Научно-практической конференции 15 − 23 сентября 2014 года Санкт-Петербург Издательство Политехнического университета 2014
Скачать 5.95 Mb.
|
| i = 1,…,t – шаг моделирования; αi – коэффициент дисконтирования на  –м шаге моделирования; определяется для постоянной  и переменной  нормы дисконта, αi =(1+E)-m;εi – коэффициент инфляции; εi =1/Gi, где Gi – базисный индекс инфляции; Ui – размер ожидаемого ущерба (убытков) организации в случае материализации риска на  –м шаге;Zi – затраты, связанные с обеспечением имущественной ответственности на –м шаге;Vi – размер ожидаемого возмещения ущерба (убытков) в соответствии с принятым способом обеспечения имущественной ответственности на –м шаге;da – средняя доходность свободных (чистых) активов организации. Важным отличием предлагаемого подхода является стоимостная оценка риска причинения вреда R в случае возникновения ущерба с учетом размера такого ущерба, размера его возможного возмещения и принятых организацией мер по обеспечению имущественной ответственности: R=U=Z-V. Вред будет причинен, если объем принятых мер по обеспечению ответственности и размер фактического возмещения ущерба (убытков) окажутся либо недостаточными для их полного возмещения либо несвоевременными по отношению к расчетному периоду t.Такое условие наступит при R>0. Функциональными ограничениями модели являются цели и ресурсы организации, условия и принципы обеспечения ответственности, а также условия формирования денежных потоков в рассматриваемых сценариях управления риском. Тогда в случае страхования ответственности и риска стоимость организации  в конце расчетного периода получит вид: где Ui – размер ожидаемого ущерба в случае материализации риска на –м шаге; в случае страхового риска принимается равным размеру страховой суммы  ;Ps,i – размер страховых взносов на –м шаге расчета; Σi Ps,I = Ps где, Ps – страховая премия; Vs,i – размер страховой выплаты на I –м шаге; в имущественном страховании – страховое возмещение ущерба, оплаченный страховой ущерб при наступлении страхового случая: Σi Vs,I ≤ S, где S – размер страховой суммы по договору страхования. При использовании средств компенсационного фонда для возмещения ущерба (убытков) вследствие недостатков работ стоимость организации  в конце расчетного периода будет равна: uде Ui – размер ожидаемого ущерба вследствие недостатков работ на –м шаге;Vk,i – размер взносов в компенсационный фонд СРО на i–м шаге; Vv,i, Vc,i – размер вступительных и регулярных членских взносов СРО, уплачиваемых на i–м шаге; Fk,i – размер выплат из средств компенсационного фонда СРО на возмещение ущерба вследствие недостатков работ на i –м шаге; dk – средняя доходность активов компенсационного фонда СРО. Выражение справедливо при наступлении солидарной ответственности СРО. В случае субсидиарной ответственности Fk,i=0 и выплаты из компенсационного фонда СРО для возмещения ущерба (убытков) производиться не будут, что подтверждается практикой обеспечения имущественной ответственности СРО. В этом случае цели СРО достигаются путем страхования ответственности и риска субъектом предпринимательской или профессиональной деятельности. Проведенный анализ показал, что страхование ответственности наряду с формированием компенсационного фонда на практике работать не будет, поскольку возмещение ущерба возможно либо в размере страховой выплаты в пределах страховой суммы, либо в размере суммы компенсации причиненного вреда в пределах средств компенсационного фонда. При этом консолидированные затраты организации на обеспечение имущественной ответственности оказываются значительно более высокими. Для учета количественных характеристик неопределенности в приведенных моделях могут использоваться разные подходы, отличающиеся способами описания данных, точностью и достоверностью получаемых оценок [5]: 1) проверка устойчивости результата оценки в наиболее вероятных и опасных условиях; 2) корректирование параметров проекта и применяемых экономических нормативов, замена их значений на ожидаемые значения с учетом неопределенности и риска; 3) вероятностная оценка экономической эффективности по имеющимся статистическим данным, при этом значения показателей эффективности, установленные с учетом неопределенности и риска, рассматриваются как ожидаемые значения. В практике нередко используется простая и наиболее доступная форма вероятностной оценки, при которой в модель экономической эффективности вводится норма дисконта Ep с поправкой на риск p: Ep = (E+p)/(1-p) , где E– норма дисконта, устанавливаемая без учета неопределенности и риска. Более сложной, но более достоверной является вероятностная оценка экономической эффективности методом статистического моделирования Монте-Карло, существо