Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

ФОРМИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ РЕЖИМОВ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ

https://doi.org/10.17747/2618-947X-2020-3-272-285

Полный текст:

Аннотация

В статье представлена эмпирическая оценка формирования инновационных режимов в промышленности. Актуальность исследования обусловлена необходимостью разработки новых инструментов анализа и стимулирования инновационного развития как промышленных компаний, так и национальной экономики в целом. Выделение инновационных режимов и описание их характеристик позволит выработать действенные рекомендации для развития инноваций.

Цель исследования – оценка факторов, влияющих на инновационное поведение компаний, и выделение инновационных режимов в промышленности. Использовался метод регрессионного анализа данных 627 российских промышленных компаний, для выделения инновационных режимов применялась кластеризация методом k-средних. В исследовании проанализированы следующие факторы: вложения компаний в исследования и разработки, ориентация на продуктовые и технологические инновации, ориентация на маркетинговые инновации и построение ценности, ориентация на организационные и управленческие инновации. Результаты исследования позволяют выделить в российском промышленном секторе пять инновационных режимов: имитаторы, создатели ценностных инноваций, эффективные производители, технологические инноваторы, радикальные инноваторы. Разработаны уровни зрелости для выделенных инновационных режимов в зависимости от: возможностей компаний самостоятельно разрабатывать новые продукты (услуги); совершенствования существующих продуктов, управления исследованиями и разработками, включая координацию с внешними разработчиками в сетевых проектах, стратегических альянсах, цифровых инновационных платформах; генерации и выявления новых идей; осуществления отбора идей на основе принципов соответствия стратегии и их дальнейшего развития; выявления новых предпринимательских возможностей (изучение изменений внешней среды и отраслевого рынка, оценка влияния и выявление угроз); обеспечения восприимчивости к новым технологиям, трансфера технологий; обеспечения рационализации системы производства и управления и коммерческих процессов; совершенствования действующих технологических процессов; коммерческого использования объектов интеллектуальной собственности. Показано, что компании более высокого уровня инновационного режима вносят больший вклад в ВВП, создают больше рабочих мест и обеспечивают более высокий уровень заработной платы, следовательно, необходима разработка механизма стимулирования компаний к повышению этого уровня.

Для цитирования:


Линдер Н.В. ФОРМИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ РЕЖИМОВ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2020;11(3):272-285. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2020-3-272-285

For citation:


Linder N.V. EXPLORING INNOVATION MODES OF RUSSIAN INDUSTRIAL COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2020;11(3):272-285. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2020-3-272-285

1. ВВЕДЕНИЕ

Россия ставит перед собой амбициозную задачу роста ВВП за счет инноваций, так как другие источники уже исчерпаны или не обладают достаточным потенциалом1. Инновации являются ключевым фактором конкурентоспособности как отдельных компаний, так и национальной экономики в целом. Составляющие эффектов от развития инноваций представлены в табл. 1.

Таблица 1
Эффекты внедрения инноваций


Источник: составлено автором.

Совокупная факторная продуктивность2, отражающая влияние инноваций на экономику, может составить от 3,9 до 5,7 п.п. при условии стимулирования инновационной активности отраслей российской экономики, и прежде всего промышленного производства [Трачук, 2013].

Вместе с тем программу стимулирования инновационной активности в отраслях экономики нельзя сформировать основываясь только на показателях доли новой продукции в общем выпуске, количества зарегистрированных патентов, опубликованных статей и ссылок на них, так как инновационное развитие зависит от множества других факторов, оказывающих разное по силе влияние в зависимости от характеристики модели инновационного поведения предприятий [Janger et al., 2017]. Так, например, эффективность исследований и разработок оценивается исходя из уровня вложений в НИОКР, однако не для всех предприятий этот показатель является ключевым: например, для компаний, специализирующихся на инкрементальных потребительских инновациях, гораздо важнее будут показатели формирования новой ценности для клиента, скорости распространения или внедрения инноваций. Новые подходы в области анализа инновационного поведения необходимы прежде всего разработчикам политики стимулирования инновационной активности, так как она всегда основывается на системе индикаторов и показателей, которые должны учитывать огромное многообразие механизмов и способов осуществления инновационной деятельности [Майлс, 2020]. В этой связи использование инструмента анализа инновационных режимов позволит выработать действенные рекомендации для развития инноваций в конкретной отрасли для конкретного инновационного режима, так как факторы стимулирования компаний одной и той же отрасли, но для разных инновационных режимов могут быть в одном случае ключевыми, а в другом – второстепенными.

