ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

«Пермский государственный университет»

Государственное образовательное бюджетное учреждение высшего профессионального образования

«Государственный университет – Высшая школа экономики» (Пермский филиал)

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ: методы оценки и поддержка исследований

Межвузовский сборник научных статей

Специальный выпуск

Пермь 2009

УДК 330.3 + 004.9 ББК 65.9 (2 Рос – 4 Пер) И66

Инновационное развитие регионов: методы оценки И66 и поддержка исследований: межвуз. сб. науч. статей / Перм. гос. ун-т. – Пермь, 2009. – 144 с.: ил. ISBN 978-5-7944-1376-2

В сборник включены статьи, представляющие результаты работ, выполненных при финансовой поддержке РГНФ (проекты № 09-02-00373В/И и № 09-02-82208а/У).

Материалы сборника могут представить интерес для научных работников и студентов, занимающихся проблемами инновационного развития, а также для специалистов в области информационных техно-логий, средств создания тематических и исследовательских порталов.

УДК 330.3 + 004.9 ББК 65.9

Печатается по решению редакционно-издательского совета Пермского государственного университета

Рецензенты: руководитель центра развития региональных социально-экономических систем Института экономики Уро РАН, доктор экономических наук Е.Л. Андреева;

кафедра вычислительных технологий Кубанского государ-ственного университета.

Редакционная коллегия: Л.Н. Лядова (Пермский филиал ГУ-ВШЭ), Ж.А. Мингалёва (Перм-

ский государственный университет), Н.В. Фролова (Пермский государ-ственный университет).

ISBN 978-5-7944-1376-2 © Пермский государственный университет, 2009 © Государственный университет – Высшая школа экономики (Пермский филиал), 2009

3

ВВЕДЕНИЕ

Проблемы, связанные с инновационным развитием регионов, по-стоянно находятся в центре внимания многих исследователей. Это объ-ясняется тем, что в условиях информационной экономики ключевым конкурентным преимуществом региона является его инновационная активность. Региональной инновационной системе, ее развитию по праву отводится особое место, так как именно региональная среда оп-ределяет конкурентоспособность страны, ее инновационные возмож-ности. Таким образом, результаты коллективной работы исследовате-лей, их взаимодействия по одной из актуальных проблем в области экономики – инновационному развитию экономических систем, пред-ставленные в данном сборнике статей, своевременны и углубляют по-нимание происходящих процессов.

Основное содержание сборника составляют материалы, предостав-ленные участниками проектов, поддержанных грантами РГНФ. В первом разделе «Инновационное развитие: оценки и исследования» рассмотрены такие актуальные вопросы, как анализ и оценка иннова-ционного потенциала региона и влияние среды на его структуру, а также сравнительный анализ наиболее известных методик количест-венной оценки уровня инновационного развития региона. Здесь же представлена методика расчета скорректированного интегрального показателя для оценки уровня инновационного развития регионов и рассмотрены информационные инновации, оказывающие существен-ное влияние на устойчивость и развитие экономической системы.

Во втором разделе сборника особое внимание уделяется исполь-зованию современных информационных технологий для проведения исследований по инновациям. В рамках выполнения проектов прове-дено предварительное исследование предметной области, позволившее выявить основные источники информации и затем систематизировать информацию по различным основаниям для оценки инновационной активности. Авторами представлены также материалы о разработан-ных методах и средствах поиска информации и ее аналитической обра-ботки, в частности, методы поиска источников данных, методы интел-лектуального анализа и каталогизации документов, навигации по источникам данных, методы извлечения данных из гетерогенных ис-точников информации.

4

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ: ОЦЕНКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ

Ж.А. Мингалева1

Пермский государственный университет mingaleva@econ.psu.ru

СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ В ИССЛЕДОВАНИИ ИННОВАЦИОННОГО ПОТЕНЦИАЛА

Введение Для «новой» экономики принципиальное значение имеет не

только и не столько само создание новых научных и технических знаний, сколько уровень и полнота использования научно-технических достижений в хозяйстве – результаты инновационной деятельности. Именно это становится важным источником эконо-мического роста и основным средством конкурентной борьбы за потребителей. По всеобщему признанию инновации, инновацион-ная деятельность являются сегодня стратегическими факторами роста и играют фундаментальную роль в экономическом развитии стран и регионов. На развитие сферы НИОКР и инноваций общест-во направляет все большую долю материальных и кадровых ресур-сов. Возникает объективная потребность целенаправленного управ-ления и эффективного использования этой части производительных сил. Закономерно изменяется и роль инновационного потенциала каждого хозяйствующего субъекта в обеспечении экономического развития общества.

В этих условиях происходит процесс внедрения качественно новых функций управления на уровне регионов и целых отраслей экономики, функций по руководству развитием, формированию

1 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-82208а/У) © Мингалева Ж.А., 2009

5

инновационной политики. А новая управленческая парадигма в свою очередь должна опираться на фундаментальные положения теории управления инновационным потенциалом.

Анализ имеющихся в литературе подходов, терминов и опре-делений в области инновационного потенциала, показал, что боль-шинство имеющихся подходов можно классифицировать в три ук-рупненные группы – комплексный, ресурсный и результативный подходы. Также следует отметить, что в отношении инновационно-го потенциала применяются и интегральные определения, просто обозначающие его место в общественной системе, что не встреча-ется при оценке других потенциалов хозяйствующих субъектов. Поэтому актуальным является исследование сущности инноваци-онного потенциала с точки зрения системного анализа.

Основные подходы Структурирование определений инновационного потенциала

начнем с первого подхода из перечисленных – комплексного. По мнению С.И. Кравченко и И.С. Кладченко категорию «инновацион-ный потенциал» можно трактовать как способность системы к трансформации фактического порядка вещей в новое состояние с целью удовлетворения существующих или вновь возникающих по-требностей (субъекта-новатора, потребителя, рынка и т.п.). При этом эффективное использование инновационного потенциала де-лает возможным переход от скрытой возможности к явной реально-сти, то есть из одного состояния в другое (а именно, от традицион-ного к новому). Следовательно, инновационный потенциал – это своего рода характеристика способности системы к изменению, улучшению, прогрессу [7, c.88]. В том же ключе трактуют иннова-ционный потенциал Б.К. Лисин и В.Н. Фридлянов – как «совокуп-ность научно-технических, технологических, инфраструктурных, финансовых, правовых, социокультурных и иных возможностей обеспечить восприятие и реализацию новшеств, т.е. получение ин-новаций» [8]. Комплексно к определению инновационного потен-циала подошли также О.В. Косолапов и О.А. Гиренко-Коцуба. Их точка зрения заключается в том, что инновационный потенциал организации в общем виде «это мера готовности организации вы-полнять поставленные инновационные задачи. Инновационная дея-тельность включает в себя не только инновационный процесс пре-образования научного знания в новые виды продуктов, технологий и услуг, но и маркетинговые исследования рынков сбыта товаров,

6

конкурентной среды, а также комплекс управленческих и организа-ционно-экономических мероприятий, которые в своей совокупно-сти приводят к инновациям» [6]. По мнению В.Е. Шукшунова, Е.А. Ныркова и A.M. Варюха инновационный потенциал (организа-ции) определяется составом и уровнем развития научных, научно-технических, опытно-конструкторских, производственных и инно-вационных структур (организации), их взаимосвязями, кадровым составом и его способностью работать как единая система реализа-ции нововведений [24, c.3].

Вторым из отмеченных подходов является ресурсный подход. Ахметова Н.Н. определяет инновационный потенциал как

«…совокупность различных видов ресурсов, включая материаль-ные, финансовые, интеллектуальные, научно-технические и иные ресурсы, необходимые для осуществления инновационной деятель-ности» [1]. Коробейников О.П., Трифилова А.А., Коршунов И.А. отмечают, что для осуществления инновационной деятельности необходимо наличие инновационного потенциала предприятия, ко-торый характеризуется как совокупность различных ресурсов, включая: интеллектуальные (технологическая документация, па-тенты, лицензии, бизнес-планы по освоению новшеств, инноваци-онная программа предприятия); материальные (опытно-приборная база, технологическое оборудование, ресурс площадей); финансо-вые (собственные, заемные, инвестиционные, федеральные, гранто-вые); кадровые (лидер-новатор; персонал, заинтересованный в ин-новациях; партнерские и личные связи сотрудников с НИИ и вузами; опыт проведения НИОКР; опыт управления проектами); инфраструктурные (собственные подразделения НИОКР, отдел главного технолога, отдел маркетинга новой продукции, патентно-правовой отдел, информационный отдел, отдел конкурентной раз-ведки); иные ресурсы, необходимые для осуществления инноваци-онной деятельности [5].

В соответствии с трактовкой А.В. Решетникова инновацион-ный потенциал в общем виде включает предполагаемые или уже мобилизованные ресурсы и организационный механизм (организа-ционная структура и т.д.) для достижения поставленной цели в об-ласти наукоемких технологических процессов, новых видов про-дуктов или их модификации, а также новых услуг. Это – мера готовности организации выполнять поставленные инновационные задачи [17]. Также, в различных источниках можно найти следую-

7

щие определения инновационного потенциала в рамках ресурсного подхода: «инновационный потенциал – совокупность различных видов ресурсов, необходимых для осуществления инновационной деятельности» [25], «инновационный потенциал (в узком смысле) – это совокупность имеющихся у предприятия средств, возможностей для использования нововведений в производственной, финансовой, управленческой и коммерческой деятельности в соответствии с ба-зовыми целями его развития» [17] и т.д.

Третий из основных подходов к определению инновационного потенциала – результативный – может быть проиллюстрирован та-кими определениями как: «инновационный потенциал определяет … завершающую часть производственного цикла и его реальные пропускные возможности, что существенно сказываются на конеч-ном результате» [16, c.33]; «способность различных отраслей на-родного хозяйства производить наукоёмкую продукцию, отвечаю-щую требованиям мирового рынка» [18, c.131], а также как «накопленное определённое количество информации о результатах научно-технических работ, изобретений, проектно-конструкторских разработок, образцов новой техники и продукции» [2, c.29].

Четвертой, весьма распространенной группой подходов к оп-ределению инновационного потенциала является его трактовка че-рез совокупность других потенциалов, его составляющих. Напри-мер, в Современном экономическом словаре Райзберга Б.А., Лозовского Л.Ш. и Стародубцевой Е.Б. инновационный потенциал определяется как научно-технический потенциал страны в виде на-учно-исследовательских, проектно-конструкторских, технологиче-ских организаций, экспериментальных производств, опытных поли-гонов, учебных заведений, персонала и технических средств этих организаций [21].

Пятую группу составляют определения, которые трактуют ин-новационный потенциал как интегральный показатель, характери-зующий степень инновационности экономики. Например: «Под ин-новационным потенциалом (в широком смысле) следует понимать отношения, которые возникают на микроуровне между работника-ми по поводу достижения базовых целей предприятия, заложенных в стратегии его развития, при условии наличия инновационных воз-можностей, которые создаются за счет других компонентов потен-циала» [17]; или «инновационный потенциал является концепту-альным отражением феномена инновационной деятельности» [4,

8

c.108]; или «инновационный потенциал – это система факторов и условий, необходимых для осуществления инновационного процес-са» [15, c.55]. Е.Н. Сафонов и Г.А. Паламаренко отмечают, что сильным в инновационном смысле считается предприятие, обла-дающее в полной мере научным и производственно-техническим потенциалом, включающим в себя: квалифицированные научные кадры; материально-техническое обеспечение, которое существен-но влияет на уровень научно-технических решений, а также сроки создания и освоения нововведений. Включает в себя научный инст-рументарий, оборудование, приборы, а также уровень его новизны в технологическом смысле, наличие опытно-экспериментальной базы; информационно-методическое обеспечение. Отражает опыт исследований и разработок, существующий научно-технический задел, а также степень информации о проводимых в данных облас-тях разработках; организационное обеспечение. Формирует направ-ленность научно-технической деятельности, а также отвечает за организацию ее связей с другими подразделениями предприятия [19, c.92].

Наконец, в литературе можно встретить подход к пониманию потенциала как совокупности наличной (явной) и скрытой его со-ставляющих [7, c.92]. Этот подход базируется на положениях фун-даментальных наук (физики, химии, математики), рассматриваю-щих термин потенциал в специальном смысле – как степень возможного проявления какого-либо действия, какой-либо функции [20, c.330]. В физике понятие потенциал характеризует величину потенциальной энергии в определенной точке пространства [22, c.652]. При этом потенциальная энергия – это запас внутренней энергии, которым тело располагает благодаря своему состоянию или энергия взаимодействия тел системы, определяемая их взаим-ным расположением в пространстве. Кроме того, под «потенциаль-ной энергией» в физике подразумевают любую энергию, которая содержится в системе в скрытом виде [23, c.581]. В более широком смысле потенциал – это совокупность факторов, имеющихся в на-личии, которые могут быть использованы и приведены в действие для достижения определенной цели, результата. Так, например, со-гласно определению Д.И. Кокурина «инновационный потенциал содержит неиспользованные, скрытые возможности накопленных ресурсов, которые могут быть приведены в действие для достиже-ния целей экономических субъектов» [4, c.108].

9

Такой подход к пониманию потенциала как совокупности яв-ной и скрытой составляющих, является достаточно уместным, так как позволяет учитывать не только достигнутое, но и скрытое, не-использованное, возможное. Он показывает, насколько мощным является инновационный потенциал сам по себе, насколько широ-ким может быть поле потенциальных возможностей. Однако этот подход не позволяет в полной мере раскрыть содержание иннова-ционного потенциала и, следовательно, не может быть использован для разработки конкретных практических рекомендаций по его формированию и эффективному использованию.

Итак, как показывает анализ различных подходов и трактовок инновационного потенциала, большинство из приведенных выше определений имеет один и тот же недостаток: за характеристики инновационного потенциала зачастую выдаются показатели, отно-сящиеся к научно-техническому, производственно-технологиче-скому, кадровому либо иным компонентам общего потенциала хо-зяйствующего субъекта. В таких случаях собственно иннова-ционный потенциал хозяйствующего субъекта не вычленяется, не замеряется и, как следствие, целенаправленно не развивается. В итоге, не достигается результат – повышение конкурентоспособ-ности хозяйствующего субъекта, как на внешнем, так и на внутрен-нем рынках.

Таким образом, наличие разнообразных формулировок свиде-тельствует о концептуальной неоднозначности в понимании сущ-ности инновационного потенциала, что в значительной мере за-трудняет выработку конкретных практических рекомендаций по его формированию и эффективному использованию и, таким образом, негативно сказывается на конечных результатах инновационной деятельности. Отмеченное обусловливает необходимость проведе-ния дополнительного исследования инновационного потенциала как объекта управления, поскольку нельзя управлять тем, сущность чего не раскрыта или раскрыта не в полной мере.

В этой связи особый интерес и научную ценность, на наш взгляд, представляет подход, предложенный директором Института стратегических инноваций, председателем Комитета по инноваци-онной культуре Комиссии России по делам ЮНЕСКО А.И. Нико-лаевым [15, c. 54-64]. Подчеркивая узость и низкую управленче-скую применимость многих из перечисленных выше подходов к определению инновационного потенциала А.И. Николаев подчер-кивает, что инновационный потенциал определяет как бы завер-

10

шающую часть производственного цикла и его реальные пропуск-ные возможности, что существенно сказывается на конечном ре-зультате; отмечает, что «между частями общего потенциала суще-ствуют весьма сложные и разнообразные диалектические связи» [16, c. 33] и что собственно инновационный потенциал любого хо-зяйствующего субъекта представляет собой как бы ядро всего по-тенциала, органически входя в каждую его часть: производственно-технологическую, кадровую, финансово-экономическую, научно-техническую и т.д.

При этом понятие «потенциал» включает в себя источники, возможности, средства, запасы, которые могут быть использованы физическими и юридическими лицами, в том числе предприятиями, организациями, административно-территориальными образования-ми, государством для решения задач, достижения целей в опреде-ленной области [9]. Это позволяет описать инновационный потен-циал через единство его различных составляющих, например, через совокупность ресурсной, внутренней и результативной составляю-щих, которые сосуществуют взаимно, предполагают и обуславли-вают друг друга и проявляются при использовании как его триеди-ная сущность [4, c.126] .

Методология исследования любого объекта включает в себя в качестве обязательного элемента и проведение его классификации. Однако в отношении инновационного потенциала следует отме-тить, что неоднозначность и сложность данной категории затрудня-ет выделение независимых его видов и, таким образом, делает не-возможным формирование четкой единой классификации. Наиболее полная и обоснованная классификация инновационного потенциала была разработана С.И. Кравченко и И.С. Кладченко [7], на основе работ Г.М. Доброва (группы 1-5) [3], которую также можно дополнить еще рядом подходов (группы 6-9) [10] (см. табл.).

Таблица. Классификация видов инновационного потенциала

Подход Вид потенциала Краткая характеристика

1 явный (наличный, статический)

потенциал, который характеризует непосредственно те ресур-сы и способы их использования, которыми обладает система в определенный промежуток времени и в определенной ситуа-ции

скрытый (возможный, динамический)

потенциал, который характеризует скрытую перспективу, за-ложенную ресурсах, то есть существующие возможности

11

Подход Вид потенциала Краткая характеристика

2 используемый тот потенциал, который фактически используется системой для реализации поставленных целей

неиспользуемый потенциал, существующий в скрытом виде, либо явный, но по определенным (объективным или субъективным) причинам не включенный в список конкурентных преимуществ, то есть так называемый резерв

желаемый потенциал, уровень и состав которого по выделяемым пара-метрам функционирования максимально приближен к опти-мальному, то есть своего рода идеальный случай

3 дееспособный потенциал, который в любой момент времени в определенных условиях, возможно задействовать для выполнения поставлен-ных задач и достижения конкретных целей.

недееспособный потенциал, который в силу объективных и субъективных при-чин не может быть включен в процессы обеспечения жизне-деятельности системы

4 человеко-ориентированный

потенциал, в структуре которого определяющую роль играет человеческий капитал, которому отдаётся преимущество при решении различного рода задач

технико-ориентированный

потенциал, в структуре которого преобладает материально-техническая составляющая, что подразумевает наличие и ис-пользование в качестве главного конкурентного преимущества различного рода овеществленных ресурсов (включая информа-цию, преобразованную и материализованную).

5 релевантный потенциал, возможности которого соответствуют условиям достижения желаемых целей, содержанию выполняемых функций, условиям эффективного функционирования

нерелевантный потенциал, качественные и количественные характеристики которого не соответствуют условиям достижения поставлен-ных целей, содержанию выполняемых функций, условиям эффективного функционирования

6 абсолютный потенциал, при котором наличные ресурсы в полной мере позволяют реализовывать инновационную функцию

относительный потенциал, характеризующий эффективно возможное исполь-зование ресурсов, зависящее от их утилизации и потребления

7 максимальный реальный

потенциал, при котором максимальный инновационный про-дукт за счет дополнительных затрат практически не увеличи-вается, причем предельные издержки на его увеличение резко возрастают

стремящийся к максимизации

потенциал, при котором достижение максимального инноваци-онного продукта невозможно из-за наличия объективных и субъективных ограничений

8 оптимальный потенциал, при котором инновационная деятельность достига-ется минимальными издержками

неоптимальный потенциал, при котором инновационная деятельность достига-ется с перерасходом ресурсов и значительными издержками

9 эффективный потенциал, при котором предельный доход от инновационной деятельности равен маржинальным издержкам при соответст-вующем спросе и предложении

неэффективный потенциал, при котором предельный доход от инновационной деятельности не равен маржинальным издержкам при соответ-ствующем спросе и предложении

12

Итак, при разработке моделей управления хозяйствующим субъектом на основе концепции инновационного потенциала, сле-дует четко разделять явный (наличный, статический) и скрытый (возможный, динамический) инновационный потенциал. При этом первый характеризует непосредственно те ресурсы и способы их использования, которыми обладает система в определенный про-межуток времени и в определенной ситуации. Второй – скрытую перспективу, заложенную ресурсах, то есть существующие воз-можности.

Не менее важным для практики управления является разделе-ние инновационного потенциала на такие три вида как используе-мый, неиспользуемый и желаемый. Первый вид инновационного потенциала – это тот, который фактически используется системой для реализации поставленных целей. Второй – существующий в скрытом виде, либо явный, но по определенным (объективным или субъективным) причинам не включенный в список конкурентных преимуществ, то есть так называемый резерв. Третий – потенциал, уровень и состав которого по выделяемым параметрам функциони-рования максимально приближен к оптимальному, то есть своего рода идеальный случай.

Логическим дополнением к указанным видам инновационного потенциала с точки зрения методов и инструментов управления являются и такие его виды как дееспособный и недееспособный. К первому виду следует отнести потенциал, который в любой мо-мент времени в определенных условиях, возможно задействовать для выполнения поставленных задач и достижения конкретных це-лей. Таким образом, потенциал, который в силу объективных и субъективных причин не может быть включен в процессы обеспе-чения жизнедеятельности системы, можно отнести ко второму ви-ду – недееспособный.

Следует отметить, что использование трех классификационных признаков, рассмотренных выше, позволяет на практике отделить реальные возможности субъекта хозяйствования от перспективных и разработать адекватные им методы и инструменты управления.

Наконец, с точки зрения новой парадигмы управления, ориен-тированной на человеческие факторы управления, инновационный потенциал следует также разделить на человекоориентированный и техникоориентированный. Первый вид – это потенциал объекта (системы), в структуре которого определяющую роль играет чело-

13

веческий капитал, которому отдаётся преимущество при решении различного рода задач. Как правило, он характерен для молодых предприятий, выходящих на рынок. Ставя перед собой главную цель – закрепиться на рынке, они в максимальной степени активи-зируют и реализуют возможности личности (руководителя-лидера, кадрового персонала), используя при этом творческий подход к ре-шению проблем и «демократические» методы управления. В свою очередь второй вид – техникоориентированный инновационный потенциал – это потенциал объекта (системы), в структуре которого преобладает материально-техническая составляющая, что подразу-мевает наличие и использование в качестве главного конкурентного преимущества различного рода овеществленных ресурсов (включая информацию, преобразованную и материализованную). Как прави-ло, такой вид инновационного потенциала присущ «старожилам» рынка инноваций, которые, обладая достаточным опытом и финан-совыми возможностями, сопротивляются конкуренции, прежде все-го, путем активизации имеющихся материальных ресурсов.

Релевантный инновационный потенциал – это потенциал, воз-можности которого соответствуют условиям достижения желаемых целей, содержанию выполняемых функций, условиям эффективно-го функционирования. В свою очередь, нерелевантный – потенци-ал, качественные и количественные характеристики которого не соответствуют условиям достижения поставленных целей, содер-жанию выполняемых функций, условиям эффективного функцио-нирования. Последний случай адекватен состоянию, когда налицо несоответствие «амбиции и амуниции» [3, c. 8].

Приведенную в табл. классификацию естественно можно рас-ширить. Так, например, отдельные авторы выделяют также абсо-лютный – относительный, максимальный реальный – стремящий-ся к максимизации, эффективный – неэффективный, оптимальный – не оптимальный виды инновационного потенциала и т.д.

Заключение Однако для эффективного управления инновационным потен-

циалом необходимо получение комплексной и своевременной ин-формации обо всех его слагаемых, их динамике, системе взаимо-связей и взаимозависимостей. Это в свою очередь требует концентрации в едином месте (информационном пространстве) имеющихся моделей и методик оценки основных показателей и результатов осуществления инновационных процессов, выделение

14

основных факторов и условий, влияющих на развитие инновацион-ного потенциала, их систематизация, обобщение. Кроме того, необ-ходимо создание специального инструментария, позволяющего проводить разнообразные исследования инновационного развития регионов. Однако эта задача является весьма сложной, поскольку необходима интеграция исследований в области теории инноваци-онного развития и применения современных информационных тех-нологий, что обеспечит возможность реализации новых подходов к исследованиям.

Таким образом, можно отметить, что в настоящее время одной из насущных проблем, стоящих перед научными кадрами является создание исследовательского портала – информационно-аналитической системы сбора и аналитической обработки данных об инновационной активности регионов для поддержки принятия эффективных управленческих решений. Кроме того, проводимые в вузах и научно-исследовательских центрах исследования должны проходить апробацию в оперативном режиме. Поэтому необходимо обеспечить возможность проведения оперативной аналитической обработки получаемых данных, визуализации и сравнения резуль-татов, полученных на основе данных, извлекаемых из гетерогенных неструктурированных или слабоструктурированных источников, в частности, Интернет-ресурсов, а также оперативных баз данных. Система должна обеспечивать интеграцию, согласование, агрега-цию и сопровождение ранее разъединенных данных. Должны под-держиваться различные формы визуализации данных и результатов анализа, настраиваемые в соответствии с потребностями пользова-телей. Портал должен обеспечить возможность коллективной рабо-ты исследователей, возможность апробации предлагаемых ими мо-делей и методик [11, c. 146].

Библиографический список 1. Ахметова Н.Н. Один из подходов к определению сущности

элементов инновационно-инвестиционной модели [Электрон-ный ресурс]. [Режим доступа: http://www.anrb.ru/isei/cf2002/ c504.htm].

2. Данько М. Инновационный потенциал в промышленности Ук-раины // Eкономiст. 1999. № 10. С.29.

3. Добров Г.М., Тонкаль В.Е., Савельев А.А. и др. Научно-технический потенциал: структура, динамика, эффективность.

15

К.: «Наукова думка», 1987. С.8. 4. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен, 2001.

С.108. 5. Коробейников О.П., Трифилова А.А., Коршунов И.А. Роль инно-

ваций в процессе формирования стратегии предприятия // Ме-неджмент в России и за рубежом. 2000. №3.

6. Косолапов О.В., Гиренко-Коцуба О.А. Инновационный потен-циал в оценке конкурентоспособности предприятий. Урало-Сибирская научно практическая конференция (http://www.uralweb.ru)

7. Кравченко С.И., Кладченко И.С. Исследование сущности инно-вационного потенциала//Научные труды Донецкого нацио-нального технического университета. Серия: экономическая. Выпуск 68. Донецк, ДонНТУ, 2003.

8. Лисин Б.К., Фридлянов В.Н. Межгосударственное социально-экономическое исследование инновационного потенциала // Инновации. 2002. № 7.

9. Мингалева Ж.А Управление предприятием на основе концеп-ции инновационного потенциала // Проблемы экономики и управления предприятиями, отраслями, комплексами. - Ново-сибирск, ЦРНС, 2008. С.302-326.

10. Мингалева Ж.А. Развитие научно-технического и инновацион-ного потенциалов региона. Пермь, 2006. С.70-72.

11. Мингалева Ж.А., Лядова Л.Н., Фролова Н.В. Необходимость создания исследовательского портала по инновационному раз-витию региона // Высшее профессиональное образование, биз-нес, власть: опыт и перспективы взаимодействия в подготовке управленческих кадров, ориентированных на инновации/ НОУ ВПО ЗУИЭП. – Пермь, 2009. С.145-149.

12. Мингалева Ж.А. Об определении основных показателей инно-вационной деятельности экономических субъектов// Вестник ПГУ, Серия Экономика. 2009, № 4(30). С.42-46.

13. Мингалева Ж.А. О зарубежных индикаторах оценки инноваци-онной активности // Актуальные вопросы экономических наук. Сборник материалов VII Всерос. научно-практ. конф-ции. /Под общ.ред. Ж.А.Мингалевой, С.С. Чернова. Новосибирск, ЦРНС, 2009. С.59-64.

14. Мингалева Ж.А., Фролова Н.В. Сравнительный анализ россий-ских методик оценки слагаемых инновационного развития. // Инновационная экономика и промышленная политика региона (Эконопром-2009). – СПБ. Изд-во Политехнического ун-та,

16

2009. т.2. – С.362-366. 15. Николаев А.И. Инновационное развитие и инновационная куль-

тура // Наука и наукознание. 2001. № 2. С.55. 16. Николаев А.И. Российский инновационный потенциал, иннова-

ционное развитие и инновационная культура // Инновационная политика и инновационный бизнес в России / Аналитический вестник Совета Федерации ФС РФ. Специальный выпуск к пя-тому Петербургскому экономическому форуму, №15 (146) 2001. С. 33.

17. Решетников А.В. Управление реализацией инновационного по-тенциала в промышленности [Электронный ресурс]. [Режим доступа: http://www.smartcat.ru/p_plant/books/book_113/index.shtml].

18. Рынок: Бизнес. Коммерция. Экономика: толковый терминоло-гический словарь/ информ./ Внедр. Центр «Маркетинг»: Сост. В. А. Калашников: под общ. ред. А.П.Дашкова / 4-е изд., испр. и доп. М.: Маркетинг, 1998. С. 131.

19. Сафонов Е.Н., Паламаренко Г.А. Особенности формулирова-ния целей инновационной стратегии предприятия в современ-ных условиях хозяйствования. Проблемы совершенствования управления предприятием в современных условиях. Сборник материалов межрегиональной научно-практической конферен-ции. Ч. 2. Пенза, 2000. С. 92.

20. Словарь русского языка: В 4 т. / РАН; Ин-т лингвист исследо-ваний; Гл.ред. А.П.Евгеньева. 4-е изд., стереотип. М.: Рус. язык: полиграф ресурсы. Т.3: П-Р. / ред. Е. А. Иванникова. 1999. С.330.

21. Современный экономический словарь / Под ред. Райзбер-га Б.А., Лозовского Л.Ш., Стародубцевой Е.Б.

22. Толковый словарь русского языка / Сост. В.В. Виноградов и др.; под ред. Ушакова Д.Н. М.: Русские словари. Т.3: П-РЯШКА. 1994. С.652.

23. Физический энциклопедический словарь / Гл. ред. А.М. Про-хоров. М.: Сов. энцикл., 1983. С.581.

24. Шукшунов В.Е., Нырков Е.А., Варюха A.M. Инновационный по-тенциал высшей школы России. Новочеркасск, 2002. С. 3. [Электронный ресурс]. [Режим доступа: http://www.glossary.ru/cgi-bin/gl_find.cgi].

17

Ж.А. Мингалева2

Пермский государственный университет mingaleva@econ.psu.ru

ВЛИЯНИЕ ФАКТОРОВ ВНЕШНЕЙ И ВНУТРЕННЕЙ СРЕДЫ НА СТРУКТУРУ ИННОВАЦИОННОГО

ПОТЕНЦИАЛА

Эффективное управление инновационным потенциалом и ус-пешное инновационное развитие возможны только при условии точного определения объектов управленческого воздействия – в данном случае – элементов инновационного потенциала, и учета всего комплекса факторов, влияющих на них.

К основным составляющим инновационного потенциала, яв-ляющимся одновременного и объектом управления и инструментом воздействия на другие элементы хозяйственной системы относятся следующие.

Ресурсная составляющая инновационного потенциала, пред-ставляет собой своего рода «плацдарм» для его формирования. Она включает в себя следующие основные компоненты, имеющие раз-личное функциональное назначение: материально-технические, ин-формационные, финансовые, человеческие и другие виды ресурсов.

