Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Модели теории игр для анализа креативно-инновационной деятельности. Монография
.pdf
131
x
AxUM max)(
1
→−=
, (3.23)
где A — размер фиксированной платы, определяемый из решения игры (3.19):
A = M0(s*, x*). Хотя такой подход не увеличивает налоговые поступления по
сравнению со схемой на основе Г1, он повышает уровень предпринимательской
активности.
Таким образом, проектирование системы налогообложения инновационной предпринимательской активности возможно с использованием одной из
схем, представленных игровыми моделями (3.19), (3.20), (3.21). (3.22), (3.23).
Выбор и реализация схемы зависят от вида деятельности агента и возможностей оценки ее результатов.
В данном разделе представлены в основном возможности использования
на метаорганизационном уровне тех иерархических моделей, которые ранее
рассматривались на внутрифирменном уровне для решения задач стимулирования и подробно обсуждались в параграфе 2.1. Различия заключаются в интерпретации ролей участников, их стратегий и оценки результатов, модельный аппарат в данном случае практически не изменился, поэтому дополнительные
сравнительные исследования моделей не проводились.
3.3.2. Динамическая модель стимулирования инновационной
предпринимательской активности в условиях конкуренции
Предположим, что в некоторой сфере инновационных разработок дей-
ствуют несколько конкурирующих фирм и существует возможность «переноса»
полученных знаний и разработок от одной фирмы к другой. Если такой перенос
может контролироваться (хотя бы частично) государством, то в этом случае у
государства есть не только экономические инструменты стимулирования инновационной активности, но и организационно-правовые, связанные с регулированием прав на использование объектов интеллектуальной собственности. Рассмотрим задачу стимулирования их инновационной активности государством
на основе динамической игры n лиц с учетом накопления и передачи знания
(технологий) с использованием ряда предположений, сделанных в работе [168].
Предполагается, что государство (центр) сообщает фирмам (агентам) зна-
чения своих стратегических переменных: налоговую ставку (s), правила компенсации затрат на НИОКР f(xi), и режим (уровень) защиты прав на использование знаний, полученных в ходе НИОКР (объектов интеллектуальной собственности) w (этот параметр может быть связан, например, со сроком патента
132
или отражать жесткость наказания за нарушение законодательства о защите
прав интеллектуальной собственности). Получив эту информацию, фирмы
определяют оптимальный уровень инновационной активности xi.
Если уровень инновационной активности i-й фирмы (i = 1,..., n) составляет
xi, то фирма i получает доход, пропорциональный xi и обратно пропорциональный уровню суммарной активности всех ее конкурентов. С учетом введенных в
предыдущем разделе обозначений и предположений определим прибыль, получаемую фирмой i (i = 1,..., n) с учетом суммарной активности всех ее конкурентов и компенсации затрат (в данном случае не включаемых в налогооблагаемую
базу):
)()]()1()[1(
1
iii
n
i
i
ij
j
iii
xfxz
x
x
xmsM +−−−=
=
,
где zi — затраты фирмы i, связанные с уровнем ее инновационной активности
xi, mi — параметр, характеризующий эффективность вывода новшеств i-й фир-
мой на рынок.
При рассмотрении игры в динамике предполагается, что каждая фирма в
момент времени t выбирает уровень xi, чтобы максимизировать ожидаемую
прибыль:
t
i
x
tt
i
ij
t
j
t
i
ij
t
j
t
i
t
i
t
i
fz
xx
x
xmsM max)()]()1()[1( →+−
+
−−=
, (3.24)
где x
t
j
— уровень активности, ожидаемый фирмой i от конкурирующей фирмы j
в момент t.
