2330

4.Тарасенко Н., Турченко А. Некоторые аспекты формирования государственно-частного и муниципального партнерства. // Предпринимательство. – 2010. - №1. – С.77-82.

5.Федеральный Закон от 21.07.2005 г. №115ФЗ «О концессионных соглашениях» // Система «КонсультантПлюс» - www.consultant.ru.

6.Частно-государственное партнерство в России: финансирование проектов в условиях международной конкуренции. Матер. междунар. конф.

-М.: ЗАО "КПМГ", 2007. - 98 с.

7.Шелгунов А.И., Фомичев Ю.И.. Государст- венно-частное партнерство, как форма взаимодействия государства, науки и бизнеса. www. ifti.ru.

THE MECHANISM OF THE PUBLIC-PRIVATE COOPERATION IN THE CONSTRUCTION SECTOR

УДК 005:656.01

N.I. Zoryukova

The article deals with the organizational and economic mechanism of public-private cooperation in the construction sector. The author gives the interpretation of the concept of the business unit, designed to effectively carry out the functions entrusted to it by the owner and the authorities. The author describes the business communications structure in terms of the private-public cooperation.

Зорюкова Наталья Ивановна - аспирантка Сибирской государственной автомобильнодорожной академии (СибАДИ). Основное направления научной деятельности: экономика и управление предприятиями. Общее количество опубликованных работ: 6

Введение

На данном этапе социально-экономического развития общества одной из важнейших проблем является снижение негативного влияния транспорта на окружающую среду. С целью снижения этого влияния предлагается множество решений, одно из них: применение и внедрение в массовую эксплуатацию электромобилей. Для этого необходимо создать целостно функционирующую систему заправки (замены) аккумуляторных батарей. Такая система должна быть удобна для потребителя, составлять достойную конкуренцию заправочным комплексам автомобилей и по уровню обслуживания, и по цене.

Существующие на сегодня заправочные пункты не могут справиться с этой задачей, так как они не удовлетворяют потребительским качествам сервисного продукта. Решению этой проблемы и посвящена данная статья.

Основная часть

Впервые электромобиль был создан в Лондоне в 1838 году, ещё до появления автомобиля с двигателем внутреннего сгорания (ДВС). Он обладал многими преимуществами: простота конструкции, экологичность, низкий уровень шума в эксплуатации. Но серьёзным препятствием оказалась проблема источника питания: очень большая масса аккумуляторных батарей, долгое время заправки. И электромобили уступили место на дорогах автомобилям с карбюраторным двигателем. Хотя, в начале XX века в Чикаго численность электромобилей на дорогах в два раза превышала число автомобилей с бензиновым двигателем, были даже штаты, где использовались только электромобили.

Спустя почти 150 лет интерес к электрическим машинам возрастает. Учёные всего мира пытаются вывести формулу идеального источника питания, а инженеры работают над вопросом облегчения конструкции [1].

Не смотря на успех в области конструирования электромобилей, их массовое использование пока невозможно. Препятствует этому высокая стоимость электромобилей по сравнению с автомобилями и абсолютная неразвитость систем сервиса. Нередко стоимость батареи для электромобиля превышает стоимость самого электромобиля! А те, кто все – таки сделали выбор в пользу электромобилей, вынуждены подолгу простаивать ожидая пополнения заряда. В некоторых западных странах, например в Германии, Израиле, Великобритании, Австралии и др., сети заправочных станций уже созданы, но все они выглядят как стационарный пункт зарядки в виде «розетки на улице». Такой вид сервиса несовершенен и неудобен для потребителя, так как требует больших затрат времени на зарядку транспортного средства, «привязывая» своего владельца к заправочному пункту, по этой же причине становятся невозможными дальние поездки на электромобиле.

Попытки преодолеть эти препятствия пред-

принимаются. Например, General Motors Corp.

