книги / Управление инновационным развитием социально-экономических систем

сти переходные процессы. Они проявляются в виде временных запаздываний (лагов) реакции объекта на внешние влияния.

3. Наличие предположения о том, что случайные факторы – воздействия на модель как со стороны природы и общества, так и со стороны внутренних связей – не нарушают принципа гладкости функциональных зависимостей.

На рисунке 1.14 представлен алгоритм анализа и по-

строения совокупности нелинейных моделей инновационной динамики в промышленности.

Экспериментальные данные, участвующие в процессе анализа, могут исследоваться как в полном объеме, так и по частям. Декомпозиция должна производиться в соответствии с принципом декомпозиции: данные временного ряда продолжительностью n разбиваются на временные интервалы размером m (m ≥ 2) следующим образом: 0..m, 1..m+1, 2..m+2, …, n-m..n. Экспериментальные данные разбиваются на группы в соответствии с принципом поиска локальных максимумов и минимумов, суть которого заключается в изучении изменения тенденции поведения системы на небольших интервальных участках, в связи с этим фиксируется момент времени изменения тенденции, который и является началом нового интервала.

В результате получаются интервалы данных различной продолжительности. Таким образом, обеспечивается более точная аппроксимация моделью экспериментальных данных на каждом из участков разбиения.

К простейшим математическим моделям инновационной динамики можно отнести модели, описывающие диссипативные социально-экономические системы с помощью обыкновенных дифференциальных уравнений. Ниже в исследовании инновационной динамики индустриальных регионов будем рассматривать следующие виды нелинейных моделей: экспоненциальная, логарифмическая, степенная, полиноми-

101

альная и ряд других. Дифференциальные уравнения первого порядка выбираются в качестве эволюционных уравнений поведения нелинейных социально-экономических систем.

Рис. 1.14. Алгоритм анализа и разработки совокупности нелинейных моделей инновационной динамики в промышленности

Наряду с дифференциальными уравнениями известен еще один класс динамических систем – дискретные отобра-

102

жения. Иногда исследование системы, ее состояний во все моменты времени является, с одной стороны, затруднительным, а с другой – явно избыточным. Тогда удобно дискретное описание динамической системы с помощью отображения Пуанкаре. Описание динамики, таким образом, становится проще, так как уменьшается размерность модели и вместо непрерывного времени рассматривается дискретный набор его значений.

Модели структурной технологической динамики в промышленности

Следует заметить, что с точки зрения общей теории, система, в которой может успешно происходить возникновение и распространение новшеств, должна обладать определенными структурными свойствами. Основное свойство с позиции объяснения эволюции системы связано с понятием структурной устойчивости. Под этим обычно подразумевается реакция рассматриваемой системы на введение в нее новых элементов (технологий, продуктов, организационноуправленческих решений и т.п.), способных увеличивать поле своей активности и вовлекать во взаимодействие с собой другие элементы и процессы, происходящие в системе.

Характеристика устойчивости данной системы относительно таких активных изменений может быть построена следующим образом. Вводимые в систему новшества сначала в небольшом количестве могут привести к новой сети взаимоотношений между составляющими ее подсистемами. Эта новая сеть вступает в сложные отношения и, возможно, в противоречия с прежними способами функционирования системы.

Говорят, что система обладает структурной устойчивостью относительно появления новшеств, если старые способы функционирования сохраняются, а новые элементы не выдерживают конкуренции с ними и исчезают. Таким обра-

103

зом, система, в которой новшества успешно применяются и могут перестроить систему на новый режим работы, должна обладать некоторой структурной неустойчивостью в смысле

неспособности противостоять возникающим структурным флуктуациям.

По-видимому, в достаточно общей ситуации успешное внедрение новшеств многим связано с «расшатыванием» структурной устойчивости системы путем создания для нее сильно неравновесных условий, связанных с критическими значениями потоков вещества (продуктов) и энергии (ценовых воздействий) извне.

В анализе структурной устойчивости (или неустойчивости) систем следует не упускать из виду соотношения между макроскопическим и микроскопическим подходами. Дело в том, что в теории эволюции систем весьма важную роль играет обратная связь между макроструктурами и событиями на микроуровне. Новые макроструктуры возникают в результате взаимодействия и конкуренции микроскопических элементов (новшеств), но в свою очередь влияют на микроструктуры и приводят к изменениям на микроуровне.

Примеры такой взаимосвязи – прямой и обратной – могут быть усмотрены и в экономических явлениях. Создание нового предприятия в регионе, безусловно, изменяет его экономику и предпочтения населения, что в свою очередь изменяет способы потребления и средства сообщения и связи внутри региона, а также побуждает к новым инвестиционным решениям в производственной сфере.

