Методология исследования процессов формирования и развития экономико-технологической реальности в промышленности
На правах рукописи
АКБЕРДИНА Виктория Викторовна
МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ФОРМИРОВАНИЯ И РАЗВИТИЯ ЭКОНОМИКО-ТЕХНОЛОГИЧЕСКОЙ РЕАЛЬНОСТИ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ
Специальность 08.00.05Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами – промышленность)
Специальность 08.00.13
Математические и инструментальные методы экономики
(математические методы)
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук
Екатеринбург 2010
Диссертационная работа выполнена в Учреждении Российской академии наук
Институте экономики Уральского отделения РАН
| Научные консультанты: | академик РАН, доктор экономических наук, профессор Татаркин Александр Иванович (Россия), директор Учреждения Российской академии наук Института экономики Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург доктор экономических наук, профессор Гребенкин Анатолий Викторович (Россия), заведующий сектором экономических проблем развития нанотехнологий Учреждения Российской академии наук Института экономики Уральского отделения РАН, г. Екатеринбург |
| Официальные оппоненты: | член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор, Цветков Валерий Анатольевич (Россия), заместитель директора Учреждения Российской академии Института проблем рынка РАН, г. Москва доктор экономических наук, профессор Баев Игорь Александрович (Россия), заведующий кафедрой экономики и финансов Южно-Уральского государственного университета, г. Челябинск доктор физико-математических наук, профессор Никонов Олег Игоревич (Россия), декан факультета информационно-математических технологий и экономического моделирования Уральского федерального университета им. первого президента России Б.Н. Ельцина, г. Екатеринбург |
| Ведущая организация: | Учреждение Российской академии наук Центральный экономико-математический институт РАН |
Защита состоится «07» октября 2010 г. в 10:00 часов на заседании диссертационного совета Д 004.022.01 при Учреждении Российской академии наук Институте экономики УрО РАН по адресу: 620014, г. Екатеринбург, ул. Московская, 29.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Учреждения Российской академии наук Института экономики УрО РАН.
Автореферат разослан «___» __________ 2010 г.
Ученый секретарь дисертационного совета,
кандидат экономических наук, профессор В.С. Бочко
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы исследования. В настоящее время возможности выхода России и ее регионов на траекторию устойчивого прогнозируемого развития связывают с переходом к инновационной модели экономики. По мере исчерпания экстенсивных и сырьевых источников экономического роста и ослабления их действия, инновационный процесс становится главным фактором выхода из сложившегося кризиса и дальнейшего социально-экономического развития, стремительно возрастает его роль и значение в прогрессе общества. Вместе с тем, инновации это всего лишь часть сложного процесса технико-экономической эволюции, включающей в себя смену не только технологии производства и потребления продукции, но и изменение экономических отношений, механизмов и институтов.
Сложность анализа указанного процесса связана в первую очередь с тем, что многие технологические сдвиги, характерные для современной постиндустриальной экономики, не улавливаются традиционными способами измерения. Привычные показатели физического объема производства продукции перестают адекватно отражать процессы развития экономики. Сами технологические изменения приобретают все более размытый и трудноуловимый характер, не вписываясь в привычные ритмы научно-производственных и технологических циклов. Если раньше обновление основных фондов занимало десятилетия, то сегодня на передовых рубежах НТП оборудование меняется в течение нескольких лет. Происходит резкое сокращение срока реализации научных открытий.
Вместе с тем, главная функциональная роль инновационного сектора заключается в обосновании достижения намечаемых экономических и социальных изменений, которые не всегда выражаются в явном виде. Имеющиеся модели экономического роста учитывают влияние технического прогресса как остаточного фактора, по сравнению с другими, имеют гипотетически игровой характер с рядом допущений, что не позволяет их использовать в стратегическом управлении инновационным развитием региона. Существующая связь между социально-экономическим и инновационным развитием региона – подчиненность второго первому предопределяет характер управления ими как целого и части. Однако эта связь, очевидно, не является линейной.
Одновременно с этим, на уровне промышленных предприятий с трудом решаются вопросы управления экономико-технологическим развитием, оптимизации производственного цикла, снижения излишних расходов, обусловленных низким организационно-техническим уровнем, что в совокупности ограничивает развитие промышленных отраслей и экономики в целом.
Все это, разумеется, не означает невозможность проведения корректных измерений. Для этого требуется правильное понимание содержания измеряемых процессов. Учет многообразия новых факторов, которые раньше не включались в исследовательский арсенал, вызывает необходимость развития методологии экономической науки. При этом выявление содержания происходящих процессов требует активного привлечения к анализу экономических явлений междисциплинарных подходов, и прежде всего синергетики как направления исследований, связанного с изучением процессов самоорганизации в открытых нелинейных и неравновесных динамических системах.
В этой связи, необходимым научным шагом является отнесение экономической системы к классу открытых систем, интенсивно изучаемых в последнее время в естественных науках. Построение количественных и качественных управленческих моделей неравновесных процессов в макро-, мезо- и микроэкономических системах, опирающихся на изучение феномена «открытости», наталкивается в экономической теории на ряд трудностей не только технического, но и принципиального гносеологического характера. Поэтому разработка способов изучения эволюции открытых экономических систем, в том числе на мезо- и микроуровне, и развитие методов прогнозирования инвестиционно-инновационной динамики в рамках такого подхода являются актуальной научной проблемой.
Синергетический подход представляется особенно перспективным применительно к оценке тенденций, связанных с самоорганизаций и динамической устойчивостью экономических систем, поскольку от их состояния и качества управления ими зависят темпы и стабильность развития национальной экономики, способность противостоять кризисным явлениям и эффективно управлять рисками в условиях перехода к постиндустриальному обществу.
Таким образом, основой моделирования технико-экономического развития должна стать инвестиционно-инновационная динамика, понимаемая в категориях синергетического подхода и отражающая нелинейные взаимосвязи неравновесных процессов обновления капитала, технологических изменений и социально-экономического роста в открытых экономических системах на макро-, мезо- и микроуровнях.
В этом контексте разработка теоретико-методологических аспектов, связанных с экономико-технологическим развитием экономических систем, самоорганизацией и динамической устойчивостью региональных промышленных систем и технико-экономической оптимизацией промышленных предприятий приобретает важное самостоятельное значение, что и актуализирует тему диссертационного исследования.
Степень разработанности проблемы. Богатейшим источником знания в области развития экономических систем, управления инновационными процессами, разработки промышленной политики, существования и развития экономической реальности являются фундаментальные и прикладные исследования отечественных ученых экономистов. Среди них широко известны работы Л. Абалкина, А. Аганбегяна, А. Анчишкина, К. Багриновского, М. Бендикова, С. Глазьева, А. Гранберга, А. Дынкина, В. Ивантера, М. Исаевой, Б. Кузыка, Г. Клейнера, О. Красильникова, Д. Львова, В. Маевского, В. Макарова, А. Румянцева, В. Полтеровича, Е. Сапиро, А. Татаркина, Е. Хрусталева, В. Цветкова, Ю. Яковца, Ю. Яременко и др. В ряде работ зарубежных авторов, таких как А. Алчиан, И. Ансофф, Э. Куклински, В. Леонтьев, Г. Мэнькью, Р. Нельсон, У. Ростоу, Э. де Сото, Р. Солоу, С. Уинтер, Р. Уотермен, Й. Шумпетер, изложены подходы к разработке теорий инноваций, способов их влияния на макро- и микроэкономические процессы, реализации потенциала системных преобразований. Вопросы существования технической реальности рассмотрены в концепции технетики, представителями которой являются В. Гнатюк, В. Котенко, Б. Кудрин, Ю. Матюнина, В. Розин и др.
Исследование проблем технологического прогресса и закономерностей распространения нововведений можно найти в работах зарубежных авторов Б. Санто, М. МакКелви, Г. Менша, Э. Мэнсфилда, Д. Сахала, М. Моритани, А. Нормана, Ш. Тацуно и других экономистов. Теория технологических парадигм и траекторий научно-технического развития рассматривается Б. Берри, Г. Дюменилом, Д. Леви, К. Фрименом, Г. Доси, Х. Хаустейном, Ф. Шенэ. Связь технологических сдвигов с институциональными изменениями в хозяйственной системе присутствует в работах К. Перес-Перес и Г. Доси. Отечественная школа длинноволновой динамики, в основе которой лежат концепции Н. Кондратьева, П. Сорокина, представлена такими авторами как С. Глазьев, И. Лукашевич, Д. Львов, М. Каждан, С. Меньшиков, Г. Микерин, Л. Мясникова С. Румянцева, П. Тесля, Г. Фетисов и др.
В среде отечественных и зарубежных ученых активно разрабатывались вопросы внедрения новой техники, технологии, эффективности НИОКР, научно-технологического прогнозирования, которые нашли свое отражение в работах В. Архангельского, М. Башина, Н. Гапоненко, С. Кортова, В. Кушлина, В. Мартина, Дж. Мэя, И. Пилипенко, А. Фаломьева, С. Валдайцева, Ю. Голубева и многих других. С появлением работ С. Глазьева, Ю. Яковца, В. Маевского возникает новый подход в отечественной науке в исследовании теории и методологии технологического развития экономики.
Теоретические концепции развития территорий в различных условиях обоснованы российскими и зарубежными учеными – Б. Асхаймом, Н. Бекетовым, В. Белоусовым, В. Бильчаком, В. Бутовым, Ю. Гаджиевым, А. Гранбергом, Дж. Даннингом, А. Изаксеном, О. Иншаковым, Б. Йонсаном, В. Лексиным, Б. Логаном, М. Лоренцем, Б. Лундвалем, Д. Львовым, П. Макеллом, Дж. Подольны, М. Портером, И. Пилипенко, С. Розенфельдом, М. Сторпером, А. Тамбиевым, О. Тертышным, Дж. Хамфри, А. Швецовым, Х. Шмитцем, М. Энрайтом и др.
Современные направления развития инновационной деятельности в России и институтов инновационного развития стали предметом изучения и анализа отечественных ученых – И. Бойко, О. Голиченко, Л. Гохберга, Ф. Губайдуллиной, Г. Силкиной, Ю. Соколова, Е. Попова, Г. Унтура и др.
Серьезный вклад в развитие экономической реальности в промышленности региона внесли представители уральской школы ученых – И. Баев, О. Боткин, А. Гребенкин, В. Дубровский, И. Ершова, А. Куклин, А. Мокроносов, О. Романова, А. Пыткин и др.
Фундаментальные исследования проблем управления экономическими системами на макро-, мезо- и микроуровнях на основе системного анализа представлены в работах А. Богданова, Ю. Гаврильца, Б. Мильнера, П. Минакира, Ю. Осипова, Г. Рузавина, С. Янга.
Применяя междисциплинарный подход к анализу экономических явлений и процессов, автор опирается на методологический аппарат синергетики. Возникновение синергетической парадигмы связано с именами В. Арнольда, В. Вайдлиха, Р. Гилмора, Ф. Муна, Г. Николиса, И. Пригожина, И. Стенгерса, Г. Хакена. Большой вклад в развитие синергетики в нашей стране внесли А. Бакай, В. Васильев, A. Жаботинский, Ю. Каган, Б. Кадомцев, С. Капица, Ю. Климонтович, С. Курдюмов, Л. Логофет, Г. Малинецкий, Н. Моисеев, А. Потапов, Ю. Романовский, Ю. Свирежев, Ю. Сигов, Д. Чернавский.
