WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Теоретико-игровые модели и методы организации креативно-инновационной деятельности фирм

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

На правах рукописи

ДУБИНА Игорь Николаевич

ТЕОРЕТИКО-ИГРОВЫЕ МОДЕЛИ И МЕТОДЫ ОРГАНИЗАЦИИ КРЕАТИВНО-ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ФИРМ

Специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

Новосибирск - 2011


Диссертационная работа выполнена на кафедрах «Теоретическая кибернетика и

прикладная математика» и «Информационные системы в экономике»

ФГБОУ ВПО «Алтайский государственный университет»

Научный консультант:          доктор технических наук, профессор

Оскорбин Николай Михайлович

Официальные оппоненты:     доктор экономических наук, профессор

Тихомирова Наталья Владимировна

доктор экономических наук, профессор Хуторецкий Александр Борисович

доктор физико-математических наук, профессор Перцев Николай Викторович

Ведущая организация:       Экономический факультет МГУ имени М.В. Ломоносова

Защита диссертации состоится 2 марта 2012 года в 14:30 на заседании дис­сертационного совета Д 212.174.04 при Новосибирском государственном универ­ситете по адресу: 630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 2, ауд. 304 (лаб. корпус)

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Новосибирского государ­ственного университета.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 630090, Новосибирск, ул. Пирогова, 2, Новосибирский государственный университет, ученому секретарю диссертационного совета Д 212.174.04 Комаровой А.В.

Факс: (383) 363-42-12

Автореферат разослан__________

Ученый секретарь

диссертационного совета,

к.э.н., доцент                                                                                  А.В. Комарова


ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. В течение последних 20 лет сформиро­валось устойчивое представление о связанности экономического развития на микро- и макроуровнях с креативно-инновационной деятельностью, т.е. проду­цированием новых и потенциально полезных идей (научно-технологических, ор­ганизационно-управленческих, маркетинговых и т.д.) и их последующим приме­нением в различных сферах производства товаров и услуг. Творческий потенциал рассматривается как значимый экономический ресурс и один из главных факто­ров экономического роста. Экономическая роль творчества отражается термина­ми «экономика творчества», «менеджмент творчества», «креативный менедж­мент», «творческий сектор экономики», «креативно-инновационная экономика», активно используемыми в последние годы в экономико-управленческой литера­туре. В области управления креативно-инновационной деятельностью накоплен значительный опыт, однако системная теоретико-методологическая база управ­ления ее компонентами еще не сложилась, что затрудняет разработку математи­ческих и инструментальных методов ее организации.

Недостаточно разработаны подходы к формализации и оптимизации процес­сов креативно-инновационной деятельности и взаимодействия ее участников. На сегодняшний день математический аппарат для моделирования креативно-инновационной деятельности используется редко. В частности, анализ публика­ций, зарегистрированных в международных и российских исследовательских ба­зах данных, показал, что менее 1% всех работ, связанных с использованием ма­тематических методов и моделей согласования интересов (теория игр, теория оп­тимизации, теория активных систем и др.), затрагивают какие-либо аспекты ин­новационной деятельности, и менее 0,5% всех исследований, связанных с инно­вациями, применяют математические и инструментальные методы анализа; а число публикаций, в которых представлена попытка разработки математических моделей для оптимизации процессов управления креативной деятельностью, ис­числяется единицами, т.е. ничтожно мало в общем потоке литературы по пробле­мам экономики и менеджмента творчества и инноваций.

Таким образом, актуальность темы диссертации обусловлена недостаточной разработанностью формализованных подходов, методов и экономико-математиче­ских моделей анализа и управления креативно-инновационной деятельностью; не­достаточной разработанностью инструментальных средств ее диагностики и под­держки; необходимостью повышения оперативности и качества решений по улуч­шению условий для креативно-инновационной деятельности с целью более эффек­тивного формирования и развития творческого и инновационного потенциала предприятий.

Степень научной разработанности проблемы. Теоретическим и методоло­гическим проблемам инновационного развития и формирования креативно-инно­вационной экономики посвящен обширный комплекс работ отечественных и зару­бежных исследователей (А.Г. Аганбегян, П. Дракер, В.Л. Иноземцев, Д.С. Львов, В.Л. Макаров, И.А. Максимцев, О.Н. Мельников, М. Портер, А.И. Пригожий, Б. Твисс, Р. Флорида, Дж. Хоукинс, Й. Шумпетер, Ф. Янсен и др.). Проблемы управ-

з


ления инновационными процессами на российских предприятиях, маркетинга ин­новаций и оптимизации вывода нововведений на рынок рассмотрены в работах В. П. Баранчеева, СВ. Валдайцева, К.А. Кирсанова, В.Ф. Комарова, В.Д. Марковой, В.В. Титова и др. Вопросам управления новаторской активностью персонала, в т.ч. с позиций организации условий ее осуществления, посвящены многочисленные работы, представленные в российской и зарубежной литературе: Г.С. Альтшулле-ра, С. Айзексена, Н. Андерсона, М. Боден, Г.В. Бромберга, Г.И. Ванюрихина, И.Л. Викентьева, М.В. Грачева, Э. Де Боно, Дж. Као, Д. Коугера, М. Мичалко, И. Нона-ка, А. Осборна, Т. Проктора, С. Сигела, Г.Э. Слезингера, Р. Стернберга, Г. Тагеучи, К. Форда, Ч. Хэнди, М. Чиксентмихая, А.В. Шевырева, Г. Эквэла, Т. Эмэбили и др. Проблемам и методам организации творческих коллективов, работающих над но­выми проектами, посвящены работы М. Басадура, М. Кертона, Дж. Пуччио. Во­просы научно-производственной интеграции, интеллектуальной собственности и коммерциализации новых технологий нашли широкое отражение в отечественной литературе (Г.Г. Балаян, В.И. Блинников, Е.Н. Блионов, В.Г. Колосов, Е.М. Коро-стышевская, Н.А. Кравченко, Н.В. Лынник, Ю.Ю. Самсоненко, А.Т. Юсупова и др.), однако методы математического моделирования взаимодействия инноваци­онных фирм с научными организациями применяются сравнительно редко.

Использованию математических и численных методов для разработки меха­низмов эффективного управления сложными системами посвящено большое коли­чество работ (В.Н. Бурков, И.А. Ватель, Л.Н. Волгин, Ю.Б. Гермейер, В.А. Горе­лик, М.В. Губко, Ф.И. Ерешко, А.А. Иващенко, М.В. Лычагин, P.M. Нижегород­цев, Д.А. Новиков, О.П. Мамченко, Н.М. Оскорбин и др.), среди которых важное место занимают исследования систем стимулирования новаторской и инновацион­ной деятельности на основе применения оптимизационных моделей. Методология моделирования поведенческих характеристик субъектов иерархических организа­ционных систем (в т.ч. при различных механизмах стимулирования) сформирова­лась в рамках теории иерархических игр (научный центр - ВЦ РАН), теории ак­тивных систем и теории управления организационными системами (научный центр - ИЛУ РАН). На основе этой методологии разработан обширный комплекс математических моделей и методов управления инновационной деятельностью.

В зарубежной литературе экономико-математические методы и модели в кон­тексте анализа креативно-инновационной деятельности широко используются для разработки стратегий инвестирования исследований и разработок, вывода новых продуктов на рынок, патентования и лицензирования новых технологий. Исследо­ватели преимущественно решают эти проблемы на основе динамических некоопе­ративных игровых моделей в классе ситуаций равновесий Нэша и Штакельберга (Р. Винтер, Б. Врайт, Н. Таллинн, М. Камиен, М. Катц, Д. Сен, Я. Тауман, К. Ша­пиро и др.), хотя кооперативный подход также применяется (Н. Ватанаби, А. Жел-нов). Но консенсус относительно оптимальных решений отсутствует, поскольку выбираемые стратегии весьма чувствительны к ситуативному контексту и исход­ным предположениям, на основе которых разрабатываются предлагаемые модели. Поэтому общие модели, рассмотренные в литературе, требуют развития, модифи­кации и исследования применительно к конкретным условиям осуществления ин­новационной деятельности.

4


Таким образом, несмотря на многообразие и широкий спектр исследований в области креативно-инновационной деятельности, нельзя считать достаточной научную проработанность вопросов ее экономико-математического моделирова­ния и анализа, в т.ч. моделирования многоуровневых взаимоотношений участни­ков такой деятельности со строгим обоснованием выбора оптимальных форм их организационно-экономического взаимодействия. Анализ состояния проблемы показывает, что вопросы разработки экономико-математических моделей и ин­струментальных средств организации креативно-инновационной деятельности требуют дальнейшего исследования. Это обусловило выбор объекта, предмета, цели и задач исследования.

Объектом исследования являются предприятия различных организационно-правовых форм, осуществляющие креативно-инновационную деятельность и ориентированные на использование инноваций.

Предметом исследования выступают социально-экономические процессы и организационно-экономические механизмы управления креативно-инновацион­ной деятельностью.

Целью диссертации является развитие теоретических и методологических основ разработки экономико-математических моделей и инструментов под­держки и обоснования управленческих решений при организации креативно-ин­новационной деятельности фирм.

Для достижения цели исследования сформулированы следующие научно-ме­тодологические и практические задачи:

  1. сформулировать и обосновать подходы к формализации и оптимизации управления креативно-инновационной деятельностью;
  2. исследовать, систематизировать и классифицировать подходы и методы теоретико-игрового моделирования креативно-инновационной деятельности, определить и формализовать базовые (типовые) процессы, ситуации и отноше­ния, возникающие при ее осуществлении;
  3. разработать и апробировать модельно-методический инструментарий ор­ганизации творческих коллективов и креативно-инновационной деятельности на предприятии, а также для нахождения оптимальных вариантов организационно-экономического взаимодействия и механизмов стимулирования ее участников;
  4. разработать модели организационно-экономического взаимодействия участников инновационных консорциумов (объединений предприятий и органи­заций, создаваемых для координированного осуществления инновационной дея­тельности);
  5. с использованием теоретико-игровых подходов и методов разработать и обосновать математические модели взаимодействия фирм, осуществляющих ин­новационную деятельность, в условиях конкуренции, накопления и диффузии знаний и с учетом государственного регулирования инновационного предприни­мательства;
  6. на основе разработанных моделей провести компьютерные эксперименты для исследования тенденций и закономерностей поведения участников креатив-

5


но-инновационной деятельности на внутрифирменном, межорганизационном и метаорганизационном иерархических уровнях;

• осуществить проектирование и программно реализовать инструменты мо­ниторинга и поддержки принятия решений для управления креативно-инновационной деятельностью предприятия.

Область исследования соответствует специальности ВАК 08.00.13 - Мате­матические и инструментальные методы экономики. Работа выполнена в соот­ветствии с подпунктами 1.4 («Разработка и исследование моделей и математиче­ских методов анализа микроэкономических процессов и систем: отраслей народ­ного хозяйства, фирм и предприятий, домашних хозяйств, рынков, механизмов формирования спроса и потребления, способов количественной оценки предпри­нимательских рисков и обоснования инвестиционных решений») и 2.3 («Разра­ботка систем поддержки принятия решений для рационализации организацион­ных структур и оптимизации управления экономикой на всех уровнях») Паспорта специальности 08.00.13.

Теоретическую основу исследования составили труды зарубежных и рос­сийских ученых по широкому кругу проблем новаторской и инновационной дея­тельности. Теоретической базой исследования выступают научные теории, кон­цепции и знания из нескольких областей, в первую очередь экономики, теории оптимизации и теории игр, организации и управления, инновационного менедж­мента, а также психологии, социологии и философии творчества.

Методологическую основу исследования составляют системный подход и системный анализ, методология функциональной и структурной декомпозиции объектов и процессов, методология моделирования взаимоотношений участников сложных систем, разработанная в рамках классической теории игр, теории актив­ных систем, теории кооперативных и иерархических игр. В работе применяются методы системного анализа, экономико-математического моделирования, эконо­мико-статистические методы, методы теории измерений, теоретико-игровые ме­тоды и принципы моделирования, методы имитационного моделирования, анке­тирование, методы экспертных оценок.

Информационной базой исследования являются полнотекстовые исследо­вательские базы данных (EBSCO, Web of Science, JSTOR, Science Direct и др.); российские и зарубежные базы статистических данных (Федеральная служба гос­ударственной статистики РФ, Международная организация по защите интеллек­туальной собственности и др.); аналитические обзоры и отчеты Европейской Ко­миссии ЕС, ООН, других международных организаций и доступные on-line; ката­логи и электронные базы данных ведущих российских и зарубежных библиотек; специализированные российские и зарубежные web-ресурсы; материалы россий­ской и зарубежной периодической печати, всероссийских и международных научных конференций.

При выполнении работы использованы программные средства для матема-тико-статистических расчетов, обработки данных и программирования: Derive, Expert Choice, Mind Manager, Maple, Microsoft Excel, Microsoft Visual Studio, Palisade Risk, SPSS, Statistica, WinSteps.

6


Научная новизна исследования состоит в решении важной народнохозяй­ственной задачи по развитию методологии и разработке экономике-математических моделей, частных методик и инструментальных средств ком­плексного анализа и поддержки принятия решений в управлении креативно-инновационной деятельностью фирм. Решение этой задачи выполнено на основе интеграции результатов междисциплинарных теоретических и эксперименталь­ных исследований креативно-инновационной деятельности с экономическими и управленческими задачами и теоретико-игровыми подходами к моделированию социально-экономических процессов. В диссертации формализованы базовые процессы и взаимоотношения, возникающие при осуществлении новаторской и инновационной деятельности, и разработан комплекс новых экономико-математических моделей и инструментальных средств анализа, активизации, ор­ганизации и управления креативно-инновационной деятельностью на различных уровнях.

