WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 29 |

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 при возникновении возможности заменить эту траекторию 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 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 трансфер 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 теряет свое значение. Изобретение может в других условиях оказаться более эффективным, чем 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 в 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 последствия государственного регулирования инноваций так часто 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.

1.6. 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 сформулированном в теории коммуникации К. Шенноном (Shannon).

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 взаимосвязаны.

Пусть T – передача неопределенности, возникающая в отношениях между наукой (S) – и бизнесом (I). Тогда эта неопределенность может быть представлена как TIS=HS + HI – HIS (1–1) 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 образом (Teil, 1972):

TSIG=HS + HI + HG – HIS – HSG – HIG + HSIG (1–2) Наличие пересечения двух систем сокращает неопределенность развития каждой из них, но совместная неопределенность всех трех может ее увеличивать.

Эти закономерности можно проиллюстрировать простейшими графическими примерами, построенными по типу диаграмм Венна (рис. 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, 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 процессов направление изменения не определено, так как величина снижения зависит от количественного соотношения пересечений.

Рис. 1–2. Модели двойной и тройной спиралей 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 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, т.е. 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 (bottom-up). Исследователи, выполняющие такое моделирование, исходят из того, что простое воспроизведение индивидуальных действий может вести, в конечном счете, к отображению 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 создается технология, по определенным критериям (Gilbert, 1995). 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 системы (Windrum, 1999). Это, с одной стороны, повышает ее «креативность», с другой – увеличивает неопределенность и затрудняет контроль. Технологическая инновация в развитом обществе основана на коэволюции рыночной структуры, научной концепции, исследовательской практики и коммерческой организации.

Моделируемым объектом второй группы моделей являются технологии (как результат инновации) как таковые. Типичные модели этой группы – модели Л. Лейдесдорфа, одного из авторов концепции ТС, и NK С. Кауфмана (Leydesdorf, 2000; Kauffman, 1988), 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 при чинах 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. 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 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 отражены как в зарубежной, так и в российской литературе (Baumol, 2004; Ergas, 1998; Шаститко, 1996, 1999; Юданов, 2001; Авдашева, Розанова, 1998). В контексте проблем, изучаемых в данной работе, наиболее интересными представляются взаимодействия между технологическими траекториями (которые 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. Лейдесдорфа, который впервые сформулировал концепцию ТС (Leydesdorf, 2000). 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 являются 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 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 уменьшая разнообразие 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.

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |   ...   | 29 |



© 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.