CC BY
11
ре квадранта И. Нонаки могут быть использованы для выяснения того: 1) демонстрируют ли работники один из типов поведения SECI за счет других; 2) каково оптимальное распределение времени участия в каждом из процессов SECI; 3) сколько времени занимает прохождение по спирали SECI для различных команд и рабочих групп?
При использовании модели Дж. Марча могут быть заданы также вопросы о том: 4) насколько равномерно должны быть распределены ресурсы между процессами разработки и эксплуатации; 5) растут ли запасы знаний на различных уровнях анализа с одинаковой скоростью; 6) каковы потенциальные узкие места в завершении циклов опережающего и закрепляющего обучения для работников?
Модель М. Буасо может быть использована для постановки следующих вопросов: 7) что происходит с кодированным, абстрагированным и распространенным знанием, которое при этом не проходит правильную последовательность предусмотренных моделью шести процессов; 8) могут ли процессы в информационном пространстве идти в обратном направлении, не следуя заданной последовательности; 9) можно ли измерить время прохождения всех шести процессов и связать его с другими показателями деятельности организации? Поиск ответов на эти вопросы открывает новые направления работы как для практиков, так и для ученых.
С.М. Пястолов
2011.03.016. ХАРТМАН Д., ПИКА А., ХАНУШ Х. ОБЩАЯ НЕО-ШУМПЕТЕРИАНСКАЯ ТЕОРИЯ В ОБЪЯСНЕНИИ СИТУАЦИЙ В ЭКОНОМИКАХ ЛАТИНСКОЙ АМЕРИКИ. HARTMANN D., PYKA A., HANUSCH H. Applying comprehensive Neo-Schumpeterian economics to Latin American economies // Structural change and economic dynamics. - 2010. - Vol. 21. - P. 70-83. -D0I:10.1016/j.strueco.2009.11.003.
Ключевые слова: общая неошумпетерианская теория; экономическая теория; Латинская Америка; кластеры; индикаторы.
Группа немецких ученых, членов Международного общества Шумпетера, представляющих Университет Аугсбурга и Экономический институт Университета Гогенхейма, в своей статье продол-
жили развитие общей неошумпетерианской теории (Comprehensive Neo-Schumpeterian Economics - CNSE) применительно к описанию переходных и развивающихся национальных экономик. В предшествующих публикациях эта теория применялась в целях определения специфических паттернов поведения промышленно развитых стран, ориентированных на будущее1. В рамках данной теории идеи инноваций трансформируются при переходе от отраслевой динамики к финансовым рынкам и к общественному сектору. По мнению авторов, если только в одном из этих секторов обнаружится неправильное видение будущего, перспективы сбалансированного роста и многофакторного развития окажутся под угрозой (с. 70). Эмпирические исследования с использованием данного подхода промышленно развитых стран Европы и ОЭСР показали, что оптимальной модели не существует, однако могут быть обнаружены специфические паттерны.
Авторы выделяют три основных сектора - промышленность, финансы, общественный сектор - и ставят три группы целей своего исследования: 1) свобода акторов и общественное благосостояние; 2) способность создавать, применять, распространять и имитировать знание; 3) ориентированная на будущее экономическая структура. Именно эти параметры формируют так называемый «шумпе-терианский коридор развития», или «общая модель социально устойчивого неошумпетерианского развития» (Comprehensive Neo-Schumpeterian Development - CNSD), различные версии которого авторы попытались обнаружить в странах Латинской Америки (с. 73).
Для исследования была создана репрезентативная выборка по 20 странам, в которых проживает 97% населения континента. Ориентированность на будущее определялась по 44 индикаторам в соответствии с трехуровневой классификацией CNSD. Основными целями исследования были: 1) операционализация групп целей с созданием адекватных инструментов измерения; 2) обеспечение интрафакторной достоверности измерений; 3) определение взаимозависимости групп целей; 4) определение общих и особенных структурных характеристик стран Латиноамериканского континен-
1 Hanusch H., Рука A. The Troika of economic growth and development // EU economic development and employment in the context of the Lisbon strategy / F. Skarbek, Graduate school of business economics.- Warsaw, 2007.
та в связи с данными группами целей. Достижение поставленных целей обеспечивалось методами факторного и кластерного анализа.
Несмотря на некоторые проблемы, за последние 10-20 лет качество данных заметно повысилось, и авторы смогли обеспечить достоверность полученных результатов, хотя такие страны, как Куба, Гайана, Гаити и Белиз, были исключены из анализа (недостающие данные составили 1,9% выборки, что авторы посчитали вполне приемлемым). Данные были получены из таких заслуживающих доверие источников, как документы ООН, Мирового банка, Мирового экономического форума.
C целью операционализации фактора свободы авторы использовали параметры свободы акторов (например, здоровье, начальное образование, индекс развития человеческого потенциала) и параметры несвободы (бедность, уровень коррупции и безработицы, обеспеченность инфраструктурой, макроэкономическая стабильность и нестабильность, качество институтов).
Для описания индикаторов фактора знаний использовалась таксономия предшествующих работ, посвященных исследованиям национальных инновационных систем. Была составлена база данных из 20 индикаторов, описывающих уровни знаний, инновационных усилий, выработку знаний и способность к их распространению в странах Латинской Америки. Эффективность и ориентированность на будущее экономической структуры анализировались на основе базы из 17 индикаторов, относящихся к рыночной эффективности (рынки товаров, труда и финансовые рынки), уровню неформальной занятости (городская неформальная занятость), деятельности предприятий (сертификаты ISI и совершенствование бизнеса), отраслевым подразделениям (I, II, III сектора) и количественным показателям интернационализации (прямые иностранные инвестиции, экспорт обрабатывающей промышленности).
Для доказательства достоверности факторной операционали-зации и с целью выявления корреляций между группами целей был проведен факторный анализ с использованием метода Кронбаха (Cronbach's Alpha). Основная задача - проверка гипотезы о принадлежности параметров свободы, знания и экономической структуры единому пространству, которое авторы называют «общая модель социально устойчивого неошумпетерианского развития» (CNSD). «Достоверность является мерой внутренней согласованно-
сти набора индикаторов (уровень грамотности, охват средним и высшим образованием, расходы на ИР, публикации, патенты), демонстрирующей степень соответствия общему латентному конструкту (знанию)» (с. 75). По результатам исследования получен высокий уровень интрафакторных интеркорреляций и, следовательно, высокий уровень статистической достоверности.
Для факторов свободы и экономической структуры значение альфа равно 0,809 и 0,883, что предполагает высокую достоверность эмпирической применимости. Был также установлен необходимый уровень интрафакторной гомогенности. Таким образом был реализован компромисс между сложностью реального мира и объяснительной мощью эмпирической модели.
Были обнаружены высокие показатели корреляции между факторами свободы и знания (альфа = 0,894), свободы и экономической структуры (альфа = 0,904), знания и экономической структуры (альфа = 0,845).
Для категоризации единиц анализа, сформированных по признакам подобия, авторы используют модель евклидова пространства, в котором квадраты расстояний между показателями служат характеристиками группы (кластера). Межнациональные сходства (особенности) стран Латинской Америки анализируются в соответствии с признаками группы и показателями деятельности системы в целом. С учетом различных географических условий, этнического состава, исторических и политических процессов можно ожидать единичных кластерных решений (есть кластер, включающий только одну страну). Данный метод кластерного анализа подразумевает исчерпывающую и в то же время разъединяющую классификацию. Это значит, что каждая страна принадлежит только одному кластеру.
Кластерные дендрограммы и эволюция коэффициентов гетерогенности выделяют некоторые страны: Чили и Уругвай - по показателю свободы, Ямайку - по показателю уровня знаний. Ямайка и Уругвай выделяются в группе стран (высокого среднего уровня): первая - высоким уровнем телекоммуникационных и информационных технологий, вторая демонстрирует самый низкий уровень бедности в Латинской Америке (3,9% в 1990-2003 гг.). В Чили значения основных показателей заметно выше средних, но и там не все гладко: уровень бедности (почти 10% в 1990-2003 гг.) и коэффициент Джинни (0,55) - одни из самых высоких на континенте.
