WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!


Методологические основы развития научно-инновационных сетей в экономической системе

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

На правах рукописи

РАТНЕР СВЕТЛАНА ВАЛЕРЬЕВНА

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗВИТИЯ

НАУЧНО-ИННОВАЦИОННЫХ СЕТЕЙ В

ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

Специальность 08.00.05 - экономика и управление народным

хозяйством: управление инновациями и инвестиционной

деятельностью

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Краснодар

2009


Работа выполнена на кафедре мировой экономики

государственного образовательного

учреждения высшего профессионального образования

«Кубанский государственный университет»


Научный консультант:


Доктор экономических наук, профессор Воронина Людмила Анфимовна


Официальные оппоненты:    Доктор экономических наук, профессор

Голиченко Олег Георгиевич

Доктор экономических наук, профессор Гончаренко Людмила Петровна

Доктор экономических наук, профессор Полиди Александр Анатольевич


Ведущая организация:


Санкт-Петербургский государственный политехнический университет


2009 г. в

Защита состоится "

часов на заседании Диссертационного совета Д 212.101.13 в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Кубанский государственный университет» по адресу: 350040, г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149, аудитория 231.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке ГОУ ВПО «Кубанский государственный университет».

Автореферат разослан «_ »_______________ 2009 г.


Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук, доцент


А.Н. Костецкий


2


I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Последнее десятилетие XX века и начало XXI отмечены значительными сдвигами в инновационном развитии глобализирующейся экономики. Инвестиции в разработку и эксплуатацию природных ресурсов имеют тенденцию к снижению их общей рентабельности, а многоканальное финансирование инновационного кластера мировой экономики стало приносить высокую норму прибыли на вложенный капитал транснациональных сетевых структур. Эффективность инновационной деятельности в современных условиях зависит не только от уровня адаптации инноваций к конкретным рыночным условиям, но и от экономии на трансакционных издержках за счет создания и развития конкурентоспособных инновационных сетей мировой экономики.

Эволюция представлений о роли инноваций в экономической системе изучена в классических экономических школах, которые не могли оставить без внимания перемены в обществе, вызываемые теми или иными техническими нововведениями, особенно в эпоху промышленной революции XVIII века, когда многие великие изобретения в корне изменили развитие территориального размещения производительных сил и положили начало развитию индустриальной транспортной инфраструктуры. Отличие современного подхода к развитию инноваций и инновационным процессам заключается в том, что инновации в системе экономики знаний базируются не столько на новых комбинациях ресурсов и изобретениях, как это было в эпоху индустриальной экономике, сколько на эффективном использовании информационного потока знаний, полученных в результате прогресса науки и технологий.

Инновации выступают замыкающим контуром, который приводит в движение все компоненты экономики знаний и позволяет, в конечном счете, достичь экономического роста и повышения качества жизни. Практическое использование новых знаний является важнейшим условием удовлетворения потребностей рынка труда высококвалифицированными и хорошо обученными кадрами для эффективного бизнеса. Создание новых и усовершенствованных продуктов и услуг базируется на применении новых технологий, снижающих негативные техногенные эффекты устаревшей технологической базы индустриальной экономики. Научная концепция создания единого европейского научного пространства базируется на эмпирической парадигме сетевых научно-инновационных структур и применении сетевых форм управления средой генерации знаний, обеспечивающих высокий уровень концентрации

3


некодифицированных знаний и высокой скорости диффузии кодифицированных знаний.

Главной особенностью постиндустриального типа воспроизводства является развитие сильных положительных обратных связей процессов производства знаний и инноваций, основанных во многом на эктерналь-ном эффекте. Поэтому адекватное регулирование каналов распространения информации в современном обществе является ключом к повышению темпов социально-экономического и культурного развития общества в целом. В этом смысле традиционная организация научно-инновационной деятельности в России в рамках отдельных исследовательских учреждений или организаций, а также использование традиционных подходов к менеджменту интеллектуальной собственности во многом отстают от социально-экономических реалий сегодняшнего дня.

В последние годы в России появились новые формы организационно-экономического и инструментального обеспечения инновационной деятельности. Они базируются на методологии трансфера знаний и технологий через стихийно сложившуюся национальную инновационную инфраструктуру (технопарки, инкубаторы бизнеса, инновационно-технологические центры, центры трансфера технологий). Однако сложность, комплексность и междисциплинарный характер современных научных исследований создает предпосылки для создания новых форм интеграции ресурсов не только на стадиях разработки инновационной продукции, но и на стадии поисковых и фундаментальных исследований.

В подавляющем большинстве работ российских исследователей в настоящее время акцент исследования ставится на проблемах трансфера знаний, в то время как высокий уровень научного потенциала России практически не подвергается сомнению. Не умаляя важности вопросов коммерциализации результатов исследований, тем не менее, необходимо отметить, что они вторичны по отношению к вопросам генерации знаний, а в этой сфере, наметившееся в 90-е годы прошлого века отставание России от многих развитых стран мира, сегодня все более закрепляется.

В то же время методология производства и коммерциализации конкурентоспособных научных знаний через создание научно-инновационных сетей, интегрирующих ресурсы и ключевые компетенции входящих в ее состав участников, остается пока за рамками научных исследований, а модель ее организационно-экономического и инструментального обеспечения еще практически не разработана.

Степень разработанности проблемы. Настоящее диссертационное исследование базируется на методологических разработках становления

4


и развития национальной инновационной системы, представленных в

трудах отечественных ученых. Среди них необходимо выделить работы

Л. С. Бляхмана, И. В. Бойко, С. В. Валдайцева, Н. В. Васильевой,

В. П. Воротникова,             О. Г. Голиченко,             Н. Ф. Газизуллина,

М. А. Горенбургова,     А. Г. Гранберга,     Г. В. Дваса,     М. В. Егоровой,

A. В. Зверева, Ф. Н. Кадырова, С. В. Казанцева, М. М. Качуриной,

Е. М. Коростышевской, С. Н. Максимова, А. А. Румянцева, В. Е. Рохчина,

B. Н. Соловьева,              Р. А. Фатхутдинова,             В. Б. Фраймовича,

О. М. Хотяшевой, B.C. Чекалина, Ю.В. Яковца.

Сетевые организации на протяжении последних десятилетий являются фокусом исследований таких зарубежных экономистов как Л. Болтански, М. Грановеттер, М. Кастельс, Р. Майлз, К. Менар, Дж. По-дольны, К. Пайд, Л.Тевено, О. Уильямсон, Ч. Сноу, А. Чандлер и др. В современной отечественной литературе по теории менеджмента и маркетинга появляется все больше работ, связанных с развивающейся сетевой парадигмой. Среди них необходимо выделить работы В.Е.Дементьева, Г. Б. Клейнера, В. С. Катькало, В. И. Катанева, В. В. Радаева, М. В. Райс-са, М. Н. Румянцевой, А. Р. Стрелина, О. А. Третьяка.

Вопросы диффузии инноваций и ее влияния на экономическое развитие исследованы в трудах Дж. Чоу, П. Героски, Р. Гильберта, Дж. Хинлупена, С. Ю. Глазьева, Л. К. Гуриевой. А. А. Трифиловой, М. А. Яковлева.

Тем не менее, вопросам методологического характера в области становления и развития научно-инновационных сетей не уделяется еще достаточного внимания, и на данный момент отсутствует общепринятое представление о структуре, функциях и механизмах их формирования и способах реализации конкурентных преимуществ. Поэтому в диссертации рассмотрена методологическая проблема последовательного развития современной концепции сетевого управления средой генерации и коммерциализации знаний, которая полностью соответствовала бы общей идеологии постиндустриальной экономики, представляющей собой сетевую экономику с особой организацией процессов управления, что позволяет создать стабильные условия для эффективной реализации полного инновационного цикла на базе научно-инновационной сети и разработки механизмов формирования на ее основе региональных инновационных кластеров. Актуальность и теоретическая значимость фундаментальной проблемы формирования и развития конкурентоспособных научно-инновационных сетей как основы обеспечения постепенного пе-

5


рехода национальной экономики на инновационный путь развития предопределила тему исследования, ее цель, задачи и структуру.

Цель исследования заключается в формировании методологии построения и развития научно-инновационных сетей в экономике знаний, разработке методов организационно-экономического и инструментального обеспечения реализации их конкурентных преимуществ в экономической системе и научном обосновании способов сохранения и развития конкурентной среды при сетевой организации инновационной деятельности.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач, отражающих логику и концепцию исследования:

  1. исследовать теоретические предпосылки и сформировать терминологию, раскрывающую сущность экономических отношений в сфере генерации инновационных знаний и систем управления ими на современном уровне развития информационного общества в России;
  2. проанализировать особенности, проблемы и тенденции развития глобальной среды генерации знаний в условиях постиндустриального общества;
  3. обобщить зарубежный опыт развития существующих прототипов научно-инновационных сетей, определить возможности его адаптации к условиям формирования национальной инновационной системы;
  4. определить способы сохранения и развития конкурентной среды при сетевой организации инновационной деятельности и меры, позволяющие минимизировать антиконкурентные эффекты;
  5. выявить условия и разработать математические модели, позволяющие проводить анализ влияния ключевых факторов эффективности функционирования научно-инновационной сети на ускорение инновационного развития экономической системы;
  6. сформировать методические подходы к финансовому обеспечению научно-инновационной сети на базе государственно-частного партнерства;
  7. раскрыть сущность системы управления интеллектуальной собственностью научно-инновационной сети и обосновать инструментальные методы создания механизма ее функционирования;
  8. обосновать принципы использования современных информационных и коммуникационных технологий для реализации конкурентных преимуществ научно-инновационной сети и сохранения низких барьеров входа в сеть с целью обеспечения устойчивого развития инновационной экономики;

6


- разработать модели формирования и функционирования научно-инновационной сети и провести их практическую апробацию.

Объектом исследования являются научно-инновационные сети и их элементы как субъекты мирового и отечественного рынков научно-технической продукции.

Предметом исследования являются организационно-экономические отношения, складывающиеся между организациями-участницами научно-инновационной сети, принадлежащими к среде генерации и коммерциализации знаний в современной экономической системе.

Теоретическая и методологическая база исследования представлена рядом положений классической экономической теории, теории институциональной экономики, эволюционной экономической теории и постиндустриальной теории. Использование концептуальных положений этих теорий является отправной точкой для обоснования авторской концепции, что позволило доказать ее преимущества и научный вклад, обусловленный интеграцией различных теоретических позиций и взглядов при сохранении целостности научных подходов к избранной научной проблеме.

Инструментально-методический аппарат исследования. Для решения поставленных задач исследования применялись методы анализа и синтеза, исторического и логического, системного и структурно-функционального анализа; математического моделирования, теории графов, использовался математический аппарат исследования операций; статистические методы (модель бинарных откликов, однофакторный и многофакторный дисперсионный анализ), метод экспертных оценок, а также табличные и графические приемы визуализации статистических данных.

