WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 31 |

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России II.2 Измерения с помощью косвенных индикаторов В данном исследовании мы проиллюстрируем возможности измерений на основе следующего подхода: построение синтетических индикаторов, характеризующих тенденции развития связей между государством, наукой и бизнесом, которые могут быть оценены как для отдельных периодов времени, так и разных стран. На основе таких индикаторов можно делать международные сопоставления и отслеживать динамику процесса развития взаимосвязей, хотя и в достаточно простой форме.

Рассмотрим один из примеров обобщенной оценки национальной инновационной системы страны, учитывающей наличие контуров обратной связи между развитием науки, бизнеса и государства. Оценка исходит из вероятностного характера связей, направленных на снижение неопределенности в развитии, в соответствии с формулами (12) и Таблица II-1.

Данный подход был использован для сопоставления двух национальных инновационных систем - Южной Кореи и Нидерландов, которые, на первый взгляд, мало похожи. Более того, эти страны не представляют особого интереса в качестве объекта заимствования опыта для РФ, поскольку обладают выраженной спецификой развития.

Однако обе страны характеризуются динамичным развитием, активной инновационной политикой и, как выяснится ниже, имеют черты сходства в развития системы ТС. Кроме того, методические приемы, примененные для оценки, были разработаны авторами концепции ТС, и могут оказаться полезными и для позиционирования РФ в структуре стран переходного периода.

В таблице П-1 представлены традиционные индикаторы, которые могут быть использованы для характеристики инновационной системы. Вместе с тем систематические данные о связях, складывающихся между составляющими ТС в процессе разработки инноваций, в базах данных по цитированию отсутствуют. Когда речь идет о научных результатах, известна методика оценки тесноты связи между направлениями исследований, которая основана на анализе частоты появления ссылок на работы двух или нескольких авторов (коцитирование) или частоты соавторства. Большее количество ссылок на публикации двух авторов в одной статье свидетельствует о сходстве в направлениях их исследований. Индекс, полученный как нормированное количество ссылок на работы двух авторов к сумме публикаций этих авторов, называется индексом коцитирования и используется для построения карт научных направлений. Этот метод получил широкое распространение в работах по библиометрии. Можно примерить этот Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России подход к оценке инноваций в двух странах29, а затем построить показатели тесноты связей между компонентами тройной спирали по аналогии с характеристиками «общего объема информации» в системе ТС, проанализированных в теоретической части работы. В данном контексте в качестве одной компоненты рассматриваются научные результаты, а инновации оценивают их рыночную направленность.

Учитывая необходимость выявления связей между акторами ТС, был использован массив данных из Интернета за 2002 год, в котором рассчитана частота соавторства в рамках организационных единиц, принадлежащих к разным участникам ТС. Для определения этих показателей были использованы адреса соавторов. Университеты используют расширения.UNIV,.COLL, отрасли и бизнес -.CORP,.INC,.LND), государственные ведомства -.NATL,.NACL,.NAZL,.VINIST,.FCFL. Авторы получили исходный массив для анализа следующим образом: отбирались все статьи, в которых первый адрес относился к домену «наука», из них выбирались те, в которых второй адрес относился к бизнесу, и третий – к государственным ведомствам для каждой страны. В результате было отобрано около 15 тысяч записей для Кореи и 18 тысяч - для Нидерландов.

Библиометрический анализ использовался также для того, чтобы выявить кластеры наук, в которых действуют «институциональные» единицы (институты, группы, отдельные авторы). Оказалось, что в Корее число статей, написанных учеными в соавторстве с государственными служащими, составляет примерно 20% от общего числа, а в Нидерландах оно выросло с 20% в 2000г. до 26% в 2002г. Тройное соавторство в обеих странах встречается существенно реже - меньше 1%. На основе полученных данных авторы рассчитали индекс тройной спирали, как показатель снижения неопределенности за счет связей между тремя составляющими ТС.

Приведем несколько индексов, полученных ими для сравниваемых стран.