Так, материально-технические ресурсы, являясь «веществен-ной основой, определяют технико-технологическую базу потенциа-ла, которая в последствии будет влиять на масштабы и темпы инно-вационной деятельности» [4, c.112] . В свою очередь сами они формируются в отраслях, изготавливающих средства производства, которые путем применения новых технологий закладывают в них потенциальные возможности, реализуемые или нереализуемые впо-следствии.

Следующая компонента ресурсной составляющей – информа-ционный ресурс (такие ее активные формы как базы знаний, модели, алгоритмы, программы, проекты и т.д.) подобно ферменту перево-

2 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-82208а/У) © Мингалева Ж.А., 2009

18

дит материальные факторы из латентного состояния в активное. Данный вид ресурсов, в отличие от прочих, практически неисчер-паем. С развитием общества и активизацией использования знаний, запасы информационного ресурса не уменьшаются, а, напротив, увеличиваются. При этом этот вид ресурсов не самостоятелен и сам по себе имеет лишь потенциальное значение, только объединив-шись с другими ресурсами – опытом, трудом, квалификацией, тех-никой, технологией, энергией, сырьём, он появляется в «кинетике» как движущая сила инновационного потенциала [3, c. 41-42].

Финансовые ресурсы входят в состав ресурсной составляющей инновационного потенциала как органическое единство наличных ресурсов и неиспользованных возможностей их альтернативного вложения. Таким образом, они характеризуются той совокупностью источников и запасов финансовых возможностей, которые есть в наличии и могут быть использованы для реализации конкретных целей и заданий. При этом объём финансовых ресурсов отображает финансовую мощь, способность системы принимать участие в соз-дании материальных благ и предоставлении услуг. Однако, помимо обеспечивающей функции финансовые ресурсы выполняют и стра-ховую функцию, непосредственным образом дублируя, а также из-меряя в денежных единицах материально-технические, информаци-онные, человеческие и другие ресурсы, входящие в состав инновационного потенциала [2, c. 68]. Таким образом, значение этого ресурса неоднозначно. С одной стороны в силу своей ограни-ченности он вынуждает искать более экономичный вариант, исхо-дить из того, что есть, интенсифицировать использование имею-щихся факторов, т.е. приводит в движение всю систему. С другой – его лимитированный характер может затормозить или погасить формирование и реализацию самого инновационного потенциала. Тем не менее, одно остается несомненным – этот вид ресурсов не-посредственным образом (качественно и количественно) влияет на инновационный потенциал.

Следующей компонентой ресурсной составляющей инноваци-онного потенциала является человеческий ресурс (капитал, фактор), который не просто выполняет обеспечивающую функцию (как все предыдущие), а выступает главной креативной силой, так как всё

19

рождается именно в головах людей. Следует отметить, что указан-ная компонента – это не собственно живые люди и не знания сами по себе (хотя в настоящее время последние из основного условия развития производства превратились в его главный и непременный фактор, перейдя в качественно новое состояние). Таким образом, человеческий ресурс – это совокупность проинвестированных об-щественно целесообразных производственных и общечеловеческих навыков, знаний, способностей, которыми владеет человек, которые ему принадлежат, не отделимы от него, и практически используют-ся в повседневной жизни [1, c. 51-52]. Немаловажным фактором является то, что указанная компонента оказывает непосредственное влияние не только на ресурсную составляющую инновационного потенциала, но и на внутреннюю и, особенно, результативную.

Другой составляющей инновационного потенциала, не менее важной, чем ресурсная, является результативная составляющая [7, c. 94], которая выступает отражением конечного результата реа-лизации имеющихся возможностей (в виде нового продукта, полу-ченного в ходе осуществления инновационного процесса). Таким образом, она – своего рода целевая характеристика инновационного потенциала. Важность этой составляющей и целесообразность обо-собленного выделения подтверждается тем, что ее увеличение, в свою очередь, способствует развитию остальных составляющих (например, ресурсной). Другими словами результативная состав-ляющая, сама, являясь результатом количественного и качественно-го изменения, несет в себе потенциальные возможности вывода на новый уровень функционирования, как инновационного потенциа-ла, так и системы в целом.

Третьей составляющей инновационного потенциала, является организационная (внутренняя) составляющая – так называемый «рычаг», обеспечивающий дееспособность и эффективность функ-ционирования всех предыдущих элементов. В целом, указанная со-ставляющая характеризует возможность целенаправленного осуще-ствления инновационной деятельности, то есть определяет способность системы на принципах коммерческой результативно-сти привлекать ресурсы для инициирования, создания и распро-странения различного рода новшеств. Таким образом, внутреннюю

20

составляющую можно охарактеризовать через процессы создания и внедрения нового продукта, обеспечения взаимосвязи новатора как с наукой, предоставляющей прогрессивные идеи, так и рынком, потребляющим готовый продукт, а также методы и способы управ-ления инновационным процессом. Указанная составляющая являет-ся довольно сложной и важной, и поэтому для детального ее анали-за отдельные авторы [4, c. 119-120] предлагают использовать структурно-институциональный и функциональный подходы. При этом первый – вычленяет структуру инновационной деятель-ности с точки зрения системы институциональных субъектов, её осуществляющих, а также экономические связи с внешними для неё сферами – наукой и производством, а второй – выявляет временные закономерности инновационного процесса – производство иннова-ционного продукта, его обмен, распределение, потребление и во-зобновление цикла инновационного процесса, за которое и отвечает внутренняя составляющая инновационного потенциала.

Раскрытая сущность всех составляющих инновационного по-тенциала не будет достоверной при отсутствии акцента на сущест-вовании тесной взаимосвязи и взаимозависимости между ними. Так инновационный потенциал можно представить как некую единую целостность, образуемую тремя целевыми векторами сил (факто-ров), направленных в одну точку пространства, взаимообусловлен-ных и взаимообусловливающих друг друга.

Тесная взаимосвязь ресурсной, внутренней и результативной составляющих инновационного потенциала определяют необходи-мость выявления на практике их оптимального соотношения (исхо-дя роли и значимости, которую они играют в формировании и раз-витии потенциала). Так, например, незначительный удельный вес ресурсной составляющей, как правило, обусловлен превалировани-ем качественных изменений над количественными. При этом огра-ниченность необходимых ресурсов временем и пространством мо-жет быть полностью или частично преодолена интенсификацией их использования, применением новых методов организации процесса, поиском новых источников их привлечения. При этом, очевидно, существует определенный предел отклонения величины состав-ляющих инновационного потенциала от оптимального уровня. То

21

есть дальнейшее изменение какого-либо элемента влечёт за собой либо снижение отдачи от него самого, либо уменьшение эффектив-ности функционирования остальных элементов, так как все они су-ществуют в системном единстве. Таким образом, проблема оптими-зации структуры инновационного потенциала является важной, однако в виду своей сложности требует отдельного более детально-го изучения.

Согласно другому подходу, предложенному Институтом стра-тегических инноваций, инновационный потенциал состоит из четы-рех частей [8]:

1. Задел научно-технических (технологических) собственных и приобретенных разработок и изобретений. Причем здесь учитыва-ется также возможность и способность предприятия или организа-ции найти и приобрести права на использование необходимых ему разработок, а также заказать новые научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы по интересующей их тематике.

2. Состояние инфраструктурных возможностей самого пред-приятия, организации, обеспечивающих прохождение новшеством всех этапов инновационного цикла, превращение его в нововведе-ние или инновацию.

3. Уровень инновационной культуры, характеризующий сте-пень восприимчивости новшеств персоналом предприятия, органи-зации, его готовности и способности к реализации новшеств в виде инноваций.

4. Внешние и внутренние факторы, отражающие взаимодейст-вие инновационного потенциала с другими частями совокупного потенциала промышленного предприятия, научно-технической ор-ганизации и влияющие на успешность осуществления инновацион-ного цикла.

Теперь охарактеризуем их более подробно. Первым элементом инновационного потенциала является задел

научно-технических разработок и изобретений. При этом данный элемент присутствует в составе инновационного потенциала эко-номических субъектов всех уровней хозяйствования: от предпри-ятия до страны в целом (или мира в целом), а соответствующий ему показатель может и должен рассчитываться также на всех иерархи-ческих уровнях экономик. Рассмотрение задела научно-технических разработок и изобретений как структурной части ин-

22

новационного потенциала обоснованно и создает возможности для разработки различных механизмов его развития и использования, в том числе через повышение уровня качества и конкретности собст-венных НИОКР, улучшение взаимодействия между промышлен-ными предприятиями и организациями отраслевой науки, форми-рование рынка интеллектуальной собственности региона и страны.

Понятие «задел научно-технических разработок и изобрете-ний» является, с одной стороны, собственно итогом научно-исследовательской и опытно-конструкторской деятельности самих предприятий и организаций, научно-исследовательского комплекса региона, страны в целом, а с другой – отражает их кооперационные и иные связи с партнерами, выполняющими подобные разработки по договору или предлагающими их через свободную продажу ли-цензий на рынке.

В соответствии с методикой предложенной Институтом стра-тегических инноваций к понятию «задел научно-технических раз-работок и изобретений» относятся следующие виды результатов научно-исследовательские и опытно-конструкторские работ: науч-но-технический отчет (описание); лабораторный (опытный) обра-зец; промышленный образец; патентно-правовая защита; компью-терные программы; технические расчеты; технические предложения; ГОСТы, ОСТы, ТУ.

Как показали результаты исследований, не все научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы завершаются конкретным результатом. Даже такая форма завершения НИР как научно-технический отчет не является обязательным результатом всех НИОКР. Особенно это касается НИОКР, выполняемых на про-мышленных предприятиях.

Что касается степени важности отдельных видов результатов научно-исследовательские и опытно-конструкторские работ для активизации инновационной деятельности в целом, то, как показали ответы руководителей предприятий, ими являются: лабораторный (опытный) образец, промышленный образец и патентно-правовая защита. Особенно это касается патентования результатов, которые как раз и показывают инновационную привлекательность разрабо-ток. Однако, реальный уровень обеспечения этих показателей у оте-чественных предприятий продолжает оставаться низким: так, пока-затели завершения НИОКР собственными силами промышленных

23

предприятий и научно-технических организаций в виде опытных и промышленных образцов составляют 3,55 у промышленных пред-приятий и 3,33 у научно-технических организаций, а получения патентов – 2,33 и 2,7 соответственно. При этом следует отметить, что для научно-технических организаций патентование разработок входит в число основных видов деятельности, который должен обеспечить высокую ликвидность их продукции.

Оценка перспектив развития данной части инновационного по-тенциала показала, что одним из основных источников формирова-ния портфеля научно-технических разработок и изобретений отече-ственной промышленности могла бы стать покупка и продажа лицензий на использование прав на патенты и ноу-хау. По данным российских предприятий и организаций не более, чем каждое шес-тое предприятие покупало лицензии на отечественные патенты и каждое шестидесятое – лицензии на зарубежные патенты. В продаже патентов более активны были научно-технические орга-низации. Но и здесь российским потребителям продавала лицензии на патенты лишь каждая десятая научно-техническая организация, за рубеж – только каждая сороковая [8].

Картину взаимодействия производства и отраслевой науки до-полняют оценки их деловых связей. Как показали результаты про-веденных в 2001-2002 гг. опросов, сами руководители оценили свои связи крайне низко. Причем характерно, что представители про-мышленности дали этим связям более низкие оценки, чем предста-вители отраслевой науки (эта исключительно важная позиция до-полнительно перепроверялась в исследовании через вопрос, когда руководителям промышленных предприятий было предложено оце-нить по пятибалльной шкале выполненные для них разработки ор-ганизациями отраслевой науки. Руководители российских промыш-ленных предприятий выставили среднюю оценку 2,84 балла) [8].

В целом нужно подчеркнуть, что оценка на промышленных предприятиях и в научно-технических организациях задела разра-боток и изобретений, имеющих инновационную перспективу, в оп-ределенной степени носит интегрирующий характер. В известной мере эта оценка определяет степень возможностей инновационного потенциала для начала инновационного процесса. Однако эти воз-можности проявляются во взаимодействии с другими элементами инновационного потенциала.

24

Второй частью инновационного потенциала являются инфра-структурные возможности для обеспечения инновационного про-цесса.

Инфраструктура инновационного процесса в рамках экономи-ческого субъекта любого организационно-иерархического уровня (предприятия, организации, промышленного и (или) научно-технического комплекса, региона, страны в целом) должна обеспе-чивать последовательное или параллельное прохождение новшест-вом всех этапов инновационного цикла вплоть до превращения его в инновацию, т.е. конечный продукт. При этом различные звенья инфраструктуры не обязательно должны присутствовать на каждом отдельном предприятии. Более того, наличие у первичного произ-водственного звена всех звеньев инновационной инфраструктуры может быть экономически нецелесообразным и неоправданным. Во многих случаях более эффективна территориальная или произ-водственная кооперация. К сожалению, в российских условиях, на практике пока все еще часто вместо кооперации в инновационном процессе возникает разрыв (провал) между отдельными этапами инновационного процесса вследствие отсутствия нужного элемента инфраструктуры для данного этапа или его ограниченных возмож-ностей по обеспечению инновации. Такое положение отчасти объ-ясняется тем, что на многих предприятиях и в организациях, а так-же на уровне целых регионов не обеспечивается комплексный подход к формированию инновационного потенциала, сбалансиро-ванному развитию всех его частей.

Предложенная Институтом стратегических инноваций методи-ка как раз и позволяет обеспечить комплексную оценку всех инфра-структурных элементов инновационной деятельности различных экономических субъектов. В целом к части «инфраструктурные воз-можности для обеспечения инновационного процесса» относятся следующие элементы:

- решение вопросов о защите интеллектуальной собствен-ности в своей стране;

- патентный поиск и патентование за рубежом; - экспертиза проектов; - сертификация продукции; - информационное обеспечение инновационных разрабо-

ток;

25

- участие в выставках; - изучение рынка (маркетинг); - поиск инвестора; - выпуск опытной партии; - поиск возможностей поставки продукции на производст-

во; - организация производства; - реализация продукции; - патентование в стране.

Как показали проведенные Институтом стратегических инно-ваций исследования, для различных субъектов важное значение имеют различные элементы инновационной инфраструктуры. Так, для промышленных предприятий наиболее значимыми оказались такие элементы инновационной инфраструктуры как выпуск опыт-ной партии, организация производства, участие в выставках, а наи-менее значимыми: патентование за рубежом, патентование в стране и экспертиза проектов. В то же время для научно-технических ор-ганизаций наиболее значимыми являются такие элементы иннова-ционной инфраструктуры как участие в выставках, экспертиза про-ектов и выпуск опытной партии, а наименее значимыми – патентование за рубежом, поиск инвесторов и патентование в стра-не.

Для промышленных предприятий наиболее обеспеченными являются этапы, связанные с использованием их производственных возможностей. Лидерство выставочной деятельности нельзя счи-тать серьезным успехом, так как для прохождения инновационного проекта значимость ее не следует переоценивать. К сожалению, во многих случаях участие в выставках превращается в бизнес-туризм. Вместе с тем, ключевые для инновационного цикла этапы, а именно патентование в стране и за рубежом, экспертиза, инфор-мационное обеспечение, поиск инвесторов, сертификация, марке-тинг остаются наименее инфраструктурно обеспеченными этапами.

Для научно-технических организаций наиболее обеспеченны-ми были этапы, связанные с их интеллектуальными (экспертиза) и производственно-технологическими (опытная партия) возможно-стями. Ситуация с выставками аналогична промышленным пред-приятиям. Обращает внимание, что если экспертиза проектов для промышленных предприятий проблема, то для учреждений отрас-левой науки – сильная сторона. Однако, как уже отмечалось ранее,

26

взаимодействие между этими структурами оставляет желать лучше-го. Наименее обеспеченные этапы инновационного цикла у научно-технических организаций опять-таки связаны прежде всего с орга-низацией производства и реализацией продукции. Здесь вновь сильные стороны для промышленных предприятий являются слабо-стью для организаций науки.

Таким образом, результаты исследований Института стратеги-ческих инноваций подтверждают гипотезу о низкой инфраструк-турной составляющей инновационного потенциала – средняя оцен-ка наиболее обеспеченного этапа в 3,41 балла явно недостаточна для нормального обеспечения инновационного процесса. В то же время готовность к прохождению таких ключевых этапов, как па-тентование, изучение рынка, поиск инвесторов значительно хуже. Ситуация с эффективной защитой, охраной и использованием ин-теллектуальной собственности настолько остра, что заслуживает самостоятельного рассмотрения, так как проблема является ключе-вой в целом для активизации всей инновационной деятельности.

При этом даже в рамках существующей инфраструктуры при-сутствуют возможности мобилизации интеллектуальных и органи-зационных ресурсов для оказания поддержки различным хозяйст-вующим субъектам и приведения инфраструктурной компоненты их инновационного потенциала в соответствие с современными по-требностями инновационного развития.

Третьей частью инновационного потенциала является иннова-ционная культура, то есть состояние восприимчивости новшеств личностью, группой, обществом в целом, их готовности и способ-ности к реализации новшеств в качестве инноваций. В качестве комментария нужно отметить, что при характеристике внутренних факторов речь шла преимущественно о профессиональной подго-товленности персонала в конкретных, крайне необходимых для ин-новационной деятельности, отраслях знаний и практики, а в содер-жании инновационной культуры преобладает мотивационная компонента, система ценностных ориентаций личности.

Тема инновационной культуры относительно нова и требует тщательного анализа структуры данного понятия. Исследование, проведенное Институтом стратегических инноваций, является по сути первой серьезной попыткой изучения этого социокультурного феномена. В соответствии с подходом, предложенным исследова-телями Института стратегических инноваций инновационная куль-

27

тура включает в себя ряд факторов, позволяющих как стимулиро-вать, так и тормозить инновационную активность. К ним относятся:

- чувство нового, склонность к нововведениям; - инициативность, стремление решать трудные задачи,

удовлетворение от этого; - честолюбие, желание сделать карьеру; - общественное признание, приобретение социального ста-

туса; - склонность к риску; - стремление получать экономический эффект для органи-

зации; - личная материальная заинтересованность.

Нужно отметить, что в отношении инновационной культуры и наличия в российском обществе ее основных элементов, мнения как у руководителей промышленных предприятий, так и у руководите-лей научно-технических организаций совпали. В результате, факто-ры, тормозящие инновационную активность, распределились сле-дующим образом:

1. Неумение ставить и решать инновационные задачи – сумма мест 17.

2. Боязнь риска, ответственности – сумма мест 19,5. 3. Лень, нежелание лишних хлопот, равнодушие – сумма

мест 32. 4-5. Непонимание выгоды от инновационной деятельности –

сумма мест 36. 4-5. Косность, настороженность к новому, формализм – сумма

мест 36. 6. Неуверенность в себе, нерешительность, боязнь оказаться

«белой вороной» – сумма мест 54,5. 7. Самодовольство, зависть к успеху других – сумма мест 62. Важным является то факт, что почти все вышеназванные фак-

торы поддаются коррекции путем учебных и психолого-педагогических мероприятий, что, к сожалению, практически не делается, поскольку основная масса предприятий и организаций до сих пор не имеют собственной системы корпоративной культуры. Ее отсутствие связано прежде всего с сохраняющейся нацеленно-стью хозяйствующих субъектов в первую очередь на решение задач выживания в сложной экономической ситуации, а вопросы органи-зации мотивационного блока персонала традиционно остаются не-

28

дооцененными. Наконец, четвертым из перечисленных ключевых составляю-

щих инновационного потенциала любого хозяйствующего субъекта является совокупность внешних и внутренних факторы, отражаю-щих взаимодействие инновационного потенциала с другими частя-ми его совокупного потенциала.

Подгруппа внешних факторов содержит те из них, которые существуют независимо от предприятия, организации, но каждый из которых и все во взаимосвязи в той или иной степени детерми-нируют как сам инновационный потенциал, так и его проявление, а подгруппа внутренних факторов связана с взаимодействием инно-вационного потенциала с кадровым, интеллектуальным, производ-ственно-технологическим и другими потенциалами различных эко-номических субъектов.

Рассмотрим более подробно группу внешних факторов. К ним относятся [11]:

- востребованность продукции внутренним рынком; - налогообложение; - деятельность инновационной инфраструктуры вне пред-

приятия; - востребованность продукции зарубежным рынком; - наличие государственного заказа; - финансирование, кредиты; - страхование рисков; - стандартизация и сертификация; - защита интеллектуальной собственности, рынок патентов и

патентных услуг; - поставки материалов и комплектующих; - отношения с крупными фирмами и заказчиками; - отношения с органами местной власти. В исследовании, проведенном Институтом стратегических ин-

новаций была осуществлена ранжировка внешних факторов инно-вационного потенциала по сумме мест присвоенных им оценок, причем анализ был проведен отдельно по промышленным предпри-ятиям и отдельно по научно-техническим организациям.

Как показали результаты исследования [8], для промышленных предприятий России наиболее значимыми факторами по сумме мест были следующие: отношения с крупными фирмами и заказчи-ками, налогообложение и поставки материалов и комплектующих.

29

А наименее значимыми – страхование рисков, деятельность инно-вационной инфраструктуры вне предприятия, защита интеллекту-альной собственности, рынок патентов и патентных услуг. Таким образом, для промышленных предприятий набор наименее крупных внешних факторов, влияющих на инновационный потенциал, включает как раз те факторы, которые во всем мире являются сугу-бо инновационными. Так твердо обосновавшийся на последнем месте фактор страхования рисков свидетельствует о крайне низком уровне инновационной деятельности отечественных предприятий, поскольку как раз во всем мире она является сферой высокого рис-ка и напрямую зависит от развитости страховых услуг. Аналогич-ные выводы можно сделать о роли инновационной инфраструктуры вне предприятий, а также об уровне развития защиты и охраны ин-теллектуальной собственности.

Для научно-технических организаций России наиболее значи-мыми факторами были: наличие государственного заказа, востре-бованность продукции внутренним рынком, налогообложение, а наименее значимыми – страхование рисков, деятельность иннова-ционной инфраструктуры вне предприятия и отношения с местны-ми органами власти и востребованность продукции внешним рын-ком.

В целом наиболее значимыми факторами для промышленных предприятий и научно-технических организаций является налого-обложение (преобладающими факторами – востребованность про-дукции внутренним рынком, отношения с крупными фирмами и заказчиками), а наименее значимыми – страхование рисков и дея-тельность инновационной инфраструктуры вне предприятия. Раз-личия обусловлены прежде всего характером производственной деятельности. Расположение внешних факторов, имеющих сугубо инновационный характер, внизу ранговой таблицы подтверждает наметившуюся тенденцию при анализе инфраструктурных возмож-ностей. Именно там четко наметилось отставание в обеспеченности ими тех этапов, которые собственно и должны стоять у истоков ин-новационного цикла.

Подгруппа внутренних факторов, влияющие на состояние ин-новационного потенциала, в основном связана с взаимодействием инновационного потенциала с кадровым, интеллектуальным, про-изводственно-технологическим потенциалами различных субъектов инновационной деятельности, в том числе промышленных пред-

30

приятий и научно-технических организаций. Изучение состояния и перспектив развития внутренних факторов инновационного потен-циала проводилось на базе экспертных оценок, сделанных руково-дителями промышленных предприятий и научно-технических орга-низаций России в рамках обозначенного выше опроса.

К внутренним факторам, влияющим на состояние инноваци-онного потенциала, относятся:

- подготовленность специалистов в области маркетинга; - подготовленность специалистов в области патентно-

правовых вопросов; - подготовленность специалистов в области коммерческой

деятельности; - подготовленность специалистов в области внешнеэкономи-

ческих связей; - подготовленность специалистов в области управления пе-

редачей технологий; - подготовленность специалистов в области специальных на-

учно-технических знаний; - мотивация специалистов; - организация обучения специалистов; - квалификация рабочих; - психологический климат; - соответствие структуры организации потребностям ее ин-

новационной деятельности включая информационное обес-печение;

- техническое состояние оборудования. Результаты оценки внутренних факторов инновационного по-

тенциала по сумме мест отдельно по промышленным предприятиям и научно-техническим организациям показывают следующее.

Для промышленных предприятий России наиболее значимыми факторами по сумме мест являются следующие: техническое со-стояние оборудования, квалификация рабочих, подготовленность специалистов в области коммерческой деятельности, а наименее значимыми - подготовленность специалистов в области патентно-правовых вопросов, подготовленность специалистов в области управления передачей технологий, подготовленность специалистов в области внешнеэкономических связей и соответствие структуры организации потребностям ее инновационной деятельности вклю-чая информационное обеспечение.

31

Для научно-технических организаций России наиболее значи-мыми факторами являются: подготовленность специалистов в об-ласти научно-технических знаний, техническое состояние оборудо-вания и психологический климат в организации, а наименее значимыми – подготовленность специалистов в области управления передачей технологий, подготовленность специалистов в области патентно-правовых вопросов, подготовленность специалистов в области внешнеэкономических связей.

Анализ полученных результатов по влиянию внутренних фак-торов показывает, что наиболее крупные из них отражают самые актуальные проблемы производственной деятельности промыш-ленных предприятий и научно-технических организаций. Действи-тельно, техническое состояние оборудования, квалификация инже-нерно-технического персонала и рабочих, мотивация их деятельности оказывают решающее влияние на способность хозяй-ствующего субъекта выполнять свои функции, в том числе и в ин-новационной сфере. Действительно проблема технического состоя-ния оборудования промышленных предприятий стоит на первом месте (так, средний возраст оборудования старше 15 лет имели в России 74,8% промышленных предприятий), а озабоченность руко-водителей научно-технических организаций недостатком подготов-ленности специалистов именно в области научно-технических зна-ний закономерно выглядит на фоне низкого уровня инновационной активности в стране в целом.

С другой стороны, оценка экспертами подготовленности спе-циалистов в области патентно-правовых вопросов, передачи техно-логий, внешнеэкономических связей как наименее значимых фак-торов свидетельствует как о текущей невостребованности этих направлений на промышленных предприятиях и в научно-технических организациях России, так и о реально низком обеспе-чении их квалифицированными кадрами.

Наконец, для построения эффективной системы управления предприятием на основе концепции инновационного потенциала необходима надежная методика его точной оценки.

Наиболее распространенной является методика, согласно ко-торой инновационный потенциал предлагается количественно оце-нивать, используя систему базовых показателей: интеллектуальный потенциал, определяемый количеством специалистов, занятых ин-новационной деятельностью в общей численности трудящихся; на-

32

учно-технический задел по инновациям (патенты, ноу-хау и т.д.); удельный вес нового оборудования и инструмента, новых техноло-гий в общем их количестве; наличие сервисных услуг, пользую-щихся платежеспособным спросом; удельный вес новых видов дея-тельности в общем объеме выполняемых работ [13].

Другим вариантом количественной оценки инновационного потенциала хозяйствующего субъекта является сравнительный под-ход к оценке инновационного потенциала, разработанный еще в 2000-2001 гг. Институтом стратегических инноваций в рамках соз-дания комплексной методики его определения [8, 11]. В 1999-2001 гг. по заданию Минпромнауки России Институт стра-тегических инноваций провел три общероссийских исследования предприятий и организаций промышленного и научно-техниче-ского комплексов России, результаты которых затем легли в основу программы научных исследований, предусматривающей изучение инновационного потенциала как промышленных предприятий, так и научно-технических организаций стран СНГ. В последующем предложенный подход был апробирован в рамках опроса руководи-телей промышленных предприятий и научно-технических органи-заций России, Беларуси, Кыргызстана, Молдовы и Украины, прове-денного в период с октября 2001 г. по май 2002 г. в рамках реализации «Концепция межгосударственной инновационной поли-тики государств-участников Содружества Независимых Государств на период до 2005 года» [6], а также Комплексного плана реализа-ции Концепции межгосударственной инновационной политики го-сударств-участников Содружества Независимых Государств [5].

Наконец, в последнее время начинает получать распростране-ние практика повышения эффективности работы предприятий и организаций с помощью разработки системы корпоративной куль-туры, которая включает в себя элементы инновационной культуры. Прежде всего, это методы позитивного влияния на мотивационную сферу, восприимчивости людьми новых идей, их готовности и спо-собности к поддержке и реализации новшеств. Применительно к сфере экономической деятельности она способна выступить той силой, которая введет в оборот технологические, организационные и другие новшества, обеспечивающие стремительное инновацион-ное развитие стран и целых континентов. Именно идеи инноваци-онной культуры должны составить основу обустройства инноваци-онного пространства, широкого использования достижений науки и

33

техники в целях искоренения нищеты и иных проявлений неравен-ства, обеспечить равноправный доступ к высоким технологиям, ноу-хау, высококачественной продукции.

В заключение, хочется отметить, что проблема формирования стратегии управления предприятием на основе концепции иннова-ционного потенциала, является сложной, многоаспектной, и нужда-ется в дальнейшем изучении, а изложенные выше результаты ис-следования являются основой для более полной характеристики инновационного потенциала как объекта управления и могут спо-собствовать выработке конкретных рекомендаций по принятию управленческих решений для формирования и эффективного ис-пользования инновационного потенциала.

Библиографический список 1. Бородина Е. Человеческий капитал как основной источник эко-

номического роста // Экономика Украины. 2003. № 7. С. 51-52. 2. Добров Г.М., Тонкаль В.Е., Савельев А.А. и др. Научно-

технический потенциал: структура, динамика, эффективность. К.: «Наукова думка», 1987. С. 68.

3. Калитич Г. Функционально-информационный синтез НТИР //Экономика Украины. 1999. № 10. С. 41-42.

4. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Экзамен, 2001. С. 119-120.

5. Комплексный план реализации Концепции межгосударствен-ной инновационной политики государств-участников Содру-жества Независимых Государств. Принят Экономическим Со-ветом СНГ 28 июня 2002 г.

6. Концепция межгосударственной инновационной политики го-сударств-участников Содружества Независимых Государств на период до 2005 года. Утверждена Экономическим советом СНГ 22 июня 2001 года Экономическим советом СНГ

7. Кравченко С.И., Кладченко И.С. Исследование сущности инно-вационного потенциала//Научные труды Донецкого нацио-нального технического университета. Серия: экономическая. Выпуск 68. Донецк, ДонНТУ, 2003. С. 94.

8. Лисин Б.К., Фридлянов В.Н. Межгосударственное социально-экономическое исследование инновационного потенциала// Инновации. 2002. № 7.

9. Мингалева Ж.А Управление предприятием на основе концеп-ции инновационного потенциала // Проблемы экономики и

34

управления предприятиями, отраслями, комплексами. – Ново-сибирск, ЦРНС, 2008. С. 302-326.

10. Мингалева Ж.А. Развитие научно-технического и инновацион-ного потенциалов региона. Пермь, 2006. С. 70-72.

11. Николаев А.И. Инновационное развитие и инновационная куль-тура // Наука и наукознание. 2001. № 2.

12. Николаев А.И. Российский инновационный потенциал, иннова-ционное развитие и инновационная культура // Инновационная политика и инновационный бизнес в России /Аналитический вестник Совета Федерации ФС РФ. Специальный выпуск к пя-тому Петербургскому экономическому форуму, №15 (146) 2001.

