Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Теоретические положения идентификации рисков, присущих инновационным экосистемам 11
1.1 Концептуальные основы развития инновационных экосистем 11
1.2 Исследование рисков участия в инновационных экосистемах 25
1.3 Технологические риски: содержательный аспект и особенности их проявления 35
Глава 2. Методические аспекты управления рисками инновационных экосистем 53
2.1 Государственные программы в решении задач цифровизации экономики и обеспечения технологического лидерства 53
2.2 Исследование готовности национальной экономики к цифровизации 67
2.3 Инструменты оценки рисков участия в инновационной экосистеме 81
Глава 3. Основные направления совершенствования управления технологическими рисками в инновационных экосистемах 96
3.1 Модель и стратегии управления технологическими рисками 96
3.2 Форсайт развития инновационных экосистем с учетом технологических рисков 107
3.3 Исследование когнитивных аспектов взаимодействия человека и современных технологий с позиции возникновения новых вызовов и угроз 115
Заключение 131
Список литературы 134
Приложение А - Рекомендуемое программное обеспечение MATLAB (Fuzzy Logic Toolbox) для применения модели оценки рисков участия акторов в инновационной экосистеме 159
- Концептуальные основы развития инновационных экосистем
- Государственные программы в решении задач цифровизации экономики и обеспечения технологического лидерства
- Инструменты оценки рисков участия в инновационной экосистеме
- Исследование когнитивных аспектов взаимодействия человека и современных технологий с позиции возникновения новых вызовов и угроз
Концептуальные основы развития инновационных экосистем
Идея представления трансформации экономических систем, основанная на воздействии факторов технико-технологического свойства, получила свое развитие в индустриальную эпоху. Ее описанию и изучению посвящены труды многих отечественных и зарубежных ученых.
Значительное число научных исследований конца 20-го столетия посвящено изучению системных свойств инноваций.1 Однако в этих исследованиях инновационные системы, будь то национального или регионального уровней, представлялись как статичные структуры. Такие структуры создавались по принципу «сверху-вниз», их объектный состав, а также хозяйственные связи выстраивались в зависимости от регуляторного воздействия государства.
В более поздних исследованиях инновационные экосистемы получили свойства динамичности и гибкости, а также возможности самоуправляемости, что рассматривается в качестве необходимых качеств для осуществления современных инноваций2.
Однако, формирование концептуальных основ развития инновационных экосистем в их экономическом восприятии сопряжено с сохраняющимися разночтениями по поводу сочетания терминологии «эко» и «система». Ряд авторов считают, что инновационная экосистема является аналогией, которая неуместно используется по сравнению с природными экосистемами3.
Данная дискуссия прозвучала в повестке Всемирного экономического форума4. В докладе о глобальной конкурентоспособности, где содержится оценка конкурентоспособности 140 стран и исследованы факторы их производительности и экономического роста, обозначено, что инновации означают не только технико-технологические изменения, но, в более широком смысле, экосистему как окружающую среду, способствующую генерации идей и их воплощению в новые продукты, услуги и процессы.
Согласно позиции Джексона5, инновационная экосистема представляет собой сложные отношения, которые формируются между субъектами или организациями, чья функциональная цель состоит в том, чтобы способствовать развитию технологий и инновациям.
Использование категории «экосистема» сопряжено с растущей организационной сложностью экономических систем, с формированием более сложного социально-экономического взаимодействия, основанного на сетевых принципах. Технико-технологические изменения, приведшие к смене парадигмы экономического развития, связаны с нелинейными процессами в создании и распространении инноваций и цифровых технологий. В то время как классическая модель индустриальной экономики основывалась на комбинации рыночных и иерархических моделей координации, современная цифровая экономика диктует распространение сетевых форм организации, образуя гибридные связи между сложными иерархиями и атомистическими рынками6.
Выполненное рядом ученых исследование7 выявило широкий круг связанных терминов, которые используются в экономической литературе для описания сетевых взаимодействий в инновационной среде. В них упоминаются бизнес-экосистемы, программные экосистемы, цифровые бизнес-экосистемы, предпринимательские экосистемы, экосистемы знаний, а также стартовые экосистемы. Данный факт подтверждает, что в современной экономической науке отсутствует унифицированный подход к содержанию категории «инновационная экосистема».