Информационно-эмпирическая и информационно-правовая база исследования. Информационной базой исследования послужили данные Росстата, статистических баз ОЭСР, данные Европейского инвестиционного банка, данные научных журналов и периодической печати, электронные научные издания, аналитические обзоры, экономические обозрения, нормативные акты органов законодательной и испольной власти, собственные расчеты автора.

Соответствие содержания диссертации избранной специальности. Работа выполнена в соответствии с п. 4.1, 4.2 паспорта специальности ВАК 08.00.05 - экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями и инвестиционной деятельностью).

7


Концепция диссертационного исследования состоит в обосновании нового методологического подхода к развитию научно-инновационных сетей на основе максимизации мощности потока инновационного знания, циркулирующего на внутреннем уровне информационного пространства сети между ее активными агентами, и приводящей к созданию коллективных объектов интеллектуальной собственности, сокращению времени реализации полного инновационного цикла и повышению конкурентоспособности инновационной продукции на мировом рынке. Распространение сетевой парадигмы на среду генерации знаний при условии сохранения конкуренции как движущей силы инноваций полностью отвечает сущности новой экономики, состоящей из сетевых структур, функционирующих на базе сетевой электроники, в которой главный акцент делается на создании и распространении кодифицированных знаний для целей инновационного развития.

Положения, выносимые на защиту:

  1. В условиях информационного общества целенаправленное формирование научно-инновационных сетей и развитие на их основе региональных инновационных кластеров позволит России перейти на качественно новый уровень экономического развития и занять место мирового технологического лидера в глобальной инновационной экономике. С использованием приципов онтологического инжиниринга определена новая экономическая категория - научно-инновационная сеть как динамическое множество взаимосвязанных агентов, представляющих собой исследовательские, проектные, конструкторские и испытательные учреждения (их подразделения, творческие коллективы), а также элементы инновационной инфраструктуры и промышленные предприятия, функционирующее по типу виртуальной организации, выполняющее на конкурсной основе крупные инновационные проекты на высоком уровне координации целей и интеграции научно-исследовательских ресурсов, достигаемом посредством формирования внутреннего информационного пространства сети со специально разработанными каналами увеличения мощности потока инновационного знания, и приводящей в результате к созданию коллективных объектов интеллектуальной собственности и увеличению экстернального эффекта.
  2. Теоретическим базисом сетевого управления средой генерации знаний является синтез эволюционной экономической теории, подчеркивающей роль координации инновационного процесса в рамках научно-инновационной сети, подхода, основанном на знаниях (Knowledge Based View), в котором основным преимуществом сетевой организации полно-

8


го инновационного цикла является усиление ключевых компетенций агентов научно-инновационной сети, принадлежащих среде генерации знаний, и отношенческого подхода, в котором к основным конкурентным преимуществам научно-инновационной сети относятся общие ресурсы, инвестиции и процессы распространения знаний, а также подчеркивается, что в случае такого объединения, сеть может стать источником синер-гетической ренты, создаваемой в процессе обмена ресурсами, который не может быть создан каждой отдельно взятой фирмой.

  1. В постиндустриальной экономике свободный информационный обмен результатами научных исследований является основным фактором повышения конкурентоспособности инновационных разработок и сокращения времени реализации полного инновационного цикла, особенно на его начальных этапах - поисковых, фундаментальных и прикладных научно-исследовательских работах.      В методологии научно-инновационной сети синтезируются конкурентные преимущества, получаемые за счет организации свободного информационного обмена между ее агентами, создания инфо-среды инновационных проектов, привлекающей научные компетенции извне, и реализации эффективной стратегии защиты интеллектуальной собственности агентов сети на конкурентной стадии инновационного процесса, заключающейся в строгом разделении уровней доступа к информационным потокам, циркулирующим в многослойном внутреннем информационном пространстве. С помощью математического моделирования доказано, что интеграция на стадии предконкурентных исследований информационных, материально-технических и финансовых ресурсов фирм-участниц научно-инновационной сети приводит к повышению экономического эффекта от НИОКР и максимизации прибыли научно-инновационной сети в целом.
  2. Эффективность реализация концепции открытого доступа и концепции открытого программного и обеспечения на национальном и международном уровнях тесно коррелирует с уровнем развития электронной инфраструктуры (или е-инфраструктуры), которая наряду с совершенствованием форм сотрудничества на наднациональном уровне резко изменяет способ проведения научных исследований. Высокопроизводительные коммуникационные сети, такие как GEANT и ее глобальное расширение, распределенные вычисления, сетевые информационные ресурсы и инструменты виртуального присутствия создают условия для ускоренного формирования научных сообществ принципиально нового качества. Е-инфраструктура является, с одной стороны, катализатором научного сотрудничества, с другой, выступает как механизм интеграции

9


различных научных дисциплин. Активное участие России в формировании общеевропейского пула учебных и научных информационных ресурсов, легко доступных для научно-образовательного сообщества (и значительной части населения в целом), позволит облегчить трансграничный, трансинституциональный и трансдисциплинарный доступ к научным данным при условии совершенствования международной нормативно-правовой базы в целях согласованного управления онлайн контентом между странами, его формирующими.

  1. Обоснование методических подходов к финансовому обеспечению научно-инновационных сетей, адекватных современным рыночным условиям функционирования инновационно-инвестиционных институтов, строится на результатах анализа особенностей различных форм и методов проектного финансирования, являющегося одним из эффективных инструментов создания многоканальной системы финансирования инновационной деятельности в посткризисный период. Проектное финансирование значительно снижает риски участников инновационной деятельности за счет конкретизации контрактных отношений между ними и позволяет увеличить число потенциальных источников финансирования научно-инновационных сетей и их агентов, что приводит к повышению институциональной плотности формирующихся инновационных кластеров, а также обеспечивает баланс между кооперацией и конкуренцией при реализации стратегического партнерства государства и частного бизнеса. Создаваемая для выполнения научно-инновационной сетью крупного инновационного проекта специальная проектная компания выполняет роль сетевого брокера, так как берет на себя, помимо функции организации финансовых потоков, также функции определения и координации проектной цепочки.
  2. Ключевым понятием при идентификации совокупности исследовательских и промышленных организаций как научно-инновационной сети является коллективный объект интеллектуальной собственности. При этом возможно как коллективное создание объекта интеллектуальной собственности (ОИС), так и коллективное обладание им, что в случае выбора способа оценки, постановки на баланс и коммерциализации ОИС приводит к многокритериальной задаче. Оптимальная схема реализации экономических интересов собственника определяется для каждого конкретного случая с помощью имитационной модели, в основу которой положена методика определения экономической эффективности инновационного проекта на основе кумулятивного денежного потока в зависимо-

10


сти от выбранной стратегии коммерциализации объекта интеллектуальной собственности.

7. Организация каждого последующего канала для увеличения мощности потока инновационного знания между членами научно-инновационной сети дает меньшее по сравнению с предыдущим приращение мощности данного потока и, следовательно, меньшую экономическую эффективность при реализации полного инновационного цикла. Для эффективной организации внутреннего информационного пространства научной сети необходимо измерение естественного уровня мощности потока инновационного знания, который определяется как функция от концентрации информации, скорости поиска (доступа) информации и минимальных издержек на получение доступа к информации. Наиболее высокий естественный уровень потока инновационного знания наблюдаются в информационных центрах - крупных вузах, обладающих электронными библиотеками и хранилищами знаний, и убывает по мере удаления (как географического, так и институционального) от них. Указанное различие может быть частично элиминировано посредством использования индивидуальных каналов доступа к информации, уровень развития которых определяется уровнем информационной культуры исследователя.

8. Концептуальные положения использования современных информационных и коммуникационных технологий для инструментального обеспечения научно-инновационной сети должны соответствовать цели элиминирования влияния институционального, рыночного, информационного и навигационного фильтров. Для этого инструменты организации единого информационного пространства научно-инновационной сети должны базироваться на доступных технических и технологических решениях, существующих стандартах информационного обмена, в том числе, стандартах предоставления отчетности в научно-исследовательских организациях, привычных для большинства пользователей программных средствах и пользовательских утилитах. Доказано, что использование CRM, SCM и ERP-систем оказывает положительное влияние на развитие инновационной деятельности, причем уровень использования ERP-систем оказывают наиболее статистически значимое влияние на результативность инновационных процессов на региональном уровне. Поэтому выбор распространенной ERP-системы «Предприятие 1С» в качестве инструментальной основы для организации внутреннего информационного пространства научно-инновационной сети позволит, с одной стороны, сохранить существующую архитектуру информационной системы пред-

11


приятии, изменение которой приводит к высоким финансовым затратам, сопоставимым с внедрением новой информационной системы, с другой стороны обеспечит совместимость технологической структуры данного новшества со сложившейся практикой хозяйствования.

9. Инструментальное обеспечение внутреннего информационного пространства научно-инновационной сети должно состоять из программного модуля, позволяющего осуществлять мониторинг научно-исследовательской деятельности ее агентов, ERP-системы с открытым кодом, включающей программный инструмент для учета финансовых потоков, генерируемых коллективными объектами интеллектуальной собственности в процессе их вовлечения в хозяйственный оборот организациями и предприятиями научно-инновационной сети и программы для имитационного моделирования процесса коммерциализации коллективного объекта интеллектуальной собственности. Для решения проблемы снижения влияния навигационного фильтра во внутреннем информационном пространстве научно-инновационной сети адаптированы принципы построения системы навигации сети Соционет.

Научная новизна результатов исследования в целом состоит в методологическом обосновании развития научно-инновационной сети при сохранении конкурентной среды на рынках инноваций, технологий и товаров, формировании системологической парадигмы организационно-экономической реализации ее конкурентных преимуществ, а также моделировании оптимальной структуры сети на основе измерения мощности внутрисетевого потока инновационного знания, направленного на ускорение реализации полного инновационного цикла в современной экономической системе.