Затраты каждой компании на креативно-инновационную деятельность
возрастают при повышении уровня инновационной активности x
t
i
, но в то же
время уменьшаются при накоплении знаний, полученных в результате ее осуществления:
t
ii
k
t
i
i
t
i
t
i
t
i
V
x
bVxz
i
+=1
)(
),(
,
где
t
i
V
— объем знаний, накопленный фирмой i к моменту t; параметры αi ≥ 0
характеризуют эффективность использования накопленных знаний и соответствующих технологий, уменьшающих затраты на разработку последующих ин-
133
новаций; ki > 1, V
i
t
— объем знаний, накопленный фирмой i на момент t. Накопление знаний с течением времени означает, что фирма i извлекает пользу не
только от знаний, полученных в момент t, но и от знаний, полученных в прошлые периоды, в том числе от других фирм:
−
++=
ij
t
i
t
jij
t
i
t
i
VxwdxV
1
)(
,
где параметры β, γ [0, 1] характеризуют результативность производства организационных знаний и скорость их устаревания, а величины dij [0, 1] отража-
ют степень утечки знаний от фирмы j к фирме i. Если dij = 1, то знания, полученные фирмой j в результате ее инновационной активности, становятся полностью доступными фирме i. Другой предельный случай, dij = 0, соответствует
невозможности переноса знаний и технологий от фирмы j к фирме i (dij = 0 для
всех i ≠ j соответствует невозможности диффузии знаний). Очевидно, что dij зависят в определенной степени от режима защиты интеллектуальной собственности, определяемой государством.
Игра (3.24) является подыгрой иерархической игры, в которой центр (госу-
дарство) определяет оптимальные статегии s и f(xi), а также параметр w и сообщает их агентам (фирмам, осуществляющим инновационную деятельность на
рынке), и его платежная функция определяется соответственно как
==
−=
n
i
i
n
i
i
xfMsM
11
0
)(
.
После определения всех параметров модели, для игры (3.24) может быть
найдено численное решение. Критерием оптимизации при решении данной игры с точки зрения государства могут являться суммарные налоговые поступления или суммарный объем получаемых знаний.
Для упрощения расчетов принято, что все параметры d
ij
= w, т. е. возмож-
ность утечки информации определяется только государством и одинакова для
всех фирм, действующих на рынке, а величина компенсации затрат на НИОКР
пропорциональна этим затратам: f(xi) = fxi, f ≥ 0.
На рис. 3.6. представлено расчетное изменение инновационной активности
двух идентичных предприятий, конкурирующих на рынке высоких технологий,
при увеличении параметра w в фиксированный момент времени (вариант статической игры двух игроков). Линия 1 соответствует изменению оптимальных
стратегий игроков x1 = x2, линия 2 — их прибыли до налогообложения M1 = M2
(s = 0). Значения параметров модели: m = 7, b = 4, k = 2, α = 0,1, f = 0,05.
134
Численные расчеты на основе данной модели показывают, что облегчение
режима диффузии технологической информации на конкурентном рынке (т. е.
режима защиты интеллектуальной собственности), что соответствует увеличению значения параметра w в данной модели, способствует повышению общего
объема накопленного знания и социального благосостояния. С другой стороны,
расчеты показывают, что при определенном значении этого параметра начинается снижение прибыли инновационных предприятий, что особенно заметно
при дорогостоящих инновационных разработках. Таким образом, данный подход может использоваться в том числе для оптимизации государственной политики в области защиты интеллектуальной собственности и поддержки инновационного предпринимательства.
0,5
0,6
0,7
0,8
0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0
Рис. 3.6. Влияние уровня диффузии знаний и технологий
на конкурентном рынке (w) на уровень
инновационной активности (x) и ее результаты (M)
x
M
w
x, M
135
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В монографии на основе междисциплинарных исследований проблем
творчества и инноваций и использования методов экономико-математического
моделирования разработаны методологические основы, математические модели
и инструментальные средства активизации креативно-инновационной деятельности. Организационно-экономические механизмы управления креативноинновационной деятельностью исследованы в иерархически организованных
системах на уровнях внутрифирменного, межорганизационного и метаорганизационного взаимодействия. Структурные компоненты и результаты исследования представлены на рис. 1.
