Захарова А.А.,
к. т. н., доцент, зав. кафедрой
информационных систем,
Юргинский технологический институт
(филиал) Томского политехнического университета
При разработке стратегии инновационного развития регионов трудно принять обоснованные решения из-за недостаточной проработанности комплексной методологической базы и инструментальной среды поддержки принятия стратегических решений в условиях неопределённости среды. Первый аспект этой проблемы – неопределённость, неполнота информации, слабая структурированность задачи, что требует применения экспертных методов принятия решений. Второй аспект проблемы – отсутствие комплексного взаимосвязанного математического и программного обеспечения для задач стратегического управления на всех его этапах (2). Третий аспект – сложная организация региональной инновационной системы (РИС), содержащей множество разнородных по своей природе и функциям элементов. А каждый из них влияет как на работу других элементов РИС, так и на общее инновационное развитие региона. На сегодняшний день сформулированные проблемы методологического обеспечения стратегического планирования региональной инновационной системы не решены. Поэтому важно разработать методы стратегического планирования инновационного развития региона; нужны модели развития инновационной инфраструктуры региона, оценки и прогнозирования результатов инновационной политики, отличительной особенностью которых является обеспечение согласованности и координации действий всех субъектов инновационной деятельности.
Для решения этой задачи необходимо обеспечить модельным инструментарием самое малое следующие этапы принятия решений:
- установление взаимосвязей между элементами региональных инновационных структур;
(*) Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта «Разработка информационной системы стратегического планирования региональной инновационной системы», проект 09–02–00372 в/и и при финансовой поддержке гранта губернатора Кемеровской области для поддержки молодых учёных – кандидатов наук, проект «Разработка и апробация комплекса программ информационной системы поддержки стратегического управления инновационным развитием региона», 2011 г.
(2) Основные этапы стратегического управления любой организацией включают анализ, планирование, выполнение, контроль.
- расчёт обобщённых показателей инновационного развития региона, которые будут выступать мерой инновационного развития региона;
- установление взаимосвязи между результатами функционирования элементов региональных инновационных систем и инновационным развитием региона.
Наименее проработаны этапы анализа, выбора альтернатив и мероприятий по инновационному развитию и контроль текущего состояния инновационной системы.
В 2009–2011 гг. коллективом кафедры информационных систем Томского политехнического университета проведено исследование, цель которого – разработка и апробация комплекса математических моделей и компьютерных программ стратегического управления инновационным развитием региона [1].
Основные задачи:
1. Разработка моделей и алгоритмов стратегического анализа с точки зрения возможностей, угроз, предоставляемых внешней средой региональной инновационной системе, а также с точки зрения сильных и слабых сторон региона и потенциала развития.
2. Разработка моделей и алгоритмов интегральной оценки инновационного развития региона как инструмента формирования целевых стратегических ориентиров и интегральной оценки выполнения стратегии.
3. Разработка моделей и алгоритмов стратегического выбора как инструмента оценки и отбора альтернатив развития для достижения поставленных целей.
4. Разработка методов и алгоритмов формирования экспертной комиссии, отбора оценки согласованности экспертов.
Одним из результатов исследования стал комплекс нечётких моделей поддержки принятия решений о стратегии инновационного развитии региона. На рисунке представлены модели, их связь друг с другом, а также результаты, получаемые при их использовании на различных этапах стратегического управления инновационным развитием региона.
В качестве базовых методов для создания моделей принятия решений используются методы теории нечётких множеств, позволяющих моделировать плавное изменение свойств объекта, а также неизвестные функциональные зависимости, выраженные в виде качественных связей. Далее поясним сущность, назначение моделей и получаемые результаты.
Методы и модели
1. Методы построения функций принадлежности используются для создания моделей описания количественных и качественных факторов среды принятия решений на основе экспертных оценок. В зависимости от типа описываемого фактора могут использоваться различные методы и модели, например предложенные в [2].
В результате для каждого из анализируемых факторов создаются лингвистические переменные, позволяющие получать нечёткие лингвистические оценки факторов стратегического развития инновационного развития региона. Эти переменные, во-первых, ценны, поскольку характеризуют уровни анализируемого фактора («низкая инновационная активность», «достаточный уровень финансовой поддержки»), а во-вторых, используются в остальных моделях принятия решений в качестве входных данных.
2. Системы нечётких эталонных высказываний (продукционных правил) служат для описания нечётких качественных зависимостей между несколькими входными и одной выходной величиной в виде правил вида «ЕСЛИ – ТО». При этом сами величины описываются в виде лингвистических переменных. Эти системы используются для формализации поля принятия решений на этапах стратегического анализа и выбора [3].
3. Нечёткая модель на основе дедуктивного логического вывода позволяет рассчитывать чёткие значения выходных величин в зависимости от чётких значений входных величин, при этом зависимости между входными и выходной величинами заданы в нечётком виде, в виде продукционных правил. В результате появляется возможность ранжировать по важности варианты развития, факторы внешней и внутренней среды.
4. Иерархическая модель оценки проектов развития региональной инновационной системы (РИС), исходя из влияния действующих сил, с помощью метода анализа иерархий позволяет адекватно учитывать факторы сил, влияющих на инновационное развитие региона, оценивать вероятности наступления сформулированных состояний региональной инновационной системы на основании нечётких экспертных суждений и оценок, служить поддержкой принятия решения при выборе приоритетного направления развития. В модели выделены следующие уровни иерархии: элементы РИС (действующие силы), цели инновационной деятельности элементов РИС, альтернативные проекты развития РИС [3].
