Управление процессами генерации знаний в инновационных системах тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.05, доктор наук Власов Максим Владиславович

• Власов Максим Владиславович
• доктор наук
• 2021

Оглавление диссертации доктор наук Власов Максим Владиславович

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

1. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЦЕССА ГЕНЕРАЦИИ ЗНАНИЙ В ИННОВАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ

1.1. Теоретические подходы к определению дефиниции процесса генерации знаний

1.2. Основные направления экономического анализа процессов генерации знаний в инновационных системах

1.3. Институциональная инфраструктура генерации знаний в инновационных 63 системах

2. ОСНОВЫ МЕТОДОЛОГИИ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕРАЦИИ ЗНАНИЙ

2.1. Методологические подходы к измерению эффективности научной деятельности

2.2. Трансакционные издержки институтов генерации знаний

2.3. Учет и анализ трансакционных издержек организаций, генерирующих знания

2.4. Методологический подход к оценке эффективности процессов генерации знаний

3. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРИНЦИПЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ГЕНЕРАЦИИ ЗНАНИЙ В НАУЧНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ

3.1. Оценка эффективности генерации знаний в научных организациях

3.2. Управление трансакционными издержками в процессах генерации знаний научными организациями

3.3. Моделирование влияния процессов генерации знаний научными учреждениями на инновационное развитие экономики

4. ТЕОРЕТИКО-МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОЦЕНКИ ГЕНЕРАЦИИ ЗНАНИЙ В УНИВЕРСИТЕТАХ 206 4.1. Университет как базовый элемент развития экономики знаний 206 4.2 Моделирование влияния финансирования генерации новых знаний на 229 инновационную активность университетов

4.3. Институциональный анализ эффективности генерации знаний университетов

4.4. Трансакционный анализ научной результативности университетов

5. ГЕНЕРАЦИЯ ЗНАНИЙ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ

5.1. Структурный анализ процессов генерации знаний на предприятиях

5.2. Выявление рисков генерации знаний на предприятиях

5.3. Стратегии приращения знаний 300 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 330 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Управление процессами генерации знаний в инновационных системах»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. В современных условиях эффективная реализация инновационной деятельности является одним из главных факторов конкурентоспособности экономических систем. Знания и процессы генерации знаний, в свою очередь, становятся важнейшими составляющими инновационной активности экономических субъектов.

Изменения, происходящие в области инновационной деятельности, вызывают трансформацию экономических институтов и обуславливают необходимость изучения эволюции институциональной структуры процессов генерации и применения знаний хозяйствующими субъектами.

Обеспечение рассматриваемой области необходимым нормами и инструментами управления способствует упорядочиванию, развитию и повышению прозрачности генерации знаний, а также формированию условий для планирования, мониторинга и своевременной оптимизации процессов производства знаний. Следовательно повышение качества институциональной инфраструктуры генерации знаний будет способствовать повышению эффективности деятельности инновационных систем.

Степень разработанности темы исследования. Вопросы развития инноваций и инновационных систем изучали в своих работах многие российские ученые в их числе, Медведев В. А., Дынкин А. А., Голиченко О.Г., Бабурин В.Л., Земцов С.П., Герасимов А. В., Нижегородцев Р.М., Корчагин Ю. А. и др.

Вопросам становления и развития процессов генерации знаний посвящены научные работы таких отечественных ученых, как В.Л. Макаров, Б.Н. Кузык, В.В. Кулешов, В.И. Маевский, Б.З. Мильнер, П.А. Минакир, Л.Э Миндели, А.Д. Некипелов, В.В. Окрепилов, Р.С. Гринберг, А.Ю. Даванков, В.С. Бочко, Н.П. Иващенко, С.В. Казанцев, Б.Б. Коваленко и др.

Изучением роли экономики знаний в инновационном развитии российских хозяйствующих субъектов занимались А.Г. Аганбегян, В.В.

3

Ивантер, А.И. Татаркин, Ю.Г. Лаврикова, Т.И. Волкова, С.В. Кортов, О.А. Романова, А.Ф. Суховей, Б.Д. Баев, Т.Р. Гареев, В.Е.Дементьев, А.Е. Карлик, В.Н. Лившиц, А.А. Пороховский и др.

Проблемы институционального строения и функционирования экономических институтов хозяйствующих субъектов в своих работах рассматривали В.М. Полтерович, С.Ю. Глазьев, Е.В. Попов, А.Г. Шеломенцев, В.Л. Берсенёв, Е.В. Балацкий, О.С. Сухарев, Д.П. Фролов, И.С. Важенина, С.Г. Важенин и др.

Задачи управления знаниями решаются в рамках нескольких направлений. Управление знаниями за счет прироста интеллектуального капитала является первым направлением исследований. В его рамках наиболее значимые достижения принадлежат таким ученым, как А. Л. Гапоненко, В. А. Логачев, Е. Е. Жернаков, А. М. Пермякова, Е. Ф. Авдокушин, Х.Н. Гизатуллин, Е. Н. Иванова, Н. Н. Барткова, Т. А. Погорельская, В.Г. Гребенников, Н.Б. Акатов, Г.М. Залозная. Вторым направлением исследований является анализ вопросов управления знаниями за счет оценки эффективности процесса генерации знаний. Рассмотрением этих вопросов занимались В.Л. Макаров, Л.Э. Миндели, Л.К. Пипия, В.В. Глухов, Е.В. Попов, М.А. Молодчик. Анализ процессов управления знаниями за счет проведения организационного обучения представляет собой третье направление. В рамках данного направления можно выделить выделить работы таких ученых, как Б. З. Мильнер, А.В. Молодчик, Е. Ю. Игнатьева, Е.П. Филипов, В.Е. Кусов.

В области методик оценки эффективности генерации знаний направления исследований можно разделить на анализ нестоимостных и стоимостных методов. Нестоимостные методы оценки нашли свое отражение в работах: И. Нонака и Х. Такеучи - метод расчета коэффициента предельной склонности к преобразованию знаний; В. Глухов, С. Коробко, Т. Маринина -метод расчета прироста новых знаний; А.А. Малкова - метод оценки

4

публикационной активности исследователей по средней величине цитирования статьи в регионе.

Стоимостные методы оценки генерации знаний были рассмотрены: Р. Солоу - метод оценки изменения прибыли в результате нововведений; Б.З. Мильнер - метод расчета капитала знаний; М.А. Бендиков и Е.В. Джамай -метод расчета доходности объекта интеллектуальной собственности; Л.И. Лукичева, М.Р. Салихов - метод оценки стоимости интеллектуального актива и др.

Различные модели генерации знаний были разработаны такими учеными, как Дж. Марч, К. Виинг, И. Нонака, Х. Такеучи, Ф. Николс, М. М. Кроссан, Г.В. Лайн, Родерик Е. Уайт, М. Элрой, О.А. Аксенова, А.Ф. Бунина, В.Г. Смирнова, Д.С. Суслов, Г.И. Гумерова, Э.Ш. Шаймиева, Л. Р. Черняховская, Н. И. Федорова, И. П. Владимирова

Методы институционального проектирования деятельности хозяйствующих субъектов, в том числе и инновационной деятельности, были разработаны такими учеными, как Г.Б. Клейнер, В.Л. Тамбовцев, С. Г. Кирдина, А.Е. Шаститко, Д.В. Осипов, О.А. Аксенова, О.В. Иншаков, Т. Веблен, Дж. Коммонс, Д. Норт, О. Уильямсон, Г. Демсец, К. Эрроу, Э. Фуруботн, Р. Рихтер и др.

Однако в фундаментальных и прикладных работах зарубежных и российских ученых вопросы количественного анализа институционального обеспечения процессов генерации знаний решены не были.

Цель диссертационного исследования - разработка инструментария управления процессами генерации знаний в инновационных системах посредством повышения качества институциональной среды научно -исследовательской деятельности.

Для достижения поставленной цели диссертационного исследования поставлены и решены следующие взаимосвязанные задачи:

- сформировать научно обоснованный тезаурус управления процессами генерации знаний в инновационных системах;

- разработать теоретический аппарат исследования институционального окружения экономической деятельности по генерации знаний в инновационных системах;

- разработать теоретико-методологический подход оценки эффективности генерации знаний в инновационных системах;

- разработать научный инструментарий анализа и оценки качества институциональной инфраструктуры генерации знаний в инновационных системах;

- разработать аналитический инструментарий моделирования эффективности институциональной инфраструктуры генерации знаний в инновационных системах;

- разработать методический подход к реструктурированию ресурсов институциональной инфраструктуры в инновационных системах генерирующих новые знания;

- определить направления повышения эффективности, систематизации и оптимизации процессов генерации знаний хозяйствующими субъектами.

Объект исследования - институциональная инфраструктура функционирования процессов генерации знаний в инновационных системах.

Предмет исследования - экономические отношения, возникающие в процессе управления институциональной инфраструктурой процессов генерации знаний в инновационных системах.

Научная новизна диссертационного исследования.

