Введение Реализация процессов долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации и обеспечения достойного качества жизни граждан на современном этапе в существенной степени зависит от формирования и претворения в жизнь рациональной инновационной политики. При ее разработке часто требуется принимать решение о предпочтительности того или иного направления инновационной деятельности, реализуемого в соответствующих вариантах инновационных проектов. При этом имеющаяся об указанных направлениях или проектах информация, как правило, ограничивается качественными (а не количественными) показателями. Такая информационная ситуация особенно характерна для ранних стадий формирования инновационной политики [1–8, 17, 18]. В этих условиях формирование конструктивных моделей и методов сравнения инновационных проектов по совокупности качественных показателей требует решения задачи их дальнейшего развития. Построение возможного варианта модели, позволяющей на основе системы качественных показателей осуществлять сравнительную оценку направлений инновационной политики, осуществления инновационной деятельности и осуществления инновационных проектов составляет цель настоящей статьи. Формализованное представление моделиХарактерная для ранних этапов формирования инновационной политики информация, как правило, исчерпывается возможностью осуществить ранжирование направлений инновационного развития и осуществления инновационных проектов по критериям предпочтения. Ранжирование состоит в присвоении каждой характеристике рассматриваемого инновационного направления или проекта порядкового номера в ряду аналогичных характеристик других сравниваемых направлений и проектов. Результаты такого ранжирования удобно представить в виде матрицы [9, 10]В интересах получения объективных сравнительных оценок инновационных проектов в рассматриваемой ситуации информационных ограничений целесообразно применять методы теории статистических выводов, основанных на технологиях непараметрической статистики [11–13]. В качестве интегральной меры превосходства одного инновационного проекта над другим в этом случае могут быть использованы коэффициенты ранговой корреляции  [14, 15, 19]:Используя формулу (1), определим коэффициенты ранговой корреляции для каждого из инновационных проектов (табл. 1).Таблица 1Коэффициенты ранговой корреляции рассматриваемых инновационных проектов№ проекта1234Коэффициенты ρj  0.5833  0.7251 0.3333 0.5417  Анализ критических значений вероятности ошибки первого рода позволяет сделать вывод, что для наилучшего по коэффициенту ранговой корреляции инновационного проекта T2   вероятность ошибки первого рода γ не превышает 0.12. Следовательно, этот проект, соответствующий инновационной политике улучшающих инноваций, можно полагать предпочтительным в рамках рассмотренного примера. ВыводыТаким образом, предложенная модель обеспечивает сравнительную оценку направлений инновационного развития и инновационных проектов в характерных для начальных этапов формирования инновационной политики условиях отсутствия количественной информации. Модель, с одной стороны, является достаточно простой, а, с другой, – обладает универсальностью. Это делает предложенную модель полезным инструментом для разработчиков инновационной политики как в масштабе государства в целом, так и для отдельных отраслей и предприятий.