CC BY
33
Бухгалтерский учет в бюджетных Accounting in Budgetary
и некоммерческих организациях 24 (2016) 38-47 and Non-Profit Organizations
ISSN 2311-9411 (Online) Проблемы. Мнения. Решения
ISSN 2079-6714 (Print)
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМИ РИСКАМИ В БЮДЖЕТНОМ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОМ УЧРЕЖДЕНИИ
Виктор Николаевич НЕМЦЕВ", Николай Иванович ДАНИЛЕНКОМ
а профессор кафедры экономики и финансов, доктор экономических наук, доцент, член-корреспондент РАЕН, Магнитогорский государственный технический университет им. Г.И. Носова, Магнитогорск, Российская Федерация
ь, кандидат экономических наук, доцент, заслуженный экономист России, Магнитогорский филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Магнитогорск, Российская Федерация
• Ответственный автор
История статьи:
Принята 18.07.2016 Одобрена 13.10.2016
Ключевые слова: бюджетное образовательное учреждение, комплексная система управления инновационными рисками, структура и форма образовательной деятельности, методология форсайт-исследования
Аннотация
В статье предложена комплексная система управления инновационными рисками бюджетного образовательного учреждения в условиях перехода к МВГС-технологиям на принципах конвергентного образования. Отмечены существенная роль управления высоким инновационным риском и решающее значение МВГС-конвергенции технологий в развитии современного образования. Обоснована целесообразность создания комплексной системы управления инновационным риском в условиях изменения структуры и форм образовательной деятельности с использованием методологии форсайт-исследования.
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2016
Экономической основой существования и развития цивилизации являются технологии. В ХХ-ХХ1 вв. орудия труда как наиболее активный и изменчивый элемент производительных сил быстро развиваются и усложняются, появляются все новые образцы техники, что происходит в рамках определенных технологий.
Принципиально новые технологии возникают через достаточно значительные промежутки времени, совершенствуются и распространяются в форме «диффузии инноваций». Научное осмысление и познание закономерностей процессов технологического развития породили ряд новых терминов, которые характеризуют их движение и наполнение: технологический предел, технологический разрыв, технологический скачок, технологический уклад и другие [1-3 и др.].
Развитие отечественной и мировой экономики на о с но в е инно в аций пр е дс тав ляе тс я безальтернативным, но тесно сопряжено с высоким риском. Россия вошла в пространственно-временной континуум, в котором экономическое развитие разворачивается на неблагоприятном фоне кризисных явлений и изменения ситуаций риска в мире, что заметно сказывается на характере российской модернизации, актуализируя проблему реализации инновационной стратегии и эффективного
управления рисками. В сложившихся условиях ключевое значение приобретает проблема конвергенции отечественного образования, находящегося в стадии реформы и реорганизации, как эффективного инструмента инновационной политики [4].
Для максимально эффективной реализации новых технологий необходимо сформировать благоприятную среду, что обобщается в таком важном понятии в познании закономерностей научно-технического прогресса как технологический уклад, под которым понимается совокупность сопряженных производств, имеющих единый технический уровень и развивающихся синхронно, взаимосвязанно и согласованно [1, 2].
В обозримый исторический период различными авторами выделено пять технологических укладов. Так, в настоящее время интенсивно развивается пятый уклад и наступает шестой технологический уклад, который характеризуется как эпоха инновационных технологий и, как прогнозируется, будет продолжаться до 2060-х гг.
Вместе с тем, очевидно, что корни нового, шестого технологического уклада должны быть сформированы в предыдущих укладах. По мнению С.Ю. Глазьева [1], ключевой фактор шестого
технологического уклада будет сформирован на основе нано-, био- и информационно-коммуникационных технологий, ядро уклада образуют наноэлектроника, нанофотоника, наноматериалы, наносистемная техника, генная инженерия, клеточные технологии, светодиоды, а в качестве несущих отраслей отмечены ракетно-космический комплекс, телекоммуникации, здравоохранение, образование, солнечная энергетика, электротехника и электроника, химико-металлургический комплекс, авиа-, судо-, автомобиле-, приборо- и станкостроение.
