CC BY
17
Burton M., Lombra R. The financial system & the economy: Principles of money & banking. 3rd ed. Mason, OH: Thomson/South-Western, 2003.
Calvo G. Explaining Sudden Stop, Growth Collapse, and BOP Crisis: The Case of Distortionary Output Taxes. IMF Working Papers, 2003.
Calvo G., Izquierdo A., Mejia L.F. Systemic Sudden Stops: the Relevance of Balance-Sheet Effects and Financial Integration. NBER Working Paper No. 14026. 2008.
Clark G. A Farewell to Alms. Brief Economic History of the World. Princeton University Press, 2007.
Findlay R., O'Rourke K. Power and Plenty: Trade, War, and the World Economy in the Second Millennium. Princeton University Press, 2008.
Freeman C., Louga F. As Time Goes By: From the Industrial Revolutions to the Information Revolution. Oxford, Oxford University Press, 2001.
Grinberg R. Economic Sociodynamics. Springer, 2005.
Hayami Y. Development Economics: from the poverty to the wealth of nations. Oxford University Press, 2001.
Hobsbawm E. Industry and Empire. Penguin Books, 1969.
Keynes J.M. Alternative Theories of the Rate of Interest // Economic Journal. 1937. № 47. P. 241-252.
Kondratieff N.D. The Long Wave Cycle. N.Y.: Richardson and Snyder, 1984.
Perez C. Technological Revolutions and Financial Capital: The Dynamics of Bubbles and Golden Ages. Edward Elgar Publishing, UK, 2002.
Polanyi K. The Great Transformation: The Political and Economic Origins of Our Time. Beacon Press Books, 2001.
Roberts J. Europe 1880-1945. 2nd ed. Longman, 1989.
Schumpeter J. Business Cycles: A theoretical, historical and statistical analysis of the Capitalist process, 1939.
Рукопись поступила в редакцию 05.01.2009 г.
ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ ПОВЫШЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ1
К.А. Багриновский
В работе предложен новый подход к исследованию процессов повышения инновационной активности в экономике России на основе создания специализированных исследовательских центров и применения современных представлений о роли пересеченных новшеств. Предложен также новый способ экономико-математического моделирования этих процессов. Ключевые слова:
ВВЕДЕНИЕ
В большой проблеме выбора путей инновационного развития экономики России важное место занимает задача повышения уровня использования высоких технологий как среди разработчиков новых проектов, так и в коллективах предприятий - исполнителей этих проектов. При этом для решения задачи необходимо укрепление системы информационного обеспечения, предназначенной для получения сведений о последних достижениях науки и практики как одной из важнейших частей инфраструктуры инновационной деятельности (Багриновский, 2007).
1 Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 08-02-00257а).
В настоящее время процесс повышения инновационной активности происходит практически во всех отраслях нашей экономики. В ряде работ (Сергиенко, Френкель, 2006) рассматриваются различные способы создания финансовых условий для ускорения инновационных процессов и делается вывод о том, что венчурное финансирование с государственной поддержкой играет в этом деле положительную роль. В некоторых ситуациях, однако, достигнутый уровень оказывается не вполне достаточным. Как пример можно привести ситуацию вокруг производства легковых автомобилей иностранными фирмами на территории России, которое по прогнозам достигнет к 2010 г. около 1,5 млн иномарок в год. Предполагалось, что российский бизнес будет участвовать в этом процессе для того, чтобы способствовать развитию собственной современной автопромышленности. Первым шагом должно было стать производство автокомпонентов для тех иномарок, которые собираются в России уже сейчас. В 2008 г. объем этого рынка должен был бы составить около 9 млрд долл., а к 2010 г. вырасти до 15 млрд.
Однако, по данным журнала «Эксперт» (№ 28, 2008), как российские автомобили, так и отечественные автокомпоненты по качеству очень далеки от мировых стандартов. Сейчас международным требованиям соответствует не более 5% всех российских производителей автокомпонентов. При этом на наших заводах производятся технологически не очень сложные виды изделий, главным образом пластиковые, тканевые, резиновые комплектующие (коврики, брызговики и т.п.). Улучшение положения дел в этой отрасли будет происходить прежде всего в уже складывающихся сейчас кластерах автопроизводства в районе Санкт-Петербурга, близ Калуги и Москвы, где размещаются заводы иностранных фирм.
История развития высокотехнологичных производств свидетельствует о том, что многие происходящие в экономике процессы обусловливают необходимость деятельности крупных предпринимательских объединений, наряду с развитием в этой сфере малого и
среднего бизнеса, позволяющего создавать и испытывать инновационные проекты. Мировая экономика сегодня все больше зависит от энергии и эффективности крупнейших корпораций. Эти гиганты поставляют товары и услуги для всей страны. Потребителям выгодна доступность фирменных товаров, имеющих гарантию качества, где бы они ни были куплены. Такие товары стоят дешевле благодаря значительным объемам производства и снижению уровня издержек в расчете на каждую проданную единицу.
