Содержание к диссертации
Введение
1. Экономическое содержание диффузионных процессов в постиндустриальной экономике 11
1.1 Теории и модели экономического роста и развития в условиях смены технологических парадигм 11
1.2 Роли государства, бизнеса и науки в рамках концепции «тройной спирали» 26
1.3 Технологии управления диффузией инноваций 41
2. Тенденции и закономерности диффузии инноваций в высокотехнологичные отрасли экономики (на примере биотехнологий) 55
2.1 Особенности управления высокотехнологичным развитием сферы биотехнологий 55
2.2 Анализ экосистемы диффузии инноваций биотехнологических кластеров 76
3. Разработка модели управления диффузией инноваций в высокотехнологичные отрасли экономики 101
3.1 Структурно-функциональное содержание модели инновационной экосистемы 101
3.2 Перспективные направления повышения скорости диффузии инноваций в высокотехнологичные отрасли РФ 120
Заключение 145
Список использованной литературы 148
Приложение 1. Структура кластера фармацевтики, биотехнологий и биомедицины Калужской области Российской Федерации 164
Приложение 2. Структура биотехнологического инновационного территориального кластера Пущино (Московская область) 165
Приложение 3. Структура биотехнологического кластера «Татбиорегион» 166
Приложение 4. Структура биотехнологического кластера Нидерландов 167
Приложение 5. Структура биотехнологического кластера штата Массачуссетс, США 168
Приложение 6. Показатели для расчета билатеральной модели тройной спирали субъектов в составе Приволжского и Центрального Федеральных округов 169
Приложение 7. Данные для проведения кластерного анализа (по ОКВЭД) 171
Приложение 8. Данные для проведения кластерного анализа (по субъектам РФ) 172
- Теории и модели экономического роста и развития в условиях смены технологических парадигм
- Технологии управления диффузией инноваций
- Анализ экосистемы диффузии инноваций биотехнологических кластеров
- Перспективные направления повышения скорости диффузии инноваций в высокотехнологичные отрасли РФ
Введение к работе
Актуальность темы исследования. Формирование новых технологических укладов является наиболее перспективной моделью обеспечения глобального оптимума, который достигается в условиях реализации «трехспиральной» модели инноваций. Участие государства в этом процессе играет ключевую роль, поскольку даже в условиях массированных инвестиций в высокотехнологичные отрасли экономики, коммерциализация инноваций часто сопряжена с институциональными разрывами, что может негативно сказаться на их диффузии.
Опыт развитых стран, осуществивших переход к инновационной экономике, свидетельствует об оптимальности кластерных образований для оптимального течения диффузионных процессов. Реализуемые в России инициативы госстимулирования инноваций принимают форму стратегических документов, ориентированных на приоритетное развитие сферы высоких технологий. В то же время, корреляции между поставленными разработчиками экономическими целями и предшествующим путем развития («path dependence») и отраслевой иерархией региона уделяется недостаточное внимание.
В последние годы в РФ отмечается все возрастающая институционализация инновационного процесса, выражающаяся в создании и поддержке соответствующей инфраструктуры. Состояние инновационного сектора России характеризуется наличием ряда узких мест и проблемных сфер, связанных с неразвитостью экосистемы инноваций. Несбалансированность такой экосистемы приводит к институциональным ловушкам и консервации диффузии инноваций, результаты которых мы наблюдаем по итогам деятельности государственных институтов развития.
Представленное диссертационное исследование нацелено на разработку теоретической и методической базы реализации институциональных моделей, обеспечивающих оптимальную конфигурацию инновационной экосистемы, способствующей диффузии инноваций в высокотехнологичных отраслях экономики, что обусловливает его актуальность и значимость.
Степень разработанности проблемы.
Теоретической базой диссертационного исследования послужила теория технологических укладов, отраженная отечественными и зарубежными учеными: С.Ю. Глазьевым, Дж. Китчиным, Н.Д. Кондратьевым, Г. Меншем, К. Перес, Г. Саймоном, К. Фрименом, Й. Шумпетером и др.
Проблематика институционального подхода к управлению диффузией инноваций затрагивалась в работах В.В. Акбердиной, М. Гиббонса, П. Друкера, Н.В. Каленской, Дж.Ф. Мура, В.М. Полтеровича, М. Портера, Б.Н. Порфирьева, С.С. Сулакшина, Э. Роджерса, М.В. Шинкевич, Т. Хагерстанда и др. При этом, категория «диффузия инноваций», учитывающая институциональную составляющую и сетевой характер их распространения, полностью не раскрыта. Встречающиеся разрозненные упоминания данной категории не имеют однозначного экономического содержания, что порождает необходимость разработки актуального достигнутому современной экономики уровню развития термина. Рассмотрению вопросов достижения глобального оптимума и устранения институциональных ловушек посвящены работы зарубежных и отечественных ученых: В.В. Авиловой, Г. Ицковица, В.В. Киселевой, Л. Лейдесдорфа, А.Ф. Уварова, А.И. Шинкевича и др.
Значительное внимание отечественных и зарубежных исследователей направлено на раскрытие роли индивида в инновационном развитии в рамках наноэкономической теории, чему посвящены работы Г.Б. Клейнера, К. Эрроу, В.В. Голиковой и др. Однако, место и роль индивида в коммуникациях с институциональными акторами в лице государства, науки и промышленности рассмотрены не в полной мере.
Подходы к модернизации высокотехнологичных секторов экономики, в том числе и в области биотехнологий, опирающиеся на теории цикличности, раскрыты в работах Д.Х. Галлямовой, И.Г. Дежиной, С.Ю. Глазьева, В.Н. Кузыка, Г.Г. Малинецкого, А.А. Нещадина, Е.В. Пилипенко, А.И. Пригожина, М.В. Райской, Ю.В. Яковца и др. В то же время, отмеченные авторы не выделяют институциональную составляющую инновационного процесса. Кроме того, модели и программы развития макротехнологий и отраслей не могут быть реализованы в полной мере без комплементарных им программ модернизации образования и экосистем. В разрезе институциональной теории неполно рассмотрены вопросы диффузии инноваций в высокотехнологичные отрасли, плавное протекание которой могло бы сгладить цикличность. Диссертационная работа посвящена разработке модели, позволяющей преодолеть ограничения, связанные с обеспечением диффузии высокотехнологичных инноваций, что обусловило выбор цели и задач исследования.
Цель и задачи исследования. Целью исследования является моделирование диффузии инноваций в российском высокотехнологичном секторе экономики.
Исходя из указанной цели исследования, необходимо решить следующие основные задачи:
– изучения институционального механизма обеспечения перехода к новому технологическому укладу;
– исследования сущности процесса «диффузии инноваций» с учетом особенностей институционального подхода;
– рассмотрения особенностей отраслевых комплексов в рамках шестого технологического уклада в связи с потенциалом их экономического развития;
– разработки институциональных траекторий диффузии инноваций в зависимости от движущих сил мезоэкономического развития;
– формирования модели инновационной экосистемы с позиции институционального подхода, нацеленного на обеспечение глобального оптимума;
– формализации совместного функционирования подсистем диффузии инноваций на основе их вклада в развитие биотехнологического сектора на мезоуровне.
Объектом исследования являются биотехнологические мезосистемы и соответствующие им инфраструктурные объекты экономики знаний.
Предметом исследования выступают экономические отношения, формирующиеся в процессе диффузии инноваций в рамках шестого технологического уклада.
Гипотеза исследования состоит в предположении, что обеспечение глобального оптимума при переходе к новому технологическому укладу требует сбалансированного формирования экосистемы, комплементарной по составу элементов.
Теоретическую основу исследования образуют фундаментальные и прикладные работы зарубежных и отечественных ученых, исследующих экономическое развитие, его цикличность, институциональные основы инновационной деятельности, место и роль человека в экономических системах; теоретические и методические основы диагностики и прогнозирования результатов хозяйственной деятельности экономических систем различного уровня.
Методологической базой исследования являются общенаучные и частные методы познания: методы формализации, аналогий, анализа и синтеза, методы, структурно-функционального, абстрактно-логического и экономико-математического моделирования, методы прогнозирования при помощи производственных функций.
Информационной базой исследования являются данные официальной статистической отчетности о деятельности предприятий в Российской Федерации, использующих биотехнологические процессы, предоставляемые Федеральной службой государственной статистики, данные сайтов российских министерств, курирующих вопросы инновационной политики, материалы монографий, авторефератов и диссертационных исследований, рекомендованных ВАК РФ научных журналов, обзорно-аналитических публикаций отечественных и зарубежных ученых, опубликованных в периодической печати и сборниках материалов международных и всероссийских научно-практических конференций, отечественных и международных сайтов, посвященные инновационной деятельности.
Соответствие содержания диссертации заявленной специальности. Работа выполнена в соответствии с пунктами паспорта специальности ВАК 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями): 2.3 Формирование инновационной среды как важнейшее условие осуществления эффективных инноваций. Определение подходов, форм и способов создания благоприятных условий для осуществления инновационной деятельности. Пути улучшения инновационного климата; п.2.13. Разработка и совершенствование институциональных форм, структур и систем управления инновационной деятельностью. Оценка эффективности инновационной деятельности.
Научная новизна диссертационного исследования состоит в разработке институциональной модели диффузии высокотехнологичных инноваций в секторе биотехнологий и представлена следующими результатами:
1. В развитие имеющейся трехспиральной модели инноваций (Наука – Государство – Бизнес) предложена билатеральная модель, в которой в отличие от циклического подхода к инновационному развитию добавлен нанокомпонент (индивид).
2. Уточнено понятие диффузии инноваций, понимаемое автором как процесс движения новых знаний между элементами инновационной экосистемы, протекающий в условиях комплексной институциональной координации инновационного процесса с учетом видов экономической деятельности.
3. Предложен дифференцированный подход к выбору целесообразных для реализации в рамках конкретной мезосистемы управленческих инноваций в сфере биотехнологий.
4. Разработана типология моделей диффузии инноваций в зависимости от ее движущих сил процесса, включающая: диффузию, инициируемую производителем; потребителем; альянсами. В сравнении с имеющимися исследованиями в данном направлении в предложенной типологии сделан акцент на оптимальность той или иной модели для диффузии актуальных инноваций в рамках видов экономической деятельности.
5. Выявлены условия обеспечения глобального оптимума на уровне экосистемы сферы биотехнологий (наличие институциональных акторов в ключевых узлах экосистемы; доступность инструментов стимулирования и поддержки инноваций; развитые связи на локальном, национальном и международном уровнях).
