Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

  Все выпуски  

Эконометрика - выпуск 67


Служба Рассылок Subscribe.Ru

Здравствуйте, уважаемые подписчики!

   Этот выпуск рассылки "Эконометрика" от 12 ноября 2001 года - 67-й по счету. В нем, как и в двух предыдущих, вы встретите рассказ о перспективах развития системы высшего образования.
   Автор материалов рассылки и статей на сайте http://antorlov.chat.ru - профессор А.И.Орлов. Поддержка рассылки осуществляется А.А.Орловым.
   Все вышедшие выпуски Вы можете посмотреть в Архиве рассылки по адресу http://www.subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika.

*      *      *

Отчет о научно-исследовательской работе

"Разработка методологии оценки рисков реализации инновационных проектов высшей школы"

Москва - 1996

Список исполнителей

   Руководитель работы, доктор техн. наук, проф.
   А.И.Орлов, доцент, канд.физ.-мат.наук
   В.А.Цупин, ст. преподаватель
   В.Н.Жихарев, мл. научн. сотр.
   Л.А.Орлова

(Продолжение. Начало в 65-м и 66-м номерах.)

Приложение к главе 4.

О согласовании классификаций при ранжировании

   В настоящем приложении приведены математические результаты, на основе которых сформулированы рекомендации, приведенные выше в главе 4. Эти результаты, в частности, теоремы 1 и 2, получены при подготовке настоящего отчета.
   Постановка задачи такова.
   При использовании нескольких обобщенных показателей получаются различающиеся, как правило, ранжировки объектов. Как их согласовать с целью дальнейшего использования при классификации? Предлагаются и обосновываются методы решения этой задачи.

П.1. Взвешенные агрегированные показатели

   Пусть Х1, Х2,..., ХК - частные (или групповые) числовые показатели. Каждому из них приписан вес - А1, А2, ..., АК соответственно, отражающий их относительную важность (оцененную экспертами или иным способом). Весовые коэффициенты неотрицательны и в сумме составляют 1.
   Взвешенные агрегированные показатели можно определить следующим единообразным способом.
   Введем (чисто формально) распределение вероятностей, приписывающее каждому значению ХМ, М=1,2,...,К, вероятность АМ. Для этого распределения обычным образом определим такие характеристики, как математическое ожидание, медиана, начальные моменты, мода и т.д. , которые и будем использовать в качестве взвешенных агрегированных показателей или при их расчете.
   При этом математическое ожидание дает взвешенное среднее арифметическое, медиана - взвешенную медиану (в частном случае, когда одна из ступенек функции распределения приходится на высоту 0,5, целесообразно ввести понятия левой и правой медиан - т.е. левого и правого концов указанной ступеньки соответственно).
   Начальный момент р-го порядка после извлечения корня р-ой степени дает взвешенное степенное. Аналогичным образом получаем обобщенное среднее по Колмогорову общего вида.
   Мода указывает на значение наиболее важного показателя.
   В соответствии с методологией устойчивости [6] при анализе конкретной ситуации целесообразно одновременно использовать несколько обобщенных показателей, например, взвешенную медиане и взвешенное среднее арифметическое.

