Стратегические решения и риск-менеджмент, 2021, том 12, № 3

Стратегические решения 
и риск-менеджмент

ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)
НАУЧНЫЙ 
РЕЦЕНЗИРУЕМЫЙ ЖУРНАЛ

&
решения
риск-
cтратегические
менеджмент

РЕДАКЦИЯ
Главный редактор – Аркадий Трачук
Заместитель главного редактора – 
Наталия Линдер
Литературный редактор – 
Алена Владыкина
Дизайн и верстка – 
Николай Квартников
Корректор – Сима Пошивалова

Генеральный директор – Валерий Пресняков
Партнерские проекты по конференциям 
и семинарам – Александр Привалов
(pr@jsdrm.ru ) 
Подписка и распространение – Ирина Кужим 
(podpiska@jsdrm.ru)

ОNLINE-ВЕРСИЯ ЖУРНАЛА WWW.JSDRM.RU 

1. Стратегические управленческие 
решения и методы 
поддержки их принятия: 
• Разработка, принятие 
и реализация стратегических 
и долгосрочных управленческих 
решений;
• Рациональные и поведенческие 
методы и техники 
разработки и принятия управленческих 
решений, а также 
решения управленческих 
проблем;
• Принятие решений как ког-
нитивный процесс, использование 
результатов нейронаук 
для принятия управленческих 
решений;
• Стратегические управленческие 
решения в организационном 
контексте;
• Использование в практической 
деятельности систем 
поддержки принятия решений 
(Decisionmaking software)

2. Стратегический менеджмент 
и стратегии бизнеса 
• Процесс разработки, внедрения 
и реализации стратегии 
в коммерческих организациях
• Стратегические изменения 
и лидерство
• Инновации, предпринимательство 
и корпоративное 
предпринимательство как 
факторы стратегического 
развития
• Долгосрочное влияние факторов 
социальной ответственности (
ESG) и моделей устойчивого 
развития на стратегии 
бизнеса
• Интернациональные стратегии 
бизнеса 

3. Технологическое развитие 
и операционная стратегия  
• Технологическое развитие 
и его влияние на стратегии 
бизнеса и бизнес-модели;

• Операционные стратегии. 
Разработка и обоснование: 
методы и техники;
• Стратегии цифровой трансформации 
бизнеса и применения 
технологий четвертой 
промышленной революции;
• Методы и техники разработки 
новых продуктов и технологических 
процессов.
• Инструменты и методы 
экономического обоснования 
и оценки результативности 
и реализации операционной 
стратегии

4. Риск-менеджмент
• Выявление и учет рисков 
при разработке и принятии 
управленческих решений. 
Методы и техники.
• Методология управления 
стратегическими рисками.
• Количественные и качественные 
методы оценки рисков.

Адрес редакции:
190020, Санкт-Петербург, Старо-Петергофский пр., 43–45, лит. Б, оф. 4н
Тел.: (812) 346-5015, 346-5016
Факс: (812) 325-2099
E-mail: info@jsdrm.ru
Online-версия журнала www.jsdrm.ru 

ООО «Типография Литас+»: 190020, Санкт-Петербург, Лифляндская ул., 3
При использовании материалов ссылка
на «Стратегические решения и риск-менеджмент» обязательна

Тираж 1900 экз.
Подписка через редакцию или 
● агентство «АРЗИ», каталог «Пресса России» – подписной индекс 88671
● агентство ООО «Урал-Пресс» во всех регионах РФ www.uralpress.ru
● подписка на электронную версию через сайт Delpress.ru, ЛитРес

Издается с 2010 года
DOI: 10.17747/2618-947X-2021-3
Издание перерегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий 
и массовых коммуникаций (Роскомнадзор). Свидетельство ПИ № ФС-72389 от 28.02.2018
Предыдущее название «Эффективное Антикризисное Управление»
Периодичность издания – 4 номера в год

Учредитель – Федеральное государственное 
образовательное бюджетное
 учреждение высшего образования 
«Финансовый университет при Правительстве 
Российской Федерации» 
(Финансовый университет), общество 
с ограниченной ответственностью «Издательский 
дом «Реальная экономика»
Издатель – ООО «Издательский дом 
«Реальная экономика»

«Стратегические решения и риск-менеджмент» – 
международный рецензируемый 
журнал открытого доступа, 
публикующий оригинальные научные 
статьи c результатами передовых теоретических 
и прикладных исследований 
в ключевых областях стратегического 
менеджмента, обоснования принятия  
управленческих решений и решения 
задач, а также формирования  политики 
риск-менеджмента, информирующий 
читателей о возможных альтернативных 
сценариях развития будущего для 
своевременного принятия правильных 
стратегических решений и понимания 
взаимосвязи между риском, принятием 
решения и формированием стратегии.
Журнал представляет собой площадку 
для взаимодействия ученых, практиков 
бизнеса, политиков, предпринимателей 
и других участников стратегического 
процесса для обсуждения разнообразных 
аспектов технологической 
политики, стратегии цифровизации и 
обоснования принятия управленческих 
решений с учетом обоснования имеющихся 
рисков.

«Стратегические решения и риск-менеджмент» принимает статьи 
от авторов из разных стран. Поступающие в редакцию материалы 
должны отвечать высоким стандартам научности, отличаться оригинальностью. 
Качество статей оценивается посредством тщательного, 
двустороннего слепого рецензирования.
Редакционная коллегия и пул рецензентов журнала объединяют 
ведущих экспертов мирового и национального уровней в области 
стратегического управления и инновационного развития, управления 
внедрением технологий Индустрии 4.0, экономики знания и инноваций, 
представителей органов власти и институтов развития.
Журнал входит в Перечень периодических научных изданий, рекомендуемых 
ВАК для публикации основных результатов диссертаций 
на соискание ученой степени кандидата и доктора наук.

Рассматриваемые темы

Индексируется в базах данных – 
Российский индекс научного цитирования (
РИНЦ), Академия Google, 
Base, DOAJ (Directory 
of Open Access Journals), EBSCO, 
Copac|Jisk, MIAR (Information 
Matrix for the Analysis of Journals), 
NSD (Norwegian Centre for Research 
Data), Open Archives Initiative, 
Research Bible, Соционет, WorldCat, 
Ulrich’s Periodicals Directory, RePEc: 
Research Papers in Economics, 
Mendeley, Baidu и других. 