которого заключается в моделировании факторов неопределенности и риска с помощью последовательностей псевдослучайных чисел и получении искомого распределения показателя эффективности по его важнейшим числовым характеристикам – математическому ожиданию и среднеквадратическому отклонению. Другим решением задачи может служить вероятностная распределенная оценка экономической эффективности методом интегральных сверток чисел Опарина-Тетерина [6]. По сравнению с методом Монте-Карло данный метод не требует промежуточной стилизации данных и априорной информации об искомом распределении, а необходимая точность и достоверность оценок в уровне средних значений, так и на хвостах распределений может быть достигнута при относительно небольшом числе реализаций (102-103). Математическое описание задачи распределенной оценки экономической эффективности в вероятностной постановке будет иметь вид:  где  – функция риска причинения имущественного вреда в условиях саморегулирования.Функция риска характеризует вероятность того, что в случае возникновения ущерба (убытков) при проведении организацией компенсирующих мероприятий по обеспечению имущественной ответственности случайная величина стоимости организации в конце расчетного периода  окажется меньше стоимости организации в начале периода C0.В вероятностном смысле функция  есть функция распределения случайной величины стоимости организации с учетом дисконтирования и инфляции на интервале [0,t].В случае материализации риска и возникновения ущерба (убытков) вследствие недостатков работ возможны значительные изменения стоимости свободных (чистых) активов организаций с учетом их частичного или полного покрытия доступными средствами. Решения по страхованию, формированию компенсационного фонда и иным способам обеспечения имущественной ответственности оказывают существенное влияние на стоимость организации, поскольку затраты на эти мероприятия уменьшают величину чистых активов, которые организации могли бы направить на развитие производства, повышение его результативности и эффективности. С другой стороны, применение указанных способов обеспечения ответственности снижают риск невосполнимых экономических потерь организации, связанных с возникновением недопустимого уровня ущерба (убытков) организации. Проведенные исследования показали, что эффективность перехода отраслей и сфер экономической деятельности на саморегулирование можно обеспечить путем обоснованного распределения свободных (чистых) активов организаций, направляемых на поддержание имущественной ответственности по обязательствам, связанным с их предпринимательской или профессиональной деятельностью. Используя метод Хаустона в инновационной постановке, становится возможным справедливое распределение ответственности и риска между субъектами предпринимательской или профессиональной деятельности в условиях саморегулирования. Как справедливо заметил академик А.Н. Колмогоров, «…разумно изучение реальных явлений вести, избегая промежуточный этап их стилизации в духе представлений математики бесконечного и непрерывного, переходя прямо к дискретным моделям». Литература 1. Федеральный закон РФ от 01.12.2007 №315-Ф3 «О саморегулируемых организациях» (с изм. и доп., вступившими в силу с 01.01.2013). 2. Дедиков С.В. Основные правовые проблемы страхования ответственности членов саморегулируемых организаций в строительной сфере //Законы России: опыт, анализ, практика. 2010. №11. http://www. juristlib.ru/ book_7847.html. 3. Самойлов А.С. Саморегулирование в капитальном строительстве //Промышленные ведомости. 2011.№3–4, март-апрель. http://www.promved.ru/ articles/?nomer=69. 4. Williams C.A.Jr., Heins R.M. Risk Management and Insurance.–New York, 1985–187 p.1. Николаева М.А., Карташова Л.В. Стандартизация, метрология и подтверждение соответствия. М.: Форум: Инфра-М, 2014. 335 с. 5. Есипова Е.В., Гурова Ю.Е., Опарин С.Г. Оценка эффективности инвестиций в транспортное строительство с учетом неопределенности и риска //Научно-технические ведомости СПбГПУ. Экономические науки. 2010. №4(102). С.60–65. 6. Опарин С.Г., Тетерин Ю.И. Статистическое моделирование с применением интегральных сверток чисел в оценке качества систем //Надежность и контроль качества. 1991. №2. C.31–36. Писарева О.