Цель данной статьи – выделение режимов инновационной деятельности в российской промышленности.

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЙ ОБЗОР

Предпосылки концепции инновационных режимов как самостоятельной теории разнообразия инновационного и конкурентного поведения начали появляться в 1980-е годы. Первые работы [Dosi, 1982; Nelson, Winter, 1982; Winter, 1984; Dosi, 1988; Malerba, Orsenigo, 1993] обосновывали необходимость для достижения конкурентного преимущества соответствия стратегии компании внешним условиям среды ее функционирования: технологическому развитию, отраслевым особенностям, социально-экономической среде.

В середине 1990-х появились первые работы, описывающие специфику инновационной деятельности компаний в различных отраслях. Например, в работе [Hatzichronoglou, 1997] впервые выделены высоко-, средне- и низкотехнологичные отрасли. Автором доказывается, что наиболее интенсивно протекает инновационный процесс в высокотехнологичных отраслях, и именно поэтому у компаний этих отраслей наиболее высокие показатели деятельности, они более конкурентоспособны и привлекают лучших сотрудников, именно они будут являться ядром инновационного развития экономики страны.

Дальнейшее развитие теории инновационных режимов было представлено моделями инновационного поведения компаний. Группа компаний, придерживающихся схожих принципов и инновационных стратегий, образует инновационный режим в экономике.

Так, в работе [Pavitt, 1984] были выделены кластеры компаний, образующие определенный инновационный режим на основе уровня технологического развития, особенностей внедрения инноваций и экономического потенциала компании (размер, отрасль и проч.). На основе анализа 26 отраслей К. Певитт выделил три крупных кластера с доминирующим типом инновационного поведения [Pavitt, 1984]:

- наукоемкие – компании, имеющие высокую долю вложений в исследования и разработки, имеющие многочисленные кооперационные взаимосвязи при реализации инновационных проектов, занимающиеся фундаментальными и прикладными научными исследованиями;

- интенсивные производители – включает две группы компаний:

  • эффективные по масштабу – компании, ориентированные на внедрение технологических инноваций с целью снижения издержек;
  • специализированные поставщики – компании, имеющие более низкую интенсивность вложений в исследования и разработки и нацеленные на внедрение продуктовых инноваций;

- доминируемые поставщиками – компании, не занимающиеся генерацией знаний самостоятельно, но обеспечивающие спрос на новые технологии и их внедрение.

Таким образом, Певитт доказал гипотезу о необходимости развития поддерживающих отраслей, не генерирующих знания самостоятельно, но стимулирующих распространение новых знаний и технологий и, таким образом, влияющих на экономический рост.

В настоящее время накоплен значительный опыт, подтверждающий возможность выделения устойчивых типов инновационного поведения (например, работы [Malerba et al., 2016; Faria, Andersen, 2017; Desyllas et al., 2018; Pyka, Nelson, 2018; Van den Bergh, 2018].

Интересный подход к классификации инновационного поведения предложен в работе [Evangelista, 2000], где выделены такие его типы, как «пользователи технологий» и «технические консультанты», ориентированные на «генерацию и распространение конкретных технологических инноваций».

Дальнейшее развитие теории инновационных режимов происходило на уровне выделения устойчивых типов инновационного поведения в национальных экономиках.

В российской литературе есть только две работы, посвященные исследованию формирования инновационных режимов. В [Гохберг и др., 2010] на данных 30,8 тыс. российских компаний выделены следующие типы инновационных режимов в экономике: «инноваторы на международном рынке», «инноваторы на национальном/локальном рынке», «имитаторы на международном рынке», «имитаторы на национальном/локальном рынке», «технологические заимствования», «незавершенные инновации».

В работе [Miles et al., 2017] проведено исследование сектора интеллектуальных услуг (477 российских компаний) и выделено шесть режимов инновационной деятельности: «инновационно-пассивные, организационно-ориентированные, маркетинг-ориентированные, нетехнологические, технологические, диверсифицированные инноваторы».

Вместе с тем классификации инновационных режимов в российской промышленности нет, что делает настоящее исследование особенно актуальным.

3. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

Формирование выборки. Для выделения инновационных режимов в промышленности были использованы данные анкетного опроса 648 промышленных компаний трех секторов: высоко-, средне- и низкотехнологичного. Из выборки были исключены компании, затрудняющиеся в ответах на вопросы об особенностях инновационного поведения.