Выпустила модель EV1 – электромобиль, по техническим качествам не уступающий автомобилю. С целью сделать эту модель доступной по ценовой категории, его будут сдавать в лизинг, в первую очередь в Калифорнии и Аризоне – штатах, наиболее озабоченных чистотой воздуха. Лизинг и обслуживание будут осуществляться через дилерскую сеть [2]. Цену на японскую модель i-MiEV для потребителя предполагается снизить за счет государственных субсидий и налоговых послаблений, компания так же готова продавать модель в лизинг. В Израиле интенсивно идет разработка сети заправочных пунктов для электромобилей.

Марк Джонсон, Джош Саскевич выпустили такую статью под названием «Зеленая экономика как система»: «Все сложности, связанные с внедрением чистых технологий, можно свести к одной основной ошибке: внимание уделяется частям, а не целому… Любая технологическая новинка может выжить при одном условии — если за ней стоит сложная, разветвленная система, все колесики которой связаны друг с другом каким-то особым образом»[3]. В этой статье говорится, что не нужно приспосабливать новый вид продукта под уже существующие системы, а надо создавать новые слаженно функционирующие системы сервиса, тогда данный продукт будет удобен потребителю и займет свое достойное место на рынке продаж.

Производители электромобилей понимают, что развитие системы сервиса, а именно заправки электромобилей, является ключом к завоеванию нового перспективного рынка. Идет острая конкуренция между компаниями – автопроизводителями в разработке систем сервисного сопровождения электромобилей. В современных условиях экономико – социального курса России, наша страна не может игнорировать требования западных стран, предъявляемые к транспорту, и упускать возможность участия в перспективном на-

правлении мирового рынка. Для нашей страны так же актуален вопрос экологизации техники, потребитель так же заинтересован в удешевлении эксплуатации транспортного средства. Учитывая протяженность дорог и удаленность населенных пунктов друг от друга, становится очевидно, что предлагая новый вид транспорта потребителю, необходимо одновременно создать и сеть заправочных пунктов быстрого обслуживания.

Приблизительно такая система могла бы выглядеть так: потребителем приобретается электромобиль без аккумулятора и зарядного устройства. Это значительно сократит стоимость электромобиля и повысит его конкурентоспособность перед автомобилями. Аккумуляторные батареи являются собственностью сети обменных пунктов АКБ. Стоимость АКБ входит в плату за заправку аккумулятора. Электромобили не зависимо от типа конструкции и грузоподъемности работают от АКБ одного вида, которые состоят из нескольких блоков. Количество блоков зависит от требуемой мощности двигателя. Блоки АКБ можно эксплуатировать и менять независимо друг от друга. Панель приборов в электромобиле показывает уровень зарядки каждого АКБ. По всей протяженности дороги через определенное расстояние расположены пункты обмена АКБ. Транспортное средство подъезжает к специально оборудованному месту обслуживания обменного пункта. Из выдвижной ячейки, где хранятся АКБ, извлекаются блоки, которые специальным оборудованием транспортируются на склад, и устанавливаются новые.

Весь процесс замены АКБ не будет превышать время заправки автомобиля, а по стоимости будет значительно ниже.

Для определения параметров эффективного функционирования такой системы необходимо создать математическую модель оптимального размещения обменных пунктов. Так же необходимо обосновать закономерности взаимного влияния параметров данной системы друг на друга. К таким параметрам можно отнести интенсивность потока транспортных средств, размер обменного фонда АКБ, необходимый для обеспечения бесперебойного функционирования системы, параметры обменного пункта, производительность и количество зарядных устройств, запас хода электромобиля, расстояние между соседними обменными пунктами, рентабельность каждого обменного пункта.

Рентабельность – это отношение доходов предприятия к организационным и производственным расходам.

Запас хода электромобиля – это расстояние, которое способно пройти транспортное средство на одной зарядке аккумулятора.

