CC BY
9Частные образовательные учреждения как основа человеческого потенциала Санкт-Петербурга
Private Educational Institutions as a Foundation for Developing St. Petersburg's Human Potential in the Context of a Knowledge-Driven Economy
Ш
s
I <
m О со с 0. Lû
О
УДК 378.4:005.96
Костин Геннадий Александрович
проректор Санкт-Петербургского университета технологий
управления и экономики,
доктор технических наук, доцент
190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А
Gennadiy A. Kostin
St. Petersburg University of Management Technologies and Economics Lermontovskiy Ave 44/A, St. Petersburg, Russian Federation, 190103
Покровская Надежда Николаевна
профессор Санкт-Петербургского университета технологий
управления и экономики,
доктор социологических наук, доцент
190103, Санкт-Петербург, Лермонтовский пр., д. 44, лит. А Nadezhda N. Pokrovskaya
St. Petersburg University of Management Technologies and Economics Lermontovskiy Ave 44/A, St. Petersburg, Russian Federation, 190103
Настоящее исследование направлено на обоснование стратегических целевых приоритетов развития Санкт-Петербурга с учетом научно-образовательного потенциала и перспективных тенденций инновационного роста и экономики знаний.
Цель. Структурировать социально-экономическое исследование стратегического управления регионом (городом) в контексте инновационного роста и выявить специфику функциональной роли частного образования в парадигме экономики знаний.
Задачи. Оценить этап эволюции экономико-управленческой модели в российском социально-экономическом пространстве в рамках глобального инновационного роста; изучить инструментальные подходы к формированию политики и стратегии построения экономики знаний; уточнить регулятивные механизмы стимулирования инновационного предпринимательства на основе производства, передачи и трансформации знаний. Методология. В настоящей работе с помощью общих методов научного познания, вторичного анализа статистических данных в различных аспектах рассмотрена политика построения экономики знаний в мегаполисе, выявлены тенденции эволюции системы образования как института передачи знаний и определены направления его развития. Результаты. Постановка стратегической цели локального развития на примере Санкт-
Петербурга как позиционирования территории (региона, мегаполиса) в условиях глобального инновационного роста и экономики знаний включает в себя задачи определения контекста, анализа потенциала и формулировки опережающих задач. Экономика знаний опирается на производство, передачу и применение знания, которое имеет персональную природу и носителем которого является индивид. В связи с этим центральным предметом изучения в анализе экономики знаний выступает человеческий капитал и человек как его носитель. Создание необходимых условий для развития человеческого капитала Санкт-Петербурга рассматривается в данной статье как ключевое условие формирования экономики знаний на территории города с учетом адаптивных способностей частных образовательных учреждений, ориентированных на гибкое удовлетворение потребностей рынка труда в необходимых компетенциях.
Выводы. Изучение экономики знаний и мер формирования локальных институтов и инфраструктуры инновационного роста позволяет не только выявить специфику роли частного образования в экономике знаний и проблем стимулирования инициативного предпринимательства, но и сформировать представление об инструментализации частного образования для обеспечения благоприятных результатов инноваций и диверсификации.
ш Ключевые слова: инновации, инновационный
^ рост, человеческий капитал, система образо-
m вания, экономика знаний, компетенции
2 This study is dedicated to substantiating stra-
in tegic target priorities in developing the scien-
tific and educational potential of St. Petersburg with due regard to prospective trends of innovative growth and a knowledge-driven economy.
Aim. This study aims to structure a socioeconomic study of the strategic management of a region (city) in the context of innovative growth. It aims to determine specific aspects of the functional role of private education in the paradigm of a knowledge-driven economy. Tasks. This study assesses the stage of evolution of economic management development in the Russian socioeconomic space in the context of global innovative growth; examines instrumental approaches to the formation of policy and strategy for building a knowledge-driven economy; and specifies regulatory mechanisms for stimulating innovative entrepreneurship based on the production, transfer, and transformation of knowledge.
Methods. This study uses general methods of scientific cognition and secondary analysis of statistical data to examine the policy of building a knowledge-driven economy in a metropolis in various aspects, identify trends in the evolution of the education system as a knowledge transfer institution, and determine directions for future development. Results. Setting a strategic objective of local development through the example of St. Petersburg as territorial positioning (region, metropolis) in the context of global innovative growth and a knowledge-driven economy involves determining context, analyzing potential, and defining look-ahead objectives. Aknowledge-driven economy relies on the production, transfer, and transformation of knowledge, which is personal by nature, with an individual as its bearer. Therefore, human capital and individuals as its bearers are the key subject matter in the analysis of economic knowledge. This article views the necessary conditions for the development of human capital in St. Petersburg as the key prerequisite for the formation of a knowledge-based economy in the city. It gives due regard to the adaptive capability of private educational institutions, focusing on satisfying the need of the labor market for the required competences.
Conclusions. Studying knowledge-based economies and measures for the formation of local institutions and innovative growth infrastructure makes it possible to identify specific aspects of the role of private education in a knowledge-based economy and the problems of encouraging entrepreneurship. Furthermore, it provides insight into the instrumentalization of private education for ensuring favorable results of innovations and diversification. Keywords: innovations, innovative growth, human capital, education system, knowledge-driven economy, competences
В рамках подготовки аналитической записки «Наука — Образование — Санкт-Петербургу» (далее — Аналитическая записка) была проведена совместная работа сотрудников ИПРЭ РАН и СПбУТУиЭ. Работа была нацелена на обоснование стратегических целевых приоритетов развития города с учетом научно-образовательного потенциала и перспективных тенденций инновационного роста и развития экономики знаний. Для подготовки материала Аналитической записки был проведен анализ глобального и локального контекста развития, определены основные требования к обеспечению инновационных отраслевых и межотраслевых экономико-управленческих процессов, выявлены тенденции производства и передачи знаний как ключевого компонента экономики знаний и базового фактора позиционирования территории в геоэкономическом пространстве.
Первый элемент работы, анализ глобальных и локальных характеристик инновационного развития в условиях становления и развития экономики знаний, выполнялся на основе анализа статистических данных, прежде всего — макроэкономической статистики, включая концепцию «ловушки среднего дохода» [1].
Второй элемент опирался на изучение па-радигмально-методологических и теоретико-концептуальных подходов к выявлению закономерностей и логических взаимосвязей между развитием различных компонентов экономической подсистемы информационного общества [2-4]. Эти подходы рассматривались как на уровне глобального, национального и регионального развития, сетевой инфраструктуры [5] и инновационных систем территорий [6], так и на уровне бизнес-структур и частной инициативы, организационного функционирования [7] и локального развития с учетом ловушек зависимости от выбранного пути (path-dependency) [8].
Третий, прикладной аспект работы включал в себя как анализ роли систем и институтов общества, обеспечивающих производство и передачу знаний, в развитии и благосостоянии (например, влияние показателя доли населения, имеющего высшее образование, на то, чтобы избежать ловушки среднего дохода [9]), так и разработку практических инструментов реализации понятия «экономика знаний» в его определении А. Г. Аганбегяном как системы из пяти сфер, выступающих «локомотивом в развитии экономики» [10, с. 10]: науки (НИОКР), образования, информационных технологий, биотехнологий и здравоохранения.
Еще в 2012 г. А. Г. Аганбегян отмечал, что экономика знаний составляет всего около 15% ВВП России против 35% и более в развитых странах и 45% в США [11, с. 13]. Так, если рассматривать только расходы населения и
Таблица 1
Общие (частные и государственные) расходы на здравоохранение, % ВВП
Страна Год
2000 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Бельгия 8,121 9,252 9,598 10,394 10,166 10,423 10,540 10,573 10,595
Бразилия 7,028 8,281 8,238 8,649 8,267 8,090 8,261 8,483 8,323
Великобритания 6,941 8,416 8,851 9,810 9,507 9,339 9,411 9,339 9,115
Германия 10,103 10,180 10,392 11,403 11,252 10,933 10,992 11,165 11,297
Дания 8,699 9,987 10,183 11,472 11,082 10,866 10,984 11,247 10,805
Израиль 7,129 7,369 7,330 7,459 7,357 7,394 7,734 7,894 7,808
Индия 4,264 4,227 4,339 4,376 4,280 4,331 4,389 4,529 4,685
Индонезия 1,978 3,098 2,806 2,825 2,741 2,713 2,898 2,926 2,847
Иран 4,475 5,844 6,283 7,632 8,019 7,124 6,984 6,493 6,895
Ирландия 6,028 7,570 8,641 9,530 8,761 8,145 8,321 8,009 7,783
Италия 7,914 8,482 8,886 9,415 9,420 9,275 9,282 9,217 9,248
Казахстан 4,160 3,185 3,649 4,135 4,420 4,055 4,315 4,299 4,356
Канада 8,669 9,835 10,031 11,173 11,201 10,821 10,779 10,665 10,450
Китай 4,597 4,318 4,589 5,075 4,886 5,029 5,265 5,386 5,548
Люксембург 7,477 6,798 7,339 8,115 7,681 7,341 7,175 7,098 6,938
Малайзия 3,037 3,606 3,471 3,975 3,990 3,888 4,011 4,018 4,169
Монако 3,291 3,381 3,637 4,298 4,400 4,193 4,255 4,030 4,338
Мьянма 1,837 1,685 1,875 2,046 1,920 1,868 2,218 2,158 2,276
Нидерланды 7,423 9,357 9,571 10,290 10,476 10,527 11,012 11,045 10,897
Новая Зеландия 7,470 8,354 10,698 11,206 11,198 11,241 11,530 11,174 11,030
Норвегия 8,273 8,584 8,402 9,486 9,256 9,136 9,157 9,392 9,720
Россия 5,422 5,380 6,225 7,443 6,831 6,612 6,880 7,092 7,070
Сингапур 2,706 3,458 3,912 4,273 3,956 3,932 4,223 4,527 4,923
США 13,070 15,566 16,023 16,999 17,017 17,057 17,017 16,898 17,141
Таиланд 3,792 5,453 5,661 5,795 5,409 5,914 6,159 6,175 6,529
Финляндия 7,219 8,093 8,354 9,204 9,045 9,011 9,298 9,547 9,680
Франция 9,775 10,449 10,570 11,281 11,197 11,335 11,439 11,560 11,540
Швейцария 9,908 10,210 10,289 11,001 11,071 11,212 11,589 11,707 11,659
Швеция 8,180 8,917 9,228 9,939 9,469 11,703 11,802 11,966 11,930
Южная Африка 8,068 7,533 7,747 8,386 8,504 8,614 8,795 8,775 8,797
Южная Корея 4,226 5,987 6,158 6,656 6,794 6,833 7,013 7,197 7,373
Япония 7,533 8,249 8,599 9,514 9,578 10,072 10,170 10,247 10,229
Европейский союз 8,390 9,092 9,399 10,193 10,050 10,010 10,074 10,097 10,038
Страны зоны евро 8,893 9,454 9,738 10,493 10,412 10,324 10,402 10,440 10,444
Мир 9,012 9,547 9,618 10,399 10,031 9,836 9,861 9,845 9,942
Составлено: авторами на основе базы данных Всемирного банка: http://databank.worldbank.org/data/ (Дата обращения: 27.02.2017).
