Мультиагентный подход к инновационно-ориентированным институциональным преобразованиям в лесном хозяйстве Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

раздел ЭКОНОМИКА

УДК 338.2

МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ ПОДХОД К ИННОВАЦИОННО-ОРИЕНТИРОВАННЫМ ИНСТИТУЦИОНАЛЬНЫМ ПРЕОБРАЗОВАНИЯМ В ЛЕСНОМ ХОЗЯЙСТВЕ

© Н. С. Ишмухаметов*, А. Г. Шестакович, Э. А. Теляшева

Башкирский государственный университет Россия, Республика Башкортостан, 450076 г. Уфа, ул. К. Маркса, 3/4.

Тел./факс: +7 (347) 229 96 06.

'Email: 007@efbgu.ru

Уфимский государственный нефтяной технический университет Россия, Республика Башкортостан, 450074 г. Уфа, ул. Чернышевского, 145.

Тел.: +7 (347) 228 91 34; факс: +7 (347) 252 08 06.

Email: starodubovaag@mail.ru

Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации Уфимский филиал

Россия, Республика Башкортостан, 450015 г. Уфа, ул. М. Карима, 69/1.

Тел./факс: +7 (347) 251 08 23.

Email: telyascheva@yandex.ru

В статье представлены результаты исследования проблем инновационно-ориентированной модернизации отечественной экономики с фокусом на одну отрасль - лесную промышленность. Рассмотрены вопросы стратегий институционального реформирования, в частности обсуждены две основные концепции: догоняющей и опережающей модернизации. В качестве метода исследования предложено использовать мультиагентное моделирование. Рассмотрены содержательные аспекты этого метода исследования, показаны его преимущества для данной предметной области. Авторы уделяют внимание решению вопросов совершенствования национальной инновационной системы (НИС) как основной системы, обеспечивающей инновационное качество экономики. Проведен структурный анализ НИС России, выявлены его слабые места и сформулированы недостающие элементы. В частности, обосновано включение в НИС системы развития специфических качеств инновационного предпринимателя. Рассмотрены ключевые вопросы лесного хозяйства, отмечено его технологическое отставание, предложены две постановки мультиагентных моделей лесного хозяйства. В этих целях рассмотрен опыт Финляндии, выбранного бенчмарком развития лесной отрасли на высокотехнологичной основе. Одна модель решает вопросы сравнения концепций догоняющей и опережающей модернизации. Другая модель решает вопросы эффективности лесовос-становления и развития глубокой переработки лесных ресурсов при сравнении двух форм использования лесных ресурсов: на основе частной собственности на лес и на основе арендных отношений.

Ключевые слова: лесная отрасль, лесные ресурсы, инновации, модернизация экономики, мультиагентная модель.

Несмотря на определенные усилия государ- производство наукоемкой продукции обеспечивают

ства в последние десятилетия, направленные на всего 50-55 видов макротехнологий. Семь наибо-

развитие отраслей перерабатывающей промышлен- лее развитых стран, обладая 46 макротехнология-

ности, услуг, транспорта, все же ключевую роль в ми, обеспечивают 80% этого рынка. Объем мирово-

экономике играет нефтегазовый экспорт, экспорт го рынка наукоемкой продукции сегодня составля-

иного сырья, металлов. Падение цен на эти экс- ет 2 300 млрд. долл. Из этой суммы 39% приходит-

портные товары, случившееся в 2014 г., показало ся на продукцию США, 30% - Японии, 16% - Гер-

уязвимость российской экономики в целом и реги- мании. Доля России - 0.3% [3].

онов в частности [1]. Сегодня почти половина Проблема технологического отставания Рос-

(примерно 40%) ВВП России создается за счет сии осознается не только специалистами в области

экспорта сырья. У нас почти исчезла конкуренто- техники и экономики, но и властью. Так, еще в

способная наукоемкая промышленность. Маши- 2009 г. председатель Комитета по экономической

ностроение, электроника и другие высокотехно- политике и предпринимательству Государственной

логичные отрасли формируют 7-8% нашего ВВП. Думы РФ Евгений Федоров на заседании Межве-

Чистый экспорт товаров и услуг составляет у нас домственной рабочей группы по инновационному

примерно 10% ВВП [2]. законодательству при Администрации Президента

В развитых странах инновационный бизнес РФ 18 июня заявил: «Вопрос необходимости осу-

занимает значительную долю экономики. Причем ществления технологического и инновационного