Существует методика обоснования рационального размещения автозаправочных станций, послужившая аналогом для разработки данной модели. Эта методика рассмотрена на примере города Санкт-Петербург [4]. Основным показателем в данной методике служит интенсивность по-

тока транспортных средств. Основываясь на этой методике и адаптируя ее для расчета параметров заправочных пунктов электромобилей, необходимо добавить еще такой показатель как запас хода, который зависит от емкости АКБ, состояния изношенности, температуры окружающей среды, манеры вождения. Главным критерием для определения оптимального количества обменных пунктов и расстояния между ними будет минимизация затрат на их организацию. Но, в то же время, нельзя удалять пункты заправки друг от друга больше чем на запас хода электромобиля, и располагать ближе, чем это позволит необходимый заданный уровень рентабельности. Так как каждый отдельный пункт заправки имеет свою территорию обслуживания, то любой ближайший пункт будет влиять на рентабельность соседнего. В состав затрат на создание сети заправочных пунктов планируется ввести затраты на строительство, затраты на приобретение обменного фонда АКБ, зарядных устройств, других вспомогательных материалов, затраты производственные, оплата труда персоналу. Функция суммарных затрат должна минимизироваться при обеспечении функциональности данного вида предпринимательской деятельности.

(С + САКБ. + Сз/у + Спр) * Х → min,

где С – затраты на строительство одного заправочного пункта, руб.;

САКБ. – затраты на создание обменного фонда АКБ, руб.;

Сз/у - затраты на приобретение зарядных устройств для АКБ, руб.;

Спр – производственные затраты: затраты на электроэнергию, затраченную на восстановление заряда блоков АКБ, затраты на содержание персонала, зависят от производительности зарядного устройства, и затраты на электроэнергию, затрачиваемую на освещение помещений и приборов обслуживания, руб. за рассматриваемый период;

Х – количество заправочных пунктов, шт. Приведенные величины по затратам зависят

от различных параметров, в том числе от количества аккумуляторных блоков, хранящихся на складе в количестве, необходимом для бесперебойного функционирования обменных пунктов.

Для формирования математической модели необходимо определить взаимосвязь показателей таких как: количество АКБ, установленных в одном электромобиле, запас хода электромобиля, способ разрядки АКБ, производительность зарядных устройств для АКБ, интенсивность потока транспортных средств, уровень разрядки АКБ, способ ценообразования на услуги заправочного пункта, и т.д. В качестве критерия для определения эффективности функционирования системы обменных пунктов аккумуляторов можно использовать общий суммарный доход. А для определения рационального расстояния между обменными пунктами можно использовать показатель рентабельности предприятия и средний уровень раз-

рядки АКБ. Средний уровень разрядки АКБ будет выражать некоторое значение остаточного заряда АКБ на момент приближения к обменному пункту. Означает это то, что один владелец электромобиля подъезжает к обменному пункту с совершенно разряженным аккумулятором, другой выехал из гаража с половиной заряда и, подъехав к обменному пункту, будет менять не все блоки, а только один. Поэтому, если ориентироваться на то, что владелец электромобиля будет заряжать аккумулятор на одном пункте, и к другому подъезжать абсолютно разряженным, то это будет неверно. Потребителю услуг обменного пункта невыгодно сдавать частично разряженный аккумулятор. Для решения этой проблемы и была предложена идея эксплуатации аккумуляторных батарей, состоящих из независимых блоков. Блоки, разряжаясь последовательно, будут давать возможность владельцу транспортного средства контролировать уровень разрядки аккумулятора и, проезжая обменный пункт, можно поменять блок АКБ, не дожидаясь полной разрядки аккумуляторных батарей, тем самым увеличить запас хода своего электромобиля.

Математическая модель для формирования сети обменных пунктов и осуществления ее бесперебойного функционирования будет выглядеть так:

(К*Sз)/( С/Т+nАКБ*Аоф+nз/у*Аз/у+Спр) ≤ j ,

где К – количество произведенных замен на данном обменном пункте за год, ед.;

Sз - стоимость замены одного блока АКБ, руб.; Т – расчетный срок эксплуатации зданий и со-

оружений;

nАКБ – количество АКБ, необходимых для создания и поддержания обменного фонда, зависящее от интенсивности потока на данном направлении, шт.;

Аоф – затраты на амортизационные отчисления обменного фонда, руб.;

Аоф = (nАКБ*SАКБ)/ТАКБ,

где SАКБ – стоимость одного аккумуляторного блока, руб.;