Нами предложено авторское видение инновационной экосистемы как самоорганизующейся структуры, обладающей устойчивыми связями между отдельными ее участниками, направленной на формирование гибкой, адаптивной среды, способствующей реализации процесса от зарождения идеи до разработки, коммерциализации, внедрения и сопровождения различных видов инноваций.
Преимуществами предложенного подхода, на наш взгляд, является возможность представить инновационную экосистему с точки зрения сетевого аспекта ее развития. Усложняющиеся мирохозяйственные связи, нелинейность экономического развития, структурные сдвиги и флуктуации актуализируют необходимость исследования принципов современной организационной культуры с позиции сетевого подхода. Обладая реактивным реагированием на факторы внешней среды, современные экосистемы усложняют механизмы своей организации, становясь более гибкими, адаптивными.
По мнению Н. Смородинской, «дихотомия рынок–иерархия, характерная для индустриальной эпохи, эволюционирует в сторону гибридного сетевого порядка — распределенной модели координации связей через сетевые узлы, позволяющей системам всех уровней повышать свою адаптивность к изменениям внешней среды»8.
Таким образом, мы утверждаем, что экосистема продуцирует сотрудничество, связи между агентами среды, критическое и творческое мышление, гибкость, разнообразие (рисунок 1.1).
Видовое разнообразие экосистем сопряжено с тем, что они могут иметь разное число участников, масштабы охвата территории, архитектуру, модели сотрудничества. Инновационная экосистема может быть глобальной, транснациональной, выглядеть как национальное сетевое сообщество или региональный инновационный центр, или локальное узкоспециализированное со общество инноваторов. Их растущее распространение сопряжено с тем, что инновационные продукты и технологии будут создаваться совместно посредством сотрудничества в сетевой форме, что будет формировать относительно устойчивые экосистемы.
Важным свойством инновационной системы является ее самоорганизация. В этом свойстве заложена еще один из поводов сравнить ее с экологической, природной системой. Необходимость в подобной самоупорядоченности возникает из общего видения участниками результатов процесса, их совместных стремлений к реализации бизнес-идей.
Инновационный характер современной сетевой экономической системы сопряжен с ее нелинейной природой развития, что является еще одним аргументом, позволяющим такую систему наделить приставкой «эко». Инновационные экосистемы представляют собой сложные, динамично развивающиеся структуры, а потому они обладают такими свойствами, как гибкость, способность к самоорганизации, адаптация.
Государственные программы в решении задач цифровизации экономики и обеспечения технологического лидерства
Идея цифровой трансформации охватила весь цивилизованный мир, все сферы его деятельности. Следует отметить отсутствие унифицированного подхода к содержанию цифровой экономики. К имеющимся в Российской Федерации ключевым формулировкам, нашедшим отголосок в официальных документах, можно отнести следующие.
Цифровая экономика — это экономика нового технологического поколения (Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию от 1 декабря 2016 г.).39
Цифровая экономика представляет собой хозяйственную деятельность, в которой ключевым фактором производства являются данные в цифровом виде; обработка больших объемов этих данных и использование результатов их анализа по сравнению с традиционными формами хозяйствования позволяют существенно повысить эффективность различных видов производства, оборудования, хранения, продажи, доставки товаров и услуг (Стратегия развития информационного общества РФ на 2017–2030 годы).40
По определению Всемирного банка цифровая экономика представляет собой систему экономических, социальных и культурных отношений, основанных на использовании цифровых информационно-коммуникационных технологий.
Исходя из представленных определений, следует утверждать, что циф-ровизация сопряжена не только с процессами оцифровки данных и автоматизации производственных процессов. Особенностью цифровизации является освоение множественных прорывных технологий и создание цифровых платформ, которые включают использование компьютерной и мобильной техники, расширенной аналитики, беспроводных сетей. В процессах цифро-визации задействованы все аспекты общественного развития, включая взаимодействие людей и машин, создание цифровой архитектуры производственных и общественных связей, формирование новых трудовых навыков и профессиональных компетенций.