Новыми являются следующие представленные в диссертационной работе подходы и результаты:

  1. Развиты теоретико-методологические положения формализации креатив­ного компонента новаторской и инновационной деятельности на основе разрабо­танного экономико-управленческого подхода к творчеству как экономическому ресурсу и объекту управления в контексте деятельности организации. Особен­ность подхода заключается в том, что анализ креативной деятельности и уточне­ние ее специфики в контексте задач управления инновационным развитием осу­ществляется на основе экономико-математического моделирования и применения инструментальных средств.
  2. В диссертации сформулированы положения, принципы и направления комплексной оптимизации управления креативно-инновационной деятельностью. Особенностью подхода является обоснование и осуществление теоретико-игрового моделирования организационно-экономического взаимодействия участ­ников креативно-инновационной деятельности в сложных иерархических актив­ных системах разных уровней: а) уровень внутрифирменного взаимодействия, участниками которого являются члены творческих коллективов (инициаторы и исполнители инновационных проектов) и менеджер (администратор ресурсов); б) уровень межорганизационного взаимодействия (конкурирующие инновационные фирмы, научно-исследовательские центры, инвесторы инновационных проектов, владельцы интеллектуальной собственности, партнеры по инновационному кон­сорциуму); в) уровень метаорганизационного взаимодействия, на котором кон­тролирующие и регулирующие государственные и административные органы определяют политику в отношении инновационного предпринимательства.
  3. Предложены новые экономико-математические модели, разработанные в классах иерархических, статических и динамических игр, для исследования взаи­модействия и стимулирования участников инновационных процессов в подси­стемах «инвестор - инноватор», «менеджер - исполнитель проекта», «лицензиар - инновационная фирма», «государство - инновационный предприниматель» и др. Проведена идентификация параметров разработанных моделей, определены оптимальные стратегии для участников этих подсистем и проведен анализ чув-

7


ствительности стратегий к изменениям значений параметров моделей. Отличи­тельной особенностью подхода является определение эффективных вариантов «переговорного множества» по распределению результатов инновационной дея­тельности с учетом особенностей креативно-инновационной активности.

  1. Предложены новые подходы к идентификации характеристик результатив­ности творческого труда и теоретико-игровые модели для анализа и управления новаторской деятельностью персонала. Особенностью разработанных моделей является то, что они включают в себя латентные переменные, характеризующие творческую активность, и их наблюдаемые эквиваленты, и, в отличие от суще­ствующих моделей, учитывают квалификацию сотрудников, их различия в под­ходах к решению проблем (обеспечивающие синергетический эффект сотрудни­чества), социально-психологическую совместимость в коллективе.
  2. Разработан математический аппарат для исследования взаимодействия ор­ганизаций, осуществляющих инновационную деятельность на конкурентном рынке. Предложены новые экономико-математические модели, которые учиты­вают процессы переноса, накопления и устаревания знаний, варианты приобрете­ния лицензии на использование новых технологий, особенности государственно­го стимулирования инновационной активности и защиты интеллектуальной соб­ственности, параметры налоговых отчислений и субсидирования затрат на НИОКР.
  3. Разработаны и протестированы новые методы количественной оценки и анализа организационного климата для творчества и инноваций. Впервые для решения подобных задач использована измерительная модель Г. Раша. Модифи­цированы зарубежные методики диагностики индивидуальных подходов к реше­нию задач организации коллективов, работающих над инновационными проекта­ми. Новизна предложенного методического аппарата заключается в том, что: а) подобные методы до настоящего времени не использовались в практике россий­ского менеджмента; б) разработка математических методов и инструментов мо­ниторинга организационного климата фирм для российских условий ранее не проводилась; в) аналогичные подходы, использующиеся в зарубежной практике, обеспечивают оценку организационного климата лишь на качественном уровне.

7.  Создан и защищен свидетельством об официальной регистрации про­

граммный комплекс для поддержки креативно-инновационной деятельности в

организации, включающий в себя модули диагностики и анализа организацион­

ного климата для творчества и инноваций и оценки креативных стилей сотрудни­

ков для организации творческих коллективов. Программные продукты подобного

назначения ранее в РФ не разрабатывались.

Теоретическая значимость результатов исследования заключается в разви­тии комплексной теоретической и методологической базы для организации и управления креативно-инновационной деятельностью, в получении новых знаний об особенностях ее осуществления и стимулирования на внутри- и межфирмен­ном уровнях, в расширении понимания закономерностей взаимодействия пред­принимательских и научно-исследовательских структур при разработке и реали­зации инновационных проектов в условиях конкуренции и кооперации. Приемы, модели и методы, предложенные в работе, могут быть использованы в теоретиче-

8


ских исследованиях экономики творчества и инноваций.

Практическая значимость результатов исследования заключается в решении проблем организации и стимулирования новаторской и инновационной деятельно­сти, совершенствования управления креативно-инновационной деятельностью и эффективного использования творческого ресурса. На основе предложенных мо­делей могут быть спроектированы и реализованы эффективные варианты ком­промиссных решений при совместном осуществлении инновационных проек­тов несколькими участниками с разным статусом. Непосредственное практиче­ское значение имеет разработанный методический и программно реализованный инструментарий для оценки инновационного климата организаций и диагностики индивидуальных подходов к разработке новых идей. Полученные результаты определяют практический подход к проектированию конкретных систем взаимо­действия при осуществлении креативно-инновационной деятельности и определе­нию оптимальных параметров этого взаимодействия, а также в обосновании структур научно-производственного и частно-государственного сотрудничества.

Апробация и внедрение результатов исследования. Теоретические, мето­дологические, методические и практические результаты исследования доклады­вались и обсуждались на 27 международных научно-практических конференциях и семинарах. Основные из них: Научный семинар им. В.Э. Деминга (Нью-Йорк, 2011, 2006); «Креативный менеджмент и креативное образование» (Осака, 2010); XX Европейская конференция по кибернетике и системным исследованиям (Ве­на, 2010 г.); «Проблемы развития инновационно-креативной экономики» (Санкт-Петербург, 2009 г.); XX конференция Ассоциации профессионального инноваци­онного менеджмента «Будущее инноваций» (Вена, 2009 г.); «Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе» (Гурзуф, 2002-2009 гг.); XX конференция Американской ассоциации творчества (Сингапур, 2008 г.); «Творчество и инновации для устойчивого экономического развития» (Пекин, 2006 г.); Международная конференция JFDP по инновационным методам обучения (Москва, 2006 г.); «Экономика депрессивных регионов: проблемы и перспективы развития региональных экономик» (Белокуриха, 2006); Междуна­родная школа-семинар по теории измерений (Москва, 2006); «Эффективное управление университетом и развитие международного сотрудничества» (Омск, 2005); XVI конференция международной ассоциации университетов (Ялта, 2005 г.); Форум школ бизнеса Вашингтонского университетского консорциума (Ва­шингтон, 2004 г.); XVI конференция CEDIMES по проблемам развивающихся экономик (Александрия, 2004 г.); «Западная Сибирь: регион, экономика, инве­стиции» (Белокуриха, 2003); «Проблемы науки, образования и устойчивого соци­ально-экономического развития общества в начале XXI века» (Шымкент, 2003); Российско-Американский семинар по природной и социальной ко-эволюции (Но­восибирск, 2002 г.); «Экономические реформы и совершенствование систем управления на предприятиях Казахстана и России» (Алматы, 2001).

Подходы, методы и результаты диссертации применялись при выполнении работ в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» (лот 2011-1.1-302-006), по грантам РФФИ («Теоретико-игровое модели­рование взаимодействия вузов и малых инновационных предприятий при сов-

9


местном осуществлении инновационных проектов», 2010, №10-06-98008 рсибирьа), РГНФ («Разработка экономико-математических моделей стимули­рования инновационной предпринимательской активности в регионе», 2010, №10-02-60204а/Т; «Разработка методов анализа экономики творчества и сравни­тельная характеристика динамики развития творческого сектора экономики в России и мире», 2009, №09-02-00028а/И; «Разработка методов количественной оценки инновационного климата предприятий», 2006, №06-02-60201 а/Т), Про­граммы Фулбрайта («Творчество, инновации и предпринимательство: кросс-культурные аспекты», 2010-2011, США), Центрально-Европейского университета («Теоретико-игровые подходы к анализу инноваций», 2009, Венгрия), Американ­ских Советов по международному образованию («Подготовка учебного пособия «Математические основы эмпирических социально-экономических исследова­ний», 2006), Программы JFDP («Менеджмент творчества», 2004-2005, США).

Результаты диссертационной работы использованы при разработке и прове­дении учебных курсов для студентов АлтГУ «Теория экономических игр», «Си­стемы поддержки творческих решений», «Креативные решения в управлении и бизнесе», «Информационные технологии прогнозирования и оценки рисков». По результатам диссертации создан программный комплекс для поддержки иннова­ционной деятельности (свидетельство о государственной регистрации №2010610218 от 11.01.2010 г.), который используется в ряде организаций Алтай­ского края и других регионов РФ. Результаты работы используются в практиче­ской деятельности отдельных фирм и некоммерческих организаций в РФ и дру­гих странах.

Публикации. Основные положения диссертации представлены в 70 научных публикациях (в т.ч. 17 - на английском языке) общим объемом свыше 65 печат­ных листов с личным вкладом автора - 60 печатных листов, в том числе в 2 ав­торских монографиях, опубликованных в центральных российских издатель­ствах, коллективной монографии на английском языке, 13 статьях в ведущих ре­цензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ для публикации результатов диссертационных работ на соискание ученой степени доктора наук, в 5 междуна­родных реферируемых журналах на английском языке, и трудах 21 международ­ной конференции. Отдельные результаты диссертации также отражены в 5 автор­ских учебниках и учебных пособиях (общим объемом 86 печатных листов), име­ющих гриф УМО и отмеченных дипломами образовательного математического сайта Exponenta.ru и Фонда развития отечественного образования.

Объем и структура диссертации. Работа состоит из введения, 5 глав, вклю­чающих 15 параграфов, заключения, списка использованных источников из 317 наименований, 17 приложений. Диссертация содержит 283 страницы основного текста, включая 20 таблиц и 67 рисунков.

В первой главе «Теоретико-методологические аспекты исследования и мо­делирования креативно-инновационной деятельности» проведен структурно-функциональный анализ предметной области, представляющий собой необходи­мый этап разработки соответствующих математических и инструментальных средств. На основе разработанного экономико-управленческого подхода к твор­честву как экономическому ресурсу и объекту управления сформулированы по-

10


ложения формализации креативно-инновационной деятельности; осуществлена постановка и обоснование задачи нахождения оптимальных решений при органи­зации креативно-инновационной деятельности с использованием методов эконо­мико-математического моделирования; исследованы структурные элементы си­стемы менеджмента творчества и возможности их инструментальной поддержки; предложена и исследована общая модель креативно-инновационной деятельности с учетом параметров внутренней и внешней организационно-экономической сре­ды предприятия; определены задачи и уровни теоретико-игрового моделирования креативно-инновационной деятельности.

Во второй главе «Анализ креативно-инновационной деятельности на внут­рифирменном уровне» на основе разработки и исследования теоретико-игровых моделей решены задачи организации и стимулирования новаторской активности персонала в иерархически организованной производственной системе, формали­зованы условия сотрудничества при разработке и реализации инновационных проектов с учетом квалификации, компетенций и социально-психологической совместимости участников.

В третьей главе «Анализ инновационной деятельности в системе межоргани­зационного взаимодействия и определение механизмов государственного регули­рования инновационного предпринимательства» представлены модели взаимодей­ствия владельца прав на интеллектуальную собственность с инновационными фирмами, конкурирующими на рынке, на основе которых предложен метод выбо­ра оптимальной схемы лицензирования объектов интеллектуальной собственно­сти. Осуществлено моделирование процессов взаимодействия инновационных фирм при кооперативном и некооперативном поведении в условиях конкуренции и с учетом диффузии, накопления и устаревания знаний. Представлены модели гос­ударственного стимулирования инновационной предпринимательской активности.

В четвертой главе «Методики и инструменты оценки и поддержки иннова­ционной деятельности предприятия» представлены результаты решения задачи разработки инструментальных средств организации креативно-инновационной де­ятельности предприятия: методики и инструменты диагностики организационно-экономических условий ее осуществления; инструменты оценки креативных сти­лей персонала для организации творческих коллективов; программный комплекс, реализующий эти методики и инструменты.

В пятой главе «Методические аспекты внедрения механизмов оценки и сти­мулирования креативно-инновационной деятельности в условиях конкретных предприятий» рассмотрены особенности практического применения разработан­ных моделей, методик и инструментов на примере конкретных предприятий.

и


ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. В рамках развиваемого в диссертации экономико-управленческого подхода к феномену творчества сформулированы положения, принципы, за­дачи и направления комплексной оптимизации управления креативно-инновационной деятельностью фирмы на основе математических и инстру­ментальных средств и предложен новый подход к построению многоуровне­вой системы стратифицированных математических моделей, в которой учи­тываются факторы конкуренции, государственного регулирования, а также особенности производства, приобретения, переноса и накопления знаний.

Представленная в диссертации работа по формализации и моделированию процессов и отношений, возникающих при осуществлении новаторской и инно­вационной деятельности, осуществлена на основе интеграции а) результатов междисциплинарных теоретических и экспериментальных исследований творче­ства и инноваций, б) экономических и управленческих задач, методов и техноло­гий, в) принципов, подходов и методов теории игр к моделированию социально-экономических процессов (рис. 1).