В итоговую выборку вошли 627 компаний, принадлежащих к следующим отраслям промышленного производства: химическая, производство продуктов питания, текстильная и швейная, изготовление целлюлозно-бумажной продукции и полиграфия, металлургия, производство оборудования, машиностроение, производство транспортных средств, фармацевтика.

В выборку вошли крупные и средние компании с численностью больше 250 человек.

Методология выделения кластеров компаний по модели инновационного поведения. Для анализа и выделения режимов инновационной деятельности в промышленности использован метод кластерного анализа с помощью двухшаговой процедуры, которая применялась в исследованиях [Rodriguez, Camacho, 2010; Miles et al., 2017].

Сначала при помощи метода главных компонент были определены факторы, на основе обладания которыми компании сведены в различные группы, то есть кластер состоит из компаний, обладающих определенным набором характеристик.

В рамках компоненты «Вложения в исследования и разработки» респондентам были заданы два вопроса: «Компания осуществляет инвестиции в исследования и разработки?» и «Вложения в исследования и разработки имеют высокую интенсивность?» За каждый положительный ответ присваивалось значение 1, в противном случае – 0.

В рамках компоненты «Типы внедряемых инноваций» были рассмотрены продуктовые, технологические, маркетинговые, организационные и управленческие инновации. Респондентам было предложено ответить на вопрос о внедрении каждого из указанных видов инноваций (если этот вид внедряется в компании, присваивается значение 1, если нет – 0), а также оценить уровень новизны внедряемых инноваций: новый для мира, новый для национального/локального рынка, новый для компании (значения параметров присваивались аналогично: новый для мира – 1, нет – 0; новый для национального/локального рынка – 1, в противном случае – 0, новый для компании – 1, в противном случае – 0).

В рамках компоненты «Возможность самостоятельно разрабатывать новые продукты» респонденты должны были ответить на два вопроса: «В компании имеется собственное подразделение НИОКР?» и «Компания самостоятельно (без аутсорсинга) осуществляет генерацию новых идей, их отбор, разрабатывает новый продукт или технологию?» (за каждый положительный ответ – 1, в противном случае – 0).

В рамках компоненты «Рационализация производственного процесса и совершенствование бизнес-процессов» был задан вопрос о возможности компании самостоятельно осуществлять внедрение технологических и процессных инноваций (если да – 1, в противном случае – 0).

Описательные статистики представлены в табл. 2.

Таблица 2
Описательные статистики переменных исследования


Источник: расчеты автора.

Поскольку все используемые переменные являются бинарными, то их среднее значение может быть интерпретировано как доля компаний, обладающих указанной характеристикой и ответивших на вопрос положительно.

Полученные ответы показывают, что ни один из типов инноваций не внедряется большинством компаний, хотя внедрение продуктовых и управленческих инноваций осуществляется более чем в 50% опрошенных компаний. Инвестиции в исследования и разработки осуществляют порядка 28% опрошенных, и 19% считают эти инвестиции высокоинтенсивными.

Для определения кластеров компаний использован метод иерархического кластерного анализа, согласно которому определяются расстояния между произвольными парами кластеров, а затем в качестве меры однородности можно использовать расстояние Хемминга, которое рассчитывается как отношение количества совпадающих значений к числу всех значений признаков [Трачук, Линдер, 2015]:

(1)

где – dij расстояние между xik и xjk, xik – значение k-го свойства xi, xjk – значение k-го свойства xj.

4. РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

В табл. 3 представлены результаты факторного анализа, в котором проанализированы четыре фактора с собственными значениями больше 1, в совокупности объясняющие 68,27% дисперсии.

Таблица 3
Анализ факторов для выделения инновационных режимов


Источник: расчеты автора.

Первый фактор – вложения компаний в исследования и разработки – отражает способность компании самостоятельно генерировать и проводить отбор новых идей, разрабатывать новшества без использования аутсорсинга.

Второй фактор – ориентация на продуктовые и технологические инновации – говорит о реализации инновационной стратегии, направленной на разработку и вывод на рынок новых продуктов или совершенствование существующих продуктов с целью удержать или расширить долю рынка. Также компании совершенствуют свои технологии и бизнес-процессы с целью снижения себестоимости при сохранении или повышении качества продукта.

Третий фактор – маркетинговые инновации и создание ценности для потребителей – сигнализирует о реализации инновационной стратегии, направленной на расширение рынков за счет как можно лучшего удовлетворения потребностей потребителей и тем самым расширения рыночной доли.

