WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 31 |

4. Определение сетей как режима взаимодействия науки, бизнеса и государства возникло только в конце прошлого века на основе нескольких новых явлений в Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России общественно-экономическом развитии. Расширение высшего образования обеспечило социальную систему «резервуаром» нового знаний. Глобализация добавляет степени свободы в наблюдаемой системе: в сложных переговорах можно избрать траектории, которые с разных точек зрения могут рассматриваться как институциональные ограничения. Траектории базируются на случайном выборе двух или трех звеньев в системе связей. К образованию устойчивой траектории приводит формирование «неполной» спирали из двух элементов, например, траектории, возникшие в результате совместной эволюции государства и крупного бизнеса. Считается, что такие траектории были характерны для развития СССР.

Система ТС, уже существующая в реальной жизни, но пока плохо объясненная в теории, настолько сложна, что теоретические рекомендации по организации управления такой системой иногда звучат парадоксально. Они организованы по классическому принципу медицины «не навреди». Поиск состояния равновесия и оптимума сменились направленностью политики на стимулирование инновационных возможностей или «мощностей» инновационной системы, например, повышение качества обучения, и создания таких институтов, которые бы улучшали инфраструктуру производства знаний.

В конечном счете инновационному развитию способствуют все мероприятия, повышающие разнообразие в поведении экономических агентов, прежде всего фирм.

Повышение инновационной «креативности» становится главной задачей политики, наряду с совершенствованием механизмов отбора объектов для стимулирования, будь то отдельные фирмы, корпорации или государственные программы. Теоретики эволюционного подхода утверждают, что в инновационной, так же, как и в технологической политике, главные элементы, обеспечивающие эволюционное развитие, как и в других системах иной качественной природы – это вариация и отбор.

В контексте инновационной политики общие установки эволюции проявляются следующим образом. Локальные инновации в системе ТС оцениваются в рамках определенной траектории, тогда как их общая эффективность проявляется только тогда, когда возникает возможность замены этой траектории новой. Сетевые структуры, работающие за счет распространения инновации по всем узлам сети, могут оценивать инновацию в терминах ожиданий, поэтому уровень нестабильности такой системы выше, чем может компенсировать механизм ее стабилизации. Отсюда следует вывод для институтов контроля такой системы: шансы успеха политики, направленной на Подтверждение этого теоретического положения – стихийное распространение в большнстве стран Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России достижение конкретного результата, оказываются низкими. В любом мероприятии политики доминирует непредсказуемый результат.

Для того, чтобы экономика, основанная на знаниях, развивалась, она должна иметь ресурс инноваций, которые, как правило, демонстрируют свою эффективность на локальном объекте, а условия, определяющие эту эффективность, в сети в целом могут не воспроизводиться. Поэтому политика, направленная на стимулирование и трансферт инноваций, необходима, но ее результаты практически непредсказуемы, так как другие источники вариации могут в корне менять эффективность траектории технологического развития. Если любое открытие распространяется в глобальных масштабах, то локальное обоснование политики отдельного государства и даже региона теряют свое значение.

Изобретение может в других условиях оказаться более эффективным, чем в там, где оно создано, и действие «невидимой руки рынка» для создателя новой технологии или изобретателя практически отменяется. Именно поэтому мероприятия политики в этих условиях должны быть направлены на предсказания не столько экономических последствий введения новой технологии (их может определить рынок), но институциональных изменений, как внутри страны, так и мире, а кроме того, изменений в структуре связей между компонентами системы. Институциональные изменения часто диктуются не столько национальными правительствами, сколько транснациональными корпорациями. Все эти аргументы объясняют, почему так часто последствия государственного регулирования инноваций оказываются непредсказуемыми и приводят к результатам, противоположным тем, на которые рассчитывали создатели.

Приведенные доводы свидетельствуют о том, что новые явления, возникшие в мире, требуют новой теоретической базы и инструментального аппарата для изучения и объяснения. К сожалению, область анализа настолько широка, что, по-видимому, требует особого набора знаний, в разных дисциплинарных областях, чтобы изучить новое явление в комплексе. Достаточно отметить, что даже названия для такой метасистемы в научной литературе не существует, и для ее обозначения пока используется простое перечисление составных частей. В следующем параграфе работы рассматриваются общие положения, необходимые для инструментального анализа средства (модели), которые уже существуют для изучения локальных проявлений действия тройных спиралей.