М. Методология прогнозно-аналитической деятельности в управлении многоуровневой организационной системой в условиях формирования инновационной экономики г. Москва, Государственный университет управления Декларация государством доктрины построения новой экономики, а также очевидные проблемы невысокого качества исполнения и реализации крупными многоуровневыми организационными системами (МУОС) своих планов, программ, инициатив и прочих долговременных интенций демонстрируют отсутствие на сегодняшний день в практике управления эффективной методологии экспектациональной, прежде всего – прогнозно-аналитической деятельности (ПАД). В этой сфере функционирования и развития хозяйственных организаций представляется продуктивным смещать целевые акценты от задач «попадания в будущее» к формированию согласованного ожидаемого образа организации в системном окружении («проектирование будущего»). В нынешних реалиях экономики и современной бизнес-среды необходимо уточнение самого понятия «прогнозирование» с отнесением его из разряда сервисных в основные функции менеджмента. Это следствие, прежде всего радикальной смены институционального экономического ландшафта, а также изменением роли прогнозирования в целостной системе традиционных функций управления. Основные факторы изменения содержания ПАД в управлении хозяйственными организационными системами определяются необходимостью роста её эффективности в условиях таких характеристик нынешней экономики как сложность и неоднозначность, волатильность, неопределенность, а также специфичность информационных технологий управления, для которых характерна проблема «больших данных» – существенная неоднородность информации, высокая скорость её генерации, чрезвычайные объемы, а также потенциальная ценность аналитической обработки огромных объемов разнородной и слабоструктурированной информации. Определяющим моментом трансформации концептуального подхода к организации ПАД в управлении МУОС является отражение пространственного распределения взаимосвязанных субъектов и факторов принятия управленческих решений. Это заставляет сместить в реализации функции прогнозирования акцент с выбора методов экстраполяции и обеспечения точности предсказания на процессы, определяемые, прежде всего, организационными взаимодействиями и технологией воспроизводства предикативной информации. Принципиальная отличительная характеристика данной методологии её «процессность» [3, 5]. Наиболее адекватной формой отражения и реализации принципов построения и свойств МУОС в ПАД является сценарное моделирование. Метод сценариев создаёт новый инструмент анализа логических и хронологических взаимосвязей в процессе развития сложных динамических систем и реализации причинно-следственных потенциалов. Особое значение в ПАД приобретает анализ структуры субъектного восприятия и оценки взаимосвязи ожидаемых событий и результатов деятельности в многоуровневой организационной системе. В основу построения механизма предикативного моделирования в управлении МУОС, на наш взгляд, следует положить четыре базовых принципа: структурный, интеграционный, поведенческий и адаптивный [5]. Предлагаемая концепция ПАД в управлении является развитием подхода к описанию и моделированию экспектациональной сферы управления в системной концепции современного предприятия [2], предложенного в работах Г.Б.Клейнера. В этой связи сценарное моделирование рассматривается с позиций взаимосвязи следующих понятий системного прогнозирования: концептуальный уровень – системный подход; методологический – системный анализ, технологический – системное моделирование. Теоретическое обоснование возможного подхода к формализованному описанию прогнозных задач и структуризации процедур ПАД в распределенной системе управления многоуровневой и мультисубъектной среды хозяйственной деятельности рассмотрено автором в работах [3-7]. В рамках системы ПАД в управлении развитием МУОС реализуются следующие типы предикативных задач [4]: 1) прогнозного управления; 2) прогнозного контроллинга; 3) прогнозного мониторинга; 4) прогнозного сканирования. Сегодня имеется позитивный опыт использования предлагаемого подхода к проведению полномасштабных экспектациональных исследований [1, 6]. Так в ходе осуществления разработки инвестиционных программ в химической и нефтехимической отрасли РФ, учитывающей оценку адаптационного потенциала инвестпроектов их участников, удалось показать возможность роста суммарной дисконтированной прибыли программы на 19,2% (совокупный дисконтированный объём финансирования увеличился незначительно - на 2.0%). Ожидаемая рентабельность инвестиций повысилась на 12,8%, объем производства и сумма сопутствующих налоговых поступлений возросли соответственно на 10,2 и 8,5%%. Эти результаты свидетельствуют о возможности выявления резервов для повышения качества управленческой деятельности в ходе сопровождения процесса создания и реализации программ развития, что позволяет рассчитывать и на рост их результативности. Литература 1. Брагинский О.Б., Писарева О.М. и др. Методология обоснования инвестиционных программ и их оптимизации при ограниченных финансовых ресурсах (на примере химического комплекса). Препринт #WP/2013/303 – М., ЦЭМИ РАН, 2013 - 81 с. 2. Клейнер Г.