Просмотр/Открыть - DocSpace - Кубанский государственный

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
«КУБАНСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
На правах рукописи
Коробов Юрий Николаевич
РАЗВИТИЕ ВЕНЧУРНОГО ИНВЕСТИРОВАНИЯ СЕТЕВОЙ
ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным
хозяйством: управление инновациями
ДИССЕРТАЦИЯ
на соискание ученой степени кандидата экономических наук
Научный руководитель:
д-р экон. наук, проф. Воронина Л.А.
Краснодар – 2015
ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение…………………………………………………………………………...3
ГЛАВА
I.
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ
ПРЕДПОСЫЛКИ
ОРГАНИЗАЦИИ
ВЕНЧУРНОЙ СЕТИ
1.1. Сущность форм организации венчурного инвестирования инновационной
сети……..................................................................................................…………12
1.2. Интеграционная система взаимодействия акторов венчурной сети…….31
1.3.
Особенности
венчурного
финансирования
инновационной
деятельности..........................................................................................................50
ГЛАВА
II.
ИССЛЕДОВАНИЕ
ИНФРАСТРУКТУРЫ
ВЕНЧУРНОЙ
СЕТЕВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
2.1. Современная
конъюнктура
венчурных
сетей
в
инновационной
системе…................................................................................................................72
2.2. Особенности национального венчурного инвестирования……………...99
2.3. Взаимозависимость
венчурного
инвестирования
и
сетевой
инновационной кооперационной деятельности……...........…………………114
ГЛАВА
III.
ВЕНЧУРНОЙ
ЭФФЕКТИВНОСТЬ
СЕТИ
ИСПОЛЬЗОВАНИЯ
ДЛЯ
РАЗВИТИЯ
ПОТЕНЦИАЛА
РЕГИОНАЛЬНОЙ
ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
3.1. Стратегия повышения конкурентоспособности венчурной сети….......136
3.2. Оптимизация системы мониторинга и моделирование эффективности
функционирования венчурных сетей………................................................…150
Заключение………....................................……………………………………...164
Список использованной литературы………................................…………….168
2
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность
темы
исследования.
Инновационная
траектория
развития, как вектор современной экономики, требует радикального
преобразования модели ресурсного потенциала участников хозяйственной
деятельности. Одним из главных атрибутов инновационной экономики
является эффективное распространение коллективных и индивидуальных
знаний, базисом которого служит группа акторов или сетей, а инструментом
является
высокорисковый
венчурный
капитал.
Эффективное
конституирование и венчуризация сетевых инновационных формирований
положительно влияет на практику взаимодействий субъектов инновационной
деятельности:
их
экономических
и
ресурсно-знаниевый
обмен
научно-технологических
в
рамках
параметров,
социальноа
также
территориального аспекта сложившейся инновационной организационной
инфраструктуры.
Недооценка проблем венчурного инновационного инвестирования
национальной экономики негативно сказывается на ее развитии. В связи с
этим необходимо разработать и реализовать качественно новую стратегию
координации деятельности участников инновационных групп с участием
венчурного капитала, что обуславливает актуальность и выбор направления
исследования.
Степень научной разработанности проблемы.
теории
сетизации
инновационной
Основы положений
экономической
деятельности,
инновационно-синергетического развития получили развитие в трудах: Л.А.
Ворониной, Р.С. Голова, Е.В. Гоосена, Е.Н. Князевой, С.П. Курдюмова, А.В.
Мыльника, С.М. Никитенко, С.В. Ратнер, М.Р. Сафиуллина, В.П. Третьяк,
О.А. Третьяк, М.Ю. Шерешевой и других; а также зарубежных авторов: P.
Beje, E. Castilla, P. Dodds, R. Eccles, R. Florida, E. Granovetter, M. Granovetter,
J. A. Groenewegen, H. Hakanson, H. Hwang, M. Kenney, H.J. Leavitt, I.R.
3
Macneil, J.C. Mitchell, S.F. Nadel, N. Nohria, C. Sabel, J. Sydow, D. Watts, O.E.
Williamson, A. Windeler и других.
Современный
взгляд
и
методологические
основы
венчурного
инвестирования представлены в трудах: Ю.П. Аммосова, Е.А. Ткаченко, Е.М.
Роговой, Д. Глэдстоун, Л.Глэдстоун, К. Кэмпбелл, Д.А. Бенджамин, Д.
Маргулис и других, а также в находящейся в свободном доступе литературе
и
статистическим
материалам
Российской
ассоциации
венчурного
инвестирования и Российской венчурной компании.
Вопросами взаимосвязи венчурного инвестирования и инновационной
деятельности занимались С.Кортум, Д. Лернер, М. Хирукава, А. Попов, П.
Рузенбум и другие.
Тем не менее, систематизированные теоретические исследования,
посвященные венчурному инвестированию, фрагментарны. Недостаточно
внимания уделяется понятийно-терминологическому аппарату венчурного
инвестирования
формирования
сетевой
и
инновационной
деятельности,
функционирования
сетевой
проблематике
инновационной
инфраструктуры с участием венчурного капитала, оптимизации мониторинга
венчурных сетей.
Целью
диссертационного
теоретических
положений
исследования
хозяйствующих
является
развитие
субъектов-участников
инновационно-инвестиционных групповых формирований – венчурных сетей
в
условиях
становления
инновационной
экономики
и
разработка
практических рекомендаций по совершенствованию системы управления их
деятельностью.
Поставленная цель предполагает решение следующих задач:
 провести
сущности
форм
исследование
организации
теоретических
венчурного
основ
экономической
инвестирования
сетевой
инновационной деятельности и уточнить категорию «венчурная сеть», а
также обосновать основные принципы интеграционной системы акторов
4
сетевой инновационной деятельности и роль венчурного капитала в их
взаимодействии;

исследовать инфраструктуру венчурного инвестирования сетевой
инновационной деятельности с использованием современного опыта и
разработать модель эффективной организации венчурной сети на основе
программы внедрения в национальную инновационную систему через
инновационные кластеры;
 адаптировать зарубежный опыт оценки конкурентоспособности
сетевой инвестиционно-инновационной деятельности и развить направления
ее эффективного использования применительно в деятельности венчурных
сетей;
 доказать
взаимовлияние
венчурной
и
кооперационной
инновационной деятельности в процессе формирования и эффективного
использования потенциала венчурных сетей;

системы
предложить механизм моделирования эффективности и создания
мониторинга
деятельности
венчурных
сетей
в
рамках
расширительных стратегий повышения их конкурентоспособности.
Объект исследования - венчурные сети и их составляющие акторы участники рынка коммерциализации инновационной продукции.
Предмет исследования - экономико-организационные отношения,
возникающие в процессе формирования и функционирования сетевой
инновационной деятельности с участием венчурного капитала.
Соответствие
темы
исследования
требованиям
паспорта
специальностей ВАК. Исследование выполнено в рамках специальности
08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством: управление
инновациями; п. 2.17. «Развитие теории, методологии и методов венчурного
инвестирования
научно-технического
и
организационного
обновления
хозяйственных систем» паспорта специальностей ВАК при Министерстве
образования и науки РФ.
5
Теоретической
и
методологической
основой
исследования
выступают фундаментальные и концептуальные исследования зарубежных и
отечественных ученых-экономистов в области теории развития сетевой
инновационной экономики в условиях венчурного инвестирования, создания
сетевой
экономики,
эффективного
использования
инновационного
потенциала акторов венчурного капитала.
Методологической
фундаментальных
основой
методов
диалектическое
единство
эффективности
венчурной
исследования
научного
познания:
качественной
сети,
послужил
и
комплекс
анализ,
синтез,
количественной
оценки
системный
анализ,
субъективно-
объективный подход. В процессе обоснования теоретических положений,
методологических подходов, выводов и рекомендаций применялись методы
экономико-статистического
анализа,
экономико-математического
моделирования, группировки, структурного анализа, экспертных оценок.
Информационно - эмпирическая база исследования представлена
правовыми
и
Министерства
нормативными
финансов
РФ,
актами,
официальной
Российской
статистикой
ассоциации
венчурного
инвестирования, Организации экономического сотрудничества и развития,
Российской венчурной компании, финансовой отчетности инновационных
компаний, авторскими расчетами.
Гипотеза диссертационного исследования исходит из предположения,
что
развитие
субъектов
инновационной
хозяйственной
взаимосвязано с развитием институциональных
инвестирования,
в
связи
с
чем
деятельности
структур
целесообразно
венчурного
моделирование
интеграционных связей акторов венчурных сетей, проведение сетевых
межорганизационных изменений на предмет удовлетворения не единичных,
а всеобщих коллективных потребностей организаций в рамках разработки
определенного инновационного продукта или услуги.
6
Основные положения диссертации, выносимые на защиту.
1.
Неравномерность интеграции в инвестиционно-инновационную
деятельность
участников,
информационных
и
поляризация
проектных
потоков
связей,
в
денежно-товарных,
связи
с
состоянием
неопределенности и риска национальных инновационных систем диктуют
необходимость совершенствования действующих подходов к регулированию
межорганизационной кооперации в процессе распределения венчурного
финансирования между участниками инновационной деятельности. Одним из
таких подходов является разработка теоретико-методического обеспечения
деятельности венчурных сетей, их функций и составляющих, а также
характера включенности в систему национальных инновационных кластеров
России. Вопросы интеграции участников инвестиционно-инновационной
деятельности во взаимосвязанную сеть являются ключевыми в сложившихся
условиях
дифференцированных
производства
и
конкуренции
и
диверсифицированных
в
цепочке
факторов
создания
ценности
коммерциализируемого новшества, возникающей не между отдельными
субъектами, а между их группами. Оптимальная схема интеграции акторов
венчурной
сети
сбалансирует
инновационно-инвестиционной
взаимные
деятельности,
ожидания
выстроит
от
результатов
такую
модель
отношений, когда не будут пересекаться интересы конкурирующих между
собой субъектов хозяйственной деятельности в реализации совместных
проектов.
2.
Современная конъюнктура сетевой инвестиционно-инновационной
деятельности России влияет на формирование и функционирование
инновационных кластеров и одних из их составляющих – венчурных сетей,
для которых необходимы уточнение благоприятных условий деятельности и
системных недостатков, определение места и роли в национальной
инновационной системе, разработка программного комплекса по внедрению
в сложившуюся инновационную систему.
7
3.
В экономической теории и практике инновационного менеджмента
недостаточно проработана стратегия повышения конкурентоспособности
кооперирующихся участников в формате венчурной сети. Данный пробел
может
восполнить
разработка
конкурентоспособности
концептуальной
венчурной
сети
с
модели
показателей
перебором
одного
из
результирующих показателей с помощью аппарата теории нечетких
множеств.
4.
Изучение корреляционных связей между показателями кооперации
при инновационной и венчурной инвестиционной деятельности позволит
обосновать принципы развития, функционирования и взаимодействия
венчурных
сетевых
количественных
венчурной
и
структур.
Устойчивая
качественных
деятельности,
изменений
кооперации,
положительная
основных
инновационной
динамика
индикаторов
направленности
бизнес-процессов организаций формируют действенную инфраструктуру
венчурных сетей.
5.
Проведенное исследование показало, что в экономической и
статистической практике отсутствуют прогнозные механизмы оценки
кооперирующейся инвестиционно-инновационной деятельности - с этой
целью разработана и апробирована экономико-математическая модель
оценки и прогноза ее результатов. Для анализа венчурной концентрации в
определенных
отраслях,
территориального
кооперационных
инвестиционных
распределения,
связей
участников
потоков
в
способствующих
инновационной
разрезе
развитию
деятельности,
целесообразно разработать показатель качественной оценки изменений –
индекс венчурной кластеризации.
Научная
новизна
диссертационного
исследования
в
целом
заключается в разработке и обосновании теоретических положений по
формированию политики взаимодействия организаций в рамках реализации
8
инновационной цепочки для формирования стратегии развития венчурного
инвестирования сетевой инновационной деятельности.
Основными научными результатами, полученными автором, являются
следующие:

дополнено определение венчурной сети, суть которого заключена в
том, что венчурная сеть - это целостный инновационный субъект, состоящий
из ряда индивидуальных экономических акторов - конечных реципиентов
венчурного материального и нематериального капитала, взаимодействующих
между собой путем квазиинтеграционных связей, генерируемых медиаторомвенчурной компанией в рамках венчурной экосистемы, что в отличие от
традиционных
подходов
базируется
на
принципах
целостности,
субъектности и интегрированности, что развивает концептуальный подход
Нестеренко Ю.Н., Феррари М., Грановеттера М. и позволяет отразить
свойства, структуру и инновационный потенциал венчурных сетей через
систематизацию функций венчурного капитала; раскрыта и обоснована
интеграционная система сетевого взаимодействия акторов инновационноинвестиционной деятельности в форме венчурной сети: конгломератный
характер
интеграции
при
экстернализации
и
квазиэкстернализации
внутренних функций акторов сети в рамках виртуальной организации, при
этом выявлено, что в развитие ранее полученных результатов Голова Р.С. и
Мыльника А.В. система венчурной сети носит нелинейный характер и
точками
бифуркации
системы
предложено
считать
вложение
и
распределение (диссипацию) венчурных инвестиций между участниками
сети;

предложен механизм интеграции венчурной сети в инновационную
систему через инновационные кластеры на основе формирования системы
сетизации знаний в виде программы реализации преимуществ венчурной
сети в инновационном кластере с учетом исследований Гилзинга В.,
позволяющая осуществить анализ и систематизацию статистических данных
9
участников
сети
за
счет
их
применения
в
механизме
принятия
управленческих решений в области инвестирования;

аргументированы и апробированы методические приемы и способы
оценки конкурентоспособности венчурной сети в дополнение к разработкам
Роининен
С.
и
Вестерберга
М.
на
предложенных
показателях
предпринимательской ориентации акторов венчурной сети с помощью
аппарата нечетких множеств, что позволяет актору венчурной сети выбирать
контаргента
с
соответстующими
качественными
показателями
для
заполнения пробелов стратегии развития и выстраивания дорожной карты,
максимизирующей инновационный потенциал;

выявлены высокие значения прямых и обратных корреляционных
связей, указывающих на взаимозависимость кооперации при инновационной
и
венчурной
инвестиционной
деятельности,
определяющих
формат
инфраструктуры бизнес-процессов венчурных сетей в развитие научных
положений Кортум С. и Д. Лернера о взаимосвязи венчурной и
инновационной деятельности;

