Управление инновационным развитием высокотехнологичного производства на основе экосистемного подхода тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, кандидат наук Макаров Николай Юрьевич

• Макаров Николай Юрьевич
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Макаров Николай Юрьевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВ НА ОСНОВЕ ЭКОСИСТЕМНОГО ПОДХОДА

1.1 Содержательные аспекты инновационного развития

высокотехнологичных производств в условиях цифровизации

1.2 Концепция развития высокотехнологичных производств на основе цепочки создания стоимости инновационного продукта

1.3 Космические технологии как драйвер роста высокотехнологичного

сектора

Выводы по главе

Глава 2 МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВ

2.1 Аналитические аспекты исследования инновационного развития высокотехнологичных производств

2.2 Разработка методического подхода к оценке инновационного развития высокотехнологичных производств

2.3 Оценка уровня инновационного развития высокотехнологичных

производств

Выводы по главе

Глава 3 РАЗВИТИЕ ЭКОСИСТЕМНОГО ПОДХОДА В УПРАВЛЕНИИ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫМИ ПРОИЗВОДСТВАМИ

3.1 Трансформация инновационной среды высокотехнологичных производств на основе создания инновационных экосистем

3.2 Интеграционные процессы в наращивании технологической конкурентоспособности

3.3 Совершенствование интеграционных механизмов инновационного

развития высокотехнологичных производств

Выводы по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление инновационным развитием высокотехнологичного производства на основе экосистемного подхода»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования Россия, как ведущая мировая держава, активно восприняла тенденции цифровизации экономического пространства. В Послании Президента России В.В. Путина Федеральному собранию отмечено ключевое значение науки в современном мире: «.. .до 2024 года на гражданские, в том числе фундаментальные, исследования Россия только из федерального бюджета направит 1 триллион 630 миллиардов рублей. .. .Мы запускаем инновационные программы по направлениям, критически важным для развития страны. Они получат статус проектов государственного значения».1

В данном контексте научные изыскания, посвященные исследованию роли высокотехнологичных производств в развитии страны и укреплении ее позиций в глобальном экономическом пространстве в условиях цифровиза-ции, представляются актуальными. Между тем рецессивными остаются следующие направления научных исследований:

во-первых, развитие промышленного и потребительского рынков переживает активную цифровую трансформацию, внедрившуюся как в производственную деятельность в виде смарт-фабрик и интеллектуализации заводов, так в оцифровку всех каналов сбыта. В цифровых каналах производства и продаж задействованы все участники цепочки создания стоимости. Информационные, цифровые и операционные технологии (промышленные датчики и контроллеры, автоматизированные управляемые устройства, роботы, дополненная и виртуальная реальность, аналитика больших данных, облачные вычисления, Интернет вещей (1оТ), автоматизированное проектирование и производство на основе высокопроизводительных вычислений, искусственный интеллект) достигли зрелости с точки зрения интегрируемости и функциональной совместимости, необходимой для обеспечения деятельности

1 Послание Президента Федеральному Собранию http://kxemlin.ru/events/presi-dent/news/654188

высокотехнологичных производств. С этих позиций представляет научный интерес исследование цепочки создания стоимости инновационного продукта, услуги, технологии;

во-вторых, активизация инновационной деятельности высокотехнологичных производств и расширение линейки производимых инновационных продуктов (услуг, технологий) определяет отраслевую структуру национальной экономики, способствует росту несырьевого экспорта и, как следствие, наращивает конкурентоспособность страны и ее лидерство на международной арене. Однако высокотехнологичные компании сталкиваются с проблемами недостаточного финансирования, технического оснащения и нехватки высококвалифицированных кадров. Проблемными позициями остаются преобладание высокотехнологического импорта над экспортом и недостаточная инновационная активность субъектов хозяйствования. Преодоление установленных ограничений и активизация усилий со стороны государства и бизнеса будут способствовать дальнейшему развитию высокотехнологичных производств;

в-третьих, актуальным трендом, сопровождающим цифровизацию экономического пространства, является распространение сетевых форм сотрудничества на базе цифровых платформенных решений. Интенсификация взаимодействий между субъектами инновационной среды, принимающая форму системного сотрудничества и взаимовыгодных связей, способствует достижению синергетического эффекта, который проявляется в росте эффективности результатов экономической деятельности как отдельных агентов, так и экономической системы в целом.

Указанные обстоятельства актуализируют тему диссертации и определяют круг задач, подлежащих решению в рамках данного исследования.

Степень разработанности научной проблемы. Диссертационное исследование базируется на теоретических и методологических положениях, разработанных отечественными и зарубежными авторами, посвященных исследованию проблем управления инновационным развитием высокотехнологичных производств.

Концептуальные положения развития экономических систем с позиции экосистемного подхода исследовали в своих трудах отечественные ученые: Абалкин Л.И., Глазьев С.Ю., Гринберг Р.С., Минакова И.В., Клейнер Г.Б., Кондратьев Н.Д., Кузык Б.Н., Львов Д.С., Маевский В.И., Петраков Н.Я., Шка-рупета Е.В., а также зарубежные экономисты: Болдуин Дж. Р., Портер М.Э., Раппа М.А., Ромер П., Ротвелл Р., Рюш М., Стерн С., Фурман Дж. Л., Хофманн Э., Шумпетер Дж.

Проблематике перехода к новой парадигме социально-экономического развития, базирующейся на внедрении цифровых сервисов и технологий, посвятили работы Гумерова Г.И., Дорохова Н.В., Колмыкова Т.С., Мерзля-кова Е.А., Преображенский Б.Г., Серебрякова Н.А., Толстых Т.О., Хюзиг С., Шаймиева Э.Ш., Шеве Г.

В описание цифровой трансформации промышленного и потребительского рынков, в которой задействованы все участники цепочки создания стоимости, погружены труды зарубежных исследователей: Амит Р., Арванитис С., Ардито Л., Бернштейн Б., Биркиншоу Дж., Боункен Р., Ван Хорн К., Гара-велли А.С., Зотт К., Кляйнкнехт А., Панниелло У., Петруцелли А.М., Пулен Д., Ропер С., Сингх П.Дж., Смит Дж., Тайхерт Т., Фрайрет Дж., Хансен М.Т., Чен К.Х.

Изучение вопросов развития высокотехнологичных производств содержится в работах Батьковского А.М., Богинского А.И., Варшавского Л.Е., Голова Р.С., Ерыгина Ю.В., Кашбразиева Р., Клочкова В.В., Кохно А., Кохно П., Коцюбинского В.А., Леонова А.В., Мелешко Ю.В., Нестерова Е.А., Попкова Д.В., Пронина А.Ю., Селезневой И.Е., Сухарева О.С., Тюкавкина Н.М., Фиру-лева О.В., Хрусталева Е.Ю., Чурсина А.А., Юдина А.В.

Несомненный исследовательский интерес представляет научная дискуссия, посвящённая процессам интеграции экономического пространства и распространения новых бизнес-моделей в условиях цифровизации, которой посвятили свои труды Власова М.А., Головина Т.А., Ковальчук Ю.А., Маковеева

В.В., Машегов П.Н., Панченко В.Е., Сироткина Н.В., Смородинская Н.В., Степнов И.М., Филатова М.В.

Несмотря на то, что в экономической науке много творческих изысканий посвящено влиянию новых цифровых трендов и смены технологического уклада на развитие социально-эконмических систем, вопросы управления инновационным развитием высокотехнологичных производств в их методическом и прикладном значении остаются слабо изученными. Актуальность рассмотрения процессов инновационного развития высокотехнологичных производств, исследуемых в парадигме экосистемного подхода, определили выбор темы, объекта и предмета исследования, обусловили постановку цели и задач диссертации.

Цель и задачи исследования. Цель диссертационного исследования состоит в разработке и развитии теоретических и методических положений, раскрывающих перспективы повышения эффективности процессов управления инновационным развитием высокотехнологичного производства на основе экосистемного подхода.

Достижение поставленной цели обусловлено решением следующих задач:

- исследовать теоретические вопросы управления развитием высокотехнологичного производства на основе цепочки создания стоимости инновационного продукта, услуги, технологии;

- разработать методику оценки уровня инновационного развития высокотехнологичных производств и провести ее апробацию в отношении групп производств, ранжированных по уровню технологичности;

- разработать концептуальную модель архитектуры инновационной экосистемы, отличающееся элементным составом, где ядром выступает высокотехнологичная компания;

- исследовать особенности управления инновационным развитием высокотехнологичных производств в связи с формированием нового типа бизнес-

моделей, продуцированных распространением цифровых сервисов и технологий;

- предложить направления совершенствования организационно-экономического механизма управления развитием высокотехнологичных производств в рамках интеграционного взаимодействия.

Объектом исследования выступает инновационная среда высокотехнологичных производств, представленная с позиции инновационной цепочки создания стоимости как пространство, объединяющее процессы генерации, трансформации и диффузии знаний.

Предметом исследования выступают организационно-экономические отношения, возникающие в процессе управления инновационным развитием высокотехнологичного производства.

Теоретической и методологической основой исследования служат труды отечественных и зарубежных специалистов в области управления инновационным развитием высокотехнологичного производства, а также совокупность методов научного исследования: диалектический, исторический, абстрактно-логический, системный и процессный подходы, метод экспертных оценок, сравнительный метод, индексный метод, табличные и графические приемы визуализации статистических и расчетных данных.

Информационную базу исследования составили официальные данные Федеральной службы государственной статистики, порталов Правительства РФ, нормативно-правовые акты РФ и зарубежных стран в сфере регулирования процессов цифрового развития; публикации в научных изданиях, посвященные высоким технологиям.

Соответствие содержания диссертации паспорту научной специальности. Исследование выполнено в рамках п. 2 Управление инновациями паспорта научной специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (2.3 Формирование инновационной среды как важнейшее условие осуществления эффективных инноваций. Определение подходов, форм и способов создания благоприятных условий для осуществления инновационной

8

деятельности. Пути улучшения инновационного климата, 2.13. Разработка и совершенствование институциональных форм, структур и систем управления инновационной деятельностью. Оценка эффективности инновационной деятельности).

Обоснованность и достоверность полученных результатов исследования сформированы на основе анализа признанных трудов зарубежных и отечественных ученых в сфере создания и развития высокотехнологичных производств, применением в ходе исследования апробированных научных методов и заключаются в непротиворечивости полученных автором результатов, а также их соответствии теоретическим и методическим положениям в части исследования тенденций цифровизации экономического пространства и развития сетевых форм сотрудничества в виде инновационных экосистем, ключевым элементом которых становятся высокотехнологичные производства.

Научная новизна результатов исследования состоит в решении важной научной задачи, заключающейся в совершенствовании теоретико-методического обеспечения процесса управления инновационным развитием высокотехнологичного производства на основе экосистемного подхода.

Наиболее существенные результаты исследования, обладающие научной новизной и полученные лично соискателем:

1. Предложен теоретико-методический подход к управлению развитием высокотехнологичного производства на основе цепочки создания стоимости инновационного продукта, услуги, технологии, отличающийся исследованием процессов преобразования знаний от генерации к трансформации и последующей диффузии, что позволяет повысить эффективность управления инновационной деятельностью организационно-экономической системы с учетом возможностей ее адаптируемости к динамично развивающейся среде.

2. Предложена методика оценки уровня инновационного развития высокотехнологичных производств, отличающаяся содержательностью, объективностью, комплексностью, универсальностью, адаптивностью, основанная на

последовательном исчислении трех интегральных показателей (субиндексов)

9

по каждому из этапов цепочки создания стоимости инновационного продукта (генерация знания, его трансформация и диффузия), что обеспечивает возможность: 1) агрегировать результаты расчета в итоговый интегральный показатель и интерпретировать его; 2) ранжировать производства по уровню инновационного развития; 3) осуществить анализ влияния различных факторов на динамику инновационного развития на каждом из этапов создания стоимости инновационного продукта; 4) исследовать динамику инновационного развития как в отношении отдельных или укрупнённых групп производств, отраслей, так и территорий, 5) предложить меры управленческого воздействия, направленные на стимулирование инновационной активности.