6. Разработана экономико-математическая модель билатеральной тройной спирали, позволяющая сбалансировать управленческие решения в сфере государственного стимулирования диффузии инноваций.
Теоретическая значимость диссертационного исследования состоит в научном развитии понятийной базы процесса диффузии инноваций за счет выделения институциональной составляющей; расширении трехспиральной модели инноваций посредством добавления нанокомпонента в рамках предложенной билатеральной модели тройной спирали; разработке дифференцированного подхода к выбору целесообразных для реализации субтехнологий в секторе биотехнологий.
Практическая значимость выводов и результатов диссертационного исследования состоит в разработке автором ключевых критериев эффективности функционирования кластеров, вовлеченных в производство биотехнологической продукции; определении альянсов как оптимальной организационной формы обеспечения диффузии инноваций; экономико-математическом обосновании вклада институциональных акторов в рамках модели билатеральной тройной спирали и формулировании практических рекомендаций по принятию управленческих решений при осуществлении поддержки инноваций государством.
Апробация результатов исследования. Основные положения, результаты и выводы, содержащиеся в диссертации, прошли научную апробацию и получили высокую оценку в рамках следующих международных и всероссийских конференций: «Логистика и экономика ресурсосбережения и энергосбережения в промышленности» (Саратов, 2011), «III, IV и V Нугаевские чтения» (Казань, 2010, 2011, 2012), «Современные информационные технологии в управлении транспортно-логистическими системами» (Казань, 2011),«Устойчивое развитие: вопросы экономики, права, экологии, социологии, образования, управления проектами» (Санкт-Петербург, 2013) и др.
Всего по тематике диссертации опубликовано 18 научных работ общим объемом 10,87 печ. л., из них 4 статьи в изданиях из перечня ВАК, личный вклад автора составил 6,09 печ. л.
Результаты исследования используются в деятельности Центра нанотехнологий Республики Татарстан, Orange Business Improvement (Королевство Нидерланды), в учебном процессе кафедры логистики и управления Казанского национального исследовательского технологического университета при чтении отдельных тем дисциплин «Управление цепями поставок», «Управление логистическими и технологическими инновациями в нефтегазохимическом комплексе», что подтверждено соответствующими справками и актами о внедрении.
Структура диссертации. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, восьми приложений, содержит 29 рисунков, 8 таблиц, 10 формул. Общий объем работы составляет 172 страницы, Библиографический список включает 180 наименований трудов отечественных и зарубежных авторов.
Теории и модели экономического роста и развития в условиях смены технологических парадигм
В конце XIX - XX веков был совершен существенный научно-технический прорыв, связанный с завершением доиндустриального строя, и переходом в индустриальной экономике, что фактически выразилось переходе от экстенсивного к интенсивному типу развития экономики. Экономические системы индустриального типа на стыке XX - XXI вв. в свою очередь оказались вовлечены в масштабный и комплексный процесс их перехода к экономике постиндустриального типа, связанные с активным внедрением в практическую деятельность новейших достижений науки [15]. При переходе с интенсивного на инновационный тип развития происходит увеличение объемов производства вследствие превращения большинства факторов-ресурсов в системные образования, кратный рост энергообеспеченности жизнедеятельности человека, наблюдается существенное изменение динамики интересов человека, доминирование результатов, достигнутых с использованием новых целостных многоотраслевых научных знаний [51], что выводит взаимосвязанные элементы экономической системы на новый уровень [62].
Отдельные вопросы, связанные с научно-техническим прогрессом и его влиянием на развитие общества, затрагивались еще классиками экономической науки (А. Смит, К. Маркс, Дж.М. Кейнс и др.) [15]. К. Марксом было дано определение производительных сил как совокупности средств производства и людей, занятых в производстве, система субъективных (человек) и вещественных элементов, осуществляющих «обмен веществ» между человеком и природой в процессе общественного производства. Термин «производственные отношения» также был предложен К. Марксом, определяя отношения между людьми, складывающиеся в процессе общественного производства и движения общественного продукта от производства до потребления. Иными словами, человек — главная производительная сила, одновременно являющийся субъектом и носителем производственных отношений [62, 57], которые определяются логикой развития производительных сил [93].
К. Маркс является автором теории общественно - экономических формаций, посвященной закономерностям исторического (прогрессивного, восходящего) развития. Позднее, И. Шумпетером дефинирована разница между экономическим ростом как увеличением производства и потребления одних и тех же товаров и услуг со временем, и экономическим развитием, определяющим появление чего-то нового, неизвестного ранее [ПО]. Интенсивные факторы экономического роста оказывают влияние на становление постиндустриального общества в долгосрочном периоде, экономическое развитие которого в наибольшей степени зависит скорости освоением достижений науки, техники, технологии [15, 59, 32].
Данные заключения послужили основой к дефинированию «инновации» как результата превращения потенциального научно-технического прогресса в реальный продукт, воплощающегося в новых продуктах и технологиях [38]. При этом к инновациям, помимо собственно технических нововведений, И. Шумпетером были отнесены организационные, управленческие и маркетинговые инновации, новые рынки, новые источники снабжения, финансовые нововведения и новые сочетания ресурсов [9].