13. Физический энциклопедический словарь / Гл. ред. А.М. Про-хоров. М.: Сов. энцикл., 1983. С. 581.

35

А.А. Шорина, Н.В. Фролова3

Пермский государственный университет nvf@psu.ru

АНАЛИЗ МЕТОДИК ОЦЕНКИ УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ

РЕГИОНА

Введение Важным аспектом управления любой экономической системой

является наличие инструментов для оценки основных показателей развития системы и достигнутых результатов, возможность их срав-нения с другими субъектами, а также возможность постоянного контроля над динамикой и направлениями изменения ключевых показателей развития. Особую актуальность имеет анализ иннова-ционного развития. В отечественной науке и практике на сего-дняшний день не существует какой-либо целостной и общеприня-той (универсальной) методики оценки инновационного потенциала и инновационной конкурентоспособности экономических систем (в том числе предприятия). Целью работы является сравнение и ана-лиз известных методик количественной оценки инновационного развития регионов.

Сравнение методов расчета Индекса инновативности по различным методикам

Наиболее часто в известных методиках в качестве основной характеристики уровня инновационного развития региона исполь-зуют Индекс инновативности [2]. Чаще всего он рассчитывается как интегральный показатель, в основу которого положены различ-ные факторы, отбираемые по тем или иным критериям и с точки зрения авторов, характеризующим инновации, инновационные про-цессы. Рассмотрим некоторые из них.

Независимым институтом социальной политики в рамках про- 3 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-822080а/У) © Шорина А.А., Фролова Н.В., 2009

36

екта «Социальный атлас российских регионов» предлагается две методики оценки инновативности регионов [2].

В первой методике выделены две группы индикаторов (табл. 1):

- базовые факторы, способствующие формированию более инновативной среды (урбанизированность, качество насе-ления, модернизированность структуры экономики);

- состояние информационно-коммуникационной среды, для оценки которого использованы показатели распространения новейших видов связи и информации, применяемые в меж-дународных методиках (например, в индексах, разработан-ных Всемирным экономическим форумом, индексе техно-логических достижений Программы развития ООН).

Таблица 1. Факторы для расчета индекса инновативности по методике проекта «Социальный атлас российских регионов»

Базовые факторы (Bi ) Факторы состояния информационно-

коммуникационной среды (ICTi) B1 – доля населения, проживающего в крупных городах (с населением 250 тыс. человек и более по классифи-кации Госстроя);

ICT1 уровень проникновения сото-вой связи в регион;

B1 – численность студентов государ-ственных вузов на 10 тыс. человек населения;

ICT2 уровень интернетизации ре-гиона.

B2 – доля занятых в науке от занятых в сфере услуг;

B3 – ВРП в сфере услуг на душу насе-ления;

B4 – ВРП в науке и научном обслужи-вании на душу населения.

Более высокая доля населения, проживающего в крупных го-родах, характеризует инновативность в самом общем виде: иннова-ционный потенциал региона увеличивается благодаря концентра-ции в крупных городах вузов и более образованного населения, модернизации городской среды и ее повышенной конкурентоспо-собности. Развитая система высшего образования (показатель чис-ленности студентов государственных вузов) отражает образова-тельный потенциал новых поколений и наличие центров исследований и разработок, связанных с высшими учебными заве-дениями. Показатели занятости в науке и объема ВРП, произведен-

37

ного в секторе услуг и науке, в совокупности позволяют (хотя и с некоторыми оговорками) оценить сдвиги экономики и рынка труда региона в направлении постиндустриального развития.

В рассматриваемой методике находится интегральный показа-тель, называемый индексом инновативности (I). Этот индекс опре-деляется путем агрегирования нормированных индикаторов.

Приведем алгоритм нахождения индекса инновативности: 1) Нормировать все рассматриваемые индикаторы. Нормиро-

вание показателей осуществляется по формуле линейного масшта-бирования: min

max min

,нормированныйX XПоказатель

X X-

=-

(1)

где X – значение показателя; maxX , minX – установленные макси-мальное и минимальное значения показателей (референтные или реперные точки).

2) Найти среднее значение из показателей душевого ВРП в сек-торе услуг и душевого ВРП в науке.

3) Рассчитать среднее арифметическое из полученных 6 ком-понентов:

2 ,6

D EA B C F GI

++ + + + +

= (2)

где A – индекс доли крупногородского населения; B – индекс численности студентов государственных вузов; C – индекс доли занятых в науке от занятых в секторе услуг; D – индекс душевого ВРП в секторе услуг; E – индекс душевого ВРП в науке и научном обслуживании; F – индекс уровня проникновения сотовой связи; G – индекс интернетизации.

При установлении референтных точек для некоторых индика-торов учитываются значения по странам мира, для других прини-маются во внимание динамика в предыдущие годы и размах реаль-ных значений.

Проблема отсутствия адекватной статистической информации в инновационной сфере стоит еще острее, чем в других сферах эко-номической деятельности. Большинство показателей Росстата и Министерства образования, характеризующих инновационную дея-тельность в регионах, непригодны для использования, поскольку они дают труднообъяснимую картину. Прежде всего, это связано с

38

отсутствием стандартов, какая продукция может называться инно-вационной. По официальному определению к инновационной про-дукции может относиться как высокотехнологичное оборудование, так и немного усовершенствованная продукция. Разработка второй методики во многом обусловлена изменением системы статистиче-ского учета: в новом классификаторе ОКВЭД (общероссийский классификатор видов экономической деятельности). Отрасль «нау-ка и научная деятельность» не выделяется, как самостоятельный вид деятельности, и включена в раздел «операции с недвижимым имуществом, аренда и предоставление услуг» [2].

Большие трудности связаны с оценкой финансирования инно-ваций. Единственный показатель, представленный в статистике – затраты на технологические инновации. Этот показатель год от года очень сильно изменяется по регионам. Это связано с тем, что тех-нологические инновации в промышленности связаны с приобрете-нием машин и оборудования, на данный вид затрат приходится бо-лее 80% от всех затрат в отрасли, а обновление фондов на предприятиях регионов нестабильно.

Необходимо отметить, что оценка уровня интернетизации от-носительна, так как, во-первых, само социологическое измерение месячной аудитории Интернета имеет относительную точность, а, во-вторых, число пользователей российского Интернета рассчиты-вается как число уникальных браузеров, установленных на компь-ютерах и иных устройствах, откуда осуществляется выход в Интер-нет. Соответственно, один пользователь может подключиться в нескольких местах, а один и тот же компьютер может использо-ваться для работы в Интернете несколькими пользователями. Одна-ко, данный способ все же дает представление о распределении сети Интернет по территории РФ.

Число индикаторов во второй методике стало 5, с их помощью можно оценить основные сферы инновационной деятельности: соз-дание и разработку инноваций, финансирование инновационной деятельности, инновационность продукции и уровень развития ин-формационно-коммуникационной среды (табл. 2).

Как и в первой методике, показатели нормируются по формуле линейного масштабирования. Формула агрегирования представляет среднее арифметическое из пяти вычисленных показателей: ,

5A B C D EI + + + +

= (3)

39

где А – субиндекс доли персонала, занятого исследованиями и раз-работками; В – субиндекс численности студентов государственных вузов; C – субиндекс интернетизации; D – субиндекс количества зарегистрированных патентов; E – субиндекс доли затрат на инновации в ВРП.

Таблица 2.Индикаторы оценки способности регионов к созданию и внедрению инноваций

Факторы (Bi ) численность персонала, занятого исследованиями и разработками, в % от общей численности занятых в экономике; численность учащихся вузов на 10 тыс. человек населения; количество зарегистрированных патентов, на 1000 чел. занятых в экономике; затраты на технологические инновации, руб./чел. уровень интернетизации, %.

Распределение регионов по индексу инновативности характе-ризуется двумя главными чертами: сильной поляризованностью и наличием обширной и слабо дифференцированной срединной группы регионов. Эти черты проявляются очень устойчиво, незави-симо от использования первой или второй методики. Во второй ме-тодике более широко использована статистика инноваций, хотя она крайне несовершенна. Первая методика в большей степени исполь-зует косвенные показатели, отражающие «готовность» социально-экономической среды к инновациям. Несмотря на различия в набо-ре индикаторов, рейтинги регионов не сильно отличаются друг от друга. По данным методикам были рассчитаны индексы иннова-тивности для регионов. По индексу инновативности Пермский край – в первой половине рейтинга (20-е место) благодаря наличию крупного центра с миллионным населением, который способствует проникновению и развитию инноваций в регионе.

Методика определения рейтинга регионов России по уровню инновационного развития

Можно отметить, что большое число методик, оценивающих инновационные процессы, носит рейтинговый характер. Рейтинги регионов учитывают инвестиционный климат субъектов РФ, их кредитоспособность, уровень инновативности, готовность регионов к информационному обществу и другое. Рейтинги позволяют через количественные оценки в агрегированном виде представить качест-

40

венное состояние изучаемых объектов. Критики часто отмечают ограниченную эффективность рейтингов, лимитируемую набором факторов, включенных в рассмотрение. Данное замечание может быть с успехом отнесено к любым аналитическим моделям и под-ходам, но оно может стать либо острым, либо малосущественным в зависимости от используемого набора факторов [2].

Рассмотрим еще ряд методик с целью дальнейшего уточнения их и использования для оценки инноваций на уровне региона. В рассматриваемой методике выбран комплекс параметров, опре-деляющих уровень инновационного развития регионов и отслежи-ваемых государственной статистикой, а также разработан матема-тический аппарат получения агрегированных рейтинговых оценок [8]. Учитываемые в рейтинге критерии инновационного развития территории разделены на две группы: факторы, описы-вающие уровень инновационной восприимчивости региона (факто-ры инновационной восприимчивости) и параметры инновационной активности региона (табл. 3).

Таблица 3. Критерии рейтинга инновационного развития региона

Группы критериев Критерии, включенные в группу Уровень инновацион-ной восприимчивости

Показатели технологической эффективности: про-изводительность труда, фондоотдача, экологич-ность производства

Параметры инноваци-онной активности

Затраты на исследования и разработки на одного занятого, затраты на технологические инновации на одного занятого, выпуск инновационной продукции на душу населения

В рамках методики производительность труда оценивается как отношение валового регионального продукта субъекта Российской Федерации к среднегодовой численности занятых в региональной экономике: ,Yd

L= (4)

где d – производительность труда в экономике региона; Y – ВРП субъекта РФ; L – среднегодовая численность занятых.

Фондоотдача оценивается как отношение ВРП субъекта РФ к стоимости основных фондов:

,Yf

F= (5)

41

где f – фондоотдача в экономике региона; F – стоимость основных фондов в регионе.

Экологичность производства представляет собой частное от деления ВРП субъекта РФ на объем выбросов вредных веществ в атмосферу, исходящих от стационарных источников: ,Ye

E= (6)

где е – экологичность экономики региона; E – объем выбросов вредных веществ в атмосферу от стационарных источников.

Включение в анализ факторов инновационной восприимчиво-сти обусловлено тем, что уровень технологического развития про-порционален масштабу внедренных в производство инноваций. Со-ответственно при низких показателях технологической эффективности невозможно говорить о высоком уровне инноваци-онного развития даже при значительной инновационной активно-сти. Таким образом, технологические индикаторы являются резуль-тирующими параметрами инновационной активности.

Все используемые в рейтинге показатели имеют не абсолют-ные, а относительные (удельные) единицы измерения, отражающие эффективность инновационной деятельности как с точки зрения процесса (инновационная активность), так и с точки зрения резуль-тата (инновационная восприимчивость).

Приведем алгоритм вычисления рейтинговой оценки: 1. Для каждого из введенных в анализ 6 критериев инноваци-

онного развития определяется регион-лидер, имеющий максималь-ное значение показателя, которое принимается за 100%.

2. Относительно лидера соответствующие параметры других регионов пересчитываются в процентном отношении по формуле:

max

*100%,ii

XSX

= (7)

где i – номер региона; iX – значение параметра для i-ого региона;

maxX – максимальное значение параметра региона-лидера; iS – про-центное отношение значения параметра в i-том регионе к региону-лидеру.

3. Свертка относительных значений индикаторов в итоговые рейтинговые оценки. Делается предпосылка, что в структуре ин-декса инновационной активности и инновационной восприимчиво-сти региона факторы имеют равные весовые коэффициенты. Рей-

42

тинговые оценки инновационной восприимчивости и инновацион-ной активности региона определяются как среднее арифметическое по формулам (8):

,

3d f eS S S

V+ +

=

,3

a b cS S SA + += (8)

где V – рейтинговая оценка инновационной восприимчивости ре-гиона; dS – процентное отношение производительности труда в экономике региона к максимальному значению по совокупности;

fS – процентное отношение фондоотдачи в экономике региона к максимальному значению по совокупности; eS – процентное от-ношение экологичности экономики региона к максимальному зна-чению по совокупности; A – рейтинговая оценка инновационной активности региона; aS – процентное отношение затрат на иссле-дования и разработки на 1 занятого к максимальному значению по совокупности; bS – процентное отношение затрат на технологиче-ские инновации на 1 занятого к максимальному значению по сово-купности; cS – процентное отношение объема выпуска инноваци-онной продукции на душу населения региона к максимальному значению по совокупности.

4. Формирование рейтинга инновационного развития регио-нов, как среднего арифметического A и V, т.е. весовые коэффици-енты инновационной активности и инновационной восприимчиво-сти составляют 0,5:

,

2V AVA +=

(10) где VA - итоговый индекс инновационного развития региона.

Таким образом, рейтинговая оценка уровня инновационного развития региона лежит в интервале от 0 до 100%. Соответственно, чем больше значение VA, тем выше место региона в рейтинге инно-вационного развития. Разбиением числовой шкалы VA на десять равных частей, получается модифицированная рейтинговая шкала инновационного развития регионов (табл.4).

Рассчитанный по данной методике рейтинг Пермского края имеет низкий уровень C+. Самый высокий рейтинг имеет г. Москва – В++.

43

Таблица 4. Рейтинговые индексы инновационного развития регионов VA и их интерпретация

Класс Рейтинговый бал, %

Значение уровня инновационного развития

Зона A – высокий уровень

А++ От 90 до 100 Супер-высокий

А+ От 80 до 90 Очень высокий уровень

А От 70 до 80 Высокий уровень инновационного развития Зона B – средний уровень В++ От 60 до 70 Уровень выше среднего

В+ От 50 до 60 Средний уровень инновационного развития В От 40 до 50 Удовлетворительный уровень Зона C – низкий уровень

С++ От 30 до 40 Уровень ниже среднего С+ От 20 до 30 Низкий уровень инновационного развития С От 10 до 20 Очень низкий уровень Зона D – неудовлетворительный уровень

D От 0 до 10 Неудовлетворительный уровень инноваци-онного развития

Методика оценки эффективности инновационных проектов предприятий как основа оценки эффективности

региональной инновационной системы Помимо уровня инновационного развития различные авторы

предлагают оценивать и другие различные показатели [3, 5, 6, 7, 8, 13, 14]. Проведем сравнительный обзор предлагаемых способов измерения различных показателей, связанных с инновационной деятельностью.

Среди показателей эффективности инноваций можно выделить три группы (табл. 5): показатели интегральной оценки нововведе-ний, частные оценочные показатели, показатели оценки рисков ин-новаций.

После нахождения значений показателей, их нормируют, а за-тем назначают веса, получая составляющую рейтинга (табл. 6).

44

Таблица 5. Показатели эффективности инноваций

Группы показателей

эффективности инноваций

Показатели

Показатели интегральной

оценки нововведений

динамические показатели эффективности: чистая текущая стоимость (NPV), эквивалентный аннуитет, внутренняя норма рентабельности (IRR, MIRR), индекс доходности проекта (PI), дисконтированный период окупаемости (DPP); статические показатели эффективности: суммарная и средне-годовая прибыль, рентабельность инвестиций (POI), период окупаемости (PP); рейтинговые оценки: рейтинг, комплексный оценочный пока-затель.

Частные оценочные показатели

оценка ликвидности и финансовой устойчивости: коэффици-енты ликвидности, коэффициент обеспеченности собствен-ными средствами, финансовый рычаг, точка безубыточности; оценка эффективности по отдельным направлениям: коэффи-циенты оборачиваемости, коэффициенты рентабельности, коэффициенты ресурсоотдачи и ресурсоемкости, прочие пока-затели использования ресурсов.

Показатели оценки рисков

инноваций

индивидуальная ставка дисконта по проекту; β – коэффициенты, аналитические коэффициенты; коэффициенты рисковой чувствительности; дисперсия; среднеквадратичное отклонение; коэффициент вариации; другие показатели.

Для расчета нормированных значений показатель экономиче-ского, социального и другого эффекта инноваций делится на соот-ветствующий показатель региона, в котором осуществляется про-ект. Весовые коэффициенты определяются экспертным мето-дом [6]. В результате проведения расчетов находится рейтинговая оценка эффективности инноваций, которая впоследствии применя-ется для выбора альтернатив и принятия решений по конкретному инновационному проекту. Сложность состоит в установлении поро-гового значения рейтинга, при котором инновационный проект бу-дет считаться приемлемым. Оценки предприятий с помощью рей-тингов проводимых ими инновационных проектов масштабируются с помощью удельных весов этих предприятий в определенной от-расли (регионе) до оценки региона и его рейтинга среди прочих.

45

Таблица 6.Нормировка показателей и нахождение рейтинга [27]

Показатель Значение

Нор

мир

ован

ное

знач

ение

Вес

овой

ко

эфф

ицие

нт

Составляющая рейтинга

Текущая стоимость проекта NPV, млн руб.

Начальные затраты I, млн руб.

NPVI

1V 1 1*NPVInd VI

=

Количество рабочих мест, созданных в результате реализации проекта

Рм, чел.-мест

Среднее количество безра-ботных в регионе

Б, чел.

РмБ

2V 2 2*РмInd VБ

=

Прирост ВВП региона в результате реализации про-екта

ΔВВП, млн руб.

Текущий ВВП региона ВВП, млн руб.

ВВПВВПD

3V 3 3*ВВПInd V

ВВПD

=

Прогнозный прирост забо-леваемости

ΔЗ чел.-дн./

год Текущий уровень заболе-ваемости

З чел.-дн.

год

ЗЗD

4V

4 4*( )ЗInd VЗD

= -

Бюджетный эффект в ре-зультате реализации проек-та

ΔI млн руб

Бюджет региона I млн руб

IID

5V 5 5*( )IInd V

ID

=

Прогнозный уровень вы-бросов загрязняющих ве-ществ в результате реали-зации инновационного проекта

Δ ПДК

Текущий уровень выбросов загрязняющих веществ

ПДК

ПДКПДКD

6V 6 6*( )ПДКInd V

ПДКD

= -

ΔN Другие показатели N

NND

NV

*( )N NNInd V

ND

= -

ИТОГО рейтинг – – – 1

N

ii

Ind=е

46

Вместе с тем в практике управления не выработан единый подход к оценке инновационного уровня развития регионов, что препятствует адекватной оценке результативности государственной инновационной политики на федеральном и региональном уровне, эффективности расходования бюджетных средств.

Среди имеющихся методик оценки инновационного уровня выделим следующие:

1) анализ отдельных статистических показателей; 2) нахождение значений различных интегральных показателей. По объекту оценивания выделяют методики, которые позволя-

ют оценить: 1) эффективность инновационной инфраструктуры; 2) инновационный потенциал; 3) инвестиции в инновации; 4) степень новизны продукта; 5) эффективность инновационного проекта 6) спрос на инновационную продукцию и др. По масштабу методики можно разделить на: 1) единичные (оценивают конкретный товар); 2) микроэкономические (на уровне предприятий); 3) региональные; 4) отраслевые; макроэкономические (на уровне национальной экономики). Существуют также альтернативные модели, которые оценива-

ют уровень знаний на территории различных субъектов, уровень образованности и т.п.

Заключение Анализ наиболее распространенных и широко используемых

методик оценки инновационных показателей показывает следую-щее. Факторы, используемые при расчете индекса инновативности региона [8], по своему экономическому смыслу больше всего соот-ветствует инвестициям в широком смысле в инновационную со-ставляющую экономики региона, так как, по сути, отражают потен-циальные возможности региона. С этой точки зрения показатели, исчисляемые по формулам (1, 3) можно считать потенциальными. Вполне естественно предположить, что наряду с потенциальными показателями не меньший интерес представляют и показатели, ха-рактеризующие реальное положение с инновациями в регионе, что позволит в какой-то мере оценить степень соответствия или степень реализации потенциальных возможностей.

47

Далее, при расчете индексов инновативности большинство ав-торов полагает равноценным влияние факторов, участвующих в образовании того или иного показателя уровня инновационного развития региона [3, 6, 7] или просто отмечают, что веса каждого из факторов каким-либо образом, чаще всего экспертным, могут быть оценены. Безусловно, такой подход на первой стадии исследования вполне возможен, однако представляется целесообразным сформу-лировать подходы к нахождению оценки веса каждого из факторов. Это позволит уточнить результаты расчетов и в большей степени приблизиться к реальным оценкам уровня инновационного разви-тия региона.

Библиографический список 1. Бендиков М.А. Оценка реализуемости инновационного проекта

// Менеджмент в России и за рубежом. – 2001. – № 2. 2. Всероссийский инновационный портал. – http://inscience.ru. 3. Гневко В.А. Региональные проблемы инновационного развития

экономики. - СПб.: ИУЭ, 2004. 4. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. – М.: Наука,

2002. 5. Информационно-инновационный портал Пермского края. –

http://www.pfo-perm.ru. 6. Информационный портал независимого института федераль-

ной политики. – http://atlas.socpol.ru. 7. Коротков А.В. Статистический анализ развития инновационно-

го процесса // Вопросы статистики. – 2001. – №11. 8. Крылов Э.И., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвести-

ционной и инновационной деятельности предприятия. – М.: Финансы и статистика, 2001.

9. Национальный центр по мониторингу инновационной инфра-структуры, научно-технической деятельности и региональных инновационных систем. – http://www.miiris.ru.

10. Федеральная служба государственной статистики. – http://www.gks.ru

11. Федеральное агентство по науке и инновациям. – http://www.fasi.gov.ru.

12. Федеральный портал по научной и инновационной деятельно-сти. – http://www.sci-innov.ru.

13. Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. Статистика: Учеб. пособие. – М.: Инфра-М, 2006.

14. Щербаков В.А. Карлей М.В. Оценка эффективности промыш-ленного инновационного проекта прорывного характера в Рос-сийских экономических условиях. – http://www.sifbd.ru.

48

А.П. Фролов4

Пермский государственный университет frolov@pmz.ru

ИНФОИННОВАЦИИ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ (НА ПРИМЕРЕ ФИРМЫ)

Введение В статье рассматривается сущность информационных иннова-

ций (инфоинноваций), вводится понятие информационной устойчи-вости (инфоустойчивости) фирмы. Предлагается использовать по-казатель инфоустойчивости в управлении фирмой. Уточняются понятия комплексной информационной системы (КИС) фирмы и инфоинноваций. Исследуется взаимосвязь между инфоустойчиво-стью КИС и инфоинновациями, используя теорию перестроек, де-лаются качественные выводы о характере этой связи.

1. Сущность и определение инфоинноваций Постоянное развитие процессов управления (ПУ) фирмы, тре-

буемое для обработки постоянно растущего потока информации, может проходить тремя путями – интенсивным, экстенсивным и прогрессивным. Интенсивный путь имеет самую небольшую стои-мость, но и самые небольшие резервы, поскольку развивается в рамках текущей структуры ПУ с их временными, трудовыми и про-чими ресурсными ограничениями. При имеющемся в настоящее время взрывном росте объёмов информации интенсивный путь раз-вития достаточно быстро исчерпывает свои ресурсы, поэтому мо-жет быть использован только в кратких временных периодах. Экс-тенсивный путь также предполагает развитие в рамках имеющихся структур и методов управления и происходит в основном за счёт специализации работ, что выражается в укрупнении структуры управления хозяйствующего субъекта как по горизонтали (увели- 4 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Фролов А.П., 2009

49

чение количества подразделений и должностей), так и по вертика-ли (введение новых уровней управления). Экстенсивный путь ведёт к быстрому росту сложности системы управления, что требует не-пропорционального увеличения штата как непосредственных ис-полнителей, обрабатывающих информацию, так и исполнителей координирующих и контролирующих функций. Ресурсы этого пути развития менее ограничены, чем в случае интенсификации особен-но для развитых структур управления (дивизиональных, матричных и т.п.), но также выражаются некоторой прямой зависимостью от параметров потока обрабатываемой информации и поэтому могут быть рано или поздно предсказуемо исчерпаны. Прогрессивный путь повышения информационной эффективности ПУ подразуме-вает использование в них новаций двух типов: улучшений, т.е. не-больших изменений, которые направлены на постоянное совершен-ствование процессов, и информационных инноваций (инфоинноваций), т.е. нововведений обеспечивающих качественное повышение эффективности ПУ. Прогрессивный путь развития ПУ, как путь, совмещающий постоянное совершенствование процессов с кратковременными скачкообразными изменениями через приме-нение инфоинноваций, качественно улучшающих процессы и сис-темы предприятия, является единственным успешным в долгосроч-ной перспективе путём увеличения объёмов и сложности обрабатываемой информации без потери качества принимаемых решений (а часто и улучшая его).

Инфоинновации применяются в комплексной информацион-ной системе предприятия (КИСП), являющейся подсистемой для системы управления и состоящей из всего комплекса информаци-онных систем предприятия – вербальных, документарных, автома-тизированных и автоматических. Инфоинновации нацелены на по-вышение качества принимаемых решений и сближение факторов производства. Из определения КИСП ориентированной на инфор-мационных служащих, информационные процессы и ценность ин-формации как источника принятия решений приведём основные группы инфоинноваций в организациях:

1) регистрирующие – новшества, которые направлены на пере-вод информации из вербального и документарного вида в более пригодный для обработки электронный (цифровой) вид, например, это могут быть различные технические регистраторы, центры ска-нирования документации или порталы знаний для работников;

50

2) структурирующие – новшества, упорядочивающие инфор-мацию из неструктурированных источников в массивы с чётко оп-ределённой структурой, позволяющей их понимание и обработку людьми и машинами, например, электронные библиотеки, средства поиска и классификации информации;

3) преобразующие – новшества, преобразующие имеющуюся информацию в качественно новые её виды с точки зрения исполь-зования в процессах управления при принятии решений, т.е. раз-личные показатели, индикаторы, описательные статистики, прогно-зы и т.п., например, это различные аналитические средства;

4) коммуникационные – новшества, которые позволяют сбли-зить факторы производства, например, различные информационно-коммуникационные технологии и системы;

5) защищающие – новшества, направленные на обеспечение защиты, целостности и безопасности информации.

Как правило, инфоинновации внедряются комплексно, при этом получается синергетический эффект.

Очевидно, что инфоинновации возможны как в инструмен-тальной сфере, так и в методологической и в организационной сфе-рах. Отличительной чертой большей части инфоинноваций являет-ся их высокая наукоёмкость и технологичность, т.е. широкое и непременное использование новейших результатов теоретических и прикладных исследований научных дисциплин.

Нелишне заметить, что информационные инновации требуют соответствующего профессионального роста информационных слу-жащих – главной системной составляющей КИСП. Ведь не секрет, что, несмотря на любые инновации, пренебрежение законами при-роды и общества, падение компетентности специалистов и отсутст-вие личной ответственности за принимаемые решения рано или поздно приводит к катастрофе.

2. Изменения в фирме на основе инфоинноваций Для проведения в организациях качественных изменений, ос-

нованных на информационных технологиях (ИТ) применяются два основных подхода: реинжиниринг бизнес-процессов, социально-техническое конструирование; и комбинированный подход: мето-дология ПРОГРЕССА [2].

Реинжиниринг бизнес-процессов (Business Process Reengineer-ing – BPR, обозначили его Хаммер и Чампи в 1993 г.) – это подход,

51

который изначально подавался как радикальный и нёс в себе сле-дующие принципы:

- строгая ориентация на бизнес-процессы, приносящие поль-зу клиенту;

- радикальный пересмотр процессов с нуля, ведущий к ради-кальным изменениям;

- устранение всех ненужных деталей; - удаление старых процессов; - появление в результате пересмотра процессов, приносящих

значительное стратегическое улучшение конкурентоспо-собности;

- участие ИТ. В настоящее время в связи с очень большим количеством не-

удач в «чистых» BPR-проектах подход избавляется от принципа радикальности.

Основополагающие принципы эволюционного подхода соци-ально-технического конструирования (СТК) впервые были разрабо-таны в Институте человеческих взаимоотношений Tavistok в Лон-доне в конце 60х гг., но до сих пор не потеряли актуальность:

- принцип минимальных уточнений: говорите людям что де-лать, но не говорите как;

- принцип контроля отклонений: проблемы нужно решать как можно скорее после их возникновения и предпочти-тельно доверять это группе их спровоцировавшей;

- принцип многопрофильности: давайте людям разнообраз-ные задания и рутинные и сложные;

- принцип пограничного управления: определите границы между группами или функциями, убедитесь, что они на-дёжно управляемы и сотрудники обладают необходимой информацией для благополучного перехода на следующую стадию изменений;

- принцип потока данных: ИС следует построить таким обра-зом, чтобы сведения поступали именно туда, где надо дей-ствовать, или к своему источнику;

- принцип построения и человеческих ценностей: построение организации должно быть ориентировано на высокое каче-ство труда сотрудников, например, удовлетворение их по-требности в ощущении, что работа ведёт к желанному бу-дущему;

52

- принцип незаконченности: следует признать, что конструи-рование – непрекращающийся, интерактивный процесс.

Методологию ПРОГРЕССА предложили Мамфорд и Бикман в 1994 г., она объединяет принципы СТК с технологической ориента-цией и акцентом на эффективность реинжиниринга. Основой под-хода служит предположение, что будущие пользователи системы должны играть главную роль в её конструировании.

3. Природа сложности внедрения инфоинноваций Сложность внедрения инфоинноваций в фирмах связана с на-

личием у них свойства информационной устойчивости (инфо-устойчивости). Как было показано автором ранее [3], фирмы суще-ственно зависят от информации, которая является ключом к пониманию их природы. Ценность фирм прямо пропорциональна ценности эксплуатируемых ими информационных асимметрий на рынке (рис.1).

VE

VЯ

Инфоасимметрии и ценность фирм

Агенты рынка

III

III IV

(0;0)Воздействиярынка

Воздействиярынка

Действияагентов

I -квадрант устойчивого лидерства;II -квадрант неустойчивого лидерства; III-квадрант аутсайдеров;IV-квадрант "тёмных лошадок".

Воздействия

рынка

Рис. 1. Инфоасимметрии и ценность фирм

53

Такая глубокая зависимость от информации позволяет модели-ровать фирмы под «информационным» углом зрения через модели-рование их КИСП. Отображение системной взаимосвязи между рынком, фирмой, системой управления фирмы и её КИСП при ин-формационном угле зрения визуализировано на рис.2.