3. Предложено концептуальное представление об архитектуре инновационной экосистемы, в отличие от существующих учитывающее интеграционный, сетевой формат взаимодействия и отличающееся элементным составом, где ядром выступает высокотехнологичная компания как ключевой участник в цепочке создания стоимости инновационной продукции, что повышает эффективность инновационной деятельности участников за счет роста их ресурсного и компетентностного потенциалов.

4. Раскрыты особенности формирования нового концепта инновационных бизнес-моделей в условиях цифровизации, основанных на предоставлении услуг в сфере космических исследований и технологий, отличающиеся инновационными характеристиками (коммерческая эффективность, адаптируемость, гибкость, масштабируемость, устойчивость), что способствует принятию управленческих решений, направленных на рост экономической эффективности в стратегической перспективе за счет развития процессов интеграции и роста конкурентоспособности участников инновационной экосистемы.

5. Предложены направления совершенствования организационно-экономического механизма управления развитием высокотехнологичных производств в рамках интеграционного взаимодействия, в отличие от существующих направленные на формирование единого цифрового пространства и учитывающие преимущества для участников инновационной экосистемы

10

(взаимодополняемость, специализация, стабильность, единое институциональное пространство, формирование и поддержание конкурентных преимуществ), что позволяет повысить эффективность управления процессами и проектами инновационного развития, усилить кооперацию производственных связей и координацию использования имеющегося научно-технического потенциала высокотехнологичных компаний, обеспечить рост эффективности финансово-хозяйственной деятельности всех участников экосистемы.

Теоретическая значимость исследования определяется развитием положений по повышению эффективности управления инновационным развитием высокотехнологичного производства на основе экосистемного подхода.

Практическую значимость диссертации имеют разработки, касающиеся оценки уровня инновационного развития высокотехнологичных производств на основе универсальной методики, применимой как в отношении отдельных или укрупнённых групп производств, отраслей, так и территорий, а также комплекс мероприятий по совершенствованию механизма интеграционного взаимодействия, способствующий формированию единого цифрового пространства в рамках инновационной экосистемы. Полученные автором выводы и предложенные рекомендации применимы для использования в научно-исследовательской деятельности, а также при принятии экономически обоснованных решений, направленных на развитие высокотехнологичных производств на основе экосистемного подхода.

Апробация и внедрение результатов исследования. Результаты диссертационного исследования обсуждались в рамках докладов на научно-практических конференциях: всероссийской научно-практической конференции «Проблемы и перспективы экономического развития высокотехнологичных отраслей промышленности. Управление, ресурсное обеспечение и кооперация в условиях новых вызовов», Москва, 2015 г.; международном астронавтиче-ском конгрессе International Astronautical Congress, Пекин, КНР, 2016 г.; международном конгрессе «Блищенковские чтения», Москва, 2018 г.; VI международной научно-практической конференции «Фундаментальные и

11

прикладные исследования в области экономики и финансов», Орел, 2020 г.; III национальной (всероссийской) научно-практической конференции «Комплексное развитие территориальных систем и повышение эффективности регионального управления в условиях цифровизации экономики», Орел, 2021 г.; 11-ой международной научно-практической конференции «Управление социально-экономическим развитием регионов: проблемы и пути их решения», Курск, 2021 г.; 56-х Научных чтениях, посвященных разработке научного наследия и развитию идей К.Э. Циолковского, Калуга, 2021 г.

Результаты диссертационного исследования внедрены в практику Научно-исследовательского института космических систем имени А.А. Максимова - филиал АО «ГКНПЦ им. М.В. Хруничева», АО «Организация «Агат», а также в учебный процесс Юго-Западного государственного университета при совершенствовании научно-методического обеспечения курсов «Экономика инновационной деятельности», «Финансирование и коммерциализация инноваций», «Управление инновациями в высокотехнологичных отраслях» (подтверждено документами).

Публикации. Основные результаты диссертации отражены в 13 научных работах общим объемом 4,3 п.л., авторский объем - 2,45 п.л., в том числе в трех статьях в изданиях, рекомендованных ВАК РФ, в двух статьях в изданиях, входящих в международную реферативную базу данных Scopus.

Глава 1 КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ ПРОИЗВОДСТВ НА ОСНОВЕ ЭКОСИСТЕМНОГО ПОДХОДА

1.1 Содержательные аспекты инновационного развития

высокотехнологичных производств в условиях цифровизации

Начало нового тысячелетия ознаменовано для всего мирового сообщества появлением и стремительным распространением новых технологий, что получило название цифровой трансформации, или эпохи цифровизации, или Индустрии 4.0.

Концепция Индустрии 4.0 привлекла внимание ученых-экономистов всего мира [39, 40, 94, 96, 101, 105, 151, 164, 176]. Чаще всего ее описывают, как цифровую трансформацию промышленного и потребительского рынков, внедрившуюся как в производственную деятельность в виде смарт-фабрик и интеллектуализации заводов, так в оцифровку всех каналов сбыта. В цифровых каналах производства и продаж задействованы все участники цепочки создания стоимости. Цифровая трансформация основана на внедрении и интеграции различных информационных, цифровых и операционных технологий, таких как промышленные датчики и контроллеры, автоматизированные управляемые устройства, роботы, дополненная и виртуальная реальность, аналитика больших данных, облачные вычисления, Интернет вещей (IoT), автоматизированное проектирование и производство на основе высокопроизводительных вычислений, искусственный интеллект ^^ [37]. При этом исследователи отмечают, что многие из цифровых технологий получили активное развитие в последние четыре десятилетия и именно сейчас они достигли зрелости с точки зрения интегрируемости и функциональной совместимости, необходимой для процессов цифровизации [113, 134, 146, 151, 178] .

Россия, как ведущая мировая держава, активно восприняла тенденции

цифровизации экономического пространства. В Послании Президента России

13

Путина В.В. Федеральному собранию отмечено ключевое значение науки в современном мире: «...до 2024 года на гражданские, в том числе фундаментальные, исследования Россия только из федерального бюджета направит 1 триллион 630 миллиардов рублей. ...Мы запускаем инновационные программы по направлениям, критически важным для развития страны. Они получат статус проектов государственного значения» [70].

Приоритетные направления развития науки, техники и технологий в Российской Федерации утверждены Указом Президента РФ от 07.07.2011 № 899 (рисунок 1.1) [90].

Безопасность и противодействие терроризму

Индустрия наносистем

Энергоэффективность, энергосбережение, ядерная энергетика

Транспортные и космические системы

Робототехнические комплексы (системы) военного, специального и двойного назначения

Рациональное природопользование

Перспективные виды вооружения, военной и специальной техники

Науки о жизни

Информационно-телекоммуникационные системы

Рисунок 1.1 - Приоритетные направления развития науки, техники и технологий в Российской Федерации

В соответствии с развитием данных направлений определен перечень критических технологий (таблица 1.1)

Таблица 1.1 - Перечень критических технологий Российской Федерации

1. Базовые и критические военные и промышленные технологии для создания перспективных видов вооружения, военной и специальной техники.

2. Базовые технологии силовой электротехники.

3. Биокаталитические, биосинтетические и биосенсорные технологии.

4. Биомедицинские и ветеринарные технологии.

5. Геномные, протеомные и постгеномные технологии.

6. Клеточные технологии.

7. Компьютерное моделирование наноматериалов, наноустройств и нанотехнологий.

8. Нано-, био-, информационные, когнитивные технологии.

9. Технологии атомной энергетики, ядерного топливного цикла, безопасного обращения с радиоактивными отходами и отработавшим ядерным топливом.

10. Технологии биоинженерии.

11. Технологии диагностики наноматериалов и наноустройств.

12. Технологии доступа к широкополосным мультимедийным услугам.

13. Технологии информационных, управляющих, навигационных систем.

14. Технологии наноустройств и микросистемной техники.

15. Технологии новых и возобновляемых источников энергии, включая водородную энергетику.

16. Технологии получения и обработки конструкционных наноматериалов.

17. Технологии получения и обработки функциональных наноматериалов.

18. Технологии и программное обеспечение распределенных и высокопроизводительных вычислительных систем.

19. Технологии мониторинга и прогнозирования состояния окружающей среды, предотвращения и ликвидации ее загрязнения.

20. Технологии поиска, разведки, разработки месторождений полезных ископаемых и их добычи.

21. Технологии предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера.

22. Технологии снижения потерь от социально значимых заболеваний.

23. Технологии создания высокоскоростных транспортных средств и интеллектуальных систем управления новыми видами транспорта.

24. Технологии создания ракетно-космической и транспортной техники нового поколения.

25. Технологии создания электронной компонентной базы и энергоэффективных световых устройств.

26. Технологии создания энергосберегающих систем транспортировки, распределения и использования энергии.

27. Технологии энергоэффективного производства и преобразования энергии на органическом топливе.

В рамках направления «Инновационное развитие и модернизация экономики» реализуются госпрограммы, направленные на сохранение конкурентоспособных позиций России на мировом рынке, что позволит сформировать

условия для появления целого пула инновационных компаний во всех

15

отраслях экономики и, прежде всего, в цифровой экономике. Заявляется, что реализация мероприятий повысит уровень межрегионального сотрудничества и территориальной мобильности за счет создания разветвлённой транспортной сети.

Среди программ, реализуемых по направлению «Инновационное развитие и модернизация экономики», выделим следующие (рисунок 1.2).

Научно-технологическое развитие РФ

Развитие промышленности и повышение ее конкурентоспособности

Информационное общество

Экономическое развитие и инновационная экономика

0 4000000 8000000 12000000

■ млн. руб.

Рисунок 1.2 - Перечень наиболее затратоемких госпрограмм по направлению «Инновационное развитие и модернизация экономики»

Помимо отраженных на рисунке, высокую стоимость реализации за счет средств федерального бюджета демонстрируют программы:

- «Развитие оборонно-промышленного комплекса», 125055,2 млн. руб.,

- «Развитие энергетики», 102 993,1 млн. руб.,

- «Развитие авиационной промышленности», 898635,2 млн. руб.

О программе «Космическая деятельность России» информация на портале госпрограмм РФ не раскрывается [18].

Каждая из этих госпрограмм предполагает наращивание производств, производящих высокотехнологичную продукцию. Продукция относится к инновационной и высокотехнологичной на основании ее соответствия критериям, определённым Постановлением Правительства Российской Федерации от 15 июня 2019 г. № 773 [71]. Общим критерием отнесения продукции к инновационной и (или) высокотехнологичной является достижение экономической эффективности ее применения, заключающейся в возможности снижения затрат на достижение целевых ориентиров инвестора.

Согласно данному документу, основной критерий инновационной продукции - ее научно-техническая новизна. Признаки, соответствующие инно-вационности, сгруппированы на рисунке 1.3.

Рисунок 1.3 - Признаки инновационной продукции

Основными критериями отнесения продукции к высокотехнологичной являются: во-первых, ее соответствие приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в Российской Федерации; во-вторых, высокая технологичность производства, которая подтверждается следующими признаками (рисунок. 1.4).

В развитие нормативно-правовой базы Приказом Минпромторга России от 16.09.2020 № 3092 утвержден перечень высокотехнологичной продукции,

работ и услуг в целях предоставления из федерального бюджета субсидии в виде имущественного взноса Российской Федерации в государственную корпорацию «Банк развития и внешнеэкономической деятельности (Внешэкономбанк)» на возмещение части затрат, связанных с поддержкой производства высокотехнологичной продукции, работ и услуг [74].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Макаров Николай Юрьевич, 2022 год

/ / / /

Я?

2018 2019 2020

Рисунок 1.8 - Число высокопроизводительных рабочих мест в России по видам экономической деятельности, тыс. ед.

Наибольший удельный вес из всего объема высокопроизводительных рабочих мест в России по данным за 2020 год приходится на обрабатывающие производства - 20,43%. По сравнению с 2019 годом показатель увеличился на 212,6 тыс. ед. или на 5 п.п. (с 4271,2 тыс. ед. в 2019 г. до 4483,7 тыс. ед. в 2020

г.).

Вторую позицию по объему высокопроизводительных рабочих мест занимает оптовая и розничная торговля. На ее долю приходится 10,63% от общего объема. По итогам 2020 г. в данном виде деятельности присутствовало 2333,2 тыс. единиц рабочих мест, что на 114,3 тыс. ед. или на 5 п.п. больше по

сравнению с 2019 годом, когда фактическое значение составило 2218,9 тыс. ед.

На третьем месте по данному показателю государственное управление и обеспечение военной безопасности; социальное обеспечение с долей в 9,15%. По итогам 2020 г. в данном виде деятельности присутствовало 2007,3 тыс. единиц рабочих мест, что на 41,5 тыс. ед. или на 2 п.п. больше по сравнению с 2019 годом, когда фактическое значение составило 1965,9 тыс. ед.

Демонстрируют снижение числа высокопроизводительных рабочих мест организации сфер образования, культуры и спорта, финансов, гостиничного бизнеса и общепита.

И если по гостиничному бизнесу и деятельности в области культуры, спорта, организации досуга и развлечений отрицательная динамика объясняется отчасти влиянием пандемии СОУГО-19, то снижение числа высокопроизводительных рабочих мест в финансовой и образовательной сферах является тревожным сигналом, поскольку именно в период коронокризиса востребованность этих отраслей в сочетании с применением цифровых технологий была максимальна.

В целом следует отметить, что классификация отраслей по степени технологичности является крайне сложной задачей. Так, степень технологичности для одних компаний означает существенные затраты на НИОКР, для других технологичность ассоциируется с использованием передовых технологий, которые либо имеют высокую степень сложности, либо включают использование передовых научных и инженерных достижений. Для третьих участников инновационного процесса технологичность сопряжена с воплощением новых цифровых навыков и компетенций человеческого капитала в производственном процессе. Большинство исследований сосредоточено на общих характеристиках отрасли, что не позволяет полноценно оценить всех участников инновационного процесса. В частности, классификация ОЭСР является одним из наиболее ярких тому примеров.

Выскажем ряд соображений по поводу классификации, предложенной ОЭСР. Данная методика предлагает деление отраслей по степени технологичности на высоко, средне и низкотехнологичные. В ее основе находится разграничение отраслей на основе соотношения объемов исследований и разработок к объему валовой добавленной стоимости. Таким образом, данная классификация основана, прежде всего, на оценке интенсивности НИОКР в отрасли. Следует отметить ряд недостатков в данном подходе.

Во-первых, данный метод не позволяет судить об уровне использования передовых технологических процессов как в целом в отрасли, так на отдельном предприятии. В основе современных процессов создания новой продукции находится применение СЛЬБ-технологий. Классификация же, предложенная ОЭСР, не учитывает интенсивность их применения.

Во-вторых, в современных производствах наиважнейшая роль отводится квалификации рабочей силы, наличию у персонала таких качеств, как уровень владения новыми цифровыми компетенциями и технологиями, креативность, умение работать в команде, адаптивность. Данный аспект также не находит отражение в классификации ОЭСР.

В-третьих, измеряются объемы ресурсов, затраченных на НИОКР, но не инновационность продуктов, получаемых на выходе. Следует отметить, что НИОКР представляет собой лишь один из этапов в цепочке создания и продвижения инноваций. Действительно, НИОКР служит отправной стадией для развития инновационного процесса, однако данный процесс не является линейным и дискретным.

Есть исследования, в которых указывается, что существенные открытия были сделаны за пределами научно-исследовательских лабораторий в инженерных или производственных подразделениях. Мауэри и Розенберг отмечают, что многие инновации возникли не в научно-исследовательских лабораториях, а на производстве, где необходимо решать практические производственные проблемы [149]. В подтверждение данных доводов Одретч Д. пришел к выводу, что результаты ранжирования отраслей по затратам на НИОКР

24

и объемам патентов в США не коррелируют [103]. Таким образом, использование объемов НИОКР для определения технологически продвинутой отрасли приводит к возможным ошибкам, возникающим в результате отсутствия учета информации о том, что в некоторых случаях прогресс в инновационном развитии достигается за пределами научно-исследовательских лабораторий.

В-четвертых, руководство Фраскати требует, чтобы НИОКР представляли собой непрерывную деятельность. Кляйнкнехт, Поот и Рейнен утверждают, что в ряде случаев промышленная структура может состоять из мелких фирм, которые проводят не формализованные НИОКР, а они не включаются в данные НИОКР, используемые ОЭСР [141].

В-пятых, исследования и разработки с большей вероятностью будут составлять основу одних инноваций, чем других. Ученые отмечают, что деятельность по проведению НИОКР скорее имеет место в отношении продукта, нежели в отношении технологии [104]. А это значит, что анализируемый показатель будет недооценивать те отрасли, в которых технологические инновации более важны.

В-шестых. Отрасли не однородны, как по степени технологичности входящих в них компаний, так и по масштабам их деятельности. А этот факт не учитывается в классификации. Не все компании, входящие, например, в состав высокотехнологичной отрасли, обладают одинаково высокими компетенциями. Отрасль состоит из множества различных компаний, некоторые из которых более развиты, чем другие. Так компании в низкотехнологичных отраслях могут обладать более высокими технологическими навыками, чем средняя фирма в высокотехнологичной отрасли.

Важен масштаб предприятия. Малые и средние компании, скорее всего, не будут располагать собственными отделами НИОКР. Как правило, характеристики малых компаний отличаются от характеристик более крупных фирм. Так, уровни инновационности крупных и малых компаний, входящих в одну отрасль, не коррелируют между собой. И если брать среднюю по отрасли, то

ее значение будет определяться данными по более крупным компаниям. А это значит, что малый бизнес будет классифицирован с искажением.

В заключение требуется обратить внимание на тот факт, что современный бизнес все более проявляет себя в сфере услуг - предприятия торговли, финансовой и информационно-коммуникационной сферы, транспорта, связи, рекреации и туризма, организации досуга и развлечений, коммунальных услуг активно внедряют цифровые сервисы и технологии, которые не только напрямую влияют на потребителей, но и способствуют повышению производительности экономики в целом.

1.2 Концепция развития высокотехнологичных производств на основе цепочки создания стоимости инновационного продукта

Изучение инноваций имеет высокую степень значимости, поскольку их эволюция, проявляющаяся в получении новых знаний, в совершенствовании технологий и организационных механизмов, критически важна для развития высокотехнологичных компаний и отраслей. Научные изыскания, посвященные инновационному развитию, охватывают различные уровни управления инновациями: от отдельных компаний до отраслей, регионов, национальных экономик [106, 135, 142, 175].

Книга «Теория экономического развития», написанная основоположником теории инноваций Й Шумпетером, является фундаментальным ориентиром для современных исследователей [165]. Ученый представлял инновации как новые комбинации факторов производства. Видение инноваций как производной от комбинации ряда факторов изложено в работах Ромера и Грили-хеса [125, 158]. Ими рассмотрены комбинации факторов производства, продуцирующие инновации в системе координат «затраты - результат». Оценивая эффективность инноваций с эмпирической точки зрения, ученые

предположили, что эффективность повышается, когда при том же количестве ресурсов создается больше инновационных результатов или когда требуется меньше ресурсов для создания того же количества результатов. Таким образом, эффективность осуществления инновационного процесса может быть определена как отношение результатов к затратам.

С точки зрения обеспечения измеримости влияния факторов на создание и распространение инноваций ряд ученых представляют процесс осуществления инновационной деятельности как линейную функцию. Использование такого подхода упрощает взаимосвязи между результативным показателем и факторами, его определяющими. В этом случае развитие инновационной деятельности рассматривается как процесс, состоящий из реализации последовательных этапов, характеризующихся однонаправленными причинно-следственными связями. Примером подобной линейной функции является предложенная Брауном и Свенсоном методика, измеряющая результативность НИОКР [110]. Попытка включить факторы внешней среды в линейную модель оценки эффективности инновационной деятельности реализована в исследованиях Дж. Фурмана, С. Штерна, М. Портера, Ли и других [122, 144]. Также в качестве примера подобных научных изысканий можно привести комплексную систему показателей, применяемую для оценки производственного потенциала инноваций в разных странах, разработанную С. Руссо и Р. Руссо [162]. Предложенная ими система измерения была в дальнейшем дополнена рядом авторов [127, 143, 174, 179].

Ян и Лю доказали, что распространение инноваций в высокотехнологичных компаниях в значительной степени связано с реализацией конкурентной стратегии агрессивного роста, включая активную позицию фирмы в отношении частоты разработки инновационных продуктов и технологий [177]. Исследованию факторов, оказывающих влияние на инновационное развитие высокотехнологичных компаний, посвящены работы Чжан Ю. и соавторов. Применение регрессионных моделей позволило выявить зависимость от таких

факторов, как масштаб предприятия, расходы на НИОКР, располагаемые активы, производительность.

Подобные работы позволили исследовать факторы, влияющие на инновационную деятельность с разных точек зрения, и послужили фундаментом для дальнейших научных изысканий. Однако, при проведении таких исследований инновационный процесс представлялся по принципу «черного ящика». Таким образом, не подвергались анализу внутренние процессы, что не позволило раскрыть многоступенчатость высокотехнологичного инновационного процесса. Также не принималась во внимание сложность процесса коммерциализации инновации как этапа, на котором знания преобразуются в доход. В этой связи была доказана необходимость в исследовании инновационных процессов в контексте «белого ящика» с погружением в реализацию внутренних взаимодействий. Процесс осуществления инновационной деятельности крайне сложен и сопряжен с выполнением большого числа итераций. Современная наука изучает его с использованием нелинейного подхода, который учитывает влияние разнообразных элементов, описывающих взаимодействие между участниками процесса [172].

О важности эмпирического измерения инноваций Оксман высказал следующее мнение: «Измерение - это первый шаг, который ведет к контролю и, в конечном итоге, к улучшению. Если вы не можете что-то измерить, вы не можете этого понять. Если вы не можете этого понять, вы не можете это контролировать. И если вы не можете контролировать, вы не можете улучшить» [155].

Инновации - это процесс преобразования знаний и идей в ценность. Реализация инновационной деятельности заключается не только в генерации идей, поиске и преобразовании знаний. Исследователи считают, что управление этим процессом должно восприниматься с позиции многосоставного, многокомпонентного развития событий, взаимозависимых этапов, своеобразной цепочки действий [120]. Это означает, что осуществление инновационной деятельности не сводится исключительно к генерации новаторских идей, но

28

вызывает необходимость уделять внимание каждому этапу управления инновациями. Соответствующие исследования инновационной деятельности, ориентированной на процесс, представлены в отечественном научном дискурсе [13, 44, 65, 73, 80, 97].

Представляет научный интерес исследование инновационной деятельности с точки зрения процессного подхода. М. Портер предположил, что цепочка создания стоимости состоит из таких видов деятельности компании, как проектирование, производство, маркетинг, доставка и другие связанные стратегические виды деятельности. Перечисленные виды деятельности, по Портеру, представляют собой не набор независимых действий, а, скорее, систему взаимозависимых операций [156]. Дж. Хейджем и Дж. Холлингсвортом разработана концепция «сети идей и инноваций», которая включает шесть областей: фундаментальные исследования, прикладные исследования, разработка продукта, его производство, контроль качества, коммерциализация и маркетинг [130]. Таким образом формируется цепочка создания стоимости инноваций.

Изучению инновационной цепочки создания стоимости (Innovation Value Chain, IVC) как эффективного инструмента анализа инновационной деятельности, посвящены работы таких ученых, как Хансен, Биркиншоу, Ропер, Арванитис [131, 159, 160]. В частности, Хансен и Биркиншоу рекомендовали рассматривать инновации как последовательный трехэтапный процесс, который включает генерацию идеи, ее развитие и распространение [131].

