Экспертно-аналитический подход к управлению инновационным развитием промышленного предприятия

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Экспертно-аналитический подход к управлению инновационным развитием промышленного предприятия

Общая характеристика работы

Актуальность темы исследования. Эффективность функционирования социально-экономического комплекса страны в значительной мере определяется не только развитием и рациональным размещением производственных сил в ее отдельных регионах, но и развитием и устойчивым функционированием промышленных предприятий. Важным инструментом конкурентной борьбы становится правильно определенная стратегия развития предприятия, основанная на сопоставлении собственного ресурсного потенциала с внешним окружением, в котором оно действует. Правильно выбранная стратегия позволяет сохранять конкурентоспособность предприятия в долговременной перспективе. Возникает необходимость проведения целенаправленной и научно обоснованной политики развития предприятий, направленной на привлечение инвестиций, внедрение технических новшеств. Это особенно актуально в период современной экономической трансформации, когда выбор стратегической цели связан с определением не только экономического, но и социального эффекта, с учетом многочисленных факторов неопределенности и риска.

Устойчивое функционирование и развитие предприятий легкой промышленности имеет особенности, обусловленные как переходом от планового хозяйствования к рыночной экономике, так и составом занятого персонала, при котором решается социальная задача обеспечения трудоустройства женщин. Реструктуризация отрасли стала необходима как по экономическим, так и по социальным причинам.

При решении задач реструктуризации предприятий легкой промышленности важное значение имеет методология внутрифирменного планирования, рассматриваемая как совокупность теоретических выводов, характеризующих механизм функционирования предприятия в системе рыночных отношений, общих закономерностей, научных принципов и признанных мировой практикой методов разработки планов. Решающую роль при этом играет информационный ресурс и информационные технологии, обеспечивающие качество управленческих решений. Стратегия развития предприятия имеет отличительные особенности: ведется широкий поиск управленческих решений, когда разрабатываются многочисленные альтернативы и из них выбирается оптимальная. Вместо реакции на возникшую проблему предвосхищаются будущие возможности и опасности; вместо частных решений ведется глобальный поиск альтернативных путей действий; вместо одной генерируются многочисленные альтернативы, при этом процесс принятия решений в условиях неопределенности и риска направлен на выбор лучшей из возможных альтернатив.

Исходя из сказанного, актуальность темы исследования определяется как объективным повышением роли управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности, так и необходимостью научного обоснования оптимальных форм и методов включения социальной и других принципиально неизмеримых составляющих в информационное обеспечение управленческой деятельности. Постановка задачи разработки подобной методологии для промышленных предприятий представляется своевременной и выполнимой. Основой для ее решения являются экспертно-аналитические методы, в последние годы все более широко применяемые в практике анализа, синтеза и планирования решений в экономике.

Степень разработанности проблемы. Весомый вклад в разработку теоретических, методологических и практических аспектов функционирования и развития социально-экономических систем, включая отдельные предприятия, внесли российские ученые А.Н. Авдулов, Ю.П. Алексеев, В.Н. Архангельский, С.Д. Валентей, С.Ю. Глазьев, Л.М. Гохберг, В.И. Кушлин, Б.С. Жихаревич, Л.Я. Косалс, В.Г. Лебедев, В.Н. Лексин, Н.Н. Некрасов, В.Б. Силов, С.А. Суспицын, Р.И. Шнипер, Б.М. Штульберг, В.П. Чичканов и др. Вопросы разработки методологии выбора стратегии планирования развития субъектов хозяйственной деятельности рассматривались в работах В.Г. Садкова, А.Н. Фоломьева, Ю.В. Яковца и др. Среди зарубежных авторов вопросам разработки социально-экономической политики субъектов хозяйственной деятельности уделяли внимание Дж.М. Кейнс, В. Ойкен, Г. Тейлор, Я. Тинберген и др. В изучение регионального аспекта формирования социально-экономической политики предприятия существенный вклад внесли А. Вебер, У. Изард, Ф. Перру, А. Леш и др.

Вопросы управления общественно-экономическим развитием на различных уровнях, основанного на методологии социального прогнозирования, рассмотрены в работах И.В. Бестужева-Лады, С.М. Вишнева, А.Г. Гладышева, В.Н. Иванова, В.И. Патрушева и др.

В области теории принятия решений с учетом факторов риска и неопределенности, помимо классических работ О.И. Ларичева, в разрезе темы представляют интерес работы Р. Аткинсона и Р. Шифрина, Р.Л. Кини, Х. Райфа, Дж.А. Миллера, Г. Монтогомери и О. Свенсона, Д. Пейна, Б. Руа, Т. Саати, Г. Саймона и др. В этом ряду следует также указать работы российских авторов по исследованию и созданию интеллектуальных систем и информационных технологий принятия решений А.И. Иоффина, А.С. Любутова, А.В. Попова, М.А. Потапова, К.А. Пупкова, В.Б. Тихомирова, М.М. Тихомирова, И.Г. Яковлева и др. Проблемы управления хозяйственными рисками рассматривались в работах Л.В. Волкова, М. Делягина и В. Иванова, В. Зубова. Субъективные факторы несостоятельности предприятий рассматривались в работах А. Берли и Г. Минза, Дж. Гэлбрейта, У. Меклинга и М. Дженсена, Г. Саймона, Ю. Фама. Детальное исследование круга вопросов, связанных с проблемой неподготовленности руководства предприятий к новым условиям хозяйствования, неумения ориентироваться в условиях нестабильной внешней среды, проведено в работах Л.С. Бляхмана, Г.Б. Клейнера, В.Л. Тамбовцева и Р.М. Качалова.