государства на здравоохранение (табл. 1), то США заметно выделяются (17,1% ВВП) даже среди развитых стран Западной Европы (страны зоны евро — 10,4%), Россия же (7,1%) находится «посредине» группы БРИКС: Индия — 4,7%, Китай — 5,5%, Бразилия — 8,3%, ЮАР — 8,9%. Рядом с РФ располагаются также Таиланд — 6,5%, Иран — 6,9%, Южная Корея — 7,4%. Здоровье и благополучие населения одновременно являются самоценностью, выступая важнейшей целью экономики знаний, и играют функциональную роль инструмента, поскольку качество человеческого капитала определяется не только квалификацией и образованием населения,
но и уровнем физического здоровья. В связи с этим резкий, полуторакратный, отрыв США от других развитых стран отражает лидирующее положение в производстве интеллектуальной собственности и технологий и в регулятивной роли агента, формирующего правила взаимодействия стран в мире.
Роль личностного развития определяет способность стран и компаний лидировать в производстве инновационных и предпринимательских решений. Институт McKinsey продемонстрировал эволюцию логики трансформации инновационной экономики от креативного разрушения [12] к «нормализации» прорыва (disruption is a new normal) [13] (см. рис. 1)
Disruption is
Detectable Clear Inevitable New normal
Incumbent's move Acuity Action Acceleration Adaptation
Common barrier Myopia Avoidance Inertia Fit
of pain
Рис. 1. Две Э-образные кривые созидательного (креативного) разрушения — в старой (позиционной)
и новой (прорывной) бизнес-моделях
Источник: [14].
в рамках управленческих практик постиндустриальной экономики.
Прорыв по своей сути не может быть массовым, что еще раз обращает внимание на необходимость рутинизации управления талантами как элемента управления человеческими ресурсами, инновационным предпринимательством и высокотехнологичными секторами. Инновационные прорывы (изобретения, открытия и их трансформация в повседневность) возможны лишь на основе персонального знания, в терминологии М. Поланьи [15], и частной инициативы по коммерциализации и внедрению инновационных технологий или моделей, что представляет собой самостоятельную предпринимательскую компетенцию.
Сегодня экономика проживает этап стремительной индивидуализации — как в создании прорывных технологий, так и в переходе к индивидуальному производству (например, к концу 2016 г. все слуховые аппараты в США производились уже только по технологии 3Б-принтинга), приближенному к месту потребления. Переход к индивидуализации всех экономических процессов требует новых
подходов на уровне регулятивных механизмов территорий: управление территориальной инновационной системой нацелено на ключевую функцию — обеспечить ресурсами (прежде всего, человеческими — носителями знаний и компетенций) обе фазы создания инновационных технологий или продуктов. Эти две фазы включают в себя как производство, трансформацию и передачу знаний (создание результатов интеллектуальной деятельности, РИД), так и использование знаний, осуществление инноваций в узком смысле слова как предпринимательской активности по инициативному внедрению результатов НИОКР и творческих решений (см. рис. 2).
Соответственно, управление развитием конкретного региона, мегаполиса, например Санкт-Петербурга, страны требует применения индуктивной логики: от анализа потребностей и методов привлечения уникальных человеческих ресурсов к построению среды (в частности, «умной среды»), привлекательной для индивидов и групп, пространства, стимулирующего инновационный рост. Мобильность ресурсов (в особенности, креативного класса
Рис. 2. Финансовая отдача от инновационного процесса
[16]), прозрачность потоков информации через новую инфраструктуру и телекоммуникационные сети ставит вопросы относительно эффективности логистики информационных и человеческих ресурсов (например, «Газпром» нуждается в квалифицированных трудовых ресурсах на этапах строительства новых газопроводов, а следовательно, в новых методах привлечения таких ресурсов. Но привлекать приходится молодых специалистов, а это значит, создавать инфраструктуру для молодых семей).