ТАКБ - период окупаемости приобретаемого обменного фонда, руб.;

nз/у – количество зарядных устройств, необходимых для зарядки обменного фонда АКБ, зависит от производительности зарядного устройства, шт.;

nз/у = nАКБ/Пз/у ,

где Пз/у – производительность зарядного устройства, количество заряженных аккумуляторных блоков в единицу времени;

Аз/у – затраты на амортизационные отчисления зарядных устройств, руб.;

Аз/у = (nз/у*Sз/у)/Тз/у,

где Sз/у – стоимость одного зарядного устройства для блоков АКБ, руб.;

Тз/у – период окупаемости зарядного устройст-

ва;

j – заданный годовой уровень рентабельности. Интенсивность потока транспортных средств – это количество проходящего транспорта в единицу времени на заданном направлении, ед. в рас-

сматриваемый период.

Методика определения интенсивности потока предполагает наблюдение за объектом исследования, регистрацию данных, учет коэффициентов поправки на наличие сезонности и фактора выходных и праздничных дней. Подробно методика определения интенсивности движения описана в источнике [4].

Таким образом, учитывая требование сохранения рентабельности не менее заданного уровня, необходимо учитывать еще и средний запас хода электромобилей. Далее удаленность обменных пунктов друг от друга необходимо определять ориентируясь на карту конкретной местности с учетом интенсивности движения на каждом направлении.

Заключение

Первоначально задача формирования комплекса обменных пунктов решена. За счет возможности быстрой смены аккумуляторных батарей становится возможна удобная для потребителя эксплуатация транспортного средства. Это особенно важно при внедрении такой системы в условиях большой удаленности территориальных единиц, как в Российской Федерации.

В данной статье определена методика формирования комплекса, выявлены параметры, влияющие на функциональность этой системы, заданы необходимые ограничения.

Остается немало вопросов: как определить стоимость одной заправки для потребителя, из скольких блоков будет состоять батарея аккумуляторов в электромобиле, необходимо опробовать данную модель в практическом применении.

Библиографический список

1. Иванов В.Н., Салихова Г.К. Концепция организации эффективного функционирования систем сервисноо сопровождения электромобилей //

Материалы 63-й научно-технической конференции ГОУ «СибАДИ» / СибАДИ. – Омск, 2009. – С. 160 – 161.

2.Галкин М.К. Девять секунд тишины // «Мотор». - 1996 - №12. – С. 57 – 60.

3.Джонсон М., Саскевич Д. Зеленая экономика как система // «Harvard Business Review — Россия». - Январь — февраль 2010 г. – С. 74 – 83.

4.Методика «Обоснование рационального размещения автозаправочных станций в СанктПетербурге» / Гальчук В.Я. и др. - Санкт – Петербург, 2003 г. - 46 с.

THE ORGANIZATION OF THE COMPLEX OF PLACES OF THE ACCUMULATOR BATTERIES’ EXCHANGE AS A PERSPECTIVE DIRECTION OF BUSINESS

V.N. Ivanov, G.K. Salikhova

The present day the main world leaders of motorcars industry such as General Motors Corp., Chevrolet, BMW, Audi, Nissan Motor Co and others are working on some technical and optimization problems to attain the introduction of electric cars in mass exploitation. The actuality of this question is stipulated by the development of ecological culture of society and the growth of prices of oil.

Иванов Виталий Николаевич - доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Менеджмент» Сибирской государственной ав- томобильно-дорожной академии. Основное направление научной деятельности: разработка инновационных методов повышения экономической эффективности технических и технологических систем.

Салихова Гульмира Камильевна - аспирантка кафедры «Менеджмент» Сибирской государственной автомобильно-дорожной академии. Количество публикаций – 3.

E-mail: gulmira.salihova@mail.ru

Введение

Определение перспектив развития предпринимательских структур невозможно без оценки их предшествующих периодов деятельности, поскольку ретроспективный анализ позволяет выявить основные проблемы и особенности, определяющие факторы внешней и внутренней среды, обуславливающие производственную деятельность предпринимательских структур в эти периоды. Знание этих факторов позволяет выявить те причины, которые и в последующие периоды будут определять перспективы развитии.