Переход к инновационному развитию отечественной экономики позволит нарастить ВВП в абсолютном измерении и, в частности, обеспечить за счет внедрения разнообразных NBIC-технологий компенсацию текущего и прогнозируемого дефицита трудовых ресурсов практически во всех отраслях отечественной экономики. Под NBIC-технологиями понимается современная тенденция к конвергенции (ЭД нано-, ф) био-, (I) инфо- и когно- технологий. Несомненно, такая постановка предопределяет весьма существенные новации в образовательной сфере, учитывающие актуальные потребности реальной экономики [4].
Проблемы обеспечения готовности общества к восприятию новых, инновационных NBIC-технологий можно детализировать по различным аспектам:
• недостаточность законодательной базы;
• отсутствие адекватной системы образования и социальные аспекты взаимодействия;
• зависимость нового поколения от облачных технологий;
• технологический шок у взрослого поколения и другие.
Учитывая решающую роль технологий в развитии человеческого общества, что проявляется в формировании технологических укладов, уместно сделать определенный вывод, что указанные аспекты прямо определяются скоростью технологических изменений. Высокая скорость изменений в обществе, связанных с технологическими изменениями, порождает так называемый «технологический шок» (или «шок будущего»), который проявляется как психологическая реакция человека и общества на стремительные и радикальные изменения в его окружении, вызванные ускорением темпов
технологического и социального прогресса в условиях нелинейных, ускоряющихся изменений внешней и внутренней среды. Впервые описание исследуемого явления было дано Э. Тоффлером. «Шок будущего» вызывается несоответствием между реальностью и картиной реальности в сознании человека, который не успевает адаптироваться к существующей реальности, что порождается современными быстрыми изменениями, усиливающимся давлением потока событий, знаний, науки, техники, информации. Истинной причиной «шока будущего» можно считать рефлексию человека, который всегда может предположить, что при наличии в настоящем негативных для него изменений, в будущем следует ожидать еще более радикальных, негативных изменений, к которым, как он полагает, тем более не сможет успешно адаптироваться и найти свое место в жизни [5].
Наиболее резкий эффект в этом плане способны обеспечить конвергентные технологии (NBIC-конвергенции). Сегодня, вследствие ускорения научно-технического прогресса, наблюдается пересечение во времени целого ряда волн научно-технической революции, в частности, можно выделить идущую с 1980-х гг. революцию в области информационных и коммуникационных технологий, последовавшую за ней биотехнологическую революцию, начавшуюся революцию в области нанотехнологий, бурный прогресс развития когнитивной науки [6, 7 и др.]. Каждая из этих областей приносит множество важных теоретических и практических новых результатов, и эти результаты оказывают заметное влияние не только на развитие своей отрасли, но и ускоряют развитие иных технологий и областей знания. Особенно значимым представляется взаимовлияние именно информационных технологий, биотехнологий, нанотехнологий и когнитивной науки. Данное явление получило название NBIC-конвергенции [8, 9 и др.].
Конвергенция означает не только взаимное влияние, но и взаимопроникновение технологий, когда границы между отдельными технологиями стираются, а многие интересные результаты возникают именно в рамках междисциплинарной работы на стыке областей. В отношении NBIC-конвергенции можно даже говорить об ожидаемом частичном слиянии этих областей в некоторую единую научно-технологическую область знания. Технологическое знание, очевидно, во многом повторяет структуру научного знания и даже встроено в общую систему науки. Базируясь на анализе научных публикаций и используя метод
визуализации, основанный на взаимном цитировании и кластерном анализе, исследователями построены разнообразные схемы сети пересечений новейших технологий [10-12].
Важнейшей подсистемой адаптации человека к окружающей среде является образование. Учитывая технологические изменения конца ХХ - начала XXI вв., как отмечают многие исследователи, существующая система
образования уже в конце ХХ в. безнадежно устарела. Традиционно образование рассматривалось как подготовка выпускников к будущей жизни, при этом недостаточно актуализированное образование снижает шансы выпускника адаптироваться в мире. Современные образовательные учреждения скорее обращены в прошлое и ориентированы не на нарождающееся новое общество, а на уже отжившие системы индустриального общества, сформированного по потребностям четвертого технологического уклада [4, 5 и др.].
Для современной образовательной системы огромных усилий требовало воспроизводство «человека индустриального», пригодного для выживания в системе, которая доминировала в мировой экономике до 1980-х гг. и сегодня потеряла свое значение до того, как получившие это образование люди завершили свою трудовую деятельность. Именно это несоответствие компетенций выпускника и доминирующих потребностей экономики вызывает так называемый «технологический шок», «шок будущего» не только старшего, но и зачастую относительно молодого поколения, что непосредственно связано с переходом к новым, пятому и шестому, технологическим укладам.
Во избежание последствий такого «шока» необходимо сформировать постиндустриальную (инновационную) систему образования, для этого следует сформировать эффективные инструменты управления инновационным риском. Реализация инновационной стратегии как в экономике в целом, так и в образовании, в частности, сопряжена с гораздо более высоким уровнем риска. Как правило, это обусловливается тем, что инновационные решения далеко не всегда обеспечены адекватными методами их обоснования, репрезентативной и достоверной информацией. Как показывает практика, успешной оказывается лишь небольшая часть инноваций: не приносят ожидаемого результата около 80-90% продуктовых инноваций и около 50% технологических инноваций,
организационные инновации очень редко завершаются успешно, в запланированные сроки, без значительного превышения смет затрат [13].
Традиционное образование XX в. было тем искусным механизмом, который индустриализация создала для подготовки необходимого для своих нужд взрослого контингента. Причем тогда решением проблемы адаптации стала такая система образования, которая уже самой своей структурой воспроизводила индустриальный мир. Сегодня стали более или менее понятны исходные характеристики новой образовательной системы XXI в. В отличие от систем прошлого (индустриального) мира, в технологических системах сегодняшнего дня (инновационных, быстродействующих, маневренных и саморегулирующихся) на машины обрушился мощный и разнообразный поток физических материалов, а на людей - информационный поток, который актуализировал их способность проникать в суть вещей [4].
Сегодня первоочередной задачей образования становится повышение способности обучающегося преодолевать трудности, быстро и экономно адаптироваться к непрерывно и быстро меняющимся условиям. Обучающемуся уже недостаточно понимать прошлое и настоящее, так как современная среда вскоре трансформируется, он должен научиться предугадывать направление и скорость перемен, научиться регулярно делать вероятностные, все более и более долгосрочные прогнозы на будущее, на что и нацелена методология «форсайт-исследования» (безусловно, этому необходимо научиться и преподавателям).
Для создания постиндустриального образования необходимо прежде всего выработать удачные альтернативные представления о будущем - о видах работ, профессий и склонностей, превалирующих человеческих взаимоотношениях, проблемах морально-этического плана, технике и технологиях, организационных структурах, соответствующих новым технологиям и организационным структурам пятого и шестого укладов. Вырабатывая такие представления, определяя, систематизируя и непрерывно модернизируя их, можно прийти к представлению о характере когнитивных и эмоциональных навыков и компетенций, которые понадобятся людям будущего для того, чтобы адаптироваться к ускоряющимся изменениям. Такое представление требует существенных изменений в учебной и научной работе бюджетных образовательных учреждений на основе широкого применения
инноваций, которым неизбежно сопутствует высокий инновационный риск.
Соответственно, проблема эффективного управления высоким инновационным риском в бюджетных образовательных учреждениях существенно актуализируется.
Современные системы управления риском в организациях ориентированы на формирование культуры и инфраструктуры организаций в рамках следующих целей:
1) выявление основных факторов и причин возникновения рисков;
2) идентификация, анализ и оценка рисков организации;
3) принятие решений на основе оценки рисков;
4) выработка антирисковых управляющих воздействий;
5) снижение риска до приемлемого уровня;
6) организация выполнения антирисковой программы организации;
7) контроль плановых мероприятий по снижению риска;
8) анализ и оценка результатов принятия рискового решения.
Применение в практике функционирования современных бюджетных образовательных учреждений систем управления риском позволяет обеспечить устойчивость их инновационного развития, повышение обоснованности принимаемых решений в рисковых ситуациях, улучшение финансового состояния за счет реализации плановых мероприятий во всех сферах учебной и научной деятельности. Современные концепции управления риском базируются на том, что оно увязывается как с негативными, так и с благоприятными последствиями учебной и научной деятельности. Сегодня управлять риском означает определять перспективы и выявлять возможности получения конкурентных преимуществ, не допуская или снижая вероятность нежелательного результата деятельности. Кроме того, управление рисками предполагает серьезный анализ условий принятия решений в организациях, который представляет собой логический и систематический процесс выбора пути совершенствования учебной и научно й де я те л ь но с ти, по в ы ш е ния результативности образовательной деятельности.
