WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Воспроизводство интеллектуального потенциала: оценка, моделирование, методология управления

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

На правах рукописи

 

 

 

МАРТЫНОВ АНАТОЛИЙ ФЕДОРОВИЧ

 

ВОСПРОИЗВОДСТВО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА:

ОЦЕНКА, МОДЕЛИРОВАНИЕ, МЕТОДОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ

 

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

 

 

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

 

 

 

Москва – 2008

Работа выполнена в Орловской региональной академии государственной службы

Официальные оппоненты:   доктор экономических наук, профессор

                                                    Касаев Б.С.

доктор экономических наук, профессор,

Заслуженный деятель науки РФ

Тихомиров Н.П.

доктор экономических наук, профессор   Князев Е.А.

Ведущая организация:    Институт экономики РАН

Защита состоится «14»  января 2009 г.  в   13 часов на заседании диссертационного совета   Д 521.005.01  при Институте международного права и экономики имени А.С. Грибоедова по адресу: 11123,г. Москва, шоссе Энтузиастов,д.21 ауд.511

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Института международного права и экономики имени А.С.Грибоедова

Автореферат разослан «__» ___________ 200 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета,

к.э.н., доцент                                                            Е.П.Пилипенко                                       

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования. Инновационный и технологический потенциал страны - основа долгосрочного роста и социального прогресса, в то же время для обеспечения устойчивого инновационного процесса требуется постоянная модификация институциональных, информационных и инновационных систем, обеспечивающая стимулы и благоприятную среду развития интеллектуального потенциала.

Интеллектуальный потенциал обладает значительным инвестиционным потенциалом, резкое возрастание роли человека в воспроизводственных процессах выдвигает на первый план проблемы формирования и эффективной его реализации. Отсутствие четких стратегических приоритетов развития науки, крайне ограниченные возможности отечественной экономики порождают негативные тенденции трансформаций всех составляющих интеллектуального потенциала: кадрового, материально-технического, результативного, информационного и организационно-правового. Проблемы капитализации интеллектуальных активов, возникающие при формировании экономики основанной на знаниях, создают условия, технологии, преодоления которых еще не найдены ни развитыми странами, ни странами с переходной экономикой.  К их числу относятся такие проблемы, как особенности структуры и всесторонней оценки интеллектуального потенциала экономических систем различного уровня, в особенности технологии его инвестирования в инновационные процессы, формирование и воспроизводство, оценки эффективности использования, управление трансформационными процессами в структуре интеллектуальных ресурсов.     

В настоящее время в России, на уровне воспроизводства и управления интеллектуальными ресурсами, отсутствует понимание сущности и ценности интеллектуального потенциала, нет единой, четко сформулированной и обоснованной концепции, методологии его формирования, измерения и воспроизводства. Работают лишь отдельные элементы: информация, знания, профессиональный уровень, объекты интеллектуальной собственности и т.п. Вместе с тем, в зарубежных компаниях акцент все активнее переносится на исключительную ценность вклада индивидуума в деятельность организации и оптимальное использование его интеллектуального потенциала, являющегося основой воспроизводства капитала. Сегодня некоторые российские компании возлагают большие надежды на отдельные элементы интеллектуального капитала, надеясь с их помощью достичь более высокого уровня конкурентоспособности предлагаемой продукции или услуг. Это происходит не случайно: интеллектуальный капитал представляет собой комплексную систему взаимодействующих элементов, без каждого из которых экономическая система не функциональна.

Все это подчеркивает необходимость формирования методологий измерения, воспроизводства и управления величиной и структурой интеллектуального потенциала, жизненно важной для субъектов хозяйствования в условиях современной рыночной экономики.

Степень научной разработанности проблемы. Заметный вклад в разработку теоретических аспектов формирования человеческого капитала осуществлен такими западными учеными в рамках концепции постиндустриального общества, как Д. Белл, Г. Беккер, П. Друкер, Э. Мэйо, Т. Сакайя, Т. Стюарт, О. Тоффлер, Л. Эдвинсон, Р. Хейлбронер, М. Янг. Серьезные аналитические исследования выполнены отечественными философами, социологами, экономистами. Среди них: Э. Вильховчеко, С. Глазьев, Н. Гаузнер, Г.Г. Дилигенский, А.И. Добрынин,  В.Л. Иноземцев, Н. Иванов, С.А. Курганский, М. Альберт, В. Дик, Г. Дружинин, А. Егоршин, А. Зверинцев, С. Ильенкова, Г. Калянов, А. Карминский, А. Костров, Н. Круглова, Д. Львов, М. Мескон, Б. Мильнер, Ю. Морозов, Б. Мильнер, Е. Ойхман, А. Петрова, Э. Попов, М. Портер, И. Рудакова, В. Рыбалкина, Б. Советов, В. Тихомиров, Э. Уткин, Р. Цвылев,  Р. Фатхутдинов.

Известный социолог знания К. Мангейм сформулировал и аргументировал идеи социокультурной детерминации знания. Коммуникационные теории М. Макклюена, Д., Нэсбита, П. Абурден, Э. Тоффлера, М. Кастельса обнаружили специфику постиндустриализма. К. Кнорр-Цетина рассмотрела социальные механизмы производства знания. Э. Брукинг предложил термин «интеллектуальный капитал», а Л. Эдвиссон и М. Мелони проанализировали его накопление в организации. П. Бурдье рассмотрел интеллектуальный капитал как сочетание культурного капитала (и, в частности, трех его основных состояний: инкорпорированного, объективированного и институционализированного) и социального капитала. Б. Лев предложил технологию измерения и контроля роста интеллектуального капитала. К. Свейби выделил методы измерения интеллектуального капитала, сгруппированные в категории. И. Нонака и Х. Такеучи первыми связали эффективность компаний с их способностями к созданию нового знания. С. Галахер и Ш. Хазлет выделили в структуре знания три взаимосвязанные компоненты: инфраструктуру, культуру и технологию.

Отечественные специалисты рассматривают интеллектуальный капитал организации также в различных аспектах. Н.Л. Сергиенко проанализировал сознание как социально-культурный феномен, его смысловую организацию и динамику. А.Л. Гапоненко и Т.М. Орлова рассмотрели интеллектуальный капитал как стратегический потенциал организации. В.Г. Зинов и К.В. Сафарян изучили его как базовую характеристику стоимости бизнеса. М.А. Бендиков, Е.В. Джамай, Н.В. Кротова, А.Н. Козырев и некоторые другие специалисты изучают интеллектуальный капитал с позиций экономики. К.М. Рахлин и О.Ю. Серова предложили выделить в структуре интеллектуального потенциала организации две составляющие: творческий потенциал и профессионально-квалификационный потенциал.

Несмотря на многообразие проведенных исследований, направленных на разработку  концепций, методологических подходов, средств воздействия на интеллектуальный потенциал индивидуума, фирмы, корпорации или территории, в литературе отсутствует целостная концепция измерения, формирования, воспроизводства и управления структурой интеллектуального потенциала.

Целью диссертационного исследования является разработка целостной концепции сбалансированного воспроизводства интеллектуального потенциала как ключевого фактора инновационного развития национальной экономики, обосновании закономерностей и механизмов его воспроизводства и эффективного использования в условиях социально-экономической трансформации.

Достижение поставленной цели потребовало постановки и решения следующих задач исследования:

  • уточнить содержание экономической категории «интеллектуальный потенциал», раскрыть взаимосвязь с такими близкими категориями как «трудовой потенциал», «человеческий потенциал», «человеческий капитал»;
  • рассмотреть теоретические подходы к человеческому измерению экономики и выделить основные параметры, определяющие качество интеллектуального потенциала страны, территории, корпорации и индивидуума;
  • выявить возможности и пределы действия рыночных механизмов воспроизводства интеллектуального потенциала территории, обосновать необходимость и предложить модели интеграции этих механизмов;
  • разработать методики контроля трансформаций в системах управления  воспроизводством, прогнозированием и  моделированием структуры интеллектуального потенциала территорий;
  • разработать концепции и методы управления интеллектуальным потенциалом корпоративных образований;
  • сформировать концептуальный аппарат оценки эффективности воспроизводства интеллектуального потенциала.

Объектом исследования является интеллектуальный потенциал, социально-трудовая сфера инновационной  экономики.

Предметом исследования является условия, факторы и механизмы воспроизводства интеллектуального потенциала.

Методологической и информационной основой исследования служат принципы, теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам управления интеллектуальным потенциалом.

В процессе исследования использовался методический аппарат системного анализа, экономико-математического моделирования, статистики, теории принятия управленческих решений и теории игр. Обработка информации осуществлялась с использованием стандартных и оригинальных программных продуктов, поддерживающих процедуры сбора и первичной обработки экспертных данных, их  визуализации, одномерного и многомерного статистического анализа.

Информационную базу исследования составили официальные данные Роскомстата, ведомственные, региональные статистические данные и сведения, полученные в ходе экспертного обследования предприятий и организаций и выявления экспертных знаний.

Научная новизна исследования состоит в разработке теоретических, концептуальных и методических основ управления формированием, воспроизводством и развитием индивидуального, корпоративного и территориального интеллектуального потенциалов, что позволило предложить концепцию управления инновационной активностью экономических систем на основе совершенствования структуры интеллектуального потенциала.

