CC BY
40
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Балашов В.В., Малюгина И.В., Першут-кин Б.В., Харин А.А. Пути развития научно-инновационного потенциала высших учебных заведений: Монография / Под редакцией Балашова В.В. // ГУУ. - М.: ЗАО «Издательство «Экономическое образование», 2007. - 292 с.
2. Бунчук М. Основные направления и задачи совершенствования систем оплаты труда, налогообложения, других финансово - экономических инструментов государственного управления в сфере ИР // http://www.nasledie.ru/ 1998 г.
3. Высшая школа России и национальная инновационная система: монография. / Харин А. А., Рождественский В.В. Коленский И. Л. - М.: РГУИТП, 2008. - 436 с.
4. Введение в инновации: учебное пособие в 2 ч. /А. А. Харин, А. В. Рождественский, И. Л. Коленский - М.: РГУИТП, 2008.
5. Закон РФ от 27.12.91 № 2116-1 (ред. от 06.08.2001) О налоге на прибыль предприятий и организаций. // Справочно-правовая система Консультант. // http://nalog.consultant.ru/online/7req
6. Налоговый кодекс Российской Федерации часть первая от 31 июля 1998 г. N 146-ФЗ и часть вторая от 5 августа 2000 г. N 117-ФЗ (с изм. от
30.12.2008). // Справочно-правовая система Гарант (обновление от 07.02.2009).
7. Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации на период до 2015 года. Утверждена Межведомственной комиссией по научно-инновационной политике (протокол от 15 февраля 2006 г. № 1). http://mon.gov.ru/
8. Фурсенко А.А. Инновационная политика России: приоритеты и направления реализации / А. А. Фурсенко // Наука Москвы и регионов. -2003. - № 3. - С. 4-7.
9. Харин А.А. О налоге на прибыль для образовательных учреждений // «Проблемы управления - 2003»: Сб. материалов 11-го Всероссийского студенческого семинара, Вып. 2. - М.: ГУУ, 2003. - С.86-87.
10. Discussion paper No. 08-124 The Impact of R&D Tax Incentives on R&D Costs and Income Tax Burden. Christina Elschner and Christof Ernst. Centre for European Economic research. December 2008. www.zew.de/
11. OECD Science, Technology and Industry Outlook 2008 www.oecd.org
12. Science and Innovation Statistics OECD 2004 www.oecd.org
Д.С. Кострыкин
ВИРТУАЛЬНЫЙ ИННОВАЦИОННЫЙ КЛАСТЕР -РАСПРЕДЕЛЕННАЯ СРЕДА СОЗДАНИЯ ИННОВАЦИЙ
Введение
Современная экономика характеризуется сменой факторов производства - информация и знания становятся ключевыми ресурсами экономики. Однако само по себе знание не обеспечивает экономического роста, пока оно не реализовано в виде новых продуктов, услуг или способов производства. Таким образом, экономический смысл знания проявляется в виде инноваций. В первой концепции инноваций, предложенной австрийским экономистом Й. Шумпетером, инновация рассматривалась исключительно как продукт научно - исследовательской дея-
тельности выдающегося ученого. Результатом развития этой теории стала линейная модель инновации, в которой создание новшества рассматривается как последовательный однонаправленный процесс трансформации результатов исследовательской деятельности - эксплицитного знания в новый продукт. В этой модели рассматривается два основных механизма появления инноваций -в результате «тяги рынка» («market pull») и «технологического толчка» («technology push»), а единственным источником инновационного потенциала считалась научно-исследовательская деятельность. Гипотеза
«технологического толчка» основана на идее автономного развития науки с отсутствующей связью экономического прогресса и экономической среды, а появление инноваций обуславливается соответствующими научными открытиями. В гипотезе о «тяге рынка», напротив, экономическая среда формирует приоритетные направления развития науки, формируя тем самым спрос на инновации. Однако сегодня очевидно присутствие ряда несоответствий линейной модели современной технико - экономической
парадигме, в частности, в ней инновации рассматриваются как некие спонтанные исключительные события, создание нового знания происходит исключительно в результате научных исследований и изолировано от любой другой деятельности человека, взаимодействие между собой субъектов инновационной деятельности не считается значимым. Чересчур технократическая и сконцентрированная на науке, линейная модель не учитывает важности социальных процессов в ходе создания новшеств.
