CC BY
78
Вестник Института экономики Российской академии наук
5/2017
Н.В. СМОРОДИНСКАЯ кандидат экономических наук, ведущий научный сотрудник Института экономики РАН
УСЛОЖНЕНИЕ ОРГАНИЗАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ НЕЛИНЕЙНОГО РАЗВИТИЯ
Статья анализирует движение экономических систем к гибкой сетевой организации как способ их адаптации к условиям нелинейного, неравновесного развития, возросшей неопределенности и иным следствиям глобальной цифровой революции. Рассмотрены родовые черты сетевой экономики и природа ее спонтанной самоорганизации, а также сложные сетевые структуры как инновационные экосистемы. Описана модель коллаборации и синергетические эффекты саморазвития экономики на базе непрерывных инноваций. Раскрываются вызовы нелинейной сетевой среды с децентрализованными, распределенными и интерактивными экономическими процессами. Подчеркивается важность системного подхода в национальных стратегиях развития, новая роль государства в качестве сетевого координатора.
Ключевые слова: коллаборация, нелинейное развитие, сетевой порядок, системные инновации, сложные адаптивные системы, современная экономическая политика.
1БЬ: В52, Б80, Б85, Ъ14, 038.
Глобальная цифровая революция (массовое распространение ИКТ, цифровых платформ, других цифровых технологий) влечет за собой революционные сдвиги в сложившейся организации экономики и общества.
Во-первых, интернет-коммуникации напрямую связывают друг с другом участников рыночного обмена, вытесняя ценовые механизмы увязки спроса и предложения. Это принципиально расширяет мировые рынки и по составу участников, и по составу продуктов [29]. Во-вторых, конкуренция на локальных рынках за объемы выпуска, присущая индустриальной экономике, сменяется глобальной конкуренцией за скорость в инновациях, за создание постоянно новых продуктов и ценностей на базе все более сложных технологий и в ответ - на все более утонченные запросы потребителей [9]. В-третьих, глобальное усложнение технологий, структуры предложения и спроса сопровождается переходом экономических систем к более сложному типу роста. В научной литературе это обозначается рядом комплементар-
ных терминов - постиндустриальная экономика, экономика знаний, инновационная экономика, цифровая, умная и т. п. Наиболее системным социально-экономическим последствием цифровой революции следует признать необратимую смену линейного алгоритма развития систем на нелинейный.
Нелинейное развитие и сетевой порядок
в контексте теории сложности
Нелинейное развитие (nonlinearity) характеризуют неравномерные скачки, ветвление вероятностных сценариев, разновекторные флуктуации и прочие проявления недетерминированного поведения. В отличие от линейных нелинейные системы развиваются диспропорционально. В одних случаях небольшие изменения в поведении отдельных элементов системы порождают крупномасштабные перемены в ее состоянии, в других - значительные изменения в поведении отдельных элементов оказывают слабые или нулевые эффекты на всю систему в целом [21]. Нелинейность создает неравновесную, постоянно изменчивую среду и, как следствие, ситуацию постоянно высокой неопределенности. Считается, что в XXI в. рост неопределенности и непредсказуемости принял исторически беспрецедентные масштабы [17].
Реагируя на растущую неопределенность, глобальная экономика усложняет принципы своей организации, двигаясь к большей гибкости и маневренности (понятие agility). Дихотомия рынок-иерархия, характерная для индустриальной эпохи, эволюционирует в сторону гибридного сетевого порядка - распределенной модели координации связей через сетевые узлы, позволяющей системам всех уровней повышать свою адаптивность к изменениям внешней среды. Как показано в наших предыдущих работах (см., например, [6]), постиндустриальная экономика выстраивает себя в виде совокупности горизонтальных (неиерархичных) сетевых партнерств, намного более пластичных по своей конфигурации, чем жесткие вертикальные иерархии, и одновременно более интегрированных, чем гибкие, но атомистичные рынки. Эту эволюцию можно рассматривать в контексте теории экономических порядков В. Ойкена, ставшей методологической основой концепции «социального рыночного хозяйства» (Фрайбургская школа) и «экономического чуда» послевоенной Германии [10]. По мысли нобелевского лауреата О. Вильямсона, преимущества сетевого порядка, по сравнению с иерархичным и рыночным, заключаются в том, что он основан на движущей силе социальных коммуникаций, которая повышает скорость и многообразие обменов, открывая принципиально более широкие возможности для развития экономики и общества [30].