Согласно современным представлениям (Инновации в бизнесе, 2007) постоянные инновации - это ключ к выживанию компании и наиболее эффективный путь к лидерству. При этом компания должна постоянно стремиться совершенствовать все стороны своего бизнеса таким образом, чтобы превратить полученные изменения в преимущества, которые привлекут потребителя.
Компании-лидеры решают проблему инноваций системно. Они уверены, что победа в конкурентной борьбе основана на непрерывном улучшении производства, финансирования, сбыта, эффективном внедрении новинок, предлагаемых отделом НИОКР или приобретаемых у смежных организаций. Компании-лидеры стремятся к тому, чтобы в их составе были сильные специалисты и организаторы, которые могли бы возглавить специально создаваемые организационные структуры. С их помощью и путем постоянных усилий компания рассчитывает сделать инновации неотъемлемой частью своей деятельности, стать лидером и получить преимущество на рынке.
ВОЗРАСТАЮЩАЯ РОЛЬ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИХ ЦЕНТРОВ В СОВРЕМЕННЫХ УСЛОВИЯХ
Помимо обычной работы по разработке и внедрению новых изделий и технологий современные корпоративные исследовательские
центры должны предлагать проекты новых технологических и организационных структур, которые позволят компании постоянно обновляться. Иначе говоря, исследователи должны постоянно искать способы улучшения условий воспроизведения инноваций.
При этом исследовательский центр должен серьезно заниматься такими важнейшими вопросами, как определение места и роли корпоративных исследований в бизнесе. Путь решения этих задач проходит через соединение фундаментальных и прикладных исследований. Исследования как прикладные должны быть тесно связаны с бизнесом, но при этом они как фундаментальные должны быть направлены на глубокое переосмысление поставленных проблем и на разработку способов новых, более эффективных подходов.
Изучение опыта работы исследовательских центров в мировых компаниях позволяет сформулировать ряд существенных принципов научно-исследовательской работы в рамках крупной корпорации.
1. Для того чтобы исследовательский центр был в состоянии сочетать традиционные направления работы, такие как создание новых технологий и продуктов, с разработкой новых организационных процедур, ему следует изучать различные возникающие в мире технологии в действии, что позволит обеспечить успешное коммерческое приложение наиболее продвинутым из них. В особенности это относится к новым информационным технологиям, получающим повсеместное распространение.
2. Когда объектом исследований становятся не только технологии и товары, но и методы работы самой компании, то новаторство выходит далеко за рамки исследовательского центра. Инновации, в принципе, возможны везде, где работник встречается с проблемами, помехами или непредвиденными случайностями. Их преодоление ведет к появлению «локальных инноваций», которые обычно повышают общую производительность труда. Исследовательский центр должен изучать эти инновации вместе с сотрудниками компании,
занимающимися соответствующими производственными процессами, а затем разработать методы использования результатов полученного опыта во всей корпорации.
3. Для того чтобы компания смогла творчески и эффективно применять инновации в своей деятельности, существующий новый опыт следует распространять среди ее работников. При этом нужно бороться с устаревшими стереотипами, которые часто мешают сотрудникам увидеть достоинства новых методов работы, возможности рынка и бизнеса в целом. Кроме того, необходимы более эффективные приемы, способствующие развитию инновационной деятельности внутри компании и убеждающие сотрудников активно участвовать в этом. Таким образом, исследовательский центр, по существу, должен внедрять в корпорации прогрессивные методы мышления.
4. Научно-исследовательская работа над «технологиями в действии», использование локальных инноваций, совместная разработка новых приемов работы - иначе говоря, все, чем следует заниматься исследовательскому центру, прямо связано с запросами потребителей продукции компании. Отсюда возникает одна из главных функций центра - разработка методов и инструментов, позволяющих выявить запросы потребителей и тем самым повысить свой собственный новаторский потенциал. Успешная работа в этом направлении даст возможность создать реальное и долговременное конкурентное преимущество, поскольку будет выполнена, по существу, совместно с потребителями.
Результатом проделанной работы становится значительное улучшение основной продукции компании, а также новый, перспективный подход к инновациям. Этот подход прежде всего выражается в том, чтобы знать, как на самом деле работают люди и как при помощи новых технологий повысить производительность их труда. Компания должна стремиться переосмыслить главные традиционные постулаты и допущения, лежащие в основе ее бизнеса, и указать потребителю
на потребности, о которых он сам еще не подозревает. Компания, которая надеется стать успешной в будущем, должна заново создавать себя, и в этом деле ей должен эффективно помогать исследовательский центр.
Одной из основных задач центра является создание атмосферы, которая побуждает сотрудников компании повысить свою инновационную активность.
Результаты инновационной деятельности (новые знания) могут быть представлены возможным потребителям (пользователям) многими различными способами. Новые базовые знания публикуются в журналах, признанных авторитетным сообществом ученых в качестве значимых изданий (Клейнер, Голи-ченко, Зацман, 2007).