По существу, система управления рисками, интегрированная в текущую деятельность образовательного учреждения, должна
рассматриваться как система обеспечения гарантированного результата в условиях инновационных изменений.
На рис. 1 представлена схема функционального взаимодействия элементов процесса управления риском организации, ориентированная на выявление приемлемого уровня риска и улучшение системы управления риском в условиях реализации стратегических преимуществ организации.
Управление риском рассматривается как перспективный процесс, требующий опережающего мышления, а не только своевременной реакции на свершившиеся события, и в существенной степени зависит от эффективности взаимодействия участников процесса управления риском, которое осуществляется как во внутренней, так и во внешней среде организации. Однако приоритет имеет все же взаимодействие во внутренней среде организации.
Другой важный момент в управлении риском современной организации заключается в необходимости сбалансированных решений, основанных на экономической целесообразности снижения риска и обеспечения достижения прогнозируемых показателей деятельности. Иногда так формулируется главная цель системы управления риском: обеспечить даже в худшем варианте развития событий лишь некоторое допустимое уменьшение прогнозируемого результата при гарантированном сохранении устойчивости, ликвидности и платежеспособности организации (проекта).
При этом концепция приемлемого риска сводится к определению оптимального соотношения возможных позитивных и негативных результатов инновационной деятельности.
Существует опасность реализации принятого управляющего решения не в полном объеме и неполным достижением (недостижением) целей, так как наличие неопределенности делает невозможным устранение все возможных причин и факторов риска, которые могут привести к появлению рисковой ситуации с негативными последствиями для организации.
На каждом уровне координации инновационной деяте льности организации не обходимы
специфические подходы, системы и методы управления, в частности, подход на основе когнитивного моделирования при исследовании слабоструктурированных систем и ситуаций. Совокупность рисков организации целесообразно представить в виде фрактала, по которому строится когнитивная карта риска. Определено, что риски инновационной деятельности характеризуются множеством факторов, поддающихся преимущественно экспертной оценке.
В этой связи для оценки инновационных рисков предложено использовать метод нечетких множеств, который позволяет учесть комплексное влияние рисков различных уровней и обработать полученные экспертные оценки, в условиях отсутствия достаточного количества данных формализовать и обрабатывать разнородные факторы риска, что способствует более точному определению риска. Оценка риска позволяет уже на первых стадиях реализации стратегии оценивать отклонения от ожидаемых результатов и обоснованно принимать решение об отказе или реализации инновационных решений (проектов). Порядок оценки риска на основе метода нечетких множеств представлен в виде блок-схемы (рис. 2).
На основе информации, полученной при опросе экспертов, выстраиваются р матрицы размерностью т X п, где т - количество экспертов, п - число альтернатив, показывающих соотношение экспертных мнений по каждому критерию. Для оценки согласованности экспертов ранжируются все альтернативы по возрастанию, исходя из числа баллов по пятибалльной системе. Если среди альтернатив есть эквивалентные, то кроме отношения строгого порядка между некоторыми альтернативами будет присутствовать и отношение эквивалентности. Эквивалентным альтернативам присваиваются связанные ранги. При групповой экспертной оценке каждый 7-й эксперт присваивает каждой /-й альтернативе ранг. В результате экспертного оценивания формируется матрица связных рангов и проводится оценка согласованности экспертов.
В качестве меры согласованности мнений группы экспертов выбран дисперсионный коэффициент конкордации Кендалла. Для определения значимости оценки коэффициента конкордации задается распределение частот для различных значений количества экспертов т и числа альтернатив п.
В случае малых значений величин т и п в качестве критической статистики используются критические значения табулированной величины коэффициента конкордации. Для больших значений величин т и п в качестве критической статистики выбрано распределение Пирсона.
На этапах 4 и 5 для расчета коэффициента ком п е т е н тн о с ти э кс пе р то в п р им е не н итерационный алгоритм А.С. Рыкова [14, 15]: з д е с ь ис п о л ь з о в ан ы ко э ф ф и ц и е н т ы компетентности, полученные по данному алгоритму в качестве весов при получении средневзвешенной оценки каждого предприятия по всем критериям. На этапе 6 проводится экспертный опрос путем анкетирования и получение экспертных оценок матрицы парных сравнений критериев. Парные сравнения проводятся в терминах доминирования одного элемента над другим. Полученные суждения выражаются в целых числах. Для повышения степени объективности и качества процедуры принятия решений необходимо учитывать мнения нескольких экспертов. Для агрегирования мнений экспертов применяется среднегеометрическая величина оценок матриц парных сравнений.