Практическая направленность исследования столкнулась с проблемой адаптации методологического аппарата синергетики и математических методов применительно к экономическим процессам. В этой связи, наиболее интересными работами с практической точки зрения являются работы К. Багриновского, О. Белоцерковского, М. Бенедиктова, Л. Бородкина, Н. Братченко, Г. Быстрая, Х. Гизатуллина, Ю. Грымзина, Д. Егорова, А. Егоровой, И. Еремина, Б. Кузнецова, В. Милованова, О. Никонова, М. Романовского, Л. Серкова, М. Тарасьева, Д. Трубецкова, В. Цибульского, В. Ширяева, А. Яблонского и др.
Однако, несмотря на серьезный прорыв в теоретических исследованиях указанных вопросов, по-прежнему не решены многие вопросы концептуального характера. Так, несмотря на теоретическое обоснование технологических и экономических процессов, содержание отношений их взаимодействия на региональном и отраслевом уровне так и остается недостаточно изученным. Отсутствует концепция развития технико-экономических отношений в пространственном разрезе. Существует широкий разброс как в понятийном аппарате, так в математическом инструментарии для анализа технико-экономических процессов на макро-, мезо- и микроуровнях. Все это обусловливает необходимость и значимость дополнительных исследований.
Актуальность и недостаточно полная научная разработанность проблемы технико-экономического развития в пространственном и отраслевом разрезе, оценки вклада инновационной динамики в локальный экономический рост, анализа экономико-технологического уровня промышленных предприятий определили выбор темы, цели и задач диссертационного исследования.
Целью диссертационного исследования является разработка методологии исследования экономико-технологического развития на макро-, мезо- и микроуровнях и выработка прикладных рекомендаций по формированию условий технологического развития региональных промышленных систем.
Цель исследования обусловила необходимость решения следующих научных задач:
- Развить теоретические положения в области исследования экономико-технологического развития в промышленности, включая формулирование понятийного аппарата, определение закономерностей, стадий и пространственных аспектов экономико-технологического развития промышленных систем различного уровня.
- Обосновать методологию исследования экономико-технологической реальности в промышленности, сформулировать и апробировать принципы нелинейного моделирования инновационной динамики в промышленности, в рамках синергетического подхода разработать нелинейные модели структурных технологических сдвигов в промышленности, провести верификацию моделей на данных по промышленности Свердловской области.
- Предложить методологию исследования и управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы как фактором изменчивости экономико-технологической реальности, включая разработку и апробацию методики классификации региональных промышленных систем по признакам саморазвития, разработку концептуальной модели управления и механизмов оптимизации условий инновационного саморазвития региональной промышленной системы.
- Сформулировать методические подходы к исследованию экономико-технологической реальности на уровне промышленных систем с апробацией на промышленных предприятиях Свердловской области.
- Разработать математический комплекс управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы с апробацией на данных по Свердловской области с целью разработки сценариев долгосрочного экономико-технологического развития.
Предметом диссертационного исследования являются экономические отношения, возникающие в процессе экономико-технологического развития открытых систем, смена стационарных состояний которых происходит благодаря изменению управляющих параметров в инновационно-технологической сфере в промышленности на основе принципов и условий инновационного саморазвития.
Объектом диссертационного исследования является экономико-технологическое развитие промышленности на макро-, мезо- и микроуровнях.
Теоретической и методологической основами работы являются положения теории социально-экономических систем, длинноволновой динамики, промышленной политики и технологических укладов, научные положения, изложенные в трудах отечественных и зарубежных ученых по проблемам разработки национальных и региональных инновационных систем, моделирования инновационной динамики. В диссертации применено сочетание методов системного, функционального, логического, факторного, сравнительного и эволюционного анализа, в качестве основополагающего используется синергетический подход.
Информационно-эмпирическая база исследования включает статистические данные и справочные материалы Федеральной службы государственной статистики, Территориального органа Федеральной службы государственной статистики по Свердловской области, статистические справочники по США (U.S. Census Bureau), стратегии социально-экономического развития регионов РФ и зарубежных стран, систематизированные автором в ходе исследования, концепции и стратегии развития отдельных отраслей экономики РФ и Свердловской области, доклады международных организаций, аналитические материалы Министерства экономики и труда Свердловской области, Института экономики УрО РАН, научные публикации в журналах, экспертные оценки, собственные исследования автора.
Научные результаты, полученные автором, и их новизна:
1) Развиты теоретические положения в области исследования экономико-технологического развития в промышленности на макро-, мезо- и микроуровнях, включая введение в научный оборот понятий «экономико-технологическая реальность в промышленности», «инновационная динамика», «инновационное саморазвитие». Понятие «экономико-технологическая реальность» (далее ЭТР) раскрыто в координатах «пространство-время». Временной аспект ЭТР представлен в виде эволюции – выявлены и доказаны стадии эволюции ЭТР в промышленности, обоснованы основные закономерности. Пространственный аспект представлен в виде многообразия форм пространственного проявления ЭТР в промышленности (п. 15.15 «Теоретические и методологические основы эффективности развития предприятий, отраслей, комплексов народного хозяйства» Паспорта специальностей ВАК, специальность 08.00.05).
2) Обоснована методология исследования экономико-технологической реальности в промышленности, включая принципы и алгоритм нелинейного моделирования инновационной динамики, разработана группа нелинейных моделей структурной технологической динамики в промышленности, основанные на логистическом подходе и трехмерном представлении многоукладности промышленности, позволяющие оценить и спрогнозировать технологическую структуру промышленности (п. 1.7 «Построение и прикладной экономический анализ экономических и компьютерных моделей национальной экономики и ее секторов» Паспорта специальностей ВАК, специальность 08.00.13).
3) Предложена методология исследования и управления инновационным саморазвитием как фактором изменчивости экономико-технологической реальности на уровне региональной промышленной системы, предложена методика многоступенчатой классификации региональных промышленных систем по признакам саморазвития. Разработана концептуальная модель управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системой, включающая три подмодели – функциональную модель, модель финансирования и модель когерентного поведения субъектов (п. 15.2 «Формирование механизмов устойчивого развития экономики промышленных отраслей, комплексов, предприятий» Паспорта специальностей ВАК, специальность 08.00.05).
4) Сформулированы методические подходы к исследованию экономико-технологической реальности на уровне промышленных систем, уточнено понятие «промышленная система», представлена классификация промышленных систем по отношению к факторам инновационной восприимчивости, введено понятие «технологическая стоимость производства», характеризующее расходы предприятия на формирование и поддержание определенного организационно-технологического уровня, адаптированы стратегии технологического развития с учетом оптимизации внутрипроизводственной структуры промышленных предприятий (п. 15.2 «Формирование механизмов устойчивого развития экономики промышленных отраслей, комплексов, предприятий» Паспорта специальностей ВАК, специальность 08.00.05).
5) Разработан математический комплекс управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы, основанный на выборе направлений инвестиционно-инновационных вложений, учитывающий механизм самоорганизации и обеспечения устойчивости инновационной динамики в промышленности в процессе расширенного воспроизводства (п. 1.7 «Построение и прикладной экономический анализ экономических и компьютерных моделей национальной экономики и ее секторов» Паспорта специальностей ВАК, специальность 08.00.13).
Теоретическая и практическая значимость диссертационного исследования. Теоретическая и методологическая значимость исследования состоит в разработке методологии качественного и количественного исследования существования экономико-технологической реальности в промышленности; в постановке, выявлении и решении задач по моделированию эволюции экономико-технологической реальности на макро-, мезо- и микроэкономическом уровнях; в формулировании методологии управления инновационным саморазвитием как фактором эволюции экономико-технологической реальности на уровне региональных промышленных систем; в разработке комплекса математических моделей управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы для целей сценарного прогнозирования.
Практическая значимость исследования заключается в разработке необходимых и достаточных условий для инновационного саморазвития региональных промышленных систем, формулировке стратегий адаптации региональных промышленных систем к изменчивости экономико-технологической реальности, разработке основных положений стратегии технологического развития и вариантов прогноза структурных технологических сдвигов для экономики региональной промышленной системы. Результаты диссертационного исследования могут быть в полной мере использованы при разработке долгосрочных стратегий экономико-технологического развития индустриальных регионов, прогнозировании структурных технологических сдвигов. Методические вопросы оценки технологической стоимости производства и «излишних расходов» могут использоваться промышленными предприятиями для диагностики, мониторинга и управления эффективность производства. Результаты работы могут быть использованы в образовательном процессе в таких курсах как «Инновационный менеджмент», «Региональная экономика», «Математические методы в экономике».
Достоверность содержащихся в диссертации подходов, выводов и рекомендаций подтверждается применением обоснованного методического инструментария, использованием и корректной обработкой большого объема статистического и фактического материала, личным опытом работы автора.
Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертационной работы обсуждались на международных (Москва, 1998 г., Курган, 2001 г., Екатеринбург, 2006, 2007, 2009 гг., Курск, 2009 г., Набережные Челны, 2010 г.), всероссийских (Екатеринбург, 1998 г., 2008-2010 гг., Чебоксары, 2001 г., Курган, 2010 г.) и региональных (Екатеринбург, 1997- 2001, 2009 гг.) научно-практических конференциях, II Международном Евроазиатском машиностроительном форуме (Екатеринбург, 2005 г.) и др.
Методология выполненного исследования используется в учебном процессе, а также применяется при руководстве магистерскими диссертациями в Институте управления и предпринимательства Уральского государственного университета им. А.М. Горького, Уральском институте экономики, управления и права.
Практические результаты диссертационного исследования использованы при разработке «Схемы развития и размещения производительных сил Свердловской области на период до 2015 года» (2000, 2005 гг.), «Среднесрочной программы развития машиностроительного комплекса Свердловской области на 2005-2008 гг.» (2005 г.), «Стратегии долгосрочного социально-экономического развития Свердловской области на период до 2020 года» (2008 г.), «Программы развития кооперации в Свердловской области до 2020 года» (2009 г.), регулярных среднесрочных прогнозов социально-экономического положения Свердловской области, методические рекомендации исследования применяются в министерстве экономики и труда Свердловской области, министерстве промышленности и науки Свердловской области.
Основные положения диссертации отражены в отчетах по НИР, выполненных лично автором (в качестве руководителя или ответственного исполнителя) на основе бюджетных программ и государственных контрактов (ГК):
1) Института экономики Уральского отделения РАН («Экономика знаний: институты регионального развития» (2009-2010 гг.) (проект № 09-П-6-2001), Грант РФФИ «Принципы и механизмы влияния нанотехнологий на инновационно-технологическую динамику» (2010 г.) (№ 10-06-00335), интеграционный проект с СО и ДВО РАН «Разработка методологии и обоснование моделей инновационной динамики технологического развития региональной экономики на основе синергетического подхода» (2009-2010 гг.) (проект № 09-С-6-1002), подпроект 1.1.5 «Разработка инструментов и механизмов нелинейного управления технологическим развитием хозяйствующих субъектов и регионов» в программе, координируемой академиком А.Д. Некипеловым (2009-2010 гг.) (проект № 09-П-6-1003), проект «Теоретико-методологические основы подготовки научных и научно-педагогических кадров саморазвивающихся региональных социально-экономических систем инновационной России» (2009-2010 г.), проект «Разработка и научное обоснование сценариев социально-экономического развития Свердловской области на период до 2020 года в условиях реализации Концепции долгосрочного развития Российской Федерации» (2008 г.));
2) Научно-методического центра экономики машиностроения («Создание системы сравнительного мониторинга показателей социально-экономического развития Свердловской области и других субъектов Российской Федерации» (ГК № 7-29/2007), «Комплексная автоматизация Схемы развития и размещения производительных сил Свердловской области на период до 2015 года и мониторинга ее реализации в 2006-2010 гг.» (ГК № 7-03/2006), «Развитие и адаптация к современной информационной среде методов прогнозирования и мониторинга социально-экономического развития Свердловской области» (ГК № 7-01/2006), «О практике применения процедур банкротства предприятий и ее влиянии на социально-экономическую обстановку в регионе» (ГК № 7-12/2005), «Разработка Программы развития производства потребительских товаров на предприятиях машиностроительного комплекса Свердловской области» (ГК № 7-06/2005), «Корректировка Схемы развития машиностроения и металлообработки Свердловской области на период до 2015 года и уточнение Среднесрочной программы развития машиностроительного комплекса Свердловской области на 2005-2008 гг.» (ГК № 7-18/2005), «Разработка методологии по снижению издержек производства и обращения на базовых отраслях промышленности Свердловской области» (ГК № 7-16/2004), «Разработка мер, направленных на повышение эффективности специализации и производственной кооперации в промышленном комплексе Свердловской области» (ГК № 7-18/2004)).
