CC BY
12
УДК 331.102.323
ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ НАУКОЕМКИХ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ
Л.А. Федорова, М.А. Крылова, А.В. Курпач, Р.Д. Пашкин
WAYS TO INCREASE THE INTELLECTUAL APPEAL OF SCIENCE-INTENSIVE INDUSTRIAL ENTERPRISES
L.A. Fedorova, M.A. Krylova, A.V. Kurpach, R.D. Pashkin
Аннотация. В статье предложена методика оценки уровня устойчивости функционирования и развития наукоемких промышленных предприятий с позиции измерения индикатора их интеллектуальной привлекательности, а также последующей диагностики управляющих стратегических решений. Исследована процедура применения управляемых цепей Маркова для планирования деятельности предприятия и корректировки значения индикатора. Сформулированы предложения по повышению уровня интеллектуальной привлекательности на наукоемких промышленных предприятиях.
Ключевые слова: устойчивое развитие; наукоемкие промышленные предприятия; интеллектуальная привлекательность; индикатор; планирование; мотивация.
Abstract. In the article methodology of estimation of level of stability of functioning and development of science-intensive industrial enterprises from the position of the measurement indicator of their intellectual attractiveness, and the subsequent diagnosis of governors strategic decisions. Investigated the use of controlled Markov chains to management and adjusting the value of the indicator. The proposals to increase the level of intellectual attraction to high-tech industrial enterprises.
Key words: sustainable development; science-based industrial enterprise; intellectual attraction; indicator; planning; motivation.
Введение
В современных условиях глобализации экономики существенно вырос интерес к обеспечению устойчивости развития сложных социально-экономических систем и формированию систем измеряемых индикаторов, характеризующих уровень этой устойчивости. Для того чтобы оценить уровень устойчивости социально-экономической системы необходимо четко определить показатели, которые должны стать своего рода барометром социально-эколого-экономического состояния элементов этой системы. Важно отметить, что на глобальном уровне разработано достаточно много комплексных программ развития: «Система показателей для измерения уровня бедности» - Евростат (1990); «Стратегия здоровья для всех» - Всемирная организация здравоохранения (1998); «Система показателей для сферы образования» - ЮНЕСКО (1998).
Однако, результативность зарубежного опыта применения индикаторов в России чрезвычайно низка, прежде всего, из-за отсутствия достоверных статистических данных, недоразвитости аналитических исследовательских компаний. Кроме того, еще одной методической трудностью в формировании системы индикаторов устойчивости на национальном уровне является учет таких факторов как самобытность и индивидуальность российской экономики и общества в целом. В условиях роста конкуренции и увеличения роли человеческого фактора успешность управления организацией напрямую зависит от эффективности процессов формирования, использования и развития ее кадров. Таким образом, назрела крайняя необходимость в выборе и формировании индикаторов, измеряющих уровень развития наукоемких компаний.
http://vestnik-nauki.ru/
2015, Т 1, №1
В [1] автор считает, что «человек ставится в центр социально-экономической системы, и, возможно, более полное удовлетворение всего спектра его потребностей, включая потребность в самореализации, является как конечной целью производства, так и условием его устойчивого развития». Считаем обоснованно в качестве индикатора развития наукоемких предприятий рассматривать их интеллектуальную привлекательность, как величину отражения качественных и количественных характеристик основного ресурса любой компании - кадрового потенциала. Таким образом, основным конкурентным преимуществом наукоемкой компании являются ее сотрудники, их знания, способности, навыки, умение и опыт - все это определяет интеллектуальный потенциал компании. Индикатор интеллектуальной привлекательности характеризует наличие и уровень интеллектуального потенциала социально-экономической системы, т. е. ресурсов, которые фактически являются частью капитала компании, используются ею в бизнесе и зачастую определяют ее конкурентные преимущества, но в большинстве случаев не признаются в качестве активов, т.к. существуют жесткие критерии учетной формулировки активов [2].
