Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова (кафедра социокультурного проектирования и развития территорий, профессор)
Москва, г. Москва и Московская область, Россия
Россия
Россия
Россия
В статье предложена математическая модель для сравнительной оценки инновационных проектов по совокупности качественных показателей. Модель предназначена для обоснования решений по формированию и реализации рациональной инновационной политики и осуществления эффективной инновационной деятельности. В предложенной модели использованы технологии непараметрической статистики, позволяющие учесть типовую для этапа формирования инновационной политики неопределенность и найти рациональные для этих условий решения.
модель, сравнительная оценка, инновационные проекты, совокупность, качественные показатели
Введение
Реализация процессов долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения достойного качества жизни граждан на современном этапе в существенной степени зависит от формирования и претворения в жизнь рациональной инновационной политики. При ее разработке часто требуется принимать решение о предпочтительности того или иного направления инновационной деятельности, реализуемого в соответствующих вариантах инновационных проектов. При этом имеющаяся об указанных направлениях или проектах информация, как правило, ограничивается качественными (а не количественными) показателями. Такая информационная ситуация особенно характерна для ранних стадий формирования инновационной политики [1–8, 17, 18]. В этих условиях формирование конструктивных моделей и методов сравнения инновационных проектов по совокупности качественных показателей требует решения задачи их дальнейшего развития. Построение возможного варианта модели, позволяющей на основе системы качественных показателей осуществлять сравнительную оценку направлений инновационной политики, осуществления инновационной деятельности и осуществления инновационных проектов составляет цель настоящей статьи.
Формализованное представление модели
Характерная для ранних этапов формирования инновационной политики информация, как правило, исчерпывается возможностью осуществить ранжирование направлений инновационного развития и осуществления инновационных проектов по критериям предпочтения. Ранжирование состоит в присвоении каждой характеристике рассматриваемого инновационного направления или проекта порядкового номера в ряду аналогичных характеристик других сравниваемых направлений и проектов. Результаты такого ранжирования удобно представить в виде матрицы [9, 10]
В интересах получения объективных сравнительных оценок инновационных проектов в рассматриваемой ситуации информационных ограничений целесообразно применять методы теории статистических выводов, основанных на технологиях непараметрической статистики [11–13].
В качестве интегральной меры превосходства одного инновационного проекта над другим в этом случае могут быть использованы коэффициенты ранговой корреляции 
[14, 15, 19]:
Используя формулу (1), определим коэффициенты ранговой корреляции для каждого из инновационных проектов (табл. 1).
Таблица 1
Коэффициенты ранговой корреляции рассматриваемых инновационных проектов
|
№ проекта |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
Коэффициенты ρj
|
0.5833
|
0.7251 |
0.3333 |
0.5417
|
Анализ критических значений вероятности ошибки первого рода позволяет сделать вывод, что для наилучшего по коэффициенту ранговой корреляции инновационного проекта T2 вероятность ошибки первого рода γ не превышает 0.12. Следовательно, этот проект, соответствующий инновационной политике улучшающих инноваций, можно полагать предпочтительным в рамках рассмотренного примера.
Выводы
Таким образом, предложенная модель обеспечивает сравнительную оценку направлений инновационного развития и инновационных проектов в характерных для начальных этапов формирования инновационной политики условиях отсутствия количественной информации. Модель, с одной стороны, является достаточно простой, а, с другой, – обладает универсальностью. Это делает предложенную модель полезным инструментом для разработчиков инновационной политики как в масштабе государства в целом, так и для отдельных отраслей и предприятий.
1. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Блау С.Л., Мантусов В.Б., Новиков В.Е., Петров В.С., Тебекин А.В., Тебекин П.А. Управление инновациями. – М.: Российская таможенная академия, 2017. – 452 с.
2. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Петров В.С., Родионова Е.С., Сауренко Т.Н., Тебекин А.В., Тебекин П.А. Теоретические основы управления инновациями. – Санкт-Петербург. – 2016. – 472 с.