Наиболее существенные научные результаты, полученные автором и имеющие элементы новизны, заключаются в следующем:

  • Обоснована необходимость теоретико-методологического разграничения категории «человеческий потенциал (капитал)», и категории «интеллектуальный потенциал». Показано, что в условиях современной экономики сведение интеллектуального потенциала к человеческому потенциалу (капиталу) ограничивает возможности теоретического анализа и целенаправленного практического воздействия на развитие важнейших воспроизводственных подсистем экономики, основанной на знаниях.
  • Развит понятийный аппарат предметной области исследования, раскрывающий основные положения  методологии формирования интеллектуального потенциала экономических систем, как важнейшего элемента национальной инновационной системы.
  • Обоснованы концептуальные положения возможности контроля инновационной активности экономических систем на основе управления воспроизводством интеллектуального потенциала, что обеспечивает новое качество в управлении инновационной активностью. Систематизированы базовые модели и механизмы управления интеллектуальным потенциалом экономических систем.
  • Сформулированы основные признаки инновационно активных экономических систем, проведена их классификация по структуре интеллектуального потенциала, что позволяет определить различия и взаимосвязь уровней классификации. Выделены три основных уровня моделей интеллектуального потенциала, требующих различных методологических подходов в их измерении и воспроизводстве  – индивидуальный, корпоративный и территориальный.
  • Разработана методика экспертно-аналитического моделирования с использованием синергетического  подхода, согласно которому все рассматриваемые факторы и критерии объединяются в иерархию, при этом учитывается корреляция элементов одного уровня. Предложенная методика учета взаимодействий позволяет повысить объективность оценок распределения приоритетов в структуре иерархии и определить кумулятивные изменения значений приоритетов связанные с косвенными взаимодействиями между факторами.
  • Предложена модель управления воспроизводством интеллектуального потенциала в территориальных общностях, определена система механизмов и методов анализа трансформаций отраслевой структуры интеллектуального потенциала, определены профили структуры занятости населения в различных отраслях экономики, разработана методика прогнозирования их трансформаций. Учет выявленных особенностей взаимосвязи основных характеристик интеллектуального потенциала, отраслевой структуры экономики и уровня образования экономически активного населения, позволяет влиять на  инновационную активность территории через трансформацию процесса воспроизводства интеллектуального потенциала.              
  • Разработана концептуальная модель оценки интеллектуального потенциала корпоративных систем, основанная на выделении его главных составляющих: индивидуального интеллектуального, структурного и потребительского потенциала, определены основные механизмы и методы управления этими составляющими. Анализ структурного и потребительского потенциала, значимости его вклада в общий интеллектуальный потенциал позволяет определить степень влияния институциональной структуры корпорации и интеллектуального потенциала окружения на ее инновационную активность.
  • Систематизированы механизмы управления инновационной активностью корпорации в рамках кадрового менеджмента, предложена концепция контроля структуры и уровня индивидуального интеллектуального потенциала. Разработана методика сравнительного анализа структуры индивидуального интеллектуального потенциала и технология использования его результатов в проектировании карьерного роста и управлении инвестированием в индивидуальный интеллектуальный потенциал. Сформирована модель специалиста, занятого инновационной деятельностью, позволяющая выявить уровень соответствия работника занимаемой должности и контролировать эффективность инвестирования в его интеллектуальный потенциал.
  • Разработана методика оценки эффективности воспроизводства интеллектуального потенциала основанная на реализации последовательности логически связанных этапов:
  • построение  структурной схемы взаимодействия ресурсного обеспечения в системе управления интеллектуальным потенциалом;
  • построение ситуационных иерархий позволяющих сопоставить сценарии существующего и желаемого состояний системы воспроизводства интеллектуального потенциала;
  • определение тактических рассогласований возникших в процессе инновационной деятельности;
  • сведение числа исследуемых факторов к двум главным;
  • контроль состояния исследуемой системы в пространстве главных факторов.

Практическая значимость исследования заключается в том, что разработанные в результате проведенных исследований концепции доведены до конкретных моделей, методик и практических рекомендаций. Сформированные методики позволяют существенно повысить эффективность управления интеллектуальным потенциалом фирм, корпораций, территорий. 

Основные выводы и рекомендации работы могут служить теоретической, методологической и методической базами для дальнейших исследований в области технологий измерения и управления интеллектуальным потенциалом, в области инновационного менеджмента, а также предлагаются к использованию в учебном процессе при изучении дисциплин «Стратегический менеджмент», «Инновационный менеджмент», «Информационный менеджмент», «Теория принятия решений», «Теория систем и системный анализ» экономических специальностей вузов.

Апробация и внедрение результатов исследования. Материалы диссертации составляют содержание и методическую основу учебных дисциплин и использованы в учебном процессе ряда вузов страны:

Основные теоретические  и методологические положения диссертации, полученные автором, докладывались и обсуждались на ряде международных, российских и региональных конференциях, таких как  межрегиональный круглый стол «Моделирование и прогнозирование социально-политических и экономических явлений и процессов: региональный аспект» (Орел, 2002 г.); межвузовская научно-практическая конференция «Стратегия развития гуманитарного образования в контексте современных преобразований» (Орел, 2003 г.); 4-я всероссийская очно-заочная научно-практическая конференция «Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза» (Владивосток, 2003 г.); всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные проблемы планирования и прогнозирования» (Орел, 2004 г.); XIV международная конференция «Новые технологии в машиностроении. Секция “Компьютерные технологии при моделировании в управлении и экономике”» (Харьков, 2005 г.).

Публикации. Основные печатные труды, опубликованные по теме диссертации, представляют 36 работ общим объемом около 67,4 п.л., из них лично автора 44,7 п.л., в том числе четыре монографии, учебные пособия, статьи в периодических изданиях и сборниках научных трудов, материалы и тезисы докладов на научных, научно-методических и научно-практических конференциях, симпозиумах и семинарах.

Структура и содержание работы. Цель исследований предопределила структуру работы, состоящую из введения, пяти глав, заключения  и приложений, изложенных на 300 страницы машинописного текста. Список использованной литературы включает 347 литературных источника.

Ниже приведено содержание докторской диссертации.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ 

1.1 Сущность и категориальный аппарат системы управления инновационной активностью экономических систем

1.2 Экономические категории в системе воспроизводства интеллектуального потенциала

1.3 Механизмы и базовые модели в управлении интеллектуальным потенциалом экономических систем

Глава 2 КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ  В СИСТЕМЕ ВОСПРОИЗВОДСТВА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО  ПОТЕНЦИАЛА ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

2.1. Концептуальные положения управления интеллектуальным потенциалом экономических систем

2.2. Методы управления инновационной активностью на основе формирования и развития интеллектуального потенциала

2.3. Подходы к комплексной оценке инновационной активности экономических систем

2.4. Управление процессом воспроизводства  интеллектуального потенциала

Глава 3 ЭВОЛЮЦИЯ СТРУКТУРНЫХ И ПРОСТРАНСТВЕННЫХ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ НАУЧНО-ИННОВАЦИОННЫХ РЕСУРСОВ

3.1. Процессы и ключевые факторы воспроизводства интеллектуального потенциала

3.2. Структурные особенности воспроизводства интеллектуального потенциала территорий

3.3. Моделирование процессов воспроизводства интеллектуальных ресурсов

Глава 4 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ВОСПРОИЗВОДСТВОМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА В СТРУКТУРЕ КАДРОВОГО МЕНЕДЖМЕНТА

4.1. Механизмы формирования интеллектуального потенциала в кадровом менеджменте

4.2. Модель формирования и профессионального роста персонала, занятого инновационной деятельностью

Глава 5 ПУТИ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПОТЕНЦИАЛА ИННОВАЦИОННО АКТИВНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ

5.1. Критерии эффективности процесса формирования, трансформаций и развития интеллектуального потенциала

5.2. Управление интеллектуальным потенциалом в трансформации институциональной структуры корпоративных инновационно активных экономических систем

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

ПРИЛОЖЕНИЯ

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

1. Теоретико-методологические и концептуальные основы управления инновационной активностью экономических систем

В условиях рыночной экономики инновационная политика является определяющим инструментом в конкурентной борьбе, обеспечивающим условия для реализации запросов потребителей. Причем, наибольшего успеха добиваются те предприятия, у которых инновационная деятельность и внедрение нового товара представляют собой непрерывный процесс управления инновационной активностью.

Инновационная активность это мобилизация совокупности материальных, финансовых, трудовых, инфраструктурных, интеллектуальных, информационно-коммуникационных ресурсов, из которых можно выделить две группы факторов. К первой группе следует отнести факторы, отвечающие за взаимодействие предприятия с экономической и социальной средами:

  • использование внешних источников для поддержки всех фаз инновационного процесса;
  • взаимосвязи с заказчиками, деловыми партнерами, инвесторами, конкурентами, исследовательскими организациями;
  • готовность окружения к потреблению выпускаемой инновационной продукции.

Вторая группа  - это особенности предприятия, определяющие его инновационную состоятельность:

  • институциональный потенциал;
  • интеллектуальный потенциал;
  • эффективный кадровый менеджмент;
  • непрерывное корпоративное обучение;
  • эффективная система маркетинга с конечными потребителями.

Следовательно, под инновационной активностью следует понимать комплексную характеристику его инновационной деятельности, включающую восприимчивость к новшествам, степень интенсивности и своевременность осуществляемых действий по трансформации новшеств, способность мобилизации и наращиванию имеющихся ресурсов. Другими словами, инновационная активность характеризует готовность к обновлению основных элементов инновационной системы – своих знаний, технологического оснащения, информационно-коммуникацион-ных технологий и условий их эффективного использования.

Уровень инновационной активности может быть определен как отношение доли затрат на производство инновационной продукции в общем объеме производственных затрат предприятия в отчетном периоде.

Понятие «инновационной активности» распространяется на всех участников инновационного процесса и создается возможность для проведения оценки всех основных действующих сил в инновационном процессе. Измерение инновационной активности должно производиться отдельно для каждого участника, а потом появляется возможность проводить анализ складывающегося «поля инновационных движущих сил».

При этом управление инновационной активностью экономических систем опирается на прогнозирование структурных трансформаций инновационной среды и интеллектуального потенциала (ИП), выявление закономерностей в формировании инновационных направлений на результаты мониторинга научных и инновационных достижений. Поскольку наиболее важный показатель инновационной активности, используемый интеллектуальный потенциал – это фактор, развитие которого имеет достаточно обширный ресурс как по качественным, количественным, так и по временным параметрам, то главным критерием его жизнеспособности должна являться завершенность процесса его воспроизводства. Подход к исследованию категории интеллектуального потенциала в аспекте воспроизводства, место его в движении индивидуального интеллектуального потенциала в экономических системах позволяет обозначить многие проблемы современного управления инновационной активностью. И, прежде всего, это позволяет раскрыть методологию управления ИП как плановым механизмом рыночного хозяйства, способного дополнить стихийные процессы воспроизводства, процессами планового регулирования и прогнозирования.

Другим аспектом, определяющим значимость исследования воспроизводства ИП, является необходимость выравнивания экономики России. Территориальное неравенство в России многомерно, включает социальные перепады, уровня жизни и экономического развития. Значимую роль играет специфика государственного устройства, основанного на сочетании административно-территориальных и национально-территориальных принципов. Все это обусловливает значительные территориальные различия в потребностях субъектов во всех видах ресурсов как материальных так и не материальных и эффективности их экономической деятельности. Это приводит к огромной и все более нарастающей разнице в уровнях жизни и социально-экономического развития территорий и соответственно к обострению межрегиональных коллизий. Нивелировать региональную асимметрию возможно с помощью использования механизмов направленных на формирование обоснованной и сбалансированной структуры территориальной экономики, управлении распределением и воспроизводством интеллектуального потенциала.

