Методы исследования информационного обеспечения инновационной деятельности Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

АКТУАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ОБЕСПЕЧЕНИЯ

ТЕОРИИ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ1

К.А. Багриновский, М.К. Исаева

В представленной статье рассмотрены современные методы, позволяющие усилить роль инфраструктуры инновационной деятельности. Особое внимание уделяется организации информационной разведки и подготовке и переподготовке высококвалифицированных научных и инженерных кадров. Дано описание комплекса экономико-математических моделей механизма повышения квалификации участников инновационной деятельности. Приведены результаты экспериментальных расчетов, которые свидетельствуют о существенной роли этого механизма в развитии инновационной деятельности. Ключевые слова: инновации, инфраструктура, информация, трудовые ресурсы, квалификация, обучение, моделирование.

ВВЕДЕНИЕ

Для решения проблем развития и интенсификации инновационной деятельности в экономике России представляется актуальным применить новые методы, которые позволяют исследовать элементы инфраструктуры инновационной деятельности по разделу ее информационного и научного обеспечения. Эти методы давно обсуждаются и используются в

© Багриновский К.А., Исаева М.К., 2010 г.

1 Работа выполнена при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда (проект № 08-02-00257а).

зарубежной научной литературе, где им дается высокая оценка (Йохансон, 2008).

В настоящее время признано мнение, что причиной отставания инновационной сферы РФ является не низкий потенциал отечественных исследований и разработок, а слабая инфраструктура инновационной деятельности, которая не создает у товаропроизводителей мотивов использовать новшества как способ конкурентной борьбы с целью получения дополнительных доходов от инноваций (Инновационный менеджмент, 2006, с. 61). Отсутствие такой мотивации приводит к тому, что высокий потенциал отечественной науки и техники остается невостребованным.

В инфраструктуру инновационной деятельности обычно включают следующие компоненты (Багриновский, Исаева, 2007):

а) система подготовки и переподготовки кадров, свободно ориентирующихся в способах решения задач при создании и развитии экономики, основанной на знаниях;

б) система информационного обеспечения, которая в первую очередь предназначена для получения сведений о последних достижениях науки;

в) система экспертизы проектов, которая состоит в контроле над ходом выполнения проекта, собственно экспертной оценке уровня выполнения намеченного плана работ и готовности проекта для дальнейшего использования;

г) система сертификации и продвижения проектов, в число функций которой входит проведение специальных процедур, удостоверяющих соответствие проекта заданным требованиям и условиям.

Существенную роль играет также технологическая инфраструктура, которая представляет собой совокупность социально-экономических институтов, способных обеспечить стране потенциальную возможность разрабатывать, производить и продавать на конкурентном рынке новые продукты и технологии (Голиченко, 2006).

Сложившаяся невысокая оценка качества инфраструктуры инновационной дея-

тельности приводит к мысли о необходимости исследовать ее свойства и разработать способы улучшения и развития ее главных составных частей.

1. НЕКОТОРЫЕ ВОПРОСЫ РАЗВИТИЯ НАИБОЛЕЕ ВАЖНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ ИНФРАСТРУКТУРЫ

В предлагаемой работе авторы исходят из того, что существенное улучшение отечественной системы подготовки кадров вообще и для наукоемких производств и других видов интеллектуальной деятельности в частности является одной из наиболее актуальных задач нашего государства. В настоящее время устойчиво снижаеться численность трудоспособного населения, при этом повсеместно отмечается, что количество отечественных специалистов совершенно не удовлетворяет современные растущие потребности рынка.

В связи с таким развитием событий обеспечение соответствия кадровой основы экономики России задачам технологического перевооружения и интенсивного развития становится в настоящее время одним из главных направлений деятельности в создании национальной инновационной системы (НИС).

Для успеха работы в этом направлении требуется реформировать существующую сеть научных организаций в целях интенсификации тех исследований, которые в настоящее время в нашей стране являются наиболее продвинутыми.

Должны быть приняты меры в направлении интеграции научно-технической и образовательной деятельности, развития системы подготовки на современном уровне квалифицированных научных кадров. Необходимо создать условия, обеспечивающие рост престижности труда ученых, привлечь в сферу науки молодых людей, а также обеспечить социальную защиту научных работников и специалистов - начиная от повышения уровня оплаты

труда до создания инструментов эффективной защиты интеллектуальной собственности.

В настоящее время, в первую очередь благодаря глобализации, возникает возможность для лавинообразного создания новшеств в различных сферах науки и техники. Это явление может привести к необходимости новой оценки роли и значения инноваций в развитии цивилизации, поскольку в современных условиях они вызывают существенные экономические и зачастую социальные перемены, которые заметно влияют на уровень жизни массы людей.

Усиление роли рыночных факторов в регулировании отношений, связанных с научной деятельностью, создает основу для перемещения результатов этой деятельности (научных продуктов) в сферу экономики, в область предпринимательских отношений. В международной практике существенную роль в оценке стоимости фирмы или предприятия играют долгосрочные вложения в приобретение прав на имущество, не имеющее материально-вещественной формы, но приносящие их владельцу определенный доход. Именно такими свойствами обладает успешный научный продукт, который относится к категории «нематериальных финансовых средств», и его дальнейшее продвижение на рынок связано с вопросом прав на данную интеллектуальную собственность.

