CC BY
46
ОЦЕНКА КОМПЕТЕНТНОСТНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ КЛАСТЕРОВ
Л.З. Фатхуллина,
профессор кафедры управления инновациями Уфимского государственного авиационного технического университета, кандидат экономических наук, доцент [email protected]
Статья посвящена развитию методологической базы формирования промышленных кластеров. Обосновывается необходимость при формировании кластера рассматривать качества специалистов — участников кластера и вводится понятие инновационного потенциала специалиста по группам компетенций. Показана необходимость для создания моделей принятия решения при формировании промышленных кластеров использовать формализмы теории нечетких множеств.
Ключевые слова: Промышленные кластеры, компетенции, компетентностный подход, структура компетенции, инновационный потенциал, профиль компетенций, нечеткие множества.
УДК 332.133.4 + 332.142; ББК 65.292
Одной из проблем, препятствующих эффективному применению кластерных технологий является отсутствие эффективной методологической базы, обеспечивающей ее применение. Результаты многочисленных исследований показывают, что кластеры стимулируют значительное повышение производительности и внедрение инноваций.
Участниками кластеров являются производители и поставщики, инжиниринговые и консалтинговые фирмы, научно-исследовательские организации и ВУЗы, кредитные организации
и банки, инфраструктура, администрации регионов, профессиональные и общественные организации. Постоянное взаимодействие способствует формальному и неформальному обмену знаниями, сотрудничеству между организациями с взаимодополняющими активами и профессиональными навыками. Применение компетентностного подхода, при формировании кластеров является актуальным.
Предлагается при построении кластеров использовать систему принципов (табл. 1).
Таблица 1
Основные принципы построения кластеров
Наименование Содержание
Принцип внутрикластерной кооперации и конкурирования Конкуренция между предприятиями Кооперация при выходе на внешний рынок Эффективность и развитие собственной хозяйственной деятельности Стимулирование инновационных процессов.
Принцип взаимосвязи, основанной на общих экономических интересах Зависимость участников от успеха друг друга Повышение уровня инновационности бизнеса Сохранение автономности и сплоченности участников кластера Координация, разрешение спорных вопросов и приятие решений, налаживание внешних связей
Принцип комплексности использования ресурсов Объединение участников в рамках единой непрерывной технологической цепочки, интеграционная и технологическая взаимосвязь, единый технологический подход, стандарты Последовательность производства продукции, участники - поставщики и потребители услуг друг друга Ориентация на запросы конечного потребителя, расширение ассортимента продукции Совершенствование бизнес-процессов и управленческих навыков
Принцип долгосрочного сотрудничества Поддержание взаимоотношений Регулярные, долгосрочные, гарантированные поставки и качество услуг Доступ к информации, ресурсам, информированность участников Взаимодействие для достижения и поддержания конкурентных преимуществ
Принцип специализации Делегирование ответственности, дробление бизнес-функций Передача вспомогательных производств по контрактам подрядчикам, снижение издержек и экономия ресурсов
Принцип частичного лидерства Присутствие структурообразующего предприятия Доминирующий фактор - концентрация вокруг крупных лидирующих производственных предприятий и научных центров
Принцип динамичности Постоянное «движение» кластера - непрерывные процессы формирования, развития и распада Адаптация к постоянно меняющимся требованиям рыночной среды Появление новых производств, расширение ассортимента продукции Повышение уровня инновационности производства.
Принцип корпоративности Культуру общения между участниками, присутствие климата доверия Взаимность, добросовестность, единая система ценностей, образцов поведения, взаимоконтроль в разрешение конфликтных ситуаций Возможность обмена информацией, опытом, совместного обучения Упрощение системы взаимодействия, снижение издержек Выполнение обязательств перед партнерами, репутация предприятий и всего кластера в целом
Принцип сфокусированности Четкая формулировка целей
Принцип интегрированности Направление управленческих действий по всем направлениям структуры управления
Принцип сбалансированности Выравнивание усилий по эффективности воздействия по всем направлениям структуры управления
1 3 1
Применение компетентностного подхода при формировании промышленных кластеров
Достижение более сложных конкурентных преимуществ и конкуренция в передовых сегментах и новых отраслях требуют людских ресурсов, обладающих все более высоким уровнем квалификации и способностей. Для эффективного функционирования промышленных кластеров целесообразно использовать компетентностные преимущества трудовых ресурсов.
