Апробация системной модели организационно-экономического механизма развития приоритетных высокотехнологичных отраслей промышленного производства Нижегородской области

Фролов В.Г.¹, Климова Е.З.¹, Трофимов О.В.¹
¹ Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Россия, Нижний Новгород

Скачать PDF | Загрузок: 3 | Цитирований: 15

Статья в журнале

Вопросы инновационной экономики ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Том 10, Номер 4 (Октябрь-декабрь 2020)

Цитировать:
Фролов В.Г., Климова Е.З., Трофимов О.В. Апробация системной модели организационно-экономического механизма развития приоритетных высокотехнологичных отраслей промышленного производства Нижегородской области // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 4. – С. 2115-2128. – doi: 10.18334/vinec.10.4.111202.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44491707
Цитирований: 15 по состоянию на 07.12.2023

Аннотация:
В условиях экономической глобализации технологии становятся фактором повышения экономического роста страны и конкурентоспособности отраслей.Высокотехнологичные отрасли промышленности являются источником экономического роста экономики России. Выступая лидером инноваций, сектор высоких технологий оказывает влияние на то, как реализуется взаимодействие экономических субъектов, получают информацию, распространяют товары и услуги. Высокотехнологичные отрасли активно развиваются в международной торговле, их динамизм способствует повышению эффективности работы в других секторах промышленности. В статье проведена апробация системной модели организационно-экономического механизма развития приоритетных высокотехнологичных отраслей на примере автомобилестроения и металлургии. На отдельных этапах реализации модели применены подходы морфологического анализа и синтеза. При этом выявлены наиболее востребованные производственные технологии и альтернативные формы их реализации. Данная модель дает возможность сбалансировать применение различных видов передовых технологий на высокотехнологичных предприятиях региона и может быть интересна специалистам, занимающимся проблемами развития высокотехнологичных отраслей.

Ключевые слова: системная модель, развитие, промышленное производство, высокотехнологичные отрасли, регион, цифровизация

Финансирование:
Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ и Правительства Нижегородской области в рамках научного проекта № 18-410-520009

JEL-классификация: R13, L52, O33

Введение

Технологические изменения и инновационная деятельность выступают основным источником структурных изменений экономики. По мнению Шумпетера, инновации являются источником созидательных разрушений, при котором компании и целые отрасли, работающие с использованием старых технологий, приходят в упадок, а новые отрасли появляются и развиваются. Более производительные отрасли вытесняют менее производительные, а общая производительность в экономике растет. То есть технологические изменения находятся в центре экономического роста и его обеспечивают.

Основываясь на наблюдении, что начиная с промышленной революции технологические изменения происходили главным образом в производственном секторе, такие авторы, как Kaldor и Cornwall, утверждали, что расширения остаются неизменными [13]. Поскольку деятельность в области НИОКР в развивающихся странах относительно ограничена и страны находятся далеко от технологических границ, международное распространение технологий имеет важное значение для роста производительности. Экономика Нижегородской области является индустриальной, сама область является одним из лидеров в сфере развития IT-индустрии наряду с Москвой и Санкт-Петербургом [2] (Ivankovskiy, Grinevich, 2018).

Целью написания статьи является апробация модели организационно-экономического механизма развития высокотехнологичных отраслей производства региона (на примере Нижегородской области) с применением подходов морфологического анализа и синтеза.

Научная новизна проведенного исследования заключается в приращении научного знания в области оптимизации использования передовых производственных технологий на предприятиях высокотехнологичных отраслей Нижегородской области в условиях цифровой экономики. Предложенная модель позволяет сбалансировать применение различных видов передовых технологий на высокотехнологичных предприятиях региона.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в возможности использования разработанной модели организационно-экономического механизма развития высокотехнологичных отраслей Нижегородской области при обеспечении методического единства формирования промышленной политики региона.