Публикации. Основные теоретические и прикладные результаты диссертационного исследования опубликованы в 57 работах, в том числе в авторских монографиях, статьях (из них 8 – в научных журналах, рекомендованных ВАК РФ – «Проблемы прогнозирования», «Региональная экономика: теория и практика», «Журнал экономической теории», «Экономика региона»), научных докладах. Общий объем публикаций 125,4 п.л., в т.ч. 101,2 авторских п.л.
Поставленные цель и задачи определили логику и структуру диссертационного исследования. Работа состоит из двух томов: первый том содержит 310 страниц, включает 99 рисунков, 36 таблиц, 102 формулы; второй том содержит 15 приложений. Библиографический список включает 460 источника.
Диссертационное исследование состоит из введения, шести глав, заключения. Во введении обоснована актуальность темы исследования, представлена степень разработанности проблемы, определены цель, задачи, объект и предмет исследования, его теоретическая и методологическая основы, информационно-эмпирическая база; приведены основные результаты, представляющие научную новизну и определяющие практическую значимость работы; указаны данные об апробации и реализации основных результатов исследования.
В первой главе «Теоретико-методологические аспекты исследования экономико-технологической реальности в промышленности» раскрыто предметное поле и основные концептуальные подходы к исследованию экономико-технологической реальности, даны определения данного понятия с позиции экономии знаний и синергетического подхода; исследованы и доказаны основные закономерности и стадии эволюции экономико-технологической реальности в промышленности; раскрыта пространственная составляющая экономико-технологической реальности.
Во второй главе «Развитие количественных и качественных методов исследования экономико-технологической реальности в промышленности» представлена методология качественного и количественного исследования; сформулированы принципы и алгоритм моделирования инновационной динамики в промышленности; разработаны нелинейные модели структурной технологической динамики в промышленности; предложен механизм мониторинга структурных технологических изменений.
В третьей главе «Апробация количественных методов исследования экономико-технологической реальности на промышленных регионах России» представлена апробация принципов нелинейного моделирования инновационной динамики различных типов промышленных регионов, на основании чего предложены стратегии управления их адаптацией к изменчивости экономико-технологической реальности, проведен анализ технологической многоукладности Свердловской области, представлен экономический анализ отдельных нелинейных моделей; произведена верификация моделей структурной технологической динамики в промышленности, проведен мониторинг и прогноз технологических сдвигов в промышленном комплексе области.
В четвертой главе «Инновационное саморазвитие региональных промышленных систем как фактор эволюции экономико-технологической реальности» предложен методологический подход к инновационному саморазвитию региональных промышленных систем, определены необходимые и достаточные условия инновационного саморазвития и разработана концептуальная модель управления инновационным саморазвитием; предложена и апробирована методика классификации по признакам саморазвития, на основании чего предложены механизмы управления условиями инновационного саморазвития.
В пятой главе «Методология исследования экономико-технологической реальности промышленных систем» разработаны методические подходы и инструментарий исследования экономико-технологической реальности на уровне промышленных систем, приведены результаты исследования инновационной восприимчивости, стоимости организационно-технологического уровня на предприятиях машиностроительного комплекса Свердловской области, разработаны и апробированы методические подходы к созданию технологически специализированных производств на примере литейного производства.
В шестой главе «Разработка математического комплекса управления долгосрочным инновационным саморазвитием региональной промышленной системы» представлен математический комплекс, включающий модель формирования объемов инвестиций по отраслям, модель устойчивости инновационной динамики в промышленности в процессе расширенного воспроизводства, а также модель адаптивного управления. На основании разработанной модели исследованы сценарные факторы и разработаны сценарии долгосрочного экономико-технологического развития Свердловской области.
В заключении содержатся основные выводы и результаты диссертационного исследования.
ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ
1. Развиты теоретические положения в области исследования экономико-технологического развития в промышленности на макро-, мезо- и микроуровнях, включая введение в научный оборот понятий «экономико-технологическая реальность в промышленности», «инновационная динамика», «инновационное саморазвитие». Понятие «экономико-технологическая реальность» (далее ЭТР) раскрыто в координатах «пространство-время». Временной аспект ЭТР представлен в виде эволюции – выявлены и доказаны стадии эволюции ЭТР в промышленности, обоснованы основные закономерности. Пространственный аспект представлен в виде многообразия форм пространственного проявления ЭТР в промышленности.
Каждая точка на траектории экономико-технологического развития промышленной системы определяется всей предысторией изменчивости и технологическим отбором элементов системы, которые действуют в условиях экономического пространства. Непосредственно учитывается сложность и неустойчивость поведения элементов промышленной системы, неопределенность множества технологических возможностей. Экономическая политика и технологические решения рассматриваются не просто как рациональный выбор на множестве технологических возможностей, а как переменная, определяемая указанным множеством наряду со сложившимися процедурами принятия решений и условиями экономического окружения. Одновременно с этим, бифуркационный механизм является источником роста разнообразия элементов и форм организации, а, следовательно, и непрерывного экономико-технологического развития промышленной системы.
Ключевым моментом в теоретическом осмыслении экономико-технологической реальности является фиксация ее места в окружающем нас мире. Вычленяя из технической реальности промышленные технологии и продукты, накладывая на них экономические отношения и определяя их взаимосвязи с институциональной сферой, получено предметное поле понятия экономико-технологической реальности.
Экономико-технологическая реальность – это теоретическое понятие, отражающее действительное состояние промышленной системы с учетом прошлого выбора (генезис), будущих возможностей (вариантность развития) и нелинейного характера саморазвития многомерного множества технологических решений, существующих в одном информационном поле.
Опираясь на междисциплинарный характер экономико-технологической реальности, в диссертации предложены трактовки данного понятия с позиции экономики знаний и синергетики.
В экономике знаний основной движущей силой прогресса, а, соответственно, и изменения экономико-технологической реальности, являются знания, сосредоточенные в человеческом капитале и информационном поле вокруг. Накопление знаний приводит к технологическим сдвигам в промышленности, которые понимаются как эволюция производственной функции, а, следовательно, и технологической реальности. Одновременно с этим, коммерциализация знаний приводит к формированию рынка знаний и соответствующей институциональной среды. Все это изменяет экономическую реальность, которая более не рассматривается в неоклассических понятиях.
Таким образом, экономико-технологическая реальность в фокусе экономики знаний трактуется как многомерное множество технологических решений и продуктов, созданных посредством накопления человеческих знаний в отраслях промышленности и существующих в одном информационном поле, включающем в себя экономические отношения и институциональную среду.
Другой подход к экономико-технологической реальности, представленный в диссертации, имеет в своей основе синергетическую концепцию. Прежде всего, необходимо отметить, что экономико-технологическая реальность иерархически структурирована в несколько видов открытых нелинейных систем разных уровней организации: динамически стабильные, адаптивные и наиболее сложные – эволюционирующие системы. Связь между ними осуществляется через хаотическое, неравновесное состояние систем соседствующих уровней. Системой в данном контексте могут выступать территории различного уровня, интегрированные структуры, промышленные предприятия и организации, производственные комплексы, отрасли промышленности, технологические уклады и др. Объединение структурных элементов экономико-технологической реальности не равно сумме частей, а образует другой уровень организации или реальность иного уровня. Неравновесность экономико-технологической реальности является необходимым условием появления новой организации, нового порядка, новых форм проявления, т.е. – развития.
Таким образом, в контексте синергетического подхода экономико-технологическая реальность трактуется как неравновесная, саморазвивающаяся, воспроизводящаяся целостность иерархически структурированных элементов промышленной системы, способных самостоятельно эволюционировать на основе технологического отбора и по экономическим законам.
Вопросы формирования и развития экономико-технологической реальности рассмотрены в виде эволюции. Ввиду неравновесности и необратимости эволюционных процессов наиболее перспективным формальным аппаратом их описания представляется теория самоорганизации нелинейных систем. В этой связи, целью количественной и качественной формализации экономико-технологической реальности промышленных систем является разработка в рамках синергетического подхода принципов и количественных моделей развития промышленных систем на основе математического описания нелинейной инновационной динамики, а также формулировка задач по созданию условий для самоорганизации промышленной системы и достижения устойчивого равновесия путем инновационного фазового перехода (скачка). Таким образом, междисциплинарный анализ экономико-технологического развития промышленных систем потребовал формулировки специфичных характеристик динамики и необходимых условий формирования и развития ЭТР. Это легло в основу двух основных положений концепции экономико-технологической реальности – инновационная динамика в промышленности и инновационное саморазвитие промышленных систем.
Количественной сутью эволюции экономико-технологической реальности в промышленности выступает инновационная динамика, понимаемая в категориях синергетического подхода. Инновационная динамика в промышленности – это формализованное нелинейное описание изменчивости ЭТР, проявляемое в виде неравновесных процессов обновления капитала, технологических изменений и роста промышленного производства открытых экономических систем. Таким образом, смена стационарных состояний промышленной системы происходит благодаря изменению управляющих параметров в инвестиционной и инновационной сфере, а сам переход к новому состоянию равновесия идентифицируется как фазовый переход.
Качественной характеристикой эволюции экономико-технологической реальности выступает инновационное саморазвитие промышленных систем. Инновационное саморазвитие промышленных систем – это стратегически устойчивая способность промышленной системы в условиях развития НТП и инновационных циклов обеспечивать синергетический рост капитализации инновационного потенциала за счет самофинансирования затрат на НИОКР и когерентного поведения участников инновационной деятельности в целях обеспечения конкурентоспособности и роста социально-экономического благополучия.
Учитывая сложность и многомерность экономико-технологической реальности, особенности ее формирования и развития в диссертации рассмотрены на различных уровнях – макро-, мезо- и микроуровень. Без ограничения общности в диссертации на основе изучения синергетического подхода в естественных науках автором выделены основные свойства, сформулированы и обоснованы существенные закономерности эволюции экономико-технологической реальности, такие как преемственность, изменчивость, технологический отбор, пунктуализм, чередование иерархии и гетерархии, наличие бифуркационных механизмов, стремление к аттрактору, когерентность.
Основой рассмотрения экономико-технологической реальности во времени явилось выделение и доказательство стадий ее эволюции. Используя междисциплинарный подход, в диссертации обоснованы две основные стадии – дивергентная и конвергентная, в основе которых лежат свойства расхождения и сходимости признаков промышленных технологий, а также их адаптационные способности.
