Лекции профессора Ютты Гюнтер об инновационных кластерах и взаимодействии акторов внутри инновационных систем

22-26 сентября 2014 г. В ИСИЭЗ НИУ ВШЭ состоялись лекции Ютты Гюнтер (Jutta Guenther), профессора экономики Университета Бремена (Германия). Приглашенный эксперт рассказала об инновационных кластерах, процессах взаимодействия внутри инновационных систем, инновационном поведении акторов в сфере науки, технологий и инноваций, а также о факторах, определяющх инвестирование зарубежных активов в сферу исследований и разработок с региональной точки зрения.

22-26 сентября 2014 г. В ИСИЭЗ НИУ ВШЭ состоялись лекции Ютты Гюнтер (Jutta Guenther),профессора экономики Университета Бремена (Германия).

Приглашенный эксперт рассказала об инновационных кластерах, процессах взаимодействия внутри инновационных систем, инновационном поведении акторов в сфере науки, технологий и инноваций, а также о факторах, определяющх инвестирование зарубежных активов в сферу исследований и разработок с региональной точки зрения.

В рамках лекции «Инновационные кластеры и технопарки» Ю. Гюнтер вначале представила понимание кластера. Под кластером согласно М. Портеру (Porter, 1998) понимается прежде всего группа географически соседствующих взаимосвязанных компаний (поставщики, производители и др.) и связанных с ними организаций (образовательные заведения, органы государственного управления, инфраструктурные компании), действующих в определенной сфере и взаимодополняющих друг друга. Для понимания сравнительного положения стран в глобальной конкуренции М. Портер (Porter, 1999) предложил модель конкурентного ромба (Porter’s diamond model). В ней особое значение придано содержанию стратегии фирмы и ее конкуренции в рамках кластера, факторным условиям (физические и человеческие ресурсы, знания, капитал и инфраструктура), спросу на товары и услуги кластера, а также связанным и поддерживающим сферам. Каждый кластер имеет свое значение для создания добавленной стоимости, концентрирует внутри себя специализированные рабочие силы и технологии. При сильном расширении кластера стоимость ресурсов может настолько сильно возрасти, что это становится барьером для вхождения в него новых организаций. С точки зрения системы кластер представляет собой связанные элементы, имеющие границу (географическую или отраслевую) и внешнюю среду, которая оказывает влияние на кластер.

По мнению Ю. Гюнтер кластеры – это исторический феномен. Стремление искусственно создать кластер в большинстве случаев не приводит к его эффективному функционированию.

С точки зрения экономической теории кластеры наибольшим образом соответствуют региональному уровню экономики. Маршалл (Marshall, 1890) считает, что наибольшая польза от взаимодействия организаций может существовать только благодаря специализации работ в некоторой отрасли, созданию уникального рынка человеческих ресурсов и поставщиков промежуточных товаров и услуг, а также возникновению эффекта обмена знаниями. Джейкобс (Jacobs, 1969) видит преимущества взаимодействия в диверсификации производства организаций различных отраслей. По его мнению, специализация региона в одной отрасли является рискованным для ее экономики. Вернон (Vernon, 1966) использует понятие жизненного цикла товаров для описания производства на региональном уровне. На ранних стадиях развития организаций в регионе целесообразна диверсификация экономического сектора, тогда как при росте и переходе к зрелости промышленных компаний специализация рабочей силы, поддерживающих организаций и стандартизация производства становятся более важными факторами. Наконец, Флорида (Florida, 2002) делает акцент на креативном классе (creative class), человеческих ресурсах, их мобильности и географической близости как основе формирования кластеров.

Факторы возникновения и развития кластеров вызвали особый интерес у аудитории после ознакомления с экономической теорией. В рамках возникшей дискуссии было установлено, что, несмотря на исторический фактор возникновения кластеров, качество жизни в регионе сильно влияет на привлечение новых заинтересованных сторон в этот кластер.

Далее Ю. Гюнтер рассказала об измерениях кластеров в рамках экономических исследований. Основными методами являются анализ статистики занятости (employment statistics, input-output statistics), публикационных и патентных баз данных, а также проектной статистики (project statistics). В рамках анализа изучаются взаимосвязи между поставщиками, соавторство в работах, совместные НИОКР.