Strategic Decisions 
and Risk Management

Published since 2010
DOI: 10.17747/2618-947X-2021-3

ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)
SCIENTIFIC AND PRACTICAL 
REVIEWED JOURNAL

Decisions and management risks-management «Decisions and management risks-management»
Journal Is registered by Federal Service for Supervision in the sphere of communication, information technologies and mass communications 
(Roscomnadzor). Certifi cate ПИ № ФС 77–72389 dated 28.02.2018
Periodicity – 4 times per year

&
decisions
risk
strategic
management

ONLINE WWW.JSDRM.RU 

EDITORIAL TEAM
Chief Editor – Arkady Trachuk  
Deputy Editor-in-Chief – Natalia Linder
Literary editor – Alena Vladykina
Design, composition – Nikolai Kvartnikov
Proof-reader – Sima Poshyvalova

General director – Valery Presnyakov
Partner projects concerning 
conferences and seminars – 
Aleхander Privalov (pr@jsdrm.ru)
Subscription and distribution – Irina Kuzhym 
(podpiska@jsdrm.ru)

1. Strategic management decisions and 
methods to support their adoption:
• 
Development, adoption and 
implementation of strategic 
management decisions;
• 
Rational and behavioural practices and 
techniques for developing and making 
managerial decisions;
• 
Decision-making as a cognitive 
process, using the results
• 
of neuroscience to make managerial 
decisions;
• 
Strategic management decisions in the 
organizational context;
• 
Use of decision-making support 
soft ware in practical activities.

2. Strategic management and business 
strategies
• 
Th e process of developing, 
implementing and executing the 
strategy in commercial organizations;

• 
Strategic change and leadership;
• 
Innovation, entrepreneurship and 
corporate entrepreneurship as
• 
strategic development factors;
• 
Long-term impact of ESG factors and 
sustainable development models on 
business strategies;
• 
International business strategies.

3. Technological development 
and operational strategy
• 
Technological development and its 
impact on business strategies and 
business models;
• 
Operational strategies. Development 
and justifi cation: methods and 
techniques;
• 
Strategies for the digital 
transformation of business and 
application of technologies of the 
Fourth industrial revolution;

• 
Methods and techniques for 
developing new products and 
technological processes;
• 
Tools and methods of economic 
justifi cation and evaluation of the 
eff ectiveness and implementation of 
the operational strategy.

4. Risk management
• 
Methods and techniques of risk 
identifi cation and consideration in 
the development and adoption of 
management decisions;
• 
Methodology of strategic risk 
management;
• 
Quantitative and qualitative methods 
of risk assessment.

Founder – Th e Finance 
University under the 
Government of the 
Russian Federation 
(Finance University), 
Real Economy Publishing 
House

Publisher – Real Economy 
Publishing House
Aims and Scope – 
“Strategic Decisions and 
Risk Management” is 
an international peer-
reviewed journal in 
the fi eld of economics, 
business and management, 
published since 2001.

Th e journal is a 
platform for interaction 
between scientists, 
experts, specialists in 
state administration, 
entrepreneurs and business 
practitioners to discuss 
various aspects of digital 
transformation, impact of 
digital technologies on the 
economic, management 
and social aspects of the 
activities of the state and 
companies, as well as risks 
associated with digital 
transformation.

Topics covered

“Strategic Decisions and Risk Management” accepts articles from authors from diff erent 
countries. Th e materials submitted to the editorial board must have high standards of sci-
entifi c knowledge and be distinguished by originality. Th e quality of articles is estimated 
by careful, two-sided blind review. Th e editorial board and reviewers of the journal 
combines together leading experts at the global and national levels in the strategic 
management sphere and innovation development, management of the implementation 
technologies of Industry 4.0, knowledge of innovation and economics, representatives of 
government bodies and development institutions.
Th e journal is included in the scroll of scientifi c publications, recommended by Higher 
Attestation Commission at the Ministry of Education and Science of the Russian Federa-
tion for publication of the main results of the degree candidate and doctor of sciences.

Indexation – Russian Science Citation 
Index (RSCI), Academy Google, Base, 
DOAJ (Directory of Open Access 
Journals), EBSCO, Copac|Jisk, MIAR 
(Information Matrix for the Analysis 
of Journals), NSD (Norwegian Centre 
for Research Data), Open Archives 
Initiative, Research Bible, “Socionet”, 
WorldCat, Ulrich’s Periodicals Directory, 
RePEc: Research Papers in Economics, 
Mendeley, Baidu and others.

Editor’s offi  ce address: 190020, St. Petersburg, 43–45 
Staropetrgofsky avenue, B, of.4H
Tel.: (812) 346–5015, 346–5016
Fax: (812) 325–2099
www.jsdrm.ru, e-mail: info@jsdrm.ru
“Tipografi ia Litas+” LLC, 3 Lifl iandskaia street, 190020, St. Using the materials 
it is obligatory to include the reference to “Decisions and management risks-management”
Circulation of 1900 copies.
Subscription through the editors or the Agency “Rospechat”, 
the directory of Newspapers.
● Agency “ARZI”, the catalog 
“Press of Russia” – subscription index 88671
● LLC agency "Ural-press" in all regions of the Russian Federation www.uralpress.ru
● Subscription to electronic version through the website Delpress.ru, LitRes

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ

Т. 12, № 3/2021
Стратегические решения и риск-менеджмент

ЧЛЕНЫ РЕДАКЦИОННОЙ КОЛЛЕГИИ

Трачук Аркадий Владимирович
Доктор экономических наук, профессор, 
декан факультета «Высшая школа 
управления», Финансовый университет 
при Правительстве Российской Федерации, 
генеральный директор АО «Гознак», 
Москва, Россия

ГЛАВНЫЙ 
РЕДАКТОР

Эскиндаров Михаил 
Абдрахманович
Доктор экономических наук, 
профессор, президент, научный 
руководитель Финансового 
университета при Правительстве 
Российской Федерации, Москва, 
Россия

ЗАМЕСТИТЕЛЬ 
ПРЕДСЕДАТЕЛЯ

ПРЕДСЕДАТЕЛЬ 
РЕДАКЦИОННОЙ 
КОЛЛЕГИИ

Порфирьев Борис Николаевич
Доктор экономических наук, 
профессор, академик РАН, директор 
Института народнохозяйственного 
прогнозирования, заведующий  
лабораторией анализа и 
прогнозирования природных и 
техногенных рисков экономики РАН, 
Москва, Россия