Конкретное приращение научного знания в исследуемой области, состоит в следующем:

  1. предложена новая методология исследования теоретических закономерностей развития информационного общества, обусловивших новое качество интеграции национальных и международных научных сообществ, как между собой, так и с высокотехнологичными производствами, что позволило развить и направить теорию инновационной экономики в русло концепции открытых инноваций;
  2. доказана необходимость определения категории «научно-инновационная сеть», проведен онтологический инжиниринг и построена система понятий и связей, раскрывающая сущность научно-инновационной сети как динамического множества агентов, являющихся представителями среды генерации и коммерциализации знаний, харак-

12


терным признаком которого является обладание внутренним многоуровневым информационным пространством и коллективными объектами интеллектуальной собственности, что позволило разработать концепцию их интеграционного взаимодействия на предконкурентной стадии инновационного цикла;

  1. введены в категориальный терминологический аппарат авторские определения «потока инновационного знания», «мощности потока инновационного знания», «коллективного объекта интеллектуальной собственности», «канала увеличения мощности потока инновационного знания», позволяющие осуществить формализацию задачи повышения конкурентоспособности научно-инновационных разработок;
  2. уточнены категории «инновационное знание», «инновационный фильтр», «инфраструктура инновационного развития», «инновационный кластер», которые развивают понятийный аппарат теории инновационного развития экономических систем, при этом авторское приращение научного знания заключается в дополнении вышеуказанных понятий в соответствии с содержанием нового этапа развития интернет-экономики, что позволяет учесть качественные изменения, происходящие по мере трансформации российского общества в информационно-сетевое;
  3. построена математическая модель, являющаяся развитием научных подходов к выбору стратегии фирмы в условиях олигополистической конкуренции Курно с учетом особенностей рынков инновационной продукции и технологий, позволяющая теоретически обосновать необходимое увеличение мощности потока инновационного знания между участниками научно-инновационной сети на стадии предконкурентных и родовых исследований;
  4. разработаны методические предложения, заключающиеся в научно-обоснованной организации каналов увеличения мощности потока инновационного знания между активными агентами сети на стадии предконкурентных и родовых исследований, способствующей повышению эффективности реализации полного инновационного цикла в рамках научно-инновационной сети;
  5. получила дальнейшее развитие кластерная концепция макрорегио-нальной инновационной системы, генерирующим узлом развития которой является научно-инновационная сеть, что позволяет обеспечить рациональное использования ограниченных ресурсов в целях повышения конкурентоспособности инновационного кластера в целом;
  6. выявлены факторы, снижающие эффективность расходования бюджетного   финансирования   научно-инновационной   деятельности   и

13


сдерживающие развитие инновационной экономики, к которым относятся нескоординированность деятельности организаций среды генерации знаний, отсутствие действенной системы мониторинга результатов научных исследований, превалирование количественных показателей над качественными при оценке результатов научного труда, что позволило обосновать схему многоканального финансирования инновационного развития экономики на основе механизма разделения рисков;

  1. предложена методика управления интеллектуальной собственностью в рамках научно-инновационной сети, позволяющая оптимизировать систему распределения затрат на создание и доходов от коммерциализации коллективных ОИС на разных фазах их жизненного цикла;
  2. предложен новый метод измерения мощности естественного потока инновационного знания как уровня публичной доступности результатов научных исследований, состоящий из первичных измерений в форме экспертного опроса и операционального алгоритма агрегации их результатов, позволяющий определить необходимое количество дополнительных каналов увеличения мощности потока инновационного знания;
  3. обоснованы принципы организации внутреннего информационного пространства научно-инновационной сети, обеспечивающие ускоренную реализацию полного инновационного цикла, высокую конкурентоспособность созданной инновационной продукции и сохранение низких барьеров входа в научно-инновационную сеть, разработан и официально зарегистрирован программный инструментарий для реализации системы мониторинга результатов научно-инновационной деятельности организаций среды генерации знаний, входящих в состав сети.

Теоретическая значимость работы состоит в развитии и синтезе изученных теоретических положений и концепций в конкретные теоретические и практические модели, методики и механизмы, которые могут быть использованы в процессе наблюдения, анализа, оценки и регулирования развития национальной инновационной системы, составить базу для проведения дальнейших исследований и разработок теоретического и прикладного характера в области инновационного развития макрорегио-нальных экономических систем.

Практическая значимость работы заключается в возможности применения обоснованных моделей формирования и функционирования научно-инновационных сетей для повышения эффективности менеджмента научно-инновационной сферы национальной социально-экономической системы, выбора путей и форм государственной поддержки среды генерации знаний, определения приоритетов финансирования крупных науч-

14


ных проектов, обеспечения конкурентоспособности результатов научных исследований в глобальном масштабе. Разработанные методики оценки мощности естественного потока инновационного знания могут быть использованы при прогнозировании и принятии решений в сфере управления инновационными процессами, как на уровне региона, так и в деятельности отдельных производственных систем.

В основу настоящей работы положены результаты теоретических исследований и практических разработок, выполненных автором в рамках следующих программ Министерства образования и науки: программа «Государственная поддержка региональной научно-технической политики высшей школы и развитие ее научного потенциала», 2002 г., программа «Инновационная деятельность высшей школы», 2003-2004 гг., программа "Федерально-региональная политика в науке и образовании", 2004-2005 гг., программа "Развитие информационных ресурсов и технологий", 2004 г., программа "Развитие научного потенциала высшей школы", 2005 г., аналитическая ведомственная целевая программа «Развитие научного потенциала высшей школы», 2009 г., а также при работе над инициативным проектом (грант РФФИ №08-06-99011_р_офи).

Апробация работы. Результаты работы были представлены на XI Международной научно-технической конференции «Математическое моделирование и информационные технологии в экономике, социологии и образовании» (Пенза, 2003), семинаре-совещании «Инновационная деятельность высшей школы» (Москва, 2004), 5-й Международной научно-технической конференции «Компьютерное моделирование 2004» (Санкт-Петербург, 2004), XI Всероссийской научно-практической конференции «Инновационные процессы в высшей школе» (Краснодар, 2005), Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы безопасности в условиях конфликтогенной ситуации на Юге России» (Краснодар, 2007), научно-практической конференции «Конкурентоспособность на основе совершенства и инноваций - путь к успеху» (Ярославль, 2007), Всероссийской конференции «Развитие сети центров коллективного пользования научным оборудованием» (Краснодар, 2008), Международной научной конференции «Полиэтнический макрорегион: язык, культура, политика, экономика» (Ростов-на-Дону, 2008), I Всероссийской конференции "Наука. Образование. Инновации" (Москва, 2008) Всероссийской научно-практической конференции «Инновации РАН -2008» (Н.Новгород, 2008), на V Всероссийской научно-практической конференции   «Научное,   экспертно-аналитическое   и  информационное

15


обеспечение национального стратегического проектирования, инновационного и технологического развития России» (Москва, 2009).

Публикации. Основные научные положения отражены в 2 авторских и 2 коллективных монографиях и 33 статьях по теме диссертации в журналах, рекомендованных ВАК (всего 66,44 п.л., из них авторских - 48,65 п.л.)

Структура работы. Диссертационное исследование состоит из введения, пяти глав, подразделяющихся на 20 параграфов, заключения, библиографического списка из 316 источников и 6 приложений.

Во введении обоснована актуальность выбранной темы исследования, определены его цели и задачи, представлена степень изученности данной научной проблемы.

В первой главе «Концепция сетевого взаимодействия институтов среды генерации и коммерциализации знаний» анализируются теоретические предпосылки менеджмента среды генерации знаний на сетевой основе. Исследуются различные формы сетевого взаимодействия на предмет сохранения и развития конкурентной среды на рынках инноваций, технологий и готовых товаров как главного условия развития инновационной деятельности. Изучается влияние экстернальных эффектов на снижение издержек научно-инновационной деятельности. Вводится определение научно-инновационной сети.

Во второй главе «Онтологический инжиниринг научно-инновационной сети» анализируются прототипы научно-инновационных сетей в России и за рубежом, исследуются пути их трансформации в полноценные научно-инновационные сети, разрабатываются классификатор и проекции онтологической модели научно-инновационной сети.

В третьей главе «Методология реализации конкурентных преимуществ инновационных сетевых структур» на основе математического моделирования исследуются вопросы экономической эффективности проектной цепочки научно-инновационной сети в зависимости от мощности потока инновационного знания, циркулирующего по специально организованным каналам между ее узлами. Рассматриваются наиболее вероятные модели каналов увеличения мощности потока инновационного знания. Развивается модель конкурентоспособности инновационного кластера через целенаправленное формирование и развитие его ядра - научно-инновационной сети при сохранении внешней и внутренней по отношению к сети конкурентной среды.

Четвертая глава «Организационно-экономическое обеспечение инновационных сетей для развития региональных экономических кластеров»

16


посвящена вопросам развития системы проектного финансирования научно-инновационной деятельности, позволяющей увеличить число потенциальных инвесторов, увеличить институциональную плотность формирующихся инновационных кластеров, снизить риски каждого из участников инновационного проекта и реализовать формы государственно-частного партнерства, позволяющие обеспечить баланс между кооперацией и конкуренцией.

Пятая глава диссертационного исследования «Инструментальное обеспечение эффективного функционирования научно-инновационной сети» освещает результаты разработки и апробации средств мониторинга научно-исследовательских и инновационных проектов и организаций-участниц сети, а также инструмента учета движения финансовых потоков, генерируемых коллективными объектами интеллектуальной собственности. Построена экономико-математическая модель, позволяющая определить мощность естественного потока инновационного знания.

В заключении приведены основные выводы, полученные в работе и рекомендации по их практическому использованию.

П. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ

В настоящее время реальной методологической основой создания конкурентного преимущества развития национальной экономики в условиях глобализации является концентрация знаний и информации в определенных центрах, которая способствует повышению скорости распространения инноваций вместе с перемещением научных кадров и обменом знаниями в научно-инновационной сети.

В современной экономической теории менеджмента выделяют пять типов сетей: сети поставщиков, сети производителей, сети потребителей, сети коалиций по стандартам и сети технологической кооперации. Инновационные сети, по нашему мнению, являются шестым типом сетей, так как содержат элементы сетей третьего, четвертого и пятого типов и, в то же время, являются совершенно новой формой развития современной экономической системы, направленной на усиление экстернального эффекта научно-инновационной деятельности при реализации полного инновационного цикла. Такие сети являются временными по определению; периодически производится их оценка для установления их полезности и актуальности, они объединяют ряд исследовательских и неисследовательских организаций, в том числе компаний и существуют за счет долевого финансирования государственных и частных участников инноваци-

17


онных систем и заинтересованных лиц; в них заняты как сотрудники, нанятые напрямую для выполнения работ в рамках специальных программ, так и сотрудники, входящие в штат организаций, которые координируют деятельность сети.

Современный подход к организации инновационного процесса основан на параллельной деятельности интегрированных групп исследователей, совместная работа которых в разных направлениях ускоряет решение проблемы и делает его наиболее обоснованным и надежным. Скорость генерации научной идеи, как и скорость превращения её в инновационную продукцию в условиях глобальной конкуренции очень важно. Значительного сокращения времени проведения поисковых и фундаментальных научных исследований можно достичь за счет формирования научной сети, которая предполагает высокую степень интеграции ресурсов при проведении научно-исследовательских работ - информационных, кадровых, лабораторной и экспериментальной базы.

Ключевым фактором конкурентоспособности научной сети является количественное и качественное улучшение информационных потоков между ее агентами, которое способствует разработке нового знания. Существующий жесткий контроль прав доступа к кодифицированным знаниям, закрепленный на законодательном уровне, приводит к потере части информационных благ и сдерживает диффузию инновационного знания, а, следовательно, и увеличивает время реализации достижений научно-технического прогресса. Поэтому в рамках научной сети должны быть приняты особые правила управления интеллектуальной собственностью, стимулирующие распространение инновационного знания между участниками сети на стадии предконкурентных исследований и, одновременно, защищающие циркулирующие между ними информационные потоки от несанкционированного доступа.