Глобальный экономический кризис 2007-2009 гг. стал первым мощным проявлением фундаментальной трансформации экономических систем в направлении сетевой организации. Логика и механизмы этой перестройки пока не нашли отражения в экономическом мейнстриме, проникая в экономическую теорию и политику из деловой практики, междисциплинарных дискуссий, достижений других социальных наук, особенно естественных дисциплин.
Сетевую систему принято считать сложной, если она охватывает определенное множество неоднородных автономных игроков (элементов), которые взаимодействуют друг с другом нелинейным и непредсказуемым образом [14]. Такие системы описываются в литературе с помощью ряда взаимозаменяемых понятий - как сложные нелинейные, сложные динамические или сложные адаптивные системы. Анализом сложных адаптивных систем (complex adaptive systems) целенаправленно занимается теория сложности (complexity theory), получившая развитие с 1980-х годов в США (Santa Fe Institute, Нью Джерси) и базирующаяся на нобелевском открытии И. Приго-жина о диссипативных структурах, способных генерировать порядок из хаоса1. В частности, как утверждает один из современных разработчиков теории сложности Ц. Идальго, для понимания природы экономического роста нужно сначала уяснить природу вызревания порядка - его связь со структурирующими функциями информации [15]. Согласно Идальго, экономическая система функционирует как распределенный компьютер по аккумуляции, обработке и кристаллизации информации, причем кристаллизация новых идей и знаний во все более сложные объекты (процесс, характеризующий современную экономику) требует усложнения форм социальных взаимодействий. Успешный экономический рост связан с формированием порядка, основанного на способности людей и фирм объединяться в сети и умело использовать информацию (знания) в ходе коммуни-цирования. Именно эта способность делает экономику США более инновативной, чем бразильская, а последнюю - более инновативной, чем, скажем, экономика Чада [15].
Хотя семейство сложных адаптивных систем многолико (биологические, социальные, экономические, искусственные типа Интернета), в нем выделяют следующие универсальные родовые черты [21], [1]:
1 Открытие И. Пригожина (1977 г.) гласит: не все системы стремятся к хаосу (как это следует из 2-го закона термодинамики); в мире существуют многообразные дисси-пативные структуры, способные генерировать порядок из хаоса и обретать динамическую устойчивость через спонтанную самоорганизацию.
• эмерджентность - поведение системы непредсказуемо; она может генерировать свойства, не выводимые из индивидуальных свойств ее участников или ее предшествующего состояния;
• нелинейность развития с опорой на обратные (рефлекторные) циклы -связи между участниками системы важнее для ее развития, чем их собственные характеристики, а циклы обратной связи играют в этом развитии ключевую роль, т. к. участники действуют в режиме постоянного реагирования на поведение других участников;
• адаптивность - в ходе взаимодействий участники системы меняют свое поведение с учетом поведения других участников, что меняет поведение всей системы в целом;
• самоорганизация и саморегуляция - система приходит в движение и эволюционирует спонтанно, как живой социальный организм, без какого-либо внешнего воздействия (характерного для механических систем) или наличия управляющего центра (характерного для централизованных систем);
• фрактальная повторяемость - система формирует свои подобия с аналогичными свойствами на любых масштабных уровнях;
• холистическая природа и синергия - свойства системы могут быть выявлены только при анализе ее как целого, но никак не простым суммированием свойств ее элементов; агрегированный результат взаимодействия этих элементов всегда больше, чем сумма их индивидуальных изменений.
Сочетание этих свойств позволяет отнести к сложным такие системы, которые способны генерировать «структурный порядок» в неравновесной среде через интерактивное взаимодействие своих участников, т. е. путем непрерывной взаимной корректировки участниками своего поведения через обратные связи. Таким образом, развитие сложной системы не требует участия управляющего центра, а происходит в режиме спонтанной саморегуляции за счет внутренних структурных изменений. Они выступают агрегированным результатом интерактивного и нелинейного взаимодействия значительного числа элементов разного уровня.
Благодаря специфике взаимодействий своих элементов система постоянно генерирует подвижную, меняющуюся внешнюю среду и находится с ней в неразрывной динамической связи, т.е. непрерывно подстраивается под свое окружение и эволюционирует вместе с ним. В частности, открытые сетевые структуры неотделимы от своего меняющегося окружения (выбрасывают новые связи, перегруппировывают старые), образуя тем самым пластичную экосистему связей, где каждый компонент зависит от своих интерактивных взаимодействий с другими компонентами внутри системы, а также между системой и ее окружением [14].
Синергетические эффекты и механизм саморазвития
сетевой экономики
В экономической литературе описание сложных систем конноти-рует с понятием экосистемы, образуемой участниками бизнес-сети. Оно предполагает, что в ходе коммуницирования участники развивают механизмы коллаборации и формируют определенную нелинейную среду (экосистему) игроков, связей и активов [18]. Коллаборация (collaboration - от лат. «работать сообща») является наиболее развитой формой интерактивной кооперации, которая связана с непрерывным согласованием интересов и действий юридически независимых сетевых партнеров (как правило, на базе интернет-платформ). В наиболее строгом определении, коллаборация характеризуется тем, что в ходе согласований сетевые партнеры вырабатывают не только общую стратегию (shared vision), но также общую идентичность, всеми разделяемые правила игры (совместные обязательства) и механизмы совместного созидания [13].
Экосистемы, построенные на коллаборации, считаются инновационными экосистемами (innovation ecosystems), т. к. их участники либо непосредственно нацелены на совместное создание инноваций, либо формируют благоприятную среду для их зарождения и распространения. Такие экосистемы могут формироваться в любых секторах экономики и на разных масштабных уровнях, от локального (в рамках организаций, компаний, кластеров, территорий) до национального и глобального, т. е. везде, где возникают устойчивые сетевые связи и совместные стратегии участников [7].
В современной экономике самой распространенной разновидностью инновационных экосистем являются региональные инновационные кластеры (regional innovation clusters). Они представляют собой динамичные сетевые среды, образуемые группой географически сосредоточенных компаний и связанных с ними организаций. Участники кластера взаимодействуют в рамках совместного проекта (кластерная инициатива), работают на началах кооперации и конкуренции в единой сфере специализации и непрерывно развивают механизмы кол-лаборации для совместного создания новшеств [16], [7], [3]. Типичный кластер объединяет в партнерскую сеть широкий круг юридически независимых и функционально неоднородных агентов [19]. Он открыт для присоединения новых участников, реализуя не только базовый эффект сети (мощность сети нелинейно возрастает при увеличении числа ее узлов), но и ряд агрегированных сетевых эффектов.
Агрегированные эффекты возникают благодаря тому, что в экосистеме зрелого кластера формируется так называемая тройная спираль (Triple Helix Model). Это наиболее продвинутая по сегодняшним
меркам модель коллаборации, объединяющая в горизонтальную сеть представителей науки (как правило, университетов), бизнеса и государства [4]. Суть модели, согласно ее математической формализации, заключается в том, что несколько разных институциональных секторов (или функционально неоднородных агентов) выстраивают свои интерактивные взаимодействия по фрактальному принципу, т. е. в виде пересечения трех множеств попарных сетевых отношений (см. рис.). Это создает сложную синергию прямых и обратных связей, которая позволяет системе успешно самоадаптироваться к изменениям внешней среды и переходить на более высокий уровень в режиме саморазвития. Новые источники роста возникают эндогенно, за счет внутренних структурных и балансирующих возможностей, создаваемых в ходе коллаборации [2].
