Теоретико-методические основы кластерного анализа в управлении инновационными процессами тема диссертации по экономике, полный текст автореферата
Автореферат
| Ученая степень | кандидат экономических наук |
| Автор | Зюбан, Алевтина Васильевна |
| Место защиты | Санкт-Петербург |
| Год | 2004 |
| Шифр ВАК РФ | 08.00.05 |
Автореферат диссертации по теме "Теоретико-методические основы кластерного анализа в управлении инновационными процессами"
На правах рукописи
Зюбан Алевтина Васильевна
ТЕОРЕТИКО-МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ КЛАСТЕРНОГО АНАЛИЗА В УПРАВЛЕНИИ ИННОВАЦИОННЫМИ ПРОЦЕССАМИ
Специальность 08 00 05 - Экономика и управление народным хозяйством (управление инновациями и инвестиционной деятельностью)
Автор е ф ер ат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Санкт-Петербург 2004
Работа выпонена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Российский государственный гидрометеорологический университет
Шутаьш рукотодигеты доктор экономических наук,
профессор
Викторов Александр Дмитриевич
Официальные оппоненты: доктор экономических наук,
профессор
Яковец Юрий Владимирович
доктор экономических наук, профессор
Платонов Владимир Владимирович
Ведущая организация: Институт проблем региональной экономики
Российской академии наук
Защита состоится л17 ноября 2004г. в 15 часов на заседании Диссертационного совета Д.212.237.09 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов по адресу: 191023, Санкт-Петербург, ул.Садовая, дом 21, аудитория 48 .
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет экономики и финансов.
Автореферат разослан
октября 2004 г.
Ученый секретарь диссертационного совета
Овчинникова С.Г.
1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность исследования. Государственная политика рассматривается как комплексное направление деятельности государства в использовании государственной власти для решения тактических и стратегических задач в социально-экономическом развитии общества. Научно-техническая политика меняется в соответствии с существующими обстоятельствами, соответственно формируются ее цели, задачи, механизмы реализации, ресурсное обеспечение.
Необходимость согласованного управления взаимосвязанными организациями научно-технической сферы для решения множества разнородных задач обусловила актуальность разработки методик формализованного анализа и управления инновационными процессами для повышения конкурентоспособности инновационных проектов на рынке наукоемких технологий.
Проблемы поиска путей социально-экономического развития России в современных условиях рассматривались в работах таких известных ученых, как Абакин Л.И., Аганбегян А.Г., Викторов А.Д., Глазьев С.Ю., Гохберг Л.М., Кондратьев Н.Д., Кузык Б.Н., Яковец Ю.В. и др.
В настоящее время требуется создание относительно простого, с точки зрения формального представления, метода, позволяющего рассматривать инновационные процессы комплексно. В основу такого метода был положен метод кластерного анализа. Основная проблема заключается в отсутствии законченных разработок в применении строгого математического подхода в конкретной предметной области исследования инновационных процессов, оценки научного и инновационного потенциала вузовских, академических и отраслевых научных организациях, основанных на системном подходе и обеспечивающих согласованное управление экономикой организаций научно-технической сферы с единых методологических позиций. Эта проблема определила цели и задачи исследования.
Цель и задачи исследования.
Целью работы является разработка теоретических и методических основ кластерного анализа и практических рекомендаций по его использованию в управлении инновационными процессами в экономике города. Для достижения поставленной цели требовалось решить следующие задачи
1. Предложить метод представления информации для системного мониторинга.
2. Разработать модель информационного пространства для базы данных мониторинга.
3. Разработать методику проведения системного мониторинга научного и инновационного потенциала.
4. Разработать структуру базы данных научного и инновационного потенциала организациях научно-технической сферы.
5. Предложить метод анализа результатов мониторинга.
6. Разработать методику принятия управленческих решений по использованию научного и инновационного потенциала для повышения конкурентоспособности организаций научно-технической сферы.
7. Разработать методику применения кластерного анализа.
8. Сформировать перечень основных и косвенных показателей для формирования кластеров.
9. Сформировать модель кластера и методику формирования кластеров на примере Санкт-Петербурга.
10.Реализовать разработанную методику для исследования инновационных процессов в организациях научно-технической сферы Санкт-Петербурга.
Объект и предмет исследования.