Как отмечают Ропер и соавторы, инновационная цепочка создания стоимости характеризует структуру и сложность процесса преобразования знаний в стоимость и подчеркивает роль навыков, капиталовложений и других ресурсов, направляемых инновационными компаниями в процессе создания стоимости [160].

Бернштейн и Сингх настаивают на том, что комплексный подход к управлению инновационным процессом необходим для организации лучшего

взаимодействия в выстраивании внутренней деятельности компании [106].

29

Также Ротвелл указывает, что инновационный процесс не является непрерывным и его сложно разделить на ряд функционально различных этапов: скорее, он состоит из взаимодействующей и взаимозависимой последовательности действий [161].

Идея инновационной цепочки создания стоимости является довольно новой в науке управления инновациями. Однако, ее корни заложены еще в двадцатом столетии. Так, мысль о том, что инновации представляют собой процесс развивали в своих работах Зальтман и Холбекеще в 1973 г. [180]. Ими предложен двухэтапных подход к исследованию инновационного процесса, а именно инициирование и внедрение.

Каплан и Нортон в 1996 г. также предложили цепочку создания стоимости. Их модель содержит три связанных этапа: инновации, производственные операции и послепродажное обслуживание. При этом инновационный цикл довольно прост и состоит из двух этапов, а именно исследования рынка и создания продукта или услуги [139].

Расширили цепочку создания стоимости инноваций Ван Хорн и соавторы [173]. Ими предложено шесть основных видов деятельности (выявление потребностей, прикладные исследования, разработка инноваций, коммерциализация, распространение и внедрение), а также вспомогательные мероприятия (управление компетенциями, управление инфраструктурой и управление знаниями). С нашей точки зрения, данный концепт целесообразно трансформировать и отразить в виде трех композиционной схемы. Шаги по определению потребности и выполнению прикладных исследований следует укрупнить, представив первый этап как НИОКР. Второй этап - разработка инновационного продукта или услуги. В качестве завершающего этапа выступает объединение операций по коммерциализации и распространению инновации на рынке.

Подобная трехуровневая схема представлена Боункеном и Тайхертом в

отношении инноваций с отраслевой точки зрения. Авторы исследуют рынок

возобновляемых источников энергии [108]. В их модели можно выделить три

30

основных этапа, а именно: исследования и разработки, разработка продукта и его распространение.

Нами предложен концепт развития высокотехнологичного производства, основанный на цепочке создания стоимости инновационного продукта или услуги (рисунок 1.9).

Рисунок 1.9 - Концепт развития высокотехнологичного производства на основе цепочки создания стоимости инновационного продукта, услуги,

технологии

Концепт отличает возможность исследования процессов преобразования знаний в инновационный продукт (услугу) в их системном развитии. Известны два типа динамики системы: 1) функционирование и 2) развитие.

Функционирование отражает динамику процессов, которые в системе происходят стабильно и преследуют достижение запланированной цели. Развитие, в свою очередь, характеризует такую динамику, которая происходит с системой при изменении ее целей. Развиваясь, существующая структура

системы должна быть адаптивна и иметь возможность перестраиваться для достижения новых целей.

Декомпозиция модели представлена тремя последовательно реализуемыми процессами:

1. генерации знания,

2. трансформации знания,

3. диффузии знания.

Первый процесс, генерация знания, представляет собой поиск и создание идей как внутри организации, так и за ее пределами. Процесс генерации знания реализуется посредством проведения НИОКР. Он направлен на развитие фундаментальной науки и технологий. НИОКР является катализатором инновационной деятельности в высокотехнологичных отраслях и, по мнению специалистов, в конечном итоге отвечает за рост производительности и доходности компаний [167].

Следующий этап, трансформация знания, характеризует процесс фактического превращения новых идей и знаний в инновационные продукты, услуги технологии.

За ним следует процесс диффузии знания, когда осуществляется распространение инноваций внутри организации и за ее пределами. Диффузия знания приводит к коммерциализации инновационного продукта, услуги, технологии.

Для каждого из процессов рассматриваются условия входа-выхода. На входе в систему учитываются различные виды ресурсов, которыми оперирует компания при осуществлении инновационной деятельности (рисунок 1.10).

Рисунок 1.10 - Классификация ресурсов высокотехнологичной компании по натурально-вещественной форме

Предлагается учитывать ресурсы в разрезе двух укрупненных групп:

1) имеющие натурально-вещественную форму - материальные ресурсы (средства и предметы труда), финансовые источники, человеческие ресурсы,

2) нематериальные ресурсы - интеллектуальные, информационные, права интеллектуальной собственности и прочие, не имеющие натурально-вещественной формы.

Учет ресурсов крайне важен для обеспечения инновационной деятельности по каждому из реализуемых процессов. Оптимизация комбинации факторов позволяет компании обеспечить плановые сроки исполнения проектов, а также минимизировать расходы по привлечению требуемых ресурсов.

В качестве основных инновационных ресурсов мы рассматриваем затраты на персонал и затраты на осуществление НИОКР. По этой позиции мы выражаем солидарность с мнением ряда исследователей, которые для измерения инновационной активности использовали именно эти показатели [119, 135, 175].

В отношении измерения результативности процесса НИОКР, позволим выразить мнение, что наиболее подходящим показателем может быть количество выданных патентов. Некоторые исследователи полагают, что патенты не

могут полностью отразить фактическую результативность инновационной деятельности. Как отмечает Грилихес, не все изобретения патентоспособны и не все изобретения запатентованы, а изобретения, которые запатентованы, сильно различаются по качеству [125]. Однако, ряд авторов полагают, что патенты могут гарантировать оригинальность и с большей вероятностью достигнут рыночной стоимости [109]. Исходя из этих соображений, целесообразно использовать число патентов в качестве показателя результативности инновационной деятельности.

Что касается процессов преобразования знаний в инновации и их коммерциализации, то здесь в качестве затрат выступают следующие статьи: затраты на разработку новых продуктов, затраты на техническое обновление, расходы по оплате труда персонала. Результативность инновационной деятельности на этапе коммерциализации измеряется выручкой от реализации новых продуктов, услуг, технологий.

В основе управления инновационной деятельностью находится проблема распределения ресурсов. Это ключевая задача. Ошибочно полагать, что инновационный процесс сопряжен только с креативом и генерированием идей. Зачастую, усилия компаний направлены на реализацию проектов по краткосрочным улучшениям продуктов и в гораздо меньшей мере уделяется внимание возможным прорывным инновациям или трансформации бизнес-модели. Стремление к реализации большого числа инициатив по достижению краткосрочных целей отвлекает ресурсы (как материальные, так и человеческие, и финансовые), а также атрофирует способности компании к разработке и внедрению более амбициозных инноваций.

Важным элементом модели является исследование возможностей адаптируемости инновационной системы высокотехнологичных компаний к изменяющимся условиям. В целях исследования адаптивных возможностей системы предложен следующий элементный состав:

1. Организационная рефлексия. Рефлексивные реакции, выраженные в

виде намерений предугадать, предвосхитить действия других экономических

34

агентов являются распространенным явлением, направленным на оптимизацию собственной стратегии инновационного развития компании. Рефлексия как механизм двухсторонней обратной связи между принимаемыми решениями и будущими событиями - это непрерывный процесс формирования участниками рынка представлений об имеющей место на рынке ситуации в настоящий момент времени и выработке на этой основе стратегических управленческих решений.

2. Принятие изменений и риска в условиях нестабильности отражает тот факт, насколько эффективно организация может использовать полученные знания для сохранения и преумножения конкурентоспособности. Чтобы свести к минимуму уровень неопределенности и риска, а также улучшить способность принимать обоснованные экономические решения, высокотехнологичные компании должны постоянно выявлять угрозы, возникающие внутри и за пределами компании, и реализовывать комплекс мероприятий по их минимизации и нивелированию.

3. Обучение отражает способность компании к постоянному восприятию нового знания. Организационное обучение определяется как способность компании учиться на собственном опыте и делиться знаниями, опытом и информацией. Кроме того, формирование современной корпоративной образовательной среды должно соответствовать концепту непрерывного обучения. Наряду с плановым повышением квалификации работников, система корпоративного обучения должна позволять сотрудникам формировать индивидуальную траекторию образования и развития, а применение дистанционных технологий обучения вкупе с мультимедийным контентом обеспечат доступность и востребованность образовательной среды. Специалисты отмечают, что обеспечение сотрудников актуальной научно-технической информацией и возможность участия в профессиональных сообществах являются ключевым направлением развития системы корпоративного дополнительного образования [5, 32, 63, 78].

4. Гибкое управление проявляется в децентрализации полномочий по принятию решений, так что каждый член организации может получить возможность решать проблемы независимо от других, что увеличивает возможности самоорганизации сотрудников. Кроме того, стимулы в гибком управлении могут быть как материальными, так и нематериальными, что способствует проявлению энтузиазма сотрудников.

Гибкое управление соотносится с принципами дизайн-мышления, которое учитывает изменчивый характер среды принятия решений. Инновации, которые могут способствовать более простому и широкому применению дизайнерского мышления для решения сложных проблем, создают вклад в процесс создания умного будущего.

5. Ориентация на клиента относится к способности компании прогнозировать потребности клиентов и реагировать на них. Потребительские ценности, которые обычно интересуют клиентов - это разумная цена, хорошее качество, возможности индивидуализации товара. Однако эти требования служат фундаментом для обеспечения выхода на рынок, но не являются достаточными условиями для обеспечения устойчивого конкурентного преимущества. Современные покупатели требуют удовлетворения не только утилитарных, но и гедонистических потребностей, например, в безопасности, эстетике, возможности получения дополнительного опыта, участия в совместном творчестве. Новые потребительские ценности подталкивают инновационно активные организации к новым способам разработки продуктов, услуг и бизнес-моделей. Например, принцип «сделай сам» стал новым стимулом для клиентов в сфере общественного питания, изготовления ювелирных изделий, туризма и производства одежды.

6. Открытость новым идеям, творчеству. Инновации и творчество способствуют росту адаптируемости организации, используя тот вклад, который могут внести отдельные люди в развитие организации, благодаря своим талантам и креативу.

Лидерство, мотивация, коммуникации, удовлетворенность сотрудников и прочие аспекты направлены на достижение наилучшего результата в управлении человеческими ресурсами. Зарубежные и отечественные научные изыскания, посвященные управлению человеческими ресурсами, стали наиболее актуальными в эпоху цифровизации, поскольку получили широкую востребованность цифровые навыки и компетенции, формирующие новое качество человеческого капитала [25, 34, 35].

Считается, что сотрудники наиболее продуктивны, когда используют свои таланты на работе. Вовлеченные сотрудники добиваются гораздо лучших результатов. Основываясь на исследовании аналитической компании Gallup, сделаны выводы, что сотрудники, которые не преуспевают в своей жизни, гораздо более уязвимы и увеличивают риски для своей организации [132]. Например, сотрудники, которые не преуспевают в жизни, в сравнении с теми, кто преуспевает, имеют на 61% выше вероятность выгорания, на 48% выше вероятность ежедневного стресса, на 66% выше вероятность ежедневного беспокойства, грусти или гнева. Таким образом, работа должна быть стабилизирующей силой в жизни людей. Это особенно важно в психологически жесткие времена, подобные тем, которые мир пережил в 2020 году и продолжает испытывать по сей день. И работодатели играют центральную роль в формировании личности в целом. Ряд научных публикаций, авторами которых являются Херли, Халт, Скерлавай и др., подтверждают важность адаптируемости как характеристики динамично развивающейся инновационной системы [32,63,78].

Высокотехнологичные компании представляют собой сложно организованные динамические системы, состоящие из агентов (людей), которые экспериментируют, исследуют, самоорганизуются, учатся и адаптируются (в разной степени) к изменениям в своей среде. Они существуют на индивидуальном, командном, институциональном и групповом уровнях, а также в гораздо более широкой сети внешних сложных адаптивных систем - экономической, социальной, экологической средах. Сложные системы постоянно ищут возможности адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. Их

37

деятельность определяется условиями, в которых находится система, и она реагирует самоорганизующейся реакцией. Таким образом, высокотехнологичным компаниям для обеспечения выживаемости необходимо быть адаптивными в своих подходах к инновациям, гибко реагировать на потребности внутренней и внешней среды.

