Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Модели управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности на базе экспертно-аналитических методов тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Левко, Максим Николаевич
Место защиты	Москва
Год	2008
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Модели управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности на базе экспертно-аналитических методов"

На правах рукописи

Левко Максим Николаевич

МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ НА БАЗЕ ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

08 00 05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями и инвестиционной деятельностью) 08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики (математические методы)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва - 2008

003172354

Работа выпонена в ГОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ГОУДПОГАСИС)

Научный руководитель.

доктор экономических наук, профессор Шуметов Вадим Георгиевич

Официальные оппоненты

заслуженный деятель науки РФ, доктор экономических наук, профессор Тихомиров Николай Петрович

Ведущая организация

кандидат экономических наук Мерненко Николай Владимирович

Ивановская государственная текстильная академия

Защита состоится "б* " июня 2008 г в 14 00 часов на заседании Диссертационного Совета Д 212 043 01 по присуждению ученой степени доктора экономических наук при ГОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ГОУ ДПО ГАСИС) по адресу 129272, г Москва, ул Трифоновская, д 57 ауд 208

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на официальном интернет-сайте ГОУ ДПО ГАСИС (\vrnv gasls ги)

Автореферат разослан " " мая 2008 г

Ученый секретарь ^

Диссертационного совета Д 212 043 01, "" '

к э н , доцент ( Семенов С Ю

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Эффективность функционирования социально-экономическою комплекса страны в значительной мере определяется не только развитием и рациональным размещением производственных сил в ее отдельных регионах, но и инновационным развитием и устойчивым функционированием промышленных предприятий Важным инструментом конкурентной борьбы становится правильно определенная стратегия инновационного развития предприятия, основанная на сопоставлении собственного ресурсного потенциала с внешним окружением, в котором оно действует Правильно выбранная стратегия позволяет сохранять конкурентоспособность предприятия в дотовремешюй перспективе Возникает необходимость проведения целенаправленной и научно обоснованной политики развития предприятий, направленной на привлечение инвестиции, 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 мно! очисленных факторов неопределенности и риска

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

При решении задач реструктуризации предприятий легкой промышленности важное значение имеет методология прогнозирования развития, рассматриваемая как совокупность теоретических выводов, характеризующих механизм функционирования предприятия в системе рыночных отношений, общих закономерностей, научных принципов и признанных мировой практикой методов прогнозирования Решающую роль при этом играют информационные технологии, обеспечивающие качество управленческих решений Инновационное развитие предприятия имеет отличительные особенности ведется широкий поиск управленческих решений, разрабатываются возможные альтернативы, предвосхищаются будущие возможности и опасности, вместо частных решений ведется глобальный поиск альтернативных путей действий, вместо одной генерируются многочисленные альтернативы, при этом процесс принятия решении в условиях неопределенности направлен на выбор лучшей из них Основой для разработки прогнозов при этом являются экспертные методы, в последнее время все более широко применяемые в практике анализа, синтеза и планирования решений в экономике

Сказанное актуализирует внимание к исследованиям в области инновационного развития предприятий легкой промышленности, на базе экспертно-аналитических методов моделирования Данная область исследований относится к направлению 4 15 Паспорта специальности 08 00 05 Развитие методологии анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной деятельности в экономических системах и направлению 1 4 Паспорта специальности 08 00 13 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем

Степень разработанности проблемы Вопросы инновационного менеджмента рассматривались рядом ученых Значительный вклад в теорию инноваций внесли А И Анчишкин, Л С Барютин, Э Г Гейгер, С10 Глазьев, А Клайнкнехт, Н Д Кондратьев, Г Менш, Н Мончев, Э Мэнсфид, Ф Никсон, И Перлаки, Э Роджерс, Б Санто, Т Твисс, АН Фоломьев, ВД Хартман, Й Шумпетер, Ю В Яковец и ряд других зарубежных и отечественных ученых

Теория у правления инновациями рассматривалась в работах таких ученых, как А А Богданов, А К Гастев, Г Таун, А Файоль, Г Форд, Г Эмерсон

Вопросы разработки методологии выбора стратегии развития субъектов хозяйственной деятельности рассматривались в работах О С Виханского, И Н Герчиковой, Г Б Клейнера, М И Круглова, Э А Уткина, Р А Фатхутдино-ва, А Н Фоломьева, Ю В Яковца Весомый вклад в разработку теоретических, методологических и практических аспектов функционирования и развития социально-экономических систем внесли россииские ученые А Н Авдулов, 10 П Алексеев, В Н Архангельский, С Д Валентен, С Ю Глазьев, Л М Гох-берг, В И Кушлин, Б С Жихаревич, Л Я Косас, В Г Лебедев, В Н Лехсин, Н Н Некрасов, В Б Силов, С А Суспицыи, Р И Шнипер, Б М Штульберг, В П Чичканов

В области теории подготовки управленческих решений, в том числе экспертными методами, в разрезе исследуемой проблемы представляют интерес работы О И Ларичева, X Раифа, Дж А Милера, Г Монтогомери и О Свенсона, Д Пейна, Б Руа, Т Саати, Г Саймона

В последнее время появились работы экономистов, в которых рассматриваются отдельные вопросы инновационного развития народного хозяйства современной России в целом, его отраслей, предприятий Среди них представляют интерес докторские диссертационные работы Л Г Паштовой, А А Прановича, В И Сидоренко, И М Степнова, в которых освещены проблемы стратегии управления инновационной деятельностью, управления инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России Методика использования экспертно-аналитических технологий при выборе инновационно-инвестиционных проектов описана в диссертационном исследовании Т В Сель-сковой

Анализ указанных работ показал, что имеющиеся в них теоретические и методологические положения могут быть использованы при разработке выбранной темы исследования, в то же время научную разработанность проблем управления инновационной деятельности производственных предприятий нельзя признать достаточной Это обусловило выбор объекта, предмета, целей и задач диссертационного исследования

Объект исследования - предприятия легкой промышленности как субъекты экономической деятельности

Предмет исследования - экономические отношения субъектов экономической деятельности, обусловливающие стратегию и тактику инновационного развития и устойчивого функционирования предприятий легкой промышленности

Цель исследования состоит в разработке и научном обосновании методических подходов к управлению инновационным развитием предприятий легкой промышленности, на базе экспертно-аналитического моделирования

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования

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

- выпонить анализ проблем и факторов, препятствующих инновационному развитию предприятии легкой промышленности,

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

- разработать базовые модели прогнозирования инновационного развития предприятий легкой промышленности на основе экспертно-аналитических методов,

- разработать модель управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по теории инновационной деятельности, системному анализу, экснертно-аналитическому моделированию, эконометрике

В процессе исследования применяся методический аппарат экспертно-аналигическо1 о моделирования, методы статистического анализа, методы матричных вычислений Обработка эмпирической информации, экспертно-аналитическое моделирование осуществлялись с использованием стандартных программ статистического и математического анализа, а также оригинальных программных продуктов для персонального компьютера, созданных на базе агоритмов метода анализа иерархий

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических данных предприятий легкой промышленности, сведении, полученных в ходе их экспертного обследования, а также производственного опыта ведущих менеджеров отрасли

Научная новизна проведенного исследовании заключается в разработке моделей прогнозирования и управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности, на основе экс-пертно-анаштических методов и технологий принятия управленческих решений, что позволяет научно обоснованно определять основные направления его совершенствования в условиях реструктуризации отрасли

Научная новизна подтверждается следующими научными выводами и результатами, выносимыми на защиту-

Специальность 08 00 05 - Экономика и управление народным хозяйством Управление инновациями и инвестиционной деятельностью)

1 Выявлены особенности инновационного развития предприятии легкой промышленности, 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, которые необходимо принимать с учетом факторов риска и неопределенности, результатов анализа экономической ситуации предприятия и, в более широком аспекте, территориального образования и региона в целом, в неразрывной связи экономических и социальных явлений, с учетом интересов всех субъектов экономической деятельности

2 Выпоненный анализ состояния отрасли показал, что в настоящее время инновационному развитию легкой промышленности препятствует множество проблем, ключевые ш которых связаны с низкой конкурентоспособностью предприятий отрасли 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 Низкая эластичность удельного веса инновационной продукции отрасли по числу инновационно активных организаций в макрорегионах РФ (0,85) свидетельствует о явно недостаточной эффективности их инновационной деятельности Преодолеть ситуацию можно, лишь обеспечив экспортный, конкурентоспособный уровень отечественной продукции на всех технологических переходах от сырья до готовой продукции

3 Анализ данных опроса руководителей предприятий легкой промышленности выявил смещение приоритетов в причинах, препятствующих инновационному развитию предприятий легкой промышленности За 12 лет - с 2005 по 2006

гг - доля руководителей, поставивших на первое место фактор нехватки оборотных средств, снизилась в два раза, а нехватку квалифицированных кадров отметило в 6,3 раза больше респондентов, что указывает на осознанную потребность предприятий при переходе на инновационный путь развития в более квалифицированных кадрах Наряду с этим фактором, выявлена высокая значимость фактора Конкурирующий импорт, далее следуют факторы Нехватка квалифицированных кадров и Нехватка оборудования

Специальность 08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики (математические методы)

1 Обосновано, что методы анализа иерархий и аналитических сетей позволяют применять объективные математические методы для обработки неизбежно субъективных предпочтений индивидуумов или групп в задачах принятия решений Для оценки и прогнозирования инновационного развития предприятия легкой промышленности предложены базовые модели 1) иерархическая модель факторов, субъектов экономической деятельности - акторов (государство, региональные и местные власти, руководство предприятия) и альтернатив развития предприятия, 2) сеть, моделирующая взаимодействие акторов и факторов (критериев) его развития