Если представить стадии развития экономических систем в виде поэтапной смены технологических формаций, где последовательно осуществлен переход от доиндустриального общества к индустриальному, затем постиндустриальному, и, актуальному на данный момент — цифровому этапу, то смена технико-технологических парадигм будет выглядеть следующим образом (рисунок 2.1).
Цифровизацию экономических процессов следует считать результатом реализации четвертой промышленной революции, технологический уклад которой основывается на специфических отношениях между участниками рынка по поводу производства, обработки, хранения, передачи и использования увеличивающегося объема данных в условиях тотального применения цифровых технологий.
Нормативное обеспечение процессов цифровизации в национальной экономике базируется на регулировании традиционных экономических отношений, при этом появляются отдельные нормативные акты, направленные на регулирование финансовых, экономических, общественных отношений, возникающих по поводу цифровизации и отражающих ее специфику. Так, в настоящее время на территории РФ реализуется Федеральный проект «Нормативное регулирование цифровой среды», который направлен на разработку и реализацию законодательных инициатив, способствующие развитию цифровой экономики, и созданию благоприятного правового поля для реализации в российской юрисдикции проектов цифровизации.
Глобальным проектом, направленным на реализацию задач по цифро-визации национального экономического пространства, является национальная программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Паспорт программы утвержден президиумом Совета при Президенте Российской Федерации по стратегическому развитию и национальным проектам 24 декабря 2018 г. Целью программы является ускорение цифровой трансформации в Российской Федерации41.
Структура программы представлена рядом федеральных проектов (рисунок 2.2).
Федеральный проект «Нормативное регулирование цифровой среды» направлен на создание системы нормативно-правового регулирования цифровой экономики. Реализация проекта сопряжена с формированием правовых условий для формирования единой цифровой среды доверия; в этой части приняты федеральный закон, содержащий механизм формирования и исполь зования электронной подписи, а также федеральный закон с нормами, регулирующими унификацию требований по идентификации. Создаются и активно внедряются в хозяйственную и гражданскую деятельность правовые условия для формирования электронного оборота. Уточнено понятие электронного документа, описан перечень процедур хранения подобных документов, а также использования и хранения электронного образа документа.
Формируются правовые условия для обеспечения безопасности по обработке персональных данных, в частности их обезличивания; вводится дополнительная ответственность за ненадлежащую обработку и безопасность персональных данных. Законодателем определены правила доступа и обработки общедоступных данных. Важным шагом в направлении цифровизации явилось узаконивание правоотношений в сфере киберфизических систем.
Для целей формирования правовых условий принят федеральный закон, определяющий перечень информации, составляющей банковскую тайну и иные виды тайн, в частности врачебную, коммерческую, а также порядок их передачи третьим лицам.
Реализация данного проекта уже сейчас определила правила оборота криптовалют и статуса цифровых технологий, применяемых в финансовой сфере. Также важным для развития финансовой среды России является принятие федерального закона, регламентирующего краудфандинговую деятельность с использованием цифровых платформ.
Федеральный проект «Информационная инфраструктура» направлен на создание глобальной конкурентоспособной инфраструктуры передачи, обработки и хранения данных с упором на использование разработок отечественной промышленности. Установлен приоритет закупок телекоммуникационного и кабельного оборудования российского производства, а также мероприятия по стимулированию инвестиционной активности национальных операторов в части внедрения передовых технологий с приоритетом технологий, созданных в России.
На всей территории страны обеспечен доступ к сети Интернет органов государственной власти и местного самоуправления, начала работу система распределенных ситуационных центров. Россвязь, Минкомсвязь России, ПАО «Ростелеком» интегрировали усилия по оказанию услуг связи по передаче данных и предоставлению доступа к сети Интернет в малонаселенных пунктах. Создана инфраструктура передачи данных для медицинских и государственных образовательных организаций среднего профессионального и общего образования.