Основная часть

Исследование экономических процессов, происходящих как в экономике в целом, так и на конкретных хозяйствующих субъектах, позволяют избежать принятия ошибочных управленческих решений. Показатели производственнохозяйственной деятельности предпринимательских структур в конкретном временном периоде представляют несомненный интерес и могут служить иллюстрацией, подтверждающей или опровергающей те или иные выводы, построенные на общих статистических показателях.

В качестве исходной информации могут быть представлены: показатели объемов производства,

объема выпуска готовой продукции, а также показатели, характеризующие состояние дебиторской и кредиторской задолженности и ряд других показателей.

Непосредственное, визуальное восприятие этих показателей в виде графиков говорит о наличии соответствующей тенденции (рисунок 1). Графическое изображение иллюстрирует существующую тенденцию и дает возможность определить вид теоретической зависимости. В данном примере (рис.1) вид графической зависимости представляет собой детерминированную составляющую, которая не содержит случайных, мало значащих явлений и по этой причине позволяет более четко отобразить экономические закономерности. Математическое моделирование графика рассматриваемого показателя может быть построено на трендовых линейных моделях, так как в данной графической зависимости отмечается наличие устойчивых тенденций, а также прослеживается устойчивая тенденция роста данного показателя. Так последовательные разности двух ближайших значений в большинстве своем близки к одной величине. Вторые разности, в основном, не существенны.

Это говорит о том, что трендовой моделью является линейная модель:

y=a*x+b,

где a и b определяются методом наименьших

квадратов:

a = n* xiyi- xi* yi /n* xi2-( xi)2; b=1/n * yi-(1/n* * xi)*a ;

где yi – объем незавершенного производства; xi - принимает значения 1,2,3,4, 5,6,7 (вместо

наименования года); n – количество лет.

Используя данные графической зависимости, окончательно получаем значения параметров: a = 10207723; b = 10343568.

С учетом полученных значений линейная модель принимает вид:

Y (xi) = 10207723*xi + 10343568.

Она будет действительной моделью данного показателя, если множество чисел, представляющих собой разность между фактическими данными показателя и данными по модели при соответствующих xi, образует ряд случайных чисел, проверка которого на случайность организуется с помощью набора статистик, например: статистики числа поворотных точек; статистики Дарбина-Уотсона; статистики RS-критерия и других статистик. При положительном удовлетворении статистикам модель считается адекватной исследуемому признаку с точки зрения статистических методов прогнозирования.

Теоретические значения признака y (xi) равны:

Ух1 =10207723*1+10343568=20551291;

Ух2=10207723*2+10343568=20415446+10343568= =30759014;

Ух3=10207723*3+10343568=30623169+10343568= =40966737;.

Ух4=10207723*4+10343568=40830892+10343568= =51174460;

Ух5=10207723*5+10343568=51038615+10343568= =61382183;

Ух6=10207723*6+10343568=61246338+10343568= =71589906;

Ух7=10207723*7+10343568=71454061+10343568= =81797629.

Множество отклонений фактических значений от теоретических:

ei = yi-y(xi),

где yi-фактическое значение, y(xi) - теоретическое, равно:

-e1 =20681257-20551291=129966;

-e2 = 31081920-30759014=322906;

-e3 =32908066-40966737=-8058671;

-e4 =46912692-51174460=-4261768;

-e5=73992143-61382183=12609960;

-e6 =78787914-71589906=7198008;

-e7 =73857229-81797629=-7940400.

Значение ei будет поворотным значением, если оно больше (меньше) двух своих соседних значений. Количество поворотных значений (точек) для нашего случая равно трем (е2, е3, е5). Согласно статистики числа поворотных точек, ряд чисел ei являются рядом случайных чисел, если выполнено неравенство:

P > [2/3*(n-2)-1,96* (16*n-29)/90].

Вквадратных скобках представлена целая часть числа, не превосходящая данное, n-число наблюдений. То есть: 3> [1,45]. С точки зрения статистики числа поворотных точек предполагаемая линейная модель динамики деятельности предпринимательских структур адекватна исследуемому признаку.

