Добавил:
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

Модели и методы формирования и стимулирования креативно-инновационных коллективов. Монография

.pdf
Скачиваний:
0
Добавлен:
07.09.2026
Размер:
1 Мб
Скачать
51
ваемого проекта (1 – xi). Параметры sij характеризуют различие подходов, сти­лей, знаний, навыков и т. д. игроков i и j, 0 sij ≤ 1 (0 — отсутствие различий, 1 — максимальные различия (в используемых инструментах для оценки стилей — это максимально возможные значения по применяемым шкалам)). Параметры
cij характеризуют совместимость i-го и j-го игроков в группе, 0 cij ≤ 1 (0 отсутствие конфликтности (полная совместимость в работе), 1 — макси-
мальная конфликтность (полная несовместимость, невозможность совместной работы)). В общем случае параметры ai, cij, sij могут рассматриваться как векто­ры (множество коэффициентов, характеризующих по разным критериям соот­ветственно уровень, стили и конфликтность).
С точки зрения менеджера необходимо определить, при каких условиях
(A, S, C, qi, gi) может быть получен максимальный результат от осуществления
проекта либо, если индивидуальные проекты выполняются в рамках данного подразделения, при каких условиях может быть получен максимальный сум­марный результат от индивидуальных и коллективных проектов. Таким обра­зом, рассматриваемая ситуация представляется иерархической игрой, в которой на первом этапе центр подбирает игроков с учетом (A, S, C), затем сообщает им параметры (qi, gi), после чего игроки выбирают степень своего участия в проек­тах. В итоге игра (3.5) является подыгрой в иерархической игре, а ее решение определяется равновесием Нэша в подыграх.
52
4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ
УЧАСТНИКОВ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
4.1. Предпосылки и параметры модели
Исследуем взаимодействие участников инновационных проектов на ос­нове предложенной модели (3.5). Рассмотрим случай двоих игроков:
 
+=
+=
2
1
max)1(),,,,,(
max)1(),,,,,(
21121221222
112121221111
x
i
x
xOxscaaxTM
xOxscaaxTM
. (4.1)
В (Takai, 2010) предложено определять синергетический эффект как про­изведение вклада участников, а его отсутствие — простым суммированием ин­вестированных ресурсов.
Следуя такому предложению, определим результат инновационного про­екта как
]))(1)[(1(),(
2211221121
xaxsaxaxascxxu ++=
, (4.2)
где s — параметр комплементарности, характеризующий различие подходов, стилей, знаний, навыков и т. д. игроков, 0 ≤ s ≤ 1 (0 — отсутствие различий, 1 — максимальные различия); c — параметр, характеризующий совместимость игроков, 0 ≤ cij ≤ 1 (0 — отсутствие конфликтности (полная совместимость в работе), 1 — максимальная конфликтность (невозможность совместной рабо­ты)). Поскольку х1 [0, 1], х2 [0, 1], то потенциал участников (их максималь­ная результативность) определяется как
]))(1)[(1(
2121max
asaaascu ++=
. (4.3)
В модель введено предположение об ограниченности потенциала иннова­ционного проекта величиной U
max
в силу экономических, технических, экологи-
ческих и других факторов, с учетом чего результативность проекта U определя­ется как
=
max21max
max2121
21
),( ,
),( ,),(
),(
UxxuU
Uxxuxxu
xxU
.
53
С учетом введенных предположений конкретизируем (4.1):
 
+=
+=
2
1
max)1(),(
max)1(),(
2222122
1112111
x
x
xagxxUqM
xagxxUqM
, (4.4)
где qi — параметр, определяющий платеж i-го игрока от совместного осуществ­ления проекта; gi — параметр, характеризующий платеж i-го игрока от выпол­нения других проектов, i = 1,2.
Исследование модели проводилось на основе ее приведения к биматрич­ной игре, определяемой платежными матрицами игроков:
 