В качестве объекта исследования выступают инновационные процессы в вузовских, академических и научных организациях города.
Предметом исследования являются теоретические и методические вопросы применения кластерного анализа и моделирования сложных экономических систем, использование элементов теории принятия решений для исследования и управления инновационными процессами в вузовских, академических и отраслевых научных организациях.
Методологической основой диссертационной работы, поставленных и решаемых в ней проблем, явились новейшие научные работы в области управления и теории принятия решений для организаций научной и научно-технической сферы, а также законодательство Российской Федерации и нормативные акты.
В процессе выпонения диссертационного исследования применены принципы системного подхода и кластерного анализа, общенаучные принципы классификации, использованы методы моделирования, результаты системного мониторинга и экспертных оценок. Выпоненные в диссертации исследования базируются на достигнутом уровне экономической науки, нашедшем свое отражение в трудах российских и зарубежных ученых-экономистов.
В диссертации использованы результаты исследований и практической деятельности автора, основные теоретические положения современной экономической науки, официальные материалы статистических органов, данные о результатах инновационной деятельности в вузовских, академических и отраслевых научных организациях.
Структура работы.
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, приложений, библиографии. Общий объем диссертации 173 стр.
Во введении сформулированы актуальность, научная новизна, практическая и теоретическая значимость диссертационной работы; определены методологическая и теоретическая основы, цель, задачи, объект и предмет проведенного в ней исследования; изложено краткое содержание каждого из разделов.
В первой главе Инновационная деятельность - важнейшая составляющая инновационного развития страны в условиях рыночной экономики проанализированы основные вопросы государственной политики поддержки развития организаций научно-технической сферы, рассмотрена национальная инновационная система как механизм, обеспечивающей функционирование экономики, основанной на знаниях, проанализировано состояние научного и инновационного потенциала в кадровом аспекте и аспекте результативности научных исследований, приведены критерии для формирования кластеров, предложены схема формирования и модель кластера.
Во второй главе Анализ инновационных процессов на основе кластерного подхода предложена методика формирования прямых и косвенных показателей для построения научно-технических, технологических и образовательных кластеров, рассмотрены возможности использования кластера как инструмента эффективного использования научного и инновационного потенциала организаций научно-технической сферы для повышения их конкурентоспособности, как инструмента повышения эффективности использования инвестиций, предложены различные модели управления кластерами, рассмотрены тенденции развития экономики города и проанализировано их влияние на инновационные процессы и структуру кластеров.
В третьей главе Системный мониторинг как форма исследования и оценки инновационных процессов структур кластера предложена методика сбора и представления информации для системного мониторинга, разработана модель информационного пространства, разработана методика проведения системного мониторинга научного и инновационного потенциала, предложен метод анализа результатов мониторинга, разработана методика принятия управленческих решений по использованию научного и инновационного потенциала для повышения конкурентоспособности организаций научно-технической сферы, разработана структура базы данных научного и инновационного потенциала организациях научно-технической сферы, представлены результаты апробирования системного мониторинга, проводимого на протяжении 5 лет в организациях научно-технической сферы Санкт-Петербурга.
В заключении сформулированы основные результаты проведенного в диссертационной работе исследования.
В приложениях приведены разработанные анкеты для проведения системного мониторинга организаций научно-технической сферы, структура таблиц базы данных, перечень кластеров, а также результаты анализа научного и инновационного потенциал организаций научно-технической сферы Санкт-Петербурга за последние пять лет.
II. ОСНОВНЫЕ ИДЕИ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ.
Государство рассматривает науку и научно-технический потенциал как национальное достояние, определяющее будущее нашей страны, поэтому поддержка развития науки становится приоритетной государственной задачей. Государственная научно-техническая и инновационная политика позволит сохранить и эффективно использовать научно-технический потенциал страны, а масштабы и темпы развития отечественной науки дожны обеспечить соответствие потенциала России уровню мирового научно-технического прогресса.
В последние 10-15 лет в развитых странах мира формируются принципиально новый образ науки, обусловленный радикально меняющейся ролью научных исследований и разработок в экономическом и социальном развитии регионов и стран. Результаты научной, научно-технической и инновационной деятельности стали структурообразующими факторами развития хозяйственных систем различного уровня, обеспечения их высокой эффективности и экономической устойчивости в рыночной среде.