1. В развитии теоретических и методологических положений инновационной деятельности раскрыты сущность, теоретические модели и принципы деятельности по генерации знаний, как

экономического процесса. С применением методологического

6

инструментария институциональной экономики разработана методика идентификации и систематизации институтов генерации знаний в инновационных системах, которая позволяет повысить качество принятия управленческих решений в области развития институциональной структуры генерации новых знаний (п. 2.13. Паспорта специальности ВАК)

Экономический рост невозможен без эффективного функционирования инновационных систем, которое во многом определяется качеством институциональной инфраструктуры. Ключевым элементом инновационной системы являются процессы генерации знаний.

Знания - упорядоченная и обработанная определенным образом информация, используемая для достижения поставленных целей и решения определенных задач в научной и практической деятельности.

Основные характеристики деятельности по генерации знаний: а) деятельность по генерации новых знаний должна носить исключительно целенаправленный характер; б) генерация знаний представляет собой совокупность различных видов деятельности, таких как планирование и организация деятельности по генерации новых знаний, анализ внутренней и внешней среды, генерация, трансфер и управление новыми знаниями и т.д.; в) генерация новых знаний должна быть непрерывной и устойчивой; г) наличие ценностной характеристики является обязательным условием эффективности генерации новых знаний.

Представленные выше характеристики позволяют рассматривать генерацию знаний как процесс, то есть как целенаправленную, устойчивую совокупность взаимосвязанных видов деятельности, которая по определенной технологии преобразует входы в выходы, представляющие ценность для потребителей.

В процессе создания знаний задействованы как информационные, так и другие типы ресурсов: трудовые, материальные, временные.

Функционирование процессов генерации знаний направлено на достижение конкретной цели, преследуемой высшим менеджментом рассматриваемого хозяйствующего субъекта, а также пронизано множеством правил и норм, определяющих эффективность данного типа деятельности.

Таким образом, процесс генерации знания - целенаправленная, устойчивая совокупность взаимосвязанных видов деятельности, которая по определенной технологии преобразует входы в выходы, представляющие ценность для потребителей.

Основные направления экономического анализа процессов генерации знаний находятся в рамках трех основных современных экономических парадигм: неоклассической, институциональной и эволюционной. Уникальные характеристики знаний, как продукта, имеющего потребительскую ценность и особенности деятельности, связанные с генерацией знаний, позволяют обосновать необходимость углубления экономических исследований процессов генерации знаний в рамках институциональной экономической теории.

Для анализа институциональной структуры генерации знаний автором разработана методика, основанная на составлении единой многофакторной иерархической системной характеристики, принимающей форму типологии экономических институтов генерации знаний.

2. Разработан методологический подход к оценке эффективности генерации знаний в инновационных системах, включающий помимо показателей эффективности, результативности, производительности, оценку качества институциональной среды, основанный на трансакционном анализе процессов генерации знаний и позволяющий выявить дисфункции институтов научной деятельности. Разработан показатель «трансакционная скорость генерации новых знаний», определяющий эластичность результативности генерации

новых знаний по динамике изменения трансакционных издержек,

развивающий теоретико-методологические положения

институциональной экономической теории и теории инноваций. Разработана методика расчета трансакционной скорости генерации новых знаний, позволяющая оптимизировать структуру трансакционных издержек генерации знаний (п. 2.13. Паспорта специальности ВАК)

В современной научной литературе разработано множество методологических подходов к оценке эффективности генерации знаний.

Большинство этих методических подходов нацелено на измерение результатов знаниевых процессов, при этом остаются за рамками исследования сами процессы генерации знаний, отдельные институты и системы институтов генерации знаний, что не позволяет выявить узкие места институционального обеспечения научной деятельности и устранить их.

В диссертации предложен методологический подход к оценке эффективности генерации знаний, состоящий из следующих этапов:

1. Оценка результативности генерации знаний. На данном этапе процессы генерации знаний признаются эффективными, если результаты процессов генерации знаний соответствуют поставленным задачам. Для промышленных предприятий - это увеличение прибыли, для научных учреждений и университетов - это увлечение количества изданий и публикаций.

2. Стоимостная оценка эффективности генерации знаний. На данном этапе деятельность по генерации знаний признается эффективной если отдача от произведенных знаний превышает затраты на их производство. Для промышленных предприятий эффективность будет вычисляться через измерение инвенциальной активности. Для научных организаций и университетов через увеличение публикационный активности. Затраты на производство новых знаний в том и другом случае будут включать трансакционные и трансформационные издержки.

9

3. Оценка производительности. Да данном этапе происходит оценка использования всех ресурсов, участвующих в процессах генерации знаний: информационных, материальных, трудовых. Производительной признается деятельность по генерации новых знаний, в которой оптимально используются все задействованные ресурсы.

4. Оценка институциональной структуры. Институциональная структура генерации новых знаний признается эффективной если в ней все институты генерации знаний эффективные и отсутствуют институциональные ловушки. Оценку качества институтов генерации знаний целесообразно проводить с помощью анализа трансакционных издержек.

С целью поиска путей оптимизации структуры трансакционных издержек в процессе деятельности по генерации знаний автор диссертационного исследования предлагает введение следующего показателя: трансакционная скорость генерации знаний - количественная характеристика результативности генерации знаний, показывающая долю прироста знаний при приросте трансакционных издержек генерации знаний.

Результаты анализа показали, что преимущества предложенного методологического подхода к оценке эффективности генерации знаний в инновационных системах заключается в следующем:

1) Оценка новых возможностей. Осуществляется оценка эффективности функционирования внедренных институтов генерации знаний.

2) Анализ преимуществ и проблем от внедрения институтов генерации знаний. Проводится анализ достигнутых результатов, выявляются причины и последствия неудач, определяются пути для дальнейшего движения.

3) Корректировка результатов. После анализа и оценки эффективности функционирования институтов генерации знаний необходимо ответить на вопрос, насколько организация

10

усовершенствовалась в процессах решения проблем, достижения собственных целей, сокращения временных и материальных ресурсов. А далее следует доведение системы генерации знаний до идеального состояния.

3. Разработана методика оценки эффективности инновационной инфраструктуры по месту в цепочке создания ценности по М. Портеру, включающая следующие этапы: определение основных видов деятельности предприятия; систематизация типов ресурсов, вовлеченных в основные виды деятельности; расчет отношения издержек к определенному виду деятельности; вычленение трансакционных издержек в основных видах деятельности; принятие окончательного решения о типах трансакционных издержек. Предложены методы анализа и учета трансакционных издержек в академических учреждениях, применение которых позволит обеспечить систематизацию и прозрачность оценки трансакционных издержек, что, в свою очередь, будет способствовать оптимизации управления издержками в организациях, вовлеченных в НИОКР (п. 2.8. Паспорта специальности ВАК)

Рассматривая деятельность фирмы как некую систему процессов, можно выделить основной, обеспечивающий и административный процессы. Издержки генерации знаний являются, прежде всего, трансакционными издержками административного процесса. Таким образом, основываясь на выделенных А. Файолем функциях управления, включающих планирование, организацию, мотивацию, контроль, целесообразно выделять соответственно издержки планирования трансакции, издержки организации трансакции, издержки мотивации трансакции, издержки контроля трансакции. Данная классификация применима к трансакционным издержкам генерации знаний и, таким образом, расширяет типологию трансакционных издержек Т. Эггертссона.

Издержки планирования трансакции генерации знаний - это издержки, возникающие при планировании данного процесса. Они включают издержки, необходимые для того, чтобы определить цель, основные задачи предстоящего процесса генерации знаний, издержки, возникающие в результате составления плана реализации деятельности по генерации знаний. Примером издержек планирования могут быть издержки, необходимые для того, чтобы собрать информацию и на ее основании выявить наиболее приоритетные направления дальнейших исследований.

Издержки организации трансакции генерации знаний направлены на создание условий, необходимых для достижения целей процесса генерации знаний. В качестве примера организационных издержек можно рассматривать издержки, требуемые для создания группы сотрудников и партнеров, которой предстоит заниматься деятельностью по созданию знаний. Издержки ведения переговоров, издержки составления контрактов -другой пример организационных издержек.

Издержки мотивации трансакции генерации знаний - издержки процесса управления, возникающие в результате как материального, так и нематериального стимулирования персонала создавать и наращивать знания. Примером издержек мотивации являются трансакционные издержки, возникающие в результате реализации проекта, стимулирующего творческую активность персонала. К издержкам мотивации были отнесены издержки принуждения к исполнению контракта.

Издержки контроля трансакции генерации знаний - другой вид трансакционных издержек, возникающих в результате оценки и анализа эффективности процесса генерации знаний, степени достижения поставленных целей и их корректировки. Данный тип издержек включает издержки мониторинга, издержки защиты от третьих лиц и другие издержки, возникающие при анализе выполненных задач и обязательств.

Проведенный анализ экономических видов деятельности и соответствующих им издержек позволил сформулировать алгоритм идентификации трансакционных издержек.

Согласно теории трансакционных издержек, основная деятельность какой-либо организации считается производственной, или трансформационной, если она связана с трансформацией ресурсов в продукт, и ее сопровождают трансформационные издержки.

Продуктом деятельности научного учреждения является новое знание, то указанные издержки будут трансформационными издержками генерации знаний. Расходы, связанные с производственной (трансформационной) деятельностью научной организации, подразделяются на: материальные затраты, затраты на оплату труда, сумму начисленной амортизации, прочие расходы.

Система бухгалтерского учета в академическом учреждении не настроена на выделение операций, связанных с трансакционными издержками, сама процедура выделения трансакционных издержек в бухгалтерской отчетности представляется достаточно трудоемкой. В целях увеличения эффективности анализа трансакционных издержек предлагается ввести автоматизированную систему учета трансакционных издержек с помощью кодирования аналитических счетов учета расходов в системе бухгалтерского учета организации.

4. Сформирован аналитический инструментарий

моделирования функционирования инфраструктуры генерации знаний в инновационных организациях. Выявлены устойчивые зависимости результативности научно-исследовательской деятельности от динамики, структуры и величины трансакционных издержек, сопровождающих деятельность по генерации знаний. Научная новизна полученных результатов заключается в формировании методического подхода оптимизации и планирования трансакционных издержек в процессе

осуществления научно-исследовательской деятельности в инновационных системах. Практическая значимость полученных результатов состоит в формировании прикладных методов повышения результативности инновационной деятельности посредством управления трансакционными издержками организаций, генерирующих знания (п. 2.8. Паспорта специальности ВАК)

Значимая роль затрат научной организации носит трансакционный характер, что обуславливает актуальность проблемы анализа и повышения эффективности использования трансакционных издержек научных учреждений.

В результате эмпирической оценки затрат представительной выборки инновационных предприятий и научно-исследовательских институтов академического сектора науки автором было выявлено различие структуры трансакционных издержек генерации знаний.

Трансакционные издержки, особенно информационные издержки и издержки ведения переговоров и заключения контрактов, в силу своего значительного удельного веса в общем объеме расходов академического учреждения могут выступать фактором, влияющим на результативность научной деятельности.

Для целей исследования была разработана система показателей результативности генерации знаний, включающая две группы показателей: показатели приращения явных знаний и показатели приращения неявных знаний.

К показателям явных знаний были отнесены: количество опубликованных монографий и статей в научных журналах, отдельно в российских и зарубежных, а количество патентов (отдельно количество полученных патентов и количество поданных заявок), а участие в выставках (количество выставок). Предполагается, что таким образом общественности представляются уже оформленные, формализованные научные идеи,

14

прикладные технологии и т.д. К показателям неявных знаний были отнесены доклады на конференциях (российских и зарубежных) и количество опубликованных тезисов (российских и зарубежных конференций), а также количество проведенных симпозиумов, конференций, школ. Предполагается, что на научных симпозиумах и конференциях выносятся на обсуждение те идеи, которые еще окончательно не сформировались и нуждаются в доработке, и поэтому их можно отнести к неявному знанию.

Автором выявлена прямая корреляция между динамикой трансакционных издержек генерации знаний и результативностью научной деятельности. Также сделан вывод, что увеличение трансакционных издержек приводит к приросту неявных знаний научной организации.

Необходимо отметить, что динамика приращения неявных знаний опережает динамику увеличения трансакционных издержек.

Автором предлагается перераспределение финансирования научной деятельности и увеличение издержек поиска и накопления информации, распространения знаний, в сферы генерации знаний, в которых динамика публикационной активности опережает динамику трансакционных издержек, то есть достигается наивысшая активность использования материальных ресурсов.

По мнению автора, параметры научной результативности в образовательных организациях в большей степени обеспечиваются совокупностью действующих правил относительно процессов научной деятельности, т.е. экономическими институтами.

Основными видами научных результатов университетов являются публикации в российских и зарубежных журналах, издание монографии, публикации в различных сборниках, не являющихся периодическими изданиями, а также получение патентов. Естественно, что различные виды научных результатов регламентируются различными нормативными документами, в том числе и механизмами принуждения и стимулирования.

Ярким примером этого различия являются публикации в российских и зарубежных журналах.

Для исследования качества институтов среды генерации знаний целесообразно использовать институциональный подход, в соответствии с которым оценка осуществляется в двух измерениях:

1) насколько полно институтом обеспечивается выполнение основных функций, т.е. достижение целевых показателей результативности;

2) каково соотношение объемов финансирования научной деятельности и параметров, характеризующих эти функции в исследуемых образовательных организациях.

Суть методологического подхода автора заключается в том, что качественным институт можно признать тогда, когда увеличение расходов на его организацию и функционирование приводит к соответствующему или большему повышению результативности выполнения им функций (достижения целей ради которых он был создан).

Апробация предложенной методики проводилась на материалах ВУЗов УрФО.

В процессе исследования было выявлено 3 группы университетов: с наибольшим количеством эффективных институтов научной результативности (20% от общего количества университетов Уральского федерального округа); университеты, в которых наряду с эффективными институтами научной результативности функционируют неэффективные (институциональные дисфункции и ловушки) (37%) и университеты с некачественной институциональной средой генерации знаний (43%).

В ходе проведенного анализа было выявлено, что качество институтов генерации знаний университетов целесообразно определять, используя комплекс показателей, характеризующих зависимость количества и качества научных публикаций от объема финансирования. Использование

институционального подхода позволило выявить узкие места в институциональном обеспечении генерации знаний университетов.

5. Разработан методологический подход к реструктурированию ресурсов инновационной инфраструктуры и производственной функции организации целом. Полученный результат является развитием методологии Х. Валенты о структурировании знаний и представлений Й. Шумпетера о различном влиянии знаний на производственно-технологические процессы. Практическая значимость разработанного методологического подхода заключается в повышении качества планирования и прогнозирования развития научно-исследовательской деятельности хозяйствующих субъектов инновационной системы (п. 2.2. Паспорта специальности ВАК).

Список литературы диссертационного исследования доктор наук Власов Максим Владиславович, 2021 год

использования

Неконкур ентноспособность новых знаний 15,5 13,1 14,0 27,2 8,7 10,5

Несоотвествие полученных результатов 18,1 11,7 12,4 15,8 14,3 14,9

запланированным

Итого 100 100 100 100 100 100

Таким образом, низкие объемы производства и внедрения новых знаний в таких областях, как экологическая и социальная, при наличии соответствующих значительных потребностей хозяйствующих субъектов

можно отчасти объяснить высокими значениями рисков генерации новых знаний в этих областях деятельности.

Анализ данных показывает, что такие виды рисков, как наличие аналогов в мировой практике, получение отрицательного результата и неконкурентоспособность являются наиболее значимыми при организации процессов генерации и внедрения новых знаний.

В предыдущем параграфе автором была предложена дифференциация знаний, основанная на измерении степени вносимых изменений в деятельность хозяйствующих субъектов и выделяющая оперативные, структурные и функциональные знания. С целью верификации второй гипотезы исследования о том, что процессы генерации новых оперативных знаний характеризуются значительно более высокими значениями риска, по сравнению с рисками, характеризующими процессы генерации структурных и функциональных новых знаний, проведем анализ рисков генерации различных видов знаний.

Анализ данных показывает, что такие виды рисков, как наличие аналогов в мировой практике, получение отрицательного результата и неконкурентоспособность являются наиболее значимыми при организации производства и внедрении новых знаний.

Полученные в результате исследования данные позволили выявить зависимость величины рисков генерации различных видов знаний от величины издержек, сопровождающих процесс создания этих знаний. Полученные закономерности представлены на рисунке 5.6.

0,6

0,5 0,4

В о,з в

§ 0,2 0,1 0

1-2% 3-5% 8-10% 11-14% 30-49%

—♦— оперативные - - структурные —а - функциональные тс

Рис. 5.6. Зависимость доли рисков генерации знаний от издержек генерации

знаний, %

На рисунке 5.6 по оси X отмечена величина издержек (в %), необходимая для генерации знаний. Доли рисков генерации оперативных, структурных и функциональных знаний отложены по оси У (в %). Каждому значению затрат на генерацию новых знаний, соответствует определенное распределение рисков процессов видов новых знаний. Например, в точке А, затратам на генерацию новых знаний в объеме 8-10% в совокупных затратах предприятия, соответствует следующие распределение долей рисков процессов генерации видов новых знаний, дисков рисков генерации оперативных новых знаний - 33%, структурных новых знаний - 30%, функциональных - 37%.

Одной из важнейших задач при анализе уровня рисков является численная оценка возможных потерь при возникновении неблагоприятных ситуации или наступление ситуаций риска, которые приводят к значительных материальным потерям. Оценка данных материальных потерь,

позволяет осуществить страхование процессов генерации новых знании, тем самым минимизировав возможные потери от наступление ситуации риска.

Потери, возникающие при генерации тех или иных знаний, будем вычислять по следующей формуле:

ШКА ■ г ■ ТСА

ПА =

П

(5.4)

общ

где ПА - доля потерь, возникающих при генерации определенного типа знания в точке А;

Побщ - общие потери от генерации всех типов знаний;

ёМКА - доля данного типа знаний в точке А;

гА - доля риска генерации данного типа знаний в точке А;

ТСА - трансакционные издержки, возникающие при генерации данного типа знаний.

