Деловая игра как инструмент моделирования и анализа инновационно-предпринимательской экосистемы

Дубина И.Н.,
доктор экономических наук, профессор,
Алтайский государственный университет (г. Барнаул),
Новосибирский национальный исследовательский
государственный университет (г. Новосибирск)

В работе представлены результаты использования методологического инструментария теоретико-игрового и имитационно-экспериментального моделирования для исследования деятельности ключевых участников инновационно-предпринимательской экосистемы (государство, вузы, инвесторы, предприятия). Представлен опыт разработки и проведения деловой игры «от лаборатории – к рынку» для выявления и анализа проблем коммерциализации новых научно-исследовательских разработок.

Инновации – часто употребляемый термин, однако во многих случаях он остаётся лишь словом. Одна из причин, по моему мнению, заключается в неэффективной работе так называемых инновационно-предпринимательских экосистем (ИПЭС), включающих основных участников (stakeholders): правительство (регулятор ИПЭС), вузы и научно-исследовательские центры, предприятия и предприниматели, инвесторы, потребители инноваций. Формирование оптимальной институциональной среды, обеспечивающей компромиссную реализацию несовпадающих целей экономических субъектов с различными статусами и функциями, выступает в качестве адаптационного механизма ИПЭС, способствует сбалансированности развития её подсистем, повышает её устойчивость и эффективность.

Как участники ИПЭС могут взаимодействовать в условиях рисков и неопределённости социально-экономической среды, ведя нелинейный многоэтапный конструктивный диалог для достижения компромисса интересов, целей и стратегий? В поиске ответа на обратимся как к теоретическим исследованиям формирования и развития ИПЭС, так и к формальным методам из областей теории игр, оптимального распределения ресурсов, проектирования и проведения деловых управленческих игр.

Понятия инновационной экосистемы (ИЭС) и ИПЭС являются гибридом терминов из экономики и биологии. В международной наукометрической базе Web of Science индексировано около 200 научных статей, использующих эти термины, в Scopus – более 2000 публикаций. Стало быть, эти понятия ещё не стали общепризнанными и общераспространёнными.

Я хочу показать возможности моделирования и анализа взаимодействия стейкхолдеров (заинтересованных участников) ИПЭС с помощью теоретико-игровых принципов и экспериментально-игровой модели в формате деловой игры «от лаборатории – к рынку», разработанной для выявления и анализа проблем коммерциализации новых научно-исследовательских продуктов.

Основные понятия и методы
ИПЭС – это сложная многоуровневая система, охватывающая инновационные институты и кластеры знаний, которые основаны на человеческом и интеллектуальном капитале, сформированном под воздействием социального капитала и подкрепляемом капиталом финансовым [1]. В качестве одной из первых концептуальных моделей ИПЭС может рассматриваться концепция «тройной спирали инноваций» (Triple Helix of Innovation), описывающая взаимодействие науки, государства и бизнеса при осуществлении инновационной деятельности [2]. Основой ИПЭС согласно этой модели является многоуровневое и нелинейное взаимодействия науки (университеты), промышленности (предприятия) и государства (правительство). Концепция отражает поворот от доминирующей в индустриальной экономике диады «промышленность– государство» к повышению роли университетов и «тройному спиральному» взаимодействию в триаде «наука–промышленность–государство», в котором университеты проявляют себя как инициаторы инноваций [3]. Авторы подчёркивали «многослойное сетевое взаимодействие» и «смешанную организацию» в ИПЭС. Позднее концепция «тройной спирали» расширялась за счёт включения «гражданского общества» с такими элементами, как СМИ, культурные ценности [4]. Добавление «четвёртой спирали» аргументировалось тем, что на ИПЭС оказывают влияние культурно-социальные нормы и способы формирования и трансляции общественного мнения средствами массовой коммуникации. В качестве «пятой спирали» исследователи добавляли природную окружающую среду, изменение которой также оказывает влияние на ИПЭС [4]. Такое развитие исходной прототипной модели привело к концепции N-компонентной инновационной спирали [5].

Одним из ключевых моментов функционирования ИПЭС является обеспечение её устойчивого равновесного состояния. В этом контексте считаю целесообразным обратиться к принципам теории игр, которая определяется как логико-математическая теория разработки стратегических решений в условиях конкуренции, риска и неопределённости; теория оптимального и эффективного рационального поведения; теория разрешения конфликтов и поиска компромиссов [6]. Применение теории игр предполагает, что каждый игрок (лицо, принимающее решение) стремится к достижению собственной цели (например, максимизация прибыли, доли рынка или социального благосостояния), но при этом учитывает, как может и будет действовать другой игрок.