В диссертационной работе сформулирован экономико -управленческий (прагматический) подход к пониманию и определению творчества (бизнес-творчества) как производства новых идей, имеющих ценность для потребителя или компании и приводящих к успешному достижению поставленной цели и ре­шению организационно-управленческих и экономических задач. Функционирова­ние бизнес-творчества в организационном контексте основано на создании новых возможностей для бизнеса на основе изменения существующих правил (парадигм) ведения бизнеса и создания новых организационных знаний. Уточнены понятия

12


креативной деятельности как генерирования оригинальных и эффективных идей для решения проблем, поиска новых возможностей, подходов, методов, приемов и т.д., новаторской деятельности как дальнейшей разработки творческих идей и доведения их до практически приемлемой формы, и инновационной деятельности как коммерческой реализации разработанных идей. Креативный компонент при­сутствует на всех этапах инновационного цикла и должен учитываться при фор­мализации и моделировании инновационных процессов. Механизмы управления креативной и инновационной деятельностью частично различаются с точки зрения создания организационно-экономических условий и стимулирования. Предложено понятие «креативно-инновационная деятельность», в котором объединяются два соответствующих базовых понятия, и обоснован вывод о необходимости ком­плексной системы управления креативно-инновационной деятельностью фирмы. В работе определены структурно-функциональные элементы такой системы и сформулированы задачи их математической и инструментальной поддержки.

Сформулированы положения оптимизации управления креативно-инновационной деятельностью, следующие из принципа баланса между устойчи­востью и развитием. Успешное развитие производственных и управленческих си­стем предполагает присутствие в деятельности их субъектов как исполнительских элементов (повторение, действие по регламенту), так и креативных элементов (со­здание новых правил и изменение регламента). Первые элементы обеспечивают системе устойчивость (сохранение жизнеспособности), вторые - развитие. В дис­сертации проведено классификационное различие процессов, направленных на поддержание устойчивости организации, и процессов, направленных на ее разви­тие. Оптимизация управления креативно-инновационной деятельностью также предполагает такую организацию трудовых процессов и инвестируемых ресурсов, при которой затраты на активизацию, стимулирование и организацию креативно-инновационной деятельности обеспечивают в конечном итоге получение наилуч­ших результатов при заданных организационно-экономических ограничениях. Решение этих задач связано с формализацией и «переводом» неструктурированного или плохо структурированного процесса, которым по своей сути является поиск и практическая реализация новых идей, на более высокий уровень структурирования, позволяющий разрабатывать соответствующие оптимизационные модели.

Творчество как объект управления (основными компонентами которого яв­ляются креативные способности и креативный процесс) характеризуется латент­ными переменными, не поддающимися непосредственной фиксации (измерению) и непосредственному управляющему воздействию. Управление творчеством воз­можно лишь путем изменения организационной среды (организационно-экономических условий) его осуществления, характеризуемой наблюдаемыми и измеряемыми величинами. Для управления творчеством необходимо осуществить переход от латентных переменных к их наблюдаемым эквивалентам (агрегиро­ванным переменным). Условие управляемости творчеством по наблюдаемым пе­ременным:

max   f{xh ...,xk)<=>     max    f(zj(xj, ...,xk),..., zn(xh ..., xk)\

Xt GXt, i=1,... JcZjGZj,j=l,...fl

g\x1} ..., xk)>0 ogXzfau ..., xk\ ..., zn{xh ..., xk)) >0,

13


где XjgXj, i=\,..., к- латентные переменные, характеризующие способности и по­ведение креативного субъекта (индивида или коллектива), z}{xh ..., .x^eZ/,/-!,..., п

- наблюдаемые переменные;/ (\f°() - функции, определяющие целевой резуль­

тат творческой деятельности в латентных и наблюдаемых переменных соответ­

ственно; g (), g°() - имеющиеся ограничения.

Разработанная в диссертации базовая модель креативно-инновационной дея­тельности предприятия в рыночной (конкурентной) среде, регулируемой государ­ством, предполагает, что предприятие разрабатывает новшество (новый продукт или технологию) и выводит его на рынок; управление креативной и новаторской деятельностью персонала на внутрифирменном уровне осуществляется посред­ством создания благоприятного организационного климата и выделения соответ­ствующих ресурсов; действия конкурентов могут выражаться в копировании ин­новации и / или выведении на рынок собственных новшеств; инновационное пред­принимательство регулируется государством посредством соответствующих ин­ститутов и механизмов: защита интеллектуальной собственности, антимонополь­ное и ценовое регулирование, поддержка инновационного предпринимательства (кредиты, субсидии, гранты, налоговые льготы и т.п.). Для поддержания производ­ства новых идей и инноваций предприятие выделяет ресурсы из фонда инноваци­онного развития, который пополняется за счет прибыли, полученной от инноваци­онной деятельности в прошлые периоды. Эти ресурсы затрачиваются на совер­шенствование организационного климата для творчества и инноваций, стимулиро­вание персонала, приобретение необходимого оборудования для НИОКР, монито­ринг рынка и конкурентную разведку и т.д. В зависимости от реакции рынка, дей­ствий конкурентов, затрат на креативно-инновационную деятельность и политики государства в отношении инновационного предпринимательства определяется экономический результат креативно-инновационной деятельности (рис. 2).

Основные компоненты и процессы креативно-инновационной деятельности формализованы следующим образом:

Vt = Vt(Kt.i, It-i, Vt-i) - объем организационных знаний в момент времени t, с учетом предыдущих периодов; предполагается, что эти знания накапливаются, но могут устаревать;

Kt = Kt(RKt_b Vt_i, q) - новшества, разрабатываемые в компании в момент t;q-параметр, отражающий неопределенность креативного процесса;

It = I^RIt-i, Kt_i, ?) - новшества, выводимые на рынок; ? возмущения, отра­жающие технологическую неопределенность;

RKt =RKlPDt, Kt_i) - ресурсы, выделяемые на креативную и новаторскую де­ятельность;

RIt = RIt(PDt, Kt, It_i) - ресурсы, выделяемые на инновационную деятельность;

А = Dt(It, Mt, Q, ю) доход предприятия, где Mt, Ct - операторы, характери­зующие соответственно реакцию рынка на инновации и действия конкурентов, <ю

- параметр, отражающий рыночную неопределенность;

Pt = Pipt, St) - прибыль предприятия, где St - набор параметров, характеризу­ющих политику государства в отношении инновационного предпринимательства;

PDt = PDt(Pt, PDt.j, и) - накопленная прибыль (фонд развития предприятия) с учетом ставки дисконтирования и>0.

В диссертации выполнено исследование стратегий креативно-инновационной деятельности в ситуациях технологической и маркетинговой не­определенности. В частности, обнаружено, что в случае полной определенности (с,=?,=(о=0) эффекты приращения знаний малозаметны. При увеличении парамет­ров накопления знаний (b2, g2, /з) эффект насыщения рынка достигается раньше, но уровень насыщения не изменяется. Однако при технологической или рыноч­ной неопределенности ситуация принципиально меняется, и при определенном пороговом значении параметров накопления знаний наблюдается тенденция сни­жения накопленной прибыли, а при высокой ресурсоотдаче (gi) или восприимчи­вости рынка к инновациям (т) наблюдается неустойчивое развитие с явно выра­женными и регулярными кризисными эффектами. При превышении определен­ных критических значений параметров накопления знания такие эффекты замет­но снижаются даже при агрессивной инновационной стратегии (чем больше накопленных знаний и больше учитывается прошлый опыт, тем надежнее разра­ботки и устойчивее экономический подъем). Исследование на основе данной ди­намической модели показывает, что комбинация параметров накопления знаний определяет тенденцию роста или тенденцию спада, а эффективный механизм

16


накопления знаний обеспечивает возможность предотвращения или смягчения кризисных явлений в экономике на микро- и макроуровнях.

Дальнейшее исследование креативно-инновационной деятельности в диссер­тации осуществляется на основе декомпозиции и детализации данной базовой модели и разработки теоретико-игровых моделей организационно-экономического взаимодействия участников креативно-инновационной деятель­ности в иерархически организованных системах на трех уровнях (внутрифирмен­ного, межорганизационного и метаорганизационного взаимодействия). На пер­вом уровне рассматриваются системы, участниками которых являются руководи­тели и сотрудники инновационных фирм, научно-технологических центров, ини­циативные творческие коллективы и т.д. Основными участниками систем второго уровня являются фирмы, осуществляющие разработку инновационной деятель­ности, индивидуальные предприниматели, образовательные и научно-исследовательские центры, инвесторы инновационных проектов (венчурные фонды, кредитные учреждения и т.д.), владельцы интеллектуальной собственно­сти, партнеры по инновационному консорциуму. Между участниками таких си­стем возникают сложные отношения, связанные с распределением результатов инновационных проектов, разделением имущественных прав на интеллектуаль­ную собственность, а также на передаваемые и совместно используемые ресурсы при выполнении инновационных проектов. На третьем уровне моделируются и анализируются механизмы государственного регулирования инновационной дея­тельности.

2. В контексте решения задачи проектирования оптимальной системы стимулирования креативно-инновационной деятельности разработаны моде­ли стимулирования новаторской активности персонала и методы расчета па­раметров этих моделей. Разработаны и реализованы новые механизмы сти­мулирования творческой активности сотрудников предприятия на основе формирования рейтинговой системы оценки результатов их деятельности.

При формализации базовых (прототипных) ситуаций, возникающих при вза­имодействии участников инновационной деятельности на внутрифирменном уровне, в качестве простейшего и предельного случая рассмотрена ситуация, ко­гда игроки принимают решения, не зная решений друг друга (самостоятельное решение в условиях отсутствия информации) или не будучи уверены в действи­тельности намерений друг друга (отсутствие доверия). Данная ситуация пред­ставлена в виде статической игры, решение которой, полученное из условия рав­новесия Нэша, показывает, что при отсутствии информации о поощрении, несвя­занности поощрения с фактически получаемыми результатами или отсутствии ясного и обязывающего все стороны механизма распределения результатов про­екта, привлечение участников в проект невозможно, либо их участие будет номи­нальным (формальным).

Рассматриваемая игровая ситуация имеет структуру классической прототип-ной игры «дилемма узников»: несмотря на теоретическое наличие ситуации (Па-рето-оптимум), в которой оба игрока могут получить больший платеж, чем они получают в точке равновесия (по Нэшу), такая ситуация оказывается практически

17


недостижимой. В «дилемме узников» игроки могут выйти на Парето-оптимальное решение либо через прямые переговоры, либо на основе многократ­ного повторения игры с возможностью применения т.н. «жесткой стратегии» наказания игрока, отклонившегося от Парето-оптимума. В данной моделируемой ситуации выходом из сложившегося организационно-управленческого тупика служит либо переход к прямым переговорам о доли распределяемой прибыли, либо выстраивание отношений по типу иерархической игры.

Формализована и решена задача выбора оптимального уровня вознагражде­ния при возможности осуществления нескольких инновационных проектов. Предложены модели для нахождения «переговорного множества» при распреде­лении результатов инновационного проекта между инвестором (инвесторами) и инициаторами (исполнителями), исходя из условия положительности платежей игроков, принципа эгалитарного («справедливого») распределения (равенства платежей) и принципа венчурного инвестирования: «деньги в обмен за идею».

В системе взаимодействия участников инновационных процессов имеется несколько центров принятия решений, при этом устанавливаются иерархические отношения, поэтому для моделирования взаимодействия участников такой си­стемы использован логико-математический аппарат теории иерархических игр. Стимулирование менеджером (центром) креативно-инновационной деятельности агента моделируется на основе иерархической игры вида

М0 (х0, х1) —» max

Мх (х0, х1) —» max '

где М0(хо, х\), M\(xq, х\) - платежные функции центра и агента соответственно; х0 -стратегия центра (комплекс мероприятий центра по стимулированию агента), х\ -стратегия агента (уровень творческой активности агента и его усилий по достиже­нию некоторого результата в рамках инновационного проекта).

Стратегия центра включает в себя мероприятия по совершенствованию орга­низационного климата для творчества и инноваций на предприятии (xs), опреде­ляющего условия для осуществления креативно-инновационной деятельности и влияющего на степень реализации интеллектуально-креативного потенциала агента и, соответственно, на результативность его труда, и выбираемую систему стимулирования агента (хр), влияющую на креативно-инновационную активность агента и, соответственно, достигнутые результаты. Выбор центром xs и хр связан с соответствующими затратами zs(xs) и zp(xp). С учетом этих допущений исследова­на следующая модель:

MQ(xs,xp,x1,a)) = u(xs,x1,a))-zs(xs)-zp(xp)^>>max.

xs ,Хр

M1(xs,xp,x1,g) = zp(xp)-z(xs,x1,g)^>max

х\

где u(xs, х\, со) - результат, получаемый от инновационного проекта; z(xs, х\, ?) -затраты агента на разработку и реализацию проекта; со, ^ - случайные перемен­ные (возмущения, характеризующие неконтролируемые (неучтенные) факторы и обстоятельства, возникающие при осуществлении новых проектов («состояние природы»)). В данном случае переменные xs, хр, хх имеют латентный характер и не могут быть непосредственно измерены.

18


Для применения модели необходимо определить функции и(), zp{-\ zs{-\ z{ •). На основе теоретических и эмпирических результатов, полученных российскими и зарубежными исследователями, в т.ч. опытов проведения мозговых штурмов и применения других методов поиска новых идей, сформулированы качественные предположения о характере зависимости и(). С ростом креативно-инновационной активности (х\) ее результативность возрастает нелинейно: при незначительной величине хх эффект мал по сравнению с выполнением стандарт­ных процедур, далее с ростом хх наблюдается некоторое повышение эффективно­сти (полезности, качества и т. д.) предлагаемых решений, затем наблюдается «прорыв» и предлагаются наиболее сильные (по терминологии теории решения изобретательских задач (ТРИЗ)), решения, но дальнейший рост творческой ак­тивности (например, увеличение числа новых предложений) уже не обеспечивает заметного повышения эффективности решений в рамках конкретного проекта. Эта универсальная S -образная тенденция, наблюдаемая в производственных и организационно-управленческих системах, зависит от организационного климата (организационно-управленческих, экономических и социально-психологических условий работы), а также подготовленности персонала.