Несмотря на значительное количество научных исследований, связанных с решением методологических проблем, разработкой средств и технологий формирования целенаправленной стратегии инновационного развития и управления устойчивым функционированием и развитием предприятий, научную разработанность данной проблематики нельзя признать достаточной.

Целью работы является разработка методологии и моделей инновационного развития промышленных предприятий на базе адекватных технологий принятия управленческих решений.

Реализация этой цели обусловила постановку и решение следующих основных задач:

- рассмотреть теоретико-методологические и методические основы прогнозирования и управления инновационным развитием промышленных предприятий;

- выполнить анализ проблем и факторов, препятствующих инновационному развитию предприятий легкой промышленности в современных условиях;

- установить приоритетные направления инновационного развития предприятий легкой промышленности в современных условиях;

- рассмотреть теоретические основы стратегического планирования развития промышленных предприятий;

- установить методологические и методические основы формирования стратегии развития предприятия в условиях риска и неопределенности;

- разработать базовые модели прогнозирования инновационного развития предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности на основе экспертно-аналитических методов;

- разработать методические и организационные основы управления инновационным развитием и функционированием предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности.

Объектом исследования являются промышленные предприятия как субъекты экономической деятельности.

Предметом исследования являются методы оценки, анализа и моделирования управления инновационным развитием, а также экономические отношения субъектов экономической деятельности, обусловливающие управление инновационным развитием промышленных предприятий.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования служат методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам стратегического менеджмента, системного анализа, экономики предприятия, экспертно-аналитического моделирования, эконометрики, вопросам информационного обеспечения моделирования и формирования стратегии развития предприятия, вопросам выбора приоритетов, методам принятия решений в условиях риска и неопределенности.

В процессе исследования применялся методический аппарат экономико-математического моделирования, системного анализа, статистики, теории принятия управленческих решений. Обработка информации, ее анализ и расчеты осуществлялись с использованием стандартных, а также оригинальных программных продуктов для персонального компьютера, созданных на базе метода анализа иерархий и поддерживающей его экспертной системы Expert Decide.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, официальной статистике Росстата, статистических данных предприятий легкой промышленности и сведений, полученных в ходе их экспертного обследования и анализа экспертных суждений ведущих менеджеров отрасли.

Научная новизна диссертации заключается в разработке экспертно-аналитической концепции управления инновационным развитием промышленных предприятий, основывающейся на принятии взаимоувязанных стратегических и тактических управленческих решений с учетом количественных оценок факторов риска, что позволяет обоснованно определять приоритетные направления инновационного развития предприятий.

К основным результатам, обладающим научной новизной и выносимым на защиту, относятся следующие положения диссертационного исследования.

1. На основании анализа параметров моделей динамики изменения экспертных суждений руководителей предприятий легкой промышленности в период 1995-2007 гг. доказано смещение приоритетов причин, препятствующих их инновационному развитию, с экономических факторов (нехватка оборотных средств, неплатежи потребителей) к факторам инновационного характера (нехватка квалифицированных кадров, нового оборудования), что указывает на принципиально важное осознание топ-менеджерами потребности перехода на инновационный путь развития.

2. Эмпирически обосновано, что увеличению числа инновационно активных организаций на 1% соответствует в среднем 0,85% роста удельного веса инновационной продукции, что свидетельствует о недостаточной эффективности инновационной деятельности в промышленности РФ. Предложен новый индикатор эффективности затрат на инновационную деятельность и методика его расчета по соотношению статистических характеристик распределения доли инновационной продукции и доли затрат на инновационную деятельность, что позволяет проводить оценку эффективности инновационного развития отраслей промышленности.

3. Разработана экспертно-аналитическая концепция управления инновационным развитием промышленных предприятий, предполагающая:

- баланс стратегических и тактических управленческих решений по вертикали - уровням управления и горизонтали - приоритетности политик;

- сочетание и преемственность трех видов моделей управления инновационным развитием - когнитивных (концептуальных), информационных (экспертно-аналитических) и моделей управления (теоретико-игровых);

- экспертно-аналитический подход к моделированию и прогнозированию приоритетов стратегических и тактических политик;

- количественную оценку факторов риска принятия решений в условиях неопределенности, основанную на концепции риска как ресурса;

- рациональное сочетание иерархических экспертно-аналитических моделей, предполагающих соподчиненность уровней иерархии и независимость элементов на каждом уровне, и сетевых экспертно-аналитических моделей, определяющих взаимодействие элементов на любом уровне иерархии, а также наличие обратных связей.

4. Доказана целесообразность выделения из множества моделей управления инновационным развитием промышленных предприятий типовых (базовых) моделей планирования инновационного развития и моделей их устойчивого функционирования. Разработана структура типовых иерархических моделей планирования инновационного развития предприятия, определен состав элементов основных уровней - критериев, акторов (субъектов экономической деятельности), целей акторов и контрастных сценариев будущего развития предприятия. Обосновано, что на первом этапе планирование инновационного развития предприятия следует производить на основе моделей прямого иерархического подчинения с невзаимодействующими элементами на всех уровнях иерархии, цель которых - оценка приоритетов элементов иерархических уровней, а уточнение приоритетов акторов и их целей необходимо производить на основе сетевых моделей, дополняющих модели прямой иерархии.

5. Доказано, что при формировании стратегии развития промышленного предприятия необходимо учитывать местные социальные условия, что может существенно изменить приоритеты политик. Для решения этой задачи разработана иерархическая модель, предполагающая выявление болевых точек и общую оценку экспертами социально-экономической напряженности в территориальном образовании и в регионе в целом, что позволяет количественно оценить приоритеты факторов «социального самочувствия», а также их интенсивность.

6. Установлено, что устойчивое функционирование промышленного предприятия требует учета риска его экономической несостоятельности, под которым понимается возможность перехода в состояние неплатежеспособности, когда будет недостаточно генерируемых им денежных средств и накопленных ликвидных активов для удовлетворения всех внешних требований, связанных с его деятельностью. Показано, что значимыми факторами риска экономической несостоятельности предприятия являются системная несостоятельность и внутренняя неэффективность основной деятельности. Предложена и апробирована методика управления риском экономической несостоятельности предприятия в ходе текущей производственной деятельности, основанная на применении экспертно-аналитических методов и соответствующих информационных технологий.

7. Доказано, что согласование стратегических и тактических управленческих решений следует осуществлять с помощью матричных моделей эффективности управления, формируемых на основе информационных моделей с прямым иерархическим подчинением, содержащих три уровня: фокус - цель решаемой проблемы; оптимальные по Парето множества альтернативных стратегий и конкурирующих тактических решений (политик). Выбор управленческого решения необходимо производить на основе теоретико-игровых критериев оптимизации политик при выбранной стратегии (среднего выигрыша, Лапласа, максимакса, Вальда, Сэвиджа, Гурвича и др.). Обосновано, что рациональным принципом выбора управленческих решений, направленных на инновационное развитие предприятия, является реализация не одной, а нескольких конкурирующих политик с распределением ресурсов, пропорциональным их приоритетам.

8. Обосновано, что планирование развития предприятия имманентно требует количественной оценки уровня инновационного риска. Исходя из концепции инновационного риска как ресурса, предложен метод расчета значений коэффициента риска, основанный на матричной модели эффективности альтернативных стратегий и конкурирующих политик управления.

9. На базе экспертно-аналитической концепции и соответствующих информационных технологий разработана методика управления риском экономической несостоятельности промышленного предприятия в ходе текущей производственной деятельности, основанная на количественных методах анализа риска. Разработанная методика позволяет:

- выявить производственные звенья, предопределяющие наибольший вклад в формирование риска экономической несостоятельности, снижение уровня собственного риска которых позволяет в наибольшей степени снизить уровень риска, формируемый в ходе производственного цикла;

- определить факторы риска, снижение интенсивности которых позволяет наиболее эффективным способом снизить уровень общего риска, а также разработать антирисковые мероприятия;

- оценить эффективность антирисковых мероприятий путем сравнения соответствующих затрат с размером потерь, предотвращаемых в результате этих мероприятий.

Результаты диссертационной работы соответствует п. 4.2 «Развитие методологии и методов оценки, анализа, моделирования и прогнозирования инновационной деятельности в экономических системах» Паспорта специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями и инвестиционной деятельностью).

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования заключается в том, что разработанные в результате теоретических и эмпирических исследований подходы к прогнозированию и управлению инновационным развитием предприятия легкой промышленности на базе экспертно-аналитического моделирования доведены до конкретных алгоритмов. Предложенные модели носят общий характер и могут быть использованы также в других отраслях промышленности и экономики в целом.

Апробированные на практике методики планирования стратегии развития и управления устойчивым функционированием предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности на основе экспертно-аналитических методов и технологий принятия управленческих решений позволят научно обоснованно определять основные направления его совершенствования в условиях реструктуризации отрасли и определять вероятности сценариев развития предприятий легкой промышленности в условиях рыночной конкуренции. Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области управления инновационной деятельностью, а также использоваться в учебном процессе при чтении дисциплин «Инновационный менеджмент», «Экономико-математические методы и модели» студентам и слушателям экономических и других специальностей вузов.

Апробация и реализация результатов исследования. Выводы и практические результаты работы докладывались на заседаниях кафедры экономики и менеджмента и кафедры предпринимательства и маркетинга Института бизнеса и права Орловского государственного технического университета (г. Орел, 2001-2008 гг.), кафедры экономики и менеджмента Московского государственного университета дизайна и технологии (г. Москва, 2002-2008 гг.), ряде международных и всероссийских научно-практических и научно-методических конференций.

Предлагаемые экспертно-аналитические методы и методики управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности апробированы и внедрены на ряде предприятий легкой промышленности г. Москвы. Материалы исследований используются в учебном процессе в Московском государственном университете дизайна и технологии при подготовке бакалавров, специалистов и магистров по направлениям «Менеджмент» и специальности «Менеджмент организации».

Публикации. По результатам выполненного исследования опубликовано 42 работы, включая четыре монографии. Общий объем публикаций 70,25 п.л., из которых 31,8 п.л. - авторские.

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 305 страниц текста, в том числе 51 рисунок и 40 таблиц. Работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка использованных источников из 240 наименований. Ниже приводится содержание диссертационного исследования.