Главные направления коммерциализации интеллектуальной продукции (новшеств), а также источники поступления объектов промышленной собственности в хозяйственный оборот:

1) приобретение или создание актива путем собственного долгосрочного инвестирования хозяйствующего объекта;

2) вклад в уставный капитал хозяйствующего объекта;

3) безвозмездная передача от третьих

лиц;

4) передача для проведения совместной деятельности.

В первом случае предприятие приобретает права на результаты собственной или со-

вместной с другими организациями научной деятельности в зависимости от избранной им инновационной политики на основании договоров, заключенных с другими исполнителями проекта или владельцами используемых активов. Во втором случае приобретение прав зависит от оценки вкладываемых нематериальных активов по согласованной между участниками проекта стоимости. В последнем случае при передаче объекта требуется оценка его рыночной стоимости.

Методам коммерциализации технологий и образовательной подготовки специалистов уделялось в прошлом недостаточно внимания. Поэтому одной из самых важных и актуальных задач в деле подготовки специалистов, готовых к работе в условиях инновационного процесса, оказывается выпуск:

1) предпринимателей и менеджеров в области исследований и разработок;

2) специалистов в области отбора, заключения договоров, мониторинга инновационных проектов;

3) менеджеров для фондов венчурного капитала и венчурных фирм (Голиченко, 2006).

Экономическая ценность инновации для предприятия связана прежде всего с ростом прибыли, возможным расширением масштабов производства и созданием накоплений для последующего реинвестирования капитала. Положительное воздействие нововведения проявляется и в социальной сфере, где за счет повышения доходов более полно удовлетворяются потребности общества и улучшается качество жизни.

Таким образом, со стороны общества всегда существует спрос на инновации в различных областях науки и техники, а со стороны сферы исследований и производства имеет место стремление создать соответствующее предложение на основе определенных затрат, чтобы получить положительный эффект с минимальным риском.

2. СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ В СИСТЕМЕ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

В ходе разработки новых изделий особое значение приобретает информация, которая поступает в систему управления хозяйствующей организации. Эту работу обычно выполняет специальная служба, работающая в сфере действия реальных и потенциальных конкурентов предприятия, ведущего инновационную деятельность. Круг конкурентов постоянно изучается и обновляется, анализируются сведения о продукции, выпускаемой конкурентами, о ее качестве, особенностях производства и поведения на рынках труда и готовой продукции. Такая служба (в последнее время получившая название конкурентной информационной разведки) главное внимание обращает на те виды продукции, которые либо уже производятся предприятием, либо предполагается производить в недалеком будущем (Багриновский, Исаева и др., 2006).

В результате такой разведки могут быть выявлены опубликованные данные об эффективности избранного пути или неудачах, которые постигли конкурентов в попытках решения сходных проблем. В ряде случаев результатом разведки становится выгодное приобретение лицензии на производство некоторого полезного изделия или технологии, которые можно использовать при разработке собственных проектов предприятия. Опыт показывает, что роль подобной информации особенно велика при решении конкретной задачи на этапе выполнения научно-исследовательской работы научным подразделением в составе предприятия или сторонней научно-исследовательской организацией (НИО) по договору с промышленным предприятием.

Дело в том, что, как правило, процесс выполнения работы на этом этапе имеет стохастический характер, поскольку оказывается возможным как выполнение заказа в точности в соответствии с требованиями заказчика, так

и некоторый неполный результат или вообще невыполнение условий заказа.

Исследования, проведенные нами ранее (Багриновский, Исаева, 2004, с. 52-57), дают основание ожидать, что ситуация, складывающаяся с выполнением заказа, во многих случаях может быть описана с помощью функции распределения вероятностей, основные параметры которой зависят от финансового обеспечения заказа, т.е. от объемов материальных и финансовых средств, передаваемых в НИО.

Анализ выполненных расчетов показывает, что увеличение финансирования заказа на 10% повышает вероятность его точного и своевременного выполнения приблизительно на 7,5%. Как показывает опыт, этот результат связан главным образом с тем, что благодаря дополнительным финансовым средствам увеличивается число вариантов разрабатываемого проекта, и поэтому возможность точного выполнения заказа возрастает.

Необходимо отметить, что использование результатов конкурентной разведки также способствует расширению множества возможных вариантов выполнения заказа и тем самым играет роль, аналогичную дополнительному финансированию. Это обстоятельство используется для оценки стоимости, получаемой путем сравнения эффекта от этой информации с выигрышем, который дает некоторая дополнительная сумма финансовых вложений.

В настоящее время в мире создается такая обстановка, что всем компаниям, не желающим уступать своим конкурентам, нужно не только изучать и использовать передовой опыт на всех направлениях своей деловой активности, но и не быть полностью закрытыми. Это дает возможность фирме встать в один ряд с известными генераторами новых идей и получать полезную информацию путем взаимного обмена сведениями.

В связи с этим можно рекомендовать многим российским фирмам изменить излишне жесткую политику в плане засекречивания своих ближайших прогнозов номенклатуры

товаров и цен. Следует заметить, что хотя существование строгой секретности в каждом отдельном случае находит оправдание, но некий общий настрой, который наблюдается в российской экономике, может привести к большим потерям в инновационной деятельности.

Как правило, в результате работы этой специальной службы появляется реальная возможность сопоставлять эффективность деятельности компании с результатами работы конкурентов и на основе полученных оценок определить, какие именно улучшения требуются в первую очередь и насколько фирма готова к изменениям в интересующей ее области.

В ходе осуществления этих улучшений компания должна принимать во внимание не только характерные особенности данного вида экономической деятельности, в которой она работает, но и существующие общие рыночные тенденции. Поэтому на следующих этапах разработки инновационной политики важную роль играет служба маркетинга, которая организует надежную и удобную форму связи и взаимосвязи с выбранными партнерами.

Совместная работа информационной разведки и службы маркетинга может быть организована различными способами. Часто применяется способ формирования «образцов для подражания», когда компания определяет для себя фирму или группу фирм, задающих тон на интересующем ее сегменте рынка. После чего руководство компании или ее специальная служба тщательно следит за деятельностью и успехами этой группы, чтобы перенимать и использовать у себя все ее лучшие достижения.

Следует заметить, что развитие сотрудничества между конкурирующими фирмами в инновационной сфере ставит новые проблемы перед службой информационной разведки. В частности, разведка должна проверять качество и новизну тех решений и технологий, которые фирма-консультант готова предоставить своему «младшему» партнеру. Может случиться, что вам передают то, от чего компания уже отказалась. Поэтому служ-

ба информационной разведки должна быть укомплектована высококвалифицированными кадрами, способными тщательно изучать исходные данные для планируемого соглашения и давать по нему обоснованное заключение (Инновационный менеджмент, 2006, с. 27).

3. ВЕДУЩАЯ РОЛЬ ВЫСОКОКВАЛИФИЦИРОВАННЫХ КАДРОВ В РАЗРАБОТКЕ ИННОВАЦИОННОГО ПРОЕКТА

Инновационный бизнес требует планирования непрерывных изменений в технологии производства и ассортименте выпускаемой продукции, обусловленных меняющимися запросами и условиями рынка. Способы управления процессом решения конкретной инновационной задачи основываются на использовании ряда основных слагаемых, прежде всего: системы целевых показателей, которые отражают конечные цели проекта; списка намеченных действий, представленных во временной и взаимосвязанной последовательности, например в виде сетевого графика; и, наконец, перечня объектов, задействованных в данном проекте, и источников средств (Инновационный менеджмент, 2006).

В качестве целевых показателей инновационного проекта часто выступают:

1) выпуск нового вида продукции для удовлетворения возникшего платежеспособного спроса;

2) переход на новую технологию, замена или модернизация существующего производственного оборудования с целью экономии производственных ресурсов или повышения качества продукции;

3) организация мероприятий по повышению качества управления предприятием для решения задач расширения объема продаж и улучшения взаимных отношений с поставщиками ресурсов и торговыми организациями.

При разработке инновационного проекта необходимо принимать во внимание постоянно меняющиеся условия функционирования товарных рынков. Здесь важную роль играют:

1) сдвиги в спросе на продукцию и ее цене, которые вызывают изменения объемов продаж и, возможно, потребуют изменений в плане производства;

2) возможные колебания цен на ресурсы и связанные с этим изменения издержек производства;

3) возможные изменения в поведении конкурентов и предварительные оценки состояния рынка после появления на нем разрабатываемого новшества.

Следует иметь в виду, что определение многих отмеченных показателей и характеристик в динамике является трудной задачей и возможная погрешность возрастает вместе с масштабом проекта и временем его осуществления. При этом ошибки в оценке будущих затрат и результатов обычно связаны с нехваткой информации о рынках и неверной ориентацией на излишне оптимистические прогнозы.

Поэтому эта сложная работа дает реальные результаты при условии максимально надежного информационного обеспечения и привлечения высококвалифицированных кадров.

Важной задачей образования в России становится подготовка специалистов по инновационному бизнесу, в том числе разбирающихся в технологиях отбора проектов и заключения договоров, мониторинге инновационных проектов, создании и управлении фондами венчурного капитала и венчурными компаниями.

В современном мире большое значение приобретает способность инновационного менеджмента не только выявлять, оценивать, классифицировать и ставить главные проблемы, но и определять основные направления развития самого объекта инновации.

Наилучшая последовательность действий для определения основного направления состоит в диагностике, выработке мето-

да решения и реализации самого процесса. Диагностика основана на сборе и обработке исходной информации относительно возможных направлений развития. Она требует привлечения специалистов в избранной отрасли промышленности и экспертов по основным проблемам развития бизнеса, изучения их мнений и позиций. После чего появляется возможность подойти к выделению из множества актуальных проблем главной, решающей многие вопросы развития бизнеса.

Эти необходимые действия могут быть выполнены успешно, если ими будут руководить подготовленные специалисты высокой квалификации. Поэтому первостепенной задачей становится подготовка специалистов указанного профиля.

Главная цель повышения квалификации состоит в том, чтобы сделать более эффективным механизм передачи знаний от научных организаций к промышленным фирмам. Установлено, что добиться этого можно путем развития различных форм взаимодействия указанных экономических агентов. При организации кооперативных и партнерских связей следует иметь в виду, что хотя конкурентоспособность компании в значительной мере определяется уровнем технологического прогресса, но во многих случаях ожидаемые от новшества доходы не столь велики, чтобы заинтересовать фирму самостоятельно вкладывать средства в долгосрочные проекты.