Вместе с тем исследования кластеров как формы организации инновационного экономического роста, особенно в высокотехнологичных отраслях, требующих высокой квалификации и одновременно быстрой адаптации и освоения новых знаний, показали значимость пространственной, географической близости (proximity) [17] для эффективной передачи знаний. Вместе с тем следует рассматривать и другие формы сближения и усиления контактов, которые обеспечивают более эффективный и беспрепятственный «переток» знаний (spillover) [18] — так, Р. Бошма [19] выделил когнитивную, организационную, социальную и институциональную близость [20]. Примерами кластеров, формирующих точку инновационного роста, выступает как ставшая нарицательной Кремниевая долина, так и множество других примером тесного взаимодействия университета и бизнеса — в случае Silicon Valley в долине Санта-Клара неподалеку от Сан-Франциско, Стенфордский университет согласно завещанию своего основателя Л. Стенфорда не мог
использовать землю под коммерческие цели, поэтому предложил студентам создавать любые собственные проекты. Аналогичные кластеры, физически (пространственно) сближающие исследователей и бизнес, возникли в различных странах: кластер ICT-индустрии в Индии (Бангалор, или Кремниевое плато), Косметическая долина (Pôle cosmétique) во Франции, район Оксфорда в Великобритании, кластер Сассу-оло в Италии (18% всемирного производства керамической плитки).
Преимущества кластеризации с точки зрения экономики знаний состоят в непосредственных контактах между профессионалами — носителями знаний и компетенций в конкретных отраслевых (нередко междисциплинарных) сферах. Учитывая, что знания с экономико-управленческой точки зрения представляют собой сложный комплекс: а) собственно знания, т. е. адекватного отражения действительности, учитывая ограниченность человеческих средств познания и объективно принципиальную непознаваемость бесконечной Вселенной, и б) компетентности, т. е. способности и готовности действовать на основе имеющихся знаний (представлений о действительности), — кластеры создают возможности персонифицированных контактов, в которых возможна передача как осознанных и формализованных знаний (баз данных, логических моделей и т. п.), так и неосознанных знаний, а также имитации, т. е. прямого подражания и копирования социально-психологических черт личности, которые формируют эффективного профессионала, эксперта или предпринимателя.
^ Учитывая различия в социальных ролях и < в ключевом функционале между изобретате-о лями (фаза интеллектуальной деятельности, 3 в экономике — НИОКР) и предпринимате-ш лями (фаза собственно инноваций, или коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности, в экономике — инвестиции в масштабное производство), для обеспечения инновационного роста города или региона необходимо рассматривать стимулирование обоих видов деятельности на локальной или региональной территории. Возвращаясь к примеру Санкт-Петербурга, можно отметить достаточное количество и высокий уровень качества, а также престижность первой ролевой модели — в Санкт-Петербурге действует 81 высшее учебное заведение, из них 43 государственных и 38 частных вузов [21]. Роль системы высшего образования как базового элемента построения экономики знаний доказана как в рамках исследований экономики знаний [22; 23], так и макроэкономических исследований, в частности, для выхода из «ловушки среднего дохода» [1]. Высокую неформальную репута-ционную оценку ролевой позиции ученого и исследователя в Санкт-Петербурге отмечают современные исследования [24].
Вместе с тем компетентность предпринимательства, ведения дела (doing business) и социальная регуляция коммерциализации интеллектуальной деятельности и результатов находятся в противоречии с целями и задачами инновационного роста. С официальных трибун политическими лидерами декларируется избыточность профессиональной подготовки в сфере экономики, управления и права («явный перекос в сторону гуманитарных специальностей — юристов, экономистов, менеджеров» [25]), несмотря на это, в сентябре 2014 г. (по статистическим данным НИУ ВШЭ [26, с. 154-155]) лидирующие три места укрупненных направлений по числу принятых в вузы учащихся заняли: «Экономика и управление» (27,2%), «Юриспруденция» (11,3%), «Образование и педагогические науки» (9,5%), в сумме — 48,0%. Кроме того, на направление «Управление в технических системах» поступило 1,1%, «Психологические науки» — 1,8%, а всего на социально-гуманитарные направления поступило 57,0% (или 58,1%, включая «Управление в технических системах»).
Выбор абитуриентов свидетельствует, с одной стороны, о предпочтении и возможностях, т. е. о сферах, которые интересны учащимся и в которых они оценивают свои способности эффективно учиться, а с другой, о субъективной оценке прагматических перспектив использования получаемых компетенций на рынке труда, не только в форме прямого трудоустройства по полученному направлению
подготовки (специальности, профессии), но и в форме возможностей эффективно работать в любой сфере. Эти данные спроса абитуриентов на направления образования отражают потребности экономики в инновационном росте, но не с точки зрения производства знания (создания результатов интеллектуальной деятельности), а с точки зрения приобретения навыков и умения продавать себя как продукт на рынке труда, для чего необходимы, прежде всего, практические компетенции в области управления (включая самоменеджмент) и экономики, права и построения социальных отношений и структур.
С этой точки зрения высшее образование по экономико-управленческим направлениям спонтанно, в некоторой мере вопреки стратегиям и концепциям, декларируемым на политическом уровне, выполняет функцию формирования фундаментальных социально-экономических компетенций, необходимых для осуществления второго элемента инновационного процесса — способности к коммерциализации результатов интеллектуальной деятельности.
