Учебная работа. Современные математические методы прогнозирования инновационных процессов в экономике

Современные математические методы прогнозирования инновационных процессов в экономике

МГУ имени М. В. Ломоносова экономический факультет

Современные математические методы прогнозирования инновационных процессов в экономике

Тищенко Сергей Александрович

к.ф-м.н., доцент

аннотация

В настоящее время стратегическими задачами в части развития науки РФ являются повышение эффективности сектора исследований и разработок, способного проводить фундаментальные, поисковые и прикладные исследования по актуальным для страны направлениям.

В тоже время реализация данной задачи требует значительных финансовых ресурсов, что в свою очередь поднимает вопрос о важности прогнозирования в данной области экономики. К одному из наиболее актуальных современных математических методов прогнозирования эффективности создаваемых консорциумов или групп игроков (кластеров) можно отнести метод стратегических сетей (МСС) разработанный Мэтью Джексоном, Мишелем Конигом и Стефано Баттистоном, позволяющих моделировать между собой в общей сети.

Ключевые слова: модели планирования; построение и оценка моделей, Политика планирования, индустриализация; промышленность и сектор услуг; выбор технологии, управление технологическими инновациями и разработками

В настоящее время для обеспечения выхода России из кризиса, перевода нашей национальной экономики на новый технологический уровень, а также учитывая важность импортозамещения, актуальность поддержки и развития национального производственного сектора, вопросы планирования и прогнозирования инновационных процессов в экономике многократно возрастают. К одной из стратегических задач в части развития науки РФ можно отнести важность повышение эффективности сектора исследований и разработок, способного проводить фундаментальные, поисковые и прикладные исследования по актуальным для страны направлениям.

К математическим методам прогнозирования инновационных процессов в экономике, применяемых для построения интегральных моделей в экономической сфере, относят: метод «затраты-выпуск» [Леонтьев В. В., 2006]; метод стратегических сетей (SNM) [Michael D. Konig and Stefano Battiston, 2009]; метод «бортовое табло» (Tableau of bord). На уровне предприятия оценкой эффективности внедрения исследований и разработок можно отнести классические подходы по оценке эффективности проектов, такие как метод интегральная оценки эффективности проектов, сбалансированную систему показателей BSC (Balanced Scorecard) [Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон, 2006], применение системы баз данных (Big Data) при оценке проектов и др.

На протяжении всего 20 века наиболее актуальным способом планирования и прогнозирования инновационных процессов в экономике обоснованно относился метод «затраты-выпуск». Связано это было с тем, что при высокой доле государственного участия в крупным промышленных предприятиях, а также с только зарождаемыми тенденциями межстрановой специализации, наблюдаемых практически во всех послевоенных экономиках вплоть до 80х годов 20 века, данный метод позволял решать такие оптимизационные задачи как: выбор оптимальной ресурсной базы, оптимальное размещение производств в рамках национальных границ, построение оптимальных территориальных цепочек создания продукта. Однако данный метод требовал разработки и поддержания национальной статистической базы, ее актуализации, а также специализированных институтов, обладающих соответствующими компетенциями по использованию данного статистического материала в специализированных математических «таблицах Леонтьева» [Леонтьев, 2006].

после волны выхода правительств национальных государств из прямого управления промышленными предприятиями (приватизация), наблюдаемых во многих странах мира, включая США, Великобритании в 80-х годах 20 века, стала возрастать роль межстрановых альянсов, повышаться межстрановая кооперация, усиливаться международная страновая специализация, что в свою очередь потребовало создание математического аппарата, позволяющего решать задачи поиска оптимальных решений уже не для национального уровня, а скорее для специализируемой группы институтов в рамках отрасли или части взаимосвязанных отраслей, связанных едиными экономическими интересами, а также едиными производственными цепочками создания стоимости, однако, за частую выходящими за границы национальных государств.

Исходя из данных задач в начале 90х годов 20 века появился и впоследствии стал относиться к одному из наиболее актуальных современных математических методов прогнозирования эффективности создаваемых консорциумов или групп игроков (кластеров) — метод стратегических сетей (МСС) разработанный Мэтью Джексоном, Мишелем Конигом и Стефано Баттистоном [Michael D. König and Stefano Battiston, 2009], базирующегося на современной теории графов. См. Рис. 1.

прогнозирование инновационный экономика граф

Рис. 1. Возможные структуры связей в экономической сети. Связь обозначает взаимодействие между двумя игроками.

Важно отметить, что современная теория графов (активно развивалась на протяжении 20 века) с недавним развитием теории экономических сетей (90е годы 20 века) в целом позволяет моделировать поведение всех игроков отдельной отрасли, взаимодействующих между собой в общей сети. В отличие от «теории игр» [Гильермо Оуэ, 2010] теория экономических сетей является более совершенным инструментом, нежели теории Дж.Ф. Нэша о свободном рынке. Основным отличием является то, что при заключении сотрудничества решение принимают и клиент (игрок, совершающий покупку) и продавец (игрок, совершающий продажу). В моделях Дж.Ф. Нэша выбором обладает только клиент. В тоже время в модели теории экономических сетей описываются экономические процессы как процессы одной сети, в которой каждый игрок зависит от решений других игроков. Подобные модели описывают реальное позволяют максимально достоверно описывать и прогнозировать поведение целой отрасли. Организация индивидуальных агентов в сети играет важную роль в определении исхода многих социальные и экономических процессов. Например, сети личных контактов играют важную роль в получении информации о возможностях трудоустройства [Montgomery J., 2001; Boorman, S. A., 1975]. Сети также играют важную роль в торговле и обмене товаром на не централизованных рынках [Tesfatsion, L. A., 1997, 1998; Weisbuch G., Kirman A. and Herreiner, 1995], а также в предоставлении взаимного страхования в развивающихся странах [Fafchamps M. and Lund S., 2000]. Разделение общества на группы также имеет важное значение во многих контекстах, таких как предоставление общественных благ и формирование альянсов, кластеров и картелей [Tiebout C. M., 1956; Guesnerie R., and Oddou C., 1981]. В целом важно отметить, что основным вопросом, на который дает ответ теория графов, является понимание того, таким образом, поведение и взаимодействие сетей и групп влияет на социальную и экономическую сферы. Также в последнее время наблюдается концентрирование исследований, направленных на формирование и разработку теории групп и сетей, а также их роли в определении процессов в различных экономических и социальных условиях.

В тоже время особенностью Метода стратегических сетей (SNM), в качестве прикладного применения теории графов, является то, что он позволяет моделировать поведение всех игроков кластера или консорциума, и, что не маловажно, отражать степень взаимодействия их между собой в общей сети. Особенность метода стратегических сетей заключается в возможности описать экономические процессы как процессы одной сети, в которой появляется возможность математически отразись взаимосвязь (выгоды и потери) всех игроков друг от друга.

Расчет выгоды производится вычислением суммарной выгоды игроков сети от появления нового игрока в соответствии с волновым законом распределения выгоды:

другими преимуществами данного метода являются его гибкость и адаптивность к разрабатываемой задаче, а также его высокая точность.

Метод стратегических сетей (SNM) коррелирует с другим важным трендом в области разработок интегральной оценки крупных инфраструктурных проектов. Речь идет о подходе, в соответствии с которым предлагается проводить оценку и управление сложным проектом, как временно существующей единой организацией, объединенной (на деле межорганизационными) сетевыми взаимоотношениями между ее отдельными элементами [Winch, G. M., 2001]. В настоящее время выделяется четыре главных изменения в подходах к управлению крупными проектами [Ruuska, I., Ahola, T., Artto, K., Locatelli, G., &Mancini, M., 2011]:

переход от рассмотрения проекта с множеством участников как иерархической контрактной организации к рассмотрению его как единой сети поставок (supply Network), для которой характерна сложная сетевая организационная структура;

смещение акцента управленческой деятельности на механизмы координации на уровне сети в целом, например, на саморегулирование в рамках проекта;

переход от восприятия проекта как временного объединения усилий, прекращающегося по завершении проекта, к его восприятию как одного из относительно краткосрочных эпизодов в долгосрочной совместной истории взаимоотношений и ожидаемого продолжения совместной деятель участников проекта;

переход от узкого понимания иерархической системы управления проектами (hierarchical project management System) к рассмотрению менеджмента как открытой системы, встроенной в сложную институциональную среду (open System view of managing in complex and challenging institutional environments).