П.2. Согласование упорядочений по агрегированным показателям

   Сопоставим упорядочения объектов по двум видам агрегированных оценок, например, по взвешенной медиане и по взвешенному среднему арифметическому. Для этого построим "квазитолерантность расхождений (КТР)", т.е. некоторое бинарное отношение [52] на множестве объектов. (Как известно, бинарное отношение на данном множестве объектов можно отождествить с подмножеством множества пар объектов, т.е. с подмножеством декартова квадрата исходного множества объектов.)
   По определению два объекта связаны отношением КТР (т.е. пара объектов входит в рассматриваемое подмножество) тогда и только тогда, когда два упорядочения - по взвешенной медиане и по взвешенному среднему арифметическому - для них противоречивы. Это возможно в двух случаях. Первый - средний взвешенный арифметический показателей для первого (из двух рассматриваемых) объектов больше (или равен) такового для второго объекта, а взвешенная медиана для первого, наоборот, меньше, чем для второго. Второй - средний взвешенный арифметический показателей для первого (из двух рассматриваемых) объектов меньше такового для второго вида, а взвешенная медиана для первого, наоборот, больше (или равна), чем для второго.
   Отношение КТР является симметричным (если пара (А,В) входит в него, то входит и пара (В,А)) и антирефлексивным (ни одна пара (А,А) не входит в КТР). Свойством транзитивности это бинарное отношение, вообще говоря, не обладает (если пары (А,В) и (В,С) входят в него, то пара (А,С) может входить в КТР, а может и не входить).
   Формально присоединим к КТР все пары вида (А,А). Получим рефлексивное симметричное отношение, т.е. толерантность [52]. Будем называть ее "толерантностью расхождений (ТР)".
   Построим новое бинарное отношение Зам(ТР) путем транзитивного замыкания (в смысле теории бинарных отношений [52,с.27]) "толерантности расхождений". Это означает, что подмножество пар объектов, входящих в толерантность ТР, пополняется некоторыми новыми парами. А именно, если А, В и С - три объекта такие, что пара (А,В) и пара (В,С) входят в "толерантность расхождений", то пару (А,С) включаем в замыкание этой толерантности. Для полученного множества пар повторяем описанную операцию. Продолжаем так до тех пор, пока новые пары не перестанут добавляться (процесс не может продолжаться бесконечно, поскольку общее число пар конечно).
   Бинарное отношение Зам(ТР) можно описать и по-другому: пара (А,В) входит в Зам(ТР) тогда и только тогда, когда либо она входит в ТР, либо существует конечная последовательность объектов С, D, E, ..., Q такая, что пары (A,C), (C,D), (D,E), ..., (Q,B) входят в ТР, т.е. от А к В можно пройти за несколько шагов, каждый из которых - переход от первого элемента пары, входящей в ТР, ко второму.
   Последнее замечание подсказывает наглядную геометрическую интерпретацию операции замыкания. Представим себе объекты точками на плоскости. Пара (А,В) входит в ТР тогда и только тогда, когда от А до В можно добраться по дороге. Тогда ясно, что пара (А,С) входит в Зам(ТР) в том и только в том случае, когда от А до С можно добраться по дороге, возможно. через несколько промежуточных пунктов (объектов).

П.3. Теорема о структуре замыкания

   Описание структуры Зам(ТР) дает следующая теорема.
   Теорема 1. Замыкание "толерантности расхождений" - отношение эквивалентности (рефлексивное симметричное транзитивное отношение), задающее разбиение объектов на кластеры (группы эквивалентных в рассматриваемом смысле объектов). Кластеры между собой упорядочены: все объекты одного кластера одновременно лучше (или одновременно хуже) всех объектов другого кластера одновременно по обоим используемым агрегированным показателям. Внутри же кластеров, состоящих более чем из одного элемента, имеются противоречия: для какого-то объекта есть другой из того же кластера такой, что упорядочение по одному агрегированному показателю противоречит упорядочению по другому агрегированному показателю.
   Доказательство. Рефлексивность Зам(ТР) вытекает из рефлексивности ТР - поскольку любая пара (А,А) входит в ТР, то она входит и в Зам(Т,Р). Симметричность вытекает из симметричности ТР: если из А в В можно добраться по цепочке С, D, E, ..., Q, то из В в А - по обратной цепочке Q,...,E, D,С, каждые два соседних элемента которой образуют пару, входящую в ТР наряду с "симметричной" парой из прямой цепочки. Транзитивность вытекает из процедуры построения Зам(ТР). В теории бинарных отношений рефлексивное симметричное и транзитивное отношение называется эквивалентностью [52,с.54].
   Известно (теорема 2.1 [52, с.55-56]), что отношение эквивалентности задает разбиение множества объектов на кластеры (классы, группы, подмножества) такое, что пара (А,В) входит в Зам(ТР) тогда и только тогда, когда объекты А и В включены в один и тот же кластер.
   Теперь введем упорядоченность кластеров.
   Лемма. Пусть X = {A, B,...} и Y = {C,D,...} - два кластера. Пусть А меньше С при использовании одного из двух рассматриваемых видов агрегированных оценок (например, по взвешенной медиане или по взвешенному среднему арифметическому). Тогда А меньше С и при сравнении по второй агрегированной оценке. Более того, любой объект из первого кластера меньше любого объекта из второго кластера в смысле любой из двух агрегированных оценок.
   Докажем лемму. Если бы А было больше или равно С по второй оценке, то пара (А,С) входила бы в КТР и ТР, а потому объекты А и С входили бы в один класс разбиения, соответствующего Зам(ТР), что противоречит исходному предположению. Это рассуждение показывает также, что для любых двух объектов В и D из разных кластеров упорядоченности по двум агрегированным оценкам совпадают.
   Однако совпадает ли упорядоченность В и D (или даже В и С) с упорядоченностью А и С ?
   Одну из упорядоченностей обозначим знаком < (т.е. "меньше"; знак > означает здесь "больше или равно"). Может ли быть так, что А<С, но В>С ? Тогда А<С<В. Вторую упорядоченность обозначим знаком //. Тогда в соответствии с рассуждениями предыдущего абзаца А//С//В, следовательно, пара (А,В) не может входить в КТР, а потому и в ТР.
   Поскольку А и В лежат в одном кластере, то существует цепочка А(1)=А, А(2), А(3), ..., А(К) = В такая, что пары (А(Р), А(Р+1)) входят в КТР, Р = 1, 2, 3,..., К-1. Рассмотрим минимальное М такое, что А(М)<С, А(М+1)>С (такое М существует, поскольку А1<С, а АК>С). Тогда в рассуждениях предыдущего абзаца можно положить А=А(М), В=А(М+1). Получаем, что пара (А(М), А(М+1)) не входит в КТР, что противоречит определению Зам(ТР).
   Итак, доказано, что из А<С вытекает В<С для любого В из кластера, включающего А. Аналогичным образом устанавливается, что В<D для любого D из кластера, включающего С. Лемма доказана.
   Каждый из кластеров, порожденных Зам(ТР), может состоять из одного или нескольких элементов. Внутри кластера из одного элемента противоречий быть не может. Если в кластере несколько элементов, то хотя бы одна пара объектов из этого кластера входит в КТР. Однако некоторые пары могут и не содержать противоречий. Например, если упорядочения имеют вид А<В<С и С//А//В, то пары (В,С) и (А,С) входят в КТР, а пара (А,В) - нет. Если же второе упорядочение имеет вид С//В//А, то все три пары входят в квазитолерантность расхождений.
   Теорема 1 доказана.

П.4. Дальнейшие обобщения

   В результате описанной в п.2 процедуры получаем ранжировку (упорядоченный ряд), элементами которой являются, вообще говоря, не отдельные объекты, а кластеры, состоящие из некоторого числа объектов (некоторые из кластеров могут состоять из одиночных объектов, для которых не оказалось рассматриваемых выше противоречий). Если построенное согласно п.2 разбиение объектов на кластеры и полученный на его основе ранжировочный ряд удовлетворяет заказчика, то они и определяют итоговую ранжировку и итоговый агрегированный показатель (выражающийся, например, в номере кластера, в который входит рассматриваемый объект, в итоговой ранжировке). Если же нет (например, получился всего один класс), то требуется дополнительный анализ с привлечением экспертов. Он должен быть нацелен на уточнение предпочтений экспертов. Например, им могут быть предъявлены для сравнения пары объектов, входящих в "квазитолерантность расхождений". Это исследование может описаться на различные методики выявления предпочтений (в экономических терминах - функций полезности).
   По ранжировке строится классификация путем разбиения области значений итогового агрегированного показателя на упорядоченные зоны. Границы между зонами задаются с помощью опроса экспертов с учетом процедуры дальнейшего использования этих зон.
    Заметим, что описанная выше методика может применяться в различных вариантах. В облегченном варианте весовые коэффициенты не оцениваются. Например, они априори предполагаются равными или же задаются исследовательской группой, строящей агрегированный показатель.
   Целесообразно [6] численно изучить устойчивость значений агрегированного показателя к малым отклонениям значений весовых коэффициентов, а также ответов экспертов. Развитие этой идеи ведет к разработке методики численного эксперимента, а также к применению и изучению интервальных экспертных оценок, когда ответ эксперта - интервал действительных чисел или интервал в порядковой шкале (несколько соседних градаций), и т.д.
   Могут быть использованы и иные виды средних величин, кроме среднего арифметического и медианы, в частности, среднее геометрическое и другие виды средних по Колмогорову.

П.5. О согласовании классификаций

   Пусть имеются две классификации Н1 и Н2, разбивающие множества объектов на кластеры А1, А2,..., АК и В1, В2,..., ВМ соответственно. Рассмотрим новую классификацию Н, построенную на основе пересечений множеств А1хВ1, А2хВ1,..., АКхВ1, А1хВ2, А2хВ2,..., АКхВ2,..., А1хВМ, А2хВМ,..., АКхВМ (здесь х - знак пересечения). Число кластеров в Н - не более КхМ, поскольку некоторые из выписанных пересечений могут оказаться пустыми. Классификация Н обладает тем свойством, что любые два элемента, входящие в один из ее кластеров, входят также в один кластер и в Н1, и в Н2. Если же два элемента входят в разные кластеры Н, то либо в Н1, либо в Н2, либо одновременно и в Н1, и в Н2 они входят в разные кластеры. Поэтому можно сказать, что классификация Н согласует классификации Н1 и Н2.
   Для классификаций с неупорядоченными кластерами сказанное в предыдущем абзаце решает проблему согласования. Для классификаций, кластеры которых строго линейно (или совершенно) упорядочены [52, с.119-120], т.е. порожденных склейкой одинаковых значений некоторого агрегирующего показателя на множестве объектов (существование такого показателя вытекает из теоремы 4.2 в [52, с.121-122]), можно продвинуться дальше.
   Описанная в пп. 2-3 процедура согласования классификаций, полученных различными способами на основе двух ранжировок, является общей. Она может быть применена для согласования любых двух классификаций, использующих строго линейно упорядоченные кластеры.
   Сначала необходимо построить "квазитолерантность расхождений (КТР)", включающую те и только те пары объектов, упорядоченность которых в двух классификациях различна. Затем строим "толерантность расхождений (ТР)", добавляя к КТР все пары вида (А,А). Затем строим Зам(ТР), транзитивно замыкая ТР по правилам теории бинарных отношений [52, с.27]. Корректность этой процедуры обеспечивает следующая теорема.
   Теорема 2. Замыкание толерантности расхождений Зам(ТР) задает классификацию на упорядоченные кластеры. При этом все объекты одного кластера одновременно лучше (или одновременно хуже) всех объектов другого кластера одновременно по обоим используемым агрегированным показателям. Внутри же кластеров, состоящих более чем из одного элемента, имеются противоречия: для какого-то объекта есть другой из того же кластера такой, что упорядочение по одному агрегированному показателю противоречит упорядочению по другому агрегированному показателю.
   Доказательство. Как показано при доказательстве теоремы 1, Зам(ТР) является отношением эквивалентности, а потому задает некоторое разбиение множества объектов, т.е. классификацию.
   Просматривая доказательство теоремы 1, нетрудно заметить, что в нем не используются какие-либо конкретные свойства взвешенной медианы или взвешенного среднего арифметического, а потому проведенные рассуждения верны для любых строгих совершенных (линейных) порядков. Это замечание и заканчивает доказательство теоремы 2.
   Замечание. Расчет согласующей классификации как Зам (ТР) не всегда дает приемлемые с практической точки зрения результаты. Пусть например, имеется 4 объекта, описываемые точками на плоскости А = (0,0), В = (0,1), С = (1, 0), Н = (1,1), первое упорядочение - по первой координате, второе - по второй (каждое из упорядочений имеет два варианта соответственно тому, как интерпретировать равенство, т.е. использовать отношение "меньше" или "меньше или равно"). Нетрудно проверить, что Зам(ТР) дает вырожденную классификацию - состоит из одного кластера. Между тем другие способы построения результирующего упорядочения, например, по сумме координат, могут оказаться более практически приемлемы.
   Практический интерес представляет также задача расширения классификации по упорядоченным классам, заданной на части естественного множества определения, на все это множество. Решений, как правило, имеется несколько, и возникают проблемы описания всех возможных расширений и выбора из них наиболее адекватного с точки зрения рассматриваемой прикладной области.

5. Инновационные проекты в вузах и риски их реализации

5.1. Введение

   С теоретической точки зрения инновационные проекты, выполняемые в вузах - это частный случай инвестиционных проектов. Вообще говоря, к ним применимы все соображения, относящиеся к инвестиционным проектам, в том числе критика методов оценки, основанных на анализе потоков платежей, и выводы о необходимости использования экспертных оценок.
   Однако есть и специфика, связанная с небольшими объемами и краткими сроками, а больше всего - рисками, относящимися непосредственно к научно-техническому развитию. Рассмотрим (в первом приближении) проблему оценивания рисков реализации инновационных проектов в вузах на основе соответствующих математических моделей.
   Проблема оценки эффективности и рисков реализации инвестиционных и инновационных проектов, в том числе в вузах, весьма сложна. В настоящее время адекватных простых решений этой проблемы не существует. Однако есть ряд перспективных подходов, среди которых выделяется метод экспертных оценок.

5.2. Типовая модель инновационного проекта в вузе

   Обычно под инновационным проектом в вузе понимают проект, который опирается на ранее проведенные научно-технические разработки, приведшие к перспективным для коммерческого использования результатам. Поскольку вузы, как правило, не занимаются сами коммерческой деятельностью, то предполагается, что коммерческая реализация будет осуществляться внешним партнером (или партнерами). При этом вуз получит доход от реализации инновационного проекта - либо в виде процента от прибыли партнера, либо в виде единовременной выплаты (например, при покупке лицензии партнером).
   Таким образом, в инновационном проекте участвуют как минимум две организации - вуз и внешний партнер. Работа внутри вуза часто разбивается на два этапа - 1) собственно научно-исследовательскую работу прикладного характера и 2) разработку технологии выпуска продукции. В деятельности внешнего партнера также можно выделить этапы, например, такие - 1) освоение выпуска продукции, затем 2) переход к массовому выпуску (что предполагает предварительную рекламную кампанию и иную маркетинговую деятельность), 3) продажу первых партий продукции, 4) получение оплаты от покупателей и 5) поступление средств в вуз.
   Таким образом, для успешного завершения инновационного проекта, как правило, необходим внешний партнер, с деятельностью которого связана своя группа рисков. Разумеется, возможны исключения. Если инновационный проект связан с доведением до коммерческого распространения программного продукта, то вуз может взять на себя маркетинг и рекламную кампанию. Если инновационный проект посвящен развитию внутривузовской сети ЭВМ, то может быть запланировано покрытие расходов за счет источников финансирования тех подразделений вуза, которые будут пользоваться этой сетью.

5.3. Сопоставление инвестиционных и инновационных проектов

   Как уже говорилось, инновационные проекты в вузах посвящены доведению до коммерческого уровня научно-технических разработок, выполненных преподавателями и сотрудниками определенного вуза. У таких проектов сравнительно мал объем платежей, но велики риски, связанные с доведением идеи до технического и тем более коммерческого воплощения, а также с участниками разработки (так, если автор идеи потеряет интерес к ее реализации в данном вузе, например, сменит место работы, то проект может рухнуть) и непосредственным окружением, а также внешним партнером.
   Решения о финансировании инновационных проектов в конкретном вузе принимает руководство этого вуза, возможно, с помощью той или иной системы экспертного оценивания. Поскольку затраты сравнительно невелики, то коммерческие соображения могут не превалировать при принятии решения, хотя констатируется, что возврат средств необходимо обеспечить. Основной результат - сама реализация научно-технической идеи, за которой следует начало следующего проекта, уже коммерческого. Большое значение поэтому имеют правовые вопросы, связанные с правами на результаты инновационного проекта. Заслуживает обсуждения также и процедура завершения проекта, подведения итогов его выполнения и полного либо частичного возмещения ущерба в случае неудачи.
   Инновационные проекты в условиях вузов имеют и иные особенности. Одной из них является срок - обычно от 1 до 3 лет с ежегодными отчетами о ходе выполнения перед руководством вузов. Участниками проекта, как правило, являются преподаватели и сотрудники вуза, для которых участие в проекте не является основной работой, что, естественно, ослабляет заинтересованность в его успехе (к дополнительной работе часто относятся менее ответственно, чем к основной). С другой стороны, тематика инновационной работы часто вытекает из основных научных интересов исследовательской группы, что гарантирует ответственный подход к выполнению инновационной работы.
    Возмещение ущерба (затрат на проведения инновационной работы в случае ее неудачи) самим коллективом исполнителей инновационной работы практически невозможно (в денежном исчислении), провал проекта в худшем для коллектива исполнителей случае приведет к отклонению следующих предложений руководителя проекта и его сотрудников.
   Более важными, чем в иных ситуациях, связанных с инвестиционными и инновационными проектами, являются социально-психологические и иные показатели, связанные с исполнителями работы, в частности, состояние здоровья и возраст руководителя, а также его положение во внутривузовской формальной и неформальной структурах.
   Важна проблема контроля - что считать успешным завершением проекта и что - неудачей? Ответ на этот вопрос должен содержаться в нормативных документах.

5.4. Специфика рисков реализации инновационных проектов в вузах

   Структура и выраженность рисков реализации инновационных проектов в вузах несколько отличаются от таковых для инновационных проектов вообще и тем более от разнообразных инвестиционных проектов.
   На первое место выходят риски невыполнения работы в соответствии с техническим заданием и невозврата (полного или частичного) средств. Риски могут быть связаны, в частности:
   - с недооценкой сложности научно-технической задачи,
   - со сменой научного руководителя темы (из-за болезни, смерти, ухода на пенсию, перехода на другую работу),
   - с нехваткой времени,
   - с решениями руководства вуза (например, в связи с задержками зарплаты средства, выделенные на выполнение инновационного проекта, могут быть направлены на выплату зарплаты сотрудникам вуза, не участвующим в проекте),
   - с решениями центральных органов (например, в 1 квартале 1996 г. средства выделялись только на зарплату, из-за чего невозможно было приобретать необходимое оборудование и расходные материалы),
   - с общей экономической ситуацией (из-за инфляции увеличиваются реальные расходы, из-за спада производства исчезают потенциальные заказчики),
   - с ненадежностью деловых партнеров или заказчиков, и т.д.
   Выделяются четыре основные группы факторов риска:
   - связанные с руководителем проекта,
   - связанные с вузом,
   - связанные с внешним партнером,
   - связанные с общей экономической обстановкой.
   Возможные итоги выполнения инновационной работы можно описать следующим образом:
   а) работа выполнена полностью, финансовые обязательства выполнены в полном объеме;
   б) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но из-за каких-либо причин внешний партнер финансовые обязательства выполнил не в полном объеме;
   в) научно-исследовательская часть работы выполнена полностью, но коммерческая часть проекта сорвана (внешним партнером), финансовые обязательства не выполнены;
   г) научно-исследовательская часть работы не выполнена полностью, но получены существенные научные результаты;
   д) научно-исследовательская часть работы не выполнена, но получены некоторые научные результаты;
   е) выполнение инновационной работы сорвано полностью.
   Таким образом, только в двух случаях из шести оценка однозначна: итог а) - это полный успех, а итог е) - это полный провал. В остальных случаях - итоги б), в), г), д) - получены некоторые научные результаты, а в случае итога б) - также и некоторые коммерческие результаты. При этом в случае итогов а), б), в) научно-исследовательский коллектив выполнил все, что от него требовалось, хотя "полный успех" имеет место только в одном из этих трех случаев - в зависимости от результатов работы внешнего партнера.