Примечание: G - государство, I - бизнес (инвесторы), S - наука. Источник: [31].
Рис. Модель коллаборации участников сети на принципах тройной спирали.
Инновационные кластеры и иные сетевые партнерства с тройной спиралью отвечают всем вышеописанным свойствам сложных адаптивных систем [25]. Они считаются базовой формой организации производства в XXI в., т. к. генерируют эффекты, позволяющие непрерывно наращивать производительность, создавать новые продукты и ценности непрерывным потоком. Непрерывность инновационной активности (continual innovation), составляющая основу современной концепции конкурентоспособности [24], соответствует типу роста, именуемому инновационным (innovation-driven growth). Другими словами, экономический рост на базе инноваций связан не с развитием собственно сектора хайтека, а с особыми синергетическими эффектами, достигаемыми в ходе коллаборации в сетевых экосистемах наиболее развитого типа [9].
Чем сильнее обратные связи внутри экосистемы, тем выше ее агрегированные синергетические эффекты и взаимные экономические выигрыши участников (сокращение издержек, снижение неопределенности, преодоление технологических ловушек, наращивание производительности) [5]. Участники инновационного кластера постоянно оптимизируют стратегию и тактику совместных действий под новые запросы рынков. В итоге сетевые партнеры могут осуществлять любые рисковые проекты, быстро выстраивать новые технологические решения и коллективно создавать разнообразные новые продукты, непрерывно обновляя свои конкурентные возможности [28].
Таким образом, не только сама модель развития экономических систем, но и модель взаимодействий между их элементами чрезвычайно усложняются по сравнению с индустриальной эпохой. Динамизм сетевых связей должен придать системам способность к постоянной структурной трансформации, т. е. сделать их адаптивными к непрерывному обновлению технологий и рынков. Очевидно также, что развитая кластерно-сетевая организация экономики может генерировать в ней мощные эффекты инновационной синергии, обеспечивая странам и территориям выход на режим самоподдерживающегося роста (self-sustained growth) за счет внутренних структурных источников.
По оценке ОЭСР, в ближайшие десятилетия мировая экономика будет наращивать свою внутреннюю взаимосзязанность и сложность [22]. Литература, описывающая мир XXI в., утверждает, что большинство перемен на глобальном уровне будут возникать эндогенно, а национальные экономики будут оперировать в постоянно изменчивой и мульти-равновесной среде [27].
Вызовы сетевой среды для разработчиков
экономических стратегий
Нелинейная сложность систем подвергает мир непрерывной реконструкции одновременно на всех уровнях, а глобальная среда сетевых коммуникаций придает ему особую горизонтальную связность и холистическую целостность [17]. Оба фактора взаимно усиливают друг друга, направляя развитие систем в русло новой парадигмы, где инновационный, а вслед за ним и производственный процессы становятся децентрализованными, интерактивными и распределенными. Как отмечается в литературе, XXI в. открывает новую историческую фазу в развитии производства, капитализма и даже эпохи модерна [26].
Смена парадигмы становится настоящим вызовом для разработчиков национальных экономических стратегий. В экспертных кругах растет признание того факта, что современный мир требует от ученых и практиков существенного обновления традиционного эконо-
мического мышления. Так, недавние документы ОЭСР призывают политиков и управленцев к менее механистичному взгляду на мироустройство, к восприятию глобальной экономики и ее национальных компонентов как сложных адаптивных систем, которые не поддаются прежним методам контроля и формируют новые стандарты экономического поведения [22].
Во-первых, традиционные иерархии все больше вытесняются распределенными механизмами координации связей во всех сферах (производство, кредитно-финансовое дело и др.) и на всех уровнях (трансформация корпораций в сетевые компании, образование кластеров, транснациональных макрорегионов, глобальных производственных сетей). Централизованное управление уступает место коллаборативному управлению (collaborative governance), т. е. модели интерактивного согласования интересов сетевых партнеров, где базисом достижения консенсуса служит взаимная выгода, аккумулируемая агентами за счет участия в коллаборации [11], [24]. Такая модель уже утвердилась в мире на уровне инновационных кластеров и постепенно продвигается на уровень регионов, государств, межнациональных объединений [5]. Это делает экономическое развитие стран и территорий результатом процесса коллаборации, в который вовлекается все более широкий круг субъектов.