прорыва - вопрос выживания России в будущей принципиально иной структуре самоорганизации мирового сообщества, зарождающейся сегодня» [4]. Вопрос о необходимости инновационного развития страны ставился еще раньше научной общественностью страны [5-6] в начале 2000-х гг. Те же ученые констатируют актуальность этой задачи полтора десятилетия спустя [7-8]. Задача перехода к инновационному развитию не решена не только в плане освобождения от нефтегазовой зависимости в смысле построения новых высокотехнологичных отраслей, например в области электроники, но и в плане развития инновационной, высокотехнологичной составляющей в рамках самой, той же нефтегазовой отрасли. Половина добываемой нефти и газа поставляется за рубеж в сыром виде, а половина - перерабатывается, причем, глубина переработки невысокая, как правило, это бензин.

Все это в полной мере относится и к лесной отрасли, где богатые лесные ресурсы России используются крайне неэффективно: лес вывозится в сыром виде, и только небольшая часть перерабатывается, и совсем небольшая часть экспорта лесной промышленности составляют продукты переработ-

ки. Общая же схема работы этой отрасли такая: вывоз сырого леса и ввоз продуктов глубокой переработки лесных ресурсов (бумаги, мебели, строительных материалов) [9-10]. Хроническое отставание России в качестве инновационного развития говорит о том, что в институциональной системе страны существуют устойчивые препятствия для необходимой и своевременной модернизации экономики и общества. При этом проблемный фокус находится в национальной инновационной системе (далее НИС). Россия до сих пор находится на стадии формирования НИС, и в этом процессе возникает ряд проблем, среди которых:

1. Наличие многообразных мнений, подходов к анализу инновационной деятельности в стране.

2. Слабая координация и управление данной деятельностью.

3. Отсутствие системного подхода к реализации данной деятельности, что предполагает взаимосвязанность всех элементов НИС.

Нельзя сказать, что в России в целом сформирована инновационная сфера, поэтому какие-то элементы отсутствуют и могут не учитываться [11]. Так, структура НИС может быть представлена следующим образом:

Таблица

Структура НИС РФ

1 2 3

Инновационная компания -

Изобретатель

Субъекты генерации новых знаний Научно-исследовательский институт

Высшее учебное заведение

Менеджеры компаний

Субъекты управления инновационной деятельностью Руководители венчурных фондов

Руководители инвестиционных проектов

Частные корпорации

3 Субъекты финансирования инновационной деятельностью Государственные венчурные фонды

Ё и (О ю Отдельное физическое лицо, способное вкладывать деньги в различные инновационные проекты

О Бизнес-инкубаторы

Субъекты инновационной инфраструктуры Технопарковые структуры

Консалтинговые компании

Центры трансфера технологий

Субъекты государственного и общественного регулирования ин- Государственные органы

новационной деятельностью Общественные объединения

Фирмы (российские, иностранные)

Субъекты потребления инновационных продуктов Физические лица

Объекты государственного и общественного регулирования инновационной деятельности Законы, нормативные акты, постановления, инструкции, стандарты, соглашения

Объекты интеллектуальной собственности Патенты, авторские свидетельства

Объекты Инновационная продукция Сертификаты, лицензии

Объекты инновационного производства Технологии, оборудование

Инновационные проекты Государственные и частные проекты, целевые программы, направленные на развитие инновационной деятельности

Основными элементами данной структуры являются инновационная компания и отдельный изобретатель, так как они - носители инноваций. Если связь между данными субъектами с остальными будет налажена, то можно считать, что инновационная система работает и развивается эффективно. Вопрос взаимодействия элементов НИС является определяющим фактором успеха в развитии инновационного потенциала. Взаимодействие осуществляется между компаниями и организациями с разными формами собственности, поэтому государство играет важную роль: посредством своей политики оно оказывает большое влияние на инновационные процессы.

Несмотря на значительную роль государства в развитии эффективной НИС следует помнить, что избыточная регламентация инновационной деятельности со стороны правительства может привести к неэффективности программ, организуемых совместно с фирмами, может снизиться заинтересованность промышленного сектора в осуществлении инновационной деятельности. Во многих странах государство в лице правительства может одновременно применять различные способы поддержки инновационной активности.

Такой подход уменьшает риски «провалов государства» из-за неэффективной деятельности конкретных институтов и в дальнейшем позволит расширить поддержку наиболее эффективных из них. Поэтому в условиях российской экономики нецелесообразно устранение существующих инновационных институтов. Оптимальным является вариант встраивания (или постепенного замещения) старых институтов в новую систему поддержки инновационной активности. Основными мерами государственного регулирования и поддержки инновационной деятельности являются следующие: правовые меры регулирования посредством нормативно-законодательной деятельности; административно-организационные меры; налоговые меры; финансовые меры; таможенные меры; образовательные меры.

