Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические аспекты инновационного развития высокотехнологичных предприятий 17
1.1.Парадигма устойчивого инновационного развития промышленности 17
1.2. Интеллектуальный капитал как ключевой фактор производства высокотехнологичной промышленности 44
1.3. Перспективная структура персонала, реализующего инновационный цикл высокотехнологичного предприятия 60
Глава 2. Методология управления человеческим капиталом высокотехнологичного инновационно- активного предприятия 80
2.1.Направления инвестирования в человеческий капитал на макро-, мезо- и микро- уровнях экономики 81
2.2.Эффекты инвестирования в человеческий капитал инновационно активного предприятия 98
2.3. Методологические аспекты инвестирования в систему производственного обучения инновационно- активного предприятия 114
Глава 3. Экономические принципы формирования системы непрерывного обучения в инновационно- активных предприятиях 130
3.1.Теоретические подходы к формированию системы непрерывного обучения персонала инновационного цикла 130
3.2.Структура инвестиций в обучение персонала НИОКР и основного производства 146
3.3.Принципы экономического взаимодействия с ключевым персоналом инновационного цикла 162
Глава 4. Механизмы интеграции системы непрерывного обучения в инновационный цикл высокотехнологичных предприятий 177
4.1.«Конвекция» знаний в инновационном цикле высокотехнологичной промышленности 178
4.2.«Менеджмент знаний» как организационно-управленческая платформа консолидации интеллектуального капитала 195
4.3. Алгоритм планирования инвестиций в обучение высокотехнологичного инновационно- активного предприятия 211
Глава 5. Построение инновационных кластеров на платформе «экономики знаний» 228
5.1.Принципы организации высокотехнологичных инновационных кластеров 228
5.2.Эволюция функций образовательного центра в инновационных процессах кластера 249
Основные положения и выводы 266
Литература 2
- Интеллектуальный капитал как ключевой фактор производства высокотехнологичной промышленности
- Перспективная структура персонала, реализующего инновационный цикл высокотехнологичного предприятия
- Методологические аспекты инвестирования в систему производственного обучения инновационно- активного предприятия
- Алгоритм планирования инвестиций в обучение высокотехнологичного инновационно- активного предприятия
Интеллектуальный капитал как ключевой фактор производства высокотехнологичной промышленности
Модели устойчивости микро- уровневых экономических систем, предприятий и организаций, формулировались в работах российских и зарубежных ученых: Кучерявый А.В. (2003, [91]); Рябов В.М. (2011, [140]); Боргардт Е.А. (2013, [28]); Ряховская А.Н. (2012, [143]); Анпилов С.М. (2012, [7]); Горшенина Е.В. и др. (2011, [49]); Butler D. (2006, [213]); Edgeman R. и др. (2006, [227]); Schaltegger S. и др. (2012, [312], 2015, [313) и других. Предлагаемые модели не солидарны в видении факторов и их значимости в формировании конкурентоспособности и устойчивости микро- систем, что «…объективно обусловлено различным региональным и отраслевым характером формируемых моделей
На взгляд автора, аббревиации данных организаций хорошо известны экономистам, соответственно не требуют раскрытия. развития» (Титов К.А., 2003, [166]). Разработка моделей устойчивости микро- систем ситуационна и не стоит искать теоретических обобщений за границами отрасли и маркетинговой локализации (Schaltegger, S., Windolph H. D., Hrisch J., 2015, [313]). Именно это определяет актуальность исследования механизмов устойчивости отдельных микро- экономических систем.
В обозначенном методологическом контексте объект исследования настоящей диссертации трактуется как микро- экономическая система – инновационный цикл высокотехнологичного предприятия. А предмет исследования – экономические механизмы управления человеческим капиталом, обеспечивающим перманентность и устойчивость цикла инновационного развития. Соответственно, предложена структура последовательных и взаимосвязанных вопросов исследования: 1. Формализовать актуальные макро- факторы и тенденции в перспективной модели устойчивого развития глобальной промышленности (настоящий параграф); 2. Исследовать актуальную структуру «факторов производства» в формировании устойчивого инновационного развития высокотехнологичной промышленности (мезо-) (раздел 1.2); 3. Сформулировать фокус изучения проблематики ключевого фактора производства в обеспечении устойчивости инновационного развития высокотехнологичного предприятия (микро-) - «труд» (раздел 1.3); 4. Развить современную теорию и методологию устойчивого инновационного развития высокотехнологичных предприятий, в части моделей, методов и инструментов управления человеческим капиталом (главы 2-5).