Во-вторых, процесс производства конечных продуктов окончательно вышел за пределы национальных границ и стал распределенным по звеньям глобальных стоимостных цепочек - географически и функционально [12]. Каждая цепочка выстраивается как сетевой проект, где компании разных стран (обычно принадлежащие какому-то региональному кластеру) интерактивно координируют связи и комбинируют ресурсы для совместного создания новых продуктов [8]. Гло -бальные цепочки горизонтально пронизывают мировую экономику, а их звенья размещаются по различным высокоспециализированным кластерам мира. Вовлеченность в такие цепочки становится базовым способом участия стран в международном разделении труда и выхода на глобальные экспортные рынки.
В-третьих, видоизменяются функции государства как агента национального развития. Саморазвитие сетевых систем не ведет к формированию самодостаточного рыночного порядка, делающего избыточным государственное вмешательство (как полагали Ф. Хайек и другие либеральные экономисты). Напротив, государство усиливает свою активность, но уже не в роли верховного управляющего, определяющего приоритеты, а в исторически новой для себя роли сетевого посредника и координатора. В условиях распределенного производства перспективные сектора и компании в национальной экономике выявляются силами глобализированных рынков и глобальной конкуренции [20]. А государство призвано непрерывно развивать сетевые процессы, веду-
щие к усилению интерактивных взаимодействий (обратных связей) в экономике, т. е. устранять системные провалы среды, препятствующие поддержанию непрерывной инновационной активности. Соответственно, главным объектом государственной поддержки теперь выступают не отдельные виды компаний, отраслей или технологий, а колла-борация участников сетей, формирующих инновационную экосистему.
Как утверждается в исследовании ОЭСР «Новые подходы к экономическим вызовам», фундаментальная задача, встающая сегодня перед всеми типами государств, заключается в том, чтобы придать экономике организационную гибкость (resilience) и динамическую устойчивость (robustness) в ситуации высокой неопределенности [22]. Эта задача ориентирует нации на комплементарные технологические и институциональные преобразования, ведущие к системному улучшению социально-экономической среды. Важно не только устранить излишнюю фрагментированность среды, унаследованную от иерар-хичных режимов прошлого (через децентрализацию, дерегулирование, регионализацию, как это делают с 2000-х годов страны ЮВА), но и обеспечить дальнейший рост горизонтальной связности экономики, позволяя ей развиваться в алгоритме непрерывного усложнения.
Имея дело с провалами среды, национальные экономические стратегии вооружаются системным подходом, т. е. охватывают одновременно сферу производственных и социальных отношений. Это отвечает холистической природе сетевых систем. С учетом нелинейности среды, они нуждаются в непрерывной корректировке в режиме интерактивного согласования интересов различных игроков, причем без потери ориентации на системные преобразования [21].
Так, современная модель промышленной политики считается системной. Принятая на уровне ЕС, многих развитых (включая США) и ряда развивающихся стран, она реализует следующие новые подходы [5]:
• для выхода на более устойчивый рост важно улучшать не столько сами технологии (которые стремительно обновляются), сколько среду коммуникаций, где они создаются и применяются;
• для развития индустрий нового поколения (advanced manufacturing) необходима экосистемная перестройка производственного ландшафта, т. е. среды, где непрерывно образуются инновационные кластеры и иные экосистемы;
• для успешной реализации решений нужен механизм горизонтального диалога и роста доверия между государственными и всеми негосударственными игроками (через создание интернет-платформ на локальных и национальном уровнях).
