Выбор инновационной стратегии развития компании Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Библиографический список

1. Грибов В.Д. Основы бизнеса: учеб. пособие для экон. спец. вузов. М.: Финансы и статистика, 159 с.

2. Макроэкономика: Теория и российская практика: учеб. для экон. спец. вузов / под ред. А.Г. Грязновой, Н.Н. Думной; Фин.акад.при Правительстве РФ. Изд. 2-е,перераб.и доп. М.: КНОРУС, 679 с.

3. Программа социально-экономического развития Республики Бурятия на 2008-2010 годы и на период до 2017 года: приложение к Закону Республики Бурятия «О Программе социально-экономического развития Республики Бурятия на 2008-2010 годы и на период до 2017 года». [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://economy.buryatia.ru

УДК 338:001.895

ВЫБОР ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ РАЗВИТИЯ КОМПАНИИ З.В. Колчина1

Национальный исследовательский Иркутский государственный технический университет, 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83.

Определена значимость правильного выбора инновационной стратегии компании для ее развития. Предложена методика выбора инновационной стратегии развития компании. Выделены направления инновационного развития компании. Рассмотрена суть условно-объективного и условно-субъективного подходов к выбору критериев оценки стратегий и к выбору инновационных стратегий. Выделены основные этапы подходов и методов, используемых в рамках каждого подхода (метода главных компонент, способа определения интегрального показателя оценки для инновационной стратегии, метода средних арифметических рангов, метода анализа иерархий). Определена роль метода парной компенсации в выборе приоритетной инновационной стратегии развития компании.

Ил. 3. Табл. 5. Библиогр. 8 назв.

Ключевые слова: инновационная стратегия; принятие решения; условно-субъективный подход; условно-объективный подход; метод главных компонент; метод арифметических рангов; метод анализа иерархии; метод парной компенсации.

CHOOSING THE INNOVATION STRATEGY OF COMPANY DEVELOPMENT Z.V. Kolchina

National Research Irkutsk State Technical University, 83 Lermontov St., Irkutsk, 664074.

The article determines the importance of the proper choice of the innovation strategy for company development. The procedure for choosing the innovation strategy for company development is proposed. The courses of company innovation development are identified. The essence of conditionally objective and conditionally subjective approaches to the choice of strategy evaluation criteria as well as innovation strategies is considered. The basic stages of the approaches and methods used within each approach (method of principal components, method of determining the integral assessment index for the innovation strategy, method of mean arithmetical ranks, and method of hierarchy analysis) are distinguished. The role of the method of paired compensation in the selection of a priority innovation strategy of company development is determined. 3 figures. 5 tables. 8 sources.

Key words: innovation strategy; decision-making; conditionally subjective approach; conditionally objective approach; method of principal components; method of arithmetical ranks; method of hierarchy analysis; method of paired compensation.

Правильный выбор инновационной стратегии развитии компании - это залог ее будущего успеха на конкурентном рынке. В теории принятия решений существуют методы, которые позволяют лицу, принимающему решение (ЛПР), делать выбор оптимальной альтернативы из n альтернатив. К таким методам можно отнести метод средних арифметических рангов, метод линейной свертки, методы многокритериальной теории полезности, методы порогов несравнимости ELECTRE, метод аналитической иерархии, диалоговые и качественные методы. Однако стоит учитывать, что когда речь идет о выборе инновационной стратегии развития компании (которую можно определить, как формирование перспективных направлений

развития компании с применением новых научно-технических достижений и ранее не применявшихся методов управления для завоевания лидерских позиций в конкурентной борьбе в определенной сфере деятельности), то у каждого метода можно выявить свои достоинства и недостатки в связи с наличием риска и неопределенности, характерных для инновационной деятельности, и использованием критериев, которые могут носить качественный характер. Поэтому необходимо использовать такую методику выбора инновационной стратегии, которая учитывала бы эти аспекты и охватывала различные этапы инновационно-стратегического процесса, описанные в статье [6].

Предлагаемая методика, представленная на рис.