на
рассчитана модель эффективности деятельности венчурных сетей
региональном
уровне,
позволяющая
оценить
и
спрогнозировать
показатели коммерциализации инноваций от кооперирующейся деятельности
акторов венчурной сети и акторов инновационной системы, а также
обоснована система мониторинга деятельности венчурных сетей на основе
показателя
венчурной
кластеризации,
учитывающего
отраслевую
концентрированность инвестиций в дополнение и развитие научных позиций
Гонда К. и Какизаки Ф., что позволяет повысить оценку концентрации
венчурных инвестиций во время падения или роста уровня инвестиций в
разрезе регионов страны.
Теоретическая и практическая значимость результатов исследования
заключаются в том, что основные положения и выводы могут быть
использованы
для
совершенствования
10
венчурного
инвестирования
инновационной деятельности, а также в качестве базы при разработке
методологических
основ
сетевой
инновационно-инвестиционной
деятельности, для координации деятельности участников реализации
инновационных проектов с привлечением венчурного капитала, при
разработке и осуществлении мониторинга эффективного использования
высокорисковых инвестиций, а также в учебных дисциплинах вузов:
«Инновационный
менеджмент»,
«Инновационная
экономика»,
«Национальные инновационные системы» и др.
Апробация работы и использование результатов. Предложения по
формированию механизма управления венчурным инвестированием сетевой
инновационной деятельности обсуждены и одобрены на всероссийских и
международных научно-практических конференциях (Краснодар - 2014 г.,
Новосибирск - 2014 г., Семей - 2014 г.).
Публикации. Основные положения диссертационного исследования
отражены в 8 опубликованных научных работ по теме диссертации (в том
числе 3 публикации в журналах из Перечня рекомендованных ВАК) общим
объемом 2,33 п.л (авт. - 1,85 п.л.).
Структура диссертации обусловлена целью исследования и логикой
решения поставленных задач. Работа состоит из трех глав, введения и
заключения на 182 страницах, содержит 37 таблиц и 36 рисунков.
Библиография работы составляет 162 наименования.
11
1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ОРГАНИЗАЦИИ
ВЕНЧУРНОЙ СЕТИ
1.1. Сущность форм организации венчурного инвестирования
инновационной сети
Динамика спроса инновационных продуктов диктует новые правила
межфирменных отношений между хозяйствующими субъектами: ресурсная
недостаточность как фактор роста уступает место интеллектуальному
капиталу, предоставляющему доступ на инновационные рынки. Развитие и
упрочнение
кооперационных
связей
стирает
границы
между
индивидуальными экономическими субъектами, превращая их в единый
макросубъект
производства
конкурирующего
с
определенного
инновационными
инновационного
товарами
других
товара,
аналогичных
макросубъектов. Вектором взаимодействия экономических агентов в рамках
инновационных групп выступает венчурный капитал, обеспечивающий
материальную и нематериальную поддержку.
Сетевые предпосылки использования венчурного капитала обусловлены
состояниями
риска
и
неопределенности
сложившейся
глобальной
экономической системы. Стабильность и непрерывность генерации новых
коммерчески
оправданных
научных
знаний
подкреплены
синергией
взаимодействий участников венчурных инновационных сетевых групп.
Для
разработки
промышленных
групп
и
реализации
необходимо
форм
сетевых
рассмотреть
инновационных
теоретические
и
методологические основы естественнонаучного развития инноватики с
участием венчурного капитала и формы сетевой интеграции участников
инновационной деятельности.
12
Теоретический базис сети экономических акторов 1 инновационного
производства, координирующих свои действия с помощью распределения
материальной и нематериальной частей венчурного капитала может быть
рассмотрен с точки зрения следующих экономических теорий: социальных
сетей,
ресурсной
зависимости,
эволюционной,
институциональной,
стратегического управления, промышленных кластеров, а также феномена
венчурного капитализма (рис 1.1).
Актор
1
Актор
2
Актор
3
Актор
n
Инновационная сеть
Теория социальных сетей
Венчурный капитал
Теория ресурсной зависимости
Эволюционная теория
Институциональная теория
Теория стратегического управления
Теория промышленных кластеров
Инвестиционные институты
Индивидуальные инвесторы
Венчурный капитализм
Рис. 1.1 Теоретический базис венчурной сети (составлено автором)
Анализ человеческих взаимодействий как объект изучения социологии
заложил инструментарий теории социальных сетей, который используется
для исследования сетевого межорганизационного взаимодействия. Д. Морено
обусловил концептуальные составляющие сетевого анализа, ввел понятие
«социограмма» и концепцию «социометрии» [119]. Также толчок сетевому
подходу дала теория социального обмена, родоночальник которой Д.
1
Под акторами в контексте данного исследования понимаются действующие субъекты
(индивидуальные или коллективные); индивиды, социальные группы, организации, институты,
соверщающие действия, направленные на других; участники преобразований, движимые собственными
мотивами
и
обладающими
для
этого
соответствующим
опытом.
Источник:
URL:
https://ru.wikipedia.org/wiki/Актор
13
Хоманс: ресурсный социально-материальный обмен выступает основной
формой межличностного взаимодействия [101]. Для понимания венчурной
составляющей инновационной сети следует обратиться к А. Бейвласу [74] и
Х. Левитту [108], которые рассматривали под сетью совокупность позиций, а
не индивидов. Так в работах А. Бейвласа впервые упоминается централь, а
потоки ресурсов формируют межпозиционные связи: задачи выполняются
качественнее и быстрее, когда коммуникации осуществляются через
центральную позицию.
Таким образом, централью в инновационной сети, распределяющей
венчурные инвестиции, выступает венчурная компания, формирующая
движение материального и нематериального капитала между участниками.
Теоретическое
инвесторов
обоснование
бизнес-ангелов
-
в
участия
индивидуальных
венчурном
венчурных
финансировании
сетевой
инновационной деятельности может быть раскрыто в работах З. Найдела,
который охарактеризовал структурные подгруппы определенными типами
взаимодействий:
выполнение
совместных
ролей
[122].
Широко
распространено определение Дж. К. Митчелла, который под сетью понимает
множество связей между акторами. Характер связей может служить
интерпретацией социального поведения задействованных участников[118].
Согласно теории социальных сетей структурные процессы и связи
определяют поведение участников в сети.
Система
в
взаимодействий
силу
ее
высокой
участников
концентрации
отделена
от
внутренних
связей
и
окружающей
среды,
а
интенсивность взаимодействия элементов между собой в сравнении с
внешней средой определяет ее границы. Данные определения позволяют
судить о целостности рассматриваемой инновационной сети с участием
венчурного капитала.
Считается, что впервые в экономический анализ социологическое
понятие социальной сети было включено М. Грановеттером. Согласно ему
14
конкретная
функционирующая
система
социальных
отношений,
характеризующаяся социальным капиталом (совокупностью отношений и
активов, размещенных в сети) как облегчает, так и ограничивает
экономическому агенту возможности создания стоимости или присвоения
ренты. Систематический анализ социального капитала первым предпринял
П. Бурдье и определил его как:
«агрегацию действительных или
потенциальных ресурсов, которые связаны с включением в прочные сетевые
или
более-менее
институционализованные
отношения
взаимных
обязательств или признаний». Для обоснования преимуществ сетевой
координации
участников
инновационной
деятельности
необходимо
ссылаться на понятие социального капитала, который основан на двух
аспектах: доступ к ресурсам инновационной сети открывают социальные
взаимоотношения,
а
качество
этих
ресурсов
определяет
качество
социального капитала.
Х. Уайт и М. Грановеттер, базируясь на положениях теории социального
обмена, предлагают понятие новой экономической социологии - современное
хозяйство характеризуется совокупностью формальных и неформальных
связей между индивидуумами и фирмами, что послужило возникновению
теории ресурсной зависимости. Базис данной теории – открытые системы:
организации для получения ресурсов вступают в отношения обмена с
внешней средой, что создает зависимость между организацией и другими
участниками рынка. Ресурсный подход получил развитие в работе М.
Бойсота, где отражено влияние институциализированных социальных норм и
ценностей экономических субъектов хозяйствования на возникновение
межфирменных сетей [22].
Существенный вклад в изучение сетевого взаимодействия внесла
эволюционная
теория,
подчеркивающая
исторически
обусловленный
характер изменений. Ее родоначальниками принято считать М. Хэннана и
Дж.
Фримана,
определивших
эволюционную
15
теорию
как
основу
организационной экологии, наукой о динамике организационных сообществ,
исследующую процессы, связанные с жизненным циклом компаний, а также
«естественным отбором» на организационном уровне в рамках конкретной
организационной среды. Итак, согласно популяционной экологии среда
выступает оптимизирующей силой, отбирающей оптимальные комбинации
участников рынка инноваций. Соответственно, оптимальные решения
принимаются на уровне отрасли в целом, принцип «коллективной
рациональности» господствует над «индивидуальной рациональностью»
отдельной организации.
В этой связи возникает потребность изучать не
отдельные организации, а популяции – совокупности организаций, сходных
по
типу
и
сопротивляемости
внешним
изменениям.
Большинству
организаций в рамках организационной экологии присуща структурная
инерция, формируемая под воздействием внутренних и внешних факторов,
определяемая фиксированным набором действий и заложенными в них с
момента рождения организации характеристиками. К внутренним факторам
относятся инвестиции в определенные активы предыдущих периодов,
информационная
недостаточность,
процедуры
организации,
несбалансированные внутриорганизационные ресурсные потоки. К внешним
факторам относятся административные и финансовые барьеры на вход и
выход
с
рынка,
конкуренция
сходных
по
структуре
организаций,
законодательные аспекты хозяйственно-экономической деятельности.
Эволюционный подход, в общем виде выражающийся в зависимости
организаций от предшествующего развития, когда весь спектр возможных
траекторий зависит от исходных состояний – технологической системы,
действующих правил и институтов, наиболее явно соприкасается с
институциональной теорией. Фирма как экономический агент обладает
индивидуальными
чертами
и
сложной
внутренней
структурой,
что
определяет ее позицию в отрасли, конкурентные преимущества, положение
на
рынке,
стимулы
к
сотрудничеству
16
с
другими
агентами
[41].
Трансакционные издержки выступают критерием выбора между фирмой и
рынком, как альтернативными механизмами управления хозяйственной
жизнедеятельностью.
Данный
подход
обусловил
консолидацию
производственных активов в форме единого юридического лица. Фактор
устойчивости возникает при превышении издержек использования рыночных
механизмов над издержками, связанными с управленческими решениями
предпринимателя.
Следовательно,
механизмом
экономии
средств
на
покрытие информационной недостаточности, поддержания легитимной
дееспособности межфирменных связей согласно теории трансакционных
издержек выступает фирма.
Для
раскрытия
ряда
явлений,
наблюдаемых
в
сложившейся
экономической системе, важная роль отводится анализу контрактных
взаимодействий,
раскрывающему
проблему
структуризации
внутрифирменных и межфирменных взаимодействий. По И. Макнейлу
контрактом является набор обещаний, невыполнение которых влечет
наложением
правовых
санкций
и
исполнение
которых
считается
обязанностью [114]. Гарантией в данном случае выступает раскрытие
информации, открытый порядок разрешения проблем и споров. Процесс
исследования
дискретных
контрактных
рыночных
Координирующие
институциональные
отношений
сделок
структуры
способы
и
по
выходит
за
иерархической
О.
рамки
организации
Уильямсону,
совершения
изучения
трансакций
определены
[158],
[65].
как
которые
подразделяются на иерархический, рыночный и промежуточные способы.
Каждую трансакцию характеризует три измерения – качество инвестиций,
частота оборачиваемости и неопределенность. Используя данный подход,
координирующие структуры можно подразделить на три класса: рыночная
координация
классических
контрактов,
трехсторонняя
координация
неоклассических контрактов и отношенческая контрактация, в том числе
двусторонняя
координация
с
помощью
17
обязывающих
контрактов,
объединяющая координация посредством интеграции. Такое деление задает
основу понимания сети как механизма координации, а венчурную компанию
как ее координирующую структуру.
Кластерная концепция, обозначающая особый вид межфирменного
взаимодействия, зародилась с идеями А. Маршалла о локализованной
промышленности – концентрации отраслей определенного профиля в рамках
определенного региона [45]. В дальнейшем последовала теория «полюсов
роста», согласно которой развитие конкретной хозяйственной системы
связано с наличием определенной локальной точки или «полюса», которая,
обладая особым инфраструктурным и социальным профилем, является
движущей силой развития всей системы [131]. В венчурной инновационной
сети таким полюсом выступает венчурная компания – реципиент венчурных
инвестиций и участник инновационной деятельности. Согласно М. Портеру,
автору теории национальной конкурентоспособности, власть экономических
группировок переходит к кластерам, или взаимосвязанных территориальному
признаку группам компаний, поставщиков товаров и услуг, отраслевых
компаний, а также связанных с их деятельностью конкурирующих
специализированных организаций [136]. В рамках данной концепции
структурирование экономического пространства
происходит следующим
образом: определение крупной фирмы или концентрации сходных фирм и
взаимодействующих с ними вышестоящих и нижестоящих по вертикали
организаций; определение по горизонтали вспомогательных отраслей;
выделение
специализированных
информационную,
организаций,
инфраструктурную
или
обеспечивающих
финансовую
поддержку;
определение влиятельных законодательных структур [60]. В инновационной
венчурной сети географическая концентрация конкурентов, клиентов и
поставщиков
значительно
повышает
конкурентоспособность.
18
ее
инновационность
и
Межорганизационные
рассмотреть
в
рамках
инновационные
сетевой
сети
концепции
также
теории
необходимо
стратегического
управления. Стратегией по А. Чандлеру является разработка программы
действий и плана распределения ресурсов для достижения долгосрочных
целей и задач [85]. Стратегия как соответствие между сильными и слабыми
сторонами фирмы и ее рыночным потенциалом предложена К. Эндрюсом
[68]. В результате роста количества компаний, расширения продуктового
спектра приоритетной стратегией стала диверсификация предложения, как
способ привлечения потребителей, задающих более высокую планку
качественным характеристикам товаров. При таком подходе возникла
необходимость устранения в межфирменных взаимоотношениях элементов
стихийности и для повышения качества прогнозирования установления
прочной кооперации, что позволило говорить о существовании в мировой
экономике
плотной
сети
кооперирования
(по
Г.
Ричардсону
-
взаимосвязанные между собой кластеры и группы с формализованной
кооперацией) и формировании определенного континуума механизмов
управления
межфирменным
взаимодействием
Обострение
[137].
конкуренции и ее глобальный характер, неопределенность внешней среды,
повышение
роли
жизнедеятельности
информации
и
экономических
временного
акторов
фактора,
послужило
усложнение
катализатором
развития венчурных сетевых структур.
Сетевые
межфирменные
структуры
в
рамках
бизнес-стратегии
рассмотрены в работах таких авторов как Ч. Сноу, Г. Торелли, Х. Итами, К.
Имаи, Р. Майлз, российских ученых – А. Стерлина и А. Ардишвили. Сетевые
структуры по Р. Майлзу и Ч. Сноу – новый этап в эволюции
организационных структур – линейной, функциональной, дивизиональной и
матричной.
Совместные
активы
групп
экономических
акторов,
задействованных в цепочке создания ценности, являются общим отличием
19
сетевых
структур
от
традиционных
структур,
когда
все
активы
сосредотачиваются в пределах одной организации.
Существует множество трактовок понятия сети. Так по Й. Зюдофу и А.
Винделеру под сетью понимаются долгосрочные соглашения между
различными взаимосвязанными организациями [150]. Х. Хакансон указывает
на институциональную независимость друг от друга набора субъектов,
действующих и/или контролирующих в некотором смысле взаимозависимые
ресурсы [98]. Ф. Котлер и Р. Ачрол под сетевой организацией понимают
«коалицию взаимозависимых специализированных экономических единиц со
своими целями, которые действуют без иерархического контроля, однако они
все задействованы в системе с общими целями через многочисленные
горизонтальные связи, взаимную зависимость и обмен» [40]. П. Беже и Д.
Гроневеген
подчеркивают
в
сети
целенаправленную
вовлеченность
независимых участников в деятельность всей группы [75]. Ф. Вебстер видит
основную характеристику сети в единстве, открытой и гибкой коалиции,
контроль над которой производится из единого центра, обеспечивающим
развитие, управление, координацию и финансирование [156].
Исследование краткого обзора генезиса сети как экономической
категории позволяет перейти к исследованию понятий инновационной сети и
венчурного капитала, составляющие базис венчурной сети. В табл. 1.1
представлены различные трактовки понятия инновационной сети.
Несмотря на то, что все приведенные определения в своем контексте
могут быть применимы в качестве базиса трактовки венчурной сети, автор
особенно выделяет определение А. Бретта и О. Лукши за отражение ими
принципов коммерциализации, информационного, технологического и
знаниевого обменов.
20
Таблица 1.1
Трактовки понятия инновационной сети
Научные определения
Авторы
Источник
Инновационные сети – содружества
участников инновационной деятельности,
оказывающих информационную,
консультационную, образовательную и
организационную поддержку друг другу в
целях получения и распространения новых
знаний и инновационных продуктов.
Научно-инновационная
сеть
это
комплекс
взаимосвязанных
узлов,
представляющих собой исследовательские,
проектные,
конструкторские,
маркетинговые
и
испытательные
учреждения (их подразделения, творческие
коллективы), а также промышленные
предприятия (фирмы), организованные по
принципу сети.
Инновационные
сети
–
это
профессиональные
объединения
инфраструктурных
организаций,
деятельность и услуги которых связаны с
коммерциализацией
и
передачей
технологий, созданием и управлением
инновационными старт-ап компаниями,
инновационным развитием. Основная
функция, которую обеспечивает сетевое
взаимодействие таких организаций – это
распространение информации разного
рода и в различных формах. К такой
информации
относятся:
методы
и
технологии осуществления деятельности /
предоставления услуг, технологические
запросы/
предложения
по
поиску
партнеров, примеры лучшей практики и
т.д.
Сети инновационного развития (СИР)
состоят из опытных, квалифицированных
специалистов с хорошими связями,
готовых оказать практическую помощь
предпринимателям. Благодаря ускорению
обмена идеями и установления связи
предпринимателей
с
рынком
СИР
помогают
продвигать
на
рынок
жизнеспособные коммерческие проекты.
Лившин А.Я.,
Батоврина
Е.В., Беланов
И.С.
Лившин А.Я., Батоврина Е.В.,
Беланов И.С. «Глобальная
интеграция в сфере инновационного
развития: проблемы и тенденции» Государственное управление.
Электронный вестник №34, Октябрь
2012г.
Воронина Л.А., Ратнер С.В. Научноинновационные сети в России: опыт,
проблемы, перспективы. – М.:
ИНФРА-М, 2010.
Воронина
Л.А., Ратнер
А. Бретта, О.
Лукши.
А. Бретта, О. Лукши. Методическая
поддержка центров
коммерциализации технологий.
Практические руководства. Часть 2.
Москва, Центр исследований
проблем развития науки РАН, 2006.
РВК и
Всемирный
банк
Венчурные акселераторы: сети
инновационного развития. РВК и
Всемирный банк, 2012. URL:
http://www.rusventure.ru/
Венчурный капитализм как феномен в целом представлен как система
формальных и неформальных институтов, объединенных участием в
21
создании
и
финансировании
инновационных
компаний,
обеспечения
организационной, юридической и технологической инфраструктуры их
деятельности [13].
Под венчурными компаниями понимаются коммерческие компании с
участием венчурного (рискового) капитала, как текущим, так и прошлым,
специализирующие на создании, освоении и внедрении инновационных
товаров и услуг.
Инновационная
сеть
с
циркулирующим
венчурным
капиталом
нуждается в особой трактовке: определение венчурной сети отражено в
работе
Нестеренко
Ю.Н.,
как
предпринимательской
сети
«высокой
технологии», объединяющей крупную производственную компанию, фирмы
венчурного капитала и малые инновационные предприятия, занимающиеся
разработкой и внедрением новых технологий в области микроэлектроники,
биоэнергетики, информатики и других направлениях [46].
В
зарубежных
исследованиях
вопросы
кооперации
участников
венчурного инновационного процесса отражены в эффекте кэйрэцу межорганизационном сетеобразовании в рамках одного инвестора [112].
Автор предлагает следующее структурное определение, раскрывающее
качественный состав, внутренние и внешние свойства инновационноинвестиционного феномена: венчурная сеть – это целостный инновационный
субъект, состоящий из ряда индивидуальных экономических акторов конечных реципиентов венчурного материального и нематериального
капитала, взаимодействующих между собой путем квазиинтеграционных
связей, генерируемых медиатором - венчурной компанией в рамках
венчурной экосистемы. Целостность инновационного субъекта отражена в
коммерциализации конкретной инновационной идеи.
Перекрестная взаимосвязь венчурной и инновационной сетей отражена
на рисунке 1.2.
22
Актор сети
Актор сети
Актор сети
Венчурный инвестор
Актор сети
Венчурный капитал
Определенная инновация
Актор сети
Венчурная компания
Актор сети
Потребитель инноваций
Актор сети
Венчурная сеть
Инновационная
сеть
Рис. 1.2. Перекрестная взаимосвязь венчурной и инновационной сетей
(составлено автором)
Выбор
наилучшего
способа
повышения
конкурентоспособности
промышленных предприятий на инновационной основе – основной вопрос
национальной
государственной
политики.
Инновации
поддерживают
экономический рост и конкурентоспособность и создают рабочие места. Со
времен Д. Шумпетера (1911) инновации и предпринимательство были
признаны как результат деятельности одного актора: предпринимателя. А
конкурентоспособность,
основанная
на
инновационной
деятельности,
является результатом не одного экономического актора, а сложного
процесса,
в
котором
взаимодействуют
несколько
географически
расположенных акторов. Для описания этого процесса применяются разные
теоретические концепции, такие как «промышленный район», «кластер»,
«место распространения», «бизнес-экосистема» и «инновационные сети», а
23
для нашего исследования приемлемы такие концепции, как «венчурная
экосистема» и «венчурная сеть».
Инфраструктура венчурной экосистемы отражена на рисунке 1.3 [18].
По данным РАВИ венчурная экосистема определяется как «особая модель
венчурной
индустрии,
в
которой
реализуется
идеальная
система
взаимодействия всех ее элементов (общества, государства, бизнеса) и
обеспечено ее самоподдержание и саморазвитие за счет частного капитала»
[18].
Технологические
кластеры
Налоговые льготы
на НИОКР
Налоговые
льготы на
доходы с
капитала
Университеты
Бизнес-школы
Рынок IPO
НИОКР
Отраслевые
ассоциации
Сети
бизнесангелов
Юридические
структуры
Банки малого и
среднего
бизнеса
Средние и малые
инновационные
предприятия
Законы
банкротства
Фонды
фондов
Иностранные
инвесторы
Венчурный
капитал
Исследовательские
гранты
Страховые
Создание и финансирование
компании
новых предприятий Пенсионные
промышленными
фонды
предприятиями
Рис. 1.3. Сбалансированная комплексная инфраструктура венчурной
экосистемы
Проведем структурный анализ венчурной сети как сложной системы,
приобретающей
новые
свойства
ввиду
ее
состава
из
множества
взаимодействующих составляющих (подсистем) [44]. Теория сложной сети
может
послужить
теоретической
основой
для
концептуализации
взаимодействия разнородных и многочисленных акторов, лежащих в основе
24
инноваций в венчурной сети. В физике, математике, информатике, биологии
и социальных науках в последнее время широко используется понятие
«сложная сеть». Данная теоретическая база, названная Д. Ваттсом «новой
наукой о сетях» [154], может быть полезна при анализе венчурной сети.
Сеть является сложной, если она состоит из многочисленных
взаимодействующих акторов [70], которые могут быть разнородными, т.е. с
различными компетенциями и различными функциями в сети. Теория
сложной сети согласована с системной точки зрения. Сети состоят из
акторов, которые взаимодействуют без формальной иерархии.
Д. Старк
определяет сложные сети, как «гетерархию» [147], которую Е. Джен
описывает, как взаимосвязанные, перекрывающие, часто иерархические сети
с отдельными компонентами, одновременно принадлежащие и действующие
в нескольких сетях, и с общим развитием системы как зарождающиеся, так и
регулирующие
взаимодействия
этих
сетей
[103].
Группа
акторов,
взаимодействуя между собой, становится сетью. Взаимодействие между
разнородными структурами является второй особенностью сложных сетей.
Вероятность взаимодействий между акторами выше, когда высока их
взаимозависимость. Д. Ваттс и С. Штрогатс отмечают, что структура сети
(разнообразие акторов и степень связанности) влияет на ее динамику [155].
Значимость сложных сетей заключается скорее в их выносливости, чем в
их стабильности. Е. Джен определяет выносливость, как способность
системы поддерживать определенные функции при условии внутренних или
внешних
возмущений.
Стабильность
сети
является
результатом
ее
выносливости.
Эластичность - это еще один термин, используемый для описания
способностей системы, подвергающейся внешним воздействиям и попрежнему сохраняющей свои функции [124]. И наоборот, слабостью сети
является
ее
неспособность
противостоять
сильным
воздействиям.
Организационная архитектура сети играет важную роль в ее выносливости
25
[89]. Результат экономической деятельности сетей зависит от ресурсов,
принадлежащих ее акторам и от того, как они преобразовывают и
обмениваются располагающими ресурсами.
Согласно
теории
сложной
сети,
венчурная
сеть
может
быть
квалифицирована как «сложная», из-за неоднородности и многообразия
своих акторов. Она может быть квалифицирована как «сеть» ввиду
децентрализации принятия решений и важности социальных связей для
координации экономических акторов [84]. Сложность венчурной сети
состоит в неоднородности акторов и их взаимодействии с точки зрения
организационных и человеческих аспектов. Сложные сети организаций
взаимодействуют с сложными сетями индивидуумов в непрерывном
процессе слияний и разделений [157]. Социальные и организационные связи
переплетены: социальные связи способствуют созданию и координированию
организаций, а затем организации создают новые социальные связи, которые
помогают основать новые организации.
Венчурная сеть, как производный элемент венчурной экосистемы,
состоит из сетей различных, взаимодополняющих и взаимозависимых
акторов. При этом эффективность каждого конкретного актора зависит от
присутствия других акторов. Из-за этой взаимозависимости, отсутствие
одного актора ослабляет эффективность работы других и, в конечном счете,
нарушает эффективность и надежность всей системы. Инновационные
результаты всей венчурной сети и всей венчурной экосистемы в целом
являются менее эффективными, если даже отсутствует только один актор с
существенными компетенциями.
Венчурная сеть - это сложная сеть инноваций, которая состоит из
разнородных и многочисленных акторов венчурной экосистемы, которые
взаимодействуют на разных уровнях: венчурные инвесторы, университеты,
крупные
фирмы,
научно-исследовательские
лаборатории,
венчурные
компании [104], юридические компании [149], инвестиционные банки,
26
коммерческие
группы,
банки,
агентства
сертифицированные
по
подбору
персонала,
аудиторы,
агентства
консалтинговые
по
связям
с
общественностью и средства массовой информации [69] и другие.
Учитывая количество потенциальных связей, рисунок 1.4 предлагает
наводящую диаграмму, которая показывает сложность сети. При этом
следует
отметить,
что
структура
сети
скорее
расширяется,
чем
централизуется или децентрализуется. Некоторые акторы взаимодействуют
чаще, чем другие, что вызывает более тесные связи между ними [96].
Например,
университеты,
лаборатории,
венчурные
крупные
фирмы
фирмы,
и
научно-исследовательские
юридические
фирмы
больше
взаимодействуют между собой, чем с другими.
Важной задачей является выявление всего множества акторов, которые
взаимодействуют и функционируют в сложной венчурной сети инноваций.
Исчерпывающая идентификация важна в связи с взаимозависимостью
акторов. Выживаемость венчурной сети (т.е. ее устойчивая инновационность)
заключается в целостности своих связей, из которых не все равноценно
важны, но все они вносят вклад в развитие системы. Согласно теории
сложной сети акторы могут играть разные роли и различными способами
содействовать повышению эффективности венчурной сети: прямо или
косвенно способствовать созданию и развитию высокотехнологичной
венчурной компании. Например, прямой вклад - это юридическая поддержка
защиты интеллектуальной собственности, предоставление экспертной оценки
консалтинговой группы, проведение IPO инвестиционным банком.
Косвенным
вкладом
выступает
обучение
предпринимателей
в
университетах и бизнес-школах, или приобретение социальных связей.
Акторы венчурной сети и их формальные и неформальные функции могут
быть обобщены в табл. 1.2.
27
Венчурные фонды, фонды прямых
инвестиций, инвестиционные банки,
бизнес-ангелы,
Инвестиципенсионные фонды,
онный актор
корпорации и др.
Малые инновационные компании,
венчурные компании
Инновационный актор
Университеты,
Научнотехнический
высокотехнолоактор
гические компании,
исследовательские лаборатории
Акторреципиент
инноваций
Корпорации,
государство,
физические лица
Рис. 1.4. Структура венчурной сети (составлено автором с учетом
исследований [97])
Таблица 1.2.
Экономические функции акторов венчурной сети
(систематизировано автором по: [97])
Тип актора
Научнотехнический актор
Инвестиционный
актор
Инновационный
актор
Актор-реципиент
инноваций
Формальные функции
Развитие инноваций,
накопление опыта,
предоставление
обученного персонала
Добавление стоимости
венчурной компании,
организация IPO для
венчурных компаний,
организация
поглощений венчурных
компаний, обеспечение
финансовых
транзакций
Неформальные функции
Инкубирование малых инновационных
предприятий, социализация акторов,
предоставление обученного персонала
Отбор малых инновационных
предприятий, накопление
предпринимательского опыта, внедрение
венчурных компаний в сеть,
сигнализирование о инновациях,
сетизация производства инновационного
продукта,
рекламирование малых инновационных
предприятий, поддержка
предпринимательской культуры
Накопление правового Сетизация производства инновационного
и
делового
опыта, продукта
решение юридических
вопросов, поддержка
рынка труда
Потребление
и Сетизация производства инновационного
создание спроса на продукта, поддержка инновационной
инновации
культуры
28
Примером функционирования венчурной сети может послужить история
компании, специализирующейся на разработке программного обеспечения:
автоматизация облачных услуг и кросс-платформенный доступ, Parallels, Inc,
основанной в 1999 году С. Белоусовым и за 10 лет достигшей оборотов в 100
млн. долл. Структура венчурной сети, сформированной вокруг Parallels, Inc,
отображена на рис. 1.5.
Apple, Inc
Intel Capital
Microsoft , Inc
Parallels, Inc
Almaz Capital Partners
Linux
Bessemer Venture Partners
Insight Venture Partners
Intel
Reg.ru
IBM
Русоникс
Cisco
Plesk
PEM
Стинс Коман
Confixx
Центр финансовых
технологий
Новосибирский
государственный университет
Актор - реципиент
инноваций
Инновационный
актор
Научно-техничечский
актор
Инвестиционный
актор
Рис. 1.5. Венчурная сеть, сформированная вокруг Parallels, Inc. (составлено
автором по: [25, 129, 32, 15])
В 2003 году компания Parallels, Inc получила инвестиции от Almaz
Capital Partners и приобрела инновационные IT-компании Plesk, PEM и
Confixx. Венчурными инвесторами в разное время также выступали Intel
Capital, предоставляющая не только инвестиции, но и данные об
архитектурах разрабатываемых процессоров, а также такие всемирно
29
известные венчурные фонды как Bessemer Venture Partners и Insight Venture
Partners. Парнерское соглашение с Parallels, Inc заключила IBM, а Cisco
выкупила долю в 1%, чтобы получить наблюдательное место в совете
директоров. К 2009 году одними из партнеров Parallels, Inc стали такие
компании, как Стинс Коман и Русоникс. Образовательные инициативы
компании перенесены в Новосибирский государственный университет,
являющийся
частью
Инновационного
кластера
информационных
и
биофармацевтических технологий Новосибирской области.
Экономический успех венчурной компании – результат не только
качественной работы предпринимателя и его инновации, но также его
включенность в сложные социальные сети: количество связей обеспечивает
качество доступа к финансовым ресурсам и нематериальному капиталу.
Изоляция не способствует мобилизации необходимых ресурсов. Качество
взаимодействий между акторами определяет успех каждого актора и,
наконец, успех всей сети. Венчурная компания может взаимодействовать с
дополнительным актором только в случае, если последний относится к
венчурной сети: развитие инноваций зависит от целостности среды их
производства. Соответственно, инновационный потенциал венчурной сети это продукт целостности набора ее разнородных и взаимозависимых акторов.
Целостная венчурная сеть способствует генерированию радикальных
инноваций в долгосрочной перспективе, чем поддерживает возникающие
новые отрасли и противостоит крупным промышленным кризисам.
Рассмотренные составляющие венчурной сети также необходимо
рассмотреть в процессе их взаимоинтеграции в рамках инновационноинвестиционной деятельности.
30
1.2. Интеграционная система взаимодействия акторов венчурной сети
Настоящий
контекст
межфирменных
информационно-коммуникационной
связей
ввиду
взаимозависимости
растущей
акторов
инновационной деятельности и возможности мгновенных трансакций задает
новое качество понятиям интеграции и кооперации сетевых взаимодействий.
Турбулентность современных рынков ломает иерархии активов, собранных в
единую собственность. Отныне стратегии консолидации ресурсов сводятся
не
к
их
физическому
приобретению
в
виде
собственности,
а
к
неформальному контролю. Это обусловлено понятием квазиинтеграции,
которая играет важную роль в понимании системы сетевого взаимодействия
акторов венчурной инновационной деятельности.
Крупные интегрированные структуры не всегда обладают достаточным
синергетическим
эффектом
для
эффективного
использования
аккумулируемых активов. Причины кооперационных провалов обусловлены
несочетаемостью
централизацией
внутрикорпоративных
бизнес-процессов,
норм
и
культур,
формализованной
чрезмерной
бюрократизацией
механизмов принятия решений, что обусловило тенденцию переноса на
аутсорсинг неключевых компетенций.
Статичная составляющая понятия интеграции по В. Энгельгардту [67]
разделена на три ступени: появление взаимозависимости элементов, потеря
элементами исходных индивидуальных свойств в процессе объединения,
приобретение новых свойств возникшей целостности ввиду появления новых
связей между ее частями. Данные ступени ведут к возникновению
интеграционных связей между акторами венчурной сети.
Однородность
продукции,
производимой
интегрированными
субъектами, задает критерий, по которому интеграция разделяется на
горизонтальную,
Вертикально
вертикальную
интегрированная
и
конгломератную
структура
31
(рис.1.6)
характеризуется
[66].
наличием
нескольких производственных стадий, рыночными барьерами входы и
выхода, распределительной (аллокативной) эффективностью.
Отрасль А
Стадия 3
Стадия 2
(1)
Отрасль В
Стадия 2 (2)
Стадия 2 (3)
Отрасль С
Стадия 1
Стадия 2 (4)
Горизонтальная
интеграция
Отрасль D
Вертикальная
интеграция
Конгломератная
интеграция
Рис. 1.6. Виды интеграции [66]
Согласно неоклассической теории также в вертикальных структурах
следует отметить наличие определенных типов контрактов, называемых
вертикальными ограничениями, предоставляющими способность одной
фирмы, в частности венчурной, определять стратегические решения других
фирм инновационной сети, формально от нее независимых.
Динамика интеграционной вертикали венчурной сети в зависимости от
стадии установления контроля в технологической цепочке подразделяется на
восходящую – послепроизводственные события и нисходящую– выбор
сырья.
Горизонтальная
интеграция
характеризуется
кооперацией
экономических акторов, занятых производством товаров одного типа.
Венчурной сети, по мнению автора, наиболее присуща конгломератная
интеграция, определяющая единство различных производственных структур
и диверсификацию капитала, как финансового так и социального, что ведет к
снижению
неопределенности
и
рисков
жизнедеятельности.
32
в
процессе
хозяйственной
Эффект масштаба, рост подконтрольных активов на определенном этапе
развития являются источником дополнительных расходов. Кризис всей
технологической
цепочки
оппортунистическому
интегрированной
поведению
ее
структуры
акторов,
в
ведет
свою
к
очередь
обусловленному сложностью оценки каждого индивидуального вклада.
Возникает необходимость контролирующего актора – венчурной компании,
которая посредством квазиинтеграционных связей задает формат и рамки
межфирменных отношений акторов в венчурной сети путем распределения
финансовых ресурсов, полученных от венчурного инвестора.
По К. Блуа идея квазиинтеграции – это извлечение преимуществ
вертикальной интеграции, минуя ее риски или жесткость собственности [78].
М. Дитрих под квазиинтеграцией понимает «длящиеся отношения между
юридически самостоятельными экономическими единицами» [88]. В.П.
Третьяк под данным явлением понимает добровольное согласие юридически
независимых компаний на контроль над управлением их активами [64].
Реакция экономических субъектов на вызовы изменений внешней среды
приводит к экстернализации внутренних функций – передаче на аутсорсинг
определенных бизнес-процессов и выводу активов, или «внутренней
виртуализации», которая связана с процессом квазиэкстернализации, не
приводящего к потере контроля над собственностью [162]. Для венчурной
сети характерны оба процесса – с одной стороны контроль венчурного
инвестора над активами реципиента инвестиций, с другой – создание рынка
аутсорсинговых услуг в рамках инновационного проекта и контроль его
экономических субъектов посредством квазиинтеграционных механизмов.
Квазиинтегрированная
структура
связей
венчурной
сети
имеет
следующие характеристики: открытость информационно-коммуникационной
поддержки акторов внутри сети и ее долгосрочный характер; установленные
легитимные правила и нормы, регулирующие межсетевое взаимодействие
33
акторов и их реакцию на определенные события внешней и внутренней
среды.
Сущность межфирменных связей венчурной сети помогает раскрыть
понятие сети создания ценности [135], введенное М. Портером. Идея состоит
в том, что потребительная ценность продукта зависит от действий по его
разработке, производству и внедрению на рынок, рассматриваемых как
единый
комплекс.
Следовательно,
необходимо
анализировать
и
координировать основную деятельность – производство, исходящие и
входящие поставки, маркетинг и обслуживание, и вспомогательную
деятельность – разработки, трудовые ресурсы, инфраструктуру каждой
компании, входящей в сетевую структуру. Кооперирующие фирмы в рамках
венчурной сети могут получать дополнительные преимущества, вовлекая
свои бизнес-процессы не только в цепочки поставок, но и спроса,
ориентируясь на потребителя.
В процессе непрерывной трансформации конкурентного ландшафта и
пространства, на котором осуществляется создание ценности, межфирменное
взаимодействие
осознанно
или
случайно
формируется
на
моделях
глобального доступа к ресурсам и талантам (R=G, Resourses=Globe) и
совместного создания продукта с потребителем под его ценности (N=1) [61].
Учитывая при создании ценности индивидуальный опыт потребителя,
исчерпав традиционные источники конкурентного преимущества – доступ к
технологиям, труду и капиталу, венчурная инновационная сеть может
добиться уникальной дифференциации, концентрируя свои бизнес-процессы
на поиск глобальных ресурсов для удовлетворения уникальных потребностей
единичного клиента (рис. 1.7).
Данный подход к созданию ценности не предполагает кастомизацию:
базисом ценностного предложения в современный период всесторонней
диверсификации
деятельности
экономических
субъектов
являются
поведение, потребности, навыки и умения активного потребителя. Вариант
34
N=1 действителен в рамках венчурной сети сотрудничающих участников,
при наличии центрального координатора - венчурной компании, задающей
стандарты и создающей интерфейсы взаимодействия с потребителем.
Гибкие и
эластичные бизнеспроцессы
N=1
Потребитель
и его
ценности
Акторы
сетевого
венчурного
инвестирования
R=G
Инфраструктура венчурной сети
Рис. 1.7. Цепочка создания ценности венчурной сети (составлено автором с
учетом исследований [61])
Фактором
успеха
модели
N=1
является
гибкость, непрерывная
перенастройка ресурсов или доступа к ним, значительная аналитическая
работа и надежные аналитические инструменты, доступность по цене,
совокупность участников, потребительский интерфейс интуитивного типа, а
также ориентация на масштаб, возможная в рамках принципа R=G - доступа
к глобальным ресурсам.
Создание инновационного продукта, коммерциализация научных идей
венчурной сети согласно современным тенденциям развития инновационного
бизнеса осуществляется на переходе от сегментации потребителей, когда
одна фирма занимается потребительскими запросами, к девертикализации
ресурсной базы – производства компонентов, проектирования и разработок.
Множество движущихся звеньев, таких как идеи, информация, знания,
капитал и продукт или услуга в венчурной сети образуют логическую
цепочку взаимоотношений, определяющих суть цепочки создания ценности,
основы оперативного реагирования на вызовы реального времени.
35
Преобразование базовой структуры бизнес-процессов, переход к модели
ценообразования на основе ценности, социальные изменения, преодоление
разрыва
между
способностями
осуществляются благодаря
осмыслить
ситуацию
и
наличию административных
действовать
возможностей
венчурной сети: выстраивания финансовых потоков и осуществления
знаниевого обмена.
Персонализация предоставляемой ценности потребителям требует
тесного с ними взаимодействия и предвидения их предпочтений, что
напрямую влияет на формирование связей в венчурной сети.
Рассматривая
«систему
взаимосвязанных
фирм
и
организаций,
значимость которых как целого превышает простую сумму составных
частей» [60], необходимо акцентировать внимание на эффекте синергии.
Синергетический эффект проявляется в результате взаимодействия многих
однонаправленных сил при когерентном и кооперативном поведении
элементов
системы.
Г.
Хакен
сформировал
основные
положения
синергетики. Согласно определениям отечественных ученых, венчурная сеть
может быть структурирована по следующим признакам [35]. Венчурная
компания представляется гарантом аттрактора, устойчивого состояния
системы, притягивающего к себе все множество ее «траекторий». Момент
получения венчурных инвестиций под определенный проект выступает
начальной точкой бифуркации подсистемы венчурной сети – точкой
ветвления
всевозможных
путей
ее эволюции.
Определение точек
бифуркации позволяет наглядно изобразить синергетическую модель
процессов развития венчурной сети как нелинейной сложной системы,
эволюционирующей различными путями, и ее акторов, как элементов,
рассматриваемых в качестве фрактальных объектов, обладающих свойствами
масштабной инвариантности или самоподобия, повторяющиеся через
определенные пространственные промежутки. Диссипация, как процесс
рассеяния
энергии
в
рамках
венчурной
36
сети
является
процессом
распределения
венчурных
инвестиций,
как
формальных,
так
и
неформальных, как прямых, так и косвенных между всеми акторами сети
(рис. 1.8).
Венчурная компания
точка бифуркации
Реципиент
венчурных
инвестиций
1
Реципиент
венчурных
инвестиций
n
Реципиент
венчурных
инвестиций
2
точка бифуркации
Актор
венчурной
сети 1
Актор
венчурной
сети 2
Актор
венчурной
сети n
диссипация
фрактальные
объекты
диссипация
аттрактор
Рис. 1.8. Нелинейная система венчурной сети (составлено автором)
Многослойная сеть информационных процессов, представляемая в виде
научных
идей,
теорий,
междисциплинарных
научных
направлений,
образовывает инновационно-информационное поле венчурной сети [23, 24].
На пересечении информационных процессов такой пространственновременной структуры, логически упорядоченных в слои, образуются векторы
горизонтального
и
вертикального
распространения
информационных
потоков, характеризующихся инновационной интеграцией и высокой
степенью
фрактальности.
Границы
фиксированных
координат
инновационной системы «пространство-время» структурируются согласно
специализации деятельности акторов венчурного инвестирования. На стыках
границ как в пределах, так и за пределами инновационного кластера
венчурных
сетей
может
образоваться
37
информационный
вакуум
некоммерциализируемых идей в силу отсутствия понимания их специфики,
начального капитала и связей. Немаловажную роль в заполнении вакуума
играют неформальные венчурные инвестиции – ангельский капитал.
Условным центром венчурной сети создания ценности, выступающим в
роли
координатора,
является
реципиент
венчурных
инвестиций.
Управляющий центр формируется на стыке цепочки спроса и цепочки
поставок, образуя фокальную сеть, представляющую собой особую форму
межфирменных
взаимодействий,
квазиинтеграционными
связями,
характеризующихся
вертикальными
координируемыми
иерархическими
методами.
Одной из форм квазиинтеграции является определение виртуальной
организации как способа достижения цели путем структурирования
деятельности, введенное В. Мовшовицем [120]. Человеческий и физический
капитал определяет вовлеченность предприятий в выполнение заказа,
«принцип переключения» [121] - способность реагировать на вызовы
внешней среды, выступает организационной парадигмой. Кооперация
идентифицируемых виртуальных команд приводит к изменению системной
конфигурации венчурной сети под текущий формат функционирующего
рынка (Рисунок 1.9).
Венчурный инвестор
Венчурная компания
Заказчик (N=1)
Поставщик 2
Поставщик n
R=G
Поставщик 1
Виртуальная организация венчурной сети
Рис.1.9. Система межфирменных связей в венчурной сети (составлено
автором)
38
Основная концепция виртуальной корпорации – вклад в достижение
цели каждый актор вносит исходя из своих ключевых компетенций. Р. Майлз
и Ч. Сноу определили координатора виртуальной организации или сетевого
брокера,
задающего
базовые
партнерские
процессы,
обладающего
следующими функциями, применимыми для венчурной сети [117]. На этапе
зарождения венчурной сети, венчурная компания выступает архитектором
сети, осуществляющим выбор ее участников и задающим стратегические
интересы:
инициирование
акторов
с
комплементарными
ресурсами,
формирование процессов социализации, процедур, конституирующих норм.
На этапе становления венчурная компания как управляющий и смотритель
поддерживает внутреннюю и внешнюю стабилизацию системы. На этапе
определения рыночных возможностей и перспектив сетевой брокер
закладывает основы виртуальной цепочки создания ценности, способной в
дальнейшем функционировать независимо.
Вопросы интеграции участников инновационной деятельности во
взаимосвязанную сеть являются ключевыми в сложившихся условиях
дифференцированных и диверсифицированных факторов производства и
конкуренции
в
цепочке
создания
ценности
коммерциализируемого
новшества, возникающей не между отдельными субъектами, а между их
группами.
Оптимальная
сбалансирует
взаимные
схема
интеграции
ожидания
от
акторов
венчурной
результатов
сети
инновационно-
инвестиционной деятельности, выстроит такую модель отношений, когда не
будут пересекаться интересы конкурирующих между собой субъектов
хозяйственной деятельности в реализации совместных проектов.
Для определения стратегии интеграции акторов венчурной сети нами
предлагается использовать теорию игр на этапе взаимодействия венчурных
инвесторов при выборе инновационного проекта (венчурной компании), если
предполагается совместное финансирование в рамках синдикативной сети, а
также
аппарат
теории
расписаний
39
(рассмотрен
в
пункте
1.3
диссертационного исследования) как инструмент минимизации времени
реализации проекта при ограниченном количестве ресурсов и числа
исполнителей (Рисунок 1.10) [19].
Венчурный синдикат – долевое участие в инвестициях двух или более
венчурных инвесторов [159]. Чем больше сетевых связей имеет венчурный
инвестор в синдикате, тем выше степень его централизации и тем больше его
собственная синдикативная сеть.
Хотя все участвующие в синдикате венчурные инвесторы занимают
долю в инвестициях, их функции в рамках синдиката могут отличаться.
Инвестор может выступать в активной роли, когда он не только инвестирует,
но и предоставляет дополнительные услуги, такие как консалтинг, так и в
пассивной роли соинвестора без оказания дополнительных услуг. Каждый
венчурный
инвестор
является
частью
разнообразных
синдикатов
с
различными партнерами.
синдикат венчурных инвесторов
Венчурый
инвестор 1
Венчурый
инвестор 2
Венчурый
инвестор n
венчурная
компания
теория игр
Актор
сети 2
теория расписаний
Актор
сети 1
Актор
сети n
инновационная сеть
Рис. 1.10. Теоретические предпосылки проектирования и управления
венчурной сетью (составлено автором)
Чем больше синдикативных партнеров в различных синдикатах имеет
венчурный инвестор, тем глубже специфика его синдикативной сети.
Синдикация венчурных инвесторов обусловлена несколькими причинами.
Каждая фаза венчурных инвестиций имеет собственную характеристику:
40
поиск
компаний-реципиентов
инвестиций,
процесс
инвестирования,
мониторинг и консультации портфельных компаний в течение периода
инвестиций и выход из инвестиций. Следовательно, существует несколько
причин и оснований для синдикации на каждой стадии. В доинвестиционной
стадии синдикация или возможная синдикация поможет найти и оценить
целевые компании, обеспечивая должный поток сделок – deal flow. На стадии
принятия
решения
о
инвестировании
синдикация
способствует
диверсификации рисков для индивидуальной венчурной компании и
комплексной оценке инвестиций. А также процедура должной проверки –
due diligence, проведенная несколькими инвесторами, будет более значимой,
чем проведенная одним.
На этапе вливаний инвестиций синдикация разделяет расходы между
инвесторами на предоставление дополнительных услуг портфельным
компаниям.
На выходе из инвестиций при продаже акций венчурных компаний
промышленным
компаниям
синдикация
позволяет
расширить
круг
потенциальных покупателей, а также закрепить связи между инвесторами
для будущих совместных проектов.
Причины синдикации обосновывают роль синдикативных сетей - сетей,
состоящих из числа венчурных инвесторов, взаимодействующих друг с
другом посредством их совместных инвестиций [145].
Тогда как
индивидуальный участник сети соединен с другими инвесторами через
синдикат, общая венчурная синдикативная сеть занимает весь или почти весь
рынок в пределах страны.
Для венчурных инвесторов важна роль различных акторов в рамках
синдикативной сети. Согласно сетевому анализу, чем больше связей имеет
участник сети с другими венчурными инвесторами посредством синдикации,
которая соответствует его индивидуальному инвестиционному плану, тем
центральнее его положение в сети [152], и большую выгоду он может
41
извлечь [83]. Во-первых, большая сеть соинвесторов облегчает поиск для
дальнейших
инвестиционных
проектов,
так
как
соинвесторы
могут
предложить партнерам участие в неизвестных для них сделках [115]. Вовторых, группа соинвесторов помогает найти партнера по синдикации для
различных видов будущих инвестиций. Подходящий соинвестор помогает
венчурной компании расширить спектр предоставляемых услуг для
портфельной компании [80], обеспечить наличие достаточного капитала для
крупных инвестиций [111], а также преодолеть возникающие в процессе
инвестирования проблемы, решение которых находятся вне компетенции
венчурной компании [92].
Синдикативная
сеть
формируется
между
двумя
венчурными
инвесторами, когда один инвестор инициирует предложение другому
инвестору сформировать синдикат, а тот его принимает. Как правило, в
синдикат входят больше трех инвесторов для со-инвестирования малых
инновационных компаний, но ниже будет рассматриваться зарождение
синдикативного процесса, когда ведущий венчурный инвестор привлекает
своего первого партнера. Для моделирования взаимных соглашений по
формированию синдиката будет применено игровое последовательное
формирование сети. Данное двустороннее сетеобразующее правило является
барьером
для
использования
некооперативных
игр
[102].
любого
Для
готового
определения
решения
сетевой
из
теории
архитектуры
индустрии венчурного капитала будет использована экстенсивная форма
игровой модели.
Предположим, что венчурный синдикат не сформирован. Существует
достаточно большое количество венчурных инвесторов, а также набор узлов
(D), соответствующий набору игроков, определяемому как N={1,2,...,n} c i и
j,
являющимися
типичными
венчурными
инвесторами.
Количество
элементов N определяется |N| = n. Локальные сети всей венчурной
синдикативной сети рассматриваться не будут, предполагая, что имеется
42
несколько локальных групп венчурных инвесторов в рассматриваемой
венчурной индустрии. Целью является исследовать сетевую архитектуру
локальной
группы
венчурных
инвесторов.
Формирование
синдиката
происходит, когда i и j достигают взаимного соглашения о создании
