CC BY
222
Модели оценки конкурентоспособности инновационной продукции на базе аппарата теории нечетких множеств
А.П. Цеплит
старший преподаватель Кузбасского государственного технического университета имени Т.Ф. Горбачева, лауреат XVII Всероссийского конкурса научных работ молодежи «Экономический рост России» *, аспирант 4 года обучения Национального исследовательского Томского политехнического университета (г. Томск) А.А. Григорьева
доцент Юргинского технологического института (филиала) Национального исследовательского Томского политехнического университета, кандидат технических наук, научный руководитель (г. Юрга)
Анна Петровна Цеплит, [email protected]
В настоящее время проблема перехода России на инновационный путь развития является общепризнанной. Низкая конкурентоспособность отечественного инновационного сектора обусловлена медленным восстановлением его потенциала, частично утраченного в период реформирования. В то же время отечественные инновации должны быть конкурентоспособными и экспортироваться в развитые страны. В связи с этим сегодня актуальным является создание модельного аппарата и информационной среды для поддержки принятия стратегических решений об инновационном развитии предприятия.
Целью работы является разработка и апробация комплекса моделей принятия решений о конкурентоспособности инновационной машиностроительной продукции в условиях недостаточности и неопределенности информации при индивидуальном и групповом выборе. Для выполнения поставленной цели решаются следующие задачи:
• выбор метода теории нечетких множеств для оценки инноваций;
• разработка критериев сравнения альтернатив;
• апробация модели на примере сравнения горно-шахтного оборудования, выпускаемого Юргинским машиностроительным заводом (далее - также ЮМЗ), с их отечественными и зарубежными аналогами.
Реализация сформулированных цели и задач осуществлялась с использованием следующих методов:
• системного анализа;
• многокритериальной оценки альтернатив;
• теории нечетких множеств.
* Всероссийский конкурс научных работ молодежи «Экономический рост России» успешно проводится Вольным экономическим обществом России на протяжении 17 лет (с 1996 года). В 2013-2014 годах конкурс организован при поддержке Финансового университета при Правительстве Российской Федерации, издательского дома «Экономическая газета» и Института экономики Российской академии наук. Работа А.П. Цеплит «Разработка модельного аппарата оценки конкурентоспособности инновационной наукоемкой продукции (на примере ООО «Юргинский машиностроительный завод»)» заняла II место в номинации «Научные работы аспирантов, научных сотрудников, соискателей научно-исследовательских институтов и высших учебных заведений России», а также получила специальную награду ЗАО «Экспоцентр».
Введение
Для построения адекватных математических моделей оценки конкурентоспособности продукции целесообразно использовать группу нечетких методов для взаимоисключения недостатков и возможности сравнивать полученные результаты, что повышает уровень гибкости принятия решения в области исследуемой проблемы.
В работе предложены две модели оценки конкурентоспособности инновационной наукоемкой продукции на базе аппарата теории нечетких множеств. Интегральная модель оценки конкурентоспособности продукции объективно отображает картину положения инновационной продукции на рынке на стадиях производства, реализации и эксплуатации. Модель рейтинговой оценки конкурентоспособности продукции позволяет принять рациональное решение в условиях группового выбора на различных этапах жизненного цикла инноваций (синтез идеи, научно-исследовательские, опытно-конструкторские и технологические работы (далее - НИОКР), производство, реализация, эксплуатация) в зависимости от системы критериев.
Научную новизну имеет комплекс многокритериальных моделей оценки конкурентоспособности инновационной наукоемкой продукции на разных этапах ее жизненного цикла в условиях неопределенности и недостаточности информации.
Предпосылки к использованию теории нечетких множеств
Задача определения конкурентоспособности инновационной продукции является многокритериальной и относится к классу слабоструктурированных задач, которые содержат как количественные, так и качественные элементы, причем малоизвестные и неопределенные стороны задачи имеют тенденцию доминировать. Модель этой задачи может быть построена на основе дополнительной информации, получаемой от лица, принимающего решение. При этом исключается возможность построения объективных моделей. В связи с этим можно сказать, что это будет не одна, а система моделей. Этот же вывод следует из динамической сущности задачи, так как разные модели будут применяться для получения оценок конкурентоспособности на основных этапах жизненного цикла продукции.