Тот факт, что более 55% вузов в Санкт-Петербурге выпускают «юристов, экономистов и менеджеров», отражает не столько заблуждения родителей и учащихся о радужных перспективах трудоустройства с дипломом указанных направлений, сколько реальную потребность формирующейся в городе экономики знаний, требующей не только инженерно-технических компетенций (фаза НИОКР), но и предпринимательских (фаза внедрения и коммерциализации). Учитывая, что почти половина (46,9%) вузов города являются негосударственными, можно предположить, что реакция на запросы работодателей, рынка труда, а также на запросы самих учащихся (членов их семей) в данных вузах должна быть более адекватной, точной и четкой — поскольку они (по данным 2014 г.) в среднем на 80,6% финансируются на средства населения (в форме оплаты обучения) и на 14,5% — на средства организаций [Там же, с. 94], среди которых можно отметить «заказчиков» целевой подготовки учащихся.
Формирование компетенций представляет собой одну из трех граней, необходимых для создания и эффективного развития экономики знаний. Как указывалось выше, знания и компетентность являются личностными характеристиками, неотъемлемыми свойствами человеческого ресурса. Оценивая количество и качество человеческого потенциала города или региона, рассматривают две важнейшие характеристики: физические (число трудовых ресурсов, экономически активного населения и здоровье) и интеллектуальные (образование,
квалификация, компетенции). Таким образом, вторым элементом построения экономики знаний выступает создание инфраструктуры, удерживающей компетентные кадры на данной территории и, возможно, привлекающей человеческий капитал из других регионов.
С этой точки зрения у Санкт-Петербурга есть субъективные преимущества как города, имеющего свой специфический привлекательный имидж, так и объективные ограничения, среди которых прежде всего следует отметить недофинансирование социальных объектов здравоохранения и образования (нехватка учреждений дошкольного и среднего образования, низкое качество деятельности медицинских учреждений, предоставляющих услуги населению в рамках ОМС, и др.) и уровень потребности в социальной инфраструктуре, растущий в связи со значительным миграционным притоком. Социокультурные и этнические проблемы, связанные с трудовыми мигрантами, в Санкт-Петербурге возникают на ином фундаменте, нежели, например, в Германии или Франции, где основную сложность для исконного населения представляет неспособность и нежелание приехавших мигрантов изучать язык страны, уважать правила и демонстрировать модели поведения, приемлемые в рамках национальной культуры принимающей страны.
В Санкт-Петербурге ключевая проблема негативного отношения к мигрантам опирается на недостаточное количество мест в детских садах, которые занимают дети мигрантов, на неудовлетворенность качеством образования в школах, где все большее число учеников не говорят или плохо говорят по-русски, несоответствие поликлиник и больниц требованиям гигиены и чистоты в связи с иными поведенческими моделями и принятыми нормами повседневного уклада жизни мигрантов. Именно избыточное давление на инфраструктуру создает негативный фон, который является иллюстрацией к более значимой проблеме — недостаточной оснащенности социальной инфраструктуры, миграционный приток высветил эту проблему, но она сформировалась на фундаменте целого ряда факторов, среди которых следует отметить старение населения и высокий уровень доли пенсионеров и пожилых людей в населении города.
Неспособность социальной инфраструктуры удовлетворить потребности жителей города в медицинских услугах достаточного количества и качества вынуждает более мобильные слои населения принимать решение об отъезде из города или страны в более благоустроенные и благополучные территории. Мобильность человеческого фактора определяется, как правило, двумя однонаправленными факторами — неудовлетворенностью какими-либо характе-
ристиками нынешнего региона проживания ^ («выталкивающим» фактором) и привлека- < тельностью другой территории, предлагающей о более высокое качество жизни («притягива- 3 ющим» фактором). Эффективное выстраивание ш экономики знаний может опираться только на создание «притяжения» к городу, в противном случае наиболее талантливые и эффективные человеческие ресурсы будут покидать территорию города в поисках обеспечения качества жизни (медицины для пожилых членов семей, образования для детей, досуга для себя).
Репутация Санкт-Петербурга как в России, так и в мире достаточно высока, город обладает как своим брендом, так и душой, вызывает интерес, вместе с тем эта репутация нацелена на творческие и интеллектуальные деятельност-ные акценты, но в ходе проведенных фокус-групп практически все студенты отмечали, что быть предпринимателем и стремиться сделать деньги — «не питерское качество». Социокультурная среда отторгает погоню за прибылью и материальным благополучием, включает в себя негативное санкционирование попыток «быть лучше всех» и «хотеть больше, чем другие», что приводит к отказу студентов выдвигать свои инвестиционные проекты в рамках университетских бизнес-инкубаторов, в вузах города обнаруживается избыток финансовых ресурсов бизнес-ангелов, которые не находят достаточно активных молодых предпринимателей, готовых предлагать, защищать и воплощать свои инновационные идеи и проекты.
Формирование и эволюция системы социокультурных механизмов требуют существенного времени и не могут произойти в одночасье, именно поэтому вопросы поддержки ростков предпринимательских личностных черт необходимо решать на уровне дошкольного и школьного образования. В вузы учащиеся приходят с уже сложившимися представлениями о позитивных и негативных социальных санкциях (зависть и одобрение или осуждение и остракизм), с готовыми ожиданиями поддержки или отторжения их инициатив. Но социокультурная среда не ограничивается системой образования, на уровне государственной и локальной власти необходимо построение инновационной и предпринимательской идеологии, формирование социальных установок в сфере поддержки инициатив и предпринимательских проектов.
Наконец, третьей гранью социально-экономического развития, необходимого для построения экономики знаний, выступает не только обладание трудовыми ресурсами, их привлечение и сохранение на территории города, но и возможности максимально результативно использовать человеческий капитал Санкт-Петербурга.