Теоретико-методологические подходы

В рамках проведенного ранее исследования было определено, что на первом этапе использования модели организационно-экономического механизма развития приоритетных высокотехнологичных отраслей промышленного производства требуется выделить приоритетные высокотехнологичные отрасли региона [10] (Frolov, Trofimov, Klimova, 2020).

В соответствии с данными инвестиционного портала Нижегородской области к приоритетным отраслям промышленности региона отнесены автомобилестроение (доля в промышленном производстве региона – 19,3%), металлургия (11,5%), нефтехимический комплекс (более 30%) и оборонно-промышленный комплекс (рис. 1).

Рисунок 1. Распределение отдельных отраслей в промышленном производстве Нижегородской области

Источник: составлено авторами по данным Инвестиционного портала Нижегородской области. URL: https://www.nn-invest.ru/ru/region/major-industries (дата обращения: 19.11.2020).

Эти отрасли определяют ситуацию в промышленности региона и задают ему вектор развития. Автомобильная промышленность является стратегической отраслью Нижегородской области, дающей мультипликативный эффект и определяющей потребность в результатах работы металлургии, химической, электротехнической отрасли. Инновационная активность предприятий данных отраслей выше инновационной активности в целом предприятий Нижегородской области (рис. 2).

Рисунок 2. Инновационная активность организаций Нижегородской области в 2018 году, %

Источник: составлено авторами по данным Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/14477 (дата обращения: 19.11.2020).

Инновационная активность предприятий региона составляет 9,4%, в сфере металлургического производства он находится на уровне 18,2%, производство машин и оборудования – 40%. Таким образом, для проведения дальнейшего исследования будем рассматривать компании, относящиеся к сфере обрабатывающих производств, в том числе предприятия по обработке древесины, целлюлозно-бумажные производства, производство машин и оборудования, химическое производство.

На следующем этапе необходимо выявить структуру и элементы модели. В частности, среди используемых передовых технологий, исследуемых организациями Нижегородской области, будут: технологии связи и управления, производство, обработка и сборка, проектирование и инжиниринг, программируемые логические контроллеры и другие (рис. 3).

Рисунок 3. Число используемых передовых производственных технологий в Нижегородской области в 2018 году, единиц

На следующем этапе выделяют критерии оценки деятельности высокотехнологичных отраслей, характеризующих их работу в области цифровизации. В соответствии с описанной моделью к таким критериям относят: уровень цифровизации и автоматизации бизнес-процессов, кадровое обеспечение реализации цифровых технологий (уровень цифровой квалификации), снижение себестоимости и брака, увеличение скорости обслуживания клиентов, возможность создания экосистемы работы организации, увеличение финансовых результатов работы. По указанным выше критериям необходимо определить их значимость по шкале 0–100% и оценить каждый из критериев по предложенной шкале. В данном случае значимость каждого критерия была определена следующим образом:

− увеличение финансовых результатов работы –	100%;
− уровень цифровизации и автоматизации бизнес-процессов –	80%;
− кадровое обеспечение реализации цифровых технологий –	90%;
− снижение себестоимости и брака –	65%;
− увеличение скорости обслуживания клиентов –	70%;
− возможность создания экосистемы работы организации –	85%.

Таким образом, можно сформировать таблицу экспертного морфологического анализа для каждой из выделенных выше приоритетных отраслей промышленности. Применение данного подхода было обосновано в работе [9] (Mikheeva, 2008). При этом наименованиями столбцов в формируемой таблице будут используемые передовые производственные технологии, наиболее востребованные в настоящее время. И произведем оценку используемых передовых технологий по выделенным критериям по девятибалльной шкале экспертных оценок

Экспертные оценки текущей структуры используемых передовых технологий представлены в таблице 1. Первая оценка характеризует возможность увеличения финансовых ресурсов от использования передовых производственных или цифровых технологий, вторая – уровень цифровизации и автоматизации бизнес-процессов, третья – кадровое обеспечение и т.д. Далее осуществляется анализ текущей структуры используемых передовых производственных технологий путем автоматической процедуры вычисления итоговых оценок для заданной структуры. На основе частных оценок рассчитывается усредненная по всем выставленным экспертным критериям оценка.