При осуществлении следующего этапа инновационного цикла - инженерно-конструкторской деятельности в современной модели инновационного процесса происходят непрерывные изменения инновационного продукта, позволяющие фирмам материализовать результаты своих исследований. Данный этап интегрирует весь инновационный процесс, предполагая создание междисциплинарных проектных групп из представителей исследовательских, маркетинговых, производственных, сервисных подразделений, трансформирует научную сеть в научно-инновационную, формирует ее узлы и взаимоотношения между ними.

Анализ основных типов сетевого взаимодействия показал, что наиболее предпочтительной формой научно-инновационной сети с точки зре-

18


ния сохранения и развития конкурентной среды на рынках инноваций, технологий и готовой продукции является виртуальная организация, в которой из множества всех агентов на конкурсной (конкурентной) основе выбираются участники каждого конкретного инновационного проекта, способные обеспечить максимальный экстернальный эффект. При этом количество участников проекта с аналогичными ресурсами и компетенциями не должно быть достаточным для обеспечения проконкурентного и диффузионного эффектов.

Используя классификацию сетевых структур, основанную на критерии стационарности можно отнести научно-инновационные сети к динамическим, с отсутствующей стабильной структурой. Множество ее участников может постоянно изменяться, однако оно должно иметь один или несколько координирующий центров - сетевых брокеров, в качестве которого могут выступать организация или предприятие, которое постоянно развивает свою научную компетенцию для управления динамичной сетью.

Исследование зарубежного и российского опыта формирования и развития инновационных сетей позволяет выделить их типологию (табл.1)

Таблица 1 - Типология инновационных сетей

Признак

Тип

Характеристика

Примеры

Кооперация в сфере НИОКР

Генерирующая сеть

Совокупность научных коллективов, кооперирующаяся для выполнения сложных исследовательских проектов (акцент на генерации новых знаний)

Национальный центр научных исследований Франции, (CNRS), шесть научных отделений и 18 региональных, которые включают 1256 исследовательских коллективов (лабораторий)

Трансфер технологий

Научно-производственная сеть

Совокупность сильных партнерских связей между научными и производственными коллективами, обеспечивающая быструю коммерциализацию результатов исследований (акцент на коммерциализации новых знаний)

Национальная геномная исследовательская   сеть Германии,   инициирована в 2000 г., содержит малые и средние предприятия  и университеты.

Швейцарская   сеть   инноваций,   инициирована в1999 г., содержит университеты, федеральные институты технологий и

19


частные компании

Передача компетенций

Научная сеть

Активно взаимодействующее экспертное сообщество, целью которого является наращивание общей компетенции по ключевым вопросам науки за счет эффекта синергии (акцент на генерации новых знаний)

Центр превосходства по сканированию будущего, (Centre of Excellence in Horizon Scanning) no реализации Форсайт-проектов, Великобритания, объединяет экспертов различных областей знания

Реализация полного инновационного цикла

Научно-инновационная сеть

Совокупность научных, образовательных и промышленных организаций \ компаний, связанных сильными партнерскими взаимоотношениями и объединенная единой конкретной целью (акцент на сопровождении полного инновационного цикла)

Программа InnoRegio, Германия, сформирована Федеральным Министерством Образования и Науки (BMBF), 2000-2006 гг. (23 региональные сети)

В диссертационном исследовании обосновано, что, несмотря на предпринимаемые усилия для построения инновационной инфраструктуры, в России все еще не преодолен разрыв между государственным и частным секторами исследований и разработок, а многие институты, как, например, российская сеть трансфера технологий или сеть центров коллективного пользования уникальным научным оборудованием, не являются на самом деле сетевыми в силу крайне низкого интеграционного взаимодействия входящих в них агентов. В последние годы стало очевидно, что механическое наращивание числа разрозненных элементов инновационной инфраструктуры не решает задач интегрирования и качественного развития национальной инновационной системы (НИС). Принципиально важным на определенном этапе развития НИС становится создание, развитие и поддержка научно- инновационных сетей. Основной проблемой в этом смысле является организация интеграционного взаимодействия между самими исследовательскими учреждениями. Разрушение сформировавшихся еще в советские времена научных сообществ (таких как научные школы, национальные общества в определенных областях знания) и сокращение возможностей для личного общения ученых посредством участия в научных мероприятиях привели к дезинтеграции научного сообщества России. Слабая осведомленность в вопро-

20


сах управления интеллектуальной собственностью ведет к сдерживанию потоков знания и снижает эффект синергии. При распределении финансовых ресурсов для проведения исследований в малой степени учитываются их уровень конкурентоспособности в мировом масштабе и востребованность рынком и обществом. Процедура определения приоритетов исследований в целом развита слабо и находится скорее под контролем исследователей, нежели потребителей знаний и технологий. Сильна традиция «пожизненной» научной карьеры как в рамках одного научного направления, так и в стенах одного научного учреждения. Взаимный обмен исследовательского персонала между исследовательскими институтами, университетами, руководящими органами и промышленностью незначителен. В совокупности указанные факторы снижают конкурентоспособность фундаментальной российской науки, что отражается на показателях цитируемости как главном индикаторе признания вклада российских ученых в развитие науки со стороны мирового сообщества (рис.1).

12 -10 -8 -6 -4 -2 -0 -


/

^ ^

^

<F

С^  #*   *#   #*   </  / х/ ^ ^  ^   /  ^\/   /   </   /   к/   fJ>*


Рис. 1 Количество цитирований в расчете на одну научную статью в ведущих научных журналах за период 1997-2007 гг. (построено автором по данным Института научной информации США www.in-cites.com)

Для преодоления указанных негативных тенденций в процессе построения и развития научно-инновационных сетей необходима разработ-

21


ка эффективных организационно-экономических механизмов и доступного инструментального обеспечения.

В работе выполнен первый этап построения онтологической модели научно-инновационной сети, позволяющий формализовать задачу определения и последующего анализа экономической эффективности научно-инновационной сети и использовать для ее решения строгие математические методы теории оптимизации. Основные понятия представлены в следующих определениях:

Определение 1: Коллективным объектом интеллектуальной собственности назовем объект, имеющий более одного правообладателя -юридического лица. Будем считать, что, помимо патентов, коллективные объекты авторского права, созданные с участием авторов, представляющих различные научные учреждения, также попадают под определение коллективных объектов интеллектуальной собственности.

Введенное определение позволит оценить уровень интеграционного взаимодействия научно-исследовательских учреждений и коллективов при проведении НИОКР.

Определение 2: Научными агентами научно-инновационной сети назовем исследовательские организации (институты, центры, лаборатории), вузы или их структурные подразделения, связанные между собой выполнением хотя бы одного научно-исследовательского или инновационного проекта, в рамках которого создается (или создан) хотя бы один коллективный объект интеллектуальной собственности и имеющими общее информационное пространство, доступное для использования и формирования для каждого агента сети.

В случае если при проведении совместных исследований организации используют совместный режим защиты новых знаний посредством режима коммерческой тайны, они также попадают под определение научных агентов научно-инновационной сети.

Определение 3: Производственным агентом научно-инновационной сети назовем предприятие любой формы собственности, на базе которого осуществляется последний этап инновационного проекта - происходит внедрение инновационной технологии (процессные инновации) или производство инновационного продукта или услуги (продуктовые инновации), которое получает доход от коммерциализации коллективного объекта интеллектуальной собственности и имеет доступ к общему информационному пространству сети.

Определение 4. Координирующим агентом научно-инновационной сети назовем компанию или организацию, осуществляющую мониторинг

22


рынка научно-технической и инновационной продукции, потребностей общества, формирование портфеля взаимоотношений научных и производственных агентов для реализации инновационных проектов, формирование портфеля взаимоотношений с инвесторами для финансирования инновационных проектов, имеющую доступ и активно формирующую общее информационное пространство сети.

Функции координирующего агента могут выполнять также научные и/или производственные агенты. Однако высокий уровень менеджмента, требуемый для успешной реализации высокорисковых инновационных проектов, предполагает наличие в научно-инновационной сети хотя бы одного координирующего агента.

Определение 5. Финансирующим агентом научно-инновационной сети будем называть производственного (или научного) агента, инвестирующего средства (весь требуемый объем инвестиций или только его часть) в инновационный проект на этапе создания коллективного объекта интеллектуальной собственности (на стадии предконкурентных исследований) или инвестирующего средства в развитие исследовательской инфраструктуры научных агентов сети.

Определение 6: Потоком инновационного знания назовем совокупность любых способов распространения новых результатов научных исследований, лежащих в основе инноваций любого типа - технологических, технических, организационных, финансовых, маркетинговых, социальных и т.д., и осуществляемых как на коммерческой, так и на бесплатной основе, как целенаправленно, так и самопроизвольно.

Определение 7. Мощностью потока инновационного знания назовем число р е [О, l], характеризующее уровень публичной доступности результатов научных исследований, лежащих в основе инноваций любого типа.

Определение 8: Каналом распространения инновационного знания назовем специально разработанную систему организационно-технических решений, закрепленную посредством договорных отношений между научными агентами или научными и производственными агентами научно-инновационной сети и позволяющую увеличить мощность циркулирующего между ними потока инновационного знания.

Определение 9: Внутренним информационным пространством научно-инновационной сети назовем информационную среду, созданную за счет использования каналов распространения инновационного знания.

Определение 10: Региональной научно-инновационной сетью назовем совокупность агентов, состоящую, как минимум, из двух научных и

23


одного производственного агента, сконцентрированных в пределах одной географической области.

Определение 11. Национальной научно-инновационной сетью назовем совокупность научных и производственных агентов, территориально расположенных в пределах нескольких регионов, обладающих общей исследовательской инфраструктурой и внутренним информационным пространством с циркулирующим по каналам, организованным с помощью использования информационно-телекоммуникационных технологий, потоком инновационного знания.

Определение 12: Международной научно-инновационной сетью назовем совокупность самостоятельных исследовательских организаций (университетов, научно-исследовательских институтов, центров, лабораторий) и подразделений внутрифирменной науки предприятий реального сектора экономики различной национальной принадлежности, осуществляющих совместное выполнение научно-исследовательских и инновационных проектов, предполагающих совместную разработку и реализацию общей стратегии управления интеллектуальной собственностью.

Для определения оптимальной стратегии агентов научно-инновационной сети построим математическую модель на основе модели двухэтапной линейной дуополии Курно. На первом этапе фирмы проводят предконкурертные исследования и решают задачу максимизации отдачи от инвестиций в НИОКР, на втором этапе компании максимизируют свою прибыль, оптимизируя выпуск продукции на основе новых технологий.

Пусть каждая фирма использует свою технологию производства продукции (производственную функцию), которая является результатом процесса исследований и разработок.

