Сбалансированное развитие интеллектуального капитала университета на основе нечетких многокритериальных моделей

Целью данной исследовательской статьи является разработка и апробация нечетких многокритериальных моделей, обеспечивающих сбалансированное развитие интеллектуального капитала университета. Нечетко-множественные инструменты имеют существенные преимущества при поддержке принятия управленческих решений в сфере развития интеллектуального капитала, что связано с его спецификой, а также изменением его структуры и сущности в условиях цифровой экономики. Разработанные модели базируются на нечетких моделях справедливого компромисса, а также многокритериальных моделях с целевыми функциями, генерируемыми имитационными процедурами. Модели позволяют приоритизировать портфели проектов по развитию интеллектуального капитала университета на основе предложенных критериев пропорционального развития, а также полезности портфелей и необходимых для их осуществления ресурсов. Представлены и проанализированы результаты апробации моделей на примере крупного регионального университета.
Материалы статьи представляют интерес для руководителей университетов, получающих инструменты обеспечения сбалансированного развития интеллектуального капитала вуза и его компонентов на всех уровнях 

1. Петров В. В. Университетская автономия и общегосударственная стратегия: сохранение баланса // Сибирский философский журнал. 2017. Т. 15, № 2. С. 123–136.

2. Вахитов Р. Р. Автономия и академические свободы в советских университетах (1920–50-е) // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28, № 1. С. 144– 153. DOI: 10.15826/umpa.2024.01.010.

3. Фундаментальность и практико-ориентированность: как университетам найти «сложный баланс»? // Аккредитация в образовании. 2024. № 1 (149). С. 54–68.

4. Петрова Г. И., Овсянникова Ю. Н., Плюснин Л. В. Фундаментальность современного университетского образования: подходы к определению и специфика содержания // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28, № 2. С. 7–16. DOI: 10.15826/umpa.2024.02.011.

5. Иванова Ю. О. Актуальные проблемы современных восточноевропейских университетов: нахождение баланса между обучением, исследованиями и «третьей ролью» // Управленческие науки в современном мире = Management Sciences in the Modern World: Сб. докл. науч. конф.: В 2 т. СПб.: ИД «Реальная экономика», 2016. Т. 2. С. 94–98.

6. Дремова О. В., Щеглова И. А. Третья миссия университетов в России: тренд на (не)коммерциализацию? // Университетское управление: практика и анализ. 2022. № 26 (2). С. 27–37. DOI: 10.15826/umpa.2022.02.010.

7. Nguyen Quoc A., Le M. T., Pham H. H. The Impact of the Third Mission on Teaching and Research Performance: Evidence from Academic Scholars in an Emerging Country // SAGE Open. 2021. Vol. 11, nr 4. P. 1–12. DOI: 10.1177/21582440211054493.

8. Степченкова О. С. Дисбаланс интересов предприятий и университетов как угроза интересам экономической безопасности // Современный менеджмент: проблемы и перспективы: Сборник статей по итогам XVIII национальной научно-практической конференции с международным участием (Санкт-Петербург, 28–29 сентября 2023 г.). Санкт-Петербург: Санкт-Петербургский государственный экономический университет, 2023. С. 329–334.

9. Масюк Н. Н., Батурина О. А., Бушуева М. А. Стратегическое партнерство университетов с бизнес-средой: баланс взаимных интересов // Экономика и предпринимательство. 2014. № 12–4 (53). С. 824–829.

10. Солодухин К. С. Стратегическое управление вузом как стейкхолдер-компанией. Санкт-Петербург: Изд-во Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого, 2009. 289 с.

11. Гресько А. А., Солодухин К. С. Модели и методы выбора стратегий взаимодействия вуза с группами заинтересованных сторон в условиях неопределенности. Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2014. 176 с.

12. Алексеев О. Б., Алехин А. С., Санатов Д. В., Барышев Р. А. Использование метода регулирования организационного баланса для трансформации управления научной деятельностью в университете // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28, № 1. С. 99–110. DOI: 10.15826/umpa.2024.01.007.