Специфика волнообразного эволюционного движения была затронута Ван Гельдереном [140] в 1813 году. За полвека до выхода в свет работ К. Маркса и И. Шумпетера, в начале XIX века К. Жугляр показал существование «средних» волн (7-11 лет), определяемых необходимостью инвестиций в машины и оборудование [149], а спустя почти сто лет Дж. Китчин выделил краткосрочные (3-4 года) деловые циклы [153]. Российским ученым Н.Д. Кондратьевым в начале XX века [49] была сформулирована теория длинных волн, посвященная большим циклам конъюнктуры (40-60 лет). Цикличность связана с обновлением основного капитала; при этом, в качестве движущей силы «кондратьевской» длинной волны выступает воспроизводство пассивной части капитала [94]. Эмпирический анализ экономических показателей США, Англии, Франции и Германии с период с конца XVIII века по первую четверть ХХ-го века позволил выделить 3 больших цикла конъюнктуры - два полных и один неоконченный, а также сделать прогноз для 4, 5 и 6 циклов вплоть до 2060 г. Моделирование экономического развития с учетом высоких и низких темпов роста является инструментом прогнозирования кризисных явлений (в частности, Н.Д. Кондратьевым была предугадана «Великая депрессия»). Теория длинных волн Н.Д. Кондратьева дала толчок к последующему исследованию инновационных процессов и оценке их места в экономическом развитии [49, 58].
Длинноволновая цикличность колебаний экономических систем, показанная Кондратьевым, была доработана Й. Шумпетером в рамках инновационной теории циклов [ПО]. Он предложил разделение цикла на два разнородных и разделенных во времени процесса: инновационный (создание новых технологий) и имитационный (заимствование и распространение новых технологий). В монографии «Экономические циклы: теоретический, исторический и статистический анализ капиталистического процесса» Шумпетер увязал длинные кондратьевские волны со средними циклами продолжительностью около 9,5 лет, и краткосрочными циклами со средней продолжительностью 2-3 года [6]. В числе важнейших гипотез, предложенных Шумпетером, необходимо отметить выделение инновационной деятельности предпринимателя в качестве основного двигателя экономического развития, поскольку именно от его деятельности зависит возможность коммерциализации инноваций. К недостаткам теории, предложенной И. Шумпетером можно отнести нераскрытость проблематики условий возникновения инноваций, что было отмечено С. Кузнецом [158, 157].
Дальнейшее изучение и системный анализ теории «длинных волн Кондратьева» привели к тому, что в XX веке возникло много самостоятельных теорий, как конкурирующих между собой, так и дополняющих друг друга [61, 101]. Следует отметить теорию перенакопления в капитальном секторе (модель системной динамики Дж. Форрестера [95]), теорию перенакопления рабочей силы К. Фримена [139], ценовые теории У. Ростоу и Р. Берри, монетарные концепции Д. Дельбеке, П. Карпинена, Р. Батра, концепцию технологических укладов российского ученого СЮ. Глазьева [17], и теорию эволюционной экономики (Нельсон, Уинтер, Маевский), а также работы Г. Менша [166], А. Кляйнкнехта [154] и др.
Немецкий ученый Г. Менш (вторая половина XX века) внес значительный вклад в теорию инноваций, используя в качестве основы работы Кондратьева и Шумпетера, посвященные цикличности экономического развития. Наибольшую значимость имеет выявление связи между темпами роста и появлением базовых нововведений с учетом дифференцирования в рамках длинной волны. Меншем предложено разделять волны на патовую (переходно-депрессивную), инновационную (революционно-обновленческую) и имитационную (эволюционно-застойную части, различающиеся длительностью от наименьшей к наибольшей соответственно. Дальнейшее развитие идеи Г. Менша получили в работах А. Кляйкнехта; в частности, им была показана специфика формирования продуктовых и процессных нововведений в зависимости от фазы (депрессивная или повышательная) цикла [25, 166].
Внимание К. Фримена, который является представителем неошумпетерианского направления, было сконцентрировано на исследовании социально-институциональных факторов развития и их взаимосвязей с механизмом появлением нововведений, результирующим в последующий экономический рост. Им же была предложена концепция технико-экономических парадигм, соответствующих определенному циклу, выражающаяся в доминировании определенной отрасли промышленности в мировой экономике. Каждая парадигма переживает фазу становления, расцвета и заката, когда она исчерпывает все технологические знания, необходимые для дальнейшего развития мирового хозяйства [88, 52]. Им же был введен в обращение термин «окно возможности», возникающее в период смены технико-экономической парадигмы. В этот период страны, находящиеся на более низком уровне развития, могут «догнать» более развитые государства и сразу перейти на более высокий уровень развития [65]. Фримэн также особо выделил роль «последующей диффузии нововведения, для чего необходима благоприятная социально-экономическая обстановка» [50].
Среди российских ученых, изучающих проблему цикличности экономического развития и инноваций, внесших вклад в разработку многих теоретических и практических аспектов, можно назвать Ю.В. Яковца, А.И. Пригожина, СЮ. Глазьева, А.Н. Фоломьева. В работах СЮ. Глазьева и А.И. Яковца инновации рассматриваются в тесной связи с научными, научно-техническими и экономическими циклами [17, 84]. Также отметим работу, в которых дается трактовка цикличности экономических процессов с позиции теории широкого применения (general purpose technology, являющей по своему экономическому смыслу аналогом базисной инновации Г. Менша), в рамках «гипотезы об инновационной паузе» [67].