Итак, перейдем к первой задаче - исследованию макро- факторов, тенденций развития глобальной промышленности, целью которого определяется выявление и формализация современных механизмов инно 23 вационного развития. Исследование реализовано через три последовательных этапа: 1. Формализация актуальных и перспективных тенденций, определяющих институциональное развитие промышленности; 2. Выявление взаимосвязи тенденций и синтез эмпирической модели устойчивого развития; 3. Формулирование выводов и обобщающих положений.
В качестве информационной платформы исследования макротенденций развития глобальной промышленности автором использованы базы данных, статистические отчеты и исследования: «Глобальный индекс конкурентоспособности промышленности» (Global Manufacturing Competitiveness Index, 2016, [192]); Статистика мировых инвестиций в НИОКР («World Corporate Top R&D Investors», 2015, [222]); базы данных «Мирового банка» («World Bank», 2016, [220]), UNCTAD (2016), OECD (2016, [286]); «Оценка конкурентоспособности стран 2016» (WEF, 2016, [333]); индикаторы промышленного развития UNIDO («Internaional Yearbook of Industrial Statistics», 2012. [250]); отчет о доступности передовых технологий «RAND Corporation» («The Global Technology Revolution 2020: In-Depth Analyses», [334]), а также ряд обобщающих научных публикаций российских и зарубежных ученых Leonard M. (2015, [264]), Morley R. (2006, [279]), Pisano G. P., Shih W. C. (2012, [249]), Малинецкого Г.Г. (2015, [104]), Глазьева С.Ю. (2015, [45]), Фоминой Н.Е. (2015, [179]), Белова С.А. (2016, [17]), Маркевича С.В. (2013, [106]), Терентьева А.В. (2011, [163]) и других.
В результате анализа автором выделено 6 значимых тенденций (2-е – пространственные, 3 – технологические и 1-на – рыночная), формирующих перспективный институциональный профиль промышленности. Тенденции представлены в сводной таблице 1-1 и раскрыты в последующем контексте параграфа. Таблица 1-2 – Актуальные и перспективные тенденции, определяющие устойчивость развития промышленности. Обозн. «Тенденции» Содержание Пространственные RE «Реиндустриализация» «Возвращение» производства в территориальные границы и рост диверсификации промышленности экономически развитых стран. CR «Концентрация» Рост концентрации мировой экономики, НИОКР и передовых производств. Технологические KN «Знание» Превращение знания, интеллектуальной собственности, информации в продукт на глобальных рынках. 4.0 «Промышленность -4.0» Формирование новой производственной концепции – «кибер-физической». RM «Ресурсная трансформация» Снижение энерго- и материалоемкости средне- и высокотехнологичных производств. Рыночные IN «Инновационность» Критерий, требование современного потребительского и промышленного спроса. «Реиндустриализация». Формулировкой настоящей тенденции автор не отрицает факта «глобализации» мировой экономики, но видит ее скорее как форму концентрации капитала ТНК9 в НИОКР и передовых технологиях (см. тренд «концентрация», стр. 28). Но, с позиции пространственного распределения, складывается тенденция «возвращения» ранее локализованного в странах с транзитивной экономикой производства в территориальные границы и рост диверсификации экономически развитых стран. В научной литературе тенденция формулируется как «промышленный ренессанс», «реиндустриализация» (Leonard M., 2015, [264]; Pisano G. P., Shih W. C., 2012, [293]; Бодрунов С.Д., 2014,
Предпосылкой формирования тенденции считаются выводы «Мирового банка» о причинах снижения темпов роста ВВП экономически развитых стран в последние 20 лет (в сопоставлении со странами BRICS, транзитивными экономиками). Они определены как снижение доли промышленности в формировании ВВП (табл. 1-3), «…вследствие локализации производства в странах с низкими по стоимости ресурсами» (Бодрунов С.Д., 2014, [23]). Что вело к «… «эрозии» экономики … снижению уровня жизни» (Pisano G. P., Shih W. C., 2012, [293]). Еще более категорично заявление американского экономиста Morley R. в резонансной статье «Смерть американской промышленности»10 (2006, [279]): «…после десятилетий разрушительного аутсорсинга, способность … к инновациям и созданию высокотехнологичных продуктов для будущего процветания идет на спад».