Не вызывает сомнения растущая роль человека в системе факторов производства. Однако на сегодня основными трудностями в формировании эффективного кадрового потенциала являются:
• несоответствие уровня подготовки молодых специалистов требованиям производственных предприятий, в системе рейтинга ВУЗов так по-прежнему в обязательном порядке не введен показатель востребованности экономики в выпускаемых специалистах;
• недоразвитость процессов координации образования, науки и бизнеса;
• необходимость совершенствования системы наставничества;
• рекрутинг работает исключительно по программе «малого объема найма» и часто ориентируется на стратегии, которые давно уже устарели;
• ограниченная мотивация в связи с многозадачностью и большой загруженностью
• несовершенная система материального стимулирования и практически полное отсутствие нематериальных (нефинансовых) инструментов мотивации;
• низкий уровень социальной защищенности населения;
• методы отбора персонала формальные, специализированных программ тестирования, соответствующей конкретной вакансии нет;
• стандарты собеседования, профессионального и личностного тестирования одинаковы для всех и давно устарели;
• высокий уровень текучести (около 20%), в числе которых в подавляющем большинстве молодежь;
• отсутствие в современных компаниях механизмов планирования карьеры.
Для исследования величины интеллектуальной привлекательности наукоемких компаний нами были использованы эмпирические данные из системы раскрытия информации «СКРИН». Описание требуемых статистических свойств наблюдаемых величин сформировано в структуре экспертной выборки с отражением результатов наблюдений и классификатора.
Предлагаемая методика - это исключительно авторский инструмент оценки уровня развития наукоемких промышленных предприятий. Для решения проблемы оценки уровня развития наукоемких промышленных предприятий через измерение индикатора интеллектуальной привлекательности предлагается использовать структуру исходных показателей, которая представлена в табл. 1.
персонала;
~~^ --2015, Т. 1, №1
Таблица 1 - Структура индикатора интеллектуальной привлекательности
№ Наименование показателя Суть Ед. измер.
1 Уровень стабильности кадров Определяется отношением численности уволенных к величине среднесписочной численности работающих, чем меньше показатель, тем выше устойчивость компании %
2 Уровень профессиональной подготовки Определяется отношением численности работников повышающих квалификацию к величине среднесписочной численности работающих, чем выше показатель, тем гибче предприятие %
3 Наукоемкость труда Понижение показателя свидетельствует о неблагоприятной тенденции сокращения научных кадров %
4 Возрастной уровень кадрового потенциала Показатель на уровне 40-50 свидетельствует о том, что кадры «омолаживаются» через привлечение молодых специалистов в сферу науки и научного обслуживания Лет
Базовые значения показателей, входящих в состав индикатора, будут соответствовать результатам каждого конкретного предприятия по каждому показателю в динамике за 4 года. Значения качественных и количественных показателей внутри каждого индикатора будут варьировать от 0 до 1. Результаты, полученные по всем компаниям, будут проранжированы следующим образом: если значение показателя находится в диапазоне устойчивого состояния (нормальный уровень устойчивости), ему присваивается ранг 1; если показатель находится в пределах критического уровня устойчивости - ранг 0,5; если кризисный уровень устойчивости - ранг 0. Стремление показателей уровня устойчивости к 1 в динамике будет определять устойчивость функционирования предприятия, его инновационный, технологический, управленческий, организационный и др. потенциал в партнерском сотрудничестве, а также станет гарантией эффективной реализации экономических интересов, как самого предприятия, так и его партнеров [3].
Числовые значения показателей в рамках каждого индикатора были распределены по подгруппам (табл.2), соответствующим устойчивому (нормальному уровню устойчивости), частично устойчивому (критическому уровню устойчивости) и неустойчивому (кризисному уровню устойчивости) состоянию компании. Для построения модели оценки устойчивости наукоемких производств нами были проанализированы показатели деятельности 150 наукоемких компаний.
Таблица 2 - Уровни индикатора интеллектуальной привлекательности
Наименование показателя Нормальный уровень Критический уровень Кризисный уровень развития наукоемкого производства
развития развития
наукоемкого наукоемкого
производства производства
Наукоемкость труда Более 0,4 0,39-0,2 Менее 0,19
Возрастной уровень научного кадрового Менее 45 46-55 Более 56
потенциала
Уровень стабильности кадров 0-0,1 0,11-0,2 Более 0,2
Уровень профессиональной подготовки Более 0,3 0,29-0,1 Менее 0,09
Просуммировав ранги по каждому предприятию и разделив эту сумму на количество показателей, для каждого предприятия определим рейтинг, на основании которого отнесем данное предприятие к тому или иному классу (табл. 3).