Для определенности принято, что и(•) - ожидаемая прибыль, получаемая от инновационного проекта, которая зависит от активности сотрудника, условий ре­ализации его интеллектуально-креативного потенциала, а также ряда неучтенных факторов. При этом 0<u<Umax, где Umax - максимально возможная прибыль (ана­лог ИКР (идеальный конечный результат) в ТРИЗ). Для анализа рассматриваемой ситуации использована следующая функциональная зависимость:

шах                            /1        „\

и=    и   -и         С-")»

1 _|_       max                   О   „-<Щ

где и0>0 - результат, получаемый при выполнении стандартных процедур без во­влечения творческой активности (xj = 0);а-параметр, характеризующий условия осуществления креативно-инновационной деятельности (организационный кли­мат в компании), <ю - случайная величина, с равной вероятностью принимающая значения из диапазона [0,1].

Затраты центра на совершенствование организационного климата зависят от a (zs=zs(a)\ а затраты на стимулирование zp определяются выбранной центром стратегией хр, т.е. схемой стимулирования агента. Например, при схеме стимули­рования, основанной на распределении прибыли от проекта, zp = su, где s - доля передаваемой агенту прибыли. Применение данной модели иллюстрируется в диссертации расчетными примерами.

Несмотря на феноменологический характер предложенной модели, ее при­менение полезно для проведения исследований зависимости результативности творческого труда и получаемых центром результатов от условий осуществления креативно-инновационной деятельности, характеристик проекта, схем стимули­рования, степени реализации креативного потенциала сотрудников, а также для определения наиболее значимых факторов при принятии управленческих реше­ний в этой сфере и оценки их чувствительности к случайным возмущениям.

19


Но для практического использования рассматриваемого подхода необходим переход от латентных переменных, характеризующих креативно-инновационную активность, к их наблюдаемым эквивалентам (агрегированным переменным):

М0 = и — zр (и) — zs —> max

zр->zs

Mi =*р(")-*(",^,4)-»тах"

и

Предполагается, что усилия и затраты интеллектуально-творческой энергии агента z на выполнение проекта зависят от достигнутого им результата (прибыли) и, условий осуществления проекта zs и ряда неучтенных факторов. Считается, что трудозатраты исполнителя z являются нулевыми при нулевом получаемом эф­фекте и прогрессивно растут при его увеличении, а при приближении результатов труда и к некоторой предельно достижимой (рекордной) величине Umax, трудоза­траты резко возрастают, что математически определяется:

z(0)=0; z'(u)>0; z"(u) >0; Ит z{u) = со или lim z(u) = zmax .                       (1)

и"

При исследовании модели использована функция затрат z(u,Q = k--------- (1-Q,

max

где к - положительный параметр, характеризующий темп возрастания трудозатрат агента в зависимости от получаемого эффекта, п>\,?- случайная величина, с рав­ной вероятностью принимающая значения из диапазона [-1, 1]. Величина парамет­ра к = zmax/Umax может зависеть от вида и специфики проекта, интенсивности труда, организационного климата для творчества и инноваций и других факторов. Функ­ция трудозатрат отражает также степень предпочтения агентом денежного возна­граждения и идентифицируется на основе информации о поведении реальных агентов в той или иной мотивационной среде. На практике значение параметра может быть определено, если известна пара значений (zt, иг). В работе предложен метод идентификации функции трудозатрат, т.е. определения параметров пик.

Для иллюстрации данного подхода и применения модели рассматривалась ситуация в системе «центр - агент», когда центр стимулирует новаторскую дея­тельность персонала (разработку и реализацию новых идей) путем передачи со­труднику-новатору (агенту) части прибыли от проекта. Применение такой схемы стимулирования может быть оправдано тем, что при введенных предположениях (агент не вносит материальный вклад в проект, а задействует свой интеллекту­ально-творческий ресурс) агент может прикладывать больше усилий на выполне­ние проекта, заранее зная, что от этого будет зависеть получаемая им доля при­были. Такая схема оказывается довольно универсальной: для любого проекта, чем более полезной для центра оказывается предложенная и реализованная аген­том идея, тем лучший результат получают оба участника. В данном случае при­меняется схема распределения прибыли («прибыль в обмен на идеи»), а не дохо­да, как в случае прямых инвестиций, когда инвесторы распределяют доход от проекта в зависимости от материального вклада каждого из них.

Данная ситуация формализована в виде игры Штакельберга, в которой центр, не имея информации о состоянии природы (?), устанавливает долю отчис­ляемой прибыли (s), а агент наблюдает ?, и принимает решение о степени выпол­нения проекта, определяющее прибыль и:

20


max

(2)

max

MQ (s, u) = (1 - s)u -^> Mx(s,uX) = su- z(uX)

и

Второй случай предполагает использование схемы стимулирования на осно­ве фиксированных выплат, которые зависят от активности агента и, соответ­ственно, результативности проекта (игра Г2 по терминологии Ю.Б. Гермейера). Предполагается, что центр сообщает агенту следующее правило, определяющее поощрение: агент получит выплату х\, если в результате проекта будет получена прибыль U\, иначе агент не получает ничего:

u>Ul и <U,

Д(Х15[/15И):

где B(xh U\, и) - премиальная выплата агенту за разработку и реализацию проекта. Подобная схема взаимоотношений моделируется игрой:


М0 =и — х1 > max

x1,U1

МХ=В- z(u, ?) -» max '


(3)


Численное решение игры дает оптимальные значения х*х и U*\, которые максимизируют платеж центра (рис. 4).

М„, х.

----------- ,-------------- ,-------------- ,-------------- ,-----   

Рис. 4. Результаты имитационного моделирования стратегии центра в игре (3)

В диссертации представлено решение игр вида (2) и (3) для класса функций, определяющих затраты агента, удовлетворяющих условиям (1). Взаимоотноше­ния участников, построенные по типу игры (3) обеспечивают центру более высо­кие платежи, чем схема выплат на основе отчисления доли прибыли (этот резуль­тат соответствует выводам Ю.Б Гермейера и Н.С. Кукушкина из исследования иерархических игр различных видов). Однако такая схема требует весьма точного определения характеристик проекта и параметров функции затрат агента, т.к. ре­шение игры в этом случае очень чувствительно к возможным возмущениям и из­менениям параметров модели. Инновационные проекты и особенно т.н. ради­кальные инновации часто связаны со значительной неопределенностью как ре­зультатов, так и процессов их достижения. Поэтому практическое использование этой схемы представляется ограниченным областью достаточно хорошо «просчи­тываемых» проектов и инкрементальными (улучшающими) инновациями.

В качестве варианта комбинирования двух рассмотренных схем обосновыва­ется переход к фиксированным выплатам агента центру, размер которых устанав­ливается равным величине платежа центра, который он получит решением игры

21


Штакельберга (Г{). Определяя оптимальную стратегию, агент при указанных фиксированных платежах решает задачу М1 (s,u,Q = u-z{u,§) -М0(s*,u*)->max, где

и

M0(s*, и*) — размер фиксированной платы, полученный решением игры (2). В этом случае активность агента возрастает, а платежи обоих игроков не ниже их платежей в игре (2). Дополнительным преимуществом такой схемы для центра является снижение риска, связанного с неопределенностью проекта.

Аналогичные подходы и модели использованы для анализа влияния органов государственной власти на инновационно-предпринимательскую активность с учетом налоговых отчислений. В качестве стратегических параметров модели выступают ставка налогообложения результатов инновационной деятельности (назначается центром) и результат этой деятельности (зависит от инновационной активности предпринимателей). Функция, определяющая затраты на осуществле­ние инновационной деятельности, характеризует экономико-финансовые, техно­логические, ресурсные, административные, правовые и иные ограничения и барь­еры, а также отражает экономические условия деятельности предпринимателей. Неопределенность результатов и риски инновационного предпринимательства учитываются путем введения в модель случайных переменных.

С использованием математического и программного инструментария разра­ботана методика стимулирования творческой активности сотрудников предприя­тия на основе формирования рейтинговой системы оценки результатов их дея­тельности. Методика предполагает выделение основных видов профессиональ­ной деятельности сотрудников, критериев и показателей, характеризующих эту деятельность, а также механизмов их оценки с использованием метода анализа иерархий. Система рейтинговой оценки включает в себя подсистемы сбора, хра­нения и анализа данных, характеризующих результаты деятельности сотрудников и структурных подразделений предприятия. Отдельные компоненты этой систе­мы автоматизированы. Разработанный подход и механизмы проектирования си­стемы стимулирования имеют универсальный характер. Особенности внедрения разработанной системы рассматриваются на примере Алтайского государствен­ного университета.

3. Разработан новый модельно-методический подход к организации творческих коллективов, анализу условий сотрудничества в рамках сов­местных инновационных проектов и их привлекательности для потенци­альных участников с учетом параметров, характеризующих квалификацию и компетенции участников, а также согласованность их действий при вы­полнении работы.

Для анализа проблемы участия в инновационных проектах предложена и рассмотрена следующая модель. В организации (отделе, лаборатории и т.д.) п со­трудников, каждый из которых потенциально может внести свой вклад xt в проект и повысить его результативность, но участие в проекте связано с определенными издержками ct. Решение участвовать в проекте могут принять к игроков, 0<к<п. Рассматривается игра

М, = f,(x„XkJ - ф.) -> max ,                          (4)

22


где Mt - платеж z-го игрока, Д-) - функция, определяющая результат, получаемый /-м игроком в зависимости от его активности xt и активности других участников, присоединившихся к проекту (Х^,). Кроме того, данная функция может учитывать согласованность действий участников, синергетический эффект от их взаимодей­ствия и т.д. Вклад /-го участника определяется с учетом его квалификации, опы­та, способностей и т.д.

Вначале задача (4) решена в варианте биматричной игры при предположе­нии, что двум сотрудникам компании предложено участвовать в проекте; если оба соглашаются, то их платежи составят ри а затраты на участие составят сг, /=1, 2. Считается, что даже при фиктивном участии или отказе от участия одного из игроков, проект может быть реализован, при этом платеж игрока, работающего в проекте, составит st, а отказавшегося или работающего фиктивно - rt. В таком случае игра задается следующей платежной матрицей:

'(Pi~c1,p2-c2)    (jj-^r^

v      0i,-S2-c2)       (°>°)      )

где первые чистые стратегии игроков соответствуют их участию в проекте, вто­рые - их отказу от участия (или фиктивному участию). Предполагается, что А>^>гг>0, Q>0, /-1,2. Если

Pi-c&u V/=l,2,                                           (5)

то данная игра имеет равновесие Нэша в чистых стратегиях (1, 1), которое будет являться и оптимумом по Парето. Если при этом ci>su V/ = 1,2, то игра имеет еще одно равновесие Нэша в чистых стратегиях (2, 2), но очевидно, что при условии (5) игроки будут стремиться выйти на стратегии одновременного участия в проекте. При таких условиях игра также имеет решение в смешанных стратегиях (хь х2):

С. - 5.                .     .         л

х='-------- '—,   i,j = \,...,n,

P,-s,-r,

где Xj - вероятность выборау-м игроком своей первой чистой стратегии (участие в проекте). Это решение показывает, что при отсутствии переговоров (решение принимается синхронно) игроки ориентируются, в первую очередь, на возмож­ные действия другого участника, а не на собственные результаты от проекта: ве­роятность участия в проекте тем выше, чем больше разница платежей другого игрока при единичном участии в проекте и при отказе от него (st - гг). Поскольку платежи игроков в ситуации равновесия в смешанных стратегиях будут всегда не больше их платежей в равновесии (1,1) при условии (5), то игроки будут выби­рать стратегии участия в проекте, т.е. (5) является условием его осуществления.

Ситуация изменяется если pt - ct<ru то есть хотя бы у одного из участников появляется стимул «фиктивного» участия или отказа от проекта. Это возможно, когда вознаграждение за проект не зависит (или зависит в незначительной степе­ни) от реального вклада игроков, или игрокам выгоднее осуществлять индивиду­альные проекты или участвовать в других проектах). Рассмотрены случаи:

a) Ci<St, V/ = 1,2 определяет ситуацию, когда в игре есть 2 равновесия Нэша в чистых стратегиях (1, 2) и (2, 1), т.е. выполнение проекта возможно одним из участников, в то время как другой будет уклоняться от участия в нем;

23


б) 3 /, ct<Si л 3j, Cj>Sj определяет ситуацию, когда в игре есть 1 равновесие

Нэша в чистых стратегиях (1,2) или (2, 1), т.е. выполнение проекта по-прежнему

возможно;

в)  Ci>Si, V/ = 1,2 определяет ситуацию, известную в литературе как «дилемма

узников», когда в игре есть одно равновесие Нэша (2, 2), на которое и будут вы­

ходить игроки в бесповторной статической игре, несмотря на наличие оптимума

по Парето (1, 1), где каждый из игроков мог бы получить лучший результат; в

этом случае осуществление проекта невозможно.

Таким, образом, моделирование проблемы участия в проекте на основе би-матричной игры показывает, что классическая структура «дилемма узников», не­смотря на частые апелляции к ней при анализе кооперирования в инновационных процессах, является лишь частным случаем широкого спектра ситуаций, возни­кающих при взаимодействии участников совместных проектов.

