CC BY
33
вопросы инновационной экономики
>
Том 10 • Номер 4 • Октябрь-декабрь 2020 ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
Первое
экономическое издательство
оценка развития инновационных экосистем
Попов Е.В. 1, Симонова В.Л. 2, Челак И.П. 1
1 Уральский институт управления - филиал Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации, Екатеринбург, Россия
2 Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт экономики Уральского отделения Российской академии наук, Екатеринбург, Россия
В настоящей статье предложен набор методов оценки развития инновационных экосистем. Ключевые факторы, применяемые для анализа уровня развития последних, зависят от типа исследуемой экосистемы и сферы применения оценочного подхода (в частности, умные сообщества, экосистемы совместного использования и замкнутого цикла производства, платформенные, инвестиционные, высокотехнологичные экосистемы). Научная новизна полученных результатов состоит в выявлении и систематизации релевантных методов оценки экосистем. Приращение знаний заключается в развитии экосистемного подхода к исследованию социально-экономических отношений в условиях стремительного перехода к цифровой экономике. Теоретико-практическая значимость результатов работы состоит в возможности выбора и применения заинтересованными лицами приведенных методов оценки к конкретным экосистемам социальной среды.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: социально-экономические отношения, экосистемы, оценка, инновации, самоорганизация.
Assessment of the innovative ecosystems development
Popov E.V. 1, Simonova V.L. 2, Chelak I.P. 1
1 Ural Institute of Management, branch of RANEPA, Russia
2 Institute of Economics of the Ural branch of the Russian Academy of Sciences, Russia
введение
В зарубежных и отечественных исследованиях растет интерес к новому экономическому методу анализа социальных отношений -экосистемному подходу.
Несмотря на многочисленные публикации, посвященные в последнее время социально-экономическим экосистемам, разработанная система оценки уровня развития такого рода феноменов в высокой степени вероятности не нашла своего воплощения. Существует ряд работ касательно определения (оценки) состояния экологических экосистем, в частности по вопросам расчета экологического вреда, экосистемных услуг. Однако для анализа предпринимательских, социальных, цифровых, инновационных экосистем инструментарий естественно-научной парадигмы не обладает достаточным функционалом, что детерминиро-
АННОТАЦИЯ:
вало необходимость выделить исследования, посвященные экосистемному генезису в социальном пространстве, для определения значимых методов оценки развития экосистем.
Отсюда целью настоящего исследования является систематизация методов оценки инновационных экосистем.
процедура исследования
В настоящей работе в качестве объекта исследования изучены инновационные экосистемы. Предметом изучения являются экономические отношения по вопросам существования экосистем. В статье применяются методы логического сравнительного анализа и систематизации. Информационной базой исследования выступили научные работы, опубликованные в зарубежной и отечественной научной литературе, а также авторские научные результаты.
Алгоритм исследования включил в себя следующие этапы: анализ предшествующих исследований с формулированием проблемы изучения, систематизацию методов оценки инновационных экосистем, обсуждение полученных результатов.
особенности разнообразия инновационных экосистем
Онтологическое различие, многообразие типов существующих экосистем [2] (УаЫег-Ве-Ьевп, 2018) определяют необходимость выявления уникальных для каждого типа изучаемого феномена инструментов, факторов оценки.
ABSTRACT:
A set of methods for assessing the development of innovative ecosystems is proposed. The key factors used to analyze the level of the innovative ecosystems development depend on the type of ecosystem under study and the scope of the assessment approach (in particular, smart communities, sharing and closed-loop production ecosystems, platform, investment, and high-tech ecosystems). The scientific novelty of the results is to identify and systematize relevant methods for assessing ecosystems. The knowledge increment consists in the development of an ecosystem approach to the study of socioeconomic relations in the context of a rapid transition to the digital economy [1]. The theoretical and practical significance of the results of the work consists in the possibility of choosing and applying the given assessment methods to specific ecosystems of the social environment by stakeholders.
KEYWORDS: socio-economic relations, ecosystems, assessment, innovation, self-organization
JEL classification: o12, o32, o33 Received: 28.10.2020 / published: 24.12.2020
© Author(s) / Publication: PRIMEC Publishers For correspondence: Popov E.V. (epopov@mai1.ru)
CITATION:
Popov E.V., Simonova V.L., Chelak I.P. (2020) Otsenka razvitiya innovatsionnyh ekosistem [Assessment of the innovative ecosystems development]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 10. (4). - 2359-2374. doi: 10.18334/vinec.10.4.111098
В связи с многообразием типов экосистем, сложностью, междисциплинарным характером экосистемного подхода приводимые методы оценки нуждаются в толковании, обсуждении формы и основной сферы их применимости.