Экономические категории "человеческий капитал" и "интеллектуальный потенциал" основываются на функциях человека в экономической системе, его способности к труду, поэтому имеют много общего. В то же время исторически они используются для исследования различных сторон участия человека в экономических отношениях. Кроме того, существующие теории рассматривают совокупный человеческий потенциал национальной экономики как сумму соответствующих нематериальных активов отдельных лиц. Однако совокупный человеческий потенциал не сводим к сумме индивидуальных характеристик. Крайне важно различать специфику этих категорий для всех основных уровней иерархии экономической системы:

    • интеллектуальный потенциал субъекта;
    • интеллектуальный потенциал компании (корпорации);
    • интеллектуальный потенциал региона;
    • интеллектуальный потенциал страны.

Под интеллектуальным потенциалом субъекта понимается совокупность имеющихся у него интеллектуальных активов, включая интеллектуальную собственность, его природные и приобретенные интеллектуальные способности и навыки, а также накопленные им базы знаний и полезные отношения с другими субъектами. Как и всякий потенциал (ресурс), интеллектуальный потенциал имеет свои особенности движения и распространяет свое влияние на все составляющие любой экономической структуры.

Интеллектуальный потенциал компании - это система устойчивых интеллектуальных преимуществ данной компании или фирмы на рынке. Ценность субъекта интеллектуального потенциала всегда должна рассматриваться в соотношении с реально ожидаемыми результатами его интеллектуальной деятельности. Важнейшая составная часть ИП компании - структурный капитал – это все, что остается на предприятии, связанное с интеллектуальным потенциалом, после ухода персонала с работы. Сюда относятся интеллектуальная собственность, информационные системы, система финансовых взаимоотношений, положения, стандарты, награды. Интеллектуальному потенциалу фирмы присуща более высокая ступень развития по сравнению с уже известными функциональными формами потенциала, критерием чего является более устойчивый уровень экономического роста общества, эффективности его структур. Главная функция ИП компании - существенно ускорять прирост массы прибыли за счет формирования и реализации, необходимых предприятию систем знаний и отношений, которые, в свою очередь, обеспечивают его высокоэффективную хозяйственную деятельность.

В общественном воспроизводственном процессе предприятие выступает как организационная форма обращения ИП и преобразования его в интеллектуальный капитал. Вместе с тем любое предприятие - часть органической системы общества, через него осуществляется воспроизводство потенциала. Особой организационной формой проявления результата воспроизводства интеллектуального потенциала является общество и характеристика эффективности осуществления данного процесса - интеллектуальный потенциал общества.

Интеллектуальный потенциал территории (страны) - это совокупная способность общества к освоению и осмыслению мира, накопленный им объем научной и культурной информации, системы производства, передачи знаний, а также соответствующая совокупность рабочей силы, способная принимать, перерабатывать, использовать, воспроизводить и передавать информацию. Интеллектуальный потенциал конкретных людей и нации в целом определяет место, занимаемое государством в мировых экономических отношениях, его вес и конкурентоспособность. На развитие совокупного интеллектуального потенциала страны непосредственно влияют такие факторы, как затраты на образование, науку, культуру, здравоохранение, охрану окружающей среды, улучшение условий труда, инвестиции в производство и сферу сбыта. Можно с высокой долей уверенности предположить, что один из самых высоких показателей уровня вложений в интеллектуальный потенциал в мире положительно связан с самыми высокими показателями уровня развития экономики.

Любой ресурс характеризуется экономической эффективностью его использования, таким образом, управление инновационной активностью может осуществляться через измерение и управление ИП – важнейшим фактором, определяющим интеллектуальный потенциал территории, учреждения, индивидуума. Главной проблемой управления ИП является отсутствие методик измерения, учета и прогнозирования его трансформаций. Существующие методики не согласованы по уровням (не позволяют объединять и сравнивать оценки различных уровней, оценивать их влияние на инновационное развитие).

Несмотря на достигнутый прогресс в области исследования технологической эволюции и роли инновационных систем в трансформации территориальной структуры хозяйства, в методологии управления научно-инновационными системами остается ряд проблем, к числу которых относится, прежде всего, проблема установления индикаторов научно-инновационной активности.

В рамках рассматриваемой концепции, управление инновационной активностью экономических систем может трактоваться как управление некоторым комплексом ресурсов: внутренней структурой, инновационной инфраструктурой, научным, информационным и человеческим потенциалом, которые теснейшим образом взаимосвязаны, причем последний определяет уровень и возможности манипулирования всеми остальными, т.е. является определяющим. В свою очередь, управление качественными и количественными характеристиками интеллектуального потенциала (рис. 1.) базируется на методиках его оценивания и измерения, прогнозирования и управления отраслевой структурой, управления структурой вузовского, послевузовского и внутрикорпоративного образования.

Эффективное управление научными исследованиями, информационным обеспечением и инновационной инфраструктурой определяются уровнем профессиональной подготовки всех участников инновационной деятельности и результатами мониторинга существующей структуры инновационных отраслей ближайшего экономического окружения.

 

 

 

 

 

 

 

 


Рисунок 1 – Концепция управления инновационной активностью экономических систем

2. Методики оценки приоритетов взаимодействия ресурсного обеспечения в стратегическом управлении с использованием сетевых иерархий экспертных оценок

Экономические системы формируют и манипулируют не только собственными ресурсами, но и оказывают значительное влияние на потребительский рынок и как следствие на воспроизводство интеллектуальных ресурсов ближайшего окружения (территорий). Постановка цели управления инновационной активностью является отправной точкой, как для проектирования процесса управления, так и для определения критериев в управлении инновационной активностью экономической системы.

В основе принятия решений в подобных случаях, как правило, используется методология многокритериального анализа и выбора решений. Одним из широко применяемых на практике методов является метод анализа иерархий (МАИ). При использовании данной технологии в качестве базового критерия опроса экспертов, было взято положение об определении приоритетов в реализации различных механизмов и ресурсов в управлении инновационной активностью образовательного учреждения в момент опроса (существующее) и желаемое распределение приоритетов необходимое для оптимизации ресурсных затрат.

В качестве экспертов привлекались ведущие преподаватели и специалисты Орловской региональной академии государственной службы. Рассматриваемая иерархия представляет собой сетевую структуру (рис. 2, пунктиром выделены связи сетевого типа), при этом оценка вкладов приоритетов в общую стратегическую линию распадается на пять основных направлений (механизмов): управление собственной структурой, управление интеллектуальными ресурсами территории, управление инновационной инфраструктурой, управление научными исследованиями и управление информационным обеспечением.

Ресурсы, определяющие методы реализации основных механизмов управления инновационной активностью экономических систем различного уровня определяют существующие и прогнозируемые состояния структуры экономики, интеллектуального потенциала, научных исследований, образовательных структур и информационного обеспечения.    

 


Рисунок 2. Иерархия взаимодействия ресурсного обеспечения в стратегическом управлении инновационной активностью экономических систем

Методологии вычисления результирующих приоритетов в сетевых иерархиях исследованы слабо, при этом принято считать, что учет взаимодействий не оказывает заметного влияния  на окончательные значения приоритетов. Однако проведенные исследования позволяют утверждать, что наличие сетевых связей между моделями могут оказать заметное влияние на окончательные результаты распределения. Разработана методика учета сетевых связей, базирующаяся на концепции выделения взаимодействующих элементов и определение вектора (направление и величина) воздействия, при последующей декомпозиции рассматриваемой иерархии на группы или кластеры, которые далее могут расчленяться на меньшие кластеры. После формирования кластеров, элементы в каждом кластере попарно сравниваются по их относительной важности в этом кластере, а конечной целью является получение значений приоритетов всех элементов посредством их группирования и нормирования. Таким образом, каждый элемент принадлежит нескольким кластерам и получает несколько весов из различных кластеров. Конечное значение приоритета определяется интенсивностью взаимодействия между различными видами моделей (определяется в рамках дополнительных иерархий) и величиной приоритета (полученной в иерархии без взаимодействия) доминирующей модели. Следовательно,  величина приоритета с учетом взаимодействия рассчитывается по формуле (1)

                                      (1)

где - сумма величин приоритетов i-го фактора (модели) по всем n кластерам, в которых он присутствует,  – сумма полученных величин приоритетов всех факторов (моделей).

Полученные результаты сведены в таблицу 1, одна часть которой содержит значения приоритетов для сценария «существующая ситуация», причем большинство отличий величин приоритетов с взаимодействием и без него не превышает 20%, за исключением модели управления интеллектуальными ресурсами окружения (изменение приоритета до 49%).

Во второй части таблицы 1 представлено распределение приоритетов сценария «желаемое». 

На рис. 3 приведены абсолютные значения приоритетов для моделей и факторов с учетом сетевого взаимодействия и без него. В рамках сценария «существующая ситуация» наибольшие значения разностей  соответствуют модели 2 (управление воспроизводством интеллектуального потенциала окружения) и факторы 2 а (прогнозирование отраслевых трансформаций); 2 б (прогнозирование изменений структуры интеллектуального потенциала) и 2 в (стратегическое планирование структуры и интеллектуального потенциала). Влияния взаимодействия на остальные параметры малы. По сценарию «желаемая ситуация» отклонения менее заметны (рис. 3 б, г)  и выделяются только модели 1 (управление собственной структурой) и 3 (управление инновационной инфраструктурой); фактор 4 в (формирование новых научных направлений).

   Таблица 1

Распределение приоритетов в системе управления инновационной активностью с учетом и без учета сетевого взаимодействия.

 

 

Модели и факторы

Существующая ситуация

Желаемая ситуация       

Без взаим.

С

взаим.

Разн. приор.

Без взаим.

С

взаим.

Разн.