При создании системы поддержки принятия решения о конкурентоспособности наукоемкой продукции возникают некоторые проблемы, которые разрешить традиционными методами сложно, поскольку не все цели управления могут быть выражены количественно; между рядом параметров, оказывающих влияние на процесс управления, не удается установить точные количественные зависимости. Также следует отметить, что практически всегда менеджеры и эксперты работают в условиях неполноты информации и ее неопределенности. Если отсутствие информации в полном объеме в принципе можно восполнить путем получения дополнительной информации каким-либо из возможных способов (разведка, изучение прошлого опыта, проведение экспериментов), то неопределенность, связанную с несогласованностью мнений экспертов, можно в какой-то мере ликвидировать за счет применения методов теории нечетких множеств.
Анализ показателей конкурентоспособности продукции
В настоящем исследовании акцент делается на разработке многокритериальных моделей оценки конкурентоспособности продукции на основе критериев и показателей ее конкурентоспособности. При применении таких моделей совмещается оценка как эффективности, так и стоимости инвестиционных вложений в инновационную наукоемкую продукцию.
Авторы участвовали в разработке структуры показателей основных видов машиностроительной продукции ООО «Юргинский машиностроительный завод». Особое внимание было уделено сбору данных о показателях шахтного оборудования и стреловых самоходных кранов как наиболее перспективного вида продукции предприятия с точки зрения конкурентоспособности.
В основу этой работы положена оценка четырех групповых показателей, или критериев, конкурентоспособности для построения системы определения приоритетов инвестиций в наукоемкую продукцию [1] (их обзор приведен в таблице 1). В качестве оценки уровня качества продукции (технической новизны инвестиционного проекта) предложен показатель «значимость технического решения» [8].
Таблица 1
Критерии и показатели конкурентоспособности инновационной продукции
Критерии и показатели конкурентоспособности Роль показателя в оценке Правило расчета показателя
1 1. Эффе 1.1. Издержки производства на единицу продукции 2 ктивность производства пр Эффективность затрат при выпуске 3 одукции Валовые издержки/объем выпуска
1.2. Фондоотдача Эффективность использования основных производственных фондов (далее -ОПФ) Объем выпуска/среднегодовая стоимость ОПФ
1.3. Рентабельность товара Степень прибыльности производства товара Прибыль от реализации/ полная себестоимость продукции
1.4. Производительность труда 2. Кр 2.1. Коэффициент автономии Эффективность организации производства и использования рабочей силы итерий финансового приор Независимость предприятия от заемных источников Объем выпуска продукции/ среднесписочная численность работников итета Собственные средства/ общая сумма источников финансирования
2.2. Коэффициент платежеспособности Способность предприятия выполнять свои финансовые обязательства Собственный капитал/общие обязательства
2.3. Коэффициент ликвидности Способность покрывать текущие обязательства Денежные средства/ краткосрочные обязательства
2.4. Коэффициент оборачиваемости 3. К 3.1. Рентабельность продаж Эффективность использования оборотных средств ритерий эффективности сб Степень прибыльности работы на рынке Выручка от реализации/ среднегодовой остаток оборотных средств ыта Прибыль от реализации товара/объем продаж
Окончание таблицы 1
1 2 3
3.2. Коэффициент затоваренности готовой продукцией Степень затоваренности Объем нереализованной продукции/объем производства
3.3. Коэффициент загрузки производственной мощности Деловая активность предприятия Объем выпуска/ производственные мощности
3.4. Коэффициент эффективности рекламы 4. Интегральный по 4.1. Значимость технического решения (Зтр) Эффективность рекламы казатель «значимость техн Качество продукта, его технический уровень Затраты на рекламу и стимулирование сбыта/ прирост прибыли от реализации ического решения» Методические указания по расчету показателя Зтр
Интегральная модель оценки конкурентоспособности инновационной продукции