13. Зверева О. М., Берг Д. Б. Триадный метод оценки структурного баланса // Информация: передача, обработка, восприятие: Материалы международной научнопрактической конференции (Екатеринбург, 12–13 января 2016 г.). Екатеринбург: Уральский федеральный университет им. первого Президента России Б. Н. Ельцина, 2016. С. 146–161.

14. Полихина Н. А., Тростянская И. Б., Гришакина Е. Г., Байков С. А. Гендерный баланс в сфере высшего образования и науки: мировые тенденции, ситуация в России. М.: Центр социологических исследований, 2020. 62 с.

15. Райчук Д. Ю. Аудиторная нагрузка ППС в свете мирового опыта // Высшее образование в России. 2016. № 1. С. 105–112.

16. Райчук Д. Ю. О важных условиях становления исследовательских университетов в России // Университетское управление: практика и анализ. 2015. № 3 (97). С. 57–65.

17. Шендерова С. В. Структура доходов ведущих мировых и рссийских университетов: сравнительный анализ по открытым источникам // Университетское управление: практика и анализ. 2011. № 1 (71). С. 12–18.

18. Корчагина И. В. Доходы опорных университетов России: динамика и тенденции // Университетское управление: практика и анализ. 2021. Т. 25, № 2. С. 141–157. DOI: 10.15826/umpa.2021.02.020.

19. Айрапетян А. Доходы и расходы высших учебных заведений РА // Амберд бюллетень. 2021. № 5 (12). С. 59–69.

20. Клюев А. К., Багирова А. П., Яшин А. А., Забокрицкая Л. Д. Предпринимательское образование в университетах страны: масштабы, виды программ, баланс компетенций // Современная конкуренция. 2017. Т. 11, № 1 (61). С. 6–20.

21. Недолужко О. В. Интеллектуальный капитал в категориях простой модели компенсационного гомеостата // Вестник Томского государственного университета. Экономика. 2018. № 41. С. 55–67. DOI: 10.17223/ 19988648/41/4.

22. Nedoluzhko O. V. Management of Intellectual Capital Development of an Organization Based on the System Contradictions between its Elements // Journal of Social Sciences Research. 2018. Special Iss. 3. P. 228–234.

23. Недолужко О. В. Интеллектуальный капитал организации в категориях развернутой модели компенсационного гомеостата // Азимут научных исследований: экономика и управление. 2021. Т. 10, № 2 (35). С. 252–256. DOI: 10.26140/anie-2021-1002-0049.

24. Аржанухин С. В., Макович Г. В. Модели поведения стейкхолдеров университета в процессе цифровой трансформации интеллектуального капитала вуза // Human Progress. 2021. Т. 7. Вып. 3. С. 3. DOI: 10.34709/ IM.173.3.

25. Клейнер Г. Б. Интеллектуальная экономика цифрового века // Экономика и математические методы. 2020. Т. 56, № 1. С. 18–33. DOI: 10.31857/S042473880008562-7.

26. Недолужко О. В. Тенденции развития теории и методологии интеллектуального капитала организации в цифровой экономике // Вестник Академии знаний. 2024. № 2 (61). С. 316–323.

27. Bilich F., da Silva R. Valuation and optimization of the impact of intellectual capital on organizational performance // Portuguese Journal of Management Studies. 2008. Vol. XIII. Iss. 3. P. 341–359.

28. Dasilva R., Gomes L., Bilich F. Valuation and optimization of intellectual capital: a multicriteria analysis // REAd. 2006. Vol. 12, nr 2. P. 1–16.

29. Назаров Д. М. Методология нечетко-множественной оценки имплицитных факторов в деятельности организации. Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та, 2016. 193 с.

30. 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.

31. Назаров Д. М. Модель рефлексивного отбора имплицитных показателей управленческой деятельности организации // Вестник СПбГУ. Экономика. 2017. Т. 33, № 3. С. 498–518. DOI: 10.21638/11701/spbu05.2017.308.

32. 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.

33. 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.

34. 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.

35. 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.

36. 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.

37. 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.

38. 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.