Инструменты оценки рисков участия в инновационной экосистеме
Представляет научный интерес возможность количественного измерения рисков в инновационных экосистемах и их моделирование.
Современные возможности использования экономико-математического моделирования рисков достаточно описаны в научных источниках.45 Помимо этого, они получили широкую известность и высокую степень формализации. В частности, перспективным методом в оценке рисков инновационных экосистем является метод экспертных оценок. Его содержание состоит в привлечении профессионалов — экспертов в предметной области исследования.
Также с успехом может быть использована концепция стоимости рисков VaR (value at risk), основанная на анализе наибольшего отклонения от ожидания, рассчитанного с учетом возможной вероятности наступления события. VaR широко используется финансовыми учреждениями, управляющими фондами и нефинансовыми корпорациями для контроля рыночных рисков в портфеле финансовых инструментов. Так, если рассматривать возможности портфельного инвестирования, VaR представляет собой наибольший ожидаемый убыток, который может возникнуть в связи с волатильностью финансовых рынков, рассчитанный на определенный временной горизонт с заданным уровнем доверия (доверительным интервалом). Доверительный интервал и временной горизонт являются ключевыми параметрами при расчете стоимости риском. Например, «недельный» VaR, «месячный» VaR характеризуют стоимостную оценку возможных потерь за неделю и месяц соответственно. Доверительный интервал выбирается в зависимости от склонности инвестора к риску.
Следующий метод — это метод исторического моделирования (historical simulation), представляющий собой имитационное моделирование, когда распределение возможных потерь от воздействия рисков осуществляется эмпирическим путем. Многие рыночные переменные демонстрируют распределение, отличающееся от нормального. Это привело к использованию подхода исторического моделирования, которое включает в себя создание базы данных, состоящей из ежедневных движений всех рыночных переменных в течение определенного периода времени. Первое пробное моделирование предполагает, что процентные изменения рыночных переменных такие же, как в первый день, охватываемый базой данных; во втором испытании симуляции предполагается, что они такие же, как во второй день; и так далее.
Историческое моделирование имеет преимущество в том, что оно точно отражает историческое многомерное распределение вероятностей рыночных переменных. А его основным недостатком является то, что метод не содержит обновления волатильности.
Интересен в оценке рисков метод статистических испытаний Монте-Карло (Monte-Carlo simulation). Растущая неудовлетворенность расчетами с использованием детерминистских оценок, обычно используемых в количественной оценке рисков, привела к распространению программного обеспечения, которое позволяет отрабатывать симуляцию Монте-Карло как метод генерации вероятностных распределений риска.46 Функции распределения определяются с учетом мнения экспертов и имеющихся сведений, полученных в результате реализации предыдущих проектов.
В некоторых случаях для удовлетворения интересов руководства или соблюдения нормативных требований возникает необходимость оценки в количественном эквиваленте таких потерь, возникновение которых менее вероятно, нежели те причины, которые анализируются в стандартном алгоритме VaR.47 Применяемые в этом случае процедуры количественной оценки потенциальных потерь получили название «стресс-тестирования». Наиболее часто стресс-тест используется в практике деятельности финансовых организаций.
Программы стресс-тестирования организаций основаны на процедурах, с применением которых осуществляется приблизительная переоценка портфеля инвестора или активов организации.
В применении сценариев стресс-тестирования может использоваться исторический подход, когда эксперты осуществляют имитацию фактических рисков, состоявшихся ранее. Сценарий оценки может быть дополнен рисками, которые по мнению экспертов могут произойти в будущем. Тогда в перспективный стресс-тест закладывают вероятность возникновения угроз, сопряженных с изменением социально-эконмической ситуации в стране или предполагаемой политической нестабильностью.
Наряду с перечисленными, имеет место использование альтернативного сценария в стресс-тестировании, когда осуществляется попытка выявить возможные риски по совокупности стоимостных факторов, несущих потенциально самые высокие потери, которые могут привести инвестора к полной потере вложенного капитала, а организацию — к банкротству.
