WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 31 |

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России совокупности явных предположений, но, в отличие от этого метода, не доказывает теорем.

Вместо этого метод генерирует данные, которые можно анализировать с целью «непрямого» доказательства выдвинутых предпосылок. В отличие от индукции, которая изучает реальные данные, относящиеся к предмету исследования и дает рекомендации о возможности распространения открытых свойств на явление в целом, имитационные модели генерируют данные на основе строго определенных правил. Эти данные могут быть использованы для построения модели, а затем – для проверки ее предпосылок.

Имитационное моделирование используется тогда, когда традиционные методы не позволяют решить проблему.

Поведение фирмы, участвующей в гонке за инновациями, ее стимулы и критерии отбора, в наибольшей степени отражено как в зарубежной, так и в российской литературе17. В контексте проблем, изучаемых в данной работе, наиболее интересными представляются взаимодействия между технологическими траекториями (они являются результатами инноваций), рынком и государственным управлением, поскольку они формируют тройную спираль в ее долгосрочной динамике, как раз и требующей активного государственного участия. Рассмотрим схематично подходы к построению наиболее важных в методическом отношении моделей тройной спирали, которые применены авторами для анализа конкретных технологий.

Начнем с модели Л. Лейденсдорфа, который впервые сформулировал концепцию ТС. В ней имитируется сетевой рынок двух конкурирующих технологий (инноваций), источником вариации в системе инновация- рынок-государство являются все три системы.

Сетевая структура дает возможность фирме получить преимущества комплиментарности.

Оно выражается в том, что эффективность системы растет с ростом числа пользователей.

Наиболее яркими примерами сетевых организаций является телефонная связь и Интернет.

Комплиментарность дает возможность сетевой организации получить преимущества перед другими и выжить.

На первый взгляд, модель достаточно условна. Она включает две технологии и двух использующих эти технологии агентов. Выбор технологий агентами определяется их Baumol, W.J. (2004) The free-Market Innovation Machine // Prinston University Press, pp.151-245; H. Ergas (1998) Does technology the matter of politics // Science and Technology, Vol.1, Paris; Шаститко А.Е. Новая теория фирмы / МГУ им. М.В. Ломоносова. Экон. фак. М.: ТЕИС, 1996; Эмпирические методы и оптимально несовершенные решения // Теория фирмы. Экономическая школа, СПб., 1999. С. 432-447. (Вехи экономической мысли; ред Гальперин. Вып. 2). Юданов А.Ю. Теория крупного предприятия и перспективы развития российской экономики//Мировая экономика и международные отношения №7, 2001 С. 50 лекций по микроэкономике в 2 томах Экономическая школа 2000.; Авдашева С.Б., Розанова Н.М. Теория организации отраслевых рынков. М., 1998.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России соответствием целям агентов, и кроме того, сетевым эффектом, который зависит от числа агентов, выбравших определенную технологию. На основе имитации поведения агентов, последовательно выбирающих новые технологии, автор приходит к следующим выводам:

наличие сетевых эффектов в использовании технологии неизбежно приводит к тому, что одна из технологий вытесняет другую, тем самым, снижая разнообразие для будущего развития. Этот вывод оказывается устойчивым по отношению к не слишком большим изменениям параметров модели. Даже технологические прорывы и снижение сетевого эффекта победившей технологии не всегда ведут к смене предпочтений.

Если третий участник спирали (ранее действовали только два – технология и рынок) изменяет параметры на порядок, ситуация повторяется, с той разницей, что вытесняется первая технология. Возвращение к положению равновесия возможно только в том случае, если рынок технологий очень большой. Эти выводы, на первый взгляд, достаточно схематичные, имеют, тем не менее, серьезные последствия для нормативной теории, которая характеризует способы реакции государства на сложившиеся закономерностей развития, в данном случае – траектории технологии. Постоянное образование монопольных технологий для каждого рынка тормозит развитие страны в целом, потому что преобладание на рынке одной технологии, во-первых, неэффективно, во-вторых соответствует локальному оптимуму, в-третьих, снижает вероятность радикальной инновации, что замедляет темпы технологического развития, и, в-четвертых, требует активного государственного вмешательства. Если учесть, что в данной модели рассматриваются только сетевые свойства конкурирующих технологий, то становится понятным, что учет вариации в предпочтениях потребителей в еще большей степени осложняет развитие технологий по спирали.