^ Наличия предпринимательских качеств не-
< достаточно без способности органов власти ре-
о гиона создавать привлекательные условия для
3 инвестирования ресурсов, прежде всего для
CL „
ш капитальных вложений в создание и развитие предприятий. Городская администрация обладает для этого двумя основными инструментами:
1) формирование среды, обеспечивающей комфортное и выгодное функционирование бизнеса (налоговая нагрузка, частота проверок и т. п.) и, в частности, привлечение инвестиций (включая гарантии от властей города, поддержку в доступе к кредитным ресурсам и т. п.);
2) согласование адресных льгот для конкретных предприятий, например для создания кластера автомобилестроения в Санкт-Петербурге и Ленинградской области (предоставление земельных участков на льготных условиях, формирование трудовых ресурсов, например, финансирование учреждений среднего и высшего профессионального образования, выпускники которых могут занимать рабочие места на конкретном предприятии, обладая необходимой для работы квалификацией, поддержку в создании транспортной инфраструктуры и т. п.).
Среда стимулирования бизнеса может и должна отражать структурные приоритеты. Если А. Г. Аганбегян выделяет в экономике знаний пять ключевых отраслей (наука, образование, здравоохранение, информационные технологии, биотехнологии), то М. В. Ковальчук рассматривает интеграцию НБИКС-технологий (нано, био, инфо, когно и социо) как формирование базовых «надотраслевых» технологических концептуальных подходов, опирающихся на достижения кибернетики и информатики как системы научных инструментов обработки информации через цифровые вычисления. Эти группы технологий сегодня становятся «общей методологической базой» [27, с. 16] инновационного роста.
Конвергенция технологий привела к созданию «умных сред», в которых существенная часть корпоративных управленческих процессов принятия решений (business intelligence) [28] и административных моделей регулирования (умные города) эффективно осуществляется с применением big data и созданных человеком правил и алгоритмов. Высокотехнологичные сектора сегодня развиваются с применением указанных «мета-технологий». Эти прогнозы могут быть положены в основу выбора отраслевых приоритетов в Санкт-Петербурге для стимулирования предпринимательства, развивающего и внедряющего указанные технологии.
Следует выделить среди перечисленных сфер такие компоненты, как когнитивные и социальные инновации. Гаджетизация и цифровые
бизнес-модели доказали востребованность и эффективность информационно-телекоммуникационных технологий и одновременно продемонстрировали перенос акцентов с собственно разработки новых технологических решений в область сознания человека (когнитивные исследования) и общения, построения коммуникаций, формирования отношений, т. е. в область социальных контактов (социальная инженерия). Нейротехнологии уже используются в маркетинге, коммуникациях, обучении, изучении и принятии финансовых решений. В то же время социально-коммуникативные вопросы, в частности, регуляция поведения и ценностные модели, новые формы политической активности, значимость социальных сетей и возникновение разнообразных форм дополненной и виртуальной реальности, сегодня представляют самостоятельный предмет для анализа, осмысления и прогнозирования.
Переход от общества потребления, основанного на обладании активом (покупка как символический акт, но и как акт приобретения объекта во владение) к обществу подлинного потребления, свободного от владения, отражает изменение сущностных элементов права собственности — если ранее ключевым в праве собственности было право владения и распоряжения, то сегодня — право его использования, включая право получения дохода. Бизнес-модели, нацеленные на распределение потребления (sharing), позволяют пользоваться объектом как материальным продуктом (наиболее развиты сегодня системы совместного использования автомобилей, например bla-bla-car или beep-car, и жилища, квартир и домов, например couch-surfing), так и, прежде всего, продуктом творческого или интеллектуального труда (системы доступа к просмотру видео, клипов, фильмов, прослушиванию музыки или иного аудио-контента, чтению книг и т. п.). Новые бизнес-модели требуют своего осмысления с точки зрения социологического анализа моделей потребления, которые делают все менее прибыльным массовое производство и переносят акцент в результативности в сферу услуг и систему регулирования отношений.
С этой точки зрения университеты и научно-исследовательские институты социально-гуманитарных направлений обладают существенным резервом возможностей опережающего развития в выявлении и создании новых бизнес-моделей на основе исследования социального, экономического, политического поведения людей, включая инициативы и добровольческий труд, геймификацию и удаленную работу, компетенции управления виртуальными организациями. При этом мы особо выделяем роль негосударственных вузов как более гибких субъектов системы высшего обра-
зования, деятельность которых в меньшей мере ограничена бюрократическими процедурами согласования и получения бюджетного финансирования и в большей степени нацелена на интерес и потребности региона.
Литература
1. Eichengreen B., Park D., Shin K. Growth slowdowns redux: new evidence on the middle-income trap // National bureau of economic research. Working Paper 18673. January 2013 Cambridge, MA: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www. nber.org/papers/w18673.pdf.
2. Toffler A. The Third Wave. N. Y.: Bantam Books, 1980. 448 p.
3. Bell D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. N. Y.: Basic Books, 1973. 507 p.
4. Galbraith J. K. The New Industrial State. NJ: Princeton University Press, 2015. 576 p.
5. Networks for Prosperity: Advancing Sustainability Through Partnerships Connectedness Index 2014. Vienna, Austria: United Nations Industrial Development Organization (UNIDO), 2015: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.umdo. org/fileadmin/media/documents/pdf/Publications/ 2014_Network_Prosperity_FINAL.pdf.
