Содержание к диссертации
Введение
1. Теоретические основы и аспекты процесса перехода к экономике знаний и развития национальной инновационной системы 10
1.1. Раскрытие сущности и основных теоретических направлений экономики знаний 10
1.2. Исследование механизма и анализ средств перехода к экономике знаний 18
1.3. Определение и характеристики национальной инновационной системы и её принципов, и факторов формирования и развития 24
1.4. Моделирование динамики функционального взаимодействия между субъектами 38
Выводы по главе 1 56
2. Основные положения методики определения уровня развития структуры национальной инновационной системы и оценки её уровня эффективности 57
2.1. Разработка алгоритм определения уровня развития структуры национальной инновационной системы 57
2.2. Изучение национальной инновационной системы в России и разработка общей стратегии развития её в рамках процесса перехода к экономике знаний 63
2.3. Разработка метода оценки эффективности национальной инновационной системы с использованием метода анализа охвата данных 87
Выводы по главе 2 103
3. Исследование взаимосвязи национальной инновационной системы и процесса перехода к экономике знании 104
3.1. Результаты апробации метода оценки эффективности национальной инновационной системы в России и странах БРИКС 105
3.2. Разработка инструмента для мониторинга процесса развития национальной инновационной системы в России на основе использования методов машинного обучения 145
3.3. Оценка влияния формирования и развития национальной инновационной системы на процесс перехода к экономике знаний в России 153
Выводы по главе 3 165
Заключение 167
Список литературы 174
Приложения 191
- Исследование механизма и анализ средств перехода к экономике знаний
- Разработка алгоритм определения уровня развития структуры национальной инновационной системы
- Результаты апробации метода оценки эффективности национальной инновационной системы в России и странах БРИКС
- Оценка влияния формирования и развития национальной инновационной системы на процесс перехода к экономике знаний в России
Исследование механизма и анализ средств перехода к экономике знаний
В настоящее время происходит множество процессов бурных экономических и социальных преобразований, затрагивающих многие страны мира, такие как Китай, Россия, страны Юго-Восточной Азии, и многие другие. На основе опыта этих стран мы можем утверждать, что экономический и социальный процесс трансформации — это «процесс, который увеличивает долю продукции, производимой в несельскохозяйственных отраслях; этот процесс включает в себя переход от аграрного общества к обществу, основанному на промышленности или услугах с высоким процентом вклада в ВВП» [186]. Это определение может быть дополнено в ходе рассмотрения феномена социально-экономических преобразований, что по сути является процессом перехода от преимущественно индустриальной хозяйственной деятельности к обществу, ориентированному на инновационную экономику. Этот процесс сопровождается социальными и политическими изменениями, направленными на увеличение мобильности рабочей силы и других ресурсов, что способствует взаимному обмену знаниями в целях повышения благосостояния населения.
Исходя из представленных соображений, можно выделить наиболее значимые характеристики процесса трансформации в соответствии со следующими факторами [28]:
Нестабильность: этап трансформации характеризуется нестабильностью, поскольку все старые экономические стандарты и законы радикально меняются, что создает неустойчивое состояние в экономике.
Нелинейный тренд: поскольку процесс трансформации представляет собой качественный скачок в экономике и обществе, он не связан с линейной траекторией развития ситуации. Это предполагает отход от традиционного направления и демонстрирует неровность эволюционного процесса.
Переходность: это стадия, в которой отменяются старые структуры и возникает конфликт между существующими и новыми системами. Старая система сопротивляется изменениям на всех уровнях.
Глобальность: экономика знаний открывает путь к изменениям не только на местном, но и на глобальном уровне, а также устанавливает новый тип развития, связанный с деятельностью на международной арене. Это обусловлено тем, что экономика знаний является синаптической экономикой, т.е. комплексом хозяйственных связей наивысшего порядка.
Отталкиваясь от обозначенного выше определения экономики знаний, ее основных характеристик и результатов анализа процесса экономической трансформации мы можем обозначить основные средства перехода к экономике знаний:
Средства перехода к экономике знаний
Качественная система образования, профессиональной подготовки, научных исследований и разработок, что имеет решающее значение в процессе роста объема знаний в экономике и обществе.
Высокий уровень инвестиций в сферы деятельности, непосредственно связанные с экономикой знаний.
Концентрация государственной поддержки инновационной деятельности путем совершенствования технологической инфраструктуры, в отсутствие которой инновационная деятельность не может распространяться на все области экономики и демонстрировать эффективность в цепочке создания стоимости блага.