государственных программ, связанных с прогнозированием технологий – Форсайт.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России I.6 Моделирование инновационной деятельности в рамках концепции тройной спирали Для исследования закономерностей, происходящих в ТС, наиболее часто используется термин «модель» в узком смысле этого слова - как математический или иной аналог объекта.

Поскольку главным свойством ТС является наличие трех взаимосвязанных объектов вероятностной природы, простейшее описание их взаимосвязей основано на представлении, впервые сформулированной в теории коммуникации К. Шенноном. Развитие экономики и «науки» в широком смысле слова имеет вероятностную природу. Используя формулы Шеннона, вероятности событий могут быть выражены количеством информации (битами). Поскольку речь идет о взаимодействиях между поведением трех самостоятельных институциональных акторов (бизнес, наука и государство), неопределенность развития снижается, если они взаимно связаны.

Пусть T – передача неопределенности, возникающая в отношениях между наукой (S) – и бизнесом (I). Тогда эта неопределенность может быть представлена как (I-1) TIS=HS + HI - HIS, в соответствии с простейшей формулой пересечения вероятностей, где - HS - вероятность, (а, значит, и неопределенность), характеризующая научное развитие, HI – вероятность, связанная с развитием бизнеса, HIS - совместное изменение двух систем.

Неопределенность развития двух пересекающихся множеств сокращается, если они взаимосвязаны. В случае трех вероятностных процессов совместная динамика изменяет их поведение более сложным образом13:

(I-2) TSIG=HS + HI + HG - HIS - HSG - HIG + HSIG Teil H., (1972) Statistical Decomposiont Analysis. Amsterdam/ London North-Holland.

Theil, H. (1972) Statistical Decomposition Analysis.. Amsterdam/London North-Holland Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России Рисунок I-Модели двойной и тройной спиралей Наличие пересечения двух систем сокращает неопределенность развития каждой из них, но совместная неопределенность всех трех – может увеличивать.

Эти закономерности можно проиллюстрировать простейшими графическими примерами, построенными по типу диаграмм Венна (рисунок 1-2). В левой части рисунка представлено пересечение двух событий (или случайных процессов). Видно, что площадь пересечения входит в каждую область, поэтому из суммарной вероятности вычитается пересечение. Эта область ограничивает совместную одинаковую изменчивость компонент. В правой части рисунка, когда из суммы вероятностей вычитается сумма трех пересечений HGI, HIS, и HSG, то величина HSIG вычитается три раза, поэтому формула содержит поправку на эту величину. Кроме того, наличие связи между двумя множествами приводит к сокращению неопределенности, тогда как связи между тремя переменными действуют с большей неопределенностью. Отсюда объединение неопределенностей двух процессов снижает сумму неопределенностей, в случае трех – направление изменения не определено, так как величина снижения зависит от количественного соотношения пересечений.

Таким образом, если каждый из процессов (наука, бизнес и государственное управление) развивается по собственным законам, их взаимодействие также непрерывно меняется, и система дестабилизируется, а процесс трансформации инновационной системы становится бесконечным. Один из вариантов объяснения движущих сил постоянного развития предлагается эволюционной теорией. В ней рассматриваются три функциональных механизма: технологические инновации, обеспечивающие вариацию экономической системы; рынок, который является главным в отборе и селекции, и институциональные структуры, обеспечивающие систему возвратным и рефлексивным контролем. В развитых обществах такой контроль может обеспечиваться как со стороны Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России общественного сектора, так и частного. Система расценивается как развитая, если она способна к непрерывным трансформациям, как для интеграции сил, так и дифференциации.

Такая система пронизана цепями прямых и обратных связей и сетью формальных и неформальных взаимодействий между элементами, формирующими основные направления динамики. Они включают намерения, стратегии, проекты, выполнение которых позволяет хотя бы приближенно достичь целей, которые ставят перед собой индивидуумы, группы, политики. Инновационные системы и отношения между ними проявляются на разных уровнях: локальном, региональном, национальном и наднациональном. Эти системы являются предметом междисциплинарных исследований, так как образуются в результате переплетения действия организационных, экономических, социальных и политических факторов. «Теснота связей» между системами также различается, следовательно, изменчивой является их динамика в странах и регионах.