Экосистемный подход стремительно развивается, вырабатываются его принципы, терминологическая база [3, 4] (Kleyner, 2019; Kleyner, Rybachuk, Karpinskaya, 2020). В настоящей работе под экосистемой мы будем понимать самоорганизующийся, высокоадаптивный, территориально ограниченный в рамках природной, институциональной, социальной и политической среды сетевой комплекс свободно кооперирующих, взаимодействующих и взаимовлияющих друг на друга элементов - организаций, процессов, проектов, сервисов [5] (Popov, Simonova, Chelak, 2020).
Сравнительный анализ научных исследований с использованием аналитического и синтетического подхода позволил получить ряд уникальных видений параметров, по которым могут быть охарактеризованы экосистемы социальной среды.
При изучении методологических подходов нами представилось необходимым указывать на основные области, где предлагаемый подход будет наиболее уместен. Однако релевантность подходов не является устойчивой и неизменной характеристикой. Благодаря витальности, организмичности [6] (Yan, Feng, Steblyanskaya, Kleiner, Rybachuk, 2019) феномена экосистем последние могут быть оценены с различных точек зрения.
Таким образом, актуальной представляется проблема систематизации различных оценок развития инновационных экосистем.
результаты исследования
Понятие, принципы, рамки экосистем применительно к изучению социально-экономических отношений носят дискуссионный характер. Отсюда актуальна методологическая сложность в части определения основных факторов эффективности экосистем, оценки уровня их развития, влияния на среду, в которой они зарождаются и действуют.
Гипотетически одним из ключевых параметров оценки существующих экосистем в экономике (предпринимательских, производственных, финансовых, бизнес-экосистем и т.д.) являются экономические показатели (выручка, рентабельность, производи-
ОБ АВТОРАХ:_
Попов Евгений Васильевич, директор Центра социально-экономических исследований, д.э.н., член-корреспондент РАН, заслуженный деятель науки РФ (epopovßmail.ru)
Симонова Виктория Львовна, старший научный сотрудник, к.э.н. (v1simonova14O90gmai1.com) ЧелакИгорь Павлович, советник директора (che1ak0mai1.ru)
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Попов Е.В., Симонова В.Л., Челак И.П. Оценка развития инновационных экосистем // Вопросы инновационной экономики. - 2020. - Том 10. - № 4. - С. 2359-2374. doi: 10.18334/vinec.10.4.111098
Таблица 1
методы оценки развития инновационных экосистем
подходы к оценке иэс (ключевые факторы влияния на уровень развития экосистемы) основная сфера применения1 источник
Пространство («ареал») и время («жизненный цикл») -онтологические факторы оценки уровня развития экосистемы как новой парадигмы рассмотрения основных акторов, действующих в экономике (экосистеме экосистем) Общая теория экосистем Клейнер Г.Б. с соавт. [3, 4] (Kleyner, 2019; Kleyner, Rybachuk, Karpinskaya, 2020)
Многоуровневая оценка элементов экосистемы и структуры управления 1) микро-, мезо- и макро-уровень анализа: выявление и оценка основных действующих лиц, технологий, учреждений, ресурсов, ценностей; 2) мета-уровень анализа: основные стратегии, используемые руководством для гармонизации основных элементов экосистемы в микро-, мезо- и макро-контексте Smart Community (Smart City, Region etc.) Maria Vincenza Cia-sullo, Orlando Troisi, Mara Grimaldi, Daniele Leone [11] (Cia-sullo, Troisi, Grimaldi, Leone, 2020)
Оценка факторов производительности, максимальной используемости активов в условиях долевой экономики Экосистемы, основанные на совместном использовании Donata Siuskaite, Vaida Pilinkiene, Dain-ius Zvirdauskas [12] (Siuskaite, Pilinkiene, Zvirdauskas, 2019)
Оценка цикличности экосистемы. Три фактора оценки готовности экосистемы (к безотходному типу производства): внешняя среда (интересы клиентов, технологические возможности, нормативные изменения), бизнес-модель и экосистемы партнеров Экосистемы экономики замкнутого цикла (безотходное хозяйствование) Vinit Paridaa, Thom-mie Burströmc, Ivanka Visnjicd, Joakim Wincenta [13] (Paridaa, Burströmc, Visnjicd, Wincenta, 2019)
Концепция промышленного симбиоза: оценка экосистемы на основе эффективного общего использования ресурсов, как материальных, так и социальных Планетарный масштаб воздействия экосистем Anna Lütje, Volker Wohlgemuth [14] (Lütje, Wohlgemuth, 2020)
Платформенные экосистемы. Оценка показателей взаимодействия организаций, которые связаны цифровыми технологиями и допускают модульность (оценка влияния на расширение экосистемы). Три основных элемента для анализа: платформа, сетевые эффекты и ожидания рынка Цифровые экосистемы Omar Valdez-de-Leon [2] (Valdez-De-Leon, 2018)
Анализ факторов инновационной деятельности в рамках экосистемы (инновационная готовность, структура управления инновациями и рыночный потенциал инноваций) Региональная инновационная экосистема (Европейский союз) Daniel Nepelski, Vincent Van Roy [15] (Nepelski, Van Roy, 2020)
Окончание табл. 1
1 2 3
Комплексная оценка воздействия стейкхолдеров экосистемы, интегрирующая множество практик управления: стратегия, учет, маркетинг и организационное развитие Сфера инвестиций [16] (Ormiston, 2019) Jarrod Ormiston
Интенсивность инновационной деятельности Экосистемы высокотехнологичных компаний С.В. Орехова, А.В. Мисюра, Е.В. Кислицын [17] (Orekhova, Misyura, Kislitsyn, 2020) С.П. Земцов, А.В. Чернов [18] (Zemtsov, Chernov, 2019)
^стема «онлайн-репутации» (обратной связи) Платформенные инновационные экосистемы Adilson Giovanini, Pablo F. Bittencourt, Mauricio Uriona Maldonado [19]
1 Основная сфера в источнике. Возможно применение в иных парадигмах.
Источник: составлено авторами.
тельность) [7, 8] (Pushkarev, Zhukov, Nagieva, 2020; Yakovleva, Fedulova, Salkova, 2019), и их корреляция с имманентными экосистемными эффектами будет дополнительным показателем успешности генезиса сетевых, экосистемных связей. Но в задачи настоящей статьи входит выявление концептуальных показателей, отражающих именно отличительные особенности экосистем как альтернативной формы связей, в отличие от рынков и фирм, включая их разнообразные объединения (холдинги, кластеры, платформы).
Так, исследования показывают [9, 10] (Elia, Margherita, Passiante, 2020; Hein, Weking, Schreieck et al., 2019), что взрывное воздействие на бурное развитие экосистем, в частности децентрализованного платформенного типа, в обозримой перспективе оказывает прогресс в информационно-коммуникационных технологиях.
По итогу изучения источников и экстракции ключевых факторов, характеризующих показатели зрелости экосистемы, качественные индикаторы взаимного влияния экосистем на среду, нами получена выборка методов оценки развития рассматриваемого явления, приводимая в таблице 1.
обсуждение результатов
1. Пространственно-временной подход. Первым предлагаемым подходом является глубоко разработанная теоретически экосистемная парадигма российского ученого Г.Б. Клейнера. Универсальность и фундаментальность предлагаемых для оценки категорий пространства и времени позволяют охарактеризовать практически любую общность, как «аналоговую», так и цифровую. Действительно, сама концепция эко-
Рисунок 1. Кластеры, платформы, сети, инкубаторы в непрерывно-дискретных зонах
пространства-времени Источник: [3] (Югут^ 2019).
системы, имплементированная в социально-экономические исследования из естественно-научного поля, предполагает понимание экосистемы как пространства коммуникаций, связей, отношений. Применение подхода ориентировано как на выявление типа преобладающих в экоситтеме форм хозяйствования Орис. 1), так и на оценку качества среды взаимодействий в темпоральной динамике.
Ценна аналогия указанаиго автора, оравни вающегт экоси стемы, содержт1цие в себе возможности для раскрытия различных моделей производственных отношений -кластеры, платформы, сети, инкубаторы, с предприятиями, внутри которых созданы условия для внутрифирменной коммуникации нодразделений, обесинчена инфраструктура, налажены бизнес-процессы и организованы проекты.
2. Многоуровнивня оценка элементов экосистемы и структуры управления. Логичным продолжением обзора методов оценки является представление экосистемы как мультиуровневой среды, состоящей из микроуровня взаимодействий (межсубъектные отноштния), мемоуровня (сети), макроуровня (связи между инстннутами, большими сообществами) и метауровня управляющих («оркестрирующих») воздействий.
Рассматриваемая концепция позволяет синхронизировать направления развития различных выделяемых в экосистеме умных сообществ компонентов, (условно) управляемых и управляющих.
Подход дает практические инструменты для выявления социальных источников влияния, поиска перспективных направлений ресурсных потоков, анализа отклонений на различных «этажах» больших сообществ. Авторы методики показывают, что унификация ценностей и стратегий различных компонентов больших социальных общностей (регионов, городов) может быть осуществлена благодаря сервисной концепции экосистемы, актуальной в условиях разворачивания service economy, и новым возможностям умных цифровых технологий.