Государство должно стимулировать (например, налогами) те объекты инновационной системы, которые не нуждаются или не предполагают коммерческие вложения, например патентование. Задача государства сводится к преодолению разрыва между производителями новых знаний в лице инноваторов, НИИ, вузов и теми, кто может использовать эти знания и получать экономическую выгоду (представители бизнеса). Как показывает опыт развитых инновационных держав, роль государства главным образом заключается в поддержке и распространении важных для национальной экономики инноваций. Необходимо выстроить систему государственно-частного партнерства, где государство и бизнес являются равноправными партнерами. Государство поддерживает развитие науки и образования - источников инноваций, создает ин-

новационную инфраструктуру, законодательно-нормативную базу, способствующую развитию инновационной экономики, а представители бизнеса должны взять на себя все коммерческие риски на рынке инноваций.

Возникает вопрос: как перейти от существующего положения вещей в России к модели НИС, показавшей свою эффективность в развитых странах. В этой связи данную проблему следует изучать с позиции институциональных реформ, т.к. строительство инновационной экономики требует смены не только технологического уклада в стране, но и главным образом формирование иной системы взаимодействия между правительством, научным сообществом, бизнесом и обществом в целом. Безусловно, роль направляющего должно играть именно государство, но вот с помощью каких механизмов должно формироваться такое взаимодействие определить сложно. Необходима теория институциональных реформ, разработка которой находится на начальной стадии [12].

Академик В. М. Полтерович различает три типа стратегий формирования институциональных систем: шоковую терапию, выращивание и стратегию промежуточных институтов [13]. В России процесс формирования НИС принял характер «шоковой терапии» - единовременное и радикальное изменение системы институтов со всеми ее недостатками. Между тем В. М. Полтеровичем показано, что именно стратегия промежуточных институтов обеспечивает наибольшие шансы на успех. Она предусматривает построение институциональной последовательности, конечным элементом которой является современная НИС, по эффективности не уступающая западным системам. Начать данное построение В. М. Полтерович предлагает с использования главного преимущества нашей страны перед развитыми экономиками - «преимущества отсталости», т.е. возможности заимствования уже созданных ими институтов, методов управления и технологий производства. В этом отношении он выступает с позиции догоняющей модернизации государства, тогда как в обществе, в т.ч. среди научной общественности распространены представления о необходимости опережающей модернизации.

Именно догоняющая модернизация позволила многим развивающимся странам сделать скачок, получивший название экономического чуда. Яркий пример - Япония. Она стартовала после Второй мировой войны, будучи на еще большем расстоянии от Запада, чем мы сейчас, активно закупала патенты, и уже к середине 1970-х гг. вышла на средний европейский уровень. Широкомасштабное заимствование требует тщательной координации усилий экономических агентов. Роль координатора, согласно В. М. Полтеровичу, должно играть индикативное планирование.

Создателем индикативного планирования является П. Массе. В 1965 г., описывая французскую

систему, он отметил: «План вырабатывается посредством согласованных усилий представителей экономических и общественных сил: гражданских служащих, менеджмента (сельскохозяйственного, промышленного, коммерческого), профсоюзов и работников. Это сотрудничество обеспечивает более когерентные прогнозы и решения и создает ощущение единства, способствующее выполнению плана» [14]. Согласно данной идеи, основные конструкты программ НИС определяются в ходе открытого обсуждения, проекты развития отраслей разрабатываются правительственными экспертами совместно с ассоциациями бизнеса и научного сообщества. Интересным представляется тот факт, что в российской науке заняты 25 тыс. докторов наук, а в США проживают почти 17 тыс. докторов наук, являющихся выходцами из республик бывшего СССР [15]. Даже эти числа говорят об огромном масштабе интеллектуальных потерь нашей страны, а надо еще учесть то, что ученые из бывшего СССР живут и работают в других странах Европы, в Израиле, и даже Иране и странах арабского Востока. Многие наши соотечественники, при определенных условиях, очень вероятно, вернулись бы на родину. Индикативное планирование и необходимые институциональные реформы дадут им шанс сделать свой вклад в развитие России.

Следует также подробнее остановиться на роли инноватора в НИС России. Немаловажная роль наряду с государством должна отводиться ученому-исследователю со своей креативной идеей, человеку, способному создавать новые знания, технологии, разработки [16]. Наличие определенных неформальных и формальных норм у инноватора является необходимым условием осуществления инновационной деятельности. Задача поиска идеального инноватора является актуальной на современном этапе развития. Отсутствует система поиска инноваторов. Необходимо создание института, который будет заниматься поиском людей, способных изобретать в России, это в свою очередь будет способствовать развитию, совершенствованию НИС России.

Данное положение также лежит в плоскости концепции догоняющей модернизации, т.к. в российском обществе существует устойчивое мнение, что креативных людей у нас достаточно, и необходимо только создать им некие условия. Мы же полагаем, что наряду с созданием благоприятных условий для инноваторов, государство должно предпринять меры по формированию слоя инноваторов и повышения его качества в направлении их способности внедрять свои изобретения. Создание институтов повышения качества инноваторов, в свою очередь, является также инновацией, и в рамках концепции догоняющей модернизации целесообразно перенять такие институты у стран, успешно формирующих человеческий капитал в этой части [17-18].

Несмотря на то, что эмпирические исследования свидетельствуют в пользу перспективности догоняющего развития, реализация этой стратегии наталкивается на упомянутые в обществе представления о неприемлемости догоняющего и предпочтительности опережающего развития. В этой связи интерес представляет сравнительное исследование обеих стратегий методами математического моделирования. В силу сложности проблемы, в решение которой вовлечено очень большое число параметров и факторов, представляется перспективным метод агент-ориентированного моделирования [1920].

Во многом в результате мирового финансового кризиса, как, впрочем, и до его начала, в экономической науке возрос интерес к агент-ориентированному моделированию (АОМ), называемому также мультиагентным моделированием, как перспективному инструменту экономического анализа [21-22]. В основе АОМ лежит принцип восходящего анализа (от простых элементов к сложным), а также возможность сгенерировать чрезвычайно сложные и волатильные имитационные модели экономики [23-24].

АОМ может описывать нестабильные системы с резкими подъемами и спадами, которые развиваются из нелинейной (непропорциональной) реакции в ответ на пропорционально малые изменения. Агент-ориентированный подход к экономическому моделированию не предполагает, что экономика достигает устойчивого равновесия, и «репрезентативные агенты» заменяются агентами с разнообразными, динамическими и взаимозависимыми типами поведения, включая поведение «сноба» или напротив - поведение, схожее со стадным (эффект толпы).

В статье 2010 г. «Agents of change» (что можно образно перевести как «Вестники перемен») в журнале «The Economist» [25] АОМ были представлены в качестве альтернативы DGSE-моделей - динамических стохастических моделей общего равновесия, которые не могут объяснить поведение агентов в критических ситуациях.

Еще с середины 1990-х гг. АОМ стали использоваться для решения множества проблем, относящихся к сфере бизнеса и технологий: моделирования организационного поведения, работы в команде, оптимизации цепочки поставок и логистики, моделировании потребительского поведения, в т.ч. по принципу «сарафанного радио», а также эффекта социальных сетей, распределенных вычислений, управления трудовыми ресурсами, управления портфелем, анализа трафика и дорожных пробок.

В наши дни АОМ получает все большее распространение в исследованиях инновационной экономики. В последнее время использование АОМ продвинулось в области исследования пиринговых сетей (peer-to-peer, между двумя физическими лицами), ситуативных (Ad-Hoc) и других самооргани-

зующихся и сложных сетей [26]. Интересный анализ проведен в статье [27], где представлено, как структура социальных сетей влияет на распространение инноваций и конкуренцию в рамках различных информационных режимов.

Рассмотрим возможность применения муль-тиагентного метода моделирования в институциональных преобразованиях лесной промышленности России в направлении качественного увеличения доли глубокой переработки (в идеале - 100%, отказ от вывоза сырой древесины), на основе высоких технологий. При этом будем рассматривать два конкурирующих подхода, обсужденных выше: концепцию догоняющей модернизации и концепцию опережающей модернизации.

С точки зрения догоняющей модернизации, должен быть бенчмарк - НИС страны, которая является для нас ориентиром, и построение которой в России желательно, прежде чем мы перейдем к опережающей модернизации. В лесной промышленности таким бенчмарком может быть Финляндия: она одновременно является технологически развитой страной, и лесная промышленность составляет в ее экспорте наибольшую долю среди всех стран мира. Исследования институциональных реформ, приведших Финляндию к высокому уровню развития лесной промышленности, показывают, что эти реформы носили комплексный характер, охватывали не только эту отрасль, а все отрасли, и не только промышленность, но и всю социально -экономическую систему. В части собственно лесной промышленности важную роль сыграли отношения собственности и их модернизация. Значительная часть леса в Финляндии находится в частной собственности, его выращивают финские семьи из поколения в поколение, и результаты работы одного поколения достаются другому. Но собственность на лес регламентируется законом, принуждающим собственников не ограничиваться владением и использованием, но обязывающая их заниматься лесовосстановлением [28].

Кроме того, государство предприняло усилия по модернизации образования: были подготовлены кадры за рубежом, и была улучшена система высшего образования в самой стране за счет привлечения специалистов из-за рубежа [29-30], сама система образования традиционно приближенна к местам проживания населения.

В целях агент-ориентированного моделирования в опыте Финляндии для нас важно то, что модель частной собственности на лесные участки и приближенность системы образовательных учреждений к населению разительно отличаются от моделей, сложившихся в России. Как показывает наш анализ, модель использования лесных ресурсов в России, построенная главным образом на аренде лесных участков лесозаготовителями, не способствует не только эффективному использованию ресурсов, но и подрывает лесовосстановление [31]. Такой фактор должен быть учтен в модели для выявления системных препятствий инновационного развития [32].

Другой особенностью финских реформ было то, что они ориентировались на развитие множества малых предприятий, в том числе инновационного характера [33]. Крупные корпорации возникали либо путем естественного роста и объединения малых, либо путем входа существующих крупных компаний в новые отрасли, как это произошло с «Нокия».

Реформы продолжались в Финляндии около полутора века и продолжаются сейчас, причем их отличительная черта прослеживается на четырех стадиях, где одни институты заменяются на новые, по мере исчерпания потенциала предыдущих [34].

Данное обсуждение финской модели лесного хозяйства как бенчмарка дает понимание факторов, которые должны быть включены в мультиагентную модель. Для исследования вопросов характера производственных отношений агенты должны быть двух типов: агенты первого типа - лесозаготовители одновременно являются собственниками лесных участков, могут продавать и передавать по наследству. Если эти агенты прекращают лесовосстанови-тельные работы, то теряют право собственности. Агенты второго типа - это лесозаготовители, не являющиеся собственниками, арендующие лесные участки у государства и обязанные заниматься ле-совосстановлением под угрозой потери права аренды. Агенты обоих типов могут заниматься не только лесозаготовкой, но и лесопереработкой, наращивая глубину переработки на основе заимствованных или своих инноваций. В этой мультиагентной модели решается вопрос, какая форма собственности - частная собственность или арендные отношения - более эффективна с точки зрения лесовосстановления и развития глубокой переработки ресурсов.

Вторая мультиагентная модель в русле поднятых в статье вопросов должна помочь провести сравнительный анализ концепций догоняющей и опережающей модернизаций. Выделим в ней три типа агентов. Агенты первого типа развивают свое производство путем заимствования технологий, которые являются новыми для них, но не новыми для других стран. При этом должен быть бенчмарк - другая страна, технологическое развитие которой признается целевым. Агенты второго типа не перенимают существующие технологии, а пытаются изобрести собственные технологии. Эти собственные технологии могут быть лучше или хуже бенчмарка случайным образом, вероятность -регулируемый в модели параметр. Агенты третьего типа развивают свое производство без инноваций, на основе однажды освоенных технологий.

Поставленные здесь задачи мультиагентного моделирования требуют дальнейшей детализации и после компьютерной реализации позволят предложить модельное обоснование преимуществ и недостатков концепций догоняющей и опережающей модернизаций на примере лесной отрасли.

Исследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научного проекта №15-02-00590а.

ЛИТЕРАТУРА 18.

1. Ахунов Р. Р. Оценка конкурентоспособности региона на основе структурных элементов воспроизводственного потенциала // Региональная экономика: теория и практика. 19. 2016. №2 (425). С. 107-124.

2. Шестакович А. Г. Роль неформальных норм в развитии инновационного общества. Единое экономическое про- 20. странство: новые вызовы и решения: сборник научных

статей Молодежной научно-практической конференции // Уфимск. гос. ун-т экономики и сервиса. Уфа. 2013. С. 270-273 . 21.

3. Касаев А. А., Сабирова Г. Т. Место России в международной ииновационной системе. URL: http://www.science- 22 forum.ru/2013/196/2169 (дата обращения 09.06.2016). .

4. Вопрос необходимости осуществления технологического и инновационного прорыва - вопрос выживания России. URL: http://vpk.name/news/29198_vopros_neobhodimosti_ osushestvleniya_tehnologicheskogo_i_innovacionnogo_

proryiva_vopros_vyizhivaniya_rossii.html (дата обращения

09.06.2016).