совместного
инвестиционного
партнерства,
синдикативная
связь,
инициированная i и принятая j, обозначается как gij. Локальная венчурная
сеть, определяемая как Gl, является набором этих синдикативных связей.
Набор всех венчурных инвесторов разделен на l локальных групп
(подмножеств), так что 𝑁 = ⋃𝑙ℎ=1(𝑁 ℎ ) , а для любой локальной группы h
выполняется условие ⋂𝑘ℎ=1 𝑁 ℎ = ∅ , для 𝑘 ∈ {2, 3, … , 𝑙} . Размер локальной
группы h определяется как |Nh| ≥ 3.
Близлежащая область венчурного инвестора i определяется другими
венчурными инвесторами, расположенными рядом с i. В действительности,
𝑁𝑖𝑏𝑑 = {𝑗 ∈ 𝑁 ℎ |𝑑𝑖𝑗 ≤ 2}, где dij представляет собой расстояние между двумя
венчурными инвесторами, измеряемое длиной кратчайшего (возможного)
пути. Путь может существовать, если один венчурный инвестор может
достичь другого с помощью прямой или косвенной синдикативной связи.
Косвенная связь существует между i и j в случае если для любого i
существует k между i и j так, что i имеет синдикативную связь с k, а k имеет
синдикативную связь с j, при этом между i и j нет прямой синдикативной
связи. По определению, расстояние между двумя напрямую соединенными
венчурными инвесторами равно 1, а расстояние между двумя косвенно
связанными инвесторами равно 2. Если есть два или более инвестора между i
и j, то есть dij ≥ 3, то такое соединение называется дальней связью. Кроме
того, все венчурные инвесторы классифицируются на две группы согласно
предписанным им проектным перспективам. Первая группа инвесторов
получает более выгодный инновационный проект, тогда второй группе
присваивается инновационный проект с низкой рентабельностью.
43
В описываемой модели первая группа венчурных инвесторов становится
центром локальной синдикативной сети. Предполагается, что есть только
один инвестор в каждой локальной группе с высокорентабельным проектом
на первой стадии.
Обозначим данные группы как NS и NP соответственно. Тогда 𝑁 = 𝑁 𝑆 ∪
𝑁 𝑃 и 𝑁 𝑆 ∩ 𝑁 𝑃 = ∅ . Пусть t представляет собой тип группы инвестора,
t∈{S,P}, который сохранится от начала до конца игры.
Рассматриваемая последовательная игра состоит из трех стадий, т.е. t ∈
{0,1,2}. На стадии 0 каждый венчурный инвестор получает проект стартапа
либо с относительно большей ожидаемой рентабельностью, либо с меньшей.
Информация о том, какой получен проект каким инвестором, будет известна
в конце стадии 0. На стадии 1 все венчурные инвесторы одновременно
решают, следует ли инициировать синдикативное предложение, и если да, то
кому. Для упрощения процесса сетеобразования, предположим, что к концу
стадии 1 каждый инвестор получает, по меньшей мере, одно предложение о
со-инвестировании. Таким образом, на стадии 2 все венчурные инвесторы с
минимум одним синдикативным предложением решают, принимать его или
нет, то есть происходит заполнение сети инвесторов с проектами высокой и
низкой рентабельностью. Ввиду того, что проект с высокой стоимостью дает
дополнительные преимущества с точки зрения затрат на формирование сети,
инвесторы с проектами низкой стоимости предпочитают формировать
синдикат с инвестором, у которого проект высокой стоимости, предполагая,
что имеется только один такой инвестор со стадии 0.
Если венчурный инвестор принимает предложение, то в конце стадии 2
образовывается синдикативная связь. Следует отметить, что данная связь
является по сути двусторонней сетью соглашений. Поскольку на стадии 2
можно принять только одно предложение, то инвесторы с проектом низкой
стоимости будут иметь только одну сетевую связь с другими инвесторами к
концу игры.
Инвестор с проектом высокой стоимости распространит
44
приглашения на всех инвесторов своей области, зная, что никто его не
отклонит на стадии 2. К концу игры локальная сеть достигает равновесной
сетевой архитектуры со звездочным спонсирующим центром. Локальная
венчурная синдикативная сеть имеет звездочную структуру, когда основной
инвестор находится в центре, и остальные инвесторы связаны с ним прямой
связью, а между собой через него – косвенной.
На стадии 0 каждый венчурный инвестор получает инновационный
проект с либо высокой рентабельностью (VH), либо с низкой (VL), так как
предположительно, доступно только два типа проектов. Все инновационные
проекты изначально имеют одинаковую вероятность успеха (PL). Данная
вероятность успеха будет реализована в случае формирования синдиката
венчурных инвесторов.
На
стадии
1
∀𝑖 ∈ 𝑁
может
инициировать
предложение
по
формированию синдиката с другим венчурным инвестором и к концу стадии
каждый
инвестор
получает
предложение.
На
стадии
2
инвесторы
осуществляют выбор, с кем формировать синдикат, и к концу стадии
формируется синдикативная сеть, где каждый инвестор определяет свой
сетевой выигрыш – чистую стоимость после расходов на инициирование и
принятие синдикативного предложения.
Набор действий каждого венчурного инвестора на стадии 1 является
А1𝑖 = {Предложить (О); Не предложить (𝑁)} , а на стадии 2 - А2𝑖 =
{Принять (𝐴); Отклонить (𝑅)} для ∀𝑖 ∈ 𝑁 𝑙 . Стратегия каждого венчурного
инвестора зависит не только от типа рентабельности полученного проекта, но
также от того, кто для этого инвестора инициировал предложение. Итак,
1
стратегией i на стадии 1, обозначаемой 𝑠𝑖1 , будет вектор 𝑠𝑖1 = (𝑠𝑖,1
,… ,
1
1
1
1
𝑠𝑖,𝑖−1
, 𝑠𝑖,𝑖+1
, … , 𝑠𝑖,𝑛
), где 𝑠𝑖,𝑗
∈ {𝑂; 𝑁} для каждого 𝑗 ∈ 𝑁 𝑙 {𝑖}. На стадии 2 все
венчурные инвесторы располагают информацией о том, что произошло на
стадии 1. История, доступная на этапе 2, обозначается h2 и включает профиль
действий всех венчурных инвесторов на этапе 1. С данной информацией,
45
каждый инвестор принимает только одно предложение, согласно своей
2
стратегии, обозначаемой как 𝑠𝑖2 , представляемой в виде вектора 𝑠𝑖2 = (𝑠𝑖,1
,… ,
2
2
2
𝑠𝑖,𝑖−1
, 𝑠𝑖,𝑖+1
, … , 𝑠𝑖,𝑛
) , где 𝑠𝑖2 ∈ {𝐴; 𝑅} для каждого 𝑗 ∈ 𝑁 𝑙 {𝑖} . Следовательно,
1
2
gij=1 если 𝑠𝑖𝑗
= О и gji=1 если 𝑠𝑗𝑖1 = О и 𝑠𝑖𝑗
= 𝐴. Иначе, gij= gji=0.
В рассматриваемой модели двойственное значение неоднородности: тип
проекта и формирование синдиката. На стадии 0 всем венчурным инвесторам
назначается высокорентабельный проект VH либо низкорентабельный VL.
Далее предполагается, что синдикация предоставит больше шансов на успех,
то есть PL становится PH при формировании синдиката, где Px, 𝑥 ∈ {𝐿; 𝐻; }, вероятность успеха инновационного проекта. Математически эта вероятность
1
2
выражается в виде функции 𝑔𝑖𝑗 = 𝑔(𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
).
Текущий
проект
стартапа
и
будущий
поток
инвестиционных
предложений – переменные функции выбора партнера по синдикату и типу
проекта. Пусть i
- это инвестор с проектом VH, а j и k – инвесторы с
проектами VL. Ожидаемая ценность проекта i равна PLVH, а других
инвесторов PLVL. Если синдикат сформирован между i и j, то реализованная
ценность проекта i будет PHVH, когда i инициирует предложение на стадии 1,
и j его принимает на стадии 2. Однако реализованная ценность проекта
может быть PHVL, если наоборот j инициирует, а i принимает предложение.
Но i может сохранить свой проект для собственной реализации, тогда чистый
выигрыш будет PLVH - 𝐶𝑖0 , предполагаемый как положительный. Синдикат
между j и k увеличит вероятность от PL до PH, но ценность проекта останется
прежней - VL. Проект приглашаемого инвестора будет иметь чистый
выигрыш PLVH - 𝐶𝑖0 , предположительно равный нулю.
Ниже рассмотрим переговорную силу или рыночную позицию между
двумя венчурными инвесторами в рамках синдиката. Если венчурный
инвестор с проектом VL пытается инициировать синдикативное предложение,
то это потребует затратить большие издержки в силу того, что у него слабая
46
рыночная позиция, и, таким образом, он должен предложить большую долю
в реализуемом проекте. Кроме того на будущий поток инвестиционных
предложений после формирования синдиката также влияет выбор партнеров,
так как инвестор с более значительным проектом занимает центральную
позицию в локальной сети после стадии 2. Данная центрированность может
быть
интерпретирована
как
сетевая
характеристика
силы/статуса.
Предполагая, что будущий поток сделок от венчурных инвесторов,
работающих в одиночку, равен нулю, то без синдиката не будет потока
сделок. Отметим, что в приведенной стоимости будущих выгод возникает
симметрия. Так, вне зависимости от типа проекта инициатора, синдикат
между i с проектом VH и j (или k) с проектом VL создает одинаковую
приведенную стоимость будущего потока проектов для обоих участников:
𝐵𝑖𝐹 (𝑔𝑖𝑗 ) = 𝐵𝑖𝐹 (𝑔𝑗𝑖 ) = 𝐵𝑗𝐹 (𝑔𝑖𝑗 ) = 𝐵𝑗𝐹 (𝑔𝑗𝑖 ) > 0 .
Кроме
того,
𝐵𝐹 (𝑔𝑗𝑘 ) =
𝐵𝐹 (𝑔𝑘𝑗 ) , предположительно равное нулю. Таким образом, получается
равенство 𝐵𝑗𝐹 (𝑔𝑖𝑗 ) > 𝐵𝑗𝐹 (𝑔𝑘𝑗 ) для ∀𝑖 c проектом VH и ∀𝑗, 𝑘 с проектом VL.
Гетерогенные
венчурными
издержки
инвесторами,
исходят
из
вовлеченными
расстояния
в
синдикат,
между
двумя
стратегии
по
формированию синдиката и типа изначального проекта. Если один инвестор
приглашает, но синдикат не формируется, тогда его издержки в игре
ограничиваются расходами по инициации на стадии 1. Если инвестор не
приглашает, но получает предложение на стадии 2, его общими издержками
в игре будут расходы по принятию предложения. Расходы по одиночной
реализации проекта стартапа вне зависимости от его типа предположительно
выше затрат по инициации предложения. Итак, на стадии 1 𝐶𝑖1 =
𝑡
𝑓(𝑑𝑖𝑗 , 𝑠𝑖𝑗
, 𝑉 𝑡 ) , где 𝑡 ∈ {1; 2} , для ∀𝑖, 𝑗 ∈ 𝑁 , где b ∈ {1; 2} из Cb,
представляющей уровень игры, dij – расстояние между i и j, которое
симметрично, т.е. dij = dji. Имея косвенную связь, инициированную i и
47
𝑘
принятую j посредством k, определяемую как 𝑔𝑖𝑗
= 1, и прямую связь – gij =
𝑘
1, получаем 0 < 𝐶 1 [𝑑(𝑔𝑖𝑗 ) = 1] < 𝐶 1 [𝑑(𝑔𝑖𝑗
) = 2], а также 𝐶𝑖1 (𝑔𝑖𝑗 ) < 𝐶𝑗1 (𝑔𝑗𝑖 ).
Второй частью затрат являются издержки по принятию предложения.
Инвестор
с проектом
VL имеет меньшие издержки
по
принятию
предложения, чем инвестор с проектом VH.
Линейная сетевая функция выигрыша для всех венчурных инвесторов
будет следующей:
𝑛𝑙
1
2
1
2
1
2
𝐹
) = 𝛼𝑖 𝑃 𝑥 (𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
)𝑉 𝑡 (𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
) + ∑{𝐵𝑖𝑗
𝜋𝑖 (𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
(𝑠𝑖1 , 𝑠𝑗1 , 𝑠𝑖2 , 𝑠𝑗2 ) –
𝑗≠𝑖
′
′
1
2
1
2
)𝑉 𝑡 (𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
)−
−𝐶𝑖1 (𝑠𝑖1 , 𝑠𝑗1 , 𝑠𝑖2 , 𝑠𝑗2 ) − 𝐶𝑖2 (𝑠𝑖1 , 𝑠𝑗1 , 𝑠𝑖2 , 𝑠𝑗2 )} + [𝑃 𝑥 (𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
(1.1)
1
2
)
− 𝐶𝑖0 (𝑠𝑖1 , 𝑠−𝑖
, 𝑠𝑖2 , 𝑠−𝑖
где 𝛼𝑖 ∈ [0; 1] является долей i в ожидаемом текущем проекте i, который
представлен в виде PxVt c 𝑥 ∈ {𝐿; 𝐻} и 𝑡 ∈ {𝐿; 𝐻} , тогда как x ′ и t ′ могут
𝐹
отличаться от x и t соответственно. 𝐵𝑖𝑗
- это приведенная стоимость будущих
инвестиционных предложений синдиката, инициированного i и принятого j.
𝐶𝑖1 – затраты по инициации, а 𝐶𝑖2 – управленческие затраты по принятию
предложения о формировании синдиката. Кроме того 𝐶𝑖0 - операционная
стоимость самостоятельной реализации проекта.
Если j инициирует синдикат, тогда t = L, выигрыш будет [P L V H − 𝐶𝑖0 ], а
𝐹
первая часть функции будет равна 𝛼𝑖 𝑃 𝐻 𝑉 𝐿 + 𝐵𝑖𝑗
− 𝐶𝑖2 .
Парадигма
системного
менеджмента
послужила
предпосылкой
концепции контроллинга, используемой на протяжении процессов создания,
эволюции,
взаимодействия
экономической
управления
системы.
и
трансформации
Системная
бизнес-процессами
венчурной
интеграция
послужила
сети,
различных
стимулом
как
стилей
внедрения
контроллинговых инструментов с использование сбалансированной системы
показателей
[21],
устраняющих
пробел
48
между
управленческими
взаимодействиями
контроллинг).
и
системной
Рискованная
реакцией
деятельность
на
них
акторов
(операционный
инновационного
производства задает особые компоненты реализации кооперационной
стратегии и долгосрочного устойчивого преимущества (стратегический
контроллинг).
Интенсификация кооперации между научной и производственной
средой, диффузия инноваций, эффективная рекомбинация существующих
идей возможны в рамках особого дисциплинарного спектра информации –
сравнения атласа знаний [16], возможного при участии венчурного капитала.
Отрицательным эффектом синергии сетевых акторов является частичная
конвергенция их компетенций, что приводит к унификации и снижению
инновационной
активности. Включение партнеров в инновационную
деятельность венчурной компании как сетевого координатора проводится на
основе сопоставления атласов знаний, оптимальных при значении 30-60%,
систематизированных
собственности
описаний
акторов.
интеллектуальной
Стратификация
и
инновационной
инновационной
экономики
подразумевает многослойную систему однородных знаний и компетенций,
связующим звеном которой выступает союз венчурного инвестора и
реципиента венчурных инвестиций, согласовывающих стратегии других
экономических агентов. Определение медиатора заключается в анализе
кооперационных затрат и получаемых репутационных выгод. Инструмент
управления кооперационным риском - анализ информационных потоков в
виде оценки интернет-трафика, частоты обращений к определенным
информационным
ресурсам,
позволяет
получить
наглядную
схему
взаимодействий акторов венчурной сети.
Максимизация
мощности
потока
инновационного
знания,
циркулирующего в рамках информационного пространства венчурной сети,
приводит
к
созданию
коллективных
объектов
интеллектуальной
собственности [34]. Модели краудсорсинга и краудфандинга, формирующие
49
в единую социальную сеть инновационное сообщество, создают общность
предпринимательской культуры и информационного пространства сетевых
венчурных
образований
и
способствуют
привлечению
максимально
неоднородных компетенций для реализации инновационных проектов, что
определяет
характерные
особенности
венчурного
финансирования
инновационной сети.
1.3 Особенности венчурного финансирования инновационной
деятельности
Инновационная монополия является одним из факторов стабильности
жизнедеятельности хозяйствующих субъектов в конкурентной борьбе в
перенасыщенных товарных рынках.
Научно-исследовательские
и
опытно-конструкторские работы
как
правило трудоемкий и капиталоемкий процесс, доступный крупным
экономическим субъектам и государственным структурам. В развитых
странах к таким субъектам относятся высокотехнологичные предприятия, а в
развивающихся странах – сырьевые монополии, для которых отсутствует
необходимость вложения средств в высокорисковые инновационные проекты
ввиду и так устойчивых денежных потоков.
Отсутствие спроса на инновационные монополии является одной из
причин образования сырьевой зависимости отечественной экономики. Для
формирования спроса на инновационные монополии и преодоления
ресурсной зависимости национальной экономики создаются венчурные
компании, образующие венчурные сети и инвестирующие
принятый
венчурный капитал в развитие и коммерциализацию научно-инновационной
деятельности [36].
Сложная венчурная сеть состоит из разнородных акторов, которые поразному содействуют созданию инноваций, что может быть отражено в
функциях сети, но эти функции становятся реальными только через
50
взаимодействие
венчурных
Изолированные
венчурные
эффективностью
как
при
компаний
с
компании
другими
не
акторами
обладают
взаимодействии
с
сети.
достаточной
другими
акторами
инновационной сети, и это является причиной их взаимозависимости. Это
ключевой вопрос в развитии инноваций для регионов или стран, считающих,
что гарантом успеха является создание венчурной компании как автономного
предприятия. Теория сложной сети подчеркивает важность неоднородности и
целостности
сети
для
понимания
ее
слабых
сторон
и
основ
жизнеобеспечения. Системные аспекты венчурной сети таковы, что
венчурные
инвесторы
не
поддерживают
сами
по
себе
высокую
инновационность региона, но, с другой стороны, без них региональная
система была бы менее активна в инновационной деятельности. Венчурные
инвесторы – это сложные акторы, которые выполняют множество функций
через множество взаимодействий с другими акторами сетей посредством
финансирования венчурной компании.
Основная экономическая функция доноров венчурного капитала финансирование создания и развития венчурной компании. Жизненный цикл
высокотехнологичной инновационной компании предполагает стадию, когда
она нуждается во внешнем финансировании, так как не генерирует
достаточных доходов. Венчурное финансирование имеет решающее значение
на этом этапе. Венчурные инвесторы получают акции венчурных компаний в
обмен на их финансирование. Финансовый риск венчурного инвестирования
очень высок. Коммерческие банки не кредитуют высокотехнологичные
компании
из-за
большого
риска.
Из-за
отсутствия
активов
или
подтвержденных денежных потоков, малые инновационные компании не в
состоянии получить капитал из традиционных источников, таких как
коммерческие банки или открытый рынок. В сравнении с ангельскими
инвесторами,
которые
вкладывают
небольшие
суммы,
венчурные
институциональные инвесторы обладают монополией на финансирование
51
посевных и ранних стадий высокотехнологичных компаний. Инвестирование
венчурного капитала -
динамичный и творческий процесс, с помощью
которого в развивающиеся предприятия вкладывается капитал, которым
можно управлять и который можно развивать [107]. Ряд молодых компаний
терпят неудачу, потому что они не могут получить достаточного рискового
капитала, особенно во время ранней решающей стадии. Согласно Л.
Баттерсону, значительный рисковый капитал доступен только от венчурных
инвесторов [73]. Венчурные инвестиции поддерживают и ускоряют рост
венчурных
компаний.
Затем
финансирование
высокотехнологичных
компаний зависит от самофинансирования, первичного выпуска акций или
поглощения со стороны более крупных фирм [93].
Венчурные
инвесторы
непосредственно
финансируют
малые
инновационные компании, и косвенно других акторов венчурной сети.
Венчурная компания частично использует полученные средства для оплаты
услуг юридических фирм, консалтинговых компаний, PR-агентств и
рекрутинговых агентств (рис. 1.11).
АИС
оплата
финансирование
ВИ
ВК
услуги
оплата
акции
товары
АИС
Венчурный инвестор (ВИ), венчурная компания (ВК), актор
инновационной сети (АИС)
Рис. 1.11. Экономическая функция венчурного капитала в венчурной сети
(составлено автором с учетом исследований [97])
Через финансирование венчурных компаний, венчурные инвестиции
поддерживают различных поставщиков товаров и услуг. Венчурные
52
компании также используют привлеченный капитал для найма сотрудников,
прошедших обучение в университетах или бизнес-школах. Таким образом,
венчурный капитал косвенно распределяется на рынок труда инновационной
сети.
Создание
венчурной
компании
-
такая
предпринимательская
деятельность, которая включает косвенное распределение финансирования
венчурных инвесторов на различных акторов. По этой причине, венчурное
инвестирование
-
это
больше,
чем
просто
финансирование
малых
инновационных компаний; это, в более широком смысле, источник
финансирования для всей инновационной экосистемы. Проводя параллель с
электрической сетью и рассматривая деньги как энергию экономики сети,
венчурный
инвестор
расширяет
возможности
сети
путем
создания
финансовых связей с венчурной компанией.
Финансовый поток, идущий от венчурного инвестора, позволяет
венчурной компании создавать деловые связи, обеспечивая финансирование
другим акторам сети.
Венчурные инвесторы подбирают наиболее перспективные проекты,
потому что их прибыль зависит от эффективности инвестиций, и, как
правило, оценивают три вида рисков: риск, связанный с технологией, риск,
связанный с рынком, и предпринимательский риск. В венчурной сети малые
инновационные компании, специализирующиеся на определенных отраслях
(например, телекоммуникационное оборудование, программное обеспечение,
биотехнологии), предоставляют бизнес-планы в области их специализации
инвесторам, которые их оценивают и сравнивают для выбора наиболее
подходящей с правильной технологией и лучшими людьми. Венчурные
инвесторы неявно определяют успех малых инновационных компаний,
выбирая, какие из них финансировать. Венчурные капиталисты связаны друг
с другом информационными потоками, таким образом, если один инвестор
отказывается
инвестировать
в
малую
53
инновационную
компанию,
информация быстро распространяется в сети, что затрудняет привлечение
финансирования от других венчурных инвесторов.
Такой предварительный отбор экономит ресурсы в венчурной сети.
Специфической способностью венчурного капиталиста является оценка
бизнес-возможностей
малой
инновационной
компании.
Венчурные
капиталисты часто могут лучше оценить потенциал инновации, чем
инновационные предприниматели. Венчурные инвесторы выводят венчурные
компании с инновационного рынка, отказываясь инвестировать в них на
посевной
стадии.
Таким
образом,
венчурный
капитал
определяет
возможность подключения венчурной компании к инновационной сети (рис.
1.12).
Финансируя
определенные
малые
инновационные
компании,
венчурные инвесторы неявно препятствует другим акторам инновационной
сети сотрудничать с инновационными компаниями, не получившими
венчурного финансирования и не обеспеченными доступом к венчурной
сети, в связи с чем можно утверждать, что в таком случае потенциально
ценные инновации могут не доходить до потребителей.
МИК
МИК
оплата
БП
ВИ
БП
МИК
АИС
финансирование
БП
ВК
бизнес-план (БП)
услуги
оплата
акции
МИК
товары
АИС
Венчурный инвестор (ВИ), венчурная компания (ВК), актор инновационной сети
(АИС), малая инновационная компания (МИК)
Рис. 1.12. Функция отбора венчурной компании для включения ее в
инновационную сеть и формирования венчурной сети (составлено автором с
учетом исследований [97])
54
Работа с малыми инновационными компаниями рискована. Поставщики
товаров и услуг - акторы инновационной сети не способны в должной мере
оценить риск, заключающийся в низкой платежеспособности малой
инновационной компании: выполнение ею контрактных обязательств.
Решение этой неопределенности является важной задачей в венчурной сети.
В конечном итоге, вся венчурная сеть может разрушиться вследствие
отсутствия
должного
взаимодействия
и
взаимопонимания
между
взаимозависимыми акторами. Финансирование венчурной компании дает
позитивный сигнал другим акторам венчурной сети, так как основной
компетенцией венчурного инвестора является оценка малой инновационной
компании. Д. Подольный отмечает, что экономические акторы стремятся
взаимодействовать с акторами, имеющими одинаковый статус, когда они
сталкиваются с неопределенностью [133]. В условиях неопределенности
внешней среды акторы высокого статуса склонны группироваться и
вытеснять акторов низкого статуса. Под статусом в данном контексте
предлагается понимать совокупность стабильных значений параметров
актора хозяйственной жизнедеятельности, определяющих его состояние и
позицию в иерархии, структуре, системе других акторов хозяйственной
жизнедеятельности.
Тяготение к подобному усиливается в условиях неопределенности.
Таким образом, акторы инновационной сети, особенно высокого статуса,
более склонны создавать связи с венчурными компаниями, которым ранее
удалось объединиться с венчурными инвесторами высокого статуса. Связь с
венчурным инвестором, знакомым другим акторам инновационной сети, дает
сигнал о высоком статусе венчурной компании и стимулирует других
акторов
сети
взаимодействовать
с
ней.
И
наоборот,
посылается
отрицательный сигнал, если малая инновационная компания получает
финансирование от неизвестного венчурного инвестора или не получает
никакого венчурного капитала (рис. 13). Итак, акторы инновационной сети
55
стремятся узнать о венчурном инвесторе малой инновационной компании до
принятия
решения
о
сотрудничестве.
Финансируя
перспективные
инновационные проекты, венчурные инвесторы усиливают возможность
предвидения и инновационности, что характеризует венчурную сеть как
надежную согласно теории сложной сети [90].
Венчурный инвестор
Малая инновационная
компания компания
Венчурная компания
Малая инновационная
компания компания
Актор инновационной
сети
Актор инновационной
сети
Актор инновационной
сети
Рис. 1.13. Сигнальная функция венчурного капитала в инновационной сети
(составлено автором с учетом исследований [97])
Постоянство
жизнедеятельности
инновационного
потенциала
венчурной
Индустрия
сети.
лежит
в
венчурного
основе
капитала
является источником стабильности в период динамичных инновационных
изменений в отраслях и экономических кризисов. Венчурные инвесторы в
течение инвестиционной деятельности накапливают знания и опыт по
созданию и развитию высокотехнологичных компаний, оценивая тысячи
проектов, финансируя и сопровождая десятки венчурных компаний. Они, как
правило,
обладают
технологических,
глубоким
правовых
и
пониманием
управленческих
производственных,
вопросов.
Венчурные
капиталисты более того активно участвуют в управлении венчурными
компаниями, в которые инвестируют [94]. Структура венчурных сетей в
рамках
инновационной
системы
56
способствует
распространению
информации, поэтому контакт с венчурным инвестором предоставляет
доступ к предпринимательским знаниям.
Финансируя малые инновационные компании, венчурные инвесторы
накапливают предпринимательские знания, выступая
знаниевым
пространством
инновационной
информационно-
системы.
Они
делятся
с
предпринимателями лучшей и худшей предпринимательской практикой,
которой владеют. Смена поколений венчурных инвесторов обеспечивает
передачу знаний между ними. Теория сложной сети подчеркивает
способность к обучению прочных сложных сетей. Следовательно, в
постоянно изменяющейся среде венчурных сетей венчурные инвесторы
являются
неизменяющимися
акторами,
которые
накапливают
и
распространяют предпринимательские знания сквозь различные жизненные
циклы технологических отраслей (рис. 1.14).
ВК
ВК
знания
знания
ВК
знания
ВИ
знания
ВК
знания
ВК
Венчурная компания (ВК), венчурный инвестор (ВИ)
Рис. 1.14. Функция венчурного капитала по накоплению знаний в
инновационной сети (составлено автором с учетом исследований [97])
Как путем накопления знаний в процессе созревания отрасли (например,
полупроводниковой промышленности), так и путем перевода их в
развивающиеся
отрасли
(например,
57
в
индустрию
программного
обеспечения), венчурный капитал поддерживают изменение конфигурации,
которая обеспечивает выживание инновационной сети, когда отрасль
приходит в упадок.
Включенность инновационных предпринимателей в венчурные сети
является одним из основных факторов, определяющих успех (рис. 1.15).
Венчурные сети являются основой циркуляции знаний и координации
предпринимательской деятельности акторов сети [140]. Социальные связи
между экономическими акторами и простота их создания оказывают
существенное
влияние
на
функционирование
венчурной
компании.
Предприниматель, который слабо встроен в инновационную сеть, получает
недостаточно материальных и нематериальных ресурсов от ее акторов, и это
может поставить под сомнение успех коммерциализации его инновационной
деятельности. В связи с этим возникает конкретная проблема - процесс
внедрения акторов, поиск решения которой может являться предпосылкой их
стратегического поведения.
Венчурный инвестор
Венчурная компания
Актор инновационной
сети
Актор инновационной
сети
Актор инновационной
сети
Рис. 1.15. Функция внедрения венчурной компании в инновационную сеть
(составлено автором с учетом исследований [97])
Акторы являются узлами, которые влияют на структуру сетей. Д. Ваттс
отмечает, что теория сложной сети рассматривает, главным образом, сети
пассивных акторов, но социальные сети сотрудничают с активными
акторами, в том смысле, что сеть - это система, которой можно сознательно
манипулировать для достижения собственных целей актора [153]. То, что
сети структурируются неслучайным образом, подтверждено в теории
58
сложной сети [71]: структура сети является результатом поведения ее
акторов [95].
Внедрение изолированных потенциальных предпринимателей является
серьезным вопросом развития инноваций. Стратегией инновационного
предпринимателя является встраивание бизнес-процессов в инновационную
сеть, а венчурный капитал способствует этому.
Все акторы инновационной сети заинтересованы в том, чтобы внедрить
в
венчурную
сеть
малые
инновационные
компании,
которые
они
поддерживают. Однако, сначала они пытаются соединить их с венчурным
инвестором, чтобы предоставить доступ в свои сети. Для предпринимателя
связь с венчурным инвестором несет более стратегический характер, чем с
другими акторами венчурной сети: венчурный инвестор легче сможет
создать
связь
между
венчурной
компанией
и
другими
акторами
инновационной сети, а не наоборот.
Глубоко укоренившиеся в инновационной сети венчурные инвесторы
являются
акторами
внедрения
для
финансируемых
изолированных
предпринимателей. Венчурные инвесторы - основные центральные узлы
между инновационными предпринимателями и инновационными сетями.
Они
обеспечивают
взаимодействие
между
взаимозависимыми
экономическими агентами, потому что прибыльность их инвестиций зависит
от
такого
взаимодействия.
Предприниматели
получают
доступ
к
информации, ресурсам, поставщикам услуг и бизнес-партнерам через своих
инвесторов.
Для получения внутренней информации о венчурной компании все
акторы инновационной сети стремятся взаимодействовать с венчурными
инвесторами, так как они образовывают сильные связи с инновационными
предпринимателями. Тесные отношения с венчурным инвестором - это
способ получения конфиденциальной информации о венчурной компании, в
которую он инвестировал. Некоторые крупные компании инвестируют в
59
венчурные фонды в качестве партнеров с ограниченной ответственностью,
чтобы получить доступ к конфиденциальной информации. Венчурные
капиталисты интегрируют инновационные сети с социальной точки зрения
путем создания связей между акторами: объединяя их, они способствуют
лучшей координации внутри венчурной сети.
Рассмотрим
алгоритм
минимизации
времени
исполнения
инновационных проектов венчурной сети при взаимозаменяемости акторов,
минимизации времени и ресурсов как второй части методического подхода
(первая часть рассмотрена в пункте 1.2 диссертационного исследования) к
проектированию и управлению венчурной сети (Рис.1.16). Формально состав
и взаимосвязь действий можно представить в виде сети [14]:
𝐺 = {(𝑖 𝑑 ,𝑗 𝑞 )}, 𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 = 0,1, … , 𝑚, 𝑖 𝑑 < 𝑗 𝑞 ,
(1.2)
где id, jq соответствует номер узла сети, m – количество узлов. Каждому
действию в сети присваивается дуга (id, jq), соединяющая узлы id-й и jq-й,
которые отображают события, определяющие завершение действия или
выполнения всех необходимых работ на данном этапе. Каждый узел
определяется типом вовлеченного в инновационный процесс актора сети: id –
узел инициирующего действие актора d = A1, A2, A3, A4; jq – узел актора,
принимающего действие актора id, q = A1, A2, A3, A4. Количество действий
равно N, узел id = 0 отображает начало действий, а id = m – количество всех
действий. Каждое действие характеризуется продолжительностью τ(id, jq) и
достаточным для его реализации количеством акторов n(id, jq).
Для
реализации
общего
инновационного
процесса
привлекается
множество:
R = {1, 2, …, k, K}, где k – номер актора, K – количество акторов.
Взаимозаменяемость акторов характеризуется следующей матрицей:
δ = || δk(id,jq)||, k = 1, 2, … , K, (id,jq) ∈G,
где 𝛿𝑘 (𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 ) = {1, если актор может привлекаться к выполнению действия
0, если не может привлекаться.
60
(1.3)
(𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 );
Инвестиционный
актор (A2)
𝑖 𝐴2
Инновационный
актор (A1)
𝑖 𝐴1
m
N N
N
𝑖 𝐴3
Научно-технический
актор (A3)
𝑖 𝐴4
Актор – реципиент
инноваций (A4)
Рис. 1.16. Состав и взаимосвязь действий акторов венчурной сети
(составлено автором)
Цена использования актора для выполнения действия описывается
матрицей:
с = || сk(id,jq)||, k = 1, 2, … , K, (id,jq) ∈G,
(1.4)
где сk(id,jq) – цена использования k-го актора для выполнения (id,jq)-го
действия.
Расписание
реализации
инвестиционного
процесса
определяется
множеством:
Y = {XY(id,jq), rY(id,jq) | (id,jq) ∈G, rY(id,jq)⊂R},
(1.5)
где XY(id,jq) – время начала реализации инвестиционного плана Y,
rY(id,jq) – множество привлекаемых исполнителей.
При этом прерывание
начатой работы (id,jq) ∈ G не допускается и состав исполнителей для ее
выполнения не изменяется.
Стоимость ωY(id,jq) выполнения работы (id,jq) при реализации плана Y
определяется формулой:
𝜔𝑌 (𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 ) = ∑𝑘∈𝑟𝑌(𝑖 𝑑,𝑗 𝑞) 𝑐𝑘 (𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 )𝜏(𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 )
61
(1.6)
Множество всех вариантов развития инновационного плана сети G,
связывающих ее начальную (i = 0) и конечную (j = m) позиции обозначается
как GL, время выполнения равно максимальной продолжительности TL, L∈
GL.
Минимизация времени реализации инновационного плана при условиях
взаимозаменяемости исполнителей, а также их ограниченного числа и
стоимости формально может быть представлено в виде следующей задачи
математического программирования:
определить план
Y’ = {X’Y(id,jq), r’Y(id,jq) | (id,jq) ∈G, rY(id,jq)⊂R}
выполнения
комплекса
действий
G,
удовлетворяющих
(1.7)
условию,
стремящемуся минимизировать время реализации всех плановых действий:
𝑇 ′ = 𝑇(𝑌 ′ ) = min max 𝑇𝐿 (𝑌),
𝑌
(1.8)
𝐿∈𝐺𝐿
при следующих ограничениях:
XY(id,jq) ≥ max{𝑋𝑌 (𝑙 𝑞 , 𝑖 𝑑 ) + 𝜏(𝑙 𝑞 , 𝑖 𝑑 )}, (id,jq)∈G,
𝑙,𝑖
(1.9)
что устанавливает обязательство завершения всех работ, входящих в
узел сети, до начала новых работ, исходящих из узла;
∑(𝑖 𝑑,𝑗 𝑞)∈𝑟𝑌(𝑖 𝑑,𝑗 𝑞) 𝛿𝑘 (𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 ) = 𝑛(𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 )
(1.10)
что определяет на каждую работу заданное количество ресурсов;
∑(𝑖 𝑑,𝑗 𝑞)∈𝐹𝑌(𝑡) 𝑛(𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 ) ≤ 𝐾
(1.11)
что устанавливает ограничение в количестве участников одновременно
привлекаемым к выполнению работы, не превышающим общего количества
исполнителей, 𝐹𝑌 (𝑡) - множество работ, выполняемых в момент времени t
при реализации инновационного плана;
𝑑 𝑞
𝑑 𝑞
∑𝐾
𝑘=1 𝛿𝑘 (𝑖 , 𝑗 ) ≥ 𝑛(𝑖 , 𝑗 )
(1.12)
что устанавливает достаточность ресурсов для выполнения каждой
работы;
∑(𝑖 𝑑,𝑗 𝑞)∈𝐺 𝜔𝑌 (𝑖 𝑑 , 𝑗 𝑞 ) ≤ 𝜔′
(1.13)
62
что устанавливает предел общей стоимости выполнения работ, 𝜔′ максимально допустимая стоимость выполнения всех работ G для
реализации инновационного плана.
Данный алгоритм представляет собой нелинейную задачу класса NPсложных задач распределения неоднородных ресурсов на сеть общей
структуры.
Механизм управления, обеспечивающий реализацию сценария развития
с достижением наилучшего результата в рамках сложившейся ситуации
неопределенности и быстрого изменения окружающей среды, является
гарантом стабильности всей системы. Инновационный потенциал (ИП)
венчурной сети и его соответствие возможностям акторов сети и
инвестиционному климату приобретает ключевое значение наряду с
ресурсным
-
структурные
особенности
венчурной
сети
и
научно-
исследовательским потенциалом (Рис. 1.17) [39].
Шкала Харрингтона может придать количественную оценку указанным
на рисунке 16 характеристикам с помощью оценок компетентных экспертов
[43]. Затем определяется их среднее арифметическое по формуле:
P=
∑n
i=1 Pi
(1.14)
n
где Р - средняя оценка каждой характеристики ИП,
рi - оценка i-го эксперта,
n - число экспертов.
Научно-исследовательский
(НИП)
и
ресурсный
потенциал
(РП)
определяется по следующим формулам в количественном значении [17]:
НИП = Р2НИ
РП =
(1.15)
Р2ИО + Р2ОС +Р2МТ
(1.16)
3
Интегральный показатель ИП находится по формуле:
ИП = √НИП × РП
(1.17)
63
При несущественности составляющей, ИП можно признать ничтожным,
что математически определяет интегральный показатель. Возведение в
квадрат составляющих ИП отметит их несущественность в случае низкой
оценки. Данная методика оценки инновационного потенциала венчурной
сети
объединяет
как
социальные,
финансовые,
организационные
и
технические характеристики ее деятельности.
Научно-исследовательский
потенциал
Ресурсный потенциал
принципиальная новизна идей и разработок,
их соответствие мировому спросу, научный
уровень персонала, количество зарегистрированных
объектов
интеллектуальной
собственности, государственная поддержка
осуществляемых
НИОКР,
степень
завершенности исследований – прототип,
промышленный
образец,
серийное
производство
Информационно-образовательный
потенциал
опытные и квалифицированные
специалисты,
достаточность
персонала,
маркетинговая
поддержка,
развитые
информационные каналы, трансфер
знаний и технологий
достаточность венчурного капитала,
возможность
привлечения
бюджетного
/
внебюджетного
финансирования, налоговые льготы
Организационно-структурный
потенциал
кооперационные связи с НИИ,
предприятиями,
зарубежными
партнерами, опыт в управлении
проектами,
ориентация
на
разработку и внедрение инноваций,
контроль качества
Материально-технический
потенциал
производственные
площади,
транспортная
инфраструктура,
специализированные лаборатории и
оборудование,
уровень
автоматизации, доступ к ресурсам
(вода, земля, энергия и т.п.), степень
износа основных средств
Рис. 1.17. Инновационный потенциал венчурной сети (составлено автором)
Контроль ИП венчурной сети и ее участников усилит возможности
концентрации и маневрирования ресурсами, позволит спроектировать
оптимальную
структуру
конкурентоспособность,
сети,
оптимизирует
повысит
налоговые
высвободит избыточные имущественные активы.
64
репутационную
платежи
и
сборы,
Логика развития современных малых инновационных предприятий
приводит к формированию интегрированных структур в виде венчурных
сетей, для получения реального экономического эффекта от объединения,
действенным
инструментом
оценки
которого
является
анализ
синергетического эффекта. В результате кооперации проявляется эффект
эмерджентности, когда качество взаимодействия контрагентов внутри сети
превышает сумму эффектов деятельности каждого субъекта, действующего
автономно.
Синергетический потенциал, выражающийся приращением ИП при
функциональной интеграции акторов венчурной сети над суммой их частных
инновационных потенциалов, можно определить по формуле вида:
СП = ИП − ∑𝑘𝑖=1 ИП∗ ,
(1.18)
где ИП - инновационный потенциал венчурной сети,
ИП* - инновационный потенциал актора сети,
k - количество акторов, вошедших в сеть.
Концепция экономической добавленной стоимости - Economic Value
Added (EVA) поможет определить финансовый эффект от кооперации
акторов венчурной сети [148]. EVA позволяет оценить эффективность
функционирования всей венчурной сети и ее отдельных акторов, выступая
индикатором качества принятых управленческих решений. В основе расчета
EVA лежит принцип остаточного дохода - зависимость прибыли акционеров
от затрат на ее получение или та часть полученного дохода, которая
превышает средневзвешенную часть задействованного капитала:
EVA = NOPAT - WACC × CE,
(1.19)
где NOPAT (Net Operationg Profit After Tax) - чистая прибыль,
WACC (Weight Average Cost Of Capital) - средневзвешенная стоимость
капитала,
СЕ (Capital Employed) - инвестированный капитал.
65
Частная экономическая составляющая синергетического эффекта, как
прирост экономического эффекта функционирующего актора в венчурной
сети по сравнению с его самостоятельным функционированием будет
выглядеть так:
∆𝐸𝑉𝐴 = 𝐸𝑉𝐴∗ − 𝐸𝑉𝐴0 = 𝑁𝑂𝑃𝐴𝑇 ∗ − 𝑊𝐴𝐶𝐶 × 𝐶𝐸 ∗ − 𝑁𝑂𝑃𝐴𝑇0 +
𝑊𝐴𝐶𝐶 × 𝐶𝐸0 = ∆𝑁𝑂𝑃𝐴𝑇 − 𝑊𝐴𝐶𝐶 × ∆𝐶𝐸
(1.20)
где EVA* - экономическая добавленная стоимость актора венчурной
сети после интеграции,
EVA0 - экономическая добавленная стоимость актора, действующего
автономно,
NOPAT* - чистая прибыль актора венчурной сети после интеграции,
NOPAT0 - чистая прибыль актора венчурной сети, действующего
автономно,
WACC - средневзвешенная цена капитала актора венчурной сети,
CE* - величина капитала актора венчурной сети после интеграции,
CE0 - величина капитала актора венчурной сети, действующего
автономно,
Общая
экономическая
составляющая
будет
представлять
сумму
экономических эффектов всех акторов:
𝐸𝑉𝐴 𝑇 = ∑𝑘𝑖=1 ∆𝐸𝑉𝐴
(1.21)
Применяемая методика позволит оценить вклад отдельных акторов в
цепочке создания ценности венчурной сети. Количественная оценка
синергетического потенциала (СП) выступает мультипликатором общего
экономического эффекта от интеграции, выраженного в стоимостной оценке,
и дает возможность определить инновационный синергетический эффект
(ИСЭ):
ИСЭ = (СП+1) EVAT,
(1.22)
Использование показателей позволит выбрать оптимальный набор
участников сети, предполагаемый вклад и результативность независимо от
66
их специфики и структуры, а также непосредственно целесообразность
интеграции. Основой формирования оптимального состава венчурной сети
в
разрезе
материальных
и
нематериальных
ресурсов
выступает
критериальный перебор, который задает вектор развития инновационных
коммуникаций
блоков.
в
пределах
Оптимизация
закрытых
размера
и
функционально-технологических
структуры
уравнивает
уровни
рентабельности участников сети, соотнося величины добавленной стоимости
и внешних закупок на каждом этапе производства инновационного продукта.
Размер
вклада
участников
в
инновационный
проект
задается
технологическим контуром, протекающем в замкнутом технологическом
блоке, обладающим в свою очередь строгой детерминантностью связей
(Рис.1.18).
Характер внешней среды (статичный или динамичный) задает во
внутрисистемном комплексе блока его структуру - от бюрократической до
децентрализованной, выделяет релевантные части для связи с внешней
средой или обеспечения реакции на ее изменение.
Задача венчурной сети – максимизация ИП ее акторов посредством
оптимизации организационной структуры сети и размера. Критерием
эффективности конкурентной структуры выступает заданная направленность
структурного развития, обеспечивающая максимальную инновационную
отдачу в полном инновационном цикле в том или ином сегментах рынка.
Оптимизация математически представляется экстремумом функции при
заданных ограничениях. Целью оптимизации выступает максимизация
интегрального показателя ИП:
ИП = √НИП × РП → max
(1.23)
Ограничением модели выступает ограничение роста, как результат
интеграционных процессов, и укрупнение размеров, как их следствие.
Нерациональная
организационная
структура
приводит
к
росту
управленческих расходов, с определенной величины издержки растут
67
быстрее,
чем
денежные
поступления,
что
делает
нерациональным
расширение масштабов интеграции, так как это приводит к отрицательному
синергетическому эффекту. Следовательно, основным условием является
положительное значение инновационного синергетического эффекта:
ИСЭ = (СП+1) EVAT  0
(1.24)
Актор 1
Актор 2
Актор n
Рентабельность
Технологический
контур
Вклад
участников
Рис. 1.18. Функционально-технологический блок акторов венчурной сети в
рамках инновационного проекта (составлено автором)
Актор не может привлечь капитала больше, чем размер
его
собственного, что задает следующее ограничение модели:
CE  СК,
(1.25)
где CE – инвестиции в процесс интеграции,
СК – собственный капитал.
Таким образом, оптимизация расходов венчурной сети имеет вид:
ИП = √НИП × РП → max;
(СП + 1)EVAT > 0;
{ИСЭ =
CE < СК;
ИП ∈ [0; 1].
(1.26)
68
При помощи данной модели можно определить оптимальную структуру
и размер как венчурной сети, построить цепочку акторов, задействующих
свои ресурсы не в ущерб собственной рентабельности.
Обоснованность
измнения
управленческих
внутренней
трансакционных
и
потоков
внешней
повысится
решений
среды
при
и
реагировании
формирования
рассчитанными
на
схем
показателями
эффективности.
Выводы по 1-й главе.
1. Основу подходов к изучению понятия венчурной сети заложили автор
концептуальных составляющих сетевого анализа Д. Морено, родоначальник
теории социального обмена Д. Хоманс, исследователи групповых структур
А. Бейвлас и Х. Левитт, исследователь социальных сетей Д.К. Митчелл, Н.
Нория и Р. Эклс, родоначальники теории социальной зависимости Х. Уайт и
М. Грановеттер, ресурсный подход М. Бойсота, эволюционная теория М.
Хэннана и Дж. Фримана, анализам контрактных взаимодействий по И.
Макнейлу, О. Уильямсону, кластерная концепция А. Маршалла, теорий
стратегического управления по А. Чандлеру и К. Эндрюсу, сетевые
структуры по Р. Майлзу и Ч. Сноу, теоретическая база сложной сети Д.
Ваттса.
2. В результате проведенного исследования дано авторское определение
венчурной сети - целостного инновационного субъекта, состоящего из ряда
индивидуальных
экономических
акторов
-
конечных
реципиентов
венчурного материального и нематериального капитала, взаимодействующих
между собой путем квазиинтеграционных связей, генерируемых медиаторомвенчурной компанией в рамках венчурной экосистемы.. Катализатором
развития венчурного сетевого феномена послужили глобальный характер и
обострение конкуренции, неопределенность, информационная и временная
зависимость,
растущий
компликационный
69
характер
хозяйственной
жизнедеятельности субъектов инновационной деятельности, цикличность
крупных промышленных кризисов.
3. Диверсификация акторов венчурной
сети
по
формальным и
неформальным функциям идентифицирует характер из взаимозависимости,
повысит
качество
инфраструктурную
взаимодействий,
вертикаль
и
привнесет
горизонталь
сети.
целостность
Венчурной
в
сети
свойственен конгломератный характер интеграционной связи в силу
единства производственных структур высокой степени разнородности,
диверсификации материального и нематериального капиталов и высокой
степени
зависимости
от
него
при
сохранении
юридической
и
производственно-хозяйственной самостоятельности.
4. Цепочка создания ценности венчурной инновационной сети в своих
факторных составляющих, для соответствия реалиям современной динамики
инвестиционной деятельности, должна выстраивать инфраструктурные
эластичные бизнес-процессы, ориентированные на выход к глобальному
доступу ресурсов и талантов (R=G), а также на ценность для единичного
потребителя (N=1).
5. Формирование синергетической модели развития венчурной сети как
нелинейной
системы,
диссипациипри
концепции
определение
распределении
виртуальной
точек
венчурного
корпорации
для
бифуркации
капитала,
и
процессов
конкретизация
венчурной сети
определит
стратегические ориентиры цепочки создания ценности и параметров
венчурного инвестирования заданного инновационного продукта.
6. Роль венчурного капитала в финансировании участников сетевого
инновационного процесса и формировании венчурной сети обоснована
следующими функциями: финансовой, отбора, сигнальной, накопления
знаний и внедрения.
7. Синдикация венчурных инвесторов, как институциональная форма
медиаторства венчурной сетевой деятельности, содействует инфраструктуре
70
инвестиционно-инновационной деятельности путем обеспечения должного
потока сделок (deal flow) и более значимых показателей должной проверки
(due diligence), распределения расходов и диверсификации рисков, оценки
проектов.
8. Проектирование
и
управление
венчурной
сетью
в
рамках
определенного инновационного продукта/услуги с методологической точки
зрения может быть обосновано теорией игр на этапе формирования
синдиката венчурных инвесторов с одной стороны и аппаратом теории
расписаний как инструмента минимизации времени реализации проекта при
ограниченном количестве ресурсов и числа исполнителей.
9. Оценка, анализ и контроль инновационного потенциала венчурной
сети усилит возможности концентрации и маневрирования ресурсами,
повысит
репутационную
конкурентоспособность,
определит
целесообразность интеграции акторов инновационной сети в рамках
критериального перебора.
71
2. ИССЛЕДОВАНИЕ ИНФРАСТРУКТУРЫ ВЕНЧУРНОЙ
СЕТЕВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
2.1 Современная конъюнктура венчурных сетей в инновационной
системе
Венчурные
сети
выступают
в
виде
организационных
форм
экономической деятельности. Их относительная значимость может меняться
вместе
с
технико-экономической
парадигмой
в
зависимости
от
ее
характеристик, касающихся степени специфичности ресурсов и знаний,
требуемых
для
взаимозависимых
действий,
уровня
трансакционных
издержек, затрачиваемых в управлении и координации такой деятельности,
характера инновационных процессов. Внедрение венчурных сетей в
национальную инновационную систему предлагается рассматривать через
тесную взаимосвязь с инновационными кластерами.
Определим следующие ключевые различия понятия инновационного
кластера и венчурной сети в таблице 2.1.
Таблица 2.1.
Ключевые различия венчурной сети и инновационного кластера
(составлено автором)
Венчурная сеть
Инновационный кластер
Доступ к специализированным услугам Привлечение специализированных услуг для
при меньших затратах
региона
Ограничение количества участников
Доступ открыт для всех хозяйствующих
субъектов
Функционирование
на
договорных Результат динамики рынка
отношениях
Помощь акторам сети проводить сложное Создание
спроса
на
компании
с
производство
соответствующими возможностями
Сотрудничество акторов сети
Требование конкуренции
Общие бизнес-цели акторов сети
Коллективное
видение,
общественные
интересы
В настоящее время прочно утвердилась роль кластеров в рамках
национальных инновационных систем (рис. 2.1) [123]. Инновационные
72
кластеры могут быть определены как сети взаимосвязанных фирм, институты
получения знаний (университеты, научно-исследовательские институты,
высокотехнологичные компании), посреднические учреждения (службы
распространения технологий) и заказчики, связанные вертикально и/или
горизонтально
в
производственной
цепочке
создания
стоимости,
сотрудничающие в разработке и использовании общественных благ
определенного сектора, основанных на общих производственной и знаниевой
инфраструктурах. Инновационные кластеры могут содержать малое или
большое количество предприятий, варьирующихся по различным признакам
(Таблица 2.2). Они могут варьироваться в зависимости от наукоемкости,
полного или сокращенного цикла производства новых знаний, узкой и
обширной отраслевой и технологической ориентации, как в традиционных,
так и в новых отраслях промышленности.
Таблица 2.2.
Высокая
Средняя / низкая
Отраслевая направленность
Типология инновационных кластеров [123]
Низкая
Некоторые
промышленные
районы
(текстильная,
обувная
промышленность)
Сеть небольших
компаний,
зависимых от
природных
ресурсов
(агрономические)
Наукоемкость
Средняя
Высокая
Субподрядчики,
Небольшие биорасположенные вокруг
технологические компании,
крупных организаций
расположенные вокруг
крупного университета или
общественной лаборатории
Диверсифицированный
комплекс взаимосвязанной
деятельности,
поддерживающей
определенную
производственную
инфраструктуру
73
Диверсифицированный
комплекс взаимосвязанной
деятельности,
поддерживающей
определенную знаниевую
инфраструктуру
(Силиконовая долина,
Сколково)
Макроэкономика и
нормативная база
Инфраструктура
связи
Система образования
Глобальные инновационные сети
Научная система
Компании и сети
компаний
Инновационные
кластеры
Региональная
инновационная система
Создание, распространение и использование знаний
Другие
исследовательские
организации
Поддерживающие
институты
Национальная инновационная система
Условия товарных
рынков
Условия факторных
рынков
Национальный
инновационный потенциал
Национальные показатели:
конкурентоспособность, занятость населения, рост
Рис. 2.1. Кластеры в рамках национальной инновационной системы
Широкому политическому интересу к инновационным кластерам и
венчурным сетям способствует ряд причин. В первую очередь, участие в
инновационных
кластерах
или
венчурных
сетях
улучшают
производительность, инновационность и конкурентоспособность компанийакторов. Инновационные кластеры и венчурные сети обеспечивают
благоприятные
условия
для
инновационного
организаций (spin-offs), сочетания преимуществ
74
бизнеса,
выделения
малого масштаба с
различными преимуществами крупного масштаба на разных стадиях
производства, маркетинга и дистрибьюции. Снижению эффективности
малых
инновационных
компаний
способствует
экономическая
либерализация и международная интеграция рынков, данный факт служит
драйвером политики по созданию венчурных сетей для преодоления
ограниченного масштаба.
Кластер, как результат развития рынка, формируется благодаря
следующим конкретным экономическим драйверам: близости к рынкам,
предоставления специализированного персонала, наличия поставщиков
оборудования, наличия специфических природных ресурсов, наличия
инфраструктуры, низким транспортным издержкам, полному доступу к
информации.
Эффективные
венчурные
сети
–
основа
успешного
инновационного кластера.
Венчурные сети, открывающие помимо ресурсных информационные
каналы для всех внутренних участников, выступают гарантом формирования
между
независимыми
сторонами
формальных
и
неформальных
договоренностей, регламентирующих передачу различных видов знаний,
таких как интеллектуальная собственность, ноу-хау, программные коды или
базы данных. Тогда как знания несравнимы с обычными товарами, широко
обращающимися на рынках, возникает непрерывный поиск подходящих
решений в повышении ликвидности знаний, раскрытии преимуществ
специализации и разделения труда, способствовании дальнейшему созданию
научной, технической и других форм знаний.
Для описания широкого спектра возможных взаимодействий по обмену
знаниями между инновационным кластером и венчурными сетями, можно
применить
определение
представляющих
знаниевой
элементы
знаний,
сети
как
хранилища
совокупности
и
/
или
узлов,
акторов,
занимающихся поиском, передачей или созданием знаний, которые
соединены между собой отношениями, позволяющими и обязывающими
75
приобретать, передавать и формировать знания [132]. Можно выделить два
основных типа узлов сети знаний, называемых объектами знаний и сетевыми
субъектами, определяющими, что обменивать и с кем обменивать
соответственно. Наряду с объектами знаний, акторы обмениваются и
другими типами продукции и услуг, а также компенсационными выплатами
и риском (Рис.2.2). Определение и классификация субъектов, сторон или
акторов в процессе обмена особенно важны для понимания мотивов и
потенциальных трудностей.
Сетевой
субъект
Объект
знаний
Венчурная
сеть
Инновационный
кластер
Знаниевая сеть
Рис. 2.2. Механизм интеграции венчурной сети в инновационный кластер
(составлено автором)
Субъектами
обмена
знаний
выступают
организации
или
лица,
участвующие в потоках знаний. Их можно классифицировать по следующим
признакам:

отраслевая
принадлежность.
Классификация
акторов
путем
выделения их в институциональный сектор или сферу деятельности для
проведения научного, технологического и инновационного анализа является
обычной
практикой.
Институциональная
принадлежность
отражает
сочетание свойств, обобщающих сведения, касающиеся прав собственности,
независимости и контроля, преобладающих источников финансирования и
основных направлений деятельности;
76

функции потребления, предложения, посреднические. Акторы
могут быть также охарактеризованы с точки зрения их позиции по
отношению к объекту знаний в процессе их обмена наряду с обычными
выполняемыми ими функциями спроса или предложения;

размер, опыт, экспертные знания и другие отличительные признаки
преимуществ акторов. Это поможет прогнозировать способность индивидов
и организаций получать и передавать знания;

связанность
сторон:
права
собственности,
географическое
расстояние, общее членство в сети. Использование критериев, основанных на
формальных связях или общностей между акторами, требуется для
определения
существенного
показателя
удаленности
для
прогноза
потенциальных возможностей по обмену знаниями;
Таблица
2.3
[126]
приводит
ориентировочную
классификацию
соглашений по обмену знаниями. В рамках типа трансакций, включающих
существующие
знания,
предусматривающим
интеллектуальную
проводится
механизмы,
собственность
разделение
основанные
по
на
по
соглашениям,
передаче
нематериальным
прав
на
ресурсам,
и
соглашения, где потоки знаний заключены в отдельные трансакции, такие
как трансфер акций компаний, капитального оборудования и материалов. В
рамках широкого класса соглашений, касающихся создания перспективных
знаний, проводится разделение между соглашениями по выполнению
решений по заказу и предоставлению пользовательских знаний и соглашений
между сторонами по совместной разработке продукта знаний.
Выбор, с
которым столкнется компания в процессе инновационной деятельности,
определяется относительно эффективности различных рынков знаний
предоставить решение, и собственный потенциал фирмы, необходимый для
реализации этого решения, что позволит снизить определенные ограничения
и риски.
77
Таблица 2.3
Различные типы обмена знаний и промышленных образцов [126]
Существующие знания
Перспективные знания
Механизмы по передаче нематериальных
ресурсов:

конфиденциальные соглашения;

лицензирование интеллектуальной
собственности
(исключительное,
неисключительное);

продажа или уступка прав на
интеллектуальную собственность;

франчайзинговые соглашения;

договор ноу-хау (передача в
вещественной форме через технические
данные);
Отдельные трансакции знаний:

трансфер
прав
на
интеллектуальную собственность и другой
капитал, основанный на знаниях через
слияние и поглощение компаний;

приобретение
оборудования,
договора по осуществлению проектов
«под ключ»;

соглашения по передаче данных,
материальных ресурсов.
Снабженческие решения:

соглашения
по
приобретении
сервисных и консультационных услуг;

экспертные услуги;

научно-исследовательские услуги;
Совместная разработка:

программы
по
совместным
разработкам;

исследовательские
совместные
предприятия;

альянсы
по
исследованиям
и
коммерциализации;

частно-государственные партнерства;

стажировки, соглашения по обмену,
найму научных работников;