Для анализа влияния количества игроков на решение участвовать в проекте предложена следующая модель. Предполагается, что игроки вносят одинаковый вклад в проект, т.е. стратегическая переменная каждого игрока может принимать значения xt=\ (участвовать) или xt=Q (не участвовать); затраты всех игроков оди­наковы (с,{-)=с), а результат, получаемый игроком от участия в проекте, зависит только от числа игроков. Тогда величина Хк\{ может быть представлена как

Условием участия в проекте является:

М(1Д)-М(0Д)>0.                                               (6)

Разность d,{k)=M,{\,к) - Mj(0,k) можно рассматривать как стимул для /-го иг­рока «включаться» в проект, в котором уже к игроков, к = 1,.., п - 1. Принимая во внимание (4) и предполагая идентичность игроков (/J() =Д) и сг() = с), это усло­вие можно переписать как d{k) =fik+\) - с -Дк), откуда d'{k) =f{k +1) -f(k).

В случае выпуклости Д-) d(k)>0 (например, ДА:) = ак ), стимул участвовать в проекте возрастает с ростом числа участников. Это может быть связанно с синер-гетическим эффектом взаимодействия сотрудников с разной квалификацией, раз­ными подходами к решению задач и т.д. При таких условиях ожидается участие в проекте всех членов команды, если с<Як+Х) -Як).

Если ДА:) - функция вогнутая (выпуклая вверх), например f(k)=ak , то сти­мул включаться в проект с ростом числа его участников уменьшается. Это связа­но с эффектом «убывающей отдачи»: вклад каждого участника увеличивает ре­зультат проекта, но маржинальная отдача уменьшается. Вероятность уклонения от участия (или стремление «фиктивно» участвовать) увеличивается с ростом коллектива (в социальной психологии подобный эффект называется «социальной пассивностью» (social loafing)). Включение дополнительных участников в проект возможно пока выполняется условие (6).

При ^-образной функции fljc) командная работа вначале увеличивает маржи­нальную отдачу с ростом числа участников, но после определенного значения кс, тенденция меняется (к<кс - выполняются свойство выпуклости, к>кс - выполня­ются свойства вогнутости). В этом случае задача заключается в отыскании кс как оптимального размера проектной группы.

24


В общем случае, когда каждый игрок выбирает степень участия в коллектив­ном проекте и когда вклад xt и квалификация участников различается, следует ожидать, что решение об участии будет приниматься с учетом этих факторов. Кроме того, требуется учитывать квалификацию, способности, компетентность участников, а также их совместимость в команде.

В психологии и социологии творчества показано, что креативность может характеризоваться как уровнем, так и направленностью («стилями творчества»). Стиль творчества характеризует то, как человек воспринимает проблему и стара­ется решить ее. Органичное сочетание стилей позволяет не только повысить ре­зультативность коллективной работы, но и обеспечивает ее синергетический эф­фект. В диссертации предложены методики для оценки различия творческих сти­лей и других факторов, которые могут быть использованы при оценке параметров соответствующих оптимизационных моделей.

Степень участия в проекте (хг) можно рассматривать как некий ресурс (например, время), затрачиваемый на данный проект. Для определенности и без потери общности принято, что максимально возможное участие игрока в проекте соответствует единице. При моделировании предполагается, что, принимая ре­шение о степени участия в проекте (xi), каждый игрок соотносит предполагаемый вклад других участников в проект, их квалификацию, совместимость, а также возможность своего участия в других проектах. С учетом этих предположений игра (4) модифицирована:

М, =Ti(x„An,Cm,Sm,XkXi) + 01(l-xi)^max.(7)

xi

Здесь Т,{Х{, Ап, Спп, Snn, Х^) - функция, определяющая полезность участия в проек­те /-го игрока с учетом ресурсов, инвестированных этим игроком (xi) и другими игроками (Jlm), компетенций участников, их совместимости (отсутствием кон­фликтности) и комплементарности (взаимодополняемости), которая определяет синергетический эффект взаимодействия в группе; Ап - вектор коэффициентов, характеризующих компетенции; Спп и Snn - матрицы совместимости и компле­ментарности; Oj(\-Xj) - функция, определяющая полезность участия /-го игрока в других проектах (например, индивидуальном проекте), в которые инвестируются ресурсы, оставшиеся от рассматриваемого проекта (1-.хг). Параметры stj характе­ризуют различие подходов, стилей, знаний, навыков, и т.д. игроков / и у, 0<5*у<1 (О - отсутствие различий, 1 - максимальные различия (в используемых инструмен­тах для оценки стилей - это максимально возможные значения по применяемым шкалам)). Параметры Су характеризуют совместимость /-го иу-го игроков в груп­пе, 0<Су<1 (0 - отсутствие конфликтности (полная совместимость в работе), 1 -максимальная конфликтность (полная несовместимость, невозможность совмест­ной работы)).

Если известны qt - параметр, определяющий платеж /-го игрока от совмест­ного осуществления проекта, и gt - параметр, характеризующий платеж /-го игро­ка от выполнения других проектов, то с точки зрения менеджера необходимо определить, при каких условиях (A, S, С, qt, gi) может быть получен максималь­ный результат от проекта либо, если индивидуальные проекты выполняются в рамках данного подразделения, при каких условиях может быть получен макси-

25


мальный суммарный результат от индивидуальных и коллективных проектов. Та­ким образом, рассматриваемая ситуация представляется иерархической игрой, в которой на первом этапе центр подбирает игроков с учетом (A, S, С), затем сооб­щает им параметры (qu g,), после чего игроки выбирают степень своего участия в проектах. В итоге, игра (7) является подыгрой в иерархической игре, решение ко­торой определяется равновесием Нэша в подыграх. Для случая 2 игроков модель (7) имеет вид:

М1 =T1(x1,a1,a2,c12,s12,x2) + 01(l-x1) -^-max

< М2 = T2{x2,al,a2,cl2,sl2,xl) + Oi(\-x2) —» max '

Х2

Синергетический эффект определен как произведение вклада участников, а его отсутствие определяется простым суммированием инвестированных ресурсов:

Ml = g1(l-c12)[(l-512)(a1x1 +a2x2) + 512a1x1a2x2] + g'1a1(l-x1) —» max

xi <

М2 =q2(l- с12)[(1 - s^ia.x, + а2х2) + sl2alxla2x2 ] + g2a2 (1 - х2) -> max'

Решение этой подыгры показывает, что сотрудничество (совместное осу­ществление проекта) возможно и выгодно, если способности (квалификация) иг­роков превосходят некоторый пороговый уровень; также существуют пороговые уровни по конфликтности и взаимодополняемости компетенций (рис. 5). Ком-плементарность (различие в подходах, междисциплинарность) участников явля­ется важным фактором, определяющим решение участвовать в проекте и его успешность. Таким образом, предложенная модель позволяет определить условия сотрудничества при осуществлении инновационных проектов с учетом ресурсов, квалификации, различий в компетенциях, конфликтности работников.

4. Предложен подход к исследованию процессов организационно-эконо­мического взаимодействия инноватора (в роли которого могут выступать НИИ, вузы, научно-производственные организации), предлагающего новую технологию производства, и фирм, принимающих решение об освоении та­кой технологии и приобретении соответствующей лицензии, а также метод определения оптимальных параметров лицензионного контракта.

26


Совершенствование взаимоотношений участников инновационной деятель­ности и их регламентация могут быть основаны на оптимизации распределения прав на продукты интеллектуальной собственности, созданной в т.ч. на ресурсной и производственной базе научно-образовательных и исследовательских центров. Предлагаемая базовая модель основывается на следующих предположениях. На рынке работают п фирм, с которыми инноватор может заключить лицензионный контракт. Их производственные, сбытовые и прочие возможности идентичны. Лицензиар может выбирать число подписываемых лицензионных контрактов к (0<к<п), т.е. к является одной из стратегических переменных инноватора. Вариан­том игры, может быть случай, когда количество контрактов не ограничивается лицензиаром. Лицензионный контракт определяет а) фиксированный платеж Ь>0, б) роялти с единицы произведенной продукции г>0 (в денежном выражении) и в) роялти от дохода s>0 (в процентах). Начальные значения b, г, s определяются ин-новатором, исходя из характеристик лицензируемой технологии и характеристик рынка, и предлагаются потенциальным лицензиатам. Предполагается, что вели­чина этих параметров зависит от полезности технологии или других ноу-хау, предоставляемых потребителю по лицензии, т.е. от дополнительного дохода ли­цензиата за счет использования предмета лицензии в деловой практике.

Данная ситуация рассмотрена как иерархическая игра (и+1) игроков (лицен­зиар и п фирм), в которой лицензиар имеет «право первого хода», т.е. он предла­гает новую технологию и условия передачи прав на ее использование. Стратеги­ческими переменными лицензиара являются b, г, s и к (считается, что первона­чально всем потенциальным лицензиатам предлагается сходный контракт). Стра­тегическими переменными фирм, принявших условия контракта, являются объе­мы выпускаемой продукции qt(i = \,...,к)по приобретенной лицензии. Фирмы, не получившие лицензию, также определяют объемы выпускаемой продукции qj (/' = к + 1,..., п). Неопределенность рыночной конъюнктуры и параметров передавае­мой технологии (т.е. отклонения от прогнозируемых значений) учитывается вве­дением в модель возмущений со. Конструируемая игра разыгрывается в следую­щей последовательности:

  1. лицензиар предлагает контракт с параметрами (b, г, s), при этом известно, что число таких контрактов может быть ограничено (к);
  2. фирмы принимают либо отклоняют предложение лицензиара;
  3. фирмы-лицензиаты наблюдают «состояние природы» со и принимают ре­шение об объеме выпускаемой продукции по приобретенной лицензии и выпла­чивают соответствующее лицензионное вознаграждение лицензиару; фирмы, не получившие лицензию, также наблюдают «состояние природы» со, принимают соответствующее решение по выпуску продукции и следуют этому решению, по­сле чего игра завершается.

В общем виде данная управленческая ситуация представляется моделью:

b,r,s,k

Р, = МЧ1,-,Чк;Чк+1,-,Чп'Лг,з;<о) ->max,      / = I,...,к; pj =fj(qi,-,qk>qk+i>->qn>b>r,s;(Q)^>max.,     j = k + l,...,n.

27


Здесь R0 - доход лицензиара от продажи лицензии, Pt - прибыль /-ого лицензиата, Pj - прибыльу-ой фирмы, выпускающий продукт по «старой» технологии.

Для определенности принято, что лицензиар предлагает новую технологию производства продукта уже представленного на рынке. Исходные удельные затра­ты на производство продукта составляют с ден. ед. (одинаковые для всех фирм, выпускающих данный продукт), а при использовании новой технологии обеспе­чивается экономия затрат е ден. ед., но при этом единовременные технологиче­ские затраты на внедрение новой технологии составят t ден. ед. В силу новизны предлагаемой технологии возможно некоторое отклонение от проектной величи­ны экономии затрат: е = е(?), где ?, - случайная величина.

В зависимости от условий конкуренции исходная модель конкретизируется. Так в условиях олигополии Курно, т.е. в условиях производственной конкурен­ции, когда спрос на продукт, и соответственно, цена за единицу товара определя­ется суммарным предложением товара

кп

i=\k+1

получаем модель:

к

R0= Y\sp(Qt , ®>)ч, + Щг + b] ->max;

^~b.r.s.k

i=\

Pt=(l-s)qip(QT,ai)-(c + r-e(Q)qi -b-t^max,      i = \,...,k;(8)

P, =qAp(QT,№>)-c)^ max,      j = k + \,...,n.

Здесь p(Qr, <») - цена за единицу продукта, зависящая от суммарного объема предложения QT и случайных факторов («состояния природы») <ю.

Зная характеристики предлагаемого изобретения и t) и зависимости p(Qr, ю) можно решить данную игру аналитически или численно в зависимости от сложно­сти функции p(Qr, ю). С целью получения аналитического решения игры в качестве такой функциональной зависимости принято р = (рт - aQT)(\ - <ю), где рт - макси­мальная цена за единицу товара (потенциал рынка), а>0 - ценовая эластичность.

Общее решение игры (8) осуществлено по принципу обратной индукции и разделения исходной игры на подыгры. В ситуации равновесия по Нэшу, когда все игроки придерживаются своих оптимальных стратегий, определена прибыль фирм-лицензиатов (Р*) и прибыль фирм, производящих товар по «старой» технологии

(Р*). Условием возможного заключения контракта является превышение прибыли

фирмы, приобретающей лицензию на использование новой технологии, над при­былью фирмы, которая работает по «старой» технологии на конкурентном рынке: Р* - Р* > 0. Отсюда можно получить оптимальное соотношение параметров кон­тракта s, г, Ъ при заданных конъюнктурных и технических характеристиках.

С формальной точки зрения, в рассматриваемой игре лицензиар, обладая преимуществом первого хода, должен выбирать такие значения s, г, Ь, которые, с одной стороны, должны показаться привлекательными потенциальным лицензиа­там, а с другой стороны, будут максимизировать доход лицензиара R0, который увеличивается с ростом каждого из этих параметров. Поэтому равновесие Шта-

28


кельберга будет определяться такими значениями s, г, Ь, при которых Р* превыша­ет Р* на сколь угодно малую величину. Однако, с практической точки зрения

предложенный лицензиаром контракт с такими параметрами не заинтересует фирму, поскольку дополнительная прибыль, получаемая за счет использования новой технологии при таких условиях, будет ничтожна, а с учетом конъюнктур­ной и технической неопределенности применения новой технологии, эффект ее использования может оказаться отрицательным. Поэтому равновесные (по Шта-кельбергу) значения параметров контракта в данной игре определяют скорее не оптимальный и компромиссный контракт, а границы «переговорного простран­ства». В данной игре такое пространство определяется в осях, соответствующих параметрам контракта (рис. 6).