Врамках статистики Дарбина-Уотсона рассчитываем величину

D = (ei-ei-1)2 / ei2 = ei2 - ei*ei-1+ ei-12/ ei2 =

2*(1- ei*ei-1/ ei2),

которая, как видно из выражения, представляет собой корреляционную зависимость между соседними значениями ряда ei. Таким образом, d для данного финансового показателя: d = 613548050505195/ 357098366747721=1,71 и попа-

дает в интервал (1,36;2), что означает отсутствие корреляционной зависимости между соседними уровнями ряда чисел ei при семи вариантах наблюдений. То есть, с точки зрения статистики Дар- бина-Уотсона, предполагаемая линейная модель адекватна динамике деятельности предпринимательских структур.

Соответствие ряда чисел ei нормальному закону распределения проверялось с помощью статистики RS-критерия, то есть наблюдалась величина:

RSe = (emax-emin)/Se,

где Se = 1/(n-1)* (ei-e)2.

Используя данные таблицы, вычислим Se = =1/6*357098366747720,8572 =7714686,93

и соответственно RSe = (12609960+ +8058671)/7714686,93=2,68, который принадлежит интервалу (2,40;3,222). Для данного числа наблюдений ряд чисел ei удовлетворяет нормальному распределению. Следовательно, с точки зрения статистики RS-критерия линейная модель деятельности предпринимательских структур во временном интервале 2006 – 2010 гг. адекватна динамике показателей деятельности предпринимательских структур в указанный период.

Оценка точности модели Eотн. = 1/n* Iei/yiI*100

в нашем случае Eотн.= 1/7*(0,06+0,01-0,245- 0,09+0,17+0,09-0,1)*100% = 1,5%, что соответст-

вует ее высокой точности (таблица 1).

Таблица 1 - Параметры, определяющие адекватность модели

В таблице г = ei*ei-1/ ei2 = 0,32 – коэффициент корреляции. Подсчитанное значение коэффициента корреляции дополнительно подтверждает справедливость вывода статистики ДарбинаУотсона об адекватности модели. Табличные данные наглядно свидетельствуют о полной адекватности модели. Графическая иллюстрация модели представлена на рисунке 2:

Ряд 1 представляет собой фактические значения исследуемого показателя, а ряд 2 - модельные значения.

Построенная адекватная модель позволяет сделать как точечный, так и интервальный про-

гнозы на последующий год. Задавая вероятность попадания в интервал 70%, получим точечное значение деятельности предпринимательских структур в 2007 году равное y8 = a*x8 + b и составляет 92 005 352 рубля. А фактическое значение данного показателя составило в 2007 году 92 537 135 рублей. Интервал прогноза равный (y8 – U; y8

+ U), где

в числовом выражении составил: нижний уровень –

81 399 971,88 руб.; верхний уровень – 102 610 732,12 руб., таким образом, фактическое значение данного показателя находится в прогнозируемом интервале.

Заключение

Рассмотренный пример показывает высокую точность прогноза финансово-экономических показателей деятельности предпринимательских структур, который, при соответствующей экспертной оценке, может быть использован для принятия стратегических решений по развитию предпринимательских структур.

THE MODELING OF THE FINANCIAL AND

ECONOMIC INDICATORS

OF BUSINESS STRUCTURES

V.V. Karpov

In this paper we consider a mathematical assessment of the industrial and economic activities indicators of the business structures in a given time period to confirm or refute the findings built on common statistical measures.

Карпов Валерий Васильевич – доктор экономических наук, профессор, директор филиала ФГБОУ ВПО «Всероссийский заочный финансовоэкономический институт в г. Омске. Основные направления научной деятельности: экономика и управление на предприятиях, предпринимательская деятельность, региональная экономика. Общее количество опубликованных работ: 115

Введение

Глобальный экономический кризис ярко выявил ограниченность и бесперспективность утвердившейся модели российской экономики, деформированность рыночно-институциональной системы, слабую восприимчивость к инновациям предпринимательских структур, недостаточный уровень развития человеческого капитала. Несмотря на значительное количество публикаций по данной проблеме, в настоящее время сложилось обширное поле для дискуссий, встречаются концептуальные заблуждения, выступающие основой появления ошибочных рекомендаций. В настоящее время весьма важным становится пересмотр сложившихся в теории и на практике традиционных подходов к процессам накопления и использования человеческого капитала, в которых недооценивается его особая роль как ключевого фактора конкурентоспособности предпринимательских структур и осуществления институцио- нально-технологического изменения.