2 Эмпирически доказано, что иерархическая модель инновационного развития предприятия обеспечивает выявление весов критериев и взвешенных по этим весам приоритетов альтернативных сценариев развития конкретного предприятия, позволяет выявить наиболее значимые показатели, дать оценку приоритетов акторов по степени влияния на результаты развития, выявить их наиболее значимые политики, что способствует разработке мероприятий по инновационному развитию предприятия легкой промышленности, его конкурентоспособности Модель позволяет применить различные теоретико-игровые критерии оптимизации политик при выбранной стратегии, при этом рациональной является реализация нескольких политик с распределением ресурсов пропорционально их приоритетам

Показано, что для получения более точных оценок этих приоритетов необходим учет взаимодействия субъектов экономической деятельности, что достигается с помощью сети, моделирующей взаимодействие акторов и факторов (критериев) развития предприятия

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 агоритмов и позволяют научно обоснованно определять основные направления его совершенствования в условиях реструктуризации отрасли Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области управления инновационной деятельностью, а также предлагаются к использованшо 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 Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня Среди них научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы и Орловской региональной академии государственной службы, Международная интернет-конференция Менталитет, общество, экономика проблемы развития России (Орел, Орлов-

ский государственный технический университет, 2006), Международная научно-практическая конференция Моделирование и прогнозирование в управлении методы и технологии (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2007), Международная интернет-конференция Повышение эффективности деятельности органов государственного и муниципального управления (Орел, Орловская региональная академия государственной службы, 2007) Методика моделирования инновационною развития предприятий на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей внедрена в учебный процесс ГОУ ДПО Государственная академия профессиональной переподгоювки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы

Публикации По результатам выпоненного исследования опубликовано 5 работ Общий объем публикаций 2,3 п.л, из которых 2,0 п л - авторские

Объем и структура диссертации Диссертация содержит 189 с границ основного текста, в гом числе 27 рисунков и 34 таблицы Ниже приводится структура работы

Введение

Глава 1 Теоретико-методологические основы управления инновационным развитием промышленных предприятий

1 1 Теоретические основы и понятийный аппарат инноватики

1 2 Инновационное развитие промышленности как фактор экономического роста

1 3 Методологические и методические основы приня гия решений по инновационному развитию промышленных предприятий

Глава 2 Состояние и проблемы инновационного развития предприятий теской промышленности

2 1 Современное состояние и проблемы развития предприятий легкой промышленности

2 2 Приоритетные направчения инновационного развития предприятий легкой промышленности

Глава 3 Экспертао-аналитическое моделирование инновационного развития предприятии легкой промышленности

3 1 Анализ факторов инновационного развития предприятии легкой промышленности

3 2 Разработка базовых моделей инновационного развития предприятия легкой промышленности на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей

3 3 Экспертно-аналитическая модель управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности

Заключение

Список использованных источников.

Притожения

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

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 технологии, 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 продожася устойчивый спад инновационной деятельности и разрушение научно-технического потенциала страны, однако позднее наблюдася некоторый, хотя и неравномерный по макрорегионам, рост показателей активности инновационной деятельное ги

На рисунке 1 представлены статистические данные, илюстрирующие 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 организации 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

Санкт-Петербург

СФО Х СЗ ФО ^ Х Х

дло Х Москва

Санкт-Петербург

СФО Х сэфо уо? л Х

Х Мое ли

5 10 15 20

Сред доля инновационно активных организации

Сред доля инновационно вктмвных организаций %

Рисунок 1 - Уровень и динамика показателей инновационной деятельности в 2000-2005 п в макрорегионах РФ а - число организаций, осуществлявших технологические инновации, б - удельный вес инновационно активных организаций

Однако важным является не столько рост числа инновационно активных организаций, сколько рост объема инновационной продукции В диссертации выпонен анализ статистических данных, отражающих уровень и динамику роста удельного веса инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции (рисунок 2)

Средняя доля объема инновадоннои продукции %

Удегьныи вес иннсбац. активных организации %

Рисунок 2 - Уровень и динамика показателей инновационной деятельности в 2000-2005 гг в макрорегионах РФ а - удельный вес инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции, б - соотношение удечыюго веса инновационно активных организаций и отгруженной инновационной продукции

Лидером по уровню и динамике показателей инновационной деятельности среди макрорегионов РФ в 2000-2005 гг являся Привожский 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 Привожский 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

У= -3,792 + 0,849 X, (1)

где Х- удельный вес инновационно активных организаций в общем числе организации (%), У - 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 значи-

тельная отраслевая неравномерность инновационной деятельности промышленных предприятий Так, итоги конъюнктурных обследований в 2004 г около 750 промышленных предприятий 11 укрупненных отраслей промышченности показали, что лидерами, определяющими общую картину инновационной деятельности в обрабатывающих отраслях промышленности, являлись химическая и нефтехимическая промышленность, машиностроение и металообработка Ликая 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 металообработке - 49%

Выпоненный 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 = (ъ прод / 2з затр, (2)

где 2з_прод - третья квартиль доли инновационной продукции, а Ь_затр - третья квартиль доли затраг 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 металообработке (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 па 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 специалистов, давление товарной массы из-за рубежа будет нарастать Преодолеть ситуацию можно, лишь

обеспечив экспортный, конкурентоспособный уровень отечественной продукции на всех технологических переходах от сырья до гоговой продукции Очевидно, что без четкой инновационнои программы развития, защиты предприятий легкой промышленности от недобросовестной конкуренции, теневого контрабандного импорта и внутреннего контрафактнш о производства товаров, а гакже создания благоприятных условий поддержки на региональном и федеральном уровнях, решить эги задачи крайне сложно

Управление инновационным развитием промышленных предприятий, как правило, проводится в условиях неопределенности, сопровождающей любые инновационные процессы В этой связи 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 всею, экспертными методами

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

Мешд 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 лальтернативные инновационные проекты могут реа-лизовываться 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 MAC 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 MAC - являются методами экспертно-аналитического моделирования, т е они предполагают, на первом этапе, разработку концептуальной модели изучаемого явления или процесса, на втором -напонение 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 MAC, являющиеся методами системного анализа, применяются для решения слабо структурированных задач, которые нельзя решить количественными методами Соответственно, каждая из задач, решаемых с помощью МАИ и MAC, является эвристической, характеризуется принципиальной новизной и постановки, и агоритма 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 агоритмы МАИ, Super Decisions - система, поддерживающая агоритмы MAC Эти системы позволяют автоматизировать большинство процедур МАИ и MAC - 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, импорти-зация внутреннего рынка,

- неэффективное использование рынка финансовых инструментов (обли-[ анионного 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,

- нсоптимальная 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

о нссбалансировашш государственная политика в области экспорта и импорта,

о отсутствие единого подхода к промышленной политике, нацеленною на инновационное развитие и рост, а не только на финансовую стабилизацию,

о 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 поной мере отвечающей современным требованиям, отрицательное влияние нелегального серого рынка трудовых ресурсов

Эти проб темы 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,^г>о,ехр(М> (3)

где х, - частость выбора респондентами /-го фактора, о, и >1, - МНК-оценки коэффициентов регрессии, t - временная переменная Смысл коэффициента Ьи -среднегодовой коэффициент темпа прироста частости выбора респондентами соответствующего фактора

Так, Х\ - 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

х, =91,4 ехр(-0,05540, (4)

где I- 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 ехр(-0,15750, (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 уменьшася 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 решении Методология МАИ/МАС заключается в построении иерархии или сети с обратными связями, с последующим формированием суждении на основе парных сравнении этементов 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 взаимодеиствие акторов и факторов (критериев) экономической состоятельности предприятия легкой промышленности Хотя цель обеих моделей - оценка экономической состоятельности предприятия, обе они нацелены на предсказание будущего

Иерархическая модель оценки экономической состоятельности предприятия представлена на рисунке 3 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 допонительный уровень (на рисунке 3 данный уровень обозначен как Оценочные показатели факторов)

экшомич оастоггвтвостьпРЕДПРшти

Рисунок 3 - Иерархическая модель факторов, акторов и альтернатив развития предприятия легкой промышленности

На следующем - третьем - уровне находятся акторы (действующие силы), государство, региональные и местные власти, руководство предприятия При не-

обходимости, в иерархию можно ввести допонительно 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 иа региональном уровне можно указать создание эффективных рыночных структур и развитие рыночной инфраструктуры, развитие кооперации и научно-промышленной интеграции, создание регионального механизма мобилизации инвестиции в промышленный сектор, использование товарного кредита, широкое применение лизинга, повышение квалификации работников

Состав нижнего линтегрирующего 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 экс-нертно-аналитического моделирования, но предоставляет также допонительные 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 труппам факторов (0,032<1/5=0,2)

Следующая допонительная 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 видеть, 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)

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

Таблица 2

Приоритеты факторов по факторам экономической состоятельности_

Факторы Вес Приоритет акторов

Руководство предприятия Местные власти Региональные В 13СТИ 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 приоритет ов 0,535 0,205 0,177 0,082

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 /л, где п - 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 Эту причину замедления развития предприятий легкой промышленности можно устранить путем ужесточения работы таможенных служб и правоохранительных органов, а также реализацией организационных мероприятий по становлению в России цивилизованного рынка товаров и услуг, совершенствованию всей товаропроводящей сети от оптовой торговой сети до сети розничной торговли со своей системой закупки товаров, стандартов и контроля качества, системой контроля налогообложения и др

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 (рисунок 4)

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

Рисунок 4 - Сеть, моделирующая взаимодействие акторов и факторов (критериев) экономической состоятельности предприятия легкой промышленности