Бахтизин Альберт Рауфович
Член-корреспондент РАН, директор Центрального 
экономико-математического института РАН, Москва, Россия

Бобек Само
PhD, профессор, руководитель департамента электронного 
бизнеса факультета экономики и бизнеса, Университет 
Марибора, Словения

Гительман Лазарь Давидович
Доктор экономических наук, профессор, заведующий 
кафедрой систем управления энергетикой 
и промышленными предприятиями Высшей школы 
экономики и менеджмента, Уральский федеральный 
университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина, 
Екатеринбург, Россия

Клейнер Георгий Борисович
Доктор экономических наук, профессор, член-корреспондент 
РАН, заместитель директора Центрального экономико-
математического института РАН, научный руководитель 
стратегических инициатив и проектов научно-
интеграционного объединения «АБАДА», Москва, Россия

Крчо Сдан
PhD, доцент Университета экономики, финансов 
и управления FEFA, соучредитель и генеральный директор 
компании DunavNET, Нови-Сад, Республика Сербия

Линдер Наталия Вячеславовна
Доктор экономических наук, профессор, заместитель 
главного редактора, заместитель декана по науке и развитию 
ППС факультета «Высшая школа управления», Финансовый 
университет при Правительстве Российской Федерации, 
Москва, Россия

Мартин-де-Кастро Григорио
Профессор по стратегии и инновациям, департамент 
менеджмента, Мадридский университет Комплютенсе, 
Испания

Паниелло Умберто
Доцент кафедры бизнес-аналитики и цифровых бизнес-
моделей, Политехнический университет Бари, Италия

Раух Ирвин
Доцент департамента производственных технологий 
и систем, Свободный университет Больцано, Италия

Солесвик Марина
PhD, профессор, бизнес-школа Университета НОРД, 
Будё, Норвегия

Томинц Полона
PhD, профессор, департамент количественных методов 
анализа факультета экономики и бизнеса, Университет 
Марибора, Словения

Федотова Марина Алексеевна
Доктор экономических наук, профессор, руководитель 
департамента корпоративных финансов и корпоративного 
управления Финансового университета при Правительстве 
Российской Федерации, Москва, Россия

Шу-Хенг Чен
Профессор, директор департамента экономики, AI-ECON 
исследовательский центр, Национальный университет 
Chengchi, Тайбэ́й, Тайвань

Юданов Андрей Юрьевич
Доктор экономических наук, профессор, Финансовый 
университет при Правительстве Российской Федерации, 
Москва, Россия

EDITORIAL BOARD

Vol. 12, № 3/2021
Strategic Decisions and Risk Management

MEMBERS OF THE EDITORIAL BOARD

Arkady V. Trachuk
Dr. Sci. (Econ.), Professor, 
Head of Management Detartment, 
Dean of the Faculty “Higher School 
of Management” at Financial University 
under the Government of the Russian 
Federation, General Director 
of “Goznak” JSC, Moscow, Russia

EDITOR-IN-CHIEF

Mikhail А. Eskindarov 
Dr. Sci. (Econ.), Professor, President,  
Academic Director  
of Financial University 
under the Government 
of the Russian Federation, 
Moscow, Russia

DEPUTY 
CHAIRMAN

Boris N. Porfiriev 
Dr. Sci. (Econ.), Professor, Academician 
of the Russian Academy of Sciences, 
Director of the Institute for National 
Economic Forecasts, Head of Analysis and 
Forecasting of Natural and Technogenic 
Risks of Economics Laboratory, Russian 
Academy of Sciences, Moscow, Russia

PRESIDENT 
OF THE EDITORIAL 
BOARD

Albert R. Bakhtizin
Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, 
Director of the Central Economics and Mathematics Institute 
of the Russian Academy of Sciences, Moscow, Russia

Samo Bobek
PhD, Professor of E-Business and Head of the Department 
of E-Business at School of Economics and Business at University 
Maribor, Slovenia

Lazar D. Gitelman
Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of Academic Department of 
Economics of Industrial and Energy Systems, Graduate School 
of Economics and Management, Ural Federal University Named 
aft er the First President of Russia Boris Eltsin, Ekaterinburg, Russia

Georgy B. Kleiner
Dr. Sci. (Econ.), Professor, Corresponding Member of the Russian 
Academy of Sciences, Deputy Director of the Central Economics 
and Mathematics Institute of the Russian Academy of Sciences, 
Research Advisor of Strategic Initiatives and Projects of the 
Scientifi c and Integration Association “ABADA”, Moscow, Russia

Srđan Krčo
Associate Professor at University for Economics, Finance and 
Administration (FEFA), a Co-Founder and CEO of DunavNET, 
Novi Sad, Republic of Serbia

Natalia V. Linder
Dr. Sci. (Econ.), Professor, Deputy Editor-in-Chief, Deputy Dean 
in Science and Development of the Higher-Education Teaching 
Personnel of the Faculty “Higher School of Management” at 
Financial University under the Government of the Russian 
Federation, Moscow, Russia

Gregorio Martin-de-Castro
PhD, Professor of Strategy and Innovation, Department 
of Management, Universidad Complutense de Madrid, Spain

Umberto Panniello
Associate Professor of Business Intelligence and E-Business Models, 
Politecnico di Bari, Italy

Erwin Rauch
Associate Professor of Manufacturing Technologies and Systems 
at Free University of Bolzano, Italy

Marina Solesvik
PhD, Professor at Business School of NORD University, 
Bodø, Norway

Polona Tominc
PhD, Professor of the Department of Quantitative Economic 
Analysis at the Faculty of Economics and Business, University 
of Maribor, Slovenia

Marina A. Fedotova
Dr. Sci. (Econ.), Professor, Head of Corporate Finance 
and Governance Department, Financial University under 
the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

Shu-Heng Chen
Professor, Department of Economics, Director, AI-ECON Research 
Center, National Chengchi University, Taipei, Taiwan

Andrey Yu. Yudanov
Dr. Sci. (Econ.), Professor, Financial University under 
the Government of the Russian Federation, Moscow, Russia

СОДЕРЖАНИЕ

Стратегические решения и риск-менеджмент 
Т. 12, № 3/2021

252 Предпринимательство в индустрии спорта: 
направления, инновации и формы поддержки

Леднев В.А., Солнцев И.В.

242 Стратегии развития экосистем: 
анализ российского опыта

Маркова В.Д., Кузнецова С.А.