Другая модель, применимая для изучения объекта, была создана в 1993 году для изучения биологических процессов и названа модель NK, которая учитывает неопределенность действий акторов, наряду с различием закономерностей их развития и целей. Модель представляет собой эвристический метод изучения взаимосвязей в инновационных системах. Наиболее очевидное применение она получила для поиска оптимальной структуры экономической сети, состоящей из трех самостоятельных участников: производителя, потребителя и государства. Отметим, что в предыдущем изложении акторы ТС также могут рассматриваться как производитель знаний, их потребитель и орган, регулирующий их отношения на основе обратных связей, т.е. смысл взаимодействий по поводу внедренных инноваций не изменяется.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России Рассмотрение модели в более узком контексте дает возможность лучше понять ее основные свойства, в частности, ранее сформулированный тезис о том, что университеты, бизнес и государство развиваются по собственным законам, но их действия могут быть взаимозависимыми. Какие же функции выполняют эти акторы в экономическом процессе внедрения инноваций Знания, в узком смысле сводятся к набору новых технологий, которые может использовать производитель. Они обеспечивают, с точки зрения эволюционной теории, вариацию, разнообразие возможных способов производства.

Однако производитель не может априори определить сравнительную эффективность новой технологии до момента выхода на рынок. Рынок обеспечивает механизм отбора наиболее жизнеспособных новых технологий производства или продуктов. Тем самым рынок обеспечивает процесс замены менее эффективных технологий на более эффективные. Одновременно активное участие потребителей в рыночных отношениях приводит к формулированию новых требований к продуктам, появляющимся на рынке, и тем самым рыночная стратегия производителей непосредственно определяется качеством обратной связи между производителями и потребителями. Взаимодействие между производителем и конкретным рынком, организованное с обратными связями, приводит к формированию технологической траектории, как эволюционного рекурсивного процесса, меняющего направления технологического развития. Эта траектория устанавливает устойчивое соответствие между определенной технологией и рыночной нишей. Развитие вдоль этой траектории стимулирует исследования и разработки, которые концентрируются не достижении определенного баланса между улучшением продукта и сохранением определенного рыночного сегмента. Результатом является формирование специализированного рынка с набором наиболее эффективных технологий. Поскольку эта двойная спираль зависима также и от социальных институтов, в рамках которых она действует, участие государства необходимо для того, чтобы обеспечить ко-эволюционное движение институтов, с одной стороны, технологий и рынков – с другой. Примерами такого взаимодействия являются введение в Германии патентного закона в 1870 году, коренным образом изменившего траекторию развития химической промышленности, или введение закона Бэя – Доула, ускорившего инновационное развитие США в целом.

Далее рассмотрим модель ТС, которая показывает, что для достижения успешности инновации, тройная спираль должна обеспечивать комплиментарность или разделение функций трех участников процесса ее внедрения.

Важное отличие подхода, примененного в этой модели, состоит в том, что она позволяет учесть воздействие технологических и рыночных структур на институт, Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России регулирующий процесс внедрения данной инновации, хотя факт такой зависимости неоднократно констатировался разными авторами.

Модель NK, первоначально использованная для анализа развития биологических популяций, названа так по числу взаимодействующих элементов (N), и сложности (К), под которой понимается число элементов в сети, воздействующих на каждого участника, т.е.

взаимосвязанность элементов спирали. Число агентов в модели тройной спирали, по определению, в системе из трех акторов равно трем. Показатель сложности может меняться от 0, если действия участников независимы до 2, (N-1), если все они связаны.

Производители классифицируются по используемой технологии, потребители – по сегменту рынка, государства - по странам или избранной технологической политике.

Каждая комбинация производителя (т.е. технологии, соответствующей инновации), потребителя и государства образует сеть или спираль. Рынок (потребитель), обеспечивает выбор наиболее успешных комбинаций производителя, потребителя и страны, а успешность инновационной сети определяется частотой создания продуктовых инновации.

Рассмотрим условный пример построения тройной спирали связей18. Пусть инновационная сеть состоит из комбинации двоичных переменных19:

Производители - Х - различаются используемой технологией, которые обозначены 0 и 1; например, моноплан и биплан, или винтовой двигатель и турбовинтовой двигатель и т.д.