Четвертый фактор – организационные и управленческие изменения – отражает реализацию инновационной стратегии, направленной на изменение организационной структуры и внедрение новых методов управления.

Для определения расстояния между произвольными парами кластеров используем метод максимального локального расстояния. Число кластеров в этом случае будет равно разнице между общим количеством объектов и порядковым номером шага, на котором имеется максимальное расстояние. Результаты расчета представлены в табл. 4 (627 компаний, 625 шагов).

Таблица 4
Результаты расчета расстояния Хемминга

На основе выполненных расчетов можно увидеть два скачка в динамике изменения порога расщепления кластеров – на шагах 178 и 353 (выделены полужирным шрифтом), что говорит о возможности разбиения имеющейся совокупности на два кластера.

Также использовался метод k-средних для разбиения компаний на группы внутри выделенных кластеров. Метод основан на минимизации суммарного квадратичного отклонения точек кластеров от центров этих кластеров:

где k – число кластеров; s – полученные кластеры; μi – центры масс векторов, где i – количество шагов, изменяемое от 1 до k.

Используя этот метод, получаем пять кластеров, поэтому разделим компании сначала на два, а потом на пять кластеров. При этом кластеры 1, 2 образуют кластер I, а кластеры 3–5 – кластер II (рис. 1).

Рис. 1. Кластеры промышленных компаний по типу инновационного поведения

Следует отметить, что при разбиении на кластеры I и II основанием деления стал фактор вложения компаний в исследования и разработки, наличие которого позволяет компаниям самостоятельно генерировать новые знания и разрабатывать новые продукты и технологии. При этом кластеры I и II не представляют собой какие-либо модели инновационного поведения, не имеют общих компонент и объединяют различные модели инновационного поведения. Основным отличием этих кластеров является наличие у компаний возможностей самостоятельной генерации знаний, при этом кластер I объединяет компании, самостоятельно проводящие исследования и разработки и в большинстве случаев занимающиеся продуктовыми и технологическими инновациями, а в кластер II входят компании, самостоятельно не разрабатывающие новые продукты и не генерирующие новые знания. Такое деление обусловлено ориентацией на возможность внедрения радикальных инноваций и переход к более высокому уровню инновационного режима [Трачук, Линдер, 2017].

Разбиение компаний на пять кластеров обусловлено общими характеристиками инновационного процесса и инновационной стратегии компании. Каждый из выделенных кластеров обладает набором типичных характеристик.

Кластер 1 – технологические инноваторы. Компании, вошедшие в данный кластер, реализуют инновационную стратегию, направленную на создание и разработку новых продуктов благодаря интеграции технологий с партнерами по цепочке добавленной стоимости. Наибольшую долю в структуре затрат на инновационную деятельность составляют затраты на исследования и разработки (от 3 до 10% валовой выручки). Продукты таких компаний имеют сравнительно короткий жизненный цикл – от 2 до 8 лет.

Среди инструментов реализации подобных инновационных стратегий – развитие и профессиональное обучение сотрудников, патентование изобретений, обеспечение защиты интеллектуальной собственности, создание партнерств, направленных на доступ к глобальным источникам новых знаний и технологий.

Наиболее часто данный инновационный режим встречается среди компаний следующих отраслей: производство оборудования, металлургическое производство, производство стройматериалов, машиностроение.

Кластер 2 – радикальные инноваторы. Компании, вошедшие в данный кластер, создают новые продукты на основе коммерциализации фундаментальных научных исследований. Наибольшую долю в структуре расходов на инновационную деятельность занимают затраты на исследования и разработки (как правило, от 10 до 35% валовой выручки).

Поскольку инновационный процесс в таких компаниях включает проведение фундаментальных и прикладных научных исследований, то он имеет сравнительно долгий период – от 7 до 20 лет. Как правило, компании этого кластера имеют разветвленную сеть партнерств при реализации инновационных проектов, а корпоративная инновационная система построена с применением инструментов открытых инноваций. Успешность реализации подобных инновационных стратегий зависит в том числе и от реализации государственной политики в сфере инноваций: налоговых льгот, развитости инновационной инфраструктуры, возможности коммерциализации новшеств и создания спроса на инновации. Кроме того, важными факторами успеха являются работа таких компаний на международных рынках, наличие квалифицированных сотрудников в инновационной деятельности, защита интеллектуальной собственности.