Введение

Глава 1. Теоретические основы планирования процессов инновационного развития промышленных предприятий

1.1. Понятийный аппарат инноватики

1.2. Теоретические основы планирования инновационного развития промышленного предприятия

1.3. Системный подход к формированию стратегии развития промышленного предприятия как объекта управления

Глава 2. Проблемы и особенности функционирования предприятий легкой промышленности в современных условиях

2.1. Состояние реального сектора российской экономики и основные факторы хозяйственной деятельности предприятий

2.2. Динамика и территориальные особенности производства продукции легкой промышленности

2.3. Проблемы инновационного развития предприятий легкой промышленности

Глава 3. Методологические основы формирования инновационной стратегии развития предприятия в условиях риска и неопределенности

3.1. Риск и неопределенность: методологические подходы к их учету в процессе управления развитием предприятия

3.2. Методы и средства создания информационной базы для решения задач стратегического планирования развития промышленного предприятия

3.3. Методология подготовки управленческих решений в условиях неопределенности с применением экспертных компьютерных систем

Глава 4. Модели инновационного развития промышленных предприятий в условиях риска и неопределенности (на примере легкой промышленности)

4.1. Модели инновационного планирования развития предприятий легкой промышленности: проекция в будущее

4.2. Экспертно-аналитические модели управления развитием предприятий легкой промышленности

4.3. Модели анализа рисков инновационного развития предприятий легкой промышленности

Глава 5. Методические и организационные основы управления функционированием промышленных предприятий в условиях риска и неопределенности

5.1. Модель управления функционированием промышленного предприятия в условиях риска и неопределенности

5.2. Управление рисками промышленного предприятия в ходе производственной деятельности

5.3. Организационные и методические аспекты управления функционированием промышленного предприятия с учетом факторов риска

Заключение

Список использованных источников

Приложения

Основное содержание работы

инновационный легкий промышленность управление

Планирование развития и управление устойчивым функционированием предприятий легкой промышленности имеет особенности, обусловленные переходом от планового хозяйствования к рыночной экономике и составом занятого персонала, что актуализирует их реструктуризацию по экономическим и социальным причинам (необходимость трудоустройства женщин). Решающую роль в этом процессе играет качество управленческих решений, принимаемых с учетом многочисленных факторов риска и неопределенности, результатов анализа экономической ситуации не только предприятия, но и в более широком аспекте - в разрезе отдельного территориального образования и региона в целом, в неразрывной связи экономических и социальных явлений, с учетом интересов всех субъектов экономической деятельности.

В настоящее время Россия переживает период адаптации научно-производственного комплекса к условиям рыночной экономики, основным содержанием которого является формирование национальной инновационной системы. Общепризнано, что «локомотивом» внедрения инноваций является промышленность, однако следует признать, что стратегия российского промышленного сектора еще слабо ориентирована на инновационный путь развития, применение информационных технологий, коммерциализацию результатов исследований и разработок.

Анализ современного состояния инновационной деятельности в РФ свидетельствует о том, что по ряду экономических показателей не достигнут даже уровень 1993 г.: на протяжении 1993-1998 гг. продолжался устойчивый спад инновационной деятельности и разрушение научно-технического потенциала страны, однако позднее наблюдался некоторый, хотя и неравномерный по макрорегионам, рост показателей активности инновационной деятельности.

На рисунке 1 представлены статистические данные, иллюстрирующие неравномерность распределения инновационной деятельности по макрорегионам РФ по следующим показателям: среднее число организаций в период 2000-2005 гг., осуществлявших технологические инновации, средний прирост их численности за тот же период, средняя доля инновационно активных организаций в период 2000-2005 гг. в общем числе организаций, а также средний прирост их удельного веса за тот же период (для сравнения на рисунке приведены также данные по г. Москве и Санкт-Петербургу).

Положительная динамика роста удельного веса инновационно активных организаций в период 2000-2005 гг. наблюдалась во всех федеральных округах РФ, кроме Дальневосточного ФО. Особенно заметно оживление инновационной деятельности в рассматриваемый период в Уральском, Северо-Западном и Сибирском макрорегионах, но удельный вес числа организаций, осуществлявших технологические инновации, в одном из них - Сибирском ФО, - заметно ниже, чем в РФ: 7,0% против 9,2% в среднем за 2000-2005 гг.

Однако важным является не столько рост числа инновационно активных организаций, сколько рост объема инновационной продукции. В диссертации выполнен анализ статистических данных, отражающих уровень и динамику роста удельного веса инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции.

«Лидером» по уровню и динамике показателей инновационной деятельности среди макрорегионов РФ в 2000-2005 гг. являлся Приволжский федеральный округ, но даже для него среднее значение удельного веса инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции в рассматриваемом периоде составило всего лишь 7,2%, что меньше удельного веса инновационно активных организаций - 10,2%.Об эффективности инновационной деятельности можно судить по соотношению удельных весов инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции и инновационно активных организаций. Так, из рисунка 2 следует, что Приволжский и Центральный федеральные округа имеют более высокие показатели инновационной деятельности по сравнению со среднероссийскими значениями. Хуже всего ситуация в Уральском ФО, в котором оба показателя инновационной деятельности - и удельный вес инновационно активных организаций, и удельный вес инновационной продукции, - ниже средних значений по РФ в целом.

На рисунке 2 сплошная линия - это прямая регрессии, отражающая среднюю тенденцию роста удельного веса инновационной продукции по мере роста удельного веса числа инновационно активных организаций в макрорегионах. Математически она выражается уравнением:

Y = -3,792 + 0,849 X, (1)

где X - удельный вес инновационно активных организаций в общем числе организаций (%), Y - удельный вес инновационной продукции в отгруженной продукции (%). Экономическая трактовка коэффициента регрессии 0,849 такова: каждому проценту роста удельного веса числа инновационно активных организаций в макрорегионах в среднем отвечает 0,85% увеличения удельного веса инновационной продукции. Такое значение коэффициента регрессии свидетельствует о явно недостаточной эффективности инновационной деятельности в целом в РФ.