Таблица 1

Морфологический анализ текущей структуры используемых передовых технологий на предприятиях высокотехнологичных отраслей региона, в баллах

Технологии связи и управления	Технологии производства обработки и сборки	Проектирование и инжиниринг	Программируемые логические контроллеры	Компьютеры, используемые для управления оборудованием	Аппаратура автоматизированного наблюдения и/или контроля	Обмен электронной информацией	Производственная информационная система	Оценка
Автомобилестроение
Локальные сети 3-4-4-5-4-3 3,06	Роботизация производственных линий 2-4-3-4-2-3 2,40	Оптимизация ручного труда с исп. НОТ 4-6-3-6-5-3 3,57	Дискретные модули 5-3-4-3-5-8 3,87	Со стандартными ОС 3-6-8-4-7-3 4,17	Системы диспетчиризации локальные 3-5-5-4-5-8 4,06	Локальные сети 3-5-4-4-4-4 3,23	АСУТП – системы 4-8-4-5-4-6 4,19	163,15
Металлургия
Локальные сети 5-4-7-6-3-5 4,12	Программные аппаратные комплексы 3-4-2-5-3-4 2,79	3-Д симуляторы отладки и контроля 6-7-4-4-6-5 4,37	Аналоговые модули 5-3-4-5-6-4 3,64	Со стандартными ОС 5-4-3-4-5-6 3,68	Системы диспетчиризации удаленные 6-4-3-5-6-7 4,21	Локальные сети 5-4-3-5-5-3 3,36	MES– системы 6-3-4-6-5-3 3,65	194,04

Источник: составлено авторами.

где αk – значимость критерия.

Далее по каждой строке, то есть по каждой из заданных структур анализа, рассчитывается итоговая оценка по формуле (2).

как средневзвешенная оценка, где L – «длина» структуры.

Оценка каждой технологии характеризует ее вклад в итоговую уровня оценку уровня проникновения цифровых технологий в конкретную высокотехнологичную отрасль. Результаты проведенного морфологического анализа текущей структуры используемых передовых производственных технологий представлены в таблице 1.

Таким образом, итоговая оценка текущей структуры используемых передовых производственных технологий для предприятий автомобилестроения составляет 163,15 баллов, для предприятий металлургии – 194,04 баллов. Данные показатели необходимо значительно улучшить посредством проведения синтеза оптимальной структуры используемых передовых производственных технологий.

Процедура морфологического синтеза реализуется в той же последовательности, что и морфологический анализ и на его основе. Формируется таблица морфологического синтеза, в первую строку которой вносится текущий вариант структуры используемых передовых производственных технологий, а в другие включаются возможные и наиболее эффективные варианты их реализации на предприятиях данных отраслей. Сформулированные альтернативы могут быть различными, чем больший перечень альтернатив представлен, тем более полно будет реализована процедура синтеза. Альтернативы морфологического синтеза для автомобильной промышленности представлены в таблице 2.

Таблица 2

Экспертная таблица оценки используемых передовых технологий на автомобильных предприятиях, в баллах