39. Jannatifar H., Shahi M. K., Morad J. M. Assessing Intellectual Capital Management by Fuzzy TOPSIS // Management Science Letters. 2012. Vol. 2. Iss. 6. P. 1991– 2000. DOI: 10.5267/j.msl.2012.06.022.

40. Rohani A., Keshavarz E., Keshavarz A. Prioritising (Ranking) of Indexes for Measuring Intellectual Capital using FAHP and Fuzzy TOPSIS Techniques // International Journal of Industrial and Systems Engineering. 2014. Vol. 21, nr 3. P. 356–378. DOI: 10.1504/IJISE.2015.072271.

41. Chen H. Measuring Intellectual Capital using Fuzzy Analytic Hierarchy Process // International Journal of Innovation and Learning. 2008. Vol. 6, nr 1. P. 51–61. DOI: 10.1504/IJIL.2009.021682.

42. 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.

43. 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. DOI: 10.1088/1757–899X/940/1/012090.

44. 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.

45. Khalili Y., Fakhari H., Malekian E., Aghajani H. Intellectual Capital Indicators Ranking in The Universities of Iran using Delphi Fuzzy Technique // Risk Governance & Control Financial Markets & Institutions. 2017. Vol. 7. Iss. 2. P. 147–157. DOI: 0.22495/rgcv7i2c1p3.

46. Недолужко О. В., Солодухин К. С. Количественная оценка интеллектуального капитала университета на основе нечеткой модели // Университетское управление: практика и анализ. 2024. Т. 28, № 1. С. 34–49. DOI: 10.15826/umpa.2024.01.003.

47. Makarova D. V., Nedoluzhko O. V., Solodukhin K. S., Zavalin G. S. Fuzzy Optimization Models for Intellectual Capital Enhancing Project Portfolio Selection under Risk // Journal of System and Management Sciences. 2024. Vol. 14, nr 7. P. 1–19. DOI: 10.33168/JSMS.2024.0701.

48. 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.

49. Mazelis L., Lavrenyuk K. Devising A Fuzzy Model for Compiling a Plan of Activities Aimed at Developing Human Capital in University // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2017. Vol. 4, nr 3. P. 35–44. DOI: 10.15587/1729-4061.2017.103979.

50. Лавренюк К. И., Мазелис Л. С., Крюков В. В. Оптимизационные модели инвестирования в человеческий капитал кафедры университета. Владивосток: Владивостокский государственный университет экономики и сервиса, 2016. 160 с.

51. Mazelis L. S., Solodukhin K. S., Tarantaev A. D. Fuzzy Optimization Models for Project Portfolio Rolling Planning Taking into Account Risk and Stakeholder Interests // The Journal of Social Sciences Research. 2018. Vol. 2018. Special Iss. 3. P. 201–210. DOI: 10.32861/jssr.spi3.201.210.

52. Мазелис Л. С., Солодухин К. С., Чен А. Я. Нечеткие модели оптимизации портфеля проектов университета с учетом влияния на характеристики отношений со стейкхолдерами // Университетское управление: практика и анализ. 2017. Т. 21, № 5 (111). С. 51–63.

53. Mazelis L. S., Solodukhin K. S., Chen A. Ya., Tarantaev A. D. Fuzzy Multi-Period Models for Optimizing an Institution’s Project Portfolio Inclusive of Risks and Corporate Social Responsibility // Global Journal of Pure and Applied Mathematics. 2016. Vol. 12, nr 5. P. 4089–4105.

54. Novak V., Perfilieva I., Dvorak A. Insight into Fuzzy Modeling. Wiley, 2016. 269 p.

55. Кобелев Н. Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем. М.: Дело, 2003. 336 с.

56. Solodukhin K. S. Fuzzy Strategic Decision-Making Models Based on Formalized Strategy Maps // AEBMRAdvances in Economics, Business and Management Research. 2019. Vol. 47, Proceedings of the International Scientific Conference “Far East Con” (ISCFEC 2018). P. 543–547. DOI: 10.2991/iscfec-18.2019.136.

57. 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.