Технологии управления диффузией инноваций
Развитие многих стран США, ЕС, Японии, Канады, Австралии, Южной Кореи и др. в начале XXI века проходит в условиях доминирования экономики, основанной на знаниях, т.е. инновационной технико-экономической парадигмы. Для стран с развивающимися экономическими системами (Россия, Бразилия, Индия, Китай и пр.) в настоящее время характерно сочетание признаков парадигмы индустриального типа с постепенной переориентацией в сторону инновационного пути развития.
Важным при разработке стратегий инновационного развития является понимание того, что важнейшей составляющей конкурентоспособности экономических систем является генерация ими научно-технического потенциала, т.е. инноваций, и их эффективное использование [27, 111]. Моделирование4 инновационных процессов является необходимым для понимания природы и организации системного управления нововведениями [8]. Серьезным недостатком концепции технико-экономических парадигм является оставшаяся неопределенность возникновения инноваций и оценка их влияния н# экономический рост. Кроме того, данная концепция не учитывает воздействия на экономическое развитие ряда переменных, к числу которых относится качество институтов инновационного развития [103]. Перечисленные ограничения частично снимаются в рамках теоретических работ, посвященных ДИ. Таким образом, организация эффективного процесса диффузии нововведений лежит в основе успешного перехода к экономике инновационного типа.
В 1962 г. Эверетт Роджерс предложил теорию диффузии инноваций (далее -ДИ), которую также называют теорией инноваций или адаптации [170]. При этом, интерес к вопросам диффузии нововведений возник еще в начале XX века, когда данный процесс представлен в виде S-образной кривой Габриэля Тарди [177]. Согласно теории Роджерса, инновационный продукт первыми принимают «новаторы» (innovators), а потом за ними начинают следовать другие группы потребителей - ранние последователи (early adopters), раннее большинство (early majority), позднее большинство (late majority) и опоздавшие (laggards). Процесс ДИ инициируется в результате последовательного общения между новаторами, ранними последователями, ранним и поздним большинством, и опоздавшими, становясь источником информации для тех, кто еще не слышал о нововведении.
Диффузионные процессы происходят во всех социально-экономических системах между многомерно взаимосвязанными и взаимодействующими социальными и экономическими институтами. Теория ДИ нашла широкое применение не только для объяснения инновационных процессов в экономике, но и объяснения явлений социологии, политологии, географии, антропологии, массовых коммуникациях, а также в сфере высоких технологий [174, 176, 129, 155,130, 120, 23, 7, 171]. Роджерсом дано определение диффузии, трактуемое как процесса, в ходе которого инновация с течением времени по определенным каналам распространяется среди членов социальной системы [170]. Под термином инновация Роджерс понимает "идею, практическую деятельность или объект, новизна которого ощущается индивидом или группой" [171].
В продолжение работ Э. Роджерса, американским экономистом Фрэнком Бассом [119] была представлена математическая модель распространения новых продуктов, описывающая вероятность совершения покупки нового продукта потребителем в виде линейной функции от числа прежних покупателей. Также следует отметить работы американского социолога П. Друкера об источниках нововведений [29], и П.Ф. Грублера, посвященные описанию различий в понимании изобретения, инновации и диффузии [145].
Шведский ученый Торстен Хагерстранд сконцентрировал свое внимание на специфике пространственной диффузии нововведений, а также рассмотрел процесс диффузии как волновое явление, состоящее из стадии возникновения (зарождения), собственно диффузии (распространения), накопления и насыщения. Т. Хегерстранд - основоположник отраслевой теории ДИ [146]. Им ДИ дефинирована как процесс распространения, рассеивания различных экономических инноваций: новых видов продукции, технологии, организационного опыта и т.п. Эта теория широко используется и в современных технологиях восприятия населением инноваций, продвижении новых потребительских товаров и услуг [24]. При этом, диффузия нововведений происходит быстрее в наукоемком бизнесе.
На отраслевом уровне роль центра «генерации инноваций» играет лидирующий сектор экономики страны/региона, создающий новые товары и услуги. Предприятия, относящиеся к этой отрасли, характеризуются более высоким уровнем квалификации управленческого персонала; наличием крупных производственных единиц, позволяющим достигать существенной экономии на масштабах производства и пр. В рамках концепции полюсов роста, сформулированной Ф. Перру, локализация предприятий лидирующих отраслей на ограниченном пространстве, образует полюса притяжения факторов производства, поскольку именно в этих условиях обеспечивается наиболее эффективное их использование. Стоит отметить, что в случае такой концентрации предприятий в отраслевом полюсе экономического роста, ДИ направлена из полюса в отсталые отрасли и сектора экономики.
Подтверждение концепции полюсов роста, предложенной Перру, можно найти в рамках теории цикла жизни отрасли М. Горта и С. Клеппера. Переход of динамичных фаз (зарождение, рост) к зрелым (зрелость, стагнация) совпадает с замедлением научно-технического прогресса в отрасли и качественным изменением его характера. На динамичных стадиях товар относительно нов, и научно-технический прогресс дает большие (по сравнению с затратами) результаты в виде крупномасштабных инноваций в самом продукте и в технологии его производства. Естественным состоянием рынка для этих стадий являются высокая концентрация и монополизация производства [103]. На зрелых стадиях основные инженерные и технологические решения устоялись, прошли проверку временем [179] и потому для научно-технического прогресса не остается иной формы, кроме как постепенных (инкрементальных) нововведений. Одновременно расширяются масштабы диффузии знаний от тех, кто их создал, к конкурентам внутри страны и за рубежом [163]. В зависимости от фазы жизненного цикла отрасли меняются как барьеры для входа на рынок, так и численность конкурентов.