Резулыап Результат Результат создание
фундаментальные создание прогопша товара/Услуга
знания, новые идеи
Рис.1. Нелинейная модель создания инноваций
В современной модели инновации представляются результатом нелинейных процессов, глубоко включенных в рутинную социальную и деловую деятельность, а также процессов интерактивного взаимодействия различных субъектов. Инновационный процесс носит кумулятивный характер - постепенное движение в соответствии с траекторией развития, которая основана на непрерывном процессе интерактивного изучения и накопления знаний всеми субъектами, включенными в инновационный процесс. В нели-
нейной модели весь цикл создания инновации сопровождается постоянным накоплением знаний и обратными потоками знания, появляющимися в ходе инновационного процесса и дополняющими исходную базу знаний. При этом всё больше инновационных решений располагается в междисциплинарном пространстве знаний, что усложняет процесс создания инноваций. Ввиду невозможности бесконечного развития внутренних компетенций организации, формируются кластеры, в которых организации могут
концентрироваться на своих ключевых компетенциях и использовать общую инфраструктуру.
Кластеры - среда создания инноваций
Согласно определению ОСЭР, инновационный кластер - это сеть, состоящая из взаимосвязанных производственных фирм, создающих знания организаций (университеты, научно-исследовательские институты, проектные организации) и институциональных субъектов (брокеры знаний, консалтинговые компании), объединенных друг с другом в производственную цепочку создания добавленной стоимости. Логика построения кластеров может иметь различную природу и, соответственно, образовывать кластеры следующих типов:
- Кластеры знаний в виде концентрированных форм экономической активности вокруг существующей инфраструктуры знаний;
- Отраслевые производственные кластеры в виде производственных цепочек, образованных взаимозависимыми отраслями промышленности;
- Кластеры компаний с общей базовой технологией;
- Кластеры со схожими требованиями к инфраструктуре;
- Смешанные кластеры, представляющие комбинации и сочетания всех перечисленных типов.
Фундаментальный экономический смысл возникновения промышленных кластеров основан на теоретических принципах экономии от агломерации, то есть группы взаимосвязанных отраслей, сосредоточенных в одном месте и образующих общий локальный рынок труда и технологий, а потому создающих выгоды для своих участников. За счет географической концентрации происходит снижение операционных издержек в рамках производственных цепочек. Однако в условиях современной экономической парадигмы не меньшее значение имеет другая характеристика кластера - как среды, формирующей предпосылки для создания инноваций. «Поскольку традиционные факторы
производства, благодаря глобализации, становятся все более доступными, конкурентное преимущество в технологичных отраслях во многом определяется специфическими знаниями и навыками, а также темпом создания инноваций, что воплощается в квалифицированном персонале и организационных процессах компании» [3]. Соответственно ключевым становится процесс обучения, который, в данном контексте, включает в себя функции приобретения и использования существующих, а также создания новых знаний. Обучение является социально - познавательным процессом и требует тесного практического взаимодействия, которое возможно только в условиях определенной географической близости участников. Можно выделить три основных процесса, которые представлены на рис.2, и в ходе которых происходит обучение и создается новое знание, которое может быть реализовано в виде инноваций [1]. Во - первых, это трансфер знаний - процесс, который во многих случаях является необходимым условием обучения. Основная проблема, которая возникает при трансфере знаний, заключается в сложности передачи скрытого знания, которое не поддается кодификации, то есть переводу в форму слов, чертежей или других технических спецификаций. Поэтому трансфер знаний обеспечивает расширение только концептуального и системного блока знаний компании, которые состоят из, соответственно, концептуального и систематизированного эксплицитного знания, выраженного в форме изображений, символов, технических руководств, патентов и чертежей. Во -вторых, это обработка знаний и их интерна-лизация внутри компании. В процессе усвоения новые знания встраиваются во внутренний контекст организации и прирастают скрытой частью, которая развивается в ходе практического использования, и в итоге дополняют базу знаний компании. Этот процесс обеспечивает беспрерывность инновационной деятельности, так как в результате постоянного увеличения массива знаний организации открываются возможности для реализации потенциально инновационных
комбинаций знания. И, в - третьих, это создание нового знания, либо существенное преобразование существующего. Этот процесс протекает в ходе динамического преоб-
разования различных комбинаций скрытого и кодифицированного знания и может сопровождаться переходом знания из одного состояния в другое.