Для определения оптимального размера кластеров используется угловой критерий: граница обозначается, когда при изменениях фактора наблюдается резкое изменение гетерогенности - теряется когерентность и, соответственно, качество классификации. Как и ожидалось, высокий уровень разнообразия и гетерогенности показателей стран Латинской Америки приводит к большому оптимальному числу кластеров: 11 кластеров определены по отношению к показателям эффективности, открытости, ориентированности экономик на будущее; 7 кластеров - по отношению к показателям способности создавать, применять, распространять, воспроизводить знания и инновации; 9 - по отношению к общесистемным показателям.
В то же время по отношению к фактору несвободы могут быть обозначены некоторые общие паттерны для стран, которые подразделяются на два блока: 1) со слабой производительностью -Боливия, Доминиканская Республика, Эквадор, Гватемала, Гондурас, Никарагуа, Парагвай, Венесуэла; 2) со значительно лучшими показателями деятельности - Аргентина, Бразилия, Коста-Рика, Сальвадор, Ямайка, Колумбия, Мексика, Панама, Перу, Тринидад и Тобаго. Большинство стран континента, в которых проживают примерно 1/3 населения, могут считаться свободными, обладающими когнитивными способностями, социально-экономическими возможностями, возможностями выбора в пользу развития. Однако в некоторых других странах наблюдаются недостаток экономических возможностей и стабильности, худшие соотношения людей, имеющих / не имеющих социального выбора, свободы.
Исследование выявило и различную природу тех «узких мест», которые препятствуют развитию, а также то, что в этих социально-экономических условиях невозможно применять неошум-петерианские подходы северного типа. Учет исторических эволюционных паттернов региональной и секторной динамики еще более усложняет картину. Тем не менее некоторые общие заключения могут быть сделаны.
В соответствии с концепцией С^Э авторы определяют следующие кластеры (в скобках - индексы свободы, знания, экономического развития): А: Чили (1,80; 1,44; 0,03); В: Коста-Рика (0,58; 0,31; 0,11); С: Уругвай (0,74; 0,46; 0,61); Э: Аргентина, Бразилия (0,14; 0,69; 0,75); Е: Мексика, Панама, Тринидад и Тобаго (0,36;
0,18; 0,69); F: Колумбия, Сальвадор (0,17; -0,29; 0,03); G: Перу, Венесуэла (-0,31; -0,11; -0,37); H: Доминиканская Республика, Эквадор (-0,46; -0,61; -0,21); I: Боливия, Гватемала, Гондурас, Никарагуа, Парагвай (-0,69; -0,75; -0,64). Обнаружено, что в кластерах E, F, H и I «узким горлышком» является знание; в кластерах D и G такой проблемой является несвобода, а в кластерах С и G - экономическая структура.
Концентрация усилий только на одной выявленной проблеме не может устранить социально-экономический дисбаланс, но очевидно, что учет специфики национальной экономики будет способствовать эффективности инновационной политики.
С.М. Пястолов
2011.03.017. ГАМБАРДЕЛЛА А., МАКГЭХАН А.М.
ИННОВАЦИЯ БИЗНЕС-МОДЕЛИ: ТЕХНОЛОГИИ ОБЩЕГО НАЗНАЧЕНИЯ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В СТРУКТУРЕ ОТРАСЛИ. GAMBARDELLA A., McGAHAN A.M. Business-model innovation: General purpose technologies and their implications for industry structure // Long range planning. - 2010. - Vol. 43. - P. 262-271. - D0I:10.1016/ J.LRP.2009.07.009.
Ключевые слова: инновационные фирмы; технологии общего назначения; отраслевые структуры; активы, основанные на знаниях.
Авторы статьи (А. Гамбарделла - профессор Университета Боккони, Милан, Италия; А.М. Макгэхан - сотрудница Университета Торонто, Канада) рассматривают особенности бизнес-моделей таких фирм, как «Google» и «Apple Computer», - легендарных фирм, которые организуют собственные структуры и осуществляют взаимодействия с потребителями и поставщиками беспрецедентным образом. Кроме того, эти фирмы служат вдохновляющим примером для других компаний в их собственных инновационных усилиях.
Основой стратегии фирмы является ее бизнес-система (или набор типов деятельности), контролирующая нематериальные ресурсы (научное знание, интеллектуальная собственность), их адаптацию к потребностям заказчиков (что выражается в дополнительной прибыли) и поставщиков (что оптимизирует затраты). В такой