Перспективная структура персонала, реализующего инновационный цикл высокотехнологичного предприятия
Итак, выделена и формализована инновационная тенденция изменения организационно-технологических принципов и экономики промышленности на платформе кибер- физических производственных систем («Промышленность 4.0»).
«Ресурсная трансформация» - так автор обозначает сложившуюся тенденцию снижения роли сырья и энергии в формировании себестоимости в первую очередь высокотехнологичных сегментов обрабатывающей промышленности. Данная тенденция солидарно понимается и декларируется российскими и зарубежными учеными: Максин С.В., 2013, [103]; Карлик А.Е, 2009, [81]; Корчагин Ю.А., 2010, [88]; Leonard M., 2015, [261]; Bryk A. S., Gomez L. M., 2008, [210] и многими другими. Данная тенденция формируется двумя встречными факторами. С одной стороны, объективна стагнация (а по отдельным позициям и снижение) цен на сырье и энергоносители в среднесрочной перспективе, формулируемой в прогнозе «Мирового Банка», табл. 1-5. Что обусловлено: снижением материалоемкости и энергоемкости продукции; увеличением глубины переработки сырья за счет процессных инноваций и модернизированного оборудования (Бодрунов С. Д., 2014, [23]); внедрением программ энергоэффективности и «бережливого производства»; увеличением роли вторичных ресурсов на сырьевых рынках.
С другой стороны, в структуре себестоимости обнаруживается рост относительной стоимости интеллектуальных и человеческих ресурсов – фонда оплаты труда и выплат за ОИС (патенты, ноу-хау, франшизы и т.п.).
По данным НИР (Методические материалы к формированию «Стратегии ОАО Завод Навигатор в среднесрочной до 2020 года и долгосрочной перспективе до 2040 года»), предоставленным автору «Центром инновационного развития СПбГЭУ» в 2015 году. Встречные факторы хорошо демонстрирует представленная на рис. 1-7 динамика изменения структуры себестоимости приборостроительного производства в ретроспективе 25 лет на примере Санкт-Петербургского инновационного кластера. Картина изменений отражает трансформацию себестоимости производства «модельного прибора» от «сырьевой» к «интеллектуальной» экономической платформе. Аналогичная динамика других отраслей обнаружена в работах Борунова С.Д. (2014, [23]), Фоминой Н.Е. (2015, [179]), Терентьева А.В. (2011, [163]), Rooney D., Hearn G., Ninan, A. (2005, [308]), других ученых.
Итак, тенденция трансформации структуры себестоимости высокотехнологичных производств является объективно выраженной с позиции переноса фокуса управления затратами с сырья и энергии на интеллектуальные и человеческие ресурсы.
«Инновационность» - наиболее выраженная, объективная и солидарно понимаемая тенденция, пожалуй, в наименьшей степени требующая обоснования. Но автор предлагает ее раскрытие как «рыночной» (табл. 1-2), выражая как «давление» на структуру спроса и потребления промышленной продукции. «Шумпетеровские» волны «созидательного разрушения» [81], обнаруживаемые в конкуренции начала 20 века как самоорганизуемая предпринимательская инициатива, в настоящее время трансформировались в «принуждение к инновациям» (Peter A. V., 2008, [292]). «Принуждение» автор видит как давление на промышленность «сверху» (государство) и «снизу» (потребитель), требование инновационной активности по отношению ко всем секторам по уровню технологичности. Современная парадигма рассматривает «инновацию» не как выдающийся акт предпринимательской активности, а как обязательное условие экономического развития.
Искусственно раскручивается спираль научно-технического раз 38 вития за счет значительных объемов государственного (до 1,0% ВВП17) и частного (до 4% ВВП) финансирования НИОКР и их поступательного роста (2015-2016), табл. 1-6.