Четкая технологическая и инновационная стратегия, которая включает все элементы экономики знаний и интерактивные отношения между ними. Кроме того, цели в рамках этой стратегии должны быть четкими и конкретными, принимая во внимание сильные и слабые стороны экономики и общества, выявляющиеся в процессе трансформации.
Правовая и законодательная среда в сфере инновационной деятельности. Миссия этой среды заключается в содействии и стимулировании работы субъектов в экономике знаний.
Эффективная кластеризация между субъектами в экономике и обществе [15, 55, 56], под которыми подразумеваются организации частного сектора, правительственные учреждения, научно-исследовательские объединения и прочие формации гражданского общества. Очевидно, что координация деятельности указанных субъектов будет способствовать большим результатам с точки зрения продуктивности.
Масштабные инвестиции в интеллектуальный и человеческий капитал [66], в целях повышения капитала знаний, который считается наиболее важным видом капитала в современной экономике.
Укрепление связей между субъектами в экономике знаний с помощью высокого уровня технологической сети.
Институционализация экономических отношений между основными субъектами экономики является эндогенным фактором, оказывающим существенное влияние на процесс построения и перехода к экономике знаний [70].
Создание и развитие современных наукоградов, являющихся своего рода интеллектуальными инкубаторами. Они обеспечивают стимулирование инноваций, совместное их использование, оценку и постоянное обновление, подразумевающее непрерывное взаимодействие между специалистами и учеными. [37; 105].
Сильный и растущий средний класс, который является эффективным плацдармом для социально-экономических преобразований, активно адаптирующим и применяющим новые знания и технологии. Таким образом, этот социальный класс послужит скрепляющим звеном между политической, социальной и экономической сферами.
Помимо средств, необходимых для транзита в экономику знаний, необходимо проанализировать весь сложный механизм процесса этого перехода. Этапы механизма перехода к экономике знаний:
1. Улучшение статуса работников умственного труда в секторе знаний и обеспечение им финансовой поддержки. А также мотивация талантливых молодых людей к тому, чтобы двигаться в направлении образовательных и научных областей.
2. Создание института рынка знаний, который обеспечивает доступ к знаниям, но при обязательном условии контроля коммерческого использования знаний в качестве товара. Институт рынка знаний считается важным элементом экономики знаний, определяющим правила в области коммерческого использования информации, патентные вопросы и права интеллектуальной собственности.
3. Структурные изменения в модели образования путем обновления учебного плана и сосредоточения на практических аспектах образовательного процесса. Кроме того, обеспечение тесной взаимосвязи содержания образовательных материалов с требованиями рынка.
4. Проектное финансирование в области приобретения и распространения новых знаний. Например, научные и образовательные организации, ИКТ-компании, институты R & D и другие.
5. Совершенствование инновационного менеджмента, который основан на отношениях с работниками организации, учитывая, что эти работники являются создателями и потенциальными носителями знания. В данном контексте «процессы инновационного менеджмента знаний должны разрабатываться, чтобы использовать опыт рабочей силы и добавлять новое значение, поощряя людей работать над новой информацией, извлекать важные данные и соответствующим образом обрабатывать потребности организации» [192].
Разработка алгоритм определения уровня развития структуры национальной инновационной системы
Структура национальной инновационной системы — это совокупность компонентов, субъектов и отношений, существующих между этими субъектами в конкретном географическом пространстве. Эта структура может быть простой — с односторонними или двусторонними отношениями — или сложной, включающей в себя интерактивные многомерные взаимосвязи, сложные элементы, вовлеченные в инновационные виды деятельности.
Таким образом, структура инновационной системы отражает комплекс инновационной и технологической деятельности страны, а также степень взаимодействия и синергии между субъектами системы в области производства, обмена и распространения знаний и инноваций.
Для определения уровня развития структуры любой национальной инновационной системы необходимо предпринять ряд шагов, необходимых для достижения этой цели: Первом шагом в определении структуры национальной инновационной системы в любой стране является выделение ключевых субъектов системы. Сюда входят все организации и институты, работающие в области производства и обмена технологиями и инновациями.
В целом в национальной инновационной системе есть три основных субъекта:
Государство — считается стороной, которая выстраивает правовую и законодательную базу, регулирует работу других субъектов в области производства, обмена и распространения инноваций и новых технологий. Непосредственно под этим понимаются правительственные министерства и учреждения, связанные с инновационной деятельностью, государственные научно-исследовательские институты, работающие в военных или гражданских целях в сотрудничестве с деловыми кругами и университетами.