Совокупный расчет показателей риска в работе основан на следующих видах сверток:
1) многокритериальный выбор альтернатив на основе пересечения нечетких множеств;
2) нечеткое отношение предпочтения;
3) аддитивная свертка;
4) стандартный пятиуровневый нечеткий классификатор;
5) нестандартный пятиуровневый нечеткий классификатор.
Проведенный анализ сверток показал, что результаты расчета риска, полученные по пяти разным сверткам, в целом сходны. Однако необходимо учитывать отличие подходов к принятию решений при выборе каждой из вида сверток и выбирать метод, учитывающий с п е ц и ф и ку п р и н я т и я р е ш е н и й п р и интеграционной деятельности. Так, свертка на основе пересечения нечетких множеств реализует пессимистический подход, игнорирующий положительные стороны альтернатив, при таком подходе лучшей считается альтернатива с минимальными недостатками по всем критериям. В основу метода отношения предпочтений заложен подход, основанный на попарных
сравнениях объектов и нормированных весовых коэффициентах. Аддитивная свертка предполагает реалистический подход, когда низкие оценки по критериям имеют одинаковый статус по сравнению с высокими, такой метод в наибольшей степени подходит для расчета рисков интеграционных проектов. Для ее реализации построены лингвистические переменные по числу критериев риска, каждая из которых обладает следующим терм-множеством значений: «Очень низкий риск», «Низкий риск», «Средний риск», «Высокий риск», «Очень высокий риск». Значения термов множества заданы нечеткими числами, которые имеют треугольный вид функций принадлежности. Оценка альтернатив по критериям производится с использованием лингвистических переменных пятибалльной шкалы: 1 - очень низкий, 2 - низкий, 3 - средний, 4 - высокий, 5 - очень высокий. Значения термов множества заданы нечеткими числами Yj, при ] = 1...5, функции принадлежности имеют следующий вид:
• очень низкий = {1,0/0,0; 0,0/0,1};
• низкий = {0,0/0,0; 1,0/0,2; 0,0/0,4};
• средний = {0,0/0,3; 1,0/0,5; 0,0/0,7};
• высокий = {0,0/0,6; 1,0/0,8; 0,0/1,0};
• очень высокий = {0,0/0,9; 1,0/1,0}.
Для оценки относительной важности критериев используется лингвистическая переменная Ж = {практически неважный; не очень важный; средней важности; важный; очень важный}. Значения термов множества задаются нечеткими числами X ( i = 1.5), которые имеют треугольный вид функций принадлежности:
• практически неважный = {1,0/0,0; 0,0/0,2};
• не очень важный = {0,0/0,0; 1,0/0,2; 0,0/0,4};
• средней важности = {0,0/0,3; 1,0/0,5; 0,0/0,7};
• важный = {0,0/0,5; 1,0/0,7; 0,0/0,9};
• очень важный = {0,0/0,8; 1,0/1,0} [16].
Ранжирование альтернатив с использованием полученных взвешенных оценок проводится на основе их нечеткой композиции по формуле
цj( j)= sup min ц(Zj),
z,^Z„Zt>Zj jl^ J
где ц2 (Zj) - нечеткое множество альтернатив
(проектов или вариантов инновационного проекта), соответствующих понятию «лучшая альтернатива».
Лучшей считается альтернатива, имеющая оптимальное значение (Zj) .
Слабая прогнозируемость рисковых ситуаций инновационной деятельности бюджетных образовательных учреждений, сложность их идентификации предопределяют более широкое использование методов экспертных оценок, опирающихся на квалификацию, опыт, интуицию и профессиональное суждение специалистов. Такие методы используются в тех случаях, когда применение строгих математических моделей не обеспечивает получение достоверных результатов прогноза вследствие несоответствия лежащих в их основе предпосылок реальным свойствам прогнозируемого объекта. Гарантией минимизации вторичных рисков организации, надежности и обоснованности выводов исследований с использованием эвристических методов является правильный подбор экспертов.