На дивергентной стадии появляется промышленная технология, в основе которой лежит использование нового ресурса. При этом принцип дивергенции приводит к одновременному возникновению множества совершенно разнокачественных базисных инноваций (кластер), входящих в новый тип промышленной технологии. Очевидно, что лишь часть из них может органично вписаться в структуру воспроизводственного контура. Важно при этом заметить, что чисто технологические особенности каждой отдельной инновации задают характеристики ее индивидуального жизненного цикла, в том числе и его продолжительности. Динамика спроса на новую промышленную технологию во многом определяется наличием следующей положительной обратной связи: появление технологического нововведения создает растущий спрос на промышленную технологию, а востребованность рынком нововведения создает основу для дальнейшего совершенствования технологии – возникает технологический отбор, в результате которого утверждается новый технологический уклад.
На конвергентной стадии наблюдается схождение признаков промышленных технологий, что связано с ограниченностью появившегося на дивергентной стадии ресурса. Конвергенция означает не только взаимное влияние, но и взаимопроникновение технологий, когда границы между отдельными промышленными технологиями стираются, а многие интересные результаты возникают именно в рамках междисциплинарной работы на стыке областей (примером может выступать NBIC-конвергенция). В начале конвергентной стадии потенциальный эффект от промышленной технологии еще остается неопределенным. Неопределенность может быть устранена с накоплением опыта внедрения и использования инновации (диффузия). Однако со снижением неопределенности и риска применения новой технологии исчерпывается потенциал ее рыночного проникновения и снижается ее эффективность.
При сопоставлении указанных выше стадий с традиционным жизненным циклом технологического уклада можно отметить на временном отрезке две дивергентные и две конвергентные стадии, поскольку в технологическом развитии действует эффект наложения и в чистом виде последовательной смены технологических укладов не происходит.
В диссертационной работе представлены доказательства существования указанных стадий на примере эмпирических данных США за XX век. Так, были установлены следующие характеристики основных индикаторов инновационной динамики в промышленности и экономике для различных стадий (табл. 1).
Таблица 1
Характеристика стадий эволюции экономико-технологической реальности с помощью индикаторов инновационной динамики
| Характеристика инновационной динамики | Характеристика конвергентной и дивергентной стадий |
 Затраты на НИОКР, млрд.долл. США | На дивергентной стадии объем НИОКР в промышленности, финансируемых из государственного бюджета, превышает затраты на НИОКР за счет средств частного бизнеса. Государство финансирует прорывные технологии, преимущественно стратегического характера. На конвергентной стадии в результате процесса диффузии инноваций частные инвесторы начинают вкладывать средства в улучшения промышленных инноваций и их распространение. |
 Доля в затратах на НИОКР, % | На дивергентной стадии возрастает доля средств, направленных на финансирование фундаментальных исследований независимо от источника финансирования. В этот период модель поведения экономических агентов носит поисковый, венчурный характер. На конвергентной стадии возрастает роль имитаторов, вкладывающих средства прикладные исследования, улучшающие технологии и продукты предыдущего этапа инновационного процесса. |
 Затраты на НИОКР в процентах к ВВП, % | На дивергентной стадии показатель, характеризующий долю НИОКР в ВВП, снижается, поскольку этот период связан с завершением жизненного цикла предыдущего технологического уклада в промышленности. Конвергентная стадия связана со зрелостью нового технологического уклада, что и приводит относительному увеличению доли НИОКР в ВВП. |
На основе характеристики основных индикаторов инновационной динамики и их обработки методами нелинейного моделирования автором (рис. 1) была предложена периодизация конвергентной и дивергентной стадий для прошлого века. Эти периоды совпали с традиционно принятой периодизацией смены IV технологического уклада на V, что свидетельствует об адекватности предлагаемого подхода.
| Модель ВВП = f (НИОКР, инвестиции) | Модель ВВП = f (НИОКР гос.бюджета; НИОКР частного бизнеса) |
Рисунок 1. Смена технологических укладов с IV на V (фазовый переход) на примере отдельных нелинейных моделей по США за период 1960-1999 гг.
В развитие рассмотрения экономико-технологической реальности в координатах «пространство-время» в диссертационной работе представлен критический анализ различных теорий, систематизированы формы пространственного проявления экономико-технологической реальности в промышленности – промышленные и региональные кластеры, транснациональные корпорации, цепочки добавленной стоимости, сети, национальные и региональные инновационные системы (табл. 2).
Таблица 2
Формы пространственной организации ЭТР в промышленности
| Научная школа | Форма пространственного проявления ЭТР | Теоретическая основа |
| Американская школа | Промышленные кластеры | Теория промышленных кластеров М.Портера |
| Региональные кластеры | Теория региональных кластеров М.Энрайта | |
| Теории региональных кластеров С.Розенфельда, П.Маскелла и М.Лоренцена | ||
| Схема развития «идеального» регионального кластера М.Сторпера | ||
| Британская школа | Транснациональные промышленные корпорации | Эклектическая OLI-парадигма Дж.Даннинга |
| Цепочки добавленной стоимости в промышленности | Концепция взаимодействия цепочки добавления стоимости и кластера Дж.Хамфри и Х.Шмитца | |
| Сетевые формы организации в промышленности | Теория сетевых форм организации Дж. Подольны и К.Пайдж, Новые правила современной экономической среды К. Келли, теория Б. Де Лонга и М. Фрумкина, теория парадокса производительности | |
| Скандинавская школа | Национальные инновационные системы | Теория национальных инновационных систем Б.-О. Лундваля и Б. Йонсона |
| Региональные инновационные системы | Теория региональной инновационной системы Б. Асхайма и А. Изаксена | |
| Российская школа | Развитие отдельных аспектов НИС и РИС | Связь инновационных процессов с институциональным контекстом – А. Кусраев, В. Фридлянов, М. Марушкина |
| НИС новаторского типа – Д. Швецов, Н. Шелюбская, Н. Арзамасцев | ||
| НИС имитационного типа – И. Бойко, С. Глазьев, Ю. Яковец | ||
| Интеграция НИС в единую глобальную инновационную систему – В. Кудров, Л. Гохберг |
В диссертационной работе совокупность временного и пространственного аспектов реализована в виде авторской модели влияния эволюции ЭТР на систему «центр – регион» с классификацией территорий по отношению к изменчивости ЭТР.
Явление эволюции экономико-технологической реальности в ее структурно-техническом содержании универсально может служить основой для сопоставления экономической динамики и особенностей регионального развития. Выделяемые в эволюции ЭТР две основные стадии – дивергентная и конвергентная – существенного влияют на систему «центр – регион», чередуя силы притяжения и отталкивания (рис. 2).
В этой связи, можно говорить о разной роли определенных типов регионов в процессе эволюции экономико-технологической реальности и об их разной способности адаптироваться к научно-техническому прогрессу в промышленности. Хотя процессы генерирования и применения инноваций тесно взаимосвязаны, в регионах они дифференцируются в связи с наблюдающейся непропорциональностью развития в их структуре устойчивых фаз. В этой связи, в диссертации предложена типология регионов по их отношению к изменчивости ЭТР.
| Дивергентная стадия – Инновационная пульсация в регионах | Конвергентная стадия – Стягивание потоков в федеральный центр |
Рисунок 2. Модель влияния эволюции экономико-технологической реальности на систему «центр – регион»
2. Обоснована методология исследования экономико-технологической реальности в промышленности, включая принципы и алгоритм нелинейного моделирования инновационной динамики, разработана группа нелинейных моделей структурной технологической динамики в промышленности, основанные на логистическом подходе и трехмерном представлении многоукладности промышленности, позволяющие оценить и спрогнозировать технологическую структуру промышленности.
Построение моделей неравновесных процессов в экономических системах, опирающихся на изучение феномена «открытости», наталкивается в экономической теории на ряд трудностей не только технического, но и принципиального гносеологического характера. Поэтому в работе были детально проанализирован и обоснован ряд методов, применение которых дает ответ на многие вопросы об особенностях существования экономико-технологической реальности в промышленности и позволяет разрабатывать определенные прогнозы. Все методы были разделены на три группы, исходя из методологического подхода – подход интегрального макропрогнозирования, синергетический подход и подход на основе Форсайта.
В развитие синергетического подхода в диссертации сформулированы принципы и алгоритм нелинейного моделирования инновационной динамики (рис. 3). Предложенный в диссертации алгоритм нелинейного моделирования инновационной динамики был реализован на экспериментальных данных по 14 промышленным регионам России за период 1994-2008 гг.
По каждому из 14 регионов была получена карта инновационной динамики, карта эффективности инновационной динамики и модели, характеризующие функциональные зависимости показателей инновационной динамики в промышленности. Отдельные модели инновационной динамики по Свердловской области представлены на рис. 4-6. Результатом моделирования стал подход к формированию стратегии адаптации промышленных регионов к изменчивости экономико-технологической реальности в отраслях промышленности.
В диссертационной работе в рамках синергетического подхода разработан комплекс моделей структурной технологической динамики в промышленности. Промышленность обладает структурной устойчивостью относительно появления технологических новшеств, если старые способы функционирования сохраняются, а новые элементы не выдерживают конкуренции с ними и исчезают. Таким образом, промышленная система, в которой инновации успешно применяются и могут перестроить систему на новый режим работы, должна обладать некоторой структурной неустойчивостью.
Рисунок 3. Алгоритм анализа и разработки совокупности нелинейных моделей инновационной динамики
Рисунок 4. Карта инновационной динамики в промышленности Свердловской области
| а) Среднедушевые значения ВРП и инвестиций в основной капитал в промышленности Свердловской области за период 1995-2007 гг. (в ценах 1994 года) | б) Потенциальная функция для зависимости среднедушевого ВРП от среднедушевых инвестиций в основной капитал за период 1995-2007 гг. |
Рисунок 5. Моделирование зависимости ВРП от инвестиций в основной капитал промышленных предприятий с лагом в один год
| а) Динамика ВРП текущего года на рубль затрат на НИОКР предыдущего года и динамика инвестиций на рубль затрат на НИОКР с лагом в один год | б) Потенциальная функция для зависимости экономической эффективности НИОКР от обеспеченности НИОКР инвестиционными ресурсами по Свердловской области за период 1995-2007 гг. |
Рисунок 6. Моделирование зависимости экономической эффективности НИОКР от обеспеченности НИОКР инвестиционными ресурсами с лагом в один год
Очевидно, что рассчитать оптимальную технологическую структуру в промышленности как таковую не представляется возможным в виду непрерывности инновационного процесса. Но можно оценить его интенсивность, что будет являться характеристикой существенности инновационного развития в промышленности.
1. Логистическая модель структурной технологической динамики.
В настоящее время множество экономическо-технологических процессов описываются математическими моделями с нелинейностью типа насыщения, которые могут быть описаны дифференциальным уравнением (1). Недостатком практически подобных моделей является отсутствие учета влияния системообразующих причин на эволюцию инноваций. Более того, рекуррентное соотношение (2) также имеет существенный недостаток, т.к. при некоторых начальных значениях и величинах параметров отображение дает отрицательные значения объемов производства.
  | (1) |
где Т – объем производства продукции по прогрессивному технологическому укладу, Р – объем производства продукции по всем ТУ (валовой продукт), g – темп роста производства продукции по прогрессивному технологическому укладу; t – время.
 | (2) |
В этой связи в диссертации была выведена модифицированная дискретная модель, устраняющая указанные выше недостатки.
 | (3) |
В диссертации рассмотрен характер поведения системы при разных значениях g. Выделены три случая и найдены стационарные точки для этой модели: 1) неподвижная точка устойчива и переход к равновесию вблизи этой точки осуществляется монотонно; 2) неподвижная точка устойчива и переход к равновесию осуществляется путем затухающих колебаний около нее; 3) неподвижная точка неустойчива и вблизи этой точки поведение числа инноваций имеет вид расходящихся колебаний.