Индустрия — включает в себя все организации и компании, занимающиеся производством, обменом и распространением инноваций и новых технологий. Сюда также входят все организации, взаимодействующие с другими субъектами, которые совместно работают над созданием продуктов, способов производства и новых производственных материалов. Такие партнерства создаются на основе тесной связи и принципе преемственности между бизнес-сектором и структурами профессионального технического и высшего образования.
Университеты (научно-исследовательские учреждения). Университеты являются основными производителями исследований в национальной инновационной системе. Они также считаются резервуаром научной информации и практического опыта. Вместе с тем, эффективность любой системы определяется степенью коммерческой эксплуатации знаний и патентов, производимых университетами, и впоследствии реализуемой бизнес-сектором или государством.
Второй шаг — выявление существующих и потенциальных связей между субъектами системы и ожидаемых результатов этих отношений в области повышения уровня развития национальной инновационной системы.
Определение характеристики взаимоотношений между действующими субъектами в рамках национальной инновационной системы является важным этапом в деле формирования сотрудничества между субъектами в области производства и распространения новых технологий. Кроме того, изучение особенностей взаимодействия между субъектами помогает идентифицировать доминирующего участника, влияющего на работу всей системы. Эта идентификация имеет исключительное значение для окончательного анализа структуры, как на уровне инновационной политики, так и на уровне государственного регулирования в целом. Третий шаг подразумевает исследование инновационных и технологических видов деятельности, осуществляемых субъектами в рамках системы, — другими словами, определение функциональной активности каждого участника. Это означает также идентификацию и изучение характера двусторонних и многосторонних связей.
Исследование функциональной активности каждого субъекта очень важно при анализе структуры инновационной системы в стране и является ключевым этапом в определении уровня развития этой структуры. Однако данное определение не ограничивается односторонними действиями только одного субъекта. Деятельность в инновационной системе не осуществляется лишь одним фигурантом, но часто является результатом двустороннего или многостороннего совместного функционирования.
Таким образом, анализ функциональной активности субъектов помогает увидеть проблемы развития инновационной и технологической деятельности, осуществляемой внутри системы. Этот анализ также дает исследователю четкое представление об уровне развития всего научно-технического сектора в стране.
Четвертый шаг включает составление карты распределения интенсивности односторонних отношений и совместной инновационной деятельности субъектов в изучаемой стране. Данная карта распределения имеет две основные формы:
Пространственная или географическая карта распространения субъектов национальной инновационной системы, а также односторонних, и совместных видов деятельности между ними.
Отраслевая карта интенсивности научных и технологических видов деятельности субъектов внутри национальной инновационной системы.
Разработка географической карты в инновационной системе является важным инструментом, помогающим определить пространственную структуру распределения участников процесса создания знаний и новаций. Это позволяет судить о концентрации субъектов и степени интенсивности их научной и технологической деятельности в отдельном регионе страны. В то же время отраслевая карта помогает исследователю определить удельный вес сектора, в котором сосредоточена основная активность субъектов. Таким образом, вносится дополнительный показатель отраслевого баланса распространения научно-технических видов деятельности в структуре инновационной системы.
Пятый шаг включает в себя определение степени функциональной синергии между субъектами национальной инновационной системы, а также характер пространственного и секторального распространения и концентрации инновационных видов деятельности.
Результаты апробации метода оценки эффективности национальной инновационной системы в России и странах БРИКС
В этом разделе мы будем оценивать эффективность национальной инновационной системы в России через сравнение с другими странами с целью выявления ее сильных и слабых сторон. На основании этого, нами будет предложен комплекс мероприятий, направленных на корректировку и повышение эффективности функционирования НИС.
3.1.1. Общая структура эмпирического исследования эффективности национальной инновационной системы
Образец исследования
Это исследование включает 25 стран (страны БРИКС, а также страны ОЭСР).
Период исследования
Данное исследование охватывает различные периоды в соответствии с методом, используемым для оценки эффективности НИС.
Методология оценки и анализа эффективности национальной инновационной системы
Это исследование включает два метода оценки эффективности национальной инновационной системы изучаемых стран:
1. Двухэтапный анализ АОД, содержащий вычисления супер-эффективности и анализ смещения (Biasest).
2. Анализ эффективности в соответствии с неконтролируемыми методами машинного обучения.