 
====
====
)0,0()1,0(
)0,1()1,1(
2111211
211211
xxMxxM
xxMxxM
,
 
 
====
====
)0,0()1,0(
)0,1()1,1(
2111211
211211
xxMxxM
xxMxxM
. (4.5)
Первые чистые стратегии игроков соответствуют их участию в проекте, вторые чистые стратегии — неучастию (или фиктивному участию). В этой игре предполагается, что, если в проекте принимает участие один игрок, а другой участвует фиктивно, фиктивный игрок получает платеж больший, чем он мог получить, когда оба игрока отказываются от проекта. С учетом (4.4) игра (4.5) принимает вид:
 
 
+
++
111121
1121211
)1)(1(
)1)(1(]))(1)[(1(
agagascq
ascqasaaascq
, (4.6)
 
 
+++
2222
221221212
)1)(1(
)1)(1(]))(1)[(1(
agascq
agascqasaaascq
.
В случае, когда фиктивное участие не приносит дополнительной прибыли игрокам, игра (4.5) имеет вид:
 
 
++
1111
1121211
)1)(1(]))(1)[(1(
agag
ascqasaaascq
, (4.7)
 
 
++
2222
2221212
)1)(1(
]))(1)[(1(
agascq
agasaaascq
Игры (4.6) и (4.7) имеют два равновесия Нэша в чистых стратегиях: ситу­ация (1, 1) соответствует случаю, когда игроки все свои ресурсы инвестируют в совместный проект, ситуация (2, 2) соответствует отказу обоих игроков от уча­стия в проекте. Несмотря на структурное сходство с игрой «дилемма узников»,
54
в данной игре выход на равновесие (1, 1) возможен при выполнении условий (для игр (4.6) и (4.7) соответственно):
+++
+++
221221212
112121211
)1)(1(]))(1)[(1(
)1)(1(]))(1)[(1(
agascqasaaascq
agascqasaaascq
, (4.8)
++
++
2221212
1121211
]))(1)[(1(
]))(1)[(1(
agasaaascq
agasaaascq
. (4.9)
В этом случае ситуация равновесия Нэша (1, 1) также будет удовлетво­рять условиям оптимальности по Парето.
Величины:
12121211
)1)(1(]))(1)[(1( gaascqasaaasc +++=
и
2212212122
)1)(1(]))(1)[(1( agascqasaaascq +++=
могут рассматриваться в качестве стимула соответствующих игроков участво­вать в проекте.
4.2. Оценка привлекательности проекта для его участников
Рассмотрим влияние параметров модели (4.6), (4.7) на привлекательность
проекта для его участников. На рис. 4.1 представлена зависимость Δ1 и Δ2 от доли прибыли, получаемой первым игроком при q2 = 0,3, c = 0,2, s = 0,5,
a1 = a2 = 10, g1 = g2 = 0,2, U
max
= 30, максимальная результативность проекта со-
гласно (4.3) u
max
= 48 при указанных характеристиках. Стимул первого игрока
участвовать в проекте линейно возрастает при увеличении его доли прибыли, у второго игрока он остается постоянным.
На рис. 4.2 представлена зависимость Δ1 и Δ2 от уровня конфликтности
(несовместимости) участников проекта (параметр c) при q1 = 0,4, q2 = 0,3, s =
0,5, a1 = a2 = 10, g1 = g2 = 0,2, U
max
= 30 (игра (4.7)). До некоторого момента сти-
мул участвовать в проекте остается постоянным с ростом степени несовмести­мости игроков. Существует некоторое критическое значение параметра c, при котором стимул участвовать в проекте уменьшается, а при достаточно больших значениях параметра становится отрицательным. Таким образом, степень кон­фликтности участников до определенного уровня не уменьшает привлекатель-
55
ности проекта. При увеличении потенциала проекта U
max
= 30 критическое зна-
чение параметра c уменьшается, то есть более результативный проект требует более согласованной команды исполнителей.
Рис. 4.1. Привлекательность проекта
при изменении доли получаемой прибыли
Рис. 4.2. Влияние уровня конфликтности творческого коллектива
на стимул участвовать в проекте
Также существует критическое значение параметра s (взаимодополняе-
мость участников). До определенного значения стимул участвовать в проекте увеличивается для обоих игроков, но после достижения критического значения степень разнообразия участников уже не улучшает результативность проекта и
-0.5
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1
Δ
2
Δ
1
-0.4
0.0
0.4
0.8
1.2
0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1
Δ
1
Δ
2
56