В соответствии с принятыми предположениями, экспертам предлагается дать ответ на следующие вопросы

1) какой из акторов в большей степени удовлетворяет каждому из критериев верхнего уровня7

2) какой из критериев является более характерным для данного актора"? Ответы на поставленные вопросы оформлены в виде матриц парного

сравнения - пять матриц размерностью 4x4 для сравнения акторов по каждому критерию и четыре матрицы размерностью 5x5 для сравнения критериев по каждому актору (все процедуры парных сравнений проводили в программной среде экспертно-аналитической системы Expert Decide)

В диссертационной работе рассматривали два варианта сети 1) с учетом взаимодействия только компонентов и 2) с учетом взаимодействия и компонентов, и акторов

Результаты работы с экспертами сведены в две суперматрицы Первая из них содержит внедиагональные блоки взаимодействия акторов с критериями и критериев с акторами (таблица 3)

Таблица 3

Суперматрица взаимодействия акторов и факторов (критериев) экономической состоя-

тельности предприятия легкой промышленности

Акторы Критерии

Гос-во Per власти Мест власти Рукав предп Соци-альн Экологич Прир -хоз Рыноч ные Фи-нанс

Государство 0 0 0 0 0,167 0,089 0,095 0,065 0,067

3 Регион власти 0 0 0 0 0,333 0,190 0,160 0 162 0,154

о Й Места власти 0 0 0 0 0,333 0,232 0,277 0,181 0,154

< Руководство предприятия 0 0 0 0 0,167 0,489 0,467 0,592 0,625

Социальные 0,100 0,239 0,177 0,158 0 0 0 0 0

к а Экологич 0,045 0,049 0,077 0,065 0 0 0 0 0

о f" Прир-хаз 0,180 0,036 0,051 0,072 0 0 0 0 0

а М Рыночные 0,400 0,396 0,377 0,352 0 0 0 0 0

Финансовые 0,275 0,281 0,317 0,352 0 0 0 0 0

Вторая суперматрица, помимо этих двух блоков, содержит диагональный блок взаимодействия акторов (таблица 4, блок критериев представляет из себя единичную матрицу, что отвечает их независимости друг от друга)

В результате возведения суперматриц в целочисленные степени (эту процедуру осуществляли в системе MathCAD, причем вторую суперматрицу предварительно приводили к стохастическому виду путем деления ее элементов на два), получены следующие результаты - таблица 5

Гаким образом, после учета взаимодействия акторов приоритет государства повысися с 0,087 до 0,105 Повысились также приоритеты региональных и, в особенности, местных властей - с 0,208 до 0,242, напротив, приоритет руководства предприятия в отношении его экономической состоятельности заметно снизится - с 0,514 до 0,439 Что касается приоритетов критериев экономической состоятельности, то введение в сеть взаимодействия акторов практически не изменило их соотношения

Таблица 4

Суперматрица (не взвешенная) акторов и критериев экономической состоятельности ___предприятия легкой промышленности_

...... Акторы Критерии

Государство Регион власти Мест власти Руков пред-пр Социальные Экологические Прир -хоз Рыноч ние Финансовые

Акторы Государство 0,565 0,083 0,071 0,066 0,167 0,089 0,095 0,065 0,067

Регион власти 0,262 0,516 0,193 0,122 0,333 0,190 0,160 0,162 0,154

Местные власти 0,U8 0,265 0,446 0,222 0,333 0,232 0,277 0,181 0,154

Руководство предприятия 0,055 0,136 0,290 0,590 0,167 0,489 0,467 0,592 0,625

] Критерии Социальные 0,100 0,239 0,177 0,158 1 0 0 0 0

Экологич 0,045 0,049 0,077 0,065 0 1 0 0 0

Прир -хоз 0,180 0,036 0,051 0,072 0 0 1 0 0

Рыночные 0,400 0,396 0,377 0,352 0 0 0 1 0

Финансовые 0,275 0,281 0,317 0,352 0 0 0 0 1

1аблица 5

Приоритеты акторов и критериев экономической состоятельности предприятия легкой _____промышленности__

Сеть с учетом Акторы Критерии

взаимодействия Госу- Реги- Мест Руков Соци- Эко- Прир - Рыноч Фи-

дар- он вла- пред- аль- логи- хоз ние нансо-

ство власти сти пр ные ческие вые

компонентов 0,087 0,190 0,208 0,514 0,172 0,063 0,070 0,370 0,324

компонентов и 0,105 0,215 0,242 0,439 0,174 0,062 0,071 0,373 0,320

акторов

По выпоненным исследованиям сделаны следующие выводы 1) базовая иерархическая модель оценки экономической состоятельности предприятия легкой промышленности позволяет не только дать оценку сущест-

вующей ситуации, но и, в определенной мере, решать прогнозные задачи и аналитические задачи,

2) учет взаимодействий между акторами в сетевой модели заметно изменяет распределение приоритетов акторов, но практически не изменяет соотношения приоритетов критериев экономической состоятельности

Заключительный раздел диссертации посвящен разработке экспертно-аналитической модели управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности Обосновано, что адекватной концептуальной моделью инновационного менеджмента предприятия является иерархическая модель, содержащая три уровня

1) фокус - цель решаемой проблемы,

2) второй уровень - оптимальное по Парето (заранее отобранное) множество альтернативных стратегий,

3) третий уровень - оптимальное по Парето множество альтернативных тактических решений

В рамках данной концептуальной модели инновационного менеджмента предприятия сравнение тактических решений производится экспертами для каждой из стратегий, причем одновременно может реализовываться не одна, раз и навсегда выбранная, а две, три и даже более лальтернативных стратегий, и пропорции между их приоритетами могут быть оценены Изменение внешних условий приводит к необходимости менять соотношение приоритетов стратегий, т е здесь следует учитывать ситуацию принятия решения

В иерархической модели инновационного менеджмента рассматривали следующие виды инновационной деятельности предприятия легкой промышленности 1) исследования и разработки, 2) приобретение новых технологий, 3) производственные и проектно-конструкторские работы, 4) приобретение программных средств, 5) обучение и подготовка персонала, 6) маркетинговые исследования, 7) приобретение основных фондов, а также возможные варианты инновационной политики 1) замена снятой с производства устаревшей продукции, 2) улучшение ее качества, 3) расширение ассортимента, 4) сохранение традиционных рынков сбыта, 5) создание новых рынков сбыта, 6) обеспечение соответствия современным стандартам (рисунок 5)

ИННОВАЦИОННАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ ПРЕДВРМТИ Я

Рисунок 5 - Концептуальная иерархическая модечь стратегий и политик развития инновационной деятельности предприятия легкой промышленности

С помощью экспертно-аналитической системы Expert Decide получена матрица приоритетов инновационных политик производственного предприятия, сформированная по данным экспертного опроса в интерактивном режиме (таблица 6). В скобках в графах Виды инновационной деятельности курсивом да-

ны субъективные оценки вероятностей преобладания видов инновационном деятельности по данным экспертного опроса Числа в ячейках матрицы - приоритеты политик предприятия, которые могут рассматриваться как относительные результаты И'.7, ожидаемые при различных вариантах политик (управленческого решения) в конкретных условиях функционирования предприятия

Таблица б

Матрица приоритетов инновационных политик предприятия____

Полит ика (тактические Вид инновационной деятельности Инте-

управленческие решения) Ис- Новые ОКР Про- Обу- Мар- Новое траль-

следов ания 0 038 технологии 0,198 0,044 грамм ное обеспечение 0,110 чение персонала 0169 кетинг 0140 оборудование 0 301 при-орите- ты политик

Замена снятой с произ- 0,415 0,296 0,291 0,257 0,338 0,223 0,453 0,340

водства устаревшей

продукции

Улучшение качества 0,062 0,140 0,174 0,206 0,047 0,049 0,118 0,111

продукции

Расширение ассорти- 0,202 0,149 0,195 0,227 0,185 0,240 0,095 0,164

мента ироду кции

Сохранение традицион- 0,039 0,046 0,040 0,039 0,037 0,049 0,043 0,043

ных рынков сбыта

Создание новых рынков 0,233 0,313 0,221 0,178 0,338 0,389 0,216 0,277

сбыта

Обеспечение соответст- 0,048 0,055 0,078 0,093 0,056 0,050 0,075 0,065

вия современным стан-

дартам

Как видно из таблицы 6, в рассматриваемом случае наиболее вероятным является осуществление таких видов инновационной деятельности, как приобретение основных фондов и новых технотогии (30,1 и 19,8% соответственно), и наименее вероятным - выпонение исследований и разработок, а также производственных и просктно-конструкторских работ (3,8 и 4,4% соответственно)

В последней графе таблицы б приведены интегральные оценки приоритетов политик (интегральные полезности принимаемых решений) с учетом вероятностей осуществления каждого из видов инновационной деятельности В соответствии с критерием среднего выигрыша, решение принимается по максимуму математического ожидания оценок приоритетов по всем состояниям обстановки, и наиболее приоритетной политикой с весом 0,340 является замена снятой с производства устаревшей продукции На втором месте по приоритетности находится политика Создание новых рынков сбыта с весом 0,277 Менее приоритетными политиками оказались Расширение ассортимента продукции (вес 0,164) и Улучшение качества продукции (приоритет 0,111)

Для анализа возможности использования других критериев в рамках МАИ необходимо предварительно пересчитать значения приоритетов к эффективно-сгям (приведенным приоритетам) путем умножения величин и>1; на веса видов инновационной деятельности (таблица 7) Тем самым учитываются субъективные оценки вероятностей условий реализации политик