Наиболее эффективными способами распространения знаний прикладного характера можно считать сотрудничество профильной компании с другими организациями в форме контрактных и кооперативных работ, а также совместную работу производственных отделов компании с ее исследовательским центром. В случае использования этих методов на первый план выходит постоянный обмен текущей полезной информацией как между непосредственными участниками процесса создания коммерческого продукта, так и с предприятиями и исследовательскими организациями, работающими в смежных областях или по близкой тематике.
При этом в условиях близкого общения работников различных организаций или отделов возникает поток взаимной передачи полезной информации и расширение круга заинтересованных и информируемых лиц. Благодаря этому сам процесс разработки новшества и повышения инновационной активности принимает характер самоподдерживающегося, подобно распространению тепла от некоторого источника с высокой температурой. Здесь роль такого хорошо информированного («очень теплого») источника обычно играет исследовательский отдел компании.
ИННОВАЦИИ КАК ПРОДУКТ ПЕРЕСЕЧЕННЫХ ИДЕЙ
Одним из перспективных направлений в деле повышения инновационной активности предприятий может служить использование пересеченных идей. Этот термин происходит от понятия пересечения, используемого в математической теории множеств, которое применяется для описания множества элементов, принадлежащих двум различным множествам одновременно. Если речь пойдет о появлении и развитии инновационных идей в науке и бизнесе, то полезно различать идеи, полностью сформированные в одной определенной области знаний, и идеи, обязанные своим происхождением взаимопроникновению некоторых элементов различных областей знания. Такое объединение понятий и утверждений обычно называется пересечением областей знания. Соответственно инновационные идеи первого типа обычно называют направленными идеями, а идеи второго типа - пересеченными.
Принято говорить (Йохансон, 2008), что отдельные люди, группы научных работников и организации в целом в процессе своей работы вступают в пересечение, или в область пересеченных идей, если они имеют дело с понятиями и концепциями из различных областей знания. Таким образом, пересечение становится местом, где встречаются и взаимодействуют совершенно разные идеи и способы решения возникающих проблем. Интересным примером использования пересеченных знаний может служить решение задачи построения привлекательного и функционального офисного здания, в котором нет системы кондиционирования воздуха. Причем сделано это было в городе Хараре, столице африканской страны Зимбабве, где бывает очень жарко. Был разработан проект и построено здание на основе использования способов термитов, строящих из ила и грязи свои похожие на башни термитники. Чтобы выращивать необходимые им грибы, термиты должны поддерживать в термитниках постоянную температуру (31°С). Но в
африканской саванне температура изменяется от 38° днем до 4° ночью. Насекомые ловко направляют потоки воздуха у основания термитника в «камеры» с прохладной влажной грязью, а затем «подают» охлажденный воздух. Постоянно создавая новые и закрывая старые входные отверстия, термиты регулируют температуру достаточно точно.
Офисное здание было открыто в 1996 г. и стало самым крупным торговым и офисным комплексом в Зимбабве. В нем естественным образом поддерживается постоянная температура 24°, благодаря чему сооружению требуется менее 10% от той энергии, которую тратят другие здания подобного размера. Кроме того, компания-заказчик сэкономила 3,5 млн долл. на системе кондиционирования воздуха. Таким образом, сложный заказ был выполнен с помощью объединения архитектурных концепций и науки о природных процессах. Была исследована эта необычная комбинация, и получено решение в совершенно новой области.
Когда происходит освоение новой области знания, необходимо изучить как можно большее количество основных понятий и элементов, а также связей между ними. В случае использования направленных идей в этом нет нужды. Различие между ними играет большую роль в теории и практике инновационной деятельности. Причем главное различие состоит в том, что в случае направленных инноваций заранее известно, куда ведет движение инновационной мысли, и можно себе представить, где оно закончится. Как правило, направленная инновация улучшает товар или услугу в четко определенном смысле и вполне понятными способами. Примеры направленных инноваций окружают нас повсюду, поскольку именно на этот тип приходится большая часть всех инноваций. Люди и организации во многих случаях разрабатывают направленные инновации, когда стремятся повысить уровни своей специализации и компетенции. Пересеченные инновации, как правило, развиваются в новых, ранее неизвестных аспектах и изменяют мир. Своим появлением они готовят
почву для формирования новой области знаний и, как следствие, дают шанс тем, кто способствовал их появлению и развитию, стать лидерами в своем деле.
Инновации, построенные на пересеченных идей, отличаются от многих других по нескольким признакам: по времени, затраченному на их разработку, по степени риска, а также по уровню сложности проблем, с которыми сталкивается предприниматель. Много времени уходит на то, чтобы создать на основе этой технологии продукты или услуги, которые можно представить на рынке. Опыт показывает, что в целом на реализацию инновации такого типа требуется около 50 лет.
ВОПРОСЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССА ПОВЫШЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ
Как известно, полный жизненный цикл производства наукоемкой продукции состоит из четырех основных этапов: научные исследования (НИР), опытно-конструкторские работы (ОКР), производство и технология продаж (Шатраков и др., 2007). Очень важным элементом жизненного цикла является разработка маркетинговой стратегии продажи нового продукта. Для более точного описания цикла каждый этап может быть представлен как последовательность ряда операций, выполняемых специализированными подразделениями предприятия. Вся совокупность таких операций представляет собой некоторую цепочку, начинающуюся на этапе НИР, проходящую через этапы ОКР, производства и заканчивающуюся на этапе «технология продаж». Элементы этой цепочки в дальнейшем удобно называть ячейками.
Будем исходить из того, что инициатором процесса распространения новшеств является исследовательский центр, поэтому он представлен в цепочке как ячейка с высоким уровнем инновационной активности (УИА).
Те части профильного производства (предприятие, цех, отделы и т.п.), в которых планируется разработка, использование и внедрение новшества, также могут быть представлены в виде ячеек рассматриваемой структуры. При этом в зависимости от степени их готовности участвовать в инновационном процессе каждая ячейка получает определенную числовую оценку - уровень инновационной активности (УИА), которая является комплексной характеристикой. Она включает в себя как соотношение объема инновационной продукции и общего объема производства в данной ячейке, так и оценку подготовки научно-технического персонала в области современных достижений науки и техники, состояние производственного аппарата, опыт использования современных технологий и материалов для разработки и реализации на рынке новых изделий.
Этот показатель аналогичен температуре в теории теплопроводности. Поэтому можно считать, что различные ячейки моделируемой структуры фигурируют в более или менее «разогретом» виде. Сам инновационный процесс в таком аспекте выглядит как картина постепенной передачи инновационной информации и «потепления» ячеек в том порядке, в котором осуществляется внедрение новшества. Этот порядок, как правило, определяется не только готовностью ячейки к восприятию данного новшества, но и потребностями всего профильного производства.
В качестве ячеек инновационного процесса могут быть использованы также основные этапы разработки новшества, в которых главную роль играют исследовательский отдел, служба разработки продукта, производственный отдел, коммерческий отдел.
Использование модели
уравнения теплопроводности
Модель постепенного внедрения новшества основывается на известном методе решения классического уравнения теплопроводности (Годунов, 1971), которое предназна-
чено для описания процессов постепенного (медленного) распространения тепла от более нагретых тел (источников тепла) к менее теплым (реципиентам). В предлагаемой нами «квазитепловой» модели переход на новый уровень использования новшества в данной ячейке в следующий момент времени определяется как его уровнем в этой ячейке в данный момент, так и состояниями соседних с ней ячеек по инфограмме. При этом в одномерном варианте модели обычно применяются данные, относящиеся к двум соседним ячейкам.
Предлагаемая модель может быть с успехом применена к исследованию проблем обновления основного капитала предприятий именно потому, что процессы строительства зданий и промышленных сооружений, как правило, происходят очень медленно и основательно. Это обстоятельство усиливает их сходство с процессами распространения тепла и укрепляет нас во мнении о возможности использования схемы вычислений, описанной выше.
В общем случае процесс распространения информации о новшествах должен быть рассмотрен на достаточно большой совокупности (сети) хозяйственных единиц, между которыми имеются надежные и эффективные информационные связи. Задачу моделирования передачи сведений о новшествах в такой среде удобно называть задачей в сетевой постановке. В этой ситуации предполагается, что новая информация, в принципе, может быть передана из любой ячейки сети (источника) в любую другую ячейку (реципиент) за конечное время.
В то же время должна быть рассмотрена постановка линейной задачи, когда новая информация предназначена и должна быть передана из источника только группе ячеек, информационно соединенных с источником и между собой. При этом не предусматривается возможность ее передачи другим ячейкам, не принадлежащим к этой цепочке (линии).
Метод решения линейной задачи основан на применении дискретного численного метода решения одномерного уравнения теп-
лопроводности и может быть использован как для нахождения окончательных решений задач в линейной постановке, так и для получения начального приближения для задач в сетевой постановке.
Метод решения сетевой задачи представляет собой модификацию численного способа решения многомерного уравнения теплопроводности. При этом его размерность определяется характеристиками сети, для которой поставлена конкретная задача.
Метод решения линейной задачи повышения инновационной активности компании (структуры)
Обозначим через пространственную координату (или номер в цепочке) некоторой ячейки, через u(x, {) будет обозначаться уровень инновационной активности (УИА) этой ячейки в момент времени t. Координаты ячеек, соседних с данной ячейкой по моделируемой цепочке, имеют вид: x - h (для предыдущей ячейки) и x + h (для последующей). Соответственно уровни инновационной активности этих ячеек выражаются как u(x - h, ^ и u(x + h, 0.
Простейший аналог линейного уравнения теплопроводности для обсуждаемой задачи может быть записан следующим образом:
и (X, t +1) = и (X, t) +
+д [и (х + И, t) - 2и (х, t) + и (х - И, t)]. (1)
Здесь через q обозначен коэффициент информопроводности (аналог коэффициента теплопроводности) и через ^ + 1)- момент времени, следующий за исходным моментом t.