Исследуя модель в практическом ракурсе, применительно к конкретной организационно-экономической системе, можно вынести ряд рекомендаций по повышению эффективности инновационной деятельности в сфере высоких технологий. Учитывая взаимосвязь между НИОКР и коммерциализацией, лицам, ответственным за принятие решений по развитию инновационной деятельности, необходимо координировать усилия в реализации этих процессов. Целесообразно определить объемы и пропорции требуемых ресурсов, принимающих участие в развитии инновационной деятельности. Следует уделять внимание не только масштабу ресурсов, задействованных в проведении НИОКР, но и механизму их распределения, который полезен для оптимизации использования ограниченных ресурсов. Действенным инструментом стратегического планирования в этом случае становятся дорожные карты развития технологий, разработанные как на мезоуровне - для отдельных отраслей или регионов, или же в рамках холдинговых структур высокотехнологичных компаний.

На низкую конверсию результатов НИОКР могут оказывать влияние, так называемые, «спящие» патенты. Это отражает ситуацию, когда часть патентов не находит применения. Сосредоточение внимания на патентных заявках, а не на использовании патентов приводит к появлению патентного «пузыря», что приводит к краху коммерциализации.

Также следует отметить, что блокировать процесс трансформации достижений НИОКР в инновационные продукты, услуги, технологии может нехватка квалифицированных специалистов. Это особенно актуально в условиях цифровизации экономического пространства, когда востребованными становятся современные цифровые навыки и компетенции.

38

Исходя из вышеизложенного, приоритетом государственной политики по активизации инновационного развития должна служить, прежде всего, ориентация на конечный результат в виде инновационных продуктов и технологий, выведенных на рынок. Акцент же на предоставлении льгот, например, в части освобождения от НДС и налога на прибыль при осуществлении НИОКР, целесообразен только тогда, когда в последующем данная разработка будет коммерциализирована.

Кроме того, должны быть стимулы для перехода к модели открытых инноваций, что обусловлено возрастающей сложностью продуктов и технологий, ростом затрат и рисков, связанных с осуществлением инновационной деятельности. Переход от закрытой к открытой инновационной системе реализуется путем разработки соглашений о сотрудничестве и партнерских отношениях в виде обмена идеями, знаниями и технологиями с другими организациями и отдельными лицами.

1.3 Космические технологии как драйвер роста высокотехнологичного

сектора

Неизменным драйвером научно-технического прогресса, возникновения инновационных продуктов, услуг, технологий, а также появления новых высокотехнологичных производств является космическая отрасль. Освоение космического пространства и рост возможностей по извлечению доходов от результатов космической деятельности мотивируют правительства технологически развитых государств и частных инвесторов к активному вовлечению в развитие данной отрасли. Основные тенденции развития космической индустрии обусловлены всепроникающими процессами цифровизации, которые трансформируют архитектуру отрасли, стимулируя процессы сетизации экономического пространства, и способствуют привлечению все большего числа участников (рисунок 1.11).

эволюция цифровых сервисов и технологий

рост частных инвестиций в космическую отрасль

рост спроса на приложения, основанные на аналитике больших данных и облачных технологиях

появление новых -бизнес моделей

JL

JL

JL

Рисунок 1.11 - Основные тенденции, стимулирующие развитие современной экономики космоса

Развитие космических технологий удовлетворяет запросы цифровой глобальной экономики во все увеличивающихся объемах информации, необходимых для обеспечения самых разнообразных процессов жизнедеятельности человечества: от понимания природно-климатических событий, происходящих на планете, до анализа последствий COVID-19. Так, глобальная пандемия продемонстрировала важную необходимость в получении и использования открытых данных. Реакцией на эту проблему послужило создание в июне 2020 г. информационной панели EO Dashboard для оценки, мониторинга и исследования экологических и экономических последствий ограничений, связанных с пандемией, введенных во всем мире через призму спутников наблюдения Земли. 2 Создателями интерактивного ресурса данных являются НАСА совместно с Японским агентством аэрокосмических исследований и Европейским космическим агентством (ЕКА). Подобная совестная деятельность является примером того, как можно усилить коллективные научные возможности спутников, исследующих Землю (Earth Observation, EO), от всех трех агентств.

2 Earth observing dashboard https://eodashboard.org/

40

Объемы космической экономики год от года растут, несмотря на мировые кризисные явления. По оценкам Morgan Stanley к 2040-му году объемы инвестиционного дохода от вложения в космическую отрасль в мировом масштабе составят более триллиона долларов (рисунок 1.12).

2040

2035

2030

2025

2020

200000

400000

600000

800000

1000000

1200000

■ спутниковое ТВ

■ спутниковое радио

■ широкополосный интернет

■ мобильная спутниковая связь

■ аналитика данных на основе наблюдения Земли

■ наземное оборудование

■ производство спутников

■ запуск спутников

■ несателлитная промышленность

■ прочее

Рисунок 1.12 - Прогноз развития мировой космической индустрии,

млн. долл.

Источник: составлено автором по материалам[133]

В связи с развитием цифровых технологий и сервисов таких как, искусственный интеллект, Интернет вещей, виртуальная реальность, умные дома и автомобили, облачные хранилища, технологии больших данных экспоненциально растет спрос на услуги широкополосной связи, обеспечивающей высокую пропускную способность данных. Это обуславливает тот факт, что наиболее значительные возможности развития мировой космической отрасли сопряжены с

0

распространением широкополосного интернета, на долю которого будет приходиться не менее 50-ти процентов прогнозируемого роста. С его развитием еще более повысится спрос на изготовление и запуск спутников.

Совершенствование технологий ведет к росту и удешевлению производства спутников с одновременным повышением их производительности и долговечности. Кроме того, появление многоразовых ракет будет способствовать снижению расходов на запуски. По оценкам специалистов уже сейчас стоимость запуска спутника снизилась с 200-х миллионов долларов до 60-ти и имеет явные тенденции к удешевлению в будущем.

Анализ, проведенный исследователями Space Foundation, показал, что в первой половине 2020 года, несмотря на глобальную пандемию C0VID-2019, запуски спутников были на уровне предыдущих лет: в целом в мире был осуществлен 41 успешный запуск, что лишь немногим ниже среднего пятилетнего показателя, составившего 43,2 [170]. Количество космических аппаратов, выполняющих коммерческие миссии, увеличилось на 48% в годовом исчислении, достигнув 251 в 2019 году по сравнению со 170 в 2018 году.

В отношении персонала, задействованного в отрасли, статистика показывает, что в 2019 году европейский космический персонал насчитывал 47 895 сотрудников, занимающихся проектированием, разработкой и производством космических средств. Это на 6,2% больше, чем в 2018 году, и в три раза больше, чем в США, где годовой прирост рабочей силы составил 2%.

Развитие космической отрасли прогнозируется и в траектории космического туризма, который со временем будет все более доступным по цене для отдельных платежеспособных клиентов.

Еще одним важным направлением развития индустрии космоса является решение проблемы загрязнения околоземного пространства [49]. По данным НАСА, количество космических объектов, внесенных в каталог Космического

центра Джонсона, возросло с 8840 объектов по состоянию на сентябрь 2000 года до 22527 объектов по состоянию на апрель 2021 года (рисунок 1.13).3

■ Китай

■ Россия и страны СНГ ■ЕКА

■ Франция

■ Индия

■ Япония ■США

■ прочие

220 J 577 1-149

Рисунок 1.13 - Число объектов орбитального мусора, ед.

В общее число объектов включаются как активные спутники, так и отработанные спутники, корпуса ракет и прочий мусор от космической деятельности. Проблематика сохранения космической среды крайне важна для обеспечения долгосрочной устойчивости космической деятельности. Помимо требований обеспечения безопасности космической среды, решение вопросов сокращения орбитального мусора и снижения рисков от него служит еще одним актуальным направлением для научных исследований и разработки перспективных технологий.

Высокие технологии, используемые в космической отрасли, находят активное применение для решения задач социально-экономического развития на Земле. Так, данные дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) из космоса и продукты, созданные в результате их обработки, пользуются повышенным

3 The Orbital Debris Quarterly News https://orbitaldebrisjsc.nasa.gov/quarteriy-news/pdfs/odqnv25i2.pdf

спросом на мировом рынке пространственных данных и геоинформационных технологий. Технологии ДЗЗ предоставляют возможности получения информации за счет проведения наблюдений за объектами на расстоянии с помощью удаленных датчиков, установленных на спутниках и самолетах. Дистанционные датчики обеспечивают получение большого массива данных о наблюдаемых объектах и обеспечивают возможности принятия оперативных решений на основе оценки текущего состояния, а также перспективного развития событий.

Технологии ДЗЗ составляют единую систему: от создания орбитальной группировки космических средств, способных удовлетворить запросы потребителей в информации, до коммерческой реализации продуктов, полученных на основе этих данных (рисунок 1.14).

Рисунок 1.14 - Цепочка формирования конечного продукта с использованием

технологий ДЗЗ

Конечный продукт в этой цепочке может быть получен через сбор и обобщение заявок на получение данных ДЗЗ, планирование космической

съемки, сеансов сброса космической информации на наземные принимающие станции. Далее следует прием, обработка, каталогизация, хранение данных ДЗЗ, формирование конечного продукта и его распространение.

Информационные продукты и услуги, полученные с использованием технологий ДЗЗ, представлены следующими видами (рисунок 1.15). К ним относят: снимки (данные и телеметрия), обработанные продукты в виде цифровых моделей рельефа и ортомозаики, информационные услуги на основе информации ДЗЗ.

Рисунок 1.15 - Структура рынка информационных продуктов и услуг, полученных с помощью технологий ДЗЗ

Источник: составлено автором по материалам [123]

Отраслевые возможности применения геоинформационных данных настолько разнообразны, что практически сложно представить сферу жизнедеятельности человека, где они не могли бы быть применены (рисунок 1.16).

Опыт использования космической информации ДЗЗ свидетельствует о высокой эффективности применения дистанционных методов в мониторинге землепользования и городском планировании, сельском хозяйстве, плодоводстве, растениеводстве, при прогнозировании урожаев, в оценке состояния ирригационной инфраструктуры. Широкое использование, благодаря доказанной эффективности, получил мониторинг земного покрова, снежного и

■ снимки

■ обработанные продукты

■ информационные услуги

ледяного покровов, океанов и других водоемов, морских организмов, выявления незаконного рыбного промысла, а также мониторинг лесов и лесных пожаров, атмосферы, парниковых газов, загрязнения воздуха. Также результаты ДЗЗ имеют высокую значимость в отслеживании работы нефтепроводов и мониторинге незаконной добычи ископаемых, управлении природными ресурсами, в предупреждении и ликвидации чрезвычайных ситуаций; телемедицине и эпидемиологии.

Нефтегазовый комплекс

Градостроительная деятельность

Водное хозяйство

Геология и горная промышленность

Муниципальное хозяйство

Обороно-

промышленный

комплекс

м

Транспорт и связь

Сельское хозяйство

ч/

Безопасность

Рисунок 1.16 - Отраслевая структура рынка геоинформационных данных

Одними из наиболее перспективных направлений инновационного развития космической отрасли являются работы с космическими средствами и технологиями ДЗЗ. На современном этапе осуществляется активное наращивание орбитальной группировки космических аппаратов (КА) ДЗЗ, совершенствуется бортовая аппаратура, развиваются средства приема, регистрации, обработки и распространения космической информации. Разработка и развитие космических средств ДЗЗ осуществляется в направлении совершенствования космических платформ, целевых и служебных систем космических аппаратов.

Анализ современного состояния средств ДЗЗ позволил выявить основные тенденции развития (рисунок 1.17).

