не совсем подходит.
В связи с этим было принято решение выяснить потенциал ряда показателей, которые могут оказывать влияние на экологический фактор в данной модели, что потребовало решения следующей оптимизационной задачи нелинейного программирования.
РТ, = 1>Л (4)
Задача 1. Найти максимум функции, где ^ ^> ип=9, ¿=9
(РБ), при ограничениях:
ку>=0, для всех j
к12<=15039744; к14<=13822921; к17<=1,38717; к19<=96,5
В качестве правых частей ограничений взяты максимальные по рассматриваемой экономической системе величины по каждому показателю. Переменными искомыми величинами являются к12,к14,к17,к19.
Максимальное значение Wi оказалось равным 0,299 и достигается оно при увеличении в первую очередь 7 и 9 показателей. Т.е. для увеличения ИП РБ необходимо приоритетно наращивать значение ВРП на душу населения и снижать ущерб здоровью от экологических факторов. Варьирование 2-го и 4-го показателей -«Внутренние затраты на исследования и разработки» и «Затраты на технологические инновации» не привело к максимальному росту инновационного потенциала. Остальные пять показателей в качестве переменных величин в данной модели не рассматривались.
Величина инновационного потенциала, равная 0,299 тоже не может считаться достаточным, поскольку это все равно второй результат с конца среди рассматриваемых субъектов федерации. Поэтому было решено продолжить эксперимент, сделав ограничения двусторонними (тт=<=шах) по тем же 4 переменным, взяв за начальное приближение точку среднего значения (задача №2).
В этом случае решение оптимизационной задачи привело к росту ИП РБ до 0,386. При этом показатели экологической составляющей и ВРП совпадают с верхней допустимой границей, а две другие переменные остаются на среднем уровне.
Данный факт свидетельствует о том, что экологическая составляющая в оценке ФНУ региональной инновационной системы (РИС) играет одну из ключевых ролей.
Анализ оптимизационных задач показал, что сравнение со средними значениями по составляющим (к*у) не позволяет оптимальному решению выйти за рамки этого среднего. Поэтому в описываемом сценарии расчетов были сделаны следующие изменения.
1. Для усиления роли экологических факторов был введен десятый показатель в виде остатка от ущерба, наносимого окружающей среде производством промышленной продукции в % к ВРП (от отраслей производящих товары): См - 90,77; Нж - 92,51; Св -90,98; Нс - 93,79; Тм - 90,06; Чб - 89,67 и Пм области - 90,48; РТ -89,15; РБ - 93,80 и РФ - 92,14.
2. В качестве к*у были приняты соответствующие величины по РФ по показателям 1,5,9. По остальным показателям значения по РФ являются суммарными, поэтому был оставлен средний по экономической системе за предшествующий период.
3. Был осуществлен подбор параметров 1-9 по РБ так, чтобы значение Wi оказалось = 0,5.
В результате расчетов по пунктам 1 и 2 ИП по РБ составил величину 0,306. Подбор параметров (третий пункт) еще раз подтвердил, что желаемый результат (ИП равный 0,5) достигается при максимально возможном увеличении ВРП на душу населения и снижении ущерба от экологических факторов.
В целом, такой алгоритм представляется приемлемым для расчетов, и мы его апробировали для оценки планируемого по результатам реализации инновационной программы значения ИП РБ. В ней экологические факторы не нашли отражения, но есть исходные (2006 г.) и прогнозные (2010 г.) показатели № 1,2 и 4 (соответственно: - 46,02/60,23; - 1675148/4020356; - 4123300/10226900), которые позволяют определить ожидаемый в 2010 г. ИП РБ. По расчетам он оказался равным 0,365.
Это значение заметно ниже нынешнего среднероссийского показателя. Следовательно, в результате реализации инновационной программы республика так и останется не в лучшей 3-й группе с весьма слабыми надеждами на серьезную поддержку из федерального центра.
2 Такие зависимости подробно рассматривались нами в таких работах, как Легашнева Е.Г. (Федорова Е.Г). Управление Национальной инновационной системой: качество, надежность, эффективность. TRIPLICATUS/ Сборник научных трудов Международной школы БО-НИАЛ, Выпуск № 4. М.: БОНИАЛ, 2009 г. С. 37-42; Федорова Е.Г. Возможности использования механизма управления национальной инновационной системой // Материалы XXXVII международной конференции и дискуссионного научного клуба «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе (IT+SE’10) Майская сессия (20-30 мая 2010, г. Ялта-Гурзуф, Крым, Украина). М.: Приложение к журналу «Открытое образование», 2010. С. 217; Федорова Е.Г. Функциональная надежность управления безопасностью железнодорожных перевозок // Вестник/Ростовский государственный университет путей сообщения. 2010. №3(39). С. 131.