Наибольшее распространение данный режим получил вфармацевтике, химическомиметаллургическомпроизводстве.

Кластер 3 – эффективные производители. Компании, вошедшие в этот кластер, нацелены на совершенствование операционной деятельности и, соответственно, внедрение процессных и технологических инноваций. Затраты на инновационную деятельность в основном состоят из инвестиций в новые технологии, оборудование и улучшение инфраструктуры. Затраты на организационные и маркетинговые инновации незначительны.

Инновационное поведение таких компаний характеризуется упором на создание и разработку новых продуктов, позволяющих сократить себестоимость производства, административные и коммерческие затраты. При реализации инновационной стратегии компании этого кластера образуют сеть партнерств, позволяющих оптимизировать затраты на логистику, способствующих наиболее эффективному взаимодействию с поставщиками, заказчиками и конечными потребителями.

Наибольшее распространение этот инновационный режим получил среди отраслей текстильной промышленности, металлургии, деревообработки, производства машин и оборудования.

Кластер 4 – создатели ценностных инноваций. Компании кластера реализуют стратегию, направленную на создание наивысшей ценности для клиентов и оптимизацию путей ее доставки, обеспечивая при этом предложение новых продуктов, услуг и формирование альтернативных бизнес-моделей.

Цель компаний, придерживающихся данного типа инновационного поведения, – узнать своего потребителя для повышения потребительской ценности товаров, сократить операционные затраты потребителей, найти новые рынки.

Инновационный цикл компаний этого режима сравнительно короток, особенности построения корпоративной инновационной системы детерминированы наличием неосвоенных рынков и ниш, неудовлетворенных запросов потребителей.

В структуре затрат на инновационную деятельность преобладают затраты на маркетинговые инновации (около 3–7% валовой выручки).

Успешность реализации данной стратегии заключается в более глубоком знании рынка и потребителей, а также в возможностях выхода на новые потребительские рынки, диверсификации и потенциале быстро наращивать масштабы инноваций и дорабатывать продукты после их вывода на рынок. Также положительно влияют на результаты деятельности данных компаний наличие внутреннего спроса на инновации и меры поддержки предпринимательства.

Этот инновационный режим распространен в большей мере в пищевой, текстильной и швейной промышленности.

Кластер 5 – имитаторы. Компании, вошедшие в этот кластер, самостоятельно не создают и не распространяют новые знания и продукты на рынке. Основа этой стратегии – заимствования. При этом выделяют три типа заимствований: копирование продуктов целиком; копирование отдельных технических параметров, дизайна и элементов бренда, заимствование инновационных решений (технологий, патентов, знаний, бизнес-процессов, принципов управления и бизнес-моделей); творческая имитация, когда компания вносит изменения в оригинальную инновацию или находит новое применение, в результате чего создает новый продукт, процесс, технологию.

Стратегия творческой имитации характеризует способность компаний к самообучению, накоплению знаний и компетенций, позволяющих критически переосмыслить имеющиеся практики ведения бизнеса, быстро и эффективно реагировать на изменения внешней среды.

Данная стратегия позволяет компаниям, не обладающим ресурсами для собственных исследований и разработок, развиваться и участвовать в конкурентной борьбе. Компании начинают с имитации, чтобы учиться у инноваторов и лидеров рынка, и со временем развивают собственные инновационные технологии и продукты. При определенных условиях имитационные стратегии также могут способствовать созданию устойчивого конкурентного преимущества и повышению результатов деятельности бизнеса.

Характеристики выделенных инновационных режимов в промышленности описаны в табл. 5.

Таблица 5
Характеристики инновационных режимов в промышленности


Источник: составлено автором.

На рис. 2 представлено распространение выделенных инновационных режимов среди российских отраслей промышленности.

Рис. 2. Распространение инновационных режимов среди отраслей российской промышленности

5. УРОВНИ ЗРЕЛОСТИ ИННОВАЦИОННЫХ РЕЖИМОВ

Модель инновационного поведения и соответствующая ей корпоративная инновационная система обеспечивают реализацию стратегии компании. Вместе с тем для разработки стратегии инновационного развития необходим анализ возможностей перехода компаний к более высокому уровню инновационного режима. Инструментом такой оценки может стать предложенный анализ уровня зрелости модели инновационного поведения. Выделено пятнадцать ключевых измерений, каждое из которых анализируется через призму пяти уровней зрелости, для которых характерны определенные признаки. Первый уровень означает, что измерение модели находится на начальном этапе развития, а пятый уровень говорит о высоком прогрессе в этом измерении (табл. 6).