1 Колчина Зинаида Васильевна, аспирант, тел.: 89086678177, e-mail: flocean@mail.ru Kolchina Zinaida, Postgraduate, tel.: 89086678177, e-mail: flocean@mail.ru

1, заключается в выборе приоритетной инновационной стратегии развития компании посредством метода ПАРК (парной компенсации) из двух стратегий, отобранных отдельно по условно-объективному и условно-субъективному подходам.

На первом этапе определяются приоритетные направления инновационного развития компании. В идеале для полноценного развития компании необходимо разрабатывать инновационные стратегии по всем направлениям своей деятельности, в реальности компании чаще выбирают направления, связанные с развитием основных видов деятельности в зависимости от отраслевой специфики.

На втором этапе осуществляется выбор т критериев оценки стратегий из к критериев, имеющих статистику за п периодов.

На третьем этапе происходит оценка и выбор оптимальных инновационных стратегий на основании критериев, отобранных на втором этапе.

Выбор критериев и стратегии предлагается производить по условно-объективному и условно-субъективному подходам.

Условно-объективный подход при выборе критериев оценки и проведении оценки инновационных стратегий построен на формировании интегрального показателя оценки стратегий, который включает критерии, определяемые посредством технической обработки данных с применением метода главных компонент Пирсона [2]:

Х31

У] = а1 ■ — + а2 ■ Х1

Х3 2 Х2

■ + ..а.

Х]г

-...+

+ а

Х т

(1)

т —

Х

где - интегральный показатель оценки } стратегии; а, - нагрузки по / критерию; X, - значение / критерия для ] стратегии; Х - среднее значение / критерия за п периодов; т - количество отобранных критериев из к критериев.

Рассмотрим подэтапы условно-объективного подхода, на которых осуществляются:

1. Сбор данных по к критериям за п периодов и формирование таблицы их значений.

2. Построение корреляционной матрицы критериев, которая показывает, насколько критерии зависимы между собой. Во избежание мультикорреляции необходимо выбрать лишь часть критериев, которые можно использовать для оценки стратегий, что и осуществляется на третьем подэтапе.

3. Отбор т критериев из набора к критериев, представляющий собой матрицу кх п, где к - число изначально заданных критериев, п - число периодов.

Для выбора т критериев используется метод главных компонент, который предназначен для структуризации данных посредством сведения множества переменных к меньшему числу новых переменных, которые содержали бы большую часть дисперсии значений исследуемых данных. Каждая компонента по порядку учитывает максимум суммарной дисперсии критериев: первая главная компонента учитывает

максимум общей дисперсии критериев, вторая главная компонента не коррелирует с первой и учитывает максимум оставшейся дисперсии, и так до тех пор, пока не будет учтена вся дисперсия. Данный метод состоит из следующих шагов, представленных на рис. 2.

3.1. Централизация и нормализация элементов матрицы Х, элементы которой есть исходные значения к критериев за п периодов.

11 Х12 ... Х1к^

X =

Х21

Х22

Х2к

(2)

V Хп1 Хп2 ... Хпк у

Элементы данной матрицы приводятся к единой системе измерения, то есть стандартизируются (нормализуются) по формуле (3).

Ч =

(Хг - Х)

(3)

где

X - |

■ среднее значение переменной х; - средне-квадратическое отклонение переменной х.

3.2. Формирование матрицы У (после того как все элементы пронормированы), которую можно представить в развернутом виде:

(4)

3.3. Составление корреляционной матрицы по нормализованным компонентам Б=УУТ, которая имеет вид

Г У1 Г а11 а12 . л Л .. а1т Г111

У2 = а21 а22 . .. а2т 1.2

V ут ч ап1 ап2 .. апт у V fm у

£ =

Г 1 Я21

*12 1

*1п *2п

1

\

(5)

V*п1 *п2 ' у

3.4. Вычисление собственных векторов и значений матрицы Б, что предполагает составление её характеристического уравнения. Для этого необходимо найти определитель матрицы Б:

) =

1 -Л * 12 *21 1-Л

*п1

*п2

*1п

*2п

1 -Л

(6)

Полагая, что бе1(Б)=0, находим корни уравнения п-порядка с переменной А. Собственные значения А, представляют собой долю вариации исходного набора данных, содержащуюся в соответствующей главной компоненте. Далее по матрице Б для всех А, составляем систему уравнений и находим корни е/:

а

Х

1. Определение приоритетных направлений инновационного развития компании

го

о о

1

ь

я т

а с

н о

ь н

л ь

а л

и е

ц т

о о я е д

Г

Т

1

I. Условно-объективный подход

II. Условно-субъективный подход

2. Выбор критериев оценки стратегий

2.1. Техническая обработка -метод главных компонент

2.2. Экспертный опрос -метод средних арифметических рангов

т

3. Выбор оптимальных по критериям инновационных стратегий на основе используемых подходов

3.1. Выбор оптимальной инновационной стратегии А: определение стратегии через интегральный показатель

3.2. Выбор оптимальной инновационной стратегии Б: метод аналитической иерархии

4. Выбор приоритетной инновационной стратегии: метод парной компенсации (сравнение стратегии А и стратегии Б)

Рис. 1. Методика выбора инновационной стратегии развития компании

Рис. 2. Алгоритм метода главных компонент

(1 -Х1)еп + $пеп + ■■х1пе1п = О

^21е11 + (1 )е12 + ■■■¡2пя1п = 0

(7)

^п1е 11 + ^п2е12 + ■■■ + (1 -^г)е1п = 0

Решая систему, получаем вектор решений en=(e1, e2...e¡...en). Значения элементов векторов показывают, какие компоненты какую долю вариации объясняют.

3.5. Определение значений компонент ^ путем нахождения суммы произведений вектора еп на нормированные значения элементов [2 :

11 = Е eitz1 . (8)

I=1

Полученные значения компонент будут показывать, какую они имеют долю общей дисперсии. Ком-

п

поненты с наименьшими значениями отклоняются от дальнейшего рассмотрения.

На практике метод главных компонент при большой размерности матрицы (при большом количестве критериев) проводится при помощи программного обеспечения МаАаЬ.

На этом метод главных компонент заканчивается, но для того чтобы определить, какие критерии наиболее значимы, предлагается применять следующий шаг.

3.6. Из полученной матрицы главных компонент находится среднеарифметическое значение каждой строки, так как каждая строка - это проекция стандартизированных переменных на ось главных компонент, и ее можно рассматривать как критерий в новой системе координат. Те стандартизированные критерии, которые будут иметь максимальные среднеарифметические значения, будут определяться как главные критерии для формирования интегрального критерия.

Чтобы определить уравнение интегрального показателя оценки инновационных стратегий, мы предлагаем перейти к следующим подэтапам. 4. Формирование матрицы нормированных по формуле (3) данных по m критериям, по которым будет проводиться оценка стратегий за п периодов (табл. 1).

5. Формирование уравнения интегрального показателя оценки инновационных стратегий. После того как сформирована матрица нормированных значений отобранных критериев, определяется вес каждого критерия по совокупности критериев путем деления значения среднеарифметического /-строки на сумму среднеарифметических значений по т критериям, что представлено в столбцах р-1 и р табл. 1. Полученный для каждого критерия вес и будет представлять собой нагрузку перед критерием в уравнении (1), которое, таким образом, будет являться интегральным показателем для оценки стратегий.

6. Расчет значения интегрального значения у для каждой стратегии путем подстановки значений критериев соответствующей стратегии и найденных нагрузок в уравнение (1).

7. Ранжирование инновационных стратегий по значению у и выбор оптимальной инновационной стратегии по условно-объективному подходу.

Условно-субъективный подход при выборе критериев и проведении оценки инновационных стратегий заключается в выборе инновационной стратегии при помощи применения метода анализа иерархий на основании критериев, отобранных экспертным путем.

Выбор к из п критериев оценки стратегии производится путем проведения экспертной оценки приоритетности критериев, для которой лучше использовать метод средних арифметических рангов, чтобы избежать проблем, связанных с определением порядковой шкалы. Данный этап состоит из следующих шагов:

1. Для каждого т, эксперта предоставляется опросный лист, в котором ему необходимо проранжи-ровать критерии по предпочтениям от 1 до п, учитывая, что 1 - высший ранг.