Для обеспечения репрезентативности критерии и показатели имеют коэффициенты весомости [1, 5]. Определение этих коэффициентов проводилось экспертным методом с использованием теории нечетких множеств - метода парных сравнений построения функции принадлежности. Формула интегрального показателя конкурентоспособности продукции имеет следующий вид:
Кп = аЭп + а2Фп + а3Эс + а4Зтр , (1)
где Кп - интегральный показатель конкурентоспособности продукции; Эп - значение критерия эффективности производственной деятельности предприятия; Фп - значение критерия финансовой деятельности предприятия; Эс - значение критерия эффективности организации сбыта; Зтр - значение интегрального показателя «значимость технического решения»; - коэффициенты весомости (степени принадлежности); Эп = аиИ + + а,ъРт + а,p, (2)
где И - показатель издержек производства на единицу продукции; Ф - относительный показатель фондоотдачи; Рт - относительный показатель рентабельности товара; П - относительный показатель производительности; а11, а12, а13, а14 - коэффициенты весомости (степени принадлежности);
Ф1 = агК + а22кп + а23клт + ^ (3)
где ка - коэффициент автономии; кп - коэффициент платежеспособности; клт - коэффициент текущей ликвидности; ко - коэффициент оборачиваемости оборотных средств; а21, а22, а23, а24 - коэффициенты весомости (степени принадлежности);
Эс = а31Рп + а32кз + а33км + a34kр, (4)
где Рп - относительный показатель рентабельности продаж; кз - коэффициент затоваренности готовой продукции; км - относительный показатель загрузки производственной мощности; кр - относительный показатель эффективности рекламы и стимулирования сбыта;
а31, а32, а33, а34 - коэффициенты весомости (степени принадлежности).
Показатель Зтр заменяет в модели оценки конкурентоспособности продукции показатель оценки качества продукции и определяется следующим образом:
З = АСП + М О Ш , (5)
тр и з р и и о' V '
где Аи - коэффициент актуальности решенной технической задачи;
Сз - коэффициент сложности технической задачи;
Пр - коэффициент соответствия решенной технической задачи программам важнейших работ научно-технического прогресса;
Ми - коэффициент места использования решенной технической задачи;
Ои - коэффициент объема использования решенной технической задачи;
Шо - коэффициент широты охвата охранными мероприятиями решенной технической задачи.
Алгоритм расчета интегрального коэффициента конкурентоспособности включает три этапа.
1. Расчет единичных показателей конкурентоспособности продукции (табл. 1) и перевод показателей в баллы. Для этого проводится их сравнение с базовыми показателями. В качестве базовых показателей могут выступать среднеотраслевые показатели, показатели аналога-конкурента, показатели за прошлый отрезок времени. В целях перевода показателей в относительные величины (баллы) используется десятичная шкала от 0 до 1. Шкала и ее экономическая интерпретация приведены в таблице 2.
Таблица 2
Шкала предпочтительности показателей (критериев)
Значение показателя Вербальное значение показателя (критерия) конкурентоспособности продукции
1 Показатель конкурентоспособности продукции очень высокий (превышение над базовым в 2 и более раза)
1,00...0,75 Показатель конкурентоспособности довольно высокий (превышение над базовым на 75-100%)
0,75...0,5 Показатель конкурентоспособности относительно высокий (превышение над базовым на 50-75%)
0,5 Средний уровень показателя конкурентоспособности (на уровне базового)
0,5.0,25 Показатель конкурентоспособности продукции относительно низкий (отставание от базового на 0-25%)
0,25.0 Показатель конкурентоспособности довольно низкий (отставание от базового от 25 до 50% )
0 Показатель конкурентоспособности очень низкий (отставание от базового на 100%)
2. Расчет критериев по формулам (2)-(5).
3. Расчет интегрального показателя конкурентоспособности продукции по формуле (1). Метод исключает дублирование отдельных показателей, позволяет быстро и объективно получить картину положения продукции (предприятия) на рынке.
Определим коэффициенты весомости критериев Зтр, Фп, Эс и Эп. Использовалась лингвистическая переменная «степень влияния на конкурентоспособность продукции» и терм «высокая» [1, 5, 6]. Матрица парных сравнений представлена в таблице 3.
