Количественная оценка интеллектуального капитала университета на основе нечеткой модели
Автор: Недолужко О.B., Солодухин К.С.
Журнал: Университетское управление: практика и анализ @umj-ru
Рубрика: Потенциал и ресурсы вуза
Статья в выпуске: 1 т.28, 2024 года.
Бесплатный доступ
Целью данной исследовательской статьи является разработка и апробация нечеткой модели количественной оценки интеллектуального капитала университета. Нечеткая модель позволяет оценить интеллектуальный капитал университета в целом, основные компоненты интеллектуального капитала, способности университета к различным видам когнитивной активности, обеспечивающим развитие интеллектуального капитала, эксплицитные и имплицитные факторы интеллектуального капитала. Важнейшими отличительными особенностями модели являются: способ формализации эксплицитных и имплицитных факторов как лингвистических переменных и перевода их значений в нечеткие множества; использование процедур нечеткой логики в иерархической структуре с возможными циклами; возможность получения числовых оценок разброса рассчитанных значений; повышение достоверности результатов за счет учета уровней компетентности экспертов в определенных сферах деятельности университета с использованием различных функций сглаживания. Представлены результаты апробации модели на примере крупного регионального университета. Определены проблемные зоны в деятельности университета в отношении развития интеллектуального капитала.Материалы статьи представляют интерес для руководителей университетов, получающих инструмент комплексной оценки интеллектуального капитала и его компонентов на всех уровнях в привязке к стратегии развития вуза.
Интеллектуальный капитал, когнитивная активность, нечеткая модель, нечеткий логический вывод, имплицитный фактор, эксплицитный фактор
Короткий адрес: https://sciup.org/142241908
IDR: 142241908 | DOI: 10.15826/umpa.2024.01.003
Список литературы Количественная оценка интеллектуального капитала университета на основе нечеткой модели
- Новгородов П. А. Оценка стоимости интеллектуального капитала вуза: методический аспект // Известия Уральского государственного экономического университета. 2019. Т. 20, № 1. С. 78-94. БО!: 10.29141/2073-1019-2019-20-1-6.
- Недолужко О. В., Солодухин К. С. Теоретико-методологические основы управления интеллектуальным капиталом с позиции категориально-системной методологии: монография. Владивосток: Изд-во ВВГУ, 2022. 128 с.
- Sweiby K.-E. Methods for Measuring Intangible Assets [Электронный ресурс]. URL: https://www.sveiby.com/ files/pdf/intangiblemethods.pdf (дата обращения: 26.11.2022).
- Sweiby K.-E. Methods for Measuring Intangible Assets [Электронный ресурс]. URL: https://www.sveiby.com/ files/pdf/1537275071_methods-intangibleassets.pdf (дата обращения: 26.11.2022).
- Matos F., Vairinhos V., Godina R. Reporting of Intellectual Capital Management Using a Scoring Model // Sustainability. 2020. Vol. 12, nr 19. P. 8086. DOI: 10.3390/ su12198086.
- Rojas M. I., Espejo R. L. La Inversión en Investigación Científica como Medida del Capital Iintelectual en las Instituciones de Educación Superior // Información Tecnológica. 2020. Vol. 31, nr 1. P. 79-90. DOI: 10.4067/S0718-07642020000100079.
- Daraio C., Iazzolino G., Laise D., Coniglio I., Di Leo S. Meta-Choices in Ranking Knowledge-based Organizations // Management Decision. 2021. Vol. 60. Iss. 4. P. 955-1016. DOI: 10.1108/MD-01-2021-0069.
- Кашкинбаев А. Б., Джаксыбекова Г. Н. Оценка интеллектуального капитала: измерительная модель и эмпирическое исследование структуры и взаимосвязи элементов капитала // Экономика: стратегия и практика. 2020. Т. 15, № 3. С. 207-221.
- Hurtado S. M., Laserna E. Z., Pedroza D. L. Aproximación a la Medición del Capital Intelectual Organizacional Aplicando Sstemas de Lógica Difusa // Cuadernos de Administración. 2010. Vol. 23, nr 40. P. 35-68. DOI: 10.11144/Javeriana.cao23-40.amci.
- Veltri S., Mastroleo G., Schaffhauser-Linzatti M. Measuring Intellectual Capital in the University Sector Using a Fuzzy Logic Expert System // Knowledge Management Research & Practice. 2012. Vol. 12. Iss. 2. P. 1-18. DOI: 0.1057/ kmrp.2012.53.
- Kale S. Fuzzy Intellectual Capital Index for Construction Firms // Journal of Construction Engineering and Management. 2009. Vol. 135. Iss. 6. P. 508-517. DOI: 10.1061/(ASCE) CO.1943-7862.0000014.
- Pokrovskaia N., Margulyan Y., Lvin Y., Bulatetskaia A. Neuro-Technologies and Fuzzy Logic for Intellectual Capital Evaluation in Education and Business // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, International Scientific Conference "Digital Transformation on Manufacturing, Infrastructure and Service", St. Petersburg, 21-22th of November 2019. St. Petersburg: IOP Publishing, 2020. Vol. 940. P. 012090. DOI: 10.1088/1757-899X/940/1/012090.