В работе обосновано и осуществлено теоретико-игровое моделирование ор-
ганизационно-экономического взаимодействия участников креативно-иннова-
Методические
подходы
Модели стимулирования новаторской активности персонала
Модели организации инноваци-
онно-проектных коллективов
Рис. 1. Структурные компоненты и результаты исследования
Обобщение междисциплинарных
концепций творческой и иннова-
ционной деятельности
Теоретические осн
овы
Методологич
еские
положения
Обобщение методологических
подходов теории игр и опыта их
применения для анализа
Концепция многоуровневой системы стратифицированных ма-
тематических моделей креативно-инновационной деятельности
Обобщение принципов и теорети-
ческих подходов принятия
оптимальных решений
Постановка и обоснование задачи нахождения оптимальных ре-
шений при организации креативно-инновационной деятельности
Концептуальная модель креа-
тивно-инновационной
деятельности фирмы
Модельный аппарат для анали-
за взаимодействия агентов на
рынке новых технологий
Модели и методы государ-
ственного стимулирования ин-
новационной предпринима-
тельской активности
136
ционной деятельности в сложных иерархических активных системах разных
уровней:
а) уровень внутрифирменного взаимодействия, участниками которого яв-
ляются члены творческих коллективов (инициаторы и исполнители инновационных проектов) и менеджер (администратор ресурсов);
б) уровень межорганизационного взаимодействия (конкурирующие иннова-
ционные фирмы, научно-исследовательские центры, инвесторы инновационных
проектов, владельцы интеллектуальной собственности, партнеры по инновационному консорциуму);
в) уровень метаорганизационного взаимодействия, на котором контролиру-
ющие и регулирующие государственные и административные органы определяют политику в отношении инновационного предпринимательства.
Предложены новые экономико-математические модели, разработанные в
классах иерархических, статических и динамических игр, для исследования взаимодействия и стимулирования участников инновационных процессов в подсистемах «инвестор — инноватор», «менеджер — исполнитель проекта», «лицензиар — инновационная фирма», «государство — инновационный предприниматель» и др. Проведена идентификация параметров разработанных моделей,
определены оптимальные стратегии для участников этих подсистем и проведен
анализ чувствительности стратегий к изменениям значений параметров моделей. Отличительной особенностью подхода является определение эффективных
вариантов «переговорного множества» по распределению результатов инновационной деятельности с учетом особенностей креативно-инновационной активности.
Предложены новые подходы к идентификации характеристик результатив-
ности творческого труда и теоретико-игровые модели для анализа и управления
новаторской деятельностью персонала. Особенностью разработанных моделей
является то, что они включают в себя латентные переменные, характеризующие
творческую активность, и их наблюдаемые эквиваленты, и, в отличие от существующих моделей, учитывают квалификацию сотрудников, их различия в подходах к решению проблем (обеспечивающие синергетический эффект сотрудничества), социально-психологическую совместимость в коллективе.
Разработан математический аппарат для исследования взаимодействия ор-
ганизаций, осуществляющих инновационную деятельность на конкурентном
рынке. Предложены новые экономико-математические модели, которые учитывают процессы переноса, накопления и устаревания знаний, варианты приобретения лицензии на использование новых технологий, особенности государ-
137
ственного стимулирования инновационной активности и защиты интеллектуальной собственности, параметры налоговых отчислений и субсидирования затрат на НИОКР.
Основные выводы исследования можно обобщенно представить следую-
щим образом.
1. В рамках сформулированного экономико-управленческого (прагматиче-
ского) подхода творчество определено как производство новых идей, имеющих
ценность для компании и приводящих к успешному достижению поставленной
цели и решению организационно-управленческих и экономических задач. Оптимизация управления креативно-инновационной деятельностью следует из
принципа баланса между устойчивостью и развитием и связана с формализацией и «переводом» неструктурированного или плохо структурированного процесса, которым по своей сути является поиск и практическая реализация новых
идей, на более высокий уровень структурирования.