5. Глазьев С. Ю. Переход к инновационной экономике - . условие будущего развития России // Инновации. 2000.

№3-4. С. 46-51.

6. Гохберг Л. Национальная инновационная система России в условиях «новой экономики» // Вопросы экономики.

2003. №3. С. 26-44 25.

7. Некипелов А. Д., Ивантер В. В., Глазьев С. Ю. Политика перехода к эффективной экономике // Экономист. 2014. 26. №1. С. 3-31.

8. Гохберг Л. М., Шадрин А. Е., Абашкин В. Л., Артемов С. В., Гершман М. А., Киндрась А. А., Куценко Е. С.,

Рудник П. Б. Пилотные инновационные территориальные 27.

кластеры в Российской Федерации: направления реализации программ развития //Аналитический доклад. М., 2015.

9. Зулькарнай И. У. Проблемы развития лесного хозяйства в Республике Башкортостан в контексте общероссийских проблем отрасли // Вестник БИСТ (Башкирского института социальных технологий). 2015. №4 (29). С. 59-64.

10. Зулькарнай И. У. Причины отсутствия глубокой переработки леса в Республике Башкортостан // Вестник Баш- 28. кирского института социальных технологий. 2012. №2

(14). С. 64-73.

11. Шестакович А. Г. Институционально-организационная 29. среда инновационно-ориентированного предпринимательства // Экономика и предпринимательство. 2015. №4 (2).

С.1006-1010.

12. Полтерович В. М. Элементы теории реформ. М.: Эконо- 30. мика, 2007. 446 с.

13. Полтерович В. М. Стратегии институциональных реформ. Перспективные траектории // Экономика и математиче- 31. ские методы. 2006. Т. 42. C.3-18.

14. Полтерович В. М. Стратегии модернизации, институты и коалиции // Вопросы экономики. 2008. №4. С. 4-24.

15. Бобков В. Н. 20 лет капиталистических трансформаций в 32. России: влияние на уровень и качество жизни // Мир России. 2012. №2. С. 3-26.

16. Зулькарнай И. У. Ограниченная рациональность индиви- 33. дов: графические модели несовершенной памяти // Журнал экономической теории. 2009. №2. С. 249.

17. Ишмухаметов Н. С. Роль государства в формировании

условий устойчивого развития человеческого капитала // 34.

Государственное управление. Электронный вестник. 2011. №28. С. 4.

Шестакович A. Г., Ишмухаметов Н. С. Вопросы инновационного предпринимательства и сырьевой направленности России // Вестник БИСТ (Башкирского института со-циальныхтехнологий). 2015. №>4 (29). С. 78-80. Макаров В. Л., Бахтизин A. Р. Социальное моделирование - новый компьютерный прорыв (агент-ориентированные модели). М.: Экономика, 2013. 295 с. Зулькарнай И. У. Задача агент-ориентированного моделирования распределения функций по вертикали в асимметричной федерации // Вестник Башкирского университета.

2014. Т. 19. №4. С. 1249-1255.

Бахтизин A. Р. Aгент-ориентировaнные модели экономики. М.: Экономика. 2008. 279 с.

Aсaдyллинa A. В. Aгент-ориентировaннaя модель вертикальной конкуренции в бюджетной системе // Искусственные общества. 2014. Т. 9. №1-4. С. 5-13. Зулькарнай И. У. Методологические вопросы агент-ориентированного моделирования экономической целесообразности границ юрисдикций // Вестник Башкирского университета. 2015. Т. 20. №3. С. 903-906. Ислакаева Г. Р. Разработка инструментария моделирования отдельных аспектов региональной политики в области предоставления услуг высшего образования // Ежеквартальный Интернет - журнал «Искусственные общества».

2015. Т. 10. №1-4. С. 34-52.

Agents of change. URL: http://www.economist.com/ node/16636121

Niazi, Muaz; Hussain, Amir. Agent based Tools for Modeling and Simulation of Self-Organization in Peer-to-Peer, Ad-Hoc and other Complex Networks // IEEE Communications Magazine. #47 (3): pp. 163-173.

Giovanni Pegoretti, Francesco Rentocchini, Giuseppe Vittucci Marzetti. An agent-based model of innovation diffusion: network structure and coexistence under different information regimes [электронный источник] // URL: https://www. academia.edu/761472/An_agent-based_model_of_innovation_ diffusion_network_structure_and_coexistence_under_ different_information_regimes?auto=download (дата обращения 01.06.2016).