При анализе, моделировании и проектировании ИПЭС могут использоваться такие принципы теории игр, как аллоцентризм и равновесие Нэша.

Аллоцентризм характеризует стремление человека ставить себя на позиции других людей, чтобы лучше понять их мотивы и интересы [7]. Равновесие Нэша – это такая стратегическая ситуация (конфигурация стратегий игроков), из которой ни один игрок не заинтересован выходить (ни у одного из игроков нет стимула изменять выбранную стратегию). Джон Нэш, лауреат Нобелевской премии по экономике 1994 г., математически доказал, что любая игра с конечным числом игроков и конечным числом стратегий имеет равновесие с указанными выше свойствами. С практической точки зрения это означает, что (если у нас есть информация о стимулах и других поведенческих детерминантах игроков) мы можем определить оптимальные (наилучшие) стратегии игроков с точки зрения равновесной конфигурации по Нэшу. Это означает возможность нахождения компромиссных решений в любых конфликтах (экономических, военных, политических).

Одной из новых и перспективных концепций принятия решений, базирующихся на теории игр, является принцип системного компромисса. Компромисс в самом широком смысле означает соглашение на основе взаимных уступок, разрешающее конфликт и в известной мере удовлетворяющее все стороны. Понятие и принцип системного компромисса был математически сформулирован Г.И. Алгазиным [8]. Применение этого принципа направлено на многокритериальное решение проблем межуровневых конфликтов в социально-экономических системах, когда участники располагают неполной и асимметричной информацией о множествах выбора решений. Особенностью подхода в отличие от классических принципов теории игр является то, что наряду с множествами «локальных» стратегических переменных, контролируемых отдельными участниками систем, учитываются «общие» переменные, полным правом независимого выбора которых не обладает ни один из участников. При этом участники асимметрично информированы относительно множества «общих» переменных и в общем случае никто из них не располагает полной информацией. Такой подход предполагает необходимость передачи и обмена информацией на всех уровнях системы, расширение многовариантного сотрудничества и координации всех участников, оптимизации распределения и перераспределения их полномочий, разрешения как внутриуровневых, так и внутрисистемных противоречий. На основе такого подхода рассматриваются сложные конфликты, разрешение которых требует значительных усилий и затрат средств, изменения стратегических парадигм и режимов функционирования. ИПЭС является такой системой, что делает актуальным применение принципа системного компромисса для анализа, моделирования и проектирования её эффективного функционирования.

Мною в качестве основного инструмента исследования функционирования ИПЭС и взаимодействия её основных участников используется деловая игра как метод экспериментально-имитационного моделирования. Экспериментально-имитационными моделями можно считать разнообразные форматы моделирования аспектов принятия решений в различных областях человеческой деятельности в условиях направленного контролируемого эксперимента. Наиболее известным и широко применяемым форматом является деловая игра – моделирование процессов и механизмов принятия решений в условиях поэтапного, многошагового уточнения необходимых факторов, анализа информации, поступающей дополнительно и вырабатываемой в ходе игры [9]. Деловые игры применяются как инструмент обучения, как метод исследования и принятия решений.

Они служат важным дополнением к используемым математическим методам принятия решений, так как в ходе игры анализируется возможное принятие не только формальнооптимальных, но и субоптимальных и неоптимальных решений, что может быть вызвано неполнотой информации и (или) ограниченными возможностями её обработки.

Описание деловой игры
Для поиска вариантов реализации системного компромисса в ИПЭС была разработана базовая формальная модель взаимодействия основных субъектов ИПЭС. За основу была взята концепция тройной инновационной спирали с дополнительным включением инвесторов и непосредственных потребителей инноваций. Была разработана деловая игра «От лаборатории – к рынку» для обучения, моделирования и анализа способов и возможностей взаимодействия субъектов ИПЭС на многосторонней основе через многоуровневую коммуникацию для достижения системного компромисса в условиях риска и неопределённости.