5.5. Роль нормативной базы, связанной с инновационными проектами в вузах

   Для оценки реальных рисков важны нормативные документы, регламентирующие выделение средств вузам для выполнения инновационных проектов, распределение этих средств внутри вузов, правила подведения итогов выполнения инновационных проектов и их этапов, правила возвращения вузами истраченных на выполнение инновационных проектов средств в случае неудачи этих проектов (с учетом "права на риск" при выполнении поисковых работ), аналогичные правила, касающихся руководителей невыполненных проектов, процедуры продолжения или прерывания частично выполненных проектов (например, опытный образец изготовлен, но в серию не пошел из-за отказа заказчика финансировать выпуск, в то время как процентами с продаж должны были возвращаться затраченные средства), а также иные вопросы.

5.6. Пример реального распределения финансирования на основе мнений экспертов

   В качестве примера практически используемой схемы распределения финансирования на выполнение инновационных проектов рассмотрим процедуру, используемую в Московском государственном институте электроники и математики (техническом университете).
   В этом институте традиционно раз в год проводится научно-техническая конференция, в ходе которой заслушиваются доклады о ходе выполнения научно-исследовательских работ и обсуждаются заявки на работы следующего года. Затем с помощью комиссии экспертов проводится оценка выполненных и предлагаемых работ и формируется план на следующий год, распределяется финансирование.
   С 1995 г. рассматриваются заявки на выполнение инновационных работ. В соответствии с "Положением о порядке проведения экспертизы научно-исследовательских работ, выполняемых по единому заказ-наряду и грантам в 1995 г. и технических заданий на 1996 г.", утвержденным ректором МГИЭМ, на каждый инновационный проект выделялось 40 млн.руб., причем было установлено, что "инновационный проект предусматривает 100% возврат выделенных средств в течение 1996 года в виде хозяйственных договоров или из других источников, причем 60% возврата остается в институте, а 40% получает исполнитель".
   Для экспертной оценки были выделены две группы критериев (в скобках указан максимально возможный балл):
   Основные критерии первичной оценки:
   1. Бизнес-план (3).
   2. Экспериментальный образец (3).
   3. Рабочая документация (3).
   4. Участие в других инновационных программах (2).
   5. Возможность последующего тиражирования результатов (2).
   Общие критерии первичной оценки:
   1. Научная новизна (3).
   2. Практическая значимость (3).
   3. Демонстрация (т.е. качество выступления) (3).
   4. Оригинальность (2).
   5. Теоретический задел (2).
   6. Использование в учебном процессе (1).
   Суммарные баллы, выставленные каждым экспертом каждому оцениваемому инновационному проекту, усредняются по всем экспертам (рассчитывается среднее арифметическое баллов, выставленных экспертами рассматриваемому проекту), на основе чего и принимаются решения. Известно, что такая процедура некорректна с точки зрения теории измерений, нельзя использовать среднее арифметическое, а надо - медиану или другие порядковые статистики [6].
   Предусмотрено материальное поощрение сотрудников МГИЭМ, решивших заняться инновационными проектами (40% от стоимости проекта). Предлагается форма бизнес-плана из 37 позиций, излишне простая по сравнению с методикой [45], даже учитывая, что речь идет об одном проекте, а не о предприятии в целом, осуществляющем ряд проектов.
   Оценивая подход МГИЭМ к выбору (для финансирования) инновационных проектов, необходимо отметить, что сделан шаг в экономическом направлении от оценки проектов НИР в стиле фундаментальной науки, но этот шаг явно недостаточен.
   Экспертов даже не спрашивают впрямую об экономических вопросах, о положении на рынке, о возможности получения прибыли, о возможных рисках и их страховании, и т.д. Правда, кое-что об этих вопросах приходится вспоминать, отвечая на вопросы о бизнес-плане и о практической значимости (суммарный максимальный балл - 6). Так, среди позиций рекомендуемой формы бизнес-плана имеются, в частности:
   17. Правовая охрана проекта
   18. Проведенные патентные исследования
   26. Анализ рынка продукции
   31. Финансовые средства проекта
   34. Финансовые аспекты создания продукции
   35. Ориентировочный баланс
   36. Наличие гарантийных писем от потребителей продукции..."
   Вместе с тем экспертов спрашивают о том, что не имеет прямого отношения к экономической эффективности инновационного проекта, а именно, их просят использовать следующие "общие критерии первичной оценки", общие для всех видов работ (фундаментальные, прикладные, инновационные, студенческие):
   1. Научная новизна (3).
   3. Демонстрация (т.е. качество выступления) (3).
   4. Оригинальность (2).
   5. Теоретический задел (2).
   6. Использование в учебном процессе (1).
   Суммарный балл максимально возможных оценок - 11, т.е. почти вдвое больше, чем у критериев, имеющих отношение к экономическим проблемам.
   Ряд критериев отражает скорее длительность работы научно-исследовательского коллектива, чем экономическую эффективность его разработок:
   Основные критерии первичной оценки:
   2. Экспериментальный образец (3).
   3. Рабочая документация (3).
   4. Участие в других инновационных программах (2).
   Общие критерии первичной оценки:
   5. Теоретический задел (2).
   Ясно, что "возможность использования в учебном процессе" отражает учебные интересы вуза, а не экономические.
   Сказанного достаточно, чтобы констатировать, что переход от традиционных способов оценки фундаментальных и прикладных научно-исследовательских работ к оцениванию инновационных проектов отнюдь не прост, не может быть достигнут "малой кровью" - некоторой модификацией традиционных методик. Необходима разработка новых подходов. Причем если методики разработки бизнес-планов уже имеются и апробированы, то подходы к оценке рисков инновационных проектов в вузах пока отсутствуют.