Группа экспертов, в зависимости от целей и задач конкретного исследования, может включать п р е д с та в и те л е й р а з л и ч н ы х г р у пп взаимосвязанных специальностей, выражающих определенные концепции, мнения и суждения. Для снижения уровня вторичного риска организации в условиях инновационной деятельности необходимо формировать рабочую группу экспертов, которая на регулярной основе будет проводить оценку риска того или иного уровня и для которых определяется единая процедура экспертного опроса.
При формировании экспертных групп каждый эксперт, на основе персональных данных, получает квалификационную категорию 5.
Общее число категорий целесообразно ограничить четырьмя категориями [16, 17]:
Öе{I, II, III, Q} .
При этом персональные данные по каждому эксперту будут характеризоваться тремя основными параметрами:
(e,s, t)eEXSXT,
где E, S, T - множества частных квалификационных показателей и объективных сведений, по смыслу соответствующих альтернативным высказываниям.
В свою очередь, характеристика высшего и послевузовского образования эксперта
Е—{, е2, ез|, ,
где е1 - базовое образование совпадает с профилем приоритетного направления;
е2 - базовое образование по смежной специальности;
ез - базовое образование по иной специальности.
Характеристика уровня научной подготовки эксперта S = { 51 , s2, , ,
где s1 - академик РАН, член-корреспондент РАН, акаде м ик отр асл е во й акаде мии, чл е н -корреспондент отраслевой академии;
S2 - профессор, доктор наук;
sз - кандидат наук, доцент, старший научный сотрудник.
Характеристика опыта работы по профилю экспертизы Т = {( 12, (3), ,
где ¿1 - опыт работы не менее десяти лет;
¿2 - опыт работы не менее пяти лет;
(з - опыт работы не менее одного года.
Правило для определения квалификационной категории того или иного эксперта задается в виде ЕXSХТ + {1,П,Ш, й);
3=3(е^, ().
Рассчитывая частные квалификационные показатели е, s, можно сформировать следующую функцию квалификационной категории эксперта:
I, если : е slt j Ve j Sj tj ;Ve j s21j;
II, если : e j sj t3 Vej s212Ve j s31 j V e 2 s j 12 Ve2 s 2 tjVe 3 Sj t j;
III, если: ej е t3Ve j s312Ve2sj t3 Ve2sst2Ve3s21 jVe3s2 tj; Q, если : е et3 Ves2еVe3sj 13Ve3s212,
где е , s , t - отрицание e , s , t , соответственно;
v - логическая дизъюнкция соответствующих трехместных конъюнкций.
К проведению экспертизы желательно привлекать экспертов, попавших в категории I и II. Экспертов, попавших в категорию III, очевидно, целесообразно привлекать к экспертизе лишь в некоторых случаях. Экспертов, попавших в
категорию О, к экспертизе желательно не привлекать.
Соответственно, перед риск-менеджментом бюджетных организаций и специалистами страхового бизнеса стоит задача тщательного подбора экспертных комиссий по оценке инновационного риска и возможностей его эффективного страхования, организации их работы, проведения опроса, обработки промежуточных и окончательных результатов, обеспечения процедуры согласования мнений экспертов, использования полученных результатов для обоснования и организации страхования и перестрахования рисков.
Таким образом, по изложенному и систематизированному в данной статье материалу можно сформулировать следующие основные выводы, обобщения и предложения в области перспектив развития систе м управления инновационными рисками в бюджетном образовательном учреждении.
1. В рамках современного (пятого) и нового (шестого) технологических укладов исследователями предполагается широкое развитие тенденций конвергенции и формирования NBIC-технологий как необходимого элемента инновационного развития экономики.
Для развития NBIC-технологий исключительно важна роль инновационных программ, обеспечивающих формирование экономики XXI в., систематизирующих образовательную деятельность. Проблемы обеспечения готовности современного общества к восприятию новых, инновационных NBIC-технологий можно детализировать по различным аспектам: отсутствие законодательной базы, неадекватный уровень о б р азо в ания , с о циал ь н ы е ас пе кты взаимодействия, зависимость нового поколения от облачных технологий, технологический шок у взрослого поколения и другие.
2. В современной системе отечественного образования, как и в ведущих странах, идут быстрые перемены, но они направлены в большей степени на совершенствование существующей структуры, повышение ее эффективности в достижении уже изживших себя целей, главным образом, адекватных потребностям индустриальной экономики. Соответственно, этим реформам должно быть
задано новое направление - технологии будущего, соответствующие пятому и шестому технологическим укладам. Для создания постиндустриального образования необходимо прежде всего выработать удачные альтернативные представления о будущем - о видах работ, профессий и склонностей, п р е в а л и р у ю щ и х ч е л о в е ч е с к и х взаимоотношениях, проблемах морально-этического плана, технике и технологиях, организационных структурах, соответствующих новым технологиям и организационным структурам пятого и шестого укладов. С этой целью необходимо использовать методологию форсайт-исследования.