Рассчитав по представленной выше формуле потери, возникающие при генерации знаний, получим график, представленный на рисунке 5.7.

%, 0,7

потери

0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

/

1,5

— оперативные

9 12,5 Издержки,

%

- структурные —А - функциональные

4

Рис. 5.7. Величина потерь генерации новых знаний, %

Из анализа рисунка 5.7 следует, что «стоимость», в процентном соотношении, генерации оперативных знаний превышает «стоимость» генерации структурных и функциональных знаний. То есть при создании оперативных знаний существует вероятность того, что при затратах на создание знаний в 1-2 процента от общих затрат предприятия 62% вложенных средств будут потеряны. Из рисунка следует, что максимальный уровень потерь возникает при финансировании процессов генерации новых знаний в диапазоне 1-4% от совокупных затрат хозяйствующего субъекта, при этом наибольшие потери соответствуют процессам генерации оперативных новых знаний. В дальнейшем, при увеличении объемов финансирования процессов генерации новых знаний возможные снижаются. Из графика также следует, что в диапазоне от 8 до 10% потери, а, следовательно, издержки на страхование рисков генерации знаний изменяются от 25 до 49%.

Таким образом автор делает вывод о том что вторая гипотеза верифицирована и процессы генерации новых оперативных знаний характеризуются значительно более высокими значениями риска, по сравнению с рисками, характеризующими процессы генерации структурных и функциональных новых знаний.

Вопрос изменения рисков структурных знаний не является однозначным, что связано с большим разбросом исходных данных.

Теоретическая значимость заключается в разработке структуры внешних и внутренних рисков генерации новых знаний, предложении авторской методики оценки потерь при организации процессов генерации новых знаний при наступлении рисковых ситуаций, что может стать базисом для дальнейшего моделирования повышение эффективности генерации новых знаний и снижения значений рисков процессов генерации новых знаний.

Практическая значимость заключается в разработке инструментария,

позволяющего принимать управленческие решения по организации

процессов генерации новых знаний наиболее эффективным образом, с учетом возможных рисков процессов генерации новых знаний.

Выявлены основные виды рисков генерации новых знаний хозяйствующими субъектами. Предложен авторский подход к оценке рисков процессов генерации знаний, учитывающий внешние и внутренние факторы, а также области применения новых знаний хозяйствующими субъектами.

5.3 Стратегическое управление процессами генерации новых знаний на инновационно активных промышленных предприятиях

В условиях 4ой промышленной революции и трансформации промышленности важнейшим фактором развития промышленных и особенно инновационно активных предприятий становятся новые знания. Выпуск новых продуктов обеспечивает, конкурентные преимущества хозяйствующим субъектам получают, при этом именно новые знания, являющиеся результатом научных исследований и разработок, приобретают роль наиболее важного стратегического ресурса. Таким образом, возникает объективная необходимость повышения производительности и эффективности использования интеллектуальных активов, хозяйствующих субъектов, что обеспечивают стратегии управления знаниями396.

Цель данного исследования - это разработка инструментария стратегического управления процессами генерации новых знаний на инновационно активных промышленных предприятиях.

В современной научной литературе выделяют следующие конкурентные стратегии предприятий такие как стратегии управления знаниями и стратегии, основанные на знаниях.

Стратегии, основанные на знаниях, представляют базовые стратегии инновационных активных предприятий, с помощью которых в соответствии

396 Гапоненко А.Л. Управление знаниями. - М.: ИПК Госслужбы, 2001.

300

с установленными целями предприятия, определяется наиболее эффективный план мероприятий по внедрению новых знаний в деятельность хозяйствующего субъекта. Основная задача стратегий, основанных на знаниях заключается в создании и применении конкурентных преимуществ, получаемых в результате внедрения новых знаний, в тоже время данные

397

стратегии не решают задачи по управлению знаниями. .

В научных работах К.Е. Свейби, была осуществлена одна из первых систематизации стратегий управления знаниями, в основе которой была использовалась, разработанная Л. Эдвинссоном, модель интеллектуального капитала, включающая человеческий, организационный и потребительский

398

капитал .

Стратегии управления знаниями, представляют собой ресурсные программы, основной целью которых является обеспечивать базовые стратегии необходимыми ресурсами. Данные стратегии состоят из различных мероприятий и программ, реализуемых подразделениями, включенных в систему управления знаниями.

В современной научной литературе по проблемам управления знаниями разработан ряд классификаций стратегий управления знаниями по следующим основным классификационным признакам:

- использование внутренних и внешних новых знаний, т.е. соотношение новых знаний, разработанных внутри (генерация новых знаний) и полученных вне фирмы (приобретение, копирование и т.д.). Ориентация инновационно активных промышленных предприятий на организацию процессов генерации новых знаний внутри фирмы обеспечивает повышение конкурентных преимуществ, а внедрение знаний, приобретённых на внешних рынках, позволяет повысить устойчивость хозяйствующего субъекта,

397 Saito A., Umemoto K., Ikeda M. A strategy-based ontology of knowledge management technologies // Journal of Knowledge Management. - 2007. - No.11(1). - Р. 97-114.

398 Эдвинссон Л. Корпоративная долгота: Навигация в экономике, основанной на знаниях. - М.: ИНФРА-М, 2005. - 247с.

позволяет находить новые перспективы развития фирмы. Таким образом, любой фирме необходимо нахождения оптимального, в соответствии с целями фирмы, соотношения доли генерируемых новых знаний внутри фирмы и приобретаемых на внешних рынках399;

- уровень изменений знаний фирмы (радикальный или постепенный). Радикальное изменение знаний хозяйствующего субъекта приводит к значительным позитивным изменениям в деятельности фирмы, однако требует больших материальных вложений и сопровождается высоким уровнем риска. Постепенное увеличение знаний хозяйствующего субъекта, не требует высоких материальных затрат и менее рискованно, использует уже накопленные знания фирмы, не вносит изменений в устоявшиеся организационные рутины400;

- скорость внедрения и трансфера внутри фирмы новых знаний.

Хозяйствующие субъекты, в зависимости от устоявшихся

организационных рутин, различаются по скорости внедрения и распространения новых знаний, что в большинстве случаев связано с тем фактом, какие знания используются: полученные внутри или приобретённые на внешних рынках. Новые знания, полученные внутри фирмы внедряются в деятельность фирмы с высокой скоростью, процессы внедрения и распространения знаний, приобретенные на внешних рынках, осуществляется медленно с большими временными задержками. Основными причинами снижения скорости внедрения знания, приобретенных на внешних рынках, следующие: - не принятие этого вида знаний персоналом

401

организации; - не понимание внешних знании ;

399 Grant R.M. Toward a knowledge-based theory of the firm // Strategic Management Journal. 1996. Vol. 17. Is. SUPPL. WINTER, pp. 109 - 122

400 March J.G. Exploration and exploitation in organizational leaning // Organization Science. - 1991. - No. 2 (1). -P. 71-87.

401 Bierly P., Chakrabarti A. Generic knowledge strategies in the U.S. pharmaceutical industry // Strategic Management Journal. - 1996. - No. 17(Winter Special Issue). - P. 123-135.

- широта базы знаний. Широта или узость баз знаний фирмы зависит от многих факторов. Степень ограниченности ресурсов, выделяемых на процессы генерации новых знаний, является главным фактором, определяющим широту базы знаний. В случае, когда ресурсы ограничены, фирма определяет приоритетную узкую область своей деятельности, стараюсь получить в ней конкурентные преимущества402.

Стратегия генерации новых знаний представляет собой одним из случаев стратегий управления знаниями.

Стратегия генерация новых знаний - это совокупность организационных действий и управляющих подходов, направленных на повышение конкурентоспособности за счет использования новых знаний в деятельности фирмы.

В научной литературе разработаны следующие стратегии генерации новых знаний.

В первом случае типология приращения знаний проведена П. Берли и А. Чакрабарти на основе результатов кластерного анализа американских фармакологических фирм, в котором использовались пять переменных: интенсивность затрат на НИОКР, сила научных связей, широта базы знаний,

радикальность изменений знаний, продолжительность технологического цикла403.

По результатах проведенных исследований, были выделены следующие стратегии генерации новых знаний: стратегия одиночки, стратегия исследователей, стратегия эксплуататоров стратегия инноваторства.

Стратегия одиночки. Генерация новых знаний осуществляется хозяйственным субъектом изолированно, без взаимосвязей с другими фирмами. Данная стратегия, характеризуется узкой специализацией

402 Hamel G., Prahaland C.K. Competing for the future / Harvard Business School Press. - Boston. MA, 1994.

403 Bierly P., Chakrabarti A. Generic knowledge strategies in the U.S. pharmaceutical industry // Strategic Management Journal. - 1996. - No. 17(Winter Special Issue). - P. 123-135.

генерируемых новых знаний, медленным циклом технологического обновления и высокими расходами на научно-исследовательскую деятельность

Стратегия исследователей. В рамках данной стратегии фирмы осуществляют деятельность по генерации новых знаний или приобретают новые знаний на внешних рынках с целью получения конкурентных преимуществ. Данная стратегия отличается от остальных, высоким уровнем изменений знаний, накопленных фирмой. (радикальности знаний).