Основные цели создания и проведения игры «От лаборатории – к рынку»:
1) создание игровой образовательной платформы для анализа экономического поведения основных участников инновационного процесса (государство, университеты, бизнес, инвесторы, потребители инноваций), которые могут и должны взаимодействовать для достижения компромисса в предпринимательской и инновационной среде, включающей риски и неопределённости;
2) разработка инструмента моделирования процесса принятия решений основными заинтересованными игроками в условиях риска и неопределённости за счёт анализа возможных стратегий и разработок новых комбинаций стратегических решений в процессе взаимодействия участников игры для определения оптимальных или субоптимальных стратегий по продвижению и реализации инновационных проектов;
3) подготовка платформы для взаимодействия реальных участников инновационного процесса и разработки стратегии и тактики их действий.

Участники деловой игры и их функции:
– государство (регулятор ИПЭС, инициатор проектов, инвестор) –1 группа;
– университеты (инициаторы и разработчики проектов) – 2–4 группы;
– предприниматели (инноваторы, реализующие новые разработки) – 2–4 группы;
– инвесторы – 2–4 группы;
– потребители инноваций – 1 группа.

До начала игры сформирован пул инновационных проектов (требующих НИОКР и последующего массового тиражирования и коммерциализации), характеризуемых ожидаемыми затратами и доходностью. Также предполагается наличие безрискового проекта с известной доходностью. У каждой группы участников есть ресурсы. Частью ресурсов группа может распоряжаться самостоятельно, другой частью – лишь по согласованию и в координации с некоторыми другими участниками. Каждая группа может взаимодействовать с другими группами. Результаты такого взаимодействия определяют выбор проектов и успешность их реализации. Таким образом, эта игра моделирует одновременно процессы кооперации и конкуренции. Цель каждой группы заключается в выборе наилучшего решения для удовлетворения собственных интересов, но с учётом потребностей и мотивов других игроков (теоретико-игровой принцип аллоцентризма [7]).

Эта игра также имитирует риски и неопределённости на всех рассматриваемых этапах креативно-инновационной деятельности с использованием случайных переменных. Формально игра задается следующими входными параметрами:
n – количество игроков (групп);
 – количество ресурсов, доступных игроку i, i = 1,…, n;
m – количество инновационных проектов в игре;
  – минимальные и максимальные затраты на разработку проекта j, j = 1, …, m;
 – минимальные и максимальные затраты на производство и реализацию инновационного проекта j;
ERj – ожидаемый доход от проекта j;
 – доходность инвестиций в безрисковый проект.

Решения игроков:
 – ресурсы, направляемые игроком i для разработки проекта j, i = 1, ..., n; j = 1, ..., m;
 – ресурсы игрока i для реализации проекта j, i = 1, ..., n; j = 1, ..., m + 1, где  + 1 ресурсы, направляемые игроком i в безрисковый проект.

Выходные параметры игры:
 – ресурсы для разработки проекта j;
 – вероятность успешного развития проекта j,

 – случайная величина, которая может быть генерирована, например, с помощью функции RAND (в русскоязычной версии – СЛЧИС) программы MS Excel,  при  считаем, что проект успешно разрабатывается и потенциально может принести прибыль инвестору; если  проект не сможет быть реализован;
 ресурсы для реализации проекта j;
вероятность успешного осуществления проекта j,  
 
 – случайная величина, сгенерированная, например, функцией RAND программы MS Excel,  проект успешно реализуется и приносит доход инвестору; если  проект не будет реализован;
 случайная величина, которая отражает неопределённость коммерческого успеха реализованного проекта; может быть генерирована с помощью функций СЛЧИС или НОРМРАСП программы MS Excel;
 – реальный доход, полученный от проекта j, который может отличаться от ожидаемого дохода  например, если  генерируется функцией RAND,  то полученный доход может быть вычислен как   и в этом случае реальный доход может отличаться от ожидаемого дохода 50% в большую и меньшую стороны;
 доход игрока i от инвестирования в безрисковый проект;
 общий доход, полученный от венчурных (инновационных) проектов;
 общий доход в игре (аналог ВВП).

На основе такой формализации могут быть рассчитаны результаты всех игроков в соответствии с их целевыми функциями и представлены численно и визуально, например, в электронной таблице Excel. Реализация этой экспериментально-имитационной модели в формате деловой игры позволяет анализировать поведение основных участников ИПЭС при разных наборах исходных данных и условий.

Реализация и результаты игры
Эта игра разрабатывалась мною в Университете им. Мартина Лютера (г. Галле, Германия) в 2014 г. и тестировалась в студенческих группах Алтайского государственного университета (г. Барнаул, Россия) в первой половине 2015 г. Пилотная игра с участием репрезентативных игроков (представляющих реальных участников ИПЭС) была организована и проведена на базе Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана и Московской школы управления «Сколково» в мае 2015 г. Участниками игры выступали руководители верхнего и среднего звеньев крупных предприятий, банков, венчурных компаний, региональных администраций, представители вузов (всего – 20 человек).