236 Развитие микрогенерации на основе ВИЭ 
как фактор декарбонизации 
и экономического роста в России

Бабичева Л.К., Непринцева Е.В., Шубин С.А.

262 Переход к устойчивому развитию: 
эмпирический анализ факторов, 
мотивирующих промышленные компании к внедрению ESG-практик 

Лисовский А.Л.

212 Влияние цифровизации на отраслевые риски 
(на примере транспорта)

Анохов И.В., Римская О.Н. 

220 Цифровизация промышленности: 
эмпирическая оценка цифровой зрелости предприятий

Кузьмин П.С. 

202 Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера 
в условиях многокритериальности

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.

CONTENTS

Strategic Decisions and Risk Management
Vol. 12, № 3/2021

252

Entrepreneurship in sports industry: 
Directions, innovations and support

Lednev V.A., Solntsev I.V.

242

Strategic management in ecosystems: 
Analysis of the Russian experience

Markova V.D., Kuznetsova S.A.

236

Developing microgeneration based on RES 
as a driver of decarbonisation 
and economic growth in Russia

Babicheva L.K., Neprintseva E.V., Shubin S.A.

262

Transition to sustainability: 
An empirical analysis of factors 
motivating industrial companies to implement ESG practices

Lisovsky A.L.

212

The impact of digitalization on the industry risks 
(exemplified by transport)

Anokhov I.V., Rimskaya O.N.

220

Industrial digitalization: 
Аn empirical assessment of the digital maturity of enterprises

Kuzmin P.S. 

202

Toolkit for selecting technology as a transfer object 
under multi-criteria conditions

Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.

Стратегические решения и риск-менеджмент / Strategic Decisions and Risk Management, 2021, 12(3): 195–276

202
Оnline-версия журнала www.jsdrm.ru

DOI: 10.17747/2618-947X-2021-3-202-211
4.0

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.
Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности
Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions

Инструментарий выбора технологии 
как объекта трансфера в условиях 
многокритериальности

С.И. Кравченко1

А.В. Мешков2

А.И. Киселeва2

1 Институт развития международного сотрудничества (Познань, Польша)
2 Донецкий национальный технический университет

Аннотация
В статье проведен анализ особенностей развития малого и среднего предпринимательства (МСП) в условиях пандемии СOVID-19. Выявлены негативные 
тенденции, связанные с диспропорциональностью отраслевой структуры бизнеса и низкой инновационной активностью предприятий. 
Рассмотрены ключевые меры государственной поддержки предпринимательства, предпринятые Правительством Российской Федерации в период 
2020–2021 годов. Определена целесообразность стимулирования субъектов малого и среднего предпринимательства к участию в процессе трансферта 
технологий, на основании чего сформулирована основная цель исследования, связанная с формированием экономико-математического инструментария 
выбора технологии для дальнейшего внедрения в практику деятельности МСП. Обоснована целесообразность применения нечетко-множественного 
упрощенного метода анализа иерархий Саати при осуществлении выбора технологических решений из конечного числа имеющихся альтернатив 
с учетом интересов субъектов малого и среднего предпринимательства. Предложенный подход позволяет повысить степень обоснованности управленческих 
решений при сокращении объема метаматематических операций и снижении влияния субъективизма.
Ключевые слова: малое и среднее предпринимательство, государственная поддержка, трансфер, технология, многокритериальность, выбор, метод 
анализа иерархий.

Для цитирования:
Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И. (2021). Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности. 
Стратегические решения и риск-менеджмент, 12(3): 202–211. DOI: 10.17747/2618-947X-2021-3-202-211.

Toolkit for selecting technology 
as a transfer object 
under multi-criteria conditions

S.I. Kravchenko1

A.V. Meshkov2

A.I. Kiseleva2

1 Institute for the Development of International Cooperation (Poznan, Poland)
2 Donetsk National Technical University

Abstract 
The article analyzes the features of the development of small and medium-sized enterprises (SMEs) in the context of the COVID-19 pandemic. There revealed 
the negative trends associated with the disproportionality of the sectoral structure of the business and the low enterprises’ innovative activity. The key measures 
of state support for entrepreneurship taken by the Government of the Russian Federation in the period 2020–2021 are considered. The expediency of stimulating 
small and medium-sized businesses to participate in the process of technology transfer is determined, based on which the main purpose of the study is formulated, 
associated with the formation of economic and mathematical tools for choosing a technology for further implementation in the practice of SMEs. The research 
substantiates the expediency of using the fuzzy-multiple simplifi ed method of analysis of hierarchies by Saaty for choosing technological solutions from a fi nite 
number of available alternatives, taking into account the interests of small and medium-sized businesses. The proposed approach makes it possible to increase the 
degree of validity of management decisions by reducing the volume of metamathematical operations and reducing the impact of subjectivism.
Keywords: small and medium business, government support, transfer, technology, multicriteria, choice, hierarchy analysis method.

For citation:
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I. (2021). Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions. Strategic Decisions and 
Risk Management, 12(3): 202-211. DOI: 10.17747/2618-947X-2021-3-202-211. (In Russ.)

© Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И., 2021

Стратегические решения и риск-менеджмент / Strategic Decisions and Risk Management, 2021, 12(3): 195–276

203
Оnline-версия журнала www.jsdrm.ru

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.
Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности
Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions

Введение

В контексте кризисных явлений в экономике, связанных 
с очередной волной распространения COVID-19, сама возможность 
выживания субъектов хозяйствования напрямую 
зависит от их способности адаптироваться к динамично меняющимся 
условиям, продуцировать и распространять идеи, 
направленные на погашение влияния негативных последствий 
изменения рынка, а также готовности стать реципиентом 
новых технологий в бизнесе. В значительной степени 
это относится к представителям малого и среднего предпринимательства (
МСП), так как негативные последствия пандемии 
затронули подавляющее большинство компаний этого 
сектора. В результате опросов, проведенных Уполномоченным 
при Президенте Российской Федерации по защите прав 
предпринимателей, в 2020 году падение спроса коснулось 
80% компаний МСП, при этом до настоящего момента спрос 
не восстановился у 52,6% из них, а оборот, по данным Рос-
стата, за 2020 год снизился на 3,1 трлн руб. в сравнении 
с предшествующим периодом1.
В условиях рецессии государством были приняты беспрецедентные 
меры поддержки бизнеса: так, государственную 
поддержку получили 42% предпринимателей, что позволило 
компенсировать резкое падение спроса 
во II квартале 2020 года. Однако тенденция 
роста спроса прервалась в конце 
2020 года, и уже в I квартале 2021 года 
наблюдалось падение данного показателя 
на 13%2, то есть с окончанием действия 
программ государственной поддержки 
положение малого и среднего бизнеса 
вновь ухудшилось. Вполне очевидно, 
что в подобной ситуации необходимость 
внедрения инновационных технологий, 
способных обеспечить устойчивое развитие 
субъектов предпринимательства, 
является безальтернативной.
Основываясь на предыдущих авторских 
исследованиях [Кравченко, Квилин-
ский, 2016; Кравченко, 2019; Кравченко, 
Заниздра, 2019], учитывая большое количество 
исследований зарубежных ученых, 
проведенных в обозначенной сфере 
[Lee et al., 2012; Bozeman et al., 2015; 
Günsel, 2015; Kumar et al., 2015; Hsu et al., 
2017; Aleinikovа et al., 2020; Leal, 2020; 
Becker, Becker, 2021; Estep et al., 2021], 
а также принимая во внимание, что в условиях 
неустойчивого спроса, а также 
ограниченности ресурсов актуализиру-
ются вопросы повышения степени обоснованности 
управленческих решений 
(особенно в части выбора оптимальных 
вариантов дальнейшего развития), цель 
настоящей работы – предложить инструментарий 
выбора технологии как объекта 
трансфера для дальнейшего ее внедрения 

1 МСП/Постковид. Время для системных решений: Специальный доклад Уполномоченного при Президенте Российской Федерации по защите прав предпринимателей Президенту 
Российской Федерации. 2021. URL: http://doklad.ombudsmanbiz.ru/2021/7.pdf.
2 Там же.

в практику деятельности субъекта МСП на основе сравнительной 
оценки доступных технологических решений (в условиях 
многокритериальности).

1. Описание методологии исследования

По сути, выбор оптимального варианта технологии 
для последующего ее внедрения представляет собой процесс 
принятия решений в условиях многокритериальности. 
При этом существует достаточно широкий спектр соответствующих 
методик и подходов, которые в наиболее общем 
виде можно свести к трем основным группам (табл. 1).
Предложенная классификация не является исчерпывающей 
и лишь характеризует отдельные методы, проанализированные 
в работе для определения наиболее пригодного 
для целей выбора оптимальной технологии. При этом среди 
рассмотренных подходов особый интерес представляет метод 
анализа иерархий Т. Саати (далее МАИ) [Cаати, 1989], 
который предназначен для решения многокритериальных задач 
с конечным множеством возможных альтернатив и критериев 
их отбора. Его применение основано на экспертной 

Таблица 1
Характеристика основных методов решения многокритериальных задач
Table 1
Description of the main methods for solving multicriteria problems

Группа 
Название 
Характеристика

Сведение к одному 
критерию

Метод главного 
критерия

Полагается, что с точки зрения принимающего 
решения один из критериев (главный) имеет существенно 
более высокий приоритет, чем все остальные, 
но с одной важной оговоркой: по остальным 
критериям вариант тоже не должен быть слишком 
плох

Метод свертки

Предполагается введение некоторого обобщенного 
критерия, представляющего собой функцию 
на множестве отдельных показателей (обобщенный 
критерий позволяет упорядочить альтернативы 
по величине и выделить среди них наилучшую 
– аддитивные, мультипликативные, максиминные 
свертки)

Достижение 
компромисса между 
критериями

Метод 
последовательных 
уступок

Все частные критерии располагаются и нумеруются 
в порядке их относительной важности, затем 
поэтапно максимизируются критерии в порядке 
убывания их значимости с учетом установленной 
величины допустимого снижения значения вышестоящего 
критерия (оптимальной обычно считают 
любую стратегию, которая получена при решении 
задачи отыскания условного максимума последнего 
по важности критерия)

Ранжирование 
критериев 
по степени 
их значимости

Метод анализа 
иерархий

Предполагает поэтапное решение следующих 
взаимосвязанных частных задач: 
– построение иерархической структуры показателей (
признаков); 
– оценивание значимости отдельных частных 
показателей для каждого уровня иерархии; 
– сравнение имеющихся альтернатив и выбор 
наилучшей из них

Источник: составлено авторами на основе [Cаати, 1989; Подиновский, 2019; Набатова, 
2020].

Стратегические решения и риск-менеджмент / Strategic Decisions and Risk Management, 2021, 12(3): 195–276

204
Оnline-версия журнала www.jsdrm.ru

информации об относительной важности критериев в виде 
матрицы парных сравнений.
Следует отметить, что метод анализа иерархий Саати 
имеет качественные преимущества в сравнении с другими, 
поскольку позволяет гибко варьировать число и состав 
критериев, а также учитывать характеристики технологий, 
имеющие как количественную, так и вербальную оценку. 
Однако его процедура существенно осложняется трудоемкостью 
проведения попарных сравнений, особенно при значительном 
числе альтернатив (как в случае с задачей выбора 
технологии), и необходимостью проверки матриц попарных 
сравнений на совместность. Эти недостатки устраняются 
при использовании упрощенного МАИ, предложенного в работе 
В.Д. Ногина [Ногин, 2004].
Другим существенным недостатком указанного метода 
выступает высокая степень субъективизма, связанная 
с тем, что при выборе технологии используются оценки, 
выставленные одним или несколькими экспертами по предварительному 
согласованию, что снижает их объективность. 
Нивелировать данный эффект можно за счет использования 
методологической базы теории нечетких множеств [Артамонов 
и др., 2016].