Б. Стратегия предприятия. - М.: Изд-во «Дело» АНХ, 2008 – 568 с. 3. Писарева О.М. Сценарное моделирование в управлении: развитие методологии прогнозно-аналитических исследований сложных организационных систем // «Вестник экономической интеграции», №7(39), 2011. 4. Писарева О.М. Базовые задачи прогнозно-аналитической деятельности в управлении развитием многоуровневой организационной системы: состав, содержание, формализация // «Вестник университета» ГУУ, №15, 2013. 5. Писарева О.М. Формирование концепции прогнозно-аналитической деятельности в управлении многоуровневой организационной системой // «МИР (Модернизация, инновации, развитие)», №1(13), №2(14). 2013. 6. Писарева О.М. Адаптивное сценарное моделирование в решении задачи минимизации целевых диспропорций инвестиционной программы химической и нефтехимической индустрии / Актуальные проблемы управления-2013: материалы Международной научно-практической конференции. - М., ГУУ, 2013. 7. Писарева О.М. Прогнозно-аналитическая деятельность в управлении развитием многоуровневых организационных систем: монография. - М.: ГУУ, 2013. - 235 с. Плотников В.А. Сетевизация как стратегия развития современного бизнеса г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный экономический университет Материал подготовлен при финансовой поддержке Комитета по науке и высшей школе Санкт-Петербурга. Современный российский бизнес развивается в условиях жесткой конкуренции [4], что обеспечено комплексом внутренних и внешних причин. В этой связи возникает необходимость разработки стратегий его развития, адекватных новым условиям функционирования. При этом подобного рода стратегии могут строиться на традиционной основе, а могут – на инновационной. В последнем случае речь идет об использовании новых принципов управления деятельностью компании и поведения ее в деловой среде. Анализ литературных источников [1, 2, 3, 5 и др.] показывает, что перспективным направлением стратегического развития компании может стать ее сетевизация, т.е. перестройка ее организационной основы в направлении отказа от традиционных вертикальных, иерархических форм построения в пользу горизонтальной, плоской, сетевой структуры. С теоретических позиций явление сетевизации бизнеса лежит в русле разрешения хорошо известной в экономической науке проблемы «границ фирмы и рынка». Эта проблема разрешается в терминах соотношения административных (внутренних) и трансакционных (внешних) издержек, их балансировки. Развитие в современных условиях информационно-коммуникационных технологий привело к снижению стоимости многих трансакций (например, связанных с поиском маркетинговой информации – с помощью поисковых сервисов Интернета она решается достаточно оперативно и дешево). Поэтому границы фирм испытывают «давление» в сторону уменьшения их размеров. В то же время, углубление общественного разделения труда приводит к большей специализации фирм и необходимости расширения ими круга деловых контактов. В случае стабилизации системы этих деловых контактов (а еще лучше – их хотя бы среднесрочного закрепления) формируется сеть, выступающая новой, современной, инновационной формой организации и ведения бизнеса. Основные предпосылки формирования и развития сетей связаны с типовыми недостатками иерархических организаций. Их деятельность, во-первых, связана с необходимостью затрат значительных ресурсов на обеспечение контроля над всеми бизнес-процессами. По мере роста размера фирмы размер соответствующих издержек растет опережающими темпами (можно по этому поводу вспомнить известную шутку о создании в структуре госаппарата «министерства надзора за министерством контроля»; в коммерческих фирмах происходят подобные процессы). Во-вторых, иерархические структуры недостаточно гибкие, они слабо и довольно инертно реагируют на импульсы со стороны внутренней и внешней среды, особенного инновационного характера. В результате, из-за неэффективного менеджмента, компании теряют конкурентоспособность. Почему же формируется сеть? Ведь согласно неоклассической и неолиберальной экономической концепции рынок должен был атомизироваться, распасться на множество мелких автономных обособленных субъектов, приблизившись к идеализируемой авторами многих учебников economics модели совершенной конкуренции. На наш взгляд, этого не происходит потому, что взаимодействие между участниками такого «идеального» рынка сводится к разовым транзакциям, которые оказываются более затратными, по сравнению с теми, что осуществляются на систематической, регулярной, постоянной основе. В сети происходит своего рода экономия на масштабе, которая невозможна в условиях рыночной конкуренции, где