Построение современной экономики, основанной на знаниях, способной вывести страну в число мировых лидеров экономического сообщества, обеспечение высокого уровня и качества жизни населения, развитие фундаментальной науки, образования и культуры - таковы основные цели государственной инновационной политики (ГИЛ).
Государственная научно-техническая и инновационная политика позволит сохранить и эффективно использовать научно-технический потенциал страны, а масштабы и темпы развития отечественной науки дожны обеспечить соответствие потенциала России уровню мирового научно-технического прогресса.
Национальный научный и инновационный потенциал позволяет во многом определять место страны в мировом сообществе, перспективы в конкурентной борьбе на внешнем рынке, возможности в решении ее внутренних проблем.
Построение национальной инновационной системы (НИС) позволит перейти к организации партнерства всех участников инновационного процесса, т.е. осуществить тесное взаимодействие государства и частного сектора экономики. На рис.1 представлены важнейшие направления государственной инновационной политики при построении национальной инновационной системы.
Рис. 1. Важнейшие направления государственной инновационной политики при построении национальной инновационной системы
Перевод промышленности на новый технологический уровень позволит обеспечить значительный рост внутреннего валового продукта и, в конечном итоге, позволит повысить конкурентоспособность отечественной наукоемкой продукции на мировых рынках. Конкурентоспособность инновационной продукции является, в конечном итоге, ключевым вопросом, определяющим успех инновационной деятельности предприятий. Интеграция науки и производства, доведение опытно-конструкторских разработок до стадии производства, постоянное повышение квалификации сотрудников предприятий, использование новейших достижений фундаментальной науки - та основная база, которая позволяет инновационным предприятиям быть конкурентоспособными не только на внутреннем, но и на мировом рынке. Кооперация научно-исследовательской и предпринимательской сред, являющаяся одним из важнейших направлений ГИП, позволяет интегрировать материально-технические, финансовые, кадровые и другие ресурсы для внедрения инновационных проектов и вывода их на рынок наукоемких технологий. Принимая определение научно-технического и технологического кластера (в дальнейшем, кластер) как системное объединение научных, технологических, производственных и образовательных учреждений и организаций, решающих общие задачи по определенным направлениям, можно рассматривать данное направление ГИП как кластеризацию при построении НИС.
Механизм рыночных отношений, реализуемых в НИС, позволит вовлечь в совместную деятельность ученых и конструкторов, специалистов-маркетологов и финансистов, профессорско-преподавательский состав вузов и менеджеров высшего и среднего звена предприятий.
Использование метода кластерного анализа для формирования научно-технических и технологических кластеров позволяет эффективно использовать кадровые, материально-технические и финансовые ресурсы совокупности объектов, включаемых в кластер и проанализировать состояние научного и инновационного потенциала кластера.
В основу принципов формирования кластеров положен перечень приоритетных направлений научно-технического и технологического развития экономики региона. В свою очередь, проблема формирования и актуализации этих приоритетных направлений носит важнейший характер, особенно в условиях значительных ресурсных ограничений.
Поэтому необходимо выбрать перечень приоритетных направлений развития экономики региона. С учетом современных тенденций целесообразно использовать кластерный анализ для решения поставленной задачи. В этом случае определение приоритетов развития будет базой для выделения в регионе научно-технических и технологических кластеров. Для определения состава кластера целесообразно выпонить три этапа исследований:
Х анализ количественных данных (статистический материал),
Х экспертная оценка,
Х аналитические заключения.
Основным принципом формирования кластера является выбор приоритетных направлений развития экономики в сочетании с потребностями субъекта на данном этапе развития и формирующихся задач, с учетом научного и инновационного потенциала объектов, привлекаемых для решения поставленных задач. На основе выбора приоритетных направлений развития экономики определяются наиболее значимые для данного региона базисные технологии кластера. Кроме того, учитываются некоторые допонительные факторы, такие как финансовое состояние рассматриваемых объектов, материально-технические ресурсы и т.п. Таким образом, выделяются основные критерии формирования кластера и с учетом приоритетных направлений развития науки и техники, с одной стороны, и наличие задач, исходящих из потребности развития экономики субъекта, с другой стороны формируются кластеры данного региона. Схема формирования кластера представлена на рис.2.