приор

1

2

3

4

5

6

7

8

1

Управление собственной структурой

0,383

0,377

-0,006

0,140

0,165

0,025

а

Правовым состоянием

0,034

0,033

-0,001

0,019

0,017

-0,002

б

Институциональной структурой

0,078

0,077

-0,001

0,013

0,015

0,002

в

Финансами

0,062

0,061

-0,001

0,016

0,012

-0,004

г

Интеллектуальным потенциалом

0,150

0,148

-0,002

0,044

0,040

-0,004

д

Производственной структурой

0,060

0,059

-0,001

0,047

0,043

-0,004

2

Управление воспр. интеллект. ресурсов окружения

0,164

0,244

0,080

0,200

0,197

-0,003

а

Прогнозирование экономических и отраслевых трансформаций

0,043

0,064

0,021

0,088

0,080

-0,008

б

Прогнозирование изменений структуры интеллект. потенциала

0,067

0,101

0,034

0,077

0,070

-0,007

в

Стратегическое план. отраслевой структуры интеллект.  потенциала

0,054

0,080

0,026

0,034

0,031

-0,003

3

Управление инновац. инфраструктурой

0,225

0,188

-0,037

0,22

0,235

0,015

а

Научно-производственной

0,111

0,093

-0,018

0,088

0,08

-0,008

б

Научно-образовательной

0,069

0,058

-0,011

0,028

0,026

-0,002

в

Научно-интеграционной

0,024

0,021

-0,003

0,087

0,079

-0,008

г

Образовательно-интеграционной

0,021

0,018

-0,003

0,017

0,016

-0,001

4

Управление научными исследованиями

0,127

0,106

-0,021

0,243

0,222

-0,021

а

Прогнозирование инновац. направлений

0,017

0,014

-0,003

0,120

0,110

-0,010

б

Активизация перспективных исследований

0,081

0,067

-0,014

0,075

0,044

-0,031

в

Формирование  новых направлений

0,031

0,025

-0,006

0,048

0,068

0,020

5

Управление информ. обеспечением

0,100

0,084

-0,016

0,198

0,181

-0,017

а

Система мониторинга

0,022

0,018

-0,004

0,022

0,02

-0,002

б

Информац.  среда

0,046

0,039

-0,007

0,055

0,05

-0,005

в

Аналити. системы

0,021

0,018

-0,003

0,060

0,055

-0,005

г

Системы моделирования и прогноза

0,011

0,009

-0,002

0,060

0,055

-0,005

Наиболее важными являются не абсолютные, а относительные изменения приоритетов, именно эта величина определяет уровень изменений управляющего воздействия  в пределах каждой модели. На рис. 4 приведены относительные изменения приоритетов в процентном отношении разности между распределением приоритетов при учете взаимодействия и без него. Учет сетевого взаимодействия заметно изменяет относительные разности значений приоритетов различных сценариев (рис. 4 а) для всех моделей, увеличение приоритетов пунктов моделей: 2 (воспроизводство ИП окружения) и факторов 2 а (прогнозирование отраслевых трансформаций), 2 б (изменение структуры ИП) и 2 в (стратегическое планирование ИП) достигают 50%, при небольших изменениях в приоритетах остальных моделей.

Таким образом, учет сетевого взаимодействия в иерархиях значим и может изменять величины приоритетов на 40% и более, а сила взаимодействия (влияние на изменение приоритета) зависит от интенсивности связи значений исходных приоритетов взаимодействующих факторов, что может как увеличивать значение приоритета, так и уменьшать их значения.

а

б

в

г

Рисунок 3 – Величины значений приоритетов моделей (а, б) и факторов (в, г) для сценария «существующая ситуация» (а, в)  и «желаемая ситуация» (б, г), с учетом взаимодействия (пунктир) и без него (сплошная). Номера осей соответствуют нумерации моделей и факторов, приведенных в табл. 1

Перераспределение величин приоритетов, при учете взаимодействий внутри иерархии, позволяет точнее определять значимость, взаимосвязь и последовательность использования моделей в управлении инновационной активностью.

Второй по значимости (по мнению экспертов) в управлении активизацией инновационной деятельностью является система управления научными исследованиями, определяемая следующими факторами воздействия: прогнозирование перспективных в части инновационной деятельности направлений, привлечение внимания и активизация исследований, формирование новых научных направлений.

Экспертами определено, что набольшее управляющее воздействие необходимо направить на усиление системы управления информационным обеспечением (прогнозирование инновационных направлений) – в шесть раз (при не высоких абсолютных значениях приоритетов 0,017 и 0,014 существующего; 0,120 и 0,110 желаемого значений приоритетов). Следующий по значимости является фактор возрастания внимания к развитию аналитических систем (в пять раз, при абсолютных значениях 0,009 и 0,011; 0,055 и 0,060 соответственно), при некотором сокращении внимания к прогнозированию управления собственной структурой (рис. 4 а и б).

а

б

Рисунок 4 – Значение относительной разности приоритетов «существующая ситуация – желаемая ситуация»: а – модели; б – факторы. Сплошная линия – для случая без взаимодействия, пунктир – с взаимодействием. Номера осей соответствуют нумерации моделей и факторов, приведенных в табл. 1

Предлагаемая модель позволяет сформулировать концепцию стратегического управления инновационной активностью как расширенное управление интеллектуальным потенциалом всех уровней, а полученные значения приоритетов – определить основные положения тактических изменений в управлении. Детализация задачи и методов их реализации, сформулированных в рамках предложенных базовых моделей, возможна после глубокой и детальной проработки каждой из моделей.

Эффективность стратегического управления в организациях различного типа обусловлена использованием разнообразных инструментов анализа финансово-хозяйственной деятельности. Функционирование большинства автоматизированных информационных систем управления базируется на использовании моделей, отражающих реальные факторы и условия возможного развития деятельности предприятия.

Анализ работ, посвященных проектированию систем мониторинга развития экономических систем, а также проведенные исследования показывают, что целесообразно выделить следующие самостоятельные этапы:

  1. оценка существующей ситуации  с помощью адекватной концептуальной модели и основных принципов, заложенных в текущей деятельности;
  2. выработка стратегии или комплекса стратегий, направленных на определение политики, которой должна следовать рассматриваемая система для достижения желаемого эффекта;
  3. определение перечня контролируемых факторов;
  4. согласование существующей и желаемой ситуаций – этап корректировки стратегии с применением теоретико-игровых критериев выбора оптимального решения на основе матриц эффективностей и неиспользованных возможностей, формируемых на базе экспертных оценок.
  5. построение адекватной двумерной факторной модели (наиболее наглядной) на основе выделенных интегральных факторов;
  6. определение начального и конечного состояний системы в двумерном факторном пространстве;
  7. определение критериев эффективности достижения конечного состояния.  

Технология мониторинга показателей процесса инновационного развития экономической системы представляет собой постоянно действующего систему с обратной связью, позволяющую не только оценивать, но прогнозировать и корректировать управленческие решения. Характерными особенностями таких задач являются неполнота, неопределенность, неоднозначность исходной информации, необходимость учета большого числа критериев оценки и выбора, имеющих сложную структуру взаимосвязей, качественное представление оценок критериев.

Методология построения системы мониторинга в работе рассмотрена на примере ситуационной модели экономического развития системы высшего профессионального образования (ВПО). Процесс оценки существующей ситуации предполагает определение текущего состояния, выявление направлений приоритетного развития и, как следствие, уровень развития используемой методологии их реализации. Один из возможных вопросов для экспертной оценки формулируется следующим образом: «Каковы приоритеты стратегий и методов достижения максимальной прибыли в существующей системе образовательных услуг?»

Цель иерархии формулируется как достижение максимальной экономической выгоды при небольших ресурсных затратах, поэтому модель, отвечающая данной цели, может быть названа «экономическая модель». Второй уровень образует множество стратегий достижения поставленной цели, нижний уровень – методы, позволяющие реализовать выбранные стратегии: внедрение инновационных технологий; привлечение внешних и внутренних ресурсных инвестиций; мониторинг инновационных достижений; реинжиниринг структур управления; кадровый менеджмент.

Для дальнейшего анализа результаты удобно представить в графической форме. На рис. 5 а стратегии  проранжированы по их приоритетам, на рис. 5 б приведено распределение приоритетов методов их реализации, сложившихся в образовательной сфере.

Рисунок 5 – Ранжирование стратегий (a) и распределение приоритетов методов их реализации (б) (в рамках экономической модели развития системы ВПО)

В целом сложившееся распределение приоритетов среди методов реализации стратегий экономической модели опирается на интенсификацию кадрового менеджмента, по-видимому, определяющегося за счет расширения преподавательского корпуса, интенсификации его трудовой деятельности, часто приводящей к снижению качественных характеристик. Примерно одинаковые величины интегральных приоритетов внедрения инновационных технологий, желаний и возможностей инвестирования и мониторинга развития образовательных структур сопровождаются отсутствием внимания к реинжинирингу структур управления. Между тем, широкое внедрение инновационных технологий, использование достижений информационных технологий неизбежно приводят к необходимости трансформации институциональной составляющей инновационного развития.

Динамика происходящих изменений требует регулярных корректировок в структуре стратегического управления – широкого использования технологий автоматизированного мониторинга, позволяющего выявить факторы, определяющие пограничные ситуации, требующие оперативного вмешательства. Решению таких задач способствует факторный анализ, цель которого – уменьшение размерности факторного пространства, образованного методами реализации выбранных стратегий, рассматриваемыми в качестве исходных признаков.

В результате реализации ряда процедур факторного анализа по методу главных компонент с вращением факторов и критерию «варимакс» выявлено, что адекватной моделью является двухфакторное представление экономической модели системы ВПО – модели интенсивного развития. Выделено два главных фактора, являющихся линейными комбинациями всех методов реализации стратегий развития. Первый главный фактор, нагруженный факторами «инновационные технологии», «мониторинг» и «реинжиниринг в управлении», может интерпретироваться как «инновационный». Второй главный фактор связан с фактором «кадровый менеджмент» и «инвестиции» и может интерпретироваться как «ресурсный фактор» (табл. 2).

Таблица 2

Распределение объясняемой дисперсии в двухфакторной модели стратегии интенсивного развития системы ВПО

Методы реализации стратегий

Главный фактор

1

2

Инновационные технологии

0,92

-0,16

Инвестиции

-0,52

-0,85

Мониторинг

0,89

0,34

Реинжиниринг управления

0,81

0,08

Кадровый менеджмент

-0,16

0,99

a

б

Рисунок  6 – Факторная модель стратегического планирования в рамках экономической модели интенсивного роста (a) и распределение основных стратегий развития (б)

Информативным результатом факторного анализа является представление составляющих экономическую модель стратегий и методов их реализации в пространстве главных факторов (рис. 6). Из сопоставления диаграмм рис. 6 а и б видно, что стратегия «необразовательные услуги», в основном, определяется инвестиционной сферой, в то время как стратегия «интенсивный рост» преимущественно связана с кадровым менеджментом, а все остальные стратегии – с мониторингом, реинжинирингом и инновационными технологиями.

Следующий процесс планирования предполагает определение политики, которой должна следовать система для достижения желаемого соотношения стратегий в сложившихся условиях. Соответственно, вопрос формулируется следующим образом, «Каким должно быть соотношение стратегий развития в условиях обострения конкуренции, при достижении максимального экономического эффекта?» Цель при этом не меняется, набор стратегий и методов их реализации остается тем же. В предлагаемой экспертам иерархии изменяется только внешняя ситуация, которая должна привести к изменению приоритетов в стратегическом развитии.

Как видно из рис. 7, наибольшее значение экспертами придано стратегии «диверсификация», следующей по приоритетности является стратегия «необразовательные услуги». Таким образом, происходит существенное перераспределение приоритетов как самих стратегий, так и методов их реализации.

a

б

Рисунок 7 – Ранжирование стратегий (a) и распределение приоритетов методов их реализации (б) в рамках модели конкуренции

Стратегии «стабильность», «стоимостное лидерство» и «концентрация» (стратегии стабильности) уходят на второй план, уступая лидерство стратегиям расширения видов деятельности, что подчеркивает необходимость серьезной перестройки всех структур этого важного сектора образовательных услуг.