Таблица 6
Характеристики уровней зрелости корпоративной инновационной системы и модели инновационного поведения промышленных предприятий


Источник: составлено автором.

В соответствии с этими уровнями зрелости проранжированы выявленные модели инновационного поведения промышленных предприятий (табл. 7).

Таблица 7
Уровни зрелости моделей инновационного поведения промышленных предприятий


Источник: составлено автором.

На основе анализа данных 627 промышленных предприятий проведен анализ уровня зрелости их модели инновационного поведения и проанализированы инновационные режимы российских промышленных отраслей (табл. 8).

Таблица 8
Характеристика уровня зрелости промышленных компаний – участников исследования


Источник: составлено автором.

Далее нами рассчитан вклад каждого инновационного режима в развитие промышленности и экономики страны в целом. Результаты расчетов показали, что предприятия, реализующие более продвинутые модели инновационного поведения, имеют более высокие показатели выручки и прибыли от реализации, а также более высокий уровень производительности труда (табл. 9).

Таблица 9
Оценка вклада инновационных режимов в развитие промышленности и экономики России


Источник: составлено автором.

Таким образом, компании более высокого уровня инновационного режима вносят больший вклад в ВВП, создают больше рабочих мест и обеспечивают более высокий уровень заработной платы, следовательно, необходима разработка механизма стимулирования перехода компаний к более высокому уровню инновационного режима. Вместе с тем разработка такого механизма должна сопровождаться анализом барьеров перехода компаний к нему.

6. БАРЬЕРЫ ПЕРЕХОДА КОМПАНИЙ К БОЛЕЕ ВЫСОКОМУ УРОВНЮ ИННОВАЦИОННОГО РЕЖИМА

Для выделения барьеров было проведено анкетирование представителей менеджмента российских промышленных предприятий, отвечающих за инновационную деятельность. Вопросы анкеты были сформулированы следующим образом: «Насколько Вы согласны с приведенными ниже утверждениями?» Для ответов использовалась 7-балльная шкала Лайкерта (1 – «совершенно не согласен», 4 – «не знаю, согласен или не согласен», 7 – «полностью согласен»); измерялись наиболее значимые барьеры на двух уровнях: уровне создания инноваций и уровне коммерциализации инноваций.

Далее рассчитывался индекс для основных барьеров инновационной активности компаний путем суммирования упоминаний индивидуальных пунктов из анкеты.

В табл. 10 приведен рейтинг факторов, препятствующих инновационной активности для предприятий разных инновационных режимов на двух уровнях: уровне создания инноваций и уровне коммерциализации инноваций.

Таблица 10
Рейтинг факторов, препятствующих эффективности инновационной деятельности для предприятий различных инновационных режимов

Результаты анализа показывают, что барьеры инновационной активности существенно различаются не только от уровня инновационного процесса: создания или коммерциализации инноваций, но и от типа инновационного режима.

Так, на уровне создания инноваций наиболее значимыми барьерами для предприятий являются недостаток собственных источников финансирования, ограничения доступа к финансовому капиталу и высокая стоимость исследований и разработок.

Вторым по значимости фактором для эффективных производителей и радикальных инноваторов стал недостаток квалифицированного персонала, способного генерировать новые идеи.

Также значимым фактором для имитаторов, создателей ценностных инноваций и эффективных производителей стало отсутствие собственных подразделений НИОКР, для технологических инноваторов – недостаток возможностей кооперирования с наиболее привлекательными партнерами, а для радикальных инноваторов – недостаточная защищенность интеллектуальной собственности.

На втором этапе инновационного процесса – коммерциализации инноваций – барьер сложности привлечения финансирования для внедрения инновационных продуктов, напротив, не играет решающей роли. На первом месте стоят факторы низкого спроса со стороны потребителей на инновационную продукцию (для радикальных инноваторов), проблемы коммерциализации (перехода от технологии к продукту) для технологических инноваторов, нехватки управленческих кадров, способных реализовывать инновационные проекты, – для эффективных производителей и имитаторов, недостаток информации о рынках сбыта – для создателей ценностных инноваций.

Полученные результаты говорят о необходимости использования разных инструментов для стимулирования инновационной деятельности и нейтрализации выявленных барьеров для компаний различных инновационных режимов в промышленности.

7. ВЫВОДЫ И НАПРАВЛЕНИЯ ДАЛЬНЕЙШИХ ИССЛЕДОВАНИЙ

Промышленные компании в зависимости от отрасли, возможности самостоятельно проводить исследования и разработки, особенностей инновационного процесса и построения корпоративных инновационных систем реализуют ту или иную конкурентную и инновационную стратегию. Цели инновационной стратегии – обеспечение устойчивого роста бизнеса компании за счет повышения конкурентоспособности продукции, увеличения рентабельности производства, повышение качества продукции, сохранение и увеличение доли рынка, улучшение структуры потребителей.

В зависимости от типа реализуемой инновационной и конкурентной стратегии, типа внедряемых инноваций, а также характеристик корпоративной инновационной системы выделены пять типов инновационных режимов в промышленности: имитаторы, создатели ценностных инноваций, эффективные производители, технологические инноваторы, радикальные инноваторы.

С целью стимулирования инновационной деятельности промышленных компаний и их перехода к более продвинутому уровню инновационного режима разработана шкала оценки потенциала инновационной системы и определены уровни зрелости выделенных инновационных режимов.

Анализ показал, компании более высокого уровня инновационного режима вносят больший вклад в ВВП, создают больше рабочих мест и обеспечивают более высокий уровень заработной платы, следовательно, необходима разработка механизма стимулирования перехода компаний к более высокому уровню инновационного режима.

В рамках исследования проведен анализ барьеров перехода компаний к более высокому уровню инновационных режимов. Результаты анализа показывают, что барьеры инновационной активности существенно различаются не только от уровня инновационного процесса: создания или коммерциализации инноваций, – но и от типа инновационного режима.

Так, на уровне создания инноваций наиболее значимыми барьерами для предприятий являются недостаток собственных источников финансирования, ограничение доступа к финансовому капиталу и высокая стоимость исследований и разработок. На уровне коммерциализации инноваций барьер сложности привлечения финансирования для внедрения инновационных продуктов, напротив, не играет решающей роли. На первом месте стоят факторы низкого спроса со стороны потребителей на инновационную продукцию (для радикальных инноваторов), проблемы коммерциализации (перехода от технологии к продукту) для технологических инноваторов, нехватки управленческих кадров, способных реализовывать инновационные проекты, – для эффективных производителей и имитаторов, недостаток информации о рынках сбыта – для создателей ценностных инноваций.

Полученные результаты исследования позволят руководителям компаний более детально разрабатывать стратегию стимулирования инновационной деятельности, основываясь на анализе таких возможностей корпоративной инновационной системы, как разработка новых продуктов (услуг); совершенствование существующих продуктов (услуг); управление исследованиями и разработками, включая координацию с внешними разработчиками в сетевых проектах, а также в стратегических альянсах; выявление новых предпринимательских возможностей (изучение изменений внешней среды и отраслевого рынка, оценка влияния и выявление угроз); генерирование и выявление новых идей; возможность осуществления отбора идей на основе принципов соответствия стратегии и их дальнейшее развитие; обеспечение восприимчивости к новым технологиям, трансфер технологий ; организация внедрения технологий, инновационных проектов, интеграции технологических, рыночных и организационных изменений; совершенствование действующих технологических процессов; обеспечение принципиальной рационализации системы производства и управления; возможность рационализации коммерческих процессов; управление знаниями и интеллектуальной собственностью, коммерческое использование объектов интеллектуальной собственности.

 

1 Инновации в России – неисчерпаемый источник роста. Центр по развитию инноваций McKinsey Innovation Practice. 2018. Июль. URL: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/Innovations%20in%20Russia/Innovations-in-Russia_web_lq-1.ashx.

2 Совокупная факторная продуктивность рассчитывается как разница между общим приростом ВВП и факторов производства (прироста капитала и рабочей силы).

Список литературы

1. Гохберг Л.М., Кузнецова Т.Е., Рудь В.А. (2010). Анализ инновационных режимов в российской экономике: методологические подходы и первые результаты // Форсайт. Т. 4. № 3. С. 18–30.

2. Майлс Й. (2020). Будущее сквозь призму подрывных инноваций // Форсайт. Т. 14. № 1. С. 6–27.

3. Трачук А.В. (2013). Формирование инновационной стратегии компании // Управленческие науки. № 3. С. 16–25.

4. Трачук А.В., Линдер Н.В. (2015). Трансформация бизнес-моделей электронного бизнеса в условиях нестабильной внешней среды // Эффективное Антикризисное Управление. № 2(89). С. 58–71.