Направленность государственных усилий на формирование «инновационной парадигмы развития» (Портер М., 2015, [132]) экономически оправдана как ситуационной, так и перспективной тенденцией роста мирового товарооборота инновационной продукции (средне- и высокотехнологичных секторов) на фоне снижения импорта сырья и продуктов низко- технологичного сектора. Проведенный автором (по данным
Государственные расходы на стимулирование инновационной деятельности и прямое государственное инвестирование в НИОКР в экономически развитых странах превышает долю в ВВП расходов на социальное обеспечение и оборону. А с учетом высоких темпов роста в среднесрочной перспективе могут государственные затраты на НИОКР могут стать одной из доминант государственного бюджета, см. данные «Мирового Банка», 2016, [220]. UNCTAD) анализ вертикальный и горизонтальный (1995-2014 год) структуры мирового импорта (табл. 1-7) объективно отражает трансформацию глобального товарообмена. В ретроспективе 20-ти лет наблюдается сохранение или снижение доли товарооборота первичного сырья (практически 0% к мировой динамике) на фоне значительного роста импорта высокотехнологичных инновационных продуктов, в частности оптических (0,32% в структуре и 1269% в абсолютном значении в период 1995-2014) и телекоммуникационных (1,22% в структуре и 453% в абсолютном выражении). Общая доля инновационной продукции в мировом товарообороте выросла с 7,2% до 18,4% (2016, [286]).Что на фоне обозначенных тенденций «концентрации», «знаний», «ресурсной трансформации» обнаруживает инвестиционную привлекательность программ НИОКР высокотехнологичной промышленности в средне- и долгосрочной перспективе как для государственных, так и для частных капиталовложений.
Давление «сверху» поддержано и стимулированием спроса на инновационную продукцию со стороны потребителей («снизу»). «Инновационная парадигма потребления» (Vandenbempt K., Matthyssens, P., 2005, [338]) подразумевает превалирование, приоритетность фактора моральной новизны в структуре потребительского выбора. Моральная новизна подразумевает декларируемые потребителю технико-технологические или эксплуатационные преимущества нововведения. Интерес к морально новой продукции, часто не различимой на уровне отличия эксплуатационных характеристик конкурирующих продуктов, обретает черты «моды», потребительского паттерна, выраженного в соответствующих запросах [338].
Методологические аспекты инвестирования в систему производственного обучения инновационно- активного предприятия
В настоящем разделе предложен анализ научных подходов к выбору показателей эффективности инвестирования в человеческий капитал в целях инновационного развития. Разработана и обоснована структура эффектов капиталовложений применительно к высокотехнологичным инновационно- активным предприятиям. Сформулирован исследовательский фокус на ключевом для сектора высоких технологий направлении капиталовложений в устойчивость инновационного развития – обучение персонала.
Выявленные направления и сложившаяся пропорция инвестирования в человеческий капитал высокотехнологичного сектора (раздел 2.1, табл. 2-7, стр. 96) дают основание для перехода ко второй задаче (стр. 80): развитие теоретических представлений об эффектах капиталовложений применительно к объекту исследования. Автором предлагается следующая последовательность ее решения: 1. Систематизация сложившихся теоретических подходов к оценке эффектов инвестирования в человеческий капитал, направленных на формирование устойчивого инновационного развития предприятия; 2. Разработка показателей эффектов долгосрочных капиталовложений в человеческий капитал применительно к сектору высоких технологий; 3. Количественная оценка ожидаемых эффектов по направлениям; 4. Выявление ключевого направления инвестирования высокотехнологичного предприятия с позиции объема и уровня влияния на эффективность капиталовложений.