Игра разрабатывалась и позиционировалась как «серьёзная игра» (serious game) для моделирования и анализа экономического поведения, а не как средство «весёлого тимбилдинга» (fun team building) для наработки элементарных компетенций, которые часто используют многие российские и зарубежные тренинговые фирмы.

Реализация игры включала в себя три этапа: 1) подготовительный, 2) тренировочный, 3) модельно-аналитический. Каждый этап игры осуществлялся в отдельный день и занимал от 3 до 6 часов. На первом этапе участники познакомились с целями, задачами, форматом игры и основными принципами её разработки (3 часа). На втором этапе проводилось две тренировочные сессии (каждая по 2 часа с последующим обсуждением результатов). На третьем этапе проводилась итоговая игра с реальными проектами, их презентацией, взаимодействием участников по согласованию поддерживаемых проектов, последующим обсуждением и подведением итогов (4 часа).

Важны изменения в отношениях участников к игре. В первый день реакция участников на проведённую лекцию по принципам теории игр, дизайна предлагаемой деловой игры и возможных сценариев её проведения была сдержанно-скептической.

Первая тренировочная игра оказалась идентичной прототипной игре «Дилемма узников» [6] с точки зрения поведения участников и результатов (ни один проект не был поддержан, то есть игроки не смогли выйти на компромиссные соглашения). После завершения мы сравнили результаты экспериментально-имитационного моделирования (игры) с результатами теоретико-игрового моделирования поведения участников при отсутствии доверия и обязывающих соглашений [10]. Во второй тренировочной игре инициаторы проектов, представляющие интересы университетов, скорректировали свои стратегии, и им удалось выйти на многосторонние (3–4 стороны) переговоры и заручиться поддержкой других участников (например, «индустрия» поддерживала «университет» в переговорах с «государством» и «инвесторами»). В результате два проекта из пяти предложенных получили поддержку (финансирование). Таким образом, в ходе игры произошли изменения в поведении участников и подходах к принятию решений.

На завершающем этапе участники «инновационной экосистемы» нашли эффективные варианты взаимодействия и фактически пришли к системному компромиссу, определив устраивающий всех игроков вариант распределения средств на стадии разработки и реализации проекта, предложенного одним из университетов. Однако этот участник («университет») решил улучшить результат и начал дополнительные сепаратные переговоры ещё с одним потенциальным инвестором. По этой причине участники, с которыми были достигнуты предварительные договоренности относительно инвестирования и реализации проекта, отказались от дальнейшего сотрудничества. В результате достигнутый компромисс был нарушен, доверие сломано. Это драматичный момент наглядно продемонстрировал, что взаимное доверие – ключевой момент в создании эффективно функционирующей инновационной экосистемы. Подобные эффекты можно моделировать математически на основе теории игр [10], но в экспериментально-имитационной игре они проявляются наглядно.

Пилотная игра отчётливо продемонстрировала коммуникационный барьер между основными участниками ИПЭС, их нежелание и неготовность поиска компромиссных решений. По-видимому, это типичная проблема не только для российских ИПЭС, но и для ИПЭС других стран с развивающейся экономикой.

Возникновение коммуникационного барьера связано не с недостатком возможностей и средств коммуникации, а скорее с эгоцентрическим поведением участников ИПЭС, их нежеланием понять интересы и мотивы других стейкхолдеров. Например, инициаторы проектов (в данной игре «университеты») часто не осознают, что необходимо обоснование предлагаемого проекта в терминах, понятных инвестору и предпринимателю, а не в терминах, понятных только разработчику. Как охарактеризовал позицию университетов представитель «индустрии» в игре, сказать: «мы – умные, и у нас есть классная идея, поэтому дайте нам денег на её реализацию» недостаточно. Нужно доказать, что эту идею нужно «покупать»; к производственникам и инвесторам нужно подходить с предложениями, а не просьбами, но для этого нужно понимать, в чём может быть их заинтересованность.