условия контрактов всякий раз пересогласовываются. Кроме того, сеть является более надежной формой взаимодействия чем чисто рыночные разовые контракты. За счет среднесрочности сетевых контрактов или даже заключения их на неопределенный срок (в деловой практике это достигается включением в контракт пункта об его автоматической пролонгации неограниченное число раз), сеть способна снизить неопределенность рыночной среды и является эффективной формой нейтрализации рисков. Для формирования сети, наряду с традиционными рыночными и административными механизмами менеджмента, необходимо разрабатывать и внедрять также специфические сетевые механизмы регулирования совместных действий участников сети. При этом важной особенностью этих механизмов является их межуровневый характер. Дело в том, что в процедуры сетевого взаимодействия могут вовлекаться не только фирмы как самостоятельные хозяйственные единицы микроуровня, но и отдельные физические лица (работники, клиенты и др.), т.е. экономические агенты субмикроуровня. Способствует этому, как отмечалось выше, развитие информационных и коммуникационных технологий, что порождает новые возможности для ведения бизнеса и делового взаимодействия (примером может служить получившая широкое распространение практика так называемой «телеработы» сотрудников). Анализ показывает, что благодаря использованию сетевизации как основы стратегического развития бизнеса, компании получают ряд преимуществ, в том числе: 1. Сокращаются текущие и капитальные затраты участников сети, особенно в тех видах экономической деятельности, где требуется уникальное оборудование и иные специфические активы. Вместо приобретения такого рода активов участники сети могут перевести их в режим совместного, коллективного использования. 2. Нейтрализуются риски рыночной конкуренции, в том числе частично нейтрализуется конкурентное давление со стороны покупателей и поставщиков, выделяемое в известно схеме пяти конкурентных сил М. Портера. Эти контрагенты вовлекаются в сеть и оказываются заинтересованными в ее устойчивом функционировании. 3. Создаются предпосылки к более эффективному использованию имущества, используемого в предпринимательской деятельности. Сохраняя хозяйственную обособленность, участники сети несут полную имущественную ответственность за результаты собственной хозяйственной и финансовой деятельности, поэтому они заинтересованы в эффективном управлении активами. 4. В рамках интеграционного объединения компаний, которым фактически является сетевая организация, возникает возможность для тиражирования успешного предпринимательского опыта, заимствования передовых практик управления, что повышает конкурентоспособность как каждого участника сети, так и всего сетевого объединения. Литература 1. Вертакова Ю.В. Использование сетевого подхода для обеспечения устойчивости развития предпринимательских структур в условиях экономического кризиса // Инновационный вестник Регион. 2009. № 2. С. 36-43. 2. Котляров И.Д. Опыт формального описания франчайзинга // Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. 2007. № 5. С. 129-138. 3. Курбанов А.Х. Аутсорсинг: теория, методология, специфика применения в военной организации. СПб.: Копи-Р Групп, 2011. 277 с. 4. Плотников В.А. Обеспечение конкурентоспособности российского предпринимательства // Экономика и управление. 2009. № 10. С. 23-26. 5. Усов Д.Ю. Стратегическое управление франчайзинговой сетью // Известия Санкт-Петербургского университета экономики и финансов. 2014. № 1. С. 143-149. 6. Бабкин А.В. Задачи принятия решений по развитию предпринимательских систем // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки – 2013 - № 3(173). - 2013. – С.119-130. Ушакова С.Е. Роль государственного научного фонда как связующего звена между наукой и бизнесом г. Москва, Российский научно-исследовательский институт экономики, политики и права в научно-технической сфере (РИЭПП) Роль государственного научного фонда как связующего звена между наукой и бизнесом заключается в поддержке инноваций не только на стадии фундаментальных и прикладных исследований, но и на переходной стадии от проведенного научного исследования к практической реализации его результата. Одной из ключевых проблем российской национальной инновационной системы является слабое взаимодействие между наукой и бизнесом, научными организациями, осуществляющими фундаментальные и прикладные исследования и промышленными компаниями, являющимися основной движущей силой коммерциализации результатов научных исследований и субъектами диффузии инновационных технологий. На стадии фундаментальных исследований заинтересованность в них бизнеса можно оценить как слабую. Их результаты, как правило, приносят