авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |

Методология формирования адаптивной национальной инновационной системы во взаимодействии с институциональной средой

-- [ Страница 4 ] --

мики для того, чтобы реконструировать системную природу динамики знаний и инноваций и показать, что субъекты ИЗ и их взаимодействия играют в ней определяющую роль.

*Взаимосвязи 1 и 1’: Макро-институциональные структуры и динамика происходящих в них изменений

Взаимосвязи 2: Институциональные рамки, политико-правовая среда оказывают влияние на поведение различных типов субъектов ИЗ

Взаимосвязи 2’: Действия субъектов оказывают влияние на формирование пути институциональных изменений, а также на разработку и содержание научно-технической политики

Рис. 2. Пространственная модель инновационной системы: институты, политика и стратегии, инфраструктура знаний и системная динамика знаниевых и инновационных процессов

Рассмотрим по порядку каждый из элементов.

Институциональная динамика. На любом пространственном уровне институциональная динамика, структурирующая знаниевые и инновационные процессы, может быть представлена как результат взаимодействия трех главных элементов:

- блок научно-технической политики, временные рамки и степень влияния на основных субъектов, вовлеченных в инновационные и знаниевые процессы, модели их взаимодействия;

- инфраструктура знаний, ее субъекты, а также поддерживающие их институты, их стратегии и модели взаимодействия внутри рассматриваемого пространства;

- институциональная среда инновационной деятельности, состоящая из правовых институтов, институтов сферы высшего образования и науки и др.

Динамические взаимоотношения между компонентами системы. На каждом пространственном уровне три элемента системы динамически взаимосвязаны:

  • в заданный момент времени t институциональная среда влияет на поведение субъектов ИЗ и формы их взаимодействия, а также на содержание и направленность научно-технической политики государства, которая, в свою очередь, определяет микро- и макроэкономическую стратегии и стратегии координации знаниевых и инновационных процессов (взаимосвязи 1 и 2);

- в процессе осуществления своей деятельности, принятия решений, взаимодействия субъекты ИЗ и поддерживающие их институты, а также государственные органы управления, вносят коррективы в существующую институциональную среду (взаимоотношения 1’ и 2’). Это означает, что институциональная среда, в которой действуют субъекты ИЗ, играет порой сдерживающую роль; инновационные и знаниевые процессы порождают поток возможностей и мотивирующих факторов для изменения всей системы. Можно предположить, что чем больше формализованы отношения внутри таких групп, тем сильнее их влияние на институциональную среду.

В модели отражены институциональные компоненты (и их динамические взаимоотношения), необходимые для анализа структуры, функционирования и эволюции инновационной системы. В ней показаны динамические взаимосвязи между различными пространственными уровнями, которые структурируют инновационные и знаниевые процессы. Наконец, в модели мы комбинируем институциональную и пространственную динамики для того, чтобы реконструировать системную природу динамики знаний и инноваций и показать, что субъекты инфраструктуры знаний и их взаимодействия играют в ней определяющую роль.

5. Вкладом в развитие теоретико-концептуального знания в области управления инновациями является предложенный автором новый подход для изучения эффективности инновационного процесса, основанный на теории когнитивного соответствия.

В данной части работы автором предложена модель, отражающая совместимость между действиями по управлению знаниями и типами знаний, связанными с инновациями, ее влияние на успех инновационного процесса. Модель была создана с помощью теории когнитивного соответствия, а также модели SECI (социализация, экстернализация, комбинация, интернализация), разработанной И.Нонака.

Рассмотрев теорию когнитивного соответствия (cognitive fit theory), которая исследует эффективность процесса решения проблем, можно предположить, что данная теория обладает подходящим теоретическим инструментарием для изучения эффективности инновационного процесса. Теория когнитивного соответствия была предложена и протестирована А.Весси. Когнитивное соответствие, которое является свойством элементов решаемой задачи, возникает в результате сопоставления характеристик задачи в первичном представлении (внешней репрезентации задачи) с характеристиками задачи, поставленной для последующего решения (внутренней репрезентацией).

В предлагаемой модели также отражены два взгляда на инновации: предметно-ориентированный (thing-oriented) и процессно-ориенти-рованный (process- oriented). Согласно первому взгляду, инновация определяется как дискретный продукт или результат новой идеи, продукта или устройства, в то время как согласно второму взгляду, инновация – это процесс выявления чего-либо нового.

Результаты инноваций могут быть представлены в виде множества типов, основанных на определенном критерии. Самые распространенные критерии это: цель инновации (продукт, процесс), область влияния (техническая, административная), и степень новизны (базисная, улучшающая). В настоящее время к этим критериям добавился еще один: природа связанного с инновацией знания. Знание, ассоциирующееся с инновационным процессом в организации, классифицируется по трем измерениям: «скрытое» - «явное», системное - автономное, и комплексное - простое.

В инновационном процессе принято выделять два этапа: этап генерации и этап принятия. Процесс создания новизны во время творческого решения проблемы, в свою очередь, разделяется еще на два этапа: изобретение и инновация. Эти этапы отличаются друг от друга и по определению, а также в смысле когнитивных ресурсов, внешних условий, составных частей процессов и экономического характера. Первый этап – изобретение – есть создание концептуальной новизны, которая чаще всего основывается на «скрытом» знании индивидов. Второй этап – инновационный – это создание инструментальной новизны. Это процесс применения вновь созданного знания и воплощение его в нескольких новых формах. Основная идея применения модели когнитивного соответствия для оценки эффективности инновационного процесса такова: инновационный процесс протекает успешно, когда деятельность по манипулированию знаниями соответствует типу знания, ассоциирующегося с результатом инноваций.

Рассмотрев инновации первого и второго типа и соответствующие им знания, мы пришли к выводу, что успешное развитие инноваций первого типа напрямую связано с существованием процессов генерации знания, то есть социализации и экстернализации, а успешное развитие инноваций второго типа напрямую связано с существованием процессов использования знания, то есть комбинации и интернализации. Условно модель отражена на рис.3.

Эта модель является вкладом в управление инновациями и знаниями, так как, во-первых, в ней предлагается сжатое описание того, как совместимость между действиями по манипулированию знаниями, такими, как социализация, экстернализация, комбинация и интернализация, а также связанные с каждой инновацией типы знания влияют на успех всего инновационного процесса. Во-вторых, она указывает на важность как «явной», так и «скрытой» компонент организационного знания в инновационном процессе. Наконец, данная модель представляет собой фундамент для эмпирических исследований в области инноваций и управления знаниями.

Рис.3. Модель инновационного процесса, основанная на применении различных типов знаний и когнитивного соответствия. Формы знания: Знание (1) – «скрытое», комплексное, системное; Знание (2) – «явное», автономное, простое

6. Предложена модель оценки производительности инновационной системы на основе теории перколяционных процессов. В модели учтены две группы факторов: а) объем ресурсов, выделенных каждым субъектом инфраструктуры знаний (ИЗ) на инновационные процессы, восприимчивость субъектов к знанию, произведенному другими субъектами; и б) свойства инновационной системы - степень отлаженности взаимосвязей между субъектами (связующие силы).

Модель оценки производительности инновационной системы основана на теории перколяционных процессов, которая разработана в физике и представляет собой универсальный математический аппарат для исследования упорядоченных и неупорядоченных сред. В физике перколяционные процессы являются результатом действия двух сил, называемых связующей силой (connectivity) и силой восприимчивости (receptivity). Первая величина отражает количество взаимосвязей между субъектами в сети взаимодействия, а вторая – способность субъектов воспринимать информацию. Данная методология применяется в данной работе чтобы понять, как эффективная коммуникация и обмен информацией влияют на успешность исследовательских усилий и процессов обучения субъектов инновационной системы.

Для каждого субъекта ИЗ существует функция производства знаний, которая отражает результат НИОКР, степень доступа и степень восприимчивости к знанию, произведенному другими субъектами, являющимися частью одной и той же инновационной системы:

(1)

где: - это стоимость знания, произведенного субъектом i; R&D&L – объем ресурсов, потраченных на НИОКР и обучение; C – оценка коммуникативности и восприимчивости к знаниям, произведенных другими n субъектами ИЗ; функция g измеряет эффект внешнего обучения на производительность внутренних ресурсов.

Таким образом, количество знаний, которые система может произвести, определяется количеством средств, затраченных на НИОКР и внутрифирменное обучение, и тем, насколько эффективно налажена коммуникация с другими субъектами. Эффективная коммуникация требует совпадения двух событий: 1) выпуск информации и 2) прием информации.

Представим ИЗ в виде сети, состоящей из некоторого числа узлов, связанных между собой произвольным числом связей (см. рис.4).

Под перколяционной вероятностью мы понимаем вероятность того, что каждая организация (субъект ИЗ) i может передавать и получать информацию и технологическое знание от других организаций, являющихся частью одной и той же системы. Перколяционная вероятность определяется свойствами системы в смысле качества связующих и поглощающих способностей, где первая описывает качество информации и коммуникационных каналов, а вторая – насколько знание, производимое какой-либо компанией i, может дополнить знание, производимое, компанией j, и привести к генерации нового знания. Выдвинем гипотезу: «Производительность инновационной системы зависит от объема ресурсов, выделенных на НИОКР и свойств перколяционных процессов, происходящих в сетях взаимодействия субъектов ИЗ»

Рис.4. Графическое представление Рис.5. Зависимость перколяции знаний в ИЗ инфраструктуры знаний от величины вероятности взаимодействия

между ее субъектами


Пусть система G состоит из множества субъектов F:

, (2)

каждый из которых соединяется с другими набором связей – «каналов» T:

. Путь в рамках G от агента к агентуесть последовательность, где обозначает линию, связывающую с.

Сконструируем случайный лабиринт следующим образом. Если элемент F сети G будет «открытым», то он будет отвечать на любое изобретение, инновационную деятельность своего «соседа» с вероятностью pf. Если же элемент «закрытый», то вероятность его появления будет равна. Эти вероятности назовем вероятностями поглощения. Далее, допустим, что каждый информационный канал t между агентами i и j достигает некоторой минимальной пороговой интенсивности взаимодействий между i и j с вероятностью pt (взаимодействия не происходят с вероятностью ). Вероятность pt назовем вероятностью взаимодействия. Предположим также, что все описанные выше события происходят независимо друг от друга.

Путь от к будем определять так:

(3)

Путь от к считается «открытым», если все коммуникационные каналы достигают минимальной достаточной интенсивности, и все организации пользуются внешней технологической информацией (знаниями) в своей инновационной деятельности.

Теперь предположим, что выбрана какая-либо область G. Тогда упрощенно перколяционную вероятность можно записать следующим образом:

(4)

Мы видим, что смешанная перколяционная вероятность РР – это неубывающая функция от pf и pt и.

Фундаментальным математическим свойством перколяционного процесса является наличие некоторого критического значения, выше которого вероятность возникновения перколяционного процесса является положительной, а ниже которого - равна нулю. Для поиска порог перколяции в случайной системе проведем численное моделирование для случайной сети из 10000 узлов. В зависимости от вероятности pt (которую примем условно одинаковой в каждом узле) построим график вероятности перколяции. Точка перегиба функции зависимости представляет собой порог перколяции = 0,568 (рис.5).

В соответствии с выдвинутой ранее гипотезой определим максимально достижимый объем знаний, произведенный в рамках инновационной системы G, следующим образом:

, (5)

где: - это стоимость знания, производимого системой, g – эффект полезной информации, доставленной и включенной каждым субъектом системы в свою инновационную деятельность, а РР – перколяционная вероятность.

Рассмотрим гипотетический пример. Пусть в системе G имеется 4 субъекта (государственный НИИ, университет, частная исследовательская лаборатория и лаборатория производственного предприятия), имеющие собственный бюджет на НИОКР и обучение персонала (Табл.2).

Т а б л и ц а 2

Сеть взаимодействия для четырех субъектов ИЗ

Субъект ИЗ

Бюджет на НИОКР, млн.р

Восприимчивость к знаниям, pf

Эффект полезной информации, g

Степень развития взаимосвязей, pt

НИИ

ЧЛ

Унив.

ЛП

Государственный НИИ

4

0,71

0,71

1

0,23

0,31

0,1

Частная лаборатория (ЧЛ)

2

0,84

0,84

0,23

1

0,5

0,01

Университет (У)

3

0,35

0,35

0,31

0,5

1

0,84

Лаборатория предприятия (ЛП)

7

0,40

0,4

0,1

0,01

0,84

1



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 | 6 |   ...   | 8 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.