2. Логистическая модель инновационной динамики в промышленности.
Предложенная модель рассматривает не только зависимость числа инновационных промышленных предприятий от удельной скорости прироста и спросовых ограничений (что в совокупности составляет инновационный климат), но зависимость скорости прироста от затрат на НИОКР, осуществляемые всеми субъектами в экономической системе. Логистическая модель инновационной динамики представлена системой из двух уравнений:
 | (4) |
 | (5) |
где N – число инновационных предприятий в промышленности; Nmax – максимально возможное число инновационных предприятий; g – удельный темп роста числа инновационных предприятий в промышленности (в расчете на одно существующее); В – число обанкротившихся инновационных предприятий; t – время; С – среднедушевые затраты на НИОКР; gmax – максимально возможная скорость прироста при избытке среднедушевых затрат на НИОКР; KС – коэффициент инновационного насыщения (размерность – аналогичная размерности С).
Рисунок 7. Зависимость удельной скорости прироста инновационных предприятий в промышленности от среднедушевых затрат на НИОКР
Необходимо понимать, что затраты на НИОКР являются не только источником создания инновационных предприятий, но индикатором благоприятного инновационного климата в экономической системе на национальном или региональном уровне. В этой связи, до определенной величины затраты на НИОКР приводят к резкому росту инновационных предприятий в промышленности. В дальнейшем по мере возрастания затрат на исследования и разработки, число инновационных предприятий продолжает расти, но уже меньшими темпами. Характерный вид описанной зависимости представлен на рис. 7.
Исходя из названия коэффициентов в уравнении (4), предложены две стратегии создания инновационных предприятий в промышленности (табл. 3):
- g-стратегия предполагает создание условий для быстрого появления инновационных предприятий, преимущественно венчурного характера с большой нормой прибыли;
- N-стратегия предполагает низкий темп создания инновационных предприятий в промышленности при стабильно низкой норме прибыли, но с гарантированным спросом на их продукцию.
Таблица 3
Сравнительный анализ g-стратегий и N-стратегий в отношении создания условий для роста инновационных предприятий в промышленности
| Характеристика | g-стратегия | N-стратегия |
| Внешняя среда | нестабильная | стабильная |
| Риски | высокие | низкие |
| Норма прибыли | высокая | низкая |
| Конкуренция | низкая | высокая |
| Адаптационные механизмы | отсутствуют | являются основными |
| Частота банкротств | высокая | низкая |
| Жизненный цикл | короткий | длительный |
| Финансирование | венчурное, привлеч.ср-ва | преимущественно соб.ср-ва |
| Размер предприятий | малые | средние и крупные |
| Активы | аренда, лизинг | собственность |
3. Имитационная модель смены укладности в промышленности для трехмерного пространства.
Основой данной модели явились математические модели В. Вайдлиха, которые в начале 90-х гг. были применены к социальной динамике. Математическая модель Вайдлиха основана на описании взаимодействия «кооперативных» и «антагонистических» сил в системе. Далее рядом ученых-синергетиков была предпринята попытка применить эти модели к технологическому развитию, однако исследования носили характер постановочных гипотез и только для двухмерного пространства.
В этой связи, в диссертационной работе представлена модель смены укладности в промышленности для трехмерного пространства, что более приближает ее к реальности и описывает ситуацию многоукладности промышленности.
В этом случае z – объем производства III технологического уклада, который во многих промышленных регионах России по-прежнему остается доминирующим. Объемы х и у – объемы производства соответственно IV и V технологических укладов. Предприятия отраслей III ТУ (z), рассматривая варианты технологической модернизации, будут выбирать вариант постепенного обновления (то есть переход на технологии IV ТУ – x) или вариант скачка (то есть переход на V ТУ – y).
Система эволюционных уравнений имеет вид:
 | (6) |
где t – безразмерное время; s – регулируемый параметр, характеризующий степень влияния макропеременных друг на друга; a(y, z), b(x, z), c(x, y) – функции влияния, обуславливающие кооперативный или антагонистический характер взаимодействия макропеременных.
Очевидно, что z оказывает кооперативное воздействие на переменные х и у: чем больше объемы производства или число предприятий III ТУ, тем в конечном итоге после модернизации буду больше объемы (или число предприятий) IV либо V ТУ. В свою очередь макропеременные х и у оказывают антагонистическое воздействие на переменную z, поскольку научно-технический прогресс имеет поступательную направленность. С другой стороны, малые объемы производства и спроса на продукцию IV и V ТУ приводит к нежеланию предприятий III ТУ производить модернизацию.
С учетом конкуренции предполагаем взаимно антагонистический характер взаимодействия макропеременных х и у. Например, чем больше объемы производства и спроса на продукцию IV ТУ (х), особенно на внутреннем рынке, тем более привлекательным для предприятий III ТУ кажется переход на эти виды технологий.
Переходя к численным решениям, в диссертации дополнена интерпретацию используемых переменных и представлена модель продвижения новых технологий.
Все промышленные предприятия, входящие в воспроизводственный цикл, разделим на три группы. Пусть x(t) – число производственных предприятий, которые в силу различных причин не собираются модернизировать производство, y(t) – число промышленных предприятий, которые заинтересованы в модернизации и рассматривают варианты технологических решений, z(t) – число предприятий, которые предлагают технологические решения.
Предположим, что известно лишь начальное число промышленных предприятий и в любой момент t0 [0,T ] известна общая численность, т. е. х(0) = х0, у(0) = у0, z(0) = z0.
 | (7) |
Тогда динамика продвижения новых технологий описывается такой системой уравнений:
   | (8) |
здесь – частота контактов предприятий z и y; 
– коэффициент конкуренции среди предприятий z; и – частота случаев изменения предпочтения в отношении модернизации. Вытесненные в ходе конкуренции предприятия либо возвращаются в число склонных к модернизации, либо отказываются от модернизации (например, в виду высоких затрат). При определенном подборе параметров система имеет стационарное решение, которое может быть либо устойчивым фокусом, либо центром (в случае предельного цикла).
На основании разработанных моделей в диссертации представлен анализ и прогноз технологической структуры промышленности Свердловской области. Проведенное исследование технологического уровня развития Свердловской области показывает, что технологическая многоукладность производства становится сегодня одной из главных проблем развития региона. Структурно-технологические сдвиги в промышленности Свердловской области в значительной мере осуществлялись стихийно, под воздействием текущих конъюнктурных изменений, что привело к критическому положению в технологической структуре промышленности. Произошел серьезный перекос в сторону низкотехнологичных, энергоемких и экологически небезупречных отраслей третьего технологического уклада. Кроме того, одновременное расширенное воспроизводство трех технологических укладов вследствие общих ресурсных ограничений привело к снижению темпов роста каждого из них, включая пятый, а также к замедлению прогрессивных структурных сдвигов.
Результаты апробации логистической модели структурной технологической динамики показали, что значения параметров роста прогрессивных технологических укладов в Свердловской области находится в той области значений, в которой не происходит смены укладности, несмотря на начальные условия. Прогноз технологической структуры позволил сделать вывод о том, что доли четвертого и пятого технологических укладов будут расти за счет снижения долей третьего уклада, но в структуре экономики Свердловской области существенного перелома в ближайшей перспективе не произойдет. Если на сегодняшний момент на долю четвертого и пятого укладов приходится около 43%, то к 2020 году эта доля составит почти 50% (рис. 8).
 |  |
Рисунок 8. Прогноз изменения долей четвертого и пятого технологических укладов в промышленности Свердловской области на период до 2020 года, %
Результаты апробации логистической модели инновационной динамики для промышленности Свердловской области позволили сделать вывод о низкой удельной скорости роста инновационных предприятий в Свердловской области. Среднее за период 2000-2008 гг. значение затрат на НИОКР составляет 178 тыс.руб. на душу населения, что в 3,7 раз больше порога насыщения, а средний прирост инновационных предприятий – 0,14, что ниже максимального значения в 6 раз. Вместе с тем, существуют регионы из той же группы, что и Свердловская область, которые имеют показатели, приближенные к оптимальным значениям. Таким образом, можно сделать вывод, что затраты на НИОКР в Свердловской области не приводят к формированию благоприятного инновационного климата, отсутствуют эффективные механизмы для быстрого роста инновационных предприятий.
 |  |
| Рисунок 9. Взаимосвязь динамики доли промышленности в ВРП и коэффициента структурной неравномерности ВРП | Рисунок 10. Взаимосвязь динамики объемов производства в промышленности и коэффициента структурной активности ВРП |
 |  |
| Рисунок 11. Показатели структурных сдвигов в промышленности | Рисунок 12. Средние показатели интенсивности структурного сдвига в валовой добавленной стоимости и объеме производства |
В диссертации предложен методический инструментарий мониторинга структурных сдвигов в промышленности, включающий систему показателей и зависимостей между ними и позволяющий оценить и прогнозировать структурные сдвиги в промышленности. Данный методический инструментарий реализован применительно к промышленности Свердловской области. Анализ показателей экономического развития Свердловской области позволил эмпирически доказать наличие взаимосвязи между экономической динамикой и показателями структурных сдвигов (рис. 9-12, табл. 4).
Таблица 4
Показатели структурных сдвигов в промышленности Свердловской области на период до 2020 года
| Показатель | 2010 г. | 2015 г. | 2020 г. |
| Коэффициент структурной неравномерности, % | 16,06 | 16,01 | 15,95 |
| Коэффициент структурной активности, % | 0,08 | 0,42 | 0,53 |
| Мера структурного сдвига по годам, % | 0,15 | 0,83 | 1,06 |
| Мера структурного сдвига за период, % | 3,81 | 4,61 | 5,62 |
| Мера монотонности структурных сдвигов | 0,00 | 0,00 | 0,07 |
| Средний показатель интенсивности структ. сдвига, % | 4,68 | ||
| Средний показатель монотонности | 0,02 | ||
3. Предложена методология исследования и управления инновационным саморазвитием как фактором изменчивости экономико-технологической реальности на уровне региональной промышленной системы, предложена методика многоступенчатой классификации региональных промышленных систем по признакам саморазвития. Разработана концептуальная модель управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системой, включающая три подмодели – функциональную модель, модель финансирования и модель когерентного поведения субъектов.
С 90-е гг. XX в. в мировой практике начала доминировать парадигма регионального развития, ориентированная на саморазвитие территорий. В этот период мощный стимул к развитию получила концепция эндогенных источников и механизмов территориального саморазвития. Вместе с тем, на ключевую роль инновационности среди всех составляющих элементов саморазвития обращает внимание М. Портер. Исходя из выше изложенного, инновационность региональной промышленной системы представляется как качественная характеристика его способности самообновляться и саморазвиваться по критериям технологичности, наукоемкости, динамичности.
Выше было представлено авторское определение инновационного саморазвития промышленной системы. Применительно к региональной промышленной системе важно отметить, что процесс создания конкурентных преимуществ региональной промышленной системы за счет инновационности является осознанно управляемым. В диссертации показано, что основной целью управления инновационным саморазвитием становится капитализация инновационного потенциала региональной промышленной системы.