Результатом проведения различных видов стресс-тестов является оценка возможных потерь, которые понесет организация или инвестор, в случае, когда сценарий будет когда-либо реализован.48
Для систематизации субъективной природы процесса оценки рисков используется система нечеткой логики. Человеческие суждения, которые используются для оценки входных данных, обрабатываются нечеткой логикой. Нечеткая логика помогает лицам, принимающим решения, количественно описывать языковые выражения.49 Нечеткая логика предоставляет простой, но эффективный способ сбора нечетких и неточных знаний и преобразования этих знаний в результаты принятия решений.
Рассмотрим возможности использования нечеткой логики в оценке рисков участия акторов в инновационной экосистеме. Представленная модель использует концепцию нечеткой логики, что позволяет объединить количественные и качественные аспекты оценки рисков в единый показатель. Ее архитектура выглядит следующим образом (рисунок 2.10).
Модель состоит из двух иерархических уровней и реализуется на основе следующей методики.
На первом этапе оценивается совокупный показатель первичного риска Rn для четырёх переменных:
- цель (от англ. Goal), характеризует риски, возникающие в связи с отклонением от заданных целей,
- время (от англ. Time), характеризует риски, возникающие в связи с отклонением от сроков реализации проекта,
- стоимость (от англ. Cost), характеризует риски, возникающие в связи с фактическим увеличением стоимости по сравнению с планируемым,
- качество (от англ. Quality), характеризует риски, возникающие в связи с отклонениями по качеству.
Исследование когнитивных аспектов взаимодействия человека и современных технологий с позиции возникновения новых вызовов и угроз
Четвертая промышленная революция заставила задуматься о таких видах угроз, которые ранее перед человечеством не стояли. Начиная от ее социальных аспектов, сопряженных с размыванием границ для работающих людей, их удаленной занятостью, глобальной миграцией кадров69 до проблем обеспечения ответственности за распространение современных технологий. Активно дискутируется вопрос о влиянии стремительно распространяющихся технологий Индустрии 4.0 на экологию и обеспечение устойчивого развития социально-экономических систем.70 В качестве негативных суждений рассматриваются возможные последствия внедрения информационно-коммуникационных технологий на распространение тоталитарного контроля, потери рабочих мест, усиления общей ненадежности.71 С особой остротой возникли проблемы обеспечения прав интеллектуальной собственности, формирования мировой интеллектуальной и производственной архитектуры. Обсуждаются вопросы будущего для транснациональных корпораций с локализацией производств в различных географических точках и возможностях их объединения в глобальную сеть.72
В мире появляются секретные технологии, скрытые от общества, по-свящённые исследованию генетики. Растут возможности в сфере создания новых вооружений, средств массового поражения. Отсутствие информации о результатах подобных исследований и контроля со стороны широкого сообщества делает невозможным экспертное обсуждение вызовов и угроз, что может привести к возникновению непрогнозируемых катастроф.
Эксперты Глобальной конференции по катастрофическим рискам предположили наличие 19% вероятности вымирания человека в текущем столетии.73 В докладе утверждается, что человечество живет в эпоху экзистенциального риска и есть реальная угроза пострадать от экзистенциальной катастрофы.
Экзистенциальная катастрофа относится к категории возможных событий, которые постоянно и радикально снижают способность земного интеллекта создавать или поддерживать ценность. Примерами таких катастроф могут быть преждевременное вымирание человечества или, что еще более драматично, уничтожение всей жизни на этой планете. Человечество страдает от стихийных природных бедствий, пандемий, астероидных атак. Кроме того, в последнем столетии, сопряженном с активным технологическим развитием, появились новые антропогенные риски.74
Человечество находится под новыми угрозами, уже обусловленными собственным развитием, такими как термоядерная война, биологическое оружие, генная инженерия. Список подобных угроз постоянно расширяется. Однако и такое стремительное расширение знания не дает человечеству возможность предвидеть развитие событий и технологические изменения таким образом, чтобы была возможность полностью оценить будущие риски для существования человечества.