Таблица 3
Матрица парных сравнений
Ф П Эс Эп
1 2 5 7
Ф п 1/2 1 7 9
Эс 1/5 1/7 1 6
Эп 1/7 1/9 1/6 1
Бк 1,84 3,25 13,16 23
Вычисляем значения вектора г1 по формуле г = г1 = 1/1,84 = 0,54; г2 = 1/3,25 = 0,31; г3 = 1/13,16 = 0,075; г4 = 1/23 = 0,045.
1/ 2>,: / /=1
Искомый вектор г1 = (0,54; 0,31; 0,075; 0,04). Определим меру несогласованности суждений эксперта о влиянии групповых показателей на показатель конкурентоспособности продукции:
е =
^ "Л (4 58-4
х 100 = ' 458 4
^ тахср П
У П
х 100 = 14,5%.
То есть с вероятностью, равной 0,855, можно использовать полученные коэффициенты весомости в интегральной модели определения Кп. Искомая модель оценки Кп имеет следующий вид:
К = 0,54З р + 0,31 Ф + 0,075Э + 0,045Э .
п ' тр ' п ' с ' п
Аналогично вычисляем коэффициенты весомости показателей критериев Эп, Фп, Эс.
Модификация интегральной модели оценки конкурентоспособности
инновационной продукции
Главная цель внедрения инновационной продукции - максимизация благосостояния собственников предприятия, то есть прирост рыночной стоимости организации и сумм выплачиваемых дивидендов. Наиболее близок к рыночной стоимости предприятия критерий чистой текущей стоимости (МРУ). Действительно, МРУ можно рассматривать как цену, по которой инвестор мог бы продать инновационную продукцию, получив нормальную экономическую прибыль. Применение МРУ в качестве критерия предпочтительно, поскольку этот критерий:
• отражает реальный экономический эффект инвестиций в инновации, то есть приве-
денные к настоящему времени доходы за вычетом издержек;
• характеризует приток денежных средств, которые могут быть направлены на сбережения и потребление.
Это особенно актуально, так как осуществление инновационной политики промышленного предприятия происходит посредством успешной реализации конкретных инновационных проектов. В связи с этим интегральная модель будет выглядеть следующим образом:
Кп = аЭп + афп + а3Эс + аАМРУ , (6)
где Кп - интегральный показатель конкурентоспособности продукции;
Эп - значение критерия эффективности производственной деятельности предприятия;
Фп - значение критерия финансовой деятельности предприятия;
Эс - значение критерия эффективности организации сбыта;
МРУ - чистая текущая стоимость (определяется как разность дисконтированных денежных потоков поступлений и платежей, производимых в процессе реализации инновационного проекта. Экономический смысл МРУ можно представить как результат, получаемый немедленно после принятия решения об осуществлении инновационного проекта. Положительное значение МРУ свидетельствует о целесообразности принятия решения о финансировании и реализации инновационного проекта, а при сравнении альтернативных вариантов экономически выгодным считается вариант с наибольшей величиной МРУ); - коэффициенты весомости (степени принадлежности).
Описание программы «Информационная система оценки конкурентоспособности наукоемкой машиностроительной продукции»
На основе интегральной модели была разработана компьютерная программа «Информационная система оценки конкурентоспособности наукоемкой машиностроительной продукции» (см. [3, 4]).
Функции информационной системы:
• ввод альтернатив;
• расчет весов критериев;
• расчет показателей эффективности производственной деятельности, финансового положения предприятия, показателя «значимость технического решения»;
• ввод экспертных оценок критериев;
• расчет меры несогласованности экспертов;
• расчет интегрального коэффициента конкурентоспособности.
Язык - встроенный язык системы 1С: Предприятие 8.2 (ранняя версия 1С: Предприятие 7.7).
Для функционирования программы был создан ряд объектов информационной системы - константы, справочники, документы, журнал документов, перечисления, отчеты.
На рисунке показан итоговый отчет «Оценка конкурентоспособности» (см. с. 46).
По величине Кп можно судить о конкурентоспособности продукции, сравнивая его со значениями Кп существующих на рынке аналогов продукции.