2. Ранжирование критериев и выбор лучших. После того как все критерии оценены экспертами, для каждого критерия определяется средняя оценка х^. Для этого используется формула взвешенной средней, по значению которой ранжируются критерии:

Z x ■ mu

x=^

(9)

где хI - ранг, выставляемый каждым экспертом по /параметру; т, - количество экспертов, выставивших одинаковый ранг по / параметру; т - количество экспертов.

Так как критерии ранжируются по возрастающей, от 1 до п, где числом 1 оценивается критерий, имеющей наибольшее предпочтение ] эксперта, то лучшим будет критерий, который имеет минимальное значение х1.

3. Чтобы определить согласованность оценок экспертов, можно применять коэффициент конкордации

Матрица нормированных значений отобранных критериев

Таблица 1

Критерий Первый период Второй период Третий период n-й период Значение арифметического среднего Вес

1 2 3 4 Р-2 p-1 P

k1 А11 А12 А13 Am n / Z An / V, - '-1 / 1 / n V1/ / m / ZV / i-1

k2 А21 А22 А23 A2n £A2i / V2 = '-1 /„ V2/ /Zj1

k3 А31 А32 А33 A3n ZA* / V3-'-1 / 3 /n V3/ / m / ZV, / i-1

km Am1 Ат2 Ат3 Amn n Z Ami / V -'=1 / Vm /n Vm/ / m / ZV / i-1

Итого m ZV i-1 1

m

m

Кенделла, характеризующий связи между несколькими признаками, измеренными в порядковой шкале:

2

/тс п т

ш; 5= £(т^-Ъ) ■ (10)

т П - п) г=1 ]=1 где п - количество альтернатив; т - количество экспертов; хI - оценка каждого эксперта по /альтернативе; - средняя оценка каждого эксперта по всем альтернативам.

Коэффициент конкордации принимает значения [0;1]: чем больше он стремится к 1, тем больше согласованность в оценках экспертов.

Выбор приоритетных инновационных стратегий проводится с использованием метода анализа иерархий Т. Саати, подэтапы которого представлены на рис. 3.

Рассмотрим эти подэтапы, которые включают:

3.1. Определение проблемы и построение иерархии. Чем больше число уровней, тем больше должно быть построено матриц парных сравнений. В нашей задаче задается три уровня: цель (выбор лучшей альтернативы) - критерии выбора - альтернативы.

3.2. Построение матриц парных сравнений для

ставленная в форме табл. 2, строится по отдельному элементу (критерию) путем парных сравнений элементов (альтернатив) для определения степени доминирования одного элемента над прочими.

Степени доминирования одного элемента над другим численно определяются по шкале отношений, представленной в табл. 3.

Верхний предел шкалы, ограниченный числом 9, объясняется психологической способностью человека производить качественные разграничения пятью определениями: слабый, равный, сильный, очень сильный и абсолютный. При этом можно принять компромиссные определения между соседними определениями, когда нужна большая точность [5, с. 55].

Оценка начинается с левого элемента матрицы. При оценке задается вопрос: насколько данный элемент важнее, чем элемент, стоящий справа? При сравнении элемента с самим собой отношение равно единице. Если первый элемент важнее, чем второй, то используется целое число из шкалы (п), в противном случае используется обратная величина (1/п). Обратные друг к другу отношения заносятся в симметричные позиции матрицы.

3.1. Определение проблемы и 3.2. Построение матриц парных 3.3. Определение векторов

построение иерархии сравнении по каждому приоритетов в матрицах по

критерию критериям

3.6. Определение векторов приоритетов в матрицах по альтернативам

3.5. Построение матриц 3.4. Проверка согласованности

парных сравнении по 4— каждои матрицы по критериям

альтернативам

Рис. 3. Подэтапы метода анализа иерархий

Таблица 2

Матрица парных сравнений по критерию_

Критерий А1 (альтернатива) А2 (альтернатива) Ап (альтернатива) w'¡ w¡

А1 (альтернатива) вц = 81/81 = 1 в12 = 81/82 в1п = 81/8п ^ец ■ е12 ■ ■ ■■■ е1п *1 г=1