С ресурсной точки зрения в качестве количественной оценки капитализации инновационного потенциала можно говорить о росте стоимости материальных и нематериальных активов инновационного сектора в промышленности. С результативной точки зрения (табл. 5) количественной оценкой капитализации может выступать рост стоимости инновационной ренты, понимаемой как стоимостной вклад инновационного сектора промышленности в ВРП.
Таблица 5
Система показателей, характеризующих инновационно-технологический потенциал региональной промышленной системы с результативной позиции
| Показатель | Характеристика |
| Инновационная активность промышленных предприятий | удельный вес организаций, осуществляющих технологические инновации, в общем числе организаций, % |
| Инновационная фондоотдача промышленных предприятий | объем отгрузки инновационной продукции на 1 руб. основных производственных фондов, тыс.руб. |
| Инновационная производительность труда промышленных предприятий | объем отгрузки инновационной продукции на среднесписочную численность работников, тыс.руб. |
| Инновационность ВРП | отношение внутренних текущих затрат на исследования и разработки к ВРП, % |
| Инновационная эффективность инвестиций в основной капитал в промышленности | объем отгрузки инновационной продукции на 1 руб. инвестиций в основной капитал за предыдущий год, руб. |
Инновационное саморазвитие региональной промышленной системы с позиции синергетики понимается как скачкообразное движение системы к устойчивой точке равновесия вследствие реализации принимаемых управленческих решений по выбранным критериям в инвестиционно-инновационной сфере. С математической точки зрения условиями саморазвития являются большие отклонения от равновесия в текущем периоде, нелинейность описывающих систему уравнений и усиление отклонений от неустойчивых состояний. Данные условия были доказаны в рамках моделирования нелинейной инвестиционно-инновационной динамики.
Для разработки модели управления инновационным саморазвитием региональных промышленных систем потребовалось формулирование качественных условий саморазвития, заимствованные из естественных наук и имеющие экономическую интерпретацию (рис. 13). В диссертации также детально представлены принципы управления инновационным саморазвитием, независимо от уровня управления: принцип приоритетности долгосрочных целей, принцип межотраслевого взаимодействия, принцип эффективности, принцип государственного участия, принцип адаптации.
Рисунок 13. Управляемые условия инновационного саморазвития региональных промышленных систем
Учитывая недостатки традиционной модели управления и концептуальные положения инновационного саморазвития, в диссертации была предложена концептуальная модель управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы, включающая три подмодели:
- функциональная модель инновационного саморазвития, предполагающая выделение целей и ключевых функций инновационного саморазвития и закрепление их за отдельными субъектами;
- модель финансирования инновационного саморазвития, предполагающая формирование источников средств для финансирования, и в первую очередь самофинансирования, затрат на НИОКР;
- модель когерентного поведения субъектов инновационного саморазвития, характеризующая взаимодействие участников инновационной деятельности.
Функциональная модель инновационного саморазвития основана на закономерности инновационного цикла, которая характеризует последовательность выполнения этапов «идеи – инновации – технологии – финансы – производство». Данная модель имеет цикличный характер и позволяет, выполняя анализ реализованных функций, корректировать их вновь и работать на достижение поставленных целей и задач. При этом она направлена на обеспечение и управление переходом от прикладных исследований к инновационной диффузии, что является главной проблемой инновационного саморазвития в региональных промышленных системах. Кроме того, модель предполагает достижение цели по привлечению резидентов, способствующих развитию технологических цепочек инновационного цикла.
Модель финансирования инновационного саморазвития ориентирована на преимущественное самофинансирование затрат на НИОКР и создание инновационной инфраструктуры. К внутренним источникам для целей инновационного саморазвития региональной промышленной системы можно отнести следующие: собственные средства промышленных предприятий-резидентов; кредиты банков-резидентов, источником формирования которых являются сбережения населения, проживающего на данной территории; средства регионального бюджета, направляемые на инвестиции («бюджет развития»), источником которых выступают собственные доходные статьи; региональные венчурные фонды.
Модель когерентного поведения субъектов инновационной деятельности. В естественных науках когерентность составляет основу самоорганизации, обеспечивая единство целого и части. Главными агентами инновационного рынка, образующими конкурентную среду, являются промышленные предприятия – создатели и обладатели научно-технических достижений и «ноу-хау»; небольшие самостоятельные фирмы, основная сфера деятельности которых – посредничество при распространении и внедрении нововведений до стадии производства; субъекты процессных, продуктовых и организационно-управленческих инноваций, то есть их потенциальные потребители (пользователи); а также кредитно-финансовые (в том числе венчурные), патентно-лицензионные, консалтинговые, рекламные, учебно-методические и прочие государственные и частные структуры. Согласованное действие агентов инновационного рынка порождает эмерджентность региональной промышленной системы.
В развитие авторской модели управления инновационным саморазвитием в диссертации предложены механизмы оптимизации условий инновационного саморазвития различных типов региональных систем. Для этого автором разработана методика многоступенчатой классификации региональных промышленных систем, включающая уровень и качество саморазвития. Под уровнем саморазвития понимается определенное состояние региональной промышленной системы, обусловленное совокупностью внутренних закономерностей саморазвития и выражаемое количественными показателями. В свою очередь, качество саморазвития региона – это набор характеристик, отражающих специфику и целевую направленность процесса саморазвития.
Рисунок 14. Методика классификации региональных промышленных систем по признакам саморазвития
Учитывая сложность экономических механизмов, саморазвития в промышленности, критерии классификации являются многомерными. Это означает, что одни и те же характеристики могут быть свойственны разным классам и различия между ними прослеживаются лишь в совокупности характеристик, через их различные комбинации, приоритеты и соотношения. Классификация региональных промышленных систем по признакам саморазвития осуществляется в два этапа (рис. 14).
В диссертации разработанная методика была апробирована на регионах России, в результате чего для региональных промышленных систем, имеющих разный по уровню инновационный потенциал, были предложены различные механизмы по оптимизации условий инновационного саморазвития.
Рисунок 15. Роль саморазвивающихся региональных промышленных систем в экономике России
В результате многоступенчатой классификации саморазвивающимися региональными промышленными системами России как по уровню саморазвития, так и по качеству саморазвития оказались только 10 регионов, играющие значительную роль в социально-экономическом развитии России (рис. 15). Экономически активное население этих регионов обеспечивает производство почти 50% ВВП России. В 2009 году 10 саморазвивающихся регионов осуществили третью часть (33%) всех российских инвестиций и произвели половину (49,4%) всей инновационной продукции. Высокое благосостояние этих регионах приводит к существенной миграции на территории России. Так, в 10 регионах, относимых к категории саморазвивающихся, проживает четвертая часть российского населения.
4. Сформулированы методические подходы к исследованию экономико-технологической реальности на уровне промышленных систем, уточнено понятие «промышленная система», представлена классификация промышленных систем по отношению к факторам инновационной восприимчивости, введено понятие «технологическая стоимость производства», характеризующее расходы предприятия на формирование и поддержание определенного организационно-технологического уровня, адаптированы стратегии технологического развития с учетом оптимизации внутрипроизводственной структуры промышленных предприятий.
Промышленной системой будем предложено целеустремленное, упорядоченное взаимодействие структурировано-организационных отношений, материальных, энергетических и информационных ресурсов, которые оптимально развиваются. Промышленная система обеспечивает стойкое и надежное производство специфических продуктов или услуг в условиях среды, которая постоянно изменяется.
Многоступенчатость в экономико-технологическом развитии промышленных систем рассмотрена в диссертации с точки зрения последовательного внедрения мероприятий разных направлений инновационного процесса. В этой связи, определены методические подходы и инструментарий для оценки таких особенностей промышленной системы как инновационная восприимчивость и технологическая стоимость производства.
В диссертации сформулирована структуру уровней инновационной восприимчивости, включающей: общесистемный уровень восприимчивости, уровень восприимчивости технологической системы, уровень восприимчивости организации и уровень восприимчивости персонала, а также предложена классификация промышленных систем в зависимости от факторов инновационной восприимчивости (рис. 16).
Рисунок 16. Классификация промышленных систем по отношению к факторам инновационной восприимчивости
В диссертационной работе предложен методический подход и инструментарий для количественной оценки технологической стоимости производства промышленной системы. Традиционные понятия, используемые для определения эффективности промышленного производства, такие как затраты, расходы, издержки и т.п., в большей степени выполняют учетную функцию и в действительности не отражают всех процессов, происходящих на предприятии. Ни одно из этих понятий не включает инвестиционной и инновационной составляющей и не дает количественной и качественной оценки «излишних расходов» и потерь на предприятии, обусловленных организационно-технологическим уровнем.
Технологическая стоимость производства – это финансовые расходы промышленной системы на производственный процесс, включая себестоимость производства и расходы инвестиционно-инновационного характера, связанные с формированием и поддержанием определенного организационно-технологического уровня, независимо от источников финансирования (рис. 17).
Рисунок 17. Составные элементы технологической стоимости производства
Под «излишними расходами» понимается превышение затратной составляющей в стоимости организационно-технологического уровня предприятий над технологически обоснованным уровнем. Структура «излишних расходов» промышленных предприятий представлена на рис. 18. К категории излишних относятся следующие группы расходов или потерь - потери, обусловленные низким организационно-техническим уровнем, потери и расходы, обусловленные географическим положением, расходы, связанные с социальной сферой и потери, обусловленные дефицитом квалифицированных кадров.
Рисунок 18. Структура «излишних расходов» промышленных предприятий
Инновационная восприимчивость и технологическая стоимость производства определяют выбор направления технологического развития предприятия. Этот выбор осуществляется при формировании стратегии его инновационного развития на долгосрочную перспективу, технической политики на среднесрочную перспективу и тактики развития на ближайшую перспективу. Вместе с тем, необходимо понимать, что важнейшим фактором технологической стратегии является внутрипроизводственная технологическая инфраструктура промышленной системы, в отношении которой в диссертации предложено несколько вариантов стратегий развития. В развитии этих стратегий рассмотрены внутренние процессы реструктуризация производственного процесса. Предложенные методические подходы были реализованы для предприятий машиностроительного комплекса Свердловской области – был проведен анализ технологической стоимости машиностроительных предприятий (табл. 6) и их инновационной динамичности. Детально были проанализированы причины высокой доли «излишних расходов» (рис. 19). В ходе оценки инновационной динамичности машиностроительных предприятий Свердловской области были выделены инновационные стратегии на внутреннем и мировом рынках.
Анализ технологической стоимости производства позволяет сделать вывод о том, что несмотря положительные структурно-организационные процессы, происходящие в машиностроении в свердловской области в последнее время, процесс технологического обновления в машиностроении происходит крайне медленно. Незначительный рост инвестиционно-инновационной составляющей в стоимости организационно-технологического уровня с 4,7% в 2005 году до 5,1% в 2008 году произошел за счет снижения затратной части (табл. 6). Несмотря на рост, инвестиционно-инновационная составляющая остается ниже среднемирового показателя в 2,7 раза. Даже на основании сравнительного анализа можно сделать заключение о недостаточности инвестиционно-инновационных процессов в машиностроении – величина недопроизведенных инвестиций (в основной капитала и НИОКР) оценивается на уровне 7,7 млрд. руб.