4i=Ati,—,xl) q2=f2(xf,...,x2m)

где qi - выпуск продукции / -й фирмой,

х1, - величина потребления затрат j -го вида / -й фирмой.

Каждая из фирм первоначально оптимизирует свою производственную функцию за счет проведения НИОКР и внедрения в производство их результатов, т.е. каждая / -ая фирма / = 1,2 выделяет определенные ресурсы (х'м, х'р, х\р) на исследования для создания инновационных технологий. Здесь индексом М обозначены финансовые ресурсы, индексом Р - людские (интеллектуальный капитал), индексом IP - объекты интеллектуальной собственности. Будем использовать денежное выражение

24


для измерения объемов вышеперечисленных инвестируемых ресурсов в НИОКР.   Тогда  производственная   функция   qt = ?(х\,...х'т)  должна

(помимо прочего) отображать результативность НИОКР.

Ограничение объемов производства инновационной продукции рыночным спросом описывается уравнением баланса:

p = a-bQ,(1)

где Q= q1 + q2 - общее количество предложения, а а и b - некоторые положительные константы. Цена любого фактора производства определяется его обеими фирмами, то есть wt = wt(х., х. ), / = 1,.. .т . При этом увеличение потребления какого либо фактора производства (в том числе и результатов НИОКР) каждым из дуополистов вызывает рост цены данного фактора.

Сформулируем стратегии дуополистов в случае конкуренции между ними:

т

П,. = р(д,,q2) • q, - XWj(х),х2у). х<) -> max ^(2)

qi = fi(x[,---x'm)

Для решения данной задачи принятия оптимального решения в условиях конфликта сторон необходимо найти точку равновесия по Нэшу.

Введем теперь некоторые предположения о виде функциональных зависимости спроса от предложения и уровне эффективности вложений в НИОКР. Пусть цена единицы выпуска зависит от предложения продукции на рынке линейно, т. е.:

p(ql,q2) = a-b(Q) = a-b(ql+q2),(3)

Предположим, что обе фирмы производят продукцию с некоторой постоянной стоимостью А. Каждая фирма может снизить стоимость за счет проведения НИОКР и внедрение в производство их результатов, т.е / -ая фирма i = 1,2 может выделить ресурсы на исследования для создания процессных инноваций. Тогда производственную функцию / -той фирмы можно представить как

/1(х1,...х1ш,...х1т) = А-и(х1ш),(4)

где и(х'ш) -функция результативности НИОКР, x'IN - денежное выражение ресурсов, инвестируемых / -той фирмой в НИОКР. Тогда прибыль / -той фирмы равна

25


П, = pq, -[А-и(хгш)^ -x\N,                                                              (5)

где qt -количество единиц    произведенной / -той фирмой продукции.

Далее в модель вводятся параметры, отвечающие за уровень кооперативного взаимодействия фирм на стадии проведения предконкурент-ных исследований. Будем полагать, что, если фирма / инвестирует сумму х. в НИОКР, ее действительные инвестиции Xi выражаются как

Xi=xi+fkj,i,j = \,2,i^j(6)

где Р - мощность потока инновационного знания.

Максимизируя общую прибыль компаний сначала для совместных, а потом для независимых НИОКР, приходим к выводу, что если мощность естественного потока инновационного знания (т.е. потока, не стимулируемого какими-либо дополнительными договоренностями) относительно высока (больше 50%) совместные НИОКР всегда более эффективны, чем конкурентные. Однако, если мощность естественного потока инновационного знания менее 50%, весьма вероятна ситуация, что соглашения, принимаемые фирмами-участницами научно-инновационной сети, направленные на увеличение мощности потока инновационного знания, приведут к более высокому экономическому эффекту от проведения НИОКР и внедрения их результатов в производственный процесс. Ключевым фактором при этом является не начальный уровень мощности потока инновационного знания, а его увеличение за счет создания научно-инновационной сети.

Управленческие решения о целесообразности формирования научно-инновационной сети должны приниматься не только на основе оценки начального уровня мощности естественного потока инновационного знания, присущего данному региону, но и на основе расчетов его потенциально возможного увеличения за счет разработки дополнительных каналов передачи знаний.

В диссертационной работе исследуются наиболее вероятные с технической и организационной точки зрения модели каналов увеличения мощности потока инновационного знания для передачи кодифицированных и некодифицированных знаний. Данные модели подвергаются анализу на действенность инновационных фильтров - совокупностей социально-экономических условий и механизмов, определяющих скорость и результативность процесса диффузии инноваций и обладающих определенными параметрами, роль которых заключается в разделении всего потока инноваций на воспринимаемые и не воспринимаемые системой.

26


Выявлено, что организация каналов увеличения мощности потока инновационного знания на базе ИКТ, помимо технических сложностей, может быть дополнительно затруднена низким уровнем информационной культуры персонала. Данная проблема актуальна даже для научных организаций в силу высокой удельной доли исследователей старшего возраста и их недостаточно высокой восприимчивости новых средств виртуального общения, тем более, для промышленных предприятий участие в научно-инновационной сети может потребовать дополнительного обучения кадров. В связи с этим введено понятие навигационного фильтра -совокупности культурных и технических условий, определяющей скорость нахождения в глобальных информационных потоках нужной единицы информации по набору ключевых характеристик.

Рис. 2 Процесс действия инновационных фильтров (разработано автором)

27

Рассмотрены факторы влияния на эффективность каждого канала увеличения мощности потока инновационного знания рыночного, институционального и информационного фильтров и проведена оценка их воздействия (рис.2).


В диссертационном исследовании обоснованы методы и развиты модели конкурентоспособности инновационного кластера через целенаправленное формирование его ядра - научно-инновационной сети и увеличение экстернального эффекта от научно-инновационной деятельности.

Сравнительный анализ объемов финансирования исследований и разработок в России и других странах «Большой восьмерки» в % к ВВП (рис.3) позволяет сделать вывод о том, что Россия финансирует исследования и разработки примерно на том же уровне, что и Италия.

Рис.3 Объем финансирования научных исследований и разработок в % к ВВП по данным

Госкомстата

Однако для большинства стран Западной Европы и США характерно преобладание в финансировании НИОКР частного капитала (рис.4). Особенностью инновационных процессов в России является то, что основным финансовым источником исследований и разработок продолжает оставаться госбюджет, а банковский и частный сектор пока проявляет слабую заинтересованность в финансировании такого рода деятельности по разным причинам, основными из которых являются высокие риски инновационных проектов, низкая конкурентоспособность российских инновационных разработок и низкая степень готовности к коммерциализации.

28

Редкое использование метода проектного финансирования для инновационных проектов российские исследователи объясняют тем, что в отличие от венчурного финансирования проектное отличается тем, что оно нацелено на умеренную залоговую стоимость и обычно применяется при реализации традиционных технологий. Учитывая высокорисковость инвестиций в инновационные и научные разработки целесообразно создать инструменты распределения рисков инновационных проектов, при использовании которых часть рисков берет на себя государство, стимулирующее таким образом развитие науки и инноваций, часть - сами разработчики инновационных проектов (что повышает их уровень ответственности на результативность исследований), часть - предприятия, заинтересованные в использовании инновационных разработок, а часть банки.

Для создания инновационно-ориентированной экономики в условиях серьезного технологического отставания России необходима консолидация финансовых ресурсов на проведении научных исследований по приоритетным направлениям, выполняемых лучшими исследовательскими коллективами с наибольшим синергетическим взаимодействием и на реализации инновационных разработок на базе инновационно-ориентированных предприятий. Консолидация финансовых ресурсов при этом может быть достигнута с использованием механизма проектного финансирования. Поэтому оптимизировать модель финансирования инновационной деятельности на макро- и мезо- уровнях предлагается следующим образом:

30


1. Использовать при формировании фондов с разделенными рисками формы государственно-частного партнерства, стимулирующие развитие конкурентной среды на рынке инноваций;

2.Предоставлять финансирование фондов с разделенными рисками на конкурсной основе под выполнение проектов научно-инновационным сетям, сформированным по типу виртуальной организации;

3.Предоставлять право выбора проектной цепочки специальной проектной компании (сетевому брокеру), которая будет организовывать финансовые потоки и взаимодействие между участниками сети в период реализации проекта;

4.Ввести в качестве одного из критериев кредитоспособности проекта норматив мощности потока инновационного знания, циркулирующего между участниками научно-инновационной сети.

Система проектного финансирования научно-инновационной деятельности позволит не только увеличить объемы финансирования исследований и разработок, но и увеличить число потенциальных инвесторов, увеличить институциональную плотность формирующихся инновационных кластеров, снизить риски каждого из участников инновационного проекта.

Структурной особенностью научно-инновационной сети является ее динамичность, т.е. изменение множества участников и изменение силы взаимоотношений между ними. Организации-участницы сети связаны между собой выполнением научно-исследовательских и инновационных проектов, для успешной реализации которых они создают дополнительные каналы распространения инновационного знания. По окончании выполнения проекта, связи между организациями ослабевают, но не прекращаются. Возникает вопрос о реорганизации каналов распространения инновационного знания между теми участниками научно-инновационной сети, которые более не выполняют ни одного совместного проекта.

При реализации крупных инновационных проектов, требующих высокого уровня взаимодействия между различными узлами научно-инновационной сети, возникают проблемы, связанные с выбором оптимального состава участников проекта, определения совокупности информационных, управляющих, технологических и других связей между участниками, идентификации множества допустимых действий участников проекта, отражающих институциональные и технологические ограничения их совместной деятельности, а также проблемы согласования целевых функций участников проекта, отражающих их предпочтения и интересы и зависящих, в общем случае, от действий всех участников се-

31


ти. Кроме того, встают задачи оптимального распределения работ по проекту и определения порядка функционирования - последовательности получения информации и выбора стратегий участниками сети.

На основе развитого математического аппарата теории игр с переменным составом игроков строится модель для определения и оптимизации динамической структуры научно-инновационной сети. В системах с переменным составом имеют место две противоположных тенденции: с ростом числа активных участников возрастает интегральный результат их деятельности, однако вместе с этим возрастают и трансакционные издержки, связанные с затратами на координацию совместной деятельности). Поэтому необходимо найти оптимальное количество активных агентов сети, при котором функционал эффективности сети максимизируется. В качестве функционала эффективности в зависимости от специфики решаемой управленческой задачи может выступать один из следующих:

  1. функционал гарантированной суммарной прибыли активных агентов сети (проектных цепочек);
  2. функционал гарантированной суммарной прибыли всех (активных и пассивных) агентов сети;
  3. функционал гарантированной прибыли сетевого брокера.

Задача нахождения максимума указанных функционалов сведена к задаче исследования производственных функций агентов сети, учитывающих в качестве одного из своих параметров значение мощности потока инновационного знания, увеличенное за счет создания соответствующих каналов.

Исследование различных подходов к оценке стоимости объектов интеллектуальной собственности с точки зрения повышения конкурентоспособности всей сети в целом проведено с учетом того, что в научно-инновационной сети возможно как коллективное создание объекта интеллектуальной собственности (ОИС), так и его совместное использование в экономических интересах собственников.

Экономический интерес собственника ОИС реализуется через осуществление им функций собственности: владения, распоряжения и использования. Доход от ОИС в рамках научно-инновационной сети может быть получен либо через использование ОИС в собственном производстве, либо через передачу прав на ОИС другому/другим хозяйствующим субъектам, причем как участникам научно-инновационной сети, так и сторонним хозяйствующим субъектам. При этом полагаем, что организации среды генерации знаний - вузы, НИИ, научные центры, не занима-

32


ются производством инновационной продукции на базе ОИС самостоятельно, а лишь создают их либо за счет финансирования организаций-заказчиков, либо за счет государственного финансирования (смешанный тип финансирования также возможен). В любом случае об использовании ОИС следует говорить в контексте их оборотоспособности: отчуждения и перехода прав от одного экономического субъекта к другому в порядке универсального правопреемства или другим способом, если они не изъяты либо не ограничены в обороте. Такими способами может выступать переуступка прав на ОИС либо передача прав на ОИС, оформленная лицензионным договором. В рамках научно-инновационной сети возможны несколько вариантов переуступки или передачи прав:

  1. Переуступка исключительных прав организации-участнице научно-инновационной сети на ОИС, созданный за счет средств других организаций-участниц научно-инновационной сети;
  2. Переуступка исключительных прав на ОИС, созданный за счет средств организаций-участниц научно-инновационной сети другому юридическому лицу;
  3. Переуступка или передача исключительных прав на ОИС, созданный за счет средств бюджетов всех уровней или за счет смешанного финансирования, в том числе, с использованием инструментов и схем проектного финансирования, юридическому лицу, также являющемуся одним из правообладателей;
  4. Переуступка или передача прав исключительных на ОИС, созданный за счет средств бюджетов всех уровней или за счет смешанного финансирования, в том числе, с использованием инструментов и схем проектного финансирования, юридическому лицу, не являющемуся одним из правообладателей и не финансировавшему разработку.

Для того чтобы начать использовать ОИС в своем производстве, организация-участница научно-инновационной сети должна либо создать ОИС, профинансировав его разработку, либо получить его от других лиц, в том числе за пределами научно-инновационной сети. Таким образом, можно выделить следующие варианты получения ОИС организацией -участницей научно-инновационной сети (имеются в виду объекты промышленного права): 1) финансирование разработки и создание ОИС организацией; 2) получение ОИС в качестве вклада в уставный капитал; 3) приобретение прав на ОИС по договору о переуступке; 4) приобретение прав на ОИС по лицензионному договору. В каждом из вышеперечисленных случаев оценку стоимости прав на ОИС целесообразно осущест-

33


влять в соответствии с методом, максимизирующим выгоду всех участников проектной цепочки.

Определено, что доходные методы оценки ОИС для целей управления интеллектуальной собственностью в рамках научно-инновационной сети являются наиболее эффективными, так как позволяют максимально учесть как интересы разработчиков ОИС, в случае если разработанный ими ОИС оказывается настолько эффективным, что приносит его пользователям сверхприбыли, так и интересы пользователей ОИС.

В случае, когда производственные агенты инновационной сети заинтересованы (причем каждый в определенной степени) в производстве (или приобретении) некоторого ОИС, который в дальнейшем может коммерцилизовать каждый из участников проектной цепочки, а стоимость исследований, необходимых для создания данного ОИС фиксирована и выше инвестиционных возможностей каждого отдельно взятого агента, им целесообразно объединить свои инвестиционные возможности.

В данном случае при условии, что будущие доходы участников проектной цепочки известны только им самим и могут быть сообщены сетевому брокеру только ими, у активных агентов сети возникает возможность снизить размер своего вклада, переложив часть своих затрат на других участников проекта. Во избежание данной ситуации разработан неманипулируемый формализованный механизм распределения затрат участников проектной цепочки при проведении предконкурентных исследований, заканчивающихся созданием коллективных ОИС, позволяющий объективно оценить необходимые затраты каждого участника в соответствии с его ожидаемой выгодой от коммерциализации ОИС. Данный механизм так же может быть использован для оценки коллективных объектов интеллектуальной собственности в целях налогообложения, так как именно признак принесения дохода конкретным ОИС и его рыночные характеристики должны являться основополагающими факторами при определении налоговой базы.

Вопросы выбора оптимальной стратегии управления ОИС в каждом конкретном случае должны решаться индивидуально с учетом интересов авторов и патентообладателей. Для расчета показателей экономической эффективности каждого из возможных вариантов управления ОИС в процессе его коммерциализации разработан программный продукт, с помощью которого пользователь любого уровня осведомленности в вопросах бизнес-планирования может рассчитать основные экономические показатели эффективности реализации того или иного варианта управления

34


ОИС в процессе коммерциализации. В основу алгоритма данного программного продукта положена методика определения доходности проекта коммерциализации ОИС на основе кумулятивного денежного потока, адаптированная для инновационных проектов.

Принципы разработки инструментального обеспечения научно-инновационной сети должны соответствовать цели увеличения скорости внедрения данной организационной инновации и скорости ее диффузии в современных российских социально-экономических и культурных условиях. Для этого практическая реализация данной инновации должна обладать очевидными преимуществами по сравнению предшествующими организационными и производственными решениями, совместимостью со сложившейся практикой хозяйствования и технологической структурой новшества, простотой и гибкостью и накопленным опытом внедрения.

Поэтому инструменты организации единого информационного пространства научно-инновационной сети должны базироваться на доступных технических и технологических решениях, существующих стандартах информационного обмена, в том числе, и предоставления отчетности, привычных для большинства пользователей программных средствах и пользовательских утилитах. Кроме того, они должны обеспечивать реализацию всех рассмотренных ранее базовых функций сети - увеличение мощности потока инновационного знания, эффективный менеджмент интеллектуальной собственности, взаимодействие научно-инновационной сети с внешней средой, направленное на формирование региональных и глобальных инновационных кластеров.

Одной из основных функций внутреннего информационного пространства научно-инновационной сети является поиск и выбор партнеров для выполнения инновационных проектов. С данной проблемой сталкиваются как промышленные предприятия, желающие разместить заказ на научно-инновационную разработку или приобрести в пользование уже имеющиеся результаты подобных исследований, так и организации среды генерации знаний при реализации большого исследовательского проекта. С целью обеспечения мониторинга выполнения научно-исследовательских работ и выявления инновационного потенциала организаций сети разработана программа интеграции информационных ресурсов вузов и НИИ, на основе стандартов отчетности, принятой при государственной регистрации тем НИР (рис.6).

За основные источники информации приняты информационные и регистрационные карты научно-исследовательских проектов,  который в

35


обязательном порядке предоставляются при начале и окончании каждой научной работы во Всероссийский институт научно-технической информации (ВИНИТИ) каждым экономическим агентом, ведущим научную деятельность.

^»я1  !ipa>4 ?л Bcrjft  ^-:с**ат ^ткм Снинс J-r-э Егрвм

Рис.6 Пример рабочего окна модуля учета информации по проектам

Автоматическое занесение данных сведений в базу данных, общую для всех организаций-участниц научно-инновационной сети, и накопление этих сведений в течение нескольких лет, позволяет выполнять различные информационные срезы для получения информации по следующим вопросам:

  1. Оценка опыта организаций-участниц научно-инновационной сети в выполнении НИОКР по заданной тематике;
  2. Оценка квалификации научных сотрудников для последующего привлечения их к выполнению научно-исследовательских работ по схожей тематике и обеспечения их мобильности в рамках научно-инновационной сети;

3.Идентификация пересечений тематики научно-исследовательских и инновационных проектов, выполняемых различными организациями-участницами научно-инновационной сети, что позволяет более обоснованно подбирать партнеров;

4.Идентификация и устранение дублирования научных исследований, что позволяет сократить стоимость разработки;

36


5.Оценка стоимости объектов интеллектуальной собственности, созданных за период выполнения нескольких последовательных разработок в рамках одной тематики.

Наибольший эффект от внедрения данной системы наблюдается в случае, если она реализуется в двух или более научных организациях.

Для определения естественного уровня мощности потока инновационного знания разработана операциональная процедура на основе первичных измерений, проведенных в виде экспертного опроса, и алгоритма, построенного на основе логит-модели.

Экспертный опрос был проведен с привлечением 70 экспертов, которые являются представителями среды генерации знаний и представителями бизнеса из различных городов России, также из-за рубежа - Украины, Польши, Италии, Турции и США (рис.7).

Рис.7 География экспертного опроса

В результате экспертного опроса выявлены следующие закономерности:

1. Наиболее высокие оценки уровня доступности результатов научных исследований (естественного уровня потока инновационного знания) наблюдаются у экспертов, работающих в информационных центрах -крупных вузах, обладающих электронными библиотеками и хранилищами знаний, и убывает по мере удаления (как географического, так и институционального) от данных центров. В качестве информационных центров экспертами были выделены электронные библиотеки Московского госуниверситета, Московского   инженерно-физического института, Том-

37


ского госуниверситета, Кубанского госуниверситета, Новосибирского госуниверситета.

2. Наиболее высокий уровень культуры работы с информацией характерен для специалистов по техническим и естественным наукам, которые отметили в анкетах большое количество дополнительных источников информации (баз данных и электронных журналов в открытом доступе) и разработали индивидуальные каналы для получения доступа к необходимой информации (через зарубежных коллег, а также коллег, проживающих и работающих в других регионах, но имеющих доступ к крупным информационным центрам).

Мощность потока инновационного знания определена как функцию /?от следующих параметров: концентрированность информации, скорости поиска (доступа) информации и минимальных издержек на получение доступа к информации /?(С, V, Е). Очевидно, что параметры данной функции можно определить с помощью первичных измерений, а мощность потока инновационного знания с помощью косвенного измерения, для осуществления которого необходимо установить некоторые правила, соответствующие виду зависимости /?(С, V, Е) . Результаты

экспертного опроса, в ходе которого собраны статистические данные о скорости поиска и минимальных издержках доступа были обработаны с помощью логистической регрессии, в результате получен следующий вид регрессионного уравнения:

у _ехр(-3,06+ 0,16-Xj -2,1 \Х2)/

1 ~/{1 + ехр(-3,06+0,16-Х1-2,1ЬХ2)}'

где Хх - концентрация информации, Х2 - стоимость получения единицы информации, включая затраты на поиск информации, выраженные как количество рабочего времени ученого, умноженного на среднюю заработную плату (в час).