Таблица 7

Эффективности (приведенные приоритеты) инновационных политик предприятия

Обуче Новое

Инновацион. Политика Иссле дован ия Новые техно логии ОКР Прог раммы ЭВМ ние персо нала Марке тинг обору дован ие

Замена продукции 01S 059 013 028 057 031 136

Улучшение качества 002 028 008 023 008 007 036

Расширение ассортимента 008 030 009 025 031 034 029

Сохранение рынка 001 009 002 004 006 007 013

Создание рынков 009 062 010 020 057 054 .065

Современные стандарты 002 011 003 010 009 007 023

Применение критерия минимального уровня риска требует преобразования матрицы эффективности к матрице потерь, что достигается путем расчета ее этементов как разности между максимальным и текущим значениями приведенных приоритетов для каждого вида инновационной деятельности

Л^уприв = Шах М>,уПр1ш Ч Wynpm (6)

В таблице 8 приведены результаты расчета показателей уровня риска, определяемого в данном случае как неиспользованные возможности инновационных политик предприятия (Расчеты и формирование таблицы 8 выпонялись в программной среде базового модуля пакета SPSS Base 8 0)

Таблица 8

Матрица неиспользованных возможностей инновационных политик предприятия лег__кой промышленности_

Инновацион Голитика Иссле дован ия Новые техно логии ОКР Прог раммы ЭВМ Обуче ние персо нала Марке тинг Новое обору дован ие

Замена продукции 000 003 000 000 000 023 000

Улучшение качества .014 034 005 .005 049 047 100

Расширение ассортимента 008 032 004 003 026 020 107

Сохранение рынка 015 053 011 024 051 047 123

Создание 007 000 003 008 000 000 071

рынков

Современные 014 051 010 018 04В 047 113

стандарты

Применив к матрице неиспользованных возможностей инновационных политик критерий минимакса

= тшшах Дк'упрпв, (?)

те выбирая минимальное значение среди максимальных величин Ан>ипрт для каждой почитики (в таблице 9 эти значения выделены полужирным шрифтом), позу чаем, что оптимальной является политика Замена снятой с производства устаревшей продукции, при которой показатель неиспользованных возможностей равен 0,023, что существенно меньше максимального значения 0,123 по матрице неиспользованных возможностей инновационных политик производственною предприятия, отвечающего политике, направленной на сохранение традиционных рынков Отмстим, чю большинство максимальных показателей неиспользованных возможностей инновационных политик предприятия приходится на стратегическую позицию Приобретение основных фондов (нового оборудования), что отражает высокую значимость данного вида инновационной деятельности

Результаты оптимизации сведены в итоговую таблицу 9

Таблица 9

Сравнительные результаты оценки эффективности инновационных политик предпри-__ятия легкой промышленности___

Политика Показатели эффективности по критериям

среднего выигрыша (приоритеты) Лапласа (приоритеты) максимах-са (приведенные приоритеты) Вальда (приведенные приоритеты) Сэвиджа (неис-пользван-ные возможности)

Замена снятой с производства устаревшей продукции 0,340 0,325 0,136 0,013 0,023

Улучшение качества продукции 0,111 0,114 0,036 0,002 0,100

Расширение ассортимента продукции 0,164 0,185 0,029 0,008 0,107

Сохранение традиционных рынков сбыта 0,043 0,042 0,013 0,001 0,123

Создание новых рынков сбыта 0,277 0,270 0,065 0,009 0,071

Обеспечение соответствия современным стандартам 0,065 0,065 0,023 0,002 0,113

Из сравнения показателей таблицы 9, выделенных полужирным шрифтом, следует, что в данном случае оптимальной является политика Замена снятой с производства устаревшей продукции Эта тактика характеризуется устойчивостью, поскольку оптимальна не по одному, а нескольким критериям, и поэтому может считаться рациональной В общем случае может оказаться, что

лоптимальной является не одна, а две или даже более политик Рациональным подходом к инновационному развитию предприятия является реализация нескольких политик, причем распределение ресурсов осуществляется пропорционально их приоритетам

ПУБЛИКАЦИИ:

1 Левко М Н Экспертно-аналитический подход к планированию инновационного развития предприятий легкой промышленности [Текст] / М Н Левко // Инновации и инвестиции. 2008 №2 С (0,5 п л) - авт вкл 0,5 п л

2 Левко М Н Анализ факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности [Текст] / МН Левко // Наука и образование ВыпЗ Общество и экономика М ИИЦ МГУДТ, 2006 С 113-126 (0,9 п л) - авт вкл 0,9 п л

3 Левко МН Инновационная деятельностьпредприягий легкой промышленности как фактор экономического роста отрасли [Текст] / М Н Левко // Наука и образование Вып 3 Общество и экономика М ИИЦ МГУДГ, 2006 С 2029 (0,6 п л) - авт вкл 0,6 п л

4 Левко М Н Моделирование динамики факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности [Текст] / МН Левко, ФГ Милых // Моделирование и прогнозирование в управлении методы и технологии Матер Междунар н-практ конф Орел ОРАТС, 2007 С 182-186 (0,3 п л) - авт вкл 0,15 п л

5 Левко М Н Информационное обеспечение планирования развития предприятий легкой промышленности [Текст] / М Н Левко, Ф Г Милых // Повышение эффективности деятельности органов государственного и муниципального управления Матер Междунар Интернет-конф Орел ОРАГС, 2007 С 229233 (0,2 п л) - авт вкл 0,1 п л

Подписано в печать 05 05 2008 Сдано в производство 06 05 2008 Формат бумаги 60x90/16 Уел печ л 1 Тираж 100 экз Заказ № ДС-25/08

Издахельство ГАСИС, Москва, ул Трифоповская, 57

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Левко, Максим Николаевич

ВВЕДЕНИЕ.

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ

ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ.

1.1 Теоретические основы и понятийный аппарат инноватики.

1.2 Инновационное развитие промышленности как фактор экономического роста.

1.3 Методологические и методические основы принятия решений по инновационному развитию промышленных предприятий.

Глава 2 СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ ИННОВАЦИОННОГО

РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

2.1 Современное состояние и проблемы развития предприятий легкой промышленности.

2.2 Приоритетные направления инновационного развития предприятий легкой промышленности.

Глава 3 ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКОЕ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ

ПРЕДПРИЯТИЙ ЛЕГКОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ

3.1 Анализ факторов инновационного развития предприятий легкой промышленности.

3.2 Разработка базовых моделей инновационного развития предприятия легкой промышленности на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей.

3.3 Экспертно-аналитическая модель управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Модели управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности на базе экспертно-аналитических методов"

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 инновационным развитием и устойчивым функционированием промышленных предприятий. Важным инструментом конкурентной борьбы становится правильно определенная стратегия инновационного развития предприятия, основанная на сопоставлении собственного ресурсного потенциала с внешним окружением, в котором оно действует. Правильно выбранная стратегия позволяет сохранять конкурентоспособность предприятия в договременной 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.

Инновационное 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 необходима как по экономическим, так и по социальным причинам.

При решении задач реструктуризации предприятий легкой промышленности важное значение имеет методология прогнозирования развития, рассматриваемая как совокупность теоретических выводов, характеризующих механизм функционирования предприятия в системе рыночных отношений, общих закономерностей, научных принципов и признанных мировой практикой методов прогнозирования. Решающую роль при этом играют ин формационные технологии, обеспечивающие качество управленческих решений. Инновационное развитие предприятия имеет отличительные особенности: ведется широкий поиск управленческих решений, разрабатываются возможные альтернативы, 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 направлен на выбор лучшей из них. Основой для разработки прогнозов при этом являются экспертные методы, в последнее время все более широко применяемые в практике анализа, синтеза и планирования решений в экономике.

Сказанное актуализирует внимание к исследованиям в области инновационного развития предприятий легкой промышленности, на базе экспертно-аналитических методов моделирования. Данная область исследований относится к направлению 4.15 Паспорта специальности 08.00.05 Развитие методологии анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной деятельности в экономических системах и направлению 1.4 Паспорта специальности 08.00.13 Разработка и исследование моделей и математических методов анализа микроэкономических процессов и систем.

Степень разработанности проблемы. Вопросы инновационного менеджмента рассматривались рядом ученых. Значительный вклад в теорию инноваций внесли А.И. Анчишкин, JI.C. Барютин, Э.Г. Гейгер, С.Ю. Глазьев, А. Клайнкнехт, Н.Д. Кондратьев, Г. Менш, Н. Мончев, Э. Мэнсфид, Ф. Никсон, И. Перлаки, Э. Роджерс, Б. Санто, Т. Твисс, А.Н. Фоломьев, В.Д. Харт-ман, Й. Шумпетер, Ю.В. Яковец и ряд других зарубежных и отечественных ученых. Теория управления инновациями рассматривалась в работах таких ученых, как А.А. Богданов, М. Вебер, А.К. Гастев, Г. Таун, А. Файоль, Г. Форд, Г. Эмерсон.

Вопросы разработки методологии выбора стратегии развития субъектов хозяйственной деятельности рассматривались в работах О.С. Виханского,

И.Н. Герчиковой, Г.Б. Клейнера, М.И. Круглова, Э.А. Уткина, Р.А. Фатхут-динова, А.Н. Фоломьева, Ю.В. Яковца. Весомый вклад в разработку теоретических, методологических и практических аспектов функционирования и развития социально-экономических систем внесли российские ученые А.Н. Авдулов, Ю.П. Алексеев, В.Н. Архангельский, С.Д. Валентей, С.Ю. Глазьев, JI.M. Гохберг, В.И. Кушлин, Б.С. Жихаревич, Л .Я. Косас, В.Г. Лебедев, В.Н. Лексин, Н.Н. Некрасов, В.Б. Силов, С.А. Суспицын, Р.И. Шнипер, Б.М. Штульберг, В.П. Чичканов.