Рис. 2. Обучение и инновационный процесс
Создание нового знания дополняет эми-пирический и рутинный блоки знаний организации. Рутинный блок образован скрытым знанием, воплощенным в структуре, методах и организационной культуре компании, а эмпирический блок представляет собой общий массив скрытого знания организации, созданного в процессе постоянного практического взаимодействия сотрудников организации.
При этом большое значение имеет способность организаций к созидательному разрушению, которое заключается в готовности отказа от распространенных и устоявшихся идей, методов и процессов в пользу новых, более эффективных.
Кластеры, за счет концентрации взаимосвязанных организаций, формируют условия для создания инновационно - образовательных сетей, реализующих потенциал интерактивного совместного познания для более эффективного расширения существующей базы знаний. Единый рынок труда и мобиль-
ность трудовых ресурсов обеспечивают возможность более эффективного трансфера скрытых знаний. Тесное взаимодействие организаций, обладающих различными компетенциями и, соответственно, различными базами знаний позволяет интенсифицировать процесс обучения и накопления гетерогенных знаний каждым участником кластера.
Расширение пространства кластеров за пределы географических границ
Новое знание всегда является результатом комбинации или рекомбинации, соответственно, чем разнообразней пул знаний, доступных компании, тем выше вероятность создания инновации. Очевидно, что пул знаний на локальном уровне (уровне кластера) меньше регионального, национального и мирового пула знаний, что ограничивает инновационный потенциал отдельного кластера. На практике источник необходимых для развития знаний и компетенций может
быть географически удален от потребителя, что приводит к необходимости расширения пространства взаимодействия организаций за пределы географических границ кластера. Помимо инновационного фактора, конкурентоспособность кластеров зависит от их способности приспосабливаться к изменениям внешней среды. В условиях постоянно меняющихся внешних факторов эффективность производственных систем определяется их адаптивностью и гибкостью. Способность кластеров к динамическому изменению может быть охарактеризована как их "способность интегрировать, создавать и перестраивать внешние и внутренние компетенции для реакции на быстро изменяющиеся условия"[4]. Можно выделить следующие характеристики, которые определяют динамику кластеров и входящих в них организаций:
- Уровень связи с внешней средой - способность к восприятию сигналов внешней среды;
- Способность интеграции внешних и внутренних ресурсов - способность выстраивания эффективной структуры отношений с внешними партнерами и координации внутренних элементов кластера;
- Способность обучения - способность усваивать и создавать новые знания.
Пространственно-замкнутые кластеры требуют физической реструктуризации для обновления, что сопровождается значительными временными и материальными издержками. В условиях сокращения времени протекания инновационного и производственного циклов, оперативность и экономическая эффективность процесса перестройки кластера является критическим фактором. Изменение же системы внутренних и внешних связей, которые основаны на использовании информационно-коммуникационных технологий и реализуются в виртуальном пространстве, может быть осуществлено с минимальными издержками, но позволяет фактически изменять структуру компетенций кластера.
Таким образом, основные предпосылки
появления виртуальных кластеров заключаются, во-первых, в усложнении инновационных процессов, которые требуют доступа к более широкому пулу знаний и, во-вторых, в глобализации экономики и обострении конкуренции на всех рынках, что приводит к необходимости постоянной адаптации производственных систем быстро изменяющейся внешней среде.