Для характеристики подобных рисков существует специальная терминология, введенная Нассимом Николасом Талебом. Им предложено называть подобные риски «черным лебедем», что обозначает сильное воздействие, которое трудно предсказать, и редкое событие, выходящее за рамки нормальных ожиданий.75 Ученый утверждает, что по мере того, как мир становится все более взаимосвязанным и технологии развиваются все более быстрыми темпами, непредсказуемые события становятся все более распространенными и оказывают большее влияние. Он предполагает, что риск вымирания человечества от появления «черного лебедя» может быть выше, чем думает большинство из нас. Представление о том, что некоторые экзистенциальные риски являются «черными лебедями», должно направить человечество по пути идентификации возможного снижения этих рисков.
Учитывая экономическую эффективность снижения нетривиального экзистенциального риска, стратегия смягчения может быть разумной даже в тех обстоятельствах, когда затраты являются значительными. Этот вопрос подвергся тщательному обсуждению в ряде современных работ.76 Содержательные аспекты оценки состоят в том, чтобы приравнять истребление человечества к обесцениванию одного умирающего человека, умноженного на число людей, существовавших в момент катастрофы. Однако, аксиологический актуализм или представление о том, что имеют значение только существующие (реальные) люди, остается представлением меньшинства. Так, согласно мнению Д. Парфита и других, такие рассуждения не могут считаться правомерными, поскольку пренебрегают ценностью будущих поколений.77
Согласно перспективам развития земной разумной жизни, альтернативные издержки исчезновения человечества — ошеломляющие. Н. Бостром утверждает, что потенциальная ценность, потерянная в результате человеческого вымирания, равна совокупной стоимости всех жизней, которые могли существовать в сценарии неисчезновения.78
Своеобразная природа человеческой психологии затрудняет воображение непредсказуемых событий. Большинство подходов к снижению рисков сосредоточены на конкретных рисках, например, на том, как уменьшить риск ядерной войны. Предотвращая распространение ядерного оружия, безусловно, стоит задуматься и о появлении «черного лебедя», в частности, развивать мировые институты для борьбы с глобальным потеплением или быстрым реагированием на пандемии.
В научной литературе отсутствует единый системный подход к обсуждению возможностей снижения рисков, вызванных «черным лебедем», в мировом экономическом пространстве. Поскольку человечество активно эволюционирует в направлении развития своего технико-технологического превосходства над окружающей средой, то, представляется, что поиск направлений снижения глобальных угроз с задействованием инженерных возможностей, является правильным. Обеспечение инженерной безопасности имеет большие перспективы в мировом масштабе для предотвращений событий «черного лебедя».
Инженеры знают, что сложные технические системы, имеющие разветвлённую многокомпонентную структуру, которыми управляют множество людей, могут работать непредсказуемым образом. В использовании инженерного подхода предполагается, что система выйдет из строя, и возможный риск или ущерб пытаются уменьшить путем применения мероприятий по обеспечению техники безопасности. Эта стратегия направлена на минимизацию вреда в широком диапазоне возможностей.
Принципы инженерной безопасности систематизированы и разработаны рядом философов и инженеров.79 Существуют методы оценки надежности инженерных систем, их применение требует большого количества ретроспективных данных, что не всегда возможно при работе с новыми технологиями. Специалисты утверждают, что тот тип неопределенности, который преобладает при оценке безопасности сложной инженерной системы, такой, например, как атомная электростанция, вряд ли можно устранить с помощью традиционного вероятностного анализа риска.
Отказ в таких системах, как правило, обусловлен непредвиденными обстоятельствами, несовершенным теоретическим пониманием задействованных систем, более высокими нагрузками, чем ожидалось, и человеческими ошибками (при проектировании или при использовании).80 Ядерная война может иметь неожиданные последствия, если вулканическая активность в этот момент была более сильной, чем обычно. Человеческие ошибки, такие как неспособность предсказать, как потребители будут использовать определенный продукт, также являются потенциальными источниками катастрофического отказа. Подобные источники отказа являются вероятными активаторами потенциальных событий «черного лебедя».