В области теории подготовки управленческих решений, в том числе экспертными методами, в разрезе исследуемой проблемы представляют интерес работы О.И. Ларичева, X. Райфа, Дж.А. Милера, Г. Монтогомери и О. Свенсона, Д. Пейна, Б. Руа, Т. Саати, Г. Саймона.

В последнее время появились работы экономистов, в которых рассматриваются отдельные вопросы инновационного развития народного хозяйства современной России в целом, его отраслей, предприятий. Среди них в разрезе разрабатываемой тематики представляют интерес докторские диссертационные работы Л.Г. Паштовой, А.А. Прановича, В.И. Сидоренко, И.М. Степнова, в которых освещены проблемы стратегии управления инновационной деятельностью, управления инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России. Методика использования экспертно-аналитических технологий при выборе инновационно-инвестиционных проектов описана в диссертационном исследовании Т.В. Сельсковой.

Анализ указанных работ показал, что имеющиеся в них теоретические и методологические положения могут быть использованы при разработке выбранной темы исследования, в то же время научную разработанность проблем управления инновационной деятельности производственных предприятий нельзя признать достаточной. Это обусловило выбор объекта, предмета, целей и задач диссертационного исследования.

Объект исследования Ч предприятия легкой промышленности как субъекты экономической деятельности.

Предмет исследования Ч экономические отношения субъектов экономической деятельности, обусловливающие стратегию инновационного развития и устойчивого функционирования предприятий легкой промышленности.

Цель исследования состоит в разработке и научном обосновании методических подходов к управлению инновационным развитием предприятий легкой промышленности, на базе экспертно-аналитического моделирования.

Достижение поставленной цели осуществлялось постановкой и решением следующих основных задач исследования:

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

- выпонить анализ проблем и факторов, препятствующих инновационному развитию предприятий легкой промышленности;

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

- разработать базовые модели прогнозирования инновационного развития предприятий легкой промышленности на основе экспертно-аналитических методов;

- разработать модель управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности.

Теоретической и методологической основой диссертационного исследования послужили методологические принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по теории инновационной деятельности, системному анализу, экспертно-аналитическому моделированию, эконометрике. В процессе исследования применяся методический аппарат экспертно-аналитического моделирования, методы статистического анализа, методы матричных вычислений. Обработка эмпирической информации, экс-пертно-аналитическое моделирование осуществлялись с использованием стандартных программ статистического и математического анализа, а также оригинальных программных продуктов для персонального компьютера, созданных на базе агоритмов метода анализа иерархий.

Фактологическая база диссертации построена на материалах анализа отечественных и зарубежных публикаций по проблематике исследования, статистических данных предприятий легкой промышленности, сведений, полученных в ходе их экспертного обследования, а также производственного опыта ведущих менеджеров отрасли.

Научная новизна проведенного исследования заключается в разработке моделей прогнозирования и управления инновационным развитием предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности, на основе экспертно-аналитических методов и технологий принятия управленческих решений, что позволяет научно обоснованно определять основные направления его совершенствования в условиях реструктуризации отрасли.

Научная новизна подтверждается следующими научными выводами и результатами, выносимыми на защиту:

Специальность 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями и инвестиционной деятельностью).

1. Инновационное развитие предприятий легкой промышленности имеет особенности, обусловленные как переходом от планового хозяйствования к рыночной экономике, так и составом занятого персонала, что актуализирует их реструктуризацию как по экономическим, так и по социальным причинам (необходимость трудоустройства женщин). Решающую роль в этом процессе играет качество управленческих решений, которые необходимо принимать с учетом факторов риска и неопределенности, результатов анализа экономической ситуации предприятия и, в более широком аспекте, территориального образования и региона в целом, в неразрывной связи экономических и социальных явлений, с учетом интересов всех субъектов экономической деятельности.

2. Из эконометрической модели, отражающей среднюю тенденцию роста удельного веса инновационной продукции по мере роста удельного веса числа инновационно активных организаций в макрорегионах РФ, вытекает, что увеличению этого показателя на один процент в среднем отвечает 0,85% увеличения удельного веса инновационной продукции. Такое значение коэффициента эластичности свидетельствует о явно недостаточной эффективности инновационной деятельности в целом в РФ.

3. Анализ состояния отрасли показал, что в настоящее время инновационному развитию легкой промышленности препятствует множество проблем, ключевые из которых связаны с низкой конкурентоспособностью предприятий отрасли. 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, лишь обеспечив экспортный, конкурентоспособный уровень отечественной продукции на всех технологических переходах от сырья до готовой продукции.

4. Анализ данных опроса руководителей предприятиями легкой промышленности показывает смещение приоритетов в причинах, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности. С 1995 г. по 2006 г. доля руководителей, поставивших на первое место фактор нехватки оборотных средств, снизилась в два раза, а нехватку квалифицированных кадров отметило в 6,3 раза больше респондентов, что указывает на осознанную потребность предприятий при переходе на инновационный путь развития в более квалифицированных кадрах. Наряду с этим фактором, отмечается высокая значимость фактора Конкурирующий импорт, для которого среднегодовой темп прироста его выбора руководителями составил 34,9%, а также Нехватка оборудования - 18,4%.

5. Предложен индикатор эффективности затрат на инновационную деятельность - отношение значений третьей квартили доли инновационной продукции и доли затрат на инновационную деятельность. Индикатор эффективности инноваций в легкой промышленности составляет 2,0 - величину, близкую к его значению в лидирующей отрасли Ч машиностроении и металообработке (2,2) и большую, чем по промышленности в целом (1,7). Хотя имеется существенное отставание легкой промышленности от лидирующей отрасли как по уровню затрат на инновационную деятельность, так и по уровню производства инновационной продукции, эффективность инноваций в легкой промышленности находится на достаточно высоком уровне, что позволяет рассчитывать на соответствующую отдачу затрат в инновационную сферу.

Специальность 08.00.13 - Математические и инструментальные методы экономики (математические методы).

1. Обосновано, что метод анализа иерархий (МАИ) и метод аналитических сетей (MAC), являющийся обобщением МАИ, позволяют применять объективные математические методы для обработки неизбежно субъективных предпочтений индивидуумов или групп в задачах принятия решений. Методология МАИ/МАС 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.

2. Для оценки и прогнозирования инновационного развития предприятия легкой промышленности предложены и апробированы следующие базовые модели: 1) иерархическая модель факторов, субъектов экономической деятельности Ч акторов (государство, региональные и местные власти, руководство предприятия) и альтернатив развития предприятия; 2) сеть, моделирующая взаимодействие акторов и факторов (критериев) его развития.

3. Иерархическая модель инновационного развития предприятия предоставляет значительные аналитические возможности: она не только обеспечивает выявление весов критериев и приоритетов сценариев развития предприятия, но и позволяет выявить наиболее значимые показатели, дать оценку приоритетов акторов по степени влияния на результаты развития, выявить значимые политики акторов. Все это, вместе взятое, может способствовать разработке мероприятий по инновационному развитию предприятия легкой промышленности, повысить его конкурентоспособность.

4. Эмпирически обосновано, что учет взаимодействия акторов в сетевой модели развития предприятия обеспечивает более точные оценки их приоритетов: повышается приоритет государства, региональных и, в особенности, местных властей, роль руководства предприятия при этом снижается. В то же время, учет взаимодействия акторов практически не изменяет соотношения приоритетов критериев экономической состоятельности.

5. Предложена экспертно-аналитическая иерархическая модель управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности, содержащая три уровня: фокус - цель решаемой проблемы; оптимальные по Парето множества альтернативных стратегий и тактических решений (политик). Показано, что данная модель позволяет применить различные теретико-игровые критерии оптимизации политик при выбранной стратегии - критерий среднего выигрыша, Лапласа, максимакса, Вальда, Сэвиджа и др. Обосновано, что рациональным подходом к инновационному развитию предприятия является реализация нескольких политик, когда распределение ресурсов осуществляется пропорционально их приоритетам.

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 агоритмов, и позволяют научно обрс-нованно определять основные направления его совершенствования в условиях реструктуризации отрасли. Основные выводы и рекомендации работы могут служить методической базой для дальнейших исследований в области управления инновационной деятельностью, а также предлагаются к использованию 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. Основные результаты диссертационного исследования обсуждались и были одобрены на конференциях и семинарах различного уровня. Среди них: научно-практические семинары профессорско-преподавательского состава Государственной академии профессиональной переподготовки и повышения квалификации руководящих работников и специалистов инвестиционной сферы (ГАСИС) и Орловской региональной академии государственной службы (ОРАГС), Международная интернет-конференция Менталитет, общество, экономика: проблемы развития России (Орел, Орловский государственный технический университет, 2006), Международная научно-практическая конференция Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии (Орел, ОРАГС, 2007), Международная интернет-конференция Повышение эффективности деятельности органов государственного и муниципального управления (Орел, ОРАГС, 2007). Методика моделирования инновационного развития предприятий на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей внедрена в учебный процесс ГОУ ДПО ГАСИС.

Публикации. По результатам выпоненного исследования опубликовано 5 работ. Общий объем публикаций 2,8 п.л., из которых 2,15 п.л. - авторские.

Объем и структура диссертации. Диссертация содержит 189 страниц основного текста, в том числе 27 рисунков и 34 таблицы, список использованных источников из 175 наименований, включает два приложения.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, определены цель и задачи, объект и предмет исследования, раскрыты научная новизна и практическая значимость работы.