Обозначим через t0 начальный момент (такт) расчетного периода, а через tk - его конечный момент. Для обеспечения расчетов необходимо задать начальные значения u(x, для всех ячеек цепочки от x0 до xk. Расчет значений для следующих моментов времени осуществляется по формуле (1) по всей длине цепочки.
Необходимо сделать некоторые дополнительные замечания.
1. Предлагаемая схема расчетов дает возможность проводить расчеты и в том случае, когда величина коэффициента информо-проводности q не является постоянной, а зависит от номера ячейки Это обстоятельство позволяет учитывать в ходе расчетов различные особенности в передаче информационной активности между взаимодействующими (соседними) ячейками.
2. Момент завершения расчетов может быть определен и задан в самом их начале или определен по некоторому признаку, связанному с полученными результатами. Часто используется критерий относительной равномерности изменения уровней информационной активности во всех ячейках исследуемой цепочки.
3. Уравнение (1) допускает стационарное (не зависящее от времени) решение в том случае, когда цепочка ограничена двумя ячейками с фиксированными значениями УИА. Пусть в первой из них (координата x = 0) величина УИА равна a, а во второй ^ = 1) величина УИА = Ь.
Тогда стационарное решение имеет вид: УАИ = a + (Ь - a) x для всех 0 < x < 1. На этой основе легко построить стационарное решение для любого отрезка X2), где X2 > x1.
Проведенные расчеты показывают, что, как правило, последовательные приближения довольно медленно сходятся к стационарному решению, если в начальных данных не происходит никаких изменений. Если же изменения происходят в инициативной части модели (модели исследовательского центра), то в расчетах появляются «информационные волны», которые могут быть использованы для подъема УИА в случае его снижения с течением времени, которое также имеет место из-за влияния инновационно менее активного окружения.
4. Также возможен путь усложнения исходной модели (1), который основан на использовании более чем одного коэффициента информопроводности. В простейшем случае
для каждой ячейки цепочки задаются два таких числа: коэффициент q1 > 0 для представления потока информации, идущего со стороны инициативной части модели (модели исследовательского центра), и коэффициент q2 > 0 < q1) для информации в противоположном направлении. Тем самым будет создано описание более благоприятной обстановки для прохождения инициативной информации и затруднения общения ячейки с пассивным окружением. Проведенные расчеты показывают, что в этом случае значительно быстрее происходит необходимое повышение коэффициента УИА во всех ячейках цепочки, что означает достижение высокой степени готовности подразделений профильного производства к разработке и внедрению новшества.
В этой ситуации основное уравнение модели (1) будет иметь следующий вид:
и (X, t +1) = и( X, +
+q2 (и (х + И, t) - и (х, t)) +
+д1(и(х - И, 0 - и(х, 0). (1а)
Нетрудно видеть, что в случае q1 = q2 = q, это уравнение совпадает с уравнением (1).
5. Этот способ локальных изменений коэффициентов информопроводности может быть использован также и в сложных конструкциях для расчетов многомерных платформ. В этих случаях уравнение типа (1а) применяется к отдельным участкам сети, для которых замечено существенное различие в условиях поступления и обработки инновационной информации на различных концах отрезка.
Пример имитации процесса повышения
инновационной активности
Здесь рассматривается инновационное предприятие, на котором процесс разработки и внедрения нового изделия состоит из пяти основных этапов: селекция и выбор окончательного варианта новшества, подготовка опытного образца, создание торговой марки
и рыночная оценка изделия, разработка генеральной стратегии, определение цены товара и соответствующего сегмента рынка.
Существенная роль исследовательского центра в моделируемом процессе подчеркивается тем, что в течение расчета его УИА сохраняется на достаточно высоком уровне (50 пунктов), притом что УИА всего окружения предприятия не является значимо высоким и составляет 5 пунктов.
В данном примере величина коэффициента информопроводности полагается постоянной и равной q = 0,2. В связи с этим для расчета цепочки, начинающейся с исследовательского центра, в каждый момент времени t = ... , 1к применяется формула
и( х, t +1) = и( х, 0 + 0,2(и (х +1, t) -
-2и(х, t) + и(х -1, t)), (1а)
для значений номера в цепочке (х) от 1 до 5, для интервала времени t от 1 до 8. Результаты расчета представлены ниже (табл. 1).
Столбцы соответствуют моментам времени t = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8.
Таким образом, выясняется, что процесс повышения УИА во всех ячейках цепочки происходит монотонно, хотя и явно сдерживается недостаточно информированным окружением.
Для дальнейшего изложения полезно сделать некоторые замечания.
При моделировании информационного взаимодействия двух соседних по цепочке ячеек используется очевидное представление о том, что ячейка с большим значением УИА осуществляет процесс передачи полезной ин-
Таблица 1
Результаты расчета по формуле (1а)
50 50 50 50 50 50 50 50 50
5 14 15,4 23 25,6 27,6 29,3 30,6 31,7
5 5 6,8 9 11,1 13,8 15,2 16,4 17,7
5 5 5 5,4 6 6,9 7,3 8,5 9,6
5 5 5 5 5,1 5,2 5,5 5,8 6,2
5 5 5 5 5 5 5 5 5
формации своему партнеру с большей интенсивностью, нежели он происходит в направлении от меньшего значения УИА к большему. В конкретных расчетах эта разница учитывается при помощи соответствующего изменения локальных коэффициентов информо-проводности: коэффициент в направлении от ячейки с большим значением УИА к ячейке с меньшим значением увеличивается, а его аналог в противоположном направлении уменьшается относительно обычно применяемых в данном конкретном расчете значений.
Таким образом, при расчете цепочек применяется следующая модификация формулы (1):
и (X, t +1) = и( X, t) +
+дх (и (х - И, t) - и(х, t)) +
+д2(и(х + И,^ - и(х, t)). (1б)
Здесь
д = д + Ьъ Ьх = bsign(u(x - И, ^ - и(х, ^), д2 = д + Ь2, Ь2 = Ьsign(u(х + И,^ - и(х,t)),
где q > 0, Ь > 0 - параметры управления расчетами.
Разработка и внедрение нового изделия или новшества в управлении производством могут быть ускорены путем предварительного распространения информации о его достоинствах и особенностях его изготовления в тех ячейках (отделах предприятия), которые еще не заняты в его изготовлении непосредственно, но имеют информационные связи с инновационным ядром компании. Исходя из цели ускорения для этих ячеек задаются более высокие значения УИА. Полученные для этого случая результаты расчетов, которые приводятся ниже (табл. 2), свидетельствуют об ускорении хода инновационного процесса.
Столбцы соответствуют моментам времени Т = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8.
Полученные результаты свидетельствуют о монотонном характере повышения значения УИА, причем более быстром, нежели в предыдущем случае.
Таблица 2
Результаты расчета по формуле (1б)
50 50 50 50 50 50 50 50 50
20 26 29,6 32 33,7 35 36,1 36,9 37,6
20 20 21,21 22,6 24 25,3 26,4 27,4 28,3
20 20 20 20,2 20,6 21,2 21,8 22,4 23
20 20 20 20 20,1 20,2 20,5 20,8 21,2
20 20 20 20 20 20 20 20 20
Метод решения двумерной задачи инновационной активизации компании
В более сложном, чем цепочка, случае исследуемая компания (или ее часть) предстает как система ячеек, расположенных на некоторой части плоскости. Эту систему мы будем называть инновационно активной платформой. Каждая ячейка платформы задается двумя координатами (х, у). Через и(х, у, ^ будет обозначаться уровень инновационной активности (УИА) этой ячейки в момент времени t. Ячейки, соседние с данной ячейкой и взаимодействующие с ней, имеют координаты (х + ^ у), (х - ^ у), (х, у + g), (х, у - g). Соответственно уровни инновационной активности этих ячеек в момент t запишутся как и(х + h, у, {), и(х - h, у, 0, и(х, у + g, и(х, у - ^ 0.
Основное уравнение для расчетов значений УИА на следующий момент времени ^ + 1) строится как аналог двумерного уравнения теплопроводности и имеет вид:
и( х, у, t +1) = и (х, у, t) + д[и (х + И, у, t) + +и(х - И, х, t) + и(х,у + g, t) + +и (х, у - g, t) - 4и (х, у, t)].
Здесь через q обозначен, как и в линейном случае, коэффициент информопровод-ности, который может зависеть от координат точки (х, у).
В условиях неодинаковой интенсивности обмена информацией при расчете двумерной модели инновационной платформы применяется формула
и (х, у, t +1) = и (х, у, t) + +q1(u (х - И, у, t) - и (х, у, t)) + +q2(u (х + И, у, t) - и (х, у, t)) + +qз(u (х, у - g, t) - и (х, у, t)) + +q4(u (х, у + g, t) - и (х, у, t)),
где
q1 = q + Ь^
Ьп = Ьsign(u(х - И, у, t) - и(х,у, t)),
q2 = q+Ь12,
Ь\2 = Ьsign(u(х + И, у, t) - и(х, у, t)), qз = q+Ьlз,
Ьхз = Ьsign(u( х - g, у, t) - и( х, у, t)), q4 = q+Ь14,
Ь14 = Ьsign(u( х + g, у, t) - и( х, у, t)),
где q > 0, Ь > 0 - параметры управления расчетами.
Метод решения задачи передачи информации из дополнительных источников
Во многих случаях, как правило в начале работы над новым изделием или технологией, возникает необходимость подключения к инновационному процессу дополнительных источников полезной и нужной информации. В их число обычно входят предприятия, имеющие опыт выполнения подобных работ, научно-исследовательские и проектные организации по профилю разрабатываемого новшества, специальные консультативные и информационные центры, близкие по направлению работы ячейки предприятия отрасли, учебные институты и т.п.