Зулькарнай И. У. Вопросы частного лесовладения в Финляндии // Вестник БИСТ (Башкирского института социальных технологий). 2016. №1 (30). С. 60-63. Ислакаева Г. Р. Региональная политика в сфере высшего профессионального образования как фактор формирования человеческого потенциала территорий //Известия Уфимского научного центра РAН. 2012. №2. С. 68-71. Ислакаева Г. Р. Проблемы подготовки кадров в сфере высшего образования для лесного хозяйства России// Вестник БИСТ. 2015. №4 (29). С. 104-108. Барлыбаев A. A., Зулькарнай И. У. Глубокая переработка лесных ресурсов: нужны ли арендные отношения в этой области? // Экономика и управление: научно-практический журнал. 2013. №5 (115). С. 24-29. Теляшева Э. A. Системные препятствия инновационного развития России // Инновационный Вестник Регион. 2010. №2. С. 6-11.

Зотова Э. Н., Ишмухаметов Н. С. Функционирование малых инновационных предприятий в контексте развития экономики знаний // В мире научных открытий. 2015. №5.4 (65). С. 1274-1288.

Теляшева Э. A. Институциональная последовательность формирования НИС России // Народное хозяйство. Вопросы инновационного развития. 2010. №2. С. 45-52.

Поступила в редакцию 16.06.2016 г.

MULTI-AGENT APPROACH TO INNOVATIVE-ORIENTED INSTITUTIONAL REFORMS IN THE FOREST INDUSTRY

© N. S. Ishmukhametov1*, A. G. Shestakovich2, E. A. Telyasheva3

1Bashkir State University 32 Zaki Validi St., 450076 Ufa, Republic of Bashkortostan, Russia.

2Ufa State Oil Technical University 145 Chernyshevsky St., 450000 Ufa, Republic of Bashkortostan, Russia.

3Ufa branch of the Finance University under the Russian Federation Government 69/1 Mustai Karim St., 450015 Ufa, Republic of Bashkortostan, Russia.

Phone: +7 (347) 229 96 06.

*Email: 007@efbgu.ru

In the article, the results of the research of the problems of innovative oriented modernization of the national economy with focus on the forest industry are given. Strategies of institutional reforming are studied, in particular, the concept of overtaking modernization and the concept of leading modernization. The method of multi-agent modelling suggested as a method to conduct research of these problems. The area of improvement of the national innovative system are studied as the main system that provides innovative quality of economy. The authors analyzed the Russian innovative system, revealed its advances and weak points. In particular, the inclusion of the subsystem of development specific qualities of an innovative entrepreneur into the national innovative system was proposed. The key problems of the forest industry were discussed, its technological lag was showed and two tasks for development of multi-agent models of forest industry were set. Finland took as the benchmark because this country has got the biggest share of forest industry in GDP in comparison to other countries of the world. One model is aimed at solving questions of comparing the concept of overtaking modernization and the concept of leading modernization. Another model is aimed at solving problems of effective forestry development and of deep processing under conditions of two forms of organization of the process: based on forest in private property and on leasing.

Keywords: forestry, forest resources, innovations, modernization of economy, multiagent model.

Published in Russian. Do not hesitate to contact us at bulletin_bsu@mail.ru if you need translation of the article.

REFERENCES

1. Akhunov R. R. Regional'naya ekonomika: teoriya i praktika. 2016. No. 2 (425). Pp. 107-124.

2. Shestakovich A. G. Ufimsk. gos. un-t ekonomiki i servisa. Ufa. 2013. Pp. 270-273.

3. Kasaev A. A., Sabirova G. T. Mesto Rossii v mezhdunarodnoi iinovatsionnoi sisteme. URL: http://www.scienceforum.ru/2013/196/2 169 (data obrashcheniya 09.06.2016).

4. Vopros neobkhodimosti osushchestvleniya tekhnologicheskogo i innovatsionnogo proryva - vopros vyzhivaniya Rossii. URL:

http://vpk.name/news/29198_vopros_neobhodimosti_osushestvleniya_tehnologicheskogo_i_innovacionnogo_proryiva_vopros_vyizhi

vaniya_rossii.html (data obrashcheniya 09.06.2016).

5. Glaz'ev S. Yu. Innovatsii. 2000. No. 3-4. Pp. 46-51.

6. Gokhberg L. Voprosy ekonomiki. 2003. No. 3. Pp. 26-44

7. Nekipelov A. D., Ivanter V. V., Glaz'ev S. Yu. Ekonomist. 2014. No. 1. Pp. 3-31.

8. Gokhberg L. M., Shadrin A. E., Abashkin V. L., Artemov S. V., Gershman M. A., Kindras' A. A., Kutsenko E. S., Rudnik P. B.Analiticheskii doklad. Moscow, 2015.