Математическая постановка модели рейтинговой оценки конкурентоспособности
инновационной продукции
В модели приняты следующие допущения: • разные уровни компетентности экспертов;
Ф и Коэффициент конку... (ЮПредлриптме) ^ ¡5^Га. "А ¿ЙЬШЯзЯ , - П X
Коэффициент конкурентоспособности
Вариант отчета: Оценка конкурентоспособности ^Сформировать Настройка...
Выбрать вариант..
Все действия * . 1
0 |Щ Продукция.Родитель Равно Очистные механизированные ...
-
Оценка конкурентоспособности
Параметры данных:
Отбор: Продукция. Родите ль Рэено' Очистные механизированные комплексь
Продукция Оценка конкурентоспособности
ДБ- Средняя конкурентоспособность!! Положение на данном сегменте рынка сбыта стабильное.
ЗКН1Э8 Средняя конкурентоспособность) Положение на данном сегменте рынка сбыта стабильное.
Джой-1 Средняя конкурентоспособность) Положение на данном сегменте рынка сбыта стабильное.
Джой-2 Ни акая конкурентоспособность! Прибыль на 1 руб. продаж снижается, следует задуматься о способах снижения себестоимости продаж продукта, поиске более прибыльных сегментов потребителей, вложении средств е развитие других продуктов (работ, услуг; предприятия.
К-500Ю Низкая конкурентоспособность! Прибыль на 1 руб. продаж снижается, следует задуматься о способах снижения себестоимости продаж продукта, поиске более прибыльных сегментов потребителей, вложении средств е развитие других продуктов (работ, услуг; предприятия.
КН136/2 Средняя конкурентоспособность) Положение на данном сегменте рынка сбыта стабильное.
Отчет «Оценка конкурентоспособности»
• характеристика инновационной продукции определенными признаками (критериями);
• варьирование степени важности признаков при присвоении экспертами рейтинговой оценки конкретной инновации;
• предпочтение одного нововведения другому, если его признаки по своей степени важности более близки к оценке экспертов (см. [1, 2, 7]).
Предполагается, что X = (х1, х2, ..., хк} - множество экспертов, У = (у1, у2, ..., у} - множество признаков (критериев) инноваций и Z ={г1, г2, ..., - множество видов инноваций. Алгоритм работы модели следующий [6, 8]:
1) анализ данных об альтернативах (инновационной продукции);
2) анализ сведений о признаках (критериях) конкурентоспособности продукции;
3) формирование экспертами матрицы важности признаков (Я);
4) формирование матрицы степеней совместимости видов альтернатив (инновационной продукции) с признаками (Б);
5) расчет экспертами матрицы взвешенных степеней предпочтения продукции (7);
6) расчет экспертами матрицы выпуклых пересечений степеней предпочтения инноваций (М)
7) расчет порога предпочтительной конкурентоспособности инноваций (м);
8) расчет рейтинга инновации (Я).
Апробация рейтинговой модели на примере определения конкурентоспособности шахтных крепей
Оценку проводили десять экспертов (х). Оценивались следующие марки шахтных крепей (альтернатив):
• гл - 1УКП (Украина);
• г2 - Тагор 13/29-03 (Польша);
• г3 - Фазос 12/25 (Польша);
• г3 - М-138/2 (ЮМЗ, Россия).
Продукция оценивалась по следующим критериям:
• у1 - значимость технического решения Зтр;
• у2 - финансовый приоритет от выпуска продукции Фп;
• у3 - эффективность сбыта продукции Эс;
• у4 - эффективность производства продукции Эп.
Матрица нечеткого бинарного отношения будет иметь вид:
Я =
У1 У2 У 3 У 4
х1 0 1 0 0
х2 0 0 1 0
х3 0 0 0 1
х4 1 1 1 1
х5 0,8 0,4 0,5 0,9
хб 0,7 0,3 0,4 0,8
х7 0,5 0,8 0,8 0,2
х8 0,5 0,5 0,5 0,5
х9 0,6 0,7 0,8 0,5
х10 0,1 0,1 0,1 0,1
В этой матрице элементы каждой строки выражают относительные степени важности признаков при принятии экспертом решения о присвоении рейтинговой оценки. Чем выше значения, тем более важен признак. Например, для экспертов х1, х2, х3, х4 признаки с наибольшими значениями не только важны сами по себе, но это единственные признаки, которые учитываются ими при принятии решения, а для эксперта х4 важны все признаки.