В первой главе Теоретико-методологические основы управления инновационным развитием промышленных предприятий выпонен анализ теоретических основ и понятийного аппарата инноватики, причем инновационное развитие промышленности рассматривается как фактор экономического роста. Приведены методологические и методические основы принятия решений по инновационному развитию промышленных предприятий.

Вторая глава посвящена современному состоянию и проблемам инновационного развития предприятий легкой промышленности, разработке приоритетных направления инновационного развития.

В третьей главе Экспертно-аналитическое моделирование инновационного развития предприятий легкой промышленности выпонен анализ факторов инновационного развития предприятий легкой промышленности, проводится разработка базовых моделей инновационного развития предприятия легкой промышленности на основе методов анализа иерархий и аналитических сетей. Значительное внимание в третьей главе уделено экспертно-аналитической иерархической модели управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности и применению теоретико-игровых критериев для выбора рациональной политики инновационного развития.

В заключении приведены основные выводы и результаты, полученные в ходе исследования.

В приложения вынесены результаты моделирования временных рядов частостей выбора руководителями факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности, приведены суперматрицы сетевой модели инновационного развития предприятия легкой промышленности.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Левко, Максим Николаевич

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.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Результаты выпоненных исследований, направленных на разработку и научное обоснование методических подходов к прогнозированию и управлению инновационным развитием предприятий легкой промышленности, на базе экспертно-аналитического моделирования, позволяют сделать следующие выводы.

1. Особенности инновационного развития предприятий легкой промышленности, обусловленные как переходом от планового хозяйствования к рыночной экономике, так и составом занятого персонала, актуализируют их реструктуризацию по экономическим и социальным причинам (необходимость трудоустройства женщин). Решающую роль в этом процессе играет качество управленческих решений, которые необходимо принимать с учетом факторов риска и неопределенности, результатов анализа экономической ситуации предприятия и, в более широком аспекте, территориального образования и региона в целом, в неразрывной связи экономических и социальных 1 явлений, с учетом интересов всех субъектов экономической деятельности.

2. Получена эконометрическая модель, отражающая среднюю тенденцию роста удельного веса инновационной продукции по мере роста удельного веса числа инновационно активных организаций в макрорегионах РФ, из которой следует, что увеличению этого показателя на 1% в среднем отвечает 0,85% увеличения удельного веса инновационной продукции. Такое значение коэффициента эластичности свидетельствует о явно недостаточной эффективности инновационной деятельности в целом в РФ.

3. В настоящее время инновационному развитию легкой промышленности препятствует множество проблем, ключевые из которых связаны с низкой конкурентоспособностью предприятий отрасли. По многим видам товаров легкой промышленности доля импорта на российском рынке составляет от 60% до 80%, причем давление товарной массы из-за рубежа будет нарастать. Преодолеть ситуацию можно, лишь обеспечив экспортный, конкурентоспособный уровень отечественной продукции на всех технологических переходах от сырья до готовой продукции.

4. Анализ данных опроса руководителей предприятиями легкой промышленности показывает смещение приоритетов в причинах, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности. За 12 лет, с 1995 г. по 2006 г., доля руководителей, поставивших на первое место фактор нехватки оборотных средств, снизилась в два раза, а нехватку квалифицированных кадров отметило в 6,3 раза больше респондентов. Это указывает на осознанную руководителями предприятий отрасли потребность при переходе на инновационный путь развития в более квалифицированных кадрах. Наряду с этим фактором, отмечается высокая значимость фактора Конкурирующий импорт, для которого среднегодовой темп прироста его выбора руководителями составил 34,9%, а также Нехватка оборудования - 18,4%.

5. Разработан индикатор эффективности затрат на инновационную деятельность - отношение значений третьей квартили доли инновационной продукции и доли затрат на инновационную деятельность. Индикатор эффективности инноваций в легкой промышленности составляет 2,0 Ч величину, близкую к его значению в лидирующей отрасли Ч машиностроении и металообработке (2,2) и большую, чем по промышленности в целом (1,7). Хотя имеется существенное отставание легкой промышленности от лидирующей отрасли как по уровню затрат на инновационную деятельность, так и по уровню производства инновационной продукции, эффективность инноваций в легкой промышленности находится на достаточно высоком уровне, что позволяет рассчитывать на соответствующую отдачу затрат в инновационную сферу

6. Обосновано, что методы анализа иерархий (МАИ) и аналитических сетей (MAC) позволяют применять объективные математические методы для обработки неизбежно субъективных предпочтений индивидуумов или групп в задачах принятия решений. Методология МАИ/МАС 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.

7. Для оценки и прогнозирования инновационного развития предприятия легкой промышленности предложены и апробированы следующие базовые модели: 1) иерархическая модель факторов, субъектов экономической деятельности Ч акторов (государство, региональные и местные власти, руководство предприятия) и альтернатив развития предприятия; 2) сеть, моделирующая взаимодействие акторов и факторов (критериев) его развития.

Первая из них Ч иерархическая модель инновационного развития предприятия Ч предоставляет значительные аналитические возможности: она не только обеспечивает выявление весов критериев и приоритетов сценариев развития предприятия, но и позволяет выявить наиболее значимые показатели, дать оценку приоритетов акторов по степени влияния на результаты развития, выявить значимые политики акторов. Все это, вместе взятое, может способствовать разработке мероприятий по инновационному развитию предприятия легкой промышленности, повысить его конкурентоспособность.

Вторая модель Ч сетевая, учитывающая взаимодействия акторов, обеспечивает более точные оценки их приоритетов: повышается приоритет государства, региональных и, в особенности, местных властей, роль руководства предприятия при этом снижается. В то же время, учет взаимодействия акторов практически не изменяет соотношения приоритетов критериев экономической состоятельности.

8. Разработана и апробирована экспертно-аналитическая иерархическая модель управления инновационным развитием предприятия легкой промышленности, содержащая три уровня: фокус Ч цель решаемой проблемы; оптимальные по Парето множества альтернативных стратегий и тактических решений (политик). Эта модель позволяет применить различные теретико-игровые критерии оптимизации политик при выбранной стратегии Ч критерий среднего выигрыша, Лапласа, максимакса, Вальда, Сэвиджа и др.

Обосновано, что рациональным подходом к инновационному развитию предприятия является реализация нескольких политик, когда распределение ресурсов осуществляется пропорционально их приоритетам.

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 агоритмов, и позволяют научно обоснованно определять основные направления его совершенствования в условиях реструктуризации отрасли.

Предложенные модели носят общий характер и могут быть использованы также и в других отраслях промышленности и экономики в целом.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Левко, Максим Николаевич, Москва

1. Адлер Ю.П., Шмерлинг Д.Л. Парные сравнения в прошлом, настоящем и будущем / Дэвид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. С.122-138.

2. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Анализ, синтез, планирование решений в экономике. М.: Финансы и статистика, 2001.

3. Анфилатов B.C., Емельянов А.А., Кукушкин А.А. Системный анализ в управлении: Учеб. пособие / Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.

4. Аткинсон Р. Человеческая помять и процесс обучения. М.: Прогресс, 1980.

5. Барабаков О.М. Регион как объект управления // Социологические исследования. 2002. №7.

6. Барбашин Я.В. К вопросу о формировании национальной инновационной системы // Современный менеджмент как ключ к подъему экономики региона: Сб. науч. трудов. Вып.6. Орел: ОРАГС, 2005.

7. Барзилов С., Чернышев А. Регион как политическое пространство // Свободная мысль. 1997. №2.

8. Блауберг И.В., Юдин Э.Г. Становление и сущность системного подхода. М.: Мысль, 1973.

9. Бляхман Л.С. Основы функционального и антикризисного менеджмента: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во Михайлова В.А., 1999.

10. Ю.Белоусов А.В., Белоусов В.И. Инфраструктура поддержки инновационного предпринимательства: состояние, путисовершенствования. Воронеж, ВГУ, 2000.

11. П.Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. М.: Статистика, 1974.

12. Бешелев С. Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. М.: Статистика, 1980.

13. Брук Б.Н., Бурков В.Н. Методы экспертных оценок в задачах упорядочения объектов // Изв. АН СССР. Техн. кибернетика. 1972. №3.

14. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. СПб.: ООО ДиаСофтЮП, 2002.

15. Величковский Б.М. Современная когнитивная психология. М.: Изд-во МГУ, 1982.

16. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе: Справочник. М.: Статистика, 1979.

17. Гамидов Г.С., Колосов В.Г., Османов Н.О. Основы инноватики и инновационной деятельности. СПб.: Политехника, 2000.

18. Глисин Ф.Ф. Инновационная деятельность промышленных предприятий России в I полугодии 2000 г. // Промышленность России. 2000. №9.

19. Глисин Ф.Ф. //Экономист. 2005. №4.

20. Глотов В.А., Павельев В.В. Экспертные методы определения весовых коэффициентов (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1976. №12.

21. Глухов В.В. Менеджмент. Учебник. 2-е изд. СПб.: Лань, 2002.

22. Горяченко В.И., Кибалов Е.Б. Принципы построения организационной структуры управления Сибирским федеральным округом: опыт экспертного оценивания //Регион: экономика и социология. 2001. №4.

23. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2001.

24. Дагаев А.А. Рычаги инновационного роста // Проблемы теории и практики управления. 2000. №5.

25. Джексон П. Введение в экспертные системы: Учеб. пособие. Изд. дом Вильяме, 2001.

26. Добров Г.М. Типология прогнозов и анализ метода Дельфи / Анализ тенденций и прогнозирование НТП. Киев: Наукова думка, 1967.