2. Теоретическая и расчетная части

Согласно основным положениям национального проекта 
«Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной 
предпринимательской инициативы», развитие 
МСП является одной из стратегических целей Российской 
Федерации. Указанный документ направлен на улучшение 
предпринимательского климата, а также повышение роли 
такого рода бизнеса в экономике (на период 2019–2024 годов) 
и предусматривает рост числа занятых в сфере МСП до 
25 млн чел., увеличение доли этого сектора экономики 
до 32,5% в ВВП и до 10% в общем объеме несырьевого 
экспорта3. Достижение заданных стратегических ориентиров 
осложняется негативными последствиями распространения 
COVID-19. Так, по предварительным оценкам, доля 
МСП в ВВП Российской Федерации в 2020 году сократилась 
на 1% в сравнении с предшествующим периодом и составила 
19,8%. При этом численность занятых в секторе восстановилась 
до уровня 2018 года и возросла с 26% в 2019 году 
до 27% в 2020-м. Однако эксперты отмечают риск снижения 
данного показателя в случае отсутствия необходимости 
сохранять число занятых по условиям поддержки. Малые 
и средние предприятия оказались наиболее чувствительны 
к негативному воздействию пандемии, что обусловлено 
их высокой концентрацией именно в тех отраслях экономики, 
которые испытали существенные изменения в объеме 
и структуре рыночного спроса и предложения (в РФ наибольшая 
доля субъектов МСП задействована в сфере оптовой 
и розничной торговли, и этот показатель вырос с 34,8% 

3 Паспорт национального проекта «Малое и среднее предпринимательство и поддержка индивидуальной предпринимательской инициативы» (утв. президиумом Совета при 
Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 24.12.2018 № 16). URL: https://www.economy.gov.ru/material/fi le/65c7e743dff adf1f3f3a
8207e31a0d99/Passport_NP_MSP.pdf.
4 Малое и среднее предпринимательство в России. 2019: Статистический сборник. М.: Росстат, 2019.
5 МСП/Постковид. Время для системных решений…
6 О Концепции долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года: Распоряжение Правительства РФ от 17.11.2008 
№ 1662-р // Консультант Плюс. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_82134/28c7f9e359e8af09d7244d8033c66928fa27e527/.

в 2018 году до 41% в 2020-м)4, 5. Предприятия столкнулись 
с такими ключевыми проблемами, как падение объемов выручки, 
перебои в снабжении, сложности в обеспечении коммуникации, 
рост неопределенности и, как следствие, финансовая 
неустойчивость.
С учетом того, что малый бизнес является основой благосостояния 
населения, создавая значительное число рабочих 
мест и сглаживая эффекты социальной стратификации в обществе, 
государство сталкивается с острой необходимостью 
разработки эффективных мер поддержки этого сектора экономики. 
Так, Правительство РФ приняло ряд мер поддержки 
субъектов малого и среднего предпринимательства, занятых 
в сферах деятельности, наиболее пострадавших в условиях 
ухудшения ситуации в связи с распространением корона-
вирусной инфекции. Реализованы механизмы финансовой, 
имущественной, информационной и консультационной поддержки. 
Исследования эффективности мер государственной 
поддержки МСП подтверждают удовлетворительный результат 
предпринятых действий, указывая на значительную 
осведомленность субъектов хозяйствования о реализуемых 
программах и высокую интенсивность обращений.
Характерным является то, что бо́льшая часть предложенных 
мер направлена на компенсацию непредотвратимых потерь 
и не позволяет реализовать такое неоспоримое преимущество 
малых форм предпринимательства, как мобильность 
и гибкость, готовность к оперативной адаптации в быстро 
меняющихся условиях хозяйствования и переориентации деятельности. 
Следует отметить, что Концепция долгосрочного 
социально-экономического развития РФ к 2020 году предусматривала 
сокращение доли занятых в сфере торговли малых 
предприятий и рост числа МСП в области информационных 
услуг, науке, ЖКХ и, что особенно актуально, здраво-
охранении6. Таким образом, рациональная государственная 
политика в области поддержки малого бизнеса должна стимулировать 
структурные изменения в данном секторе и рост 
числа МСП, занятых в приоритетных отраслях.
Результаты ряда российских и международных исследований 
позволяют выделить такие актуальные направления 
деятельности, как профилактика распространения инфекций, 
диагностика заболевания, оценка больших массивов 
информации, адаптация к условиям карантина и самоизоляции, 
высокотехнологичные разработки. При этом в текущий 
момент в России и за рубежом по этим инновационным 
направлениям деятельности проводятся научно-исследовательские 
разработки, финансируемые как за счет средств государственного 
бюджета, так и частными инвесторами.
В подобных условиях актуализируются вопросы стимулирования 
трансфера технологий, который, согласно ГОСТ 
Р 57194.1–2016, представляет собой процесс передачи технологии 
и соответствующих прав на нее от передающей 
стороны к принимающей в целях последующего внедрения 
и использования, а сам процесс трансфера технологий включает 
такие этапы, как:

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.
Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности
Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions

Стратегические решения и риск-менеджмент / Strategic Decisions and Risk Management, 2021, 12(3): 195–276

205
Оnline-версия журнала www.jsdrm.ru

• идентификация потребности в технологии, с одной 
стороны, и объекта продажи – с другой;
• оценка затрат, связанных с приобретением технологий;
• 
информационный поиск;
• сравнительный анализ, оценка уровня готовности 
и выбор технологии;
• переговоры между продавцом и покупателем технологии;
• 
заключение договора и передача технологии (либо 
иного результата интеллектуальной деятельности);
• использование технологии и мониторинг результатов7.
Действующее законодательство определяет категорию 
«технология» как выраженный в объективной форме результат 
научно-технической деятельности, который включает 
в себя в том или ином сочетании изобретения, полезные 
модели, промышленные образцы, программы для ЭВМ 
или другие результаты интеллектуальной деятельности, 
подлежащие правовой охране в соответствии с действующим 
законодательством, и может служить технологической 
основой определенной практической деятельности в гражданской 
или военной сферах8. В ряде работ подчеркивается 
целесообразность рассмотрения технологии в качестве товара, 
который должен обладать такими свойствами, как науко-
емкость и наличие конкурентных преимуществ в сравнении 
с другими имеющимися технологиями [Мрыхина, 2018].
Таким образом, кризисные условия функционирования 
МСП создают предпосылки для осознания потребности 
в постоянном поиске новых технологий, что обуславливает 
значимость обеспечения свободного доступа реципиентов 
к информации об актуальных инновационных технологиях, 
возможности получения финансовой поддержки, необходимой 
для организации внедрения новшества. Кроме того, 
передача технологии, разработанной за счет средств государственного 
бюджета, может сама по себе рассматриваться 
как один из инструментов государственной поддержки 
бизнеса.
Государственная цифровая платформа поддержки 
предпринимательства «Мой бизнес» обеспечивает доступ 
субъектов хозяйствования к консолидированной 
информации о системе закупок, доступных банковских 
продуктах и гарантиях, образовательных программах, 
программах финансовой, имущественной, консультационной, 
информационной и инновационной поддержки, 
в том числе к каталогу франшиз, бо́льшая часть из которых 
сосредоточена в сфере услуг. Однако на платформе 
отсутствует база технологических профилей, то есть запросов 
и предложений технических и технологических 
решений, адаптированных под специфику представителей 
сферы малого бизнеса. Получить доступ к этой информации 
можно на портале бизнес-навигатора МСП, 
а также на портале Российской сети трансфера технологий.