финансовую отдачу спустя десятилетия или вообще могут оказаться невостребованными, что делает инвестиции в фундаментальную науку непривлекательными для бизнеса. Ответственность за поддержку таких исследований ложится в основном на государство, и в существенной мере на государственные научные фонды. Необходимость взаимодействия бизнеса, как заказчика научных исследований, с научными организациями, как их исполнителями, возникает преимущественно на прикладной стадии, поэтому далее будем рассматривать деятельность государственного научного фонда как связующего звена между наукой и бизнесом, начиная с уровня прикладных исследований и их последующей коммерциализации. В соответствии с Прогнозом социально-экономического развития Российской Федерации на 2014 г. и на плановый период 2015 и 2016 гг., разработанным Минэкономразвития России, одной из важнейших задач совершенствования национальной инновационной системы является развитие ее инфраструктуры, обеспечивающее рост эффективности коммерциализации результатов проводимых исследований [1]. В прогнозе упоминается понятие «инновационный лифт» [2], объединяющее все стадии коммерциализации инновационного продукта. Согласно концепции научно-технологического развития страны на всех этапах коммерциализации инновационного продукта подразумевается активное участие государства через институты развития, в числе которых можно назвать Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере и Российский фонд технологического развития. Государственная поддержка чрезвычайно важна на ранней стадии разработки технологии. Именно этот этап инновационной цепи принято называть «долиной смерти» многих научно-технологических наработок [4]. Государственные фонды поддержки прикладных исследований и разработок играют роль связующего звена между наукой и бизнесом на данной стадии. Несмотря на деятельность существующих фондов поддержки науки и инноваций, проблема низкой инновационной активности экономики России не потеряла своей актуальности. По данным Федеральной службы государственной статистики доля инновационно активных предприятий в России в 2012 г. составляла 9,1% []. Для сравнения, по данным на 2008 г. этот показатель для Германии составлял 79,3%, для Люксембурга – 68,1%, для Бельгии – 60,9%, для Португалии – 60,3% []. Низкий уровень инновационной активности России вызван действием целого комплекса экономических, административно-правовых и иных факторов. Однако несовершенство государственной поддержки инноваций, в том числе и системы фондовой поддержки, можно считать одним из его ключевых элементов. Одной из причин низкой эффективности деятельности государственных фондов, поддерживающих прикладную науку и процесс коммерциализации ее результатов, является, по-нашему мнению, отсутствие единой концепции взаимодействия и слаженности в деятельности всех существующих институтов развития, обслуживающих «инновационный лифт». В этой связи, в качестве рекомендации по совершенствованию системы фондовой поддержки науки и инноваций можно предложить выработать единые стандарты и принципы отбора поддерживаемых фондами проектов. Критерии оценки успешности проведенных исследований и выполненных проектов на выходе с одного уровня «инновационного лифта» должны соответствовать критериям оценки перспективности продолжения исследований на входе следующего уровня. В качестве рекомендации также можно предложить воспользоваться опытом стран - лидеров по показателям инновационной активности, создать так называемые центры компетенций, в которых научно-исследовательские организации взаимодействуют с бизнесом, и интегрировать в них государственные научные фонды, наделив их финансовой, координирующей и информационной функциями. Государственный фонд может быть центром аккумуляции всей информации о ведущихся научно-исследовательских проектах, о существующих научных коллаборациях по тому или иному направлению исследований, об уже проведенных научных исследованиях и их результатах, готовых для начальной стадии коммерциализации. Таким образом, государственный фонд становится одним из важнейших элементов трансфера технологий из сектора науки в бизнес-сектор на доконкурентном этапе инновационной цепи. Он является своего рода опорой для узкого «мостика» через «долину смерти» продуктовых и технологических инноваций. Функция государственного фонда может считаться выполненной, когда на завершении доконкурентного этапа новая технология или продукт подхватывается бизнесом для их освоения в производстве. Литература 1. «Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации на 2014 год и на плановый период 2015 и 2016 годов» (разработан Минэкономразвития России) URL:http://www.economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20130924_5. 