Игра показала, что взаимодействие участников инновационной экосистемы – это системная проблема. В вузах отсутствуют эксперты, которые понимают, что нужно предпринимателям, а предприниматели не понимают, что им могут дать вузы. Усилия соответствующих государственных структур по налаживанию взаимодействия «государство-университеты-бизнес» часто завершаются формальным распределением средств также из-за нежелания понять мотивы и интересы всех участников. По результатам обсуждения итогов игры один из её участников высказал следующее мнение: «Игра – это имитация реальных взаимодействий. Но эта имитация показала, что действия реальных участников тоже имитация. Одни имитируют, что генерируют и производят инновации, другие – что создают инновационную среду». Проведённая деловая игра наглядно показала существующие коммуникационные разрывы между участниками ИПЭС. Она привела к пониманию необходимости изменения подходов самих участников к принятию решений и фокусированию внимания не только на собственных интересах, но и на мотивах, возможностях и результатах всех участников ИПЭС.

Заключение
В силу разнородности подсистем ИПЭС, различия интересов и целей их субъектов их эффективное функционирование возможно лишь на основе принципов системного компромисса. Поэтому целесообразно обращение к формальным и частичноформальным методам для исследования и проектирования ИПЭС. Я представил опыт формализации ИПЭС и экспериментально-игрового моделирования взаимодействия её субъектов.

Разработанная игра может служить эффективным инструментом аллоцентризма для формирования лучшего понимания мотивов, интересов, возможных стратегий и способов взаимодействия участников ИПЭС (и достижения ими системного компромисса). Представленная деловая игра может регулярно проводиться в вузах, бизнесинкубаторах, на малых инновационных предприятиях (МИП) для обучения и тренинга изобретателей и начинающих венчурных предпринимателей. В частности, она может быть полезна для демонстрации интересов и логики принятия решения инвесторов и промышленников относительно оценки, реализации и коммерциализации новых проектов, а также для «прогонки» проектов и их последующей доработки. Очевиден потенциал применения такой игры в подготовке и повышении квалификации инновационных менеджеров и государственных служащих для повышения качества и эффективности принятия управленческих решений в сложных неоднородных системах.

Возможно применение этой игры не только в образовательно-тренинговых целях, но и в качестве платформы для поддержки принятия реальных решений при участии заинтересованных сторон. В таких случаях игра может быть организована на венчурных выставках, ярмарках, инновационных салонах. Потенциально полезным может оказаться использование подобной деловой игры для анализа и разработки инновационной политики регулятором инновационной деятельности на национальном и региональном уровнях. Перспективной представляется идея разработки других специализированных игр на основе полученного опыта (например, проектирование деловой игры для разработки приоритетов стратегического развития вуза).

Автор выражает искреннюю благодарность Н. Хиршауэру (г. Галле, Германия), М. Бондаренко (г. Москва) и Е. Попову (г. Барнаул) за ценные советы, рекомендации и практическую помощь в разработке, организации и проведении деловой игры «От лаборатории – к рынку», а также всем её участникам.

Литература
1. Carayannis E., Campbell D. «Mode 3» and «Quadruple Helix»: toward a 21st century fractal innovation ecosystem” // International journal of technology management. – 2009, 46 (3-4): 201–234.
2. Etzkowitz H., Leydesdorff L. The Triple Helix: University – Industry – Government relations a laboratory for knowledge based economic development // EASST Review. – 1995, 14 (1): 14–19.
3. Ranga M., Etzkowitz H. Triple Helix systems: analytical framework for innovation policy and practice in the Knowledge Society // Industry and Higher Education. – 2013, 27 (4): 237–262.
4. Carayannis E.G., Barth T.D., Campbell D.F. The Quintuple Helix innovation model: global warming as a challenge and driver for innovation // Journal of Innovation and Entrepreneurship. – 2012, 1(2): 1–12.
5. Park H.W. Transition from the Triple Helix to N-Tuple Helices? An interview with Elias G. Carayannis and David F. J. Campbell // Scientometrics. – 2014, 99: 203–207.
6. Дубина И.Н. Основы теории экономических игр. – М.: Кнорус, 2010.
7. Дубина И.Н., Караяннис Э. Активизация инновационной деятельности в странах с развивающейся экономикой: теоретико-игровые и экспериментально-игровые подходы для разработки и совершенствования инновационной политики // Менеджмент в России и за рубежом. – 2014. – № 6. – С. 3–11.
8. Алгазин Г.И. Модели системного компромисса в социально-экономических исследованиях. – Барнаул: Азбука, 2009.
9. Хруцкий Е.А. Организация проведения деловых игр. – М.: Высшая школа, 1991.
10. Дубина И.Н. Теоретико-игровые модели организации креативно-инновационной деятельности фирм. – Барнаул: Изд-во Алт. ун-та, 2013.