Общая схема практического исследования показана на следующем рисунке:
1. Двухэтапный анализ АОД, содержащий вычисления супер-эффективности и анализ смещения (Biasest)
Классический анализ АОД основан на одном этапе, включающем исследование входных и выходных данных. Однако такой метод оценки эффективности несоизмерим с характером предмета, настоящего исследования, где инновации являются сложной многоступенчатой конструкцией, которая не может быть ограничена только одним этапом. В целом, инновационный процесс можно разделить на две основные стадии:
A. Процесс создания научного и технического знаний (ПСЗ)
На данном этапе оценивается эффективность создания научных и технологических знаний. Основными субъектами являются университеты и научно-исследовательские организации. Чтобы оценить эффективность производства знаний, был составлен набор индикаторов, которые выражают входы и выходы этого процесса.
B. Процесс коммерциализации научно-технических знаний (ПКЗ)
На данном этапе оцениваются эффективность коммерческого использования или материального и финансового воплощения научно-технических знаний в инновационные продукты и технологии, то есть производство новой экономической ценности или богатства в экономике. Причем, часть входных данных этого процесса в то же время является результатом предыдущего процесса, объединяющим уже созданные раннее научно-технические знания.
Общий инновационный процесс на национальном уровне можно выразить следующим образом:
Как видно из рисунка 39, для каждого этапа были выбраны разные годы. Очевидно, что результаты использования ресурсов в процессе создания знаний должны появиться как минимум через один год. По той же логике, эффект от коммерческого применения этих знаний требует, по крайней мере, тоже одного года. Следовательно, общий процесс превращения научно-технических знаний в инновационные продукты займет не менее двух лет.
Переменные величины процесса исследования
Переменные величины для процесса исследования были отобраны на базе изучения и анализа большого числа научных работ в этой области. (См. Приложение 1). В результате, нами предложен комплекс переменных, которые отражают как процесс создания знаний, так и процесс коммерциализации этих знаний.
Под переменными величинами процесса создания знаний, мы будем понимать государственные расходы на образование и НИОКР, поскольку они напрямую влияют на способности страны формировать интеллектуальный потенциал. Поскольку исследователи в штате университетов являются основными производителями знаний, их число было принято за основу для определения переменной величины входных данных процесса формирования НИС. В качестве выходных данных нами подразумеваются объем научных исследований, опубликованных в международных научных журналах, как показатель эффективности работы университетов, а также количество патентов, в качестве свидетельств практических результатов производства научно-технических знаний.
На этапе коммерциализации переменных величин процесса создания инноваций выходные данные предыдущей стадии, становятся входными данными настоящей. В частности, мы считаем, что эффективные и продуктивные отношения между сектором образования и бизнес-сектором в области инновационной деятельности являются одним из основных элементов работы и развития НИС. Именно поэтому нами выбрана переменная величина бизнес-расходов, связанных с НИОКР, поскольку они главным образом, влияют на процесс финансового и материального воплощения научно-технических знаний и монетизацию результатов инновационного процесса. Что же касается выходных переменных этого процесса, то объем высокотехнологичного экспорта, так же, как и переменное количество новых товарных знаков, являются основными показателями результатов коммерциализации инноваций.
Следует отметить, что процесс выбора переменных величин исследования подчиняется условию, при котором значения коэффициентов корреляции между входами и выходами являются положительными.
Корреляция между каждой переменной величиной процесса создания знаний, процесса коммерциализации знаний и общего процесса инновации представлена в следующих таблицах:
Определение типа доходов
Как было отмечено выше, модели АОД делятся согласно двум основным типам дохода: 1) — фиксированные (CRS) и 2) — переменные (VRS). Чтобы объективно выбрать тип доходов, мы провели RTS-тест, который позволит подтвердить или опровергнуть следующую нулевую гипотезу: H0: фиксированные доходы являются соответствующими доходами для анализа. H1: переменные доходы являются соответствующими доходами для анализа В следующей таблице представлены результаты этого теста
Оценка влияния формирования и развития национальной инновационной системы на процесс перехода к экономике знаний в России
Для изучения взаимосвязи между формированием и развитием национальной инновационной системы и процессом перехода к экономике знаний в этом разделе мы будем измерять уровень развития экономики знаний в России с использованием нового составного индекса.
Измерение уровня развития экономики знаний началось с инициативы Всемирного банка [231] в 1995 году [203], разработавшего комплексный показатель оценки. Этот индекс включает в себя четыре основных элемента:
экономическая и институциональная система;
образование и навыки;
инновационная система;
технологическая инфраструктура.