- Arvan M., Omidvar A., Ghodsi R. Intellectual Capital Evaluation Using Fuzzy Cognitive Maps: A Scenario-Based Development Planning // Expert Systems with Applications. 2016. Vol. 55. P. 21-36. DOI: 10.1016/j.eswa.2015.12.044.
- Tkachenko E., Rogova E., Bodrunov S., Klimov V., Ganieva M. Tools for Assessment of Intellectual Assets of Enterprise Based on Fuzzy Information. Advances in Economics, Business and Management Research // International Conference on Trends of Technologies and Innovations in Economic and Social Studies, Tomsk, 28-30th of June 2017. Tomsk: Atlantis Press, 2017. Vol. 38. P. 671-677. DOI: 10.2991/ ttiess-17.2017.110.
- Ahmad F., Naseem Sh., Alyas T. et al. Forecasting of Intellectual Capital by Measuring Innovation Using Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System // International Review of Applied Sciences. 2015. Vol. 2, nr 1. P. 1-13.
- Calabrese A., Costa R., Menichini T. Using Fuzzy AHP to Manage Intellectual Capital Assets: An Application to the ICT Service Industry // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. Iss. 9. P. 3747-3755. DOI: 10.1016/j.eswa.2012.12.081.
- Lee Sh.-H. Using Fuzzy AHP to Develop Intellectual Capital Evaluation Model for Assessing their Performance Contribution in a University // Expert Systems with Applications. 2010. Vol. 37. Iss. 7. P. 4941-4947. DOI: 10.1016/ j.eswa.2009.12.020.
- Jannatifar H., Shahi M. K., Morad J. M. Assessing Intellectual Capital Management by Fuzzy TOPSIS // Management Science Letters. 2012. Vol. 2. Iss. 6. P. 19912000. DOI: 10.5267/j.msl.2012.06.022.
- Мазелис Л. С. Лавренюк К. И. Формирование инвестиционной стратегии управления человеческим капиталом кафедры университета на основе нечеткой динамической модели // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 4 (98). С. 76-86.
- Mazelis L. S., Krasko A. A., Zagudaeva O. N., Lavrenyuk K. I. A Conceptual Model of the Regional Human Capital Development // International Transaction Journal of Engineering, Management and Applied Sciences and Technologies. 2018. Vol. 9, nr 4. P. 477-494. DOI: 10.14456/ITJEMAST.2018.44.
- Fandiño A. M., Machado M. A. S. Social Capital Scale and Logic Fuzzy: An Experiment to Verify the Pertinence of Logic Fuzzy in Producing Accurate Results from Data of a Complex Organizational Reality // International Journal of Management. 2014. Vol. 5. Iss. 10. P. 91-104.
- Mastroleo G., Venturelli A, Veltri S. A Fuzzy Logic Expert System for the Measurement of Intellectual Capital in Strategic Alliances // Proceedings of IFKAD, Knowledge and Management Models for Sustainable Growth. Matera, Italy, 11-13 of June 2014. P. 1435-1456.
- Иванов В. В. Оценка интеллектуального капитала высших учебных заведений // Проблемы современной экономики. 2010. № 4 (36). С. 334-337.
- Кочеткова Н. В., Крамин Т. В. Интеллектуальный капитал в сфере образовательных услуг // Актуальные проблемы экономики и права. 2011. № 1 (17). С. 75-80. DOI: 10.21202/1993-047X.05.2011.1.75-80.
- Слепов В. А., Герзелиева Ж. Г. Интеллектуальный капитал вуза и индикаторы его оценки // Креативная экономика. 2015. Т. 9, № 8. С. 995-1008. DOI: 10.18334/ce.9.8.579.
- Сундукова Г. М. Инновационный подход к управлению интеллектуальным капиталом вуза // Управление. 2017. Т. 5, № 1. С. 80-87. DOI: 10.12737/24705.
- Зунтова И. С. Методика оценки уровня интеллектуального капитала образовательных учреждений высшей школы // Вопросы региональной экономики. 2016. № 3 (28). С. 156-160.
- Цуриков С. В. Интеллектуальный капитал вузов -один из факторов инновационного развития // Сибирская финансовая школа. 2008. № 1 (66). С. 112-116.
- Leitner K.-H. Intellectual Capital Reporting for Universities: Conceptual Background and Application for Austrian Universities // Research Evaluation. 2004. Vol. 13. Iss. 2. P. 129-140. DOI: 10.3152/147154404781776464.
- Altenburger O. A., Schaffhauser-LinzattiM. The Order on the Intellectual Capital Statements of Austrian Universities // Proceedings of the IF SAM - International Federation of Scholarly Associations of Management 8th World Congress, Berlin, 28-30th of September 2006. P. 28-30.