Рассматривая метод кластерного анализа, следует отметить, что в процессе формирования кластеров выделяются группы основных X, индикаторов для определения принадлежности объекта данному кластеру.
Задача кластерного анализа заключается в том, чтобы на основании данных, содержащихся во множестве X, разбить множество объектов 0 на т (т - целое) кластеров (подмножеств) ..., так, чтобы каждый
объект @ принадлежал одному подмножеству разбиения и чтобы объекты, принадлежащие одному и тому же кластеру, были сходными, в то время, как объекты, принадлежащие разным кластерам, были разнородными.
Рис. 2 Схема формирования кластера
Например, пусть 0 включает п организаций, любая из которых характеризуется количеством приоритетных направлений развития (]), общим объемом финансирования (Б2), общим числом сотрудников (Б,), количеством сотрудников, занятых научной деятельностью в структурах {) и т.д Тогда вектор измерений Х1 представляет собой набор указанных характеристик для первой организации, Х2 - для второй, Хз - для третьей, и т.д.
Таким образом, можно использовать данный метод для формирования научно-технических и технологических кластеров. Выделение основных или прямых показателей, характеризующих рассматриваемую научную организацию, позволяет определить ее принадлежность к тому или иному кластеру для интеграции ресурсов и повышения конкурентоспособности разработок, предлагаемых данными организациями на рынке наукоемких технологий. Прямые показатели делятся на четыре группы. Состав прямых показателей для формирования кластеров приведен на рис 3.
Кроме основных показателей формирования кластеров, были определены косвенные показатели (индикаторы), позволяющие осуществить оценку инновационной деятельности рассматриваемой организации, входящей в кластер
Базисные
Кадровый потенциал
технологии
Финансовое обеспечение
Материально-
техническое
обеспечение
Рис.3. Состав прямых показателей для формирования кластеров.
Косвенные индикаторы можно разделить на следующие группы:
Х показатели инновационной активности структур кластера;
Х показатели обеспеченности инновационной деятельности структур кластера;
Х показатели состояния маркетинговой, менеджерской и РЯ деятельности в структурах кластера;
Х показатели результативности инноваций в научной и образовательной деятельности структур кластера;
Х показатели экспортного потенциала.
Рассматривая кластер как экономическую структуру, возможно поддерживать высокий технический уровень структур, входящих в конкретный кластер. Научный и инновационный потенциал вузов, НИИ, других научных и образовательных учреждений эффективно используется именно в структуре научно-технического и технологического кластера. Материально-технические, кадровые и финансовые ресурсы вузов, научных организаций и отраслевых предприятий в рамках кластера используются эффективно и скоординировано. Использование интелектуальной собственности в рамках кластеров особенно актуально для повышения конкурентоспособности всех входящих в кластер структур, как на внутреннем, так и на внешнем рынках. Исследования, проведенные среди вузовских, академических и отраслевых научных организаций, дают представление о состоянии объектов интелектуальной собственности среди обследуемых организаций. Локальная политика в области интелектуальной собственности, или, иначе говоря, патентно-лицензионная политика Российской Федерации в рыночных условиях является одним из элементов концепции догосрочной стратегии развития вузовских, академических и
научных организаций. Такая стратегия направлена на укрепление их конкурентных позиций на имеющихся и новых рынках, на обеспечение ему монопольного и конкурентного положения в разработке наукоемких товаров и услуг в определенных областях науки и техники.
Предложенные методики построения кластеров и проведения системного мониторинга позволят оценить и эффективно использовать научный и инновационный потенциал высококвалифицированных специалистов города для участия в проводимых научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах. Кроме того, использование совместных результатов научных и конструкторских колективов позволит успешно использовать научно-технический потенциал города для реализации государственной научно-технической и инновационной политики в городе.
Активное развитие инновационной деятельности за рубежом реализовывалось через создание научно-технологических парков, инновационных центров и других структур, которые явились рыночным механизмом взаимодействия вузов, академических институтов и промышленных предприятий (Силиконовая долина в США, технопарки в Европе, Китае). Созданные в начале 90-х годов инновационно-технологические центры и технопарки при университетах Санкт-Петербурга и других крупных городов России являются инфраструктурой, выпоняющей роль интерфейса между вузами и рынком наукоемких технологий. Кластер -одна из форм инфраструктуры, позволяющая реализовать всю цепочку жизненного цикла инноваций от научных исследований к внедрению проекта в промышленное производство с наименьшими затратами как финансовыми, так и временными.