Любая социально-техническая система обладает свойством ус-тойчивости, которое связывают с её способностью противостоять воздействиям на неё. Устойчивость является интегральным свойст-вом и может объединять различные свойства: прочность, стойкость к воздействию внешних факторов, защищённость, стабильность, надежность, живучесть и т.д. Степень устойчивости системы зави-сит от многих факторов: числа и разнообразия элементов, характера и силы связей между ними, направленности и значительности воз-действий и т.д. Устойчивость важна для сохранения системы, но имеет и отрицательную сторону – сопротивление к позитивным переменам, в том числе инновациям.

Мировой рынок

Рынок

Фирма

Система управления

КИС

Рис. 2. «Информационный» взгляд на фирму

Связанное понятие равновесия системы ассоциируется с про-цессом её нормального стабильного функционирования в динамич-но меняющихся условиях, когда возмущения уравновешиваются адаптационными свойствами системы. Если система устойчива, то она способна вернуться в исходное или близкое к нему состояние после внесения в неё возмущений. Потеря устойчивости системы может произойти из-за изменения её параметров, повлёкшего за собой бифуркацию (катастрофу), либо из-за наличия непредусмот-ренных при создании системы воздействий, либо, наконец, из-за нарушения связей в системе, вызвавших изменение её структуры

54

(структурная неустойчивость). Потеря устойчивости – наиболее распространённая причина гибели систем. Следовательно, наиболее эффективным способом разрушения системы является её дестаби-лизация, т.е. целенаправленное отрицательное воздействие на ус-тойчивость системы. В неустойчивом состоянии нельзя прогнози-ровать динамику процессов. Система становится неуправляемой. Её состояние не поддаётся измерениям, и, следовательно, отсутствует требуемое позиционирование системы во времени и пространстве. В конечном итоге система разрушается путём потери целостности.

Рис. 3. Эволюция КИСП

Взаимосвязь между инфоустойчивостью и инфоинновациями в фирме проиллюстрирована на графике производительности КИСП (рис. 3), т.е. отношения между объёмами обрабатываемой ей ин-формации и получаемой ценностью. На графике отображены два положения устойчивого равновесия для КИСП, каждое из которых притягивает ближайшие состояния. Мы можем утверждать, что ин-фоустойчивость в данном случае будет играть и положительную и отрицательную роль для внедрения инфоинноваций в зависимости от их природы. Если инфоинновация имеет эволюционную природу и помогает КИСП достичь ближайшего положения равновесия, то её успех обеспечен в силу закона притяжения к устойчивому со-стоянию, однако всё совсем наоборот, если инфоинновация потре-бует перестройки КИСП, перевода её в новое устойчивое состоя-ние. Математическая модель, связывающая инфоустойчивость фирмы с инфоинновациями, может быть построена на основе тео-рии перестроек В.И. Арнольда [1]. Трудности проблемы перестрой-ки состоят в её нелинейности. Общепринятые методы управления, при которых результаты пропорциональны усилиям, здесь не дей-

55

ствуют и необходимо выработать управляющие воздействия на ос-нове порой парадоксальных выводов нелинейной теории.

В.И. Арнольд делает несколько качественных выводов для не-линейной системы, находящейся в установившемся устойчивом состоянии (текущем), признанном плохим, поскольку в пределах видимости имеется лучшее, предпочтительное устойчивое состоя-ние системы (будущее). Перефразируя их в терминах КИСП, инфо-устойчивости и инфоинноваций, получим: при постепенном вне-дрении новаций (движение по графику из текущего положения вправо) сопротивление КИСП, связанное с её инфоустойчивостью растёт, при этом состояние КИСП ухудшается, пройдя пик сопро-тивления (точка перегиба) и затем точку худшего состояния КИСП (локального минимума), система попадает в зону притяжения ново-го состояния, в котором сопротивление текущего состояния уже полностью отсутствует и система начинает притягиваться к лучше-му состоянию; для слаборазвитых систем есть возможность перейти в новое состояние почти без ухудшения, в то время как развитая КИСП в силу своей инфоустойчивости на такое постепенное непре-рывное улучшение неспособна; если систему удаётся сразу скач-ком, а не непрерывно, перевести из плохого устойчивого состояния достаточно близко к хорошему, то дальше она будет сама собой эволюционировать в сторону хорошего состояния. Эти качествен-ные выводы очень хорошо согласуются с известными огромными цифрами неудач при внедрении больших АИС (например, ERP) в устоявшихся организациях, что связано с сильной инфоустойчиво-стью их КИСП.

Итак, как говорилось выше, эволюционный переход КИС в лучшее фазовое состояние сталкивается с сопротивлением системы, связанным с наличием устойчивости, что приводит к ухудшению состояния системы в процессе перехода или даже его невозможно-сти. Чтобы избежать или значительно снизить сопротивление сис-темы следует перевести её из текущего фазового состояния в зону притяжения нового фазового состояния скачком. Такой тип перехо-да назовём тоннельным (рис. 4). Скачок (тоннельный переход) воз-можен, если система будет находиться в квазинеустойчивом со-стоянии, т.е. находиться на предельной границе между устойчивостью и неустойчивостью, оставаясь при этом управляе-

56

мой. Тогда весь набор управленческих воздействий по межфазово-му переходу системы складывается из трёх комплексов: управляе-мая дестабилизация, тоннельный переход, управляемая стабилиза-ция.

Рис. 4. Управляемая эволюция КИС

Вопрос создания оптимальных научно-обоснованных комплек-сов управляющих воздействий для преодоления инфоустойчивости путём управляемой дестабилизации при внедрении инфоинноваций в фирмах следует оговорить отдельно. Возможно, управляемую дестабилизацию системы управления, в т.ч. КИСП, следует прово-дить комплексом точечных воздействий (импульсов) на «активные» точки организации (по аналогии с иглоукалыванием, когда произ-водится комплексное воздействие на биологически активные точки организма).

Библиографический список 1. Арнольд В.И. Теория катастроф. – М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат.

лит., 1990. – 128 с. 2. Камерон Э., Грин М. Управление изменениями / пер.с англ. –

М.: Издательство «Добрая книга», 2006. – 360 с. 3. Фролов А.П. Влияние информационной устойчивости на ин-

формационные инновации в фирмах. / Intelligent Support of Decision Making. International Book Series “Information Science & Computing”, Number 11. Supplement to the International Jour-nal “Information Technologies & Knowledge”, Volume 3 / 2009. – Sofia, Bulgaria, 2009. C.161-168.

57

В.И. Поставной, Н.В. Фролова, А.А. Шорина5

Пермский государственный университет nvf@psu.ru

МЕТОДИКА РАСЧЕТА СКОРРЕКТИРОВАННОГО ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ДЛЯ ОЦЕНКИ

УРОВНЯ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНА

Введение В статье рассмотрены вопросы, связанные с систематизацией

существующих в российской практике методик, позволяющих оце-нить уровень инновационного развития регионов, и формированию на этой основе нового интегрального показателя, названного обоб-щенным индексом инновативности. В его основе лежат как факто-ры, характеризующие только возможности и благоприятные усло-вия для развития инновационной деятельности, так и факторы, отражающие реальные результаты этой деятельности. Предложены способы оценки значимости каждого фактора с точки зрения его влияния на уровень инновационного развития и, исходя из этого, предложены подходы к назначению весовых коэффициентов при факторах, используемых в разных методах исчисления обобщенно-го индекса инновативности.

Потенциальный индекс инновативности и факторы его образующие

Используемая в настоящее время методика оценки индекса ин-новативности региона [8], подробно проанализированная в статье [13], включает в расчетную формулу следующие факторы: ,

5A B C D EI + + + +

= (1)

где А – субиндекс доли персонала, занятого исследованиями и раз- 5 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект № 09-02-82208а/У) © Поставной В.И., Фролова Н.В., Шорина А.А., 2009

58

работками; В – субиндекс численности студентов государственных вузов; C – субиндекс интернетизации; D – субиндекс количества зарегистрированных патентов; Е – субиндекс доли затрат на инно-вации в ВРП.

Эти факторы по своей сущности характеризуют, прежде всего, ту экономическую среду, которая способствует в целом инноваци-онному развитию и формирует инновационную привлекательность региона.

Действительно, число студентов в государственных вузах – это вклад в будущий научный потенциал региона, вызывающий изме-нение доли персонала, занятого в науке и научном обеспечении. В свою очередь, от доли этого научного сообщества зависит количе-ство выданных патентов на изобретения, модели, технологии, а также направленное, целесообразное использование Интернета для более обширного и глубокого знакомства и изучения инноваций не только в масштабах региона, а и в масштабах страны и в междуна-родном масштабе.

Таким образом, рассмотренные факторы на самом деле пред-ставляют собой «интеллектуальные инвестиции» в экономику ре-гиона, в будущий реальный выход инновационных продуктов и, естественно, они должны быть подкреплены определенными затра-тами, возникающими в ходе преобразования разработанных науко-емких технологий, моделей, процессов, структур и пр. в элементы региональной экономики.

Суммируя всё выше сказанное, можно утверждать, что исчис-ленный по методике индекс инновативности характеризует иннова-ционный потенциал региона и его можно считать «потенциальным» показателем. На основании статистики [8] были выполнены расче-ты по данной методике. Выборка по наиболее характерным регио-нам представлена в табл. 1.

Таблица 1. Потенциальный индекс инновативности и факторы его образующие

Регион A B C D E Индекс г. Москва 0,943 0,907 0,991 0,926 0,046 0,762 г. Санкт-Петербург 0,717 0,712 0,612 0,706 0,201 0,589 Свердловская область 0,228 0,356 0,437 0,303 0,478 0,360 Самарская область 0,311 0,413 0,095 0,482 0,318 0,324 Республика Татарстан 0,167 0,449 0,217 0,416 0,337 0,317 Пермский край 0,178 0,267 0,204 0,307 0,230 0,237

59

Как следует из результатов расчета, диапазон изменения ин-декса инновативности довольно широк: от 0,762 для г. Москвы до 0,067 для Сахалинской области, визуальным анализом выделить довлеющее влияние какого-либо фактора на результирующий пока-затель затруднительно, а сами факторы для различных регионов также изменяются в широких пределах.

Принимая во внимание значимость рассмотренных показате-лей, отметим, что наряду с оценкой потенциальных инновационных возможностей региона, несомненный интерес представляет и оцен-ка реальных достижений региона в области инновационного разви-тия. Наличие такой оценки позволит определить, как реализуется инновационный потенциал, и ввести обобщенный или «скорректи-рованный» показатель инновационного развития, который будет учитывать как потенциальные инновационные возможности, так и реальные достижения конкретного региона.

Реальный индекс инновативности и факторы его образующие

Первым шагом на этом пути является разработка методики, позволяющей исчислить уровень инновационного развития региона с учетом набора факторов, обеспечивающих в той или иной степени формирование конечного инновационного результата. Безусловно, с точки зрения адекватности сравнения потенциальных и реальных показателей, а также с точки зрения их дальнейшего агрегирования, с целью получения обобщающего показателя, методологии обеих оценок – потенциальной и реальной, должны быть одинаковы. Это означает, что количество факторов, участвующих в формировании «реального» индекса инновативности должно быть примерно таким же, как и при формировании «потенциального» индекса, влияние каждого из них на первом шаге считать равноценным, а сам расчет вести по формуле средней арифметической невзвешенной из су-биндексов отобранных факторов. Кроме того, желательно, чтобы эти факторы в целом отражали бы тот «экономический фон», кото-рый характерен и для факторов, участвующих в формировании «потенциального» индекса инновативности.

Из имеющихся статистических данных для регионов нами в качестве основополагающих для расчета «реального» индекса ин-новативности отображены следующие факторы:

- К – усредненный субиндекс выданных патентов на изо-бретения и полезные модели;

60

- L – субиндекс удельного веса организаций, осуществ-ляющих инновационные разработки;

- M – субиндекс числа использующихся технологий; - N – субиндекс затрат на технологические инновации; - O – субиндекс доли инновационной продукции от общего

объема отгруженной продукции. На основании результатов расчетов в табл. 2 приведена выбор-

ка, включающая показания по некоторым регионам. Таблица 2. Реальный индекс инновативности и факторы

его образующие Регион K L M N O Индекс

г. Москва 1,000 0,530 0,588 0,796 0,155 0,618 г. Санкт-Петербург 0,350 0,383 0,107 0,583 0,117 0,308 Свердловская область

0,119 0,551 0,341 1,000 0,381 0,478

Самарская область 0,157 0,455 0,251 0,556 1,000 0,484 Республика Татарстан

0,149 0,383 0,106 0,715 0,785 0,428

Пермский край 0,096 1,000 0,204 0,338 0,302 0,388

Как следует из результатов расчетов для большинства регио-нов, значение потенциального индекса инновативности несколько превышает значение реального. Причины, приводящие к такому положению по всей вероятности для каждого региона индивиду-альны, но тенденция очевидна: потенциальные возможности регио-нов реализуются не в полной мере.

Следующим шагом в решении поставленной задачи была про-цедура оценки соответствия друг другу исчисленных потенциаль-ного и реального индексов инновативности. Можно предположить, что степень взаимосвязи этих показателей будет довольно сущест-венной. С этой целью был произведен расчет линейного коэффици-ента корреляции, который оказался равным 0,792. Такое значение коэффициента корреляции свидетельствует о тесной прямой взаи-мосвязи потенциального и реального индексов инновативности, что позволяет предложить обобщенный индекс инновативности регио-на, учитывающий и потенциальные и реальные факторы региона. Расчет этого индекса целесообразно производить по формуле сред-ней геометрической из обоих индексов:

* .Iобобщенный Iпотенц Iреал= (2)

61

Отметим, что по результатам расчетов по этой формуле, Перм-ский край занимает 16-ое место по потенциальному индексу инно-вативности, 7-ое – по реальному и 9-ое – по обобщенному (скор-ректированному) индексу.

Разработка методики выбора весов факторов при оценке индекса инновативности

В соответствии с общепринятой практикой рейтингования больших экономических образований (стран, регионов, отраслей), показатель, определяющий их рейтинг, находится путем исчисле-ния средней арифметической, для чего суммируют нормированные значения отобранных факторов и делят на их количество [3, 6, 7, 8]. При этом чаще всего полагают, что влияние факторов на форми-руемый показатель равноценно, или делят рейтингуемые совокуп-ности на группы по какому-либо фактору и каждой группе именно по этому фактору назначают свой вес, или вообще делают ссылку, что решение этих вопросов необходимо осуществлять путем экс-пертных оценок.

Так, например, при рейтинговании стран по конкурентоспо-собности иногда выделяют страны, составляющие «техно-инновационное ядро» и для этой группы назначается больший вес для фактора, характеризующего их техно-инновационное развитие, а для остальных стран, не вошедших в эту группу, вес этого факто-ра берут меньшим, а остальные факторы берутся с равными весами. Во всяком случае, стремятся к тому, чтобы расчетная формула, оп-ределяющая в конечном итоге рейтинг каждой единицы совокупно-сти, была достаточно проста и наглядна.

Однако такой подход таит в себе и некоторые недостатки, суть которых заключается в следующем. Как правило, значения факто-ров, входящих в итоговую формулу, нормируются так, чтобы их величина лежала в определенном, одинаковом для всех диапазоне, чаще всего от нуля до единицы. Такая процедура исключает несо-вместимость факторов из-за различия абсолютных единиц измере-ния и вводит их в единую измерительную шкалу. При этом может оказаться, что числовые значения какого-либо фактора у значи-тельного количества элементов совокупности будут большими, к примеру, лежать в диапазоне 0,4-0,9. Естественно, возникшая си-туация приведет к тому, что доля указанного фактора в итоговом показателе при равных весах всех факторов будет значительной,

62

хотя этот фактор по своему содержанию и связи с конечным пока-зателем может и не являться довлеющим. Итоговый показатель в этом случае будет некоторым образом искажен, так как его струк-тура не совсем верно отражает влияние каждого из формирующих его факторов. Следовательно, необходимо каким-то образом оце-нить степень влияния каждого из факторов на итоговый показатель, т.е. по сути дела определить его долю в этом показателе, а затем, сообразуясь с содержательной характеристикой фактора (экономи-ческой, по связи с конечным результатом и пр.), установить его вес.

Рассмотрим реализацию этих тезисов применительно к задаче определения индексов инновативности региона, исчисление кото-рых рассмотрено выше.

Оценить степень участия в формировании потенциального ин-декса инновативности каждого из факторов можно посредством оценки их средних значений. Действительно, чем больше среднее значение показателя, исчисленного по большому количеству регио-нов, тем у большего количества регионов величина этого фактора существенна и вносит заметный вклад в их индекс инновативности. Расчеты средних значений каждого из факторов по всем регионам дали следующие результаты:

- субиндекс доли персонала, занятого исследованиями и раз-работками 0, 14;А =

- субиндекс числа студентов государственных вузов 0, 35;B =

- субиндекс интернетизации 0, 15;C = - субиндекс количества зарегистрированных патентов

0, 21;D = - субиндекс доли затрат на инновации в ВРП 0, 14.E = Учитывая, что среднее значение потенциального индекса ин-

новативности равно 0,2, получаем, что в среднем каждый из факто-ров вносит в индекс инновативности следующую долю: А – 14,03%; В – 35,14%; С –15,33%; D – 21,18% Е – 14,32%.

Реальное распределение доли каждого из факторов в потенци-альном индексе инновативности представлено для некоторых ре-гионов в табл. 3.

Как следует из данных таблицы, доля в общем значении индек-са инновативности, обусловленная такими факторами, как субин-

63

декс числа студентов государственных вузов (B), составляет от 20 до 50%. Существенный вклад в исследуемый индекс вносит также и субиндекс интернетизации (C). С точки зрения экономического со-держания этих факторов с такой структурой индекса инновативно-сти региона трудно согласиться, так как вклад этих факторов в ито-говый показатель представляется явно завышенным. Отсюда и возникает вторая задача, связанная с установлением веса каждого из факторов.

Таблица 3. Доля факторов в потенциальном индексе инновативности

Доля факторов, % Регион

А В С D Е г. Москва 24,7 23,8 26,0 24,3 1,2 Г. Санкт-Петербург 24,3 24,2 20,8 23,9 6,8 Свердловская обл. 12,7 19,8 24,2 16,8 26,5 Челябинская обл. 12,1 20,5 13,6 19,5 34,3 Самарская обл. 19,2 25,5 5,9 29,8 19,6 Республика Татарстан 10,5 28,3 13,7 26,2 21,3 Пермский край 15,0 22,5 17,2 25,9 19,4 Ленинградская область 14,6 50,1 13,3 13,2 8,8 Хабаровский край 4,2 49,5 10,4 18,5 17,4 Республика Марий Эл 4,0 39,1 17,9 26,7 12,3 Кировская обл 7,8 45,0 16,3 16,5 14,4 Астраханская обл. 10,3 55,2 6,8 25,8 1,9

Можно наметить следующий подход к решению этой задачи, который в общем случае выглядит следующим образом. Необходи-мо оценить степень связи каждого из факторов, с каким-то реаль-ным статистическим показателем, напрямую связанным с внутрен-ним состоянием субъектов инновационной деятельности. В качестве такого показателя можно принять долю инновационной продукции в общем объеме отгруженной продукции [10,11], тем более, что по этому показателю имеются достаточно полные стати-стические данные. Расчет коэффициентов корреляции каждого из факторов (A, B, C, D, E) с долей инновационной продукции О дал результаты, представленные в табл. 4.

Произведя нормировку исчисленных коэффициентов корреля-ции, получим веса для каждого из факторов, которые представлены в табл. 5.

64

Таблица 4. Коэффициенты корреляции «потенциальных» факторов с долей инновационной продукции в отгруженной продукции

AOr BOr COr DOr EOr

0,180 0,104 0,046 0,342 0,503

Таблица 5.Весовые коэффициенты для факторов, образующих потенциальный индекс инновативности

Af Bf Cf Df Ef е

0,153 0,089 0,039 0,291 0,428 1,000

Такие веса, по нашему представлению, более адекватно отра-жают влияние каждого из факторов на структуру исчисляемого по-тенциального коэффициента инновативности.

Дальнейшее развитие процедуры определения весов каждого из факторов может идти по такому пути. Чтобы все-таки в каком-то смысле отразить влияние конкретных значений факторов (отметим ещё раз, приведенных к диапазону от 0 до 1) на структуру, и, в ко-нечном итоге, на величину индекса инновативности, следует вновь обратиться к средним значениям факторов, и в соответствии с их величиной произвести корректировку весов, полученных на основе коэффициентов корреляции. Это можно сделать двояко. Во-первых, перемножив каждый коэффициент корреляции на соответствующее среднее значение фактора с последующей нормировкой этих произ-ведений и, во-вторых, извлекая, квадратный корень из этих произ-ведений, а затем также нормируя полученные результаты. Весовые показатели, исчисленные таким образом, представлены в табл.6, где G – общее обозначение фактора, а G – его среднее значение.

Таблица 6.Альтернативные весовые коэффициенты для факторов, образующих потенциальный индекс инновативности

Вычислительная процедура Af Bf Cf Df Ef е

* ;[0,1]GOr G 0,120 0,173 0,032 0,341 0,334 1,000

* ;[0,1]GOr G 0,165 0,197 0,086 0,274 0,278 1,000

Методика, предложенная для определения весов потенциаль-ного индекса инновативности, была использована и для корректи-

65

ровки реального индекса инновативности. С этой целью были оп-ределены коэффициенты корреляции факторов, формирующих ука-занный показатель, с долей инновационной продукции в общем выпуске продукции (табл. 7).

Таблица 7. Коэффициенты корреляции «реальных» факторов с долей инновационной продукции в отгруженной продукции

KOr LOr MOr NOr OOr

0,182 0,388 0,196 0,462 1,000

Затем, в соответствии с разработанными тремя процедурами, были определены веса каждого из факторов, значения которых при-ведены в табл. 8.

Таблица 8. Весовые коэффициенты для факторов, образующих реальный индекс инновативности

№ процедуры Kf Lf Mf Nf Of е

1 0,083 0,175 0,089 0,211 0,442 1,000 2 0,047 0,312 0,056 0,185 0,400 1,000 3 0,104 0,270 0,114 0,207 0,305 1,000

Наличие нескольких линеек коэффициентов предполагает воз-можность их выбора, который может быть осуществлен на основе экспертных оценок, проведенных применительно к конкретным социально-экономическим факторам анализируемой совокупности. Так можно всю исследуемую совокупность предварительно разде-лить на группы по совокупности нескольких признаков, путем ис-пользования какого-либо метода многомерного статистическго ана-лиза, а затем уже для каждой группы выбрать соответствующий набор коэффициентов, что позволит более детально и обоснованно произвести ранжировку единиц внутри этой группы.

Расчеты коэффициентов инновативности, произведенные с ис-пользование предложенных весов, показали, что произошла опре-деленная корректировка исходного индекса инновативности, что привело к изменению положения отдельных регионов в рейтинго-вой последовательности, но все изменения объяснимы, резких от-клонений от общепринятых показателей нет, что свидетельствует о возможности использования разработанной методики в практиче-ских расчетах.

66

Развитие методики оценки скорректированного индекса инновативности региона

Ранее предложенные подходы к рейтингованию регионов по уровню их инновационного развития, базировались на формуле средней арифметической, а затем был сделан переход к сумме фак-торов, взятых с определенным образом выбранными весами. Такая система удобна, и в её рамках мы разработали нескольких линеек коэффициентов, которые позволяют по-разному оценивать рейтин-ги в пределах групп, на которые может быть поделена исследуемая совокупность.

Придерживаясь выбранных ранее факторов, на основе которых были исчислены и потенциальный, и реальный индексы инноватив-ности, а также способа нахождения обобщенного (скорректирован-ного) индекса, можно в основу положить различные методы [13]. Одним из таких методов, в частности, может выступить метод рас-стояний, который мы рассмотрим далее.

Метод расстояний основан на аналогии между различием эко-номических субъектов по ряду признаков и расстоянием между точ-ками в геометрии. Таким образом, каждый фактор, который мы вы-бираем для оценки индекса инновативности, представляет собой ось координат, а каждый регион занимает определенное место в многомерном пространстве факторов.

Поскольку обычно рассматривается расстояние между каким-то фактическим объектом и его идеальным представлением, необ-ходимо определиться с выбором эталона, т.е. той точки, расстояние до которой мы будем находить для каждого региона. Наибольшее значение индекса инновативности равно единице, а регионы сорти-руются по убыванию этого индекса. Индекс, равный единице – это идеал, который обуславливается при аддитивном методе единич-ными значениями всех факторов .

Таким образом, для каждого региона по каждому фактору на-ходится отклонение его нормированного значения от единицы. Наилучший уровень инновационного развития, очевидно, у тех ре-гионов, у которых эти отклонения по факторам минимальны, а рас-стояние, соответственно, наименьшее.

67

Интегральный показатель, который, по сути, является индек-сом инновативности, изменяющимся не только на диапазоне от 0 до 1, обозначим R, и будем исчислять его по формуле:

2

1

(1 ) ,m

j iji

R X=

= -е (3)

где jR – это евклидово расстояние j-ого региона от идеальной точ-ки, ijX – значение i-ого фактора для j-ого региона, m – количество факторов.

При расчете методом расстояний индексов получились адек-ватные результаты, которые практически совпадают с тем, что мы получали, используя аддитивный метод с равными весами на пер-вом этапе. Выборка по некоторым регионам представлена в табл. 9.

Таблица 9. Расчет потенциального, реального и обобщенного индекса инновативности методом расстояний

Рейтинг Регион потенцR Регион реалR Регион обобщенныйR

1 г. Москва 0,963 г. Москва 1,071 г. Москва 1,031 2 г. Санкт-

Петербург 1,019 Самарская

область 1,329 г. Санкт-

Петербург 1,629

3 Московская область

1,382 Свердловская область

1,340 Московская область

1,863

4 Свердловская область

1,444 Московская область

1,348 Свердловская область

1,935

5 Челябинская область

1,481 Республика Татарстан

1,425 Самарская область

2,046

6 Нижегородская область

1,493 Челябинская область

1,526 Республика Татарстан

2,204

7 Томская область

1,519 Пермский край

1,541 Челябинская область

2,261

8 Самарская область

1,540 Нижегородская область

1,550 Нижегородская область

2,313

9 Республика Татарстан

1,546 г. Санкт-Петербург

1,598 Пермский край

2,634

10 Воронежская область

1,608 Волгоградская область

1,778 Воронежская область

2,958

11 Новосибирская область

1,656 Тульская область

1,796 Томская область

2,959

12 Калужская область

1,662 Новгородская область

1,808 Саратовская область

3,112

13 Ульяновская область

1,678 Саратовская область

1,815 Волгоградская область

3,112

14 Пермский край

1,709 Орловская область

1,837 Калужская область

3,137

68

При исчислении индексов аддитивным методом мы увидели, что Пермский край занимает 16-ое место по потенциальному ин-дексу инновативности, 7-ое – по реальному и 9-ое – по обобщенно-му (скорректированному) индексу. Произведя аналогичные расчеты методом расстояний, мы переместили Пермский край с 16-ого на 14-ое по потенциальному индексу, а 7-ое и 9-ое места по двум дру-гим индексам сохранились. Мы показали, что возможно применять такой метод для определения уровня инновационного развития ре-гионов и присвоения им рейтингов.

Далее переходим ко второму этапу – к определению значимо-сти каждого из факторов, то есть к добавлению в метод расстояний весов.

Евклидово расстояние, которое мы использовали на первом шаге, не учитывает неравнозначность осей пространства. Возможен случай, когда два объекта, которые сильно различаются только по одному признаку, который может оказаться и не самым сущест-венным, окажутся далекими друг от друга. Для этого вводят взве-шенное евклидово расстояние:

2

1

*(1 ) ,m

j i iji

R f X=

= -е

(4)

где, if – весовой коэффициент i-ого фактора. Как и при аддитивном методе, можно определять веса экс-

пертным образом, как советуют многие авторы. Но мы уже разра-ботали три способа назначения весов выше. Поскольку факторы остались неизменными и для потенциального индекса, и для реаль-ного, а обобщенный индекс все также исчисляется по формуле (2), то веса можно взять таким же образом. Более того, выбор весов происходил на основе значений средних для каждого фактора и учитывал коэффициенты корреляции, которые не изменились от выбора другого метода. Это дает нам право пользоваться и в случае метода расстояний брать веса, которые представлены в табл. 6, 7, 9.

Еще один вариант использования метода расстояний – это оп-ределение удаленности региона не от эталонной точки, а от начала координат:

2

1* ,

m

j i iji

R f X=

= е (5)

Следует отметить, что чем ближе регион к нулевой точке, тем хуже, так как значения факторов малы. Таким образом, рейтингова-ние регионов нужно производить, отсортировав их по индексу R по убыванию.

69

Заключение Таким образом, предложена методика расчета обобщенного

индекса инновативности, обоснован выбор факторов и принцип назначения весовых коэффициентов для них, а также показан вари-ант развития этой методики.

Библиографический список 1. Гневко В.А. Региональные проблемы инновационного развития

экономики. – СПб.: ИУЭ, 2004. 2. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. – М.:

Наука, 2002. 3. Ендовицкий Д.А., Коменденко С.Н. Организация анализа и кон-

троля инновационной деятельности хозяйствующего субъекта / Под ред. Л.Т. Гиляровской. – М.: Финансы и статистика, 2004.

4. Крылов Э.И., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвести-ционной и инновационной деятельности предприятия. – М.: Финансы и статистика, 2001.

5. Бендиков М.А. Оценка реализуемости инновационного проекта // Менеджмент в России и за рубежом. – 2001. – № 2.

6. Коротков А.В. Статистический анализ развития инновационно-го процесса // Вопросы статистики. – 2001. – №11.

7. Щербаков В.А. Карлей М.В. Оценка эффективности промыш-ленного инновационного проекта прорывного характера в Рос-сийских экономических условиях. – http://www.sifbd.ru.

8. Информационный портал независимого института федераль-ной политики. – http://atlas.socpol.ru.

9. Федеральный портал по научной и инновационной деятельно-сти. – http://www.sci-innov.ru.

10. Национальный центр по мониторингу инновационной инфра-структуры, научно-технической деятельности и региональных инновационных систем. – http://www.miiris.ru.

11. Федеральное агентство по науке и инновациям. – http://www.fasi.gov.ru.

12. Федеральная служба государственной статистики. – http://www.gks.ru

13. Шорина А.А., Фролова Н.В. Анализ методик оценки уровня ин-новационного развития региона // Наст. сб.

14. Харченко Л.П., Долженкова В.Г., Ионин В.Г. Статистика: Учеб. пособие. – М.: Инфра-М, 2006.