Технологии связи и управления	Технологии производства обработки и сборки	Проектирование и инжиниринг	Программируемые логические контроллеры	Компьютеры, используемые для управления оборудованием	Аппаратура автоматизированного наблюдения и/или контроля	Обмен электронной информацией	Производственная информационная система
Локальные сети 3-4-4-5-4-3	Роботизация произв линий 2-4-3-4-2-3	Оптимизация ручного труда с исп. НОТ 4-6-3-6-5-3	Дискретные модули 5-3-4-3-5-8	Со стандартными ОС 3-6-8-4-7-3	Системы диспетчиризации локальные 3-5-5-4-5-8	Локальные сети 3-5-4-4-4-4	АСУТП – системы 4-8-4-5-4-6
Цифровые платформы 6-4-7-6-5-4	Беспилотные устройства 2-3-2-4-3-5	3D симулирование, отладка и контроль 3-2-3-3-2-5	Аналоговые модули 5-6-4-5-4-9	Со специализ. ОС 6-7-7-6-4-8	Системы диспетчиризации удаленные 3-6-4-6-3-3	EDI технологии 5-8-4-7-6-5	MESсистемы 2-2-3-3-4-3
Интегрированные платформы и экосистемы 8-6-7-8-6-7	3D симуляторы и печать 2-3-3-5-4-4	Цифровые фабрики (двойники) 6-4-5-4-4-7	Коммуникационные модули 2-4-1-5-3-5		Системы диспетчиризации гибридные 3-4-4-5-4-3		ERPсистемы 6-5-4-4-5-5
	Программные аппаратные комплексы 3-4-5-4-5-2		Специализированные модули 4-5-2-4-4-4				OLAP системы 8-7-7-4-5-6

Источник: составлено авторами.

После формирования морфологической таблицы синтеза выполняется экспертная оценка внесенных в таблицу альтернатив и рассчитываются усредненные по всем показателям оценки альтернативных вариантов использования передовых технологий. Максимальное количество возможных решений можно найти как произведение всех альтернатив в столбцах. При этом ключевое направление исследования заключается в поиске наилучшего сочетания из представленных альтернатив для сформулированных экспертных критериев и их значимости. Наилучшим решением служит оптимальная структура используемых передовых технологий на высокотехнологичных предприятиях.

Оптимальное решение в представленной модели можно получить, если из каждого столбца сформированной таблицы взять по одной альтернативе. Полученные результаты представлены в таблице 3. Синтез проводится путем поиска в морфологической таблице комбинации альтернатив, которые дают наибольшую суммарную оценку структуры используемых передовых производственных технологий. Полученная в результате морфологического анализа структура реализации передовых технологий на предприятиях высокотехнологичных производств автомобилестроения имеет итоговое значение 304,13 балла и максимально соответствует выбранным критериям. На предприятиях металлургии – 383,40 балла.

Таблица 3

Морфологический синтез текущей структуры используемых передовых технологий на предприятиях высокотехнологичных отраслей региона, в баллах

Технологии связи и управления	Технологии производства обработки и сборки	Проектирование и инжиниринг	Программируемые логические контроллеры	Компьютеры, используемые для управления оборудованием	Аппаратура автоматизированного наблюдения и/или контроля	Обмен электронной информацией	Производственная информационная система	Оценка
Автомобилестроение
Цифровые платформы 6-4-7-6-5-4 4,38	Программные аппаратные комплексы 3-4-5-4-5-2 3,08	Цифровые фабрики (двойники) 6-4-5-4-4-7 4,17	Аналоговые модули 5-6-4-5-4-9 4,55	Со специализ. ОС 6-7-7-6-4-8 5,23	Системы диспетчиризации удаленные 3-6-4-6-3-3 3,32	EDI технологии 5-8-4-7-6-5 4,66	ERP системы 6-5-4-4-5-5 3,99	304,13
Металлургия
Интегрированные платформы и экосистемы 8-6-7-8-6-7 5,74	Программные аппаратные комплексы 3-4-5-4-5-2 3,08	3D симулирование, отладка и контроль 6-5-8-7-4-6 4,90	Специализированные модули 4-5-2-4-4-4 3,1	Со специализ. ОС 6-7-7-6-4-8 5,23	Системы диспетчиризации гибридные 3-6-4-7-5-2 3,52	EDI технологии 5-8-4-6-6-5 4,62	OLAP системы 8-7-7-4-5-6 5,18	383,40

Источник: составлено авторами.