Прорыв в развитии информационно-коммуникационных технологий обеспечил возможность более интенсивного взаимодействия между удаленными субъектами. Свободная передача больших объемов информации, проведение онлайн конференций и т.д., снижает важность географической близости как фактора успешности передачи знаний. На рис. 3 представлено соотношение между степенью кодификации знания и потенциальной аудиторией, которой оно доступно. Традиционно, явное знание легко передаётся и, соответственно, доступно многим. Передача же скрытого знания требует личного контакта и социального взаимодействия, что ограничивает возможности его распространения. ИКТ в определенной степени компенсируют потерю контекста при передаче скрытых знаний и позволяют передавать менее кодифицированные знания независимо от расстояния, при этом кодифицированное знание становится доступно для большей аудитории.
Таким образом, на основе ИКТ формируется не зависящее от физического расположения субъектов пространство обмена знаниями, в котором могут формироваться новые распределенные системы знаний - виртуальные инновационные кластеры.
Виртуальный инновационный кластер -это объединение участвующих в инновационном процессе организаций, ключевые компетенции которых составляют цикл инновационного процесса, а взаимодействие осуществляется в виртуальном пространстве на основе технической и семантической совместимости.
В отличие от традиционных кластеров, инновационный потенциал ВИК определяет-
ся не географической близостью, а совокупностью характеристик процесса взаимодействия между участниками - уровень доверия, семантическая и техническая совместимость определяет насколько «близки» в виртуальном пространстве участники кластера. Доверие между участниками кластера влияет на их открытость и мотивацию при передаче знаний. Тесное взаимодействие между организациями в виртуальном пространстве обычно требует наличия предшествующих личных контактов. Немаловажны и качественные характеристики пространства взаимодействия и участвующих в обмене знаниями организаций - соответственно техническая и семантическая совместимость. Техническая совместимость участников кластера обеспечивается путем выбора единых стандартов представления, сбора, обмена и передачи информации. Использование участниками кластера одних и тех же программных продуктов и коммуникационных
инструментов свидетельствует о высоком уровне технической совместимости, и наоборот, использование каким-либо участником специфического программного обеспечения может препятствовать эффективному взаимодействию.
Организация инфраструктуры взаимодействия на основе распространенных и общедоступных технических решений позволяет снизить временные и материальные издержки при включении в кластер новых участников. Однако привлеченное внешнее знание имеет ценность лишь в том случае, если оно усвоено организацией и используется в практической деятельности, поэтому семантическая совместимость, как способность усвоения информации и знаний, полученных от другого участника ВИК, имеет ключевое значение. Любое знание, а особенно научно - техническое, тесно связано с контекстом в котором оно было создано.
Рис. 3. Соотношение между степенью кодификации знания и его потенциальной аудиторией][2].
Контекст - связанное с исходным знание, описывающее условия его создания и использования, включает в себя процедурные, организационные и сопутствующие технические аспекты, которые не поддаются кодификации и, соответственно, свободной
передаче. Различия в базах накопленных знаний, системе обработки знаний и организационной структуре приводят к низкой семантической совместимости, которая затрудняет прямое включение знания в новый контекст. В результате, для осуществления трансфера как поставщик, так и реципиент
вынуждены развивать специфические ком- текстуализации знания, что приводит к росту петенции по деконтекстуализации и рекон- и временных, и материальных издержек.