5. Трачук А.В., Линдер Н.В. (2017). Инновации и производительность: эмпирическое исследование факторов, препятствующих росту методом продольного анализа // Управленческие науки. Т. 7. № 3. С. 43–59.

6. Desyllas P., Miozzo M., Lee H.F., Miles I. (2018). Capturing value from innovation in knowledge- intensive business service firms: The role of competitive strategy // British Journal of Management. No. 29. Р. 769–795.

7. Dosi G. (1982). Technological paradigms and technological trajectories: A suggested interpretation of the determinants and directions of technical change // Research Рolicy. No. 11. Р. 147–162.

8. Dosi G. (1988). Sources, procedures, and microeconomic effects of innovation // Journal of Еconomic Literature. No. 26. P. 1120–1171.

9. Evangelista R. (2000). Sectoral Patterns of Technological Change in Services // Economics of Innovation and New Technology. Vol. 3. No. 9. P. 183–222.

10. Faria L., Andersen M.M. (2017). Sectoral dynamics and technological convergence: An evolutionary analysis of eco-innovation in the automotive sector. Industry and Innovation. Vol. 24(8). P. 837-857. URL: https://doi.org/10.1080/13662716.2017.1319801.

11. Hatzichronoglou T. (1997). Revision of the high-technology sector and product classification. OECD Science, Technology and Industry Working Papers. No. 1997/2. doi:https://dx.doi.org/10.1787/134337307632.

12. Janger J., Schubert T., Andries P., Rammer C., Hoskens M. (2017). The EU 2020 innovation indicator: A step forward in measuring innovation outputs and outcomes? // Research Policy. Vol. 46. No. 1. Р. 30–42.

13. Malerba F., Nelson R., Orsenigo L., Winter S. (2016). Innovation and industrial evolution // Innovation and the Evolution of Industries: History-Friendly Models. Cambridge, MA: Cambridge University Press. doi:10.1017/CBO9781107280120.004.

14. Malerba F., Orsenigo L. (1993). Technological regimes and firm behavior // Industrial and Corporate Change. No. 2. P. 45–71.

15. Miles I., Belousova V., Chichkanov N. (2017). Innovation configurations in knowledge-intensive business services // Foresight and STI Governance. Vol. 11. No. 3. P. 94–102. DOI: 10.17323/2500-2597.2017.3.94.102.

16. Nelson R.R., Winter S.G. (1982). An evolutionary theory of economic change. Cambridge, MA; London: Harvard University Press.

17. Pavitt K. (1984). Sectoral patterns of technical change: Towards a taxonomy and a theory // Research Policy. No. 13. P. 343–373.

18. Pyka A., Nelson R. (2018). Schumpeterian competition and industrial dynamics // Modern evolutionary economics: An overview. Cambridge, MA: Cambridge University Press. doi:10.1017/9781108661928.004.

19. Rodriguez M., Camacho J.A. (2010). Are knowledge-intensive business services so “hard” innovators? Some insights using Spanish microdata // Journal of Innovation Econo-mics & Management. Vol. 1. No. 5. Р. 41–65.

20. Van den Bergh J. (2018). Technological evolution // Human evolution beyond biology and culture: Evolutionary social, environmental and policy sciences. Cambridge, MA: Cambridge University Press. doi:10.1017/9781108564922.011.

21. Winter S. (1984) Schumpeterian competition in alternative technological regimes // Journal of Economic Behavior & Organization. Vol. 5. Iss. 3–4. P. 287–320.


Об авторе

Н. В. Линдер
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия
Кандидат экономических наук, профессор, руководитель Департамента менеджмента и инноваций, заместитель декана факультета «Высшая школа управления» ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: стратегия и управление развитием компаний, формирование стратегии развития промышленных компаний в условиях четвертой промышленной революции, инновации и трансформация бизнес-моделей, динамика и развитие электронного бизнеса, стратегии развития компаний энергетического сектора в условиях четвертой промышленной революции, стратегии выхода российских компаний на международные рынки.


Для цитирования:


Линдер Н.В. ФОРМИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННЫХ РЕЖИМОВ В ПРОМЫШЛЕННОСТИ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2020;11(3):272-285. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2020-3-272-285

For citation:


Linder N.V. EXPLORING INNOVATION MODES OF RUSSIAN INDUSTRIAL COMPANIES. Strategic decisions and risk management. 2020;11(3):272-285. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2020-3-272-285

Просмотров: 262


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)