Таблица 6
Технологическая стоимость производства в машиностроении Свердловской области
| Отрасль | Технологическая стоимость производства, млрд.руб. | Инвестиционно-инновационная составляющая в цене производства, % | ||
| 2005 г. | 2008 г. | 2005 г. | 2008 г. | |
| Промышленность | 356,0 | 506,3 | 5,4 | 6,6 |
| Машиностроение | 70,9 | 89,5 | 4,7 | 5,1 |
Исследование показало, что в 2008 году «излишние расходы» в машиностроительном комплексе Свердловской области достигали 17,2 млрд. руб. в год, что составляло 19,2% от технологической стоимости производства. Исследование, проведенное по машиностроительным предприятиям, показало, что фактором, в большей степени обусловившим наличие «излишних расходов» на машиностроительных предприятиях, является организационно-технический уровень производства (рис. 19). В структуре «излишних расходов» на данный фактор приходиться 80,2% всех потерь предприятий или 13,8 млрд. руб. в год. Причины этого (табл. 7-8): во-первых, неоптимальный размер предприятий; во-вторых, нерациональное комбинирование производства и неэффективное использование мощности; в-третьих, высокие постоянные издержки из-за громоздкой инфраструктуры предприятий.
Рисунок 19. Структура «излишних расходов» в машиностроении Свердловской области
Таблица 7
Типы производственных структур машиностроительных предприятий Свердловской области
| № | Тип производственной структуры | Количество предприятий |
| 1. | Предприятия с полным технологическим циклом | 80% |
| 2. | Предприятия с неполным технологическим циклом | 7% |
| 3. | Сборочные предприятия | 2% |
| 4. | Предприятия, производящие заготовки | 4% |
| 5. | Предприятия подетальной специализации | 7% |
| Всего предприятий: | 100% |
Таблица 8
Характеристика машиностроительных предприятий Свердловской области, имеющих полный технологический цикл
| Стадия технологического цикла | Кол-во предприятий, имеющих данную стадию | Износ, % | Загрузка, % | ||
| в среднем по предприятиям | диапазон | в среднем по предприятиям | диапазон | ||
| Литейное производство | 60% | 73% | 45-100% | 40% | 20-63% |
| Кузнечно-прессовое производство | 87% | 67% | 20-100% | 47% | 17-81% |
| Сварочное производство | 87% | 57% | 20-80% | 53% | 20-90% |
| Механообработка | 87% | 60% | 27-92% | 66% | 28-100% |
| Гальваника | 47% | 56% | 25-100% | 64% | 30-100% |
| Термообработка | 73% | 57% | 29-80% | 50% | 10-100% |
| Механосборка | 73% | 54% | 10-90% | 45% | 5-80% |
Одним из выводов при оценке технологической стоимости производства явилась недостаточная развитость специализации и кооперации в машиностроении Свердловской области. Опираясь на разработанный методический инструментарий, в диссертации представлены расчеты по оптимальному размещению технологически специализированных производств на примере литейного производства.
5. Разработан математический комплекс управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы, основанный на выборе направлений инвестиционно-инновационных вложений, учитывающий механизм самоорганизации и обеспечения устойчивости инновационной динамики в промышленности в процессе расширенного воспроизводства.
Механизм управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы основан на выборе направлений инвестиционно-инновационных вложений и учитывает механизм самоорганизации и обеспечения устойчивости инновационной динамики в промышленности в процессе расширенного воспроизводства. Основная сложность создания такого механизма состоит в определении средств и способов, обеспечивающих эффективную реализацию научно-технических программ разработки и освоения наукоемких технологий и позволяющих промышленным предприятиям осуществлять экономический производственный цикл в режиме расширенного воспроизводства. Основные элементы математического комплекса управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы представлены на рис. 20.
Рисунок 20. Математический комплекс управления инновационным саморазвитием региональной промышленной системы
Инвестиционные ресурсы имеют два направления вложения: 1) на восполнение и модернизацию основного капитала в рамках существующих технологий для производства традиционной продукции (Mt); 2) на технологическое развитие в форме затрат на НИОКР и соответствующих расходов на приобретение основных средств и технологий (Rt). Объем инвестиций в основной капитал, таким образом, определяется как сумма направлений вложений. Источником инвестиций в основной капитал выступают чистые доходы экономических агентов за прошлый период, которые на макроуровне представляют собой валовую добавленную стоимость (Yt). Очевидно, что пропорции такого распределения (1 и 2) влияют на величины инвестиций, направляемые на различные цели, что, в конечном счете, сказывается на величине валовых выпусков (Vi,t) и валовой добавленной стоимости (Yt).
Промышленные предприятия наращивают мощности производства в зависимости от рыночной конъюнктуры, которая указывает им направление будущих инвестиций (1 и 2). В качестве характеристики предпочтений деятельности инвесторов может служить отношение разности между объемами инвестиций Mt и Rt к их сумме.
   | (9) (10) |
Полученные в результате решения системы уравнений параметры 1 и 2 в дальнейшем определяют динамику изменения основных производственных фондов в промышленности с учетом временного лага:
 | (11) |
где – коэффициент выбытия фондов; l – коэффициент временного лага.
Для определения объемов валовых выпусков, производимых по каждому виду деятельности промышленности, используется коэффициент фондоотдачи, на который в свою очередь влияет Rt в каждом из отраслей (секторов). Коэффициенты фондоотдачи определяются с учетом старения оборудования 
и направлений инвестиций на технологическое развитие производства:
 | (12) |
Объемы валовой добавленной стоимости определяются на основании промежуточного потребления в выпуске каждой отрасли (сектора) – s, на которое также влияет Rt. Таким образом, валовая добавленная стоимость в промышленности будет находиться по формуле:
 | (13) |
Долгосрочное развитие региональных промышленных систем в настоящее время связывается с возрастающей ролью высокотехнологичного сектора экономики. В федеральном и региональных стратегических документах выставлены контрольные параметры изменения структуры экономики, увеличения доли высокотехнологичного сектора в валовом региональном продукте и ускорению притока инвестиций в виды деятельности, относимые к высокотехнологичным. В этой связи, особого внимания заслуживает моделирование адаптивного управления именно в высокотехнологичном секторе экономике, чтобы в дальнейшем можно было построить модель настройки ВРП.
Пусть уравнение регулятора имеет вид:
 | (14) |
где 
инвестиции в основной капитал в высокотехнологичном секторе; СH – контрольное значение валовой добавленной стоимости в высокотехнологичном секторе; 
– стоимость основных производственных фондов в высокотехнологичном секторе в предыдущий период времени; 
– настраиваемые параметры.
В результате решения уравнения (14), а также учитывая, что 
(где 
- объем инвестиций в традиционном секторе), получаем:
 | (15) |
где 
- валовой региональный продукт.
Для процесса расширенного воспроизводства необходим постоянный приток инвестиций типа Rt. Таким образом, формируется замкнутый алгоритм взаимного влияния Rt и роста валовой добавленной стоимости, при котором валовая добавленная стоимость уменьшается на величину затрат на исследования и разработки, а они, в свою очередь, служат источником роста прибыли и, соответственно, добавленной стоимости.
C ростом добавленной стоимости (gY) и приближении ее величины к 
прирост за каждый очередной период должен уменьшаться. Очевидно, что часть добавленной стоимости, направляемой на финансирование Rt, будет зависеть от соотношения удельных величин 
и коэффициента трансформации добавленной стоимости в новый приток затрат на исследования и разработки (m). Тогда уравнение для изменения валовой добавленной стоимости примет вид:
 | (16) | ||
| Уравнение для изменения Rt выводится аналогичным образом, учитывая, что максимальная величина Rmax определяется объемом валовой добавленной стоимости в экономической систем в данный момент времени с учетом удельных величин и коэффициента трансформации. Тогда для Rt получаем уравнение: | |||
 | ((17) | ||
Введем новые переменные:
 | ((18) |
и получим систему уравнений:
   | ((19) |
На рис. 21 представлена бифуркационная диаграмма для модели устойчивости инновационной динамики в процессе расширенного воспроизводства. Динамика системы «добавленная стоимость – затраты на НИОКР» зависит от соотношения между параметрами роста. На приведенной бифуркационной диаграмме выделены области значений параметров роста, в которых изучаемая система имеет различную динамику:
- 1, 1а – система приходит к стационарному устойчивому состоянию;
- 2, 2а – появление колебательных режимов (колебания совершаются вокруг стационарных точек, которые становятся неустойчивыми);
- 3 – прекращается финансирование затрат на НИОКР;
- 4 – прекращается финансирование затрат на НИОКР и экономический рост.
Таким образом, моделируя на практике динамику системы «добавленная стоимость – затраты на НИОКР» можно определить области значений, при которых региональная промышленная система оказывается в состоянии динамического равновесия. Последовательная смена режимов роста и состояний системы, в свою очередь, позволяет говорить о формализации изменчивости экономико-технологической реальности в промышленности.
| Параметр роста валовой добавленной стоимости |  |
| Параметр роста затрат на НИОКР |
Рисунок 21. Бифуркационная диаграмма для модели инновационной динамики в процессе расширенного воспроизводства
Результатом использования математического комплекса управления инновационным саморазвитием явился прогноз экономико-технологического развития Свердловской области в долгосрочном аспекте. В работе представлена характеристика сценарных факторов и условий долгосрочного инновационного развития Свердловской области, а также анализ чувствительности и рисков с использованием спайдер-графов.