Традиционная модель отрасли [71] М. Портера (рисунок 9) учитывает соперничество компании со своими конкурентами, клиентами, и поставщиками за получение контроля над экономической рентой. В то же время, данная модель не учитывает, ряд институциональных факторов:
- взаимосвязанные системы (альянсы, объединения, экономические сети). Данное ограничение отраслевой модели снимается Портером введением категории «кластеры»;
- неэкономические отношения («привилегированные отношения»), проявляющиеся в консолидации интересов участников отрасли как следствие принципа «рациональной ограниченности» или неформальных отношений [103]. иностранной конкуренции в сфере инноваций. Системообразующим и структурирующим фактором инновационной сферы региона и отрасли является сложившийся тип инновационного развития, сформированный в основном под влиянием внешних ограничений системы [103].
Полуэктовым Д.В. показано, что скорость диффузии технологических инноваций во многом определяется совокупным рыночным спросом на конечные изделия, которые производятся с помощью данной технологической инновации. В этой связи возникает проблема выбора такой технологии и набора технологий из ряда альтернативных, которые позволили бы достичь максимальной экономической эффективности их использования в производственном процессе [70].
Институционализация устойчивого инновационного развития определена [107, 108] как процесс ресурсного обеспечения ДИ вдоль цепочки добавленной стоимости, сопровождающейся положительными экстерналиями инноваций в форме максимизации добавленной стоимости на уровне мезосистем на базе институтов развития. Цепочки добавленной стоимости хозяйственных систем, в которых происходит ДИ, могут иметь разную организацию и выходить за экономические рамки региона, в том числе быть сформированными в виде кластеров [40], технологических платформ [31] и других институциональных форм.
Анализ экосистемы диффузии инноваций биотехнологических кластеров
Направления исследований в рамках институционального подхода ориентированы на разработку организационных форм обеспечения оптимального протекания инновационного процесса. Впервые вопросам моделирования инновационных экосистем значительное внимание было уделено Дж.Ф. Муром [169], который трактовал ее как предпринимательское сообщество, принимающее форму сети «поставщик-компания - покупатель», воспроизводимую в любой сфере экономики. Концепция «открытых инноваций» использует инновационную экосистему для объяснения необходимости взаимодействия и сотрудничества фокусной компании с другими экономическими агентами, лежащей в основе сетевого взаимодействия. Яковлева Д.А. в работе [115], посвященной исследованию факторов и моделей формирования и развития инновационных экосистем, справедливо отмечает целесообразность комплексного изучения взаимодействий компаний, поскольку, сами компании являются частью? экосистемы региона. Иными словами, изучение экосистемы подразумевает региональный уровень исследования.
В рамках настоящей работы внимание акцентировано на выявлении ключевых критериев, синергия которых делает возможным формирование и эффективное функционирование биотехнологических кластеров, что является одним из ключевых направлений развития инновационных экономических систем в рамках 6 ТУ. Автор полагает, что оптимальной организационной формой (инновационной экосистемой) для ДИ являются кластеры, в которых на ограниченной территории региона взаимодействуют представители власти, науки и бизнеса (тройная спираль). При этом «генератором инноваций» является лидирующий сектор экономики региона. На территории кластеров формируются «полюса» притяжения факторов производства, где они используются наиболее эффективно. В подобных условиях ДИ направлена из полюса в менее развитые отрасли и сектора экономики, что характерно и для биотехнологической макротехнологии. Базовая характеристика кластеров разработана М.Портером и применительно к биотехнологическим территориальным объединениям будет включать:
- биотехнологические фирмы;
- сервисные компании;
- публичные исследовательские организации;
- кафедры университетов [71].
В качестве факторов, препятствующих реализации кластерной модели инновационного развития в России, по мнению А.Праздных являются:
- низкое качество поставщиков и низкая эффективность систем поставок;
- неадекватность образовательных и научно-исследовательских программ потребностям промышленности;
- слабые связи между высшими и средними профессиональными учреждениями, НИИ и промышленностью;
- низкое качество бизнес-климата для возникновения и развития малого и среднего бизнеса (административные барьеры, финансовые ресурсы и др.) ;
- низкая эффективность отраслевых и профессиональных ассоциаций;
- низкая конкурентная искушенность большой части российских предприятий и короткий временной горизонт стратегий бизнеса [103].
В то же время формирование инновационных кластеров позволит объединить промышленные фирмы, исследовательские институты и лаборатории, органы государственного управления и потребителей в рамках единого альянса, что будет способствовать ускорению процессов разработки и практического освоения инновационных проектов, т.е. ДИ. Автор считает необходимым выделение критериев обеспечения глобального оптимума (в рамках трехспиральной модели инноваций) на уровне экосистемы высокотехнологичных кластеров с учетом сетевых взаимоотношений, поскольку они позволяют преодолеть ограничения территориального подхода к выделению экономических систем, а также разработать рекомендации по обеспечению условий для ДИ.
В работе [115, с.44] приводится модель предпринимательской университетской экосистемы (рисунок 23), предложенная Яном Максвеллом. Необходимо отметить, что малые фирмы часто принимают на себя риск при разработке новых продуктов и технологий в превращении знаний в товар, обеспечивая инициацию ДИ. В отличие от зарубежных стран (США, Японии, ЕС и др.), где создание спин-офф компаний с целью коммерциализации инновационных разработок является сложившей практикой [81, 133, 33, 79, 5, 85].
Предложенная модель университетской экосистемы учитывает наиболее важные элементы инновационной инфраструктуры и их взаимодействие, способствующее движению новых знаний; в то же время, наблюдается ее односторонняя зависимость от внешнего венчурного капитала, что на наш взгляд, является ее ограничением.
Ранее в работе отмечалась важность институциональных аспектов при проведении моделирования высокотехнологичного развития мезосистем, что отражено в предложенном определении ДИ, опирающейся на элементы инновационной экосистемы. В составе инновационной экосистемы, способствующих активной ДИ, автор предлагает выделить следующие институциональные элементы (рисунок 24):
1. Наличие организаций стоящих в начале продуктовой цепи (т.ед исследовательские организации);
2. Наличие организаций стоящих в конце продуктовой цепи (т.е. крупных промышленных компаний, использующих наукоемкие технологии);
3. Наличие компаний малого и среднего размера, работающих в области высоких технологий;
4. Наличие организаций, ответственных на подготовку квалифицированных кадров, равно как и их вовлечение в исследовательскую деятельность;
5. Доступность венчурного капитала и сервисных компаний (в т.ч. юристов, специалистов в области защиты интеллектуальной собственности, маркетологов, финансовых и др. консультантов);
6. Национальные и локальные правительственные программы, сфокусированные на высоких технологиях, которые обеспечивают функционирование системы инновационных лифтов;
7. Налаженные связи между большей частью сконцентрированных в высокотехнологичном кластере организаций;
8. Внерегиональные (межграничные) связи между участниками в рамках отношений на базе модели ДИ, детерминированной альянсами;
9. Создание и активная работа торговых/профессиональных ассоциаций.
Далее проведем анализ инновационной экосистемы биотехнологических кластеров Калужской и Московской областей и Республики Татарстан, а также США и Нидерландов, что позволит определить наиболее эффективную стратегию оптимизации ДИ в выделенных биотехнологических кластерах.
Кластер фармацевтики, биотехнологий и биомедицины Калужской области Калужская область является одним из первых в России регионов, начавших использование кластерного подхода в управлении региональным развитием. Кластерный подход является основой «Стратегии социально-экономического-развития Калужской области до 2030 года». В настоящее время наибольшее развитие получили кластеры - автостроительный, биотехнологий и фармацевтики, медицинских услуг, транспортно-логистический кластер.
Перспективные направления повышения скорости диффузии инноваций в высокотехнологичные отрасли РФ
В настоящее время специализация ведущих международных высокотехнологичных кластеров включает такие направления как биотехнологии, нанотехнологии, информационно-коммуникационные технологии, что отвечает приоритетам, выделенным в рамках 6 ТУ. В частности, биотехнологии находят множество прикладных применений не только в развитых, но и развивающихся странах, так благодаря им возможно решение обширного спектра проблем, связанных с социально-экономическим развитием стран и регионов.
На основании изучения закономерностей развития экономических процессов, автором выделены три базовых модели ДИ, основанные на характерных группах товаров повседневного спроса, длительного потребления, и высокотехнологичных продуктов, а также специфике организационных форм и взаимосвязей, возникающих между вовлеченными в инновационный процесс компаниями. В настоящем разделе предложены управленческие решения, направленные на обеспечение гармоничного течения ДИ, которая, согласно гипотезе автора, наиболее эффективна в альянсах компаний, т.е. опирается преимущественно на связи между участниками кластера. Полученные модели позволили определить схожесть отраслевого развития и направления диффузии инноваций на уровне мезосистем.
Опыт развитых стран, осуществивших плавный переход к инновационной экономике, опираясь на технологии пятого технологического уклада, позволяет выделить специфичность инновационных процессов, протекающих в российской экономической системе. Несмотря на то, что предприятиями РФ не до конца исчерпаны все возможности четвертого уклада (преимущественно в рамках химической технологии, при этом пятый уклад является вспомогательным), в качестве приоритетов инновационного развития страны выделены высокие технологии в рамках шестого уклада - био, нанотехнологии и др.
Российская обрабатывающая промышленность представлена группировками видов экономической деятельности. При этом, не все отрасли имеют сопоставимый уровень инновационной активности. Высокая инновационная активность отмечена [34] в группах химии и нефтехимии, нефтепереработки, пищевой промышленности и др. Высокотехнологичные продукты и услуги, которые могут найти применение в данных сферах и обеспечить дополнительный их рост, предлагаются биотехнологиями. Следовательно, с точки зрения перспектив экономического роста, значительным потенциалом среди высокотехнологичных направлений в рамках 6 ТУ в РФ обладают биотехнологии, связанные с химической промышленность. Это обусловлено как сильной научной базой, так и унаследованным с советского времени производственным и кадровым потенциалом, что более подробно было рассмотрено в Главе 2.
