Учебное пособие 1539

систему любого уровня к желаемому состоянию её инновационной деятельности и к производству тех инноваций, которые целесообразны с позиции форсайта в современныхэкономических условиях.

Согласно предложенного механизма «точек инновационного роста» необходима активизация инновационной деятельности предприятий и отраслей за счёт влияния на соответствующие факторы-драйверы, способствующие развитию «точек инновационного роста» и диффузии инноваций. Соответственно, следующим аспектом моделирования инновационной деятельности при формировании процедуры поддержки принятия управленческих решений является моделирование вариантов формирования региональных «точек инновационного роста», что возможно сделать но основании применения элементов теории графов и соответствующихоптимизационныхмоделей.

Исходя из вышеизложенного, сформируем процедуру поддержки принятия управленческих решений по инновационной деятельности в условиях цифровой экономики с применением объективной методологии экономико-математического моделирования[28].

Предложенная нами процедура поддержки принятия управленческих решений в сфере инновационной деятельности в условиях цифровой экономики на основеметодовмоделированияпредставленанарис.3.1.

Инновационная стратегия предприятия

результат: целеполагание и план реализации инновационной деятельности

Моделирование инновационно-стратегического развития на микро- и макроуровне

результат: модель «точек инновационного роста»

Оценка и прогноз факторов инновационного развития

результат: ключевые факторы инновационной деятельности

Моделирование вариантов инновационного развития результат: когнитивная карта вариантов и прогнозов

результатов инновационной деятельности

Моделирование процесса самоорганизации сетевых инновационных взаимодействий

результат: графы и методы оптимизации инновационной сети

Оптимизация формирования и инвестирования «точек

инновационного роста» результат: модель оптимизации на основе теории графов и

динамического программирования

Рис. 3.1. Процедура поддержки принятия управленческих решений в сфере инновационной деятельности в условиях цифровой экономики на основе методов

моделирования

40

Особенностью процедуры является, в первую очередь, комплексность управления инновационной деятельностью на всех стадиях, начиная от видения глобальной цели инновационного развития в рамках форсайт-прогнозирования, с целью задания целевого аттрактора развития инновационной деятельности и определения необходимых флуктуаций для перехода системы на этот аттрактор, либо для удержания системы при её нахождении на целевом аттракторе, заканчивая процессами оптимизации инвестирования инновационной деятельности при реализации сетевых инновационных взаимодействий в рамках реализации выбранного варианта формирования «точек инновационного роста».

Примем в качестве базовой модели когнитивной карты в виде ориентированного графа:

где F={f1,…fn} – множество базисных факторов, являющихся вершинами графа; М-матрица значимости взаимовлияний факторов;

F(0) -вектор начальных значений факторов.

Построенная по базовой модели когнитивная карта и ее динамика будет соответствовать процессу самоорганизации экономической системы и ее инновационной деятельности в этом случае, из-за отсутствия возможности учета влияния управляющих воздействий.

Считаем, что в условиях необходимости активизации инновационной деятельности при переходе к новому технологическому укладу, именно «точки инновационного роста» и факторы-драйверы должны выступать объектами когнитивного анализа. При этом «точки инновационного роста» при моделировании когнитивной карты зададут вектор начальных значений факторов, а фак- торы-драйверы сформируют доминанты матрицы значимости факторов и, соответственно, доминирующие альтернативы развития экономической системы при реализации инновационной деятельности:

где D – множество факторов-драйверов, являющихся вершинами графа; М-матрица значимости взаимовлияний факторов;

W – вектор управляющих воздействий;

D (0) -вектор начальных значений факторов (точки инновационного роста). Полученная когнитивная карта позволит проанализировать в режиме «что-если» варианты развития экономической системы и достижения опреде-

41

ленных значений целевого индикатора инновационной деятельности при различных вариантах управляющих воздействий на факторы-драйверы. Практическая реализация предложенной модификации построения когнитивной карты на примере инновационной деятельности АО «РЖДстрой» показала, в том числе, наличие в качестве «точки инновационного роста» собственного производства инновационных строительных материалов (на базе LVTтехнологии и композитных технологий), а в качестве факторов-драйверов – динамику объемов строительства железных дорог в городских агломерациях (как, например, метрополитен или МЦК, МЦД) (рис. 3.2, 3.3).