5. Модель интегральной оценки стратегического развития региональной инновационной системы используется в двух направлениях обоснования решений об инновационном развитии инструмента: как простой измеритель инновационного развития региона; как инструмент стратегического управления региональным инновационным развитием, позволяющий контролировать достижение планируемого (наилучшего) состояния развития региональной инновационной системы. Интегральный показатель инновационного развития определяется на основе функций принадлежности нечётких переменных, описывающих целевые показатели развития РИС [3, 4].
Далее покажу основные схемы применения комплекса моделей.
Стратегический анализ
Предлагается использовать три основные методологии. Анализ SWOT является типовым и часто используется в разработке стратегий развития. Две другие методологии предлагаются мной впервые.
1. Нечёткий анализ SWOT. Используются первые три модели, указанные выше, при этом:
- отдельные стратегические факторы развития организации представляются в виде лингвистических переменных, тем самым обеспечивается сопоставление «качественных» и «количественных» оценок;
- информация, получаемая в ходе проведения анализа SWOT, представлена системами эталонных нечётких высказываний, устанавливающих связь между входными и выходной лингвистическими переменными в виде качественных описаний;
- для определения значения выходной переменной на основании чётких значений входных переменных используется дедуктивная схема вывода, основанная на нечётком правиле modus ponens [3].
Этот подход даёт возможность производить сравнение значимости факторов внешней и внутренней среды, а также их комбинаций на основании нечётких экспертных суждений и оценок. Отличием от существующих методов является возможность использовать качественную экспертную информацию наравне с количественной, представлять информацию о взаимосвязи факторов внешней и внутренней среды в виде нечётких экспертных высказываний, получать оценки важности комбинаций факторов внешней и внутренней среды по квадрантам матрицы SWOT, что позволяет ранжировать их и определять на основе этой информации первенство выполнения отдельных стратегий, мероприятий.
2. Метод «Оценка влияния действующих сил» предлагается мной для оценки альтернатив (проектов, программ) развития региональной инновационной системы, исходя из влияния, оказываемого действующими в регионе силами. Необходимость применения этого метода объясняется следующим. Множество функциональных сфер жизнедеятельности региона и инновационного развития, необходимость учёта при разработке стратегии развития мнения различных субъектов управления и хозяйствования предполагают соблюдение «баланса интересов», обеспечивающего согласование интересов и координацию действий всех участников процесса реализации стратегии (органов регионального управления, организаций, населения). В результате применения иерархической модели оценки проектов развития РИС рассчитываются оценки приоритетности альтернатив развития РИС (проектов, программ) для каждой из действующих в регионе сил и для всей РИС.
3. Третий предлагаемый метод стратегического анализа связан с оценкой влияния, оказываемого отдельными элементами РИС друг на друга и на инновационное развитие региона, что необходимо для принятия решений о составе элементов инновационной инфраструктуры региона. Метод основывается на использовании моделей, аналогичных используемых в нечётком анализе SWOT, только в качестве входных и выходных величин используются отдельные или комплексные показатели функционирования элементов РИС и интегральные показатели стратегического развития РИС [5].
Стратегический выбор и контроль
Информация, полученная в ходе стратегического анализа, позволяет выбрать лучшие варианты развития региональной инновационной системы и формировать стратегические целевые ориентиры развития РИС. Стратегические целевые ориентиры используются в модели интегральной оценки стратегического развития и позволяют контролировать выполнение стратегии региональной инновационной системы. В то же время интегральные показатели выполнения стратегии инновационного развития региона используются на этапе стратегического анализа.
Таким образом, предлагаемый оригинальный комплекс математических моделей стратегического управления в отличие от существующих аналогов позволяет осуществлять принципы комплексности и непрерывности в стратегическом управлении, обеспечить взаимосвязь решений по всем основным этапам. С помощью предложенного комплекса моделей стратегического управления региональной инновационной системой решается новая задача: установление взаимосвязи между результатами работы элементов региональных инновационных систем (включая органы регионального управления) и общим инновационным развитием региона. Это расширяет возможности органов региональной власти в обосновании решений о формировании и развитии региональной инновационной системы, повышает качество и обоснованность стратегических решений.
Литература
1. Захарова А.А. Разработка информационной системы стратегического планирования региональной инновационной системы // Горный информационно-аналитический бюллетень. Горное машиностроение : Труды VII ВНПК с международным участием. Отдельный выпуск. – 2010. – № ОВ3. – М. : Горная книга. – С. 227–235.
2. Методы построения терм-множеств лингвистических переменных в системе поддержки принятия решений о социально-экономическом развитии города // Автоматизация и современные технологии. – 2006. – № 5. – С. 22–26.
3. Захарова А.А. Математическое и программное обеспечение стратегических решений в муниципальном управлении. – Томск : Изд-во Томского политехнического университета, 2010. – 212 с.
4. Захарова А.А. Нечёткая модель интегрального показателя инновационного развития региона // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «AIS-IT’09» : Научное издание в 4 т. – М. : Физматлит, 2009. Т. 1. – С. 505–511.
5. Захарова А.А. Нечёткие модели и алгоритмы формализации экспертных знаний о формировании и развитии региональной инновационной системы // Горный информационно-аналитический бюллетень. Горное машиностроение : Труды VII ВНПК с международным участием. Отдельный выпуск. – 2010. – № ОВ3. – М. : Горная книга. – С. 236–244. | 