Рис. 4. Модель виртуального инновационного кластера
Для обеспечения высокого уровня доверия, технической и семантической совместимости необходимо включение в виртуальный кластер специальных посредников -брокеров знаний. Брокер знаний - это организация, осуществляющая поиск, обработку, переработку и доставку знаний и информации с учетом специфических требований компании - заказчика и в пригодной для усвоения форме, а, соответственно, брокеридж знаний - это услуга по поиску и перемещению знания из одного контекста в другой. Брокер знаний искусственно создает условия, при которых обеспечивается высокий уровень совместимости организаций. Во-первых, выступая как посредник, брокер гарантирует конфиденциальность и защиту прав на интеллектуальную собственность всех участников кластера, за счет чего обеспечивается высокий уровень доверия. Это позволяет аккумулировать информацию о знании, которым обладают участники кластера и самостоятельно выявлять потенци-
ально полезные комбинации. В таком случае брокер может стать инициатором формирования нового кластера, объединив ранее не взаимодействовавшие организации. Во-вторых, для обеспечения технической совместимости, брокер создает виртуальную организационную структуру, которая на проектной основе объединяет представителей поставщика и получателя знания. Брокер принимает на себя роль модератора, регулируя и управляя взаимодействием. И, в-третьих, специфическая компетенция брокера состоит его междисциплинарном подходе к знанию. Такой подход позволяет брокеру способствовать деконтекстуализации и генерализации знания, иными словами, освобождению его от контекста создателя знания и приведению его в соответствие с контекстом реципиента. Таким образом, включение брокеров позволяет повысить эффективность взаимодействия в кластере и снизить влияние организационных, технических и семантических различий между организациями на процесс обмена знаниями.
Заключение
Представленная на рис.4 модель виртуального инновационного кластера показывает значительный потенциал использования ИКТ для расширения пространства взаимодействия организаций за пределы географических границ. Включение брокеров в структуру виртуального кластера повышает уровень доверия между участниками и обеспечивает необходимую для усвоения новых знаний семантическую совместимость.
Виртуальный кластер имеет гибкую архитектуру и с минимальными издержками перестраивается в соответствии с внешними требованиями. Включение нового участника изменяет структуру компетенций кластера без необходимости его физической реструктуризации. Отсутствие зависимости от географического расположения позволяет орга-
СПИСОК
1. Lindholm N. Learning Processes in International Joint Ventures in China. Advances in Chinese Industrial Studies, 5, 1997.
2. O'Callaghan, Andreu R. Knowledge Dynamics in Regional Economies: A Research Framework. Proceedings of the 39th HICSS (Hawaii International Conference on System Sciences). Washing-
низациям участвовать в нескольких кластерах одновременно или выстраивать в виртуальном пространстве собственный кластер, обеспечивающий доступ к необходимому знанию и компетенциям.
Таким образом, расширение пространства кластеров за пределы их географических границ и образование виртуальных кластеров позволяет добиться следующих результатов:
- Интенсифицировать инновационные процессы за счет доступа к новым знаниям, компетенциям и технологиям;
- Стимулировать процессы интерактивного обучения;
- Обеспечить гибкость и адаптивность структуры традиционного кластера;
- Повысить эффективность и конкурентоспособность традиционных кластеров.
ЛИТЕРАТУРЫ
ton, IEEE Computer Press, 2006.
3. Porter M. The Competitive Advantages of Nations. The Macmillian Press LTD, 1990.
4. Teece D.J., Pisano G., Shuen A. Dynamic Capabilities and Strategic Management. Strategic Management Journal, vol. 18:7, 1997.
В.А. Богомолов В.А., А.В. Сурина
ОБЩИЕ ПОДХОДЫ К ФОРМИРОВАНИЮ ИННОВАЦИОННОГО КЛАСТЕРА В РЕГИОНЕ*
В последнее время большое внимание уделяется кластерному подходу как технологии инновационного развития экономики в целом и особенно отдельных ее территорий. Кластеры, как правило, формируются там, где осуществляется или ожидается «прорывное» продвижение в области техники или
* Работа выполнена при финансовой поддержке РГНФ, проект №09-02-00358а
технологии производства и последующего выхода на новые рынки. Таким образом, кластеры способствуют ускорению инновационного процесса, а некоторые из них специализируются на выполнении данной задачи. Именно эта идея лежит в основе концепции инновационных кластеров.
В литературе в настоящий момент известно значительное число определений понятия «кластер». Их сравнительный анализ