рост группировок КА ДЗЗ на орбите, улучшение основных характеристик аппаратуры

соврешенствование

технологий обработки данных

широкое использование

цифровых технологий и сетизации

ускорение возможности

передачи данных,как следствие -сокращение времени поставки данных потребителю

Рисунок 1.17 - Основные тенденции в развитии ДЗЗ

С запуском новых космических аппаратов создается и развивается внутренний рынок данных ДЗЗ. Преимущества космических средств и технологий ДЗЗ для социально-экономического развития национальной экономики представлены на рисунке 1.18.

Основное назначение космической системы дистанционного зондирования Земли

- информационное обеспечение потребителей космической информацией в различных сферах деятельности

Инвесторы: государство в лице Роскосмоса, частные инвесторы

Состав объектов, реализующих технологию ДЗЗ: группировка космических аппаратов, Центры сбора космических данных, тематической обработки и распространения информации и управляющих решений

Спектр решаемых задач: прогноз погоды, картография, мониторинг землепользования, телемедицина и эпидемиология, городское планирование, сельское хозяйство, прогноз урожаев, мониторинг земного покрова, снежного и ледяного покровов, океанов и других водоемов, морских организмов, выявление незаконного рыбного промысла, мониторинг лесов и лесных пожаров, атмосферы, парниковых газов, загрязнения воздуха, мониторинг нефтепроводов и незаконной добычи ископаемых, в предупреждении и ликвидации чрезвычайных ситуаций

Продукт: карГы местности, предупреждение о ЧС (наводнениях, сходе лавин, ураганах), контроль за перемещением грузов, контроль над нефте- и газопроводами, ледовой обстановкой, лесными пожарами

Результат: степень полноты удовлетворения потребностей пользователей космической информацией

Экономический эффект выражен в: приросте производства продукции, уменьшении или полном предотвращении ущерба из-за различных чрезвычайных ситуаций, снижения стоимости производства, сокращения длительности производственных процессов, экономии хозяйственных ресурсов.

Принципы оценки эффективности реализации проекта ДЗЗ:

1) рассмотрение проекта на протяжении всего его жизненного цикла,

2) обеспечение сопоставимости условий сравнения различных проектов,

3) учет фактора времени путем приведения денежных потоков

4) максимизация положительного КРУ по проекту,

5) учет интересов различных участников проекта, выражающийся, в том числе, в оценке стоимости капитала, инвестированного в проект,

6) учет влияния рисков и угроз, сопровождающих реализацию проекта

по проекту к начальному моменту времени,

Виды эффективности в проектах ДЗЗ: коммерческая, экономическая, бюджетная, отраслевая, оборонная, социальная, экологическая

Рисунок 1.18 - Преимущества ДЗЗ для социально-экономического развития национальной экономики

Следует отметить, что одни и те же исходные данные используются для целей решения тематических или отраслевых задач. Различия проявляются в степени их обработки и алгоритмах, разрабатываемых под конкретного пользователя. Чаще всего данные ДЗЗ представляют интерес как систематические или периодические наблюдения, приводящиеся на разных уровнях, а не как разовые снимки. Решение подобного рода задач основано на создании специализированных систем дистанционного мониторинга. Их главным преимуществом перед настольными программными продуктами, адаптированными под конкретного пользователя, является открытость и расположение в интернет-пространстве. Начиная с середины девяностых годов прошлого века Институт космических исследований Российской академии наук (ИКИ РАН) осуществляет работы по развитию технологий создания таких систем [46].

Со стороны активно цифровизирующихся секторов экономики прогнозируется рост спроса на цифровые приложения, основанные на аналитике больших данных. Современный спрос на данные ДЗЗ востребован для развития приложений, использующих межмашинное взаимодействие (М2М) и технологии Интернета вещей, в сфере наземного и морского транспорта, энергетики, сельского хозяйства, природоохранной деятельности, а также оказания государственных услуг и реализации потребностей оборонно-промышленного комплекса. Прогнозируется постепенное угасание спроса на подобные приложения и переход к повсеместному использованию аналитики больших данных.

Аналитика больших данных как новая цифровая технология демонстрирует огромный потенциал роста. Совокупный доход от использования аналитики больших данных, получаемых со спутников, составит порядка 17,7 млрд. долл. В будущем грань между приложениями, базирующимися на спутниковых данных ДЗЗ, М2М и Интернете вещей станет более размытой, поскольку будут преимущественно использоваться высоко интегрированные наборы больших данных.

При современном растущем предложении спутниковой емкости и растущей мощности облачных хранилищ происходят многочисленные изменения

49

в цепочках создания стоимости. Получение информации и аналитических данных становится менее затратным. Этому способствует интеграция коммерческих и государственных структур. Так Космические войска США объявили о заключенном контракте с коммерческой компанией Bluestaq на 280 млн. долл. на расширении каталога космических данных. Объединение данных по космическим объектам как из частных, так и из государственных источников позволит расширить существующую библиотеку космических объектов. Облачная платформа представляет собой хранилище данных с открытой архитектурой. Это обеспечивает размещение данных о ситуации в космосе, поступающих от десятков коммерческих, академических и государственных организаций, что предоставит пользователям интегрированную модель поиска и позволит коммерческие космические данные сделать доступными для военных. Частное и государственное взаимодействие создает потенциальные выгоды за счет распределения затрат и снижения финансовой нагрузки на конечного пользователя.

Расширение бизнес-моделей, основанных на предоставлении услуг в сфере технологий, представляет собой тенденцию цифровой эпохи. Эксперты NSR утверждают, что рост рынка корпоративных услуг в космической индустрии будет опережать другие по вертикали, поскольку новые наборы данных и приложения выходят в цифровое пространство.4 Отраслевые лидеры, такие как Aeris, Airbus, Amazon, BlackSky, Bosch, CloudEO, Cloudera, Earth-i, Globalstar, Google, Honeywell, IBM, Inmarsat, Iridium, Maxar, Orbcomm, Planet, SAP, SkyWatch, Spire, VMWare и другие, концентрируются на том, чтобы извлечь максимальную выгоду из данных, полученных через спутники.

Примером успешного развития бизнеса, основанного на глобальном мониторинге в режиме реального времени и анализе геопространственных данных, является американская компания BlackSky, основанная в 2014 году. BlackSky проектирует и создает малые спутники через свое совместное

4 NSR https://www.nsr.com/

предприятие LeoStella с Thales Alenia Space. Орбитальная группировка насчитывает пять спутников, находящихся в коммерческой эксплуатации, и в ближайшем будущем планируется добавить к этой группировке еще девять спутников. Инновационная группировка малых спутников позволяет отслеживать глобальные события с высоким пространственным разрешением и высокой временной частотой.

Компанией разработаны и запатентованы технологии, позволяющие с использованием собственной цифровой платформы, основанной на искусственном интеллекте и машинном обучении, обрабатывать данные, получаемые от группировки спутников, а также от различных космических, IoT, наземных датчиков и каналов данных. BlackSky в режиме реального времени отслеживает глобальные события, постоянно расширяет собственную базу данных, обеспечивая тем самым высокую ситуационную осведомленность коммерческих и государственных заказчиков по всему миру.

В 2021-м году компания заключила соглашение об объединении бизнеса с Osprey Technology Acquisition, которое должно принести порядка 450 миллионов долларов чистой выручки.

Высокий спрос на геоинформационные данные подтверждается и другими примерами. Так инициативы по мониторингу процессов глобальных изменений повысили спрос на цифровые услуги и приложения, где используются долгосрочные временные ряды данных наблюдения за Землей (Earth Observation, EO), включая мониторинг суши, водных ресурсов и атмосферы. Спутниковый мониторинг EO осуществляется с использованием установленной на спутнике полезной нагрузки для сбора данных и изображений Земли. Затем изображения обрабатываются и анализируются для извлечения различных типов информации, которая может использоваться в самом широком диапазоне приложений и отраслей.

По аналитическим данным в 2017 году глобальная экономика EO оценивалась в размере от 9,6 до 9,8 млрд евро. В эти оценки включены как продажи

спутников, осуществляющих мониторинг, так и расходы по последующему

сбору, обработке и преобразованию данных EO в информационные продукты для конечных пользователей [118]. Около 70% мирового рынка приходится на создание первых звеньев цепочки добавленной стоимости, а именно, на формирование орбитальной группировки спутников. Операции по приему, обработке данных и формированию конечного цифрового продукта оцениваются в размере от 2,6 до 2,8 млрд евро. Основным заказчиком выступают государственные структуры, на долю которых приходится от 50% до 60% продаж на мировом рынке. Рынок сбыта геоинформационных данных демонстрирует постоянный рост с ожидаемым среднегодовым темпом 7% годовых до 2022 года.

Если оценивать размеры европейского рынка EO, то его объемы в 2017 г. составляли от 2,7 до 3,1 млрд евро. Спутниковый сегмент был оценен в 1,9 млрд евро, что составляет около двух третей европейской экономики EO. Выручка от сбыта продукции составила от 750 до 1 200 млн евро.

Для целей глобального мониторинга нашей планеты в ближайшие десятилетия Европейским космическим агентством (ЕКА) используются спутники нового поколения, к которым относятся спутники Copernicus и New Space. При создании программы Copernicus прогнозировалось, что с 2008 г. по 2020 г. общий объем инвестиций составит более 8 млрд евро. За тот же период объем экономических выгод оценивается от 16,2 до 21,3 млрд евро за счет продаж цифровых приложений и продуктов, созданных на базе Copernicus, в различных секторах экономики. Разработчики отмечают, что выгоды для промежуточных и конечных пользователей рассчитаны на период 2018-2020 гг., в то время как затраты на программу учитываются с 2008 года [118].

Выгоды для конечных пользователей создаются либо за счет прямого использования данных Copernicus, либо за счет использования услуг, предоставляемых промежуточными пользователями, которые преобразовывают необработанные изображения Copernicus в готовый цифровой продукт. Опыт показывает, что даже не очень значительные объемы информации от Copernicus потенциально способны принести большие выгоды, например, для

предприятий нефтегазового или энергетического сектора, или

52

сельскохозяйственных товаропроизводителей. Так, разработчики программы Copernicus утверждают, что европейские аграрии получили в 2018 г. дополнительную выручку в объеме 318 млн евро и планируется ее рост на 30%, объемы дополнительных доходов в нефтегазовом секторе составили 417 млн евро, а в возобновляемой энергетике 137 млн евро [118].

Конечные пользователи обычно имеют очень специфические потребности, но демонстрируют высокую готовность платить за доступ к индивидуализированным продуктам EO с реальной добавленной стоимостью для их бизнеса. По оценкам, в 2018 году обороты вторичного рынка составили от 125 до 150 млн евро по сравнению с 54 млн евро в 2015 году. Ожидается, что к 2022 году они будут расти со среднегодовым темпом роста около 15%. Основным драйвером роста является разрыв между конкретными потребностями конечных пользователей в специализированных продуктах и их текущим предложением.

Преимущества геоинформационных спутниковых систем обуславливаются вкладом в отраслевую деятельность участников рынка и потенциальными возможностями обеспечить рост их доходов. Несмотря на то, что некоторые производственно-сбытовые цепочки являются достаточно сложными как потенциальные сегменты роста (например, рынок страховых услуг), в целом можно прогнозировать успешную эволюцию внедрения подобных высоких технологий в развитие мировой экономики и национальных экономических систем.

Таким образом, высокие технологии дистанционного зондирования Земли формируют глобальные массивы данных из космоса, которые дополняется данными, полученными от миллионов интеллектуальных датчиков, подключенных к Интернету (Интернет вещей, IoT), а также от систем беспилотных летательных аппаратов. Большие массивы данных, переформатированные в цифровые услуги, создают новые возможности как для науки, так и для бизнеса. Однако эти возможности ставят перед учеными, бизнесом, разработчиками программного обеспечения новые задачи, связанные с необходимостью

53

их анализа, агрегирования и хранения, чему поспособствуют такие технологические решения как искусственный интеллект.