Компетентностный подход в управлении предприятием и персоналом, признавая важность определенных характеристик личности, смещает акцент на необходимость учета проявлений их в поведении. В такой трактовке человек предстает как субъект, обладающий ценностями, мотивами, знаниями и др., способный демонстрировать поведение, приводящее к эффективному выполнению работы. Поэтому и компетенция представлена как важный поведенческий аспект, который проявляется в эффективном действии.
Компетенции вносят огромный вклад в практику и методику управления человеческими ресурсами. Компетенции, в отличие от других активов организации, не изнашиваются в процессе использования. Напротив, они развиваются, качество их повышается, эффективность использования существенно возрастает - это наиболее износостойкий и долговременный актив организации. К тому же ключевые компетенции уникальны, они не могут быть скопированы, либо использованы конкурентами.
Организация, которая хочет повысить свою конкурентоспособность, должна эффективнее, нежели ее конкуренты использовать компетенции, так как это даст ей больше шансов для перспективного развития и оптимального использования интеллектуальных возможностей.
Общий алгоритм включения компетентностного подхода в кластерный механизм объедения промышленных предприятий предполагает разработку функциональной модели промышленно-
го кластера. Данная модель отражает функциональные взаимосвязи внутри кластера. Она дает представление о том, каким образом соединяются структура кластера, функции, выполняемые участниками промышленного кластера, и компетенции сотрудников предприятий рассматриваемого промышленного кластера (рис. 1).
Данную модель можно проанализировать следующим образом: структуру промышленного кластера составляют предприятия Хг..Хп Предприятие Х1, например, выполняет функции У1Г-У1т. Для эффективного выполнения данных функций сотрудники данного предприятия Х1 должны обладать такими группами компетенций, как 211Г..211р Далее должно идти подробное описание тех компетенций, которые составляют каждую из групп
Для создания функциональной модели используется универсальная классификация компетенций. В рассматриваемой структуре компетенций выделены 4 группы.
Профессиональные (предметные) компетенции предполагают комбинацию понимания, восприимчивости и знаний, которые позволяют индивиду видеть части целого в их связи и единстве, а также владение знаниями, теоретическими основами, моделями и методами, необходимого для эффективной работы индивидуума.
Управленческие (деловые) компетенции позволяет индивидууму квалифицированно и грамотно действовать. Они затрагивают область специальных знаний и умений.
Функциональные компетенции - это те компетенции, уровень развития которых оказывает непосредственное влияние на эффективное выполнение сотрудником функциональных обязанностей.
Коммуникативные компетенции отвечают за способность адаптироваться, налаживать контакты, находить свое место в группе, высказывать критику адекватно ситуации, умение вести разговор, способность изъясняться, выражать свои знания,
Рис. 1. Функциональная схема взаимодействия блоков промышленного кластера
где X -блок «Участники кластера»,
У - блок «Функции участников кластера»,
Ъ - блок «Компетенции участников кластера»,
Хг..Хп - предприятия, входящие в блок «Участники кластера»,
У1Г..Упт - функции предприятий, входящие в блок «Функции участников кластера»,
^11г..^птр - компетенции, необходимые для выполнения функций предприятий, входящие в блок «Компетенции участников кластера»
мнение и желания, способность слушать, наблюдать за другими индивидуумами, воспринимать события и динамику процесса в ходе работы.
Данная классификация компетенций достаточно полно отражает все стороны трудовой деятельности индивидуума — от владения навыками, знаниями, умениями в той сфере деятельности, в которой он функционирует, до личностных качеств, позволяющих индивидууму грамотно и адекватно решать рабочие вопросы и позволяет провести оценку инновационного потенциала специалиста.
Инновационный потенциал специалиста - это мера его готовности выполнить задачи, обеспечивающие достижение поставленной инновационной цели, то есть мера готовности к реализации проекта или программы инновационных стратегических изменений. Инновационные потенциалы всех сотрудников предприятия создают инновационный потенциал предприятия. В свою очередь потенциал предприятия имеет две составляющие: готовность его к стабильной производственной деятельности и готовность к инновациям. Таким образом, состояние инновационного потенциал специалистов определит выбор инновационной стратегии, поэтому его оценка - необходимая операция процесса разработки стратегии.
Оценка инновационного потенциала проводится в несколько этапов:
I этап: учитывает специфику деятельности формирующегося промышленного кластера.
II этап: формирование перечня знаний, навыков и умений, наиболее полно отражающих компетенции каждой группы специалистов.
III этап: экспертная оценка (аттестация). Для аттестации можно использовать пятибалльную шкалу оценки компетенции: -2, -1, 0+1+2 и десятибалльная шкала важности мнения эксперта: от 0 до 10.