3. Учитывая высокий уровень инновационных рисков, необходимо использовать системный подход к управлению риском. В системе управления инновационными рисками бюджетных образовательных учреждений одним из важнейших этапов является оценка рисков, для которой предложено использовать метод нечетких множеств, который позволяет в
условиях отсутствия достаточного количества данных формализовывать и обрабатывать разнородные факторы риска, что способствует более точному его определению. Оценка риска позволяет уже на первых стадиях реализации стратегии оценивать отклонения от ожидаемых результатов и обоснованно принимать решение об отказе или реализации инновационных решений (проектов).
4. Для снижения уровня вторичного риска бюджетной организации в условиях инновационной деятельности необходимо формировать рабочую группу экспертов, которая на регулярной основе будет проводить оценку риска того или иного уровня и для которых определяется единая процедура экспертного опроса. При формировании экспертных групп необходимо исходить из уровня квалификационной категории каждого эксперта. Предложен алгоритм идентификации квалификационных категорий экспертов на основе критериев уровня образования, уровня научной подготовки и опыта работы.
Рисунок 1
Схема взаимодействия элементов процесса управления риском организации
Источник: составлено авторами
Рисунок 2
Алгоритм оценки инновационного риска организации
Источник: составлено авторами
Список литературы
1. Нанотехнологии как ключевой фактор нового технологического уклада в экономике: монография / под ред. С.Ю. Глазьева и В.В. Харитонова. М.: Тровант, 2009.
2. Яковец Ю.В. Эпохальные инновации XXI века. М.: Экономика, 2004. 439 с.
3. Гринберг Р.С., Журавин С.Г., Немцев В.Н. Новая парадигма научных исследований в условиях реализации инновационной стратегии // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2014. № 1. С. 147-151.
4. Немцев В.Н. NBIC-технологии и конвергентное образование: инновационные и рисковые аспекты // Корпоративная экономика. 2016. № 1. С. 4-19.
5. Тоффлер Э. Шок будущего. М.: АСТ, 2008. 560 с
6. Величковский Б.М. Когнитивная наука. Основы психологии познания. М.: Академия, 2006.
7. Robinett R. W. Quantum wave packet revival. Physics reports, 392: 1-119, 2004.
8. Roco M., Bainbridge W. Converging Technologies for Improving Human Performance. NSF/DOC-sponsored project. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers, 2003.
9. Ковальчук М.В. Органические наноматериалы, наноструктуры и нанодиагностика // Вестник Российской академии наук. 2003. № 73.
10. Borner K. Mapping the Structure and Evolution of Science. Cyberinfrastructure for Network Science Center. Bethesda: February 6, 2006.
11. Barabasi A.-L. Linked: The Science of Network. Cambridge MA: Perseus Publishing, 2006.
12. Klavans R., Kevin W. Boyack. Is There a Convergent Structure to Science? In Daniel Torres-Salinas & Henk F. Moed (Eds.), Proceeding of the 11th International Conference of the International Society Scientometrics and Informetrics. Madrid: CSIC.
13. Немцев В.Н. Исследование проблем управления риском инновационного предприятия: монография. М.: Анкил, 2011. 178 с.
14. Рыков А.С. Методы системного анализа: многокритериальная и нечеткая оптимизация, моделирование и экспертные оценки. М.: Экономика, 1999. 225 с.
15. Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация. М.: МИСИС, Изд. дом «Руда и металлы», 2005. 352 с.
16. Немцев В.Н. Теория и методология управления риском и страхового обеспечения инновационной деятельности в высокотехнологичных организациях России. М.: ГУУ, 2012. 364 с.
17. Хрусталев Е.Ю., Ильменская Е.М. Методология контроллинга научной деятельности учреждений Российской академии наук // Контроллинг. 2009. № 3. С. 78-84.
18. Фисенко А.И., Кулешова Е.А. Состояние и проблемы развития морских портов и формирования их грузовой базы в южной зоне Дальнего Востока России // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 6. С. 427-434.
