Читать книгу Технологическая динамика. Институциональный подход - П.Н. Павлов - Страница 9

В работе М. Сролека[51] подчеркивается важность исследования интенсивности инновационной активности с учетом особенностей институциональной среды, воздействующей на совокупность экономических агентов. Для этого может применяться инструментарий многоуровневого анализа. Как указывает автор, эконометрическое тестирование гипотез, предлагаемых в рамках одноуровневых моделей, характеризуется рядом существенных ограничений. Так для стандартных эконометрических моделей неявно принимается предпосылка о том, что наблюдения проводятся на однородном множестве объектов и поэтому результаты отдельных измерений обладают характеристикой независимости от результатов других измерений.

Но подлинная структура данных может быть кластерной, содержащей отдельные группы объектов, находящихся в сходных экономических условиях. В таком случае предпосылка о независимости результатов измерений для всей совокупности объектов может не выполняться[52], так как характеристики объектов, принадлежащих одной и той же группе, могут обладать тесной статистической связью, корреляцией. Многоуровневые модели ослабляют предпосылку о независимости характеристик группирующихся объектов, позволяют учесть иерархические закономерности в данных. Более того, данная группа моделей позволяет выявить степень, в которой результаты воздействия тех или иных факторов на исследуемый объект зависят от изменений контекста воздействия данных факторов. Примерами такого контекста могут являться институциональная среда, технологический уровень той или иной страны, а объектом воздействия – те или иные частные предприятия, фирмы.

Как правило, вопросы, связанные с измерением влияния среды, особенно если имеется в виду международная вариативность среды, не учитываются по причине недостатка соответствующих данных. В настоящее время появляются международные исследования, которые позволяют отмеченный недостаток данных компенсировать.

Большой интерес представляет статистика об инновационной активности фирм в различных странах мира, которая бы содержала сведения как о характеристиках фирм, так и о характеристиках окружающей среды, измеряемых макроэкономическими показателями. Мировой банк является организатором сбора подобной информации в рамках исследования Productivity and Investment Climate Survey (PICS)[53], которое содержит сведения о порядка 15000 фирм из 32 развивающихся стран.

Остановимся на вопросе о том, почему для решения некоторых задач желательно использование моделей, учитывающих иерархическую структуру данных. Как мы указывали выше, существующая в реальности, но не учтенная в моделях принадлежность к той или иной группе способствует появлению корреляции в характеристиках объектов. Например, результативность учащегося в школе определяется не только количеством времени, отводимого обучению, но и рядом более общих факторов, таких как характеристика конкретного класса, школы, национальной образовательной системы. Инновационную результативность аналогично следует моделировать, исходя не только из индивидуальных характеристик фирм, но также из характеристик, составляющих контекст, в котором фирма находится.

Й. Шумпетер указывал на значение социального контекста для инноваций[54]. Поиск новых способов осуществления деятельности встречается с сопротивлением, налагаемым структурой общества, общественных отношений, взаимодействий, взаимосвязей. И хотя он подчеркивал значение сопротивления новому, отметим, что среда может оказывать и положительное, стимулирующее инновационную активность воздействие.

Л. Ким подчеркивал значение внешней для фирм среды, состоящей из клиентов, поставщиков, конкурентов, государственных институтов, местных исследовательских институтов и центров технической информации, с точки зрения обеспечения способности фирм к тому, чтобы импортировать, проводить адаптацию к местным условиям и улучшать зарубежные технологии[55].

Приведенные выше положения находятся в полном соответствии с системной концепцией инноваций, или теорией национальных инновационных систем[56]. В данном теоретическом направлении в явном виде признается существование многоуровневой структуры факторов, воздействующих на экономическое поведение фирм. Фирмы, погруженные в развитую инновационную систему, обладают высокими шансами к тому, чтобы стать успешными инноваторами. Верно и обратное – аналогичная фирма, погруженная в неблагоприятную среду, может приостановить инновационную активность, сфокусировать активность на менее сложных (с точки зрения затрат когнитивных усилий) видах деятельности.

Традиционно данная тематика освещается на основе макроэкономических данных, что позволяет выявить различия в межстрановых моделях стимулирования инноваций[57]. В некоторых исследованиях, выполненных на основе микроэкономических данных для международной выборки стран, страновые эффекты учитывались на основе фиктивных переменных[58]. Безусловно, использование фиктивных переменных является наиболее простым решением, но сопряжено с низкой точностью оценок различий между странами. Такие переменные измеряют совокупный эффект, учитывающий все особенности страны, а потому остается большой простор для спекуляций на тему о том, что же в действительности представляют собой эти особенности.