Все эти источники информации могут быть включены в процесс расчетов на основе правил, изложенных выше.
Будем обозначать рассчитываемую ячейку (объект) через Х0, а дополнительный источник информации - через X. При этом
УИА этих элементов инновационной платформы могут быть обозначены соответственно через и(Х0) и и(Х).
Динамическая модель информационного взаимодействия имеет вид:
и( Xо, t +1) = и (Xо, t) +
т
+1 qJ (и(X, t) - и(хо, t)). Здесь qj = q + Ь.,
Ь} = Ьsign(u(XJ,t)-и(Xо,0) и = 1,...,т).
Коэффициенты q > 0, Ь > 0 суть параметры управления процессом расчетов, которые определяются в его начале.
Далее приводятся их ориентировочные значения:
т + V т +1
Здесь через т обозначено общее число источников информации, введенных в расчеты.
Пример использования предлагаемого подхода к решению задачи функционирования производственной ячейки в условиях одновременного повышения уровня ее инновационной активности
В простейшем варианте модели взаимодействия в качестве основы модели рассматривается цепочка, состоящая из двух элементов: производственной ячейки и исследовательского центра.
В этом случае можно считать, что прибыль (доход) ячейки от производства некоторого профильного изделия имеет вид:
Е = У (К) - еЯ,
где коэффициент с выражает норму расхода ресурса при производстве профильного изделия, величина Y(R) - валовый доход. Предполагается, что главная работа исследовательского центра состоит в изыскании способов сни-
жения расходного коэффициента и передачи полученных результатов в производственную ячейку для дальнейшего применения наряду с повышением УИА ячейки, чтобы сделать это применение более успешным.
Предположим далее, что функциональная связь между этими показателями определяется формулой
е(t +1) = е(t) ехр (-^^)).
Здесь через иР(^ обозначен УИА производственной ячейки, а через к > 0 - коэффициент силы связи.
Как уже отмечалось выше, в рассматриваемом случае цепочка повышения УИА состоит всего из двух элементов и поэтому соответствующее динамическое уравнение имеет вид:
uP(t +1) = uP(t) + q (иЩ) - uP(t)).
В данном случае через иР(^) обозначается УИА исследовательского центра, который превосходит по величине УИА ячейки, и поэтому в ходе динамических расчетов величина иР(^ будет возрастать, а коэффициент с уменьшаться, что приведет к росту прибыли предприятия.
На основе представленного примера можно сделать заключение о возможности применения предлагаемого метода в достаточно широком диапазоне задач управления экономическими объектами. Главная инициативная роль принадлежит исследовательскому центру компании или другим подобным организациям, связанным с профильной компанией.
При этом предполагается, что УИА этих организаций поддерживается профильной компанией и остается высоким в течение продолжительного времени, достаточного для того, чтобы обеспечить значительный подъем активности производственных ячеек.
Высокий уровень инициативных организаций является выражением постоянного стремления человеческого интеллекта к неуклонному совершенствованию, потребности ставить и решать новые задачи, связанные с
этим стремлением. Таким образом, квазитепловой метод получает более широкое звучание, потому что в нем отражается не только обычное для экономических подходов желание получить максимальный эффект, но и более высокие цели.
ИМИТАЦИОННАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПОВЫШЕНИЯ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ «КВАЗИТЕПЛОВОГО» ПОДХОДА
Процесс согласования производственной деятельности профильного производства с работой исследовательского центра может быть описан с помощью комплекса специальных моделей имитационного типа, каждая из которых состоит из нескольких блоков.
Первая модель комплекса служит для расчета величин производственных факторов. В этой модели используется информация о состоянии профильного производства на начало расчетного периода, в частности данные об используемых технологических процессах, располагаемых трудовых ресурсах, производственном оборудовании, его физическом и моральном износе, возможности замены и увеличения производственных мощностей.
Вторая модель используется для расчета показателей произведенной продукции. Главной частью этого блока является описание процесса трансформации производственных факторов в конечную продукцию компании. Как правило, этот этап выполняется при помощи комплекса расчетных формул, в состав которого входят производственные функции или более сложные (оптимизационные) модели.
Важной частью этого раздела является модель взаимодействия производственной ячейки и исследовательского центра в процессе производства конечной продукции. Для ее разработки применяются методы построения
моделей процесса повышения УИА, представленные выше.
При этом должны быть сформулированы цели и направления для приложения возрастающей инновационной активности (сокращение затрат, повышение качества продукции, расширение рынка сбыта).
В основном варианте процесс производства представлен оптимизационной моделью, в которой выпуск продукции выражается через интенсивность использования применяемых технологий и зависит от ограничений по основным ресурсам.
Наиболее часто применяется модель следующего вида:
р = Х / (^ )
•шах.