Современная модель инновационной политики сосредоточена не столько на госпрограммах поддержки НИОКР (как в 1960-80-е годы) и даже не столько на создании национальных инновационных систем
(как в 1980-90-е и нулевые годы), сколько на системных инновациях, нацеленных на непрерывное обновление социально-технологической структуры экономики, т. е. на ее адаптивность [23].
Сетевой порядок превращает мир в динамичную безбарьерную среду, где непрерывно зарождаются и циркулируют потоки знаний и инноваций. Но вызревание этого порядка - сложный и длительный процесс. По оценке директора МВФ К. Лагард, окончательная «перезагрузка» мировой экономики и, соответственно, ее самоподдерживающийся рост на базе инноваций станут возможными не скоро и лишь после проведения масштабных структурных реформ во всех уголках света2. В выигрышном положении сегодня оказываются те страны, которые сочетают массовую информатизацию (диджитализацию) экономики с необходимыми институциональными улучшениями. Напротив, неготовность отказаться от излишней централизации власти, протекционизма и иерархичных управленческих конструкций несет стране риски растущего отставания.
ЛИТЕРАТУРА
1. Баджо Р., Шерешева М.Ю. Сетевой подход в экономике и управлении: междисциплинарный характер // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2014. № 2. С. 3-21.
2. Иванова И.А., Якубовский Ю.В., Карастелев Б.Я. Модель тройной спирали и фрактальная структура инновационной системы в приложении к реализации конкретного инновационного проекта // Вестник Тихоокеанского государственного экономического университета. 2011. № 1. С. 15-23.
3. Катуков Д.Д. Кластерная инициатива как особый экономический проект: европейская и российская практика // Инновации. 2014. Т. 189. № 7. С. 47-52.
4. Катуков Д.Д. Сетевые взаимодействия в инновационной экономике: модель тройной спирали // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2013. № 2. С. 112-121.
5. Смородинская Н.В. Глобализированная экономика: от иерархий к сетевому укладу. М.: Институт экономики РАН, 2015.
6. Смородинская Н.В. Инновационная экономика: от иерархий к сетевому укладу // Вестник Института экономики Российской академии наук. 2013. № 2. С. 87-111.
7. Смородинская Н.В. Сетевые инновационные экосистемы и их роль в динамизации экономического роста // Инновации. 2014. Т. 189. № 7. С. 27-33.
2 Davos Ends on a Note of Cautious Optimism // Financial Times, 25.01.2014. www.ft.com/ content/aa985ab8-85ee-11e3-b30d-00144feab7de.
8. Смородинская Н.В., Малыгин В.Е., Катуков Д.Д. Глобальные стоимостные цепочки: сетевое устройство и специфика участия национальных экономик // Общественные науки и современность. 2017. № 3. С. 55-68.
9. Смородинская Н.В., Малыгин В.Е., Катуков Д.Д. Как укрепить конкурентоспособность в условиях глобальных вызовов: кластерный подход. М.: Институт экономики РАН, 2015.
10. Социальное рыночное хозяйство - основоположники и классики / Под. ред. К. Кроуфорд, С.И. Невского, Е.В. Романовой. М.: Изд. «Весь Мир», 2017.
11. Ansell C.K., Gash A. Collaborative Governance in Theory and Practice // Journal of Public Administration Research and Theory. 2007. Vol. 18. № 4. P. 543-571.
12. Baldwin R. Integration of the North American Economy and New-Paradigm Globalization //CEPR Discussion Papers. 2009. № 7523.
13. Camarinha-Matos L.M., Afsarmanesh H. Concept of Collaboration // Encyclopedia of Networked and Virtual Organizations / G.D. Putnik, M.M. Cruz-Cunha (eds.). Hershey, PA: IGI Global, 2008. P. 311-315.
14. Chan S. Complex Adaptive Systems. ESD.83 Research Seminar in Engineering Systems. 31 October / 6 November. 2001.
15. Hidalgo C.A. Why Information Grows: The Evolution of Order, From Atoms to Economies. New York, NY: Basic Books, 2015.