Сегменты рынка Y =(0, 1), например, пассажирский и грузовой самолеты, истребитель и бомбардировщик;

Страны- производители Z=(0,1), США, РФ.

В результате возможные сочетания трех переменных составляют 8 = комбинаций, которые в данной системе обозначений образуют пространство переменных:

000, 001,010,011,100,101,110,111.

Модель NK является имитационной, так как она позволяет имитировать качество или соответствие20 каждого участника сети, на основе генерации случайных чисел для Иллюстративный пример с хорошо подобранными данными излагается по работе Коэна Френкена (Frenken, Koen. (2000). A copmplexity approach to innovation networks. The case of the aircraft industry (19091997)// Research Policy 29, pp. 257-272.) Модель успешно использована для анализа инноваций в самолетостроении, поэтому для наглядности будем использовать примеры из этой области, а в разделе оценки экспериментальных работ рассмотрим результаты эксперимента по модели NK.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России характеристики соответствия каждого участника и агрегатный показатель соответствия как среднюю из показателей для трех участников. Агрегатные показатели для пространства переменных модели образуют «ландшафт соответствия». Они позволяют определить, какая спираль между технологией, рынком и страной обладает максимальным соответствием участников друг другу. Эта сеть максимально эффективна. Оптимальный выбор зависит от сложности системы, которая определяется числом взаимодействий между участниками (индекс K).

Рассмотрим сначала вариант развития, когда каждый из участников действует независимо от остальных и следовательно количество связей между ними равно 0. В таблице Таблица I-2 и на Рисунок I-3 иллюстрируется ландшафт для всех вариантов – сочетаний производителя, потребителя и государства. В обозначении частот точки в индексах переменных обозначают, что частота реализуется одинаково при любых сочетаниях других параметров. Из таблицы видно, что связи между участниками процесса отсутствуют, потому что технология 1 используется для любого сегмента рынка, также как и для любой страны. То же утверждение справедливо для сегмента рынка по отношению к стране производства. Когда связей между участниками не существует, оптимальный вариант связей соответствует тому варианту, в котором сочетаются максимальные значения частот появления инноваций для всех участников.

Из Таблица I-2 очевидно, что максимальное значение соответствия является единственным и обеспечивается сочетанием первой технологии с первым сегментом рынка в стране, обозначенной индексом 0, и его значение составляет 0,8. Это предполагает, что любой другой вариант может быть улучшен путем замены одного участника, потому что два из трех участников сети могут договориться и сменить технологию, рыночный сегмент или страну пребывания. Именно это свойство сети рассматривалось ранее в связи с необходимостью постоянного поиска лучших вариантов организации инновационного процесса. Это видно из графического отображения инновационного ландшафта на рисунке 1-3.

В англоязычной литературе используется термин «fitness», ставшим в последнее время широко распространенным и в России.

Институт экономики переходного периода Государство, наука и бизнес в инновационной системе России Таблица I-Имитация вариантов развития инновационных сетей на основе модели NK при независимых стратегиях участников.

Условное fx.- - частота f.y –частота f..z частота fxyz - средняя по обозначение инноваций по инноваций в инноваций в строке частота сети технологии х сегменте стране z в инноваций в рынка y в пространстве (Характеристика пространстве пространстве вариантов «соответствия» вариантов вариантов сети сети) сети сети 000 0,2 0,6 0,8 0,001 0,2 0,6 0,5 0,010 0,2 0,9 0,8 0,011 0,2 0,9 0,5 0,100 0,7 0,6 0,8 0,101 0,7 0,6 0,5 0,110 0,7 0,9 0,8 0,111 0,7 0,9 0,5 0,Источник: Frenken, Koen. (2000). A copmplexity approach to innovation networks. The case of the aircraft industry (1909-1997)// Research Policy 29, pp. Рисунок I-Инновационный «ландшафт» для независимых стратегий участников сети 010 (0,63) 110 (0,8) 011 (0,53) 011 (0,7) 000 (0,53) 100 (0,7) 001 (0,43) 101 (0,6) Максимальная сложность сети возникает, когда все участники инновации взаимосвязаны. В этом случае соответствие между участниками определяется для каждой комбинации отдельно, потому что эффективность действий одного участника зависит от того, каких партнеров он выберет. Условный пример такой сети приведен в следующей таблице (таблица 1-3).

Pages:     | 1 |   ...   | 5 | 6 || 8 | 9 |   ...   | 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.