Пусть элементы каждого столбца матрицы Б представляют степени принадлежности или совместимости альтернативы с соответствующими признаками:
У1
5 = У
У 3
У 4
г3 ^4
0,9 0,1 0,5 0,7
0,5 0,9 0,6 0,6
0,4 0,9 0,5 0,4
0,8 0,1 0,5 0,6
Например, может характеризоваться как продукция высокого качества, произведенная в условиях высокоэффективного производства, но со средним финансовым приоритетом для инвестора и низкой эффективностью сбыта. В то же время альтернатива г2 может рассматриваться как продукция очень низкого качества, с низкой эффективностью
производства, но с очень высоким финансовым приоритетом и с очень высокой эффективностью сбыта.
На основе экспертных оценок получаем матрицу Т, элементы которой определяются функцией принадлежности. А саму функцию принадлежности можно интерпретировать как взвешенную степень предпочтения продукции г экспертом х (см. [2, 7]):
Z1 Z2 Z3 Z4
x1 0,5 0,9 0,6 0,6
x2 0,4 0,9 0,5 0,4
x 3 0,8 0,1 0,5 0,6
x 4 0,65 0,5 0,525 0,575
x5 0,708 0,377 0,515 0,592
x 6 0,718 0,355 0,514 0,595
x 7 0,578 0,657 0,535 0,552
x8 0,65 0,5 0,525 0,575
x9 0,619 0,562 0,527 0,562
xi0 0,65 0,5 0,525 0,575
Наконец, из матрицы Т получаем матрицу W:
0,5 0,5 0,5 0,6 0,6 0,6
0,4 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4
0,1 0,5 0,6 0,1 0,1 0,5
0,5 0,525 0,575 0,5 0,5 0,525
0,377 0,515 0,592 0,377 0,377 0,515
0,355 0,514 0,595 0,355 0,355 0,514
0,578 0,535 0,552 0,535 0,552 0,535
0,5 0,525 0,575 0,5 0,5 0,525
0,562 0,527 0,562 0,527 0,562 0,527
0,5 0,525 0,575 0,5 0,5 0,525
Используя матрицу W, получаем maxmin[|a (x,z1 (x,z2) = 0,578 "IX min [lA (x,zi), IA3 (x,Z3)] = 0,535
maxmin[lA (x,Zi),Ia4 (x,Z4)] = 0,7
"maxmin[|a2 (x,Z2),Ia3 (x,Z3)] = 0,6
max m in [la2 (x,Z2), Ia4 (x,Z4 )] = 0,6
maxmin[|A3 (x,Z3),IA4 (x,Z4)] = 0,6
Очевидно, что 0,535 - минимальная из подсчитанных величин. Теперь из матрицы Т, выбрав для Ш наибольшее возможное значение, которое меньше 0,535, получим, что Ш = 0,527. Применяя это значение в качестве порога различения, определим следую-
щие совокупности экспертов, отдавших предпочтение определенной марке шахтных крепей.
Р1 = {*3, Х4, X5, X6, X7, X8, Х9, Х10}'
Р2 = {X1 , Х2, X7, Xg}J
Р3 = {x1, x7, Х9};
Р4 = {Х1, Х3, Х4, Х5, Х6, Х7, Х8, Х9, Х10}.
Вследствие особенностей продукции г2, которые мы уже отмечали, ее предпочитает небольшое число экспертов, которые придают большое значение высокому финансовому приоритету и высокой эффективности сбыта. С этих двух позиций продукция г2 для экспертов х1, х2, х7, х9 является наиболее конкурентоспособной. Общая низкая совместимость продукции со всеми четырьмя признаками также ограничивает степень ее предпочтительности. Хотя альтернативы продукции г1 и гА схожи по совокупности экспертных оценок, высокая степень совместимости продукции ^ с признаками «высокое качество наукоемкой продукции» и «высокая эффективность производства» делает ее более предпочтительной. Она и будет занимать верхнюю строчку в рейтинге конкурентоспособных альтернатив продукции:
Я^) = 0,5373
Нср(г2) = 0,2516
^3) = 0,1385
Яр^) = 0,5226.