70

Е.Н. Манзурова6

Пермский государственный университет men@transcapbank.perm.ru

НЕОБХОДИМОСТЬ ИННОВАЦИОННОГО ПОДХОДА К РАЗРАБОТКЕ МЕТОДИКИ СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЯ

КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА

Введение В результате мирового финансового кризиса стали очевидны

основные недостатки качества систем управления национальных и международных финансовых институтов, в том числе риск-менеджмента и внутреннего контроля. В настоящее время лишь небольшая часть российских банков имеет стратегические доку-менты, которые действительно используются на практике. Как пра-вило, разработка подобных документов ведется лишь формально для отчета перед надзорным органом и в них редко содержатся все необходимые разделы, аналитическая основа, то есть все то, что делает стратегию развития банка жизнеспособным документом. Перед банками встала необходимость разработки более совершен-ных методов контроля рисков и принятие соответствующих мер, направленных на снижение этих рисков.

Постановка проблемы Стресс-тестирование не является новым термином в банков-

ском анализе. Основной вклад внесен крупными международными финансовыми организациями - Международным валютным фондом и Базельским комитетом по банковскому надзору. Стресс-тестирование позволяет моделировать различные сценарии разви-тия ситуаций для помощи банкам, а регуляторам определять и пре-дотвращать потенциальные риски. На основе стресс-тестирования можно определить сложные взаимосвязи и оценить внутренние и внешние факторы, которые могут негативно влиять на функциони-рование банка в целом. Для своевременного реагирования на изме- 6 © Манзурова Е.Н., 2009

71

няющие рыночные условия, кредитным организациям необходимо оперативно проводить стресс-тестирования.

При проведении стресс-тестирования выстраиваются связи между макрофинансовой частью экономики и параметрами кредит-ного риска портфеля, вероятностью дефолта (PD) и корреляциями. Также используются исторические данные или симуляция для про-верки воздействия резкого изменения на систему, и, следовательно, влияния на индикатор системного риска.

Для проверки параметров, определяющих вероятность дефолта и корреляции, составляется интегрированная микромакромодель. Макрочасть модели применяет VaR-подход, что позволяет исполь-зовать динамические связи между факторами кредитного риска бан-ковской системы и набор макрофинансовых переменных, которые отражают события в макроэкономике и в целом на финансовом рынке. Микрочасть модели объясняет вычисление риска дефолта отдельного банка факторами кредитного риска финансовой систе-мы и другими переменными финансового рынка.

Для проведения стресс-тестирования необходимо определить портфель из активов и финансовых инструментов, подлежащих ана-лизу, задать масштаб и временной горизонт изменений набора фак-торов риска. Кризисы могут различаться по продолжительности, а выбор временного горизонта для кризисного сценария существенно зависит от ликвидности портфеля. При этом сама ликвидность за-висит от размера позиций и характеристики рынка.

«Проигрывание» заданных сценариев означает переоценку стоимости портфеля по заданным в сценарии значениям цен, курсов и процентных ставок. Далее определяются потенциальные прибыли или убытки. Конечный этап – выработка профилактических меро-приятий и устранение выявленных слабых мест в портфеле.

В настоящее время перед банками и контролирующими орга-низациями встает вопрос о достаточности докризисной практики стресс-тестирования и насколько применимы сейчас эти сценарии.

В связи с этим прошло массовое появление финансовых инно-ваций, технологий позволяющих осуществлять наиболее эффектив-ное управление ресурсами, доходностью, рисками и ликвидностью.

Такие финансовые инновации являются индуцированными, т.к. появились вследствие необходимости адаптации к изменениям: увеличению рисков и ужесточению требований к капиталу и на-дежности банков.

72

Документ Базельского комитета7 по стресс-тестированию, вы-пущенный в 2009 г., должен помочь устранить недостатки текущей практики стресс-тестирования, способствовать развитию продвину-тых методов и внести ясность в понятие термина «стресс-тестирование». В тоже время, банкам не предписывается конкрет-ных моделей. Если используемая модель учитывает все существен-ные риски, которым подвергается банк, они могут самостоятельно выбирать подходящие модели. Каждый банк должен проводить стресс-тестирование применительно к собственным рискам и осо-бенностям деятельности. И, поскольку нет банков с одинаковыми рисками, разработка методики стресс-тестирования для каждой кре-дитной организации является собственной задачей службы управ-ления рисками.

Заключение Таким образом, основной задачей является определение и ана-

лиз рисков, присущих банку определенного региона, разработка методики стресс-тестирования на основе выявленных рисков и принимаемых управленческих решений при наступлении того или иного события. Очевидно, существует необходимость создания ра-ботоспособного механизма, включающего в себя докризисный опыт и передовые инновации в сфере экономики и финансов.

7 Principles for sound stress testing practices and supervision // Bank for

International Settlements. Basel, May 2009.

73

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОРТАЛ: МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ

Л.Н. Лядова8

Государственный университет–Высшая школа экономики (Пермский филиал) LNLyadova@mail.ru

О ПОДХОДЕ К ПОСТРОЕНИЮ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПОРТАЛА НА ОСНОВЕ

МЕТАМОДЕЛИРОВАНИЯ

Введение В настоящее время сложилась парадоксальная ситуация: суще-

ствует огромное множество информационных ресурсов, относя-щихся к различным отраслям знаний, в частности, посвященных инновационному развитию, доступных в Интернет, разработаны мощные технологии, технические средства и программное обеспе-чение, предназначенные для создания этих ресурсов и управления ими, но эффективность их использования для научных исследова-ний, решения задач управления, минимальна.

Это объясняется отсутствием удобных инструментальных средств, обеспечивающих поддержку всех этапов исследований, апробацию и анализ их результатов, которые позволили бы, с одной стороны, обеспечить пользователей персонифицированными рабо-чими местами, а с другой – средствами взаимодействия, обмена информацией, организации коллективной работы, совместных ис-следований.

8 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Лядова Л.Н., 2009

74

Одним из перспективных подходов к решению поставленной задачи является создание порталов различных типов, принципам организации которых и технологиям реализации посвящены много-численные работы [1-8, 12-13].

Использование для этих целей традиционных средств создания Интернет-сайтов, обеспечивающих своих пользователей возможно-стью общения в форумах, ведения блогов, работы с электронными каталогами и библиотеками и т.п. имеет определенные ограниче-ния, связанные с отсутствием интегрированного инструментария, адаптируемого к потребностям различных категорий пользовате-лей, ориентированного на решение различных задач, связанных с эффективным поиском и обработкой информации в конкретной предметной области, управлением исследовательскими проектами, доступом к результатам исследований и т.д.

Современные портальные технологии, обеспечивающие поль-зователям единую точку доступа к информационным ресурсам оп-ределенной тематики, облегчающие поиск и доставку информации и взаимодействие пользователей, наилучшим образом отвечают потребностям различных категорий исследователей.

Создаваемый в рамках выполнения проекта портал является попыткой создать такой инструментарий и реализовать на его осно-ве удобную виртуальную «площадку» для научно-исследовательской и учебно-методической работы в области инно-вационного развития регионов.

Характеристики портала Информационные порталы, наряду с другими традиционными

средами представления информации, являются важными информа-ционными каналами, обеспечивающими научные коммуникации.

При создании порталов должны учитываться не только по-требности их пользователей и возможности современных информа-ционных технологий, но и особенности представления знаний в Интернет. Порталы не только должны делать информационные ре-сурсы более доступными для широкой аудитории, но и предостав-лять в распоряжение пользователей дополнительные возможности по организации совместной работы над проектами и научных ис-следований, инструментарий, обеспечивающий автоматизацию трудоемких операций по поиску и анализу данных, разработке мо-делей и их апробации и пр.

75

В качестве основы исследовательского портала должно быть создано информационное ядро дисциплины, которую он представля-ет.

На основе этого ядра, предоставляющего исследователям базо-вую информацию и набор сервисов, должны развиваться информа-ционные ресурсы, создаваемые пользователями портала. Это могут быть как подготовленные и опубликованные на портале документы, так и созданные модели инновационного развития, инструменты их анализа, средства, которые дают возможность проведения исследо-ваний.

Рассмотрим основные принципы построения портала. Один из фундаментальных принципов – открытость в соче-

тании с защищенностью. Доступ к порталу может получить любой пользователь. Одна-

ко права пользователей различных категорий должны различаться: все пользователи могут получить доступ к опубликованным ресур-сам, но зарегистрированные пользователи, члены исследователь-ских групп должны иметь возможность создавать не только откры-тые ресурсы, но и работать с закрытыми разделами, определять права доступа к ним по своему усмотрению. Разграничение прав необходимо, например, для совместной работы над проектами, ре-шения технических вопросов в ходе их выполнения внутри рабочей группы проекта на определенных этапах работы. Полученные ре-зультаты могут быть опубликованы в открытых разделах.

Портал должен быть построен как «самоподдерживающийся» ресурс: развитие портала, расширение его ядра и наполнение новы-ми ресурсами, как и управление, ложится на самих пользователей.

С одной стороны, это значит, что эффективность такого ресур-са зависит от его пользователей, результатов их работы. Но с дру-гой – пользователи должны быть обеспечены средствами, которые позволили бы им решать эти задачи как в своем «персональном» пространстве, так и во взаимодействии, в общем информационном пространстве портала. От того, насколько созданные средства будут отвечать интересам и потребностям пользователей, их возможно-стям, зависит жизнеспособность разрабатываемой системы.

Таким образом, неотъемлемыми компонентами портала наряду с традиционными средствами должны быть средства адаптации, гибкой настройки на меняющиеся условия и потребности пользова-телей. Адаптируемость и масштабируемость портала – одно из

76

необходимых требований к его реализации, обеспечивающее воз-можность развития, жизнеспособность системы.

К техническим особенностям проекта относится возможность поддержки распределенных ресурсов и удаленного доступа не толь-ко к информации, но и к средствам ее анализа.

Многомерная классификация и удобная каталогизация ресур-сов, наличие средств навигации, настраиваемых в соответствии с запросами пользователей, – еще одно требование к порталу.

Портал должен обеспечивать возможности создания не просто каталогов ресурсов, а систем взаимосвязанных документов, полу-чаемых из различных источников, хранилища данных, а также ин-струментов, связанных с определенными типами ресурсов, обеспе-чивающих работу с ними, в частности, средств интеллектуального поиска и анализа данных, разработки моделей и их исследования и апробации. Именно инструменты обеспечивают успех при работе с материалами портала, документами и данными, размещенными в хранилище, с использованием различных методик, средств анали-за, математического аппарата и пр.

Отслеживание версий и поддержка авторских прав – еще од-на важная задача портала в условиях открытости и совместной ра-боты с ресурсами.

Моделирование как основа построения портала Основным технологическим решением является построение

портала как информационной системы, функционирующей на ос-нове интерпретации многоуровневых моделей.

Для создания портала предлагается применить технологию, ба-зирующуюся на средствах DSM (Domain Specific Modeling) и инст-рументарии DSL (Domain Specific Language).

Ядро системы (run-time-компоненты) функционирует в режиме интерпретации моделей, описывающих предметную область систе-мы. Построение многоуровневых моделей (метамоделей) позволяет не только создать систему на их основе, но и обеспечить пользова-телей средствами работы в привычных им терминах предметной области: для построения моделей предлагается использовать пред-метно-ориентированные языки (DSL), создаваемые с помощью DSL-инструментария. Оперируя объектами модели пользователи смогут настраивать систему динамически в соответствии со своими потребностями, развивать ее.

77

Сочетание DSM с интерпретацией моделей обеспечивает мак-симальную степень гибкости системы, ее адаптируемости.

Для автоматизации трудоемких операций по управлению ре-сурсами портала предлагается использовать онтологический под-ход, широко применяемый в настоящее время и хорошо зарекомен-довавший себя при создания различных систем, в частности, информационных порталов, систем интеллектуального поиска и анализа документов, систем имитационного моделирования и пр.

Онтология, в частности, представляет собой модель предмет-ной области портала. Онтологические модели – неотъемлемый уро-вень построения иерархии моделей при использовании метамоде-лирования для создания информационных систем. Различные типы онтологий создаются при реализации систем интеллектуального поиска и анализа документов, систем имитационного моделирова-ния и пр.

Онтологический подход развивается многими авторами при реализации нескольких успешных проектов, в частности, наиболее интересные результаты с точки зрения поставленных задач получе-ны в проектах, описанных в работах [6-8].

Заключение Предлагаемый подход к созданию портала прошел апробацию

при разработке CASE-системы METAS, с помощью которой были созданы несколько информационных систем [9-11].

В следующих статьях настоящего сборника рассматриваются подходы к реализации различных компонентов портала, в частно-сти, подсистемы поиска источников информации и наполнения хра-нилища данных, а также его архитектура и общие принципы по-строения.

Библиографический список

1. Акимов С.В. Научные информационные порталы, как средство интеграции научно-технических знаний и каналы внутридис-циплинарных и междисциплинарных коммуникаций // Сборник докладов III Международной научно-практической конферен-ции / Днепропетровск: УГХТУ-ИТМ, 2005. С. 3-6.

2. Баяндина З.В. Технология построения и использования элек-тронных ресурсов на основе инструментального портала //

78

IX рабочее совещание по электронным публикациям “EL-Pub2004” (с участием иностранных ученых): Тезисы док-ладов. Новосибирск, 2004. – [Электронный ресурс] [Режим дос-тупа: http://www-sbras.nsc.ru].

3. Елманова Н. Web-порталы: назначение, преимущества, осо-бенности и средства // Компьютер Пресс. № 6. 2002.

4. Елманова Н. Управление информационным наполнением Web-сайтов // Компьютер Пресс. № 6. 2002.

5. Ермаков Д.Г., Устюжанин А.М. Персонализация доступа к корпоративному порталу на основе пользовательского персо-нального виртуального Web-сервера // IX рабочее совещание по электронным публикациям “EL-Pub2004” (с участием ино-странных ученых): Тезисы докладов. Новосибирск, 2004. – [Электронный ресурс] [Режим доступа: http://www-sbras.nsc.ru].

6. Загорулько Ю.А. Автоматизация сбора онтологической инфор-мации об Интернет-ресурсах для портала научных знаний // Известия Томского политехнического университета. 2008. Т. 312. № 5. С. 114-119.

7. Загорулько Ю.А., Боровикова О.И. Технология построения онтоло-гий для порталов научных знаний // Вестник НГУ. Серия: Инфор-мационные технологии. 2007. Том 5, вып. 2. С. 42-52.

8. Зыков С.В. Проблемно-ориентированные средства разработки Интернет-порталов // Электронный научный журнал «Исследо-вано в России» [Электронный ресурс] [Режим доступа: http://zhurnal.ape.relarn.ru/articles/2006/034.pdf]. С. 326-331.

9. Лядова Л.Н. Метамоделирование и многоуровневые метадан-ные как основа технологии создания адаптируемых информа-ционных систем // Advanced Studies in Software and Knowledge Engineering: International Book Series “Information Science & Computing”, Number 4. Volume 2, 2008. Institute of Information Theories and Applications FOI ITHEA, Sofia, Bulgaria.

10. Лядова Л.Н. Технология создания динамически адаптируемых информационных систем // Труды международных научно-технических конференций «Интеллектуальные системы» (AIS’07) и «Интеллектуальные САПР» (CAD-2007). Научное издание в 4-х томах. Т. 2. – М.: Физматлит, 2007. С.350-357.

11. Лядова Л.Н., Рыжков С.А. CASE-технология METAS // Мате-матика программных систем: Межвуз. сб. науч. тр. Перм. ун-т. Пермь, 2003. С. 4-19.

79

12. Никаноров А.Ю. Проект Веб-портала для обмена научной и об-разовательной информацией // Труды Международной школы-семинара «Новые информационные технологии» / Гурзуф. 2006. [Электронный ресурс] [Режим доступа: http://nit.miem.edu.ru/2006/sb/section4/21.htm].

13. Сухов С.А. Разработка системы мониторинга оперативных дан-ных на основе Web-технологий: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. – ГНЦ РФ Институт физики высоких энергий, Протвино. 2007. 20 с.

80

В.В. Ланин9

Пермский государственный университет lanin@perm.ru

МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОИСКА ДЛЯ СИСТЕМЫ

ПОДДЕРЖКИ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Введение Актуальной задачей в современных информационных систе-

мах является обработка неструктурированной информации. В большинстве случаев под неструктурированной информацией понимается массив электронных документов.

Одной из областей, где особенно важно использовать эффек-тивные средства поиска и обработки информации, является разра-ботка информационных систем поддержки научных исследований.

Данная статья посвящена обзору методов решения задач ин-формационного поиска, которые могут быть реализованы при соз-дании исследовательского портала «Инновационное развитие ре-гионов».

Информационный поиск Под термином «информационный поиск» обычно понимают

комплексную деятельность по сбору, организации, поиску, извле-чению и распространению информации при помощи компьютерных технологий. В англоязычной литературе используется термин In-formation Retrieval (IR).

К задачам в области информационного поиска относятся: - собственно информационный поиск документов по запросу

пользователя, - автоматическая рубрикация документов по заранее задан-

ному рубрикатору, - автоматическая кластеризация документов – разбиение на

кластеры близких по смыслу документов, 9 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Ланин В.В, 2009

81

- разработка вопросно-ответных систем – поиск точного ответа на вопрос пользователя, а не целого документа,

- автоматическое составление аннотации документа.

Определение документа Каждый метод обработки электронных документов опирается

на какую-либо модель представления документа. Перед рассмотре-нием наиболее распространенных моделей приведем определения самого термина «документ».

Закон Российской Федерации «Об информации, информатиза-ции и защите информации» от 31.07.2000 определяет документ сле-дующим образом: «документированная информация (документ) – зафиксированная на материальном носителе информация с рекви-зитами, позволяющими ее идентифицировать».

На неформальном уровне документом в России принято счи-тать некий текст, имеющий подпись.

Однако в современных исследованиях встречаются и другие определения. Так, например, С. Ермошин считает, что документ (электронный или бумажный) – это инструмент формализации де-лового взаимодействия. Н. Красилов утверждает, что документ – «слабоструктурированная совокупность блоков или объектов ин-формации, понятная человеку» [8]. Существует также определение документа как совокупности информации, доступной человеческо-му восприятию.

В тематической литературе можно встретить следующие опре-деления:

- В соответствии с Оксфордским словарем документ – это «текст или изображение, имеющее информационное значе-ние».

- Документ является результатом документирования (записи информации на различных носителях по установленным правилам).

- Документ – это совокупность трех составляющих: физиче-ская регистрация информации, форма представления ин-формации, активизация определенной деятельности.

Понятие «документ» в рамках информационных технологий трактуется несколько более широко.

Наиболее общее определение предложило международное объ-единение разработчиков систем управления электронными доку-

82

ментами Document Management Alliance (DMA). Согласно этому определдению «документ – это набор информации, который имеет отношение к выделенной теме или родственным темам» [6]. Данное определение является наиболее общим, оно свободно от привязки к носителям информации и реквизитам.

Определением, акцентирующим внимание на «новом подходе к электронному документу», является следующее [7]: «документ – набор данных, выделенный с точки зрения семантики (как описание определенных фактов, событий, объектов и т.п.) и функций обра-ботки (как единица создания, ввода, согласования, утверждения, подписи, хранения, передачи, отображения)».

Модели документа для решения задач информационного поиска

Наиболее распространенными и известными моделями, даю-щими большое увеличение качества при относительно малых на-кладных расходах и простоте реализации, являются [3]:

1) документ, как множество весов терминов; 2) документ, как множество фрагментов; 3) документ, как узел гипертекстового графа. В модели, которая строится на основе весов терминов, доку-

мент после обработки представляется множеством пар «слово-вес», где вес характеризует не просто наличие или отсутствие терма в документе, но и говорит о его роли и значимости в описании ос-новного смысла документа.

Существует несколько методов определения веса слов, осно-ванных на различных характеристиках (признаках):

- Статистический подход. Основан на статистике появления слова (или основы слова – токена) в тексте.

- Место появления слова. В зависимости от того где встрети-лось слово – в заголовке, в начале текста и т.д. определяется его вес.

- Оформление слова. Используются данные о выделении слов шрифтом или положением или другим доступным в форма-те документа способом.

Как правило, используется некоторый комбинированный вес, определяемый на основании всех перечисленных признаков.

В модели, построенной на основе разбиения, длинные тексты разделяются на фрагменты, документ рассматривается как множе-

83

ство связанных подмножеств текстов и поиск производится по полученным частям документов.

Цель метода – борьба со смысловой неоднородностью длин-ных текстов. Простейший подход – разбиение длинного текста на части определенной длины. Благодаря средствам разметки доку-ментов появилась возможность пользоваться авторским разбиением текста. Можно также разбивать текст на фрагменты, используя раз-личную частоту встречаемости термов в различных частях длинно-го документа. Разделение длинных документов на фрагменты ис-пользуется также при выдаче пользователю результатов поиска: предпринимается попытка предоставить ему ту часть текста, кото-рая должна характеризовать данный документ относительно вве-денного запроса.

Парадигма гипертекста, или связанных документов, является фактическим стандартом современных информационных систем. Информация о связи документов может быть полезна для информа-ционного поиска. При этом используются следующие аргумен-ты [1]:

1. Если документ А ссылается на документ В, то это значит, что автор документа А рекомендует документ В. Таким об-разом, это говорит о том, что документ, на который имеют-ся гиперссылки, имеет более «высокое качество» или явля-ется более значимым.

2. Если документы А и В связаны между собой гиперссылка-ми, то существуют вероятность того, что эти документы на одну тему, выше, чем в случае, если они не связаны.

Другой подход, который можно применить, обосновывая воз-можную полезность связей, – это представление гипертекстовой коллекции как многосвязного графа, по которому осуществляет переходы читатель. При этом он осуществляет переход из одного узла графа в другой с некоторой вероятностью, а процесс его нави-гации можно описать Марковской вероятностной моделью. В этой модели вся коллекция представляется как матрица вероятностей перехода в ту или иною вершину графа – документ. При этом мож-но определить, какие документы будут значительно вероятнее по-сещаться, а значит, и будут более значимыми в данной коллекции.

84

Классификация и каталогизация документов

Задача автоматической классификации и каталогизации доку-ментов является задачей разбиения поступающего потока текстов на тематические подпотоки в соответствии заранее заданными рубриками.

Автоматическая каталогизация электронных документов, а до-кументов, размещенных в корпоративной сети или в Интернет, в особенности, осложнена ввиду следующих причин [14]:

- большой массив документов; - отсутствие специальных структур, отслеживающих появле-

ние новых документов; - необязательность авторской классификации электронных

документов (в отличие от печатных изданий) посредством их аннотирования, приписывания кодов классификатора и т.п.;

- проблема отслеживания изменений документов. Как и для автоматического реферирования, существует два

противоположных подхода к каталогизации. Наиболее эффектив-ными, но сложными в реализации, являются методы, основанные на знаниях. При каталогизации текстов на основе знаний использу-ются заранее сформированные базы знаний, в которых описывают-ся языковые выражения, соответствующие той или иной рубрике, и правила выбора рубрик [10]. Другим классом методов для автома-тической рубрикации текстов являются методы машинного обуче-ния, которые в качестве обучающих примеров могут использовать заранее отрубрицированные вручную тексты.

При реализации системы автоматической каталогизации документов в исследовательском портале необходимо решить две задачи:

1. Создание механизма введения и описания рубрик как неко-торого выражения на основе слов и терминов документов. Задача может быть решена на основе экспертного описания рубрики или методов машинного обучения по уже отрубри-цированным коллекциям документов.

2. Анализ языкового материала, контекста употребления того или иного слова, требующий привлечения обширных зна-ний о языке и предметной области.

85

Наиболее распространенными методами машинного обучения для задачи классификации текстов являются [11, 9]:

- метод Байеса; - метод Роше; - деревья решений; - метод k-ближайших соседей; - нейронные сети; - метод SVM (Support Vector Machines). Существует и эволюционные алгоритмы классификации [4]. Подходы, основанные на знаниях, показывают высокое качест-

во категоризации документов. Основным их недостатком считается их трудозатратность. В некоторых коммерческих системах (напри-мер, LexisNexis) описание одной рубрики может занимать до 8 часов работы эксперта [2]. Тем не менее, существуют средства представления знаний (к ним относятся онтологии), которые позво-ляют использовать наследование. Таким образом, возможно сниже-ние трудоемкости описания категории (иными словами описания структуры и семантики документов), путем наследования ее от бо-лее общей и установления необходимых ограничений.

Автоматическое реферирование На данный момент для автоматического реферирования при-

меняются два подхода: - Традиционный подход (квазиреферирование), который ис-

пользуют такие системы, как Microsoft Office, IBM Intelli-gent Text Miner, Oracle Context, основан на выделении и вы-боре фрагментов текста из исходного документа и соединении их в короткий текст.

- Подход, основанный на знаниях, предполагает подготовку краткого изложения и передачу основной мысли текста, воз-можно, даже другими словами.

Квазиреферирование основано на выделении характерных фрагментов (как правило, предложений). Для этого методом со-поставления фразовых шаблонов, выделяются блоки наибольшей лексической и статистической релевантности. В большинстве реа-лизаций метода применяется модель линейных весовых коэффици-ентов. Основу аналитического этапа в этой модели составляет про-цедура назначения весовых коэффициентов для каждого блока текста в соответствии с такими характеристиками, как расположе-

86

ние этого блока в оригинале, частота появления в тексте, частота использования в ключевых предложениях, а также показатели ста-тистической значимости. Таким образом выделяют при основные направления, часто применяемые в совокупности: статистические методы, позиционные методы и индикаторные методы.

Главное преимущество данной модели заключается в простоте ее реализации. Однако выделение предложений (или параграфов), не учитывающее взаимоотношений между ними, приводит к фор-мированию бессвязных рефератов. Некоторые предложения могут оказаться пропущенными либо в них могут встречаться «висящие» слова или словосочетания.

Для реализации второго метода нужны некие онтологические справочники, отражающие соображения здравого смысла и понятия, ориентированные на предметную область, для принятия решений во время анализа и определения наиболее важной информации.

Метод формирования краткого изложения предполагает два основных подхода.

Первый опирается на традиционный лингвистический метод синтаксического разбора предложений. В этом методе применяется также семантическая информация для аннотирования деревьев раз-бора. Процедуры сравнения манипулируют непосредственно де-ревьями с целью удаления и перегруппировки частей, например, путем сокращения ветвей на основании некоторых структурных критериев, таких как скобки или встроенные условные или подчи-ненные предложения. После такой процедуры дерево разбора суще-ственно упрощается, становясь, по существу, структурной «выжим-кой» исходного текста.

Второй подход к составлению краткого изложения уходит кор-нями в системы искусственного интеллекта и опирается на пони-мание естественного языка. Синтаксический разбор также входит составной частью в такой метод анализа, но деревья разбора в этом случае не порождаются. Напротив, формируются концептуальные репрезентативные структуры всей исходной информации, которые аккумулируются в текстовой базе знаний. В качестве структур мо-гут быть использованы формулы логики предикатов или такие представления, как семантическая сеть или набор фреймов.

Функция автоматического реферирования является необходи-мой для разрабатываемого портала. При поиске информации поль-зователю необходимо выдать в качестве результата аннотацию до-

87

кумента, по которой пользователь сможет принять решение о по-лезности для него данного документа.

Обработка текстов на основе онтологической информации и тезаурусов

Перспективным подходом является разработка онтологическо-го описания лингвистических знаний и представления содержания документов в информационных системах.

На базе онтологий могут быть построены методы и инструмен-тальные средства содержательного анализа текста на естественном языке [10]. Онтологический подход достаточно универсален и мо-жет быть применен к различным типам информации [13].

Сложность применения онтологического подхода заключается в трудоемкости разработки онтологий. На данный момент сущест-вуют различные подходы к автоматизированному построению он-тологий, реализованные при создании программных продуктов, систем извлечения данных [5].

Заключение Анализ темпов роста количества электронных документов и

методов их обработки наглядно показывает, что традиционные ме-ханизмы работы с электронными документами не удовлетворяют потребностям современного пользователя. Эта тенденция заметна как в сети Интернет, так и в корпоративных системах. Необходимы новые подходы к интеллектуальному поиску и анализу электрон-ных документов, их интеграции в информационные системы.

Библиографический список 1. Henzinger M. Link analysis in web information retrieval. IEEE

Data Engineering. Bulletin, 23(3):3 8, 2000. 2. Агеев М.С. Сложные задачи автоматической рубрикации тек-

стов / М.С. Агеев, Б.В. Добров, Н.В. Лукашевич. – [Режим дос-тупа: http://www.cir.ru/docs/ips/publications/2002_abrau_rubr.pdf].

3. Губин М.В. Модели и методы представления текстового доку-мента в системах информационного поиска: автореферат дис-сертации на соискании ученой степени кандидата физико-математических наук, СПб., 2005.

4. Дивинский А.П., Бабичев Н.В. Оценка применимости генетиче-

88

ских алгоритмов в целях сужения пространства признаков руб-рик в задачах автоматической классификации текстовых дан-ных // Труды четвертого российского семинара РОМИП'2006. Санкт-Петербург: НУ ЦСИ, 2006. С. 139-150.

5. Ермаков А.Е. Автоматизация онтологического инжиниринга в системах извлечения знаний из текста // Труды Международ-ной конференции Диалог’2008. – Москва, Наука, 2008.

6. Клименко С.В. Электронные документы в корпоративных сис-темах: второе пришествие Гутенберга / С.В. Клименко, И.В. Крохин, В.М. Кущ, Ю.А. Лагутин. М.: Анкей, 1999.

7. Конявский В.А. Системное отличие традиционного и электрон-ного документа / В.А. Конявский, В.А. Гадасин. [Режим досту-па: http://kiev-security.org.ua].

8. Красилов Н., Косякин И., Черных Д. Об одной модели докумен-тооборота // Открытые системы, №1. 1997.

9. Кузнецов Р.Ф. Классификатор веб-страниц на базе SVM-Multiclass // Труды четвертого российского семинара РОМИП'2006. Санкт-Петербург: НУ ЦСИ, 2006. С. 101-112.

10. Ландэ Д. Поиск знаний в Internet. Профессиональная работа. М.: Издательский дом «Вильямс», 2005.

11. Максаков А. Сравнительный анализ алгоритмов классификации и способов представления Web-документов // Труды третьего российского семинара по оценке методов информационного поиска, Санкт-Петербург: НИИ Химии СПбГУ, 2005. С. 63-73.

12. Сидорова Е.А. Методы и программные средства для анализа документов на основе модели предметной области: авторефе-рат диссертации на соискании ученой степени кандидата физи-ко-математических наук, Новосибирск, 2006.

13. Трусова Ю.О. Представление предметной области «Анализ изображений» в виде специализированного тезауруса: авторе-ферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, Москва, 2009.

14. Федотов А.М., Барахнин В.Б. Ресурсы интернета как объект научного исследования [Электронный ресурс]. – 2007. – Режим доступа: http://www.rfbr.ru/pics/28320ref/file.pdf.

89

В.В. Ланин10

Пермский государственный университет lanin@perm.ru

РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ ИНФОРМАЦИОННОГО ПОИСКА ДЛЯ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПОРТАЛА НА ОСНОВЕ АГЕНТНОГО И ОНТОЛОГИЧЕСКОГО ПОДХОДОВ

Введение Данная статья посвящена описанию решения задач информа-

ционного поиска, возникающих при создании исследовательского портала «Инновационное развитие регионов». Задачи, связанные с поиском информации, чрезвычайно актуальны, т.к. текущее состоя-ние ресурсов сети Интернет характеризуется экспоненциальным ростом числа документов, отсутствием семантического индексиро-вания и неструктурированным характером информации.

При реализации предлагаемого подхода пользователь получает эффективные интеллектуальные средства поиска электронных до-кументов на основе семантической индексации, автоматической классификации и каталогизации документов с построением семан-тических связей между ними и автоматического реферирования документов с использованием знаний. Эффективность работы с электронными документами предлагается значительно увеличить за счет их интеллектуального анализа, для которого применяются агентный и онтологический подходы. В соответствии с предлагае-мым подходом онтология используется для описания семантики данных документа и его структуры. В процессе анализа документа онтология является центральным понятием – благодаря использо-ванию онтологий из документа можно получить требуемые данные: известно, где искать данные и как они могут быть интерпретирова-ны.

10 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Ланин В.В., 2009

90

Схема поиска информации на портале Процесс поиска информации с помощью поисковой системы

может быть описан следующим образом. У пользователя возникает информационная потребность (необходимость найти сведения по какому-либо вопросу). Затем пользователь некоторым образом фор-мализует свою информационную потребность в виде запроса (в традиционных системах это выделенное множество ключевых слов с зафиксированными отношениями между ними). На следующем этапе через интерфейс поисковой системы вводится запрос. Сис-тема на множестве документов, являющемся информационно-поисковым пространством, осуществляет выборку документов, ко-торые по внесенным в систему критериям соответствуют запросу пользователя, и формирует результат (отклик) (рис. 1).

Рис.1. Общая схема работы поисковой системы

Репозитарий онтологий

Образ документа

Пользователи

Интернет

Поисковый механизм

Анализатор Запрос

Традиционная поисковая

система

Образ запроса

Отклик

91

Найденные документы по своему содержанию делятся на две группы: документы, соответствующие информационной потребно-сти пользователя (релевантные), и документы, не соответствующие его информационной потребности, но соответствующие запросу пользователя с точки зрения информационно-поисковой системы (информационный шум).

Учитывая специфику решаемой задачи, процесс поиска ин-формации может быть улучшен по двум направлениям: релевант-ности результата и представлению отклика. Обе задачи предлагает-ся решать с помощью онтологического подхода, завоевывающего все большую популярность [2].

Модифицированная схема поиска представлена на рис. 1. Основной особенностью предлагаемого подхода является ис-

пользование репозитария онтологий на этапах преобразования за-проса и документа. Откликом является структурированный доку-мент, т.е. документ, в котором выделены понятия онтологий. О структуре репозитария онтологий рассказано в следующем раз-деле. Подобный подход был опробован в работе [1].

Описание документа с помощью онтологии

Для решения поставленных задач необходимо интегрирован-ное описание данных и знаний. Наиболее перспективным и универ-сальным, по мнению автора, представляется онтологический под-ход [2].

Согласно общепринятому определению под онтологией (в ши-роком смысле) понимается база знаний специального типа, которая может «читаться» и пониматься, отчуждаться от разработчика и/или физически разделяться ее пользователями. Учитывая специ-фику решаемых в данной работе задач, можно конкретизировать понятие онтологии: онтология – это спецификация некоторой предметной области, которая включает в себя словарь терминов (понятий) предметной области и множество связей между ними, которые описывают, как эти термины соотносятся между собой.

Для построения иерархии понятий онтологии используются следующие базовые типы отношений: “is_a” («класс – подкласс», гипонимия); “part_of” («часть – целое», меронимия); “synonym_of” (синонимия). Следует учесть, что данные типы отношений являют-ся базовыми и не зависят от онтологии, но необходимо предоста-

92

вить пользователю возможность добавления новых отношений, ко-торые бы учитывали специфику описываемой предметной области.

В рассматриваемом подходе предполагается наличие трех ти-пов онтологий:

- онтология предметной области конкретной информацион-ной системы (ИС) – портала «Инновационное развитие ре-гионов»;

- онтология как база знаний (БЗ) интеллектуального агента; - онтология как описание документа.

Рассмотрим назначение каждого из перечисленных типов он-тологий.

Онтологии предметной области имеют наиболее типичное применение, они используются для описания понятий предметной области ИС. Например, школьное образование, социальная помощь гражданам или инновационное развитие регионов. В этой онтоло-гии описывается связь понятий, языковые единицы для их выраже-ния, аксиомы предметной области. Онтология предметной области используется для семантического индексирования и анализа всех документов системы.

Для анализа документов используется мультиагентный под-ход. Интеллектуальные агенты, руководствуясь онтологией как ба-зой знаний (второй тип онтологий), производят поиск и анализ кон-кретных понятий документа. Каждая из вершин такой онтологии имеет определенный прототип, интерпретация которого известна агенту. Таким образом, агент использует онтологию как определен-ную программу своих действий. Вершинами онтологии данного типа могут являться понятия из онтологии предметной области.

Третий тип онтологий используется для описания структуры и содержания документов. Этот тип онтологий включает в себя два класса (плоскости) вершин. К первому классу относятся вершины, описывающие структуру документа. Например: таблица, дата, должность и т.д. (они представляют собой общие понятия, не зави-сящие от конкретной предметной области). Другим типом будут являться вершины, содержащие понятия документа. Первый тип вершин будем называть структурные вершины, второй тип – се-мантический вершины. Благодаря такому подходу из документа можно получить требуемые данные: известно, где искать данные и как они могут быть интерпретированы.

93

Если представлять документ с использованием онтологий, то задача сопоставления онтологии и анализируемого документа сво-дится к задаче поиска понятий онтологии в документе. Как следст-вие, системе необходимо ответить на вопрос: описывает ли данная онтология документ или нет. На последний вопрос можно ответить утвердительно, если в процессе сопоставления в документе были найдены все понятия, включенные в онтологию. Таким образом, исходная задача сводится к задаче поиска в тексте документа об-щих понятий на основе формальных описаний. На основе онтоло-гии может быть получен фрейм, слоты которого заполняются в процессе анализа документа. В качестве слотов фрейма выступают понятия онтологии, а значения этих фреймов заполняются данными анализируемого документа. Таким образом из неструктурирован-ного документа может быть получен структурированный доку-мент-фрейм.

Онтологии располагаются на трех уровнях репозитария. На первом уровне расположены онтологии, описывающие объекты, используемые в конкретной системе и учитывающие ее особенно-сти. На втором уровне описываются объекты, инвариантные к пред-метной области. Объекты третьего уровня описывают наиболее общие понятия и аксиомы, с помощью которых описываются объ-екты нижележащих уровней.

Процесс построения системы документов Портал обладает своей базой документов. Для навигации по

этим документам необходимо классифицировать и связать их в еди-ную систему, т.е. выполнить поиск зависимостей и установление связей между документами.

Результатом анализа документов должно стать автоматическое построение онтологии, вершинами которой будут анализируемые документами и их понятия. Схематически процесс показан на рис. 2.

Рассмотрим пример связи двух документов (рис. 3). Предпо-ложим, что «Документ 2» является обновленной версией «Доку-мента 1». «Документ 1» состоит из двух разделов, в «Документе 2» появился новый раздел и один раздел был изменен. В результате анализа система свяжет два документа отношением «класс-подкласс», разделы документа будут связаны с документом отно-шением «часть-целое». У «Документа 2» вершина, связанная со

94

вторым разделом, будет переопределять соответствующую верши-ну «Документа 1», первый раздел будет получен по иерархии на-следования, а третий раздел будет собственным атрибутом.

Рис. 2. Схема построения системы взаимосвязанных документов

Рис. 3. Схема построения системы взаимосвязанных документов

Кроме рассмотренных в примере отношений используются следующие специальные виды отношений:

- «обобщающая ссылка»; - «конкретизирующая ссылка»; - «используется информация»; - «смотри также». Набор отношений может быть расширен пользователем путем

описания шаблонов или реализации программных компонентом.

Каталогизация документов Задача автоматической классификации и каталогизации доку-

ментов является задачей разбиения поступающего потока текстов на тематические подпотоки в соответствии заранее заданными

Онтология типов документов и

источников НСИ

Алгоритм анализа

Онтологии структур

документов

Анализируемое пространство документов

Онтология анализируемых

документов

Онтология предметной

области

part_of part_of

part_of part_of is_a Документ 2

Раздел 1

Документ 1

Раздел 2 Раздел 2* Раздел 3

95

рубриками. Для организации процесса каталогизации документов пользователю необходимо с каждой категорией документов сопос-тавить онтологию. При поступлении в систему нового документа он последовательно сопоставляется с онтологией каждой катего-рии. При успешном процессе сопоставления документ попадает в данную категорию. Один и тот же документ может соответствовать нескольким онтологиям, и, следовательно, может быть отнесен к нескольким категориям.

Систему категорий удобно представить в виде дерева. Следо-вательно, и соответствующие онтологии образуют иерархию. При таком подходе к описанию онтологии дочерние вершины будут уточнять онтологии родительских вершин. Например, с вершинами верхнего уровня можно связать небольшие онтологии, описываю-щие в системе управления документами распорядительные доку-менты или договоры и т.п., а вершины следующих уровней будут соответствовать онтологиям, которые будут конкретизировать эти типы документов.

Автоматическое реферирование Функция автоматического реферирования является необходи-

мой для разрабатываемого портала. При поиске информации поль-зователю необходимо выдать аннотацию документа, по которой он сможет принять решение о полезности данного документа.

Предлагается применить гибридную модель квазиреферирова-ния и подхода, основанного на знаниях. В реферат попадут готовые предложения текста, но решение о их включении буде принимать-ся на основе вхождения понятий этих предложений в онтологию. Вес понятия зависит от «глубины» онтологии, общие понятия рас-полагаются на вершине онтологии, т.е. имеют небольшой вес. На-против, специфичные понятия имеют существенный вес, и предло-жения с их участием должны быть включены в реферат.

Заключение Описанные выше подходы применяются при разработке под-

системы управления электронными документами исследователь-ского портала.

Кроме того, предложенные подходы к анализу документов по-зволяют извлечь из текста документа информацию, в частности,

96

показатели, которые могут быть использованы для наполнения хра-нилища данных и исследований на основе предложенных пользова-телями моделей.

Реализация подсистемы существенно снизит трудоемкость по-иска необходимой информации, ее анализа и возможности исполь-зования в исследованиях.

Библиографический список 1. Chuprina S., Lanin V., Borisova D., Khaeva S. Internet Intelligent

Search System SmartFinder. In: Proc. of the European Workshop on the Integration of Knowledge, Semantics and Digital Media Tech-nology. Knowledge-Based Media Analysis for Self-Adaptive and Agile Multimedia Technology / The Royal Statistical Society, No-vember 25 26, 2004, London, U.K. P. 151-156.

2. Weal M.J., Kim S., Lewis P.H., Millard D.E., Sinclair P.A.S., De Roure D.C., Shadbolt N.R. Ontologies as facilitators for repurposing web documents / Southampton, 2007.

97

П.А. Мальцев11

Пермский государственный университет pavel_maltsev@mail.ru

ПОДСИСТЕМА НАПОЛНЕНИЯ ХРАНИЛИЩА ДАННЫХ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКОГО ПОРТАЛА

Введение

В рамках проекта по разработке исследовательского портала «Инновационное развитие регионов» [1] одной из основных задач является разработка архитектуры и наполнение хранилища данных об инновационной активности регионов. Данные, размещенные в хранилище, должны использоваться для апробации различных мо-делей, предполагающих анализ различных показателей инноваци-онной активности. Ценность данного хранилища, как, впрочем, и всей системы, в значительной степени определяется богатством данных, содержащихся в хранилище. Значит, для того чтобы систе-ма была полезна специалистам, требуется собрать как можно более полное хранилище данных.

Для наполнения хранилища потребуется импорт данных из множества разнородных источников, расположенных на различных компьютерах, в различных узлах сети, что может вызвать серьезные затруднения. При разработке портала для анализа данных исполь-зуется программный комплекс BiP. Данный программный комплекс способен упростить решение поставленной задачи благодаря нали-чию в нём средств унифицированного доступа к гетерогенным ис-точникам. В данной работе описан подход к решению задачи из-влечения данных из гетерогенных источников на основе программного комплекса BiP (информацию о комплексе BiP можно получить в [2]). 11 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Мальцев П.А., 2009

98

Подходы к наполнению хранилищ данных В современной теории и практике концепции хранилищ дан-

ных известно два подхода к решению задачи наполнения хранили-ща данных:

1) перенос данных, получаемых непосредственно из гетеро-генных источников, в хранилище данных;

2) извлечение, преобразование и интеграция данных из гете-рогенных источников непосредственно во время выполне-ния запроса.

Второй подход позволяет минимизировать объём памяти, за-нимаемой хранилищем данных, кроме того, этот подход позволяет при выполнении запросов осуществлять выборку наиболее акту-альных данных.

Выполнение работ по извлечению, преобразованию и интегра-ции данных во время выполнения запроса может потребовать зна-чительных вычислительных затрат, превышающих аналогичные показатели для хранилищ, построенных путём переноса данных, на несколько порядков. Современная практика показывает, что в боль-шинстве случаев выгоднее установка более объёмных носителей данных, чем потеря производительности. Кроме того, грамотная установка регламентов загрузки/обновления данных непосредст-венно из внешних источников в большинстве случаем позволит иметь в хранилище данных наиболее актуальные данные.

Всё вышесказанное говорит в пользу первого подхода, но не-смотря на это, не стоит полностью отказываться от второго подхо-да. На практике может потребоваться накапливать в хранилище показатели, объём которых невелик, а периодичность изменения достаточно высока. Для таких показателей второй вариант идеально подходит.

Программный комплекс BiP позволяет организовать наполне-ние хранилища на основе комбинированного подхода, т.е. для части источников данных возможна установка регламентного копирова-ния данных, а для других источников следует организовать выпол-нение извлечения «на лету».

Архитектура программного комплекса BiP Одной из проблем реализации исследовательского портала –

организация доступа к данным, получаемым из гетерогенных ис-

99

точников. Специфика портала требует обеспечения возможности расширения множества внешних источников.

Одним из компонентов программного комплекса является вир-туальная СУБД, которая позволяет осуществлять унифицирован-ный доступ к различным источникам данных. Схематично работа виртуальной СУБД приведена на рис. 1.

Рис.1. Схема работы виртуальной СУБД

Возможность организации унифицированного доступа разно-родным источникам достигается за счёт драйверов, реализованных для каждого поддерживаемого формата внешних источников дан-ных. Предусмотреть все возможные форматы заранее невозможно, поэтому все драйверы выполнены на основе набора открытых ин-терфейсов, что делает возможной разработку новых драйверов и их включение в состав виртуальной СУБД.

Компоненты комплекса более высоких уровней могут подклю-чаться к внешним источникам данных любых форматов, для кото-рых имеются драйверы. При этом виртуальная СУБД предоставляет единый унифицированный интерфейс для работы с разнородными источниками, а именно – интерфейс на основе стандарта языка запросов SQL 2003. Таким образом, виртуальная СУБД позволяет скрыть специфику работы с конкретными источниками данных.

Виртуальная СУБД предоставляет также возможность работы с виртуальными источниками данных Виртуальный источник дан-ных (ВИД) – это набор представлений, построенных на основе за-просов к физическим источникам данных (ФИД). Интерфейс дос-

Виртуальная СУБД

Драйвер Драйвер Драйвер

SQL 2003

Источники данных

100

тупа к виртуальным и физическим источникам данных от компо-нентов, работающих на более высоких уровнях комплекса, одина-ков. Кроме того, для виртуальных источников имеется возможность создания копии. Суть этой операции в том, что создаётся физиче-ская база данных с такой же структурой, как у виртуального источ-ника, и по требованию пользователя или периодически (через опре-делённые промежутки времени) данные в ней обновляются из удалённых источников. Все запросы к виртуальному источнику переадресовываются к этой базе данных, что позволяет значительно повысить скорость их обработки и производительность комплекса в целом.

В комплекс BiP входит также модуль выполнения ETL-процессов. Данный модуль предназначен для создания, установки регламентов выполнения и выполнения ETL-процессов. ETL-процессом в комплексе BiP называется сборка .NET, которая запус-кается на исполнение сервером приложений BiP в соответствии с установленным регламентом. ETL-процессы предназначены для выполнения работ по извлечению данных из внешних источников, их трансформации, очистки и загрузки в хранилище данных. Сбор-ки ETL-процессов выполняются на основе открытых интерфейсов, таким образом, имеется возможность легко разработать новый ETL-процесс, включить его в программный модуль и установить регла-мент его выполнения. Это позволяет автоматизировать процесс на-полнения хранилища данных.

Кроме регламентного выполнения ETL-процессов процессов имеется возможность выполнения их по наступлению некоторого события. Для этого также на основе предопределённого открытого программного интерфейса разрабатывается сборка .NET содержа-щая метод проверки факта наступления события. Для каждого со-бытия устанавливается период в соответствии с которым выполня-ется проверка и если будет установлен факт наступления события, то будет запущен на исполнение соответствующий ETL-процесс.

Все описанные возможности комплекса BiP в максимальной степени используются при разработке портала, на рис. 2 схематич-но представлен подход к организации входного потока разрабаты-ваемого хранилища данных.

101

Рис. 2. Организация входного потока хранилища данных

Данные из физических и виртуальных источников данных в соответствии с установленными регламентами и событиями загру-жаются специально разработанными ETL-процессами во временное хранилище данных (ХД). При наступлении события, сигнализи-рующего о появлении новых данных, во временном хранилище за-пускается ETL-процесс загрузки данных в основное хранилище данных. Запущенный процесс производит более тщательную фильтрацию данных, освобождая их от ошибочных и противоречи-вых данных, и, кроме того, выполняет согласование загружаемых данных с данными, хранящимися в основном хранилище, поме-щенными туда ранее.

Такой подход обусловлен тем, что процесс очистки и согласо-вания данных может потребовать значительных вычислительных затрат, поэтому все обновления сначала загружаются во временное хранилище.

Событие, инициирующее процесс загрузки данных из времен-ного хранилища в основное, анализирует не только наличие обнов-

ФИД

Дра

йвер

ФИД

Дра

йвер

ФИД

Дра

йвер

Вир

туал

ьная

СУ

БД

ВИД

Физические источники

данных

ETL-процессы

ETL

Менеджер управления ETL-процессами

Временное ХД

ETL

Процесс загрузки в ХД

Основное ХД Виртуальные источники данных

…

102

лений временного хранилища, но и состояние загруженности сис-темы, а также целесообразность проведения обновлений. Обновле-ние основного хранилища производится не чаще одного раза в су-тки, в специально отведённые для этого часы, когда загруженность системы минимальна.

Заключение В данной работе приведено описание двух модулей программ-

ного комплекса BiP, обеспечивающих наполнение хранилища дан-ных портала и доступ к данным, помещенным в хранилище.

Представленный комплекс призван облегчить процесс разра-ботки приложений Business Intelligence.

Реализация представленного подхода позволяет сделать систе-му максимально гибкой, настраиваемой на потребности исследова-телей – пользователей портала, что должно обеспечить ее живу-честь в меняющихся условиях

Библиографический список 1. Лядова Л.Н., Мингалева Ж.А., Фролова Н.В. Исследователь-

ский портал «Инновационное развитие регионов» // Intelligent Engineering: International Book Series. Sofia. 2009. С. 140-145.

2. Мальцев П.А. Моделирование многомерных данных в системе METAS BI-PLATFORM // Advanced Studies in Software and Knowledge Engineering: International Book Series. Sofia. 2008. С. 173-180.

103

А.В. Селянинов, Н.В. Фролова, Ж.А. Мингалева12

Пермский государственный университет nvf_psu@mail.ru

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОРТАЛ КАК МЕХАНИЗМ ИНФОРМАЦИОННОГО СОПРОВОЖДЕНИЯ

В СФЕРЕ ИННОВАЦИЙ

Введение Особенностью современной региональной политики государ-

ства является усиление роли регионов в качестве самостоятельных субъектов национальной и мировой экономики, поскольку конку-рентные преимущества страны формируются на региональном уровне. В новой парадигме регионального развития глобальная экономика понимается как система взаимодействия региональных экономик. Внутри самих регионов в рамках конкурентоспособного развития все большее внимание уделяется инновационному разви-тию.

Поэтому для проведения исследований, для оценки значимости каждого из регионов страны, его инновационного потенциала, ин-новационной активности исследователям по инновациям, иннова-ционным менеджерам необходим инструмент, который позволил бы провести качественную и количественную оценку уровня инно-вационного развития.

Информационный портал, представляющий собой единую ин-тегрированную точку доступа к информации и приложениям, еди-ную точку контакта с пользователями на основе современных тех-нологий, полностью соответствует новой информационной парадигме в сфере инновационной деятельности. Именно через Ин-тернет-портал появляется возможность реализовать на практике принципы необходимой достаточности и своевременности инфор-мационных ресурсов, суть которых заключается в получении ин-

12 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Селянинов А.В., Фролова Н.В., Мингалева Ж.А., 2009

104

формации тогда и там, где она требуется, и в том количестве, кото-рое необходимо для принятия целесообразного решения [20,29].

Процесс системного сбора и обработки информации по инно-вациям с использованием исследовательского Интернет – портала включает несколько этапов

Первый этап состоит в отборе информационных активов, что предполагает итеративную процедуру поиска информации, которая включает повторение следующей последовательности шагов: опре-деление проблемы в области инноваций, выбор источника инфор-мации, формулировка соответствующего запроса, выполнение по-иска. После обязательной оценки результатов поиска следует либо повторить процедуру, либо зафиксировать результаты и стратегию, давшую положительный результат поиска. Этот этап предполагает унификацию, стандартизацию и обеспечение должного качества информационных ресурсов, что позволит максимально повысить ценность предоставляемой информации.

На втором этапе – аналитической обработки – интегрируются собранные данные. Для принятия своевременных и обоснованных решений аналитик должен уметь анализировать архивные данные, регистрировать и реагировать на события, протекающие в реальном времени, выявлять скрытые закономерности и взаимозависимости данных. Таким образом, аналитик решает проблему «время – качество обрабатываемой информации», что предполагает ограни-чение по количеству выбранных точек отбора (критериев). Инте-грация предполагает использование типовых решений (методик, алгоритмов) и обеспечивающих технологий (BI-технологии, техно-логии репортинга и т.д.).

На третьем этапе происходит принятие решения по изучаемой проблеме. Для этого аналитик на основе интегрированных данных с помощью количественных методов осуществляет моделирование предметной области с использованием соответствующих информа-ционных технологий, что особенно важно в серьезном аналитиче-ском исследовании.

Остановимся более подробно на первом этапе сбора и поиска информации по инновациям.

Портальные технологии позволяют достичь структуризации формализованной и неформализованной информации по иннова-циям. В то же время структурирование информации на портале ос-новывается на классификации инноваций и инновационной дея-

105

тельности. Поэтому в данной статье рассмотрены задачи предпро-ектного обследования предметной области, а именно некоторые из задач анализа, необходимых для обоснования требований к иссле-довательскому порталу, как информационной системе, и проекти-рования (создание системы на логическом уровне):

- определить предметную область: ввести основные поня-тия и классификации инноваций и инновационной деятель-ности;

- проанализировать существующие Интернет-источники по инновациям с целью выявления информации, доступной с их помощью;

- выявив на базе классификаций основные характеристики инноваций, инновационных процессов, охарактеризовать проблемы, к которым исследователи в этой области чаще всего обращаются, а также качественные и количествен-ные методы оценки этих проблем для различных экономи-ческих систем.

Перейдем к более детальному рассмотрению этих задач.

Анализ предметной области Объектом исследования является экономическая система, в ча-

стности регион и его отдельные составляющие. Предмет исследо-вания – инновационное развитие экономической системы.

Введем основные понятия и определения, относящиеся к пред-метной области. Как известно, в современном мире «выживае-мость» государства или региона зависит, главным образом, от обес-печения его конкурентоспособности. В свою очередь, конкурентоспособность невозможна без поддержания мирового уровня научно-технического прогресса. Это означает необходи-мость поддерживать постоянный и увеличивающийся поток ново-введений, сегодня выражаемых термином «инновации». Термин «инновация» происходит от латинского слова «innovato», что озна-чает обновление или улучшение. Инновация – нововведение в об-ласти техники, технологии, организации труда или управления, ос-нованное на использовании достижений науки и передового опыта, обеспечивающее качественное повышение эффективности произ-водственной или иной системы или качества продукции. Но суще-ствуют и другие определения этого термина [17, 6, 23].

Можно сказать, что инновация – это результат инвестирования

106

в разработки, направленные на получение нового знания, иннова-ционной идеи по обновлению сфер жизни людей (технологии; из-делия; организационные формы существования социума, такие как образование, управление, организация труда, обслуживание, наука, информатизация и т. д.) и последующий процесс внедрения (произ-водства) этого, с фиксированным получением дополнительной цен-ности (прибыль, опережение, лидерство, приоритет, коренное улучшение, качественное превосходство, креативность, прогресс).

Следует различать инновацию и инновационный процесс. Ин-новационный процесс связан с созданием и распространением ин-новаций. Инновационный процесс характеризуется этапами его ор-ганизации в соответствии с основными стадиями цикла работ «исследования – разработки – производство». Для осуществления инновационного процесса большое значение имеет диффузия – рас-пространение освоенной инновации в новых условиях. Инноваци-онный процесс применительно к товару можно определить как про-цесс последовательного превращения идеи в товар через этапы фундаментальных и прикладных исследований, конструкторских разработок, маркетинга, производства, сбыта [17, 12].

Определим инновационную деятельность как комплекс науч-ных, технологических, организационных, финансовых и коммерче-ских мероприятий, направленный на коммерциализацию накоплен-ных знаний, технологий и оборудования, то есть на эффективную реализацию их на внутреннем и внешнем рынках. Результатом ин-новационной деятельности являются новые или обладающие новы-ми качествами товары и услуги. Так же можно определить иннова-ционную деятельность как деятельность по созданию, освоению, распространению и использованию инноваций. Инновационная деятельность может осуществляться на разных уровнях: федераль-ном, отраслевом, региональном, муниципальном, фирменном, бы-товом. Она может быть межотраслевой и отраслевой. Инновацион-ная деятельность осуществляется в системе управления инновациями по схеме «наука – технология – экономика – образо-вание». Она включает в себя работы как по освоению наукоемких и ресурсосберегающих технологий, так и по эффективному использо-ванию лицензий, патентов и ноу-хау. Диффузия новых изделий, технологий, методов организации производства и управления – обязательное условие инновационной деятельности [5, 9, 12, 13, 17, 18].

Субъектами инновационной деятельности являются физиче-

107

ские и юридические лица, непосредственно участвующие в созда-нии, внедрении и распространении инноваций, в том числе: научно-исследовательские организации; инновационные предприятия; про-мышленные предприятия, разрабатывающие и выпускающие новую продукцию; предприятия и организации инновационной инфра-структуры, иные субъекты инновационных процессов.

Для поддержки инновационной деятельности в данный момент строится национальная инновационная система (НИС). НИС – это совокупность субъектов и институтов, деятельность которых на-правлена на осуществление и поддержку в осуществлении иннова-ционной деятельности. Значительный вклад в теорию НИС внесли: Й. Шумпетер, Б.-А. Лундвалл, Р. Нельсон, К. Фриман. К структур-ным элементам НИС относятся: государство, бизнес, учебные заве-дения. В странах мира сложились различные модели организации НИС [14, 15].

Вопросам управления инновационной деятельностью посвя-щено отдельное направление менеджмента – инновационный ме-неджмент. Инновационный менеджмент – взаимосвязанный ком-плекс действий, нацеленный на достижение или поддержание необходимого уровня жизнеспособности и конкурентоспособности предприятия с помощью механизмов управления инновационными процессами. Объектами инновационного менеджмента являются инновация и инновационный процесс [12, 18, 19].

Совокупность возможностей разработки и производства инно-вационного товара или услуги (освоения инновационной техноло-гии) и возможностей потребления инновационных товаров и услуг (потребления товаров, произведенных по инновационным техноло-гиям) называется инновационным потенциалом. Инновационный потенциал региона – инновационный потенциал на территории ре-гиона. На региональном уровне учитывается получение доходов предприятиями данного региона от потребления инновационных товаров и услуг.

Эффективность инновационной деятельности во многом опре-деляется инновационной инфраструктурой. Поэтому она является базовой составляющей инновационной экономики, инновационного потенциала общества. Инновационная инфраструктура – совокуп-ность взаимосвязанных, взаимодополняющих производственно-технических систем, организаций, фирм и соответствующих орга-низационно-управляющих систем, необходимых и достаточных для эффективного осуществления инновационной деятельности и реа-

108

лизации инноваций. Она предопределяет темпы (скорость) развития экономики страны и рост благосостояния ее населения [21, 23].

С инновационным процессом тесно связана проводимая госу-дарством инновационная политика, которая представляет собой часть социально-экономической политики и определяет цели и при-оритеты инновационной стратегии, и механизм ее реализации орга-нами государственной власти. Таким образом, инновационная по-литика – это комплекс организационных мероприятий, направленных на создание благоприятных условий возникновения и функционирования инновационной инфраструктуры.

Применение классификации – один из приемов эффективной стратегии, позволяющей сузить результаты поиска за счет включе-ния фильтра по видам инноваций. В то же время, для специалиста по инновациям объем информации по определенному виду или классу инноваций может оставаться достаточно обширным. Поэто-му к вопросам классификации инноваций следует отнестись с пре-дельной внимательностью.

Методология описания инноваций в условиях рыночной эко-номики базируется на международных стандартах, рекомендации по которым были приняты в Осло в 1992 г. Они называются «Руко-водство Осло». Эти рекомендации разработаны применительно к технологическим инновациям и применяются к новым продуктам и процессам.

Сведем все наиболее существенные классификации инноваций по различным классификационным признакам в табл. 1 [1, 2, 3, 17, 23].