3. Анисимов Е.Г., Анисимов В.Г., Блау С.Л., Новиков В.Е., Тебекин А.В. Модель поддержки принятия решений при формировании инновационной стратегии предприятия // Экономика сельского хозяйства России. – 2016. – № 3. – С. 53–59.
4. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Гапов М.Р., Родионова Е.С., Сауренко Т.Н., Силкина Г.Ю., Тебекин А.В. Стратегическое управление инновационной деятельностью: анализ, планирование, моделирование, принятия решений, организация, оценка. – Санкт-Петербург, 2017. – 312 с.
5. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Ботвин Г.А. Инвестиционный анализ в условиях неопределенности. – СПб., СПбПТУ, 2006. – 288 с.
6. Анисимов В.Г., Гарькушев А.Ю., Сазыкин А.М. Оптимизация внедрения новых технологий в перспективные образцы артиллерийского вооружения// Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. – 2012. – № 4 (74). – С. 39–44.
7. Тебекин А.В., Анисимов Е.Г., Блау С.Л., Новиков В.Е. Организация инновационной деятельности на микроэкономическом уровне // Транспортное дело России. – 2016. – № 1. – С. 73–78.
8. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Богоева Е.М. Формализация процедуры риск-ориентированного подхода при выполнении государственными органами контрольных функций// Вестник Российской таможенной академии. – 2014. – № 4. – С. 96–102.
9. Балясников В.В., Ведерников Ю.В. Модель причинного анализа на основе использования данных об особых ситуациях // Вопросы оборонной техники. Серия 16: Технические средства противодействия терроризму. – 2015. – № 1-2 (79-80). – С. 31–38.
10. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Ботвин Г.А., Черныш А.Я., Чечеватов А.В. Анализ и оценивание эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности. – М.: Военная академия Генерального штаба Вооруженных сил Российской Федерации; В. Г. Анисимов, 2006. – 288 с.
11. Чварков С.В. Учет неопределенности при формировании планов инновационного развития военно-промышленного комплекса. В сборнике: Актуальные вопросы государственного управления Российской Федерации Сборник материалов круглого стола. Военная академия генерального штаба вооруженных сил Российской Федерации, Военный институт (Управления национальной обороной). – 2018. – С. 17–25.
12. Ильин И.В. Математические методы и инструментальные средства оценивания эффективности инвестиций в инновационные проекты. – Санкт-Петербург, 2018. – 289 с.
13. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г., Новиков В.Е., Останин В.А. Моделирование оптимизационных задач поддержки принятия решений в инновационном менеджменте // Вестник Российской таможенной академии. – 2016. – № 1. – С. 90–98.
14. Тебекин А.В., Сауренко Т.Н., Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г. Способ формирования комплексных показателей качества инновационных проектов и программ // Журнал исследований по управлению. – 2018. – Т. 4. – № 11. – С. 30–38.
15. Тебекин А.В., Сауренко Т.Н., Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г. Методический подход к моделированию процессов формирования планов инновационного развития предприятий // Журнал исследований по управлению. – 2019. – Т. 5. – № 1. – С. 65–72.
16. Рунион Р. Справочник по непараметрической статистике: Современный подход. – М.: Финансы и статистика, 1982. – 198 с.
17. Тебекин А.В. Перспективы стратегического инновационного развития экономики России. // В сборнике: Финансово-экономическое и информационное обеспечение инновационного развития региона Материалы II Всероссийской научно-практической конференции. Посвящается 75-летию Гуманитарно-педагогической академии (филиал) ФГАОУ ВО "КФУ им. В.И. Вернадского" в г. Ялте. Ответственный редактор А.В. Олифиров. – 2019. – С. 113–116.
18. Тебекин А.В. Перспективы стратегического инновационного развития национальной экономики. // Журнал экономических исследований. – 2019. – Т. 5. – № 2. – С. 3–6.
19. Тебекин А.В. Управление качеством. Учебник / Москва, 2018. Сер. 61 Бакалавр и магистр. Академический курс (2-е изд., пер. и доп.).
20. Тебекин А.В. Инновационный менеджмент. Учебник для бакалавров / Москва, 2017. Сер. 58 Бакалавр. Академический курс (2-е изд., пер. и доп.).
