авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |

Экспертно-аналитический подход к управлению инновационным развитием промышленного предприятия

-- [ Страница 3 ] --

«Лидером» по уровню и динамике показателей инновационной деятельности среди макрорегионов РФ в 2000-2005 гг. являлся Приволжский федеральный округ, но даже для него среднее значение удельного веса инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции в рассматриваемом периоде составило всего лишь 7,2%, что меньше удельного веса инновационно активных организаций – 10,2%.Об эффективности инновационной деятельности можно судить по соотношению удельных весов инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции и инновационно активных организаций. Так, из рисунка 2 следует, что Приволжский и Центральный федеральные округа имеют более высокие показатели инновационной деятельности по сравнению со среднероссийскими значениями. Хуже всего ситуация в Уральском ФО, в котором оба показателя инновационной деятельности – и удельный вес инновационно активных организаций, и удельный вес инновационной продукции, – ниже средних значений по РФ в целом.

На рисунке 2 сплошная линия – это прямая регрессии, отражающая среднюю тенденцию роста удельного веса инновационной продукции по мере роста удельного веса числа инновационно активных организаций в макрорегионах. Математически она выражается уравнением:

Y = -3,792 + 0,849 X, (1)

где X – удельный вес инновационно активных организаций в общем числе организаций (%), Y – удельный вес инновационной продукции в отгруженной продукции (%). Экономическая трактовка коэффициента регрессии 0,849 такова: каждому проценту роста удельного веса числа инновационно активных организаций в макрорегионах в среднем отвечает 0,85% увеличения удельного веса инновационной продукции. Такое значение коэффициента регрессии свидетельствует о явно недостаточной эффективности инновационной деятельности в целом в РФ.

Помимо пространственной неравномерности, наблюдается также значительная отраслевая неравномерность инновационной деятельности промышленных предприятий. Так, итоги конъюнктурных обследований в 2004 г. около 750 промышленных предприятий 11 укрупненных отраслей промышленности показали, что лидерами, определяющими общую картину инновационной деятельности в обрабатывающих отраслях промышленности, являлись химическая и нефтехимическая промышленность, машиностроение и металлообработка. Легкая промышленность является отстающей – только 15% организаций в 2004 г. характеризовались долей отгруженной инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции собственного производства более 10%, тогда как в целом по промышленности этот показатель составлял 41%, а в машиностроении и металлообработке – 49%.

Выполненный в диссертации анализ финансовых и результирующих показателей инновационной деятельности предприятий различных отраслей – доли затрат на инновационную деятельность и доли инновационной продукции – дает возможность анализа эффективности затрат на инновационную деятельность. В частности, в качестве такого индикатора может служить отношение значений третьих квартилей доли инновационной продукции и доли затрат на инновационную деятельность:

Индикатор эффективности = Q3_прод / Q3_затр, (2)

где Q3_прод – третья квартиль доли инновационной продукции, а Q3_затр – третья квартиль доли затрат на инновационную деятельность.

Этот индикатор показывает, во сколько раз нижний уровень доли четверти предприятий отраслей, наиболее эффективно использующих инновации, больше нижнего уровня доли этих предприятий по затратам на инновационную деятельность. Расчеты показывают, что индикатор эффективности инноваций в легкой промышленности составляет 2,0 – величину, близкую к его значению в машиностроении и металлообработке (2,2) и больше, чем по промышленности в целом (1,7). Таким образом, можно с уверенностью утверждать, что главная проблема развития легкой промышленности – в недостаточности инновационной деятельности. Имеется существенное отставание легкой промышленности от ведущих отраслей как по уровню затрат на инновационную деятельность, так и по уровню производства инновационной продукции, в то же время, эффективность инноваций в легкой промышленности находится на достаточно высоком уровне, что позволяет рассчитывать на соответствующую отдачу затрат в инновационную сферу.