16. Ketels C.H. Clusters and Competitiveness: Porter's Contribution // Competition, Competitive Advantage, and Clusters: The Ideas of Michael Porter / R. Huggins, H. Izushi (eds.). Oxford: Oxford University Press, 2011. P. 173-191.
17. Kidd P.T. Agile Holonic Network Organizations // Encyclopedia of Networked and Virtual Organizations / G.D. Putnik, M.M. Cruz-Cunha (eds.). Hershey, PA: IGI Global, 2008. P. 35-42.
18. Mercan B., Gökta§ D. Components of Innovation Ecosystems: A CrossCountry Study // International Research Journal of Finance and Economics. 2011. № 76. P. 102-112.
19. Nallari R., Griffith B. Clusters of Competitiveness. Washington, DC: The World Bank, 2013.
20. OECD, World Bank. Making Innovation Policy Work: Learning from Experimentation. Paris: OECD Publishing, 2014.
21. OECD. Applications of Complexity Science for Public Policy: New Tools for Finding Unanticipated Consequences and Unrealized Opportunities. Paris: OECD Publishing, 2009.
22. OECD. Final NAEC Synthesis: New Approaches to Economic Challenges. Paris: OECD Publishing, 2015.
23. OECD. System Innovation: Synthesis Report. Paris: OECD Publishing, 2015.
24. Porter M.E. [et al.]. Moving to a New Global Competitiveness Index // The Global Competitiveness Report 2008-2009 / K. Schwab, M.E. Porter (eds.). Geneva: World Economic Forum, 2008. P. 43-63.
25. Rullani E. The Industrial Cluster as a Complex Adaptive System // Complexity and Industrial Clusters: Dynamics and Models in Theory and Practice / A. Quadrio Curzio, M. Fortis (eds.). Heidelberg: Physica-Ver-lag, 2002. P. 35-61.
26. Schot J., Steinmueller W.E. Framing Innovation Policy for Transformative Change: Innovation Policy 3.0. Science Policy Research Unit Working Paper, October 18. 2016.
27. Silim A. What Is New Economic Thinking // Complex New World: Translating New Economic Thinking Into Public Policy / T. Dolphin, D. Nash (eds.). London: IPPR, 2012. P. 18-27.
28. Sölvell Ö. Clusters - Balancing Evolutionary and Constructive Forces. Stockholm: Ivory Tower, 2009.
29. Top of Digital Europe. A Digital Single Market: Growing the Baltic Sea Region. Copenhagen: Top of Digital Europe, 2015.
30. Williamson O.E. Networks - Organizational Solutions to Future Challenges // Economics of Interfirm Networks / T. Theurl (ed.). Tübingen: Mohr Siebeck, 2005. P. 3-27.
31. Ye F.Y., Yu S.S., Leydesdorff L. The Triple Helix of University-Industry-Government Relations at the Country Level and Its Dynamic Evolution under the Pressures of Globalization // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2013. Vol. 64. № 11. P. 2317-2325.
N.V. SMORODINSKAYA
PhD in economics, leading research fellow of the Institute of economics of the Russian
academy of sciences, Moscow, Russia
smorodinskaya@gmail.com
COMPLICATION OF THE ORGANIZATION OF ECONOMIC SYSTEMS IN THE CONDITIONS OF NONLINEAR DEVELOPMENT
The paper analyzes the movement of economic systems to the flexible network organization as a way of their adaptation to conditions of nonlinear, nonequilibrium development, to the increased uncertainty and other consequences of global digital revolution. Patrimonial lines of network economy and the nature of its spontaneous self-organization and also complex network structures as innovative ecosystems are considered. The model of collaboration and synergetic effects of self-development of economy on the basis of continuous innovations is described. Challenges of the nonlinear network environment with the decentralized, distributed and interactive economic processes reveal. Importance of system approach in national development strategies, a new role of the state as the network coordinator is emphasized.
Keywords: collaboration, complex adaptive systems, modern economic policy, network order, nonlinear development, systemic innovation. JEL: B52, D80, D85, L14, O38.