Рис. 3.2. Прогноз влияния альтернативных управляющих воздействий по целевым показателям (диффузии инноваций, определяемой как рост инновационной продукции в смежных отраслях и регионах) когнитивной карты инновационной деятельности АО «РЖДстрой»

Рис. 3.3. Прогноз влияния альтернативных управляющих воздействий по целевым показателям (затратам на инновации) когнитивной карты инновационной деятельности АО «РЖДстрой»

42

Так как построенная когнитивная карта является нечеткой, по оси ординат приведены шкалы значений факторов.

При прогнозировании на множестве факторов когнитивной карты определяется целевой образ:

где O– целевой образ развития инновационной деятельности в экономической системе;

P={p P:i(p)≠0} – целевое подмножество показателей или индикаторов развития инновационной деятельности в экономической системе согласно форсайта, стратегии и когнитивного анализа;

I(P) – задаваемый импульс показателя.

Для реализации управленческих воздействий, позволяющих достигать целевых индикаторов и показателей инновационной деятельности, возможны различные варианты инновационного развития, реализация различных программ инновационной стратегии, а также последовательности различных мероприятий, способных привести экономическую систему в целевое состояние согласно результатам форсайт-прогнозирования и когнитивного анализа. Реализация управленческих воздействий может производиться, как правило, разными методами, и задачей в данном случае является выбор оптимального метода, оптимальных способов, оптимальной последовательности реализации управленческих воздействий, как правило, с минимальными затратами и с учетом минимизации функции потерь. Для выбора оптимального варианта инновационного развития в части реализации последовательности управленческих воздействий также считаем целесообразным применение методов теории графов.

Описанный нами частный случай сети имеет вид (рис. 3.4):

Рис. 3.4. Граф реализации управляющих воздействий на инновационную деятельность экономической системы

Приведенная на рис. 3.4 сеть описывает ситуацию, когда реализация управленческого воздействия (например, реализация инновационной стратегии или программы, создание «точки инновационного роста» в регионе) включает несколько последовательных мероприятий (этапов, или вариантов инновацион-

43

ного развития, проектов), причём каждое мероприятие может выполняться различными способами, отличающимися затратами, эффектом, продолжительностью или другими характеристиками.

Обозначим xij 1, если i–ое мероприятие выполняется j-ым путем, xij 0,

в противном случае (i= 1,n , j=1,m , где n – число мероприятий, m- число путей реализации каждого мероприятия). В данном случае ij определяет продолжи-

тельность i-го мероприятия при его выполнении j-ым путем, а sij – соответствующие затраты.

Очевидно, что

так как каждое мероприятие выполняется одним и только одним путем. Учитывая, что затраты на реализацию управленческого воздействия

Если задано ограничение на срок реализации управленческого воздействия (или в стратегии, дорожной карте, обозначен срок достижения определенного результата или выполнения мероприятия), то задача модели состоит в определении пути , минимизирующего затраты:

В числе приоритетных методов решения использовался метод динамического программирования [8].

Предлагаемая процедура поддержки принятия решений в инновационной деятельности в современных условиях цифровой экономики, считаем, может быть реализована на каждом уровне управления: предприятий, отраслей и регионов, а также на макроуровне при внесение соответствующих специфических корректировок. Каждый из элементов процедуры может как применяться самостоятельно для решения тех или иных задач инновационной деятельности и получения определённых нами результатов в виде соответствующих методов или

44

моделей, так и в различных комбинациях в зависимости от требований к управлению.

Предложенный инструментарий оптимизации управленческих воздействий может также быть результативно применен при инвестировании инновационной деятельности при создании «точек инновационного роста», что обусловлено оптимизацией графа по затратам.

Выводы, полученные в результате применения предложенного экономикоматематического инструментария, обладают расчётным обоснованием, объективным характером, и могут быть использованы как для обоснования принятия определённых управленческих решений, так и для подтверждения адекватности и целесообразностиреализуемыхпроактивных управленческих воздействий.

3.2. Разработка перспективных направлений самоорганизации сетевых инновационных взаимодействий строительных предприятий региона и оценка возможностей их инвестиционного обеспечения

Исходя из сетевого характера инновационного процесса и сетевых взаимодействий участников инновационной деятельности, считаем целесообразным применение математического аппарата теории графов при прогнозировании инновационной стратегии и моделировании сетевых эффектов.

При моделировании сетевых институциональных взаимодействий субъектов инновационного процесса, таким образом, необходимо учитывать, вопервых, реализацию принципа коллективных действий; во-вторых, институты развития, типологию которых считаем целесообразным расширить за счет включения институтов ТОСЭР; в-третьих, существенные признаки понятия институтов и институций.

Отдельно, на наш взгляд, следует выделить институты развития, представляющие создаваемые государством институты для стимулирования инновационности и инновативности развития страны. При этом главными фокусировками деятельности институтов развития являются те области, которые образуют узлы взаимодействия экономических агентов и реализации государственной политики.

В качестве таких институтов считаем необходимым выделить создаваемые государством территории опережающего социально-экономического развития, выступающие в качестве «точек инновационного роста».

45

ТОСЭР

Рис. 3.5. Реализация «эффекта соседства» в процессе диффузии инноваций в рамках создания института ТОСЭР

Следует также отметить, что при создании «точек инновационного роста» в рамках института ТОСЭР (особой экономической зоны, индустриального парка) происходит реализация принципа коллективных действий, в результате чего коллективные действия создают основу для реализации индивидуальных интересов.

Возможные варианты формирования «точек инновационного роста» можно представить в виде сети – коммуникационного графа. Вход сети соответствует началу процесса (обоснование вариантов создания ОЭЗ или индустриального парка, переговоры по поводу создания технопарка и заключение договора, и т.д., в зависимости то того, с какой операции начинается планирование создания точки роста). Выход сети соответствует окончанию процесса (реализация инновации и получение доходов региональным бюджетом; изменение инновационной активности предприятий). Каждая вершина соответствует определенному субъекту или некоторому его действию по реализации инновации.

Пример коммуникационного графа создания «точек инновационного роста» в агрегированном виде приведен на рис. 3.6.

Рис. 3.6. Агрегированный коммуникационный граф создания «точек инновационного роста» в регионе

46

Моделирование активизации инновационной деятельности отраслей региона на основе коммуникационного графа включает выбор оптимальной структуры коммуникационного графа с учетом факторов продолжительности инновационного процесса, затрат и эффекта, определение вариантов реализации организационной инновации при заданной продолжительности, а также модель агрегирования коммуникационного графа.

Каждой произвольной вершине сети поставим в соответствие два числа - затраты на проведение соответствующей трансакции (в том числе, трансакционные издержки, неизбежные при реализации коммуникаций) и ее продолжительность, связанные зависимостью произвольного вида. Необходимо определить цикл и продолжительность всех его трансакций так, чтобы сумма затрат

иупущенной выгоды была минимальной.

Вотличие от задачи оптимизации производственного цикла, в данном

случае необходимо выбрать путь в сети (конкретный инновационный цикл), а затем оптимизировать его по критерию

где – пути в сети, описывающей инновационный цикл;

si– затраты на проведение соответствующей трансакции (стоимость трансакции);

i – продолжительность трансакции;

si( i) – зависимость, связывающая затраты и продолжительность трансакции;

F(T) – ожидаемый доход от реализации инновации в момент T, оценивается с помощью показателя упущенной выгоды.

Фактически мы имеем дело с двойной оптимизацией - выбрать оптимальный путь и выбрать оптимальные продолжительности операций этого пути.