А2 (альтернатива) в21 = 82/81 ®22 = 82/82=1 е2п = 82/8п 4е21 ■ е22 ■ ■■■■ е2п *2 п £ * г г=1

Ап (альтернатива) Эп1 = 8п/81 вп2 = 8п/82 епп = 8п/8п=1 Пеп1 ■ еп2 ■ ■■■■ епп * п п £ * г г=1

£ *

г=1

п

Таблица 3

Шкала отношений, используемая в методе анализа иерархий [4, с. 32]

Степень значимости Определение Объяснение

Первая Одинаковая значимость Действия вносят одинаковый вклад в достижение цели

Третья Слабая значимость Существуют предпочтения в пользу одного из действий, однако эти соображения недостаточно убедительны

Пятая Существенная или сильная значимость Имеются надежные логические суждения, чтобы показать предпочтительность одного из действий

Седьмая Очевидная или очень сильная значимость Убедительное свидетельство в пользу одного действия перед другим

Девятая Абсолютная значимость Свидетельства в пользу предпочтения одного действия другому в высшей степени убедительны

Вторая, четвёртая, шестая, восьмая Промежуточные значения между двумя соседними суждениями Ситуация, когда необходимо компромиссное решение

Степени значимости определяются экспертами или ЛПР, которые при оценке основываются на опыте и знаниях, критериальном анализе ситуации и прогнозировании динамики данных.

3.3. Определение векторов приоритетов. Из группы матриц парных сравнений формируется набор локальных приоритетов, которые выражают относительное влияние множества элементов на элемент примыкающего сверху уровня. Вычисляются векторы приоритета обычно с помощью геометрического среднего (11), получаемого путем перемножения элементов каждой строки и извлечения корня п-й степени, где п -число элементов.

■ е2 ■ ■■■■ еп . (11)

Сам вес, или вектор приоритета, элемента (ш,) определяется путем деления значения каждого локального вектора приоритета на сумму значений всех локальных приоритетов [5, с. 36]:

. (12)

1 п

Е К

1=

3.4. Проверка согласованности каждой из рассматриваемых матриц производится путем определения максимальных собственных значений, индексов согласованности и отношений согласованности. В случае несогласованности матрицы парных сравнений ЛПР следует пересмотреть свои суждения.

Наибольшее собственное значение (число) матрицы суждений Атах представляет собой сумму произведений сумм элементов каждого ./'-столбца на величину соответствующего вектора приоритета [5, с. 156-157]:

Атах = Е(а1} + а2} + ■■■+ащ) ■ К (13) 1=1

Информацию о степени нарушения численной согласованности дает индекс согласованности, который находится по формуле

ИС = (■Ятах - п) (14)

(п -1) '

где п - размерность матрицы (число сравниваемых объектов).

Математическое ожидание индекса согласованности случайным образом составленной матрицы парных сравнений, которое основано на экспериментальных данных, называется случайным индексом согласованности (СИ). В таблице 4, представлены значения СИ для случайных матриц разного порядка.

Если разделить ИС на число СИ, получим отношение согласованности:

ОС = —. (15)

СИ

Если величина ОС более 10% (0,1), то она считается неприемлемой, и ЛПР нужно пересмотреть свои суждения.

Аналогично строятся матрицы парных сравнений по всем критериям.

3.5. Построение матрицы парных сравнений по альтернативам по аналогии с матрицей, представленной в табл. 3, где сравниваются не альтернативы по I критерию, а критерии по ] альтернативе.

3.6. Определение векторов приоритетов каждого критерия в рамках каждой альтернативы.

Среднее значение ИС (СИ) в зависимости от порядка матрицы [5, с. 60]

Таблица 4

Порядок СИ Порядок СИ Порядок СИ

матрицы (п) матрицы (п) матрицы (п)

1 0,00 6 1,24 11 1,51

2 0,00 7 1,32 12 1,48

3 0,58 8 1,41 13 1,56

4 0,90 9 1,45 14 1,57

5 1,12 10 1,49 15 1,59

п

Характеристики стратегии A Ранжирование недостатков для стратеги А (выбранной по условно-объективному подходу)

Характеристика 1

Характеристика 2

Характеристика 3

Характеристика 4

Характеристика п

Сводная таблица недостатков альтернатив

Таблица 5

Ранжирование недостатков для стратегии Б (выбранной по условно-субъективному подходу) Характеристики стратегии Б

Характеристика 1

Характеристика 2

Характеристика 3

Характеристика 4

Характеристика п

W(Aj)= Щ^-Щщ + Щ(Л/к2)- Щк2 +

3.7. Проверка согласованности каждой из рассматриваемых матриц парных сравнений по альтернативам.