В условиях дефицита реального опыта и профессиональных 
навыков реализации инновационных проектов 
малые предприятия сталкиваются с рядом препятствий 
на пути внедрения новых технологий, начиная с момен-

7 ГОСТ Р 57194.1-2016. Трансфер технологий. Общие положения. Введение. 2017.05.01. М.: Стандартинформ, 2020.
8 Там же.

та обоснования выбора проекта, способного наиболее полно 
соответствовать интересам субъекта предпринимательства 
и удовлетворять имеющимся финансовым, трудовым и техническим 
ограничениям. Таким образом, разработка эффективного 
метода выбора технико-технологических и прочих 
решений для их дальнейшего внедрения в практику деятельности 
малых предприятий является актуальной научной задачей 
и заслуживает отдельного внимания.
В настоящей работе с целью осуществления выбора оптимальной 
технологии предлагается выполнение следующей 
последовательности действий:
• определение текущих целей деятельности субъекта 
МСП, достижению которых должно способствовать 
внедрение технологии;
• установление перечня технологических решений, которые 
могут быть применены в условиях конкретного 
субъекта хозяйствования;
• формирование группы экспертов, мнения которых будут 
учтены при принятии решений;
• обоснование перечня критериев отбора технологий;
• проведение каждым экспертом попарного сравнения 
имеющихся технологий по каждому критерию принятия 
решения;
• представление обобщенных результатов экспертных 
оценок всех задействованных специалистов в виде нечетких 
чисел;
• оценивание имеющихся альтернатив по МАИ;
• формулирование выводов о выборе оптимальной технологии 
с целью ее дальнейшего внедрения в практику 
деятельности предприятия на основе критерия 
максимизации оценки, полученной в результате проведенных 
расчетов.
В соответствии с методикой МАИ иерархия (граф специального 
вида) проблемы выбора технологии для МСП будет 
иметь следующий вид (рис. 1).

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.
Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности
Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions

Уровень альтернатив

A1
A2
Am

Дерево критериев

К0

К1
К2
Кn

где К0 – главная цель выбора технологии;

К1, К2, …, Кn – критерии оценки технологии;

А1, А 2, …, Аm – технологии, которые могут быть внедрены субъектом хозяйствования.

Рис. 1. Иерархия проблемы выбора технологии
Fig. 1. Hierarchy of the technology choice problem

Источник: составлено авторами на основе [Cаати, 1989].

Стратегические решения и риск-менеджмент / Strategic Decisions and Risk Management, 2021, 12(3): 195–276

206
Оnline-версия журнала www.jsdrm.ru

Согласно рис. 1 достижение главной цели, обозначенной 
K0, то есть выбор оптимальной технологии, полностью определяется 
достижением критериев (K1, K2, ..., Kn). Роль каждого 
критерия в достижении главной цели различна, что отражается 
в присвоении им различных весовых коэффициентов. 
При этом вес главной цели равен сумме весовых показателей 
критериев. Определение конечного набора оценочных критериев 
зависит от специфики субъекта предпринимательской 
деятельности, его стратегических целей и характеристики 
условий хозяйствования. Однако в наиболее общем 
виде их можно отнести к следующим группам:
• потребительские характеристики товаров или услуг, 
получаемых в результате внедрения технологии;
• анализ потенциального рынка (размер, динамика роста, 
основные сегменты, трудности выхода на рынок);
• оценка конкурентной среды;
• степень готовности технологии;
• правовая защищенность идеи;
• обеспеченность ресурсами.
На уровне альтернатив находятся точки (A1, A2, ..., Am), 
характеризующие варианты технологий, которые могут быть 
внедрены в практику деятельности малого предприятия. Линии, 
соединяющие альтернативы с критериями, указывают 
на то, что анализ технологий следует проводить с точки зрения 
степени их соответствия критериям.
Таким образом, определив вес каждого критерия относительно 
главной цели, а потом и вес каждой технологии 
с позиции каждого критерия, можно определить вес каждой 
технологии уже с позиции главной цели, используя операции 
иерархичного взвешивания:
Bec(Ai) = Bec(Ai/K1) Bec(K1) + Bec(Ai/K2) Bec(K2) + ... 
+ Bec(Ai/Kn) Bec(Kn), 
 
 
 
       (1)
где і – номер альтернативы.
Технология с наибольшим весом с позиции главной цели 
и будет оптимальной [Саати, 1989].
Допустим, малое предприятие принимает решение 
о приобретении франшизы из числа тех, что рекомендованы 
на платформе «Мой бизнес», пользуясь перечнем критериев, 
приведенных выше. При этом на предварительном этапе 
отбора к рассмотрению были допущены четыре франшизы, 
каждая из которых предполагает оказание технических и технологических 
услуг населению, физическим и юридическим 
лицам, что совпадает со сферой деятельности малого 
предприятия (чтобы не раскрывать информацию, связанную 
с особенностями каждого варианта франшизы, и не нарушать 

авторских прав их собственников, условно назовем их технологии 
1, 2, 3 и 4 соответственно). Для принятия решения 
малым предприятием была сформирована группа экспертов, 
включающая как сотрудников предприятия, так и сторонних 
специалистов. В данном случае иерархия проблемы выбора 
франшизы может быть представлена в виде графа на рис. 2.
Для значения веса альтернативы относительно главной 
цели сначала следует определить экспертным методом вес 
каждого критерия принятия решения относительно нее, после 
чего установить вес каждой технологии по отношению 
к каждому критерию.
Эксперту необходимо провести ряд попарных сравнений 
альтернатив, определяя по девятибалльной шкале (табл. 2) 
количественную оценку, которая будет указывать на относительное 
преимущество одной альтернативы над другой.

Таблица 2
Шкала соотношений
Table 2
Ratio scale

Степень 
важности
Определение 
Пояснения

1
Равная 
значимость
Оба объекта вносят равный 
вклад в достижение цели

3
Слабая 
значимость
Незначительное преимущество 
одного объекта 
над другим

5
Существенная 
значимость
Значительное преимущество 
одного объекта над другим

7
Очевидная 
значимость
Преимущество одного 
объекта над другим очень 
сильное

9
Абсолютная 
значимость 
Преимущество одного 
объекта над другим более 
чем очевидно

2, 4, 6, 8
Промежуточные 
значения
Промежуточный уровень 
между обозначенными 
состояниями

Источник: [Cаати, 1989].

