Автореферат (1154433), страница 7
Текст из файла (страница 7)
Вектор весовых коэффициентовWVWN уподлежит экспертному оцениванию. В опросном листе респондент выставляет оценкупо шкале L' = {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}. Затем выставленные оценки нормируютсяна сумму всех оценок, в результате чего получается вектор значений, компонентыкоторого в сумме дают 1. Этот вектор и является вектором весовых коэффициентов.Далее рассмотрим оценку признаков ключевых компетенций.
Наиболееэффективно и просто такая процедура реализуется путем присвоения качественнымхарактеристикам значений по какой-либо шкале. Процедуру оценивания необходимопровести для каждого из признаков ключевых компетенций. В результате каждомупризнаку будет соответствовать оценка из интервала [0; 1]:Р ^ l l е [0; 1].21Далее рассмотрим формирование показателя ЕК оценки ключевых компетенций.Функции признаков ключевых компетенций можно представить в видестепенных зависимостей:Fi(Pi) = Mt(li -ai)Ti,Fi(Pi) = 0,i = 1,2,..., N(li - a ) < 0Итак, величина li представляет собой оценку соответствующего признака повведенной нами шкале l: 0 < li< 1.Величина Mi называется коэффициентом устойчивости признака и выражаетстепень угрозы выбывания по данному признаку рассматриваемой компетенции измножества ключевых компетенций: 0 < Mi< 1.В этом смысле коэффициент устойчивости зависит от уровня риска, связанного свозможным понижением оценки признака.
В опросный лист для каждого признакаключевой компетенции экспертом выставляется оценка из интервала [0; 1]. Большеезначение оценки соответствует ее большей устойчивости.Следующей составляющей оценки ЕК являются коэффициенты a , которыедолжны удовлетворять условиям: 0 <ai< 1, i = 1, 2, . , N.
Смысл этих коэффициентовсостоит в предельной оценке рассматриваемого признака. Если какой-либокоэффициент имеет отличное от 0 значение, то данный проект имеет так называемуювозможную недооцененность, связанную с нехваткой информации о рассматриваемомт-чиопризнаке. В опросный лист для каждого признака ключевой компетенцииреспондентом выставляется оценка из интервала [0; 1].
Нулевое значение параметрасоответствует отсутствию сомнений у респондента при выставлении оценокпризнаков.Величина у( (показатель степени) в формуле оценки признаков ключевыхкомпетенций называется показателем уникальной инновации. Этот показатель можетпринимать значения из интервала [0; 1]. Экономический смысл этого показателязаключается в мере соответствия рассматриваемого признака понятию уникальнойинновационной характеристики.
В опросный лист для каждого признака ключевойкомпетенции экспертом выставляется оценка из интервала [0; 1].Таким образом, для различных признаков ключевых компетенций можетнаблюдаться различная степень их отнесения к уникальным инновациям.Согласно предложенной модели проводится оценка эталонных ключевыхкомпетенций и составляется итоговый протокол оценки компетенций, включающийоценки по предложенной шкале признаков ключевых компетенций и итоговоезначение показателей оценки ЕК.Итак, итоговая формула для расчета оценки ЕК принимает следующийокончательный вид:NEK = £(MI• MT(L-AT)»),I=iгде N - количество признаков ключевых компетенций.В рамках второй научной подзадачи предложена регрессионная модель оценкиключевых компетенций.Оценка ключевых компетенций по схеме, предложенной на предыдущем этапе,22является трудоемкой и требует большой работы респондента по заполнениюопросных листов.
На практике применение такого подхода не всегда представляетсявозможным. В этой связи необходимо располагать более простым инструментарием,позволяющим провести оценку ключевых компетенций. Решением этой задачиявляется получение модели множественной регрессии.Исходной информацией для построения модели множественной регрессии дляоценки ключевых компетенций будут оценки признаков ключевых компетенций попредложенной на предыдущем этапе шкале и рассчитанные по методу предыдущегоэтапа оценки ЕК.Итак, пусть проведен анализ m эталонных ключевых компетенций:K=V Km УПо результатам анализа формируется матрица L полученных на предыдущем шагеэкспертных оценок параметров l, описывающих ключевые компетенции:L=12ll 1 N222Nl11ll21llmi llmN уfm2Также для регрессионной модели необходимы оценки ЕК эталонных ключевыхкомпетенций:fEKx 1EK„EK =EK mуТаким образом, по результатам измерений мы можем составить следующуюсистему уравнений:ГE KEK1=2 =b0 +b0bA i+ b1L1,2++EKMN = b0 + bL1 1,NмbL2Ь22 , 1 + ••• +L2 , 2 + ••• ++ bLw2 2,NbmLmbmLm+ ••• + bm,1 +S,2 +1 ,S2>Lm,NM + sNK?где bj - искомые коэффициенты множественной регрессии;s - вектор случайных отклонений.Коэффициенты регрессии отражают относительный вклад каждого из признаковключевой компетенции в общую оценку.В результате вычисления коэффициентов регрессии получается уравнение, спомощью которого на основе информации о признаках ключевых компетенцийможно вычислить значения величин ЕК их оценок:23ЕК = bQ + bL+ b2 L2 + ...
+ bmLm.Таким образом, оценка ключевых компетенций осуществляется на основеинформации об экспертных оценках признаков ключевых компетенций и полученнойрегрессионной модели.На основании предложенной модели множественной регрессии процедураполучения оценок ключевых компетенций становится существенно проще, а именно:для получения оценок становится достаточным данных кратких опросных листов,которые предполагают оценивание лишь характеристик ключевых компетенций Р ь..., Р 9 , что существенно систематизирует процесс анализа, оценки и моделированияинновационной деятельности на предприятии.В рамках третьей научной подзадачи предложен метод ранжированияключевых компетенций.На основе полученных оценок ключевые компетенции могут бытьпроранжированы. При этом ранг компетенции будет соответствовать ее ценности иуникальности в ряду рассматриваемых компетенций.Очевидным способом ранжирования ключевых компетенций являетсяопределение ранга на основе полученных значений показателей ЕК.
Большемузначению показателя ЕК соответствует больший ранг ключевой компетенции.Другим способом ранжирования ключевых компетенций является кластеризацияметодом к-средних. При использовании такого подхода к кластеризации объектовсначала задаются некоторые начальные условия. В качестве таких условий могутвыступать ограничения на количество кластеров, предварительное задание центров ирадиусов кластеров. Опишем применение метода к-средних к задаче кластеризацииключевых компетенций. В качестве центров кластеров при таком подходе будемвыбирать эталонные ключевые компетенции.Рассмотрим подробно алгоритм работы метода кластеризации к-средних. Пустьмы рассматриваем N ключевых компетенций и разбиваем их на кластеры по ценностии уникальности компетенций на основе полученных оценок.
В качестве критерияоптимальности при кластеризации мы рассматриваем близость к значениям величиноценки эталонных компетенций.Пусть ключевые компетенции необходимо разбить на к кластеров. В началеработы алгоритма кластеризации к-средних из всей совокупности объектов (Nключевых компетенций) выбираются к априорных объектов. Например, они могутбыть выбраны из числа эталонных ключевых компетенций по какому-либо признаку.Далее из оставшейся совокупности (N - к) ключевых компетенций необходимовыбрать какую-либо одну и проверить, к какому из априорных объектов онанаходится ближе.
Близость двух ключевых компетенций мы оцениваем как евклидоворасстояние между соответствующими оценками ЕК. Эта ключевая компетенцияобъединяется в один кластер с соответствующим априорным объектом. Для новогокластера вычисляется новый априорный объект как центр этого кластера.Через (N - к) шагов все ключевые компетенции становятся отнесенными ккакому-либо одному из кластеров.С целью получения устойчивого разбиения все ключевые компетенции снова поочереди присоединяются к уже сформированным кластерам.
Если получаетсяразбиение, аналогичное предыдущему, то работа алгоритма завершается, если нет, тоитерационная процедура продолжается. Такой итеративный алгоритм минимизируетдисперсию внутри кластеров.24Таким образом, образуется к кластеров, ранг компетенций которыхсоответствует месту оценке априорного объекта этого кластера в ряду всехаприорных оценок.Применениепредлагаемогометодическогоподхода к описаниюиранжированию компетенций организации даст возможность успешно достичьпоставленных стратегических целей организации и реализовать приоритетныенаправленияинновационногоразвития,способствующиеповышениюконкурентоспособности продукции и организации в целом.В рамках четвертого научного результата разработана модель оценкиконкурентоспособности высокотехнологичных инновационно активных предприятийс учетом конкурентных преимуществ, основанных на формировании ключевыхкомпетенций, что является важной характеристикой современного подхода кформированию инновационных стратегий.В рамках первой научной подзадачи уточнены особенности применениядинамических моделей для анализа конкурентоспособности.Рассмотримматематическуюмодельколичественнойоценкиконкурентоспособности организаций на основе конкурентных преимуществ,возникающих в результате появления компетенции в рассматриваемых организациях.Оценивать конкурентоспособность организации будем с помощью вектора числовыхпоказателей конкурентоспособности организации.
Будем рассматривать N числовыхпоказателей конкурентоспособности организаций, которые будем обозначать черезQi. Эти показатели будем объединять в вектор конкурентоспособности (1):Qi(t ) ЛfQ^t)Q(t) =(1)vQN (t)уПоскольку будем рассматривать задачу об оценке конкурентоспособности сучетом динамических факторов, связанных с появлением новых конкурентныхпреимуществ,возникающихврезультатеприобретенияорганизациямисоответствующихкомпетенций,топоказателиконкурентоспособностирассматриваем как зависящие от времени.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