IV этап: на основе выставленных оценок с учетом важности мнения экспертов в той или иной компетенции рассчитывается инновационный потенциал специалиста в данной компетенции:
•X х,
(1)
где 1Р1 — инновационный потенциал специалиста по /-ой компетенции;
х — оценка 1-ой компетенции ]-м экспертом, у - значимость оценки ]-ого эксперта
Определение эффекта использования компетентностного подхода при формировании кластера
При проведении отбора участников кластера можно использовать систему критериев:
— критерий технологической ценности участника (КТЦ ):
Р
К
ТЦ
З • ДТЦ
(2)
где Р - результат производства продукции, которая может быть использована в рамках кластера (выручка от реализации такой продукции) (денежных ед.);
З - затраты на производство продукции, которая может быть использована в рамках кластера (себестоимость) (денежных ед.);
ДТЦ - длительность технологического цикла производства продукции, которая может быть использована в рамках кластера (дн.)
— критерий эффективности деятельности предприятия - потенциального участника кластера (фондоотдача):
ФО-ОС 3
где ВР — выручка от реализации,
ОС — среднегодовая стоимость основных средств
— критерий качества персонала (по данным аттестации)
X факт
Кп
К
(4)
X
где КП — коэффициент качества персонала;
Хпотенц — коэффициент потенциального качества персонала по набору компетенций;
Хфакт — коэффициент фактического качества персонала по результатам аттестации.
Нечеткие модели анализа эффективности кластера
Действительность такова, что влияние факторов неопределенности при создании кластера приводит к возникновению непредвиденных ситуаций, приводящих к неожиданным потерям, убыткам, даже в тех проектах, которые первоначально признаны экономически целесообразными, поскольку неучтенные негативные сценарии развития событий, пусть и малоожидаемые, тем не менее, могут произойти и сорвать реализацию проекта. Для создания моделей принятия решения недостаточно использовать методы, основанные на точной обработке данных, поскольку необходимо обрабатывать качественные нечеткие оценки. Целесообразно использовать формализмы теории нечетких множеств, позволяющие моделировать плавное изменение свойств объекта, неизвестные функциональные зависимости, выраженные в виде качественных связей.
Нечеткие модели дают возможность производить сравнение значимости факторов внешней и внутренней среды, а также их комбинаций на основании нечетких экспертных суждений и оценок.
Этап обоснования и выбора математического аппарата, обеспечивающего приемлемую формализацию неопределенности и адекватное решение задач, возникающих при управлении реальными инвестициями, является крайне важным. Необоснованный и как, следствие, неправильный выбор математического аппарата, в основном, приводит к неадекватности созданных математических моделей, получению неверных результатов в процессе их применения и, соответственно, возникает недоверие к полученным результатам, и игнорируются выводы на их основе.
Рассмотрим ситуацию, в которой множество допустимых альтернатив формирования кластеров представляет собой совокупность всевозможных способов использования разных видов ресурсов, которые можно вложить с целью формирования эффективного кластера. Очевидно, что в этом случае нецелесообразно заранее вводить четкую границу для множества допустимых альтернатив (например, четких ограничений на размер финансового, технологического, производственного, кадрового и др. потенциалов предприятий - возможных участников кластера), поскольку может случиться так, что распределения ресурсов, незначительно лежащие за установленной границей (т.е. вне ограничений), дадут эффект, «перевешивающий» меньшую желательность (например, по размеру инвестиционных или временных затрат).
При использовании математического аппарата теории нечетких множеств экспертам необходимо формализовать свои представления о возможных значениях оцениваемого параметра результативности в терминах задания характеристической функции (функции принадлежности) множества значений, которые он может принимать. При этом от экспертов требуется указать множество тех значений, которые, по их мнению, оцениваемая величина не может принять (для них характеристическая функция равна 0), а затем, проранжировать множество возможных значений по степени возможности (принадлежности к данному нечеткому множеству).
Экспертная информация, получаемая в ходе проведения анализа результативности процедуры кластеризации представляется в виде систем нечетких высказываний. Для описания входных и выходных параметров используются лингвистические переменные (пример в табл. 2).
Следующим этапом является расчет четкого значения выходных переменных («значение возможности (угрозы)», «важность пары») в зависимости от четких значений входных переменных. Для этого используется алгоритм выбора оптимального значения выходного параметра на основе дедуктивного логического вывода.
