Социально-экономическое развитие регионов является одной из приоритетных задач государственной социальной политики Российской Федерации. Проблема оценки социально-экономических проектов, представляющих собой важные инструменты регионального развития, является актуальной не только на начальном этапе выбора наиболее эффективных проектов, но и на последующих этапах корректировки ранее принятых решений на основе мониторинга хода реализации проектов [1, 4, 12, 13]. Особой практической значимостью обладают региональные проекты в сфере здравоохранения, поскольку они непосредственно связаны с повышением качества и улучшением функционирования человеческого капитала (human capital), являющегося интенсивным производительным фактором экономического развития региона [11].
В настоящее время социальные инвестиции в сфере медицины и здравоохранения, как правило, сочетаются с инновационным характером проектов, что существенно усложняет их экспертизу и делает актуальным научное обоснование оценок проектов [5, 6, 8]. Спецификой оценивания и выбора инновационно-инвестиционных проектов в области здравоохранения является необходимость учета большого числа показателей (и взаимосвязей между ними), многие из которых носят не количественный, а качественный характер, что обуславливает применение современных экспертных технологий, основанных на использовании методов теории принятия решений и имитационного моделирования [3]. При этом необходимо учитывать возможные изменения экспертных суждений относительно оцениваемого проекта, вызванные как объективными (изменения в области применения проекта), так и субъективными (изменения представлений об области применения) факторами.
Цель настоящей работы состоит в создании инструментария поддержки многокритериального экспертного оценивания и выбора инновационно-инвестиционных проектов в сфере здравоохранения с учетом возможных изменений экспертных суждений.
Информационное моделирование и многокритериальное экспертное оценивание проектов
Многообразие целей, характерное для социально-экономических проектов, порождает многокритериальность при их оценивании. В настоящее время для построения комплексных оценок проектов широко используется PEST-анализ [12], позволяющий выделить политические (Pol), экономические (Econ), социальные (Soc) и технологические цели (составляющие) проекта. При исследовании инновационно-инвестиционных проектов в области здравоохранения целесообразно несколько изменить типовой состав рассматриваемых целей:
– заменить общую для всех инвестиционных проектов технологическую составляющую ее конкретизацией для рассматриваемой области – медицинской (Med) составляющей;
– дополнить состав рассматриваемых целей включением научно-инновационной (Innov) составляющей.
При построении оценочных критериев, соответствующих целям проекта, целесообразно разделять эффективность проекта при его реализации (Ef) и потери при возможном (с некоторой вероятностью) ненадлежащем выполнении проекта (Risk). Например, в соответствии с построенной иерархией критериев (рис. 1) критерий CritEconRisk отражает экономические (Econ) риски (Risk) при реализации проекта.
Рис. 1. Иерархия критериев инновационно-инвестиционных проектов в области здравоохранения
Нижний уровень иерархии соответствует показателям (индикаторам), значения которых представлены в конкурсной документации проектов (в заявках и экспертных заключениях). Значения индикаторов, которые могут носить и количественный (например, число специалистов, привлекаемых к реализации проекта), и качественный (например, уровень научной обоснованности используемых в проекте инновационных решений) характер, целесообразно преобразовать приведением к единой измерительной балльной шкале (от 0 до N баллов). Для количественных (числовых) индикаторов таким преобразованием может быть отнесение рассматриваемого значения к тому или иному подинтервалу (с заданным балльным значением) неравномерного разбиения интервала возможных числовых значений индикатора. Для качественных (лингвистических) значений преобразование может быть основано на применении смещенной шкалы (семантического дифференциала) Осгуда, где минимально допустимому значению (например, удовлетворительно) соответствует 0, а максимально возможному значению (например, отлично) – N баллов. Построение неравномерной шкалы для количественных показателей и лингвистическое оценивание качественных показателей производится экспертами.
В соответствии с методологией анализа иерархий Саати (analytic hierarchy process) [7, 14] значения оценочных критериев каждого уровня (кроме критериев уровня индикаторов) определяются в виде линейной свертки критериев предыдущего уровня. Весовые коэффициенты свертки, отражающие относительную значимость критериев предыдущего уровня, вычисляются методом ранжирования или методом парных сравнений на основании экспертных суждений.