Теоретические исследования. Превращение научно-технического прогресса во второй половине XX в. в основополагающий фактор экономического роста, приводит к существенному усилению внимания к проблемам человеческого потенциала, его накопления и использования [3]. Классические работы в начале 60-ых годов XX в. были опубликованы Т.Шульцом и Г.Беккером, в которых расходы человека на приобретение знаний и навыков (включая упущенные заработки, связанные с затратой времени на обучение) рассматриваются как инвестиции, прибыли от которых реализуется на протяжении трудовой жизни в повышении его доходов.

В рамках концепции человеческого капитала, формирование которой осуществлялось в процессе преодоления традиционных воззрений на капитал как некое однородное явление; человеческие способности, дарования, знания, навыки и т.д. предлагается признать особым видом капитала; в свою очередь, предпринимательские, способности рассматриваются в качестве особой формы человеческого капитала. В инновационной экономике человеческий потенциал превращается в её решающий фактор. Физический капитал не исчезает, но утрачивает свою доминирующую значимость. Ключевую роль в конкуренции фирм приобретает её интеллектуальный капитал, включающий в себя человече-

ский капитал (знания и умения работников, их ценностные ориентации и культура) и структурный капитал (организационная система, информационное общение, патенты и торговые марки фирмы). «Неосязаемые активы» фирм, задействованные в секторе высоких технологий, составляют 90-95% их рыночной стоимости.

Исследования фундаментальных причин долгосрочного социально-экономического развития остаются в центре внимания общественной науки. Глубокие изменения, произошедшие в траектории развития различных стран, успехи новых индустриальных государств, разочаровывающие «достижения» стран переходной экономики, усиление межстрановой дифференциации по уровню развития сформировали обширный эмпирический материал для поиска ответов на ключевые вопросы социальноэкономической динамики. В настоящее время широкое распространение получило представление о том, что решающая роль в формировании траекторий устойчивого и динамичного развития стран принадлежит свободным рынкам и сильным институтам, обеспечивающим взаимодействие людей по долгосрочным правилам с привлечением механизмов принуждения. Вместе с тем в текущем десятилетии критики институциональной доктрины, опираясь на многие экономические исследования влияния человеческого капитала и институтов на развитие различных стран доказывают, что более устойчивым и глубинным фактором является человеческий капитал. Традиционные индексы качества институтов в силу их субъективного оценочного характера отражают скорее результаты ex post и констатирует тот факт, что в более развитых странах с более высоким уровнем доходов населения институты лучше функционируют. В связи с этим особая значимость придается человеческому и социальному капиталу, институты рассматриваются как факторы второго порядка, они совершенствуются с ростом доходов населения. Послевоенное экономическое развитие стран Юго-Восточной Азии и Китая во многом подтверждает эти выводы.

Из регрессионного анализа долгосрочных периодов развития стран следует, что уровень образования более значим, чем исходные показатели качества институтов. Образование порождает разнообразные положительные экстерналии и не только

меняет её формы и методы, заставляет фирмы проводить политику стратегического альянса в отношении партнерства, создавать сетевые структуры в рамках кластеров фирм, близких по профилю, что позволяет использовать синергетический эффект от взаимодействия поставщиков и конкурентов. Важно учитывать, что формирование и развитие прямых и обратных связей в инновационной многоуровневой экономике во многом зависит от социального капитала общества. Как отмечает Р.Патнэм, один из авторов концепции социального капитала, по аналогии с физическим и человеческим капиталом, воплощенным в орудиях труда и обучении, которые повышают индивидуальную производительность, социальный капитал имеет отношение к таким элементам общественной организации, как социальные сети, социальные нормы и доверие (networks, norms and trust), создающих условия для координации и кооперации ради взаимной выгоды. Социальный капитал увеличивает отдачу от инвестирования в капитал физический и человеческий. Запасы социального капитала -доверие, нормы и социальные сети - имеют свойство самовоспроизводиться и накапливаться. Успешное сотрудничество в конкретном деле порождает связи и доверие - социальные активы. Существует и принципиальное различие между физическим и социальным капиталом. «Социальный капитал - это то, что философ Альберт О. Хиршман назвал "моральным ресурсом", то есть ресурсом, который количественно увеличивается, а не уменьшается при употреблении и который (в отличие от физического капитала) истощается, если его не использовать. В противоположность обычному капиталу социальный капитал есть "общественное благо" (public good), иными словами, это не частная собственность тех, кто получает от него выго-

