CC BY
1917 (224) - 2011
ООфХО-ф
УДК330.101
РЕСУРСНЫЙ ИНДИКАТОР ДИФФЕРЕНЦИАЦИИ ЗНАНИЙ"
Е. В. ПОПОВ,
доктор экономических наук, профессор, руководитель центра экономической теории E-mail: [email protected]
М. В. ВЛАСОВ,
кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник центра экономической теории E-mail: [email protected]
А. Ю. ВЕРЕТЕННИКОВА,
аспирант центра экономической теории E-mail: [email protected] Институт экономики Уральского отделения РАН
В статье предложена дифференциация новых знаний на оперативные, структурные, функциональные, различающиеся по степени влияния на изменения информационных, трудовых и материальных ресурсов хозяйствующего субъекта. Выявлен ресурсный индикатор различия оценки функциональных, структурных и оперативных знаний, позволяющего сделать вывод о типе генерируемого знания.
Ключевые слова: экономика, генерация, дифференциация, знания.
Генерация знаний — вид деятельности, который приобретает все большую значимость при
* Исследование выполнено в рамках программы фундаментальных исследований Президиума РАН № 31 «Экономика и социология знаний», при финансовой поддержке Уральского отделения РАН, проект № 09-П-6-2001 «Экономика знаний: институты регионального развития».
развитии того или иного хозяйствующего субъекта, экономики отдельного региона, а также развития страны в целом. Степень знаниеемкости анализируемого вида деятельности определяет в свою очередь инновационную активность хозяйствующих субъектов, их конкурентоспособность и перспективы развития. Французский социолог М. Крозье такую тенденцию описывает следующей фразой: «В современной конкурентной борьбе в первую очередь борьба идет не за обладание ресурсами, материальными ценностями, а за способность к нововведениям» [5].
Несмотря на то, что вопросы инновационной активности подробно рассмотрены в работах отечественных ученых, на практике можно наблюдать слабое инновационное развитие хозяйственной деятельности. Среди причин, объясняющих это явление, фактическое отсутствие исследований,
посвященных анализу процессов генерации знаний, дифференциации типов знаний и их влияния на ресурсную обеспеченность хозяйствующих субъектов. Целью авторского исследования является определение дифференциации видов знаний, генерируемых агентами на минимальном уровне хозяйствования [9], и разработка ресурсного индикатора анализируемой дифференциации.
Согласно исследованию Технологического института Джорджии, занимающегося более 20 лет оценкой технологических индикаторов России [12], в настоящее время на НИОКР хозяйствующими субъектами выделяется не более 10% всего объема инвестиций при необходимом уровне в 30—50%. Несоответствие фактических и желательных объемов производства новых знаний объясняется в том числе отсутствием в отечественной научной литературе разработанных методик по дифференциации вносимых ими изменений в производственные процессы.
Проблемы изучения процессов производства и использования нового знания в хозяйственной деятельности экономических субъектов исследовались по различным направлениям экономической теории. Видный австрийский ученый Й. Шумпетер в своих научных трудах придавал большое значение роли нового знания в экономических процессах. При этом знание рассматривалось как величина субъективная, не подлежащая формализации, а влияние знания на экономические процессы изучалось через динамику изменений, происходящих в экономической ситуации [10].
Представитель австрийской экономической школы Ф. Хайек в своих научных исследованиях первым начал придавать особую важность неформализованному знанию, считая при этом невозможными процессы преобразования неформализованного знания в формализованное [7].
Один из основоположников современной неоклассической экономической теории А. Маршалл считал, что знание — это самый мощный двигатель производства. Представители неоклассической экономической теории основное внимание уделяли
Рис. 1. Дифференциация новых знаний по А. Даунсону [6]
использованию существующего, или формализованного, знания в производственных процессах. Однако они все не признавали ценности неформализованного знания, считая невозможным его преобразование в формализованное. Признавая высокую ценность использования формализованного знания в производственных процессах, представители неоклассической экономической школы не рассматривали проблемы производства новых знаний ввиду отсутствия целесообразности подобной деятельности с их точки зрения [8].
В 1957 г. А. Даунсон разработал одну из первых дифференциаций новыхзнаний (рис. 1).