9. Zul'karnai I. U. Vestnik BIST (Bashkirskogo instituta sotsial'nykh tekhnologii). 2015. No. 4 (29). Pp. 59-64.

10. Zul'karnai I. U. Vestnik Bashkirskogo instituta sotsial'nykh tekhnologii. 2012. No. 2 (14). Pp. 64-73.

11. Shestakovich A. G. Ekonomika i predprinimatel'stvo. 2015. No. 4 (2). Pp. 1006-1010.

12. Polterovich V. M. Elementy teorii reform [Elements of the theory of reforms]. Moscow: Ekonomika, 2007.

13. Polterovich V. M. Ekonomika i matematicheskie metody. 2006. Vol. 42. Pp. 3-18.

14. Polterovich V. M. Voprosy ekonomiki. 2008. No. 4. Pp. 4-24.

15. Bobkov V. N. Mir Rossii. 2012. No. 2. Pp. 3-26.

16. Zul'karnai I. U. Zhurnal ekonomicheskoi teorii. 2009. No. 2. Pp. 249.

17. Ishmukhametov N. S. Gosudarstvennoe upravlenie. Elektronnyi vestnik. 2011. No. 28. Pp. 4.

18. Shestakovich A. G., Ishmukhametov N. S. Vestnik BIST (Bashkirskogo instituta sotsial'nykh tekhnologii). 2015. No. 4 (29). Pp. 78-80.

19. Makarov V. L., Bakhtizin A. R. Sotsial'noe modelirovanie - novyi komp'yuternyi proryv (agent-orientiro-vannye modeli) [Social simulation - a new computer breakthrough (agent-oriented models)]. Moscow: Ekonomika, 2013.

20. Zul'karnai I. U. Vestnik Bashkirskogo universiteta. 2014. Vol. 19. No. 4. Pp. 1249-1255.

21. Bakhtizin A. R. Agent-orientirovannye modeli ekonomiki [Agent-oriented models of the economy]. Moscow: Ekonomika. 2008.

22. Asadullina A. V. Iskusstvennye obshchestva. 2014. Vol. 9. No. 1-4. Pp. 5-13.

23. Zul'karnai I. U. Vestnik Bashkirskogo universiteta. 2015. Vol. 20. No. 3. Pp. 903-906.

24. Islakaeva G. R. Ezhekvartal'nyi Internet - zhurnal «Iskusstvennye obshchestva». 2015. Vol. 10. No. 1-4. Pp. 34-52.

25. Agents of change. URL: http://www.economist.com/node/16636121

26. Niazi, Muaz; Hussain, Amir. Agent based Tools for Modeling and Simulation of Self-Organization in Peer-to-Peer, Ad-Hoc and other Complex Networks. IEEE Communications Magazine. #47 (3): pp. 163-173.

27. Giovanni Pegoretti, Francesco Rentocchini, Giuseppe Vittucci Marzetti. An agent-based model of innovation diffusion: network structure and coexistence under different information regimes [elektronnyi istochnik]. URL: https://www.academia.edu/761472/An_agent-based_model_of_innovation_difïusion_network_structure_and_coexistence_under_different_information_regimes?auto=download (data obrashcheniya 01.06.2016).

28. Zul'karnai I. U. Vestnik BIST (Bashkirskogo instituta sotsial'nykh tekhnologii). 2016. No. 1 (30). Pp. 60-63.

29. Islakaeva G. R.Izvestiya Ufimskogo nauchnogo tsentra RAN. 2012. No. 2. Pp. 68-71.

30. Islakaeva G. R. Vestnik BIST. 2015. No. 4 (29). Pp. 104-108.

31. Barlybaev A. A., Zul'karnai I. U. Ekonomika i upravlenie: nauchno-prakti-cheskii zhurnal. 2013. No. 5 (115). Pp. 24-29.

32. Telyasheva E. A. Innovatsionnyi Vestnik Region. 2010. No. 2. Pp. 6-11.

33. Zotova E. N., Ishmukhametov N. S. V mire nauchnykh otkrytii. 2015. No. 5.4 (65). Pp. 1274-1288.

34. Telyasheva E. A. Narodnoe khozyaistvo. Voprosy innovatsionnogo razvitiya. 2010. No. 2. Pp. 45-52.

Received 16.06.2016.