Кроме того, частные фирмы играют роль посредников, когда они продвигают подготовленные проекты в область коммерциализации, где используются главным образом их собственные ресурсы. Поэтому частный сектор и его интересы так важны для работы механизма передачи знаний, направленного на то, чтобы проводимые исследования и разработки были ориентированы на экономический рост (Голиченко, 2006).

Фирмы и объединения предпринимателей могут в соответствии со своими интересами финансировать образовательные проекты по подготовке кадров тех специальностей, в которых они испытывают недостаток.

Следует заметить, что в настоящее время задача повышения образовательного уровня всего населения в эпоху инновационного развития экономики стала важнейшей практически для всех руководителей развитых стран.

Особая задача образовательной системы России состоит в ее интеграции в мировое образовательное пространство и повышении ее конкурентоспособности на международном рынке образовательных услуг. В этом направлении особенно важно обогащение отечественной образовательной системы передовыми зарубежными технологиями. При этом государство должно принять на себя обязанность обучать, в том числе тех специалистов, подготовка которых не привлекает частный сектор, но они необходимы для развития страны.

4. МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМА ПОВЫШЕНИЯ КВАЛИФИКАЦИИ УЧАСТНИКОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Основой для создания модельного комплекса является многоотраслевая модель исследования свойств механизма управления научно-технологическим развитием (Багриновский, Исаева, 2004, с. 38-42), дополненная блоками, моделирующими механизм повышения квалификации трудовых ресурсов.

4.1. Модель исследования свойств механизма управления научно-технологическим развитием

Исследование свойств и возможностей механизма управления научно-технологическим развитием осуществлялось при помощи комплекса экономико-математических моделей, состоящих из следующих блоков.

1. Динамическая модель воспроизводства, выполненная по направлениям экономической деятельности.

2. Модели формирования и распределения доходов по основным направлениям использования.

3. Модели формирования спроса населения и государственного заказа на конечную продукцию.

4. Модели рыночного взаимодействия.

5. Модели, описывающие поведение инвесторов в рыночном секторе и влияние рыночных сил на развитие НТП.

6. Модели формирования объемов инвестиций в различные виды экономической деятельности.

7. Модели, отражающие влияние НТП на объемы производимой продукции по отраслям.

В упрощенном варианте было принято, что динамика изменения основных производственных фондов для каждого вида экономической деятельности народного хозяйства К (] = 1, ..., п) и для каждого временного периода t рассчитывается с учетом их выбытия и объемов инвестиций I (у = 1, ..., п) , направленных из государственных и частных источников на их восполнение и модернизацию. Овеществление этих инвестиций производится с учетом временного лага.

Основные уравнения имеют вид:

Кп = (1 - т) ки-1 + а а + (1 - а ^

где та - коэффициент выбытия фондов; ¡у - коэффициент временного лага.

Для вычисления объемов валового продукта в году ^ производимого в каждом виде деятельности, используются производственные функции, зависящие от объемов основных производственных фондов и коэффициентов фондоотдачи:

а = аки а = 1, ...,п),

где - объем валового продукта, полученный в результате экономической деятельности а; - коэффициент фондоотдачи в у; К-основные фонды производства в у.

Коэффициент фондоотдачи в каждой экономической деятельности определяется с учетом износа оборудования и инвестиций на технологическое развитие производства.

(

,/ = ,/-1(1 -х,)

1

Ь 6 Рч

\

Ни + Пъ +11

Ъл

где х - коэффициент износа оборудования в у; qj - доля от общей суммы инвестиций, направляемых на технологическое развитие в у; 6 - коэффициент эффективности инвестирования в технологическое развитие производственной деятельности у; 111 t - общая сумма инвестиций, направляемых из всех источников на восполнение фондов, в производство в стране продуктов потребления; 112/ - общая сумма инвестиций, направляемых на восполнение фондов, в производство средств производства; 11ъ^ - общая сумма инвестиций, направляемых на технологическое развитие.

Предполагается, что инвестиции, направляемые на технологическое развитие, распределяются между видами деятельности в зависимости от доли капитала (ц), которым эта сфера производства. Кроме того, коэффициент 6у определяется на основе предположения, что эффективность использования инвестиций, направляемых на технологическое развитие, такова, что она не позволяет коэффициенту фондоотдачи уменьшаться из-за износа оборудования, но дает возможность несколько увеличиваться за счет применения научно-технических новшеств. Формирование средств 11Хр П2р 113/ подробно описано в работе (Багриновский, Исаева, 2004).

На основе вычисленных значений валовых продуктов, произведенных всеми видами экономической деятельности в каждом году, определяется общий объем валового внутреннего продукта:

}=1

Верхний индекс Ф указывает, что вычисления ВВП производились с использованием коэффициента фондоотдачи.

Для более детального исследования механизма совершенствования производственного капитала был разработан комплекс моделей, в котором использовалось представление о том, что каждое экономическое подразделение располагает двумя видами ОПФ: новыми, отвечающими последним достижениям НТП, и устаревшими, но продукция, выпущенная на этом оборудовании, продолжает пользоваться спросом на рынке. При этом для расчета производительности капитала были использованы коэффициенты фондоотдачи также двух типов: средней фондоотдачи и прогрессивной, которая получается как результат действия специальных НИОКР программ по повышению фондоотдачи ОПФ. Детально алгоритмы приведены в работе (Багриновский, Исаева, 2004).