Для инновационно-ориентированной экономики вне зависимости от специфики внедряемых продуктовых, технологических или организационных новшеств характерен рост на основе структурных изменений, вызванных активным инновационным процессом. Каждое масштабное новшество создает возможности наращивания отраслевых долей в общем составе выпуска. В результате долевой состав отраслей или

104

видов экономической деятельности начинает колебаться. Колебания отраслевых долей в рыночной экономике, основанные на интенсивном внедрении инноваций, формируют условия ее роста.

Таким образом, вновь возникающие новшества и технологии рано или поздно начинают формировать технологические совокупности, которые связываются между собой экономическими отношениями, что приводит к появлению новой технико-экономической парадигмы. Под последней, согласно пониманию К. Перес, подразумеваются комплекс промышленных секторов, соответствующая ему институциональная структура, инфраструктура, финансовая структура, а также социально-политический климат и специфическая система отношений между трудом и капиталом, сформировавшихся на базе внедренного в фазе депрессии пучка базисных технологических инноваций1.

Переход к новому технологическому укладу приводит к сильным флуктуациям социально-экономической системы, а сама смена уклада обязательно происходит через системный кризис. Теоретические и эмпирические исследования взаимозависимости процесса замещения технологических укладов, колебаний экономических оценок, включая цены на энергоносители и сырьевые товары, финансовых кризисов и экономических рецессий позволяют сделать вывод, что мировой экономический кризис, наблюдаемый в настоящее время, представляет собой процесс замещения доминирующих технологических укладов2. Хотя он несколько затушеван наслоением таких специфических процессов, как финансовые

1Perez С. Structural Changes and Assimilation of New Technologies in the Economic and Social System // Design, Innovation and Long Cycles In Economic Development /Ed. by C.Freeman. New York, 1986. Р. 43; Perez C. Neue Technologien und Socioinstitutioneller Wandel // Kondratieffs Zyklen der Wirtschaft /H.Thomas, L.A.Nefiodow (Hrsg). Herford, 1998.

2Глазьев С.Ю. Возможности и ограничения технико-экономического развития России в условиях структурных изменений в мировой экономике. Доклад 2008 г. [Электронный ресурс]. URL: www.glazev.ru

105

пирамиды долговых обязательств эмитента мировой валюты и финансовых деривативов, разновидностью которых стали нефтяные контракты, общая картина глобального кризиса вписывается в общую картину длинных волн экономической конъюнктуры и замещения составляющих их основу технологических укладов.

Формирование воспроизводственного контура нового технологического уклада – длительный процесс, имеющий два качественно разных этапа. Первый – появление его ключевого фактора и ядра в условиях доминирования предшествующего технологического уклада, который объективно ограничивает становление производств нового технологического уклада потребностями собственного расширенного воспроизводства. С исчерпанием экономических возможностей этого процесса наступает второй этап, начинающийся с замещения доминирующего технологического уклада новым и продолжающийся в виде новой длинной волны экономической конъюнктуры.

Некоторое оживление затрагивает и старые отрасли. При этом происходит модернизация на основе нового технологического уклада, ключевой фактор которого проникает во все сферы экономики, открывая новые возможности повышения эффективности производства и качества продукции.

Вместе с тем, одной из ключевых проблем смены технологических укладов является многоукладность промышленности как на уровне национальной экономики, так и на уровне региональных социально-экономических систем. Технологическая многоукладность, существующая в масштабах мирового хозяйства, оказывает влияние на развитие экономики, формируя ее новый тип, изменяя поведение экономических субъектов, заставляя их вырабатывать новую стратегию и тактику деятельности в современных условиях. В международном разделении труда сегодня выигрывают страны, обладающие технико-инновационным потенциалом,

106

которые первыми осваивают новые виды продукции современного технологического уклада, присваивая интеллектуальную ренту.

Однако на уровне регионов технологическая многоукладность промышленности становится сегодня одной из главных проблем развития. При этом надо еще раз отметить, что сама многоукладность – явление нормальное, при условии, что низшие уклады сообщаются с высшими и постепенно сами замещаются. В регионах, однако, наряду с новейшими производствами продолжают существовать производства устаревших технологических укладов, давно вытесненных с рынка развитых стран и не являющихся более носителями экономического роста. Как правило, они убыточны и искусственно поддерживаются местной властью, их продолжающееся воспроизводство снижает эффективность экономики в целом и затрудняет дальнейшее развитие территорий.

Поэтому анализ закономерностей и тенденций смены технологических укладов в промышленности представляет большой интерес для понимания проблем развития российской экономики и регионов, создания конкурентных преимуществ, изучения тенденций развития наукоемких производств.

В этой связи большое значение приобретают проблемы

мониторинга структурных технологических изменений в промышленности, ведущих к совершенствованию отраслевого состава выпуска и использующих достижения научнотехнического прогресса, а также проблемы анализа динамики региональной промышленности. Одной из основных проблем анализа технологической структуры экономики является выяснение количественных условий ее преимущественно инновационного развития, использование этих условий для целей анализа и совершенствования выпуска в региональном или национальном масштабе.

107

Рассчитать оптимальную технологическую структуру промышленности как таковую не представляется возможным ввиду непрерывности инновационного процесса. Но можно оценить его интенсивность, что будет являться характеристикой существенности инноваций.

Исследования структурной устойчивости и, как следствие, способности конкретных систем к распространению новшеств осуществляются различными способами, в том числе с помощью математических (имитационных) моделей. При этом для моделирования социально-экономических проблем можно использовать универсальный логистический подход.

Логистическое уравнение, также известное как уравнение Ферхюльста1, изначально появилось при рассмотрении модели роста численности населения. Главные черты этого процесса представляются при помощи так называемой логистической модели2, в которой существенную роль играет «несущая способность» среды, окружающей данную численность или в более общем случае биологическую систему. В большинстве конкретных ситуаций несущая способность отражает ресурсную обеспеченность функционирования системы. В логистической модели присутствуют также показатели, характеризующие интенсивность рождаемости и смертности.

В работе А.И. Яблонского3 высказано предположение о возможности использования S-образных кривых (логистическая, Гомпертца, модифицированная экспоненциальная и др.) и уравнений типа Лотки-Вольтера для моделирования процессов технологического развития. Экспериментальные исследо-

1Verhulst P. F. Notice sur la loi que la population poursuit dans son accroissement // Correspondance mathématique et physique. Brussels, 1838.

2Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. М.: Прогресс, 1986.

3Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки. М.: Мысль, 1986.

108

вания показали1, что процесс диффузии, выраженный в виде доли выпуска продукции определенного технологического уровня, или доли фирм, освоивших рынок новой продукции, также описывается логистической кривой или ее модификациями. Использование положительных свойств логистической кривой для описания жизненного цикла макрогенераций (продуктовых инноваций в экономике США, определяющих динамику ВВП) предложено в работе В.И. Маевского2.

В настоящее время множество экономических и социальных процессов описываются математическими моделями с нелинейностью типа насыщения, которые сводятся к системе логистических уравнений. Подобные нелинейные системы и сегодня широко используются в экономико-матема- тическом моделировании, например, модели циклов капиталистической экономики Гудвина, модель сосуществования производителей и управленцев Неймарка3 и другие.

Недостатком практически всех моделей является отсутствие учета влияния системообразующих и субъективных причин (в том числе влияния состояния окружающей социальноэкономической среды) на эволюцию инноваций. Между тем, такие характерные особенности инновационных процессов, как лавинообразный характер начала процесса развития, природа скачков на логистических кривых, субъективность (стохастичность) процесса невозможно объяснить в рамках эконометрических и имитационных моделей. Эти особенности связаны с нелинейностью инновационных процессов, и для их объяснения можно использовать синергетический подход.

Представляется целесообразным до того, как начать моделирование структурной технологической динамики, рас-

1Полтерович В.М., Хенкин А.А. Диффузия технологий и экономический рост.

М.: Наука, 1988.

2Маевский В.И. Введение в эволюционную макроэкономику. М.: Изд-во «Япония сегодня», 1997.

3Трубецков Д. И. Введение в синергетику. Хаос и структуры. М.: Едиториал УРСС, 2004. 240 с.

109

смотреть в целом модель инновационного развития с помо-

щью простейшего дифференциального уравнения вида1:

Здесь переменная t выражает время; E = Е(t) – результат (эффект) инновационного развития, в качестве которого могут выступать различные показатели; g > 0 – положительная постоянная (параметр масштаба), характеризующая в среднем темп инновационного развития в прмышленности; Р – положительная величина, ограничивающая сверху эффект инновационного развития (максимальное значение величины Е); минимальный эффект инновационного развития предполагается равным нулю.

Дифференциальное уравнение (1.1) можно рассматривать как количественное выражение действия закона взаимного перехода количественных и качественных изменений применительно к кумулятивным процессам, в том числе, инновационным. Действительно, при исследовании механизма инновационного развития следует исходить из того, что источником этого развития является новое знание. Поскольку информационные потоки в науке растут по экспоненциальному закону, то есть относительная скорость роста научных результатов есть величина постоянная, то в первом приближении можно считать, что и относительная скорость роста эффекта инновационного развития остается постоянной. При этом скорость роста эффекта пропорциональна уже достиг-

нутому эффекту dEdt = g E . При сделанных предположениях

результат инновационного развития также изменяется по экспоненциальному закону: E(t) = c egt . Однако при изменении внешних условий экспоненциального роста, вследствие

1 Гутер Р.С., Янпольский А.Р. Дифференциальные уравнения: учеб.пособие для ВУЗов. М.: Высшая школа, 1976. 304 с.

110