Из табл. 3 распределения факторных нагрузок  следует, что первый главный фактор преимущественно нагружен методами «инновационные технологии» и «кадровый менеджмент».

Второй главный фактор в равной мере определяется методами «мониторинг» и «реижиниринг». Такая взаимосвязь затрудняет интерпретацию второго главного фактора, и его идентификация с информационным фактором является достаточно условной.

Таблица 3

Распределение нагрузок в факторной модели выбора стратегии

Методы реализации стратегий

Главный фактор

1

2

Инновационные технологии

0,88

-0,06

Инвестиции

-0,50

-0,56

Мониторинг

-0,44

0,80

Реинжиниринг управления

-0,48

0,81

Кадровый менеджмент

0,82

-0,19

Таким образом, нами получена модель поведения предприятия ВПО в пространстве двух главных факторов линейной суперпозиции всех исходных факторов. Графическое представление взаимосвязей используемых стратегий и методов их реализации (рис. 7 и 8) позволяет определять необходимые действия для наиболее эффективной коррекции текущих стратегий.

a

б

Рисунок 8 – Факторная модель структуры стратегического развития в модели конкуренции: а – методы реализации, б – используемые стратегии

Следующий этап – позиционирование исходного и конечного состояний системы в полученном пространстве главных факторов. Из значений приоритетов методов реализации выбранных стратегий в двух рассматриваемых моделях следует, что максимальной эффективностью обладает траектория изменения параметров реализации стратегий расположенных на отрезке прямой соединяющих начальное и конечное состояния. Такая интерпретация процесса реализации стратегического планирования позволяет определять эффективность происходящих трансформаций, как отношение реальной протяженности траектории изменения наблюдаемых параметров к длине прямой, соединяющей начальное и конечное состояния системы. Подобным образом сформулированные критерии могут использоваться в системах автоматизированного мониторинга и позволяют оперативно выявлять состояния системы с критическими значениями эффективности и требующие незамедлительных корректировок в исполнении.   

Корректировка методов реализации стратегий может быть дополнена использованием теоретико-игровых критериев оптимальности. Использование теоретико-игровых критериев требует некоторых преобразований исходной экспертной информации: во-первых, матрицу, составленную из векторов локальных приоритетов, необходимо транспонировать, во-вторых, выполнить нормирование векторов в соответствии с весами методов реализации стратегий так, чтобы сумма эффективностей по всей матрице решений составляла единицу. Это позволит сравнить составляющие каждого вектора локальных приоритетов, а также выполнить анализ экспертных оценок с позиций критериев теории игр.

3. Механизмы и методы управления интеллектуальным потенциалом корпоративных систем

Главным носителем интеллектуального потенциала является специально подобранный и подготовленный персонал. Вещественных измерителей творческого потенциала, величины ее интеллектуального ресурса по аналогии с другими ресурсами, необходимыми для производства любого продукта, такими как основные и оборотные средства, деньги, труд и т.п., – не существует. Сложно найти надежные способы измерения коллективных знаний сотрудников компании, их опыта и интуиции, интеллектуальной собственности, усвоенной ими информации.

Следует отметить, что помимо работников компании носителями корпоративного интеллектуального ресурса являются также ее структуры и клиенты. Соответственно, интеллектуальный капитал подразделяют на три части: "индивидуальный интеллектуальный капитал", "структурный капитал" и "потребительский капитал". Такое деление оказалось на практике удобным тем, что каждый из этих элементов может быть измерен и использован в процессе формирования инвестиций.

Структурный капитал, подобно человеческому капиталу, эффективен только в контексте стратегических целей компании. Ценность структурного капитала, как и капитала вообще, определяется не его наличием, а эффективностью использования.

Потребительский капитал компании – это все виды взаимоотношений компании с потребителями ее продукции. Характеризуется такими качествами, как глубиной проникновения, шириной, постоянством, уверенностью в том, что потребители и впредь будут отдавать предпочтение данной компании.

Индивидуальный интеллектуальный потенциал – это формирование человеческих активов и закрепление ценных для фирмы работников посредством обучения. Следовательно, одним из основных факторов человеческого капитала является уровень его подготовленности к производственной  деятельности или, в общем случае, уровень образования. Уровень образования определяет основные активы работника – конкурентоспособность на рынке труда, величину дохода и его социальный статус.

В общем комплексе проблем, связанных с необходимостью добиваться соответствия количественного и качественного состава кадров потребностям и спросу общественного производства на работников определенного уровня профессиональной подготовки, важное место занимает проблема своевременной оценки, прогнозирования и стратегического управления образованием. Однако нарастание дисбаланса между потребностями отраслей в специалистах и возможностями образовательных учреждений удовлетворять их, суть такого дисбаланса заключается, с одной стороны, в перепроизводстве одних специалистов и крайнем дефиците, или отсутствии других. Кроме того, указанный выше дисбаланс сопровождается автономным развитием образования, а в современных условиях развития экономики, цикл «старения» знаний ограничен 5-6 годами, что практически не учитывается в принципиаль-ном подходе к подготовке специалистов, готовых работать с новой информацией, открытых инновациям и обладающих хорошим интеллектуальным ресурсом.

Управление знаниями включает в себя совокупность управленческих воздействий на способы, методы и формы организации социальных отношений в сфере производства, распространения и использования знаний, нацеленные на повышение эффективности этих процессов и осуществляемая в конкретных организационно-экономических рамках.

Геополитическое положение территории определяет структуру и характер рынка труда, и, следовательно, наиболее адекватно отражает специфику запросов потребителей рынка образовательных услуг. Поэтому анализ геополитического положения должен быть положен в основу образовательного маркетинга.

Устойчивое, направленное развитие и воспроизводство интеллектуального потенциала актуально для экономических систем всех уровней – предприятий, отраслей и территорий, для рационального управления которыми требуется построение аналитических моделей и формирование методик прогнозирования в рамках системы его воспроизводства. Поэтому методологически целесообразно провести всесторонний сравнительный анализ концентрации интеллектуального потенциала,  его структуры и распределения по отраслям и территориям. Основная цель такого анализа – выявление возможных механизмов и методов управления структурным распределением интеллектуального потенциала, прогнозирование наиболее вероятных направлений экономического развития территорий и отраслей, формирование систем воспроизводства, в том числе и расширенного, интеллектуального потенциала.

Механизмы управления воспроизводством структуры интеллектуального потенциала, уровень их использования определяются социально-экономическим состоянием территорий окружения, результатами анализа и прогноза структурных трансформаций экономики ближайшего времени. Оптимизировать основные параметры ИП, приспособить его к задачам инновационных экономических систем возможно только в рамках стратегического управления ИП, создания и использования широкого класса тактических моделей определяющих проходящие трансформации. 

Важность управления воспроизводством и рациональным использованием существующего интеллектуального потенциала определяется как возрастанием спроса и динамикой межотраслевых взаимодействий, так и длительностью и дороговизной процесса его воспроизводства. Основой стратегического и тактического управления служат модели, позволяющие прогнозировать тенденции в структурной и численной перестройке экономики территорий. Для построения качественного прогноза необходимо не просто прогнозировать вероятностное будущее состояние экономической системы и экономических объектов, следует осуществлять прогнозирование с применением всего инструментария управления. Таким образом, необходима разработка не только системы стратегического управления ИП, но и формирование методики анализа и прогноза трансформаций требований к структуре ИП, опирающейся на изменения социально-экономического состояние ближайшего окружения.

Разработанная методика определения оптимальной структуры ИП состоит из нескольких этапов.  На первом этапе предлагаемой методики строятся профили структуры распределения долей экономически активного населения, занятого в основных отраслях экономики, предусмотренных официальной статистикой. Затем рассматривается динамика среднегодовой численности занятых в экономике по отраслям и на заключительном этапе проводится расчет потребности в высококвалифицированных кадрах с учетом сложившегося распределения численности населения в отраслях экономики по уровню образования и движения численности работников по всем рассматриваемым отраслям экономики.

Полученные оценки, однако, носят не абсолютный, а относительный характер. Для получения абсолютных оценок потребности в подготовке специалистов с высшим образованием необходимо учесть перемещения работников внутри отраслей экономики и между ними.

Воспроизводство образовательной части интеллектуального потенциала следует разделить на два уровня управления. Часть показателей определяют управление численными аспектами подготовки специалистов всех уровней квалификации и согласование их с отраслевой структурой экономики, учитывая трансформационные и сырьевые особенности территорий. Контроль и прогнозирование развития отраслевой структуры интеллектуального потенциала, подготовка, специализация и переподготовка отраслевых специалистов, знание которых сконфигурированы под требования ближайшего экономического окружения, являются основными задачами системы управления количественными показателями. Главной задачей системы управления качественными показателями становится согласование образовательной деятельности всех участников вузовского и послевузовского образования.

Существующая сегодня в России серьезная несогласованность  распределения интеллектуального потенциала по отраслям со структурой подготовки кадрового состава в системе высшего профессионального образования требует совершенствования системы управления и разработки соответствующих методологий.  Так работники с высшим профессиональным образованием занятые в образовании составляют примерно 20% от числа занятых в экономике, в то время как среди выпускников вузов специалистов этого профиля более 35%.  В то же время, специалистов с высшим образованием в медицине около 7% от всех занятых в экономике, а среди выпускников вузов их менее 4%. 

При сравнительном анализе статистических данных получаем, что число работников с высшим образованием в сельском хозяйстве сокращается почти на 2% в год, а подготавливается до 11% от имеющегося состава, т.е. идет интенсивная перекачка специалистов в торговлю и другие отрасли. Подобное не пропорциональное воспроизводство отраслевого интеллектуального потенциала может приводить к перекосам в развитии экономики, освоении и внедрении инноваций.

В качестве примера использования методики прогнозирования и управления воспроизводством интеллектуального потенциала в работе рассмотрено управление системой высшего профессионального образования. Основные управляющие воздействия могут быть сконцентрированы в области государственного высшего профессионального образования; отраслевая структура, численность подготавливаемых специалистов, спектр специализаций и формирование иерархии специалистов определяются в рамках стратегического планирования государственных образовательных корпоративных объединений, ориентирующихся на нужды экономики территории.

Таким образом, управление системой воспроизводства возможно в рамках корректировки государственного заказа, в то время, если подготовка части специалистов осуществляется на платной основе, их структура и численность слабо контролируема и определяется популярностью специальностей.

