CC BY
72
задача векторной оптимизации управления ЭФФЕКТИВНОСТЬЮ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ
Д.А. Гордеев,
докторант кафедры финансов, анализа и учета Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета, генеральный директор ООО «МИГ-1» (г. Новосибирск),
кандидат экономических наук asaul@yandex.ru kompin@mail.ru
В статье представлена обобщенная экономико-математическая модель векторной (многокритериальной) оптимизации принятия управленческих решений по повышению эффективности инновационной деятельности организации. Проанализированы условия и процедуры применения данной модели на различных стадиях генерирования и реализации инноваций.
Ключевые слова: инновации; эффективность инновационной деятельности; управленческие решения; экономико-математическая модель.
УДК 665.63 : 51.001.57 ББК 65.290-2
В процессе генерирования и реализации инноваций на промышленном предприятии чередуются несколько последовательных стадий: создание и трансферт новых объектов интеллектуальной собственности и разработка инновационного проекта; управление проектом на стадиях подготовки и организации производства инновационного товара; коммерциализация инноваций [1, 5].
Первая стадия включает в себя фундаментальные исследования и НИОКР; механизм развертывания инновационного продукта, включающий бенчмаркинг, отбор идеи, бизнес-план, технико-экономическое обоснование проекта.
Инновационность организации на данной стадии может быть «замерена» следующими показателями:
1) количество инновационных идей, выдвинутых сотрудниками организации в течение последних п месяцев — К.
2) отношение реализованных инновационных идей к общему
числу выдвинутых предложений: К1реал о6щ ^ 1.
3) время, прошедшее с момента инициирования нового предложения до запуска инновационного проекта — Т1 нач [8].
Механизм организации производства инновационного товара включает в себя лабораторные и стендовые испытания узлов и агрегатов, сертификацию качества, оптимизацию затрат на обеспечение качества продукции. Особую роль играет выборочный контроль, построенный на научной основе, т.е. исходящий из теории вероятностей и математической статистики. Эту функцию называют также статистическим контролем. Инновационная деятельность сопряжена с большим числом рисков, и чем качественнее будет осуществляться контроль качества инновационного продукта, тем меньше будут расходы, связанные с организацией производства, а в случае неудачи проекта — убытки [4].
При осуществлении статистического контроля решение о генеральной совокупности, например, о партии продукции, принимается по выборке, состоящей из некоторого количества единиц продукции. Выборка, в свою очередь, должна давать наиболее полное представление о партии продукции, т.е. быть репрезентативной. Вопрос, заключается в том, как проверить репрезентативность выборки при контроле качества инновационного продукта. Можно это сделать в терминах вероятностных моделей выборки.
Наиболее распространенными являются две вероятностные модели — биномиальная и гипергеометрическая [6]. В биномиальной модели случайность присуща каждой единице: она с какой-то вероятностью дефектна, а с какой-то — приемлема. В то же время в гипергеометрической модели качество определенной единицы детерминировано, задано, а случайность проявляется лишь в отборе, — привносится экономистом при составлении выборки [6]. При организации производства инновационной продукции противоречие между аналогичными моделями выборки становится еще более выраженным. Биномиальная модель предполагает, что данный процесс, в частности, выбор определенного варианта инновационной идеи для практического внедрения, определяется, в том числе, действием случайных причин. Например, из 100% инновационных идей только
5% доходят до практической реализации [1]. Нельзя отрицать присущую человеческому творчеству случайность. Поведение конкретного человека не может быть практически полностью детерминированным. Поэтому при определении уровня дефектности инновационной продукции предпочтительной, на наш взгляд, является биноминальная модель.
При оптимизации затрат на обеспечение заданного уровня качества необходимо учитывать следующие параметры: затраты, связанные с внешним консультированием — ЗК; затраты, связанные с персоналом — ЗП; затраты на технологии — Зт затраты на другие внешние ресурсы — З 1Вн, которые могут быть связаны с покупкой специализированных баз данных и т. д.; затраты на призы и денежные вознаграждения — З1Возн [10].
Механизм коммерциализации инновации включает в себя исследования рынка, анализ безубыточности, планирование производства, экономическую оценку границ внедрения инновации, создание системы мониторинга в рыночных изменениях [3]. Здесь можно рекомендовать применение ряда стандартных показателей.
I. ROII (return on innovation investment)—коэффициент рентабельности инноваций. Его можно рассчитывать как для успешно выполненных проектов, так и для готовящихся к реализации на основе подготовленных прогнозных расчетов.[2; 6]
ROII = Рф / З Ф ^ max, (1)
где Рф — финансовый результат от инноваций, может представлять собой в зависимости от специфики инновационной деятельности:
1) ДД — дополнительный доход, который получила организация от реализации нового продукта;
2) АД — величину превышения фактического дохода от вывода нового продукта на рынок над плановым показателем в результате более эффективного выхода на рынок;
3) АЗ Юп — величину сокращенных операционных издержек на реализацию новых услуг организации;
4) П1 — прибыль организации от проникновения ее продуктов на новый сегмент рынка и т. д.