3. Оценка факторов производительности. Следуя логике отражения в эко-системном генезисе новых крупномасштабных экономических тенденций, далее приведем подход, основанный на анализе развития долевой экономики. Авторы заключают, что ловушки современного губительного для экологии хищнического типа хозяйствования могут быть преодолены благодаря экосистемам разумного, по возможности, полного использования ресурсов. Оценка таких экосистем подразумевает подробный анализ эффективности использования ресурсов. Необходимость подобного рода диагностики также подчеркивают и российские исследователи [20] (Korchagina, Korchagin, 2020), причем в отношении региональных инновационных систем, что говорит об универсальности метода оценки используемости активов.
Действительно, используемый в среднем один час в день личный автомобиль с точки зрения оптимального расходования ресурсов является примером расточительства. Широкое внедрение принципов совместного потребления в ряд традиционных отраслей: транспорт (Uber), туризм (Booking.com, AirBNB), профессиональные услуги, показывает перспективы расширения «уберизации» и актуализирует методы оценки производительности и используемости ресурсов. Учитывая задачи исследования, мы опустим обсуждение возможных потенциально негативных последствий sharing economy (схлопывание традиционных рынков, высвобождение значительной доли трудовых ресурсов, уход от государственного контроля), но подчеркнем, что интерес к максимально широкой «переработке» ресурсов - это одна из главных задач производственных систем; правительственные, регулирующие органы должны найти эффективные механизмы адаптации существующих методов государственного регулирования к требованиям эволюционирующей экономики.
4. Модель оценки цикличности экосистемы. Представляется, что инновационные экосистемы призваны не только с максимальной эффективностью разрабатывать и внедрять новые продукты, услуги, сервисы, но и с минимально возможным отрицательным воздействием на природу. В этой связи рассматриваемая концепция схожа с предыдущей моделью, оценивая экосистемы с точки зрения ресурсной продуктивности. Особенностью подхода является использование научного аппарата теории цикличной (циркулярной) экономики [23] (Molchanova, Samoylov, 2020), которая все больше мигрирует от преимущественно экологической направленности к инновационной конкурентной бизнес-модели сотрудниче-
ства ради общего и безубыточного1 использования ресурсов. К последней примыкает и набирающая популярность в экосистемной теории стратегия сервитизации [21] (Kohtamaki, Parida, Oghazi, Gebauer, Baines, 2019), пожизненного обслуживания продукта. С точки зрения обеспечения безотходного производства важными параметрами оценки экосистем становятся:
а) внешняя среда - потребности клиентов, существующие и перспективные технологии, институциональные изменения;
б) бизнес-модели стейкхолдеров-партнеров (насколько модели отстоят от принципов экономики замкнутого цикла и какие изменения необходимы для трансформации и интеграции).
Примечательно, что практическое исследование авторов методики показало заинтересованность изученных компаний к переходу от ресурсоемких бизнес-моделей, ориентированных на выпуск продукта, к бизнес-моделям, направленным на преимущественное предоставление сервисов.
5. Замыкает триаду методов оценки экосистем, ориентированных на экологич-ность и эффективную производительность, концепция промышленного симбиоза. Предполагая готовность современных информационных технологий к анализу неисчислимых ранее данных в отношении всего круга предприятий в мире, немецкие авторы, Anna Lutje и Volker Wohlgemuth, предлагают расширить видение экосистемы замкнутого цикла на планетарный уровень. Такая перспектива возможна в условиях распространения практик промышленного симбиоза (в идеале - всех со всеми, по аналогии с планетарной природной экосистемой), предполагающего взаимовыгодное активное межфирменное сотрудничество: взаимное обучение, обмен материалами, ресурсами, технологиями, общие принципы управления, коллективных переговоров, организации проектов и в конечном счете общность определения целей.
Ценность указанной концепции для задачи выявления спектра факторов оценки развития экосистем - предложение исследовать экосистемы инструментами искусственного интеллекта на основе анализа эффективности общего использования ресурсов, как материальных, так и социальных.
Отметим, что «симбиоз», как и «экосистема», - естественнонаучный термин. Подход доказывает расширение междисциплинарного характера методологии анализа социально-экономических процессов.
6. Платформенные экосистемы. Стратегия роста изначально заложена как в природные экосистемы, так и в социально-экономические. Причем развитие цифровых технологий расширяет возможности как внутриотраслевого роста, так и проникновения инновационных экосистем в иные рынки и ниши (наглядный пример - российская экосистема «Сбер» [8] (Yakovleva, Fedulova, Salkova, 2019)). Датский ученый Omar Valdez-de-Leon полагает, что прогресс в цифровизации превратит любую экосистему
1 Lossless (англ.), буквально - «без потерь».
Рисунок 2. Ключевые факторы развития цифровых экосистем Источник: [2] (Valdez-De-Leon, 2018).
взаимодействий стейкхолдеров в цифровую экосистему, так как с институциональной точки зрения основным достижением цифровой экономики должно стать сокращение транзакционных издержек взаимодействия между независимыми сторонами. На рисунке 2 приведена предлагаемая указанным автором система оценки уровня развития экосистемы, функционирующей на общей цифровой платформе (с коррелирующими вычислительными интерфейсами - API), в которой выделены основные факторы оценки развития: уровень сетевой связанности и корреспонденция запросам актуальных и потенциальных потребителей экосистемных товаров и услуг.
7. Анализ факторов инновационной деятельности. Предлагаемая методика основана на современной системе оценки воздействий, направленных на измерение эффективности поддерживаемых в Европейском союзе инновационных экосистем. Если ранее оценка инновационных проектов, финансируемых Европейским союзом, полагалась на классические экономические, научные и технологические показатели, то выстраивающаяся сейчас концепция при оценке ИЭС подчеркивает их основной целевой ориентир - выработку новых и перспективных продуктов, услуг, сервисов, постоянное обновление для выживаемости и развития экосистемы. Поэтому приоритет отдан таким факторам оценки, как инновационная готовность экосистемы (выявление внутреннего потенциала к разработке и внедрению новшеств, в непосредственной связи с изучением условий внешней среды), система управления инновациями и рыночный потенциал инноваций. Последний фактор особо важен для описания экосистемных взаимодействий, ролевого распределения стейкхолдеров. Так, исследование показало, что хотя университеты зачастую выступают источником инновационной продукции, ее вывод на рынок происходит через частные фирмы, что говорит о различных «компетентностных» векторах участников экосистем.
8. Оценка воздействия. Вектор внимания в данном методе обращен к силе, масштабам и последствиям перекрестного воздействия стейкхолдеров экосистемы как фактору в первую очередь социального развития. Автор метода - Jarrod Ormiston, исследователь из Маахстрихтского университета, включает в число заинтересованных сторон коммерческих и социальных инвесторов, представителей государственных
структур, управляющих, сотрудников, консультантов, клиентов, различных доверенных лиц и бенефициаров, представителей сообществ.
Оценку воздействия следует понимать как «трансдисциплинарную практику, развивающуюся и объединяющую вместе множество практик, таких как стратегия, операционное управление, учет, маркетинг, мотивация и организационное обучение» [16, с. 424] (Jarrod Ormiston, 2019, р. 424). Признавая, что экосистемы наделены неким единством, общностью, применение узких подходов к их оценке значительно обедняет результаты анализа. Поэтому ключ к более точным результатам исследования экосистем видится в дальнейшей разработке интегрированных инструментов, синергичным подходам.
Предлагаемая система оценки базируется на новой парадигме инвестиционного процесса, которая с позиции принципов социальной ответственности бизнеса сосредоточена не только и не столько на обеспечении финансовой отдачи для инвесторов, вкладывающих ресурсы в развитие конкретного предприятия, коммерческого или социального проекта, экосистемы в целом, а на реализации измеримых ценностей для общества - узкосоциальных, экономических, культурных, экологических. Заметим, что для освещения и распространения теорий и практик подобного рода в Европе издается журнал «Бизнес-этика», в котором опубликовано рассматриваемое исследование Д. Ормистона.
9. Интенсивность инновационной деятельности. В развитии предыдущих инвестиционно-инновационных подходов интересна концепция исследователей из Екатеринбурга, апробированная на крупном промышленном предприятии, входящем в большую экосистему Роскосмоса (АО «НПО автоматики им. академика Н.А. Семихатова»).
Данная концепция разделяет современные промышленные бизнес-модели на две группы: высокотехнологичные (первенство заключается в инновационных технологиях) и традиционные (приоритет отдан материальным ресурсам). Причем ядром экосистем являются фирмы, где преобладает первая бизнес-модель и очевидны сетевые эффекты. Отсюда оценка развития промышленных экосистем должна основываться на изучении динамизации уровня технологичности, инновационности, трансформации форм хозяйствования к высокотехнологичным моделям.
Вызывает некоторое беспокойство указание авторов концепции на тот факт, что рост клиентской базы может привести к отрицательным сетевым эффектам и необходимости дополнительных инвестиций в проекты. Однако нельзя не отметить, что общий посыл исследования все же нацелен на признание ценности преобразования классических бизнес-моделей в экосистемные.
С рассматриваемой концепцией схожи взгляды московских ученых С.П. Земцова и А.В. Чернова [18] (Zemtsov, Chernov, 2019).
10. ^стема «онлайн-репутации» (обратной связи). Как указано выше, развитие информационных технологий и возможности платформ в наибольшей степени
отвечают за широкое распространение экосистемного подхода в предпринимательстве и науке. Цифровые платформы, выступая и как вспомогательный технологический инструмент для предпринимательства, и как независимая бизнес-модель «экосистема-платформа», обеспечивают генерацию данных, экосистемные связи, сетевые эффекты, распределение ресурсов, продукции, услуг.