Стратегия эксплуататоров. Данная стратегия характеризуется не только самыми низкими затратами на НИОКР, но и самыми высокими показателями, характеризующие связь с наукой (научность знаний). Фирмы преимущественно используют собственные знания, основным методом получения новых знаний является пошаговое обучение с целью повышения конкурентных преимуществ в одной конкретной области.

Стратегия инноваторства. Данная стратегия представляет собой комбинацию стратегия исследователей и стратегия эксплуататоров. Фирмы создают оптимальную комбинацию знаний, разработанных внутри и знаний, приобретенных на внешних рынках. Применятся радикальное и постепенное обучение, достигается короткая продолжительность технологического цикла.

Вон Крохом предложил типологию приращения знаний, построенную на следующих принципах: 1) приращение знаний, обеспечивают процессы генерации и трансфера знаний; 2) приращение знаний осуществляется как в уже существующих, так и новых областях404.

Автор предлагает типологию стратегий приращения знаний в рамках институционально-эволюционной парадигмы, в основу которой положено два принципа: степень формализации и фаза жизненного цикла знаний.

404 Von Krogh G., Nonaka I., Aben M. Making the most of your company's knowledge: a strategic framework // Long Range Planning. - 2001. - No. 34 (4). - P. 421-439.

Предложенная типология включает несколько стратегий управления новыми знаниями на предприятии:

- Стратегия заимствования знаний. Предполагает использование фирмой формализованных (явных) знаний, легально (либо нелегально) приобретенных на рынке информации.

- Стратегия копирования знаний. Данная стратегия заключается в разработке новых знаний, позволяющих достигнуть уже полученного другими фирма результата по использованию ресурсов в хозяйственной деятельности. Представляет собой копирование уже существующих технологий либо с помощью консалтинговых фирм, либо самостоятельно.

- Стратегия имитации знаний. Во многом схожа с предыдущей стратегией с той принципиальной разницей, что попытка повторить известный результат приводит к возникновению нового продукта (технологии) с похожими качественными характеристиками.

- Стратегия генерации знаний. Наиболее сложная для реализации стратегия. Заключается в организации процессов генерации новых знаний с целью разработки новых ранее не существовавших продуктов и технологий.

По мнению автора, эволюцию процессов генерации новых знаний можно представить следующим образом (рис. 5.8.)

В результате проведенного теоретического анализа научной литературы автору делает вывод, что на сегодняшний день, исследования процессов формирования стратегий генерации новых знаний инновационно активными промышленными предприятия являются единичными, не взаимосвязанными, что обуславливает необходимость разработки единого систематизированного инструментария анализа процессов стратегического управления процессами генерации новых знаний на инновационно активных промышленных предприятиях.

С целью разработки принципов и методов стратегического управления

процессами генерации новых знаний на инновационно активных

305

промышленных предприятиях, автором на территории Свердловской области были проведены фокус-групповые интервью руководитель крупных и средних инновационно активных промышленных предприятий.

Рис. 5.8. Стратегии управления новыми знаниями здесь: ? - время; Р - производственная отдача от применения новых знаний.

В ходе фокус-групп ключевыми вопросами были следующие:

■ Определите стратегии управления новыми знаниями, которые преимущественно используются на предприятиях при проведении: а) маркетинговых исследованиях; б) преобразовании управленческой и организационной структуры предприятия; в) при технологических изменениях?

■ Доля затрат на научные исследования в совокупных затратах предприятия в структуре при решении следующих задач: а)

совершенствовании информационных ресурсов; б) совершенствовании

306

организационной структуры; в) изменения материальных ресурсов и технологий?

■ Какое количество новой продукции было выпущено на предприятии в течение года за счет приращения: а) оперативных знаний; б) структурных знаний; в) функциональных знаний?

■ Как зависит прибыль предприятия от изменения затрат на приращение: а) оперативных знаний; б) структурных знаний; в) функциональных знаний?

■ Как зависит количество инвенций от затрат на приращение: а) оперативных знаний; б) структурных знаний; в) функциональных знаний?

■ Как зависит величина рисков от генерации: а) оперативных знаний; б) структурных знаний; в) функциональных знаний?

В процессе эмпирического исследования осуществлялась верификация авторских гипотез:

1. Стратегия управления генерацией новых знаний определятся в зависимости от типа изменяемого ресурса инновационно активного промышленного предприятия.

2. Существует зависимость между количеством новой продукции, выпускаемой на предприятии, и структурой затрат на различные виды знаний.

3. Существует зависимость между приростом прибыли за счет новых знаний и структурой затрат на различные виды знаний.

4. Существует зависимость между количеством инвенций и структурой затрат на различные виды знаний.

5. Существует зависимость между величиной рисков и структурой генерации новых знаний.

Все факторы, оказывающие влияния на стратегии управления новыми знаниями, можно разделить на: экзогенные (определяют воздействие

внешней среды) и эндогенные (определяют состояние внутренней среды фирмы) (рис. 5.12).

Экзогенные факторы представляют собой взаимосвязанную совокупность таких факторов, как текущая экономическая ситуация, сложившаяся в стране; направления и динамика развития товарных рынков, представляющих собой интерес для данной фирмы; уровнем конкуренции в отрасли, в которой осуществляет свою деятельность фирма; характеристики рынков инновации и научно-технических продуктов, в том числе объем и емкость рынка, показатели, характеризующие состав покупателей и продавцов, присутствующих на рынках, уровень развития и устойчивость институтов, обеспечивающих функционирования рыночных структур, и т.п.; уровень институционализации процессов трансфера и передачи знаний, т.е. развитость и устойчивость институтов, коммерциализации и импорта новых знаний; сравнительные характеристики институтов обеспечивающих процессы сертификации, оценки и охрану интеллектуальной собственности.

Эндогенные факторы включают тип базовой конкурентной стратегии фирмы; наличие, масштаб и характеристику интеллектуального капитала, способного обеспечить конкурентное преимущество на рынке; особенности производственных и технологический процессов; форму предпринимательства и форму собственности.

Стратегии управления генерации новых знаний формируются под воздействием эндогенных и экзогенных факторов на хозяйственную деятельность инновационно активных промышленных предприятий. Формирование данных стратегий обуславливается существующими подходами, направленными на решение следующих вопросов, возникающих в рамках осуществления предпринимательской деятельности: 1) виды источников, обеспечивающих, процессы генерации знаний (внутренние/внешние), позволяющих фирмам успешно развиваться; 2) доля затрат на финансирование НИОКР в совокупных расходах хозяйствующих

субъектов; 3) виды используемых в хозяйственной деятельности новых знаний; 4) предельно допустимый уровень риска фирмы при организации процессов генерации новых знаний; 5) уровень обновления выпускаемой продукции; 6) временной диапазон планирования инновационной деятельности; 7) используемые методы охраны интеллектуальной собственности и ноу-хау хозяйствующих субъектов.

Экзогенные факторы Эндогенные факторы

Экономическая ситуация и тенденции развития товарных рынков ч Тип базовой конкурентной стратегии фирмы

—> Стратегии управления процессами генерации новых знаний

Интенсивность и острота конкуренции в отрасли Характеристики интеллектуального

Характеристика рынка научно-технической продукции и инноваций Тип производства, технология

*

Институциональные условия и формы трансфера знаний Форма предпринимательства и форма собственности

Институты интеллектуальной собственности

Рис. 5.9. Модель стратегического управления знаниями фирмы

Стратегии управления процессами генерацией новых знаний показывают как структуру возможностей системы управления процессами генерации новых знаний основным ресурсом повышения эффективности конкурентной стратегии инновационно активного предприятия, так и

основные характеристики системы управления процессами генерации новых знаний на инновационно активном предприятии. Подвижный характер стратегий управления процессами генерации знаний обусловил их расположение в центре на рис. 5.9.

Стратегия управления процессами генерации новых знаний и тип изменяемого ресурса.

В соответствии уровнем внесения изменений в деятельность инновационно активных предприятий, автор предложил дифференцировать новые знания на оперативные, структурные и функциональные. (см. разд. 5.1).

Результаты исследования, проведенного автором, показали, что в 75% случаев при разработке мероприятий по сбору информации о рынках промышленные предприятия используют стратегию заимствования знаний (необходимые мероприятия разрабатывается с привлечением консалтинговых фирм); копируют уже разработанные мероприятия у конкурентов со 100%-ной точностью в 12% случаев, в 9% случает пытаются разработать собственные мероприятия, обеспечивающих достижение уже известного результата и только в 4% случаев реализуют стратегию генерации знаний, т.е. самостоятельно разрабатывают уникальные мероприятия. (табл. 5.5).

Таблица 5.5

Распределение используемых стратегий управления процессами генерации новых знаний при организации деятельности по изменению

ресурсов предприятия, %

Вид стратегии Информационные Организационно- Инфраструктурные

ресурсы структурные ресурсы

ресурсы

Заимствование 75 16 4

Копирование 12 38 7

Имитация 9 34 12

Генерация 4 12 77

Итого 100 100 100

По проведению изменений в организационной структуре самыми популярными стратегиями на исследованных предприятиях являются: стратегия копирования - в 38% случаев и стратегия имитации - в 34% случаев. Самостоятельно предприятия генерируют знания при изменении организационной структуры в среднем в 12% случаев.

При планировании, разработке и осуществлению мероприятий по модернизации материальных ресурсов и технологий в подавляющем большинстве случаев, а именно 77% применяются стратегии генерации знаний, все остальные стратегии только в 23% случаев.

Поученные результаты эмпирического исследования позволяют сделать вывод о верификации авторской гипотезы о наличии устойчивой зависимости между стратегиями управления процессами генерации новых знаний и соответствующем изменений ресурсов инновационно активных промышленных предприятий.

Зависимость между количеством новой продукции и структурой затрат на процессы генерации новых знаний

Ориентация на выпуск новой продукции позволяет повышать конкурентные преимущества и обуславливает долгосрочное устойчивое развитие хозяйствующего субъекта. К новой продукции относят опытные образцы, обеспечивающие обновление продукции в будущем, изделия установочной партии и изделия первой промышленной партии. Новая продукции базируется на принципиально новой конструкционной основе или других принципах действия. Различают три степени новизны: а) принципиально новая продукция, не имеющая аналогов в мировой практике; б) продукция, впервые осваиваемая в Российской Федерации, имеющая

зарубежные аналоги; в) продукция, новая для предприятия-изготовителя, имеющая отечественные аналоги. В настоящем исследовании автор не разделял новые изделия по степени новизны.

Разработка и внедрение новой продукции в хозяйственную деятельности инновационного активных промышленных предприятий требует осуществления затрат необходимых ресурсов. Таким образом, можно сделать о том, что существует устойчивая взаимосвязь между объемом новой продукции и структурой затрат ресурсов предприятия на организацию и проведение процессов генерации новых знаний. В первую очередь, вследствие необходимости проведения научных исследований и экспериментов, приобретения соответствующих лицензий и патентов, а также необходимого технологического оборудования, возникают значительные затраты ресурсов на генерацию фундаментальных знаний. Приращение структурных знаний подразумевает затраты на воспроизводство человеческого и организационного капиталов отделов НИОКР. С начала осуществления процессов генерации структурных знаний отдача от этих знаний увеличивается, пропорционально динамики изменения затрат на данный вид новых вид знаний и в определенной точке (уровень затрат на НИОКР составляет 6% от общих затрат хозяйствующего субъекта) достигается максимизация отдачи от использования данного вида новых знаний (2,8 единицы новой продукции в год) после чего отдача от дальнейшего увеличения затрат на структурные новые знания снижается. Генерация оперативных знаний необходима для получения требуемой информации и проведения исследований рынков. На основании полученных оперативных новых знаний принимаются управленческие решения об модернизации существующих видов продукции, либо о выпуске новых видов продукции в соответствии с потребностями рынков.

4,5

3,5

2,5

§ 2 и

а

ЕУ 1,5

0,5

1

14

оперативные

- структурные

-А— функциональные

4

3

1

0

Рис. 5.10. Зависимость количества новых продуктов от затрат на приращение различных типов знаний.

На рис. 5.10 можно выделить четыре отрезка на горизонтальной оси, соответствующие четырем типам стратегий приращения знаний.

A) Стратегия заимствования. Данная стратегия характеризуется низкими затратами на научно-исследовательскую деятельность, 1-4% от совокупных затрат предприятия. Процесс обновления медленный, не более 1 -5 новых продуктов в год за счет всех видов знаний. Значимая роль оперативных знаний в выпуске новой продукции, снижающаяся по мере увеличения затрат на процессы генерации новых знаний.

B) Стратегия копирования знаний. Данная стратегия характеризуется затратами на научно-исследовательскую деятельность 4-6% от совокупных затрат предприятия. Выпуск новой продукции составляет в сумме от 5,5 до 7 единиц новой продукции в год. Результаты генерации структурных и

функциональных знаний обеспечивают выпуск новой продукции. (около 80%).

C) Стратегия имитации знаний. Данная стратегия характеризуется затратами на научно-исследовательскую деятельность 6-8% от совокупных затрат предприятия. Выпуск новой продукции составляет 7-8,3 единицы в год. Высока значимость функциональных новых знаний в выпуске новой продукции, значимость структурных - снижается.

D) Стратегия генерации знаний. Данная стратегия характеризуется затратами на научно-исследовательскую деятельность более 8% от совокупных затрат предприятия. Выпуск новой продукции составляет 8 единиц новой продукции в год. Прирост выпуска новой продукции осуществляется за счет генерации и внедрения функциональных новых знаний. Значимость оперативных и структурных новых знаний снижается.

Зависимость между приростом прибыли и структурой затрат на процессы генерации новых знаний

Основной целью осуществления предпринимательской деятельности является максимизация доходов по отношению к расходам.

Для большинства инновационно активных предприятий динамика затрат на научные исследования оказывает влияние на прибыль. В ходе проведенного эмпирического исследовалось влияние динамики затрат на организацию и осуществления процессов генерации оперативных, структурных и фундаментальных новых знаний на прибыль инновационно активного промышленного предприятия.

При минимальных затратах на НИОКР (до 1 % от общих затрат

предприятия) влияние оперативных, структурных и функциональных знаний

на прибыль одинаково. В результате увеличения затрат на научные

исследования функциональные знания оказывают наиболее значимое

воздействие на динамику прибыли инновационно активного промышленного

предприятия, чем оперативные и структурные новые знания. В первую

314

очередь обусловлено с отраслевой спецификой иннновационно активных промышленных предприятий (машиностроение и металлургия), участвовавших в эмпирическом исследовании конкурентные преимущества которых в большей степени формируются за счет ресурсной и внутрипроизводственной базы. В отличие, например, от фирм, производящих товары массового спроса, для которых значение товарно-рыночных конкурентных преимуществ выше, а следовательно, изучение рынка и затраты на рекламу увеличивают затраты на оперативные знания.

■а

ю &

с

св Я

№ =

№

4

Ей

■а я

<и

5

н

и

80,00% 70,00% 60,00% 50,00% 40,00% 30,00% 20,00% 10,00%

0,00% 0,00%

1 оперативные

А

УЧ

( > Г > С __^

4г— 1 """" 1—

в V »

. . - -| --------- ■ - - - -а

2,00%

4,00%

6,00%

8,00%

10,00%

12,00%

затраты на генерацию знании 1 структурные —А— функциональные

С

В

Рис. 5.11. Зависимость прибыли фирмы от затрат на приращение различных типов знаний, %

На рис. 5.11 отмечены три ситуации на горизонтальной оси,

соответствующие различным типам стратегий приращения знаний.

А) Стратегия заимствования. Данная стратегия характеризуется

низкими затратами на научно-исследовательскую деятельность от 0,3% до

3% в совокупных затратах предприятия. Влияние структурных новых знаний

315

на прибыль снижается при увеличении затрат на научно-исследовательскую деятельность, значимость функциональных и оперативных знаний, увеличивается. Влияние оперативных новых знаний на прибыль инновационно активного промышленно предприятия достигает максимума при финансировании процессов генерации новых знаний в объеме 3% от совокупных затрат предприятия В данной стратегии наиболее значимыми являются знания о рынках и информация, получаемая в результате, маркетинговых исследований. Таким образом можно утверждать, в данной стратегии изменения прибыли происходят в результате генерации и использовании оперативных новых знаний.

B) Стратегия копирования. Данная стратегия характеризуется низкими затратами на научно-исследовательскую деятельность от 3 до 7% от совокупных затрат предприятия. Значимость функциональных новых знаний на изменение прибыли является постоянной и не зависит от динамики затрат на научные исследования, значимость оперативных новых знаний -снижается, а структурных, возрастает при увеличении затрат на научные исследования. Наиболее востребованными знаниевые ресурсами являются структурные знаний в такой форме проявления как организационная культура, сложившиеся на предприятии, ориентированная на знания, и прогрессивная организационная структура.

C) Стратегия имитации/генерации знаний. Данная стратегия характеризуется низкими затратами на научно-исследовательскую деятельность от 7 до 12% от совокупных затрат предприятия. Максимизируется влияние функциональных новых знаний на изменение прибыли инновационно активных промышленных предприятий, влияние на прибыль структурных и оперативных новых знаний снижается. Наиболее востребованные знаниевые ресурсы на этом отрезке - функциональные знания, обеспечивающие технологические инновации, т.е. научно-техническая информация и ноу-хау.

Зависимость между величиной инноваций и затрат на приращение различных типов знаний

Целью настоящего раздела является проверка гипотезы о существовании зависимости между величиной инноваций и затратами на приращение различных типов знаний (рис. 5.12).

0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0

1-2% 3-5% 6-7% 8-10% 11-14%

—оперативные - * - структурные —А— функциональные

Рис. 5.12. Зависимость величины инноваций от затрат на приращение различных типов знаний.

A) Стратегия заимствования. При затратах на НИОКР до 3-5% доля инноваций, произведенных за счет всех типов знаний, практически одинакова, при этом вклад функциональных знаний в общей величине инвенций незначительно растет, доля инвенций, произведенных за счет структурных и оперативных знаний, падает.