5.7. О развитии взглядов на экономические аспекты научно-исследовательской деятельности

   В течение десятилетий научная деятельность в целом рассматривалась в нашей стране лишь как потребитель финансовых ресурсов. Вопрос о рисках при выполнении инновационного проекта возникал лишь в виде одного из пунктов типового договора на создание (передачу) научно-технической продукции:
   "3.10. Если в процессе выполнения работы выясняется неизбежность получения отрицательного результата или нецелесообразность дальнейшего проведения работы, исполнитель обязан приостановить ее, поставив об этом в известность заказчика..." (цитируется по [46], с.26).
   Подход к науке на основе затратного принципа заложен в методологию Госкомстата РФ (формы статистической отчетности организаций, проводящих научные исследования, кратко обозначаемые как "Наука-1", "Наука-2"). По данным Госкомстата [47] в высшей школе выполняется всего лишь 5% научных исследований. Очевидно, это противоречит тому, что около 50% докторов и кандидатов наук работают в вузах (см., например, табл.2.16 на с.39 статистического сборника [48]). Оказывается, Госкомстат РФ подсчитывает лишь научные ставки в вузах и практически полностью игнорирует научную активность профессоров и преподавателей (в этом нетрудно убедиться, проанализировав формы "Наука-1" и "Наука-2" и инструкции по их заполнению). Несмотря на очевидную нелепость 5% как оценки вклада высшей школы в развитие российской науки, эта цифра продолжает кочевать из публикации в публикацию.
   В нормативно-методических материалах [49] подробно рассмотрены различные вопросы формирования, финансирования и выполнения инновационных научно-технических программ и проектов. Экономическим вопросам уделяется больше внимания, чем в более ранней публикации [46]. Обсуждаются вопросы возврата средств, выделенных на выполнение инновационного проекта, причем с учетом поправочного коэффициента на инфляцию (пп. 2.1.1, 2.1.2, с.27-28). Включено и такое положение: "В последнем случае (при исключении проекта из программы) исполнитель возвращает из собственных средств сумму, равную объему финансирования, полученному на выполнение проекта..." (п.2.3.4, с.30), однако не обсуждаются механизм (через арбитражный суд?) и сроки возврата упомянутых средств, а также способы расчета и использования поправочного коэффициента на инфляцию. Ничего не говорится о рисках реализации инновационных проектов в вузах.
    Как показывает анализ методических рекомендаций [50], выпущенных Центром изобретений высшей школы России в 1995 г. и посвященных стимулированию инновационной активности, эта активность продолжает рассматриваться в основном как сфера государственного финансирования, хотя постепенно элементы современного экономического мышления (например, необходимость учета инфляции - см. п.2.4 на стр. 27) проникают в эту область деятельности. Как и в сборниках [46,49], ничего не говорится о рисках реализации инновационных проектов в вузах. Характерно, что основное внимание уделяется вопросам правовой охраны интеллектуальной собственности. В современных российских условиях вопросы правовой охраны интеллектуальной собственности не представляются нам первоочередными - как из-за крайней слабости судебной системы вообще, так и из-за того, что количество интеллектуальных продуктов, полуготовых или более или менее готовых для выхода на российский рынок, как защищенных патентами и свидетельствами, так и не защищенных, существенно больше числа реально появившихся на рынке. Кроме того, для многих видов интеллектуальных продуктов характерна возможность их диверсификации, создания многих разновидностей, что делает достаточно трудным определение понятия интеллектуальной собственности. Как нам представляется, реальные права собственности при этом переходят (возвращаются) к трудящимся - тем, кто провел исходные исследования и разработал гамму интеллектуальных продуктов, например, компьютерных пакетов программ.
   Отсутствие внимания к рискам инвестиционных и инновационных проектов характерно и для ранних (начала 90-х годов) публикаций по маркетингу и менеджменту [51]. В современной монографии [45] вопросам анализа и оценки рисков, а также страхования рисков посвящена целая глава. Это соответствует общему движению научной мысли в экономике вообще и в области прикладного науковедения, посвященной проблемам инновационных проектов в высшей школе, в частности.