Искусственный интеллект является важнейшей цифровой технологией, применение которой позволило масштабировать процессы анализа больших данных и открыло новые прогностические возможности. Применительно к индустрии космоса искусственный интеллект обладает огромным потенциалом для наблюдения за Землей (AI for Earth Observation, AI4EO). В современной космической отрасли эти технологии в основном используются в программном обеспечении компьютерного зрения, применяемого к спутниковым снимкам с очень высоким разрешением. Однако существует множество направлений социально-экономического развития, которые могут извлечь выгоду от применения искусственного интеллекта.

Революция искусственного интеллекта подкрепляется конвергенцией с другими развивающимися цифровыми технологиями, такими как Интернет вещей, блокчейн, облачные вычисления. Их совместное использование приводит к появлению инновационных экосистем на базе цифровых платформ в здравоохранении, финансах, страховании, банковском деле, транспортной промышленности. Так, появление беспилотных автомобилей стало возможным благодаря интеграции Интернета вещей, облачных вычислений и искусственного интеллекта. Перспективы подобной конвергенции могут быть спрогнозированы и для космической отрасли, например, в части эксплуатации спутникового оборудования с акцентом на программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, обеспечивающего автономность и удаленное обновление.

Следует отметить ряд проблемных взаимосвязанных задач, специфику которых необходимо учитывать при адаптации методов искусственного интеллекта для целей получения геоинформационных продуктов и услуг (рисунок 1.19).

Рисунок 1.19 - Специфические проблемы, связанные с применением искусственного интеллекта для наблюдений за Землей

1. Для формирования обоснованной оценки геофизических параметров исследуемых объектов требуется проведение значительной работы по подготовке данных, их очистке и преобразованию. Специфика сопряжена с тем, что используются мультиспектральные, гиперспектральные, многоугольные, мультисенсорные и мультитемпоральные данные, что затрудняет прямое внедрение стандартных подходов к машинному обучению. Тематическая обработка данных имеет специфическую направленность, не являясь универсальной и требуя наличия достоверных данных, необходимых для обучения алгоритмов искусственного интеллекта.

2. Проведение тематической обработки данных представляет собой ресурсоемкий процесс и выполняется на специализированных комплексах автоматической обработки данных. Объем исходных данных может достигать масштаба, измеряемого в петабайтах, который необходимо обработать и довести до незначительных полезных объемов информации. Таким образом, создание конечного информационного продукта требует задействования крупных вычислительных мощностей.

3. Данные получают от разнообразных источников, включая многоспектральные оптические датчики, получающие изображения в нескольких спектральных каналах, а также от радиолокационных датчиков, передающих информацию об амплитуде, частоте, фазе или поляризации собранных

радиолокационных эхосигналов. Если до сих пор искусственный интеллект применялся в основном к оптическим изображениям, в частности с очень высоким разрешением, с использованием традиционных методов компьютерного зрения, то теперь новые возможности получения данных требуют дополнительных трудозатрат, чтобы в полной мере задействовать всю доступную пространственную, временную и спектральную информацию.

4. Геоинформационные данные характеризуют динамическую нелинейную систему, которой является наша планета. Отсюда появляется еще одна сложность, связанная с необходимостью обучения алгоритмов искусственного интеллекта и их адаптации к разнообразным пространственным и временным масштабам.

Искусственный интеллект, используемый в обработке геоинформационных данных, располагает уникальными возможностями для изучения Земли, развития практически всех отраслей хозяйствования. Максимальное применение этого технологического окна роста - крайне сложная задача, но при этом она является неотложной, поскольку представляет значительную ценность для мирового сообщества.

Анализ новых тенденций в мировой космической отрасли связан с развитием новых цифровых сервисов и технологий, которые меняют бизнес-среду и инфраструктуру. Это ведет к деформации привычной организационной среды и появлению новых бизнес-моделей. Распространение высоких технологий способствует активной коммерциализации космоса и вхождению в бизнес новых участников, начиная от небольших стартапов до крупных игроков, таких как SpaceX, и полноценных цифровых экосистем, созданных Google и Amazon. В современном мире, на наш взгляд, следует рассматривать космическую индустрию в новом формате инновационной экосистемы.

Выводы по главе 1

1. Современное общество переживает стремительное распространение новых цифровых сервисов и технологий. Цифровая трансформация отражается на структуре производства, в котором все больший удельный вес отводится вкладу высокотехнологичных и наукоемких производств. К высокотехнологичным производствам относят те, где имеет место высокий уровень технологического развития, который определяется отношением затрат на НИОКР к валовой добавленной стоимости. Наукоемкость отрасли определяет удельный вес лиц с высоким уровнем профессионального образования в численности работников. В ходе исследования отмечено, что классификация отраслей по степени технологичности является крайне сложной задачей. Проведен критический анализ группировки отраслей по степени технологичности, закрепленный в методике ОЭСР, в результате которого выделены группы факторов, не учитываемых в данной классификации и указывающих на необходимость изменения подходов к процессу методического обеспечения оценки высокотехнологичных производств: 1) данный метод не позволяет судить об уровне использования передовых технологических процессов как в целом по отрасли, так и на отдельном предприятии; 2) не находит отражение учет характеристик человеческого капитала (квалификация, уровень владения новыми цифровыми компетенциями и технологиями, креативность, умение работать в команде, адаптивность); 3) измеряются объемы ресурсов, затраченных на НИОКР, но не уровень инновационности продуктов (услуг, технологий), получаемых на выходе; 4) недооценены те отрасли, в которых более важны технологические, а не продуктовые инновации; 5) не учитывается неоднородность внутри отрасли по степени технологичности и по масштабам деятельности входящих в нее компаний; 6) методика ОЭСР сосредоточена на производственном секторе и игнорирует сектор услуг.

2. Процесс осуществления инновационной деятельности крайне сложен и сопряжен с выполнением большого числа итераций. В диссертации

57

доказана необходимость в исследовании инновационных процессов в контексте «белого ящика» с погружением в реализацию внутренних взаимодействий. В диссертации предложена концептуальная модель реализации инновационной деятельности в высокотехнологичных организациях, основанная на цепочке создания стоимости инновационного продукта или услуги. Концептуальную модель отличает возможность исследования процессов преобразования знаний в инновационный продукт (услугу) в их системном развитии. Декомпозиция модели представлена тремя последовательно реализуемыми процессами: генерации знания, трансформации знания, диффузии знания. Важным элементом модели является исследование возможностей адаптируемости инновационной системы высокотехнологичных компаний к изменяющимся условиям. В целях исследования адаптивных возможностей системы предложен следующий элементный состав: организационная рефлексия, принятие изменений и риска, обучение, гибкое управление, ориентация на клиента, открытость новым идеям, творчеству.

3. Неизменным драйвером научно-технического прогресса, возникновения инновационных продуктов, услуг, технологий, а также появления новых высокотехнологичных производств является космическая отрасль. Освоение космического пространства и рост возможностей по извлечению доходов от результатов космической деятельности мотивируют правительства технологически развитых государств и частных инвесторов к активному вовлечению в развитие данной отрасли. В диссертации структурированы основные тенденции развития космической индустрии: эволюция цифровых сервисов и технологий, рост частных инвестиций в космическую отрасль, рост спроса на цифровые приложения, основанные на аналитике больших данных и облачных технологиях, появление новых-бизнес моделей. Обосновано, что данные тенденции обусловлены всепроникающими процессами цифровизации, которые трансформируют архитектуру отрасли, стимулируя процессы сетизации экономического пространства, и способствуют привлечению все большего числа участников.

Исследованы вопросы конвергенции цифровых технологий. Совместное использование искусственного интеллекта, Интернета вещей, блокчейна, облачных вычислений приводит к появлению инновационных экосистем на базе цифровых платформ в здравоохранении, финансах, страховании, банковском деле, транспортной промышленности. Так, появление беспилотных автомобилей стало возможным благодаря интеграции Интернета вещей, облачных вычислений и искусственного интеллекта. Перспективы подобной конвергенции могут быть спрогнозированы и для космической отрасли, например, в части эксплуатации спутникового оборудования с акцентом на программное обеспечение на базе искусственного интеллекта, обеспечивающего автономность и удаленное обновление.

4. В диссертации исследованы тренды развития космических технологий в контексте удовлетворения запросов цифровой глобальной экономики. Отмечается потребность во все увеличивающихся объемах информации, необходимых для обеспечения самых разнообразных процессов жизнедеятельности человечества: от прогнозирования природно-климатических событий, происходящих на планете, до анализа последствий COVID-19. Анализ показал, что в качестве наиболее перспективного, в том числе с позиции экономической целесообразности, высокотехнологичного направления развития космической отрасли выступают космические средства и технологии дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ).

Результаты исследования новых тенденций в мировой космической отрасли приводят к выводу, что с развитием новых цифровых сервисов и технологий происходит трансформация привычной организационной среды и появляются новые бизнес-модели. Распространение высоких технологий способствует активной коммерциализации космоса и вхождению в бизнес новых участников, начиная от небольших стартапов до крупных игроков, таких как SpaceX, и полноценных цифровых экосистем, созданных Google и Amazon. С точки зрения автора следует рассматривать космическую индустрию в новом формате инновационной экосистемы.

Глава 2 МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИОННЫМ РАЗВИТИЕМ ВЫСОКОТЕХНОЛОГИЧНЫХ

ПРОИЗВОДСТВ

2.1 Аналитические аспекты исследования инновационного развития высокотехнологичных производств

Развитие высокотехнологичных и наукоёмких производств во многом определяет рост национальной экономики в целом, что подтверждается рядом обстоятельств:

- активизация инновационной деятельности высокотехнологичных производств и создание высокотехнологичных продуктов и услуг определяет лидерство и конкурентоспособность национальной экономики, влияя, в том числе на рост общего объема ВВП, например, за счет роста количества высокопроизводительных рабочих мест;

- развитие высокотехнологичных и наукоёмких производств влияет на отраслевую структуру национальной экономики, а также способствует росту объема несырьевого экспорта;

- именно высокотехнологичные отрасли и производства составляют основу Индустрии 4.0, эра которой в России началась примерно в 2010-х годах. Её ключевым фактором стали информационно-коммуникационные, нано-и биотехнологии, формирующие также и ядро нового технологического уклада.

Таким образом, высокотехнологичные производства играют значительную роль в развитии страны и укреплении ее позиций в глобальном экономическом пространстве.

Следует отметить, что доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте РФ за последние десять лет увеличилась с 19,6% до 23,4% (рисунок 2.1). Причем максимальный прирост

был отмечен в 2020 году - 1,9%, что говорит о результативности текущей государственной политики в области научно-технологического развития страны.

Рисунок 2.1 - Доля продукции высокотехнологичных и наукоемких отраслей в валовом внутреннем продукте РФ, в % к итогу

Источник: составлено автором по материалам [62]

Тем не менее, исходя из международных сопоставлений ключевых показателей технологического развития, можно сделать вывод о сохраняющемся отставании страны от мировых лидеров. Так, при ранжировании стран по величине доли высокотехнологичного экспорта Россия занимает лишь 65 позицию, демонстрируя в 2019 году значение показателя на уровне 13%. При этом максимальные значения зафиксированы в отношении Китая (65%), Филиппин (62%) и Сингапура (52%) [61]. Таким образом, сырьевая направленность российского экспорта все еще очевидна, что повышает уязвимость и зависимость отечественной экономки от внешней конъюнктуры.

Согласно исследованию Высшей школы экономики, Россия входит в топ 10 стран по объему внутренних затрат на исследования и разработки. В 2019 году значение данного показателя составило 44,2 млрд. долл. США. Тройка стран-лидеров выглядит следующим образом:

- США - 581,6 млрд. долл. США;

61

- Китай - 468,1 млрд. долл. США;

- Япония - 171,3 млрд. долл. США.

По сравнению с этими странами объем внутренних затрат на исследования и разработки в России невысокий, также как и доля затрат в процентах к ВВП, которая составляет чуть более 1%. Несмотря на рост в 0,4 % относительно 2018 г., Россия существенно отстает от стран, демонстрирующих максимальные значения показателя (рисунок 2.2).

