Анализ детерминант конкурентоспособности промышленных систем в условиях неоиндустриальной трансформации

Введение

Развитие конвергентных технологий и форм межотраслевого сотрудничества, диджитализация и открывающиеся возможности смартсорсинга и кастомизации, повышение комптетентностно-квалификационного уровня трудовых ресурсов как символы неоиндустриализации формируют новую структуру спроса на продукты. Действующие одновременно с названными вызовами условия санкционного давления и необходимости решения проблемы импортозамещения актуализируют проблематику поиска рычагов интенсификации развития промышленных систем и формирования самодостаточной экономики с высоким уровнем развития обрабатывающих производств.

Объектом исследования являются промышленные системы. Предметом исследования выступают проблемы определения и роста конкурентоспособности российской промышленности.

Цель статьи – выявить наиболее важные в условиях неоиндустриализации детерминанты конкурентоспособности промышленных систем и оценить их с учетом синергетического влияния на результативность инновационной деятельности. Для выполнения данной цели в статье проведен анализ взглядов современных ученых на факторы конкурентоспособности в промышленности, предложен алгоритм анализа выделенных в качестве основных детерминант конкурентоспособности промышленных систем, представлены результаты анализа статистических данных о деятельности промышленных систем за 2005-2021 гг. В качестве основных методов анализа использованы динамический, трендовый, регрессионный анализ.

Научная новизна авторских разработок заключается в обосновании: 1) технологическая модернизация, человеческий капитал, межотраслевое взаимодействие как детерминанты конкурентоспособности промышленных систем в условиях неоиндустриальной трансформации; 2) недостаточной ориентированности детерминант конкурентоспособности российской обрабатывающей промышленности на инновационную результативность, 3) недоиспользования потенциала передовых технологий в продуцировании инноваций и удовлетворении рыночного спроса. В качестве основной проверяемой в работе научной гипотезы выступает идея о синергизме влияния технологической модернизации, человеческого капитала, межотраслевых взаимодействий на инновационную продуктивность промышленных систем.

Основная часть

Исследователи подчеркивают, что для промышленных предприятий, функционирующих в текущем временном периоде, характеризующемся нестабильностью, неопределенностью, сложностью окружающей обстановки и, одновременно, несущем веяния цифровизации, неоиндустриальной трансформации, наиболее значимыми факторами конкурентоспособности промышленных систем становятся внедрение технологических и управленческих инноваций [6], сопряженность производств с технологическим прогрессом и ростом производительности труда [12], сосредоточением на наукоемких и высокотехнологичных производствах [9, 14], развитие промышленных кластеров [7], непрерывное обучение, интеллектуальный уровень персонала, его вовлеченность в управление [4], построение производственных информационных экосистем [5]. Выделяют также маркеры функционирования предприятия, значимые для оказания мер государственной поддержки при реализации стратегий развития региональной конкурентоспособности (экологический след, рентабельность инвестиций) [15]. У В.В. Акбердиной и О.А. Романовой [2] подчеркнуты региональные аспекты индустриального пути, несомненно, значимые для повышения конкурентоспособности промышленных систем, а именно:

- формирование регионального промышленного пути, в основе которого лежит не только накопленный промышленный потенциал, но и эффективное взаимодействие промышленного и научного сектора, осуществляемое в условиях грамотной промышленной политики и успешно используемой модели генерации знаний;

- определение секторов умной специализации с оптимизацией размещения промышленности, осуществлением стратегического сотрудничества частного бизнеса и государства, ограничением числа технологических и отраслевых приоритетов;

- модернизацию региональной промышленной идентичности, то есть воспринимаемого инвесторами образа региона в терминах промышленного развития. И в этом смысле ключевую роль играют кластеры как наиболее значимые наблюдаемые признаки промышленной идентичности.