Как отмечено в работе [1], на промышленных предприятиях значительную сложность вызывает организация управления экономико-технологическим уровнем, оптимизация производственного цикла, снижения излишних расходов, обусловленных низким организационно-техническим уровнем, что в совокупности ограничивает экономико-технологическое развитие промышленных отраслей и экономики в целом. Полагаем, что в ближайшее время в РФ должны произойти существенные изменения, которые затронут деятельность предприятий химического комплекса, связанные с увеличением доли биотехнологических процессов и продуктов в производственных процессах. В первую очередь, это связано с инициативами государства по стимулированию использования инновационных технологий, а также ужесточением норм экологического законодательства, связанных с необходимостью модернизации существующих производственных схем.
Использование предложенных автором типовых ДИ позволит формировать стратегии коммерциализации инновационных продуктов в РФ с учетом специфики конфигурации и функционирования элементов продуктовой цепи в высокотехнологичных отраслях. В этой связи, представляется целесообразным определить схожесть отраслевого развития в разрезе российских регионов, на базе которых будет происходить ДИ в высокотехнологичные отрасли, в частности в рамках биотехнологической макротехнологии.
Разработка рекомендаций по стимулированию ДИ в сфере биотехнологий в РФ требует учета следующих факторов:
- государство является главным инициатором и гарантом проектов в сфере высоких технологий, что отражено в результатах экономико-математического моделирования билатеральной тройной спирали. Фактически, доминирует двойная связь «государство-индивидуальный экономический агент», в то время как вовлечение представителей науки и бизнеса заметно меньше, что приводит к общей тенденции низкой эффективности предпринимаемых инициатив в области инноваций. Что предполагается при трехспиральных отношениях;
- в статистических базах данных РФ биотехнологии не выделены в качестве самостоятельного вида экономической деятельности. Ранее в работе была обоснована необходимость адаптации и качественный состав субтраекторий биотехнологической макротехнологии. В частности, выделены химическая, пищевая, сельскохозяйственная отрасли в рамках разделов ОКВЭД, принятых в РФ, и предложены в качестве самостоятельных направлений высокотехнологичного развития;
- российские регионы имеют крайне неравномерный отраслевой состав и общий экономический уровень развития, объясняющийся географическим положением, предшествующим путем развития, качеством подготовки специалистов, и совокупностью прочих внешних и внутренних факторов. В этой связи, в территориально близких субъектах РФ (на территории одного Федерального округа) формируются непохожие мезосистемы, на базе которых и происходит развитие высокотехнологичных секторов экономики в соответствии с домнирующими полюсами роста;
- инновационная экосистема, обеспечивающая условия для оптимального течения ДИ, характеризуется набором критериев, обобщив которые, можно отметить соответствие им инновационно-промышленных с развитыми внутренними и внешними связями. Кластеры, как и прочие элементы инновационной экосистемы, имеют региональную специфику в плане количественного и качественного состава, что опосредованно сказывается на общем уровне инновационного развития и скорости ДИ в частности;
- согласно предложенной автором типологии (таблица 1) ДИ может протекать по различным сценариям, в зависимости от инициатора процесса диффузии - производителя, потребителя, или альянса предприятий. Предложенная типология также учитывает опосредованно связанную с моделями отраслевую специализацию и производимые типичные продукты.
С учетом отмеченных особенностей, автор произвел анализ трех субъектов Российской Федерации - Калужской и Московской областей в составе Центрального Федерального Округа, и Республики Татарстан Приволжского ФО. Основной предпосылкой к выбору данных регионов в качестве объектов исследования послужило наличие на их территории биотехнологических кластеров, для которых показана специфика их функционирования, оценен существующий уровень и перспективы высокотехнологичного развития.
Разработка рекомендаций по стимулированию развития высокотехнологичных отраслей экономики основывается на практической адаптации типологии моделей ДИ. Ранее в Главе 2 на примере данных регионов была исследована отраслевая структура и специфика управления субтраекториями в составе биотехнологической макротехнологии РФ, а также проведен анализ существующей инновационной экосистемы и разработаны общие рекомендации по управлению ими. При составлении дальнейших рекомендаций учтена специфика ролей и взаимодействия государства, науки, бизнеса и индивида в инновационном процессе. Кроме того, отмечалась оптимальность кластера с точки зрения обеспечения условий для ДИ
Гипотеза, требующая проверки, заключается в том, что исследуемые биотехнологические кластеры в Калужской, Московской областях и Республике Татарстан сформировались в различных условиях и, соответственно, требуют индивидуального подхода к разработке рекомендаций по стимулированию ДИ вследствие отраслевой специфики. Автор предполагает, что в каждом из отмеченных субъектов РФ доминируют различные типы моделей ДИ, обусловленные сложившимися регионообразующими отраслями. Проверка данной гипотезы проведена с помощью кластерного анализа, в рамках которого исследуемые объекты разбиты на однородные группы. Для этого был выбран показатель «выручка в выбранном субъекте РФ по видам экономической деятельности» (Приложение 7). Выбранные показатели позволяют получить объективную картину экономической деятельности региона, поскольку включает все организации во всех сферах деятельности, действующие на территории субъекта РФ.
Кластерный анализ был проведен с помощью статистического naKeTaSPSS 17.0 for Windows. Для этого использовался иерархический метод кластеризации. Суть его заключается в том, что выделяется два ближайших объекта, которые образуют кластер. Каждый шаг представляет собой объединение объекта и кластера, либо двух кластеров, которые повторяются до включения всех исследуемых данных. Объединенные объекты и кластеры при переходе от этапа к этапу не разгруппировываются, и в результате на последнем шаге получается кластер, содержащий кластеры из более ранних шагов.