Изменения экспертных суждений при оценивании проектов
Назовем изменение экспертных суждений относительно проекта элементарным, если оно не может быть разбито на несколько других изменений и любое изменение экспертных суждений представлено в виде последовательного применения нескольких элементарных изменений. Нетрудно видеть, что элементарным положительным (отрицательным) изменением экспертных суждений относительно балльных значений индикаторов будет увеличение (уменьшение) значения одного из индикаторов на один балл. При этом будем считать что, если начальное значение индикатора было равно N (равно 0), то положительное (отрицательное) изменение экспертных суждений не приведет к изменению значения этого индикатора.
Для определения элементарных изменений экспертных суждений (ЭИЭС) относительно значимости критериев рассмотрим (в соответствии с [2]) подход, основанный на методе ранжирования. Рассмотрим групповое упорядочение критериев по возрастанию их рангов (в одну группу входят критерии с одинаковым рангом): G1, G2 ,…, Gt. Группы Gj являются непустыми, хотя некоторые из них, возможно, состоят только из одного элемента. Под элементарным изменением экспертных суждений в рамках метода ранжирования будем понимать переход некоторого критерия fk из одной группы Gj в другую соседнюю группу Gj–1 или Gj + 1. Пусть начальная ранжировка критериев составляет: 
. Минимальное изменение оценки значимости критерия fk в большую (меньшую сторону) приводит к новой ранжировке r1, r2, …, rn, вид которой зависит от значения 
и начальной ранжировки в целом. Пусть в рамках начальной ранжировки критерий fk входил в группу из s других критериев {fk–1, fk–2 ,…, fk–s}, имеющих с ним одинаковое значение ранга 
, а минимальное (элементарное) увеличение ранга этого критерия приводит к его переходу в следующую по значимости группу {fk + 1, fk + 2 ,…, fk + t}, содержащую t критериев одинакового ранга 
. Причем в соответствии с правилом вычисления рангов
Переход критерия в следующую группу приводит к новым значениям рангов:
Таким образом, в результате минимального увеличения значимости критерия fk:
– ранги критериев первой и второй групп уменьшатся на 0,5;
– ранг критерия fk увеличится на величину (p + s)/2;
– ранги остальных критериев не изменятся.
Переход критерия fk в предыдущую по значимости группу критериев приведет к соответствующему увеличению рангов критериев первой и второй групп на величину 0,5 и уменьшению на (p + s)/2 ранга критерия fk (ранги остальных критериев не изменятся).
Изменение рангов критериев приведет к изменению их весовых коэффициентов, вычисляемых по формуле
ai = 2(n + 1 – ri)/(n2 + n) [9].
Процедура выбора проектов с учетом возможных изменений экспертных суждений при их оценивании
Выбор подлежащего, реализации инновационно-инвестиционного проекта производится лицом, принимающим решение, на основе своих неформализуемых предпочтений (интуиции, опыте). Процедура поддержки принятия управленческих решений сводится к сокращению множества всех вариантов решений до множества окончательного выбора (рис. 2).
Рис. 2. Схема процедуры формирования множества окончательного выбора инновационно-инвестиционных проектов в области здравоохранения
При этом учет чувствительности от изменений экспертных суждений производится на основе имитационного вычислительного эксперимента, в рамках которого:
– на основе имеющихся экспертных оценок строится первичное множество выбора (множество проектов с наилучшими интегральными оценками),
– выполняется случайная генерация элементарных изменений экспертных суждений (ЭИЭС);
– для измененных экспертных суждений строится новое множество и объединяется с предыдущим множеством выбора.
Процедура прекращает свою работу при достижении заданного числа итераций или при отсутствии изменений в множестве выбора после очередной итерации, после чего множество выбора объявляется окончательным.
Заключение
Предложенный в работе подход к поддержке принятия решений по выбору инновационно-инвестиционных проектов позволяет учесть возможные изменения экспертных оценок, что способствует повышению обоснованности управленческих решений в области здравоохранения. Предварительные результаты применения предложенного подхода в рамках исследовательского прототипа информационно-аналитической системы многокритериального оценивания инвестиционных инновационных проектов в здравоохранении свидетельствуют о его эффективности.
Рецензенты:
Дюкарев Ю.М., д.ф.-м.н., доцент, профессор кафедры математики и физики, ФГБОУ ВПО «Белгородская государственная сельскохозяйственная академия имени В.Я. Горина», г. Белгород;
Калугин В.А., д.э.н., доцент, профессор кафедры экономики, Институт экономики, ФГАОУ ВПО «Белгородский государственный национальный исследовательский университет», г. Белгород.
Работа поступила в редакцию 09.02.2015.