6 5 4 3 2 1

^ # ^ # 4

Я # > У # У /

¿Г ^

// ✓ ^

Рисунок 2.2 - Внутренние затраты на исследования и разработки в процентах к ВВП в России и в ТОП-10 стран в 2019 году, %

Так, в Израиле затраты на исследования и разработки составляют 4,94% от ВВП, в Республике Корее - 4,53%, в Тайване - 3,46%. Замыкает десятку лидеров США с отношением затрат на исследования и разработки к ВВП -2,83%.

Крайне низким относительно стран-лидеров является и уровень инновационной активности организаций в России, который составил в 2019 году 9,1% (рисунок 2.3). Максимальное значение показателя зафиксировано в Канаде -

0

79,3%. На десятой позиции располагается Германия с уровнем инновационной активности организаций - 63,7%.

Рисунок 2.3 - Уровень инновационной активности организаций в России и в

ТОП-10 стран в 2019 году, %

При этом Россия занимает 4 место по количеству персонала, занятого в исследованиях и разработках (753,8 тыс. человеко-лет в эквиваленте полной занятости) и 6 место по численности исследователей (400,7 тыс. человеко-лет в эквиваленте полной занятости) [31]. Рассмотренные международные сопоставления позволяют сделать вывод о том, что уровень инновационности и технологичности российской экономики в целом невысок относительно мировых лидеров. Однако у страны есть существенный потенциал в виде ресурсной базы и располагаемого национального человеческого капитала, который должен быть реализован благодаря эффективной научно-технической политике государства.

Следует отметить, что развитие высокотехнологичных и наукоемких производств напрямую связано с общим уровнем развития инновационной и научной деятельности в стране. Исходя из данных таблицы 2.1, количество

организаций, занимающихся выполнением исследованием и разработок, показывает неустойчивую динамику.

Таблица 2.1 - Организации, выполнявшие НИОКР, ед.

Организации 2015 2016 2017 2018 2019

организации, выполнявшие НИОКР, из них: 4175 4032 3944 3950 4051

научно-исследовательские 1708 1673 1577 1574 1618

конструкторские 322 304 273 254 255

проектные и проектно-изыскательские 29 26 23 20 11

высшего образования 1040 979 970 917 951

промышленного производства 371 363 380 419 450

заводы с опытным производством 61 62 63 49 44

прочие 644 625 658 717 722

С 2015 по 2017 гг. значение показателя сокращается, причем в основном за счет снижения числа научно-исследовательских и конструкторских организаций. В 2018-2019 гг. наблюдается положительная динамика. Так, в 2019 г. прирост составил 101 единицу. Наибольший удельный вес приходится на научно-исследовательские организации, чье количество выросло с 1574 до 1618 единиц. На образовательные организации высшего образования пришлось 23,5% от всех исследуемых организаций. Значительное место продолжают занимать и прочие организации, ежегодно увеличивающие свое число. К негативным моментам стоит отнести снижение количества проектно-изыс-кательных организаций и опытных заводов.

Рассматривая, основные показатели инновационной деятельности российских организаций, можно сделать следующие выводы (таблица 2.2, рисунок 2.4). Во-первых, общий уровень инновационной активности организаций показывает неустойчивую динамику. Несмотря на существенное увеличение показателя в 2017 году (на 6,1%), общее изменение за период - отрицательное. За 2015-2019 гг. он снизился с 9,3 до 9,1%. Во-вторых, в 2015-2019 гг. сокращается доля инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, работ, услуг. При этом общий объем инновационного производства несколько увеличивается за последние 5 лет (на 34,2 млрд. руб.),

64

демонстрируя разную динамику в течение рассматриваемого периода. Тем не менее, общий объем производства растет более быстрыми темпами, что подтверждает снижение удельного веса инновационной продукции на 4% и удельного веса затрат на инновационную деятельность на 0,6%.

Таблица 2.2 - Стоимостные показатели инновационной деятельности

организаций, млрд. руб.

Показатель 2015 2016 2017 2018 2019

Затраты, понесенные на инновации 790,8 824,6 854,5 806,1 1021,9

Произведенные инновационные товары, работы, услуги 2509,3 2771,7 2513,1 2451,7 2543,5

10000 9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0

14,6

15 13 11 9 7 5 3 1

2015 2016 2017 2018 2019

^■Затраты на инновационную деятельность, млрд. руб.

Объем инновационных товаров, работ, услуг, млрд. руб.

• Уровень инновационной активности организаций,%

А Удельный вес затрат на инновационную деятельность в общем объеме

отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, % Ж Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме,%

Рисунок 2.4 - Показатели инновационной деятельности организаций

В отношении сфер деятельности следует отметить, что в 2019 г. наибольшая инновационная активность отмечается в организациях промышленного производства - 15,1% (рисунок 2.5).

20 15 10 5 0

15,1

6,1 6,4

Уровень инновационной Удельный вес затрат на активности организаций, в инновационную

% деятельность в общем

объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, в %

■ Промышленное производство

2,3

0,4 0,5 0,7

Удельный вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг, в %

■ Деятельность в сфере коммуникаций; разработка компьютерного программного обеспечения; деятельность в области информационных технологий

■ Строительство

■ Сельское хозяйство

■ Транспортировка и хранение

■ Деятельность в области здравоохранения и социальных услуг

Рисунок 2.5 - Основные показатели инновационной деятельности в России за

2019 г. в разрезе видов деятельности

Компании, осуществляющие деятельность в сфере коммуникаций и информационных технологий, продемонстрировали меньшую инновационную активность. Значение показателя составило 9,8%. Среди организаций здравоохранения и социальных услуг лишь 5,3% осуществляли инновационную деятельность. Значение показателя в отношении компаний сельского хозяйства, строительства, транспортировки и хранения составило 4,2%, 3,7% и 2,8% соответственно.

По удельному весу произведенных инновационных продуктов, товаров и услуг в общем объеме продуктов, товаров и услуг лидирует сфера информационных технологий и промышленного производства. На них приходится 6,4% и 6,1%. На остальные виды деятельности приходится незначительная доля таких товаров и услуг. Наименьшие показатели зафиксированы относительно предприятий сфер здравоохранения и социальных услуг (0,7%), транспортировки и хранения (0,5%), а также строительства (0,4%). Удельный вес затрат на инновационную деятельность продолжает находиться на низком уровне. Несмотря на высокий уровень инновационной активности у организаций промышленности и информационно-коммуникационной сферы, уровень затрат в 2019 г. составил 1,6% и 3,2% соответственно.

Изучая структуру затрат на исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки и технологий, обозначенным в Указе Президента РФ от 7 июля 2011 г., можно отметить, что наибольшая доля средств выделяется на развитие транспортных и космических систем (31%). На другие направления, к которым относятся безопасность и противодействие терроризму, а также перспективные виды вооружения, военной и специальной техники приходится 25% всех затрат. На ядерную энергетику и информационно -телекоммуникационные системы в отчетном периоде было выделено по 14% и 11% от общей суммы затрат. Наименьшая доля приходится на индустрию наносистем - 3% (рисунок 2.6).

Отметим, что содействие активизации инновационной деятельности и инновационному развитию особенно актуально для компаний, представленных на рынке высоких технологий. Этот сегмент характеризуется более быстрыми технологическими изменениями и рыночной турбулентностью с сильным ценовым давлением [147]. В высокотехнологичных секторах компании, не успевающие за технологическими изменениями, имеют меньшие шансы на выигрыш в жесткой конкурентной борьбе. В этой связи интенсивная инновационная деятельность становится для них не только драйвером

экономического роста, но и необходимым условием для поддержания достаточного уровня конкурентоспособности [135].

■ Информационно-телекоммуникационные системы

■ Индустрия наносистем

■ Науки о жизни

7% Рациональное природопользование

■ Энергоэффективность, энергосбережение, ядерная энергетика

■ Транспортные и космические системы

Рисунок 2.6 - Структура внутренних затрат на исследования и разработки по приоритетным направлениям развития науки, технологий и секторам науки в

Основные показатели инновационной деятельности организаций высокотехнологичных производств приведены в таблице 2.3. Согласно официальным данным Высшей школы экономики, все их значения демонстрируют скачкообразную динамику. Так, в 2017 году после некоторого увеличения 2016 года резко сокращаются стоимостные показатели, характеризующие объем производства, экспорт и величину затрат на инновационную деятельность. С 2018 года наблюдается положительная динамика.

Совокупный уровень инновационной активности высокотехнологичных производств за последние пять лет увеличился с 31,7% до 47,9%. Максимальное значение показателя зафиксировано в 2018 году - 52,2%, т.е. более половины высокотехнологичных компаний осуществляли инновационную деятельность.

2019, в %

Таблица 2.3 - Основные показатели инновационной деятельности высокотехнологичных производств

Показатель 2015 2016 2017 2018 2019

Затраты, понесенные на инновации, млрд. руб. 107,9 170,3 58,1 119,4 151,7

Произведенные инновационные товары, работы, услуги, млрд. руб. 335,9 379,6 186,3 380,4 444

Произведенные на экспорт инновационные товары, работы, услуги, млрд. руб. 75,5 90,1 10,4 101,1 145,6

Уровень инновационной активности, % 31,7 30,8 33 52,2 47,9

Одной причин, обусловивших динамику рассмотренных выше показателей, являются изменения в учете статистических данных и группировке видов деятельности по уровню технологичности (табл. 2.4).

Таблица 2.4 - Состав высокотехнологичных производств в учете статистических данных

2015-2016 гг.

• Производство фармацевтической продукции

• Производство офисного оборудования и вычислительной техники

• Производство электронных компонентов, аппаратуры для радио, телевидения и связи

• Производство медицинских изделий; средств измерений, контроля, управления и испытаний; оптических приборов, фото- и кинооборудования; часов

• Производство летательных аппаратов, включая космические

2017 г.

• Производство лекарственных средств и материалов, применяемых в медицинских целях

• Производство компьютеров, электронных и оптических изделий

2018-2019 гг.

• Производство лекарственных средств и материалов, применяемых в медицинских целях

• Производство компьютеров, электронных и оптических изделий

• Производство летательных аппаратов, включая космические, и соответствующего оборудования

Рассмотрим основные показатели их инновационной деятельности за 2017-2019 гг., представленные в Приложении А. Так как за 2017 год статистическая информация об организациях, производящих летательные аппараты, включая космические, и оборудование, отсутствует, в соответствующих ячейках поставлены прочерки. В остальные годы именно этот вид деятельности демонстрирует максимальные значения рассматриваемых показателей, которые, за исключением совокупного уровня инновационной активности, показывают положительную динамику в 2019 году. Лишь по среднесписочной численности работников организаций, осуществлявших технологические инновации, его опережает производство компьютеров, оптики и электроники. В организациях этого вида деятельности в 2019 году зафиксировано 305,9 тыс. чел работников, что на 50 тыс. чел больше, чем в 2017 году. По показателям, характеризующим объем производства, экспорт и величину затрат на инновационную деятельность можно выделить следующую структуру высокотехнологичных производств, представленную на рисунке 2.7.

Таким образом, развитие высокотехнологичных производств в России, несмотря на общую позитивную динамику изменения основных показателей, находится на среднем уровне при сопоставлении с показателями стран с более сильной экономикой.

Важной проблемой остается проблема финансирования. В 2019 г. больше половины всех средств (53,1%) пришлось на средства федерального бюджета. В отличие от использования частных инвестиций, при освоении таких средств возникает ряд трудностей и спорных моментов, что в свою очередь может сказаться на уровне развития высокотехнологичных и наукоемких производств в регионах страны.

120,00% 100,00% 80,00% 60,00% 40,00% 20,00% 0,00%

48,09% 42,08% 44,72% 42,06% 69,51% 28,71% 1,79%

9,83% 13,22%

Затраты на Объем инновационных Экспорт инновационных

инновационную товаров, работ, услуг, товаров, работ, услуг,

деятельность, млрд. руб. млрд. руб. млрд. руб.

■ Производство летательных аппаратов, включая космические, и соответствующего оборудования

■ Производство компьютеров, электронных и оптических изделий