(Окончание следует)

*      *      *

   На сайте http://antorlov.chat.ru или его зеркале http://www.newtech.ru/~orlov Вы можете найти:
   1. Полезные макросы для Microsoft Word 97/2000 для верстки в Word книжек размером в половину листа, обьединения множества файлов в один, создания каталогов своих файлов, извлечения из недр Word'а красивых значков.
   2. Макрос для Microsoft Word 97/2000 - Конвертор "Число-текст", обладающий возможностью автоматического обновления вставленных текстовых расшифровок при изменении значений исходных чисел.
   3. Учебник профессора А.И.Орлова по менеджменту.
   4. Статьи А.И.Орлова по актуальным вопросам статистики и экономики.
   5. Лекцию об устройстве ядерных реакторов.
   6. Информацию об Институте высоких статистических технологий, который занимается развитием, изучением и внедрением наиболее современных методов анализа технических, экономических, социологических, медицинских данных.
   Страница рассылки - http://antorlov.chat.ru/ivst.htm или http://www.newtech.ru/~orlov/ivst.htm.
   Если Вы живете в Москве, то для доступа к сайту www.newtech.ru/~orlov Вы можете воспользоваться бесплатным демо-доступом компании NewTech. Телефоны: (095)234-94-49, (095)956-37-46. Login: demo (или imt). Password: test. Вход под этим логином абсолютно бесплатный и открыт круглосуточно. Сеанс связи неограничен. Одновременно возможен вход не более 5 пользователей по демо-доступу. Если Вы видите сообщение об отказе в авторизации, значит, Вы - 6-й пользователь, входящий под этим логином, - повторите попытку позже. Доступ с использованием программы Netscape Navigator требует указания DNS: Primary DNS: 212.16.0.1, Secondary DNS: 193.232.112.1. Отказ сервера в принятии пароля не должен служить основанием для прекращения дозвона.
   На сайте http://karamurza.chat.ru представлена книга видного современного философа и политолога С.Г.Кара-Мурзы "Опять вопросы вождям", которая является глубоким научным исследованием проблем западного и российского общества. Данная книга может серьезно повысить образовательный уровень интересующихся политологическими и социологическими проблемами.
   Из книги Максима Калашникова "Битва за Небеса", представленной на сайте http://skywars.chat.ru, Вы узнаете о том, какими должны были стать воздушно-космические силы СССР 2000 года и прочтете о русской авиации 20 века. Вы познакомитесь с планом построения страны-сверхкорпорации, которой так боялись США, узнаете, как и кем планомерно уничтожалась советская цивилизация.
   Книга "Тайны и секреты компьютера", вышедшая в издательстве "Радио и связь", предназначена для тех, кто самостоятельно осваивает мир информационных технологий. Программирование в среде Microsoft Office, создание сайтов, устройство сети Интернет, структура системного реестра Windows и файловой системы, сеть Fidonet, строение жидкокристаллических дисплеев и проблема наличия различных кодировок русского языка, - про все это рассказывается в ней. Многообразие тем и легкий стиль изложения сделают ее вашим спутником на долгое время, и вы всегда сможете найти в ней нужную именно в данный момент информацию. Если Вы интересуетесь компьютерными технологиями, желали бы расширить свои знания и умения в этой области, то она Вам наверняка понравится. На сайте http://comptain.chat.ru, посвященном этой книге, вы можете ознакомиться с ее оглавлением и аннотацией, прочитать некоторые главы. Вы можете купить эту книгу в Интернет-магазине по этой ссылке.

Удачи Вам и счастья!



http://subscribe.ru/
E-mail: ask@subscribe.ru
Отписаться
Убрать рекламу

В избранное