не повышает его привлекательность для участников (рис. 4.3, а). Критическое значение параметра сдвигается в большую сторону с ростом U
max
. В модели
(4.6), предполагающей возможность получения некоторого платежа и при фик-
тивном участии, после достижения критического значения s наблюдается не­значительное повышение величин Δ1 и Δ2 с ростом значения этого параметра (рис. 4.3, б).
Влияние уровня квалификации участников на привлекательность проекта представлено на рис. 4.4. Вначале наблюдается линейный рост привлекательно­сти проекта для обоих игроков, причем для второго игрока привлекательность проекта с ростом повышения квалификации первого растет быстрее. Это озна­чает, что проект тем более привлекателен, чем большей квалификацией обла­дают его предполагаемые участники. Причем существует некое пороговое зна­чение квалификации предполагаемых участников, при котором другие игроки могут рассматривать собственное участие в проекте (в данном случае это поро­говое значение изменяемого параметра a1, при котором Δ2 > 0).
а) б)
Рис. 4.3. Влияние степени взаимодополняемости компетенций участников
на привлекательность проекта при отсутствии (а) и наличии (б)
дополнительного платежа при фиктивном участии
Если потенциал проекта не ограничен (U
max
u
max
), то наблюдаемая тен­денция линейного роста величин Δ1 и Δ2 продолжается. В более реальном (с практической точки зрения) случае ограниченного потенциала проекта при определенном уровне квалификации игрока (в данном случае это критическое
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
1.2
0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1
Δ
1
Δ
2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1
Δ
2
Δ
1
57
значение параметра a1) стимул участия в проекте начинает снижаться, хотя для второго игрока он остается выше, чем для первого, в силу возможности полу­чения дополнительного платежа при фиктивном участии (игра (4.6)). Если до­полнительный платеж при фиктивном участии невозможен (игра (4.7)), привле­кательность проекта для второго игрока после точки перелома остается посто­янной, а для первого проект теряет свою привлекательность.
Критическое значение уровня квалификации работника, при котором
проект начинает терять свою привлекательность для него (в данном случае это критическое значение параметра a1) определяется из условия достижения мак­симальной результативности проекта его потенциала, то есть u
max
= U
max
, при
заданной квалификации других участников (в данном случае a2 = 10, U
max
= 50).
Таким образом, проект начинает терять привлекательность для его участников при достижении ими квалификации достаточно большого и определенного уровня. Однако с точки зрения получения целевых конечных результатов низ­кий уровень (квалификация) одного сотрудника может быть компенсирован бо­лее высоким уровнем другого.
Рис. 4.4. Влияние квалификации игроков
на привлекательность проекта
Снижение параметра, характеризующего полезность участия в других
проектах (g1), уменьшает привлекательность совместного проекта и при опре­деленном значении делает участие в нем невыгодным (рис. 4.5).
-0.4
0.0
0.4
0.8
1.2
0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5
Δ
2
Δ
1
58
Рис. 4.5. Влияние полезности участия в других проектах
на привлекательность совместного проекта
4.3. Распределение ресурсов
между различными проектами
Помимо двух равновесий в чистых стратегиях, игры (4.6) и (4.7) также имеют равновесие в смешанных стратегиях (x, y), определяемое в соответствии с общим решением биматричной игры (Дубина, 2010). Решение игры (4.7) в смешанных стратегиях:
12
22
)1(
)1)(1(
sacq
scqg
x
=
,
21
11
)1(
)1)(1(
sacq
scqg
y
=
.
В данном случае величины x, y могут быть интерпретированы в терминах распределения ресурсов игроков между совместным и индивидуальными про­ектами. Однако, как показывает анализ, если выполняются условия (4.8) или (4.9), то есть проект сохраняет привлекательность для обоих игроков, и макси­мальная результативность проекта не превышает его потенциал (u