Количественный результат попарных сравнений критериев 
с точки зрения главной цели представляется в виде 
матрицы попарных сравнений размерностью n×n: GK = (Kij), 
(i, j = 1, 2, ..., n).
Для представления экспертных оценок предлагается использовать 
аппарат теории нечетких множеств, который позволит 
минимизировать риск ошибки от субъективизма. Согласно 
теории экспертные мнения могут быть представлены 
в виде нечеткого числа (L–R)-типа.
Нечеткое толерантное число (L–R)-типа характеризуется 
функцией принадлежности, представленной в формуле (2):

 
 
       (2)

где [a1; a2] – мода нечеткого толерантного числа (L–R)-типа, 
α – левый коэффициент нечеткости, β – правый коэффициент 
нечеткости.

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.
Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности
Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions

К0

К1
К5
К4
К2
К3

А1
А2
А3
А4

Рис. 2. Иерархия проблемы 
выбора технологии для предприятия
Fig. 2. Hierarchy of the problem 
of choosing a technology for an enterprise

Источник: разработано авторами на основе [Cаати, 1989].

Стратегические решения и риск-менеджмент / Strategic Decisions and Risk Management, 2021, 12(3): 195–276

207
Оnline-версия журнала www.jsdrm.ru

Если допустить, что L и R компоненты функции принадлежности 
описанных выше нечетких чисел представлены 
прямыми линиями, то нечеткое толерантное число (L–R)- 
типа A(a1, a2, α, β) можно представить как нечеткое трапециевидное 
число (нечеткая четверка) B(b1, b2, b3, b4) так, что:

  
 
 
 
       (3)

Арифметика нечетких чисел базируется на принципах 
простых интервалов.
На практике результат оценки экспертов в виде нечеткого 
числа формируется следующим образом: эксперт оценивает 
значимость одной альтернативы по отношению к другой 
по шкале из табл. 2. По результатам опроса всех экспертов 
строится функция принадлежности, соответствующая 
конкретной четверке чисел, смысл которой состоит в следующем: 
степень значимости оцениваемой альтернативы 
находится в пределах от b1 до b4, но наиболее вероятно она 
находится в пределах от b2 до b3.
Согласно МАИ матрица попарных сравнений должна 
удовлетворять следующим требованиям:
• все элементы матрицы GK не должны быть отрицательными: 
aij > 0 для всех номеров i, j = 1, 2, ..., n;
• матрица GK обратно симметрична: 
 для всех 
номеров;
• матрица GK совместна, то есть равенства 
 
имеют место для всех номеров i, j = 1, 2, ..., n;
• число n является максимальным собственным значением 
матрицы G и для единого (нормированного) вектор-
столбца WK = (w1, w2, ..., wn)T
 с неотрицательными 
компонентами выполняется уравнение GKWK = nWK.
Пользуясь схемой «сравнения с образцом» (в роли которого 
выступает первый объект сравнения) на базе количественно 
определенной экспертами степени преимущества 
или отставания каждого объекта относительно первого, построим 
матрицу, удовлетворяющую всем указанным условиям, 
для чего воспользуемся формулой:

. 
 
 
 
       (4)

Так, в результате присвоения количественных оценок 
критериям принятия решения относительно главной цели 
получим нечеткую матрицу попарных сравнений (табл. 3).
Данную матрицу для осуществления дальнейших действий 
необходимо дефаззифицировать (табл. 4).
Введем модифицированное репрезентативное число 
[Ахрамейко и др., 2002]:

, 
       (5)

где R(x) – модифицированное репрезентативное число, 

 – i-й α-срез, ri – весовой коэффициент i-го α-среза, 
i – номер α-среза, n – число α-срезов.
Ранжирование альтернатив (построение вектора приоритетов) 
проводится на основе главного собственного вектора 
дефаззифицированной матрицы попарных сравнений.
Опираясь на упрощенный МАИ, предложенный Ногиным [
Ногин, 2004], можно утверждать, что собственный 
вектор дефаззифицированной матрицы GK будет состоять 
из компонентов последнего столбца матрицы попарных 
сравнений, нормированных на сумму этих элементов. Данный 
вектор будет равен WK = (0,53; 0,17; 0,13; 0,1; 0,07)T.
Поскольку матрица построена по методу сравнения с образцом, 
то она изначально соответствует всем требованиям 
и не нуждается в проверке на согласованность. Но для дополнительной 
проверки точности расчетов можно определить 
показатель отношения согласованности (ОС) как отношения 
индекса согласованности (ИС) к числу, соответствующему 
случайной согласованности матрицы того же порядка в процентах. 
Отношение согласованности не должно превышать 
20%. Индекс согласованности определяется по формуле (6):

, 
 
 
 
       (6)

где λmax – максимальное собственное значение матрицы, n – 
порядок матрицы.
Для матрицы попарных сравнений (табл. 4) отношение 
согласованности составляет 5,65%.

Кравченко С.И., Мешков А.В., Киселeва А.И.
Kravchenko S.I., Meshkov A.V., Kiseleva A.I.
Инструментарий выбора технологии как объекта трансфера в условиях многокритериальности
Toolkit for selecting technology as a transfer object under multi-criteria conditions

Таблица 3
Матрица попарных сравнений критериев принятия решения
Table 3
Matrix of pairwise comparisons of decision criteria

Критерий
К1 – финансовые 
характеристики 
проекта

К2 – потребительские 
характеристики 
товаров или услуг

К3 – анализ 
потенциального 
рынка
К4 – обеспеченность 
ресурсами
К5 – степень готовности 
технологии и правовая 
защищенность идеи

К1 – финансовые характеристики 
проекта
(1; 1; 1; 1)
(2; 3; 4; 5)
(3; 4; 5; 6)
(4; 5; 6; 7)
(6; 7; 8; 9)

К2 – потребительские характеристики 
товаров или услуг
(1; 1; 1; 1)

К3 – анализ потенциального 
рынка
(1; 1; 1; 1)

К4 – обеспеченность ресурсами
(1; 1; 1; 1)

К5 – степень готовности технологии 
и правовая защищенность 
идеи

(1; 1; 1; 1)

Источник: разработано авторами.