Необходимая численность воспроизводства специалистов в отдельной отрасли может быть определена следующим образом:

 ,                            (2)

где Siв – необходимое число выпускников системы высшего образования в отрасли i;  – число занятых в рассматриваемой отрасли с высшим образованием;  – среднее значение коэффициента воспроизводства числа работников с высшим образованием по всем отраслям;  – коэффициент определяющий динамичность развития отрасли;  – число прошедших переподготовку специалистов других отраслей (перетекание);  – коэффициент, определяющий долю специалистов, подготовленных в негосударственных вузах и на платной основе.

Величина отраслевого государственного заказа складывается, в первую очередь, из числа специалистов, подготовленных в рамках стабильного развития отрасли, т.е. в системе компенсации выхода работников из числа занятых в экономике, переход в другие отрасли, изменение социального статуса и определяется первым сомножителем выражения (2). Для устойчивой деятельности инновационных экономических систем в России необходимо ежегодно подготавливать не менее 3,5 – 4% от числа специалистов отрасли с высшим профессиональным образованием, что соответствует обновлению всего числа специалистов в 25 – 30-летний срок (длительность трудовой деятельности). Если сравнить это значение с существующими результатами, получаем, что подготовка специалистов в здравоохранении и культуре не соответствует этим требованиям, направления трансформаций в этих отраслях снижает активность и их значимость. В силу неравномерности требований к уровню интеллектуального потенциала в различных отраслях, а главное ограниченности и неуклонного сокращения человеческого ресурса, увеличение числа  специалистов с высшим образованием возможно при сокращении их в другой отрасли. 

Следующий сомножитель в соотношении (2) определяется темпами роста спроса на специалистов высокой квалификации в рассматриваемой отрасли, т.е. интенсивность развития отрасли и повышение ее инновационной активности. Методика определения  значения коэффициента  обсуждалась ранее: чем значимей в трансформационном процессе отрасль, тем выше требования к численности интеллектуального потенциала. Реальное значение  может принимать отрицательные значения – отрасль потеряла инновационное значение в рамках экономики территории и идет интенсивное перемещение специалистов в более значимые. Схожие результаты получаются при изменении конкурентной среды отрасли, невозможности формирования социально-экономических условий развития интеллектуального потенциала, условий обустройства и жизнедеятельности высококвалифицированного кадрового состава. Подготовка специалистов для отраслей неспособных использовать даже имеющийся потенциал, в ситуациях ограниченных человеческих ресурсов не эффективна.   

Выражение (2) определяет перемещение специалистов из других отраслей в рамках переквалификации и численность воспроизводства специалистов в отдельной отрасли может быть определена по статистическим показателям системы переподготовки и прогнозируема наличием неравномерно развивающимися смежными отраслями экономики, затуханием деятельности за счет истощения ресурсов, развитием отраслей с появлением научных и инновационных открытий.

Кроме того, численность воспроизводства специалистов в отдельной отрасли определяется коэффициентом , это часть интеллектуального потенциала, формирующаяся на основе социально-экономического статуса профессии, которая управляться изменением степени привлекательности деятельности. Сегодня доля обучаемых с полной оплатой затрат доходит до 60% и, следовательно, значительная часть подготавливаемого интеллектуального потенциала определяется в основном, популярностью специальностей у населения, как следствие, значение коэффициента   достаточно высокое – 0,6 (зависит от отрасли и специальности).

Таким образом, управление воспроизводством интеллектуального потенциала в рамках предложенной модели определяется  формулой (2), а значения коэффициентов могут быть определены статистическими методами и методами экспертного опроса специалистов. 

 


       

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рисунок  9 – Основные механизмы кадрового менеджмента

В области кадрового менеджмента сегодня на передний план выступают новые требования – инновационное образование, интегрированное с интенсивной научно-исследовательской деятельностью, междисциплинарность образования и научных исследований, тесная связь обучения с потребностями промышленности и экономики. Решать такие проблемы возможно только в рамках широкого использования достижений инновационных технологий на всех ступенях управления развитием интеллектуального потенциала.

Концепция управления человеческими ресурсами ? система теоретико-методологических взглядов на понимание и определение сущности, содержания, целей, задач, критериев, принципов и методов управления персоналом, а также организационно-практических подходов к формированию механизмов ее реализации в конкретных условиях функционирования. При этом механизмы управления человеческими ресурсами включают разработку методологии стратегического управления персоналом, формирование системы мотиваций и разработку технологии информационно-аналитического сопровождения (рис. 9).

Стратегическая система менеджмента кадрового потенциала отличается тем, что она действует в строгом соответствии с выработанной на предприятии организационной стратегией. Это означает, что именно организационные цели и стратегия определяют требуемые поведение и компетенции персонала. В свою очередь, кадровая стратегия и политика своим целевым и функциональным содержанием поддерживают корпоративную стратегию, опираясь на тщательно проработанные методологии мотивации. При этом управление развитием интеллектуального потенциала контролирует стратегическое планирование, обучение, переподготовку и повышение квалификации, введение в должность и адаптацию новых работников, оценку кандидатов на вакантную должность, текущую периодическую оценку кадров, организацию научной и научно-педагогической деятельности, реализацию деловой карьеры и служебно-профессионального продвижения, организацию работы с кадровым резервом.

По общему правилу, практическая реализация концепции и стратегии проектирования компетенций осуществляется через систему конкретных мер и механизмов, которые, в свою очередь, разрабатываются на основе анализа результатов мониторинга критериев и их количественных параметров. Для этой цели используют определенные «сигнальные» показатели и определяют их пороговые значения, то есть предельные величины, выход за которые приводит к формированию негативных тенденций в экономической и кадровой безопасности. Преодоление пороговых значений – сигнал к действию по предотвращению угрозы, снижению ущерба.

В качестве основных факторов, определяющих карьерный успех, выделяются следующие:

  • уровень образования;
  • системность и аналитичность мышления, умение прогнозировать и предвидеть развитие ситуации;
  • коммуникативные умения и навыки межличностного взаимодействия;
  • высокий уровень саморегуляции, самоконтроля; стрессоустойчивость;
  • деловая направленность: активность, настойчивость, целеустремленность, готовность принять ответственность, стремление к постоянному повышению профессионализма;
  • реалистичное восприятие своих возможностей, адекватная самооценка.

Качество интеллектуального потенциала рассматривается как сложный феномен, определенный действием ряда факторов, в частности, качеством целей, стандартов, программ, кадрового и научного потенциала, материально-технического оснащения и организации образовательного процесса, используемых технологий, системы контроля достижений и других факторов. Моделирование кадровых компетенций подразумевает комплекс информационных потоков, аналитических заключений и мер по формированию, поддержанию и развитию индивидуальных конфигураций человеческого капитала. Формирование общих моделей – профессиональных конфигураций знаний, умений и навыков, соответствующих определенным должностям и специальностям и использование систем воздействия (аттестация, повышение квалификации и т.д.)  позволяет адаптировать их  к конкретному кадровому составу.

На основании анализа зарубежного и отечественного опыта оценки деятельности менеджеров и используя уже рассмотренные методики, в работе сформирована модель специалиста сферы ВПО, предполагающая оценку следующих сторон его деятельности: научную, педагогическую, управленческую. Неотъемлемым элементом модели являются также личностные характеристики специалиста, оцениваемые по опыту работы, исполнительности, энергичности и толерантности к мнению коллег и подчиненных. Перечисленные группы качеств и критериев являются элементами концептуальной иерархической модели специалиста сферы ВПО. Профессиограмму той или иной профессиональной группы специалистов сферы ВПО образует соответствующий этой группе набор весовых коэффициентов критериев, набор весов групп качеств будет определять статус специалиста сферы ВПО. Разумеется, профессиограммы типов специалистов сферы ВПО не будут отвечать «чистым» статусам, поэтому вводится еще один иерархический уровень – обобщенный статус специалиста, в котором «чистые» статусы будут сочетаться в определенной пропорции. Нами выделены следующие интегральные статусы: «ученый», «педагог», «администратор» и обобщенный статус «инноватор», определяющий приоритет инновационной активности во всех видах деятельности специалиста. Результатами первичной обработки экспертных оценок, получаемыми непосредственно в экспертно-аналитической системе, являются приоритеты (веса) групп критериев и отдельных критериев внутри групп для каждого типа специалистов.

Нами выполнена апробация предлагаемой методики для двух профессиональных групп: «доцент» и «заведующий научной лабораторией», в результате которой получено распределение весов групп критериев и критериев в каждой группе. Как следует из рис. 10 а, в оценке профессиональных качеств заведующего научной лабораторией превалирует управленческая деятельность с приоритетом 0,474. На втором место по значимости – научная деятельность с приоритетом 0,336, а также группа личностных характеристик с приоритетом 0,125. Завершает ранжированный перечень группа критериев оценки педагогической деятельности с приоритетом 0,065.

Перейдем теперь к анализу приоритетов частных критериев внутри каждой группы критериев (рис. 10 б). Наивысший приоритет у общего критерия «применение инновационных технологий» – 0,342. Из критериев группы «научная деятельность» экспертами придан значимости количеству научных трудов – приоритет 0,066, а «качество научных трудов» – 0,053.

а

б

Рисунок 10 – Профили групп критериев оценки профессиональных качеств специалистов сферы ВПО: а – в виде столбиковой диаграммы; б – в виде точечно-линейчатой диаграммы

Из критериев группы «управленческая деятельность» наибольшим весом характеризуется критерий «стратегическое мышление», приоритет которого 0,080. Критерии группы «личностные характеристики», по мнению экспертов, для заведующего научной лабораторией также значимы. Среди них выделяются критерии  «энергичность» и «опыт работы». Критерии группы «педагогическая деятельность» для заведующего научной лабораторией не столь значимы.

Используя аналогичный подход, можно оценить структуру обобщенного статуса рассмотренных профессиональных групп. При всей условности выполненных расчетов, следует, что удельный вес статуса «инноватор» близок для заведующего научной лабораторией и доцента, т.е. специалисты данных профессиональных групп должны обладать высоким инновационным потенциалом. (Заметим, что более корректным подходом к оценке структуры обобщенного статуса является экспертное оценивание степени влияния каждого из 13 критериев на частные статусы с учетом сетевого вида рассматриваемой иерархии, однако при этом мы сталкиваемся со значительными трудностями парного сравнения экспертами столь большого числа критериев.)

Одним из важных аспектов оценки соответствия конкретного работника тому или иному «стандартному» профилю профессиональных групп специалистов ВПО является измерение степени отклонения профессиограммы конкретных работников от нормативных профессиограмм. Нами предлагается отклонение реальных профилей от эталонных оценивать путем расчета показателей изменения структуры.

В соответствии с методикой, на первом этапе производился опрос экспертов и первичная обработка экспертных данных. Так, в данном примере в результате работы группы экспертов получена следующая оценка профессиональных качеств доцента Х.