max
U
max
),
среднеожидаемые платежи в ситуации равновесия в смешанных стратегиях бу­дут всегда меньше их платежей, получаемых в ситуации равновесия Нэша в чи­стых стратегиях (1, 1), которая также является оптимумом по Парето. Это озна­чает, что при таких условиях игрокам выгодно все имеющиеся у них ресурсы инвестировать в совместный проект. Но если при выполнении условий (4.8),
-0.2
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.1
Δ
2
Δ
1
59
(4.9) результативность проекта достигает своего потенциала (u
max
U
max
), то
есть потенциал участников, определяемый их характеристиками, не может быть полностью реализован в рамках данного проекта, возникает множество ситуа­ций равновесия Нэша в смешанных стратегиях, соответствующих распределе­нию ресурсов игроков между совместным и индивидуальными проектами.
Для анализа этих ситуаций игра (4.6) была представлена в нормальной форме путем дискретизации стратегий игроков x1, x2 в диапазоне [0, 1] с шагом
ε = 0,01 и расчета в каждой клетке соответствующих значений M1(x1, x2) и M2(x1, x2) при фиксированных параметрах модели (табл. 4.1).
Таблица 4.1
Макет представления игры (4.6) в нормальной форме
x1
x2
x1
x2
0,00
0,01
1,00
0,00
0,01
1,00
0,00
………….. M1(x1, x2)
………….. …………..
0,00
…………..
M2(x1, x2)
………….. …………..
0,01
0,01
1,00
1,00
Таким образом формируются две платежные матрицы M1 и M2, опреде­ляющие платежи игроков в каждой из 101×101 стратегических ситуаций. Далее для каждого столбца матрицы M1 и каждой строки матрицы M2 определяются максимальные значения
i
j
i
j
m
1
max=
и
j
j
i
i
m
2
max=
, i = 1, …, 101, j = 1, …, 101,
j
i
m
1
и
j
i
m
2
элементы платежных матриц M1 и M2 соответственно. Далее фор-
мируется матрица F = {fij} размерностью 101×101. Значение каждого элемента матрицы определяется из условия
=
0
,1
21 iijjij
ij
mm
f
.
Ненулевые элементы матрицы F соответствуют стратегическим ситуаци­ям, для которых выполняется условие равновесия Нэша с точностью до ε. Пла­тежи игроков в ситуациях равновесия удобно представить в двух матрицах, элементы которых определяются как произведение fij × m
1ij
и fij × m
2ij
соответ-
ственно.
60
Таким образом определены множества равновесий Нэша в смешанных стратегиях в исходной игре (рис. 4.6). Параметры ai соответствуют разным уровням потенциала проекта: a1 > a2 > a3 > a4 > a5 > a6. Рассмотренный подход к решению данной игры с конкретными параметрами реализован с применением функций и инструментов Microsoft Excel.
(x
1
= 0, x
2
= 0)
(x
1
= 1, x
2
= 1)
x1
U
max
u
max
= a
1
U
max
= a
2
x2
U
max
= a
5
U
max
= a
3
U
max
= a
4
U
max
= a
6
U
max
0
M
1
M
1
(0, 0)
M
2
M
2
(0, 0)
Рис. 4.6. Множество равновесий Нэша в смешанных стратегиях
Решение игры в смешанных стратегиях показывает, что при уменьшении потенциала проекта по сравнению с максимальной результативностью работ­ников игрокам выгодно часть ресурсов (1 – xi) инвестировать в индивидуаль­ный проект и с уменьшением потенциала совместного проекта эта доля увели­чивается. В этом случае их ожидаемые платежи превышают платежи в точке (x1 = 1, x2 = 1). Конкретные доли распределения ресурсов и получаемые плате­жи определяются в соответствии с предложенным методом определения равно­весных ситуаций. Но в этой ситуации возникает задача согласования стратегий игроков для совместного выхода в одно из равновесий, что требует заключения определенных обязывающих соглашений. При U
max
→ 0 платежи игроков от
совместного участи в проекте стремятся к их платежам в точке (x1 = 0, x2 = 0). Поэтому при отсутствии обязывающих соглашений вероятность совместного осуществления проекта уменьшается с уменьшением его потенциала.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]