Учитывая важность для промышленного развития такого вида производственной деятельности как машиностроение, темпы его развития в экономических системах также можно считать детерминантной конкурентоспособности промышленных систем. Г.И. Арутюнова [3] высказывает мнение о том, что без перевода машиностроения на высокотехнологический базис цифровизация экономики в целом и производственных процессов в частности не может привести к неиндустриальным эффектам и, более того, без машиностроения страна может перейти к деиндустриализации. Кроме того, сложности промышленного развития для российской экономики и отдельных ее систем связываются с тем, что страны, в которых принципы неоиндустрилизации начали внедряться раньше, по законам конкуренции будут препятствовать технологическому подъему «запоздавшей» страны. Данные о росте высокотехнологичного импорта в РФ (рис. 1) свидетельствуют о том, что для обеспечения инновационного развития необходимая продукция и технологии закупались за рубежом.

Рисунок 1 – Динамика доли высокотехнологичных товаров в объеме импорта РФ, %

Источник: составлено авторами по данным Росстата (Доля высокотехнологичных товаров в общем объеме экспорта [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.fedstat.ru/indicator/50204. Дата обращ. 15.03.2023)

В настоящее время, учитывая санкционное давление и необходимость репроектирования международных цепей поставки вопрос развития отечественного машиностроения стоит еще более остро. А.А. Урасова, Е.В. Щеглов, проводя анализ факторов стратегической конкурентоспособности промышленности на мега-, макро-, мезо- и микроуровне, выделяют среди наиболее значимых: последствия экономических кризисов, усиление глобальной конкуренции, формирование нового мирового рынка, степень концентрации рынка производства и потребления и высоту барьеров входа на них, меры по поддержанию стабильного уровня экономического развития, территориальную локализацию отраслей и предприятий промышленности, их экономический потенциал и ресурсную базу, инвестиционную привлекательность и уровень инновационности отраслей промышленности, .успешность позиционирования продукции на рынках, изменение спроса на продукцию на внешних и внутренних рынках, квалификацию персонала и компетентность менеджмента [16]. Признается, что базисом неоиндустриализации является инновационное развитие, новые технологии, развитая обрабатывающая промышленность с новыми подотраслями и видами производств, изменение квалификационного состава кадров, безотходность производства и рециркуляция ресурсов [3, 9, 12]. Однако существует ряд барьеров, препятствующих развитию конкурентоспособности в рамках вызовов неоиндустриализации. В частности, исследователи отмечают нехватку работников с новыми квалификациями, ограниченность инновационных идей, недоиспользование потенциала индустриальных парков, несоответствие уровня организации труда требованиям модернизированных производств, преобладающий у предпринимателей приоритет краткосрочных результатов, базирующихся на осуществлении текущей деятельности, перед долгосрочными выгодами, основанными на инвестициях в инновационную деятельность, неразвитость институтов неоиндустрилизации, [9]. Отмечается также нехватка доступного долгосрочного кредитования для промышленных производств, а деятельность Фонда развития промышленности рассматривается как благоприятная возможность компенсировать только часть потребности бизнеса в доступном долгосрочном кредитовании [10]. В качестве ограничивающего фактора регионального уровня отмечается длительность процессов деиндустриализации, имевшая место во многих старопромышленных субъектах РФ в переходный период и способствовавшая распаду производственных цепей и инфраструктуры, приведшая к девальвации профессионального образования кадров, невыгодного для регионального развития перераспределения трудоспособного населения, отсутствию мотивации руководителей предприятий к разработке передовых технологий и осуществлению инновационной деятельности [8].

Обобщение трудов по проблематике выявления факторов конкурентоспособности промышленных систем в современных условиях позволяет выделить детерминанты и соответствующие им показатели (табл. 1).

Таблица 1 – Детерминанты конкурентоспособности промышленных систем при неоиндустриальной трансформации

Следует акцентировать внимание на том, что измерение данных показателей по обрабатывающим производствам в лучшей степени демонстрирует уровень конкурентоспособности промышленных систем в условиях неоиндустриализации.