Помимо пространственной неравномерности, наблюдается также значительная отраслевая неравномерность инновационной деятельности промышленных предприятий. Так, итоги конъюнктурных обследований в 2004 г. около 750 промышленных предприятий 11 укрупненных отраслей промышленности показали, что лидерами, определяющими общую картину инновационной деятельности в обрабатывающих отраслях промышленности, являлись химическая и нефтехимическая промышленность, машиностроение и металлообработка. Легкая промышленность является отстающей - только 15% организаций в 2004 г. характеризовались долей отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции собственного производства более 10%, тогда как в целом по промышленности этот показатель составлял 41%, а в машиностроении и металлообработке - 49%.

Выполненный в диссертации анализ финансовых и результирующих показателей инновационной деятельности предприятий различных отраслей - доли затрат на инновационную деятельность и доли инновационной продукции - дает возможность анализа эффективности затрат на инновационную деятельность. В частности, в качестве такого индикатора может служить отношение значений третьих квартилей доли инновационной продукции и доли затрат на инновационную деятельность:

Индикатор эффективности = Q_{3_прод} / Q_{3_затр}, (2)

где Q_{3_прод} - третья квартиль доли инновационной продукции, а Q_{3_затр} - третья квартиль доли затрат на инновационную деятельность.

Этот индикатор показывает, во сколько раз нижний уровень доли четверти предприятий отраслей, наиболее эффективно использующих инновации, больше нижнего уровня доли этих предприятий по затратам на инновационную деятельность. Расчеты показывают, что индикатор эффективности инноваций в легкой промышленности составляет 2,0 - величину, близкую к его значению в машиностроении и металлообработке (2,2) и больше, чем по промышленности в целом (1,7). Таким образом, можно с уверенностью утверждать, что главная проблема развития легкой промышленности - в недостаточности инновационной деятельности. Имеется существенное отставание легкой промышленности от ведущих отраслей как по уровню затрат на инновационную деятельность, так и по уровню производства инновационной продукции, в то же время, эффективность инноваций в легкой промышленности находится на достаточно высоком уровне, что позволяет рассчитывать на соответствующую отдачу затрат в инновационную сферу.

Инновационная деятельность производственных предприятий, как основы реальной экономики, носит комплексный характер, охватывая все сферы человеческой деятельности - маркетинг, планирование, научные разработки, проектно-технологическую деятельность, производство, сдачу под ключ, кадровое сопровождение - весь цикл реализации нововведений, от возникновения идеи до ее практической реализации и сбыта. Практически перед каждым производственным предприятием, в том числе предприятием легкой промышленности, возникает ряд задач, который требует степени использования нововведений, осуществления инновационной деятельности. Завоевание или удержание рыночных позиций вызывает необходимость проведения работ по диверсификации деятельности, снижению издержек, повышению качества изделий, улучшению или расширению потребительских свойств продукции, повышению производительности труда.

В легкой промышленности эта задача особенно актуальна, поскольку по многим видам товаров легкой промышленности доля импорта на российском рынке составляет от 60% до 80%, и, по прогнозам, давление товарной массы из-за рубежа будет нарастать. Преодолеть ситуацию можно, обеспечив экспортный, конкурентоспособный уровень отечественной продукции на всех технологических переходах от сырья до готовой продукции. Без четкой инновационной программы развития, защиты предприятий легкой промышленности от недобросовестной конкуренции, теневого контрабандного импорта и внутреннего контрафактного производства товаров, а также создания благоприятных условий поддержки на региональном и федеральном уровнях, решить эти задачи крайне сложно.

В работе рассмотрены методологические и методические вопросы, непосредственно относящиеся к процессу принятия решений в условиях неопределенности, в том числе инновационных, как к особому виду человеческой деятельности, и поэтому решаемые, прежде всего, экспертными методами.

Сравнительный анализ ряда экспертных методов показал, что наиболее эффективными из них являются методы, построенные на теории аналитической иерархии AHP (Analytical Hierarchy Process) и теории аналитических сетей ANP (Analytical Network Process). В русскоязычной научной литературе для этих методов приняты сокращения - МАИ и МАС.

Метод анализа иерархий (МАИ) является приемом решения задач многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности, когда критерии оптимизации не могут быть измерены в количественной форме. В данном методе экспертам предлагается решать отдельные задачи парного сравнения критериев и альтернатив. Прямое назначение метода - совместная работа группы экспертов, объединенных единой целью, по согласованию мнений, зачастую противоречивых, по определенной проблеме. Метод анализа иерархий позволяет группе экспертов взаимодействовать по обсуждаемой проблеме, модифицировать свои суждения и в результате объединять групповые суждения, представляемые в виде матриц парных сравнений элементов иерархических уровней, рациональным образом. Результатами МАИ являются:

1) установление иерархии целей, факторов, критериев, акторов (действующих сил), альтернатив и сценариев по обсуждаемой проблеме,

2) выявление приоритетов элементов каждого уровня иерархии.

Накопленный рядом исследователей опыт в использовании метода анализа иерархий для решения самых разнообразных задач выбора оптимального решения, а также смежных вопросов, позволяет утверждать о перспективности его применения в задачах формировании системы приоритетов в управление инновационным развитием промышленных предприятий. Однако многие проблемы принятия решений нельзя представить иерархическими структурами, поскольку в них существуют зависимости и взаимодействия между элементами разных уровней иерархии; существуют задачи, в которых не только важность критериев влияет на приоритеты альтернатив (как в иерархиях), но также важность альтернатив влияет на приоритеты критериев. Далеко не всегда и элементы одного уровня являются независимыми: многие критерии взаимосвязаны, то же относится и к альтернативам: «альтернативные» инновационные проекты могут реализовываться одновременно, речь при этом идет о рациональном распределении ресурсов между несколькими проектами.