Оценка пользователей приложений принята большинством цифровых платформ в качестве механизма саморегулирования. Поэтому логично использовать (неструктурированные оценки потребителей (партнеров, конкурентов, иных стейкхолдеров) в качестве базы для мониторинга экосистемы. Характеристики, представленные потребителями (условия спроса), могут оценивать такие экономические переменные, как инновации, конкуренция, открытость, диверсификация, структура производства. Обратная связь в бизнесе не является чем-то новым. Но благодаря возможностям машинной систематизации и глубокой обработки отзывов оценочные выводы могут создавать дополнительные эффекты, в том числе обучающие, адаптирующие (дисциплинирующие), интегрирующие (повышая доверие) как «держателей» платформы, так и всех ее стейкхолдеров, от потребителей до регуляторов. Действительно, интерактивность, перманентная обратная связь - это принципиальное условие для самоорганизации любых экосистем, в том числе природных [22] (Оауйык, Ко1в$ткоу, 2001). Отсюда возможна инверсия оценки: если обратная связь не вызывает изменений - то мы имеем дело не с экосистемой, а с чем-то традиционным, механистическим.
Более того, авторы концепции видят применимость метода не только к диагностике предпринимательских экосистем, но и к объяснению страновых инновационных отличий на уровне метаэкосистем.
заключение
В настоящей работе предпринята попытка выстроить релевантный набор методов оценки в зависимости от типа преимущественных характеристик инновационных экосистем.
Поставленная задача решена на основе изучения мировых научно-практических исследований экосистем социальной среды. Выявленные методы оценки зависят от сферы применения и типовых характеристик оцениваемых экосистемных образований.
Глубокая проработка оценочных подходов различных моделей экосистем видится перспективным направлением для дальнейших исследований, направленных на расширение научных представлений об инновационных экосистемах как новой форме представления социально-экономических отношений.
Незапланированным результатом исследования стала фиксация значительного интереса зарубежных авторов к перспективным формам хозяйствования: безотходное производство, сервитизация, долевая экономика, умные сообщества, устойчивое развитие - это программа реализуемых изменений в развитых странах.
Выражаем надежду, что серьезные усилия и достижения российских флагманов цифровизации в экосистемной динамике - «Сбера» и «Яндекса» послужат стимулом для отечественных научных исследований экосистемного генезиса. Возможно, в совокупности практические меры и научные разработки докажут важность и дадут направления поступательного и обоснованного перевода бизнес-процессов на цифровую основу, с параллельным внедрением экосистемного подхода и принципов эконо-троники в основные направления хозяйствования значительного круга отечественных организаций.
ИСТОЧНИКИ:
1. Попов Е.В. Эконотроника. - Тюмень: Издательство ТГУ, 2020. - 384 с.
2. Omar Valdez-De-Leon How to Develop a Digital Ecosystem: a Practical Framework // Technology Innovation Management Review. - 2018. - № 12. - p. 43-54.
3. Клейнер Г.Б. Экономика экосистем: шаг в будущее // Экономическое возрождение России. - 2019. - № 1(59). - c. 40-45.
4. Клейнер Г.Б., Рыбачук М.А., Карпинская В.А. Развитие экосистем в финансовом секторе России // Управленец. - 2020. - № 4. - c. 2-15. - doi: 10.29141/2218-50032020-11-4-1.
5. Попов Е.В., Симонова В.Л., Челак И.П. Типология моделей региональных инновационных экосистем // Региональная экономика: теория и практика. - 2020. -№ 7(478). - c. 1336-1356. - doi: 10.24891/re.18.7.1336.
6. Yan J., Feng L., Steblyanskaya A., Kleiner G., Rybachuk M. Biophysical Economics as a New Economic Paradigm // International Journal of Public Administration. - 2019. -№ 15-16. - p. 1395-1407. - doi: 10.1080/01900692.2019.1645691.
7. Пушкарев А.А., Жуков А.Н., Нагиева К.М. Влияние агломерационных эффектов и инновационной активности на динамику производительности российских компаний // Журнал экономической теории. - 2020. - № 2. - c. 368-382. - doi: 10.31063/2073-6517/2020.17-2.11.
8. Яковлева А.К., Федулова Е.А., Салькова О.С. Оценка эффективности функционирования экосистемы ПАО «Сбербанк» // Финансы и кредит. - 2019. - № 10(790). -c. 2304-2321. - doi: 10.24891/fc.25.10.2304.
9. Gianluca Elia, Alessandro Margherita, Giuseppina Passiante Digital entrepreneurship ecosystem: How digital technologies and collective intelligence are reshaping the entrepreneurial process // Technological Forecasting and Social Change. - 2020. - p. 1-12. -doi: 10.1016/j.techfore.2019.119791.