соглашения о членстве в сети.
Как результат, под влиянием едва различимых и контекстно-зависимых
факторов организации выбирают тип кооперационной связи в виде
соглашений для предоставления или получения знаний за пределами своих
границ. Определение соответствующей знаниевой сети или рынка становится
особенно
актуальным
при
потенциально
высокой
степени
взаимозаменяемости возможных вариантов.
С функциональной точки зрения венчурные сети являются различным
набором
систем,
институтов,
процедур,
социальных
отношений
и
инфраструктур, целью которых является обеспечение предприятий и частных
лиц с помощью финансовых каналов безопасным и значительным обменом
знаний и связанных с ними прав. Продуктивный обмен знаниями не может
проходить без поддержки вспомогательных систем, институтов, процедур,
78
социальных связей и межфирменных сетевых взаимодействий. Несмотря на
то, что основная поддержка в основном исходит от государственных
механизмов,
возникает
широкий
спектр
независимых
механизмов,
институтов, платформ, посредников под инициативой частных лиц. Общей
чертой различных данных механизмов, институтов, платформ и посредников
является попытка предоставления ряда важных услуг участникам рынка на
различных этапах процесса обмена знаниями. Для понимания роли
венчурной сети, как поставщика инновационных услуг через обеспечение
рециркуляции финансово-знаниевых потоков, необходимо проанализировать
различные уровни, через которые, как правило, проходят стороны в рамках
любых заданных взаимодействиях по обмену знаниями (Таблица 2.4) [113].
Таблица 2.4.
Услуги венчурной сети в процессе передачи знаний [113]
Уровни взаимодействий
Потенциальная роль венчурной сети в процессе обмена
по обмену знаниями
знаниями
Поиск
и
оценка Инструмент поиска объекта знаний и/или партнера для
партнеров по обмену взаимодействий; хранение данных; клиринг интеллектуальной
знаниями
собственности;
оценка,
консалтинг,
юридическое
сопровождение.
Определение условий Due diligence, база определения цены.
взаимодействия
Выполнение
Передача
объекта
знаний;
регистрация
трансакции;
согласованных условий клиринговые платежи; обеспечение соблюдения правил;
разрешение споров.
Таблица 2.4 приводит некоторые потенциальные роли, осуществляемые
акторами, обеспечивающими поддержку инфраструктуры обмена знаний, от
идентификации соответствующего контрагента или объекта знаний до
надзора за исполнением соглашений с учетом возможных непредвиденных
обстоятельств. Данные акторы венчурной сети могут специализироваться в
оказании конкретных услуг по подбору поставщиков объектов знаний
потребителям; обеспечении доступа или проведения обмена определенных
типов объектов знаний, таких как базы данных, патенты; удовлетворении
79
потребностей конкретных типов акторов, например, поддержка центрами
трансфера технологий высших учебных заведений.
Для поддержания эффективности, венчурная сеть должна содействовать
обмену существенной информации между рынком и участниками сети при
одновременном обеспечении участия и поощрении сторон содействию
распространения высококачественных объектов знаний, без которых не
может существовать рынок. Соглашения по кооперации в создании будущих
объектов знаний следует рассматривать сквозь возникающие аспекты
стимулирования и оценки усилий участвующих сторон.
Таблица
2.5
[87]
предлагает
функциональную
классификацию
знаниевых потоков между акторами венчурной сети и инновационного
кластера.
Таблица 2.5
Функциональная классификация знаниевых потоков между акторами
венчурной сети и инновационного кластера [87]
Определяющая черта
Признак объекта
Ключевой актор
знаний
Поиск/предоставление
Существующие знания Хранилища данных
знаний
Создание и кооперация Платформы для поиска решений
в
создании
новых
знаний
Поиск / предоставление прав Существующие знания Рыночные
платформы
и
на объекты знаний
посредники
в
сфере
интеллектуальной собственности
Обеспечение
передачи Создание и кооперация Органы
стандартизации,
знаний
в
создании
новых консорциумы,
органы
знаний
аккредитации
Существующие знания, Инфраструктура и посредники
новые знания
на рынке прикладных знаний
Широкие категории сетевых акторов могут быть определены на основе
направления их деятельности по передаче несистематизированных данных,
как в случае с хранилищами данных, архивариусами уже существующей
информации; платформами для поиска решений определенных проблем,
80
включающими в себя конкурсные процедуры стимулирования инициатив
или поиск консультантов для оказания помощи в новых исследовательских
проектах. Оба типа ключевых акторов определяют свою главную цель в
передаче знаний между как юридическими, так и физическими лицами.
Некоторые ключевые акторы могут непосредственно сосредоточиться на
предоставлении прав собственности и передаче разрозненных знаний.
Брокеры интеллектуальной собственности и фонды в первую очередь
связаны с распределением прав на интеллектуальную собственность, а также
с управлением финансовыми активами и обязательствами, сопутствующими
данную интеллектуальную собственность.
Также
следует
подчеркнуть
роль
институтов
и
акторов,
специализирующихся в области содействия передаче и трансформации
знаний, воплощенных в товарах или людях. Органы стандартизации,
например, систематизируют существующие технологии и передовые методы,
а также задают руководящие принципы деятельным сообществам.
Инновационные кластеры соединяют инновационные фирмы, которые
используют открытые возможности для обмена знаниями и дальнейшего
технологического обучения. Инновационные кластеры благодаря фактору
взаимообмена знаниями можно отличить от кластеров, основанных
исключительно на цепочке создания стоимости. Инновационные кластеры
включают
в
себя
сектора,
обменивающиеся
технологиями
подобно
производственно-сбытовым кластерам, но в большем количестве цепочек
создания стоимости. Сложно оценить общий эффект программ по
стимулированию подобных сетей, но можно утверждать о том, что сетевые
компании в конечном счете могут стать членами зрелых производственных
кластеров. Инновации, созданные с помощью сетей, для реализации их
коммерческого
сбытовыми
потенциала
кластерами.
инструментам,
будут
Ключевая
направленным
на
81
накапливаться
роль
развитие
производственно-
отводится
и
политическим
совершенствование
законодательства по технологиям и инновациям на предмет координации и
взаимодополняемости кластерной и сетевой политик.
Вертикаль взаимоотношений между участниками венчурной сети и
инновационного кластера играют важную роль в инновационном развитии
компаний
на
основе
многомерных
взаимодействий.
Существует
стратегический сдвиг в сторону повышения добавленной стоимости в
вертикальных взаимоотношениях, особенно относящихся к сложным и
стратегическим компонентам или подсистемам. С сетевой точки зрения
данный тип взаимоотношений наиболее распространен вокруг производителя
оригинального оборудования, чем в нижних ярусах производственной
цепочки, где отношения с поставщиком несут черты стандартного
аутсорсинга. Благодаря трансферу знаний и потокам обмена информации в
режиме
реального
времени
взаимодействия
венчурной
сети
и
инновационного кластера сосредоточены на операционном уровне для
обеспечения прямого взаимодействия между соответствующими акторами.
Усилия по улучшению координации и взаимодействия в рамках сети влекут
операционные улучшения по обе стороны интерфейса компании. Решения на
основе сети Интернет постепенно заменяют прямую связь и согласовывают
множество интерфейсов венчурной сети с инновационным кластером.
Интеграции венчурных сетей в инновационные кластеры также
способствует
кластерная
политика,
которая
предполагает
решение
следующих областей задач.
Упрочнение
исследовательская
условий
база
для
фундаментальных
международного
уровня
исследований:
необходима
для
привлечения и поддержания глобальной деятельности компании. Граница
между фундаментальными и прикладными исследованиями становится
размытой, а особое внимание уделяется промышленным исследованиям.
Улучшение кластерного подхода: наибольший потенциал заложен в
районах, где только создаются новые связи, особенно в тех областях, где
82
совершенствование
государственных
услуг
реализуется
с
помощью
инновационных промышленных продуктов и процессов.
Интеграция новой и старой экономики: новые концепции управления
бизнесом в традиционных отраслях.
Акцент
на
инновации:
необходим
интенсивный
переход
от
инновационной политики, зависимой от технологических рывков, к
политике, ориентированной на потребителя. Активизация культурных и
коммерческих ноу-хау является важным элементом успешной научноисследовательской деятельности и предпосылкой будущего успеха в
глобальной конкуренции.
Развитие будущих компетенций персонала: несоответствие между
образовательными ресурсами и уровнем спроса на них требует структурных
и содержательных изменений в системе.
Основным источником конкурентных преимуществ растущему числу
инновационных компаний является творческое мышление и скорость
адаптации.
Кластерная
динамика
поддерживается
уникальным
сочетанием
межфирменных коопераций, взаимодействий и конкуренции, развитием и
постоянным
локальной
пополнением
поддержкой
общей
квалифицированной
научно-исследовательских
и
рабочей
силы,
образовательных
учреждений, обязательствами местных бизнес-организаций и союзов,
стратегиями национальных и региональных агентств по развитию.
Эволюция научно-технического сектора обуславливается не только
рыночными механизмами, но и осознанной разработкой и реализацией
государственной политики, совместных международных программ по
развитию и социальным партнерствам. Это включает меры по привлечению
потока наукоемких инвестиций, развития образования и подготовки кадров
на
всех
уровнях,
развития
телекоммуникационной
инфраструктуры,
соответствующей международным стандартам, упрочнению связей между
83
компаниями
современных
и
образовательным
тенденций
сектором.
кластерного
Основной
развития
стало
особенностью
появление
на
международном уровне конкурентоспособных кластеров, использующих
конкурентные преимущества местных навыков и знаний с одной стороны и
глобальных с другой. Однако наличие динамической базы знаний является
хоть и необходимым, но недостаточным условием для успеха на
отечественных и международных рынках. Существенна также роль активных
отраслевых и региональных стратегий, способствующих росту бизнеса,
технологическим инновациям и развитию кластеров с акцентом на
наращивание
потенциала
в
области
исследований
и
коммерческой
применимости. Это подход гибкой государственной политики, определяемой
способностью поддержки инновационных и производственных сетей путем
привлечения международных инвестиций, связывания вместе локальных и
международных
технологических
сетей
таким
образом,
чтобы
способствовать всеобщему развитию.
Общая концепция инновационного процесса обосновывает значимость
венчурных сетевых и кластерных ресурсов. Чем сильнее связи с другими
источниками знаний, тем лучше организация функционирует в условиях
инновационной деятельности и в итоге в условиях постоянного развития.
Кластерный подход выступает в качестве основы, в рамках которой
анализируются венчурные сети, соединяющие производственные цепочки
разных инновационных товаров. Следовательно, инновационный кластер
может
рассматриваться
как
уменьшенный
масштаб
национальной
инновационной системы. Выявление кластеров инновационной деятельности
необходимо для изучения мест сосредоточения экономических знаний и
потенциального роста экономики. Выявление подобных кластеров позволяет
должностным лицам венчурной сети делать акцент на инновационных
объединениях экономической системы, адаптируя их инновационную
политику инновационной динамике. Кластеризация – это рыночный процесс,
84
но правительство может поддержать данную инициативу путем содействия
венчурному
сетевому
процессу
и
обеспечению
благоприятствующих
институциональных рамок. Кластерная политика нацелена на преодоление
некоторых системных и рыночных разрывов, которые могут препятствовать
процессу
венчурного
функционирование
сетеобразования,
рынков,
таких
как
информационные
неэффективное
сбои,
ограниченное
взаимодействие между акторами, институциональное несоответствие между
инфраструктурой
знаний
и
рыночными
потребностями,
отсутствие
требовательного заказчика [138].
Основными
направлениями
горизонтальных
воздействий
на
технологические инновации и технологии являются: оказание поддержки
инновационным компаниям через создание институциональных условий,
благоприятствующих инновациям; упрочнение кластеров, показывающих
высокий потенциал, поддерживающих сетеобразование и устраняющих
существующие препятствия для кластеризации; содействие появлению
технологических компаний; стимулирование распространения технологий;
защита результатов инновационного процесса; предоставление поддержки
сетевым агентствам.
Процесс реструктуризации и формирования кластера находится в
состоянии постоянного изменения. Понятие кластерного пространства
объясняет
динамику
и
возрастающую
сложность
состояния
фрагментарности, сближения и кооперации-конкуренции в формирующейся
отрасли в региональном масштабе. Кластерные организации сопутствуют
формированию кластера, сознательно разделяя кластерное пространство на
новые модели создания ценности на основе общих целей и организовывая
взаимосвязи
между
ключевыми
компонентами
на
основе
общей
познавательной деятельности.
Разрушение вертикально интегрированной производственной цепочки в
крупных промышленных компаниях требует новых методов стратегического
85
управления и инноваций. Для лучшего функционирования в рамках
глобализации и технологических изменений сети и партнерства различных
видов прибегают к полуинтеграции, заменяя интеграцию в крупные
организации. Близость (как в культурном, так и географическом смысле)
может обеспечить конкурентное преимущество, способствуя продвижению
локальных кластеров.
Трансфер знаний от университетов к бизнес-структурам посредством
образовательных и исследовательских контрактов идет параллельно с
новыми каналами технологического развития, в которых важную роль
играют научно-исследовательские институты.
Трансфер научно-технических знаний между различными сторонами
осуществляется
многими
способами:
публикации,
совместные
образовательные программы, обмен аспирантами, подбор персонала из
университетов, академические и промышленные тренинги, совместные
научно-исследовательские программы, создание совместных компаний.
Успешные
кластеры
создают
малые
инновационные
системы.
Основными компонентами системного развития на региональном уровне
являются наличие ведущего актора или концентрация конкурентоспособных
предприятий малого бизнеса, база знаний международного уровня, близкие
отношения и создание сетей, венчурный капитал, мощная образовательная и
научная инфраструктура и государственно-частное партнерство.
Высокотехнологичные кластеры являются смешением локальных и
глобальных
явлений.
международной
Региональный
цепочки
создания
кластеры
стоимости
выступают
частью
научно-технической
продукции. Кластерная ориентация имеет стратегическое значение для
основных игроков в небольших экономических системах. Большинству
крупных научно-технических компаний необходимо согласовывать свои
стратегии с зарубежными штаб-квартирами, что тем самым ограничивает
масштаб локальных кластерных стратегий. Региональная кластеризация в
86
региональной цепочке создания стоимости является слабой. Тем не менее,
существуют условия для развития эффективной динамики кластеризации
ввиду присутствия технологически сильных игроков в промышленности и в
научных
исследованиях,
которые
открыты
новым
вызовам
сетевой
экономики.
На
практике
успешный
рост
кластера
является
результатом
кластеризации, обусловленной рынком и кластеризацией, предполагающей
планируемую организационную работу. Для лучшего понимания и более
эффективного оперирования кластерным подходом необходимо четко
различать
два
кластерных
контекста.
Согласно
первому
контексту
спонтанная кластеризация на периферийных рынках основана на качестве
инфраструктуры, экономике агломерации. Второй контекст заключается в
волюнтаристской
кластеризации,
включающей
планируемую
организационную работу по использованию внешних ресурсов посредством
совместных взаимодействий. В реальности рыночная кластерная динамика
обусловлена самоподдерживающимися экономическими механизмами, а
развивающаяся сетевая кластерная динамика зависит от повышения
коммуникаций в кластерной организации. Оптимальный кластерный рост
достигается посредством сочетания обоих типов динамик. В большинстве
случаев важную роль играют различные посреднические организации, такие
как агентства по развитию и предпринимательские объединения, часто
объединенные
в
новый
кластер
организаций.
Данные
кластерные
организации являются драйверами гибридных механизмов взаимодействий,
представляющих собой новую кластерную динамику.
Ассимитричность информации, недальновидная политика, нежелание
сотрудничать и отсутствие доверия препятствуют появлению венчурных
сетевых и кластерных связей. Максимизация личных выгод снижает общие
преимущества от кооперации. Сотрудничество – это коллективная выгода,
которая нелегко образуется в условиях конкуренции. Вездесущность
87
внешних эффектов в экономике, основанной на знаниях, указывает на новую
роль государственной политики в обработке системных недостатков, таких
как отсутствие системной связности.
Территориальные
инновационные
кластеры,
и
их
участники,
формирующие базис инновационной инфраструктуры и стратегический
вектор
интеграции
для
венчурных
сетей,
утверждены
Поручением
Правительства Российской Федерации от 28 августа 2012 г. №ДМ-П8-5060.
Рассмотрим
экономические
показатели
деятельности
участников
кластеров в таблице 2.6 [4].
Таблица 2.6
Экономические показатели участников инновационных кластеров [4]
Расходы на
НИОКР, млрд.
руб.
Отрасль
Ядерные и
радиационные
технологии
Производство
летательных и
космических аппаратов,
судостроение
Фармацевтика,
биотехнологии и
медицинская
промышленность
Новые материалы
Химия и нефтехимия
Информационные
технологии и
электроника
Итого
Совокупная
выручка
от продаж
несырьевой
продукции, млрд.
руб.
2011
2016
Частные инвестиции в
коммерциализацию
инноваций, млрд. руб.
2007 2011
97,5
2012 2014
155,2 73,6
2009 - 2011
157,8
5,4
2012 2016*
28,3
99,8
100,9
228,5
583,0
25,6
63,9
37,7
54,3
45,5
156,6
27,2
99,8
400,8
55,5
418,6
308,2
62,7
287,5
243,4
1097,5
174,4
393,1
2122,6
397,5
49,5
501,8
35,0
101,2
1219,6
61,6
1109,9
968,8
1862,8
3810,6
644,5
1574,2
*прогнозное значение
Наибольшие расходы на НИОКР приходятся на отрасли новых
материалов и информационных технологий, которые увеличатся прогнозно
88
до 308,2 и 287,5 млрд. руб. соответственно. За период 2012 – 2014 гг. расходы
в сфере ядерных и радиационных технологий вырастут до 155,2 млрд руб
по отношению к периоду 2007-2011 гг., что составляет процент роста 59%,
который является наибольшим в отрасли. Совокупная выручка участников
кластера нефтехимической и химической отраслей вырастет прогнозно к
2016 году до 2122,6 млрд руб.,
наибольший рост выручки участников
планируется в сфере производства летательных и космических аппаратов, а
также судостроения – 155%. Наибольший рост инвестиций к 2016 году будет
267%
в
сфере
фармацевтики,
биотехнологии
и
медицинской
промышленности.
На опыте функционирования существующих кластерных организаций
базируются ролевые модели кооперативного обучения и инновационной
деятельности в экономике в целом, которые создают новые механизмы
координации по управлению распространением знаний в интересах
участников. Кластеры определяют общие интересы с точки зрения
стратегических целей, рынков конечной продукции, ресурсов участников.
Инновации
в
кластере
требуют
межсекторальной
комбинации
потребностей в определенных знаниях для различных типов взаимодействий
между участниками кластера. Тип и форма этих взаимодействий весьма
специфичны. Каждый кластер имеет свой собственный инновационный стиль
или инновационную культуру, барьеры к инновациям на пути участников
также
имеют
кластерную
специфичность.
Следовательно,
набор
определяемых опций по улучшению также специфичен.
Таким образом, все требуемые действия должны быть предприняты
субъектами, участвующими в кластере, включая государственные органы.
Рассмотрим авторскую концепцию программы внедрения венчурной
сети в инновационный кластер.
Во время интеграционного процесса могут возникать различные типы
системных недостатков, влияющие на межфирменные взаимодействия. Такие
89
недостатки могут ограничить обмен знаниями, и их дальнейшее развитие, а,
следовательно, показатели инновационной деятельности венчурной сети.
Целью
программы
внедрения
является
решение
таких
системных
недостатков, в частности можно выделить следующие.
Изолированные компании не способны в должной мере обеспечивать
эффективность
инновационной
деятельности.
Изоляции
способствуют
следующие причины. Во-первых, компании могут не знать о существовании
других компаний, соответствующих их бизнес-линии. В данном случае
соответствующая программа направлена на повышение согласованности
инновационных систем компаний венчурной сети и инновационного
кластера, осуществляются брокерские мероприятия, создаются веб-сайты,
позволяющие инновационным компаниям узнать о существовании и
возможностях друг друга. Другая причина: компании далеки друг от друга на
когнитивном уровне, их базы знаний не пересекаются. В данном случае
ответной мерой программы может быть содействие развитию общей
инфраструктуры, повышающей коммуникативные возможности компаний.
Элементы такой инфраструктуры включают в себя, например, технические
стандарты и нормы, совместные экспериментальные платформы или
совместные программы научных исследований.
Информационные недостатки относятся к ситуации, когда отсутствует
понимание перспектив совместного технологического развития и/или
развития бизнеса, что сдерживает инновационный потенциал венчурной
сети. Ответной мерой программы будет являться разработка общего
понимания
ключевых
тенденций,
проведения
форсайт-исследований,
маркетинговых исследований, построения технологических «дорожных
карт».
Следующим
недостатком
является
несоответствие
знаниевой
инфраструктуры и бизнес-потребностей, что характерно для ситуации, когда
генерация знаний общественными институтами знаний не удовлетворяет
90
спросу делового сообщества. Знания могут быть слишком научными, чтобы
верно судить о возможной их успешной коммерциализации.
Отсутствие требовательных клиентов, находящихся впереди массового
рынка той или иной технологии или программного приложения, не
обеспечивает мощных стимулов для инновационной деятельности компаний.
Данный фактор обязывает ускорить внутренние процессы обучения и
выстраивать конкурентную позицию в соответствии с развитием массового
рынка.
Действующим
инструментом
интеграции
венчурной
сети
в
инновационный кластер может послужить авторская программа внедрения
(Таблица 2.7).
Таблица 2.7
Программа внедрения венчурной сети в инновационный кластер
(составлено автором)
Этапы
Задачи
1
1. Определение
проектов или
инициатив
2. Кластерная
оценка
3. Оценка роли
государства
Фаза 1
Проход 1
Фаза 2
Проход 2
Фаза 3
2
Показатель
совокупной
выручки
3
4
5
6
Показатель
нормы
выручки на
объем
расходов по
НИОКР
Устранение
выявленных
системных
недостатков
Участник
7
Медиатор
венчурной
(венчурная
компания)
сети
Медиатор
венчурной
сети,
правительственные
органы
Медиатор
венчурной
сети,
правительственные
органы
91
продолжение таблицы 2.7
1
4.
Сбор
стратегической
информации
2
3
4
Показатель
нормы
выручки на
вложенные
инвестиции
5.
Оценка
минимизации
рисков,
сопутствующих
совместной
деятельности
6.
Внедрение
венчурной сети
и
анализ
системных
недостат-ков
5
6
7
Медиатор
венчурной
сети,
участники
инновационного
кластера
Медиатор
венчурной
сети,
участники
инновационного
кластера
Посредническая
роль
государства,
информация
Медиатор
венчурной
сети,
правительственные
органы, участники
инновационного
кластера
Срочность,
риски,
инвестиции,
прибыль,
стратегия
Данная программа выполняет три конкретные задачи. Во-первых, она
задает управленческие цели, позволяющие принять решение о выделении
ресурсов на инновационный проект для реализации его в конкретном
кластере. Во-вторых, она служит в качестве инструмента поддержки для лиц,
осуществляющих операционную деятельность в рамках венчурной сети и
определяющих программу внедрения с системной точки зрения. Важно
удостовериться, чтобы программа внедрения не выступала ограничительной
мерой, а гибко выполняла свои функции. Третьей целью является
поддержание прозрачности интеграционного процесса. Модель состоит из
трех последовательных фаз (Рис.2.3).
Фаза 1: Информация. На этом этапе программа занимается вопросом
определения
проектов
или
инициатив,
имеющих
потенциально
стратегическое значение для развития венчурной сети. В основном
определенный уклон относится в сторону новых технологий, хотя также
освещаются
и
вновь
возникающие
тенденции
рынка.
В
связи
с
направленностью на новейшие технологии и бизнес тенденции, доступна
лишь ограниченная информация, производственно-сбытовая цепочка ясно не
92
обозначена.
Сетевые
формирования
участников
венчурной
сети
и
инновационного кластера практически не существуют.
Фаза 3. Имплементация
Выход 2
Проход 2
Возрастающее
участие
Фаза 2. Инициация
Проход 1
Выход 1
Фаза 1. Информация
Рис. 2.3. Структурно-функциональная схема программы внедрения
венчурной сети в инновационный кластер (составлено автором с учетом
исследований [127])
Основной
задачей
программы
является
систематический
сбор
стратегической информации, поступающей из различных источников. Очень
важно использовать различные источники информации для полной гарантии
максимального охвата новых проектов, а также принятия необходимых
кросс-валидаций.
Различными
источниками
информации
являются
следующие: научная, техническая и экономическая литература; интернет;
стратегическое
исследование
рынка,
бенчмаркинг;
технологические
исследования: технологический радар, форсайт; кластерные исследования;
внешние связи с отраслевыми ассоциациями, консорциумами. Хотя освоение
новых тенденций может быть полезным опытом, это не является самоцелью.
В конце концов, информация должна способствовать пониманию ключевых
93
элементов
интеграции
и
предоставлению
достаточного
базиса
для
направления к первому «проходу».
На данном этапе можно использовать математическую модель,
построенную с помощью эконометрической программы Eviews по данным
таблицы
2.6,
отображающую
зависимость
выручки
участников
инновационного кластера от объема расходов на НИОКР и объема частных
инвестиций:
LnPr = 5.684 -54.022/CO + 0.003I,
(2.1)
где Pr – совокупная выручка;
CO – объем расходов на НИОКР;
I – объем инвестиций.
Качество представленной модели отражено в таблице 2.8. Адекватность
модели подтверждена значениями вероятности объясняющих коэфициентов,
не превышающими α = 0,1, а также достаточно умеренным уровнем
коэффициента детерминации, равном 0,71.
Таблица 2.8
Качественная характеристика модели зависимости прибыли участников
инновационного кластера от расходов на НИОКР и инвестиций (рассчитано
автором)
Dependent Variable: LnPr
Method: Least Squares
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable
I
1/CO
C
R-squared
Coefficient
0.002689
-54.02184
5.684086
0.706825
Prob.
0.0013
0.0726
0.0000
Проход 1: по направлению к фазе инициации. Целью данного прохода
является оценка идей и тенденций, генерируемых на этапе инициации с
94
использованием следующих критериев. Кластерная оценка: первая группа
критериев относится к изучению потенциала инновационного кластера:
размер, добавленная стоимость, темп роста; инновационный вклад в общую
российскую экономику: укрепление конкурентоспособности, способность
генерировать или воздействовать на инновации; внутреннее взаимодействие
инновационных
компаний,
спин-офф,
внедрение
инноваций.
Оценка
потенциальной роли государственных органов: вторая группа критериев
определяет степень вовлеченности государственных органов в деятельность
инновационного кластера по устранению выявленных недостатков. Более
конкретно: кластер не способен наживать капитал на своем инновационном
потенциале – возникают системные недостатки: информационные сбои,
ограниченное взаимодействие, несоответствие знаниевой инфраструктуры
потребностям бизнеса, отсутствие требовательных клиентов.
Два набора критериев являются кумулятивными, поэтому план
интеграции венчурной сети должен соответствовать им обоим. Если
потенциальный кластер положительно отвечает требованиям двух критериев,
то венчурная сеть переходит к фазе инициации. Однако, если кластерные
инициативы проявляют системные недостатки, тогда нет добавленной
стоимости от интеграции, такой кластер снимается с повестки программы
внедрения и венчурная сеть не переходит в дальнейшую фазу программы.
Экономико-математическая модель зависимости нормы выручки на
объем расходов по НИОКР, рассчитанная на основе данных таблицы 2.6,
может послужить действенным аналитическим инструментом на данном
этапе:
НВР = 7,949 + 0,009I + 0,011PR - 1,830InCO,
(2.2)
где НВР - норма выручки на объем расходов по НИОКР (сумма выручки
на 1 руб. затраченных расходов на НИОКР);
Pr – совокупная выручка;
InCO – объем расходов на НИОКР;
95
I – объем инвестиций.
Качество модели отражено на таблице 2.9 и соответствует нормам.
Таблица 2.9
Качественная характеристика модели зависимости нормы выручки на объем
расходов на НИОКР участников инновационного кластера (рассчитано
автором)
Dependent Variable: НВР
Method: Least Squares
Sample: 1 12
Included observations: 12
Variable
PR
I
lnCO
C
R-squared
F-statistic
Coefficient
0.010759
0.009458
-1.829200
7.949063
0.987881
217.3731
Prob.
0.0079
0.1115
0.0087
0.0154
Фаза 2: Инициация. Целью данного этапа является оценка того, каким
образом интеграция может наилучшим образом способствовать решению
задач соответствующими заинтересованными сторонами. Здесь делается
акцент на сбор стратегической информации. Хотя данный процесс попрежнему охватывает некоторые исследовательские работы, большее
внимание уделяется участвующим венчурным компаниям и учреждениям,
готовым инвестировать высокорисковый капитал. Это требует тесного
взаимодействия между всеми соответствующими участниками, растет
участие правительственных органов так же, как и компаний. Данному этапу
свойственны следующие инструменты: знаниевые и технологические изучение инновационных исследовательских программ, технологические
мастерские, технологические карты, анализ и сценарии технологических
укладов следующего поколения; бизнес инструменты: карты бизнеса,
96
бенчмаркинг, целевое исследование рынка; кластерный монитор. Важной
характеристикой этих инструментов является их интерактивность. Они
образуют сочетание (количественных) кабинетных исследований и прямого
взаимодействия с бизнесом. Разработка программы внедрения требует
существенных
аналитических
возможностей.
В
этом
отношении,
инструменты направлены на раскрытие глубокого понимания ключевых
моментов по внедрению венчурной сети в конкретный кластер и
потенциальной роли правительства.
На данном этапе можно использовать нелинейную модель зависимости
нормы выручки на вложенные инвестиции, рассчитанную на основе данных
таблицы 2.6:
НВИ = 4,423 + 5,200lnPr - 5,385lnI - 1,206InCO,
(2.3)
где НВИ - норма выручки на инвестиции (сумма выручки на 1 руб.
вложенных инвестиций);
Pr – совокупная выручка;
CO – объем расходов на НИОКР;
I – объем инвестиций.
Качество данной модели удовлетворительно, о чем свидетельствует
таблица 2.10: высокий показатель коэффициента детерминации - 0,97,
значения вероятности объясняющих переменных не превышают α=0,05.
Таблица 2.10
Качественная характеристика модели зависимости нормы выручки на
инвестиции участников инновационного кластера (рассчитано автором)
Dependent Variable: НВИ; Method: Least Squares
Variable
Coefficient
LnPR
5.200906
C
4.423541
LnI
-5.384577
LnCO
-1.206559
R-squared
0.965489
97
Prob.
0.0000
0.0471
0.0000
0.0063
После завершения данного этапа, далее логически следует шаг в сторону
второго «прохода».
Проход 2: по направлению к фазе имплементации. Целью данного этапа
является оценка инициатив, проектов и др. из предыдущей фазы на предмет
возможности
минимизации
рисков,
сопутствующих
совместной
деятельности. Используются следующие критерии: уровень срочности:
снижение производительности венчурной сети; сопутствующие риски:
достаточная заинтересованность всех сторон, готовность к инвестированию,
ущерб в случае провала; требуемые инвестиции: уровень финансовых
ресурсов, уровень людских ресурсов; достаточная прибыль на инвестиции:
коллективные интересы должны явно перевешивать интересы (группы)
отдельных
сторон;
профессиональный,
хорошо
обдуманный
подход:
соответствующий бизнес план. В данном случае набор критериев также
кумулятивный, кластер, не удовлетворяющий всем критерием, не включается
в программу внедрения венчурной сети.
Фаза 3: Имплементация. Целью данного этапа является внедрение
венчурной сети и анализ возникающих системных недостатков. Устранение
недостатков может требовать различного государственного вмешательства:
посреднические функции; основание платформ организаций: инкубирование
новых стартапов; предоставление стратегической информации: посредством
веб-сайтов, конференций; устранение сдерживающих нормативно-правовых
условий.
Эффективная интеграция инновационных компаний возможна при
благоприятной национальной венчурной среде, особенности которой будут
рассмотрены далее.
98
2.2 Особенности национального венчурного инвестирования
В России в связи с определенными историческими событиями в сфере
экономики
сложились
исключительные
институтов
инновационной
особенности
деятельности,
а
сетеобразования
также
ее
венчурного
финансирования.
Институты определяются как многогранные, устойчивые социальные
структуры, состоящие из регулятивных, нормативных и культурнопознавательных
элементов
институциональные
[142],
преобразования
рассматриваются как изменения формальных правил и норм, которые влияют
на модели поведения акторов. Россия в условиях переходной экономики
испытала
беспрецедентные
институциональная
институциональные
трансформация
изменения.
характеризуется
Данная
двойственным
процессом: с одной стороны, это процесс деинституционализации, что
отражается в разрывности и неоднородности институционализированной
организационной деятельности и практики [128]. Однако, это также процесс
институционализации, что отражается в росте новых регулирующих правил и
норм, которые ограничивают поведение акторов.
Деинституционализация относится к делегитимации установленных
правил, структур и организаций. В частности, деинституционализация - это
процесс, с помощью которого существующие процедуры, структуры и
организации отвергнуты, дискредитированы и разрушены под давлением
политических, экономических и социальных факторов [91]. С другой
стороны, институционализация - это создание и легитимация новых и
возникающих правил, структур и организаций. Институционализация - это
процесс, с помощью которого растущие регулятивные, нормативные и
организационные элементы приобретают правомерность, приемлемость и
кредитоспособность.
нормотворчество,
Таким
образом,
самоусиливающаяся
99
институционализацией
динамика
обратной
движет
связи
законодательства и принятые и утвержденные новые системы и организации
[86]. Процесс легитимизации отражается в стандартах желательности,
нормах преемственности, четко определенных границах возникающих
правил, структур и организаций. Формирующаяся институциональная
структура утверждается и принимается при консолидации новых процедур и
практик, ожидании становления привычными новых ролей, а также при
формировании устойчивых категорий и классификаций.
Российский переход к рыночной экономике может рассматриваться как
процесс быстрой деинституционализации. Россия выбрала путь быстрой
политической и экономической либерализации и массовой приватизации
государственных предприятий. В России произошла быстрая замена
коммунистической политической системы многопартийной системой и
проведена политическая децентрализация, которая перенесла большую часть
политической власти от центра к местным правительствам, что создало
вакуум власти [144]. Кроме того федеральное правительство ввело ряд
правил и механизмов, предназначенных для финансового контроля регионов
посредством бюджетирования и налогообложения. Не смотря на то, что
российские политические реформы и политика фискального федерализма
деформировала советские правила и организационные формы, это не привело
к созданию демократических и рыночно-ориентированных норм, структур и
организаций.
Так,
олигархические
сомнительных
например,
компании,
российские
которые
приватизационных
финансовые
приобрели
схем,
активы
институты
и
посредством
привлекают
широко
распространенное недоверие и презрение ввиду длительного экономического
кризиса, инфляции и коррупции [146]. Таким образом, институциональную
структуру в России можно охарактеризовать как состояние, когда старые
нормы и организации были деинституционализованы, а новые правила и
структуры неэффективны и нелегитимны. Институциональные пустоты,
преобладающие в России, являются отражением деинституционализации.
100
Результатом реформ стало разрушение существовавших организаций,
региональных и отраслевых сетей, и профессиональных ассоциаций [77]. Это
вынудило российских инновационных предпринимателей создавать новые
инновационные
сети,
которые
служат
в
качестве
заменителей
несуществующим или слабым институтам [143]. Высокая мобильность
российских предпринимателей создает большую возможность формирования
профессиональных сетей. Социальная дистанция между участниками в
рамках сети и за ее пределами не отличается достаточной четкостью,
следовательно, российские предприниматели имеют большое число связей в
социальных сетях.
С позиции власти и статуса российские инновационные сети достаточно
иерархичны, что формирует разрыв связей между членами сети. Социальные
санкции, призванные наказывать за девиантное поведение, не отличаются
эффективностью, следовательно, предприниматели
обладают большой
автономией для нетворкинга [109]. Плотность сети и структурные разрывы,
определяемые как не имеющие связи между двумя контактами, связанными
одним актором, являются двумя сторонами одного континуума [81].
Российские инновационные сети недостаточно транзитивны вследствие
отсутствия должного доверия в отношениях [59]. Брокерская деятельность
более приемлема, и акторы, очевидно, не связывают свои контакты для
получения наибольших выгод от своих посреднических позиций. Внезапный
отказ от коммунистического мировоззрения и когнитивных схем стал
причиной появления интеллектуального плюрализма, способствующего
формированию различных взглядов об инновационных сетевых связях. Нет
доминирующего принципа, который бы структурировал сети, следовательно,
российские инновационные сети состоят из людей и организаций, которые
различаются приписанными им и приобретенными ими атрибутами.
Недостаток когнитивных усилий для познания мнений других участников
инновационной сети создает в ней неоднородность.
101
Статистический обзор венчурной системы Российской Федерации
обусловит современные тенденции развития венчурного инвестирования
инновационной деятельности.
Особенностью национальной модели венчурных инвестиций является
формирование концернами и холдингами венчурных фондов в рамках
крупных
компаний,
тогда
как
традиционной
модели
венчурного
инвестирования характерно создание закрытых кэптивных и полукэптивных
фондов, финансирующих корпоративные НИОКР [26].
Современный этап развития российской экономики характеризуется
положительными тенденциями. В 2012 году по отношению к 2011 году
инвестиции в основной капитал увеличились на 6,7 процента, в связи с
ростом кредитования реального сектора экономики, рост промышленного
производства составил 2,6 процента, прирост оборота розничной торговли
составил 5,9 процента, прирост реальной заработной платы – 8,4 процента
[1]. По итогам исследования Dow Jones VentureSource на начало 2013 года
Россия заняла 4-е место в Европе по объему венчурных инвестиций в сфере
высоких
технологий,
а
российский
венчурный
рынок
стал
самым
быстрорастущим.
По данным Российской ассоциации венчурного инвестирования объем
накопленной капитализации действующих на российском рынке фондов
венчурных инвестиций в 2013 году составил около 5,51 млрд долл. против
4,5 млрд долл. в 2012 году (Рис. 2.4) [47-52], что свидетельствует о росте
ресурсного потенциала венчурных инвесторов.
В 2013 году сохраняется тенденция увеличения количества венчурных
фондов,
около
90
процентов
из
них
занимают
фонды,
ориентируются на инвестиции в интернет-проекты (Рис. 2.5) [47-52].
102
которые
6000
5510
5000
4537
Мобилизованный капитал, млн
долл.
4000
3449
3000
2687
Капитализация
ликвидированных фондов, млн
долл.
2854
2408
Накопленная капитализация
действующих фондов, млн
долл.
2000
1363
1625
1110
843
1037
630
1000
669
207
13
42
60
311
32
2006
2007
2008
2009
282
115
73
2010
2011
255
140
2012
2013
0
Рис. 2.4. Динамика капитализации фондов венчурных инвестиций за 2006 2013 гг., млн долл.
250
200
200
155
150
Новые фонды
Ликвидированные фонды
100
80
97
91
87
Действующие фонды
70
64
48
52
50
18
18
14
15
2
2
2
2006
2007
2008
8
8 4
12
6
7
8
2009
2010
2011
2012
2013
0
Рис. 2.5. Динамика количества фондов венчурных инвестиций за 2006 - 2013
гг.
На конец 2013 года на российском рынке действовало не менее 33
фондов посевных инвестиций, что 1,5 раза превышает данные по 2012 году, с
103
суммарным объемом капитализации около 500 млн долл. На посевной стадии
развития инновационных компаний работают более 50 организаций
акселерационного типа, составляющие конкуренцию в отборе проектов
венчурным фондам.
Число
управляющих
компаний
(УК)
на
территории
РФ,
осуществляющих свою деятельность в области прямых и венчурных
инвестиций к концу 2013 года составило 245 в сравнении с 196 в 2012 году и
120 компаниями в 2011 году. Под управлением капиталоемкой группы
(размер УК от 151 до 4000 млн долл.), состоящей из 40 управляющих
компаний в 2013 году, находился суммарный капитал в размере 22,5 млрд
долл. Объем капитала под управлением группы средней капитализации (от
51 до 151 млн долл.), насчитывающей 56 управляющих компаний, составил
4,6 млрд долл в 2013 году против 3,720 млрд долл. в 2012 г. Группа малой
капитализации (от 5 до 50 млн долл.) насчитывала 149 УК в 2013 г. против
106 УК в 2012 г. и 53 УК в 2011 г. и оперировала суммой в 1,5 млрд долл. в
2013 г.
Вложенные прямые и венчурные инвестиций составили в 2013 году
около 2,96 млрд долл. Можно констатировать о следующих предпочтениях
инвесторов – наибольшую долю занимает отрасль информационнотелекоммуникационных технологий с 58% в 2013 г. против 28% в 2012 г.,
далее идут сектор финансовых услуг 16% в 2013 г. против 21% в 2012 г.
(Таблица 2.11) [47-52].
Объем инвестиций на стадии расширения, реструктуризации и поздней