На лекции «Сравнительный анализ результативности в сфере науки, технологий и инноваций» профессор рассказала о разных подходах в экономической теории к описанию модели производства от неоклассической теории Солоу (Solow, 1956), ставящей во главе рабочую силу и капитал, новой теории экономического роста Ромера и Лукаса (Romer, 1986, 1990, Lucas, 1988), учитывающей НИОКР и процесс создания знаний, до теории «экономического развития» Шумпетера (Schumpeter, 1911, 1939, 1942) и теории «длинных волн» Кондратьева (Кондратьев, 1920). Шумпетер (Schumpeter, 1942) рассматривает инновации как независимую переменную, внешний шок для экономики, который дает толчок зависимой переменной – экономическому росту. При этом возникает вопрос, каким образом экономический рост, стагнация или экономический кризис влияет на возникновение инноваций.

Результаты эмпирических исследований в области НИОКР и инноваций в международном сравнении показывают, что для большинства стран технологический прогресс способствует росту ВВП. Важными индикаторами при анализе сферы НТИ также являются процент ВВП, затрачиваемого на НИОКР (R&D as a percentage of GDP), размер этих затрат и количество ученых и инженеров на миллион людей в стране. 

Статистика показывает, что развитие науки и технологий и возникновение инноваций происходит пропорционально (pro-cyclical). Когда происходит экономический спад, развитие науки, технологий и инноваций также останавливается. С точки зрения научной теории это объясняется уменьшением доступных ресурсов, денежных потоков для НИКОР, увеличением риска инвестирования в науку и технологии, а также общим уменьшением спроса на инновационные продукты. При этом существует альтернативная теория, утверждающая, что экономический кризис рождает новые технологии (Schumpeter, Кондратьев) и становится плодородной землей для развивающихся технологий (Perez 2009, Archibugi, Filipetti 2012). Справляясь с экономическим кризисом 2008-2009 гг., Ю. Гюнтер отмечает, что основным решением большинства стран было применение фискальной политики в виде снижения налогообложения и увеличений государственных дотаций и трансфертов. Германия, Швеция и некоторые другие страны в качестве фискальной политики использовали увеличение денежных затрат на НИОКР, что позволило им не только выйти из кризиса, но и возобновить экономический рост в долгосрочной перспективе.

 

В начале лекции «Инновационное поведение акторов в сфере науки, технологий и инноваций» Ю. Гюнтер привела эмпирические данные по размеру зарубежных вложений в НИОКР Германии, который приблизительно равен вложениям Германии в науку и технологии других стран (Европа, США) в течение 1995-2011 гг., при этом номинальное значение инвестиций постоянно растет. В то же время размер отечественных затрат на НИОКР превышает зарубежные инвестиции. Основными индикаторами в данном вопросе являются GAFI (German applicant, Foreign inventor – количество НИОКР немецких организаций за рубежом) и FAGI (Foreign applicant, German inventor – количество НИОКР иностранных организаций на территории Германии). Анализ производится на основе патентных данных и информации по НИОКР с помощью подсчета тех работ, где имеется хотя бы один немецкий заявитель и иностранный изобретатель (GAFI) и хотя бы один иностранный заявитель и немецкий изобретатель (FAGI).

По результатам регрессионного анализа приглашенный эксперт делает выводы, что основными факторами привлечения зарубежных инвестиций в регионы Германии являются их специализация в определенной отрасли, научно-промышленный обмен знаниями и человеческий капитал. Наличие кластеров, научной инфраструктуры и высококвалифицированных специалистов имеет наивысшее значение для международной привлекательности регионов.

 

В следующей лекции приглашенный эксперт рассказала о взаимодействии различных учреждений внутри инновационных систем. Инновации никогда не создаются в изоляции, они сильно зависят от базовых условий (framework conditions). Оптимальной инновационной системы не может существовать, т.к. микро- и макроэкономические условия в каждой стране отличаются.

Задача инновационной системы производить и внедрять что-то новое. Основными ее элементами являются различные организации (акторы или игроки, такие как частные компании, университеты, научно-исследовательские институты, министерства, венчурные компании) и институты (набор юридических правил, норм, ценностей, общих практик, которые оказывают влияние на поведение организаций).

Инновационные системы различаются по уровням: национальные, региональные и отраслевые. Взаимодействие между организациями (например, между университетами и промышленными компаниями) внутри инновационных систем может сильно отличаться в зависимости от страны. В США, например, профессора высших учебных заведений могут  иметь долгосрочные контракты с частными компаниями.