ду»[4].

Сформировавшаяся экспортно-сырьевая ориентация российской экономики, низкая инновационная активность, деформированность институциональной системы и механизмов государственного регулирования, ухудшение качественных и количественных показателей человеческого потенциала, высокий уровень коррупции и криминализации, духовнонравственный кризис создают угрозы, связанные с формированием модели фрагментальной, периферийной модернизации. Для смены приоритетов в развитии российской экономики, основанной на проведении системной модернизации и запуске полномасштабных инновационных процессов, критически важным становится активизация инновационнотехнологического предпринимательства, изменение механизмов государственного регулирования, способствующих в настоящее время интенсивному перекачиванию добавленной стоимости из обрабатывающей промышленности и АПК в пользу монополий, финансового и торгового секторов и на этой основе ускорению процессов включения России в международное разделение труда преимущественно лишь в качестве поставщика природных ресурсов.

Осуществление системной модернизации российского предпринимательства требует кардиналь-

ной структурной трансформации экономики на основе создания эффективно действующей национальной инновационной системы, обеспечивающей соединение научно-образовательной сферы, государства и бизнеса. Критически важным становится формирование системообразующих институтов и механизмов, способствующих успешному подъему по ступеням инновационной пирамиды. При этом создаваемые рыночные и государственные институты должны учитывать особенности разных этапов инновационного цикла

Технологическими инновациями в нашей стране занимаются только 10% предприятий. Шанс стать конкурентоспособными на мировых рынках имеют пока менее 1% предпринимательских структур. Большинство предприятий, которые считаются инновационными, на самом деле занимаются воспроизводством уже существующих технологических решений: в 40% из них существуют лишь технологические заимствования, приобретают за рубежом машины и оборудование. Еще 45% предприятий имитируют инновации – покупают технологии в виде патентов или лицензий. Создают новые знания и пытаются конкурировать на российских рынках лишь 8% компаний. Инноваторов, стратегия которых позволяет выходить на глобальный рынок, не более

7% [2].

В контексте модернизации российской экономики интересен опыт ведущих стран по созданию инновационной инфраструктуры, технопарков, полюсов конкурентоспособности с участием бизнеса, научных центров и университетов, а также опыт по коммерциализации последних научных разработок. Качество инновационной среды во многом зависит от государственной политики, которая должна опираться не только на показатели экономической эффективности (включая бюджетирование, антимонопольную политику, поддержку конкуренции, участие в международных торговых союзах и организациях), но и на показатели развития науки. Механизмы финансирования науки и исследовательской инфраструктуры сдвигаются в сторону государственночастного партнерства, примененя гибких форм кредитования предпринимательства по линии государственных агенств и различных видов финансовых льгот. Проблемы формирования национальной инновационной системы состоят в том, что используемые инструменты и механизмы не образуют целостную систему, российская инновационная политика носит реактивный, а не проактивный характер, существует масса барьеров между участниками инновационного процесса. Из всех видов инноваций (продуктивные, организационно-управленческие, технологические) наиболее перспективны в России технологические инновации.

Глубокие изменения социально-экономических процессов в стране, которые связаны с модернизацией хода воспроизводства человеческого капитала и развития предпринимательства порождают вызовы, относящиеся к числу главных, на которые предстоит ответить российскому обществу в XXI веке. В настоящее время крайне остро стоят вопросы повышения интеллектуального потенциала населения,