Из диаграммы на рис. 11 а следует, что в целом профессиограмма аттестуемого не столь значительно отличается от стандартной для доцента. Результаты оценки соответствия аттестуемого нормативным требованиям, представленные на рис. 11, являются «сигналом» как самому аттестуемому, так и его непосредственному руководителю, для корректировки приоритетности направлений работы. В группе критериев «научная деятельность» это – повышение уровня количества научных работ и их внедрения в учебный процесс, в группе критериев «педагогическая деятельность» – повышение доходчивости и, особенно, убедительности изложения материала, в группе критериев «организационная деятельность» – работа над совершенствованием своих организационных способностей. Из личностных характеристик, по результатам аттестации, следует обратить внимание на такое свойство, как «энергичность».

Рассмотренная методика позволяет оценить только распределение, приоритетов используемых факторов по структуре профессиограммы (сумма всех приоритетов равна 1) и все сравнительные рассуждения справедливы только для структурных различий. А это означает, что абсолютные значения тех или иных факторов аттестуемой личности могут превышать эталонные значения, но в структуре критериев аттестуемого оцениваться ниже, чем в эталоне, поэтому полученная информация крайне важна для формирования сбалансированной структуры интеллектуального потенциала работника и последовательной адаптации требованиям должности или определения перспективных должностных трансформаций. Для определения величины коэффициента отличий профессиограмм в иерархию вводится уровень сравнения приоритетов факторов эталона и аттестуемого.

Таким образом, интегральное сравнение уровня подготовленности аттестуемого  позволяет получить результат аттестации, т.е. соответствие занимаемой должности, а коэффициенты могут использоваться как нормирующие для получения соотношений относительных значений факторов эталон-аттестуемый. Кроме того, информация, полученная в результате построения и сравнения профессиограмм эталона и аттестуемого, предназначена для формирования корректирующих воздействий – повышение квалификации в области педагогических технологий, формирование навыков руководителя, организатора и инноватора.

а

б

Рисунок 11 – Профили профессиональных качеств аттестуемого доцента: а – групп критериев; б – частных критериев

Следующий этап – построение динамических профессиограмм в процессе активного воздействия (повышение квалификации, тренинги и обмен опытом), анализ происходящих изменений и эффективности инвестиций в трансформации интеллектуального потенциала аттестуемого – может проводиться по рассмотренным выше методикам. 

4. Определение эффективности в управлении интеллектуальным потенциалом

В связи с наметившимся переходом к экономике высоких технологий теоретики сферы науки и образования, и практики – руководители предприятий и организаций все чаще ищут современные принципы и тенденции в методологии управления инновационной деятельностью. К числу ключевых проблем предприятий следует отнести неэффективность системы управления, в их деятельности отсутствует инновационная стратегия, а если принять во внимание слабое знание рынка, неэффективность финансового управления, плохое управление издержками, то становится ясным, что только изменением внешней макроэкономической среды инвесторов не заставишь вкладывать средства в такие предприятия. Таким образом, реформа должна спуститься с макроуровня на уровень конкретного предприятия, предприятиям необходимо провести реструктуризацию, реинжиниринг бизнес-процессов.

Реинжиниринг бизнес-процессов – это кардинальное изменение бизнес процессов на основе пересмотра базовых позиций организации этих процессов под воздействием технологических прорывов, в том числе, в области информационных технологий. В программу реинжиниринга включаются только те направления, которые необходимы для разрешения проблем при наличии соответствующих ресурсов в организации, выявленных при диагностике. Для реформирования старой или создания новой функциональной структуры организации необходимо построить полную функционально-алгоритмическую систему организации, которая позволит выбрать функциональные элементы, которые необходимо решать в организации. Итогом реинжиниринга является определение взаимосвязанных функциональных цепочек, приобретение специалистами организации способностей квалифицированно реализовывать задачи и использовать для их решения соответствующие технологии менеджмента, объективное закрепление задач за подразделениями с указанием норм и образцов их выполнения. Для этого могут быть выполнены следующие мероприятия: формирование новых подразделений, назначение специалистов на новые должности, изменение штатного расписания, изменение должностных инструкций, включение новых задач в деятельность подразделений.

 

 

 

 

 

 

 

 


Рисунок 12 – Концептуальная модель трансформации функциональной структуры инновационно активной организации

Методики реинжиниринга применяется в трех ситуациях:

– организация находится в состоянии глубокого кризиса, который может выражаться в очень высоком уровне издержек, массовом отказе потребителей от ее продукции/услуг, снижении качества и конкурентоспособности продукции, оттока квалифицированных специалистов и т.п.;

– положение организации может быть признано удовлетворительным, но прогнозы ее деятельности на будущее являются неблагоприятными, поскольку организация сталкивается с нежелательными тенденциями в части конкурентоспособности, доходности и т.д.;

– организация является благополучной и агрессивной и, вследствие этого, быстро растущей, поэтому ее стратегия состоит в ускоренном наращивании отрыва от конкурентов и создании уникальных конкурентных преимуществ.

Таким образом, объектом реинжиниринга является, организация и ее основной компонент – функциональная структура. Универсальная модель реинжиниринга функциональной структуры представлена на рис. 12.

Концепция должна содержать цель, подходы, стратегию, приоритеты и критерии развития организации в процессе реинжиниринга.

 

 

 

 

 


Рисунок 13 – Структура управления информационно-аналитической деятельностью образовательного учреждения

Цели, как правило, относятся к двум категориям – стабилизации и развития, включая в себя намерения, целевые функции, рубежи времени, критерии, задачи и квоты.  При этом цели стабилизации направлены на сохранение или поддержание имеющих ценность процессов, ресурсов и состояний. Концептуальная проработка экономической модели, как существующей, так и необходимой для реализации целей реинжиниринга позволяет определится в технологическом инструментарии и определении направлений стратегического развития рассматриваемой структуры.

Последующий этап – разработка системы инноваций позволяющей трансформировать не только институциональную структуру подразделений, сформировать технологии функционирования в новых условиях.

Сравнение ожидаемых результатов проведения реинжиниринговых манипуляций с полученными реальными результатами позволяет вводить систему коррекции (от достигнутых результатов), как в концептуальном плане, так и результатов институциональных и технологических изменений. Основные результаты реинжиниринга – это изменение количественных и качественных показателей деятельности организации и ее подразделений. Эти результаты могут быть нескольких видов: экономические, материальные, информационные, трудовые, социальные, психологические и др. Каждый вид результатов характеризуется соответствующими параметрами.

Проведенный анализ должен завершиться определением мероприятий, которые помогут организации извлечь выгоды из проведения реинжиниринга. Возможно выявление и непредусмотренных отклонений, произошедших в последующее время. Перечень рекомендаций представляется руководству для оценки ситуации и принятия управленческих решений.

В контексте исследуемой концепции в работе рассмотрена российская система высшего образования. Сегодня в ней наличествуют практически все основания для проведения системного реинжиниринга, главное из которых – невозможность решения проблем управления образованием в рамах сложившихся технологий, при недостаточно интенсивном использовании современных информационных и аналитических технологий. Кроме того, происходит перестройка структуры интеллектуального потенциала, изменяется уровень подготовки, особенно при подготовке специалистов высшей категории, чьи исследования формируют инновационную среду существующих научных направлений. Особенно интенсивно меняются устоявшиеся пропорции – доктор наук, кандидат наук, специалист. Увеличение численности докторов наук и сокращение корпуса кандидатов наук приводит к необходимости глубоких трансформаций институциональной структуры не только образовательных учреждений.

Таким образом, объектом реинжиниринга становится основной компонент вуза – его функциональная структура, а сам реинжиниринг предполагает перенос акцентов внутривузовского менеджмента с пооперационной специализации на межфункциональные бизнес-процессы на основе интенсификации использования технологий обработки, хранения и передачи информации.

Технологические инновации включают в себя использование новых методов и технологий обучения. В последние годы большинство инновационных процессов в данной области связано с использованием информационных технологий. Технологические инновации в обучении способствуют повышению эффективности педагогической деятельности и качества образования, ведут к прямому снижению себестоимости оказываемых услуг.

Основным тезисом концепции реинжиниринга образовательной системы становится консолидация интеллектуального потенциала и формирование информационно-инновационной среды, объединение управления развитием информационной среды с информационно-аналитической деятельностью, формирование интегрированных структур информационного обеспечения как один из наиболее привлекательных подходов (рис. 13).

Управление информационно-аналитической деятельностью объединяет интеллектуальный потенциал при решении проблем развития топологии информационной среды, учитывает результаты внутреннего и внешнего мониторинга, стратегического и тактического планирования, поддерживает на рекомендательном уровне оперативное управление.

 

ВЫВОДЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

Выполненные в диссертации исследования, направленные на разработку теоретико-методических и методологических основ управления интеллектуальным потенциалом инновационно активных экономических систем разного уровня, позволяют сформулировать следующие выводы и рекомендации:

  1. Интеллектуальный потенциал – один из важнейших факторов, определяющий инновационную активность экономических систем и позволяющий контролировать ее стабильность.
  2. В основе управления интеллектуальным потенциалом лежат методики, основанные на:
    1. измерении сравнительной величины интеллектуального потенциала экономических систем различного уровня (территории, корпорации, работника);
    2. ситуационном анализе структуры и величины интеллектуального потенциала;
    3. сравнительном анализе соответствия структуры и размеров интеллектуального потенциала требуемого для активизации инновационной деятельности экономических структур;
    4. создании моделей и управляющих воздействий в системах формирующих и развивающих интеллектуальный потенциал (вузы, система внутрикорпоративного образования и т.д.);
    5. выявлении мотивационных механизмов развития интеллектуального потенциала и использование его приемов в корпоративном кадровом менеджменте;
    6. разработке концепций реинжиниринга институциональной структуры инновационно активных систем.
      1. Методики стратегического управления инновационной активностью корпоративных систем, базирующиеся на экспертных методах оценки, позволяют построить профили приоритетов различных стратегий. Полученные профили могут являться основой формирования адаптивных систем стратегического управления экономической деятельностью инновационно активных систем, динамика изменения которых определяет перестройку стратегий и технологий их реализации.
      2. В рамках стратегического управления интеллектуальным потенциалом необходимо формирование системы мониторинга, содержащие следующие этапы:
  3. построение схемы взаимодействия факторов и критериев системы стратегического управления и сбора первичной информации;
  4. определение системы моделей тактических изменений возникающих при реализации выбранных стратегий;
  5. построение ситуационных иерархий стратегий и методов их реализации, определяющих существующую ситуацию и желаемый результат;
    1. Для системного управления интеллектуальным потенциалом необходимо концептуально проработать и четко определить его структуру и состав. Разделение основных составляющих интеллектуального потенциала на индивидуальный интеллектуальный, структурный и потребительский потенциалы позволяет определить методы измерения и механизмы воздействия на них.
    2.   Использование иерархических моделей интеллектуального потенциала работников различных уровней позволяет формировать  процессы аттестаций, мониторинга кадровых ресурсов, проектирования карьеры и управления инвестированием в интеллектуальный потенциал работника, активизировать эффективность использования мотивационных механизмов в рамках кадрового менеджмента.
    3.  Использование сравнительного анализа экспертных оценок интеллектуального потенциала работника и модели требований соответствия должностному уровню позволяет оценить структуру интеллектуального потенциала отдельных работников, всего предприятия, территории. При этом определяются потенциальные возможности и круг инновационных задач, находящихся в рамках компетенций предприятия.
    4. Управление интеллектуальным потенциалом инновационных систем связано с расширением уровня использования информационно-аналитических технологий и сред, и в этой связи необходима тщательная концептуальная проработка взаимодействия информационных систем поддержки инновационной деятельности и систем управления интеллектуальным потенциалом, и как следствие, реинжиниринг институциональной составляющей.