Таблица 9. Сценарии долгосрочного инвестиционно-инновационного развития Свердловской области на период до 2020 года
| Воспроизводственные сектора | Инвестиционная политика | Инновационная политика | Темпы роста валового выпуска | Темпы роста ВРП | |||||
| Среднегодовые темпы, % | Накопленные темпы, % | Затраты на НИОКР, в % к ВРП | Доля инновационной продукции в выпуске,% | Доля высокотехнологичного сектора,% | Среднегодовые темпы, % | Накопленные темпы, % | Среднегодовые темпы, % | Накопленные темпы, % | |
| Инерционный вариант | |||||||||
| Расчет по базовой модели | |||||||||
| Потребительский сектор | 104,1 | 167,6 | 1,8 | 20,0 | 18,0 | 101,1 | 115,2 | 103,2 | 150,6 |
| Высокотехнологичный сектор | 112,1 | 442,5 | 102,8 | 142,9 | |||||
| Традиционный сектор | 102,2 | 133,0 | 102,2 | 132,2 | |||||
| Инфраструктурный сектор | 102,1 | 130,7 | 103,3 | 153,0 | |||||
| Стратегия-2020 | |||||||||
| Потребительский сектор | 110,6 | 371,8 | 3,5 | 20,0 | 19,0 | 106,8 | 236,6 | 108,8 | 299,8 |
| Высокотехнологичный сектор | 118,5 | 904,7 | 109,7 | 335,0 | |||||
| Традиционный сектор | 108,9 | 302,5 | 108,1 | 274,1 | |||||
| Инфраструктурный сектор | 108,7 | 297,3 | 109,3 | 316,6 | |||||
| Инновационный вариант | |||||||||
| Расчет по базовой модели | |||||||||
| Потребительский сектор | 108,1 | 274,3 | 2,0 | 22,0 | 19,0 | 104,0 | 167,3 | 106,2 | 218,6 |
| Высокотехнологичный сектор | 116,0 | 687,0 | 106,2 | 219,0 | |||||
| Традиционный сектор | 106,3 | 221,3 | 104,9 | 185,6 | |||||
| Инфраструктурный сектор | 106,2 | 217,3 | 106,3 | 222,1 | |||||
| Стратегия-2020 | |||||||||
| Потребительский сектор | 114,0 | 550,5 | 4,0 | 25,0 | 22,0 | 109,2 | 315,4 | 111,3 | 404,1 |
| Высокотехнологичный сектор | 121,9 | 1319,4 | 113,5 | 517,1 | |||||
| Традиционный сектор | 112,3 | 450,2 | 109,6 | 328,9 | |||||
| Инфраструктурный сектор | 112,1 | 443,5 | 111,7 | 422,1 | |||||
| Оптимистичный вариант | |||||||||
| Расчет по базовой модели | |||||||||
| Потребительский сектор | 112,1 | 441,4 | 2,2 | 25,0 | 19,0 | 107,2 | 246,0 | 109,4 | 321,5 |
| Высокотехнологичный сектор | 119,9 | 1057,3 | 109,4 | 322,1 | |||||
| Традиционный сектор | 110,4 | 360,2 | 108,0 | 273,1 | |||||
| Инфраструктурный сектор | 110,2 | 354,3 | 109,5 | 326,7 | |||||
| Стратегия-2020 | |||||||||
| Потребительский сектор | 117,5 | 816,5 | 4,5 | 30,0 | 24,0 | 111,4 | 404,7 | 113,5 | 518,6 |
| Высокотехнологичный сектор | 125,6 | 1925,8 | 116,4 | 723,7 | |||||
| Традиционный сектор | 115,8 | 671,8 | 111,1 | 390,7 | |||||
| Инфраструктурный сектор | 115,7 | 662,8 | 113,9 | 541,5 | |||||
На основании разработанной модели в диссертации представлена типология сценариев развития Свердловской области. На период до 2020 года выделено три развилки сценариев: инвестиционная активность экономических субъектов; переход на новый технологический уклад (развитие высокотехнологичных отраслей); изменение конъюнктуры мировых товарных рынков (в частности, рынок сырой нефти и рынки металлов). Первая сценарная развилка является трехвариантной, две другие – двухвариантными, что приводит к формированию двенадцати сценариев развития Свердловской области до 2020 года. На основании типологии сценариев была разработана сценарная матрица долгосрочного развития Свердловской области – варианты сценарных факторов для двенадцати сценариев. Из многообразия вариантов долгосрочного развития Свердловской области выделены три целевых сценария, по которым в дальнейшем производился расчет (табл. 9).
Список основных публикаций автора
Монографии
- Акбердина, В.В. Синергетические модели формирования и развития экономико-технологической реальности: монография [Текст]. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2010. – 248 с. (15,6 п.л.).
- Акбердина, В.В. Цена производства и конкурентоспособность машиностроительного комплекса региона: монография [Текст] / Акбердина В.В., Ковалева Г.А., Мокроносов А.Г., Оглоблин А.А. – Екатеринбург: РГППУ, 2005. – 302 с. (16,3 п.л., авт. – 10,0 п.л.).
Научные статьи в журналах, рекомендованных ВАК
- Акбердина, В.В. Методологические подходы к исследованию экономико-технологической реальности [Текст] / Гребенкин А.В., Акбердина В.В. // Журнал экономической теории. – 2010. - № 2. – С. 7-21 (1,2 п.л., авт. – 0,8 п.л.).
- Акбердина, В.В. Классификация регионов России по признаку саморазвития [Текст] / Акбердина В.В., Душин А.В., Лаврикова Ю.Г., Сидорова Е.Н., Татаркин Д.А. // Региональная экономика: теория и практика. – 2010. – № 19 (154). – С. 2-15 (1 п.л., авт. – 0,7 п.л.).
- Акбердина, В.В. Концепция и моделирование экономико-технологической реальности региона [Текст] / Романова О.А., Гребенкин А.В., Акбердина В.В. // Проблемы прогнозирования. – 2010. – № 1. – С. 88-98 (1,1 п.л., авт. – 0,8 п.л.).
- Акбердина, В.В. Сценарный подход к разработке долгосрочной стратегии развития региона (на примере Свердловской области) [Текст] / Акбердина В.В., Оглоблин А.А. // Региональная экономика: теория и практика. – 2009. – № 29 (122). – С. 15-25 (0,9 п.л., авт. – 0,7 п.л.).
- Акбердина, В.В. Возможности экономического развития Свердловской области с учетом технологической многоукладности [Текст] / Акбердина В.В., Гребенкин А.В. // Экономика региона. – 2009. – № 3. – С. 39-46 (0,5 п.л., авт. – 0,4 п.л.).
- Акбердина, В.В. Инновационно-технологический потенциал региона: вопросы оценки и динамики // Региональная экономика: теория и практика. – 2009. – № 23 (116) – С. 41-50 (0,8 п.л.).
- Акбердина, В.В. Синергетический подход к инвестиционному росту: современный ответ кейнсианской теории [Текст] / Гребенкин А.В., Акбердина В.В. // Журнал экономической теории. – 2009. – № 2. – С. 80-85 (0,5 п.л., авт. – 0,4 п.л.).
- Акбердина, В.В. Структурные изменения в экономике Свердловской области: реализация политики деиндустриализации [Текст] // Экономика региона. – 2008. – № 2. – С. 149-161 (0,7 п.л.).
Разделы в коллективных монографиях
- Акбердина, В.В. Оценка и использование инновационно-технологического потенциала региона [Текст] / Акбердина В.В., Гребенкин А.В. // Инновационное управление технологическим развитием промышленности региона / отв.ред. акад. РАН Татаркин А.И. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2009. – С. 202-220 (23,3 п.л., автора 0,9 п.л.).
Статьи в журналах и сборниках, научные доклады, учебные пособия
- Акбердина, В.В. Исследование эволюции и нелинейное моделирование изменчивости экономико-технологической реальности [Текст] / Гребенкин А.В., Акбердина В.В. // Материалы IV Всероссийского симпозиума по экономической теории. Т. 3. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2010. – Т. 2, С. 112-115 (0,3 п.л., авт. – 0,2 п.л.).
- Акбердина, В.В. Методологические аспекты исследования экономико-технологической реальности [Текст]. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2010. – 51 с. (3,0 п.л.).
- Акбердина, В.В. Инновационное саморазвитие региона как условие экономико-технологического развития [Текст] // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Нравственность и экономика». Т. 2. – Курган, 2010. – С. 3-5 (0,3 п.л.).
- Акбердина, В.В. Синергетический подход при моделировании структурной технологической динамики [Текст] // Материалы международной научно-практической конференции «Синергетическое управление социально-экономическим развитием». – Набережные Челны, 2010. – С. 101-104 (0,6 п.л.).
- Акбердина, В.В. Необходимые и достаточные условия инновационного саморазвития региона [Текст] // Материалы всероссийской научно-практической конференции «Инструменты анализа и управления переходным состоянием». – Екатеринбург, 2009. – С. 3-6 (0,4 п.л.).
- Акбердина, В.В. Методы и инструменты прогнозирования социально-экономического развития региона: синергетический подход [Текст] / Романова О.А., Акбердина В.В., Гребенкин А.В. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2009. – 47 с. (2,9 п.л., авт. – 2,0 п.л.)
- Акбердина, В.В. Синергетический подход к моделированию инновационной динамики [Текст] // Материалы международной конференции «От идеи акад. С.С. Шаталина о системных подходах к экономике к саморазвивающимся социально-экономическим системам». – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2009. – С. 56-60 (0,5 п.л.).
- Акбердина, В.В. Синергетический подход к моделированию инновационной динамики [Текст] // Материалы международной научно-практической конференции «Инновации, качество и сервис в технике и технологиях». – Курск, 2009. – С. 12-15 (0,4 п.л.).
- Акбердина, В.В. «Инновационные ловушки» в развитии региональной социально-экономической системы [Текст] // Материалы Друккеровских чтений. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2009. – С. 89-91 (0,3 п.л.).
- Акбердина, В.В. Кластерный подход к долгосрочной стратегии развития старопромышленного региона [Текст] // Материалы III Всероссийского симпозиума по экономической теории. Т. 3. – Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2008. – С. 17-19 (0,2 п.л.).
- Акбердина, В.В. Сравнительная оценка качества инновационных процессов в регионах // Приложение к «Журналу экономической теории». Т. 2. – 2008. – № 2. – С. 9-15 (0,5 п.л.).
- Акбердина, В.В. Контроллинг: анализ, учет, планирование и организация: учебное пособие [Текст] / Акбердина В.В., Сандлер Д.Г. – Екатеринбург: УрГУ, 2007. – 195 с. (9,5 п.л., авт. – 4,7 п.л.).
- Акбердина, В.В. Проблемы экономико-математического прогнозирования валового продукта [Текст] / Акбердина Р.А., Акбердина В.В. // Материалы II международной научно-практической конференции «Управление социально-экономическими процессами в переходной экономике». – Екатеринбург: УрГУ, 2007. – С. 85-90 (0,5 п.л., авт. – 0,4 п.л.).
- Акбердина, В.В. Интеграция управленческих инструментов в концепции контроллинга: учебное пособие [Текст] / Акбердина В.В., Сандлер Д.Г. – Екатеринбург: УрГУ, 2006. – 218 с. (10,0 п.л., авт. – 5,0 п.л.).
- Акбердина, В.В. Эффективное инвестиционное законодательство – основа экономического развития регионов [Текст] // Материалы III Международной научной конференции «Экономическое развитие в современном мире: инструменты анализа и управления переходным состоянием». – Екатеринбург: УрГУ, 2006. – С. 8-14 (0,3 п.л.).
- Акбердина, В.В. Методические подходы к оптимальному размещению технологически специализированных производств на территории Свердловской области (на примере литейного передела) [Текст] // Материалы II Международного Евро-Азиатского машиностроительного форума. – Екатеринбург, 2005. – С. 24-34 (0,6 п.л.).
- Акбердина, В.В. Эффективные хозяйственные связи предприятий: производственная кооперация и технологическая специализация (на примере Свердловской области) [Текст] // Сборник научных трудов Научно-исследовательского института организации производства и экономики. – Екатеринбург: НИИоргпром, 2005. – 215 с. (14,2 п.л., авт. – 1,2 п.л.).
- Акбердина, В.В. Текущее состояние, проблемы и перспективы развития дорожного и транспортного машиностроения в Свердловской области [Текст] / Акбердина В.В., Мыльцев В.К., Ивич Л.Н. // Деловой квартал. – 2001. – № 4. – С. 9-14 (0,4 п.л., авт. – 0,3 п.л.).
- Акбердина, В.В. Математическое моделирование экономической деятельности: прогнозирование банкротств [Текст] // Материалы Всероссийской научно-практической конференции «Математическое моделирование экономических систем и процессов». – Чебоксары, 2001. – С. 4-7 (0,3 п.л.).
- Акбердина, В.В. Процесс банкротства на предприятиях: модели прогнозирования и оптимизация финансового учета: учебное пособие [Текст]. – Екатеринбург: УрГУ, 2000. – 98 с. (10,0 п.л.).
Публикации на иностранных языках
- Akberdina, V. The old-industrial complex of Russia: an opportunities of innovational development. an application of West Europe experience [Text] / Grebenkin А, Akberdina V. // The international collected scientific work by economic security’s problem: society, state and region / edited by A. Sanchez, A. Tatarkin. – Valencia (Spain) – Ekaterinburg (Russia): Publishing house of Institute of Economics UB RAS, 2009. P. 254-262. (0,6 п.л., авт. 0,4 п.л.).