2. Интернет- ресурс «Инновации в России»: http://innovation.gov.ru/taxonomy/term/549. 3. Галиченко О.Г. Основные факторы развития национальной инновационной системы. М.: Наука, 2011. 634 с. 4. Интернет-сайт Федеральной службы государственной статистики http://www.gks.ru/wps/wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics/science_and_innovations/science/# 5. Интернет-ресурс European Commission Eurostat http://epp.eurostat.ec.europa.eu/statistics_explained/index.php/Innovation_statistics. Шаныгин С.И. Оценивание достоверности текущих результатов инновационного развития экономической системы г. Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный университет Принятие решений о текущем состоянии экономической системы (ЭС), сложившимся в процессе ее инновационного развития, является важнейшей функцией органов управления и основывается обычно на сопоставлении полученной отчетной информации с «эталонной», характеризующей набор желаемых состояний. Основой контроля является собранная информация о системе, представляющая собой совокупность значений контролируемых показателей, с некоторой точностью описывающих инновационные, организационные, производственные, финансовые и иные процессы в ней. Особенностью информации о реальных ЭС является наличие в ней случайных искажений или частичное отсутствие значений показателей, при этом значительная часть показателей обычно являются взаимозависимыми. Кроме того, для выработки решения о достигнутых результатах инновационного развития экономической системы необходима интерпретация комплекса полученных значений показателей, характеризующих различные процессы ее функционирования. Неправильная интерпретация приводит к принятию неадекватных ситуации управленческих решений и как следствие – ухудшению качества инновационных процессов в ЭС. Соответственно возникает проблема обеспечения достоверности результатов оценивания текущего состояния экономической системы, что, в свою очередь, обусловливает необходимость количественной оценки и анализа этой достоверности. Количественный подход позволяет более обоснованно подойти к выбору направлений повышения достоверности оценок результатов инновационного развития ЭС и сделать вывод о результативности и достаточности предпринимаемых мер по обеспечению указанной достоверности. Проблемам анализа достоверности контроля посвящено большое количество трудов отечественных и зарубежных авторов. В частности, в работах С.Б. Данилевича, В.И. Серых, Л.В. Гребцовой рассматриваются подходы к планированию методик проведения и оцениванию результатов контроля состояния систем [1, 5]. В публикациях М.Ю. Охтилева, Б.В. Соколова, Р.М. Юсупова, Д.Н. Верзилина, Т.Г. Максимовой, В.В. Черешнева разработаны принципы и технологии сбора и анализа управленческой информации [2, 4]. В трудах Р. Калмана, П. Фалба, М. Арбиба, А.Ю. Шевченко предложен математический инструментарий анализа состояния сложных систем [3, 6]. Однако существенная часть проблем этой области еще исследована недостаточно. Большое разнообразие и разнородность факторов, приводящих к появлению недостоверных результатов контроля состояния ЭС, затрудняют детальное описание каждого из них. Однако, исходя из характера проявления, все ошибки, вызванные такими факторами, принято условно классифицировать по трем группам: инструментальные, методические и интерпретации комплекса значений показателей. В экономических системах в большинстве случаев инструментальные и методические ошибки являются взаимозависимыми и оцениваются совместно, а ошибки интерпретации – независимыми от первых двух. Для количественного анализа достоверности оценок промежуточных результатов инновационного развития ЭС необходимо располагать методами оценивания значений выбранного показателя достоверности. Одним из предпочтительных для этих целей является аналитический подход, суть которого состоит в том, что сначала статистически или вероятностно оценивается достоверность исходных (первичных) данных о системе и процессах в ней, а затем с помощью аналитических выражений, связывающих достоверности входной информации и результатов текущего контроля, рассчитывается общая достоверность результатов контроля ее состояния. Преимущества такого подхода обусловлены тем, что оценить статистическим (вероятностным) путем достоверность исходной информации проще, чем достоверность конечных результатов контроля. Кроме того, существует возможность оценивания достоверности контроля по каждому отдельному структурному подразделению крупной ЭС или только по отдельному направлению ее инновационной деятельности, что затруднительно при использовании многих других методов. Для практической реализации