Публикация: 
	645. Ковалев С.В., Орлов А.И. Организационно-экономическая оценка эффективности управления качеством в инновационном вузе // Управление инновациями – 2007: Материалы международной научно-практической конференции / Под ред. Р.М. Нижегородцева.- М.: Доброе слово:  ИПУ РАН, 2007. – С.392-394.

организационно-экономическая оценка
эффективности управления качеством
в Инновационном вузе
Ковалев С.В., Орлов А.И.
(МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва)
labemmco@ibm.bmstu.ru, orlov@ibm.bmstu.ru

Ключевые слова: оценка эффективности, управление качеством, инновационный вуз, прикладная статистика.

Введение
В связи с актуализацией проблемы обеспечения различных сфер экономики страны высококвалифицированными специалистами в области технологии и управления на первый план выдвигается обеспечение качества подготовки специалистов, наличие условий, способствующих налаживанию эффективной системы управления качеством подготовки инженеров. 
Проведенный анализ показал необходимость внедрения концепции контроллинга для достижения наилучших результатов деятельности, создания комплексной методологии. Разрабатываемая нами комплексная методология измерения и оценки системы управления качеством с помощью системы отдельных и комплексных показателей позволяет одновременно контролировать и совершенствовать реализуемые мероприятия и процессы, осуществлять на основе получаемых данных постоянный мониторинг качества. Сущность методологии составляет применение методов контроллинга при совершенствовании системы управления качеством подготовки инженеров в техническом ВУЗе: сравнение и анализ по количественным, качественным показателям и характеристикам, разработка иерархической системы критериев измерения и оценки эффективности управления качеством. Результат - повышение качества подготовки инженеров.
1. Прикладная статистика в руках контроллера
Обоснование концепции синтеза критериев и алгоритмов принятия решения при оценке системы менеджмента качества представляется перспективным проводить на основе методологии решения системных задач, поскольку функционирование системы менеджмента качества определяется не столько абсолютными значениями показателей тех или иных ее характеристик, сколько изменениями отношений между ними. Она основана на анализе матрицы корреляционных связей между изучаемыми характеристиками и представлении ее в удобной для понимания форме. Методы прикладной статистики позволяют классифицировать показатели по силе их внутренней (факторный анализ) или внешней (канонический корреляционный анализ) связи, что облегчает аналитический поиск и описание причин, приводящих к выявленной классификации, интегрально характеризующей структуру системной реакции.  
Поиск компоновок структуры (строения, состава) организационной системы на основе применения структурных моделей предопределяет оценку (анализ) взаимосвязей структуры и целей оптимизации: структурной Z = {C1; C2; ..., Сn} и  параметрической Р = {p1; p2; …, pm}. Такие соответствия компонентов структуры критериям (параметрам) целей организационной системы можно представить бинарным отношением Q* на прямом произведении множеств . Отношение Q* в свою очередь определяется матрицей инцидентности. 
Факторный анализ (как часть прикладной статистики) позволяет объединить в интегральные “блоки” - классифицировать - наиболее коррелированные между собой первичные показатели [2]. Анализ каждого из “блоков” (называемых латентными факторами) дает исследователю информацию для поиска первопричин объединения первичных показателей, за которыми стоят механизмы функционирования. После проведения факторного анализа устанавливается изоморфизм между уровнями развития системы менеджмента качества и альтернативами выбора, которые формируют внешние и внутренние факторы. Это - задача принятия решения в условиях многокритериального выбора. Одним из наиболее употребительных способов ее решения является сведение к однокритериальной путем введения некоего суперкритерия, т.е. скалярной функции векторного аргумента q0(x) = q0(q1(x), q2(x),…, qp(x)), где q1(x), q2(x),…, qp(x) - частные критерии. Задача сводится к максимизации суперкритерия:
(1)	.
В рамках поставленных выше задач менеджмента качества наиболее целесообразным представляется использовать аддитивную критериальную функцию выбора вида q0(x) = a1q1(x)+ a2q2(x)+…+ apqp(x), где коэффициенты ai отражают относительный вклад частных критериев. Для разработки моделей системы менеджмента качества на уровне метасистемы могут также использоваться различные иные методы экспертных оценок [1]. 
2. Оценки эффективности управления качеством
Таким образом, предложена методология синтеза количественных критериев системы менеджмента качества, включающие в себя как современные методы многомерного статистического анализа, так и математические методы многокритериального выбора. Ее практическое применение на фактических данных системы менеджмента качества позволяет разрабатывать критерии оценки качества подготовки специалистов для обеспечения постоянного мониторинга эффективности функционирования системы, достижения экономической выгоды от внедрения предлагаемых мероприятий, прогнозирования дальнейшего развития и совершенствования системы образования.
При анализе "издержки-выгоды" используют характеристики финансовых потоков (см. [1, гл.5] и др.)- индекс рентабельности PI; чистую текущую стоимость NPV; внутреннюю норму доходности IRR.
Многолетняя практика проведения анализа "издержки-выгоды" инвестиций в образование во многих странах показывает, что чаще всего этот анализ основывается на вычислении внутренней нормы доходности IRR, а не альтернативных критериев. В случае инвестиций в образование критерии NPV и IRR практически всегда приводят к согласующимся выводам, и предпочтение IRR связано с тем, что этот показатель легче интерпретировать и использовать при выборе инвестиционных решений. Другое преимущество использования IRR при оценке инвестиций в образовании заключается в том, что при вычислении этого показателя нет необходимости делать какие-либо предположения о величине коэффициента дисконтирования.
Различают социальную и частную IRR. Первая из них измеряет соотношение между всеми затратами на образование, которые несет общество в целом, и теми выгодами, которые оно получает в результате инвестирования в образование. При вычислении социальной IRR прирост доходов за счет образования учитывается до вычета прямых налогов, а затраты включают все источники (государственные, частные и др.). Частная IRR измеряет отношение между затратами отдельных индивидов на свое образование и теми выгодами, которые они получают в будущем. Частная IRR учитывает прирост доходов за счет образования после вычета прямых налогов, а затраты на образование включают лишь личные расходы обучающегося с учетом потерянных заработков (упущенной выгоды). Как частная, так и социальная IRR являются важными показателями экономической эффективности инвестиций в образование и служат достаточно надежным инструментом инвестиционного выбора. Однако их вычисление может вызывать ряд проблем, а применение должно осуществляться с учетом всего комплекса СТЭЭП-факторов (социальных, технологических, экологических, экономических, политических) [1].
Литература
1.	ОРЛОВ А.И. Теория принятия решений. М.: Экзамен, 2006. - 576 с. 
2.	ХАРМАН Г. Современный факторный анализ. М.: Статистика, 1972. – 486 с.