Исследование детерминант конкурентоспособности промышленных систем при реализации неоиндустриального трека развития неминуемо приводит к рассуждениям относительно их возможного синергизма и выделения показателей интегрального эффекта. Возникновение синергетического эффекта объясняется, во-первых, условиями неоиндустриализации, для которой характерны конвергентные технологии и межотраслевые взаимодействия, порождающие дополнительные системные эффекты [17]. Кроме того, диджитализация экономической жизни позволяет реализовывать новые принципы производства, например, кастомизацию продукта, что значительно повышает удовлетворенность потребителей как на рынках B2C, так и на рынках B2B, способствуя увеличению длительности взаимоотношений с клиентами и повышению пожизненной ценности клиента, в чем так же выражается синергетический эффект. Во-вторых, межотраслевые взаимодействия и современные неоиндустриальные цепи поставки формируется в соответствии с концепцией смартсорсинга, которая порождает синергетический эффект в результате совместного участия участников в генерации продукта [13]. В-третьих, можно согласиться с А.А. Панкратовым, Р.А. Мусаевым, С.В. Бадиной [11] в том, что синергетический эффект межотраслевого взаимодействия, которое, главным образом, осуществляется в форме кластеров, измеряется приростом стоимости компаний, входящих в кластер. Помимо этого, происходит экономия на издержках, инновационные, маркетинговые эффекты, эффект совместного использования инфраструктурных объектов. Эффективные межотраслевые взаимодействия способствуют диффузии инноваций, росту инвестиционной активности, увеличению динамики регионального развития. В-четвертых, приоритетная роль человека как потребителя и производителя в условиях неоиндустриализации показана в исследовании [17] и можно заключить, что повышение комптетентностно-квалификационного уровня человеческого капитала, используемого в создании продукта инновационной экономики способствует формированию и стимулированию спроса со стороны представителей данного человеческого капитала на более технологичную и современную продукцию. Как известно, спрос стимулирует инновации.

В контексте выделения показателей интегрального эффекта следует отметить, что некоторыми учеными предприняты попытки разработки интегральных показателей. Измерителями интегральных эффектов развития конкурентоспособных производств в условиях неоиндустриализации, по мнению С.А. Агаркова и Е.В. Никоры [1], являются:

- структурная устойчивость инновационного развития промышленного сектора экономики, выражаемая индексом Херфендаля-Хиршмана, рассчитанным по удельному весу инновационной продукции в общем объеме отгруженных товаров промышленного производства;

- глубина реиндустриализации, оцениваемая посредством агрегированного показателя количества высокотехнологичных производственных операций, приходящихся на единицу выпуска конечной продукции

- уровень автономии, оцениваемый через соотношение стоимости импортных комплектующих и стоимостного объема выпуска продукции промышленных производств.

Показатель концентрации инновационной продукции, используемый в данной модели, представляется недостаточно надежным измерителем интегрального эффекта конкурентоспособного развития промышленных систем, поскольку его рост свидетельствует о том, что инновационный продукт сосредоточен в некоторых отраслях промышленного производства.

На наш взгляд, в условиях неоиндустриализации увеличение доли обрабатывающей промышленности в ВВП, рост производительности труда и снижение степени износа основных фондов должны сопровождаться увеличением удельного веса инновационной продукции в общем выпуске организаций промышленности, который рассматривается как показатель эффекта от синергизма обозначенных нами детерминант конкурентоспособности. Поэтому анализ детерминант конкурентоспособности промышленных систем предлагается проводить в два этапа:

1) оценка устойчивости динамики изменения показателей, характеризующих детерминанты конкурентоспособности;

2) анализ их влияния на удельный вес инновационных продуктов в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства, который рассматривается как результирующий признак в регрессионных моделях.

На основе данных официальной статистики и с использованием авторских расчетов были построены динамические ряды (прил.) и определены уравнения тренда (рис. 2, 3, 4).

Рисунок 2 – Трендовый анализ степени износа основных фондов в обрабатывающих производствах

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 3 – Трендовый анализ производительности труда в обрабатывающих производствах

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 4 – Трендовый анализ доли обрабатывающих производств в валовой добавленной стоимости

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Выявлены позитивные изменения в показателе доли обрабатывающих производств в валовой добавленной стоимости и производительности труда в обрабатывающих производствах. Вместе с тем, увеличение износа основных фондов обрабатывающих производств свидетельствует о недостаточности мер проводимой технологической модернизации. Сделан вывод об устойчивой сильно детерминированной положительной динамике изменения показателей, характеризующих технологическую модернизацию, человеческий капитал и межотраслевое взаимодействие. Установленный факт связан с успешной реализацией мер промышленной политики РФ, проводимой в период 2005-2021 гг.

Развитие детерминант конкурентоспособности (технологической модернизации, человеческого капитала и межотраслевых взаимодействий), как отмечалось выше, способствует стабилизации объема выпуска инновационной продукции, прежде всего, в обрабатывающих производствах. На текущий момент характер изменения удельного веса инновационных продуктов в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства (рис. 5) является в определенной степени хаотичным, что отражают низкие коэффициенты детерминации трендовых моделей (наиболее высоким R² является у полиномиального тренда, хотя даже в этой модели он не является удовлетворительным).

Рисунок 5 – Трендовый анализ удельного вес инновационных товаров, работ, услуг в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства, %

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Траектория изменения объема и доли инновационной продукции в совокупном объеме выпуска обрабатывающей промышленности не соответствует положительной динамике показателей, характеризующих конкурентоспособность промышленных систем в условиях неоиндустриальной трансформации. Отсюда следует вывод о недостаточности реализуемых в настоящее время мер поддержки инновационного развития в части создания и коммерциализации инноваций.

Проведенный регрессионный анализ (рис. 6-8) свидетельствует о том, что развитие промышленных систем российской экономики не удовлетворяет вызовам неоиндустриализации и сопровождается такими явлениями, как:

- увеличение степени износа после критического уровня (49%) вызывает снижение удельного объема производимой инновационной продукции, но корреляция данных параметров слабая;

- увеличение производительности труда в обрабатывающей промышленности не вызывает значимого роста удельного объема инновационной продукции промышленности, а связь между данными параметрами не является тесной;

- складывается обратная зависимость между долей обрабатывающей промышленности в добавленной стоимости и удельным весом инновационной продукции в общем выпуске промышленности.

Рисунок 6 – Зависимость удельного веса инновационной продукции в выпуске промышленности (y) от степени износа основных фондов обрабатывающей промышленности (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 7 – Зависимость удельного веса инновационной продукции в выпуске промышленности (y) от производительности труда в обрабатывающей промышленности (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 8 – Зависимость удельного веса инновационной продукции в выпуске промышленности (y) от доли обрабатывающей промышленности в добавленной стоимости (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рассмотренные тенденции и закономерности складываются на фоне растущего тренда количества разработанных и используемых передовых технологий (рис. 9, 10).

Рисунок 9 – Разработанные в РФ передовые производственные технологии, единиц

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 10 – Используемые в РФ передовые производственные технологии, единиц

Источник: данные приложения, расчеты авторов

В стремлении определить, приводят ли используемые передовые технологии к росту выпуска промышленной продукции с высокой добавленной стоимостью, к повышению производительности труда и снижению уровня износа основных фондов в обрабатывающих производствах, мы провели регрессионной анализ, результаты которого приведены на рис. 11-14.

Рисунок 11 – Зависимость степени износа основных фондов обрабатывающей промышленности (y) от числа используемых передовых технологий в промышленности (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 12 – Зависимость производительности труда в обрабатывающей промышленности (y) от числа используемых передовых технологий в промышленности (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 13 – Зависимость доли обрабатывающей промышленности в добавленной стоимости (y) от числа используемых передовых технологий в промышленности (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

Рисунок 14 – Зависимость доли инновационной продукции в выпуске промышленности (y) от числа используемых передовых технологий в промышленности (х)

Источник: данные приложения, расчеты авторов

В целом обнаруживается более тесная зависимость между используемыми технологиями и производительностью труда, износом основных фондов, чем между исследуемыми факторами и инновационностью выпускаемой обрабатывающими производствами продукции.