27. Добров Г.М., Ершов Ю.В., Левин Е.И., Смирнов Л.Г. Экспертные оценки в научно-техническом прогнозировании. Киев: Наукова думка, 1974.

28. Дубров A.M., Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Учеб. пособие / Под ред. Б.А. Лагоши. М.: Финансы и статистика, 1999.

29. Дубров A.M., Мхитарян B.C., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 1998.

30. Дэвид Г. Метод парных сравнений / Под ред. Ю.П. Адлера. М.: Статистика, 1978.

31. Евланов Л.Г. Теория и практика принятия решений. М.: 1984.

32. Егоров Е.Г., Бекетов Н.В. Научно-информационная система региона: структура, функции, перспективы развития. М.: Academia, 2002.

33. Ефремов B.C. Концепция стратегического планирования в бизнес-системах. М: Изд-во Финпрес, 2001.

34. Замков О.О., Черемных Ю.А., Тостопятенко А.В. Математические методы в экономике: Учебник, 2-е изд. М.: МГУ, Дело и Сервис, 1999.

35. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002.

36. Инновации: теория, механизм, государственное регулирование. Учебное пособие / Под ред. Ю.В. Яковца. М.: Изд-во РАГС, 2000.

37. Инновационный менеджмент: Учебник для вузов / С.Д. Ильенкова, JT.M. Гохберг, С.Ю. Ягудин и др.; Под ред. С.Д. Ильенковой. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997.

38. Инновационный портал Уральского Федерального округа // www.invur.ru.

39. Информационный ресурс Интерлегпром // www.interlegprom.ru.

40. Информационный ресурс Минпромэнерго России // www.minprom.gov.ru.

41. Информационный ресурс ОАО Рослегпром // www.goslegprom.ru.

42. Информационный ресурс Федеральной службы государственной статистики РФ // www.gks.ru.

43. Информационный ресурс Федеральной таможенной службы России // www.cuctoms.ru.

44. Иоффин А.И. Системы поддержки принятия решений // Мир ПК. 1993. №5.

45. Камаев В.Д. Экономика и бизнес. М.: Изд-во МВТУ, 1993.

46. Качалов P.M. Управление хозяйственным риском. М.: Наука, 2002.

47. Кини P.JL, Райфа X. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981.

48. Клейнер Г.Б., Тамбовцев B.JL, Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегия, безопасность. М.: Экономика, 1997.

49. Ковалев Г.Д. Инновационные коммуникации. М.: ЮНИТИ, 2000.

50. Ковалева Л.П. Что мешает предприятиям швейной промышленности эффективно развиваться? // Легпромбизнес. 2006. №9 (137).

51. Колоколов В. А. Инновационные механизмы предпринимательских систем. М.: РЭА им. Г.В.Плеханова, 2001.

52. Кондратьев Н.Д. Большие циклы конъюнктуры. М., 1928.

53. Кордуэл М. Психология. А Я: Словарь-справочник. М.: ФАИР-ПРЕСС, 1999.

54. Корнеев И.К., Машурцев В.А. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001.

55. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

56. Кугаенко А.А. Основы теории и практики динамического моделирования социально-экономических объектов и прогнозирования их развития. М.: Вузовская книга, 1998.

57. Кузнецов А.И. Expert Decide для Windows 95, Windows 98 и Windows NT. Версия 2.0. Руководство пользователя / Под редакцией В.Г. Шуметова. Орел: ОРАГС, 2000.

58. Кузнецов А.И., Шуметов В.Г. Expert Decide для Windows 95, 98, NT, 2000, Me. Версия 2.2. Руководство пользователя. Орел: ОРАГС, 2001.

59. Лазарева Л.М. Методы формирования приоритетов инвестиционной политики на уровне регионов, отраслей и территориальных образований: Дис. . к-таэкон. наук. М.: ГАСИС, 2003.

60. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. М.: Наука, 1987.

61. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений, а также Хроника событий в Вошебных Странах: Учебник. М.: Логос, 2000.

62. Левко М.Н. Анализ факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности // Наука и образование. Вып.З Общество и экономика, 2006.j

63. Левко М.Н. Инновационная деятельность предприятий легкой промышленности как фактор экономического роста отрасли // Наука и образование. Вып.З Общество и экономика, 2006.

64. Левко М.Н., Милых Ф.Г. Моделирование динамики факторов, препятствующих развитию предприятий легкой промышленности // Моделирование и прогнозирование в управлении: методы и технологии. Матер. Междунар. н.-практ. конф. Орел: ОРАГС, 2007.

65. Левко М.Н., Милых Ф.Г. Информационное обеспечение планирования развития предприятий легкой промышленности // Повышение эффективности деятельности органов государственного и муниципального управления. Матер. Междунар. Интернет-конф. Орел: ОРАГС, 2007.

66. Литвак Б.Г. Разработка управленческого решения: Учебник. М.: Дело, 2002.

67. Макаров В.Л., Варшавский А.Е. и др. Наука и высокие технологии России на рубеже третьего тысячелетия. Социально-экономические аспекты развития. М.: Наука, 2001.

68. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. М.: Наука, 1983.

69. Масленников Е.В. Экспертное знание: Интеграционный подход и его приложение в социологическом исследовании. М.: Наука, 2001.

70. Матюхин Б.Н., Иванов Д.Н., Королев И.В. Принятие решений с использованием метода анализа иерархий в сети Интернет // Дистанционное образование. 2000. №3.

71. Менеджмент: инновационные технологии: Учебное пособие / В.Л. Полукаров, Е.М. Ефимова, Е.В. Добренькова, Е.Л. Головлева. М.: ГИТР, 2001.

72. Мерненко Н.В. Государственная поддержка Ч путь выхода российской легкой промышленности из системного кризиса // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.З Экономика и образование. М.: МГУДТ, 2006.

73. Мерненко Н.В. Формирование условий повышения инновационной активности предприятий легкой промышленности. Дис. . к-та экон. наук. М.: ГАСИС, 2007.

74. Мерненко Н.В., Иванов В.А. Состояние и проблемы развития легкой промышленности в России // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.5 Экономика и управление. М.: МГУДТ, 2004.

75. Милер Дж.А. Магическое число семь плюс или минус два. О некоторых пределах нашей способности перерабатывать информацию // Инженерная психология. М.: Прогресс, 1964.

76. Милых Ф.Г. Формирование инновационной стратегии развития и функционирования предприятий легкой промышленности в условиях риска и неопределенности: теория и методология. М.: Машиностроение-1, 2007.

77. Милых Ф.Г. Формирование стратегии промышленного предприятия с использованием экспертно-аналитических технологий: Автореф. дис. . к-та экон. наук. Орел: ОреГТУ, 2003.

78. Многофакторный подход к экспертной оценке и планированию-инновационных проектов с учетом социальной составляющей / Шуметов В.Г., Гайдамакина И.В., Милых Ф.Г., Свалов А.А. ОРАГС. Орел, 2002. Рукопись деп. в ИНИОН РАН №577189.01.2003.

79. Мысин Н.В. Теория и история социального управления: Опыт России и зарубежных стран. СПб.: Изд-во СЗАГС; изд-во ОбразованиеЧ Культура, 2000.

80. Мэнкью Н.Г. Макроэкономика. М.: МГУ, 1994.

81. Менсфид Э. Экономика научно-технического прогресса. М.: Прогресс, 1970.

82. Модели и механизмы управления развитием хозяйственных систем на основе экспертной информации / А.Ф. Мартынов, Ф.Г. Милых, А.А. Свалов, В.Г. Шуметов. Орел: ОГАУ, 2003.

83. Нейлор Т. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975.88.0дендерфер М.С., Блэшфид Р.К. Кластерный анализ // Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1989.

84. Плис А.И., Сливина Н.А. Mathcad 2000: математический практикум для экономистов и инженеров: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 2000.

85. Плотинский Ю.М. Модели социальных процессов: Учеб. пособ. для вузов. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Логос, 2001.

86. Портер М.Е. Международная конкуренция. М.: МО, 1993.

87. Потапов М.А., Кабанов П.Н. Компьютерные системы для поиска оптимальных решений // Мир ПК. 1994. №3.

88. Пранович А.А. Стратегия управления инновационно-инвестиционной деятельностью в переходной экономике: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. М.: РЭА, 2002.

89. Пржияковский В.В. Сложный анализ данных большого объема: новые перспективы компьютеризации // СУБД. 1996. №4.

90. Проект Концепции государственной инновационной политики РФ на 2001-2005 годы // Промышленность России. 2000. № 6-8.

91. Райхман Э.П., Азгальдов Г.Г. Экспертные . методы в оценке качества товаров. М.: Экономика, 1974.

92. Регионы России. Социально-экономические показатели. М.: Госкомстат, 2002.

93. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2004: Стат. сб. / Росстат. М., 2004.

94. Регионы России. Социально-экономические показатели. 2006. .

95. Регионы России: Стат. сб. в 2-х т. Т.2 / Госкомстат России. М., 2000.

96. Розанова В.А. Психология управления. Учеб. пособие. М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1999.

97. Российский статистический ежегодник. 1998: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 1999.

98. Российский статистический ежегодник. 1999: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2000.

99. Российский статистический ежегодник. 2000: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2001.

100. Российский статистический ежегодник. 2001: Стат. сб. / Госкомстат России. М., 2002.

101. Российский статистический ежегодник: 2005: Стат. сб. / Росстат. М., 2006.

102. Рынок легкой промышленности. 2007. №48 // www.rustm.net

103. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.

104. Саати Т. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. Пер. с англ. / Науч. ред. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Издательство КИ, 2008.