Теоретические результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, могут рассматриваться как отправная точка в исследованиях и построениях систем управления интеллектуальным потенциалом как важнейшим фактором, обеспечивающим интенсификацию развития инновационной деятельности.    

Основные положения диссертации отражены в следующих публикациях:

Монографии

  1. Модели и механизмы управления  развитием хозяйственных систем на основе экспертной информации: Монография / Мартынов А.Ф., Милых Ф.Г., Свалов А.А., Шуметов В.Г.  Орел: Изд-во ОрелГАУ, 2003. – 21,8 п.л. (лично 5,3 п.л.)
  2. Научно-инновационная система Дальнего Востока: методология анализа, проблемы и перспективы развития: Монография / Крюков В.В., Мартынов А.Ф., Шуметов В.Г. Под общ. ред. В.Г. Шуметова. Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2004. – 11,2 п.л. (лично 3,2 п.л.)
  3. Научно-образовательный потенциал вузовского комплекса: методология анализа и перспективы развития: Монография / Мартынов А.Ф., Князев Е.А.  Орел: Изд-во ОРАГС, 2006. – 12,8 п.л. (лично 8,2 п.л.)
  4. Методы измерения и управления интеллектуальным потенциалом: Монография / Мартынов А.Ф.  Москва Изд-во Палеотип , 2008. – 12,2 п.л. (лично 12,2 п.л.)

Статьи в журналах рекомендованных ВАК

  1. Мартынов А.Ф., Крюков В.В. Концепция формирования корпоративной   информационной среды в инновационной деятельности учреждений высшего образования региона // Инновации. 2004. №2. С.66-73. (лично 0,6 п.л.)
  2. Мартынов А.Ф. Методологические аспекты формирования систем мониторинга в образовательных структурах// Инновации и инвестиции. М.:  №8. 2006. С.22-25. (лично 0,3 п.л.)
  3. Мартынов А.Ф. Методологические подходы к управлению интеллектуальным потенциалом// Транспортное дело России. М. №12. 2006. С. 18-23.  (лично 0,5 п.л.)
  4. Мартынов А.Ф. Управление интеллектуальным потенциалом экономических систем  Транспортное дело России. М. №12. 2006. С. 34-37.  (лично 0,4 п.л.)
  5.  Мартынов А.Ф., Князев Е.А.  Управление развитием системы высшего профессионального образования с учетом структурных особенностей экономики // Инновации и инвестиции М.: №(1)9 2007.  С.53-61. (лично 0,7 п.л.)
  6. Мартынов А.Ф. Управление ресурсным обеспечением иновационно активных экономических систем // ЭПОС. 2008. №1. С.113-116. (лично 0,6 п.л.)
  7. Мартынов А.Ф. Концепция управления интеллектуальным потенциалом экономических систем// Инновации и инвестиции. М.:  №2. 2008. С.18-23.(лично 0,8 п.л.)
  8. Мартынов А.Ф. Методология  многокритериального анализа в управлении  инновационной активностью экономических систем// Инновации и инвестиции. М.:  №3. 2008. С.28-34.(лично 0,4 п.л.)
  9. Мартынов А.Ф. Методологические подходы в управлении инновационной активностью экономических// Вестник ИНЖЭКОНА. М. №3 2008. С40-46. (лично 1,2 п.л.)

Статьи в журналах и доклады на конференциях

  1. Мартынов А.Ф., Сурат В.И. Институциональные формы управления инновационным развитием вуза // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ, 2004. С.60-79. (лично 1,0 п.л.)
  2. Мартынов А.Ф. Реинжиниринг институциональной составляющей управления инновационными трансформациями // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ, 2004. С.223-228. (лично 0,7 п.л.)
  3. Князев Е.А.,Мартынов А.Ф. Отраслевая структура экономики современной России: статистический анализ // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.6 «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ, 2005. С.3-14. (лично 0,7 п.л.)
  4. Мартынов А.Ф., Шуметов В.Г, Свалов А.А. Использование критериев оптимальности в учебном процессе при решении задач в условиях риска и неопределенности // Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза. Материалы 4-й всероссийской очно-заочной научно-практической конференции. Владивосток: ВГУЭС, 2003. (лично 0,05 п.л.)
  5. Мартынов А.Ф., Шуметов В.Г. Информационно-аналитические технологии в математической подготовке специалистов управления // Информационные технологии в управлении и учебном процессе вуза. Материалы 4-й всероссийской очно-заочной научно-практической конференции. Владивосток, 2003. С.56-58. (лично 0,1 п.л.)
  6. Мартынов А.Ф., Крюков В.В., Прядкина Е.Н. Рейтинг ведущих  Российских вузов по итогам федеральной стипендиальной программы: статистический анализ // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.6 «Технологии и экономика». М.: ИИЦ МГУДТ, 2004. С.89-98. (лично 0,4 п.л.)
  7. Мартынов А.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов в образовательных структурах // Образование и общество. 2005. №5 (34). С.92-99. (лично 0,6 п.л.)
  8. Мартынов А.Ф., Чейф И.А., Давлетмурзаева М.А.Модель формирования и профессионального роста персонала, занятого инновационной деятельностью // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып.4 «Экономика и образование». М.: ИИЦ МГУДТ, 2005. С.154-162. (лично 0,3 п.л.)
  9. Мартынов А.Ф. Статистические методы в адаптивных технологиях обучения. // Моделирование и прогнозирование социально-политических и экономических явлений и процессов: региональный аспект. Материалы межрегионального круглого стола. Орел: ОрелГАУ, 2002. С.10-13. (лично 0,2 п.л.)
  10. Мартынов А.Ф., Крюков В.В. Методика оценки эффективности информационной системы управления вузом с применением  экспертно-аналитических технологий // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. Сб. науч. трудов. Вып.5 «Экономика». М.: МГУДТ, 2002. С.78-82. (лично 0,2 п.л.)
  11. Мартынов А.Ф., Руденская Т.Е. Использование критериев оптимизации в задачах разработки стратегии // Стратегия развития гуманитарного образования в контексте современных преобразований. Материалы конференции. Орел: Современный Гуманитарный Институт, 2003. С.34-39. (лично 0,2 п.л.)
  12.   Мартынов А.Ф., Крюков В.В. Ситуационный подход к управлению инновационной деятельностью на основе экспертных знаний // Наука и образование. Новые технологии. Межвуз. Сб. науч. трудов. Вып.1 «Экономика» М.: МГУДТ, 2003. С.14-29. (лично 0,8 п.л.)
  13.   Мартынов А.Ф. Методические аспекты формирования систем мониторинга в образовательных структурах // Межвузовский сборник научных трудов «Наука и образование. Новые технологии» МГУДТ «Экономика» №1 2003г. С21-39. (лично 1,1 п.л.)
  14.  Мартынов А.Ф. Стратегическое планирование в образовании
  15. // Межвуз. Сб. науч. трудов «Наука и образование, новые технологии» Вып. 3 «Экономика и управление». М.: ИИЦ МГУДТ, 2004г. С142-150. (лично 0,8 п.л.)
  16. Мартынов А.Ф., Мосхен У.М. Применение иерархических моделей в задачах прогнозирования развития вуза // Актуальные проблемы планирования и прогнозирования. Материалы Всеросийской научно-методической конференции Орел: ОГУ, 2004. С54-59. (лично 0,2 п.л.)
  17. Мартынов А.Ф., Князев Е.А. Методологические подходы к управлению инновационным развитием системы высшего профессионального образования // Наука и образование. Новые технологии. межвуз. сб. научных трудов Вып. №4 «Экономика и управление» М.: ИИЦ МГУДТ, 2004. С.8 -23. (лично 0,7 п.л.)
  18. Мартынов А.Ф. Методологические аспекты формирования стратегии развития учреждений высшего профессионального образования // Системное моделирование социально-экономических процессов. Материалы 27-й международной научной школы-семинара им. Академика С.С. Шаталина Орел, 2004. С.134-137. (лично 0,5 п.л.)
  19. Мартынов А.Ф. Стратегическое планирование в корпоративных образовательных системах// Компьютерные технологии при моделировании в управлении и экономике. Сб. научн. трудов XIV Межд. конф. Нац. аэрокосм, ун-т им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», Харьков, 2005. Кн. 1. С.98-101. (лично 0,2 п.л.)
  20. Мартынов А.Ф. Инвестиционный потенциал уровня образования как ключевой фактор воспроизводства интеллектуального ресурса // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов Вып. 2 «Экономика и образование». М.: ИИЦ МГУДТ, 2005.  С.154-162. (лично 0,5 п.л.)
  21. Мартынов А.Ф., Князев Е.А. Отраслевая структура экономики современной России: статистический анализ // Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. Вып. 6 «Экономика и образование». М.: ИИЦ МГУДТ, 2005. С.3-15. (лично 0,4 п.л.)
  22. Мартынов А.Ф., Крюкова О.А. Методологические подходы к оценке инновационного потенциала человеческого капитала // Социально-экономическая значимость инновационных технологий для цели повышения качества образования. Материалы научно-практической конференции. Орел: ОГУ, 2005. С.34-37. (лично 0,2 п.л.)
  23.  Мартынов А.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов в образовательных структурах // Образование и общество. Орел: №5 (34) 2005. С.92-99. (лично 0,5 п.л.)
  24. Мартынов А.Ф., Чеиф И.А., Довлетмурзаева М.А. Мотивационные аспекты управления интеллектуальным потенциалом.// Наука и образование. Межвуз. сб. науч. трудов. М.: ИИЦ МГУДТ, 2006. Вып. №2 «Социология и образование». С.76-85. (лично 0,8 п.л.)

 

 



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.