Следует отметить, что из-за динамики развития экономики СевероЗападного региона состав кластеров, предложенных для Санкт-Петербурга, корректируется с учетом определения приоритетных направлений, т.е. кластер не является застывшим объединением вузовских, академических и отраслевых научных организаций. Одновременно с развитием приоритетных направлений, определенных Правительством Российской Федерации, увеличивается количество научных исследований, проводящихся соответствующими академическими структурами, появляются заказы на соответствующее оборудование, производимое промышленными предприятиями. Фактически, возможно перераспределение вузов, академических институтов и отраслевых предприятий, как между существующими кластерами, так и переход этих структур в состав новых, появляющихся в связи с развитием новых приоритетных направлений, кластерами.
Таким образом, состав и инновационный потенциал кластера меняется не только в зависимости от изменения потенциала составляющих его структур, но и от перечня входящих в него структур в определенный момент времени. Поэтому, при использовании кластеров для оценки потенциала развития отраслей экономики постоянно следует учитывать не только
динамику и приоритетные направления развития экономики региона, но и распределение вузов, академических институтов и отраслевых предприятий по кластерам. Перераспределение составляющих структур между кластерами всегда тесно увязано с приоритетными направлениями развития, определяемыми государственной научно-технической политикой и стратегическим планом развития региона.
Внедрение системного мониторинга в управление научно-исследовательской и инновационной деятельностью позволяет перейти к оперативному и прогнозному управлению, используя возможности интеграции ресурсов вузов, академических учреждений и отраслевых промышленных предприятий в рамках кластеров. На рис.4 представлена общая схема использования результатов системного мониторинга.
Основные показатели мониторинга были агрегированы по следующим группам:
Х кадровые ресурсы;
Х финансовые ресурсы;
Х материально-техническая база;
Х результаты научных разработок;
Х результаты инновационной деятельности;
Х маркетинговая деятельность.
Очевидно, что данные группы охватывают основные показатели, необходимые для оценки научного и инновационного потенциала организации.
Формирование основных направлений исследования позволяет определить непосредственный круг задач, необходимых для запуска постоянно действующего мониторинга, а именно:
Х формулирование структурированного перечня количественных и качественных индикаторов состояния научного и инновационного потенциала вузов, научных организаций и отраслевых предприятий;
Х разработка организационно-методического обеспечения системы получения достоверной информации для последующего анализа;
Х разработка системы для обеспечения аналитических и экспертных оценок состояния развития ведущих отраслей города и прогнозирование динамики их развития.
Система мониторинга обеспечивает:
- представление информации в аналитическом виде, пригодном для дальнейшего применения руководителями разного ранга при принятии управленческих решений;
- возможность функционирования системы при непоной информации об организациях, подлежащих ежегодному мониторингу;
- представление результатов ежегодного мониторинга, как по отдельным группам научных направлений, так и по всем направлениям в целом;
Рис.4. Общая схема использования результатов системного мониторинга
- проведение мониторинга на постоянной основе с периодическим обновлением результатов и архивированием устаревшей информации;
- возможность прогнозирования ситуации в области научной и инновационной деятельности организаций Санкт-Петербурга по отдельным направлениям и отраслям.
В процессе эксплуатации системы разработана методика поступления информации, которая включает в себя следующие этапы: первичный опрос, последующие опросы, аналитическая и экспертная оценки специалистов, формирование информационных материалов по данным одного цикла мониторинга, формирование буклета по данным периода (от 2-х до 5-ти лет).
Большинство операций выпоняются автоматически. В дальнейшем предполагается расширение возможностей системы мониторинга, как в области структуры информации, так и в части методов ее обработки.
Результаты мониторинга позволяют получить достоверную информацию о научном и инновационном потенциале города, на их основе получить квалифицированные экспертные оценки и затем сформулировать аналитические заключения о состоянии и динамике развития ведущих отраслей города.