Рис. 6. Переговорное пространство игры (8)

Критические (предельные) значения параметров контракта sm, гт, Ът можно определить из условия Р* = Р*. Эти значения задают вершины области, соответ­ствующей равновесию Штакельберга в рассматриваемой игре, а пространство, ограниченное этой областью сверху и точкой с координатами (s=0, r=0, Ь=0) сни­зу определяет переговорное множество между лицензиаром и потенциальными лицензиатами. Стратегию лицензиара (параметры контракта и их число) в соот­ветствии с равновесием Штакельберга можно определить путем решения задачи

к

максимизации   дохода  лицензиара   R0=Y\[spq1+rq1+b]^ max при  ограничениях

^~b,r,s,k

Р*-Р* >0 и \<k<n,ksZ.

Значения каждого из параметров sm, гт, Ът можно определить и в общем виде из условия Р* =Р*, однако получаемые выражения очень громоздки. Но когда за­даются конкретные значения параметров модели, практическая реализация этого подхода не вызывает сложностей. Еще более просто определить значения sm, гт, Ът можно решением задачи максимизации R0 по одному из параметров при вы­полнении условия Р* = Р*.

29


Решение, выводящее игроков на равновесие Штакельберга в данной игре, не является эффективным для лицензиата, поэтому соответствующий контракт вряд ли будет приниматься. Игроки будут вести переговоры о параметрах контракта в пределах указанного переговорного множества. Представляется целесообразным в качестве ориентира для принятия решения в этой ситуации выбрать такие зна­чения параметров контракта s*, г* Ъ*, при которых лицензиар будет получать до­ход, равный дополнительной прибыли лицензиата Р* - Р*. В этом случае игроки

выходят на Парето-оптимум в том смысле, что отклонение от такого решения не может увеличить платежи одновременно лицензиара и лицензиата. Соответствен­но, множество оптимальных решений на рис. 6 представляется областью, опреде­ляемой s*, г* Ъ*. Значения s*, г* Ъ* и ?* можно определить, решая задачу макси-

к

мизации    дохода    лицензиара    R0 =Y\[spq1+rqt.+#]-> max     при    ограничениях

^~b,r,s,k

R0 =Р* -Р* и \<к<п, keZ. Технически такая задача легко решается, например, с

помощью модуля Excel «Поиск решения». Проведенные рассуждения справедли­вы также для случая монопольного рынка (п=к=\) и случая продажи лицензии всем конкурентам (к=п>2).

На основе предложенной модели проведена оценка влияния конъюнктурных и технических параметров на решения, принимаемые игроками, а также получены выводы о предпочтительности тех или иных компонентов лицензионного возна­граждения для лицензиара и лицензиатов. В частности показано, что даже на мо­нополистическом рынке использование усовершенствованных технологий полез­но всем игрокам: увеличивается предложение и снижается цена товара, увеличи­вается прибыль монополиста, а лицензиар получает доход от продажи лицензии. При предложении эксклюзивного контракта (к=\) лицензиару выгоднее разме­щать его на олигополистическом рынке, чем на монополистическом рынке или рынке с большим числом конкурентов. С уменьшением оптимальных значений параметров контракта с ростом числа конкурентов цена продукта и прибыли фирм снижаются, разрыв между прибылью лицензиата и других фирм заметно увеличивается, доход лицензиата при переходе от монополистического к конку­рентному рынку заметно увеличивается, но затем плавно снижается.

Расчеты показывают, что если лицензиар не ограничивает количество лицен­зиатов, то при определенном числе заключенных лицензионных контрактов про­изойдет банкротство фирм, продолжающих работать по «старой» технологии или не сумевших заключить контракт (это пороговое значение зависит от варианта лицензионного вознаграждения). Оптимальные значения s* и г* относительно стабильны, тогда как Ъ* уменьшается довольно быстро при увеличении числа ли­цензиатов. Прибыль лицензиатов с ростом числа контрактов также уменьшается. Доход лицензиара, получаемый от одного лицензиата, уменьшается, но суммар­ный доход увеличивается с ростом числа заключенных контрактов. Несмотря на это, лицензиар все же будет ограничивать число контрактов, а не предлагать такие условия контракта, чтобы продать лицензию всем фирмам.

В случае полной определенности с точки зрения конъюнктуры рынка и тех­нических особенностей проекта, при любом числе фирм, работающих на рынке,

30


наилучшие результаты с точки зрения лицензиара, лицензиата и покупателей про­дукта обеспечивает паушальный платеж (Ь) как инструмент лицензионного возна­граждения, а наихудшие - отчисления с единицы произведенной продукции (г). Но при появлении технологической или конъюнктурной неопределенности опти­мальной оказывается комбинация фиксированных платежей и одного из видов ро­ялти (роялти от производства при технологической неопределенности, роялти от дохода при конъюнктурной или двух видах неопределенности), так как эта схема является формой разделения риска и вариантом решения проблемы асимметрич­ной информации о ценности лицензируемой технологии. Роялти любого вида до­минирует паушальные платежи при достижении некоторого порогового уровня конкуренции.

Проведено сравнение оптимальных стратегий лицензирования для независи­мого (внешнего) инноватора (например, исследовательского центра), не участву­ющего в конкуренции на рынке, и внутреннего инноватора, связанного опреде­ленными соглашениями с одной или несколькими фирмами (консорциум), конку­рирующими с другими фирмами - потенциальными лицензиатами. Внешний ин-новатор будет назначать меньшую величину роялти. Внутренний инноватор уси­ливает ограничения на распространение инноваций.

Также исследованы различия в стратегиях инноватора в зависимости от уровня инноваций. Рассмотрены инкрементальные и радикальные инновации при предположении, что последние обеспечивают монопольную цену на продукт, производимый по новой технологии, ниже чем была цена на конкурентном рынке без инновации. Показано, что для внешнего инноватора выгоднее фиксированные платежи и ограничение числа лицензий и для инкрементальных, и радикальных инноваций. Для внутреннего инноватора выгоднее роялти в случае инкремен­тальных инноваций и вообще не выгодно лицензировать радикальные инновации (при отсутствии «утечки» знаний).

В случае ассиметричной информации, когда игроки обладают разной инфор­мацией о реальных технологических преимуществах и рыночной конъюнктуре (например, лицензиат знает лучше ситуацию на рынке, чем лицензиар, а техноло­гические особенности могут быть лучше известны лицензиару), для лицензиара выгоднее предлагать раздельные контракты для благоприятного и неблагоприят­ного рынка. В первом случае оптимальный контракт включает только фиксиро­ванные платежи, во втором случае - роялти от производства или комбинацию лю­бого вида роялти с фиксированными платежами. В случае предполагаемых незна­чительных вариаций рынка оптимальный контракт включает только фиксирован­ный платеж или в комбинации с роялти, при ожидании значительных флуктуации на рынке - только роялти.

Подход к оценке предпочтительности тех или иных компонентов лицензион­ного вознаграждения для лицензиара и лицензиатов на основе исследования раз­работанной модели позволяет обосновывать позиции сторон при переговорах об условиях лицензионного контракта.

31


5. Новые динамические теоретико-игровые модели взаимодействия инно­вационных фирм в условиях конкуренции с учетом диффузии, накопления и устаревания знаний разработаны для анализа функционирования рынка ин­новационных продуктов и технологий и определения оптимального сочетания экономических механизмов поддержки креативно-инновационной деятельно­сти (государственные субсидии, налоговые льготы и др.) с организационно-правовыми механизмами защиты интеллектуальной собственности (напри­мер, государственной защитой монополии на инновационный продукт).

Если в некоторой сфере инновационных разработок действуют несколько конкурирующих фирм, то в этом случае при решении задачи оптимизации уровня инновационной активности следует учитывать возможность переноса полученных знаний и разработок от одной фирмы к другой, в том числе за счет кооперирова­ния фирм в сфере НИОКР. При разработке модели сделаны предположения, что исходные (базовые) удельные затраты фирм одинаковы и составляют с, а успеш­ная разработка новой технологии сокращает удельные затраты на величину хи но для достижения этого результата требуются инвестиции в НИОКР в размере z,{x,). Удельные затраты /-ой фирмы и ее прибыль составляют соответственно: с,{х,) = с - хи М,{х!,..., *,-,..., хп) = qi(p() - с,{-)) - z,{-). Кооперирование затрат на НИОКР позволяет снизить затраты каждой компании на креативно-инновационную деятельность.

Данная ситуация представлена в виде двухэтапной игры, в которой на первом этапе игроки принимают решение о величине сокращения удельных затрат (что по сути эквивалентно решению об уровне инвестиций в НИОКР, если известна z,{•)), а на втором этапе конкурируют на рынке, принимая решение об объеме про­дукции. Следуя принципу обратной индукции, вначале определяются функции наилучшего отклика фирм на стратегии конкурентов (равновесие Нэша в подыг-рах) на втором этапе, после чего принимается решение об уровне инвестиций в НИОКР.

Такая модель может быть полезна для разработки решений об объединении в исследовательские консорциумы и совместном осуществления НИОКР с целью сокращения затрат и для определения оптимальных схем создания подобных кон­сорциумов. Если государство может в определенной степени регулировать диф­фузию знаний и возможности фирм действовать согласованно (например, на ос­нове антимонопольного законодательства и законов о защите интеллектуальной собственности), с помощью такой модели можно разрабатывать оптимальные па­раметры государственной политики в этой области, которые обеспечивали бы максимальную полезность для потребителя.

Модель исследована при допущении линейной функции спроса в условиях

п

конкуренции Курно (р = (рт - aQ) - цена за единицу продукции, Q = ^ q} - сум-

марное предложение товара на рынке) и предположении эффекта уменьшающей­ся отдачи затрат на НИОКР: zi{xi) = bx™, т>\. Рассмотрены случаи, когда из п

фирм, выпускающих данную продукцию, к фирм осуществляют НИОКР, а п-к предприятий продолжают производство продукции по существующей техноло-

32


гии, а также два варианта кооперативного поведения фирм на рынке: 1) к фирм из п объединяются и делят затраты (вид монопольного сговора); 2) к фирм из п об­мениваются информацией о НИОКР (проводят совместные исследования), но на рынке действуют как конкуренты. При анализе различных вариантов кооператив­ного и некооперативного поведения фирм на рынке определялся выигрыш потре­бителя как дополнительная полезность для потребителя, которую он получает за счет разницы между тем, что он готов отдать за продукт (максимальная цена рт) и тем, что он отдает в действительности (реальная рыночная цена/?): CS=(Q(pm-p)/2.

Решение игры при сделанных предположениях показывает, что инвестиро­вание в инновационную деятельность выгодно даже на монополистическом рын­ке, при этом предприятию, разрабатывающему и использующему новые произ­водственные технологии, необходимо изменять и свою стратегию на рынке. В этом случае возрастает прибыль предприятия и повышается выигрыш потребите­ля. На конкурентном рынке разработка и применение новых технологий дает су­щественные преимущества, но с ростом числа фирм-инноваторов, эти преимуще­ства уменьшаются. С увеличением числа конкурентов в одной сфере объем инве­стиций в НИОКР уменьшается, что приводит к необходимости инвестировать в другие технологии, где уровень конкуренции ниже. С точки зрения потребителя (и государства, обеспечивающего его интересы) чрезмерная конкуренция фирм-инноваторов на таком рынке нежелательна, поскольку затраты в НИОКР снижа­ются, а также снижается выигрыш потребителя в сравнении с одним или двумя инноваторами, действующими на рынке, где также конкурируют несколько фирм, предлагающих продукт, произведенный по «старой» технологии.

Если фирмы-инноваторы объединяют свои усилия на рынке, на котором у них нет больше конкурентов, их общая прибыль возрастает, но происходит моно­полизация рынка и выигрыш потребителя заметно снижается по сравнению с вы­игрышем, получаемым на конкурентном рынке с новой технологий, поэтому за­дача государства заключается в ограничении подобной картелизации. Однако ес­ли несколько фирм-инноваторов объединяются в совместное предприятие на рынке, где сохраняется конкуренция, то подобный вид картелизации не приводит к заметному снижению выигрыша потребителя, хотя дает дополнительные пре­имущества объединяющимся предприятиям, поэтому он может рассматриваться государством как допустимый. Также рассмотрен случай возможной кооперации предприятий с разными начальными затратами. Исследование соответствующей модели показывает, что члены консорциума предпочитают привлекать дополни­тельно в консорциум фирмы с низкими затратами. Но оставшимся фирмам с вы­сокими затратами также выгодно формировать свой консорциум. Анализ показы­вает, что стимул делить затраты на НИОКР никогда не достаточно велик, чтобы включать все фирмы в консорциум. Образование больших картелей не выгодно участникам, поэтому они будут избегать чрезмерного кооперирования. Чрезмер­ное кооперирование невыгодно и государству, т.к. снижает выигрыш потребите­лей. В этих условиях необходимо антимонопольное регулирование рынка новых технологий и решение задач определения оптимального уровня картелизации ин­новационных предприятий и режима защиты интеллектуальной собственности.

33


Разработана и исследована динамическая иерархическая модель стимулиро­вания инновационной предпринимательской активности при предположении, что существует возможность диффузии («утечки») полученных знаний и разработок, а у государства есть как экономические инструменты стимулирования инноваци­онной активности, так и организационно-правовые, связанные с регулированием прав на использование объектов интеллектуальной собственности. Предполагает­ся, что государство (центр) сообщает фирмам (агентам) значения своих стратеги­ческих переменных: налоговую ставку s, правила компенсации затрат на НИОКР f(Xj) и режим защиты прав на использование знаний, полученных в ходе НИОКР, определяющий уровень их диффузии w. Получив эту информацию, фирмы выби­рают уровень креативно-инновационной активности хи характеризуемый объемом произведенных знаний, технологий и т.д.

Прибыль, получаемая фирмой /(/ = 1,...,«) с учетом суммарной активности всех ее конкурентов и компенсации затрат, оценивается так:

M,=(\-s)[m,xl(\-^—)-z,(x,)] + f(x,)^

z*.