Таким образом, сложность реальных проблем вынуждает учитывать обратные связи, с одной стороны, и взаимосвязи, с другой. Это приводит к усложнению математического аппарата вычисления приоритетов - от матриц парного сравнения, как основного результата работы экспертов в МАИ, в МАС необходимо переходить к так называемым «суперматрицам», в которых элементами являются уже не числа, а матрицы, отвечающие тем или иным компонентам сети.

Оба метода - и МАИ, и МАС - являются методами экспертно-аналитического моделирования, т.е. они предполагают, на первом этапе, разработку концептуальной модели изучаемого явления или процесса, на втором - наполнение концептуальной модели экспертными знаниями и создание тем самым информационной модели, на третьем - исследование полученной информационной модели с целью формирования теоретических выводов и практических рекомендаций.

МАИ и МАС, являющиеся методами системного анализа, применяются для решения слабо структурированных задач, которые нельзя решить количественными методами. Соответственно, каждая из задач, решаемых с помощью МАИ и МАС, является эвристической, характеризуется принципиальной новизной и постановки, и алгоритма решения. Можно утверждать, что эти методы сами по себе являются инновационными. Достаточно несложно формализовать математические аспекты данных методов, чему, в частности, способствуют такие экспертно-аналитические компьютерные системы, как Expert Choice и Expert Decide, реализующие алгоритмы МАИ, Super Decisions - система, поддерживающая алгоритмы МАС. Эти системы позволяют автоматизировать большинство процедур МАИ и МАС - построение матриц парных сравнений, вычисление векторов приоритетов, их визуализацию в графической форме, синтез приоритетов и т.д. Значительно труднее, а, скорее всего, невозможно формализовать процедуру разработки концептуальной модели проблемы, подлежащей решению. Тем не менее, можно выделить некоторые типы проблем и предложить базовые концептуальные модели - задача, решению которой, применительно к инновационному развитию предприятий легкой промышленности, посвящена заключительная глава данной диссертационной работы.

Разработке экспертно-аналитических моделей инновационного развития предприятий легкой промышленности предпошлем анализ факторов, определяющих эффективность такого развития.

Анализ состояния отрасли показал, что в настоящее время инновационному развитию легкой промышленности препятствует множество проблем, ключевые из которых так или иначе связаны с низкой конкурентоспособностью предприятий отрасли. Среди этих проблем отмечаются:

- недостаточный объем средств, необходимых для инвестирования в оборотные и в необоротные активы;

- недостаточный уровень внутреннего платежеспособного спроса;

- высокий уровень износа основных средств, их несоответствие современным техническим требованиям;

- технологическая отсталость предприятий, влекущая за собой низкую конкурентоспособность, качество, производительность;

- недостаточно обоснованная и несбалансированная с целями развития промышленности тарифная политика естественных монополий;

- неоптимальная структура крупных и малых предприятий, отсутствие конструктивных форм их взаимодействия;

- низкая инновационная составляющая в доле добавленной стоимости предприятий, недостаточная реализация научно-технического потенциала;

- низкая доля в экспорте продукции в легкой промышленности, импортизация внутреннего рынка;

- неэффективное использование рынка финансовых инструментов (облигационного займа, ценных бумаг), как способа преодоления недостатка денежных средств;

- практическое отсутствие межотраслевого перелива капитала;

- высокая внутриотраслевая дифференциация заработной платы, что существенно препятствует привлечению высококвалифицированных специалистов в легкую промышленность;

- неоптимальная структура промышленности: недостаточная доля производства продукции конечного потребления, недостаточная доля обрабатывающей промышленности в общем объеме производства;

- недостаточное развитие инфрастуктуры сбыта промышленной продукции и сервисного обслуживания;

- неэффективность механизмов государственной поддержки на федеральном уровне:

o несбалансированная государственная политика в области экспорта и импорта;

o отсутствие единого подхода к промышленной политике, нацеленного на инновационное развитие и рост, а не только на финансовую стабилизацию;

o отсутствие механизмов преодоления структурных диспропорций, в размещении производительных сил на депрессивных территориях;

- масштабность теневого промышленного сектора;

- высокая доля убыточных предприятий;

- слабый менеджмент и недостаточный уровень финансовой дисциплины как следствие кадровой политики, не в полной мере отвечающей современным требованиям, отрицательное влияние нелегального «серого» рынка трудовых ресурсов.

Эти проблемы наблюдались на протяжении ряда лет, что подтверждается данными опроса руководителей предприятий легкой промышленности (таблица 1).