Инновационная деятельность производственных предприятий, как основы реальной экономики, носит комплексный характер, охватывая все сферы человеческой деятельности – маркетинг, планирование, научные разработки, проектно-технологическую деятельность, производство, сдачу под ключ, кадровое сопровождение – весь цикл реализации нововведений, от возникновения идеи до ее практической реализации и сбыта. Практически перед каждым производственным предприятием, в том числе предприятием легкой промышленности, возникает ряд задач, который требует степени использования нововведений, осуществления инновационной деятельности. Завоевание или удержание рыночных позиций вызывает необходимость проведения работ по диверсификации деятельности, снижению издержек, повышению качества изделий, улучшению или расширению потребительских свойств продукции, повышению производительности труда.

В легкой промышленности эта задача особенно актуальна, поскольку по многим видам товаров легкой промышленности доля импорта на российском рынке составляет от 60% до 80%, и, по прогнозам, давление товарной массы из-за рубежа будет нарастать. Преодолеть ситуацию можно, обеспечив экспортный, конкурентоспособный уровень отечественной продукции на всех технологических переходах от сырья до готовой продукции. Без четкой инновационной программы развития, защиты предприятий легкой промышленности от недобросовестной конкуренции, теневого контрабандного импорта и внутреннего контрафактного производства товаров, а также создания благоприятных условий поддержки на региональном и федеральном уровнях, решить эти задачи крайне сложно.

В работе рассмотрены методологические и методические вопросы, непосредственно относящиеся к процессу принятия решений в условиях неопределенности, в том числе инновационных, как к особому виду человеческой деятельности, и поэтому решаемые, прежде всего, экспертными методами.

Сравнительный анализ ряда экспертных методов показал, что наиболее эффективными из них являются методы, построенные на теории аналитической иерархии AHP (Analytical Hierarchy Process) и теории аналитических сетей ANP (Analytical Network Process). В русскоязычной научной литературе для этих методов приняты сокращения – МАИ и МАС.

Метод анализа иерархий (МАИ) является приемом решения задач многокритериальной оптимизации в условиях неопределенности, когда критерии оптимизации не могут быть измерены в количественной форме. В данном методе экспертам предлагается решать отдельные задачи парного сравнения критериев и альтернатив. Прямое назначение метода – совместная работа группы экспертов, объединенных единой целью, по согласованию мнений, зачастую противоречивых, по определенной проблеме. Метод анализа иерархий позволяет группе экспертов взаимодействовать по обсуждаемой проблеме, модифицировать свои суждения и в результате объединять групповые суждения, представляемые в виде матриц парных сравнений элементов иерархических уровней, рациональным образом. Результатами МАИ являются:

1) установление иерархии целей, факторов, критериев, акторов (действующих сил), альтернатив и сценариев по обсуждаемой проблеме,

2) выявление приоритетов элементов каждого уровня иерархии.

Накопленный рядом исследователей опыт в использовании метода анализа иерархий для решения самых разнообразных задач выбора оптимального решения, а также смежных вопросов, позволяет утверждать о перспективности его применения в задачах формировании системы приоритетов в управление инновационным развитием промышленных предприятий. Однако многие проблемы принятия решений нельзя представить иерархическими структурами, поскольку в них существуют зависимости и взаимодействия между элементами разных уровней иерархии; существуют задачи, в которых не только важность критериев влияет на приоритеты альтернатив (как в иерархиях), но также важность альтернатив влияет на приоритеты критериев. Далеко не всегда и элементы одного уровня являются независимыми: многие критерии взаимосвязаны, то же относится и к альтернативам: «альтернативные» инновационные проекты могут реализовываться одновременно, речь при этом идет о рациональном распределении ресурсов между несколькими проектами.

Таким образом, сложность реальных проблем вынуждает учитывать обратные связи, с одной стороны, и взаимосвязи, с другой. Это приводит к усложнению математического аппарата вычисления приоритетов – от матриц парного сравнения, как основного результата работы экспертов в МАИ, в МАС необходимо переходить к так называемым «суперматрицам», в которых элементами являются уже не числа, а матрицы, отвечающие тем или иным компонентам сети.

Оба метода – и МАИ, и МАС – являются методами экспертно-аналитического моделирования, т.е. они предполагают, на первом этапе, разработку концептуальной модели изучаемого явления или процесса, на втором – наполнение концептуальной модели экспертными знаниями и создание тем самым информационной модели, на третьем – исследование полученной информационной модели с целью формирования теоретических выводов и практических рекомендаций.

