статистика, математические и инструментальные методы принятия решений
statistics, mathematical and instrumental methods of decision-making
Алгоритм принятия решений на основе анализа иерархии целей в Едином научном пространстве
Баша Н.В., Минаков В.Ф., Мельникова Е.Ф.
Санкт-Петербургский экономический университет, Санкт-Петербург, Россия
В статье рассматривается проблема эффективного управления и оценки научной деятельности. Обнаруживается недостаточность применения метода анализа иерархий для оценки научной деятельности с точки зрения различных уровней экономики. Предлагается управление научно-исследовательской деятельностью на основе матричного многомерного пространства. Разрабатывается алгоритм принятия решений на основе анализа иерархии целей в научном пространстве на микро, мезо, макро и мега уровнях экономики.
Ключевые слова: научная деятельность; НИОКР; эффективность; метод анализа иерархий; алгоритм.
ALGORITHM OF DECISION
making based on analysis of the hierarchy of goals in a single scientific space
Basha N.V, Minakov VF., Melnikova E.F.
Saint Petersburg State University of Economics, Saint Petersburg, Russia
The article discusses efficient management and evaluation of scientific activities. Insufficiency of hierarchy analysis method for evaluation of the scientific activity in terms of the different levels of the economy is stated. A matrix of multidimensional space for research and development management is proposed. Analysis algorithm for multidimensional hierarchy of goals in the scientific area is developed.
Keywords: research and development; research institutes; performance management; hierarchy analysis method; algorithm.
1. введение
На современном этапе развития страны приоритетным для отечественной экономики становится постоянное технологическое обновление и качественное повышение технологического уровня всех без исключения отраслей экономики. Важное значение приобретают научно-исследовательские организации, в связи с чем на первый план выходит проблема эффективного управления и оценки научных работ.
С другой стороны, статистические данные свидетельствуют о диспропорциях между ростом затрат на научную деятельность и показателями ее результативности, пример которых был озвучен Президентом РФ в ежегодном Послании Федеральному собранию: «Сегодня у нас в среднем из 265 полученных научных результатов только один - только один -становится объектом правовой охраны. Вклад добавленной стоимости, которая образуется от оборота интеллектуальной собственности, в ВВП
России - менее одного процента». Для сравнения в США данный показатель составляет 12% [8].
Учитывая низкую отдачу от финансирования научной деятельности, принципиально необходима реструктуризация системы управления в научно-исследовательских организациях, то есть создание эффективного организационно-экономического механизма управления НИОКР.
Управление научной деятельностью представляет собой сложный процесс. В литературе подобного типа задачи рассматриваются путем построения иерархий, дерева решений, причинно-следственной диаграммы и др. В частотности, метод анализа иерархий (МАИ) позволяет структурировать сложную проблему принятия решений в виде иерархии, сравнить и выполнить количественную оценку альтернативных вариантов решения [9, 6].
2. проблемная ситуация
Необходимо учитывать, что МАИ применяется только для одноцеле-вых задач, не рассматривая проблему выбора в многомерном пространстве. Для примера обратимся к следующей задаче: разработка и продажа передатчика научно-исследовательским институтом (НИИ) Российской Федерации по договору в организацию за границей. Для подобного типа задач необходимо оценить цели каждой из вовлеченных сторон, интересы и ограничения, налагаемые участниками. Для НИИ целью является получение максимальной прибыли, получение интеллектуальных прав на разработанную технологию, которая может быть использована и иметь коммерческий успех на внутреннем или мировом рынке, а также являться заделом или продолжением выполняемой научной работы [7, 3, 4].
Если рассматривать данную задачу со стороны государства, то, также стремясь к увеличению экспорта наукоемкой продукции, государство накладывает ограничения на продукцию и технологии, которые можно экспортировать в третьи страны, тем самым охраняя интересы безопасности государства, избегая утечки за границу технологии, превосходящей используемые в стране. Такие ограничения описываются в общедоступных Указах Президента РФ
для различного вида технологий и продукции (ядерной, химической, двойного применения и др.), а также их характеристик [1, 10]. Таким образом, через региональные и федеральные таможенные службы, а также службы экспортного контроля накладываются ограничения, которые необходимо учитывать при выборе альтернатив научных работ в НИИ и заключении международных договоров. В то же время интересы зарубежного заказчика противоположны: максимально низкая цена за продукцию, сокращенное время разработки, интерес в получении новых технологических разработок.
Из примера видно, что для учета целей всех участников процесса научной деятельности и налагаемых ими ограничений, использование общеизвестного одноцелевого метода анализа одномерных иерархий недостаточно.