6. Edquist C. Systems of Innovation: Perspectives and Challenges // J. Fagerberg, D. Mowery & R. Nelson (Eds.) The Oxford Handbook of Innovation. Oxford University Press, 2006. Р. 181-208.
7. Nonaka I., Takeuchi H. The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. N. Y.: Oxford University Press, 1995. 304 p.
8. Morgan G., Whitley R., Moen E. Changing capitalisms? Internationalism, Institutional Change, and Systems of Economic Organization. Oxford, England: Oxford University Press, 2005. 468 p.
9. Yilmaz G. Labor productivity in the middle income trap and the graduated countries // Central Bank of the Republic of Turkey Review. 2016. Vol. 16, Issue 2. June 2016. P. 73-83.
10. Аганбегян А. Г. Как преодолеть стагнацию и восстановить экономическое развитие // ЭКО. 2016. № 2. С.5-14.
11. Аганбегян А. Г. Инвестиции — основа ускоренного социально-экономического развития России // Деньги и кредит. 2012. № 5. С. 10-16.
12. Sombart W. Krieg und Kapitalismus. München: Dun-cker & Humblot, 1913: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://archive.org/details/kriegund-kapitali00sombuoft.
13. Davis I. The new normal // McKinsey Quarterly. March 2009: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.mckinsey.com/business-functions/ strategy-and-corporate-finance/our-insights/the-new-normal.
14. Bradley C., O'Toole C. An incumbent's guide to digital disruption // McKinsey Quarterly. 2016: [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www. mckinsey.com/business-functions/strategy-and-cor-porate-finance/our-insights/an-incumbents-guide-to-digital-disruption.
15. Polanyi M. Personal Knowledge: Towards a Post-Critical Philosophy. University of Chicago Press, 2015. 464 p.
16. Florida R. The globalization of R&D: Results of a ^ survey of foreign-affiliated R&D laboratories in the ^ USA // Research Policy. 1997. N 26. Р. 85-103. 2
17. Torre A., Rallet A. Proximity and localization // ° Regional Studies. 2005. Vol. 39, Issue 1. P. 47-59. 2
18. Torre A., Gilly J. P. On the analytical dimension of q Proximity Dynamics // Regional Studies. 1999. Vol. 34, N 2. Р. 169-180.
19. Boschma R. Proximity and Innovation: A Critical Assessment // Regional Studies, 2005. Vol. 61. P. 6174.
20. Платонов В. В., Статовская Е. Ю., Статов-ский Д. А. Локализация инновационных процессов: за пределами концепции географической близости // Инновации. 2015. № 7 (201). С. 76-79.
21. Статистика // Официальный сайт Администрации Санкт-Петербурга: [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://gov.spb.ru/gov/otrasl/c_ science/statistic/. (Дата обращения: 23.02.2017).
22. Jaffe A. B. Real effects of academic research // American Economic Review. 1989. December. Vol. 79 (5). P. 957-970.
23. Acs Z. J., Audretsch D. B., Feldman M. P. Real effects of academic research: comment // American Economic Review. 1992. Vol. 82 (1). P. 363-367.
24. Артюшина А. и др. Региональный отчет по результатам проекта «Выявление индивидуальных моделей поведения, влияющих на эффективность деятельности инновационных, высокотехнологичных компаний», выполненного по заказу Фонда инфраструктурных и образовательных программ ОАО «РОСНАНО» в 2011-2012 гг. Социальные «портреты» технологических предпринимателей на фоне инновационной экосистемы региона Случай Санкт-Петербурга (пилотный кейс): [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.rusnano. com/upload/images/infrastructure/Otchet_EUSPb_ St-peterburg.pdf. (Дата обращения: 23.12.2016).
25. Путин В. В. В кризисный период высшая школа способна играть роль одного из важнейших социальных стабилизаторов // Высшее образование. Апрель 2009. № 3. С. 2-3.
26. Индикаторы образования: 2016: Стат. сб. / Л. М. Гох-берг и др. М.: НИУ ВШЭ, 2016. 320 с.
27. Ковальчук М. В. Конвергенция наук и технологий — прорыв в будущее // Российские нанотех-нологии. 2011. № 1-2. С.13-23.
28. Kastenhofer K. Converging epistemic cultures? A discussion drawing on empirical findings // Innovation: The European Journal of Social Science Research. 2007. N 20 (4). Р. 359-373.
References
1. Eichengreen B., Park D., Shin K. Growth slowdowns redux: New evidence on the middle-income trap. National Bureau of Economic Research Working Paper, 2013, no. 18673. Available at: http://www. nber.org/papers/w18673.pdf.
2. Toffler A. The third wave. New York, Bantam Books Publ., 1980. 448 p.
3. Bell D. The coming of post-industrial society: A venture of social forecasting. New York, Basic Books Publ., 1973. 507 p.
4. Galbraith J. K. The new industrial state. Princeton, NJ, Princeton University Press Publ., 2015. 576 p.
5. Networks for prosperity: Advancing sustainability through partnerships. Connectedness index 2014. Vienna, Austria, United Nations Industrial Deve-
lopment Organization (UNIDO). 2015. Available at: https://www.unido.org/fileadmin/media/documents/ m pdf/Publications/2014_Network_Prosperity_FINAL. ° pdf.
