Методология исследования процессов формирования и развития экономико-технологической реальности в промышленности
Экономико-технологическое развитие в промышленности. Характеристика принципов нелинейного моделирования инновационной динамики в промышленности. Структура "излишних расходов" промышленных предприятий. Составные элементы технологической стоимости.
| Рубрика | Экономика и экономическая теория |
| Вид | автореферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.02.2018 |
| Размер файла | 1,3 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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 б - частота контактов предприятий z и y; - коэффициент конкуренции среди предприятий z; в и д - 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 10. Взаимосвязь динамики объемов производства в промышленности и коэффициента структурной активности ВРП
Рисунок 9. Взаимосвязь динамики доли промышленности в ВРП и коэффициента структурной неравномерности 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 |
промышленность стоимость нелинейный
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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).
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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).
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Размещено на http://www.allbest.ru/
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 (г1 и г2) 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 (г1 и г2). В качестве характеристики предпочтений деятельности инвесторов может служить отношение разности между объемами инвестиций Mt и Rt к их сумме.
(9)
Полученные в результате решения системы уравнений параметры г1 и г2 в дальнейшем определяют динамику изменения основных производственных фондов в промышленности с учетом временного лага:
(10)
где б - 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
1. 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.).
2. 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
1. 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.).
2. 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.).
3. 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.).
4. 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.).
5. 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.).
6. 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.).
7. 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.).
8. 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
1. 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
1. 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.).
2. Акбердина, В.В. Методологические аспекты исследования экономико-технологической реальности [Текст]. - Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, 2010. - 51 с. (3,0 п.л.).
3. 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.).
4. 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.).
5. 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.).
6. 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.)
Подобные документы
Понятие промышленной политики, ее место и роль в развитии технологической базы общественного производства. Роль институтов развития в модернизации промышленности. Характеристика деятельности Фонда развития промышленности в РФ, источники финансирования.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 26.08.2017Характеристика инновационной деятельности промышленных предприятий. Доля расходов предприятий на инновации по направлениям. Структура предприятий, занимавшихся инновационной деятельностью по видам экономической деятельности и технологическим секторам.
контрольная работа [714,7 K], добавлен 28.09.2013Развитие инновационной деятельности в мировом производстве. Проблемы развития в Российской Федерации. Основные индикаторы инновационной деятельности в отраслях промышленности. Связь расходов в промышленности с ростом валового внутреннего продукта.
курсовая работа [38,6 K], добавлен 11.01.2014Задачи статистики промышленности. Анализ размеров и структуры производства продукции легкой промышленности Вологодской области. Индексный анализ отгруженной продукции легкой промышленности. Анализ тенденций и закономерностей развития промышленности.
курсовая работа [107,5 K], добавлен 10.06.2014Роль, задачи, состав и значение отрасли деревообрабатывающей промышленности. Технологические особенности деревообрабатывающей промышленности России, их влияние на размещение предприятий. Причины и факторы, определяющие развитие отрасли в России.
курсовая работа [1008,5 K], добавлен 24.09.2014Изучение структуры пищевой промышленности, характеристика ее крупнейших производств в Республике Беларусь. Анализ динамики показателей работы предприятий пищевой промышленности. Проблемы функционирования отрасли и наращивания экспорта продуктов питания.
реферат [44,2 K], добавлен 03.11.2013Роль инвестиций в повышении конкурентоспособности промышленных предприятий в условиях вступления РФ в ВТО. Основные тенденции развития легкой промышленности Смоленской области. Повышение инвестиционной привлекательности предприятий легкой промышленности.
автореферат [765,2 K], добавлен 05.12.2010Методология анализа производительности предприятий обрабатывающей промышленности. Оценка влияния агломерационных эффектов и самоотбора на производительность предприятий в РФ. Оценивание производственной функции отраслей обрабатывающей промышленности.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 31.10.2016Состояние дел в российской легкой промышленности. Субъективные и объективные причины неудовлетворительного состояния дел в отечественной легкой промышленности. Основные тенденции развития текстильной и легкой промышленности за рубежом и в России.
курсовая работа [47,1 K], добавлен 22.12.2010Роль и значение промышленности в системе национальной экономики Республики Беларусь. Понятие отраслевой структуры промышленности, показатели и факторы, ее определяющие. Анализ динамики и совершенствование отраслевой структуры белорусской промышленности.
дипломная работа [100,0 K], добавлен 10.07.2009