Если посмотреть на возможность применения Метод стратегических сетей (SNM) в современных условиях, то на примере крупного предприятия атомной промышленности можно схематично изобразить данную сеть, взаимосвязанных игроков, возникающих при строительстве объекта инфраструктуры атомной электростанции (АЭС) — см. Рис. 2.

Расчет первоначального (первый уровень) и затухающего (второй и последующие уровни) по мере перехода с первого на последующий уровни прямого и косвенного внешних эффектов, возникающих при реализации проекта по строительству АЭС, можно, например, считать методом прямой бюджетной эффективности через расчет основных налогов, уплачиваемых игроками, формирующимися вокруг АЭС (инжиниринговые компании, поставщики оборудования, научно-исследовательские институты и т.д.), а также по количеству вновь создаваемых / поддерживаемых рабочих мест, возникающих / сохраняемых в группе игроков (кластере) благодаря импульсу, возникшему от вновь начатого проектирования, строительства и дальнейшей эксплуатации новой АЭС.

Таким образом, метод стратегических сетей (SNM) позволяет моделировать поведение всех игроков, формирующихся вокруг проектирования / строительства / эксплуатации АЭС, и, что не маловажно, отражать степень взаимодействия их между собой в общей сети.

Метод стратегических сетей (8ХМ) — в целях применения к Концепции

Рис. 2. Схематичное отражение применения метода стратегических сетей (SNM) при отражении прямых и косвенных эффектов проектирования, строительства и эксплуатации АЭС.

важной особенностью применения метода стратегических сетей (МСС) является то, что он может быть расширен подходом по учету эффектов, связанных с научно-технической Деятельностью (НТД), включая, проектные, изыскательские работы, НИР, ОКР, ТР, разработку программного обеспечения и т.п.

В тоже время метод стратегических сетей (БКМ позволяет учесть / собрать на объект возможные внешние положительные / отрицательные эффекты, возникающие в цепочке создания продукта в группе игроков (кластере). Так, например, для крупного промышленного объекта АЭС на этапах ее проектирования, строительства и эксплуатации возникают и могут быть учтены / рассчитаны в модели следующие не только финансовые, но и не финансовые (качественные) эффекты, переведенные в финансовые:

начало эксплуатации станции создает возможности для открытия / поддержания в регионе размещения АЭС высокоэнергоемких бизнесов, связанных с появлением в регионе достаточного / избыточного энергетического потенциала;

влияние строительства АЭС на строительство / развитие сопутствующей инфраструктуры в регионе (дороги автомобильные, дороги железнодорожные и т.д.);

строительство АЭС приводит к появлению дополнительного экспортного потенциала компании, появляющегося в случае начала функционирования АЭС, находящейся в приграничном регионе.

важно отметить, что Метод стратегических сетей (8КМ) может быть дополнен иными методами, расширяющими спектр охвата эффектов, которые могут быть учтены им по совокупности применяемых подходов. Так, например, в расчете может быть учтен возникающий геополитический фактор, влияющий на экономическую эффективность крупных капитальных проектов, к которым можно отнести строительство АЭС, если Метод стратегических сетей (SNM) дополнить инновационным методом Комплексной оценки геополитического ожидания, основанным на расчете разницы макроэкономических показателей для экономики страны в двух сценариях: первый — строительство атомной станции и второй — отказ от проекта строительства.

Способ расчета в таком случае будет выглядеть следующим образом: на основе прогнозирования национального суверенного рейтинга страны, проводимого каждый раз в отдельном исследовании, выявляется влияние проекта строительства АЭС на основные экономические показатели страны (влияние может также выявлено на основе существующих авторитетных (признанных в отрасли, стране) экспертных оценок). Его добавление в итоговый результирующий свод расчета метод стратегических сетей (SNM) в виде вероятностной предпосылки, позволит получить объяснение в случае, когда решение, принятое по строительству АЭС, выходит за рамки принятия решения, базирующегося на экономических предпосылках.