Основными причинами взаимодействия фирм в сфере инноваций являются снижение затрат на НИОКР, уменьшение риска, эффект масштаба, обмен знаниями (в т.ч. синергетический эффект), выход на новые рынки, растущая сложность новых технологий. Будущее сферы науки и технологий заключается в совместных взаимодействиях и разработках. По мнению Ю. Гюнтер успех взаимодействия зависит от поставленных целей, профессионального управления взаимодействием, прозрачной коммуникации, обязательств с задачами и долей гибкости, а также от доверия.

Эксперт считает, что универсальной средой для возникновения взаимодействия и обмена знаниями являются университеты. Их роль, начиная с 1970-1980 гг., менялась от чистого обучения до обучения и проведения исследований, а затем начала включать трансфер знаний и технологий из академического мира в реальный сектор экономики. Рассматривая теорию взаимодействия университетов, частных организаций и государства Ю. Гюнтер отметила модель «тройной спирали» (triple helix), разработанную Эцковицем и Лейдерсдорформ (Etzkowitz and Leydesdorff, 1997, 2000). В отличие от модели невмешательства (“Laissez-Faire”), где все три вида организаций работают полностью автономно по отношению друг другу, и модели (Etatistic Model), где государство по отдельности управляет промышленностью и университетами, сферы действия организаций в модели «тройной спирали» пересекаются, то есть они могут выполнять функции друг друга. Компании реального сектора могут действовать как университеты, когда проводят внутреннее обучение сотрудников или создают корпоративные университеты. Университеты могут действовать как компании реального сектора: в их кампусах открываются центры трансфера технологий и консалтинговые компании.

По мнению Ю. Гюнтер, в модель «тройной спирали» необходимо добавить четвертого актора, который все больше и больше оказывает влияние на любую инновационную систему, – гражданское общество. Такое взаимодействие открывает дорогу к открытым инновациям и общественной науке, где в научной области начинают принимать участие обычные люди.

В заключительной части мерпориятия Ю. Гюнтер рассказала о поведении транснациональных организаций в национальных инновационных системах. Линейная модель инновационного процесса представляет себе цепочку действий, начинающуюся с фундаментальных и прикладных исследований и заканчивающуюся развитием и внедрением технологий и продуктов. На первых стадиях основными акторами являются исследовательские организации, далее начинают работать промышленные компании и, наконец, происходит выход на рынок и потребителей.

Под транснациональными компаниями (ТНК, multinational enterprises) понимаются такие организации, которые работают более чем в одной стране, и получает прямое финансирование из-за рубежа. Кантвелл (Cantwell, 2001) отмечает, что ТНК являются глобальными организаторами экономических систем, которые разрабатывают технологии в разных частях мира.

Условиями для интернационализации ТНК являются их возможности и накопленные внутренние знания (path dependency, Cantwell, Piscitello 2000, Cantwell, Fai 1999), накопление нематериальных активов (в т.ч. знаний работников) и основного оборудования (technological accumulation, Cantwell, 1989), географическое распределение (Cantwell 1989) и структура комплекса сети.

Для анализа деятельности ТНК Ю. Гюнтер использует результаты опросов на уровне организаций, базу данных AMNE Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР, OECD) и патентные данные. На уровне организаций определяются размеры зарубежных потоков инвестирования, занятость, выручка от продаж, инвестиции, затраты на НИОКР. Основной проблемой является отсутствие открытого доступа к данным на микроуровне. На уровне патентов определяются заявители и изобретатели, географическое местоположение и технологическая область. Индикаторами для немецких ТНК также являются GAFI и FAGI, описанные ранее в отчете. По эмпирическим данным международных потоков денег на НИОКР 2007 г. делается вывод, что инвестиции ЕС в сферу НТИ США значительно превышают инвестиции в обратную сторону. В то же время размер инвестиций ЕС в науку и технологии Японии превышает размеры финансирования США.

Во время дискуссии касательно количества успешных НИОКР в США по сравнению с другими странами мира был сделан вывод, что в США условия для ведения научные исследований и конструкторских разработок значительно выше, чем в других частях мира. Это объясняется не только экономическим фактором, но также близостью к крупнейшим ученым мира в различных областях, работающих в США. Непосредственная кооперации с ними может позволить получить научный опыт и улучшить свои собственные результаты. Отсюда существует большая тенденция миграции ученых со всего мира в исследовательские центры США.

Автор: Павел Бахтин