10. Hein A., Weking J., Schreieck M. et al. Value co-creation practices in business-to-business platform ecosystems // Electron Markets. - 2019. - № 29. - p. 503-518.
11. Maria Vincenza Ciasullo, Orlando Troisi, Mara Grimaldi, Daniele Leone Multi-level governance for sustainable innovation in smart communities: an ecosystems approach // International Entrepreneurship and Management Journal. - 2020. - p. 1-29.
12. Donata Siuskaite, Vaida Pilinkiene, Dainius Zvirdauskas The Conceptualization of the Sharing Economy as a Business Model // Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics. - 2019. - № 3. - p. 373-381. - doi: 10.5755/j01.ee.30.3.21253.
13. Vinit Paridaa, Thommie Burstromc, Ivanka Visnjicd, Joakim Wincenta Orchestrating industrial ecosystem in circular economy: A two-stage transformation model for large manufacturing companies // Journal of Business Research. - 2019. - p. 715-725.
14. Anna Lutje, Volker Wohlgemuth Requirements Engineering for an Industrial Symbiosis Tool for Industrial Parks Covering System Analysis, Transformation Simulation and Goal Setting // Administrative Sciences. - 2020. - № 1. - p. 1-24.
15. Daniel Nepelski, Vincent Van Roy Innovation and innovator assessment in R&I ecosystems: the case of the EU Framework Programme // Journal of Technology Transfer. -2020. - p. 1-36.
16. Jarrod Ormiston Blending practice worlds: Impact assessment as a transdisciplinary practice // Business Ethics A European Review. - 2019. - № 4. - p. 423-440. - doi: 10.5465/ AMBPP.2017.14578abstract.
17. Орехова С.В., Мисюра А.В., Кислицын Е.В. Управление возрастающей отдачей высокотехнологичной бизнес-модели в промышленности: классические и экосис-темные эффекты // Управленец. - 2020. - № 4. - c. 43-58. - doi: 10.29141/2218-50032020-11-4-4.
18. Земцов С.П., Чернов А.В. Какие высокотехнологичные компании в России растут быстрее и почему // Журнал Новой Экономической Ассоциации. - 2019. -№ 1(41). - c. 68-99. - doi: 10.31737/2221-2264-2019-41-1-3.
19. Adilson Giovanini, Pablo F. Bittencourt, Mauricio Uriona Maldonado. Innovation Ecosystem in Application Platforms: An Exploratory Study of The Role of Users / Revista Brasileira de Inova^o, Campinas (SP). - Feb 20 2019. - P. 1-28.
20. Корчагина И.В., Корчагин Р.Л. Влияние инновационной экосистемы на диверсификацию экономики региона // Журнал экономической теории. - 2020. - № 1. - c. 7990. - doi: 10.31063/2073-6517/2020.17-1.6.
21. Kohtamaki M., Parida V., Oghazi P., Gebauer H., Baines T. Digital servitization business models in ecosystems: A theory of the firm // Journal of Business Research. - 2019. -p. 380-392.
22. Гайдук А.Р., Колесников Ал.А. Синергетическое управление и направленная самоорганизация в экосистемах // Известия ТРТУ. - 2001. - № 2. - c. 39-43.
23. Молчанова С.М., Самойлов А.В. Циркулярная экономика в условиях индустриализации и урбанизации // Экономические отношения. - 2020. - № 1. - c. 135-148. - doi: 10.18334/eo.10.1.41363.
REFERENCES:
Anna Lütje, Volker Wohlgemuth (2020). Requirements Engineering for an Industrial Symbiosis Tool for Industrial Parks Covering System Analysis, Transformation Simulation and Goal Setting Administrative Sciences. 10 (1). 1-24.
Daniel Nepelski, Vincent Van Roy (2020). Innovation and innovator assessment in R&I ecosystems: the case of the EU Framework Programme Journal of Technology Transfer. 1-36.
Donata Siuskaite, Vaida Pilinkiene, Dainius Zvirdauskas (2019). The Conceptualization of the Sharing Economy as a Business Model Inzinerine Ekonomika-Engineering Economics. 30 (3). 373-381. doi: 10.5755/j01.ee.30.3.21253.
Gayduk A.R., Kolesnikov Al.A. (2001). Sinergeticheskoe upravlenie i napravlennaya samoorganizatsiya v ekosistemakh [Synergistic management and directed self-organization in ecosystems]. Izvestiya trtu. 20 (2). 39-43. (in Russian).
Gianluca Elia, Alessandro Margherita, Giuseppina Passiante (2020). Digital entrepreneurship ecosystem: How digital technologies and collective intelligence are reshaping the entrepreneurial process Technological Forecasting and Social Change. 150 1-12. doi: 10.1016/j.techfore.2019.119791.