В дальнейших расчетах общий объем ВВП делится на две части - предметы потребления (УУ1() и средства производства (УУ2) исходя из данных об объемах производства предметов потребления, полученных в каждом виде деятельности (РОТ)

Таким образом, выполняется переход к агрегированным показателям, и дальнейшая работа модели полностью соответствует алгоритмам базового комплекса, которые подробно описаны в (Багриновский, Исаева, 2004, с. 26-37). При помощи моделей этого комплекса, в частности, вычисляются:

• доходы населения (оплата труда и участие в прибылях частного сектора)

Wt = ^ У,

они определяют спрос на рынке предметов потребления;

• доходы государства (налоги, прибыли государственных предприятий)

Gt = £ У;

• доходы частного сектора (прибыли частных предприятий)

Е = е У,

где w - зарплатоемкость единицы ВВП; £ -доля государственных доходов в ВВП; е - доля частного сектора в ВВП ^ + £ + е = 1).

Были рассмотрены два варианта моделей рыночного взаимодействия: нахождение цен равновесия из условия равенства спроса и предложения на рынке и схема неравновесных цен, позволяющая приближаться к ценам равновесия. При реализации этих моделей предполагалось, что в каждом году t все доходы населения представлены в спросе, а в качестве предложения выступает весь объем произведенных товаров потребления в этом году. Государство же на рынке средств производства в форме государственного заказа тратит только часть (5) своего дохода О):

GDt = 5 О 5 < 1.

Из этих моделей определяются равновесные или приближенные к ним цены на предметы потребления и средства производства (р1, р2).

Далее мы исходили из того, что государство (за вычетом уже потраченных средств на рынке средств производства - GDt), а также частные инвесторы распределяют свои доходы на восполнение и модернизацию производственных фондов в сферах производства товаров потребления и средств производства (г = 1, 2), а также выделяют определенные инвестиции на технологическое развитие этих сфер (г = 3).

Таким образом, в каждом году t определяются инвестиции по трем направлениям как определенная часть дохода государства и частного сектора:

Опи = а ° (а1 + а2 + а3 + 5 = 1),

где О,, Е{ - доходы государства и частного сектора соответственно; ОПХр ЕПХ1 - инвестиции, направляемые на восполнение и модернизацию производственных фондов в подразделение производства товаров потребления государством и частными инвесторами соответственно; О112 , Е1121 - инвестиции, направляемые на восполнение и модернизацию фондов в подразделение производства средств производства государством и частными инвесторами соответственно; ОПъ, EII3t - инвестиции, направляемые на технологическое

развитие обоих подразделений государством и частными инвесторами соответственно.

Определенные таким образом инвестиции в производство продуктов потребления (IIit) и средств производства (II2J) в сумме составляют инвестиции, направляемые на восстановление и модернизацию основных фондов по народному хозяйству в целом. Далее было выдвинуто предположение, что каждый вид производственной деятельности получает на восстановление и модернизацию своих основных фондов из этой суммы долю в зависимости от размеров своего капитала:

j = qßIu + II2J) (J = 1, ..., n).

Меняя соотношение показателей а1; а2, а3 и S, государство может регулировать как рынок средств производства, так и сферу научно-технологического развития.

Как видно из приведенных выше формул, доходы частного сектора (Et) расходуются по трем основным направлениям: инвестиции в производство предметов потребления, в производство средств производства (предназначенных для их расширения), а также в разработку и внедрение новых продуктов и технологий. Количественные пропорции между группами инвесторов, направляющих средства по этим направлениям, меняются во времени с определенной частотой. В модельном комплексе предусмотрен механизм изменения соотношения между этими группами. Это достигается с помощью модели альтернатора, получившей название «часы Шумпе-тера» (Шумпетер, 1982), которая представляет собой модификацию модели, описанной в (Занг, 1999), и позволяет определить коэффициенты ß1, ß2, ß3 (Багриновский, Исаева, 2004, с. 30-32). Определенные таким образом коэффициенты распределения прибыли по трем направлениям отражают поведение частных инвесторов в рыночном секторе в соответствии с установившимися ценами (p1, p2).

Очевидно, что пропорции такого распределения доходов (коэффициенты af, ßf, 8) влияют на величины инвестиций, направляемых на различные цели, что в конечном итоге

сказывается на величине валовых выпусков и на получении доходов как населением, государством, так и частным сектором.

4.2. Модель механизма повышения квалификации трудовых ресурсов

В разработанном варианте комплекса моделей считается, что различные сферы производственной деятельности располагают двумя видами трудовых ресурсов специалисты обычного уровня и высшей квалификации. Динамика изменения пропорций между этими видами трудовых ресурсов для каждого периода времени означает, что:

• часть специалистов высшей квалификации, утратив по тем или иным причинам свои трудовые навыки, переходит в разряд специалистов обычного уровня;

• часть специалистов высшей квалификации и специалистов обычного уровня по разным причинам прекращает трудовую деятельность;

• специалисты высшей квалификации и обычного уровня пополняются за счет специалистов, получивших образование в предыдущий период.

На обучение (повышение квалификации) направляются инвестиции, которые составляют определенную часть ВВП.