Для проведения мониторинга разработана анкета для обследуемых организаций (вузов, научных организаций и отраслевых предприятий). При формировании анкеты выпонены следующие требования:
Х определен перечень значимых показателей для анкеты, позволяющих провести количественную оценку научного и инновационного потенциала организации;
Х обеспечена четкость формулировок вопросов анкеты, исключающая неоднозначное понимание данного вопроса;
Х обеспечена краткость формулируемых вопросов;
Х обеспечена максимальная понота требуемой для анализа информации, получаемая в результате запонения анкеты;
Х обеспечена проверка достоверности получаемой информации путем соответствующей обработки данных.
Разработанная анкета содержит комплекс вопросов, отражающих научный и инновационный потенциал вузов, научных учреждений и отраслевых предприятий.
На первом этапе обработки анкет показатели вводятся в информационную базу данных для дальнейшей обработки.
На втором этапе мониторинга подключаются независимые эксперты. Эксперты выпоняют экспертные оценки, не располагая результатами количественной оценки. Их основная задача заключается в формировании экспертных оценок, а не в интерпретации количественных оценок.
На третьем этапе мониторинга работает группа аналитиков, располагающая данными количественных оценок и результатами экспертных
оценок, на основании которых формируются научно обоснованные аналитические заключения.
Необходимым элементом мониторинга научного и инновационного потенциала вузов является его экспертная оценка на основе социологического обследования авторитетными экспертами. Проводится комплексный анализ показателей научной деятельности организаций по статистическим сводкам, допоненным оценками независимой экспертизы. Целью такого подхода является получение информативной картины текущего состояния и возможных тенденций развития научного и инновационного потенциала региона в целом, достаточной для своевременного принятия надлежащих управленческих решений.
Для работы независимых экспертов была разработана своя анкета, позволяющая оценить достоверность полученных количественных данных на первом этапе. При составлении анкеты эксперта, в первую очередь, учитывались вопросы соответствия показателей в представленных организациями сведениях, относящихся к различным разделам и пунктам анкеты. Установление такого рода взаимосвязей сведений позволяет эксперту проводить достаточно глубокое и вместе с тем достоверное оценивание текущего состояния научной деятельности организации.
Проводимые на протяжении последних пяти лет исследования научного и инновационного потенциала позволили получить огромные объемы информации. При обработке данной информации возникает необходимость автоматизации хранения ее для дальнейшего анализа. Для таких целей удобно использовать механизм реляционных баз данных. Формирование и регулярное обновление базы данных по результатам мониторинга дожно отвечать требованиям изменяющейся ситуации развития отраслей науки и техники с целью осуществления целенаправленных крупномасштабных изменений. В этом смысле мониторинг может рассматриваться как организационно-экономический проект, который необходимо разработать, реализовать и поддерживать его функционирование.
Одним из основных показателей состояния научного и инновационного потенциала организации, используемого для формирования кластера, является кадровый состав. Анализ состава научных кадров вузов выявил тенденцию уменьшения числа аспирантов и докторантов как в целом по городу, так и в отдельных структурах. Уменьшается число докторов наук в вузах, примерно на одном уровне остается их число в отраслевых организациях, но при этом произошло незначительное увеличение их числа в академических институтах. Число кандидатов наук в вузах уменьшается с каждым годом, увеличиваясь в академических и отраслевых организациях. Динамика изменения кадрового состава обследуемых организаций приведена в табл.1.
Таблица 1.
Распределение кадрового потенциала в научной сфере Санкт-Петербурга
Показатели Год Всего (чел) Вузы (чел) Академические организации (чел) Отраслевые организации (чел )
Доктора наук 1998 г 6052 4030 981 1041
1999 г 5778 3833 1136 809
2000 г 5633 3499 1059 1075
2001 г 5383 3062 1124 1197
2002 г 5248 2812 1321 1115
Кандидаты наук 1998 г 22378 14043 2555 5780
1999 г 22433 14572 2845 5016
2000 г 20844 12836 2822 5186
2001 г 18256 10125 2807 5324
2002 г 17693 9630 3087 4976
Аспиранты и докторанты 1998 г 12324 11598 703 754
1999 г 12292 12256 746 787
2000 г 13746 12987 769 805
2001 г 13204 11554 810 848
2002 г 12745 11184 777 784
В Санкт-Петербурге в настоящее время работают 51 государственных и более 50 негосударственных высших учебных заведений, 44 научных учреждения Российской Академии наук, 19 научных учреждений Российской медицинской академии, Российской сельскохозяйственной академии и Российской академии образования. Более 500 научных учреждений, в тч 12 государственных научных центров, представляют отраслевую науку.