2 6. Edquist C. Systems of innovation: Perspectives and q challenges. Fagerberg J., Mowery D., Nelson R., eds. The Oxford handbook of innovation. Oxford, UK, OUP Publ., 2006, pp. 181-208.
7. Nonaka I., Takeuchi H. The knowledge-creating company: How Japanese companies create the dynamics of innovation. Oxford, OUP Publ., 1995. 304 p.
8. Morgan G., Whitley R., Moen E. Changing capitalisms? Internationalism, institutional change, and systems of economic organization. Oxford, OUP Publ., 2005. 468 p.
9. Yilmaz G. Labor productivity in the middle income trap and the graduated countries. Central Bank Review, 2016, vol. 16, no. 2, pp. 73-83.
10. Aganbegyan A. G. Kak preodolet' stagnatsiyu i voss-tanovit' ekonomicheskoe razvitie [How to overcome stagnation and restore economic growth]. EKO, 2016, no. 2 (500), pp. 5-14.
11. Aganbegyan A. G. Investitsii — osnova uskoren-nogo sotsial'no-ekonomicheskogo razvitiya Rossii [Investment — The basis of the acceleration of the socio-economic development of Russia]. Den'gi i kredit, 2012, no. 5, pp. 10-16.
12. Sombart W. Krieg und Kapitalismus [War and capitalism]. München, Duncker & Humblot, 1913. Available at: https://archive.org/details/kriegundkapi-tali00sombuoft.
13. Davis I. The new normal. McKinsey Quarterly, March 2009. Available at: http://www.mckinsey. com/business-functions/strategy-and-corporate-fi-nance/our-insights/the-new-normal.
14. Bradley C., O'Toole C. An incumbent's guide to digital disruption. McKinsey Quarterly, May 2016. Available at: http://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/our-in-sights/an-incumbents-guide-to-digital-disruption.
15. Polanyi M. Personal knowledge: Towards a post-critical philosophy. Chicago, University of Chicago Press Publ., 2015. 464 p.
16. Florida R. The globalization of R&D: Results of a survey of foreign-affiliated R&D laboratories in the USA. Research Policy, 1997, no. 26, pp. 85-103.
17. Torre A., Rallet A. Proximity and localization. Regional Studies, 2005, vol. 39, no. 1, pp. 47-59.
18. Torre A., Gilly J-P. On the analytical dimension of proximity dynamics. Regional Studies, 2000, vol. 34, no. 2, pp.169-180.
19. Boschma R. Proximity and innovation: A critical assessment. Regional Studies, 2005, vol. 39, no. 1, pp.61-74.
20. Platonov V. V., Statovskaya E. Yu., Statovskiy D. A. Lokalizatsiya innovatsionnykh protsessov: za pre-delami kontseptsii geograficheskoy blizosti [Localization of innovation processes: Beyond the concept of geographical proximity]. Innovatsii, 2015, no. 7 (201), pp. 76-79.
21. Statistics. Official website of the Administration of St. Petersburg. Available at: https://gov.spb.ru/gov/ otrasl/c_science/statistic/. Accessed 23.02.2017. (in Russ.).
22. Jaffe A. B. Real effects of academic research. The American Economic Review, 1989, December, vol. 79, no.5, pp.957-970.
23. Acs Z. J., Audretsch D. B., Feldman M. P. Real effects of academic research: Comment. The American Economic Review, 1992, vol. 82, no. 1, pp. 363367.
24. Artyushina A., Gladarev B., Tsinman Zh., Cher-nysh A. Social "portraits" of technology entrepreneurs against the background of the innovative ecosystem of the region. The case of St. Petersburg (pilot case): Regional report on the results of the project "Identification of individual behavior patterns affecting the efficiency of innovative, high-tech companies", commissioned by the Foundation for Infrastructure and Educational Programs of OJSC "RUSNANO" in 2011-2012. Available at: http:// www.rusnano.com/upload/images/infrastructure/ Otchet_EUSPb_St-peterburg.pdf. (in Russ.).
25. Putin V. V. V krizisnyy period vysshaya shkola spo-sobna igrat' rol' odnogo iz vazhneyshikh sotsial'nykh stabilizatorov [In a crisis time higher school could become a main social stabilizer]. Vysshee obrazo-vanie segodnya, 2009, no.3, pp. 2-3.
26. Gokhberg L. M., Zabaturina I. Yu., Kovaleva N. V. et al. Indikatory obrazovaniya: 2016: statisticheskiy sbornik [Indicators of education: 2016. Statistical collection]. Moscow, NRU Higher School of Economics Publ., 2016. 320 p.
27. Koval'chuk M. V. Konvergentsiya nauk i tekhnolo-giy — proryv v budushchee [The convergence of science and technology — a breakthrough into the future]. Rossiyskie nanotekhnologii, 2011, vol. 6, no.1-2, pp.13-23.
28. Kastenhofer K. Converging epistemic cultures? A discussion drawing on empirical findings. Innovation: The European Journal of Social Science Research, 2007, vol. 20, no. 4, pp. 359-373.