Park, Han Woo, Hong Heung Deug, Leydesdorff, Loet. (2005). A comparison of the Knowledge-based innovation systems in the economies of South Korea and the Netherlands using Triple Helix Indicators. // Scientometrics Vol.65 No 1, p.3-27.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России Таблица II-Снижение неопределенности за счет функционирования тройной спирали в 2000 и 2002 годах Годы Снижение неопределенности, измеренное количеством информации в МГБВсе страны 2000 -2002 -70,Южная Корея 2000 -40,2002 -33,Нидерланды 2000 -25,2002 -32,Источник: Park, Han Woo, Hong Heung Deug, Leydesdorff, Loet. (2005). A comparison of the Knowledge-based innovation systems in the economies of South Korea and the Netherlands using Triple Helix Indicators. // Scientometrics Vol.65 No 1, p.В списке из 16 стран, для которых проведен расчет, Россия занимала одиннадцатое место в 2000 году и четырнадцатое – в 2002. На первом месте по интенсивности обмена информацией находится Япония, на втором – США, на последнем – Китай.

Проблемные аспекты использования метода состоят в том, что, во-первых, проверка численных значений оценок серьезно затруднена, во вторых - ранжирование по величине индекса не позволяет соизмерить отдельные его составляющие. Например, в случае двух сравниваемых стран оказалось, что по данным индекса цитирования Нидерланды опережают Южную Корею, а по данным об инновациях - ситуация сложилась в пользу Южной Кореи. Возникает вопрос: как соотносятся эти страны в целом, и как соизмерить полученные индексы Ведь любое агрегирование приводит к потере информации.

Достоинством метода является возможность получения динамических оценок для стран в целом и соизмерить данные для нескольких стран. В упомянутой работе получается, что Корея более чем в 2 раза опережает Нидерланды по числу упоминаний в Интернете Особенно эта разница велика для университетов и бизнеса. Категория «университет» упоминается чаще других во всех доменах, что объясняется высокой долей пользователей Интернета из академических кругов и среди студентов. В целом общие компоненты ТС в Корее и Нидерландах развиты меньше, чем в глобальной системе.

Показатель Т - рассчитан как разность между суммарным объемом информации в сети Интернета, между парами участников (государство и бизнес, государство и университеты, и университеты и бизнес), и информацией в документах, связывающих всех трех участников ТС. Объем информации рассчитывался в мегабайтах. В соответствии с формулой (1-2) попарные пересечения включены в сумму со знаком минус, поэтому итог характеризует сокращение неопределенности в действиях участников за счет координации..

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России Достоинство приведенного метода состоит в том, что он дает сопоставимую картину, для соизмерения уровня взаимодействия компонент тройной спирали как в динамике, так и в пространстве. Кроме того, полученная оценка соответствует уровню развития страны в целом, то есть представляет собой агрегатный показатель, который обладает всеми плюсами и минусами макроэкономических оценок: с одной стороны, он оценивает состояния проблемы в целом, с другой – скрывает причины этого состояния.

Главный недостаток состоит в наличии неучтенных факторов вариации (и авторы это подтверждают). Расчеты используют уникальную информацию, так что нет возможности подтвердить или опровергнуть полученные числовые параметры. Наконец, использование доменов в национальных языках может привести к искажениям смысла терминов. Например, результаты будут различными если использовать термин «бизнес», имея в виду совокупность фирм, занятых инновационной деятельностью, вместо термина «производство» (промышленность). Они часто употребляются как аналоги, однако понятие «промышленность» имеет более узкое значение.

Методика расчетов, используемая для сравнений, включала также оценку связей по патентным документам, с помощью тех же приемов, которые использованы для остальных составляющих ТС. Выводы, полученные авторами на основании результирующих оценок, состоят в том, что одна страна (Ю. Корея) опередила другую по индикаторам инновационных связей, в том время как научные связи, оказались более важными в инновационной системе Нидерландов. Такой вывод в общей форме можно было ожидать из качественных рассуждений, а числовые параметры этого опережения и опоздания, соответственно, нечем проверить. Поэтому анализ взаимодействий в рамках использования методов «по аналогии», на наш взгляд, представляется малоэффективным.

Наконец, как и всякие аналогии, он опасен тем, что факт совместного упоминания терминов «государство», «бизнес», «наука» может свидетельствовать об отсутствии, а не наличии связей, поскольку сильно зависит от контекста документа. Применение такого метода для сугубо научных работ оправдано, потому что даже критическая ссылка на статью автора свидетельствует о связи направлений. При анализе других компонент ТС это положение не доказано.