105. Севастьянов П.В., Дымова Л.Г., Кантур М., Зенькина А.В. Методика многокритериальной иерархической оценки качества в условиях неопределенности // Информационные технологии. 2001. №9.

106. Секерин А.Б., Шуметов В.Г., Гудов В.А. Управление хозяйственным риском производственного предприятия на основе интегрированного подхода: Препринт. Орел: ОГУ, 2003.

107. Сидоренко В.И. Управление инновационно-инвестиционной деятельностью в народном хозяйстве России: Автореф. дис. . д-ра. экон. наук. М.: РЭА, 2000.

108. Соболев А.И. Предпринимательство / Под ред. А.Ф. Шишкина. Воронеж, ВГАУ, 1998.

109. Спицнадель В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. Учеб. пособие. СПб.: Изд. дом Бизнес-пресса, 2002.

110. Степнов И.М. Теория и методология использования инновационного потенциала в промышленности региона: Автореф. дис. . д-ра. экон. наук. СПб.: ГИЭУ, 2001.

111. Стратегическое планирование: учебное пособие / Под ред. проф. А.Н. Петрова. СПб.: Знание, ГУ ЭФ, 2003.

112. Стратегическое управление: регион, город, предприятие / Под ред. Д.С. Львова, А.Г. Гранберга, А.П. Егоршина; ООН РАН, НИМБ. М.: ЗАО Издательство "Экономика", 2004.

113. Стратегия предприятия и стратегический менеджмент: Учеб. пособие / Ю.В. Соболев, В.Л. Дикань, А.Г. Дейнека, Л.А. Позднякова. Харьков: ООО Олант, 2002.

114. Стронгин Р.Г., Стронгина Н.Р., Швецов В.И. Информационная технология поддержки принятия решений при управлении регионом наоснове моделирования социально-демографических процессов // Информационные технологии. 1996. №4.

115. Тагирбеков К.Р. Совершенствование методологии управления в системе экономических коммерческих структур: Автореф. дис. . д-ра экон. наук. М: РЭА, 1996.

116. Теория и практика принятия решений в экономике и управлении экспертными методами / В.А. Иванов, В.Г. Шуметов, Ф.Г. Милых и др. М.: МГУДТ, 2003.

117. Турманидзе Т.У., Мерненко Н.В., Новиков П.И. Методологические подходы к оценке эффективности инвестиций // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.6 Технологии и экономика. М.: ИИЦМГУДТ. 2004.

118. Удальцова М.В. Социология управления: Учеб. пособие. М.: ИНФРА-М, Новосибирск: НГАЭиУ, 1998.

119. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М.: Мысль, 1978.

120. Управление организацией: Учебник / Под. ред. А.Г. Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина. 2-е изд., перераб. и доп. М.: ИНФРА-М, 1999.

121. Ушаков И.А. Предисловие редактора перевода к кн.: Акофф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах / Под ред. И.А. Ушакова. М.: Советское радио, 1974.

122. Фатхутдинов Р.А. Система менеджмента: Учебно-практические пособие, 2-е изд. М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1997.

123. Фатхутдинов Р.А. Разработка управленческого решения: Учебник для вузов, 2-е изд. М.: ЗАО Бизнес-школа Интел-Синтез, 1998.

124. Философский энциклопедический словарь / Гл. редакция: Л.Ф. Ильичев, П.Н. Федосеев, С.М. Ковалев, В.Г. Панов. М.: Советская энциклопедия, 1983.

125. Фостер Р. Обновление производства: атакующие выигрывают. М.: Прогресс, 1987.

126. Хаматова JI.A. Экономика предприятия. Экономические ресурсы предприятия: Учебное пособие. М.: Дашков и К;, 2003.

127. Хуторецкий А.Б. Экспертное оценивание объектов по неквантифицированному критерию с помощью модели Бержа Брука Ч Буркова. Новосибирск: ИЭиОПП СО РАН, 1994. (Препринт №130).

128. Черчмен У., Акофф Р., Арноф JT. Введение в исследование операций. М., 1977.

129. Шеко П. Инновационный хозяйственный механизм // Проблемы теории и практики управления. 1999. №2.

130. Шеннон Р.Е. Имитационное моделирование систем: наука и искусство. М.: Мир, 1978.

131. Шестаков А.В. Предпринимательская деятельность. М.: Издательский Дом Дашков и К0>>, 2000.

132. Шмерлинг Д.Л., Дубровский С.А., Аржанова Т.Д., Френкель А.А. Экспертные оценки. Методы и применения (обзор) // Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977.

133. Шостак В.Ф., Шостак И.В., Тверетина О.В. Интелектуальные системы поддержки принятия решений на базе динамических экспертных систем // Интелектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. М.: РУСАКИ, 2000. Ч С.32-34.

134. Шуметов В.Г. Кластерный анализ в региональном управлении: учебное пособие. Орел: ОРАГС, 2001.

135. Шуметов В.Г. Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий / Под общ. ред. проф. А.Ю. Егорова. М.: Изд-во Палеотип, 2004.

136. Шуметов В.Г., Кузнецов А.И. Агоритмы и пользовательский интерфейс системы поддержки принятия решений Expert Decide // Интелектуальные системы: Труды Четвертого межд. симп. М.: МГТУ, 2000.

137. Шуметов В.Г., Лазарева Л.М., Абрамова В.В. Аксиоматический подход к анализу иерархических структур при оценке полезности альтернативных решений. ОРАГС. Орел, 2003. Деп. в ИНИОН РАН № 57720.

138. Шуметов В.Г., Милых Ф.Г., Королев Г.В. Управление хозяйственной деятельностью промышленного предприятия в условиях риска и неопределенности: теоретико-методологические основы: монография. М.: Палеотип, 2005.

139. Шумпетер И. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982.

140. Щепакин М.Б. Предпринимательство в трансформирующихся и развивающихся общественно-экономических системах. М.: Экономическая демократия, 2000.

141. Экономико-математические методы и прикладные модели: Учеб. пособие для вузов / В.В. Федосеев и др.; Под ред. В.В. Федосеева. М.: ЮНИТИ, 1999.

142. Экономическая информатика / Под ред. П.В. Коноховского и Д.Н. Колесова. Ч СПб.: Питер, 2001.

143. Яковлев И.Г. Информационно-аналитические технологии в сфере политического анализа // Политические исследования. 1998. №3.

144. Argenti J. Systematic Corporate Planning, Sunbury-on-Thames: Nelson, 1974.

145. Campbell D., Stonehouse G. and Houston B. Business Strategy: An introduction. Oxford: Butterworth-Heinemann, 1999.

146. Checkland P.B., Scholes I. Soft Systems Methodology in Action. Chichester: Wiley, 1990.

147. D'Aveni R. Hypercompetition, New York: Free Press, 1994.

148. Hayes R.H. Strategic planning forward in reverse? Harvard Business Review, 1985, Vol.63, No.6.

149. Heene A., Sanchez R. Competence based strategic management, London: John Wiley, 1997.

150. Itami H., Roehl T. Mobilizing Invisible Assets, Harvard University Press, 1987.

151. Kay J.A. Foundations of Corporate Success: How business strategies add value. Oxford: Oxford University Press, 1993.

152. Learned E.P., Christensen R.C., Andrews K.R., Guth W.D. Business Policy: Text and Cases, Richard D. Irwin, Inc., Homewood, Illinois, 1965 (revised edition 1969).

153. Levitt, T. The Globalisation of Markets, Harvard Business Review, May/June 1983.

154. Mensch G. Stalemate in technology: Innovations overcome the depression. Ballinger, 1979.

155. Mintzberg H., Quinn J., Ghoshal S. The strategic process. European Edition, 1995.

156. Mintzberg H., Waters J.A. Of Strategies, Deliberate and Emergent, Strategic Management Journal, 1985, Vol.6.

157. Porter M.E. Competitiveness Advantage of Nation, Harvard Business Review, March-April 1990.

158. Prahalad C.K., Hamel G. The core competence of the corporation, Harvard Business Review, 1990, vol.68, no.3.

159. Quinn J.B. Strategic Outsourcing: Leveraging Knowledge Capabilities, Harvard Business Review, 1999, Summer.

160. Saaty T.L. Fundamentals of Decision Making and Priority Theory with The Analytic Hierarchy Process. Pittsburg, PA: RWS Publications, 1998.

161. Saaty T.L., Hu G. Ranking by Eigenvector Versus Other Methods in the

162. Analytic Hierarchy Process // Appl. Math. Letters. 1998. Vol.11. №4.f

163. Saaty T.L., Vargas L.G. Experiments on Ran Preservation and Reversal in Relative Measurements // Mathematical and Computer Modeling. 1993. Vol.17. №4/5.

164. Simon H.A. How big is a chunk // Science. 1974. №183.

165. Simon H.A. The human mind: the symbolic level // Proc. of the American Philosophycal Society. 1993. V.102. №2.

166. SPSS Base 8.0 для Windows. Руководство по применению. M.: СПСС Русь, 1998.

167. Stam A., Silva A.P. Stochastic judgements in the AHP: the measurement of rank reversal probabalities. Rep. WP-94-101. HAS A. Laxenburg, 1994.

168. Stonehouse G., Hamill J., Campbell D., Purdie T. Global and Transnational Business: Strategy and Management, Chichester: Wiley, 2000.

Похожие диссертации

• Управление инновационным развитием приборостроительной промышленности региона с использованием функционально-стоимостного анализа
• Эффективное управление инновационным развитием предприятия
• Управление предприятиями легкой промышленности на основе концепции целостности
• Формирование условий повышения инновационной активности предприятий легкой промышленности
• Выбор механизма по повышению эффективности работы предприятий легкой промышленности на базе совершенствования процесса венчурного инвестирования