Однако каждый компонент этого индекса включает лишь три-четыре переменных значения. Мы утверждаем, что эти переменные не могут охватить весь масштаб измерения переходного процесса. Поэтому в настоящем исследовании будет разработан специальный показатель, объединяющий все аспекты перехода к экономике знаний, включая национальную инновационную систему. Мы предлагаем новый составной индекс для оценки экономики знаний и используем этот показатель применительно к России.
Для вычисления указанного индекса был использован 31 переменный показатель, учитывающий отдельные аспекты экономики знаний. Мы разделили эти переменные на пять групп, каждая из которых выражает измерение экономики знаний [См. Приложение 6].
На рисунке 65 показаны переменные, используемые для измерения индекса экономики знании.
По данному уравнению можно определить уровень экономики знаний в России и получить результаты, как показано на рис. 65.
На рисунке 66 показано, что уровень развития экономики знаний в России средний (в 2016 году — 0.63). Так же очевидно, что развитие в этом направлении происходит очень медленно. С другой стороны, результаты Индекса экономики знаний (ИЭЗ) свидетельствуют, что национальная инновационная система России играет скромную роль в процессе формирования и дальнейшего перехода к экономике знаний.
Рисунок 67 показывает, что процесс перехода к экономике знаний в России на институциональном уровне протекает очень вяло, поскольку включает в себя набор негативных факторов, таких как коррупция, недостаток инвестиций, слабая защита прав интеллектуальной собственности, высокая налоговая нагрузка на компании, малая эффективность государственных расходов, ограничение свободы предпринимательства. Суб-индекс институтов достиг 0.32 в 2016 году. Процесс перехода к экономике знаний в России испытывает серьезные трудности в виду катастрофически низкой эффективности управления национальной инновационной системы. А неудовлетворительный уровень функционирования НИС в России является критическим препятствием для успешного перехода к экономике знаний. Но, с другой стороны, следует отметить, что показатели, связанные с системой образования и технологической инфраструктурой являются приемлемым, что дает им возможность быть основой для процесса перехода к экономике знаний.
Цель данного раздела исследования - определить роль национальной инновационной системы в процессе перехода к экономике знаний. Для этого нами была проанализирована взаимосвязь между этими явлениями с помощью пяти эконометрических моделей.
Первая модель (линейная)
Первая модель выражает отношения множественной регрессии между экономикой знаний и ключевыми элементами, от которых зависит процесс перехода к экономике знаний. В этой модели есть одна зависимая переменная — экономика знаний (ИЭЗ) — и пять независимых переменных: национальная инновационная система (НИС), технологическая инфраструктура (Иифра), образование (Обр), экономическая система (Эко) и институты (Инс). Эта модель может быть выражена в соответствии со следующим уравнением: ИЭЗ = С + ДІНИС + 2Инфра + 30бр + р4 Эко + р5 Инс + st
Однако, целью данного исследования является измерение роли национальной инновационной системы в процессе перехода к экономике знаний, и поскольку индекс экономики знаний был рассчитан на основе этих пяти переменных, мы создали модель, которая объединяет те же переменные, за исключением переменной Инфраструктуры, Образовательной системы, Экономической системы, и Институциональной системы и пересчитали индекс экономики знаний без переменной НИС, чтобы оценить только влияние НИС на процесс перехода к экономике знаний. Эта модель может быть выражена в соответствии со следующим уравнением:
ИЭЗбезНИс =С+ р1НЖ+ et
ИЭЗбез нис = 0.122 + 0.656НИС
где Readjusted = 18%
Результаты анализа показали, что переменный НИС имеет положительные связи со статистической значимостью с экономикой знаний, а константа не имеет статистической значимостью. Однако, данная модель демонстрирует низкий коэффициент детерминации (18%) как показано в таблице № 16, т.е. имеет небольшое определяющее значение, способность объяснять, толковать явления и процессы. Это означает, что переменной НИС в этой модели, отвечают за интерпретацию 18% изменений в индексе экономики знаний в России.
Представленная модель измеряет линейную регрессию между экономикой знаний и национальной инновационной системой, не учитывая характер взаимодействия между ними. Однако соотношение между этими двумя переменными (ИЭЗ и НИС) не обязательно линейно. Чтобы проверить эту гипотезу, мы разработали три модели нелинейной регрессии между этими двумя переменными, устранив влияние остальных четырех переменных.