стадии составили в 2013 г. 2,7 млрд долл и 47 инвестиций против 3,8 млрд
долл. и 59 инвестиций в 2012 г., инвестиции посевной, начальной и ранней
стадии составили в 2013 г. 263 млн. долл. и 178 инвестиций против 397 млн
долл и 136 инвестиций в 2012 г.(Таблица 2.12) [47-52].
104
Таблица 2.11
Отраслевой обзор объема прямых и венчурных инвестиций за 2009 - 2013 гг.
Экология
Легкая
промышленность
Транспорт
Биотехнологии
Строительство
Химические
материалы
Сельское хозяйство
Промышленное
оборудование
Электроника
Энергетика
Медицина /
здравоохранение
Компьютеры
Телекоммуникации
Потребительский
рынок
Финансовые услуги
Другое
Итого
2013
%
0
0
0
0
0
0
0
0
0,60
0
0,02
0
3,88
18,30
0,10
0,46
0,00
0,00
0,00
0,00
0
0,55
2,00
2,35
0
0,11
0,39
0,47
3,37
0
7,54
3,02
0,13
0
0,30
0,12
8,50
2,33
0
64,38
0,28
0,08
0
2,09
113,00
1,91
26,14
9,84
2,86
0,05
0,66
0,25
3,00
20,58
47,64
6,45
0,10
0,69
1,61
0,22
2,50
3,16
0,49
0,62
52,50
94,93
2,09
3,78
0
493,12
0
15,99
40,93
226,88
1,03
5,73
170,0
61,57
5,74
2,08
13,63
28,83
37,65
2,68
5,68
7,41
0
101,34
52,70
0
4,03
2,10
17,58
138,59
14,31
0,57
4,5
0,46
16,40
665,45
268,44
0,41
16,82
6,79
11,64
82,58
78,21
0,39
2,79
2,64
37,93
59,30
240,00
7,47
11,68
47,25
118,62
944,92
292,33
4,72
37,57
11,64
218,36
342,22
1541,96
7,08
11,10
50,01
62,57
1113,77
299,50
1,58
28,15
7,59
65,27
1728,23
43,75
2,20
58,30
1,48
80,00
0
507,9
15,75
0
100
842,27
0,3
2513,84
33,51
0,01
100
233,74
7,08
3082,77
7,58
0,23
100
817,10
271,97
3956,08
20,65
6,87
100
461,20
183,61
2963,73
15,56
6,20
100
%
%
Объем инвестиций, млн
долл.
%
2012
Объем инвестиций, млн
долл.
2011
Объем инвестиций, млн
долл.
Объем инвестиций, млн
долл.
Отрасль
2010
Объем инвестиций, млн
долл.
2009
%
Рассмотрим отраслевые предпочтения венчурных инвесторов на стадиях
посевной
и
ранней
(Таблица
2.13)
[47-52].
Так,
информационно-
коммуникационные технологии вызывают наибольший интерес со 158 млн
долл в 2013 г., хотя проявляется тенденция к уменьшению инвестиций в этот
сектор: вдвое уменьшилось количество финансируемых компаний с 239 в
2012 до 111 в 2013 г. Заметно в 2013 г. по сравнению с 2012 г. выросли
инвестиции в отрасль биотехнологий с 1,9 млн долл до 21 млн долл.
Прослеживая отраслевую динамику, необходимо отметить рост объемов
инвестиций в отрасль сельского хозяйства, резкое падение вложений в сферу
финансовых услуг.
105
Таблица 2.12
Распределение объема прямых и венчурных инвестиций по стадиям за 2009 –
2013 гг.
Посевная
и
начальная
Ранняя
Расширение
Реструктуризация
Поздние стадии
Итого
2013
%
%
Объем
инвестиций, млн
долл
%
2012
Объем
инвестиций, млн
долл
%
2011
Объем
инвестиций, млн
долл
2010
Объем
инвестиций, млн
долл
Стадия
Объем
инвестиций, млн
долл
2009
%
13,29
2,6
21,52
0,86
129,18
4,20
118,13
2,99
81,57
2,75
110,46
314,15
70
0
507,9
21,7
61,9
13,8
0
100
131,78
2257,88
2,66
100
2513,84
5,24
89,81
0,11
3,98
100
143,03
979,91
6,80
1823,85
3082,77
4,64
31,78
0,22
59,16
100
253,13
1867,50
353,42
1363,90
3956,08
6,40
47,21
8,93
34,48
100
183,30
1277,05
40,40
1381,41
2963,73
6,18
43,09
1,36
46,61
100
Таблица 2.13
Отраслевое распределение числа и объемов венчурных инвестиций за 2009 –
2013 гг.
Число компаний
Объем инвестиций,
млн долл.
Число компаний
Объем инвестиций,
млн долл.
0
0
0,55
0
2,35
0,5
3,16
0
0
1
0
2
1
2
0
0
0
7,55
3,03
2,5
29,03
0
0
0
7
2
2
16
0,6
8,5
2,33
0
14,68
0
10,12
1
3
2
0
4
0
7
3,88
30
1,9
4,74
9,84
23,3
8,39
1
1
1
3
6
2
9
0
0
21
0
6
0
2
0
0
8
1
7
0
9
13,63
28,83
35,65
27,83
11,25
0
0
123,75
5
5
5
10
17
0
0
48
0
1,34
52,71
16,8
33,5
6,54
0,3
153,3
0
3
21
11
17
1
1
81
13,97
1,75
14,31
11,4
160,73
26,74
7,08
272,21
5
3
14
17
41
2
6
105
16,4
1,91
14,4
20
239
0
23,96
397,72
8
3
15
5
75
0
7
136
12
5
14
17
158
2
29
266
11
3
9
11
111
1
10
158
106
Число компаний
Объем инвестиций,
млн долл.
2013
Число компаний
2012
Объем инвестиций,
млн долл.
Экология
Транспорт
Биотехнологии
Строительство
Химические материалы
Сельское хозяйство
Промышленное
оборудование
Электроника
Энергетика
Медицина / здравоохранение
Компьютеры
Телекоммуникации
Финансовые услуги
Другое
Итого
2011
Число компаний
Отрасль
2010
Объем инвестиций,
млн долл.
2009
Ранние
стадии
развития
высокотехнологичных
инновационных
компаний требуют вложения венчурного капитала, основным источником
которого являются неформальные венчурные инвесторы или бизнес-ангелы.
По данным Национальной ассоциации бизнес-ангелов (НАБА) в России
насчитывается около 2500-3000 активных бизнес-ангелов, при 97 тысячах
миллионерах. Согласно докладу о богатстве в мире - Global Wealth Report
2012, опубликованному Credit Suisse [31] к 2017 году количество
миллионеров составит 203 тысячи, что дает возможность предположить о
значительном росте неформального сектора венчурного инвестирования.
Ключевые организации – венчурные инвесторы, содействующие
укреплению отечественной инновационной инфраструктуры, представлены в
таблице 2.14 [47-52, 57].
Таблица 2.14
Основные венчурные инвесторы России
Венчурный инвестор
1
ОАО «РОСНАНО»
Фонд Biomark Capital yy Fund
IV, L.P.
Фонд венчурных инвестиций
«НАНОМЕТ»
ЗПИФ ОР(В)И «Передовые
нанотехнологии».
Фонд нанотехнологий и
инноваций DFJ-VTB Capital
Aurora.
ЗПИФ ОР(В)И «СколковоНанотех».
Российско-казахстанский фонд
нанотехнологий
Стратегическое партнерство
РОСНАНО – Domain Associates
Celtic Pharma Holdings II L.P.
I2BF-RNC Strategic Resources
Fund L.P.
Nanoenergo Fund Limited.
Управляющий
2
ООО «Управляющая компания
«РОСНАНО»
Biomark Capital Fund IV GP
LLC.
ЗАО УК «Сбережения и
инвестиции».
ЗАО УК «СМ.арт».
Характеристика
3
Инвестиционный портфель
на 131 млрд руб.
11,8 млрд руб – размер
фонда
3 млрд руб - размер фонда
ЗАО «ВТБ Капитал
Управление активами».
3 млрд руб - размер фонда
Сбербанк венчур капитал
2 млрд руб - размер фонда
VTB
Capital I2BF Innovation Partners
ООО «Д-Фарма»
3 млрд руб - размер фонда
«РОСНАНО Капитал»
12,3 млрд руб - размер фонда
107
2 млрд руб - размер фонда
11,4 млрд руб - размер фонда
продолжение табл. 2.14
1
Зеленоградский
нанотехнологический центр;
Нанотехнологический центр «Идея»,
г. Казань; Нанотехнологический
центр «СИГМА», г. Томск;
Нанотехнологический центр
«СИГМА», г. Новосибирск;
Нанотехнологический центр
«Дубна»;
Ульяновский центр нанотехнологий;
Нанотехнологический центр
«ТЕХНОСПАРК», г. Троицк;
Нанотехнологический центр
Композитов, г. Москва; Центр
развития нанотехнологий и
наноматериалов в Республике
Мордовия, г. Саранск;
Нанотехнологический центр «ТНано», Москва; Северо-Западный
Центр трансфера технологий, г.
Гатчина, Ленинградская область.
Инновационный центр Сколково
2
Доля ОАО «РОСНАНО»
составляет 49%
3
24, 3 млрд руб размер фондов
УК «Фонд «Сколково»
Фонд содействия развитию малых
форм предприятий в научнотехнической сфере
Наблюдательный совет,
утвержденный Правительством
Российской Федерации.
(Постановление Правительства
Российской Федерации от 3
февраля 1994 года № 65).
Постановление Кабинета
Министров РТ №498 от 17
ноября 2004 года в целях
развития инновационной
деятельности в Республике
Татарстан.
В 2013 г. инвестиции
в 42 инновационные
компании составили
около 819 млн руб., и
привлечено софинансирование на
сумму примерно 701
млн руб.
Объем фонда с 1994
по 2014 год
включительно,
составил 29 млрд руб.
(в 2013 г. - 3,8 млрд
руб.).
Общий объем
привлеченных средств
-145,7 млн руб. в 28
компаний
Инвестиционно-венчурный фонд
Республики Татарстан
Национальная Ассоциация бизнесангелов
IPOboard
Общество с ограниченной
ответственностью «АйПиО
Борд»
108
средний объем
инвестиций в 2013
году - 928 тыс. долл.,
что на 63% больше,
чем в 2012 году.
207 инновационных
компаний
продолжение табл. 2.14
1
Российский фонд технологического
развития
2
Ффедеральное государственное
автономное учреждение
«Российский фонд
технологического развития»
ОАО «РВК»
Государственный фонд создан
распоряжением Правительства
Российской Федерации от 7 июня
2006 года № 838-р.
ЗАО «ВТБ Капитал Управление
Активами»
ЗПИФ ОР(В)И «ВТБ – Фонд
венчурный»
ЗПИФ ОР(В)И «Биопроцесс Кэпитал
Венчурс»
ЗПИФ ОР(В)И Максвелл Биотех
ЗПИФ ОР(В)И «Лидер-Инновации»
ЗПИФ ОР(В)И «Инновационные
решения»
ЗПИФ ОР(В)И «С-Групп Венчурс»
ЗПИФ ОР(В)И «Новые технологии»
ООО «Фонд посевных инвестиций
РВК»
ООО «Инфраструктурные
инвестиции РВК»
ООО «Биофармацевтические
инвестиции РВК»
ООО «Гражданские технологии
ОПК»
На
основе
анализа
ООО «Управляющая компания
«Биопроцесс Кэпитал Партнерс»
ООО «Максвелл Эссет
Менеджмент»
ЗАО «Лидер» (Компания по
управлению активами
пенсионного фонда)
ЗАО «Управляющая компания
«Инновационные решения»
(прежнее название ЗАО УК
«ЦентрИнвест»)
ООО «Управляющая компания
С-Групп Капитал Менеджмент»
ОАО «Альянс Инвестиции»
ОАО «РВК»
3
В 2013 году
предоставлено займов
- 130,5 млн руб.
(792,81 млн -руб. в
2012 году).
Уставный капитал 30 млрд руб.
Стоимость чистых
активов (СЧА) –
3 млрд руб.
СЧА 3 млрд руб.
СЧА 3 млрд руб.
СЧА 3 млрд руб.
СЧА 2 млрд руб.
СЧА 1,8 млрд руб.
СЧА 0,6 млрд руб.
СЧА 2 млрд руб.
ОАО «РВК»
СЧА 0,5 млрд руб.
ОАО «РВК»
СЧА 0,5 млрд руб.
ООО «ФПИ РВК».
СЧА 1 млрд руб.
основных
отечественных
высокорисковых
инвесторов нами обобщены относительные преимущества и слабости
российских инновационных сетей с участием высокорискового (венчурного
капитала) – венчурных сетей. К преимуществам можно отнести устойчивый
поток
инновационного
контента,
современная
информационная
инфраструктура, доступность капитала, расположенность участников к
коммерциализации,
соответствующая
международным
стандартам
испытательная и экспериментальная база, высокое качество образования и
109
исследований.
Более
полный
список
относительных
преимуществ
предоставлен в таблице 2.15.
Таблица 2.15
Относительно сильные и слабые стороны венчурных сетей (составлено
автором)
Относительные преимущества
Географическое
местоположение,
международная доступность;
Значимые
образовательные
программы;
Дешевая рабочая сила;
Высокий потребительский уровень
биомедицинских,
энергоэффективных,
информационных,
компьютерных,
космических и ядерных технологий;
Достаточное
пространство
для
инноваций (идей);
Высококачественные
знаниевые
институты
и
сильная
междисциплинарность;
Доступность
государственных
инновационных инструментов.
Использование
кластерного
Относительные слабости
Небольшой внутренний рынок;
Дефицит человеческого капитала;
Умеренная
согласованность
знаниевой
и
коммерческой
инфраструктуры;
Ограниченный
поток
знаний
крупнейших предприятий;
Несовершенство
регулирующих
норм,
оформление
прав
на
интеллектуальную собственность;
Слабый бренд на международном
уровне;
Неопределенность
показателей
результатов деятельности;
Недостаточность финансирования;
Неиспользование стандартов ОЭСР;
Отсутствие госзаказа.
монитора
[76],
как
аналитического
инструмента, позволяет идентифицировать и анализировать деятельность
венчурных
сетей,
инновационной
делать
конкретные
деятельности,
сетевого
рекомендации
в
отношении
инновационно-инвестиционного
формирования, совершенствования конкурентных преимуществ в отношении
участников
сети
(предприятий,
научных
и
других
посреднических
организаций и государственных органов). Реляционная модель и девять ее
измерений описывает основные характеристики, функционирование и
производительность инновационной сети с участием венчурного капитала.
110
Можно выделить три аспекта развития венчурной сети: формирование
большого числа альянсов, кооперация на уровне проекта особенно малых
поставщиков и региональное сетеобразование.
Взаимосвязь недостатков, препятствующих венчурным сетям на пути к
становлению гибкой, проактивной, узнаваемой и конкурентоспособной
инновационной
системы,
постоянно
модернизирующейся
и
приспосабливающейся к вызовам времени, суммирована и отображена
посредством кластерного монитора на рисунке 2.6.
Ограниченная
прозрачность,
недостаточное видение
экономической важности,
отсутствие
статистического индекса
внутренняя
Слабая кооперация между
ключевыми участниками и
аутсайдерами, требование по
наличию соинвесторов,
отсутствие рисковых
инвесторов
сетевое развитие
структура
внешняя
Низкий уровень
инфраструктуры, нехватка
рабочей силы, недостаток
финансирования,
бюрократизация, отсутствие
госзаказа на инновации
структурные условия
Локальный ориентир
сетей, недостаточные
международные связи,
отсутствие стандартов
ОЭСР, программ
научного обмена
международный аспект
Характеристика
Отсутствие восприятия
скорости изменений,
растущая бюрократия,
дефицит практических
специалистов
внутреннее
инновационный стиль
Неопределенный имидж
венчурной сети,
незначительные льготы
по осуществлению ВЭД
экономические показатели
Инновационное
производство ограничено
несколькими игроками,
основа рационализирующих
стратегий на существующих
инструментов
инновационный успех
внешнее
Требовательные
клиенты; акцент на спрос
потребителей,
лоббирование интересов
инновационного
сообщества
качество спроса
Функционирование
Качество основного и
научного менеджмента в
быстрорастущих малых
компаниях
способность адаптации
Производительность
Рис. 2.6. Основные системные недостатки венчурных сетей и их взаимосвязь
(составлено автором)
111
Аналогичным образом, на рисунке 2.7 приведены основные варианты
улучшения венчурной сети и потенциальная роль в этом государственной
политики.
Создание индекса венчурной кластеризации, как и предоставление более
глубокого
понимания
экономической
значимости
венчурных
сетей,
инкорпорирование венчурной специфики в учебные программы, содействие
региональным инновационным специализациям входят в стимуляционные
меры по развитию и повышения инновационного потенциала венчурных
сетей.
Увеличение
прозрачности,
определение видения и
экономической важности,
создание индекса
венчурной кластеризации
внутренняя
Приоритет
участников над тестовыми
центрами и лабораториями,
налоговые льготы,
собственная налоговая
инспекция
структура
сетевое развитие
экономические показатели
Улучшение
трансфера знаний между
университетами и
компаниями,
соответствие знаний
спросу/предложению
внешняя
Улучшение
производственной
инфраструктуры, упрочнение
связей между региональными
венчурными сетями
внутреннее
структурные условия
Внедрение
международных игроков
в национальные
венчурные сети,
ориентация на экспорт,
визовые и таможенные
сервисы
Программы поддержки
продвижения продукции на
рынке, лаборатории общего
пользования
инновационный стиль
инновационный успех
внешнее
Государство как
основной пользователь,
поддержка
инновационного развития
заказчиков
международный аспект
Характеристика
Популяризация проектов,
поддержка СМИ,
информационный портал
по вопросам
интеллектуальной
собственности
Программы обмена
научным менеджментом,
привлечение
специалистов узкого
профиля
качество спроса
Функционирование
способность адаптации
Производительность
Рис. 2.7. Основные варианты улучшения деятельности венчурных сетей и их
взаимосвязь (составлено автором)
112
Вторая группа усовершенствований связана с разделением знаний
между различными акторами в рамках сети. Помимо мер, направленных на
обеспечение более глубокого понимания спроса и предложения знаний в
области технологических инноваций (включая нетехнологический знаниевый
компонент), это также может быть достигнуто посредством совместных
(знаниевых)
проектов.
Существующие
инструменты
инновационной
политики в случае необходимости должны быть приведены в соответствие со
скоростью изменений и характеристиками венчурных сетей. В ряде областей
применения правительство должно действовать в качестве ведущего
пользователя инновационных продуктов, таким образом, стимулируя акторов
сети.
Например, проект «Электронное правительство», который согласно
реестру государственных контрактов получит 2,095 млрд. руб. в 2014 году, а
в 2013 году соответственно 957 млн. руб. [42], - один из очевидных путей
реализации программы в этой связи.
Третья группа мер, с помощью которой правительство может укрепить
конкурентные преимущества и инновационность венчурных сетей, связана с
повышением
экспортной
ориентации
и
разработки
экспортно-
ориентированной стратегии в области нанотехнологий. Образовательные
учреждения и институты знаний способствуют развитию инициатив,
охватывающих вышеуказанные аспекты.
Системными проблемами успешного формирования инновационной
системы России являются слабые кооперационные связи между субъектами
научной деятельности, учреждениями образования и производственными
предприятиями,
инновационной
недостаточная
сферы,
низкая
информационная
вовлеченность
малых
прозрачность
инновационных
предпринимателей, в том числе без образования юридического лица.
Решением
указанных
проблем
является
создание
инновационных
консорциумов, объединяющих научные организации, вузы, предприятия и
113
финансовые структуры как базы формирования устойчивых инновационных
систем [9], разработка и совершенствование законодательной базы [1-12].
2.3 Взаимозависимость венчурного инвестирования и сетевой
инновационной кооперационной деятельности
Статистическое изучение количественных характеристик связей и
зависимостей между показателями кооперационной инновационной и
венчурной
деятельности
позволит
обосновать
принципы
развития,
функционирования и взаимодействия венчурных сетевых структур.
Количественным измерением влияния венчурной деятельности на
инновационную активность занимались американские ученые С. Кортум и Д.
Лернер, выявлявшие зависимость патентования от венчурного капитала
[106], японские исследователи – М. Хирукава и М. Уеда, задававшиеся
вопросом о первичности венчурных инвестиций или инноваций [99].
Регрессионный анализ влияния венчурного инвестирования на открытие
новых компаний отражен в работах А. Попова и П. Рузенбума [134]. Однако,
приведенные исследования не отражают характера влияния венчурной
деятельности на показатели кооперации при осуществлении инновационной
деятелдьности.
В таблице 2.16 представлены функциональные связи средних величин
показателей инновационной активности и кооперационной инновационной
деятельности с одной стороны и показателями венчурной деятельности с
другой стороны, рассчитанные на основе показателей за период 2007 – 2012
гг.
114
Таблица 2.16
Таблица корреляционных связей между показателями венчурной и инновационной кооперационной деятельности
(рассчитано автором)
Число инвестиций
Объем инвестиций
Показатель
Число венчурных
фондов
Объем венчурных фондов
1
2
1
2
1
2
3
4
5
6
7
8
Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки
-0,490
-0,587
-0,568
-0,333
-0,927
0,018
-0,481
Внутренние затраты на научные исследования и разработки
0,911
0,987
0,593
0,927
0,728
0,779
0,821
1
-0,305
-0,510
-0,562
-0,309
-0,756
0,005
-0,406
2
0,442
0,486
0,100
0,647
-0,089
0,794
0,397
1
0,850
0,922
0,686
0,777
0,829
0,595
0,776
2
-0,352
-0,391
-0,872
-0,393
-0,345
-0,408
-0,460
1
-0,256
-0,234
-0,077
-0,506
0,380
-0,770
-0,244
2
0,824
0,889
0,405
0,960
0,398
0,942
0,736
1
-0,292
-0,236
0,177
-0,469
0,400
-0,735
-0,192
2
0,867
0,905
0,272
0,985
0,404
0,944
0,730
1
0,098
0,099
0,134
0,003
0,392
-0,210
0,086
2
0,747
0,838
0,351
0,946
0,308
0,941
0,688
1
-0,925
-0,894
-0,269
-0,924
-0,437
-0,913
-0,727
Реализация кооперационных связей с российскими и
зарубежными партнерами
Аутсорсинг бизнес-процессов и функций
организации в составе группы, в
которую входит организация
115
потребители товаров, работ, услуг
Количество
совместных проектов
по осуществлению
технологических
инноваций по типам
партнеров по видам
экономической
деятельности
поставщики оборудования, материалов,
комплектующих, программных средств
конкуренты в отрасли
консалтинговые, информационные
фирмы
научные организации
университеты, другие высшие заведения
Сред-нее
значе-ние
2
0,704
0,827
0,448
0,930
0,337
0,906
0,692
1
-0,204
-0,133
0,490
-0,357
0,475
-0,594
-0,054
2
0,859
0,951
0,530
0,983
0,585
0,866
0,796
1
-0,291
-0,502
-0,601
-0,443
-0,440
-0,314
-0,432
2
0,863
0,896
0,375
0,967
0,396
0,961
0,743
1
0,971
0,953
0,430
0,889
0,655
0,801
0,783
2
0,852
0,897
0,384
0,967
0,399
0,956
0,743
продолжение табл. 2.16
1
Объем товаров, работ,
услуг, произведенных с
использованием типа
инноваций по видам
экономической
деятельности
3
4
5
6
7
8
0,782
0,871
0,765
0,827
0,632
0,744
0,770
2
-0,323
-0,514
-0,545
-0,307
-0,740
-0,014
-0,407
1
0,914
0,925
0,505
0,958
0,493
0,942
0,790
2
0,890
0,923
0,435
0,970
0,461
0,946
0,771
1
0,772
0,707
0,078
0,848
0,115
0,953
0,579
2
0,600
0,495
0,461
0,276
0,573
0,243
0,441
1
-0,672
-0,827
-0,387
-0,763
-0,620
-0,572
-0,640
2
-0,870
-0,966
-0,426
-0,927
-0,682
-0,751
-0,770
1
0,468
0,497
0,426
0,355
0,711
0,086
0,424
2
-0,052
-0,200
0,184
-0,162
-0,106
-0,055
-0,065
1
-0,149
-0,149
0,475
-0,462
0,511
-0,650
-0,071
2
0,002
0,256
0,110
0,467
-0,152
0,463
0,191
0,924
0,989
0,496
0,937
0,704
0,788
0,806
0,945
0,982
0,431
0,933
0,676
0,802
0,795
венчурные фонды
0,049
0,033
-0,506
-0,115
0,221
-0,307
-0,104
итого, в том числе
0,837
0,896
0,402
0,966
0,406
0,946
0,742
0,564
0,730
0,349
0,849
0,246
0,819
0,593
0,708
0,811
0,333
0,932
0,272
0,931
0,665
1
0,343
0,253
-0,407
0,378
-0,054
0,383
0,149
2
0,784
0,760
0,868
0,545
0,900
0,375
0,705
0,335
0,341
0,162
0,344
0,206
0,316
0,284
маркетинговых инноваций
технологических инноваций
маркетинговых инноваций
Кооперация при
разработке типа
инноваций совместно с
другими организациями
по видам экономической
деятельности
технологических инноваций
организационных инноваций
маркетинговых инноваций
итого, в том числе
Затраты на тип
инноваций по видам
экономической
деятельности
технологических
инноваций
116
2
1
собственные средства
собственные средства
1
2
венчурные фонды
организационных инноваций
Среднее значение
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные технологии, НИОКР.
Таблица
корреляционных
связей
характеризуется
обильным
количеством прямых и обратных связей, отображающих значительную
функциональную зависимость между перекрестными показателями согласно
эмпирическому правилу – шкале Чэддока (Таблица 2.17).
Таблица 2.17
Шкала Чэддока
Коэффициент корреляции
Менее 0,1
0,1 – 0,3
0,3 – 0,5
0,5 – 0,7
Более 0,7
Теснота связи
Отсутствует линейная связь
Слабая
Умеренная
Заметная
Сильная (тесная)
Проверка перекрестных коэффициентов корреляции на значимость
посредством расчета t-критерия (tрасч) Стьюдента и средней квадратической
ошибки коэффициента корреляции σr при небольшом числе наблюдений
(n<30) представлена в таблице 2.18.
Средняя
квадратическая
ошибка
коэффициента
корреляции
σr
определяется согласно формуле:
𝜎𝑟 =
√1−𝑟 2
(2.4)
√𝑛−2
Значение t-критерия (tтабл) Стьюдента при числе степеней свободы
равном 4 (6 лет - 2) и при уровне значимости α: 0,1(вероятность 90%)
составляет 2,132; 0,05(вероятность 95%) составляет 2,7764; 0,01 (вероятность
99 %) составляет 4,604; а расчетное значение критерия определяется по
формуле:
𝑡расч =
|𝑟|
(2.5)
𝜎𝑟
117
Таблица 2.18
Проверка перекрестных коэффициентов корреляции – расчетное значение t-критерия Стьюдента (рассчитано автором)
Число
инвестиций
1
2
Объем
инвестиций
1
2
3
4
5
6
7
1,1250
1,2109
1,1911
1,0398
2,6111
0,9807
1
2
1
2
1
2
1
2
1
4,4294
0,6415
0,9866
3,2276
0,7519
0,5305
2,9043
0,6100
3,4758
0,1974
11,1778
0,7103
1,0123
4,3886
0,7645
0,5274
3,5943
0,6004
4,0686
0,1974
2,2644
0,7388
0,8892
2,3357
1,4356
0,5143
1,8020
0,5929
1,8017
0,1983
4,8576
0,6423
1,1601
2,6999
0,7655
0,5944
5,9050
0,6606
10,2057
0,1965
2,6588
0,9333
0,8883
3,0387
0,7498
0,5542
1,7956
0,6368
1,8951
0,2135
2,9047
0,6109
1,4546
2,1157
0,7709
0,8039
4,9059
0,8598
5,2616
0,2009
2
2,2464
2,7355
1,5952
4,6197
1,5699
4,4124
1
2
1
2
1
2
1
2
4,8770
1,9845
0,4160
3,3543
0,6085
3,4140
8,0800
3,2568
4,1273
2,5062
0,4110
5,5488
0,6729
3,8859
6,4281
3,8494
1,9212
1,5753
0,4674
2,0263
0,7281
1,8614
2,1509
1,8460
4,8283
3,8249
0,4360
9,3258
0,6492
6,7274
4,2338
6,7337
2,0574
1,4962
0,4630
2,1180
0,6482
1,8792
2,5682
1,8590
4,5355
3,3331
0,5061
3,4342
0,6131
6,2330
3,2399
5,7998
Показатель
Число
венчурных
фондов
Объем
венчурных
фондов
1
2
Число организаций, выполнявших научные исследования и разработки
Внутренние затраты на научные исследования и разработки
Реализация кооперационных связей с российскими и зарубежными
партнерами
Аутсорсинг бизнес-процессов и функций
118
Количество совместных проектов по
осуществлению технологических
инноваций по типам партнеров по видам
экономической деятельности
организации в составе группы,
в которую входит организация
потребители товаров, работ,
услуг
поставщики оборудования,
материалов, комплектующих,
программных средств
конкуренты в отрасли
консалтинговые,
информационные фирмы
научные организации
университеты, другие высшие
заведения
продолжение табл. 2.18
1
Объем товаров, работ, услуг,
произведенных с использованием типа
инноваций по видам экономической
деятельности
2
3
4
5
6
7
1
2,5108
3,1857
2,4281
2,7829
2,0185
2,3406
2
0,6835
0,7540
0,7717
0,6795
0,9614
0,6469
1
4,5089
4,8074
2,1189
6,4107
2,1019
5,4280
2
3,9066
4,6210
1,9771
7,3320
2,0060
5,4983
1
2,4302
2,1828
1,5490
2,9168
1,5545
5,0880
2
1,5011
1,3813
1,3531
1,2490
1,4652
1,2376
1
1,8129
2,3871
1,4565
2,0761
1,7124
1,6370
2
3,5211
6,7473
1,9218
4,6241
2,3769
2,6339
1
1,0604
1,0794
1,0353
1,0021
1,3329
0,9404
2
0,1041
0,1061
0,1058
0,1054
0,1046
0,1041
1
0,3013
0,3014
0,3386
0,3361
0,3465
0,3921
2
0,0038
0,0039
0,0038
0,0043
0,0038
0,0043
4,8448
12,4412
2,1286
5,3091
2,6035
3,0038
5,7696
9,9573
2,0941
5,2483
2,5649
3,1614
венчурные фонды
0,0986
0,0985
0,1142
0,0991
0,1010
0,1035
итого, в том числе
3,0540
3,7721
1,8270
6,4613
1,8310
5,1613
1,3677
1,6530
1,2045
2,1355
1,1647
1,9668
2,0071
2,4243
1,5024
3,9179
1,4723
3,8850
1
0,7315
0,7100
0,7522
0,7421
0,6880
0,7437
2
2,5278
2,4116
3,1627
1,8712
3,5991
1,6916
маркетинговых инноваций
технологических инноваций
маркетинговых инноваций
Кооперация при разработке типа инноваций
совместно с другими организациями по
видам экономической деятельности
технологических инноваций
119
организационных инноваций
Затраты на тип инноваций по видам
экономической деятельности
Технологических
инноваций
маркетинговых инноваций
итого, в том числе
собственные средства
собственные средства
1
2
венчурные фонды
организационных инноваций
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные технологии, НИОКР.
Коэффициенты корреляции, проверенные и являющиеся значимыми
(tрасч > tтабл), выделены цветом в таблице 2.16.
Рассмотрим
ниже
показатели,
являющиеся
базой
расчета
корреляционной таблицы, для оценки их влияния на формирование и
функционирование венчурных сетей.
Исследуя динамику затрат на научные исследования и разработки и
числа организаций, осуществлявших исследования, можно прийти к выводу
что средние затраты на одну организацию растут в среднем на 16% по
отношению к предыдущему году (Таблица 2.19) [58], что обуславливает
растущий спрос на источники финансирования. Обратная сильная связь
между объемом инвестиций в добывающие, обрабатывающие производства,
производства и отрасли распределения электроэнергии, газа и воды и числом
организаций,
выполнявших
научные
исследования
и
разработки,
свидетельствует о тенденции к развитию текущих венчурных проектов их
точечном финансировании и отсутствии явной диверсификации потоков
инвестиций.
Рост внутренних затрат на научные исследования прямо связан с ростом
числа и объемов венчурных инвестиций (Таблица 2.19) [58], а также с
количеством и объемом фондов венчурных инвестиций (Таблица 2.20) [4752], что характеризует сильную взаимозависимость развития науки и
высокорисковых инвестиций.
Таблица 2.19
Динамика затрат на научные исследования и разработки
Показатели
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Внутренние затраты на
научные исследования и 371 080,33 431 073,19 485 834,34 523 377,23 610 426,68 699 869,80
разработки (млн. руб.)
Число
организаций,
выполнявших
научные
3957
3666
3536
3492
3682
3566
исследования
и
разработки
Средние затраты на одну
93,8
117,6
137,4
149,9
165,8
196,3
организацию, (млн. руб.)
120
Таблица 2.20
Соотношение числа и объемов фондов венчурных инвестиций
Показатели акторов венчурной
деятельности
Объем фондов венчурных
инвестиций, млн долл
Число фондов венчурных инвестиций
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
1630
64,00
2410
80,00
2690
87,00
2850
91,00
3449
4537
5510
97,00 160,00 200,00
Данные таблицы 2.21 [47-52] характеризуют устойчивую динамику
развития российского венчурного рынка и его основных участников: за
период с 2007 г. по 2013 г. объем фондов увеличился в 3,38 раза, число
фондов увеличилось в 3,13 раза. С другой стороны совокупный объем
инвестиций в компании ранних стадий в 2013 г. уменьшился на 30% по
сравнению с 2012 годом.
Корреляционная связь организационных изменений (Таблица 2.22) [2730] в части реализации разных форм кооперации с потребителями,
поставщиками и производителями (новых форм стратегических альянсов,
партнерств) и показателей венчурной активности не несет значимый
характер, но опираясь на существующие данные можно предположить, что
приток венчурного капитала в добывающие отрасли свидетельствует о
стремлении реципиентов капитала к самостоятельной реализации проектов,
тогда как в информационной сфере прослеживается обратная тенденция.
Другая исследуемая составляющая организационных инноваций (Рис.
2.8) [27-30] – аутсорсинг бизнес-процессов напрямую зависит от динамики
венчурного капитала для добывающих и обрабатывающих отраслей, но идет
врозь с венчурным финансированием информационной сферы.
В
таблице
кооперационных
деятельности.
2.23
[27-30]
отношений
Здесь
представлена
между
наибольшим
динамика
участниками
числом
прямых
характера
инновационной
и
значимых
корреляционных связей с показателями венчурной деятельности отличилась
информационная сфера.
121
Таблица 2.21
Отраслевое распределение объемов, млн. долл., и количества венчурных инвестиций
Объем
инвестиций
Кол-во
компаний
Объем
инвестиций
Кол-во
компаний
17
45,52
28
71,04
16
96,16
51
52,29
34
97,94
40
47,8
37
0,02
1
0,22
2
-
-
-
-
0,6
1
3,88
1
-
-
-
4,5
1
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
8,5
3
30
1
-
-
4
11,43
4
0,55
1
-
-
2,33
2
1,91
1
20,58
8
-
-
-
-
-
7,55
7
-
-
0,14
1
0,04
1
0,26
2
5,83
7
2,35
2
3,03
2
14,68
4
9,84
6
6,45
7
0,96
1
-
-
0,5
1
2,5
2
-
-
27,93
4
-
-
6,06
7
21,1
9
3,16
2
29,03
16
10,12
7
8,38
9
1,94
9
-
-
-
28,83
5
1,34
3
1,75
3
1,92
3
4,58
3
0,11
2
2,44
5
35,65
5
52,71
21
14,31
14
13,94
14
14,21
9
98,9
17
116,2
39
52,71
32
57,14
30
219,9
71
273,3
87
217,1
144
0,45
1
4,24
3
13,63
5
-
-
13,97
5
16,4
8
11,64
11
1,71
3
36,31
13
27,83
10
16,8
11
11,4
17
12,57
4
17,07
11
51,98
8
54,69
21
11,25
17
33,5
17
160,73
41
220,39
68
157,6
111
0,1
1
-
-
-
-
6,54
1
26,74
2
-
-
2
1
39,66
3
20
1
-
-
-
-
-
-
-
-
0,15
1
5
1
1
1
-
-
0,3
1
7,08
6
23,97
7
28,61
9
108,29
34
161,76
67
123,75
48
153,30
81
272,21
105
371,27
127
264,87
181
Кол-во
компаний
Кол-во
компаний
9,39
1,98
Объем
инвестиций
Объем
инвестиций
Итого
2013
Кол-во
компаний
Электроника
Компьютеры
Телекоммуникации
Финансовые услуги
Потребительский рынок
Другое
2012
Объем
инвестиций
Связь, информационные технологии, НИОКР
2011
Кол-во
компаний
122
Экология
Легкая промышленность
Транспорт
Биотехнологии
Строительство
Химические материалы
Сельское хозяйство
Промышленное оборудование
Энергетика
Медицина/Здравоохранение
2010
Объем
инвестиций
Добыча, производство и распределение ресурсов
2009
Кол-во
компаний
Отрасли
2008
Объем
инвестиций
2007
Добывающие и обрабатывающие отрасли имеют сильную прямую связь в
своей динамике с университетами и другими учебными учреждениями, а
обратную с конкурентами в отрасли.
Таблица 2.22
Доля организаций, осуществлявших организационные инновации, %
2007
2008
2009
2010
Реализация новых форм стратегических
альянсов, партнерств и прочих
1
27,8
26,8
24,7
24
кооперационных связей с потребителями
продукции, поставщиками, российскими и
зарубежными производителями
2
24,1
15
17,1
17,4
Передача ряда функций и бизнес-процессов
1
26,3
26,6
29,3
31,3
специализированному подрядчику
(аутсорсинг)
2
31,8
29,2
35
27,6
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные
НИОКР.
2011
2012
24,5
25,6
29,6
31,4
27
33,7
29,4
28,8
технологии,
Организационные инновации
Изменение корпоративной
стратегии
Корпоративные системы
управления знаниями
Изменение систем контроля
качества и сертификации
Методы управления на
основе информационных
технологий
Изменение
организационных структур
Изменение систем логистики
и поставок сырья,
материалов, комплектующих
Использование сменного
режима рабочего времени
Аутсорсинг ряда функций
и бизнес процессов
Реализация новых форм стратегических
альянсов, партнерств и прочих кооперационных
связей с потребителями продукции,
поставщиками, российскими и зарубежными
производителями
Реализация мер по развитию
персонала
Создание специализированных
подразделений по проведению НИОКР,
практической реализации научнотехнических достижений
Рис. 2.8. Организационные инновации
В целом наибольший рост кооперации произошел с организациями
информационной сферы и потребителями товаров, работ, услуг: с 23,7% в 2007 г.
123
до 47% в 2012 г., а также с научными организациями: с 8,6% в 2007 г. до 56,20% в
2012 г.
Таблица 2.23
Организации, осуществлявшие технологические инновации и участвовавшие
в совместных проектах по выполнению НИОКР
Распределение организаций, участвовавших в
совместных проектах, по типам партнеров
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
% организаций
1 количество проектов
% организаций
2 количество проектов
организации в
составе группы, в
которую входит
организация
потребители
товаров, работ,
услуг
поставщики
оборудования,
материалов,
комплектующих
конкуренты в
отрасли
консалтинговые,
информационные
фирмы
научные
организации
университеты,
другие высшие
заведения
2007
28,30
992,00
35,50
90,00
28,40
1104,00
23,70
215,00
49,40
1789,00
58,10
215,00
11,60
533,00
10,80
43,00
11,40
291,00
16,10
33,00
44,50
1677,00
8,60
21,00
22,70
365,00
16,10
20,00
2008
30,90
1051,00
27,40
86,00
27,40
1783,00
35,90
1051,00
48,30
2826,00
50,40
238,00
11,50
544,00
11,10
79,00
12,60
377,00
17,10
104,00
40,50
1729,00
17,90
49,00
23,70
362,00
20,50
28,00
2009
33,10
1237,00
28,00
123,00
28,10
1900,00
23,20
995,00
50,20
2442,00
56,00
251,00
13,00
505,00
16,00
48,00
12,90
353,00
13,60
81,00
44,60
1635,00
19,20
54,00
24,60
413,00
23,20
38,00
2010
34,20
1163,00
27,90
171,00
26,40
2023,00
24,80
254,00
46,60
2344,00
58,10
277,00
9,40
554,00
15,50
118,00
14,20
425,00
14,70
93,00
41,40
1518,00
20,20
79,00
24,20
407,00
29,50
49,00
2011
32,60
964,00
29,30
867,00
24,80
1170,00
44,80
2814,00
43,50
1975,00
39,00
3240,00
10,30
403,00
19,20
483,00
12,10
311,00
8,80
166,00
45,60
1459,00
55,20
2127,00
27,60
450,00
36,60
516,00
2012
30,50
985,00
31,00
1017,00
24,20
1157,00
47,00
3916,00
42,60
2296,00
37,80
3199,00
8,30
235,00
17,30
422,00
13,00
307,00
10,00
195,00
46,20
1596,00
56,20
3022,00
27,90
559,00
38,20
684,00
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные технологии,
НИОКР.
Рассмотрим таблицу 2.24 [27-30], отображающую динамику объема товаров,
работ, услуг, произведенных с использованием маркетинговых и технологических
инноваций,
а
также
соответствующие
затраты
для
технологической
и
информационной сфер экономики.
Исходя из корреляционной таблицы значимой прямой связью в объемах
производства не обладает только информационная сфера для маркетинговых
инноваций (рис. 2.9) [27-30],
возможно, это связано с альтернативными
124
источниками финансирования. Среднее значение корреляционных связей между
объемами
товаров,
произведенных
посредством
маркетинговых
и
технологических инноваций, и венчурными показателями для технологической и
информационной сфер превышает значение 0,7, что характеризует данную связь
как тесную. Наибольшая значимая корреляционная связь присутствует у
показателей числа венчурных инвестиций и объемов товаров, произведенных с
помощью технологических инвестиций - 0,970.
Таблица 2.24
Объемы производства и затрат на инновации, млн. руб.
Объем товаров, работ, услуг, произведенных с
использованием маркетинговых инноваций, по
видам экономической деятельности
Затраты на маркетинговые инновации по
видам экономической деятельности
Объем товаров, работ, услуг, произведенных с
использованием технологических инноваций,
по видам экономической деятельности
Итого, в том числе:
Затраты на
собственные средства
технологические
венчурные фонды
инновации по видам
Итого, в том числе:
экономической
собственные средства
деятельности
венчурные фонды
Затраты на организационные инновации по
видам экономической деятельности
2007
2008
2009
2010
2011
2012
1
30724,9
41611,7
43102,4
428653
561396,9
652631,9
2
1
2
46822,9
2092,4
1391,6
43689,8
2043,6
2292,1
21367,2
2701,9
1505,1
15137,1
4011,4
1491,3
19522,4
1661
8297
28525,4
2010,7
1610,3
1 916131,6
2 42797,2
207499,2
165216,1
1
76,2
26558,5
23286
2
0
1
3428,5
2
726
1046960
56405,5
276262,3
199830,2
3,6
30924,6
21016,4
0
4889
1298,8
877684,8
56904,3
358861,1
265611,3
1757,9
40260,9
33258,6
0
4222,1
1138,3
1165748
77964,9
349763,3
241703,9
2
51040,6
39739,1
0
2388,8
2313,5
1847370
259370,3
469442,2
326642
0
264373,7
169689,9
1
3483,9
1282,2
2509604
363300,8
583660,6
427906,1
392,4
320900,3
114477,6
0,9
4670,3
2514,1
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные технологии,
НИОКР.
Маркетинговые инновации
Внедрение значительных
изменений в дизайн
товаров и услуг
Использование новых
приемов по продвижению
товаров
Внедрение значительных
изменений в упаковку
Использование новых
каналов продаж
Использование новых
ценовых стратегий при
продаже товаров и услуг
Реализация новой
маркетинговой стратегии,
ориентированной на
расширение состава
потребителей или рынков
сбыта
Введение новых концепций
презентации товаров
Рис. 2.9. Маркетинговые инновации
125
Затраты на инновации носят значимый характер для динамики венчурной
деятельности у следующих типов: технологический и организационный.
Технологические
виды
инноваций,
рассматриваемые
в
исследовании,
представлены на рисунке 2.10 [27-30].
В таблице 2.24 [27-30] разделены источники средств на технологические
инновации на собственные и венчурные согласно официальной государственной
статистике. В настоящем исследовании собственные средства рассматриваются
как полученные, в том числе путем венчурных инвестиций.
Технологические инновации
Приобретение
программных средств
Обучение и подготовка
персонала
Приобретение новых
технологий (приобретение
прав на патенты, лицензий)
Приобретение машин и
оборудования
Исследования и разработки
Производственное
проектирование
Маркетинговые исследования
Рис. 2.10. Технологические инновации
Собственные средства для осуществления технологических инноваций
имеют прямую сильную связь с показателями венчурной деятельности как для
технологической,
так
и
для
информационной
сфер
экономики.
Так
предпосылками развития венчурных институтов в России являются растущие
финансовые потребности организаций в качественном изменении устоявшихся
принципов своей деятельности, что подтверждается значимыми сильными
корреляционными связями.
Значимые сильные корреляционные связи в затратах на организационные
инновации наблюдаются у информационной сферы, особенно при росте
венчурных инвестиций в технологический сектор, что связано с переориентацией
сфер деятельности, прикладным характером и зависимости организаций отраслей
связи, вычислительной техники и информационных технологий, научных
исследований
и
разработок
от
отрасли
добывающих,
обрабатывающих
производств, производств и распределения электроэнергии, газа и воды: 0,900.
126
Рассмотрим динамику и характер кооперации при разработке инноваций.
Таблица 2.25 [27-30] отражает рост доли аутсорсинга – с 15,5% до 23,2% для
технологического сектора. При этом корреляционная таблица показывает
обратную связь между динамикой объема венчурных фондов и кооперацией при
разработке технологических инноваций: -0,827, что обуславливает следующее:
генерация, накопление и удержание инвестиционных средств в фондах тормозят
кооперационное
развитие,
а
высвобождение
–
ускоряет.
Качество
кооперационных связей за рассматриваемый период улучшается как для
информационного, так и для технологического сектора: все меньше имеет место
неформальная кооперация, растет постоянная кооперация и кооперация в рамках
проектов.
Таблица 2.25
Кооперация при разработке технологических инноваций (в процентах от
общего числа организаций, имевших готовые технологические инновации в
течение последних трех лет)
Организации, для которых инновации
разрабатывались
2007 2008 2009 2010 2011 2012
в основном другими организациями
15,5
17,1 18,9 18,1 21,9 23,2
совместно с другими организациями
33,4
33,4 31,2 31,7
30 30,4
постоянная кооперация 44,2
46,3 47,4
49 45,9 46,5
кооперация в рамках проекта 69,2
70,3 72,4 71,9 73,3 72,5
разовая, неформальная кооперация 13,6
13,4 13,4 12,3 12,9 12,2
1 в основном собственными силами
52,9
51,3 51,6 51,7 50,1 49,9
в основном другими организациями
28,2
32,1
36
40 24,7 27,6
совместно с другими организациями
36,7
34,5 32,1 33,3 29,7
28
постоянная кооперация 47,3
46,2
40
45
50 49,4
кооперация в рамках проекта 55,9
63,2 67,2 64,3 74,8 74,2
разовая, неформальная кооперация 20,4
15,4
12 17,1 14,2 15,6
2 в основном собственными силами
37
35,9 32,7 30,3 47,7 47,6
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные технологии,
НИОКР.
Характер кооперации при разработке организационных инноваций согласно
таблице 2.26 [27-30] для технологического сектора устраняет изолированность
бизнес-процессов и постепенно вовлекает организации в участие в совместных
разработках: рост на 6,5% в 2012 в сравнении с 2007 годом; для информационной
сферы характерен аутсорсинг: рост на 3,1% в 2012 в сравнении с 2007 годом.
127
Корреляция венчурных показателей и динамики доли совместной разработки
маркетинговых инноваций (таблица 2.27) [27-30] имеет сильные значимые
прямые связи: 0,772 для динамики числа венчурных фондов, 0,707 для объема
венчурных фондов. Также примечательно, что рост числа и объемов венчурных
инвестиций в информационный сектор ведет к увеличению кооперации в
технологическом секторе для разработки маркетинговых инноваций, что может
указывать на взаимозависимость отраслей при данном типе инноваций.
Таблица 2.26
Кооперация при разработке организационных инноваций (в процентах от
общего числа организаций, имевших готовые организационные инновации в
течение последних трех лет)
Организации, для которых инновации
разрабатывались
2007 2008 2009 2010 2011 2012
в основном другими организациями
18,5
13,6 12,1 11,7 14,5 15,7
совместно с другими организациями
26,7
34,1 32,2 32,4
30 33,2
1 в основном собственными силами
56,4
53,8 57,1 57,1
57 52,6
в основном другими организациями
16,9
27,8 25,1 27,9 19,6
20
совместно с другими организациями
32,2
34,2 30,5 32,3 30,5 32,3
2 в основном собственными силами
51,7
39,7 44,9 41,4 50,5 48,8
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные технологии,
НИОКР.
Таблица 2.27
Кооперация при разработке маркетинговых инноваций (в процентах от
общего числа организаций, имевших готовые маркетинговые инновации в
течение последних трех лет)
Организации, для которых инновации
разрабатывались
2007 2008 2009 2010
в основном другими организациями
11,1
8,5
9,2
9
совместно с другими организациями