Первая схема оценки знания, учитывающая его экономическую значимость, была предложена М. Шелером. Он различал три категории знаний, а именно: знания, необходимые для действия или контроля; знания, приобретаемые для образования, и знания для высоких духовных целей. Эта схема намного совершеннее всех предшествующих систематизаций, но в ней нет места для знаний, которые не служат инструментом действия и не могут рассматриваться как интеллектуальные. Данные типы знаний не имеют согласно данной схеме определенной значимости. Для поиска возможностей оценки значимости знаний основатель экономики знаний Ф. Махлуп предлагает следующую классификацию знаний [2]:
- практические знания;
- интеллектуальные знания;
- будничные и «развлекательные» знания;
- духовные знания;
- ненужные знания.
При построении своей классификации Ф. Махлуп основывался на возможностях использования нового знания в различных сферах хозяйственной деятельности. Поскольку в хозяйственной деятельности возможно использование только формализованного знания, построенная им классификация лишь часть нового знания, а именно явные знания. Рассматривая в своих работах существование неформализованного, существующего только в гипотезах знания, основатели экономики знаний Ф. Махлуп, М. Шелер, А. Даунсон не включали их в построенные систематизации. Таким образом, предложенные ими системы нового знания были неполными, не включающими в свою структуру неявных знаний.
Впервые неявные знания учел И. Нонака, предложив-
ФесурсЯый мфхо-f (с afaiMtjtyjfaifruü
17 (224) - 2011
ший рассматривать новые знания по степени формализации. Таким образом, все новые знания были разделены на явные и неявные [3].
Чешский исследователь Ф. Валента осуществил классификацию глубины вносимых изменений в технологический процесс благодаря знаниям. Во-первых, это простейшее качественное изменение, характеризующееся небольшими материальными затратами, отсутствием риска осуществления изменений и, соответственно, незначительным изменением прибыли, при этом первоначальные признаки системы не меняются. Во-вторых, это более глубокое изменение процессов, характеризующееся более значительными материальными вложениями, наличием рисков осуществления, что позволяет повышать уровень прибыльности производственной деятельности, при этом меняются все или большинство свойств системы, но базовая структурная концепция сохраняется. В-третьих, знания стимулируют высшее изменение в функциональных свойствах системы или ее части, которое меняет ее функциональный принцип и характеризуется значительными финансовыми затратами, высокими рисками осуществления [1].
Дополнительно следует отметить исследования Р. Солоу, предложившего оценивать результаты влияния научно-технического прогресса в соответствии с уровнем внедрения нововведений, приводящих к изменению технологических процессов [11].
Внедрение новых знаний в деятельность хозяйствующих субъектов изменяет производственные процессы, что обусловливает необходимость систематизации новых знаний по глубине вносимых изменений. Авторы предлагают следующую дифференциацию новых знаний по глубине вносимых изменений в технологические процессы (см. таблицу).
Авторская дифференциация разделяет знания на оперативные, структурные, функциональные. Оперативные знания возникают в результате простейших оперативных изменений, которые характеризуются небольшими материальными затратами, отсутствием риска осуществления изменений и незначительным изменением прибыли. При создании оперативных знаний первоначальные признаки системы не меняются. Такой вид знаний возникают в результате оперативной реакции на изменение внешних условий. Создание оперативных знаний авторы связывают с незначительным совершенствованием продуктов, технологий, процессов.
Структурные знания приводят к более глубоким изменениям процессов, которые характеризуются более значительными материальными вложениями, наличием рисков осуществления, что, с одной стороны, может привести к потерям, с другой — повысить уровень прибыльности производственной активности. Генерация подобных знаний стимулирует изменения в структуре хозяйствующего субъекта.
Функциональные знания приводят к изменениям функциональных свойств системы или ее части, которые меняют ее функциональный принцип и характеризуются значительными финансовыми затратами, высокими рисками осуществления [1]. Таким образом, функциональные знания проводят к изменению технологических процессов [4]. В связи с этим была выдвинута следующая гипотеза: создание оперативных, структурных или функциональных знаний оказывает в большей степени влияние на изменение информационных, трудовых и материальных ресурсов хозяйствующего субъекта соответственно. Другими словами, при создании оперативных знаний в большей степени происходят изменения в информационных ресурсах, при
Ди^ >ференцнация истых знаний по их влиянию на изменения в технологических процессах
Hin новых знаний Влияние на изменения в технологических процессах Доля в общем объеме новых знаний Влияние на прибыль
Оперативные знания Слабое. Оперативная реакция на изменение внешних условий. Не оказывают влияния на технологические процессы Уменьшается с увеличением производства новых знаний dP=0, где dP — изменение прибыли
Структурные знания Среднее. Внесение изменений в структуру хозяйствующего субъекта. Не оказывают влияния на технологические процессы Уменьшается с увеличением производства новых знаний dP=const<dTC, где dTC — издержки генерации новых знаний
Функциональные знания Сильное. Изменение технологических процессов Увеличивается с увеличением производства новых знаний dP>dTC
■ ♦ ■ "Информационные ресурсы 1 "Трудовые ресурсы Ь * Материальные ресурсы К
Рис. 2. Зависимость изменения ДТ, ДД Д^от затрат на генерацию функциональных знаний в совокупных затратах предприятия АСк, %
^ "Трудовые ресурсы Ь ■ Информационные ресурсы 7 А Материальные ресурсы К
Рис. 3. Зависимость изменения ДТ, ДД Д^от затрат на генерацию
структурных знаний в совокупных затратах предприятия АС1, %
■ ♦ ■ Информационные ресурсы 7 ^^ ■ Трудовые ресурсы £ Материальные ресурсы К
Рис. 4. Зависимость изменения ДТ, ДД Д^от затрат на генерацию функциональных знаний в совокупных затратах предприятия Д Сг, %
создании структурных знаний — в трудовых, при создании функциональных знаний — в материальных ресурсах.