3=1
X3 <К ^ = п)
3=1
г, > 0 (3 = 1,...,т),
где Zj - интенсивность использования технологии / в данном производстве; Ri - объем ресурса ц /г/) - функция дохода по данной технологии.
Когда в качестве /г/) используются выпуклые функции, то поставленная задача является задачей выпуклого программирования, методы решения которой хорошо известны.
В экспериментальных расчетах нами использовалась квадратичная модель с одним располагаемым ресурсом (капиталом или трудом):
р = Х / (г,) = Х 3 - 3,)
3=1
3 =1
X 3 < ( = п)
3=1
г, > 0 (] = 1,...,т),
где ау - коэффициенты прямых удельных затрат ресурса с номером i по технологии Ь/ - коэффициент валового удельного дохода; с/ - коэффициент дополнительных (сверхпропорциональных) удельных затрат.
Решение этой задачи методом Лагранжа может быть записано в явном виде:
¿3 = (3 = \ т),
и п т а Ь: та2
где у = ^сК; в = 0,5Х~^; С = 0,5^3
С 3 =1 °3 3=1 °3
?шах = Х / (¿3 ).
3=1
Из приведенной оптимизационной модели видно, что результаты расчетов по ней существенно зависят от величин удельных затрат ресурсов по используемым технологиям, которые определяются коэффициентами ау.
Описанный выше процесс повышения уровня инновационной активности во многих случаях влияет главным образом на затратные показатели, которые уменьшаются в ходе совместной работы профильной ячейки и исследовательского центра над внедряемым новшеством. Поэтому представленные модели могут быть дополнены специальными динамическими соотношениями, отражающими это влияние.
В качестве таковой в выпуклом варианте производственной модели ячейки предлагается линейная модель двухзвенной цепочки «исследовательский центр - производственная ячейка», в которой в качестве элементов выступают величины UR (УИА исследовательского центра) и иР (УИА профильной ячейки). При этом считается, что УИА центра постоянно растет за счет дополнительных доходов предприятия, а УИА ячейки изменяется по правилам предлагаемого подхода.
В экспериментальных расчетах были использованы следующие соотношения:
иР(Г + 1) = иР(0 + q(UR(t) - иР(0) - модель двухзвенной цепочки,
+ 1) = Ж^) + - рост УИА центра за счет предприятия.
Влияние изменений в значениях УИА на затратные показатели ячейки отражается в динамических уравнениях
a] (t +1) = (1 - kUP ) a] (t), Oj (t +1) = (1 - IUP)Oj (t),
где 1 > к > 0, 1 > l > 0 - коэффициенты силы связи.
Третья модель комплекса позволяет выполнить расчет главных экономических показателей на основе информации об оплате труда, о ценах использованных ресурсов и готовых продуктов. Здесь определяются величины валового выпуска, себестоимости, прибыли, рентабельности, а также другие показатели, характеризующие уровень эффективности профильного производства.
Полученные результаты используются в четвертой модели как основной материал для принятия решений в следующем расчетном периоде. Здесь, в частности, могут быть использованы и включены в расчеты предложения по освоению и внедрения новшеств, сформулированные исследовательским центром.
Наконец, пятая модель предназначена для описания обратной связи - влияния динамики показателей предприятия на производственные факторы на исследуемом объекте. Здесь могут быть сделаны выводы о необходимости замены некоторого ресурса на другой, более эффективный, или о частичном улучшении применяемой технологии. В этом разделе для расчета влияния результатов хозяйственной деятельности на входные характеристики ячейки применяются специальные нелинейные модели, позволяющие учесть снижение прироста полезного эффекта при возрастании выходных показателей.
Представленная имитационная система дает возможность проверить надежность функционирования каналов передачи информации, связывающих исследовательский центр с ячейками-исполнителями, а также подобрать с участием ЛПР наиболее правильные значения параметров управления процессом повышения инновационной активности.
Литература
Багриновский К.А. Основные направления совершенствования инфраструктуры инновационной деятельности // Экономика и математические методы. 2007. Т. 43. № 4.
Годунов С.К. Уравнения математической физики. М.: Наука, 1971.
Детальный анализ // Эксперт. 2008. № 28. С. 184.
Инновации в бизнесе. М.: Альпина Бизнес Букс, 2007.
Йохансон Ф. Эффект Медичи. Возникновение инноваций на стыке идей, концепций и культур: Пер. с англ. М.: Вильямс, 2008.
Клейнер Г.Б., Голиченко О.Г., Зацман И.М. Основные принципы разработки системы мониторинга функционирования исследовательских организаций. М.: ЦЭМИ РАН, 2007.
Сергиенко Я., Френкель А. Венчурные инвестиции и инновационная активность // Вопросы экономики. 2006. № 5.
Шатраков А.Ю., Мерсиянов А.А., Алдошин В.М., Колганов С.К. Управление интеллектуальной собственностью и исключительными правами промышленных предприятий. М.: Экономика, 2007.
Рукопись поступила в редакцию 20.08.2008 г.