где zt - затраты фирмы /, связанные с уровнем ее инновационной активности хи mi - параметр, характеризующий эффективность вывода новшеств /-ой фирмой на рынок.

При рассмотрении игры в динамике предполагается, что каждая фирма в мо­мент времени / выбирает уровень хи чтобы максимизировать ожидаемую прибыль:

2>;

М,' = (1 - s)[m',x:(1----- '-------- ) - z\(•)] + /'(¦) -> max ,                   (9)

где xfj - уровень активности, ожидаемый фирмой / от конкурирующей фирмы j в момент /.

Затраты каждой компании на креативно-инновационную деятельность возрас­тают при повышении уровня инновационной активности хги но, в то же время, уменьшаются при накоплении знаний, полученных в результате ее осуществления:

(х1Лк

\ + atV' ' где V.- объем знаний, накопленный фирмой / к моменту t; параметры аг > 0 ха­рактеризуют эффективность использования накопленных знаний и соответству­ющих технологий, уменьшающих затраты на разработку последующих иннова­ций; кг>\, Vi - объем знаний, накопленный фирмой / на момент /. Накопление знаний с течением времени означает, что фирма / извлекает пользу и от знаний, полученных в прошлые периоды, в т.ч. за счет диффузии знаний от других фирм:

34


где параметры р, уе [О, 1] характеризуют результативность производства органи­зационных знаний и скорость их устаревания, а величины dy е [0, 1] отражают степень утечки знаний от фирмы j к фирме /. Если dy = 1, то знания, полученные фирмой у в результате ее инновационной активности, становятся полностью до­ступными фирме /. Другой предельный случай, dy = О, соответствует невозможно­сти переноса знаний и технологий от фирмы у к фирме / (dy = О для всех / Ф] соот­ветствует невозможности диффузии знаний). Очевидно, что dy зависят в опреде­ленной степени от режима защиты интеллектуальной собственности, определяе­мой государством.

Игра (9) является подыгрой иерархической игры, в которой центр (государ­ство) определяет оптимальные стратегии s и/(3сг>), а также параметр w и сообщает их агентам (фирмам, осуществляющим инновационную деятельность на рынке). После определения всех параметров модели (9) может быть найдено численное решение игры, а критерием оптимизации могут являться суммарные налоговые поступления или суммарный объем получаемых знаний.

х,М

Рис. 7. Влияние уровня диффузии знаний и технологий на конкурентном рынке (w) на уровень инновационной активности (х) и ее результаты (М)

Для упрощения расчетов принято, что возможность обмена информацией одинакова для всех фирм, действующих на рынке, и определяется только государ­ством (dy =w). Численные расчеты на основе данной модели показывают, что об­легчение режима диффузии технологической информации на конкурентом рынке (т.е. режима защиты интеллектуальной собственности), что соответствует увели­чению значения параметра w в данной модели, способствует повышению уровня инновационной активности, ее результатов и, соответственно, налоговых отчис­лений (рис. 7). С другой стороны, расчеты показывают, что при определенном значении этого параметра начинается снижение прибыли инновационных пред­приятий, что особенно заметно при дорогостоящих инновационных разработках. Таким образом, данный подход может использоваться в т.ч. для оптимизации гос­ударственной политики в области защиты интеллектуальной собственности и поддержки инновационного предпринимательства.

35


6. Разработан и программно реализован комплекс методик и инструмен­тов поддержки новаторской активности персонала и инновационной дея­тельности предприятия, включающий модули оценки индивидуальных под­ходов к разработке новых идей с целью организации творческих коллекти­вов и модули анализа организационного климата предприятия для развития творческого потенциала персонала и выявления организационно-управленческих и социально-психологических барьеров для креативно-инновационной деятельности.

Главной практической целью разработки методик оценки индивидуальных подходов к разработке новых идей (т.н. творческих стилей) является решение за­дачи создания сбалансированных и продуктивных коллективов, работающих над новыми проектами. Важным фактором стимулирования коллективного творчества является выявление и максимальное использование потенциала каждого члена группы. Если выполняемая сотрудником работа в рамках совместного инноваци­онного проекта соответствует его творческому стилю, он в наибольшей степени сможет реализовать свои способности в данном проекте. Органичное сочетание стилей позволяет повысить эффективность коллективной творческой работы.

На основе анализа и модифицирования зарубежных аналогов, в диссертации разработаны методики оценки индивидуальных творческих стилей и реализованы в виде инструментов, пригодных для применения в условиях российских произ­водственных и бизнес-структур. Они были протестированы в 4 вузах и 7 компа­ниях Алтайского края (общее число респондентов 323 чел.) с использованием ме­тодов оценки надежности по показателям Кронбаха и Гутмана.

На основе исследования подходов к оценке организационного климата, ис­пользуемых в зарубежной практике менеджмента, разработаны и протестированы две оригинальные методики оценки и анализа организационного климата для творчества и инноваций с использованием новых подходов, основанных на мате­матически корректной обработке данных эмпирических исследований.

Первая методика разработана для экспресс-диагностики организационного климата для новаторской и инновационной активности по 17 факторам, каждый из которых оценивается респондентами с позиций важности этого фактора для развития организации и степени его реализованности. Результаты представляют­ся в виде матрицы приоритетности и различных диаграмм, по которым опреде­ляются «проблемные» факторы и, соответственно, приоритетные направления совершенствования организационного климата.

Вторая методика предназначена для развернутой оценки и анализа организа­ционно-экономических условий для креативно-инновационной деятельности на основе опросного листа, включающего в себя 60 пунктов-утверждений, по кото­рым респонденты (сотрудники организации) выражают свое согласие или несо­гласие по 6-позиционной шкале Лайкерта. Особенностью разработанной методи­ки является использование нескольких процедур стандартизации исходных дан­ных и их преобразования в интервальную шкалу для обеспечения возможности строгого и математически корректного применения статистических методов об­работки данных. В частности, впервые для решения задач диагностики организа-

36


ционного климата обосновано использование измерительной модели и шкалы Раша.

Обе методики были протестированы в 11 российских организациях и 2 зару­бежных компаниях (в англоязычном варианте) с общим числом сотрудников свыше 350 человек. Качество (валидность и надежность) результатов, получае­мых с помощью данных методик, оценивалось с помощью соответствующих ме­тодов и показателей теории измерений.

Разработан программный комплекс для диагностики и поддержки креативно-инновационной деятельности предприятия, включающий в себя программно реа­лизованные методики сбора и анализа данных для идентификации творческих стилей сотрудников предприятия и организационного климата для творчества и инноваций. Комплекс также включает в себя широкий набор инструментов для статистической обработки данных, их анализа и представления результатов в различных формах.

В программный комплекс входят следующие основные модули:

  1. стартовый модуль, отображающий все компоненты программного ком­плекса, и позволяющий запускать их в режимах пользователя и администратора;
  2. модули диагностики творческого потенциала и стилей генерирования и разработки новых идей (6 модулей для сбора данных и анализа результатов).
  3. модули, реализующие инструменты для сбора данных, диагностики и ана­лиза креативно-инновационного климата на предприятии (4 модуля).

Каждый модуль программного комплекса включает в себя 3 блока:

  1. пользовательский интерфейс;
  2. функциональный блок, содержащий механизмы ввода данных, алгоритмы обработки данных и механизмы вывода результатов (на рис. 8 приведена блок-схема, иллюстрирующая работу модуля по оценке организационного климата);
  3. интерактивный редактор (блок администрирования) для настройки поль­зовательских интерфейсов, механизмов ввода, обработки и вывода данных.

Программа обладает гибкими средствами настройки и обеспечивает возмож­ность как изменения существующих в комплексе инструментов, так и расшире­ния самого набора инструментов. Разработанные инструменты могут применять­ся при принятии решений в управленческой деятельности, а также для определе­ния ряда параметров предложенных в диссертации математических моделей. Со­зданный программный комплекс зарегистрирован в Федеральной службе по ин­теллектуальной собственности, патентам и товарным знакам.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе на основе междисциплинарных исследований проблем творчества и инноваций и использования методов экономике-математического моделирования разработаны методологические основы, матема­тические модели и инструментальные средства организации креативно-инновационной деятельности. Механизмы управления креативно-инновационной деятельностью исследованы в иерархически организованных системах на уровнях внутрифирменного, межорганизационного и метаорганизационного взаимодей­ствия. Структурные компоненты и результаты диссертационной работы пред­ставлены на рис. 9. Исследования, выполненные в рамках диссертационной рабо­ты, позволили сделать следующие выводы.

  1. Оптимизация управления креативно-инновационной деятельностью сле­дует из принципа баланса между устойчивостью и развитием и связана с форма­лизацией и «переводом» неструктурированного или плохо структурированного процесса, которым по своей сути является поиск и практическая реализация но­вых идей, на более высокий уровень структурирования, в т.ч. на основе предло­женных механизмов перехода от латентных переменных, характеризующих твор­чество, к их наблюдаемым эквивалентам.
  2. Исследования разработанной динамической модели осуществления креа­тивно-инновационной деятельности фирмы в рыночной (конкурентной) среде, регулируемой государством, демонстрируют наличие критических значений па­раметров накопления знания, определяющих тенденции изменения эффективно-

38


сти креативно-инновационной деятельности и возможности предотвращения кри­зисных явлений в экономике на микро- и макроуровнях.

3. На основе комплекса экономике-математических моделей стимулирования новаторской активности персонала фирмы обоснован управленческий принцип о том, что для эффективного взаимодействия участников инновационного процесса необходимы прямые переговоры о распределении результатов, либо установле-

39


ние отношений по типу равновесной иерархической соподчиненности. Действен­ный практический механизм стимулирования творческой активности персонала может быть реализован на основе рейтинговой системы оценки результатов про­фессиональной деятельности сотрудников, интегрированной в корпоративную информационную систему управления предприятием.

4.  Разработанный теоретико-игровой подход к организации эффективных

творческих коллективов для работы над инновационными проектами позволяет

обеспечить синергетический эффект сотрудничества за счет оптимального соче­

тания квалификации и компетенций участников, согласованности их действий и

имеющихся ресурсов.

  1. Исследование разработанной математической модели взаимодействия вла­дельцев объектов интеллектуальной собственности и фирм, осваивающих новые технологии, позволяет определить закономерности стратегического поведения инноватора и агентов рынка новых технологий с учетом конъюнктуры рынка, тех­нических особенностей проекта, характера неопределенности, уровня инноваций и других факторов. Практическая реализация предложенной методики определения оптимальных параметров лицензионного контракта позволяет оценить предпо­чтительность тех или иных компонентов лицензионного вознаграждения для ли­цензиара и лицензиатов и аргументировать позиции сторон при переговорах об условиях лицензионного контракта.
  2. Предложенные динамические теоретико-игровые модели взаимодействия инновационных фирм в условиях конкуренции с учетом диффузии знаний опре­деляют подход нахождения оптимального сочетания экономических факторов поддержки креативно-инновационной деятельности с организационно-правовыми механизмами защиты интеллектуальной собственности.
  3. Разработанный и программно реализованный комплекс методик и инстру­ментов поддержки творчества и инноваций обеспечивает системный характер принятия управленческих решений при организации креативно-инновационной деятельности.

Результаты диссертации использованы при разработке и проведении учеб­ных курсов для студентов АлтГУ. Программный комплекс для поддержки креа­тивно-инновационной деятельности (свидетельство о государственной регистра­ции №2010610218 от 11.01.2010 г.) используется в ряде организаций Алтайского края и других регионов РФ. Разработанные методические, математические и ин­струментальные средства используются в практической деятельности отдельных фирм и некоммерческих организаций в РФ и других странах.

40


ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

  1. Дубина И.Н. Творчество как феномен социальных коммуникаций: монография. -Новосибирск: Изд-во СО РАН, 2000. - 10 п.л.
  2. Dibina I.N. (в составе авторского коллектива) Optimally managing creativity // Cara-yannis E.G. and Chanaron J.-J. (Eds.) Managing Creative and Innovative People: The Art, Science and Craft of Fostering Creativity, Triggering Invention and Catalyzing Innovation.

-  London / Westport, Conn.: Praeger Publishers, 2007. (авт. глава - 2 п.л.).

3.   Дубина И.Н. Управление творчеством персонала в условиях инновационной эконо­

мики. - М.: Academia, 2009. - 18 п.л.

Учебники и учебные пособия

  1. Дубина И.Н. Математические основы эмпирических социально-экономических ис­следований. - Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2006. - 15,5 п.л.
  2. Дубина И.Н. Творческие решения в управлении и бизнесе. - Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2007. - 22 п.л.
  3. Дубина И.Н. Основы теории экономических игр. - Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2009.

-  9,5 п.л.

  1. Дубина И.Н. Основы теории экономических игр. - М.: КноРус, 2010. - 13 п.л.
  2. Дубина И.Н. Математико-статистические методы в эмпирических социально-экономических исследованиях. - М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2010. - 26 п.л.

Статьи в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ

  1. Дубина И.Н. Организационный климат для творчества и инноваций: подходы и ме­тоды оценки // Инновации. - 2007. - №2. - 0,5 п.л.
  2. Дубина И.Н. Направления формирования организационного климата для активизации новаторской деятельности персонала // Управление персоналом. - 2008. - №24. - 0,4 п.л.
  3. Дубина И.Н. Менеджмент творчества как научно-практическое направление и учеб­ная дисциплина: отечественный и зарубежный опыт // Открытое образование. -2008.-№2.-0,5 п.л.
  4. Дубина И.Н. Модели новаторской активности персонала и оптимального распреде­ления ее результатов // Проблемы управления. - 2009. - №3. - 0,5 п.л.
  5. Дубина И.Н. К вопросу о соотношении понятий «креативная экономика», «иннова­ционная экономика» и «экономика знаний» // Креативная экономика. - 2009. - №6. -0,5 п.л.
  6. Дубина И.Н. Подходы к оценке индивидуальных творческих стилей для организации коллективной работы над инновационными проектами // Менеджмент в России и за рубежом. - 2009. - №6. - 0,9 п.л.
  7. Дубина И.Н. Моделирование взаимодействия лицензиара и инновационных фирм в условиях конкуренции // Известия Алтайского государственного университета. -2010.-№2-0,6 п.л.
  8. Дубина И.Н., Оскорбин Н.М. Моделирование поведения субъектов инновационной деятельности при различных схемах стимулирования // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Социально-экономические науки. - 2010. -Т. 10, вып. 4. - 0,7 п.л. (авт. - 0,35 п.л.).