- Cañibano L., Sánchez M. P. Intangibles in Universities: Current Challenges for Measuring and Reporting // Journal of Human Resources Costing and Accounting. 2009. Vol. 13. Iss. 2. P. 93-104. DOI: 10.1108/14013380910968610.
- Bratianu C. Intellectual Capital of the European Universities // Dima A. M. Trends in European Higher Education Convergence. Hershley: IGI Global, 2014. P. 24-43.
- Ramirez Y., Tejada A., Gordillo S. Recognition of Intellectual Capital Importance in the University Sector // International Journal of Business and Social Research. 2013. Vol. 3, nr 4. P. 27-41. DOI: 10.18533/ijbsr.v3i4.27.
- Новгородов П. А. Понятие, структура и оценка интеллектуального капитала вуза // Сибирская финансовая школа. 2018. № 1 (126). С. 27-33.
- Завалин Г. С., Недолужко О. В., Солодухин К. С. Формирование каузального поля показателей развития интеллектуального капитала организации: концепция и нечеткая экономико-математическая модель // Бизнес -информатика. 2023. Т. 17, № 3. С. 53-69. DOI 10.17323/2587-814X.2023.3.52.69.
- Завалин Г. С., Солодухин К. С. Нечеткая модель выявления имплицитных факторов интеллектуального капитала организации // Стратегическое планирование и развитие предприятий: Материалы XXIV Всероссийского симпозиума, Москва, 11-12 апреля 2023 г. М.: ЦЭМИ РАН, 2023. С. 375-378. DOI: 10.34706/978-5-8211-0814-2-s2-23.
- Назаров Д. М. Методология нечетко-множественной оценки имплицитных факторов в деятельности организации. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2016. 193 с.
- Луговой Р. А. Инновационный подход к процессу стратегического управления вузом на основе системы сбалансированных показателей: дис.... канд. экон. наук. Владивосток, 2006. 159 с.
- Аньшин В.М., Демкин И. В., Царьков И. Н., Никонов И. М. Применение теории нечетких множеств к задаче формирования портфеля проектов // Проблемы анализа рисков. 2008. Т. 5, № 3. С. 8-21.
- Vahidi J., Rezvani S. Arithmetic Operations on Trapezoidal Fuzzy Numbers // Journal of Nonlinear Analysis and Application. 2013. Vol. 2013. P. 1-8. DOI: 10.5899/2013/ jnaa-00111.
- Raskin L., Sira O. Performing Arithmetic Operations over the (L-R)-type Fuzzy Numbers // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2020. Vol. 3, nr 4 (105). P. 6-11. DOI: 10.15587/1729-4061.2020.203590.
- Feizollahzade O. An Overview of Fuzzy Inference Algorithms // International Journal of Smart Electrical Engineering. 2020. Vol. 9, nr 4. P. 165-167.
- Chaudhari T. U., Patel V. B., Thakkar R. G., Singh Ch. Comparative Analysis of Mamdani, Larsen and Tsukamoto Methods of Fuzzy Inference System for Students' Academic Performance Evaluation // International Journal of Science and Research Archive. 2023. Vol. 9. Iss. 1. P. 517-523. DOI: 10.30574/ijsra.2023.9.1.0443.
- Mamdani E. H. Application of Fuzzy Algorithm for Control of Simple Dynamic Plant // Proceedings of the Institution of Electrical Engineers. 1974. Vol. 121, nr 12. P. 1585-1588.
- Минаев Ю. Н., Филимонова О. Ю., Минаева Ю. И. Индекс нечеткости нечетких множеств в контексте концепции data mining // Проблемы информатизации и управления. 2012. Т. 3, № 39. С. 95-101.
- De Luca A., Termini S. A Definition of a Nonprobabilistic Entropy in the Setting of Fuzzy Sets Theory // Information and Control. 1972. Vol. 20, nr 4. P. 301-312. DOI: 10.1016/S0019-9958 (72) 90199-4.
- Yager R. R. On the Measure of Fuzziness and Negation Part I: Membership in the Unit Interval // International Journal of General Systems. 1979. Vol. 5, nr 4. P. 221-229. DOI: 10.1080/03081077908547452.
- Назаров Д. М. Модель оценки имплицитных факторов на основе нечетко-множественных описаний // Известия ДВФУ. Экономика и управление. 2016. № 4 (80). С. 3-17. DOI: 10.5281/zenodo.220793.
- Мазелис Л. С., Солодухин К. С. Нечеткая модель анализа рисков развития социально-экономической системы на основе стейкхолдерского подхода // Вестник Тюменского государственного университета. Социально-экономические и правовые исследования. 2017. Т. 3, № 3. С. 242-260. DOI: 10.21684/2411-7897-2017-3-3-242-260.
- Морозов В. О., Солодухин К. С., Чен А. Я. Нечетко-множественные методы стратегического анализа стейк-холдер-компании // Фундаментальные исследования. 2016. № 2-1. С. 179-183.