Наиболее определенными и научно однозначными являются взгляды экономистов на эффективность инвестирования в человеческий капитал на макро- уровне. Динамика ВВП (РВП) для экономически развитых стран является солидарно понимаемым эффектом капиталовложений, находящим многократные подтверждения в статистических исследованиях (Shultz T., 1968, [323]; Беккер Г., 2003, [16]; Stoican M., 2014, [329]; I-Ming W. и др.(2008, [248]) и др.): при обнаруживающемся уровне корреляции от 0,548-0,876. Установлена эконометрическая взаимосвязь ВВП и инвестиций в компоненты (здравоохранение и образование) человеческого капитала страны, которая в наиболее общем и актуальном прочтении может быть представлена в виде логарифмической функции (Goncalves de Andrade A., Qing Y., 2015, [237]): ln GDP = /30 + Д x ln(PHEEXP) + /32 x ln(PEDEXP) + є , (2-2), где ln GDP - натуральный логарифм роста национального ВВП; /30 - константа и Д - переменная (по группам экономик), характеризующие расходы на здравоохранение, представленные логарифмом ln(РНЕЕХР); /32 -переменная (по группам экономик), характеризующая расходы на образование, представленные логарифмом ln(PED ); є - поправочная константа по группам экономик. Развитие модели нашло отражение в исследованиях ученых чикагского университета Murphy K. M., Topel R. (2014, [281]) - уточнены размерность инвестиций по направлениям формирования эффекта. А ученые Гендельбергского университета (Frieder W., Zohlnhfer R., 2014, [232]), обследовав эффекты инвестирования 26 стран с передовой, инновационной экономикой, сформулировали уточнения по коэффициентной базе ур. 2-2, сформулировали положение о взаимосвязи инвестиций в человеческий капитал на макро- уровне с уровнем инновационности экономики [232]. Определенность эффектов на макро- уровне дает основание ряду стран (США, Европа, страны Азиатско-тихоокеанского региона) для формирования программных документов «Политика (стратегия) управления человеческим капиталом», направленных на рост его качественных и количественных характеристик (табл. 2-3, стр. 89), включающие целеполагание в инновационной сфере. Итак, определенность структуры эффектов и пропорции инвестирования на макро- уровне позволяет реализовать соответствующую практику государственного управления человеческим капиталом в целях роста инновационности экономики.
Подходы к оценке эффектов инвестирования на микро- уровне в человеческий капитал в целях инновационного развития предприятий и кластеров значительно более разнообразны и не имеют сложившейся научной доминанты. Дискуссия по теоретическим аспектам проблемы раскрыта в работах: Ильинского И.В. (2011, [74]), Дятлова С.А. (1995, 1999, [58, 66]), Архипова Н.И., Поморцева И.М., Татаринова Н.А. (2013, [12]), Суклышкина М.А. (2012, [158]), Фитценц Як. (2009, [178]), Hans-son B., Johanson, U., Leitner, K. H. (2013, [242]), Awan M. A. S., Sarfraz N. (2013, [197]), Goncalves de Andrade A., Qing Y. (2015, [237]), Moller K., Menninger J., Robers D. (2011, [278]), Parmenter D. (2007, [289]) и др. В качестве наиболее интересных научных результатов автор отмечает: Максимов В.Ф. (2005, [102]) выделяет две группы методов оценки -«временные» и «стоимостные»; Фитценц Як. (2009, [178]) привязывает эффекты к численности персонала; Ваганян О.Г. (2008, [35]) предлагает нелинейную модель эффектов; Лукашевич В.В. (2003, [96]) связывает эффекты с рыночной позицией предприятия через цену продукции; Ту-гускина Г. А. (2009, [172]) сформулирована эконометрические принципы интегральной оценки эффективности. Достаточно популярным подходом к оценке эффектов капиталовложений в человеческий капитал является интерпретация традиционных показателей инвестиционного менеджмента к объекту инвестирования, табл. 2-8.
Алгоритм планирования инвестиций в обучение высокотехнологичного инновационно- активного предприятия
В настоящем разделе развиты теоретические и практические аспекты экономики непрерывного обучения персонала высокотехнологичного предприятия, реализующего инновационный цикл. Последовательно уточнены базис инвестиционного планирования, матрица распределения капиталовложений по категориям персонала и формам обучения. Формализованы источники финансирования и предложено распределение по ключевым категориям персонала инновационного цикла.