МАИ и МАС, являющиеся методами системного анализа, применяются для решения слабо структурированных задач, которые нельзя решить количественными методами. Соответственно, каждая из задач, решаемых с помощью МАИ и МАС, является эвристической, характеризуется принципиальной новизной и постановки, и алгоритма решения. Можно утверждать, что эти методы сами по себе являются инновационными. Достаточно несложно формализовать математические аспекты данных методов, чему, в частности, способствуют такие экспертно-аналитические компьютерные системы, как Expert Choice и Expert Decide, реализующие алгоритмы МАИ, Super Decisions – система, поддерживающая алгоритмы МАС. Эти системы позволяют автоматизировать большинство процедур МАИ и МАС – построение матриц парных сравнений, вычисление векторов приоритетов, их визуализацию в графической форме, синтез приоритетов и т.д. Значительно труднее, а, скорее всего, невозможно формализовать процедуру разработки концептуальной модели проблемы, подлежащей решению. Тем не менее, можно выделить некоторые типы проблем и предложить базовые концептуальные модели – задача, решению которой, применительно к инновационному развитию предприятий легкой промышленности, посвящена заключительная глава данной диссертационной работы.

Разработке экспертно-аналитических моделей инновационного развития предприятий легкой промышленности предпошлем анализ факторов, определяющих эффективность такого развития.

Анализ состояния отрасли показал, что в настоящее время инновационному развитию легкой промышленности препятствует множество проблем, ключевые из которых так или иначе связаны с низкой конкурентоспособностью предприятий отрасли. Среди этих проблем отмечаются:

- недостаточный объем средств, необходимых для инвестирования в оборотные и в необоротные активы;

- недостаточный уровень внутреннего платежеспособного спроса;

- высокий уровень износа основных средств, их несоответствие современным техническим требованиям;

- технологическая отсталость предприятий, влекущая за собой низкую конкурентоспособность, качество, производительность;

- недостаточно обоснованная и несбалансированная с целями развития промышленности тарифная политика естественных монополий;

- неоптимальная структура крупных и малых предприятий, отсутствие конструктивных форм их взаимодействия;

- низкая инновационная составляющая в доле добавленной стоимости предприятий, недостаточная реализация научно-технического потенциала;

- низкая доля в экспорте продукции в легкой промышленности, импортизация внутреннего рынка;

- неэффективное использование рынка финансовых инструментов (облигационного займа, ценных бумаг), как способа преодоления недостатка денежных средств;

- практическое отсутствие межотраслевого перелива капитала;

- высокая внутриотраслевая дифференциация заработной платы, что существенно препятствует привлечению высококвалифицированных специалистов в легкую промышленность;

- неоптимальная структура промышленности: недостаточная доля производства продукции конечного потребления, недостаточная доля обрабатывающей промышленности в общем объеме производства;

- недостаточное развитие инфрастуктуры сбыта промышленной продукции и сервисного обслуживания;

- неэффективность механизмов государственной поддержки на федеральном уровне:

    • несбалансированная государственная политика в области экспорта и импорта;
    • отсутствие единого подхода к промышленной политике, нацеленного на инновационное развитие и рост, а не только на финансовую стабилизацию;
    • отсутствие механизмов преодоления структурных диспропорций, в размещении производительных сил на депрессивных территориях;

- масштабность теневого промышленного сектора;

- высокая доля убыточных предприятий;

- слабый менеджмент и недостаточный уровень финансовой дисциплины как следствие кадровой политики, не в полной мере отвечающей современным требованиям, отрицательное влияние нелегального «серого» рынка трудовых ресурсов.

Эти проблемы наблюдались на протяжении ряда лет, что подтверждается данными опроса руководителей предприятий легкой промышленности (таблица 1).

Таблица 1 – Факторы, препятствующие развитию предприятий легкой промышленности (в % от общего числа респондентов)

Факторы

Год

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

2006

Нехватка оборотных средств

94

71

64

79

75

72

65

64

59

49

44

47

Неплатежи потребителей

74

63

55

49

25

19

14

15

18

15

19

14

Внутренний неплатежеспособный спрос

54

58

49

53

42

40

37

53

47

39

48

44

Нехватка сырья

35

29

36

39

47

34

30

23

21

17

11



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |   ...   | 7 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

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.