30,7
30,4 29,4 28,2
1 в основном собственными силами
59,9
62,2 61,9 63,2
в основном другими организациями
14,3
17,7
9,3 12,5
совместно с другими организациями
34,3
26,5 33,2 37,5
2 в основном собственными силами
52,2
56,4 57,5 53,4
1 - Добыча, производство и распределение ресурсов; 2 - Связь, информационные
НИОКР.
2011 2012
11,4 10,5
32,1 34,9
56,9 56,2
13,9 14,7
31,7 39,6
55,2 51,4
технологии,
Региональное распределение доли организаций, участвовавших в совместных
проектах, представлено в таблице 2.28 [27-30]. Исходя из данных таблицы можно
128
проследить сильную динамику роста кооперации в информационной сфере во
всех регионах России, а особенно в Сибирском ФО и Дальневосточном ФО. В
технологической сфере размером доли кооперации особенно отличились
Приволжский и Уральский ФО. Высокая доля сетизации технологической
инновационной деятельности по состоянию на 2012 год наблюдается в
информационной сфере в Центральном, Северо-Западном и Приволжском
федеральных округах, в технологической – Уральском ФО.
Таблица 2.28
Участие компани в совместных проектах по выполнению исследований и
разработок
Удельный вес организаций, участвовавших в совместных проектах по выполнению
исследований и разработок, %
в числе организаций, осуществлявших
в общем числе организаций
технологические инновации
Добыча, производство и распределение ресурсов
Федеральный
округ
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2007
2008
2009
2010
2011
2012
Центральный
СевероЗападный
4,1
4,3
4,2
4,1
4,1
4,3
32,5
32,7
36,8
36,3
33,7
33,6
4,3
4
3,8
3,5
4
4,2
37,1
32,8
31,5
28,3
34,9
36,7
Южный
СевероКавказский
2,8
2,5
2,2
2,5
2,3
2,6
28,6
27,1
24,5
29,7
32,3
32,9
1,7
1,9
1,7
1,6
28,3
34,1
36,4
28,6
-
Приволжский
-
-
-
6
6,4
6,3
6,1
5,8
5,4
40
41,1
38,9
39
36,5
35,2
Уральский
5,8
5,5
5,4
5,8
5,1
5,4
41,1
41,7
40,1
39,1
37,9
38,4
Сибирский
Дальневосточный
3,4
3,4
3,5
3,8
3,9
3,6
33,1
36,4
38,1
39,4
37,2
35,2
1,6
2,8
2,7
2,6
2,2
2,3
21,3
28,1
Связь, информационные технологии, НИОКР
26
23,9
17
19,6
Центральный
СевероЗападный
2,2
1,9
2
2
4,9
6,2
29,3
25,2
30
26,1
49
50,7
3,4
2,2
2,4
2,1
7,5
7,7
41,2
24,6
27,5
21
51,5
52,7
Южный
СевероКавказский
1,3
1,2
0,9
0,9
2,3
2,2
22,6
20
14,3
17,1
46
33,8
0,4
0,4
1,3
2,7
14,3
11,1
25
35,3
-
-
-
-
Приволжский
1,9
2
2,1
2
4,8
4,7
19,4
27,1
32,2
29,4
42,7
45,5
Уральский
4,6
2,4
2,2
2,6
4,5
4,9
34,3
35,4
27,5
17,2
27,7
34,8
Сибирский
Дальневосточный
1,6
1,6
1,2
1,5
3,7
6,5
25,6
27
20,6
14
32,4
37,8
1
1,7
1,7
1,4
5,3
5,1
14,6
23,9
18,5
28,7
22,3
129
-
Источники
информационной
поддержки
субъектов
инновационной
деятельности за период 2007 – 2012 гг. не претерпели существенных изменений,
доля показателей осталась в рамках своих границ. На рисунке 2.11 [27-30]
представлены следующие источники.
Внутренние источники:
1.
Внутренние источники компаний.
2.
Компании в составе группы, в которую входит компания.
Рыночные источники:
3.
Поставщики оборудования, сырья, комплектующих и программных
продуктов.
4.
Отраслевые конкуренты.
5.
Потребители товаров, работ, услуг.
6.
Информационные и консалтинговые компании.
Институциональные источники (научные организации):
7.
Академический профиль.
8.
Отраслевой профиль.
9.
Высшие учебные заведения.
Другие источники:
10. Конференции, семинары, симпозиумы.
11. Научно-техническая литература.
12. Рекламные средства, в том числе ярмарки и выставки.
13. Интернет.
14. Профессиональные ассоциации (объединения).
15. Неформальные контакты.
16. Прочие источники.
Согласно рисунку 2.11 [27-30] основными источниками информации с
наибольшей долей показателей для технологической и информационной сфер
являются: внутренние источники организации, потребители товаров, работ, услуг
и интернет. При этом в технологическом секторе возрастает роль поставщиков
130
оборудования, материалов, комплектующих, программных средств и проведения
выставок, ярмарок и реализации других маркетинговых мероприятий, а в
информационной сфере необходимо отметить возрастающую роль конференций,
семинаров, симпозиумов, а также научно-технической литературы.
Рассмотрим на рисунке 2.12 [27-30] основные факторы, препятствующие
проведению технологических инноваций. Данные факторы перечислены списком
ниже. Экономические факторы:
1.
Дефицит собственных наличных денежных средств.
2.
Дефицит государственной финансовой поддержки.
3.
Низкий спрос на инновационные товары и услуги.
4.
Высокая стоимость коммерциализации инноваций.
5.
Высокий экономический риск.
Внутренние факторы:
6.
Низкий инновационный потенциал компаний.
7.
Недостаток квалифицированного человеческого капитала.
8.
Дефицит информации о новых технологиях.
9.
Дефицит информации о рынках сбыта.
10. Неразвитость кооперационных связей.
Другие факторы:
1. Слабая законодательная и нормативно-правовая база по регулированию
и стимулированию инновационной деятельности.
2. Низкий уровень инновационной инфраструктуры (информационные,
юридические, банковские, посреднические и прочие услуги).
3. Риск
неполучения
экономических
выгод
от
использования
интеллектуальной собственности.
Ведущими факторами за период 2007-2012 гг. выступали: дефицит
собственных
наличных
денежных
средств
и
высокая
стоимость
коммерциализации инноваций, которые нивелируются «умными» инвестициями.
131
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
2.7
15
0.7
1
1.9
1.8
2.4
2.3
2.5
1.8
3.3
11.4
14
1.9
2.3
1.8
3.2
7.4
8.8
13
3
2.8
7.4
12
1.9
10.1
4.5
12
9.1
7.1
4
11
3.6
3.6
4.1
6.5
0.9
1.0
2.0
1.9
1.9
2.2
5.3
5.8
5.3
13.2
13.8
10.8
11.9
2.4
2.6
2.4
7.5
7.4
8.6
7.3
7.7
7.3
6.6
7.3
7.4
5.1
5.7
5.8
3.5
3.9
3.9
3.0
3.2
3.1
1.9
2.2
2.1
2.3
2.3
1.8
2.3
2.5
1.9
6.9
7.1
5.5
5.3
5.2
3.9
4.1
3.6
0.9
1.1
1.2
1.1
1.0
1.2
3.2
3.4
2.9
0.7
0.8
0.9
0.9
0.9
1.0
1.5
1.8
1.6
1.7
1.9
1.4
11.3
5.6
5.9
7.3
7.8
5.1
5.6
6.3
10.0
5.3
5.8
6
4.9
5.2
4.5
4.6
10
4.8
3.4
5.2
1.7
9
4.8
3.7
1.1
1.3
3.8
8
1.2
1.7
0.7
2.2
2.5
7
2.4
3.6
1.4
2
6
0.4
0.8
1
0.9
1.8
1.7
1.5
1.8
8.9
5
1.9
1.6
1.5
8.8
4
7.9
7.5
8.4
5.2
6.1
5.8
6.6
10.3
11.1
12.3
13.3
13.4
10.4
11.6
11.8
16.0
10.5
3.5
3.9
4.7
3
3.4
3.5
3
4
4.9
4.6
2
4.6
4.4
4.9
5.9
1
5.2
2
5.4
4.2
4.0
5.4
6
4.3
4.8
10
10.8
8.0
5.4
10
8
11.6
12.2
6.0
8.7
2.0
10.0
12.0
8.7
14.0
7.4
132
8.7
Добыча, производство и распределение ресурсов
2007
2008
2009
2010
2011
2012
0.0
16
Связь, информационные технологии, НИОКР
2007
2008
2009
2010
2011
2012
0
16
Рис. 2.11. Удельный вес организаций, оценивших отдельные источники информации для технологических инноваций
как основные, в общем числе организаций.
11.2
6.7
6.2
2011
2012
6.3
5.9
5.1
6.2
4.4
4.4
4.3
4.3
4.2
4.5
6
5.9
5.9
5.8
6
3.2
6
3.5
3.1
2.9
3
3.1
3.7
3.6
3.5
4.1
3.9
3.7
4.3
4.1
4.1
7.9
5.5
6.7
4.3
8.2
7.5
7.6
11.4
11.7
12.4
2010
7.7
11.6
11.5
13.9
13.6
14
12.8
24.3
6.6
22.9
2009
13.5
23.8
23.1
2008
7.5
6
7.2
23.4
17.7
18
2007
11.7
35.9
6.6
5
7.1
10
7.5
18.7
15
18.1
36.3
20
18.6
25
18.4
30
23.3
33.6
35
33
35.9
40
35.4
Добыча, производство и распределение ресурсов
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
20
18
25
17.6
12.8
10.8
19.3
11.6 4.2
5.1 14.6
12.2 9.9
7
8.6
6.2 5.2 4.2 4
4.1 3.5 2.8 2.7 2.6 2.3 2.5 2.6 2.2 4.7 4.7 5
3.3 3.5 3.9 5.7
5.1
5.2
3.4
3.5
4.5
4.6
2.2
2.3
3.5
2.6
6.8
3
7.7
4
4.2
6.7
6.4
12.8
2.2
5.3
7.3
7.2
17.9 8.2
5.1
11.2
5
2008
2009
18.3
4.7
10
12.3
2007
15
10.7
133
Связь, информационные технологии, НИОКР
2010
2011
5.7
5.9
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
Рис. 2.12. Удельный вес организаций, оценивших отдельные факторы, препятствующие технологическим инновациям,
как основные, в общем числе организаций
Для
эффективного
функционирования
в
инновационной
среде
организациям необходимо налаживание кооперационных связей. Так, суммируя
доли факторов по пунктам 6-10 и 12-13, уменьшающих свой эффект в рамках
взаимодействия внутри венчурной сети, получаем по состоянию на 2012 год в
технологической сфере – 41,3%, в информационной – 27,3%.
Устойчивая положительная динамика количественных и качественных
изменений
основных
индикаторов
венчурной
деятельности,
кооперации,
инновационной направленности бизнес-процессов организаций формируют
действенную инфраструктуру венчурных сетей. Высокие значения прямых и
обратных
корреляционных
связей
указывают
на
взаимозависимость
высокорисковой инновационно-инвестиционной деятельности.
Выводы по 2-й главе.
1. Российская специфика институционализонных процессов, характерная
для переходного и пост-переходного периода экономики, определила особый
ритм и качество сетизации высокорисковой инновационной деятельности, а
именно: заполнение институциональных пустот сетевыми и кластерными
образованиями;
приращение
легитимизация
социальных
возникающих
норм,
предпринимательских
структур
сетей;
и
правил;
плюрализация
когнитивных схем по выстраиванию сетевых связей.
2.
Основные различия между инновационным кластером и венчурной
сетью состоят в следующем: доступ к специализированным услугам; количество
участников;
характер
договорных
отношений;
спросовые
ориентиры
и
предпочтения; специфика конкурентной среды; стратегическое видение: миссия и
цели.
3.
Венчурная сеть, обеспечивающая поддержку информационной среды
участников
инновационного
процесса,
регулирует
знаниевые
потоки
и
устанавливает их функциональную классификацию, определяет роли субъектов
обмена знаниями.
134
4.
Анализ
системных
недостатков
венчурных
сетей
с
помощью
кластерного монитора помогает выявить взаимосвязь недостатков и вариантов
улучшений инфраструктуры, разработать группу мер по усовершенствованию
конкурентных преимуществ.
5.
Программа внедрения венчурной сети в инновационный кластер задает
управленческие
цели,
служит
механизмом
поддержки
операционной
деятельности, а также повышает прозрачность бизнес-процессов. Трехфазный
методический подход определен инициативами, имеющими потенциально
стратегическое значение венчурной сети, кросс-валидацей информационных
данных, выявлением и ликвидацией системных недостатков.
6.
Коэффициенты
корреляции
между показателями
инновационной
деятельности, кооперации при разработке маркетинговых, технологических и
организационных инноваций с одной стороны и показателями венчурной
деятельности с другой стороны в большинстве своем свидетельствуют о значимой
прямой
связи.
Следовательно,
развитие
венчурных
институциональных
образований и способствование налаживанию и упрочнению связей между ними
напрямую воздействует на совершенствование инновационной инфраструктуры.
135
3. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ПОТЕНЦИАЛА
ВЕНЧУРНОЙ СЕТИ ДЛЯ РАЗВИТИЯ РЕГИОНАЛЬНОЙ
ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
3.1 Стратегия повышения конкурентоспособности венчурной сети
Эффективность венчурных инновационных компаний, как источника
регионального и общенационального роста, как прямо, так и косвенно
достигаемая посредством стратегии, обусловлена сетевыми компетенциями и
сетевой структурой, их влияниями на взаимоотношения между акторами сети.
Для обоснования производственных показателей венчурной сети следует
рассмотреть концептуальную модель в рамках сетевой теории. Целью будет
являться разбор факторов, влияющих на производительность венчурной сети,
таких как сетевая компетенция и предпринимательская ориентация. В развитии
венчурных сетей также играют роль социальные реляционные связи и
структурные дыры.
На рисунке 3.1 [20] отражена концептуальная модель производительности
венчурной сети, в которой предполагается, что структура венчурной сети и ее
сетевая компетенция непосредственно влияют на стратегии ее акторов. Однако
стратегия венчурной компании также может повлиять и на сетевую структуру в
зависимости от происхождения компании, ее предложения и целевых клиентских
сегментов.
Модерирующей
венчурной
сети, стратегии
переменной,
и
сетевой
влияющей
компетенции
на
исход
структуры
является
венчурная
комплексность, то есть определение существующего масштаба задач сети в
разрезе их рекуррентности и анализируемости. Также на сетевую структуру,
компетенцию и стратегию влияет степень инновационности и уровень технологий
венчурной компании.
Показатели
конкурентоспособности
для
венчурной
компании
могут
варьироваться. Если компания создана на зрелом рынке, достаточны такие
традиционные показатели результатов деятельности как прибыльность и рост
продаж. Однако если предприятие входит на новый рынок или пытается его
136
создать, вышесказанные показатели не обеспечивают объективную информацию.
В данном случае должными базисами конкурентоспособности венчурной
компании выступают будущие перспективы, легитимность отношений с
партнерами
и
успешное
финансирование,
выражающиеся
в
достижении
прибыльности, воспринимаемом качестве отношений с клиентом, реализации
конкурентных преимуществ и обеспечении долгосрочного выживания компании
Предпринимательская
ориентация
Показатели конкурентоспособности
[151].
Сетевая структура
Структурные дыры
Стратегия
Реляционные связи
Сетевая компетенция
венчурная комплексность
Степень инновационности и уровень технологий
Рис. 3.1. Концептуальная модель повышения показателей
конкурентоспособности венчурной сети (составлено автором)
Показатели конкурентоспособности для венчурной компании могут
варьироваться. Если компания создана на зрелом рынке, достаточны такие
традиционные показатели результатов деятельности как прибыльность и рост
продаж. Однако если предприятие входит на новый рынок или пытается его
создать, вышесказанные показатели не обеспечивают объективную информацию.
В данном случае должными базисами конкурентоспособности венчурной
компании выступают будущие перспективы, легитимность отношений с
партнерами
и
успешное
финансирование,
выражающиеся
в
достижении
прибыльности, воспринимаемом качестве отношений с клиентом, реализации
137
конкурентных преимуществ и обеспечении долгосрочного выживания компании
[151].
Инновации,
как
приоритетное
направление
деятельности
предпринимательства, создание новых продуктов и/или услуг, а затем их
коммерциализация, является важным процессом наращивания добавленной
стоимости. Инновации, а также возникающие сложности для субъектов
предпринимательства по их имитации, принимают решающее значение в
эффективном конкурировании на местных и глобальных рынках. Для достижения
долгосрочных конкурентных преимуществ венчурная компания может достичь
высоких доходов, если она является первой на рынке в предоставлении новых
товаров или услуг, которые приносят монопольную прибыль, пока имитации или
заменители не возникают на рынке. Это конкурентное преимущество возникает,
когда венчурная компания имеет возможность захвата крупного сегмента рынка и
установления высоких цен, что, к примеру, происходит в биотехнологической и
телекоммуникационной отраслях.
С другой стороны при созревании рынка и диффузии информации возникают
риски имитации инновации и захвата части рынка. Таким образом, монопольные
права, медлительность информационной диффузии, невозможность имитации,
замены или приобретения редких ресурсов увеличивает продолжительность
инновации. Коммерциализация инноваций требует участия и сотрудничества
таких дорогостоящих составляющих как маркетинговой, производственной,
научно-исследовательской
и
других,
следовательно,
иногда
стратегия
последователя оказывается более выгодной для долгосрочного роста доходов, чем
стратегия новатора.
Широко
известная
конкурентоспособности
потребностей.
существующим
маркетинговая
основывается
Стратегия,
продуктам,
где
на
венчурная
которые
концепция
формирования
признании
потенциальных
компания
приняты
обеспечивает
действующими
замену
клиентами,
называется pull-стратегия [105]. Push-стратегия [141], напротив, предполагает
138
инновации,
которые
требуют
изменения
поведения
клиентов
для
их
использования, что зачастую массово не признается и создает для венчурных
компаний специфические ограничения и проблемы. Следовательно pushстратегия подразумевает большие инвестиции, выход уже с начальной стадии на
международные
рынки,
необходимости
образовательной
поддержки
для
клиентов, более длительные периоды окупаемости, тогда как pull-стратегия
основывается в большей степени на удовлетворение существующих потребностей
рынка с более или менее известными продуктами или услугами. Данные
стратегии находятся под влиянием венчурной проактивности и поисками новых
возможностей.
При утверждении на целевых рынках новые инновационные компании, также
как
и
существующие
компании,
для
создания
ценности
прибегают
к
стратегическому мышлению. Стратегическое мышление касается решений о том,
как достичь конкурентного преимущества посредством осуществления выбора
[79]. Новые возможности для бизнеса могут быть достигнуты путем выхода на
новые или существующие рынки с новыми или существующими продуктами или
услугами, а также непосредственно созданием новых рынков. Новые венчурные
компании должны осуществлять деятельность по поиску новых возможностей и
преимуществ, которая является следствием неопределенности и предпосылкой
формирования
предпринимательской
ориентации.
Сетевая
венчурная
предпринимательская ориентация может быть описана как процесс, состоящий из
пяти различных параметров: венчурная организационная автономия, готовность к
риску, инновационность, проактивность и конкурентная агрессивность. Кроме
того данные параметры могут самостоятельно варьироваться, затрагивая
венчурную производительность, в зависимости от внутренних и внешних
обстоятельств венчурной сети.
Эффект
предпринимательской
ориентации
на
венчурную
производительность обусловлен индивидуальной или сетевой возможностью и
желанием стремиться к автономии в поисках возможностей. Инновационность
139
венчурной сети (технологическая или продуктово-рыночная), как составляющая
динамичного
развития
отслеживанию
экономики,
новых
конкурентоспособных
отражает
возможностей
структур.
и
необходимые
средства
формированию
Предпринимательство
по
высоко-
типизировано
по
рисковому и проактивному поведению. Предпринимательская ориентация
акторов венчурной сети при оценке возможностей предполагает рисковое
поведение по принятию обязательств по выделенным ресурсам, инвестированию
в неизведанные технологии, и проактивное поведение по прогнозированию
будущих потребностей и удовлетворению их. Решающим значением успеха и
выживания венчурной сети по линии определенного инновационного продукта
или услуги является агрессивное стремление превосходить конкурентов на
рыночном пространстве, используя нешаблонные тактики или нацеливание на
слабости конкурентов.
В дополнение к пяти параметрам предпринимательской ориентации,
влияющими на производительность венчурной сети, можно отнести также такие
параметры, как организационная структура, процесс разработки стратегии,
ресурсы, культура, менеджмент совместно с экологическими и отраслевыми
параметрами.
Требование к способностям, благоприятствующим успеху инновационных
компаний, заметно увеличивается с каждым технологическим циклом. Акторы
венчурной сети встроены в социальные и профессиональные сети, и не
рассматриваются в качестве индивидуальных или самодействующих единиц:
аспекты обучаемости критическими возможностями и защита ключевых для
компании компетенций исходят из развития дружественных, уважительных и
доверительных отношений между взаимодействующими сторонами. Сетевая
компетенция определяется как способность к развитию и использованию
межфирменных
отношений
с
учетом
следующих
аспектов:
венчурная
координация деятельности сотрудничающих компаний; навыки налаживания
отношений и способность межличностного обмена; знание партнера – обладание
140
организационной
компаниях
и
и
структурированной
конкурентах;
информацией
внутренние
о
сотрудничающих
коммуникации,
обеспечивающие
организационное обучение в рамках партнерства [139].
Результатом
сетевой
взаимоотношениями,
компетенции
выходящими
за
будет
рамки
являться
монополярных
управление
отношений,
построение стратегии развития и конкурентных преимуществ с учетом
взаимодействия с другими акторами. Это позволит участвующим партнерам
сосредоточиться на своей основной деятельности и увязать ее с компетенциями
друг друга.
Сетевая структура состоит из множества акторов, где определенный актор
связан с другими определенными акторами. Отношения субъектов базируются на
доверии и поддержке, а также зависят от различного рода обмена друг с другом.
Конкурентное преимущество в сетевой структуре зависит от ее внутреннего
устройства и расстановки связей акторов в социальной конструкции. Количество
взаимодействий между направляющими инновационных ресурсных потоков и
венчурными ресурсами, а также вариации таких взаимодействий, приобретают
решающее значение. Важность сетевой структуры для предпринимательских
конкурентных
преимуществ
обуславливается
двумя
направлениями
исследований.
Согласно первому направлению социальная структура – это взаимосвязанная
сеть, состоящая из либо слабых или сильных связей, где слабые связи помимо
прочего являются средством достижения конкурентоспособных преимуществ
инновационных предприятий [96]. Вторая идея заключается в оптимизации
структурных
дыр,
преимуществ
и,
которые
являются
следовательно,
более
предпосылками
благоприятны
информационных
для
достижения
конкурентных преимуществ [82].
Сетям необходимо разрабатывать принципы деятельности, ссылаясь на их
действенность и производительность. Первый принцип устанавливает количество
резервных связей в сети для максимизации взаимоотношений с различными
141
акторами вне сети, что дает определенные преимущества по диверсификации
разноплановых
контактов
для
обеспечения
разнообразными
источниками
информации, ресурсов и компетенциями. Второй принцип закрепляет связи как
источник доступа к разнообразным и обособленным кластерам, предприятиями
которого способствует расширению собственной сети. При этом центральный
актор получает возможность координировать деятельность сотрудничающих
компаний, что является важным фактором сетевой компетенции.
Согласно
Грановеттеру,
институты
или
организации
могут
быть
проанализированы через их текущие социальные отношения, где сети имеют
большое значение в получении информации. Берт говорит о важности
структурных дыр [82], тогда как Грановеттер заявляет о сильном влиянии слабых
связей [96]. Подразумевается, что каналы доступа к знаниям, ресурсам и
информации, обеспечивающие возможности венчурных акторов и их интеграцию
в бизнес-сообщество, состоят из непрочных межорганизационных связях. Кроме
того сила связи определяется комбинацией доступного времени, эмоциональной
вовлеченности, должной осведомленности и взаимности оказываемых услуг
между составляющими сети. Следовательно, сети, состоящие из слабых связей,
имеют доступ к кластерам информации, тогда как соединения в рамках кластера
просто
состоят
из
сильных
связей.
Каналы
доступа,
обеспечивающие
информационное преимущество, а именно соединения с неизбыточными связями
вне кластера будут скорее слабыми, чем сильными. Это означает, что
информация, знания и ресурсы, полученные посредством слабых связей, могут
охватить большее число акторов на большей межорганизационной дистанции.
Структура венчурной сети состоит как из предпринимателей, так и числа
других
заинтересованных
сторон,
обеспечивающих
силу
сетевых
взаимоотношений многообразием и качеством межорганизационных связей. Эти
связи и каналы доступа к требуемой информации или компетенциям влияют на
стратегию венчурной сети. Также на стратегию влияют сетевые компетенции
компаний: способность к межфирменной координации, навыки налаживания
142
отношений между предпринимателями, знания партнеров или конкурентов,
внутренние коммуникации и движущая сила или энергия компетенций самой
венчурной сети.
Тип
венчурной
конкурентоспособности:
компании
может
приобретенные
повлиять
конкурентные
на
ее
показатели
преимущества
над
существующими компаниями и ее дальнейший рост и выживаемость. Компании,
созданные на базе университетских научных разработок (academic spin-offs),
осуществляют трансфер ключевых технологий из научного института в новую
компанию, а также и другие наукоемкие технологии [125]. Неакадемические
венчурные компании не имеют научного происхождения. Следовательно,
комплексность или происхождение двух типов венчурных компаний может
повлиять на их показатели конкурентоспособности и дальнейший рост.
Заработанная прибыль венчурной компании в значительной степени
приписывается к ресурсам, удерживаемым ею [130]. Венчурные компании с
ценными, редкими и уникальными ресурсами имеют потенциал достигнуть
большие конкурентные преимущества [72]. Эти ресурсы могут состоять из
внутренних
возможностей,
таких
как
предпринимательская
ориентация,
технологические возможности и финансовые ресурсы [110]. Другим важным
активом, а также конкурентным преимуществом является знание [160]. Важным
конкурентным ресурсом компаний является человеческий капитал [100].
Молодые или новые основанные на технологиях венчурные компании,
испытывающие недостаток данных ресурсов, могут достичь конкурентных
преимуществ
посредством
межорганизационных
привлечения
взаимоотношений
уникальных
с
внешними
возможностей
от
организациями,
заказчиками, поставщиками, инвесторами, правительственными органами [161].
Следовательно, такие стратегические опции, как технология push или pull
являются предпосылками того, как венчурная компания сконфигурирует ресурсы
для выхода на целевые рынки.
143
Разработка и коммерциализация согласно технологии push также потребует
комбинацию различных видов экспертиз, в ходе запуска процесса разработки
продукции и стратегического планирования. Бизнес концепция академических
spin-off
предполагает
большую
ресурсную
обеспеченность,
чем
у
неакадемических венчурных компаний, поэтому больше зависит от участия в
сетевых образованиях и альянсах для успешного входа на рынок. В связи с
рисунком 3.1 последствия воздействующих переменных (таких как сетевая
структура, стратегия внедрения на рынок и сетевая компетенция) на показатели
конкурентоспособности
венчурной
компании
зависят
от
венчурной
комплексности, предполагая, что степень комплексности венчурной компании
отражает влияние переменных на ее производственные показатели.
Рисунок 3.1 предлагает следующие взаимосвязи. Чем больше венчурная сеть
обладает
сетевой
компетенцией
в
построении
и
поддержании
своей
жизнедеятельности, тем больше будет сильных сетевых контактов: более развитая
сетевая структура с точки зрения размера и прочности; тем шире и действенней
будет предпринимательская ориентация: проактивное предпринимательское
поведение в условиях инновационной деятельности и принятия рисков; а также
лучше производственные показатели. Компетентное сетеобразование вокруг
венчурной инновационной компании привлечет дополнительные инвестиции и
улучшит ее конкурентоспособность.
Сетевой контакт - источник предпринимательской деятельности, и, чем
больше контактов, тем больше возможностей для предпринимательства и
развития предпринимательской ориентации.
Чем
выше
венчурная
комплексность,
тем
сильнее
взаимосвязь
с
конкурентными показателями от сетевой компетенции и сетевой структуры. И
наоборот - чем выше венчурная комплексность, тем слабее взаимосвязь между
предпринимательской ориентацией и конкурентными показателями.
Для сбалансирования уровней составляющих своей стратегии посредством
выбора нужного контрагента актор венчурной сети может прибегнуть к
144
использованию
теории
нечетких
множеств
для
оценки
эффективности
кооперации, подбора необходимых экономико-хозяйственных качеств и свойств
для реализации определенного инновационного проекта реципиентами венчурных
инвестиций первого и последующих уровней.
Регулирующими показателями при выборе контрагента могут выступать
экспертные оценки предпринимательской ориентации по методу парных
сравнений Саати [63].
Рисунок 3.2 систематизирует возможные показатели
оценки актора, выбирающего себе контрагента для кооперации с целью усилить
собственную стратегию в сети: A1 - инновационный актор, A2 - инвестиционный
актор, A3 - научно-технический актор, A4 – актор-реципиент инноваций.
Инновационный
актор (A1)
идея / разработка
Инвестиционный
актор (A2)
финансирование
Инновационность:
Доля инновационных
продуктов/услуг (S1);
поощрение креативности
(S2)
Научно-технический
актор (A3)
ресурсы
Готовность к риску:
Количество / затраты на
высокорисковые проекты
(S3); скорость принятия
решений (S4)
Актор – реципиент
инноваций (A4)
потребление
Проактивность:
Фокус на инновации и
организационное развитие
(S5); диапазон внешней
активности (S6)
Рис. 3.2. Показатели предпринимательской ориентации акторов венчурной сети
(составлено автором)
В целях апробации методики рассмотрим следующую венчурную сеть:
российская инновационная компания ЗАО «Комбарко» [56], выступающая в роли
A1, инвестор - ЗПИФ ОР(В)И «ВТБ фонд венчурный» - A2 [55], A3 – тайваньская
компания TECO Electric and Machinery Co., Ltd [54] и A4 - ООО «Технологии
АЭК» [53].
Авторские парные сравнения акторов по критериям S1 - S6, составленные на
основе обработки доступных интернет-источников, отражены в таблице 3.1.
145
Таблица 3.1
Парные сравнения акторов по шкале Саати (составлено автором по результатам
исследования)
Критерий
S1
S2
S3
S4
S5
S6
Экспертные сравнения
Превосходство A1 над A2 сильное
Превосходство A2 над A3 отсутствует
Превосходство A1 над A3 отсутствует
Превосходство A2 над A4 сильное
Превосходство A1 над A4 абсолютное
Превосходство A3 над A4 абсолютное
Превосходство A1 над A2 отсутствует
Превосходство A2 над A3 сильное
Превосходство A1 над A3 отсутствует
Превосходство A2 над A4 абсолютное
Превосходство A1 над A4 незначительное Превосходство A3 над A4 абсолютное
Превосходство A1 над A2 отсутствует
Превосходство A2 над A3 сильное
Превосходство A1 над A3 отсутствует
Превосходство A2 над A4 абсолютное
Превосходство A1 над A4 незначительное Превосходство A3 над A4 сильное
Превосходство A1 над A2 отсутствует
Превосходство A2 над A3 сильное
Превосходство A1 над A3 отсутствует
Превосходство A2 над A4 абсолютное
Превосходство A1 над A4 слабое
Превосходство A3 над A4 слабое
Превосходство A1 над A2 слабое
Превосходство A2 над A3 отсутствует
Превосходство A1 над A3 незначительное Превосходство A2 над A4 слабое
Превосходство A1 над A4 слабое
Превосходство A3 над A4 сильное
Превосходство A1 над A2 отсутствует
Превосходство A2 над A3 отсутствует
Превосходство A1 над A3 отсутствует
Превосходство A2 над A4 абсолютное
Превосходство A1 над A4 сильное
Превосходство A3 над A4 абсолютное
На основе сравнений можно построить следующие матрицы, где Pji=1/Pij,
отсутствию превосходства соответствует 1, незначительному – 2, слабому – 3,
сильному – 5, абсолютному – 7:
1/5
1/5
1
1/7
7
5
]
7
1
1
1/3 1/2
3
1
5
𝑃(𝑆4 ) = [
1/5
2
1
1/3
1/3 1/7
1
1/7 1/3
7
1
5
𝑃(𝑆2 ) = [
1/5
3
1
1/2 1/7 1/7
2
7
]
7
1
1
3
2 3
1/2
3
1/3
1
𝑃(𝑆5 ) = [
]
1/2
2
1 5
1/3 1/3 1/5 1
1
1/7 1/2
7
1
5
𝑃(𝑆3 ) = [
1/5
2
1
1/2 1/7 1/5
2
7
]
5
1
1
1/5 1/7 5
1/2 7
5
1
𝑃(𝑆6 ) = [
]
7
2
1 7
1/5 1/7 1/7 1
1
5
1/5
1
𝑃(𝑆1 ) = [
5
5
1/7 1/5
146
3
7
]
3
1
Исходя из того, что степени принадлежности равны координатам вектора
матрицы, определяемых как сумма элементов каждой строки, деленная на сумму
всех элементов матрицы, находим следующие нечеткие множества:
0,34 0,16 0,46 0,04
𝑆̃1 = {
,
,
,
};
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4
0,10 0,55 0,31 0,05
𝑆̃2 = {
,
,
,
};
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4
0,11 0,59 0,24 0,05
𝑆̃3 = {
,
,
,
};
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4
0,17 0,55 0,21 0,06
𝑆̃4 = {
,
,
,
};
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4
0,37 0,20 0,35 0,08
𝑆̃5 = {
,
,
,
};
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4
0,17 0,35 0,44 0,04
𝑆̃6 = {
,
,
,
}.
𝐴1 𝐴2 𝐴3 𝐴4
Для определения относительной важности показателей можно также
прибегнуть к методу парных сравнений, которым соответствует следующая
матрица:
1
1/7
1/5
𝑃=
1/2
1/5
[ 5
7
1
1/2
1/5
1/2
5
2 5 1/5
5
2
5 2 1/5
1
5 5 1/3
.
1
2
1/7
1/5
1
5
1/5 1/2
7
1/5
1 ]
3
Для показателей S1 - S6 находим коэффициенты важности: α1=0,41; α2=0,21;
α3=0,24; α4=0,07; α5=0,15; α6=0,33. Следовательно, наибольшую важность при
выборе актора представляют: доля инновационных продуктов/услуг (S1) и
диапазон внешней активности (S6).
Степень принадлежности нечеткого множества D при неравновесных
критериях определяется следующей формулой [62]:
𝜇𝐷 (𝐴𝑗 ) = min (𝜇𝑆𝑖 (𝐴𝑗 ))𝛼𝑖
(3.1)
𝑖=1,𝑛
𝑗 = 1, 𝑘, где αi – коэффициент относительной важности критерия Si,
α1 + α2 + α3 + … + αn = 1, из чего исходят следующие нечеткие множества:
0,340,41 0,160,41 0,460,41 0,040,41
0,639 0,474 0,726 0,260
𝛼1
̃
𝑆1 = {
,
,
,
}={
,
,
,
};
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝑆̃2
𝛼2
0,100,21 0,550,21 0,310,21 0,050,21
0,613 0,882 0,782 0,534
={
,
,
,
}={
,
,
,
};
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
147
𝑆̃3
𝛼3
0,110,24 0,590,24 0,240,24 0,050,24
0,584 0,882 0,711 0,496
={
,
,
,
}={
,
,
,
};
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
0,170,07 0,550,07 0,210,07 0,060,07
0,879 0,958 0,895 0,818
𝛼4
̃
𝑆4 = {
,
,
,
}={
,
,
,
};
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
0,370,15 0,200,15 0,350,15 0,080,15
0,865 0,789 0,857 0,686
𝛼
𝑆̃5 5 = {
,
,
,
}={
,
,
,
};
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
0,170,33 0,350,33 0,440,33 0,040,33
0,552 0,708 0,764 0,341
𝛼6
̃
𝑆6 = {
,
,
,
}={
,
,
,
};
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
̃ исходит из пересечения
Степень принадлежности нечеткого решения 𝐷
вышеобозначенных множеств:
𝜇𝐷 (𝐴1 ) = min(0,639, 0,613, 0,584, 0,879, 0,865, 0,552) = 0,552;
𝜇𝐷 (𝐴2 ) = min(0,474, 0,882, 0,882, 0,958, 0,789, 0,708) = 0,474;
𝜇𝐷 (𝐴3 ) = min(0,726, 0,782, 0,711, 0,895, 0,857, 0,764) = 0,711;
𝜇𝐷 (𝐴4 ) = min(0,260, 0,534, 0,496, 0,818, 0,686, 0,341) = 0,260.
В результате получается нечеткое множество:
0,552 0,474 0,711 0,260
̃={
𝐷
,
,
,
},
𝐴1
𝐴2
𝐴3
𝐴4
свидетельствующее о превосходстве научно-технического актора A3 над
остальными с учетом важности показателей.
Допустим, что можно переоценить актора A1, стоящего на втором месте, по
показателю S6. Для этого следует поменять значение а13 матрицы парных
сравнений P(S6) c 1/7 на 1/4, 1/3, 1, 2, 3, 7 и провести расчеты согласно
описанному выше способу.
При значении а13 =1/4 матрицы парных сравнений P(S6), находим следующие
значения: 𝜇𝐷 (𝐴1 ) = 0,570; при а13 =1/3 𝜇𝐷 (𝐴1 ) = 0,577; при а13 =1/2 𝜇𝐷 (𝐴1 ) =
0,587; при а13 =1 𝜇𝐷 (𝐴1 ) = 0,604, при этом 𝜇𝐷 (𝐴3 ) = 0,695; при а13 =2 𝜇𝐷 (𝐴1 ) =
0,627, при этом 𝜇𝐷 (𝐴3 ) = 0,681; при а13 =3 𝜇𝐷 (𝐴1 ) = 0,646, при этом 𝜇𝐷 (𝐴3 ) =
0,672; при а13 =7 𝜇𝐷 (𝐴1 ) = 0,703, при этом 𝜇𝐷 (𝐴3 ) = 0,645.
148
Рисунок 3.3 демонстрирует, что актор A1 займет первое место по рангу
существенности, когда по критерию S1 его превосходство над А3 будет
абсолютным.
0.800
0.711
0.711
0.711
0.711
0.695
0.570
0.577
0.587
0.604
0.552
µD(Aj) 0.400
0.474
0.474
0.474
0.474
0.300
0.260
0.260
0.260
0.260
0.700
0.600
0.703
0.681
0.672
0.627
0.646
0.645
0.474
0.474
0.474
0.474
0.260
0.260
0.260
0.260
0.500
A1
A2
A3
A4
0.200
0.100
0.000
1/7
1/4
1/3
1/2
1
2
3
7
Значение а13 матрицы P(S6)
Рис. 3.3. Анализ переоценки показателей конкурентоспособности акторов
венчурной сети (составлено автором по результатам исследования)
Стратегическое
управление
в
условиях
неопределенности
требует
построения эффективных математических моделей на основе аппарата теории
нечетких множеств, оптимизирующих применение вероятностных методов и
нивелирующих субъективизм при экспертных оценках. Выстроенные модели с
учетом индивидуальных требований участников сети будут способствовать
повышению
конкурентоспособности
инновационных товаров или услуг.
149
всей
венчурной
сети
развития
3.2 Оптимизация системы мониторинга и моделирование эффективности
функционирования венчурных сетей
Венчурное сетеобразование в инновационных кластерах способствует росту
ВВП посредством двух механизмов – оно увеличивает масштабы экономии путем
аутсорсинга и стимулирует технический прогресс посредством распространения
технологий среди отраслей производства. Для успешной оценки процесса
венчурного
финансирования
сетевой
инновационной
деятельности
автор
предлагает использовать индекс венчурной кластеризации, базирующийся на
данных федеральной службы государственной статистики и Российской
ассоциации венчурного инвестирования, определяющих четыре экономических
показателя, таких как сумма венчурных инвестиций конкретной отрасли
конкретного региона, общая сумма венчурных инвестиций конкретной отрасли,
сумма венчурных инвестиций всех отраслей конкретного региона, общая сумма
венчурных инвестиций во всех регионах.
Индекс
помогает
проиллюстрировать
венчурную
концентрацию
в
определенных отраслях за изучаемый период, а также отражает венчурную
политику регионов. Ожидается, что высокую степень концентрации можно
наблюдать
в
густонаселенных
районах.
Таким
образом,
анализируются
отклонения от среднего распределения венчурных инвестиций во всех регионах.
Для аналогии, коэффициент Джини [116] указывает на отклонение или
неравенство по сравнению со средними величинами, но им трудно измерить
отклонение от среднего распределения венчурных инвестиций на всем венчурном
пространстве страны. Для анализа пространственной венчуризации и/или
инвестиционных потоков необходимо учитывать географическое распределение в
деталях. Предлагается использовать следующий метод для оценки разницы в этих
распределениях. Если каждый параметр, такой как сумма венчурных инвестиций,
отражает одно и то же распределение по регионам, то можно найти равновеликую
разбросанность инвестиций. В дополнение можно наблюдать венчурную
150
концентрацию как относительно высокий процент определенных отраслей в
некоторых регионах в сочетании с низким процентом тех же отраслей в
остальных регионах [38].
Индекс сетевой венчурной кластеризации (IVC) для отрасли r будет
следующим:
IVC =
1
2
∑|(Vri /Vr ) − (Vni /Vn )|
(3.2)
где суммирование ведется по всем регионам i.
Vri – сумма прямых и венчурных инвестиций в отрасли r региона i;
Vr – общая сумма прямых и венчурных инвестиций в отрасли r;
Vni - общая сумма прямых и венчурных инвестиций всех отраслей региона i;
Vn – общая сумма прямых и венчурных инвестиций во всех регионах.
Значение варьируется в диапазоне от нуля до единицы. Значение 0.0 в IVC
означает равновеликую разбросанность, а значение 1.0 указывает на полную
венчурную концентрацию. Как правило, увеличение значения IVC указывает на
процесс локализации венчурных инвестиций по отраслям к пространственной
концентрации, а уменьшение, с другой стороны, указывает на отток инвестиций.
Основные выводы от анализа с использованием IVC будут следующими.
Отрасли
имеют
свои
индивидуальные
особенности
пространственной
мобильности венчурных инвестиций, отражающей процессы концентрации или
рассеяния. Венчурные инвестиции по отраслям концентрируются не только во
время их роста, но и также во время упадка. Пространственная мобильность
венчурных инвестиций количественно отражается показателем IVC. Отрасли,
показывающие рост или падение притока венчурных инвестиций в рамках
венчурной концентрации (значение IVC стремится к 1.0), могут быть
охарактеризованы как отрасли, чьи ключевые технологии зависят от явного или
неявного знания, такого как ноу-хау. Отрасли с рассеивающим характером
инвестиций (значение IVC стремится к 0.0) в меньшей степени зависят от обмена
неявным знанием.
151
В таблице 3.2 [47-52] представлены данные, принятые для расчета показателя
IVC.
Венчурные инвестиции в 2012 году составили 9,59% и 8,94% в 2013 г.
соответственно от общего числа прямых и венчурных инвестиций, но для расчета
IVC предлагается использовать всю сумму целиком.
Рассмотрим рассчитанные значения показателя IVC и его составляющие за
2012 - 2013 гг. в таблице 3.3. Северокавказский ФО не представлен в расчете в
силу недостаточности данных для анализа.
В 2013 году уровень прямых и венчурных инвестиций снизился на 28%, но
при этом данные, полученные в результате исследования, говорят о том, что
инвестиции стали стремиться к венчурной концентрации, что в свою очередь
территориально способствует развитию кооперационных связей участников
инновационной деятельности.
Согласно
индексам
IVC
небольшой
рост
концентрации
венчурных
инвестиций отмечен практически во всех отраслях, в некоторых даже несмотря на
падение общего объема инвестиций (Рис. 3.4).
Другое
Потребительский
рынок
Транспорт
1.00
Биотехнологии
0.80
Строительство
0.60
0.40
Финансовые услуги
Химические
материалы
0.20
0.00
2012
2013
Телекоммуникации
Сельское хозяйство
Промышленное
оборудование
Компьютеры
Медицина/
Здравоохранение
Электроника
Энергетика
Рис. 3.4. Графическая интерпретация индекса IVC (составлено автором)
152
Таблица 3.2
Объем прямых и венчурных инвестиций за 2012 – 2013 гг., млн. долл. по отраслям и федеральным округам
Отрасль
Транспорт
Биотехнологии
Строительство
Химические
материалы
Сельское
хозяйство
Промышленное
оборудование
153
Электроника
Энергетика
Медицина /
Здравоохранение
Центральный
СевероЗападный
Южный
СевероКавказский
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
Итого
2012
113,00
2013
3
2012
0,00
2013
0
2012
0,00
2013
0
2012
0,00
2013
0
2012
0,00
2013
0
2012
0,00
2013
0
2012
0,00
2013
0
2012
0,00
2013
0
2012
113,00
2013
3
0,00
20,27
0,00
0,31
1,91
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
1,91
20,58
30,60
47,6
0,00
0
0,14
0,04
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
30,74
47,64
4,67
2,2
0,00
0,49
0,50
1,01
4,20
0
0,00
0
0,00
2,42
0,46
0
0,00
0,33
9,83
6,45
13,00
0
20,00
0
0,00
0
3,33
60
0,00
0
0,00
0
0,00
0
200,00
110
236,33
170
224,33
23,41
0,00
0
2,55
1,11
0,00
30
0,00
0
0,00
6,63
0,00
0,39
0,00
0,03
226,88
61,57
10,10
10,64
6,00
1
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,30
0
0,00
0
16,40
11,64
645,33
31,6
5,53
0
0,78
0,28
0,00
0
0,00
0
0,00
2,7
10,30
0
3,50
48
665,44
82,58
262,29
78,21
5,06
0
1,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,58
0
0,00
0
268,93
78,21
0,00
0
7,67
0
0,00
0
0,00
1,6
0,00
0
0,00
0
70,07
65,27
1,60
4,55
0,00
0,03
0,00
0
0,66
0,09
0,00
8,53
0,00
0
1 047,88
1728,23
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0
92,50
0
871,50
461,2
35,00
0
4,50
0
0,00
0
0,00
0
0,00
0,15
0,00
0
299,50
43,75
1,50
41,35
6,00
116,44
0,00
0
0,00
2,33
0,30
0
0,00
1,03
271,97
183,61
44,98
48,34
25,70
206,47
0,00
0
0,66
15,77
11,94
9,07
296,00
159,39
4 130,38
2963,73
Компьютеры
62,40
62,84
0,00
0,83
Телекоммуникации 1 027,60 1008,88 18,02 706,15
Финансовые
779,00
461,2
0,00
0
услуги
Потребительский
260,00
43,6
0,00
0
рынок
Другое
264,17
21,06
0,00
1,4
Итого
Приволжский
3 696,49
1814,51
54,61
710,18
Таблица 3.3
Индекс сетевой венчурной кластеризации по отраслям за 2012 – 2013 гг. (рассчитано автором)
Центральный
СевероЗападный
Приволжский
Южный
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
1
|(Vri /Vr ) − (Vni /Vn )|
2
154
Транспорт
Биотехнологии
Строительство
Химические
материалы
Сельское
хозяйство
Промышленное
оборудование
Электроника
Энергетика
Медицина/
Здравоохранение
Компьютеры
Телекоммуникации
Финансовые
услуги
Потребительский
рынок
Другое
Σ
2012
0,053
0,447
0,050
2013
0,194
0,186
0,193
2012 2013
0,007 0,120