Заключение

Таким образом, можно сделать вывод, что в сравнении с экспертной оценкой состояния структуры используемых передовых технологий на высокотехнологичных предприятиях до анализа проведение морфологического синтеза значительно повысило качество используемых передовых технологий на исследуемых предприятиях. Система позволяет оперативно реагировать на изменение ситуации путем замены старых и добавления новых перспективных технологических решений, изменения экспертных оценок того или иного процесса, изменения значимости качественной оценки его работы при проведении экспертизы или синтеза.

Источники:

1. Алабугин А.А., Береговая И.Б. Метод оценки качества управления использованием диверсифицированных ресурсов формирования и развития высокотехнологичного промышленного производства // Лидерство и менеджмент. – 2019. – Том 6. – № 3. – с. 189-200.
2. Иваньковский С.Л., Гриневич Ю.A. Оценка научно-инновационного развития Нижегородской области // Вестник Нижегородского университета им. Н.И.Лобачевского. Серия: Социальные науки. 2018. №4 (52). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/otsenka-nauchno-innovatsionnogo-razvitiya-nizhegorodskoy-oblasti (дата обращения: 19.11.2020).
3. Исайченкова В.В. Формирование эффективных промышленно-производственных кластеров в условиях цифровизации // Экономические отношения. – 2019. – Том 9. – № 3. – с. 1879-1890.
4. Ковылкин Д.Ю., Трофимов О.В., Стрелкова Л.В., Фролов В.Г., Усов Н.В. Разработка механизма развития приоритетных высокотехнологичных отраслей промышленного производства региона в условиях перехода к цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. – 2018. – Том 8. – № 4. – с. 575-590.
5. Ковылкин Д.Ю., Трофимов О.В., Фролов В.Г., Стрелкова Л.В., Макушева Ю.А. Разработка методики определения базовых, ведущих и прогрессивных секторов промышленного производства региона // Креативная экономика. 2019. Том 13. № 11. С. 2179-2194.
6. Ковылкин Д.Ю., Трофимов О.В., Фролов В.Г., Стрелкова Л.В., Макушева Ю.А. Апробация методики определения базовых, ведущих и прогрессивных секторов промышленного производства региона на примере Нижегородской области // Экономические отношения. – 2019. – Том 9. – № 4. – с. 3045-3060.
7. Михеева Е.З. Реинжиниринг бизнес-процессов как метод управления предприятием на базе информационных технологий // Российское предпринимательство. – 2007. – Том 8. – № 11. – С. 62-66.
8. Мылыхина И.О. Стимулирование высокотехнологичных производств как императив технологического развития отечественной экономики // Вопросы инновационной экономики. – 2019. – Том 9. – № 4. – с. 1469-1478.
9. Реинжиниринг бизнес-процессов на предприятиях производства электронного оборудования региона: автореферат дис. ... кандидата экономических наук : 08.00.05 / Михеева Елена Зуферовна; [Место защиты: Акад. упр. "ТИСБИ"]. - Казань, 2008. - 24 с.
10. Фролов В.Г., Трофимов О.В., Климова Е.З. Разработка системной модели организационно-экономического механизма развития приоритетных высокотехнологичных отраслей промышленного производства в соответствии с концепцией Индустрия 4.0 // Вопросы инновационной экономики. – 2020. – Том 10. – № 1. – С. 71-84.
11. Инвестиционный портал Нижегородской области. URL: https://www.nn-invest.ru/ru/region/major-industries (дата обращения: 19.11.2020).
12. Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики. URL: https://rosstat.gov.ru/folder/14477 (дата обращения: 19.11.2020).
13. Matleena Kniivilä. Industrial development and economic growth: Implications for poverty reduction and income inequality. URL: https://www.un.org/esa/sustdev/publications/industrial_development/3_1.pdf (дата обращения: 19.11.2020).

Страница обновлена: 14.07.2024 в 21:28:59

Подробнее об авторах: