Approbation of a system model of the organizational and economic mechanism for the development of priority high-tech industries in the Nizhny Novgorod region

Frolov V.G.¹, Klimova E.Z.¹, Trofimov O.V.¹
¹ Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, Russia

Download PDF | Downloads: 9 | Citations: 15

Journal paper

Russian Journal of Innovation Economics ^{(РИНЦ, ВАК)}
опубликовать статью | оформить подписку

Volume 10, Number 4 (October-December 2020)

Citation:

Indexed in Russian Science Citation Index: https://elibrary.ru/item.asp?id=44491707
Cited: 15 by 07.12.2023

Abstract:
In the context of economic globalization, technologies are becoming a factor in increasing the country's economic growth and the competitiveness of industries. High-tech industries are a source of economic growth in the Russian economy. As a leader in innovation, the high-tech sector has an impact on how economic actors interact, receive information, and distribute goods and services. High-tech industries are actively developing in international trade; and their dynamism contributes to improving the efficiency of other industrial sectors. The article tests the system model of the organizational and economic mechanism for the development of priority high-tech industries on the example of the automotive industry and metallurgy. Morphological analysis and synthesis approaches are applied at certain stages of the model implementation. At the same time, the most popular production technologies and alternative forms of their implementation are identified. This model makes it possible to balance the application of various types of advanced technologies at high-tech enterprises in the region and may be of interest to specialists involved in the development of high-tech industries.

Keywords: system model, development, industrial production, high-tech industries, region, digitalization

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

JEL-classification: 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.

References:

Alabugin A.A., Beregovaya I.B. (2019). Metod otsenki kachestva upravleniya ispolzovaniem diversifitsirovannyh resursov formirovaniya i razvitiya vysokotekhnologichnogo promyshlennogo proizvodstva [The method of assessing the quality of management using diversified resources formation and development of high-tech industrial production]. Leadership and management. 6 (3). 189-200. (in Russian). doi: 10.18334/lim.6.3.40948 .

Frolov V.G., Trofimov O.V., Klimova E.Z. (2020). Razrabotka sistemnoy modeli organizatsionno-ekonomicheskogo mekhanizma razvitiya prioritetnyh vysokotekhnologichnyh otrasley promyshlennogo proizvodstva v sootvetstvii s kontseptsiey Industriya 4.0 [Drawing up of a system model of the organizational and economic mechanism for the development of priority high-tech industrial production sectors in accordance with the concept of Industry 4.0]. Russian Journal of Innovation Economics. 10 (1). 71-84. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.10.1.100682 .

Isaychenkova V.V. (2019). Formirovanie effektivnyh promyshlenno-proizvodstvennyh klasterov v usloviyakh tsifrovizatsii [Formation of effective industrial clusters in conditions of digitalization]. Journal of International Economic Affairs. 9 (3). 1879-1890. (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.3.40934 .

Ivankovskiy S.L., Grinevich Yu.A. (2018). Otsenka nauchno-innovatsionnogo razvitiya Nizhegorodskoy oblasti [Assessment of innovation development in the Nizhny Novgorod region]. Bulletin of the Nizhny Novgorod University. N.I. Lobachevsky. Series: Social Sciences. (4(52)). 7-14. (in Russian).

Kovylkin D.Yu., Trofimov O.V., Frolov V.G., Strelkova L.V., Makusheva Yu.A. (2019). Aprobatsiya metodiki opredeleniya bazovyh, vedushchikh i progressivnyh sektorov promyshlennogo proizvodstva regiona na primere Nizhegorodskoy oblasti [Approbation of the methodology for determining the basic, leading and progressive sectors of industrial production in the region on the example of Nizhny Novgorod region]. Journal of International Economic Affairs. 9 (4). 3045-3060. (in Russian). doi: 10.18334/eo.9.4.41284 .

Kovylkin D.Yu., Trofimov O.V., Frolov V.G., Strelkova L.V., Makusheva Yu.A. (2019). Razrabotka metodiki opredeleniya bazovyh, vedushchikh i progressivnyh sektorov promyshlennogo proizvodstva regiona [Development of methods for determining the basic, leading and progressive sectors of industrial production in the region]. Creative economy. 13 (11). 2179-2194. (in Russian). doi: 10.18334/ce.13.11.41277 .

Kovylkin D.Yu., Trofimov O.V., Strelkova L.V., Frolov V.G., Usov N.V. (2018). Razrabotka mekhanizma razvitiya prioritetnyh vysokotekhnologichnyh otrasley promyshlennogo proizvodstva regiona v usloviyakh perekhoda k tsifrovoy ekonomike [Development of a mechanism for the development of priority high-tech industries in the region in the transition to the digital economy]. Russian Journal of Innovation Economics. 8 (4). 575-590. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.8.4.39486 .

Matleena Kniivilä Industrial development and economic growth: Implications for poverty reduction and income inequalityUn.org. Retrieved November 19, 2020, from https://www.un.org/esa/sustdev/publications/industrial_development/3_1.pdf

Mikheeva E.Z. (2007). Reinzhiniring biznes-protsessov kak metod upravleniya predpriyatiem na baze informatsionnyh tekhnologiy [Business process reengineering as an information technology-based enterprise management method]. Russian Journal of Entrepreneurship. 8 (11). 62-66. (in Russian).

Mikheeva E.Z. (2008). Reinzhiniring biznes-protsessov na predpriyatiyakh proizvodstva elektronnogo oborudovaniya regiona [Reengineering of business processes at enterprises producing electronic equipment in the region] Kazan. (in Russian).

Mylyhina I.O. (2019). Stimulirovanie vysokotekhnologichnyh proizvodstv kak imperativ tekhnologicheskogo razvitiya otechestvennoy ekonomiki [Stimulation of high-tech industries as an imperative of technological development of the domestic economy]. Russian Journal of Innovation Economics. 9 (4). 1469-1478. (in Russian). doi: 10.18334/vinec.9.4.41251 .

Страница обновлена: 21.03.2025 в 03:58:16

Подробнее об авторах: