Оценка инновационного потенциала и анализ его использования на предприятиях агросервиса

Оценка инновационного потенциала и анализ его использования на предприятиях агросервиса

В результате проведенных исследований нами разработан метод «комплексной оценки инновационного потенциала» (МКОИП), который полностью соответствует предъявляемым к нему требованиям и отвечает всем критериям современного менеджмента. Цель данного метода — детальный анализ внутренней среды и проведение интегральной оценки создания, освоения и распространения нововведений на предприятии. В основу метода, наряду с процессным и системным подходами, нами положен метод экспертных оценок и агломеративный иерархический алгоритм кластеризации, предусматривающий распределение предприятий по сравнительно однородным группам (кластерам) в зависимости от наличия и использования инновационного потенциала. Предлагаемая нами система и ее составляющие схематически представлена на рис. 1.

Рис. 1. Система и составляющие МКОИП.

Процессный подход, используемый при разработке МКОИП, позволяет рассматривать инновационную деятельность на предприятиях агросервиса как множество бизнес-процессов, представленных в виде m-мерных векторов.

Значениями каждого вектора являются качественные и количественные критерии (признаки) процесса, выраженные через числовые значения (x_1, x₂…x_m) и описывающие каждый процесс в отдельности. Характеристика совокупности этих одномерных массивов данных представляет собой общее состояние инновационного потенциала, которое подлежит дальнейшей оценке.

Предлагаемый нами метод предусматривает, что все бизнес-процессы оцениваемых предприятий объединяются в кластеры по наличию потенциала (R^A>Y) и по степени его использования (R^U>y).

В первом случае в качестве входных данных используются показатели четырех бизнес-процессов, оценивающих наличие потенциала (Х₁, Х₂, Х₃, Х₄); во втором — показатели бизнес-процесса по его использованию (Х₅).

В качестве основных бизнес-процессов, позволяющих наиболее полно охарактеризовать инновационный потенциал предприятия по материально-техническому обслуживанию и ресурсному обеспечению АПК, нами определены [1]:

• 1. Подготовительно-обеспечивающая деятельность (Х₁).
• 2. Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (Х₂).
• 3. Деятельность, связанная с постановкой на производство (Х₃).
• 4. Деятельность, связанная с коммерциализацией, распространением и продвижением инноваций (Х₄).

Для определения важности критериев (показателей) бизнес-процессов предусматривается использование метода экспертных оценок. Проверка согласованности мнений экспертов проводится с помощью коэффициента конкордации Кендалла [6, с. 23].

Обобщение мнений экспертов осуществляется с помощью операции последовательного усреднения их оценок, начиная с нижних, и заканчивая верхними уровнями иерархии.

Обобщенный вес каждого из показателей, входящих в бизнес-процесс, рассчитывается по формуле:

(1).

гдеэто вес-го критерия бизнес-процесса (), принимающий значения от 0 до 1; M — это количество показателей в бизнес-процессе; L — количество задействованных экспертов; a_kj — оценка значимости, данная k-ым экспертом () для-го критерия в следующей шкале: 1 — очень низкая; 2 — низкая; 3 — средняя; 4 — высокая; 5 — очень высокая.

Для корректного составления рейтинга бизнес-процессов методом предусматривается их нормирование, т. е. перевод в безразмерные единицы по следующему правилу:

гденормированное значение-го критерия бизнес-процесса для-го предприятия (,); - номинальное значение-го критерия бизнес-процесса дляго предприятия; - минимальное значение-го критерия среди всех предприятий;- максимальное значение-го критерия среди всех предприятий.

Значение рейтингового показателя предприятия по критериям бизнес-процесса рассчитывается по формуле:

нововведение экспертный рейтинг конкордация кендалл.

(3).

гдеэто рейтинговый показатель-го предприятия по критериям бизнес-процесса (); - вес-го критерия бизнес-процесса (); - нормированное значение-го критерия бизнес-процесса для-го предприятия.

Рейтинг бизнес-процессов предприятий рассчитывается последовательно, начиная с нижних и заканчивая верхними уровнями иерархии критериев.

После этого полученные значения рейтинговых показателей линейно отображаются на шкалу от 0 до 1.

Методом предусматривается, что распределение предприятий по кластерам осуществляется с помощью иерархического агломеративного алгоритма, при этом в качестве основной метрики использовалось Евклидово расстояние между объектами [7]. В каждом случае вся выборка разбивалась на пять кластеров, центры которых подвергались качественному анализу с последующим присвоением соответствующего уровня (табл. 1).

Таблица 1. Границы уровней инновационного потенциала

Заключительным этапами метода является идентификация уровня наличия и использования инновационного потенциала каждого предприятия с присвоением рейтингового кода (Yy) и последующей проверкой результативности с целью выработки предложений по наращиванию и повышению использования инновационного потенциала.

Таблица 2. Рейтинговые коды идентификации

Полнота и достоверность данных показателей напрямую зависят от объема статистической информации, собранной на основании отчетности предприятий и анкетирования его работников.

В качестве экспертов по оценке важности показателей (критериев) бизнес-процессов были привлечены 10 сотрудников Государственного комитета по науке и технологиям Республики Беларусь.

Следует отметить, что сбор основной информации для предложенной системы оценочных показателей производился с использованием разработанной нами анкеты, которая была разослана по предприятиям РО «Белагросервис».

Проверка согласованности мнений экспертов проводилась по каждой группе критериев отдельно (табл. 3).

Таблица 3. Показатели согласованности мнений экспертов

Наименее согласованными оказались мнения экспертов по поводу важности критериев группы «Подготовительно-обеспечивающая деятельность» (р-значение = 0,07), а по группе критериев «Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы» эксперты высказались весьма единодушно (р-значение < 0,01).

После проверки согласованности мнений экспертов с помощью статистического пакета R [8] все 67 предприятий, принявших участие в опросе, были распределены по кластерам наличия и использования инновационного потенциала (рис. 2 и 3, табл. 4).

Рис. 2. Дендрограмма кластеров наличия инновационного потенциала.

Рис. 3. Дендрограмма кластеров использования инновационного потенциала.

Таблица 4. Показатели центров кластеров наличия инновационного потенциала

На основании расчетных показателей табл. 4 нами проведено качественное описание кластеров в соответствии с ранее заданными границами (табл. 1, табл. 2), а также их идентификация и кодирование (табл. 5).

Таблица 5. Идентификация кластеров наличия инновационного потенциала

Важно отметить, что самыми крупными являются кластеры под номерами 4 и 5 (57 предприятий, или 85%), которые характеризуются низким уровнем наличия инновационного потенциала, что свидетельствует о необходимости разработки мероприятий по его наращиванию на предприятиях агросервиса.

Анализ показывает, что по рейтинговому показателю только одно предприятие (ОАО «Агрокомплект») имеет высокий уровень использования инновационного потенциала (R^U = 1,00) (табл. 6).

Таблица 6. Центры кластеров использования инновационного потенциала и их идентификация

При этом кластеры под номерами 4 и 5 с низкими рейтинговыми показателями включают 60 предприятий (90%), что свидетельствует о неэффективном использовании имеющегося инновационного потенциала в отрасли.

Анализ результатов проведенной нами оценки предприятий холдинга ОАО «Агромашсервис» показал, что наиболее высоким уровнем инновационного потенциала обладает головная организация холдинга ОАО «Агромашсервис» (Y=B), которая использует его на среднем уровне (y=с) (табл. 7).

Таблица 7. Итоговый рейтинг по наличию и использованию инновационного потенциала на предприятиях холдинга ОАО «Агромашсервис»

При анализе использования инновационного потенциала установлено, что наибольшее значение данного показателя (y=а) принадлежит ОАО «Агрокомплект» (Y=D).

При выделении кластеров как по признаку наличия инновационного потенциала, так и по его использованию основную часть предприятий холдинга «Агромашсервис» образовали группы с низкими показателями. В то же время нами выделены малые кластеры, образованные двумя или даже одним предприятием с высокими показателями, что свидетельствует о наличии в холдинге предприятий-лидеров, резко выделяющихся среди остальных участников.

В целом среди лидеров рейтинга можно выделить ОАО «Агромашсервис» (Bc), ОАО «Агрокомплект» (Da) и ОАО «Казимировский опытно-экспериментальный завод» (Dc). Остальные предприятия холдинга продемонстрировали достаточно низкий уровень как инновационного потенциала, так и его использования.

Важно отметить и то, что, поскольку кластерный анализ использовался в нашем исследовании как описательное средство и его результаты в дальнейшем не были использованы, например, для регрессионного анализа, факт получения малых кластеров, в которые входит одно или два предприятия, методологически оправдан и полностью соответствует целям исследования.

Проведенные нами исследования показывают, что предприятия агросервиса Могилевской области нуждаются в повышении эффективности процессов создания новшеств, освоения и распространения нововведений (табл. 8).

Таблица 8. Рейтинговая матрица по наличию и использованию инновационного потенциала предприятий холдинга ОАО «Агромашсервис»

В связи с этим нами предлагается организовать управление инновационной деятельностью в холдинге на базе головного предприятия ОАО «Агромашсервис», которое обладая наилучшим инновационным потенциалом, имеет невысокий уровень его использования. Для чего необходимо сформировать организационно-экономический механизм управления, позволяющий более эффективно осуществлять инновационную деятельность на предприятиях холдинга.

Заключение

Таким образом, резюмируя изложенное, необходимо отметить, что в результате проведенных исследований:

• 1. Разработан метод комплексной оценки инновационного потенциала, предусматривающий:
  • а) проведение детального анализа внутренней среды и интегральной оценки создания, освоения и распространения нововведений на предприятии;
  • б) применение метода экспертных оценок и агломеративного иерархического алгоритма кластеризации, дополненного элементами процессного и системного управления.

В отличие от существующих подходов, данный метод рассматривает инновационную деятельность на предприятиях агросервиса как множество бизнес-процессов, представленных в виде m-мерных описательных векторов, что позволяет оценить не только функциональные особенности, но и многочисленные взаимосвязи наличия и использования инновационного потенциала.

Научная новизна и практическая значимость предложенного нами метода заключается в разработке структуры иерархической модели оценки инновационного потенциала и использовании механизма постоянного самосовершенствования, основанного на замкнутом цикле управления: планирование, выполнение, проверка результативности, совершенствование.

2. Проведена апробация МКОИП путем оценки наличия и использования имеющегося инновационного потенциала на 27 предприятиях холдинга ОАО «Агромашсервис».

Предложено организовать управление инновационной деятельностью в холдинге на базе головного предприятия ОАО «Агромашсервис», которое, обладая наилучшим инновационным потенциалом, имеет невысокий уровень его использования.

Практическая значимость полученных результатов обусловлена эффективным использованием существующих ресурсов в холдинге при формировании действенного организационно-экономического механизма управления инновационной деятельностью.

(Поступила в редакцию 10.06.10)

• 1. Каган, А. М. Метод комплексной оценки инновационного потенциала агросервисных предприятий / А. М. Каган, А. А. Тимаев // Вестник Белорусской государственной сельскохозяйственной академии. 2010. № 1. С. 33−38.
• 2. Крылатых, Э. Н. Предпосылки, условия и перспективы развития АПС России по инновационному варианту прогноза / Э. Н. Крылатых // Экономика сельскохозяйственных и перерабатывающих предприятий. 2006. № 10. С. 5−8.
• 3. Национальная инновационная система Республики Беларусь / Минск: ГУ «БелИСА», 2007. 112 с.
• 4. О Государственной программе возрождения и развития села на 2005;2010 годы: Указ Президента Республики Беларусь от 25 марта 2005 г. № 150: в ред. Указов Президента Республики Беларусь от 20.10.2005 № 489, от 31.12.2006 № 764, от 12.01.2007 № 23, от 26.08.2008 № 445, от 30.10.2008 № 584, от 12.05.2009 № 241 // Консультант Плюс: Беларусь. Технология ПРОФ [Электронный ресурс] / ООО «ЮрСпектр», Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. Минск, 2009.
• 5. О Государственной программе инновационного развития Республики Беларусь на 2007;2010 годы: Указ Президента Республики Беларусь от 26 марта 2007 г. № 136: в ред. Указов Президента Республики Беларусь от 26.08.2008 № 445, от 12.05.2009 № 241 // Консультант Плюс: Беларусь. Технология ПРОФ [Электронный ресурс] / ООО «ЮрСпектр», Нац. центр правовой информ. Респ. Беларусь. Минск, 2009.
• 6. Харченко, М. А. Корреляционный анализ: учеб. пособие для вузов / М. А. Харченко. Воронеж: Изд-во ВГУ, 2008. 31 с.
• 7. Электронный учебник по статистике [Электронный ресурс] / StatSoft Russia — Статистическое ПО. М., 2001. Режим доступа: http://www.statsoft.ru/home/textbook/modules/stcluan.html. Дата доступа: 25.04.2010.
• 8. R Development Core Team (2009). R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. ISBN 3−900 051−07−0 [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.R-project.org. Дата доступа: 25.04.2010.