~~^ --2015, Т. 1, №1
Таблица 3 - Рейтинг пороговых значений индикатора
Устойчивое Потенциально Средний уровень Потенциально Неустойчивое
предприятие устойчивое устойчивости неустойчивое предприятие
(ПрВуУст) предприятие (ПрСрУст) предприятие (ПрНеуст)
(ПрПтУст) (ПрПтНус)
1-0,8 0,79-0,6 0,59-0,4 0,39-0,2 0,19-0
В табл.4 представлены выражения для классифицирующих функций. Так, подставляя данные индикатора интеллектуальной привлекательности мы находим принадлежность исследуемой компании к конкретному классу.
Таблица 4. - Выражения для классифицирующих функций
Класс Функция
ПрВуУст а(1) (X) = -171,113+20,108 * ИП
ПрСрУст а(2) (X) = -56,066+12,402 * ИП
ПрПтНус а(3) (X) = -25,915+9,060 * ИП
ПрПтУст а(4) (X) = -113,086+17,249 * ИП
ПрНеуст а(5) (X) = -7,380+4,358 * ИП
Предположим, что вероятности перехода из одного класса устойчивости в какой-нибудь другой за один шаг или одну единице времени определяется только исходным экономическим состоянием. Следует отметить, что такие вероятности зависят от чистой стратегии. Первоначально найдём оценки таких условных матриц перехода и соответствующие им стационарные состояния. Далее определим смешанную стратегию, которая будет наиболее оптимальной.
Стационарное состояние определяется выбором стратегии, поскольку вероятности пребывания предприятия в том или ином состоянии зависят от применяемой стратегии [4]. Поэтому правомерно сформулировать следующую задачу: найти такие стратегии предприятий, которые максимизируют вероятности достижения устойчивых состояний в зависимости от уровня индикатора интеллектуальной привлекательности и максимизируя как следствие - стоимость бизнеса компании.
Для планирования деятельности наукоемких предприятий применим инструмент управляемых цепей Маркова. Пусть предприятие для улучшения своего положения может придерживаться в каждый период времени только одной чистой стратегии, направленной на достижение конечного результата. Для каждой из двух стратегий ^, к = 1,2 определены переходные матрицы.
Сумма всех элементов в каждой строке матриц равна единице и все элементы неотрицательны. Напомним, что величина - вероятность перехода из класса
устойчивости (состояния) г в класс устойчивости (состояние] за единицу времени).
Для каждой из стратегий существует стационарное состояние к = (ц/кк, ц2(кк, , ц4(кк , д5(кк), определяемое как решение следующего уравнения
д(кк = д1(кк * Р(кк
Допустим, что каждая из чистых стратегий управления социальной стабильностью и интеллектуальной привлекательностью может применяться с некоторой неизвестной вероятностью а1з а 2 соответственно. Эти вероятности неотрицательны и их сумма равна единице, поскольку иных стратегий в распоряжении менеджмента предприятия нет. Как известно из теории игр набор этих вероятностей называют смешанной стратегией.
Построим линейную комбинацию переходных матриц:
Р = а! * Р(1) + а 2 * Р(2)
Эта матрица так же является стохастической в силу требований, налагаемых на коэффициенты линейной комбинации.
Стационарное или предельное состояние определяется как решение следующей системы уравнений:
q = q * Р
и естественно определяется не только матрицами перехода, но и вероятностями а 1, а 2. Дополнительно потребуем, что заданы средние стоимости бизнеса стандартного предприятия, для каждого класса экономической устойчивости
т = (т1, т2, т3, т4, т5 )Т
Тогда выражение
m
а 2)+ m4 * q4 (а ], а 2)+ m5 * q5 (а 1, а 2)
M ((а i, а 2)) = mT* q(а ¡, а 2) = m} * q} (а ь а 2) + m2 * q2 (а i, а 2)+ тз * q3 (а 1,
- средняя стоимость бизнеса для заданной комбинации чистых стратегий (заданной смешанной стратегии).