Таблица 1. Классификации инноваций

№ п/п

Классификационный признак

Классификационные группировки инноваций

1 Сферы деятельности (области применения)

управленческие, организационные, социальные, промышленные, военные, экологические, государственно-правовые, инновации в духовной сфере (культуре, образовании, науке, этике, идеологии, религии)

2 Этапы НТП, результатом которых стали инновации

научные, технические, технологические, конструкторские, производственные, информационные

3 Степень интенсивности инноваций

бум, равномерная, слабая, массовая

109

№ п/п

Классификационный признак

Классификационные группировки инноваций

4 Темпы осуществления инноваций

быстрые, замедленные, затухающие, нарастающие, равномерные, скачкообразные

5 По масштабу инновации можно классифицировать

трансконтинентальные, транснациональные, региональные, крупные, средние, мелкие или еще так: - глобальные (воздействующие на

определенную сферу деятельности сразу в нескольких странах с сильно различающимися укладами),

- национальные (имеющие существенное значение только в данном национальном укладе),

- региональные (не выходящие за пределы конкретного региона в связи с его специфическими природными или иными свойствами),

- локальные (нацеленные на определенную группу потребителей, обособленную территориально или по иным признакам),

- точечные, или персональные (адресованные конкретному лицу или конкретной организации и не интересные никому другому)

6 Результативность инноваций

высокая, низкая, стабильная

7 Эффективность инноваций

экономическая, социальная, экологическая, интегральная

8 Причина возникновения реактивная, стратегическая 9 По характеру и типу

инновационного процесса

тактические, стратегические, адаптирующие

10 По уровню новизны

- базисные инновации (в корне меняющие процесс или содержание сферы человеческой деятельности);

- улучшающие инновации (значительно меняющие процесс и высвобождающие существенные объемы ресурсов и труда);

- микроинновации (лишь в малой степени или в малой локальной части модифицирующие процесс или продукт);

- псевдоинновации (или преждевременные, или разрушающие, или усовершенствующие отживший, умирающий процесс)

110

№ п/п

Классификационный признак

Классификационные группировки инноваций

11 По виду удовлетворяемой потребности

- удовлетворяющие существующие общественные потребности, которые реализованы менее эффективно и качественно;

- удовлетворяющие новые возникающие в процессе развития человечества общественные потребности;

- удовлетворяющие искусственно сформированные общественные потребности

12 По форме реализации продуктовые; процессные

13 По широте воздействия:

глобальные (воздействующие на определенную сферу деятельности сразу в нескольких странах с сильно различающимися укладами); национальные (имеющие существенное значение только в данном национальном укладе); региональные (не выходящие за пределы конкретного региона в связи с его специфическими природными или иными свойствами); локальные (нацеленные на определенную группу потребителей, обособленную территориально или по иным признакам); точечные или персональные (адресованные конкретному лицу или конкретной организации и не интересные никому другому).

Таким образом, на основании анализа можно выделить в пер-вую очередь такие виды информационных ресурсов, необходимых для решения инновационных задач, как регулятивно-правовые, нор-мативно-справочные, статистические данные, другие, которые включают в себя ресурсы, генерируемые вне какой-либо устойчи-вой информационной системы.

Анализ информации в сети Интернет Всю информацию в сети Интернет можно представить посред-

ством информационных активов, относящихся к одному из сле-дующих видов [16]:

- информационные активы, содержащие статистические дан-ные, первичные документы и т.д.;

111

- информационные активы, содержащие информацию, пред-ставленную в формализованном виде. Примером такой информации может быть контент, размещенный самим исследователем в сети Интернет;

- информационные активы, содержащие упорядоченную ин-формацию, представленную в более сжатом виде, например рефе-раты статей, содержащих анализ эффективности новых финансовых инструментов кредитования;

- активы, которые каталогизируют, упорядочивают и дают рекомендации по работе с вышеопределенными информационными активами, например, информационный актив такого типа даст ссылки на все информационные активы, в которых можно найти информацию о рефератах статей, содержащих анализ эффективно-сти новых финансовых инструментов кредитования. Таким обра-зом, поиск информации в сети Интернет лучше всего начинать именно с такого вида актива.

Следует отметить, что в большинстве поисковых систем Ин-тернета (Yandex, Rambler, Aport и др.) пока не предлагается раздел, посвященный инновационной проблематике. Информация либо разбросана по другим разделам, либо вообще отсутствует. И это несмотря на то, что при введении в поисковое окно запроса «инно-вации», Yandex выдает 12 млн. страниц, а Rambler 255 тыс. сайтов и 14 млн. документов. Поэтому как один из вариантов решения про-блемы систематизации информации по инноватике можно предло-жить использование специализированных информационных порта-лов. Порталы по инновациям пока лучше всего справляются с задачей снятия информационной неопределенности в области ин-новаций.

Одним из принципиальных вопросов получения информации по инновациям в сети Интернет является ее доступность. Несмотря на то, что через Интернет отдельные виды информации могут быть получены бесплатно, данный вид информации является одним из немногих, организация доступа к которому в сети с самого начала основывалась на коммерческом подходе. Действительно, иннова-ции подразумевают коммерциализацию результатов и получение прибыли не только от результатов внедрения, но и от использова-ния информационных данных в сфере инноватики, приобретения патентов и лицензий и т.д.

Доступ через Интернет к информации по инноватике обычно

112

требует регистрации и внесения определенной платы, например сайт http://www.akm.ru/, позволяет получить за определенную плату аналитические данные по отраслям. В то же время некоторые ин-формационные порталы позволяют использовать систему бесплат-но и свободно предоставляют необходимые сведения. Примером такого портала является портал «Инновации и предпринимательст-во» http://www.innovbusiness.ru/, на котором в свободном доступе размещены реестры инновационных проектов, организационные структуры поддержки инновационной деятельностью, пресс-релизы компаний и многое другое.

Целая система мероприятий и инициатив по расширению ос-новных источников информации по инновациям и развитию инно-вационной инфраструктуры разработана в последние годы в нашей стране. Это, в первую очередь, разработка и внедрение федерально-го портала по научной и инновационной деятельности (http://www.sci-innov.ru/), рост числа негосударственных Интернет-ресурсов в области инновационного процесса, инноватики и инно-вационных технологий.

Однако информационная наполненность отечественных Ин-тернет-ресурсов, структуризация и систематизация информации во многом уступает мировой практике информационной поддержки инноваций.

Мощнейшей информационной системой, объединяющей од-ним интерфейсом целый набор инструментов управления и доступа к информации в Евросоюзе, является европейский портал CORDIS. Он охватывает все сферы инновационной деятельности:

- сельское хозяйство и продовольственное снабжение; - биологию и медицину; - энергию; - окружающую среду и климат; - промышленность и производственные технологии; - информацию и системы коммуникации; - практические исследования; - результаты исследований; - социально-экономические проблемы; - транспорт и строительство.

Этот портал позволяет проводить тематический поиск по стра-нам ЕС и дальнейший поиск по регионам в выбранной стране.

113

Свободный доступ к порталу можно получить по адресу http://cordis.europa.eu/. Доступ возможен на 6 языках (немецкий, английский, испанский, французский, итальянский, польский). Од-нако языковой барьер все-таки накладывает некоторые ограниче-ния, поскольку полная информация CORDIS публикуется только на английском. Портал переводит некоторую информацию на другие языки, но информация на этих языках не полностью доступна. Сле-довательно, неанглоязычные запросы могут привести к ограничен-ным результатам.

С учетом имеющейся практики информационного сопровож-дения инновационной деятельности минимально необходимую ин-формацию по инновациям, предоставляемую через портал, можно условно разделить на следующие группы:

- Нормативно-правовая база, включающая основные законо-дательные акты, вопросы лицензирования и патентов, про-блемы защиты прав интеллектуальной собственности.

- Новости инновационной сферы. - Бесплатное (или платное) размещение информации, ineter-

media (добавление коммерческих предложений, опублико-вание информации об организации, предоставление пресс-релизов и новостей порталу).

- Базы данных проектов, программ развития инноваций, ин-новационных товаров.

- Другие разделы (электронная библиотека, каталог ссылок на другие информационные ресурсы, правительственные сайты, форум).

Сравнительный анализ информационной насыщенности неко-торых Интернет-порталов по инновациям приведен в табл. 2, в ко-торой обобщена структура представленной информации следую-щих Интернет-порталов:

- Федеральный портал по научной и инновационной деятель-ности (http://www.sci-innov.ru/);

- Инновации и предпринимательство (http://www.innovbusiness.ru/);

- Инновации и технологии (http://www.itportal.ru/); - Гиперпортал CORDIS (http://cordis.europa.eu).

114

Таблица 2. Характеристика содержания некоторых Интернет-порталов по инновациям

Интернет-порталы по инновациям

Федеральный

портал по научной и

инновационной деятельности

Гиперпортал CORDIS

Инновации и предприниматель

ство Инновации и технологии

Нор

мат

ивно

-пра

вова

я б

аза

Нормативно-правовая база научно-технической и инновационной деятельности, базовые доку-менты

Блок правового уведомления

В разделе иннова-тика – нормативно-правовые докумен-ты

Блок законодательства в вертикальном меню хорошо структурирован: - инновационная дея-

тельность (законода-тельство РФ и субъек-тов РФ)

- интеллектуальная собственность

Нов

ост

и

Новости струк-турированы: Инновационная деятельность Интернет-технологии Новости по при-оритетным на-правлениям и другие

Новости очень хорошо струк-турированы, представлены множеством вкладок в меню

Новости слабо структурированы, представлены перечнем новостей

Новости в инновацион-ной сфере в хронологи-ческом порядке, новост-ные ленты по 3 разделам: - новости инновацион-

ных технологий - новинки науки и тех-

ники - прогресс технологий

Возм

ожно

сть

разм

ещат

ь св

ою

инф

орма

цию

Раздел деловое сотрудничество в вертикальном меню предостав-ляет возможность опубликовать данные о своем инновационном проекте

Посредством кнопки Interact в верхнем ме-ню можно выложить на портале свои новости, пресс-релизы и мно-гое другое

Бесплатное разме-щение информа-ции: добавить коммер-ческое предложе-ние; опубликовать ин-формацию об ор-ганизации; оставить заявку на кредит/ инвестиро-вание; разместить объяв-ление о покуп-ке/продаже бизнеса; разместить инфор-мацию о вакансии

Предложения по инфор-мационной наполненно-сти портала направля-ются сначала сообщением в адрес администрации портала

115

Интернет-порталы по инновациям

Федеральный

портал по научной и

инновационной деятельности

Гиперпортал CORDIS

Инновации и предприниматель

ство Инновации и технологии

Базы

дан

ных

Обширные базы данных, поиско-вые системы для этих баз данных

Обширнейшие базы данных, включая сведе-ния об иннова-ционных про-ектах не только в отдельной стране ЕС, но и по регионам стран

Явно не выражены Интегрированный банк данных: Организации; Реестры преподавателей и специалистов и др.

Инт

ерф

ейс

Дружественный интерфейс с 2 вертикальными меню

Дружествен-ный, существу-ет языковой барьер

Дружественный интерфейс, но ощущается неко-торая загромож-денность инфор-мационного пространства

Дружественный интер-фейс

Осо

бенн

ост

и

Фонды финанси-рования НИОКР, Информацион-ные ресурсы портала, сгруппирован-ные по приори-тетным направ-лениям развития науки, техноло-гий и техники РФ

Седьмая Ра-мочная про-грамма (FP7), «уголок иссле-дователя», продвинутая система поиска и множество других серви-сов

Бесплатные он-лайн-сервисы: прикладные про-граммы (разработ-ка финансовой части бизнес-плана, расчет амор-тизации), деловые игры, финансовые калькуляторы

Ориентирован больше на образовательный процесс, посвященный инновационному разви-тию

Проведенный анализ показал, что наиболее полная, структури-рованная информация по инновациям размещена на крупных госу-дарственных порталах – на Федеральном портале по научной и ин-новационной деятельности в России и на портале CORDIS стран Европейского союза. Другие порталы либо имеют более узкую спе-циализацию и не охватывают всех вопросов инновационной дея-тельности, либо имеют ограниченную информационную наполнен-ность. Представляется, что опыт портала CORDIS может стать основой для развития системного интегрированного подхода к ин-формационной поддержке инновационной деятельности в России и ее регионах.

116

Заключение Ни один из рассмотренных порталов не содержит средств

моделирования инновационной деятельности и ее оценки, поэтому создание исследовательского портала является необходимым шагом в решении макропроблемы – выведения РФ на путь инновационно-го развития [20].

Библиографический список 1. Авсянников Н.М. Инновационный менеджмент. – М.: Наука,

2002. 2. Барышева А.В., Балдин К.В., Галдицкая С.Н., Ищенко М.М. Пе-

редеряев И.И. Инновации. – М.: Инфра-М, 2006. 3. Волыкина М.В. Инновационное законодательство России. – М.:

Альпина Паблишер, 2005. 4. Всероссийский инновационный портал. – http://inscience.ru. 5. Ендовицкий Д.А., Коменденко С.Н. Организация анализа и кон-

троля инновационной деятельности хозяйствующего субъекта / Под ред. Л.Т. Гиляровской. – М.: Финансы и статистика, 2004.

6. Иванова Н.И. Национальные инновационные системы. — М.: Наука, 2002.

7. Ильенкова С.Д. Инновационный менеджмент. — М.: Юнити, 2003.

8. Инновационный менеджмент: Концепции, многоуровневые стратегии и механизмы инновационного развития / под ред. В.М. Аньшина, А.А. Дагаева. – М.: Анкил, 2006.

9. Информационно-инновационный портал Пермского края. – http://www.pfo-perm.ru.

10. Информационный портал независимого института федераль-ной политики. – http://atlas.socpol.ru.

11. Иода Е.В. Управление рисками инновационной деятельности в регионе: монография. – Тамбов, 2007.

12. Иода Е.В., Подколзин В.В., Кутеев И.А. Роль финансовой ин-фраструктуры в развитии региональной инновационной систе-мы // Вестник Тамбовского университета. – 2008. – № 5.

13. Келле В.Ж. Инновационная система России (формирование и функционирование). — М.: УРСС, 2003.

14. Кокурин Д.И. Инновационная деятельность. М.: Наука, 2001. 15. Крылов Э.И., Журавкова И.В. Анализ эффективности инвести-

ционной и инновационной деятельности предприятия. – М.: Финансы и статистика, 2001.

16. Лядова Л.Н., Мингалева Ж.А., Фролова Н.В. Исследователь-ский портал «Инновационное развитие регионов» // Information

117

science & Computing / International Book Series. ITHEA, Sofia. 2009, N 11. P.140-146.

17. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент: Учебник. – М.: Инфра-М, 2005.

18. Мингалева Ж.А. О зарубежных индикаторах оценки инноваци-онной активности// Актуальные вопросы экономических наук. Сборник материалов VII Всерос. научно-практ. конф. / Под общ. ред. Ж.А. Мингалевой, С.С. Чернова. Новосибирск, ЦРНС, 2009. С. 59-64.

19. Мингалева Ж.А. Об определении основных показателей инно-вационной деятельности экономических субъектов// Вестник ПГУ, Серия Экономика. 2009, № 4(30). С. 42-46.

20. Мингалева Ж.А., Лядова Л.Н., Фролова Н.В. Необходимость создания исследовательского портала по инновационному раз-витию региона // Высшее профессиональное образование, биз-нес, власть: опыт и перспективы взаимодействия в подготовке управленческих кадров, ориентированных на инновации/ НОУ ВПО ЗУИЭП. – Пермь, 2009. С.145-149.

21. Мингалева Ж.А., Фролова Н.В. Сравнительный анализ россий-ских методик оценки слагаемых инновационного развития. //Инновационная экономика и промышленная политика регио-на (Эконопром-2009). – СПБ. Изд-во Политехнического ун-та, 2009. т.2. – С.362-366.

22. Национальный центр по мониторингу инновационной инфра-структуры, научно-технической деятельности и региональных инновационных систем. – http://www.miiris.ru.

23. Орлова Е.Р. Инвестиции: Курс лекций. М.: Омега-Л, 2003 24. Суровцев А.С., Иода Е.В. Информационная составляющая и ее

роль в развитии инновационной инфраструктуры региона // Вестник Тамбовского университета.– 2008. – № 7.

25. Федеральная служба государственной статистики. – http://www.gks.ru

26. Федеральное агентство по науке и инновациям. – http://www.fasi.gov.ru.

27. Федеральные целевые программы России. – http://fcp.vpk.ru. 28. Федеральный портал по научной и инновационной деятельно-

сти. –http://www.sci-innov.ru. 29. Фролова Н.В., Мырцева Е.Г. Интернет-ресурсы в финансовых

исследованиях // Современный финансовый рынок РФ: мате-риалы междунар. науч.-практ. конф. (17 мая 2007 г., г. Пермь) / Перм.ун-т –Пермь, 2007. С. 245-250.

118

А.В. Хлызов13

Пермский государственный университет akhlyzov@gmail.com

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ДИНАМИЧЕСКИ НАСТРАИВАЕМОГО ПОРТАЛА «ИННОВАЦИОННОЕ

РАЗВИТИЕ РЕГИОНОВ»

Введение Проект создания исследовательского портала «Инновационное

развитие регионов» направлен на разработку и апробацию прототи-па информационно-аналитической системы сбора и обработки дан-ных об инновационной активности регионов для поддержки приня-тия эффективных управленческих решений.

Данные для анализа извлекаются из гетерогенных неструкту-рированных или слабоструктурированных источников данных, в частности, Internet-ресурсов, а также оперативных баз данных. Сис-тема должна обеспечивать интеграцию, согласование, агрегацию и сопровождение ранее разрозненных данных. В разрабатываемой системе должны поддерживаться различные формы визуализации данных и результатов анализа, настраиваемые в соответствии с по-требностями пользователей.

Создаваемая исследовательская система представляет собой инструментарий экономического анализа инновационной деятель-ности отдельных подразделений, организаций, объединений орга-низаций, отраслей, регионов.

Портал должен обеспечить возможность коллективной работы исследователей, возможность апробации предлагаемых ими моде-лей и методик оценки инновационного развития и инновационной активности.

13 Работа выполнена при поддержке РГНФ (проект №09-02-00373В/И) © Хлызов А.В., 2009

119

Информационная система реализуется как исследовательский портал, основные задачи которого:

1. Автоматизированный поиск источников данных среди Internet-ресурсов, посвящённых инновационной деятельно-сти подразделений, организаций, объединений организаций, отраслей и регионов.

2. Интеллектуальный анализ, каталогизация документов, по-лученных из различных гетерогенных источников, обеспе-чение удобных средств навигации для работы с ними.

3. Извлечение данных из источников с последующим их со-гласованием и помещением в единое хранилище данных.

4. Аналитическая обработка данных, помещенных в хранили-ще.

5. Предоставление доступа к хранилищу данных, по средствам удобного Web-интерфейса, богатой системой визуализации данных и удобным инструментарием построения отчётов.

В статье рассматривается классификация порталов и подходы к их разработке, приведен анализ существующих решений.

Понятие портала, классификация порталов Существуют различные подходы к созданию порталов, опре-

деляемые их назначением. Рассмотрим несколько определений и дадим классификацию порталов.

Портал – это динамический Web-сайт, предназначенный для определенной аудитории, который обеспечивает:

- объединение информационного наполнения и доставку важ-ной для данной аудитории информации;

- совместную работу и коллективные услуги; - доступ к услугам и приложениям для избранной аудитории,

предоставляемый на основе строгой персонализации [1].

Можно также дать более краткое определение: портал – сайт, организованный как системное многоуровневое объединение раз-личных ресурсов и сервисов [2]. Другими словами, портал – это «электронная библиотека», разделенная на различные тематические отделы, способные включать в себя количественные и качествен-ные данные, анализы, графики и т.д., обновление которых происхо-дит в реальном времени, а также средства управления ее ресурсами, организации рабочих мест и взаимодействия пользователей и пр.

120

Информацию в порталах обычно организовывают по иерархи-ческому признаку, связанному с определенной тематикой.

Классификация порталов С точки зрения назначения различают следующие типы порта-

лов [3]: - Мегапорталы или общедоступные (потребительские) пор-

талы. Изначально такие мегапорталы начинали свою деятельность

как поисковые сайты, но со временем они переросли в нечто боль-шее (например, Yahoo, Lycos, Yandex). Они работают со всей Inter-net-аудиторией, а не со специфическими группами, объединенными определенными интересами.

- Вертикальные (специализированные) порталы. Вертикаль-ные порталы – это порталы, предназначенные для специфи-ческой аудитории пользователей.

Работать с такими порталами гораздо удобнее, так как они со-держат всю необходимую информацию по интересующей пользо-вателей теме в едином месте. Примерами таких порталов могут слу-жить, например, порталы туристических агентств, образовательные, научные, медицинские порталы и т.п.

- Порталы типа «Бизнес-для-Бизнеса» (B2B) или торговые порталы. Порталы B2B представляют собой электронный рынок, который создан для того, чтобы предприятия могли взаимодействовать друг с другом или совершать свои общие бизнес-операции.

Ключевым компонентом в подобных порталах является под-держка электронно-коммерческих сделок с помощью программного обеспечения. Такие порталы предоставляют своим клиентам мно-жество механизмов электронного бизнеса (например, закупки, про-ведение аукционов).

- Корпоративные порталы (Интранет-порталы). Корпора-тивный портал предприятия помогает получить персональ-ный доступ к нужной информации, относящейся к какой-то определенной компании, к ее ресурсам и сервисам.

Назначение одних корпоративных порталов состоит в том, что-бы содействовать партнерам по бизнесу (поставщикам или покупа-телям), в то время как другие (так называемые внутренние или Ин-транет-порталы) предназначены для удовлетворения потребностей только сотрудников самой компании. Общедоступ-

121

ный Web-сайт предприятия становится корпоративным порталом в том случае, если он поддерживает (что уже и происходит во многих компаниях) возможность персонализации и навигации.

- Порталы знаний (входят в группу корпоративных порта-лов). Основным требованием, предъявляемым к порталам знаний, является увеличение эффективности труда путем расширения и преобразования интеллектуальных ресурсов внутри организации.

В этих порталах упор делается на возможность доступа к не-структурированной информации и к человеческому опыту, «знани-ям корпорации» – ведь общение с людьми часто не менее важно, чем работа с информацией. Например, портал знаний может помочь консультантам из сервис-компаний найти информацию, способст-вующую получению выгодных контрактов, или сформировать ра-бочую среду для команды, работающей над одним проектом.

- Универсальные (горизонтальные) порталы. Понятие уни-версальный портал (workspace portal) – значительно более широкое, чем все остальные. Он объединяет в себе возмож-ность предоставления любым группам пользователей всей необходимой для них информации.

С точки зрения пользователя универсальный портал – это пор-тал, имеющий универсальный интерфейс и разнообразные ресурсы. Основное требование к нему – постоянное усовершенствование пользовательского интерфейса, быстрая доставка персонифициро-ванной информации, простое и удобное ее представление в любых сочетаниях.

С точки зрения целей создания портал инновационного разви-тия регионов можно отнести к вертикальным порталам и порта-лам знаний.

Функции портала Каждый портал определенного типа реализует некоторый на-

бор функциональных возможностей, причем ряд функций обяза-тельно реализуется любым порталом. Стоит заметить, что чем больше таких возможностей реализовано в портале, тем больше он становится универсальным.

Рассмотрим функции, которые встречаются в большинстве ти-пов порталов, их характеристики:

- Обслуживание большого числа пользователей. - Обеспечение защиты хранящейся информации с использо-

122

ванием программных и физических способов обеспечения безопасности (установление подлинности, управление дос-тупом, конфиденциальность и целостность данных и т.д.).

- Разбивка хранимой информации на категории (т.н. процесс категоризации). Данную функцию можно использовать для поиска документов в каком-то конкретном разделе портала, просмотра взаимосвязанных документов.

- Персонализация – одна из наиболее важных, необходимых для реализации портала функций, которая позволяет поль-зователям получать доступ к требуемой им информации.

Различают два типа персонализации: добровольная персонали-зация, которая предоставляет пользователю самому решить, какую информацию ему хотелось добавить на свою персональную страни-цу, и принудительная персонализация, когда система сама опреде-ляет доступ пользователя к информации. Принудительная персона-лизация часто используется в электронной коммерции B2B, а также характерна для порталов знаний, где она дает пользователям воз-можность доступа к информации, о существовании которой они ранее не знали. Независимо от того, предназначено клиентское ме-сто портала для индивидуального пользователя или для сообщест-ва, портал должен настраивать свой внешний вид, содержание и интерфейс приложений для каждого из них индивидуально. Эта настройка может быть основана на отслеживании индивидуальных привычек пользователя, области его интереса (в простейшем случае пользователь сам настраивает внешний вид по своего рабочего мес-та).

- Поиск и навигация. Поиск и навигация играют важную роль и в корпоративных и торговых порталах. В последнее время здесь появились эффективные функциональные средства, позволяющие генерировать так называемые «карты знаний портала», которые помогают пользователям быстро нахо-дить нужную информацию.

- Автоматизация коллективной работы. Основным услови-ем функционирования порталов знаний является поддержка коллективной работы. Она очень важна, например, для пор-талов, объединяющих группы разработчиков, коллективы исследователей. Эти средства позволяют успешно управлять деловыми отношениями между партнерами по проектам, общей работе.

123

В настоящее время эти средства наиболее развиты в корпора-тивных порталах, порталах B2B.

- Развитая инфраструктура. Инфраструктура, связанная с функционированием портала, главным образом влияет на такие ключевые характеристики, как масштабируемость и доступность портала.

Большинство порталов функционирует, взаимодействуя с сер-верами приложений, от качества работы которых и зависят упомя-нутые выше характеристики портала.

- Интеграция. Сама суть порталов состоит в возможности сводить воедино информацию из различных источников, обеспечить доступ к разнородным ресурсам и сервисам.

Для этого существует несколько механизмов с разными уров-нями сложности и способами реализации (например, Web-сервисы).

Обзор систем управления контентом Пожалуй, самой главной составляющей любого портала явля-

ется система управления его контентом (наполнением). Такие сис-темы за рубежом обычно называют «Content Management System», или сокращенно CMS. Эти системы предназначены для того, чтобы создавать, редактировать, удалять, публиковать страницы портала, размещенные в нем документы, вести учет пользователей и зада-вать им права на доступ и управление содержимым и т.д.

Рынок CMS сейчас очень широк. Практически каждый сайт, создаваемый в коммерческих или образовательных целях, имеет лежащую в его основе систему CMS. Это может быть как собствен-ная разработка, так и сторонняя. Причем среди сторонних имеется много бесплатных CMS. Есть и большой набор коммерческих про-дуктов. Как правило, коммерческие продукты отличаются повы-шенной безопасностью, богатым набором функциональных воз-можностей, отлаженностью всех модулей системы, возможностью обратиться к технической поддержке. Преимуществами же бес-платных систем являются возможность получения исходного кода и его переработки, дополнения для удовлетворения нужд собственно-го сайта.

Современные средства размещения информации, позволяют быстро создать навигационную структуру неограниченной степени вложенности, наполнить нужным контентом, а так же оптимизиро-

124

вать и оформить любую информацию, обладая элементарными на-выками пользователя офисных приложений.

Система ABO.CMS ABO.CMS – система управления сайтом, предназначенная для

создания и эффективного управления широким спектром Internet-проектов.

ABO.CMS зарегистрирована в официальном реестре Программ для ЭВМ Российского агентства по патентам и товарным знакам [4].

Разработчики системы предлагают несколько редакций: 1. Promo. Программный продукт предназначен для поддержки

рекламных акций по продвижению товаров и услуг в сети интернет.

2. Inform. Эта версия программного продукта позволяет соз-дать эффективный информационный проект.

3. Corporative. Использование этой редакции для создания корпоративного сайта позволяет поднять общий уровень сервиса для партнеров и клиентов.

Наиболее близкой к особенностям разрабатываемого нами пор-тала является редакция «Corporative».

Система ABO.CMS:Corporative позволяет - изменять структуру сайта, - изменять дизайн и любое оформление страниц, - добавлять файлы и картинки в систему, - пользоваться визуальным редактором, - разграничивать доступ к системе управления, - публиковать несколько новостных лент, - рассылать информацию для зарегистрированных пользова-

телей, - пользоваться поисковой системой, - работать с каталогом продукции, добавлять категории и то-

вары, - формировать любые типы анкет, заявок и комментариев, - публиковать фото-отчет о прошедших мероприятиях, - публиковать на сайте часто задаваемые вопросы. Система включает в себя много модулей, основные из которых

это «Статьи», «Новости», «Форум», «Пользователи сайта», «Голо-сование», «Вопрос-ответ», «Поисковая система», «Блоги».

125

Система UMI.CMS Данный продукт также имеет несколько версий. Рассмотрим

версию «UMI.CMS Pro Corporate» [5]. Система UMI.CMS Corporate предназначена для создания корпоративных сайтов или групп сай-тов, принадлежащих одной компании. В эту редакцию включены модули управления Web-страницами, новостями, форумом, файла-ми и рассылками. Данная CMS позволяет гибко настроить доступ к сайту и помогает создать максимально персонифицированный Internet-проект с разным дизайном и набором возможностей для каждого посетителя. Любые дополнительные модули легко интег-рируются с разработанными ранее, есть также возможность созда-ния и подключения собственных модулей.

Включенные в продукт модули: - Конфигурация. Модуль управления всеми основными ха-

рактеристиками сайта. Здесь доступно управление модуля-ми CMS – модули можно подключить, или, наоборот, уда-лить из системы. Также здесь можно управлять кэшированием и другими настройками сайта.

- Структура. Основные возможности модуля «Структура»: WYSWYG-редактор, возможность «перетаскивания» стра-ниц по дереву сайта (drag&drop), просмотр редактируемой страницы, управление «невидимостью» страниц, возмож-ность назначения любой страницы в качестве главной, ав-томатическое обновление всех ссылок при изменении адре-са страницы и т.д.

- Пользователи. Каждый из них может входить в одну или несколько групп. Любой группе или отдельному пользова-телю можно назначить свои права доступа или настройки сайта.

- Новости. Модуль новостей позволяет любую новость опре-делить в один или несколько разделов (сюжетов). С новост-ным текстом можно ассоциировать картинку, ссылку или макрос. UMI.CMS также поддерживает форматы лент ново-стей RSS и ATOM.

- Статистика. Модуль позволяет узнать количество посети-телей сайта, их местонахождение по IP, с какого сайта они пришли и какие Web-страницы посещали.

- Поиск. UMI.CMS предлагает интеллектуальный поиск по сайту. Поиск информации на сайте очень эффективен: слова

126

ищутся с учетом морфологии. Система включает также модули «Форум», «Обратная связь»,

«Файловая система», «Опрос», «Рассылки», «Комментарии».

Сравнение различных CMS Были рассмотрены системы ABO.CMS, UMI.CMS, HostCMS и

Twilight CMS [6] и проведено их сравнение по предоставляемым возможностям. Результаты сравнения приведены в табл. 1.

По результатам обзора можно сформулировать следующие ос-новные возможности CMS, необходимые для реализации портала «Инновационное развитие регионов»:

1) возможность изменения дизайна и структуры; 2) многопользовательский режим работы и разграничение

прав доступа; 3) система документооборота с возможностью публикации

документов; 4) устойчивость к большому количеству посетителей порта-

ла; 5) наличие визуального редактора для редактирования на-

полнения портала; 6) возможность импорта данных из общепринятых форматов

(MS Word, Excel и т.д.); 7) возможность экспорта данных в один из общепринятых

форматов; 8) поиск и навигация по порталу, средства автоматического

рубрицирования и создания систем взаимосвязанных до-кументов;

9) средства интеллектуального поиска информации во внеш-них источниках данных, их анализа и публикации ссылок;

10) средства доступа к приложениям, реализующим анализ данных, создание и исследование моделей;

11) форум; 12) модуль новостей.

Обзор средств адаптации интерфейса Портал по своей сути является гипермедиа-системой. Это оз-

начает, что для него характерны те же проблемы, что и для осталь-ных гипермедиа-систем.