З 1Ф — затраты на инновации, могут представлять собой в зависимости от специфики инновационной деятельности:
1) ЗД — дополнительные затраты организации, связанные с реализацией нового продукта;
2) З - фактические затраты организации, связанные с выводом нового продукта на рынок более эффективным способом;
3) З Юп — величина операционных издержек, связанных с реализацией новых услуг организации;
4) З 1НР — затраты организации, связанные с проникновением ее продуктов на новый сегмент рынка и т.д.
Таким образом, можно записать:
Piф Дщ + A#i + АЗюп. + П1 , , ,
- —— - — -----------------------> max (2)
ROII
3,
i ф
3 + 3 + 3 + 3
->1Д '-'I IOn. 'JIHP
Описание задачи векторной (многокритериальной) оптимизации повышения эффективности инновационного деятельности организации
Возможные целевые функции-критерии
Д ІД + ДДI + ДЗІОп. + П1
P
ROII = -іф
31Л,
З + З + З + З
ЗІД ЗІ ЗІОп. ЗІНР
> max
X ПІ
ДПі = ^-
X П Общ. j=l
-> max
n PC n PC cp
д і с = X —j— X ——
ст. ¿X Тіґ^ ¿X Г)/'-'* ср
j=1 РС j-1 j=1 РС j-1
- максимальное значение рентабельности инновационной деятельности;
- максимальное значение доли прибыли, полученной от реализации новых продуктов в общем объеме прибыли;
- максимум относительного роста рыночной стоимости компании по сравнению с относительным ростом отраслевого рынка
Возможные составляющие системы ограничений:
я
й
—
О
¡г
¡г
S
S
S
3
СП
<D
а
cd
02
О
aU
£
¡г
О
cd
СП
К
X
cd
и
¿О
• Механизм создания и трансферта интеллектуальной собственности
• Механизм развертывания инновационного
проекта
Механизм
коммерциа-
лизации
инновации
• Механизм управления инновационным
проектом на стадии проектирования
• Механизм организации производства инновационного
товара
Модель, описывающая распределение времени между накоплением информации в процессе поиска инновационных идей и созданием инновации организацией:
dx (/)
dt
■ = k1u(t)у(t); где x(t + dt) - x(t) увеличение объема информа-
ции, накопленной в процессе поиска инновационных идей; и(?)ё? - потраченное на ее поиск время; у(?) - накопленные умения по развертыванию инновационных проектов; k1 > 0 зависит от индивидуальных особенностей группы исследователей, разработчиков и т. п. ёу (г)
dt
= к2[1 - u(t)]x(t)у(t); где [1 - u(t)]dt - потраченное время на
увеличение информации; y(t) - имеющиеся умения; x(t) - знания; коэффициент k2 > 0 также зависит от индивидуальности. Показатели: количество инновационных идей, выдвинутых сотрудниками организации в течение последних n месяцев -K -> max; отношение реализованных инновационных идей к общему числу выдвинутых предложений - Kреал. / K общ. 1;
время, прошедшее с момента инициирования нового предложения до запуска инновационного проекта - TIнач. -> min.
Биноминальная модель определения уровня дефектности инновационной продукции: Р(х = k) = Cn pk (1-p)n-k , где Cn - число сочетаний из n элементов по k, p - уровень дефектности изделий. Модель оптимизации затрат на обеспечение заданного уровня
качества:
: ЗІК + ЗІП + ЗІТ + ЗІВн. + 3 ІВозн. ^ min ’ где ЗІК ЗІП, Зіт,
З1Вн, З1Возн - затраты, соответственно, связанные с внешним консультированием, персоналом, на технологии, другие внешние ресурсы, призы и денежные вознаграждения.
Показатели: количество новых продуктов, сервисов, бизнесов, которые организация вывела на рынок за последние n лет -К1 -> max; отношение числа потребителей, клиентов, считающих организацию инновационной, к их общему количеству -Inom. = ПотI / Потобщ. ^ max.
І
Рис. Описание векторной (многокритериальной) задачи повышения эффективности инновационной деятельности организации
II. Доля прибыли от реализации новых продуктов в общем объеме прибыли за последние п лет:
дп,
I п,
1=1
X ^Общ. j=1
(3)
где П1 — прибыль организации от реализации новых продуктов за последние п лет;
П06щ — общая прибыль организации за последние п лет.
III. Изменение относительного роста рыночной стоимости компании по сравнению с относительным ростом отраслевого рынка за последние п лет:
n рс n рс cp
AIcm.=T -¿7T- -Z ^ max (4)
j=1 j-i j=i j-i
где РС: — рыночная стоимость компании в у-ом году;
РС-1 — рыночная стоимость компании в (у — 1)-ом году;
РСср — средняя рыночная стоимость компаний в отрасли в у-ом году;
рС-1ср — средняя рыночная стоимость компаний в (у-1)-ом году;
В основе данного показателя лежит предположение о том, что именно инновации являются тем ресурсом организации, который способен обеспечить ей длительные конкурентные преимущества и позволяет опередить среднеотраслевой рост рынка.