3. метод и алгоритм
В статье рассматривается актуальная задача применения метода анализа иерархий для многомерных структур с множеством целей, которые не только дополняют друг друга, но и могут быть противоположными.
Принципиально важным в системе управления деятельностью научной организации является многомерность значений достигаемых показателей, от которой и зависит эффективность деятельности научной организации. Для этого предлагается матричное многомерное пространство управления научно-исследовательской деятельностью. Многомерная классификация помогает сформировать знание для каждого уровня управления научной деятельностью, которое и является основой для дальнейшего применения в программных средствах и методах поддержки принятия решения [5].
Представим многомерную систему показателей матрицей Мг:
М =
тп Щг
т21 т22 -т2к т„ тп ■■■т..
'41 "42 "Чк
где к - уровни экономики в управлении научной деятельностью (микро, мезо, макро, мега и др.),
l - группы показателей (показатели научно-технологического уклада, коммерциализации, ресурсного обеспечения и др.).
Сбалансированные в таблице многомерные данные о деятельности научной организации отражают результаты текущей деятельности. Для управления эффективностью такой деятельности предлагается одновременно построить вторую матрицу с теми же показателями, но на основе целей стратегического, тактического и оперативного управления НИИ. Матричное представление целевого пространства имеет вид 2^
2,=
12
— ги
¿11 12 "'
Очевидно, что в процессе научной деятельности может возникать отклонение реальных метрик от целевых, которое можно представить матрицей И = - Мг.
Конечно, одновременно обеспечить ресурсами (финансовыми, материальными, человеческими, и особенно интеллектуальными, информационными и т.д.) невозможно, так как масштабы затрат на них существенно превышают прибыль и возможные инвестиции научных организаций.
Для решения задачи обеспечения адресного распределения ресурсов, обеспечения достижения целей различных участников научной деятельности, учета налагаемых ограничений на осуществление научной работы в многомерной системе показателей представим авторский алгоритм (рис. 1):
Отметим, что принципиальным отличием разработанного алгоритма является учет многомерности целей стейкхолдеров научной деятельности в дополнительном цикле по индексу k который является инструментом перехода к альтернативным критериям участников научной деятельности. Не менее важно, что альтернативные цели могут достигаться не только отличающимися численно весами предпочтений, но и противоположными по знаку коэффициентами, отражающими несовпадение интересов.
рис. 1. Блок-схема алгоритма
Р..к - характеристика целевых показателей научной работы,
2'р. - значимость научной работы,
] - номер научной работы,
I - номер показателя в научной работе,
к - число уровней,
N - число научных работ,
М - суммарное число измерений,
2п1 - знание о выполнении к-уровня, является основой для принятия решения о:
- подготовке документов К. .к (в том числе и автоматически);
- о доработке научной работы.
2п1 - решение об участии в научной работе/отказе от участия. Предложенный алгоритм анализа научной работы в многомерном пространстве показателей может являться основой для систем поддержки принятия решений, а также выбора таких тем и направлений научных работ, которые обеспечат адресное распределение ресурсов, достижение приоритетных целей с точки зрения прямых и косвенных участников научной деятельности на различных уровнях экономики.
4. заключение
Таким образом, данный алгоритм, применяемый для многомерных структур, дает возможность рассматривать научную деятельность как с точки зрения научной организации (и ее сотрудников), так и с точки зрения администрации города, региона страны, а также иностранных участников научной деятельности [2]. Преследуемые цели, накладываемые ограничения, показатели оценки, критерии, их весовые коэффициенты, получаемые эффекты на каждом из уровней отличаются, но они находятся в прямой или косвенной зависимости друг от друга, так как выполнение научной работы невозможно лишь силами одного конкретного уровня, что делает принятие решений только лишь на одном из уровней, не учитывая цели и ограничения других уровней, неэффективным. Предложенный алгоритм принятия решения разрешает указанную
проблемную ситуацию, позволяя достигать приоритетные цели с точки
зрения участников научной деятельности на различных уровнях экономики благодаря адресному распределению ресурсов.
список литературы
1. Баша Н. В., Томша П. П., Лобанов О. С. Классификация показателей эффективности НИОКР по уровням управления научной деятельностью // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 3. - С. 338.
2. Лобанов О. С., Артемьев А. В., Томша П. П. Разделение информа
Для дальнейшего прочтения статьи необходимо приобрести полный текст. Статьи высылаются в формате PDF на указанную при оплате почту. Время доставки составляет менее 10 минут. Стоимость одной статьи — 150 рублей.