B) Стратегия копирования. Функциональные и структурные новые

знания обеспечивают возрастающую динамику количества инноваций,

количество инноваций, созданных на основе оперативных знаний снижается.

В точке, соответствующей доле затрат 6-7% в совокупных затратах на

научные исследования, инновационность оперативных знаний

317

стабилизируется и в дальнейшем остается неизменной на уровне 10-15%. Также при уровне затрат в 6-7% в совокупных затратах на научные исследования наблюдается максимальная инновационная способность структурных новых знаний - 35%, т.е. 35% всех инновации создаются за счет использования структурных новых знаний. При дальнейшем увеличении затрат на научные исследований инновационность структурных новых знаний снижается.

С) Стратегия имитации. Снижение и стабилизация доли инноваций, созданных на основе структурных знаний на уровне около 20%. Рост и стабилизация инноваций, созданных на основе функциональных знаний на уровне 70%.

Э) Стратегия генерации знаний. При доле затрат на НИОКР в общей структуре затрат предприятия более 10% инновационность всех типов знаний стабилизируется и составляет 10-15% инноваций созданы на основе оперативных новых знаний предприятия; 18-20% инноваций созданы на основе структурных новых знаний; 67-70% инноваций созданы на основе функциональных новых знаний.

Зависимость между уровнем рисков генерации знаний и структурой затрат на генерацию различных типов знаний

Процессы производства новых знаний в большинстве случаев связаны с временными отрезками между принятием решения об организации производства и внедрением новых знаний в хозяйственную деятельность. Появление значительных временных лагов обуславливает возникновение ситуаций неопределенности эффективности внедрения новых знаний в хозяйственную деятельность инновационно активных промышленных предприятий, в результате чего формируются различных виды рисков генерации новых знаний.

Можно выделить следующие виды рисков производства новых знаний:

получение отрицательного результата; отсутствие результата в

установленные сроки, появление аналогов на рынке, невозможность практического использования, неконкурентоспособность новых знаний, несоответствие полученных результатов запланированным.

Автором, в ходе проведения эмпирического исследования, были получены следующие основные результаты.

Во-первых, была выявлена взаимосвязь между уровнем затрат на научные исследования и значениями рисков генерации функциональных и оперативных новых знаний. При увеличении затрат на научные исследования в совокупных затратах предприятия, значения рисков генерации функциональных новых снижаются, а значения рисков оперативных новых знаний увеличиваются. При затратах на научные исследования в совокупных затратах предприятия в диапазоне 0-8% риски генерации оперативных знаний увеличиваются, а функциональных уменьшаются, риски генерации структурных знаний изменяются незначительно. При достижении уровня финансирования научных исследований в 8% от совокупных затрат предприятия значения рисков генерации видов новых знаний стабилизируются и составляют: 53-55% для оперативных новых знаний, 2830% для структурных новых знаний, 15-18% для функциональных новых знаний.

А В С О

—оперативные --■■-структурные —А—функциональные

Рис. 5.13. Распределение рисков генерации инвенций от % от затрат (на новые знания в структуре общих затрат предприятия.

Можно выделить четыре диапазона и, соответственно, четыре стратегии распределения совокупного риска на различные типы знаний в зависимости от доли затрат на НИОКР:

А) Стратегия заимствования знаний. При доле затрат на НИОКР 1%-

2% от совокупных затрат предприятия риск генерации функциональных

знаний самый высокий - 60% от общего риска, генерация оперативных и

структурных знаний обеспечивает по 20% от общего риска. Следуя стратегии

копирования знаний, организация приобретает на рынке формализованные

структурные и оперативные знания, которые не могут обеспечить ей

существенные конкурентные преимущества, а следовательно, высокую

рентабельность производства продукции, но в то же время эти знания

проверены практикой и демонстрируют низкую степень риска их внедрения.

Увеличения финансирования процессов генерации знаний обуславливает

320

снижение рисков генерации функциональных новых знаний и увеличение значения рисков генерации оперативных и структурных.

B) Стратегия копирования знаний. Данная стратегия характеризуется затратами 3-7% в совокупных затратах предприятия. Значения рисков генерации новых знаний одинаковы для всех типов новых знаний. Уровень риска генерации структурных знаний достигает своего максимума при 3-5% затрат на НИОКР в общей структуре затрат предприятия, при дальнейшем увеличении затрат на НИОКР стабилизируется и составляет около 30%.

Э) Стратегия имитации знаний. При доле затрат на НИОКР, равной 610% от совокупных затрат предприятия, растет уровень риска генерации новых оперативных знаний и снижается уровень риска генерации функциональных знаний.

C) Стратегия генерации знаний. При достижении уровня финансирования научных исследований в 8% от совокупных затрат предприятия значения рисков генерации видов новых знаний стабилизируются и составляют: 53-55% для оперативных новых знаний, 2830% для структурных новых знаний, 15-18% для функциональных новых знаний.

Динамика видов генерируемых знаний в зависимости от стратегии генерации знаний на предприятии представлена на рис. 5.14.

- оперативные " ■ " структурные —±— функциональные

Рис. 5.14 Динамика генерации оперативных, структурных и функциональных новых знаний в зависимости от стратегии управления процессами генерации новых знаний.

В результате проведенных исследований верифицирована авторская гипотеза о существовании различных стратегии управления процессами генерации знаний на инновационно активных промышленных предприятиях (рис. 5.17), характеристики которых представлены в табл. 5.6.

Таблица 5.6

Характеристики стратегий управления процессами генерации новых

знаний (%)

Стратегия Доля НИОКР структуре общих затрат предприятия Кол-во новой продукции Прирост прибыли за счет генерации знаний Величина инноваций Уровень риска генерации новых знаний

Стратегия заимствования знаний Менее 3% Процесс обновления продукции происходит медленно, в основном за счет оперативных знаний Влияние структурных, оперативных и функциональных знаний на прибыль существенно не различается. Доля инноваций, произведенных за счет всех типов знаний, практически одинакова, при этом вклад функциональных знаний в общей величине Риск генерации инвенций за счет функциональных знаний значительно выше, чем структурных и оперативных.

инвенций

незначительно

растет, доля

инвенций,

произведенных

за счет

структурных и

оперативных

знаний, падает

Стратегия 3 - 7% Процесс Вклад Функциональные Общая величина

копирования обновления функциональных и структурные риска

знаний продукции знаний новые знания практически

происходит составляет 50% в обеспечивают равномерно

быстрее, чем при общий прирост возрастающую распределяется

стратегии прибыли за счет динамику между всеми

заимствования. знаниях количества типами знаний.

Большая часть ресурсов. инноваций, Уровень риска

новой Влияние количество генерации

продукции структурных инноваций, структурных

выпускается за знаний на созданных на знаний достигает

счет приращения прибыль падает, основе своего

функциональных влияние оперативных максимума.

и структурных функциональных знаний

знаний (около и оперативных снижается.

80%). знаний,

напротив, растет.

Стратегия 7-10% Высока Максимизируетс Снижение и Растет уровень

имитации значимость я влияние стабилизация риска

знаний функциональных функциональных доли инноваций, производства

новых знаний в новых знаний на созданных на оперативных

выпуске новой изменение основе знаний и

продукции, прибыли структурных снижается

значимость инновационно знаний на уровне уровень риска

структурных - активных около 20%. Рост производства

снижается промышленных и стабилизация функциональных

предприятий, инноваций, знаний

влияние на созданных на

прибыль основе

структурных и функциональных

оперативных знаний на уровне

новых знаний 70%.

Стратегия Более 10% Процесс снижается. Инновационност Совокупный

генерации обновления ь знаний риск:

знаний продукции составляет 10- функциональные

достигает 15% в структуре знания - 15-18%;

максимального оперативных; 18- структурные

значения. Более 20% в структуре знания 28-30%;

половины новой структурных оперативные

продукции знаний; 67-70% в знания 52-57%.

появляется за структуре

счет приращения функциональных

функциональных знаний.

знаний.

Автором, в результате проведенных эмпирических исследований были получены следующие результаты.

1. Разработаны стратегии управления процессами генерации новых знаний, позволяющие повысить эффективность, систематизировать и оптимизировать процессы генерации знаний хозяйствующими субъектами в соответствии с генеральным планом развития хозяйствующих субъектов, а также в зависимости от вида необходимого результата и типа изменяемого ресурса. Практическая значимость полученного результата заключается принятии управленческих решений позволяющих максимизировать эффективность процессов генерации новых знаний инновационно активными промышленными предприятиями.

2. Выявлена взаимосвязь между уровнем затрат на научные исследования и значениями рисков генерации функциональных и оперативных новых знаний. В процессе исследования выявилась следующая закономерность: чем больше затраты на НИОКР, тем меньше риск генерации функциональных знаний и больше риск генерации оперативных знаний.

3. Выявлено влияние процессов генерации оперативных, структурных и функциональных новых знаний на динамику прибыли инновационно активных промышленных предприятий. В результате увеличения затрат на научные исследования функциональные знания оказывают наиболее значимое воздействие на динамику прибыли инновационно активного промышленного предприятия, чем оперативные и структурные новые знания.