Отсюда следует, что единственно приемлемая методология использования приемов библиометрии, исходя из предполагаемого сходства проблем науки и инноваций, на сегодняшний день разработана недостаточно. Она хотя и позволяет получить правдоподобные выводы, но, тем не менее, нуждается в дальнейшем развитии и проверке.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России Однако уже сейчас модели инновационных сетей могут быть успешно применяться для анализа конкретных направлений развития инноваций. Их применение в тех случаях, когда можно собрать надежную информацию о развитии конкретного направления технологии дает возможность получить интересные результаты. Рассмотрим эмпирические результаты, полученные по модели NK для которой мы рассматривали иллюстративный пример в теоретической части работы. 31 Отметим, что показатели могут быть рассчитаны для модели любой размерности.

Расчеты были основаны на данных о 863 инновациях в области авиационной техники за продолжительный период (1909-1997 гг.). Приведем несколько примеров определения переменных, чтобы проиллюстрировать возможности детализированного анализа инноваций и рынков по странам. Рассмотренные технологии включали такие переменные, как самолеты с винтовым пропеллером, турбовинтовым двигателем, турбореактивным двигателем, реактивным двигателем. (они соответствовали инновациям по оси Х), в категориях рынка учитывались пассажирские самолеты, бизнес- самолеты, грузовые самолеты, истребители, бомбардировщики, воздушные судна укороченного взлета и т.д. В категорию «государство» в модели были включены все основные страны – ведущие производители авиационной техники, наряду в ведущими производителями учитывались и малые страны, такие как Польша, Румыния, Северная Корея.

Первый вывод, полученный из расчетов, подтвердил теоретические ожидания, для уточнения хронологического начала новой организационной формы инноваций в виде тройной спирали: в авиастроении быстрый рост инноваций, связанных с ростом тесноты связей между инновацией, рынком и государством, наблюдался с середины 50-х гг. и с 60х до 90-х гг. объем общей информации между участниками спиралей по странам в среднем вырос в 5 раз. Как показано в модели, рост информированности участников тройной спирали означал формирование специализированной траектории развития, при этом сам показатель общей информации можно считать досатотчно надежной характеристикой уровня специализации данной сети. Наивысший уровень специализации авторы определили в сети, сформированной еще в 30-х гг. прошлого века и состоящей из самолетов с винтовым двигателем бизнес- класса в США. Этот результат понятен интуитивно, потому что самолеты этого класса производились в течение длительного периода. Жизненный цикл данной инновации оказался самым продолжительным. Другой пример инновационных траекторий в высоким уровнем специализации – это производство Frenken, Koen (2000) A complexity approach to innovation networks. The case of the aircraft industry (1909 Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России реактивных истребителей в США, СССР, Франции, Италии и Швеции, однако после 70-х гг. СССР и Франция образовали новую спираль, перейдя на производство турбореактивных истребителей. Только в СССР сложилась спираль в производстве турбовинтовых бомбардировщиков с высоким уровнем специализации. Турбовинтовые самолеты в сочетании с рынком гражданского авиастроения образовали специализированные траектории в таких странах как Великобритания, Чехословакия, Китай и Бразилия.

Модель позволила авторам сделать два интересных вывода. Первый касается траекторий инноваций, которые складываются в малых странах. Они, как правило, занимаются высокоспециализированными траекториями, рассчитанными на узкий рынок, и в этой нише может успешно сосуществовать в течение длительного времени с крупными производителями. Второй - модель позволила определить, как меняются траектории технологического развития стран, в которых распространяется деятельность транснациональных корпораций. На примере технологии для самолета Конкорд, который был создан двумя странами, авторы показали изменения траекторий в рамках тройных спиралей, которые изменили технологии как во Франции, так и в Великобритании. Как правило, сотрудничество между фирмами начинается с совместных работ в области технологии. Это сотрудничество дает возможность каждой фирме освоить рынок другой страны. В конечном счете, формируется новая тройная спираль, отличающаяся от исходной как общей технологией, так и общим рынком нескольких стран, которые в этом случае неизбежно должны унифицировать и политику в отношении инноваций.

Модели, построенные на основе разных подходов к воспроизведению механизмов, работающих в тройной спирали, имеют, безусловно, ограниченные возможности предсказывать направления развития новых спиралей и траекторий, но они являются хорошим аналитическим средством для понимания проблемы.

Pages:     | 1 |   ...   | 9 | 10 || 12 | 13 |   ...   | 31 |



© 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.