Распорядимся неизвестными величинами а ¡, а 2 так, чтобы они максимизировали функцию M((а ¡, а2.)).
Таким образом, приходим к следующей экстремальной задаче.
q = q * P; iqk = i; qk > 0;
M ((а 1, а 2.)) ^ max
Эта задача линейного программирования (каноническая форма задачи линейного программирования)
Пусть q = q (а 1 , а 2 .) оптимальные смешанная стратегия предприятия, тогда M = M (q) = m * q - это максимальный средняя стоимость бизнеса достижимая в рамках линейной модели в том случае, когда менеджмент придерживается оптимальной смешанной стратегии. Всякое отклонение от оптимальности заведомо уменьшает среднюю стоимость бизнеса [2].
Заключение
Таким образом, нами получены следующие результаты и разработаны следующие предложения:
1) установлена зависимость изменения класса устойчивости от изменения индикатора интеллектуальной привлекательности;
2) разработана методика выбора управляющих решений топ-менеджментом предприятия через оценку кадровой интеллектуальной составляющей его функционирования;
3) формируя структуру индикатора интеллектуальной привлекательности необходимо таким образом подобрать показатели, чтобы они в динамике отражали ожидаемые результаты от процесса планирования карьеры, который будет включать в себя
планирование карьеры на личностном (индивидуальном) уровне и на организационном уровне;
4) с целью обеспечения устойчивости предприятия, его развитие и максимальное достижение поставленных перед ним целей, важно правильно спланировать систему развития карьеры всего персонала, элементами планирования должны стать - уверенность в своих сотрудниках, стабильное положение на рынке, высокая трудовая мотивация, сокращение текучести специалистов, создание единой организационной культуры, движение компании вперед и достижение максимальных результатов в своей деятельности).
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Мантуров Д. В., Калачанов В.Д. Организация производства наукоемкой продукции в авиационной промышленности в современных экономических условиях // Всероссийский научный журнал «Вестник Московского авиационного института», 2012. Т.19. № 4. С. 38-42
2. Федорова Л. А. Методология и инструментарий формирования устойчивого развития наукоемких производств авиационного кластера: дисс. д-ра экономических наук (специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством). Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), М., 2015. 380 с.
3. Трошин А.Н., Федорова Л. А. Моделирование устойчивости развития наукоемких производств авиационного кластера: монография. М: «Издательство МАИ», 2014. 164 с.
4. Терехин В.И., Шестаков А.Б. Устойчивое развитие предприятий в условиях макроэкономической нестабильности // Вестник ТГУ им. Г.Р. Державина, 2009. Вып. 10. С. 45-51.
ИНФОРМАЦИЯ ОБ АВТОРАХ
Федорова Лидия Анатольевна ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань, Россия, доктор экономических наук, доцент E-mail: laf2006@yandex.ru.
Fedorova Lidiy Anatolievna FSEI HPE «Ryazan state radio engineering University», Ryazan, Russia, doctor of economic Sciences, associate Professor E-mail: laf2006@yandex.ru.
Крылова Мария Андреевна ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань, Россия, студент
E-mail: vasilisa1249@mail.ru.
Krylova Maria Andreevna FSEI HPE «Ryazan state radio engineering University», Ryazan, Russia, student E-mail: vasilisa1249@mail.ru.
Курпач Алексей Викторович ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», г. Рязань, Россия, студент
E-mail: akurpach@gmail.com.
Kurpach Alexey Viktorovich FSEI HPE «Ryazan state radio engineering University», Ryazan, Russia, student E-mail: akurpach@gmail.com.
Пашкин Роман Дмитриевич ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», г.
Рязань, Россия, студент
E-mail: roma.pashkin.94@mail.ru.
Pashkin Roman Dmitrievich FSEI HPE «Ryazan state radio engineering University», Ryazan, Russia, student E-mail: roma.pashkin.94@mail.ru.
Корреспондентский почтовый адрес и телефон для контактов с авторами статьи: 390005, Россия, г. Рязань, ул. Гагарина, 59/1, РГРТУ, кафедра «Государственного, муниципального и корпоративного управления», каб. 428, Федорова Л.А.
8(4912) 46-03-70