Таблица 1. Факторы, препятствующие развитию предприятий легкой промышленности (в% от общего числа респондентов)

Факторы	Год
	1995	1996	1997	1998	1999	2000	2001	2002	2003	2004	2005	2006
Нехватка оборотных средств	94	71	64	79	75	72	65	64	59	49	44	47
Неплатежи потребителей	74	63	55	49	25	19	14	15	18	15	19	14
Внутренний неплатежеспособный спрос	54	58	49	53	42	40	37	53	47	39	48	44
Нехватка сырья	35	29	36	39	47	34	30	23	21	17	11	6
Конкурирующий импорт	19	26	19	21	5	8	16	23	26	29	47	33
Прочее	13	7	3	8	4	5	10	7	6	9	5	4
Нехватка квалифицированных кадров	6	4	4	7	10	23	35	25	40	40	34	38
Нехватка энергии	6	7	10	4	4	6	3	3	2	2	2	2
Низкий экспортный потенциал	5	17	12	5	9	8	6	8	9	3	13	13
Нехватка оборудования	4	1	3	4	6	13	14	13	15	9	10	16
Ничего	1	0	1	0	1	3	1	2	1	1	6	3

Таблица 1 демонстрирует смещение приоритетов в причинах, называемых респондентами: за 12 лет доля руководителей предприятий легкой промышленности, отдавших первое место в 1995 г. фактору нехватки оборотных средств, снизилась в два раза, а нехватку квалифицированных кадров отметило в 6,3 раза больше респондентов. Далее, если фактор нехватки квалифицированных кадров в 1995 г. был на седьмом месте по значимости, то в 2006 г. - на третьем. Это указывает на осознанную руководителями предприятий потребность при переходе на инновационный путь развития в более квалифицированных кадрах.

Для большинства факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности, адекватной трендовой моделью оказалась экспоненциальная функция вида

х_i = b_0i exp(b_1it), (3)

где х_i - частость выбора респондентами i-го фактора; b_0i и b_1i - МНК-оценки коэффициентов регрессии; t - временная переменная. Cмысл коэффициента b_1i - среднегодовой коэффициент темпа прироста частости выбора респондентами соответствующего фактора.

Так, х₁ - частость выбора руководителями предприятий легкой промышленности «Нехватка оборотных средств» в качестве фактора, препятствующего развитию предприятий легкой промышленности, со временем изменялась в соответствии с трендовой моделью

х₁ = 91,4 exp (-0,0554t), (4)

где t - временная переменная, определяемая по формуле год - 1994. Отсюда следует, что в период с 1995 по 2006 гг. частость выбора руководителями предприятий легкой промышленности фактора «Нехватка оборотных средств» в среднем ежегодно уменьшалась на 5,5%.

Аналогично, х₂ - частость выбора руководителями предприятий легкой промышленности фактора «Неплатежи потребителей», со временем изменялась с убывающим экспоненциальным трендом

х₂ = 72,0 exp (-0,1575t), (5)

т.е. в период с 1995 по 2006 гг. частость выбора респондентами данного фактора в среднем ежегодно уменьшалась на 15,8%.

Частость выбора руководителями предприятий легкой промышленности фактора «Нехватка сырья» в начале временного интервала, по 1999 гг. включительно, увеличивалась, а затем интенсивно уменьшалась - предприятия легкой промышленности постепенно наладили связи с поставщиками сырья. Динамика снижения значимости этого фактора с достаточно высокой точностью описывается экспоненциальным трендом, откуда следует, что в период с 1999 по 2006 гг. частость выбора респондентами фактора «Нехватка сырья» в среднем ежегодно уменьшалась весьма быстро - на 26,0%. Убывающим экспоненциальным трендом характеризуется также частость выбора респондентами фактора «Нехватка энергии», причем данный показатель уменьшался на 13,9% ежегодно.

Экспоненциальный нарастающий тренд характерен для динамики частости выбора руководителями предприятий легкой промышленности таких факторов, как «Конкурирующий импорт», «Нехватка квалифицированных кадров», «Нехватка оборудования», «Ничего». Наибольшие среднегодовые темпы прироста наблюдаются для фактора «Конкурирующий импорт» - 34,9%, далее следуют факторы «Нехватка квалифицированных кадров» - 26,0% и «Нехватка оборудования» - 18,4%.

Из приведенных данных следует высокая актуальность развития предприятий легкой промышленности по инновационному пути.

Выше отмечалось, что методы анализа иерархий и аналитических сетей позволяют применять объективные математические методы для обработки неизбежно субъективных предпочтений индивидуумов или групп в задачах принятия решений. Методология МАИ/MAC заключается в построении иерархии или сети с обратными связями, с последующим формированием суждений на основе парных сравнений элементов по общим для них критериям или свойствам.

В диссертации рассмотрены следующие базовые модели инновационного развития предприятия легкой промышленности: 1) иерархическая модель факторов, акторов и альтернатив развития предприятия легкой промышленности; 2) сеть, моделирующая взаимодействие акторов и факторов (критериев) экономической состоятельности предприятия легкой промышленности. Хотя цель обеих моделей - оценка экономической состоятельности предприятия, обе они нацелены на предсказание будущего.

Поясним уровни и элементы иерархии. На верхнем уровне она содержит цель - «Экономическая состоятельность предприятия». Второй уровень составляют обеспечивающие цель факторы: социальные, экологические, природно-производственные, финансовые и рыночные. Эти факторы в данном случае являются критериями оценки достижения цели. При необходимости, интегральные критерии второго уровня (социальные, экологические и др.) могут быть «расщеплены» на оценочные показатели. Так, к группе «социальных» критериев могут быть отнесены следующие показатели: накопленная стоимость человеческого капитала работников предприятия; прирост человеческого капитала за нормативный период; средний уровень квалификации работников; среднемесячные доходы; уровень социальной инфраструктуры предприятия. Экологические критерии - это степень соответствия экологического состояния предприятия нормативам; расходы на охрану окружающей среды и т.д. Эти и подобные показатели образуют дополнительный уровень (на рисунке 3 данный уровень обозначен как «Оценочные показатели факторов»).