Для измерения величины А/? - разницы между естественным уровнем мощности потока инновационного знания и искусственным, созданным при организации дополнительных каналов распространения инновационного знания, использован аналог закона убывающей производительности основных факторов производства. Доказано, что организация каждого последующего канала для увеличения мощности потока инновационного знания, аналогичного по свои функциям предыдущему, между членами научно-инновационной сети дает меньшую по сравнению с предыдущим разницу А/? и, следовательно, меньшую экономическую эффективность при реализации полного инновационного цикла. При этом

38


уменьшение  ЛД = Д — Д_:, где Д - мощность потока инновационного

знания после организации / - го канала распространения инновационного знания происходит в геометрической прогрессии.

Отсюда следует важный практический вывод: при объединении исследовательских усилий научных агентов сети с помощью каналов увеличения мощности потока инновационного знания наиболее важно правильно выбрать и эффективно организовать первый канал, так как последующие дают убывающую эффективность.

Для того чтобы определить, какой из трех типов современных наиболее распространенных сетевых программных продуктов наиболее применим для целей организации научно-производственной цепочки в рамках научно-инновационной сети, проведем исследование влияния следующих факторов: 1) уровень развития CRM технологий в регионе; 2) уровень развития ERP-технологий в регионе; 3) уровень развития SCM - технологий в регионе на результирующий показатель - объем произведенной инновационной продукции (товаров, услуг) в том же регионе.

Для определения влияния данных факторов на результирующий показатель использован метод однофакторного дисперсионного анализа. Полученные результаты свидетельствуют о том, что все три исследуемых фактора - уровень развития CRM-технологий, уровень развития ERP-технологий и уровень развития SCM-технологий оказывают статистически значимое влияние на результирующий показатель - объем произведенных инновационных товаров (работ, услуг), произведенных в регионе. Таким образом, использование данных специализированных программных средств оказывает наиболее сильное положительное влияние на развитие инновационной деятельности, что объясняется снижением влияния информационного и навигационного фильтров.

На основании проведенного исследования для разработки системы учета движения ОИС и финансовых потоков, генерируемых ими, между бизнес-единицами научно-инновационной сети предлагается использовать в качестве основы одну из распространенных на российских предприятиях на настоящий момент ERP-систем. Данный выбор позволит, с одной стороны, сохранить существующую архитектуру информационной системы предприятий, с другой стороны обеспечит совместимость технологической структуры данного новшества со сложившейся практикой хозяйствования. Последнее обстоятельство позволит снизить влияние институционального, информационного и рыночного инновационных фильтров одновременно и обеспечить высокую скорость диффузии данной управленческой инновации.

39


Взаимодействие через файлоооменник nvo ли калий и патентов систему оповещения о новых пост"Уплениях

Взаимодействие через модуль учета информации по проектам

Взаимодействие через "Конвертор"

Рис. 8 Внутреннее информационное пространство сети

Проведенный анализ функциональности ERP-систем позволяет сделать вывод, что за основу для построения внутреннего информационного пространства научно-инновационной сети может быть принято комплексное прикладное решение «1С:Управление производственным предприятием 8», которое охватывает основные контуры управления и учета на производственном предприятии. Для интеграции всех инструментов внутреннего информационного пространства сети в единую систему на базе встроенного средства разработки прикладных решений "Конфигуратор" создан программный модуль, позволяющий вносить в 1С данные о выполнении научно-исследовательских и инновационных проектов. В масштабах научно-инновационной сети это существенно снижает трудоемкость ведения учета за счет повторного использования разными организациями общих массивов информации.

40


В результате последовательного применения разработанных инструментов для построения внутреннего информационного пространства научно-инновационной сети оно принимает трехслойную архитектуру.

Первый уровень внутреннего информационного пространства составляет база данных по проектам организаций-членов сети, права доступа к которой различны для организаций, непосредственно участвующих в выполнении инновационного проекта и других членов сети, а также внешних пользователей. Второй уровень информационного пространства - внешняя среда проекта, доступен для пассивных членов сети, которые могут пользоваться промежуточными и окончательными результатами исследований, представленными в виде препринтов в общей информационной среде с дополнительной системой оповещения о появлении новых результатов исследований. Третий уровень - инфо-среда- организован аналогичным образом, но не включает сигнальную систему. Наличие третьего уровня внутреннего информационного пространства обеспечивает низкий барьер входа в сеть, позволяет сохранять сеть «открытой», стимулируя тем самым развитие как внешней, так и внутренней по отношению к сети конкурентной среды.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии

  1. Ратнер СВ. Методологические проблемы развития конкурентоспособных научно-инновационных сетей: организационно-экономическое и инструментальное обеспечение // Ростов-на-Дону, изд-во ЮНЦ РАН, 2009, - 208 с, 12,09 п.л.
  2. Ратнер СВ. Моделирование экономической эффективности научно-инновационных сетей // Препринт, WR/2008/34,   3 п.л.
  3. Воронина Л.А., Ратнер СВ., Иванова Н.Е. Итерационный маркетинг инновационного развития экономики России // Ростов-на-Дону: Изд-во СКНЦ ВШ ЮФУ АПСН, 2008. - 204 с, 7,3 п.л./5 авт.п.л.
  4. Ратнер СВ., Воронина Л.А., Иванова Н.Е. Южный вектор инновационного развития России // Экономическая теория в XXI веке - 7(14): Инновационная экономика / Под ред. Ю.М. Осипова, И.В. Шевченко, Л.Н. Дробышевской, Е.С Зотовой.- М.: Краснодар, 2008, стр. 263-273, 0,6 п.л./0,2 авт.п.л.

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК

5.    Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А. Кубанский государст

венный университет. Кадровая политика. Смена парадигмы // Инновации

№9-10, 2001, С.57-59, 0,3 п.л./авт.ОД п.л.

41


  1. Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А. От университета к университетскому комплексу. Менеджмент перехода. Опыт Кубанского государственного университета // Инновации №7, 2001, С.58-59, 0,3 п.л./0,1 авт.п.л.
  2. Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А. Фундаментальные исследования, экспериментальная разработка, коммерциализация инновации... Замыкание петли // Инновации №5 (52), 2002, С.34-35, 0,33 п.л./0,11 п.л.
  3. Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А. К вопросу об активизации инновационной деятельности в вузе. // Инновации №1 (58), 2003, С.38-40, 0,3 п.л./0,1 авт.п.л.
  4. СВ. Ратнер, З.А. Темердашев, В.В. Грицай. Инновационный менеджмент в классическом университете. Формы его реализации и повышения эффективности // Качество. Инновации. Образование, №2, 2003, с. 20-22, 0,3 п.л./авт.ОД п.л.
  5. Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А. Вовлечение творческой молодежи в инновационную деятельность. // Инновации, №8 (65), 2003, 0,3 п.л./0,1 авт.п.л.
  6. Ратнер СВ., Темердашев З.А. Некоторые предложения развития методологии и использования центров коллективного пользования. // Качество. Инновации. Образование, №2(10), 2004, 0,3 п.л./0,15 авт.п.л.
  7. Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А., Грицай В.В. Некоторые вопросы организации и управления научными и инновационными разработками в вузе // Инновации, №2(69), 2004, с.60-63., 0,4 п.л./ОД авт. п.л.
  8. Ратнер СВ., Чепурко Ю.А., Алексанян А.В.. Международный фанд-райзинг как эффективная модель финансирования образования и науки // Региональная экономика. Теория и практика, № 4(19), 2005, с. 59-62, 0,35 п.л./0,15 авт. п.л.
  9. Бабешко В.А., Ратнер СВ., Темердашев З.А., Грицай В.В. Опыт Кубанского государственного университета при реализации замкнутого научно-инновационного цикла. // Инновации, №6, 2005, с.36-39, 0,35 п.л./0,15 авт.п.л.
  10. Ратнер СВ., Темердашев З.А., Воронина Л.А., Грицай В.В. Некоторые формы взаимодействия бизнеса и науки // Инновации, №8, 2005, 0,4 п.л./0,15 авт.п.л.
  11. Воронина Л.А., Ратнер СВ. Инновационный путь развития экономики России // Финансы и кредит, №12 (216), 2006, 0,33 п.л./ОДб авт.п.л.
  12. Ратнер СВ., Темердашев З.А., Воронина Л.А., Грицай В.В. Анализ некоторых схем финансирования инновационной деятельности на регио-

42


нальном уровне // Инновации, №4 (91), 2006, стр. 75-77, 0,45 п.л./0,13 авт.п.л.

  1. Ратнер СВ., Шудренко А.А. Эффективная инновационная политика как основа устойчивого развития компании (на примере 00 «НК «При-азовнефть» // Защита окружающей среды в нефтегазовом комплексе, №9, 2006, с.30-35, 0,35 п.л./0,2 авт.п.л.
  2. Ратнер СВ., Грицай В.В., Чепурко Ю.А. Анализ состояния и прогноз развития научно-инновационной системы Краснодарского края // Экономический анализ: теория и практика, №3 (60), 2006, 0,3 п.л./0,1 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Воронина Л.А. Интегральная характеристика уровня инновационного развития территориальной экономики // Финансы и кредит, №32 (236), 2006, с. 51-56., 0,3 п.л./0,2 авт.п.л.
  4. Ратнер СВ., Воронина Л.А., Трофименко Е.В. Формализованные механизмы оценки и выбора инноваций при предоставлении проектного финансирования// Экономический анализ: теория и практика, №5 (ПО), 2008, 0,35 п.л./0,2 авт.п.л.

22.   Ратнер СВ., Воронина Л.А., Иванова Н.Е. Информационная культу

ра как фактор инновационного развития // Качество. Инновации. Образо

вание, №3, 2008, 0,4 п.л./0,25 авт.п.л.

  1. Ратнер СВ., Темердашев З.А., Воронина Л.А., Иванова Н.Е. Концепция итерационного маркетинга в реализации полного инновационного цикла//Инновации, №7, 2008, 0,4 п.л./0,1 авт.п.л.
  2. Ратнер СВ., Воронина Л.А., Иванова Н.Е. Использование методологии «Форсайт» при разработке инновационной стратегии вуза: опыт Кубанского государственного университета // Всероссийский экономический журнал "ЭКО", №9, 2008,стр. 133-140, 0,3 п.л./0,2 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Воронина Л.А., Колкарева Э.Н. Роль электронных денег в организации виртуальных хозяйственных систем // Финансы и кредит, №30 (318), 2008, 0,4 п.л./0,35 авт.п.л.
  4. Воронина Л.А., Ратнер СВ., Иванова Н.Е., Аветикян К.Р. Особенности государственного регулирования инновационной деятельности на региональном уровне с учетом внешнеэкономических приоритетов // Региональная экономика: теория и практика, № 23 (80), 2008, стр. 9-15, 0,45 п.л./0,2 авт.п.л.
  5. Воронина Л.А., Ратнер СВ., Колкарева Э.Н. Стратегии развития региональных банков в условиях глобализации финансовых рынков // Финансы и кредит, №34 (322), 2008, стр. 14-23, 0,4 п.л./0,1 авт.п.л.