В дополнение к вышеуказанным показателем могут быть использованы [7]:
К1 — количество новых продуктов, сервисов, бизнесов, которые организация вывела на рынок за последние п лет;
Пот1
Пот. -¡—г
ПотОбщ.
— отношение числа потребителей, клиентов, считающих организацию инновационной, к их общему количеству.
При формализации экономико-математической модели принятия управленческих решений по повышению эффективности инновационной деятельности организации естественно предположить, что цели инновационного развития, специфика инновационной деятельности, возможности организаций могут существенно отличаться друг от друга. Рентабельность инноваций (2), стремящаяся к максимуму, может выступать в качестве целевой функции задачи повышения эффективности инновационной деятельности организации. Целевой функцией может стать доля прибыли от реализации новых продуктов в общем объеме прибыли за последние п лет (3), тоже стремящаяся к максимуму. Заслуживает пристального внимания и изменение относительного роста рыночной стоимости компании по сравнению с ростом отраслевого рынка за последние п лет (4). Однако
их нельзя представить как простую сумму функций. Каждая из них стремится к максимуму при определенных условиях и может достигать его тоже по-разному. Совокупное повышение эффективности было бы целесообразно в этом случае рассматривать как вектор-функцию, а задачу повышения эффективности инновационной деятельности организации как многокритериальную (многоцелевую), преследующую цели повышения рентабельности инновационной деятельности, увеличения суммы прибыли, полученной от реализации новых продуктов в общем объеме прибыли и увеличения стоимости организации по сравнению со среднеотраслевыми показателями.
Первым критерием оптимальности будет, соответственно, максимальное значение рентабельности инновационной деятельности, вторым — максимальное значение доли прибыли, полученной от реализации новых продуктов в общем объеме прибыли, третьим — максимум относительного роста рыночной стоимости компании по сравнению с относительным ростом отраслевого рынка за последние п лет. Максимальное значение целевой функции в каждом случае должно достигаться на экономическом пространстве, представленном в виде ограничений.
При практическом решении такой задачи в каждом конкретном случае должен быть определена приоритетность одной из вышеназванных целевых функций с учетом соответствующих ограничений. После этого можно переходить к рассмотрению следующей по важности целевой функции. Отдельно, в случае необходимости, может быть решена задача оптимизации затрат на инновационную деятельность.
Модель, описывающая распределение времени между накоплением информации в процессе поиска инновационных идей и созданием инновации, может быть использована при составлении системы ограничений к вышеописанной задаче многокритериальной оптимизации. Также может быть использована биноминальная модель определения уровня дефектности инновационной продукции при составлении системы ограничений. Система ограничений может быть дополнена с помощью показателей, характеризующих инновационность организации.
Результаты проведенного исследования можно систематизировать следующим образом (рис.).
Таким образом, в данной работе предлагается обобщенная экономико-математическая модель векторной (многокритериальной) оптимизации принятия управленческих решений по повышению эффективности инновационной деятельности организации. Отличительной особенностью данной модели является последовательный учет стадий генерирования и реализации инноваций с применением модели распределения времени между накоплением информации в процессе поиска инновационных идей и созданием инновации; биноминальной модели определения уровня дефектности инновационной продукции, оптимизации затрат на инновационную деятельность.
Литература
1. Асаул В.В., Гордеев Д.А. Российские локальные инновационные системы: проблемы и перспективы. — СПб.: АНО «ИПЭВ», 2008. — 213 с.
2. Введение в инноватику: учебное пособие / А.Н. Асаул, В.В. Асаул, Н.А. Асаул, Р.А. Фалтинский; Под ред. А.Н. Асаула. — СПб: АНО ИПЭВ, 2010. — 280 с.
3. Гордеев Д.А. Проблемы развития новых институциональных форм и отношений в инновационной деятельности в Российской Федерации // Экономическое возрождение России. — 2009. — № 3 (21). — С. 52-58.
4. Гордеев Д.А. Свойства, условия и закономерности развития локальных инновационных систем с позиций комплексного методологического подхода // Экономическое возрождение России. — 2010. — № 3 (25). — С. 99-107.
5. Гордеев Д.А. Формирование локальных инновационных систем в предпринимательстве // Экономическое возрождение России. — 2008. — № 3 (17). — С. 47-55.
6. Модернизация экономики на основе технологических инноваций / А.Н. Асаул, Б.М. Капаров, В.Б. Перевязкин, М.К. Старовойтов. — СПб.: АНО ИПЭВ, 2008. — С. 606.
7. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. — М.: КНОРУС, 2011. — 568 с.
8. Пойа Д. Математическое открытие. — М.: Наука, 1970.
9. Создание знания и информационной инфраструктуры субъектов предпринимательства / А.Н. Асаул, Е.И. Рыбнов, О.А. Егорова, Т.М. Левченко. — СПб.: АНО ИПЭВ, 2010. — 254 с.
10. Хомутский Д. Как измерить инновации // Управление компанией. — 2006.