Для описания количественного и качественного изменения трудовых ресурсов была использована динамическая система конечно-разностных уравнений:

= (1 - Ш1; ) (1 - ЦЦ ) -1 + ЕМ;, ,

= (1 - ш\] )(1 -цВ] ) Ш^,-! + +

+(1 - т1;) Ц-1,

где у - номер вида экономической деятельности; LNjt - число специалистов высшей квалификации в у в году ¿; LDjtt - число специалистов обычного уровня в у в году ¿; т 1 -коэффициент выбытия трудовых ресурсов в у; Цвд - доля перехода специалистов высшей ква-

лификации в специалистов обычного уровня в у; цDj - доля специалистов обычного уровня в у, покидающих систему; ENjP EDjtt - число обученных трудовых ресурсов, пришедших в у в году t (специалисты высшей квалификации и обычного уровня соответственно).

Для расчета величин ENjt и EDJt были использованы следующие соотношения:

М>1 : М>1 ,

где w1j - коэффициент привлекательности для работы в у,

п

™ = Е ; ;=1

ENt и EDt - общее число обученных в стране специалистов высшей квалификации и обычного уровня соответственно в году

Формирование этих величин будет описано ниже.

Далее, исходя из предположения, что не все граждане трудоспособного возраста Lt имеют возможность (или желание) трудиться, определяем количество трудоспособного населения, незанятого в трудовом процессе:

щ = А-±щ,. ;=1 ;=1

Выдвинем предположение, что часть из них готова начать обучение. Lt вычисляется на основе некоторой априорной гипотезы о росте (или уменьшении) трудоспособного населения страны:

Lt = х Lt-l,

где X - коэффициент прироста (убывания) трудоспособного населения.

Для вычисления объемов валового продукта, производимого каждым видом трудовой деятельности У1^ (верхний индекс указывает, что расчет ВВП производился на основе коэффициента трудоотдачи) в году используются функции, зависящие от числа специалистов высшей квалификации и обычного

уровня и соответствующих коэффициентов трудоотдачи:

УЪ = + ^Л*,

где - объем валового продукта у; - коэффициент трудоотдачи специалистов высшей квалификации в у; - коэффициент трудоотдачи специалистов обычного уровня в у.

Величины LNjt и LDjt были определены выше. Для коэффициентов трудоотдачи сделано предположение, что коэффициент трудоотдачи специалистов высшей квалификации в два раза выше, чем специалистов обычного уровня, и зависит от показателя 01^, в котором учитывается эффективность (качество) обучения в зависимости от выделенных инвестиций. Как было указано выше, для обучения в году t выделяются инвестиции, составляющие определенную долю (р^) ВВП для каждого вида деятельности в году t - 1. Тогда общая сумма инвестиций, выделенных на обучение в народном хозяйстве в году ^ составит:

Е = £ Р-1 •

1=1

Для расчета коэффициента р^ в году t используется процедура, которая отражает связь рассчитанного ВВП по модели и заданного прогнозного значения. Если рассчитанное значение (Т^) оказывается меньше прогнозного (УРр), то коэффициент р^ для отрасли у будет несколько увеличен по отношению к стандартному значению р по следующему правилу:

(

Р л, * =Р

1 + 0,05-

Р - У

т \

л, *

л

л

в противном случае Ру t : Таким образом,

1ыл ,* = 01 л -1 -1, 1Е

где 01 л* = 1+

, Ь + 1Е,

1Бл, =01 л -1 -1,

Выделенные инвестиции (1Еt) позволяют обучить определенную часть населения трудоспособного возраста (ЕЕ), незадейство-ванную в трудовом процессе ^Е):

ЕЕ. = - Е

а + 1Е,

Далее общее число обученных специалистов в году t различными способами будет представлено специалистами высшей квалификации и обычного уровня. Все обученные могут быть представлены только специалистами высшей квалификации (ENt = ЕЕ, EDt = 0) или разделены в определенной пропорции, например поровну, между специалистами высшей квалификации и специалистами обычного уровня: (ЕМ = EDt = ЕЕ). Посчитанное таким образом общее число обученного трудоспособного населения позволяет с использованием коэффициентов привлекательности работы в отрасли определить приток обученных трудовых ресурсов (ЕМ t и EDj ) в каждый вид деятельности.

4.3. Объединенная модель

Описанные выше модели для исследования свойств механизмов управления научно-технологическим развитием и повышения квалификации трудовых ресурсов были объединены в один комплекс.

Основная идея объединения этих моделей состоит в следующем. На основе вычисленных валовых выпусков ^ и Уф (у = 1, ... , я), рассчитанных с использованием коэффициентов трудоотдачи и коэффициентов фондоотдачи, определяются усредненные:

У,* =

1 л

1 л

(л = 1,..., П),

которые дальше считаются валовыми выпусками в году ^ а общая сумма ВВП в этом случае составит

п

У = £ У,*.

л=1

р

Часть этой суммы расходуется, как и прежде, на обучение, тем самым незначительно уменьшая инвестиции, направляемые на восполнение, модернизацию и технологическое развитие народного хозяйства в соответствии с алгоритмами, приведенными выше.

4.4. Примеры экспериментальных расчетов

Расчеты по разработанным моделям проводились для группировки сфер деятельности по отраслям, а не по видам экономической деятельности (современная официальная государственная статистика). Это обусловлено тем, что работы по указанной проблематике были начаты до перехода на новый формат статистических данных. Все алгоритмы, используемые в моделях, могут быть настроены на новые группировки сфер экономической деятельности, что потребует проведения дополнительных экспериментов на ЭВМ для определения количественных взаимосвязей различных параметров системы.