На следующем - третьем - уровне находятся акторы (действующие силы): государство, региональные и местные власти, руководство предприятия. При необходимости, в иерархию можно ввести дополнительно уровень, который образуют политики акторов (у каждого актора имеется «свой» набор политик; на рисунке 3 данный уровень обозначен как «Политики акторов»). В качестве примера набора политик на региональном уровне можно указать: создание эффективных рыночных структур и развитие рыночной инфраструктуры; развитие кооперации и научно-промышленной интеграции; создание регионального механизма мобилизации инвестиций в промышленный сектор; использование товарного кредита; широкое применение лизинга; повышение квалификации работников.

Состав нижнего «интегрирующего» уровня «Альтернативы», в зависимости от конкретной ситуации, может быть различным; как вариант, он может содержать такие сценарии развития предприятия, как статус-кво (проекция существующего настоящего на будущее), кооперация нескольких предприятий, научно-производственное объединение.

Приведенная на рисунке 3 иерархическая модель предоставляет достаточно большие аналитические возможности. Она не только обеспечивает выявление весов критериев и взвешенных по этим весам приоритетов альтернативных сценариев развития конкретного предприятия, что является основной задачей экспертно-аналитического моделирования, но предоставляет также дополнительные возможности. Среди них:

1) выявление наиболее значимых показателей, что позволяет существенно сократить размерность матриц парных сравнений на следующем уровне, следовательно, приводит к уменьшению объема работы экспертов;

2) оценка приоритетов акторов по степени влияния на экономическую состоятельность предприятия, взвешенная по выявленным на предыдущем этапе весам критериев;

3) выявление наиболее значимых политик акторов.

Так, в результате апробации данной модели на примере одного из предприятий легкой промышленности г. Москвы выявлено, что из дальнейшего анализа можно исключить факторы экологической группы, поскольку их приоритет - 0,032 - существенно меньше среднего приоритета по всем группам факторов (0,032<1/5=0,2).

Следующая дополнительная возможность - оценка приоритетов акторов по степени влияния на экономическую состоятельность предприятия, взвешенная по выявленным на предыдущем этапе весам критериев. В результате апробации данной модели получены следующие приоритеты акторов: руководство предприятия - 0,535; местные власти - 0,205; региональные власти - 0,177; государство - 0,082.

Возможен и более детальный анализ приоритетов акторов, поскольку в экспертно-аналитической системе Expert Decide имеются матрицы парных сравнений значимости акторов по каждому из факторов экономической состоятельности (таблица 2).

Из таблицы 2 можно заключить, что, согласно мнению экспертов, руководство предприятия в большей степени заинтересовано в устойчивом финансовой и рыночной ситуации, в то время как местные и региональные власти больше заинтересованы в решении социальных проблем, а для государства больше всего важна финансовая сторона деятельности предприятия. В целом же проблема экономической состоятельности - это, прежде всего, проблема руководства предприятия, о чем свидетельствует интегральная оценка приоритетов (нижняя строка таблицы 2).

Таблица 2. Приоритеты акторов по факторам экономической состоятельности

Факторы	Вес	Приоритет акторов
		Руководство предприятия	Местные власти	Региональные власти	Государство
1. Социальные	0,100	0,167	0,333	0,333	0,167
2. Экологические	0,045	0,489	0,323	0,190	0,089
3. Природно-хозяйственные	0,180	0,467	0,277	0,160	0,095
4. Рыночные	0,275	0,592	0,181	0,162	0,065
5. Финансовые	0,400	0,625	0,154	0,154	0,625
Интегральная оценка приоритетов	0,535	0,205	0,177	0,082

Указанное распределение приоритетов акторов по факторам экономической состоятельности является вполне логичным и его учет может способствовать разработке мероприятий по развитию предприятия.

Аналогично, может быть решена задача по выявлению наиболее значимых политик акторов. Для этого необходимо построить иерархию, содержащую следующие уровни: цель - экономическая состоятельность предприятия, акторы, политики акторов.

Обращает на себя внимание, что интегральный приоритет государства, как актора, достаточно мал: 0,082<1/4=0,25, и исходя из критерия - если величина глобального приоритета управляющего критерия или подкритерия не превышает величины 1/n, где n - число элементов иерархического уровня, - следует рассмотреть возможность его устранения из иерархии. Однако ясно, что государство играет значительную роль в развитии легкой промышленности. Достаточно указать на экспансию «серого» импорта и «теневого» производства на рынке товаров текстильного и швейного производства, что способствует вытеснению товаров отечественных производителей.

С точки зрения теории МАИ/МАС, такая ситуация объясняется неучетом взаимодействия между акторами: очевидно, что государство, как актор рассматриваемой иерархии, оказывает существенное влияние и на местные и региональные власти, и на руководство предприятия легкой промышленности. Следовательно, от модели прямой иерархической зависимости необходимо переходить к сетевой модели, учитывающей взаимодействия акторов.

Цель сети, представленной на рисунке 4, та же, что и ранее - экономическая состоятельность предприятия. Но теперь верхний уровень - факторы, или критерии, обеспечивающие данную цель: социальные, экологические, природно-производственные, финансовые и рыночные, нижний - акторы (действующие силы): государство, региональные и местные властные структуры, руководство предприятия. Эти уровни образуют два компонента, каждый из которых содержит указанные элементы. Предполагается, что факторы практически не зависят друг от друга, но акторы не являются независимыми, а взаимодействуют друг с другом. Предполагается также, что не только акторы определяют приоритеты критериев, но и критерии, со своей стороны, обладают различной степенью характерности для разных акторов.

...