Выявлено, что уровень конкурентоспособности продукции на разных сегментах потребительского рынка является различным. Следовательно, производитель должен вначале осуществить правильную сегментацию потребительского рынка, а затем уже рассчитывать рейтинг продукции.
Взаимосвязь критериев и моделей оценки инновационной машиностроительной
продукции
Разработанные авторами настоящей статьи модели позволяют оценить конкурентоспособность инновационной продукции на разных этапах ее жизненного цикла, в условиях индивидуального и группового выбора при недостаточности, неопределенности информации. Взаимосвязь критериев и моделей оценки инновационной машиностроительной продукции показана в таблице 4.
Таблица 4
Модели принятия решений о конкурентоспособности инновационной продукции на
разных этапах ее жизненного цикла
Этап Модель оценки конкурентоспособности инновации Критерии Результат
1 2 3 4
Синтез идеи, НИОКР Модель рейтинговой оценки конкурентоспособности продукции А , П , С , М , О , Ш и р' з' и' и' и Рейтинг инновационной продукции
Окончание таблицы 4
1 2 3 4
Производство, реализация, эксплуатация Интегральная модель оценки инноваций З , Ф , Э , Э тр' п' п' с Интегральный коэффициент конкурентоспособности
Модификация интегральной модели оценки инноваций ЫРУ, Ф , Э , Э ппс
Модель рейтинговой оценки конкурентоспособности продукции З (МРУ), Ф , Э , Э тр п п с Рейтинг инновационной продукции
Заключение
Предложенная система моделей позволяет охватить все этапы жизненного цикла инновационной продукции. Выходная информация оценки конкурентоспособности инноваций на начальных стадиях жизненного цикла продукции становится входной информацией для оценки конкурентоспособности на последующих этапах ее жизненного цикла. Существует возможность обработки качественной информации и преобразования ее в количественные оценки, что особенно важно на этапах синтеза идеи и маркетинговых исследований. В зависимости от цели исследования лицо, принимающее решение, может остановиться на любом уровне системы, при этом даже первый (традиционно - качественный) уровень позволяет получить нечеткие множества разной степени конкурентоспособности («низкая конкурентоспособность», «средняя конкурентоспособность», «высокая конкурентоспособность»). В зависимости от текущей ситуации лицо, принимающее решение, самостоятельно решает, на какие критерии стоит обратить внимание, и включить в анализ.
Представленные модели и компьютерная программа «Информационная система оценки конкурентоспособности наукоемкой продукции» внедрена в учебный процесс студентов специальностей «Менеджмент организации», «Прикладная информатика (в экономике)» для изучения дисциплин «Управленческие решения», «Менеджмент», «Информационный менеджмент», «Проектирование информационных систем» Кузбасского государственного технического университета им. Т.Ф. Горбачева, Юргинского технологического института (филиала) Национального исследовательского Томского политехнического университета, Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники.
ЛИТЕРАТУРА
1. Григорьева А. А., Тащиян Г. О., Григорьева А. П. (Цеплит А. П.) Автоматизированный мониторинг конкурентоспособности инновационной машиностроительной продукции : монография. Томск : Издательство Томского политехнического университета, 2011.
2. Григорьева А. А., Захарова А. А, Бурков П. И., Григорьева А. П. (Цеплит А. П.), Бурков В. П. Математическое и программное обеспечение оценки конкурентоспособности шахтных крепей на основе рейтинговой модели // Горный аналитический информационный бюллетень. 2009. № 12.
3. Григорьева А. А., Разумников С. В., Григорьева А. П. (Цеплит А. П.) Компьютерная программа «Информационная система оценки конкурентоспособности наукоемкой продукции» : Свидетельство о государственной регистрации в Федеральной службе по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам от 15.01 2010 № 2010610605.