127

Таблица 1. Сравнение различных CMS

ABO.CMS HostCMS Twilight

CMS UMI.CMS

Безопасность и производительность Многоуровневое утверждение изменений

+ + + –

Разграничение доступа (распределение прав)

+ + + +

Кэширование страниц + + + + Поддержка безопасного протокола при работе с системой (SSL)

– – + –

Разграничение доступа (распределение прав)

+ + + +

Возможности самостоятельного конфигурирования системы

Сторонние разработчики (компании, которые помимо разработчика, могут поддерживать и развивать систему)

+ + + +

Руководство разработчика + + + + Удобство использования

Переразмеривание изображений + + + + Копирование материалов + + + + Настройка стилей для визуального редактирования материалов

+ + + +

Восстановление удаленных объектов + – – + Визуальный редактор (WYSIWYG-редактор)

+ + + +

Публичный форум + + + + Встроенные модули

Мета-теги + + + + Web-статистика + + + + Блоги + – + ? Чат – – + – Форум + + + + F.A.Q. + + + + Обмен ссылками + + – ? Голосования + + + + Поиск по сайту + + + +

Как правило, гипермедиа-системы предоставляют пользовате-лю доступ к довольно большим объемам информации. Это дает большую степень свободы для навигации по ресурсам системы.

128

Однако большое количество ссылок к большому количеству ресур-сов имеет и свои недостатки [7]:

- Типичная гипермедиа-система предоставляет всем пользо-вателям ссылки на одни и те же ресурсы. Для того чтобы решить проблемы навигации система должна предоставлять каждому пользователю индивидуально настроенные ссылки или средства навигации (например, содержание или карта сайта).

- Просмотр ресурсов в порядке, не предусмотренном их авто-ром, может приводить к проблемам понимания материала пользователем: создавая каждую страницу, автор предпола-гает, что пользователь имеет определенные знания к момен-ту обращения к странице. С другой стороны, если страница всегда представляется одинаково, то с точки зрения пользо-вателя она может содержать ненужную информацию (о ко-торой он уже осведомлен). В этом случае система должна предоставлять каждому пользователю страницу, настроен-ную в соответствии с его уровнем знаний.

В обоих случаях система должна учитывать, что пользователь просмотрел и прочитал ранее, и, по возможности, учитывать его предпочтения.

Адаптивными гипермедиа-системами (или системами адап-тивной гипермедиа) будем называть все гипертекстовые и гиперме-дийные системы, которые отражают некоторые характеристики пользователя в модели пользователя и применяют эту модель для адаптации различных аспектов портала, в частности, визуализа-ции ресурсов, навигации и пр. [8].

Адаптивные гипермедиа-системы (АГС) решают перечислен-ные проблемы, настраивая для пользователя содержание материала и навигацию по ресурсам системы. Такие системы учитывают зна-ния, цели, предпочтения и интересы пользователя для выполнения адаптации. Это достигается за счет сбора информации о том, как пользователь использует систему, и, в частности, о том, как пользо-ватель осуществляет навигацию.

Одним из важных вопросов, возникающих при обсуждении любого вида адаптивных систем, является следующий: что может быть адаптировано в этой системе? Это может быть содержание очередной страницы (адаптация на уровне содержания) или ссыл-ки с очередной страницы, индексных страниц и страниц карт

129

(адаптация на уровне ссылок). Мы различаем адаптацию на уровне содержания и на уровне ссылок как два различных класса гиперме-диа-адаптации и называем первый механизм адаптивным пред-ставлением, а второй – адаптивной поддержкой навигации [8].

Основная идея всех технических приемов адаптивного пред-ставления состоит в том, чтобы адаптировать содержание страни-цы, к которой обращается пользователь, к его текущему уровню знаний, целям и другим характеристикам. Такие приемы чаще всего используются в системах дистанционного обучения (СДО) [9]. Соз-дание портала инновационного развития регионов не подразумева-ет реализации дистанционного обучения, но приемы адаптивного представления найдут в портале свое применение при обмене ин-формацией между исследователями, при работе с порталом студен-тов.

Основная идея всех технических приемов адаптивной под-держки навигации заключается в том, чтобы помочь пользователям найти свой путь в гиперпространстве. Эта помощь реализуется че-рез адаптацию процесса представления ссылок к целям, уровню знаний и другим характеристикам пользователя.

Рассмотрим основные методы адаптивной поддержки навигации, применяемые в существующих системах (например, в Adaptive HyperMan, HYPERFLEX, ISIS-Tutor или BASAR), для решения этих проблем, и выберем наиболее подходящие из них, которые пригодились бы при разработке портала «Инновационное развитие регионов».

Методы адаптивной поддержки навигации Технические приемы адаптивной поддержки навигации ис-

пользуются для достижения нескольких целей адаптации: обеспе-чение глобального руководства, обеспечение локального руково-дства, поддержка локальной ориентации, поддержка глобальной ориентации, помощь в индивидуализации информации [8].

Глобальное руководство может использоваться в тех гиперме-диа-системах, где пользователи имеют некоторую «глобальную» информационную цель (то есть, нуждаются в информации, содер-жащейся на одном или нескольких узлах где-нибудь в гиперпро-странстве), при этом информацию они ищут путем свободного лис-тания страниц гипермедиа. Цель методов глобального руководства состоит в том, чтобы помочь пользователю найти кратчайший путь к информационной цели при минимуме затрат. Суть наиболее ха-

130

рактерного метода обеспечения глобального руководства заключа-ется в том, чтобы рекомендовать пользователю очередной шаг (ссылку), с помощью которого он должен выйти с текущего узла (т.е. применить технологию непосредственного руководства). Более гибкий метод состоит в том, чтобы применять технологию адап-тивной сортировки и сортировать все ссылки с данного узла со-гласно степени их релевантности относительно глобальной цели (по убыванию). В этом методе пользователи также имеют возмож-ность перейти по наилучшей ссылке, однако при этом они обладают некоторой дополнительной информацией (степень релевантности остальных ссылок), обеспечивающей их свободой выбора. Данный метод используется в системах Adaptive HyperMan и HYPERFLEX.

Основная цель всех методов локального руководства состоит в том, чтобы помочь пользователю на данном шаге навигации, пред-ложив наиболее оптимальные ссылки для выхода с текущего узла. Эта цель очень похожа на цель глобального руководства (но явля-ется более «скромной»). Методы локального руководства не пре-следуют глобальную цель. Они могут давать рекомендацию соглас-но предпочтениям, уровню знаний и/или уровню подготовки пользователя в зависимости от того, что более важно для приклад-ной области. Данный метод используется в системах Adaptive Hy-perMan и HYPERFLEX, а также Hypadapter.

Цель всех методов поддержки локальной ориентации состоит в том, чтобы помочь пользователю понять, что находится вокруг него, и какова его «относительная позиция» в гипермедиа (то есть, помочь ему в его локальной ориентации). Существующие АГС осуществляют поддержку локальной ориентации двумя путями: через обеспечение дополнительной информацией об узлах, доступ-ных с текущего узла (то есть, с использованием технологии анноти-рования) и через ограничение количества возможных маршрутов с тем, чтобы снизить информационную нагрузку на пользователя и дать ему возможность сконцентрироваться на анализе наиболее важных ссылок (то есть, с использованием технологии сокрытия). Данный метод используется в системе оперативной помощи Hy-PLAN, системе корпоративной гипермедиа Hynecosum и в онлайно-вых информационных системах CID и PUSH.

Цель методов поддержки глобальной ориентации состоит в том, чтобы помочь пользователю понять структуру всего гиперпро-странства и свою «абсолютную позицию» в нем. В неадаптивной

131

гипермедиа эта цель обычно достигается с помощью визуальных ориентиров и глобальных карт, которые могут напрямую помочь пользователю в глобальной ориентации, а также с помощью управ-ляемых «туристических» просмотров, помогающих пользователю изучать гиперпространство. Адаптивная гипермедиа способна обес-печить пользователя большей поддержкой в этом направлении с помощью технологий аннотирования и сокрытия. Данный метод используется в обучающих системах, например ISIS-Tutor и Hy-padapter.

Индивидуализация информации, индивидуализированные поля видимости – это способ организовать электронное рабочее место для пользователей, которым для ежедневной работы необходим доступ к довольно небольшой части всего гиперпространства. Тра-диционным способом защиты этих пользователей от сложности всего гиперпространства является организация индивидуализиро-ванных, ориентированных на цель полей видимости. Каждое поле видимости представляет собой список ссылок ко всем гипермедиа-документам, релевантным текущей рабочей цели. Традиционно создание своих индивидуализированных полей видимости и управ-ление ими является обязанностью пользователей (адаптируемость). Классические гипермедиа-системы и современные WWW-браузеры в качестве способа создания индивидуализированных полей види-мости предлагают «закладки» и «горячие списки». В качестве при-мера системы, обеспечивающей адаптивное управление индивидуа-лизированными полями видимости, можно привести систему BASAR. BASAR использует интеллектуальных агентов для сбора и управления текущим набором ссылок, релевантных одной из целей пользователя.

В функции разрабатываемого портала «Инновационное разви-тие регионов» входит поддержка возможности обучения и, как следствие, возникает необходимость хранить уровень знаний поль-зователя, методы локального руководства и поддержки глобального и локального ориентирования найдут своё применение в портале. Однако основными будут два метода: глобальное руководство и индивидуализация информации.

Обзор средств генерации Web-приложений Поскольку создание портала инновационного развития регио-

нов предполагает необходимость применения технологий, позво-ляющих создавать гибкие, динамически адаптируемые системы с

132

высокой степенью обратной связи, что позволит осуществлять его оперативную настройку на меняющиеся условия и специфические потребности пользователей различных категорий, необходимо иметь средства высокоуровневого моделирования предметной об-ласти, а также генерации структуры базы данных и интерфейса пользователя.

Современные технологии разработки приложений, такие как Microsoft ASP.NET или JSP предоставляют комплексные решения для извлечения данных из БД и манипулирования ими. Однако, принципы быстрой разработки программ, лежащие в основе данных технологий и применяющиеся сейчас на практике, приводят к не-удовлетворительным результатам, а именно к низкому уровню под-держки и расширения создаваемых приложений [10].

Для решения данной проблемы было предложено несколько методов, основанных на моделировании, которые нацелены на уп-рощение процесса разработки, позволяя проектировать Web-сайты на высоком уровне абстракции и автоматически или полуавтомати-чески генерировать реализацию на основе высокоуровневых описа-ний. В качестве примеров подходов, поддерживающих такие мето-ды, можно привести Модель Гипертекстового Проектирования (HDM – Hypertext Design Model), Методологию Управления Отно-шениями (RMM – Relationship Management Methodology), Web-Проектирование на основе языка UML (UWE – UML-based Web Engineering) и др.

Существующие подходы выделяют несколько уровней при описании Web-сайтов, работающих с данными, и предоставляют модели для каждого из этих уровней. В частности, они реализуют полную поддержку проектирования навигационных структур. Более того, многие подходы включают модели абстрактного пользова-тельского интерфейса, позволяющие детально проектировать его. И, наконец, многие подходы имеют поддержку настройки интер-фейса и навигации под конкретного пользователя.

Требования к высокоуровневому проектированию Web-приложений

Назначением Web-сайтов, требующих переработки больших объемов данных, является обеспечение доступа пользователей к этим данным. В проектировании подобных Web-сайтов можно вы-делить следующие основные аспекты [10]:

- структура данных предметной области, которая описывает

133

информацию, управляемую и отображаемую Web-сайтом; - навигация, которая касается возможностей по просмотру ре-

сурсов Web-сайта и переходу между ними; - пользовательский интерфейс, описывающий состав содер-

жимого Web-страниц, предоставляющих доступ к источни-кам данных;

- представление, которое отвечает за стили и форматирова-ние элементов пользовательского интерфейса;

- настройка, описывающая способ адаптации общего назна-чения Web-сайта к профилям пользователей и пользова-тельских групп.

Высокоуровневые средства проектирования Web-приложений должны предоставлять полную поддержку моделирования перечис-ленных аспектов. Иначе Web-разработчикам будет сложно проек-тировать Web-сайты на концептуальном уровне без применения программирования. В частности, не имея в своем распоряжении достаточно гибких средств моделирования навигации и пользова-тельского интерфейса, Web-разработчики не смогут создавать пред-ставления (структуры навигации и интерфейс), которые бы удовле-творяли требованиям адаптируемых Web-сайтов, при помощи ограниченного набора примитивов без поддержки последующей настройки. Кроме того, без необходимого уровня моделирования стилей и форматирования представлений, разработчикам придется прибегнуть к использованию CSS и программирования для дости-жения цели, что займет много времени, особенно если одна и та же информация должна быть отображена в различных представлениях и для различных целей.

Основные подходы к генерации Web-приложений Рассмотрим несколько наиболее известных подходов к генера-

ции Web-приложений. Hypertext Design Model (HDM). Это одна из первых моделей

проектирования, предложенных для разработки гипертекстовых приложений [10]. Она основывается на модели «сущность-связь» (E-R – Entity-Relation) и расширяет понятие сущности, вводя новые примитивы, такие как перспектива, которая описывает принцип нескольких представлений для одного и того же содержимого, блок, который моделирует компоненты, соответствующие опреде-ленной перспективе, связь, представляющая пути навигации. Мо-дель HDM позволяет описывать все классы информационных эле-

134

ментов и навигационных структур гипертекстовых приложений. HDM выделяет два уровня моделирования приложения: уровень гиперданных, представляющий содержимое приложения, и уровень доступа, предоставляющего возможности навигации.

Relationship Management Methodology (RMM). Данная методо-логия реализует проектирование гипертекстовых приложений, структурируя принципы модели HDM в методологию [10]. Она предлагает Модель Данных Управления Отношениями (RMDM – Relationship Management Data Model) и набор правил для поддержки проектирования и разработки. Методология RMM фокусируется на проектировании схемы «сущность-связь», которая описывает ин-формацию предметной области средствами модели «сущность-связь», схемы срезов, группирующих атрибуты сущностей для представления и схемы навигации, которая определяет структуры навигации посредством предоставляемых примитивов доступа.

Object-Oriented Hypermedia Design Method (OOHDM). Метод OOHDM использует для проектирования Web-приложений объект-но-ориентированный подход [10]. Разработка в рамках данного ме-тода заключается в составлении схемы понятий, использующей принципы объектно-ориентированного моделирования, схемы на-вигации, схемы абстрактного интерфейса, задающей отображае-мые объекты интерфейса пользователя, и схемы реализации, приво-дящей в соответствие объекты понятий, навигации и пользовательского интерфейса с конкретной целевой средой вы-полнения. Механизм отделения модели навигации от модели поня-тий позволяет разработчикам создавать различные навигационные структуры на основе одной и той же модели понятий для реализа-ции индивидуальных профилей и задач пользователей. Аналогично можно создавать различные пользовательские интерфейсы на осно-ве одной и той же структуры навигации.

UML-based Web Engineering (UWE). Подход UWE основывает-ся на нескольких методах, в том числе RMM и OOHDM [10]. Он использует некоторые графические элементы методологии RMM и разделяет создание моделей понятий, навигации и представления, также как в OOHDM. UWE – объектно-ориентированный пошаго-вый итерационный процесс разработки Web-приложений с исполь-зованием UML, имеющий целью полуавтоматическую генерацию кода. Используемой нотацией является разработанный профиль UML, базирующийся на механизмах расширения, определенных в

135

самом. Этот профиль включает стереотипы, определенные для мо-делирования навигационной и презентационной логики Web-приложений. Методология UWE предлагает руководство для поша-гового конструирования моделей. Подход UWE позволяет проекти-ровать большинство аспектов Web-приложений, включая их сцена-рии использования, содержание, навигацию, представление, адаптацию и конечных пользователей.

Существующие подходы обычно выделяют три уровня при разработке Web-сайтов, ориентированных на обработку данных: уровень данных, который описывает структуру данных предметной области; уровень навигационных структур и уровень пользователь-ского интерфейса целевого Web-сайта. Кроме того, некоторые под-ходы предоставляют возможность описания настройки и адаптации содержимого и представления Web-сайта под конкретного пользо-вателя.

Некоторые более продвинутые подходы выделяют представле-ние и настройку в качестве отдельных уровней. Уровень представ-ления отделяет задание содержимого Web-страниц от их стилей и форматирования, позволяя задавать различные представления для одного и того же контента. Уровень настройки отделяет ее от дру-гих аспектов проектирования, облегчая работу разработчикам, ко-торым не нужно принимать во внимание, что может быть подверг-нуто настройке для конкретного пользователя, на этапе задания навигационных структур или интерфейса пользователя.

Таким образом, для того чтобы разрабатываемый портал был достаточно гибок и имел возможность оперативной настройки на меняющиеся условия, необходимо наличие механизма высокоуров-невого средства моделирования предметной области и генерации Web-интерфейса. Данное средство должно выделять несколько уровней при создании портала, а именно: уровень данных, уровень навигации и уровень пользовательского интерфейса.

Используемые технологии В качестве технологии генерации Web-страниц была выбрана

технология Microsoft ASP.NET. В качестве сервера баз данных был выбран продукт Microsoft SQL Server. В качестве Web-сервера ис-пользуется Microsoft IIS.

Для решения части задач, связанных с высокоуровневым про-ектированием портала, используется CASE-технология METAS, ко-

136

торая обеспечивает разработчиков информационных систем (ИС) средствами реструктуризации данных, генерации и настройки ин-терфейса, подключения компонентов, созданных сторонними раз-работчиками, а также средствами репортинга, управления бизнес-процессами и защиты [11].

Системы, созданные с помощью METAS, основаны на интер-претации многоуровневых метаданных, описывающих модель предметной области (данные, размещенные в базе данных ИС, их структуру и операции, связанные с их обработкой). Модель данных на логическом уровне позволяет пользователю оперировать данны-ми в терминах сущностей предметной области. Модель логического уровня отображается на физический уровень, на котором определя-ется представление данных в терминах таблиц в базе данных (БД) системы. Средства реструктуризации позволяют динамически из-менять модель данных БД ИС. Пользовательский интерфейс (глав-ное окно и дерево проводника объектов, предназначенное для нави-гации по объектам предметной области в соответствии с существующими между ними связями, формы ввода-редактирования данных) генерируется автоматически на основе описанной модели данных.

Кроме того, в технологии METAS имеется возможность на-стройки интерфейса в соответствии с потребностями пользовате-лей. У пользователей системы имеется возможность работы с БД ИС как в стандартном Windows-интерфейсе, так и через Web-интерфейс. Средства репортинга позволяют создавать и выполнять запросы к БД и разрабатывать шаблоны документов, генерируемых в системе. Возможна разработка собственных элементов управле-ния и интеграция их в систему.

В базу данных ИС можно также поместить и документы, полу-чаемые из различных источников в различных форматах. Пользова-тели имеют возможность определять собственные типы данных. Функциональность ИС расширяется также за счет средств подклю-чения новых компонентов (элементов управления и бизнес-операций), которые могут быть созданы сторонними разработчика-ми в ходе эксплуатации системы, и средств управления бизнес-процессами.

137

Архитектура портала «Инновационное развитие регионов»

Обычно портал включает форум и модули новостей, публика-ции документов, ссылок, поиска, аутентификации и др. Система METAS позволяет описывать и генерировать данные модули еди-нообразно за счет использования многоуровневой модели системы (метамоделей и метаданных).

На логическом уровне с помощью средств реструктуризации описывается предметная область в виде совокупности сущностей, представляющих объекты предметной области, их атрибутов и свя-зей между ними. Все операции совершаются именно с объектами этого уровня. Таким образом, логический уровень позволяет абст-рагироваться от структуры и особенностей хранения данных в таб-лицах реляционных БД. На презентационном уровне метаданных описывается интерфейс пользователя, работающего с системой, реализованной на базе технологии METAS.

Функционирование данного портала основано на взаимодейст-вии с логическим уровнем модели системы в METAS [12]. Таким образом, администратор может задать структуру портала, входящие в него модули с помощью средств реструктуризации, разработан-ных как Windows-приложение. Информационные ресурсы портала описываются в терминах объектов предметной области. Каждый объект относится к определенному типу. Для каждого типа объекта задается набор его атрибутов, Web-представление и права пользо-вателей на доступ к объектам данного типа.

Портал имеет многоуровневую архитектуру (рис. 1). Можно выделить следующие уровни портала:

- Web-интерфейс пользователя – включает в себя основную страницу портала (default.aspx) и ее компоненты (Web-части) для доступа к отдельным модулям портала;

- логика приложения реализуется отдельными модулями пор-тала, каждый из которых имеет свое назначение;

- подсистема доступа к данным (WebMDK) и подсистема безопасности;

- базы данных портала. Единственность страницы портала позволяет обеспечить пол-

ный контроль над выполняемыми в портале операциями. Каждая ссылка в портале задается операцией, которую нужно выполнить при переходе на страницу, и ее параметрами. Перед отображением страницы пользователю производится проверка прав пользователя

138

на выполнение соответствующей операции, а также ее коррект-ность. Если данную операцию может выполнить текущий пользова-тель, то интерфейс страницы настраивается под нее. В противном случае пользователю предоставляется информация о невозможно-сти выполнения операции с описанием причины.

Такой подход к формированию ссылок позволяет также обес-печить ведение журнала выполняемых операций, единообразно на-страивать внешний вид всех элементов страницы и сохранять его между сеансами для каждого пользователя.

Модульная структура страницы позволяет автоматически со-хранять внешний вид при изменении ее содержимого и настраивать ее в соответствии с текущими параметрами отображения и содер-жания.

Рис. 1. Многоуровневая архитектура портала

139

Портал включает в себя следующие модули: - модуль навигации; - модуль просмотра/редактирования объектов; - модуль аутентификации; - модуль управления Web-частями; - модуль поиска; - модуль релевантных ссылок; - модуль каталогизации; - модуль анализа данных. Модуль навигации и модуль отображения и редактирования

объектов обеспечивают доступ к основным функциям портала. По-скольку структура и сущности портала полностью описываются метаданными, то карта сайта и формы просмотра и редактирования объектов генерируются «на лету». Этим данные модули отличаются от остальных.

Задача разработки пользовательского интерфейса приложения заключается в отображении внутренней структуры объектов ИС на уровень представления пользователя о предметной области. Управ-ление интерфейсом пользователя опирается на метаданные презен-тационного уровня, которые строятся на основе логического уровня ИС [13]. Метаданные уровня представления предназначены для ав-томатического создания экранных форм, с помощью которых поль-зователь может просматривать, вводить и редактировать данные.

Для адаптации презентационной модели к требованиям Web-интерфейса введена расширяющая ее модель Web-представления.

Модуль навигации предназначен для формирования карты сай-та для портала, представляющих структуру портала в виде дерева ссылок на их ресурсы и объекты.

Карта сайта настраивается на основе данных о правах пользо-вателей на просмотр объектов портала. Загружаются только те вершины, по отношению к объектам которых пользователь имеет право просмотра.

Модуль просмотра/редактирования объектов предназначен для выполнения операций просмотра, изменения и удаления объек-тов портала или ИС, а также генерации интерфейса главного окна для этих операций.

Модуль просмотра/редактирования объектов реализует обра-ботку следующих типов операций:

1) просмотр списка однотипных объектов;

140

2) просмотр страницы некоторого объекта; 3) создание нового объекта; 4) редактирование атрибутов некоторого объекта; 5) удаление объектов. Модуль поиска предназначен для поиска объектов портала по

ключевым словам. Пользователь вводит в строку поиска ключевые слова искомых объектов, и после нажатия кнопки поиска в главном окне выдаются все найденные объекты. При поиске объекты сорти-руются по убыванию степени релевантности ключевым словам, т.е. выше оказываются те объекты, для которых было найдено больше соответствий между ключевыми словами, введенными пользовате-лем в строке поиска, и ключевыми словами, указанными в объекте.

Кроме того, реализуются средства интеллектуального поиска, интегрированные с модулями портала, предназначенные для поиска внешних источников данных.

Модуль релевантных ссылок относится к модулям адаптации навигации. Он реализует метод глобального руководства, назначе-ние которого состоит в том, чтобы помочь пользователю сориенти-роваться в окружающем его гипермедиа пространстве. Релевантная ссылка – это ссылка на объект, который явно или неявно имеет от-ношение к открытому в главном окне объекту.

Модуль закладок, так же, как и модуль релевантных ссылок, предназначен для адаптации навигации. Он отличатся тем, что не предоставляет пользователю автоматически список релевантных объектов, а позволяет пользователю самому ввести ссылки на объ-екты, к которым ему нужно обращаться время от времени.

Модуль управления Web-частями предназначен для управления составом отображаемых Web-частей, их расположения и парамет-ров. Web-части – это набор элементов управления, предназначен-ный для создания Web-сайтов. Эта технология позволяет структу-рировать страницу посредством задания областей, в которых могут размещаться Web-части. Каждая Web-часть в портале относится к одному из модулей – поиска, релевантных ссылок, навигации и т.д. и позволяет воспользоваться его функциональностью.

Модуль аутентификации предназначен для входа зарегистри-рованных в портале пользователей. Зарегистрированным пользова-телям предоставляется расширенный доступ к контенту и функци-ям портала, таким как форум, управление Web-частями, и т.д.

Модуль каталогизации предоставляет возможности для интел-

141

лектуального поиска документов, их каталогизации на основе онто-логий [14]. Каждый пользователь может создать свою модель пред-метной области и сохранить ее в репозитарии или воспользоваться ранее созданными моделями для поиска информации, отвечающей его потребностям. Эти средства обеспечивают не только поиск ин-формации, но и ее каталогизацию в хранилище, удобные средства навигации по документам, извлечение данных для анализа.

Модуль анализа данных ориентирован на работу с многомер-ными данными [15]. Пользователи имеют возможность создания собственных моделей анализа данных и генерации отчетов, осно-ванных на построенных пользователями моделях. Каждый пользо-ватель имеет возможность разрабатывать собственные макеты от-четов и использовать ранее созданные макеты.

Заключение В статье приведено описание архитектуры разрабатываемого

портала и технологий, выбранных для его реализации. Предложен-ные методы прошли апробацию при создании различных ИС. Сле-дующий этап выполнения проекта – разработка прототипа исследо-вательского портала и его апробация.

Библиографический список 1. Акопянтц А. Что такое портал? // [Электронный ресурс]

[http://akop.ru/personal/4847]. 2. Что делает портал порталом? // [Электронный ресурс]

[http://www.perm-dom.ru/modules.php?op=modload &name=Reviews&file=index&req=showcontent&id=1].

3. Галкин Г. Такие разные корпоративные порталы // Сетевой журнал №5. 2002 [Электронный ресурс] [http://www.setevoi.ru/cgi-bin/text.pl/magazines /2002/5/54].

4. Сайт разработчика системы ABO.CMS // [Электрон-ный ресурс] [http://www.abocms.ru/].

5. Сайт разработчика системы UMI.CMS // [Электрон-ный ресурс] [http://www.umi-cms.ru/].

6. Аналитический портал коммерческих систем управления сай-том // [Электронный ресурс] [http://www.cmsmagazine.ru/].

7. Hongjing W. A Reference Architecture for Adaptive Hypermedia Systems // [Электронный ресурс] [http://wwwis.win.tue.nl/ ah2001/papers/wu.pdf].

142

8. Брусиловский П.Л. Технологии и методы адаптивной гиперме-диа // User Modeling and User Adapted Interaction, 1996, Vol. 6, # 2-3, C. 87-129.

9. Brusilovsky P. Adaptive Educational Systems on the World-Wide-Web: A Review of Available Technologies // Proceedings of Work-shop "WWW-Based Tutoring" at 4th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS'98), San Antonio, TX, August 16-19, 1998.

10. Lei Y., Motta E., Domingue J. An Ontology-based Approach to Web Site Design and Development // [Электронный ресурс] [http://kmi.open.ac.uk/people/yuangui/resources/thesis/].

11. Лядова Л.Н., Рыжков С.А. CASE-технология METAS // Мате-матика программных систем: Межвуз. сб. науч. тр. Перм. ун-т. Пермь, 2003. С. 4-19.

12. Хлызов А.В., Чичагова М.В. Создание динамически настраи-ваемых Web-ориентированных информационных систем // На-учно-технический журнал «Инженерный вестник 1(21)/1 ‘2006». Белорусский государственный университет информа-тики и радиоэлектроники. – Минск, 2006. С. 189-192.

13. Куделько Е. Ю. Генерация и настройка экранных форм на ос-нове метаданных // Математика программных систем: Межвуз. сб. науч. тр. Перм. ун-т. – Пермь, 2003. С.51-59.

14. Ланин В.В., Лядова Л.Н., Чуприна С.И. Система интеллекту-ального поиска и автоматической каталогизации документов на основе онтологий // The XII-th International Conference “Knowl-edge-Dialogue-Solution” (KDS’2006). Proceedings of conference. Varna (Bulgaria), June 20-25, 2006. Pp.139-145.

15. Мальцев П.А. Моделирование многомерных данных в системе METAS BI-PLATFORM // International Book Series. Advanced Studies in Software and Knowledge Engineering. Sofia. 2008. С. 173-180.

143

СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ .............................................................................................3

ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ: ОЦЕНКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ ... 4

Мингалева Ж.А. Современные подходы в исследовании инновационного потенциала ............................................................... 4 Мингалева Ж.А. Влияние факторов внешней и внутренней среды на структуру инновационного потенциала ........................... 17 Шорина А.А, Фролова Н.В. Анализ методик оценки уровня инновационного развития региона................................................... 35 Фролов А.П. Инфоинновации в экономических системах (на примере фирмы) ........................................................................... 48 Поставной В.И., Фролова Н.В., Шорина А.А. Методика расчета скорректированного интегрального показателя для оценки уровня инновационного развития региона...................................... 57 Манзурова Е.Н. Необходимость инновационного подхода к разработке методики стресс-тестирования коммерческого банка.......................................................................... 70

ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПОРТАЛ: МЕТОДЫ И СРЕДСТВА РЕАЛИЗАЦИИ.............................................................. 73

Лядова Л.Н. О подходе к построению исследовательского портала на основе метамоделирования ............................................ 73 Ланин В.В. Методы и средства решения задач информационного поиска для системы поддержки научных исследований ................ 80 Ланин В.В. Решение задач информационного поиска для исследовательского портала на основе агентного и онтологического подходов ................................................................ 89 Мальцев П.А. Подсистема наполнения хранилища данных исследовательского портала .............................................................. 97 Селянинов А.В., Фролова Н.В., Мингалева Ж.А. Исследовательский портал как механизм информационного сопровождения в сфере инноваций............................................................................ 103 Хлызов А.В. Проектирование динамически настраиваемого портала «Инновационное развитие регионов» .............................. 118

Н а у ч н о е и з д а н и е

И н н о в а ц и о н н о е р а з в и т и е р е г и о н о в : методы оценки и поддержка исследований

Межвузовский сборник научных статей

Специальный выпуск

Издается в авторской редакции Подписано в печать 10.12.2009. Формат 60ґ84/16. Усл. печ. л. 8,37. Тираж 100 экз. Редакционно-издательский отдел Пермского государственного университета

614990. Пермь, ул. Букирева, 15