Во многих ситуациях в качестве функции потерь рассматривается функция штрафов за отклонение продолжительности инновационного проекта от заданной величины Т0, однако, в коммуникационном графе вместо критерия времени можно использовать критерий эффективности или достоверности информации.

47

Получена модель определения вариантов коммерческого цикла проекта, отличающаяся тем, что на первом этапе решаем задачу при различных значениях директивной продолжительности, получая зависимость минимальных затрат от продолжительности, а затем, на втором этапе решим задачу минимизации функции одного переменного, это позволяет определить критический путь в технологическом графе минимизирующий сумму затрат и потерь (упущенной выгоды).

Для решения задачи минимизации затрат при ограничении на срок реализации организационной инновации предложена модификацию метода динамического программирования. Суть её состоит в последовательном рассмотрении вершин сети (предполагается, что сеть не имеет контуров и имеет правильную нумерацию вершины, что есть для любой дуги (i;j) имеет место i<j). Для каждой вершины решается следующая задача: среди всех путей, соединяющих вход с вершиной i определить путь с минимальными затратами Si(T), при условии, что его продолжительность не превышает величины Т предварительно определим минимальную продолжительность путей из входа в вершину i. Обозначим её Аi.

Описание алгоритма.

1-шаг. Рассматриваем вершину 2. Полагаем S2(T)=S12,τ12≤T, то есть A2=τ12 . k-шаг. Пусть определены зависимости Si(T) для всех i≤k. Рассматриваем

вершину (К+1). Обозначим Qk+1(Т) множество вершин i, таких что Ai+τi,k+1≤T и существует дуга (i,k+1)

Определяем

Выражение (3) определяет принцип оптимальности Беллмана для описанной модификации метода динамического программирования.

Величина S(Т) равна минимальным затратам при условии Т(μ)≤Т. Доказательство непосредственно следует из принципа оптимальности (3).

Таким образом, на основе введения комплексного критерия, характеризующего затраты и продолжительность реализации инновации, разработана модель решения задачи об определении оптимального варианта создания «точек инновационного роста» в регионе, в которой на основе соотношений параметров модели получены оптимальные решения задачи выбора наиболее рациональных способов реализации инновационного организационного изменения с

48

минимальными затратами и потерями в виде штрафов за отклонение продолжительности реализации от заданной величины.

Построена модификация метода динамического программирования, на основе решения серии задач определения для каждой вершины пути с минимальными затратами.

Подобная оптимизация механизма региональной политики зонирования способствует ускорению диффузии инноваций как по территории страны, так и в отраслевом разрезе.

Моделирование стратегического видения инновационного развития предприятий и регионов, основанное на построении и оптимизации не только составляющих инновационный процесс проектов, но и сетевых институциональных взаимодействий, способствует учету интересов стейкхолдеров субъекта инновационной деятельности, что, в конечном итоге, приводит к возникновению синергетического эффекта активизации инновационной деятельности.

Как показала оценка модельных графов взаимодействия предприятий при формировании инновационных стратегий, планирование инновационной деятельности на основе оптимизации сетевых инновационных взаимодействий предприятия в достаточной степени способствует кластеризации экономики и повышению эффективности диффузии инноваций. Аналогичные эффекты были выделены путем эмпирического анализа инновационной деятельности крупных производственных предприятий (на примере производства инновационных материалов для железнодорожной отрасли).

3.3. Оценка эффективности современной стратегии развития инновационной деятельности строительного предприятия с учетом реализуемых взаимодействий

Исходя из результатов исследования, инновационная стратегия должна интегрировать цели технической подсистемы и политики предприятия, стратегии управления, инвестиционной политики и общей миссии, целей и задач развития в рамках достижения устойчивых конкурентных преимуществ.

На основании данных выводов нами сформулирован алгоритм разработки стратегии инновационного развития строительного предприятия. Блок-схема алгоритма схематически реализована на рис. 3.7.

49