На рис.4 представлено распределение кадрового состава по видам организаций.
Анализ динамики изменения кадрового состава необходимо постоянно проводить по результатам очередного годового мониторинга Особое внимание следует обратить на динамику изменения кадрового потенциала вузов, тк. выпускники вузов, аспиранты и докторанты составляют основу научного и инновационного потенциала города
Высшие учебные заведения
Отраслевые предприятия
Н Академические институты
Рис 4 Распределение кадрового состава по видам организаций
В диссертации приведены аналитические данные по финансированию научно-исследовательской деятельности вузов, академических институтов и отраслевых предприятий.
Проведение системного мониторинга позволяет не только оценить научный и инновационный потенциал структур, составляющих кластер, но и использовать полученные данные для анализа экономической ситуации и принятия управленческих решений, а также для выбора приоритетных направлений развития экономики города
Предлагаемая методика системного мониторинга была впервые опробована в 1999 году За прошедший период получены данные, позволяющие оценить организационную структуру, научные кадры и их подготовку, тематику, финансирование и результативность научных исследований и разработок, обновление основных фондов вузов, академических структур и отраслевых научных организациях, т е составляющих кластер структур
Существенное место в проведенном исследовании занимают характеристики, отражающие участие в научно-технических программах, в международном сотрудничестве, результативность научных исследований и разработок На основе полученных данных удалось не только провести сравнительную оценку и анализ современного состояния научного и инновационного потенциала вузов, научных учреждений и отраслевых предприятий в различных аспектах, но и использовать полученные результаты для прогнозирования развития инновационной деятельности Санкт-Петербурга
III. ЛИЧНЫЙ ВКЛАД АВТОРА В ПРОВЕДЕННОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Методические положения, выводы и рекомендации, содержащиеся в диссертации, являются результатом самостоятельного исследования автора. Личный вклад автора в полученные научные результаты заключается в следующем:
Х проведен анализ законодательно-правовой базы проводимой в РФ научно-технической и инновационной политики, в частности, основ политики Российской Федерации в области развития науки и технологий на период до 2010 года и на дальнейшую перспективу;
Х проведено исследование и обобщение зарубежного и отечественного опыта стимулирования научных исследований;
Х рассмотрен научно-технический потенциал хозяйственной структуры или компании как совокупность научных знаний и инноваций, находящихся на различных стадиях научно-исследовательского цикла, в конечном итоге влияющем на научно-техническую и инновационную политику предприятий;
Х предложена модель кластера как эффективного инструмента повышения конкурентоспособности как каждой отдельно взятой структуры, входящей в кластер, так и продукции, производимой в рамках конкретной структуры;
Х рассмотрены инфраструктуры инновационной сферы, в том числе инновационно-технологические центры, центры трансфера технологии и инкубаторов наукоемкого бизнеса;
Х предложена методика по созданию системы координации и поддержки инновационного предпринимательства, информационному обеспечению инновационной деятельности;
Х разработан метод представления информации для системного мониторинга научно-технической и инновационной деятельности предприятий с целью содействия развитию их деловой активности;
IV. НАУЧНАЯ НОВИЗНА И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ИССЛЕДОВАНИЯ
Научная новизна диссертационного исследования заключается в том, что в нем разработаны теоретико-методические основы формирования кластеров как одной из форм повышения инновационной активности организаций научно-технической сферы. К числу основных результатов, определяющих научную новизну, относятся следующие:
Х разработан метод представления информации для системного мониторинга научного и инновационного потенциала вузовских, академических и отраслевых научных организаций, позволяющий
сформировать информационную базу для оценки состояния научного и инновационного потенциала;
Х сформирована модель информационного пространства, направленная на создание банка данных системного мониторинга научного и инновационного потенциала в регионе;
Х разработана методика проведения системного мониторинга научного и инновационного потенциала и предложен метод анализа результатов мониторинга, включающие разработку анкеты для обследуемых организаций, анкеты эксперта и агоритма анализа и обработки данных;
Х разработана методика принятия управленческих решений, основанная на данных системного мониторинга и экспертных заключений, по использованию научного и инновационного потенциала организаций научно-технической сферы для повышения их конкурентоспособности, а также для выбора наиболее значимых приоритетных направлений экономики города;
Х сформированы методические рекомендации по применению кластерного анализа в управлении инновационными процессами, направленные на обеспечение интеграции науки и промышленности, позволяющей эффективно использовать совместные ресурсы научных организаций и промышленных предприятий для сокращения цикла разработки и внедрения инновационных проектов до их внедрения.
Практическая значимость и реализация результатов работы определяются
следующим:
Х выводы и предложения, полученные в ходе выпонения диссертационного исследования, позволяют повысить уровень обоснованности решений, принимаемых субъектами инновационной деятельности на различных уровнях управления;
Х предложенные в диссертации методики прошли апробацию при проведении ежегодного системного мониторинга научного и инновационного потенциала вузовских, академических и отраслевых научных организаций Санкт-Петербурга, проводимого Комитетом по науке и высшей школе Правительства Санкт-Петербурга и приняты к дальнейшему использованию по оценке научного и инновационного потенциала организаций научно-технической сферы и формированшо рекомендаций для определения приоритетных направлений развития экономики Санкт-Петербурга;
Х разработана модель кластера и реализована методика для формирования кластеров организаций научно-технической сферы Санкт-Петербурга;
Х содержащиеся в диссертационной работе материалы используются при чтении лекций и проведении практических занятий по курсу Инновационный менеджмент со студентами Российского
государственного гидрометеорологического университета по
специальности Менеджмент организаций.
Основные результаты автора опубликованы в следующих научных работах:
1. А.В.Зюбан. Формирование кластеров на основе данных системного мониторинга // Сборник научных трудов конференции Российского государственного гидрометеорологического университета. Вып. 34. СПб.:Изд-во РГГМУ,2002-0,3 п.л.
2. А.Д. Викторов, А.В. Зюбан. Кластер как инструмент эффективного использования научного и инновационного потенциала вузов и предприятий для повышения их конкурентоспособности // Сборник научных трудов конференции Санкт-Петербургского государственного университета кино и телевидения. Вып. 56.- СПб: Изд-во СПбГУКиТ, 2003. - 0,3 п.л.
3. АВ.Зюбан Системный мониторинг для повышения конкурентоспособности вузов. // Сборник научных трудов конференции Института образования взрослых РАО. СПб: Изд-во ИОВ РАО, 2004. - 0,2 п.л.
4. А.В. Зюбан., П.П. Бескид. Структура информационного обеспечения мониторинга инновационного потенциала вузов. // Научная сессия профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам НИР Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов. СПб: Изд-во СПбГУЭФ, 2003. -0,3 п.л.
5. А. В. Зюбан., П. П. Бескид. Системный мониторинг инновационного потенциала вузов // Научная сессия профессорско-преподавательского состава, научных сотрудников и аспирантов по итогам НИР Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов. СПб:Изд-во СПбГУЭФ, 2003. - 0,3 п.л.
6. А.Д. Викторов, А.В. Зюбан Формирование базы данных состояния научно-технического и инновационного потенциала предприятий города //Сборник научных трудов международного семинара Проблемы и перспективы интеграции российской и европейской системы образования. СПб:Изд-во СПбГУАП, 2004. - 0,3 п.л.
7. АВ.Зюбан Системный мониторинг научного и инновационного потенциала как одна из форм активизации инновационной деятельности. // Экономика и управление, ч.1У, Сборник научных трудов Санкт-Петербургского государственного университета экономики и финансов, кафедра экономики предприятия и производственного менеджмента. СПб:Изд-во СПбГУЭФ, 2004. -0,3 п.л.
Подписано в печать 08.10.04. Формат 60*84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Печ. л. 1,25. Тираж 100 экз. Заказ 101.
Отпечатано с готового оригинал-макета в типографии Издательства СПбГЭТУ "ЛЭТИ"
Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ" 197376, С.-Петербург, ул. Проф. Попова, 5
РНБ Русский фонд
2005-4 17855
Похожие диссертации
- Управление инновационным процессом в хозяйственной системе на основе современных информационных технологий
- Ресурсный подход к исследованию инновационных процессов в региональной экономике
- Теоретико-методические основы формирования регионального кластера медицинской техники
- Методические основы стратегического анализа развития экономики региона