43


  1. Воронина Л.А., Ратнер СВ., Колкарева Э.Н. Парадигма развития российской банковской системы в условиях финансовой глобализации // Финансы и кредит, № 38 (326), 2008, 0,4 п.л./0,1 авт.п.л.
  2. Ратнер СВ., Воронина Л.А., Иванова Н.Е. Виртуальный бизнес-инкубатор как форма стратегического развития инновационной деятельности региона // Экономические стратегии, №7, 2008, стр. 128-134, 0,5 п.л./0,3 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Воронина Л.А., Колкарева Э.Н. Выбор стратегии интеграции банка в мировую финансовую систему на основе нечетко-множественного подхода //Экономический анализ: теория и практика,

2008,   №21(126), стр. 2-6, 0,4 п.л./0,3 авт.п.л.

  1. Темердашев З.А., Ратнер СВ., Воронина Л.А., Иванова Н.Е. Концепция итерационного маркетинга в реализации полного инновационного цикла//Инновации, №8 (118), 2008, стр.91-95, 0,4 п.л./0,2 авт.п.л.
  2. Темердашев З.А., Ратнер СВ., Иванова Н.Е. Оценка состояния инновационной деятельности и принятие управленческих решений на региональном уровне на основе эконометрического моделирования // Инновации, №9 (119), стр. 66-70, 0,4 п.л./0,2 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Аракелян Н.Р. Управление интеллектуальной собственностью в информационном обществе // «Качество. Инновации, Образование», №11(42), 2008, стр. 48-53, 0,3 п.л./0,2 авт.п.л.
  4. Ратнер СВ., Малхасьян С.С, Аракелян Н.Р. Проектирование и управление научно-исследовательской сетью регионального инновационного кластера // Экономический анализ: теория и практика, №4 (133),

2009,   стр. 20-24, 0,35 п.л./0,2 авт.п.л.

  1. Ратнер СВ., Ушнов В.В. Анализ возможностей реализации концепции открытых инноваций на базе существующих институциональных систем // Национальные интересы: приоритеты и безопасность, №2 (35), 2009, с.80-85, 0,35 п.л./0,3 авт.п.л.
  2. Ратнер СВ., Алексеенко А.А. Проектное финансирование инновационной деятельности. // Качество. Инновации. Образование., №3, 2009, 0,3 п.л./0,2 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Иванова Н.Е., Ушнов В.В. Современные формы инсти-туционализации инновационной деятельности в России // Национальные интересы: приоритеты и безопасность, №16(49), 2009, 0,4 п.л./0.13 авт.п.л.

Учебники и учебно-методические пособия

38.  Ратнер СВ., Зарецкая М.В. Системный анализ и теория принятия ре

шений в проектном менеджменте. - Учебное пособие для вузов., допу-

44


щено УМО вузов по университетскому политехническому образованию -Краснодар, Кубанский госуниверситет, 2008, 9,51 п.л./8 авт.п.л.

  1. Ратнер СВ. Методы обработки результатов маркетинговых исследований / Прикладной маркетинг. Учебное пособие для вузов. Под редакцией Н.Р. Молочникова - Краснодар, Просвещение-Юг, 2008, - 99 с, 5,87 п.л./4 авт.п.л.
  2. Воронина Л.А., Ратнер СВ., Кравченко Д.В. Современный маркетинг. Учебное пособие. Краснодар: КубГУ, 2007, 47 с, 3 п.л./2 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ. Формы реализации инновационных разработок в вузе / Основы проектного менеджмента в научно-инновационной и предпринимательской деятельности. Учебно-методическое пособие. Под редакцией З.А. Темердашева. Краснодар, 2004, стр.5-53, 2 авт.п.л.
  4. Ратнер СВ. Управление инновациями / Основы предпринимательской деятельности: Учеб. Пособие. Под редакцией Е.А. Журавлевой -Краснодар: КубГУ, 2004, стр.50-91, 2 авт.п.л.
  5. Ратнер СВ. Финансирование инновационных проектов / Ремесленная деятельность: современное состояние, проблемы, опыт, перспективы. Методические рекомендации для ремесленников. Под редакцией Е.А. Журавлевой, Краснодар, КубГУ, 2005, 21 с, 1 п.л./0,8 авт.п.л.
  6. Ратнер СВ. Управление интеллектуальной собственностью / Бренд. Брендинг. Оценка брендов. Методические рекомендации для ремесленников. Под редакцией Е.А. Журавлевой, Краснодар, КубГУ, 2005, 22 с, 1 п.л./0,8 авт.п.л.
  7. Ратнер СВ. Инновационные проекты /Источники финансирования деятельности субъектов малого предпринимательства. Методические рекомендации для ремесленников. Под редакцией Е.А. Журавлевой, Краснодар, 2005, 30 с, 1,1п.л./0,9 авт.п.л.

Публикации в других центральных изданиях

  1. Воронина Л.А., Кравченко Д.В., Ратнер СВ. Инновации в эпоху глобализации: зарубежный опыт // Дайджест-финансы, №1, 2008., 0,3 п.л./0,1 авт.п.л.
  2. Воронина Л.А., Ратнер СВ., Вранчан Н.А., Кравченко Д.В. Влияние иностранных инвестиций на развитие конкурентоспособных сфер деятельности // Дайджест-финансы, №2 (158), 2008, 0,4 п.л./0,1 авт.п.л.

Статьи в сборниках трудов и тезисы докладов на конференциях

48.  Ратнер СВ., Грицай В.В. Математическая модель инновационной

деятельности   в   вузе.   Тез.   Докладов   XI   Международной   научно-

45


технической конференции «Математическое моделирование и информационные технологии в экономике, социологии и образовании», Пенза,22-27 мая, 2003 г. С. 194-197, 0,2 п.л./0,1 авт.п.л.

  1. Ратнер СВ., Темердашев З.А., Грицай В.В. Концепция моделирования инновационной деятельности организации. // «Качество. Инновации. Образование». Материалы второй научной конференции, М.: Фонд «Качество», 2004 г., С. 29-30, 0,1 п.л./0,05 авт.п.л.
  2. Темердашев З.А., Ратнер СВ., Грицай В.В. Информационно-аналитическое сопровождение инновационной деятельности в Краснодарском крае.// «Качество. Инновации. Образование». Материалы второй научной конференции, М.: Фонд «Качество», 2004 г., С. 44-46, 0,15 п.л./0,03 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Темердашев З.А., Грицай В.В. Концепция моделирования инновационной деятельности организации // Сб. материалов семинара-совещания по итогам выполнения НТП Минобразования России «Инновационная деятельность высшей школы» в 2003 году, Ассоциация «Технопарк», Москва 2004 г. с. 115-122, 0,2 п.л./0,05 авт.п.л.
  4. Темердашев З.А., Ратнер СВ., Грицай В.В. Использование информационных технологий в инновационном менеджменте // Сб. материалов семинара-совещания по итогам выполнения НТП Минобразования России «Инновационная деятельность высшей школы» в 2003 году, Ассоциация «Технопарк», Москва 2004 г. с. 440-446, 0,3 п.л./0,1 авт.п.л.
  5. Ратнер СВ., Грицай В.В., Иосифова Л.В. Вопросы формирования региональной информационно-аналитической системы поддержки развития инновационной деятельности. Труды КубГТУ, Краснодар: ГОУВПО «Кубан. гос. технол. ун-т», 2005, С.29-36., 0,3 п.л./0,2 авт. п.л.
  6. Ратнер СВ., Хрипков Д.А., Иосифова Л.В. Разработка электронного учебного пособия по некоторым разделам механики и геофизики // XI Всерос. Научно-практическая конф. «Инновационные процессы в высшей школе», 22-25 сентября, 2005, КубГТУ, Краснодар, 0,2 п.л./0,1 авт.п.л.
  7. Ратнер СВ., Трофименко Е.В. О возможностях использования проектного финансирования для коммерциализации инноваций // Тезисы докл. научно-практической конференции «Конкурентоспособность на основе совершенства и инноваций - путь к успеху», Ярославль, 27 ноября 2007 года, стр. 58-61, 0,1 п.л./0,05 авт.п.л.
  8. Дробышевская Л.Н., Ратнер СВ. Университет как ведущий институциональный центр научно-инновационной политики государства на юге

46


России. // Экономика развития региона: проблемы, поиски, перспективы. Ежегодник. Вып. 6, Волгоград 2005, с. 300-311., 0,4 п.л./0,2 авт.п.л.

  1. Ратнер СВ., Аракелян Н.Р., Малхасьян С.С. Механизмы организационно-экономических отношений между ЦКП и фирмами регионального инновационного кластера // Материалы Всероссийской конференции «Развитие сети центров коллективного пользования научным оборудованием», Краснодар 12-18 октября 2008 г, стр. 71-72, 0,1 п.л./0,05 авт.п.л.
  2. Ратнер СВ., Аракелян Н.Р., Малхасьян С.С. Стратегии развития инновационных кластеров в полиэтническом макрорегионе // Международная научная конференция «Полиэтнический макрорегион: язык, культура, политика, экономика», Ростов-на-Дону, 9-10 октября, 2008 г., стр.243-246, 0,2 п.л./0,1 авт.п.л.
  3. Ратнер СВ., Аракелян Н.Р., Иосифова Л.В., Иосифов В.В. Управление интеллектуальной собственностью при сетевой организации научных исследований // Наука, образование, инновации: Тезисы выступлений участников I Всероссийской конференции 10-12 ноября 2008 года, стр. 335-337, 0,2 п.л./0,05 авт.п.л.
  4. Ратнер СВ., Иванова Н.Е. Виртуальные научно-производственные сети // Тезисы докладов научно-практической конференции «Инновации РАН - 2008», 10-12 ноября 2008 г., Н.Новгород., стр. 38-39, 0,2 п.л./0,1 авт.п.л.
  5. Ратнер СВ. Основные тенденции развития среды генерации знаний: опыт формирования единого европейского научного пространства // Экономика: теория и практика, Краснодар, №15, 2009, 0,5 авт.п.л.

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ

  1. Ратнер СВ., Ратнер Д.А. Система мониторинга научного потенциала вуза для выявления инновационно-привлекательных разработок (UIPM). Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ №2003611149 от 16.05.2003 г.
  2. Иванова Н.Е, Ратнер СВ., Науменко Е.А., Ломакина Л.В. Система интеграции модулей учета движений ресурсов предприятий - участников виртуальной научно-производственной сети. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ, №2008613499, от 23.07.2008 г.
  3. Иванова Н.Е., Ратнер С. В., Штифанов С. В., Ломакина Л.В. Программа расчета экономической эффективности инновационного проекта. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2008614863 от 9.10.2008 г.

47


Ратнер Светлана Валерьевна

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ РАЗВИТИЯ НАУЧНО-ИННОВАЦИОННЫХ СЕТЕЙ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Бумага тип. №2 Печать трафаретная

Тираж 150 экз. Заказ № от

Кубанский государственный университет

350040 г. Краснодар, ул. Ставропольская, 149 Центр «Универсервис», тел. 2199-551

48

 






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.