Синтезированная эмпирическая модель жизненного цикла ключевого персонала (раздел 3.1) выражает систему непрерывного обучения высокотехнологичного инновационно- активного предприятия. Модель -теоретическое основание исследования экономики обучения в высокотехнологичной промышленности, выражающей процесс формирования про- активной позиции персонала в инновационном цикле. Ставится последовательная контексту диссертации (рис. 0-1, стр. 15) задача – выявить, сформулировать и обосновать теоретические подходы к планированию инвестиций в непрерывное обучение персонала, реализующего инновационные программы. Раскрытие которых (подходов) должно быть построено через итерации, каждая из которых имеет самостоятельное научное значение в развитие теории экономики инноваций: 1. Уточнение горизонта инвестиционного планирования; 2. Развитие эконометрического базиса и модели расчета бюджета; 3. Синтез матрицы распределения инвестиций по категориям персонала, занятого в инновационном цикле; 4. Совершенствование представлений об источниках финансирования системы непрерывного обучения и разработка профиля высокотехнологичного инновационно- активного предприятия.
Теоретическим и методологическим базисом решения задачи автором определяются исследования экономики непрерывного обучения в промышленности, основные результаты которых отражены в работах: Бурмистрова А.Н. (2015, [34]); Петрова О.А. (2012, [126]); Апачае-вой О.В. (2015, [8]); Киселевой Г.С. (2015, [85]); Рядового Н.Н. (2011, [142]); Харабета В.В. (2014, [180]); Rothwell S. (1995, [310]); Ichniowski C., Shaw К., Prennushi G. (1997, [247]); Bartel A. P. (2000, [200]); Flam-holtz E. G. (1999, [230]); Easterby-Smith M., Araujo J. (1997, [226]); Descy P., Tessaring, M. (2008, [223]); Englebart D.C. (2003, [229]); Carter A., Hirsh W., Aston J. (2002, [214]) и других. Ранее сформулированные теоретические принципы и подходы к экономическому планированию дополнены результатами «эксперимента» (стр. 64), «обследования» (стр. 140) и выводами НИР автора (2016, [125]).
Уточнение горизонта инвестиционного планирования (итерация 1) может быть реализовано компиляцией ранее сформулированных теоретических результатов: динамическое распределение объема инвестиций и производительности высокотехнологичных предприятий (Descy P., Tessaring, M., 2008, [223]); асимптота тренда производительности (Englebart D.C., 2003, [229]); анализ динамического разрыва старта и проявления эффекта инвестирования в систему непрерывного обучения персонала производственных предприятий (Carter A., Hirsh W., Aston J., 2002, [214]). Автор обобщил три данных научных результата, согласовал их динамику (привязку к временному ряду), синтезировав экономические закономерности инвестирования в систему непрерывного обучения персонала высокотехнологичного промышленного предприятия, рис. 3-4. На основании гармонизированных распределений автором формулируются два принципа планирования горизонтов инвестирования в систему непрерывного обучения, направленную на инновационное развитие:
1. Эффект прироста производительности персонала НИОКР и основного производства является отложенным по отношению к стартовой точке капиталовложений. С позиции принципов «современной» методологии, «креативной» модели непрерывного обучения инвестиции направлены на формирование потенциала когнитивных и профессиональных знаний, проявляемых как навыки в перспективном инновационном цикле. Исследования Carter A. и др. (2002, [214]) показывают для высокотехнологичного предприятия разброс значений разрыва во времени 0,67 – 2,4 лет, при средневзвешенной величине 1,7 года, которая может быть принята как горизонт проявления эффектов инвестирования;
2. Инвестирование в систему непрерывного обучения в перспективе более 3 лет показывает значительное снижение темпов прироста производительности на единицу капиталовложений. К 5-му году логарифмическая функция тренда роста производительности выходит на асимптоту (Englebart D.C., 2003, [229]), рис. 3-4. Что может быть интерпретировано как нецелесообразность инвестирования в персонал, участвующий в инновационном цикле, с позиции ожидания эффекта после 4-ого года. Авторский вывод и формулируемое из него положение: с 4-ого года инвестирования необходимо менять структуру источников инвестирования (самообучение, фонды и т.п.) и отказаться от прямого финансирования со стороны предприятия по всем категориям ключевого персонала инновационного цикла. То есть, инвестиционный профиль обучения высокотехнологичного предприятия должен предусматривать различные формы и источники финансирования.