В результате работы алгоритма можно получить четкое значение выходных переменных (например, в баллах от 0 до 100), несмотря на то, что строгой функциональной зависимос-
г-1
Таблица 2
Инициативы, направленные на повышение эффективности функционирования компании
Составля- ющие Результат внедрения инициатив
Плохо Посредственно Хорошо Отлично
Общие цели повышения эффективности Цели определяются исходя из объема выделенных на реформы ресурсов или традиционных видов деятельности; дополнены общими призывами к повышению качества Цели некоторых подразделений увязаны с общекорпоративными задачами Общекорпоративные цели четко разбиты на частные цели отдельных подразделений Подразделения сами определяют новые цели, соответствующие общекорпоративным задачам
Количественные показатели повышения эффективности Прирост в процентах по сравнению с предыдущим годом Завышенные целевые показатели, отсутствие экономической логики Целевые показатели, основанные на глубоком понимании экономической логики Высокие целевые показатели с четкими промежуточными этапами их достижения, наличие внутренних и внешних контрольных сравнительных показателей
Контрольные сравнительные показатели Сравнение с показателями других компаний практически не проводится Предпринимаются попытки оценить состояние компании по контрольным сравнительным показателям, однако не хватает анализа причин различий Используются внутренние и внешние сравнительные показатели как основа для постановки целей; существует четкое понимание масштабов и причин различий Сравнительные показатели разрабатываются руководителями производственных подразделений и являются естественной частью процесса управления
Методология решения проблем Методология отсутствует («сотрудники сами ее придумывают») Используемые методологии носят общий характер В ключевых подразделениях используются специально разработанные методологии Методологический арсенал включает в себя большой набор гибких инструментов
Участие подразделений в преобразованиях Участие подразделений в преобразованиях происходит по усмотрению их руководителей и бессистемно В преобразованиях участвуют подразделения, отобранные топ-менеджерами, но выбор не всегда обоснован сточки зрения организа ционной готовности подразделений и эффекта для компании в целом Существует четкий план участия подразделений в преобразованиях, обоснованный сточки зрения организационной готовности подразделений и эффекта для компании в целом Участие всех подразделений в преобразованиях подчинено четкой экономической логике и интегрировано в систему управления
Движущая сила внедрения Единая движущая сила отсутствует Неформальная инициативная группа Целевая рабочая группа Рядовые сотрудники подразделений
Реорганизация трудового процесса (функций, ролей, систем стимулирования и управленческой информации) Реорганизации трудового процесса внимания практически не уделяется Некоторые реорганизационные меры предпринимаются, но бессистемно и часто без тесной взаимосвязи с работой по повышению эффективности Единые мероприятия по реорганизации ключевых подразделений и уровней управления осуществляются в тесной взаимосвязи с работой по повышению эффективности Осуществляются единые мероприятия по реорганизации большинства подразделений и уровней управления
ти между входными и выходными величинами не существует. Расчет осуществляется на основании функций принадлежности лингвистических переменных. Полученные значения выходных величин используются для ранжирования факторов внешней и внутренней среды и их комбинаций, что дает представление о потенциальном эффекте внедрения кластера и повышает обоснованность управленческих решений при реализации данного подхода.
Применение нечетких лингвистических моделей при разработке стратегии развития кластера позволяет использовать
в процессе принятия решений нечеткую, качественную экспертную информацию.
Кроме того, данный подход позволяет использовать всю доступную неоднородную информацию (детерминированную, интервальную, статистическую, лингвистическую), что повышает достоверность и качество принимаемых стратегических решений; формирует полный спектр возможных сценариев развития процесса; позволяет оценить интегральную меру возможности получения отрицательных результатов, т.е. оценить риск неблагоприятных исходов при реализации процесса.
Литература
1. Алёхин Д.И. Территориальные инновационные кластеры в Беларуси: возможности формирования. - http://belisa.org.by/ru/ print/?brief=art3_12_2009
2. Бирюков А.В. Механизмы формирования инновационных кластеров в отечественном военном производстве // Транспортное дело России. — 2009. — №1. - http://www.morvesti.ru/archiveTDR/element.php?IBLOCK_ID=66&SECTION_ID=1389&ELEMENT_ ID=4116
3. Кофман А., Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управлении предприятиями: Пер. с исп. - Мн.: Вышэйшая школа, 1992. — 224 с.
4. Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций. — СПб.: Типография «Сезам», 2002. - 181 с.
5. Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control, 1965, Vol.8, №3, pp. 338-353.
1 34