0,007 0,112
0,007 0,120
2012
0,005
0,495
0,003
2013
0,008
0,008
0,008
2012
0,003
0,003
0,003
2013
0,035
0,035
0,035
2012
0,000
0,000
0,000
2013
0,003
0,003
0,003
2012
0,001
0,001
0,001
2013
0,002
0,002
0,002
2012
0,036
0,036
0,036
2013
0,027
0,027
0,027
2012 2013
0,105 0,388
0,989 0,373
0,100 0,387
0,210
0,136
0,007 0,082
0,020
0,070
0,211
0,035
0,000
0,185
0,022
0,002
0,036
0,001
0,505 0,510
0,420
0,306
0,036 0,120
0,005
0,008
0,004
0,142
0,000
0,003
0,001
0,002
0,387
0,297
0,854 0,877
0,047
0,116
0,007 0,120
0,000
0,001
0,003
0,209
0,000
0,051
0,001
0,002
0,036
0,027
0,094 0,525
0,140
0,037
0,151
0,115
0,176 0,077
0,002 0,120
0,005
0,005
0,008
0,006
0,003
0,003
0,035
0,035
0,000
0,000
0,003
0,014
0,008
0,006
0,002
0,002
0,036
0,033
0,027
0,264
0,368 0,302
0,087 0,555
0,040
0,194
0,003 0,120
0,004
0,008
0,003
0,035
0,000
0,003
0,000
0,002
0,036
0,027
0,086 0,388
0,002
0,043
0,175
0,014
0,007 0,113
0,002 0,084
0,005
0,005
0,008
0,007
0,052
0,003
0,035
0,035
0,000
0,000
0,010
0,003
0,001
0,001
0,002
0,001
0,036
0,036
0,027
0,027
0,103 0,370
0,090 0,171
0,001
0,194
0,007 0,120
0,005
0,008
0,003
0,035
0,000
0,003
0,001
0,002
0,017
0,027
0,034 0,388
0,013
0,192
0,007 0,120
0,053
0,008
0,004
0,035
0,000
0,003
0,001
0,000
0,036
0,027
0,115 0,384
0,038
0,249
0,007 0,116
0,003
0,104
0,008
0,282
0,000
0,004
0,001
0,002
0,036
0,024
0,092 0,781
Используя данные таблицы 3.3 можно группировать индекс IVC по
следующим значениям (Таблица 3.4):
Таблица 3.4
Характеристика значения индекса IVC (составлено автором)
Значение IVC
0 – 0,1
0,1 – 0,3
0,3 – 0,5
0,5 – 0,7
0,7 – 1,0
Характеристика
Инвестиции в отрасли носят разбросанный характер, участники которой
наименее склонны к сетизации инновационной деятельности, обмену
имплицитными знаниями
Слабая территориальная концентрация инвестиций
Умеренная территориальная концентрация инвестиций, распределенных
по всем регионам страны и способствующая охвату наибольшего числа
участников инновационной деятельности
Заметная территориальная концентрация инвестиций свидетельствует об
ориентации отрасли на функционирование в рамках определенного
региона, снижение активности в других отраслях
Сильная региональная концентрация инвестиций, способствующая
развитию участников инновационного процесса, эффективному
трансферу знаний в рамках отдельного региона
Рисунок 3.5 свидетельствует о положительной динамике индекса IVC в
сторону
умеренного
значения,
что
свидетельствует
о
стабилизации
венчурного финансирования инновационной деятельности.
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
2012
2013
0 – 0,1
0,1 – 0,3
0,3 – 0,5
0,5 – 0,7
0,7 – 1,0
Рис. 3.5. Динамика индекса IVC за 2012 – 2013 гг. (составлено автором)
Высокая концентрация инвестиций (IVC стремится к 1) свидетельствует
о развитии инновационной деятельности в рамках отдельного региона, но не
всей страны в целом, в связи с чем приемлемым значением IVC предлагаем
считать его умеренный уровень в 0,3 – 0,5.
155
Индикатор
IVC
показывает,
что
падение
объема
инвестиций
компенсируется их территориальной концентрацией, которая в форме
сетизации
участников
инновацонной
деятельности
способствует
региональному развитию.
В определении влияния деятельности акторов венчурной сети на
показатель коммерциализируемости инноваций региона нами предлагается
использовать следующую эконометрическую модель [37].
Присвоим каждому типу актора венчурной сети свой перечень
показателей, влияющих на эффективность коммерциализации, и найдем их
взаимосвязь.
За результирующий показатель (эффективность коммерциализации)
примем используемые передовые производственные технологии, которые
логически относятся к актору-реципиенту инноваций.
К инновационному актору предлагается отнести объем инновационных
товаров, работ, услуг, руб.; численность персонала, занятого научными
исследованиями и разработками, чел; выдача патентов, шт.
К инвестиционному актору предлагается отнести количество фондов
прямых и венчурных инвестиций, ед.; количество прямых и венчурных
инвестиций на региональном уровне ед.; сумма прямых и венчурных
инвестиций, руб.; доля инвестиций на 1 фонд, руб.
К актору-поставщику венчурной сети предлагается отнести количество
организаций, выполняющих научные исследования и разработки; внутренние
текущие затраты на научные исследования и разработки; доля затрат 1-ой
организации на научные исследования и разработки.
Составляющие модели показатели за 2009 - 2012 гг. отображены на
Таблице 3.5 [47-52, 58].
Экономико-математическая
модель
оценки
влияния
деятельности
акторов венчурной сети на коммерциализацию инновационной продукции на
региональном уровне будет следующей:
156
Timp = -11332,45 + 0,04Qg + 0,418Qp + 3,742Qs +
(3.3)
+300,019Qinv - 2,014Sinv/Qf + +184,068Ci/Qint - 0,727Ci.
где Timp - используемые передовые производственные технологии;
Qg - объем инновационных товаров, работ, услуг;
Qp - численность персонала, занятого научными исследованиями и
разработками;
Qs - выдача патентов;
Qinv - количество инвестиций;
Ci - внутренние текущие затраты на научные исследования и
разработки;
Sinv/Qf - доля инвестиций на 1 фонд прямых и венчурных инвестиций;
Ci/Qint - доля затрат 1-ой организации на научные исследования и
разработки.
В таблице 3.6 дана характеристика значимости модели и ее
составляющих.
Значение
коэффициента
детерминации
R2
=
0,97
свидетельствует о высокой объясняющей степени модели, линейная связь в
модели значима, о чем говорит высокое значение F-statistic, равное 123,6213.
Значения вероятности p-уровень коэффициентов не превышают α = 0,1, в
связи с чем модель можно считать адекватной.
Апробируем данную модель на базе данных Прогноза социальноэкономического развития Российской Федерации на 2015 год и на плановый
период 2016 и 2017 годов с целью получения авторских прогнозных данных
по показателю используемых передовых производственных технологий.
Согласно таблице 3.7 примем число организаций, выполняющих
научные исследования и разработки, в 2013 году за константу и найдем
данные за 2013-2017 гг. с помощью показателя удельного веса организаций,
осуществлявших технологические инновации [7]. Количество выданных
патентов в 2013 году также примем за константу для расчета прогноза.
157
Таблица 3.5.
Региональные показатели инновационно-инвестиционной деятельности за 2009 - 2012 гг., используемые для расчета модели
Количество фондов, ед
Количество инвестиций, ед
Сумма инвестиций, млн руб
Доля инвестиций на 1 фонд,
млн руб
Организации, выполняющие
научные исследования и
разработки, ед
Внутренние текущие затраты
на научные исследования и
разработки, млн руб
Доля затрат 1-ой организации
на научные исследования и
разработки, млн руб
2009
2009
2009
2009
2009
2009
2009
2009
2010
2010
2010
2010
2010
Выдача патентов, шт
158
Центральный
Северо-Западный
Южный
Северо-Кавказский
Приволжский
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
Центральный
Северо-Западный
Южный
Северо-Кавказский
Приволжский
Актор-поставщик
Численность персонала,
занятого научными
исследованиями и
разработками, чел
Год
Инвестиционный актор
Объем инновационных
товаров, работ, услуг,
млн руб
ФО
Инновационный актор
Используемые передовые
производственные технологии,
ед
Акторреципиент
инноваций
Timp
Qg
Qp
Qs
Qf
Qinv
Sinv
Sinv/Qf
Qint
Ci
Ci/Qint
67880
14473
8275
3058
64912
22456
14862
5564
68945
16622
7623
3194
57394
241621
77350
66394
17526
398127
86914
33291
13365
290758
120105
86558
27683
545955
385392
97633
27695
6051
117000
42276
53463
12923
381795
95826
28109
6053
116285
17698
3380
2149
1067
6049
2416
3430
605
15296
2683
1917
722
5574
127
11
1
0
16
3
4
0
135
11
1
0
16
28
4
4
0
30
2
1
0
83
6
1
0
20
10924
3819
146
0
1135
55
86
0
65812
1522
61
0
729
86
347
146
0
71
18
21
0
487
138
61
0
46
1383
518
221
95
532
211
410
166
1358
502
231
92
534
277118
64644
12024
2526
63514
24294
31539
10175
288960
70737
13027
2640
74942
200
125
54
27
119
115
77
61
213
141
56
29
140
продолжение таблицы 3.5.
ФО
159
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
Центральный
Северо-Западный
Южный
Северо-Кавказский
Приволжский
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
Центральный
Северо-Западный
Южный
Северо-Кавказский
Приволжский
Уральский
Сибирский
Дальневосточный
Год
2010
2010
2010
2011
2011
2011
2011
2011
2011
2011
2011
2012
2012
2012
2012
2012
2012
2012
2012
Акторреципиент
инноваций
Инновационный актор
Инвестиционный актор
Актор-поставщик
Timp
Qg
Qp
Qs
Qf
Qinv
Sinv
Sinv/Qf
Qint
Ci
Ci/Qint
27416
16335
5589
63078
17894
7394
1993
55822
23648
15079
6595
62796
17473
7848
1833
54976
24720
15897
5810
109585
46890
16179
480327
196049
59812
31942
781945
179709
88866
288091
938153
298020
51802
27010
950605
148696
117118
341501
42672
53024
12776
380363
97221
27738
8585
111579
43586
52794
13407
373461
97710
23964
7188
114204
43879
52685
13227
1995
3057
570
15446
2740
1900
516
5178
1697
2879
554
15772
3143
1954
1118
5947
1994
3003
702
3
4
0
139
11
1
0
16
3
4
0
205
13
1
2
16
3
6
1
6
10
2
94
9
1
0
16
3
10
2
145
11
9
0
17
0
7
5
1720
408
6076
37333
36423
59
0
15087
197
1734
142
115618
2163
919
0
1419
21
371
2408
573
102
0
269
3311
59
0
943
66
434
0
564
166
919
0
89
7
62
2408
207
404
164
1365
514
255
105
597
244
424
178
1318
487
222
99
609
236
424
171
29442
33870
9759
331759
81505
15906
4018
91012
34409
40713
11105
369069
100003
18618
3448
109155
40420
47012
12145
142
84
60
243
159
62
38
152
141
96
62
280
205
84
35
179
171
111
71
Таблица 3.6
Качественные характеристики экономико-математической модели оценки
деятельности акторов венчурной сети (разработано автором по результатам
исследования)
Dependent Variable: Timp
Method: Least Squares
Sample: 1 32
Included observations: 32
Variable
Coefficient
Prob.
C
-11332.45
0.0002
Qg
0.039935
0.0000
Qp
0.418212
0.0001
Qs
3.742122
0.0125
Qinv
300.0193
0.0005
Ci
-0.726886
0.0000
Sinv/Qf
-2.014500
0.1063
Ci/Qint
184.0684
0.0000
R-squared
0.973014
F-statistic
123.6213
При среднем курсе доллара 35,47 за 9 месяцев 2014 года и сумме
инвестиций по данным РАВИ, составляющей 0,63 млрд долл, определим
рублевый эквивалент суммы инвестиций в размере 22 346,1 млн руб.
Согласно исследованию «Venture Barometer Russia 2014» [33] в
перспективе на 2015 год объемы российского рынка венчурного капитала
сократятся или останутся на уровне 2014 года. Кризис по мнению 87%
опрошенных респондентов продлится не менее двух лет, однако есть
возможность предполагать, что в связи с падением цен на нефть
активизируется переориентация сырьевой экономики на инновационную, что
ускорит развитие рынка высокорискового финансирования и вернет его к
показателям 2010-2011 гг.
Результаты проведенного исследования отражены на рис. 3.6.
160
Таблица 3.7
Прогнозные и оценочные данные по инвестиционному и инновационному
развитию России на период 2013 - 2017 гг. (составлено автором по данным
[7, 33] и по авторским прогнозным данным)
Показатель
Численность
работников
организацийучастников, чел.
Объем работ и
проектов в сфере
научных исследований
и разработок,
выполняемых
организациямиучастниками, млн. руб.
Внутренние затраты на
научные исследования
и разработки, всего,
млн. рублей
Удельный вес
организаций,
осуществляющих
технологические
инновации, в общем
объеме организаций в
целом по экономике, %
Организации,
выполняющие научные
исследования и
разработки, шт
Выдано патентов, шт
Количество фондов
венчурных инвестиций,
шт
Количество
инвестиций
Сумма инвестиций,
млн руб
Доля инвестиций на 1
фонд, млн руб.
2013
2014
Qp
906 000,0
913 500,0
926 600,0
947 700,0
968 200,0
Qg
89 600,0
97 800,0
114 700,0
129 400,0
144 000,0
Ci
771 800,0
793 000,0
830 800,0
852 000,0
883 800,0
9,7
3 605,0
10,1
3 754,0
10,4
3 865,0
10,9
4 051,0
11,5
4 274,0
33 532,0
318,0
33 532,0
337,0
33 532,0
337,0
33 532,0
337,0
33 532,0
337,0
Qinv
227,0
170,0
170,0
128,0
135,0
Sinv
94 122,7
22 346,1
22 346,1
76 328,0
90 975,0
Sinv
/Qf
296,0
66,3
66,3
226,5
270,0
Qint
Qs
Qf
161
2015
2016
2017
1,400,000.00
1,160,116.11
1,200,000.00
1,128,167.39
1,000,000.00
833,148.15
800,000.00
852,747.41
Млн. руб.
600,000.00
Используемые передовые
производственные
технологии, ед
629,869.32
400,000.00
200,000.00
0.00
2013
2014
2015
2016
2017
Год
Рис. 3.6. Прогноз показателя используемых передовых производственных
технологий на период 2014-2017 гг. (рассчитано автором)
Данные результаты прогноза отражают существенный рост показателя
эффективности по актору-реципиенту инноваций венчурной сети.
Данную
модель
можно
использовать
в
целях
прогнозирования
результатов коммерциализации на региональном уровне, а также при
разработке программы интеграции венчурной сети в инновационные
кластеры.
Выводы по 3-й главе.
1. Концептуальная
венчурной
сети
модерирующих
исходит
модель
из
переменных
показателей
анализа
–
степени
конкурентоспособности
ее
инновационности,
предпринимательской
структурных дыр, реляционных связей
ориентации,
и венчурной комплексности –
сетевой структуры, стратегии, компетенции.
2. Стратегия выбора необходимых экономико-хозяйственных качеств и
свойств для реализации определенного инновационного проекта базируется
на
следующих
показателях
предпринимательской
ориентации:
доля
инновационных продуктов/услуг; поощрение креативности; количество/
162
затраты на высокорисковые проекты; скорость принятия решений; фокус на
инновации и организационное развитие; диапазон внешней активности. Для
перебора показателей в целях выбора подходящих организация может
прибегнуть к аппарату теории нечетких множеств.
3.
Индекс
сетевой
венчурной
концентрации
отражает
территориальную концентрацию инвестиций, качественную характеристику
отрасли по обмену знаниями.
4. Экономико-математическая модель оценки влияния деятельности
акторов венчурной сети на коммерциализацию инновационной продукции на
региональном уровне состоит из следующих показателей: используемые
передовые производственные технологии; объем инновационных товаров,
работ, услуг; численность персонала, занятого научными исследованиями и
разработками; выдача патентов; количество инвестиций; внутренние текущие
затраты на научные исследования и разработки; доля инвестиций на 1 фонд
прямых и венчурных инвестиций; доля затрат 1-ой организации на научные
исследования и разработки.
163
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Проведенное исследование предоставляет сущностный анализ такой
инновационно-инвестиционной
категории
как
венчурная
сеть
через
систематизацию и агрегирование отличительных признаков, функций и
ролей венчурного капитала и инновационной деятельности. Выбор идеи
настоящего исследования связан с реалиями инвестиционных процессов в
мире, глобализирующим характером инновационного развития, стиранием
межорганизационных границ в поиске путей увеличения добавленной
стоимости, необходимости поддержки отечественной научной мысли по
данной тематике.
Рассмотрен генезис становления сетевой экономики и элементы
венчурной экосистемы, как базис понятия венчурной сети инновационного
субъекта,
состоящего
из
ряда
целостного
индивидуальных
экономических акторов - конечных реципиентов венчурного материального и
нематериального
капитала,
взаимодействующих
между
собой
путем
квазиинтеграционных связей, генерируемых медиатором - венчурной
компанией в рамках венчурной экосистемы.
Выделены четыре типа акторов венчурной сети - научно-технический,
инвестиционный, инновационный и реципиент инноваций, каждому из
которых присвоены формальные и неформальные функции.
Для обоснования принципов интеграционной системы акторов сетевой
инновационной деятельности и отражения роли венчурного капитала
построена нелинейная система распределения высокорисковых инвестиций в
виде процесса диссипации, с точками бифуркации в момент полученияпередачи передачи инвестиций фрактальными объектами венчурной сети.
Проведенный анализ взаимозависимости показателей венчурной и
инновационной деятельности свидетельствует о необходимости поиска
научного подхода к управлению участниками процесса коммерциализации и
прогнозирования результатов их деятельности в целях объективного
164
понимания реалий динамики конкурентоспособности, как на макро-, так и на
микроуровне.
В диссерертационной работе доказано взаимовлияние венчурной и
кооперационной инновационной деятельности, что свидетельствует о
важности совместного изучения результатов деятельности их акторов.
Венчурная сеть – это важный элемент инновационной системы, гарант
коммерциализации новшеств. Ее место на современной инновационной карте
страны
может
инновационную
быть
поступательно
систему
и
отслежено
инновационные
через
национальную
кластеры.
Разработанная
программа внедрения венчурной сети в инновационный кластер является
попыткой рационализации бизнес-процессов участников и нивелирования
системных недостатков, присущих тенденциям отечественного рынка.
Предложена авторская модель показателей конкурентоспособности
венчурной сети и механизм сбалансирования уровней составляющих
стратегии компаний-акторов посредством выбора нужного контрагента с
помощью
перебора
ориентации: доля
предложенных
показателей
предпринимательской
инновационных продуктов/услуг (S1); поощрение
креативности (S2); количество / затраты на высокорисковые проекты (S3);
скорость принятия решений (S4); фокус на инновации и организационное
развитие (S5); диапазон внешней активности (S6).
Для успешной оценки процесса венчурного финансирования сетевой
инновационной
деятельности
автор
предлагает
использовать
индекс
венчурной кластеризации:
1
∑|(Vri /Vr ) − (Vni /Vn )|
2
где суммирование ведется по всем регионам i.
IVC =
Vri – сумма прямых и венчурных инвестиций в отрасли r региона i;
Vr – общая сумма прямых и венчурных инвестиций в отрасли r;
165
Vni - общая сумма прямых и венчурных инвестиций всех отраслей
региона i;
Vn – общая сумма прямых и венчурных инвестиций во всех регионах.
Предложенные возможные характеристики значения индекса IVC
отражают качественное состояние венчурных инвестиций в разрезе их
территориальной концентрации, отраслевой ориентации и региональной
политики.
Далее
в
диссертационном
исследовании
построена
экономико-
математическая модель оценки влияния деятельности акторов венчурной
сети на коммерциализацию инновационной продукции:
Timp = -11332,45 + 0,04Qg + 0,418Qp + 3,742Qs + 300,019Qinv 2,014Sinv/Qf + 184,068Ci/Qint - 0,727Ci.
где Timp - используемые передовые производственные технологии;
Qg - объем инновационных товаров, работ, услуг;
Qp - численность персонала, занятого научными исследованиями и
разработками;
Qs - выдача патентов;
Qinv - количество инвестиций;
Ci - внутренние текущие затраты на научные исследования и
разработки;
Sinv/Qf - доля инвестиций на 1 фонд прямых и венчурных инвестиций;
Ci/Qint - доля затрат 1-ой организации на научные исследования и
разработки.
Апробация данной модели показывает значительный рост показателя
актора-реципиента инноваций - используемые передовые производственные
технологии на 2014-2017 гг. Модель можно использовать в целях
прогнозирования
результатов
коммерциализации
венчурных
/
высокорисковых проектов от совместной инновационно-инвестиционной
166
деятельности на региональном уровне, а также при разработке программы
интеграции венчурной сети в инновационные кластеры.
Апробация теоретических положений о венчурных сетях и механизме их
интеграции
в
национальную
моделировании
деятельности
инновационную
взаимозависимости
венчурной
инвестиционной
сети
емкости
и
отрасли
систему,
анализе
и
инновационно-инновационной
подход
в
к
виде
качественной
показателя
оценке
венчурной
кластеризации позволили обосновать комплекс мер и основные направления
развития коммерциализационных процессов, его информационно-знаниевого
обеспечения, предложения по усовершенствованию бизнес-процессов его
участников.
Разработанные положения, во-первых, могут послужить теоретической
основой
для
дальнейших
исследований
по
тематике
ресурсно-
инвестиционной обеспеченности инновационных процессов, во-вторых,
определить особый ракурс рассмотрения и нивелирования системных
недостатков
инновационного
бизнес-сообщества,
в-третьих,
могут
использоваться в качестве источника составления образовательных программ
по дисциплинам инновационного и инвестиционного спектра.
167
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Законодательные, нормативные акты и другие документы
государственных органов власти
1. Государственная программа Российской Федерации «Экономическое
развитие и инновационная экономика», утв. распоряжением Правительства
РФ от 13.08.2013 г. №1414-р.
2. Концепции
Российской
долгосрочного
Федерации
на
социально-экономического
период
до
2020
года,
развития
утвержденной
распоряжением Правительства Российской Федерации от 17 ноября 2008 г.
№1662-р.
3. Основы политики Российской Федерации в области развития науки и
технологий
на
период
до
2020
года
и
дальнейшую
перспективу,
утвержденные Президентом Российской Федерации 11 января 2012 г. №Пр83.
4. Поручение президента Российской Федерации от 22.11.2011 г. №Пр3484ГС «О проекте перечня пилотных программ развития инновационных
территориальных кластеров»
5. Постановление Правительства Российской Федерации от 14 декабря
2010 г. №1016 «Об утверждении правил отбора инвестиционных проектов и
принципалов для предоставления государственных гарантий Российской
Федерации по кредитам либо облигационным займам, привлекаемым на
осуществление инвестиционных проектов».
6. Приказ ФСФР России от 28 декабря 2010 г. №10-79/пз-н «Об
утверждении Положения о составе и структуре активов акционерных
инвестиционных фондов и активов паевых инвестиционных фондов».
7. Прогноз социально-экономического развития Российской Федерации
на
2015
год
и
на
плановый
период
Минэкономразвития России).
168
2016
и
2017
(утвержден
8. Стратегия инновационного развития Российской Федерации на
период
до
2020
года,
утвержденная
распоряжением
Правительства
Российской Федерации от 8 декабря 2011 г. №2227-р.
9. Стратегия развития науки и инноваций в Российской Федерации на
период до 2015 года. Утверждена Межведомственной комиссией по научноинновационной политике, протокол от 15 февраля 2006 г. № 1.
10. Федеральный
Федерального
закон
закона
«Об
«О
внесении
иностранных
изменений
инвестициях
в
в
статью
6
Российской
Федерации».
11. Федеральный закон «О порядке осуществления иностранных
инвестиций в хозяйственные общества, имеющие стратегическое значение
для обеспечения обороны страны и безопасности государства».
12. Федеральный закон от 21 июля 2011 г. №254-ФЗ «О внесении
изменений в Федеральный закон «О науке и государственной научнотехнической политике».
Литература
13. Аммосов Ю. Венчурный капитализм: от истоков до современности.
С.-Петербург: РАВИ, 2004.
14. Анисимов В.Г., Анисимов Е.Г.Алгоритм ресурсно-временной
оптимизации выполнения комплекса взаимосвязанных работ.// Вестник
Российской таможенной академии, 2013, № 1.
15. Баулин
А.
Миллиард
в
облаках.
URL:
http://expert.ru/expert/2013/10/milliard-v-oblakah/
16. Бойко А.И., Воронина Л.А., Ратнер С.В. Структура системы
контроллинга малых инновационных предприятий. Управление инновациями
– 2010: Материалы международной научно-практической конференции 15-17
ноября 2010 г. – М.:ЛЕНАНД, 2010.
169
17. Бухонова С.М., Дорошенко Ю.А. Оценка эффективности и
моделирование интеграционных подходов к активизации инновационной
деятельности // Экон. анализ: теория и практика. 2007. № 9 (90). С. 8-19.
18. Венчурный капитал и прямые инвестиции в инновационной
экономике.
Курс
лекций.
РАВИ,
2011.
URL:
http://www.rvca.ru/rus/resource/library/RVCA-Course-2011/
19. Воронина Л.А. Коробов Ю.Н. Методологический подход к
проектированию
и
управлению
бизнес-процессами
венчурной
инновационной сети // Экономика устойчивого развития. 2014. №3(19).
20. Воронина Л.А. Коробов Ю.Н. Основы стратегии повышения
конкурентоспособности венчурной сети // Экономика устойчивого развития.
2014. №2(18).
21. Воронина
показателей
как
Л.А.,
Коробов
инструмент
Ю.Н.
Сбалансированная
эффективного
система
формирования
и
функционирования международных стратегических альянсов // Наука,
творчество, инновации молодых ученых: матер. науч.-практ. студ. конф.
Краснодар: КубГУ, 2008.
22. Воронина Л.А., Ратнер С.В. Научно-инновационные сети в России:
опыт, проблемы, перспективы. – М.: ИНФРА-М, 2010.
23. Голов Р.С., Мыльник А.В. Инновационно-синергетическое развитие
промышленных организаций (теория и методология). – М.: Издательскоторговая корпорация «Дашков и Ко», 2013.
24. Голов Р. С., Теплышев В. Ю., Пророков А. Н., Воробьев А. С. и др.
Бизнес-энциклопедия / Под редакцией Р. С. Голова. — 2-е изд. — М.: ИТК
«Дашков и К», 2009. — С. 776.
25. Для производителя программного обеспечения не работать на
международном рынке — преступление для своего будущего. URL:
http://www.ksonline.ru/stats/-/id/898/
170
26. Иванова
В.В.,
Иванова
Н.И.,
Розебум
Й.,
Хайсберс
Х.
Национальные инновационные системы в России и ЕС. М.: ЦИПРАН РАН,
2006. – 280 с.
27. Индикаторы инновационной деятельности: 2010: статистический
сборник. - Москва: Государственный университет - Высшая школа
экономики, 2010. - 428 с.
28. Индикаторы инновационной деятельности: 2012: статистический
сборник. - Москва: НИУ «Высшая школа экономики», 2012. - 472 с.
29. Индикаторы инновационной деятельности: 2013: статистический
сборник. - Москва: НИУ «Высшая школа экономики», 2013. - 472 с.
30. Индикаторы инновационной деятельности: 2014: статистический
сборник. - Москва: НИУ «Высшая школа экономики», 2014. - 472 с.
31. Интернет
источник.
URL:
http//infocus.credit-
suisse.com/data/_product_documents/_shop/368327/2012_global_wealth_report.p
df
32. Интернет
источник.
URL:
http://siliconrus.com/2014/06/oleg-
melnikov-parallels-interview/
33. Исследование Venture Barometer Russia 2014. URL: http://prostorcapital.ru/files/press-center/report_prostor_new.pdf
34. Карлов
А.А.
Ратнер
С.В.
Механизмы
формирования
информационного пространства научно-инновационной сети. Управление
инновациями – 2011: Материалы международной научно-практической
конференции 14-16 ноября 2011 г. – М.:ЛЕНАНД, 2011.
35. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Основания синергетики. Человек,
конструирующий себя и свое будущее. – М.: Ком-Книга, 2007.
36. Коробов Ю.Н. Ангельские механизмы коммерциализации научных
идей // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки.
2014. №5.
171
37. Коробов Ю.Н. Венчурные сети как инструмент повышения
инновационного потенциала регионов // Стратегия устойчивого развития
регионов России: Сборник материалов ХXIII Всероссийской научнопрактической конференции. Новосибирск: Издательство ЦРНС, 2014.
38. Коробов Ю.Н. Инструмент анализа региональной концентрации
венчурных инвестиций // Тенденции и инновации современной науки:
Материалы XIII Международной научно-практической конференции (тезисы
докладов). Краснодар: Сборник научных трудов, 2014.
39. Коробов Ю.Н. Мониторинг эффективности сетевой венчурной
деятельности // Теория и практика общественного развития. 2014. №6.
40. Котлер Ф. Ачрол Р. Маркетинг в условиях сетевой экономики. //
Маркетинг и маркетинговые исследования в России. 2000, №2.
41. Коуз Р. Природа фирмы // Фирма, рынок и право. М., 1993.
42. Левашов А. Электронное правительство России подорожало в 2
раза. URL:http://www.cnews.ru/news/top/index.shtml?2014/01/13/556080
43. Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении. – Москва: Дело,
2004. – 400 с.
44. Лоскутов А. Ю., Михайлов А. С. Основы теории сложных систем.
РХД, 2007.
45. Маршалл А. Принципы экономической науки: В 3 т. М., 1993. Т.1.
46. Нестеренко
Ю.Н.
Формирование
венчурных
сетей
как
стратегическое направление развития инновационного бизнеса. URL:
http://www.innovbusiness.ru/content/document_r_0969CE13-8E5D-4EF5-B1873E96BE28D7BA.html
47. Обзор рынка. Прямые и венчурные инвестиции в России 2008. –
СПб.: РАВИ. – 2008.
48. Обзор рынка. Прямые и венчурные инвестиции в России 2009. –
СПб.: РАВИ. – 2009.
172
49. Обзор рынка. Прямые и венчурные инвестиции в России 2010. –
СПб.: РАВИ. – 2010.
50. Обзор рынка. Прямые и венчурные инвестиции в России 2011. –
СПб.: РАВИ. – 2011.
51. Обзор рынка. Прямые и венчурные инвестиции в России 2012. –
СПб.: РАВИ. – 2012.
52. Обзор рынка. Прямые и венчурные инвестиции в России 2013. –
СПб.: РАВИ. – 2013.
53. Официальный
сайт
ООО
«Технологии
АЭК».
URL:
http://www.aekc.ru/
54. Официальный сайт TECO Electric and Machinery Co. URL:
http://www.teco.com.tw/en_version/index.asp
55. Официальный
сайт
ЗАО
«ВТБ
Капитал».
URL:
http://www.vtbcapital-am.ru/
56. Официальный
сайт
ЗАО
«Комбарко»
URL:
http://www.combarco.ru/us/
57. Официальный сайт ОАО «РВК». URL: http://www.rusventure.ru/ru/
58. Официальный
сайт
Федеральной
службы
государственной
статистики. URL: http://www.gks.ru/
59. Петровский А.В. Трехфакторная модель значимого другого //
Вопросы психологии: №1, 1991.
60. Портер М. Конкуренция. М.: Вильямс, 2010.
61. Прахалад К.К., Кришнан М.С. Пространство бизнес-инноваций:
Создание ценности совместно с потребителем. М.: Альпина Паблишер:
Издательство Юрайт, 2012.
62. Рыбак В.А. Использование теории нечетких множеств для оценки
эколого-экономической эффективности. Новости науки и технологий № 1
(14), 2010.
173
63. Саати
Т.Л.
Взаимодействие
в
иерархических
системах
//
Техническая кибернетика. - 1979.- №1.- С. 68-84.
64. Третьяк В.П. Кластеры предприятий. М.: Август Борг, 2006.
65. Уильямсон О.И. Экономические институты капитализма. Фирмы,
рынки, «отношенческая» контрактация. СПб.: Лениздат, 1996.
66. Шерешева М.Ю. Формы сетевого взаимодействия компаний: курс
лекций. М.: ГУ ВШЭ, 2010.
67. Энгельгарт В.А. Интегратизм – путь от простого к сложному в
познании явлений жизни // Вопросы философии. 1970. № 11.
68. Andrews K.R. The Concept of Corporate Strategy. Homewood, IL,
1972.
69. Bahrami H., Evans, S. Flexible recycling and high-technology
entrepreneurship. In M. Kenney, Understanding Silicon Valley (pp. 165-189),
2000.
70. Barabasi A. Linked. New York: Plume Books, 2002.
71. Barabasi A., Newman M., Watts D. The structure and dynamics of
networks. Princeton, NJ: Princeton University Press, 2006.
72. Barney J.B. Firm resources and sustained competitive advantage, Journal
of Management 17: 99-120, 1991.
73. Batterson L. Raising venture capital and the entrepreneur. Englewood
Cliffs, NJ: Prentice Hall, 1986.
74. Bavelas A.A. Mathematical Model for Group Structures // Applied
Anthropologyro. 1948. No. 7(3).
75. Beje P., Groenewegen J. A Network Analysis of Markets // Journal of
economic issues. Vol. XXVI No. 1, March 1992.
76. Berenschot/Dialogic/Technopolis.
prepared
for
the
Dutch
Clustermonitor
Ministry
Berenschot/Dialogic/Technopolis, Utrecht, 2000.
174
of
Method,
Economic
report
Affairs,
77. Blanchard O., Kremer M. Disorganization. The Quarterly Journal of
Economics, 112(4): 1091–1126, 1997.
78. Blois К. Vertical Quasi-Integration // Journal of Industrial Economics.
1972. Vol. 20.
79. Bowman C., Faulkner D. Competitive and corporate strategy, Irwin,
London, 1997.
80. Brander J.A., Amit R., Antweiler W. Venture-Capital Syndication:
Improved Venture Selection vs. the Value-Added Hypothesis. Journal of
Economics and Management Strategy, 11(3): 423-452, 2002.
81. Brass D., Galaskiewicz J., Greve H., Tsai W. Taking stock of networks
and organizations: A multilevel perspective. Academy of Management Journal,
47(6): 795–817, 2004.
82. Burt R.S., The Social Structure of Competition, in Networks and
organizations – structure, form and action, ed. by Nohira, N. & Eccles, R.G.,
Harvard Business School Press, Boston, 1992.
83. Bygrave W.D. The Structure of the Investment Networks of Venture
Capital Firms. Journal of Business Venturing 3: 137-157, 1988.
84. Castilla E., Hwang H., Granovetter E., Granovetter M. Social networks
in Silicon Valley. In C. Lee, W. Miller, M. Hancock & H. Rowen (Eds.), The
Silicon Valley edge. Stanford, CA: Stanford Business Books, 2000.
85. Chandler A.D. Strategy and Structure. Cambridge, MA, 1962.
86. Colyvas J., Powell W. Roads to institutionalization: The remaking of
boundaries between public and private science. In B. Staw (Ed.), Research in
organizational behavoir: Vol. 27, JAI Press: 2006.
87. Dahlander L, Gann D., George G. Taxonomy-Analytical Study for rhe
Project on Open Collaborative Projects and IP-based Models. WIPO Committee on
Development and Intellectual Property, 2012.
88. Dietrich M. The Economics of Quasi-Integration // Review of Political
Economy. 1994. Vol. 6. No. 1.
175
89. Dodds P., Watts D., Sabel C. Information exchange and the robustness
of organizational networks. Proceedings of the National Academy of Sciences,
100, 2003.
90. Dodds P., Watts, D., Sabel, C. Information exchange and the robustness
of organizational networks. Proceedings of the National Academy of Sciences,
100, 2003.
91. Droege S., Johnson N. Broken rules and constrained confusion: Toward
a theory of meso-institutions. Management and Organization Review, 3(1): 2007.
92. Fritsch M., Schilder D. Is Venture Capital a Regional Business? The
Role of Syndication. Discussion Papers on Entrepreneurship, Growth and Public
Policy №2506, Max Planck Institute for Research into Economic Systems – Group
Entrepreneurship, Growth and Public Policy, Jena, Germany, 2006.
93. Gompers P., Lerner J. The venture capital cycle. Cambridge, MA: MIT
Press, 2004.
94. Gorman M., Sahlman W. What do venture capitalists do? Journal of
Business Venturing, 4, 1989.
95. Granovetter M. Ignorance, knowledge, and outcomes in a small world.
Science, 301, 773-74, 2003.
96. Granovetter M.S. The Strength of Weak Ties, The American Journal of
Sociology 78(6): 1360-1380, 1973.
97. Granovetter M.S., Ferrary M. The role of venture capital firms in silicon
valley’s complex innovation network // Economy and Society,38:2. pp. 326 - 359.
London: Routledge, 2009.
98. Hakanson H. Evolution Processes in industrial Networks // Industrial
Networks. A New View of Reality. London: Routledge, 1992.
99. Hirukawa M. Venture Capital and Innovation: Which is First?/ Masayuki
Hirukawa, Masako Ueda. Signal Lake Venture Fund . 2008.
100. Hitt M.A., Bierman L, Shimizu K & Kochhar R (2001) Direct and
moderating effects of human capital on strategy and performance in professional
176
service firms: a resource-based perspective, Academy of Management Journal 44:
13-28, 2001.
101. Homans G.С. Social Behavior: Its Elementary Forms. N.Y.:Harcourt,
Brace & World, 1961.
102. Jackson M.O. A Survey of Models of Network Formation: Stability and
Efficiency. Group Formation in Economics: Networks, Clubs, and Coalitions.
Cambridge University Press, 2005.
103. Jen E. Robust design: A repertoire of biological, ecological, and
engineering case studies. Oxford: Oxford University Press, 2006.
104.
Kenney M., Florida R. Venture capital in Silicon Valley: Fueling new
firm formation. In M. Kenney, Understanding Silicon Valley (pp. 98-123).
Stanford, CA: Stanford Business Books, 2000.
105. Kirzner I.M. Competition and Entrepreneurship. Chicago: The
University of Chicago Press, 1973.
106. Kortum S. Assessing the contribution of venture capital to innovation/
Samuel Cortum, Josh Lerner // RAND. Journal of Economics.Vol. 31, No 4. 2000.
107. Kozmetsky G., Gill M., Smilor R. Financing and managing fastgrowth
companies: The venture capital process. Lexington, MA: Lexington Books, 1985.
108. Leavitt H.J. Some Effects of Certain Communication Patterns on Group
Performance // Journal of Abnormal and Social Psychology. 1951. Vol. 46. No. 1.
109. Ledeneva A. Russia’s economy of favors: Blat, networking and
informal exchange. Cambridge: Cambridge University Press, 1998.
110. Lee C., Lee K., Pennings J.M. Internal capabilities, external networks,
and performance: a study on technology-based ventures, Strategic Management
Journal 22: 615-640, 2001.
111. Lerner J. The Syndication of Venture Capital Investments. Financial
Management 23: 16-27, 1994.
177
112. Lindsey L. The Venture Capital Keiretsu Effect: An Empirical Analysis
of Strategic Alliances Among Portfolio Firms. Stanford Institute for Economic
Policy Research: Stanford University, 2002.
113. Maass W. A Knowledge Market Prototype: From Conception to
Execution, OECD Expert Workshop on Knowledge Markets in Life Sciences.
Washington, 2008.
114. Macneil I.R. Contracts: Exchange transactions and relations : cases and
materials. Mineola, N.Y.: Foundation Press, 1978.
115. Manigart S.,Lockett A., Meuleman M., Wright M., Landström H.,
Bruining H., Desbrières P., Hommel U. Venture Capitalists' Decision to Syndicate.
Entrepreneurship Theory and Practice 30: 131-153, 2006.
116. Masahira F., Krugman P., Venables A.J. The Spatial Economy: Cities,
Regions, and International Trades.: MIT Press, 1999.
117. Miles R.F., Snow C.C. Network Organizations: New Concepts for New
Forms // California Management Review. 1986. Vol. 28. No. 3.
118. Mitchell J.C. The Concept and Use of Social Networks // Social
Networks in Urban Situation / ed. by Bisevain and Mitchell, 1949.
119. Moreno G.L. Sociometry, Experimental Method and Science os
Society. N.Y.: Beacon Science, 1951.
120. Mowshowitz A. Social Dimensions of Office Automation / (ed.) M.
Yovits, Advances in Computers, 1986.
121. Mowshowitz A. The Switching Principle in Virtual Organization //
Proceedings of the 2nd International VoNet-Workshop. September 23 - 24. 1999.
Zurich, Switzerland.
122. Nadel S.F. The Study of Social Structure. London: Cohen and West,
1957.
123. Networks, Partnerships, Clusters and Intellectual Property Rights:
Opportunities and Challenges for Innovative SMEs in a Global Economy, OECD,
2004.
178
124. Newman M. The structure and function of complex networks. SIAM
Review, 45, 2003.
125. Nicolaou N., Birley S. Academic networks in a trichotomous
categorisation of university spinouts, Journal of Business Venturing 18: 333-359,
2003.
126. OECD.
Knowledge
Networks
and
Markets.
OECD
Science,
Technology and Industry Policy Papers, No. 7, OECD Publishing, 2013.
127. OECD: Innovative Clusters: Drivers of National Innovation Systems,
OECD Publishing, 2001.
128. Oliver C. The Antecendents of deinstitutionalization. Organization
Studies, 13(4): 1992.
129. Parallels. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Parallels#cite_note-1
130. Penrose E.T. The Theory of the Growth of the Firm, Wiley, New York,
1959.
131. Perroux F. Note on the concept of growth poles // Regional economics:
Theory and practice. The Free Press, N.Y. 1970.
132. Phelps C., Heidl R., Wadhwa A.. Knowledge, Networks, and
Knowledge Networks: A Review and Research Agenda. Journal of Management,
vol. 20, no. 10, 2012.
133. Podolny J. Market uncertainty and the social character of economic
exchange. Administrative Science Quarterly, 39(3), 1994.
134. Popov A. Venture Capital and New Business Creation: International
Evidence/ Alexander Popov, Peter Roosenboom. European central bank working
paper. No 1078. 2010.
135. Porter M.E. Competitive Advantage. New York: The Free Press, 1985.
136. Porter M.E. The Competitive Advantage of Nations. London:
Macmillan, 1990.
137. Richardson G.B. The Organization of Industry // Economic Journal.
1972. Vol. 82.
179
138. Roelandt T., P. den Hertog. Cluster Analysis and Cluster-based Policy
Making: The State of the Art, in OECD, Boosting Innovation: The Cluster
Approach, OECD, Paris, pp. 413-427, 1999.
139. Roininen S., Westerberg M. The relation between network competence,
network structure, strategy and new venture performance. The first Nordic
innovation research conference - Finnkampen. Oulu: University of Oulu, pp.187201 (Acta Universitatis Ouluensis; 266), 2007.
140. Saxenian A. Regional advantage. Cambridge, MA: Harvard University
Press, 1994.
141. Schumpeter J. The fundamental phenomenon of economic development
in The Theory of Economic Development, pp. 57-94, 1934.
142. Scott R.W. Institutions and organizations. London: Sage Publications,
2001.
143. Sedaitis J. The alliances of spin-offs versus start-ups: Social ties in the
genesis of post-Soviet alliances. Organization Science, 9(3): 368–381, 1998.
144. Shleifer A. A normal country, Russia after communism. Cambridge,
Mass: Harvard University Press, 2005.
145. Sorensen O., Stuart T.E.. Syndication Networks and the Spatial
Distribution of Venture Capital Investments. American Journal of Sociology 106:
1546-1588, 2001.
146. Spicer A., Pyle W. Institutions and the vicious circle of distrust in the
Russian household deposit market, 1992–1999. In P. Ingram, B. Silverman (Eds.),
Advances in strategic management: Vol. 19, 373–398. Elsevier Science, 2002.
147. Stark D. Heterarchy: distributing authority and organizing diversity. In
J. H. Clippinger (Ed.), The biology of business: Decoding the natural laws of
enterprise. San Francisco: Jossey-Bass, 1999.
148. Stewart B., Stern D. The Quest For Value. The EVA management
guide. New York: Harper Business, 1999.
180
149. Suchman M. Dealmakers and counselors: Law firms as intermediaries
in the development of Silicon Valley. In M. Kenney (Ed.), Understanding Silicon
Valley (pp. 71-97). Stanford, CA: Stanford Business Books, 2000.
150. Sydow J. and Windeler A. Organizing and Evaluating Interfirm
Networks: A Structurationist Perspective on Network Processes and Network
Effectiveness. Organization Science 9 (3), 1998.
151. Walter A., Auer M., Ritter T. The impact of network capabilities and
entrepreneurial orientation on university spin-off performance, Journal of Business
Venturing 21: 541-567, 2006.
152. Wassermann S., Katherine F. Social Network Analysis. Cambridge:
Cambridge University Press, 1994.
153. Watts D. Networks, dynamics, and the small-world phenomenon.
American Journal of Sociology, 105(2), 493 -527, 1999.
154. Watts D. The new science of networks. Annual Review of Sociology,
30, 2004.
155. Watts D., Strogatz S. Collective dynamics of «small-world» networks.
Nature, 393, 1998.
156. Webster F. The Changing Role of Marketing in the Corporation //
Journal of Marketing, 1992. Vol. 56.
157. White H. Identity and control. A structural theory of action. Princeton,
NJ: Princeton University Press, 1992.
158. Williamson O.E. Transaction-Cost Economics: The Governance of
Contractual Relations // Journal of Law and Economics, 1979. Vol. 22. No. 2.
159. Wright M., Lockett A.. The Structure and Management of Alliances:
Syndication in the Venture Capital Industry. Journal of Management Studies 40:
2073-2102, 2003.
160. Ylinenpää H. Competence Management and Small Firm Performance.
In Johannisson, B. & Landström, H. (eds.), Images of Entrepreneurship and Small
181
Business
–
Emergent
Swedish
Contributions
to
Academic
Research,
Studentlitteratur, Lund, 1999.
161. Yli-Renko H., Autio E., Sapienza H.J. Social capital, knowledge
acquisition, and knowledge exploitation in young technology-based firms,
Strategic Management Journal 22: 587-613, 2001.
162. Zenger T.R., Hesterly W.S. The Disaggregation of Corporations:
Selective Intervention, High-Powered Incentives, and Molecular Units //
Organization Science. 1997. Vol. 8. No. 3.
182