такого подхода необходима разработка формализованных выражений, связывающих показатели достоверности исходных данных об экономической системе и конечных результатов контроля ее инновационного развития. В большинстве случаев наиболее целесообразным представляется получение вероятностных зависимостей между этими показателями, что позволяет для любой ЭС получать соответствующие формализованные соотношения. Для выполнения анализа все разновидности рассматриваемых систем можно разделить на два типа: статические и динамические. Под статическими экономическими системами понимаются такие, состояние которых может быть определено в любой момент времени и полностью характеризуется вектором мгновенных значений показателей (собственно ЭС). Под динамическими экономическими системами подразумеваются такие, состояние которых может быть определено лишь после анализа всех наблюдений, полученных в течение заданного интервала времени. Причем, в течение этого интервала система осуществляла запланированную последовательность мероприятий (инновационных процессов), направленных на достижение имеющейся цели развития. Совокупность фактических состояний системы, рассматриваемых на изучаемом отрезке времени, может быть представлена в виде некоторой поверхности S в пространстве выбранных показателей. Аналогичная интерпретация применима и к наблюдаемым посредством контролируемых показателей состояниям этой системы – это поверхность  . Различия между поверхностями S и  , обусловленные искажениями, частичным отсутствием значений показателей, некорректностью перечня этих показателей, неадекватностью интерпретации их значений, и характеризуют достоверность оценок достигнутых результатов инновационного развития ЭС.Для контроля состояния статической экономической системы достаточно проанализировать сечение поверхности для текущего момента времени, и процедура определения состояния сводится к процедуре классификации плоских кривых. При контроле состояния динамической экономической системы анализироваться должна вся поверхность , форма которой и определяет распознаваемое состояние. При таком подходе процедура контроля состояния представляет собой распознавание некоторого n-мерного образа этой системы в дискретном пространстве. Поэтому анализ достоверности оценок достигнутых результатов инновационного развития ЭС возможно проводить известными методами исследования достоверности классификации образов.Литература 1. Данилевич С.Б. Планирование оптимальных методик выходного контроля // Методы оценки соответствия. 2009. №4. С.40-42. 2. Верзилин Д.Н., Максимова Т.Г., Черешнев В.В. Управление сложными организационными системами: концепции, принципы, инструментарий (монография). Екатеринбург: УрОРАН, 2009. 234 с. 3. Калман Р, Фалб П, Арбиб М. Очерки по математической теории систем. Пер с англ. М.: Едиториал УРСС, 2010. 400 с. 4. Охтилев М.Ю., Соколов Б.В., Юсупов Р.М. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов. М.: Наука, 2006. 410 с. 5. Серых В.И., Гребцова Л.В. Достоверность многопарамет-рического контроля. // Вестник СибГУТИ. 2010. №1. С.70-75. 6. Шевченко А.Ю. Методы повышения достоверности решений о состоянии систем. Л.: ЛВИКА, 1985. 224 с. 7. Бабкин А.В., Ноговицына О.С. Научно-методологические аспекты оценки эффективности инновационной инфраструктуры промышленного комплекса региона // Научно-технические ведомости СПбГПУ. Серия Экономические науки. - 2012. - № 1 – С. 56-62. |
Похожие:
 | Материалы IV молодёжной международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных 26-27 ноября 2012 года,... | | Материалы III международной научно-практической конференции 1-2 июня 2012 года г. Санкт-Петербург |
| Материалы научно-практической конференции Дыльновские чтения «Повседневная жизнь россиян: социологический дизайн»: Саратов: Изд-во... |  | Ефремов С. В., Струйков г в. Оформление учебных документов для направления подготовки высшего образования «Техносферная безопасность».... |
| Правоведение. Правовое регулирование предпринимательской деятельности: Метод указания /Сост.: В. А. Дуболазов, А. М. Ефимов. Спб.:... | | Современная наука и ее роль в государстве по юридическим, филологическим, педагогическим, философским, экономическим, психологическим,... |
| Вишняков-Вишневецкий Константин Константинович, доктор исторических наук, профессор, ректор наноо «Санкт-Петербургский институт гуманитарного... | | Приглашаем Вас принять участие в международной научно-практической конференции! |
| Научный редактор Колесова И. В., канд эконом наук, доц., Севастопольский государственный университет | | России и Татарстана: Итоги и перспективы энциклопедических исследований: сборник статей итоговой научно-практической конференции... |