Также метод стратегических сетей (SNM) может быть дополнен сценарным анализом, основанным на добавлении в модель Модели оценки стоимости с учетом риска (Decision Trees Real Options, DTRO) — дерево решений и реальных опционов [Боер Ф. Питер, 2007].

возможность прекращения работы по проекту в каждый момент его разработки, что позволяет существенно снизить затраты и риск;

возможность выявления «поведения» стоимости при разных возможных исходах проекта, в том числе выявление концентрации стоимости в «оптимистических» случаях.

Внедрения сценарного подхода, основанного на Модели оценки стоимости с учетом риска (Decision Trees Real Options, DTRO) — дерево решений и реальных опционов, позволит обосновать положительный внешний эффект, полученный в ходе определенной стадии строительства объекта АЭС. важность таких расчетов высока особенно в случае принятия решения о прекращении строительства АЭС или его «заморозки». В этом случае понесенные убытки компании могут быть частично обоснованы положительным внешним эффектом, появившимся в результате реализации данной стадии строительства.

В результате можно констатировать, что метод стратегических сетей (SNM) может быть целесообразен при анализе взаимосвязей сети игроков (кластере), существенно повышая достоверность принимаемых в группе (кластере) игроками управленческих решений, основанных на понимании (математически рассчитанных) выгод и потерь каждого игрока в группе от принятия того или иного решения одним из игроков или оценки перекрестного влияния принятых управленческих решений игроками в сети друг на друга.

В тоже время с финансовой точки зрения администрирование данного метода может быть минимизировано в случае налаживания обмена информации внутри игроков сети (кластере) или в случае внедрения данного метода в юридически связанных структурах (вертикально интегрированный холдинг, крупная государственная компания).

Список литературы

Боер Ф. Питер. Оценка стоимости технологий: проблемы бизнеса и финансов в мире исследований и разработок. — М.: ЗАО «Олимп — бизнес», 2007. — 448 с.

Леонтьев В. В. Избранные произведения. В 3 томах. Том 2. специальные исследования на основе методологии Затраты-выпуск. — М.: Экономика, 2006.

Гильермо Оуэ. Теория игр. — М.: ЛКИ, 2010.

Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон. сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. М.: ЗАО «Олимп — бизнес», 2006., S. A Combinatorial Optimization Model for Transmission ofJob Information through Contact Networks. Bell Journal of Economics, 6, 216-249. 1975, M. and Lund, S. Risk-Sharing Networks in Rural Philippines. mimeo: Stanford University. 2000, R., and C. Oddou Second best taxation as a game, Journal of Economic Theory25,67-91. 1981, M. O., Wolinsky, A., 1996. A strategic model of social and economic networks. Journal of Economic Theory 71, 44-74., M. O., 2007. The economics of social networks, In: Advances in Economics and Econometrics. Theory and Applications, Ninth World Congress. Vol. I, Cambridge: Cambridge University Press, pp. 1-56.D. Konig and Stefano Battiston. From Graph Theory to Models of Economic Networks. A Tutorial, Networks, Topology and Dynamics. Theory and Applications to Economics and Social Systems, 2009, J. Social Networks and Labor Market Outcomes. The American Economic Review, 81, 1408-1418. 1991, I., Ahola, T., Artto, K., Locatelli, G., & Mancini, M. 2011.new governance approach for multi-firm projects: Lessons from Olkiluoto 3 and Flamanville 3 nuclear power plant projects. International Journal of Project Management, 29(6): 647-660.Ruuska et al., 2011;, L. A Trade Network Game with Endogenous Partner Selection. in Computational Approaches to Economic Problems, H. Amman et al (eds.), Kluwer Academic Publishers, 249- 269. 1997, L. Gale-Shapley matching in an Evolutionary Trade Network Game. Iowa State University Economic Report no. 43. 1998, C. M. A Pure Theory of Local Expenditures, Journal of Political Economy, 64. 1956, G., Kirman, A. and Herreiner, D. Market Organization. mimeo: Ecole Normal Superieure. 1995, G. M. 2001. Governing the project process: a conceptual framework. Construction Management and Economics, 19(8): 799-808.

Учебная работа. Современные математические методы прогнозирования инновационных процессов в экономике