4. Григорьева А. П. (Цеплит А. П.) Информационная система оценки инноваций с использованием аппарата теории нечетких множеств. Искусственный интеллект: филосо-
фия, методология, инновации / Материалы IV Всероссийской конференции студентов, аспирантов и молодых ученых / под ред. Д. И. Дубровского, Е. А. Никитиной. М. : Радио и Связь, 2010. Ч. 2.
5. Grigoreva А. P. (Цеплит А. П.) Integrated model of assessment competitive innovation products based on fuzzy sets theory // Мультидисциплинарный научный журнал «Европейский исследователь». 2011. № 5.
6. Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М. : Наука, 1990.
7. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / пер. с англ. ; под. ред. Р. Р. Ягера. М. : Радио и связь, 1986.
8. Осипов Ю. М. Показатель «значимость технического решения» имитационной модели АСУ конкурентоспособностью продукции // Автоматизация и современные технологии. 1994. № 3.
* * *
Продолжение. Начало на с. 32
Кроме того, законодательная власть продемонстрировала, что в некоторых случаях она способна относительно оперативно устранять прорехи в налоговом законодательстве, в особенности если они чреваты бюджетными потерями. Так, в начале этого года в связи с изменением корпоративного законодательства в части порядка выплаты дивидендов по акциям, учитываемы у депозитария, возникла проблема с определением налогового агента при выплате дивидендов по акциям, принадлежащим российским организациям и учитываемым у депозитария. Депозитарий формально не нес обязанностей налогового агента в соответствии с пунктом 7 статьи 275 НК РФ, а эмитент акций чисто технически не мог исполнить обязанности налогового агента, поскольку не обладал актуальной информацией об акционерах. В такой ситуации возникала угроза, что налог вообще не будет удержан с дивидендных выплат. Проблема была решена с принятием Федерального закона от 23 июня 2014 года № 167-ФЗ «О внесении изменений в главы 23 и 25 части второй Налогового кодекса Российской Федерации», согласно которому обязанности налогового агента возложены на депозитария во всех подобных случаях. В целом, закон был принят вовремя - до начала выплат дивидендов за 2013 год крупнейшими акционерными компаниями России.
Законодательство и подзаконные акты в сфере налогообложения операций с ценными бумагами и деривативами (Федеральный закон от 23 июня 2014 года № 167-ФЗ «О внесении изменений в главы 23 и 25 части второй Налогового кодекса Российской Федерации»)
1. Уточнен порядок исчисления срока для целей освобождения от обложения налогом на доходы физических лиц (далее - НДФЛ) дохода от реализации (погашения) акций, долей, паев (п. 17.2 ст. 217 НК РФ). Согласно действующим правилам такой доход полностью освобождается от НДФЛ при условии, если акции (доли, паи) были приобретены после 31 декабря 2010 года и на момент реализации (погашения) непрерывно принадлежали налогоплательщику более пяти лет.
В соответствии с принятыми поправками при реализации акций (долей, паев), полученных в результате реорганизации, непрерывный срок владения исчисляется с момента приобретения акций (долей, паев) реорганизованной организации. Действие этой поправки распространяется на правоотношения, возникшие с 1 января 2014 года.
Отметим, что аналогичные правила для целей применения ставки 0 процентов по налогу на прибыль организаций (ст. 284.2 НК РФ) остались без изменений.
2. Изменены правила определения налогового агента при выплате дивидендов по акциям российского эмитента, учитываемых у депозитария. В соответствии с новой редакцией пункта 7 статьи 275 НК РФ депозитарий является налоговым агентом при выплате дохода по учитываемым у него акциям, принадлежащим как иностранным, так и российским организациям. Если депозитарий в 2014 году при выплате дохода российским организациям не удержал налог, то он обязан информировать об этом налоговые органы до 31 января 2015 года. Российские организации-акционеры, получившие в 2014 году доход в виде дивидендов, в отношении которого налог не был удержан депозитарием, обязаны самостоятельно исчислить и уплатить налог.
Продолжение на с. 60