Творчество как объект управления (основными компонентами которого
являются креативные способности и креативный процесс) характеризуется латентными переменными, не поддающимися непосредственной фиксации (измерению) и непосредственному управляющему воздействию. Управление творчеством возможно лишь путем изменения организационной среды (организационно-экономических условий) его осуществления, характеризуемой наблюдаемыми и измеряемыми величинами. Предложены механизмы перехода от латентных переменных, характеризующих творчество, к их наблюдаемым эквивалентам (агрегированным переменным) при моделировании и организации креативно-инновационной деятельности.
2. Исследования разработанной динамической модели осуществления кре-
ативно-инновационной деятельности фирмы в рыночной (конкурентной) среде,
регулируемой государством с учетом особенностей производства, приобретения, переноса и накопления знаний, демонстрируют наличие критических значений параметров накопления знания, определяющих тенденции изменения
эффективности креативно-инновационной деятельности и возможности
предотвращения кризисных явлений в экономике на микро- и макроуровнях.
3. На основе комплекса экономико-математических моделей стимулирова-
ния новаторской активности персонала фирмы обоснован управленческий
принцип о том, что для эффективного взаимодействия участников инновационного процесса необходимы прямые переговоры о распределении результатов,
либо установление отношений по типу равновесной иерархической соподчиненности. Определение «переговорного множества» при распределении резуль-
138
татов инновационного проекта между инвестором (инвесторами) и инициаторами (исполнителями) должно исходить из условия положительности платежей
игроков, принципа эгалитарного («справедливого») распределения (равенства
платежей) и принципа венчурного инвестирования: «деньги в обмен на идею».
Сравнение механизмов стимулирования, полученных решением иерархических
игр Г1 и Г2 Ю. Б. Гермейера, демонстрирует целесообразность стимулирования
инноваций, связанных с неопределенностью как результатов, так и процессов
их достижения, на основе перехода к фиксированным выплатам агента центру,
размер которых устанавливается равным величине платежа центра, который он
получит решением игры Г1. Действенный практический механизм стимулирования творческой активности персонала может быть реализован на основе рейтинговой системы оценки результатов профессиональной деятельности сотрудников, интегрированной в корпоративную информационную систему управления предприятием.
4. Разработанный теоретико-игровой подход к организации эффективных
творческих коллективов для работы над инновационными проектами позволяет
обеспечить синергетический эффект сотрудничества за счет оптимального сочетания квалификации и компетенций участников, согласованности их действий и имеющихся ресурсов. Исследование разработанных моделей показывает, что сотрудничество (совместное осуществление проекта) возможно и выгодно, если способности (квалификация) игроков превосходят некоторый пороговый уровень; также существуют пороговые уровни по конфликтности и взаимодополняемости компетенций. Комплементарность (различие в подходах,
междисциплинарность) участников является важным фактором, определяющим
решение сотрудников участвовать в проекте и его успешность.
5. Исследование разработанной математической модели взаимодействия
владельцев объектов интеллектуальной собственности и фирм, осваивающих
новые технологии, в условиях конкурентного рынка позволило определить закономерности стратегического поведения инноватора (в роли которого могут
выступать НИИ, вузы, научно-производственные организации), предлагающего
новую технологию производства, и агентов рынка новых технологий с учетом
конъюнктуры рынка, технических особенностей проекта, характера неопределенности, уровня инноваций и других факторов. Практическая реализация
предложенной методики определения оптимальных параметров лицензионного
контракта (величины паушальных платежей и платежей в виде роялти двух видов) с использованием инструментов решения нелинейных оптимизационных
задач позволяет оценить предпочтительность тех или иных компонентов лицен-
139
зионного вознаграждения для лицензиара и лицензиатов и аргументировать позиции сторон при переговорах об условиях лицензионного контракта.
6. Предложенные динамические теоретико-игровые модели взаимодействия инновационных фирм в условиях конкуренции с учетом диффузии,
накопления и устаревания знаний определяют подход нахождения оптимального сочетания экономических факторов поддержки креативно-инновационной
деятельности (государственные субсидии, налоговые льготы и др.) с организационно-правовыми механизмами защиты интеллектуальной собственности (в
том числе государственной защитой монополии на инновационный продукт).
Исследование разработанных моделей позволяет выявить закономерности стратегического кооперативного и некооперативного поведения фирм, осуществляющих инновационную предпринимательскую деятельность, провести оценку
влияния факторов рыночной среды и параметров государственного регулирования на выбор инвестиционных, производственных и рыночных стратегий
предприятий, а также предложить рекомендации по формированию эффективных механизмов государственной поддержки и регулирования инновационного
предпринимательства.
Предложенные подходы, модели, методы и инструментарий характеризу-
ются широкими возможностями применения в системе управления современной организации. На основе предложенных моделей могут быть спроектированы и реализованы эффективные варианты компромиссных решений при совместном осуществлении инновационных проектов несколькими участниками с
разным статусом. Полученные результаты определяют практический подход к
проектированию конкретных систем взаимодействия при осуществлении креативно-инновационной деятельности и определению оптимальных параметров
этого взаимодействия, а также в обосновании структур научно-производственного и частно-государственного сотрудничества. Эффект от внедрения
предложенных модельно-методических подходов обеспечивается путем создания условий для повышения качества и результативности управления креативно-инновационной деятельностью, что, в свою очередь, приводит к росту конкурентных преимуществ и инновационному развитию фирмы.
140
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Аванесов В. С. Проблема качества педагогических измерений // Педаго-
гические измерения. — 2004. — № 2. — С. 3–27.
2. Аганбегян А. Г. Уроки кризиса: России нужна модернизация и иннова-
ционная экономика // ЭКО. — 2010. — № 10. — С. 34–60.
3. Альтшуллер Г. С. Найти идею: Введение в теорию решения изобрета-
тельских задач. — Новосибирск: Наука, 1986.
4. Альтшуллер Г. С. Алгоритм изобретения. — М.: Радио и связь, 1973.
5. Альтшуллер Г. С. Творчество как точная наука: Теория решения изобре-
тательских задач. — М.: Советское радио, 1979.
6. Андреев В. И. Проверь себя. — М.: Народное образование, 1994.
7. Анисимов А. В. Информация. Творчество. Рекурсия. — Киев: Наукова
думка, 1989.
8. Балаян Г. Г., Гвоздев С. В. и др. Новые формы связи науки с производ-
ством. — М.: Недра, 1992.
9. Баранчеев В. П. Маркетинг инноваций (радикальные и «подрывные» ин-
новации — хайтек-маркетинг). — М.: Благовест-В, 2007.
10. Блинников В., Дубровская В. От интеллектуальной собственности — к
нематериальным активам предприятия // Интеллектуальная собственность.
Промышленная собственность. — М., 2002. — № 9. — С. 11–27
11. Блионов Е. Н. Функциональная организация системы «Наука — произ-
водство». — М., 1999.
12. Бовина И. Б. Представления об элементах процесса группового реше-
ния и выбор стратегии // Мир психологии. — 1999. — № 3. — С. 30–40.
13. Боно, де Э. Латеральное мышление. — СПб.: Питер, 1997.
14. Боно, де Э. Рождение новой идеи. О нешаблонном мышлении. — М.:
Прогресс, 1976.
15. Бромберг Г. В. Стимулирование изобретательской и инновационной
деятельности на малых предприятиях // Интеллектуальная собственность. Промышленная собственность. — 2000. — № 6. — С. 19–22.
16. Брыкалова А. А. Моделирование сотрудничества фирм в разработке
инноваций в условиях дуополистической конкуренции. Экономический вестник
Ростовского государственного университета. — 2009. — Т. 7. — № 4.
17. Бурков В. Н. и др. Большие системы: моделирование организационных
механизмов. — М.: Наука, 1989.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]