На основе алгоритмов, описанных выше, на ЭВМ был построен модельный ком-

плекс. В приведенном примере экспериментальных расчетов рассмотрено шесть видов экономической деятельности (отраслей народного хозяйства): сельское хозяйство, промышленность, торговля, транспорт, связь и строительство. На начальный момент моделирования эти отрасли характеризовали значения параметров, представленных в табл. 1 (K, I (трлн р.), LN, LD (млн чел.)). Значения параметров не являются реальными данными, а представляют собой некоторые расчетные (модельные) величины (Багриновский, Исаева, 2004, с. 41).

В расчетах были зафиксированы средства, которые тратятся на государственные заказы (5 = 0,65) и НТП (а3 = 0,05), оставшиеся 30% средств направлялись государством в различной пропорции на инвестирование производства предметов потребления и средств производства. Это достигалось с помощью коэффициентов а1 и а2. Расчеты в представленном варианте проводились с фиксированными значениями этих коэффициентов (а1 = 0,165, а2 = 0,135) на весь период моделирования. Мотивация поведения частного инвестора определялась в соответствии с алгоритмами, описывающими поведение инве-

Таблица 1 Начальные данные (t = 1)

Параметры Сельское хозяйство Промышленность Торговля Транспорт Связь Строительство

Производственные фонды (К) 8,000 26,350 1,650 10,400 0,901 2,699

Коэффициент фондоотдачи (/) 0,514 0,366 0,746 0,234 0,313 0,868

Инвестиции (I) 0,254 0,598 0,076 0,151 0,016 0,145

Коэффициент выбытия фондов (т) 0,011 0,011 0,011 0,011 0,011 0,011

Коэффициент временного лага (Г) 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4 0,4

Коэффициент износа оборудования (х) 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02

Доля инвестиций на технологическое раз-

витие (д) 0,16 0,527 0,033 0,208 0,18 0,054

Доля предметов потребления (РОТ) 0,313 0,338 0,364 0,364 0,364 0,364

Специалисты высшей квалификации (ЬЩ 4,8 9,6 2,8 3,4 1,2 2,2

Специалисты обычного уровня (ЬП) 7,2 14,2 4,2 5,6 1,8 2,8

Коэффициент привлекательности работы ^1) 89 97 110 98 98 99

Доля инвестиций на обучение (г) 0,0083 0,0083 0,0083 0,0083 0,0083 0,0083

стора в рыночном секторе, на основе расчетных коэффициентов р1, Р2, Р3 в каждом году моделирования.

На всем временном интервале моделирования не изменялись следующие коэффициенты:

• коэффициенты (части общего объема валового внутреннего продукта), характеризующие доходы населения (оплата труда и участие в прибылях частного сектора - ю); доходы государства (налоги и прибыли государственных предприятий - g) и доходы частного сектора (прибыли частных предприятий - е): ю = 0,55, g = 0,3, е = 0,15 (ю + g + е = 1);

• коэффициент, определяющий часть доходов государства, которая тратится на рынке в форме государственного заказа 5 = 0,65;

• коэффициент выбытия трудовых ресурсов т1у = 0,03 (у = 1, ..., 6);

• доли специалистов высшей квалификации, которые перешли в категорию специалистов обычного уровня, и специалистов обычного уровня, которые покинули систему

Мму = M'D/ = 0,01 0' = 1 6).

Параметры а и Ь для определения численности обученного населения ЕЕt и коэффициентов эффективности обучения 01^ (у = 1, ., 6) были получены путем проведения

специальных расчетов и не изменялись на всем интервале моделирования: а = 0,68; Ь = 3,5.

На начало моделирования было принято, что численность трудоспособного населения L = 66 млн чел., численность трудоспособного населения, незанятого в трудовом процессе, LE = 6 млн чел., коэффициент прироста (убывания) трудоспособного населения X = 0,01.

В расчетах были рассмотрены варианты, в которых не выделялось средств на обучение трудовых ресурсов (табл. 2) и в которых такие средства выделялись. Выделение средств на обучение ежегодно в размере около 0,83% за счет незначительного уменьшения И1, 112, 113 приводит в динамике к увеличению темпа роста (г) общего валового выпуска внутреннего продукта и увеличению значения чистого дисконтированного выпуска продуктов потребления за весь период моделирования (табл. 3)

ф = £Уи(1 , £ = 0,03.

*=1

В заключение отметим, что обоснованность выбора метода имитационного моделирования (а именно он выбран авторами) и анализ построенных моделей являются весьма сложным и многоплановым процессом

Таблица 2

Динамика изменения основных расчетных показателей без выделения инвестиций на обучение трудовых ресурсов

Значение t Валовой продукт (У) Инвестиции на восполнение фондов (111 + 112) Инвестиции на технологическое развитие (Л3) Оценка эффективности инновационной политики (Ф) Темп роста валового продукта (г)

1 20,045 4,147 0,964 6,486

2 20,836 2,819 2,494 13,023 1,039

3 22,059 2,014 3,611 19,736 1,059

4 22,822 2,567 3,253 26,474 1,035

5 23,471 4,256 1,729 33,195 1,029

6 24,518 5,759 0,494 40,005 1,045

7 26,203 5,931 0,751 47,065 1,069

8 28,260 4,599 2,608 54,451 1,079

9 30,122 3,049 4,632 62,087 1,066

10 31,393 3,040 4,965 69,807 1,042

Таблица 3

Динамика изменения основных расчетных показателей с выделением инвестиций на обучение трудовых ресурсов

(все обученные специалисты высшей квалификации)

Значение t Валовой продукт (Y) Инвестиции на восполнение фондов (IIl + II2) Инвестиции на технологическое развитие (II3) Инвестиции на обучение (IE) Оценка эффективности инновационной политики (Ф) Темп роста валового продукта (г)

1 20,045 4,113 0,956 0,166 6,486 -

2 20,759 2,785 2,464 0,172 12,999 1,036

3 21,799 1,974 3,538 0,181 19,633 1,050

4 22,725 2,535 3,212 0,189 26,342 1,043

5 23,711 4,264 1,732 0,197 33,130 1,043

6 25,017 5,826 0,499 0,209 40,077 1,055

7 26,786 6,012 0,761 0,223 47,291 1,071

8 28,912 4,665 2,646 0,240 54,843 1,079

9 31,132 3,126 4,747 0,258 62,730 1,077

10 33,264 3,195 5,217 0,276 70,904 1,069

(см., например, (Шеннон, 1978)). В данной статье эта проблематика не рассматривается, хотя в своих работах, ссылки на которые имеются, авторы уделяют этому вопросу внимание. В статье нет статистических оценок, но в представленном материале внимательный читатель отметит ряд моментов, которые входят в обоснование имитационных моделей. Так, представленная система состоит из большого числа простых моделей, для которых хорошо известны математические проработки и интерпретации. Из приведенных алгоритмов легко просматривается чувствительность модели к изменению различных параметров, некоторые из них подбирались в результате проведения многочисленных машинных экспериментов. Последним и наиболее важным испытанием для имитационной модели, которая позволяет получить серию последовательных решений, будет ответ на вопрос: имеют ли они смысл? Как нам представляется, приведенный пример экспериментального расчета дает утвердительный ответ.

Проведенные машинные эксперименты показывают, что построенная система моделей расширяет возможности изучения взаимосвязи влияния инфраструктуры инновационной

деятельности (в частности, инвестирования средств на повышение квалификации трудовых ресурсов) на эффективность инновационной политики, направленной на разработку и внедрение передовых производственных технологий.

Литература

Багриновский К.А., Исаева М.К. Система моделей исследования механизма научно-технологического развития: Препринт # WP/2004/166. М.: ЦЭМИ РАН, 2004.

Багриновский К.А., Исаева М.К. Анализ и моделирование механизмов инвестирования в инновационное развитие // Экономика и математические методы. 2005. Т. 41. № 4.

Багриновский К.А., Исаева М.К. Проблемы моделирования механизма улучшения инфраструктуры инновационной деятельности в России // Концепции. 2007. № 2 (19).

Багриновский К.А., Исаева М.К., Никонова А.А., Соколов Н.А., Хрусталев Е.Ю. Исследование механизма инновационного развития России:

Препринт #WP/2006/204. М.: ЦЭМИ РАН, 2006.

Голиченко О.Г. Национальная инновационная система России: состояние и пути развития. М.: Наука, 2006.

Занг В.Б. Синергетическая экономика. М.: Мир, 1999.

Инновационный менеджмент М.: ВЗФЭИ, 2006.

Йохансон Ф. Эффект Медичи. Возникновение инноваций на стыке идей, концепций и культур. М.: Вильямс, 2008.

Шеннон Р. Имитационное моделирование систем -искусство и наука. М.: Мир, 1978.

Шумпетер Й. Теория экономического развития. М.: Прогресс, 1982.

Рукопись поступила в редакцию 30.03.2009 г.

ВКЛЮЧЕНИЕ

СОЦИАЛЬНЫХ ФАКТОРОВ В ИНДИВИДУАЛЬНЫЕ ПРЕДПОЧТЕНИЯ: ВОЗМОЖНОСТИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Б.А. Ерзнкян

Рассматриваются проблемы расширения понятия полезности за счет включения в функцию полезности индивида помимо «внутренних» (экономических), также и «внешних» (социальных) факторов, воздействующих на его выбор. Анализируются способы формализации, а также возможности и перспективы включения социальных факторов в индивидуальные предпочтения. Ключевые слова: индивидуальный выбор, предпочтения, полезность, счастье, благосостояние, социальные факторы, репутация, статус, модели выбора.

ВВЕДЕНИЕ

Индивидуальное потребительское поведение в неоклассической экономической тео-рии1 объясняется преимущественно или полностью «внутренней» мотивацией индивидов (характерной для поведения отдельно взятых индивидов стимулами), движимых стремле-

© Ерзнкян Б.А., 2010 г.

1 В методологическом плане парадигма неоклассики - основной (но в настоящее время далеко уже не всей) части магистрального течения экономической науки - включает три предпосылки «твердого ядра» экономики: индивидуализм, эгоизм и рационализм поведения экономического субъекта. Неоклассическая теория «по умолчанию» (выражение А.Я. Рубинштейна) продолжает использовать и принцип суверенитета индивидуума (Рубинштейн, 2008, с. 42).