Таким образом, основная гипотеза, из которой выводятся ТС, состоит в том, что постоянное состояние преобразования, переходный период становится единственным способом существования таких систем.

Вернемся к анализу типов моделей, отражающих ТС. Подразумевается, что в основе модели заложены определенные теоретические предпосылки.

Для анализа сложных систем разработан особый тип моделей, основанных на поведении агентов (Agent based model). Моделирование, имитирующее поведение агентов - средство комплексного изучения адаптивных систем, новый способ рассуждения о мире.

Эти модели пытаются снизить сложность процессов в направлении снизу вверх (bottomup). Исследователи, выполняющие такое моделирование, исходят из того, что простое воспроизведение индивидуальных действий может вести к отображению в конечном счете крайне сложных социальных процессов.

В большинстве случаев модели основаны на воспроизведении поведения участников на микроуровне, поскольку на этом уровне их стимулы и мотивы более понятны, и на этой основе выводятся закономерности макроуровня. В эволюционных моделях микроуровень изучает поведение фирм. Фирмы рассматриваются как социальные организации, которые руководствуются рыночными критериями для адаптации меняющихся технологических режимов. Модель, основанная на эволюционном подходе, помогает описать процесс выбора среди возможных инноваций, на основе которых Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России создается технология, по определенным критериям.14. Особенно актуальным данный подход стал тогда, когда структура фирмы усложнилась и образовалась сеть филиалов.

Например, если решается вопрос о закупке новой технологии или нового продукта, являющегося результатом технологической инновации, выбор определяется предпочтениями потребителей. Как производители, так и потребители, в процессе создания инновации обучаются, адаптируются к поведению друг друга, реорганизуют свою деятельность, используют разные варианты поведения и, тем самым, расширяют разнообразие системы15. Это, с одной стороны, повышает ее «креативность», с другой - увеличивает неопределенность и затрудняет контроль. Технологическая инновация в развитом обществе основана на ко-эволюции рыночной структуры, научной концепции, исследовательской практики и коммерческой организации.

Моделируемым объектов второй группы моделей являются технологии (как результат инновации) как таковые. Типичная модели этой группы - модели Л.

Лейденсдорфа, одного из авторов концепции тройной спирали, и модель NK С.

Кауфмана16, которые воспроизводят поведение сети, внедряющей новые технологии и получающей дополнительный доход как от производства на основе новой продукции, так и от расширения сети. В этих условиях одна из конкурирующих технологий опережает соперников, создавая устойчивый локальный оптимум.

Большая часть моделей ТС построена на основе общего инструментального средства – имитационного моделирования. Прежде чем охарактеризовать эти модели ТС, необходимо остановиться на причинах выбора этого направления моделирования.

Имитация является наиболее эффективным инструментом анализа сложных и неопределенных систем. Метод дедукции предполагает, что нам известны некоторые характеристики явления в целом и на этой основе формулируются гипотезы о свойствах нового явления, которое, предположительно, является частью этой совокупности, затем доказываются теоремы, которые позволяют подтвердить сформулированные предположения. Метод имитации, как и дедукция, начинается с формулирования Gilbert, N. Simulation: An emergent perspective, a lecture first given at the conference on New Technologies in the Social Sciences, 27–29th October, 1995, Bournemouth, UK and then at LAFORIA, Paris, 1996.

http://alife.ccp14.ac.uk/cress/research/simsoc/tutorial.html).

Windrum, P…//.Simulation Models of Technological Innovation: A Review, Working Paper, MERIT, University of Maastricht, Leydesdorf, Loet The triple Helix: an evolution model of innovations// Research Policy 29(2000) pp. 243-255;

Kauffman, Stuart A., 1988, The evolution of economic webs, in: Philip W. Anderson, Kenneth J. Arrow, and David Pines, eds., The economy as an evolving complex system, Addison-Wesley, Reading, Mass., 125- 146.; Kauffman, Stuart A., 1993, The origins of order: Self-organization and selection in evolution, New York, Oxford.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 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.