Можно отметить строгую положительную линейную связь между используемыми передовыми технологиями и производительностью труда. Однако увеличение числа используемых передовых технологий не способствует снижению уровня изношенности основных фондов, не приводит к росту доли обрабатывающих производств в структуре ВВП и не вызывает рост доли инновационной продукции в выпуске промышленности.

Это свидетельствует о том, что передовые технологии не направлены на производство инновационной продукции в промышленности, или произведенный с помощью передовых технологий инновационный продукт не востребован рынком, либо неэффективно продвигается на нем. Иными словами, обнаруживается проблема маркетинга инноваций, решение которой лежит в двух плоскостях: 1) исследование тенденций спроса и конкурентного поведения фирм на основном и смежных рынках; 2) продвижение инноваций с учетом факторов покупательского поведения и принципов Маркетинга 4.0 и Маркетинга 5.0. Отсутствие позитивного влияния используемых передовых технологий на уровень обновления основных фондов свидетельствует о сервисной направленности данных технологий, о том, что инвестиции в них не носят характер капитальных вложений.

Выводы

Наиболее важными процессами, формирующими конкурентоспособность промышленных систем в условиях неоиндустриализации, являются процессы развития высокотехнологичного базиса в машиностроении, повышения результативности коммерциализации инноваций, модернизации регионального промышленного пути и промышленной идентичности, основанный на технологическом прогрессе рост производительности труда, цифровая трансформация производств, проблемы импортозависимости.

В качестве детерминант конкурентоспособности промышленных систем в условиях неоиндустарильных вызовов выделены технологическая модернизация, человеческий капитал, межотраслевое взаимодействие и характеризующие их показатели степени износа основных фондов обрабатывающей промышленности, объема отгруженной продукции в обрабатывающих производствах по отношению к среднегодовой численности занятых в обрабатывающих производствах, доли обрабатывающей промышленности в добавленной стоимости. Сделан вывод о том, что синергизм от взаимодействия детерминант конкурентоспособности промышленных систем проявляется в стабилизации объемных и удельных показателей выпуска инновационной продукции в обрабатывающих производствах.

На основе регрессионных моделей выявлено, что увеличение степени износа основных фондов обрабатывающей промышленности после критического уровня (49%) вызывает снижение удельного объема производимой инновационной продукции. Рост производительности труда в обрабатывающей промышленности не вызывает значимого роста удельного объема инновационной продукции промышленности. Складывается обратная зависимость между долей обрабатывающей промышленности в добавленной стоимости и удельным весом инновационной продукции в общем выпуске промышленности. Корреляционная связь между данными параметрами не является тесной. Отмечена строгая положительная линейная связь между используемыми передовыми технологиями и производительностью труда. Однако увеличение числа используемых передовых технологий не способствует снижению уровня изношенности основных фондов, не приводит к росту доли обрабатывающих производств в структуре ВВП и не вызывает рост доли инновационной продукции в выпуске промышленности. В период 2005-2021 гг. изменение удельного веса инновационных продуктов в общем объеме отгруженных товаров, выполненных работ, услуг организаций промышленного производства не характеризовалось растущими трендами, а являлось в определенной степени хаотичным.

Сделан вывод о необходимости ориентации мер государственной поддержки на повышение инновационной активности субъектов промышленности, формирования более четкой связи между использованием передовых технологий и выпуском инновационных продуктов, активизации промышленного маркетинга и процессов коммерциализации инноваций в промышленных системах.

Приложение – Исходные данные для анализа эффектов инновационного развития национальной экономической системы

Продолжение прил.