Hein A., Weking J., Schreieck M. et al. (2019). Value co-creation practices in business-to-business platform ecosystems Electron Markets. (29). 503-518.
Jarrod Ormiston (2019). Blending practice worlds: Impact assessment as a transdisciplinary practice Business Ethics A European Review. 28 (4). 423-440. doi: 10.5465/AMBPP.2017.14578abstract.
Kleyner G.B. (2019). Ekonomika ekosistem: shag v budushchee [Ecosystem economy: step into the future]. The Economic Revival of Russia. (1(59)). 40-45. (in Russian).
Kleyner G.B., Rybachuk M.A., Karpinskaya V.A. (2020). Razvitie ekosistem v finansovom sektore Rossii [Development of ecosystems in the financial sector of Russia]. The Manager. 11 (4). 2-15. (in Russian). doi: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-1.
Kohtamäki M., Parida V., Oghazi P., Gebauer H., Baines T. (2019). Digital servitization business models in ecosystems: A theory of the firm Journal of Business Research. 104 380-392.
Korchagina I.V., Korchagin R.L. (2020). Vliyanie innovatsionnoy ekosistemy na diversifikatsiyu ekonomiki regiona [The impact of the innovation ecosystem on economic diversification of region]. Journal of Economic Theory. 17 (1). 79-90. (in Russian). doi: 10.31063/2073-6517/2020.17-1.6.
Maria Vincenza Ciasullo, Orlando Troisi, Mara Grimaldi, Daniele Leone (2020). Multilevel governance for sustainable innovation in smart communities: an ecosystems approach International Entrepreneurship and Management Journal. 1-29.
Molchanova S.M., Samoylov A.V. (2020). Tsirkulyarnaya ekonomika v usloviyakh industrializatsii i urbanizatsii [Circular economy in the conditions of industrialization and urbanization]. Journal of International Economic Affairs. 10 (1). 135-148. (in Russian). doi: 10.18334/eo.10.1.41363.
Omar Valdez-De-Leon (2018). How to Develop a Digital Ecosystem: a Practical Framework Technology Innovation Management Review. (12). 43-54.
Orekhova S.V., Misyura A.V., Kislitsyn E.V. (2020). Upravlenie vozrastayushchey otdachey vysokotekhnologichnoy biznes-modeli v promyshlennosti: klassicheskie i ekosistemnye effekty [Managing the increasing returns of a high-tech business model in industry: classic and ecosystem effects]. The Manager. 11 (4). 43-58. (in Russian). doi: 10.29141/2218-5003-2020-11-4-4.
Popov E.V. (2020). Ekonotronika [Econotronics] Tyumen: Izdatelstvo TGU. (in Russian).
Popov E.V., Simonova V.L., Chelak I.P. (2020). Tipologiya modeley regionalnyh innovatsionnyh ekosistem [A typology of regional innovation ecosystem models]. Regional Economics: Theory and Pactice. 18 (7(478)). 1336-1356. (in Russian). doi: 10.24891/re.18.7.1336.
Pushkarev A.A., Zhukov A.N., Nagieva K.M. (2020). Vliyanie aglomeratsionnyh effektov i innovatsionnoy aktivnosti na dinamiku proizvoditelnosti rossiyskikh kompaniy [Impact of the agglomeration effect and innovation activity on the productivity movement of russian companies]. Journal of Economic Theory. 17 (2). 368-382. (in Russian). doi: 10.31063/2073-6517/2020.17-2.11.
Vinit Paridaa, Thommie Burströmc, Ivanka Visnjicd, Joakim Wincenta (2019). Orchestrating industrial ecosystem in circular economy: A two-stage transformation modelfor large manufacturing companies Journal of Business Research. 101 715-725.
Yakovleva A.K., Fedulova E.A., Salkova O.S. (2019). Otsenka effektivnosti funktsionirovaniya ekosistemy PAO «Sberbank» [Assessing the efficiency of ecosystem functioning of PAO Sberbank]. Finance and credit. 25 (10(790)). 23042321. (in Russian). doi: 10.24891/fc.25.10.2304.
Yan J., Feng L., Steblyanskaya A., Kleiner G., Rybachuk M. (2019). Biophysical Economics as a New Economic Paradigm International Journal of Public Administration. 42 (1516). 1395-1407. doi: 10.1080/01900692.2019.1645691.
Zemtsov S.P., Chernov A.V. (2019). Kakie vysokotekhnologichnye kompanii v Rossii rastut bystree i pochemu [What high-tech companies in Russia grow faster and why?]. The Journal of the New Economic Association. (1(41)). 68-99. (in Russian). doi: 10.31737/2221-2264-2019-41-1-3.