4. Выявлена устойчивая взаимосвязь между объемом новой продукции и структурой затрат ресурсов предприятия на организацию и проведение процессов генерации новых знаний.

Выводы по главе 5

Исследование проведено с целью развития теоретико-методологических положений и расширения методического инструментария разработки стратегий генерации знаний хозяйствующими субъектами, и получены следующие теоретические и эмпирические результаты.

В условиях усиления роли наукоемких видов деятельности, наиболее актуальной становится проблема повышение интенсивности и эффективности процессов генерации новых знаний, как основного источника повышения конкурентоспособности инновационно активных промышленных предприятий. Следовательно, важнейшей задачей управления процессами генерации новых знаний становится разработка стратегий управления процессами генерации новых знаний, позволяющая повысить эффективность инновационной деятельности инновационн активных промышленных предприятий.

Проведя анализ литературы, автор пришел к выводу, что стратегическое планирование приращения знаний осложнено отсутствием практически применимой системы количественной оценки генерации знаний на российских предприятиях, необходимой для принятия научно обоснованных управленческих решений.

Для решения данной задачи автор предлагает модифицировать методику расчета коэффициента, отражающего влияние динамики развития интеллектуального капитала на результативность деятельности организации. Авторский подход позволяет учитывать нестабильность экономической ситуации в России и соответственно необходимость выработки оперативных управленческих решений, адекватно отвечающих внешним экономическим вызовам.

Рассмотрение институциональных условий генерации знаний предполагает учет особенностей различных видов знаний, что обусловило разделение автором знаний на функциональные, структурные, оперативные.

С целью повышения эффективности процессов генерации инновационно активными предприятиями автором была разработана гипотеза о существовании ресурсного индикатора процессов генерации новых знаний: процессов генерации новых знаний: генерация новых оперативных знаний обеспечивает повышение уровня информационных ресурсов, генерация новых структурных знаний приводит к совершенствованию трудовых ресурсов, генерация новых функциональных знаний обеспечивает модернизацию материальных ресурсов.

Теоретическая значимость верификации гипотезы заключается в обосновании предложенного показателя «ресурсный индикатор генерации знаний», применение которого позволяет моделировать динамику изменения ресурсов фирмы в результате осуществления деятельности по генерации новых знаний.

Практическая значимость полученных результатов состоит в целесообразности их использования при принятии управленческих решений по поводу формирования институциональных условий, необходимых для развития деятельности по генерации знаний.

Выявлены основные виды рисков генерации новых знаний хозяйствующими субъектами. Предложен авторский подход к оценке рисков процессов генерации знаний, учитывающий внешние и внутренние факторы, а также области применения новых знаний хозяйствующими субъектами.

Выявлена устойчивое влияние динамики трансакционных издержек процессов генерации новых знаний на динамику значений рисков генерации различных видов знаний. Основной вывод, который сделан автором на основании выявленной зависимости, заключается в том, что инвестирование в функциональные знания «дешевле» инвестирования в оперативные знания. Полученные результаты и рекомендации позволят снизить барьеры, препятствующие стимулированию функциональных знаний. Вопрос

изменения рисков структурных знаний не является однозначным, что связано с большим разбросом исходных данных.

Теоретическая значимость проведенного исследования заключается в выявлении устойчивой взаимосвязи между динамикой финансирования страхования рисков генерации различных видов знаний и динамикой финансирования процессов генерации новых знаний, что позволяет повысить инвестиционную привлекательность инновационной деятельности и процессов генерации новых знаний.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в возможности повышения эффективности управленческих решений, принимаемых менеджерами высшего руководящего состава инновационно активных промышленных предприятий по организации финансирования деятельности по генерации новых знаний.

Предложена типология стратегий генерации новых знаний, позволяющая повысить эффективность, систематизировать и оптимизировать процессы генерации знаний хозяйствующими субъектами в соответствии с генеральным планом развития хозяйствующих субъектов, а также в зависимости от типа базовой конкурентной стратегии. Практическая значимость полученного результата заключается в возможности снижения рисков и повышения эффективности деятельности по генерации знаний хозяйствующими субъектами.

В ходе эмпирического исследования были определены следующие закономерности использования стратегий генерации новых знаний инновационно на промышленных предприятиях: стратегия заимствования применятся предприятиями при необходимости изменения информационных ресурсов; стратегии копирования и заимствования используются предприятиями при осуществлении модернизации организационной структуры предприятия; стратегия генерации применяется при технологических преобразованиях производственных процессов промышленных предприятий.

Выявлена взаимосвязь между динамикой выпуска количеством новой продукции и структурой динамики затрат на различные виды знаний. Определены значения названных параметров для различных стратегий приращения знаний.

Выявлено устойчивая взаимосвязь между динамикой затрат на различные виды знаний и динамикой прибыли хозяйствующих субъектов, получаемой в результате организации процессов генерации новых знаний Доказано, что Определено, что при минимальных затратах на НИОКР влияние оперативных, структурных и функциональных знаний на прибыль одинаково. Увеличение финансирования научно-исследовательской деятельности на предприятии обуславливает значимость влияния процессов генерации новых фундаментальных знаний на динамику прибыли фирмы.

Автор пришел к выводу, что для эффективного инновационного развития российских предприятий, особенно в сложных экономических условиях, первоочередное значение приобретает организация оптимальной (т.е. отвечающей целям предприятия) структуры затрат на различные виды знаний. Именно стратегическое управление знаниями, обусловленное базовой стратегией предприятия, ее целями и направлениями роста, дает наибольший эффект в области обеспечения конкурентоспособности.

Представленные в данном диссертационом исследовании результаты

подтверждают востребованность данной научной проблематики, значимость

для экономического развития эффективно функционирующей

институциональной среды, стимулирующей и координирующей создание

знаний. Представленные в работе результаты расширяют существующие в

экономической литературе разработки, а их применение снижает

неопределенность данного типа деятельности. Совместная

заинтересованность государственного, образовательного, научного,

предпринимательского и производственного секторов позволит ускорить

данный процесс и будет способствовать построению конкурентоспособной

экономики. Использование результатов проведенного исследования

328

предоставляет возможность совершенствования процессов генерации знаний посредством развития институциональной среды.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационном исследовании разработан инструментарий управления процессами генерации знаний в инновационных системах посредством повышения качества институциональной среды научно-исследовательской деятельности.

Сформирован научно обоснованный тезаурус управления процессами генерации знаний в инновационных системах.

На основе анализа отечественной и зарубежной литературы по инновационной экономике автором предложена авторская трактовка дефениции «процесс генерации знания», как целенаправленной, устойчивой совокупности взаимосвязанных видов деятельности, которая по определенной технологии преобразует входы в выходы, представляющие ценность для потребителей. Доказано наличие взаимосвязи между экономикой знаний и инновационными процессами, предложена пирамида взаимосвязи экономики знаний и инновационной деятельности. Обоснованно место и роль процесса генерации знаний в инновационной экономике.

На основе проведенного теоретического анализа автор делает вывод о том, что основные направления экономического анализа процессов генерации знаний находятся в рамках трех основных современных экономических парадигм: неоклассической, институциональной и эволюционной. Уникальные характеристики знаний, как продукта, имеющего потребительскую ценность и особенности деятельности, связанные с генерацией знаний, позволяют автору обосновать необходимость углубления экономических исследований процессов генерации знаний в рамках институциональной экономической теории.

На основе анализа отечественной и зарубежной литературы автором

предложена типология институтов генерации знаний по критериям: степень

формализации новых знаний, тип деятельности (коммуникационный,

330

аналитический, производственный), субъект генерации знаний, уровень оригинальности генерируемых знаний (заимствование, копирование, имитация, генерация), тип издержек генерации новых знаний (издержки на новые знания, изменяющие процессы производства; издержки на новые знания, изменяющие структуру предприятия; издержки на новые знания для текущей деятельности организации).

На основе проведенного теоретического анализа автор делает вывод о том, что в мировой научной литературе существует большое количество методик оценки экономики знаний, включающих подход к измерению с помощью наборов индикаторов, измерения знаний как особого вида капитала, оценки невоплощенных знаний, оценки соотношения знаний и обучения, в том числе вложения в человеческий капитал, композитные индексы и др.

На основе анализа отечественной и зарубежной литературы по институциональной экономике автором были выделены основные направления исследований по проблеме институциональной структуры экономики знаний, доказано, что что оценка показателей качества институтов генерации знаний позволяет, во-первых, предупредить возможность возникновения ситуаций институциональных дисфункций и институциональных ловушек и во-вторых выявить узкие места институтов (норм, правил) обеспечивающих процесс генерации знаний, что в совокупности обеспечивает повышает эффективность процессов генерации знаний.

На сегодняшний день основными методологическими принципами оценки генерации знаний являются в основном принципы, основанные на неоклассической теории, а именно: оценка финансовых показателей научной деятельности, оценка количества и качества кадрового обеспечения научной деятельности, оценка инновационной активности научной деятельности,