Для верификации гипотезы о дифференциации знаний авторами в 2007—2010 гг. было проведено эмпирическое исследование на предприятиях Уральского региона. Были опрошены руководители более 100 хозяйствующих субъектов о долях затрат и структуре приобретаемых и генерируемых новых знаний и о соответствующих им долях затрат на информационные, трудовые и материальные ресурсы в общем бюджете затрат. Результаты исследований представлены нарис. 2—4.
При создании функциональных знаний, т. е. увеличении затрат на их создание, изменениям в большей степени подвержены именно материальные ресурсы. Видно, что кривая материальных ресурсов лежит выше кривых информационных и трудовых ресурсов (рис. 2).
Аналогично была рассмотрена динамика изменения ресурсов при инвестировании в создание структурных знаний (рис. 3). Линия, обозначающая изменение трудовых ресурсов, лежит выше кривых информационных и материальных ресурсов. Отсюда можно сделать вывод, что при создании структурных знаний в большей степени происходит изменение трудовых ресурсов.
При создании оперативных знаний, т. е. при увеличении затрат на их создание, действительно в большей степени подвержены изменению информационные ресурсы. Видно, что кривая информационных ресурсов лежит выше кривых материальных и трудовых ресурсов (рис. 4).
Таким образом, эмпирически подтверждена гипотеза о дифференциации новых знаний на
ФесурсЯый мфхо-f te afaiMtjtyjfaifruü
17 (224) - 2011
оперативные, структурные, функциональные, различающиеся по степени влияния на изменения информационных, трудовых и материальных ресурсов хозяйствующего субъекта, соответственно.
Теоретическая значимость полученных результатов заключается в выявлении ресурсного индикатора различия оценки функциональных, структурных и оперативных знаний, позволяющего сделать вывод о типе генерируемого знания.
Список литературы
Разработанная дифференциация может являться основой для моделирования деятельности хозяйствующих субъектов по генерации новых знаний.
Практическая значимость полученных результатов заключается в увеличении прозрачности деятельности по генерации знаний, необходимой для принятия управленческих решений руководителями по развитию инновационной деятельности и внедрению инноваций.
1. Валента Ф. Управление инновациями. М.: Прогресс, 1985.
2. Махлуп Ф. Производство и распространение знаний в США. М.: Прогресс, 1966.
3. Нонака И., ТакеучиХ. Компания — создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах. М.: Олимп-Бизнес, 2003.
4. Попов Е. В., Власов М. В. Моделирование генерации новых технологических знаний // Экономический анализ: теория и практика. 2009, № 4.
5. CrozierM. L'entreprise a l'ftcoute Apprendre le management post-industr. — Paris: InterEd., Cop. 1994.
6. DownsA. An economic theory of democracy. New York: Harper, 1957.
7. HayekF.A. The Use Knowledge in Society// American Economic Review. 1945. Vol. 35. № 4.
8. MarshallA. Principles ofEconomics. London: Macmillan, 1965.
9. Popov E. V. Minieconomics as a Separate of Microeconomics // Atlantic Economic Journal, 2005, vol. 32, №3.
10. ShumpeterJ. A. The Theory of Economics Development. London: George Alien & Unwin, 1952.
11. Solow R. Technical Progress, Capital Formation, and Economic Growth // American Economic Review. 1962, May.
12. Technology-based Competitiveness of 33 Nations 2007 Report. High Tech Indicators. URL: http://gtmarket. ra/files/research/GIT-high-tech-indicators-2007.pdf.