3.8. Иерархическое взвешивание (принцип синтеза). Формально этап синтеза может быть представлен в виде произведения вектор-строки матрицы приоритетов, столбцами которой являются векторы приоритетов альтернатив относительно рассматриваемых критериев, на вектор-столбец важности самих критериев. В общем виде это можно выразить как

+Щ(Ар)-Щш + (16)

где Щ(А]) - значимость Aj альтернативы среди всех рассматриваемых альтернатив по всем критериям; ЩА') - значимость Aj альтернативы среди всех рассматриваемых альтернатив по к, критерию; Щк1 - значимость к, критерия в рамках Aj альтернативы среди всех рассматриваемых критериев.

3.9. Ранжирование альтернатив на основе полученных векторов значимости каждой альтернативы по совокупности критериев и выбор оптимальной альтернативы. Альтернатива, имеющая наибольший показатель значимости среди всех рассматриваемых альтернатив по всем критериям, признается оптимальной в рамках условно-субъективного подхода.

4. Выбор приоритетной инновационной стратегии. Для того чтобы определить, какая из двух стратегий, отобранных по условно-объективному и условно-субъективному подходам, является приоритетной для компании в определенных условиях, необходимо провести парную компенсацию (метод ПАРК) [3, с. 132150], которая позволяет описать недостатки стратегий качественно (словесно), а не количественно, что особо актуально для инновационных стратегий.

Метод ПАРК включает следующие подэтапы:

4.1. Ранжирование недостатков каждой стратегии

по степени значимости в сводной таблице недостатков, представленной в табл. 5. Ранг 1 присваивается той характеристике, которая отображает наибольший недостаток по мнению ЛПР, далее - по возрастанию рангов. Описание характеристик в данном случае одинаково.

4.2. Построение базовой альтернативы, обладающей высшими рангами, то есть меньшими недостатками. К базовой альтернативе добавляются основные недостатки реальных альтернатив, чтобы показать, что недостатки одной стратегии более существенны, чем другой.

4.3. Менее предпочтительная альтернатива, обладающая большим числом недостатков, исключается, а более предпочтительная признается приоритетной.

Если комбинация недостатков реальных альтернатив не позволяет это сделать, то альтернативы объявляются несравнимыми, и необходимо введение дополнительных критериев из списка критериев, идущих по убыванию за используемыми. Итерации происходят до тех пор, пока не будет определена приоритетная стратегия для решения поставленной проблемы.

Как мы видим, выбор инновационной стратегии -это сложный процесс, так как используются не только количественные, но и качественные критерии, необходимо учитывать не только субъективную составляющую процесса выбора, но и условия, в которых происходит выбор. Предлагаемая нами методика позволяет учесть эти факторы и снизить процент ошибки неверного выбора стратегии, так как используется не только субъективный, но и объективный анализы, что помогает ЛПР уверенно делать окончательный выбор стратегии развития компании для выигрыша в конкурентной борьбе.

Библиографический список

1. Айвазян С.А. Статистическое исследование зависимостей. М.: Металлургия, 1968. 227 с.

2. Дубров А.М. Обработка статистических данных методом главных компонент. М.: Статистика, 1978. 134 с.

3. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, 1996. 208 с.

4. Саати Т, Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.

5. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

6. Уразова Н.Г., Колчина З.В. Инновационная стратегия как основа развития компании // Вестник ИрГТУ. 2011. № 1. С. 222-227.

7. Харман Г. Современный факторный анализ / пер. с англ. В.Я. Лумельского. М.: Статистик, 1972. 486 с.

8. Хургин Я.И., Фастовец Н.О. Статистическое моделирование: учеб. пособие. М.: Нефть и газ, 2003. 72 с.