41


  1. Дубина И.Н., Старовойтов Н.А. Программный комплекс диагностики и поддержки креативно-инновационной деятельности // Известия Алтайского государственного университета. - 2010. - №1/2 - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).
  2. Дубина И.Н. Зарубежные исследования в области теоретико-игрового анализа инно­ваций // Проблемы управления. - 2010. - №4. -1,1 п.л.
  3. Дубина И.Н., Оскорбин Н.М. Модели стимулирования инновационной предприни­мательской активности // Известия Алтайского государственного университета. -2011. - №1/1. - 0,8 п.л. (авт. - 0,4 п.л.).
  4. Дубина И.Н. Теоретико-игровой анализ привлекательности инновационного проекта для его участников // Известия Алтайского государственного университета. -2011. -№1/2. - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).

21.Dubina I.N. Foreign investigations in the field of game-theoretic analysis of innovations // Автоматика и телемеханика - Automation and Remote Control. - 2011. - Vol. 72. - No. 12.-0,9п.л.

Статьи в зарубежных реферируемых журналах

22.Dubina I.N. Managing creativity: theoretical approaches to employees' creativity devel­opment and regulation // Int. Journal of Management Concepts and Philosophy. - 2005. -Vol. l.-No. 4.-1,1 п.л.

23.Dubina I.N. Optimising creativity management: problems and principles // Int. Journal of Management and Decision Making. - 2006. - Vol. 7. - No. 6. - 1,2 п.л.

  1. Dubina I.N. Measurement in creativity management: why and how to measure intangibles // International Journal of Knowledge, Culture and Change Management. - 2006. - Vol.6. -No. 6. - 0,6 п.л.
  2. Dubina I.N., Carayannis E.G., Campbell D. Creativity economy and a crisis of the econo­my // Journal of the Knowledge Economy. - 2011. - 1,4 п.л. (авт. - 0,7 п.л.).
  3. Dubina I., Baniak A. Innovation analysis and game theory: a review // Innovation: Management, Policy and Practice. - 2012 (принято к публикации). - 1,4 п.л. (авт. - 0,7 п.л.).

Публикации в трудах международных конференций

  1. Dubina I.N. Employee creativity in the contemporary economy // The 16th CEDIMES In­ternational Workshop on Emergent Economies. - Alexandria, 2004. - 0,4 п.л.
  2. Dubina I.N. Employees' creativity development optimization as an element of creativity management // The 20th Annual Washington Consortium Schools of Business Research Forum. - Washington, 2004. - 0,1 п.л.
  3. Dubina I.N. A study of applying the analytic hierarchy process to the measurement of crea­tive climate // Информационные технологии в науке, социологии, экономике и бизнесе. Труды межд. конференции. - Вып. 32. - №1. - Приложение к журналу «Открытое об­разование», 2005. - 0,3 п.л.
  4. Dubina I.N. New approaches to measurements in creativity management: Towards mathe­matically meaningful measurement instruments for effectively managing employee crea­tivity // International Symposium on Creation and Innovation for Sustainable Develop­ment. - Beijing, 2006. - 0,4 п.л.
  5. Dubina I.N. and Umpleby S.A. Agenda setting and improvement monitoring in a universi­ty department // The 12th Annual International Deming Research Seminar. - New York, 2006. - 0,5 п.л. (авт. - 0,25 п.л.).
  6. Dubina I.N. A conception of optimally managing creativity // Информационные техно­логии в науке, социологии, экономике, телекоммуникации и бизнесе. Труды межд.

42


конференции. - Вып. 33. - №1. - Приложение к журналу «Открытое образование», 2006. - 0,3 п.л. 33.Dubina I.N. Models of innovation profit sharing // XX International Society for Profes­sional Innovation Management Conference "The Future of Innovation". - Vienna, 2009. -0,5 п.л.

  1. Dubina I.N. Optimally managing creativity: Concepts, models, and tools // Creativity and Innovation in Management and Education. Proceedings of 32nd Annual Conference of Ja­pan Creativity Society. - Osaka, 2010. - 0,5 п.л.
  2. Dubina I.N. Innovation project participants optimization models // Cybernetics and Sys­tems. - Vienna: Austrian Society for Cybernetics and System Research, 2010. - 0,4 п.л.
  3. Dubina I.N. and Umpleby S.A. A quality improvement approach to assessing an organization's climate for creativity and innovation // The 17th Annual In­ternational Deming Research Seminar. - New York, 2011. - 0,5 п.л. (авт. - 0,25 п.л.).
  4. Dubina I.N. Innovation development and an economic crisis // Государственное регули­рование экономики: Инновационный путь развития. Труды межд. научн. конферен­ции. - Н. Новгород, 2011.-0,3 п.л.
  5. Дубина И.Н., Оскорбин Н.М. Регулирование творческой деятельности как проблема управления // Экономические реформы и совершенствование систем управления на предприятиях Казахстана и России. Труды межд. научн.-практ. конференции. - Ал-маты, 2001. - 0,3 п.л. (авт. - 0,15 п.л.).
  6. Дубина И.Н., Ошкало В.В. Тестирующие технологии как способ обучения и кон­троля знаний студентов: к вопросу о возможностях и границах применения // Инно­вационные технологии в экономическом образовании. Сборник материалов между-народн. конференции. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2002. - 0,5 п.л. (авт. - 0,25 п.л.).
  7. Дубина И.Н. Ориентиры экономико-управленческой теории творчества // Проблемы науки, образования и социально-экономического развития в XXI в. Материалы межд. конференции. - Шимкент: Изд-во Южно-Казахстанского ун-та, 2003. - 0,4 п.л.
  8. Дубина И.Н. Системы поддержки творческих решений и возможности их примене­ния в науке, образовании, бизнесе // Информационные технологии в науке, образо­вании, телекоммуникации, бизнесе. Труды межд. конференции. - Вып. 30. - №1. -Приложение к журналу «Открытое образование», 2003. - 0,3 п.л.
  9. Дубина И.Н. Перспективы креативного экономического образования. Нужно ли учить экономистов творчеству? // Система непрерывного экономического образова­ния: Проблемы и перспективы. Материалы межд. конф. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2003.-0,5 п.л.
  10. Дубина И.Н. Креативный менеджмент - парадигма современного корпоративного управления // Западная Сибирь: Регион, экономика, инвестиции. Материалы между­народной конференции. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2003. - 0,2 п.л.
  11. Дубина И.Н., Амплеби С.А. Опыт применения методов управления качеством для совершенствования учебной и научно-исследовательской работы в Университете Дж. Вашингтона // Эффективное управление университетом и международное со­трудничество. Материалы международного семинара. - Омск: Изд-во ОмГПУ, 2005. - 0,5 п.л. (авт. - 0,25 п.л.).
  12. Дубина И.Н. Зарубежная практика оценки организационного климата для творчества и инноваций // Экономика депрессивных регионов: Проблемы и перспективы разви­тия региональных экономик. Сб. науч. Статей по материалам международной кон­ференции. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2007. - 0,7 п.л.

43


  1. Дубина И.Н., Оскорбин Н.М. Модели взаимодействия участников инновационных процессов // Информационные технологии в науке, образовании, телекоммуникации и бизнесе. Труды межд. конференции. - Вып. 36. - №1. - Приложение к журналу «Открытое образование», 2009. - 0,4 п.л.(авт. - 0,2 п.л.).
  2. Дубина И.Н. Подходы к определению, характеристике и анализу креативной эконо­мики // Проблемы развития инновационно-креативной экономики. Труды межд. научной конференции. - М.: Изд-во «Креативная экономика», 2010. - 0,7 п.л.

Другие публикации по теме исследования

  1. Дубина И.Н. К проблеме мистифицирования творчества // Известия Алтайского гос­ударственного университета. - 1997. - №2. - 0,5 п.л.
  2. Дубина И.Н. О социокультурных и личностных аспектах творчества // Вестник Ом­ского государственного университета. - 2000. - №3. - 0,6 п.л.
  3. Дубина И.Н., Бубликов Б.В. Оценка экономической эффективности инвестирования инновационных проектов: опыт компьютерного моделирования // Региональный АПК: проблемы и решения: Сб. научн. тр. - Барнаул: Изд-во АГАУ, 2000. - 0,7 п.л. (авт. - 0,35 п.л.).

51. Дубина И.Н., Соколова О.Н. Инновация как экономическая категория: грани смысла

и проблема определения // Менеджмент и маркетинг в системе рыночных отношений.

Сб. науч. статей. Вып. 1. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2000. - 0,4 п.л. (авт. - 0,2 п.л.)

  1. Дубина И.Н. Креативный менеджмент и перспективы его становления в России // Управление регионом. Сб. научн. ст. 4.1. - Горно-Алтайск: РИО «Универ-Принт», 2002. - 0,3 п.л.
  2. Дубина И.Н. Творчество в трудовых процессах: к постановке проблемы регулирова­ния // Вестник Московской академии предпринимательства при Правительстве г. Москвы. -2002. - №1. - 0,3 п.л.
  3. Дубина И.Н. К вопросу об отношении труда и творчества // Переходная экономика. Сб. научных трудов. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2002. - 0,6 п.л.
  4. Дубина И.Н., Оскорбин Н.М. Задача управления исполнительскими и креативными элементами в трудовых процессах // Известия Алтайского государственного универ­ситета. - 2002. - №2. - 0,4 п.л. (авт. - 0,2 п.л.).
  5. Дубина И.Н. Задача регулирования креативных новаций в социально-экономических системах // Экономика и информация: теория, модели, технологии. Сб. научн. тр. -Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2002. - 0,4 п.л.
  6. Дубина И.Н. Роль и место творчества в практике современного бизнеса // Известия АлтГУ. - 2003. - №2. - 0,5 п.л.
  7. Дубина И.Н., Булатова Г.А. Инновационные подходы к управлению и внутренний рынок труда как факторы повышения эффективности формирования и использова­ния творческого персонала // Управление регионом. Сб. науч. статей. 4.2. - Г-Алтайск: Изд-во ГАГУ, 2003. - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).
  8. Дубина И.Н. Современные программные средства поддержки креативных процессов: назначение, специфика, принципы работы, основные функции // Информационная эко­номика и динамика переходных процессов. - Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2003. - 0,5 п.л.
  9. Дубина И.Н.  Творческий потенциал персонала и инновационность организации

как факторы, определяющие результативность труда // Успехи современного есте­ствознания. - 2004. - №5 (Приложение №1). - 0,3 п.л.

61. Дубина И.Н. Оценка творческого потенциала персонала и его влияния на результа­

тивность труда // Успехи современного естествознания. - 2004. - №3. - 0,3 п.л.

44


  1. Дубина И.Н., Ошкало А.Е. Использование матрицы приоритетов улучшения каче­ства в маркетинговой деятельности предприятия // Социально-экономическая поли­тика государства и пути ее реализации на современном этапе. Сб. науч. статей. -Барнаул: Изд-во АлтГУ. - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).
  2. Дубина И.Н. Измерительные шкалы и их применение в педагогических измерениях // Педагогические измерения. - 2006. - №3. - 1,3 п.л.
  3. Дубина И.Н. Проблемы оценки качества измерений. Часть 1 // Педагогические изме­рения.- 2007. - №2. - 0,8 п.л.
  4. Дубина И.Н. Проблемы оценки качества измерений. Часть 2 // Педагогические изме­рения. - 2007. - №3. - 0,6 п.л.
  5. Дубина И.Н. Разработка методов количественной оценки инновационного климата предприятий и организаций // Наука - Алтайскому краю. Сб. науч. статей. Вып. 1. -Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2007. - 0,7 п.л.
  6. Дубина И.Н. Экономика творчества: понятие и структурные элементы // Экономиче­ская и социальная политика: теоретические и прикладные аспекты: сборник статей. -Барнаул: Изд-во АлтГУ, 2009. - 0,7 п.л.
  7. Дубина И.Н., Оскорбин Н.М. Экономико-математические модели стимулирования инновационной предпринимательской активности // Наука - Алтайскому краю. Сб. науч. статей. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).
  8. Дубина И.Н., Мамченко О.П., Оскорбин Н.М. Теоретико-игровое моделирование взаимодействия вузов и малых инновационных предприятий // Наука - Алтайскому краю. Сб. науч. статей. - Барнаул: Изд-во АлтГТУ, 2010. - 0,6 п.л. (авт. - 0,3 п.л.).
  9. Дубина И.Н. Современные методики поддержки креативно-инновационной деятель­ности // Менеджмент инноваций. - 2010. - №3. - 0,9 п.л.

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

Дубина И.Н., Старовойтов Н.А. Программный комплекс для диагностики и под­держки инновационной деятельности организации - Organizational creativity and In­novation Diagnostics Support (OCIDS). Свидетельство о государственной регистрации №2010610218 от 11.01.2010 г.

45


Бумага офсетная                                                                             Уч.-изд. л.

Заказ_________________________ Тираж 150 экз.____________________

Типография издательства Алтайского государственного университета 656049, Барнаул, ул. Димитрова, 66

 





© 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.